研究警示：美國 AI 基建投入規模空前，潛藏系統性金融風險

作者：遠洋 責編：遠洋 評論： 9 月 24 日消息，據路透社報道，一項最新研究顯示，美國人工智能基礎設施建設對經濟產出的消耗，可能超過電力、鐵路、州際高速公路以及互聯網等歷史上大型基礎設施建設項目，而且圍繞 AI 產業形成的融資結構正變得越來越複雜，可能帶來系統性金融風險。

哥倫比亞大學商學院金融與房地產學教授斯泰恩 · 範 · 紐文伯格（Stijn Van Nieuwerburgh）在為本週布魯金斯學會（Brookings Institution）一場會議準備的論文中寫道，最初由亞馬遜、Meta 以及 Alphabet 旗下谷歌等公司利用自身積累的現金進行的 AI 投資，如今已經演變成一項大規模擴張計劃。預計到 2032 年，美國每年將有約 3.6% 的國內生產總值（GDP）投入這一領域，累計規模超過 10 萬億美元（注：現匯率約合 67.23 萬億元人民幣），同時融資方式也變得越來越複雜。這一估算高於 19 世紀末美國鐵路建設時期每年約佔 GDP 2.

2% 的投入。當時，鐵路是美國曆史上成本最高的通用技術基礎設施建設項目。相比之下，20 世紀 50 年代開始建設的美國州際高速公路系統，以及 20 世紀 90 年代中期啟動的電信基礎設施擴張，每年的投入規模均略高於 GDP 的 1%。範 · 紐文伯格指出，鐵路和電信基礎設施擴張都曾引發明顯的資產泡沫以及隨後出現的崩潰，而如今 AI 基礎設施建設的龐大規模、尚未得到驗證的收入來源，以及圍繞 AI 產業逐漸形成的複雜融資結構，都意味著這一輪擴張可能面臨較大的下行風險。“這實在太複雜了。”範 · 紐文伯格在向記者介紹相關研究時表示。

目前，AI 企業、大型科技超大規模雲服務商、銀行、私人信貸機構、房地產公司以及眾多參與基礎設施建設的其他機構之間，正在形成越來越複雜的融資安排。他保守估計，未來 7 年美國將新增約 183 吉瓦的數據中心容量，而目前已經安裝的數據中心容量約為 57 吉瓦。數據中心建設以及 AI 帶來的潛在風險，已經成為美國政治和經濟討論的核心議題之一。一些地方政府越來越不願意接納大型數據中心，擔心其對當地電力、水資源等基礎設施造成壓力；與此同時，美聯儲官員也在考慮，這一輪數據中心建設熱潮是否正在加劇通脹壓力。一些 AI 企業高管則已經提出，放緩基礎設施建設和 AI 開發速度或許更加安全。

“存在實質性的下行風險”範 · 紐文伯格在論文中指出，目前正在進行的 AI 基礎設施投資規模，已經超過主要企業依靠自身現金流所能承擔的範圍。隨著產業越來越依賴外部融資，整體槓桿率不斷提高，風險也被重新分散到整個經濟體系中，同時整個投資體系開始依賴尚未得到驗證的未來收入來源。這篇論文將於當地時間週五正式提交。範 · 紐文伯格在接受記者採訪時表示，圍繞 AI 產業形成的大量特殊目的實體（SPV）以及相關融資安排，其不透明程度讓人聯想到美國次貸危機時期的情況。

當時，複雜的住房抵押貸款融資結構最終出現大規模問題，並以足以衝擊全球金融體系的速度惡化，最終引發了 2007 年至 2009 年的美國經濟衰退。不過，他在論文中強調，目前的情況並不意味著金融危機已經迫在眉睫。“這些發展並不意味著金融困境即將出現。AI 應用的強勁增長、較高的基礎設施利用率以及模型能力的持續提升，都可能支撐預期中的基礎設施投資，並帶來穩定的現金流。”他寫道。但他同時指出，不確定的市場需求、快速的技術變化、執行過程中的瓶頸以及較高的槓桿率疊加在一起，如果市場預期發生調整，就可能帶來“實質性的下行風險”。

作為一個例子，範 · 紐文伯格估算，到 2032 年，AI 行業每年需要創造約 3.7 萬億美元（現匯率約合 24.87 萬億元人民幣）的收入，才能實現目前預期的投資回報。他表示，目前對 OpenAI 和 Anthropic 年合計收入的估算約為 1,000 億美元（現匯率約合 6,722.65 億元人民幣），這意味著相關收入需要以每年約 80% 的速度增長，才能達到上述目標。

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