人们往往以末日般的思维来看待科技泡沫，但事情并不一定那么严重。从经济学角度来看，泡沫是一个过度的押注，最终导致供给超过需求。

要点：这并非全有或全无的情况，即使是好的押注，如果操作不当也可能变坏。

AI泡沫问题如此难以回答的原因在于时间线的不匹配，即AI软件开发的飞速发展与数据中心建设和供电的缓慢进程之间的错位。

由于这些数据中心需要数年时间建设，从现在到它们上线之间必然会发生很多变化。支撑AI服务的供应链如此复杂和多变，很难清楚地预测几年后我们需要多少供应量。这不仅仅关乎人们在2028年会使用多少AI，更关乎他们将如何使用AI，以及在此期间我们是否会在能源、半导体设计或电力传输方面取得任何突破。

当押注如此之大时，出错的方式有很多种——而AI押注确实正在变得非常庞大。

上周，路透社报道，甲骨文关联的新墨西哥数据中心园区已从20家银行组成的财团获得高达180亿美元的信贷。甲骨文已经与OpenAI签订了3000亿美元的云服务合同，两家公司还与软银合作，作为"星门"项目的一部分，计划建设总计5000亿美元的AI基础设施。Meta不甘落后，承诺在未来三年内在基础设施上投入6000亿美元。我们一直在追踪所有主要承诺，但庞大的规模使我们难以跟上。

与此同时，对AI服务需求增长速度存在真正的不确定性。

上周发布的麦肯锡调查研究了顶级公司如何使用AI工具。结果喜忧参半。几乎所有接触的企业都在某种程度上使用AI，但很少有企业在任何真正的规模上使用它。AI确实让公司在特定用例中削减了成本，但对整体业务并未产生明显影响。简而言之，大多数公司仍处于"观望"模式。如果你指望这些公司购买你数据中心的空间，你可能要等很长时间。

但即使AI需求无止境，这些项目也可能遇到更直接的基础设施问题。上周，萨提亚·纳德拉让播客听众感到惊讶，他说自己更担心数据中心空间不足，而不是芯片短缺。（用他的话说："这不是芯片的供应问题；而是我没有温控机房可以插入。"）与此同时，整个数据中心因为无法处理最新一代芯片的电力需求而闲置。

虽然英伟达和OpenAI一直在尽可能快速地推进，但电网和建筑环境仍然以它们一贯的速度移动。这为昂贵的瓶颈留下了很多机会，即使其他一切都顺利进行。

Q&A

Q1：什么是AI泡沫？为什么很难判断？

A：AI泡沫是指对AI基础设施的过度投资，导致供给超过需求。难以判断是因为AI软件开发速度极快，但数据中心建设需要数年时间，两者时间线不匹配，供应链复杂多变，很难预测未来几年的实际需求。

Q2：目前AI基础设施投资规模有多大？

A：投资规模非常庞大。甲骨文关联的数据中心获得180亿美元信贷，与OpenAI签订3000亿美元云服务合同，"星门"项目计划投资5000亿美元，Meta承诺三年内投入6000亿美元基础设施建设。

Q3：企业对AI的实际使用情况如何？

A：根据麦肯锡调查，几乎所有企业都在使用AI，但很少有企业大规模使用。AI帮助公司在特定用例中削减成本，但对整体业务影响有限。大多数公司仍处于"观望"模式，这可能导致数据中心需求不及预期。