Tom Tunguz 分析 4 万亿美元 AI 数据中心债务浪潮

未来五年，美国数据中心容量将从 25 吉瓦增长至 70 吉瓦，这是全球范围内总耗资约 5 万亿美元的建设浪潮的一部分。

资金将从何而来？

数据中心是作为房地产项目开发的，包含部分股权，但大部分资金来自债务——通常占比 70% 或更高。假设我们能够按计划建成所有这些数据中心，信贷市场是否有足够的债务资金可供融资？

为了理解这一规模，我将 4 万亿美元的新增 AI 债务与全球主要信贷市场的规模进行了比较。这一 AI 建设浪潮相当于美国公司债券市场扩张 34%。

在这一规模下，数据中心债务将使未偿商业票据市场扩大两倍，超过全球私人信贷市场的规模，并相当于美国市政债券市场的 91%。

几十年来，规模达 4.4 万亿美元的市政债券市场一直为美国道路、桥梁、供水系统和机场等实体基础设施建设提供资金。这也引发了一个问题：寻求经济增长的地方政府是否会像为发电厂融资那样，利用市政债券为部分数据中心提供资金。

所有这些债务都需要靠利润来偿还：到 2030 年，AI 在软件、模型 token 和企业自动化方面的年收入必须超过 1.2 万亿至 1.5 万亿美元。

目前，所有云服务提供商和模型实验室的 AI 数据中心年化收入估计在 1000 亿至 2000 亿美元之间。

从目前约 1500 亿美元增长到 1.35 万亿美元，需要在未来五年内实现 55% 的复合年增长率（CAGR）。相比之下，超大规模云厂商目前的年增长率在 37% 到 82% 之间（AWS 为 37%，Azure 为 43%，Google Cloud 为 82%），但增长正在加速。8

作为参照，目前全球企业软件市场总量约为 1.4 万亿美元，而 2030 年全球 IT 支出预计约为 9 万亿美元。9

为 AI 基础设施热潮提供融资，已不再是风险投资或企业盈利的故事。这是一场宏观经济层面的信贷事件，其规模将可与金融史上最大规模的债务扩张相媲美。

摩根大通资产管理、Western Asset 和 PIMCO 的研究对数据中心容量扩张及到 2030 年总计 5 万亿美元的资本支出进行了估算。↩︎

哥伦比亚商学院房地产学教授 Stijn Van Nieuwerburgh 及 CREFC 对数据中心项目融资的分析发现，项目层面的杠杆率通常带有 65% 至 75% 的债务（在合成合资 SPV 中，如 Meta 的 Beignet 工具，这一比例可高达 90%），而传统企业杠杆率则为 40%。↩︎

作为一名风险投资人，我对债券市场抱有一种天真的看法。

商业票据是短期企业债务，通常在 270 天内到期，公司用它来支付工资和日常运营开支。相比之下，公司债券是期限为数年或更长的长期债务，用于为资本项目融资。全球私募信贷管理资产涵盖直接贷款、夹层融资和困境信贷策略。↩︎

市政债券是州与地方政府为公路、桥梁、供水系统和机场等公共基础设施融资而发行的债务。

按当前市场利率 6.5% 至 7.5% 偿还 4 万亿美元债务，仅年度利息支出就需要 2600 亿至 3000 亿美元。按投资级 3 倍利息覆盖率计算，基础设施需要约 8000 亿至 9000 亿美元的年度营业利润才能满足贷款方要求。假设云与 AI 的毛利率为 60% 至 70%，这意味着 AI 年收入需达到 1.2 万亿至 1.5 万亿美元。

根据超大规模云厂商截至 2026 年年中的披露：Microsoft 报告的 AI 收入年化运行率超过 130 亿美元，AWS 报告的 AI 与定制芯片年化运行率超过 500 亿美元，同时 Google Cloud、Oracle Cloud 及领先的基础模型实验室的 AI 基础设施收入也在快速扩张。

https://tomtunguz.com/aws-answers-the-cloud-race/ 报告了当前云厂商增长率：AWS 为 37%，Azure 为 43%，Google Cloud 为 82%。

Gartner 全球 IT 支出预测显示，企业软件支出预计在 2026 年达到 1.4 万亿美元，全球 IT 总支出则有望在 2030 年复合增长至 9 万亿美元。