MIT经济学家Ricardo Caballero在7月15日贴出一篇34页工作论文,题目直接叫《投机性增长与AI"泡沫"》。他没有站队——既不说AI估值反映基本面,也不说这纯粹是场泡沫,而是提出第三种可能:一次注定要修正的乐观定价,只要在崩盘前把足够多的资本装进经济体,照样能留下真实、永久的遗产——更大的产能、更高的工资、更低的长期利率。
听着像是在给AI泡沫找台阶下。但真正值得琢磨的,是这篇论文自己在过去几个月里悄悄改口的地方,以及它压根没纳入模型的一个现实变量。
理性投资者为什么自己走不到那一步
模型的骨架不复杂:AI资本替代原本由劳动完成的任务,产能扩张的同时,收入向储蓄倾向更强的资本所有者转移。这批人越有钱,整体经济需要的利率就越低——储蓄多了,资本变便宜了。
这条反馈能催生多重稳态:一个低资本状态,一个自我维持的高资本状态,中间隔着一道不稳定的门槛。问题是,从低资本状态出发,纯理性定价只会顺着眼前的路径走,不会主动翻过那道门槛。翻过去需要一段时间的错误定价:投资者误判出超额回报,估值被推高,投资加速,资本被硬生生堆过门槛。
- 结论.高资本稳态靠的是更多装机量和更低利率，不是永远更高的估值倍数。
一个反直觉发现:稳态没变得更贵,只是变得更大
模型里有个细节容易被忽略:三个稳态对应的资本重置成本估值倍数其实完全一样。也就是说,高资本稳态不是靠"永远更高的股票溢价"撑着,而是靠更多的装机资本和更低的必要回报率撑着。
这一点足够纠正一个流行的误读——"AI相关股票会永远享有更高的估值倍数"。论文的逻辑恰恰相反:估值倍数是暂时抬高的,抬高的目的是把资本推过门槛;一旦到了高资本稳态,估值倍数会回到和别的稳态一样的水平,变化留在资本数量和利率上,不留在倍数上。
论文自己先松了口
草稿的演变才是这篇论文最诚实的地方。5月的版本把AI高估值路径称作"理性但脆弱"——由投资者之间的协调性信念支撑;到了6、7月的修订版,措辞明确改成过渡必须依赖"贝叶斯外推信念驱动的错误定价"。
这不是措辞游戏。从"高估值可能是理性的"退到"高估值本质上是非理性乐观,只是运气好留下了资本",是一位顶尖宏观经济学家在为"泡沫也可能有益"辩护时,被迫吐出的关键让步。连作者本人,也不再敢把当前的AI估值叫作理性均衡。
凯恩斯1931年谈铁路投机时说过一句常被援引的话:即使部分投资判断错误,1925到1929那五年,世界财富的增长仍旧空前。这句话经常被拿来给泡沫辩护,但它讲的是事后的运气,不是事前可靠的机制。Caballero这篇论文想做的,恰恰是把凯恩斯那句"事后感慨"翻译成一个"事前可能发生"的模型——翻译到最后,模型自己也承认:能不能成,要看学习和修正到来的时机,不看谁设计得高明。
论文没画进去的那块拼图
现实里还有一处论文完全没建模的变量:AI资本支出的融资结构,正从科技巨头的自有现金流,转向债务和私募信贷。
这处空白很致命。"泡沫是否留下有用资本"这个判断,对融资结构极度敏感——股权融资的损失,主要由投资者自己吞下;债务和私募信贷驱动的泡沫,一旦估值修正撞上再融资压力,风险会经由信贷收缩传导到更广的金融系统和实体经济。Caballero的q理论机制隐含假设投资由公开市场估值驱动,更贴合股权自筹的世界,却没处理debt-driven的那一半。
另一处松动来自生产率估算本身:模型能成立,需要AI部署存在一段足够宽的"近似平坦回报区间"。如果现实中AI能替代的任务范围有限、互补投入(电力、数据、组织能力)稀缺,这段区间可能远比模型假设的窄。
高估值散去后，资本留不留得下，看时机，不看学问。
- 风险.AI资本支出若持续转向债务与私募信贷，估值修正的传导渠道就不再只是投资者账面亏损。
这篇论文严格说是一个存在性定理——在特定条件下,这种结局可能发生,不是对当前AI繁荣走向的实证判断。它值得记住的不是结论,而是它划出的那几个变量:资本装机的速度能不能跑赢信念退潮的速度,融资靠的是自有现金还是别人的钱。前者决定资本留不留得下,后者决定泡沫破裂时谁来买单。这两个问题,眼下都还看不清答案。