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人工智能泡沫将如何破裂
美国正逐渐沦为“英伟达化”国家。

印第安纳州新卡莱尔的数据中心(AJ·马斯特/《纽约时报》/Redux图片社)
从太空轨道上都能看到人工智能热潮的痕迹。卫星拍摄的印第安纳州新卡莱尔影像显示,不到一年时间里,一片片淡绿色农田已转变为辨识度极高的工业园区。目前这里已有7座矩形数据中心,另有23座正在规划建设中。
在每座数据中心内部,一排排冰箱大小的计算机芯片机柜不停运转,发出嗡嗡声响,以难以想象的规模进行数学运算。这些建筑归亚马逊所有,目前由领先的人工智能公司Anthropic租用,用于训练和运行其人工智能模型。据估算,这片尚未完工的数据中心园区,仅维持当前运算就需消耗超过500兆瓦电力——相当于数十万美国家庭的总用电量。待新卡莱尔所有数据中心建成后,其耗电量将超过两个亚特兰大市的总需求。
投入人工智能领域的能源与资金规模令人惊叹。预计到今年年底,全球人工智能技术支出将达到3750亿美元,2026年更将突破5000亿美元。自ChatGPT推出以来,标普500指数涨幅的四分之三来自人工智能相关股票;从某种意义上说,所有上市公司的市值都受到了人工智能驱动的牛市提振。更能说明问题的是,作为人工智能热潮核心——先进计算机芯片制造商的英伟达,昨日成为史上首家市值突破5万亿美元的公司。
眼下的美国,似乎陷入了一种“良性人质困境”。人工智能相关支出对美国GDP增长的贡献,已超过所有消费支出的总和;另有数据显示,2025年上半年,人工智能支出占GDP增长的92%。自2022年底ChatGPT推出以来,科技行业在标普500指数中的市值占比已从22%升至约三分之一。就在昨日,Meta(元宇宙平台公司)、微软和字母表公司(谷歌母公司)均公布了显著的季度营收增长;路透社还报道,OpenAI(开放人工智能公司)计划最早于明年上市,估值可能高达1万亿美元——这将成为史上规模最大的首次公开募股(IPO)之一。(OpenAI发言人向路透社表示:“IPO并非我们的关注点,因此我们不可能设定具体日期”;OpenAI与《大西洋月刊》存在企业合作关系。)
许多人认为,这种增长态势将持续下去。人工智能行业分析师德瓦克什·帕特尔与罗密欧·迪恩近期写道:“我们将需要大量电工、重型设备操作员、钢铁工人和暖通空调技术人员,数量多到能坐满整个体育场。”大规模数据中心建设或许已在重塑美国的能源体系。OpenAI已宣布计划建设总功率至少30吉瓦的数据中心——这一功率超过新英格兰地区在最热天气时的总用电需求;其首席执行官山姆·奥特曼表示,最终目标是每周建设1吉瓦的人工智能基础设施。其他大型科技公司也有类似的雄心。
听人工智能领域的从业者谈论得越多,就越会觉得我们或许正处于一场基础设施热潮的临界点。但奇怪的是,美国经济却呈现出另一番景象。尽管2022年以来科技股一路飙升,但这些公司在标普500成分股公司净利润中的占比几乎没有变化。尽管股市一片繁荣,职位空缺数量却在下降;已有22个州处于衰退之中或濒临衰退;即便数据中心支撑着建筑业,美国制造业仍在衰退。
显然,人工智能热潮既掩盖了美国经济其他领域的疲软,也模糊了相关问题的能见度。这本身就令人担忧,但更糟糕的是:如果人工智能给美国企业带来的希望最终被证明是海市蜃楼,将会发生什么?
数据中心支出与其他经济领域之间的巨大差距,让关于“泡沫”的议论从零星传言变成了普遍声音。越来越多的金融分析师和行业分析师指出,人工智能领域的历史性投资与其相对微薄的收入之间存在巨大脱节。例如,据《The Information》报道,OpenAI去年营收约40亿美元,却亏损了50亿美元(这使得1万亿美元的IPO估值想法更显惊人)。7月至9月期间,微软对OpenAI的投资已累计亏损超过30亿美元。同一时期,Meta公布因人工智能投资导致成本快速上升,这一消息引发投资者恐慌,使其股价下跌9%。
当前局势仍充满变数。聊天机器人和人工智能芯片的效率几乎每天都在提升,但部署生成式人工智能工具的商业理由仍不稳固。麦肯锡近期发布的一份报告显示,近80%使用人工智能的公司发现,该技术对其净利润没有显著影响。与此同时,没人能预测未来几年硅谷还需要多少座数据中心。部分研究人员认为,目前的电力和计算能力可能已足以满足未来数年生成式人工智能的需求。
最糟糕的经济场景是:人工智能领域史无前例的支出无法在短期内(甚至永远无法)产生利润,而数据中心正是这种担忧的核心。历史上的基础设施热潮都曾遭遇过此类崩溃:运河、铁路的快速建设,以及互联网泡沫时期铺设的光纤电缆,都曾引发炒作、投资和金融投机狂潮,最终导致市场崩盘。当然,这些基础设施建设最终都改变了世界;无论是否存在泡沫,生成式人工智能或许也会产生同样的影响。
这正是OpenAI、谷歌、微软、亚马逊和Meta愿意不惜一切代价、尽快投入资金,以争取哪怕最微小优势的原因。即便泡沫破裂,也会有赢家——每家公司都希望成为首个打造出超级智能机器的企业。目前,许多科技公司仍有其他业务产生的现金可供消耗:字母表公司和微软上一财年的利润均超过1000亿美元,Meta和亚马逊的利润也均超过500亿美元。但在不久的将来,数据中心支出可能会超过这些巨额现金流,导致大型科技公司的流动性下降,引发投资者担忧。因此,随着人工智能军备竞赛不断升级,这些公司开始寻求外部资金——换句话说,就是举债。
泡沫的复杂性正体现在这一点上。投资者兼财务顾问保罗·凯德罗斯基向我们透露,科技公司不愿正式举债(即直接向投资者借款),因为债务会对资产负债表产生负面影响,并可能降低股东回报。为规避这一问题,部分公司正与私募股权巨头合作,开展复杂的金融操作。这些私募股权公司出资或募集资金建设数据中心,科技公司则通过支付租金来偿还。例如,Meta的数据中心租赁协议可被重新打包成一种可买卖的金融工具——本质上就是债券。Meta最近就采取了这种做法:Blue Owl资本公司通过发行以Meta租金为担保的债券,为Meta在路易斯安那州的一座大型数据中心募集资金。多份数据中心租赁协议还可整合为一种证券,并根据违约风险划分为不同的“层级”。仅到2028年,数据中心就将为私募股权公司创造一个价值8000亿美元的市场。(Meta在谈及与Blue Owl的合作时表示:“这种创新合作模式旨在为Meta的数据中心项目提供所需的速度和灵活性。”)
通过这种方式,数据中心融资既属于人工智能交易,也相当于房地产交易。这种模式听起来复杂,实则刻意为之:其复杂性、投资结构和打包方式,使得外界难以清晰了解实际情况。而这种模式之所以听起来似曾相识,是因为不到20年前,正是银行将高风险抵押贷款打包成证券层级,并虚假宣传为高质量资产,最终引发了大衰退。到2008年,这一空中楼阁彻底崩塌。
数据中心建设与次贷抵押贷款并非完全相同,但这些投资中仍蕴含着大量不稳定因素。与运河、铁路甚至光纤电缆等更耐用的基础设施不同,数据中心的损耗速度很快。随着英伟达及其竞争对手推出新一代尖端人工智能硬件,这些数据中心内的许多芯片在几年内就会过时。与此同时,目前扩大聊天机器人规模所带来的回报正不断递减。每一代新人工智能模型的改进幅度越来越小,使得“硅谷可通过砸钱实现超级智能”的想法日益站不住脚。
关注这一周期的人正变得焦虑不安。若用1到10分来衡量对人工智能泡沫的担忧程度,当前状态就像人们在社交平台上发布电影《大空头》中克里斯蒂安·贝尔饰演角色的表情包——他盯着电脑屏幕,满脸难以置信。如果人工智能公司未能兑现承诺导致科技股下跌,投资这些公司的高杠杆对冲基金可能会被迫“割肉抛售”。这将引发恶性循环,使金融损失蔓延至养老基金、共同基金、保险公司和普通投资者。随着资本逃离市场,非科技类股票也将暴跌——对于那些本想通过投资房地产等方式规避风险的人来说,这无疑是个坏消息。如果这场危机导致投资数据中心的私募股权公司(它们管理着数万亿美元资产,本质上构成了全球影子银行体系)自身倒闭,就可能引发另一场大规模崩盘。
目前,资金仍在源源不断地涌入人工智能行业,但这些投资中存在一种循环特性。例如:OpenAI已同意向甲骨文公司支付3000亿美元,以获取新的计算能力;甲骨文公司则向英伟达支付数百亿美元,购买芯片用于OpenAI的数据中心;而英伟达又同意向OpenAI投资至多1000亿美元,前提是OpenAI部署英伟达的芯片。有人试图用图表展示这些循环投资关系,结果画出了一系列错综复杂的图表。一位软件工程师在X平台(原推特)上将其称为“末日来临前的技术资本超复杂体”。人们普遍认为,尽管这种模式在法律上合规,但不可能永远持续下去。
或许事情最终会向好的方向发展。三年前,生成式人工智能行业的营收几乎为零;如今,该行业的年营收已达数百亿美元,这种增长速度最终可能赶上当前的支出规模。目前有数十亿人在使用生成式人工智能工具,很难想象它们会在一夜之间消失。或许OpenAI或Anthropic真的能实现超级智能,正如彭博专栏作家马特·莱文所言,届时它们可以“创造出‘神’,然后向它要钱”。
数据中心的审批和建设需要时间,发电厂和输电线路的建设可能需要更久。劳动力有限、供应链受阻、投资起伏不定——这意味着,即便奥特曼及其竞争对手希望大规模建设数据中心,建设和能源方面的限制也可能防止热潮失控。
无论如何,到2025年底,数据中心已成为一种特殊的文化符号。其庞大的规模直观地体现了硅谷公司的经济主导地位及其看似不受约束的野心。它们引发的经济不安,既源于对2008年金融危机的记忆,也与科技行业自身的金融欺诈行为有关——尤其是2022年的加密货币崩盘,那场危机的推手正是其自身的循环支付体系(由山姆·班克曼-弗里德共同创立的加密货币交易所FTX和对冲基金阿拉米达研究公司被曝相互支撑:阿拉米达购买FTX的定制加密货币,而FTX则用客户账户资金向阿拉米达放贷)。因此,从某种程度上说,数据中心热潮带来的外部影响(无论是环境层面还是经济层面),都与一种担忧紧密相关:这些科技公司失败时会引发问题,而它们成功时,可能会引发更大的问题。
繁荣与萧条仿佛是同一枚硬币的两面:不妨试想,如果人工智能公司的巨额投资最终获得回报,这很可能意味着它们创造出了一种能力极强、具有革命性的技术——这种技术会在人类来不及适应(甚至可能永远无法适应)的情况下,淘汰无数工作岗位,并给全球经济带来前所未有的冲击。而如果它们失败,同样可能引发史无前例的金融动荡。
过去20年硅谷发展史给我们的最大启示是:Meta、亚马逊、谷歌——甚至OpenAI等新兴人工智能实验室——重塑了我们的世界,并因此变得极其富有,但它们大多对这一过程中产生的负面影响视而不见或漠不关心。它们不惜一切代价追求增长和规模,而且在很大程度上,它们成功了。数据中心建设正是这种追求的终极体现:为了规模而追求规模。无论最终结果如何,对我们其他人来说,似乎都只会面临真实而痛苦的动荡。
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