麦肯锡警告：数据中心投资可能达到8万亿，远超实际需求

咨询公司麦肯锡（McKinsey & Company）近日发布的一份报告揭示了业界对人工智能（AI）发展的普遍焦虑。报告指出，尽管全球正在为支持AI投入令人咋舌的资金，但对未来需求的预测实际上更多基于猜测而非确凿数据。

过去一年左右，AI投资热潮不断升温，麦肯锡估计，为了满足预期中的需求，到2030年为止，专为处理AI工作负载的数据中心可能需要高达7.9万亿美元的资本支出。

之所以用“估算”这个词，是因为这份报告也承认，没人真正清楚未来AI的需求到底会有多大。正如报告中所言：“对未来发展需求缺乏清晰认识，使得精准的投资计算变得困难。”

麦肯锡提出疑问：超大规模云计算服务商是否会继续独自承担这笔高昂成本？还是企业、政府和金融机构将引入新的融资模式来分担？数据中心的需求是会随着AI使用的激增而持续上升，还是会因技术进步使AI更高效、资源消耗更低而下降？

不过，报告中一个未明确提出的问题是：如果AI最终只是在某些特定任务上表现出色，而并非许多企业领导人所期待的那种“通用型魔法子弹”——即能自动化大量业务流程、并主要通过裁减人类员工大幅削减成本的技术——那会发生什么？

例如，本月早些时候发布的一篇工作论文发现，尽管企业在构建和训练生成式AI模型上已投入数十亿美元，但截至目前，生成式AI在任何职业的收入或工时记录上都尚未产生显著影响。

麦肯锡的AI算力需求预测

进入具体的数字预测部分，麦肯锡预计，到2030年，全球对计算能力的需求几乎将增长三倍，其中约70%来自AI工作负载。然而，这一预测取决于两个关键因素：

1. 企业是否能成功将AI转化为真正的商业价值；

2. 技术进步是否能显著提升计算效率。

前者将推动基础设施需求上升，而后者则可能导致需求下降——除非如麦肯锡所分析的那样，效率提升被更广泛的AI市场使用所抵消，这正是经济学中著名的“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）所描述的现象。

为全面覆盖各种可能性，麦肯锡设想了三种2030年的场景：

· 受限需求（Constrained Demand）：新增78GW容量，总投资达3.7万亿美元；

· 持续需求（Continued Demand）：新增124GW容量，总投资5.2万亿美元；

· 加速需求（Accelerated Demand）：新增205GW容量，仅AI相关资本支出就高达7.9万亿美元。

此外，传统IT应用还需额外投入1.5万亿美元，因此标题中提到的“近7万亿美元总支出”也就顺理成章。

投资热情与现实脱节

但麦肯锡指出，当前潜在终端客户的实际投资水平已经落后于这些预测。通过对数十位客户高管的访谈，他们发现CEO们普遍对以最大规模投资计算能力持谨慎态度，因为他们对未来需求知之甚少。他们不确定今天在AI基础设施上的巨额支出，是否能在未来带来可衡量的投资回报。

但这并没有阻止大笔资金涌入数据中心建设。去年律师事务所 DLA Piper 的一份报告发现，尽管电力供应问题日益严峻，仍有70%的投资者、顾问和运营商预计AI数据中心的资金将继续增加。

原因之一在于，目前AI领域的预期回报率相比经济其他领域更具吸引力。正如 Digital Realty 高级副总裁 Fabrice Coquio 上月在接受采访时所说，这吸引了大量此前从未涉足数据中心行业的新投资者。

“在英国、法国、德国，你看到一些完全没有任何经验的人突然涌入这个领域，他们根本不懂AI和数据中心到底是什么，却仍在投资。”Coquio形容这种现象为“典型的泡沫”。

麦肯锡建议企业应尽早评估自身的AI计算需求，预判潜在的需求变化，并制定可扩展的投资策略，以适应AI模型和应用场景的演变。

它强调，在增长速度与资本效率之间找到平衡点将是决定成败的关键。