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回望2008年全球金融危機爆發之后，公眾對經濟學界最尖銳的批評在于：為何如此眾多以預測市場為己任的經濟學家，未能提前發出警報？事實上，這一“集體失察”不僅局限于經濟學家，其他社會科學領域亦鮮有學者率先預警。

然而，高人終究存在。前國際貨幣基金組織（IMF）首席經濟學家、芝加哥大學布斯商學院金融學教授拉古拉邁?拉詹（Raghuram Rajan），早在2005年杰克森霍爾全球央行年會的主旨演講中便發出振聾發聵的警告：金融業的過度發展正在使世界變得更危險。

這一論斷令當時在座的美聯準主席艾倫?葛林斯潘（這場年會的主題是致敬即將退休的葛林斯潘）以及時任哈佛大學校長，原美國財政部長拉里?薩默斯頗為尷尬。因為兩人長期主張放松金融監管，薩默斯當場表示反對拉詹的意見。

危機全面爆發后，拉詹于2010年出版了《斷層線》（Fault Lines）一書，被學界與業界公認為解讀此次金融危機最為深刻的著作之一。此后，拉詹教授還曾出任印度央行行長。

“斷層線”本為地質學術語，指地殼斷裂錯位的邊界；由于壓力長期積累，一旦突破臨界點，斷層線便會在瞬間釋放能量，引發地震。

拉詹認為，2008年金融危機的根源遠非銀行家的貪婪這一表層因素，而是深嵌于全球經濟社會結構中的三條“斷層線”的共振：國內社會分配斷層、全球貿易結構斷層，以及全球金融與監管體系斷層。

這三大結構性失衡相互強化、互為因果，使得危機爆發“只是遲早的事情”——最為直接的導火索，便是美國房價在低息環境下的持續上漲，以及美聯準為應對通膨而不得不上調利率，最終刺破了地產與金融泡沫。

近日，拉詹在Project Syndicate發表了一篇題為《給人工智能狂熱澆一盆冷水》（A Cold Shower for AI Mania）的文章。囿于版面篇幅，全文不到八百字，亦未直接援引“斷層線”這一概念。

筆者細讀之下發現，當前市場對AI狂熱的種種深層憂慮，恰恰可以對應拉詹早年所揭示的三條“斷層線”。更為令人不安的是，從國際金融危機至今已有十余年，這三條斷層線非但未獲修復，反而在諸多方面裂痕加劇?？梢哉f，AI狂熱正是當下全球經濟中最危險的那根新震源。

社會分配斷層

2008年金融危機的觸發因素表面上是房地產，但其深層根源卻是社會不平等。美國普通民眾的實際收入在長達三十多年的時間里幾乎停滯不前，而政府不敢直接觸動財富分配的敏感神經，于是采取了另一種策略：放松金融監管，鼓勵民眾通過借貸買房，以信貸的擴張來遮蔽“日子越過越難”的真實感受，用房價的持續上漲來維系“美國夢”的幻象。結果到了2006-2007年，房價掉頭下跌，次級貸款大面積違約，“美國夢”終于碎了一地。

今日AI浪潮中的社會分配斷層，結構何其相似。AI并非簡單地替代某些職業，而是在更大規模上替代中高階重復技能崗位——從客服、翻譯、插畫，到初級程序開發，一個大型模型即可完成過去需要成百上千人的工作量。財富將流向何處？自然是流向那些掌握算力、數據和頂尖人才的少數科技公司與精英階層。與此同時，普通勞動者的就業前景更加不穩定，收入分配格局面臨進一步惡化的壓力。

于是，AI時代的政客、資本與科技巨擘做了一件與當年小布什政府及國會兩黨政客頗為相似的事情：用“AI神話”來掩飾正在加劇的社會撕裂。為了在這一技術浪潮中搶占先發優勢，川普政府和共和黨人主張放松對AI安全的監管。馬斯克和黃仁勛這些科技領袖們則不斷宣揚“AI將創造新的就業崗位”、“人類將邁向更高階的文明形態”——但他們很少回答一個現實的問題：被替代的那些人應當如何謀生？所謂的新崗位究竟需要多少年才能廣泛出現？失業一年與失業十年對社會結構的沖擊，是完全不同的兩回事。

近日，筆者在香港參加第九屆世界金融論壇，注意到有“末日博士”稱號的原紐約大學教授努里爾?魯比尼的發言。他在過去20多年的著作與演講中一直強調世介面臨十大巨型威脅，比如債務過高，氣候變暖，AI造成嚴重失業等等。然而，大約在一年前他改變了自己的觀點，并且對未來的世界充滿樂觀。他認為AI會讓美國的債務快速解決，美國的經濟會達到每年雙位數的成長，美國的失業問題也會解決，幾乎變得跟馬斯克觀點一樣了。

事實上，AI狂熱的負面影響已經在政策層面開始顯現：數據中心耗電量劇增，美國一些地方政府已暫停新建項目審批；歐洲正在激烈爭論是否對AI征收專項稅。失業率的上升、社會不滿情緒的積累，最終會促使民粹主義浪潮與嚴格監管反噬這個行業。成本增加、擴張受限、法律風險如地雷般密布——這難道不正是2008年金融危機的社會矛盾翻版嗎？

全球供應鏈與地緣政治斷層

2008年金融危機背后的第二條斷層線，是全球貿易的結構性失衡：以中國為代表的東亞經濟體及石油出口國持續積累美元儲備、大量購買美國國債，而美國則長期依靠借入外資來維持過度消費。資本單向流動，全球貿易體系嚴重錯配，斷層線最終演變為地震帶。

在AI時代，這一斷層線的表現形式更為復雜，但本質相同——結構性的錯配與瓶頸。當前至少存在三個關鍵瓶頸。

其一，算力與芯片瓶頸。全球高階AI芯片的制造能力高度集中于少數幾家企業，產能嚴重不足。企業想新建數據中心，不得不等待漫長的芯片排期，且價格居高不下。

其二，電力瓶頸。一個大型數據中心的耗電量堪比一座小城市，許多地方的電網根本無法承載這一負荷。

其三，技術進步開始顯露出平臺期的跡象。從GPT-3到GPT-4的進步令人驚艷，但從GPT-4向GPT-5乃至GPT-6的演進過程中，投入的資金量翻了好幾倍，邊際收益卻趨于遞減——這正是經濟學中「邊際報酬遞減」規律的典型表現。

與此同時，全球大國關系進入了所謂的“熱和平”（Hot Peace）狀態，其分裂程度甚至超過了冷戰時期。冷戰好歹還有規則、有底線，雙方心知肚明不越界；可現在這種“和平”，表面沒宣戰，背地里什么狠招都敢上，比冷戰更燙手、更危險。貿易上，美國揮舞關稅大棒、技術封鎖、實體列表，說翻臉就翻臉；輿論上，大國媒體都在互相喊話，社群媒體上更是火藥味十足；軍事上，軍艦抵近偵察、軍演對著軍演，一不小心就會擦槍走火；科技上，芯片成了戰略物資，AI、太空、深海全都變成角力場。沒有正式的戰爭，但對抗的熱度一點不比戰爭低。這就是“熱和平”——和平的外殼，戰爭的內核。

而全球企業，無論是固守本土，還是揚帆出海，都面臨新舊兩個ESG的挑戰。一個是舊的ESG，也就是環境（Environment），社會責任(Social)和公司治理(Governance)的高標準，一個是新的ESG，也就是能源(Energy), 安全（Security）和地緣政治（Geopolitics）。特別是美國轉向貿易保護主義，公平貿易超越自由貿易、地緣安全化超越便利化已成為一個風潮。

美國嚴格限制高階芯片對華出口，歐洲則因產業鏈不完整而難以在AI領域實現自主發展，數字鴻溝日益加深。地緣政治正在將AI武器化，各國的監管標準相互沖突——被一國認定為合規的技術，另一國可能不予承認；在一國訓練出的模型，其他國家可能禁止使用。這種供應鏈失衡與技術霸權爭奪，與2008年全球資本錯配、貿易失衡的結構性裂縫，在本質上如出一轍：系統的關鍵環節過于脆弱、過度集中、缺乏彈性，任何一個意外沖擊都可能引發連鎖斷裂。

金融斷層線：債務堆砌的泡沫

2008年金融危機的第三條斷層線，其形成機制如下：銀行將次級房貸打包為抵押貸款支持證券，再層層拆分并出售至全球各地。市場普遍相信房價將永遠上漲，于是各方競相借貸、放大杠桿，債務如雪球般越滾越大。最終，底層借款人無力償貸，整座由債務搭建的大廈轟然倒塌。

AI狂熱如今正在重演同一劇本，只是道具換成了算力、模型與數據中心?？纯茨切┯|目驚心的數字：亞馬遜、谷歌、微軟、Meta這四大科技企業2026年的資本開支指引合計已接近7000億美元。有估算進一步指出，若將甲骨文等其他主要廠商計入，2026年五大云廠商的資本開支規模預計將達到約7350億美元，約占美國GDP的2.5%；到2027年，這一數字甚至有望接近1兆美元。

這筆巨額資金的來源是什么？很大程度上是舉債——通過發行公司債、銀行貸款、杠桿融資等多種方式。為什么敢如此大規模舉債？因為市場沉浸在“AI將永續高成長”的敘事之中：輝達的市值在短短兩三年內翻了十幾倍，AI創業公司的估值一個比一個離譜。

問題出在哪里？

第一，這些巨額投資的商業回報極不確定。AI技術能否在每個行業都產生足以覆蓋成本的超額利潤，目前并無定論。大模型進步的速度已經開始放緩，但算力成本卻在持續攀升。

第二，AI供應鏈上的資金和風險大量轉移給了中游云端服務商（Neocloud）。

第三，只要利率稍有上調，或某一科技巨擘的財報不及預期，市場信心便可能在瞬間崩塌，債務危機就會像多米諾骨牌一般接連倒下。當年次級貸款違約的起點是房價停止上漲；而在AI狂熱中，如果AI收入不及預期成為普遍現象，那些背負著巨額債務的數據中心、芯片訂單和新創企業，面臨的危機或許比雷曼兄弟的垮臺更為猛烈。

拉詹在Project Syndicate的文章中特別警示了兩種典型的危機情景：

一是現有硬設備因技術迭代而加速貶值，使得數據中心難以攤還成本；

二是各家AI實驗室的巨額訓練投資可能難以找到足夠的利潤來源來支撐。與此同時，相關巨擘通過設立特殊目的載體（SPV）進行表外融資的做法，更是顯著放大了整個體系的系統性風險。

三條裂縫的共振

正如拉詹在《斷層線》中所指出的，地震的發生從來不是某一塊巖石的單獨碎裂，而恰恰是幾條斷層線同時受力、共同斷裂所致。今天AI狂熱之下，社會分配斷層、供應鏈與地緣政治斷層、金融債務斷層，這三大結構性裂痕已經各自展開。目前尚未“地震”，只是因為市場情緒仍然高漲，大家都在唱多、舉債、描繪美好故事。

然而，風險正在逐漸積聚。正如拉詹在文章末尾所指出的：利好消息是，如果AI的推廣能走一條更審慎、更有限的路徑，企業和政府便能獲得更多時間尋找人力增強（而非人力替代）的應用場景；壞消息則是，對快速超額利潤的狂熱憧憬可能毫無根據——對于那些背負著嚴苛債務償付義務的AI企業而言，這尤其是一個嚴峻的問題。

等到了某一天——也許是一個大型模型項目的災難性失敗，也許是監管政策突然收緊，也許是世界某個地區爆發沖突導致能源價格飆升，也許是科技公司資本開支持續擴張推高通貨膨脹，也許是一些巨額債務集中到期而企業無力償還——這三條裂縫同時突破臨界點而徹底撕裂，屆時發生的將遠不止是科技板塊的短暫回調。

筆者在近期的采訪，演講與文章中多次提出，AI狂熱或許仍將持續一段時間，誰也無法精確預測泡沫破裂的時間表。但可以確定的是，時間越往后，危險越大：AI如果太過成功，社會撕裂將加速激化，各國不得不加強統一監管來限制其發展，泡沫隨之破裂；而如果AI未能實現預期中的成功，泡沫同樣會自然破裂。

從歷史經驗來看，AI成功與否或許并不重要——刺破AI泡沫的，可能僅僅只是美聯準的一次加息，或者只是像SpaceX, OpenAI與Anthropic這些超級企業上市，抽走市場流動性，以及隨后當他們被快速納入指數后，指數調倉引發對現有七巨擘成分股的強制拋壓。

除了重讀拉詹教授的《斷層線》之外，我還強烈推薦讀者翻閱《紐約時報》知名財經記者安德魯?羅斯?索爾金（Andrew Ross Sorkin）出版的新著《1929》（他的前一本著作就是2009年出版的《大而不到》）。該書的中文版已于2026年6月由湛廬文化與北京聯合出版公司出版。百年輪回，歷史總是驚人地相似。我認為當前的AI泡沫很可能在2029年之前破滅。然而，終極原因并不在于技術本身，而在于一個令人悲哀的真相——人類從未真正記住歷史的教訓，我們只是在一次又一次地重復過去的錯誤。

（作者為智匯集團創辦人，香港城市大學特聘教授，香港國際金融學會副會長，本文僅代表作者觀點。）