AI狂热似曾相识?19世纪有前车之鉴
19世纪美国铁路大建设 也曾吸引大笔资金投入
19世纪中后期的美国，是铁路大建设的时代，当时铁路被视作改变交通、物流、经济结构的革命性基础建设，吸引大量资金涌入。 铁路公司如雨后春笋般成立，投资者纷纷下注未来的高速交通网络，这种“基础设施+未来想像”的组合，被投资业界认为，相当类似今天的AI/算力产业所代表的“数据中心、AI 基础设施+未来经济愿景”。
当年铺铁轨完成期待货运、客运大爆发，将有高额回报成了吸金逻辑，不少投资者押注于未来需求，认为一旦交通网络铺开，就会爆发经济与人口迁移、城市扩张、物流革命。
然而，实际上对铁路的需求、货运量、票运客流等“真实经济回报”，远落后于资本投入与投资人预期。 结果出现巨大的供给过剩，导致铁路里程数迅速膨胀，但实际运能利用率不足。 最终导致多家铁路公司破产、债券价值归零、投资者血本无归。
以美国为例，在1865至1873年之间，大量资金投入铁路建设; 但1873年恐慌爆发，触发一连串倒闭与金融恐慌，造成数百家铁路公司关门，股市崩跌，大量企业倒闭、数千人失业，美国经济陷入长期低迷。
现今，AI/生成式AI、巨量运算能力、数据中心、半导体芯片等，正成为资本追捧的热点。 外媒认为，这类似于当年铺铁路轨的庞大建设，只是这回是“算力、数据与算法”。
19世纪中后期的美国，是铁路大建设的时代，当时铁路被视作改变交通、物流、经济结构的革命性基础建设，吸引大量资金涌入。 （示意图，法新社资料照）
MIT：有95%的组织 无法从AI投资中获利
19世纪英美经历的铁路投资热潮，和最近围绕AI的投资热，是金融界人士最近经常提起的对比：投机性强、基础设施需求大、资本密集、回报周期不明，真正具备可持续商业模式与盈利能力的公司并不多。
更具体来说，芯片与AI基础设施公司就像当年铁路公司的轨道与枢纽，股票市场正试图确定这些投资何时能够获得回报。 今年10月财报说明会上，Meta预估今年的设备投资额为720亿美元，预测2026年将“显著高于”今年，但隔天股票就因遭抛售而下跌10%以上。
麻省理工学院的研究人员表示，目前约有95%的组织无法从生成式AI的投资中获利。 资金与市场热度，让整个产业看似有极大的可能性，但是否真的能支撑起持久、稳健的生态，以及回报投资者？ 仍有待观察。
近期多家机构与投资人警告，AI股票与基础设施的估值，正出现泡沫特征。 《路透》报道，今年与AI相关股票的大幅回调，揭示市场的怀疑声音。 部分市值曾经高飞的公司，尽管公布佳绩，也未能让股价持续上扬，显示出追捧AI的资金，与对未来收益的预期可能过于乐观。
《彭博》也指出，尽管资金投入空前之大，但没有人能确定这些投入最终会如何变现：投资者仍在押注“AI的未来回报”。 新加坡政府投资公司（GIC）首席投资长Bryan Yeo就指出，早期创投领域存在一些炒作泡沫，许多创投、早期AI初创公司吸金迅速，但实际收益仍不稳，部分甚至尚未盈利。
正如当年的铁路投资者错估货运与客运需求。 高胜经济学家在1份报告中表示，数十亿美元的巨额投资涌入美国AI基础设施是可持续的，这缓解了人们对该行业支出狂潮可能过热的日益增长的担忧。
AI基础建设恐供过于求
但尽管AI投资的整体宏观经济理由仍然强劲，但该名经济学家警告，“最终AI赢家仍然不太明朗”，快速的技术变革和低转换成本可能会限制先发优势。 换句话说，若AI基础设施过度建设（大量数据中心、过剩算力），但应用、商业化速度跟不上，也可能导致供过于求、资源闲置。
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19世纪中后期的美国，是铁路大建设的时代，当时铁路被视作改变交通、物流、经济结构的革命性基础建设，吸引大量资金涌入。 铁路公司如雨后春笋般成立，投资者纷纷下注未来的高速交通网络，这种“基础设施+未来想像”的组合，被投资业界认为，相当类似今天的AI/算力产业所代表的“数据中心、AI 基础设施+未来经济愿景”。
当年铺铁轨完成期待货运、客运大爆发，将有高额回报成了吸金逻辑，不少投资者押注于未来需求，认为一旦交通网络铺开，就会爆发经济与人口迁移、城市扩张、物流革命。
然而，实际上对铁路的需求、货运量、票运客流等“真实经济回报”，远落后于资本投入与投资人预期。 结果出现巨大的供给过剩，导致铁路里程数迅速膨胀，但实际运能利用率不足。 最终导致多家铁路公司破产、债券价值归零、投资者血本无归。
以美国为例，在1865至1873年之间，大量资金投入铁路建设; 但1873年恐慌爆发，触发一连串倒闭与金融恐慌，造成数百家铁路公司关门，股市崩跌，大量企业倒闭、数千人失业，美国经济陷入长期低迷。
现今，AI/生成式AI、巨量运算能力、数据中心、半导体芯片等，正成为资本追捧的热点。 外媒认为，这类似于当年铺铁路轨的庞大建设，只是这回是“算力、数据与算法”。
19世纪中后期的美国，是铁路大建设的时代，当时铁路被视作改变交通、物流、经济结构的革命性基础建设，吸引大量资金涌入。 （示意图，法新社资料照）
MIT：有95%的组织 无法从AI投资中获利
19世纪英美经历的铁路投资热潮，和最近围绕AI的投资热，是金融界人士最近经常提起的对比：投机性强、基础设施需求大、资本密集、回报周期不明，真正具备可持续商业模式与盈利能力的公司并不多。
更具体来说，芯片与AI基础设施公司就像当年铁路公司的轨道与枢纽，股票市场正试图确定这些投资何时能够获得回报。 今年10月财报说明会上，Meta预估今年的设备投资额为720亿美元，预测2026年将“显著高于”今年，但隔天股票就因遭抛售而下跌10%以上。
麻省理工学院的研究人员表示，目前约有95%的组织无法从生成式AI的投资中获利。 资金与市场热度，让整个产业看似有极大的可能性，但是否真的能支撑起持久、稳健的生态，以及回报投资者？ 仍有待观察。
近期多家机构与投资人警告，AI股票与基础设施的估值，正出现泡沫特征。 《路透》报道，今年与AI相关股票的大幅回调，揭示市场的怀疑声音。 部分市值曾经高飞的公司，尽管公布佳绩，也未能让股价持续上扬，显示出追捧AI的资金，与对未来收益的预期可能过于乐观。
《彭博》也指出，尽管资金投入空前之大，但没有人能确定这些投入最终会如何变现：投资者仍在押注“AI的未来回报”。 新加坡政府投资公司（GIC）首席投资长Bryan Yeo就指出，早期创投领域存在一些炒作泡沫，许多创投、早期AI初创公司吸金迅速，但实际收益仍不稳，部分甚至尚未盈利。
正如当年的铁路投资者错估货运与客运需求。 高胜经济学家在1份报告中表示，数十亿美元的巨额投资涌入美国AI基础设施是可持续的，这缓解了人们对该行业支出狂潮可能过热的日益增长的担忧。
AI基础建设恐供过于求
但尽管AI投资的整体宏观经济理由仍然强劲，但该名经济学家警告，“最终AI赢家仍然不太明朗”，快速的技术变革和低转换成本可能会限制先发优势。 换句话说，若AI基础设施过度建设（大量数据中心、过剩算力），但应用、商业化速度跟不上，也可能导致供过于求、资源闲置。
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