圍繞在人工智能算力設施上的投資部署和交易，已經成為當前美股的核心推動力 。然而 ，這一狂熱趨勢受到的質疑日益增多
，連微軟CEO納德拉也透露有可能存在問題
。

　　在一檔訪問中，納德拉與OpenAI首席執(zhí)行官奧爾特曼共同討論了當前人工智能行業(yè)的發(fā)展。納德拉表示 ，算力并非當前行業(yè)發(fā)展的瓶頸
，沒有足夠的電力以及數據中心空間才是障礙 。

　　他強調，行業(yè)內有大量的人工智能芯片目前被積壓在庫存中無法投入使用 ，微軟的問題不在于芯片的供應
，而是能否以足夠快的速度完成基礎設施建設，并使數據中心接近最佳性能
。

　　當被問及這一積壓會否導致微軟減少對英偉達GPU購買時 ，他回應稱，短期需求難以預測
，最終結果將取決于供應鏈的情況。

　　人工智能的耗能問題一直是圍繞在該行業(yè)發(fā)展的關鍵爭議之一，在傳統電力供應日益緊張的情況下 ，各大數據中心正在加快發(fā)展自己的小型模塊化核反應堆
，以擴展能源供應能力 。

　　OpenAI甚至還呼吁美國聯邦政府每年建設100吉瓦的發(fā)電設施，并稱這是決定國際化人工智能競賽的戰(zhàn)略資產
。

　　在尋求電力供應的增長之外 ，還有的企業(yè)則在探索降低大模型能耗的可行辦法。奧爾特曼在訪問中指出
，OpenAI總有一天會制造出一款消費級設備，可以在本地以極低功耗運行支持GPT-5或GPT-6的模型 。

　　但這一設想又與數據中心的龐大投資相矛盾 ，因為功耗極低且可以在本地運行的模型意味著廣泛建設大型數據中心并非必要
，而這也可能釀成人工智能行業(yè)的一個重大風險。

　　數據顯示，今年以來 ，人工智能相關的債券發(fā)行規(guī)模已經超過2000億美元
，其中大部分資金將被用于建設算力基礎設施
。而分析師警告，行業(yè)集中度高加上資本的可持續(xù)性問題可能會引發(fā)系統性風險。