咨询机构Bain & Company测算称，若AI行业要支撑当前预期的基础设施扩张，到2031年需形成约6万亿美元的年收入规模。仅靠现有AI业务收入，仍不足以覆盖这一投入水平，开辟新的商业化市场已成为关键。
据科技媒体TechRadar当地时间10月4日报道，Bain预计，到2031年，AI基础设施相关年支出将升至1.5万亿美元，涵盖数据中心以及处理器、内存、网络等环节。按基础设施投入约占收入25%测算，这意味着行业届时需要约6万亿美元年收入，才能支撑上述资本开支。
从现有业务体量看，这一目标仍有明显缺口。Bain估算，面向消费者的AI订阅和广告收入约为2000亿至4000亿美元；软件开发、销售和客户支持等企业AI业务可贡献1万亿至1.4万亿美元。即便按上限计算，两者合计也仅约1.8万亿美元。
这意味着，剩余约4.2万亿美元收入仍需来自新的应用市场，包括搜索和广告创新、自动驾驶与工业自动化、机器人和数字孪生等物理AI应用，以及新药研发、能源等领域。
为加快企业AI落地，相关投入也在上升。报道称，头部AI公司正在加码“Forward Deployed Engineering”模式，投入规模已超过97.5亿美元，即直接向客户派驻工程师，协助部署和应用AI系统。
与此同时，基础设施扩张仍在加速。Bain指出，主要AI数据中心的规模和成本大约每12至16个月就接近翻一番。随之而来的，是电力生产与输电网络、先进半导体以及熟练人才供给等方面的压力同步上升。
Epoch AI则预测，若这一趋势延续，到2030年，全球最大的AI超级计算机可能将配备约200万颗AI芯片，耗电量达9GW，仅硬件成本就可能达到2000亿美元。
分析认为，AI投资竞赛能否持续，关键不只在于算力基础设施能扩张到多大规模，更在于行业能否更快创造出足以支撑高投入的新增经济价值。
Jae-won Choi
ittt_0801@d-today.co.kr