我一直在思考当前的AI投资热潮，并不断回归一个奇怪的困境。

似乎有两个基本上不同的方法，AI理念可能会出问题：

1. AI失败

显而易见的情况：

AI公司需要大量的资本来建造模型、数据中心、芯片、能源基础设施等。

投资者继续为他们融资，因为他们期望未来产出和利润将使花费合理化。

但是，如果预期的产出收益不够快呢？

那么：

AI期望→失望→股价下跌→投资者停止融资→资本支出减少→供应商受损→更多失望→进一步的出售

资本流动的循环被打破。

这是传统的“AI泡沫”场景。

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2. AI成功

这个更有趣。

假设AI实现了人们所期望的。

公司需要显著减少员工来生产相同的产量。

这听起来很棒的产出效率，但它潜在地会给价值依赖于大量人类工作的资产带来巨大的问题。

例如，商业办公楼。

一栋办公楼的价值并不真正是混凝土和玻璃。它是人们和公司将来需要使用的空间所带来的预期未来收入。

COVID已经向我们展示了人们停止去办公室时会发生什么。现在想象一下，AI永久性地降低了人们需要在它们工作的数量。

你可以得到：

AI→减少工人→办公室需求减少→商业办公楼价值下跌

然后：

价值下跌→弱化的抵押品→高杠杆的所有者/贷方损失→更紧的信贷→投资减少

这并不是一个问题，针对“资本”作为一个整体。它是一个问题，针对资本根据旧的经济结构定价的。

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悖论

这给我们一个奇怪的情况：

AI失败:

AI没有产生足够的价值来证明投资在它身上投入的资本。

→投资者逃离。

AI成功:

AI产生了如此多的价值，它摧毁了现有的经济金融系统所依赖的某些资产和劳动结构。

→资产重新定价。

→投资者/贷方承受损失。

→资本被回收。

所以：

AI可能会让投资者失望，因为它不够具有转型作用，或者因为它具有足够的转型作用。

显然，我不是说任何一个场景都意味着“金融系统崩溃”。

关键变量是杠杆。

如果一栋价值5000万美元的办公楼有1000万美元的股权和4000万美元的债务，最后价值被AI驱动的变化降低到2500万美元，那么1500万美元的损失并不仅仅是一个会计问题。有人必须承担它。

这就是资产重新定价可以转变为金融危机的地方。

被诅咒如果它做到了，被诅咒如果它没做到。