北京
智通财经APP获悉，随着企业人工智能(AI)应用不断深化，越来越多公司已经开始从AI投资中获得可量化回报。不过，摩根士丹利认为，算力供应不足正在成为限制AI产业进一步扩张的关键瓶颈，而电力、劳动力以及政治层面的约束可能使这一问题在未来数年持续存在。
摩根士丹利美国主题研究策略师Michelle Weaver周三接受采访时表示，目前市场仍处于明显的算力供不应求状态。“算力正在成为一种受限资源”，而电力、政治以及劳动力等方面的瓶颈，将在未来几年持续限制供应扩张。
Weaver指出，企业采用AI的速度正在加快，而且AI带来的经济效益已经变得更加明显。
在标普500指数成分股中，目前已有约25%的企业能够量化其AI投资带来的实际回报，明显高于一年前的14%。这意味着，企业AI支出正在逐渐从早期试验和基础设施建设阶段，向能够产生可衡量商业价值的阶段过渡。
与此同时，AI基础设施建设并不缺乏资金支持。Weaver以英伟达(NVDA.US)与华尔街金融机构合作筹措资金为例，相关合作计划为AI基础设施寻找高达5000亿美元的融资，显示资本仍在大规模流向数据中心和算力建设。
不过，充足的资本并不意味着AI基础设施能够同步快速扩张。Weaver认为，目前限制算力供应的两大核心因素是数据中心建设所需劳动力不足，以及为数据中心供电的电力短缺。
AI数据中心耗电量巨大，而新增电力供应、输电网络以及相关基础设施建设需要较长时间。即使将比特币矿场改造、燃料电池等创新供电解决方案考虑在内，Weaver估计，AI基础设施所需电力仍存在约10%至20%的供应缺口。
这意味着，即便企业拥有足够资金购买AI芯片并建设数据中心，也可能因为无法获得足够电力或缺乏建设人员而难以及时形成实际算力。Weaver预计，这些结构性限制将使算力在未来数年继续保持稀缺和高价值属性。
除了电力和劳动力之外，政治因素也开始成为AI数据中心扩张面临的新障碍。
Weaver表示，随着美国中期选举临近，部分地区针对数据中心建设的反对情绪正在上升。当地居民主要担忧大规模数据中心可能推高电费，同时增加用水需求，并对水质、空气质量和当地环境造成影响。
尽管数据中心运营商可以通过调整建设和能源方案，在一定程度上回应消费者对于电费以及环境问题的担忧，Weaver预计，随着中期选举进入最后阶段，围绕数据中心建设的政治争议可能进一步升温。
整体而言，摩根士丹利认为，企业AI应用正在从投入阶段逐步进入产生实际回报的阶段，但AI产业当前面临的主要约束已经不只是资金或芯片，而是进一步延伸至电力、劳动力以及数据中心建设审批和政治阻力。在这些瓶颈得到解决之前，算力供应可能继续落后于快速增长的需求。
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