文 |北方朔風

大概是在小學的時候，我剛剛學會看報紙上的各種新聞，當看到各個公司財報新聞時，不由得產生了一個很天真的想法，公司需要不斷地增加營收來穩定業績，但地球上的市場總歸是有限的，增長到極限的時候怎么辦呢？

后來對經濟學有了基本了解，我知道了絕大多數企業根本擴張不到那一步；但在進一步學習政治經濟學之后，我又意識到雖然這種事情發生在某個企業的身上可能性不大，畢竟存在市場競爭；但是對于特定某個行業來說，可能性并不小。而一旦發生，問題就相當嚴重了，這是資本主義危機的一部分，意味著這個行業擴張已經到了極限。

而如今，我們在人工智能領域也看到了這樣的征兆，英偉達的五萬億美元市值，實在是個相當危險的信號。

當然，如果只從股價來說，人工智能行業的支持者可能會激烈的反對筆者這個觀點。他們可以舉出很多證據，比如在甲骨文宣布與OpenAI的合作之后股價暴漲，甲骨文老板甚至暫時成為了世界首富；而AMD和OpenAI的意向合同確定之后，AMD股價也喜迎上漲。而英偉達的市值更是到了史無前例的五萬億美元這個級別，這怎么看都是人工智能大有前途啊，哪里已經擴張到了極限了？

某互聯網行業自媒體趕緊“痛打落水狗”

但是，筆者對當下人工智能投資擔憂的來源，也包括這幾起投資。我們不妨先以甲骨文和OpenAI的合作協議作為切入點，整個合作項目規模有三千億美元，并且還有可能的長期合作，遠期項目規?？赡芨蟆?strong>但是問題在于，OpenAI有這么多錢嗎？答案是明確的，沒有。

OpenAI無論是訓練還是推理，都消耗了天文數字的金錢，目前處于明顯的虧損狀態。在之前的融資中也有大量投資是折價的算力券。雖然之前號稱會在2027年左右實現盈虧平衡，但是這一說法是2024年提出的；到了今年，OpenAI又提出了很多激進的數據中心建設與算力租賃計劃。按照微軟的財報，OpenAI最新季度虧損超過一百億美元，遠超之前的預期，如果按照這些計劃，只怕在2030年之前也無法實現盈虧平衡。

至于融資，雖然山姆奧特曼從軟銀乃至于中東融了不少錢，但是距離三千億美元還差著數量級。畢竟現實不是小說，數千億美元的流動資金，對于任何一個組織來說都是天文數字。雖然未來OpenAI肯定會繼續尋找融資對象，但是數千億美元哪家都很難湊出來。

而更尷尬的問題在于，就算OpenAI有這個錢，甲骨文實際上也提供不了那么多算力。雖然甲骨文也是云服務巨頭，但相較于亞馬遜云和微軟云，甲骨文規模還是小了不少；幾千億美元的算力租賃服務需要甲骨文新建一大批數據中心，即使以樂觀的角度來說，這些數據中心落成也需要兩年左右的時間，也就是說，到時候才能給OpenAI提供服務。

并且按照最新的計劃，OpenAI打算簽署的大規模云服務合同遠不止這一個，還要和微軟簽訂2500億美元的合同，計劃中未來幾年最起碼要花一萬億美元。但是OpenAI并沒有那么多現金，按照這個效率，地球上所有的投資基金的彈藥也填不滿這個窟窿。而不出意外，明年OpenAI大概還會畫出更夸張的大餅。

麻煩還不止這一個，美國的電力系統更是數據中心擴張計劃中的絕對短板。美國的用電量從2000年代開始就沒有多少擴張，而隨著這一波人工智能浪潮，美國電力需求突然增加，老舊的電力系統實在有點跟不上了。無論是電網還是發電系統，在美國都需要漫長的建設周期，建設最快的是光伏，然而在特朗普的指示之下，美國現在大規模搞清潔能源不太現實。

所以在當下，美國電力系統只能拆東墻補西墻。美國媒體就報道過，因為電網老舊，為了滿足數據中心的需求，大型數據中心附近的美國居民電力質量會下降，影響家用電器壽命，甚至美國人計劃重啟一大堆冷戰時代的核電站——因為這比建新的要快得多。

但是說到底，拆東墻補西墻也只是一時之策，如果那些瘋狂的數據中心建設計劃都能落地，美國的電網是根本支持不了的。

類似的問題還不止電力，因為冷卻的需要，數據中心需要消耗大量的水資源，而很不幸的是，很多數據中心部署在了美國的缺水地區。居民生活與數據中心的矛盾，也必然會影響美國數據中心的擴張計劃。

從這個角度來說，美國雄心勃勃的數據中心建設計劃與相關的人工智能規劃，可以說是不怎么靠譜了。但是為什么美國人工智能相關的股價依然在快速上漲？是他們不知道這些問題嗎？當然不是，上文里這些問題，其實都是美國機構總結出來的，他們很清楚這些問題。但是如今的人工智能熱潮，已經到了大而不能倒的地步，而市場對人工智能的迷信，也遠遠超過了理性分析的層面。

按照不同口徑的統計，今年美國各大企業已經在數據中心領域投資了3000到5000億美元，如果沒有這個投資，美國的經濟如今已經陷入了全面衰退之中。所以，人工智能產業現在對美國來說是真正的大而不能倒。

按照某機構的估計，如今人工智能泡沫的規模已經到了本世紀初互聯網泡沫的17倍，08金融危機的4倍。這個算法雖然有夸張的成分，但是也足以說明一些問題了。可以說美國的當下的經濟，完全依賴這個巨型泡沫，甚至到了虹吸其他行業運轉資金的地步，無論怎么看，這都不是什么好事情。

當然，發展中有泡沫是正常的，00年代的互聯網泡沫不影響后續的互聯網發展。但是當下美國經濟完全依賴人工智能，經濟基本面遠不如00年，甚至不如08年；一旦出什么問題，情況就非常糟糕了，甚至有可能導致全球經濟的巨大動蕩。

這種大而不能倒體現在好幾個方面。首先是英偉達，這個被認為在人工智能熱潮里唯一賺得盆滿缽滿的企業，最近一段時間不僅投資了OpenAI，還投資了多個GPU租賃企業，說白了就是拿英偉達自己的錢，讓其他人去買自己的GPU。

這表面看起來十分荒誕，但是背后的邏輯卻很合理。因為英偉達現在的天價股價不僅是建立在當下的營收上，更是建立在未來的預期上。雖然英偉達數據很好看，但是增速已經開始明顯下滑。

同時雖然英偉達新一代產品性能依然在提升，但是因為功率的提高等因素，可靠性也成為了問題，畢竟在今天一個機柜的功率相當于曾經五十個機柜的時候，可靠性是不可能不遇到挑戰的，傳統的散熱系統設計真的已經到了物理學上的極限。

在美國大企業的購買能力到達極限的情況下，花自己的錢維持預期成了唯一的方法。這個方法暫時看來很成功，確實支撐起了英偉達的股價，也支撐起了美國當下的GDP增長。我國這幾年老是念叨內循環內循環，但是跟美國人這左腳踩右腳式的內循環比起來，就仿佛像個新兵蛋子。

而另一個大而不能倒，來自于美國政府內部。之所以OpenAI和甲骨文合作，很大程度來自于特朗普的牽線。特朗普的支持者中，有不少技術右翼對人工智能存在迷信，假如真的面臨泡沫爆炸的威脅，他們很可能進行游說，讓美國政府來解決這方面的問題。而從歷史中我們都能知道，這肯定不是什么好事情。

說了這么多，可能有人會認為筆者是一個人工智能反對者。事實并非如此，筆者是個人工智能支持者，但正因為支持這個技術，筆者很明白，當下這套錯誤的投資模式是最有可能傷害人工智能發展的因素。要人工智能發展下去，就必須糾正這一模式。

我們依然回到甲骨文的股價。在10月7日，甲骨文的股價出現了一次很大規模的調整，理由在于市場意識到了，甲骨文的人工智能業務可能并沒有那么賺錢，而如果考慮硬件折舊，情況可能更糟，因為英偉達更新換代的速度太快，折舊的成本還要大幅度增長，人工智能數據中心的有效壽命只有3-8年，然后就會因為落后被淘汰，壽命遠低于傳統數據中心。

其實這并不是什么新聞，很多報道都證實，大量人工智能服務的價格是不賺錢甚至是虧損的，而視頻生成之類的新應用，成本更是不菲。

在當下的日常之中，大語言模型的使用很是廣泛，但是如果真要按照運營價格來收費的話，只怕很多用戶也要犯嘀咕了。當下的大語言模型，可以說類似外賣大戰的補貼階段，大家自然能享受到便宜的價格，但是補貼總有用完的一天，一切批評外賣補貼大戰的話術，也都可以用在當下的大模型市場里面。這樣的市場是極度畸形的，而如果它和全球經濟綁定，那就更復雜了。

當然，這些大模型公司搞低價戰術是有原因的。在最初的預想中，很多人幻想的是OpenAI一家獨大，但是當下的情況是，各家大模型的差距非常之小，而中國的人工智能企業還提供了大量的開源模型。在這種情況下，即使是頭部廠商，也必須要以價格戰來穩固自己的地位。

事以至此，誰也不愿意停下來。畢竟在硅谷的宣傳下，人工智能已經成了未來的象征，誰都不愿意輕易放棄。所以我們會看到在最近，一些人工智能企業家一邊宣布當下的人工智能存在泡沫，一邊繼續搞這種荒誕的價格戰。

之前人們相信，只要人工智能繼續發展下去就會實現AGI，而AGI意味著無所不能。但是隨著大家比之前冷靜了一些，一些問題開始被意識到，AGI是個非常不明確的概念，即使你詢問人工智能專家，每個人也會給出不一樣的定義；

其次，AGI在當下的環境不意味著無限的利潤，實際上可能意味著進一步的價格戰；最后，也是最關鍵的問題，人工智能繼續發展下去意味著什么呢？

在大模型時代，這個繼續發展，基本上意味著訓練的數據更多，模型的體量更大，這確實會帶來性能的提升。但是這種提升是否會帶來所謂通用的人工智能，沒人敢打包票。而堆積規模的發展，雖然很對資本家的胃口，但是也遇到了現實的種種問題。我們需要指數級增長的數據才能帶來線性的性能增長，而現實中的資金不是無限的，土地不是無限的，電力也不是無限的，這樣的模式真的能持續嗎？

當然，支持者們會說當下人工智能已經替代了很多工作。但這真的是好事嗎？從互聯網輿論中我們可以發現，如今勸人去美國當程序員的比之前少了很多。準確的來說，從2022年底大語言模型熱潮開始，美國程序員的整體就業環境就變得糟糕起來。有人可能會因此稱贊人工智能的強大，但是更多的原因恐怕在于，當下的美股市場，只要你以人工智能之類的理由裁員，股價就能帶來上升。

人工智能在很多方面的能力確實很強大，但是距離替代現實中的工作還有很長的距離。至于那些人工智能替代某些工作的例子，筆者只能說，降本增效很多時候都不是真的增加了效率，人工智能很多時候也并不是真的勝任了工作，它只是滿足了資本家的裁員廣進罷了。

當下的人工智能熱潮已經脫離了技術的本質，成為了當代神話的一部分。“你等不得造出機器，假冒人的思維。”這句話來自于著名科幻小說《沙丘》，其中的人工智能叛亂可以說是當下幾乎所有科幻人工智能叛亂劇情的原型。但這句話實際上也不是原創，是來自于一個版本圣經的改編。

美國對人工智能復雜的情節很大程度正來自于宗教，“建國之后不準成精”只是個玩笑，“上帝之后不準創造生命”是真的影響了整個基督教文化圈的。不光是人工智能，基因技術，墮胎之類的爭議，都與此有關系。

在技術上帝論的預設之下，超級人工智能的出現就像是末日審判一樣不可避免，所以當下人工智能帶來的種種問題都是根本不重要的。這樣的想法非常可笑，但確確實實主宰了當下的投資界，使得他們無視了當下人工智能技術的問題。

可惜現實終究不是神話，人工智能技術的投資需要考慮市場的規律，尊重現實的復雜性。實際上在如今的歐美，已經出現了一批反人工智能數據中心的社會活動團體，這就是過度鼓吹帶來的必然結果。

其實以我國人民群眾對技術的接受度來說，中國也很容易陷入類似的問題中。但是好在我國的數據中心與人工智能建設整體還算是穩健，這當然不是說中國市場多高瞻遠矚，畢竟我國市場對美國概念的接受度實在是太高了。根本原因在于制裁，讓中國的數據中心建設熱潮更加可控。不得不說，歷史在這種時候頗為荒誕。

另外，之所以說我國在人工智能領域的投資更加健康，除了投資規模更加理性之外，更在于這些投資轉化成了我國各個領域自主化國產化的動力，無論是開源模型的生態或是底層代碼，還是半導體行業的自主化，我國的人工智能投資都在這方面起到了幫助。

以deepseek為代表的中國開源模型，如今已經在全球大模型市場占據了極高的份額，而deepseek最新的模型，使用了TileLang語言進行開發，這一語言是由我國開發出來的，意味著我國在開源領域的自主化，進入了更深入的階段；而在半導體領域，各家互聯網企業也積極參與了中國芯片自主的進程，有的選擇自研，有的選擇投資國產GPU企業，比如騰訊就參與了多家國產GPU企業的重要投資，包括摩爾線程和燧原科技，幫助這些企業實現國產替代，這些企業甚至即將進入上市階段。

在人工智能熱潮驅動之下，國內企業也即將實現HBM的大規模量產，甚至更基礎的半導體設備的國產化，也是靠著人工智能熱潮實現了突破。而美國的人工智能投資顯然并非這樣的正循環，而是變成了贏者通吃，大而不倒。

在我國出臺新的稀土出口管理政策之后，西方就一直有些人擔心中國的政策會引爆人工智能泡沫。要筆者來看，假如真的能引爆也是好事情，這個泡沫積累下去，無論是對人工智能的未來，還是對全球經濟的影響都絕非什么好事情。

只不過我們都明白，當一個東西大而不能倒的時候，想要提前引爆它來減少影響的努力，往往都不會成功，這種悲劇，大概率還會上演。

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