AI需求超越供應——連Google也跟不上

AI需求超越供應——連Google都跟不上，此文章首次發表於24/7 Wall St.。

人工智慧已超越驗證可行性的階段。當前的挑戰在於產生足夠的運算能力以滿足需求。科技巨頭正斥資數千億美元建設AI基礎設施，但企業仍發現自身產能不足。這表明AI的採用速度正以超越業界支援能力的速度加速擴張。

最新的證據來自一個出人意料的來源：據報導，Google不得不告知全球最大的科技公司之一，它根本無法提供對方所需的全部AI運算資源。

連Google也已無空間可用

據《金融時報》報導，Google於今年3月前後通知Meta Platforms（NASDAQ:META），表示無法提供Meta希望購買的全部Gemini推論運算容量。據報導，此次短缺打亂了Meta部分內部AI專案，並迫使該公司對Google模型的使用進行取捨優先順序。

這並非投資者預期從全球最大雲端服務供應商之一聽到的消息。Google在2025年投資逾900億美元，並計劃今年將投入加倍，用於擴展其AI基礎設施，包括自訂張量處理器（TPU）和新資料中心。然而，對Gemini的需求增長如此迅速，以至於產能已成為稀缺資源。

據《金融時報》報導，Meta並非唯一受影響的客戶，儘管其龐大的需求使其成為最顯著的案例。報導指出，Google在努力擴大產能的同時，仍持續限制部分客戶的存取。

AI的瓶頸已發生轉移

過去兩年，投資者聚焦於訓練規模日益龐大AI模型的企業。如今，限制因素已轉向推論——即每次有人向AI模型提問或使用它完成任務時所需的運算能力。

訓練模型只需進行一次，而推論每天則發生數百萬甚至數十億次。這表明企業AI採用正在軟體開發、客戶服務、廣告、研究及生產力工具等領域加速擴展。每一個新的AI應用程式都會增加對推論運算的需求。

根據Alphabet（NASDAQ:GOOG）最新季度財報，Google Cloud本季結束時剩餘履約義務超過4,600億美元，這一積壓訂單包含長期客戶合約。執行長Sundar Pichai亦表示，若Google擁有更多可用產能，雲端收入本可更高。

換言之，問題不在於需求，而在於供應。

投資者為何應予以關注

出人意料的是，此次短缺對AI供應鏈的大部分環節而言是個好消息。若Google在運營全球最大AI基礎設施之一的情況下仍無法完全滿足需求，這表明市場距離飽和還相當遙遠。為AI提供底層硬體的企業——包括GPU、高頻寬記憶體、網路設備、光學元件及電力系統——仍面臨多年的持續需求。

誠然，Google、Microsoft（NASDAQ:MSFT）、Amazon（NASDAQ:AMZN）和Meta正積極投資以彌補差距。這些公司合計預計僅今年一年便將在AI基礎設施上投入逾7,000億美元。

無論如何，擴大AI產能需要時間。在新增推論容量正式可用之前，必須先完成新晶片的製造、伺服器的組裝、資料中心的建設以及網路設備的安裝。

而且在此過程中，他們還面臨眾多瓶頸，僅舉幾例：能源、土地和記憶體。Nvidia（NASDAQ:NVDA）執行長黃仁勳表示，與生成式AI相比，代理式AI所需的運算能力僅需兩年便將至少增加到1,000%。

關鍵結論

簡言之，AI面臨的不是需求問題，而是供應問題。《金融時報》關於Google無法向Meta提供其所要求的全部Gemini容量的報導，凸顯了企業AI採用加速的速度之快。即便是在基礎設施上投入數千億美元的企業，也無法以足夠快的速度構建運算能力來滿足客戶需求。

對投資者而言，這是一個令人振奮的訊號。AI熱潮不再受制於對技術的興趣，而是受制於業界產生足夠運算能力以應對需求的能力。在這種失衡狀況縮小之前，為AI生態系統提供支援的企業應繼續受益於科技業有史以來最強勁的基礎設施支出週期之一。

AI需求超越供應——連Google都跟不上，此文章首次發表於24/7 Wall St.。