前言

自上世纪末人工智能语言模型大革命开始以来，许多公司涌现出来，并在技术市场中占据领先地位，竞相开发最新模型。这些模型的应用迅速扩展到各个领域，从科学研究和软件到学校的学生写作，与此同时，人工智能公司的财务估值也出现了繁荣。

但在本文中，《大西洋月刊》的科技作家查理·沃泽尔和马修·王认为，在不到 10 年的时间里迅速崛起的人工智能泡沫即将破裂。

阅读更多

list of 4 itemsend of list

正文

如今，我们可以从太空俯瞰人工智能的蓬勃发展。印第安纳州新卡莱尔的卫星图像显示，原本绿意盎然的农田在不到一年的时间里，已然变成了一片片醒目的工业区。这里已经建成了7座矩形数据中心，另有23座正在建设中。每座数据中心内部都密密麻麻地排列着冰箱大小的单元，里面装满了嗡嗡作响的计算机芯片，以难以想象的规模进行着数学运算。

这些建筑归亚马逊所有，并由领先的人工智能公司 Anthropic 用于训练和运行其语言模型。据估计，这个庞大的数据中心群虽然尚未完全建成，但其运行所需的电力已超过 500 兆瓦——相当于数十万美国家庭的用电量。当新卡莱尔的所有数据中心全部建成后，其能源需求将超过纽约市这样规模城市的三分之一。

数据中心建设的扩张是人工智能投资热潮的标志之一（路透社）

如今，投入人工智能领域的精力和资金规模着实惊人。预计到今年年底，全球人工智能技术支出将达到3750亿美元，到2026年将达到5000亿美元。自ChatGPT推出以来，标普500指数四分之三的涨幅都来自人工智能相关股票，这意味着所有上市公司的市值都因人工智能带来的乐观情绪而上涨。

为了强调这一点，为推动这波繁荣提供尖端芯片的英伟达公司，就在几周前成为历史上第一家市值突破5万亿美元的公司。我们可以从另一个角度来看待这一转变，从而更好地理解其规模。例如，即使福特目前的市值增长94倍，也达不到英伟达的市值。然而，仅仅20年前，福特的市值大约是英伟达目前市值的三倍。

正如我们说沙特阿拉伯是“石油国家”一样，美国正在逐渐发展成为“人工智能国家”，尤其是“英伟达国家”，因为该公司价值的持续增长在短期内推高了市场，这表面上是好事，但同时也使英伟达成为全球经济结构中的关键一环和脆弱点。

美国目前似乎处境岌岌可危。人工智能相关支出对GDP增长的贡献已超过美国所有其他消费支出总和。据估计，到2025年上半年，这部分支出占GDP增长的92%。自2022年ChatGPT推出以来，科技板块在标普500指数中的占比已从22%上升至近三分之一。

近日，Meta、微软和谷歌均宣布季度营收大幅增长。路透社还报道称，OpenAI计划最早于明年启动首次公开募股（IPO），潜在融资额高达1万亿美元——这可能是史上规模最大的IPO之一。该公司发言人告诉路透社：“IPO并非我们的重点，因此我们目前还无法确定具体日期。”

许多人认为这种增长势头将会持续。正如人工智能分析师德瓦拉克什·帕特尔和罗密欧·迪恩最近所写的那样，“我们将需要整座体育场的电工、重型设备操作员、钢铁工人和空调技师。”数据中心建设的大规模扩张已经开始重塑美国的能源系统。

OpenAI宣布计划建设至少30吉瓦的数据中心，这比整个新英格兰地区即使在最炎热的夏季也需要的电量还要多。（新英格兰位于美国东北部，纽约州以北，加拿大以南。）* 首席执行官萨姆·奥尔特曼表示，他希望最终每周都能建设数吉瓦的AI基础设施，其他一些大型科技公司也有类似的雄心壮志。

繁荣还是泡沫？

如果我们更仔细地倾听人工智能社区的声音，或许会觉得我们正处于基础设施建设热潮的边缘。然而，经济领域却出现了一些奇怪的现象。尽管自2022年以来科技股一路飙升，但它们在标普500指数净利润中所占的份额却几乎没有变化；尽管金融市场繁荣，就业机会却在减少；22个州已经陷入衰退或濒临衰退；数据中心虽然支撑着建筑业，但美国制造业却在走下坡路。

人工智能显然掩盖了美国经济的弱点，用其蓬勃发展的业绩报道掩盖了这些弱点。这令人担忧，但最糟糕的情况是，人工智能对美国企业的承诺最终被证明只是幻象。到那时会发生什么？

数据中心支出与经济其他领域支出之间的巨大差距，导致了部分人士所称的人工智能“泡沫”的出现。越来越多的金融和行业分析师指出，近期人工智能领域创纪录的投资与该行业相对温和的回报之间存在巨大鸿沟。

例如，专门报道科技行业事务的网站 The Information 指出，OpenAI 去年可能赚了 40 亿美元，但亏损了 50 亿美元，这使得关于其 IPO 估值达到 1 万亿美元的说法更加令人震惊。

2025 年 7 月至 9 月期间，微软对 OpenAI 的投资导致损失超过 30 亿美元，Meta 也宣布由于对人工智能的投资，其支出迅速增加，这引起了投资者的担忧，并导致其股价下跌了 9%。

许多方面仍处于变化之中。聊天机器人和人工智能芯片的效率几乎每天都在提高，而采用生成式人工智能工具的商业基础仍然脆弱。麦肯锡最近的一份报告发现，近80%使用人工智能的公司发现这项技术对其利润没有显著影响。

与此同时，没有人能够确定硅谷在几年后究竟还需要多少数据中心，因为一些研究人员认为，目前可用的电力和计算能力可能足以满足未来几年生成式人工智能的需求。

这里最令人担忧的经济后果是，对人工智能前所未有的投入可能不会在短期内产生任何回报，甚至可能永远无法产生回报，而数据中心正是这些问题的核心所在。这种崩溃在以往的基础设施建设热潮中屡见不鲜。互联网泡沫时期，运河、铁路和光缆的快速建设引发了铺天盖地的炒作、投资和金融投机，最终导致市场崩盘——尽管我们不能否认这些项目改变了世界。无论是否真的会形成泡沫，生成式人工智能很可能也会重蹈覆辙。

正因如此，像OpenAI、谷歌、微软、亚马逊和Meta这样的公司准备不惜一切代价，尽快获取哪怕是最微小的市场优势。即便泡沫破裂，也会有赢家，因为每家公司都想成为第一个制造出超级智能机器的人。

OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼于 2025 年 2 月 3 日在日本东京发表讲话（盖蒂图像）

金融游戏

目前，这些科技公司仍从其他项目中积累了大量现金盈余。Alphabet（谷歌母公司）和微软上个财年的利润均超过1000亿美元，而Meta和亚马逊的利润也超过500亿美元。但在不久的将来，数据中心的支出甚至可能超过这些巨额现金流，从而降低大型科技公司的流动性，并引发投资者的担忧。

随着人工智能竞赛愈演愈烈，各公司开始筹集外部资金，也就是所谓的“借贷”。泡沫的动态也因此变得更加复杂。科技公司不愿正式举债——也就是直接向投资者贷款——因为资产负债表上的债务会造成负面影响，并可能降低股东回报。

投资者兼财务顾问保罗·基德罗夫斯基表示，为了规避这种情况，其中一些公司与私募股权巨头合作，实施了一种复杂的金融工程，即私募股权公司提供或筹集建设数据中心所需的资金，而科技公司则通过租金支付费用。

数据中心租赁，例如Meta的租赁，可以重组为一种金融工具，供人们买卖，本质上类似于债券。Meta最近就采用了这种做法，蓝猫资本（BlueOwl Capital，简称OWL）通过发行Meta租赁支持债券，为Meta在路易斯安那州的一个大型数据中心筹集资金。Meta称其与蓝猫资本的合作是一项创新举措，旨在支持Meta数据中心项目所需的速度和灵活性。

多个数据中心租赁合同可以合并为单一证券，然后根据违约风险将其分割成所谓的“分层”。从私募股权的角度来看，到2028年底，数据中心市场价值将达到约8000亿美元。如此一来，数据中心融资既是房地产交易，也是人工智能交易。

如果看起来很复杂，那正是我们想要的效果。这种复杂性、投资结构以及重新包装使得理解正在发生的事情变得困难。如果这些动态让你觉得似曾相识，那是因为它们与近二十年前发生的事情非常相似：当时银行将高风险抵押贷款打包成证券，并虚假地宣传为高质量证券，从而引发了大衰退。到2008年，这种脆弱的结构彻底崩溃了。

进军数据中心建设领域虽然不像举借高风险贷款那样风险巨大，但这类投资仍然存在相当大的风险。与管道、铁路甚至光纤电缆等更耐用的基础设施不同，数据中心老化速度很快，而且随着英伟达及其竞争对手推出下一代先进人工智能硬件，这些建筑内的大部分计算能力将在几年内过时。

与此同时，扩大聊天机器人规模的回报目前正在下降，每个新模型取得的改进都比其前身要小，这使得硅谷能够为其通往超级智能之路提供资金的说法日益缺乏说服力。

一直关注这一阶段的人开始担忧。如果人工智能公司未能兑现承诺，导致科技股暴跌，那么投资于人工智能公司的高杠杆对冲基金可能被迫大规模抛售。这可能会引发恶性循环，损害将波及养老基金、共同基金、保险公司和普通投资者。

随着资本逃离市场，非科技股也将暴跌——这对那些自认为选择了房地产等安全投资的人来说无疑是坏消息。如果这种冲击蔓延到私募股权公司本身（即这些中心的投资者），这些公司管理着数万亿美元的资产，实际上构成了一个全球影子银行体系，那么就可能引发一场新的重大危机。

寻找超级机器的代价

目前，资金仍在源源不断地流入人工智能领域，但这些投资存在某种循环往复的现象。例如，OpenAI同意向甲骨文支付3000亿美元用于新的计算能力，而甲骨文又向英伟达支付数百亿美元购买芯片，用于安装在OpenAI的数据中心之一；与此同时，英伟达也同意向OpenAI投资高达1000亿美元，用于部署其芯片。

试图将这种循环纠缠可视化，产生了一系列重叠的方案，X 平台上的一位软件工程师将其描述为“站在时间尽头的高科技资本主义实体”，而共识似乎是这一切都是合法的，但这可能不会永远持续下去。

或许最终一切都会好起来。仅仅三年前，生成式人工智能领域的收入微乎其微，但如今它每年创造的收入已达数百亿美元，如此高的增长速度最终或许能够跟上如此巨大的支出。

目前，生成式人工智能工具已被数亿人使用，很难想象这种趋势会在一夜之间戛然而止。或许OpenAI或Anthropic能够成功实现超级智能，从而创造出“一台上帝机器，然后为其充电”，正如彭博社记者马特·莱文所言。

数据中心的审批和建设周期很长，而发电厂和输电线路的建设周期可能更长。劳动力有限，供应链可能中断，投资也不稳定，这意味着即使数据中心能够像奥尔特曼及其竞争对手所希望的那样大规模建设，建设和能源方面的限制也可能阻止这种繁荣发展得不负责任。

总之，随着2025年接近尾声，数据中心已成为一种独特的文化现象。它们庞大的规模犹如一个实体，提醒着人们硅谷公司的经济主导地位和看似无限的野心。它们引发的经济焦虑让人回想起2008年的金融危机，以及金融科技行业自身的运作，特别是2022年由类似支付周期引发的加密货币崩盘。

事实证明，加密货币平台 FTX 和对冲基金 Alameda Research（两者均由 Sam Bankman-Fried 创立）互相支持，Alameda 购买 FTX 的加密货币，然后 FTX 从其客户账户中借钱给 Alameda。

因此，数据中心繁荣带来的副作用，无论是环境方面的还是经济方面的，都与人们担心的不是这些科技公司失败时会发生什么有关，而是当它们真正成功时会发生什么。

繁荣与崩溃看似一枚硬币的两面。试想，如果人工智能公司成功从其巨额投资中获得回报，很可能意味着它们将研发出如此强大且革命性的技术，以至于在人类有机会适应之前——甚至可能永远无法适应——就会造成无数失业，并对全球经济带来前所未有的冲击。然而，如果它们失败了，同样也会造成前所未有的金融混乱。

过去二十年硅谷给我们最大的教训是，Meta、亚马逊、谷歌，甚至像 OpenAI 这样较新的 AI 实验室，都重塑了我们的世界，并积累了难以想象的财富，却对由此产生的后果漠不关心。

这些公司不惜一切代价追求增长和扩张，并且大多取得了成功。数据中心的大规模扩张正是这种追求的极致体现——一种为扩张而扩张的狂热。无论哪种情况，唯一可能的结果是给其他企业带来真正而痛苦的冲击。