AI支出引发股市担忧

股市正在背弃大型科技公司。

谷歌刚刚经历了有史以来最糟糕的一天。英特尔下跌超过了尼克松政府以来的任何一天。本周亚马逊和Meta都出现了显著下跌。纳斯达克也大幅下跌，目前距离修正（从历史最高点下跌10%）仅差一个百分点左右。

共同点：为人工智能构建基础设施真的非常、非常昂贵——而大型科技公司的利润目前还不足以证明这种巨大的开销。人工智能公司越来越多地将资金用于数据中心，而其业务产生的收入却无法支撑。

但如果股市应该传递某种信息，大型科技公司却没有听到。

自2023年以来，人工智能的支出已达到1.6万亿美元，预计在未来十年左右每年将达到1万亿美元，根据摩根大通的说法。本周这些都没有改变。

这是因为为这一切提供资金的市场——债券市场——在股市处于轻微恐慌之际大多无动于衷。贷款人正排队承担大型科技公司的债务，以支付正在重塑全球经济的科技。

这意味着市场似乎在问人工智能的问题——大型科技公司会继续增加其支出吗？（当然会）以及人工智能会很快盈利吗？（看起来不会）——是错误的。

我们真正应该问人工智能的问题是：债券市场还能支撑这种无休止的支出狂热多久？

这将最终决定人工智能是成功还是失败。

人工智能数学的运作方式是这样的：在支持人工智能所需的基础设施（数据中心、服务器、芯片、电力、劳动力、建筑材料等）上预先投入大量资金。然后，一旦数据中心启动，人工智能公司可以在三个月到两年后根据高盛的说法实现投资回报……

由于利润要在那么远的未来才出现，超大规模公司（如谷歌、亚马逊、微软和Meta等大型科技公司）需要预先借入大量资金，并在未来偿还投资者。

“大量”并不能完全形容。Capital Economics的首席经济顾问约翰·希金斯指出，这四家超大规模公司过去12个月内共同占有了标普500公司资本支出的三分之一以上。

这就是为什么预计今年大型科技公司三分之一的资本支出将由债务融资——根据高盛的说法，仅超大规模公司就发行了约2500亿美元债券。预计明年将达到高峰，约占超大规模公司支出的35%。

但债券市场投资者没有无限的资金可以支出。目前，尤其是在美国政府同时试图支付社会保障、医疗保险和昂贵战争的情况下，从美国国债中获得的贷款竞争非常激烈。

这提出了一个明显的问题：投资者愿意向人工智能公司贷出多少钱？

这比你想象的要多。

市场能够吸收的债务理论上的最大金额是不可知的，但高盛无论如何都做了计算，并得出了对最大的超大规模企业有5100亿美元的可用投资级（顶级）债务的结论。这比它们预计到年底要借的金额多了一倍多。

换句话说：最大的AI公司还有很大的借款空间。

问题不在于能借多少；问题在于还能借多久。

答案取决于两个方面：谁在支付和谁在接收。

“我们并不担心资本获取问题，”高盛首席信贷策略师阿曼达·莱文在最近的公司播客中说。“我们只是期待有一个更细致的讨论，关于在哪里发行以及发行的价格。”

私募投资基金、风险投资基金和私募股权基金已经准备好承担重任，以支持AI的扩张，莱文说，它们有数万亿美元的资金（“干粉”）来为它提供资金。

但超大规模企业并不是唯一的游戏参与者。其他公司，包括新云公司，也在这个领域活动。它们是高度负债的公司，向其他企业出租计算资源，它们的信用状况开始看起来不太稳定。它们的非投资级债券提供了高收益，愿意承担更多风险的投资者愿意在潜在的巨额回报上进行赌博。

这就是CoreWeave所处的市场，其债券收益率在本月飙升至15%，随着亏损的累积。埃隆·马斯克说，包括CoreWeave在内的新云行业即将迎来大规模的洗牌（他称之为“小鱼级别的死亡。”）

每项新技术都有赢家和输家，马斯克可能对新云公司说的是对的。我们拭目以待。

相比之下，超大规模企业看起来像是赢家。它们的云收入（华尔街用来衡量AI需求的指标）在第二季度增长了50%。它们有巨大的合同积压，并且有能力吸收更高的借款成本。

这些瓶颈可以支撑高价格，根据希金斯的说法，这帮助超大规模企业的收入在过去12个月内飙升了19%。

而代理式AI的出现导致需求激增：据OpenRouter统计，代理发起的请求消耗的token数量是人工发起请求的15倍。

“考虑到AI正在越来越多地被经济使用，这些事物的前景并不明显地黯淡，”希金斯说。

担心的是借款成本可能会变得难以控制。而这可能会改变对AI仍然有利的经济状况。

股票市场中普遍存在的负面情绪可能会开始蔓延到债券市场，推高债券收益率，并提高AI公司的借款成本。

当存在一个终点时，债券市场运行得最好，莱曼指出。每一位AI投资者都相信在隧道尽头有光。我们只是不知道这个隧道有多长。

她说，关于公司何时最终开始盈利并从它们所有的巨额AI投资中获利的不确定性，可能会让债券市场犹豫不决。

摩根大通全球市场策略师斯蒂芬妮·阿里亚加在最近给投资者的报告中表示，技术前景以及大型公司的财务状况看起来相当强劲。

警示信号将包括企业AI使用的降级、价格降低或客户承诺减少。

我们目前还没有看到这些情况。