美國的人工智慧產業正被兩股完全相反的強大力量拉扯。部分業界最知名領袖共同呼籲放緩開發步伐，而美國總統特朗普則希望全速前進以擊敗中國，並宣布成立由前 SEC 主席 Jay Clayton 領導的所謂「超級智能部隊」。與此同時，高盛預計五大美國 AI 超大規模雲端業者今年將向 AI 建設投入 8,000 億美元。在美國股市與 GDP 成長日益依賴 AI 產業健康狀況的情況下，AI 開發步伐放緩會不會拖垮經濟？近幾個月來，這個問題愈發尖銳，從專欄文章和會議舞台蔓延至立法、債券市場與央行的警告。

誰想放緩，誰不想？

Anthropic 執行長 Dario Amodei 希望為最強大的 AI 模型的進展「調整前沿節奏」，讓安全研究能夠趕上。他於九月提出的提案結合了實驗室內部的獨立評估、共享安全標準、對民主國家開發者的限制，以及最終包含中國在內的國際協調。

OpenAI 的 Sam Altman 公開支持這一做法，Google DeepMind 共同創辦人 [Demis Hassabis]( 亦然，而《衛報》報導稱 Altman 與 xAI 創辦人 Elon Musk 也支持為 AI 開發踩煞車的呼籲。雖然 Amodei 明確表示調整節奏仍可讓模型訓練與技術進展繼續，但一些政治人物希望施加更強硬的煞車。由參議員 Bernie Sanders 與眾議員 Greg Casar 於 9 月 23 日提出的《禁止人工超級智慧法案》，將永久禁止超級智能，並暫停先進 AI 開發，直到聯邦安全規則制定為止，據 Sanders 辦公室聲明。目前該法案仍是提案而非法律，能否在國會獲得進展是這場辯論中懸而未決的問題之一。

參議員 Elizabeth Warren 也呼籲立即暫停先進 AI 開發。歐盟委員會主席 Ursula von der Leyen 則表示支持對前沿 AI 研究調整節奏。

相比之下，特朗普反對放緩，認為限制將讓中國受益。他在 Truth Social 上警告：「不要殺死金鵝！」Meta 的 Mark Zuckerberg 主張讓每個實驗室自行決定安全節奏，並以競爭與法律責任作為誘因。Nvidia 的 Jensen Huang 同樣敦促快速開發，同時明確支持在產品不安全或控制不確定時由個別公司暫停——他們反對的是協調一致的放緩，而非一切形式的約束。

9 月 29 日，特朗普與 AI 領袖高層簽署了一份自願性安全協議，重點在於內部控制、獨立審計與監督。該協議建立了安全承諾，但未強制集體暫停開發，實際開發步伐仍由企業自行掌握。但隨著全球對這項技術的焦慮日益加劇，下一個引人注目的 AI 安全事件可能重新點燃推動放緩的聲浪。

放緩會拖垮這些巨額押注嗎？

巨額資金正湧入 AI 建設。軟銀近期再次啟動 100 億美元與 10 億歐元（11. 億美元）的債券發行，為其 OpenAI 投資提供資金——據路透社報導，這將是亞太地區與日本最大的非金融企業債券交易，並躋身今年全球前 20 大。截至 7 月底，軟銀已在 OpenAI 投資約 546 億美元。

數據顯示，AI 投資增長速度之快，已對美國整體經濟產生重大影響。聖路易斯聯儲一月的一份分析估計，廣義 AI 相關投資佔 2025 年前九個月實質 GDP 成長的 39%：

「2025 年前三季，AI 相關類別為實質 GDP 成長貢獻了 0.97 個百分點 [...] 截至 2025 年第三季，這些類別佔 GDP 總成長的 39%（不包括資料中心為 36%），而 2000 年為 28%。」

AI 放緩不會自動導致美國經濟災難——但必然會產生影響。它可能改變市場預期、促使企業取消基礎設施計畫、導致投資者重新為 AI 資產定價，並使貸款機構收回融資。這也是為什麼這場辯論的影響遠超科技業：如今為資料中心與晶片提供資金的同一筆資本，貫穿著 GDP 數據、股票估值與信貸市場。

四月，IMF 估計，AI 投資逆轉將使美國股市下跌 20%、信貸緊縮，美國 GDP 將低於基準 1.5%，全球產出減少 1.2%。主要信用評級機構惠譽（Fitch）本月發布的情景則更為嚴峻，結論是 35% 的股市衝擊加上資本支出縮減——即削減位於這波建設核心的資料中心與基礎設施支出——將導致美國衰退。

樂觀派的觀點

較為樂觀的觀點認為，現有 AI 技術的完整潛力甚至尚未開始被挖掘。AI 電話客服代理服務 Valory 執行長、AI 代理系統 Olas 創始成員 David Minarsch 告訴 Magazine，即使放緩前沿 AI 能力的進展，透過代理系統開發仍可實現顯著的生產力提升。

他解釋：「有充分證據顯示，AI 採用在許多產業嚴重滯後，甚至在軟體工程領域，不同型的企業與組織之間也存在滯後。」

「即使完全停止訓練新模型，現有模型在經濟中的傳播仍會持續，帶來相應的收益。」

AI 運算平台 Boundless 創辦人兼執行長 Shiv Shankar 對此表示同意。他告訴 Magazine：「隨著人們找到越來越多的應用場景，至少在短期到中期內，也就是未來幾年，我們只會看到推理需求直線上升。」無論模型開發是否放緩，這一點都成立。推理——為終端使用者運行已訓練好的模型——與放緩提案所要調整的前沿訓練是不同的活動。「它將持續成長，並可能創造相當多的機會，」他總結道。

悲觀派的觀點

雖然並非專門針對放緩辯論，國際貨幣基金組織（IMF）一月曾警告，若 AI 生產力預期轉弱，可能導致投資減少、引發市場修正並侵蝕家庭財富——這些影響隨後將透過抑制消費與進一步投資而波及整個經濟：

「展望的風險仍偏向下行。對 AI 生產力成長預期的重新評估可能導致投資下降，並引發突然的金融市場修正，從 AI 相關企業蔓延至其他領域，並侵蝕家庭財富。」

國際清算銀行（BIS）行政總裁 Pablo Hernández de Cos 本月早些時候解釋：「如果 AI 的回報令人失望，投資回撤可能使今天的資本支出繁榮轉變為蕭條。」他補充說，歷史提供了一些具啟發性的相似案例：

「1830 年代的運河狂熱、1840 年代的英國鐵路狂熱、1920 年代的電氣化繁榮以及 1990 年代末的網路泡沫，都建立在重大技術突破之上。它們吸引的資本都超出了最終回報所能支撐的水平。在每一個案例中，隨後的修正都具有全經濟層面的影響。」

BIS 七月的一份工作論文估計，AI 基礎設施的過度投資約為社會效率水平的 1.5 倍——凸顯了債務與循環股權安排使蕭條與更廣泛的經濟傳染更有可能發生：

「AI 競賽產生了顯著的過度投資，在保守基準下超出社會效率水平約 50%。越大的繁榮，終結時的蕭條越具破壞性。」

瑞士聯合銀行上週指出「調整節奏不一定意味著降低資本支出」，並宣布該行維持其「2027 年 AI 產業資本支出預測為 1.2 萬億美元，較我們今年 9,000 億美元的估計增長 33%」。未來幾個月的具體指標將有助於釐清這場辯論：擬議的立法暫停能否在國會獲得進展、實際支出是否符合高盛與 UBS 的預測，以及新安全協議的審計與控制措施在技術進步的同時能否發揮作用。

那麼，放緩或許確實能緩解部分被報導的過度投資？只有時間能給出答案。