受到美元贬值、资金避险等因素影响，近期有色金属价格大幅攀升。据机构预测，未来3年人工智能（AI）基建成本或提高约7至8个百分点，相当于每年增加50亿至80亿美元的财务支出，势将进一步加剧科技企业的“资金饥渴症”。

AI基建涵盖数据中心、服务器、电力系统及冷却系统的建设，这些领域高度依赖有色金属的导电、导热及耐腐蚀特性，主要会用到铜、银、锡、铝及金，目前的材料成本占总支出的20%至30%。

铜产能缺口持续扩大

不幸的是，上述金属都在遭遇供应短缺的挑战。笔者以铜为例，由于AI服务器的单机功耗极高，需要更粗的电源线、更强大的配电单元，以及在液冷系统中需要进行高效热交换，因此AI数据中心对铜线、铜管的需求显著提升，占据金属成本增量的58.8%。行业预计，AI产业对铜需求增量到2028年将达到60万吨，占全球总需求6%至7%。

但铜的供应端难以快速响应需求的增长，背后原因包括全球矿山老化、新矿开发周期长（通常超过10年），以及环境法规趋严等。另鉴于矿坑事故频发，印尼Grasberg、刚果Kamoa Kakula等头部矿山短期产能受限。美银预计，2026年全球精炼铜缺口将达到18万至30万吨，2027年缺口扩大至50万吨以上。

即使不考虑未来的产能缺口，现时的金属成本增长已十分惊人。统计显示，2023至2026年间，铜价上涨超过50%，银价累计升幅3倍。受此影响，美国数据中心的建设支出（经季调年化值）已从2019年前的不足200亿美元，飙升至2025年的超过400亿美元，即将超过写字楼建设支出。（见配图）金属价格同时也带动了电力基建投资的持续攀升，其年化支出已接近1200亿美元。

一个100MW的AI数据中心，仅铜和铝两项关键金属的采购成本，在过去两年就从3305万美元飙升至5063万美元，成本增加幅度高达53.2%。

企业成本转嫁用户

这对大型云服务提供商及AI科技企业的资本支出构成巨大压力，也将影响数据中心的投资回报率（ROI），很可能迫使企业将AI基建成本转嫁给终端用户，从而推高算力服务的价格。

摩根士丹利最新研报指出，2025至2028年间，全球AI基础设施的资本支出将高达2.9万亿美元，尽管超大规模科技企业会通过内部现金流提供约1.4万亿美元资金，但剩余的1.5万亿美元缺口必须依赖外部融资填补。

而在外部资金来源中，私人信贷预计将成为绝对主力。截至2024年底，全球私人信贷的总在管规模（AUM）从2010年底的约1000亿美元上涨至近2.2万亿美元。但私人信贷的快速增长也伴随着诸多质疑，包括运作不透明、市场监管不足等，已被业界视为潜在的金融风险。