AI数据中心泡沫隐现，巨额投资何去何从？ 从互联网泡沫到AI数据中心，历史会重演吗？

本文围绕阿里巴巴集团主席蔡崇信在汇丰全球投资峰会上提出人工智能数据中心建设出现泡沫苗头这一观点展开，结合历史上美国互联网泡沫事件，分析当下AI数据中心建设现状，探讨泡沫出现的原因和可能产生的影响。

近日，在香港举行的汇丰全球投资峰会上，阿里巴巴集团主席蔡崇信语出惊人：“已经开始看到人工智能数据中心建设出现泡沫的苗头，美国许多数据中心的投资公告都是‘重复’或相互重叠的”。此言一出，犹如一颗重磅炸弹，迅速引发国内市场AI算力概念股股价集体下挫。

对于数据中心建设可能存在的泡沫问题，蔡崇信进一步解释道，数据中心的建设速度极有可能超过人工智能服务的初期需求。许多项目在尚未确保“使用”协议的情况下，就匆忙开始融资。无独有偶，高盛的分析师团队也在3月24日给出了调低全球AI服务器出货量的预期，这无疑为蔡崇信的观点提供了更多佐证。

蔡崇信是亲历了二十余年前美国互联网泡沫的资深人士，他想必是预见到了历史即将重演的征兆。回溯上世纪末，美国互联网行业蓬勃发展，网景、雅虎等一大批通过网络效应实现垄断的企业如雨后春笋般涌现，“DOT COM”概念大行其道。彼时，美国的电信公司坚信未来需要无处不在的宽带连接，于是纷纷大笔投入光纤网络的建设，试图优化网络。

然而，好景不长。随着互联网泡沫的破裂，美国的这些电信公司遭受了史无前例的冲击。WorldCom（世通）、Global Crossing（环球电讯）等一批电信公司不得不忍痛变卖资产，甚至宣布清盘。值得一提的是，当时部分美国电信公司超前建设的光纤网络，最终却便宜了谷歌。谷歌低价购买了这批当时看来没有商业化前景的“暗光纤”，进而促成了YouTube的腾飞。

或许正是因为WorldCom因盲目扩张而破产的故事历历在目，才让蔡崇信发出此番警告。现实情况也的确如此，进入2025年以来，业界对于数据中心的投入有增无减。即便不提OpenAI、软银和甲骨文牵头的“Stargate”（星际之门）项目，仅在一个月前的美股财报季中，Meta、谷歌、亚马逊就分别宣称将向人工智能基础设施投入650亿美元、750亿美元以及1000亿美元。

而这些美国科技巨头口中的“人工智能基础设施”，通常都指向数据中心。以OpenAI的ChatGPT为例，它就托管在微软的数据中心里，而该数据中心由数万颗英伟达A100 GPU组成。通俗来讲，数据中心指代的就是人工智能“三驾马车”（数据、算法、算力）中的算力。

那么，为何蔡崇信会认为人工智能数据中心建设已经出现泡沫的征兆呢？实际上，数据中心建设的主力军在海外市场有OpenAI、微软、亚马逊、谷歌、Meta，在国内则有阿里、百度、腾讯、字节跳动。这些公司都是AI赛道的核心参与者，他们都在积极研发自己的AI模型，因此建设数据中心来为自家产品服务本是正常之举。

然而，值得注意的是，不仅有AI相关业务的科技巨头在大力建设数据中心，云计算厂商也加入了这场盛宴。知名企业战略咨询人士Drew Breunig在去年夏季就指出，云计算厂商是这一轮吹大AI泡沫的关键角色。他们一直在积极购买英伟达的高性能GPU，然后将其租给AI模型的开发商用于训练模型，也就是所谓的“算力租赁”。

AI初创企业无需自建昂贵的基础设施，只需通过租赁智算中心的算力资源，就能进行数据处理和模型训练。这也正是过去两年AI大模型百花齐放的原因之一。但当时，数据中心等基础设施的建设速度未能匹配算力需求的增长，导致算力供应紧张，算力租赁市场更是火爆异常。

云计算企业的想法其实不难理解，他们想成为AI时代的“赛博房东”，依靠租赁算力从AI厂商身上获利。只要AI模型训练的算力需求持续增长，数据中心的拥有者就能稳赚不赔，这与当年WorldCom的想法如出一辙。

然而，DeepSeek的出现改变了算力市场的叙事。大量做AI模型开发的初创企业被挤出市场，直接导致AI训练对于算力的驱动作用大幅减弱。紧接着，就在数天前，蚂蚁集团宣布推出两款不同规模的MoE大语言模型Ling – Lite、Ling – Plus，并提出了一系列创新方法，能够实现在低性能硬件上高效地训练大模型，从而显著降低成本。

此时，一个无法回避的问题摆在了面前：既然DeepSeek、蚂蚁集团能以更低的价格训出高性能模型，那么动辄上百亿美元花在数据中心建设上的支出还有必要吗？随着AI模型变得更加高效，对计算资源的需求可能会减少，“过度建设AI算力”已经从部分分析师的预测变为了现实。

对AI概念的盲目信任，使得大量数据中心在没有获得订单的情况下就开工建设。再加上DeepSeek、蚂蚁集团凭借更强的工程能力和算法，降低了AI模型训练对于算力的需求。如果放任这种预期与现实的系统性偏离继续扩大，泡沫也就近在咫尺了。

本文通过蔡崇信对AI数据中心建设泡沫的预警，结合历史上美国互联网泡沫事件，深入分析了当下AI数据中心建设过热的现状及原因。指出由于科技巨头和云计算厂商的大量投入、AI初创企业的算力租赁需求，以及对AI概念的盲目信任，导致数据中心过度建设。而DeepSeek和蚂蚁集团等的技术创新降低了对算力的需求，使得泡沫风险进一步加剧。提醒业界需警惕AI数据中心建设泡沫的出现。