大型科技公司如何掩盖人工智能革命的真实成本：当操纵资产负债表成为生存策略

Konrad Wolfenstein

2小时前

大型科技公司如何掩盖人工智能革命的真实成本：当操纵资产负债表成为生存策略——图片来源：Xpert.Digital

特殊目的公司和会计技巧：OpenAI、Meta 等公司的危险纸牌屋.

隐藏的债务巨山：人工智能行业是否正面临重大危机？

人工智能泡沫破裂之时：科技巨头为何隐藏着巨大风险

人工智能的热潮正推动各大科技巨头的股价屡创新高。然而，在Meta、微软、甲骨文和OpenAI这些公司光鲜亮丽的外表下，一场金融风暴正在酝酿。为了应对全球人工智能竞赛带来的天文数字般的成本，大型科技公司越来越多地诉诸会计手段。从秘密延长折旧期、在特殊目的实体中设立数十亿美元的预算外资金，到可疑的循环交易——这些手段既富有创意又风险重重。表面上看似势不可挡的增长，仔细审视之下，却暴露出其脆弱不堪的金融体系。科技行业正试图将负担转移到未来，但如果人工智能的宏伟预期落空，数十亿美元的隐性成本最终冲击资产负债表，又将会发生什么？本文将深入剖析科技精英们的种种大胆操作，以及谁可能在潜在的崩盘中首当其冲。.

人工智能热潮背后价值十亿美元的幻象：大型科技公司如何掩盖其真实成本

在大型科技公司令人瞩目的盈利报告背后，隐藏着谷歌、Meta、Oracle 等公司越来越多地使用会计手段来淡化甚至完全抹去其人工智能竞赛的真实成本。这些做法大多合法，但却引出一个根本性问题：当巨额投资最终未能获得回报，而递延成本全面涌现时，会发生什么？

延长寿命的秘诀

科技公司提升利润最有效却又最不易察觉的方法之一，就是延长资产负债表上服务器和网络设备的所谓“使用寿命”。2025年1月，Meta公司宣布将部分服务器和网络设备的预期使用寿命从四到五年延长至五年半。乍看之下，这似乎只是一个技术性的小细节，但实际上，仅此一项调整就使该公司2025年的折旧成本减少了29亿美元，几乎占其预估税前利润的4%。由于Meta公司同期将其在人工智能基础设施方面的投资增加了高达75%，因此这一影响在2026年（即当前年度）将更加显著。.

Meta并非孤例。早在2022年，微软就将其服务器和网络设备的使用寿命从四年延长至六年，Oracle也在2023年效仿，将使用寿命从四年延长至五年。几乎所有大型超大规模数据中心运营商都在2020年至2025年间进行了类似的调整。从会计角度来看，其背后的机制很简单，但影响却十分深远：如果服务器或显卡的预期使用寿命更长，购置成本就会分摊到更多年，从而减少年度折旧，并使报告利润增加相同的金额，而无需销售任何额外产品或获得任何新客户。据独立分析师计算，这种效应将使整个行业的报告营业利润增加数千亿美元，一些估计甚至认为，基于现代图形处理器会计使用寿命与实际技术使用寿命之间的差异，潜在的利润膨胀可能超过1760亿美元。.

这正是真正争议的根源所在。一块四年前的高性能芯片，在技术上可能仍然有效，完全可以用于推理等简单的应用。然而，对于训练下一代人工智能模型——而这正是推动整个行业股票估值增长的关键所在——同样的芯片在大约两年后就已过时。这两种对“使用寿命”的定义——一方面是纯粹的物理功能，另一方面是竞争性能——之间存在着巨大的鸿沟，这为会计操纵提供了可乘之机。因对2008年房地产危机做出早期预警而声名鹊起的知名投资者迈克尔·伯里（Michael Burry）曾在一份公开声明中明确指出，这种做法是当今最普遍的欺诈手段之一。值得注意的是，亚马逊在2025年1月采取了截然相反的做法，缩短了某些硬件的使用寿命，导致其营业利润损失约7亿美元，并明确指出这是人工智能热潮导致的技术快速过时造成的。这一对比表明，折旧假设的选择在会计政策方面具有相当大的自由裁量权，而且绝非强制性的。.

数十亿美元的债务如何从资产负债表中消失

除了折旧问题之外，一种影响更为深远的做法已经形成，它使得科技公司能够将巨额投资完全隐藏在自身资产负债表之外。《金融时报》的一项分析发现，科技公司已经通过所谓的特殊目的实体（SPV）将超过1200亿美元的人工智能数据中心支出从资产负债表中剥离出来。其运作原理如下：公司不直接建设和融资数据中心，而是成立一家法律上独立的公司，该公司拥有土地、建筑物、电力供应，有时甚至包括芯片本身。Pimco、贝莱德、阿波罗、Blue Owl Capital等机构投资者，以及摩根大通等大型银行，会向这家SPV提供债务和股权资本，而实际的科技公司则签署长期租赁协议来使用这些基础设施。.

最突出的例子是Meta公司在路易斯安那州的Hyperion数据中心项目。为了这项耗资300亿美元的项目，Meta与Blue Owl Capital共同成立了一家名为Beignet Investor的特殊目的实体（SPV）。Pimco、贝莱德和阿波罗等公司向该SPV注资约270亿美元，Blue Owl也注资30亿美元。这300亿美元并未出现在Meta自身的资产负债表上，这使得该公司随后能够在常规债券市场筹集到额外的300亿美元。虽然Meta持有该SPV 20%的股份，并承担了所谓的剩余价值担保（即如果合同期满时资产价值低于特定阈值且Meta不续签合同，则该担保生效），但根本风险主要仍由外部投资者承担。.

Oracle、xAI 和 CoreWeave 正在采用类似的架构。Oracle 将计算能力租赁给 OpenAI，并与 Vantage、Digital Realty 和 Blue Owl 等合作伙伴共同建设了众多数据中心，每个数据中心都通过其自身的特殊目的公司 (SPV) 进行融资。其中包括位于德克萨斯州阿比林的数据中心，该数据中心获得了 Blue Owl 和摩根大通约 130 亿美元的投资；此外，Oracle 还为德克萨斯州和威斯康星州的数据中心提供了总计 380 亿美元的融资，并为新墨西哥州的数据中心提供了 180 亿美元的融资。埃隆·马斯克的 xAI 也正在采取类似的策略，试图筹集 200 亿美元，其中高达 125 亿美元将来自债务融资，用于购买图形处理器 (GPU) 并将其回租给公司。CoreWeave 于 2026 年 3 月成立了一家 SPV，以履行与 OpenAI 签订的价值 119 亿美元的计算能力供应合同。值得注意的是，谷歌、微软和亚马逊迄今为止都有意避免采用这种融资方式，而是用自己的现金储备和传统的公司债券来为数据中心融资，这使得它们的资产负债表更加透明，但也立即给它们带来了更大的压力。.

这些结构的真正目的显而易见：公司可以在不影响其已公布债务、信用评级或关键资产负债表比率的情况下获得巨额资金，进而能够在正规市场上筹集更多债务资本。特殊目的实体（SPV）的投资者本身就被稳定且类似基础设施的回报所吸引，而这些回报又由财务实力雄厚的科技公司作为租户提供保障。只要对计算能力的潜在需求确实按照合同中约定的速度增长，这种结构就能顺利运作。然而，它隐藏着一个重大的风险，因为公司的真实经济投入并未在官方资产负债表数据中得到充分体现。.

商业伙伴互相融资

除了单纯的资产负债表调整之外，业界还出现了一种更为令人不安的模式，即所谓的循环交易。在这种模式下，公司之间相互投资，同时又保持着客户和供应商的双重身份。最突出的例子是英伟达和OpenAI之间的关系。英伟达承诺向OpenAI投资高达1000亿美元用于建设数据中心，而OpenAI则同时从同一投资者那里购买图形处理器。晨星公司的金融分析师布莱恩·科莱洛(Brian Colello)对这种机制进行了精辟的描述：OpenAI很可能从英伟达购买设备，然后英伟达将利润再投资于OpenAI，而OpenAI反过来又用这些资金购买更多的英伟达设备。此后不久，OpenAI与AMD达成了类似的交易，OpenAI同意购买AMD的芯片，以换取该公司高达10%的潜在股份。.

这个网络远不止这两个例子。正如记者罗伯·威尔总结的那样，英伟达计划投资OpenAI，而OpenAI的云计算服务来自甲骨文，甲骨文又从英伟达购买芯片。英伟达还持有CoreWeave的股份，CoreWeave则为OpenAI提供基础设施。OpenAI就像一只多臂章鱼，处于这个互惠投资网络的中心。2026年3月，OpenAI完成了一轮历史性的1220亿美元融资，其中亚马逊出资高达500亿美元，英伟达出资300亿美元。与此同时，OpenAI还与亚马逊的云计算部门AWS续签了协议，金额增加了1000亿美元。三个月前，微软和英伟达联合向Anthropic投资了150亿美元，Anthropic则承诺投入300亿美元用于使用微软的Azure云服务。.

PitchBook 分析师 Harrison Rolfes 一针见血地指出了根本的结构性问题：累积的负债并非仅仅是债务，而是循环债务，因为注入股权资本的超大规模数据中心运营商同时也是计算能力供应商，负责收取相关费用。他还指出，这种结构中的风险分配远非平衡。例如，微软持有 OpenAI 的股份，获得其 20% 的收入分成，同时还获得了多年期的 Azure 服务承诺。如果 OpenAI 未能达到收入目标，微软不会提供资金支持，而是会优先获得付款，剩余的风险将全部由 OpenAI 独自承担。《华尔街日报》此前已报道 OpenAI 未能实现其内部增长目标，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 也警告称，如果收入增长没有加速，公司可能无力支付未来的计算能力合同费用。目前，OpenAI 对 Oracle、微软和亚马逊的合同义务总额已超过 1.15 万亿美元。投资者们现在公开将此次事件与 2000 年互联网泡沫破裂相提并论，正如投资公司 Bespoke Investment Group 在将英伟达收购 OpenAI 的交易描述为整个行业日益自我封闭的令人担忧的迹象时所说的那样。.

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人工智能债务陷阱：这些公司可能会眼睁睁地看着自己的摇摇欲坠的纸牌屋轰然倒塌。

纸牌屋最有可能在哪里崩塌

现在最关键的问题是，如果巨额投资未能如预期般获得回报，哪些公司可能会面临严重的财务困境。从目前的情况来看，专注于人工智能训练云基础设施的供应商CoreWeave似乎面临着最大的直接风险。其商业模式几乎完全依赖于债务融资的图形处理器业务。截至2025年底，该公司总债务约为214亿美元，到2026年中期已飙升至近300亿美元。其资产负债率高达惊人的894%，而过去12个月的自由现金流仅为惨淡的52.7亿美元。评级机构穆迪已将该公司评为未来至少18个月内现金流可能为负。尤其令人担忧的是其利息负担：CoreWeave的平均债务利率约为11%，这意味着其总收入的约四分之一必须用于偿还债务。投资银行汇丰估计，CoreWeave 2026年的流动性缺口将达到98亿美元，这笔资金将不得不通过额外的、而且很可能成本更高的借贷来弥补。更糟糕的是，CoreWeave 严重依赖少数几家大客户，其中微软贡献了其约70%的收入，而其相当一部分订单积压来自OpenAI——这家公司本身也已经发出了偿付能力方面的警告信号。如果OpenAI无法履行其财务承诺，CoreWeave将遭受重创，因为这存在引发连锁反应的风险，华尔街已经将这种风险反映在了其2031年到期债券的收益率上，该收益率高达11.5%——这显然是违约风险巨大的一个警示信号。.

尽管甲骨文的起点更高，业务也更加多元化，但其处境却日益岌岌可危。2026年7月，评级机构标普全球将甲骨文的信用评级从BBB下调至BBB-，仅比垃圾级高一级。下调评级的理由十分明确：标普公开承认此前低估了甲骨文人工智能业务扩张所需的实际投资规模。标普目前预计甲骨文2027财年的资本支出将达到900亿至950亿美元，远超此前预测的600亿美元；同时，自由运营现金流缺口预计将从此前预测的240亿美元几乎翻一番，达到近420亿美元。甲骨文目前的总债务已达1670亿美元，并计划再增资200亿美元以支持其扩张。最大的风险在于客户高度集中：仅OpenAI一家就占甲骨文6380亿美元合同保障未来收入的近一半。如果 OpenAI 遭遇财务困境或无力履行付款义务，Oracle 将持有大量长期租赁的数据中心容量，在这种情况下，这些容量很难以相对优惠的价格重新出租。标普还表示，如果 Oracle 的债务倍数持续高于 4.5 倍，或者到 2029 财年未能实现正自由现金流，标普将进一步下调其估值。.

OpenAI本身就是所有风险情景的核心，尽管作为一家私营初创公司，它不受传统股票市场信息披露要求的约束。根据其内部预测，OpenAI预计到2029年实现盈利之前，将累计亏损1150亿美元——这一时间表被独立观察人士认为过于乐观。如前所述，OpenAI对Oracle、微软和亚马逊的承诺总额超过1.15万亿美元，而首席财务官Sarah Friar本人也公开承认，如果收入没有显著增长，公司能否支付未来的计算合同费用无法得到保证。OpenAI的失败并非孤立的破产事件，而是由于其众多的合同关系，几乎会影响到整个价值链，从Oracle和微软到CoreWeave以及众多规模较小的基础设施提供商。.

相比之下，那些能够利用自身资源（即强劲的运营现金流）为其人工智能投资提供资金的公司，处境则要好得多。谷歌、微软和亚马逊在搜索、广告、软件许可和云服务等领域拥有庞大的核心业务，因此即使进行巨额人工智能投资，也不会立即威胁到它们的财务稳定。尽管如前所述，它们的自由现金流也面临着明显的压力。美国银行已经估计，巨额人工智能投资可能会使这些公司的利润率同比下降1.6个百分点。虽然这值得注意，但远未构成生存威胁。.

回旋镖飞回来会发生什么？

可控的挫折与真正的生存危机之间的关键区别，最终取决于债务水平、客户集中度，以及公司是否拥有能够吸收任何人工智能相关损失的独立盈利核心业务。对于像CoreWeave这样高杠杆、专注于特定领域的供应商而言，即使预期需求出现轻微延迟，或者像OpenAI这样的大客户出现付款违约，都可能引发连锁反应，导致再融资成本上升、信用评级下调，甚至最终破产。而对于Oracle来说，风险不在于立即破产，而在于投资级信用评级的逐渐丧失，这将永久性地增加融资成本，并大幅限制其进一步扩张的财务灵活性。.

然而，整个架构真正的致命弱点在于表外特殊目的实体本身。如果计算能力的需求增长速度低于基础租赁协议的预期，或者个别人工智能提供商确实遇到困难，像Meta这样的母公司就必须履行合同中保证的残值，从而将原本外包的风险完全转移到自身的资产负债表上——而此时资本市场已经对此反应紧张。延长折旧期也存在类似的情况：如果芯片的实际技术寿命远低于资产负债表中的预期，未来某些季度可能会出现大规模的集中减值，从而可能在一夜之间抹去多年来原本稳定的利润增长——批评人士已经将这种情况称为即将到来的折旧墙。.

从以往科技周期的历史，特别是2000年代初电信泡沫的破裂中，我们能汲取的关键教训是：循环融资结构看似稳定，只要其基础增长持续不减，但一旦网络中出现哪怕一个细微的裂缝，就会以惊人的速度崩塌。尽管瑞士投资银行瑞银在2025年秋季指出，如今的人工智能公司比当时的电信公司财务状况要稳健得多，但它也承认，价值链的某些环节仍然存在相当大的财务脆弱性。展望未来几个季度，这一警示很可能成为关键所在：并非整个行业都面临风险，但那些过度依赖杠杆投资、押注未来不确定性的公司，正面临着日益严峻的风险，即其递延成本最终将对其造成沉重打击。.