(SeaPRwire) – 歡迎收看由AI記者Sharon Goldman主持的《Eye on AI》。本單元重點：SoftBank計畫在美國讓一間新的AI與機器人公司掛牌上市…AI模型的哥布林習慣完整解析…測試Google的AI做為行程規劃工具的表現。
如果把大型科技業這波AI瘋狂投資比喻成攀登聖母峰，那麼他們現在都還在往頂峰攀升，早已因為高海拔感到頭昏眼花。
根據Alphabet、Amazon、Meta和Microsoft的季度獲利數據估計，這四家企業本季合計資本支出超過1300億美元，主要都用在擴建數據中心與其他基礎建設。今年這項支出總額可能會突破7000億美元，較去年的約4100億美元大幅增長。雖然只有Alphabet明確指出今年後還會持續增長，但隨著AI基礎設施需求不斷升高，四家企業都釋出訊號表示會維持高水準的投資規模。
市場反應好壞參半。Meta公布財報後，由於投資人聚焦其AI支出計畫的龐大規模，股價大幅下跌，Microsoft股價同樣下滑。相對地，Alphabet和Amazon則因為雲端業務強勁增長股價上揚——這也凸顯華爾街對於這波AI擴建究竟合理還是非理性過熱的分歧越來越大。
無庸置疑，不論是超大型雲端業者還是OpenAI、Anthropic這類新創，AI產業對更多運算能力的需求都極度迫切。現今AI系統的規模遠比前幾代軟體需要更多硬體、能源與跨裝置協調，幾乎永遠嫌運算資源不夠。結果就是這波支出增長是業界從未見過的：McKinsey去年的研究指出，到2030年為止，為了跟上全球運算需求，AI資本支出預估將需要達到6.7兆美元。
砸大錢投資實體基礎建設
必須先了解，這些支出有多少是直接投入用來支援AI訓練與營運的實體基礎建設。但這波擴建的規模之大，其實很難具體想像。
開銷首先來自晶片——專門設計來執行AI運算的特殊矽半導體。舉例來說，一塊Nvidia出品的GPU最高要價4萬美元。但企業不會一塊一塊單買，而是成套採購系統。一台搭載8塊GPU的伺服器造價就高達數十萬美元，而超大型AI數據中心需要的GPU叢集——由數千甚至數十萬塊GPU組成——總造價更可達數十億美元。
接下來還有容納、供應這些系統電力的數據中心。把數萬甚至數十萬塊GPU塞進佔地數百到數千英畝的建築叢集後，這項建設看起來已經不像傳統科技投資，反而更像是公共事業等級的大型開發案——耗電量相當於一座小型城市。上個月我深入調查了Meta在路易斯安那州東北部耗資270億美元的Hyperion數據中心計畫，部分估計認為該案將用到數百萬塊GPU。
另一個關鍵開銷是網路設備——連接數千塊晶片讓它們能協同運作的電纜與交換器。訓練和執行現代AI模型需要機器之間維持不間斷的高速通訊，得仰賴特殊交換器、光纖或乙太網路連線與網路卡。少了這項建設，就算是最強大的晶片也無法發揮作用。
並非所有人都認同支出會持續攀升
並不是所有人都相信這波支出會持續增長。部分投資人和分析師認為這根本是一場賭博，警告可能出現「過度擴建」的風險：企業投入大筆資金打造的基礎建設，遠超過實際市場需求。現在仍有不少輿論預測AI即將迎來「清算時刻」。而且就像我的同事Shawn Tully指出的，AI硬體折舊速度極快的特性，代表未來還會有更高的成本陸續到來。
但這場AI支出競賽現在已經進入第三年，依舊完全沒有減緩的跡象。2024年，四大超大型業者合計資本支出才剛超過2000億美元。短短兩年後，今年支出就即將逼近7000億美元。
如果這真的是一場攀登，那我們到現在依舊看不見頂峰在哪裡。
話不多說，接下來為你帶來更多AI新聞。
Sharon Goldman
sharon.goldman@.com
@sharongoldman
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