针对近期芯片股剧烈波动引发的AI算力需求放缓担忧，多位行业高管公开发声驳斥，称这一忧虑言过其实。前英特尔CEO、现Playground Global普通合伙人Pat Gelsinger本周对CNBC表示，AI需求“几乎是无限的”，而真正制约行业发展的瓶颈并非算力需求本身，而是能源供应。这一论断得到了多家数据中心及芯片企业高管的呼应，他们普遍反映，当前市场需求远超供给能力，算力过剩的说法与一线经营实况严重不符。

本轮芯片股震荡的导火索来自多个方向。Meta宣布将出售其闲置AI算力，尽管消息推动其股价上涨，却引发了市场对行业整体算力过剩的联想。马斯克旗下的xAI今年同样将多余算力对外出租。此外，全球最大内存芯片企业之一三星本周预告利润大幅增长，股价却应声下跌——在过去12个月累计涨幅逾360%之后，市场开始质疑其上行空间是否已经有限。这些信号叠加，令投资者对AI基础设施投资的可持续性产生疑虑，并在芯片及数据中心相关股票中引发了新一轮震荡。

然而，直接参与AI基础设施建设的企业高管们给出了截然不同的判断。正在使用英伟达GPU建设数据中心的Nebius首席营收官Marc Boroditsky对CNBC表示：“我们所经历的需求是非同寻常的。需求远超我们的履约能力，这已经是我们一段时间以来的常态。”Cerebras Systems CEO Andrew Feldman则将Meta和xAI出售闲置算力的案例定性为“个例”，并强调就整个行业而言，算力需求远超现有产能，在数据中心及算力所需的许多投入要素上都存在缺口。Cerebras今年早些时候已完成上市，是一批试图挑战英伟达、进军数据中心市场的半导体企业之一。

来自韩国、获三星和SK海力士支持的芯片初创公司Rebellions同样反映需求旺盛。其CEO Sungyun Park认为，Meta和xAI的动作并不意味着超大规模云厂商在基础设施上存在过度投资，AI基础设施的势头依然强劲。光子和光学互联产品供应商Lumentum的情况或许最能说明问题——该公司CEO Michael Hurlston透露，其产品订单已排满未来五年。“我们正在尽一切可能扩大产能，以满足我们目前看到的长达五年的需求，”他说。Lumentum股价在过去12个月累计上涨约600%。

在供给端信号明确的同时，企业端的AI使用方式正在经历一次结构性转变，这也是市场担忧的另一个来源。此前，许多企业处于所谓“tokenmaxxing”（用量最大化）阶段，鼓励员工不计成本地大量使用AI工具，主要采用OpenAI、Anthropic等前沿模型。但随着这些前沿模型相对于DeepSeek、阿里巴巴等开源方案的成本优势日益受到审视，企业CFO开始更严格地评估AI投入的回报。Nebius的Boroditsky将这一新趋势称为“valuemaxxing”（价值最大化），认为CFO出手收紧支出实际上是在寻找价值，这种更理性化的转变在每一个技术周期都曾出现，恰恰有助于持续推动需求。

Cerebras的Feldman则从模型分层使用的角度提供了另一种解读：随着企业在AI部署上日趋成熟，不同复杂程度的任务将匹配不同级别的模型和算力。“你不需要开着大巴去买菜，”他比喻道，某些工作负载会迁移到某类算力，更简单的工作负载则迁移到其他算力。这意味着前沿模型与开源模型将形成互补，而非简单替代关系，整体算力需求并不会因此萎缩。

综合来看，尽管市场因个别企业出售闲置算力及股价高位回调而产生过剩担忧，但产业端高管们描绘的图景截然相反：订单排至数年之后，能源供应成为比算力需求更紧迫的制约因素，而企业支出从盲目扩张转向注重回报的理性化调整，反而可能为AI需求的长期健康发展奠定基础。