AI夢想撞上冷峻 $7 trln 現實

紐約，4月7日（路透Breakingviews）—人工智慧正在擠壓地球的資源。關於是否有足夠的勞動力、銅、水以及其他基本要素，來建設並運行目前正被考慮的所有資料中心，至今仍有一些重大問題尚待解答。即便AI巨頭最終設法解決這些難題，還有一個更龐大、也更難纏的供給議題必須處理：資金。

大型語言熱潮迎來新年，​接續著它在2025年留下的進度。2026年1月8日，密西西比州州長Tate Reeves站在一座80萬平方英尺的倉庫內，揭露了他所稱為「州史上單一最大投資」：xAI的200億美元計畫，​開啟新分頁，將打造一個佔地廣闊、​開啟新分頁，配備近2吉瓦（GW）運算能力的園區。總計而言，根據巴克萊分析師正在追蹤的一份累計數字，已有超過50GW的此類美國專案被宣告；在歐洲也被宣傳推崇著相近規模。

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這是一筆驚人的運算能力數量，而且在面對同樣驚人的財務承諾時，尤其難以理解。這些規模之巨，反映了人們對AI模型（例如OpenAI的ChatGPT與Google的Gemini）將如何顛覆全球生產力與經濟產出的狂熱。然而，仔細一看就會發現，要為所有被構想的擴張提供資金將會極其困難，甚至可能根本不可能。

資料中心以運行與散熱伺服器所需的尖峰電力量來衡量。粗略來說，至少依據來自公開表態的統計，已有約110GW此類專案正處於規劃階段。Nvidia（NVDA.O），​開啟新分頁，其公司為訓練與運行AI提供多數處理算力的主管Jensen Huang，​開啟新分頁，認為要​建造一個容納數千組伺服器機架、容量為1GW的園區，成本​開啟新分頁在600億美元到800億美元之間。他的數字比多數人更高。若採用伯恩斯坦分析師每1GW為360億美元的估算，意味著要支付目前已列入計畫的所有資料中心，總成本約為4兆美元。不過在Huang的區間下限，暗示支出為6.6兆美元。

這份野心超越了史上最大型的公共工程計畫之一。1956年由美國總統Dwight Eisenhower核准的美國州際公路系統，​開啟新分頁，以當今美元計約耗資5,000億美元。該計畫大幅超支，且完成時間長達超過三十年。AI倡議者目標是把接下來的支出再做13倍——粗略來說，只花約五年。

若沒有納稅人來埋單新科技帳單，資金將改由私人投資者承擔。儘管這些天AI炒作鋪天蓋地、動輒就用13位數的金額來指涉從企業估值到政府利息支付的一切，但要在如此短的時間內籌到這樣一筆金額，這種可能性幾乎難以成立。

把未來押注在AI上的大型科技公司正在動用深厚的資金池。Alphabet（GOOGL.O），​開啟新分頁；Amazon.com（AMZN.O），​開啟新分頁；Meta Platforms（META.O），​開啟新分頁；Microsoft（MSFT.O），​開啟新分頁；以及Oracle（ORCL.N），​開啟新分頁，至少理論上，已經投入了大量資金，並且手上還握有更多可用資源。根據Visible Alpha彙整的估算，未來五年內，這五家公司合計預期將透過出售軟體訂閱、廣告、雲端儲存以及其他商品與服務，產生5.5兆美元的營運現金流。

它們也在重度借款，以在殘酷的資料中心軍備競賽中一較高下。僅Amazon上個月就已在美國債券市場籌得一筆創紀錄的370億美元，​開啟新分頁，緊接著又完成一筆170億歐元計價的交易，​開啟新分頁。Alphabet則早在2月就作為其320億美元債務方案的一部分，出售了一檔罕見的100年期分期券。綜合各項來看，巴克萊（BofA）分析師的預測認為，至2030年前與超大型雲端服務商（hyperscaler）相關的投資級發行，可能達到1兆美元。

退休基金與其他大型投資人也會加入AI行情。根據Preqin這家研究機構的資料，由Brookfield Asset Management（BAM.N），​開啟新分頁；Blackstone（BX.N），​開啟新分頁等管理的、用於直接放貸與基礎設施基金的資金承諾，規模接近7000億美元。

額外的放貸能力也潛伏在市場之中。摩根士丹利分析師預估，未來幾年與建置AI相關設施相關的資產抵押證券（asset-backed）與商業不動產抵押貸款支持證券（commercial mortgage-backed securities），平均每年可能提供約500億美元。高收益債券與槓桿貸款則應可再在2030年前貢獻另一筆1,500億美元的資金，JPMorgan分析師預測。甚至到時，部分資料中心本身可能也會產生現金，儘管假設成本回報率為9%，與之相關的債務利息支付仍會吞噬一大塊資金。

把所有因素加總起來，至少從紙面上看，用Huang的下限來估算，應當會有約7.5兆美元的資金可用，穩穩高於6.6兆美元的成本估算。但在此之前，還需要先更仔細檢視其他因素。

首先，這種「供給剩餘」假設像Microsoft這樣的超大型雲端服務商，未來五年內將把其營運現金流用到資料中心上「每一滴都不浪費」。股東們可能就會開始抱怨買回庫藏股與股利可能缺席，更不用說在其他任何用途上缺乏資本支出了。若將所有資金都配置在私募信貸與基礎設施基金內，也同樣會造成無法承受的集中風險與機會成本。

此外，全包的經濟成本可能還會更高。以每1GW的評估，排除了可能龐大的費用，例如為了維持舊而且負荷已超載的公用事業的可靠性、以保障電力輸送安全，並確保零售客戶不會因此承受衝擊。若Huang區間的上限因通膨或其他原因更接近事實，即便是全部已預測的資本金額，仍可能不夠用。

當這些再加上、推出如此大量承諾的AI能力可能存在的一些實體層面限制後，資金問題就會變得更尖銳。時程很容易被拉長，就像美國高速公路當年那樣。工程師，或甚至AI本身，可能會在過程中找到大幅降低成本的方法。技術預期帶來的生產力提升與營收機會，也可能同樣被誇大，這將大幅削減投資人原本的熱情。不過最可能的結果，卻是其中相當一大段已公布的資料中心計畫會變成徒有其表的「紙上談兵」。即便是在今天財務充裕的世界裡，這麼快把7兆美元投進單一產業，也是在浪費一項珍貴資源。

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由Liam Proud編輯；由Pranav Kiran製作

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Jeffrey Goldfarb

Thomson Reuters

Jeffrey是全球企業金融編輯，常駐紐約，協調與交易相關的報導。此前，他曾從墨爾本與香港領導路透Breakingviews的亞太地區業務。當全球金融危機開始時，他最初在倫敦加入Breakingviews，之後又在紐約擔任美國編輯職務長達七年。2007年成為專欄作家之前，他曾在路透與BNA於紐約、華盛頓、鳳凰城以及歐洲各地負責銀行、併購（M&A）、媒體、科技、國際貿易與醫療保健報導。他擁有哥倫比亞大學的新聞學碩士學位，以及喬治華盛頓大學的金融學學士學位。

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