全球数据中心 | 为满足计算需求激增而进行的快速扩容将带来长期风险
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发布时间：2024年7月17日
分析师：John Medina，Raj Joshi，Ranjini Venkatesan，Nidhi Dhruv，Ryan Wobbrock，A. J. Sabatelle，更多分析师请见文末概要
未来5年全球数据中心容量将翻一番，以支持不断增长的计算需求。对云服务的需求持续上升、新的人工智能(AI)产品和服务的不断推出以及加密货币带动了数据中心容量的强劲增长。亚马逊、微软、谷歌和Meta等超大规模企业纷纷搭建自己的数据中心，并租赁新的数据中心空间。但是，即使随着更多AI应用的出现，提高算力和能效的技术进步可能会限制长期实际需要的数据中心容量。
庞大的资本需求需要包括私人信贷在内的多种债务资本市场融资渠道。未来5年全球范围内对新数据中心容量的投资将超过2万亿美元。随着新数据中心容量的激增，新一轮融资潮将相伴而来，因为银行和权益投资者将为建设贷款或初始投资进行再融资。开发商和发起人通过企业信贷、杠杆贷款、银行、商业地产抵押贷款支持证券(CMBS)、资产支持证券(ABS)、私人信贷以及现在的项目融资市场为其数据中心项目融资。
获得可靠电力是制约增长的主要因素，紧随其后的是获得水资源。新数据中心的电力需求主要由不可再生能源供应，原因是新电力需求的快速增长超过了为满足此需求而开发新的可再生能源的能力。延长现有电厂的使用年限并建设新的天然气电厂将导致部分电力企业长期面临碳转型风险的信用敞口。
虽然开发成本的上升和开发时间的延长，但需要新容量的租户仍保持灵活性。通胀、利率上升、供应链延迟和旺盛的需求提高了新建数据中心的成本。开发商和承包商也必须调整其时间安排，以适应变压器和备用发电机等电力设备订单更长的交付期以及接入电网所需的时间延长。但鉴于超大规模企业迫切需要增加算力，其不大可能因为建设进度延迟而终止新租约。
随着市场的发展，短期租约较低的续约风险将逐渐上升。数据中心空置率历来较低，并且可用数据中心容量不足导致价格上涨，这使得多个市场短期租约的续约风险较低。随着市场的发展，当超大规模企业租户和业主在最初的10年或15年租期届满后重新磋商租约时，长租续约的不确定性会加大。
未来5年全球数据中心容量将翻一番，以支持不断增长的计算需求
数字经济的增长、云服务和数据存储需求的上升以及AI和加密货币的庞大计算需求将继续推动未来5年全球对数据中心容量的需求。半数以上的新数据中心容量(通常以耗电量衡量)已接近竣工、在建或在开发中，并已与互联网、云和AI领域的租户签署了长期租赁协议，这些公司包括微软公司(Aaa/稳定)、亚马逊(A1/稳定)、Alphabet Inc.(Aa2/稳定)、甲骨文公司(Baa2/稳定)、Meta Platforms Inc.(Aa3/稳定)及其他科技巨头。上述公司即为超大规模企业，其在全球拥有并运营多个数据中心，同时也是开发商兴建的快速增长的超大规模和AI数据中心的主要租户。
数据中心：数字经济的关键基础设施
数据中心是用于容纳计算机系统、存储、电信系统和其他必要组件的专用空间或建筑，这些组件在高度安全的环境下为用户提供对各种应用和数据的共享访问途径。数据中心有冗余的机械、冷却和电力系统以及网络连接。衡量数据中心容量的主要指标是耗电量，尤其是以兆瓦计算的大功率耗电量。但是，在人口密集的城市中心等地方，数据中心容量是根据物理空间(平方英尺或平方米)来定义的。
数据中心术语表请参阅附录。
虽然超大规模企业继续宣布在全球范围内斥资数十亿美元用于新算力，但其他实体也在大力投资数据中心或推动容量需求。社交媒体公司、网络视频和音频流媒体服务、电信和金融服务企业日益增加在批发和零售托管数据中心以及边缘数据中心的租赁空间。批发和零售托管数据中心是向单一租户出租完整空间或向多个租户出租机架空间的设施，边缘数据中心则是靠近终端用户且租户较多的小型设施。此外，房地产投资信托基金(REIT)等数据中心开发商在努力满足上述不断增长的需求，地方公用事业公司也是如此。
推动需求的因素包括：计算负载持续从内部部署的信息技术环境迁移到云端、加密货币挖矿和AI相关计算需求，而这些需求将在未来5年大幅增长。AI计算需要的数据中心基础设施与传统计算不同，包括因冷却系统而异的水电消耗显著增加。训练大型AI模型和大量用户产生的推理查询需要庞大的算力。随着计算成本的下降，AI应用将日益增加，进而带动AI相关计算的总体需求逐渐大幅增长。
如图表1所示，未来5年全球数据中心需要的容量是当前测算水平的两倍以上(即新增约48,000兆瓦容量)，方可达到我们对到2028年不受限制数据中心耗电量增长的预测(关于我们如何计算耗电量预测，请参阅附录2)。
我们对数据中心新增容量的估测起点是我们对耗电量(太瓦时)的预测，并按照每年电能利用效率(PUE)比率小幅改善进行调整，同时假设所有数据中心全年365天、全天24小时运行，并在此期间100%使用电力。PUE比率是数据中心的总能耗除以计算设备本身的能耗。随着PUE的改善，运行效率会更高，因此耗电量将会下降。
长期来看，尤其是5年之后，数据中心容量需求可能与当前预测不一致，主要原因是数据中心的计算和网络技术持续改善。这加大了数据中心开发商、零部件供应商和公用事业公司供过于求的风险，而这些公司的投入是为了满足数据中心及其投资者前所未有的需求。在多数情况下，数据中心开发商和电力企业当前的大量资本投资是为支持未来5年数据中心的快速增长，但这些投资在未来15-20年甚至更长时间内将无法获得回报。
庞大的资本需求需要包括私人信贷在内的多种债务资本市场融资渠道
为了支持我们对不受限制的需求预测，我们估计2024-2028年全球对新数据中心容量的投资总额约为2.2万亿美元，即年均4,430亿美元(图表2)。这一投资规模需要多种债务资本市场的融资渠道支持。
2.2万亿美元投资预测依据
我们使用附录2的新数据中心容量的基础预测，乘以假设1,200万美元的每兆瓦平均建设成本(计入年通胀率3%)，从而估算建设一个新数据中心设施及其支持系统的成本。每兆瓦建设成本包括土地、建筑外壳和装修、电气系统、机械加热、通风和空调系统、冷却系统以及网络连接，但不包括其他融资和开发成本。另外，我们假设租户的内部服务器和相关计算设备的成本约为新数据中心总成本的三分之二。虽然建设成本因地点、类型和规模而异，但总体成本普遍上升，原因包括对数据中心组件的需求快速增长、2021和2022年通胀率较高，以及有限的土地、建设、熟练劳动力和设备的价格持续上涨。部分设备和熟练劳动力短缺的局面持续存在，并且供应链仍受到一定阻碍，尤其是电气组件。
虽然我们的需求预测不受限制，但我们预计开发延迟将导致实际增长放缓。我们的投资预测略高于Frost & Sullivan对2024-2028年投资总额约为1.96万亿美元的预测。Frost & Sullivan预计上述投资的45%将用于建设新的超大规模数据中心。
开发商和发起人通过企业信贷、杠杆贷款、银行、CMBS、ABS、私人信贷以及现在的项目融资市场为其数据中心项目融资。随着未来5年数千兆瓦的新数据中心容量上线，为建设贷款或者建设项目股权融资的数十亿美元的再融资潮也将出现。运营准备就绪的第三方开发的数据中心将开始向租户收取租金。因此，初始开发投资可能会通过与竣工后其改善的信用状况相匹配的新工具进行再融资。这是许多基础设施资产的典型情况，尤其是房地产资产。针对这些资产的CMBS或ABS等某些融资方式在开发商开始收到租金之前通常不可用。
过去几年，大型私募股权投资者收购了一些大型数据中心REIT或开发商，我们预计许多投资者将通过债务资本市场对其初始投资进行再融资。同时，如果超大规模企业或其他租户建设、拥有和运营的数据中心逐渐采用轻资产模式，则也可能会进入债务资本市场融资。
我们预计未来5年将上线的新数据中心容量中约有一半已由租户或开发商通过银行贷款和股权投资进行直接融资。部分开发阶段的投资者逐步达到其数据中心资产贷款或资本配置上限，同时也面临新数据中心开发融资的较高需求。因此，我们预计项目融资抵押贷款证券(CLO)、CMBS和ABS市场将有更大增长。但是，随着投资者的CMBS和ABS数据中心融资也达到自身投资上限，未来将需要新资本。这一变化会将数据中心融资推向项目融资、结构性信贷或私人信贷市场。
例如，如图表3所示，2020年以来美国的数据中心CMBS市场迅速增长。大多数项目都是一站式数据中心，并通常租给超大规模企业租户。
对于不同的数据中心组合或租户多元化的数据中心，ABS也是一个选择。自2018年首笔交易完成以来，美国ABS交易已大幅增加，发行额将继续增长，尤其是迄今为数据中心ABS交易融资的私人信贷市场。这些ABS交易中约四分之三用于超大规模数据中心。迄今为止约13家有开发项目的不同发起人发起了数据中心ABS融资交易(图表4)。随着上述交易的完成，我们预计这些发起人将在其主信托协议中增加更多数据中心，进而会产生更多交易。
如图表5和6所示，今年迄今已有价值47亿美元的9笔美国数据中心ABS交易进入私人信贷市场，而2023年为14笔，交易总额为62亿美元。自2023年初以来，美国ABS融资的激增反映了新上线数据中心容量的快速增长。由Switch发起的首两笔欧洲数据中心ABS交易于2024年达到财务截止期，我们预计未来将有更多交易。
只与一个或少数受评租户签约的数据中心也可以选择项目融资等方式。由于数据中心的使用年限较长，加上评级较高的超大规模企业租户带来长期合约现金流，这使项目融资的吸引力日渐上升。但是，数据中心常常存在续租风险和再融资风险。与全额摊还、评级较高的承购方提供全部合约现金流的典型长期项目融资相比，数据中心项目融资的信用风险更大。
获得可靠电力是制约增长的主要因素，紧随其后的是获得水资源
获得可靠电力是新的超大规模或AI数据中心选址的首要考虑因素。对于利用水资源进行冷却的数据中心设计方案，紧随电力之后的考虑因素是获得水资源。由于需要可靠、不间断的全天候电源，大多数数据中心的电力主要来自于多点接入当地电网，而当地电网通常由燃气电厂、燃煤电厂和核电站供电。同样，数据中心依赖当地市政供水或区域水务公司供水。
这带来了监管风险，因为爱尔兰(Aa3/稳定)和新加坡(Aaa/稳定)等部分政府以及弗吉尼亚电力公司(A2/负面)等受监管的美国大型公用事业企业已暂停接入新的数据中心，以便有更多时间评估其潜在影响。虽然此后3次暂停政策都被撤销，但其他政府和公用事业企业已实施或正在考虑新的暂停接入政策。数据中心大量使用当地水资源也会在缺水期给供水系统带来压力，这不仅会增加成本，也会引发监管机构的审查，特别是在缺水地区。
我们预计，未来5年全球需新增约54,000兆瓦(图表7)的电力供应才能达到我们对数据中心不受限制的新增电力需求的预测。该预测假设发电不间断，且市场范围内PUE比率逐年改善。
电力需求的快速增长超过了为此开发新的可再生能源的能力。目前，数据中心电力需求大多由现有的不可再生能源来满足，在某些情况下这在推迟化石燃料发电厂的关停计划。为满足日益增长的数据中心电力需求，延长现有电厂的使用年限或建造新的燃气发电厂是成本效益最高的方式。但这将导致电力企业长期面临碳转型风险，并推迟了部分超大规模企业对净零排放和零碳排放的承诺。
许多超大规模企业继续与NextEra Energy Inc.(Baa1/稳定)和The AES Corporation(Baa3/稳定)等大型可再生能源开发企业或其他独立发电企业和投资人所有的公用事业企业签署购电协议，购买数以吉瓦计的可再生能源电力。这些电力大部分来自风电和光伏发电，并往往配合储能电池一同使用。使用零碳能源旨在抵消超大规模企业使用的其他碳排放能源电力。通过提供对可再生能源的持续可靠需求，超大规模企业最初推动了新的可再生能源项目的价格下降。然而，上述企业对价格的敏感性较低会导致部分地区的可再生能源电力购买协议价格上涨。
如图表8所示，我们测算，如果数据中心主要依赖可再生能源来满足我们对未来5年的预测新增需求，那么其所需装机容量将是始终以100%容量系数1发电所需容量的4倍。目前这并不现实，即使使用核能也是如此。由于阳光和风力的可用性会随时间变化，太阳能(20%)和风能 (35%)的平均假定容量系数远低于燃气轮机联合循环电厂(65%)或核电站(92%)的平均容量系数。
假设新增供电由50%的太阳能、20%的陆上风电、5%的电池储能系统和25%的燃气轮机联合循环发电构成，我们估计将需要总计205,000兆瓦的新增发电容量来支持我们对不受限制数据中心电力需求的预测。这相当于未来5年数据中心新增容量预测48,000兆瓦的4倍以上。在该情景下，数据中心将消耗国际能源署预测的未来5年全球新增光伏发电容量的80%左右和新增风电容量的50%左右。
根据美国能源信息署披露的每千瓦建设成本，并按照2023年的美元计价，我们估计上述新发电方式的成本约为3,250亿美元(图表9)2。
与此同时，提高数据中心运营的能效仅会抑制增长，而不会大幅减缓增长。这些因素已纳入我们对未来5年的计算需求预测。过去的数据显示，数据中心的PUE比率已持续改善。
尽管效率有所改善，但耗水量也将大幅增加
所有数据中心都需要用水，但将其用于冷却系统的数据中心的耗水量要高出很多。数据中心的耗水量取决于其规模、冷却系统以及外部温度和湿度。许多数据中心位于美国亚利桑那州或西班牙等太阳能充足的地方，但这些地方也曾出现干旱和水资源压力。虽然大部分水用于冷却系统，但加湿、灭火系统和设施维护也需要用水。发电的间接耗水量也是某些地区的一个考虑因素。
水资源利用效率(WUE)的行业指标是每千瓦时用水的升数。与PUE类似，WUE越低越好。超大规模企业已能够将其WUE比率降至平均每千瓦时0.2升水左右，而市场平均值可能接近每千瓦时1.7-1.8升。在不用水进行冷却的系统中，WUE可能接近零。
我们采用这些WUE假设、对其逐渐改善的假设以及超大规模数据中心的占比来测算全球数据中心的耗水量，用以在附录1中预测不受限制的电力需求。测算结果是2028年每年耗水量几乎达到1万亿升(图表10)。建设更多不依赖水冷却或有高效水循环和回收计划的数据中心将使上述预测受限。
图表10
到2028年全球数据中心的年耗水量预计可达到1万亿升数据中心每年消耗数十亿升的水
*假设超大规模数据中心和非超大规模数据中心的WUE比率分别为0.2倍和1.8倍，并在预测期内均会得到改善。资料来源：穆迪评级、超大规模企业的公开报告
数据中心租户正在推动新技术开发，以助力提高所有资源的使用效率。微软、谷歌和亚马逊承诺到2030年实现“水资源正效益”，这意味着其补充的水资源会超过耗水量。其他公司可能会效仿上述企业的做法，与净零排放和零碳承诺的情况相同。
虽然开发成本上升及开发时间延长，但需要新容量的租户仍保持灵活性
原材料和劳动力成本上涨、高利率和需求的快速增长提高了新建数据中心的成本。确保获得水电资源、当地反对意见增加或监管风险造成当地审批延迟、熟练劳动力的供应和供应链受阻也导致开发时间延长。由于需求激增且主要供应商尚未提高生产能力，计算设备的成本持续上涨。超大规模和AI数据中心需要供应有限的特定图形处理单元(GPU)，并且需要成本更高的支持基础设施。数据中心所需电力和计算设备的需求也推动铜等某些大宗商品的价格上涨，达到历史最高水平。
尽管存在上述风险，但数据中心租户在面临这些障碍时仍保持灵活性，并且虽然租户在多数情况下可选择终止数据中心租约，但其不大可能付诸行动。部分超大规模企业租户自行搭建数据中心，不过多数租户越来越倾向于向Equinix Inc.(Baa2/稳定)、Digital Realty Trust Inc.(Baa2/稳定)、Global Switch Holdings Ltd.(Baa2/稳定)、QTS Realty Trust、Vantage、Aligned和CoreWeave等第三方业主和开发商租赁新的数据中心容量，从而更快地增加算力并实现算力多元化，同时减少硬资产。
超大规模企业租户在建设前签署长期租约，最初租期为10-15年，并有再延长5年、10年或15年的多种选择。零售托管和边缘数据中心的租户租期通常为2-5年，其风险高于超大规模企业的长期租约，并且更接近长期市场需求。
随着市场的发展，短期租约较低的续约风险将逐渐上升
许多领先市场的数据中心空置率低于4%(图表11)，加上由于缺乏可用容量而导致的价格上涨，因此数据中心业主短期租约的续约风险较低。此外，虽然未来几年将有大量新数据中心容量上线，但大约70%的容量已经被预租，这将提高市场的消化能力，并保持较低的空置率。在部分地区，由于批发数据中心规模较大、建设成本较高，因此其预租率接近100%。
新数据中心容量的需求正快速增长，同时开发新容量也面临挑战，这些情况均推高了现有容量的价值。这与过去10年中部分阶段内价格相对稳定甚至下降的局面形成了鲜明对比。鉴于这些市场动态，未来5年租户可能会续约。虽然业主可能会维持定价能力，但在大量新容量上线的影响下，业主不大可能定价过高，尤其是面对超大规模企业租户时。
随着更多容量上线和市场持续发展，未来续约的不确定性会更大。数据中心租户往往是"粘性较强"的租户，原因是这些租户在数据中心内部计算设备方面的投资规模较大。具体来看，批发托管数据中心的单一租户投资规模较大，并且迁址较难，因此其续约的可能性更大。然而，考虑到计算技术的快速发展，当超大规模企业在最初租期后的10-15年内续签数据中心租约时，如果其尚未更换其内部设备，则将需要进行更换。数据中心的机电系统和设备以及其他内部装修也可能需要再投资，以配合持续的内部升级。
因此，在租约续签阶段，各方磋商未来的使用、投资需求、租赁费用和租期时，我们预计租户将有更大的定价权。未来10-15年的续约风险难以预测，但如果相关地段的PUE和WUE比率较低、光纤连接速度较快、靠近其他数据中心(例如在数据中心园区)和人口密集的中心，则租户续约的可能性较大。
在项目融资中，为了在我们的长期预测中对上述风险进行敏感性分析，我们可能会对续约租金进行折算，以反映租户届时能够协商较低租金的情况。在比较不同的项目时，我们会考虑最初租期结束后，项目完全偿还债务所需新租约下获得现金流的年数，其中假设所有超额的现金流都用于偿债。偿还债务对续租期的依赖程度越高，风险就越大。
多数数据中心项目融资也存在再融资风险，因为债务通常为5-7年期贷款，无法在初始租赁期内全额摊还。我们会对再融资时的利率进行敏感性分析，并假设再融资后所有超额现金流都用于偿还债务，以应对贷款人届时需要缓解即将到来的续租风险。如果租户签订了可选择长期续约的长期租约，并且是评级较高的超大规模企业，则再融资风险通常可控，具体取决于杠杆程度和租赁条款。
附录1：数据中心词汇表
密集化-在较小的机架空间中提高微芯片的使用功率。例如，如果服务器中单个机架的功耗从30瓦提高到300瓦，则芯片密集化程度提高10倍。
按租户分类的数据中心
超大规模企业-通常指大型云服务提供商或互联网公司，并具有庞大的计算、存储和网络需求，全球约有25家公司在此之列。超大规模企业往往是自建或租赁设施。
批发数据中心通常有需求相同的一个租户或少量租户，并且租期较长。
零售托管数据中心有容量需求较小(低于1兆瓦)的多个租户，在同一设施内共享空间，并且租期较短。
企业内部数据中心由公司和机构等最终用户拥有和运营，以满足其自身需求。
按规模和功能分类的数据中心
超大规模数据中心规模通常较大(最小5兆瓦)，并可容纳数千台相互连接的服务器(面积可超过百万平方英尺)，从而提供大规模的高性能计算和吞吐量，这通常仅用于满足云服务提供商、大型互联网公司、加密货币挖矿和AI应用的需求。
托管数据中心规模各不相同，企业可在一个较大的共享数据中心内租用机架、机柜、独立机柜区域或整个机房的空间。
- 批发托管数据中心通常将所有空间租给一个租户或有相似需求的少数租户。
- 零售托管数据中心的租户较多，并且租期通常为2-4年不等，因为租户的计算需求不断变化。
边缘数据中心规模较小(小于5兆瓦，面积不足50,000平方英尺)，并且靠近设备和最终用户，是分布式边缘计算基础设施的一部分。此类数据中心可更快地处理对时效敏感的数据，同时向其他数据中心发送时效敏感性较低的处理任务。
一站式数据中心是业主设计、建设和提供全面运营的数据中心，此类中心配备冗余基础设施，并可接入多个电信服务商。这些设施为租户提供了即插即用的环境，便于其在不产生大量初始资本支出的情况下更快地进行IT部署。业主负责提供和维护数据中心的冷却、电力和网络基础设施，因此租户为一站式资产支付较高的租金。
有电力设施的空壳建筑或有电力设施的基础建筑是数据中心的建筑外壳，已接入电力和光纤网络，但尚未投入运行的数据中心。对于有电力设施的空壳建筑，业主仅提供建筑外壳，但不负责提供或维护数据中心基础设施。租户需投入大量资本，将这些空壳建筑改造成为功能正常的托管或批发数据中心。有意控制设计和基础设施冗余的租户通常倾向于此类建筑。
主电信机房是容纳各种电信运营商的数据中心，允许多个电信服务商和主机托管商之间互联互通。由于同时存在多家网络运营商，主电信机房可提供出色的网络连接和互联互通。这些资产大多位于主要市场的中央商务区，并作为托管设施运营。
电能利用效率或电力设备单位效率(PUE)-数据中心年度总能耗(千瓦时)/IT设备能耗(千瓦时)
水资源利用效率(WUE)-年用水量(升)/IT设备能耗(千瓦时)
水资源正效益(根据亚马逊云科技的定义)-(再利用水+补给水)/(总取水量-来自可持续水源的水)
生成式人工智能(AI)是人工智能的一个子领域，侧重于创建与人类创建的内容类似的新内容，例如图像、文本或声音。该技术集合致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，例如理解文本或识别模式。
AI推理是人工智能过程的一部分，利用经过训练的模型进行预测或决策。这是将经过训练的AI模型应用到新数据，是模型经过训练和验证后投入实际使用的阶段。模型利用其训练来推断新输入数据的结果。例如，在机器学习模型中，推理可能涉及模型根据其在训练阶段的所学内容对未见数据进行预测。与AI模型的训练相比，推理所需的计算基础设施较少。但是，随着更多搭载AI的软件产品上市并加速普及，这会是一个更大的机遇。
附录2：我们如何计算不受限制的数据中心耗电量增长预测
图表12是我们对未来5年数据中心以太瓦时耗电量衡量的能耗预测，依据是对包括GPU在内的加速器芯片的需求。我们将国际数据公司(IDC) 对2023年全球数据中心耗电量太瓦时的估算作为我们5年预测的起点。然后我们根据数据中心的平均PUE比率的逐步改善、芯片能效的持续改善以及GPU的5年更换周期对预测进行调整。我们对数据中心耗电量增长的预测不受许可延迟、新数据中心空间缺乏可用土地或水电资源不足等潜在影响的制约。在不受制约的情况下，我们预计到2028年底，数据中心耗电量的年复合增长率为23%，届时耗电量将较当前水平增长一倍多。再如该图表所示，人工智能数据中心的耗电量增长速度将是非人工智能数据中心的两倍以上。
分析师联系人
1. 容量系数是电源在一定时间内的实际输出容量除以同期内以全功率运行时的最大可能输出。
2. 我们假设新建燃气轮机联合循环电厂的成本较高，原因是新电厂的建设成本高于美国能源信息署报告的成本。我们在2023年每千瓦建设成本的基础上计入3%的年通胀率。建设成本将因项目而异，具体取决于新资产的建设所在地。这些建设成本不包括融资成本或在新发电资源装机的同时可能需要配套建设的相关输配电系统投资。对于支持新增数据中心容量需要的新发电资源，单是输电需求就会使其总成本增加数十亿美元。
此报告是于2024年07月15日发表的穆迪报告 Data Centers – Global:Rapid capacity growth to serve surging computing demand poses long-term risks的中文翻译本。(中文为翻译稿，如有出入，以英文为准)
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仅针对澳大利亚的额外条款：任何出版到澳大利亚的本文件均依据下述穆迪关联公司的澳大利亚金融服务牌照发布：Moody's Investors Service Pty Limited，澳大利亚商业注册号码 (ABN)：61 003 399 657，澳大利亚金融服务牌照号码(AFSL)：336969；及/或Moody’s Analytics Australia Pty Ltd，澳大利亚商业注册号码(ABN)：94 105 136 972，澳大利亚金融服务牌照号码(AFSL)：383569(视情形而定)。本文件仅向2001年公司法(Corporations Act 2001)第761G条所定义的“批发客户”提供。如您继续在澳大利亚境内浏览本文件，即代表您向穆迪表示您为“批发客户”或代表“批发客户”浏览本文件，您或您代表的实体均不会直接或间接向2001年公司法(Corporations Act 2001)第761G条所定义的“零售客户”发布本文件或其内容。穆迪信用评级是针对发行人债务的信用度的意见，并非对零售投资者可获取的发行人股票证券或任何形式的证券的意见。
仅针对印度的额外条款：穆迪的信用评级、评估、其他意见和材料并非旨在被用于在印度证券交易所上市或拟上市的证券相关之目的，也不应被印度境内的任何用户用于上述目的。
有关第二方意见（定义见穆迪投资者服务公司评级符号和定义）的额外条款：请注意，第二方意见（“SPO”）不属于“信用评级”。在包括新加坡在内的许多司法管辖区之内，SPO的发布不属于受监管的活动。日本：在日本，SPO的开发和提供属于“辅助业务”，而非“信用评级业务”，不受《日本金融商品交易法》及其相关法规中适用于“信用评级业务”规定的约束。中国：任何SPO：(1)并不构成中国任何相关法律法规所界定的中国绿色债券评估；(2)不能包括在任何注册声明、发售通函、招股说明书或任何其他呈交中国监管机构的文件中，或以其他方式用于满足任何中国监管披露要求；及(3)不能在中国境内用于任何监管目的或任何其他中国相关法律或法规所不允许的目的。在本免责声明中，“中国”是指中华人民共和国大陆地区，不包括香港、澳门和台湾。