数据中心的支出结构正在转变
根据 PwC 与 Oxford Economics 在46个国家开展的建模研究，为建设全球人工智能基础设施，截至2050年总共需要31.6 trillion美元的资本支出。预计年度资本支出将从2026年的800 billion美元左右增至2050年的1.8 trillion美元。美国独自承担15.1 trillion美元，占总支出的48%。由中国和印度引领的亚太地区以8.2 trillion美元位居第二，其余资本支出则由欧洲和中东地区分担。
研究中突出的主要因素，是数据中心成本结构的转变。目前约占数据中心资本支出70%的硬件和设备，其占比预计到2050年将升至93%左右。这一变化正推动数据中心迅速摆脱以房地产为主的资产结构，转变为以技术设备为主的混合结构。
建筑物的折旧期可能延续数十年，而人工智能加速器机架可能在几年内因技术过时，从而直接影响融资模式。
融资方式与物理限制
设备折旧周期缩短，使基础设施基金难以采用传统投资方式。依赖长期且可预测现金流的基金，正寻求新的方法，为那些每五年需要进行一次全面设备更新的设施提供融资。在行业巨头持续筹集资金的同时，Alibaba近期为人工智能基础设施发行价值10.2 billion美元的股票，也凸显了融资需求的规模。
在欧洲地区，获得公共资源支持的主权人工智能战略正受到关注。作为欧洲规模最大的协调性倡议，预算为30 billion欧元（约32.5 billion美元）的巨型工厂计划正面临延误。行业专家指出，真正的限制因素并非资本，而是物理基础设施和供应流程。
等待电网接入的项目、变压器的交付周期以及冷却系统的安装，推进速度都慢于资本流入。 blockquote>“人工智能基础设施正成为下一代最具决定性的资本配置问题之一。鉴于这些结构具有混合资产属性，投资者需要重新定义风险与回报状况。”
行业预期与未来展望
数据中心资本结构的变化体现在以下指标上：
全球年度支出正从800 billion美元增至1.8 trillion美元。
美国占全球投资的48%，相当于15.1 trillion美元。
亚太地区的总投资达到8.2 trillion美元。
硬件和设备支出在资本支出中的占比从70%升至93%。
欧洲巨型工厂计划的预算为30 billion欧元（约32.5 billion美元）。
McKinsey的数据预计，到2030年，数据中心将获得约7 trillion美元的投资。PwC的长期模型也与这些预测基本一致。
随着芯片世代周期缩短，由现金流支持的短期融资模式将继续在行业中发挥更加关键的作用。