学术研究警示：美国 AI 基建累计投入或超 10 万亿美元，潜藏系统性金融风险

哥伦比亚大学商学院教授斯泰恩·范·纽文伯格在布鲁金斯学会提交的最新研究中指出，美国 AI 基础设施建设累计投资预计将在 2032 年前超过 10 万亿美元，其高杠杆与复杂融资结构可能潜藏系统性金融风险。

• 研究估算至 2032 年美国每年将有约 3.6% 的 GDP 投入 AI 基础设施，比重超过历史上的铁路建设（约 2.2%）与州际公路系统（约 1%）。
• AI 算力扩张已超出主要企业自身现金流承载能力，大量依赖银行信贷、私人信贷及特殊目的实体（SPV）等高杠杆外部融资模式。
• 模型测算显示，至 2032 年 AI 行业每年需产生约 3.7 万亿美元收入才能支撑投资回报，若算力需求增速或商业化变现不及预期，可能面临估值重估与下行风险。
• 影响/看点：该研究揭示了 AI 算力扩张与金融资本深度绑定的脆弱性，若未来技术迭代放缓或商业回报不及预期，高杠杆资产结构可能在资本市场与能源基础设施领域引发链式信用调整。
• 资料依据：
• 布鲁金斯学会研究论文（2026-09-24）：https://www.brookings.edu/articles/the-macroeconomics-and-financial-risks-of-ai-infrastructure
• IT之家（2026-09-24）：https://www.ithome.com/1/006/987.htm

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