项立刚这话说到了点子上。就在9月7日，凤凰网财经独家对话这位信息产业观察者时，他直接点出了美国AI最大的命门：算力与模型在空转，巨额投入根本形不成商业闭环，美国AI现在最紧张的地方，已经悄悄变了。前两年，大家盯着的是芯片够不够、模型强不强。

到了2026年，华尔街越来越关心另一张表：这么多钱投下去，什么时候才能收回来？9月7日，项立刚接受凤凰网财经采访时提出，美国人工智能（AI）在算力建设和底层技术方面投入很大，但算力、供电、模型和实际应用之间没有完全接上。
他特别提到，大量基础能力建起来后，如果不能转成真正有人使用、有人付费的产品，商业价值就很难完整形成。这个判断真正值得看的，不是“美国人工智能（AI）行不行”这么简单，而是人工智能（AI）产业正在进入第二阶段。
第一阶段拼的是抢芯片、建机房、训练更大的模型；第二阶段开始算账：机器开一天要多少电？客户愿意付多少钱？
一座几十亿美元的数据中心，需要多少年才能回本？9月8日，路透社旗下Breakingviews披露的一个变化很有意思。
截至8月，美国市场与人工智能（AI）相关的债务发行规模已经接近5000亿美元，占今年美国高评级债务发行量约五分之一。与此同时，贷款机构开始变谨慎，不少项目想融资，得先拿出长期租约、建设许可甚至更充分的担保。
这里也必须把一个容易被夸大的说法讲清楚：美国人工智能（AI）并不是“完全没有商业收入”。9月2日，微软首次单独公布Azure云业务的销售数据。
最近一个季度收入达到294亿美元，截至6月30日结束的财年收入达到1019亿美元。真正的问题在于，不同企业赚钱能力差别越来越明显。
微软、亚马逊、谷歌本来就在卖云服务，建好服务器之后，可以直接把算力卖给企业。Meta的情况就不同，它主要收入仍然来自广告，却在按照大型云计算公司的规模建设人工智能（AI）基础设施。
今年第二季度，Meta自由现金流只有7.84亿美元，同比下降91%，公司同时把全年资本支出预期提高到1300亿至1450亿美元。扎克伯格也承认，已经有外部企业提出愿意以较高价格租用Meta的计算资源。
有人据此说Meta已经“算力过剩”，这也不够准确，外面有人愿意高价租，反而说明高端算力仍然紧缺。服务器还在运行，并不代表商业账已经算通。

而且，人工智能（AI）世界看起来很“高科技”，落到地面上，却绕不开一个很传统的问题——电。国际能源署最新预测显示，全球数据中心用电量可能从2025年的约485太瓦时增加到2030年的约950太瓦时，接近翻倍。
其中人工智能（AI）数据中心的用电增长更快。美国尤其突出，到2030年前，数据中心可能贡献美国接近一半的新增用电需求。
麻烦还不仅仅是发多少电。美国电力公司现在连一些大型变压器都要提前几年订货，路透社7月调查发现，部分大型变压器交货时间已经超过160周。
数据中心就算土地买好了、GPU到了，如果变电设备和输电线路没有接上，同样只能等。这也是为什么美国不少数据中心项目没有按照计划顺利推进。
2026年第一季度，美国大约75个数据中心项目因为地方社区反对等原因遭遇推迟或受阻，涉及项目价值约1300亿美元。居民关心的事情非常实际：电价会不会涨、噪音怎么办、用水会不会增加、附近电网够不够用。
但这里同样不能写成“1300亿美元数据中心全部被取消”。准确说法是，这些项目受到阻碍、延迟或者面临更大审批压力，其中并非全部终止。
英伟达最近的动作，也把这种资金压力摆到了桌面上。8月10日，英伟达宣布与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛和KKR等金融机构建立人工智能（AI）算力基础设施融资平台，目标是撬动超过5000亿美元第三方资本。
黄仁勋还表示，英伟达可以选择为潜在交易提供最高1250亿美元的支持。这件事不能理解为“英伟达发现GPU卖不掉了，所以自己拿5000亿美元救市场”。
事实正好没这么简单。它反映的是人工智能（AI）基础设施已经贵到一个新阶段：靠科技公司自己账上的现金越来越难完全承担，需要银行、基金、资产管理机构一起参与。
资金来源越复杂，对项目未来现金流的要求也就越高。也正因为如此，项立刚提出的“商业闭环”问题才有讨论价值。