华尔街分析师不断上调AI资本支出预测，有人预计亚马逊、微软、Alphabet、英伟达和Meta等大科技公司到2027年可能花掉1.4万亿美元，Gartner则预计今年全球AI支出会达到2.5万亿美元。资金涌向数据中心、先进网络设备和电力基础设施，一个尖锐问题随之出现：这场AI建设是否正在挤占其他行业的投资？高盛提醒，AI可能让其他生产性部门得不到资本，甚至拖累增长。Apollo Global Management也注意到，投资者共识是，超大规模企业资本支出在2027年至2029年间会达到GDP的约3%，而2019年只有0.3%，2025年是1.4%。
支持AI的人并不缺理由。他们相信，这轮繁荣会带来巨大的生产率提升，从国防、制造到教育，整个行业都会被重新组织，教育和医疗这些长期难以提效的领域也可能降低成本。摩根士丹利估计，AI资本支出今年能为美国GDP增长贡献多达2.5%，2027年超过3%。但另一面是，2025年AI已占美国风投交易价值的65.4%。有AI工程师在2024年就警告，绿色科技、社会影响投资这些突然不那么耀眼的领域，正因AI热潮而更难吸引风投。挤出不止发生在风投。资本竞争推高借贷成本，实际利率和国债收益率上升，部分反映了AI融资需求，美联储主席对通胀的鹰派态度也有影响。三十多年来第一次，资本因需求超过供给而被重新定价。如果AI是主要推手，结果可能是一场大规模挤出。
从相对GDP的规模看，AI超级周期已经排在19世纪铁路热潮、1955年至1970年州际公路建设和阿波罗计划之前。融资工具也几乎无所不包：投资级债券、证券化、私人信贷、租赁式结构、零售基金。海量债务和股权发行，自然引发循环融资担忧：芯片商和云商资助AI初创，初创再向同一批供应商购买硬件和算力。英国央行最近警告可能出现“爆裂”，即AI投资泡沫破裂，并触发全球金融下行。与此同时，储蓄却在下降。自2022年11月ChatGPT发布以来，美国家庭储蓄率从3.8%降到3%，AI投资却激增。这与伯南克2006年至2014年任内不同：当时储蓄过剩，私营部门企业资本需求相对温和，利率得以保持低位。今天，一个资本密集型行业正主导投资流，而储蓄下降、利率上升。私人资本池有限，AI吸收越多，工厂和其他大型资本投资所得越少。
债务市场已经给出早期信号。2026年前八个月，五大超大规模企业发债1320亿美元，而2020年至2024年的年均水平是350亿美元，这还不包括数据中心、芯片商和公用事业融资。Vanguard估计，全年AI相关债务发行可能达到3000亿至5700亿美元。资本成本上升说明需求超过供给。若资本供给缺乏弹性，部分需求注定无法满足，Eurasia Group在2019年警告的“创新冬天”就可能成真。股市也在发出信号。2023年至2025年，“七巨头”大幅跑赢标普500，有时占该指数总涨幅的三分之二，如今七家公司合计占标普500总市值三分之一以上。RBC Wealth Management称之为“大收窄”，并认为它比互联网泡沫时代更显著、更根深蒂固。集中不必然等于泡沫，但风险真实存在：一家公司财报不佳就可能伤及整个指数，情绪逆转则可能威胁经济。AI争夺的还不只是资本。它对水、电、土地和材料的胃口，可能推高价格，让其他部门争夺日益稀缺的供应。Intel已表示半导体供应正转向AI而远离PC；Otis和Lennar提到熟练劳动力和建筑产能短缺；IBM说IT预算正从传统软硬件转向AI；Micron和SK Hynix则报告内存短缺制约PC和智能手机生产。
不过，挤出论远没有定论。宏观数据里还没有明确证据：AI占投资份额上升，其他投资并未相应下降，BEA数据显示私人总投资占美国GDP比重大体稳定。利率上升也可能只是金融资产重新定价。30年期美债收益率年初以来上升超过33个基点，但主要被归因于伊朗战争和能源价格飙升后的通胀担忧。这么多力量同时推高利率，很难确定AI占多少。Jevons悖论还提示相反可能：新技术提高资源生产率和效率，成本下降反而增强需求。AI若提高生产率、降低成本并刺激广泛需求，企业会追加投资，并催化发电、公用事业、金融服务和云计算，而不是抽走资本。
综合现有证据，AI眼下更像边际挤出，而不是全面挤出。它确实在转移资本和资源，但还没有足够证据说它拖累整体投资或增长。英国央行已警告循环融资和债务扩张可能引发金融风险；在储蓄下降、利率上升的背景下，金融体系对利率与情绪变化也更敏感。因此，宏观数据暂时稳定，并不足以证明结构性脆弱已经消失。市场接下来关注的是，资本价格是否真实反映风险、能源和土地约束能否缓解，以及AI生产率收益能否广泛传导。否则，即便没有全面“创新冬天”，其他有前景的部门也可能在融资与资源竞争中持续承压。