人工智能的崩盤將如何發生 | 大西洋月刊

質量較差的底層資產，被層層打包成高大上的、看不懂的金融產品出售，最終釀成了2008年的次貸危機和金融海嘯。如今，這熟悉的一幕正在美國AI領域重新醞釀。

《大西洋月刊》最新發表的深度報道《人工智能的崩盤將如何發生》（Here’s How the AI Crash Happens）指出，當前人工智能熱潮可能正醞釀一場系統性經濟風險，其核心問題在于巨額投入與微薄回報之間的嚴重脫節，以及金融操作將風險隱蔽地轉移給更廣泛的市場。

在本周出售后，黃仁勛完成了他今年3月份制定的、到年底前拋售至多600萬股股票的計劃。自6月開始售股以來，黃仁勛已累計套現超10億美元。

1. AI投資狂熱與現實脫節

智庫 METR 的實驗顯示，經驗豐富的開發者在使用 AI 工具時，實際工作效率比不使用時降低了 20%。盡管 AI 在單次任務中成功率可達 50%，但輸出的代碼需要人類花費大量時間修正錯誤，甚至比手動編寫更耗時。這種 “能力 - 可靠性差距” 暴露出 AI 在復雜場景中的脆弱性 —— 即使是最擅長的編程領域，其輸出仍需依賴人類二次校驗，無法真正替代專業工作。

AI 模型研發成本飆升，但性能提升僅為小幅改進。這種 “算力堆砌式” 發展模式導致投入產出比惡化。

全球AI支出預計2025年達3750億美元，2026年將突破5000億美元，但大多數企業尚未從中獲得實際盈利。

麥肯錫報告顯示，近80%使用AI的公司表示其對凈利潤沒有顯著影響。

OpenAI年收入約40億美元，卻虧損50億美元，仍計劃以1萬億美元估值上市，被質疑為“泡沫信號”。

2. 數據中心：泡沫的核心載體

美國印第安納州一個數據中心園區耗電量相當于兩個亞特蘭大，全球對AI基礎設施的能源需求激增。

數據中心建設成本高、周期長，若AI應用無法迅速商業化，將成為“閑置資產”，引發連鎖反應。

3. 金融工程掩蓋風險

例如，Meta將其數據中心租金打包成債券出售，創造出一種“AI地產債券”市場。

第一步（規避債務）： 科技公司（比如Meta）不直接貸款。它們找到一家私募股權公司（比如Blue Owl Capital），讓PE去“出資或籌資建造數據中心”。

第二步（創造現金流）： 數據中心建成后，PE擁有它。Meta 向 PE“租賃”這個數據中心，支付高額且穩定的“租金”。

第三步（金融煉金術）： PE 拿到了這份來自 Meta 的、長期穩定的“租約”（現金流）。PE 會怎么做？他們會把這份租約（未來幾十年的租金收益權）“重新包裝成一種金融工具——實質上就是一種債券”，賣給市場上的其他投資者（養老基金、保險公司、對沖基金等）。

第四步（重返2008）： 更進一步，PE可以將“多個數據中心租約……組合成一種證券，并根據其違約風險被分到不同的‘層級’（tranches）”。

科技公司通過與私募股權公司合作，將數據中心租賃協議打包成可交易的金融產品（類似2008年次貸危機中的MBS）。

這種 “算力軍備競賽” 催生了類似次貸危機的金融風險：科技公司通過私募股權融資建設數據中心，將租賃協議打包成證券層級，形成隱蔽的債務鏈。僅到 2028 年，數據中心融資市場規模可能達 8000 億美元，而許多芯片在 3-5 年內就會過時。

這類操作將AI泡沫風險從企業資產負債表轉移至金融市場，系統性風險被隱藏和放大。

即使 AI 泡沫破裂，數據中心等硬件投入仍將形成 “數字鐵公基”，但其建設過程中消耗的能源（全球 AI 算力耗電已占 12%）和環境破壞（如電子垃圾）可能成為長期負擔。此外，泡沫破裂可能導致數萬億美元資本蒸發，養老金、共同基金等機構投資者首當其沖，重演 2008 年金融危機的傳導路徑。

4. 類比歷史泡沫

文章將當前AI熱潮與19世紀的運河熱、鐵路泡沫、2000年互聯網泡沫和2008年房地產危機相提并論，指出其共同特征：過度投資、金融投機、風險轉移和預期落空。

若AI無法兌現其商業承諾，可能引發股市崩盤、流動性危機甚至經濟衰退。

5. “英偉達化”國家的隱憂

英偉達市值突破5萬億美元，AI相關股票已占據標普500漲幅的75%，美國經濟高度依賴AI產業。

若AI泡沫破裂，整個國家經濟將因單一產業崩潰而受重創，如同“石油國家”因油價暴跌而陷入危機。

6. 為何這次更危險

你可能會說，Meta 怎么會違約？它可比付不起房貸的窮人可靠多了。

這就是最危險的認知錯配。《大西洋月刊》指出了這場賭局的阿喀琉斯之踵：

“數據中心貶值（deteriorate）得非常快。……當英偉達及其競爭對手發布下一波尖端人工智能硬件時，這些建筑內的許多芯片在幾年內就會過時。”

2008年的房子，是耐用資產。而今天這些價值千億的數據中心，其核心價值（芯片）的生命周期可能只有2-3年。

與此同時，AI技術本身“擴大聊天機器人規模的回報目前正在遞減。每一個新的人工智能模型帶來的改進都變得越來越小”。

現在，讓我們來模擬崩盤的時刻：

當市場（和那些買了“數據中心債券”的養老基金）最終意識到，AI公司們根本無法從“巨額虧損”轉向“巨額盈利”時，那個“必然成功”的敘事就會破滅。

(1)科技股（如Meta、微軟）的股價將暴跌，因為它們無法證明AI投資的合理性。

(2)為了削減成本，它們可能會撕毀或重新談判那些天價的“數據中心租約”。

(3)那些被打包成“債券”和“證券”的租約，瞬間從“AAA級資產”變為“垃圾”。

(4)持有這些“債券”的，正是那些“高杠桿的對沖基金”，以及追求穩定收益的“養老基金、共同基金、保險公司”。

(5)對沖基金將被迫“賤賣”（fire sales）資產，引發連鎖反應，導致金融市場全面崩潰。

(6)而那些“大到不能倒”的、管理著數萬億美元資產的私募股權公司（影子銀行系統），將直面這場風暴。

讀到這里，你或許還抱有一絲希望：萬一AI成功了呢？

這就是《大西洋月刊》最深刻、也最令人絕望的洞察。它們共同揭示了一個“無論如何都會輸”的終局。

首先，這場賭局甚至在金融層面上就是虛無的。《大西洋月刊》提到了上面的“循環投資”的怪圈：

“OpenAI 已同意向甲骨文支付3000億美元……甲骨文正向英偉達支付數百億美元購買芯片……而英偉達已同意……向 OpenAI 投資高達1000億美元。”

錢只是在巨頭之間空轉，制造繁榮的假象。一位軟件工程師將其稱為“時間盡頭的技術資本超實體（technocapital hyperobject）”。

這場空轉的游戲，注定有兩個結局。

結局A：如果他們失敗了。

正如我們第二部分所推演的，當敘事破滅，盈利遙遙無期，這場由數據中心和金融衍生品構筑的“紙牌屋”將轟然倒塌，帶來“前所未有的金融動蕩”。

結局B：如果他們成功了。

《大西洋月刊》以一種冷峻的筆調寫道：

“繁榮與蕭條感覺就像是同一枚硬幣的兩面：試想一下，如果人工智能公司巨額投資的目標真的達成了，這可能意味著他們生產出了一種能力強大、具有革命性的技術，它將消滅無數工作崗位，并在人類還來不及適應之前，給全球經濟帶來前所未有的沖擊。（也許我們將根本無法適應。）”

這就是這場“終極泡沫”的獨特之處。

以往的泡沫（如鐵路、互聯網），在破滅后，好歹給我們留下了有用的基礎設施。

而這場AI泡沫，如果破滅，它留給我們的是一堆幾年內就過時的、耗盡了天文數字般電力的“電子垃圾”，以及一個被2008年幽靈重創的金融體系。

如果它“成功”了，它留給我們的，可能是一個不再需要人類的未來。