人工智能幫助拯救了芯片行業。如果結果證明這是個失敗呢？

Nvidia 現在是第一家公司市值超過 4 千億美元，擺脫了今年早些時候因 DeepSeek 引發的低迷。其他 AI 芯片制造商，包括 AMD 和中國的華爲，正在報告強勁的財務業績。幾乎每家主要芯片制造商現在都將其戰略重心放在 AI 上。

但如果人工智能沒有成功呢？

這不僅僅是一個假設性的問題。一些跡象表明，人工智能的增長正在停滯，或者至少在放緩。新的模型不再顯示出通過擴大規模或增加訓練數據量而帶來的顯著改進。諾貝爾獎獲得者德米斯·哈薩比斯最近指出，"我們在人工智能發展上不再取得同樣的進展"。安德森·霍洛維茨（Andreessen Horowitz），作爲人工智能領域最著名的投資者之一，也表達了對人工智能模型能力似乎在平穩狀態的擔憂。

AI 性能放緩的一個原因可能是模型已經消耗了大部分可用的數字數據，留下的用於進一步改進的空間很少。開發者們因此轉向合成數據，但這可能效果較差，甚至可能使模型變得更糟。

人工智能的發展同樣是極其資本密集型的。訓練最先進的模型需要花費數十億美元的計算集羣。即使是一次訓練運行也可能花費數千萬美元。然而，盡管開發成本不斷上升，但貨幣回報卻是有限的。除了人工智能編程助手外，幾乎沒有能夠產生回報的人工智能實例能夠證明這些巨額資本投資的合理性。

一些公司由於成本原因已經開始縮減其人工智能基礎設施投資。例如，微軟正在“放緩或暫停某些早期項目”，並已取消多個全球數據中心項目的設備訂單。Meta、AWS 和 Google 據報道也削減了其 GPU 訂單。芯片瓶頸、電力短缺和公衆擔憂也是大規模人工智能採用的障礙。

如果人工智能熱潮減弱，這對芯片行業來說是個壞消息，因爲該行業利用這項新技術避免了嚴重的衰退。

芯片的制造成本越來越高。開發新的制造工藝需要數十億美元；建設新的工廠可能需要數百億美元。這些成本都轉嫁給消費者，但除了人工智能之外，客戶並不熱衷於購買更昂貴的芯片。今天的人工智能處理器中的高級技術對其他用途並不太有用。

人工智能延遲了行業的清算：制造成本在增加，而性能提升正在減小。人工智能的經濟前景使得芯片價格高昂，但如果這一前景消失，芯片行業需要找到其他方式來說服人們繼續投資於先進芯片制造。否則，先進芯片制造將變得不可持續：新技術的成本將越來越高，而帶來的收益卻越來越少。

故事繼續芯片行業的衰退將顛覆多個地緣政治和經濟目標。各國政府已投入數十億美元來建立國內芯片產業。美國總統川普經常威脅要使用關稅將半導體制造業帶回家。

美國在芯片開發方面的所謂領先地位可能會被證明是一個幻影，特別是中國在傳統芯片生產中的主導地位。而人工智能的逆轉將動搖全球科技行業，迫使大型科技公司重新考慮其投資。

鑑於這些風險，政策制定者需要通過促進更容易獲取數據、芯片、能源和冷卻來鼓勵人工智能的進一步創新。這包括關於版權和數據保護的務實政策，對岸上和離岸芯片制造的平衡方法，以及消除對能源使用和發電的監管障礙。政府不一定要將預防原則應用於人工智能；其帶來的好處太大，不應在至少這些早期階段妨礙其發展。大型人工智能應用，如自動駕駛車輛或家用機器人，也不應面臨不合理的高實施要求。

投資者還應該探索不需要太多數據和基礎設施的替代 AI 方法，從而可能釋放新的 AI 增長。該行業還必須探索芯片的非 AI 應用，僅僅是爲了管理他們的風險。

爲了確保芯片行業能夠在經濟放緩中生存，必須降低先進芯片制造的成本。公司應共同開展研發工作，並與大學合作，以降低開發成本。在芯片小塊、先進封裝和可重構硬件方面需要更多投資。行業必須支持互操作標準、開源工具和敏捷硬件開發。共享的、補貼的設計和制造基礎設施可以幫助小型公司在制造之前確定想法。但重要的是，推動制造業回流可能適得其反：粗心大意地這樣做將顯著增加芯片成本。

芯片和人工智能的未來現在緊密相連。如果芯片要蓬勃發展，人工智能必須增長。如果沒有，整個芯片行業可能會面臨危險。

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