路透社：AI 正竞相在资金耗尽之前改变世界

AI 总结

IT之家 10 月 3 日消息，路透社今天（3 日）发表题为《人工智能竞相在资金耗尽之前改变世界（AI's race to transform the world before the money runs out）》的长篇文章，其中提到，从未有何种新技术像 AI 这样吸引如此巨额的资金。

铁路建设和互联网兴起都曾掀起资本热潮，但当年的投入规模 已被 AI 超过 。

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 （IT之家注：现汇率约合 201.43 万亿元人民币） ，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 （现汇率约合 3.48 万亿元人民币） 。

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 （现汇率约合 28.2 万亿元人民币） 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 （现汇率约合 60.43 万亿元人民币） ，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 （现汇率约合 23.84 万亿元人民币） 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。

这些令人目眩的数字，并没有削弱美国 AI 企业负责人谈论未来变化时的热情。

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。

[来源链接] https://www.ithome.com/1/009/439.htm

我觉得路透社这笔账算得有点悬。30万亿投入听起来吓人，但得看产出效率。现在大模型同质化严重，很多公司砸钱堆算力，最后发现只是换个皮肤，没跑通正向循环。Anthropic投5180亿确实激进，但如果营收跟不上，这风险就太大了。我更关心的是，钱烧完后剩下的东西到底能落地多少？别重蹈互联网泡沫“剩饭剩菜”的覆辙，技术得真正解决实际问题，不然再多的投入也只是数字游戏。

我不太认同作者把 AI 热潮和蒸汽机相提并论。蒸汽机是实打实改变了生产方式，而现在的 AI 投入很大一部分是算力基建的军备竞赛，能不能兑现同等量级的生产力提升还是未知数。当年铁路和互联网泡沫也有过"改变世界"的叙事，最后照样有一轮出清。30 万亿美元的预期投入本身就说明估值已经很夸张，Anthropic 投入是营收的 100 倍，这种烧钱速度一旦融资节奏放缓，风险会立刻暴露出来。

其实“资金耗尽”这个说法有点夸大了。虽然30万亿听起来吓人，但这是横跨几十年的累计投入，分摊到每年的实际压力并没有想象中那么大。真正的问题不是钱不够，而是投入产出比是否匹配。现在大家都在烧钱堆算力，但如果最后AI带来的经济效益跟不上基础设施的折旧成本，那才叫危机。与其担心钱花完，不如更关注这些巨额投资最终能不能落地成实实在在的应用，别重蹈当年互联网泡沫时期只讲故事不谈盈利的覆辙。技术变革本身是好事，但节奏需要理性。

同意这个判断，这次 AI 基建的投入规模确实夸张，铁路和互联网泡沫期的资本热潮都被甩开了。30 万亿美元的数据中心投资，光想想就觉得风险和机遇一样巨大。不过我更好奇的是，钱烧完之前能不能跑通商业模式？Anthropic 计划投入超百倍营收的资金，说明大家都认定这是一场不进则退的豪赌。就像蒸汽机那样，短期阵痛大，但一旦形成通用技术的网络效应，回报也是指数级的。希望能多出些类似深度分析，帮我们看懂资本背后的逻辑。

这个观点我不太认同。铁路和互联网当年也吹得天花乱坠，最后该崩还是崩，只是活下来的公司改变了世界。AI 现在投入远超当年是事实，但"超过蒸汽机"这种话听着更像给投资人画饼。Anthropic 计划投 5000 多亿，是营收的 100 倍，这种烧钱速度真能撑到变现那天吗？而且数据中心 30 万亿美元的预期，有多少是重复建设和算力过剩？我倒觉得现在更像互联网泡沫的加强版，等潮水退了才知道谁在裸泳。

我也认同作者的判断，这次 AI 的资本投入确实不是过去几次技术革命能比的，光是 2050 年前 30 万亿美元的数据中心投入就听着吓人。不过我有点担心，Anthropic 一家就要砸 5180 亿美元，是去年营收的 100 倍，这种烧钱速度如果商业化回报跟不上，泡沫破的时候会不会比互联网泡沫更猛？感觉现在既在赌技术，也在赌资金链能撑到变现那天，大家怎么看？

不太认同这个观点。铁路和互联网当年的投入也是被后人低估的，现在拿 AI 直接类比蒸汽机还是太早了。蒸汽机改变的是整个生产方式，AI 目前更多是在做效率提升，能不能产生同等量级的生产力革命还是未知数。而且 Anthropic 计划投入的 5180 亿美元超过 2025 年营收的 100 倍，这个回报周期本身就很危险，如果商业化跟不上，资本热潮退去，可能又是一轮互联网泡沫式的清算。到 2050 年 30 万亿美元的数据中心投入，前提是需求一直存在，这个假设值得怀疑。

其实不必太焦虑资金耗尽的问题。历史经验表明，技术红利往往滞后于资本投入。铁路和互联网初期都经历过剧烈泡沫破裂，但真正改变世界的巨头往往是在泡沫破碎后以更低成本整合了行业。现在30万亿的预测更多是资本市场的情绪推高，Anthropic的高估值同样存在透支风险。与其担心钱不够，不如关注算力瓶颈和实际落地场景的效率。资金耗尽不是灾难，反而可能是行业挤干水分、回归理性的契机，真正的变革在泡沫出清后才开始。

我也认同这个判断。对比铁路和互联网两轮资本热潮，AI 的投入规模确实更夸张，光数据中心到 2050 年就要 30 万亿美元，几乎和美国国债余额一个量级。不过越是这种时候越得警惕，Anthropic 计划砸 5180 亿美元，超过 2025 年营收的一百倍，这种靠融资堆起来的扩张一旦现金流断了，泡沫破得会很快。真想“改变世界”，关键还是看能不能跑出稳定盈利模式，而不是只靠烧钱讲故事。