四川
如果把最近几个月的数据摊开来看，就会发现“豪赌”二字并不算夸张。芯片、数据中心、电力、债券市场乃至美国经济增长，正在被同一场AI投资潮越绑越紧。
高盛8月7日发布的研究估计，2026年全球AI投资将达到约1万亿美元，其中美国接近6000亿美元，相当于美国GDP的约1.8%。按照其预测，到2027年，美国AI投资占GDP的比例还可能升至2.5%，2028年进一步达到2.8%。这是一轮足以影响宏观经济结构的资本开支浪潮。
如果只看大型科技公司的账单，同样惊人。高盛7月预计，主要AI基础设施提供商2026年的资本开支约为7550亿美元，2027年可能进一步达到9200亿美元。桥水今年2月给出的估算相对保守，当时预计谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta和微软四家公司2026年合计投入约6500亿美元，比2025年的4100亿美元明显增加。
这些统计口径并不完全相同，有的计算AI投资，有的统计大型科技公司整体资本开支，但方向高度一致，美国正在把越来越多的钱投向算力基础设施。而且，这些投入已经真实反映在经济增长中。
圣路易斯联储今年1月的测算显示，信息处理设备、软件、研发和数据中心等AI相关投资，在2025年前三个季度合计贡献了美国实际GDP增长的39%。作为对比，2000年互联网泡沫高峰期，同类IT投资贡献约占GDP增长的28%。
很多人说到AI烧钱，首先想到的是训练模型需要大量GPU。但现在美国真正建设的是一整套重资产工业体系。一座超大规模AI数据中心，需要的不只是芯片。它还需要服务器、光模块、交换机、液冷系统、变压器、输电线路、备用电源、土地以及巨量电力。
AI表面上是一场软件革命，走到今天却越来越像钢铁、电力和铁路时代的大建设。
国际能源署预计，到2030年，全球数据中心用电量将达到约945太瓦时，较2024年大约翻一倍。美国是增长最快的地区之一，到2030年数据中心耗电量可能比2024年增加约240太瓦时。IEA最新预测还显示，从现在到2030年，美国新增电力需求大约一半可能来自数据中心。
美国能源部引用劳伦斯伯克利国家实验室最新估算称，到本世纪末，美国数据中心可能占全国用电量的11.8%，不同情景下大约在9.5%至15.3%之间。
如果这些钱全部来自科技巨头自己的现金流，风险其实还相对可控。问题在于，AI基础设施扩张速度已经快到连全球最赚钱的一批公司，都越来越需要外部融资。
高盛8月初也估计，2026年大型云计算企业约三分之一的资本开支可能通过债务融资。相比之下，2025年这一比例约为27%。
最初的AI热潮，主要是现金充裕的科技巨头拿利润买GPU。到了2026年，游戏规则正在发生变化。越来越多的数据中心租赁、芯片采购、电力合同和长期算力协议被提前锁定，一部分未来义务甚至不会马上完整出现在传统资本开支数字中。
《华尔街日报》近期梳理大型科技公司披露信息后指出，如果把未来数据中心租赁、长期芯片和设备采购承诺等计算进去，几家科技巨头与AI建设有关的表外长期承诺规模可能达到数万亿美元。路透社随后也专门提到，市场正在越来越关注这些尚未完全体现在当期资本开支中的义务。
如果未来AI需求没有按照今天预想的速度增长，这些已经签下的芯片、电力和数据中心合同，还能不能产生足够高的回报？
从历史上来看，“伟大技术”和“金融泡沫”可以同时发生。
19世纪的铁路改变了世界，也制造过铁路投资狂潮。20世纪初的电气化重塑工业，同样经历过资本过热。互联网最终改变了商业、媒体和通信，可2000年前后的互联网泡沫照样让大量投资者损失惨重。
欧洲央行8月17日刚刚发布了一篇关于AI投资热潮的分析。研究人员指出，美国股市估值已经处于历史极高水平，当前AI推动的科技股行情，与过去多轮技术革命有不少相似之处。其结论相当直接，技术革命往往伴随着资产价格的大幅上涨和随后的调整，即使最初的乐观预期并非完全没有基本面依据。
如果未来人工智能真的带来巨大的生产率提升，美国今天建设的数据中心、电网、芯片产能和高速网络，就可能成为下一轮信息基础设施。但如果AI能力进步速度慢于预期，或者企业最终发现部署成本长期高于收益，大量项目的回报周期就会被迫拉长，随后承受压力的就不仅是几家AI创业公司。
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