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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
人工智能资本主义推动全球经济新增1.5万亿美元债务
据摩根士丹利和摩根大通预测，未来几年全球企业将为人工智能基础设施新增1.5万亿美元债务。人工智能正成为与能源、电信并列的基础设施领域。美国和中国科技巨头、各国政府及传统企业，正大规模举债建设数据中心、芯片产能和通信网络。
要点
摩根士丹利和摩根大通预计，全球人工智能基础设施融资将新增1.5万亿美元债务。Meta、微软和亚马逊每年各投资逾600亿美元用于人工智能。数据中心电力消耗预计到2030年增至三倍，所需新增发电量相当于150座核反应堆。科技公司债务与市值之比已达历史高位，与19世纪铁路投资周期相近。
Meta借款600亿美元追赶OpenAI
Meta是这场举债竞赛的典型代表。该公司计划2025年支出600至650亿美元，较2024年增长50%，主要用于购买英伟达H100芯片和建设大型数据中心。微软计划同年投资640亿美元，亚马逊云服务将支出750亿美元。这些数字均超过许多发达国家的年度公共投资规模——法国每年公共投资约为540亿欧元。
这场军备竞赛源于直接的竞争压力。OpenAI估值已达1570亿美元，证明一个领先的人工智能模型可以在数年内重塑技术格局。老牌企业选择承担高额债务，而非冒被市场淘汰的风险。
人工智能的能耗已相当于一个小国
人工智能基础设施正在重塑全球能源格局。一座用于训练GPT-4等模型的数据中心持续消耗50兆瓦电力，相当于4万个美国家庭的用电量。预测显示，到2030年这一消耗将增至三倍。
科技公司因此转向直接能源投资。微软签署20年合同，重启关闭至2019年的三哩岛核电站。亚马逊投资5亿美元用于新型模块化反应堆。谷歌资助四座核反应堆为其加州数据中心供电。
国际能源署估计，数据中心到2030年将占全球电力消耗的6%，目前为2%。这一增量相当于将日本的全部能源需求叠加至全球电网。
欧洲难以跟上这一投资节奏。监管限制拖慢了新反应堆的审批进程，令欧洲在人工智能竞赛中处于竞争劣势，正如其应对当代挑战的经济重新定位战略所示。
中国在没有美国芯片的情况下扩大计算能力
中国通过国家主导的举债方式推进技术自主。2025年，北京向半导体行业注入1430亿美元，主要以国家担保银行贷款形式落地。
这一战略已产生实际成果。天河三号超级计算机达到2百亿亿次浮点运算性能，且未使用任何美国元件，印证了集中融资路径的可行性。
中国企业采用混合融资模式。百度借款120亿美元建设数据中心，并获中国人民银行间接支持。阿里云通过可转换债券筹集150亿美元，扩展生成式人工智能业务。
这场中美竞争加剧了金融碎片化。西方银行不愿为涉及中国技术的项目融资；中国金融机构则拒绝投资依赖受制裁美国元件的基础设施。
各国央行面对新的债务周期
全球央行正密切关注私人债务的快速膨胀。美联储估计，人工智能投资目前占新增企业债发行量的23%，2022年这一比例仅为8%。
这种集中度令金融监管机构感到担忧。一旦出现技术衰退，连锁反应将波及整个西方银行体系。美国银行业持有与技术基础设施相关的债权达3400亿美元，占企业信贷组合的15%。
欧洲央行态度更为审慎。其压力测试已纳入技术估值骤跌的情景。欧洲银行须对技术债权计提12%的拨备，美国同类要求为8%。
这一监管差距加速了欧洲的竞争落后。欧洲企业难以获得人工智能项目所需融资，而美国和中国企业享有更宽松的融资条件。
数字基础设施资本主义的兴起
这波债务浪潮标志着新经济模式的确立。人工智能正成为关键基础设施领域，地位堪比19世纪的铁路或20世纪的高速公路。掌控这些基础设施的企业将占据持久的竞争优势。
估值数据印证了这一结构性转变。英伟达市盈率达65倍，与铁路公司扩张时期的水平相近。微软和谷歌正在调整资产负债表结构，使其更接近电力公用事业公司，而非传统软件企业。
人工智能基础设施的相互依存也带来了新的系统性风险。芯片供应商或数据中心发生重大故障，可能导致数字经济多个行业同时瘫痪。
各国政府开始将人工智能纳入公共基础设施管理。拜登政府将数据中心列为关键基础设施，与发电站同级。中国将计算能力并入国家战略规划。
预计的1.5万亿美元债务只是这一投资周期的开端，整个周期可能延续十年。掌握这种融资能力的企业和国家，将在未来经济竞争中占据主动。