10月16日，中国首席经济学家论坛理事长、国际金融研究院院长连平出席由复旦大学国际金融学院主办的第六届上海国际金融论坛并发表题为《AI万马奔腾与双重金融风险》的主旨演讲。他认为，伴随着AI（人工智能）技术的蓬勃发展，需重视行业背后潜藏的系统性金融风险。

图片来源：主办方

　　连平表示，在AI算力竞赛的驱动下，全球科技企业开启一轮史无前例的资本扩张，数据中心建设、高端芯片采购及电力配套等领域需要持续大规模的资金投入。

　　据高盛、美银等机构预测，全球五大科技巨头2026年的资本支出将接近8000亿美元，接近2025年的两倍。2027年有望进一步升至1.2万亿美元。据哥伦比亚大学测算，到2032年，美国AI基础设施投入占GDP的比重年均预计超3.6%。有数据显示，未来五年，AI数据中心建设热潮可能需要5万亿至7万亿美元的资金支撑。

　　“债务规模与杠杆率的攀升将加大AI企业财务的脆弱性，推高投资级债市的整体风险敞口。”连平表示，相关脆弱性表现在以下三个方面：一是数据中心、算力设备等AI核心硬件技术迭代速度快，资产折旧周期短，与中长期债务期限明显错配。二是高负债AI企业的利息负担将持续加重，挤压自由现金流、放大信用风险。三是除资产负债表内显性债务外，表外风险敞口也被市场普遍低估。

　　连平认为，AI行业的循环融资和信贷嵌套还加大了金融风险跨主体、跨市场传导的可能性，主要传导路径包括：SPV影子信贷传导、债券指数配置传导、股债联动估值传导、循环融资传导链。

　　“科技企业通过SPV架构开展数据中心融资，由私募信贷、保险、养老金提供资金，企业以租约、残值担保隐性兜底。一旦AI算力需求不及预期，隐性担保将转化为刚性兑付风险，直接冲击金融体系。”连平表示。

　　连平认为，目前AI资产的高估值和高杠杆特征，将加大资本市场的整体波动。随着AI成为全球资本市场最大风口，股市将呈现出极高的集中度风险。

　　AI行情持续上行，进一步抬升企业与投资者的风险偏好。连平提醒，要警惕潜藏的高杠杆风险：从生产领域看，AI企业普遍存在加杠杆扩大再生产的冲动。从资本市场看，AI与科技赛道杠杆ETF的资产规模也在急剧扩张。

　　连平表示，AI推动技术进步，行业发展过程中出现泡沫有其必然性，但也伴随潜在风险。因此，在拥抱AI发展的同时，必须密切关注金融领域的风险变化，运用现有和创新手段，防范风险和控制危机。

（文章来源：国际金融报）