这两年一个很明显的变化是：全球最赚钱的一批科技公司，也开始越来越多地向外部市场要钱。

字节跳动刚拿到一笔约296亿美元的银团贷款，由近30家银行参与，规模从最初计划的200亿美元扩大到296亿美元。虽然名义上用于一般企业用途，但报道，其中相当部分预计会支持AI芯片、数据中心等AI投入。

腾讯今年6月也发行了24.5亿美元和150亿元人民币债券，是近年来规模很大的一次融资。

阿里走的还不只是借钱这条路。8月份直接配售新股融资800亿港元，而且明确宣布100%用于AI：约60%扩充全球算力基础设施，约40%建设超大规模AI数据中心和升级云基础设施。

海外更夸张。

Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle这些巨头，过去主要靠自己强大的现金流投资，现在AI资本开支增长太快，也越来越依赖债券、租赁等外部融资。FactSet预计，五大超大规模云厂商2026财年资本开支合计将超过6900亿美元。

为什么会这样？

因为这一轮AI竞争，跟上一轮互联网竞争很不一样。

以前做一个互联网产品，最贵的可能是程序员和流量。

今天做AI，首先得买GPU、建数据中心、买服务器、铺高速网络、解决电力，还得不断训练下一代模型。

AI正在从一个软件生意，变成一个越来越重的基础设施生意。

而且这个游戏还有一个特别残酷的地方：你不能等。

如果阿里觉得今年GPU太贵，等三年再建数据中心，但腾讯、字节、Google、OpenAI这三年都在疯狂投入，那么等你想追的时候，模型、用户、数据、生态可能已经差了一代。

所以现在大厂面对的是一个典型的囚徒困境：大家都知道AI投入可能过热，也知道几千亿资本开支未必都能赚回来，但谁先踩刹车，谁就可能先掉队。

于是最合理的选择反而是：继续融资、继续买卡、继续建数据中心。

这也是为什么我觉得，大厂举债投AI是一个很重要的信号。

它说明AI竞争已经进入了第二阶段。

第一阶段比的是：谁的模型更强。

第二阶段开始比：谁的资产负债表更强，谁能筹到更多钱，谁能连续烧五年、十年。

当然，风险也越来越明显。

2026年以来，美国AI相关债务发行规模已经达到约2200亿美元，远高于去年同期的125亿美元，债券投资者也开始要求更高的收益率。

所以这场AI竞赛最终必须回答一个问题：这么多GPU、服务器和数据中心，最后能不能创造出足够多的收入和利润？

如果AI真的成为下一代电力和互联网，那么今天这些债务，未来看就是提前建设基础设施。

但如果AI商业化速度赶不上资本开支速度，今天大家疯狂建设的数据中心，也可能成为下一轮科技泡沫留下来的钢筋水泥。

所以大厂举债投AI背后真正值得关注的，已经不只是AI有多火。

而是：AI已经贵到连世界上最赚钱的公司，都开始觉得仅靠自己挣的钱不够烧了。

这可能才是这一轮AI军备竞赛进入真正重资产阶段的标志。