【ivendor編輯中心 / 2025年12月30日】全球科技產業正籠罩在一個巨大的疑問之下：科技巨頭耗資數千億美元建構的 AI 基礎設施，究竟能維持多久的競爭力？
從微軟（Microsoft）、Google 到 Meta，科技權威紛紛投入天價資金建設資料中心與採購高效能晶片，目標是重新定義全球經濟結構。僅 2025 年一年，AI 相關的資本支出預計就高達 4,000 億美元。然而，這場豪賭背後隱藏著一個令投資人不安的變數 AI 晶片的實體損耗與技術過時速度，遠高於傳統硬體。
技術與實體的雙重挑戰：AI 晶片為何「短命」？
根據多位科技專家對《CNN》的分析，AI 運算核心 GPU（圖形處理器）的生命週期正成為企業資產負債表上的沈重負擔：
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高強度運行的物理損耗： 傳統資料中心的 CPU 汰換週期約為 5 到 7 年，但 AI 訓練所需的高強度運算會產生極大熱能。紐澤西理工學院數據科學教授 David Bader 指出，GPU 的年度故障率高達 9%，幾乎是 CPU（約 5%）的兩倍。
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訓練效能的黃金期極短： 專家估計，頂尖晶片用於「模型訓練」的黃金壽命僅 18 個月至 3 年。喬治城大學教授 Tim DeStefano 強調，儘管晶片在 5 到 10 年內仍具備物理功能，但其「經濟壽命」僅剩 3 到 5 年。
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邊際效用的遞減： 即便舊晶片仍能運作，但在新一代晶片效能與能效比（Performance per Watt）飛速提升的背景下，繼續運行舊設備在經濟效益上往往並不划算。
「AI 泡沫」的警鐘：基礎設施能否轉化為營收？
市場憂慮 AI 投資已與真實價值脫鉤。目前「美股七巨頭（Magnificent Seven）」佔標普 500 指數市值約 35%，若 AI 投資無法產生足夠回報，對整體經濟的衝擊將難以估量。
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輝達（Nvidia）的辯護： 財務長 Colette Kress 主張，透過 CUDA 軟體系統的持續優化，即使是六年前的 GPU 至今仍能維持高利用率，試圖緩解市場對硬體過時的疑慮。
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巨頭的避險策略： 微軟執行長 Satya Nadella 近期透露，公司正採取「交錯式」投資策略，避免基礎設施同時面臨過時。
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OpenAI 的求救訊號： 財務長 Sarah Friar 甚至提出，若晶片壽命過短，可能需要政府介入為其債務提供「支持（backstop）」，隨後該公司雖試圖澄清，但已反映出前沿 AI 開發商的財務焦慮。
專家觀點：AI 泡沫與 1990 年代網路泡沫的本質差異
投資機構 SK Ventures 的 Paul Kedrosky 指出，若 AI 泡沫破裂，其後果比 2000 年的網路泡沫更嚴峻。當時鋪設的光纖電纜即使閒置，多年後仍是現代網路的基礎設施；但 AI 資料中心若不持續投入昂貴的新型晶片，其價值將迅速歸零。
普林斯頓大學科技政策診所主任 Mihir Kshirsagar 警告，這不僅是企業資產問題，更是社會議題。為了支撐這些設施，各國正大規模興建電廠，若 AI 經濟模型無法獲利，「我們將面臨極其重大的社會資源錯置問題。」
本報導綜合編譯自：
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作者： Catherine Thorbecke, CNN Business
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協力報導： Krishna Andavolu
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原始出處： The big wrinkle in the multitrillion-dollar AI buildout (CNN)
