随着亚马逊和微软稍作喘息，AI 数据中心争霸赛放缓步伐

两家公司都强调，已签署的合同依然有效，并将这一举动描述为正常的容量管理。微软表示，其财政年度（至 6 月结束）仍计划投入 800 亿美元。AWS 全球数据中心副总裁在 LinkedIn 上写道，“我们近期的扩展计划并未发生任何根本性变化。”

AI 建设确实在进行，但步伐可能正在发生变化。虽然云服务提供商在公开场合坚持扩展计划未变，但最近的租赁暂停暗示幕后正进行更为谨慎的重新调整——这预示着 AI 热潮可能不会以亚马逊和微软预期的那种不懈速度推进。

这种转变的一种解释是单纯的过度投入。根据 CNBC 的报道，上周 UBS 发布的一份报告得出结论，微软此轮撤退可能源于在最初的 AI 热潮期间投入过度。报告称，微软在两年内的租赁资本支出增长了 6.7 倍，目前租赁义务总额约为 1750 亿美元。随着对这项技术实际应用方式和电力需求有了更清晰的认识，微软正在取消那些不再具备即时意义的早期项目。UBS 表示，他们几乎没有发现突发的需求低迷是促使战略调整的主要原因。

AI 生态系统内部的成本压力不断累积。仅在计算能力上，对 OpenAI 最先进模型的一次查询可能就花费高达 1000 美元。尽管 ChatGPT 的高级访问服务每月收费 200 美元，但 OpenAI CEO Sam Altman 在一月份表示，该订阅服务尚未实现盈利。

即便是科技高管也开始承认炒作与实际成果之间存在差距。微软 CEO Satya Nadella 最近坦言，迄今为止，AI 尚未产生多少可衡量的价值。他的言论反映出更广泛的疑虑，即生成式 AI 是否能够带来可持续回报——或基础设施投资是否已远远超前于现实需求。

外部因素正在加剧这一挑战。特朗普总统提出的关税政策使进口设备成本大幅上升的可能性增大，而科技股在更广泛的市场波动中也承受着压力。与此同时，许多地区正面临电网容量的限制，这限制了新增数据中心的能力；各地对大型设施的反对声音也在不断增强，因为社区对不断上升的电力需求、土地使用和水资源消耗表示担忧。

未来 AI 基础设施的规模可能会显著放大这些压力。根据乔治城大学、Epoch AI 与 RAND Corporation 的研究人员近期的一项研究，如果当前趋势持续，到 2030 年，领先的 AI 数据中心每个可能将耗资 2000 亿美元，内含 200 万个 AI 芯片，并需要相当于九座核反应堆的电力。

这一撤退恰逢前所未有的投资热潮。据 Synergy Research Group 表示，目前全球有超过 500 个数据中心设施正处于规划和建设阶段。该机构称，亚马逊、微软和 Google (GOOGL) 现在占据了所有超大规模数据中心容量的 59%。每家公司都承诺将投入数十亿美元于资本支出，主要用于支撑生成式 AI 模型。

与此同时，AI 基础设施支出与 AI 创收之间的差距持续扩大。Sequoia Capital 合伙人 David Cahn 在 2024 年 6 月的一项分析中估计，这一不匹配现已膨胀成一个 6000 亿美元的缺口——而仅在九个月前，这一差距还仅为 2000 亿美元。

目前，云服务提供商仍坚持他们的公开声明：扩展计划保持不变。但那些较为低调的信号——租赁暂停、早期项目取消、成本上升以及快速变化的竞争态势——表明，幕后情况远比表面上看起来更为复杂。