根据经济估算，经通胀调整后，人工智能投资规模已经超过以往铁路和互联网建设浪潮。一项基准预测认为，到2050年全球数据中心累计支出将超过30万亿美元，接近美国未偿国债总值。
这些数字是预测，不是已经投入的资金。根据一份上市招股说明书，一家领先人工智能开发商计划未来几年在技术和基础设施上支出5,180亿美元，超过其2025年收入的100倍。比较显示融资缺口，而非支出或回报必然实现。
咨询机构估计，美国超大规模云企业和其他人工智能公司未来五年需要超过4.2万亿美元新增收入，才能为建设提供资金。现有市场的生产率提升可能不足，因此机器人、材料等应用领域必须产生全新市场。
生产率门槛同样严苛。一项分析认为，要证明英伟达估值合理，美国生产率未来十年每年需增长3%至5%，明显高于国会预算办公室1.75%的基准预测。
仅美国在2025至2032年的人工智能投资就可能达到约9万亿美元，相当于每年国内生产总值的3.2%。一位经济学家估计，行业到2032年需实现约3.55万亿美元年收入，才能获得10%回报。
债务放大时间风险。基础设施通过杠杆融资时，需求温和下降、建设延误或资产价值降低，都可能造成更大损失。收入不仅必须出现，还必须赶在偿债和再融资期限变得紧迫之前。
历史经验要求耐心。重大技术对全经济生产率的影响通常需要10至50年才显现。初步就业证据显示，一些暴露于人工智能的年轻劳动者招聘放缓，但尚不足以确定最终宏观转型的规模或方向。
因此，繁荣可以令投资者失望，却不一定使基础设施失去经济价值。十九世纪铁路在投资者破产后继续运行，互联网也在网络泡沫破裂后存在。核心问题是应用能否及时产生收入以支撑当前融资结构。
