美国的人工智能行业正被两股完全相反的强大力量拉扯。行业内一些最具影响力的高管正联合呼吁放缓开发节奏，而美国总统唐纳德·特朗普却希望全速前进以击败中国，并宣布组建由前 SEC 主席 Jay Clayton 领导的所谓“超级智能部队”。与此同时，高盛预计五家总部位于美国的 AI 超大规模云厂商今年将向 AI 建设投入 8000 亿美元。在美国股市和 GDP 增长日益依赖 AI 行业健康状况的背景下，AI 开发节奏的放缓是否会令经济陷入困境？近几个月来，这一问题愈发尖锐，从评论文章和会议讲台蔓延至立法、债券市场和央行的警告之中。

谁想放缓，谁不想放缓？

Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 希望“控制前沿节奏”，即减缓最强大 AI 模型的进展，以便安全研究能够跟上。他九月份的提案结合了实验室内部的独立评估、共享的安全标准、对民主国家开发者的限制，以及最终包括中国在内的国际协调。

OpenAI 的 Sam Altman 公开支持这一做法，Google DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 也表示赞同，而《卫报》报道称 Altman 和 xAI 创始人 Elon Musk 已支持为 AI 开发踩刹车的呼声。虽然 Amodei 明确表示控制节奏仍将允许模型训练和技术进步继续进行但一些政客希望施加更严厉的刹车。由参议员 Bernie Sanders 和众议员 Greg Casar 于 9 月 23 日提出的《禁止人工超级智能法案》将永久禁止超级智能，并暂停先进 AI 开发，直至联邦安全规则出台，根据 Sanders 办公室的声明。目前，该法案仍是一项提案而非法律，它能否在国会获得进展是悬在这场辩论之上的未解问题之一。

参议员 Elizabeth Warren 也呼吁立即暂停先进 AI 开发。欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩则表示支持对前沿 AI 研究控制节奏。

与此形成对比的是，特朗普反对放缓，他认为限制措施将让中国受益。他在 Truth Social 上警告：“不要杀会下金蛋的鹅！”Meta 的马克·扎克伯格则倾向于让每个实验室自行确定安全节奏，并指出竞争和责任是激励因素。英伟达的黄仁勋同样敦促快速开发，同时明确支持在产品不安全或控制不确定时由企业自行暂停——他们反对的是协同放缓，而非一切形式的约束。

9 月 29 日，特朗普与主要 AI 高管签署了一项自愿安全协议，重点包括内部管控、独立审计和监督。该协议确立了安全承诺，但并未施加集体性开发暂停，实际开发节奏仍由企业自行掌握。但随着全球对该技术的焦虑日益加剧，下一桩引人瞩目的 AI 安全事件可能会重新点燃放缓的呼声。

放缓会令巨额押注崩塌吗？

巨额资金正涌入 AI 建设。软银最近又启动了 100 亿美元和 10 亿欧元（11.5 亿美元）的债券发售，为其对 OpenAI 的投资提供资金——据路透社报道，这将成为亚太地区和日本最大的非金融企业债券交易，并跻身今年全球 20 大交易之列。截至 7 月底，软银已向 OpenAI 投资约 546 亿美元。

数据显示，AI 投资的增长速度之快，已对整个美国经济产生重大影响。圣路易斯联储一月份的一项分析估计，广义 AI 相关投资占 2025 年前九个月实际 增长的 39%：

“2025 年前三个季度，AI 类别共为实际 GDP 增长贡献了 0.97 个百分点……截至 2025 年第三季度，这些类别占总 GDP 增长的 39%（不含数据中心为 36%），而 2000 年这一比例为 28%。”

AI 放缓不会自动在美国引发经济灾难——但肯定会产生影响。它可能改变市场预期，导致企业取消基础设施计划，促使投资者对 AI 资产重新定价，并令贷款机构撤回融资。这也是为什么这场辩论的意义远超科技行业：为数据中心和芯片提供资金的同一批资本，如今已贯穿 GDP 数据、股票估值和信贷市场。

四月份，国际货币基金组织（IMF）估计，AI 投资逆转将导致美国股市下跌 20%、信贷收紧，美国 GDP 低于基准 1.5%，全球产出降低 1.2%。主要信用评级机构惠誉本月发布的一个情景则更为严峻，其结论是：35% 的股市冲击叠加资本支出收缩——即本次建设核心的数据中心和基础设施支出回撤——将导致美国经济衰退。

乐观的看法

更为乐观的观点认为，现有 AI 技术的全部潜力甚至尚未开始被挖掘。AI 电话客服服务 Valory 的首席执行官、AI 智能体系统 Olas 的创始成员 David Minarsch 告诉 Magazine，即便前沿 AI 能力进展放缓，通过智能体系统开发仍将实现显著的生产力提升。

他解释说：“有充分证据表明，AI 在许多行业的应用严重滞后，甚至在软件工程领域内部，不同类型的企业和组织之间的应用也存在滞后。即使完全停止训练新模型，现有模型在经济中的普及仍将继续，并带来相应的收益。”

AI 计算平台 Boundless 的创始人兼首席执行官 Shiv Shankar 对此表示赞同。他告诉 Magazine：“随着人们发现越来越多的用例，至少在短到中期内，也就是未来几年，我们看到推理需求只会垂直攀升。”无论模型开发是否放缓，这一趋势都不会改变。推理——即为最终用户运行已训练好的模型——与放缓提案所限制的前沿训练是不同的活动。“它会持续增长，并且可能会创造相当多的机会，”他总结道。

悲观的看法

虽然并未专门针对放缓辩论，国际货币基金组织（IMF）在一月份警告称，AI 生产力预期减弱可能导致投资减少、引发市场调整并侵蚀家庭财富——这些影响随后会通过抑制消费和进一步投资而波及整个经济：

“前景风险仍偏向下行。对 AI 生产力增长预期的重新评估可能导致投资下降，并触发突如其来的金融市场调整，从 AI 相关企业蔓延至其他板块，并侵蚀家庭财富。”

国际清算银行（BIS）负责人 Pablo Hernández de Cos 本月早些时候解释说：“如果 AI 的回报令人失望，投资回撤可能使今天的资本支出繁荣转为萧条。”他补充说，历史提供了一些具有启发意义的先例：

“19 世纪 30 年代的运河热、19 世纪 40 年代的英国铁路热、20 世纪 20 年代的电气化热潮以及 20 世纪 90 年代末的互联网泡沫，都建立在重大技术突破之上。它们吸引的资本都超出了最终回报所能证明的合理水平。在上述每一个案例中，随之而来的最终调整都产生了波及全经济的影响。”

BIS 七月份的一份工作论文估计，AI 基础设施的投资过度程度约为社会有效水平的 1.5 倍——论文强调了债务和循环股权安排，它们使萧条及更广泛的经济传染更有可能发生：

“AI 竞赛产生了显著的投资过热，在保守基线下超出社会有效水平约 50%。更大的繁荣以更具破坏性的萧条告终。”

瑞士联合银行上周则认为“控制节奏并不必然意味着更低的资本支出”，并宣布该行维持其“2027 年 AI 行业资本支出预测为 1.2 万亿美元，较我们今年估计的 9000 亿美元增长 33%”。未来几个月的一些具体风向标应有助于澄清这场辩论：拟议中的立法暂停能否在国会取得进展、实际支出是否与高盛和瑞银的预测相符，以及新安全协议的审计与管控在技术推进过程中能否经得住考验。

那么，放缓或许实际上能缓解部分被指出的投资过热？只有时间才能给出答案。