AI 算力需求增长速度是摩尔定律的两倍，目前每年需要 5000 亿美元

AI 对算力的需求增长如此迅速，以至于让摩尔定律望尘莫及。在过去十年中，对算力的需求扩张速度是芯片行业五十多年来遵循速度的两倍以上。

根据 OpenAI 自身的数据，世界现在每年需要花费 5000 亿美元，直到 2030 年，才能跟上步伐。这甚至还不包括 GPU 或服务器。仅指物理建筑。

摩尔定律曾定义未来，声称芯片上的晶体管数量每两年翻一番。那个未来已经死亡。在过去十年中，训练和运行大型 AI 系统所需的算力爆炸式增长，远超这一时间表。

科技进步的金标准已被完全失控的需求击碎。数据中心已成为世界新的油田，只是规模更大、温度更高、成本更昂贵。

数据中心的成本现在超过了美国的办公楼。

到 2028 年，数据中心投资将攀升至全球 9000 亿美元，这得益于 AI 服务器 41% 的惊人年增长率以及整体市场 23% 的增长，据 OpenAI 称。

这是该行业有史以来最快的增长，但所有这些建设创造了一个收入黑洞。目前存在 8000 亿美元的融资缺口，而要在 2030 年前达到建设目标，市场需要近 2 万亿美元的营收。

仅中心本身的建筑成本（不包括机架、芯片或内部任何设备）每年已达 430 亿美元，自 2020 年以来增长了 322%。与此同时，美国目前有价值 400 亿美元的数据中心正在建设中，自 2022 年以来增长了 400%。

有史以来第一次，这些未完工的中心很快将比所有正在开发的美国办公楼更有价值。这是一次永久性的房地产重置，而这全是因为算力。

电力是另一个完全不同的问题。预计到 2035 年，AI 数据中心将消耗 1600 太瓦时的电力，相当于全球总电力使用的 4.4%。而且这还不是顶峰。

未来十年，电力需求将翻四番。但没有人能确切回答这些电力将从何而来，或者建造所需能源基础设施的资金将从何而来。

核能与量子计算进入讨论，警钟敲响

一些人推动核能作为解决方案，因为核电站可以像消耗电力的 AI 系统一样 24/7 运行。另一些人认为量子计算将有所帮助。量子机器使用量子比特而不是比特，可以比经典系统指数级更快地解决某些问题。

但这仍然是早期技术。目前，成本持续攀升，电网承受压力，而 AI 仍在不断增长。

而在所有这些资本涌入算力的同时，全球金融机构正变得紧张。国际货币基金组织（IMF）和英格兰银行都发布了关于市场不稳定的最新警告。

在华盛顿会议前夕发表讲话时，IMF 总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃告诉投资者要 “做好准备：不确定性已成为新常态，并将长期存在。” 她指出，虽然经济增长只会略微放缓，但存在“令人担忧的迹象”，表明如果出现冲击，投资者信心可能会崩溃。

克里斯塔利娜指出，本周黄金价格创下每盎司 4,000 美元的纪录，表明恐惧已经出现在市场中。IMF 负责人还指出，美国关税和居高不下的股票估值是主要风险。 “至于宽松的金融条件——它们掩盖而非遏制了一些疲软趋势，包括就业创造——历史告诉我们，这种情绪可能会突然转变，” 她补充道。

在伦敦，英格兰银行最新的会议纪要对“市场急剧回调”表示担忧。他们指出，AI 采用率低或竞争加剧可能是导致主要 AI 公司预期收益下滑的潜在触发因素。

他们并不孤单。山姆·奥特曼、杰米·戴蒙和杰罗姆·鲍威尔也 加入了 加入了谨慎的合唱，警告称当前的 AI 支出水平可能为硬重置奠定基础。