四川
人类历史上，从未有哪一项新技术像人工智能这样，吸走如此惊人的资金。
普华永道委托英国牛津经济研究院建模，于今年9月发布首份《全球数据中心展望2026—2050》，研究范围覆盖46个国家和地区。
报告的核心情景显示，到2050年全球数据中心累计资本支出将达31.6万亿美元，若AI普及提速，甚至逼近50万亿美元。
作为参照，美国一年的国内生产总值约30万亿美元，这相当于把整个美国经济一年的产出，全部浇筑进机房。
按照预测，全球数据中心年度支出将从今年约8000亿美元，增至2030年的1.1万亿美元，并在2050年攀升至1.8万亿美元。
这与以往的基建周期截然不同。铁路铺好、电网架起之后，投资通常逐步回落，而AI机房却越建越“饿”。
原因在于，GPU和服务器大约四到六年就要更新一轮，一座设计寿命20年的数据中心，可能要经历三到五次设备“换血”。
到2050年，芯片、服务器等信息通信设备将吞下数据中心资本开支的93%，而目前这一比例约为七成。换句话说，钱主要不是花在钢筋水泥上，而是花在不断折旧的芯片上。
从地域看，美国独揽约15.1万亿美元，接近全球总量的一半；亚太以8.2万亿美元紧随其后，欧洲、中东和非洲分别约为5.6万亿、1.1万亿和2550亿美元。
电力被视为决定资金流向的头号变量，而地缘政治同样举足轻重：一旦芯片出口管制升级，全球累计投资可能缩水约6万亿美元，降至25.5万亿美元左右。
支撑这场豪赌的核心假设，是AI将带来广泛而强劲的生产力增长，然而经济学家们发现，迄今的证据相当单薄。
摩根大通今年8月指出，美国范围内的普遍性生产力提升仍难觅踪影。该行测算，要撑起英伟达当前的估值，美国未来十年年均生产力增速需达3%至5%，远高于美国国会预算办公室约1.75%的基线预期。
贝恩公司的研究给出了更直白的账单：谷歌、亚马逊、微软等超大规模云厂商，未来五年需要额外找到逾4.2万亿美元的新收入，才能为这轮建设买单。
贝恩认为，仅靠现有市场的效率提升远远不够，必须催生全新的市场，比如AI驱动的机器人，以及新型电池与半导体材料研发。
美国哥伦比亚大学商学院经济学家斯泰恩·范纽韦尔堡估算，2025至2032年美国AI投资或高达约9万亿美元，相当于每年投入GDP的3.2%。
他测算，要实现10%的投资回报率，美国AI产业到2032年的年收入需达到约3.55万亿美元，而眼下的收入只是零头。
更令人担忧的是，大量基建依赖杠杆融资，需求稍有走弱或项目延期，损失就可能被成倍放大。
美国国家经济研究局今年2月的一项研究发现，约九成企业表示AI尚未对工作和生产率产生影响。这不禁让人想起当年的“索洛悖论”：计算机无处不在，唯独在生产率统计里看不见。
即便红利到来，也未必雨露均沾。国际货币基金组织的研究显示，高收入国家从AI获得的生产率收益约相当于GDP的4.2%，中等收入国家仅0.6%，低收入国家只有0.1%。
硅谷领袖们对未来依旧怀着近乎信仰般的热情。谷歌DeepMind首席战略官贾斯吉特·塞孔今年8月表示，AI的“递归自我改进”是投资逻辑的关键一环，一旦实现，可能带来前所未有的生产力飞跃。
Anthropic经济团队也做过情景推演：若无AI时年增长率为2%，那么到2030年，温和、显著和极端三种情景下的增速分别可达2.4%、5.4%和15.4%。
但增长更快，也意味着更多岗位被替代。美国斯坦福大学研究人员发现，在会计、律师助理等易受AI冲击的行业，22至25岁年轻人的就业水平比难以被AI替代的岗位低19%。
英国剑桥大学经济学家黛安·科伊尔提醒，历史上颠覆性技术对生产率的影响，往往需要10年到50年才能真正显现。
这意味着，财务报表上的还款期限，未必等得到技术红利兑现的那一天。
不过历史也给了另一种安慰。1873年的金融恐慌让铁路大亨纷纷破产，火车却照样奔驰；本世纪初互联网泡沫破裂，网络也没有因此断线。
在科伊尔看来，只要留下了支撑未来生产力的基础设施，一时的泡沫并不可怕。
30万亿美元的赌局或许会让不少投资者折戟，但被浇筑进大地的算力，终将以某种方式改变世界。真正悬而未决的，只是由谁来买单，以及要等多久。
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