上一次美國經濟出現如此快速的資金大量湧入單一產業時，最終導致了金融危機。這種比較並非預測，但卻是阿波羅全球管理公司合夥人兼首席經濟學家托爾斯坦·斯洛克對當前AI基礎設施建設所提出的觀點。
Slok 的分析追蹤超大規模資料中心資本支出佔美國國內生產總值的比重。數字變化迅速：從 2019 年的 0.3% 增長至 2025 年的 1.4%，並預計於 2027 年達到 3.1%。這兩年內 1.7 個百分點的躍升，相當於每年約 0.85 個百分點。
為何房屋比較至關重要
在 2002 年至 2005 年的房地產繁榮期間，住宅建設每年為其 GDP 比重增加了約 0.5 個百分點。AI 資本支出的建設速度幾乎是該速度的兩倍。
為明確規模：房地產市場對 GDP 的貢獻在 2005 年達到峰值 6.6%。即使在 2027 年的預測中，數據中心的資本支出也低於該水平的一半。
還有另一個值得參考的歷史數據點。1990 年代末的電信熱潮於 2000 年達到約 1.2% 的 GDP 峰值。AI 基礎設施建設的規模預計將超過這一數字的兩倍，且背後擁有更穩健的收入基礎。亞馬遜、Meta、微軟、Alphabet 和甲骨文並非投機性初創公司；它們是盈利企業，正對其認為未來所需的基础設施進行巨額前瞻性投資。
實際上正在建構什麼
預計的支出趨勢表明，此情況在 2027 年後並未放緩。Apollo 的分析指出，從 2027 年至 2029 年，數據中心資本支出將維持在美國 GDP 的 3% 左右。這是一個技術基礎設施領域此前從未維持過的持續平台水平。
為了解釋美國 GDP 的 3% 實際代表什麼：美國經濟每年的產出約為 28 兆美元，其 3% 約為每年 8400 億美元，幾乎全部投入單一類型的技術基礎設施。
Slok 正在標示的風險
阿波羅的首席經濟學家並未主張 AI 熱潮將崩潰。他的警告更為精確：快速的建設週期往往會迅速逆轉。企業根據對未來需求的最佳猜測，提前投入資金。如果需求如期而至，資本支出便顯得富有遠見；若需求未實現，資產便會閒置，而建造這些資產的企業將迅速且大幅縮減支出。
AI 基礎設施並不像住宅房地產那樣具有相同的債務融資架構。沒有與 GPU叢集掛鉤的抵押貸款支持證券。但支出突然減少數個百分點 GDP 的宏觀經濟計算仍將具有重大影響。
暴露程度較高的玩家是供應商：晶片製造商、電力公司、資料中心房地產投資信託，以及那些押注超大規模基礎設施將轉化為企業對其產品的人工智慧需求的中小型軟體公司。如果資本支出趨於平緩，而收入未能跟上，壓力將集中在生態系統的這些層面，而非堆疊的頂端。