芯片的最大风险

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来源：内容编译自fortune。

英伟达目前是首家市值突破4万亿美元的公司，摆脱了今年早些时候因DeepSeek软件而引发的低迷。包括AMD和中国华为在内的其他AI芯片制造商也公布了强劲的财务业绩。几乎所有主流芯片制造商都将其战略重心放在了AI上

但如果人工智能不起作用怎么办？

这并非仅仅是一个假设性问题。一些迹象表明，人工智能的增长正在停滞，或者至少正在放缓。新模型不再能通过扩大规模或增加训练数据量来获得显著的改进。诺贝尔奖得主德米斯·哈萨比斯最近指出，人工智能发展“不再取得同样的进展”。人工智能领域最杰出的投资者之一安德森·霍洛维茨基金也同样担心，人工智能模型的能力似乎正在趋于稳定。

人工智能性能下降的原因之一可能是模型已经消耗了大部分可用的数字数据，几乎没有剩余数据可供进一步改进。开发人员转而使用合成数据，但这可能效率更低，甚至可能使模型性能下降。

人工智能开发也需要大量的资本投入。训练最先进的模型需要耗资数十亿美元的计算集群。即使是一次训练运行也可能耗资数千万美元。然而，尽管开发成本不断上升，但实际回报却有限。除了人工智能编程助手之外，很少有人工智能能够产生足以证明这些巨额资本投入的回报。

一些公司已经因成本原因缩减了其AI基础设施投资。例如，微软正在“放缓或暂停一些早期项目”，并取消了多个全球数据中心项目的设备订单。据报道，Meta、AWS和谷歌都削减了GPU订单。芯片瓶颈、电力短缺以及公众担忧也阻碍了AI的大规模应用。

如果人工智能热潮逐渐消退，这对芯片行业来说是个坏消息，因为芯片行业已经利用这项新技术避免了严重的衰退。

芯片制造成本越来越高。开发新的制造工艺耗资数十亿美元；建造新工厂则耗资数百亿美元。这些成本最终都转嫁给了消费者，但除了人工智能之外，消费者并不热衷于购买更昂贵的芯片。如今人工智能处理器中的尖端技术在其他方面并没有太大用处。

人工智能推迟了行业的清算：制造成本越来越高，而性能提升却在萎缩。人工智能的经济前景证明了芯片高价的合理性，但如果这种经济前景消失，芯片行业就需要找到其他方法来说服人们持续投资于先进的芯片制造。否则，先进的芯片制造将变得不可持续：新技术的成本将越来越高，而收益却越来越低。

芯片行业的低迷将颠覆多项地缘政治和经济目标。各国政府已投入数十亿美元打造国内芯片产业。美国总统唐纳德·特朗普经常威胁要利用关税手段，将半导体制造业迁回美国。

美国在芯片开发领域的领先地位或许最终只是海市蜃楼，尤其是在中国主导传统芯片生产的情况下。人工智能的逆转将撼动全球科技行业，迫使大型科技公司重新考虑其投资方向。

鉴于这些利害关系，政策制定者需要通过促进数据、芯片、电力和冷却系统的更便捷获取来鼓励人工智能的进一步创新。这包括制定务实的版权和数据保护政策，平衡在岸和离岸芯片制造，以及消除能源使用和生产的监管障碍。政府不应对人工智能实施预防原则；至少在早期阶段，人工智能的益处巨大，不应阻碍其发展。自动驾驶汽车或家用机器人等大规模人工智能应用也不应该面临过高的实施要求。

投资者还应探索不需要太多数据和基础设施的替代AI方法，从而有可能释放新的AI增长点。即使只是为了管理风险，该行业也必须探索芯片的非AI应用。

为了确保芯片行业能够度过经济放缓的难关，必须降低先进芯片制造的成本。企业应该在研发方面开展合作，并与大学合作，以降低开发成本。芯片、先进封装和可重构硬件方面需要加大投资。该行业必须支持互操作标准、开源工具和敏捷硬件开发。共享的、有补贴的设计和制造基础设施可以帮助小型企业在生产前敲定最终方案。但重要的是，推动本土制造可能会适得其反：如果疏忽大意，芯片成本将大幅上升。

如今，芯片和人工智能的未来已紧密交织。芯片要蓬勃发展，人工智能也必须发展。否则，整个芯片行业可能都将面临危机。

https://fortune.com/asia/2025/07/12/what-happens-if-ai-boom-fizzles-out-semiconductors-chips-rakesh-kumar/

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