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拥抱金融创新对AI的托举效应

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2025.10.16

本文字数:2060,阅读时长大约3分钟

作者 |一财评论员

AI变革正在步入百花齐放的争奇斗艳时期。

15日甲骨文云基础设施公司宣布,将从2026年第三季度开始,在其数据中心部署5万枚AMD即将上市的MI450AI芯片,这是今年以来AI资本支出竞争的最新一例。13日OpenAI与博通公司签署多年期协议,将合作开发定制芯片和网络设备,计划部署10千兆瓦AI数据中心容量,规模相当于约五座胡佛大坝发电量。

本月稍早前,AMD与OpenAI宣布了一项高达900亿美元的GPU供应协议,采取的方式是富有创新的“股权换采购”模式,即OpenAI向AMD采购和部署6吉瓦的AMD Instinct系列GPU,作为交换,AMD向OpenAI发行了以每股0.01美元行权价购买至多1.6亿股AMD股票的认股权证。

当前AI领域的资本支出呈现出热火朝天的局面。概述之,大致有如下几大特征:一是相关AI公司在资本支出上都相当慷慨,规模以万亿美元级别计;二是在AI领域的竞争相当激烈,最近阿里巴巴、腾讯等都相继提高了其在AI领域的资本支出规模;三是史无前例的AI资本支出背后,是金融系统对新科技革命的鼎力支持,“股权换采购”“算力换股权”等个性化金融创新,成为AI资本支出的加油站;四是AI设备供应商展开多元竞争,博通、AMD、英特尔等频繁向英伟达发起挑战。

这注定了AI掀起的资本支出将带有典型的创造性破坏特征。这种创造性破坏在金融的加持下,其破坏力度、深度和广度,将更富冲击力。而这也引发了一些市场人士对AI估值泡沫的担忧,毕竟作为新科技革命,当前人们用的是确定性的投入来博弈一种开放式答案,即尽管人们不怀疑AI能带来福祉,但立足当下的有限知识,很少有人能确定最终摘取AI红利的是哪些企业和哪种技术路径。

不过,当前AI领域的投资风险是可以描述其相关概率分布的,具体个体的投资抉择风险,与整体的可预期福祉增加是可以并行不悖的。因此,这种带有明显创造性破坏现象的估值泡沫,触动系统性风险的概率相对较低,因为AI投资风险是可量化和规制的。

当前AI属于高资本密集型行业,要将AI变革目标与智力匹配,释放企业家的创造能力,没有金融支持几乎是寸步难行。如“股权换采购”“算力换股权”,交易各方对其风险的敏感点和关键点是清晰的,其金融创新引入的杠杆风险是可管控的,金融系统倾向于托举AI领域的资本支出,将加速AI创造性破坏的进程,进而有效降低在时间序列上的不确定风险,加速AI变革的速率。

同时,作为新工业革命的AI投资,其给经济社会带来的将是全方位的生态重塑,这最突出表现在AI变革正在推动实体经济与虚拟经济的高度拟合。长期以来人们将经济分拆为实体经济与虚拟经济,金融系统作为虚拟经济,与实体经济的脱节和空转,常被看作一个金融风险和经济危机的起源。

而这些在AI投资领域,似乎有了些许改变。如支持AI资本支出的“股权换采购”“算力换股权”等,仔细分析不难发现,AI资本支出杠杆可直接在特定公司股权与算力设施间进行交易匹配,甚至不需货币等交易媒介,而且交易成本相对较低,交易流程相对简易。显然,交易流程越简约,交易复杂度越低,风险敞口就越小。

为此,在当下AI方兴未艾之际,相对可信的交易策略是如何开发更多金融创新产品,低成本地加强金融杠杆的托举力度,调动更多经济社会资源参与AI事业。这方面国内金融系统对AI资本支出的投入和支持力度也应适度增强,为企业等的AI资本支出提供低成本的交易制度环境。

当然,真正有效的金融支持,不单是信贷和资本市场等融资支持,而是如何更有效地让企业的资产动起来,让更多沉淀资本变成可变资本,提高资本周转率和变现率,强化市场对风险的管控和缓释空间、能力。

这方面引入今年诺贝尔经济学奖得主乔尔·莫基尔对创新驱动型经济增长的阐释和安吉翁-豪伊特模型等,可能更有利于应对AI变革时代的挑战。

这是因为AI等科技变革之所以具有创造性破坏特征,主要缘于AI等技术变革冲击的是现有技术结构塑形的制度文化结构,莫基尔2023年在《Economica》发表的《社会组织与政治制度》中指出,经济社会组织结构是制度分化的放大器,具体到AI变革方面,如“采购换股权”等的金融创新等,都旨在让经济社会资源更高效快捷地流动起来,让传统的存量财富和资本能够更方便地转化为对AI的资本支出工具。

事实上,唯有搭建起一个方便快捷的交易制度结构,让现有经济社会资源能低成本地快速转化为支撑AI的资本支出,一国才能真正在AI竞争中轻装上阵,真正快速地在新旧经济中自由切换,降低吐旧纳新的经济社会风险和成本。

天才自创新,人工亦可为。当前AI变革已然是新时代的科技革命,AI资本支出是顺应这一变革趋势的必备行囊,在全球AI资本支出方兴未艾的当下,适度拓宽金融创新空间,释放更多经济社会资源参与AI投资,托举的不仅是AI发展,更是经济社会的未来。

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