最新 7 月 13 日消息，过去一年，随着投资者押注半导体将在全球 AI 基础设施建设中扮演核心角色，芯片股迎来了一轮强劲上涨。

不过，近期芯片板块再次出现剧烈波动，也引发市场讨论：这是否意味着 AI 需求正在降温？

最新注意到，上周接受 CNBC 采访时，多位 AI 行业高管对此表示并不认同。他们认为，尽管企业如今在 AI 使用成本方面变得更加谨慎，但整体需求依然十分旺盛，并没有放缓迹象。

Playground Global 合伙人、英特尔前 CEO 帕特 · 基辛格（Pat Gelsinger）当地时间上周三表示：“我认为 AI 的需求几乎是无限的。”

他认为，目前真正限制 AI 发展的只有能源供应。“随着智能水平不断提升，能够创造的经济价值几乎是无限的，几乎所有行业都能从中受益。”基辛格表示。

数据中心和芯片企业：供给依然跟不上需求

近期芯片股波动背后有多个原因。其中之一是 Meta 宣布将出售多余的 AI 算力。虽然这一消息推动 Meta 股价上涨，但也让市场开始担忧，整个行业是否已经出现算力过剩。

今年，马斯克旗下 xAI 也曾出租闲置算力，进一步加剧了这种担忧。

另一方面，全球存储芯片巨头三星电子本周预计利润将大幅增长，但股价却出现下跌。由于过去一年三星股价累计上涨超过 360%，市场开始质疑其未来还有多大上涨空间。

不过，多位业内人士表示，这些事件并未影响 AI 算力和基础设施的真实需求。

AI 云计算公司 Nebius 首席营收官马克 · 博罗季茨基（Marc Boroditsky）表示：“我们目前经历的需求非常惊人，需求远远超过我们的供给能力，而且这种情况已经持续了相当长时间。”Nebius 正利用英伟达 GPU 建设 AI 数据中心。

AI 芯片公司 Cerebras Systems 首席执行官安德鲁 · 费尔德曼（Andrew Feldman）认为，Meta 和 xAI 出租闲置算力只是个别案例。他说：“从整个行业来看，算力需求远远超过可用产能，我们缺少数据中心，也缺少很多支撑 AI 算力所需的关键资源。”今年早些时候上市的 Cerebras 是众多挑战英伟达数据中心地位的新兴 AI 芯片公司之一。

另一家韩国 AI 芯片初创公司 Rebellions（获得三星电子和 SK 海力士投资）也表示，市场需求依旧十分强劲。Rebellions CEO 朴成允（Sungyun Park）表示：“AI 基础设施建设的势头依然非常强。”

他认为，Meta 和 xAI 的举动并不意味着大型云服务商（Hyperscaler）已经过度投资 AI 基础设施。

与此同时，数据中心光通信设备厂商 Lumentum 表示，其产品未来五年的产能已经全部售罄。Lumentum CEO 迈克尔 · 赫尔斯顿（Michael Hurlston）表示：“我们正尽可能扩大产能，以满足未来五年的市场需求。”

过去一年，Lumentum 股价累计上涨约 600%，成为 AI 数据中心建设热潮的重要受益者之一。

企业开始更加关注 AI 投资回报

除了算力需求之外，另一个市场关注的话题是：企业究竟愿意为 AI 支付多少钱。

此前，企业曾流行所谓的“Tokenmaxxing”—— 鼓励员工尽可能多地使用 AI，即使使用成本很高也无所谓。当时主要使用的是 OpenAI、Anthropic 等头部 AI 公司提供的大模型。

但如今，企业开始更加关注 AI 的投资回报率（ROI）。

尤其是在 DeepSeek、阿里巴巴等公司推出成本更低的开源模型后，OpenAI、Anthropic 等前沿大模型高昂的使用成本越来越受到企业关注。

Nebius 的博罗季茨基表示，“Tokenmaxxing”只有在能够真正带来投资回报时才有意义。他说，企业 CFO（首席财务官）开始控制 AI 开支，并不是为了削减预算，而是希望把钱花在真正能够创造价值的地方。

“企业现在正进入更加理性的阶段。这几乎发生在每一次技术浪潮中，而这种理性化并不会削弱 AI 的长期需求。”

不同 AI 模型将承担不同任务

业内人士认为，未来企业不会只依赖一种 AI 模型，而是根据不同场景选择不同模型。

虽然 OpenAI 等公司的前沿模型仍然性能最强，但 DeepSeek、阿里巴巴等开源模型已经在许多任务上接近其表现，而且成本更低。

Cerebras CEO 费尔德曼表示，未来不同类型的 AI 工作负载将交给不同模型完成。例如，最复杂的问题仍然交由最先进的大模型处理，而一些较为简单的任务，则会转向成本更低、效率更高的模型。

他打了一个比方：“去超市买东西，你没必要开一辆大型巴士。”

他认为，随着企业越来越熟悉 AI 的部署方式，不同模型将像不同类型的交通工具一样，各自承担最适合自己的任务，从而进一步提升 AI 的整体使用效率。