行业高管Gavin Baker预测，AI算力短缺将持续到2028年，数据中心投资回收期将延长至九个月。
风险投资人加文·贝克（Gavin Baker）认为，人工智能行业并未经历供应过剩的泡沫，而是正遭受一场严重的、自找的算力短缺，且这种短缺将持续至2028年。在与主持人大卫·乔治（David George）进行的a16z播客对谈中，贝克基于非凡的基础设施经济学提出了这一论点：吉瓦级数据中心产生的投资回报期不足一年，Nebius披露其已部署资本的回报期为九到十个月。需求在所有前沿实验室、开源项目和应用程序中加速增长，而供应则受限于电力可用性、土地获取以及监管摩擦。目前，少于1000万重度AI用户支撑着各大实验室约800亿美元的年化收入，另有15亿知识工作者尚未采用该技术。此次对话将英伟达（Nvidia）定位为“AI央行”，引用CEO黄仁勋的八到九款芯片产品线、供应链锁定以及与生态系统碎片化的契合度作为该公司独特定位的因素。在技术叙事之下隐藏着政治维度：乔治部分归因于协调一致的游说活动所导致的监管阻碍，可能会造成算力不平等，使得只有大型企业和富裕个人才能负担得起前沿智能。随着SpaceX的轨道数据中心计划以及埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下Starship复用性的经济性被提及，本期节目描绘了一个技术势头非凡，但向美国公众讲述引人入胜故事的能力正在衰退的行业图景。
2026年8月下旬，公开交易的人工智能股票处于下跌状态，但贝克观察到底层业务却呈现出截然不同的景象。“我的标准问题是，你能告诉我你业务中哪一个量化数据点变差了吗？就一个。”这位科技投资者在播客中说，“至少在七月和八月，我找不到任何一个人。”在与乔治的交流中，贝克提出了一个引人注目的论点：人工智能部门正遭受严重的算力短缺，而非供应过剩的泡沫。尽管需求在前沿实验室、开源倡议和企业应用中加速增长，但由于股市下跌，市场错过了这一趋势。“过去两个月，公开交易的股票可以说是跌得一塌糊涂，”他注意到，“你可以淹死在一条平均深度仅为2英尺的河里。”
市场情绪与商业现实之间的脱节十分明显。贝克报告称，OpenAI显然加速了发展，开源模型的加速更为显著，而Grok——特别是在Grokbot发布后——经历了戏剧性的使用量增长。然而，股市却在定价放缓。未被满足的需求规模构成了看涨案例的核心。贝克估计，少于1000万的重度付费用户（主要是提取真实价值的开发者和企业）支撑着主要AI实验室约800亿美元的年化收入。全球知识工作者群体由15亿人组成，采用的扩散远未完成。
贝克指出了企业内部存在的幂律分布：支出最高的工程师消耗的令牌数量是中位数工程师的十倍到一百倍。在他自己的投资组合中，最具AI原生属性的公司将高个位数百分比至超过10%的人力薪酬成本分配给令牌购买，而采用该技术的传统企业实际花费约为1%。需求轨迹呈爆炸式增长。乔治引用a16z的内部数据显示，从2026年3月到8月，令牌消耗增长了100倍。这代表了并非增量式的采用，而是阶跃式的变化。
前沿实验室面临的一个核心张力在于，在将算力分配给产生收入推理与研究和训练之间做出的刻意选择。乔治进行了数学推演：如果一个实验室拥有10吉瓦的电力，并将其中8吉瓦分配给推理，以每吉瓦每年600亿美元的价格变现，将产生4800亿美元的收入——按收入计算为一年回本。然而，一项研究突破可能会翻转这一分配，使收入在一夜之间从4800亿美元降至1200亿美元。这在以前的技术时代是不存在的结构性波动。“在互联网时代，他们在服务收入方面的成本或基础设施方面没有做出巨大的权衡，”乔治说道，将AI与互联网时代进行对比，“它们是完全分开的。”
战略结论很明确：实验室不会优先考虑自由现金流。“我认为他们都不会那么专注于生成自由现金流，”贝克说，“他们会生成大量的运营现金流，然后用这些钱购买大量的GPU。”历史证据支持激进支出。乔治引用微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）去年在资本支出上“犹豫不决”并对此感到后悔的例子，并指出Anthropic CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）公开保守的支出立场让竞争对手如OpenAI和SpaceX通过激进投资迅速领先。贝克直白地阐述了这一困境：“如果你花得不够多，你可能会失去大量市场份额。但如果花得太多，你可能会破产。这两者都是坏事，但破产比失去份额更糟糕。”
构建AI基础设施的经济性目前非同寻常。Nebius和CoreWeave的披露表明，吉瓦级数据中心的回报期为九到十个月。融资数学令人信服：500亿美元的建造仅需150亿美元的股权注资，因为客户预付50%到60%的容量费用，剩余资金可以由成熟机构以低成本融资。贝克强调，这不是循环融资。“我知道许多在黑石（Blackstone）、KKR和阿波罗（Apollo）工作的聪明人，正是他们以相对较低的成本提供融资，”他说。随着模型改进，GPU的使用寿命不断延长，每吉瓦的变现率持续上升，使得真正的股权回报期可能“远远短于一年”。乔治将其描述为职业生涯中的罕见机会：“在我作为投资者的职业生涯中，很少有公司能够部署数千甚至数百亿美元并获得不到一年的回报这样的机会。”
需求侧强化了供给侧的经济性。如果需求继续超过建设速度——鉴于监管延迟，乔治相信这种情况很可能持续到2028年——前沿令牌的价格可能会大幅上涨。贝克引用了达里奥·阿莫迪的一个挑衅性观点，即令牌成本可能会增加十倍。由数据中心反对活动人士驱动的算力不平等，将导致一个只有大型企业和富裕个人才能负担得起前沿智能的世界。两位演讲者都对美国针对数据中心的有组织反对表示沮丧。乔治将部分阻力归因于通过TikTok洗白的“中共资助的运动”。然而，核心问题在于叙事：行业未能向普通美国人讲述关于切实利益引人入胜的故事。“你反对数据中心。好吧，你知道吗？这可能是对美国工薪阶层来说有史以来最好的事情，”乔治说，“我们正在重新工业化美国，这太棒了。”
数据支持这一观点。当数据中心在电表后运行时，它会改变一个城镇——税收收入不是翻倍，而是增加十倍，振兴陷入困境的小社区。乔治引用了弗吉尼亚州劳登县（Loudoun County），该县拥有美国任何县中最高的人均收入，同时也拥有最密集的数据中心密度。关于水资源消耗的担忧已被“彻底驳斥”，天然气作为一种相对清洁的燃料来源。 “保持领先于中国”的论点虽然“正确但无效”，因为它仍然过于抽象。贝克认为举证责任正在转移：行业必须提供超越回答问题或替代搜索引擎的日常切实利益。他称赞Meta在传达这一价值方面做得最好，引用前首席运营官谢丽尔·桑德伯格（Sheryl Sandberg）在财报电话会议上强调十个到十五个被Meta广告产品转型的具体小企业的做法。包括英伟达、AMD、博通（Broadcom）和所有实验室在内的AI行业应采用相同的方法，特别是随着Trainium等竞争硅架构进入战场。
两位演讲者在未来展望上达成一致：这绝非OpenAI和Anthropic之间的两马竞赛。贝克将其描述为“是‘和’的关系，而不是‘或’的关系”：前沿模型将表现良好，N-1模型将表现良好，开源系统将蓬勃发展，众多应用程序公司也将取得成功。“这不是‘或’的关系，这是‘和’的关系，”他说，“前沿会运作得非常好，N-1模型会运作得非常好，开源会运作良好，众多应用程序公司将蓬勃发展。”