美国《大西洋月刊》近期发表文章，指出美国逐渐沦为英伟达化国家。AI热潮下，科技巨头大举投入数据中心建设，对美国GDP增长贡献极大，掩盖美国其他经济领域疲软。AI领域存在泡沫风险，包括投资与收入脱节、数据中心融资模式风险等，若泡沫破裂，可能引发大规模金融动荡。
美国顶尖科技杂志《连线》近期发表文章，认为AI是终结所有泡沫的终极泡沫。文章借助《泡沫与崩溃》书中的四因子分析框架，从不确定性、纯粹标的、新手投资者、宏大叙事四方面展开论证，得出满分8分的分析结果，代表最可能预示泡沫，提醒投资者当心。
锦缎研究院近期发表文章，对比19世纪铁路建设热潮，与当前AI基础设施投资狂潮，认为两者在资本周期上高度相似，都是技术突破引发资本涌入，过度投资导致产能过剩，最终经历泡沫破裂与行业洗牌，才能真正释放经济潜力。
本期智能前线，选择美国逐渐沦为英伟达化国家、AI是终结所有泡沫的终极泡沫、AI基建狂潮恰如150年前铁路狂潮3篇文章，邸报、不懂经、锦缎研究院发布，六合商业研选精校，分享给大家，Enjoy！
正文：
全文9,590字
预计阅读20分钟
《大西洋月刊》，美国正逐渐沦为英伟达化国家
时间：2025年10月31日
来源：邸报
字数：4,113
Here’s How the AI Crash Happens；
The U.S. is becoming an Nvidia-state.
AI泡沫将如何破裂；
美国正逐渐沦为英伟达化国家。
印第安纳州新卡莱尔的数据中心
从太空轨道上，都能看到AI热潮的痕迹。卫星拍摄的印第安纳州新卡莱尔影像显示，不到1年时间里，一片片淡绿色农田已转变为辨识度极高的工业园区。目前这里已有7座矩形数据中心，另有23座正在规划建设中。
每座数据中心内部，一排排冰箱大小的计算机芯片机柜不停运转，发出嗡嗡声响，以难以想象的规模进行数学运算。
这些建筑归亚马逊所有，目前由领先的AI公司Anthropic租用，用于训练与运行AI模型。
据估算，这片尚未完工的数据中心园区，仅维持当前运算，就需消耗超过500兆瓦电力，相当于数十万美国家庭的总用电量。
待新卡莱尔所有数据中心建成后，耗电量将超过两个亚特兰大市总需求。
投入AI领域的能源与资金规模，令人惊叹。预计到2025年底，全球AI技术支出将达到3,750亿美元，2026年更将突破5,000亿美元。
ChatGPT推出以来，标普500指数涨幅的3/4，来自AI相关股票；某种意义上说，所有上市公司的市值，都受到AI驱动的牛市提振。
更能说明问题的是，作为AI热潮核心，先进计算机芯片制造商英伟达，成为史上首家市值突破5万亿美元的公司。
不妨换个角度看待当下的变革，将福特汽车当前市值乘以94倍，仍不及英伟达市值。20年前，福特市值曾是英伟达近3倍。
如今的美国，类似沙特阿拉伯是石油国家一样，逐渐成为一个新兴的AI国家，更具体说，是英伟达化国家。
市值数字不断攀升，短期内对市场有提振作用，每一份亮眼的财报，都在进一步巩固英伟达地位，使其成为全球经济中一个位置岌岌可危、又承担关键支撑作用的角色。
眼下的美国，似乎陷入一种良性人质困境。AI相关支出对美国GDP增长贡献，已超过所有消费支出的总和；另有数据显示，2025年上半年，AI支出占GDP增长的92%。
2022年底，ChatGPT推出以来，科技行业在标普500指数中的市值占比，已从22%升至约1/3。
就在昨日，Meta、微软、Alphabet均公布显著的季度营收增长；路透社报道，OpenAI计划最早2026年上市，估值可能高达1万亿美元，这将成为史上规模最大的IPO之一。
OpenAI发言人向路透社表示，IPO并非我们关注点，我们不可能设定具体日期；OpenAI与《大西洋月刊》存在企业合作关系。
许多人认为，这种增长态势将持续下去。AI行业分析师德瓦克什·帕特尔与罗密欧·迪恩近期写道，我们将需要大量电工、重型设备操作员、钢铁工人、暖通空调技术人员，数量多到能坐满整个体育场。大规模数据中心建设，或许已在重塑美国能源体系。
OpenAI已宣布计划建设总功率至少30吉瓦的数据中心，这一功率超过新英格兰地区在最热天气时的总用电需求；CEO Sam Altman表示，最终目标，是每周建设1吉瓦的AI基础设施。其他大型科技公司也有类似雄心。
听AI领域从业者谈论得越多，越会觉得我们或许正处于一场基础设施热潮的临界点。奇怪的是，美国经济呈现出另一番景象。
2022年以来科技股一路飙升，这些公司在标普500成分股公司净利润中占比，几乎没有变化。
资本市场一片繁荣，职位空缺数量在下降；已有22个州处于衰退之中或濒临衰退；即便数据中心支撑着建筑业，美国制造业仍在衰退。
AI热潮，既掩盖美国经济其他领域的疲软，也模糊相关问题的能见度。这本身就令人担忧，更糟糕的是，如果AI给美国企业带来的希望，最终被证明是海市蜃楼，将会发生什么？
数据中心支出与其他经济领域之间的巨大差距，让关于泡沫的议论，从零星传言，变成普遍声音。
越来越多金融分析师与行业分析师指出，AI领域的历史性投资与相对微薄的收入之间存在巨大脱节。
例如，《The Information》报道，OpenAI 2024年营收约40亿美元，亏损50亿美元，这使得1万亿美元的IPO估值想法更显惊人。
2025年7月~9月期间，微软对OpenAI投资，已累计亏损超过30亿美元。同一时期，Meta公布因AI投资导致成本快速上升，这一消息引发投资者恐慌，使股价下跌9%。
当前局势仍充满变数。聊天机器人与AI芯片的效率，几乎每天都在提升，部署生成式AI工具的商业理由仍不稳固。
麦肯锡近期发布的一份报告显示，近80%使用AI的公司发现，该技术对净利润没有显著影响。与此同时，没人能预测未来几年，硅谷还需要多少座数据中心。部分研究人员认为，目前电力与算力，可能已足以满足未来数年生成式AI的需求。
最糟糕的经济场景是，AI领域史无前例的支出，无法在短期内，甚至永远无法产生利润，数据中心正是这种担忧的核心。
历史上的基础设施热潮，都曾遭遇过此类崩溃，运河、铁路的快速建设，互联网泡沫时期铺设的光纤电缆，都曾引发炒作、投资与金融投机狂潮，最终导致市场崩盘。
这些基础设施建设，最终都改变世界；无论是否存在泡沫，生成式AI，或许也会产生同样影响。
这正是OpenAI、Alphabet、微软、亚马逊、Meta愿意不惜一切代价、尽快投入资金，争取哪怕最微小优势的原因。
即便泡沫破裂，也会有赢家，每家公司都希望成为首个打造出超级智能机器的企业。
目前，许多科技公司仍有其他业务产生的现金可供消耗，Alphabet与微软上一财年利润均超过1,000亿美元，Meta与亚马逊利润也均超过500亿美元。
不久的将来，数据中心支出，可能会超过这些巨额现金流，导致大型科技公司流动性下降，引发投资者担忧。
随着AI军备竞赛不断升级，这些公司开始寻求外部资金，换句话说，是举债。
泡沫的复杂性，正体现在这一点上。
投资者兼财务顾问保罗·凯德罗斯基向我们透露，科技公司不愿正式举债，即直接向投资者借款，债务会对资产负债表产生负面影响，可能降低股东回报。
为规避这一问题，部分公司正与私募股权巨头合作，开展复杂的金融操作。这些私募股权公司，出资或募集资金建设数据中心，科技公司通过支付租金来偿还。
例如，Meta数据中心租赁协议，可被重新打包成一种可买卖的金融工具，本质是债券。Meta最近采取这种做法，Blue Owl资本公司通过发行以Meta租金为担保的债券，为Meta在路易斯安那州一座大型数据中心募集资金。
多份数据中心租赁协议，可整合为一种证券，并根据违约风险，划分为不同的层级。仅到2028年，数据中心就将为私募股权公司创造价值8,000亿美元的市场。
Meta在谈及与Blue Owl合作时表示，这种创新合作模式，旨在为Meta数据中心项目提供所需的速度与灵活性。
通过这种方式，数据中心融资，既属于AI交易，也相当于房地产交易。这种模式听起来复杂，实则刻意为之，复杂性、投资结构与打包方式，使得外界难以清晰了解实际情况。
这种模式听起来似曾相识，是不到20年前，正是银行将高风险抵押贷款打包成证券层级，并虚假宣传为高质量资产，最终引发大衰退。到2008年，这一空中楼阁彻底崩塌。
数据中心建设与次贷抵押贷款并非完全相同，这些投资中仍蕴含着大量不稳定因素。与运河、铁路，甚至光纤电缆等更耐用的基础设施不同，数据中心损耗速度很快。
随着英伟达及竞争对手推出新一代尖端AI硬件，这些数据中心内的许多芯片，在几年内就会过时。
与此同时，目前扩大聊天机器人规模所带来的回报，不断递减。每一代新AI模型的改进幅度越来越小，使得硅谷可通过砸资金，实现超级智能的想法，日益站不住脚。
关注这一周期的人，变得焦虑不安。
若用1~10分来衡量对AI泡沫的担忧程度，当前状态，就像人们在社交平台上发布电影《大空头》中克里斯蒂安·贝尔饰演角色的表情包，他盯着电脑屏幕，满脸难以置信。
如果AI公司未能兑现承诺，导致科技股下跌，投资这些公司的高杠杆对冲基金，可能会被迫割肉抛售。
这将引发恶性循环，使金融损失，蔓延至养老基金、共同基金、保险公司、普通投资者。
随着资本逃离市场，非科技类股票将暴跌，对本想通过投资房地产等方式规避风险的人来说，这是坏消息。
如果这场危机，导致投资数据中心的私募股权公司自身倒闭，它们管理数万亿美元资产，本质构成全球影子银行体系，可能引发另一场大规模崩盘。
目前，资金仍在源源不断涌入AI行业，这些投资中存在一种循环特性。
例如：OpenAI已同意向甲骨文支付3,000亿美元，以获取新的算力；甲骨文向英伟达支付数百亿美元，购买芯片用于OpenAI数据中心；英伟达同意向OpenAI投资至多1,000亿美元，前提是OpenAI部署英伟达芯片。
有人试图用图表展示循环投资关系，结果画出一系列错综复杂的图表。
一位软件工程师在X平台上，将其称为末日来临前的技术资本超复杂体。
人们普遍认为，这种模式在法律上合规，不可能永远持续下去。
或许事情，最终会向好的方向发展。
3年前，生成式AI行业的营收几乎为零；如今，该行业年营收已达数百亿美元，这种增长速度，最终可能赶上当前支出规模。
目前有数十亿人在使用生成式AI工具，很难想象它们会在一夜之间消失。或许OpenAI或Anthropic真的能实现超级智能，正如彭博专栏作家马特·莱文所言，届时它们可以创造出神，然后向它要钱。
数据中心审批与建设需要时间，发电厂与输电线路建设可能需要更久。劳动力有限、供应链受阻、投资起伏不定，这意味着，即便Sam Altman与竞争对手，希望大规模建设数据中心，建设与能源方面的限制，也可能防止热潮失控。
无论如何，到2025年底，数据中心已成为一种特殊的文化符号。庞大的规模，直观体现硅谷公司的经济主导地位，及其看似不受约束的野心。
它们引发的经济不安，既源于对2008年金融危机的记忆，也与科技行业自身的金融欺诈行为有关，尤其是2022年加密货币崩盘，那场危机的推手，正是自身的循环支付体系，由SBF共同创立的加密货币交易所FTX与对冲基金阿拉米达研究公司被曝相互支撑，阿拉米达购买FTX的定制加密货币，FTX用客户账户资金向阿拉米达放贷。
某种程度上说，数据中心热潮带来的外部影响，无论是环境层面、还是经济层面，都与一种担忧紧密相关，这些科技公司失败时会引发问题，它们成功时，可能会引发更大问题。
繁荣与萧条，仿佛是同一枚硬币的两面。
不妨试想，如果AI公司的巨额投资最终获得回报，这很可能意味着，它们创造出一种能力极强、具有革命性的技术，这种技术会在人类来不及适应，甚至可能永远无法适应的情况下，淘汰无数工作岗位，并给全球经济带来前所未有的冲击。如果它们失败，同样可能引发史无前例的金融动荡。
过去20年，硅谷发展史给我们最大启示是，Meta、亚马逊、Alphabet，甚至OpenAI等新兴AI实验室，重塑我们世界，并变得极其富有，它们大多对这一过程中产生的负面影响视而不见或漠不关心。
它们不惜一切代价追求增长与规模，很大程度上，它们成功了。数据中心建设正是这种追求的终极体现，为了规模而追求规模。无论最终结果如何，对我们其他人，似乎都只会面临真实而痛苦的动荡。
AI是终结所有泡沫的终极泡沫，它的崩盘路线将是这样
时间：2025年11月1日
来源：不懂经
字数：2,024（有删减）
本周两颗重磅炸弹几乎同时在10月底引爆舆论场。美国顶尖科技杂志《连线》与老牌时政刊物《大西洋月刊》不约而同发表两篇深度调查，一篇题为《AI：终结所有泡沫的终极泡沫》，另一篇更是直白，题为《AI的崩盘将如何发生》。
这可能是2008年金融海啸以来，最重要的两篇风险预警，它们不是孤立的。
《连线》杂志文章，从理论上完美论证，为什么AI是一个史无前例、教科书级别的终极泡沫；《大西洋月刊》以法医般精准，向我们揭示这场泡沫，如何崩盘的物理机制与金融工程。
把它们拼在一起，一幅令人恐怖的图景浮现了。这场由硅谷与华尔街联手烹制的盛宴，宏大华丽、绝非与普通群众没有关系，我们不在餐桌上，而是在菜单上。
第一部分：终极泡沫的解剖学，为什么AI是集大成者
我们先看《连线》杂志的诊断。
作者布莱恩·麦切特Brian Merchant没有停留在陈词滥调AI有泡沫上，他提出更激进的观点，它可能是终极泡沫。一个终结所有泡沫的终极泡沫。
为证明这一点，他请出两位真正撰写科技泡沫专著的学者，马里兰大学的经济学家布伦特·戈德法布Brent Goldfarb与戴维·A·基尔希David A. Kirsch。这两位学者在他们著作《泡沫与崩溃》中，建立了一个评估科技泡沫的四因子框架。
《连线》作者用这个框架，像做CT扫描一样，把当下AI狂热扫了一遍。结果是满分8分，8分代表最可能预示泡沫。
这四个因素，层层递进，完美构筑这场风暴。
因素一：不确定性（The Cornerstone基石）
一切泡沫核心，都是不确定性。AI的不确定性，史无前例。
《连线》文章指出，大多数技术创新，发明家、企业家、投资者、监管者与客户，都在努力弄清楚这项技术能做什么、人们愿意为此支付多少钱。
AI的不确定性，是全方位的。近3年来，除了英伟达，主要参与者们仍未展示出他们长期的AI商业模式将是什么。
文章揭露一个惊人的事实，一开始，OpenAI Sam Altman孤注一掷押注构建AGI，甚至曾一本正经告诉一群询问OpenAI商业模式的行业观察者，他的计划是先构建一个通用智能系统，然后直接问它如何赚钱。
这简直是商业史上的奇谈。更要命的是，成本与产出完全不成比例。AI巨头们正在烧掉数十亿美元，推理成本并未下降，这些公司几乎在用户的每一次查询上都在亏钱。
《连线》引用一项麻省理工学院MIT的毁灭性研究，95%采用生成式AI的公司，根本没有从该技术中盈利。
戈德法布教授一针见血地指出，通常情况下，随时间推移，不确定性会降低。在AI领域，情况并非如此。
因素二：纯粹标的（The Gamble赌博）
当一项技术充满不确定性，又炙手可热时，风险资本家怎么办，他们会放弃盈利分析，转而下注纯粹标的Pure Plays，即把公司存亡，100%押注在AI上的公司。
《连线》数据触目惊心，硅谷银行的数据，2025年到目前为止，所有风险投资中有58%流向AI公司。
投资者们疯狂追捧OpenAI、Anthropic、Perplexity，分析师甚至猜测OpenAI可能成为首个万亿美元级的首次公开募股IPO。
这种纯粹标的投资，最危险地方在于，它造就一个近亲繁殖、互相捆绑的生态系统。
英伟达刚宣布对OpenAI 1,000亿美元投资计划，OpenAI依赖英伟达芯片。OpenAI又依赖微软算力，这是100亿美元合作关系的结果，微软反过来又需要OpenAI的AI模型。
这是一个自我循环、自我强化的闭环。我们将在第二部分看到，这种循环，已经演变成一种技术资本超实体。
因素三：新手投资者（The Fuel燃料）
光有资本圈狂热还不够，任何一个超级泡沫，都必须有海量的新手投资者充当燃料。
2000年的互联网泡沫如此，现在也一样。
《连线》写道，如今，成群的新手散户，正通过E-Trade与他们Robinhood，向AI领域注入资金。
2024年，英伟达是散户交易者购买量最大的单只股票，当年他们向英伟达投入近300亿美元。
戈德法布教授观点更具洞察力，他认为，在AI领域，每个人在某种程度上都是新手投资者，它是一个如此新颖的领域与技术，没有人知道它最终会如何发展。
当专家与散户一样无知时，市场彻底变成赌场。
因素四：宏大叙事（The Siren Song塞壬的歌声）
如果说不确定性是泡沫的基石，纯粹标的与新手是砖块与燃料，叙事Narrative是点燃这一切的火种。
这是AI泡沫最坚不可摧，也是最危险的一环。
《连线》的作者认为，这是最容易被标记为巨大肯定项的因素，没有什么叙事比AI行业领袖们自从热潮（甚至在此之前）以来，一直在鼓吹的更宏大了；AGI很快将能做几乎所有人类能做的事情，并将开启一个超强能力的技术时代。工作将被自动化，产业将被变革，癌症将被治愈，气候变化问题将被解决；AI几乎将无所不能。
这个叙事如此强大，以至它几乎成了一种宗教。
正如《连线》所分析的，这个AI故事的不同部分，无论是AI将治愈癌症、还是AI将使所有工作自动化，都吸引不同的投资者与合作伙伴，这使其在吹大泡沫的能力方面，具有无与伦比的强大力量。
总结一下，《连线》杂志通过四因子框架，清晰论证AI狂热，拥有一个完美泡沫所需要的一切，一个极其诱人、无法证伪的叙事，吸引海量新手与专业VC，将巨资投入到高度集中的纯粹标的上，这一切都建立在如何盈利极端不确定性的流沙之上。
戈德法布教授的最终诊断是，它完全符合所有特征，在0~8分的评估尺度上，AI是8分。投资者当心。
今天AI基建狂潮，恰如150年前铁路狂潮的历史轮回
时间：2025年10月31日
来源：锦缎研究院
字数：3,453
OpenAI在建的数据中心
1865年，美国内战的硝烟刚刚散去，满目疮痍的国土上躁动新的野心。在纽约百老汇街的一间办公室里，年过7旬的科尼利尔斯·范德比尔特，正在地图上画出一条条粗重的黑线，这些线条，将把分散的铁路，连接成他梦想中的运输帝国。
一个半世纪后，2023年初某个夜晚，Sam Altman在OpenAI会议室里，向投资者展示一份更为宏大的蓝图，计划筹集7万亿美元建设AI芯片帝国，这个数字甚至超过大多数国家的GDP。
两幅跨越时空的画面，勾勒出技术革命中资本周期的惊人相似。
铁路与AI，两场相隔150年的基建狂潮，正上演几乎相同的剧本，技术突破，点燃想象，资本涌入催生繁荣，过度建设导致过剩，最终在泡沫破灭中完成洗牌。
铁路大跃进：钢铁动脉的崛起与阵痛
美国内战结束后的铁路建设，堪称人类历史上第一次大规模基建狂潮。
彼时，第一次工业革命的成果被加速应用，蒸汽机轰鸣声中，铁轨如蛛网般蔓延，投资者蜂拥而至，梦想重塑北美大陆的经济地理。
1865~1873年间，平均每天有20英里的新铁轨在美国土地上铺就。
这股建设热潮的微观细节，揭示资本狂热的真实面貌。
在堪萨斯州的一个小镇，记者记录这样的场景，每天有十列火车满载铁轨、道钉与工人抵达，他们像行军蚁一样啃食着草原。爱尔兰劳工在烈日下挥舞铁锤，中国苦力在悬崖边悬空作业，他们帐篷延绵数英里，夜晚篝火如星河坠落。
这种建设速度背后，是联邦政府的巨额补贴。《太平洋铁路法案》不仅提供每英里1.6万~4.8万美元的政府贷款，还赠予铁路公司沿线每英里6,400英亩的土地。
联合太平洋铁路最终获得1,200万英亩土地，中央太平洋铁路获得900万英亩，相当于马萨诸塞、康涅狄格、罗德岛三州面积的总和。
据估算，铁路投资占GDP的比例，在高峰期达到7%~10%，相当于今日的数万亿美元规模。
这个野蛮生长的时代，一批铁路大亨凭借胆识、手腕与运气，登上历史舞台。
范德比尔特，这位从斯塔滕岛摆渡夫起家的船长，在70岁高龄时，决定投身铁路业。他采取经典的围剿战术，当对手伊利铁路拒绝收购时，他立即在平行线上修建新铁路，将运费砍至一半，直到对方屈服。
到1873年，范德比尔特控制从纽约到芝加哥的连续铁路线，总长超过1,100英里。
更为传奇的是杰伊·古尔德，身材瘦弱、时常咳嗽的投机天才，在1869年试图垄断黄金市场，引发黑色星期五恐慌后，将目光转向铁路。
他通过发行掺水股，即没有实际资产支撑的股票，来控制铁路公司。他曾经一天之内，同时操纵12家铁路公司股价，操作手法之复杂，连他的经纪人都难以完全理解。
这一时期，英国资本大量涌入，到1873年，英国投资者持有近30%的美国铁路债券。
繁荣之下，危机已悄然酝酿。在堪萨斯州，三条平行的铁路线，争夺稀少的货运资源；在明尼苏达州，一条通往鬼镇的铁路，每天只有一班列车，车厢里空无一人。
到1873年初，美国铁路的总运力闲置率已超过30%，新的铁轨仍在不断向前延伸。
1873年9月18日，主导北太平洋铁路融资的杰伊·库克银行宣布破产，引爆美国史上最严重的经济危机之一。当它无法售出更多铁路债券时，资金链终于断裂。
恐慌如瘟疫般蔓延，纽约证券交易所有史以来第一次关闭，持续达10天之久。在随后连锁反应中，89家铁路公司破产，1.8万家企业倒闭，失业率飙升至14%，经济陷入长达65个月的大萧条。
危机的本质，是过度投资与需求不足的致命错配。
从1865年~1873年，美国铁路总投资达20亿美元，同期美国国民总收入约90亿美元，超过1/5的国民储蓄，被投入铁路建设。
货运收入的增长，远跟不上铁轨的延伸速度。铁路运费，从1870年每吨英里2.5美分，降至1875年1.5美分，降幅达40%。股东回报率，从预期15%，暴跌至不足5%，数百家铁路公司债券变得一文不值。
颇具讽刺意味的是，泡沫的破碎，才意味着时代的新生。铁路摧毁众多投资者，为美国经济带来深远变革。铁路将小麦，从堪萨斯运到纽约的费用，从每蒲式耳50美分，降至10美分，使得美国小麦，能够廉价出口欧洲，改变全球粮食贸易格局。
在芝加哥，菲利普·阿穆尔利用铁路网络，建立现代化的肉类加工帝国。他发明的冷藏车厢，可以将牛肉，从芝加哥运往纽约而不会变质，到1880年，阿穆尔工厂每天处理1.5万头牲畜，成为全球最大的肉类供应商。
AI基建狂潮：150年后的新剧本
如果说19世纪基建核心是铁轨与蒸汽机车，21世纪的今天，对应的是数据中心与AI芯片。
在英伟达总部，工程师们创造现代版的蒸汽机车H100 GPU。这款芯片拥有800亿晶体管，训练大型语言模型的效率比前代产品提高9倍。它的价格同样惊人，每片售价高达3万美元，仍供不应求。
为这些数字机车建设铁轨的是超大规模数据中心。
亚利桑那州沙漠中，Meta正在建设占地270万平方英尺的数据中心园区，用电量将超过附近50万居民家庭用电总和。
威斯康星州，微软投资33亿美元建设数据中心，并获得当地政府提供的数10年税收减免，这与当年铁路公司获得的土地赠与如出一辙。
短短3年间，美国AI投资规模，已达到前所未有的历史性水平，行业分析，未来5年，全球AI数据中心的资本开支计划，预估规模已达到惊人的4万亿美元。
更为深层的是，AI芯片的短寿命周期，加剧资本消耗。与铁路铁轨30年的使用寿命相比，AI GPU的有效寿命仅为3~5年。这意味着AI基础设施，需要持续不断再投资，形成资本黑洞。
历史数据显示，高资本支出增长的公司，长期表现往往逊于资本保守的同行。1963年以来，资产增长最快的公司组合年均回报，比资产增长最慢的组合低8.4个百分点。
这一规律在铁路时代已经显现，1870年代，铁路公司的平均投资资本回报率降至5%以下，远低于投资者预期。
规律如此，没有人能置身事外，当代AI领军企业陷入典型的囚徒困境。
微软CEO萨提亚·纳德拉私下向董事会表示，我们可能过度投资2,000亿美元，不投资的风险更大。
谷歌高管同样承认，他们不得不匹配竞争对手的投资规模，即使知道可能导致行业性产能过剩。
扎克伯格在2023年Q4财报会上的言论颇具代表性，如果我们最终误用几千亿美元，我认为这将是非常不幸的，错过AI时代的风险更高。
这种心态，与19世纪铁路大亨如出一辙。范德比尔特，曾在建造纽约中央车站时说，如果他们都在建，我必须建得更大。结果便是，到1900年，纽约市拥有三个宏大的火车站，分属不同公司，这种重复建设，极大增加成本。
历史经验表明，基础设施建设最大受益者，往往不是建造者，而是使用者。
铁路时代，尽管许多铁路公司破产，铁路基础设施催生现代物流体系。铁路使美国制造业效率提升约25%，并为西尔斯百货等邮购企业创造全国性市场。
AI时代，类似的模式，正在上演。
西门子已使用AI优化全球供应链，将库存成本降低18%；默克集团利用AI加速药物发现，将某些研发阶段时间，从数年缩短至数月。这些企业无需投入数千亿美元建设AI基础设施，却能享受AI带来的效率提升。
历史的启示：识别周期阶段的信号
从150年前铁路狂潮中，我们可以总结出几个识别周期阶段的关键信号。
狂热期特征：资本支出占GDP比重异常高，铁路时代达7%~10%；新进入者大量涌现，1870年代数百家新铁路公司成立；杠杆率快速上升，铁路公司负债与股本比率超过3:1。
转折点信号：产能利用率下降，铁路运力闲置率超过30%；价格竞争加剧，运费持续下降；融资环境收紧，债券发行困难。
AI投资已显现狂热期特征，尚未到达决定性转折点。密切观察数据中心利用率与AI服务价格变化，将成为判断周期位置的关键指标。
基础设施狂潮中，价值转移遵循可预测的路径。
第一阶段：价值向设备供应商集中，铁路时代的钢铁厂，AI时代的芯片制造商；
第二阶段：价值向最有效率的运营商集中，铁路时代的大型铁路公司，AI时代的云服务商；
第三阶段：价值向应用者扩散，铁路时代物流企业与制造商，AI时代各行业用户。
目前，AI投资仍处于从第一阶段，向第二阶段过渡的时期。
结语：我们再次站在相似的十字路口
资本周期理论，由经济学家爱德华·钱塞勒在《资本回报》中系统阐述，揭示繁荣的宿命，新技术引发投资热潮，供给如洪水般涌入并追逐需求，往往超前，最终导致过剩、价格崩盘与漫长调整。
150年前，铁路大跃进是这一理论的经典范本。150年后今天，我们再次站在相似的十字路口。
AI将如铁路般变革世界，连接智能，驱动效率跃升。数万亿美元的资本支出，若无匹配需求，或酿成产能过剩，正如1870年代闲置的铁轨。
从范德比尔特到Sam Altman，从铁轨到芯片，技术不断迭代，驱动这些基建狂潮的人类心理、资本逻辑、市场规律，如此相似。
直至经历痛苦的泡沫破灭与行业重组后，铁路大潮最终塑造现代美国经济。直到1900年，铁路旅行成本降至1870年1/10，货运效率提升5倍，真正释放经济潜力。
同样，今日的AI基础设施狂潮，必将在经历必要调整与整合后，真正释放智能时代的全部潜力。只是这一天的具体何时到来，我们尚未可知。
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九宇资本赵宇杰：CES见闻录，开个脑洞，超级科技巨头将接管一切
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九宇资本赵宇杰：抓住电子烟这一巨大的趋势红利，抓住产业变革中的变与不变
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