近期晶片股劇烈震盪引發市場對AI需求放緩的疑慮，但多位直接參與AI基礎設施建設的行業高管明確發聲，駁斥算力過剩的說法，指出真正制約行業發展的瓶頸在於能源供應，而非算力需求本身。

前英特爾CEO、現Playground Global普通合夥人Pat Gelsinger本週對CNBC表示，AI需求“幾乎是無限的”，能源才是限制行業擴張的關鍵因素。這一判斷得到了多家資料中心及晶片企業高管的呼應。正在使用輝達GPU建設資料中心的Nebius首席營收官Marc Boroditsky透露，公司面臨的需求遠超履約能力，這已成為一段時期以來的常態。

晶片初創公司Cerebras Systems CEO Andrew Feldman則將Meta和xAI出售閒置算力的案例定性為“個例”，強調就整個行業而言，算力需求遠大於現有產能，資料中心及多項關鍵投入要素均存在缺口。Cerebras已於今年早些時候完成上市，是試圖挑戰輝達、進軍資料中心市場的半導體企業之一。

來自韓國、獲三星和SK海力士支援的晶片初創公司Rebellions同樣反映需求旺盛。其CEO Sungyun Park認為，Meta和xAI的動作並不意味著超大規模雲廠商在基礎設施上存在過度投資，AI基礎設施的勢頭依然強勁。

光子和光學互聯產品供應商Lumentum的情況更具說服力。該公司CEO Michael Hurlston透露，其產品訂單已排滿未來五年，公司正盡一切可能擴大產能以滿足需求。Lumentum股價在過去12個月累計上漲約600%。

供給端訊號明確的同時，企業端的AI使用方式正在經歷結構性轉變，這也是市場擔憂的另一來源。此前，許多企業處於“tokenmaxxing”（用量最大化）階段，鼓勵員工不計成本地大量使用AI工具，主要採用OpenAI、Anthropic等前沿模型。但隨著這些前沿模型相對於DeepSeek、阿里巴巴等開源方案的成本優勢日益受到審視，企業CFO開始更嚴格地評估AI投入的回報。

Nebius的Boroditsky將這一新趨勢稱為“valuemaxxing”（價值最大化）。他認為，CFO收緊支出實際上是在尋找價值，這種理性化轉變在每一個技術週期中都曾出現，反而有助於持續推動需求。Cerebras的Feldman則從模型分層使用的角度補充道，隨著企業AI部署日趨成熟，不同複雜程度的任務將匹配不同級別的模型和算力，前沿模型與開源模型將形成互補而非簡單替代，整體算力需求並不會因此萎縮。

推動本輪晶片股波動的因素來自多個方向。Meta宣佈將出售其閒置AI算力，儘管Meta股價上漲，卻引發市場對行業整體算力過剩的聯想。馬斯克旗下xAI今年同樣將多餘算力對外出租。此外，全球最大記憶體晶片企業之一三星本週預告利潤大幅增長，股價卻應聲下跌——在過去12個月累計漲幅逾360%之後，市場開始質疑其上行空間是否已經有限。

這些市場訊號疊加在一起，令投資者對AI基礎設施投資的可持續性產生疑慮，並在晶片及資料中心相關股票中引發新一輪震盪。然而，從供給端多家企業的實際經營狀況來看，需求遠超產能仍是當前主旋律，而能源供應的瓶頸地位正日益凸顯，成為行業下一步擴張必須跨越的關鍵障礙。