从未有任何一项新技术能够像如今的人工智能（AI）一样吸引如此巨额的资金。其规模甚至超过了铁路和互联网两场技术革命时期所吸纳的资本。
据普华永道（PwC）的一项预测，仅数据中心一项，到2050年全球累计支出就可能超过30万亿美元，几乎相当于美国未偿还国债的总价值。PwC表示，即使考虑通胀因素，这一金额也“远远超过”铁路热潮或互联网泡沫时期的相关支出。
与此同时，Anthropic只是AI竞赛中的主要企业之一，却计划在未来几年支出5180亿美元。根据IPO招股书，这一数字超过其2025年营收的100倍。Anthropic的支持者表示，AI技术带来的变革将超过蒸汽机的出现，以及由蒸汽机推动的工业化进程。
然而，经济学家表示，在AI企业令人眼花缭乱的预测、巨额支出以及高得惊人的估值背后，隐藏着一些关键假设：AI将带来广泛而巨大的生产率提升，并最终产生巨额利润。但到目前为止，几乎没有足够的证据——历史上也缺乏足够的先例——能够确信这些预期一定能够实现。
生产率提升“仍然难以实现”
摩根大通今年8月表示，在引领全球AI竞赛的美国，广泛性的生产率提升“仍然难以实现”，这也引发了人们对于AI估值能否持续的疑问。
贝恩公司（Bain & Company）的一项研究表示，仅依靠现有市场所带来的生产率提升，不足以证明当前的巨额支出是合理的，“必须出现全新的市场才能弥补资金缺口”。这些新市场可能包括利用AI控制的机器人，以及开发用于电池和半导体的新材料。
贝恩表示，美国的超大规模云服务商（hyperscalers）——包括谷歌、亚马逊和微软等在全球铺设基础设施的公司——以及AI竞赛中的其他企业，需要在未来五年创造超过4.2万亿美元的新收入，才能为这轮基础设施建设提供资金。
该研究上月发布时指出：“问题在于，这些应用能否及时出现并为这项支出买单。”
几乎没有人怀疑AI具有改变一切的潜力，从办公室里的工作方式到科研实验室，都可能发生变化。就像过去的技术革命曾经把旅行时间从几天缩短到几小时，或者让整个世界只需敲击几下键盘便连接起来一样。
但更加不变的，是确保投资回报的数学逻辑，以及偿还贷款的时间期限。这意味着，经济学家必须进一步研究，除了投资周期的涨跌之外，这些因素将对全球经济产生怎样的影响。
摩根大通写道：“历史先例表明，由技术驱动的繁荣往往会在基础设施扩张无法继续产生足够回报时结束。”
以英伟达（Nvidia）为例，这家美国公司其芯片是AI革命的支柱。摩根大通估算，要证明英伟达目前的估值合理，未来10年美国生产率每年需要提升3%至5%。
这将明显高于美国国会预算办公室（CBO）对同期美国年均生产率增长1.75%的基准预期。
仅就美国而言——根据一些估算，美国约占全球AI投资总额的四分之三——哥伦比亚商学院经济学家Stijn Van Nieuwerburgh表示，2025年至2032年，美国AI领域的投资规模可能高达约9万亿美元，相当于每年支出美国GDP的3.2%。
他估算，到2032年，美国AI产业每年需要创造约3.55万亿美元的收入，才能获得10%的投资回报率。
而目前，它创造的收入只是这一数字的一小部分。
AI基础设施的大量债务融资采取了杠杆化结构，这也意味着，“因此，需求出现相对温和的恶化、项目延期或资产价值下降，都可能造成规模大得多的损失”，他在一份于10月修订的会议论文中写道。
AI与“奇迹诞生的速度”
这些令人眼花缭乱的数字，并没有阻止美国AI企业高管以一种近乎超凡脱俗的热忱谈论正在发生的变化。
Anthropic首席执行官Dario Amodei曾表示，AI的未来可能会成为“一种超越性的美”。
而OpenAI首席执行官Sam Altman则表示，随着模型学会自我改进并加速突破，“新奇迹诞生的速度将会非常惊人”。
谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon在今年8月于加州大学伯克利分校举行的一次峰会上表示，这种被称为“递归式自我改进”（recursive self-improvement）的自我学习能力，是“投资论点的关键组成部分”。
他表示，如果这种能力能够实现，就可能带来前所未有的生产率提升。
递归式自我改进虽然有可能带来AI能力的指数级进步，但同时也引发了人们对于人类生存风险的担忧。
然而，生产率变化的速度最终仍可能落后于企业财务部门所需要的时间表。
英国剑桥大学经济学家Diane Coyle表示，过去革命性技术对生产率产生的影响，通常需要大约10年至50年才能逐步体现出来。
Anthropic的经济学团队针对AI在2030年每年能够额外带来多少经济增长进行了多种情景建模。
在假设没有AI的情况下经济增长基准为2%的前提下，该模型显示：
在AI影响较为有限的情景下，经济增长率将达到2.4%；
在AI产生重大影响的情景下，经济增长率将达到5.4%；
在极端情景下，经济增长率将达到15.4%。
报告称，更高的经济增长意味着更多就业岗位消失，但并未为上述任何一种结果赋予发生概率。
Amodei去年曾预测，AI可能在五年内消灭一半的初级白领工作岗位。
不过，目前一些研究人员表示，AI似乎主要产生了一个影响：让那些寻找办公室工作的人更难找到工作。
美国和英国的多项研究均指出，在那些AI擅长执行相关任务的白领岗位中，职业生涯早期的招聘速度正在放缓，尽管整体就业市场依然保持强劲。
斯坦福大学的研究人员今年8月表示，在会计师、律师助理等容易受到AI影响的行业中，22岁至25岁劳动者的就业率，比清洁工和建筑工人等AI难以复制其工作内容的职业低19%。
然而，即使AI所承诺的变革所需时间比围绕AI企业的各种数字所暗示的更长，真正的经济利益仍然应该会留下来。
就像1873年的恐慌导致铁路大亨破产之后，火车依然继续运行；20世纪90年代互联网泡沫破裂之后，互联网也并没有关闭。
“在试图理解这一问题时，历史是我们的朋友，”Coyle说。
“只要最终留下了支持未来所有生产率效应所需要的基础设施，那就没有问题。”
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