能源衝擊如何可能會阻礙AI熱潮

倫敦，3月19日（路透社Breakingviews）——如果問投資者他們最擔心的是什麼，他們可能會提到長期的伊朗危機或人工智慧泡沫的破裂。然而，最令人擔憂的可能性，且看起來越來越可能，是前者將導致後者。

人工智慧已經成為對全球經濟和股市看漲的代名詞。這在美國尤為明顯，該國擁有像Alphabet（GOOGL.O）、微軟（MSFT.O）和亞馬遜（AMZN.O）這些主要的“超大規模運營商”，他們正向數據中心投資數千億美元，以及像Nvidia（NVDA.O）、超微（AMD.O）和英特爾（INTC.O）這些芯片巨頭。根據聖路易斯聯邦儲備銀行的數據，這些資本支出，加上軟件和相關研發支出，在去年前三季度佔美國GDP增長的39%，而在網路泡沫時期則為28%。除了直接的投資刺激外，人工智慧還承諾幫助企業從每個員工身上挤出更多產出。這種生產力提升可能成為西方經濟增長的關鍵動力，因為那裡的就業市場正逐漸降溫。

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美國與以色列對伊朗的空襲，以及德黑蘭的回應，可能會破壞這一願景。霍爾木茲海峽實質上已封閉，油價穩定在每桶約100美元。同時，作為歐洲關鍵能源基準的荷蘭TTF天然氣中心的次日天然氣價格已升至每兆瓦時50歐元以上，而二月末則為30歐元。這引發了類似2022年俄羅斯入侵烏克蘭後的通脹震盪的擔憂。更糟的是，這甚至可能意味著“滯脹”，即通脹加經濟衰退，類似於1970年代。

如果這一歷史類比成立，生產力的前景將非常悲觀。1960年代，美國每小時產出年增長率曾超過3%。然而，阿拉伯石油禁運和伊朗革命將這一數字推低至1977年至1982年間的平均0.4%。隨著家庭購買力的下降，他們的消費也減少。這使得企業不得不應對消費下降和能源成本上升的雙重壓力，導致工廠的利用率從1973年11月的89%下降到1975年5月的僅71%。

與今天的人工智慧情況特別相關的是，收入下降也促使企業高層削減投資，放棄採用新技術的計劃。這裡的關鍵經濟概念是“資本深化”，即隨著企業自動化程度提高，機器與勞動力的比率逐步上升。根據賓夕法尼亞大學世界數據表，1970年代，富裕國家中這一比率的增長速度開始嚴重放緩，意味著企業縮減了對工廠機器等的投資。2026年的類似情況，可能是CEO們削減人工智慧推廣計劃，這些計劃伴隨著高昂的雲計算成本和諮詢費用。

經濟合作與發展組織（OECD）經濟學家Christophe André通過數據驗證了能源價格上漲對生產力的負面影響。他合著的2023年論文分析了1995年至2020年間的22個國家，發現每10%的能源價格飆升都與勞動生產率下降1%相關。關鍵的是，“溫和”的能源價格上漲促使企業投資於節能機器，最終在幾年後提高了生產力。但“嚴重”的震盪則持續產生負面影響。

事實上，儘管1980年代美國的生產力增長有所回升，但仍停留在低於1970年代震盪前的水平。一個原因是能源密集型產業如化工、金屬和公用事業的資本支出受到永久性打擊：1979年佔GDP的4.1%，到2004年僅剩2.2%。個別企業未必大幅削減支出，但它們的產出相對於經濟規模縮小。當能源密集型商品變得昂貴時，人們的消費也會減少。

這一現象在歐盟也在重演，自2022年以來，工業產出已下降13%。化工行業尤其受到影響，即使在伊朗戰爭爆發前也幾乎沒有復甦跡象。近年來關閉工廠的公司包括英國的INEOS和德國的BASF（BASFn.DE），後者週三宣布由於成本上升，歐洲部分產品提價30%。

當然，西方能源密集型產業大量外包到中國，這也是80年代後全球化的結果。此外，美國的頁岩革命使其成為能源出口國。這提高了國內油氣公司追求利潤、投資於油價為每桶100美元的前景，或能彌補其他地方的損失。

然而，能源震盪對極度能源需求的人工智慧行業來說是壞消息。根據國際能源署（IEA）上月的預測，數據中心預計將在2025年至2030年間佔美國最終電力消耗增長的近一半。這其中很大一部分將由天然氣發電的加速來支持。

這也讓未來五年內預計在新數據中心投資的3萬億美元規模更加令人懷疑，根據房地產公司JLL的預測。這些支出的債務部分正在快速上升，如果央行提高利率以抑制通脹，借款成本將進一步上升。私營信貸行業已成為數據中心融資的關鍵，但現在投資者因擔心過度放貸而開始撤資。

當然，大型語言模型的一大優點是，雖然在訓練時消耗大量能源，但每處理一個額外的標記所需的能量相對較少。在能源昂貴的世界裡，企業使用人工智慧模型可能比雇用更多員工來供暖和照明更便宜。同樣，油價上漲也可能促使人工智慧公司投資於發電和儲能項目。

然而，歷史表明，像當前危機這樣的事件可能對能源密集型產業造成長期損害。技術革命似乎都與科學進步有關，但實際上高度依賴宏觀經濟環境。當前的情況變得更加複雜。

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由Liam Proud編輯；由Streisand Neto製作

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