在老牌科技巨头甲骨文（Oracle）宣布3000亿美元人工智能（AI）大单后，不仅该公司自身股价出现了史诗级的飙升 ，美股市场上AI概念股也集体沸腾。

　　不过
，在起初的乐观情绪散去之后，对AI泡沫的担忧又卷土重来了 。一位专家指出 ，大型科技公司的人工智能资本支出正在飙升，这增加了企业在基础设施能够货币化之前过度建设基础设施的风险
。他将这种趋势称为“高风险的赌博”。

　　作为背景
，甲骨文上周披露，其在今年第一季度签署了价值超3000亿美元的AI合同 。在财报电话会上 ，甲骨文还披露其剩余履约义务（RPO）已飙升至4550亿美元
，同比增长359%，其中仅第一财季就新增了3170亿美元。

　　甲骨文首席执行官Safra Catz表示 ，上一季度公司与三家不同的客户签署了四份大型合同
，并预期未来数月还将有更多类似交易，使积压订单规模突破5000亿美元
。

　　随后有报道称 ，OpenAI已与甲骨文签署了一份合同
，将在约五年内向后者购买价值3000亿美元的算力服务，该合同将于2027年开始实施 ，年均支出约600亿美元。这意味着
，OpenAI的这笔交易占甲骨文第一财季所增加的未来合同收入的近95% 。

　　宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）工程与计算机科学教授Benjamin Lee警告称，这一发展对两家公司来说是一场“冒险的赌博 ” ，他暗示，这表明在数据中心扩容方面存在进一步的过度投资
。

　　在当今供应受限的情况下
，过度建设人工智能基础设施似乎是一个不必要的担忧。更多的图形处理单元和数据中心可以缓解当前人工智能训练和推理过程中的瓶颈 。但Lee认为，未来的数据中心需求可能面临潜在压力
。

　　Lee此前曾为Meta平台公司提供数据中心设计咨询 ，为Alphabet Inc.提供硬件供应链咨询。他警告称
，如果对人工智能工作负载的需求减少，投资者将需要比预期更长的时间才能实现回报 。

　　他在接受最新采访时表示 ，人工智能推理工作负载的未来是不确定的
，因为需求取决于个人和企业“技术吸收
”的速度
。如果没有明确的杀手级人工智能应用来推动需求，云基础设施的支出可能会领先于技术的采用。

　　Lee说道 ，“缺乏杀手级应用已经给市场的某些部分带来了压力
，因为投资者开始质疑人工智能带来的收入何时能够实现，许多大型软件公司的股价今年都面临压力 。”

　　“此外 ，随着企业采用更高效的模型来处理特定任务
，对大规模数据中心容量的需求可能会趋于平缓，随着引人注目的人工智能应用的出现 ，这一趋势将会加速
。建造更大的模型可能会减少收益， ”他补充说。

　　就目前而言
，华尔街很少有人谈论人工智能基础设施过度建设的风险 。相反，瑞穗证券（Mizuho）分析师Jordan Klein上周在一份报告中表示 ，投资者普遍认为
，建设不足的后果远比建设过度的后果严重。

　　Lee也承认，“数据中心的容量很重要 ，一旦人工智能的用例变得更加明显
，我们最终会把它全部吸收掉
。数据中心最终会有用的。”

　　“但在投资者考虑的那一时间段内，它们是否有用是另一个问题 。
”他补充道
。

（文章来源：科创板日报）