金吾財訊 | 德意志銀行最新研究報告指出，若人工智能（AI）模型能夠實現自主迭代升級且算力資源持續擴張，AI有望在2030年達到「超級智能」水平。然而，電力供應受限、數據匱乏以及龐大的基礎設施建設成本可能成為這一進程的主要制約因素。報告顯示，包含谷歌（Alphabet）、亞馬遜、Meta、微軟和甲骨文在內的科技巨頭，今年在數據中心等領域的資本支出將近8000億美元，預計到2030年及以後每年將突破1萬億美元。世界銀行此前估計，訓練一個類似於通用人工智能（AGI）的模型需耗資3000億至5000億美元的基礎設施及約6吉瓦的電力；若採用英偉達Vera Rubin芯片在4個月內完成訓練，則需780萬塊芯片和26吉瓦電力，按當前價格計算總成本高達9000億美元。不過，德意志銀行指出，若計算效率維持現有增長趨勢，到2030年該集群成本或降至2000億美元左右。德意志銀行補充強調，企業對AI工具的採納速度約為此前移動互聯網及雲計算浪潮的3倍，預計到2026年，中國以外地區的AI經濟收入將從2022年的不足10億美元飆升至2000億美元以上。不過，該行也警告稱，目前AI基礎設施建設仍高度依賴對未來收益的預期而非當前實際收入，超大規模數據中心運營商正面臨現金流壓力，需警惕資本投入與實際創收不匹配帶來的「AI空洞」風險。