<p>风险投资家 <strong>Chamath Palihapitiya</strong> 强调能源限制是人工智能扩展的主要障碍，回应了关于 <strong>Meta Platforms Inc.</strong> META 尽管有巨额资本支出计划但仍面临基础设施瓶颈的担忧。</p>
<h2>能源成为人工智能最大的挑战</h2>
<p>Palihapitiya 周三在 X 上写道：“能源是人工智能的重大瓶颈”，概述了该行业面临的系统性限制。这位风险投资家详细说明了物理和软件人工智能需要在基本配方上进行改变，而不仅仅是成分的修改。</p>
<p>“我们需要无限且几乎无成本的能源，” Palihapitiya 表示，强调太阳能加储能是唯一可行的短期解决方案，考虑到 12-17 个月的部署时间。</p>
<h2>Meta 的基础设施融资策略</h2>
<p>Meta 首席财务官 <strong>Susan Li</strong> 揭示公司可能会寻求外部融资以支持 2026 年的人工智能基础设施，因为资本支出接近 1000 亿美元。在 2025 年第二季度的财报中，Li 表示 Meta 正在 “探索与金融合作伙伴共同开发数据中心的方式”。</p>
<p>该公司在第二季度的收入为 475.2 亿美元，超出分析师预期的 445.8 亿美元。资本支出达到 170.1 亿美元，全年指导为 660-720 亿美元。</p>
<h2>行业范围内的基础设施竞争加剧</h2>
<p>New Era Funds 首席投资官 <strong>Rihard Jarc</strong> 强调，即使有 1000 亿到 1500 亿美元的预算，公司也无法支出，因为设备受限。“施耐德电气的预订已满，直到 2030 年，” Jarc 写道，突显了供应链瓶颈。</p>
<p><strong>Microsoft Corp.</strong> MSFT 预计第一季度资本支出为 300 亿美元，而 <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGGOOGL 将 2025 年的支出提高到 850 亿美元。</p>
<h2>电力需求预测显示危机</h2>
<p>高盛预测到 2027 年全球数据中心需求将增长 50%，从 62 GW 增加到 92 GW。到那时，人工智能工作负载将占使用量的 28%。</p>
<p>到 2030 年，数据中心的电力需求可能攀升 165%，使该行业成为全球前十大电力消费者之一。</p>
<ul>
<li><strong>谷歌计划在印度投资 60 亿美元建设其在亚洲最大的 数据中心，并进行大规模可再生能源投资：报道</strong></li>
</ul>
<p><em>图片来源：Shutterstock</em></p>

META

<p>风险投资家查马斯·帕利哈皮提亚强调，能源限制是人工智能扩展的主要障碍，尤其是对于 Meta Platforms Inc.，尽管其资本支出巨大，但仍面临基础设施瓶颈。他提倡将太阳能作为解决方案。Meta 首席财务官苏珊·李表示，随着资本支出接近 1000 亿美元，公司可能会寻求外部融资以支持人工智能基础设施。整个行业面临设备限制的挑战，高盛预计到 2027 年全球数据中心需求将增加 50%，而人工智能工作负载将显著推动这一增长</p>

<p>Venture capitalist <strong>Chamath Palihapitiya</strong> highlighted energy constraints as the primary barrier to artificial intelligence expansion, responding to concerns about <strong>Meta Platforms Inc.</strong> META facing infrastructure bottlenecks despite massive capital expenditure plans.</p>
<div class="lb-trans"><p>风险投资家 <strong>Chamath Palihapitiya</strong> 强调能源限制是人工智能扩展的主要障碍，回应了关于 <strong>Meta Platforms Inc.</strong> META 尽管有巨额资本支出计划但仍面临基础设施瓶颈的担忧。</p>
</div><h2>Energy Emerges as AI’s Greatest Challenge</h2>
<div class="lb-trans"><h2>能源成为人工智能最大的挑战</h2>
</div><p>Palihapitiya wrote on X Wednesday that “Energy is the big bottle neck for AI,” outlining systemic constraints facing the industry. The venture capitalist detailed how physical and software AI require fundamental recipe changes beyond ingredient modifications.</p>
<div class="lb-trans"><p>Palihapitiya 周三在 X 上写道：“能源是人工智能的重大瓶颈”，概述了该行业面临的系统性限制。这位风险投资家详细说明了物理和软件人工智能需要在基本配方上进行改变，而不仅仅是成分的修改。</p>
</div><p>“We need infinite and marginally costless energy,” Palihapitiya stated, emphasizing solar plus storage as the only viable near-term solution given 12-17 month deployment timelines.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们需要无限且几乎无成本的能源，” Palihapitiya 表示，强调太阳能加储能是唯一可行的短期解决方案，考虑到 12-17 个月的部署时间。</p>
</div><h2>Meta’s Infrastructure Financing Strategy</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Meta 的基础设施融资策略</h2>
</div><p>Meta CFO <strong>Susan Li</strong> revealed the company may seek external financing for 2026 AI infrastructure as capital expenditures approach $100 billion. During the second quarter of 2025 earnings, Li said Meta is “exploring ways to work with financial partners to co-develop data centers.”</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 首席财务官 <strong>Susan Li</strong> 揭示公司可能会寻求外部融资以支持 2026 年的人工智能基础设施，因为资本支出接近 1000 亿美元。在 2025 年第二季度的财报中，Li 表示 Meta 正在 “探索与金融合作伙伴共同开发数据中心的方式”。</p>
</div><p>The company posted $47.52 billion in the second-quarter revenue, beating analyst expectations of $44.58 billion. Capital expenditures reached $17.01 billion with full-year guidance of $66-72 billion.</p>
<div class="lb-trans"><p>该公司在第二季度的收入为 475.2 亿美元，超出分析师预期的 445.8 亿美元。资本支出达到 170.1 亿美元，全年指导为 660-720 亿美元。</p>
</div><h2>Industry-Wide Infrastructure Race Intensifies</h2>
<div class="lb-trans"><h2>行业范围内的基础设施竞争加剧</h2>
</div><p>New Era Funds Chief Investment Officer <strong>Rihard Jarc</strong> highlighted that even with $100-150 billion budgets, companies cannot spend due to equipment constraints. “Schneider Electric is completely booked until 2030,” Jarc wrote, highlighting supply chain bottlenecks.</p>
<div class="lb-trans"><p>New Era Funds 首席投资官 <strong>Rihard Jarc</strong> 强调，即使有 1000 亿到 1500 亿美元的预算，公司也无法支出，因为设备受限。“施耐德电气的预订已满，直到 2030 年，” Jarc 写道，突显了供应链瓶颈。</p>
</div><p><strong>Microsoft Corp.</strong> MSFT projected $30 billion in first-quarter capex, while <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGGOOGL raised 2025 spending to $85 billion.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Microsoft Corp.</strong> MSFT 预计第一季度资本支出为 300 亿美元，而 <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGGOOGL 将 2025 年的支出提高到 850 亿美元。</p>
</div><h2>Power Demand Projections Signal Crisis</h2>
<div class="lb-trans"><h2>电力需求预测显示危机</h2>
</div><p>Goldman Sachs projects global data center demand growing 50% by 2027, from 62 GW to 92 GW. AI workloads will account for 28% of usage by then.</p>
<div class="lb-trans"><p>高盛预测到 2027 年全球数据中心需求将增长 50%，从 62 GW 增加到 92 GW。到那时，人工智能工作负载将占使用量的 28%。</p>
</div><p>By 2030, data center power demand could climb 165%, making the sector among the world’s top 10 electricity consumers.</p>
<div class="lb-trans"><p>到 2030 年，数据中心的电力需求可能攀升 165%，使该行业成为全球前十大电力消费者之一。</p>
</div><ul>
<li><strong>Google Plans $6 Billion Data Center In India, Its Largest In Asia, With Massive Renewable Energy Investment: Report</strong></li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>谷歌计划在印度投资 60 亿美元建设其在亚洲最大的 数据中心，并进行大规模可再生能源投资：报道</strong></li>
</ul>
</div><p><em>Photo courtesy: Shutterstock</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>图片来源：Shutterstock</em></p>
</div>

Chamath Palihapitiya Weighs In On Meta's AI Ambitions As Energy Bottlenecks Emerge As The True Limiter

- 风险投资家 Chamath Palihapitiya 指出能源限制是人工智能扩展的主要障碍。  
- Meta 计划在 2026 年寻求外部融资以应对基础设施瓶颈。  
- 高盛预计到 2027 年全球数据中心需求将增长 50%。  

Chamath Palihapitiya 对 Meta Platforms 的人工智能发展目标发表了看法，而能源瓶颈正逐渐显现为真正的限制因素