芯片行业高管驳斥算力过剩论：AI需求"几乎无限"，能源才是瓶颈
芯片行业高管驳斥算力过剩论，认为AI需求“几乎无限”，能源才是瓶颈。市场需求远超供给，订单已排至五年后。企业AI支出从“用量最大化”转向“价值最大化”，高管认为理性化调整反而有利于需求长期延续。
芯片股最近剧烈震荡，市场上一片“AI需求要凉了”的声音。但有意思的是，多位行业大佬却给出了截然不同的判断——他们直言，这种担忧纯属多虑。
前英特尔CEO、现Playground Global普通合伙人Pat Gelsinger本周对CNBC表示，AI需求“几乎是无限的”，真正制约行业发展的瓶颈不是算力本身，而是能源供应。多家数据中心和芯片企业的高管也站出来放话：当前市场需求远高于供给能力，所谓“算力过剩”的说法，跟他们实际经营状况完全对不上号。
与此同时，企业端的AI支出模式正在发生微妙变化——从过去不计成本地鼓励员工大量使用AI工具，转向更看重投资回报的“价值最大化”策略。这一趋势让外界开始担忧企业AI支出能否持续，但多位高管认为，这种理性化调整反而有利于需求的长期延续。
芯片股波动背后：过剩担忧从何而来
这轮芯片股波动的推手来自好几个方向。Meta宣布要出售其闲置AI算力，消息一出，虽然Meta股价涨了，却引发市场对整个行业算力过剩的联想。马斯克旗下的xAI今年同样把多余算力对外出租。
此外，全球最大内存芯片企业之一三星本周预告利润将大幅增长，股价却不涨反跌——过去12个月累计涨幅超过360%之后，市场开始怀疑其上行空间是不是已经到头了。
这些市场信号叠在一起，让投资者对AI基础设施投资的可持续性打起了问号，并在芯片及数据中心相关股票中引发新一轮震荡。
供给端：需求远超产能，订单排至五年后
然而，直接参与AI基础设施建设的企业高管们给出了截然不同的判断。
“我们所经历的需求非同寻常。需求远超我们的履约能力，这已经是常态了。”正在用英伟达GPU建设数据中心的Nebius首席营收官Marc Boroditsky对CNBC坦言。
Cerebras Systems CEO Andrew Feldman则将Meta和xAI出售闲置算力的案例定性为“个例”，并强调：“就整个行业而言，算力需求远超现有产能，我们在数据中心方面存在缺口，在算力所需的许多投入要素上也存在缺口。”Cerebras今年早些时候已完成上市，属于那批挑战英伟达、进军数据中心市场的半导体初创企业。
来自韩国、获三星和SK海力士支持的芯片初创公司Rebellions同样反映需求旺盛。“AI基础设施的势头依然强劲，”Rebellions CEO Sungyun Park表示，他认为Meta和xAI的动作并不意味着超大规模云厂商在基础设施上过度投资。
光子和光学互联产品供应商Lumentum的情况或许最能说明问题——该公司CEO Michael Hurlston透露，产品订单已排满未来五年。“我们正在尽一切可能扩大产能，以满足目前看到的长达五年的需求。”他说。Lumentum股价在过去12个月累计上涨约600%。
需求端：从“用量最大化”转向“价值最大化”
尽管供给端信号明确，企业端的AI使用方式正在经历一次结构性转变，这也是市场担忧的另一个来源。
此前，许多企业处于所谓的“tokenmaxxing”（用量最大化）阶段，鼓励员工不计成本地大量使用AI工具，主要采用OpenAI、Anthropic等前沿模型。但随着这些前沿模型相对于DeepSeek、阿里巴巴等开源方案的成本优势日益受到审视，企业CFO开始更严格地评估AI投入的回报。
Nebius的Boroditsky将这一新趋势称为“valuemaxxing”（价值最大化）。“CFO出手收紧支出，其实应该是在寻找价值，”他说，“我们正在看到一种更理性化的转变。每一个技术周期都经历过这个过程，而这种理性化实际上将持续推动需求。”
Cerebras的Feldman则从模型分层使用的角度提供了另一种解读：随着企业在AI部署上日趋成熟，不同复杂程度的任务将匹配不同级别的模型和算力。“你不需要开着大巴去买菜，”他说，“某些工作负载会迁移到某类算力，更简单的工作负载则迁移到其他算力。”这意味着前沿模型与开源模型将形成互补，而非简单替代关系，整体算力需求并不会因此萎缩。
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