卖空者吉姆·查诺斯（Jim Chanos）审查黄詹森（Jensen Huang）领导的英伟达人工智能工厂成本估算：“远高于公司告诉投资者的成本”

就在Nvidia Corp.（纳斯达克股票代码：NVDA）和OpenAI宣布达成一项具有里程碑意义的1000亿美元人工智能基础设施交易的第二天，著名卖空者吉姆·查诺斯（Jim Chanos）对人工智能淘金热的基础经济学提出了警告。

Chanos在X上的一篇帖子中质疑NVDA首席执行官Jensen Huang对建设大规模人工智能数据中心的成本估计，表明与其他行业参与者的报告存在显着差异。

查诺斯强调了黄的预测，即在考虑到图形处理器的成本之前，一座10亿瓦（1GW）的“人工智能工厂”的成本将在200亿至300亿美元之间。

他指出，这一数字“远高于许多人工智能数据中心公司目前告诉投资者的成本”，这表明建设人工智能基础设施的真实价格可能存在脱节。

批评集中在现在所谓的“詹森数学”上，该理论估计1GW设施的总成本为600亿至800亿美元，其中400亿至500亿美元代表“计算成本”，这是英伟达的潜在收入。

Jensen估计，一座1GW的人工智能工厂将花费20 - 30亿美元（不包括图形处理器成本），远高于许多人工智能数据中心公司目前告诉投资者的成本。https://t.co/PcH5F6QMbS

另请参阅：Nvidia承诺斥资1000亿美元为OpenAI充电：黄说“这是一个巨大的项目”

审查正值关键时刻。新的NVIDIA与OpenAI合作伙伴关系旨在部署至少10千兆瓦的人工智能系统，黄本人称这个项目为“巨头”。

根据黄自己之前的说法，“每千兆瓦约为400亿美元，对英伟达来说是500亿美元”，该交易凸显了当前人工智能建设所需的天文数字资本。

资产管理巨头Brookfield的报告预计，到2034年，人工智能数据中心总容量将从2024年的7 GW激增至82 GW，复合年增长率为28%。-

我会选择“下面”。https://t.co/MzKZVsBGIc

同样，麦肯锡报告显示，数据中心总容量需求（包括非人工智能工作负载）将从2025年的82 GW增长到2030年的219 GW。总体而言，麦肯锡预计，到2030年，数据中心基础设施的资本支出（不包括IT硬件本身）将超过1.7万亿美元。

然而，仅考虑人工智能工作负载，预计2025年至2030年容量将从44 GW扩大到156 GW。

根据基于“詹森数学”的计算，千兆瓦的需求转化为英伟达6.2万亿美元的惊人市场机会。这个数字是将到2030年156 GW的容量乘以黄提出的400亿美元的数字。

该帖子指出，即使这一估计是现实的两倍，但机会仍然高达3.1万亿美元。

从2025年到2030年，人工智能数据中心需求将从44 GW增长到156 GW。如果市场上每1GW ~ 400亿美元（Jensen的数学计算），那么Nvidia的机会将是6.2万亿美元，现在如果Jensen的数学计算高出2倍，那么它仍然是3.1万亿美元。要么麦肯锡公司太看好. https://t.co/i2c2Zu0pSn pic.twitter.com/8tLtK6ushr

查诺斯的怀疑态度给投资者带来了一个关键问题：谁是对的？如果黄的非图形处理器成本估计准确，这可能意味着数据中心运营商和其他基础设施公司正在低估未来的资本支出，从而可能挤压其利润率。

这给该行业的爆炸性增长叙事蒙上了财务现实的阴影，表明推动人工智能革命的真实成本可能甚至高于预期。

以下是投资者可以考虑的人工智能相关工具列表;

分别跟踪标准普尔500指数和纳斯达克100指数的SPDR标准普尔500 ETF信托基金（NYSE：SPY）和Invesco QQQ信托基金（NASDAQ：QQQ）周二盘前小幅上涨。根据Benzinga Pro的数据，SPY上涨0.015%，至666.94美元，QQQ上涨0.071%，至602.63美元。

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