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发表于 2026-1-13 10:13:05 |只看该作者 |倒序浏览
在美国田纳西州孟菲斯市,有一座属于马斯克旗下xAI的超算集群Colossus。
这座规划容量“10万卡”超算中心初期用电负荷便高达150兆瓦,远期规划总容量更是突破1.2吉瓦——接近孟菲斯市峰值用电需求的四成。
对硅谷而言,这是一座“未来工厂”,而对当地居民来说,它更像一个吞噬电力,制造噪音、热浪的“赛博怪兽”。
类似Colossus这样的数据中心遍布世界各地,OpenAI、Meta都在通过举债的形式加码建设,尤其是OpenAI,规划算力总价值达到1.4万亿美元。
可有一个终极问题:喂养这些“吞金兽”,钱从哪里来?
01 数据中心=金融产品
Colossus作为AI基础设施:规模空前、技术密集、能源需求巨大。
建设阶段,孟菲斯经历了一段短暂“繁荣”:数千建筑岗位被创造,地方政府税收增加,“科技投资落地”的叙事铺开。然而混凝土浇筑完毕、服务器上线后,这种兴奋很快被更具体、持久的变化取代。
第一个变化:电价开始上涨。
根据美国能源信息管理局的数据,2025年,田纳西州居民平均一度电13.88美分(约合人民币0.96元),较上一年涨约12%;在数据中心密集区域,批发电价更是出现数倍波动。
与此同时,冷却系统持续抽取地下水,部分社区自来水变浑浊、呈锈色,水压下降;备用天然气涡轮机昼夜运转,噪音、热污染与氮氧化物排放也明显增加。
这些变化没有出现在项目的财务模型里,却真实影响居民生活。
把视角从机架移开,你会发现它像一件金融产品——科技公司通过设立特殊目的实体(SPV),将数据中心装入其中,再由外部资本完成融资,并通过长期租赁或算力合同“卖回”给母公司使用。
这些资金主要来源于私人信贷市场,背后是养老金、保险公司和年金基金。它们寻求安全、长期、稳定回报,而AI数据中心恰好提供了“长期合同、可预测现金流、投资级评级”的条件。
一条隐形链条就这样形成:养老金→保险资金→私人信贷基金→数据中心→科技公司。风险在账面上被切割、包装、转移,投资者看起来仍然安全,实际承压的却是那些原本希望养老金账户稳健增长的普通大众。
02 1200亿美元流入数据中心SPV
硅谷的AI基础设施建设“逻辑”,核心是表外融资和私人信贷市场。
科技公司通过SPV既获得所需算力,又能将巨额支出移出资产负债表——保护了信用评级、美化了财务指标,还能获取远超其他行业的资本,同时将风险转移至表外实体。
截至目前,Meta、xAI、甲骨文和新兴云厂CoreWeave已通过复杂融资交易筹集超过1200亿美元数据中心资金。
一位业内人士直言:“18个月前,这种规模的交易还不可想象。现在,它已成常态。”
需要注意,SPV的机制保证贷款人在出现违约时只能对数据中心及其资产追索,而非母公司。
融资还催生了更复杂的结构,如资产支持证券(ABS),将债务风险分散给广泛投资者,包括养老基金和资产管理机构。尽管许多投资者认为超大科技公司的资产负债表强劲,SPV仍会增加未偿负债,使整体信用风险超过传统模型。
目前,谷歌、微软、亚马逊这样的传统“超大规模云服务商”,主要使用现金或公开债券融资,部分公司也开始探索SPV模式,为未来AI数据中心扩张保留灵活性。
追求稳健回报的养老金产品,成为了支撑这些超级计算机网络的隐形资本,而普通大众很难直接察觉其中的风险与关联。
截至2025年底,科技公司从私人基金借款约4500亿美元,同比增长约1000亿美元。其中约1250亿美元流入长期项目融资交易,如Meta与Blue Owl的Hyperion SPV。投资银行摩根士丹利估计,为实现当前AI计划,科技公司需要约15万亿美元外部融资。
03 表外融资的历史回声
表外融资并非新发明,其目的从未改变——不是让项目更安全,而是让风险看起来不存在。
90年代的安然事件为这种风险结构写下注脚。这家公司的能源业务并未完全崩塌,核心操作是将最重、最不稳定的资产长期“藏”在表外——通过设立特殊目的实体,安然成功营造出低负债、高信用的表面形象,真实风险则被拆分、包装后转移至各类资金池。直到风险集中爆发,投资者才惊觉公司账面数据与实际经营状况之间存在巨大鸿沟。
2000年互联网泡沫展示了相似逻辑。
纳斯达克指数从1995年的约750点飙升至2000年的约5000点,市值膨胀近6倍。众多互联网公司通过期权激励、未来收益预期和各种创收模型,让市场相信高速增长是可持续的。不过,泡沫破裂时,超过5万亿美元市值蒸发。
资金流向表象增长、风险被包装、最终损失则由社会大众承担,这是互联网泡沫留下的经典教训。
可以说,互联网泡沫和AI数据中心融资在机制上几乎平行,两者都通过包装表象增长,让资金不断涌入,而真正承担风险的,永远不是技术创造者,而是大众。
需要注意:当技术扩张建立在“看不见的债务”和“被假定的长期需求”上,问题不在于会不会出事,而是谁来承担后果。
04 为AI让路的小城镇
AI数据中心几乎不建在硅谷,而更多落在电价低、土地充裕、财政依赖外来投资的小城镇。对科技公司而言,这是理性选择;但对当地社区来说,却是一笔长期、复杂、难以回避的账单。
在孟菲斯,电网为了保障供电提前升级,大型工业用户被置于优先位置,居民电价随之上涨,批发电价波动加剧。冷却系统抽取地下水,水质下降;天然气涡轮机昼夜运转,噪音、热污染、氮氧化物排放增加,当地哮喘急诊病例随之上升。
税收优惠和土地供应换来项目落地,但社区必须承担电力、水资源和环境压力。站在这个视角上,AI不再是抽象概念,而是一种重新分配资源与风险的力量。
链条最终落地的,不在会议室里,也不在财报上,而是在孟菲斯这样的城镇:电价上涨、水资源紧张、环境负荷加大。当地居民,同时也是养老金持有人、保单缴费者,既是资金来源,也是承压者。
链条上没有明显的单点错误,但当所有决策叠加在一起,风险偏好极低的养老金,出现在了可能面临剧烈波动的资金池。当AI数据中心通过表外结构接入这些资金时,变化几乎无法立即察觉。账单上没有“算力”,报表里没有“数据中心”,一切看似平常。


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