一、 因与果：利率、股价与宏观经济的动态关系 - AI驱动的股市上涨成为美国总需求的重要支撑，AI相关资本开支贡献了美国GDP增长的三分之一[5] - 股市财富效应促进消费，最富有的10%人口拥有85%美国股票且占总消费支出一半，推动自然利率上升，形成“股价是因、利率是果”的新关系[5] - 全球资金流入美国AI股市，外国投资者持有美股21.2万亿美元，占总市值31.3%，为二战后最高份额，强化了高利率与高估值并存现象[6] - 数字时代投资者羊群效应显著，智能手机、社交媒体和生成式AI使全球个人投资者广泛参与，可能加剧市场波动[6] 二、 成本与收益：AI投入产出比与经济增长影响 - AI技术发展特征为应用层技术成熟度低与预期利润大并存，需要股权投资支持，商业模式从资本轻型软件分发转向资本密集型硬件生产[8] - 科技巨头成为AI初创企业主要支持者，投入巨额资金，相比风投更能降低不确定性并提高预期收益[9] - 大模型收益端分析面临不确定性，不同应用场景差异大，直接经济收益（降本增效）和间接经济收益（提升竞争优势）难以估量[9] - 研究显示AI对未来十年GDP年度额外增长影响在0.08-1.24个百分点之间，外推法估算为0.8-1.3个百分点，基于任务的方法估算仅0.07个百分点[10] - 中金研究院测算到2035年AI为中国带来GDP额外提升约9.8%，对应额外年化增长率约0.8%[11] 三、规模经济与规模不经济：芯片、大模型与能源的差异化特征 - DeepSeek通过算法架构改善弥补算力限制，引发杰文斯悖论讨论，即效率提升反而增加整体需求，类似瓦特蒸汽机改良后煤炭消耗量上升[12] - 芯片作为制造品具有规模经济特征，单位成本随生产规模增加而下降，而煤炭作为自然禀赋具有规模不经济特征，需求增加导致价格上升[13] - 大模型投入呈现规模报酬递减特征，对性能追求需增加要素投入，需求增加可能靠价格上涨平衡，带来上游公司盈利和股价上升[14] - 中国开源模式对全球AI竞争格局产生重大影响，DeepSeek推理成本远低于GPT-4等闭源模型，打破少数企业技术封锁形成的垄断优势[15] - AI能耗问题值得关注，化石能源具规模不经济特征，绿色能源具规模经济特征，两国政策选择差异可能影响长期发展[16] 四、创造性破坏：高估值可持续性与技术革命特性 - 当前美国AI股票高估值可能反映对长期盈利增长的过度乐观，或当前盈利本身不可持续[17] - 泡沫破裂可能源于芯片产业规模经济作用叠加竞争格局变化，或AI大模型应用经济效益不及预期[17] - 科技泡沫与房地产泡沫本质不同，前者破裂是创造性破坏，虽带来短期冲击但有利于长远技术进步，具正外部性；后者具规模不经济和负外部性，有系统性破坏作用[17]