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最近，美国投资级债券市场出现了一个颇耐人寻味的现象。一群原本信用评级最高、现金流最充裕的科技巨头，让整个债券市场开始变得紧张起来。
短短几周时间里，英伟达、亚马逊和SpaceX先后发行了约750亿美元债券。债券都顺利卖出去了，但发行之后，价格却迅速下跌；亚马逊甚至不得不支付比过去更高的融资成本。华尔街基金经理们开始抱怨，不是不相信这些公司的偿债能力，而是担心另一件事：他们后面还会继续借，而且规模可能越来越大。
更夸张的是，根据Dealogic统计，仅Alphabet、亚马逊、Meta、Oracle、英伟达和SpaceX六家公司，今年发行的债券规模已经达到2440亿美元，而2025年全年这一数字还只有1080亿美元，2024年更只有170亿美元。短短两年，AI带来的融资需求增长了十几倍。
很多媒体把这理解为一条金融新闻。但如果只是看到“AI公司借钱太多”，那你可能错过了真正重要的信息。
真正值得关注的是，人类历史上第一次，一个新兴产业的扩张速度，开始影响整个资本市场的运行方式。
过去几十年，美国诞生过很多伟大的科技公司。微软定义了PC时代，谷歌定义了搜索时代，苹果定义了智能手机时代，Facebook定义了社交网络时代。它们创造了数万亿美元市值，却几乎没有人讨论过一个问题：这些公司会不会把美国债券市场“借满”。
因为那个时代的互联网，本质是一门轻资产生意。
一套代码，可以服务几亿用户；增加一千万用户，并不意味着要增加一千万平方米厂房。软件可以无限复制，互联网最大的成本是人才，而不是钢筋、水泥、电缆和发电机。
所以过去二十多年，人们一直把互联网理解为一种“轻资本行业”。
烧钱的是创业阶段，赚钱以后，现金流会越来越充裕，资本开支反而越来越低。
苹果每卖出一部iPhone，都在不断积累现金；谷歌每增加一次搜索请求，并不需要再建一座新的数据中心；腾讯和阿里的利润越来越高，资本开支占收入的比例却越来越低。
资本市场也因此形成了一套几乎根深蒂固的思维方式：互联网企业最大的优势，就是不需要持续投入天文数字的固定资产。
AI把这一切全部改写了。
今天的大模型竞争，最贵的其实是承载算法运行的一整套基础设施。
训练模型需要GPU，推理需要GPU；GPU需要服务器，服务器需要液冷系统；液冷系统需要数据中心，数据中心需要土地、电网和变电站；当单个园区功耗突破数百兆瓦之后，又必须新建输电线路、储能设施和配套能源系统。
互联网公司最大的资产，是程序员。但AI公司的资产负债表上，越来越多的是机器、电力和建筑物。产业形态开始发生一种耐人寻味的变化。这些公司表面上仍然属于互联网行业，但资本开支曲线却越来越像铁路公司、石油公司、电力公司。不仅一个优秀的软件工程师可以创造指数级增长，一块GPU、一座数据中心、一条高压输电线路，同样成为竞争力的一部分。
AI第一次让互联网重新变成了一门重工业。
如果说上一轮互联网革命主要是在数字世界创造财富，那么这一轮AI革命，则是在数字世界和物理世界之间重新建立连接。
模型部署在哪里，决定了服务器建在哪里；服务器建在哪里，又决定了电站修在哪里；电站修在哪里，又决定了资本流向哪里。代码最终落到钢筋、水泥和铜缆上。
于是，一个过去很少有人讨论的问题开始浮出水面。这些科技公司到底要花多少钱？
华尔街过去对于科技公司的估值，主要看利润增长率、用户数量、自由现金流。
现今多了一个几乎决定胜负的新指标——资本开支（CapEx）。
过去一年，市场不断上调各大AI公司的资本开支预算，但几乎每一次财报发布，它们都还能给出一个更高的数字。
几年前，几十亿美元的数据中心已经足够震撼；而现在，一家公司一年投入上千亿美元，已经逐渐成为资本市场默认接受的新现实。更重要的是，没有人知道终点在哪里。
华尔街日报采访的一位大型债券基金负责人说了一句话，非常耐人寻味。他说，他们并不担心这些公司的信用风险，他们担心的是“还有更多债券会来”。正因为所有人都知道未来几年还会持续融资，所以很多投资者反而选择观望，希望把资金留给下一轮、更大规模的发债。
这句话看似是在讨论债券，其实暴露的是AI时代一种全新的资本逻辑。市场第一次害怕企业永远借不完钱。这种现象，在过去几十年的科技产业里几乎从未出现过。
原因很简单。以前，科技公司的融资需求会随着商业模式成熟而下降。公司上市、盈利、积累现金，然后逐渐进入回购股票、提高分红、优化资本结构的阶段。资本市场最终获得回报，公司也逐渐进入稳定经营。
AI公司却正在走向另一条完全不同的道路。模型的表现越强，需要的算力越多；算力越多，需要的数据中心越多；数据中心越多，需要投入的资金也越多。
利润增长，并没有让资本开支下降，反而成为继续扩大资本开支的新理由。资本市场忽然发现，自己面对的不再是一批传统意义上的互联网公司，而是一群现金流极其优秀，却又仿佛永远处于建设期的超级基础设施企业。
人们才开始意识到，AI竞争争夺的本质上是融资能力。
很多人一直认为，AI竞争比的是芯片、模型和人才。这些当然重要，但随着投入规模越来越大，一个新的现实正在浮现：再好的模型，如果没有持续不断的资本供给，也只能停留在实验室。
今天的AI，已经不像移动互联网时代那样，一群程序员租一间办公室、拿几百万美元融资，就有机会改变世界。
一个世界领先的大模型，背后对应的是成千上万块GPU、遍布全球的数据中心、数十吉瓦的电力需求，以及一条长达数年的资本投入曲线。
它越来越像高铁，而不像APP；越来越像核电站，而不像一个网站。决定竞争胜负的，不仅是技术路线，还有整个金融体系愿意为这场竞争持续投入多少钱、投入多久。
这也是为什么，Alphabet已经宣布今年将通过增发股票融资超过800亿美元，用来支持AI投资。本来，市场认为这应该有利于债券价格，因为发股票意味着少借债；结果债券市场却没有明显反应，投资者反而认为，公司既然愿意发行这么多股票，说明未来AI投资可能比预想还要大，债券最终还是会继续发。
这说明资本市场已经不再按照传统逻辑思考AI公司。
过去，企业融资是一件阶段性的事情。修一座工厂，融资；建完了，赚钱；赚到钱，再慢慢还债。AI却更像一个没有明确终点的基础设施建设周期。
今天建第一代数据中心，明天升级第二代GPU；后年又要扩建推理集群；模型参数翻倍之后，又需要新的网络架构、更大的电力供应、更高效的散热系统。
资本开支并没有随着商业化而减少，反而随着商业成功不断扩大。赚得越多，投得越多。
于是，一个新的循环开始形成。企业不断融资。资本不断流向算力。算力继续推动模型升级。模型又刺激更多资本进入。
整个AI产业，正在形成一种类似工业革命时期铁路建设的资本飞轮。第一次工业革命修的是铁路和港口，今天修建的，是算力和数据中心。如果说当年的钢铁企业决定了铁路能铺多远，那么今天，GPU和资本决定了AI能跑多快。
站在这个角度看，这一切并不是几家科技公司借钱那么简单。它意味着，美国金融体系正在以前所未有的规模，把社会资本重新配置到AI产业。债券市场、股票市场、银行、保险、养老金……越来越多的钱，都开始围绕算力重新流动。
资本市场本身，正在成为AI产业链的一部分。这也是中国特别值得关注的一点。
过去几年，很多人讨论"耐心资本"，不少人觉得这只是一个政策口号。但如果把美国今天发生的事情放在一起看，就会发现，它背后对应的是同一个问题。
未来的大模型竞争，不只是技术竞赛，更是一场持续十年甚至更长时间的资本消耗战。房地产时代结束之后，社会资本需要寻找新的长期投资方向；制造业升级需要长期资金支持；AI基础设施同样需要巨额、稳定、低成本的融资。
为什么近年来不断强调发展科技金融、长期资本、保险资金、养老金等长期资金进入科技创新领域？原因正在于此。
AI产业不像直播带货，也不像消费互联网，它无法依靠快速周转实现滚雪球式增长。它需要的是愿意陪伴十年甚至二十年的资本。谁能够建立这样的资本供给体系，谁就拥有了支撑下一轮科技革命的底座。
很多人把中美AI竞争理解成芯片竞争。芯片只是资金最终购买的商品。真正决定芯片数量的，是融资能力；真正决定融资能力的，是资本市场；而资本市场背后，又是一个国家的金融体系、信用体系和资源配置能力。
当AI投资开始以万亿美元为单位计算时，金融体系的重要性第一次与技术体系站到了同样的位置。
我们习惯于把金融看作服务实体经济的工具。未来几十年，金融本身可能就是AI竞争力的一部分。
一个国家拥有多少优秀科学家，拥有多少先进芯片，依然重要。但在AI时代，还有一个过去很少被放到台面上的能力，开始决定竞争的上限。那就是，一个国家究竟能不能持续、稳定、低成本地，把源源不断的资本送进AI产业。
美国债券市场最近发生的波动，只是这个时代变化的一次提前预演。
未来几年，无论是华尔街，还是全球资本市场，都将越来越深地卷入这场AI竞赛。到那时，我们看到的将不再只是科技公司的财报，而是整个金融体系如何围绕AI重新定价、重新配置资源，甚至重新定义一个国家的竞争优势。真正的AI战争，正在从技术战，演变为一场前所未有的资本战。
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