AI需求「近乎無限」，能源才是瓶頸——五位晶片高層這麼說

五位晶片及資料中心高層公開反駁了對AI算力過剩的擔憂，認為能源供應——而非需求——才是真正的制約因素。

本月半導體類股遭到拋售，原因在於市場擔心AI基礎設施支出正觸頂。Meta Platforms Inc. 表示將出售閒置的AI運算產能，Samsung Electronics Co. 儘管過去12個月獲利成長360%，仍發布獲利預警。然而，負責建造與供應基礎設施的高層告訴CNBC，實際情況正好相反。

「AI需求幾乎是無限的，」英特爾（Intel Corp.）前執行長、現任Playground Global普通合夥人基辛格（Pat Gelsinger）表示。「真正的瓶頸在於能源，而非算力。」

Marc Boroditsky，雲端平台Nebius（正在建設配備Nvidia Corp. 圖形處理器的資料中心）的首席營收官指出，需求「遠超我們目前的供給能力，而且這種情況已經持續了一段時間。」今年上市的AI晶片製造商Cerebras Systems Inc. 執行長Andrew Feldman則認為，Meta和xAI出售產能僅是個別案例。「整個行業對算力的需求遠超可用供給，」他表示。「我們正面臨資料中心短缺，以及許多建造算力所需投入品的短缺。」

最令人矚目的信號來自光子及光互連產品供應商Lumentum Holdings Inc.。該公司執行長Michael Hurlston表示，公司的訂單簿已排滿未來五年。「我們正竭盡全力擴大產能，以滿足目前已可預見長達五年的需求，」他說。Lumentum股價在過去12個月內已上漲約600%。

能源的制約

國際能源署（IEA）預測，全球資料中心電力需求將從2024年的約415 TWh，到2030年翻倍以上至945 TWh。AI是主要驅動力，資料中心電力消耗每年增長約15%，增速是其他行業的四倍以上。麥肯錫（McKinsey & Co.）估計，到2030年全球資料中心所需資本投資將接近7兆美元，其中約1.3兆美元用於發電、變壓器、變電站及輸電基礎設施。

基辛格的觀點與產業規劃者之間日益形成的共識一致：AI競賽的下一階段，取決的不僅是晶片架構，更是維持其運轉的電網。包括美國、中國及海灣國家在內的各國正競相確保AI叢集所需的清潔可靠電力。印度電力部估計，到2032年該國資料中心電力需求可能達到13.56 GW。

從「代幣最大化」到「價值最大化」

另一個令人擔憂的問題是，企業在AI上的支出能否維持目前的速度。許多公司經歷了一個Boroditsky稱為「代幣最大化」（token-maxxing）的階段——鼓勵員工盡可能多地使用AI工具，通常依賴OpenAI和Anthropic的前沿模型。隨著財務長們開始嚴格審查成本，這種做法正轉向他所稱的「價值最大化」（value-maxxing）。

「財務長們緊縮支出，實際上是在尋找價值，」Boroditsky說。「我們看到一種更加理性的轉變。每一個科技週期都會經歷這個過程，而這種理性化實際上將支撐需求。」

Cerebras的Feldman提供了補充觀點：隨著企業在AI部署上日益成熟，不同的工作負載將遷移至不同層級的算力。「你不會開巴士去買菜，」他說。「有些工作負載會轉移到某一類算力，較簡單的工作負載則轉移到另一類。」這意味著前沿模型與來自DeepSeek、阿里巴巴集團控股有限公司等公司的開源替代方案將共存，而非相互蠶食，從而使整體算力需求維持上升趨勢。

韓國晶片新創公司Rebellions Inc.（Samsung和SK Hynix Inc.均為其投資者）執行長Sungyun Park表示，AI基礎設施的發展動能依然強勁。他不認為Meta和xAI的舉動是超大規模雲端業者過度投資的證據。

對投資人而言，這場辯論具有直接影響。Nvidia目前股價約為預期本益比22倍，較52週高點下跌13.6%；而Advanced Micro Devices Inc.的分析師目標價已高達615美元，市場預期其MI450系列及Helios平台將於第三季開始放量。Marvell Technology Inc.的光學連接產品交貨週期已延長至六個月以上，分析師預測該公司未來三年增長率將超過40%。

高層們認為，風險不在於AI需求消退，而在於業界無法以足夠快的速度建設電力基礎設施來跟上需求的步伐。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。