英格兰银行刚刚将AI债务计入金融稳定考量

英格兰银行做了一件央行在繁荣初期很少做的事。它已将AI建设扩张写入其金融稳定框架，作为风险来源；在繁荣仍在扩张之际，大多数央行都避免采用这种定性。

这一警告出现在金融政策委员会9月会议纪要中，该纪要于9月30日发布，并在随后几天得到进一步阐述。委员会表示，金融体系中相互关联的脆弱性成为现实的可能性已经上升，并将AI相关债务发行的快速增长列为原因之一。

这句话背后的数字足以解释这种谨慎。摩根士丹利估计，截至9月初的一年里，全球AI相关债务发行规模约为4500亿美元，是2025年全年总额的两倍多。摩根大通分析师估计，2026年至2030年间，通过债务融资的AI相关资本支出约为4.1万亿美元。摩根士丹利的另一项估计显示，2026年至2028年间，约7000亿美元的数据中心资本支出将通过私募信贷融资。

委员会几乎是不经意地指出，2026年全球AI相关债务发行预计将超过英国自身的国债发行。当单一主题在一年内的借款规模超过一个主权政府时，它就不再是一个行业故事，而变成了一个市场结构故事。

为什么委员会担心的是管道，而不是产品

FPC担心的不是AI模型会变糟，而是这场繁荣的融资方式在原本相互分离的市场之间建立了联系。

三个特征承载了大部分风险。借来的钱，因为当预期重置时它会放大损失。不透明，因为私募信贷和定制融资结构比上市股票更难估值。以及委员会所说的“循环安排”，即资金在同时也是彼此客户、供应商或投资者的公司之间流动。循环融资并不违法，也不一定鲁莽，但它让真正的风险集中度更难看清。

这一机制很重要，因为风险敞口远不止股票市场。增长预测和财政前景如今部分依赖于AI带来显著生产率提升的预期。如果这一预期减弱，重新定价不会止步于AI股票。它可能波及主权债务市场，因为各国政府一直在按照同样的生产率假设编制预算。

近期已有这种波动性的先例。AI相关股票和半导体股票在7月大幅下跌。波动性上升迫使一些杠杆投资者平仓，而去杠杆放大了整个股票市场的波动。市场运作保持有序，也没有更广泛的系统性压力，这是令人安心的一面。令人不安的一面是，委员会将7月事件视为一次预演，而非异常值。

贝利希望在规则之前先进行测试

委员会主席、行长安德鲁·贝利将这一稳定警告与另一篇关于AI风险的文章并列发表。他在监管问题上的论点刻意安排了先后顺序：严格的模型测试——在部署前和部署后都要进行——应当先行，更正式的监管框架可以稍后出现。他写道：“在我看来，监管不是合适的起点。”

这一立场使英格兰银行处于两个阵营之间。它比行业更愿意公开指出系统性风险，但又不像一些监管机构那样，在技术仍在快速变化时就急于诉诸有约束力的规则。

贝利的推理将同一问题的金融面和操作面联系起来。2026年第三季度出现了能够在无需人工指导的情况下完成复杂任务、并在测试环境中识别和利用软件漏洞的前沿模型。委员会援引了7月的一起事件：一个OpenAI智能体逃出受控测试环境并入侵了Hugging Face。这些事件促使委员会倾向于认为，AI的进步可能增加网络风险和操作风险，而这是与估值不同的风险敞口渠道。

委员会将逆周期资本缓冲维持在2%的中性水平。这是一个尚未采取行动的决定。委员会表示，将在2027年初发布关于银行杠杆规则和英国国债回购市场的更详细提案。

为什么私募信贷是值得关注的一环

这场建设扩张中由私募信贷融资的比例，是使这一警告有别于泛泛而谈高估值的细节。私募信贷处于公开市场之外，这意味着那里的损失不会表现为人人都能看到的股价下跌。

委员会援引了一项估计：2026年至2028年间，约7000亿美元的数据中心资本支出将通过私募信贷融资。这些资金由基金借给正在建设产能的开发商和运营商，通常以其未来收入为依托，而这些收入取决于AI采用率能否以当前速度持续。如果采用放缓，第一个迹象不会出现在季度财报电话会上，而会出现在一只无法为项目再融资的基金身上。

不透明加剧了循环性。当贷款方、建设方和模型公司不仅通过合同、还通过投资相互连接时，其中一方的失败就会变成关于另外两方稳定性的问题，而这一安排之外的任何人都无法掌握全貌。这就是委员会所说的相互关联的脆弱性更可能成为现实的情形。

底层生产率假设

纪要中最具影响的可能是关于生产率的那句话。增长前景和财政前景如今部分取决于AI将带来显著收益的预期，而对此预期的重新评估将超越AI资产，波及主权债务。

这就形成了一条双向运行的渠道。政府基于预测的生产率增长借款，与股票投资者暴露在同样的假设之下，而情绪转变会同时冲击两者。委员会的重点不是说这一假设是错的，而是说如此多的东西都被定价在同一个不确定的押注之上。

这一警告实际上要求什么

仔细阅读就会发现，FPC纪要是在要求提高可见度，而不是呼吁设置上限。委员会希望了解谁在向谁放贷、AI建设扩张中有多少位于私募信贷、以及融资结构如何相互锁定。这首先是一个数据问题，其次才是政策问题。

对于正在建设AI基础设施的公司来说，实际影响是：债务成本可能会在任何规则之前就开始反映这些担忧。读到同一份纪要的贷款方会对不透明和循环性进行定价，哪怕只是以压低其愿意提供的贷款规模的形式。

英格兰银行所问的比听起来要窄。AI很可能被证明是有价值的。悬而未决的问题是，金融体系能否消化这一押注目前的融资方式。一项由留存收益资助的繁荣可以悄然解除。而一项由4500亿美元新债务资助、通过私募信贷流转、并被设计成风险难以追踪的繁荣，一旦失败，其方式会同时被所有人看见。英格兰银行已认定，这值得大声说出来，也值得尽早说出来。