人工智能时代的私募信贷投资

人工智能正以惊人的速度从概念走向商业现实。对投资者而言，问题不再是人工智能是否会重塑各行各业，而是如何调整投资组合以应对其影响，以及潜在的赢家和输家可能在何处出现。

在股票市场，大部分注意力都集中在寻找那些能够利用人工智能加速增长的公司。

对于信贷投资者——以及配置私募信贷的财富客户而言，视角则必然不同。其首要关注点并非谁增长最快，而是在竞争格局变化时，哪些商业模式能够维持现金流。在出借资本时，韧性比令人兴奋的前景更为重要。

人工智能已促使各行各业重新评估风险。这场讨论的范围远远超出了传统软件开发商。法律科技、咨询、保险经纪、房地产服务和在线比价平台等领域，都在被以新的视角重新审视。

在某些情况下，市场波动反映的是不确定性，而非结构性衰退。即便如此，那些一度看似稳固的假设现在也需要更仔细地审视。

私募信贷正处于这一转变的中心。在过去十年中，科技赋能型和软件企业吸引了大量私募股权投资。强劲的增长、高比例的经常性收入、可扩展的平台和高利润率，支撑了其较高的估值倍数。

许多交易的结构杠杆率达到Ebitda（即息税折旧及摊销前利润）的5到7倍，在某些情况下，当使用年度经常性收入等基于收入的指标来支持额外借款时，杠杆率甚至更高。

在流动性充裕、增长稳定的时期，这种模式是可持续的。而人工智能的出现引入了一个新的变量。

风险并不在于软件需求的消失。相反，如果新技术降低了准入门槛、压缩了定价或缩短了产品生命周期，某些细分市场的收入增长和利润率可能会减弱。当杠杆率高企、股权估值饱满时，即使前景发生微小变化，也可能削弱股权缓冲，并使再融资变得复杂。

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然而，并非所有的颠覆都是相同的。对信贷投资者而言，一个最重要的区别在于：要分清深度嵌入关键任务运营的软件，和那些执行标准化任务且差异化有限的产品。

企业资源规划（ERP）系统、计费平台、财务管理工具和公共部门管理软件通常与日常工作流程紧密集成。

它们连接多个数据集，支持监管合规，并支撑着报告功能。替换这些系统的成本高昂、耗时且可能对运营造成干扰。在这些领域，人工智能更有可能增强现有能力，而非引发全面替代。

相比之下，那些主要为自动化常规人工任务而设计的软件，例如基础文档处理、同质化的营销工具或某些客户服务应用，可能会面临更持久的竞争压力。

随着人工智能提升基础功能并降低开发成本，其定价能力可能会被削弱。对于贷款人来说，理解借款人处于这个谱系的哪个位置，是评估其长期韧性的核心。

人工智能本身的经济学增加了另一层复杂性。开发和运营复杂的模型仍然是资本密集型的。许多供应商仍在完善其变现策略，利润池也在不断演变。

快速创新可能缩短产品周期，并给长期回报带来不确定性。对信贷投资者而言，这种不确定性必须被纳入现金流预测和杠杆容忍度的考量之中。

其连锁反应超出了运营公司的范围。人工智能的扩张推动了对数据中心和专业计算基础设施的大量投资。虽然这些资产对生态系统至关重要，但芯片设计和计算架构的技术进步，可能会以传统基础设施行业不常见的方式加速其过时。对于拥有长期风险敞口的贷款人而言，不能想当然地认为资产具有持久性。

在此背景下，承销纪律变得愈发重要。对于财富投资组合中的私募信贷配置，杠杆应基于现实且可持续的现金流预期，而非雄心勃勃的增长预测。建立在乐观假设之上的结构，在竞争格局变化时几乎没有容错空间。

股权缓冲同样重要。在市场波动时期，有足够多的发起人风险资本可以提供保护，并在整个再融资周期中确保利益一致。多元化也扮演着重要角色：对一个正在经历快速技术变革的单一子行业的集中敞口，可能会放大下行风险。

定性判断也同样关键。产品对客户的日常运营有多核心？转换成本（包括财务和运营方面）有多高？管理层是否在积极整合人工智能工具以加强其产品，还是该业务容易被取代？这些问题日益成为信贷分析的核心。

认识到人工智能也能增强信用状况同样重要。许多公司正在部署人工智能以简化内部流程、提高效率并提升客户参与度。当生产率的提升转化为更强的利润率和更可预测的自由现金流时，偿债能力就会得到改善。挑战在于要区分结构性益处和短期热情。

对财富投资者而言，私募信贷继续提供具有吸引力的收益和多元化特性。然而，这一资产类别并非独立于更广泛的技术变革而存在。随着人工智能重塑竞争格局，那些我们所熟悉的稳定性指标——如经常性收入、历史增长趋势和高利润率——都需要更深入的审视。

对信贷投资者而言，目标并非预测科技领域的赢家，而是理解创新如何与杠杆、资本结构和现金流的持久性相互作用。在快速变化的时期，审慎的结构设计、精细化和多元化的投资组合、适度的杠杆以及严谨的分析，是获得持续回报的最可靠基础。

Gianpaolo Pellegrini是Muzinich & Co平行贷款业务联席主管；Andrew Tan是该公司亚太区首席执行官兼亚太区私募信贷主管