高盛分析師將全球資料中心的峰值使用時間提前從2026年末提前至2025年，同時預測供需緊張的情況將從現在到2027年之間逐漸緩解。分析師指出，未來AI資料中心存在三大不確定性：首先，面向消費者的AI服務的變現能力較弱；其次，大型AI基礎設施項目可能導致供給過剩；第三，面向企業的“小型”LLM帶來的效率提升。
從超低成本的DeepSeek對標ChatGPT的發佈，到微軟全球範圍內縮減AI資料中心項目，再到阿里巴巴董事長蔡崇信警告美國AI基礎設施投資泡沫，多個預警訊號正在閃爍：AI資料中心的繁榮，或許即將迎來降溫。
資料顯示，從年初至今，自1月DeepSeek事件發生以來，高盛的“能源+AI”主題投資組合一直處於下跌趨勢。
財經部落格ZeroHedge此前指出，隨著更高效的大語言模型（LLM）的出現，市場正在形成一個“用更少資源做更多事”（do more with less）的新趨勢。而高盛分析師James Schneider、Michael Smith等人周四發佈報告，將他們此前預測的全球資料中心產能峰值時間，從2026年末提前。
Schneider在給客戶的報告中表示，他更新了全球資料中心的供需模型，主要考慮到了DeepSeek的影響，以及OpenAI的Stargate等新項目帶來的新增產能。
在新的預測中，他將全球資料中心的利用率峰值出現時間提前至2025年（此前為2026年末），同時預測供需緊張的情況將從現在到2027年之間逐漸緩解。儘管如此，資料中心的使用率仍將維持在高於歷史平均水平的位置。
Schneider指出，未來AI資料中心存在三大不確定性：首先，面向消費者的AI服務的變現能力較弱；其次，大型AI基礎設施項目可能導致供給過剩；第三，面向企業的“小型”LLM帶來的效率提升。
從需求端看，根據報告，高盛的全球科技團隊最近下調的AI訓練伺服器出貨量預期，對各類資料中心的需求增長進行了更新。此次調整與AI訓練需求的放緩，以及AI推理（inference）和相應資料中心工作負載的普及速度有關。
於是，高盛下調了2025年和2026年最直接受AI影響的需求增速預期。此外，高盛還對歷史資料進行了微調，以更好反映實際的資料中心供給變化。這些變化帶來了歷史需求基線的上調，但未來18個月的新增需求則有所下調，而2027年及以後年度的需求趨勢基本不變。
而從供給端看，高盛的模型也做了相應調整，納入了2024年末已經投產的實際供給，同時新增了此前未被跟蹤的小型資料中心營運商。這帶來了約2GW的歷史供給上調，既包括歷史基線的修正，也包括實際容量的增長。長期來看，高盛預計2030年上線的新增資料中心供給將增加8%，主要是由於一些已獲驗證的新建項目。
儘管預測有所調整，分析師們依然對Digital Realty（DLR）和Equinix（EQIX）等資料中心營運商持建設性觀點，指出在AI需求預期趨於理性之後，這些公司的風險/收益狀況變得更加均衡。
而對於未來風險，高盛對其客戶也進行了快速調查，問客戶2025年AI主題面臨的最大挑戰是什麼？結果顯示，四分之一的受訪者選擇了：“效率提升”（Efficiency Gains）。 ( invest wallstreet)