这场竞赛正在升温。埃隆·马斯克的SpaceX公司，既制造太空火箭也开发人工智能模型，上周宣布其在美国股市寻求1.77万亿美元（约合1.31万亿英镑）的估值。与此同时，Claude聊天机器人的开发商Anthropic表示已提交首次公开募股申请。ChatGPT的开发者OpenAI预计也将跟进。
人工智能市场这一最新高峰出现之际，相关基础设施（如数据中心）正掀起数万亿美元的投资热潮。与此同时，各公司正试图以能让投资物有所值的方式利用这项技术。以下是对人工智能热潮现状的解读，以及六张关键图表展示我们是如何走到这一步的。
1. 人工智能推动股市创下新高
追踪美国500家最大公司的标普500指数在过去五年中飙升了近80%。这一涨幅得益于在人工智能热潮中拥有利益的大型科技股——“七巨头”：Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉。
美国公司Bianco Research的吉姆·比安科表示，投资者对技术的关注是前所未有的。他的研究发现，目前有41只与人工智能相关的股票，其总市值占标普500指数总市值近一半。
投资平台Saxo UK的分析师尼尔·威尔逊警告称，出现20世纪70年代式通胀冲击的风险、科技股整体估值过高，以及私人信贷市场可能冻结，这些对股市来说都不是好兆头。
“整个市场已经变成了一个巨大的人工智能结构，”他说，“危险在于互联网泡沫的重演——一次大规模崩盘和多年的回报损失。从某些指标来看，估值不像当时那么夸张，但这看起来仍是一个风险极高的市场。”
2. 支出正以惊人速度增长
根据高盛的数据，从数据中心到芯片的人工智能支出正在飞速增长，从今年的7650亿美元增至2031年的1.6万亿美元。这家投资银行承认，如此巨大的投入可能存在隐患。如果数据中心建设延迟怎么办？
“鉴于投入的资本规模巨大，即使是执行上的微小延迟，也会引发对这些投资背后需求假设的严重质疑，”高盛分析师表示。不过，他们补充说，如果支出计划进展顺利，可能会引发新一轮人工智能需求。尽管如此，这些支出表明，全球金融资源——以及对回报的预期——正被大量投入人工智能领域。
3. 企业和消费者正在迅速采用人工智能
根据咨询公司麦肯锡的数据，尽管关于其益处的报告褒贬不一，但绝大多数公司已开始使用人工智能——从2023年的33%上升到现在的近80%。公众使用率也很高，根据Sensor Tower的数据，OpenAI的ChatGPT目前月活跃用户数已达10亿——这是任何应用程序的记录。
人工智能开发者现在面临的挑战是如何从庞大的公众和企业客户群中获利。公司需要证明人工智能能够改善成果并充分降低成本，以证明其支出的合理性。这意味着要用它来构建完整的工作流程——商业术语，指从头到尾完成一项任务。在这方面还有很长的路要走。
4. Claude正在追赶ChatGPT
Anthropic从去年年底开始追赶OpenAI，当时其Claude Code工具在软件开发人员中迅速流行起来，最初主要在旧金山地区，随后传播更广。Claude Code标志着大型语言模型（聊天机器人背后的核心技术）使用方式的转变，正朝着无需人工帮助即可执行任务的自主人工智能代理发展，甚至让不懂技术的人也能创建软件并处理各种任务。
OpenAI仍然拥有更大的整体用户基础，但来自互联网分析公司Kentik（追踪美国多家互联网服务提供商的使用情况）的数据显示，Anthropic正在迅速缩小差距。在1月至4月期间，Claude的用户流量增长速度明显快于ChatGPT和谷歌的Gemini，并在之后出现激增。五角大楼在3月份将其标记为供应链风险。按照这种增长速度，Kentik预测它可能在夏季之前超越ChatGPT——这是Anthropic可能比其竞争对手更容易进行首次公开募股的另一个原因。
5. 使用人工智能的成本越来越高
每次人工智能聊天机器人或代理给出回复时，都会以“令牌”来衡量——语言的基本单位，可以是单词、标点符号或音节。（例如，OpenAI表示，“你错过了一百次投篮中的每一次”这句话值11个令牌。）令牌也衡量输入，比如你输入ChatGPT的提示词。
不同模型的成本不同；OpenAI对GPT-5.5每百万输入令牌收费5美元，每百万输出令牌（对你提示词的回复）收费30美元。
用户面临的问题是，即使各公司都在推动员工“令牌最大化”——意思是，真正全力使用人工智能，令牌成本仍在急剧上升。人工智能公司面临的问题是，他们的收费仍然不够高。
人工智能的基本承诺是，公司花在这些工具上的钱会被生产力的提高所弥补——生产力是衡量经济效率的指标，更高的生产力意味着每个工人的产出更多。如果这种权衡不起作用，那么人工智能估值和政策背后的假设就会被削弱。
“成本正在完全失控，”英国人工智能初创公司Pendra的创始人利亚姆·贝茨沃思说。他表示，他网络中的软件开发人员正在使用代理进行编码，从最便宜的订阅开始，然后迅速转向最贵的。他们并非个例——新闻网站Axios最近报道了一家未具名公司，一个月内为Claude Code的许可证花费了5亿美元。
6. 数据中心建设可能无法满足需求
建设数据中心就像人工智能产品的中枢神经系统，因此人工智能工具的发展和使用的增长必须与更大的容量相匹配——否则就会出现计算紧缩，意味着人工智能公司和用户的成本更高。
该行业对数据中心的雄心巨大，似乎有些不切实际。彭博社估计，2025年全球在建容量为23吉瓦（容量以电力衡量，因为这限制了站点的计算能力）。
美国房地产公司仲量联行预测，2026年至2030年间将增加100吉瓦的容量——是他们估计的当前容量的两倍，相当于1200个数据中心。仲量联行表示，其估计包括可能永远不会破土动工的投机性项目。
实现这一预测所需的资金和能源供应从何而来，仍是一个悬而未决的问题。伦敦大学学院副教授塞西莉亚·里卡普表示，世界各地的许多项目都依赖于扩大电网和提供电力的政治承诺；但政府可能没有资源来兑现承诺。
她问道：“政府是否计算过这种扩张是否可能？他们有钱去做吗？他们考虑过这会造成环境破坏吗？”
7. 人工智能模型的能力正在迅速扩展
根据衡量人工智能能力的研究组织METR的数据，自2023年以来，人工智能模型的能力有了飞跃式提升。
METR的衡量基于人工智能模型能否完成编码任务，以人类完成该任务所需的时间来衡量。按照这个标准，人工智能模型的能力每四个月翻一番。例如，Anthropic的Claude Mythos模型在需要人类专家8小时到2天才能完成的任务上，预计能达到50%的成功率。
然而，到目前为止，对就业尚未产生相应的影响。Anthropic 3月份的一份报告包含的研究表明，理论上，人工智能可以执行从计算到法律工作的许多工作，但尚未大规模实现。
伦敦国王学院学者、人工智能影响专家布克·克莱因·蒂塞林克指出，这一差距仍然很大。人工智能对工作的影响表明，在劳动力中采用它存在障碍。例如，首席执行官或高级管理人员的多少工作可以安全地交给机器人？涉及法律敏感的任务能否由人类以外的任何东西完成？尽管如此，他说，变革正在到来。
“我们仍处于人工智能革命的早期阶段。许多人正在做可以由人工智能处理的任务。我们即将看到的变化规模将是巨大的。”
8. 数据中心支撑着美国GDP
尽管美国政府（在唐纳德·特朗普政府领导下）削减了工作岗位，许多行业出现了大规模裁员，但根据美国经济分析局的数据，美国GDP仍在增长——2025年为2.1%，2026年第一季度为1.6%。然而，一位哈佛经济学家计算，如果没有数据中心的繁荣，这些数字可能会小得多。事实上，“信息处理设备和软件投资”占2025年上半年美国GDP增长的92%。
这意味着数据中心和人工智能热潮推动了美国增长的很大一部分。它们是世界最大经济体尽管面临重大挑战却仍显健康的重要原因。这种支出的任何放缓都可能产生经济后果，进而产生政治后果。
**常见问题解答**
以下是根据文章《数十亿美元已投入，潜在回报仍不确定：用六张图表解读人工智能热潮》整理的常见问题列表。
**初级问题**
1. **如果回报没有保证，为什么公司还要在人工智能上投入这么多钱？**
他们押注人工智能最终将彻底改变各行各业并创造巨额利润，类似于互联网的早期阶段。他们不想在人工智能成功时被甩在后面。
2. **你说的“人工智能热潮”是什么意思？**
指的是当前在人工智能领域，特别是像ChatGPT和图像生成器这样的工具方面，出现的巨额投资、兴奋情绪和快速发展的时期。
3. **人工智能现在真的在为任何人赚钱吗？**
对大多数公司来说，还没有。构建和运行先进人工智能的成本巨大，目前尚不清楚这些成本何时能通过广泛的付费客户收回。
4. **文章中的六张图表是关于什么的？**
它们展示了关键趋势：科技巨头的巨额支出、对人工智能芯片的激增需求、人工智能的巨大能源成本、实际付费用户数量少、某些模型的性能平台期，以及不确定的股市反应。
**高级问题**
5. **为什么推理成本是一个大问题？**
推理是指你实际使用人工智能模型的过程。它比一次性训练模型的成本要高得多。如果每天有数百万人使用，电力和计算成本会飙升，使得盈利变得非常困难。
6. **图表如何显示人工智能的“容易获得的收益”可能已经结束？**
一张图表显示，即使训练成本持续上升，最大型人工智能模型的性能提升也开始放缓。这表明我们可能正在触及收益递减点。
7. **文章关于英伟达在这场热潮中的角色说了什么？**
英伟达制造人工智能所需的关键芯片。图表显示英伟达的收入已经爆炸式增长，但这就像是淘金热中卖铲子和镐头的人。问题是，购买这些芯片的公司能否从他们的投资中获得回报。
8. **不确定的回报如何影响较小的人工智能初创公司？**
