华尔街万亿美元押注人工智能：债券市场自2008年以来最大豪赌
花旗集团从汇丰银行挖来克里斯·舒维尔（Chris Schuville），负责其高等级公司债券交易台——特别关注科技、媒体和电信行业——这看似是华尔街例行的人事变动，实则不然。这项人事任命，连同从丰业银行证券（TD Securities）挖来的信用专家拉里·柳（Larry Liou），以及此前从瑞银集团（UBS）和丰业银行挖来的其他人才，都传递出一个更为根本的信号：美国各大银行正在为可能成为本十年最具决定性的信用事件进行提前布局。
这背后的数字令人震惊。根据市场预测，投资级债券发行量预计将在2026年达到1.81万亿美元，比2025年增长17%，接近2020年疫情时期的创纪录水平。但与2020年的紧急借款不同，这一波浪潮是由一个单一、集中的因素驱动：人工智能基础设施支出。今年以来，人工智能领域已产生了超过2000亿美元的债券发行量——是该行业典型年度总额的两倍多。
花旗集团在人员配置上的“抢人大战”之所以引人注目，在于其战略上的精准性。通过将舒维尔这位专家交易员，连同其分析师，直接嵌入交易部门，花旗正在采纳业内资深人士所称的“交易台分析师”模式：实时基本面分析直接为交易决策提供支持。这种架构只有在预期快速发行、风险状况不断变化的情况下才有意义。而这正是人工智能对资本密集度的要求。
根据摩根士丹利（Morgan Stanley）的估计，到2028年，超大规模公司——亚马逊、谷歌、Meta、微软、甲骨文——在数据中心和半导体方面面临1.5万亿美元的基础设施资金缺口。它们的回应是加倍押注债务市场。仅Meta今年就发行了创纪录的300亿美元债券。近几个月来，Alphabet、甲骨文和亚马逊总共通过公开募股增加了近900亿美元，预计到2027年，累计资本支出将达到6000亿美元——是2024年水平的三倍。
故事至此，从机遇转向了脆弱性：信用市场在某些尚未得到证实的假设下吸收了这些债务。人工智能的投资回报率对于大多数应用来说仍停留在理论阶段。数据中心利用率不确定。而且，该技术的能源需求——预计到2030年将消耗美国8%的电力——正面临日益增长的政治阻力。
英格兰银行（Bank of England）已明确警告可能存在人工智能泡沫，“由五年内约5万亿美元的债务推动”，并指出人工智能基础设施与信用市场之间存在危险的关联。双线资本（DoubleLine Capital）预计，到2030年，人工智能驱动的债券发行量可能占投资级市场的20%以上，这种集中度过高会造成系统性脆弱性。
然而，利差——投资者要求超过国债收益率的溢价——仍接近30年来的最低水平，徘徊在75-85个基点之间。这种定价表明市场认为人工智能债务几乎没有风险，可与传统公用事业公司或老牌科技巨头相媲美。这种信心可能被错置了。
与以往债务周期的结构性相似令人不安。就像1990年代末的电信热潮或2008年之前的杠杆收购浪潮一样，今天的人工智能借款是基于对未来现金流的假设，而这些假设在未来数年内都无法得到验证。不同之处在于速度和规模：电信业需要十年才能累积的债务，人工智能在24个月内就实现了。
对银行来说，计算是直接的：如果发行预测得以实现，承销费和交易收入可能飙升20-30%。但风险在其资产负债表上累积。当交易商持有更大规模、关联性日益增强的人工智能相关债券库存时，一旦人工智能经济效益令人失望或宏观压力普遍加剧，可能触发突如其来的价格重估，迫使整个华尔街同时去杠杆化。
花旗集团的扩张在银行层面是理性的职业主义：捕捉交易流、建立关系、争夺排行榜排名。但从更广阔的视角来看，这是一个集体行动问题。每家主要银行都在为同一波人工智能债务浪潮招兵买马，这为拥挤的仓位创造了条件，从而在市场逆转时加剧波动性。
花旗策略的精妙之处——投资组合交易能力、电子化执行、专业化行业聚焦——代表了华尔街从过去的危机中吸取了风险管理教训。但这种精妙之处是否足够，取决于一个任何交易台都无法回答的问题：人工智能的企业支出狂潮何时才能产生足以证明今天所发行债务合理性的回报？
在此之前，舒维尔和他的同行们将一笔笔处理现代史上最大、最集中的债券发行浪潮。
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