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研究警示：美国 AI 基建投入规模空前，潜藏系统性金融风险
2026-09-24作者：AutoLab来源：品途商业评论
路透社9月24日报道，一项新近研究指出，美国在人工智能基础设施上的经济资源消耗，可能超越历史上电力、铁路、州际公路及互联网等大型基建项目，同时围绕AI行业形成的融资体系日益复杂，或引发系统性金融风险。
哥伦比亚大学商学院金融与房地产学教授斯泰恩·范·纽文伯格为本周布鲁金斯学会会议撰写的论文显示，最初由亚马逊、Meta及Alphabet旗下谷歌等企业利用自有现金进行的AI投资，现已演变为大规模扩张计划。预计到2032年，美国每年将投入约3.6%的国内生产总值于这一领域，累计规模超过10万亿美元，且融资方式日趋复杂。
这一比例高于19世纪末美国铁路建设时期每年约2.2%的GDP投入，当时铁路是美国历史上成本最高的通用技术基建项目。相比之下，20世纪50年代启动的州际高速公路系统与20世纪90年代中期开始的电信基础设施扩张，每年投入均略高于GDP的1%。
范·纽文伯格指出，铁路和电信扩张曾引发明显的资产泡沫及随后的崩溃，而当前AI基建的庞大规模、尚未验证的收入来源，以及日益复杂的融资结构，均预示着此轮扩张可能面临较大下行风险。
“这实在太复杂了。”范·纽文伯格在向记者介绍研究时表示。目前，AI企业、大型科技云服务商、银行、私人信贷机构、房地产公司及其他基建参与方之间，正形成越来越复杂的融资安排。
他保守估计，未来7年美国将新增约183吉瓦的数据中心容量，而目前已安装的容量约为57吉瓦。
数据中心建设及AI带来的潜在风险，已成为美国政治和经济讨论的核心议题。部分地方政府因担心对当地电力和水资源等基础设施造成压力，越来越不愿接纳大型数据中心；美联储官员也在考虑数据中心建设热潮是否加剧通胀压力。一些AI企业高管则提议，放缓基础设施建设和AI开发速度可能更为安全。
“存在实质性的下行风险”
范·纽文伯格在论文中指出，当前的AI基础设施投资规模已超出主要企业依靠自身现金流所能承担的范围。随着行业越来越依赖外部融资，整体杠杆率上升，风险被重新分散至整个经济体系，同时投资体系开始依赖尚未验证的未来收入来源。
该论文将于当地时间周五正式提交。
范·纽文伯格在接受记者采访时表示，围绕AI行业形成的大量特殊目的实体及相关融资安排，其不透明程度让人联想到美国次贷危机时期的情况。当时，复杂的住房抵押贷款融资结构最终出现大规模问题，并以足以冲击全球金融体系的速度恶化，引发了2007年至2009年的美国经济衰退。
不过，他在论文中强调，目前的情况并不意味着金融危机已迫在眉睫。
“这些发展并不意味着金融困境即将出现。AI应用的强劲增长、较高的基础设施利用率以及模型能力的持续提升，都可能支撑预期中的基础设施投资，并带来稳定的现金流。”他写道。
但他同时指出，不确定的市场需求、快速的技术变化、执行过程中的瓶颈以及较高的杠杆率叠加在一起，如果市场预期发生调整，就可能带来“实质性的下行风险”。
作为例子，范·纽文伯格估算，到2032年，AI行业每年需要创造约3.7万亿美元的收入，才能实现目前预期的投资回报。
他表示，目前对OpenAI和Anthropic年合计收入的估算约为1,000亿美元，这意味着相关收入需要以每年约80%的速度增长，才能达到上述目标。
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