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鋼鐵俠馬斯克與Colossus數據中心，圖片由AI生成
在美國田納西州孟菲斯市，有一座屬於馬斯克旗下xAI的超算集群Colossus。
這座規劃容量「10萬卡」超算中心初期用電負荷便高達150兆瓦，遠期規劃總容量更是突破1.2吉瓦——接近孟菲斯市峰值用電需求的四成。
對矽谷而言，這是一座「未來工廠」，而對當地居民來說，它更像一個吞噬電力，製造噪音、熱浪的「賽博怪獸」。
類似Colossus這樣的數據中心遍布世界各地，OpenAI、Meta都在通過舉債的形式加碼建設，尤其是OpenAI，規划算力總價值達到1.4萬億美元。
可有一個終極問題：餵養這些「吞金獸」，錢從哪裡來？
01 數據中心=金融產品
xAI超級計算機集群Colossus外景
Colossus作為AI基礎設施：規模空前、技術密集、能源需求巨大。
建設階段，孟菲斯經歷了一段短暫「繁榮」：數千建築崗位被創造，地方政府稅收增加，「科技投資落地」的敘事鋪開。然而混凝土澆築完畢、伺服器上線後，這種興奮很快被更具體、持久的變化取代。
第一個變化：電價開始上漲。
根據美國能源信息管理局的數據，2025年，田納西州居民平均一度電13.88美分（約合人民幣0.96元），較上一年漲約12%；在數據中心密集區域，批發電價更是出現數倍波動。
與此同時，冷卻系統持續抽取地下水，部分社區自來水變渾濁、呈銹色，水壓下降；備用天然氣渦輪機晝夜運轉，噪音、熱污染與氮氧化物排放也明顯增加。
這些變化沒有出現在項目的財務模型里，卻真實影響居民生活。
把視角從機架移開，你會發現它像一件金融產品——科技公司通過設立特殊目的實體（SPV），將數據中心裝入其中，再由外部資本完成融資，並通過長期租賃或算力合同「賣回」給母公司使用。
這些資金主要來源於私人信貸市場，背後是養老金、保險公司和年金基金。它們尋求安全、長期、穩定回報，而AI數據中心恰好提供了「長期合同、可預測現金流、投資級評級」的條件。
一條隱形鏈條就這樣形成：養老金→保險資金→私人信貸基金→數據中心→科技公司。風險在賬面上被切割、包裝、轉移，投資者看起來仍然安全，實際承壓的卻是那些原本希望養老金賬戶穩健增長的普通大眾。
02 1200億美元流入數據中心SPV
矽谷的AI基礎設施建設「邏輯」，核心是表外融資和私人信貸市場。
科技公司通過SPV既獲得所需算力，又能將巨額支出移出資產負債表——保護了信用評級、美化了財務指標，還能獲取遠超其他行業的資本，同時將風險轉移至表外實體。
截至目前，Meta、xAI、甲骨文和新興雲廠CoreWeave已通過複雜融資交易籌集超過1200億美元數據中心資金。
一位業內人士直言：「18個月前，這種規模的交易還不可想像。現在，它已成常態。」
需要注意，SPV的機制保證貸款人在出現違約時只能對數據中心及其資產追索，而非母公司。
融資還催生了更複雜的結構，如資產支持證券（ABS），將債務風險分散給廣泛投資者，包括養老基金和資產管理機構。儘管許多投資者認為超大科技公司的資產負債表強勁，SPV仍會增加未償負債，使整體信用風險超過傳統模型。
目前，谷歌、微軟、亞馬遜這樣的傳統「超大規模雲服務商」，主要使用現金或公開債券融資，部分公司也開始探索SPV模式，為未來AI數據中心擴張保留靈活性。
追求穩健回報的養老金產品，成為了支撐這些超級計算機網路的隱形資本，而普通大眾很難直接察覺其中的風險與關聯。
截至2025年底，科技公司從私人基金借款約4500億美元，同比增長約1000億美元。其中約1250億美元流入長期項目融資交易，如Meta與Blue
Owl的Hyperion
SPV。投資銀行摩根士丹利估計，為實現當前AI計劃，科技公司需要約15萬億美元外部融資。
03 表外融資的歷史回聲
表外融資並非新發明，其目的從未改變——不是讓項目更安全，而是讓風險看起來不存在。
90年代的安然事件為這種風險結構寫下註腳。這家公司的能源業務並未完全崩塌，核心操作是將最重、最不穩定的資產長期「藏」在表外——通過設立特殊目的實體，安然成功營造出低負債、高信用的表面形象，真實風險則被拆分、包裝後轉移至各類資金池。直到風險集中爆發，投資者才驚覺公司賬面數據與實際經營狀況之間存在巨大鴻溝。
2000年互聯網泡沫展示了相似邏輯。
納斯達克指數從1995年的約750點飆升至2000年的約5000點，市值膨脹近6倍。眾多互聯網公司通過期權激勵、未來收益預期和各種創收模型，讓市場相信高速增長是可持續的。不過，泡沫破裂時，超過5萬億美元市值蒸發。
資金流向表象增長、風險被包裝、最終損失則由社會大眾承擔，這是互聯網泡沫留下的經典教訓。
可以說，互聯網泡沫和AI數據中心融資在機制上幾乎平行，兩者都通過包裝表象增長，讓資金不斷湧入，而真正承擔風險的，永遠不是技術創造者，而是大眾。
需要注意：當技術擴張建立在「看不見的債務」和「被假定的長期需求」上，問題不在於會不會出事，而是誰來承擔後果。
04 為AI讓路的小城鎮
AI數據中心幾乎不建在矽谷，而更多落在電價低、土地充裕、財政依賴外來投資的小城鎮。對科技公司而言，這是理性選擇；但對當地社區來說，卻是一筆長期、複雜、難以迴避的賬單。
在孟菲斯，電網為了保障供電提前升級，大型工業用戶被置於優先位置，居民電價隨之上漲，批發電價波動加劇。冷卻系統抽取地下水，水質下降；天然氣渦輪機晝夜運轉，噪音、熱污染、氮氧化物排放增加，當地哮喘急診病例隨之上升。
稅收優惠和土地供應換來項目落地，但社區必須承擔電力、水資源和環境壓力。站在這個視角上，AI不再是抽象概念，而是一種重新分配資源與風險的力量。
鏈條最終落地的，不在會議室里，也不在財報上，而是在孟菲斯這樣的城鎮：電價上漲、水資源緊張、環境負荷加大。當地居民，同時也是養老金持有人、保單繳費者，既是資金來源，也是承壓者。
鏈條上沒有明顯的單點錯誤，但當所有決策疊加在一起，風險偏好極低的養老金，出現在了可能面臨劇烈波動的資金池。當AI數據中心通過表外結構接入這些資金時，變化幾乎無法立即察覺。賬單上沒有「算力」，報表裡沒有「數據中心」，一切看似平常。