AI數據中心建設熱潮：科技巨頭的財務槓桿遊戲與潛在風險

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科技產業資訊室(iKnow) - 黃松勳發表於 2025年12月17日

圖、AI數據中心建設熱潮：科技巨頭的財務槓桿遊戲與潛在風險

人工智慧(AI)熱潮推動全球數據中心建設進入空前規模，但科技巨頭們正採用創新財務策略，將高達數百億美元的建設成本與風險轉嫁給合作夥伴。微軟、Meta、Google等公司透過租賃協議、特殊目的公司等方式，避免將巨額債務列入資產負債表。這種做法讓科技公司能快速擴充運算能力，同時保持財務彈性，但也將風險集中到較小型的合作夥伴與投資者身上。

今年秋季，微軟宣布與多家新雲端服務商簽訂總額達數百億美元的短期租賃協議，Meta則透過特殊目的公司為路易斯安那州的大型數據中心取得近300億美元融資，卻未將債務列入帳面。這些交易模式反映出科技巨頭在AI投資狂潮中的謹慎態度：他們希望迅速取得運算資源，但不願承擔長達數十年的財務承諾，以便在AI需求不如預期時能夠抽身。

Meta的路易斯安那州數據中心案例充分展現這種財務工程的複雜性。該公司創立名為Beignet Investor LLC的特殊目的公司，與私募信貸公司Blue Owl Capital合作，由後者承擔80%的融資責任。Meta負責建設數據中心，但透過一系列四年期租賃協議「租用」這些設施，使融資被歸類為營運成本而非債務。Blue Owl透過資產管理公司Pimco發行債券籌資，這些到期日在2049年的「Beignet債券」最終被保險公司、退休基金等機構投資者購買。

這種模式讓Meta能用「別人的錢」建設基礎設施，若AI熱潮降溫，公司最快可於2033年退出協議。儘管Meta承諾在必要時提供足夠現金償還底層債務，但這種表外融資方式引發專家擔憂，認為這與2000年代網路泡沫前銀行使用的會計手法相似。哥倫比亞商學院會計教授指出：「我以為我們已經解決了表外負債問題，但這就像《土撥鼠日》(是指同樣的金融風險與會計問題，在不同科技浪潮下反覆出現，只是換了包裝與名目)一樣不斷重演。」

科技巨頭同時大量採用與新雲端服務商（neoclouds）的短期合約策略。這些通常為期三至五年的協議，讓大型科技公司能快速取得運算能力，避免鎖定數十年承諾。微軟在短短數月內便與Nebius、Nscale、Iren、Lambda等新雲服務商簽訂總額超過500億美元的協議。這種策略在財務報表上被列為日常營運費用而非長期資本投資，較不會引發投資者疑慮。

然而，新雲端服務商為建設運算能力，正承擔數十億美元債務，許多貸款利率高達10%以上。以最大新雲端服務商CoreWeave為例，該公司已承諾向OpenAI提供高達224億美元的運算能力，實質上將自身命運與OpenAI緊密綁定。儘管CoreWeave強調正積極分散客戶基礎，但其信用違約交換價差已從年初的250-300個基點飆升至11月的720個基點，顯示市場對其信用風險的擔憂加劇。

數據中心開發商的借貸成本取決於承租方的信用品質。當承租方為微軟或亞馬遜等超大規模業者時，開發商能以較低利率融資，利差僅需高於基準利率2-2.5個百分點。但若承租方為CoreWeave等財務體質較弱的中介商，利差需求將攀升至4.5個百分點以上，導致7.5%甚至10%的融資成本。

以Applied Digital與CoreWeave的合作案為例，一座100 MW的北達科他州數據中心預計耗資12億美元。若借款9億美元、利率7.5%，在理想情況下內部報酬率約16%。但若利率上升至10%，報酬率將降至12%，低於股權投資者要求的12.75%回報。這種敏感性凸顯融資成本對專案可行性的重大影響，也解釋為何承租方信用風險的上升會迅速傳導至整個融資鏈。

高盛研究預測，AI在數據中心市場的占比將在未來兩年內翻倍至30%，侵蝕傳統雲端工作負載的比率。到2030年，數據中心的整體電力消耗預計將較2023年激增175%。在基準情境下，供需平衡將在未來18個月顯著緊縮，使用率在2026年前維持高峰，之後隨著供給限制緩解，使用率將逐漸回落至2028年的90%左右。

但高盛也提出其他可能情境：若AI影音內容需求大幅增長，加上新一代GPU耗電量超出預期，到2030年高峰地區的使用率可能突破100%，較基準情境高出17個百分點。相反地，若AI應用的變現能力不如預期，使用者拒絕付費，2025至2030年間AI需求可能下降20%，導致使用率較基準情境低8個百分點，迫使營運商降低租金以消化過剩供給。

產業估計顯示，全球AI基礎建設在未來數年可能需要超過1兆美元投資，僅數據中心就需數千億美元。2025年美國科技巨頭債券發行量已達1,080億美元，是過去年度的五倍，今年累積新債更達1,210億美元，是過去五年總和的四倍。這還不包括透過表外管道快速膨脹的間接債務。市場觀察家警告，AI熱潮正催生債務泡沫，樂觀的未來收益預期掩蓋了潛在財務壓力。

這種債務集中引發對負面回饋循環的擔憂：新設施交付延遲會削弱承租方的短期現金流，進而嚇退貸款機構並推高融資成本，使未來專案更難證明合理性。Oracle的案例便是警訊，該公司股價因數據中心專案延遲而重挫，其信用違約交換價差擴大至接近2008年金融危機水準，儘管該公司仍維持投資等級評級。

數據中心的巨大電力需求，正引發政府加強監管。環境考量導致許多地區收緊建設許可程序，延遲專案進度並推高成本，進一步促使科技公司將風險外包。美國到2030年將需要約82 GW的額外發電容量來支援這些設施，相當於全球已安裝的所有離岸風電容量。

此外，數據中心建設正與其他基礎建設專案競爭資源。2025年美國地方政府債券發行創紀錄，預計明年將再發行6,000億美元用於基礎建設。但同期數據中心建設支出已達410億美元/年的規模，與地方政府交通建設支出相當。在勞動力短缺與移民政策緊縮背景下，Autodesk執行長直言數據中心建設「絕對會從其他專案吸走資源」，許多基礎建設專案進度將因此延宕。

面對不斷上升的不確定性，精明投資者開始採取保護措施。針對科技公司違約的信用衍生性商品交易量激增，Oracle相關信用違約交換的交易量近期達80億美元。這種避險活動顯示市場對AI債務底層風險的認知日趨成熟，從無條件興奮轉向審慎對沖。高盛已警告，科技巨頭進一步累積債務可能加劇總體經濟風險，過度借貸可能壓垮信貸市場，導致整體產業融資條件緊縮。

退休基金、共同基金等機構投資者透過企業債券與投資工具，對這些交易的曝險持續增加。分析師警告，若AI熱情退潮，可能導致一連串降級與拋售。這種互連交易正創造系統性風險，主要企業估值已因投資者不安而下滑。

隨著2025年接近尾聲，AI產業站在十字路口。若AI實現其承諾，將徹底改變從醫療到金融的各個產業，則當前的槓桿操作將顯得具有遠見。但若炒作超越現實，這些轉嫁風險的影子帳本可能對科技界及其他領域投下長期不穩定陰影。2026年將是關鍵考驗年，屆時許多債務融資專案將投入營運，市場將檢視AI是否能兌現經濟價值承諾。利害關係人必須在積極擴張與審慎風險管理之間取得平衡，今日採用的策略將定義個別公司命運，以及影響整個AI生態系統未來數年的韌性。(2525字；圖1)

參考資料：
How Tech’s Biggest Companies Are Offloading the Risks of the A.I. Boom. The New York Times, 2025/12/15
AI data center boom could be bad news for other infrastructure projects. TechCrunch, 2025/12/13
Tech Giants Shift Billions in AI Debt via Leases Amid $1T Surge. WebProNews, 2025/12/15
Can data center supply keep up with AI demand? ITPro, 2025/12/15
Is There Enough Data Center Capacity for AI? Goldman Sachs, 2025/12/11
Shaky data centre tenants could choke off AI boom. Reuters, 2025/12/10

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