上个月，Microsoft 高调宣布将付费重新开放三里岛核电站的 1 号反应堆，以满足该公司不断增长的数据中心电力需求，加入 Amazon 的行列，成为第二家转向传统核设施以满足其日益增长的能源需求的美国大型科技公司。Microsoft 是 OpenAI 的主要投资者和计算提供商，OpenAI 在不到两年前发布了 ChatGPT，掀起了 AI 开发的革命——三里岛的重新开放突显了目前为满足这些新 AI 系统的需求而进行的实物投资的疯狂增长。

　　如今，AI 产品无处不在地用于生成代码、文本和图像、分析数据、自动执行任务、增强在线平台等等，预计未来使用量只会增加。然而，这些尖端模型需要大量的计算资源来进行训练和推理，而计算需要安装在工业规模设施中的大量高级硬件，而这些设施需要获得大量的电力、水、宽带和其他基础设施才能运行。

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　　因此，AI 繁荣的下游结果是美国固定投资的快速增加，以满足计算需求的增长，数千亿美元流向高端计算机、数据中心设施、发电厂等。目前，美国数据中心建设速度创下每年 $28.6B 的历史新高，比去年增长 57%，比两年前增长 114%。就上下文而言，这大约是美国在餐厅、酒吧和零售店建设上的支出总和。

　　然而，该构造数字仅适用于物理建筑物本身，它不包括构成数据中心大脑的巨大高性能计算机机架，以及使该大脑工作所需的大量电缆、风扇和其他部件。8 月，美国大型计算机（如用于 AI 训练的计算机）的净进口升至历史新高，计算机零件、配件和其他组件的净进口额在前一个月创下历史新高——总的来说，美国在这两个类别中总共带来了超过 $65B 去年除了国内产量增加之外。

　　这些新的数据中心、计算机和设备中的大多数都被信息技术领域的公司收购，其中包括 Amazon 等计算基础设施提供商、Google 等 Web 搜索公司以及 Microsoft 等软件出版商。这些公司的财产、厂房和设备的净持有量在过去一年中增加了超过 $95B，创下历史新高，因为它们都在竞争快速扩大和部署其 AI 系统。

　　这与十多年前相比发生了明显的变化，当时 Facebook 仅以 $1.2B 的价格收购了 Instagram，两年后又以 $15B 的价格收购了 WhatsApp。在当时，这些收购是科技史上规模最大的一次，标志着轻量级软件发行商被视为行业未来的时代的开始——总的来说，Instagram 在被收购时只有 13 名员工，Whatsapp 只有 55 名员工，除了一些办公空间和程序员的工作站之外，两家公司都没有太多的实体存在。今天，Facebook（现为 Meta）仅在 2024 年上半年就花费了 $15.2B 的资本支出，其中大部分用于大规模计算基础设施，以支持该公司的 Llama 品牌 AI 模型。到目前为止，AI 繁荣比历史上任何一次科技繁荣都更加注重硬件，这正在迅速推动美国国内的建设和投资。

　　在人工智能热潮中，美国企业对计算机和相关设备的投资飙升至创纪录的新高，即使在调整通货膨胀后，去年也增长了 16.6%。 这与整个 2010 年代近十年来的投资相对停滞形成鲜明对比，直到大流行时期远程工作热潮的数字需求才真正打破了这种停滞。随着在家工作水平和互联网使用量趋于稳定，计算机投资在 2022 年略有回落，但随后随着 2023 年底开始的人工智能热潮，它又卷土重来。

　　然而，并非所有计算机都是平等的 — 计算机总投资可能处于创纪录的水平，但最高端计算机系统的增长速度甚至更快。台湾的台积电是世界领先的尖端半导体制造商，美国现在从台湾进口的芯片、计算机和相关组件的数量不断增加，这从中可以看出对 AI 计算的贪婪需求。这些进口总额在过去一年中超过 $38B，比上一年增长了 140% 以上，几乎没有停止的迹象。这三个类别都出现了快速增长，但美国直接进口的逻辑芯片的相对增长幅度最大，从相对最低的水平上升到每年近 $5B。计算机零部件仍然是最大的进口项目，这提醒我们，数据中心的日常运营需要的不仅仅是计算机，甚至在运营需要进一步的维护和维修用品时也是如此。

　　对到 2023 年可用的详细行业级投资数据进行细分表明，尽管数据处理商和亚马逊/谷歌等网络搜索公司在科技领域的投资水平仍然最高，但软件开发商的投资增长最快。自 2021 年以来whatsapp电脑版官方64位下载，软件发行商对知识产权（包括许多 AI 模型本身以及相关研发）的实际投资增长了 40%，而对计算机等设备的实际投资增长了惊人的 96%。领先的软件开发商成为轻硬件公司的时代已经被开发人员相互竞争，看谁能最快地构建硬件功能的时代所取代。

　　然而，所有这些硬件投资并未均匀分布在全国各地。虽然为了满足网络需求并避免受制于基础设施的限制，数据中心必须在一定程度上分散开来，但将它们集中在大型集群中以成倍提高其效率并降低成本/延迟通常是有益的。对于 AI 来说尤其如此，这就是为什么公司正在突破数据中心规模和网络的极限，以将尽可能多的计算能力投入到模型开发中。

　　虽然我们没有详细的数据中心建设数据（官方建设数据仅细分了区域层面的数据中心支出），但我们仍然可以看到一些有趣的潜在模式。美国数据中心的扩建在美国南部的历史集群中仍然最强劲，但整个中西部和西海岸市场的增长速度要快得多，而东北部在功能上没有受到影响。

　　这种扩建可能会对当地电力需求产生重大影响 — 在过去几个月中，能源信息署一再根据数据中心需求上调了对负载增长的预测，现在预测商业部门的总用电量今年将增长 3%，明年将再增长 1%。 虽然这些预测仍然使商业用户成为比住宅电气化和工业回流更弱的电力消耗增长驱动力，但它们代表了该行业多年来最快的需求增长——就背景而言，商业电力消耗在2007年至2023年期间总共只增长了5%，而人工智能繁荣前的官方估计使计算机和办公设备仅占总商业电力消耗的11.4%。

　　然而，在美国的一些地区，数据中心的功耗一直是电力负荷增长的主要驱动力——举个例子，在 2022 年几个关键数据中心开放后，北达科他州的商业用电量增长了 45% 以上。 然而，北达科他州是一个相对较小的电力和计算市场，因此原始电力需求的最大增长反而来自弗吉尼亚州和德克萨斯州等大州的大型数据中心集群。

　　位于华盛顿特区北弗吉尼亚郊区的 byteway 是世界上最大的计算能力集群，它导致该州自 2019 年以来商业能源消耗增加了 30%，并且是全国商业电力需求的最大原始增长。 作为其能源负荷管理计划的一部分，德克萨斯州明确致力于吸引数据中心和加密矿工，自 2019 年以来，商业用电量也增加了 10%，预计未来几年的增长会更大。

　　数据中心负载的增长是孤星州在可再生能源投资方面显著超额表现的一个原因，它在可再生能源投资方面明显领先于全国其他地区。 事实上，ERCOT（德克萨斯州的电网）和 PJM（为弗吉尼亚州提供服务）目前预计在今年和 2025 年之前，可再生能源的增长速度都将超过全国。 数据中心的集聚优势意味着 AI 公司越来越多地希望集中在大型电力资源附近，因此重新关注核能，并且科技公司在构建计算能力时直接投资发电基础设施的愿望越来越大。

　　在 AI 繁荣中，信息技术领域的收入已从 2022 年和 2023 年的放缓中反弹——软件出版商、网络搜索门户和计算基础设施提供商的收入都在过去一年中增长了 12-15%。这与 2021 年的平静日子相去甚远，但仍使收入增长处于 COVID 之前常态的强劲一侧。

　　然而，尽管科技行业最近收入出现反弹，实体投资也蓬勃发展，但就业增长仍然非常疲软。美国去年仅增加了 32k 个技术工作岗位，低于 2021 年、2022 年或大流行前 9 年的任何时候。即使是处于 AI 热潮前沿的软件出版商和计算基础设施行业，去年的净就业增长也呈功能性零——困扰最近计算机科学毕业生的惨淡就业市场根本没有太大改善。

　　这并不是说人工智能投资热潮没有对劳动力市场产生影响，而是说它们主要在传统的信息技术行业之外。 从 2023 年第一季度到 2024 年第一季度，半导体制造的总薪酬增长了 25%，因为 NVIDIA 等公司的工人获得了更有价值的股票期权。去年商业建筑工作岗位增加了 30k，其中一部分肯定是数据中心需求的下游，此外，芯片晶圆厂和其他制造业的工业建设也持续繁荣，加上电力和更广泛的基础设施建设带来的就业增长。 然而，到目前为止，AI 繁荣的就业动态与过去十年的科技劳动力市场截然不同，因为增长更多地集中在硬件投资、制造/设计公司和基础设施建设者身上，而不是传统的程序员。

　　目前，AI 开发人员正在激烈竞争，每家持续改进产品和进一步商业化的银行都将验证当前投资的历史规模。在短期内，随着更先进模型的开发以及 AI 的使用扩展到更多实际应用（如自动驾驶汽车），预计投资只会增加。政策制定者还将人工智能视为未来美国经济的关键部分——人工智能开发和数据中心容量是尖端行业，美国凭借硅谷和美国大型科技集团的主导地位建立了显著的领先优势，因此人工智能的繁荣可能比其他任何国家都更有利于美国的投资。

　　然而，这使得围绕硬件产能的地缘zheng治竞争更有可能加剧——推动当前美国电子产业政策的 CHIPS 法案是在 ChatGPT 之前创造的，一些行业负责人已经抱怨它在优先事项和规模方面显示出它的年龄。对高端半导体需求的大幅增长增加了美国对湾湾进口的依赖，而《芯片法案》本应有助于缓解这种情况，而且美国仍然依赖东大来满足数据中心规模的供应。此外，美国可能会继续限制东大获得最高端的芯片，以期阻止他们的人工智能发展，而东大则继续扩大其芯片制造能力，以期减少对进口的依赖。随着 AI 投资热潮的持续，预计它只会进一步进入正在进行的芯片大战的最前沿。

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