过去几年，美国AI热潮常被当作一次技术革命的必然，资本市场也愿意把它定价为新一轮增长周期的起点。如果把视野拉长，又会发现这轮热潮的顺利运转，在很大程度上依赖一组特殊的历史条件：实际利率长期偏低，流动性也一直充裕。

全球化供应链把硬件成本压得很低，而投资者对技术叙事的信任，几乎不需要额外证明。

科技巨头的黄金时代，很大程度上也是廉价资金和全球化红利的黄金时代。当这些条件开始松动，AI泡沫的融资结构就暴露出它同时带着两个时代的影子：互联网泡沫的供应商信贷，以及次贷危机的证券化杠杆。

一个值得注意的区分是，互联网泡沫的核心问题是估值，次贷危机的核心问题是债务，而当前AI热潮可能同时拥有两者。英伟达向OpenAI注资，并洽谈为其提供数千亿美元级别的融资担保，帮助后者租用数据中心、采购自家芯片。

这本质上是一种卖方信贷。

供应商出钱帮客户买自己的产品，需求信号因此失真，朗讯当年也这么做过，但规模远不及今天。有风险投资人测算，朗讯的循环融资约占营收的四分之一，而英伟达当前的直接投资规模已占其营收的约三分之二。甲骨文、CoreWeave、AMD等企业通过算力换股权、交叉投资等方式深度嵌套，形成了一张难以厘清真实需求的关联交易网络。

当供应商同时成为投资者、担保人和订单受益者，财报中的强劲增长，有多少来自真实的市场需求，有多少来自自己出钱制造的订单？

这个问题目前无人能回答。

同时，AI基建的债务融资正在复制次贷危机的逻辑：把缺乏流动性的底层资产打包、分层，再出售给不同风险偏好的投资者。数据中心ABS和CMBS的发行量创下纪录，摩根士丹利预计整个人工智能生态系统需要约1.5万亿美元外部融资，其中绝大部分将通过债务融资，私募信贷是主要来源。

值得警惕的是表外融资的蔓延。

科技巨头通过设立特殊目的载体，把数据中心债务移出自身资产负债表。底层资产是折旧极快的芯片，信用增级来自芯片制造商的担保，而资金则来自保险公司、养老金计划等机构投资者。每一个环节单独看都似乎合理，但叠加在一起，就在放大杠杆、隐藏敞口。

此类交易条款披露通常极为不透明，存在同一资产被多次质押的风险。一旦AI投资回报不及预期，融资退潮可能把资本支出热潮逆转为旷日持久的投资萧条，其对信贷市场的冲击潜力，堪比2008年全球金融危机。

还有一层问题出在会计上。

AI服务器与芯片的产品周期普遍只有2到3年，但微软、谷歌、甲骨文、Meta等巨头不约而同地把服务器折旧年限从4年延长到6年。这种操作在2026至2028年间，可能导致全行业低估约1760亿美元的折旧支出。甲骨文和Meta的利润，可能分别被高估约27%和21%。折旧年限的设定有巨大的财务杠杆效应：年限越长，当期利润越高。

如果以更保守的3年折旧期重新计算，五大云巨头的年度税前利润总和将减少约260亿美元。按当前市值与税前利润之比，这可能意味着数千亿美元的市值缩水。这种系统性的利润美化，使得当前AI资产的估值基础，比表面看起来脆弱得多。

与两个历史前例不同，当前AI基建的核心支出方——微软、谷歌、亚马逊、Meta——拥有极其充沛的经营现金流和强健的资产负债表。2000年的互联网公司大多是烧钱换流量的初创企业，2008年的次级贷款人是缺乏还款能力的低收入家庭。

这恰恰是风险被延迟、而非被消除的原因。

巨头们的自由现金流正在被AI资本支出快速侵蚀。当内源现金流不足以支撑开支时，转向债务和表外工具就成为必然。令人担忧的是宏观层面的锁定效应：AI相关投资已经贡献美国经济增长的相当比例。

如果AI投资骤然刹车，不仅科技股会暴跌，整个宏观经济都将承受显著冲击。AI泡沫的风险，已经不只是纯粹的行业问题，而是系统性经济风险。

这么看，当前AI热潮的融资结构，是互联网泡沫的供应商信贷与次贷危机的证券化杠杆，在同一个技术叙事下的叠加。循环融资让需求信号失真，证券化让债务风险分散且隐匿，会计手段则让盈利质量显得比实际更健康。

国际清算银行已经把AI泡沫与循环融资崩塌列为全球金融体系的三大核心威胁之一。

但与两个历史前例不同，当前的核心玩家拥有更强的缓冲能力，这使得泡沫的破裂可能不会以巨头瞬间崩塌的形式出现，而更可能表现为资本支出增速的骤然放缓、表外债务的重新定价，以及股市中对AI敞口资产的剧烈分化。

再当前这场同时带着两个时代风险的豪赌中，绝大多数市场参与者，甚至可能没有意识到自己已经坐在了牌桌旁。