发布时间
2026/03/25 04:5812 分钟前源站更新
2026/03/25 04:5812 分钟前首次抓取
2026/03/25 04:5812 分钟前发布时间
12 分钟前源站更新
12 分钟前首次抓取
12 分钟前用于追踪这条内容的来源与记录标识。
Source
原始链接
发布时间
2026/03/25 04:5812 分钟前源站更新
2026/03/25 04:5812 分钟前首次抓取
2026/03/25 04:5812 分钟前发布时间
12 分钟前源站更新
12 分钟前首次抓取
12 分钟前用于追踪这条内容的来源与记录标识。
Source
原始链接
AI's race to transform the world before the money runs out
伦敦，10 月 3 日（路透社）——从未有过如此巨额的资金流入一项新技术，如今涌入人工智能（AI）的资金规模，已经超过铁路或互联网革命吸引资本时的投入。
普华永道预计，到 2050 年，全球仅数据中心的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。普华永道表示，即使经过通胀调整，这一数字也“远超”铁路繁荣期或互联网泡沫期的支出。
路透社看到的 IPO 招股书显示，作为 AI 竞赛中的主要企业之一，Anthropic 计划在未来几年支出 5180 亿美元，超过其 2025 年营收的 100 倍。其支持者称，AI 技术带来的变革将超过蒸汽机问世及其推动的工业化。
然而，经济学家表示，在 AI 企业令人眼花缭乱的预测、巨额支出和极高估值背后，存在着关于广泛生产率大幅提升和未来利润的假设，但迄今几乎没有证据或历史先例能够确定这些假设可以实现。
摩根大通在 8 月写道，作为 AI 竞赛领先者的美国，其广泛的生产率提升“仍难以实现”，这引发了人们对 AI 估值可持续性的疑问。
贝恩公司的一项研究称，现有市场带来的生产率提升不足以证明当前支出的合理性，“必须出现全新的市场来填补资金缺口”。这意味着，新市场可能包括使用 AI 引导的机器人，以及开发电池和半导体的新材料。
贝恩表示，美国超大规模云服务商——包括谷歌、亚马逊和微软等在全球铺设基础设施的企业——以及 AI 竞赛中的其他企业，需要在未来五年找到超过 4.2 万亿美元的新收入，以为基础设施建设提供资金。
该研究于上月发布，其中写道：“问题在于，这些应用能否及时出现并为此买单。”
很少有人怀疑 AI 改变一切的潜力，从办公室工作到研究实验室都可能受到影响，就像过去的革命将旅程时间从数天缩短至数小时，或让人们只需敲击键盘就能连接世界一样。
更难改变的似乎是确保投资回报的数学关系，或偿还贷款的期限。这使经济学家必须研究，除了投资周期的起伏之外，这对全球经济意味着什么。
摩根大通写道：“历史先例表明，当基础设施建设无法继续带来足够回报时，由技术推动的繁荣往往会结束。”
摩根大通以美国英伟达公司为例估算称，该公司芯片是 AI 革命的支柱，要证明其估值合理，未来 10 年美国生产率每年需要提升 3% 至 5%。这将大幅高于美国国会预算办公室对同期美国生产率年增长率 1.75% 的基准预期。
哥伦比亚商学院经济学家 Stijn Van Nieuwerburgh 表示，仅美国一国——据一些估算，其占全球 AI 投资总额的约四分之三——从 2025 年至 2032 年的投资规模就可能高达约 9 万亿美元，相当于每年支出美国国内生产总值的 3.2%。
他估计，到 2032 年，美国 AI 行业需要创造约 3.55 万亿美元的年收入，才能获得 10% 的投资回报率。目前的收入只是这一数字的一小部分。
他在一篇于 10 月修订的会议论文中写道，AI 基础设施的债务融资大多采用杠杆结构，这也意味着，“需求、进度或资产价值相对温和的恶化，都可能造成规模大得多的损失”。
这些令人眼花缭乱的数字，并未阻止美国 AI 企业负责人以超凡脱俗的热情谈论正在发生的变化。
Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 曾表示，AI 的未来可能是“一种超越性的美”；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，“新奇迹实现的速度将十分惊人”。
谷歌 DeepMind 首席战略官 Jasjeet Sekhon 在 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的自我学习，是“投资论点的关键部分”；如果实现，它可能带来前所未有的生产率提升。
递归式自我改进有可能带来 AI 能力的指数级进步，但也引发了对人类生存风险的担忧。
然而，生产率变化的速度最终可能仍会落后于企业财务部门所需的时间表。
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的影响通常需要约 10 年至 50 年才能逐步显现。
Anthropic 的经济学团队对 AI 在 2030 年每年能够带来多少额外增长建立了一系列情景模型。以非 AI 环境下 2% 的基准增长率为前提，该模型显示，在 AI 影响有限的情景下，增长率为 2.4%；在影响显著的情景下，为 5.4%；在极端情景下，为 15.4%。
该团队表示，更高的增长意味着更多就业岗位消失，但没有为任何一种结果赋予发生概率。
Amodei 去年预测，AI 可能在五年内让所有初级白领岗位减少一半。不过，目前一些研究人员表示，AI 的影响似乎仅限于让寻找办公室工作的人更难找到工作。
美国和英国的研究显示，在从事 AI 擅长处理的任务的白领职位中，职业生涯早期的招聘速度有所放缓，尽管总体就业状况仍然强劲。
斯坦福大学研究人员在 8 月表示，在会计师和法律助理等容易受到 AI 影响的行业中，22 岁至 25 岁劳动者的就业人数，比清洁工和建筑工人等 AI 难以复制其工作的岗位低 19%。
然而，即使承诺中的变革所需时间长于 AI 企业相关数字所暗示的时间，真正的经济收益仍应会保留下来——正如 1873 年恐慌令铁路大亨破产后，火车仍在运行；20 世纪 90 年代互联网泡沫破裂后，互联网也没有关闭。
Coyle 说：“历史有助于我们理解这一点。只要留下了支持未来各种生产率效应所需的基础设施，那就没问题。”
Stephen Eisenhammer 报道；Mark John 和 Edmund Blair 编辑
发布时间
5 天前
2026-10-03 05:06:40 UTC
源站更新
5 天前
2026-10-03 12:42:16 UTC
首次抓取
5 天前
2026-10-03 05:17:24 UTC
全球 AI 基础设施投资规模空前，数据中心累计支出到 2050 年或超 30 万亿美元，但生产率提升和未来收入能否及时覆盖成本仍存疑。历史表明，若回报不足，AI 繁荣可能面临估值下调和债务损失。
全球资本正以前所未有的规模涌入人工智能领域。PwC 预计，到 2050 年全球仅数据中心的累计支出就可能超过 30 万亿美元，规模超过铁路和互联网繁荣期的相关投入。Anthropic 计划未来几年支出 5180 亿美元，超过其 2025 年收入的 100 倍以上。\n\n但经济学家指出，当前高估值和巨额投资建立在广泛生产率提升与未来利润将大幅增长的假设上，而目前证据有限。摩根大通称，美国广泛生产率增长仍未显现；贝恩表示，现有市场带来的收益不足以支撑当前投入，未来五年美国大型云服务商及其他 AI 企业需要新增超过 4.2 万亿美元收入来支持基础设施建设。\n\n美国 AI 投资到 2025 年至 2032 年可能达到约 9 万亿美元，相当于每年 GDP 的 3.2%。哥伦比亚商学院经济学家估计，美国 AI 行业到 2032 年需实现约 3.55 万亿美元年收入，才能获得 10% 的投资回报，而目前收入只是其中一小部分。大量债务融资也意味着需求、建设进度或资产价值稍有恶化，就可能放大损失。\n\nAI 企业高管押注模型自我改进将带来前所未有的生产率增长，但过去革命性技术通常需要 10 至 50 年才能充分影响生产率。研究显示，AI 目前已对部分初级白领岗位造成压力；斯坦福研究人员称，22 至 25 岁、处于 AI 影响行业的劳动者就业人数比从事清洁工和建筑工等较难被 AI 取代工作的同龄人低 19%。即便 AI 转型速度慢于预期，相关基础设施仍可能在未来带来经济收益，就像铁路和互联网在各自泡沫破裂后仍继续发挥作用。
AI investment is reaching unprecedented levels, but economists question whether productivity gains and new revenues will arrive quickly enough to justify the spending. Heavy debt financing could amplify losses if demand, timelines or asset values weaken.
用于追踪这条内容的来源与记录标识。
