AI投资需平衡绩效与融资成本，企业面临资本压力

AI投资需兼顾成果与资金成本

波士顿大学Questrom商学院高级讲师马克·威廉姆斯强调，若企业不积极应对人工智能布局，将面临竞争力下降风险。他建议首席财务官在持续投入AI的同时，必须系统评估每个项目的实际成效，并将支出与财务表现挂钩。

曾任职美联储银行检查员的威廉姆斯在《财富》杂志11月12日刊文指出，企业不应默认采用长期贷款融资，而应审慎比较短期融资方案。同时，需密切关注应收账款状况，判断客户在经济放缓背景下是否仍具备履约能力。

资本成本上升预期加剧财务压力

威廉姆斯预测，中期选举后政策不确定性可能抑制增长预期，进而影响投资项目净现值（NPV）。随着资本成本上行，信用评级较低的AI相关借贷者将承受更大融资压力，部分高负债企业或将重新审视其长期技术投资计划。

需要说明的是，当前美联储并未加息。10月28日声明维持联邦基金利率目标区间在年化3.75%至4.00%不变。资本成本指企业融资的实际费用，与政策利率存在差异，反映市场真实融资难度。

案例解析：Core Scientific业务重心转移

在虚拟资产领域，比特币挖矿公司Core Scientific（股票代码：$CORZ）的收入结构变化成为典型例证。该公司通过提供数据中心空间、电力等基础设施的托管服务（Colocation），逐步调整业务模式。

根据其11月5日提交的季度报告，2026年1月至9月期间，托管服务收入占总收入的84%，自有挖矿收入仅占12%。这一比例与2025年同期的14%和78%形成显著对比。

尽管收入结构转变表明战略重心转移，但尚不能证明向人工智能基础设施转型具备可持续盈利能力。报告中明确列出多项风险因素，包括施工延迟、成本超支、客户集中度高、比特币价格波动、债务偿付压力及未来融资需求。

值得注意的是，威廉姆斯并未直接评价Core Scientific的投资策略。

此前分析指出，大型科技公司为支撑AI算力部署所签订的长期基础设施协议，可能带来持续的财务负担。然而，不同企业对AI投资的态度存在明显差异。

例如，亚马逊云科技（AWS）CFO约翰·费尔顿在10月16日接受Axios采访时透露：“服务器投资的回报周期不足三年。”他强调该类投入基于真实业务需求，回应了外界对资本开支过高的质疑。