高盛合伙人警示：AI 生态循环风险已无法小觑

来源：华尔街见闻

人工智能领域的投资狂热正逐渐积聚系统性的脆弱隐患。

高盛(1024.8901, -7.12, -0.69%)合伙人 Rich Privorotsky 发出严正警告，鉴于市场持仓、杠杆操作与 AI 资本开支已深度捆绑，该生态系统内部的循环风险正变得愈发难以规避；一旦 AI 支出周期遭遇波动，市场的脆弱本质将暴露无遗。

引发市场警觉的直接诱因，是数据中心开发商 Crusoe 暂停了位于怀俄明州、规模高达 1.8 吉瓦的数据中心项目——此举系应未公开身份的客户要求而执行。Privorotsky 强调，在一个几乎将所有资产定价都与 AI 资本支出挂钩的市场环境中，即便是单个项目的延期或优先级调整，也足以迫使投资者重新评估对未来需求的预期。

与此同时，纳斯达克(25721.521, 42.70, 0.17%)指数自上周四收盘起累计跌幅已达约 6%，其表现明显逊色于债券和原油。Privorotsky 警告称，当前市场动量回报已触及近五年来的第 90 百分位，总敞口更是高居第 99 百分位，杠杆需求推高了融资利差，且散户通过杠杆 ETF 的参与规模依然庞大——这些因素交织，致使市场对 AI 支出周期的任何微小波动都极度敏感。

Crusoe 叫停怀俄明州项目之所以备受瞩目，源于其独特的设计初衷——利用 900 兆瓦的表后能源（behind the meter）来规避电网瓶颈，专为解决 AI 算力基础设施的供电难题而生。

该项目尚在起步阶段即遭搁置，且客户身份成谜，Privorotsky 明确指出，据此直接推导宏观结论实属谬误。

然而，此事所蕴含的象征意义绝不可轻视。

在当前的市场叙事中，AI 硬件与数据中心投资构成了支撑科技股估值的核心逻辑基石。任何关于需求放缓、项目延期或客户优先级转移的风吹草动，都会被市场放大解读。

Privorotsky 的观点是：孤立案例本身未必代表趋势，但在仓位高度拥挤的结构下，市场对此类信号的容忍度已急剧下降。

Privorotsky 勾勒出一个正在成型的“双模态世界”：一端是需通过中心化云端访问、成本高昂的前沿模型乃至未来的超级智能；另一端则是基本免费、开放且日益强大的本地 AI 层，负责承载绝大多数日常任务。他预测的最终形态将是：基础性工作由本地或开源模型完成，而复杂推理与难题求解则交由高端云端系统处理。

这种分化格局对 AI 投资周期的影响，目前仍存在根本性的分歧。

乐观者认为，整体蛋糕将持续做大，边缘计算、数据中心、存储、电力及网络的需求将全面爆发；悲观者则担忧，大多数具备经济价值的任务或许很快、甚至现已能在现有硬件上运行，实际需求的拐点可能远比当前估值所隐含的时间线来得更晚。Privorotsky 指出，这场争论的焦点已日益偏离模型质量本身，转而聚焦于推理计算最终将在何处发生。

Privorotsky 对当前市场结构的忧虑集中于一个核心判断：AI 支出已成为整个市场体系的“长腿”——它是硬件投资的主要引擎，是 GDP 增长的重要贡献者，也是市场整体表现的关键支柱。这种高度集中的依赖关系，构建了一个自我强化的循环，而该循环的脆弱性正变得愈发不可忽视。

他特别指出，杠杆产品所创造的大量嵌入式和合成敞口，导致市场对冲工具的价值被严重低估。在他看来，持有 gamma（即期权的凸性敞口）在当前投资组合管理中的实用价值，远超多数投资者的认知。这一风险并非新生事物，但市场正加速向其靠拢，而非主动规避。

在宏观层面，Privorotsky 将视线投向了美国 CPI 数据。

美国劳工统计局周三发布数据显示，5 月消费者价格指数（CPI）同比上涨 4.2%，创下 2023 年初以来新高，符合市场预期。

Privorotsky 强调，官方数据的相对温和无法掩盖现实中强劲的通胀压力：能源成本攀升、近一万亿美元的 AI 相关企业投资，以及约占 GDP 6% 至 7% 的美国财政赤字，共同构成了通胀的结构性驱动力。

他的结论是：这是一个由投资驱动、正处于过热运行状态的经济体，除非 AI 带来的生产率提升足够显著，否则通胀将作为副产品长期伴随。