夏春：AI狂热背后的三条“断层线”

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回望2008年全球金融危机爆发之后，公众对经济学界最尖锐的批评在于：为何如此众多以预测市场为己任的经济学家，未能提前发出警报？事实上，这一“集体失察”不仅局限于经济学家，其他社会科学领域亦鲜有学者率先预警。

然而，高人终究存在。前国际货币基金组织（IMF）首席经济学家、芝加哥大学布斯商学院金融学教授拉古拉迈•拉詹（Raghuram Rajan），早在2005年杰克森霍尔全球央行年会的主旨演讲中便发出振聋发聩的警告：金融业的过度发展正在使世界变得更危险。

这一论断令当时在座的美联准主席艾伦•葛林斯潘（这场年会的主题是致敬即将退休的葛林斯潘）以及时任哈佛大学校长，原美国财政部长拉里•萨默斯颇为尴尬。因为两人长期主张放松金融监管，萨默斯当场表示反对拉詹的意见。

危机全面爆发后，拉詹于2010年出版了《断层线》（Fault Lines）一书，被学界与业界公认为解读此次金融危机最为深刻的著作之一。此后，拉詹教授还曾出任印度央行行长。

“断层线”本为地质学术语，指地壳断裂错位的边界；由于压力长期积累，一旦突破临界点，断层线便会在瞬间释放能量，引发地震。

拉詹认为，2008年金融危机的根源远非银行家的贪婪这一表层因素，而是深嵌于全球经济社会结构中的三条“断层线”的共振：国内社会分配断层、全球贸易结构断层，以及全球金融与监管体系断层。

这三大结构性失衡相互强化、互为因果，使得危机爆发“只是迟早的事情”——最为直接的导火索，便是美国房价在低息环境下的持续上涨，以及美联准为应对通膨而不得不上调利率，最终刺破了地产与金融泡沫。

近日，拉詹在Project Syndicate发表了一篇题为《给人工智能狂热浇一盆冷水》（A Cold Shower for AI Mania）的文章。囿于版面篇幅，全文不到八百字，亦未直接援引“断层线”这一概念。

笔者细读之下发现，当前市场对AI狂热的种种深层忧虑，恰恰可以对应拉詹早年所揭示的三条“断层线”。更为令人不安的是，从国际金融危机至今已有十余年，这三条断层线非但未获修复，反而在诸多方面裂痕加剧。可以说，AI狂热正是当下全球经济中最危险的那根新震源。

社会分配断层

2008年金融危机的触发因素表面上是房地产，但其深层根源却是社会不平等。美国普通民众的实际收入在长达三十多年的时间里几乎停滞不前，而政府不敢直接触动财富分配的敏感神经，于是采取了另一种策略：放松金融监管，鼓励民众通过借贷买房，以信贷的扩张来遮蔽“日子越过越难”的真实感受，用房价的持续上涨来维系“美国梦”的幻象。结果到了2006-2007年，房价掉头下跌，次级贷款大面积违约，“美国梦”终于碎了一地。

今日AI浪潮中的社会分配断层，结构何其相似。AI并非简单地替代某些职业，而是在更大规模上替代中高阶重复技能岗位——从客服、翻译、插画，到初级程序开发，一个大型模型即可完成过去需要成百上千人的工作量。财富将流向何处？自然是流向那些掌握算力、数据和顶尖人才的少数科技公司与精英阶层。与此同时，普通劳动者的就业前景更加不稳定，收入分配格局面临进一步恶化的压力。

于是，AI时代的政客、资本与科技巨擘做了一件与当年小布什政府及国会两党政客颇为相似的事情：用“AI神话”来掩饰正在加剧的社会撕裂。为了在这一技术浪潮中抢占先发优势，川普政府和共和党人主张放松对AI安全的监管。马斯克和黄仁勋这些科技领袖们则不断宣扬“AI将创造新的就业岗位”、“人类将迈向更高阶的文明形态”——但他们很少回答一个现实的问题：被替代的那些人应当如何谋生？所谓的新岗位究竟需要多少年才能广泛出现？失业一年与失业十年对社会结构的冲击，是完全不同的两回事。

近日，笔者在香港参加第九届世界金融论坛，注意到有“末日博士”称号的原纽约大学教授努里尔•鲁比尼的发言。他在过去20多年的著作与演讲中一直强调世介面临十大巨型威胁，比如债务过高，气候变暖，AI造成严重失业等等。然而，大约在一年前他改变了自己的观点，并且对未来的世界充满乐观。他认为AI会让美国的债务快速解决，美国的经济会达到每年双位数的成长，美国的失业问题也会解决，几乎变得跟马斯克观点一样了。

事实上，AI狂热的负面影响已经在政策层面开始显现：数据中心耗电量剧增，美国一些地方政府已暂停新建项目审批；欧洲正在激烈争论是否对AI征收专项税。失业率的上升、社会不满情绪的积累，最终会促使民粹主义浪潮与严格监管反噬这个行业。成本增加、扩张受限、法律风险如地雷般密布——这难道不正是2008年金融危机的社会矛盾翻版吗？

全球供应链与地缘政治断层

2008年金融危机背后的第二条断层线，是全球贸易的结构性失衡：以中国为代表的东亚经济体及石油出口国持续积累美元储备、大量购买美国国债，而美国则长期依靠借入外资来维持过度消费。资本单向流动，全球贸易体系严重错配，断层线最终演变为地震带。

在AI时代，这一断层线的表现形式更为复杂，但本质相同——结构性的错配与瓶颈。当前至少存在三个关键瓶颈。

其一，算力与芯片瓶颈。全球高阶AI芯片的制造能力高度集中于少数几家企业，产能严重不足。企业想新建数据中心，不得不等待漫长的芯片排期，且价格居高不下。

其二，电力瓶颈。一个大型数据中心的耗电量堪比一座小城市，许多地方的电网根本无法承载这一负荷。

其三，技术进步开始显露出平台期的迹象。从GPT-3到GPT-4的进步令人惊艳，但从GPT-4向GPT-5乃至GPT-6的演进过程中，投入的资金量翻了好几倍，边际收益却趋于递减——这正是经济学中「边际报酬递减」规律的典型表现。

与此同时，全球大国关系进入了所谓的“热和平”（Hot Peace）状态，其分裂程度甚至超过了冷战时期。冷战好歹还有规则、有底线，双方心知肚明不越界；可现在这种“和平”，表面没宣战，背地里什么狠招都敢上，比冷战更烫手、更危险。贸易上，美国挥舞关税大棒、技术封锁、实体列表，说翻脸就翻脸；舆论上，大国媒体都在互相喊话，社群媒体上更是火药味十足；军事上，军舰抵近侦察、军演对着军演，一不小心就会擦枪走火；科技上，芯片成了战略物资，AI、太空、深海全都变成角力场。没有正式的战争，但对抗的热度一点不比战争低。这就是“热和平”——和平的外壳，战争的内核。

而全球企业，无论是固守本土，还是扬帆出海，都面临新旧两个ESG的挑战。一个是旧的ESG，也就是环境（Environment），社会责任(Social)和公司治理(Governance)的高标准，一个是新的ESG，也就是能源(Energy), 安全（Security）和地缘政治（Geopolitics）。特别是美国转向贸易保护主义，公平贸易超越自由贸易、地缘安全化超越便利化已成为一个风潮。

美国严格限制高阶芯片对华出口，欧洲则因产业链不完整而难以在AI领域实现自主发展，数字鸿沟日益加深。地缘政治正在将AI武器化，各国的监管标准相互冲突——被一国认定为合规的技术，另一国可能不予承认；在一国训练出的模型，其他国家可能禁止使用。这种供应链失衡与技术霸权争夺，与2008年全球资本错配、贸易失衡的结构性裂缝，在本质上如出一辙：系统的关键环节过于脆弱、过度集中、缺乏弹性，任何一个意外冲击都可能引发连锁断裂。

金融断层线：债务堆砌的泡沫

2008年金融危机的第三条断层线，其形成机制如下：银行将次级房贷打包为抵押贷款支持证券，再层层拆分并出售至全球各地。市场普遍相信房价将永远上涨，于是各方竞相借贷、放大杠杆，债务如雪球般越滚越大。最终，底层借款人无力偿贷，整座由债务搭建的大厦轰然倒塌。

AI狂热如今正在重演同一剧本，只是道具换成了算力、模型与数据中心。看看那些触目惊心的数字：亚马逊、谷歌、微软、Meta这四大科技企业2026年的资本开支指引合计已接近7000亿美元。有估算进一步指出，若将甲骨文等其他主要厂商计入，2026年五大云厂商的资本开支规模预计将达到约7350亿美元，约占美国GDP的2.5%；到2027年，这一数字甚至有望接近1兆美元。

这笔巨额资金的来源是什么？很大程度上是举债——通过发行公司债、银行贷款、杠杆融资等多种方式。为什么敢如此大规模举债？因为市场沉浸在“AI将永续高成长”的叙事之中：辉达的市值在短短两三年内翻了十几倍，AI创业公司的估值一个比一个离谱。

问题出在哪里？

第一，这些巨额投资的商业回报极不确定。AI技术能否在每个行业都产生足以覆盖成本的超额利润，目前并无定论。大模型进步的速度已经开始放缓，但算力成本却在持续攀升。

第二，AI供应链上的资金和风险大量转移给了中游云端服务商（Neocloud）。

第三，只要利率稍有上调，或某一科技巨擘的财报不及预期，市场信心便可能在瞬间崩塌，债务危机就会像多米诺骨牌一般接连倒下。当年次级贷款违约的起点是房价停止上涨；而在AI狂热中，如果AI收入不及预期成为普遍现象，那些背负着巨额债务的数据中心、芯片订单和新创企业，面临的危机或许比雷曼兄弟的垮台更为猛烈。

拉詹在Project Syndicate的文章中特别警示了两种典型的危机情景：

一是现有硬设备因技术迭代而加速贬值，使得数据中心难以摊还成本；

二是各家AI实验室的巨额训练投资可能难以找到足够的利润来源来支撑。与此同时，相关巨擘通过设立特殊目的载体（SPV）进行表外融资的做法，更是显著放大了整个体系的系统性风险。

三条裂缝的共振

正如拉詹在《断层线》中所指出的，地震的发生从来不是某一块岩石的单独碎裂，而恰恰是几条断层线同时受力、共同断裂所致。今天AI狂热之下，社会分配断层、供应链与地缘政治断层、金融债务断层，这三大结构性裂痕已经各自展开。目前尚未“地震”，只是因为市场情绪仍然高涨，大家都在唱多、举债、描绘美好故事。

然而，风险正在逐渐积聚。正如拉詹在文章末尾所指出的：利好消息是，如果AI的推广能走一条更审慎、更有限的路径，企业和政府便能获得更多时间寻找人力增强（而非人力替代）的应用场景；坏消息则是，对快速超额利润的狂热憧憬可能毫无根据——对于那些背负着严苛债务偿付义务的AI企业而言，这尤其是一个严峻的问题。

等到了某一天——也许是一个大型模型项目的灾难性失败，也许是监管政策突然收紧，也许是世界某个地区爆发冲突导致能源价格飙升，也许是科技公司资本开支持续扩张推高通货膨胀，也许是一些巨额债务集中到期而企业无力偿还——这三条裂缝同时突破临界点而彻底撕裂，届时发生的将远不止是科技板块的短暂回调。

笔者在近期的采访，演讲与文章中多次提出，AI狂热或许仍将持续一段时间，谁也无法精确预测泡沫破裂的时间表。但可以确定的是，时间越往后，危险越大：AI如果太过成功，社会撕裂将加速激化，各国不得不加强统一监管来限制其发展，泡沫随之破裂；而如果AI未能实现预期中的成功，泡沫同样会自然破裂。

从历史经验来看，AI成功与否或许并不重要——刺破AI泡沫的，可能仅仅只是美联准的一次加息，或者只是像SpaceX, OpenAI与Anthropic这些超级企业上市，抽走市场流动性，以及随后当他们被快速纳入指数后，指数调仓引发对现有七巨擘成分股的强制抛压。

除了重读拉詹教授的《断层线》之外，我还强烈推荐读者翻阅《纽约时报》知名财经记者安德鲁•罗斯•索尔金（Andrew Ross Sorkin）出版的新着《1929》（他的前一本着作就是2009年出版的《大而不到》）。该书的中文版已于2026年6月由湛庐文化与北京联合出版公司出版。百年轮回，历史总是惊人地相似。我认为当前的AI泡沫很可能在2029年之前破灭。然而，终极原因并不在于技术本身，而在于一个令人悲哀的真相——人类从未真正记住历史的教训，我们只是在一次又一次地重复过去的错误。

（作者为智汇集团创办人，香港城市大学特聘教授，香港国际金融学会副会长，本文仅代表作者观点。）