PERSPECTIVE

狂热、恐慌与人工智能

投资热潮的历史启示我们,应向当前的人工智能热潮提出三个问题

    • 数据中心内的数据服务器、GPU和CPU机架。据估计,未来五年将有3万亿至7万亿美元投资于人工智能基础设施。
    • 数据中心内的数据服务器、GPU和CPU机架。据估计,未来五年将有3万亿至7万亿美元投资于人工智能基础设施。 图片来源:路透社
    Published Sat, Dec 6, 2025 · 07:00 AM

    本文由 AI 翻译,关键事实请以原文为准。

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    [华盛顿特区] 1978年,Charles Kindleberger出版了《疯狂、恐慌与崩溃》一书,这本关于投资热潮及其后崩溃的历史著作一经问世便成为经典。

    这类热潮可分为两类:一类最终建成了有用的东西(例如19世纪中叶英国、美国及其他地方的铁路系统);另一类则没有(例如17世纪荷兰臭名昭著的郁金香狂热和21世纪初的次贷危机狂潮)。

    无论从哪个标准来看,美国乃至整个世界如今正处于一场激烈的人工智能(AI)投机热潮中。但涌入该行业的所有投资会创造出有价值的东西吗?为谁创造?目的又是什么?如果存在负面影响,又会是怎样的?

    Kindleberger的著作以及1978年以来发生的一切表明,我们应该用三个突出的问题来评估投资热潮。

    首先,这场热潮是否不仅仅涉及资产价格的上涨(例如2008年全球金融危机前美国房地产市场的情形)?在这一点上,如今美国及其他地区确实存在着对厂房和设备(如数据中心)的巨大投资浪潮。

    此外,对信息技术基础设施的投资——这是企业和政府的重要投入——可以提高生产率,从而有助于支撑经济增长。(一个不幸的推论是,这可能会带来重大的环境影响,特别是由于电力和水需求的增加。)

    其次,这次投资热潮是否主要通过发行债务来融资(这是2008年危机的一个主要因素)?对于人工智能行业而言,答案显然是复杂的。虽然涉及的几家最大公司拥有足够多的正向现金流来覆盖已有的支出,但一些科技公司显然已经提供了大量的供应商融资(例如,帮助其他公司购买电脑芯片)。这些关系中涉及的信用风险至少可以说是模糊不清的。部分抵押品在贷款还清前就可能已经过时。

    随着资本支出的增长,信贷市场、银行系统,甚至可能包括政府的风险敞口也在增加(尽管我们无法令人信服地辩称科技公司“大到不能倒”从而需要债务担保)。2025年11月,Meta与Blue Owl完成了有史以来最大的一笔私人资本交易,为其Hyperion数据中心融资,将270亿美元注入一个表外特殊目的实体。

    而这只是冰山一角:据估计,未来五年将有3万亿至7万亿美元投资于人工智能基础设施。科技公司已表示将进入债务市场,包括采用新颖和激进的融资安排。特别是私人信贷,预计在未来两到三年内将提供约8000亿美元,而截至2025年初,其总额估计已达4500亿美元。这些押注能否以及如何获得回报,还有待观察。

    第三个问题可能是当前最重要的:这项技术究竟将如何被使用?与传统行业大型企业的高管们的对话证实——这些公司通常被认为是人工智能解决方案的高需求方——虽然他们都期望通过人工智能实现显著的成本节约和效率提升,但几乎没有人能自信地指出新的收入来源(例如新的业务线)。

    例如,银行最有可能在文件处理、欺诈检测、风险管理、监管合规、算法投资和交易,以及/或市场营销和客户洞察等方面实现效率提升。工业企业则可能通过减少文书岗位、库存和资源管理、市场营销以及现场工程方面的人员来实现效率提升。

    如果被人工智能取代的人能够迅速找到新的、有生产力的、并且(理想情况下)高薪的工作,那么我们正迈向生产率增长的加速期——这将对生活水平和公共财政产生有益影响。

    这正是19世纪铁路热潮带来的影响,至少在那些制度足够包容、允许普通人创建公司、学习新技能和参加工会的国家是如此。但面对其他大规模自动化浪潮时,那些无法迅速创造足够新工作的经济体则面临着严重的劳动力市场问题,其对整体经济生产率的影响有时也令人失望。

    人工智能热潮与此类似。是的,存在过度投资。是的,投资者和高管会犯错。是的,由于股权分布不均,大部分股票收益(以及损失)可能会流向本已富有的人。

    尽管如此,任何国家、公司或个人都无法从袖手旁观中获益。现在什么都不做,等待更先进的技术版本出现,或许感觉更安全,但这绝不是为未来培养技能和创造更多优质岗位的方法。此外,正是新技术的发明者和所有者在影响着标准——包括技术规则和伦理原则——并推动相关的政策议程。

    美国政治精英热爱创新,因为它能带来竞争优势,也是政治捐款的来源。出于对中国的忌惮,美国科技行业正在几乎没有护栏的情况下全速推进人工智能的规模化。美国及世界各地的其他所有人都必须认真思考如何参与这场游戏。

    你的社区如何能以更负责任的方式采纳人工智能,例如改善政府服务的提供?你的私营部门如何能利用人工智能创造更多优质岗位?你如何能确保充分的隐私保护?你如何能保护儿童和其他弱势群体免受严重伤害?

    技术的发展路径是可以塑造的,而人工智能革命的路径正在被塑造。从运河、铁路到互联网时代,一个艰难而简单的教训尤为突出:如果你、你的公司或你的国家选择观望,等待尘埃落定,你可能无法从这项技术中获得你想要和需要的东西。

    Simon Johnson是2024年诺贝尔经济学奖得主,曾任国际货币基金组织(International Monetary Fund)首席经济学家,现为麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan School of Management)教授,他与Daron Acemoglu合著有《权力与进步:我们千年以来围绕技术与繁荣的斗争》一书。Piero Novelli是麻省理工学院斯隆管理学院和伦敦帝国理工学院(Imperial College London)的高级讲师,同时担任泛欧交易所(Euronext)监事会主席。Corey Klemmer参与了本篇评论的起草工作。

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