摘要：科技公司正斥资数千亿美元采购高端芯片、建设数据中心。此举不仅是为了跟上 ChatGPT、Gemini、Claude 等聊天机器人的使用量激增步伐，更是为了应对 “经济活动从人力向机器转移” 这一更根本、更具颠覆性的趋势。最终投入总额可能突破万亿美元，资金来源涵
原文：https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-10-04/why-ai-bubble-concerns-loom-as-openai-microsoft-meta-ramp-up-spending?srnd=phx-technology
自人工智能热潮全面兴起以来，外界就不断警告其可能形成投机泡沫，规模或堪比 20 世纪 90 年代末的互联网泡沫 —— 那场泡沫最终以市场暴跌和大批企业破产收场。
科技公司正斥资数千亿美元采购高端芯片、建设数据中心。此举不仅是为了跟上 ChatGPT、Gemini、Claude 等聊天机器人的使用量激增步伐，更是为了应对 “经济活动从人力向机器转移” 这一更根本、更具颠覆性的趋势。最终投入总额可能突破万亿美元，资金来源涵盖风险投资、债务融资，近期还出现了一些非常规合作模式，引发华尔街关注。
即便是人工智能领域最坚定的支持者，也承认当前市场存在泡沫，但他们仍对该技术的长期潜力抱有信心。他们认为，人工智能有望重塑多个行业、治愈疾病，并全面推动人类发展。
然而，从未有哪项技术像人工智能这样，在商业模式盈利前景尚不明确的情况下，就被如此快速地投入巨额资金。一些科技公司高管私下对 “人工智能具有革命性潜力” 的激进观点持怀疑态度，或至少难以找到盈利路径，但他们认为自己别无选择 —— 必须跟上竞争对手的投资步伐，否则未来可能在人工智能市场中被边缘化。
今年 1 月，ChatGPT 开发商 OpenAI 的首席执行官山姆・奥特曼（Sam Altman）与其他高管在白宫宣布了一项名为 “Stargate” 的 5000 亿美元人工智能基础设施计划，这一预算规模引发了部分质疑。
此后，其他科技竞争对手也加大了投入，例如 Meta 的马克・扎克伯格（Mark Zuckerberg）承诺向数据中心投资数千亿美元。为了不落后于人，奥特曼随后表示，OpenAI 预计将在人工智能基础设施上投入 “数万亿美元”。
为资助这些项目，OpenAI 正探索新的融资方式。9 月，芯片制造商英伟达（Nvidia）宣布协议，拟向 OpenAI 的数据中心建设投资高达 1000 亿美元。部分分析师认为，这一交易引发疑问：英伟达是否在通过扶持客户，确保他们持续采购自家产品？
在人工智能热潮的大部分时间里，类似担忧始终围绕着英伟达。作为人工智能加速芯片的主导厂商，英伟达近年来投资了数十家企业，包括人工智能模型开发商和云计算服务商，而这些企业随后会用所得资金购买英伟达价格高昂的半导体。此次与 OpenAI 的交易规模则远超以往。
OpenAI 还表示可能寻求债务融资，而非依赖微软（Microsoft）、甲骨文（Oracle）等合作伙伴。两者的区别在于，微软、甲骨文拥有稳固且长期盈利的成熟业务，而据《The Information》报道，OpenAI 预计到 2029 年将消耗 1150 亿美元现金。
其他大型科技公司也越来越依赖债务支持其规模空前的支出。例如，Meta 通过贷款获得 260 亿美元资金，用于在路易斯安那州建设一座数据中心园区，该公司称其最终规模将接近曼哈顿。
据彭博新闻报道，摩根大通（JPMorgan Chase & Co.）和三菱日联金融集团（MITsubishi UFJ Financial Group）还牵头提供了超过 220 亿美元的贷款，支持 Vantage Data Centers 建设大型数据中心园区。
贝恩咨询公司（Bain & Co.）在 9 月发布的报告中指出，到 2030 年，人工智能公司需实现合计 2 万亿美元的年收入，才能支撑满足预期需求所需的算力。但贝恩预测，这些公司的收入将比这一目标少 8000 亿美元。
“目前流传的数字过于极端，很难让人理解其合理性。” 知名对冲基金经理、绿光资本（Greenlight Capital）创始人戴维·艾因霍恩（David Einhorn）表示，“我确信（人工智能的价值）不会为零，但在这一轮周期中，极有可能出现大规模资本损失。”
眼下，越来越多资质尚浅的公司也试图在数据中心热潮中分一杯羹。2024 年从俄罗斯互联网巨头 Yandex 拆分出来的阿姆斯特丹云服务提供商 Nebius，近期与微软达成了一项价值高达 194 亿美元的基础设施协议；名不见经传的英国数据中心公司 Nscale，则正与英伟达、OpenAI、微软合作，在欧洲推进建设项目。与其他一些人工智能基础设施提供商类似，Nscale 此前专注于另一个泡沫领域 —— 加密货币挖矿。
彭博专栏作家约翰・奥瑟斯（John Authers）表示，“人工智能或许会对我们的工作方式产生深远影响。但正如熊彼特‘创造性破坏’理论所阐述的，在我们享受新产业带来的红利之前，必然会经历一段阵痛期。”
数据中心的投资热潮背后，是外界对人工智能技术回报的持续质疑。
今年8 月，麻省理工学院（MIT）研究人员发现，95% 的机构在人工智能项目上的投资未获得任何回报，这一结论引发投资者不安。
近期，哈佛大学和斯坦福大学的研究人员为这一现象提供了可能的解释：员工使用人工智能生成 “虚假工作量（workslop）”—— 研究人员将其定义为 “看似高质量、实则缺乏实质内容，无法推动任务进展的人工智能生成内容”。
长期以来，人工智能的愿景是简化任务、提高生产力，成为员工不可或缺的工具，企业也愿意为此支付高价。但哈佛和斯坦福的研究人员发现，“虚假工作量” 的普遍存在，可能导致大型机构每年因生产力损失而耗费数百万美元。
人工智能开发商还面临另一项挑战。多年来，OpenAI、Claude 聊天机器人开发商 Anthropic 等公司一直寄望于 Scaling Law—— 即更多算力、更多数据、更大模型，必然会推动人工智能能力实现更大突破。他们认为，这些进步最终将催生 “通用人工智能（AGI）”，这种理论中的技术能在大多数任务上达到或超越人类水平。
然而在过去一年中，这些开发商发现，投入巨额成本研发更先进的人工智能，所获得的回报却在不断递减。部分企业还难以兑现此前的宣传承诺：OpenAI 此前数月一直宣称 GPT-5 将实现重大突破，但在 8 月推出最新模型时，市场评价褒贬不一。奥特曼在发布会上也承认，“要实现通用人工智能，我们仍缺少某些关键要素”。
来自中国的竞争加剧，让这些担忧雪上加霜。中国企业正大量推出具有竞争力的低成本人工智能模型，尽管美国企业总体上仍被认为处于领先地位，但中国的替代方案可能在特定市场以价格优势冲击硅谷企业，使其更难收回在人工智能基础设施上的巨额投资。
此外，人工智能行业大规模建设数据中心将大幅增加电力消耗，而各国电网运力紧张的现实，可能会制约这一进程。
作为当前人工智能热潮的标志性人物，山姆・奥特曼近几个月多次承认泡沫风险，但仍对技术保持乐观。“在我看来，目前投资者整体上对人工智能过度乐观了吗？是的。” 他在 8 月表示，“人工智能是长期以来最重要的事情吗？我的答案同样是肯定的。”
奥特曼及其他科技行业领导者仍对通用人工智能的发展路线图充满信心，部分人认为其实现时间可能比怀疑者预期的更早。“超级智能的研发已近在眼前。”
扎克伯格在 7 月写道，他所指的是其公司正致力于开发的一种更强大的人工智能形式。短期来看，一些人工智能开发商表示，由于服务 adoption 速度加快，他们需要大幅提升算力支持。奥特曼甚至强调，全球数亿人使用 ChatGPT 聊天、编写代码、生成图像和视频，导致 OpenAI 的算力资源仍处于紧张状态。
与外部学术机构的负面报告不同，OpenAI 和 Anthropic 也发布了自己的研究和评估结果，显示人工智能系统对工作任务产生了切实影响。
Anthropic 在 9 月发布的报告显示，约四分之三的企业在使用 Claude 实现工作自动化；同月，OpenAI 推出了名为 GDPval 的新评估系统，可衡量人工智能模型在数十种职业中的表现。
“我们发现，目前最先进的前沿模型，其工作质量已接近行业专家水平。”OpenAI 在一篇博客文章中表示，“尤其是在模型擅长的任务子集上，我们预计先让模型处理任务、再由人类接手，将节省时间和成本。”
那么，用户最终愿意为这些服务支付多少钱？开发商的期望是，随着人工智能模型不断改进、能处理更复杂的任务，企业和个人将愿意为使用该技术支付更高费用。
“我希望对所有可能性持开放态度。”2024 年底，当被问及有报道称 OpenAI 曾讨论推出每月 2000 美元的人工智能产品订阅服务时，该公司首席财务官萨拉・弗里尔（Sarah Friar）表示，“如果它能为我提供博士水平的助手，协助处理各类事务，那么在很多情况下，这样的定价是完全合理的。”
9 月，扎克伯格表示，人工智能泡沫 “很有可能” 出现，但他强调，自己更担心的是投入不足而错失机遇。“显然，如果我们最终浪费了几千亿美元，那将非常不幸。” 他在一次播客采访中说，“但我想说的是，我认为另一种风险 —— 即投入不足 —— 其实更高。”
泡沫是一种经济周期，表现为市场价值迅速攀升至超出基本面支撑的水平，随后通常伴随急剧下跌（即 “泡沫破裂”）。
泡沫通常始于投资者被投机狂热裹挟 —— 可能是围绕新技术或其他市场机遇 —— 因担心错失进一步收益而纷纷涌入。美国经济学家海曼・明斯基（Hyman Minsky）将市场泡沫划分为五个阶段：位移、繁荣、狂热、获利了结、恐慌。
泡沫有时难以识别，因为市场价格可能因多种原因偏离实际价值，且急剧下跌并非必然发生。此外，由于暴跌是泡沫周期的一部分，往往要在事后才能明确判断。
通常情况下，当投资者意识到此前的过高预期无法实现时，泡沫便会破裂。这通常发生在过度乐观演变为狂热之后 —— 此时所有人都在市场高点跟风买入。接下来可能是漫长的抛售期（企业盈利开始下滑），或是某个改变长期前景的突发事件，导致投资者纷纷撤离。
今年 1 月底，曾有人担心人工智能泡沫已提前破裂。当时中国公司深度求索（DeepSeek）推出了一款具有竞争力的人工智能模型，据称其研发成本仅为美国顶尖开发商的一小部分，这一消息扰乱了市场，引发科技股万亿美元市值蒸发，人工智能龙头股英伟达单日跌幅达 17%。
DeepSeek事件凸显了人工智能领域大规模投资的风险，但硅谷并未因此却步。在随后几个月里，科技公司进一步加大了人工智能领域的高额支出计划，投资者也重新对这些投资表示支持。英伟达股价从 4 月的低点回升至历史新高，截至 9 月底，其市值超过 4 万亿美元，成为全球市值最高的公司。
与当前的人工智能热潮类似，互联网泡沫时期的核心企业吸引了大量投资者资金，却常使用网站流量等有争议的指标衡量价值，而非实际盈利能力。
当时存在大量有缺陷的商业模式和夸大的收入预测，电信公司竞相建设光纤网络，最终却发现需求不足以支撑成本。2001 年泡沫破裂时，许多公司破产清算，另有一些被健康企业以低价收购。
人工智能领域的大规模基础设施建设、极高的估值和炫富式支出，都能看到互联网时代的影子。
风险投资者用私人飞机、贵宾席门票和巨额支票吸引人工智能初创公司；许多人工智能初创公司将经常性收入作为核心增长指标，但外界对这些预测（尤其是对年轻企业而言）的可持续性和可预测性存在质疑；部分人工智能公司甚至在一年内完成多轮大规模融资，但并非所有企业都能存活下来。
“我认为这与互联网泡沫有很多相似之处。”OpenAI 董事长、估值 100 亿美元的人工智能初创公司 Sierra 首席执行官布雷特・泰勒（Bret Taylor）表示。他认为，与互联网时代一样，许多估值虚高的公司肯定会破产，但长期来看，也会有大型企业崛起并发展壮大 —— 就像 20 世纪 90 年代末的亚马逊（Amazon.com Inc.）和谷歌（Alphabet Inc. 旗下）一样。
“一方面，人工智能确实会改变经济 —— 我认为它会像互联网一样，在未来创造巨大的经济价值。” 泰勒说，“另一方面，我认为我们确实处于泡沫之中，很多人会因此损失大量资金。”
市场观察人士也指出了两者的关键区别，首先是引领趋势的大型企业整体健康度和稳定性。美国 “七大科技巨头（Magnificent Seven）” 大多是历史悠久的行业龙头，贡献了标普 500 指数的大部分盈利增长，它们拥有庞大的收入来源和充足的现金储备。
尽管存在质疑，人工智能的 adoption 速度依然很快。OpenAI 的 ChatGPT 每周约有 7 亿用户，成为历史上增长最快的消费产品之一；包括 OpenAI 和 Anthropic 在内的顶尖人工智能开发商，也实现了显著的销售增长。
OpenAI 此前预测，2025 年营收将增长两倍多，达到 127 亿美元。尽管该公司预计要到本十年末才会实现现金流为正，但近期一项员工持股出售交易显示，其估值已达 5000 亿美元，成为全球市值最高的未盈利公司。
来源：科技新鲜汇Tech
