是工业革命的序章，还是巨大泡沫的前夜？万亿美金烧出的AI未来待解

神译局·2025年09月23日 07:12

人工智能是本世纪以来最庞大的科技建设项目。本文将为你展示其全貌。

神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。

编者按：一边是火焰，一边是海水。读懂美国经济的冰火两重天，才能看清AI的真实影响。文章来自编译。

美国经济可用一句话概括，那就是冰火两重天。

一边是蓬勃发展的人工智能经济，另一边则是低迷不振的消费经济。

这一点在经济数据中可见一斑。上个季度，人工智能领域的支出增长超过了消费支出的增长。如果没有人工智能，美国的经济增长将微乎其微。

这一点在股市中也有所体现。在过去两年里，股市约60%的增长来自与人工智能相关的公司，比方说微软、英伟达和Meta。如果没有这波人工智能热潮，股市的回报率将惨不忍睹。

这一点在商业数据中同样显而易见。根据Stripe的数据，那些自称为“人工智能公司”的企业在该平台上的营收增长中占据主导地位，其增长率远超其他任何类型的公司。

没人能确定这股人工智能热潮究竟是下一次工业革命的先兆，还是下一个巨大泡沫。我们只知道，它正在发生。“未来某一天人工智能主导经济后会发生什么？”这类问题的讨论可以休矣了。人工智能经济已然到来，就在当下。无论好坏，我们都身处其中。

那么，这股人工智能热究竟是什么？它是如何发生的？构建人工智能的巨额资金从何而来？谁在使用这项技术？它是否提高了人们的生产力？本文将试着用图表问答的方式，为这个问题提供一份直观的指南：

人工智能热潮的规模有多大？

人工智能的构成要素很简单：计算机芯片、数据中心的服务器机架、海量的电力，以及确保所有设备在不过热的情况下持续运行的网络和冷却系统。

这些硬件的成本极其高昂。在过去六个月里，在人工智能领域投资最多的四家公司——Meta、谷歌、微软和亚马逊——在芯片、数据中心等方面的花费在1000亿到2000亿美元之间。《华尔街日报》的克里斯托弗·米姆斯写道：“最具价值的科技公司正以前所未有的速度采购和建设。”

《华尔街日报》

能不能把这些数字放在历史背景下审视？

这是自1960年代（计算机时代之初）以来，或是自1880年代（铁路时代鼎盛期）以来最庞大的技术基础设施项目。

今年一月，摩根大通的迈克尔·塞姆巴莱斯特（Michael Cembalest）计算得出，领先的人工智能芯片制造商英伟达有望占据自1969年IBM收入达到顶峰以来市场资本支出的最高份额。经济作家保罗·克德罗斯基（Paul Kedrosky）也不甘示弱，他计算出人工智能资本支出占GDP的比重已经超过了互联网泡沫时期，目前正接近自“镀金时代”铁路建设以来前所未见的水平。

摩根大通

这些钱都是从哪儿来的？

当今人工智能基础设施的蓬勃发展，得益于顶尖科技公司非凡且空前的利润。就像塞姆巴莱斯特所解释那样，当今的顶尖科技公司在过去几年里利润丰厚，其总“自由现金流”（即收入减去运营费用和基础设施支出）的份额，让二战结束以来的任何时期都相形见绌。这些公司现有的商业模式——无论是Meta的广告还是谷歌的搜索广告——都足以产生巨额资金，投入到下一代技术中。塞姆巴莱斯特告诉我：“他们正在产生前所未有的自由现金流。他们赚得盆满钵满，这就是为什么他们有能力每年将数千亿美元的资本支出投入到与人工智能相关的研发和基础设施中。”

摩根大通

所以，这就是股市表现如此诡异的原因吗？

我认为是这样。金融圈目前有一个有趣的争论，即为什么股市似乎对特朗普的关税政策和经济增长放缓不屑一顾。我认为最明确的答案是以下几点的结合：(a) 一些投资者仍然认为特朗普会在关税问题上退缩；(b) 他们认为关税的最终影响不会很大；以及 (c) 关税对数字经济影响不大，而人工智能相关股票主导了市场回报，其余市场则在原地踏步。

正如法国兴业银行的这张图表所示，标普500指数中最大的十家公司在过去六年的净收入增长中占据了绝对主导地位，以至于现在将市场看成是“标普10指数”对“标普490指数”可能更为贴切。如果你是一位投资了另外490只股票的投资组合经理，过去六年的股权回报并不会给你留下深刻印象，因为这些公司的整体利润未能实现增长。

法国兴业银行

好吧，公司正在投入前所未有的资金。那他们赚回来了吗？

还没有。正如《华尔街日报》的格雷格·叶所写，人工智能热潮中“令人不安”的一面是，所有这些在芯片和数据中心上的支出正在“耗尽美国公司的现金”。OpenAI 与 Anthropic 遭遇了大规模亏损，而最大的几家科技公司仍然依赖其旧有商业模式来创造最高利润率。如果这些公司的支出远超其未来可能收回的成本，那就意味着我们正处在一个历史性的基础设施泡沫之中。

从乐观的角度来看：支付公司Stripe已经发现证据，表明人工智能初创公司的收入增长速度超过了以往任何一代技术。该公司在最近的一份报告中宣布：“人工智能公司达到收入里程碑的速度比前几代初创公司更快。” “在Stripe平台上排名前100的人工智能公司，实现100万美元年化收入的中位时间仅为11.5个月——比增长最快的SaaS公司还要快四个月。”

Stripe

谁在使用这项技术？

有一种说法是，像ChatGPT和Gemini这样的生成式人工智能工具的普及速度，比我们有可靠数据的几乎任何技术都要快。圣路易斯联邦储备银行估计，生成式人工智能的普及速度大约是互联网的两倍。

哈特利等人

在最近一项关于生成式人工智能的大规模调查中——即2025年的论文《生成式人工智能的劳动力市场效应》——经济学家们估计，信息服务业（即软件公司）和管理岗位的员工中，已有超过50%的人在工作中使用这项技术。相比之下，在矿业或渔业等传统经济领域的公司中，使用该技术的人寥寥无几。此外，人工智能在大学毕业生中的普及程度也远高于没有上过大学的人群。

员工们是否认为人工智能提高了他们的生产力？

是的。证明新人工智能模型能提高生产力的标志性研究来自那些工作重复性较高的公司，比方说呼叫中心。但我们正收到越来越多来自员工的自述报告，称人工智能帮助他们节省了大量时间。一个令人惊讶的例子是教学。根据盖洛普最近的一项调查，大约60%的小学教师表示他们曾使用人工智能来备课、审阅教学材料、制作练习题或处理行政工作。大多数使用人工智能的教师表示，这项技术改善了他们的工作；而经常使用的教师则表示，每周可以节省6个小时——相当于每个学年节省六周时间。从一个非常乐观的角度来解读，这就像是说人工智能每年给了小学教师一个半月的带薪假期。

盖洛普

关于人工智能将帮助人们提高工作效率，最乐观的指标或许来自非营利人工智能研究机构METR的发现：人工智能智能体能够完成的任务时长每7个月翻一番。2021年，人工智能可以自动完成一次简单的谷歌搜索，耗时10秒。两年后，ChatGPT可以在互联网上查找事实，这项任务普通人大约需要4分钟。现在，一些模型正在执行典型的开发人员需要50分钟才能完成的编码任务。研究人员表示：“根据这一趋势推断，在不到十年的时间里，我们将看到人工智能智能体能够独立完成目前需要人类花费数天或数周才能完成的大部分软件任务。”

所以，结论就是这样了：人工智能将创造一场席卷整个经济的生产力繁荣？

别急。事实上，许多员工可能严重高估了人工智能给他们带来的生产力提升。

METR还进行了一项深入研究，要求经验丰富的开发人员使用一款流行的人工智能助手进行编码。完成任务后，开发人员声称使用人工智能使他们的生产力提高了20%。但研究中的独立评估员得出的结论恰恰相反：使用人工智能反而使任务完成时间增加了约20%。我不想对这项研究的长远意义做过多揣测。但就目前而言，对于那些声称ChatGPT即将取代数千万入门级白领工作的大胆言论，我认为这是一个必要的警示。