2008年的危機算什么？

作者：Will Lockett 2025年10月13日

圖片由 Unsplash 用戶Ryan Braxton提供

只要不是科技行業(yè)的狂熱追隨者，都能看出人工智能行業(yè)正處于泡沫之中。目前最大的問題并非“是否存在泡沫”，而是“泡沫規(guī)模有多大”“何時會破裂”以及“會影響哪些群體”?？上?，沒人能未卜先知，我們永遠無法準確預(yù)判危機爆發(fā)的具體時間。與此同時，我們也難以確定泡沫的實際規(guī)?！驗榇笮涂萍脊镜男麄饕呀?jīng)扭曲了人工智能行業(yè)的經(jīng)濟現(xiàn)實。同樣，這些企業(yè)對自身財務(wù)狀況的粉飾已到了脫離實際的地步，導(dǎo)致我們幾乎無法判斷哪些主體真正與這場泡沫相關(guān)。不過，近期的分析終于穿透了這片迷霧，而背后的現(xiàn)實比我們想象的還要可怕。這根本不是普通泡沫，而是一顆金融核彈。

我們先從朱利安?加蘭（Julien Garran）那令人震驚的研究結(jié)果說起。

加蘭（Garran）是宏觀戰(zhàn)略合作公司（MacroStrategy Partnership）的分析師，該公司為220家機構(gòu)客戶提供咨詢服務(wù)。他此前還曾領(lǐng)導(dǎo)瑞銀集團（UBS）的大宗商品戰(zhàn)略團隊。顯然，他對自己研究的領(lǐng)域有著深刻理解。而他近期的分析顯示，人工智能泡沫的規(guī)模是互聯(lián)網(wǎng)泡沫的17倍，更是2008年房地產(chǎn)泡沫的4倍！

他是如何得出這一結(jié)論的？

加蘭的計算思路與我此前一篇文章中的思路相似，但他的經(jīng)濟分析更為深入、專業(yè)。

和我一樣，加蘭指出了“高效計算邊界”（efficient compute frontier）以及人工智能領(lǐng)域“收益遞減”的現(xiàn)象——這導(dǎo)致成本飆升，而技術(shù)進步卻陷入停滯。這也解釋了為何ChatGPT-3的研發(fā)成本為5000萬美元，ChatGPT-4達到5億美元，ChatGPT-5更是高達50億美元，但幾代產(chǎn)品之間的性能提升卻微乎其微，幾乎難以察覺。

若這些人工智能產(chǎn)品已達到實用水平，成本高企或許不算問題，但事實并非如此。加蘭引用了大量研究證明：人工智能的實際應(yīng)用幾乎沒有帶來任何收益，既不盈利，反而降低了企業(yè)效率。因此，人工智能行業(yè)及其背后的巨額投資本質(zhì)上是一條死路，最終催生了泡沫。

不過，與我不同的是，加蘭采用了經(jīng)濟學(xué)家克努特?維克塞爾（Knut Wicksell）開創(chuàng)的經(jīng)濟分析方法，對比了當(dāng)前投資失衡的規(guī)模、2008年泡沫及互聯(lián)網(wǎng)泡沫的規(guī)模，最終得出結(jié)論：當(dāng)前人工智能泡沫的規(guī)模，已是2008年泡沫鼎盛時期的4倍！

我認為有必要結(jié)合背景來解讀這一數(shù)據(jù)。2008年房地產(chǎn)市場崩盤導(dǎo)致全球2700萬人失業(yè)，僅美國就有1000萬人失去住房；美國的自殺率也因此急劇上升，部分研究顯示，僅2009年就有約5000起自殺事件與此次危機相關(guān)。這場危機使全球經(jīng)濟陷入多年停滯，還在西方多國催生了極端、卑劣的右翼政治浪潮?？梢哉f，它是過去50年影響最深遠的全球性事件之一。

然而，如今的人工智能泡沫規(guī)模已達到當(dāng)時的4倍，且仍在持續(xù)擴大！請花點時間好好想想這意味著什么。

2008年危機之所以破壞力極強，核心原因在于“債務(wù)”。債務(wù)既是泡沫膨脹的推手，也是泡沫與其他市場相連的紐帶。從本質(zhì)上講，債務(wù)會將其他金融機構(gòu)卷入泡沫，同時債務(wù)還會作為投資產(chǎn)品出售給養(yǎng)老基金、大型銀行（包括各國央行）、政府及大型企業(yè)。此外，貸款市場的關(guān)聯(lián)性極強，需要企業(yè)和個人持續(xù)借貸才能維持運轉(zhuǎn)。若市場中的某個主要參與者突然停止借貸，整個貸款和債務(wù)市場都可能崩盤。更糟糕的是，債務(wù)對經(jīng)濟擴張至關(guān)重要，因此債務(wù)市場崩盤也會引發(fā)經(jīng)濟崩潰。

2008年泡沫破裂時，首當(dāng)其沖的是持有相關(guān)債務(wù)的金融機構(gòu)，比如雷曼兄弟銀行。隨后，大量持有這類債務(wù)的大型金融機構(gòu)、政府及企業(yè)遭受重創(chuàng)。各國央行等關(guān)鍵金融機構(gòu)不得不介入干預(yù)，自身也因此蒙受巨大損失。緊接著，全球債務(wù)與貸款市場陷入困境，借貸成本飆升，全球經(jīng)濟陷入停滯。

核心問題在于，人工智能泡沫與外部世界的關(guān)聯(lián)程度是否也如此之深？

人們曾普遍認為，人工智能公司主要通過股權(quán)融資（出售公司股份）而非債務(wù)融資（借款）實現(xiàn)增長，且投資多集中在科技行業(yè)內(nèi)部——例如，OpenAI的主要投資者是微軟和英偉達。因此，許多人認為人工智能泡沫相對獨立于其他經(jīng)濟領(lǐng)域，即便破裂，對整體經(jīng)濟的影響也可能有限。

但遺憾的是，現(xiàn)在我們知道這種觀點是錯誤的。與2008年一樣，人工智能泡沫通過債務(wù)與全球經(jīng)濟深度綁定。

盡管人工智能領(lǐng)域的股權(quán)融資規(guī)模不斷擴大，但仍不足以覆蓋行業(yè)的資本支出和運營虧損。因此，像Meta和OpenAI這樣的人工智能“巨頭”不得不轉(zhuǎn)向債務(wù)融資，以維持在人工智能領(lǐng)域的競爭地位。但它們清楚，若公開通過債務(wù)而非股權(quán)融資數(shù)十億美元，整個泡沫可能會立刻崩塌——因為債務(wù)融資面臨的審查更嚴格（畢竟需要償還），而正如我此前所提及的，人工智能領(lǐng)域目前沒有任何盈利點，根本無力償還債務(wù)。

這些公司的解決方案是 “秘密舉債”。TS Lombard公司全球宏觀業(yè)務(wù)董事總經(jīng)理達里奧?珀金斯（Dario Perkins）發(fā)現(xiàn)，許多人工智能公司正越來越多地利用“特殊目的實體”（SPVs）進行表外債務(wù)融資，以籌集巨額資金。這種操作能掩蓋債務(wù)痕跡，模糊債務(wù)實質(zhì)，讓公司看起來仍在依靠股權(quán)融資運轉(zhuǎn)。

因此，我們很難準確統(tǒng)計人工智能行業(yè)的支出和增長中有多少來自債務(wù)，但可以確定的是，這個比例相當(dāng)高！

高盛集團（Goldman Sachs）的數(shù)據(jù)顯示，今年以來人工智能行業(yè)5000億美元的資本支出中，至少有1410億美元來自“表內(nèi)債務(wù)”——即通過企業(yè)信貸發(fā)行與公司主體直接掛鉤的債務(wù)。要理解這一數(shù)字的瘋狂程度，不妨參考一個數(shù)據(jù)：2024年人工智能行業(yè)全年的資本支出僅為1270億美元。也就是說，今年以來人工智能行業(yè)新增的債務(wù)規(guī)模，已遠超去年全年的總支出。

這同時意味著，今年人工智能行業(yè)約30%的年度支出來自“表內(nèi)債務(wù)”。僅這一比例就高得驚人，足以構(gòu)成重大風(fēng)險預(yù)警信號！

我們尚不清楚資本支出中有多少來自通過特殊目的實體等方式籌集的“表外債務(wù)，但可以確定這類操作十分普遍。例如，Meta計劃在今年年底前通過特殊目的實體籌集260億美元債務(wù)，僅此一筆交易就占今年人工智能行業(yè)總資本支出的5%。而這只是一家公司的一筆交易——從財務(wù)角度來看，所有主要人工智能公司的處境都大同小異，只是部分公司的操作更為隱秘。

這意味著，我們無法得知5000億美元年度資本支出中究竟有多少來自債務(wù)，但可以確定的是，這一比例必然遠高于30%，甚至可能達到40%，乃至 50%。

綜上所述，人工智能泡沫的規(guī)模是2008年房地產(chǎn)泡沫的4倍，且與整體經(jīng)濟深度綁定，絕非孤立存在。事實上，若人工智能泡沫不盡快破裂，其與整體經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)程度甚至?xí)^與科技行業(yè)內(nèi)部經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)。

這無疑是一場“完美風(fēng)暴”。一旦泡沫破裂，OpenAI、英偉達、微軟、特斯拉等公司很可能面臨全面崩潰。它們飛得太高，最終會因“灼傷”而墜落，而墜落的殘骸不僅會摧毀自身，還會砸向其他主體。大型銀行、養(yǎng)老基金和貸款市場可能會面臨徹底崩盤或致命打擊。

與2008年不同的是，在此次泡沫破裂之前，全球經(jīng)濟本就已瀕臨衰退。因此，經(jīng)濟衰退與人工智能泡沫破裂的疊加，將造成前所未有的破壞。

2008年泡沫破裂引發(fā)了生活成本危機，且危機持續(xù)惡化。多年來，人們的壓力已超出極限。這段經(jīng)歷帶來的痛苦、創(chuàng)傷、虐待與權(quán)利剝奪，直接導(dǎo)致了新法西斯主義的崛起，并在整個西方世界鞏固了超級富豪統(tǒng)治的寡頭階級。而人工智能泡沫破裂將引發(fā)一場比2008年更殘酷的衰退，它會加劇我們當(dāng)前面臨的各種問題，使其愈演愈烈。

本文編譯自substack，原文作者Will Lockett

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