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AI融资:从现金机器到资本机器

2026年08月27日 13:25
AI融资的影响通过资产负债表、资本市场和实体传导逐级展开,需从应用端、回报率、折旧减值、物理瓶颈等跟踪潜在风险
AI融资的影响通过资产负债表、资本市场和实体传导逐级展开,需从应用端、回报率、折旧减值、物理瓶颈等跟踪潜在风险。图:视觉中国

  海外AI巨头融资已由内源覆盖走向债务放量和资本栈多层化,中国AI链债权融资占比整体尚低,2026年Q2以来国内大厂融资需求有所增加。AI融资的影响通过资产负债表、资本市场和实体传导逐级展开,需从应用端、回报率、折旧减值、物理瓶颈等跟踪潜在风险。我们按照2026-2030年Capex复合增速2%、10%、20%的假设测算,三档情景下2026-2030年国内AI融资需求合计在1.27万亿-3.5万亿元,对应境内债新增供给在913亿-2608亿元,年均供给在183亿-522亿元,债市承接无忧,关键是如何解决用途、币种、期限等瓶颈来释放AI相关债券供给,短期AI融资或更多带来债券供给的结构性变化,影响科创债、熊猫债、REITs与离岸债等品种。

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责任编辑:张帆 | 版面编辑:鲍琦
图片编辑:刘青

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张继强
华泰证券研究所所长、固收首席分析师。复旦大学硕士研究生毕业。2004年开始从事固定收益研究工作,2024年9月任华泰证券研究所所长,曾任中金公司固收研究团队负责人、董事总经理,2018年10月加盟华泰证券研究所,任固定收益研究首席分析师,总量负责人。