美國權威雜誌示警！AI或將面臨崩盤危機？

美國《大西洋月刊》近期刊出一篇標題為《人工智慧（AI）的崩盤會如何發生》的長文。文章並非科幻式的「AI 覺醒毀滅世界」，而是從算力、數據、商業模式與金融操作等角度，推演一場可能出現的「AI 金融危機」。

文章中提到，美國印第安納州一個小鎮短短一年內冒出數十個數據中心，耗電量超過兩個亞特蘭大市總和。

然而，這場景讓人聯想到二十年前的網路泡沫，當時公司瘋狂建設基站與光纖，但需求增長遠不及預期，導致大量公司倒閉，光纖只能變賣為廢鐵。

然而這次情況更複雜：大型科技公司為避免負債，引入私募基金建數據中心並簽訂長期租約，私募基金再將未來租金打包成債券，出售給養老基金與保險公司。

值得注意的是，這套操作模式與 2008 年次貸危機前「房貸打包成 MBS」的邏輯極為相似。一旦 AI 公司收入不如預期，無法支付租金，這些高級債券就可能連鎖爆炸。

文章能登上《大西洋月刊》，也代表 AI 產業已從「神話階段」進入「現實拷問階段」。資本與行業開始質疑：電費誰付？數據從哪來？何時能回本？

中美 AI 路線截然不同

在外界質疑聲中，中美兩國 AI 發展路線格外有趣。

美國走的是「殿堂路線」，如 OpenAI、Anthropic 等公司，目標指向通用人工智慧（AGI），拼的是模型規模與顛覆性創新，有點像在建數位的通天塔。

好處是覆蓋面廣，未來可能帶來革命性突破，但成本高、風險集中，正符合《大西洋月刊》文章所警示的模式。

這種模式主要依靠企業與開發者支付 API 費用，但目前真正願意每年花數百萬美元購買 AI 服務的大企業不多，醫學研究、精密製造等硬骨頭場景，AI 尚難穩定勝任。

相較之下，中國走的是「管道路線」，華為、百度、阿里等大公司也在做大模型，但更強調「行業版」、「專用版」。不太談 AGI，而是將 AI 深度嵌入工廠、政府系統與銀行風控。

這種模式被稱作「AI+」，專注痛點與剛需。例如深圳某電子廠用視覺 AI 檢測零件瑕疵，減少質檢員深夜勞動；貴州政務系統用 AI 自動審批材料，民眾不用多次奔波。

單看個案似乎平凡，但成千上萬個效率提升累積起來，或形成實實在在的經濟價值。

AI 崩盤不大可能，但大分化將至

對於 AI 是否會崩盤？分析認為，這更像是一場「壓力測試」，逼行業冷靜。儘管全面崩盤可能性不大，但劇烈分化幾乎無法避免。

其中，只燒錢、無實際收入的新創公司將被淘汰，資本將更精明，不再為「參數量」買單，而是追問「你為客戶省了多少成本？賺了多少錢？」

此外，中美技術路線可能徹底分家：美國主導基礎模型創新，中國成為全球最大 AI 應用試驗場。

甚至可能出現技術壁壘，一些人用 GPT，另一些人用行業大模型，數據不通、標準不一。

未來衡量 AI 公司價值的標準也將改變。重點不再是融資金額或測試版模型炫酷程度，而是公司是否在某個垂直領域取得深度合約。

例如，能用 AI 將鋰電池質檢成本降低三成的企業，比發十篇論文更受資本青睞。