过去 12 个月，人工智能服务器需求以近乎失控的速度膨胀，存储芯片行业从中拿走了接近 5000 亿美元的收入。
超大规模数据中心、新兴云平台以及大型企业都在疯狂采购 AI 服务器——这些机器搭载高带宽内存（HBM）GPU、DRAM CPU 和全闪存存储。这波采购潮不仅把英伟达季度营收推到了接近 1000 亿美元的高度，也促使美国、日本、韩国的内存与 NAND 闪存供应商收入增长近四倍。HBM 供应商当然是最大的赢家，不过只做 NAND 闪存的厂商同样分到了蛋糕。过去一年，NAND 闪存供应商的总营收达到 4837 亿美元。
把铠侠、美光、三星、闪迪和 SK 海力士最近四个季度的美元收入加在一起，可以看到它们的合计收入在四个季度内增长了近 4 倍。
从营收图表里能看得更清楚。收入大头来自 HBM，其次是 DRAM，最后才是 NAND。这一点可以从只卖 NAND 闪存的铠侠（Kioxia）和闪迪（Sandisk）相对偏低的收入，以及美光（Micron）DRAM+HBM 与 NAND 收入占比的对比中得到印证。
当然，最终拿到这笔巨额资金的是存储器和 NAND 闪存供应商自己。他们把资金用于升级和扩建晶圆厂的洁净室与封装厂、购置内部设备、建设新晶圆厂、给员工发奖金、向股东派发股息和回购股票，以及缴纳税款。这笔钱被用得很充分。
如果存储器和 NAND 闪存的供应失衡持续到 2030 年，那么未来三年我们大概率会看到类似的局面，而且很可能还会有大约 1.5 万亿美元流向这五家公司。如果把中国本土存储器与 DRAM 供应商，例如长江存储和长鑫存储，也统计进来，资金规模可能触及 2 万亿美元。
2025 年全球原油销售额约为 2.6 万亿美元，由近 100 家主要运营商瓜分大部分收入。全球存储器和 NAND 闪存行业规模虽然更小，但这一轮空前繁荣的关键在于：资金集中在极少数公司手中——全球不到 10 家。
人工智能正在疯狂吸金
如今，弄清楚究竟有多少资金涌入 人工智能 基础设施和服务领域，已经成为一种风潮。我们正在经历信息技术史上最剧烈的 IT 投资周期，其规模堪比六十年前商用计算系统问世时的盛况，当时 IBM 和其他几家公司因此积累了巨额财富（相对而言）。
人工智能代表了一种全新的架构。当然，如果你是超级计算机爱好者，从硬件角度来看它并不算新。但它本身就是一个独特的概念，并且在成为数据中心的主导架构之前，它会一直保持这种独特性。这种新架构正以惊人速度演进。尽管面临通货膨胀、对 AI 泡沫破裂的担忧、电力限制、供应链问题、政治不稳定以及国内外经济不确定性等重重挑战，AI 支出的预测仍在不断上调。人工智能就像 IT 预算里的蜜獾，随着预测不断上调，似乎没有任何力量能阻止它继续扩张。
正如你可能已经猜到的，随着 AI 预算加速增长，传统数据中心 IT 支出却陷入了衰退。这种情况自 2023 年 AI 时代真正兴起以来就一直存在，而且在可预见的未来，传统 IT 似乎仍将处于萎缩状态。
Gartner 最新发布的 AI 支出预测，特别是该公司副总裁兼分析师、经济学家 John-David Lovelock 的预测，都印证了这一判断。我将对这一预测做一些补充说明，并探讨支撑超大规模数据中心、云平台建设商和 大模型 构建商债务的收入来源。这些债务旨在支持 2025 年至 2027 年间高达 8.1 万亿美元的 AI 投资。
IT 市场中 AI 支出与非 AI 支出之间的分化其实相当明显。把 Gartner 的 AI 预测与整体 IT 支出预测结合起来分析，就能清晰地看到传统 IT 的衰退轨迹：
如果按我的方式计算，2025 年 IT 总支出将增长 10.7%，达到 5.58 万亿美元；预计 2027 年将增长 14.2%，达到 6.37 万亿美元。Gartner 尚未公开发布 2027 年的 IT 支出预测，所以我代入了自己的估算值 6.98 万亿美元，对应增长 9.6%。
同期，AI 总支出在 2025 年增长了 2.6 倍，达到 1.79 万亿美元；预计 2026 年增长 49.7%，到 2.67 万亿美元；2027 年再增长 36%，达到 3.64 万亿美元。如果我对整体 IT 支出的估算大致正确，那么明年将是 AI 支出首次超过传统 IT 支出的年份。传统 IT 支出在 2025 年下降了 12.5%，降至 3.79 万亿美元；预计 2026 年进一步下降 2.5%，至 3.69 万亿美元；2027 年再降 9.5%，至 3.43 万亿美元。解读这些数据时，我刻意忽略了那些把 AI 手机或 AI PC 也归入 AI 支出的说法。这些设备里的 AI 功能在很大程度上只是附带产物。人们买新手机或新电脑，这些产品恰好具备本地运行 AI 的能力，但这并不意味着它们就成了 AI 基础设施的一部分。
下面这张表格汇总了 Gartner 所有最新数据和预测：
最新预测中的一个新变化是，Gartner 把 GenAI 模型许可、AI 代理及助手的销售，与 AI 数据科学和机器学习平台以及更通用的 AI 开发平台的销售区分开了。这与更宽泛的 AI 软件类别有所区别，后者指的是内置 AI 功能的企业软件。就像 AI PC 或 AI 手机一样，我不确定人们是否专门为这些功能买单，但他们很可能在升级过程中顺带获得了这些能力。不少客户也许有意升级应用程序来获取 AI 功能，但我认为更可能的情况是：即便没有 AI 功能，他们也会因为其他原因升级——这在企业计算领域屡见不鲜。AI 只是应用程序堆栈中的另一组功能，在某种程度上，这其实就是“软件”的本质。
说到进一步扩大 GenAI 泡沫，大家最关心的是 AI 基础设施支出（服务器、存储和交换机）的现状。Gartner 在 2025 年展望中略微上调了 AI 基础设施支出预期，从 5 月份预测的 9756 亿美元上调至 9 月份的 9819 亿美元。Gartner 又分别在 2026 年和 2027 年增加了 529 亿美元和 874 亿美元的支出预期。我强烈怀疑，支出增加的主要原因是超大规模数据中心和云服务提供商开发的 XPU（扩展物理单元）设计，这些设计既用于内部使用，也出售给 OpenAI 和 Anthropic 等大型 AI 模型构建商。当然，其中一部分也来自英伟达和 AMD GPU 加速系统的增量销售。
Lovelock 在随附最新 AI 支出预测的声明中表示：“AI 数据中心容量的建设是人类迄今为止规模最大的基础设施项目。超大规模数据中心运营商和服务提供商购买 AI 优化服务器所带来的容量增长，将继续是最大的单一支出领域。”
那么，这些公司究竟能赚多少钱来支撑如此庞大的投资？Synergy Research Group 在其最新的 云计算 服务、云软件服务和领先消费者数字服务支出预测中给出了答案——这些公司正在采用 GenAI 软件并购买基础设施来运行 GenAI 的生产环境。其中的巨头包括谷歌、微软、亚马逊网络服务（AWS）、Meta Platforms 和字节跳动。
Synergy Research 首席分析师 John Dinsdale 预计，从 2026 年起，这些服务提供商的收入增速将超过 2020 年至 2025 年的水平。如果把所有这些服务提供商在 2025、2026、2027 三年的收入加总（由于是根据图表估算，而非查阅实际数据表，数字可能略有波动），IaaS、PaaS、SaaS、搜索和社交媒体的总收入将达到 6.2 万亿美元。
现在，这些收入必须用来支付提供服务的成本，包括员工工资、医疗保险及其他福利。假设 75% 的 AI 支出由超大规模数据中心运营商、云服务提供商和 AI 模型开发商承担，那么总额将达到 6.1 万亿美元。他们必须投入所有资金——每一分钱的收入——才能实现自己的 AI 基础设施梦想。
这就是为什么科技巨头们纷纷转向债务融资、来自英伟达、AMD 和博通的供应商融资、循环交易以及其他获取资金的方式，以满足 IT 支出目标。如果他们不这么做，就无法按照 Gartner AI 支出预测所显示的速度投资 AI 的未来。新云、主权云和商业企业也将面临类似甚至同等程度的问题。在所有情况下，AI 都必须开始帮助降低成本，以支撑进一步的 AI 投资。
除了不断透支未来之外，别无他法。正如 Synergy Research 图表所示，2028 年至 2031 年间，收入流将增长一倍以上。因此，如果一切都按预期发展，未来将有大量资金可供透支——而正是这种透支，才能让未来成为现实。
我们拭目以待。正如我多次说过的，预测未来的唯一方法就是亲身经历。
本文观点基于公开数据与第三方分析综合整理，仅供行业研究参考。
发表于 昨天 21:08
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