在老牌科技巨頭甲骨文（Oracle）宣布3000億美元人工智能（AI）大單后，不僅該公司自身股價出現了史詩級的飆升 ，美股市場上AI概念股也集體沸騰。

　　不過
，在起初的樂觀情緒散去之后，對AI泡沫的擔憂又卷土重來了 。一位專家指出 ，大型科技公司的人工智能資本支出正在飆升，這增加了企業在基礎設施能夠貨幣化之前過度建設基礎設施的風險
。他將這種趨勢稱為“高風險的賭博”。

　　作為背景
，甲骨文上周披露，其在今年第一季度簽署了價值超3000億美元的AI合同 。在財報電話會上 ，甲骨文還披露其剩余履約義務（RPO）已飆升至4550億美元
，同比增長359%，其中僅第一財季就新增了3170億美元。

　　甲骨文首席執行官Safra Catz表示 ，上一季度公司與三家不同的客戶簽署了四份大型合同
，并預期未來數月還將有更多類似交易，使積壓訂單規模突破5000億美元
。

　　隨后有報道稱 ，OpenAI已與甲骨文簽署了一份合同
，將在約五年內向后者購買價值3000億美元的算力服務，該合同將于2027年開始實施 ，年均支出約600億美元。這意味著
，OpenAI的這筆交易占甲骨文第一財季所增加的未來合同收入的近95% 。

　　賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）工程與計算機科學教授Benjamin Lee警告稱，這一發展對兩家公司來說是一場“冒險的賭博 ” ，他暗示，這表明在數據中心擴容方面存在進一步的過度投資
。

　　在當今供應受限的情況下
，過度建設人工智能基礎設施似乎是一個不必要的擔憂。更多的圖形處理單元和數據中心可以緩解當前人工智能訓練和推理過程中的瓶頸 。但Lee認為，未來的數據中心需求可能面臨潛在壓力
。

　　Lee此前曾為Meta平臺公司提供數據中心設計咨詢 ，為Alphabet Inc.提供硬件供應鏈咨詢。他警告稱
，如果對人工智能工作負載的需求減少，投資者將需要比預期更長的時間才能實現回報 。

　　他在接受最新采訪時表示 ，人工智能推理工作負載的未來是不確定的
，因為需求取決于個人和企業“技術吸收
”的速度
。如果沒有明確的殺手級人工智能應用來推動需求，云基礎設施的支出可能會領先于技術的采用。

　　Lee說道 ，“缺乏殺手級應用已經給市場的某些部分帶來了壓力
，因為投資者開始質疑人工智能帶來的收入何時能夠實現，許多大型軟件公司的股價今年都面臨壓力 。”

　　“此外 ，隨著企業采用更高效的模型來處理特定任務
，對大規模數據中心容量的需求可能會趨于平緩，隨著引人注目的人工智能應用的出現 ，這一趨勢將會加速
。建造更大的模型可能會減少收益， ”他補充說。

　　就目前而言
，華爾街很少有人談論人工智能基礎設施過度建設的風險 。相反，瑞穗證券（Mizuho）分析師Jordan Klein上周在一份報告中表示 ，投資者普遍認為
，建設不足的后果遠比建設過度的后果嚴重。

　　Lee也承認，“數據中心的容量很重要 ，一旦人工智能的用例變得更加明顯
，我們最終會把它全部吸收掉
。數據中心最終會有用的。”

　　“但在投資者考慮的那一時間段內，它們是否有用是另一個問題 。
”他補充道
。

（文章來源：科創板日報）