华尔街的隐秘恐慌：AI万亿赌局

应该让华尔街夜不能寐的数学题

Anthropic 以IPO名义寻求高达5180亿美元的未来投资。其当前年度营收约为100亿美元。这是该公司现有收入报表的一百倍。不是笔误。整整一百倍。

这一个数据点揭示了整个AI基础设施繁荣的全部荒谬性——也解释了为何华尔街最近的警告比往常的周期性怀疑论更有分量。投资界不仅质疑AI能否兑现价值，更在悄悄下调估值，因为营收账根本算不平。

据布鲁金斯学会上月发布的一份报告，2025年至2032年间，美国在AI数据中心及配套设施上的累计支出将达到10.3万亿美元。这相当于每年拿出美国GDP的大约3.63%，连续八年。将这一数字放在历史维度来看：横贯大陆铁路时代吸收了2.24%的GDP，州际公路系统占1.10%，1990年代的光纤电信网络建设仅为温和的0.66%。这些传奇的基础设施浪潮中没有哪一个能接近如今AI经济所要求的规模。

普华永道估算，仅全球数据中心支出到2050年将超过30万亿美元——这一数字大致相当于美国国债当前全部未偿余额。根据FactSet的数据，五家超大规模云厂商中的四家——谷歌、亚马逊、Meta、微软，再加上甲骨文——正朝着2029年前合计4.2万亿美元的资本支出目标前进。

地球上没有任何一家公司能以接近所需规模的速度产生营收来支撑这种级别的支出。然而资金仍在源源不断地流入。

无人提及的公司债券陷阱

故事在此处变得更加严峻，而英语世界的金融报道普遍错过了这一信号。韩国金融媒体——尤其是AI Times——一直在警告一个比股票估值泡沫更为结构性的问题：围绕AI基础设施构建的特殊目的载体（SPV）结构正在制造公司债券流动性陷阱。与次级抵押贷款支持证券的类比绝非装饰性修辞。撰写布鲁金斯学会报告的哥伦比亚商学院教授斯蒂恩·范·纽凯格（Steen van Nieukergh）直接告诉路透社：这些特殊目的载体周围的透明度缺失让人联想到2008年危机前的时代。

当AI服务需求不及预期——而迄今为止所有迹象都表明情况确实如此——堆叠在这些SPV上的债务将无处展期。公司债券市场已经出现拥挤信号。一次突然的重新定价事件不会仅限于科技股，它将穿透固定收益体系——而大多数机构对AI基础设施的实际敞口恰恰就存在于此处。

这正是AI泡沫与互联网泡沫或19世纪末铁路狂潮不同的风险所在。在那两次事件中，股权持有者首先承担损失。而今天，杠杆主要集中在债券市场，那里的分散化程度更薄，抛售动态更快。布鲁金斯学会报告并未详述这一关联。但它是韩国监管警告的静默核心，它值得在纽约或伦敦获得远比现在更多的关注。

谁在一切问题上都错了

收入鸿沟如此巨大，以至于最乐观的假设一经审视便土崩瓦解。范·纽凯格计算得出，美国AI行业若要为预计的10.3万亿美元投资实现合理的10%回报率，到2032年需要每年产生3.55万亿至3.7万亿美元的营收。目前OpenAI和Anthropic的合计营收估计约为1000亿美元。这意味着AI营收需要在七年时间内增长约三十五倍——即维持80%的复合年增长率，而同期美国经济——根据国会预算办公室的预测——生产率增速仅为每年1.75%。

摩根大通的自有分析也得出了同样的矛盾结论。该行认为，美国生产力在未来十年需以每年3%至5%的速度增长，才足以合理化当前赋予AI公司的估值。而国会预算办公室的基准线为1.75%。差距并不狭窄。它是结构性的。

这一论点并非新近提出。剑桥大学经济学教授戴安·科伊尔指出，历史上真正革命性技术的生产力红利——蒸汽机、电气化、互联网——在宏观经济数据中显现需要十年到五十年的时间。AI公司的财务日程建立在季度营收目标和多年资本支出承诺之上，正与一种以不同时间尺度运行的现实发生碰撞。

DeepSeek与开源转向

进一步加剧"AI基础设施支出脱离商业现实"这一论断的，是开源模型的快速加速。根据OpenRouter的数据，DeepSeek目前占据文本模型请求量的25.3%，领先于OpenAI的18.6%和Anthropic的2.9%。这不是边缘性变化。它表明市场相当大的一部分已经在选择性价比更高的推理方案，而非专有生态系统——而这正是推翻支撑数万亿美元资本支出之营收预测的核心动力。

华盛顿大学捐赠基金首席投资官、SpaceX早期投资者斯科特·威尔逊（Scott Wilson）对Business Insider直言不讳地表示，OpenAI和Anthropic这样的公司"不值它们所承担风险的万分之一"。他的更广泛观点是，新兴的万亿美元级AI公司承担了远超其实际经济价值的责任。他认为，开源转向不仅是一个技术选择——更是对闭源模型定价策略的商业性指控。

OpenAI早期投资者文德·卡奥斯拉（Vinod Khosla）强力反驳。他称威尔逊的观点愚蠢，并辩称开源模型仅代表软件层，而真正的成本——电力、服务器维护、优化、能源——使得专有栈在规模上远更具成本效益。卡奥斯拉是否正确取决于时间跨度。他的论点在长期成立，但无助于Anthropic今天募集5180亿美元。

最值得关注的分化

理解这一趋势走向最有用的框架，来自两家在其他基本事实上达成一致却得出截然不同结论的机构。摩根大通警告称，如果基础设施支出未能产生足够回报，科技繁荣将骤然终结——冲击将传导至整个金融体系。而剑桥的科伊尔则主张，只要实体基础设施建成，生产力回报终将到来；短期损失是换取长期能力的代价。

两者可以同时成立。关键在于时机，而时机正是公司债券风险所在。如果生产力增益需要十年到二十年才能显现，围绕AI基础设施构建的SPV和杠杆结构将需要在负现金流时期进行再融资或债务展期。而这正是公司债券市场最容易陷入停滞的环境。

10万亿美元这个数字不是预测。它是承诺。问题是，在可预见的未来是否有任何路径接近每年3.7万亿美元的AI营收——以及债券市场是否会在股票市场之前注意到这一点。