高盛警告AI资本支出逼近信贷饱和！专家：「附带损害」多大才是重点
人工智慧（AI）基础设施投资狂潮持续推升全球资本市场规模，但随之而来的债务风险也逐渐浮上水面。一方面，云端巨头未来数年的资本支出规模已直逼数兆美元等级，且相当比例仰赖举债；另一方面，企业端却已开始为居高不下的 AI 使用成本喊卡，双重讯号显示这场 AI 投资盛宴正进入新的检验阶段。
高盛最新报告预估，从 2025 年到 2030 年，超大规模云端业者在 AI 与资料中心领域的资本支出将累计达到 5.3 兆美元，堪称史上规模空前的资本开支週期。
报告同时指出，这些云端巨头势必得向各类市场寻求融资，并可能在流动性信用市场上面临饱和瓶颈。
纽约大学荣誉教授 Gary Marcus 转发相关分析时，称高盛这段话令人不安。他表示，如今的问题已不是超大规模 AI 模式会不会崩溃，而是届时的附带损害会有多大。
Marcus 进一步直言，云端巨头几乎不可能单靠自身收回这 5.3 兆美元的投资，除非靠庞大的政府补贴从纳税人身上弥补缺口，而这正是业者打算採取的路线。
摩根士丹利的测算则提供了更细的资金结构。该行估计，到 2028 年全球资料中心建设的资本支出将逼近 2.9 兆美元，资金来源大致包括：
超大规模业者自有现金流约 1.4 兆美元； 企业债约 2000 亿美元； 资产证券化信贷约 1500 亿美元； 私募信贷与资产抵押及合资债务约 8000 亿美元； 以及其他资本约 3500 亿美元。换言之，这波 AI 基建投资相当大一部分仍是靠信贷支撑。
值得留意的是，由于能发行巨额公司债的云端业者就那么几家，市场已开始担心发行人过度集中的风险。
加上资料中心本身并非单一资产，而是涵盖土地、电力、网路、建筑、冷却系统与伺服器设备的複合体，融资需求因此外溢到基建基金、不动产基金、私募信贷与企业债等多个市场。
一旦市场出现系统性调整，损失传导的链条恐将比网路泡沫时期更为错综複杂。
企业集体喊卡：从尽情使用到AI 财务纪律就在资本市场端持续加码之际，企业使用端却出现明显降温讯号。随着 AI 运算成本攀升，企业正重新评估每一次查询与自动化流程是否真的划算。
其中，叫车巨头 Uber (UBER-US) 是最具代表性的案例之一。据报导，Uber 今年 4 月就已用完原本编列给整年的 AI 预算，因此宣布对员工使用单一 AI 工具的月度用量设下 1500 美元上限。
Uber 总裁兼营运长 Andrew Macdonald 坦言，如今要证明 AI 支出的合理性越来越困难，很难在花费与实际产品效益之间划出明确的因果关係。
沃尔玛 (WMT-US) 同样对内部 AI 助手的使用量设置上限。该公司全球技术长 Suresh Kumar 表示，旗下程式开发平台 Code Puppy 的使用量急速飙升，如今已是该退一步重新检视的时刻。
这波降温背后，反映的是计费模式的结构性转变。随着 Anthropic、OpenAI 等主要业者陆续将部分服务由固定订阅制改为按用量（token）计费，企业对每一笔提示词与自动化流程的成本也变得更加敏锐。
软体公司 Workato 技术长 Carter Busse 就形容，Anthropic 改採按量计费后，公司单日支出一度暴增 7 倍，让他不禁感叹我们创造了一个怪物。
德勤（Deloitte）全球生成式 AI 业务负责人 Costi Perricos 指出，运算成本议题如今已进入财务长与董事会的视野。他表示，消费者与企业过去一直被告知 AI 便宜甚至免费，但事实并非如此。
OpenAI 执行长 Sam Altman 本月也坦承，成本已成为今年客户面临的重大课题，而这个话题在去年几乎无人提及。
降本浪潮 vs. 实验室估值，矛盾正在浮现企业端的降本动作，也对 AI 产业链上游构成压力。Anthropic 与 OpenAI 都计画于今年稍晚上市，估值上看兆美元规模，但企业普遍紧缩 AI 支出的趋势，正对两家公司的营收成长预期带来潜在威胁。
面对这股压力，各大平台已开始调整策略，引导用户转向价格较低的非尖端模型，以维持使用率。
GitHub 营运长 Kyle Daigle 透露，微软 (MSFT-US) 已提前与客户沟通定价变化，并强调并非所有任务都需要动用最先进的尖端模型。
此外，微软、亚马逊 (AMZN-US) 与 Google(GOOGL-US) 也相继推出工具，将用户请求自动导向成本最低的合适模型。另有部分企业选择转向开源模型，直接在自有伺服器或装置上运行，以降低支付给 AI 实验室与云端业者的费用。
分析指出， AI 的战略价值已获广泛认可，但要持续为此付费的商业逻辑，仍有待市场进一步检验，就如思科系统 (CSCO-US) 高层 Jeetu Patel 所说：我们的工程师想要更多用量，我们就得想办法买单。