有報導指，最大AI企業加速融資，令企業債券相對政府債的利差由約五十個基點擴至接近八十個基點，市場亦關注整個企業的槓桿與融資成本是否上升過快，甚至有指AI股已踏入「泡沬爆破初期」。
投資公司ETF Shares行政總裁文志豪（Cliff Man）向SBS廣東話【寰宇金融】節目表示，七周內發債二千億「超出預料」但並非「不能處理」。
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他們在很短時間內借入一千八百四十億美元，市場是有點驚訝。
「目前其債務對資本比率，大概介乎6至27%。簡單說，每一元資本大概借到六毫至兩毫七。」
「但相對他們的營運現金流合計約為三千四百億美元，基本可支撐在人工智能上的資本開支；只是他們並非全用自家現金，部分會以發債籌資。」
「所以借貸數字雖大，但未見立即問題。」
他亦解釋，利差從以往的50升至80個基點，亦並非一個驚人數字。
「利差是相對政府債券的溢價。若在美國發債，就對應同年期美國國債；在歐洲則對應歐洲國債。」
「目前提到（AI巨頭債務的）利差由五十至八十個基點，即若政府利率是四釐，這些公司或要付到四點八釐，融資成本較過去四點五釐為高。」
「不過這水平不算離譜，這些公司在美國本土發債成本約四至五釐（視年期而定），在歐洲約三至三點五釐。」
「以一千八百四十億美元乘(最大的)五釐計，他們每年利息約九十二億美元，約佔現金流的十至十二百分比左右。」
數字雖然不小，但亦未至於驚人。
外界以「泡沫將爆初期」來描述當前的 AI 融資熱度。但Cliff認為，現階段下定論為時尚早，但風險指標確實值得關注。
「說爆破初期為時尚早。風險指標不是沒有，例如利差若持續走闊，利息支出會過大。」
「其根本問題是人工智能最終能否成功商業化──人們是否願意付費，用 AI 取代部分工序或提升效能；會否遇上瓶頸而放緩？」
Cliff亦進一步解釋，這些巨頭級公司市值以兆計，除了發債，亦可配股集資，降低槓桿，其他資本較少的公司亦正用其他方式降低實際開支。
「至於非巨頭，例如 OpenAI，現時收入約二百億美元，但所需算力龐大，難以大量發債，亦會採用更創新的做法。」
「據稱輝達考慮投資一百億美元、又與軟銀探討合資提供服務，並與超微（AMD）達成協議取得算力，而毋須一次過投放大筆資金。」
Cliff亦指，這些做法提示市場，除了不斷舉債，亦可借助上游與下游的資金與算力來調整結構。
Cliff認為，如果 AI 相關服務確實帶動雲端與平台收入，現金流可望進一步支撐資本開支；但一旦需求放慢，便可能出現投入與回報失衡。
「剛才說現金流暫時足以支撐，但需求（如電力與算力）亦正在擴大。」
何時新增現金流無法應付新增資本開支，便是（風險的）關鍵。
「若AI的股本動能，從每年三成多的增長、回落至二成甚至一成，以當前估值計算，股價或面臨回調壓力。」
但Cliff亦提醒，回調不等同「系統性風險」，但以下三類資金可能會更受壓：
- 投向早期專案、等待變現的風投資本；
- 大型機構與主權基金等中長期資金；
- 直接或間接為AI提供信貸的銀行體系。
若有投資者現階段仍想投資入AI股，有何注意事項？更多詳情請收聽足本錄音。
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