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　　要点

超大规模云服务商正越来越多地借助私人信贷和债券市场为 AI 数据中心建设融资 。

涌入该领域的巨额资金对保险公司和放贷机构而言，既是风险也是机遇。

保险经纪商向 CNBC 表示
，他们正组建专项团队、推出定制保单以满足市场需求
。

　　AI 数据中心正成为保险业的一场 “压力测试”—— 技术飞速迭代 、融资结构日趋复杂，给该行业带来了一系列独特挑战与机遇。

　　据麦肯锡预测 ，到 2030 年
，全球数据中心相关支出或将达到7 万亿美元，其中很大一部分已无法再仅由超大规模云服务商独自承担 。大型科技公司正越来越多地转向私募股权
、私人信贷及发债 ，为这些资本密集型设施的建设提供资金
。

　　数据服务商 Preqin 的数据显示
，去年私人资本参与的数据中心基础设施交易规模持续超过100 亿美元，最大一笔交易规模达400 亿美元 ，由英伟达、微软 、贝莱德及马斯克的 xAI 等组成财团收购了 Aligned Data Centers。

　　保险经纪公司 Gallagher 的数据中心业务负责人汤姆?哈珀对 CNBC 表示
，过去四到五年里，巨额资金投入数据中心的建设
、施工与运营 ，对大型保险公司构成了一场 “真正的压力测试 ” 。

　　“当你在单一地点投入 100 亿至 200 多亿美元时
，市场承保能力就会出现问题
。市场一直愿意承接这类风险，因为这些项目建设质量极高 ，配备尖端技术，选址也是最高等级的基建区域
，但承保能力 —— 也就是为这些地点提供足额保险的能力 —— 一直捉襟见肘。
”

　　哈珀称，2023 年时 ，要为一座价值 200 亿美元的园区提供合理保险几乎是不可能的事；而到了 2026 年
，这类讨论已经每周都在发生 。

　　奎因?伊曼纽尔律师事务所合伙人拉贾特?拉纳表示：“这涉及数万亿美元规模，融资结构几乎没有透明度 ，仿佛回到了当年的循环
，而体量堪称天文数字
。”

　　AI 数据中心相关投资被称为史上规模最大的和平时期投资项目。拉纳进一步强调，这是 “人类历史上规模最大的和平时期投资项目 ，且主要以表外融资方式进行 ” 。

　　曾参与 2008 年金融危机后房地产相关结构化融资诉讼的拉纳称
，观察 AI 数据中心融资的发展让人感到 “似曾相识
”
。

　　AI 热潮不仅推高了数据中心需求，也带动了供电、芯片等核心技术的快速进步。这些技术迭代与巨额资金涌入 ，对保险机构和放贷机构而言兼具风险与回报 。

　　定制化保单

　　数据中心对保险服务有特殊要求
，需同时覆盖不动产与科技资产。哈珀表示，全球多家大型保险机构已设立数据中心专项业务线来管理相关项目
。

　　这些设施因价值高度集中 、供电需求大
、采用前沿技术而具备独特风险 ，但也因此定价更优、对保险机构 “极具吸引力”。不过，若价值 200 亿美元的资产集中在强风或飓风高发区
，风险分散难度会显著上升 。

　　供应链中断还会加剧复杂性：大量高价值设备从海外进口后，往往存放在非自有或非自营场地 ，尚未安装便已产生额外风险
。

　　并购热潮也让交易律师十分忙碌。凯易律师事务所指出
，多家企业已成立数据中心专项团队，整合地产 、电力
、通信、金融 、保险、贸易
、私募股权及网络安全等多领域专家 。

　　专业服务公司达信（Marsh）成立了专门的数字基础设施咨询团队 ，以应对日趋复杂的合同条款
。去年
，达信还推出了规模 10 亿欧元（12 亿美元）的保险专项工具，为英国及欧洲的数据中心建设提供保障；七个月后 ，该工具额度扩大至最高 27 亿美元。

　　达信风险部门信贷特种业务高级副总裁亚历克斯?沃尔夫森表示：“私人信贷可有效补充银行融资
，并支持非超大规模云服务商的长期用电协议 。 ”

　　他解释称，随着数据中心贷款增多 ，为放贷机构承保借款人违约风险的保险公司正逐渐触及承保上限
，达信正着手制定解决方案支持放贷机构
。

　　但拉纳提醒，随着融资转向表外 ，保险公司很难全面掌握数据中心相关风险。他提到，今年 1 月
，四名美国参议员已呼吁政府调查大型科技公司愈发依赖 “复杂且不透明的债券市场借入巨额资金” 的现象，并在公开信中警告 ，巨额债务可能给金融机构带来 “破坏性损失
”
，进而引发更广泛的金融危机、冲击经济 。

　　拉纳在 3 月发布的报告中称，融资透明度下降 ，会给养老金 、保险公司
、资产管理公司等投资私人信贷基金的下游投资者带来次生诉讼风险
，他们事后才发现自己并未充分了解集中度风险
。

　　他对 CNBC 表示，部分私募股权基金已就商业租赁和物业估值问题向他咨询。租户正协商物业续租 ，而房东则因 AI 数据中心需求抬高估值
，双方产生争议 。

　　“GPU 债务跑步机”

　　围绕融资潜在隐患的核心争议之一，在于 GPU 的生命周期与数据中心设施的长期使用年限不匹配。

　　云计算 AI 技术服务商 CoreWeave 是首家以 GPU 为抵押获得贷款的企业 ，本质是用高性能芯片价值作为担保
。上周
，该公司宣布完成首笔投资级 GPU 担保融资，规模达 85 亿美元 ，当日股价大涨 12%。

　　数据中心通常可使用数十年，而 GPU 平均寿命仅约七年 。

　　拉纳称：“不同数据中心在融资时向投资者披露的设备使用年限各不相同
。 ” 他将这一问题称为 **“GPU 债务跑步机
”**
，该说法由 AI 评论员戴夫?弗里德曼提出。

　　“这些 AI 数据中心就像在跑步机上不停运转 。即便融资结构设有隔离保护、并有投资级交易对手担保，真正的风险可能在于：如今的股权问题 ，日后是否会逐步演变成信贷问题
。”

　　“新一代芯片推出后
，数据中心会被迫举借更多债务 、建设新基础设施，进而引出一个价值数十亿美元的问题：建设速度能有多快？融资速度能有多快？ ”

　　哈珀表示 ，这类项目的融资成本大概率会继续推动资产支持证券业务增长
，商业抵押贷款支持证券发行量将进一步扩大。

　　对 Gallagher 等部分保险机构而言，行业格局变化更多是机遇而非挑战 。哈珀称 ，GPU 寿命正在延长；对于贬值较快的资产
，公司已创新推出定制保单，预先约定资产估值方式
。

　　“这些设施体量巨大 ，要逐个确定单体设备价值简直是噩梦。
”

　　他同时强调 GPU 具备可替换性
，运营商已考虑到其较短寿命，转而建设更模块化的设施 。

　　达信风险部门的沃尔夫森表示：“数据中心项目融资存在核心矛盾：放贷机构通常希望资产寿命显著长于贷款期限 ，而 GPU 较短的使用寿命挑战了这一前提
。” 因此，放贷机构正更谨慎地设计贷款结构以保护自身利益。