美国五大云与AI基础设施提供商——Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文——2026年在AI领域的资本支出合计已接近7000亿美元(约合人民币5.05万亿元)。其中亚马逊预计投入2000亿美元，Alphabet上调至1800亿至1900亿美元，微软约1900亿美元，Meta预计1250亿至1450亿美元，甲骨文目标500亿美元。摩根士丹利4月底进一步上调预测，五家公司2026年资本开支合计将达8050亿美元。
这笔钱主要流向数据中心、AI加速器芯片和配套电力设施。皮尤研究中心数据显示，美国目前有超过3000个运营中的数据中心，另有1500多个处于计划或在建阶段。
电力需求随之飙升。美国能源信息署(EIA)预测，2026年美国用电量将增至4.269万亿千瓦时，2027年进一步升至4.399万亿千瓦时，连续刷新纪录。能源咨询公司Grid Strategies指出，数据中心贡献了美国电力需求增长约55%的份额。
英伟达AI架构师埃尔文·阿加马德扎达直言：“目前大多数市场的电网和水利基础设施并非为应对这种发展趋势而设计的。”
AI安全公司Cognetryx联合创始人布伦特·费舍尔认为，大多数企业级AI并不需要运行在资源紧张的超大规模设施中。他建议企业停止将超大规模云计算作为所有AI工作负载的默认部署模式，可以在已有硬件和数据中心上运行内部文档搜索、合规性监控等任务。
英国科学、创新与技术部国际AI政策顾问米凯拉·布雷迪表示：“我们根本无法在满足顶级AI公司提出的资源需求的同时，还能保障社区的正常运转。”她指出，AI工具应只部署在医疗、诊断、工程和制造等真正需要的领域。
不过，企业对AI投资的回报仍持乐观态度。今年3月RoAI研究院对1006位全球高管的调查显示，九成受访者认为公司在AI方面的投资带来了中等到巨大的价值。网站构建公司Elementor的分析表明，企业在AI领域每投入1美元，可获得3.70美元回报。
数据中心联盟发言人强调，数据中心“为现代生活提供动力，从远程医疗和数字课堂到银行、航空旅行、金融交易和网上购物”。
但维萨公司高级网站可靠性工程师赛·约书亚·凯萨里指出，效率提升反而会刺激更多需求——这正是杰文斯悖论的体现。“随着AI变得更便宜、更容易部署，需求往往会扩大。”费舍尔也持相同观点：“人工智能的发展轨迹与过去30年来速度更快的芯片和更便宜的云计算的发展轨迹是一样的。”
