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AI技术繁荣,也要算一算资金成本

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记者 欧阳晓红

AI(人工智能)正在加速进入经济生活,也在改变经济运行的方式。技术突破可喜可叹,投入却越来越具体:一轮AI建设需要多少钱,又能带来多少回报?

10月19日,中国人民银行行长潘功胜在金融街论坛年会上提及,人工智能的需求与供给效应可能存在时差,短期会改变微观效率、拉动投资、推升通胀;中长期可以提升整体生产率、降低通胀水平。他同时提出做好金融支持人工智能产业发展工作,稳妥推进金融领域应用。

这一表述,点出了AI技术繁荣背后的一笔经济账。

当下,企业对算力、模型和智能服务的现实需求,以及对未来市场的预期,推动了投资的扩大。投资资金既来自企业自身积累,也来自股权融资、银行贷款和债券发行。投资扩大,又带来芯片、服务器、电力设施和工程建设的订单,形成新的当期需求。

需求推动投资,投资又创造需求。但这轮循环能否持续,最终要看AI应用能否带来足够的收入和生产率收益。

国际清算银行7月指出,AI正推动大规模投资,并通过贸易和金融市场影响全球经济。它虽然运行于数字世界,却离不开土地、能源与设备。一座数据中心建起来,制造商和施工企业获得订单;建成后服务器能否充分利用、客户是否持续付费,尚需时间检验。

企业应用也是如此。AI可以帮助员工更快处理文件、编写程序,但节省的时间能否转化为更好的产品、更高的利润,还取决于工作流程、组织管理和市场竞争。技术能力提高,经济回报未必同步兑现。

这一时间差,也使AI与物价的关系更复杂。通常而言,技术进步有助于降低成本、提高效率。然而,大规模AI建设首先增加了对设备、电力、土地和专业人员的需求。如果相关资源供给一时跟不上,部分商品和服务价格就可能承压。

欧洲央行执行委员会成员菲利普·莱恩7月指出,若家庭和企业提前按未来生产率改善的预期增加支出,AI在转型初期可能通过需求渠道推高通胀。未来的效率红利,与眼前的成本压力,可能同时存在。这意味着,未来可能提高供给效率的技术,也可能先带来现实的需求扩张。两种效应发生的时间不同,影响也因行业而异。

更需要算清的是资金成本。国际清算银行今年1月发布的研究指出,AI投资越来越难完全依靠企业经营现金流覆盖,债务融资和私募信贷的重要性正在上升。自有资金充足的企业可以按经营节奏建设,依赖借款的项目则须按期付息、偿债。即便需求增长,融资过贵或回收期过长,也可能影响投资持续性。

市场已经更加严格地审视融资条件和盈利质量。市场大环境因素之外,10月20日,韩国AI云服务和数据中心企业Elice Group在首尔上市,首日股价跌约32%。Elice Group盈利,二级市场却不认可其IPO估值。核心问题已从“AI企业能否盈利”转向“现有盈利与未来合同能否支撑估值”。与此同时,美联储加息预期、日债需求变化和跨境资本配置,都在影响全球资金价格。

AI基础设施还面临特殊的期限问题:数据中心建筑可以使用多年,芯片和服务器却可能更快换代。设备尚未收回成本,新技术已改变竞争格局。这笔账既要算建设投入,也要算折旧、维护与更新。

AI和利率的关系由此更加复杂。过去,人们多关注利率如何影响科技企业估值;如今,大规模AI建设本身也增加了对长期资金的需求。更深一层,它可能影响经济学上的“自然利率”——经济处于潜在产出水平、通胀保持稳定时的均衡实际利率。

过去较长时期,全球储蓄较充裕、投资需求偏弱,是实际利率偏低的背景之一。AI带来新的投资机会,可能改变储蓄与投资的平衡。但自然利率无法直接观测,还受人口、生产率和风险偏好等因素影响,不能因AI投资增长便断言其必然上升。

对中国而言,AI从工厂生产线、物流配送走向医疗、金融和日常办公,既有望提高企业效率,也可能改善商品和服务。金融支持科技创新需要耐心,更要看项目能否真正降低成本、改善经营,让技术收益逐步进入居民生活。

技术进步值得期待,投入终究需要回报。从未来需求到今天的投资,从当期增长到长期生产率,AI技术繁荣既要算清资金成本,也要回答:它最终能为企业和普通人的生活创造多少真实价值?

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