根據布魯金斯學會研究，未來至2032年，美國在人工智慧基礎建設上的投資將達10.3兆美元，金融風險逐漸脫離大型科技公司帳面。

隨著人工智慧的快速發展，基礎建設需求也水漲船高。根據布魯金斯學會的最新研究，預計到2032年，美國在AI基礎建設上需要投入驚人的10.3兆美元，相當於每年約佔美國GDP的3.6%。這一數字超越了歷史上美國對鐵路、公路、電氣化及電信等領域的投資熱潮。

傳統上，大型科技公司如Oracle、微軟和亞馬遜主要依賴自身現金流與企業債務來融資，但現在的情況正在改變。研究顯示，這些公司的合併資本支出預計在2026年將突破8000億美元，首次超過其總運營現金流。為應對龐大的資金需求，融資模式正逐步向租賃、合資企業、專案債務及私募信貸等方向轉型，這雖然擴大了可用資本池，但同時也使得財務風險從報表中移除，增加評估難度。

以Meta的Hyperion資料中心為例，此項目約300億美元的成本中，有270億美元是透過外部債務融資，而Meta僅保留20%的股權。這導致該專案的負債比率高達90%，即便Meta的整體企業槓桿較低。Van Nieuwerburgh教授指出，儘管目前還無法將此擴張視為系統性金融威脅，但複雜的非平衡表結構可能在經濟下行前難以識別相關風險，呼籲業界加強測量與透明度，以確保穩健發展。

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