上海
芯片股近期劇烈波動引發市場對AI需求放緩的擔憂，但多位行業高管明確表示，這一擔憂言過其實。
芯片行業高管駁斥算力過剩論 網絡圖
前英特爾CEO、現Playground Global普通合伙人Pat Gelsinger本周對CNBC表示，AI需求"幾乎是無限的"，真正制約行業發展的瓶頸是能源供應，而非算力需求本身。多家數據中心及芯片企業高管也相繼發聲，稱當前市場需求遠超供給能力，算力過剩的說法與其實際經營狀況不符。
與此同時，企業端的AI支出模式正在悄然轉變——從此前不計成本地鼓勵員工大量使用AI工具，轉向更注重投資回報的"價值最大化"策略。這一趨勢引發外界對企業AI支出能否持續的疑慮，但多位高管認為，這種理性化調整恰恰有助于需求的長期延續。
芯片股波動背后：過剩擔憂從何而來
推動本輪芯片股波動的因素來自多個方向。Meta宣布將出售其閑置AI算力，消息一出，盡管Meta股價上漲，卻引發市場對行業整體算力過剩的聯想。馬斯克旗下xAI今年同樣將多余算力對外出租。
此外，全球最大內存芯片企業之一三星本周預告利潤大幅增長，股價卻應聲下跌——在過去12個月累計漲幅逾360%之后，市場開始質疑其上行空間是否已經有限。
這些市場信號疊加在一起，令投資者對AI基礎設施投資的可持續性產生疑慮，并在芯片及數據中心相關股票中引發了新一輪震蕩。
供給端：需求遠超產能，訂單排至五年后
然而，多家直接參與AI基礎設施建設的企業高管給出了截然不同的判斷。
"我們所經歷的需求是非同尋常的。需求遠超我們的履約能力，這已經是我們一段時間以來的常態，"正在使用英偉達GPU建設數據中心的Nebius首席營收官Marc Boroditsky對CNBC表示。
Cerebras Systems CEO Andrew Feldman則將Meta和xAI出售閑置算力的案例定性為"個例"，并強調："就整個行業而言，算力需求遠超現有產能，我們在數據中心方面存在缺口，在算力所需的許多投入要素上也存在缺口。"Cerebras今年早些時候已完成上市，是一批試圖挑戰英偉達、進軍數據中心市場的半導體初創企業之一。
來自韓國、獲三星和SK海力士支持的芯片初創公司Rebellions同樣反映需求旺盛。"AI基礎設施的勢頭依然強勁，"Rebellions CEO Sungyun Park表示，他認為Meta和xAI的動作并不意味著超大規模云廠商在基礎設施上存在過度投資。
光子和光學互聯產品供應商Lumentum的情況或許最能說明問題——該公司CEO Michael Hurlston透露，其產品訂單已排滿未來五年。"我們正在盡一切可能擴大產能，以滿足我們目前看到的長達五年的需求，"他說。Lumentum股價在過去12個月累計上漲約600%。
需求端：從"用量最大化"轉向"價值最大化"
盡管供給端信號明確，企業端的AI使用方式正在經歷一次結構性轉變，這也是市場擔憂的另一個來源。
此前，許多企業處于所謂"tokenmaxxing"（用量最大化）階段，鼓勵員工不計成本地大量使用AI工具，主要采用OpenAI、Anthropic等前沿模型。但隨著這些前沿模型相對于DeepSeek、阿里巴巴等開源方案的成本優勢日益受到審視，企業CFO開始更嚴格地評估AI投入的回報。
Nebius的Boroditsky將這一新趨勢稱為"valuemaxxing"（價值最大化）。"CFO出手收緊支出，其實應該是在尋找價值，"他說，"我們正在看到一種更理性化的轉變。每一個技術周期都經歷過這個過程，而這種理性化實際上將持續推動需求。"
Cerebras的Feldman則從模型分層使用的角度提供了另一種解讀：隨著企業在AI部署上日趨成熟，不同復雜程度的任務將匹配不同級別的模型和算力。"你不需要開著大巴去買菜，"他說，"某些工作負載會遷移到某類算力，更簡單的工作負載則遷移到其他算力。"這意味著前沿模型與開源模型將形成互補，而非簡單替代關系，整體算力需求并不會因此萎縮。
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