智通财经APP获悉，来自华尔街金融巨头摩根士丹利的资深策略师安德鲁·希茨(Andrew Sheets)领导的团队近日表示，美国政府已积累约40万亿美元联邦债务，但不断上升的政府债务迄今尚未阻止历史性的AI相关科技公司企业借贷浪潮，也未能动摇仍具韧性的美国家庭支出。
这也意味在大摩策略师团队看来，美国40万亿美元联邦债务尚未触发企业与居民部门的“信用挤出”——尤其是企业杠杆率稳定、发债规模仍可能创纪录，家庭债务负担较2000年和2019年更低，愈发强劲的消费者支出以及企业盈利因此继续压过利率/美债收益率曲线上升对美股乃至全球股票市场的负面冲击。美国长期限投资级债券6.2%的收益率和30年期美债高出预期通胀约300个基点的回报，正在持续抬高股票的机会成本;真正可能终结“股债并强”格局的并非债务总量本身，而是高融资成本最终导致企业盈利增速放缓。
美国40万亿美元债务大山尚未封闭企业信用渠道，意味着AI算力超级周期目前面对的是“融资成本上升”，而非“融资供给枯竭”。美国企业债务占GDP比重与十年前大致持平且显著低于疫情前水平，摩根士丹利仍预计今年企业债发行量创纪录;居民债务约占GDP的67%未到极限水平，消费韧性也在支撑企业盈利。
因此，超大规模云计算厂商们(即Hyperscalers)、Anthropic与OpenAI这类全球最顶级AI实验室和“新云”势力主导的AI数据中心开发商们仍能通过投资级债券、项目融资与私人信贷组合，将未来近乎无止境的Token收入预期以及AI产品订阅、API调用和云服务产生的实际现金流，与围绕AI GPU算力机柜、HBM/DRAM/NAND存储组件、数据中心CPU与光互连系统、电力基础设施链条和液体冷却系统等整个AI算力产业链的强劲订单紧密挂钩。美国总债务已突破40万亿美元，但尚未形成经典意义上的私人部门“挤出效应”。
也就是说，40万亿美元债务并未终结AI算力投资热潮，反而使AI算力基础设施建设进入“信用仍开放、资本却更昂贵”的第二阶段，未来2-3年AI算力基础设施仍大概率处于高强度建设周期。
在资本市场仍保持开放的情况下，超大规模云厂商可依托资产负债表发行投资级债券，AI实验室可凭股权资本、算力采购承诺及第三方担保获取资金，数据中心开发商则以长期租约、电力合同和项目资产获得项目融资或私人信贷;这些资本最终转化为GPU、HBM、光互连、供配电和冷却系统订单，而最终偿债来源是AI订阅、API调用和云服务产生的实际现金流，并非单纯的未来Token收入猛烈增长预期。
另一华尔街大行高盛预计大型科技公司2025—2030年累计资本开支约5.3万亿美元;AI资本开支中的债务融资占比可能由2026年的约33%升至2027年的35%，仅2026年超大规模云厂商直接发债便可能达到约2,500亿美元，尚未包括项目融资。这些数据预测与AI算力基建趋势表明40万亿美元美国债务尚未关闭企业信用闸门，投资级债券、长期租约支持的项目融资、私人信贷与供应商担保仍在共同推动算力资产落地。
40万亿美元债山压顶，企业融资洪流仍未退潮!大摩：美股真正的危险不在利率，而在盈利失速
美国联邦债务约有一半是在过去十年间所增加的，而全球主要经济体的政府债务占国内生产总值比重也有所上升。除英国之外，各国财政赤字预计仍将长期维持在高位，从而使政府借贷规模继续高企。
尽管基准利率以及长期限国债收益率持续上升，企业资产负债表仍表现出相对较强的韧性。美国企业债务占国内生产总值的比重与十年前相比变化不大，且仍显著低于疫情前水平;与此同时，摩根士丹利信用策略师团队继续预测，今年企业债券发行规模将创下历史纪录。希茨表示，不应期待收益率上升会阻止当前这轮史无前例的AI算力相关融资浪潮。
美国家庭财务状况同样保持相对健康。家庭债务目前约占美国国内生产总值的67%，低于2000年的约70%以及2019年曾一度出现过的74%这一创纪录点位附近。希茨指出，尽管利率与长期限美债收益率持续上升，家庭支出依然保持韧性。
对金融市场而言，更大切更严峻的问题在于：收益率/基准利率最终是否会上升到足以吸引投资者们将资产配置需求从股票大规模转向债券的水平。摩根士丹利统计数据显示，美国30年期国债收益率曲线目前提供的收益率比预期通胀高约300个基点，而长期限美国投资级债券的收益率达到6.2%。
迄今为止，这种资金转移尚未大规模出现。尽管美国10年期国债收益率今年以来已经上升约50个基点，美股大盘基准指数——标普500指数今年以来仍强势上涨13%。在2023年以来全面爆发的AI热潮之下，强劲的科技企业盈利增长态势帮助股票资产在面对更高债券收益率时继续保持竞争力。
对希茨领导的大摩策略师团队而言，最为关键的问题则在于——在借贷成本持续高企的情况下，股票市场盈利增长能否继续保持韧性。未来一旦盈利增速显著放缓，10年及以上长期限美债收益率曲线上升与股票市场整体估值之间的关系对市场的重要性则将显著提高。
Token消费剑指24倍，10万亿美元机构资金沿AI算力瓶颈再扩散!40万亿美元债山封不住信用扩张闸门
华尔街金融巨头高盛最新发布的10万亿美元机构持仓报告，所揭示的并非“AI信仰”彻底消退，而是资本开始从GPU核心龙头向“不可替代的基础设施瓶颈”扩散。高盛统计覆盖991家、合计5.4万亿美元股票头寸的对冲基金，以及504家、管理4.6万亿美元股票资产的大型主动共同基金。
两类资金共同增持Bloom Energy、Flex和希捷科技等等存储产品线、数据中心电力链条、服务器制造等AI算力产业链瓶颈环节正在获得跨机构共识。对冲基金十大热门持仓中九只与AI相关，亚马逊连续第11个季度位居首位;共同基金对英伟达和AMD相对基准仍分别低配约100和60个基点，则意味着AI交易尚未触及全市场仓位极限，但潜在增配必须由盈利兑现而非单纯主题热度触发。
这一扩散与轮动的底层逻辑正是AI从“底层算力芯片超级行情”演变为全栈AI算力资本周期：GPU/TPU/AI ASIC数量增加会同步放大服务器、内存、企业级NAND存储组件、以太网交换机、光模块、数据中心光通信/光互连、高速连接器、服务器机柜滑轨、冷却和配电需求;训练与推理集群规模越大，端口数量、单机柜价值量及互连复杂度就越高。
摩根士丹利预测到2028年，接近3万亿美元AI相关基础设施投资将流经全球经济，而且超过80%的支出仍在前方。高盛最新的测算数据显示，全球AI资本开支基准模型预计从2026年每年7650亿美元增长至2031年每年1.6万亿美元，2026至2031年累计资本开支预计约7.6万亿美元，美国数据中心电力需求预计将从2025年31GW升至2027年66GW，这将直接把AI算力基础设施投资外溢到服务器CPU、DRAM/NAND/HBM、先进封装、液冷、电力设备、变压器、燃气轮机、并网设备、数据中心REITs和工程建设等等环节。
AI算力需求端的核心增量来自AI由“回答问题”进入“执行工作流”：智能体需要持续规划、调用工具、验证结果、失败重试，单项任务的Token消耗可能达到传统聊天查询的10倍、20倍甚至50倍;世界模型又将算力边界从文本扩展至机器人、工业仿真和物理系统。高盛官方预测，到2030年全球Token消费量可能增长24倍、达到每月120千万亿个;与此同时，推理Token单位成本每年下降60%—70%，形成“成本下降—应用扩散—总需求增长”的杰文斯效应(Jevons Paradox)。
40万亿美元债务并未终结AI算力投资热潮，反而使产业进入“信用仍开放、资本却更昂贵”的第二阶段。30年期美债收益率约5.23%、长期投资级公司债收益率达到6.2%，意味着每个AI项目都必须证明其内部收益率(IRR)能够覆盖不断提高的资本成本;因此后续资金不会无差别涌入所有概念股，而将优先配置拥有长期订单、自由现金流、定价权和关键瓶颈地位的GPU集群、HBM/DRAM/NAND存储、数据中心高速网络与光互连、新云厂商等AI算力产业链龙头。若Token商业化继续兑现，企业融资洪流将延长AI资本开支周期;若盈利减速或长端收益率在“债券义警”推动之下再次失控式上行，高杠杆新云厂商们和依赖外部担保的项目将首先承受估值与信用双杀。