这篇构建一个关于AI资产估值的投机性增长模型，以解释估值与投资行为之间的关联机制。在该模型中，资产估值的上升与资本的快速积累相互强化，并可能导致多种均衡状态，虽然简化到过于乐观和丝滑了。
在投机性增长路径中，较高的人工智能估值能够促进投资、增加未来资本，并通过AI应用带来的资金反馈得到验证。但这些估值的基础较为脆弱。只有在协调一致的乐观预期下，经济向高资本投入的方向发展且资金供应足以支撑这一目标时，这种估值才能维持下去。底层支撑机制可以分为三大类：1️⃣分配层面的储蓄反馈，AI 资本通过替代传统劳动任务，降低总体劳动份额，收入与财富向资本家集中。由于高净值人群更低的边际消费倾向于更高的储蓄倾向，这种财富转移导致社会总储蓄增加，长期实际利率大幅下降，从而有助于支撑较高的估值水平。2️⃣生产层面的恒定边际报酬，传统的资本深化伴随着资本边际产出的递减，基于任务的AI应用在获得同样积累的同时也在扩张有效劳动。在AI部署阶段，资本与有效劳动按比例同步扩张，既维持平坦的恒定MPK，也实现足够的积累，从而维持高资本稳态。3️⃣利率层面的独特路径，解释了为什么AI热潮与高利率并存，繁荣初期的大量资源被投资所吸收，消费调整相对滞后且增长率维持高位，导致利率在估值上升期依然高企；繁荣后期的财富积累与储蓄效应占主导，利率大幅下降，完成向高资本低利率稳态的过渡。
这种在金融意义上高度自洽的估值上涨趋势可能更持久也更脆弱，除了人类对未来生产力与低利率的预期，物理能耗与生产结构的现实约束更可见。每次模型调用都是独立的、实时的、近乎线性的能量消耗，这种能耗不积累、不沉淀，与传统资本的物理特征存在结构性差异；资本深化需要的是资本在积累，如果资本一直燃烧，投机性增长的金融自洽就是建立在幻觉之上。高资本稳态也做不到平滑收缩，融资负担收窄高资本稳态的存在条件，乃至彻底消失。虽然可以坚持说产业是产业，金融是金融，人家庞氏骗局起码还再分配了一下，真实用户价值不足以支撑持续的投资，烧钱到最后不知道烧了点什么是不是就太可笑了？这篇本身是一个可能性论证，把一个随机变量当作确定性参数嵌入增长模型，本就严重低估了风险来源，而且现实中的人类任务空间并不均质，以职业为划分的自动化替代过于粗糙，同一职业内部也面临着分化，到个体层面还涉及各自境况及技能优势的差异。劳动份额与收入愈加下降、社会财富愈加集中，生产剩余从普通劳动力逆流向资本与数据集的循环又可以持续多久？叙事能够协调信念，信念协调能维持均衡，同样，当叙事与现实之间的背离足够大足够持久，信念的协调也会以同样内生的方式瓦解。#读文献#