AI繁荣的账单，可能由非AI企业买单。 最近读到 Sentora CEO Anthony DeMartino 的文章《The Debt Supercycle Is Here, and So Is the Opportunity It Creates》。文章提出了一个值得关注的视角： AI竞争已从算法和芯片，进入重资产建设阶段。 数据中心、芯片工厂、电网和能源基础设施需要数万亿美元投资。摩根士丹利预计，到2028年全球数据中心建设约需2.9万亿美元，其中约1.5万亿美元无法仅靠科技巨头自身现金流覆盖，需要通过企业债、资产证券化和私募信贷融资。 这可能产生一条传导链： AI企业大量融资 → 债券和长期资产供给增加 → 机构资金向AI基础设施倾斜 → 市场期限溢价及其他企业融资成本上升 → 一些规模较小、期限较短的优质借款人被忽略 达拉斯联储估计，2026年AI相关投资级债券形成的久期供给，可能达到同期美国国债久期供给的约八分之一。即使AI企业没有直接“抢走”其他公司的贷款，如此大的融资需求，也可能改变整个信用市场的定价。 Sentora看到的机会，是用稳定币资金支持被传统机构忽视的金融科技借款人，例如支付、汇款、工资预支和数字银行公司。这些贷款通常期限较短，由应收款或现金流偿还，可以为资金提供者产生高于普通存款的收益。 这个逻辑很有启发性，但需要分两部分看。 宏观部分相对可信：AI基础设施融资潮确实可能推高资本成本，并重塑信用市场的相对定价。 产品部分则仍需验证：期限短不等于风险低，“自我清偿”也不等于不会违约。金融科技贷款仍可能面临应收款造假、重复质押、监管变化、服务商倒闭和流动性错配等问题。再叠加稳定币、智能合约、托管和法律执行风险，高收益并不是区块链凭空创造出来的。 更准确地说： 稳定币私募信贷收益 = 无风险利率 信用风险补偿 流动性补偿 结构复杂度补偿 链上风险补偿 − 费用和实际损失 所以，这篇文章真正值得重视的观点，不是“某个稳定币收益产品值得买”，而是： AI资本开支可能成为未来几年全球信用市场最重要的定价力量之一。当资金追逐万亿美元级AI项目时，一批与AI无关、基本面尚可的小型借款人可能被重新定价。能够识别其中“被错杀的信用”，或许会产生新的投资机会。 但机会不在“稳定币”三个字里，而在底层资产的信用质量、抵押结构、法律权利和风险定价中。 原文： https://sentora.com/research/articles/the-debt-supercycle-is-here-and-so-is-the-opportunity-it-creates #AI #私募信贷 #稳定币 #RWA #信用市场 #投资研究(laogo.ai)