AI 債務正在和美元搶錢,美國經濟其實在通縮
AI 資本開支已經大到擠進美債市場、扭曲全球貿易和通脹數據;把 AI 相關部分剔掉,美國經濟其實是輕微通縮,而美聯儲正在照著錯誤的原因加息。
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AI 資本開支已經能左右美債收益率
過去 12 到 18 個月,AI 資本開支穩定佔美國 GDP 增長的 30% 到 70%。更反常的是它開始滲進美債市場:AI 相關債務發行規模逼近一萬億美元,佔 AI 融資的比例從一年前的 15% 到 20% 升到 60% 以上,已經成為投資級和高收益市場裡最大的一塊。結果是收益率敏感的投資者在同等久期下寧願持有 hyperscaler 的債,也不願持有美債,把 10 年期收益率推了上去。Kedrosky 強調這不是市場對美國償債能力失去信心——美國可以印鈔,不會違約——而是邊際上的競爭。
— Paul Kedrosky全球貿易增長一半以上是 AI 撐的
WTO 原本預測全球商品貿易會因為美國關稅政策明顯下滑,結果反而增長了大約 4.5%,接近預測值的兩倍。WTO 自己拆數據找原因,發現過去三個季度全球商品貿易裡有 19% 是 AI 相關,而全球貿易增長裡接近 55% 是 AI 相關——主要是 NVIDIA 的 GPU。Kedrosky 的結論是:AI 資本開支正在掩蓋特朗普關稅的實際影響,因為它體量太大,把其他信號都蓋住了。
— Paul Kedrosky美國通脹的兩個來源都指向 AI
美國通脹仍在 3% 以上,但消費者其實比很長時間以來都更緊張、負債也高。拆開通脹,最大的兩塊:一是 AI 資本開支推高能源價格,進而推高建築成本、材料和各種服務價格;二是伊朗戰爭帶來的能源衝擊。Kedrosky 把後者也算作 AI 相關——他認為特朗普政府在委內瑞拉用 Anthropic 組織的行動成功後受到鼓舞,把戰爭變成了一個 app,伊朗是下一個。所以通脹的兩個前提條件底下都是 AI。
— Paul Kedrosky剔掉 AI,美國其實在通縮
如果把 AI 資本開支相關的通脹、以及被 AI 助長的伊朗戰爭帶來的能源通脹從美國經濟裡剔出去,Kedrosky 算出來美國實際上處於大約 0.25% 的通縮狀態。這意味著美聯儲正在照著錯誤的原因加息——它以為在壓制需求側通脹,實際通脹是外生的。這跟 1929 年崩盤前的路徑類似:高利率疊加疲弱的消費者,是長期資產負債表衰退的經典前兆。他引用 Richard Koo 對日本「失去的十年」的研究,認為現在所有條件都已就位。
— Paul Kedrosky資產負債表衰退:十年還債,不花錢也不招人
hyperscaler 不會破產,但它們會花十年清理資產負債表——從市場上負債最少的公司變成負債最多的公司。所謂資產負債表衰退,就是企業不管利率高低,都專注於去槓桿、把債從表上拿掉。後果是:不投增長、不招人,同時還在找機會用 AI 減少人手。CoreWeave 這類公司面臨的是另一層問題——未來五年滾動債務時可能被迫進入某種形式的資不抵債。Kedrosky 說這會是未來五年最被低估的宏觀事件。
— Paul Kedrosky系統在尖叫:數據中心融資成本自己往上走
10 年期收益率過去幾個月漲了約 100 個基點,直接抬高新建數據中心的融資成本。但不止於此:系統處於壓力狀態時,發行利率與 10 年期之間的利差會從 100 個基點擴到 150 甚至 200 個基點。所以每次看到利率上升,應該翻譯成「數據中心證明自己未來現金流的能力又變難了一大截」。Kedrosky 判斷,從融資成本這個角度看,6 到 12 個月內就會撐不住——最緊張的那一端市場要求 11% 到 12% 的回報,而這是不可能實現的。
— Paul Kedrosky數據中心要賺 7%,但沒人算得回本
投資級市場目前要求數據中心的中位數回報率約 7.2%,垃圾級要到 10%。但 Kedrosky 強調這是吸引債權人的門檻,不是收回資本的門檻,後者是另一個問題,他認為根本賺不回來。他造了個詞叫 EBBT——earnings before bad things,把花錢的部分全砍掉再算現金流當然好看,但前提是 hyperscaler 停止在 frontier model 上燒錢,而沒人這麼做。如果只做工業級推理,那本質上是個能源問題:中國每年新增的能源容量大約是美國的 3 倍,而且已經領先。
— Paul KedroskyAnthropic 的 IPO 從 10 月推到 11 月,員工在借幾百萬美元行權
Kedrosky 聽到的說法是 Anthropic 原本計劃 10 月 1 日 IPO,現在據稱推到 11 月。他的一般判斷是:即使行情好,說要在年末上市的公司至少有一半當年上不了。公司內部對今年 IPO 會是什麼樣子存在恐慌。更具體的是員工:很多人已經行權買入期權,如果 IPO 不落地,就要面對 IRS 的 AMT,產生數百萬美元的稅單——他認識不少人為此借了數百萬美元的貸款。他還提到一個接近該公司的供應商說 Anthropic 第三季度低於預期,但強調這是傳聞,且與客戶集中度和 token maxing 退潮的背景一致。
— Paul Kedrosky原話 · 已逐字校驗
And it's more than 60% of AI financing is now debt, is debt financed up from something like 15 to 20% a year ago. And it's now the largest piece of the investment-grade marketplace. It's now the largest piece of the high-yield marketplace. It is literally taking over global debt markets.
現在 AI 融資裡超過 60% 是債務融資,一年前這個比例大概是 15% 到 20%。它現在是投資級市場裡最大的一塊,也是高收益市場裡最大的一塊。它正在字面意義上接管全球債務市場。
Paul Kedrosky4:08
So in a sense we're created this global now illusory phenomenon. that's being driven by this incredibly anomalous spending and much of which is concentrated on one specific thing, these things we, we, we call GPUs
所以某種意義上我們製造了一個全球性的、現在已經是幻覺的現象,它由這種極其反常的支出驅動,而且大部分集中在一件具體的東西上——我們稱之為 GPU 的東西。
Paul Kedrosky7:10
Back those pieces out, and by my math, the U.S. is actually in a deflationary mode, about a quarter of a percent.
把這兩塊剔出去,按我的計算,美國實際上處於通縮狀態,大約 0.25%。
Paul Kedrosky20:33
So a balance sheet is recession is a workout where heavily indebted companies, irregardless of interest rates, continue to try and get themselves less leverage, get the debt off their balance sheets.
所以資產負債表衰退就是一場 workout:負債沉重的公司不管利率高低,都持續試圖降低槓桿、把債務從資產負債表上拿掉。
Paul Kedrosky23:36
So every time you see rates increase, say to yourself instead, oops, it just got a lot more expensive and difficult for data centers to justify this. the future cash flows on top of which they're building these data centers.
所以每次你看到利率上升,就該對自己說:糟糕,數據中心要證明自己未來現金流的能力,又變得更貴、更難了一大截——而它們正是基於這些未來現金流在蓋數據中心。
Paul Kedrosky30:48
So if I cut out all of the things that are costing me a lot of money, and then I calculate EBBT, not EBIT, but EBBT, earnings before bad things, then my cash flow is tremendous.
如果我把所有花大錢的東西都砍掉,然後算 EBBT——不是 EBIT,是 EBBT,earnings before bad things,壞事之前的盈利——那我的現金流好得不得了。
Paul Kedrosky39:00
And so we're now in this moment where the companies at the center of all of this are in this kind of Minsky moment where the financialization of what they're doing is so large and so broad it's affecting everything. But at the same time, they're all very eager to dump the shares and get them out there at a credibly large scale to retail investors.
所以我們現在處在這樣一個時刻:處於這一切中心的公司正處在某種明斯基時刻——它們所做之事的金融化規模如此之大、如此之廣,影響到了一切。但與此同時,它們又都非常急於把股票拋出去,以可信的大規模賣給散戶投資者。
Paul Kedrosky46:10
數字與實體
| AI 資本開支佔美國 GDP 增長比例 | 30% 到 70% | 1:06 |
| AI 融資中債務佔比 | 超過 60%,一年前為 15% 到 20% | 4:08 |
| 全球商品貿易中 AI 相關佔比 | 過去三個季度約 19% | 6:10 |
| 全球貿易增長中 AI 相關佔比 | 接近 55% | 7:10 |
| 美國通脹率 | 仍在 3% 以上 | 8:12 |
| 數據中心投資級市場要求的中位回報率 | 約 7.2% | 37:58 |
| 數據中心垃圾級市場要求的回報率 | 約 10% | 37:58 |
| 中國每年新增能源容量相對美國 | 約為美國的 3 倍 | 39:00 |
術語
- balance sheet recession資產負債表衰退
- 企業不管利率高低都專注去槓桿、還債,導致長期不投資不招人的衰退形態。
- Minsky moment明斯基時刻
- 金融化脫離底層現實後加速、隨後崩斷的時刻。
- AMT替代性最低稅
- 美國稅法,員工低價行權期權即產生納稅義務,即使股票沒賣出。
- hurdle rate門檻回報率
- 項目必須達到的最低迴報率,低於它投資者就不出錢。
- EBBT壞事之前的盈利
- Kedrosky 自造詞,把花錢的部分全砍掉後算出的現金流。
- token maxingtoken 拉滿
- 客戶不計成本地大量消耗 token,製造出收入脈衝式增長。
收聽指南
關心宏觀與 AI 資本開支交叉點的投資人、創業者,以及想知道 AI 泡沫會從哪個具體環節先裂開的工程師。
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