百年不遇，3.7万亿AI基建砸下，美国人也坐不住了

AI科技 2025年09月22日 20:36 0 admin

智东西9月22日报道，据《华尔街日报》、《经济学人》等多家外媒记者报道，美国正经历AI数据中心的支出狂潮，2025年支出或达5200亿美元（约合3.7万亿元人民币），规模超过互联网时代电信支出峰值、接近铁路支出峰值。

这短期对经济带来了重大提振作用，但也导致其他重要领域资金匮乏，从而为之后带来前所未有的负面作用，甚至吞噬美国经济。

上个月刚刚降世的GPT-5背后也是巨量算力投资。OpenAI研究员Anuj Saharan在社交媒体X上说：“自2024年开始研发GPT-5以来，我们的计算能力已增长了15倍。过去60天里，我们构建了60多个集群、传输流量超过整个美国大陆的主干网以及20万多块GPU，以便将GPT-5推向7亿人——同时设计下一个4.5GW超级智能（中心）。”近期，OpenAI还被曝出计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，以推动其Stargate（星际之门）项目扩张。

OpenAI研究员Anuj Saharan的发文截图

实际上，美国AI基础设施投资总量巨大，已经起到了提振美国GDP（国民生产总值）的作用。

据《华尔街日报》记者克里斯托弗·米姆斯（Christopher Mims）8月4日报道，过去6个月，AI基础设施建设对美国经济增长的贡献超过了所有消费者支出。在过去仅3个月中，英伟达、苹果、微软、亚马逊、谷歌、Meta、特斯拉“七巨头”在数据中心等方面的投入就超过1000亿美元（约合7184亿元人民币）。《经济学人》杂志7月31日的报道也印证这一趋势：过去一年，谷歌、Meta、微软、亚马逊和甲骨文的资本支出总额超过了美国所有上市工业公司的支出总和。

《华尔街日报》记者克里斯托弗·米姆斯（Christopher Mims）发布的AI数据支出情况统计图

米姆斯援引风投机构SKV Capital合伙人保罗・凯德罗夫斯基（Paul Kedrosky）的笔记称，AI基础设施支出占GDP的比重，已经超过了互联网时期美国在电信和互联网基础设施上的支出，而且这一比例仍在增长。这笔支出规模巨大，起到了私企刺激计划的作用，提振美国经济。

凯德罗夫斯基将此与铁路、电信等以往的资本支出狂潮进行了比较。铁路支出的峰值出现在19世纪，而电信支出的峰值则出现在5G/光纤热潮时期。AI数据中心的资本支出占GDP的比例已达到铁路支出峰值的20%，且已超出了几十年前互联网泡沫时期电信支出的峰值，但这很可能还不是峰值。

铁路、电信和AI数据中心资本支出占GDP比例

他援引分析师数据称，根据英伟达最新的数据中心销售数据，采用标准乘数，到2025年，AI资本支出可能占美国GDP的约2%。这意味着2025年AI对GDP增长的贡献将达到0.7%。

下面是一系列基本数据：

美国2025年GDP：25万亿美元（约合180万亿元人民币，来源：市场共识预测和经济分析局数据推断）

英伟达数据中心销售额（2026财年第一季度）：391亿美元（约合2809亿元人民币，年化：1564亿美元）

英伟达数据中心销售额中与AI相关的百分比：接近99%（主要是面向超大规模企业和企业的H100/GH200销售）

英伟达数据中心资本支出份额：25-35%

经济乘数：1.5倍-2.0倍

隐含的数据中心总资本支出：约5200亿美元（1564亿美元/0.3；约合3.7万亿元人民币）

因此，要获得包括乘数在内的总体GDP影响，只需进行简单的计算：AI数据中心建设对美国GDP的影响将在1.6%-2.1%。

AI数据中心建设对美国GDP的影响将在1.6%-2.1%。

凯德罗夫斯基认为，考虑到2022年之前AI资本支出可能不到GDP的0.1%。三年来，这一数字至少增长了10倍，甚至可能更多。这些是原始资本支出数字，如果再经过乘数效应调整，数字会更大。如果没有AI数据中心的投资，美国第一季度GDP萎缩幅度可能接近-2.1%。

但巨额的AI数据中心投资，从另一个角度来看或许正在吞噬经济。

企业的AI数据中心支出主要有以下六大资金来源：1、内部现金流（主要针对微软、谷歌、亚马逊、Meta等）。2、债务发行（作用不断增强）。3、股权及后续发行。4、风险投资/私募股权（CoreWeave、Lambda等）。5、SPV、租赁和资产支持工具（例如Meta最近推出的）6、云消费承诺（主要是超大规模企业）。

凯德罗夫斯基指出，当企业把大量资金砸在买显卡（GPU）上时，其他地方就必然没钱可花了。比如亚马逊一边花百亿建数据中心，一边裁员云计算部门员工。不是因为AI取代了这些人，而是因为钱都被AI投资吸走了，养不起其他业务了。

他称：“眼下这情况，真是百年不遇。”负面状况很可能随即出现：

热钱疯狂涌进AI这个“吃钱”的窟窿里，但这些AI设备贬值得飞快。这跟当年修铁路有区别——铁路能用上百年，但现在建的这些AI数据中心技术迭代却在几年之间，企业必须频繁更换硬件才能保持收益。

同时，许多行业面临投资匮乏的困境，大规模裁员已经发生。讽刺的是，在AI还没有大规模替代人工之前，各个行业的大规模失业就已经发生了。