美国前财政部长罗伯特·鲁宾（Robert Rubin）警告，人工智能投资浪潮可能显著提高生产率，但围绕AI形成的巨额资本开支、采购承诺和债务融资也正在积累金融风险，其中部分风险可能尚未被市场充分计价。
曾在上世纪90年代互联网繁荣时期担任美国财政部长的鲁宾周二在格林威治经济论坛接受采访时表示，他尤其担忧AI产业链中的“循环性风险”。大型AI企业、芯片供应商、软件公司和投资者之间正在形成相互重叠的采购、投资和融资关系，一旦其中一个环节无法兑现承诺，损失可能沿着这些关系向其他企业和金融机构传导。
“有些非常大的AI公司作出了巨额承诺，而背后又有很多供应商，其中许多供应商是以这些承诺为基础进行借款。”鲁宾说，如果最终无法完成相关承诺，就可能产生连锁问题。
对于这种风险发生的可能性，他表示不能视为“接近于零”。
近年来，科技企业为了建设数据中心、购买芯片、部署AI模型和扩充电力基础设施，投入规模快速增加。与此同时，越来越多项目开始依赖债券、贷款以及其他融资工具，而部分融资的现金流预期又建立在未来AI客户长期采购承诺之上。
一家AI企业可能向芯片或云计算供应商承诺未来数年的采购规模；供应商据此增加产能并借入资金；金融机构或其他投资者又依据这些订单预期提供融资。如果最终AI需求、企业收入或资本开支不及预期，最初的商业承诺无法兑现，风险可能同时影响供应商现金流、债务偿付以及融资机构资产质量。
鲁宾没有判断当前AI行业已经形成类似互联网泡沫时期的系统性危机，但认为市场不能忽视这种相互依赖关系。
今年AI基础设施企业大量发债已经成为债券市场讨论的重要因素之一。随着数据中心和AI软件开发企业融资需求扩大，部分市场人士认为，这类新增债务供应也参与推高了全球借贷成本。
美国长期国债收益率近期继续攀升，10年期美债收益率升至2002年以来最高水平。更高的基准利率又反过来提高企业AI项目融资成本，使未来投资回报率面临更高要求。
除了企业融资风险，鲁宾还把AI投资热潮与美国财政状况联系起来。
他表示，目前市场开始更加认真地反映美国财政问题，而这种变化“很长时间以来都没有出现”。政府债务持续扩大、融资成本上升以及通胀压力并存，使财政可持续性重新成为投资者关注对象。
鲁宾认为，当财政状况不稳定时，影响的不仅是政府债券价格，还可能削弱市场对于政府解决长期问题能力的信心。不确定性扩大后，也可能影响企业投资和生产率，最终传导至股票市场。
他同时反驳了一种观点，即AI带来的生产率跃升可能依靠更快经济增长，帮助美国自然化解财政赤字和债务问题。
鲁宾承认，AI“很可能”提高生产率并推动经济增长，但认为增长幅度不足以自动消除财政失衡。“AI能不能带来更高增长？可以，很可能可以。”他说，但这并不足以让美国的财政问题归零。
这一判断意味着，即使AI最终兑现技术和生产率红利，美国仍需要单独处理政府收入、支出和债务之间的结构性矛盾。
鲁宾认为，AI对经济的另一项重大影响来自就业市场，特别是知识型工作岗位。
他预计，AI将对知识工作者产生强烈冲击，律师、会计师以及电视行业从业者等都可能面临岗位替代。生产率提高因此可能与较大规模就业调整同时发生。
问题在于，现有制度能否让失去原有岗位的人顺利进入新的工作领域。鲁宾表示，美国目前缺乏足够有效的机制来应对如此大规模的职业转型。如果AI技术扩散速度快于劳动力重新培训和岗位创造速度，即使整体GDP增长加快，部分人群仍可能承受明显的收入和就业压力。
对于企业层面的大规模AI投资能否获得足够回报，鲁宾也保持谨慎。“它会不会获得回报？我不知道，其他任何人也不知道。”他说，一部分投资最终可能表现非常好，一些公司会取得巨大成功，但同样会有相当数量企业表现不佳。
这也是当前AI投资周期面临的核心不确定性之一。随着资本开支、估值和融资规模不断提高，仅有收入增长已经不足以验证投资逻辑，企业还需要产生足够现金流和利润，以兑现此前形成的采购、融资和资本回报预期。
鲁宾同时表示，美国目前仍然是全球最具吸引力的投资目的地之一。但他认为，要长期保持这一优势，美国需要具备处理财政、技术变革及其他长期问题的政策能力。