作者：Zach Pandl，Grayscale研究主管；編譯：Shaw，金色財經
人工智慧（AI）熱潮之下，一場難以調和的矛盾正在醞釀。算力（即訓練、運行與部署 AI 模型所需的處理能力與計算資源）的供需走勢正在背離。在我們看來，這種失衡正在催生極具吸引力的投資機會。
AI 服務的數字化需求可以瞬間擴容，但承載 AI 應用的實體基礎設施（例如電力、數據中心、晶片、內存與雲服務），從審批、電網接入到落地建成往往需要數年時間。我們認為，這種供需割裂會隨時間進一步加劇，主要源於兩大原因：
隨著 AI 智能體大量普及，算力需求將迎來爆髮式增長：這類智能體能夠執行多步驟複雜任務，其消耗的算力 token 可能是普通聊天機器人交互場景的 5 至 50 倍。應用層活動的增加，會傳導至底層，帶來算力基礎設施需求的提升（圖表1）。
算力供給在整條產業鏈上都存在瓶頸。預計到 2030 年，數據中心將貢獻美國電力需求增量的近一半，而新項目完成電網接入就可能耗時 5 年以上。即便電力供應落實，項目方還需要取得審批許可、招募專業人員、配齊電氣設備、冷卻系統、GPU、高帶寬內存以及網路設施。
在此背景下，我們認為稀缺算力資源的持有者將持續收穫價值，其中包括電力生產商、數據中心營運商，以及能夠將電力轉化為計算能力的 AI 雲服務商。
核心結論： AI 需求的擴張速度，遠快於支撐其運轉的實體基礎設施建設速度。我們認為這一供需失衡將利多已通電投產的算力資產持有者，並帶來優質成長型投資機會。
圖表1：AI 技術棧上層需求增長，將拉動底層基礎設施需求
來源：金色財經
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