美国谷歌、微软、亚马逊和Meta四家科技巨头2026年资本支出总额预计达约6500亿美元，主要用于人工智能及配套基础设施建设。其中，亚马逊近期宣布将向AI领域投入2000亿美元，消息公布后其股价单日下跌近9%。

巨额投入的核心动因在于对通用人工智能（AGI）实现的预期。AGI被定义为能在会计、法律等多个专业领域达到并取代人类智力水平的系统。红杉资本合伙人卡恩指出，唯有AGI落地，才能证成未来十年该量级投资的合理性。

但多位专家对AGI技术路径提出系统性质疑。彭博行业研究高级中国科技分析师罗伯特·李强调，当前AI模型底层逻辑未发生颠覆性变革，本质仍是基于海量数据的模式识别，属于高度复杂的统计模型。其功能限于从训练数据中提取共性并总结，不具备脱离训练集的原创能力或跨领域泛化能力。

罗伯特·李举例说明：专精天气预报的AI模型无法理解量子计算，因其知识边界严格受限于训练集。即便在药物研发等前沿应用中，AI也仅能在既有化学空间内筛选组合，缺乏真正的‘天马行空的思考’能力。去年美国人工智能促进协会（AAAI）会员调查显示，76%的学术界受访者认为仅靠扩大现有模型规模实现AGI的可能性极低。

本吉奥等AI先驱亦警示，AGI研发可能遭遇不可预见的技术瓶颈，导致进展停滞，进而引发金融风险。当前数万亿美元投资高度依赖技术持续线性进步的乐观假设，一旦该假设被证伪，将带来严重后果。

财务层面压力同样显著。摩根士丹利预测，微软、甲骨文、Meta和Alphabet四家公司未来四年累计折旧费用或超6800亿美元。按GPU六年、数据中心十五年寿命估算，Alphabet折旧费到2028年底将升至当前四倍；甲骨文2029年折旧费或达560亿美元，占其市场预期营收28%。

BCA Research首席新兴市场/中国策略师阿瑟·布达吉安指出，当前AI基建存在严重时效错配：新建数据中心可能在3至5年内即因技术迭代而过时。历史经验表明，初期高成本建设方式将被后续更高效、廉价方案取代，导致存量设施难以与新设施竞争。为维持市场份额，企业或将被迫降价，却无法覆盖高昂初始投入，形成财务困境。

包括Alphabet CEO皮查伊、亚马逊创始人贝佐斯及OpenAI CEO山姆·奥尔特曼在内的科技领袖均公开承认AI产业存在非理性因素与泡沫化迹象。罗伯特·李将当前大型平台的AGI战略定性为投机性，并提醒投资者不应为此孤注一掷、倾家荡产。

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