中金：AIの金融の瞬間

核心的な視点

中金点睛

2026-07-24 17:10:15

コレクション

中金レポート：AIインフラの今後5年間の外部資金調達需要は3.5兆ドルに達し、AIアプリケーションの年間収益が1兆ドルに達する必要があり、これがリターンを支えることができる。リスクは商業化の進展に依存する。

AI資本支出は、内部キャッシュフローからバランスシートの拡張への転換点にあり、投資規模が内部キャッシュフローのキャパシティを超えるにつれて、限界資金はより多く金融システムから供給されるようになります。本報告は「AIファイナンス追跡」シリーズの第一篇として、3つの質問に答えようとしています：金融システムはどのように3.5兆ドルのAIファイナンス需要を受け入れるのか？AI投資は債務返済と株主リターンを満たすことができるのか？このAIファイナンスサイクルは金融機関にどのような機会をもたらし、どのようなリスクを蓄積し伝達するのか？

Abstract

概要

AIインフラ資本支出：キャッシュフローから債務へ。 大手クラウドプロバイダーの資本支出は、2023年の約12%から2025年には約23%に上昇し、市場の一致した予測によれば2027年にはこの比率が40%以上に達する可能性があります。これは、インターネットやエネルギー業界の歴史的な資本支出サイクルのピークに近づくか、あるいはそれを超えることになります。AI資本支出の圧力の下で、クラウドプロバイダーのAI投資は運営キャッシュフローから外部ファイナンスにより多く依存する可能性があります。私たちは、大手クラウドプロバイダーの運営キャッシュフローと資本支出の市場の一致した予測に基づいて、今後5年間でAI資本支出が約3.5兆ドルの外部ファイナンス需要を生み出すと予測しています。

3.5兆ドルはどこから来るのか？ ベンチマークシナリオでは、AI資本支出における3.5兆ドルの外部ファイナンスは、公開市場の株式（0.4兆ドル）、投資適格債（1.5兆ドル）、レバレッジファイナンス（0.3兆ドル）、資産証券化商品（0.3兆ドル）、プライベートエクイティ（1.1兆ドル）によってそれぞれ支えられると予測しています。その中で、投資適格債とプライベートエクイティはファイナンスの安定剤であり、前者はクラウドプロバイダーのバランスシートの拡張とキャッシュフローの債務返済能力に依存し、後者はリスクの高い大規模プロジェクトのファイナンス需要を満たすことができ、オフバランスファイナンスの構造設計を通じてクラウドプロバイダーの資金投入を減らし、より柔軟にファイナンスのギャップを補充することができます。

1兆ドルの問題：AI債務はどのように返済されるのか？ 債務返済の需要と株主リターンを満たすために、ROICが10%であると仮定すると、AIアプリケーションは最終的に毎年約1兆ドルの持続可能な収入を形成する必要があると推定しています。2030年までにこの収入規模に達すると仮定すると、今後5年間でAIアプリケーションの収入は毎年ほぼ倍増する必要があります。収入規模よりも重要なのは利益率と資産寿命です：成熟期のEBITDA利益率が約50%である場合、インフラの減価償却年数は約5年に達し、投資は正のリターンを得る見込みがあります；利益率が20%未満であれば、資産寿命が長くても資本コストをカバーするのは難しいです。

再ファイナンスはキャッシュフローの代わりになるのか？ 大手クラウドプロバイダーが発行する長期債券の期間は通常10〜30年に達し、インフラファンドの投資期間も10年以上です；データセンターが稼働した後は、プロジェクト債券や証券化を通じて建設期のファイナンスを置き換えることができます。しかし、再ファイナンスは時間を稼ぐことができるだけで、キャッシュフローの代わりにはなりません：プロジェクトの利用率、利益率、資産寿命が長期的に予想を下回る場合、継続的なロールオーバーのファイナンスは逆にレバレッジとファイナンスコストを押し上げることになります。私たちは、27〜32年に大手クラウドプロバイダーの債券が満期を迎えるピークに達し、毎年の満期規模は約280億ドルに達すると推定しており、24〜26年と比較して60%増加し、再ファイナンスの圧力が高まっています。

金融機関の機会とリスク。 銀行は株式と債券の引受、取引、M&Aアドバイザリー、プロジェクトファイナンスから収入を得ることができ、プライベートエクイティと保険機関は新しい長期資産を得ることができます。2026年第2四半期、アメリカの6大銀行の非利息収入は前年同期比で32%増加しました；2026年6月までに、銀行の非銀行金融機関への貸付は前年同期比で約25%増加し、AIファイナンスはその重要な増分です。銀行の収入は通常、ファイナンスと建設段階で確認され、信用リスクはプロジェクトの稼働と再ファイナンス段階で現れるため、「収入前置き、リスク後置き」の特性を示します。

AIは金融の「バブル」なのか？ 現在のAI投資主体はキャッシュフローが強い大手クラウドプロバイダーが中心であり、株式およびサブオーディネート資本は銀行の優先貸付の前に損失を吸収することができます。したがって、一部のプロジェクトのリターンが期待を下回っても、リスクはまず関連企業の評価調整、資本支出の減速、局所的な信用損失として現れる可能性が高く、すぐに金融システムの危機に転化することはありません。しかし一方で、外部ファイナンス、特にプライベートエクイティとレバレッジファイナンスの急速な成長は金融の外部効果を生み出し、商業化の成長が資本支出を下回り続ける場合、リスクは評価の調整から信用品質の悪化に徐々に移行し、循環ファイナンス、プライベートクレジット、証券化などのチャネルを通じて金融システムに伝達されます。ファイナンスの規模自体が問題ではなく、真の試金石は、ファイナンスコストの上昇と資産の減価前にキャッシュフローの循環を形成できるかどうかです。

【図表1】3.5兆ドルのAIファイナンスはどこから来るのか？

注：AI資本支出とOCFのサポート部分は市場の一致した予測に基づく；公開市場の株式比率を10%と仮定；投資適格債の発行規模は大手クラウドプロバイダーの債務格付け、レバレッジ比率、債券集中度の制約に基づいて推定；レバレッジファイナンスには高リターン債とレバレッジローンが含まれ、証券化資産にはABSとCMBSが含まれ、市場の容量と受容度を考慮して推定；上記のファイナンス形式以外のギャップはプライベートエクイティが受け持つと仮定し、インフラファンド、プライベートエクイティファンド、プライベートクレジット、不動産ファンドなどを含む。デモンストレーション的な推定であり、実際の予測を代表するものではありません

資料出所：上場企業の公告、Bloomberg、中金公司研究部

リスク

AIの商業化の進展が期待を下回る
AI資本支出およびファイナンス需要が期待を下回る
資本市場のファイナンス条件が厳しくなる

AIインフラ資本支出：キャッシュフローから債務へ

AI資本支出の新サイクルがファイナンス需要を生み出す

市場は今後5年間のAI資本支出を4兆ドルから8兆ドルの範囲で予測しており、推定基準と論理には大きな差異があります。私たちは市場の一致した予測の約5.6兆ドルを2026-2030年のAI資本支出の仮定として選び、後続のファイナンスギャップの推定の基礎を提供します。具体的には、5社の大手クラウドプロバイダー[1]の2025年の資本支出を基準とし[2]、NVIDIAとAMDのAI関連収入の市場の一致した予測[3]を代理指標として使用し、AI産業チェーンの将来の投資成長率を逆算します。市場の一致した予測によると、NVIDIAとAMDのAI関連収入の5年複合成長率は約44%であり、2025年末の市場がクラウドプロバイダーの運営キャッシュフローを支える資本支出の約21%の成長率の一致した予測を大きく上回っています。この二者の差異は、単純にクラウドプロバイダーの運営キャッシュフローに依存することがAI資本支出を支えるのが難しいことを示しており、将来的にはより多くの外部ファイナンスの支援が必要です。

【図表2】チップメーカーのAI関連収入の予測成長率はクラウドプロバイダーの資本支出成長率を上回る

注：2026-2030年のデータはBloombergの一致した予測に基づく推定；デモンストレーション的な推定であり、実際の予測を代表するものではありません

資料出所：上場企業の公告、Bloomberg、中金公司研究部

大手クラウドプロバイダー：キャッシュフローから債務へ

2025年末までに、Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracleの合計資産は約2.6兆ドル、負債比率は約45%、純債務/EBITDAは約0.3倍に過ぎません；5社は毎年合計約5800億ドルの運営キャッシュフローを生み出しています。しかし、AI資本支出の圧力の下で、一部のクラウドプロバイダーのレバレッジ比率が上昇しています。5社の資本支出は、2023年の約12%から2025年には約23%に上昇し、市場の一致した予測によれば2027年にはこの比率が40%以上に達する可能性があります。市場は、大手クラウドプロバイダーの合計自由キャッシュフローが2025年の約2000億ドルから2027年には約240億ドルに減少し、株式の買戻し、配当、その他の用途に使用できる資金が相応に減少すると予測しています。したがって、大手クラウドプロバイダーのAI投資は運営キャッシュフローから外部ファイナンスにより多く依存する可能性があります。

【図表3】AIサプライヤーはクラウドプロバイダーの資本支出から恩恵を受けるが、クラウドプロバイダーの自由キャッシュフローの減少が株価に圧力をかける

注：2026-2027年はBloombergの一致した予測を使用；AIサプライヤーの株価指数にはNVIDIA、AMD、Broadcom、SKハイニックス、Samsung Electronics、Micron Technology、ASMLが含まれ、AIクラウドプロバイダーの株価指数にはMeta、Amazon、Microsoft、Alphabet、Oracleが含まれます。

資料出所：Factset、Bloomberg、上場企業の公告、中金公司研究部

【図表4】クラウドプロバイダーの資本支出の強度が上昇し、インターネットバブルやエネルギーバブルを超える可能性がある

注：2026-2028年はBloombergの一致した予測を使用

資料出所：Factset、Bloomberg、上場企業の公告、中金公司研究部

3.5兆ドル：AI資本支出のファイナンスギャップ

私たちは2025年末の市場による大手クラウドプロバイダーの資本支出の一致した予測を、運営キャッシュフローが支えることができる資本支出の仮定（約2.1兆ドル）として使用します。この時点でクラウドプロバイダーは大規模な外部ファイナンスを開始しておらず、市場はこの時点での運営キャッシュフローと資本支出が限られた外部ファイナンスの前提の下で配当、買戻し、必要な流動性の需要を満たすことができると予測しています；この部分の業界資本支出の期待を差し引いたものが外部ファイナンスの規模（約3.5兆ドル）となります。

【図表5】AI資本支出が3.5兆ドルのファイナンスギャップを生み出す

注：デモンストレーション的な推定であり、実際の予測を代表するものではありません。業界のAI資本支出規模はNvidiaとAMDのAI関連収入の成長率および大手クラウドプロバイダーの2025年の資本支出を逆算して推定；運営キャッシュフローが支える資本支出は2025年末の大手クラウドプロバイダーの内部資本支出のBloombergの一致した予測に基づいて推定し、運営キャッシュフロー内で配当や買戻しなどの需要を保障するための資本支出の余地を考慮しています。

資料出所：上場企業の公告、Bloomberg、中金公司研究部

3.5兆ドルはどこから来るのか：AIのファイナンス構造

投資適格債：AIファイナンスの安定剤

私たちは、2026-2030年に投資適格債がAI投資に約1.5兆ドルの資金を提供できると予測しており、外部ファイナンス需要の約42%を占める最大の単一ファイナンスチャネルです。大手クラウドプロバイダーは強力な運営キャッシュフロー、低い初期レバレッジ、投資適格の信用格付けを持ち、世界の債券市場で規模が大きく、期間が長く、コストが相対的に低い資金を調達できます。私たちは、格付け機関のレバレッジ比率の制約、債券指数の集中度、目標債務/EBITDAに基づいて発行スペースを推定し、約1.2兆ドルから2.3兆ドルの容量範囲を得ました。

2026年初頭から現在までに、5社の大手クラウドプロバイダーの債券発行規模は約1900億ドルに達し、歴史的な新高値を記録しました。発行通貨もドルからユーロ、ポンド、カナダドルに拡大し、債券ファイナンスの分散化が発行圧力を緩和することができます。投資適格債市場はAIファイナンスの主体部分を担う能力がありますが、持続的な大規模かつ長期の債券供給は、テクノロジー業界の信用指数における集中度を高め、長期信用スプレッドの拡大、ファイナンスコストの上昇、格付け制約の強化などの問題を引き起こす可能性があります。

【図表6】大手クラウドプロバイダーの債券発行規模が歴史的な新高値を記録し、通貨の分散化が進む

注：2026年7月14日現在

資料出所：Bloomberg、中金公司研究部

【図表7】クラウドプロバイダーの投資適格債発行上限の推定

注：データは2026年7月14日現在。

資料出所：Bloomberg、S&P Global、中金公司研究部

【図表8】AI超長期債の発行が長期信用スプレッドの拡大を引き起こす可能性

資料出所：Wind、中金公司研究部

レバレッジファイナンス：高成長企業の過渡資本

私たちは、レバレッジファイナンスと投資適格債の市場容量比率（約20%）を基に、高リターン債券とレバレッジローンがAI投資に約0.3兆ドルの資金を提供できると推定しており、外部ファイナンス需要の約8%を占めています。この市場は、投資適格格付けを取得していないが、一定の収入と資産基盤を持つNeocloud、HPCオペレーター、データセンター企業に主にサービスを提供します。

【図表9】アメリカのレバレッジファイナンス市場規模は約3兆ドル

注：データは2026年7月14日現在

資料出所：Bloomberg、中金公司研究部

公開市場株式：「去株式化」から「再株式化」へ

私たちはプロジェクトの株式比率を20%（業界通常は10%-30%）と仮定し、そのうち50%が公開株式から提供されると推定し、2026-2030年に公開市場株式がAI投資に約0.4兆ドルの資金を提供できると見込んでいます。株式資本は固定の元本返済や利息を要求せず、技術のイテレーション、商業化、資産の残存価値リスクを最初に負担できるため、安定したキャッシュフローを形成していないAIモデル企業、Neocloud、データセンターオペレーターにより適しています。

過去10年以上にわたり、中米の上場企業は株式を買い戻し、配当を増やす傾向があり、流通株式を減少させ、1株当たりの利益を向上させ、全体として株式市場のファイナンスチャネルとしての機能を弱めてきました。これを「去株式化」と呼びます。一方、「再株式化」はこの傾向が逆転し、企業が新たな発行に依存して資金を調達することを意味します。株式ファイナンスは市場の評価レベルと発行ウィンドウに大きく依存しており、市場の変動が大きくなったり、評価が下落したりすると、ファイナンスのペースが明らかに遅くなる可能性があります。

【図表10】今年の米国TMT株式ファイナンス規模は歴史的な新高値に達する見込み

注：米国のIPO、定向増発、公開増発、配分などを含む；データは2026年7月14日現在。

資料出所：Bloomberg、中金公司研究部

証券化商品：企業信用から資産信用へ

私たちは、2026-2030年の証券化商品のAIファイナンス規模が2025年の水準の2倍になると仮定し、ABS、CMBSおよびその他の資産担保ファイナンスが2026-2030年に約0.3兆ドルの資金を提供できると推定しており、外部ファイナンス需要の約9%を占めています。証券化ファイナンスは、すでに稼働しており、長期のリース契約や識別可能な設備キャッシュフローを持つデータセンターや計算資産に主に適用され、ファイナンスの基盤を企業全体の信用から特定の資産、リース契約、キャッシュフローに移行させることができます。

証券化は建設期のローンやプライベートエクイティを解放し、保険、年金、固定収入ファンドに長期資産を提供するのに役立ちますが、その拡大はリース契約の安定性、テナントの信用、資産の残存価値、標準化の程度に依存します。特にGPUなどの技術が急速に進化するデバイスにとって、減価償却の速度と中古市場の価値が評価と構造設計の重要な制約となる可能性があります。

【図表11】2025年のアメリカのデータセンター証券化商品ファイナンスは約300億ドル

注：データは2026年7月14日現在

資料出所：Bloomberg、中金公司研究部

プライベートエクイティ：ファイナンスギャップの柔軟な補充

私たちは、プライベートエクイティ（インフラファンド、プライベートエクイティ、プライベートクレジット、不動産ファンドなどを含む）が約1.1兆ドルの資金を受け持つことができ、外部ファイナンス需要の約30%を占めると予測しています。プライベートエクイティの利点は構造が柔軟であり、株式、優先株、メザニンファイナンス、プロジェクトローンを組み合わせて使用し、公開市場での価格設定が難しい建設期や非標準化リスクを負担できることです。プライベートファンドは、クラウドプロバイダーとプロジェクトのJVやSPVを設立し、プロジェクトレベルで株式と債務資金を導入することもできます；会計処理条件を満たす場合、このようなアレンジはオフバランスファイナンスの効果を生み出し、クラウドプロバイダーの前期資金投入と合併負担を軽減し、リスクを外部資本に分散させることができます。

ただし、プライベートエクイティの供給には一定の負債側の制約があります。PreqinとMcKinseyのデータによると、2025年6月までの12ヶ月間、プライベートエクイティファンドのキャッシュ配分はAUMの約6%を占め、近年の低水準にまで減少しました；2026年には一部のプライベートクレジットの半流動性商品に対する償還圧力もさらに高まっています。したがって、プライベートエクイティはAIファイナンスの重要な増分供給源となる見込みですが、その実際の受け入れ能力はファンドの資金調達と製品の流動性に依存します。

【図表12】データセンター投資が大幅に増加

資料出所：Preqin、Bloomberg、中金公司研究部

【図表13】プライベートエクイティの資金調達規模は減少しているが、インフラファンドは急成長している

資料出所：Preqin、McKinsey、中金公司研究部

【図表14】プライベートエクイティファンドのキャッシュ配分比率は近年の新低水準

資料出所：Preqin、McKinsey、中金公司研究部

1兆ドルの問題：AI債務はどのように返済されるのか？

1兆ドル：AIファイナンス「回収」に必要な収入はどれくらいか？

ベンチマークシナリオでは、債務返済要求と株主リターンを満たすために、10%のROICの仮定の下で、AIアプリケーションは最終的に毎年約1兆ドル（ベンチマークシナリオでは9580億ドル）の持続可能な商業化収入を形成する必要があると推定しています。この推定は、レバレッジ比率、インフラの経済寿命、成熟期の利益率などの仮定を総合的に考慮しています；私たちは約70%の経済価値がアプリケーション収入を通じて表現され、残りの約30%が企業のコスト削減と効率向上から来ると仮定しています。

市場機関によるAIの長期的な収入の推定は約6000億ドルから2兆ドルであり、推定の仮定、論理、基準には大きな差異があります。私たちの1兆ドルの推定は市場予測の範囲の中間に位置していますが、それでもAIの商業化が今後数年で数量的な拡張を実現する必要があることを意味します：2030年までにこの収入規模に達すると仮定すると、今後5年間でAIアプリケーションの収入は毎年ほぼ倍増する必要があります。

【図表15】AIファイナンスの資本回収の推定

注：デモンストレーション的な推定であり、実際の予測を代表するものではありません；AI大モデル業界の収入仮定はOpenAI、Anthropic、智谱、Minimaxの合計の90%とし；プロジェクトの資産負債比率は85%と仮定；ROICは税引前の資本回収率；利益率は維持費を考慮しています。

資料出所：上場企業の公告、IMF、Counterpoint Research、中金公司研究部

毎年1兆ドルの規模は、世界のGDPの0.7%に相当し、またはiPhone1台あたり毎月46ドルの支出に相当しますが、AIの商業化は個人の支払いと同じではなく、その収入は企業の支出、広告、電子商取引、政府の調達など多様なチャネルから得られます。Gartnerによると、2025年の世界のSaaSエンドユーザー支出は3000億ドル、世界の公共クラウドサービス支出は7000億ドルと予測されています。それに対して、1兆ドルのAI年収は2025年の世界のSaaS市場の約3.2倍、世界の公共クラウドサービス市場の約1.4倍に相当します。したがって、業界規模の観点から見ると、1兆ドルは挑戦的な目標であるが、現実的でないわけではなく、AIファイナンスの債務返済と株主リターンは実現不可能ではありません。

重要な仮定の感度分析

上記の推定において、利益率と減価償却期間の仮定には大きな不確実性があります。私たちはベンチマークシナリオに基づき、AIビジネスの成熟期のEBITDA利益率を約50%と仮定していますが、このレベルが実現できるかどうかは、現在十分な財務データが支持していません。主要な大モデル企業はまだ投入期にあり、一部の企業の調整後の純損失率は300%-500%に達しています。

もう一つの重要な変数は、インフラの減価償却期間です。データセンターの建設やインフラは通常10年以上使用でき、チップや電子機器はより早い技術のイテレーションに直面し、古い機器はより早く減価償却される可能性があり、データセンター全体の減価償却期間が短くなることがあります。

したがって、私たちは上記の2つの変数に対して感度分析を行い、結果は以下のように示しています：

減価償却年数が約7年の場合、EBITDA利益率が約30%に達すれば、資本回収率はほぼ損益分岐点に近づきます；利益率が20%未満であれば、資産寿命が長くても資本コストをカバーするのは難しいです。
EBITDA利益率が約50%の仮定の下で、減価償却年数が約5年に達すれば、正の投資回収が実現できます；資産寿命がさらに延びれば、回収率は大幅に向上します。

したがって、AI投資が「回収」できるかどうかを判断するには、収入規模だけでなく、利益率や減価償却などの要因も重要です。利益率が期待を下回ったり、設備が早期に減価償却されたりすると、必要な収入のハードルが明らかに高くなります。

【図表16】異なる利益率とインフラの経済寿命の下で、AI投資の回収に大きな差異がある

注：ベンチマークシナリオのAIアプリケーション収入（毎年約1兆ドル）を基に計算。

資料出所：中金公司研究部

【図表17】一部のAI大モデル企業は依然として高い損失段階にある

注：調整後の純損失は企業が開示したnon-IFRS指標であり、主に株式報酬、上場前の金融商品公正価値または帳簿価値の変動および上場費用を除外しています。

資料出所：上場企業の公告、Bloomberg、中金公司研究部

金融機関の機会とリスク

AI投資が銀行のバランスシートを拡大させる

データセンターのプロジェクトは建設期に安定したキャッシュフローが不足しており、通常は銀行からのローンが必要です；プロジェクトが稼働し、リース契約を形成した後は、長期の債券やプライベートクレジットなどの製品で置き換えます。銀行はこのため、建設期と資本市場の間の橋渡しの役割をより多く担っています。

非銀行金融機関へのファイナンスも銀行の信用拡大を促進しています。銀行はファンドの申込ファイナンス、NAVローンなどの形式で非銀行機関にレバレッジを提供できます。プライベートエクイティは基盤プロジェクトの長期リスクを負担し、銀行は相対的に短期間で優先度の高いファイナンスを提供します。2026年6月までに、アメリカの銀行の非銀行金融機関への貸付は前年同期比で約25%増加し、一般的な貸付よりも明らかに速いペースです。この関連の成長は、プライベートエクイティの投資が銀行の貸付を引き上げる効果を反映しており、AIインフラストラクチャ分野は重要な投資先です。

【図表18】非銀行貸付がアメリカの信用サイクルを押し上げる

注：非銀行貸付、工業・商業貸付、消費貸付は統計基準の調整影響を除外しています。

資料出所：連邦準備制度、Wind、中金公司研究部

AIファイナンスが資本市場の収入をもたらす

AIファイナンスの銀行へのより直接的な影響は、非利息収入の増加に現れます。2026年第2四半期、アメリカの6大銀行の合計純利益は前年同期比で40%増加し、営業収入は前年同期比で22%増加し、その中で非利息収入は前年同期比で32%増加しました。AIファイナンスによって引き起こされた企業のIPO、M&A、債券発行の増加は、関連収入の成長の重要な推進力です。

大手総合銀行はより強力な資本市場サービス能力を持ち、AIファイナンスを通じて手数料収入を得ることができ、同時に長期的な資産負債表の占有を減少させることができます。それに対して、中小型銀行はプロジェクトローンによってより高い利ざやを得ることができますが、負担する資本圧力と信用リスクも高くなります。

注意すべきは、銀行の収入は通常ファイナンス段階で確認され、信用リスクはプロジェクトの回収段階で現れるため、「収入前置き、リスク後置き」の特性を示します。

【図表19】今回のアメリカの銀行業績上昇サイクルは資本市場関連の収入によって牽引されている

注：アメリカの6大銀行には、JPMorgan Chase、Bank of America、Citigroup、Wells Fargo、Goldman Sachs、Morgan Stanleyが含まれます。

資料出所：上場企業の公告、Bloomberg、中金公司研究部

AIリスクから金融リスクへ

再ファイナンスはキャッシュフローの代わりになるのか？ 大手クラウドプロバイダーが発行する長期債券の期間は通常10〜30年に達し、インフラファンドの投資期間も10年以上です；データセンターが稼働した後は、プロジェクト債券や証券化を通じて建設期のファイナンスを置き換えることができます。これらのアレンジは短期の債務返済圧力を軽減し、AIの商業化に時間を確保します。もし収入の実現が期待を下回る場合、企業は再ファイナンスを通じて債務の期限を延長することもできます。しかし、再ファイナンスは時間を稼ぐことができるだけで、キャッシュフローの代わりにはなりません：プロジェクトの利用率、利益率、資産寿命が長期的に予想を下回る場合、継続的なロールオーバーのファイナンスは逆にレバレッジとファイナンスコストを押し上げることになります。私たちは、27〜32年に大手クラウドプロバイダーの債券が満期を迎えるピークに達し、毎年の満期規模は約280億ドルに達すると推定しており、24〜26年と比較して60%増加し、再ファイナンスの圧力が高まっています。

【図表20】2027年以降、大手クラウドプロバイダーの債券が満期を迎えるピークに達する

資料出所：Bloomberg、中金公司研究部

クラウドプロバイダーの信用は核心的なリスクの指標です。 大手クラウドプロバイダーはAI資本支出の主要な担い手であり、債券発行者、データセンターのテナント、Neocloudの顧客、プロジェクトSPVの最終的な取引相手です。その信用状況は、産業チェーンの大部分のキャッシュフローが持続可能かどうかを決定します。クラウドプロバイダーのCDSスプレッドは信用リスクの高頻度観測指標として機能します。2025年末以来、主要なクラウドプロバイダーのCDSスプレッドは一般的に拡大していますが、異なる主体間で明らかな分化が見られています。2026年7月までに、Microsoft、Amazon、Alphabet、Metaの5年物CDSスプレッドはおおよそ45-80ベーシスポイントの範囲にあり、OracleとCoreWeaveのスプレッドはそれぞれ180ベーシスポイントと600ベーシスポイント以上であり、市場はレバレッジ比率が高く、自由キャッシュフローが弱く、再ファイナンスに依存する主体リスクを重点的に価格設定しています。

【図表21】AIクラウドプロバイダーの債務デフォルトリスクの価格設定スプレッドが上昇

資料出所：Bloomberg、中金公司研究部

金融リスクの伝達経路。 もしAIの商業化が期待を下回る場合、リスクはまずデータセンターの利用率、収入、利益率の低下として現れ、さらに資産の残存価値を圧迫します。損失は通常、クラウドプロバイダー、Neocloud、プロジェクトSPVの株主によって最初に負担され、市場価値の再評価を通じて株式市場に反映されます；もし運営キャッシュフローがさらに悪化し、株式のバッファーを消耗する場合、リスクはさらに信用債、レバレッジファイナンス、証券化商品、プライベートクレジットに伝達されます。銀行の貸付は通常高い優先度を持つため、一般的に損失吸収のチェーンの後端に位置します。

AIは「バブル」なのか？金融システムの視点から

ファイナンスの規模自体はバブルを意味するものではなく、重要なのは新たな資本が十分に安定した最終需要とキャッシュフローを形成できるかどうかです。資本市場は「AIインフラが構築できるか」という問題を解決できますが、「投資が回収できるか」という問題を解決することはできません。私たちは、関連投資が最終的に毎年約1兆ドルのAIアプリケーション収入を支える必要があると推定しています。この目標は実現不可能ではありませんが、稼働率、利益率、設備の経済寿命に対して高い要求を課しています。もし商業化の成長が資本支出を下回り続ける場合、リスクは評価の調整から徐々に生産過剰、資産の残存価値の低下、信用品質の悪化に移行し、循環ファイナンス、プライベートクレジット、証券化などのチャネルを通じて金融システムに伝達されます。ファイナンスの規模自体が問題ではなく、真の試金石は、ファイナンスコストの上昇と資産の減価前にキャッシュフローの循環を形成できるかどうかです。

【図表22】AI金融リスクの伝達チェーン

資料出所：中金公司研究部

リスク提示

AIの商業化の進展が期待を下回る： 企業や消費者の支払い意欲、アプリケーションの浸透率、またはAIサービスの価格が期待を下回る場合、計算能力の需要とデータセンターの利用率が低下し、AIインフラは期待される投資回収を実現できない可能性があります。
AI資本支出およびファイナンス需要が期待を下回る： 大手クラウドプロバイダーが自由キャッシュフローの圧力や需要の変化により資本支出を削減した場合、実際のファイナンス規模は本報告の推定を下回る可能性があります。
資本市場のファイナンス条件が厳しくなる： 金利の上昇、信用スプレッドの拡大、または株式市場の変動が債券、株式、証券化の発行を遅らせ、NeocloudおよびプロジェクトSPVの再ファイナンス圧力を高める可能性があります。

[1] 大手クラウドプロバイダー（Hyperscalers）にはMicrosoft、Amazon、Google、Meta、Oracleが含まれます。

[2] そのうち70%がAI関連の資本支出であると仮定します。

[3] 特に記載がない限り、本報告は上場企業の予測データにBloombergの一致した予測を使用します。