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科技集团将1200亿美元的人工智能数据中心债务转移出资产负债表

 FT:

科技公司已利用华尔街投资者资助的特殊目的实体，将超过 1200 亿美元的数据中心支出从资产负债表上转移出去，这加剧了人们对他们在人工智能领域巨额投资所带来的财务风险的担忧。

Meta、埃隆·马斯克的 xAI、Oracle 和数据中心运营商 CoreWeave 等公司在复杂的融资交易方面处于领先地位，以保护其公司免受建设人工智能数据中心所需的大量借款的影响。

据《金融时报》分析，包括 Pimco、贝莱德、阿波罗、Blue Owl Capital 和摩根大通等美国银行在内的金融机构已为这些科技集团的计算基础设施提供了至少 1200 亿美元的债务和股权。

这些资金通过被称为SPV的特殊目的控股公司进行转移。这波融资热潮并未体现在科技公司的资产负债表上，这可能掩盖了这些机构正在承担的风险——以及如果人工智能需求令人失望，谁将承担责任。

特殊目的实体 (SPV) 结构也增加了未来人工智能运营商的财务压力可能以不可预测的方式波及华尔街的风险。

“18个月前这还是不可想象的，而到了今天，这已经成为常态了，”一家大型金融机构的高级主管在谈到数百亿美元流入特殊目的公司（SPV）以资助数据中心时说道。

他补充说： “由于信用状况良好，科技行业可以获得比其他任何行业都多得多的资金。”

硅谷巨头历来都能产生大量现金，负债却很少，这使得这些公司拥有极佳的信用评级，并赢得了投资者的高度信任。

然而，为了获取先进人工智能所需的计算能力，科技公司比以往任何时候都更加依赖借贷。通过表外融资结构获取私人资本，可以保护公司的信用评级，并改善其财务指标。

Meta 于 10 月份完成了有史以来最大的私人信贷数据中心交易，这是一项价值 300 亿美元的协议，用于其在路易斯安那州拟建的 Hyperion 设施。该协议成立了一家名为 Beignet Investor 的特殊目的公司，并与纽约融资公司 Blue Owl Capital 合作。

该特殊目的公司筹集了 300 亿美元，其中包括来自 Pimco、贝莱德、阿波罗等公司的约 270 亿美元贷款，以及来自 Blue Owl 的 30 亿美元股权。 这项交易意味着Meta实际上可以借入300亿美元，而无需在其资产负债表上显示任何债务。这使得该公司在几周后更容易在公司债券市场筹集到另外300亿美元。 

 Oracle 一直走在通过第三方构建大型债务交易的前沿，以支付其向 OpenAI 租赁数据中心电力的巨额承诺。 拉里·埃里森的科技集团与 Crusoe、Blue Owl Capital、Vantage 和 Related Digital 等建筑商和金融家合作，建造了众多数据中心，这些数据中心最终都将由特殊目的公司 (SPV) 所有。 

 其表外融资交易包括 Blue Owl 和摩根大通向一家特殊目的公司投资约 130 亿美元（包括 100 亿美元的债务），该公司拥有其位于德克萨斯州阿比林的 OpenAI 设施；一项 380 亿美元的债务融资计划，用于支付在德克萨斯州和威斯康星州的两个数据中心的费用；以及一笔 180 亿美元的贷款，用于在新墨西哥州的一个站点。

在每起案例中，甲骨文公司都同意从特殊目的公司（SPV）租赁这些设施。一旦发生违约，贷款方将对资产（数据中心、其所在土地以及为其供电的芯片）而非管理这些设施的公司拥有追索权。

随着人工智能基础设施建设所需资金激增，科技公司的现金储备捉襟见肘，通过特殊目的公司（SPV）筹集表外债务的做法变得越来越普遍。摩根士丹利估计，科技公司的人工智能计划需要1.5万亿美元的外部融资。

在许多情况下，这些数据中心交易的投资者都确信，如果人工智能服务的需求下降，导致这些大型计算设施的价值受到打击，那么最终的财务风险仍然在于租赁该站点的科技公司。

以Beignet Investor为例，Meta持有SPV（特殊目的公司）20%的股份，并向其他投资者提供了“剩余价值担保”。这意味着，如果数据中心的价值在租赁期满时跌至一定水平以下，且Meta决定不续租，那么这家社交媒体集团就必须向SPV投资者偿还资金。

马斯克的AI初创公司xAI正在寻求类似的架构，作为其200亿美元融资计划的一部分，其中包括高达125亿美元的债务。这家特殊目的公司（SPV）将利用这笔资金购买英伟达的图形处理器，并将其租赁给xAI。

CoreWeave在3月份表示，已成立一家特殊目的公司（SPV）来履行与OpenAI价值119亿美元的计算能力供应合同，该公司将“为此举债以偿还债务”。7月份，该公司借款26亿美元用于支付其与OpenAI的合同款项。

私人资本投资者热衷于参与人工智能热潮，这推高了对这些新型融资结构的需求。瑞银集团的数据显示，截至2025年初，科技公司已从私人基金借款约4500亿美元，比前12个月增加了1000亿美元。

瑞银表示，今年约有 1250 亿美元流入“项目融资”交易——即基础设施项目的长期融资——例如 Meta 和 Blue Owl 的交易。

数据中心建设在很大程度上依赖于资金雄厚的私人信贷市场，这是一个迅速膨胀的 1.7 万亿美元行业，由于资产估值急剧上升、流动性不足和借款人集中等问题，该行业本身也引发了担忧。

一位接近数据中心融资交易的银行家表示：“私人信贷领域已经存在高风险贷款和潜在的信用风险。这将为未来几年带来非常有趣的局面，因为两个重大风险将更加交织在一起。”

这些结构的风险很大程度上取决于它们的普及程度。如果多家人工智能公司都使用特殊目的实体（SPV），那么压力可能会同时通过其背后的私人信贷基金蔓延，而透明度却很低。

人工智能数据中心的蓬勃发展也很大程度上依赖于少数客户。仅OpenAI一家就已与业内大多数大型企业签订了超过1.4万亿美元的长期计算合同。

因此，如果一个租户出现问题，多个不同数据中心的贷款方都可能面临同样的风险。他们还面临着电力供应、人工智能监管或技术变革带来的不确定性，这些变革可能导致当前一代人工智能硬件过时。

并非所有大型“超大规模”数据中心公司都加入了这一趋势。谷歌、微软和亚马逊——这些公司在人工智能热潮之前就已经拥有规模庞大、成熟的数据中心业务——仍然继续使用现金进行建设。

虽然谷歌和亚马逊最近都通过债券投资者直接筹集了更多债务，但这三家公司尚未披露任何重大的特殊目的公司融资。

华尔街也在向数据中心交易相关的更隐蔽的结构推进。

一些科技银行家表示，近几个月来他们甚至看到了人工智能债务证券化交易，即贷款机构将贷款汇集起来，然后将其分割出售给投资者，这些证券被称为资产支持证券。两位银行家估计，目前这类交易的规模已达数十亿美元。

这些交易将数据中心贷款的风险分散到更广泛的投资者群体中，包括资产管理公司和养老基金。

瑞银公共和私人信贷策略主管马修·米什表示，鉴于这些公司强劲的资产负债表和信用状况，大多数投资者“认为最终承担超大规模风险实际上是一件好事”。

但米什补充说，SPV 融资仍然会“增加科技公司的未偿债务”，这意味着“超大规模数据中心的整体信用质量将比目前建模的情况更差”。

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新研究发现大多数顶尖人才在童年时并非精英专才

 WSJ： 一项新研究发现，体育和音乐领域的童星长大后通常不会成为明星。 一项针对体育、音乐、学术和国际象棋等领域数千名成年人的研究发现，世界级人才——奥运冠军、著名作曲家、诺贝尔奖得主——通常并非年少成名。 研究人员周四在《科学》(Science)杂志上发表的一篇论文中报告称，表现优异的儿童与精英水平的成年人之间仅有10%的重合度。大多数年轻的顶尖人才在巅峰年龄未能保持顶尖水平，而大多数成年杰出人物在孩童时期也并非佼佼者。 德国凯泽斯劳滕RPTU大学(RPTU Kaiserslautern)的体育科学教授、该研究的合著者阿恩·居利希(Arne Güllich)表示：“确实有神童后来在巅峰年龄成为世界级人才。但这些人是例外，不是普遍规律。” 研究人员将巅峰年龄定义为：体育和国际象棋为20至30岁之间，科学和音乐则为更中年的40至50岁之间。这些发现在各个领域都是一致的，其数据来自约24项先前发表的研究中近35,000名成年人。 这项新的分析挑战了卓越源于早期大量专业化训练的观念。如今孩子们参加的体育及其他活动的精英竞技项目产业日益壮大，在一定程度上助长了这种观念。 由作家马尔科姆·格拉德威尔(Malcolm Gladwell)普及的“10,000小时定律”等理念，常常指导着教练、运动员和家长。该定律认为，一个人需要大约10,000小时的练习才能达到精通。 普渡大学(Purdue University)的人类表现研究员、该《科学》杂志研究报告的合著者布鲁克·麦克纳马拉(Brooke Macnamara)说：“许多人根据这些理念为自己或孩子做决定，比如让孩子早早开始一项运动或学习一种乐器，目标是培养出下一个泰格·伍兹(Tiger Woods)或马友友。” 未参与这项工作的莱斯大学(Rice University)工业组织心理学家兼教授弗雷德·奥斯瓦尔德(Fred Oswald)说，这些发现信息量很大，但只反映了一般趋势。他说：“对于为个人提供建议的意义尚不明确。” 该分析表明，成年世界级人才在年轻时从事了多种活动——他们在自己特定领域的练习时间较少，但在其他活动上花费的时间更多。 居利希说，一个关键启示是：鼓励孩子们追求多种兴趣，而不是过早地专攻一项。他补充说，这篇论文的证据表明，在你的主要学科之外再涉足两个领域是最佳选择。“所以这并不是说要尽可能多地尝试，比如...
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