AI基础设施成本仍在快速上升。未来几年，为满足ChatGPT和Claude等AI服务需求，大型科技公司预计将投入数万亿美元。

这轮资本开支激增，不只是因为微软(MSFT.O)、Meta(META.O)等超大规模云厂商持续扩建数据中心，更因为核心硬件价格本身也在上涨。GPU、内存、CPU等组件越来越贵，迫使科技公司投入远超预期的资金。

摩根士丹利预计，到2027年，美国超大规模云厂商资本支出可能突破1万亿美元。

AI热潮还在挤压传统芯片供应。随着更多用户使用AI应用和AI代理，GPU、高带宽内存（HBM）以及CPU需求全面增加。尤其是AI代理的发展，让过去相对边缘化的CPU重新变得关键。

彭博专栏记者克里斯·布莱恩特（Chris Bryant）指出，历史上资金最充裕的科技公司和AI初创企业，正在疯狂争抢芯片资源，因为它们担心一旦算力不足，就会在超级智能竞争中掉队。而掌握核心供应链的芯片企业，则借此获得惊人利润。

全球最大先进芯片代工厂台积电(TSM.O)今年计划投资约560亿美元，但市场依然供不应求。埃隆·马斯克（Elon Musk）甚至考虑自建芯片工厂，成本预计最高可达1190亿美元。

芯片供应紧张，直接推动AI硬件公司股价跑赢云计算巨头。高盛研究主管詹姆斯·科韦洛（James Covello）表示：“几乎所有价值都流向了芯片层，这种情况既前所未有，也难以持续。”

微软预计，组件涨价将让其全年资本支出额外增加250亿美元，总规模达到1900亿美元。Meta也将资本开支预测上调100亿美元，并明确指出内存芯片价格上涨是主要原因。

英伟达(NVDA.O)GPU长期维持约75%的毛利率，其在AI加速器市场的强势地位甚至被业内称为“英伟达税”。与此布莱恩特说，“内存税”也在形成。

由于AI数据中心大量消耗HBM，SK海力士、三星电子和美光科技(MU.O)等DRAM厂商利润暴涨。SK海力士最新季度营业利润率达到72%，三星DRAM售价则环比上涨超过90%。

研究机构SemiAnalysis预计，到2026年，内存相关支出可能占超大规模云厂商资本开支的30%，而2024年这一比例仅为8%。

为降低成本，科技公司开始寻找替代方案，包括采用AMD(AMD.O)芯片，或自研处理器，例如Alphabet(GOOGL.O)的TPU、亚马逊(AMZN.O)的Trainium，以及微软的Maia 200。

亚马逊预计，Trainium每年可节省数百亿美元成本。Anthropic和OpenAI也已与亚马逊签署数十亿美元采购协议，但目前多数产能已被预订。

AI热潮的影响也开始传导至消费电子领域。由于芯片厂商优先满足利润更高的数据中心需求，智能手机、游戏主机和PC厂商正越来越难获得足够内存供应。

企业只能选择提价、降低配置或压缩利润。全球智能手机销量预计今年下降约13%，低端机型受影响尤其明显，任天堂(7974.T)也已经提高Switch 2售价。

再加上数据中心推高电力需求和电价，AI正在逐渐成为新的通胀来源。

太平洋投资管理公司(Pimco)经济学家蒂芙尼·怀尔丁（Tiffany Wilding）表示，大规模AI基础设施建设对半导体和内存的需求，已经开始向消费价格传导。

如果这些因素最终限制美联储降息，那么AI行业不计成本追逐超级智能的代价，最终可能由整个社会承担。