AI泡沫真相：基建與需求大對決

一個更好的角度去思考人工智能泡沫

人們經常以末日論的方式看待科技泡沫，但其實情況未必需要咁嚴重。從經濟角度睇，泡沫就係一個賭注太大，結果供應超過需求嘅狀況。

最重要嘅係：呢啲賭注唔係非黑即白，就算係好嘅賭注，如果唔小心操作，都有機會變壞。

人工智能泡沫呢個問題之所以咁難解答，係因為AI軟件發展速度極快，但建設及供電數據中心嘅步伐卻非常緩慢。

因為數據中心建設需時多年，喺佢哋正式啟用之前，外部環境必定會有好多變化。支持AI服務嘅供應鏈極其複雜同流動性高，令到未來幾年究竟需要幾多供應好難有清晰判斷。唔單止係2028年人哋會用幾多AI，而係佢哋會用AI嘅方式、同埋期間我哋會唔會有能源、半導體設計或者電力傳輸等方面嘅突破。

當賭注咁大，出錯嘅可能性就非常多，而而家AI嘅賭注確實愈嚟愈大。

上星期，路透社報道話一個同Oracle有關聯嘅新墨西哥數據中心園區，已經獲得20間銀行組成嘅聯貸團提供高達180億美元嘅信貸。Oracle已經同OpenAI簽下價值3000億美元嘅雲端服務合約，兩間公司又同軟銀合作推動「星門」計劃，總共投資5000億美元建設AI基建。Meta亦唔甘示弱，公佈未來三年會喺基建上投資6000億美元。我哋一直追蹤住呢啲重大投資承諾，龐大嘅數字令人難以跟上。

同時，關於AI服務需求增長速度嘅不確定性亦好大。

麥肯錫最近一份調查顯示，頂尖公司幾乎全部都有使用AI，但真正大規模應用嘅公司好少。AI確實喺特定應用中幫助企業降低成本，但對整體業務影響有限。簡單嚟講，大部分公司仍然處於「觀望」階段。如果你指望呢啲公司會為你嘅數據中心買空間，咁你可能要等好耐。

即使AI需求無限大，呢啲項目仍可能面臨更直接嘅基建問題。上星期，Satya Nadella喺播客中透露，比起晶片短缺，他更擔心數據中心空間不足（佢話：「唔係晶片供應問題，而係我冇暖殼（warm shells）可以插入。」）。同時，有啲數據中心因為無法應付最新一代晶片嘅電力需求而閒置。

儘管Nvidia同OpenAI一直以最快速度推進，電網同現有建築環境嘅發展速度仍係原地踏步。即使其他方面一切順利，呢啲都可能成為昂貴嘅瓶頸。

我哋喺今期《Equity》播客中深入探討呢個話題，大家可以聽下。

—

評論與啟示

AI泡沫呢個話題，喺新科技周期中經常出現，但今次嘅獨特之處喺於，科技進步同基建建設之間嘅巨大時間差。AI軟件可以幾個月甚至幾星期內推陳出新，但數據中心嘅建設同電力系統升級卻需要數年時間。呢種「時間錯配」令投資者同業界好難準確估計未來幾年嘅市場需求，造成資源過剩或者不足嘅風險。

而且，傳統基建問題如電力供應、空間限制等，成為AI產業發展嘅隱形障礙。正如Nadella所講，晶片當然重要，但冇地方「插」先係真正嘅問題。呢點提醒咗我哋，科技創新唔單止靠軟件突破，硬件基建同配套設施嘅同步升級同樣關鍵。

從投資角度睇，即使係前景光明嘅AI領域，過度樂觀同盲目追高都可能惹出泡沫，令資金損失慘重。企業同投資者應該更審慎評估基建限制、需求增長速度同技術變革嘅不確定性，避免一味追求規模擴張而忽略可持續發展。

未來，AI產業嘅成功將取決於軟件創新同硬件基建嘅協同發展；同時，如何有效管理供應鏈同能源資源，將成為決定成敗嘅關鍵。香港作為亞洲科技樞紐，亦應該關注呢啲基建挑戰，為AI產業發展打造穩健嘅基礎設施，避免重蹈泡沫覆轍。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。