《大西洋月刊》（The Atlantic）指出，當前人工智慧（AI）產業正被一套高度複雜、彼此交錯、且可能帶來系統性風險的金融操作所包圍。

AI 極度依賴巨額資本投入，科技巨頭透過循環融資與交叉投資彼此捆綁，並向監管相對寬鬆的放款機構舉借數千億美元債務。

報導警告，這種將龐大財富包裹在不透明金融結構中的情況，與 2008 年金融危機前夕的市場結構高度相似。

一旦 AI 革命未能如預期兌現，其經濟後果恐怕將「非常慘烈」。

核心玩家：CoreWeave 的高風險運營模式

《大西洋》指出，一家鮮為人知但股價表現優於「科技七巨頭」的科技公司 CoreWeave(CRWV-US) ，正在成為這場 AI 經濟風險的縮影。

表面上，AI 投資由科技巨頭與明星新創主導；實際上，卻建立在高槓桿負債、收入高度集中，以及彼此循環投資的脆弱基礎之上。

一旦 AI 成長放緩，這套緊密相連的體系，恐將放大衝擊，成為下一場金融動盪的導火線。

CoreWeave 原本從事加密貨幣挖礦，後轉型為資料中心營運商，其模式是高價採購先進晶片，再租賃給 AI 公司。

然而，CoreWeave 財務結構極度吃緊，其營運規模、負債結構與現金流，呈現明顯失衡：

• 今年預估營收約 50 億美元，支出卻高達 200 億美元
• 已舉債 140 億美元，其中一半以上一年內到期
• 另背負 340 億美元租賃付款義務，將在 2028 年前陸續到期

此外，該公司收入來源也高度集中：微軟 (MSFT-US) 貢獻約 70% 收入，輝達 (NVDA-US) 與 OpenAI 合計可能再佔 20%。

值得注意的是，輝達不僅掌控 CoreWeave 的晶片供應，也是其主要投資方之一。這種結構，使 CoreWeave 某種程度上等於動用輝達的資金，購買輝達晶片，再將算力回租給輝達體系使用。

與此同時，OpenAI 亦為 CoreWeave 的重要投資者，並與輝達、微軟之間維持高度緊密的資金與策略關係。

類似風險並非個案。近幾個月來，亞馬遜 (AMZN-US) 、Google(GOOGL-US) 、Meta(META-US) 、微軟與甲骨文 (ORCL-US) 等科技巨頭，紛紛投入鉅資興建資料中心，透過循環融資與交叉投資，將彼此的利益與風險牢牢綁在一起，同時大舉向監管較鬆的放款機構借款。

支持者認為，這將讓企業在 AI 革命中搶得先機，換取近乎無限的成長回報；但《大西洋》提醒，上一次出現如此龐大、且高度交錯的金融結構，正是 2008 年之前。

AI 產業的「豪賭」：收入遠低於支出

AI 熱潮表面上是技術革命，實際上卻是一場由資本、槓桿與未來承諾堆疊而成的豪賭。

今年全球資料中心支出，保守估計將超過 4,000 億美元。整個產業逐漸圍繞輝達形成一套循環體系：AI 公司出售未來股權換取資金購買晶片，而真正穩定獲利的，只有掌握硬體與資金主導權的輝達。

今年，輝達已完成 50 多筆類似投資，包括對 OpenAI 高達 1,000 億美元的投資，以及與微軟共同投入 Anthropic 的 150 億美元。

表面上，輝達並未要求被投資企業必須使用其晶片；但在實務上，這些資金最終仍高度回流至輝達體系。

OpenAI 的交易網路同樣複雜：承諾向甲骨文採購 3,000 億美元算力、向亞馬遜採購 380 億美元，並向 CoreWeave 採購 220 億美元運算服務，而這些供應商本身，正是輝達晶片的主要客戶。

然而，OpenAI 今年預估收入僅 100 億美元，卻可能虧損至少 150 億美元，且預計 2029 年前難以獲利。

整體而言，今年 AI 公司合計收入約 600 億美元，支出卻高達 4,000 億美元。

2008 年式的金融工程工具捲土重來

《大西洋》警告，若 AI 發展不如預期、獲利成長放緩，當前將整個產業緊密綁在一起的金融結構，恐怕會迅速反轉成系統性風險。

一旦高度集中、彼此深度連結的科技巨頭出現裂痕，衝擊不僅難以分散，甚至可能比 2000 年代網路泡沫更為劇烈。

真正的隱憂不在於股價修正本身，而在於龐大的債務槓桿。由於 AI 基礎建設成本驚人，企業已累積數千億美元負債，摩根士丹利更預估，相關債務到 2028 年恐膨脹至 1.5 兆美元。

一旦高槓桿貸款同時違約，衝擊可能沿著金融體系擴散，引發嚴重經濟衰退。

報導特別指出，幾種在 2008 年金融危機前曾被用於規避監管的複雜融資工具正在 AI 領域捲土重來：

特殊目的載體（SPV）： Meta、CoreWeave 和 Google 等公司正透過與私募股權公司合作設立 SPV，以獨立法律實體代為借款，將鉅額債務隱藏在公司資產負債表之外，藉此規避信用評級機構的審查。

此做法類似於 2001 年因大規模會計醜聞而轟然倒塌的能源公司安隆和 2008 年金融危機前的部分大型金融機構。

長期研究金融工程手段的麻省理工學院研究員 Paul Kedrosky 表示：「當我看到這類安排時，這是一個巨大的危險訊號，這些公司真的不希望信用評級機構過於仔細地審視它們的支出。」

資產支持證券（ABS）： 數十億美元的數據中心債務正被切割成 ABS，打包出售給投資者，可能將債務轉化為與基礎資產價值脫鉤的金融產品，助長魯莽行為。

Kedrosky 表示：「投資者看到這些複雜的金融產品時會說：『我不在乎裡面到底發生了什麼，我只關心它評級很高，而且承諾高回報』， 2008 年就是這麼回事。一旦這種思維盛行，就會變得非常危險。」

GPU 抵押貸款： 包括 CoreWeave 在內的不少資料中心建設商與雲端服務業者，為了快速擴張算力，已經把手上現有的 GPU 晶片當作抵押品，向金融機構借入數十億美元，再用這些資金去購買更新一代的晶片。

這種作法本質上是一種「以舊資產借錢、再買新資產」的槓桿操作，很像 2000 年代房市熱潮中，許多屋主拿第一棟房子抵押，去貸款購買第二、第三棟房產。

問題在於，GPU 價值高度依賴技術世代，一旦價格下跌，可能引發抵押品連鎖貶值與提前收回貸款的惡性循環。

公共企業中心（Center for Public Enterprise）的分析師 Advait Arun 在一份探討 AI 產業財務狀況的報告中指出，晶片的價值高度依賴技術世代，每當新款 GPU 問世，舊款晶片往往迅速貶值。

Arun 警告，一旦晶片價格出現劇烈下跌，就可能引爆惡性循環：舊 GPU 價值下滑，使得以它們作為抵押的貸款突然接近或觸及違約門檻；放款方為了控制風險，可能在企業尚未創造足夠現金流之前，就要求提前還款或收回貸款。

此時，貸款方若選擇出售手中的晶片來回收資金，反而會把更多 GPU 丟向市場，進一步壓低價格，導致其他以晶片為抵押的貸款也同步承壓，迫使更多貸款被提前回收，形成連鎖反應。

正因如此，風險已不再只是單純的科技投資失利。穆迪分析首席經濟學家 Mark Zandi 直言，幾個月前他還認為這頂多會演變成一場類似網路泡沫的崩盤，但如今在龐大債務與複雜金融操作的交織下，他愈來愈擔心，情況可能更接近 2008 年金融危機式的系統性衝擊。

私人信貸的「黑箱」風險

《大西洋》警告，AI 熱潮下的金融風險，正從受嚴格監管的銀行體系，轉向監管相對寬鬆的「私人信貸」市場，形成新的系統性隱憂。

在 2008 年金融危機後，銀行放貸受限，私募股權公司趁勢擴大角色，向企業提供更具攻擊性的融資。

截至今年初，私募機構已向科技產業放出約 4,500 億美元私人信貸，且未來兩年可能再增加 8,000 億美元，其中大量資金流向 AI 相關交易。

一般認為，私人信貸即使出問題，主要衝擊將落在退休基金、捐贈基金與對沖基金等機構投資人，對整體經濟影響有限；但真正的風險在於其高度不透明。

這些機構無須揭露資金來源、放款規模與貸款品質，使監管單位難以掌握風險全貌。

更令人憂心的是，私人信貸早已與銀行與保險體系深度交織。聯準會研究顯示，非銀行金融機構向銀行借入的資金中，最多已有四分之一流向私人信貸，大型壽險公司投入規模也接近 1 兆美元。

耶魯法學院教授 Natasha Sarin 指出，正是這些交錯關係，使 AI 一旦出現大幅修正，衝擊可能迅速蔓延至銀行與保險體系，「我們往往要等到危機爆發，才發現金融系統其實早已緊密相連。」

從防火牆到助燃劑：政府政策正在放大 AI 金融風險

《大西洋》總結指出，由 AI 引爆金融危機並非命中注定。然而，在警訊頻現之際，外界原本期待聯邦政府能採取更積極作為，降低潛在風險，實際走向卻恰恰相反。

川普政府不僅未收緊監管，反而選擇放手。今年 8 月，總統簽署行政命令，要求聯邦機構鬆綁規範，允許一般 401(k) 退休帳戶的持有人，直接投資所謂的「另類資產」，其中自然也包括私人信貸。

這項政策轉向，代表 AI 相關貸款一旦出現違約，其衝擊將不再侷限於機構投資人，而可能擴及更廣泛的民眾。

也許這正是 2008 年與 2025 年之間的關鍵差異：當年，聯邦政府是在毫無準備的情況下被危機襲擊；而這一次，看起來卻更像是在主動為一場潛在的金融風暴鋪路。