债务规模只是表象，关键是资产端与负债端的节奏不一致。例如，金融机构用短期资金（负债）去持有长期或高风险资产（资产），一旦市场利率、价格或流动性出现剧烈波动，就会触发连锁反应，短期融资无法续借，资产价格下跌导致抵押品不足，从而进一步引发被迫抛售和价格下行，形成自我强化的恶性循环。

投资者常常只关注债务占GDP的比率或整体杠杆，却忽视了资产负债表内部的“错位”与“脆弱连接”。而一旦错配被揭开，即使表面债务水平并不惊人，也可能迅速演变为系统危机。历史上，2008年金融危机便是典型案例，表面上是房地产价格下跌，但真正的火种来自短期批发融资与长期抵押债权的错配。

这种逻辑在新兴产业的早期泡沫中同样适用。以当前的人工智能投资浪潮为例，大量资金在短时间内涌入算力基础设施、初创模型公司和应用平台，资本开支和估值迅速攀升，但收入增长节奏远未匹配。这里的问题并非长期需求不存在，而是融资周期、盈利模式与真实现金流之间的期限差异过大，企业依赖持续的外部融资去支撑高成本训练和硬件投入，一旦市场情绪转冷或资本成本上升，就会出现现金流空窗与再融资压力，造成类似资产负债错配的风险。

真正的风险不在债务总量，而在结构性不平衡；理解波动如何穿透资产负债表，是应对任何熊市与崩盘的根本。