两天蒸发2.5万亿美元，美国AI资本会不会转向中国？

2026年美国国会中期选举后，美股人工智能板块出现剧烈震荡。随着民主党阵营提出限制数据中心扩建、加强AI监管等政策主张，此前由数据、基础设施和资本三大“飞轮”支撑的AI产业高速扩张模式，正面临新的政治与现实约束。

美国AI产业的高估值逻辑还能维持多久？如果国内政策限制不断加强，美国科技资本是否可能将算力建设转向中国，形成“美数中算”的新模式？

本期《逸语道破》，复旦大学国际政治系教授沈逸分析美国AI产业面临的政策与资本困境，探讨党派政治、科技资本与霸权维护之间日益凸显的矛盾，以及美国霸权可能面临的“自我击败”机制。

大家好，欢迎来到本期《逸语道破》。今天我们来谈谈美国国会中期选举之后发生的一些事情。

这次选举之后出现的第一个结果，多少有那么一点出人意料，但仔细想想，又不是完全意料之外。它集中体现在美国人工智能板块的估值变化上。

此前，美国人工智能产业被认为在数据、基础设施和资本三个“飞轮”的共同推动下，能够实现近乎无限的扩张。然而，中期选举结束以后，这套看似能够不断加速的增长机制，出现了一个显著的变化。

简单来说，2026年美国国会中期选举结果揭晓后的两个交易日，美国人工智能板块经历了从内部剧烈分化到广泛抛售的变化。

民主党在这次选举中赢得了国会两院的控制权，并且在得克萨斯州州长选举中取得突破。得克萨斯州是美国数据中心建设的重要地区，因此市场开始将未来数据中心的发展前景与民主党的政策主张联系起来，重新评估美国AI产业能否继续获得支撑其高速扩张的政治条件。

这里首先涉及一个问题：美国AI产业此前的估值逻辑究竟是什么？

美国AI产业的“三个飞轮”，开始转不动了？

我们可以将其理解为三个飞轮的共同作用：数据飞轮、基础设施与需求飞轮，以及资本飞轮。

美国一处数据中心内的服务器机柜。资料图

随着人工智能性能不断提升，应用范围逐步扩大，用户在使用过程中产生更多数据。这些数据又能够反过来支持模型和产品的迭代，进一步提升人工智能的能力。这就是所谓的数据飞轮。

人工智能能力的提升，又会带来更多算力需求，推动数据中心建设、芯片采购、网络设备以及供电、冷却等基础设施投资。与此同时，新增算力和基础设施投入，又支撑起人们对人工智能未来应用的想象。这就构成了基础设施与需求飞轮。

在此基础上，不断扩大的应用前景和算力需求，支撑着芯片、硬件、模型研发、软件以及整个供应链的收入增长预期，进一步推高相关企业的估值。高估值又为企业下一轮融资和投资提供更好的条件，从而形成资本飞轮。

三个飞轮相互强化，构成了美国人工智能产业此前高速扩张的基本逻辑。

但现在，这套机制可能要卡住了。

民主党阵营已经提出了暂停先进AI研发、限制数据中心扩建以及强化行业问责等政策主张。这些主张使得原本依赖持续扩张预期的产业增长机制，在资本定价层面开始面临明显的减速风险。

即使相关政策并不要求停止现有工程，而只是对未来新增项目进行更加严格的审查，那些依靠未来建设预期支撑起来的估值，也会自然受到影响。对于高度依赖外部融资、深度嵌入金融资本运作体系的美国人工智能产业而言，三个飞轮中的任何一个出现失速，甚至局部塌陷，都可能带来连锁反应。

资本市场的表现，已经反映出这种担忧。11月4日，选举结果公布后，资本市场最初的反应是试图进行精细化区分，寻找可能从新政治格局中受益的企业。当天交易初期，标普500指数上涨约1.6%，纳斯达克综合指数上涨约1.4%。微软和亚马逊分别上涨约6.7%和6.1%。但与此同时，费城半导体指数下跌约3.1%，部分数据中心相关企业股价跌幅超过20%。

市场为什么会出现这样的分化？

一种解释是，数据中心扩建放缓可能减轻大型科技平台的资本开支压力，同时提高现有算力的稀缺性。但是，对于依靠新增项目获取订单的数据中心建设商和设备供应商来说，扩建放缓意味着更加直接的经营压力。当然，这是一种非常理想化的市场预期。它假设投资者能够理性地区分不同企业的受益和受损情况，并且能够对市场行为形成有效的协调。

然而，到了11月5日，抛售迅速扩大。纳斯达克指数下跌约5.5%，半导体板块的跌幅明显超过大盘。据路透社估算，纳斯达克100指数成分股的市值在单日减少约2.5万亿美元。与此同时，CoreWeave的五年期信用违约互换（CDS）利差升至历史高位。股价和信用风险指标同时恶化，说明市场已经开始担心，建设延期可能影响相关企业的融资和偿债能力。

从具体公司来看，AI计算芯片领域的英伟达下跌约9.26%，AMD下跌约17.26%；存储领域的美光和闪迪分别下跌约17.46%和22.26%。大型云平台企业的跌幅相对较小，微软、亚马逊和Alphabet分别下跌约3.58%、2.19%和2.20%。算力与数据中心企业CoreWeave和Applied Digital分别下跌约9.83%和14.69%；电力与设备领域的Vistra和GE Vernova则分别下跌约6.15%和7.48%。

这里需要讲清楚，目前展现出来的，仍然主要是资本市场对未来政策变化的预期。为什么说是预期？因为民主党虽然掌握了国会两院的控制权，但尚未形成一套统一的政策方案。无论是暂停先进AI研发、暂停新建数据中心，还是限制超级人工智能的发展，目前都还主要停留在政策主张和立法倡议层面，并没有全面转化为正式法律，更谈不上已经成为美国政府付诸实施的具体行动。

当然，也有人会说，两个交易日的价格变化，并不能证明资本市场未来一定会发生什么。这种说法有一定道理。但至少有一点可以确定：此前被认为能够持续加速的人工智能投资路径，正在受到越来越明显的政治、物理和财政约束。这一轮调整带来的核心变化之一，就是可能延长人工智能产业价值兑现的时间。

对于一家高度依赖新增数据中心交付的企业而言，如果估值建立在未来机房不断交付、算力不断投入运营的基础上，那么项目晚交付半年，就可能意味着服务器采购推迟、租赁收入延后、利息继续累积，以及设备面临技术迭代和价值下降的风险。

即使长期需求预期没有消失，现金流向后移动、融资成本上升，也会直接影响企业当前的金融估值。所以，资本市场的估值公式完全可能在政策真正落地之前就发生改变。此前所谓“无限制的需求”和“无限制的数据中心扩张”，实际上是资本市场增长叙事中一种近乎没有上限的假设。

但在现实世界中，这样的假设从来就不可能真正成立。人工智能的实际需求始终受到用户支付能力、应用效果和产品价格的约束；算力中心的建设，也始终受到电力、水资源、土地、审批以及融资条件的限制。高估值之所以能够成立，是因为资本市场相信，这些约束能够被控制在投资者可以接受的范围内。

但这种信心本身是脆弱的。这次中期选举向市场传递了一个明确的信号：外部约束不仅持续存在，而且存在进一步强化的可能性。投资者对于这些约束能够被迅速缓解的信心，也因此受到影响。

我们再具体看一下这三个飞轮。

首先是数据飞轮。它直接作用于人工智能产品的能力。在具备合法授权、数据质量和评估条件的前提下，更多用户使用人工智能，可以产生更加丰富的反馈数据，支持模型和产品不断迭代。

但是，如果监管进一步强化，数据获取受到限制，或者应用规模无法按照原先预期扩大，那么数据飞轮的运行也可能受到影响。

其次是基础设施与需求飞轮。它将人工智能能力的扩张转化为大规模投资。企业预期越来越多的行业、越来越多的任务会使用人工智能，于是不断增加模型训练和推理能力，采购GPU、存储、网络、供电和冷却设备，同时投入模型研发、软件平台和应用开发。

更多算力理论上能够降低单位服务成本，扩大应用场景，创造新的需求。与此同时，数据中心的大规模采购又为上游企业提供收入和订单，使供给扩张与需求预期相互强化。听上去有点像什么？就像传说中的左脚踩右脚，然后整个人就开始往上升了。

但这里有一个非常重要的问题：最终形成的需求，究竟来自终端用户的真实付费，还是来自产业链内部的相互投资？如果云厂商采购芯片，模型公司租用算力，投资机构为数据中心扩建提供资金，那么产业链内部确实能够形成大量收入、资产和融资活动。

但是，最终仍然需要终端客户真正掏钱，来覆盖设备折旧、能源消耗、研发投入和资金成本。如果终端需求不能按照预期持续增长，产业链内部形成的订单和收入，就未必能够长期维持这套扩张机制。

最后是资本飞轮，它本质上是把未来增长预期提前转化为今天的融资能力。

收入增长和技术领先预期支撑高估值，高估值通过资本市场上的股票价格表现出来，又能够改善企业股权融资的条件，增强其获得债务融资、合作资金和长期采购承诺的能力。资本市场的高估值既是这套循环的结果，也成为维持其运行速度的关键条件。

对于那些尚未形成稳定经营现金流，或者已经使用大量杠杆融资的企业来说，这个飞轮不仅不能停止，甚至不能明显减速。因为当杠杆和估值达到一定程度时，仅仅是增长速度可能放缓的预期，就足以引发恐慌，进而造成市场踩踏。国际能源署2026年的相关研究，也为这种风险提供了现实背景。

随着数据中心投资规模不断扩大，企业越来越难以仅凭自身资产负债表完成融资，资本市场条件开始直接影响建设速度。同时，电网接入、设备供应以及社会接受度，也构成了现实中的重要瓶颈。

这意味着，美国人工智能产业的扩张，对于政治环境和金融条件具有高度敏感性。随着投资规模不断增加，这种敏感性也在持续上升。而此次中期选举之后发生的事情，只是将原本存在的风险集中暴露了出来。

民主党要限制AI扩张，特朗普的否决权反而值钱了？

为什么民主党阵营的强硬表态，会引发如此明显的市场震动？

因为此前主要停留在社区和公共政策讨论层面的争议，现在开始具备转化为实际政策的可能。11月4日，亚利桑那州新任民主党众议员亚斯明·安萨里（Yasmin Ansari）提出，将暂停先进AI研发、强化行业监管以及限制人工超级智能发展列为优先议程。在此之前，伯尼·桑德斯和亚历山德里娅·奥卡西奥-科尔特斯（AOC）也已经提出暂停新建数据中心的立法倡议。

这两类主张分别涉及人工智能研发的边界，以及人工智能基础设施建设的边界。

美国国会大厦。资料图

如果暂停先进AI研发，就可能直接影响前沿模型能力扩张的速度。那些建立在未来超级人工智能突破预期上的商业叙事，将面临新的挑战。如果暂停新增数据中心，则会首先限制新增算力的落地。虽然现有模型和设施仍然可以继续运行，但整个产业的增长逻辑就可能发生变化。

这个时候，资本市场的目光就不得不重新回到一个高估值叙事中经常被忽略的问题：真实的成本收益比究竟是多少？电力成本如何分摊？数据中心的用水和噪声问题如何解决？相关要求又会在多大程度上提高建设和运营成本？

当然，我们必须严谨地指出，这些目前仍然主要是潜在风险。11月5日的相关媒体报道也指出，民主党内部对于人工智能监管力度存在分歧，温和派和进步派的立场并不完全一致。此外，国会两院之间还需要协调，而特朗普作为总统，仍然拥有否决权。

你看，这个时候，事情又变得有意思了。

对于那些把大量资金押注在人工智能产业上的企业和资本来说，如果民主党试图通过加强监管的法律，那么它们手中一张非常重要的牌是什么？

就是游说特朗普，让特朗普动用总统否决权（veto）。这就带来了一个很微妙的问题：特朗普在输掉国会两院控制权之后，他与这些科技资本之间的关系，会不会反而因此得到改善？因为对于这些资本而言，特朗普手中的总统否决权，突然具有了某种特殊的价值。

你看，政治就是这么奇妙，尤其是美国政治。

当然，即使全面暂停研发或者数据中心建设的政策难以通过，国会仍然可以通过其他方式增加企业的合规成本。比如举行听证会、开展调查，强化安全责任、儿童保护和劳动者保障等要求。这些措施未必直接阻止人工智能研发，但可能持续抬高企业经营成本。相比联邦层面，州和地方政府在这方面的行动可能更快。

据路透社援引高盛的估算，美国规划中的新增数据中心容量，有约45%位于可能受到州一级政策变化影响的地区。这里必须强调，并不是说45%的新增数据中心都会被取消，而是这些项目可能暴露在更高的政策风险之中。但对于资本市场来说，这已经足以改变估值逻辑。

过去，只要一家企业宣布新增算力建设计划，就可能被视为未来收入增长的依据。现在，投资者必须进一步考察项目是否位于相关风险地区，能否顺利获得许可，真实交付时间和建设成本又是多少。

即使项目最终能够继续建设，新增审批等待时间、附加条件以及建设地点迁移，都可能降低投资回报率。

从三个飞轮的框架来看，当前受到最直接冲击的，就是基础设施与需求飞轮。

美国数据中心建设原本就存在周期较长的问题，如果再叠加新的政策限制，那么未来设备采购和算力交付的增长速度，就可能进一步放缓。接下来受到影响的，是资本飞轮。增长预期下修会压低估值，提高融资要求，进一步限制扩建能力。

如果局部失速继续扩散，就可能形成一种恶性循环：融资条件收紧迫使项目延期，项目延期导致客户重新安排采购，收入延后进一步削弱融资能力，最终迫使模型研发和应用推广压缩预算。而数据飞轮受到的影响，可能更加间接，但也不能完全排除。

除了民主党推动的监管议题，美国人工智能产业还面临另一条压力线，那就是国家安全与供应链问题。

11月5日，美国众议院三名共和党议员要求英伟达首席执行官黄仁勋参加一场计划于11月18日举行的联合闭门简报会，并要求在11月11日之前确认是否出席，或者提出其他可行时间。

2026年1月，英伟达CEO黄仁勋在CES上展示AI芯片。资料图

这里要特别强调，是三名共和党议员。

此次简报会涉及英伟达与相关企业之间的业务往来，以及先进芯片可能被转移至中国的问题。此前，这些问题已经引发争议。虽然相关方面曾表示没有发现明确证据，但现在有关质疑再次被提出，要求进一步审查。事实上，美国国会持续关注黄仁勋以及英伟达芯片的海外流向，并不是一件新鲜事。

这种压力与民主党阵营提出的暂停研发、限制数据中心扩建有所不同。它主要来自国家安全和出口管制逻辑，而不是地方基础设施建设或社会成本问题。但两条压力线最终都可能对美国人工智能产业产生影响。一方面，民主党阵营希望通过监管限制人工智能产业的扩张速度；另一方面，共和党议员又在国家安全领域持续强化对先进芯片流向的审查。对于企业来说，这意味着它们需要同时应对国内监管成本和国际供应链限制。

不同企业对此也会采取不同的应对方式。例如，OpenAI此前宣布，将对未来自有、自营园区的用电和基础设施成本进行更加全面的核算，公开相关资源使用情况，并采取措施改善与当地社区的关系。这些调整，本质上是企业尝试将数据中心建设产生的部分外部成本纳入项目预算，以争取项目继续推进的空间。但这里存在一个需要明确区分的问题：建设能够继续进行，并不意味着投资收益率可以维持原有水平。

如果为了获得当地社区和监管机构的支持，企业必须承担更多电力、用水、基础设施和公共服务成本，那么这些额外支出就会改变项目的盈利能力。资本市场对这些问题算得非常清楚。不能因为建设项目没有被取消，就认定原先的投资回报预期能够继续实现。这完全是两个不同的概念。

美国AI资本会不会转向中国？

与此同时，美国科技企业的经营策略也在发生变化。

据11月5日的相关媒体报道，微软加强了对部分数据中心项目的审核，并放弃行使扩大得克萨斯州算力租赁规模的选择权。此外，微软还要求部分数据中心调整网络设计，推迟部分项目的交付。

美国大型数据中心园区。资料图

媒体还披露了一个更加值得关注的讨论：美国大型科技企业是否可能考虑前往中国建设AI数据中心和算力中心？

这其实涉及此前我们讨论过的一个问题，也就是所谓的“美数中算”。中国在电力供应、基础设施建设和产业配套方面具有一定的比较优势。如果美国发挥自身在人工智能技术、模型和资本方面的优势，而中国利用自身的比较优势承接算力基础设施建设，是否可能形成一种新的跨国产业分工模式？

事实上，马斯克的特斯拉汽车业务已经在一定程度上体现了类似的国际分工逻辑。

那么，在人工智能领域，会不会出现类似的局面？不能完全排除这种可能性。马斯克此前在相关场合也曾谈到，中国拥有大量电力资源，但其中一个主要限制因素，就是美国针对先进人工智能芯片实施的出口管制。这就引出了一个非常有意思的设想。

如果民主党在美国国会成功推动大量限制性法律，同时民主党执政的一些州也不断出台州一级的政策，对数据中心建设形成越来越严格的限制，甚至使美国国内新增算力设施的建设受到严重影响，那么接下来会发生什么？

那些依靠算力中心和人工智能大模型生存发展的美国科技企业，以及背后投入大量资金的资本，会坐以待毙吗？

如果它们不愿意坐以待毙，就必须寻找其他选择。而从电力供应规模、基础设施建设能力以及产业配套条件来看，中国无疑是一个值得重点考虑的选项。当然，美国企业前往中国建设人工智能算力中心，也面临着非常现实的挑战。其中一个关键障碍，就是美国政府针对先进人工智能芯片及相关技术实施的出口管制。

但问题恰恰在于，美国究竟是一个什么样的国家？

是一个资本可以通过游说政府推动政策调整，并且在现实中寻找各种方式绕过政策限制的国家？还是一个政府能够牢牢控制资本，使资本完全服从于国家战略目标的国家？这中间存在着相当大的想象空间。

如果美国国内政治继续对人工智能产业的发展形成限制，而企业和资本又试图通过全球布局寻找新的发展空间，那么美国政府的技术出口管制政策与企业自身的商业利益之间，就可能出现更加复杂的矛盾。

未来的局面，也可能因此变得非常微妙。

但是，无论这种变化最终如何发展，我们已经能够看到一个值得关注的现象。

美国的治理效能、治理绩效、国内政党政治生态，以及美国作为一个全球霸权试图维护自身优势的战略目标之间，正在形成一种微妙的张力。这种张力甚至可能使美国霸权陷入某种“自我击败”（self-defeating）的机制。

人工智能显然是关系到美国能否继续维持自身全球优势的重要领域。然而，即便是在这样一个具有重大战略意义的议题上，美国民主、共和两党仍然可以坚持从各自的党派利益出发，推动可能对本国产业发展产生深远影响的政策变化。

从外部观察者的角度来看，这种现象似乎又一次让人感受到孔子那句“逝者如斯夫，不舍昼夜”的含金量。美国国内政治正在以一种颇具戏剧性的方式，影响其人工智能产业的发展，也在不断改变美国维护自身霸权的现实条件。这不能不说是一件非常令人感慨的事情。