在 ARK Invest 預測人工智慧基礎設施市場將增長至 1.5 兆美元 - ForkLog：加密貨幣、人工智慧、奇點、未來

# 在ARK Invest預測，AI基礎設施市場將成長至1.5兆美元

降低神經網絡訓練成本使技術更為普及，且不斷增長的需求促使對計算能力的投資規模擴大。ARK Invest認為，到2030年，全球在AI基礎設施上的支出可能接近1.5兆美元。

AI的採用速度已超越互聯網，基礎設施也在擴展以匹配。

我們相信這是大規模建設的開始，因為消費者和企業都在表達強烈的需求。@downingARK 在新博客中分享了最新的AI基礎設施資訊。https://t.co/tatNHMFiuM

— ARK Invest (@ARKInvest) 2026年3月25日

價格下降，需求增加

根據分析師數據，訓練神經網絡的成本每年下降75%。在基準測試中，結果超過50%的模型推理成本甚至更快下降——平均達95%。

資料來源：ARK Invest 技術的降價通常會降低成本。然而，在人工智慧的情況下，情況不同：模型的訓練和運行越來越便宜，應用範圍也越來越廣，經濟上合理的任務也在增加。

AI的廣泛應用速度是互聯網的兩倍。僅用三年，技術滲透率就達到20%。而全球網路花費了超過六年時間。

企業需求也在迅速增長。自2024年12月以來，通過OpenRouter的代幣請求量增加了28倍。Anthropic的年收入從2023年的1億美元增長到2026年2月的140億美元。OpenAI到2025年11月已擁有100萬商業客戶。

資料來源：ARK Invest ## 基礎設施熱潮

自ChatGPT推出以來，對加速計算的需求激增。Nvidia的年收入從2022年的270億美元增長到2025年的2160億美元。分析師預計，2026年將達到3500億美元。

全球伺服器系統投資的增長速度由2022年前十年每年5%的增長率，提升到過去三年的30%。根據ARK的數據，基於GPU和專用芯片（ASIC）的解決方案已成為主導市場，占據86%的伺服器計算市場份額。

2025年，私人在AI基礎設施的投資超過2000億美元，其中約800億美元流向基礎模型的開發商。超大規模公司正在尋找替代融資方式：Meta與Blue Owl的30億美元交易成為史上最大私募資本交易。

晶片之戰

需求的增加加劇了設備製造商之間的競爭。AMD成功追趕Nvidia在小型模型推理的總持有成本（TCO）方面的差距。然而，在大型模型領域，Nvidia憑藉Grace Blackwell架構保持性能領先。

資料來源：ARK Invest 超大規模公司積極開發自有半導體解決方案。Google已經設計TPU長達10年。SemiAnalysis估計，使用定制芯片進行內部任務可以將計算成本降低62%，相較於Nvidia的架構。

Amazon推廣Trainium，將其作為Anthropic訓練的首選平台。Microsoft則推出第二代加速器Maia，專為推理優化。

Broadcom在後端設計方面佔據主導地位，並為Google TPU、Meta MTIA及未來的OpenAI芯片提供合作。花旗預計，該公司2025年的AI相關收入將從200億美元增長到2027年的1000億美元。

新創公司也在推出新架構。Cerebras以其Wafer Scale Engine芯片聞名，計劃今年上市。Groq則與Nvidia簽訂了價值200億美元的授權協議。

預測

根據ARK的計算，到2030年，年度在AI基礎設施上的投資將達到1.5兆美元，五年內實現三倍增長。專用ASIC在計算能力結構中的比例將增至三分之一。

資料來源：ARK Invest

「當前建設的基礎設施不是泡沫，也不是即將破裂的泡沫，而是平台性轉變的基礎，這種變革每一代都會發生。實用的AI代理剛剛開始普及，它們‘對代幣的需求很高’，但比用戶習慣的更強大得多。將這些代理擴展到數百萬個企業，將需要巨大的計算能力，這也證明了投資的合理性」，— 專家總結

提醒一下，Citrini Research的專家預測，人工智慧將導致經濟崩潰