50年前石油危机启示录：最可怕的是中东战火刺破AI泡沫？

本文来自微信公众号： 财联社AI daily ，作者：潇湘

如果要问全球投资者当前最担心什么，他们大概会提到伊朗危机的长期化，或是人工智能(AI)泡沫的破裂。

然而，眼下最令人恐惧的一种可能性——且这种可能性似乎正越来越大，或许是前者将导致后者……

近几年来，人工智能已成为全球经济进而也是股市看涨预期的代名词。这一点在美国表现得最为明显，那里聚集了Alphabet、微软和亚马逊等全球主要的“超大规模云服务商”(hyperscalers)，以及英伟达、超微半导体和英特尔等芯片巨头。据圣路易斯联储的数据显示，这些公司资本支出连同软件及相关研发支出，占到了去年前三季度美国GDP增长的39%，而互联网泡沫时期这一比例仅为28%。

除了直接刺激投资外，人工智能还有望帮助企业提高每位员工的产出。在就业市场趋冷的西方国家，这种生产力提升可能成为经济增长的关键驱动力。

然而，一些业内人士当前表示，美国和以色列对伊朗的空袭，以及伊朗方面强硬的反击，可能破坏这一愿景。

随着霍尔木兹海峡实际上被封锁，油价已稳定在每桶约100美元。与此同时，作为欧洲关键能源价格基准的荷兰TTF天然气价格已升至每兆瓦时50欧元以上，而2月下旬时仅为30欧元。这已令人无比担忧全球经济会重演2022年俄乌冲突后遭遇的通胀冲击。

更糟糕的是，这甚至可能预示着“滞胀”——即通胀叠加经济衰退，类似于20世纪70年代的局面。

50年前石油危机对生产力影响的启示

如果这一历史类比成立，生产率的前景可能将十分严峻。

20世纪60年代，美国的单位小时产出年增长率曾保持在3%以上。随后，阿拉伯石油禁运和伊朗革命导致这一数字在1977年至1982年间降至平均0.4%。随着家庭购买力受挫，消费支出随之减少。这意味着企业不得不应对消费萎缩和能源成本攀升的双重压力，导致工厂产能利用率从1973年11月的89%骤降至1975年5月的71%。

与当今人工智能领域尤为相关的是，收入下滑同样会迫使高管削减投资并搁置新技术的应用计划。

此处的关键经济概念是“资本深化”，即随着企业自动化程度提高，机器与工人的比例随时间推移而上升。根据Penn World Table的数据，20世纪70年代石油危机期间，这一比例的增长速度在富裕国家开始急剧放缓，这表明企业削减了对工厂机器等设备的投资。

可以推测，如果2026年迄今的这场能源危机进一步恶化，类似的举措或许将是CEO们大幅削减AI部署计划——这些计划不仅伴随着高昂的云计算成本，往往还涉及咨询费用。

经济合作与发展组织(OECD)经济学家Christophe André此前已通过统计分析，验证了能源价格上涨会削弱生产力的观点。他于2023年合著的一篇论文中研究了1995年至2020年间22个国家的数据，发现能源价格每上涨10%，劳动生产率就会下降1%。关键在于，“温和”的上涨会促使企业投资节能设备，从而在数年后提升生产率。但“剧烈”的冲击则会产生持久的负面影响。

事实上，尽管美国的生产率增长在20世纪80年代石油危机后曾有所回升，但其增速仍停滞在低于20世纪70年代冲击前的水平。原因之一就在于，化工、金属和公用事业等高能耗行业的资本支出遭受了永久性打击：其占GDP的比例从1979年的4.1%降至2004年的2.2%。虽然单个企业未必大幅削减了支出，但其产出相对于整体经济而言却有所萎缩。当高能耗商品价格上涨时，人们的消费量就会减少。

这一现象近年来也曾在欧盟重演，自2022年以来，欧盟工业产出已下降13%。化工行业受创尤为严重，甚至在伊朗战争爆发前就几乎未见复苏迹象。近年来关闭工厂的化工巨头包括了英国的英力士和德国的巴斯夫，后者周三宣布，由于成本上升，将对欧洲部分产品提价30%。

小心能源危机“拔掉AI插头”？

诚然，西方高耗能产业的空心化，在很大程度上与20世纪80年代后的全球化以及制造业大规模外包至新兴市场(例如中国)有关。此外，美国页岩革命已使美国转变为能源出口国，这使得当地油气企业为从每桶100美元的油价中获利而进行的国内投资，有望帮助抵消这个世界最大经济体其他领域遭受的损失。

但即便如此，能源危机对耗电量极高的AI行业而言仍是坏消息。

根据国际能源署上个月的预测，2025年至2030年间，数据中心将占美国最终电力消费增长的近一半。其中大部分增长原本计划通过加快天然气发电来支撑。

这使得房地产公司仲量联行预测的未来五年将投入3万亿美元建设新数据中心的计划，注定将蒙上更大的阴影。如果各国央行为抑制通胀而加息，这些支出中快速增长的债务部分成本将进一步上升。

作为数据中心融资支柱的私募信贷行业，当前就正面临着投资者撤资潮，他们担忧信贷狂热已然过头。

当然，大语言模型的一大优势在于：虽然训练阶段会消耗大量能源，但处理每个额外token的能耗相对较低。即使在电力成本高昂的情况下，对于企业而言，使用AI模型可能仍比雇佣更多员工（这些员工所在的办公室需要供暖和照明）更为经济。同样，油价上涨可能会激励AI公司大力支持发电和储能项目。

然而，历史表明，像当前这样的危机可能会对高能耗行业造成长期损害。技术革命看似完全取决于科学进步，但实际上在很大程度上依赖于宏观经济环境。

而当前的局势正令这一切变得愈发复杂……