华尔街最懂AI生意的投行，正在自己打自己的脸。

高盛4月连发两份报告，一个团队算成本，一个团队算收益，结论出奇一致：这台机器比所有人想象的更贵，产出却比所有人承认的更少。更讽刺的是，这已经不是高盛第一次唱反调——2024年6月，该行全球股票研究主管James Covello那份《花得太多，收益太少？》就曾引发地震，毕竟高盛自己就是这场AI基建狂潮的深度参与者：给云巨头当顾问、帮芯片公司承销、和基建方同坐一桌。

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两年后Covello更新观点：有些判断错了，但核心质疑反而更坚定。

先看数字。高盛全球研究所（非研究部门）在《追踪万亿》报告中估算，2026至2031年全球AI资本开支累计约7.6万亿美元，涵盖芯片、数据中心和电力设施。年度支出预计从今年的7650亿美元翻倍至2031年的1.6万亿美元。

但报告明确标注：这些不是预测，是基准估算，且极度敏感。AI芯片淘汰速度假设稍变，累计开支就波动数千亿美元；下一代数据中心造价从1500万/兆瓦涨到1900万，总成本就膨胀超5000亿。报告原话是：市场上热议的"4万亿到8万亿"区间，"条件约束远比表面看起来更多"。

另一边，Covello团队审视这笔钱的去向。他们发现，企业AI采用率确实在爬升，但"爬升"和"变现"是两回事。多数公司的生成式AI项目仍停留在试点阶段，真正规模化部署并产生可衡量回报的屈指可数。更麻烦的是，AI带来的效率提升往往被隐性成本吞噬——数据整理、合规审查、员工再培训，这些账本外的开支很少被计入ROI。

那么为什么烧钱不停？Covello在报告中点破：FOMO（错失恐惧）已被证明是比糟糕股价更强的激励。没人愿意在牌桌上第一个离场，哪怕手里是一手烂牌。云巨头互相盯防，生怕竞争对手的AI能力突然拉开代差；企业CFO们则在董事会压力下被迫"战略性布局"，尽管内部评估报告可能早已亮起黄灯。

这种囚徒困境的吊诡之处在于：它让理性计算失效。当所有人都在建数据中心、抢英伟达芯片、签长期电力协议时，个体选择退出就意味着独自承担"掉队"风险——即便集体来看，这场军备竞赛的边际收益正在递减。

高盛的两份报告没有给出答案，只是划出一道尴尬的裂缝：一边是为AI基建融资的投行机器，一边是对这台机器效益存疑的内部声音。而市场目前的选择是继续踩油门——毕竟，在FOMO驱动游戏里，怀疑者是第一个出局的。