花旗集团最新研究认为 ，人工智能基础设施的投资与部署正在以远超预期的速度“急剧加速” ，这并非是2000年互联网泡沫的重演，其关键区别在于真实存在的企业级需求为这轮投资热潮提供了“出口 ”，形成了价值验证的闭环 。
据追风交易台消息 ，基于这一判断 ，花旗分析师大幅上调了对科技巨头的AI资本开支预测，将2026年的AI资本开支预测从4200亿美元上调至4900亿美元 。同时 ，到2029年的累计资本开支预测也从2.3万亿美元提升至2.8万亿美元。
花旗指出，上调后的2026年资本开支增长预期为24% ，显著高于目前20%的市场共识。报告预计 ，各大科技巨头将在第三季度业绩指引中反映这一增量支出，整个AI基础设施产业链 ，包括半导体 、硬件及其他基础设施供应商 ，都将从这轮加速投资中受益 。
与此同时，花旗强调这轮AI投资浪潮与互联网泡沫存在本质区别 。当前企业对AI服务需求的快速增长为投资提供了"明确的外部验证" ，为投资循环创造了关键的“出口”。花旗估计 ，到2030年AI算力需求将新增55GW全球电力容量，带来2.8万亿美元的增量AI算力支出 。
重磅合作项目频出，投资狂潮加速
花旗报告指出 ，过去几周内 ，行业巨头们的动作凸显了AI基础设施建设的规模与速度正在提升 。自9月初甲骨文披露与OpenAI达成价值3000亿美元的交易以来，市场见证了一系列重磅合作。其中包括：
- 英伟达与OpenAI宣布价值1000亿美元的合作 ，以部署10吉瓦（GW）的英伟达系统；
- CoreWeave与OpenAI的合作协议从最初的120亿美元扩大至224亿美元；
- 微软与OpenAI合作的“Stargate”项目持续扩张；
- 阿里巴巴则预计其数据中心容量将增长十倍 ，并与英伟达全面整合其PAI软件栈 。
花旗认为，这些动向清晰地表明 ，为支持企业级AI服务需求和AI实验室的训练能力 ，基础设施投资的步伐正在急剧加快 。
AI基础设施需求呈现指数级增长
花旗报告显示，AI基础设施建设正步入加速期。据Epoch AI数据 ，自2010年以来 ，前沿模型训练算力以每年4.6倍的速度增长，超过摩尔定律增速的两倍 。尽管GPU集群的计算性能和密度持续提升 ，但硬件和算法效率改进尚未跟上这一增长步伐 ，导致领先AI超级计算机的硬件成本呈指数级增长（每年1.9倍），训练功耗需求也快速攀升（每年2.1倍） 。
花旗认为，基础设施投资的加速 ，本质上是终端客户需求驱动的结果。这一趋势在科技巨头们最新的业绩报告中已有所体现 ，其积压订单数据反映了强劲的需求 。花旗预计，随着 AthenaHealth 、日立、礼来和 Wolters Kluwer 等公司的AI项目从概念验证阶段进入实际生产部署 ，这一趋势将在第三季度的业绩和指引中得到进一步确认 。
此外 ，根据该报告的估算，全球对AI算力的需求到2030年将新增55吉瓦的电力容量 ，转化为高达2.8万亿美元的增量AI算力支出 ，其中美国市场将占1.4万亿美元。
并非互联网泡沫翻版
面对如此狂热的投资 ，市场普遍关心这是否会重演本世纪初的互联网泡沫 ，特别是资金在巨头之间“循环 ”的现象，例如英伟达投资OpenAI ，而OpenAI又是英伟达和甲骨文的大客户。
花旗报告直接回应了这一疑虑，认为当前AI投资热潮与当年存在“关键区别 ” 。报告承认，vendor financing（供应商融资）的模式与2000年左右互联网初创公司和网络设备商（如Nortel、Cisco）之间的交易有相似之处 。
然而 ，报告强调 ，本轮AI投资存在一个清晰的“出口 ”（off-ramp），即来自企业采用AI服务所驱动的 、不断增长的外部需求。报告指出 ，当时许多互联网公司将巨额资金用于广告营销 ，以争夺一个“最终根本不存在的客户”，而如今的AI公司拥有“清晰可见且可靠的需求水平 ” 。企业在知识检索 、客户服务和医疗健康等领域的实际应用收益 ，为这轮投资提供了“明确的外部价值验证 ” 。
即便如此 ，报告也提示，企业在看到AI收益的同时 ，也同样关注大规模采用所带来的风险。
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