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雷达卡
人们常常以末日般的视角看待科技泡沫，但情况未必如此严重。从经济学的角度看，泡沫是过度的投资行为，最终导致供应超过需求。
要点：这并不是完全二选一的情况，即使是好的投资，如果操作不当也可能变糟。
AI泡沫问题之所以难以解答，在于时间线的不匹配——即AI软件开发的迅猛发展与数据中心建设和供电的缓慢进程之间的错位。
由于这些数据中心需要数年才能建成，从现在到它们投入运营之间必然会发生许多变化。支撑AI服务的供应链如此复杂和多变，很难准确预测几年后的供应需求。这不仅关乎人们在2028年会使用多少AI，还涉及他们将如何使用AI，以及在此期间我们是否会在能源、半导体设计或电力传输方面取得任何突破。
当投资规模如此巨大时，出错的方式有很多种——而对AI的投资确实变得非常庞大。
上周，路透社报道，甲骨文关联的新墨西哥数据中心园区已从20家银行组成的财团获得高达180亿美元的贷款。甲骨文已经与OpenAI签订了3000亿美元的云服务合同，两家公司还与软银合作，作为“星门”项目的一部分，计划投资总计5000亿美元的AI基础设施。Meta也不甘示弱，承诺在未来三年内投入6000亿美元用于基础设施建设。我们一直在追踪所有主要的投资承诺，但庞大的规模使我们难以跟上。
同时，对AI服务需求增长速度存在真正的不确定性。
上周发布的麦肯锡调查研究了顶级公司如何使用AI工具。结果喜忧参半。几乎所有接触的企业都在某种程度上使用AI，但很少有企业在大规模的层面上使用它。AI确实帮助公司在特定的应用场景中削减了成本，但对整体业务的影响并不显著。简而言之，大多数公司仍处于“观望”模式。如果你指望这些公司购买你数据中心的空间，你可能要等待很长时间。
但即使AI需求无止境，这些项目也可能遇到更直接的基础设施问题。上周，萨提亚·纳德拉在播客中让听众感到惊讶，他说自己更担心数据中心空间不足，而不是芯片短缺。（用他的话说：“这不是芯片的供应问题；而是我没有温控机房可以插入。”）与此同时，整个数据中心因无法处理最新一代芯片的电力需求而闲置。
尽管英伟达和OpenAI一直在尽可能快速地推进，但电网和建筑环境仍然按照它们一贯的速度发展。这为昂贵的瓶颈留下了很多机会，即使其他一切都顺利进行。
Q&A
Q1：什么是AI泡沫？为什么很难判断？
A：AI泡沫是指对AI基础设施的过度投资，导致供应超过需求。难以判断是因为AI软件开发速度极快，但数据中心建设需要数年时间，两者时间线不匹配，供应链复杂多变，很难预测未来几年的实际需求。
Q2：目前AI基础设施投资规模有多大？
A：投资规模非常庞大。甲骨文关联的数据中心获得180亿美元贷款，与OpenAI签订3000亿美元云服务合同，“星门”项目计划投资5000亿美元，Meta承诺三年内投入6000亿美元基础设施建设。
Q3：企业对AI的实际使用情况如何？
A：根据麦肯锡调查，几乎所有企业都在使用AI，但很少有企业在大规模的层面上使用。AI帮助公司在特定的应用场景中削减成本，但对整体业务的影响有限。大多数公司仍处于“观望”模式，这可能导致数据中心需求不及预期。
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