闕志克／AI資料中心投資盛宴何時落幕

兩年來ＡＩ資料中心的投資掀起一股前所未有的熱潮，也成為美國與台灣經濟成長的主要動力。據估計，這些投資貢獻了美國今年第一季ＧＤＰ成長的百分之廿八，也是台灣去年ＧＤＰ可以成長百分之八點六八、今年ＧＤＰ預計成長百分之十一點○五的主因。

綜合各項估算，美國在資料中心的年投資金額去年約為四千五百億美元，今年約為八千億美元，二○二七年和二○二八年預計為一點一兆和一點四兆美元，並將於二○二九年起開始下滑。這一波總計約五兆美元的投資，將成為今後幾年全球最具活力的經濟亮點與驅動力。然而，對投資人而言更關鍵的問題是：如此大規模投資背後的商業模式在財務上是否健全具永續性？

假設資料中心不同硬體設備的折舊期各異（例如ＧＰＵ折舊期最短，約五年）、營運費用（如電力、網路、設備更換、人員）占營收的一半、且投資報酬率為百分之十，則由五兆美元建成的資料中心必須產出超過二點三八兆美元年營收才能打平。這是挑戰性極高的目標，即便以Anthropic為例，其年營收預估不到八百億美元，約當該目標的卅分之一。這也是為什麼外界對輝達與華爾街巨頭近日提議，成立五千億美元基金以建設出租ＡＩ資料中心的構想，懷疑的雜音不少，其中最直覺的憂慮是：與房地產不同，買到手的ＡＩ硬體只會持續貶值，幾無升值的空間。

今天大語言模型服務最主流的商業模式，是在最頂尖的ＡＩ硬體上跑最先進的模型，然後開放讓用戶經由公共互聯網存取這些服務，論token計費。這樣的服務模式，能否產生足以讓五兆美元投資回本的營收問號很大，遑論可能還有其他不利因素。

其中一個「灰犀牛」是中國開源大語言模型的崛起。儘管這些模型未必能超越美國最頂尖的模型，但一般認為他們的性能應可維持相當出色，例如躋身全球前五名且足以勝任至少百分之八十的白領工作。鑑於其價格優勢，全球ＡＩ應用開發商，包括美國企業與新創，很大一部分會採用這些模型。以DeepSeek為例，其低階模型的token價格原本僅為OpenAI和Anthropic同類模型的五分之一到十分之一。為了因應競爭，OpenAI七月底不得不將部分低端模型降價，降幅甚至高達百分之八十。易言之，隨著中國大語言模型加入戰局，單位token的價格可能將大幅下降，進而導致大語言模型產業的整體營收跟著縮水。

為了進一步降低token使用成本，許多企業正嘗試搭建私有伺服器來運行開源大語言模型，以滿足內部一部分的token使用需求。隨著開源大語言模型能力的提升，這個替代比例據估甚至可達九成，因此公共大語言模型服務的需求必將隨之降低。

此外，由於私有大語言模型服務的量體較小，他們多可順暢運行於成本較低的ＡＩ硬體上，所以這種服務的普及將造成高端ＡＩ硬體需求的萎縮，進而給生產先進ＧＰＵ、高頻寬記憶體及高速網路設備的公司帶來很大威脅。

這波ＡＩ資料中心的投資熱潮讓台美股市欣欣向榮，但每個人都在問這場瘋狂盛宴何時會落幕。答案是：當大語言模型服務的全球總需求完全顯露之際，那時，ＡＩ資料中心的業主及其硬體設備製造商，都將面臨資本投資可能過度的殘酷後果。（作者為清華大學合聘教授）