高盛科技大會美西時間9月11日落幕，為期4天的會議期間，輝達、SpaceX、泛林集團接連釋放對AI產業的樂觀訊號，普遍認為AI基礎建設需求仍然強勁。
不過，高盛指出，投資人目前仍保持審慎，市場正等待AI巨額資本支出最終轉化為持續性的營收與獲利成長。
與前兩天相比，參與企業釋放的整體訊號仍然“堅定看多”，消費需求健康、企業需求穩定，晶片供需也持續偏緊，但投資人對重新全面押注AI基礎建設交易仍然猶豫。
黃仁勳的談話成為焦點。
他重申，預計到2030年，全球AI基礎設施年度支出將達到3兆至4兆美元，AI運算需求可能在未來數年維持高速成長。
AI並不是另一輪普通的科技周期，而是計算方式從“檢索式”向“生成式”轉變的根本性變革。
他將AI資料中心形容為“AI工廠”，這類基礎設施正逐漸成為生產智能的新型資產。
AI產業目前面臨的瓶頸已從單純的晶片供應，延伸至整個上下游供應鏈。上游包括先進封裝、DRAM與LPDDR、連接器、電壓調節器及晶圓等環節均面臨供應挑戰；下游涉及土地、電力及資料中心廠房等資源。
不過，輝達在供應鏈上下游仍具有優勢。公司上游擁有全球規模最大的供應鏈之一，下游具備多元化銷售管道，有能力將AI運算需求轉化為更大規模的產品及服務市場。
高盛也指出，電力、記憶體器、資料中心建設及產能等限制，可能讓AI算力供不應求的局面延續至2028年。
即使AI伺服器需求持續增加，產業真正能夠部署多少算力，仍受到能源、土地、廠房及半導體供應等實體條件限制。
除了資料中心，黃仁勳也看好AI向機器人領域延伸。
預期基於推理的機器人操作技術約兩年後可能迎來重大拐點，意味著AI推理能力進一步成熟後，機器人可能成為下一階段的重要AI應用市場。
對於市場近期對AI產業“循環融資”的質疑，黃仁勳表示，投入的資金規模相對有限，但可以換取相當大的回報，而且公司能夠清楚看到被投資企業已經簽訂的訂單需求，因此不能將相關投資簡單視為“循環融資”。
黃仁勳指出，尋找軟體漏洞本身就是程式設計能力的延伸，能夠撰寫高品質程序的AI，同樣有能力分析程程序、發現漏洞並進行修補。因此，AI在網路安全領域具有自然的應用潛力。
半導體裝置商泛林集團的管理層同樣釋放強勁訊號。
泛林財務總監Doug Bettinger表示，半導體裝置產業目前“基本處於售罄狀態”，管理層目前更擔心錯失市場上行機會，而不是準備應對下一輪下行周期。
Bettinger預期，2027年晶圓製造裝置需求成長將主要由DRAM帶動，但潔淨室供應仍將是關鍵限制。
隨著廠商擴大投資，新增潔淨室產能預計在2027年底前陸續投入使用，在此之前，裝置供應可能持續受到產能限制。
目前市場真正的核心爭論，AI資本支出究竟能否轉化為持久的獲利成長。
第一個關鍵問題，是大型雲端服務商能否將目前累積的大量訂單轉化為持續性的企業AI收入。
微軟、Alphabet、亞馬遜及Meta等大型科技公司持續投入數千億美元建設AI資料中心，市場需要看到這些基礎建設最終能產生足以支撐投資規模的實際收入。
第二項變化出現在AI客戶的使用模式。
企業客戶正逐漸從追求Token使用量最大化，轉向以投資報酬率為核心的“Token最佳化”。
也就是說，企業不再單純追求使用更多AI，而是根據不同任務選擇適合的模型，在降低成本的同時提高AI使用效率。
這項變化可能成為AI產業下一階段的重要轉折。
過去市場主要以模型能力、Token數量及運算需求衡量AI成長，但企業進入實際商業部署階段，AI服務能否創造明確的經濟效益，將比單純增加使用量更為重要。
整體訊號因此呈現“基本面看多、估值仍需驗證”的格局。
一方面，晶片、記憶體器、裝置、資料中心、電力及網路安全等AI供應鏈仍處於強勁需求環境；另一方面，AI資本支出規模，已經龐大到足以讓投資人開始要求更明確的營收及獲利回報。
另一項重要觀察，是AI供應鏈瓶頸可能不會很快消失。
從DRAM、先進封裝到資料中心、電力與潔淨室，AI運算需求的高速成長正同時推升多個產業的資本支出。部分供應限制可能一路延續至2028年，意味著AI基礎建設周期仍可能維持數年。
下一階段的焦點已經逐漸從“AI需求有多強”轉向“AI需求能產生多少回報”。
只要大型雲端服務商能將積壓訂單轉化為穩定的企業AI收入，並證明AI投資可以帶來足夠高的報酬率，市場對AI資本支出的信心就有望延續；反之，如果AI使用量成長無法跟上基礎建設投資規模，市場對AI泡沫的擔憂仍可能重新升溫。 (芯話社)