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智东西编译万贵霞编辑云鹏

智东西12月16日消息，从今年9月到10月，微软密集签下总额超500亿美元（约人民币3500亿元）的算力租赁协议，以支持其AI发展计划。10月16日，Meta拿到近300亿美元（约人民币2100亿元）融资建设数据中心却不背债。9月3日，谷歌则将租赁的算力转售给OpenAI——这些科技巨头正通过创新财务手段，把AI基础设施建设中的巨额成本与长期风险，转移给渴望分一杯羹的新兴企业与投资机构。

当前，用于AI数据中心单座建设的成本可达数百亿美元。高投入背后，AI需求的不确定性、芯片快速迭代带来的折旧压力，让科技巨头们不敢独自承担风险。然而，风险并没有消失，只是发生了转移——如果大公司在交易完成后决定不再需要那么多算力资源，那么已经提供资源的小公司及其贷款方将不得不承担后果。

一、Meta：300亿融资建数据中心，80%成本由外部承担

2025年8月，Meta在路易斯安那州推进Hyperion数据中心项目。为避免承担全部建设成本与债务压力，Meta成立了特殊目的实体Beignet Investor LLC，并与私人信贷公司Blue Owl Capital合作融资。

▲Meta正在建的数据中心（来源：纽约时报）

根据协议，Blue Owl承担该项目80%的融资，Meta仅负责数据中心建设，随后以四年期租赁合同的形式从Beignet“租用”设施。财务文件显示，这一操作让Meta可将相关支出归类为运营成本，而非债务计入财报。Pinnacle Private Credit的私人信贷贷款人Solomon Feig指出：“Meta实际上是在租用风险。”

这笔融资的资金链进一步拆分：Blue Owl的主要资金来自资产管理公司Pimco发行的2049年到期“贝涅债券”，这些债券随后出售给保险公司、养老基金、贝莱德等机构。Zacks投资研究公司分析师Andrew Rocco认为：“Meta战略的关键，是尽可能用OPM（Other people’s money，即’别人的钱’）来建设设施。”

更关键的是，若AI热潮放缓，Meta最早可在2033年终止交易。信用评级机构标普全球透露，Meta仅承诺支付足够现金偿还相关债务，但不会将债务正式记入自身账簿。后续若数据中心贬值，风险将由Blue Owl与债券持有者承担。

二、微软：500亿签短期租约，灵活应对算力需求波动

微软则选择以“短租算力”的方式降低长期风险。

2025年秋季以来，微软密集与多家新云提供商签署短期协议：9月向Nebius支付170亿美元租算力，10月斥资230亿美元从Nscale收购数据中心使用权，11月又与Iren、Lambda分别签下100亿美元及数十亿美元的交易，总规模超500亿美元。

这些协议期限多为3-5年，远短于数据中心数十年的使用寿命。微软高管阿利斯泰尔·斯皮尔斯(Alistair Speirs)解释：“全球基础设施战略建立在灵活性之上，基于客户近期和长期需求信号调整。”这种灵活性在去年秋季进一步体现——微软悄然暂停部分建筑项目，同时与OpenAI重新谈判合作关系。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)此前的表态更直接：“如果需求发生变化，你肯定不想处于倒置状态。”短期租约不仅让微软快速获取算力支持AI业务，还能将支出计入运营费用，避免长期资本投资吓跑投资者。值得注意的是，这些短期协议中，部分算力将用于满足OpenAI承诺向微软提供的2500亿美元计算资源需求。

三、谷歌+OpenAI：算力租赁与捆绑，风险传导至初创公司

今年9月，谷歌先从一家小型公司Fluidstack租赁计算能力，再转售给OpenAI；同时，微软与谷歌均向OpenAI提供算力，其中部分通过全球最大云服务提供商CoreWeave实现，而OpenAI还承诺直接从CoreWeave购买价值高达224亿美元的算力。

为满足这一需求，CoreWeave背负了数十亿美元债务，且大部分债务利率高达10%以上，相当于将自身未来与OpenAI深度捆绑。尽管CoreWeave发言人说“单一客户收入占比在35%以下”，但未透露OpenAI实际使用的算力规模，其对单一客户的依赖风险已引发业内关注。

投资银行D.A. Davidson的分析师Alex Platt评价：“巨头们的做法非常精明，只有极少数公司能做到这一点。”

风险最终会流向抗风险能力更弱的中小企业。

结语：AI热潮下的“风险再分配”

哥伦比亚商学院教授希瓦拉姆·拉杰戈帕尔（Shivaram Rajgopal）说，“风险就像一管牙膏，你从这里挤，它会从别的地方挤出来，问题在于它会从哪里流出来。”

Meta的“租风险”到微软的“短租算力”，科技巨头们正在AI基础设施竞赛中重构风险分配规则——用创新财务工具与合作模式，将数百亿投入的不确定性转移给产业链上下游的参与者。

巨头们在“追逐AI机遇”与“避免过度投入”之间寻找平衡，但风险并未消失，只是换了承担者。

来源：The New York Times