AI的錢沒有少，只是每一層開始收不同價格
私人市場仍在大額押注AI基建，公開信用市場亦沒有關門，但從巨額股權融資到軟銀接近10%的高收益債，資本開始更仔細地問：錢給誰、用甚麼工具、要收多少回報。
最近留意到一個現象，值得多想一層。
AI相關的私人資本仍然非常活躍，大額資金繼續流入基礎設施；但愈往下看，資金並不是平均分配。真正能拿到幾十億美元的大型融資，開始集中到少數規模夠大、資產夠重、合同能見度夠高的平台身上。
到了公開市場，又是另一套價格。
股權投資者可以押注十年後的市場份額，債券投資者卻要先問現金流、槓桿、利息和到期日。於是，同一輪AI基建熱潮，開始在不同資本層級出現很不一樣的風險定價。
表面看，這些只是募資、發債、IPO和基建融資各自發生。
但如果一層層拆開，背後其實是同一個問題：
資本仍然相信AI，只是開始不再用同一把尺量所有AI資產。
第一層：錢還在進來，但已經不是平均分配
先看最表面的一層。
私人市場對AI的興趣沒有消失。
S&P Global今年5月的研究顯示，超過75%的有限合夥人表示，未來12個月仍計劃向AI配置資本。2025年全球AI私人市場投資額達2,350億美元，按年增加115%。更值得留意的是，新增資金裏有82%來自單筆10億美元以上的大型交易。
這個數字比「AI募資仍然暢旺」更有意思。
因為它反映的不是資金平均灑向整個產業，而是愈來愈多增量資本被大型交易吸收。
基礎設施市場也有類似現象。全球私人基建基金2025年募集資金達2,507億美元，較2024年增加超過150%；美國數據中心的私人股權投資則升至457億美元，佔當年相關投資總額約72%。不過，當中相當一部分增幅亦由少數超大型交易帶動。
所以我會很小心，不把這解讀成「所有AI基建資產都正在被追捧」。
更接近現實的說法是：
資本仍然急着取得AI曝險，但可以承接超大型資金的標的，本來就沒有那麼多。
這兩件事放在一起，自然會造成集中。
第二層：集中本身，就是市場開始做選擇
這就來到我比較在意的第二層。
如果早期的AI投資比較像「先買賽道」，現在愈來愈多大型資金似乎已經開始問另一組問題：
誰能真的把幾十億美元變成可運作的資產？
誰有電力？
誰有土地？
誰拿得到晶片？
誰已經簽到客戶？
誰的基建可以產生比較可預測的現金流？
最近Crusoe的融資是一個很好的例子。
公司9月17日宣布首輪完成39億美元Series F，投後估值309億美元，而且屬超額認購；公司披露，其垂直整合AI基建平台目前已有超過1,400億美元的總合約價值。
單一交易不能證明整個市場，但它至少說明一件事：當一家公司能把AI故事變成大型實體資產、長期合同和可以量化的capacity時，私人資本仍然願意投入非常大的金額。
這跟單純「AI概念」已經有點不一樣。
我一直覺得，看產業趨勢最有用的問題不是「這個市場有多大」，而是：
誰付錢？
誰真正賺錢？
瓶頸在哪裏？
哪一個環節有不可替代性？
AI基建也一樣。
資料中心、雲端平台、GPU租賃、電力、冷卻、光纖、晶片，看起來都屬於同一個大故事，但商業模式完全不同。
所以資金集中本身未必代表泡沫更大。
有時候反而代表市場開始做篩選。
第三層：不是退出方式不同，而是每一層資本開始用不同的尺
第三層最容易混淆。
私人股權最後當然需要退出，可以透過IPO、出售或者其他股權交易實現。
但發債、refinancing、asset-backed financing，本身不是「退出方式」。
它們更準確地說，是資本結構的一部分。
這個分別很重要，因為AI基建現在最值得看的，未必是「怎樣退出」，而是同一家公司、同一批資產，在股權和債權市場究竟被怎樣定價。
CoreWeave就是一個相當極端的例子。
截至今年6月底，公司總負債達356億美元；其基建投資並不是單靠股權支持，而是同時使用普通股、不同形式的債券、delayed draw term loans、OEM financing及自身現金流。
這就是大型AI基建逐漸形成的capital stack。
股權投資者願意承受較大的估值波動，換取公司高速增長的上行空間。
債權投資者想的則完全不同。
他們問的是：
合同有多長？
現金流由誰支付？
資產可以抵押多少？
槓桿有多高？
幾年後本金怎樣還？
所以同一家公司可以同時出現兩件事：
股權市場仍然相信它的長期故事。
信用市場卻要求更高的收益率。
這不是矛盾。
只是兩種資本在看不同的風險。
而最近的市場數據，已經開始把這個差別放大。
Reuters指出，AI相關企業債券近期平均信用利差已擴闊至約115個基點，相比整體企業債市場約78個基點更高；不少AI相關發行人亦需要提供較明顯的新債折讓，才能吸引投資者。
資本沒有離開。
只是開始收更高的價錢。
軟銀給了一個很好的實例：需求很大，錢也不便宜
這幾天軟銀的發債，剛好把前面三層放在同一個交易裏。
軟銀計劃發行100億美元美元債及10億歐元歐元債，主要為10月1日第三期100億美元OpenAI投資提供資金，亦用以替換相關bridge financing。美元部分包括3.5年、5.5年和7.5年三個年期。
如果兩天前寫這篇，我只能說債券定價是「尚待驗證」。
現在已經多了一些資料。
截至9月23日，美元債的初步price guidance分別約為：
3.5年：8.75%至8.875%；
5.5年：9.375%至9.5%；
7.5年：9.75%至9.875%。
最終定價預計在9月24日完成。
另一邊，Bloomberg引述知情人士指，這筆超過110億美元的發行已收到超過200億美元的初步需求。不過，這些仍然是pricing前的非約束性意向，不能直接當成最終order book。
這兩組數字放在一起，我覺得比單純說「發債成功」有意思得多。
一邊是超過200億美元的潛在需求。
另一邊是最高接近10%的indicative yield。
也就是說：
市場願意給錢，但不是便宜地給。
這恰好說明我前面想講的分化。
資本市場並沒有因為AI融資規模愈來愈大就關門；只要價格足夠吸引，錢仍然很多。
但「有人願意買」和「融資條件很好」，從來不是同一回事。
軟銀今次真正值得追蹤的，也不是債券有沒有發成，而是最後需要付出甚麼信用成本才能把這筆巨額資金拿回來。
這不是市場不相信AI
很容易把信用利差擴闊或者9%至10%的收益率理解成市場開始不相信AI。
我覺得這個推論太快。
債券市場定價的是軟銀信用，不是直接替OpenAI估值；收益率亦同時受無風險利率、軟銀本身的槓桿、債券期限、發行規模和市場供應等因素影響。
所以不能看到接近10%的yield，就反過來說：
「市場認為OpenAI風險很高。」
證據沒有那麼直接。
但另一方面，如果整個AI產業未來需要愈來愈多債務去支撐資料中心、算力和私人模型公司的資本需求，那麼信用市場要求的價格，自然會成為整個AI投資回報公式裏愈來愈重要的一項成本。
這也是為甚麼我比以前更在意債券市場。
股權市場會告訴你，大家相信未來可以有多大。
信用市場比較現實。
它先問你：
如果未來沒有那麼快來，利息誰付？
時間拉長一點看，市場正在由「AI曝險」轉向「AI資產質素」
如果把時間線往前拉，這個變化其實很自然。
生成式AI剛開始商業化時，資本首先追的是曝險。
只要能進入AI、算力、資料中心、晶片，就已經是一個足夠大的故事。
到了今天，我反而覺得市場正在慢慢換問題。
不是：
有沒有AI？
而是：
合同在哪裏？
現金流在哪裏？
資產值多少？
槓桿有多高？
如果還要再融資，下一筆錢會有多貴？
我不會很精確地說市場已經由「敘事期」正式進入「證據期」，產業週期從來沒有那麼整齊。
但方向上的變化已經愈來愈清楚。
私人市場仍然願意為最有規模的AI平台寫很大的支票。
公開信用市場亦仍然願意融資。
只是愈往下走，資本對資產質素、合同能見度、現金流和槓桿的要求都在提高。
所以真正的分野，不是AI還有沒有錢
這也是我最後想留下來的一點。
AI基建的長期需求方向仍然很強，但需求強，不代表所有資產都應該用同一個價格融資。
一家有長約、有稀缺電力、有大型客戶、有可抵押實體資產的數據中心平台，跟一家只靠高速增長預期支持估值的AI公司，理論上本來就不應該得到同樣的資本條件。
以前市場太熱的時候，這些差異容易被AI兩個字掩蓋。
現在開始不一樣。
錢仍然很多。
AI也仍然是私人市場最想要的曝險之一。
但資本正在愈來愈仔細地問三件事：
這筆錢給誰？
放在哪一層資本結構？
我要收多少回報，才值得承擔這個風險？
所以我暫時不會把最近的變化理解成AI資本退潮。
更像是AI資本開始成熟。
早期大家爭的是有沒有位置。
現在開始爭的是誰值得拿錢，以及這筆錢究竟應該有多貴。
而這個轉變，可能比下一輪AI估值又創多少新高，更值得追蹤。
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Sources
Research Sources
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Financial Disclosure
The author does not hold a financial position in any of the assets discussed in this article.