芯片行業高管駁斥算力過剩論:AI需求"幾乎無限",能源纔是瓶頸

市場資訊
07/13

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  來源:華爾街見聞

  芯片股近期劇烈波動引發市場對AI需求放緩的擔憂,但多位行業高管明確表示,這一擔憂言過其實。

  前英特爾CEO、現Playground Global普通合夥人Pat Gelsinger本周對CNBC表示,AI需求「幾乎是無限的」,真正制約行業發展的瓶頸是能源供應,而非算力需求本身。多家數據中心及芯片企業高管也相繼發聲,稱當前市場需求遠超供給能力,算力過剩的說法與其實際經營狀況不符。

  與此同時,企業端的AI支出模式正在悄然轉變——從此前不計成本地鼓勵員工大量使用AI工具,轉向更注重投資回報的「價值最大化」策略。這一趨勢引發外界對企業AI支出能否持續的疑慮,但多位高管認為,這種理性化調整恰恰有助於需求的長期延續。

  芯片股波動背後:過剩擔憂從何而來

  推動本輪芯片股波動的因素來自多個方向。Meta宣佈將出售其閒置AI算力,消息一出,儘管Meta股價上漲,卻引發市場對行業整體算力過剩的聯想。馬斯克旗下xAI今年同樣將多餘算力對外出租。

  此外,全球最大內存芯片企業之一三星本周預告利潤大幅增長,股價卻應聲下跌——在過去12個月累計漲幅逾360%之後,市場開始質疑其上行空間是否已經有限。

  這些市場信號疊加在一起,令投資者對AI基礎設施投資的可持續性產生疑慮,並在芯片及數據中心相關股票中引發了新一輪震盪。

  供給端:需求遠超產能,訂單排至五年後

  然而,多家直接參與AI基礎設施建設的企業高管給出了截然不同的判斷。

  「我們所經歷的需求是非同尋常的。需求遠超我們的履約能力,這已經是我們一段時間以來的常態,」正在使用英偉達GPU建設數據中心的Nebius首席營收官Marc Boroditsky對CNBC表示。

  Cerebras Systems CEO Andrew Feldman則將Meta和xAI出售閒置算力的案例定性為「個例」,並強調:「就整個行業而言,算力需求遠超現有產能,我們在數據中心方面存在缺口,在算力所需的許多投入要素上也存在缺口。」Cerebras今年早些時候已完成上市,是一批試圖挑戰英偉達、進軍數據中心市場的半導體初創企業之一。

  來自韓國、獲三星和SK海力士支持的芯片初創公司Rebellions同樣反映需求旺盛。「AI基礎設施的勢頭依然強勁,」Rebellions CEO Sungyun Park表示,他認為Meta和xAI的動作並不意味着超大規模雲廠商在基礎設施上存在過度投資。

  光子和光學互聯產品供應商Lumentum的情況或許最能說明問題——該公司CEO Michael Hurlston透露,其產品訂單已排滿未來五年。「我們正在盡一切可能擴大產能,以滿足我們目前看到的長達五年的需求,」他說。Lumentum股價在過去12個月累計上漲約600%。

  需求端:從「用量最大化」轉向「價值最大化」

  儘管供給端信號明確,企業端的AI使用方式正在經歷一次結構性轉變,這也是市場擔憂的另一個來源。

  此前,許多企業處於所謂「tokenmaxxing」(用量最大化)階段,鼓勵員工不計成本地大量使用AI工具,主要採用OpenAI、Anthropic等前沿模型。但隨着這些前沿模型相對於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。

  Nebius的Boroditsky將這一新趨勢稱為「valuemaxxing」(價值最大化)。「CFO出手收緊支出,其實應該是在尋找價值,」他說,「我們正在看到一種更理性化的轉變。每一個技術周期都經歷過這個過程,而這種理性化實際上將持續推動需求。」

  Cerebras的Feldman則從模型分層使用的角度提供了另一種解讀:隨着企業在AI部署上日趨成熟,不同複雜程度的任務將匹配不同級別的模型和算力。「你不需要開着大巴去買菜,」他說,「某些工作負載會遷移到某類算力,更簡單的工作負載則遷移到其他算力。」這意味着前沿模型與開源模型將形成互補,而非簡單替代關係,整體算力需求並不會因此萎縮。

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責任編輯:凌辰

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