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中芯國際CEO警告:世界并沒有想清楚3萬億美元建設(shè)數(shù)據(jù)中心的用處

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最近刷科技圈新聞,我眼睛都直了——Alphabet、微軟、Meta這些巨頭,兩年砸AI基建快7000億美金,接下來三年還要再燒3萬億!3萬億是啥概念?相當于一個中等發(fā)達國家一整年的GDP啊,全換成芯片服務(wù)器,24小時不停跑模型。但中芯國際CEO直接潑冷水:世界根本沒搞懂這錢花在哪值不值。這到底是搶未來的風口,還是集體往懸崖沖?今天咱嘮嘮這事兒。



你想啊,本來基建這事兒,按道理得慢慢投吧?邊試邊改,哪塊需要加錢再補。但現(xiàn)在倒好,巨頭們像趕deadline一樣,一年把未來十年的“材料”全買齊了——就像你本來計劃十年蓋房,結(jié)果一年內(nèi)把磚、水泥、鋼筋全拉回家堆著,房子還沒畫設(shè)計圖呢。Alphabet這兩年光AI基建就砸了快2000億,Meta更狠,直接把元宇宙的錢挪過來投AI,兩年燒了1500億左右。

中芯國際管理層前陣子公開說的話,戳中不少人的心窩子:現(xiàn)在大公司就是在提前透支未來十年的基建。這話真不是夸張,你看現(xiàn)在算力是上去了,但到底產(chǎn)出啥有用的東西?很多模型訓練完,除了跟風刷存在感,好像也沒見著多少能直接賺錢的落地點。比如有些公司花幾個億訓一個模型,最后只能用來寫點文案,連成本都收不回來。

為啥會這樣?商業(yè)圈有個詞叫“錯失恐懼”——別人買最新的芯片服務(wù)器,我要是不買,就怕掉隊,哪怕不知道咋用也得跟上。這種情緒一蔓延,理性就飄到腦后了。表面上看股價還漲,市場還歡呼,但底下早就出問題了:投入速度比真實需求長得快多了。比如現(xiàn)在全球AI算力需求每年漲30%,但巨頭們的投入每年漲200%,這明顯不對勁兒啊。



有人拿現(xiàn)在和當年互聯(lián)網(wǎng)浪潮比,說當年也瘋狂最后改變世界。但咱得說句實在的,當年是慢慢鋪路——先有撥號上網(wǎng),再有門戶網(wǎng)站,再到電商,一步一步來。現(xiàn)在是直接沖刺式建設(shè),就像你開車本來勻速開60邁,突然一腳油門踩到底到180邁,誰知道前面有沒有坑?

真正讓懂行的人不安的,其實是賬本上的貓膩。你知道嗎?公司買的服務(wù)器芯片,不是一次性把成本全算進當年支出,而是分好幾年折舊——比如按6年算,每年攤一點,財報利潤看起來就不會突然難看。但科技更新多快?。楷F(xiàn)在的高端芯片,兩三年后可能就跟不上新模型的需求了,相當于車已經(jīng)跑不動了,賬面上還當新車算呢。



投資人邁克爾·伯里最近就盯上這事兒了,他說如果技術(shù)淘汰速度比財務(wù)折舊快,那財報利潤就是虛的。外界估摸著,這潛在缺口可能有1760億美元——相當于好幾個中型科技公司的市值了。而且這還只是表面,要是審計規(guī)則突然變了,把折舊周期從6年改成3年,那些看起來漂亮的利潤,可能一下子就縮水一半。

而且這些設(shè)備不是放著吃灰,每天高速運轉(zhuǎn),耗電、散熱、維護的錢嘩嘩流。比如一個頂級數(shù)據(jù)中心,一年電費就能花掉5個億——因為服務(wù)器24小時轉(zhuǎn),散熱系統(tǒng)也得跟著燒錢,這還不算芯片壞了的更換成本。要是最后模型賺的錢追不上投入速度,那不是折舊的問題,是現(xiàn)金流直接扛不住啊。

你以為巨頭拿自己錢賭?太天真了!他們早就把風險散出去了:過去一年發(fā)了3000多億企業(yè)債,還把數(shù)據(jù)中心打包成金融產(chǎn)品賣——說白了就是建完數(shù)據(jù)中心,再拿未來的收益去融資,自己賬面壓力小了,但風險轉(zhuǎn)去債券持有人那了。



更坑的是,這些債券最后往往進了基金、養(yǎng)老金、保險——聽起來離你遠?說不定就在你爸媽的退休賬戶里,或者你買的理財里藏著呢。比如有些養(yǎng)老基金為了賺高收益,就買了這些科技公司的債券,一旦出問題,普通人的養(yǎng)老錢可能受影響。

這操作其實不新鮮,歷史上每次技術(shù)熱潮都有:企業(yè)沖前面,金融系統(tǒng)兜底。比如2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫,當時很多公司也是瘋狂投基建,然后發(fā)債融資,最后泡沫破了,不少投資者虧得血本無歸。但這次規(guī)模太大了,一旦出問題,不是一家公司虧,是整個市場預期都要變。



現(xiàn)在AI還在高速跑,市場沒按暫停鍵,但越來越多人發(fā)現(xiàn):速度太快的時候,方向最容易丟。科技當然好,AI也可能真的改變世界,但所有人都往前沖的時候,沒人愿意停一秒問:這條路到底多長?終點有沒有足夠回報?真正的考驗不是今天的熱鬧,是未來賬單擺上桌的時候——那時候誰來扛?

參考資料:新華社 AI基建投資熱潮背后的隱憂

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