研究指出，美国在人工智能基础设施建设上的投入可能突破以往大型项目的经济影响，包括电力、铁路及互联网等领域。这一变化带来的融资结构愈加复杂，可能导致系统性金融风险。哥伦比亚大学的教授斯泰恩·范·纽文伯格在准备的论文中提到，最初由一些大型科技公司如亚马逊和谷歌主导的AI投资，现在已转变为庞大的扩展计划，预计到2032年，美国每年将有约3.6%的国内生产总值（GDP）投入此领域，累计投资将超过10万亿美元。这一数据已高于19世纪末美国铁路建设时期的投入比例。

与铁路和电信基础设施扩展所带来的泡沫风险类似，AI基础设施的巨大规模和不确定的收入来源，表明当前的扩展也可能面临严重的下行风险。范·纽文伯格指出，近年来AI企业与金融机构之间的复杂融资安排，加大了经济系统中的风险。他推算，未来七年，美国的数据中心容量将新增约183吉瓦，而现有容量为57吉瓦。这一趋势引发了政治和经济领域的关注，尤其是地方政府对大型数据中心可能带来的资源压力表示担忧。

虽然当前的AI投资已经超出主要企业的自我融资能力，但这并不意味着金融危机就在眼前。范·纽文伯格强调，强劲的AI应用增长和基础设施的充分利用可能支持未来的投资回报。然而，市场需求的不确定性和快速的技术变革则可能带来实质性的下行风险。如果行业每年需要创造约3.7万亿美元的收入，以达到预期的投资回报，而目前的行业收入估算仅为1,000亿美元，这将意味着收入需要每年以80%的速度增长，才能实现目标。 龙8头号玩家

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