季凡觀點：AI革命可能成功，為何投資人仍可能賠錢？

人工智慧（AI）正在改變世界，但投資AI的企業與金融機構，是否都能因此賺錢？這恐怕是兩個不同的問題。

《華爾街日報》最新獨家報導，晶片大廠博通（Broadcom）執行長陳福陽（Hock Tan）親自介入協商，才終於促成一筆高達630億美元的融資交易。這筆資金將協助AI新創公司Anthropic租用博通與Google共同開發的專用晶片。

《華爾街日報》報導：博通CEO親自出面促成630億美元的Anthropic債務融資交易

這是史上規模最大的AI基礎建設融資案，卻也透露出值得投資人注意的訊號：AI技術仍在快速進步，但金融市場已開始重新評估支持這場革命所需承擔的風險。

Anthropic是熱門AI模型Claude的開發商，與OpenAI同為生成式AI領域的重要競爭者。隨著模型規模擴大，這些公司需要愈來愈龐大的運算資源。

問題是，購買晶片、興建資料中心都需要鉅額資本，即使是估值極高的AI公司，也未必能單靠自身資金完成。

於是，一套新的融資模式逐漸形成。以博通與Anthropic的交易為例，一家特殊目的公司（Special Purpose Vehicle，SPV）負責借款購買晶片，Anthropic再透過長期租賃取得運算能力，租金則用來償還貸款。

這種安排其實不難理解。航空公司可以租飛機，航運公司可以租船，AI公司自然也可以租晶片。真正值得注意的是，晶片供應商博通不僅負責銷售設備，還利用自己的信用評等，為部分融資提供擔保。

換言之，供應商不只是賣產品，也協助客戶借錢購買自己的產品。這樣的安排未必有問題，卻使原本看似單純的商業交易，逐漸演變成彼此高度依賴的金融關係。

更值得注意的是，銀行對這筆交易並非毫無疑慮。根據報導，部分銀行認為原先的利率不足以補償風險，甚至考慮退出。最後，博通必須接受更高的貸款利率，並強化相關擔保安排，交易才得以完成。

這意味著，即使AI需求仍然強勁，金融市場也不再願意毫無保留地提供便宜資金。

過去幾年，投資人談論AI時，往往聚焦在運算能力、模型表現，以及未來可能創造的龐大市場。然而，從財務角度來看，真正決定投資是否划算的，不只是未來收入，而是收入能否超過投入資本的成本。

假設某個AI基礎建設專案，預期每年能創造10%的資本報酬率。如果融資成本只有4%，兩者之間有6個百分點的空間，可以吸收營運成本、折舊與其他風險。但如果融資成本提高到7%，即使預期營運報酬完全不變，原本6個百分點的利差，也會縮小到3個百分點。

這只是簡化的例子，實際投資仍須考慮不同資金來源、稅負及現金流量，但足以說明一件事：技術進步不必停下來，投資案的財務吸引力就可能下降。AI基礎建設尤其需要注意這個問題。 （相關報導： 季凡觀點：如何克服「害怕錯過」的情緒？ ｜ 更多文章 ）

晶片不同於土地，可能隨著技術更新而快速折舊。如果設備需要多年才能回收成本，但幾年後已有更有效率的新產品出現，原先的財務預測就可能變得過度樂觀。

因此，投資人除了關心AI需求會成長多少，也應關心設備使用率、租賃價格、折舊速度，以及融資利率。這些看似傳統的財務指標，可能比令人興奮的技術展示，更能決定投資結果。

這筆交易另一個引人注意的地方，是所謂的「循環融資」（Circular Financing）。

報導指出，Anthropic預計支付超過1,252億美元租用博通晶片，而博通與Google也分別承諾向Anthropic提供420億及200億美元的資金支持。

於是，我們看到一個相當特殊的結構：AI公司向供應商購買服務，供應商同時提供資金或信用支持，金融機構再依據這些商業安排提供貸款。

這種模式並不必然代表泡沫。大型產業發展初期，供應商融資（Vendor Financing）本來就是常見的商業工具。只要最終客戶能夠創造足夠的現金流量，相關交易就可能持續運作。

但投資人必須區分兩種需求。第一種，是終端消費者與企業真正願意付費使用AI服務的需求。第二種，則是AI產業內部為了擴張運算能力，相互採購、租賃及融資所形成的需求。

兩者可能同時快速成長，卻不代表具有相同的經濟意義。如果最終使用者的付費收入足以支撐整個產業，這些投資可能創造可觀回報。

反過來說，如果資本支出長期成長得比終端收入更快，產業內部再龐大的交易金額，也不能取代真正的獲利能力。金融安排可以改變風險由誰承擔，卻無法憑空創造最終需求。

歷史上，成功的技術革命未必讓早期投資人全部獲利。19世紀的鐵路建設促進運輸與經濟發展，卻也伴隨投機、過度建設及企業破產。1990年代的網際網路革命同樣如此。網路確實改變了全球經濟，但2000年前後的科技股泡沫破裂，仍讓許多投資人蒙受重大損失。

那些技術並沒有失敗，真正出問題的是部分企業的估值、融資結構，以及對未來獲利的過度期待。AI或許也值得從這個角度觀察。

這次630億美元融資案最值得注意的，不是交易終於完成，而是銀行開始要求更高的風險補償。報導甚至提到，摩根士丹利承銷的另一筆AI資料中心相關債券，即使將殖利率提高到原先大約兩倍，仍然難以找到買家。

這不表示AI泡沫必然破裂，卻說明信用市場已開始對不同AI投資案做出更嚴格的區分。

值得注意的是，聯準會（Fed）的政策利率、市場長期利率與企業信用利差，並不一定同步變動。即使未來Fed降息，只要投資人要求更高的信用風險溢酬，部分AI企業仍可能面臨更昂貴的融資成本。

對長期投資人而言，我們不必預測AI熱潮何時結束，更不必因為市場出現泡沫疑慮，就否定技術創新的價值。真正需要思考的是，自己承擔了多少與AI相關的風險，以及這些風險是否已經獲得合理補償。

一項技術能夠改變世界，不代表投資它的每一家公司都能賺錢；一家公司能夠持續成長，也不代表以任何價格買進它的股票或債券，都能獲得良好報酬。

這或許才是這筆史上最大AI基礎建設融資案，帶給長期投資人最重要的提醒。

聯準會升息真的是壞事嗎？Two Money Lovers 精選五篇《華爾街日報》報導，帶你看懂市場變化的脈絡，免費註冊會員就能下載；訂閱 VVIP 年訂方案，再加送 3 個月。☛瞭解詳情

＊作者季凡為 APcore Global Education 創辦人、財經 Podcast「Two Money Lovers 經濟學不是萬能但有用」主持人。 （相關報導： 季凡觀點：如何克服「害怕錯過」的情緒？ ｜ 更多文章 ）

本文獲授權轉載自季凡，未經同意不得轉載。