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人工智慧泡沫將如何破裂
印第安納州新卡萊爾的數據中心（AJ·馬斯特/《紐約時報》/Redux圖片社）
從太空軌道上都能看到人工智慧熱潮的痕迹。衛星拍攝的印第安納州新卡萊爾影像顯示，不到一年時間里，一片片淡綠色農田已轉變為辨識度極高的工業園區。目前這裏已有7座矩形數據中心，另有23座正在規劃建設中。
在每座數據中心內部，一排排冰箱大小的計算機晶元機櫃不停運轉，發出嗡嗡聲響，以難以想象的規模進行數學運算。這些建築歸亞馬遜所有，目前由領先的人工智慧公司Anthropic租用，用於訓練和運行其人工智慧模型。據估算，這片尚未完工的數據中心園區，僅維持當前運算就需消耗超過500兆瓦電力——相當於數十萬美國家庭的總用電量。待新卡萊爾所有數據中心建成后，其耗電量將超過兩個亞特蘭大市的總需求。
投入人工智慧領域的能源與資金規模令人驚嘆。預計到今年年底，全球人工智慧技術支出將達到3750億美元，2026年更將突破5000億美元。自ChatGPT推出以來，標普500指數漲幅的四分之三來自人工智慧相關股票；從某種意義上說，所有上市公司的市值都受到了人工智慧驅動的牛市提振。更能說明問題的是，作為人工智慧熱潮核心——先進計算機晶元製造商的英偉達，昨日成為史上首家市值突破5萬億美元的公司。
不妨換個角度看待當下的變革：將福特汽車當前市值乘以94倍，仍不及英偉達的市值。但20年前，福特的市值曾是英偉達的近三倍。如今的美國，正像沙烏地阿拉伯是「石油國家」一樣，逐漸成為一個新興的「人工智慧國家」——更具體地說，是「英偉達化」國家。市值數字不斷攀升，短期內對市場有提振作用，但每一份亮眼的財報都在進一步鞏固英偉達的地位，使其成為全球經濟中一個位置岌岌可危卻又承擔關鍵支撐作用的角色。
眼下的美國，似乎陷入了一種「良性人質困境」。人工智慧相關支出對美國GDP增長的貢獻，已超過所有消費支出的總和；另有數據顯示，2025年上半年，人工智慧支出佔GDP增長的92%。自2022年底ChatGPT推出以來，科技行業在標普500指數中的市值佔比已從22%升至約三分之一。就在昨日，Meta（元宇宙平台公司）、微軟和字母表公司（谷歌母公司）均公布了顯著的季度營收增長；路透社還報道，OpenAI（開放人工智慧公司）計劃最早於明年上市，估值可能高達1萬億美元——這將成為史上規模最大的首次公開募股（IPO）之一。（OpenAI發言人向路透社表示：「IPO並非我們的關注點，因此我們不可能設定具體日期」；OpenAI與《大西洋月刊》存在企業合作關係。）
許多人認為，這種增長態勢將持續下去。人工智慧行業分析師德瓦克什·帕特爾與羅密歐·迪恩近期寫道：「我們將需要大量電工、重型設備操作員、鋼鐵工人和暖通空調技術人員，數量多到能坐滿整個體育場。」大規模數據中心建設或許已在重塑美國的能源體系。OpenAI已宣布計劃建設總功率至少30吉瓦的數據中心——這一功率超過新英格蘭地區在最熱天氣時的總用電需求；其首席執行官山姆·奧特曼表示，最終目標是每周建設1吉瓦的人工智慧基礎設施。其他大型科技公司也有類似的雄心。
聽人工智慧領域的從業者談論得越多，就越會覺得我們或許正處於一場基礎設施熱潮的臨界點。但奇怪的是，美國經濟卻呈現出另一番景象。儘管2022年以來科技股一路飆升，但這些公司在標普500成分股公司凈利潤中的佔比幾乎沒有變化。儘管股市一片繁榮，職位空缺數量卻在下降；已有22個州處於衰退之中或瀕臨衰退；即便數據中心支撐著建築業，美國製造業仍在衰退。
顯然，人工智慧熱潮既掩蓋了美國經濟其他領域的疲軟，也模糊了相關問題的能見度。這本身就令人擔憂，但更糟糕的是：如果人工智慧給美國企業帶來的希望最終被證明是海市蜃樓，將會發生什麼？
數據中心支出與其他經濟領域之間的巨大差距，讓關於「泡沫」的議論從零星傳言變成了普遍聲音。越來越多的金融分析師和行業分析師指出，人工智慧領域的歷史性投資與其相對微薄的收入之間存在巨大脫節。例如，據《The Information》報道，OpenAI去年營收約40億美元，卻虧損了50億美元（這使得1萬億美元的IPO估值想法更顯驚人）。7月至9月期間，微軟對OpenAI的投資已累計虧損超過30億美元。同一時期，Meta公布因人工智慧投資導致成本快速上升，這一消息引發投資者恐慌，使其股價下跌9%。
當前局勢仍充滿變數。聊天機器人和人工智慧晶元的效率幾乎每天都在提升，但部署生成式人工智慧工具的商業理由仍不穩固。麥肯錫近期發布的一份報告顯示，近80%使用人工智慧的公司發現，該技術對其凈利潤沒有顯著影響。與此同時，沒人能預測未來幾年矽谷還需要多少座數據中心。部分研究人員認為，目前的電力和計算能力可能已足以滿足未來數年生成式人工智慧的需求。
最糟糕的經濟場景是：人工智慧領域史無前例的支出無法在短期內（甚至永遠無法）產生利潤，而數據中心正是這種擔憂的核心。歷史上的基礎設施熱潮都曾遭遇過此類崩潰：運河、鐵路的快速建設，以及互聯網泡沫時期鋪設的光纖電纜，都曾引發炒作、投資和金融投機狂潮，最終導致市場崩盤。當然，這些基礎設施建設最終都改變了世界；無論是否存在泡沫，生成式人工智慧或許也會產生同樣的影響。
這正是OpenAI、谷歌、微軟、亞馬遜和Meta願意不惜一切代價、儘快投入資金，以爭取哪怕最微小優勢的原因。即便泡沫破裂，也會有贏家——每家公司都希望成為首個打造出超級智能機器的企業。目前，許多科技公司仍有其他業務產生的現金可供消耗：字母表公司和微軟上一財年的利潤均超過1000億美元，Meta和亞馬遜的利潤也均超過500億美元。但在不久的將來，數據中心支出可能會超過這些巨額現金流，導致大型科技公司的流動性下降，引發投資者擔憂。因此，隨著人工智慧軍備競賽不斷升級，這些公司開始尋求外部資金——換句話說，就是舉債。
泡沫的複雜性正體現在這一點上。投資者兼財務顧問保羅·凱德羅斯基向我們透露，科技公司不願正式舉債（即直接向投資者借款），因為債務會對資產負債表產生負面影響，並可能降低股東回報。為規避這一問題，部分公司正與私募股權巨頭合作，開展複雜的金融操作。這些私募股權公司出資或募集資金建設數據中心，科技公司則通過支付租金來償還。例如，Meta的數據中心租賃協議可被重新打包成一種可買賣的金融工具——本質上就是債券。Meta最近就採取了這種做法：Blue Owl資本公司通過發行以Meta租金為擔保的債券，為Meta在路易斯安那州的一座大型數據中心募集資金。多份數據中心租賃協議還可整合為一種證券，並根據違約風險劃分為不同的「層級」。僅到2028年，數據中心就將為私募股權公司創造一個價值8000億美元的市場。（Meta在談及與Blue Owl的合作時表示：「這種創新合作模式旨在為Meta的數據中心項目提供所需的速度和靈活性。」）
通過這種方式，數據中心融資既屬於人工智慧交易，也相當於房地產交易。這種模式聽起來複雜，實則刻意為之：其複雜性、投資結構和打包方式，使得外界難以清晰了解實際情況。而這種模式之所以聽起來似曾相識，是因為不到20年前，正是銀行將高風險抵押貸款打包成證券層級，並虛假宣傳為高質量資產，最終引發了大衰退。到2008年，這一空中樓閣徹底崩塌。
數據中心建設與次貸抵押貸款並非完全相同，但這些投資中仍蘊含著大量不穩定因素。與運河、鐵路甚至光纖電纜等更耐用的基礎設施不同，數據中心的損耗速度很快。隨著英偉達及其競爭對手推出新一代尖端人工智慧硬體，這些數據中心內的許多晶元在幾年內就會過時。與此同時，目前擴大聊天機器人規模所帶來的回報正不斷遞減。每一代新人工智慧模型的改進幅度越來越小，使得「矽谷可通過砸錢實現超級智能」的想法日益站不住腳。
關注這一周期的人正變得焦慮不安。若用1到10分來衡量對人工智慧泡沫的擔憂程度，當前狀態就像人們在社交平台上發布電影《大空頭》中克里斯蒂安·貝爾飾演角色的表情包——他盯著電腦屏幕，滿臉難以置信。如果人工智慧公司未能兌現承諾導致科技股下跌，投資這些公司的高槓桿對沖基金可能會被迫「割肉拋售」。這將引發惡性循環，使金融損失蔓延至養老基金、共同基金、保險公司和普通投資者。隨著資本逃離市場，非科技類股票也將暴跌——對於那些本想通過投資房地產等方式規避風險的人來說，這無疑是個壞消息。如果這場危機導致投資數據中心的私募股權公司（它們管理著數萬億美元資產，本質上構成了全球影子銀行體系）自身倒閉，就可能引發另一場大規模崩盤。
目前，資金仍在源源不斷地湧入人工智慧行業，但這些投資中存在一種循環特性。例如：OpenAI已同意向甲骨文公司支付3000億美元，以獲取新的計算能力；甲骨文公司則向英偉達支付數百億美元，購買晶元用於OpenAI的數據中心；而英偉達又同意向OpenAI投資至多1000億美元，前提是OpenAI部署英偉達的晶元。有人試圖用圖表展示這些循環投資關係，結果畫出了一系列錯綜複雜的圖表。一位軟體工程師在X平台（原推特）上將其稱為「末日來臨前的技術資本超複雜體」。人們普遍認為，儘管這種模式在法律上合規，但不可能永遠持續下去。
或許事情最終會向好的方向發展。三年前，生成式人工智慧行業的營收幾乎為零；如今，該行業的年營收已達數百億美元，這種增長速度最終可能趕上當前的支出規模。目前有數十億人在使用生成式人工智慧工具，很難想象它們會在一夜之間消失。或許OpenAI或Anthropic真的能實現超級智能，正如彭博專欄作家馬特·萊文所言，屆時它們可以「創造出『神』，然後向它要錢」。
數據中心的審批和建設需要時間，發電廠和輸電線路的建設可能需要更久。勞動力有限、供應鏈受阻、投資起伏不定——這意味著，即便奧特曼及其競爭對手希望大規模建設數據中心，建設和能源方面的限制也可能防止熱潮失控。
無論如何，到2025年底，數據中心已成為一種特殊的文化符號。其龐大的規模直觀地體現了矽谷公司的經濟主導地位及其看似不受約束的野心。它們引發的經濟不安，既源於對2008年金融危機的記憶，也與科技行業自身的金融欺詐行為有關——尤其是2022年的加密貨幣崩盤，那場危機的推手正是其自身的循環支付體系（由山姆·班克曼-弗里德共同創立的加密貨幣交易所FTX和對沖基金阿拉米達研究公司被曝相互支撐：阿拉米達購買FTX的定製加密貨幣，而FTX則用客戶賬戶資金向阿拉米達放貸）。因此，從某種程度上說，數據中心熱潮帶來的外部影響（無論是環境層面還是經濟層面），都與一種擔憂緊密相關：這些科技公司失敗時會引發問題，而它們成功時，可能會引發更大的問題。
繁榮與蕭條彷彿是同一枚硬幣的兩面：不妨試想，如果人工智慧公司的巨額投資最終獲得回報，這很可能意味著它們創造出了一種能力極強、具有革命性的技術——這種技術會在人類來不及適應（甚至可能永遠無法適應）的情況下，淘汰無數工作崗位，並給全球經濟帶來前所未有的衝擊。而如果它們失敗，同樣可能引發史無前例的金融動蕩。
過去20年矽谷發展史給我們的最大啟示是：Meta、亞馬遜、谷歌——甚至OpenAI等新興人工智慧實驗室——重塑了我們的世界，並因此變得極其富有，但它們大多對這一過程中產生的負面影響視而不見或漠不關心。它們不惜一切代價追求增長和規模，而且在很大程度上，它們成功了。數據中心建設正是這種追求的終極體現：為了規模而追求規模。無論最終結果如何，對我們其他人來說，似乎都只會面臨真實而痛苦的動蕩。
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來源：《大西洋月刊》
