
Under the Deepseek effect, Goldman Sachs douses the data center boom with cold water: the global data center utilization rate has peaked

高盛分析師將全球數據中心的峯值使用時間提前從 2026 年末提前至 2025 年,同時預測供需緊張的情況將從現在到 2027 年之間逐漸緩解。分析師指出,未來 AI 數據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 基礎設施項目可能導致供給過剩;第三,面向企業的 “小型” LLM 帶來的效率提升。
從超低成本的 DeepSeek 對標 ChatGPT 的發佈,到微軟全球範圍內縮減 AI 數據中心項目,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,多個預警信號正在閃爍:AI 數據中心的繁榮,或許即將迎來降温。
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。
財經博客 ZeroHedge 此前指出,隨着更高效的大語言模型(LLM)的出現,市場正在形成一個 “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 等人週四發佈報告,將他們此前預測的全球數據中心產能峯值時間,從 2026 年末提前。
Schneider 在給客户的報告中表示,他更新了全球數據中心的供需模型,主要考慮到了 DeepSeek 的影響,以及 OpenAI 的 Stargate 等新項目帶來的新增產能。
在新的預測中,他將全球數據中心的利用率峯值出現時間提前至 2025 年(此前為 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,數據中心的使用率仍將維持在高於歷史平均水平的位置。
Schneider 指出,未來 AI 數據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 基礎設施項目可能導致供給過剩;第三,面向企業的 “小型” LLM 帶來的效率提升。
從需求端看,根據報告,高盛的全球科技團隊最近下調的 AI 訓練服務器出貨量預期,對各類數據中心的需求增長進行了更新。此次調整與 AI 訓練需求的放緩,以及 AI 推理(inference)和相應數據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 影響的需求增速預期。此外,高盛還對歷史數據進行了微調,以更好反映實際的數據中心供給變化。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蹤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,也包括實際容量的增長。長期來看,高盛預計 2030 年上線的新增數據中心供給將增加 8%,主要是由於一些已獲驗證的新建項目。
儘管預測有所調整,分析師們依然對 Digital Realty(DLR)和 Equinix(EQIX)等數據中心運營商持建設性觀點,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。
而對於未來風險,高盛對其客户也進行了快速調查,問客户 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”(Efficiency Gains)。