Goldman Sachs Research
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2 天有情绪数据
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报告发现：人工智能的物理基础设施面临规模瓶颈
支持人工智能快速增长所需的物理基础设施，如机架、电力系统和冷却设备，面临着严峻的规模化挑战。虽然人工智能的需求可以以软件的速度增长，但这些硬件的制造生态系统却无法跟上步伐，这可能会限制巨额资本投资转化为实际运营能力的实现。专家们强调，需要超越模型和芯片，关注底层硬件及其制造供应链，这对实现人工智能的持续扩张至关重要。
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AI 激增的电力需求成为关键基础设施瓶颈
人工智能数据中心日益增长的电力需求给未来人工智能路线图带来了重大的功率限制。预测显示，到 2030 年，专门用于人工智能的数据中心的电力需求将增加两倍，而全球数据中心的总需求将近翻一番。这种激增已经超过了整体电力需求的增长速度，引发了对电力供应、成本增加以及数据中心容量交货时间延长的担忧。因此，能源效率正成为一项关键的业务决策，促使人们在考虑准确性和速度的同时，重新评估模型选择及其能耗。
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人工智能代币消耗量超出传统IT预算，促使新的支付模式出现
企业人工智能的采用正面临新的挑战，代理式人工智能系统以不可预测的速度消耗代币，打破了传统的SaaS和云支付模式。像Uber这样的公司由于迅速采用Anthropic的Claude Code等工具，已经超出了他们的人工智能预算，这凸显了对新支付结构的需求。专家建议采用一种“混合代币工厂”方法，涉及人工智能安全网关和基于用例和定价的战略模型路由，以管理成本并获得对人工智能支出的可见性。
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凯文·奥利里：人工智能在实施和数据中心领域提供了蓬勃发展的机会
著名投资者凯文·奥利里为年轻企业家指出了人工智能行业的两个关键机会。他建议专注于协助小型企业实施人工智能，或开发数据中心，他认为这是未来人工智能经济的基础。奥利里认为，许多小型公司缺乏整合人工智能工具的专业知识，并愿意为此类服务付费，而对数据中心基础设施的需求正迅速超过供应。
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企业投资回报率担忧和代币战促使AI公司削减价格
像OpenAI和Anthropic这样的主要AI公司正面临压力，因为企业客户对其基于代币服务的投资回报率提出质疑，迫使它们削减价格。尽管代币需求激增，预计到2026年将使支出翻倍，但许多公司发现生成式AI试点并未带来可衡量的利润。这场潜在的价格战可能会压缩利润率，影响未来的IPO估值，并影响从芯片制造商到云服务提供商的整个AI供应链。
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人工智能重塑创意工作经济学，贬低草稿而非艺术家
生成式人工智能正在从根本上改变创意工作的经济学，通过自动化常规任务和降低生成初步概念的成本。这种转变并非导致艺术家大规模失业，而是降低了他们从事诸如创建草稿和变体等任务的劳动价值，同时提高了与工作流程整合、数据权利和最终策展相关的技能的价值。这一趋势在视觉艺术、写作、音乐和电影领域都显而易见，人工智能工具能够实现快速迭代，促使客户为概念生成支付更少的费用，而为专业知识和最终产出保证支付更多的费用。