AI 一年发债 4660 亿美元、科技企业融资溢价创 2003 年以来最高、甲骨文利差 2.8 倍

借钱越来越贵

2026 年 11 月 3 日，彭博社刊出一组数据，随后被中文财经媒体广泛转载。

美国投资级科技企业的债券融资成本，相对于整体市场的溢价，创 2003 年以来最高。甲骨文债券利差约为整体投资级债券指数的 2.8 倍，创历史最高比例。AI 相关 CDS 净名义本金，一年前还不到 70 亿美元，如今已接近 300 亿美元。

用人话说：以前这些科技巨头借钱，利率跟普通大公司差不多；现在市场开始给它们单独加价了。加价的意思是——"我们知道你这笔钱是拿去建 AI 机房的，能还上，但风险比别的公司高，所以得便宜我们一点。"

一句话总结

这是 AI 泡沫争论里最硬的一块证据：不是"估值是不是太高"的猜测，而是借钱的价格本身变了。当一个行业的融资成本开始被系统性重新定价，说明钱虽然还在往里涌，但已经有人开始为"这笔钱可能打水漂"收保费。对普通人来说，这一页翻过去之后，最该关心的是"AI 会不会更便宜"，而不是"AI 股票该不该买"。

一、先把几个专业词翻译一下

这一篇全是金融术语，我们一个一个翻译成人话。

利差（spread）：借钱利率和"最安全利率"（美国是国债）之间的差。差得多，说明市场认为借钱的人风险高。

CDS（信用违约互换）：一份"保险"。买这份保险的人，如果借钱的人还不上钱，保险公司赔。CDS 价格越贵，说明市场越担心还不上。

基点（bp）：百分之一。100 个基点 = 1%。

投资级（IG）：评级在 BBB- 以上的债券，被认为是"安全"的一类。掉出投资级，就叫垃圾债。

溢价创 2003 年以来最高，具体是什么意思？

彭博的测算口径是：科技企业发债的利率，比整体投资级债市的利率高出多少。2003 年是互联网泡沫破裂后长期低利率时代的起点，在那个低利率环境里，科技公司借钱相对便宜。

用人话说：二十多年来，这帮公司一直能"比同行借得更便宜"。这个便宜，到今天为止。

二、甲骨文：第一个扛不住的公司

这个故事的主角是甲骨文（Oracle）。

2026 年 11 月 2 日，甲骨文向 SEC 提交初步招股说明书，发行债券 + 增发股票合计筹资 200 亿美元（各 100 亿）。债券分六档，期限 3 到 20 年。最长那一档的初始定价指引，大约比美债高 360 个基点——而它的旧债当时是 265 个基点。

注意这 360 个基点是什么概念：3.6%。而同期 Alphabet、亚马逊发债的收益率只有 2.5%–3.5%。

同样是在借 AI 基建的钱，甲骨文要多付 3 到 5 倍的利息。这就是"利差 2.8 倍"的实际含义。

甲骨文自己的信用指标是怎么一路滑下去的：

时点 · 5 年期 CDS

2026 年初 · 144 个基点

2026 年 7 月 · 215 个基点

2026 年 10 月 9 日 · 257 个基点

2026 年 10 月 · 261 个基点，创收盘新高

一度 · 突破 300 个基点

300 个基点是什么概念？接近高收益债（俗称垃圾债）的水平，市场隐含的五年违约概率超过 20%——就是"五个人里大概有一个还不上"。

7 月，标普已经把它的评级下调到 BBB-，距离垃圾级只差一档；穆迪给了负面观察。

而支撑这堆数字的基本面，确实不好看：

甲骨文的账 · 数据

FY2026 自由现金流 · -237 亿美元

FY2027 资本开支指引 · 最高 950 亿美元

非流动债务 · 从约 850 亿升至 1247 亿美元

未起租承诺 · 约 2600 亿美元

对 OpenAI 持股 · 约 2.5%，存在减值风险

用人话说：一家自由现金流负 237 亿美元的公司，要借 200 亿去盖机房，盖完还得签 2600 亿美元的租约。这不是扩张，这是借钱去下一场更大的赌注。

三、这不是一家公司的事

11 月 2 日同一天，另外两笔大动作：

公司 · 动作

Alphabet · 启动 60 亿欧元（约 67 亿美元）债，分七档、期限 2–19 年，认购额超 171 亿欧元，各档利差均高于 5 月发行时水平

Meta · 考虑发行至少 200 亿美元跨境投资级债（美元 + 欧元），首次进军欧元债市场，由花旗、摩根士丹利安排

英伟达、亚马逊 · 近期各宣布 250 亿美元债券

2026 年用于 AI 数据中心的投资级债规模已突破 2000 亿美元，全年 AI 相关债发行估计约 4660 亿美元。

4660 亿美元，换算成人民币约 3.3 万亿。

用人话说：这个数字意味着 AI 基建的很大一部分，不是靠公司自己赚的钱和股市融资，而是靠借债。而借钱是有利息的，利息是有到期日的。

还有几个更宏观的信号：

10 年期美债收益率回到 5.31%，30 年期约 5.70%。钱的价格在涨。

2026 年欧盟投资级债净供应预计增 83% 至 1920 亿欧元（今年 1050 亿欧元）——借钱的不只是科技公司，是整个市场。

2026 年 7 月 22 日前，五大厂（Alphabet、亚马逊、Meta、微软、甲骨文）通过股债融资已近 3020 亿美元；今年已有 9 笔超 250 亿美元的科技巨头级发债，创历史纪录。

虎嗅的一组数据更直白：五大云厂商的新增债务占资本开支比例，从 FY2024 的 9% 升到了 2026 年 6 月的 32%。

三个字：三分之一。三年时间，从 9% 到 32%。

用人话说：过去这些公司盖 AI 机房，用的是自己的钱和股市的钱；现在有三分之一要靠借。借钱的公司和用自己钱的公司，在风险面前是完全不同的两种生物。

还有一组更值得警惕的：SpaceX 约 226 个基点、博通约 136 个基点，都创了纪录。标普的 Gavan Nolan 指出，超大规模云厂商和芯片厂的利差正在"同步移动"，相关性显著上升。

这是最关键的一句话：以前这些公司出问题是一个一个出问题，现在它们开始一起出问题。

写在最后

1. 三个数看懂这一页

2.8 倍——甲骨文债券利差与整体投资级债券指数之比，历史最高。

300 个基点——甲骨文 5 年期 CDS 一度突破的水平，隐含五年违约概率超 20%。

3.3 万亿人民币——4660 亿美元 AI 相关债发行量的换算值。这就是 AI 基建的账本规模。

2. 对普通人意味着什么

第一，这是"AI 泡沫"讨论里最硬的一块砖。过去关于 AI 泡沫的争论mostly停留在估值、比喻、和"这像不像 2000 年"。而"融资溢价创 2003 年以来最高"是一个可以被逐月更新的硬指标。泡沫不一定会马上破，但借钱的成本会先告诉你市场在想什么。

第二，最重要的事其实是"AI 会不会变便宜"。因为融资成本上升有一个非常直接的传导路径：公司借的钱要付利息，利息要摊进成本，成本要么涨价给用户，要么自己扛着。这两条路对普通人都不是好消息——要么 AI 服务涨价，要么大公司被迫收缩投入。

反过来看，这也是国产推理芯片和开源模型的机会窗口。全球 AI 基建的钱在变贵，那么把每一次推理的成本降三成的技术，就不再只是"性价比故事"，而是"救命稻草"。这也是为什么同一天，另一家公司刚拿到近 10 亿元融资，押注的正是稀疏化推理。

第三，别把这当成"AI 要崩了"的信号。债务收紧通常发生在行业扩张的中后段，而不是顶部第一天。真正需要警惕的是接下来两个信号：一是这些 AI 数据中心债开始出现实质违约，二是巨头们开始削减资本开支指引。在那之前，行业该扩还得扩。

第四，也别把它当成"AI 股票该做空"的信号。利差上升的同时，CDS 的绝对水平其实仍然不高。信用市场现在做的不是"宣判"，是"加价"。加价意味着风险被计入了价格，而不是被排除在外。

第五，也别忘了这件事的另一面——它对"把钱放在哪"是个提醒。当十年期美债回到 5.31%，"买 AI 股票"和"买国债"之间的性价比对比，已经不是两年前那个样子了。这不是荐股，但对普通人来说，知道"借钱的价格在变"这件事本身，比知道哪个 AI 概念股会涨更重要。

3. 未来 6 个月，看 3 件事

看甲骨文会不会被调出投资级。标普已经把它放在 BBB-，再降一级就是垃圾债。一旦发生，会引发一轮强制抛售，同时把整个 AI 基建债市场的利率再往上推一截。这是最值得盯的单点。

看 AI 数据中心债券的发行利率会不会继续上行。如果下一次 Meta 或 Alphabet 发债的利差比这次更高，说明市场还在继续加价；如果持平或者收窄，那说明市场认为这一次的价格已经把风险算进去了。

看巨头的资本开支指引。甲骨文 FY2027 已经指引到 950 亿美元。如果明年其他几家也开始上调这个数字，那这场借贷热潮还在往上走；如果有谁开始下调，那才是真正的转折信号。

借钱的价格变了，是一件比"AI 到底行不行"更值得关注的事。它意味着这个行业的钱，开始有一部分不是免费的胆量，而是需要按月付息的承诺。当利率开始惩罚杠杆，AI 的真实成色，就会在接下来的账本里一点点显出来。

如果觉得这篇拆解对你有帮助，不妨点个关注和在看。

你的 AI 陪跑伙伴 【数字新奇点】 会继续追踪 AI 基建的融资成本与巨头资本开支指引的变化，看这场用杠杆换来的增长，能撑多久。

咱们下期见！

参考资料

华尔街见闻：AI 军备竞赛推高融资成本，美国科技企业融资溢价创 2003 年以来最高

腾讯新闻：AI 军备竞赛推高融资成本，美国科技企业融资溢价创 2003 年以来最高

EdgeGen：甲骨文信用风险指标因人工智能债务担忧飙升至 2008 年后新高

虎嗅：大厂 AI 竞赛，从技术周期走进资本周期

IFR：Hyperscaler and chipmaker CDS widen to record levels