9月AI债发行骤降至230亿，大摩定性“暂停而非退潮”

今年9月，全球AI相关债券市场踩下了一脚急刹车。

全球AI相关债券单月发行额约230亿美元，创下年内第二低水平。更刺眼的是，美国投资级债券市场在9月的AI相关发行量为零。要知道，今年6月单月AI发债曾经达到1130亿美元的峰值，而截至9月底，全年累计发行额已达4660亿美元，是去年全年的两倍以上。

从1130亿到零，过山车般的曲线让市场紧张：这是否是AI投资热潮退潮的信号？

摩根士丹利的最新报告给出了一个相对温和的答案：“暂停，而非退潮”。该行认为，9月的降温并非因为基本面恶化或资本短缺，而是三个独立因素的集中叠加。

前置发行的必然结果

最直接的原因是节奏本身就不均匀。

今年高质量超大规模云厂商（谷歌、亚马逊、Meta、微软）在投资级市场的发行额已达约1320亿美元，同比增长约25倍。加上甲骨文和SpaceX，六大超大规模厂商全口径（含非美元币种）发行约2540亿美元，大量集中在上半年完成。

摩根士丹利直言：“经历了繁忙的夏季后，考虑到已完成的发行量以及发行人建立发行节奏的努力，我们预期近期供给会放缓。”

这句话的意思是：巨头们提前借够了钱，9月不发了，不是不想借，而是额度已经用完。当利率和窗口机会都合适的时候，大型企业倾向于尽早锁定长期资金。一旦上半年的需求被提前满足，下半年的数据自然难看。

杠杆融资层面同样如此。软银集团9月发行了约100亿美元高收益债，AI数据中心运营商Crusoe发行了约5亿美元贷款，合计约140亿美元。但这些非美元市场的活动体量有限，无法弥补美国投资级市场“零发行”留下的缺口。

“三个P”的硬约束

真正让人担心的是第二重因素——数据中心建设正在遭遇现实层面的硬约束。摩根士丹利此前将这个问题总结为“三个P”：人员（people）、电力（power）和政治（politics）。

过去这些只是潜在风险，现在正变成真实的瓶颈。

人员在指什么？数据中心建设和运营需要大量技术工人和工程师。随着AI基础设施扩张加速，具备相关经验的劳动力供给跟不上需求增长。电力供应更是直观——训练大型模型所需的电力规模远超传统数据中心，电网扩容速度远远落后于数据中心规划速度。政治层面则涉及地方政府的许可证审批、环保评估和社区反对声音。

当这三者叠加时，即便有钱也投不出去。这也解释了为什么即使超大规模厂商有强烈的融资意愿，项目层面的资金成本也在上升。

利率飙升改变了游戏规则

第三重因素来自市场层面：收益率大幅上行。

10年期美债收益率从1％升至5％以上，投资级债券年内总回报下跌3％，季度回报下跌4％，回撤幅度已达到可能触发共同基金和ETF大规模赎回的水平。

利率上升的直接后果是：低评级发行人的融资成本大幅增加，而项目融资尤其敏感。原本计划中的交易，因为资金成本的变化需要重新谈判条款。这也解释了为什么9月美国投资级市场AI发行为零——不是没有需求，而是在当前利率环境下，现有发行人选择不以原有条件进入市场。

不过，摩根士丹利同时指出，高质量超大规模厂商对高利率“在很大程度上不敏感”。这些公司整体杠杆率仅1．3倍（净杠杆0．4倍），现金／债务比率132％，信用评级中位数AA－，资产负债表空间充裕。债务融资成本虽然上升，但仍低于股权融资成本。

换句话说，“暂停”的更多是中低评级企业和项目层面的融资，而不是顶级科技巨头的核心资本开支能力。

四季度的变量在哪里？

摩根士丹利预计四季度AI相关债券发行将超过9月水平，但不会像去年那样集中爆发。这个判断的核心依据有两个。

其一是非美元市场的持续活跃。今年上半年非美元超大规模发行已达约720亿美元，接近全球超大规模发行总量的三分之一，币种从单一美元和欧元扩展至加元、英镑、瑞郎、澳元和日元。四季度仍有欧元交易入场的空间。

其二更重要——来自2027年资本开支预期。摩根士丹利对六大超大规模厂商2027年合计资本开支预测约为1．4万亿美元，显著高于市场共识的约1—1．1万亿美元。而10月开始的三季报有望带来又一轮上修——如果财报显示AI投资回报率超出预期，市场将对融资做出正面反应。

值得关注的细节是，数据中心项目融资的节奏更难预测。摩根士丹利已将今年ABS和CMBS的发行预估下调至250－300亿美元，意味着四季度剩余供给空间约50－100亿美元。这部分融资依赖具体数据中心项目进展，不确定性更高。

宏观考验大于供给冲击

摩根士丹利强调了一个容易被忽略的观点：对投资级信用市场而言，“宏观环境——而非供给过剩——是年底前最大的考验。”

名义增长率维持在6％以上、企业盈利增速更强，利率上行有坚实的基本面支撑。摩根士丹利经济学家预计美联储仅再加息两次，比市场定价的接近四次更偏鸽派。

但如果通胀反弹或经济增长不及预期，信用利差可能在四季度再度走阔，届时无论是AI还是其他类型融资都会承压。

另一个信号是信用分化。摩根士丹利重申偏好有担保资产——这类资产约占AI相关债务的30％。数据中心有担保债券的利差波动由建设风险驱动（许可证延迟、电力供应、租约不确定性），而已稳定运营的ABS和CMBS受此类冲击较小。芯片融资的资产属性允许更快的现金流生成和摊还，但目前公开交易的产品仍然有限。

投资者需要关注什么

与其纠结“退潮还是暂停”，不如把注意力转向能实际指导后续决策的观察指标。以下是四个值得跟踪的核心要素：

第一，三季报中的资本开支指引。10月各大科技巨头发布三季度业绩后，重点不在当期利润，而在对2027年和2028年资本开支的最新预测。任何上修都可能成为新一轮融资的直接催化剂。

第二，美国投资级信用利差的走势。如果AI融资进入“正常化”通道，AI相关企业与普通科技企业的利差应当收窄甚至趋同。反之若利差持续扩大，说明市场仍在重新评估AI投资的长期回报。

第三，非美元融资的频率和规模。如果谷歌、亚马逊等企业继续频繁使用多币种融资，不仅能优化资金成本，也会分散单一市场利率波动对整个AI融资体系的影响。

第四，有担保资产的二级市场表现。这类资产虽占比不高（约30％），但其价格走势反映了市场对公司级信用和项目级信用的区别对待。如出现明显折价或波动加剧，可能预示数据中心建设端的风险正在传导至资本市场。