人工智慧熱潮已演變成一種金融模式，即預期的未來現金流被用於資助當前的基礎設施建設。最初，這種模式是由大公司將利潤再投資所推動的，但隨著甲骨文公司採取了高達500%債務權益比的重度借貸策略，情況發生了變化。

該行業每年需要5000億美元的資本支出，這導致人們依賴債務為人工智慧專案提供資金。

風險信貸熱潮

曾經的創投如今被稱為風險信貸，銀行和私募基金為此進程提供資金。據估計，到2028年，全球資料中心的支出將接近3兆美元，其中一半並非內部融資。

這留下了1.5兆美元的缺口，導致私人信貸和「人工智慧基礎設施債券」被出售給尋求收益的機構。人工智慧相關企業目前占美國投資等級債券指數的14%，超過了銀行業。然而，這些公司缺乏類似銀行的資本和監管，暴露了信貸市場的脆弱性。

人工智慧技術需要龐大的力量，每年的資本需求高達5000億美元。如果任何技術進步破壞了現有的基礎設施，股市泡沫就有可能破裂，進而影響相關債務。

與石油等工業大宗商品相比，人工智慧的成本已經變得高昂，但並非自給自足。信貸市場現在正支撐著希望，其投資是基於預期而非實際的人工智慧收入。

在這個時代，人工智慧與債務緊密相連，大量的借貸支撐著樂觀的前景。然而，如果沒有顯著的生產力成長，該產業就有可能推高資產負債率，而非促進真正的創新。

問題在於，探索人工智慧潛力所需的債務是否具有財務可持續性。市場似乎錯誤地定價了人工智慧繁榮的真正斷層線，我們認為這並非在於股票估值，而在於信貸市場。

巨額債務被用於為基礎設施建設融資，而這些基礎設施建設所依據的收入預測仍需數年時間才能實現。這導致系統中感知風險與實際槓桿之間出現嚴重錯位。

未來信用事件

截至 2025 年 10 月初，我們正在即時見證這種自滿情緒。儘管今年迄今行業專項債券發行量達到創紀錄的 4,500 億美元，但幾家關鍵資料中心營運商和 AI 相關硬體公司的信用違約掉期利差今年幾乎沒有擴大。

這表明市場將這些公司定價為低風險的工業巨頭，而不是對未來技術成功進行大規模套利交易的企業。

對於衍生性商品交易者來說，這意味著購買對未來信用事件的保護。最直接的做法是購買 AI 供應鏈中槓桿率最高的參與者的較長期信用違約掉期 (CDS)。

我們注意到，一些公司借鑒了幾年前甲骨文的做法，用僅需三到五年即可到期的債務為大規模、長達數十年的能源和基礎設施項目提供資金。

更廣泛、更具流動性的策略是購買投資等級和高收益公司債 ETF 的看跌期權。目前，與人工智慧相關的科技債務占美國投資等級指數的14%以上，這一集中度已超過整個銀行業。

任何對人工智慧獲利能力的重新評估都可能引發信用利差的快速擴大，直接影響這些基金的價值。這種信貸脆弱性最終將蔓延至股市，其影響可能遠比簡單的估值調整更為劇烈。

持有主要超大規模企業或納斯達克100指數的長期看跌期權，可以有效規避這種尾部風險。觸發因素可能包括任何因素，從監管部門對能源使用的嚴格限制，到技術飛躍，導致數十億美元的現有GPU基礎設施一夜之間變得過時。

這種情況與我們在1999-2001年電信基礎設施泡沫時期所經歷的情況驚人地相似，當時企業基於對未來需求的投機性需求，大舉借貸鋪設光纖電纜。

當這種需求未能按計劃實現時，股市崩盤，但真正受損的是為這一夢想提供資金的信貸市場。我們現在看到退休基金和保險公司出售以同樣希望為支撐的「人工智慧基礎設施債券」。

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