“与互联网泡沫相似却又不同”：人工智能融资的三大风险有哪些？
以实际需求为基础、以长期融资为主……有别于互联网泡沫和金融危机
外部资金依赖度上升、表外融资增加、供应链内部循环交易风险
警惕盈利变现延迟、新云服务商等薄弱环节出现问题
"与人工智能供应链紧密相连的韩国，人工智能引发的金融冲击可能被放大传导"
有分析指出，人工智能（AI）产业带来的风险，不仅可能源于盈利预期减弱，还可能因脆弱领域的信用风险实际爆发而触发。新云服务商（AI专业云服务商）等企业未能履行设备租赁或采购承诺、发生债务违约，可能导致交易对手企业和金融机构蒙受损失，冲击还可能沿着相互交织的金融渠道扩散。韩国是AI热潮的最大受益国之一，与全球供应链紧密相连，因此由AI引发的实体经济和金融冲击，可能比以往更容易被放大并传导。分析认为，有必要更加细致地检查潜在脆弱性的累积情况及风险发生的可能性。
据韩国银行28日发布在官网的报告《AI产业融资的主要特征与风险评估》（Kim Yun-gyeong、Wang Jaegon）显示，随着竞争日趋激烈，近期AI产业融资对外部资金的依赖度不断提高。此外，账面上看不到的隐性债务（表外融资）持续增加，AI供应链内部的相互依赖关系也使投资、金融支持等方面的金融关联不断加深。
市场预计，5家大型超大规模云服务商（运营大型数据中心的企业）的营业利润与设施投资成本（资本支出）之比，将从2025年的1.6降至2026年的1.1，并于2027年进一步降至0.9，届时资本支出将超过营业利润。预计2025至2028年超大规模云服务商数据中心投资总额2.9万亿美元中，约一半、即1.5万亿美元将来自外部融资。
2026年以来，超大规模云服务商大幅增加了通过发行长期公司债进行的外部融资；新云服务商则主要通过以图形处理器为抵押的贷款或可转换债券融资。韩国银行调查局国际综合组课长Kim Yun-gyeong指出：“超大规模云服务商的损失吸收能力较强，但新云服务商负债率高，且营收过度依赖特定客户，因此容易受到利率上升、需求放缓等外部环境变化的影响，风险较大。”随着超大规模云服务商对长期债务的依赖也在AI产业中不断加深，如果盈利实现推迟，或因技术进步导致现有设备和设施迅速过时，那么在债务到期前，现金流和资产价值可能下降，AI企业的财务稳健性也可能大幅恶化。
表外融资增加也是一项风险因素。为减少融资限制、分散风险，AI企业正积极采用表外借款方式，例如另行设立特殊目的实体和合资企业，为数据中心建设筹资。高盛预计，超大规模云服务商以合资企业形式发行的项目融资债券余额，将从2026年的1080亿美元以上增至2027年的约3000亿美元。国际清算银行认为，这类交易具有“影子借贷”的性质，会在资产负债表之外形成实质上类似债务的负担。由于损失结构复杂，难以厘清最终由谁承担风险，因此也有可能低估风险。
Kim课长指出：“如果盈利能力恶化，投资特殊目的实体或合资企业的超大规模云服务商，其股权价值可能下跌，还可能面临代为偿债或履行长期合同的负担，但仅凭财务报表很难及时发现这些风险。特殊目的实体或合资企业如果无力偿债，或抵押资产价值下跌，向其提供贷款或投资的金融机构和私募基金可能遭受损失。”
AI供应链内部金融关联加深，同样令人担忧。超大规模云服务商和AI芯片制造商向供应链企业进行股权投资或提供资金支持，再以此促使这些企业购买其云服务或AI芯片，以确保未来营收；这种循环交易的规模已大幅扩大。国际清算银行估计，AI实验室、超大规模云服务商和AI芯片制造商之间的循环融资占比超过50%。Kim课长指出：“考虑到计算需求持续增长，其风险低于以往的互联网泡沫时期，但这可能导致市场高估AI产业的预期收益，并加大冲击向金融和实体经济扩散的风险。”
考虑到大型领先企业财务状况良好，眼下由AI引发金融风险的可能性被认为不高。不过，有观点指出，在长期利率上升阶段，脆弱性可能逐步累积。可能触发风险的主要因素包括：▲AI盈利实现延迟；▲新云服务商等薄弱环节出现问题；▲循环融资导致冲击向金融和实体经济传导的风险。Kim课长表示：“预计的风险传导路径被认为与互联网泡沫和全球金融危机有部分相似之处，但当前AI投资以实际需求为基础，且主要依靠长期资金融资，这与互联网泡沫时期的过度投资以及全球金融危机期间短期资金市场陷入紧张的情况有所不同。”
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