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大家好，这里是北境翁，今天来给大家聊一下美国科技巨头的情况。美国科技巨头正在进行一场规模空前的AI基础设施竞赛，亚马逊计划通过债券市场筹集250亿美元。

Meta此前发行过250亿美元投资级债券，又通过与外部资本合作，为得克萨斯州数据中心筹集超过120亿美元，相关融资的初步收益率达到约7.5%，甲骨文也计划通过债务和股权方式筹集接近400亿美元。

这些钱将被投入数据中心、服务器、AI芯片、电网接入、冷却系统和高速网络。问题来了，当一笔项目融资的成本已经超过7%，企业到底要获得多少回报，才能证明这笔投资值得？

AI项目要赚多少才算成功

其实，7%的融资成本只是起点。项目还要承担设备折旧、能源费用、维护成本、人员支出和技术迭代风险。今天价值数十亿美元的AI芯片，几年后可能就被新一代产品取代。

如果数据中心的收入增长速度不够快，表面上的先进资产，很可能变成持续吞噬现金流的重资产。在我看来，这才是所谓“利率炸弹”的真正含义。它不是利率一涨，科技公司马上还不起债；而是资本不再便宜以后，每一个AI项目都必须更快证明自己能赚钱。

过去可以靠未来故事支撑估值，现在市场开始要求企业拿出订单、利润和自由现金流，AI竞赛已经从“谁敢投入”进入“谁能收回成本”。

4260亿美元只是起点

2025年，四家主要美国科技巨头的资本开支约为4260亿美元。按照市场预测口径，这一数字在2026年可能达到约7790亿美元，2027年升至约1.23万亿美元，到2028年接近1.396万亿美元。

摩根士丹利公开引用的估算同样显示，将微软、SpaceX等企业纳入后，科技巨头年度资本开支可能在2027年达到约1.2万亿美元，2028年接近1.4万亿美元。

需要看清的是，1.4万亿美元不是三年累计投入，而是2028年单年的预测规模。也就是说，科技行业不是三年花掉1.4万亿美元，而是可能在三年内把每年的资本开支，从4260亿美元推升到接近1.4万亿美元，增幅超过两倍。

我认为，这种投入速度已经不只是企业扩张，而是一场基础设施重建。AI公司正在复制电力、通信和铁路行业早期的发展方式，先投入巨额资本建设网络，再等待需求把产能填满。

亚马逊要扩建云计算和数据中心，Alphabet要训练更大的模型，Meta要建设超级计算集群，微软要增加云服务容量，甲骨文则要为大型AI客户提前准备基础设施。

企业不敢停，谁少建一座数据中心，谁就可能缺少算力；谁无法按时提供GPU，客户就会转向竞争对手。即使管理层知道支出过快，也很难主动退出，因为停止投资的代价，可能是失去下一轮AI平台入口。

这就形成了一个危险的循环，算力越紧张，企业越要提前建设；建设越多，需要的资金越大；资金需求越大，企业越依赖债券、股权和项目融资。当资本便宜时，这套循环能够高速运转。利率升高后，账单就会越来越重。

美债逼近5%

2026年7月23日，美国10年期国债收益率达到4.71%，7月24日回落至4.69%。同期，2年期收益率分别为4.37%和4.33%，30年期则维持在5.17%和5.16%。5月19日，30年期收益率曾达到5.18%。

10年期美债距离5%已经不远。2023年10月，它曾在盘中突破5%，当时高估值股票和全球风险资产都承受了明显压力。为什么5%如此敏感？因为美国国债被视为金融市场的重要无风险收益基准。

当投资者几乎不承担企业经营风险，就能从长期国债中获得接近5%的收益时，他们自然会重新考虑，为什么还要用很高的价格，购买一家需要多年后才能兑现利润的科技公司？

这会产生一条估值传导链，无风险收益率上升，投资者要求的股票回报率也会提高；要求回报提高，未来利润折算到今天的价值便会下降；越依赖遥远未来利润的公司，估值受到的压力越明显。

另一条传导链来自融资，现有固定利率债务不会因为美债上涨而立即提高利息，新发行债券、到期再融资和浮动利率融资却会越来越贵。

Alphabet一只2046年到期债券的市场收益率曾升至6.11%，甲骨文一只2030年到期债券升至6.09%，Meta一个数据中心项目的融资收益率更达到约7.5%。

我觉得，市场最担心的不是科技公司明天会不会违约，而是它们过去引以为傲的低资本成本正在消失。

一家项目融资成本只有3%时，赚5%就有继续投资的理由；融资成本达到7%后，5%的项目回报已经变成亏损。企业必须取得更高利润，才能覆盖资金、运营和技术折旧成本。AI不仅要增长，还要以足够快的速度增长。

借钱，各家承受能力不同

市场经常把科技巨头放在一起讨论，实际风险并不相同。一些公司拥有庞大的广告、软件和云服务现金流，可以用主营业务利润支撑AI建设。即使发债规模很大，债务占企业价值的比例仍然有限。

另一些公司已经出现自由现金流承压。甲骨文大幅提高资本开支计划，预计2027财年最高投入950亿美元，同时计划筹集接近400亿美元外部资金。它拥有巨额合同储备，却需要提前建设数据中心，等客户未来逐步付款。

这种模式最考验时间差，钱要先花，设备要先买，数据中心要先建，收入却要在几年内慢慢确认。只要项目延期、客户需求下降，或者芯片价格继续上涨，现金流压力便会被放大。

Meta采用的项目融资结构同样值得关注。表面看，债务由特殊目的载体发行，不完全直接堆在Meta资产负债表上；实质上，投资者之所以愿意购买债券，是因为Meta承诺长期租用数据中心并承担部分超支风险。

融资形式变了，长期付款责任依然存在，英伟达也开始从单纯卖芯片，走向为AI生态提供融资支持。市场曾提到250亿美元的债券融资计划，另有规模高达2500亿美元的潜在数据中心项目担保。

后一个数字并不是英伟达已经发行的公司债，却说明AI产业正在从销售硬件，走向为客户、数据中心和算力需求共同承担金融风险。

在我看来，这才是AI资本开支进入深水区的标志。早期，芯片公司只需要把产品卖出去；云计算公司只需要建设自己的机房。

现在，各方为了维持增长，开始互相投资、担保、签长期租约，把资金关系和产业关系捆在一起。繁荣时期，这种网络能够放大增长；需求不及预期时，它也会放大风险。

股价下跌不是结局

英伟达股价在5月14日盘中达到235.74美元，当日收盘235.47美元；7月24日收于206.84美元，较收盘高点下降约12.2%。

这一下跌不能全部归因于利率，股价还会受到盈利预期、竞争格局、产品周期、监管政策和整体市场情绪影响。它依然说明一件事，投资者正在降低对AI故事的无条件信任。

过去，只要企业宣布增加AI资本开支，市场往往把它理解为抢占未来；现在，同样的消息可能引发股价下跌，因为投资者开始追问，这些钱什么时候能形成利润。

在我看来，美国科技股真正面临的不是一颗会在某一天统一爆炸的“利率炸弹”，而是一场越来越严格的回报考试。

10年期美债逼近5%，30年期长期站在5%以上，公司债收益率突破6%，项目融资成本超过7%。在这样的环境里，每一座数据中心、每一批GPU、每一个长期电力合同，都必须创造比过去更高的现金回报。

科技巨头仍然拥有强大的现金流、市场地位和技术优势，AI需求也确实在快速增长。只要收入和利润能够跟上，巨额投入可能变成下一代基础设施的护城河。

风险在于，资本开支已经提前跑得太远。2025年还是4260亿美元，2028年的年支出预测已经接近1.4万亿美元。当资金投入翻倍增长，市场不会永远只听愿景。

企业必须证明，AI不是一台只会吞噬芯片、电力和现金的机器，而是一门能够持续创造利润的生意。钱已经借了，服务器已经买了，数据中心也在建设。

接下来要看的，不是谁还能宣布更大的投资计划，而是谁能把这些昂贵的算力真正卖出去。美国科技股的付账时刻，并不是集体崩盘的预告。它意味着华尔街开始拿出计算器，逐笔核对这场AI豪赌的收入、利润和利息。

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