法国兴业银行首席策略师 Albert Edwards 发出警告：当前的 AI 投资热潮与 1997 年亚洲金融危机存在惊人相似之处——不是因为技术本身无用，而是因为资本流入的速度远远快于生产率改善的速度，而填补这一缺口的，历史上从来都是债权人，而非工程师。

Edwards 在其最新一期《全球策略周报》中指出，衡量技术实际效益的全要素生产率（TFP）数据迄今毫无起色，但全球 AI 资本开支已然狂飙，高盛预计仅 2026 年一年全球 AI 投资规模就将突破 1 万亿美元。与此同时，OpenAI 年化营收被披露较此前预期低约 200 亿美元，消息一出，纳斯达克当日重挫逾 1%，令 " 需求旺盛 " 的叙事遭受直接冲击。

在 Edwards 看来，这场危机真正的导火索是支撑 AI 扩张的便宜钱能不能继续供应，生产率数据让人失望不是主因。债券市场的 " 义警 " 正逐一测试各国市场的脆弱性——从日本到法国，债券抛售正在滚动扩散。AI 科技巨头在大规模举债融资之际，恰恰需要同一批久期买家来消化数千亿美元的新发债券，这与 1990 年代亚洲依赖短期美元借贷维持繁荣的逻辑如出一辙。

TFP 数据 " 哑火 "：AI 繁荣缺乏生产率背书

这一轮警示的起点是一张颇为枯燥的图表。Apollo 首席经济学家 Torsten Slok 发布报告，题为 " 生产率数据中看不到 AI 的迹象 "。数据显示，经产能利用率调整后的 TFP 目前略低于零，自 AI 资本开支周期启动以来未见任何加速迹象，而每小时产出增速则稳定维持在约 2.5% 附近。

Slok 指出，强劲的每小时产出增长叠加停滞的 TFP，是 " 资本深化 " 的典型特征，而非技术冲击的信号——给每位员工配一台新显示器（或价值 4 万美元的 GPU），产出每小时会上升，但并不能让企业真正变得更高效。AI 热潮 " 在投资数据和股票估值中清晰可见，但尚未体现在生产率统计数据中 "，这意味着所谓回报 " 仍是预测而非事实 "。

美银策略师 Michael Hartnett 同样注意到这一规律，并补充了一个值得关注的细节：TFP 与消费者信心指数在过去半个世纪高度同步，而两者目前均在走低。芝加哥联储主席 Austan Goolsbee 此前也警告，持续的生产率低迷将对当前叙事构成挑战。

亚洲镜鉴：Edwards 的经典反向押注与历史回响

Edwards 并不是第一次对 " 奇迹叙事 " 持怀疑态度。他回顾，自己职业生涯中 " 第一个重大的、风险极高的非共识判断 "，正是指出 " 东亚经济奇迹 " 本质上是一场巨大的经济与金融泡沫。其理论基础来自经济学家 Paul Krugman 在 1994 年发表于《外交事务》的文章《亚洲奇迹的神话》—— Krugman 认为，亚洲经济体的高增长来自资本与劳动力的大规模堆砌，而非效率的真正提升，TFP 增长乏力从根本上削弱了看多叙事。

彼时主流观点对此嗤之以鼻。世界银行 1993 年出版了《东亚奇迹》，而 " 傲慢乐观情绪的顶峰 " 出现在 1996 年 8 月——世界银行另一份报告盛赞 " 泰国宏观经济奇迹 "，距离泰铢崩溃不足一年。

Edwards 将自己当年的看空框架戏称为 "Noddynomics"，遭到市场的 " 普遍嘲讽 "。他在美国路演时将 1990 年代末的美国科技泡沫与泰国经济泡沫相提并论，甚至需要时任上司出面保护他免遭愤怒客户的冲击。两个泡沫最终都破裂了。

折旧黑洞：净投资原地踏步，资本越堆越多

Edwards 的第二项指控来自其前同事 Rob Parenteau 的研究。Parenteau 指出，AI 驱动下的企业总投资增速亮眼，但在扣除折旧后，净商业投资几乎横盘：按名义值计，总投资约占 GDP 的 14%，而净投资已在 3% 附近停滞约十年；按实际值计，总投资以约 15.5% 占 GDP 创历史新高，但实际净值仅约 3.5%，与 2015 年和 2019 年大体持平。

Edwards 同时指出，企业正在拉长 GPU 等资产的折旧年限，这使得净投资数据在会计层面看起来更好看，却掩盖了实际经济回报的疲软。这与 Michael Burry 此前对 GPU 使用寿命假设遭到拉伸的批评形成呼应。

高盛的测算进一步量化了这一风险。按其最新研究，若六大美国超大规模云服务商在 AI 资本开支上的投资回报率（ROIC）为零，仅折旧与运营成本一项，每年就需约 9200 亿美元的营收来覆盖。

而高盛将 AI 资本开支分三阶段估算：2023 至 2025 年约 6330 亿美元，2026 至 2027 年约 1.73 万亿美元，2028 至 2030 年则高达约 4.14 万亿美元。仅为第二阶段资本开支实现 15% 的 ROIC，六大超大规模厂商在 2028 至 2030 年间就需累计创造约 1.42 万亿美元的营收。

GDP 数据不配合：AI 热潮更多体现为价格而非产量

GDP 层面的数据同样未给多头阵营提供多少支撑。

Edwards 指出，美国企业固定投资对 GDP 同比增长的贡献不足一个百分点，仅为 1990 年代末峰值水平（贡献超 2 个百分点）的零头。

从结构上看，设备投资虽名义增速接近 14%，但实际增速 " 勉强达到两位数 "；非住宅建筑支出则呈现收缩，名义约下降 3%，实际降幅更接近 6% ——即便算上数据中心建设，亦是如此。

Edwards 据此指出，GDP 账目中大量的 "AI 繁荣 " 反映的是价格上涨而非产量扩张，根本原因在于所有参与者同时抢购同一批芯片、内存和变压器，推高了价格。这也在一定程度上解释了为何美联储担忧的是 AI 带来的通胀风险，而非通缩效应。

债务 " 定时炸弹 "：廉价资本一旦撤潮，危机触发

Edwards 在报告中指出，亚洲危机的真正根源并非生产率数据的失望，而是支撑资源错配的廉价外部资本突然停止流入。他警告，债券市场的 " 义警 " 正以同样的节奏运作：近期先是日本资金回流推动美债被持续抛售，随后蔓延至法国，法国国债目前正迈向 1803 年以来最差的十年表现。

这一背景下，AI 科技企业仍在大举发债—— Broadcom、Oracle、SpaceX 等相继加入 AI 芯片融资潮，进一步加大了债券市场的供给压力，而这与超大规模厂商亟需长久期资本买家的需求形成直接竞争。

Edwards 的结论直指要害：泰国的奇迹没有死于生产率让人失望，而是在债权人察觉的那一刻戛然而止。当前 AI 热潮面临的最大风险，是同一剧本的重演——只是融资工具从短期美元贷款换成了投资级债券、私募信贷与特殊目的载体。

Edwards 谨慎表示，他并非宣布 AI 热潮已死，而是在追问：当唯一能证明这不是泡沫的统计数据拒绝配合，市场的共识为何如此笃定？这一问题的答案，或许只有在资本退潮之后才能真正清晰。