“# 把脉美国云巨头的信用前景 2026年9月3日 编者按：本文引用了2026年8月18日网络研讨会上展示的图表报告《人工智能与美国云巨头：标普全球评级视角》和相关讨论。图表报告（英文）见S&P Ratings' Views on Artificial Intelligence & Hyperscalers，网络研讨会视频回放（英文）见此处链接。 本报告不构成评级行动。 ## 要点速览 \- 我们估计，2027年Alphabet、亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）、Meta、甲骨文（Oracle）和SpaceX的资本支出将达到1.3万亿美元…”
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# 把脉美国云巨头的信用前景 2026年9月3日 编者按：本文引用了2026年8月18日网络研讨会上展示的图表报告《人工智能与美国云巨头：标普全球评级视角》和相关讨论。图表报告（英文）见S&P Ratings' Views on Artificial Intelligence & Hyperscalers，网络研讨会视频回放（英文）见此处链接。 本报告不构成评级行动。 ## 要点速览 \- 我们估计，2027年Alphabet、亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）、Meta、甲骨文（Oracle）和SpaceX的资本支出将达到1.3万亿美元，规模几乎是两年前的三倍。 \- 各类 AI 生态参与者正在进行 “循环融资”，即 AI 领域涉及的所有实体之间都存在业务往来。这样的安排在行业增长期间很有建设性，但如果一家或多家重要实体出现问题，形势就会急剧反转。 \- 在评估六家超大规模云巨头（“hyperscaler”）信用评级的时候，我们已经通过分析性调整计入表外财务承诺。但在债务融资支持下的 AI 投资趋势，及其仍不明朗的回报前景，增加了 AI 参与者（或相关实体）的信用风险。 \- 六大云巨头的高信用评级反映了我们的观点，即它们拥有盈利能力强且收入和现金流非常稳定的核心业务，这为它们押注新兴技术提供了财务空间。但随着资本支出的增加，这种资产负债表的承载能力正在快速萎缩。 ## 云巨头资本支出加速，将考验信用评级  年初迄今六大云巨头融资规模†  六大云巨头 2027 年 资本支出总和  六大云巨头 2027 年收入总和  六大云巨头 2026 年资本支出增幅 资本支出强度\*  六大云巨头分别为微软、亚马逊、Alphabet、Meta、甲骨文和SpaceX。所有年份均为自然年度。\*资本支出除以收入。a：实际值。f：预测值。e：估计值。†包括债务融资和股权融资。 © 2026 Standard & Poor's Financial Services LLC. ## 主要联系人 David T Tsui, CFA, CPA 旧金山 1-415-371-5063 david.tsui @spglobal.com Naveen Sarma 纽约 1-212-438-7833 naveen.sarma @spglobal.com Andrew Chang 旧金山 1-415-371-5043 andrew.chang @spglobal.com Shripad J Joshi, CPA, CA 纽约 1-212-438-4069 shripad.joshi @spglobal.com ## 中文联系人 谷力佛，CFA香港 852-2533-3534 clifford.kurz @spglobal.com 潘永浩 香港 852-2532-8069 aras.poon @spglobal.com ## 孔维昌 香港 852-2533-3530 victor.kong @spglobal.com  a：实际值。p：推算值。f：预测值。资料来源：公司报表，标普全球评级。 © 2026 Standard & Poor's Financial Services LLC. 美国云巨头的信用质量正在逐步弱化。我们每次深入分析这个行业都发现，资本支出增长又超过了我们的预期，融资变得更复杂、更不透明了，且投资回报的实现将需要数年时间。 兹事体大。我们预计美国六大云巨头2025-2030年的数据中心投资和AI相关资本支出将一共超过7万亿美元。 这些支出已经构成美国经济和市场中日益重要的组成部分。根据我们估算，过去一年美国大约一半的私人部门 GDP 增长都是服务于高科技和 AI 相关活动。今年以来，六大云巨头已募集超过 4,000 亿美元的债权与股权资金，基本上都是用于 AI。 可以说，AI 投资能不能转化为利润，将在很大程度上关系到美国经济和市场的健康。 投资规模如此之大，使得融资手段需要日益多元化且灵活多样。具体渠道有内源资金（六大云巨头皆然），有美国及国际市场债券发行（Alphabet、亚马逊），有股票发行（Alphabet、甲骨文、SpaceX），也有私募信贷和私募股权（Meta 通过合资企业，其他云巨头通过担保）。 由此形成的一张盘根错节的融资网络正在支撑需求，而这种需求并非完全源于终端市场的基本面。无评级实体倒闭波及高评级公司信用评级的概率，也由此而增加。 ## AI 推动六大云巨头开展高额资本支出 资本支出（十亿美元） ## 云巨头风险 No.1: 投资规模 数量本身就是一种质量。但我们关注的核心问题是云巨头的变现路径。随着投资规模的不断扩大，通过现金流入来抵消这些支出的周期也在不断延长。 我们认可其巨大的增长潜力，但也意识到 AI 生态系统中债务杠杆升高增加了风险。如果 AI 投资迟迟不能变现，企业信用指标和评级可能就会承压。考虑到 AI 行业格局瞬息万变，问题不只在于 AI 能不能创造价值，更在于创造价值的速度和规模是否足以支撑当前的投资节奏。 六大云巨头没有披露 AI 投资回报的量化数据。这可能是因为很难将相关投资进行剥离与量化——有些 AI 投资融入了既有产品，有些则属于大语言模型的研发，暂时无法变现。也可能仅仅是因为公司选择不披露这些数据。 亚马逊首席执行官 Andy Jassy 在最近的财报发布会上表示，公司大规模投资不是 “凭感觉”。他说 AI 数据中心硬件的投资回收期不到三年，寿命则在五到六年，AI 租约通常至少五年——暗示其投资回报率为正。 AI 资本支出增速与云巨头收入增速之间的缺口正在扩大。我们预计云巨头的投资依据是基于长期的可持续的增长。但至少在目前阶段，AI 从业者还在不断地评估，在各种各样的业务模式当中，哪些能够带来可持续的投资回报。现在要非常有把握地预测某个模式会产生可持续的增长和盈利，依旧十分困难。 企业如果不管控好 AI 转型，任由信用指标恶化至与当前评级不符的程度，可能就要面临评级下调的风险。 ## 随着变现水平提高、资本支出增长放缓，杠杆率将在 2028 年见顶 标普全球评级调整后杠杆率（倍）\*  \*指债务对EBITDA比率。微软的财政年度截至6月末，甲骨文截至5月末。SpaceX IPO之前的杠杆率（2024和2025年）未显示。横线代表评级下调阈值。a：实际值。f：预测值。e：估计值。资料来源：公司报表，标普全球评级。 © 2026 Standard & Poor's Financial Services LLC. 从信用评级的角度来讲，只要企业不在竞争中搞垮资产负债表，保持现有核心业务的竞争力和盈利能力，我们觉得 AI 战争也不一定非要打赢才行。 眼下云巨头认为建设不足的风险是要大于建设过度的风险的。如果需求减弱，大规模建设就有可能导致产能过剩。过剩风险可能很难管理，因为云巨头与客户（如 AI 实验室们）签订的数据中心算力租用合同的期限常常较短，通常只有三到五年，而数据中心的可用寿命一般都在 25 年以上。 对于债务无法在租期内完全摊销的交易，这种租期与资产寿命之间的不匹配可能会给数据中心业主形成空置风险。如果市场环境生变，对续租的依赖会增加业主的信用风险。 云巨头已经在谋求把一部分过剩算力租出去。SpaceX 在向 Anthropic 和谷歌租算力，Meta 也曾暗示可能要做同样的事情。 另外，OpenAI 和 Anthropic 有巨大的算力需求，两家公司都是云巨头们的重要客户。而且它们都希望在未来一两年上市，上市之后还要继续融资。满足增长目标所需要的资本强度，决定了它们在可见的将来可能还要马不停蹄地融资。 AI 产品的同质化是潜在威胁。美国和中国的公开权重模型与最昂贵前沿模型之间的性能差距正在迅速缩小。对很多企业客户来讲，以低得多的成本用一个“够用”的模型，往往才是更优的业务决策。中国公开权重模型的出现，已经在逼迫 OpenAI 和 Anthropic 下调词元价格。 我们知道企业客户采用 AI 需要时间，当前 AI 行业资本支出与企业客户采购金额之间的差距不一定说明投资前沿模型的钱没有花在刀刃上。亚马逊、微软和 Alphabet 这几家云计算巨头在 2000 年代末期的变现进度，就是一个很好的佐证。 但我们也知道，公开权重模型的采用越来越多，可能会迫使前沿模型降价保持竞争力。降价有望带来使用量的增加，进而带来推理算力需求的增加，但同时也有可能造成训练算力开支减少。 OpenAI 在 7 月底表示，将基准模型 GPT5.6 Luna 的词元价格下调 80%。往前大约一周，Anthropic 推出 Claude Opus 5，作为其最强大模型 Claude Fable 5 的平替，价格只有一半。两家实验室调价可能都有一部分原因是中国高性能、低成本模型的问世，比如月之暗面的 Kimi K3 和深度求索的 V4 Flash。 我们估计美国实验室 AI 服务的利润率在改善。但是，如果根据 GAAP 的要求全额确认非现金薪酬和其他调整项，它们可能仍未走出亏损。我们预计竞争压力将会增加，变现潜力可能萎缩，模型开发商的投资回报可能会继续承压。 ## 云巨头风险 No.2：交易对手风险及透明度不足 从业者构筑了复杂的财务安排，很多交易都在表外，透明度不足。我们认为这些安排至少有一部分属于类债务，在庞大的资本支出规模之上，又增加了一层风险。 高评级云巨头和芯片制造商的这些表外交易，通常涉及为投机级或无评级实体提供资本或财务支持。这些实体有 AI 实验室，也有 “新兴云服务商”（neocloud），即出租数据中心算力的专业化公司。 这些交易的意图，通常似乎就是在不增加云巨头和 AI 芯片制造商表内债务的情况下，用其投资级评级为投机级或无评级实体提供信用背书。在无评级实体的规模和地位能够支持它们凭借自身信用资质获得低成本融资之前，这一方法可以填补融资缺口。 我们要做的事情是一笔一笔地分析这些交易，弄清楚交易对于受评实体的信用意味着什么。这些交易很复杂，往往需要通过研究现有信息或披露资料、致电管理层，对每一笔交易进行深度拆解与剖析。 ## 循环融资经典案例 AI 生态从业者之间的部分财务安排 参与方 财务安排 标普分析处理口径 公布日期 英伟达(NVIDIA),SB Energy,OpenAI 英伟达将为SB Energy提供残值担保,以协助俄亥俄州朴茨茅斯一数据中心园区的融资。算力上线时间可能在2028年到2030年之间,英伟达将提供1,050亿美元的最低价值保证(GMV)。我们预计,在这一融资安排之外,英伟达还将向园区租户OpenAI销售GPU和系统。 我们将该残值担保视为英伟达的类债务。相关债务调整金额为2028财年(截至日期在2029年)42亿美元,2031年增加到377亿美元左右,随后根据GMV计划逐步下降。我们所做债务调整代表了最低价值保证金额与我们对园区建筑估值之间的差额。 2026年8月 英伟达,多家金融机构 英伟达联合阿波罗、贝莱德、黑石、博枫、高盛、KKR出资5,000亿美元用于AI基础设施建设。英伟达将提供最高1,250亿美元的支持,具体形式可能是残值担保。该合作平台旨在为英伟达客户提供较低的融资利率。很多客户可能是投机级或者没有评级。 我们将英伟达提供的支持视为英伟达的类债务。我们通过评估资产的质量,以及资产预期市场价值与未偿债务之间的关系,来分析潜在的最大敞口。 2026年8月 英伟达,CoreWeave 英伟达与CoreWeave达成初期金额为63亿美元的云端算力购买承诺,英伟达为买方。这为CoreWeave建设的基础设施提供了某种形式的需求保障。CoreWeave很大一部分建设资金都来自于通过抵押英伟达GPU和客户租约举借的债务。英伟达是CoreWeave的供应商兼投资人。CoreWeave能不能购买英伟达GPU,取决于该公司能不能获得融资。 我们将这笔63亿美元的云端算力购买承诺视为英伟达的类债务。 2025年9月 微软,OpenAI 微软多年大力投资OpenAI,同时也一直是OpenAI的最重要云服务提供商。微软持有OpenAI 27%股份。微软和OpenAI保持战略合作,微软负责提供资金、云设施和商业化渠道,OpenAI则负责提供前沿AI技术。 微软支持OpenAI,同时OpenAI也是微软Azure云计算服务的重要用户。但我们认为二者垂直整合色彩大于循环融资。两家公司通过股权持有、知识产权许可、AI收入分成协议实现了动机的一致性。 2019年以来 亚马逊,Anthropic 亚马逊是Anthropic的投资人,所持股份截至2026年年中价值约1,900亿美元。Anthropic承诺未来10年花费1,000亿美元以上购买Amazon Web Services(AWS)服务,并承诺大量使用亚马逊的AI芯片。 我们认为亚马逊是投资者、基础设施提供商、AI芯片供应商和分销伙伴(通过Amazon Bedrock),因此是Anthropic基础设施开支的受益者。 2023年以来 Alphabet,Anthropic Alphabet是Anthropic的投资人,所持股份截至2026年年中价值约1,240亿美元。Anthropic是Google Cloud的重要客户;除了使用亚马逊AI加速器和英伟达GPU以外,也重度使用Alphabet的自研TPU基础设施。Anthropic使用Alphabet TPU和算力的云服务协议价值在百亿美元级。 我们认为Alphabet是投资者、基础设施提供商、AI芯片供应商和分销伙伴,因此是Anthropic基础设施开支的受益者。 2023年以来 Alphabet,Fluidstack,TeraWulf TeraWulf建设运营AI数据中心算力,Fluidstack租用算力以服务大型AI客户,Alphabet为Fluidstack部分租赁负债提供支持,并获得对TeraWulf的股权投资。TeraWulf与Fluidstack签署了超过200兆瓦AI基础设施的10年期数据托管协议,合同收入约37亿美元,并有可能通过续约追加到87亿美元。为支持项目融资,Alphabet同意为Fluidstack18亿美元的租赁负债提供支持。作为交换,Alphabet获得TeraWulf约14%股权的认股权证。之后,Alphabet还为Fluidstack与TeraWulf在德克萨斯州的一个合作扩建项目提供了13亿美元的租赁提供支持。 我们认为,Alphabet的财务支持对于项目存续至关重要。我们将Alphabet的担保视为债务。 2025年8月 GPU：graphic processing unit，图形处理器。TPU：tensor processing unit，张量处理器。资料来源：公司披露，标普全球评级。 只要 AI 行业还在增长，这些循环融资就可以起到很大的建设性作用。本来基本无缘传统融资渠道或者需要付出高昂融资成本的高增长实体，因为这些安排获得了几千亿美元的资金。 如果形势发生变化，一家 AI 实验室或重要新兴云服务商倒闭，相关受评实体可能会由于循环融资被迫承担大量负债或未偿债务。 我们的分析不只看账面债务。我们还会看长期合同承诺、租赁负债、照付不议约定、特殊目的载体的运用、担保、殖值支持。这些交易即便不作为传统债务体现在资产负债表上，也有可能构成类债务风险。 信用投资者要知道的是，这些安排是潜在负债，我们的信用分析必须加以反映，不管是通过定量分析还是定性分析。 ## 以下是 AI 行业循环融资的主要类型： 残值担保：即云巨头向无评级实体保证一定时间段过后数据中心基础设施将达到某个估值门槛，这个时间段通常与债务融资期限一致。云巨头承诺，如果资产贬值到门槛之下，会补齐不足的部分。这有利于数据中心运营商以资产为抵押获得借款（见下图）。如果担保额超出标普对标的资产的压力情景估值，我们就会做类债务调整。 芯片融资。无评级实体购买芯片很多时候都获得了财务支持，支持形式通常是投资级芯片制造商提供的残值担保。我们计算芯片制造商相关敞口的方法是比较贷款摊余金额与 AI 芯片折余价值的差额。我们采用的折旧法可能比芯片制造商的折旧法更加保守。 为第三方租户提供租赁担保。如果担保的最终受益人不属于投资级，我们就会将这类担保计入债务。属于投资级就不计入。 购电协议。发电企业与数据中心业主或运营商签署的在固定时间段按约定条款购买电力的合同。特定情况下，我们会综合考虑数据中心预期算力、利用率、能源价格等因素，或基于管理层提供的更具体信息，将这些协议的固定及最低支出部分计入调整后债务。 租赁负债：我们会将租赁负债计入我们的债务指标，以反映这类负债对企业财务状况的长期重大影响。 兜底保障：对于为未售云端算力提供担保之类的安排，我们的处理与租赁担保类似，将其计入类债务调整。 股权投资：我们认为，供应商和客户之间的股权投资是循环融资的另一个方面，可能会放大风险。 ## 残值担保如何促进 AI 融资 ## 问题 AI 硬件（如 GPU）折旧很快。如果云服务提供商债务违约，金融机构可能发现这些硬件的价值远远抵不上贷款余额。 ## 解决办法 GPU 生产商直接向云服务提供商提供残值支持。 ## 结果 这种支持起到了一种财务担保或价值 “底价” （floor）的作用。它确保了即便硬件的市场价值大幅下跌，也存在一种机制来弥补差额，从而降低了提供债务融资的金融机构的风险敞口。  GPU—图像处理器。OEM—原始设备制造商。资料来源：标普全球评级。 © 2026 Standard & Poor's Financial Services LLC. ## 只要一家 AI 公司倒闭，就有可能暴露循环融资风险 如果需求突然减弱，盘根错节的融资结构可能就会放大波动。一旦某家实体倒闭，将对那些向其提供贷款、为其资产提供价值担保、或仅是等待货款结算的实体产生信用影响。 更高层面的问题在于，通过循环融资，行业是否正在集体创造一种杠杆：这种杠杆在个体层面看似可控，但一旦需求大幅下滑，各方的风险敞口可能会表现出高度的相关性。如果需求不及预期，芯片贬值，或数据中心利用率下滑，损失是由运营方、发起方承担，还是由担保方承担？另外，兜底机制和相关缓释措施在实际危机中能否有效发挥作用？ 我们的分析考虑了行业彼此关联的特点。从业者相互投资，相互担保债务，相互购买产品和服务，也会越来越多地相互竞争。 兹举英伟达一例。英伟达在打造 AI 模型和数据中心，云巨头和 OpenAI 也在自研芯片，以求降低对英伟达、AMD 这些第三方 AI 芯片供应商的依赖。如果投资失败，造成的竞争压力可能就会在日益盘根错节的 AI 生态系统里面引起连锁反应。 从业者彼此重叠和关联的程度令人叹为观止。下行情景下，哪怕是资本实力和盈利能力最强的公司，都有可能受到严重的财务损失。 ## 解码 AI 行业风险：拉氏四象限 “有些事情属于已知的已知，我们知道自己知道。我们也知道，有些事情属于已知的未知，也就是说，我们知道有些事情自己不知道。同时还有未知的未知，也就是那些我们不知道自己不知道的事情。” ## ——唐纳德·拉姆斯菲尔德 ## ” 前美国国防部部长 ## 已知的已知 \- 资本支出增长迅猛，超过投资回报速度。 \- 数据中心设备折旧速度迅猛。 \- 数据中心租期（3-5年）和数据中心可用寿命（20余年）不匹配。 ## 已知的未知 \- 廉价开源模型挖空前沿 AI 实验室盈利模式的潜力。 \- AI 投资的回报什么时候能够稳定地超过持续的资本支出。 \- 循环融资在多大程度上抬高了芯片制造商和云巨头的营收。 ## 未知的已知 \- 如有业内知名公司爆雷，则有可能浇灭当前投资者一切 AI 相关题材都要投的热情。 ## 未知的未知 \- 我们还不知道，无法指名道姓地列出来的风险。 \- AI 赛道的输家浮出水面，可能会引发连锁反应，并经循环融资进一步放大，瓦解支撑行业巨额资本支出所需要的信心。 资料来源：唐纳德·拉姆斯菲尔德 2002 年 2 月 12 日美国国防部记者会，标普全球评级。 © 2026 Standard & Poor's Financial Services LLC. ## 为什么云巨头都是投资级 上文介绍了各种重大风险。这些公司是在用万亿美元量级的资金，来赌一种日新月异、商业模式未经验证的技术。那么为什么这些公司全是投资级呢？ 关键原因在于，这几家公司保留了盈利能力强、收入和现金流高度可预测的核心业务。例如Alphabet在2025年的经营性现金流大约有1,670亿美元，这使得该公司拥有充足的财务承载能力去对新兴技术进行大规模投资。 ## 云巨头充沛的经营性现金流可支持很大一部分资本支出 自由现金流（十亿美元）  a：实际值。p：推算值。f：预测值。资料来源：公司报表，标普全球评级。 © 2026 Standard & Poor's Financial Services LLC. 我们对这几家公司的评级都已反映 AI 资本支出不断增长的因素。它们的信用指标在弱化，至于弱化速度是快是慢，主要是看资本支出增速与整体营收、盈利增速之间差距有多大。 Oracle 和 SpaceX 是例外情况，其评级均处于 “BBB” 级别。这主要缘于它们的核心业务相对于 AI 发展目标的规模。这两家公司融资需求大，融资成本更高，如果评级下调，将受到更大的影响。 AI、芯片和算力的强劲需求应该会持续到 2027 年全年。虽然我们对 2027 年以后 AI 商业模式的健康度和相关资本支出也做预测，但我们也充分知晓 AI 行业版图变化无常，我们的预测可能也会大幅调整。 ## 附录 ## 盘点六大云巨头的信用状况 ## Microsoft Corp.（微软；AAA/稳定/A-1+） 微软大举投资数据中心和 AI 推高杠杆率，2026 财年为 0.2 倍，到 2028 年 6 月将上升到 0.9 倍。虽然自由现金流（FCF）为正，但股东回报导致可自由支配现金流（discretionary cash flow，DCF）呈现小幅度的负值，压缩了当前评级的财务缓冲。虽然杠杆仍然较低，信用质量强劲，但如果回报不足，执行风险和资本需求可能导致评级承压。微软收入多元，市场地位强劲，财务管理审慎，有利于缓解这些风险。微软是六大云巨头当中唯一一家在我们预测期内 FCF 保持正数的公司，但在扣除可能发生的股东回报之后，DCF 将呈小幅度负值。该公司在 OpenAI 上市、禁售期结束之后将其全部或部分投资权益变现的计划，将是我们评级分析中的重要考虑因素。 ## Alphabet Inc. (AA+/稳定/A-1+) Alphabet 流动性强劲，缓解了其在数据中心和 AI 投资方面的信用风险，在 Anthropic 和 SpaceX 当中的权益又进一步支持流动性（尚未体现于我们的评级分析）。云服务、研究、AI 带来强劲算力需求，全球数据需求有望年增 20% 以上，这将支撑该公司收入增长。虽然近期仍将发生高昂资本支出，但到 2028 年支出增速应会放缓，从而缓解现金流和杠杆压力。Alphabet 市场地位强劲，收入多元，其战略投资有望带来流动性，这些因素有助于在当前投资周期维持强劲信用状况。 ## Amazon.com Inc.（亚马逊；AA/稳定/A-1+） 亚马逊杠杆率上升，增加了信用风险。预计今年杠杆率1.3倍，明年则将增至1.6倍，超出1.5倍的评级下调阈值。虽然资本支出高企之际收入增速和EBITDA利润率维持在合理水平，但2026年之后资本支出前景仍不明朗。该公司财报指引预测2026年资本支出2,200亿美元，但市场共识估计2027年将超3,000亿美元，带来了现金流和杠杆率的不确定性。持续高额投资数据中心和AI可能会使信用指标承压，使得资本支出审慎性和现金流水平成为决定亚马逊的评级能不能守住当前水平的关键。除了经营业绩，该公司在Anthropic或OpenAI上市、禁售期结束之后将其全部或部分投资权益变现的计划，将是我们评级分析中的重要考虑因素。 ## Meta Platforms Inc. (AA-/稳定/--) Meta 的信用风险正在上升。其杠杆率接近 1.0 倍的评级下调阈值，其财务灵活性受到限制。我们预计未来两年现金流都为负数，大举投资数据中心和 AI 将是主因。杠杆率上升原因是大量使用合联营结构以及租用第三方算力；我们估计到 2029 年 Meta 的租赁负债将与现有债务规模相当。虽然我们预计杠杆率不会跨过阈值水平，但负的现金流和高昂租赁负债可能会使评级承压。 ## Space Exploration Technologies Corp. (SpaceX; BBB/稳定/--) 在我们更新后的预测之中，SpaceX 资本支出将会增加。这一预测反映投资加速，也反映了 SpaceX 与谷歌和 Anthropic 达成的短期数据中心租赁协议。这些短租协议固然会增加近期收入，缺乏信用质量更佳的“三净租赁”（Triple-net，或 NNN）结构（即租户负责物业税、保险及维护费用）。因此我们预计 2028 年该公司债务对 EBITDA 比率将升至 1.4 倍左右，不过仍然低于 2.0 倍的评级下调阈值。虽然自由现金流为负，但由于杠杆率较低（标普调整后杠杆率小于 2.0 倍），符合其总杠杆保持在 2 倍-3 倍的财务政策，所以 SpaceX 评级高于甲骨文。 ## Oracle Corp.（甲骨文；BBB-/稳定/A-3） 甲骨文大举投资数据中心和 AI 增加了信用风险，这已体现于我们前不久对该公司的评级下调。激进的资本支出和并购策略可能会使 2027 财年自由现金流负值扩大，未来两年调整后杠杆率接近评级下调阈值。异于同业的是，甲骨文债务水平更高，收入来源更单一，限制了财务灵活性。虽然剩余履约义务高，预示收入增长强劲，但杠杆率上升、自由现金流持续为负，将继续使评级承压。不过我们也预计，随着强劲的收入增长开始抵消本身趋稳的资本支出，2029 财年甲骨文的信用压力将会缓解。这一预期已反映于稳定的评级展望。 ## 相关研究 • U.S. Tech Earnings: The Trillion Dollar AI Bet Enters Its Accountability Era, Aug. 10, 2026 • Meta Platforms Inc.'s Increased Future Leases Are Driving Leverage Higher, Aug. 6, 2026 • Alphabet Inc.'s Free Cash Flow Turns Negative In 2026 Second Quarter, July 31, 2026 - Meta Platforms Inc.'s Data Center Joint Venture Does Not Immediately Affect Ratings, July 28, 2026 • Tear Sheet: Alphabet's Updated Metrics Show Accelerating Revenue Growth, July 15, 2026 • S&P Global Ratings Webinar: Oracle Downgrade Explained, July 10, 2026 \- Oracle Corp. Downgraded To 'BBB-/A-3' From 'BBB/A-2' On Rising Business Risk And Weaker Cash Flow; Outlook Stable, July 9, 2026 - Space Exploration Technologies Corp. Assigned 'BBB' Issuer Credit Rating On IPO; Outlook Stable, June 18, 2026 • Microsoft Corp., June 2, 2026 \- Will Weakened Cash Flow Hurt Ratings On The Hyperscalers?, April 21, 2026 • Amazon.com Inc., March 5, 2026 中文版本系根据英文版本翻译，若与原英文版本有任何分歧，概以英文版本为准。阅读英文版请点击：Credit Outlook For Hyperscalers: A Temperature Check 版权© 2026，Standard & Poor's Financial Services LLC（以下统称“标普”）。版权所有。 未经标普事先书面许可，严禁使用任何形式方式修改、反向推导、复制或散布上述内容（包括评级、信用相关分析和数据、估值、模型、软件或其它应用或产品）或其任何部分（以下统称“内容”），或将其存储于数据库或检索系统。内容不得用于任何非法目的或未经授权而使用。标普及任何第三方供应商及其董事、高管、股东、雇员或代理（以下统称“标普各方”）并未保证内容的准确性、完整性、及时性或可用性。标普各方不对任何错误或遗漏（无论成因），使用内容得到的结果，或用户输入任何数据的安全性或维护负责。内容系“按原样”提供。标普各方不作出任何和所有明示或默示的保证，包括但不限于对特定目的或用途的适销性或适用性的任何保证、对不存在故障、软件错误或缺陷的保证、对内容的功能性不受影响的保证，或对内容将可在任何软件或硬件设置运营的保证。在任何情况下，标普各方不对任何一方使用内容而遭受的任何直接、间接、偶然性、惩戒性、补偿性、惩罚性、特定或事后损害、费用、开销、律师费或损失（包括但不限于收入损失或利润损失和机会成本）负责，即使被告知此类损害的可能性。 部分内容可能借助人工智能 (AI) 工具创建。使用人工智能创建或处理的已发布内容由标普职员撰写、审核、编辑及批准。 内容中的信用相关分析（包括评级）以及内容中的观点仅是当日所发表观点的陈述，并非事实的陈述，或对购买、持有或出售任何证券或作出任何投资决策的推荐意见。标普不承担在以任何形式或方式出版内容后进行更新的义务。内容的使用者、其管理层、雇员、顾问和/或客户在作出投资决策和其它商业决策时不应依赖内容或将内容替代其能力、判断和经验。标普的观点和分析不针对任何证券的适用性。标普不承担“受托人”或投资顾问的职能。尽管标普从其认为可靠的来源获得信息，但不会对取得的信息进行审查和承担任何尽职调查或独立验证的义务。 出于特定监管目的，监管机构允许评级机构在一个司法辖区认可另一司法辖区发布的评级，标普保留随时且完全自主授予、撤销或暂停此类认可的权利。标普各方不承担因授予、撤销或暂停上述认可而产生的任何责任，也不对任何声称因此而发生的损失负有义务。 标普将旗下各业务部门的活动分隔开，从而保证各部门活动的独立性和客观性。因此，标普的某个部门可能会掌握其他部门未获得的信息。标普已制定了政策和流程，以确保在每个分析过程中获取的非公开信息的保密性。 标普可就其评级和特定信用相关分析收取报酬（通常从发债人、承销商或债务人处收取）。标普保留公布其观点和分析的权利。标普在其下列网站上发布其公开评级和分析：www.standardandpoors.com（免费网站），及www.ratingsdirect.com和www.globalcreditportal.com（收费网站），及www.spcapitaliq.com（收费网站），及并可能通过其他渠道进行发布，包括通过标普出版物和第三方分销商。如希望了解更多关于标普信用评级收费的信息，请查阅www.standardandpoors.com/usratingsfees。 STANDARD & POOR'S、S&P 和 RATINGSDIRECT 是 Standard & Poor's Financial Services LLC 的注册商标。
AI 解读
标普首次系统披露AI生态循环融资的类债务分析方法，将残值担保、租赁担保、购电协议等纳入信用分析；英伟达为SB Energy俄亥俄州数据中心园区提供1050亿美元最低价值保证的新交易细节