南方财经 21世纪经济报道记者吴斌 上海报道

当人类教会机器思考，机器却开始向人类索要最原始的东西——电。在这场智能奔袭的硝烟背后，那些悄然运转的发电厂和穿越山河的输电线正扮演愈发重要的角色。

全球知名金融投资人、连续创业者拉斯·特维德（Lars Tvede）用一个惊人的数字揭开了AI繁荣的隐秘软肋：仅在美国，超过2300吉瓦的数据中心和电力项目正排队等待并网，这几乎是美国现有发电能力的两倍。

电力正在取代芯片，成为人工智能发展的最大制约因素。这意味着，谁拥有更强大的能源基建，谁就能在下一阶段的AI竞赛中抢跑。中国在发电和电网基础设施上的巨额投入，正悄然转化为一项关键的结构性优势。

对于围绕人工智能的泡沫担忧，特维德旗帜鲜明地表示，整体而言，我们正面对“一生中最大的投资机会”，而非泡沫。当前AI词元的需求正以每年约十倍的速度增长，而供应仅增长约五倍，供需缺口仍在扩大。利润并非不存在，只是集中在了芯片等瓶颈环节，未来必将向基础设施、软件和各行业应用扩散。那些说“AI行业在亏损”的人，只盯着“寿司店开业第一天的账本”。

AI正在改写经济周期的底层逻辑。当创新取代要素投入成为增长主引擎，当智能成本持续下降带来结构性通缩，传统的库存、就业、利率指标将逐渐失灵。特维德描绘了一个“金发姑娘经济”的远景：消费价格低迷、生产率高涨、资产价格持续走高——一个对长期投资者异常友好的世界。

破解AI瓶颈

21世纪：随着算力需求的指数级增长，短期内能源会不会成为制约AI发展的瓶颈？在这一领域，你预计核聚变等技术何时能取得突破？

拉斯·特维德：是的，我认为能源已经成为人工智能发展的最大瓶颈之一，尤其是在美国。目前，超过2300吉瓦的数据中心和电力项目正等待并网，这大约是美国当前发电能力的两倍，而且在许多地方，等待时间长达五到十年。这正是我们看到超大规模数据中心收购发电厂、帮助重启核反应堆并寻求离网解决方案的原因之一。在很多方面，电力正在取代芯片，成为人工智能发展的最大制约因素。

中国的情况略好一些，因为它可以更快地建设电力基础设施，但能源正成为全球性挑战。这种情况将得到一些缓解。但总体而言，电力需求仍将大幅增长。

从长远来看，我认为解决这个问题的主要方法是建设更多的核电站，这包括近期建设常规核反应堆，并希望未来能够发展聚变核能。我估计，我们将在2035年至2040年间开始看到聚变核能对电网做出有意义的贡献，并在2040年代实现更广泛的商业部署。

我认为投资者应该关注一个潜在影响。如果能源短缺导致人工智能的推广应用在未来多年内停滞不前，那么对人工智能词元的需求很可能会远远超过供应。具有讽刺意味的是，这实际上对行业来说是个好消息，因为它赋予了公司更强大的定价权，使赚钱变得更容易。

21世纪：中国在AI应用层的发展速度和渗透广度甚至超越部分发达国家，这是否会让中国形成一个与众不同的、相对独立的AI经济周期？投资者应如何把握其中的投资机会？

拉斯·特维德：中国的发展速度令人惊叹，几乎在整个人工智能技术栈上都取得了快速进展，目前主要瓶颈是尖端半导体芯片。但即便如此，中国企业在软件开发和工程改造方面也表现出色，能够最大限度地利用现有硬件。我认为随着时间的推移，硬件差距也会缩小。

展望人工智能竞赛，我认为中国拥有两大重要的结构性优势。首先是能源。中国在发电和电网基础设施方面投入巨资，随着人工智能对电力的需求不断增长，这正成为一项巨大的竞争优势。其次是高度数字化的经济。中国消费者已经习惯于通过一体化数字平台生活，这使得中国成为智能体（能够自主管理购物、支付、物流、旅行以及无数其他日常任务的人工智能系统）成长的理想环境。我认为全球人工智能利润池中越来越多的份额最终会流向中国，因此中国占据了非常有利的地位。

从长远来看，我认为中国针对儿童的教育政策也很有意思。在欧洲，教育的重点在于如何防止学生使用人工智能，而不是培养他们的独立思考能力。这当然没错，但中国则注重培养学生创造人工智能的能力，并利用人工智能进行创作。我认为这才是正确的方向。

所以，我确实认为中国将发展出一个高度发达且日益自给自足的人工智能经济体。从投资者的角度来看，我不会仅仅把中国看作是另一个采用人工智能的国家。我会把它看作是全球两大人工智能超级大国之一，它正在构建自己的生态系统、培养自己的领军企业，并在许多领域拥有自己的创新周期。

AI利润池会不断扩大

21世纪：当前我们正处在AI技术爆发与大规模经济效益之间的鸿沟期，对投资者而言，这个阶段是布局的最佳窗口，还是充满泡沫的死亡谷？

拉斯·特维德：我不认为我们正面临泡沫，而是正面临着一生中最大的投资机会之一。当然，个别公司估值过高是常有的事，但这与说整个人工智能经济是泡沫截然不同。而且在我看来，目前一些公司的估值低得离谱。

人工智能不是泡沫的首要原因在于该行业的供应非常有限。Epoch AI数据显示，目前对人工智能词元的需求每年增长约十倍，而供应仅增长约五倍。这种供需失衡有助于解释为什么旧款英伟达GPU的租赁价格实际上一直在上涨，以及为什么企业愿意为获得前沿人工智能计算资源支付高昂的价格。埃隆·马斯克的Colossus人工智能工厂就是一个很好的例子。根据已公布的合同，仅租赁部分产能就能产生接近整个设施建设成本的年收入。这显然不符合需求疲软的行业经济状况。

第二点是，人们常说“人工智能行业正在亏损”。这种说法只有在只关注价值链的某个环节时才成立。没错，大多数前沿型公司在运营层面仍在亏损，但它们中的大多数都是在过去一两年内才推出首款产品——你还能指望什么呢？它们不是寿司店，而是高度复杂的、能够带来持续收入的企业。我们真正接触前沿人工智能也只有三年半的时间，我们还没有看到人工智能科学家、自动驾驶公司，也没有看到数十亿个智能机器人，最终能够创造最大经济价值的大多数应用可能甚至都还没有被发明出来。

从更广阔的视角来看，这个行业已经取得了成功。人工智能芯片制造商的总收入大约是目前前沿型公司亏损额的三到六倍，所以，利润其实已经存在——只是目前集中在一些瓶颈领域。未来利润池会不断扩大，从芯片领域延伸到人工智能基础设施、软件，最终，几乎所有学会利用丰富的机器智能进行自我革新的行业都会受益。

所以，是的，我预计我们会在此过程中看到部分泡沫，每一次重大的技术革命都伴随着一些泡沫。但整体而言，我认为我们今天并没有处于泡沫之中。恰恰相反，我认为我们仍然处于历史上最大规模的经济变革之一的早期阶段。

繁荣与隐忧

21世纪：AI正在重塑经济周期。在AI作为通用技术渗透后，传统周期理论中的哪些信号会失灵？投资者应该关注哪些新的领先指标？

拉斯·特维德：我认为人工智能至少会从两个重要方面改变商业周期。

首先，经济增长将更多地来自创新，而不仅仅是增加劳动力和资本。经济学家有时将这种增长称为斯密式增长和熊彼特式增长。随着人工智能加速几乎所有行业的创新，投资者需要减少对库存、就业和利率等传统商业周期指标的关注，而将更多精力用于了解下一波创新浪潮的涌现之处。

其次，每当智能成本降低，产品设计、软件编写、药物研发、供应链优化和客户服务的成本也会随之下降。随着时间的推移，这将对许多经济领域的价格构成下行压力。

这对投资者而言意义重大。如果通胀保持结构性低位，各国央行通常会有更大的空间维持宽松的货币政策。如果这种情况发生，大量流动性可能会流入金融资产。因此，我认为我们可能会逐渐进入一个消费价格通胀低、生产率增长强劲、资产价格通胀相对较高的世界，投资者通常称之为“金发姑娘经济”。

21世纪：在金发姑娘时刻过后，泡沫是否不可避免？人类为何很难从历史中吸取教训？

拉斯·特维德：我实际上写了一整本书来探讨这个问题，叫做《金融心理学》，由中信出版社在中国出版，所以我有很多看法。简而言之，人类的心理在过去几千年里并没有发生太大的变化。

我们最大的偏见之一被心理学家称为“代表性效应”。当价格持续上涨时，我们自然而然地会认为它们一定反映了真实的价值，因此人们会因为价格上涨而买入。

另一个重要的机制是价格会创造新闻。上涨的市场会产生乐观的头条新闻、成功案例和看涨的预测，这会让人们更加乐观。下跌的市场则会产生截然相反的效果。因此，市场不仅反映了投资者的心理，还会放大这种心理。

此外，还有羊群效应。人类是社会性动物。当周围的人都在买入时，置身事外会让人感到危险；当周围的人都在卖出时，继续持有又会让人感到危险。这些本能帮助我们生存了数十万年。但在金融市场中，它们的作用就小得多。

这就是为什么我认为泡沫并非重大技术革命本身的必然特征，而是人性的必然产物。我们已经见证了运河、铁路、电力、互联网的泡沫，而且在人工智能领域，我们几乎肯定也会看到一些泡沫的出现。技术发展日新月异，而人性却并非如此。