AI热潮能否靠“借贷”持续运转——巨额投资背后的真正回收期限

围绕生成AI的狂热，已经不再仅仅是科技行业的流行语。聊天机器人、图像生成、代码生成、AI代理等服务已成为日常使用，企业为保持竞争力而加速引入AI。在股市中，半导体、云计算、数据中心、电力基础设施相关股票备受关注，AI作为投资主题也展现出压倒性的存在感。

然而，当前被质疑的并不是“AI是否真的很厉害”这一技术性问题。更为迫切的是，“这些巨额投资何时以及如何回收”这一经济性问题。

aktiencheck.de文章中介绍了AllianceBernstein经济学家Eric Winograd等人的分析，正面探讨了这一问题。AI相关投资已经推动了美国经济，但为了今后继续保持这种效果，仅仅增加设备投资是不够的。在向数据中心和半导体投入资金的阶段之后，AI必须实际带来生产力的提升。也就是说，市场所期待的并不是“投资热潮”本身，而是其后“生产力热潮”的到来。

AI已经成为宏观经济的一部分

AI投资的规模已经不再局限于个别企业的增长战略。根据文章，美国在计算机、信息处理设备、软件等被视为AI相关的投资在过去几年中大幅扩大。尤其是Amazon、Google、Meta、Microsoft、Oracle等大型云服务商，即所谓的超大规模企业的投资扩张尤为显著。

根据AB的分析，这些大企业的总设备投资在2021年不到1000亿美元，但预计到2026年将增加到7680亿美元，到2030年可能接近1.6万亿美元。仅从这些数字来看，AI并不是“未来的事情”，而是已经成为当前经济活动的巨大需求来源。

数据中心的建设需要土地、建材、电力设备、冷却系统、通信网络、服务器、GPU、内存和专业人才。AI企业增加设备投资的同时，不仅半导体制造商，建筑、电力、空调、铜线、光纤、金融机构等也将受益。股市中AI相关股票的广泛扩展正是由于这种波及效应。

从这个意义上说，AI热潮并不仅仅是“梦想故事”。实际上，工厂在运转，数据中心在建设，创造了就业机会，提高了企业收益。因此，市场一直将AI视为推动美国经济增长的驱动力。

然而，问题在于从这里开始。

推动增长的不是“投资额”而是“投资增长率”

在考虑投资热潮对经济增长的影响时，重要的不仅仅是投资额的大小。关键在于比上一年增长了多少，也就是投资的增长率。

例如，如果某企业今年投资1万亿日元，但去年也投资了1万亿日元，那么额外的增长推动效果将是有限的。相反，如果去年是5000亿日元而今年是1万亿日元，那么这种增长将对经济增长产生强烈影响。

根据AB的分析，AI相关设备投资的增长率在2024年达到约85%的峰值后，预计到2026年将下降到约76%，并可能在2030年进一步放缓。即使投资的绝对额保持在高水平，但如果增长率下降，对GDP增长率的直接贡献将减弱。

这就是AI投资热潮的本质性转折点。在初始阶段，企业仅通过向数据中心和GPU投入巨额资金就能推动经济。然而在下一个阶段，投资增长的放缓部分必须由AI带来的生产力提升来弥补。

AB认为，即使在2026年AI相关设备投资将美国增长率推高约1.5个百分点，其贡献到2030年可能大致减半。换句话说，要让AI继续成为经济增长的主角，就需要从设备投资向生产力的接力。

如果这种接力成功，AI热潮将成为持续的增长故事。如果失败，则会变成过度投资和期待先行的故事。

瓶颈不仅仅是GPU

AI热潮的初期，中心话题是“GPU不足”。如何确保NVIDIA的高性能GPU被认为是决定AI开发竞争成败的关键。当然，半导体的供应限制仍然重要。然而，当投资规模膨胀到如此程度时，瓶颈不仅仅是GPU。

数据中心需要广阔的土地。还需要稳定供应大量电力的输电网络。用于冷却服务器的水和冷却设备也是必不可少的。参与建设的人才、电气工程、管道、安保、通信基础设施也不可或缺。此外，GPU、CPU、内存等价格上涨会压迫AI投资的盈利能力。

AI常被描述为“云上的魔法”，但其背后是极其物理且资本密集型的基础设施。数据中心建在现实的土地上，消耗现实的电力，产生现实的冷却成本。AI越是数字产业，其基础就越需要厚重的基础设施投资。

这一点在SNS上也频繁被讨论。在Reddit的投资社区中，有人提出了“谁在真正投入大笔资金到AI中”“除了半导体制造商，是否有企业真正从AI中获得了大量收入”等疑问。在某个帖子中，尽管超大规模企业进行了数千亿美元规模的数据中心投资，但对明确的AI收益披露有限的担忧被提出。

另一方面，也有反对意见。像Microsoft、Google、Amazon、Meta这样的巨头企业，其主营业务的现金流非常强劲，即使部分AI投资未达预期，企业整体也不会崩溃。特别是拥有广告、云计算、电子商务、企业软件等现有业务的企业，与过去的互联网企业不同，已经拥有盈利的基础。

这种对立是重要的。不能简单地将AI热潮视为“泡沫”，也不能断言“绝对会成功”。当前发生的是拥有巨大利润的企业，为了争取更大的未来市场而进行的先行投资。其成败可能在企业之间有很大差异。

下一个焦点是从“自有资金”转向“外部资金”

aktiencheck.de的文章强调了AI热潮的资金筹措结构这一重要论点。

迄今为止，巨型科技企业的AI投资主要依靠内部现金流来支持。也就是说，通过将现有业务赚取的利润再投资于AI基础设施。这样，投资者的风险相对容易看清。只要在利润范围内进行成长投资，就不容易产生过度的信用风险。

然而，随着投资规模的进一步扩大，内部资金可能不足。AB指出，从2027年起，许多企业可能会更加依赖债券市场和股票市场。也就是说，AI热潮将从“科技股的故事”扩展到“信用市场的故事”。

这是一个极其重要的变化。如果企业通过借款或发行公司债券来扩大AI投资，AI的成败将不仅与股东有关，也与债权人相关。此外，如果不仅是超大规模企业，供应商和数据中心运营商也增加融资，AI相关的杠杆将扩展到整个价值链。

在SNS上，对这种“AI债务”的关注也在增加。在Reddit上，有人讨论说“比起AI设备投资本身，更令人担忧的是债务的增长”。特别是像Oracle这样在AI基础设施需求背景下推进大型投资的企业，有人担心其资产负债表的负担。另一方面，像Microsoft和Amazon这样的企业，即使发行了债券，也并非因为资金周转困难，而是因为能够以低成本获得资金才使用的，这种反驳也存在。

这种讨论表明了AI热潮的成熟。初期市场关注的是“哪些企业因AI而增加了收入”。但现在关注的是“谁在承担这些投资”“能否获得超过资本成本的回报”。

在投资世界中，成长故事是不够的。无论未来多么有吸引力，如果实现未来所需的资本成本过高，股东价值将受到损害。AI热潮的下一个考验正是在这里。

在SNS上，“泡沫还是热潮”的复杂看法正在增加

围绕AI的SNS反应并没有简单地分为乐观和悲观。更为显著的是，“AI是真实的，但并非所有投资都会得到回报”这种中间观点。

在LinkedIn上，比较AI投资热潮与互联网泡沫的帖子引起了关注。某位发帖者承认AI可能改变社会，但也质疑当前的估值是否过于提前反映了未来的成功。在评论区，有人认为“短期内可能是泡沫，但长期会改变世界”，也有人表示“那些实用地使用AI创造新价值的企业会成长，而仅有故事的企业会崩溃”。

这种反应与过去的技术热潮非常相似。铁路、电力、互联网、智能手机、云计算都改变了社会。然而，并非所有在热潮期投资的企业都成功了。互联网是真实的，但许多互联网公司消失了。通信基础设施是必要的，但过度的光纤投资给许多投资者带来了损失。

对于AI也可以说同样的话。AI技术是真实的，但当前的所有估值能否得到正当化是另一个问题。

在Reddit上，也有类似的讨论。在一篇“AI是真实的，但AI泡沫也是真实的”主题的帖子中，提出了AI价值的证明是什么的问题。是收入、利润、生产力提升、成本削减，还是企业的全面引入。发帖者对仅仅因为“AI看起来很重要，所以经济性迟早会赶上”的想法表示警惕。

这正与AB的分析相吻合。AI的长期增长贡献必须通过生产力提升而不是设备投资的规模来证明。

AI如何提高生产力

AI带来的生产力提升这个词经常被使用。然而，其内容实际上相当模糊。

在个人层面，AI通过支持邮件撰写、资料制作、代码生成、调查、翻译、摘要等，缩短工作时间的效果已经被感受到。程序员使用AI代码支持，市场营销人员生成广告文案，客户支持引入聊天机器人等例子正在增加。

然而，要在宏观经济层面提升生产力，仅靠个人的工作效率化是不够的。企业整体的业务流程需要改变，以便在同样的人数下创造更多的价值，或以更低的成本实现同样的收入。此外，这种影响必须波及到不仅是一些科技企业，还包括制造、物流、金融、医疗、教育、零售、行政等广泛领域。

AB指出，尽管美国的生产力近年来有所改善，但引用旧金山联邦储备银行的研究指出，这种改善可能更多地受到劳动力市场相关因素的影响，而不是广泛的技术主导的生产力提升。类似于1990年代的IT革命那样推动整个经济的巨大生产力浪潮尚未明确确认。

研究者的看法也有很大差异。有观点认为AI在未来10年几乎不会提升劳动生产力增长率，也有观点预计会有超过3%的年增长率。仅看平均值，约1%的贡献是可以期待的，但由于预测范围过宽，无法得出确定的结论。

也就是说，市场仍然对“未证实”的期望赋予了很大价值。

AI代理能否成为“不想解雇的同事”

在SNS上，有一个有趣的视角，即将AI代理视为不仅仅是工具，而是能在组织中持续创造价值的存在。

在LinkedIn的帖子中，有观点认为，要证明AI投资不是泡沫，企业需要让AI代理在组织结构图中占据一席之地，并被视为“不想解雇的存在”，从而创造出足够的价值。仅仅支付月费来稍微简化文书创作是不足以证明1万亿美元规模的基础设施投资的。AI需要承担企业真正愿意持续支付费用的业务，即使经济不景气也不会削减的业务，以及人类无法应对的业务。

这是一个非常重要的视角。目前生成AI的许多应用仍然接近于“便利的辅助工具”。然而，要回收巨大的设备投资，AI需要深入企业的核心业务，并成为持续支出的来源。

例如，如果AI能够自主承担部分软件开发，24小时处理客户服务，自动生成销售资料，负责财务分析和法律审查的初步阶段，优化工厂的运作，企业将把AI支出视为不仅仅是成本，而是业务基础设施。

一旦达到这一阶段，AI投资很可能得到回报。然而，如果AI的应用仅限于部分业务效率化，未能带来明确的收入增长或人力成本削减，那么投资额是否能获得相应回报将受到质疑。

股市已经反映了很多

另一个问题是，市场已经在很大程度上反映了AI的成功。

AI相关股票，尤其是半导体、内存、云计算、数据中心、电力相关的一些企业被大量买入。AB的另一篇解说也指出，AI设备投资的故事在股市中非常具有支配性，AI相关企业的股价上涨掩盖了市场整体的动向。

市场反映预期本身是自然的。投资者将未来的利润折现为现值形成股价。然而，如果预期过高，现实仅仅是“好”还不够。必须不断取得“非常好”或“超出预期”的结果，否则股价容易下跌。

这一点在SNS上也被反复指出。即使AI改变社会，投资者是否以合适的价格购买了这些好处并不一定。技术的成功与投资的成功是两回事。

特别是风险较高的是，仅凭AI这个词就被评价的小型股或尚未确立盈利模式的企业。AB也指出，如果AI设备投资的增长率下降，较小规模和投机性的股票估值可能受到压迫。在资金充裕时，“未来性”被买入，但一旦投资者开始严格看待资本效率，选择