十万亿美元基建吞光巨头现金，整个科技界正背着万亿巨债赌奇迹
哪怕是见惯了硅谷挥金如土的投资人，看到接下来这组数字也得吸一口凉气。
布鲁金斯学会发布的一篇学术论文给出了一个测算：从2025年到2032年，围绕人工智能的基础设施投资总额将达到10.3万亿美元。这个数字不是几家创业公司的估值游戏，而是要实打实砸进土地、变电站、水冷管道、专用芯片和服务器机架里的真金白银。10.3万亿美元是什么概念？换算下来，这八年里平均每年要吃掉美国国内生产总值的3.63%。
一、比修全国铁路还贵的豪赌，到底要把钱花在哪
很多人以为搞人工智能就是写写代码、训训模型，但现实中的它早已变成了一场超级重工业工程。根据哥伦比亚大学教授 Stijn Van Nieuwerburgh 的测算，10.3万亿美元的规模，在相对经济体量上已经超过了美国历史上的运河、铁路、电气化、州际公路和电信投资潮。当年铺满整个大陆的铁路网，年均只占国内生产总值的2.2%（1870年至1890年间）；二战后建成的州际公路系统和上世纪九十年代的信息高速公路，年均占比更是只有大约1%。
这笔巨款到底被什么吞掉了？答案是电与钢铁。建造一个200兆瓦的人工智能训练园区，成本大约是82亿美元。这笔钱里大约有三分之二要拿去买专用芯片等计算设备，另外三分之一则全部花在买地、盖楼以及配套的电力和冷却基础设施上。如果要建一个1吉瓦的超大型园区，单体成本就会飙升到410亿美元。
目前全美的数据中心装机容量大约是57吉瓦。按照论文的保守预计，到2032年全美将新增183吉瓦的容量。庞大的新增负荷意味着原有的老旧设施根本无法直接使用，必须重新设计配电网络和大功率冷却系统。在2025年第四季度，仅仅是人工智能基建相关的投资，就几乎贡献了美国国内生产总值观察到的全部增长。
可问题在于，这些科技巨头手里的现金，已经快要跟不上这台吞金兽的胃口了。
二、巨头自己的钱包见底了，谁在暗中借钱给它们
在狂欢的最初阶段，这笔钱主要是由几家底子最厚的大公司自己掏腰包。但到了今天，哪怕是全球最赚钱的科技公司也开始感到吃力。
Oracle、Amazon、Alphabet、Microsoft 和 Meta 这几家大型云厂商的资本开支，从2020年的970亿美元一路狂飙，到2025年已经超过4000亿美元。预计到2026年，它们的资本开支将突破8000亿美元大关。这将是历史上第一次，巨头们砸在买芯片和建数据中心上的钱，超过了它们自己主营业务赚来的全部经营现金流。连一向以囤积巨额现金著称的 Alphabet，在最新一个季度交出近1200亿美元营收的同时，自由现金缺口却达到了约59亿美元，这是该公司2004年上市以来的破天荒头一回。
既然自己的现金流被抽干了，工程又不能停，钱从哪里来？行业开始把目光转向复杂的外部融资。
最典型的一个样本就是 Meta 在路易斯安那州开发的 Hyperion 数据中心园区。这个总开发成本约270亿美元的庞然大物，并没有全额压在 Meta 自己的财务报表上。Meta 找来了投资机构 Blue Owl Capital 组建合资公司，对方旗下基金持有合资公司80%的权益，Meta 自己只留20%。Meta 把土地和在建工程装进去，反而从合资公司拿到了约30亿美元的一次性分配。
那么合作方又是从哪弄来这么多钱的？它们设立了一个名为 Beignet Investor LLC 的特殊目的载体，直接面向外部机构发行了高达272.94亿美元的私募担保票据，其中 PIMCO 一家就认购了约180亿美元，BlackRock 也认购了超过30亿美元。通过合资企业、私募信贷、资产证券化和特殊目的载体，科技巨头成功把沉重的债务搬出了自己的资产负债表。
根据摩根士丹利的测算，为了满足2025年到2028年的新增算力需求，约2.9万亿美元的总投资中有一半以上必须依赖外部资本。目前已有至少1.3万亿美元的债务投入到了数据中心的建设潮中，其中约70%来自私募信贷。
三、一年要赚几万亿美元，这道算术题怎么才能解开
借助这些复杂的金融工具，表面上看大家皆大欢喜：云厂商拿到了算力，华尔街吃到了高利息，评级机构因为有大客户的长期租约背书，爽快地给出了单A+甚至更高的信用评级。面对记者，Stijn Van Nieuwerburgh 忍不住感叹：这套网络复杂得要命，它的不透明性多少让人想起当年的次贷危机。
虽然作者明确强调，目前断言出现系统性风险还为时过早，毕竟目前约1.3万亿美元的债务体量还不到当年次贷规模（约3万亿美元）的一半。但高杠杆运作背后，隐藏着一个极其苛刻的财务假设：未来必须有源源不断且体量巨大的真实收入来还债。
这道算术题的缺口大得惊人。
沃顿商学院教授、曾任美国证券交易委员会首席经济学家的 Jessica Wachter 指出，如果算上资本成本、15%的预期回报率以及设备折旧，科技巨头要在2030年前把自身的生产率提高2.7倍才能打平开支。前美国证券交易委员会主席 Gary Gensler 给出了一组更加刺眼的对比：今年全行业花在数据中心建设上的钱高达约7500亿美元，而整个人工智能行业今年能产生的总收入，大概只有1500亿到2000亿美元。
布鲁金斯学会的报告算了一笔更长远的账：到2032年，人工智能行业每年需要产生约3.7万亿美元的收入，才能让这10.3万亿美元的基础设施投资拿到预期回报。作为对比，目前处于行业前列的 OpenAI 与 Anthropic 两家公司，合计年收入估计也就在1000亿美元左右。这意味着整个行业的收入必须在未来几年保持每年约80%的复合增长率。
即使只看近期，高盛的分析也表明，仅大型云厂商就需要尽快实现每年3000亿美元的相关收入来达到收支平衡；若要产生像样的利润，整个下游应用市场的年规模得达到1万亿美元，而目前全球所有软件的年度总支出加起来也不过1.5万亿美元左右。
正如研究报告所警示的那样，只要未来几年技术迭代导致刚建好的硬件迅速过时，或者下游需求无法支撑起每年几万亿美元的产值，原本层层包装、相互兜底的表外债务链条，就会面临极其严峻的下行重估。这场人类历史上最昂贵的基建狂欢，眼下正把整个科技界与金融系统绑在一起，等待一个尚未被完全证明的商业奇迹。
