AI基础设施军备竞赛正在将科技巨头的资产负债表推向历史极限，债券市场的警报随之拉响。
亚马逊周二启动新一轮250亿美元美元债发行，消息一出，AI相关债券遭遇大规模抛售，Meta、亚马逊等超大规模云计算商旗下债券利差单日大幅走阔，跌幅远超投资级市场日常波动区间。
据彭博数据，此次发行若顺利完成，将把今年全球AI相关债券销售额推升至创纪录的3350亿美元，较2025年全年规模翻逾一倍。与此同时，高盛已在上周末向客户发出预警，建议主动对冲超大规模云计算商债务泡沫风险。
市场担忧的核心在于：AI资本开支的"无底洞"属性正在以前所未有的速度侵蚀科技巨头的信用质量。据摩根士丹利数据，超大规模云计算商的整体杠杆率已从2025年第三季度的0.9倍飙升至目前股票杠杆配资查询的1.8倍，仅用两个季度便实现翻倍，且已超越整个能源行业的杠杆水平，增速约为每季度0.3倍。
Janus Henderson全球多元信贷主管John Lloyd指出，投资组合对超大规模云计算商的持仓已相当集中，新债发行必须提供足够的价格让步，才能吸引投资者继续增持。
持牌可查配资平台 亚马逊再度"扫货"债市，单笔规模创年内新高亚马逊此次债券发行分为最多八个期限档次，涵盖3年至40年，最长期限为2066年到期债券，初始价格指引为较美国国债溢价约145个基点。承销行为巴克莱、高盛、摩根大通和摩根士丹利，募集资金将用于一般企业用途，包括偿还债务、并购及资本支出。
这已是亚马逊今年以来的又一次巨额融资。今年3月，该公司曾发行370亿美元美元债，创下美国企业债史上第四大单笔发行纪录，同期还发行了145亿欧元欧元债，此后又相继在瑞士法郎和加拿大元市场完成发行。据彭博数据，自去年以来，亚马逊已通过多币种高评级债券累计融资约820亿美元，而该公司今年预计资本开支接近2000亿美元，融资缺口依然庞大。
此次发行将完成亚马逊2026年的美元融资计划，此后任何美元债发行均属机会性操作。不过，分析人士普遍认为，这并不意味着亚马逊的整体债券发行就此告一段落。
元股证券:ygzq.hk AI债券利差单日骤扩，市场抛压集中爆发亚马逊新债发行消息落地后，AI相关债券二级市场随即承压。
据MarketAxess数据，Meta 2056年到期、票息6.3%的债券利差单日走阔约8个基点；亚马逊2066年到期、票息5.95%的债券利差走阔约14个基点。相比之下，高评级企业债在正常交易日的利差波动通常仅为数个基点。
John Lloyd对此表示，超大规模云计算商债券当日的普遍走弱，主要反映投资者腾挪资金以参与亚马逊新债认购，而非信用基本面发生实质变化。但他同时指出，投资者正越来越多地质疑，该行业未来数年为AI基础设施融资还需要举借多少额外债务。
SpaceX于6月完成的250亿美元债券发行同样未能幸免，相关债券也被卷入此轮抛售。据BondCliQ统计，亚马逊、微软、Alphabet、Meta、甲骨文和英伟达六家AI竞赛主要参与者近年来已累计发行逾4600亿美元债券，其中约1000亿美元于今年发行。
与债券市场的波动相呼应，信用违约互换（CDS）市场同样出现明显异动。甲骨文CDS利差正在快速走阔，Coreweave和SpaceX的CDS亦出现类似走势，信用市场开始重新审视AI相关名称的风险定价。
甲骨文股价已较6月2日高点下跌近50%，回落至2026年以来的最低水平，被视为高杠杆AI概念股承压的典型案例。
摩根士丹利的数据显示，超大规模云计算商整体杠杆率的上升速度令市场警觉——从0.9倍到1.8倍仅历时两个季度，且增速并无放缓迹象。
这一趋势与2025年底及2026年3月两度出现的信贷收紧情形高度相似，彼时科技名称CDS大幅飙升，一度令债务驱动的资本开支浪潮陷入停滞。
高盛发出预警，建议客户主动对冲泡沫风险面对上述风险积聚，高盛交易员Adam Crook上周末向客户发布报告，建议主动布局对冲策略，以应对超大规模云计算商债务持续扩张可能引发的市场冲击。
Crook在报告中指出，存在一种情景：股票市场继续创出历史新高，而信用市场却难以从历史性偏紧的估值水平进一步上涨——大规模供给压力将持续压制信用利差，而较高的利率水平也对现有发行人、尤其是低评级发行人的再融资构成阻力。
Crook强调，若出现宏观冲击——例如挑战AI牛市逻辑或资本开支计划的重大新信息——上述处于历史极低利差水平的信用市场部分，将为宏观或多资产组合提供具有不对称收益和凸性特征的风险对冲。
值得注意的是，公开债务市场的数据或许仅是AI资本开支浪潮的冰山一角。据ZeroHedge援引分析，在已披露的资本开支和公开债务之外，还存在规模高达1.8万亿美元的表外敞口，构成潜在的系统性风险隐患。
目前，AI相关债券的利差已持续数月宽于美国整体投资级企业债市场。随着超大规模云计算商融资需求不断刷新上限，债券投资者对于如何为这场"无底洞"式的AI军备竞赛定价，正面临越来越大的不确定性。
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