智通財經APP獲悉，申萬宏源發布研報稱，隨着頭部雲廠商自由現金流陸續轉負，市場對AI資本開支可持續性的擔憂與日俱增。市場對AI的定價邏輯，正從「資本開支擴張」轉向「孖展與現金流約束」。往後看，微觀上盈利預期能否兌現、宏觀上聯儲局會否加息是AI「燒錢模式」能否持續的關鍵。該行認為，微觀上，對比互聯網泡沫時期，當前美股頭部科技公司財務指標穩健，盈利漲幅遠超市值漲幅；宏觀上，綜合就業偏弱、通脹降溫，以及經濟動能放緩，基本面尚不支持聯儲局立即加息。

申萬宏源主要觀點如下：

2025年底以來，隨着頭部雲廠商自由現金流陸續轉負，市場對AI資本開支可持續性的擔憂與日俱增。隨着企業槓桿率的提升和流動性趨於緊張，AI資本開支「燒錢模式」的臨界點在哪裏?

一、熱點思考：美國AI「燒錢模式」的邊界?

(一)AI孖展：從現金流轉向外部孖展，企業債、私募信貸等或將為主要孖展渠道

市場對AI的定價邏輯，正從「資本開支擴張」轉向「孖展與現金流約束」。以 2026 年二季度財報為例：當科技巨頭上調資本開支指引，但伴隨自由現金流顯著壓縮，同時市場對雲、算力資產的變現能力產生質疑時，市場反而會懲罰「資本開支」，股價應聲下跌(谷歌(GOOGL.US)、META(META.US))。

隨着AI資本開支規模提升，內部現金流捉襟見肘，外部孖展依賴度上升。截至8月11日，市場預期5家大型雲廠商2026年資本開支為7692億美元，較3月前上修409億美元；其資本開支規模或將超過經營性現金流，且 AI 投資規模有望在未來五年持續走高(BIS預測)。

AI在各孖展渠道中的重要性與日俱增，未來企業債、私募信貸等或成為AI基建重要孖展工具。上半年，AI發行在投資級企業債、高收益企業債、VC、IPO+增發中的佔比分別達34%、40%、85%、58%；據FSB預測，2025-28年AI基建開支或達2.9萬億美元，多數由外部孖展支撐。

(二)AI孖展壓力幾何?信用利差、私募信貸違約率等風險指標已釋放「預警」信號

企業債是大型雲廠商主要孖展工具，發行放量已導致利差擴大，股價與CDS呈現反向關係。年初至今，5家大型雲廠商企業債發行額已超過2000億美元(投資級)，且AI發行在10Y+企業債中比重已高達40%；投資級科技信用債利差擴大，主要反映供給增加與回報不確定性。

私募信貸規模不斷擴張，已成為大型雲廠商表外孖展重要渠道。截止2025年三季度，全球私募信貸規模已超過2萬億美元(北美佔72%)，2030年或增長至4.5萬億美元；截止2026年二季報，5家大型雲廠商表外負債規模已達2.6萬億美元；私募信貸違約率有所提升、BDC中被迫修改協議新增的PIK佔比上升，前期軟件服務股下跌釋放「預警」信號。

該行構建了一套完備、可高頻跟蹤的AI「孖展風險」監測體系。一為「存量槓桿」，雖然頭部雲廠商預期負債權益比不斷上修，但預期淨負債/EBITDA不斷下修，顯示盈利強勁；二為「外部孖展」，涵蓋信用利差、股權孖展額、BDC股價、數據中心ABS發行額等高頻指標。

(三)AI「燒錢模式」的臨界點?盈利預期的兌現是關鍵，聯儲局加息或是重要催化

AI資本開支需要多高的回報率才「划算」?該行對資本開支與大模型年化收入進行建模，預估大模型、雲計算環節各自獲取大模型收入鏈路中留存部分營業利潤。該行預計，2027年若新增 3500 億美元ARR，即ARR水平達5000-6000億美元，可支撐超 1.4 萬億美元資本開支。

該行構建了一套針對AI「盈利前景」的高頻監測體系。美國 AI「燒錢模式」的臨界點或取決於盈利預期的兌現。因此，該行構建了一套AI「盈利預期」監測體系，將ARR、頭部雲廠商及科技板塊的盈利指標預期囊括在內。過去一年，上述指標均處於上行或上修趨勢之中。

往後看，微觀上盈利預期能否兌現、宏觀上聯儲局會否加息是AI「燒錢模式」能否持續的關鍵。微觀上，對比互聯網泡沫時期，當前美股頭部科技公司財務指標穩健，盈利漲幅遠超市值漲幅；宏觀上，綜合就業偏弱、通脹降溫，以及經濟動能放緩，基本面尚不支持聯儲局立即加息。

風險提示

油價中樞上移超預期；沃什的政策立場「偏鷹」；美國經濟放緩超預期。