中美主導全球生成式AI早已成為不爭的事實,但其他國家也並非都是陪跑角色。
瑞銀近期發佈一份研究報告,稱海灣地區憑藉低成本高韌性電力接入的適宜土地,以及支援推理設施建設的強力政策,正成為全球資料中心開發的核心優選區域。
據瑞銀測算,在完全折舊的前提下,電力成本佔資料中心整體物料成本的5%-10%。海灣地區充裕的電力容量使其成為建設AI推理設施的低成本區域。
此外,海灣地區發展動能正逐步積聚:與超大規模雲服務商、晶片製造商的數吉瓦級合作已逐步落地,貿易限制持續放寬,電網升級計畫與國家級戰略穩步推進,同時終端與企業側對AI推理的旺盛需求,共同構築了良好的產業發展環境。
不過,鑑於地緣政治重要性與敏感性,瑞銀判斷用於預訓練的超大型資料中心園區仍大機率保留在美國。
近年來,AI資本開支規模與投入強度的大幅增長,源於模型智能度與算力/資料規模的強相關性,這一規律被稱為AI縮放定律。
在過去的深度學習時代,該定律發生了範式轉變:更大規模的資料集、高性能硬體及演算法最佳化共同推動算力需求激增。
據EpochAI資料,2010-2024年,AI訓練所用算力呈指數級增長,每6個月便實現翻倍,遠高於20世紀50年代機器學習系統誕生初期超20個月的翻倍周期。
與此同時,每一輪算力擴容都伴隨能耗的顯著攀升。新一代晶片的單GPU功耗持續走高:輝達晶片的最大功率需求已從安培架構的400瓦,提升至霍珀架構的700瓦、布萊克韋爾架構的1200瓦,預計魯賓架構將達到約1800瓦。
除單晶片功耗外,算力叢集規模的擴大進一步推高整體能耗;儘管硬體能效提升可部分抵消算力增長帶來的電力需求,但綜合來看,EpochAI測算2010-2024年,前沿AI模型訓練的總電力需求年均增幅仍超100%。
上述趨勢凸顯了電力成本對資料中心營運的關鍵意義——電力已成為資料中心最大的營運成本項。
全球頭部生成式AI基礎設施建設方已與海灣地區達成多項合作,其中阿聯的合作項目最為典型:
阿聯星門項目
2025年5月,輝達、甲骨文與OpenAI宣佈在阿布扎比落地星門項目,複製其在美國的星門基礎設施建設模式。
根據規劃,該項目將依託輝達最先進的GB300晶片打造1吉瓦算力容量,且是總投資規模預計達5000億美元的全球星門計畫的組成部分。同時,這也是“面向國家的OpenAI”全球倡議下的首份協議,該倡議隸屬於美國星門計畫,旨在幫助美國以外地區建構自主AI能力。
1吉瓦算力叢集將由當地科技企業G42承建,甲骨文與OpenAI負責營運,輝達、思科及軟銀提供技術支援,叢集將落戶阿布扎比新建的美阿AI園區,該園區是整體AI基礎設施基地的一部分,未來總算力規劃達5吉瓦。
微軟在阿聯的佈局
微軟已承諾2023-2029年在阿聯投資152億美元,其中包括向G42注資15億美元,並近期宣佈在該區域建設200兆瓦資料中心園區。此外,微軟聯合貝萊德、MGX及全球基礎設施夥伴成立AI基礎設施合作聯盟,承諾總投資規模達1000億美元,輝達與xAI已於今年早些時候加入該聯盟。
沙烏地阿拉伯的合作項目
Google與沙烏地阿拉伯公共投資基金達成100億美元合作,將在沙烏地阿拉伯建設並營運全新的雲與AI樞紐,聚焦區域本土化AI應用。
亞馬遜與沙烏地阿拉伯PIF旗下AI企業HUMAIN達成超50億美元投資協議,將打造開創性的“AI專區”,該區域基礎設施將配備約15萬顆晶片(含亞馬遜Trainium晶片及輝達GPU),此投資為亞馬遜此前宣佈的53億美元沙烏地阿拉伯基礎設施投資(2026年投用)的增量項目。
高通與HUMAIN達成合作,計畫2026年採用高通加速器建設200兆瓦資料中心,但因細節尚未披露,該項目的確定性低於上述合作。
海灣地區是技術前瞻性極強的區域,擁有成熟的消費市場、創新技術資本及強力政策支援。
例如,阿聯早在2017年便將AI列為國家戰略優先事項,目標2031年成為全球AI領導者,推動AI在醫療、能源、水務、教育等領域的跨行業融合,並以此提升政府治理效能。
因此,海灣地區的終端與企業AI滲透率整體處於全球領先或持平水平:
德勤資料顯示,阿聯及沙烏地阿拉伯58%的消費者會每日或每周使用AI工具,顯著高於英國的約20%。
微軟AI滲透報告指出,阿聯的人均AI使用量位居全球第一,遠超全球均值。
企業端方面,德勤調研顯示海灣合作委員會國家在AI應用意願、工具落地普及率及智能體部署進度上與全球企業基本持平,考慮到AI智能體整合的成本與時間投入,瑞銀預計海灣地區國家AI工具的普及將與全球趨勢同步。
瑞銀認為,AI擴散規則的調整及AI縮放定律驅動的算力需求快速增長,為GCC國家成為領先AI基礎設施區域奠定了堅實基礎;疊加充裕電力、深厚資本市場及高技術接受度的消費群體,該區域AI相關基礎設施具備強勁增長潛力。 (智通財經APP)