AI 发展的极限：成本上升或令技术进步放缓

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市场之声

Oleg Tkachenko

14.10.2026

科技巨头正向人工智能投入数千亿美元。但构建更强大模型的竞赛正面临成本上升、资源短缺以及投资者日益加剧的怀疑。AI 是否正接近其能力极限？

本文翻译自原文。点击此处阅读由我们的通讯员撰写的原文.

数十亿美元或许仍然不够

Broadcom 首席执行官 Hock Tan 警告称，资本短缺可能成为AI 发展的最大障碍。他在新加坡举行的一场会议上表示，随着产能和基础设施扩张，芯片、内存和电力短缺可能会逐步缓解。然而，资本获取能力可能成为该行业未来增长的主要限制因素。

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科技行业最大的几家公司仍在持续增加 AI 基础设施支出。2026 年第二季度，Microsoft 、Alphabet 、Amazon 和 Meta 的资本支出合计达到 165B 美元，同比增加 87%。其中相当一部分资金用于建设数据中心，以及购买训练和运行 AI 模型所需的设备。

在如此大规模支出的背景下，Intel 首席执行官 Lip-Bu Tan 指出了另一个问题：资本成本以及收回投资所需的时间。债券收益率上升会推高借贷成本，增加建设数据中心和采购设备的费用。与此同时，投资者希望知道，对 AI 的巨额投资何时能够开始带来利润。

尽管如此，两位高管都不认为 AI 行业将在未来几年大幅放缓。Hock Tan 预计，计算能力需求将持续超过供给，直到 2029 年，甚至可能延续至 2030 年。与此同时，这位 Broadcom 首席执行官批评了那些不了解行业前景却不断向 AI 投入资金的投资者。他说：“许多投资者根本不知道自己在投资什么，却设定了极其激进的预期，最终才发现自己几乎就像是在赌场赌博。”

当 AI 触及物理极限

即使资金充足，电力短缺也可能导致 AI 发展放缓。根据国际能源署（IEA）的数据，全球数据中心在 2025 年消耗了 485 TWh 电力，同比增长 17%。专注于 AI 的数据中心用电量激增 50%。到 2030 年，数据中心总用电量可能达到 950 TWh，约占全球电力需求的 3%。

问题不仅在于可用电量，还在于将新设施接入电网的能力。IEA 估计，约 20% 的规划中数据中心容量可能因电网基础设施限制而延迟。例如，在发达国家建设新的输电线路可能需要 4 至 8 年。同时，变压器和电缆的交付时间在过去三年中已经翻倍。

另一个限制因素是先进芯片的生产。荷兰公司 ASML 生产用于制造尖端半导体的设备，该公司预计 AI 行业的需求至少在 2028 年之前都会超过供给。由于客户已经开始询问 2029–2030 年的设备交付情况，该公司正考虑扩大产能。

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与此同时，数据中心面临的需求也在不断增加。根据 IEA 的估计，AI 服务器的耗电量在 2020 年至 2025 年间增长了 11 倍，到 2027 年可能再次增加 4 倍。一台体积相当于大型冰箱的服务器机架，耗电量可能相当于 65 户家庭的用电量。这对冷却系统、电源以及必须承受运行 AI 模型时工作负载突然变化的设备提出了更高要求。