人工智能正在催生美国有史以来规模最大的基础设施投资浪潮，其体量之巨，令此前所有历史先例相形见绌。 据布鲁金斯学会最新研究，2025年至2032年间，美国AI数据中心建设的总投资规模将达10.3万亿美元，年均约占GDP的3.63%。 这一比例不仅是铁路时代高峰期的1.6倍，更是互联网与电信热潮的逾3倍。 哥伦比亚大学商学院教授Stijn Van Nieuwerburgh指出，这场投资浪潮在宏观经济层面的影响将是深远且不可忽视的。 巨额资本开支也在改变AI建设的融资方式。Meta、Microsoft等超大规模云服务商的AI投资已经超过经营活动产生的现金流，越来越多项目开始通过租赁、合资企业、特殊目的载体、私人信贷和证券化获得资金。以Meta的Hyperion数据中心为例， 约300亿美元的项目资产承载了270亿美元债务，项目层面的债务资产比达到90%，但相关债务并不直接列入Meta的资产负债表。 Van Nieuwerburgh并未据此认定AI已经形成泡沫，也认为现在断言存在系统性风险为时尚早。他真正担心的是， 表外融资让市场很难看清完整的经济责任。已有约1.4万亿美元债务被用于相关结构，其中约7000亿至8000亿美元由银行持有。若需求、收入或项目进度不及预期，风险究竟停留在科技公司、项目股东和私人信贷机构，还是重新回到银行体系 ，目前缺少一套能够回答这一问题的披露和衡量框架。 布鲁金斯学会在最新播客中围绕Van Nieuwerburgh的新论文《为AI基础设施建设融资》展开讨论，从金融监管和次贷危机的视角追问AI建设的规模、表外融资结构及潜在传导风险。 访谈核心要点： 2025年至2032年，美国数据中心、电力和芯片等AI基础设施投资总额可能达到10.3万亿美元，年均相当于国内生产总值的3.63%。 AI建设相对经济规模可能比1870年至1890年的铁路投资热潮高约50%，是互联网和光纤建设热潮的三倍以上。 一个100兆瓦AI训练园区在2025年的估算成本约为41亿美元，其中约三分之二来自信息技术设备，三分之一来自数据中心建筑和电力基础设施。 Meta的Hyperion项目显示，超大规模云服务商正从自行建设和持有资产转向租赁。约300亿美元的项目资产发行了270亿美元债务，项目杠杆率达到90%，但债务留在合资企业和特殊目的载体中。 Hyperion采用五份连续四年期租约。Meta未来要么续租，要么支付剩余价值担保，但按现行会计规则，两项义务都可能暂时不在资产负债表中确认，形成Van Nieuwerburgh所说的“概率真空”。 相关结构已发行约1.4万亿美元债务，其中约一半由银行持有。若一个杠杆率为90%的项目现金流下降10%，股权可能被全部抹去；降幅继续扩大，就会开始损害债权。 政策重点不是阻止AI投资，而是建立可比较的披露体系，追踪资产所有者、债务持有人、租约签署方和担保方，并识别银行、保险公司、养老基金、债券基金及私人信贷之间的风险连接。 规模史无前例：AI投资碾压所有历史先例 Van Nieuwerburgh估算认为， 美国AI数据中心建设在2025年至2032年间的年均投资规模约为GDP的3.63%。以同口径比较，美国铁路建设高峰期（1870至1890年）年均投资约占GDP的2.2%，州际公路体系建设（1950年代）和互联网及光纤热潮均约为1.1%，运河建设约为0.66%，电气化约为0.5%。 Van Nieuwerburgh表示，即便采用更乐观的宏观假设，这一数字也难以被大幅压低。 若假设名义GDP年增长率为5%（对应3%通胀与2%实际增长），该比例约降至3.5%；即便假设AI驱动强劲生产率增长、实际GDP增速高达4%，年均投资占比也仅能下降至约3%。"这个数字对于1个百分点的宏观变量变化并不敏感，"他说。 在成本构成上，每座100兆瓦AI训练数据中心的建设成本约为41亿美元，其中约三分之二来自IT设备（含服务器、芯片及光纤等），三分之一来自数据中心厂房本身及配套电力基础设施，且该成本以每年约4%的速度递增。 他同时引用了"杰文斯悖论"（Jevons Paradox）来解释为何算力成本下降并不会减少总体投资需求： 计算效率的提升会引发更大规模的算力需求，"使用场景的队伍排了12英里长"，一位数据中心开发商曾如此描述尚待计算的应用场景。 表外融资：杠杆风险正在"隐身" 随着超大规模云厂商的资本支出持续超过自身经营性现金流，融资模式正发生结构性转变——从此前的自持建设，转向租赁、合资及私募信贷。Van Nieuwerburgh在论文中以Meta的Hyperion数据中心项目为例，详细剖析了这类结构的运作逻辑及潜在风险。 据论文披露， Meta最初计划自建该设施，但最终将其20%股权出售给私募信贷机构Blue Owl，作