三大指标更新：融资成本仍是核心
融资成本持续抬升。市场定价美债利率在高位持续更久，而随着资金池的减
少，科技公司债务利差也持续走阔。
ARR 增速放缓。虽然TOKEN 价格从高位下滑70%，但算力租赁（886050）价格维持稳定，
市场相信下游应用的杰文斯效应，但模型公司价格战带来终端收入再分配。
AI 传导难以量化。消费（883434）端付费率低，企业端统计匮乏，技术扩散稳步推进但
宏观生产率没有明显改善。
AI 融资现状
股权融资趋于饱和。一级市场85%、二级市场60%的股权融资已投向AI 产业，
云厂商回购减少也在被动释放资金投入AI 建设。
债务融资仍是云厂商主要外部资金来源。云厂商美元债融资空间逐渐收窄，9
月融资显著回落，开始拓展币种接续建设投入。
银行信贷与私募股权是重要补充。数据中心建设需求拉动银行信贷扩张，
表外融资成为主要风险项。云厂商与主要硬件厂商表外融资达3.73 万亿美
元，约表内债务的4-5 倍，形成重要风险敞口。
表外融资的风险可能如何爆发？
表外融资把长期资金引入AI 建设，使得云厂商、项目公司与供应商由此形成相
互联系的付款责任。整个表外融资风险路径可以概括为：回款不及预期→项目现
金不足→抵押价值下降、融资条件收紧→母公司或担保方进一步补充资金→削减
建设与采购。
总结
短期，AI 产业逻辑延续，但表外融资成为主要担忧，AI 产业的核心是利差生意，关键在于算力租金能否维持在足以覆盖融资成本的水平。
最终仍需AI 向传统行业扩散，让持续收入覆盖投入与债务。
一、三大指标更新：融资成本仍是核心
在上一篇报告【专题报告】经济转型期，AI会如何向下传导中，我们曾研究经济转型期的AI 跟踪指标，短期看融资成本，中期取决于ARR 收入，而长期关注AI 对生产率的提振。经过一段时间，我们认为融资成本仍然是当下AI 交易的核心；下游应用收入方面，由于模型公司价格战带来终端收入再分配，ARR 增速叙事出现一定的变化；而AI 对生产率的提振当前仍难以量化。
1、融资成本持续抬升
无风险利率维持高位，信用利差又随发行供给增加和回报不确定性上升而扩大，AI 融资承受双重压力。高油价、强劲的经济数据与供需失衡共同推动市场定价美债“高利率维持更久”。财政融资需求与各AI 公司之前的竞争性投资共同占用长期资金，使得长期项目要在投产前锁定资金，只能接受更高的利息负担，或向股东要求更多资本。
买方的承接意愿在不同企业间分化。头部云厂商新债认购倍数由2 月的4.66 倍降至7 月的1.61 倍，同期全部投资级债券由3.99 倍降至3.38 倍。AI 相关发行人信用利差也升至115bp，显著高于整体投资级市场的78bp。不同企业之间信用差异开始显现，Meta（META） 与甲骨文（ORCL）现金流缺口最大，市场相应要求显著高于同行的信用利差。
2、ARR 增速与结构发生变化
模型越来越便宜，有利于AI 扩散，但模型公司需要用更多调用才能维持原有收入增速。TOKEN 支出指数和H100租赁价格从7 月开始交叉，市场相信杰文斯效应，即效率提高、单位成本下降之后，总需求会扩大。不过对支付算力订单的模型公司而言，用量增加还需要快过单价下降，才能留下足够的收入。
单家公司的高速增长已经被行业整体价格战拖累。Anthropic 三季度收入约168 亿美元，环比增长约45%，较二季度超过140%的环比增速回落，一二季度的增速已难以线性外推。
同样的变化还出现在部分企业支出中。Ramp 企业样本的token 支出持续放缓，8 月和9 月环比仅增长1.05%和0.22%，价格竞争的收益已体现在用户手中。
3、AI 传导难以量化
AI 扩散持续，部分产品也已经形成较强的付费意愿。2026 年美国成年人调查中，每日使用率由一年前的19%升至25%；Agent 用户中92%报告使用至少一款付费AI 产品，付费Agent 用户的高额月支出比例也更高。
不过较强的付费意愿仍集中于少数使用场景。月支出100 美元及以上的用户贡献60%的消费（883434）支出。即使在付费意愿最强的美国，2026 年8 月，美国电子收据样本中，ChatGPT、Gemini 与Claude 至少一款有效个人订阅的覆盖率也仅有4.5%，一年前约为2.1%。
企业端的困难在于回报难以连续观察。标普500（SPX） 公司样本中，约69%提及已有实际AI 部署，只有约2%披露持续跟踪的量化指标，距离形成可比的投入回报统计还有很大差距。回到我们此前讨论的技术传导问题，参考90 年代ICT 革命，企业还需要为软件、数据和组织调整继续投入，才能把局部效率变成生产率提升，当前配套投入和新商业模式的扩张相对滞后。
二、AI 融资现状
中期ARR 叙事存在波折，长期生产率传导还未启动，当下核心仍然是AI 融资。目前AI 产业融资方式主要由股权融资、债券融资、银行和私募信贷、表外融资构成。当前云厂商表内债务总和约为7,700 亿，包括租用数据中心产生的各类负债，以及近两年开始的大规模债券融资，但与约3 万亿的庞大表外融资相比仍相形见绌，随着履约要求逐步兑现，这些债务会慢慢进入大型科技公司的资产负债表。
1、股权融资趋于饱和
股权融资持续向AI 行业集中。2026 年上半年主要融资渠道的净融资统计中，一级市场AI 已经占VC 融资的85%、二级市场占IPO 及定增融资的58%，新资金已经高度集中于同一方向，渠道接近饱和。另一方面无风险利率上涨、信用利差扩大，或者AI 投资高强度持续的时间长于预期，使得二级市场融资可能变得更加重要。在正式发行新股之前，云厂商已经通过减少回购来保存现金。例如，谷歌已把年回购规模由超600 亿美元降至0，并在2026 年第二季度发行了500 亿美元股票，由此释放出超过1,100 亿美元资金可用于AI基础设施建设。而随着各类股权激励逐步兑现，各云厂商流通股数量持续增加，科技公司实际上在被动地向市场融入资金。
2、债券融资仍是主要融资方式
2026 年前三季度，AI 相关美元债务融资达到4,660 亿美元，其中投资级债为3,060 亿美元，已经超过2025 年全年AI 相关美元债务融资2,160 亿美元的规模，前三季度融资规模达上一年的2.16 倍。
2027 年科技公司焦点在于挖掘AI 债券市场容量潜力。从债券投资市场来看，每一笔AI 债券的增发都意味着AI风险敞口的上升，截至9 月底，按照ICE 指数，云厂商、英伟达（NVDA）和博通（AVGO）的债券融资已经达到5,350 亿元，占整体权重的5.3%，各公司整体债券融资额度持续萎缩。从月度融资量来看，全球AI 债券融资在6 月达到1,130 亿元的峰值后，一路回落至9 月的230 亿美元，9 月投资级债券AI 相关发行为0，较前期明显降温。
如果投资者不愿进一步增加AI 风险敞口，新增债券就可能需要通过更高的信用利差来吸引需求。2005 年福特汽车（F）债券同样面临买家稀缺的困境，在付出了226bp 的高额利差后，才完成了市场化发行。
美元债承接减弱之后，企业还开始寻找其他市场。五家云厂商非美元债发行占比由2025 年的13.9%升至2026 年上半年的36.1%，融资币种扩展至欧元、英镑和日元等。
3、银行与私募信贷快速抬升
股权和债券融资外，GPU 和长期算力合同提供了新的借款基础。银行可以向母公司提供授信，也可以围绕某个数据中心组织银团贷款；私募信贷则由基金等非银机构提供资金，同样可以直接借给公司，或者进入项目。
银行信贷规模快速增长，但规模偏小，仅约500 亿美元。美联储SLOOS 数据显示，AI 融资带动美国传统金融业持续复苏，并对信用卡和汽车等传统信贷形成一定挤压。相较2025 年初，22.2%的受访银行提高了对受益于AI行业企业的贷款审批意愿，其中大型银行占比达42.1%。
私募信贷方面，2025 年AI 相关私募信贷交易约590 亿美元，约为2024 年的7 倍，占全部私募信贷交易金额的比例由9%升至34%。替代融资渠道缓解了融资额度约束，但部分项目也需要企业承担更高成本。
4、表外融资成为主要风险项
由于债务融资逐渐接近市场容量上限，大规模股权融资会对股价形成冲击，传统信贷能提供的资金支持仍小，大型科技公司与硬件设备商实际上开始把数据中心建设需求“外包”给更多的中小型云厂商，以大型科技公司的采购承诺和长期租约来支持中小型云厂商进行高周转的项目建设。项目公司先筹资建设机房，云厂商在交付后支付租金，前期无需承担全部建设款；项目方再以这份租约向银行或基金融资。由此循环往复，建设规模可以继续增加。
截至2026 年10 月2 日，超大规模云厂商、英伟达（NVDA）和博通（AVGO）所披露的表外融资支持承诺已经达到3.73 万亿美元。云厂商自身的表外承诺约为表内债务的4 倍。
云厂商最初采用的外部融资来源是租赁。大量数据中心建筑主体由特殊目的载体（SPV）筹资建设；SPV 向私人信贷机构融资，其偿债基础则是信用等级较高的云厂商所签订的租约。根据各公司的最新披露，云厂商对于尚未开始的租约，已承诺的未来租赁付款达1.24 万亿美元。
与此同时，超大规模云厂商正签订大额、长期采购合同，约定在数据中心建设完成时购买设备等。英伟达（NVDA）与博通（AVGO）也开始提前锁定晶圆制造产能，以保障其存货供应。目前这些采购承诺合计已超过1.89 万亿美元。
上述安排最终都会在相应付款发生时影响自由现金流，随着合同规模与期限不断增加，公司的经营杠杆也会扩大。在算力和硬件供应仍然紧张时，这些合同具有重要战略价值；如果未来供需比预期更早恢复正常，企业可能必须为闲置或超额产能付款，或者尝试重新谈判合同条款。这也是当前市场担忧的重心。
三、表外融资的风险可能如何爆发？
表外融资把长期资金引入AI 建设，使得云厂商、项目公司与供应商由此形成相互联系的付款责任。以当前表外融资重要枢纽CoreWeave（CRWV） 为例，通过借款购入GPU，再以算力合同回收资金，项目的偿债能力取决于收益能否覆盖融资成本。整个表外融资风险路径可以概括为：回款不及预期→项目现金不足→抵押价值下降、融资条件收紧→母公司或担保方补充资金→削减建设与采购。
1、庞大订单需要继续投入才能兑现，收入增长未必同步改善偿债能力
截至2026 年6 月底，CoreWeave（CRWV） 披露的订单储备约为1,040 亿美元，需要先投入GPU、机房和配套设施，完成交付后才能逐步兑现。2026 年二季度，CoreWeave（CRWV） 调整后EBITDA 利润率约58.6%，调整后营业利润率却仅约5%，两者差距主要来自折旧摊销，对于需要持续更新GPU 的企业，设备价值消耗会影响长期回报。
随着美国数据中心建设面临的政治压力日益加大、电力问题日趋严重，小型云厂商的收入起算可能后移，但部分利息和机房租金仍需支付，项目由此可能在需求尚未消失时，就先面临回款延后的压力。
风险还集中在合同到期时。CoreWeave（CRWV） 的DDTL 5.5 贷款期限约五年，底层客户合同平均约三年。合同到期后仍未偿还的债务，需要重新寻找资金来源。如果届时无法以相近价格续约，也找不到替代客户，剩余债务的收入保障就会减弱。
2、GPU 的账面价值与压力情景下的可回收价值可能相差很大
GPU 作为抵押物能够支持融资，但母公司无担保债权人对这些设备的受偿顺序相对靠后。部分GPU 已经抵押给项目贷款人，出售设备所得需要先清偿对应项目债务，剩余价值才能用于满足其他债权。设备价值还取决于使用环境和出售时点。设备在能够持续提供服务时，可以产生算力收入；拆下出售后，则需要寻找二手买家，承担转移和重新部署的成本，今天供不应求的设备，到债务到期时也可能已经落后数代，当前价格无法直接代表未来回收价值。需要大规模出售GPU 的情景，还可能恰好发生在算力租金下跌、多家云厂商同时承压的时候。此时项目回款减少，抵押物也可能更难出售，贷款人对抵押价值的判断随之转弱，收入和资产处置能力同时下降，会进一步压缩企业的融资空间。
3、融资条件可以先于经营恶化，决定下一阶段建设能否继续
债券下跌反映了投资者对未来偿付能力的担忧，原有固定票息仍按合同执行，更直接的影响是企业下一次发行同类债务时，需要面对更高的回报要求，无担保融资渠道也可能因此明显收窄。这种变化对需要连续融资建设的企业尤其重要，企业因而可能在营业收入仍增长、订单仍增加时，就先失去足够便宜的增量资金。回到我们的判断，项目收益取决于租赁价格和实际出租量，新增融资成本则受到相应基准利率和信用利差影响。如果租金下降、用量增长不足以弥补，而融资成本仍然高企，可用于偿债和继续建设的现金就会减少。外部融资依赖度较高的中小云厂商，可能因此率先削减GPU 采购和机房建设。因此大型云厂商自身现金流更强，CoreWeave（CRWV） 的信用压力不足以单独判定整个AI 建设周期（883436）结束。但若融资条件收紧波及更多项目，算力回报又不足以支持持续投入，中小云厂商的收缩就可能进一步影响硬件订单、数据中心建设和产业链盈利预期，并通过科技股的估值调整向美股传导。
四、总结
AI 产业逻辑延续，但表外融资成为主要担忧，AI 产业的核心是利差生意，关键在于算力租金能否维持在足以覆盖融资成本的水平。最终仍需AI 向传统行业扩散，让持续收入覆盖投入与债务。
在过去的几周里，债务市场几乎完全切断了那些在AI 数据中心之外没有可观收入的公司的融资渠道。大型科技公司即使在数据中心业务之外也有规模庞大的主营业务，而上百家中小型云厂商完全依托于算力租赁（886050），这意味着行业洗牌或在所难免。
长期，已有的高投入带来的高估值需要AI 转型进一步向下传导。如前文所述，AI 产业整体的高估值如同高悬头顶的“达摩克利斯之剑”，本质是一场与时间赛跑的游戏（881275），AI 的成功与AI 股票的成功是两件事。前者只需要AI 改变世界，后者要求它改变世界的程度超过今天价格计入的预期。
AI 转型在方向上是中美两国被迫收敛到的同一解，在阶段上仍处于J 型曲线的左侧，在定价上则已经计入了超越所有行业前例的假设。短期，融资成本和AI 应用对于AI 板块内轮动有明显的指导意义。中长期，高估值需要AI 出现明确的向下传导。在企业无形投资普遍上升、大量行业涌现出替代老公司的AI 新公司之前，任何达不到“超越所有行业前例”标准的成功，都将意味着现有AI 产业估值的收缩。
