宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学教授杰西卡·瓦赫特与合作者的研究估算，超大规模云计算厂商到2027年的AI基础设施支出将接近1.1万亿美元；若要在2030年前实现盈亏平衡，这些公司需将自身生产率提高2.7倍。
该测算计入资本成本、15%的回报率和资产折旧。瓦赫特说，这并非不可能，其带来的经济增长类似美国自1990年代中期起持续约十年的IT繁荣，但要在2030年前实现，“意味着将大量增长压缩在几年之内”。她表示，若达不到利润目标，“它们将拖欠利息，并面临破产风险”。她与合著者在论文中写道，如果生产率繁荣未能出现，“当前的这轮建设将成为历史上最大规模的资本错配”。瓦赫特曾任美国证券交易委员会首席经济学家。
这些厂商今年将花费约7500亿美元建设数据中心。据一些预测，Alphabet、微软、亚马逊、Meta 以及合作伙伴为 OpenAI 的甲骨文，未来四年AI资本投资总额可能超过5万亿美元。
曾在拜登政府时期执掌SEC、现为麻省理工学院斯隆管理学院教授的加里·根斯勒说，这些公司计划支出数万亿，而今年AI总收入约1500亿至2000亿美元。“挑战在于支出尚未带来相称的收入。这是事实。”他说，“接下来的问题是，这项投资未来能否得到回报？”相关投资规模可能膨胀至约占美国GDP的3%。
随着这些公司开始大量借款建设更多数据中心，风险上升。自由现金流预计将很快转为负值。Alphabet 最新季度营收近1200亿美元，但被AI基础设施支出吞噬，自由现金流缺口约59亿美元，为2004年谷歌上市以来首次。
短期内这对多数公司不构成重大财务担忧，它们盈利丰厚、现金储备充足。但债务成本高昂，部分投资者正失去耐心。如果未来算力需求下降，公司仍需偿债，而贷款经由各类金融机制传导，风险正向更广泛的经济扩散。除覆盖数据中心成本外，厂商还须承担资本成本上升，并弥补设施内芯片的折旧。
据CNBC报道，美国数据中心热潮很大程度上系于 Anthropic 和 OpenAI 两家公司的增长前景。甲骨文在过去18个月裁减低增长部门员工，同时向算力和数据中心投入数十亿美元；GE Vernova、卡特彼勒和 Vertiv 等工业公司投入巨资提供AI服务器所需能源设备，Nebius 和 CoreWeave 等新型云厂商则成为算力供应的关键角色。一位要求匿名的科技投资者对CNBC说，“任何重大延迟都可能让他们付出代价”。
周一，在 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊周末提议放缓前沿模型开发速度后，AI基础设施股遭到抛售；阿莫代伊称放缓并不意味着“停止模型训练或技术进展”。GE Vernova 周一跌近9%，卡特彼勒跌超4%，Vertiv 跌近8%，甲骨文跌近4%。加拿大皇家银行资本市场分析师里希·贾卢里亚对CNBC表示，训练放缓可能对甲骨文云基础设施业务构成逆风，该业务一直是其股价的驱动因素。
据两名知情人士称，未来六周预计出现一轮AI相关债务发行潮。亚马逊上周融资约42.5亿英镑（近60亿美元），是最新重返债市的超大规模厂商；Alphabet 5月在欧洲市场发行约100亿美元欧元债券。一名消息人士称，今秋宣布的新债定价将显著高于此前发行，“固定收益投资者要求更高的回报”。