AI抢钱,美债还能买吗?

昨天，我确定了一份分批买入 TLT 的计划。它是一只持有长期美国国债的 ETF，最近长债持续下跌，收益率也越来越有吸引力。

但这份计划要面对一个新变量：我们一直看好的 AI，正在增加整个市场对资金的需求。

昨晚到今晨，美国10年期国债收益率一度升到 5.34%，创2002年以来最高水平，随后回落到约5.24%。三季度累计上升接近0.9个百分点，长债投资者经历了一轮明显的价格下跌。

过去聊美债，我们盯着通胀、美联储和美国政府的赤字。现在，还得把科技巨头建机房的钱算进去。

AI 的效率红利还在逐步兑现，建设它需要的钱和资源，已经先花出去了。

🟦 巨头建机房，也在争夺资金

早在8月，路透社就援引 LSEG 数据报道，Alphabet、Amazon、Meta 等科技巨头，今年截至当时已发行接近 2200亿美元债券，超过2025年全年1080亿美元的两倍。

建数据中心需要芯片、电力、设备和土地，还需要大量资金。政府在借钱，科技巨头也在借钱；当资金供给跟不上融资需求，投资者就会要求更高的回报。

按这个机制理解，AI 建设不仅能给供应商带来订单，也会增加利率上行的压力。

资源这边同样如此。机房可以花钱建设，电网扩容、设备交付和熟练工人的培养，却都需要时间。在供给赶上之前，集中投入就容易把成本推高。

美联储理事 Lisa Cook 在最新表态中，把 AI 建设带来的通胀压力，列为她关注的2027年主要风险之一。她认可 AI 长期能够提高生产率，但担心这些收益什么时候到来，以及下一处供给瓶颈会出现在哪里。

这个时间差很关键。将来用 AI 节省的成本，无法提前抵消今天建设 AI 的开支。

当然，这轮美债下跌还受到油价、政府债务和加息预期影响。AI 融资是需要加入分析的新变量，单靠它解释全部跌幅，会高估它的作用。

🟩 AI业绩好，长债也可能承压

这就出现了一个很有意思的矛盾。

AI 投资增加，芯片、设备和电力相关企业的订单可能更好；但融资需求和资源需求增加，又会给利率带来压力。

所以，AI 产业链赚钱，与长债价格下跌，完全可以同时发生。

科技股本身也要面对这股力量。市场给一家公司的估值，既看它未来能赚多少钱，也看等待这些利润需要付出多少资金成本。利率更高，投资者对未来利润的出价就会更谨慎。

利润增长和估值承压，可以出现在同一家公司身上。 最后股价往哪边走，要看哪一股力量更强。

这也意味着，持有科技股，再配一点长债，未必就能对冲所有风险。如果市场交易的是通胀和利率上升，两边都可能承压。只有当冲击更接近需求走弱、通胀回落时，长债的对冲作用才更容易发挥。

🟨 TLT的利息，挡不住所有波动

把这些放回我的计划，首先要分清短债和长债承担的任务。

像 SGOV 这类持有0至3个月美国国债的基金，主要适合管理美元流动性，利率变化对价格的影响相对小。TLT 持有20年以上的美国国债，对长期利率敏感得多。

同样写着“美国国债”，价格波动可以差很远。

iShares 官方数据显示，截至9月底，TLT 的有效久期约为 14.63年。按久期做一个粗略估算，如果它持有的长债收益率整体再上升0.5个百分点，价格影响约为 下跌7.3%，还没有算入期间利息和其他因素。

反过来，相关收益率下降时，它也会获得更大的价格弹性。这正是配置长债需要承担的交换。

还有一个更直观的数字：截至9月底，TLT 今年包含分红再投资的净值总回报约为 -8%。收到利息，并没有阻止整体回报变成负数。

而且，TLT 是持续持有和调整长债组合的基金，没有一个属于投资者的固定到期日，不能照搬“单只国债拿到到期收回本金”的思路。

所以，分配给它的资金，需要能承受净值波动。将来可能急着使用的钱，和愿意等待长期利率回落的钱，应当分别安排。

🟪 分批计划，给判断留一点余地

我的分批计划建立在一个取舍上：长债经过下跌，配置的吸引力在提高；推动利率上升的因素，却还没有消失。

我愿意为前者分批投入，也要为后者保留余地。分批能减少一次买在不利时点的影响，最终能否获得好回报，仍取决于持有期间的利率、利息和买入成本。

接下来，我会重点看通胀能否持续回落、长期国债的融资压力有没有缓解，以及科技巨头的现金流能否跟上资本开支。AI 真正赚到的钱越多，扩张越有支撑；如果主要靠不断融资维持投入，就要重新评估这场建设热潮还能持续多久。

收益率更有吸引力，值得认真研究；利率何时见顶，仍需要给自己留余地。

我会继续记录投资与思考，欢迎关注和交流，愿我们在 AI 时代每天进步一点点。

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