一、双线资本科恩的重磅警告：AI债券泡沫化概率100%

2026年6月3日，美国知名固收资产管理公司双线资本(DoubleLine)全球发达信贷主管罗伯特·科恩(Robert Cohen)在纽约彭博全球信贷论坛上发出了迄今为止最严厉的AI债券泡沫警告 ：

“我们陷入人工智能泡沫的可能性有多大?我敢说可能是100%。”

科恩将当前AI债券市场与历史上的铁路泡沫、互联网泡沫相提并论，特别指出了与2007年次贷危机前MBS(抵押贷款支持证券)市场的惊人相似之处：市场对AI债券的需求已经到了”不看评级、不看现金流”的地步，投资者购买债券时仅仅假设公司未来能够发展壮大以履行其债务义务，而忽视了基本的信用分析 。

他警告称，尽管当前债券价格与估值尚未出现全面泡沫，但随着科技企业向人工智能领域投入数万亿美元，未来数月乃至数年内，债券市场估值泡沫化在所难免 。基金经理应该立即转向关注资产负债表稳健的公司以及具有强有力保障措施的投资项目 。

二、AI债券市场的惊人规模与增长速度

1. 发行规模呈指数级增长

– 自2025年初以来，美国高评级企业债、垃圾债、贷款和其他类型的AI债券销售额已超过3700亿美元
– 2025年，五大AI超大规模企业(亚马逊、Alphabet、微软、Meta、甲骨文)合计发行了1080-1210亿美元债券，是2020-2024年平均水平(280亿美元)的4-5倍
– 2026年截至5月底，AI相关债券发行规模已接近300亿美元，预计全年将达到500亿美元
– 摩根士丹利估计，今年债券市场上**10%-15%**的发行规模与AI有关，而就在两年前，债券市场上几乎完全没有AI类债券的存在
– 更惊人的数据来自阿波罗全球管理：AI现在已占**49%的年初至今净投资级债券发行量和87%**的风险投资资金

2. 未来融资需求巨大

– 市场普遍估计，未来五年全球AI资本支出将接近5万亿美元，其中大部分将来自债券市场
– 华尔街预测，仅2026-2028年，参与AI军备竞赛的企业债券融资规模就将达1.5万亿美元
– 摩根大通预计，到2028年，仅全球数据中心建设就需要通过信贷市场融资超过1万亿美元

三、市场狂热的具体表现：”不看评级、不看现金流”

1. 超额认购倍数屡创新高

– Alphabet发行的一笔320亿美元全球债券，在不到24小时内完成认购，其中包括一笔罕见的100年期英镑债券，收益率仅6.05%，却获得了近10倍的超额认购
– 亚马逊2026年5月发行的370亿美元债券，吸引了超过1100亿美元的认购需求，认购倍数超3倍
– 甲骨文2025年9月发行的180亿美元债券，获得了近5倍的超额认购
– 谷歌背书的57亿美元数据中心垃圾债，获得了190亿美元的投资者订单，认购倍数达3.3倍
– 英伟达关联数据中心2026年2月发行的38亿美元垃圾债，吸引了140亿美元的认购需求

2. 垃圾债市场同样火爆

AI热潮已经从投资级债券市场蔓延至高收益(垃圾)债券市场：

– 2026年4月，一家与英伟达深度绑定的数据中心开发商发行了45亿美元五年期垃圾债，初步价格指引收益率仅在6%的高位区间
– 2026年4月，由谷歌提供信用背书的Meridian Arc HoldCo LLC发行了57亿美元垃圾债，这是有史以来规模最大的美元计价数据中心垃圾债券
– 这些垃圾债的发行主体往往是没有任何营收的项目公司，其唯一的信用支撑就是与科技巨头签订的长期租约

3. 融资结构创新：表外融资与SPV模式

为了在不影响自身信用评级的情况下筹集巨额资金，科技巨头们开发出了复杂的表外融资结构：

– Meta的Hyperion项目：与Blue Owl Capital成立SPV(Beignet Investor)，总融资300亿美元。其中私募信贷270亿美元(PIMCO认购180亿、贝莱德30亿+、阿波罗等)，Blue Owl出资30亿持股80%，Meta持股20%。由于Blue Owl控制董事会，273亿美元的负债不会进入Meta的资产负债表
– 甲骨文的多SPV模式：通过多个SPV为AI数据中心融资超600亿美元，均采用长期租赁+表外结构。其中仅德州和威斯康星州的两个数据中心项目就获得了380亿美元的私募信贷融资
– 这种模式被称为”资产负债表炼金术”，它允许科技巨头在保持漂亮的投资级评级的同时，承担实际上的巨额债务

四、AI债券市场的主要风险点

1. 数据中心过度建设风险

科恩特别强调了数据中心的过度建设风险：”这类项目建设周期长，且当下大量项目集中开工。”

– 目前全球有超过1000个大型AI数据中心正在建设中
– 许多项目是基于对未来AI需求的乐观预测而启动的，如果实际需求不及预期，将导致严重的供过于求
– 数据中心的使用寿命约为15-20年，但AI技术的迭代速度可能远快于此

2. 技术淘汰风险

“投资人工智能关联债券难度较大，现存多数流通债券数十年后才到期，彼时现有技术大概率已遭淘汰。”科恩指出 。

– 多数AI基础设施债券的期限在10-30年之间
– 而AI技术的迭代周期可能只有3-5年
– 如果未来出现颠覆性的AI技术，今天投入巨资建设的数据中心和GPU集群可能在几年内就变得一文不值

3. 变现风险：收入能否跟上投资？

摩根大通在报告中指出了最核心的风险：收入曲线能否跟上投资曲线 。

– 要使未来五年的AI投资获得10%的年回报率，每年需要产生约6500亿美元的新增收入
– 这个数字相当于全球GDP的0.58%，或等同于全球每个iPhone用户每月支付34.72美元
– 目前许多AI公司(如OpenAI)仍处于巨额亏损状态，2025年二季度OpenAI亏损达34亿美元
– 企业和消费者对AI工具的付费意愿仍存在很大不确定性

4. 杠杆与现金流风险

– 科技巨头的资本支出增速远超收入增速：亚马逊资本支出同比激增75%，规模已接近公司运营现金流的水平
– Meta宣布将于2028年前在美国投资6000亿美元用于AI基础设施建设，这一数字超过了公司过去十年的净利润总和
– 如果美联储维持高利率或市场流动性收紧，高额的债务利息将给企业带来巨大的现金流压力

5. 集中度与系统性风险

– 融资高度集中于少数科技巨头：仅五大超大规模企业就占了AI债券发行总量的70%以上
– 养老基金、共同基金和保险公司正成为AI债券的主要买家，这将数百万普通投资者的储蓄与科技行业的未来紧密相连
– 这种将高杠杆、集中化的行业押注广泛分散至整个金融系统的做法，与2008年金融危机前的抵押贷款市场存在相似之处

五、与2007年次贷危机的对比：相似与不同

相似之处

1. 投资者忽视基本风险：两者都出现了投资者只看概念不看基本面的情况，”不看评级、不看现金流”成为市场常态
2. 复杂金融结构掩盖风险：次贷危机前是MBS和CDO，现在是SPV、表外融资和结构化信贷产品
3. 风险广泛分散：两者都将风险从原始借款人分散到了全球金融系统的各个角落，包括养老基金和保险公司
4. 自我强化的正反馈循环：价格上涨吸引更多资金流入，进一步推高价格，形成泡沫

不同之处

1. 发行主体不同：当前AI债券主要由资产负债表强劲的大型盈利科技公司发行，而次贷危机前是大量没有还款能力的次级借款人
2. 杠杆率不同：科技巨头的杠杆率普遍在0.4-0.7倍之间，远低于投资级债券市场平均的3倍左右
3. 资产质量不同：AI数据中心是有实际价值的实体资产，而次贷危机前许多抵押贷款是基于虚高的房价
4. 风险隔离程度不同：虽然存在表外融资，但科技巨头对其SPV项目仍有很强的控制力和隐性担保

六、市场分歧：乐观派与悲观派的交锋

乐观派观点(摩根士丹利、景顺)

– 摩根士丹利：认为AI是未来十年最重要的技术，由全球最盈利的公司支持，与互联网泡沫和次贷危机有本质区别。这些公司有足够的财务实力坚持投资，即使短期回报不及预期
– 景顺北美投资级信贷主管马特·布里尔：许多AI债券交易受益于大型盈利科技公司的支持，巨头的背书以及部分债券附带的分期还本条款，可以帮助降低投资风险

悲观派观点(双线资本、橡树资本)

– 双线资本科恩：历史规律表明，任何大规模资本涌入的行业最终都会形成泡沫。当投资者开始假设未来会无限美好时，泡沫就已经开始形成了
– 橡树资本：正在布局具备抗风险能力的债券资产，一旦人工智能热潮引发信贷危机，这类资产仍能保持稳健表现
– 他们指出，即使是最成功的技术革命，也会在过程中出现大量的破产和违约。互联网最终改变了世界，但在2000年泡沫破裂时，90%的互联网公司都消失了

七、当前市场所处阶段

综合各方观点，当前AI债券市场正处于泡沫形成的早期阶段：

– 市场情绪极度乐观，资金大量涌入
– 发行规模呈指数级增长
– 投资者开始忽视基本的信用分析
– 但尚未出现全面的价格泡沫和大规模违约
– 大型科技巨头的资产负债表仍然相对健康

科恩表示：”尽管当前债券价格与估值尚未出现泡沫，但随着科技企业向人工智能领域投入数万亿美元，未来数月乃至数年内，债券市场估值泡沫化在所难免。”

八、总结与展望

AI债券市场的爆发式增长反映了市场对人工智能技术变革潜力的巨大信心。历史上每一次重大技术革命(铁路、电力、互联网)都伴随着大规模的资本投入和信贷扩张，最终也都催生了泡沫。

当前AI债券市场确实存在明显的过热迹象，”不看评级、不看现金流”的投资行为与2007年次贷危机前的市场表现有惊人的相似之处。然而，与次贷危机不同的是，当前AI债券主要由全球最盈利、资产负债表最强劲的科技公司支持，这使得泡沫破裂的时间可能会推迟，破裂后的影响也可能相对有限。

对于投资者而言，现在最重要的是保持清醒的头脑，区分真正有价值的投资和纯粹的概念炒作。正如科恩所建议的：”我们要筛选出能扛住深度行业下行周期的信贷标的，优先选择具备优质产品结构，或是资产负债表实力雄厚的主体。”