花旗研究市场版：债务需求如何影响AI投资者？录制时间：8月31,日2026日 发布时间：9月1,日2026日 主持人：Scott Chronert，花旗美国股票策略主管 嘉宾：Daniel Sorid，花旗美国投资级信用策略主管 文字记录：开场预告：（00:00）花旗研究市场版。Scott Chronert（00:03）大家好，我是Scott Chronert，花旗研究美国股票策略主管。欢迎收听花旗研究市场版，我们在此讨论美国股市中的各种话题——以及本期节目中的固定收益市场。今天与我一同参与的是Dan Sorid，花旗研究美国投资级信用策略主管。今天我邀请Dan来，是为了从债券投资者的角度探讨AI话题。欢迎你，Dan，感谢你的参与。Daniel Sorid（00:30）很高兴来到这里，Scott。Scott Chronert（00:31）好的，那么从宏观层面来看：AI显然已成为市场中的一个持续主题。从股票角度来看，这一趋势的展开方式是，我们一直在谈论标普500指数中受AI影响的部分，其占比已接近该指数市值的55%%。现在，我们知道持续存在的主要叙事之一是AI相关资本开支的激增。总体而言，我们预计今年全球AI影响相关的资本开支将达到约1万亿美元——到本十年末，这一数字可能会增长三倍甚至四倍。所以我们看到的是非常庞大的数字。现在，我们知道进入今年时，市场的观点是：嘿，这些花费大量资本的公司是用自由现金流来支付，这很棒。但随着今年的推进，我们看到相关指标显示，自由现金流生成现在正在显著下降，而融资方式已经转向债务融资，以此支持这些资本开支中的很大一部分。
我们认为，这正在市场内部造成一些压力点，随着我们继续关注这一人工智能相关板块及其对更广泛市场的影响，从您的角度来看，我们需要对此保持警惕。那么，Dan，请先为我们介绍一下目前人工智能相关债务发行的总体规模，以及这如何融入您的高评级债券叙事。Daniel Sorid (02:01) 好的，Scott。首先，美元高评级债券市场非常深。我们每年发行超过一万亿美元的债务，整个市场未偿规模超过$10万亿美元。市场每日交易量在$50亿美元左右。这确实造就了我所称的全球最具流动性的息差产品市场。因此，当某个行业有机会建设新的创收资产时，这个市场有能力吸收大量债务。这正是今年市场高度关注的核心。我们目前看到的是有些紧张迹象，但尚未真正出现裂痕。给您一个直观感受：当我们观察超大规模企业的表内融资时，今年迄今仅少数几家公司的发行量就已超过$200亿美元。这些公司的发行步伐是去年的两倍多。它们不仅在美元市场各期限发行，还扩展到欧元、英镑、瑞士法郎、加元、日元，如今还有澳元。因此，这是一个由少数名字引发全球大规模债务融资的故事。同样值得注意的是，人工智能热潮的融资方式，不仅涉及传统的表内债务，还包括数据中心项目融资，涵盖投资级和高收益债券，我们已看到约$100亿美元的融资。这已开始对投资级市场的估值造成一定压力，例如指数可能相对美国国债交易在80 basis points个基点左右，而10或20个基点的跑输幅度值得关注。从股票角度以及可能的发行人角度来看，相对于他们眼中的绝佳机遇，这只是小小的代价。市场会有起伏。这些公司之间差异很大，风险类型多样，包括地域风险、结构风险，还有流动性问题，当然还有常规的经济周期性。此外，还有更广泛的问题：人工智能驱动的投资将在多快、多大程度上、以何种规模产生自由现金流增长？我认为这些正是市场目前正在思考的问题。确实有很多庞大的数字，但我们正在应对，虽有些紧张，但尚可。
Scott Chronert (04:23) 好的，那么当您思考这个问题时，对于股票投资者来说，出现的一个问题就是这种循环融资的概念，即资本支出方在很大程度上成为了最终支付结构利息费用以维持这一切的信念的一部分。您认为，在目前这个时点，固定收益投资者是如何看待、考虑和评估这个目前非常热门的循环融资组成部分的？Daniel Sorid (04:51) 确实有很多关于资金将如何筹集的问题，因为需要建设多种不同类型的资产，而且有很多相互依赖关系。因此，这种依赖关系首先源于这样一个事实：要创建数据中心，您需要电力、芯片、土地和许可证，还需要客户。其中一个非常棘手的问题是，对于许多AI采用者来说，开发新产品的相关成本也非常高，因此推理成本也很高。此外，还存在知识分布的问题，企业试图将AI融入其工作流程，开发新的工作流程，发展新的初创公司和新方法，这同样需要时间和金钱。因此，需要筹集大量资金，我们看到了各种发行模式。我认为，就这些交易的构建方式而言，数据中心融资可能是最有趣的，因为传统的工具包可能已经捉襟见肘。正如我所提到的，表外数据中心融资造成了一些困惑，因为这里存在投资级信贷市场通常未准备好或未关注的风险。因此，有租户、担保人、不同类型的租赁结构、不同的摊销时间表，以及不同的建设风险。对这些交易进行定价带来了一些挑战。随着市场试图确定哪些参与者将拥有最强的项目以及哪些项目最安全，肯定会有起伏。但更广泛地说，循环融资实际上归结为芯片能否生产出来，数据中心能否建成，以及现金流能否开始产生。而且我认为，我们可能正处于这一切如何演变的最不透明时期。在未来几个季度，我认为我们将开始更清楚地了解现金流的潜力和增长率，并开始看到这一切是否可行。因此，我认为循环性在某种程度上是固有的，因为我们正试图从零开始构建一些东西，而且有很多相互依赖的部分。
Scott Chronert (06:47) 好的。那么直奔主题，至少就我的方法而言。我猜想，最终有一个问题，即市场对人工智能数据中心相关债务的需求深度如何。你之前提到过这一点，即在整个投资级结构中，这仍然是小众的。但我想这确实引出了一个从资产配置角度看的问题，你知道，我必须应对人工智能对美国股市的影响，但当我们越来越频繁地查看是否是一个60-40的投资组合或其他股票与债券的决策点时，似乎我们将会看到人工智能的影响逐渐渗透到固定收益领域的更广泛层面，这可能会改变我们对传统资产配置方法的思考。对此你有何总结性的观点，Dan？Daniel Sorid (07:35) 当然。当信贷市场真正看到大量发行，而拥有固定收益敞口的投资组合（无论是投资级、高收益还是证券化债务）正日益集中于科技领域时，关于人工智能在股票和债券组合中风险集中度的疑问肯定很多。但我认为，从科技行业是众多行业之一，且实际上并非市场中最大行业之一的角度来看，也是有帮助的。当我们观察彭博巴克莱全球综合企业指数时，银行在该指数中按美元计算占22%。保险占7%。电力公用事业约占9%。而必需消费品约占14%。科技仅约占9%。因此，债务增长的基数相对较低。这不是一个已经主导市场的行业。这一点很重要，因为当银行业短期内大量发行债务，而它已经是对投资组合中债务金额最大的行业之一时，这可能会带来挑战，因为投资者必须决定参与新发行的机会成本，而他们预期紧接着会有另一笔交易，可能价格更便宜。现在，真正有趣的是，Scott，如果你观察非美国投资者在信贷市场的投资组合，如今科技在其持有资产中的比例远低于美国投资者。因此，在那个全球综合企业指数的非美元部分，科技仅占其持有资产的约3.6%。这意味着，对科技，尤其是美国科技敞口最强烈的兴趣和需求，可能正来自欧洲。这些需求来自亚洲、澳大利亚和其他地区，这些地区现有的信贷组合对科技的敞口并不高。
我想说，全球经济与这些人工智能投资的命运紧密相连。换句话说，如果这些人工智能投资进展顺利，我们可能会看到生产力显著提升。如果存在过度建设，可能会带来一些挑战，而且这种情况持续越久，也会引发关于传染风险和金融稳定的问题。我认为，从客户那里听到的最有趣的观点，与其说是对科技公司敞口不断增长的风险，不如说是一种变革性技术（如生成式人工智能）以及我们正在目睹的智能体构建对现有企业构成的风险，这可能会颠覆从医疗保健到能源行业、零售和消费品、媒体等行业。这项技术在几乎每个行业的高管层中都引起了极大兴趣，因为它有可能改变这些企业的运营方式，并可能让那些建立了业务和竞争优势的现有企业面临很多下行风险，而人工智能可能逐渐削弱这些优势。因此，我认为投资者必须从两端来考虑这个问题：第一，当他们的股票投资组合已经越来越偏向科技时，他们希望在信贷组合中增加多少敞口？但另一方面，当其他行业的投资级市场现有企业最终可能需要花费大量资金进行研发，以建立和维护并行基础设施，同时确定如何将人工智能整合到其工作流程或产品线中，并且随着定价压力下降或定价压力上升，利润率可能会受到压缩时，你能否在信贷组合中承担得起避开这一行业的代价？斯科特·克朗纳特（10:54）明白了。好的，太棒了。我们时间到了。我就简单总结一下。丹，我从你这里听到的是，在股票和固定收益市场上，人工智能的影响还会持续一段时间。我认为我听到的是，市场上仍有足够的需求，但举证责任将继续落在发行人身上，以证明有足够的现金产生来为债务发行提供资金。这将是一个持续决策点。关于人工智能带来的颠覆，在市场的其他负面动态方面，我们仍需留意。但总而言之，听起来我们现在所处的需求结构足够良好，我们可以关注人工智能的债务和债务融资问题，但同时不能忽视这将是一个持续的、不断演变和变化的叙事。所以，谢谢你，丹。非常感谢你抽出时间。本播客录制于8月31,日2026。感谢您今天的收听。请务必关注我们下一期市场播客，届时花旗全球资产配置主管德克·威勒将做客。此外，请务必关注我们的