作者：王奎一
美股科技巨头越来越有钱，为什么还要借钱建AI？
文｜好望角View
11月3日，Meta再次来到美国债券市场。
这家公司发行了150亿美元债券，分成五个期限，其中2031年到期债券的票面利率达到5.85%，2033年到期债券的票面利率为6.25%。
距离上一次250亿美元债券发行，仅过去半年。
有意思的是，Meta手里其实很有钱。
截至2026年9月底，公司持有现金、现金等价物及有价证券824.5亿美元。第三季度收入646亿美元，同比增长26%，广告业务仍然保持强劲增长。
一家拥有数百亿美元现金、每天产生大量收入的科技公司，为什么愿意支付超过5%的利息，继续向华尔街借钱？
Meta只是这轮融资潮的一部分。
微软最新季度资本开支达到452亿美元，Alphabet达到514亿美元。亚马逊过去12个月购买物业及设备的净现金支出超过2100亿美元，自由现金流转为净流出424亿美元。
科技巨头的经营利润仍在增长，但用于建设数据中心、购买芯片和基础设施的现金，正在以更快的速度流出。
10月19日，标普全球信用评级部门提醒投资者，美国大型云计算企业与AI投资有关的实际金融承诺，可能高于外部市场目前能够完整识别的规模。
标普估计，2025年至2030年，亚马逊、微软、Alphabet、Meta、甲骨文和SpaceX等六家大型企业的相关资本开支合计可能超过7万亿美元。
这相当于每年超过1万亿美元的投资需求。
在软件行业，人们习惯于用用户数量、收入增长和利润率评价企业。
但当科技巨头开始持续投资数据中心、服务器、发电设施和土地时，它们也越来越需要回答传统工业企业熟悉的问题。
资产由谁持有？投资由谁融资？折旧由谁承担？未来收入能否覆盖资本成本？
AI投资正在让科技巨头重新学习一门生意：如何管理资本。
01 现金越来越多，投资增长得更快
先看微软。
截至2026年9月底，微软持有现金、现金等价物和短期投资645亿美元。
同期，公司季度经营现金流达到580亿美元，净利润366亿美元。
按照传统科技企业的标准，这是一份相当宽裕的财务报表。
但微软当季资本开支已经达到452亿美元，其中现金支付的物业及设备采购额为394亿美元。
资本开支相当于当季经营现金流的78%。
其中约四分之三投向服务器、CPU、GPU等使用周期相对较短的资产。
微软管理层披露，部分第三方算力容量交付时间推迟，因此公司正在加快基础设施建设。
这里出现了一个新的经营特点。
过去，微软销售Office和Windows，软件开发完成后，可以通过大量授权持续获得收入。
微软365等订阅业务同样具有较强的规模经济。
而Azure云计算和AI服务需要持续购买服务器、建设数据中心、维护网络，并支付电力成本。
用户需求增长，意味着企业需要提前准备更多计算能力。
这种投资模式更接近电信运营商和公用事业企业。
服务收入可以持续多年，但资产往往需要先投入，再随着客户使用逐步回收。
Alphabet的情况更加明显。
2026年第三季度，Alphabet经营现金流423亿美元，资本开支514亿美元，当季自由现金流为负91亿美元。
公司将2026年全年资本开支指引维持在1950亿至2050亿美元，并预计2027年继续显著增加。
Alphabet仍然拥有规模庞大的广告业务，第三季度营业利润达到406亿美元。
但投资强度已经高到单季度经营现金流难以完全覆盖资本支出。
亚马逊则提供了一个更极端的样本。
截至9月底的过去12个月，亚马逊经营现金流1683亿美元，同比增长29%。
同期，物业及设备净采购支出达到2107亿美元，自由现金流净流出424亿美元。
利润在增长，现金流却呈现另一种景象。
原因就在于，数据中心建设和设备采购的速度，已经超过当期经营现金积累速度。
科技巨头融资需求增加，首先源于投资规模正在超过企业原有现金流模型能够轻松覆盖的范围。
02 借钱，有时比使用自己的现金更合算
一家企业即使拥有充足现金，也未必应该把所有投资都用现金支付。
这是企业财务管理中的基本原则。
现金具有流动性价值。
企业需要为税款、研发、收购、分红、股票回购以及意外的经营波动保留资金。
如果一次性把大量现金投入数据中心，企业就会失去部分财务灵活性。
债务融资则提供了另一种安排。
假设一家科技公司准备投资100亿美元建设数据中心。
如果完全使用现金，公司当期现金余额立即减少100亿美元。
如果发行长期债券，公司可以保留现金，将项目成本分配到未来多个年度承担。
债券需要支付利息，但投资带来的算力收入也会逐步产生。
对于现金流稳定、信用评级较高的企业，长期债券可能是一种合理的资本配置工具。
尤其当数据中心土地、建筑和电力基础设施的经济使用周期达到十几年甚至几十年时，长期债务可以与资产期限形成更好的匹配。
但GPU又属于另一类资产。
芯片技术更新快，服务器可能在数年后需要更新。
因此，科技巨头需要同时管理两种投资期限：长期的数据中心基础设施，以及相对短期的计算设备。
微软最新季度约四分之三的资本开支投向短期资产，正说明这一点。
Meta的融资也可以从这个角度理解。
2026年第三季度，公司资本开支约349亿美元，全年资本开支预计达到1350亿至1450亿美元。
这意味着，即便Meta拥有824.5亿美元现金及有价证券，全年计划投资规模仍然显著高于现有现金储备。
继续发行债券，可以保留经营流动性，并为未来多年建设安排资金。
但利息成本同样需要认真计算。
假设发行150亿美元债券，平均票面利率为6%，每年对应约9亿美元利息。
如果项目未来能够持续获得高于融资成本的资本回报，债务能够提高资本使用效率。
如果项目收益低于预期，利息仍需按合同支付。
因此，借债真正需要比较的是投资回报率与综合资本成本，而不是现金余额与债务金额谁更大。
03 微软账上，还有3646亿美元尚未开始的租赁
相比公开发行的债券，科技巨头越来越复杂的财务承诺，更值得研究。
微软2026年9月底的季度报告披露，公司现有融资租赁负债约710亿美元，经营租赁负债约275亿美元。
除此之外，还有总额约3646亿美元的租赁安排尚未开始履行，主要涉及数据中心。
其中部分安排仍需满足合同条件，预计将在2027至2034财年陆续开始。
这个数字相当于微软当期现金及短期投资规模的五倍多。
传统债务通常有明确本金、利息及还款期限。
租赁安排则需要根据资产控制权、使用方式和合同条款，决定会计确认方式。
融资租赁更接近由企业承担资产使用和融资成本的安排，相关使用权资产及负债通常进入资产负债表。
经营租赁同样按照现行会计准则确认使用权资产和租赁负债，但费用确认方式有所区别。
尚未开始的租赁，则可能在相关资产交付、租赁开始后，逐步进入财务报表。
对于数据中心而言，这种安排具有实际商业价值。
科技公司可以与专业开发商签订长期租赁协议，由开发商负责土地、建筑、电力接入及相关建设。
科技公司则把资金主要投入芯片、服务器、网络和软件平台。
这样能够减少部分前期现金支出，也有助于利用专业地产和基础设施企业的建设能力。
但长期租约相当于锁定未来的容量和支付责任。
如果算力需求符合预期，这些租约保障了未来业务扩张所需的基础设施。
如果项目交付延期，或者市场需求发生变化，合同安排就可能影响公司的资本灵活性。
借助租赁，科技公司可以减少某一阶段的建设现金支出，但也将一部分未来现金流提前安排给了基础设施供应商。
这正是标普全球特别关注的地方。
理解一家大型科技公司的真实资本承诺，已经需要同时看债券、融资租赁、经营租赁以及未来尚未开始的合同安排。
04 一座数据中心，可以让三家公司分别融资
AI数据中心投资还出现了一种更复杂的结构。
科技公司、基础设施开发商与金融机构，通过独立项目公司进行合作。
这种方式在能源、航空和大型基础设施行业早已存在，现在正被越来越多地用于AI算力建设。
瑞银2026年9月的一份研究介绍了一笔约350亿美元的融资安排。
阿波罗、黑石等机构参与融资，资金通过特殊目的载体购买谷歌定制AI芯片，再将设备租赁给Anthropic使用。
Anthropic支付的租金用于支持债务偿付，博通和谷歌则在不同环节提供相关支持。
这形成了多层交易关系。
芯片供应商获得设备销售收入。
项目公司持有资产，并承担融资义务。
AI公司获得计算能力，通过未来业务收入支付租金。
大型科技公司则通过长期采购、租赁或其他合同安排，参与整个基础设施体系。
这种结构的优势，是把不同类型资产交给更擅长管理它们的主体。
银行和私募信贷机构擅长安排融资。
基础设施开发商熟悉大型项目建设。
芯片与云平台企业掌握技术。
AI应用公司则更关注模型、产品与客户。
各方承担不同环节的投资与经营责任。
但资金链条越长，最终现金来源就越值得关注。
如果算力使用方的业务收入增长达到预期，租金可以覆盖融资成本，整个体系能够持续运转。
如果使用方现金流承压，项目公司、债权人和提供支持的其他企业，都可能面临不同程度的风险。
具体损失如何分配，取决于合同中的担保、剩余价值保证、最低付款承诺以及违约条款。
这也意味着，单纯查看科技巨头自身的有息负债，已经难以完整理解整个AI产业链承担的金融风险。
05 最值得关注的，是未来已经签出去的合同
Alphabet最新财报提供了另一个观察角度。
2026年第三季度末，公司披露未来采购承诺9240亿美元，以及尚未开始的租赁和其他义务1520亿美元。
这些采购承诺覆盖技术基础设施容量、存货、能源等多个方面，说明Alphabet正在提前锁定大量未来资源。
其背后的商业逻辑很简单。
先进芯片需要提前采购。
数据中心需要提前建设。
电网接入、电力供应和关键设备交付，往往需要数年协调。
当大型科技公司判断未来算力需求将持续增长时，提前签订长期采购合同，有助于保证未来供应。
这种安排类似航空公司提前锁定飞机交付、制造商签订长期原材料合同，或者电力企业建设长期发电能力。
它使未来供应更有确定性，也占用了未来的现金流与资本承诺空间。
因此，大型科技公司的财务分析正在发生变化。
过去，投资者特别关注每年赚了多少钱、现金储备有多少。
现在，还要研究未来五年已经承诺支付多少钱，以及这些合同对应的资产能够产生多少收入。
这种变化解释了标普全球为何强调债务与合同承诺之间的关系。
投资者真正需要估算的，是企业全部未来资本需求，以及不同融资工具对应的现金支付责任。
06 AI投资的收益，究竟在哪里兑现？
巨额资本开支最终需要回到经营回报。
不同科技巨头的商业化路径存在明显差异。
微软通过Azure向企业销售算力、云服务和AI产品。
Alphabet既可以通过Google Cloud销售AI基础设施与服务，也可以利用AI改善搜索广告、订阅产品和其他业务。
Meta的路径更加特别。
它目前并不主要依靠直接出售大模型获得收入，而是将算力投入广告推荐、内容分发、用户体验及未来产品。
2026年第三季度，Meta广告展示量增长10%，单次广告平均价格增长14%。
公司认为，AI相关投入正在推动广告效率与变现能力改善。
但要精确计算其中多少收入来自新增算力，仍然需要更多内部经营数据。
这造成了投资回报衡量上的差异。
云服务收入可以与计算资源消耗、客户合同以及服务器容量建立较直接的联系。
广告推荐系统的收益，则需要通过实验和经营数据，将算法改善带来的增量收入，与广告需求、用户增长和定价等其他因素区分。
对于Meta，AI投资的回报可能分散在现有广告业务之中。
对于微软和Alphabet，部分收入可以通过云服务订单逐步确认。
因此，把所有科技巨头的数据中心投资放在同一个收入回报模型中，容易产生偏差。
更重要的是，服务器折旧会随着资产投入使用逐步进入利润表。
Alphabet已经提醒投资者，技术基础设施投资将推高折旧和数据中心运营费用。
这意味着，企业今天支出现金，未来几年仍将持续承担会计成本。
即使收入继续增长，折旧、能源、维护和融资成本，也可能影响利润率。
市场需要判断的，是新增资产创造的经营利润，能否持续超过新增资本的成本。
07 华尔街开始重新给资本成本定价
目前，大型科技公司的信用状况仍然相对稳健。
微软、Alphabet、Meta拥有规模庞大的成熟业务和经营现金流，融资能力与专业算力租赁公司存在显著差异。
2026年10月19日，标普全球虽然提醒市场关注潜在金融承诺，但当时认为大型科技公司的信用评级尚无需普遍调整。
这说明，行业投资规模快速上升，与企业已经发生信用危机，是两个不同的问题。
但资本市场的关注点已经发生变化。
2026年11月初，黑石、摩根大通和高盛等金融机构高管开始密集讨论AI融资规模与投资回报。
大型科技企业的融资渠道仍然畅通，但部分专业算力运营商面临更高借贷成本。
当投资规模从数百亿美元扩大到数千亿美元，资金成本本身就会成为影响项目回报的重要变量。
假设一家数据中心项目投入100亿美元。
如果平均资本成本为5%，每年对应约5亿美元的资本成本要求。
当资本成本上升至8%，年化资本成本要求便增加至8亿美元。
三个百分点的差异，意味着每年约3亿美元的额外回报门槛。
这是简化的资本成本模型，实际现金利息、股权回报、税收和分期投入会形成不同结果。
但它能够说明一个事实。
对于需要长期投入数千亿美元的行业，融资条件发生细微变化，就可能显著改变项目经济性。
这也是大型科技公司保留现金、发行长期债券、使用租赁与项目融资的原因。
它们希望通过不同融资工具的组合，在建设速度、财务灵活性和长期资本成本之间取得平衡。
最终，资本市场也会更认真地区分两类企业。
一类拥有成熟现金流，可以持续支持新项目投资。
另一类主要依赖未来客户合同和外部融资，必须等到项目交付后才能开始回收资金。
两类企业都可能从AI需求增长中受益，但对融资环境变化的承受能力存在明显差异。
08 科技巨头，正在成为新一代重资产企业
过去二十年，微软、谷歌和Meta等企业建立了数字经济时代极具吸引力的商业模式。
软件、广告和互联网服务能够以相对有限的边际成本，覆盖全球大量用户。
收入增长可以持续转化为利润和经营现金流。
如今，这些公司仍然拥有强大的软件与服务业务，却需要越来越多的数据中心、芯片、能源和工业设施，支撑下一阶段增长。
这使它们的资本结构呈现出一种新的组合。
一端是高利润、高现金创造能力的软件和广告业务。
另一端是需要大量初始投资、持续折旧、长期融资和能源供应的基础设施资产。
前者提供资金和客户需求，后者提供计算能力。
二者结合，构成新的经营体系。
对华尔街而言，判断一家科技公司的长期价值，也需要增加一组过去主要用于工业企业的指标。
包括投入资本回报率、资本开支与经营现金流的比例、资产使用寿命、租赁承诺、长期采购合同以及融资成本。
这轮投资仍有相当大的增长空间。
但未来市场给予大型科技公司的估值溢价，将越来越取决于它们能否把算力需求转化为稳定、可持续的资本回报。
Meta在11月发行的150亿美元债券，只是这场变化中的一笔交易。
它说明一家拥有数百亿美元现金的科技巨头，依然愿意用长期负债为未来投资安排资金。
微软和Alphabet庞大的租赁及采购承诺，则说明科技公司的未来产能正在被提前锁定。
科技巨头已经拥有了足够强大的赚钱机器。
如今，它们正在建立另一套规模同样庞大的资本投入体系。
下一阶段决定这些公司长期价值的，除了AI能够带来多少收入，还包括每投入100亿美元建设算力，最终能够为股东留下多少自由现金流。