包括摩根大通、摩根士丹利、住友银行和三菱日联在内的主要金融机构，目前正试图分配他们之前承销的大部分与 AI 相关的建设债务。虽然承销——即担保贷款的过程——是标准的银行业职能，但目前在“卸载”或将这些贷款出售给外部投资者的困难表明风险承受能力正在收紧。根据报告，这组银行中的一部分已花费超过六个月时间，试图分配与出租给 Oracle 的德克萨斯州和威斯康星州数据中心项目相关的 380 亿美元债务。这种延迟非常引人注目，因为此类辛迪加贷款通常清算速度要快得多，这表明针对此类特定类型的高规模 AI 债务的市场正变得更加受限。
这张图片展示了更广泛的银行业格局以及目前面临融资障碍的基础设施项目。
驱动这一转变的主要机制是内部风险限额的耗尽。银行通常面临监管或内部上限，限制其在单一领域可持有的风险敞口。为了管理这些风险，他们使用风险转移手段，将贷款中最具风险的部分转移给第三方投资者，同时将贷款保留在自己的账目上。然而，AI 建设的庞大规模——估计基础设施支出超过 1200 亿美元——已将一些贷款机构推向其限额。此外，由于对 AI 相关债券的需求降温，情况变得更加复杂；虽然这些证券以前可以自动售出，但目前的订单簿已显著萎缩，迫使银行更努力地去安置这些债务。此外，资本成本的上升（以高 10 年期美国国债收益率为证）使得“无风险”利率成为融资这些巨型项目的更高门槛。
市场参与者对于他们资助哪些 AI 项目也变得更加挑剔。资本正日益流向“超大规模运营商”——如微软和谷歌等大型、投资级的科技巨头——并远离规模较小、资本较少的基础设施公司。例如，为 CoreWeave 等出租给较小实体的公司提供债务，其要求的利率显著高于出租给主要超大规模运营商的债券。这创造了一个分化的市场，其中较小的 AI 基础设施参与者必须在缩减的贷款机构池中竞争，而他们并不具备像 Oracle 那样的资产负债表实力。在六个月内难以移动 380 亿美元债务的挣扎，作为一个实际指标，表明 AI 基础设施获得无限且低成本信贷的假设正面临现实世界的摩擦。