近期芯片板块剧烈震荡，芯片行业I需市场对于人工智能（AI）需求放缓的高管过剩恐慌情绪蔓延。然而，驳斥多位行业领军人物公开驳斥了这一观点，算力强调当前的求乎焦虑被严重夸大。

前英特尔CEO、无限现Playground Global普通合伙人Pat Gelsinger本周在接受CNBC采访时明确指出，才瓶AI需求“几乎无限”，芯片行业I需真正限制行业发展的高管过剩瓶颈并非算力本身，而是驳斥能源供应。包括多家数据中心及芯片制造商高管在内的算力行业共识是：当前市场需求远超供给能力，“算力过剩”论调与企业的求乎实际运营状况严重脱节。

与此同时，无限企业端的才瓶AI支出策略正经历深刻转型——从早期不计成本的“用量最大化”转向追求投资回报率的“价值最大化”。尽管这一变化引发了外界对AI支出可持续性的芯片行业I需质疑，但多位高管认为，这种理性回归恰恰是需求长期稳健增长的基石。

芯片股震荡根源：过剩担忧从何而来？

本轮芯片股波动由多重市场信号叠加引发：

• 巨头闲置算力流出：Meta宣布出售闲置AI算力，尽管此举推高了其股价，却引发了市场对行业整体产能过剩的联想。类似地，马斯克旗下xAI今年也开始对外出租多余算力。
• 龙头股高位回调：全球最大内存芯片制造商之一三星预告利润大幅增长，股价却应声下跌。在股价过去12个月累计上涨逾360%后，投资者开始质疑其上行空间是否已见顶。

这些信号交织在一起，导致投资者对AI基础设施投资的可持续性产生疑虑，进而引发芯片及数据中心相关股票的新一轮震荡。

供给端真相：需求远超产能，订单排期长达五年

面对市场疑虑，直接参与AI基础设施建设的企业高管给出了截然不同的判断。

• Nebius首席营收官Marc Boroditsky：正在使用英伟达GPU建设数据中心的Nebius面临严峻的履约压力。“我们所经历的需求非同寻常，远超我们的履约能力，这已成为常态。”
• Cerebras Systems CEO Andrew Feldman：将Meta和xAI出售闲置算力定性为“个别现象”。他强调：“就整个行业而言，算力需求远超现有产能，我们在数据中心及关键投入要素上均存在巨大缺口。”Cerebras作为挑战英伟达地位的半导体初创企业，今年早些时候已完成上市。
• Rebellions CEO Sungyun Park：这家获三星和SK海力士支持的韩国芯片初创公司反映需求依然旺盛。Park认为，巨头们的动作并不意味着超大规模云厂商存在过度投资。
• Lumentum CEO Michael Hurlston：光子和光学互联产品供应商Lumentum的情况最具代表性。其CEO透露，产品订单已排满未来五年。“我们正在全力扩产，以应对长达五年的需求。”Lumentum股价在过去12个月累计上涨约600%。

需求端演变：从“Tokenmaxxing”到“Valuemaxxing”

尽管供给端信号强劲，企业端AI使用模式的结构性转变仍是市场担忧的另一来源。

1. 策略转型：追求“价值最大化”

此前，企业处于“Tokenmaxxing”（用量最大化）阶段，鼓励员工不计成本地使用OpenAI、Anthropic等前沿模型。然而，随着前沿模型相对于DeepSeek、阿里巴巴等开源方案的成本优势受到审视，企业CFO开始严格评估AI投入的回报。

Nebius的Boroditsky将这一新趋势称为“Valuemaxxing”（价值最大化）。“CFO收紧支出是为了寻找真正的价值，”他指出，“这是一种理性化的转变。每个技术周期都经历过此过程，而这种理性化实际上将持续推动需求。”

2. 模型分层：互补而非替代

Cerebras的Feldman从模型分层角度提供了另一种解读：随着AI部署成熟，不同复杂度的任务将匹配不同级别的算力。

“你不需要开着大巴去买菜，”Feldman比喻道，“某些工作负载会迁移至特定算力，更简单的工作负载则迁移至其他算力。”这意味着前沿模型与开源模型将形成互补关系，而非简单的替代关系，整体算力需求并不会因此萎缩。