黑白迷宫

科学家开发新技术 可以大规模生产生物降解微型机器人_我的网站

一 |     　　在人工智能（AI）投资热潮持续升温之时，全球科技巨头正越来越多地将目光投向债券市场。　　8月24日，日本软银集团宣布，计划发行规模达1万亿日元（约合63亿美元）的7年期零售债券，票面利率指引区间为4.3%至4.9%，发行规模创日本企业面向个人投资者的公司债纪录。软银此次发债的背后，是其不断扩大的AI投资需求以及由此产生的融资压力。    为了创造一种每分钟可以生产100多个可在体内分解的微机器人技术，大邱庆北科技学院（DGIST）机器人和机电工程系的Hongsoo Choi教授团队与韩国天主教大学首尔圣玛丽医院的Sung-Won Kim教授团队以及苏黎世联邦理工学院的Bradley J. Nelson教授团队合作。

二 | 　　从软银到字母表（Alphabet）、亚马逊、微软等科技巨头，AI基础设施建设正从过去更多依靠企业自身现金流和股权融资，逐步向债券、贷款等债务融资方式延伸。　　法国巴黎银行数据显示，今年以来，截至8月10日，AI超大规模数据中心运营商债务发行规模已经达到2200亿美元，远高于2025年同期的125亿美元。

三 | 　　在AI资本开支不断攀升的背景下，这场债务融资潮正在给科技企业融资模式以及全球债券市场带来新的变化。
以微创靶向精准治疗为目标，构建微型机器人的方法有很多。其中最受欢迎的是被称为双光子聚合法的超精细3D打印工艺，它通过两个激光器相交引发合成树脂的聚合。　　为何大规模发债？　　软银发行的1万亿日元债券，是其今年以来持续加大融资力度的又一动作。此前，软银已通过发行机构债、混合型次级债以及美元、欧元债券等多种方式筹集资金，持续拓宽融资渠道。　　软银在公告中明确指出，所筹资金的重心将放在AI相关投资上。这种技术有能力创建具有纳米级精度的结构。缺点是创建一个微型机器人需要大量的时间，因为体素，即通过3D打印实现的像素，必须连续固化。此外，在双光子聚合过程中，机器人中的磁性纳米粒子可能会阻碍光路。

四 | 　　今年2月，软银宣布对OpenAI追加投资300亿美元，完成相关交易后，累计投资承诺将达到约646亿美元。当利用高浓度的磁性纳米粒子时，过程结果可能不均匀。

五 | 为筹措相关资金，软银今年3月还与多家银行签署了总额度400亿美元的过桥融资协议，并计划通过包括长期融资在内的多种方式偿还和置换相关借款。为了解决目前微机器人生产技术的限制，DGIST教授Hongsoo Choi的研究团队创造了一种方法，通过将磁性纳米颗粒和可生物降解的甲基丙烯酸明胶的混合物流到微流控芯片上，以每分钟100个的高速度制造微机器人，该混合物可以通过光固化。　　截至目前，软银已经完成其中200亿美元的OpenAI追加投资，剩余100亿美元计划于今年10月支付。与现有的双光子聚合方法相比，这可以使制造微型机器人的速度提高1万倍以上。软银方面表示，将通过资产抵押融资、资产出售以及债务融资等方式，对过桥贷款进行再融资。然后，用这种技术生产的微型机器人与从人的鼻子中收集的人类鼻甲骨干细胞进行培养，以诱导干细胞粘附到微型机器人的表面。　　不过，若将此次发债简单理解为“为OpenAI筹钱”，或许并不全面。除了持续加码OpenAI，软银也在加速布局AI与实体产业结合的“物理AI”领域。通过这一过程，制造了一个干细胞携带的微型机器人，包括内部的磁性纳米颗粒和附着在外表面的干细胞。　　软银集团董事长兼CEO孙正义曾多次表达对机器人产业的看好，并将机器人视为AI发展的重要方向。当机器人内部的磁性纳米粒子对外部磁场作出反应时，机器人就会移动，并能移动到所需的位置。为实现这一野心，软银已宣布计划斥资53.75亿美元收购瑞士工业巨头ABB旗下的机器人业务。

六 | 此次发债所筹集的资金，将被明确用于支持包括此项并购在内的“物理AI”投资。
在现有的干细胞疗法中，选择性的细胞输送是困难的。　　除了面向未来的投资，此次发债还肩负着“以新换旧”的现实任务。软银明确表示，部分资金将用于偿还其于2019年发行的总额4000亿日元公司债。　　值得注意的是，软银此次选择面向个人投资者发行大规模债券，也反映出其融资策略的变化。日本生命基础研究所高级金融研究员福本悠希表示，受存款增长乏力、债券信用评级、七年长周期等多重因素制约，银行难以承接该笔业务对应的风险，因此，本次债券发行将高度依赖零售投资者认购。然而，携带干细胞的微型机器人可以通过实时控制电磁场控制系统产生的磁场而移动到所需的位置。　　向高资本开支模式转变　　软银的行动并非个例。研究小组进行了一项实验，检查携带干细胞的微型机器人是否能通过一个迷宫状的微通道到达目标点，并因此证实机器人可以移动到所需的位置。此外，通过将携带微型机器人的干细胞与一种降解酶进行孵化，评估了微型机器人的可降解性。

七 | 随着AI资本开支持续攀升，全球科技巨头正越来越多地进入债券市场。　　Dealogic数据显示，字母表、亚马逊、Meta、微软及甲骨文等五家科技巨头今年前5个月已在全球发行了约1590亿美元债券，规模已经超过2025年全年。孵化6小时后，微机器人完全解体，机器人内部的磁性纳米粒子被磁场控制系统产生的磁场收集。干细胞在微型机器人被解体的地方增殖。与此同时，科技巨头也未放弃股权融资。

八 | 字母表今年6月将股权融资规模扩大至847.5亿美元，创全球企业单笔股权融资规模纪录。随后，干细胞被诱导分化成神经细胞，以确认正常分化；干细胞在大约21天后被分化成神经细胞。　　从股权融资到债务融资，AI产业融资结构正在发生变化，其背后首先是AI产业本身的“重资产化”。该实验验证了使用微型机器人将干细胞运送到所需位置是可能的，而且运送的干细胞可以通过表现出增殖和分化来作为一种有针对性的精确治疗剂。　　与传统互联网企业相比，当前AI产业需要持续投入大量资金建设数据中心、采购GPU等算力设备，并配套建设电力、网络等基础设施。这些项目不仅投资规模大，而且建设周期和资金回收周期较长，单纯依靠企业自身现金流越来越难以满足快速扩张的资金需求。　　瑞银数据显示，2026年全球超大规模云服务商的资本开支将近乎耗尽全部经营现金流，远高于过去十年约40%的平均水平。资本开支快速增长与现金流之间的缺口，使外部融资成为科技巨头扩大AI投资的重要资金来源。　　申万宏源证券首席经济学家赵伟表示，随着人工智能资本开支持续增加，科技企业依靠自身经营现金流已经越来越难以覆盖数据中心、芯片和服务器等巨额投入，对外部融资的依赖随之上升。据赵伟统计，2026年上半年，AI相关融资占投资级公司债发行规模的34%，占高收益公司债发行规模的40%。

九 | 　　债务融资与AI基础设施投资的特点也具有较高适配性。一方面，数据中心、GPU集群等基础设施投资周期较长，适合通过期限较长的债券锁定资金成本。　　瑞银数据显示，今年科技债发行中，超过10年期的比例达到32%，高于2024年以来19%的历史均值。另一方面，对于现金流和信用资质较强的科技巨头而言，债券融资可以在不稀释股东权益的情况下获得大规模资金。

十 | 　　因此，科技巨头密集发债并不只是融资工具的简单变化，更反映出AI产业正在从过去的“轻资产互联网模式”向高资本开支的基础设施模式转变。

十一 | 　　改变信用债市场格局　　全球AI产业集中举债的浪潮，正深刻改变信用债市场的既有格局。这轮“AI债务潮”既为债市注入了新供给，也带来了不可忽视的结构性挑战。　　从规模来看，摩根大通2025年10月的研究显示，与AI相关的债务规模已达到约1.2万亿美元，占美国投资级公司债市场的14%，超过美国银行业所占的11.7%，成为该市场最大的单一板块。摩根士丹利预测，2026年全球AI债券发行或接近5700亿美元。

十二 | 　　随着AI相关债务规模继续扩大，市场首先感受到的是新增供给带来的定价压力。　　路透社援引美国资本集团（Capital Group）投资组合经理Karen Choi的数据称，2026年以来，科技企业债发行规模快速扩大，科技债相对于美国整体投资级公司债的利差已经扩大至89个基点，高出整体市场9个基点。部分近期发行的科技债需要给予投资者更高的收益率或更大的发行让利，以吸引资金认购。　　这意味着，AI融资潮的影响已经开始从科技企业自身的资产负债表传导至信用债市场：当越来越多企业同时融资，债券市场需要吸收的资金规模增加，投资者对收益率和风险补偿的要求也可能随之提高。　　更值得关注的是，AI债务扩张与美国国债供给增加正发生在同一个市场环境中。随着企业大量发行长期公司债，固定收益市场需要承接的债券供给进一步增加，也可能对长久期资产的定价形成压力。　　8月以来，美债长端收益率持续处于高位。上周，30年期美债收益率盘中一度升至5.337%，创2007年以来新高，10年期美债收益率盘中一度升至4.747%，为2025年1月以来最高水平。

十三 | 　　Mission Square固收主管尤利娅·阿列克谢耶娃认为，财政赤字相关担忧是本轮长端美债抛售潮最主要、持续性最强的驱动因素，但各大超大规模科技企业大举发行长期公司债，为数据中心建设筹资，进一步加剧了供给压力。　　此外，相比债券供给本身，AI债务扩张更值得关注的风险在于未来投资回报能否覆盖不断增加的融资成本。　　双线资本基金经理罗伯特·科恩在彭博全球信用债论坛上直言，“AI泡沫的概率大概是100%。

十四 | ”他认为，随着科技公司持续倾注巨资，未来数月或数年内，市场无疑将达到泡沫水平。　　汇丰银行策略师宋金利也指出，即便宏观经济形势强劲，对债券投资者来说，上行空间似乎也有限，尤其是在科技巨头发行数百亿美元债券的情况下，可能对信用利差构成扩大压力。　　太平洋投资管理公司（PIMCO）集团首席投资官丹·艾瓦辛则更为审慎，认为AI不适合超配，并警告称，一旦违约，损失幅度可能超出历史经验。（文章来源：国际金融报）。

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Published on:12:54:10