约翰斯·霍普金斯大学应用经济学教授Steve Hanke近日对“AI将以接近零成本迅速普及”的乐观预期提出质疑，并强调AI替代人力的范围将受到成本约束。

据Business Insider当地时间8月2日报道，Hanke表示，认为AI几乎可以零成本扩散的看法“脱离现实”，从经济学角度看也站不住脚。他指出，AI运行离不开大量电力、水和GPU等硬件资源，本质上是一项资源密集型技术。

当前，Microsoft、Alphabet、Amazon和Meta等科技巨头正围绕新一代AI模型加码数据中心建设。报道援引预测称，这些公司今年的资本开支合计可能达到约7000亿美元（约合100198亿韩元），到2027年甚至可能升至1万亿美元（约合143140亿韩元）。Hanke认为，AI究竟能发展到什么程度，关键要看其对电力、算力等稀缺资源的消耗成本是否仍在可承受范围内。

对于“AI将导致大规模岗位消失”的说法，Hanke也持保留态度。他表示，企业不可能裁掉所有员工、全面改用AI，因为在不少应用场景中，引入AI的成本未必低于雇佣人力。这也意味着，AI即便能够替代部分劳动，也不代表在所有行业和岗位上都更划算。

Hanke还指出，把AI简单类比为传统软件并不成立。传统软件一旦开发完成，后续复制和销售的边际成本很低；但AI服务每交付一次，背后都需要持续消耗算力和基础设施资源。他认为，部分过度乐观的判断忽视了AI的成本结构。

不过，支持AI前景的人士认为，随着半导体性能提升以及数据中心效率改善，相关成本将逐步下降。Tesla CEO Elon Musk长期以来一直预测，AI将显著提升生产率、压低生产成本，并推动社会走向更富足的阶段。他也曾表示，从长期来看，货币的重要性可能下降；如果AI替代大多数岗位，政府应提供普遍收入保障。

值得注意的是，Hanke此前就曾将AI视为一项被高估且可能带来风险的技术。近期，企业家Mark Cuban和投资者Michael Burry也对AI投资规模以及以NVIDIA为核心的生态表示担忧。Cuban称，AI热潮对NVIDIA的过度依赖“令人害怕”；Burry则警告，NVIDIA通过与客户之间的交易安排来维持芯片销售，这种模式可能进一步推高循环式投入。