贝恩警告称，人工智能行业到 2031 年需要 6 万亿美元的年收入来证明数据中心的繁荣

贝恩公司表示，到 2031 年，人工智能行业每年必须产生约 6 万亿美元的收入，才能证明其大规模数据中心基础设施支出的合理性。

咨询公司贝恩公司周二发布的一份新报告显示，到 2031 年，人工智能行业将需要产生约 6 万亿美元的年收入，才能证明投入数据中心的巨额资本是合理的。

计算简单且无情。贝恩预测，到 2031 年，人工智能基础设施（新设施、扩大容量以及 GPU、内存和网络设备安装基础的升级）的年度支出可能会达到 1.5 万亿美元。如果资本支出约占行业收入的四分之一（贝恩称之为“基于云提供商趋势的一个雄心勃勃但合理的百分比”），人工智能市场每年需要接近 6 万亿美元才能维持扩张。更多相关背景，请参阅我们的AI最新动态。

报告称：“人工智能建设的速度和规模前所未有，数十亿美元流入芯片、数据中心、网络和电力系统，这让人们开始关注能力建设的挑战。” “但更重要的问题可能是是否能够创造足够的经济价值来证明其合理性。”

每年 6 万亿美元从何而来

贝恩对假设收入池的细分是该行业仍需要在哪些方面发明新业务的地图。其中最大的一块——估计 4.2 万亿美元——必须来自基本上尚不存在的产品的收入：搜索、广告、自主和物理人工智能方面的新产品。

企业生产力是当今人工智能货币化最多的领域，年收入需要增长到 1 万亿美元至 1.4 万亿美元，才能支持软件开发、销售、营销、客户服务和 IT 运营的增长。

以消费者为中心的服务——人工智能产品的订阅和广告——预计将贡献 2000 亿至 4000 亿美元。这是该行业一直在大力推动的领域，因为提供商竞相将人工智能驱动的产品推向数十亿用户，甚至其乐观的上限也远远低于基础设施的要求。

贝恩表示：“今天还不存在的新产品和用途将通过丰富的情报创造新的市场和机遇——其中可能包括药物发现、心理健康和能源发电。”

“一波创新浪潮将使移动和云相形见绌”

贝恩全球技术业务主席、该报告的主要作者戴维·克劳福德 (David Crawford) 表示，关于人工智能经济学的争论过于狭隘。

“今天的争论集中在员工生产力上，”克劳福德说。 “除了生产力的提高之外，人工智能基础设施的经济效益还需要数万亿美元的新收入。该行业需要的是一波创新浪潮，这将使移动和云技术所释放的技术相形见绌。”

该报告还强调了贝恩认为已成为行业竞争变量的新指标：吸收速度——企业实际将人工智能投入使用的速度。贝恩指出，领先的人工智能实验室正在投资超过 97.5 亿美元用于专门设计的工程模型，以帮助企业客户更快地吸收该技术。

数据中心成本每 12 到 16 个月就会翻一番

这些数字背后的基础设施竞赛规模正在加速增长。贝恩发现，人工智能数据中心的规模和成本大约每 12 到 16 个月就会翻一番。

报告引用了 Meta 位于俄亥俄州的 Prometheus 数据中心的 Epoch AI 数据为例。该设施目前容量为 600 兆瓦，预计到 2025 年成本将达到 240 亿美元。到 2027 年，预计容量将跃升至 2 吉瓦和 800 亿美元。到 2029 年，装机容量预计将达到 5 吉瓦，成本高达 1,750 亿美元；到 2030 年，该站点的装机容量将增至 9 吉瓦，成本约为 2,000 亿美元。

这些成本曲线解释了为什么收入问题变得越来越紧迫，以及为什么贝恩认为该行业不能简单地通过扩建来实现可持续发展。产能每翻一番都会提高未来产品必须跨越的收入门槛。该报告还指出了一系列随着扩建的继续而变得更加困难的限制：确保为设施供电的电网容量、采购 GPU 和其他基础设施组件，以及寻找熟练的劳动力来运行它们。