AI梦想撞击严酷的$7 trln现实

纽约，4月7日（路透社Breakingviews）——人工智能正在挤压地球的资源。关于是否有足够的劳动力、铜、水和其他基础要素来建设和运营目前正在酝酿中的所有数据中心，严肃的问题尚未得到回答。即便AI巨头最终能够解决这些问题，还有一个更大、更难甩掉的供给难题需要处理：资金。

轰轰烈烈的大语言模型热潮迎来新年，延续了它在2025年留下的轨迹。1月8日，密西西比州州长泰特·里夫斯在一个占地80万平方英尺的仓库里揭开了他所称的“州历史上单笔最大投资”的面纱，xAI（埃隆·马斯克的公司）将推出一个耗资200亿美元、横跨广阔区域的综合体，预计提供接近2吉瓦的计算能力，打开新标签。总体来看，据巴克莱分析师正在维护的一份滚动统计，已有超过50吉瓦此类美国项目被宣布；在欧洲方面，也有类似规模的说法被广泛宣扬。

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这是一个令人咋舌的计算能力规模，而且在同样惊人的资金承诺背景下，尤其难以理解。其巨大的体量反映了人们对AI模型（例如OpenAI的ChatGPT和谷歌Gemini）将如何颠覆全球生产力与经济产出的亢奋情绪。然而，更细致的观察表明，要把所有设想中的扩张都资金落实，可能极其困难，甚至也许不可能。

数据中心是按运行和冷却服务器所需的峰值电力量来衡量的。粗略地说，仅基于来自公开声明的统计口径，目前已有约110吉瓦此类项目处在规划阶段。Nvidia（NVDA.O），打开新标签，该公司的老板黄仁勋估计——其公司为训练和运行AI提供大部分处理算力——建造一个容纳成千上万台服务器机柜的1吉瓦园区需要，打开新标签，耗资600亿至800亿美元，打开新标签。他的数字高于大多数同行。用伯恩斯坦分析师给出的每吉瓦360亿美元的测算口径来换算，意味着要支付所有当前已列入计划的数据中心费用，约为4万亿美元。但在黄仁勋给出的区间下限对应的隐含支出是6.6万亿美元。

这种雄心盖过了历史上规模最大的公共工程之一。1956年由美国总统德怀特·艾森豪威尔授权的美国州际公路系统，按今日美元计算，成本约为5000亿美元，打开新标签。它显著超出预算，且花了超过三十年才完成。AI拥护者的目标是把支出再提高到13倍，大体上说就只需要5年左右。

在没有纳税人来为这笔新技术账单买单的情况下，最终将由私人投资者承担。尽管这些天AI炒作到处泛滥，且人们随手抛出13位数的金额，用来指代从企业估值到政府利息支付的方方面面，但在如此短的时间里筹集到这样一笔数额，几乎是不现实的。

把未来押注在AI上的大型科技公司正在动用深厚的资金池。Alphabet（GOOGL.O），打开新标签；Amazon.com（AMZN.O），打开新标签；Meta Platforms（META.O），打开新标签；Microsoft（MSFT.O），打开新标签；以及Oracle（ORCL.N），打开新标签——这些公司至少在理论上，已经承诺了相当可观的资金，且仍可能掌握更多可用资源。根据Visible Alpha汇总的估算，这五家公司合计预计将在未来五年通过出售软件订阅、广告、云存储以及其他商品和服务，产生5.5万亿美元的经营现金流。

它们也在大举借钱，以应对这场残酷的数据中心军备竞赛。仅亚马逊上个月就仅在美国债券市场筹到了，打开新标签，创纪录的370亿美元，随后又完成了一笔170亿美元、以欧元计价的交易，打开新标签。Alphabet更早在2月作为其320亿美元债务方案的一部分，出售了一笔罕见的100年期分 tranche，打开新标签。综合来看，来自美国银行（BofA）分析师的预测认为，至2030年，最高可能出现1万亿美元与超大规模云服务商相关的、投资级别发行。

养老基金及其他大型投资者也将加入AI行动。根据研究机构Preqin的研究，有近7000亿美元资本已被投向由Brookfield Asset Management（BAM.N），打开新标签；Blackstone（BX.N），打开新标签以及其他机构管理的直接放贷与基础设施基金。

额外的放贷能力也潜藏在市场内部。摩根士丹利分析师预计，未来几年与建设AI相关设施有关的资产支撑证券和商业抵押贷款支持证券，每年平均约可带来500亿美元的资金。到2030年，高收益债券和杠杆贷款还应能再提供1500亿美元，JPMorgan分析师预测。届时，部分数据中心本身甚至可能在产生现金；不过，即便假设“成本收益率”为9%，与之相关的债务利息支付也会吞掉一大块资金。

把所有因素加总起来，并且至少从纸面看，按照黄仁勋的下限估算，应该有大约7.5万亿美元的资金可用，远远高于6.6万亿美元的成本预估。其他因素则需要先进行更细致的审视。

首先，这个“盈余”假设像微软这样的超大规模云服务商会在接下来五年里把其经营现金流的每一滴都投入到数据中心。股东们可能会开始抱怨错过股票回购和分红，更不用说对其他任何事物几乎没有资本开支了。类似地，把每一美元都分配给存在于私募信贷与基础设施基金里的资金，也会同样制造无法承受的集中度风险以及机会成本。

此外，全包口径的经济成本可能还会更高。每吉瓦的评估不包括可能规模庞大的费用：例如为加固那些老旧且负荷过重的公用事业系统、以保障电力输送可靠性，并确保零售客户不会受到影响。如果黄仁勋区间的上限因为通胀或其他原因被证明更准确，那么即便把全部预测资本都拿出来，仍可能不够。

当这些因素叠加上“把这么多承诺的AI算力落地”所可能面临的一些物理层面的限制时，“钱”的问题就会变得更为尖锐。时间表很容易被拉长，就像当初美国公路一样。工程师，或者甚至AI本身，可能会在过程中发现显著降低成本的方法。技术预期的生产力增益与营收机会同样也可能被大幅夸大，这将极大削减投资者的热情。然而最可能的结果是：相当一批已宣布的数据中心计划会沦为“纸上谈兵”。即便在当下这种金融充裕的世界里，短时间内把7万亿美元投进单一行业，也是在挥霍一种珍贵资源。

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编辑：Liam Proud；制作：Pranav Kiran

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Jeffrey Goldfarb

Thomson Reuters

Jeffrey是全球公司金融编辑，常驻纽约，协调与交易相关的报道。他曾在路透社Breakingviews担任亚太地区负责人，工作地点在墨尔本和香港。金融危机刚开始时，他在伦敦加入Breakingviews，后来又在纽约担任美国编辑工作了七年。在2007年成为专栏作者之前，Jeffrey曾在纽约、华盛顿、凤凰城以及整个欧洲为路透社与BNA报道银行业务、并购（M&A）、媒体、科技、国际贸易和医疗健康。他拥有哥伦比亚大学的新闻学硕士学位，以及乔治·华盛顿大学的金融学学士学位。

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