這簡直是瘋狂： AI 計算需求現在以超過摩爾定律兩倍的速度增長，造成了巨大的短缺。 僅為了滿足當前需求，必須每年在數據中心投資 5000 億美元，直到 2030 年。 這意味著什麼？讓我們來解釋一下。 （一個主題）

數十年來，摩爾定律一直是技術進步的黃金標準衡量指標。 也就是說：每兩年，集成電路上的晶體管數量會翻倍。 AI 已經打破了這一法則。 在過去的十年中，AI 的計算需求增長速度是摩爾定律的兩倍。

計算正在迅速成為全球最有價值的商品。 到2028年，全球數據中心的支出將達到9000億美元。 AI伺服器的年均增長率為+41%，整體市場的年均增長率為+23%。 這對於行業來說是前所未有的增長。

而且，這裡有更有趣的事情： 在每日數十億美元的AI交易中，數據中心現在面臨著8000億美元的收入短缺。 僅僅為了資助到2030年的數據中心建設，我們需要約2萬億美元的收入。 數據中心是新的石油。

這使得數據中心在人工智慧革命中變得極其有價值。 數據中心的建設，僅僅是建造中心本身的成本，已經增加到每年430億美元的速度。 這比四年前增加了322%。 這個成本不包括晶片或伺服器！

因此，我們正在見證一場現代的淘金熱： 目前有價值 400 億美元的美國數據中心正在建設中，自 2022 年以來增長了 400%。 首次，美國正在建設的數據中心的價值將很快超過辦公大樓。 這是一個歷史性的轉變。

這導致了一個重大的能源短缺。 到2035年，AI數據中心的電力需求預計將達到1,600太瓦時，相當於全球電力的4.4%。 未來10年，AI數據中心的電力需求預計將增長四倍。 我們需要更多的電力。

這引發了兩個關鍵問題： 1. 所有的資金將從哪裡來？ 2. 所有的電力將從哪裡來？ 這將需要技術、經濟和監管解決方案的綜合。 在我們看來，我們仍然處於AI革命的非常早期階段。

因此，兩種技術正在受到關注： 核能和量子計算。 與太陽能或風能不同，核電廠全天候運行，滿足AI不斷的能量需求。 而量子技術利用量子位進行計算，速度比傳統晶片快得多。

在快速增長的同時，前瞻市盈率實際上正在下降。 這是AI熱潮與2001年網路泡沫之間的一個關鍵區別。 標準普爾500指數的前瞻市盈率幾乎是2000年高峰時的一半。 許多公司在上漲的同時變得更便宜。

在我們看來，AI革命是一個世代的機會，具有歷史性的投資。 AI 現在佔 S&P 500 資本支出約 40%。 那些能夠適應的人將在當今的淘金熱中獲益最多。 隨時關注我們 @KobeissiLetter，獲取即時分析，隨著事態發展。