经济学人: 如果 说人工智能 模型有故乡,那很可能是弗吉尼亚州北部的阿什本,就在华盛顿 特区 郊外。飞往杜勒斯机场的乘客,如果留意窗边的座位,可能会注意到郊区一排排死胡同旁,矗立着一排白色屋顶的箱子。这些数据中心是世界上最大的数据中心集群的一部分,去年,该集群消耗了弗吉尼亚州主要电力公司四分之一以上的电力。 美国国内普遍存在经济放缓的担忧,高利率和关税混乱给大部分经济领域带来压力。但是,这些政策对于企业建设 人工智能所需基础设施的飞速发展却收效甚微。过去一年,美国实际 GDP 增长 2%,其中约六分之一 来自对计算机和通信设备(包括芯片)以及数据中心的投资。再加上为 人工智能 模型供电的电网升级,以及软件本身的知识产权价值,有人估计,这一繁荣对实际 GDP增长的贡献高达 40%。对于一个仅占美国 GDP 总量几个百分点的行业来说,这是一个惊人的数字 。 人工智能的 建设 并非寻常的投资热潮。直到最近,大型科技公司的大部分资金都来自其盈利和现金储备。如今,即使对于这些巨头来说,建设规模也过于庞大,因此他们开始转向借贷。他们建设数据中心,相信 人工智能 将在几年内推动经济的爆炸式增长,从而刺激对计算能力的需求。这不像建造房屋或工厂。这是一个高回报、赢家通吃的市场,在这个市场中,诸如借贷成本之类的普通担忧很容易被忽略,而且极具诱惑力。 大型科技公司正在这么做。面对它们不惜一切代价建设 人工智能 基础设施的决心,更高的利率几乎无法起到任何威慑作用。电力成本也同样如此:建设千兆瓦级数据中心(所需电力相当于一座小城市)的计划越来越流行。 图表:《经济学人》 如果以20世纪90年代末互联网泡沫的历史为鉴,那么这股热潮可能还会持续更久。当时,构建互联网所需的高成本技术持续多年,对 GDP 的影响远超美国迄今为止经历的 人工智能(见图1)。如果说有什么不同的话,早期人们对 人工智能 的热情 甚至超过了互联网早期。尽管 千禧年 时代的种种兴奋,但很少有人预料到网络会带来大规模自动化或前所未有的经济快速增长。如今,这两项预测在硅谷人中 已成为主流 。 问题在于,正是这个为美国经济增长提供巨大动力的行业,却在挤压其他产出。例如,房屋建筑商无法对更高的借贷成本掉以轻心。数据中心也通过维持高昂的能源价格,限制了其他经济部门的发展。截至2025年,美国人均电费已上涨7%,至少部分原因是...
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