高盛科技大会收官：黄仁勋称AI基建年支出将达3到4万亿美元

为期三天的旧金山高盛科技大会落幕，黄仁勋的发言是压轴焦点。他重申此前判断：到2030年，全球AI基础设施年支出将达到3万亿至4万亿美元。在他的叙述里，AI不是又一轮普通的技术周期，而是计算方式从“检索式”向“生成式”的根本转变，“AI工厂”正在成为一种生产智能的新型资产。

比宏大数字更有信息量的是他对供应链的坦白。黄仁勋说，英伟达增长太快，上游已经全面吃紧：封装、DRAM和LPDDR内存、连接器、电压调节器、晶圆，每一个环节都面临挑战；下游同样紧张，土地、电力、数据中心厂房都是难题。高盛交易团队的总结更直接：电力、内存、数据中心建设及产能的多重制约，可能让AI算力供不应求的局面延续到2028年。这不是哪家公司多建几座工厂能解决的——内存尤其明显，AI服务器把存储产能大量吸走，价格和交期全线承压。

会上另一个值得记下的预判：黄仁勋认为基于推理的机器人操作技术，将在约两年后迎来重大拐点。这和国内的趋势能对上——外滩大会上机器狗已经能自主进店消费，小鹏的人形机器人产线也跑起来了。具身智能从演示视频走向真实产线和商业场景，节奏比大多数人预期的要快。

同场亮相的其他公司口径也偏乐观：SpaceX把自己定位成一体化AI基础设施平台，预计2026年底总算力超过2吉瓦、2027年底达到5至10吉瓦，2027年还要部署AI卫星；半导体设备商泛林集团称行业基本处于售罄状态，管理层更担心错失上行机会而非应对下行，2027年晶圆制造设备需求的增长将由DRAM主导，而洁净室产能仍是瓶颈、新增产能要到2027年底前才陆续投用。

对做技术、做站点的普通人，这份大会纪要能读出三个实用信号：算力紧张至少持续到2028，依赖云算力的业务要提前谈好容量、锁好价格；内存涨价会顺着整机、服务器一路传到托管成本，续费预算心里要有数；机器人拐点临近，相关内容、工具和服务窗口正在打开。巨头的账本再大，传导到行业末梢就是这些具体的采购和选题决策。