馬斯克認同台積電對晶片產能過剩的擔憂。他指出，AI發展的核心瓶頸正在從晶片製造轉向“晶片啟動”能力，即電力、變壓器與冷卻系統的部署進度。目前，這些基礎設施的線性擴張速度，已嚴重落後於晶片產能的指數級增長。近日馬斯克表示，台積電對晶片產能過剩的擔憂"是對的"。他預測，AI行業的限制因素將從晶片製造轉向"把晶片開啟運行"，這一轉變的核心瓶頸在於電力供應、變壓器配置和冷卻系統部署。1月6日，馬斯克與奇點大學執行主席彼得·迪亞曼迪斯（Peter Diamandis）和Link Ventures創始人戴維·布倫丁 (David Blundin)開展了一場關於AI未來的深度對話。他指出，當前晶片產能正呈指數級增長，而支撐其運行的能源基礎設施卻只能線性擴張。當兩條曲線交叉時，大量高性能AI晶片將因缺乏配套的電力轉換裝置和冷卻系統而無法投入使用。這一判斷直指當前AI基礎設施建設被嚴重低估的問題。對於投資者而言，這意味著AI算力競賽的焦點正在從晶片採購轉向能源基礎設施建設能力。01 電力成為AI部署的“速率限制”在對話中，馬斯克進一步揭示了AI基礎設施中電力瓶頸的具體形態。他強調，部署AI晶片絕非“將GPU運抵發電廠”那麼簡單，而是需要同步解決吉瓦級供電、高壓電轉換及高效散熱系統三大核心問題。馬斯克特別指出，整個資料中心行業正經歷從風冷到液冷的關鍵轉型，並警告這一過程蘊含巨大風險。他稱：“這對資料中心來說是一次根本性轉變，他們長期依賴風冷。一旦液冷管道發生破裂——比如在資料中心裡爆裂一根水管，就可能導致價值10億美元的損失。”他以xAI在孟菲斯的“巨像2號”項目為例說明實際挑戰：儘管項目選址緊鄰多條300千伏高壓線路，但完成接入仍需耗時約一年。為趕在2025年1月中旬前實現1吉瓦訓練叢集上線，團隊不得不臨時組合多台10至50兆瓦不等的燃氣輪機作為過渡電源，並借助大量Megapack電池組進行電力調平。02 晶片產能與電力供應的“曲線交叉”當被問及是否認同台積電對產能過剩的擔憂時，馬斯克給出了肯定的答覆：“我雖不確定他們的理由，但結論是對的。”他指出，關鍵在於識別“每個時期的限制性因素”，並預測到2026年第三季度（即約9-12個月後），核心瓶頸將從晶片製造轉向“使晶片運行起來”的能力。這一判斷源於兩條發展軌跡的錯位：AI晶片產能正以指數級速度擴張，而支撐其運行的電力基礎設施卻僅能線性增長。馬斯克強調：“若晶片產出呈指數增長，而電力供應只能緩慢線性提升，兩條曲線必將交匯。”這意味著晶片的製造速度可能遠超其實際可被部署並通電運行的速度。對此，戴維·布倫丁提出不同觀點，認為即便台積電將GPU產量從2000萬片提升至4000萬片，市場仍將設法解決供電問題。但馬斯克堅持，任何電力轉換環節或冷卻系統的缺失，都會導致晶片無法被真正啟用，從而從根本上抑制實際需求與採購行為。 (硬AI)
