《大西洋月刊》丨人工智能经济中正发生某种不祥之事

Something Ominous Is Happening in the AI Economy

上一次如此巨额的财富被捆绑在如此晦涩且相互重叠的安排之中，还是在2008年金融危机前夕。

作者：罗杰·卡尔马（Rogé Karma）

《大西洋月刊》插图。图片来源：盖蒂图片社（Getty）。

2025年12月10日，美国东部时间下午1:13

一家大多数人都从未听说过的公司，却跻身今年表现最佳的科技企业之列——它也象征着当今人工智能公司开展业务时那种复杂、相互关联且可能带来灾难性后果的方式。

CoreWeave今年3月的首次公开募股（IPO）是自2021年以来规模最大的科技初创企业IPO，此后其股价已翻了一倍以上，表现甚至超过了“辉煌七巨头”（Magnificent Seven）科技股。在华尔街，CoreWeave常被称为推动人工智能革命最重要的公司之一。过去几个月里，该公司宣布了与OpenAI达成的220亿美元合作、与Meta签署的140亿美元协议，以及与英伟达（Nvidia）敲定的60亿美元安排。

对于一家从加密货币挖矿转型为数据中心运营商、账面上毫无利润却背负数十亿美元债务的公司来说，这成绩可不赖。

CoreWeave的商业模式包括大量采购高端计算机芯片，并建造或租赁数据中心来安置这些芯片。然后，它将这些资产出租给需要算力但不愿承担巨额前期成本的人工智能公司。如果说这种模式本身还算直白，那么CoreWeave的财务状况则完全不是这么回事。该公司预计今年收入为50亿美元，而支出却高达约200亿美元。为了填补这一缺口，公司已举债140亿美元，其中一半以上将在未来一年内到期。许多贷款由私募股权公司以高利率发放，且采用复杂的金融工程手段，例如将资金提供给专门为CoreWeave代为借款而新设的法律实体（后文详述）。此外，CoreWeave还面临总额达340亿美元的租赁付款义务，这些款项将在现在至2028年间陆续到期。

与此同时，CoreWeave所赚取的收入来源极为集中且高度关联。仅微软一家客户就贡献了其高达70%的收入；其第二大客户英伟达和OpenAI可能又占了另外20%，尽管确切数字难以获得。英伟达不仅是CoreWeave芯片的独家供应商，也是其主要投资者之一，这意味着CoreWeave实际上是在用英伟达的钱购买英伟达的芯片，然后再租回给英伟达。OpenAI同样是CoreWeave的重要投资者，并与英伟达和微软保持着紧密的财务合作关系。

这一切或许使CoreWeave成为席卷人工智能行业趋势的最纯粹缩影。近几个月来，包括亚马逊、谷歌、Meta、微软和甲骨文（Oracle）在内的科技巨头纷纷对新建数据中心进行巨额投资，通过循环融资协议将彼此的命运捆绑在一起，并从监管宽松的贷款机构借入巨额债务。这些公司及其最坚定的支持者辩称，这些交易将使它们能够攫取即将到来的人工智能革命所带来的无限利润。但上一次经济中出现如此巨额财富被捆绑在如此晦涩且相互重叠的安排之中，还是在2008年金融危机前夕。如果人工智能革命未能按照行业预期的规模或时间表实现，其经济后果可能会非常难看。

人工智能行业的极端金融化反映了一个简单现实：训练和运行人工智能系统所需的基础设施成本极其高昂，即便是最大的公司也没有足够的现金来全额支付。保守估计，今年数据中心支出将超过4000亿美元，大致相当于丹麦的经济体量；麦肯锡预计，到2030年这一数字将达到近7万亿美元。要为如此庞大的投资买单，必须采取富有创意的融资手段。

这场行动的核心是全球市值最高的公司——英伟达。像Anthropic和OpenAI这样训练和运行人工智能系统的公司需要英伟达的芯片，但手头却没有足够现金支付。而英伟达则拥有大量现金，但需要客户持续购买其芯片。因此，双方达成了一系列交易：人工智能公司实际上通过出让未来利润的一部分（以股权形式）来向英伟达付款。今年，这家芯片制造商已达成50多笔此类交易，包括对OpenAI的1000亿美元投资，以及（与微软一起）对Anthropic的150亿美元投资。从形式上看，这些交易并不要求人工智能公司必须花钱购买英伟达的芯片——一位英伟达发言人告诉彭博社，公司“并不要求我们投资的任何公司使用英伟达技术”——但在实践中，这些钱最终都流向了英伟达。

OpenAI自身也达成了一系列交易，包括同意从甲骨文购买3000亿美元的算力、从亚马逊购买380亿美元、从CoreWeave购买220亿美元。反过来，这些云服务提供商又是英伟达芯片的重要市场。OpenAI还投资了数家小型人工智能初创企业，作为交换，这些企业同意为其支付ChatGPT企业账户费用。即使以图表形式呈现，由此形成的错综复杂的互锁关系网也几乎无法追踪。

总体而言，这些安排相当于整个行业正在对一种远未盈利的产品进行孤注一掷的豪赌。单就OpenAI一家公司而言，它同时是多家云服务商和芯片制造商的重要收入来源和投资方；是微软、甲骨文和亚马逊的紧密财务合作伙伴；是英伟达的重要客户；也是人工智能初创企业的领先投资者。然而，该公司今年预计仅能创造100亿美元收入——不到其每年仅用于履行与甲骨文协议所需资金的五分之一。它今年预计将至少亏损150亿美元，并且直到2029年之前都不指望实现盈利。据一项估算，今年人工智能公司合计将创造600亿美元收入，而支出却高达4000亿美元。唯一从人工智能热潮中赚取大量利润的公司——英伟达——之所以能赚钱，仅仅是因为其他所有公司都在购买它的芯片，寄望于未来获得利润。

人工智能公司及其支持者认为，这种赌博值得一试。他们指出，对人工智能服务的需求正以指数级速度增长。据广受引用的人工智能行业分析师阿齐姆·阿扎尔（Azeem Azhar）计算，过去两年人工智能服务的直接收入增长了近九倍。如果这一速度持续下去，人工智能公司迟早会开始创造破纪录的利润。“我认为那些过分纠结于这些投资具体如何融资的人，思维还停留在过时的框架里，”阿扎尔告诉我，“所有人都假设这项技术将以线性速度进步。但人工智能是一种指数级技术。这是完全不同的范式。”

然而，如果人工智能未能如倡导者所设想的那样在短期内产生利润——如果其技术进步放缓，且提升生产力的效果令人失望（越来越多的证据表明情况可能正是如此）——那么将整个行业捆绑在一起的金融纽带就可能成为所有人的共同覆灭之源。股市财富极度集中在少数几家彼此存在深厚财务联系的科技公司手中，这可能使人工智能泡沫破裂带来的冲击比2000年代的互联网泡沫破裂更为严重。

而股市调整或许还不是美国最该担心的问题。当股权投资失败时，投资者可能会血本无归，但对实体经济的损害通常有限。（例如，互联网泡沫破裂并未引发大规模失业。）但人工智能基础设施建设成本如此之高，仅靠股权投资根本无法支撑。为了融资，人工智能公司已背负数千亿美元债务，摩根士丹利预计这一数字到2028年将升至1.5万亿美元。当大量高杠杆贷款同时违约时，其后果可能蔓延至整个金融体系，并触发一场严重衰退。

当然，人工智能行业的债务并不一定会违约。但其安排和打包方式之复杂却令人不安。例如，今年早些时候，Meta决定在路易斯安那州新建一座耗资270亿美元的数据中心。该公司没有向传统贷款机构申请贷款，而是与私募股权公司Blue Owl Capital合作，设立了一个名为“特殊目的载体”（SPV）的独立法律实体，由该实体代Meta借款、按Meta的指示建设数据中心，再将其回租给Meta。由于Blue Owl在技术上是该项目的多数所有者，这种结构使债务不出现在Meta的资产负债表上，从而让Meta能在不影响信用评级的情况下继续以低利率借款。包括xAI、CoreWeave和谷歌在内的其他公司也已通过或计划通过类似安排借入巨额资金。

Meta将其与Blue Owl的安排描述为“创新合作”，旨在“支持Meta数据中心项目所需的速度和灵活性”。但信用评级体系存在的意义，正是为了让贷款人和投资者清楚了解发放贷款时所承担的风险。历史上，公司试图规避这一体系的例子屡见不鲜。在2008年金融危机爆发前，几家大型金融机构就曾利用SPV将数十亿美元的家庭债务隐藏在资产负债表之外。2001年因大规模会计丑闻而轰然倒塌的能源公司安然（Enron），也曾利用SPV掩盖其不当会计操作。“当我看到这类安排时，这是一个巨大的危险信号，”SK Ventures管理合伙人、麻省理工学院研究员保罗·凯德罗斯基（Paul Kedrosky）告诉我，他长期研究金融工程手段。“这传递出一个信号：这些公司真的不希望信用评级机构过于仔细地审视它们的支出。”

SPV并非唯一卷土重来的2008年式融资工具。总额达数十亿美元的数据中心债务正被切割成“资产支持证券”（asset-backed securities），然后被打包出售给投资者。公司通过这种方式融资本身并非必然有问题。但凯德罗斯基认为，在投机加剧时期，这类工具会将债务转化为一种与其所代表的基础资产价值脱钩的金融产品——从而助长鲁莽行为。“投资者看到这些复杂的金融产品时会说：‘我不在乎里面到底发生了什么——我只关心它评级很高，而且承诺高回报，’”凯德罗斯基说，“2008年就是这么回事。一旦这种思维盛行，就会变得非常危险。”

还有所谓的“GPU抵押贷款”。包括CoreWeave在内的多家数据中心建设和云服务提供商，已通过将现有芯片作为抵押品获得了数十亿美元贷款，用于购买新芯片——这就像2000年代许多房主用自己的房子作抵押贷款购买第二套、第三套房产一样。但正如公共企业中心（Center for Public Enterprise）分析师阿迪特·阿伦（Advait Arun）在最近一份关于人工智能行业财务状况的报告中所指出的，这些抵押品能否保值远未可知。每当新型号芯片发布，旧型号芯片的价值往往会下跌。阿伦表示，如果芯片价格暴跌足够剧烈，就可能引发恶性循环：随着旧芯片贬值，以其为抵押的贷款突然面临违约风险；贷款方可能在公司尚未产生足够收入偿还之前就提前收回贷款；此时，贷款方可能试图出售芯片以收回投资，但这只会向市场倾销更多芯片，进一步压低现有芯片价值，导致其他贷款方也纷纷提前收回贷款，如此循环往复。“几个月前，我会告诉你这正在走向一场互联网泡沫式的崩盘，”穆迪分析公司（Moody’s Analytics）首席经济学家马克·赞迪（Mark Zandi）告诉我，“但所有这些债务和金融工程正让我越来越担心会出现类似2008年的情景。”

联邦政府在2008年危机后限制了传统银行承担高风险大额贷款的能力。然而此后，不受银行同等监管审查的私募股权公司却更深地介入了放贷业务。截至今年初，这些公司已向科技行业提供了约4500亿美元所谓的“私人信贷”（private credit），其中包括为上述多项交易提供融资。据一项估算，未来两年它们还将再提供8000亿美元贷款。“如果人工智能泡沫破裂，它们将成为最终承担损失的一方，”阿伦告诉我。

私人信贷崩盘几乎肯定比银行崩盘更可取。与银行不同，私募股权公司没有普通储户。理论上，如果它们的贷款失败，受损最严重的将是养老基金、大学捐赠基金和对冲基金等机构投资者，从而将对整体经济的损害控制在一定范围内。问题在于，没人能确定情况确实如此。私人信贷实际上是一个黑箱。与银行不同，这些实体无需披露资金来源、贷款金额、资本持有量以及贷款表现情况。这使得监管机构无法了解系统中存在哪些风险，也无法判断这些风险与实体经济的关联程度。

越来越多的证据表明，私人信贷与其他金融体系之间的联系比此前认为的更为紧密。美联储的细致研究表明，目前非银行金融机构从银行获得的贷款中，最多有四分之一流向了私人信贷公司（2013年仅为1%），而大型人寿保险公司已有近1万亿美元资金投入私人信贷。耶鲁法学院专攻金融监管的教授娜塔莎·萨林（Natasha Sarin）告诉我，这些联系意味着，一场大规模人工智能崩盘可能引发一波私人信贷违约潮，进而拖垮大型银行和保险公司。“不幸的是，我们往往要等到危机爆发后，才会意识到金融体系各个部分原来一直如此紧密相连，”她说。

由人工智能引发的金融灾难远非不可避免。然而，鉴于种种警示信号，人们本应希望联邦政府尽其所能降低危机风险。但特朗普政府却反其道而行之。今年8月，总统签署了一项行政命令，指示联邦机构放松监管，允许普通401(k)账户持有人直接投资于“另类资产”——没错，就包括私人信贷。这一变化可能使更广泛的公众暴露在人工智能贷款违约的后果之中。也许这正是2008年与2025年的关键区别：当年，联邦政府对危机措手不及；这一次，它似乎正在主动招致一场危机。

本文作者Rogé Karma是《大西洋月刊》的专职撰稿人。

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