4月20日，人們在德國漢諾威工業博覽會觀看機械狗表演科技。新華社記者 張豪夫攝
當前，全球人工智慧（AI）投資熱潮持續升溫，在為技術創新和產業升級注入強勁動能的同時，也帶來投資過熱和金融風險的擔憂科技。尤其值得警惕的是，部分AI企業之間正形成投資、擔保與採購相互巢狀的“迴圈融資”關係，給市場穩定帶來新的不確定性。
國際清算銀行（BIS）6月底釋出的《2026年年度經濟報告》警示稱，AI行業融資的不透明性加劇了金融脆弱性，其中最為突出的是迴圈融資帶來的風險科技。一旦AI投資回報令市場失望，融資可能驟然退潮，並對整體金融環境產生連帶衝擊。
所謂迴圈融資，是指供應商透過投資或擔保等方式為客戶提供資金，客戶拿到資金後持續採購該供應商的產品科技。上海財經大學特聘教授胡延平日前在接受經濟日報記者採訪時表示，“過度投資的風險小於投資不足的風險”已成為當前美國科技巨頭的普遍心態，各方擔心不加大投入就可能出局，於是紛紛藉助資本合作、產業聯盟等手段加速投資程序，以搶佔有利位置。然而，美國科技企業在融資端面臨的結構性矛盾，正是多家公司採用迴圈融資模式的重要推手。
7月底，有外媒報道稱，英偉達正與美國開放人工智慧研究中心（OpenAI）開展談判，計劃為後者提供約2500億美元融資擔保，以幫助OpenAI租用由軟銀旗下子公司在俄亥俄州開發的資料中心專案科技。訊息公佈後，資本市場對迴圈融資交易風險的擔憂快速發酵，英偉達股價大跌，5年期信用違約互換（CDS）價格創下歷史新高。
胡延平解釋說，OpenAI迫切需要海量算力，卻沒有獨立舉債的信用、充足的現金流和足夠的支付能力科技。而英偉達需要鎖定晶片採購需求，融資擔保相當於幫OpenAI獲得數千億美元級別的“賣方信貸”。這種迴圈融資模式並非個別企業的權宜之計，而已逐漸成為當前金融市場較為常見的操作方式。
但在這一模式下，供應商同時成為投資者、擔保人和訂單受益者，迴圈融資交易使越來越多的AI產業鏈上下游公司深度繫結，也會讓整個行業在面對外部衝擊時更加脆弱科技。
清華大學經濟管理學院副院長何平告訴經濟日報記者，迴圈融資有利有弊，一方面有利於降低融資成本，加強產業鏈上下游協同；另一方面卻加深了上下游企業的相互繫結，增加了系統性風險科技。當前美國科技公司持續加大AI投資，資產規模膨脹、估值攀升，進而吸引更多資金湧入，迴圈往復之下風險不斷累積。
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“迴圈融資，相當於給AI投資進一步加槓桿科技。”胡延平解釋說，當前金融市場對AI投資泡沫問題相當敏感，市場本就擔心大規模AI投資能否如期形成足夠回報，迴圈融資模式有可能導致資本泡沫進一步擴大，甚至為系統性金融風險埋下隱患。
具體來看，何平認為，在微觀層面，應重點關注企業的現金流狀況，大規模資本支出必然消耗現金流，導致企業償債能力下降，一旦收入增長不及預期，風險敞口將迅速放大；在宏觀層面，應密切關注美國貨幣政策走向，如果美聯儲因通脹壓力加息，流動性收縮將推高美國科技企業融資成本，加劇市場波動科技。此外，地緣衝突和大國博弈等外部衝擊同樣不可忽視，尤其對於市場影響力較大的美國科技巨頭來說，更容易受到內外多重風險的影響，經營脆弱性上升，稍有不慎就可能陷入困境。
從歷史的長週期來看，技術發展的紅利與風險時常相伴，以往的技術創新浪潮也常伴隨著投機狂潮科技。有分析認為，如果AI投資未能實現預期的高額回報，該領域可能重蹈20世紀90年代末網際網路泡沫的覆轍。例如，曾精準預測美國房地產泡沫的美國投資人邁克爾·伯裡認為，當前AI基礎設施投資需求部分依賴於難以長期維持的融資模式，美國科技企業的AI狂熱類似於網際網路泡沫時期。
何平分析說：“當前投資和網際網路泡沫的相似之處在於，都是因為新技術快速發展，投資熱潮下積累了一定的泡沫，但投資回報卻存在極大不確定性，甚至在某種程度上比網際網路泡沫更嚴重，原因是AI投資更偏向重資產，例如，英偉達過去以輕資產運營為主，如今涉足資料中心等重資產環節，風險敞口顯著擴大科技。”
“當前投資與網際網路泡沫有相似之處，但也有實質不同科技。”胡延平認為，一是資金主要來源不同，AI基礎設施建設投資主要來自資金實力雄厚的頭部企業，更能抵禦信貸緊縮。二是變現節奏不同，AI是邊建設邊變現，在雲端計算、程式設計工具、廣告和企業生產力等方面，已經在產生實際價值和真實回報。三是經歷了網際網路泡沫破裂以及2008年國際金融危機，金融監管與治理體系以及市場抗風險能力已有所提高。但這並不意味著系統性金融風險不會積累和發生。
在風險防範上，何平表示，在當前AI投資熱潮下，整個融資體系變得更加複雜，關聯度持續上升，迴圈融資方式讓企業間深度繫結，透明度不足已成為重大隱患科技。對此，應該注重防範系統性風險，加強融資透明度，密切監測關聯風險，並完善監管框架。
