怎么AI巨头开始集体发债了？[摊手]

过去一年，美国科技巨头开始集体走向债券市场融资，从2025年下半年到今年6月，英伟达、Meta、亚马逊、Alphabet、甲骨文、苹果，以及计划发行债券的微软、首次公开发债的SpaceX，几乎覆盖了AI产业链最核心的一批企业。

如果把已经完成和尚未完成但已公布计划的融资全部统计进去，这轮AI相关债券融资规模已经超过3000亿美元。其中，亚马逊全年融资计划有望逼近1000亿美元，Alphabet两年累计债券融资已超过850亿美元，同时又单独推出800亿美元股权融资计划；Meta累计发行550亿美元；甲骨文累计430亿美元；英伟达时隔五年重新进入债券市场，一次发行250亿美元。

这是一场覆盖整个AI产业链的资本行动。

这一轮集体发债，到底发生了什么？为什么偏偏集中出现在这个时间点？它又意味着什么？

如果把这轮发债放在一起观察，一个很明显的特点是，虽然都是AI公司，但资本市场对它们的定价完全不同。

英伟达无疑站在整个信用金字塔的顶端。

2026年6月，英伟达完成250亿美元债券发行，比最初计划的200亿美元还提高了规模，最终获得约850亿美元认购，按照最终发行规模计算，超额认购约3.4倍。这也是英伟达自2021年以来第一次重返债券市场，因此另一个重要目的，是重新建立属于自己的长期信用定价体系。

从最终发行结果来看，2年期债券仅比同期美国国债高20个基点，10年期高50个基点，30年期高65个基点。对于一家商业公司来说，这已经接近美国国债的融资成本。

Meta同样受到投资者欢迎。

2025年首次发行300亿美元债券时，市场认购金额达到约1250亿美元，超额认购超过4倍。不过进入2026年之后，第二批250亿美元债券虽然仍然顺利完成发行，但认购峰值下降至约960亿美元，各期限债券最终定价也略高于首批，同时信用违约互换成本创下新高，市场开始关注AI投资未来是否能够兑现收益。

亚马逊和Alphabet的融资规模则明显更大。

亚马逊2026年3月一次完成约540亿美元债券发行，加上2025年底发行的150亿美元，两轮累计约690亿美元。如果按照全年资本计划继续融资，其全年债券规模有望接近1000亿美元。

Alphabet则同时走两条融资路线。一方面，两年累计债券融资已经超过850亿美元；另一方面，又公布800亿美元股权融资计划，其中包括普通股、强制可转换优先股以及伯克希尔参与的优先股私募，债务融资和股权融资同步推进，用来支撑全年约1850亿美元资本支出计划。

相比之下，甲骨文和SpaceX虽然同样获得投资级评级，但融资成本明显高于第一梯队。

甲骨文累计发行430亿美元债券，其中40年超长期债券尤其受到市场关注。虽然最终认购金额超过1290亿美元，但由于BBB评级，其40年期最终信用利差仍达到195个基点，远高于英伟达。

SpaceX则成为这一轮融资中最有代表性的案例。

公司首次公开发行250亿美元优先无担保债券，认购高峰约900亿美元，最终有效订单约730亿美元，认购倍数不足3倍，低于2026年美国投资级公司债平均约4倍的水平。10年期债券信用利差约140个基点，比部分同评级科技企业还高。

资本市场显然给出了一个信号：大家认可SpaceX未来的发展空间，但对于债券投资者来说，他们更关注现金流和偿债能力，eemmmm，也就是说，市场当下并不太认可SPCX的盈利及偿债能力。

穆迪给予Baa1评级，标普给予BBB评级，并预计公司自由现金流到2030年前仍将保持负值。即便股权市场愿意给予很高估值，债券市场仍然按照现金流逻辑进行定价，形成了所谓的股热债冷。

为什么这些并不缺钱的公司，还要集中借钱？

如果只看账面现金，这些科技公司几乎没有一家属于传统意义上的缺钱企业。

真正发生变化的，是AI时代资本开支的规模。

过去互联网时代，一家大型互联网公司最大的投入通常来自研发、人力和服务器采购。

进入AI时代以后，资本开支开始快速重资产化。

一座超大型AI数据中心，从土地、电力配套、冷却系统、高速网络，到GPU服务器采购，总投资很容易达到数十亿美元甚至上百亿美元，而且建设周期通常持续数年。

按照各家公司已经公布的数据，2026年，亚马逊资本支出约2000亿美元；Alphabet最新指引约1850亿美元；Meta约1150至1350亿美元；微软约1050亿美元。再加上甲骨文等企业，几家主要云计算厂商全年资本支出处于6700亿至7400亿美元区间，不同机构统计口径略有差异，巴克莱统计口径约6740亿美元。

这已经接近许多国家一年的固定资产投资规模。

资本支出快速增长，也开始改变这些公司的现金流。

例如，亚马逊过去12个月滚动自由现金流已经从约382亿美元下降到约112亿美元，单季度甚至一度转负；Alphabet滚动自由现金流同样较此前高点明显回落。

换句话说，它们仍然赚钱，但赚的钱已经不足以覆盖全部投资计划。

于是，债券开始承担补充长期资金的角色。

与此同时，对于这些信用评级很高的企业来说，债券融资本身也具有明显优势。

像英伟达这样AA级以上企业，本次发行债券利差最低只有20个基点，融资成本远低于股权融资隐含成本，而且不会稀释现有股东权益，也不会向市场释放公司认为股价过高这样的信号。

因此，在高评级企业眼里，债券反而成为成本最低的融资工具。

另一方面，时间窗口也比较有利。

市场普遍认为，美国利率已经进入高位震荡阶段。这个非常值得关注，对于需要建设5年至10年才能逐步产生收益的数据中心来说，现在发行10年至30年长期债券，可以提前锁定未来几十年的资金成本，减少未来利率波动带来的不确定性。

资金期限与资产回报周期更加匹配，也避免了短钱长投带来的期限错配风险。

那么，这些钱最终流向哪里？

虽然各家公司披露的募集用途大多写着“一般企业用途”“偿还债务”或“再融资”，但结合各自资本支出计划，可以看到资金最终还是围绕AI基础设施展开。

亚马逊主要对应AWS数据中心扩建。

Meta主要建设AI超级数据中心，同时推进自研AI芯片。

Alphabet继续扩张全球AI算力网络，并加大TPU研发投入。

微软主要用于Azure云平台扩容。

甲骨文则继续建设与OpenAI合作的大规模数据中心。

SpaceX除了置换此前约175亿美元高成本过桥贷款之外，也将继续推进AI算力采购以及太空数据中心等长期布局。

如果把这些资金放到整个产业链来看，就能发现一条非常清晰的资金传导路径。

下游云厂商融资，采购GPU，GPU供应商获得订单，再扩大研发和供应能力，更多算力建成以后，再吸引更多AI应用落地。

最终形成融资—采购—建设—应用的完整循环。

这也是为什么，英伟达虽然自己发行250亿美元债券，但真正流向英伟达收入端的资金，很可能远远超过250亿美元，因为几乎所有下游客户都在同步融资扩产。

对于纳斯达克来说，这轮融资带来的影响，需要区分短期和长期来看。

短期它首先说明资本市场依然愿意为AI基础设施买单，不然弄不到钱。

英伟达、Meta、甲骨文等企业发行债券时，都出现了较高认购热度，说明大型养老金、保险资金、主权基金等长期机构资金仍然愿意配置这些科技公司的信用资产。

债券市场的认可，也会强化股票市场对于AI长期投资的信心。

不过，市场情绪已经开始出现一些细微变化。

Meta第二批债券定价弱于第一批，CDS价格上升，SpaceX融资成本高于市场原本预期，都说明债券投资者已经开始关注另一个问题——如此庞大的资本支出，到底什么时候才能真正转化为盈利？

股票市场更愿意为成长买单，美股，我是说美股。

债券市场更关注现金流，这个在哪都一样，债权人非常现实。

随着资本投入越来越大，两种市场的关注重点开始出现分化。

如果未来AI商业化速度持续快于资本投入，数据中心逐渐转化为云服务收入、企业AI服务收入以及软件授权收入，那么这些长期资产将逐步兑现价值。

但如果商业化速度低于投资速度，数据中心利用率下降，折旧持续增加，而现金流增长跟不上资本开支，那么债券市场对信用风险的要求可能继续提高，也会反过来影响股票估值。

因此，纳斯达克未来几年一个重要变化，可能是指数驱动力逐渐从利润增长转向资本开支效率。

现在如果做价投，那么除了继续关注季度利润，还得越来越关注三个指标：资本开支规模、自由现金流变化，以及AI业务收入兑现速度。

一定要留神。

这轮发债说明AI竞争已经进入一个新的阶段。

过去几年，AI竞争更多集中在模型能力。

现在竞争开始转向基础设施，也就是美利坚AI大基建。

模型能力可以通过算法快速追赶，但数据中心、电力资源、芯片供应、网络基础设施，都需要几年时间才能建设完成。

因此，现在融资，实际上是在争夺未来几年的基础设施供给能力。

不过，也没有必要把这轮融资理解成单向利好。

资本市场目前给予这些企业较低融资成本，一个重要前提，是投资者相信未来能够产生足够现金流。

这种信心并不是固定存在的。

如果AI应用持续扩张，这轮投资可能成为未来几年收入增长的重要来源；如果商业化推进慢于市场预期，那么今天建设的数据中心，也可能在未来几年形成较大的折旧和债务压力。

市场目前交易的，其实不是AI已经创造出的利润，而是未来几年可能创造出的利润。

这也是为什么，同样都是AI公司，英伟达能够以接近国债的成本融资，而SpaceX、甲骨文仍然需要支付更高利差。债券市场并没有简单押注AI，而是在不同企业之间，根据现金流、信用评级、资产负债结构以及未来偿债能力，进行了细致区分。

这也是我之前写文章给大家提到的，看研报，海外的，可信度方面，不要看券商和投行的，懂得都懂，要多关注债券评估机构的。

这轮发债既是一场融资潮，也是一次市场重新给整个AI产业链信用定价的过程。

它反映的不是企业资金紧张，而是整个科技行业正在经历一轮历史上少见的资本密集型扩张。当AI竞争从模型走向基础设施，从软件走向重资产，科技公司过去依靠现金流滚动发展的模式，也开始向更接近传统基础设施行业的长期资本运作模式演变。

这一变化究竟会带来持续十年的增长周期，还是形成一次资本开支过热，目前还没有答案。已经可以确定的是，从债券市场开始，这场变化已经提前写进了各家科技公司的资产负债表里，而资本市场也正在根据不同企业兑现现金流的能力，给出越来越清晰的价格。