从超低成本的DeepSeek对标ChatGPT的发布，到微软在全球范围内缩减 AI 数据中心项目，再到阿里巴巴董事长蔡崇信公开警告：美国正在步入 AI 基础设施投资的“泡沫期”——过去几个月，种种信号都在预示着：AI数据中心的繁荣，或许即将迎来降温。

据高盛最新报告，自 1 月 DeepSeek 发布以来，其“能源+AI”主题投资组合已持续走弱，反映出市场对 AI 基建板块的预期正在系统性修正。

华尔街分析师普遍认为，随着更高效的大语言模型（LLM）不断推出，行业正在形成一个全新的趋势：“用更少资源做更多事”（do more with less）。这一趋势不仅冲击了对高算力、大带宽、大电力需求的传统假设，也促使机构投资者重新评估 AI 基础设施扩张的节奏和边际回报。

高盛分析师 James Schneider 向客户表示，他已根据 DeepSeek 的发布、以及 OpenAI Stargate 等新增产能项目，对全球数据中心的供需模型进行了重大更新。结果显示：

• 原本预计在 2026 年底出现的全球数据中心产能峰值，如今被提前至 2025 年；
• 从现在起至 2027 年，供需紧张状况将逐步缓解，但数据中心的平均占用率仍将维持在高于历史均值的水平。

Schneider 指出，AI 数据中心面临三大核心不确定性：

• 面向普通用户的 AI 服务商业化能力不足；
• 大规模基建投资可能导致供给过剩；
• 越来越多面向企业的小型 LLM（大语言模型）带来了更高的使用效率。

以下是高盛更新数据中心预测模型的具体原因：

在需求端，全球科技团队最近下调了 AI 训练服务器的出货量预期，这意味着整体 AI 训练需求将以更温和的节奏增长。同时，随着 AI 推理（inference）的普及，数据中心的负载也在发生结构性变化。因此，分析师下调了 2025 和 2026 年与 AI 高度相关的需求增长预测。

此外，他们还对历史数据做了微调，虽然历史需求基准略有提高，但未来 18 个月的新增需求被整体下调，而 2027 年及以后的趋势则基本维持不变。

在供给端，高盛引用的主要数据来源之一——S&P Global 旗下的 451 Research 更新了数据中心供给的历史和预测数据。高盛据此调整了模型，将 2024 年底上线的实际产能，以及此前未被纳入的小型运营商数据也计算在内。这导致历史基准供给增加约 2GW。同时，由于近期验证的一些新增项目，他们将 2030 年的数据中心供给预期上调了约 8%。

值得注意的是，虽然模型预测有所修正，但高盛依然看好数据中心运营商，如 Digital Realty（DLR）和 Equinix（EQIX），指出在 AI 需求更趋理性之后，这些公司的风险收益比反而更加均衡。

从市场表现来看，自 1 月 DeepSeek 发布以来，高盛追踪的“电力概念股篮子”和“AI 概念股篮子”整体呈下行趋势。那么，AI 投资热还能走多远？高盛针对客户做了一次快速调查：2025 年 AI 主题面临的最大挑战是什么？

结果显示，有四分之一的受访者选择了“效率提升”。这说明，市场不再单纯追逐“大模型、大投放、大服务器”，而是开始关注成本结构与边际收益的动态变化。

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