美前财长警告：AI狂欢背后套着“债务连环锁”
美国前财政部长罗伯特·鲁宾警告，AI投资浪潮虽可能提升生产率，但围绕AI形成的巨额资本开支、采购承诺与债务融资正积累金融风险，部分风险尚未被市场充分定价。
核心担忧：AI产业链的“循环性风险”
鲁宾在格林威治经济论坛上指出，大型AI企业、芯片供应商、软件公司与投资者之间正形成相互重叠的采购、投资和融资关系。一旦某个环节无法兑现承诺，损失可能沿链条传导。
“有些非常大的AI公司作出了巨额承诺，背后又有很多供应商，其中许多供应商是以这些承诺为基础进行借款。”——罗伯特·鲁宾
若承诺最终无法完成，可能产生连锁问题。鲁宾表示，这种风险不能视为“接近于零”。
融资链条扩大，风险如何传导？
- AI企业向芯片或云计算供应商承诺未来数年采购规模
- 供应商据此增加产能并借入资金
- 金融机构依据订单预期提供融资
- 若AI需求或收入不及预期，风险同时冲击供应商现金流、债务偿付及融资机构资产质量
鲁宾未判断当前已形成系统性危机，但强调市场不能忽视这种相互依赖关系。
AI无法自动解决美国财政问题
鲁宾将AI投资热潮与美国财政状况联系，认为财政可持续性正重新成为投资者关注焦点。他反驳了“AI生产率跃升可自然化解赤字”的观点：
“AI能不能带来更高增长？可以，很可能可以。但这并不足以让美国的财政问题归零。”
即使AI兑现技术红利，美国仍需单独处理政府收入、支出与债务间的结构性矛盾。
高生产率伴随白领就业冲击
鲁宾预计，AI将对知识型岗位产生强烈冲击，律师、会计师、电视行业从业者等面临替代风险。问题在于，现有制度能否让失业者顺利进入新领域。
若AI扩散速度快于劳动力再培训速度，即使GDP加快，部分人群仍将承受明显收入与就业压力。
投资回报存在核心不确定性
对于大规模AI投资能否获得足够回报，鲁宾保持谨慎：
“它会不会获得回报？我不知道，其他任何人也不知道。”
一部分投资可能表现极好，但同样会有相当数量企业表现不佳。随着资本开支与融资规模攀升，仅有收入增长已不足以验证投资逻辑，企业还需产生足够现金流与利润。