香港中通社10月9日電（記者 關秀英）人工智能（AI）浪潮持續推動全球相關投資與融資高速增長。摩根大通8日數據顯示，與AI相關的債券規模已擴大至1.2萬億美元，超越美國銀行業債券，成為美國投資級債券市場最大板塊。這一現象背後，是市場對AI產業長期價值的認可，還是蘊藏風險的泡沫？
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香港浸會大學工商管理學院會計、經濟及金融學系副教授麥萃才9日接受香港中通社訪問時指出，AI相關債券登頂成為最大板塊，本質是市場對AI產業“未來生產力核心”地位的共識驅動。“無論美國還是中國，均將AI視為未來數十年經濟增長的關鍵引擎。”他解釋，AI技術正從基礎研究走向產業落地，預計將滲透製造、醫療、金融等全領域，甚至部分取代傳統行業。這種“不可逆的產業升級趨勢”，吸引資本通過債券市場提前布局，推動相關債券規模急劇膨脹。
此外，全球主要經濟體對AI的政策支持（如美國《芯片與科學法案》、中國“十四五”數字經濟規劃），進一步強化了市場信心。“投資者相信，AI產業的長期回報將覆蓋短期波動，因此願意通過債券形式參與這場技術革命。”麥萃才道。
風險辯證：高增長背後的分化與隱患
AI債券規模飆升的同時，風險問題備受關注。麥萃才強調，是否存在高風險，關鍵看發債企業所處的AI產業鏈階段與盈利質量。他以英偉達為例，作為AI芯片核心供應商，其技術壁壘高、市場佔有率領先，現階段已實現穩定盈利。“若英偉達發債，即使規模達一萬億美元，相較其數萬億市值，債務佔比仍偏低，償債能力強，風險自然可控。”麥萃才認為，上游企業因掌握核心技術與定價權，盈利確定性高，債券風險較低。
中游模型與下游應用：虧損普遍，風險懸浮
相比之下，中游（AI模型開發）與下游（垂直應用）企業多處於“燒錢擴張”階段。麥萃才以DeepSeek、ChatGPT（OpenAI）、文心一言（百度）為例，指出這類企業雖技術領先，但尚未形成穩定盈利模式。“模型訓練需要巨額算力與數據投入，應用端則需教育市場、打磨產品，短期內難以實現收支平衡。”若此類企業發債，償債資金主要依賴融資滾續或股權轉換，“一旦市場冷卻或融資受阻，債券違約風險將顯著上升。”
中國市場：應用端領先，但盈利仍需突破
麥萃才特別提到，中國在AI應用層面表現突出，“雖在基礎模型研發上與美國有差距，但在政務、醫療、製造等垂直場景的落地速度更快。”然而，即便是應用端企業，多數仍處於虧損狀態，“真正實現盈利的集中在‘一頭一尾’——上游芯片或下游高毛利的專用場景（如安防、自動駕駛等）。”
投資建議：穿透產業鏈，關注企業“造血能力”
面對AI債券的投資機遇，麥萃才提醒投資者需“穿透產業鏈階段，聚焦企業核心財務指標”。首先是看階段，上游企業因技術壁壘與盈利確定性，債券風險較低；中游與下游企業需謹慎評估其商業模式與現金流狀況；其次是看盈利。債券本質是還本付息的承諾，虧損企業若無明確盈利時間表，債券償付將依賴“新債還舊債”或“股債轉換”，潛在風險高；最後是看評級。信用評級是重要參考，低評級債券即使標的為AI企業，仍屬高風險資產。
麥萃才總結，AI產業的“百花齊放”可能隨著技術迭代進入“贏家通吃”階段。投資者需區分“技術領先”與“商業成功”，避免因概念熱度忽視基本面風險。（完）