当地时间2026年9月7日，印度安得拉邦阿纳卡帕利县兰比利，一辆卡车运载着泥土驶过谷歌AI与数据中心枢纽建设工地。图：视觉中国

　　【CNBC】全球另类资产管理公司凯雷集团（Carlyle）全球研究与投资策略主管杰森·托马斯（Jason Thomas）近日接受CNBC采访时称，随着人工智能（AI）基础设施建设加速，私募信贷行业可能对AI数据中心形成过度集中的风险敞口。他建议私募信贷机构提前设定明确的投资集中度上限，避免重蹈此前软件行业投资过度集中的覆辙。

　　托马斯指出，未来数年全球AI基础设施建设投资预计达到5万亿美元，其中约1万亿美元可能来自私募信贷。结合行业当前资产管理规模及未来增长预期，这可能使AI相关融资占私募信贷市场的比重达到约40%。他认为，这一集中度过高，尤其考虑到私募信贷此前已在软件行业积累了大量风险敞口。他强调，与股权投资不同，信贷投资难以通过少数成功项目弥补大量失败项目造成的损失，因此更需要控制风险集中度。

　　托马斯特别关注AI数据中心融资中广泛使用的特殊目的载体（SPV）。这类融资安排通常依赖数据中心设备、基础设施及相关企业提供的担保，但其风险可能被市场低估。他指出，投资者需要认真评估GPU等硬件设备的折旧速度、使用寿命，以及尚未实现盈利的AI企业能否履行长期租赁和付款承诺。尽管部分交易获得大型云服务商或半导体企业提供的资产残值担保，但他认为，市场对这些保障措施的信心令人联想到2005年至2008年金融危机前的部分融资做法。

　　在评估AI基础设施投资的经济回报时，托马斯指出，尽管行业目前拥有约2.5万亿美元的未来履约义务及算力订单，但扣除GPU采购、数据中心建设、电力供应和冷却系统等成本后，其折现后的净经济价值可能只有约3750亿美元。他警告，如果设备无法及时投入使用、数据中心建设受阻，或尚未盈利的AI企业失去资本市场融资渠道，相关项目的利润空间可能迅速收窄。

　　托马斯表示，AI相关投资已经在股票、房地产和基础设施等多个市场占据较大比重，私募信贷投资者需要考虑是否有必要进一步增加风险敞口。他认为，将AI相关投资占比控制在约15%是相对合理的水平，超过这一比例则应要求更高的风险溢价。

　　不过，托马斯强调，他并不认为当前AI融资已经构成系统性金融风险，也不主张投资者完全退出这一领域。他认为，AI基础设施仍具有投资机会，部分私募信贷交易也能够提供合理的流动性溢价。真正重要的是在投资前设定集中度限制，而不是等到风险积累后再进行调整。

　　编译：田园