郭浩伯 全球AI创新治理中心研究助理
姚旭 全球AI创新治理中心秘书长、复旦大学发展研究院副研究员
10月17日，在国际货币基金组织（IMF）和世界银行集团2026年秋季年会上，美国科技公司安特罗匹克联合创始人克拉克表示人工智能（AI）能力正快速提升，据其内部模型测算，美国GDP到2030年可能会在AI加持推动下增长50%。但面对如此诱人的预期，美国资本市场却呈现两种不同的情绪：一边是持续加大产业投入，一边却是对投资过热与市场泡沫的担忧。
投资回报是否高估
近年来，美国AI投资保持强劲增长势头。统计数据显示，五家超大规模云厂商今年资本开支预计接近8000亿美元。这背后，是市场对AI发展前景高度期待，相信AI正在创造庞大的全新市场。对市场看多的一方认为，当前的大规模投入是抢占未来产业优势的必要布局。美国资产管理公司贝莱德仍将AI列为其最看好的投资主题之一，认为当前建设的算力设施和研发体系确实需要较长时间才能回本，却可能成为未来经济增长的重要基础。
但另一方认为，这种持续加码的投资正提前透支未来。美国桥水投资公司创始人达利欧就把AI热潮称作“经典泡沫”，认为大规模举债叠加利率上升，正接近泡沫破裂的条件。美国银行10月的全球基金经理调查显示，近半受访者认为明年会出现泡沫。部分企业已为抢占算力市场承担较高债务成本。算力租赁公司CoreWeave今年第二季度净利息支出就达6.4亿美元，约相当于营收的四分之一。信贷市场预测数据显示，CoreW eave未来五年违约的概率高达63%，其股价在近期亦遭重挫。
尽管市场判断明显分化，基金经理对科技股的净超配比例仍升至2020年8月以来最高水平。这种看似矛盾的现象反映出，投资者既担心AI被过度追捧，又不愿错过这轮技术变革带来的增长红利。两种截然相反的判断都没有否定AI的技术前景，而是聚焦于眼下大量投入与高昂估值能否有真实回报支撑。理解美国AI热潮，仍需从产业端供给与终端应用两个维度加以判断。
未来恐现产能过剩
从短期供给看，美国算力基础设施依然紧俏，现有建设项目有实际需求支撑，大量新增产能尚未建成便已提前锁定客户。地产服务机构CBRE的报告显示，今年上半年北美主要数据中心市场供给同比增长33.7%，但空置率低至1.4%，在建容量的80.4%已获得预租承诺。
但眼下的算力短缺与未来的产能过剩并不矛盾，两者有可能出现在同一轮周期中。作为重资产工程，数据中心建设周期长达数年，无法随市场需求变化随时掉头。国际清算银行在《2026年度经济报告》中指出，正是由于当前电力、先进芯片和电网设备存在瓶颈，企业为了避免掉队，纷纷通过长期合同提前锁定远期产能。
进一步看，企业签下的远期订单，可能与未来真实需求脱钩。部分远期需求已出现降温，美国最大区域电网PJM的市场监测机构报告称，此前预测的数据中心新增电力负荷中，约42%已被取消或推迟。此外，美国算力基础设施大规模扩张还受社会成本和地方政策约束。今年2月，数百人聚集在得克萨斯州圣马科斯市政厅外，抗议拟建的15亿美元数据中心。居民在听证会上表达反对，主要担心项目的耗水、用电及长期环境压力。市议会随后投票否决项目所需的土地用途规划调整。这不是孤例，纽约州7月也宣布暂停为用电能力达50兆瓦及以上的数据中心建设发放州环境许可。
用户认知回归理性
从终端市场来看，AI正在软件开发、办公协作、客户服务等领域得到广泛应用。愿为AI生产力付费的企业不断增加，头部模型企业的收入也在快速增长。有报道称，OpenAI今年的年化收入预计超过500亿美元，其对个人版ChatGPT用户的研究显示，注册六个月后，用户日均消息量比头一个月高约50%。
但随着模型应用深入传统的工作流，企业的态度也日趋理性。安永发布的美国高管调查显示，有82%对Token用量及相关成本表示担忧。标普全球的调查显示，企业“半途弃用”模型项目的比例相比上轮统计已经翻倍。随着模型效率提升和市场竞争加剧，模型调用价格还在持续下降，技术进步反而在一定程度上缩小利润空间。知名风投机构a16z测算，受算法优化与开源模型普及带动，同等性能大模型的推理价格平均每年下降约90%，增加模型服务商的定价压力，也会影响产业链各环节的利润率。
美国公众对AI的风险认知也在转向。安盛保险与益普索发布的《未来风险报告》显示，在受访专家对未来五至十年风险的排名中，AI与大数据风险超过气候变化位居首位。皮尤研究中心 的最新追踪调查中，52%的美国成年人对日常生活中使用模型感到“担忧多于兴奋”，且高达71%的受访者预计AI将在未来二十年减少就业岗位。昆尼皮亚克大学的全美民调更显示，74%的美国民众不信任模型企业领导层，77%认为应当暂停或放慢开发强大模型系统直至安全得到评估，86%支持哪怕放慢研发速度也要强制执行独立安全标准。美国社会这种普遍心态为坚持“看空”和“减速”的群体提供基础。
姚旭 全球AI创新治理中心秘书长、复旦大学发展研究院副研究员
10月17日，在国际货币基金组织（IMF）和世界银行集团2026年秋季年会上，美国科技公司安特罗匹克联合创始人克拉克表示人工智能（AI）能力正快速提升，据其内部模型测算，美国GDP到2030年可能会在AI加持推动下增长50%。但面对如此诱人的预期，美国资本市场却呈现两种不同的情绪：一边是持续加大产业投入，一边却是对投资过热与市场泡沫的担忧。
投资回报是否高估
近年来，美国AI投资保持强劲增长势头。统计数据显示，五家超大规模云厂商今年资本开支预计接近8000亿美元。这背后，是市场对AI发展前景高度期待，相信AI正在创造庞大的全新市场。对市场看多的一方认为，当前的大规模投入是抢占未来产业优势的必要布局。美国资产管理公司贝莱德仍将AI列为其最看好的投资主题之一，认为当前建设的算力设施和研发体系确实需要较长时间才能回本，却可能成为未来经济增长的重要基础。
但另一方认为，这种持续加码的投资正提前透支未来。美国桥水投资公司创始人达利欧就把AI热潮称作“经典泡沫”，认为大规模举债叠加利率上升，正接近泡沫破裂的条件。美国银行10月的全球基金经理调查显示，近半受访者认为明年会出现泡沫。部分企业已为抢占算力市场承担较高债务成本。算力租赁公司CoreWeave今年第二季度净利息支出就达6.4亿美元，约相当于营收的四分之一。信贷市场预测数据显示，CoreW eave未来五年违约的概率高达63%，其股价在近期亦遭重挫。
尽管市场判断明显分化，基金经理对科技股的净超配比例仍升至2020年8月以来最高水平。这种看似矛盾的现象反映出，投资者既担心AI被过度追捧，又不愿错过这轮技术变革带来的增长红利。两种截然相反的判断都没有否定AI的技术前景，而是聚焦于眼下大量投入与高昂估值能否有真实回报支撑。理解美国AI热潮，仍需从产业端供给与终端应用两个维度加以判断。
未来恐现产能过剩
从短期供给看，美国算力基础设施依然紧俏，现有建设项目有实际需求支撑，大量新增产能尚未建成便已提前锁定客户。地产服务机构CBRE的报告显示，今年上半年北美主要数据中心市场供给同比增长33.7%，但空置率低至1.4%，在建容量的80.4%已获得预租承诺。
但眼下的算力短缺与未来的产能过剩并不矛盾，两者有可能出现在同一轮周期中。作为重资产工程，数据中心建设周期长达数年，无法随市场需求变化随时掉头。国际清算银行在《2026年度经济报告》中指出，正是由于当前电力、先进芯片和电网设备存在瓶颈，企业为了避免掉队，纷纷通过长期合同提前锁定远期产能。
进一步看，企业签下的远期订单，可能与未来真实需求脱钩。部分远期需求已出现降温，美国最大区域电网PJM的市场监测机构报告称，此前预测的数据中心新增电力负荷中，约42%已被取消或推迟。此外，美国算力基础设施大规模扩张还受社会成本和地方政策约束。今年2月，数百人聚集在得克萨斯州圣马科斯市政厅外，抗议拟建的15亿美元数据中心。居民在听证会上表达反对，主要担心项目的耗水、用电及长期环境压力。市议会随后投票否决项目所需的土地用途规划调整。这不是孤例，纽约州7月也宣布暂停为用电能力达50兆瓦及以上的数据中心建设发放州环境许可。
用户认知回归理性
从终端市场来看，AI正在软件开发、办公协作、客户服务等领域得到广泛应用。愿为AI生产力付费的企业不断增加，头部模型企业的收入也在快速增长。有报道称，OpenAI今年的年化收入预计超过500亿美元，其对个人版ChatGPT用户的研究显示，注册六个月后，用户日均消息量比头一个月高约50%。
但随着模型应用深入传统的工作流，企业的态度也日趋理性。安永发布的美国高管调查显示，有82%对Token用量及相关成本表示担忧。标普全球的调查显示，企业“半途弃用”模型项目的比例相比上轮统计已经翻倍。随着模型效率提升和市场竞争加剧，模型调用价格还在持续下降，技术进步反而在一定程度上缩小利润空间。知名风投机构a16z测算，受算法优化与开源模型普及带动，同等性能大模型的推理价格平均每年下降约90%，增加模型服务商的定价压力，也会影响产业链各环节的利润率。
美国公众对AI的风险认知也在转向。安盛保险与益普索发布的《未来风险报告》显示，在受访专家对未来五至十年风险的排名中，AI与大数据风险超过气候变化位居首位。皮尤研究中心 的最新追踪调查中，52%的美国成年人对日常生活中使用模型感到“担忧多于兴奋”，且高达71%的受访者预计AI将在未来二十年减少就业岗位。昆尼皮亚克大学的全美民调更显示，74%的美国民众不信任模型企业领导层，77%认为应当暂停或放慢开发强大模型系统直至安全得到评估，86%支持哪怕放慢研发速度也要强制执行独立安全标准。美国社会这种普遍心态为坚持“看空”和“减速”的群体提供基础。