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伯恩斯坦：若AI训练放缓，数据中心行业将出现赢家和输家
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根据投资银行伯恩斯坦（Bernstein）的最新分析，如果人工智能（AI）模型训练的步伐放缓，数据中心行业内部将出现显著分化。那些业务集中在主要城市区域的公司将处于有利地位，而那些在偏远地区拥有大量基础设施的公司则可能面临需求回落的风险。
AI行业呼吁审慎发展引发市场担忧
此番分析的背景是，包括Anthropic首席执行官Dario Amodei在内的多位AI行业领袖呼吁，应审慎控制AI能力的增长速度，以规避潜在的安全风险。伯恩斯坦分析师Madison Rezaei在报告中指出，尽管这“目前并非要求降低资本支出或停止模型训练”，但已引发众多投资者对AI训练放缓可能性的疑虑。
从基础设施的角度看，训练活动的放缓将直接减少对偏远地区数据中心的需求。这些数据中心大多是为对延迟不敏感的大规模训练任务而专门建设的。
地理位置成为关键分水岭
伯恩斯坦的报告强调，数据中心的地理位置是评估风险的核心。随着AI应用逐渐从训练转向推理（inference），市场需求将发生结构性变化。
Ad- 高风险区域：报告追踪的美国488吉瓦（GW）规划产能中，约70%位于偏远（四级）和三级市场，这些地区主要服务于对延迟不敏感的训练任务。
- 安全区域：一级城市市场的数据中心因其低延迟和高互联密度，在以推理为主导的市场中仍将保持最高价值和最稳定的需求。
- 未来趋势：虽然推理工作负载将占据越来越大的份额，但其对延迟的敏感度尚不明确。实时语音、机器人等应用需要低延迟，而批量文档处理等则可以容忍更高延迟。
赢家与输家格局初现
分析师明确指出了在潜在市场变化中处于不同位置的公司。投资组合集中于高风险偏远地区的新建项目，以及新兴云服务商（neoclouds）签订的短期或未售出的合同将受到最大冲击。
- 风险较高：CoreWeave被认为是风险敞口最大的公司之一。据伯恩斯坦估计，该公司现有美国有效电力的25%和已签约电力的74%位于三级和四级市场。尽管大部分积压合同为“照付不议”合同，限制了短期威胁，但若训练需求放缓，其已签约但尚未售出的偏远地区电力需求可能下降。
- 处境有利：相比之下，Equinix (EQIX)、Digital Realty (DLR)和CyrusOne的业务更为稳固。它们在美国的现有容量分别有95%、92%和94%位于更安全的一级和二级城市市场。特别是Equinix，其高互联密度将为推理驱动的市场需求提供有力支撑。