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      頂尖大模型“能力突變”,算力需求“系統(tǒng)性超越供給”--大摩:“市場(chǎng)樂(lè)觀(guān)的程度可能還不夠”

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      當(dāng)AI爆炸式增長(zhǎng)撞上系統(tǒng)性供給瓶頸,大摩稱(chēng),當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)這場(chǎng)AI革命的樂(lè)觀(guān)程度,可能依然嚴(yán)重低估了其真實(shí)爆發(fā)力與深度。

      4月11日,據(jù)追風(fēng)交易臺(tái)消息,摩根士丹利最新研報(bào)的核心判斷是:頂尖大語(yǔ)言模型(LLM)正在經(jīng)歷"非線(xiàn)性能力躍升",而算力需求已呈現(xiàn)出系統(tǒng)性超越供給的態(tài)勢(shì)。

      從2026年1月初至3月,全球每周Token使用量從6.4萬(wàn)億次驟升至22.7萬(wàn)億次,短短三個(gè)月增幅約250%,部分LLM服務(wù)商已被迫對(duì)用戶(hù)實(shí)施使用上限。大摩預(yù)測(cè),未來(lái)算力需求增速約為NVIDIA算力供給CAGR預(yù)測(cè)值的3倍,算力短缺將長(zhǎng)期存在且持續(xù)加劇。

      能源是另一顆"定時(shí)炸彈"。大摩模型預(yù)測(cè),2025至2028年間美國(guó)數(shù)據(jù)中心將面臨約55吉瓦的電力缺口。此前已有180億美元的數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目被直接取消,另有460億美元的項(xiàng)目遭到推遲。即便綜合天然氣渦輪、燃料電池、比特幣站址轉(zhuǎn)換等多種"快速供電"方案,凈電力缺口仍可能高達(dá)同期美國(guó)數(shù)據(jù)中心總部署規(guī)模的18%至30%

      AI對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的沖擊已開(kāi)始顯現(xiàn)。大摩調(diào)查顯示,在受AI影響最深的五大行業(yè)中,過(guò)去12個(gè)月內(nèi)AI導(dǎo)致11%的職位被裁撤,另有12%的崗位空缺后不再補(bǔ)招;新增招聘僅有18%,綜合凈裁員率約4%。報(bào)告估計(jì),90%的職業(yè)將在某種程度上受到AI自動(dòng)化或增強(qiáng)的影響。

      大模型能力"階躍式突變":情況比市場(chǎng)預(yù)期更極端

      大摩報(bào)告將"前沿大模型能力的非線(xiàn)性躍升"列為2026年最重要的主題驅(qū)動(dòng)力之一,并援引大量數(shù)據(jù)印證其"情況遠(yuǎn)比市場(chǎng)預(yù)期更極端"的判斷。

      第三方機(jī)構(gòu)METR的最新分析顯示,目前最優(yōu)秀的大模型已能獨(dú)立完成超過(guò)15小時(shí)的連續(xù)復(fù)雜任務(wù)——而按照現(xiàn)有技術(shù)縮放定律(Scaling Laws)的外推,當(dāng)前水平應(yīng)約為8小時(shí)。實(shí)際能力已大幅超前于理論預(yù)期軌道。

      多項(xiàng)獨(dú)立數(shù)據(jù)共同印證這一趨勢(shì):

      • Artificial Analysis的持續(xù)追蹤指標(biāo)顯示,AI能力仍在快速推進(jìn);

      • OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman在印度AI峰會(huì)上公開(kāi)警告:"世界還沒(méi)準(zhǔn)備好,極具能力的模型即將到來(lái)

      • 有研究人員利用DNA測(cè)序與DeepMind的AlphaFold工具,為其寵物犬開(kāi)發(fā)出癌癥疫苗;

      • 《紐約時(shí)報(bào)》科技編輯Kevin Roose的讀者實(shí)驗(yàn)顯示,54%的讀者更偏好AI生成的文章,而非人類(lèi)寫(xiě)作;

      • 前沿LLM已具備求解物理學(xué)領(lǐng)域開(kāi)放難題的能力;

      • 有報(bào)道稱(chēng)某款尚未發(fā)布的模型在軟件編程、學(xué)術(shù)推理和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域代表了"能力的階躍式突變"。

      報(bào)告還引用了Leo Aschenbrenner論文《情境感知》中的預(yù)判:

      "到2027年實(shí)現(xiàn)AGI(通用人工智能)具有令人驚訝的可能性。GPT-2到GPT-4的四年間,我們從學(xué)齡前水平躍升至聰明高中生水平……如果我們?cè)僮咭淮瓮瑯拥闹悄芸缍龋瑢盐覀儙У侥睦铮亢芸赡苁悄軌蛟谒袑?zhuān)業(yè)領(lǐng)域超越博士和頂級(jí)專(zhuān)家的模型。"

      算力供需大裂口:250%的Token增速背后是3倍的需求差距

      如果說(shuō)大模型能力躍升是"需求側(cè)的引擎",算力供給的嚴(yán)重不足則是"供給側(cè)的天花板"。大摩將"算力需求系統(tǒng)性超越供給"列為2026年最核心的市場(chǎng)主題。

      報(bào)告稱(chēng),數(shù)據(jù)極為直觀(guān):

      • 根據(jù)OpenRouter平臺(tái)的實(shí)際追蹤數(shù)據(jù),2026年1月初至3月,全球每周Token使用量從6.4萬(wàn)億次增至22.7萬(wàn)億次,三個(gè)月內(nèi)增幅約250%

      • 智能體AI工具(以O(shè)penClaw為代表)的普及速度,大幅加速了需求側(cè)的爆發(fā);

      • 多家LLM服務(wù)商已開(kāi)始對(duì)用戶(hù)設(shè)置Token使用上限,以應(yīng)對(duì)需求的失控增長(zhǎng);

      • 大摩預(yù)測(cè),整體算力需求增速約為NVIDIA算力供給CAGR預(yù)測(cè)值的3倍

      • 推動(dòng)需求的三大并行動(dòng)力相互疊加:AI使用場(chǎng)景持續(xù)擴(kuò)張、AI任務(wù)復(fù)雜度的非線(xiàn)性提升、AI采納范圍加速拓寬。

      在具體應(yīng)用層面,軟件編程是目前所有LLM使用場(chǎng)景中Token消耗量最大的單一用途,且該領(lǐng)域被專(zhuān)有(閉源)模型所主導(dǎo)。

      大摩"智能工廠(chǎng)"(Intelligence Factory)模型揭示了另一層關(guān)鍵邏輯:隨著芯片世代從Blackwell遷移至Rubin GPU,平均Token價(jià)格有望下降超過(guò)70%——AI使用成本的急速下滑將進(jìn)一步激發(fā)需求端的爆發(fā),形成需求自我強(qiáng)化的正反饋循環(huán)。

      以一個(gè)具體案例為例:一個(gè)規(guī)模約250兆瓦、使用Blackwell GPU、電力成本為每兆瓦時(shí)100美元、運(yùn)行GPT-4o查詢(xún)的數(shù)據(jù)中心,可為頂級(jí)大模型開(kāi)發(fā)商帶來(lái)約60%的利潤(rùn)率

      大摩預(yù)期,真實(shí)的算力需求將達(dá)到此前模型預(yù)測(cè)的3倍左右。在此背景下,任何能夠打破算力擴(kuò)展瓶頸的公司都將迎來(lái)重大利好。這不僅包括芯片制造供應(yīng)鏈,還包括存儲(chǔ)器、光學(xué)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及數(shù)據(jù)中心的核心組件。大摩極其看好這批“算力商人”(Merchants of Compute),認(rèn)為他們將直接受益于這種系統(tǒng)性的供需失衡。

      能源是AI的命脈:55吉瓦缺口與"離網(wǎng)"解決方案的競(jìng)速

      電力,已成為AI基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)張最關(guān)鍵的物理約束。大摩基于其"AI供電"深度分析模型,得出了令人警醒的結(jié)論。

      2025至2028年間,美國(guó)數(shù)據(jù)中心開(kāi)發(fā)商將面臨約55吉瓦的電力供給缺口。與此同時(shí),已有180億美元的數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目因社區(qū)反對(duì)和電價(jià)上漲擔(dān)憂(yōu)而被直接取消,另有460億美元的項(xiàng)目遭到推遲。制約數(shù)據(jù)中心增長(zhǎng)的多重阻力已在同步發(fā)酵:電網(wǎng)接入資源的爭(zhēng)奪、電力設(shè)備短缺、勞動(dòng)力不足,以及地方政治阻力。


      面對(duì)這一缺口,大摩梳理了四類(lèi)"快速通電"(Time to Power)解決方案:

      • 天然氣渦輪機(jī):可緩解15—20吉瓦缺口,成功概率90%;
      • Bloom Energy燃料電池:可緩解5—8吉瓦缺口,成功概率90%;
      • 依托現(xiàn)有核電站部署數(shù)據(jù)中心:可緩解5—15吉瓦缺口,成功概率75%;
      • 比特幣礦場(chǎng)改建為數(shù)據(jù)中心:可緩解10—15吉瓦缺口,成功概率90%。

      然而,即便將上述所有方案的概率加權(quán)貢獻(xiàn)疊加,大摩的基準(zhǔn)測(cè)算顯示,2028年前凈電力缺口仍將相當(dāng)于同期美國(guó)數(shù)據(jù)中心總部署規(guī)模的18%至30%。

      從戰(zhàn)略布局看,Meta已開(kāi)始采取主動(dòng)行動(dòng)——向泰拉能源(Terrapower)的鈉冷快堆商業(yè)化項(xiàng)目提供資金,并直接投資路易斯安那州的電力基礎(chǔ)設(shè)施。

      大摩認(rèn)為,這可能是AI巨頭開(kāi)始系統(tǒng)性掌控能源基礎(chǔ)設(shè)施、確保算力命脈的戰(zhàn)略信號(hào)。

      就業(yè)沖擊初現(xiàn),AI采納經(jīng)濟(jì)價(jià)值超標(biāo)普500稅前利潤(rùn)的25%

      大摩的調(diào)查數(shù)據(jù)與模型測(cè)算,揭示了AI對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)早期且深刻的影響。

      在受AI沖擊最顯著的五大行業(yè)(消費(fèi)品零售、不動(dòng)產(chǎn)管理與開(kāi)發(fā)、交通運(yùn)輸、醫(yī)療設(shè)備與服務(wù)、汽車(chē)與零部件),大摩的實(shí)地調(diào)查顯示:

      • 過(guò)去12個(gè)月,AI已導(dǎo)致11%的職位被直接裁撤
      • 另有12%的崗位空缺后不再補(bǔ)招
      • 新增招聘為18%,綜合計(jì)算凈裁員率約4%
      • 值得關(guān)注的是,規(guī)模較小的企業(yè)新招聘量最弱——這可能反映小企業(yè)對(duì)AI的應(yīng)用更為靈活迅速。

      從宏觀(guān)視角看,大摩估計(jì)90%的職業(yè)將在某種程度上受到AI自動(dòng)化或增強(qiáng)的影響,影響方式通常不是"整體取消工作崗位",而是"重新配置崗位內(nèi)的任務(wù)結(jié)構(gòu)"。

      從定量經(jīng)濟(jì)價(jià)值角度,大摩測(cè)算的AI采納TAM(目標(biāo)可達(dá)市場(chǎng)規(guī)模)同樣驚人:

      1. "AI自動(dòng)化"帶來(lái)的成本削減潛力對(duì)應(yīng)的價(jià)值TAM,超過(guò)標(biāo)普500指數(shù)2026年預(yù)期調(diào)整后稅前利潤(rùn)的25%
      2. 這一"AI自動(dòng)化"成本削減,相當(dāng)于員工薪酬支出總額的40%以上
      3. 其中,智能體AI(軟件層面)與具身AI(以機(jī)器人為代表的物理層面)的價(jià)值貢獻(xiàn)近乎各占一半;
      4. 從行業(yè)分布看,消費(fèi)品零售、不動(dòng)產(chǎn)管理、交通運(yùn)輸和醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域的AI采納經(jīng)濟(jì)潛力相對(duì)稅前利潤(rùn)而言最高。
      AI顛覆的"護(hù)城河":什么資產(chǎn)才能在A(yíng)I時(shí)代真正保值?

      隨著AI能力加速躍升,核心問(wèn)題變得愈發(fā)緊迫:在A(yíng)I能夠復(fù)制幾乎一切的世界里,什么樣的資產(chǎn)才具有真正的防御性?大摩報(bào)告援引投資人Michael Bloch的框架,提出了一個(gè)關(guān)鍵區(qū)分:

      AI壓縮了完成事情所需的時(shí)間,但它無(wú)法壓縮讓事情自然發(fā)生所需的時(shí)間。這一區(qū)別,是當(dāng)前投資中最重要的篩選標(biāo)準(zhǔn)。

      據(jù)此,具備真正防御性護(hù)城河的資產(chǎn)類(lèi)型包括五類(lèi):

      1. 持續(xù)累積的專(zhuān)有數(shù)據(jù)——不是靜態(tài)數(shù)據(jù)集,而是通過(guò)可防御的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)持續(xù)生成的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù);

      2. 網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)——每新增一名用戶(hù)都能讓產(chǎn)品對(duì)其他用戶(hù)更有價(jià)值;已積累流動(dòng)性的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì),隨著AI降低創(chuàng)建競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的門(mén)檻反而會(huì)進(jìn)一步凸顯;

      3. 監(jiān)管許可——銀行牌照需要數(shù)年,F(xiàn)DA審批需要數(shù)年,監(jiān)管壁壘隨著AI能力提升而擴(kuò)大,而非收窄;

      4. 大規(guī)模資本部署能力——當(dāng)瓶頸從軟件轉(zhuǎn)向物理基礎(chǔ)設(shè)施,調(diào)動(dòng)大規(guī)模資本的能力本身就成為時(shí)代核心優(yōu)勢(shì);

      5. 物理基礎(chǔ)設(shè)施——工廠(chǎng)、電廠(chǎng)、數(shù)據(jù)中心……物理定律給時(shí)間設(shè)定了無(wú)法突破的下限,先行者的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)每過(guò)一個(gè)月都在擴(kuò)大。

      報(bào)告進(jìn)一步列舉了"變革性AI"時(shí)代可能升值的八大類(lèi)資產(chǎn),涵蓋:具有物理稀缺性的不動(dòng)產(chǎn)(AI基礎(chǔ)設(shè)施用地、工業(yè)地產(chǎn))、具備定價(jià)權(quán)的AI應(yīng)用采納者、奢侈品與獨(dú)特服務(wù)、具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的平臺(tái)、真實(shí)且獨(dú)特的人類(lèi)體驗(yàn)、監(jiān)管特許經(jīng)營(yíng)權(quán)、專(zhuān)有數(shù)據(jù)與品牌,以及半導(dǎo)體關(guān)鍵資產(chǎn)(先進(jìn)制程芯片廠(chǎng)、ASML的EUV光刻機(jī)、稀土加工能力)。

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