【銘察秋毫】AI企業吸金潮 是泡沫還是基建競賽？
陳湋銘 特許公司秘書公會會士、榮譽法律學士、 EMBA、證監會負責人員牌照
近期全球資本市場出現一股AI吸金潮。英偉達宣布聯同貝萊德、黑石、高盛及KKR等金融巨頭，建立算力融資平台，目標是為AI基礎設施動員超過5,000億美元第三方資金；軟銀則計劃在日本發行最多1萬億日圓零售債券，為其龐大的AI投資及對OpenAI的承諾提供資金；阿里巴巴亦趁香港資本市場氣氛熾熱，以每股112.7港元配售7.1億股，集資約800億港元，市場認購需求更達280億美元（約2,184億港元）。三宗交易看似形式不同，一個是引入私募資本，一個是發債，一個是配股，但背後其實指向同一個現象：AI競賽已經由技術競賽，正式升級為資本競賽，更是一場基礎設施競賽。
問題是，如此大規模、近乎不計成本的融資，到底是因為AI企業燒錢速度驚人，現金流已不足以支撐擴張；還是反映AI需求巨大，企業必須趁競爭對手尚未建立護城河之前，先搶佔算力、數據、人才與市場？
筆者認為兩者皆是。AI的確是一個極度燒錢的產業。過去互聯網時代，一家科技公司只要建立平台、開發軟件，便可以利用網絡效應快速擴張，新增一個用戶的邊際成本相對有限。但生成式AI不同，無論是訓練大型模型，還是日後持續提供推理服務，都需要大量GPU、數據中心、電力及網絡設備。AI並非單純的軟件革命，而是軟件＋半導體＋電力＋數據中心的綜合性基礎設施革命。
AI產業融資迎轉變
這也解釋了為何英偉達今次的動作尤其值得注意。英偉達不只是賣晶片，而是試圖將算力本身金融化、資產化，讓保險公司、退休基金及長線機構投資者，可以透過不同融資平台參與AI基礎設施建設。換言之，AI產業正在尋找一種新的融資模式：不能再單靠科技公司自己的資產負債表，而要把整個金融市場拉進來。
從產業角度看，這是一個重要轉變。因為AI基建所需資金，已經大到即使是現金流強勁的科技巨頭，也開始需要重新考慮融資結構。英倫銀行近期便指出，市場對AI超大規模企業未來資本開支的預測持續上調，2028年的年度資本開支估算已由不足6,000億美元，大幅提高至超過1萬億美元。
因此，阿里巴巴的800億港元配股，也不能簡單理解為缺錢。更準確地說，是阿里正在進行一次戰略性的資本再配置。面對美國科技巨頭持續增加AI投資，中國科技企業若不加快投入，可能會在下一輪科技競爭中失去位置。阿里已承諾大規模投資AI及雲基礎設施，而今次配售獲近三倍認購需求，亦說明大型機構投資者並未因AI泡沫論而全面退縮。
投資者需保持警惕
但另一方面，市場也不能對這股融資潮過度樂觀。真正值得警惕的，並不是企業花很多錢，而是投入資本的回報率能否追上投入資本的速度。
AI企業買GPU、建數據中心、增加電力供應，都是真金白銀；但最終有多少企業願意為AI服務支付足以覆蓋成本的價格，商業模式能否產生持續而穩定的現金流，仍然需要時間驗證。尤其值得留意的是，科技巨頭正逐漸由過去主要依靠自由現金流投資，轉向更積極地運用債券、私募融資及其他結構性融資工具。市場資料顯示，美國超大規模科技企業今年的發債規模大幅增加，反映AI資本開支正開始改變整個企業融資市場的結構。
這正是AI產業潛在風險所在。如果未來AI服務收入快速增長，今天的大量投資便可能被視為超前部署；但如果市場需求增速放緩，或者AI服務價格因競爭而持續下降，過度建設的數據中心和算力設備便可能變成沉重的資產負擔。更重要的是，AI晶片與傳統基礎設施不同。高速發展的技術意味今天最先進的GPU，數年後可能已經被新一代產品取代。因此，若金融市場將算力完全視作與高速公路、機場或電網一樣的長期穩定資產，當中其實存在技術折舊與融資期限不匹配的風險。
進入重資產化階段
不過，這並不意味着AI必然是一個泡沫。歷史上，鐵路、電力、互聯網發展初期，都曾經出現過度投資、企業倒閉及資產價格泡沫，但最終並沒有阻止相關技術改變世界。真正需要區分的是：AI產業本身可能是真正的技術革命，但AI相關股票、估值和融資模式，卻完全可能在某一個階段出現泡沫。
從目前這輪大規模融資來看，市場反映的更像是AI進入了重資產化的新階段。過去投資者買的是AI概念；現在企業要真正付錢買晶片、建機房、搶電力、發債和配股。這代表AI競賽已由講故事進入考驗資產負債表的階段。對企業而言，未來勝負不再只取決於誰的模型最聰明，更取決於誰有能力以最低成本取得算力、最有效率地把AI轉化為收入，以及在燒錢與盈利之間找到平衡。
題為編者所擬。本版文章，為作者之個人意見，不代表本報立場。
