在此需说明，分析师并非认为人工智能本身缺乏发展持续性，相反，分析师预计它将继续保持高速增 长。 真正面临风险的，是那些投入到数据中心、图形处理器、冷却系统、供电及布线等领域高达数千亿美元 的人工智能资本开支 —— 未来的人工智能技术，根本无需如此庞大的硬件投入规模。 在数据中心支出缩减的潜在风险面前，没有哪家企业比英伟达受到的冲击会更大。 如今，该公司的绝大部分营收和利润都来源于为数据中心提供相关产品。 2.电力供应受限。美国电网的供电能力，难以支撑所有规划中新数据中心的运行需求。而新建发电厂投 入运营往往需要数年时间，部分项目甚至要超过十年。 3.能效持续提升。在人工智能技术自身等因素的推动下，各类设备和系统的能效将不断提高，这会减少 对基础设施的投资需求。 4.投资回报率不足。人工智能虽已改变诸多领域，但真正由此实现盈利增长的案例却屈指可数。 目前，大规模人工智能投资能获得市场平均回报率的案例寥寥无几，仅有微软和帕兰提尔科技等少数企 业或许取得了可观回报，其他多数企业的投资回报情况均不尽如人意。 5.投资者与首席财务官的耐心有限。对于这种回报难以量化的大规模投资，财务部门、公司董事及投资 者还能容忍多久？ ...

在此需说明，分析师并非认为人工智能本身缺乏发展持续性，相反， 分析师 预计它将继续保 持高速增长。 真正面临风险的，是那些投入到数据中心、图形处理器、冷却系统、供电及布线等领域高达数 千亿美元的人工智能资本开支 —— 未来的人工智能技术，根本无需如此庞大的硬件投入规 模。 在数据中心支出缩减的潜在风险面前，没有哪家企业比英伟达受到的冲击会更大。 如今，该公司的绝大部分营收和利润都来源于为数据中心提供相关产品。 人 工 智 能 资 本 开 支 增 长 难 以 为 继 的 原 因 以下 13 点，正是 分析师 认为当前人工智能资本开支增长无法持续的核心依据： 1. 未来人工智能的能耗将显著降低。 deepseek公司以及即将落地的脉冲神经网络就是有力例 证，这类神经网络在闲置时可自动停机以实现节能。深度求索公司，即便未采用英伟达的图形 处理器，也研发出了具备竞争力的大型语言模型。 7. 新技术落地周期远超预期。 自动驾驶领域的案例表明，这类技术要熟练应对复杂任务，所 需时间往往比预想中更长。 关键在于技术要能真正成熟可用。马斯克等人十年前就承诺推出自动驾驶汽车，而谷歌旗下的 自动驾驶公司Waymo出行，直至如今才 ...