作家、科技界权威乔治·吉尔德(George Gilder)说，有一项新技术将改变世界。他在2000年代末写到，“它正在以远超计算机时代的深刻力量，重塑文化、经济与政治格局。基于丰饶之地的全新经济体系正在崛起：现实褪去了物质的束缚与表象的遮蔽，只剩下普罗米修斯般的光芒。”他口中的革命性技术，正是光纤网络。

当时他完全有理由保持乐观。此前几年，这条“信息高速公路”已蜿蜒铺满全美，将互联网带入千家万户。这场热潮催生了数百家通信公司，吉尔德在他广受欢迎的投资简报中，推荐了其中多家企业的股票。然而数月之后，电信股便全面崩盘。行业市值蒸发5000亿美元，200多家公司宣告破产，一些高管锒铛入狱。原来，普罗米修斯的光芒过于耀眼，反而让人盲目。

如今，听到科技高管们谈论人工智能(AI)，就会觉得吉尔德的慷慨陈词言犹在耳。今年6月，埃隆·马斯克(Elon Musk)预言，AI将在2026年底超越人类智力；7月，OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼(Sam Altman)宣称其产品将“重塑人类历史进程”。马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)则描绘了打造“个人超级智能”的愿景，称它能“助你达成目标、构建理想世界、成为更出色的朋友，并成长为你心目中的理想自我”。

这些公司老板正投入真金白银勾勒上述愿景。训练和运行复杂AI模型需要超大规模数据中心，五大科技巨头预计今年将在这上面共同投入3710亿美元。这还只是开始，未来几年这个数字还将节节攀升：麦肯锡(McKinsey & Co.)预测，到2030年数据中心需投入5.2万亿美元才能满足AI的需求。经通胀因素调整后，这笔投资相当于建设州际公路系统的7倍、阿波罗登月计划的15倍、曼哈顿计划的150倍。

如此巨额投入自然会引出一个问题：AI能否创造出足以证明其投资价值的收益？计算结果让人气馁。据AI行业简报Exponential View撰稿人阿齐姆·阿扎尔(Azeem Azhar)与内森·沃伦(Nathan Warren)估算，2025年AI技术预计将创造600亿美元收入。如果科技企业想要收回成本，这个数字仍需实现爆发式增长。贝恩公司(Bain & Co.)9月测算显示，到2030年科技巨头需额外创造2万亿美元年收入才能覆盖数据中心支出，即便在理想情境下仍存在每年8000亿美元的缺口。若AI巨头及其投资者无法收回成本，这将成为史上最严重的过度建设与过度投资案例——其规模之大，或许需要创造一个专门术语来指代。

“我认为这就是泡沫。”Praetorian Capital Management LLC创始人哈里斯·库珀曼(Harris Kupperman)表示。这家自称奉行“逆向投资”策略的对冲基金管理着约3亿美元资产。“这些投资能收回成本吗？答案很可能是否定的。” 据库珀曼测算，仅今年新增的建设成本，就需要额外产生4800亿美元收入才能覆盖。而资金从何而来仍未可知，尤其考虑到当前ChatGPT对多数用户仍是免费服务。“如果每次向ChatGPT提问要收费几美元，恐怕这个市场根本不会存在。”库珀曼指出。

而图形处理器(GPU)迅速折旧是另一个棘手问题。GPU是实现AI功能的关键计算机芯片，其成本在数据中心支出中占有很大比例。在19世纪的铁路建设或21世纪初的通信网络建设等泡沫期间，过度投资至少留下了能长期使用的基础设施。即便铁路轨道未能立即投入使用，至少它在接下来的数十年中都可以使用，20世纪90年代铺设的光纤电缆亦是如此。相比之下，GPU的生命周期似乎只有几年，之后就只能用来处理更基础的AI任务。从数学角度看，AI投资更像是一台不能停歇的仓鼠轮，而非惯性轮。

能源供应是另一个关键瓶颈，可能导致许多规划中的AI工厂无法落地。波士顿咨询(Boston Consulting Group)指出，虽然数据中心建设通常只需两到三年，但能源的接入却可能耗时长达八年。这种错配将导致数据中心迟迟无法产出收益。而这还是基于能源供应有保障的乐观情况——全球数据中心之都弗吉尼亚州2024年的一份评估报告指出，满足该基础设施不受限制的能源需求将“极其困难”，就算需求减半也“难以满足”。

批评者进一步指出，AI工具本身的表现也令人失望。麻省理工学院媒体实验室一项被广泛引用的研究发现，企业试点的AI项目中有95%未产生明显回报。麦肯锡的报告显示，近八成采用生成式AI的企业表示“未对盈利产生显著影响”。

最后，担忧AI泡沫的观察人士指出，近期的交易存在自循环现象，例如英伟达(Nvidia)既向OpenAI出售芯片又对它进行投资，不禁让人联想到电信泡沫时的情况。此外，融资机制愈发隐蔽也让他们感到担忧。今年8月，Meta从私募信贷机构为数据中心筹集了290亿美元资金。OpenAI和CoreWeave等大型初创企业也依赖此类非公开融资。这些投资协议常以晦涩的“特殊目的实体”形式进行，不仅避免了将债务计入大型公司资产负债表，又让投资健康状况难以追踪。

还有迹象显示，随着私募信贷公司从保险公司筹资，以及聚焦房地产行业的交易所交易基金(ETF)投资数据中心，普通投资者也越来越多地牵涉到这些高风险押注之中。当然，任何持有共同基金份额的人，都可能通过持有科技巨头股票而间接押注数据中心。

AI多头却不以为意。从股市近期走势来看，多数投资者都是多头。在他们看来，生成式AI的收入正在增长，而且将持续增长。Exponential View的阿扎尔和沃伦指出，尽管当前基础设施建设规模庞大，但与历史上泡沫时期相比并不算夸张。在铁路建设鼎盛时期，其支出占国内生产总值(GDP)的比例是当前AI基础设施支出占比的四倍。最重要的是，科技巨头坐拥巨额现金储备，几千亿美元的损失完全可以承受。阿尔特曼和扎克伯格都表示，他们专注于长远布局而非短期盈利。

问题在于，投资者的这份信心还能维持多久。任何泡沫所面临的挑战，并不在于它是否会破裂，而是何时破裂。密歇根大学(University of Michigan)创业研究助理教授埃里克·戈登(Erik Gordon)指出，乐观情绪消退可能首先体现在AI初创企业的风险投资规模上。“可能先是融资轮规模收缩，”他表示，然后很可能是股价回调。

AI的爆发，恰如一场罗夏墨迹测试(Rorschach test)：你所看到的情形，是你对AI前景整体认知的映射。在质疑者眼中，这场繁荣在财务上难以为继。而笃信该技术潜力的人似乎坚信，AI的发展迭代速度足以让投资者收回成本，哪怕这已经违背了传统市场规律。

曾经在电信业崩盘中遭受重创的吉尔德，对当前的数据中心狂热不以为然。“这完全是过度建设，”他在马萨诸塞州伯克希尔山地区的家中通过电话表示。如今的他同时经营着四份简报。他坦言自己看好AI，但认为数据中心技术已经过时。他指出，AI的未来在于晶圆级处理器——这种芯片比GPU更大，却更擅长推理任务，而推理正是AI生成响应的关键环节。他预测科技巨头“还有四五年时间在数据中心项目上虚度光阴”，随后技术范式将再度更迭。也可以说，普罗米修斯之光依然闪耀。编辑/陈佳靖