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贝恩:到2031年AI每年需进账6万亿美元,才能撑起数据中心建设

贝恩公司(Bain & Company)周二发布的报告指出,AI行业到2031年必须实现每年6万亿美元的营收,才能为正在建设的数据中心提供合理支撑。报告同时估算,到同一年,AI基础设施的年度支出可能达到1.5万亿美元。

科技解释林晓雯发布: 2026年9月29日4 分钟阅读资料来源 5
贝恩:到2031年AI每年需进账6万亿美元,才能撑起数据中心建设

这些数字出自贝恩9月29日发布的最新技术报告系列。贝恩测算,6万亿美元里约4.2万亿要靠新产品开发来提供,涵盖搜索、广告、自动驾驶和具身智能。企业生产力是争论最集中的部分,却只占1万亿至1.4万亿美元。订阅、广告等消费级服务贡献2000亿至4000亿美元。

David Crawford是贝恩全球技术业务主席,也是这份报告的第一作者。他认为争论一直卡在错误的问题上。他说:“今天的讨论全都盯着员工生产力。但AI基础设施的经济账要求的是数万亿美元的新增营收,远超生产力提升带来的部分。”他还说,行业需要“一波创新,其规模将让移动和云计算所释放的东西相形见绌”。

账其实不难算。资本支出大致相当于行业营收的四分之一,贝恩称这一水平雄心不小,但参照云厂商的走势看仍属合理。按这个比例,要维持下去,就需要一个每年接近6万亿美元的市场。

为什么瓶颈在散热和电力

贝恩估算,到2031年每年最高1.5万亿美元的支出,包括新建园区和扩容,也包括对现有GPU、内存和网络设备的升级。它没有算上问题的另一半,也就是散热。贝恩还指出,数据中心的规模和成本大约每12到16个月翻一番。报告以Meta在俄亥俄州的园区为例,称该项目到2030年的成本预计为2000亿美元。

正是这条曲线,让散热供应链在过去一周格外忙碌。行业媒体报道的重点是液冷发布、产能扩张和合作,而不是芯片新闻。这合理说明物理约束如今落在哪里。仅最近的头条就有十几条这类消息,从施耐德电气推出WCDU液冷,到丹佛斯扩充数据中心冷却产品线。LG电子也以电源与冷却合作伙伴的身份加入了英伟达合作伙伴网络。

据Data Centre Magazine和Data Center Dynamics报道,维谛(Vertiv)正在扩建其位于斯洛伐克新梅斯托纳德瓦霍姆的工厂。这是对需求的产能层面回应,而不是产品发布。Submer Group推出了模块化数据中心业务Corenix。据capacityglobal.com报道,Submer称该业务拥有500MW的液冷项目经验。江森自控加入了位于新加坡的Sustainable Tropical Data Centre Testbed 2.0,该项目针对的是传统设计难以应付的高温高湿环境下的冷却问题。

这些都不是猜测。这是行业在为算力铺设管线,而贝恩说,这些算力必须挣回6万亿美元。

钱已经越来越难筹

甲骨文在新墨西哥州的Project Jupiter数据中心,展示了融资端紧张时会发生什么。据路透社转引《金融时报》报道,与该项目的约180亿美元贷款报价为面值的89至91美分。银行一直难以把这些债务分销出去。路透社指出,标普在7月将甲骨文下调至仅比垃圾级高一级。当地围绕水资源和空气质量的反对也增加了不确定性。一项涉及拟建天然气管道的监管挫折同样如此。

甲骨文的云业务数字倒不是问题。2027财年第一季度,云营收增长62%,达到116亿美元。云基础设施营收增长121%,达到74亿美元。剩余履约义务达到6640亿美元,同比增加2090亿美元。2026财年资本支出为557亿美元,上一年为212亿美元。这造成237亿美元的负自由现金流。截至8月31日,公司有1253亿美元的应付票据及其他借款,现金及有价证券为371亿美元。

甲骨文表示,其大型AI合同中有750亿美元涉及客户预付GPU费用或自行提供GPU。这减少了公司需要筹集的资本。合同需求与现金创造之间的缺口,仍然是问题的关键。

谁来付钱,电又从哪里来

电力问题正在逐个辖区谈。在纽芬兰与拉布拉多省,能源与矿业部长Lloyd Parrott在9月中旬关于丘吉尔瀑布协议的辩论中发言。据CBC News 9月29日报道,他说该省对数据中心运营商“大门敞开”。该部门一位发言人通过邮件确认,已有企业接触政府,但没有点名任何项目方。

在佛蒙特州,据BBC 9月29日报道,Green Mountain Power的虚拟电厂已成为该州最大的单一电源。这座电厂由家用电池组成,电池以每月55美元的租约安装。该报道援引Wood Mackenzie的内部分析称,美国虚拟电厂容量已超过40GW。相比之下,天然气约为600GW,煤电约为200GW。

如果贝恩对营收要求的判断是对的,那么散热和电力的建设反而是容易的部分。难的是找到6万亿美元的需求。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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