权衡债券收益率上升与人工智能债务涌入

【新加坡】直到最近，人工智能的叙事一直主导着股票市场。但现在，人工智能正将目光转向债券市场，超大规模云服务商和参与人工智能基础设施建设的公司的债务融资正在激增。

这给投资者带来了挑战，尤其是那些将固定收益作为投资组合压舱石的投资者。

最大的问题是：这种债务发行渠道会成为信贷市场的结构性特征吗？

目前，很少有人担心信用质量，因为超大规模云服务商本身大多被评为投资级。然而，如果这种发行渠道本质上是结构性的，那么当企业债券指数开始向科技行业倾斜时，会带来什么风险呢？

投资管理公司Vanguard表示，在2020年至2024年间，Alphabet、Amazon、Meta、Microsoft和Oracle这五家超大规模云服务商每年平均发行约350亿美元的债务。到2025年，这一数字跃升至930亿美元。

Vanguard估计，2026财年与人工智能相关的债务发行总额——包括芯片制造商、数据中心开发商和公用事业公司——可能在3000亿至5700亿美元之间。

与此同时，主权债券市场的收益率飙升，因为投资者需要应对发达国家日益增长的预算赤字，以及政府为国防等各种目标筹集更多资金的需求。

这些因素，加上持续的美伊冲突和通胀担忧，最近将七国集团（G7）的债券收益率推至数十年来的最高水平。

在美国，30年期美国国债收益率在8月份触及5.33%。

德国30年期国债收益率达到2011年以来的新高，法国30年期国债收益率也升至全球金融危机以来的最高点。在日本，10年期国债收益率已创下30年新高。

上周末，美国联邦储备局（美联储）主席Kevin Warsh表示了冷却通胀的决心，增加了9月份加息25个基点的可能性。两年期国债收益率小幅走高；30年期国债收益率目前徘徊在5.27%左右。

拥有大量固定收益配置的退休投资组合应如何应对当前环境？随着债券收益率上升，对股票市场可能产生哪些连锁反应？

星展银行（DBS）高级投资策略师Daryl Ho表示，一些因素可能正在推高全球均衡利率，包括高企的财政赤字和人工智能投资带来的资本需求上升。

他补充说：“这未必会导致风险重置。相反，当‘无风险’利率也升高时，预期的最低回报率自然也应该更高。”

“对于股票而言，其影响可能是不均衡的，而非普遍负面。拥有真实盈利增长和定价权的公司可以抵消更高贴现率的影响。相反，那些估值严重依赖遥远未来现金流的公司则要脆弱得多。”

高收益率中的一线希望

百达（Pictet）亚洲首席投资官Kelvin Tay表示，更高的收益率反映了“一个更广泛的结构性现实”，因为投资者要求更高的补偿才愿意进行长期借贷。

他补充说：“持续的政府预算赤字和不断的财政扩张进一步加剧了这种情况，并转化为更高的政府期限溢价。”

“从结构上看，更高的政府借贷可能会与企业为其投资需求融资的努力形成竞争——这一趋势已经开始。”

Ho表示，今年给债券投资者造成的大部分痛苦并非来自信用风险，而是久期风险。也就是说，债券对利率的敏感性比违约风险更重要。

他指出，在当前的高收益率环境下，投资者应降低对债券带来资本收入的期望。

他说：“在一个结构性高利率的世界里，债券可能无法带来投资者在全球金融危机后几十年里已习惯的那种资本收入。投资组合持有债券应主要为了获得稳定的收入，而不是为了资本收入。”

FSM Global固定收益团队高级分析师Cyrus Ng表示，投资者可能正在要求更高的期限溢价。

“我们鼓励在任何投资组合中平衡风险与回报。审慎对待久期至关重要。投资者应平衡任何增加的久期，并（确保）收益率的提升对于额外的久期风险是合理的。”

他更偏好中短期债券而非长期债券，并补充道：“随着期限变长，收益率的提升并不多，尤其是考虑到久期风险加剧和更大的按市价计价波动。”

当债券价格下跌时，收益率会上升。发生这种情况时，现有投资者会遭受账面损失，但对于打算持有债券至到期的投资者来说，中途的价格波动应该不重要。

期限较长的债券具有相对较高的久期风险——也就是说，它们对利率变化更为敏感。

瑞银（UBS）全球财富管理南亚和澳大利亚区董事总经理兼首席投资官James Cheo表示，更高的收益率有一个重要的抵消因素。

他指出：“更高的初始收益率能改善未来债券回报，并为应对利率进一步上升提供更大的收入缓冲。”

他补充说，由于长端收益率可能波动较大，“有理由将更多敞口集中在收益率曲线的二至五年部分”。

他说：“这样可以在承担比久期长的债券更少的利率风险的同时，捕获大部分可用收入。对于退休人士来说，这很重要，因为目标不仅仅是最大化总回报。”

“关键在于产生可预测的收入，同时限制在资产出现大幅按市价计价下跌后被迫出售的风险。”

与人工智能相关的发行

Cheo表示，大型超大规模云服务商的基本面通常很强，拥有高投资级评级、充裕的自由现金流、显著的流动性和相对较低的杠杆率。

“对于这些发行人而言，眼前的风险与其说是违约，不如说是供应、利差和相对价值。”

Cheo说：“保持选择性将是关键。随着发行加速，即使是高质量的借款人也可能需要提供更大的折价来吸引投资者。好的信用并不意味着在任何价格下都是好的价值。”

但新加坡银行（Bank of Singapore）固定收益策略主管Boh Hui Ling指出，人工智能投资周期在创造机遇的同时，也在重塑企业融资，这“使得传统的杠杆指标在捕捉全部信用风险方面效果减弱”。

她补充说，投资者将需要关注资产负债表债务之外的因素，评估发行人的基本面、现金流生成能力、资本要求和潜在的资产负债表外义务。

她说：“最终，在人工智能时代成功投资，将更少地依赖于广泛的主题性敞口，而更多地依赖于严谨的信用分析、选择性的发行人定位和有纪律的投资组合构建。”

富敦基金管理（Fullerton Fund Management）固定收益客户投资组合经理Kylie Soh表示，关键问题在于人工智能投资是否能转化为可持续的现金流生成和投资资本回报率。

她说：“大型人工智能科技公司通常保持着强大的资产负债表和健康的流动性。但当资本支出（capex）迅速增加、融资转向债务或资产负债表外义务（如租赁和购买承诺）增加时，信用分析的要求就变得更高了。”

Ho发出了审慎的提醒。

“债券投资者应保持充分多元化，投资范围不应仅限于超大规模云服务商的债务，以防止任何单一负面信用事件将资本置于风险之中，因为固定收益工具通常有上限回报，同时却让投资者面临所投资本的全部下行风险。”

他还建议投资者从追踪指数的债券交易所交易基金（ETF）转向主动管理的债券基金。

“市值加权的债券ETF通常是‘输家通吃’的结构，即负债最多的公司在指数中获得更高权重，这使债券投资者面临与信用最差的发行人相关的集中风险。

“主动管理将允许在配置上有更大的自主权，为投资者提供一个更有意图地进行多元化配置的投资组合。”