" 在某个阶段，两者实际上可能会汇合，并重新形成互补关系。"
2026 年 9 月 23 日，景顺亚太区（日本除外）投资解决方案客户总监克里斯托弗 · 汉密尔顿（Christopher Hamilton）说。
" 两者 " 指的是正在成形的两种 AI（人工智能）发展路径：美国以芯片、数据中心和大模型为中心，投入巨额资本建设基础设施；中国则是在算力与资本相对受约束的条件下，以更低成本完成推理，并将模型嵌入制造、机器人、电动车和消费场景，相对强调应用落地、成本控制与产业效率。
在景顺 2026 年第四季度全球市场投资展望媒体交流会上，当被问及中国相对偏重应用的模式是否正在动摇美国 AI 资本开支叙事时，汉密尔顿没有沿着 " 谁将取代谁 " 的逻辑作答。
" 因为你既需要应用，也需要基础设施来实现交付。" 汉密尔顿说，两种路径正在解决许多相同的问题，也各自在填补 AI 拼图中不同的关键环节。美国先建设基础设施和模型，再将其部署到经济之中；中国的一些应用则可能更快出现突破。最终，两套生态可能在应用与基础设施之间重新汇合。
AI 持续演进迭代，资本并未停止穿行。
伦敦证券交易所集团的数据显示，2026 年以来，华尔街银行已担任 19 宗中国高科技股权融资的承销商，交易总额约 172 亿美元，占相关领域发行规模近 30%。与此同时，标普全球市场财智数据显示，有中国内地或香港投资者参与的美国 AI 融资轮总额，从 2023 年的约 4.36 亿美元增长至 2026 年 9 月中旬的约 89 亿美元。
春华资本创始人胡祖六认为，即使地缘环境高度波动，中美企业和投资者仍在维持连接与相互投资。
而决定这张资本网络能否继续承受压力的，已经不只是 AI 技术本身，还有油价、利率与债务等因素。
离 "AI 版次贷危机 " 有多远
交流会上，一个更尖锐的问题是：随着 AI 基础设施越来越依赖企业债、银行贷款、私募信贷和特殊目的载体融资，图形处理器也开始被纳入抵押品和残值担保安排。养老金与保险资金陆续入场，AI 会不会最终演变成一场 "AI 版次贷危机 "？
汉密尔顿并不认同这一判断。他认为，目前尚不能将 AI 视为泡沫，债务融资正在帮助市场将资本供给与基础设施需求匹配起来，整体仍是 " 净正面因素 "。美国资本市场的重要功能，正是把资金配置给需要大规模建设的企业和项目。
但至少债券市场的价格开始 " 动 " 了。
高盛预计，2027 年，超大规模云计算企业的发债规模可能达到 4200 亿美元，较其对 2026 年的估计发债规模增加约 60%。AI 相关发行人的平均信用利差已升至约 115 个基点，而美国投资级公司债市场平均只有约 78 个基点。债券投资者目前担心的不是科技巨头立即违约，而是发债规模、供给频率、组合集中度以及 AI 投资回报率仍缺少足够可见度。
这意味着债市正在把 AI 融资拆成两张价格表。资产负债表强劲、现金流充足的科技巨头仍能获得资金，但需要为持续供给支付更高的利率；依赖项目融资、私募信贷或表外结构的数据中心，则对短期利率、抵押品残值和最终租户的付款能力变得更加敏感。
汉密尔顿提醒，相当一部分 AI 融资采用浮动利率，因此短端政策利率继续上升，可能比 10 年期美债收益率本身带来更直接的压力。如果通胀迫使美联储继续加息，这部分项目的利息负担会较快上升。
当然，这一判断需要按融资结构拆开来看。大型科技公司发行的公开债券，许多仍是固定利率且期限较长；浮动利率风险更多集中在银行贷款、私募信贷及部分数据中心项目融资。短端利率上升会直接增加这些借款人的利息负担，长端收益率则通过债券定价、再融资成本和投资回报门槛，影响整个 AI 建设周期。
于是，油价与 AI 融资之间或出现了一条此前并不明显的传导链：油价上升—通胀压力增加—美联储加息预期升温—浮息融资成本上升— AI 项目的回报门槛提高。
局部压力已经出现。与甲骨文在美国新墨西哥州承租的数据中心 " 木星计划 " 相关的约 180 亿美元贷款近日被银团银行报价为每美元面值 89 美分至 91 美分，暗示银行和投资者对项目进度、债务负担及最终需求的担忧。AI 相关债券的利差也开始明显高于同评级传统企业。
欧洲央行在 2026 年 5 月《金融稳定评估》中专门比较了私人信贷与危机前的美国次贷市场：美国私人信贷市场规模在 2024 年底约为 1.4 万亿美元，与 2006 年约 1.5 万亿美元的次贷规模相近，但前者仅相当于美国国内生产总值的 4.7%，次贷危机时，这一占比则达到 10.9%。当前，私人信贷的整体杠杆较低，资金期限相对较长，银行直接风险敞口也远小于危机前对次贷体系的敞口。
"AI 债务规模很大 " 并不可怕，但需要警惕的是几个条件是否同时出现：股价与企业债务高速增长、融资结构趋于不透明、抵押品价值下降、短期资金依赖加深，而 AI 现金流又迟迟无法兑现。
欧洲央行的历史研究显示，在股价与企业债务同时处于强劲增长阶段的样本中，约 15% 在随后两年发生了金融危机。但其同时强调，目前美国和欧元区的整体企业债务增速仍然较低。
或许，AI 尚未行至自己的 " 次贷时刻 "，但 AI 显然已从股票估值故事进入信用市场，进入宏观审慎监管的观察范围。
油价拨动资本账本
如果说债务决定 AI 能够走多远，油价和利率则决定这段路的坡度。
过去几个交易日，美国科技股在两股力量之间反复摆动。9 月 21 日，美国科技公司 Meta 的新 AI 应用引发市场追捧，公司股价上涨逾 11%，纳斯达克指数上涨 2.3% 并创收盘新高。次日，布伦特原油回落至每桶 100 美元以下，10 年期美债收益率降至约 4.95%，纳斯达克指数继续小幅上涨。AI 增长预期、油价回落与长债收益率下降，短暂形成了对科技股有利的组合。
9 月 23 日，方向再次逆转。布伦特原油重新升至每桶 103 美元附近；10 年期美债收益率上行约 15 个基点至 5.11%，创 2007 年以来新高，2 年期美债收益率上行约 12 个基点至 4.90%；美元指数升至 101.14，国际金价回落至 4290 美元 / 盎司附近，纳斯达克指数收跌 1.13%。当天公布的美国企业活动和成本指标同时强于预期，进一步放大了市场对通胀黏性和美联储继续加息的担忧。
AI 交易正面临油价、美元与利率等因素的约束。
景顺将这种关系概括为：油价已经成为 10 年期美债的 " 实时通胀信号 "。其演示材料显示，能源冲击前，布伦特原油约为每桶 73 美元，10 年期美债收益率低于 4%；截至 9 月 13 日，布伦特原油升至约 105 美元，10 年期美债收益率也升至 4.97%。
而一周前，原油大跌曾是美联储加息后的市场缓冲器，因其降低了能源通胀继续恶化的尾部风险，使长债和科技股避免了第二轮抛售。如今油价重新上行，相同的传导链开始反向运转：原油上涨—通胀预期承压—美联储进一步加息的概率上升—短端融资成本抬高—长端资金价格也难以明显回落。
汉密尔顿提出的压力情景是，如果布伦特原油从每桶 100 美元进一步升至 125 美元，美债收益率继续上升，美联储可能不得不进一步收紧政策，美国经济或将明显承压。
不过，长期美债收益率上升不能全部归因于油价。油价影响近期通胀与政策预期的边际变化；美国财政融资、期限溢价，以及 AI 基础设施对长期资金的争夺，则是更缓慢的力量。
油价触发短期重定价，资本竞争决定更长期的利率中枢。
跨境金融连接，可以缓冲技术与地缘关系的分化；油价回落，也可以缓冲货币紧缩对资产价格的冲击。但这两种缓冲都不是永久安排。
宏观周期未必能够逆转一场生产力范式的重塑，但会决定哪些项目能够活到生产率真正兑现的那一天。
