在人工智能狂飆突進的2025年,科技巨頭們正豪擲4000億美元押注一個看似確定的未來:更強大的AI芯片將帶來無限算力,驅動新一輪技術革命。然而,一場關于“芯片壽命”的隱憂正在悄然蔓延——這些昂貴的硅片,可能比想象中老得更快、淘汰得更早,甚至正在動搖整個AI經濟的根基。
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過去,云計算公司通常按六年周期折舊服務器和芯片,這是基于硬件穩定性和技術迭代節奏的合理預期。但AI時代徹底打亂了這一節奏。以英偉達為例,其Blackwell芯片剛上市不到一年,下一代Rubin芯片就已官宣,性能號稱提升7.5倍。英偉達CEO黃仁勛直言:“沒人再想要上一代芯片了。”這種“發布即過時”的節奏,讓數據中心里的頂級AI處理器可能在兩三年內就淪為“電子廢鐵”。
問題不止于技術迭代。AI芯片在極限負載下運行——高電壓、高頻率、持續滿負荷運算——導致物理老化加速。Meta對其Llama大模型基礎設施的內部研究顯示,AI加速器的年故障率高達9%,遠超傳統服務器芯片。有工程師坦言:“它們跑得太狠,有時真的會燒壞。”這意味著,即便芯片沒被新技術淘汰,也可能先被自己“累垮”。
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金融分析師吉爾·盧里亞警告,按當前折舊速度,一塊價值數萬美元的AI芯片在三到四年內殘值可能只剩10%–15%。若企業被迫將折舊周期從六年縮短至三年,利潤將瞬間蒸發。Jon Peddie Research創始人喬恩·佩迪指出:“這會直接沖擊財報,甚至逼公司玩‘創意會計’來掩蓋真實成本。”
更危險的是,許多新興AI云服務商(如CoreWeave、甲骨文)正背負巨額債務瘋狂搶購英偉達芯片,建設數據中心。他們的商業模式建立在“長期使用高價值硬件”的假設之上。一旦芯片壽命縮水,不僅運營成本飆升,連用于融資的資產抵押價值也會崩塌——有些貸款甚至直接以芯片作為擔保物。
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當然,行業也在尋找出路。部分公司計劃將退役的H100或A100芯片轉用于訓練小型模型、推理任務或科研計算。佩迪認為,2023年的芯片“仍可勝任二線任務”,前提是回收成本可控。但現實是,AI專用芯片高度定制化,通用性差,二手市場尚未成熟。
普林斯頓大學學者米希爾·克希爾薩加爾一針見血地指出:當前AI繁榮建立在“人為低估的硬件成本”之上。當泡沫褪去,真正的考驗不是算法多聰明,而是賬本是否經得起時間打磨。
或許,AI的真正瓶頸,從來不是算力,而是我們對技術狂熱背后經濟邏輯的盲目信任。
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