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贝恩:到2031年AI每年需创造6万亿美元收入,才能撑起数据中心建设

贝恩公司(Bain & Company)9月29日发布的报告称,到2031年,AI行业每年必须创造6万亿美元收入,才能证明正在为其运行而建设的数据中心是合理的。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每年需创造6万亿美元收入,才能撑起数据中心建设

这些数字来自贝恩9月29日发布的最新技术报告系列。贝恩估算,在这6万亿美元中,涵盖搜索、广告、自动驾驶和物理AI的新产品开发需要贡献约4.2万亿美元。企业生产力这一块是各方争论的焦点,却只占1万亿至1.4万亿美元。订阅和广告等消费者服务则占2000亿至4000亿美元。

贝恩全球技术业务主席、该报告第一作者戴维·克劳福德(David Crawford)说,这场辩论问错了问题。他说:“今天的讨论死死盯住员工生产力。AI基础设施的经济账要求的是超越生产力收益的数万亿美元新增收入。”他还说,这个行业需要“一波创新浪潮,其规模将让移动和云计算所开启的一切相形见绌”。

算术并不复杂。资本支出大约相当于行业收入的四分之一,贝恩称这一水平以云服务商的趋势看虽有雄心但尚属合理。按此推算,就需要一个每年接近6万亿美元的市场来支撑它。

为什么冷却和电力是瓶颈

贝恩估算,到2031年每年最高1.5万亿美元的支出,涵盖新建设施、更高容量,以及对已装机GPU、内存和网络设备的升级。它并不覆盖问题的另一半,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,并提到Meta在俄亥俄州的设施,预计到2030年将耗资2000亿美元。

正是这条轨迹,让冷却供应链在过去一周如此忙碌。行业媒体报道的主角是液冷发布、产能扩张和合作,而不是芯片新闻,这合理反映出物理约束如今落在哪里。仅近期头条中,与本文相关的条目就有十几条,从施耐德电气发布WCDU液冷产品,到丹佛斯扩大数据中心冷却产品组合,再到LG电子以电力和冷却合作伙伴身份加入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瓦霍姆河畔新梅斯托的工厂。这是工厂层面的扩产回应,而非产品发布。据capacityglobal.com报道,Submer Group推出了模块化数据中心业务Corenix,并称其拥有500MW液冷项目经验。江森自控加入了新加坡的可持续热带数据中心试验台2.0,该项目针对的是传统设计难以应对的高温高湿环境下的冷却。

这些都不是猜测。行业正在为算力铺设管道,而贝恩说,这些算力必须赚到6万亿美元。

钱已经越来越难筹

甲骨文位于新墨西哥州的Project Jupiter数据中心,展示了融资端紧张时会发生什么。据路透社援引《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,银行难以把这些债务分销出去。路透社指出,标普7月将甲骨文评级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,加上一条拟建天然气管道遭遇监管挫折,进一步增加了不确定性。

与此同时,甲骨文的云业务数字并不是问题。2027财年第一季度,云收入增长62%至116亿美元,云基础设施收入增长121%至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财年资本支出达到557亿美元,上一年为212亿美元,由此产生237亿美元负自由现金流。截至8月31日,公司应付票据及其他借款为1253亿美元,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,这减少了它需要筹集的资本。合同需求与现金生成之间的缺口,仍然是问题的关键。

谁来付钱,电从哪里来

电力这一侧正在逐辖区谈判。据CBC News 9月29日报道,在纽芬兰与拉布拉多省,能源与矿业部长劳埃德·帕罗特在9月中旬关于丘吉尔瀑布协议的辩论中表示,该省对数据中心运营商“敞开大门做生意”。一名部门发言人通过电子邮件确认,已有企业接洽政府,但没有透露任何提出方。

在佛蒙特州,绿山电力(Green Mountain Power)的虚拟电厂已成为该州最大的单一电力来源。BBC 9月29日报道称,它由以每月55美元租赁方式安装的家庭电池组成。该报道援引Wood Mackenzie的内部分析称,美国虚拟电厂容量超过40GW,而天然气约为600GW,煤炭约为200GW。

如果贝恩对收入需求的判断是对的,那么冷却和电力的建设还算容易。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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