美国“AI金融学”已经正面遇到了那堵墙

对于美国来说，金融端对词元需求的叙事恰恰相反。在很多人的叙事中，美国的高等级AI推理是稀缺的、高价的AI硬件是供应不足的、高价词元是可以被企业无限消化的、高估值是可以由无限增长的推理需求支撑的，而且即便词元价格高企，其投入产出终将会扩大，而AI公司也可以靠昂贵的闭源API，长期收割全球企业并获得盈利。

为此，他们试图将词元与“高等级推理能力的计量单位”相挂钩：越复杂的推理、越长的上下文、越多的Agent调用，就越需要高端GPU、数据中心、电力、云服务和闭源模型能力。这个叙事支撑了AI基础设施的巨额资本开支预期。高盛的基准模型估算，AI相关年度资本开支可能从2026年的7650亿美元，增长到2031年的1.6万亿美元；摩根士丹利也估算，到2028年前后将有近3万亿美元AI基础设施投资流入全球经济。

随后通过这种挂钩以及对稀缺算力的垄断，美国一直试图将算力和美元挂钩，从而实现新时代美元霸权体系的基础，也就是“算力美元”。要不是中国也发展出了自己的AI产业链、开源了自己的AI大模型，并且始终只落后美国AI半年到一年的时间，早就开始加速“算力美元”体系以及其至关重要的算力期货机制建设，而不是拼命地迭代自己的闭源AI体系了。要知道迭代一次AI，沿着Scaling Law扩大参数是非常烧钱的。如果没有后面的追赶，美国人完全可以达成一种默契，逐步收回自己的前期投资之后再推进AI大模型的发展。

而现在，美国的AI相关资本开支已经达到了一个惊人的地步，根据2026年6月初的公开财报和投行估算，美国AI相关资本开支已经进入“准国家级基建投资”规模：一年7000亿到8000亿美元量级，未来数年累计数万亿美元。市场媒体汇总中，四大科技公司Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta在2026年合计资本性支出预估为约7250亿美元，较2025年的约4100亿美元增长约77%。这已经超过很多国家一整年的财政支出，也与美国的年度国防预算相媲美。

根据公开数据，仅Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta四家公司2026年的AI/数据中心相关资本开支，就相当于美国全年私人国内总投资的约13%，相当于美国全年私人非住宅固定投资的约16%。

这一比例是历史级别的，甚至比互联网泡沫末期的比例更大。2000年美国信息产业资本开支为1642亿美元，占当年有雇员企业资本开支的14.9%；可以说，这是现代美国资本主义史上罕见的，甚至可以说接近史无前例的集中式投资浪潮。

更有意思的是，美国M2从2025年4月的21.7757万亿美元，上升到2026年4月的22.8045万亿美元，一年增加约1.0288万亿美元。这意味着，仅四大AI的资本支出就是过去一年美国M2增量的70.5%。这说明AI基础设施建设已经成为吸收市场流动性、重塑资本配置和支撑高估值叙事的核心机制之一。

美国已经All in AI。

所以美国马上面临的下一个问题是：美国人多久能收回自己的投资？未来的流动性还够吗？在中国大模型已经渗透进美国公司工作环境的今天，在美国资本已经把AI相关资本开支预期打满的今天，在美国密歇根大学消费者信心指数创下自1952年调查以来历史新低的今天，在美国面临高通胀、高利率的今天，本轮美国的AI产业链以及上下游产业链还能烧多久的钱呢？他们真的还能无限扩张式（保持高增速）地烧钱吗？以及最重要的问题，AI算力尤其是推理算力真的缺吗？

至少从我得到的消息看，似乎推理算力（训练算力依旧相对紧缺），全球已经有了短期相对过剩趋势。微软CEO Nadella甚至公开承认，当前瓶颈不是“没有芯片”，而是没有足够电力和已经准备好的数据中心外壳，导致部分芯片处于“在库存里但插不上电”的状态。这意味着AI基础设施的约束正在从“买不买得到GPU”，转向“有没有电、有没有机房、有没有冷却、有没有真实负载把GPU用满”。而Cast AI《2026年 Kubernetes 优化报告》则指出，根据其对大量未优化Kubernetes集群的分析显示，GPU平均利用率只有约5%，CPU平均利用率约8%，内存约20%。

诚然，我们可以明确，AI肯定是未来最重要的发展方向之一，但是正如经典模型Gartner技术成熟度曲线所展现的那样，我们眼下正在经历的，似乎是本轮AI产业链从技术萌芽期到商业化验证的阶段。

更关键的是，美国经济已经出现了明显的“双层结构”：AI相关资本开支、数据中心建设和高端设备投资仍在高速扩张，并成为GDP增长和资本市场估值的核心支撑；但在AI之外，传统消费、服务业就业、制造业就业、白领岗位、利率敏感行业和中小企业部门已经显著降速，部分指标呈现衰退特征。美国正在进入一种由AI投资遮蔽的结构性停滞状态。

我们可以看一张比较经典的图片：标普500指数与美国失业率的走势图。传统上，美国股市通常会在失业率见底并开始上行后进入更脆弱阶段，因为就业恶化最终会传导到消费、企业盈利和信用周期。但本轮AI行情中，这一传统关系出现了明显分化：失业率已经从周期低位抬升至4.3%，但标普500仍处在历史高位附近。AI行情暂时把“就业走弱”转化为“降息预期”，又把“资本开支扩张”转化为“盈利增长预期”，从而遮蔽了传统经济部门的疲弱。

尤其是，在美国AI巨头普遍将基于AI发展的裁员视作一种重大利好的背景下，这种分化正在演变成为本轮AI周期最大的风险：AI叙事必须证明自己能够创造足够生产率、利润乃至就业；否则两条分化的线条会重新收敛，但大概率不是以失业率下降的方式，而是以标普500补跌的方式收敛。

所以一切又回到了那个问题：“美国的高等级AI推理是稀缺的，高价的AI硬件是供应不足的，高价词元可以被企业无限消化，高估值可以由无限增长的推理需求支撑且即便词元价格高企，其投入产出终将会扩大，而AI公司也可以靠昂贵闭源API长期收割全球企业并获得盈利。”——这个叙事还能持续吗？

至少在我看来，这个问题很难。因为流动性短期上限正在被锁死，而便宜、性能仅次于美国大模型的中国大模型正在蚕食美国大模型的盈利预期上限。而且这种局面会让越来越多的人，包括美国人也包括广大的第三世界人民，可以围绕着这个便宜但能用的生态贡献自己的力量，毕竟有句老话：永远不要小瞧开源的信仰。

而正如很多网友的说法一样，从美国的AI闭源模型角度来看，以DeepSeek为代表的、开源而廉价的中国大模型就像一个淘汰圈，闭源模型跑赢了DeepSeek没有奖励，但是跑输了，那就有惩罚，惩罚的结果就是，这个闭源模型会直接消失。

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