據高盛研究部發布的《AI債務如何重塑信用市場》專題研報，2026年截至8月，全球AI企業債發行量已接近5000億美元，佔全部投資級企業債發行的25%-30%，對實體經濟借貸利率形成長期上升壓力。

這5000億美元，主要由四大部分構成。

1.雲巨頭佔比約40%

據高盛的數據，微軟、谷歌、亞馬遜、Meta、甲骨文等五家，今年前八個月發債額高達1940億美元，比2025年全年（1080億美元）還要高80%。

因為2026年的AI資本支出預計高達7500-8000億美元，光靠自由現金流已經蓋不住巨大的缺口，巨頭們必須趁着當前信用評級高，鎖定長期的低成本債務資金。

2.算力租賃與數據中心，佔比約30%。

代表企業，CoreWeave、Vantage Data Centers、Nebius、Lambda Labs、Zenith Arc。

Vantage Data Centers為了籌措全球擴建資金，傳出尋求1000億美元估值IPO計劃。

CoreWeave和Nebius等算力雲廠商，則通過發行高收益債（垃圾債）和資產抵押債務籌集數百億美元，用於直接採購GPU。

3.半導體與硬件製造，佔比15%-20%。

代表企業，英特爾、三星電子。

晶圓廠和高級封裝的建設周期極長。英特爾為了支撐晶圓代工業務擴張，將股票與債券聯合發行規模擴大至200億美元。

4.算力孖展聯盟，佔比10%-15%

本月中旬，英偉達聯合黑石、貝萊德、阿波羅、KKR、Brookfield及高盛等六大機構簽署諒解備忘錄，共同設立獨立的「算力孖展平台」，計劃在未來動用超5000億美元的第三方資本（主要是私募債與結構化信貸）。

如此大規模的抽水，勢必會對現實金融體系造成劇烈影響。

首先是對傳統行業的擠出效應。

過去，製造業、零售業或房地產公司去債券市場借錢，競爭對手無非是同行業公司。

但現在，AI科技巨頭幾乎成了全行業的共同敵人。

由於AI相關企業債發得太多，固定收益市場的流動性被嚴重消耗。聯儲局和英國央行相繼警告，即使指標利率不變，投資級企業債的信用利差也開始走闊。

現在任何一家企業想發債孖展，都不得不支付更高的利率溢價，孖展成本被AI在無形中抬高了。

其次，結構化金融的「次貸」隱患。

在「算力抵押貸款」的模式中，借款人用GPU作抵押。

但芯片的物理折舊周期只有3-5年。

如果在此期間，生成式AI和具身智能在企業端的變現未能迎來爆發式增長，從「按人頭付費」成功轉型為「按算力結果付費」，那麼部分高槓杆租用算力的AI企業很可能面臨違約風險。

這筆龐大的私人信貸風險，最終可能反噬提供資金的保險公司和養老基金。

這場由AI軍備競賽引發的發債狂歡，本質上是科技行業向全社會的資本市場借用未來的流動性。