Martin Alderson · 2025-12-22

我们是否在6倍算力浪潮到来前过早看衰了AI

摘要

当前关于AI扩展触顶、投资回报不足的质疑，实际上是在评判基于旧硬件训练的模型。摩根士丹利数据显示，全球AI芯片产能将从2023年的11.7万片晶圆增至2026年的100万片，算力累计增长约6倍。由于芯片安装和训练存在显著滞后，Opus 4.5等突破性模型仅是2024年算力的产物，真正的算力洪流尚未完成首轮训练。

内容框架与概述

文章首先通过TSMC的CoWoS晶圆分配数据，展示了AI芯片产能从2023年到2026年的爆发式增长。作者将晶圆数转换为exaFLOPs算力单位，揭示全球累计AI算力将增长近6倍，这一基础设施建设规模在人类历史上前所未有。

随后文章分析了算力转化为模型能力的时间滞后问题。芯片从生产到部署需要数月，加上液冷系统故障、电力容量限制等瓶颈，以及长达半年的训练周期，当前模型实际反映的是约12个月前的算力水平。

最后作者以Opus 4.5和Gemini 3为例，指出这些展现出博士级工程能力的模型仅是2024年约36 exaFLOPs算力的成果。2025-2026年即将上线的100-220+ exaFLOPs算力尚未完成任何训练，若扩展趋势延续至2030年，全球将进入zettaFLOP时代，届时AI能力的飞跃可能远超当前想象。