当前，全球人工智能（AI）投资热潮持续升温，在为技术创新和产业升级注入强劲动能的同时，也带来投资过热和金融风险的担忧。尤其值得警惕的是，部分AI企业之间正形成投资、担保与采购相互嵌套的“循环融资”关系，给市场稳定带来新的不确定性。
国际清算银行（BIS）6月底发布的《2026年年度经济报告》警示称，AI行业融资的不透明性加剧了金融脆弱性，其中最为突出的是循环融资带来的风险。一旦AI投资回报令市场失望，融资可能骤然退潮，并对整体金融环境产生连带冲击。
所谓循环融资，是指供应商通过投资或担保等方式为客户提供资金，客户拿到资金后持续采购该供应商的产品。上海财经大学特聘教授胡延平日前在接受经济日报记者采访时表示，“过度投资的风险小于投资不足的风险”已成为当前美国科技巨头的普遍心态，各方担心不加大投入就可能出局，于是纷纷借助资本合作、产业联盟等手段加速投资进程，以抢占有利位置。然而，美国科技企业在融资端面临的结构性矛盾，正是多家公司采用循环融资模式的重要推手。
7月底，有外媒报道称，英伟达正与美国开放人工智能研究中心（OpenAI）开展谈判，计划为后者提供约2500亿美元融资担保，以帮助OpenAI租用由软银旗下子公司在俄亥俄州开发的数据中心项目。消息公布后，资本市场对循环融资交易风险的担忧快速发酵，英伟达股价大跌，5年期信用违约互换（CDS）价格创下历史新高。
胡延平解释说，OpenAI迫切需要海量算力，却没有独立举债的信用、充足的现金流和足够的支付能力。而英伟达需要锁定芯片采购需求，融资担保相当于帮OpenAI获得数千亿美元级别的“卖方信贷”。这种循环融资模式并非个别企业的权宜之计，而已逐渐成为当前金融市场较为常见的操作方式。
但在这一模式下，供应商同时成为投资者、担保人和订单受益者，循环融资交易使越来越多的AI产业链上下游公司深度绑定，也会让整个行业在面对外部冲击时更加脆弱。
清华大学经济管理学院副院长何平告诉经济日报记者，循环融资有利有弊，一方面有利于降低融资成本，加强产业链上下游协同；另一方面却加深了上下游企业的相互绑定，增加了系统性风险。当前美国科技公司持续加大AI投资，资产规模膨胀、估值攀升，进而吸引更多资金涌入，循环往复之下风险不断累积。
“循环融资，相当于给AI投资进一步加杠杆。”胡延平解释说，当前金融市场对AI投资泡沫问题相当敏感，市场本就担心大规模AI投资能否如期形成足够回报，循环融资模式有可能导致资本泡沫进一步扩大，甚至为系统性金融风险埋下隐患。
具体来看，何平认为，在微观层面，应重点关注企业的现金流状况，大规模资本支出必然消耗现金流，导致企业偿债能力下降，一旦收入增长不及预期，风险敞口将迅速放大；在宏观层面，应密切关注美国货币政策走向，如果美联储因通胀压力加息，流动性收缩将推高美国科技企业融资成本，加剧市场波动。此外，地缘冲突和大国博弈等外部冲击同样不可忽视，尤其对于市场影响力较大的美国科技巨头来说，更容易受到内外多重风险的影响，经营脆弱性上升，稍有不慎就可能陷入困境。
从历史的长周期来看，技术发展的红利与风险时常相伴，以往的技术创新浪潮也常伴随着投机狂潮。有分析认为，如果AI投资未能实现预期的高额回报，该领域可能重蹈20世纪90年代末互联网泡沫的覆辙。例如，曾精准预测美国房地产泡沫的美国投资人迈克尔·伯里认为，当前AI基础设施投资需求部分依赖于难以长期维持的融资模式，美国科技企业的AI狂热类似于互联网泡沫时期。
何平分析说：“当前投资和互联网泡沫的相似之处在于，都是因为新技术快速发展，投资热潮下积累了一定的泡沫，但投资回报却存在极大不确定性，甚至在某种程度上比互联网泡沫更严重，原因是AI投资更偏向重资产，例如，英伟达过去以轻资产运营为主，如今涉足数据中心等重资产环节，风险敞口显著扩大。”
“当前投资与互联网泡沫有相似之处，但也有实质不同。”胡延平认为，一是资金主要来源不同，AI基础设施建设投资主要来自资金实力雄厚的头部企业，更能抵御信贷紧缩。二是变现节奏不同，AI是边建设边变现，在云计算、编程工具、广告和企业生产力等方面，已经在产生实际价值和真实回报。三是经历了互联网泡沫破裂以及2008年国际金融危机，金融监管与治理体系以及市场抗风险能力已有所提高。但这并不意味着系统性金融风险不会积累和发生。
在风险防范上，何平表示，在当前AI投资热潮下，整个融资体系变得更加复杂，关联度持续上升，循环融资方式让企业间深度绑定，透明度不足已成为重大隐患。对此，应该注重防范系统性风险，加强融资透明度，密切监测关联风险，并完善监管框架。
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