關(guān)于這輪 AI 熱潮到底是不是泡沫這個(gè)問(wèn)題，過(guò)去兩年?duì)幷摬恍?。但在反?fù)討論“這些錢花得值不值”之前，我們似乎都默認(rèn)了一個(gè)前提：這筆錢是一個(gè)大致確定的數(shù)字。但高盛近期發(fā)布的一份報(bào)告認(rèn)為，這個(gè)前提可能并不成立。

近期，高盛全球研究院發(fā)布了一份名為《Tracking Trillions》的報(bào)告，他們以英偉達(dá)（NVIDIA）的前瞻數(shù)據(jù)中心收入作為錨點(diǎn)，推算出 2026 至 2031 年全球 AI 基礎(chǔ)設(shè)施累計(jì)資本開支的基線：約 7.6 萬(wàn)億美元。其中，計(jì)算芯片約 5.1 萬(wàn)億，數(shù)據(jù)中心約 2.15 萬(wàn)億，電力約 3,580 億。2026 年單年約 7,650 億美元，到 2031 年增至 1.64 萬(wàn)億。

圖丨基準(zhǔn) AI 資本支出總額預(yù)測(cè)（十億美元）（來(lái)源：Goldman Sac）

但報(bào)告真正想說(shuō)的不是 7.6 萬(wàn)億這個(gè)數(shù)字高或低，而是這個(gè)數(shù)字本身極其脆弱。市場(chǎng)習(xí)慣把 AI CapEx（資本支出）當(dāng)作需求側(cè)問(wèn)題來(lái)討論：AI的商業(yè)化能不能撐起這些投入？但高盛認(rèn)為，供給側(cè)的不確定性同樣巨大，而且被嚴(yán)重低估。建這些東西到底要花多少錢，取決于一小組很少被攤開討論的假設(shè)。

改變其中任何一個(gè)，萬(wàn)億美元級(jí)別的數(shù)字就會(huì)跟著偏移。

一塊芯片該折舊幾年

報(bào)告列出了四個(gè)最能撬動(dòng)總量的假設(shè)。排在第一位的是 AI 芯片的經(jīng)濟(jì)使用壽命。

這是一個(gè)正在華爾街引發(fā)激烈爭(zhēng)論的變量。目前超大規(guī)模廠商普遍按 4 到 6 年的周期對(duì) GPU 服務(wù)器計(jì)提折舊。但英偉達(dá)已轉(zhuǎn)向年度產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏：Hopper（2022）、Blackwell（2024）、Rubin（2026）、Rubin Ultra（2027）每一代在能效和性能上都是數(shù)量級(jí)的躍升，而非漸進(jìn)式改良。這使得 5 到 6 年的折舊周期在經(jīng)濟(jì)意義上越來(lái)越難以自洽。

高盛的敏感性分析顯示，將芯片使用壽命從 5 年縮短到 3 年，2026-2031 年間的隱含年度折舊總額從約 3 萬(wàn)億美元跳升至近 4 萬(wàn)億美元；反過(guò)來(lái)延長(zhǎng)到 7 年，則降至 2.2 萬(wàn)億美元。僅這一個(gè)參數(shù)的調(diào)整，就可以讓生態(tài)系統(tǒng)承受的折舊成本偏移上千億美元。

圖丨芯片使用壽命的敏感性分析（來(lái)源：Goldman Sachs）

知名投資人 Michael Burry 在 2025 年下半年公開做空英偉達(dá)和 Palantir 時(shí)，正是以此為核心論據(jù)。他估計(jì) 2026 至 2028 年間，超大規(guī)模廠商因高估芯片使用壽命將累計(jì)少計(jì)約 1,760 億美元折舊，從而使利潤(rùn)虛高超過(guò) 20%。他的判斷是：芯片的真實(shí)經(jīng)濟(jì)壽命接近 2 到 3 年，當(dāng)前的會(huì)計(jì)處理不過(guò)是一種盈余管理。

各家廠商的實(shí)際動(dòng)作也呈現(xiàn)出有意思的分歧。亞馬遜在 2025 年初將部分服務(wù)器的折舊年限從 6 年縮短至 5 年，為此承受了約 7 億美元的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)沖擊，并在 2024 年四季度對(duì)一批提前退役的設(shè)備計(jì)提了 9.2 億美元加速折舊。

微軟 CEO Nadella 則公開表示，公司正有意拉開不同代際芯片的采購(gòu)節(jié)奏，避免在單一代產(chǎn)品上背負(fù)四五年的折舊包袱。而 Meta 在三年內(nèi)三次延長(zhǎng)服務(wù)器使用壽命，最近一次在 2025 年 1 月，將折舊減少轉(zhuǎn)化為單季度 29 億美元的利潤(rùn)增量，恰好發(fā)生在亞馬遜縮短折舊周期的同一時(shí)間。

CoreWeave CEO 則給出了相反的證據(jù)：該公司 2020 年購(gòu)入的 A100 芯片目前仍然滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，一批合同到期的 H100 被立刻以原價(jià) 95% 的價(jià)格重新租出。高盛報(bào)告也承認(rèn)，舊芯片在推理、邊緣計(jì)算和合成數(shù)據(jù)生成等低敏感度場(chǎng)景中仍有經(jīng)濟(jì)價(jià)值，這種分層部署模式可能支撐更長(zhǎng)的使用壽命。

爭(zhēng)論的本質(zhì)不是技術(shù)問(wèn)題，而是利潤(rùn)表問(wèn)題。折舊年限決定了每年需要攤銷多少成本，進(jìn)而決定了這場(chǎng)萬(wàn)億美元豪賭的賬面回報(bào)率。

數(shù)據(jù)中心正在變成另一種東西

第二個(gè)關(guān)鍵假設(shè)是數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本。高盛的基線假設(shè)是每兆瓦 1,500 萬(wàn)美元。但報(bào)告指出，這個(gè)數(shù)字正面臨上行壓力。

傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本大約是每兆瓦 1,000 萬(wàn)美元。AI 時(shí)代的數(shù)據(jù)中心完全不同：機(jī)架功率密度從過(guò)去的 5-15 千瓦飆升到 Blackwell 時(shí)代的 130-200 千瓦，再到 Rubin 時(shí)代的 500 千瓦以上；冷卻方式從風(fēng)冷轉(zhuǎn)向全液冷；計(jì)算、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)和供電必須協(xié)同設(shè)計(jì)而非獨(dú)立堆疊。

圖丨數(shù)據(jù)中心規(guī)格的演進(jìn)（來(lái)源：Goldman Sachs）

NVIDIA 在 2026 年 GTC 上發(fā)布的 Vera Rubin 平臺(tái)將這種壓力推向了新的極端。NVL72 機(jī)架將 72 塊 Rubin GPU 和 36 塊 Vera CPU 封裝進(jìn)標(biāo)準(zhǔn) 42U 機(jī)柜，功耗相當(dāng)于 40 戶美國(guó)家庭，要求 45°C 進(jìn)水溫度的直接液冷和 800V 直流供電，大多數(shù)現(xiàn)有設(shè)施完全無(wú)法承載。未來(lái)的 NVL576 配置更是指向每機(jī)架 600 千瓦。

高盛的敏感性分析顯示，將數(shù)據(jù)中心成本從每兆瓦 1,500 萬(wàn)美元調(diào)整到 1,900 萬(wàn)美元，六年累計(jì)數(shù)據(jù)中心 CapEx 從 2.15 萬(wàn)億美元上升到 2.72 萬(wàn)億美元，增量超過(guò) 5,700 億美元。而且建筑和電力設(shè)施的設(shè)計(jì)壽命通常是 20 到 25 年，但當(dāng)設(shè)施的技術(shù)需求可能在投產(chǎn)兩年內(nèi)就發(fā)生根本性變化時(shí)，長(zhǎng)壽命資產(chǎn)的“耐久性”反而成了風(fēng)險(xiǎn)。

圖丨數(shù)據(jù)中心成本敏感性分析（來(lái)源：Goldman Sachs）

報(bào)告還點(diǎn)出一個(gè)尷尬的現(xiàn)實(shí)：不到兩年前建成的“過(guò)渡型 AI 數(shù)據(jù)中心”可能已經(jīng)無(wú)法滿足下一代芯片的功率和散熱需求。當(dāng)一座數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)壽命是 20 年，但技術(shù)需求可能在投產(chǎn)兩年內(nèi)發(fā)生根本變化時(shí)，長(zhǎng)壽命本身就變成了風(fēng)險(xiǎn)。

省下來(lái)的錢，會(huì)不會(huì)直接花掉

第三個(gè)假設(shè)涉及芯片架構(gòu)選擇。

GPU 之外，越來(lái)越多算力會(huì)通過(guò) ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，專用集成電路）交付：Google TPU（Tensor Processing Unit）、AWS Trainium、Meta MTIA、OpenAI 與 Broadcom 合作的定制芯片。這些芯片在特定任務(wù)上的每單位有效算力成本和功耗都比通用 GPU 低。

僅就近期合同看：Anthropic 在 2025 年 10 月宣布從 Google 采購(gòu)至多 100 萬(wàn)顆 TPU，規(guī)?！皫装賰|美元”，2026 年 4 月這個(gè)合作擴(kuò)展到 5 GW 的 TPU 容量與 400 億美元的 Google 投資。Broadcom 2025 財(cái)年的 AI ASIC 營(yíng)收約 200 億美元，訂單積壓 730 億。Morgan Stanley 把 2027 年 TPU 出貨量估計(jì)上調(diào)到 500 萬(wàn)顆，2028 年到 700 萬(wàn)顆。

但 Lee 和 Greenbaum 更想問(wèn)的問(wèn)題是：這些更便宜的算力，最終會(huì)讓總建設(shè)規(guī)模變小，還是會(huì)被新一輪使用吸收掉？

他們把問(wèn)題歸結(jié)為一個(gè)變量：算力需求的彈性。

一種情景是需求相對(duì)固定。機(jī)構(gòu)知道自己要訓(xùn)練多大的模型、服務(wù)多少用戶，更便宜的芯片直接縮小資本盤子，架構(gòu)選擇實(shí)實(shí)在在地改變總數(shù)。另一種情景是需求跟著價(jià)格走。算力變便宜了，團(tuán)隊(duì)就會(huì)訓(xùn)更大的模型、跑更長(zhǎng)的上下文、把 AI 塞進(jìn)更多原本不值得用的場(chǎng)景，省下來(lái)的錢又花回去了?？偟幕A(chǔ)設(shè)施規(guī)模沒變，變的是誰(shuí)賺走了中間的利潤(rùn)。

報(bào)告提到，NVIDIA 數(shù)據(jù)中心 GPU 的毛利率約 75%，遠(yuǎn)高于其他芯片供應(yīng)商。萬(wàn)億美元乘以 75%，這個(gè)利潤(rùn)池將成為超大規(guī)模廠商轉(zhuǎn)向自研芯片的最強(qiáng)動(dòng)機(jī)。問(wèn)題是，這個(gè)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果是“少花錢”還是“多用量”，答案完全不同。

目前報(bào)告的基線傾向于后者。在算力需求遠(yuǎn)未飽和的階段，便宜的計(jì)算催生的是更多使用，而不是更少投入，架構(gòu)變化改變的是價(jià)值分配而非總盤子。作者也承認(rèn)這個(gè)判斷有時(shí)效性：當(dāng)推理負(fù)載占比上升、利潤(rùn)率壓力增大、邊際算力的回報(bào)開始遞減，更便宜的芯片確實(shí)可能開始?jí)嚎s總支出。但那個(gè)階段還沒到。

瓶頸不改變成本，但可能改變信心

第四個(gè)假設(shè)是建設(shè)周期拉長(zhǎng)。電力接入排隊(duì)、審批流程、專業(yè)勞動(dòng)力短缺、變壓器和冷卻設(shè)備的交貨周期（目前 GPU 交貨期已延長(zhǎng)至 36 到 52 周），都在拉大資本投入與產(chǎn)能上線之間的時(shí)間差。

延長(zhǎng)本身不改變單位成本。電力的價(jià)格、數(shù)據(jù)中心的每兆瓦造價(jià)、芯片的效率都不動(dòng)。它通過(guò)另一種方式作用：拉長(zhǎng)時(shí)間線、增加協(xié)調(diào)復(fù)雜度，最終讓 take-or-pay 合同的承約方、信貸供給方、依賴二級(jí)市場(chǎng)融資的運(yùn)營(yíng)方都暴露在更長(zhǎng)久的不確定性下。

高盛認(rèn)為，在基準(zhǔn)情景下，瓶頸只是拖慢了部署節(jié)奏而非減少了總量。項(xiàng)目延期、資本重復(fù)投入（最典型的是自建發(fā)電設(shè)施繞開電網(wǎng)排隊(duì)），結(jié)果是一個(gè)效率更低但總規(guī)模不變的建設(shè)過(guò)程。

但當(dāng)瓶頸足夠嚴(yán)重、足夠持久，故事會(huì)從供給側(cè)滑向需求側(cè)。當(dāng)大量項(xiàng)目同時(shí)卡住，市場(chǎng)的關(guān)注會(huì)從“我們?cè)趺窗阉ǔ鰜?lái)”轉(zhuǎn)向“我們到底是不是該建這么多”。報(bào)告把這種狀態(tài)稱為反饋回路：供給側(cè)的摩擦倒灌進(jìn)需求側(cè)的懷疑。

報(bào)告判斷當(dāng)前環(huán)境更接近基準(zhǔn)情景，但緩沖不大。五大超大規(guī)模廠商 2026 年的 CapEx 指引已合計(jì)攀升至約 7,000 億美元（綜合多家分析師估算），較 2024 年的 2,000 多億美元翻了兩倍多。資本密集度已達(dá)到營(yíng)收的 45%-57%，更像公用事業(yè)公司而非科技公司。

僅 2025 年一年，這些公司就通過(guò)債券市場(chǎng)融資超過(guò) 1,080 億美元，未來(lái)幾年的預(yù)計(jì)發(fā)債規(guī)模達(dá) 1.5 萬(wàn)億美元。在這個(gè)杠桿水平上，執(zhí)行層面的延遲很容易傳導(dǎo)為需求層面的質(zhì)疑。

不改變總量的因素，和一個(gè)循環(huán)悖論

高盛還列出了幾個(gè)看上去很重要、但對(duì)總量影響有限的因素。

訓(xùn)練與推理的比例變化影響的是回本速度，不是基礎(chǔ)設(shè)施總量。內(nèi)存價(jià)格的劇烈波動(dòng)本質(zhì)上是供需失衡在極端采購(gòu)量下的反映，高盛預(yù)計(jì)類似的短期沖擊還會(huì)在光互連、封裝等其他環(huán)節(jié)反復(fù)出現(xiàn)。

自建電力確實(shí)抬高了單項(xiàng)目成本，但電力在六年累計(jì)投入中只占約 3,580 億美元，不到總量的 5%，即使大規(guī)模鋪開也撼動(dòng)不了 7.6 萬(wàn)億的整體數(shù)字。這些變量決定的是誰(shuí)賺錢、什么時(shí)候賺錢，而不是總共要花多少錢。

報(bào)告坦言，其分析建立在一種循環(huán)的邏輯上：如果建設(shè)真的成功，基礎(chǔ)設(shè)施鋪開、瓶頸疏通、算力價(jià)格繼續(xù)下降，那么結(jié)果結(jié)果未必是過(guò)剩，而很可能是新一輪需求和新一輪場(chǎng)景在更低的價(jià)格點(diǎn)上被激活。今天足以滿足 AI 野心的那一筆建設(shè)，恰恰是它對(duì)明天的技術(shù)機(jī)會(huì)不夠用的原因。

參考資料：

1.https://www.goldmansachs.com/insights/articles/tracking-trillions-the-assumptions-shaping-scale-of-the-ai-build-out

運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成