智通財經APP獲悉，來自華爾街金融巨頭摩根士丹利的資深策略師安德魯·希茨(Andrew Sheets)領導的團隊近日表示，美國政府已積累約40萬億美元聯邦債務，但不斷上升的政府債務迄今尚未阻止歷史性的AI相關科技公司企業借貸浪潮，也未能動搖仍具韌性的美國家庭支出。

這也意味在大摩策略師團隊看來，美國40萬億美元聯邦債務尚未觸發企業與居民部門的「信用擠出」——尤其是企業槓桿率穩定、發債規模仍可能創紀錄，家庭債務負擔較2000年和2019年更低，愈發強勁的消費者支出以及企業盈利因此繼續壓過利率/美債收益率曲線上升對美股乃至全球股票市場的負面衝擊。美國長期限投資級債券6.2%的收益率和30年期美債高出預期通脹約300個點子的回報，正在持續抬高股票的機會成本;真正可能終結「股債並強」格局的並非債務總量本身，而是高孖展成本最終導致企業盈利增速放緩。

美國40萬億美元債務大山尚未封閉企業信用渠道，意味着AI算力超級周期目前面對的是「孖展成本上升」，而非「孖展供給枯竭」。美國企業債務佔GDP比重與十年前大致持平且顯著低於疫情前水平，摩根士丹利仍預計今年企業債發行量創紀錄;居民債務約佔GDP的67%未到極限水平，消費韌性也在支撐企業盈利。

因此，超大規模雲計算廠商們(即Hyperscalers)、Anthropic與OpenAI這類全球最頂級AI實驗室和「新雲」勢力主導的AI數據中心開發商們仍能通過投資級債券、項目孖展與私人信貸組合，將未來近乎無止境的Token收入預期以及AI產品訂閱、API調用和雲服務產生的實際現金流，與圍繞AI GPU算力機櫃、HBM/DRAM/NAND存儲組件、數據中心CPU與光互連繫統、電力基礎設施鏈條和液體冷卻系統等整個AI算力產業鏈的強勁訂單緊密掛鉤。美國總債務已突破40萬億美元，但尚未形成經典意義上的私人部門「擠出效應」。

也就是說，40萬億美元債務並未終結AI算力投資熱潮，反而使AI算力基礎設施建設進入「信用仍開放、資本卻更昂貴」的第二階段，未來2-3年AI算力基礎設施仍大概率處於高強度建設周期。

在資本市場仍保持開放的情況下，超大規模雲廠商可依託資產負債表發行投資級債券，AI實驗室可憑股權資本、算力採購承諾及第三方擔保獲取資金，數據中心開發商則以長期租約、電力合同和項目資產獲得項目孖展或私人信貸;這些資本最終轉化為GPU、HBM、光互連、供配電和冷卻系統訂單，而最終償債來源是AI訂閱、API調用和雲服務產生的實際現金流，並非單純的未來Token收入猛烈增長預期。

另一華爾街大行高盛預計大型科技公司2025—2030年累計資本開支約5.3萬億美元;AI資本開支中的債務孖展佔比可能由2026年的約33%升至2027年的35%，僅2026年超大規模雲廠商直接發債便可能達到約2,500億美元，尚未包括項目孖展。這些數據預測與AI算力基建趨勢表明40萬億美元美國債務尚未關閉企業信用閘門，投資級債券、長期租約支持的項目孖展、私人信貸與供應商擔保仍在共同推動算力資產落地。

40萬億美元債山壓頂，企業孖展洪流仍未退潮!大摩：美股真正的危險不在利率，而在盈利失速

美國聯邦債務約有一半是在過去十年間所增加的，而全球主要經濟體的政府債務佔國內生產總值比重也有所上升。除英國之外，各國財政赤字預計仍將長期維持在高位，從而使政府借貸規模繼續高企。

儘管基準利率以及長期限國債收益率持續上升，企業資產負債表仍表現出相對較強的韌性。美國企業債務佔國內生產總值的比重與十年前相比變化不大，且仍顯著低於疫情前水平;與此同時，摩根士丹利信用策略師團隊繼續預測，今年企業債券發行規模將創下歷史紀錄。希茨表示，不應期待收益率上升會阻止當前這輪史無前例的AI算力相關孖展浪潮。

美國家庭財務狀況同樣保持相對健康。家庭債務目前約佔美國國內生產總值的67%，低於2000年的約70%以及2019年曾一度出現過的74%這一創紀錄點位附近。希茨指出，儘管利率與長期限美債收益率持續上升，家庭支出依然保持韌性。

對金融市場而言，更大切更嚴峻的問題在於：收益率/基準利率最終是否會上升到足以吸引投資者們將資產配置需求從股票大規模轉向債券的水平。摩根士丹利統計數據顯示，美國30年期國債收益率曲線目前提供的收益率比預期通脹高約300個點子，而長期限美國投資級債券的收益率達到6.2%。

迄今為止，這種資金轉移尚未大規模出現。儘管美國10年期國債收益率今年以來已經上升約50個點子，美股大盤基準指數——標普500指數今年以來仍強勢上漲13%。在2023年以來全面爆發的AI熱潮之下，強勁的科技企業盈利增長態勢幫助股票資產在面對更高債券收益率時繼續保持競爭力。

對希茨領導的大摩策略師團隊而言，最為關鍵的問題則在於——在借貸成本持續高企的情況下，股票市場盈利增長能否繼續保持韌性。未來一旦盈利增速顯著放緩，10年及以上長期限美債收益率曲線上升與股票市場整體估值之間的關係對市場的重要性則將顯著提高。

Token消費劍指24倍，10萬億美元機構資金沿AI算力瓶頸再擴散!40萬億美元債山封不住信用擴張閘門

華爾街金融巨頭高盛最新發布的10萬億美元機構持倉報告，所揭示的並非「AI信仰」徹底消退，而是資本開始從GPU核心龍頭向「不可替代的基礎設施瓶頸」擴散。高盛統計覆蓋991家、合計5.4萬億美元股票頭寸的對沖基金，以及504家、管理4.6萬億美元股票資產的大型主動共同基金。

兩類資金共同增持Bloom Energy、Flex和希捷科技等等存儲產品線、數據中心電力鏈條、服務器製造等AI算力產業鏈瓶頸環節正在獲得跨機構共識。對沖基金十大熱門持倉中九隻與AI相關，亞馬遜連續第11個季度位居首位;共同基金對英偉達和AMD相對基準仍分別低配約100和60個點子，則意味着AI交易尚未觸及全市場倉位極限，但潛在增配必須由盈利兌現而非單純主題熱度觸發。

這一擴散與輪動的底層邏輯正是AI從「底層算力芯片超級行情」演變為全棧AI算力資本周期：GPU/TPU/AI ASIC數量增加會同步放大服務器、內存、企業級NAND存儲組件、以太網交換機、光模塊、數據中心光通信/光互連、高速連接器、服務器機櫃滑軌、冷卻和配電需求;訓練與推理集群規模越大，端口數量、單機櫃價值量及互連複雜度就越高。

摩根士丹利預測到2028年，接近3萬億美元AI相關基礎設施投資將流經全球經濟，而且超過80%的支出仍在前方。高盛最新的測算數據顯示，全球AI資本開支基準模型預計從2026年每年7650億美元增長至2031年每年1.6萬億美元，2026至2031年累計資本開支預計約7.6萬億美元，美國數據中心電力需求預計將從2025年31GW升至2027年66GW，這將直接把AI算力基礎設施投資外溢到服務器CPU、DRAM/NAND/HBM、先進封裝、液冷、電力設備、變壓器、燃氣輪機、併網設備、數據中心REITs和工程建設等等環節。

AI算力需求端的核心增量來自AI由「回答問題」進入「執行工作流」：智能體需要持續規劃、調用工具、驗證結果、失敗重試，單項任務的Token消耗可能達到傳統聊天查詢的10倍、20倍甚至50倍;世界模型又將算力邊界從文本擴展至機器人、工業仿真和物理系統。高盛官方預測，到2030年全球Token消費量可能增長24倍、達到每月120千萬億個;與此同時，推理Token單位成本每年下降60%—70%，形成「成本下降—應用擴散—總需求增長」的傑文斯效應(Jevons Paradox)。

40萬億美元債務並未終結AI算力投資熱潮，反而使產業進入「信用仍開放、資本卻更昂貴」的第二階段。30年期美債收益率約5.23%、長期投資級公司債收益率達到6.2%，意味着每個AI項目都必須證明其內部收益率(IRR)能夠覆蓋不斷提高的資本成本;因此後續資金不會無差別湧入所有概念股，而將優先配置擁有長期訂單、自由現金流、定價權和關鍵瓶頸地位的GPU集群、HBM/DRAM/NAND存儲、數據中心高速網絡與光互連、新雲廠商等AI算力產業鏈龍頭。若Token商業化繼續兌現，企業孖展洪流將延長AI資本開支周期;若盈利減速或長端收益率在「債券義警」推動之下再次失控式上行，高槓杆新雲廠商們和依賴外部擔保的項目將首先承受估值與信用雙殺。