Deepseek效應下 高盛：AI資料中心高峰恐提前

高盛分析師將全球資料中心的峰值使用時間提前從 2026 年底提前至 2025 年，同時預測供需緊張情況將從現在到 2027 年之間逐漸緩解。分析師指出，未來 AI 資料中心存在三大不確定性：面向消費者的 AI 服務的變現能力較弱；大型 AI 基礎設施項目可能導致供給過剩；面向企業的「小型」LLM 帶來的效率提升。

從超低成本的 DeepSeek 對標 ChatGPT 的發布，到微軟全球範圍內縮減 AI 資料中心項目，再到阿里巴巴董事長蔡崇信警告美國 AI 基礎設施投資泡沫，多項預警信號正在閃爍：AI 數據中心的繁榮，或許即將迎來降溫。

數據顯示，從年初至今，自 1 月 DeepSeek 事件發生以來，高盛的「能源 + AI」主題投資組合一直處於下跌趨勢。

財經部落格 ZeroHedge 此前指出，隨著更有效率的大語言模型（LLM）的出現，市場正形成一個「用更少資源做更多事」（do more with less）的新趨勢。而高盛分析師 James Schneider、Michael Smith 等人週四發布報告，將他們先前預測的全球資料中心產能高峰時間，從 2026 年末提早。

Schneider 在給客戶的報告中表示，他更新了全球資料中心的供需模型，主要考慮到了 DeepSeek 的影響，以及 OpenAI 的 Stargate 等新專案帶來的新增產能。

在新的預測中，他將全球資料中心的使用率高峰出現時間提前至 2025 年（先前為 2026 年末），同時預測供需緊張的情況將從現在到 2027 年之間逐漸緩解。儘管如此，資料中心的使用率仍將維持在高於歷史平均值的位置。

Schneider 指出，未來 AI 資料中心存在三大不確定性：首先，面向消費者的 AI 服務的變現能力較弱；其次，大型 AI 基礎設施專案可能導致供給過剩；第三，面向企業的「小型」LLM 帶來的效率提升。

從需求端來看，根據報告，高盛的全球科技團隊最近下調的 AI 訓練伺服器出貨量預期，對各類資料中心的需求成長進行了更新。此調整與 AI 訓練需求的放緩，以及 AI 推理（inference）和相應資料中心工作負載的普及速度有關。

於是，高盛下調了 2025 年和 2026 年最直接受 AI 影響的需求成長預期。此外，高盛也對歷史資料進行了微調，以更好地反映實際的資料中心供給變化。這些變化帶來了歷史需求基線的上調，但未來 18 個月的新增需求則有所下調，而 2027 年及以後年度的需求趨勢基本不變。

而從供給端看，高盛的模型也做了相應調整，納入了 2024 年末已經投產的實際供給，同時新增了此前未被跟踪的小型數據中心運營商。這帶來了約 2GW 的歷史供給上調，既包括歷史基線的修正，也包括實際容量的成長。長期來看，高盛預計 2030 年上線的新增資料中心供給將增加 8%，主要是由於一些已驗證的新建案。

儘管預測有所調整，分析師們依然對 Digital Realty（DLR）和 Equinix（EQIX）等資料中心營運商持建設性觀點，指出在 AI 需求預期趨於理性之後，這些公司的風險 / 收益狀況變得更加均衡。

對於未來風險，高盛對其客戶也進行了快速調查，並問客戶 2025 年 AI 主題面臨的最大挑戰是什麼？結果顯示，四分之一的受訪者選擇了「效率提升」。