一场空前的豪赌正在美国最大的几家科技公司间上演。去年，亚马逊、谷歌、微软等巨头在基础设施上砸下四千五百亿美元，绝大部分都流向了支撑人工智能的芯片、数据中心和电力系统。这还只是前奏。今年，它们的资本支出将翻倍至九千亿美元，而到2027年，这个数字预计会攀升到一万四千亿美元。为了撑起这场盛宴，它们今年以来已经借入了超过四千亿美元的资金。人工智能资本支出热潮，正迅速成为人类历史上规模最大的一波投资浪潮。
市场最初的亢奋，正被一种深刻的焦虑所取代。自6月见顶以来，大型人工智能企业的股价已累计下挫百分之十五，投资者越来越怀疑这些天文数字般的投入究竟能不能换来对等的回报。谷歌母公司字母表公布第二季度财报后，股价一天内暴跌百分之七；两大芯片制造商三星电子和SK海力士所在的韩国基准指数，在7月28日单日便蒸发了十分之一的市值。所有人都意识到一个根本问题横在眼前：要靠当前可明确识别的人工智能收入覆盖这些资本支出，每年大约需要产生两万五千亿美元的营收——这个数字甚至超过了当今整个科技行业所有企业营收的总和。
要让这笔账算得过来，真正的大规模收入只能来自企业市场，因为似乎只有极少数消费者愿意为个人人工智能订阅付费。但现实是，数千亿美元的营收依然遥不可及。收入的大幅跃升，既需要更多企业采用人工智能，也需要它们用得更深——也就是经济学家所说的广延边际和集约边际的双重提升。美国人口普查局的最新调查显示，约百分之二十的美国企业在过去两周内曾在某项业务职能中使用过人工智能；英国官方数据则指出约三分之一的企业声称采用了这项技术。无论按哪种标准衡量，这样的技术普及速度都称得上惊人，毕竟四年前还没有任何人使用大型语言模型。
然而，扩散的曲线可能已趋于平缓。美国人口普查局今年5月发布的分析发现，过去六个月里许多行业的人工智能使用情况相对稳定。得克萨斯大学奥斯汀分校的一项调查则显示，工作中使用人工智能的比例在2025年中期触及劳动力百分之四十六的峰值后，如今已回落至百分之三十三左右。更关键的是，很少有企业将人工智能视为核心战略技术，这直接限制了它们愿意掏出的资金规模。欧洲央行的调查表明，使用人工智能的欧元区企业中，仅十分之一自称采取了深度应用；德国央行发现，约半数使用人工智能的德国企业，AI应用覆盖的工时占比只有百分之五甚至更低。英格兰银行的研究结论同样令人沮丧：美国高管平均每周仅使用人工智能一点七小时——这点时间够做一份漂亮的演示文稿，但也仅此而已。
对半心半意的尝试者来说，免费或超低价模型往往就已经够用。英国官方数据显示，近半数使用人工智能的本国企业从未为此付费，它们用的很可能是美国模型的免费版本或开源的中国模型。金融科技公司Ramp的追踪显示，六月份普通企业每位员工的月均人工智能支出仅为十点六六美元，只有极少数企业会为每位员工每月掏出数千美元。另一家追踪中小企业的软件公司Intuit则报告称，大约十分之一的企业付费购买了专用人工智能工具。
各种复杂的估算殊途同归，最终都指向一个大致相当的数字。把主要人工智能产品销售企业的收入加总：Anthropic的年化收入约七百五十亿美元，OpenAI达到数百亿美元规模，谷歌和微软也各自进账不菲，SpaceX或许有数十亿美元，Meta也赚取少量收入——总计每年约为两千二百亿美元。收入确实以惊人的速度在增长，但国际清算银行的一项计算揭示了一个令人不安的趋势：以代币消耗量衡量的人工智能使用量，其增速可能远超收入增速。这意味着越来越多的用户正从一个免费模型跳到另一个免费模型，而不是转向付费。它指向一个残酷的现实：人工智能资本支出的大规模投入中，至少有一部分属于零和竞争——企业并非在用新增算力拓展付费市场，而是在抢夺对手的客户。或许有三分之一甚至更多的投资，不太可能拿到令人满意的回报。
要改变这一局面，需要满足两个条件。其一，人工智能必须显著提升生产力，但目前几乎没有证据表明这正在发生，高管调查发现，十分之九的受访者认为过去三年人工智能未对公司生产力产生任何影响。其二，企业需要进行大规模的无形资本投资，包括彻底改造运营流程、员工管理和数据使用方式。历史上的经验法则是，每在计算机硬件上投入一美元，企业就需要进行五至十美元的无形投资。可如今，看不到任何无形资产投资热潮的迹象。像数据组织公司帕兰蒂尔这类企业，营收不过数十亿美元；美国员工离职率接近历史低点，劳动力重组的迹象微乎其微；而企业在组织资本上的投资占GDP的比重甚至在持续下降。当人工智能真正主导经济时，人们一定能真切地感受到它的存在。而现在，这种感觉依然虚无缥缈。