突发观点-大型科技公司6300亿美元的人工智能挥霍将如何落空

作者是路透社Breakingviews专栏作家。所表达的意见是她自己的。

作者：郭凯伦

路透伦敦3月26日电-尽管金融市场对人工智能泡沫感到绝望，但投资者可能关注了错误的风险。普遍的担忧是，科技巨头将在人工智能基础设施上花费数千亿美元，但需求不足。然而，更紧迫的问题是，科技公司将难以将其2026年的巨额预算用于提供正常运行的数据中心。

硅谷野心的规模已经与现实发生冲突。摩根士丹利估计，仅2026年，预计只有四家公司--Amazon.com AMZN.O、Microsoft MSFT.O、Alphabet GOOGL.O和Meta Platforms META.O --将在数据中心和人工智能芯片上花费约6300亿美元。这是2023年数字的四倍多，约占美国GDP的2.2%。扩大视野，将Oracle ORCL.N和CoreWeave CRWV.O等十大云计算和基础设施提供商纳入其中，资本支出总额将达到8110亿美元。

即使对于世界上最大的公司来说，这种扩张也是惊人的。根据标准普尔全球能源地平线的数据，这四大科技巨头目前在全球运营着约600个数据中心设施，另有544个正在规划或建设中。事实证明，将开发管道转化为实时计算能力可能是比调动必要资本更大的挑战。

从理论上看，经济学看起来很简单。一个现代化的100兆瓦人工智能数据中心的成本可能超过40亿美元，包括芯片。大约70%的支出用于服务器和图形处理单元，其中大部分与Nvidia NVDA. O设计的最受欢迎的芯片有关。根据地点的不同，土地通常消耗高达预算的6%。其余部分分配给运行密集人工智能工作负载所需的建筑物、电气设备、网络、安全和冷却系统。问题在于，该行业最严重的瓶颈不一定在半导体领域，而是在实体基础设施和安装基础设施所需的当地许可证方面。

权力是主要限制之一。确保伦敦等主要枢纽的公共电网连接现在可能需要长达十年的时间。为了逃离这一炼狱，运营商正在进军德克萨斯州部分地区等农村地区。不过，虽然在偏远地区更容易获得许可证，但熟练劳动力却更难找到。在某些情况下，公司必须建立支持社区来为其设施配备人员。即便如此，这种变通方法也有局限性，因为数据中心需求从训练大语言模型转向推理--运行经过训练的人工智能模型以生成供现实世界使用的输出的过程。向客户提供快速响应需要推理数据中心靠近人口稠密地区。

运营商正试图通过建造由现场燃气涡轮机供电的“岛屿”数据中心来完全绕过电网。麦肯锡的迭戈·埃尔南德斯·迪亚兹（Diego Hernandez Diaz）表示，目前美国在建的设施中约有三分之一依赖现场发电。但这种变通办法也造成了自己的瓶颈：波士顿咨询集团的托马斯·邦伯格（Thomas Bumberger）表示，新的合适燃气涡轮机实际上要到2029年才会售罄，促使开发商寻找替代品。地缘政治进一步加剧了脆弱性。麦肯锡表示，大多数数据中心依赖柴油备用发电机，如果主电源出现故障，这些发电机就会启动。这些装置每天都会进行测试，使人工智能热潮面临中东冲突导致的精炼燃料潜在短缺的风险。

更广泛的工业供应链也在努力满足压倒性的需求。变电站、变压器和冷却系统等套件的制造过程与科技行业的周期不同步。BCG表示，施耐德电气SCHN.PA、伊顿ETN.N和日立能源等集团提供的变压器在欧洲的交货时间目前长达100周，而美国的发电机可能需要约50周才能到达。去年，近60%的数据中心项目被推迟了三个多月。根据数据中心项目预测公司nPlan的数据，大约88%的项目在铺设混凝土基础时面临挫折，而78%的项目在安装冷却系统和火灾警报器时被推迟。

快速创新增加了积压。Nvidia最新的Blackwell芯片--及其即将推出的Rubin架构--产生的热量远高于之前的版本。这迫使数据中心从空气冷却转向更复杂的液体系统，这需要新的管道和水净化基础设施。与此同时，下一代服务器机架将消耗如此多的电力，以至于传统的电力输送方式不再有效工作。为了应对这一问题，数据中心运营商正在转向更先进的固态变压器（CST），该变压器还可以为电动汽车快速充电。因此，科技公司正在与汽车制造商争夺零部件。

亚马逊网络服务等一些运营商正在使用变通办法，例如设计专有设备。微软等其他公司正在从CoreWeave和Nebius NBIS. O等敏捷“新云”运营商租用容量。这些公司中许多拥有重新利用的前比特币采矿设施，通常获得了宝贵的土地、电力和许可证。

历史对投资挥霍的危险发出了严厉的警告。以2000年代末的大宗商品繁荣为例，当时埃克森美孚XOM.N、壳牌、BP BP.L和雪佛龙CVX.N等大型石油集团大幅增加了资本支出，以利用创纪录的原油价格。全球搜索、钻探和开采石油和天然气的投资几乎增加了两倍，从2000年的约2500亿美元增加到2013年的近7000亿美元。但劳动力短缺、专业设备和许可限制造成了损失。整体产量几乎没有变化，而成本却螺旋式上升。油价从2008年中期的每桶147美元暴跌至60美元以下，加剧了回报率暴跌。

建筑成本上升和延误也对科技巨头的回报构成威胁。nPlan认为，最初预算为10亿美元的数据中心很容易膨胀到13亿美元或更多。与此同时，云提供商只有在数据中心插入并租赁给客户后才能将其货币化。如果一家公司花费100亿美元购买先进的人工智能芯片，但无法确保为其供电的变压器，这些半导体就会成为搁浅资本，迅速贬值，却无法产生一分钱的收入。

所有这些都将压缩利润率并拖累科技巨头的投资回报。根据Visible Alpha编制的预测，到2030年，Alphabet的税后投资资本回报率预计将从去年的51%降至约36%。预计微软的比例将大幅下降，从2020年的95%降至2030年的36%。

人工智能可能是一种比石油更具变革性的技术，但如果硅谷认为金钱可以扭曲物理定律，那么它的挥霍可能会达不到目标。

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大型科技公司在云计算上的支出持续增长https://www.reuters.com/graphics/BRV-BRV/byvrnqjweve/chart.png

10兆瓦人工智能数据中心的资本支出如何分解https://www.reuters.com/graphics/BRV-BRV/egpbeokxwvq/chart.png

大型科技公司的支出热潮正在拉低投资资本回报率https://www.reuters.com/graphics/BRV-BRV/byprnqjympe/chart.png

（Peter Thal Larsen编辑; Pranav Kiran制作）

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