卖空者 Jim Chanos 仔细审查黄仁勋领导的英伟达的 AI 工厂成本估算：‘远远超过公司向投资者所说的’

就在 Nvidia Corp. NVDA 和 OpenAI 宣布达成一项价值 1000 亿美元的人工智能基础设施协议的前一天，著名空头卖家 Jim Chanos 对人工智能热潮的基础经济学提出了警告。

在 X 平台上的一篇帖子中，Chanos 质疑了 NVDA 首席执行官 Jensen Huang 对建设大型人工智能数据中心的成本估算，暗示与其他行业参与者的报告存在显著差异。

Nvidia 是否在夸大人工智能工厂的成本？

Chanos 强调了 Huang 的预测，即一个一吉瓦（1GW）“人工智能工厂” 的成本将在 200 亿到 300 亿美元之间，甚至还未考虑 GPU 的成本。

他指出，这一数字 “远高于许多人工智能数据中心公司目前告诉投资者的成本”，这表明在建设人工智能基础设施的真实价格上可能存在脱节。

这一批评集中在现在被称为 “Jensen 的数学” 的估算上，该估算认为 1GW 设施的总成本为 600 亿到 800 亿美元，其中 400 亿到 500 亿美元代表 “计算成本”，这也是 NVIDIA 的潜在收入。

Nvidia 承诺向 OpenAI 投资 1000 亿美元

这一审查恰逢关键时刻。新的 NVIDIA-OpenAI 合作伙伴关系旨在部署至少 10 吉瓦的人工智能系统，Huang 本人称这一项目为 “巨型”。

根据 Huang 之前的声明，“每吉瓦大约需要 400 亿到 500 亿美元”，这一协议突显了当前人工智能建设所需的天文资本。

未来几年预计的数据中心容量是多少？

资产管理巨头 Brookfield 的报告预计，人工智能数据中心的总容量将从 2024 年的 7GW 激增至 2034 年的 82GW，年均复合增长率为 28%。

同样，麦肯锡的报告显示，包括非人工智能工作负载在内的数据中心容量需求将从 2025 年的 82GW 增长到 2030 年的 219GW。总体而言，麦肯锡预计到 2030 年，数据中心基础设施的资本支出（不包括 IT 硬件本身）将超过 1.7 万亿美元。

而仅考虑人工智能工作负载时，容量预计将从 2025 年的 44GW 扩展到 2030 年的 156GW。

根据 “Jensen 的数学” 计算，吉瓦需求转化为 NVIDIA 惊人的 6.2 万亿美元市场机会。这个数字是通过将 2030 年的 156GW 容量与 Huang 所述的 400 亿美元相乘得出的。

即使这个估算是现实的两倍，这篇帖子指出，机会仍将高达 3.1 万亿美元。

在人工智能数据中心容量方面，谁是对的？

Chanos 的怀疑引出了一个对投资者至关重要的问题：谁是对的？如果 Huang 的非 GPU 成本估算是准确的，这可能意味着数据中心运营商和其他基础设施公司低估了未来的资本支出，可能会压缩他们的利润率。

这为行业的爆炸性增长叙事投下了财务现实的阴影，暗示推动人工智能革命的真实成本可能比预期的更高。

价格走势

以下是投资者可以考虑的与人工智能相关的工具；

SPDR S&P 500 ETF Trust SPY 和 Invesco QQQ Trust ETF QQQ，分别跟踪标准普尔 500 指数和纳斯达克 100 指数，周二在盘前小幅上涨。根据 Benzinga Pro 的数据，SPY 上涨 0.015%，报 666.94 美元，而 QQQ 上涨 0.071%，报 602.63 美元。

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