过去 12 个月里，由于对人工智能服务器的需求呈超音速增长，存储器行业已经赚取了近 5000 亿美元。
超大规模数据中心、新型云平台和大型企业对人工智能服务器（配备高带宽内存（HBM）GPU、DRAM CPU 和全闪存存储）的采购量激增，不仅推动英伟达季度营收接近 1000 亿美元，也使美国、日本和韩国的内存和 NAND 闪存供应商的营收增长了近四倍。高带宽内存（HBM）供应商无疑是*的赢家，但仅提供 NAND 闪存的供应商也从中受益。过去一年，NAND 闪存供应商的总营收达到了 4837 亿美元。
如果我们统计铠侠、美光、三星、闪迪和SK海力士过去四个季度的美元收入，就会发现它们的收入总额在四个季度内增长了近4倍。
从营收图表中可以更清晰地看出这一点。营收主要来自HBM，其次是DRAM，最后才是NAND。这可以从仅提供NAND闪存的供应商铠侠（Kioxia）和闪迪（Sandisk）相对较低的营收，以及美光（Micron）DRAM+HBM与NAND营收占比的对比中看出。
当然，这笔巨额资金最终的受益者是存储器和NAND闪存供应商本身，但他们把钱用于升级和扩建晶圆厂的洁净室和封装厂、购置内部设备、建设新晶圆厂、支付员工奖金、向股东派发股息和回购股票以及缴纳税款。这笔钱得到了充分利用。
如果存储器和NAND闪存的供应失衡状况持续到2030年，那么我们将面临未来三年类似的局面，并且很可能还会有大约1.5万亿美元的资金流向这五家公司。如果将中国及其本土存储器和DRAM供应商，例如长江存储和长江存储，也计算在内，那么资金规模可能达到2万亿美元。
2025年原油销售额约为2.6万亿美元，其中近100家全球主要运营商将瓜分大部分收入。全球存储器和NAND闪存业务规模较小，但我们认为，存储器和NAND闪存市场*繁荣的原因是，这些资金集中在极少数公司手中；全球不到10家。
人工智能正在疯狂吸金
如今，弄清楚究竟有多少资金涌入人工智能基础设施和服务领域已成为一种风潮。我们正经历着信息技术史上最剧烈的IT投资周期，其规模堪比六十年前商用计算系统的问世，当时IBM和其他几家公司因此积累了巨额财富（相对而言）。
人工智能代表了一种全新的架构——当然，如果你是超级计算机爱好者，从硬件角度来看它并不算新——它本身就是一个独特的概念，并且在成为数据中心的主导架构之前，它将一直保持这种独特性。这种新架构正以惊人的速度发展，尽管面临通货膨胀、对人工智能泡沫破裂的担忧、电力限制、供应链问题、政治不稳定以及国内外经济的不确定性等诸多挑战，人工智能支出的预测仍在不断上调。人工智能就像IT预算中的蜜獾，随着预测不断上调，没有任何力量能够阻止它继续增长。
正如你可能已经猜到的，随着人工智能预算的加速增长，传统数据中心IT支出却陷入了衰退，这种情况自2023年人工智能时代真正兴起以来就一直存在。而且，传统IT在可预见的未来似乎仍将处于衰退状态。
Gartner 最新发布的 AI 支出预测，特别是该公司杰出的副总裁兼分析师兼经济学家John-David Lovelock的预测，都印证了这一预测。和往常一样，我将对这一预测进行一些补充说明，并探讨支撑超大规模数据中心、云平台建设商和 AI 模型构建商债务的收入来源。这些债务旨在支持 2025 年至 2027 年间高达 8.1 万亿美元的 AI 投资。
IT市场中人工智能支出与非人工智能支出之间的差异并不明显，因此我们将Gartner的人工智能预测与其整体IT支出预测结合起来进行分析。下图清晰地展现了传统的IT衰退：
如果像我一样计算一下，2025年IT总支出将增长10.7%，达到5.58万亿美元，预计到2027年将增长14.2%，达到6.37万亿美元。Gartner尚未公开发布2027年的IT支出预测，所以我代入了自己的估算值6.98万亿美元，增长9.6%。
在此期间，人工智能总支出在2025年增长了2.6倍，达到1.79万亿美元，预计2026年将增长49.7%，达到2.67万亿美元，2027年将增长36%，达到3.64万亿美元。如果我对整体IT支出的估计大致正确，那么明年将是人工智能支出首次超过传统IT支出的一年。传统IT支出在2025年下降了12.5%，至3.79万亿美元，预计2026年将进一步下降2.5%，至3.69万亿美元，2027年将下降9.5%，至3.43万亿美元。在解读这些数据时，我忽略了人们谈论人工智能智能手机或人工智能PC并试图将它们归为一类的情况。这些机器中的人工智能功能在很大程度上是附带的。人们购买新手机或新电脑，不出所料，这些设备都具备在本地运行人工智能的功能。但在我看来，这并不意味着它们就成为了人工智能基础设施的一部分。
以下表格汇总了 Gartner 的所有最新数据和预测：
最新预测的新发现是，Gartner 将 GenAI 模型的许可和 AI 代理及助手的销售与 AI 数据科学和机器学习平台以及更通用的 AI 开发平台的销售区分开来。这与更广泛的 AI 软件类别有所区别，后者指的是内置 AI 功能的企业软件。就像 AI PC 或 AI 智能手机一样，我不确定人们是否专门购买这些功能，但他们很可能是在升级过程中获得了这些功能。许多客户可能有意升级他们的应用程序以获得 AI 功能，但我认为更有可能的是，即使没有 AI 功能，他们也会升级其他功能——这在企业计算领域屡见不鲜。AI 只是应用程序堆栈中的另一组功能，在某种程度上，这实际上就是“软件”的本质。
为了进一步扩大GenAI泡沫，大家最关心的是AI基础设施支出（服务器、存储和交换机）的现状。Gartner在其2025年展望中略微上调了AI基础设施支出预期，从5月份预测的9756亿美元上调至9月份预测的9819亿美元。Gartner又分别在2026年和2027年增加了529亿美元和874亿美元的支出预期。我强烈怀疑，支出增加的主要原因是超大规模数据中心和云服务提供商开发的XPU（扩展物理单元）设计，这些设计既用于内部使用，也出售给OpenAI和Anthropic等大型AI模型构建商。当然，其中一部分也来自Nvidia和AMD GPU加速系统的增量销售。
洛夫洛克在随附最新人工智能支出预测的声明中表示：“人工智能数据中心容量的建设是人类迄今为止规模*的基础设施项目。超大规模数据中心运营商和服务提供商购买人工智能优化服务器所带来的容量增长，将继续是*的单一支出领域。”
那么，这些公司究竟能赚多少钱来支撑所有这些投资呢？Synergy Research Group 在其最新的云计算服务、云软件服务以及*的面向消费者的数字服务支出预测中给出了答案——这些公司正在采用 GenAI 软件并购买基础设施来运行 GenAI 的生产环境。其中的巨头包括谷歌、微软、亚马逊网络服务 (AWS)、Meta Platforms 和字节跳动。
Synergy Research 的首席分析师 John Dinsdale 预计，从 2026 年起，这些服务提供商的收入增长速度将超过 2020 年至 2025 年的水平。如果将所有这些服务提供商 2025 年、2026 年和 2027 年的收入加起来（由于我们是根据图表估算，而不是查阅实际数字表格，因此数据可能略有波动），IaaS、PaaS、SaaS、搜索和社交媒体搜索的总收入将达到 6.2 万亿美元。
现在，这些收入必须用于支付提供这些服务的成本，包括支付员工工资、医疗保险和其他福利。假设75%的人工智能支出都由超大规模数据中心运营商、云服务提供商和人工智能模型开发商承担，那么总额将达到6.1万亿美元。他们必须投入所有资金——每一分钱的收入——才能实现他们的人工智能基础设施梦想。
这就是为什么科技巨头们纷纷转向债务融资、来自英伟达、AMD和博通的供应商融资、循环交易以及其他获取资金的方式，以满足其IT支出目标。如果他们不这样做，就无法按照预期的速度投资人工智能的未来，正如Gartner的人工智能支出预测所显示的那样。新云、主权云和商业企业也将面临类似或程度相同的问题。在所有情况下，人工智能都必须开始帮助降低成本，以支持进一步的人工智能投资。
除了不断透支未来之外，别无他法。正如 Synergy Research 的图表所示，2028 年至 2031 年间，收入流将增长一倍以上。因此，如果一切都如预期般发展，未来将有大量资金可供透支，而正是这种透支才能让未来成为现实。
我们拭目以待。正如我多次说过的那样，预测未来的*方法就是亲身经历。
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