人工智能泡沫终将破裂，人人都知道这一点。对我而言，真正紧迫且引人关注的问题是：损害范围究竟有多广？以及泡沫破裂后的余波会是怎样的？基于此，我原本打算在 Mastodon 上分享保罗·克鲁格曼与保罗·凯德罗斯基的对话链接。这段对话很精彩，但我在阅读时突然意识到：“对于那些没有关注过泡沫细节的人来说，这简直是天书。” 因此，不妨将本文视为克鲁格曼与凯德罗斯基对话的引言。如果您已经了解 GPU 脆弱性和 SPV 的种种问题，可以直接跳过本文，去阅读那篇文章。
折旧
公司购买昂贵设备时，为了会计核算，他们会假装这笔钱还没花出去；而是将其“折旧”几年。也就是说，如果你花了一百万美元买了一件设备，并决定在四年内折旧，那么你的年度财务报表就会显示每年25万美元的费用，共计四年。管理层可以自行决定折旧期限，这为老板在想让账目看起来更好或更糟时，提供了很大的会计造假空间。
即使你完全诚实，也很难选择一个公平的数字。我记得一家大型云服务商宣布将服务器折旧年限从三年改为四年，这对其股价产生了影响。
无论是否符合实际情况，折旧都是有条不紊的：任何运营数据中心的人都可以告诉你，有些机架里装着 20 台系统，自 2012 年以来一直运行良好。尽管如此，有条不紊总是好的。
在LLM（机器学习模型）领域，折旧情况有所不同。当你进行大规模模型构建任务时，那些昂贵的GPU会连续数天高负荷运转。显然，它们并不喜欢这种高强度运行，因此比传统计算机设备更容易出现故障。虽然没有人愿意公开确切的数据，但我们还是可以找到一些数据点，例如来自Meta和（非常非正式的） Google的数据。
所以，GPU显然很脆弱。而且运行成本很高，因为它们需要大量的电力。事实上，比我们目前拥有的电力还要多，这就是为什么世界各地电费飙升的原因。
这为什么重要？因为19世纪铁路泡沫破裂后，我们留下了铁路；早期电气化泡沫兴起后，我们留下了电网；互联网泡沫破裂后，我们留下了大量沉没成本的宝贵基础设施，尤其是暗光纤。人工智能泡沫呢？情况就大不相同了；考虑到GPU烧毁和电力成本，维护这些基础设施将非常昂贵，新型应用无法以低成本使用。
这表明，泡沫破裂后的余波可能不会带来多少好消息。
特殊目的公司
这是一系列纯粹的财务问题，但我认为它们是故事的核心。
事情是这样的。大型科技公司利润丰厚，但它们却没有足够的资金来建造人工智能先驱们所说的我们需要的价值数千亿美元的数据中心。这本不应该是个问题；投资者会争先恐后地借钱给它们，因为他们确信自己能收回本金，还能获得利息。
但显然他们不想借钱，也不想在资产负债表上留下债务。所以他们设立了“特殊目的公司”（SPV），也就是一些虚构的公司，由这些公司来建设和拥有数据中心；大型科技公司承诺支付使用费，无论基因人工智能最终是否成功，也无论数据中心最终是否投入运营。不知何故，这竟然不算作“债务”。
这里面的金融玄学可谓错综复杂。我推荐马特·莱文的《咖啡胶囊融资》和《金融时报》的《深入剖析打破纪录的“Hyperion”公司债券发行》 。莱文的解释用词更通俗易懂，也更幽默风趣；《金融时报》的文章虽然更专业，但恐怕还是会让人翻白眼。
如果你觉得这一切散发着浓浓的2008年气息，那你的感觉是对的。
如果人工智能狂热分子们的说法属实，所有那些——姑且称之为——债务最终都会被利润偿还，大家都能高枕无忧。但事实并非如此。因此，要么债务会像一把利斧一样砍掉大型科技公司的利润，要么（就像2008年那样）债务根本无法偿还，那么这笔钱就必须从……某个地方来？纳税人？养老基金？保险公司？
Paul K 和 Paul K
我觉得我已经把那篇文章阐述得差不多了。它指出了我认为大家应该关注的其他几个问题。我有一个批评意见：有人声称，基因人工智能（genAI）无法从消费者那里获得足够的收入来偿还当前的投资狂潮。我的意思是，他们说得没错，基因人工智能确实无法做到这一点，但这并非投资者真正想要的。他们购买的并非更高的收入，而是更高的利润——当数千万知识工作者被（据推测成本更低的）基因人工智能取代时，利润将会水涨船高。
我想知道，在数千万高薪工作岗位消失之后，谁会成为消费者，购买商品，从而创造利润，最终让投资者获利。但这个问题某种程度上是晚期资本主义固有的。
总之，肯定会有崩盘和后遗症。那些告诉我们人工智能是未来，我们必须对其顶礼膜拜的人，他们即将遭受的经济损失，我认为是咎由自取。不过，我还是希望后遗症不会像我想象的那么严重。
原文： https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/12/07/Thin-Spots-In-the-AI-Bubble