到2032年，美国人工智能基础设施支出可能达到10.3万亿美元。

人工智能生成的在建数据中心图像

分析估计，该建设每年可能消耗美国国内生产总值 (GDP) 的 3.6% 左右——这一经济产出占比高于该国铁路、州际公路或电信扩张所占比例。

该研究由哥伦比亚商学院金融和房地产教授 Stijn van Nieuwerburgh 撰写。

据估计，人工智能基础设施的繁荣将超过 19 世纪末美国铁路扩张所吸收的 2.2% 的年度 GDP，这是此前规模最大的可比投资浪潮。

此次扩建的驱动力是数据中心的建设，以及支持人工智能能力快速增长所需的电力、计算和其他基础设施。

但范·尼乌韦尔伯格警告说，投资规模正日益超出大型科技公司自身现金流所能提供的资金范围。

《华尔街日报》援引 FactSet 的数据显示，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和 Oracle 将在到 2029 年的四年内合计投入 4.2 万亿美元的资本支出。

越来越多的投资是通过债务融资的，包括特殊目的公司和其他可以独立于公司资产负债表之外的结构。研究估计，要使这些投资获得足够的回报，人工智能行业的年收入到2032年需要达到约3.7万亿美元。

然而，投资规模并不一定意味着经济衰退不可避免。

范·纽沃伯格写道：“人工智能应用的强劲增长、高利用率以及模型能力的持续提升，可以支撑预期的基础设施并产生稳定的现金流。但如果预期被修正，不确定的需求、快速的技术变革、执行瓶颈和高杠杆率等因素将带来显著的下行风险。”

数据中心的蓬勃发展已经给美国部分地区的建筑能力、电力基础设施和设备供应链带来了压力。

该研究还强调了扩张带来的更广泛的经济影响，包括建筑施工期间劳动力需求的增加以及计算机设备和半导体价格的上涨。