来源:金十数据
AI基础设施成本仍在快速上升。未来几年,为满足ChatGPT和Claude等AI服务需求,大型科技公司预计将投入数万亿美元。
这轮资本开支激增,不只是因为微软(MSFT.O)、Meta(META.O)等超大规模云厂商持续扩建数据中心,更因为核心硬件价格本身也在上涨。GPU、内存、CPU等组件越来越贵,迫使科技公司投入远超预期的资金。
摩根士丹利预计,到2027年,美国超大规模云厂商资本支出可能突破1万亿美元。
AI热潮还在挤压传统芯片供应。随着更多用户使用AI应用和AI代理,GPU、高带宽内存(HBM)以及CPU需求全面增加。尤其是AI代理的发展,让过去相对边缘化的CPU重新变得关键。
彭博专栏记者克里斯·布莱恩特(Chris Bryant)指出,历史上资金最充裕的科技公司和AI初创企业,正在疯狂争抢芯片资源,因为它们担心一旦算力不足,就会在超级智能竞争中掉队。而掌握核心供应链的芯片企业,则借此获得惊人利润。
全球最大先进芯片代工厂台积电(TSM.O)今年计划投资约560亿美元,但市场依然供不应求。埃隆·马斯克(Elon Musk)甚至考虑自建芯片工厂,成本预计最高可达1190亿美元。
芯片供应紧张,直接推动AI硬件公司股价跑赢云计算巨头。高盛研究主管詹姆斯·科韦洛(James Covello)表示:“几乎所有价值都流向了芯片层,这种情况既前所未有,也难以持续。”
微软预计,组件涨价将让其全年资本支出额外增加250亿美元,总规模达到1900亿美元。Meta也将资本开支预测上调100亿美元,并明确指出内存芯片价格上涨是主要原因。
英伟达(NVDA.O)GPU长期维持约75%的毛利率,其在AI加速器市场的强势地位甚至被业内称为“英伟达税”。与此布莱恩特说,“内存税”也在形成。
由于AI数据中心大量消耗HBM,SK海力士、三星电子和美光科技(MU.O)等DRAM厂商利润暴涨。SK海力士最新季度营业利润率达到72%,三星DRAM售价则环比上涨超过90%。
研究机构SemiAnalysis预计,到2026年,内存相关支出可能占超大规模云厂商资本开支的30%,而2024年这一比例仅为8%。
为降低成本,科技公司开始寻找替代方案,包括采用AMD(AMD.O)芯片,或自研处理器,例如Alphabet(GOOGL.O)的TPU、亚马逊(AMZN.O)的Trainium,以及微软的Maia 200。
亚马逊预计,Trainium每年可节省数百亿美元成本。Anthropic和OpenAI也已与亚马逊签署数十亿美元采购协议,但目前多数产能已被预订。
AI热潮的影响也开始传导至消费电子领域。由于芯片厂商优先满足利润更高的数据中心需求,智能手机、游戏主机和PC厂商正越来越难获得足够内存供应。
企业只能选择提价、降低配置或压缩利润。全球智能手机销量预计今年下降约13%,低端机型受影响尤其明显,任天堂(7974.T)也已经提高Switch 2售价。
再加上数据中心推高电力需求和电价,AI正在逐渐成为新的通胀来源。
太平洋投资管理公司(Pimco)经济学家蒂芙尼·怀尔丁(Tiffany Wilding)表示,大规模AI基础设施建设对半导体和内存的需求,已经开始向消费价格传导。
如果这些因素最终限制美联储降息,那么AI行业不计成本追逐超级智能的代价,最终可能由整个社会承担。
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