對於股權投資者而言，AI資本支出比例並沒有什麼特別之處：資本開支就是資本開支，最終只要能夠產生具有吸引力的投資回報率（ROI），一切就都說得通。但對信貸投資者而言，情況完全不同。因爲每一種抵押品都有不同的折舊速度，而且差異可能非常大。 土地以及配備供電系統的建築外殼可以非常耐用。即使二三十年後，當初的股權投資者已經退出，只要長期供電合同足夠有吸引力，一座數據中心仍然可能具有價值。 電網互聯設施是整個項目中最耐用的資產之一。一些新建項目等待投入運營可能超過五年，而且還可能永遠無法投入運營。然而，芯片完全不同。芯片不僅是貶值速度最快的資產之一，而且爲芯片提供融資的市場正在迅速發展，以至於其本身正在形成一個獨立的資產類別。 換句話說，用於支持AI建設熱潮的數萬億美元資金中，相當大一部分正在流向這樣一種資產：它們最終能夠回收多少價值、殘值究竟是多少，融資市場都沒有足夠長期的歷史經驗可以參考。

1861年至1872年，美國鐵路股價上漲約3倍，鐵路建設規模達到約3.7萬英里，但過度資本開支疊加信貸緊縮，最終引發1873年金融恐慌，傑伊·庫克公司破產，隨後12個月內又有115家鐵路公司倒閉。 1877年至1881年，鐵路股價再次上漲約2.5倍，並在1881年與美國股市一同見頂，當時鐵路股在美國股市中的佔比高達63%。此後，過度投資和貨運價格通縮導致鐵路建設規模急劇萎縮，行業收入、利潤及融資能力同步惡化，1882年約42%的鐵路公司陷入破產，信貸恐慌進一步蔓延至歐洲，最終伴隨美國1882年至1885年的長期經濟衰退。 當前人工智能投資熱潮呈現出類似特徵，全球超大規模雲服務商的資本開支預計將在2027年達到3.5萬億至4萬億美元，相當於美國GDP的12%至14%，雖然投資強度仍低於19世紀70年代鐵路建設和20世紀90年代末互聯網投資的峯值，但半導體行業在股票市場中的集中度已接近歷史極端水平。 歷史經驗顯示，當企業收入和利潤無法持續支撐資本開支擴張時，信貸收縮可能迅速終結投資繁榮。與歷史鐵路泡沫時期不同，當前美國長期國債收益率持續處於高位，融資環境更加嚴峻。1873年和1881年的鐵路股價見頂均伴隨着重大信貸事件、流動性急劇收縮以及地緣政治因素引發的資本外流，。而當前人工智能投資週期同樣面臨融資成本、盈利兌現能力和市場流動性變化帶來的潛在風險。

Chevron (CVX.N) is closely monitoring the projected track of Tropical Storm Isaias.