今天的AI基建狂潮，恰如150年前铁路狂潮的历史轮回

一个半世纪后，2023年初的某个夜晚，山姆·奥特曼在OpenAI的会议室里，向投资者展示一份更为宏大的蓝图：计划筹集7万亿美元建设AI芯片帝国，这个数字甚至超过了大多数国家的GDP。

两幅跨越时空的画面，勾勒出技术革命中资本周期的惊人相似——

铁路与AI，这两场相隔150年的基建狂潮，正上演着几乎相同的剧本：技术突破点燃想象，资本涌入催生繁荣，过度建设导致过剩，最终在泡沫破灭中完成洗牌。

铁路大跃进：钢铁动脉的崛起与阵痛

美国内战结束后的铁路建设，堪称人类历史上第一次大规模基建狂潮。

彼时，第一次工业革命的成果被加速应用，蒸汽机轰鸣声中，铁轨如蛛网般蔓延，投资者蜂拥而至，梦想着重塑北美大陆的经济地理。

1865至1873年间，平均每天有20英里的新铁轨在美国土地上铺就。

这股建设热潮的微观细节，揭示了资本狂热的真实面貌。在堪萨斯州的一个小镇，记者记录了这样的场景：“每天有十列火车满载着铁轨、道钉和工人抵达，他们像行军蚁一样啃食着草原。爱尔兰劳工在烈日下挥舞铁锤，中国苦力在悬崖边悬空作业，他们的帐篷延绵数英里，夜晚的篝火如星河坠落。”

这种建设速度的背后，是联邦政府的巨额补贴。《太平洋铁路法案》不仅提供了每英里1.6万至4.8万美元的政府贷款，还赠予铁路公司沿线每英里6400英亩的土地。

联合太平洋铁路最终获得了1200万英亩土地，中央太平洋铁路获得了900万英亩——相当于马萨诸塞、康涅狄格和罗德岛三州面积的总和。

据估算，铁路投资占GDP的比例在高峰期达到了7%-10%， 相当于今日的数万亿美元规模。

在这个野蛮生长的时代，一批铁路大亨凭借胆识、手腕和运气登上了历史舞台。

范德比尔特，这位从斯塔滕岛摆渡夫起家的“船长”，在70岁高龄时决定投身铁路业。他采取了经典的“围剿”战术：当对手伊利铁路拒绝收购时，他立即在平行线上修建新铁路，将运费砍至一半，直到对方屈服。

到1873年，范德比尔特控制了从纽约到芝加哥的连续铁路线，总长超过1100英里。

更为传奇的是杰伊·古尔德。这位身材瘦弱、时常咳嗽的投机天才，在1869年试图垄断黄金市场引发“黑色星期五”恐慌后，将目光转向铁路。

他通过发行“掺水股”——即没有实际资产支撑的股票——来控制铁路公司。他曾经一天之内同时操纵12家铁路公司的股价， 其操作手法之复杂，连他的经纪人都难以完全理解。

这一时期，英国资本也大量涌入，到1873年，英国投资者持有近30%的美国铁路债券。

但繁荣之下，危机已悄然酝酿。在堪萨斯州，三条平行的铁路线争夺着稀少的货运资源；在明尼苏达州，一条通往“鬼镇”的铁路每天只有一班列车，车厢里空无一人。

到1873年初，美国铁路的总运力闲置率已超过30%， 但新的铁轨仍在不断向前延伸。

……

1873年9月18日，主导北太平洋铁路融资的杰伊·库克银行宣布破产，引爆了美国历史上最严重的经济危机之一。当它无法售出更多铁路债券时，资金链终于断裂。

恐慌如瘟疫般蔓延。纽约证券交易所有史以来第一次关闭，持续达10天之久。 在随后的连锁反应中，89家铁路公司破产，1.8万家企业倒闭，失业率飙升至14%，经济陷入了长达65个月的“大萧条”。

危机的本质是过度投资与需求不足的致命错配。

从1865年到1873年，美国铁路总投资达20亿美元，而同期美国国民总收入约为90亿美元—— 超过五分之一的国民储蓄被投入了铁路建设。

但货运收入的增长远跟不上铁轨的延伸速度。铁路运费从1870年的每吨英里2.5美分降至1875年的1.5美分， 降幅达40%。股东回报率从预期的15%暴跌至不足5%，数百家铁路公司的债券变得一文不值。

颇具讽刺意味的是，泡沫的破碎才意味着时代的新生：铁路虽然摧毁了众多投资者，却为美国经济带来了深远变革。铁路将小麦从堪萨斯运到纽约的费用从每蒲式耳50美分降至10美分， 这使得美国小麦能够廉价出口欧洲，改变了全球粮食贸易格局。

在芝加哥，菲利普·阿穆尔利用铁路网络建立了现代化的肉类加工帝国。他发明的冷藏车厢可以将牛肉从芝加哥运往纽约而不会变质，到1880年，阿穆尔的工厂每天处理1.5万头牲畜， 成为全球最大的肉类供应商。

AI基建狂潮：150年后的新剧本

如果说19世纪的基建核心是铁轨和蒸汽机车，那么21世纪的今天，对应的无疑是数据中心和AI芯片。

在英伟达总部，工程师们创造了现代版的“蒸汽机车”——H100 GPU。这款芯片拥有800亿个晶体管，训练大型语言模型的效率比前代产品提高了9倍。 它的价格也同样惊人——每片售价高达3万美元，但仍然供不应求。

为这些“数字机车”建设“铁轨”的是超大规模数据中心。

在亚利桑那州的沙漠中，Meta正在建设占地270万平方英尺的数据中心园区，其用电量将超过附近50万居民的家庭用电总和。 微软则在威斯康星州投资33亿美元建设数据中心，并获得了当地政府提供的数十年税收减免——这与当年铁路公司获得的土地赠与如出一辙。

短短3年间，美国AI投资的规模已达到前所未有的历史性水平——据行业分析，未来5年全球AI数据中心的资本开支计划，预估规模已达到惊人的4万亿美元。

更为深层的是，AI芯片的短寿命周期加剧了资本消耗。与铁路铁轨30年的使用寿命相比，AI GPU的有效寿命仅为3-5年。 这意味着AI基础设施需要持续不断的再投资，形成了一个“资本黑洞”。

历史数据显示，高资本支出增长的公司，其长期表现往往逊于资本保守的同行。 自1963年以来，资产增长最快的公司组合年均回报比资产增长最慢的组合低8.4个百分点。这一规律在铁路时代已经显现：1870年代，铁路公司的平均投资资本回报率降至5%以下， 远低于投资者预期。

规律如此，但没有人能置身事外——当代AI领军企业陷入了典型的“囚徒困境”。

微软CEO萨提亚·纳德拉私下向董事会表示：“我们可能过度投资了2000亿美元，但不投资的风险更大。” Google高管同样承认，他们不得不匹配竞争对手的投资规模，即使知道可能导致行业性产能过剩。马克·扎克伯格在2023年第四季度财报会上的言论颇具代表性：“如果我们最终误用了几千亿美元，我认为这将是非常不幸的，但错过AI时代的风险更高。”

这种心态与19世纪铁路大亨如出一辙。范德比尔特曾在建造纽约中央车站时说：“如果他们都在建，我就必须建得更大。” 结果便是，到1900年，纽约市拥有三个宏大的火车站，分属不同公司——这种重复建设极大地增加了成本。

历史经验表明，基础设施建设的最大受益者往往不是建造者，而是使用者。在铁路时代，尽管许多铁路公司破产，但铁路基础设施催生了现代物流体系。铁路使美国制造业效率提升了约25%， 并为西尔斯百货等邮购企业创造了全国性市场。

在AI时代，类似的模式正在上演。

西门子已使用AI优化其全球供应链，将库存成本降低了18%；默克集团利用AI加速药物发现，将某些研发阶段的时间从数年缩短至数月。这些企业无需投入数千亿美元建设AI基础设施，却能享受AI带来的效率提升。

历史的启示：识别周期阶段的信号

从150年前的铁路狂潮中，我们可以总结出几个识别周期阶段的关键信号：

狂热期特征：资本支出占GDP比重异常高（铁路时代达7%-10%）；新进入者大量涌现（1870年代数百家新铁路公司成立）；杠杆率快速上升（铁路公司负债与股本比率超过3:1）。

转折点信号：产能利用率下降（铁路运力闲置率超过30%）；价格竞争加剧（运费持续下降）；融资环境收紧（债券发行困难）。

当前AI投资已显现狂热期特征，但尚未到达决定性转折点。 密切观察数据中心利用率和AI服务价格变化，将成为判断周期位置的关键指标。

在基础设施狂潮中，价值转移遵循可预测的路径：

第一阶段：价值向设备供应商集中（铁路时代的钢铁厂，AI时代的芯片制造商）；

第二阶段：价值向最有效率的运营商集中（铁路时代的大型铁路公司，AI时代的云服务商）；

第三阶段：价值向应用者扩散（铁路时代的物流企业和制造商，AI时代的各行业用户）。

目前，AI投资仍处于从第一阶段向第二阶段过渡的时期。

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结语：我们再次站在相似的十字路口

资本周期理论，由经济学家爱德华·钱塞勒在《资本回报》中系统阐述，揭示了繁荣的宿命：新技术引发投资热潮，供给如洪水般涌入并追逐需求，却往往超前，最终导致过剩、价格崩盘和漫长调整。

150年前，铁路大跃进是这一理论的经典范本。150年后的今天，我们再次站在相似的十字路口。

AI将如铁路般变革世界，连接智能，驱动效率跃升。但数万亿美元的资本支出若无匹配需求，或酿成产能过剩，正如1870年代闲置的铁轨。

从范德比尔特到奥特曼，从铁轨到芯片，技术不断迭代，但驱动这些基建狂潮的人类心理、资本逻辑和市场规律却如此相似。

直至经历了痛苦的泡沫破灭和行业重组后，铁路大潮最终塑造了现代美国经济。直到1900年，铁路旅行成本降至1870年的十分之一，货运效率提升五倍， 真正释放了其经济潜力。

同样，今日的AI基础设施狂潮，也必将在经历必要的调整与整合后，真正释放智能时代的全部潜力。只是这一天的具体何时到来，我们仍尚未可知。