【文/观察者网专栏作家心灵观察】在人工智能浪潮席卷全球之际，美国正在推行一项野心空前的人工智能计划。我们很长时间以来一直在新闻中听到这件事。但相信大家都很困惑，美国的钱从哪里来？如果中国想与美国竞争，它有足够的钱吗？摩根士丹利分析师预测，到2028年，全球数据中心的资本支出将达到3万亿美元，但科技巨头的现金流只能覆盖一半，留下1.5万亿美元的“融资缺口”。美国指望谁来填补这一空白？答案是，美国的养老金储备。美国科技公司通过发行高等级债券筹集资金，而人寿保险公司则向这些债券注入大量养老基金，以满足退休人员的长期需求。这种“AI辅助养老资金”模式独树一帜这是美国人工智能投资的路径，也是全球人工智能竞争的领先优势。问题是，为什么其他国家难以复制？中国能否迎头赶上？这将如何损害其独特的战略？ OpenAI、甲骨文和软银宣布建立五个新的人工智能数据中心，以扩展 Stargate 计划。美国的资金来源。美国AI计划的资金并不是凭空出现的，而是依赖于成熟的金融体系和多元化的投资渠道。斯坦福2025人工智能指数报告显示，2024年全球人工智能私人投资创下历史新高，其中美国垄断了1091亿美元，几乎是中国93亿美元的12倍，强调了美国在私人资本管理的人工智能投资生态系统中的绝对优势。这些资金主要来自三个主要来源：一是风险投资（VC）和私募股权市场充分。到 2025 年，33 个人工智能美国的初创公司将筹集超过 1 亿美元资金，其中包括 Anthropic、Xai 和 Mistral 等巨头完成的 10 亿美元“大轮”融资。全球超过50%的风险投资资金流向人工智能，其中美国占比超过75%。这是因为硅谷的生态系统。投资者对人工智能的热情带动了一波“大融资”甚至“收购招聘”浪潮，以快速吸纳顶尖人才。其次，Bono市场已成为科技巨头的主要融资工具。 2025年前10个月，甲骨文、Meta和Alphabet等美国企业债券发行AI龙头已发行多笔大额债券，高等级债券市场预计明年将吸收3000亿美元的AI数据中心融资。这里的主要买家是人寿保险公司。 2025年美国年金销售额创下历史新高，达到3450亿美元。这些资金需要投资于长期资产以对冲“长寿风险”。摩根士丹利策略师S指出，寿险公司已成为信贷市场“最大的边际买家”，推动信贷利差降至20世纪90年代以来的最低水平，并拉低了债券收益率。最后，政府和企业必须共同努力。美国联邦政府在2025财年已投资33亿美元用于非国防AI研发。同时，亚马逊、Alphabet、微软和Meta等“超级科技公司”计划在2025财年总计投资3640亿美元用于数据中心和AI基础设施。这些投资不仅填补了融资缺口，还直接贡献了GDP增长：2025年上半年，人工智能相关资本支出将占美国GDP增长的1.1%，超过消费拉动的增长。简而言之，美国的资本池由多个轮子驱动：私人资本推动创新，债券市场提供大规模融资，养老金确保长期稳定。为什么美国在AI“烧钱”？美国能够大力投资人工智能，源于其金融体系和创新的独特优势。全球人工智能领域75%的私人投资流向美国，得益于其深厚的资本市场，尤其是吸引大量资金的人工智能“泡沫”效应。自2022年推出ChATGPT以来，人工智能相关股票为标普500指数贡献了75%的回报和80%的收入增长。像微软这样的公司愿意支付更高的利息来换取机会。美国拥有全球最活跃的风险投资网络，与欧盟等发达经济体相比，相对宽松的监管、出口等联邦政策进一步强化了优势，确保了欧盟等盟友对A. AI技术的依赖。因此，人工智能投资可能成为美国经济增长的新引擎。相比之下，其他国家正在努力追赶“p”。然而，在人工智能投资方面，我们不仅要看到美国的优势，更要看到美国存在的问题和风险。目前的大投资已显示出明显的泡沫迹象。到2025年，科技巨头已承诺数千亿美元的资本支出，主要用于数据中心和芯片基础设施，超过了消费者支出对GDP增长的贡献，成为上半年美国经济增长的主要动力。然而，这种“烧钱”模式高度依赖于投资者对“万亿美元人工智能机会”的乐观预期。当实际的生产力提升落后于预期时，比如很多AI人工智能试点项目的失败率高达95%，或者模型的应用没有带来预期的回报，那么泡沫破裂的风险就被大大夸大了。历史经验教训值得注意的是，互联网泡沫时，虽然光纤网络等基础设施被抛在了后面，但也导致纳斯达克指数下跌78%，数万亿美元蒸发。如今，人工智能的投资规模更大、更集中。七大科技巨头的市值已经占标普500指数的三分之一，当其崩溃时，可能会引发更严重的系统性金融危机，影响养老基金、债券市场甚至全球经济。同时，正如Mind Observatory在之前的文章中分析的那样，美国AI发展的另一个主要担忧是监管合规成本的快速增加。 NVIDIA首席执行官黄仁勋在2025年11月警告称，不同州层出不穷的AI法规已经形成了“‘50新规’的碎片格局，将统一的全国市场分散成碎片化的堡垒，导致企业合规成本螺旋式上升。纽约州的金融政策令人期待华尔街机构每年的成本增加15%-25%，初创公司必须接受事前道德审查、影响评估和第三方审计，开发周期从几周延长到半年。这不仅提高了创新门槛，还产生诉讼风险和“联邦内关税”效应，与中国宽松的行政管理+能源补贴形成鲜明对比。黄仁勋明确表示，如果美国继续沉浸在“犬儒主义”和过度谨慎之中，中国将依靠人才红利和国产芯片的低成本运营，在AI竞争中取得不可逆转的领先优势。虽然这种“中国想赢”的警告被软化并被解释为“中国在AI领域仅落后美国几纳秒”，但它真实地反映了美国的监管泥潭可以彻底消除AI领域的竞争。中国能做到吗？人工智能是一个但大多数国家在投资规模和实施方面仍落后于美国。根据斯坦福大学的数据，2024年，美国将产生40个有影响力的人工智能模型，领先于中国。差距较小，而欧洲和新兴市场则较弱，欧洲仅3个。为什么世界其他国家难以复制？首先，欧洲整体落后于美国，很大程度上是由于缺乏风险投资和技术人员不足。欧洲法规更加注重道德，这导致投资滞后并阻碍初创公司。民间投资缺口巨大。 2013年至2024年，美国人工智能领域私人投资总额将超过4700亿美元，欧盟国家将达到500亿美元，英国280亿美元，加拿大150亿美元，日本60亿美元。另一个不可忽视的重要因素是早期投资。美国在计算、软件和数据库方面进行了早期和超大规模的投资。从1995年到2021年，这些领域的实际投资每年增长十倍以上，超过了其他发达经济体的增速（后者仅为2至4倍）。这些早期投资提供了计算能力、网络和硬件，使美国在人工智能相关创新和传播方面处于早期领先地位。总体而言，美国在人工智能能力和能力方面领先于发达经济体。高端计算，特别是人工智能超级计算机，对于大规模人工智能建模和识别任务尤为重要。美国在人工智能超级计算机的总容量方面处于领先地位，约占全球高端人工智能计算的74%，而中国占14%，欧盟占4.8%。美国数据中心建设激增。到 2024 年，美国将拥有估计 4,049 条数据超过欧盟（2,250 个）、英国（484 个）和中国（379 个）。仅 2024 年，美国就将增加 5.8 吉瓦 (GW) 的数据中心容量，而欧盟为 1.6 吉瓦，美国为 0.2 吉瓦。中国的服务器基数为每千人99.9台，高于其他发达经济体和中国。不过，中国在能源基础设施方面具有优势。数据中心带来了电力需求的大幅增长。十多年来，中国的装机容量已超过美国，装机容量约为3,200吉瓦，而美国为1,293吉瓦，欧盟为1,125吉瓦。仅2024年，中国就将新增净发电容量429吉瓦，是美国净新增容量的15倍以上。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心用电量将增加一倍以上，其中美国和中国占80%增长的百分比。 中国可以复制美国模式吗？答案是“是的，但是路径非常不同”。 2024年，虽然中国民间人工智能投资将仅为美国的1/12，但通过国家主导的“新国家体系”，例如专门从事人工智能的长期VC引导基金，已表现出稳定性。国家注资的好处是保证滴流柔和，不受经济周期影响。中国的竞争战略有三大支柱：一是“应用导向”。与美国追求通用人工智能（AGI）不同，中国更注重将人工智能融入日常生活和工业。目标是到2027年实现广泛应用，到2030年人工智能将融入90%的经济领域。二是成本革命。中国正在依靠规模经济和本土芯片来降低人工智能部署成本并挑战美国的主导地位。这背后是人才红利的支撑f 高等教育。中国每年的STEM博士产量远远超过美国。三是全球布局。随着美国实施出口管制，中国有机会向“一带一路”沿线国家和南半球国家输出人工智能能力。中国的主要优势不是“烧钱”的规模，而是以国家战略为指挥棒、以成本变革为王牌构筑的“不对称防线”。 Deepseek以极致的开源、低成本的道理颠覆了美国“高价闭源”的范式。 2025年1月，Deepseek突然引起全球关注，成本的变化是一个重要原因。当时，Deepseek V3将识别成本降低至每百万代币0.14美元，是openai GPT-4O的1/35。企业可以将人工智能嵌入到客户服务、医疗、工业质检等应用中，而无需支付“天价”。归根结底，AI的竞争这不仅仅是技术的竞争，更是资金、模式的博弈。未来，谁能做到生产力AI，谁就能主宰下一个时代。 本文为观察者网独家稿件。文章内容纯属作者个人观点，不代表平台意见。未经许可不得转载，否则将追究法律责任。关注微信观察者网，每天阅读有趣文章。 特别声明：以上内容（如有则包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：以上内容（包括图片、视频，如有）由网易号用户上传发布，网易号为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。