Learning from history, technological revolutions all follow the same pattern. Will the AI "investment frenzy" be like the railways and the power grid of the past?

人工智能基礎設施正迎來史上規模最大、速度最快的技術浪潮。然而，歷史規律表明，每一輪偉大的技術革命將週期性地從瘋狂投資到泡沫破裂，再到黃金時代的到來。

《技術革命與金融資本》作者 Carlota Perez 認為，AI 仍處於"狂熱部署階段"（installation phase），歷史上每次技術革命都需要經歷泡沫破裂才能進入黃金時代。與此前革命不同，AI 革命首次由軟件主導，網絡效應放大了機遇與風險，同時 AI 公司有望直接受益於其釋放的廣泛經濟價值。

當前，這股投資狂潮正以前所未有的規模席捲全球。僅在今明兩年，谷歌、亞馬遜、微軟和 Meta 四大科技巨頭就將在數據中心領域投入高達 7500 億美元，以支持其 AI 模型。摩根士丹利預測，到 2029 年，全球在該領域的總支出將達到 3 萬億美元。

然而，天量的資本支出引發了投資者日益增長的焦慮：如此巨大的投入究竟能產生多少回報？

市場的緊張情緒並非空穴來風。華爾街見聞此前提及，麻省理工學院近期發佈的一份報告加劇了股市的動盪，該報告發現，在接受調查的公司中，有高達 95% 的公司並未從其生成式 AI 投資中獲得任何回報。當被問及是否存在 AI 泡沫時，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 的回答也難言樂觀，他表示：

我確實認為，一些投資者可能會損失很多錢。

以史為鑑，從鐵路到信息技術，狂熱與泡沫是 “黃金時代” 的前奏

Carlota Perez 為我們提供了理解當前 AI 熱潮的歷史視角。她認為，人工智能是始於 20 世紀 70 年代信息技術革命的延伸，而所有技術革命都遵循一個可預測的週期。

在 Carlota Perez 著作《技術革命與金融資本》中，Perez 識別了五次偉大的技術革命：18 世紀末的工業革命、1830 年代的蒸汽與鐵路革命、1870 年代的鋼鐵與重工業革命、20 世紀初的規模化生產時代，以及始於 1970 年代的信息技術革命。

Perez 指出，這些革命都遵循着一個可預測的週期。

在最初的 “部署階段”，新技術顛覆舊有產業和地區，引發大量的 “創造性破壞” 和社會動盪。這一階段通常伴隨着過度投資、金融狂熱和股市泡沫。

然而，這些泡沫也並非全無益處。它們往往是為後續技術的大規模推廣提供了資金，建成了至關重要的基礎設施，從而使其更廣泛的經濟效益得以實現。

就 AI 而言，Perez 認為我們仍處於這個狂熱的 “部署階段”。

而歷史經驗表明，在任何一個 “黃金時代” 到來之前，一場 “骨震級”（bone-juddering）的崩盤似乎不可避免。Perez 在接受採訪時表示：

我從未見過任何一個沒有經歷過崩盤就到來的黃金時代。

她補充説，當前資本市場的失靈可能會讓 AI 泡沫的破裂引發更大的動盪。資本市場如今更專注於加密貨幣等投機遊戲，而非生產性投資，同時全球債務總額已超過 GDP 的三倍。她警告稱：

這也可能成為引發巨大不穩定的導火索。

儘管歷史模式提供了重要參考，但本輪技術革命也有其獨特性。

與以往不同，人工智能革命首次由軟件和硬件共同驅動，這改變了一些金融動態。

軟件公司可以憑藉巨大的網絡效應實現更快的規模擴張，甚至在一夜之間走向全球。例如，OpenAI 的 ChatGPT 在推出不到三年後，每週用户數已達 7 億。

然而，數字全球化在放大機遇的同時，也加劇了風險。

一個例證是，更便宜的 DeepSeek AI 模型就曾一度動搖了投資者對美國科技股的信心。這種快速、無國界的競爭格局，意味着領導地位可能更迭得更快，投資風險也相應增加。

此外最引人注目的差異在於，AI 公司有望直接受益於其釋放的金融收益。該技術正在加速生物技術、機器人技術和材料科學等多個領域的進步。

AI 公司完全可能利用其技術優勢，發展成為重要的醫療保健、藥物發現或自動駕駛汽車公司。

Perez 從以往的革命中應吸取一個更重要的教訓：要進入 “黃金時代”，公民社會需要主動塑造革命，使其服務於自身的目的。

正如早期的政治家設立反壟斷機構以馴服過於強大的公司，並建立福利國家以緩解勞動力市場的衝擊一樣，社會規則的制定至關重要。

Perez 認為，當今功能失調的金融市場、企業權力的集中、民粹主義的興起以及氣候變化的威脅，已將世界帶到了一個新的轉折點。

然而，正如歷史學家 AJP Taylor 在評論 1848 年歐洲革命時所寫，國家有時會走到轉折點——卻未能轉折。

Perez 認為，如何應對這些挑戰將是她下一本書的主題，這也將決定 AI 革命能否真正迎來預期中的黃金時代。