AI基礎設施回調近7%後，市場擔心的需求見頂是否站得住腳？

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AI 基礎設施需求非但未見頂，反而因效率提升預示著更龐大的市場缺口

近期 AI 基礎設施板塊約 7% 的回調，並非反映基本面惡化，而是短期投資者部位調整的結果。摩根士丹利的研究明確指出，AI 算力的需求將在未來多年內持續顯著超過供給，這背後有著技術進步與經濟學原理的雙重支撐。
技術迭代加速催生指數級算力需求

AI 能力的提升正從線性轉向非線性，尤其隨著遞歸自我改進 (RSI) 等技術的發展，模型將能協助開發下一代更強大的系統。這意味著 AI 進步的速度將從人類的研發週期，躍升至機器的迭代速度，直接導致對運算能力的指數級增長需求，遠超目前的供給預期。
傑文斯悖論預示效率提升將放大整體需求

中國大模型在效率與成本上的突破，恰恰驗證了「傑文斯悖論」。該悖論指出，當技術進步提升了資源使用效率並降低了單位成本時，其總體消耗量反而會因為更廣泛的應用與更低的門檻而不減反增。因此，AI 模型越強大、越易於獲取，將進一步擴大全球對算力的「蛋糕」，而非侵蝕現有市場。
企業級 AI 部署加速與超大規模企業的巨額投資

企業端對 AI/ML 的投入已連續多季位居支出首位，高達 76% 的 CIO 預計在 2026 年底前完成 AI 項目部署，這顯示企業級 AI 的落地正進入加速階段。同時，美國五大科技巨頭的資本支出預計將從 2024 年的近 8,000 億美元，大幅增長至 2028 年的 1.4 兆美元，這龐大的投資規模本身就對 AI 基礎設施的需求提供了強勁支撐。
電力成為新瓶頸，預示著更深層次的結構性供不應求

AI 發展的瓶頸正從晶片轉移至基礎設施，特別是電力供應。摩根士丹利預計，到 2028 年，美國數據中心將面臨 38GW 的電力缺口，並在 2030 年擴大至 122GW。這顯示電力供應的不足將成為下一階段 AI 算力供給的關鍵限制因素，進一步加劇供需失衡的局面。

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