多位AI高管駁算力過剩論：需求無限，能源是瓶頸
Claire Weston
晶片股劇烈波動引發算力過剩擔憂，但多位AI基礎設施高管明確反駁：需求遠超產能，真正瓶頸是能源——有供應商訂單已排滿五年，行業正從「用量最大化」轉向更可持續的「價值最大化」。
市場在慌甚麼？
晶片股近期劇烈波動，導火線來自幾個方向：Meta宣佈出售閒置AI算力，馬斯克旗下xAI亦將多餘算力對外出租。
兩則消息疊加，市場聯想到一個結論：超大規模雲廠商可能建多了。
三星本周預告利潤大幅增長，股價卻應聲下跌——投資者開始質疑AI基礎設施投資的可持續性。
這意味著→ 市場的核心焦慮不是「AI無用」，而是「錢花太多、產能會不會過剩」。
高管們看到的真實情況是甚麼？
前英特爾CEO、現Playground Global合夥人帕特·基辛格對CNBC表示：AI需求「幾乎是無限的」，真正制約發展的是能源供應，不是算力需求。
正在用英偉達GPU建數據中心的Nebius首席營收官博羅迪茨基說：「需求遠超我們的履約能力，這已經是常態。」
Cerebras Systems CEO費爾德曼將Meta和xAI出售算力定性為「個例」，強調整個行業算力需求遠超產能，數據中心和上游投入要素都存在缺口。
最硬的證據是甚麼？
光子互聯（用光信號代替電信號在晶片和數據中心之間傳輸數據的技術）供應商Lumentum的CEO透露：產品訂單已排滿未來五年。
Lumentum股價過去約一年累計上漲約600%——資本市場用真金白銀為供不應求投了票。
獲三星和SK海力士支持的晶片初創公司Rebellions CEO朴成允同樣表示：AI基礎設施勢頭依然強勁，Meta和xAI的動作不等於行業過度投資。
簡單來說＝ 賣鏟子的人訂單排到五年後，說明挖金的人遠沒有停下來。
企業花錢方式正在怎樣變化？
此前許多企業處於「用量最大化」階段——鼓勵員工不計成本地使用OpenAI、Anthropic等前沿模型。
隨著DeepSeek、阿里巴巴等開源方案的成本優勢日益受到審視，企業CFO開始更嚴格地評估AI投入的回報。
博羅迪茨基把這個新階段稱為「價值最大化」：CFO收緊支出，本質上是在尋找價值。
這意味著→ 企業不是在砍AI預算，而是在學著把錢花得更聰明。
前沿模型會被開源替代嗎？
費爾德曼給出另一種解讀：隨著企業AI部署日趨成熟，不同複雜度的任務會配對不同級別的模型和算力。
前沿模型與開源模型將形成互補而非簡單替代——簡單任務跑便宜模型，複雜推理仍需頂級算力。
簡單來說＝ 不是所有快遞都需要專機送，但專機的活並不會因此變少。
這反映出 整體算力需求的結構在變，但總量並不會因開源而萎縮。
接下來看甚麼？
企業AI支出的理性化究竟是需求長期健康的信號，還是增速放緩的前兆，目前雙方都有道理。
這意味著→ 下一個驗證窗口是各大雲廠商後續發佈的資本開支數據——錢到底還在不在投，數字會說話。
短期晶片股波動反映的是情緒，中期方向要看企業端真實的採購節奏。
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