加拿大环球邮报（Globe and Mail）发表了一篇 John Rapley 的评论。他是一位作家和学者，常年奔波于英国伦敦、南非约翰内斯堡和加拿大渥太华之间。他的著作包括《帝国为何衰落》（2023 年）和《财富的黄昏》（2017 年）。
评论说，9月25日，比尔•盖茨对着美国主流媒体的采访镜头，甩出一句压得整个科技界喘不过气的判断：人工智能若被心怀不轨的人利用，足以造成十亿人死亡的灾难。
这个一手把微软带向全球、最早站在AI浪潮前排摇旗呐喊的行业元老，过去一直都是AI技术乐观派的标杆人物。
他在公开场合讲过太多AI给人类送福利的好话，这次却直接把AI的破坏力，摆在了人类历史上所有大规模杀伤性武器的前面。
话说到这个份上，已经不是普通的行业风险提示，是实打实的最高级别警报。
与他言论相似的专家还补充称，按照目前的发展趋势，人工智能可能在短短几年内就毁灭人类。
不过，你也别太当真。许多人怀疑，人工智能是否真的有能力把自己发展成一种自主运行的超级智能；因为他们认为，科技巨头们之所以发表这些耸人听闻的言论，主要是为了炒高自家公司的股价。
不过，即便真的有足够的资本使他们能够创造出一种可以凌驾于人类之上的超级智能，他们也不可能获得想象中的回报。
这里存在一个非常简单的循环，而从数字上看，前景并非乐观：超级人工智能（artificial super-intelligence）的发展依赖债务融资，而债务又会推高利息负担。当利息负担变得越来越沉重时，推动本轮人工智能繁荣的超大规模科技公司的盈利就会下降。
这反过来会压制其股价，减少他们可用于进一步举债的抵押资产，从而切断新增资金的流入，最终让这场盛宴落幕。
实际上，如今本轮人工智能热潮的融资模式已经颇像一个精心设计的庞氏骗局，而且可能已经接近融资极限。
我们来逐步分析一下。科技公司巨头们自己也承认，要实现超级人工智能，需要极其庞大的算力和能源。为建设数据中心和电力设施所需的资本，在美国如今正迈向数万亿美元的规模，远远超过这些公司现有的资金储备。因此，他们不得不依赖借债，而且是巨额借债。
有两类借债正在为这个科技泡沫火上浇油。一类是超大规模科技公司自身的借债，仅在美国，今年预计就将达到2500亿美元。另一类则来自联邦政府的财政赤字。过去六年里，美国国债规模几乎翻了一番，增加了约16万亿美元，其增长速度远远超过了经济增长速度。
这股巨大的资金洪流涌入了一个劳动收入占经济产出比重不断下降的美国，结果是在富裕阶层手中形成了巨额的过剩储蓄。
这些巨额的过剩储蓄再反向涌入美国股市，助推了过去几年令人瞩目的股市上涨。而股市本轮上涨不仅从经济的其他领域吸走资金，甚至开始吸引来自世界其他地区的资金。
人们对人工智能的所有这些热情，都建立在这样一个假设之上：这项技术将彻底改变经济生产率，使经济迅速腾飞，从而让这些债务变得无关紧要。
如果有人怀疑人工智能是否真有如此巨大的变革潜力，只需看看超大规模科技公司的盈利表现——Google 的盈利比去年增长了24%，Meta 的增幅甚至更高。
但如果仔细观察，就会发现本轮繁荣已经变得何等脆弱。首先，分析师经过计算发现，如果这些超大规模科技公司目前的股价水平是合理的，那么他们未来六年的盈利最多需要增长到目前的45倍，远远超过现有的增长速度。
更糟糕的是，如今看似亮眼的两位数增长率本身也被极度夸大了。诚然，这些公司的营收规模十分庞大，但基本上匹配了同样庞大的支出增长。如果利润真正受益于生产率提升，利润率应该显著扩大，但事实并非如此。换句话说，他们之所以赚到更多的钱，是因为他们也在花更多的钱。
至于人工智能带来的生产率革命吗？这就像鬼魅一样，人们不停地谈论它，却始终不见它真正出现。事实上，美国经济目前出现的极其有限的生产率增长，主要来自那些尚未采用人工智能的企业。
最近一项针对已经采用人工智能企业的调查则发现，公司内部有关人工智能带来巨大生产率提升的说法，“几乎无法验证真实性”。
如今，政府与超大规模科技公司的借债需求加在一起，已经超过了信贷资金的供应，因此借债负担正日益上升。不断攀升的利率还将侵蚀企业利润，并最终促使资金从股票市场撤出。
人工智能或许已经进入了减速阶段，因为自今年春季以来，股市上涨的势头已经明显放缓。随着时间推移，这将限制这些超大规模科技公司进一步举债的能力。
简而言之，这个泡沫正在逐渐衰减。最好的情况是，人工智能热潮慢慢退烧；最坏的情况则是泡沫瞬间破裂，对经济造成致命一击。无论哪一种情况出现，都不会终结人工智能的发展，但在经历泡沫衰减之后，人工智能将进入一个不那么狂热、也不那么人云亦云的新阶段。
企业将把重点从追求超级人工智能转向将现有技术商业化——开发实用的应用程序以及廉价、高效的模型。事实上，这种转变已经开始出现：企业正在转向直接借鉴中国的人工智能开源模型，以及能够提供更高效选择的西方初创企业。
对超级人工智能的梦想或许不会消失。但随着资金被重新配置，追求超级人工智能的步伐将会放慢。这将给社会争取到更多时间，让我们能够决定是否应该发展和使用这种技术，以及应该如何使用和监管这种技术。
