4000亿AI巨额烧钱！芯片寿命仅18个月，巨头也愁

当前，全球科技领域对人工智能（AI）基础设施的投入正以前所未有的速度增长。各大科技企业斥巨资建设数据中心，采购高性能芯片，以期通过AI技术重塑经济格局、工作模式乃至人际交往。然而，一个核心问题也随之浮现：这些巨额投资能否在AI技术快速迭代的背景下，迅速带来足够的回报，以支撑持续的升级与更新需求？这不仅关乎企业的财务健康，更可能影响整个AI产业的未来发展路径。

据外媒观察，2025年，全球科技企业在AI相关的资本支出预计将达到4000亿美元。这笔庞大的开销中，很大一部分将对公司的财务状况构成持续性压力。对于那些将未来发展寄托于AI的公司而言，如何平衡现有投资与未来不断涌现的基础设施成本，是一个不容忽视的挑战。尤其是在AI投资回报的速度和规模是否足够的问题上，业界普遍存在一些疑虑。

这种疑虑也加剧了关于AI领域可能存在泡沫的担忧。有人认为，当前对AI的过度宣传和投入，或许与其真实价值之间存在偏差。在2025年，美国“七巨头”科技公司的市值已占据标普500指数总值的约35%，这使得任何关于AI市场波动的讨论，都可能对全球经济产生广泛影响。美国乔治城大学麦克多诺商学院副研究教授蒂姆·德斯特凡诺指出，这项大规模建设投资在多大程度上构成泡沫，部分取决于这些投资的实际寿命。

AI芯片的生命周期考量

AI基础设施的核心在于其芯片，特别是常用于AI训练和处理的图形处理器（GPU）。关于这些顶尖GPU的有效使用寿命，目前业界尚无定论。多位科技专家通过外媒表示，AI芯片在进行大型语言模型训练任务时，其有效寿命估计在18个月到3年之间。不过，这些芯片在完成训练任务后，仍可用于强度较低的工作，并可继续使用数年。

与AI芯片形成对比的是，传统非AI数据中心使用的中央处理器（CPU）通常每五到七年才需更换一次。专家解释称，这是因为AI模型的训练过程对芯片带来了巨大的压力和高温，从而加速了芯片的损耗。例如，美国新泽西理工学院数据科学教授戴维·巴德尔提到，每年约有9%的GPU可能出现故障，而CPU的故障率约为5%。

此外，AI芯片技术的快速进步也使得新一代产品在性能和效率上不断提升。这意味着即使旧款芯片仍能正常运行，但在经济效益上继续在其上运行AI工作负载可能不再划算。

不同专家对芯片寿命的估计略有差异。

全球最大的AI芯片供应商英伟达公司表示，其CUDA软件系统允许客户更新现有芯片的软件，这可能有助于延长芯片的使用寿命，并延迟对最新产品的升级需求。英伟达首席财务官科莱特·克雷斯在今年11月的财报电话会议上表示，由于CUDA系统的支持，2019年发货的GPU至今仍能满负荷运行。

然而，无论芯片的寿命是两年还是六年，科技公司都面临着一个共同的难题：如何获得足够的收入，以支撑如此大规模的持续基础设施更新？美国普林斯顿大学信息技术政策中心技术政策诊所主任米希尔·克什萨加尔对此发出了疑问。

AI投资与市场前景

芯片的损耗速度越快，企业就越需要迅速从AI投资中获得回报，以资助后续的替换和升级。然而，目前对AI的长期市场需求仍不甚明朗。2025年发布的报告显示，大多数引入AI技术的企业尚未能显著提升其营收或利润。

德斯特凡诺教授指出，企业客户将是AI公司真正的盈利来源，但这些企业目前仍在探索如何利用AI技术创造收入或降低成本。他表示，尽管个人用户对生成式AI有一定需求，但这不足以让大型AI公司收回其巨额的投资成本。

知名投资人迈克尔·伯里（因《大空头》一书而闻名）近期也警示了AI泡沫的风险。他部分基于这样一种预测：科技公司可能高估了其芯片投资的实际有效寿命，这最终可能会对其盈利能力造成压力。

AI行业的领军者们也开始公开讨论这一问题。美国微软公司首席执行官萨蒂亚·纳德拉在今年11月的一次播客采访中提到，公司已开始分散其基础设施投资的节奏，以避免数据中心芯片同时过时。

无独有偶，美国OpenAI公司首席财务官莎拉·弗赖尔在今年11月的一次发言中也引起了关注。她表示，OpenAI作为前沿AI模型开发者的地位，取决于最先进芯片的寿命是“三年、四年、五年，还是更长”。她暗示，如果芯片寿命更短，公司可能需要美国政府提供“支持”，以应对其激进基础设施投入所产生的债务。（OpenAI随后迅速澄清，称其并非寻求政府救助。）

回顾以往的市场泡沫，例如上世纪90年代末的互联网泡沫，当时铺设的光纤电缆在泡沫破裂后虽然一度沉寂，但数年后仍可被利用，并构成了当今互联网的基础。然而，美国SK Ventures投资公司执行合伙人保罗·凯德罗斯基认为，如果AI泡沫真实存在，其情况将有所不同。他提出，AI数据中心若缺乏持续的新芯片投资，将难以长期保持其潜在价值。

这一问题的影响可能远远超出科技巨头的财务报表和股价。克什萨加尔教授表示，我们不仅正在建设这些数据中心，科技公司还在推动建设发电厂来支持所有这些需求。如果经济效益不达预期，这可能会引发一些重大的社会问题。

中国跨境从业者的启示

从中国跨境行业视角来看，全球AI基础设施投资的持续热潮及其背后的挑战，为国内相关从业人员提供了重要的参考。

首先，技术更新的速率远超传统行业。AI芯片的快速迭代意味着企业需要更灵活的资本部署策略和更快的技术消化能力。对于从事跨境电商、游戏出海、数字支付等领域的中国企业而言，无论是自建AI能力还是使用云服务，都必须对底层算力基础设施的生命周期有清醒的认识，避免因技术代差而陷入被动。

其次，AI投入与回报的平衡是全球性难题。国内企业在积极布局AI应用时，也应更加务实理性地评估投入产出比，警惕盲目跟风。特别是对于面向海外市场的创新型产品和服务，需深入了解目标市场需求，确保AI技术的应用能真正转化为商业价值，而不仅仅是技术展示。

再者，全球产业链供应链的稳定性对AI发展至关重要。芯片作为AI基础设施的核心，其供应安全和成本波动都直接影响到全球AI产业的健康发展。中国跨境企业在制定全球化战略时，应充分考虑供应链的韧性与多元化，规避潜在风险。

最后，基础设施建设带来的能源消耗和环境影响日益受到关注。AI数据中心的高能耗趋势，使得绿色可持续发展成为行业新命题。中国企业在出海发展过程中，应积极探索节能增效的AI技术路径，践行企业社会责任，提升国际竞争力。

建议国内相关从业人员持续关注全球AI技术发展趋势、主要科技公司的战略动向以及潜在的市场风险，以便更好地把握机遇，应对挑战，在全球化竞争中行稳致远。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-burns-400b-chips-die-in-18m-giants-fret.html