哥伦比亚大学教授称美国AI基建投入超铁路时代，需80%年增收支撑回报

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（Stijn Van Nieuwerburgh）在为布鲁金斯学会会议准备的一篇论文中指出，美国人工智能基础设施建设对经济产出的消耗，可能超过电力、铁路等历史上大型基础设施项目。据路透社报道，该研究预计，到2032年，美国每年将有约3.6%的国内生产总值（GDP）投入这一领域，累计规模超过10万亿美元。

这一比例显著高于19世纪末美国铁路建设高峰期每年约占GDP 2.2%的投入水平。相比之下，20世纪50年代开始的州际高速公路系统以及90年代中期的电信基础设施扩张，年投入均略高于GDP的1%。范·纽文伯格指出，早期的铁路和电信扩张都曾引发资产泡沫及随后的崩溃，而当前AI基建不仅规模空前，其融资结构也日益复杂，涉及银行、私人信贷机构及特殊目的实体（SPV），这种不透明性让人联想到次贷危机前的情况。

为了验证投资的合理性，范·纽文伯格进行了收入缺口测算。他估算，到2032年，AI行业每年需要创造约3.7万亿美元的总收入，才能实现目前预期的投资回报。然而，目前OpenAI和Anthropic两家头部公司的合计年收入估算仅约为1000亿美元。这意味着相关收入必须以每年约80%的速度持续增长，才能填补这一巨大缺口。如果市场需求不确定、技术变化过快或执行出现瓶颈，叠加高杠杆率，市场预期调整时可能带来“实质性的下行风险”。

不过，这位教授也在论文中强调，这并不意味着金融危机已经迫在眉睫。他认为，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，都可能支撑预期的基础设施投资并带来稳定现金流。这篇论文原定于当地时间周五正式提交，其核心观点在于提醒投资者和政策制定者关注当前资本开支与未来收入潜力之间的巨大张力。