<p>風險投資家 <strong>Chamath Palihapitiya</strong> 強調能源限制是人工智能擴展的主要障礙，回應了關於 <strong>Meta Platforms Inc.</strong> META 儘管有鉅額資本支出計劃但仍面臨基礎設施瓶頸的擔憂。</p>
<h2>能源成為人工智能最大的挑戰</h2>
<p>Palihapitiya 週三在 X 上寫道：“能源是人工智能的重大瓶頸”，概述了該行業面臨的系統性限制。這位風險投資家詳細説明了物理和軟件人工智能需要在基本配方上進行改變，而不僅僅是成分的修改。</p>
<p>“我們需要無限且幾乎無成本的能源，” Palihapitiya 表示，強調太陽能加儲能是唯一可行的短期解決方案，考慮到 12-17 個月的部署時間。</p>
<h2>Meta 的基礎設施融資策略</h2>
<p>Meta 首席財務官 <strong>Susan Li</strong> 揭示公司可能會尋求外部融資以支持 2026 年的人工智能基礎設施，因為資本支出接近 1000 億美元。在 2025 年第二季度的財報中，Li 表示 Meta 正在 “探索與金融合作夥伴共同開發數據中心的方式”。</p>
<p>該公司在第二季度的收入為 475.2 億美元，超出分析師預期的 445.8 億美元。資本支出達到 170.1 億美元，全年指導為 660-720 億美元。</p>
<h2>行業範圍內的基礎設施競爭加劇</h2>
<p>New Era Funds 首席投資官 <strong>Rihard Jarc</strong> 強調，即使有 1000 億到 1500 億美元的預算，公司也無法支出，因為設備受限。“施耐德電氣的預訂已滿，直到 2030 年，” Jarc 寫道，突顯了供應鏈瓶頸。</p>
<p><strong>Microsoft Corp.</strong> MSFT 預計第一季度資本支出為 300 億美元，而 <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGGOOGL 將 2025 年的支出提高到 850 億美元。</p>
<h2>電力需求預測顯示危機</h2>
<p>高盛預測到 2027 年全球數據中心需求將增長 50%，從 62 GW 增加到 92 GW。到那時，人工智能工作負載將佔使用量的 28%。</p>
<p>到 2030 年，數據中心的電力需求可能攀升 165%，使該行業成為全球前十大電力消費者之一。</p>
<ul>
<li><strong>谷歌計劃在印度投資 60 億美元建設其在亞洲最大的 數據中心，並進行大規模可再生能源投資：報道</strong></li>
</ul>
<p><em>圖片來源：Shutterstock</em></p>

META

<p>風險投資家查馬斯·帕利哈皮提亞強調，能源限制是人工智能擴展的主要障礙，尤其是對於 Meta Platforms Inc.，儘管其資本支出巨大，但仍面臨基礎設施瓶頸。他提倡將太陽能作為解決方案。Meta 首席財務官蘇珊·李表示，隨着資本支出接近 1000 億美元，公司可能會尋求外部融資以支持人工智能基礎設施。整個行業面臨設備限制的挑戰，高盛預計到 2027 年全球數據中心需求將增加 50%，而人工智能工作負載將顯著推動這一增長</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>風險投資家 <strong>Chamath Palihapitiya</strong> 強調能源限制是人工智能擴展的主要障礙，回應了關於 <strong>Meta Platforms Inc.</strong> META 儘管有鉅額資本支出計劃但仍面臨基礎設施瓶頸的擔憂。</p>
</div><h2>Energy Emerges as AI’s Greatest Challenge</h2>
<div class="lb-trans"><h2>能源成為人工智能最大的挑戰</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 週三在 X 上寫道：“能源是人工智能的重大瓶頸”，概述了該行業面臨的系統性限制。這位風險投資家詳細説明了物理和軟件人工智能需要在基本配方上進行改變，而不僅僅是成分的修改。</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>“我們需要無限且幾乎無成本的能源，” Palihapitiya 表示，強調太陽能加儲能是唯一可行的短期解決方案，考慮到 12-17 個月的部署時間。</p>
</div><h2>Meta’s Infrastructure Financing Strategy</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Meta 的基礎設施融資策略</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 首席財務官 <strong>Susan Li</strong> 揭示公司可能會尋求外部融資以支持 2026 年的人工智能基礎設施，因為資本支出接近 1000 億美元。在 2025 年第二季度的財報中，Li 表示 Meta 正在 “探索與金融合作夥伴共同開發數據中心的方式”。</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>該公司在第二季度的收入為 475.2 億美元，超出分析師預期的 445.8 億美元。資本支出達到 170.1 億美元，全年指導為 660-720 億美元。</p>
</div><h2>Industry-Wide Infrastructure Race Intensifies</h2>
<div class="lb-trans"><h2>行業範圍內的基礎設施競爭加劇</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 首席投資官 <strong>Rihard Jarc</strong> 強調，即使有 1000 億到 1500 億美元的預算，公司也無法支出，因為設備受限。“施耐德電氣的預訂已滿，直到 2030 年，” Jarc 寫道，突顯了供應鏈瓶頸。</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 預計第一季度資本支出為 300 億美元，而 <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGGOOGL 將 2025 年的支出提高到 850 億美元。</p>
</div><h2>Power Demand Projections Signal Crisis</h2>
<div class="lb-trans"><h2>電力需求預測顯示危機</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>高盛預測到 2027 年全球數據中心需求將增長 50%，從 62 GW 增加到 92 GW。到那時，人工智能工作負載將佔使用量的 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，數據中心的電力需求可能攀升 165%，使該行業成為全球前十大電力消費者之一。</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>谷歌計劃在印度投資 60 億美元建設其在亞洲最大的 數據中心，並進行大規模可再生能源投資：報道</strong></li>
</ul>
</div><p><em>Photo courtesy: Shutterstock</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>圖片來源：Shutterstock</em></p>
</div>

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

- 風險投資家 Chamath Palihapitiya 指出能源限制是人工智能擴展的主要障礙。  
- Meta 計劃在 2026 年尋求外部融資以應對基礎設施瓶頸。  
- 高盛預計到 2027 年全球數據中心需求將增長 50%。  

Chamath Palihapitiya 對 Meta Platforms 的人工智能發展目標發表了看法，而能源瓶頸正逐漸顯現為真正的限制因素