6.7兆美元資料中心投資估計：AI可能先改變資本成本

人工智慧（AI）投資可能在推升生產力之前，先改變資料中心與電網建設所需資本的價格。隨著大量資金流入資料中心、半導體設施以及電力與冷卻設備，其他產業的投資融資成本也可能受到影響。

美國聯準會9月16日將聯邦基金利率目標區間上調25個基點至3.75%至4.00%。聯準會聲明表示，經濟活動、生產力增長與資本投資仍具韌性，但通膨依然偏高。聯準會並未將AI投資列為升息的直接原因。

目前的焦點不是AI是否推高政策利率，而是AI基礎設施優先吸收資金、勞動力、能源與設備後，是否會改變長期利率、企業要求報酬率與融資結構。

科里・弗蘭克(Cory Frank) FinOpti與Robora Financial共同創辦人兼執行長，28日在RealClearMarkets撰文表示，AI初期的宏觀經濟影響，應從「資本價格」變化而非生產力角度觀察。RealClearMarkets報導，AI全面提升經濟生產力之前，資金已先投入資料中心、電網、半導體設施與冷卻設備。

麥肯錫估計，到2030年全球資料中心約需投入6.7兆美元（約9065兆韓元），其中AI工作負載可能占5.2兆美元（約7036兆韓元）。這些金額不是已確定的投資執行額，而是根據資料中心需求作出的估計。

達拉斯聯邦準備銀行整理的多項估計顯示，未來3至5年AI資料中心投資可能達到3兆至5兆美元（約4059兆至6765兆韓元）。華爾街對2026年AI相關投資級公司債發行額的估計約為3000億美元（約406兆韓元），並可能帶來以10年期債券計算、最高3600億美元（約487兆韓元）的存續期供給。

存續期是指債券價格對利率變化的敏感度。長期公司債發行增加，可能擴大市場上的利率風險，並透過利率交換及其他投資級發行人的市場替代效應，影響長期融資環境。

達拉斯聯準銀行的分析並未斷言AI投資會在多大程度上推高長期利率。通膨、財政政策、經濟景氣、生產力與債券供需都會共同決定長期利率，不能只用AI投資解釋利率方向。

國際清算銀行（BIS）報告作者分析，大型科技企業的AI基礎設施投資已超過既有投資水準，且透過借款融資的比重正在上升。相關企業2025年的公司債發行額已超過1000億美元（約135兆韓元）。

部分資料中心投資採用特殊目的機構與私人信貸，讓債務留在企業資產負債表之外，形成「影子借貸」結構。報告作者分析，這種結構將強化超大規模雲端服務商與私人信貸基金、保險公司等非銀行投資者之間的連結。

一旦特殊目的機構面臨再融資壓力或發生擔保履約，可能成為金融衝擊擴散的管道。AI基礎設施投資的風險不只包括長期利率上升，也可能分別表現在債券發行增加、私人信貸風險與專案再融資風險。

里士滿聯邦準備銀行也分析，AI基礎設施投資超過企業現金流入後，企業對債券發行與私募資本的依賴度正在提高。該行指出，若AI需求放緩或技術進展停滯，企業持有的債務與投資資產價值可能面臨問題。

凱文・沃許(Kevin Warsh) 聯準會主席在8月28日的傑克遜霍爾演說中，將AI定義為潛在的新生產要素。他提出，AI是否會持續大幅提升整體經濟生產力，以及何時能夠實現，仍是需要回答的問題，並將AI模型的資本密集度、收益歸屬與勞動市場影響列為不確定因素。

沃許表示，今年資本支出增量中，超過一半可能與AI建設有關。不過，不能據此斷定AI投資規模或其對利率的影響。

在台灣，AI資料中心投資也被視為同時牽動電力、土地與長期租賃需求的產業。市場分析指出，AI資料中心投資正從收購完工資產，轉向開發型股權投資，顯示資料中心融資可能提前至設施取得與電力基礎建設階段。

AI是否會在長期推高資本成本，目前仍未有定論。生產力改善可能超過投資擴張的影響，資料中心與半導體設備也可能最終成為過度投資。現階段可以確認的是，相較於生產力的最終效果，基礎設施建設與融資已率先展開。