问问投资者当前最担心什么，他们很可能会提到波斯湾冲突长期化，或AI泡沫破裂。然而，最可怕、且看起来越来越可能发生的情况是，前者将导致后者。
AI已成为对全球经济乃至股市看涨预期的代名词。这一点在美国尤为明显，美国既是Alphabet(GOOGL.O)、微软(MSFT.O)和亚马逊(AMZN.O)等大型“超大规模云服务商”的所在地，而这些公司正向数据中心投入数千亿美元，也是英伟达(NVDA.O)、超威半导体(AMD.O)和英特尔(INTC.O)等芯片巨头的根据地。
根据圣路易斯联储的数据，这些资本支出连同软件以及相关研发投入，在去年前三个季度贡献了美国GDP增长的39%，相比之下，互联网泡沫时期这一比例为28%。除了直接的投资拉动外，AI还被寄望于帮助企业从每位员工身上“榨取”更多产出。在就业市场降温的西方经济体中，这种生产率提升可能成为增长的关键驱动力。
美以对伊朗的打击以及德黑兰的回应，正威胁着这一愿景。
随着霍尔木兹海峡实际上被封锁，油价已稳定在每桶约100美元。同时，作为欧洲关键能源基准的荷兰TTF枢纽次日天然气价格已从2月下旬的30欧元/兆瓦时上涨至50欧元以上。这引发了类似2022年俄罗斯对乌克兰采取行动后出现的通胀冲击的担忧。更糟的是，这甚至可能意味着类似1970年代的“滞胀”，即通胀与衰退并存。
如果这一历史类比成立，那么生产率前景将十分黯淡。1960年代，美国每小时产出年增长率曾超过3%。但随后阿拉伯石油禁运和伊朗革命将这一数字在1977年至1982年间压低至平均0.4%。
随着家庭购买力受损，支出减少。这意味着企业不得不同时应对需求下降和能源成本上升，导致工厂产能利用率从1973年11月的89%降至1975年5月的71%。
对当前AI而言尤为关键的一点是，收入下降还会促使企业高管削减投资并放弃采用新技术的计划。
这里的核心经济概念是“资本深化”，即随着企业自动化程度提高，机器与劳动者的比率不断上升。宾夕法尼亚世界表数据表明，1970年代这一比率的增长速度在发达国家显著放缓，意味着企业削减了对工厂设备等的投资。类比到2026年，这很可能意味着企业高管削减AI部署计划，而这些计划本身伴随着高昂的云计算成本以及咨询费用。
在经济合作与发展组织，经济学家克里斯托夫·安德烈（Christophe André）通过统计分析验证了能源价格上涨会拖累生产率的观点。
他与人合著的一篇2023年论文研究了1995年至2020年间的22个国家，发现能源价格每上涨10%，劳动生产率就会下降1%。关键在于，“温和”的上涨会促使企业投资节能设备，从而在几年后提升生产率；但“剧烈”的冲击则会产生持续的负面影响。
事实上，尽管美国生产率增长在1980年代有所回升，但其水平始终低于1970年代冲击之前。其中一个原因是，化工、金属和公用事业等高耗能行业的资本支出遭受了永久性打击：其占GDP的比重从1979年的4.1%降至2004年的2.2%。
个别企业未必削减支出，但其产出相对于整体经济规模缩水。当高耗能产品价格上涨时，人们的消费就会减少。
类似现象正在欧盟上演，自2022年以来工业产出已下降13%。化工行业尤为受挫，甚至在伊朗冲突爆发前就几乎没有复苏迹象。近年来关闭工厂的企业包括英国的INEOS和德国的巴斯夫(BASFn.DE)，后者周三宣布因成本上升将欧洲部分产品价格上调30%。
当然，西方高耗能产业的空心化，很大程度上也与1980年代后的全球化以及制造业向亚洲国家大规模转移有关。
此外，美国页岩革命已将其转变为能源出口国。这带来一种可能，即本土石油和天然气企业为从100美元油价中获利而增加的投资，能够在一定程度上抵消全球最大经济体其他领域的损失。
尽管如此，能源冲击对极度耗电的AI行业来说无疑是坏消息。
根据国际能源署上月的预测，2025年至2030年间，美国最终电力消费增长中近一半将来自数据中心，而其中很大一部分原本依赖天然气发电的加速扩张。
这也让房地产公司仲量联行预测的未来五年约3万亿美元数据中心投资计划更加充满不确定性。其中快速增长的债务融资部分，在各国央行为遏制通胀而加息的情况下将变得更加昂贵。作为数据中心融资关键支柱的私人信贷行业，如今正面临投资者撤资潮，他们担心此前的放贷狂热已经过头。
当然，大型语言模型的一大优势在于，尽管训练阶段消耗大量能源，但每处理一个新增token所需的能耗相对较低。即便在电力昂贵的环境下，企业使用AI模型，仍可能比在需要供暖和照明的办公室雇佣更多员工更具成本优势。同样，更高的油价也可能激励AI企业加大对发电和储能项目的投入。
然而，历史表明，类似当前这样的危机可能对高耗能行业造成长期损害。技术革命看似关乎科学突破，但实际上在很大程度上依赖宏观经济环境。而这一次的环境，已经变得更加复杂。