路透社今天发表题为
普华永道预计，到2050年，全球仅数据中心的累计投入就可能超过30万亿美元，几乎相当于美国国债余额。即使扣除通胀影响，AI 基础设施的投入规模也远远超过铁路建设热潮和互联网泡沫时期。
与此同时，作为 AI 竞赛主要参与者之一，Anthropic 未来几年计划投入5,180亿美元。IPO 招股书显示，这笔钱超过 Anthropic 2025年营收的100倍。支持者认为，AI 带来的变革甚至会超过蒸汽机问世及其推动的工业化。
经济学家指出，AI 企业令人目眩的投资计划、巨额支出和高企估值，都建立在生产率大幅提高和未来获得丰厚利润的预期之上。到目前为止，几乎没有证据或历史先例能够证明这些预期一定可以兑现。
摩根大通8月指出，在 AI 竞赛中领先的美国，广泛的生产率提升“仍未出现”，因此 AI 企业目前的估值能否长期维持也受到质疑。
贝恩公司上月发布的一项研究认为，仅靠现有市场提高生产率，不足以支撑目前如此庞大的投入，必须出现全新的市场，才能填补资金缺口。这些市场可能从 AI 控制的机器人，一直延伸到利用 AI 研发电池和半导体新材料。
贝恩估算，包括谷歌、亚马逊和微软在内，在全球大举建设基础设施的美国超大规模云服务商，以及 AI 领域的其他企业，未来5年需要增加超过4.2万亿美元收入，才能负担这轮基础设施扩张。研究指出，问题在于能够赚回这些投入的应用能不能及时出现。
几乎没人怀疑 AI 具有改变各行各业的潜力，从办公室到科研实验室都可能受到影响。过去的技术革命曾把需要几天的旅程缩短到几小时，也曾让人轻敲键盘便能连接世界。
投资终究要计算回报，贷款也有偿还期限。经济学家需要判断的，不只是投资热潮本身会经历怎样的起伏，还有这轮 AI 投资最终会给全球经济留下什么。
摩根大通写道：“历史经验表明，由技术推动的繁荣，往往会在基础设施无法继续带来足够回报时结束。”
摩根大通以英伟达为例进行了测算。英伟达的芯片构成 AI 产业的核心基础，要支撑公司目前的估值，美国未来10年的生产率每年需要提高3% 至5%。美国国会预算办公室对同期生产率增长的基准预测只有每年1.75%。
按照部分估算，美国约占全球 AI 投资的四分之三。哥伦比亚商学院经济学家斯泰恩 · 范尼乌韦伯格估算，仅美国在2025年至2032年间的 AI 投资就可能达到约9万亿美元，相当于每年拿出美国 GDP 的3.2%。
他估算，如果这些投资要获得10% 的回报率，到2032年，美国 AI 行业每年需要创造约3.55万亿美元收入，而目前的收入还只有这一数字的一小部分。
范尼乌韦伯格在10月修订的一篇会议论文中指出，AI 基础设施的大量债务融资杠杆率较高，因此哪怕需求只是小幅走弱、项目出现延期或资产价格下降，都可能造成大得多的损失。
Anthropic CEO 阿莫代伊曾称，AI 的未来可能会“美好得超越想象”。OpenAI CEO 奥尔特曼则认为，随着模型学会改进自身并加快取得突破，新奇迹出现的速度将极其惊人。
谷歌 DeepMind 首席战略官贾斯吉特 · 塞洪8月在加州大学伯克利分校的一场峰会上表示，这种让 AI 不断改进自身的“递归自我改进”能力，是投资逻辑的重要组成部分。一旦实现，生产率有望获得前所未有的提升。
递归自我改进有可能让 AI 能力呈指数级提高，同时也引发了对人类存续风险的担忧：生产率的提升速度未必赶得上企业财务上的时间要求。
英国剑桥大学经济学家黛安 · 科伊尔指出，回顾过去的重大技术革命，新技术对生产率的影响通常要经过大约10年至50年才能充分显现。
Anthropic 经济团队测算了 AI 在2030年可能带来的几种经济增长情景。假设没有 AI 时经济年增长率为2%，如果 AI 影响较小，增长率为2.4%；影响较大时为5.4%；极端情况下则达到15.4%。经济增长越快，失去的岗位也会越多，但没有判断上述各种情景各自有多大概率发生。
阿莫代伊去年预测，AI 可能在5年内让一半初级白领岗位消失。但一些研究人员认为，到目前为止，AI 对就业最明显的影响主要是让寻找办公室工作的求职者更难找到岗位。
美国和英国的研究显示，整体就业仍然强劲的背景下，在 AI 比较擅长承担的白领工作中，企业对职场新人的招聘已经放缓。
斯坦福大学研究人员8月发现，在会计、律师助理等受 AI 影响较大的职业中，22至25岁劳动者的就业水平，比清洁工、建筑工人等 AI 难以替代的职业低19%。
报道也指出，即使 AI 带来的变革最终没有企业估值和投资数字暗示得那么快，真正产生的经济效益仍会留下。1873年金融恐慌让不少铁路大亨破产，但铁路并没有消失；20世纪90年代互联网泡沫破裂后，互联网同样继续发展。
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