在与OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）的联合访谈中，微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）指出，人工智能行业面临的核心问题并非算力过剩，而是电力供应无法满足所有图形处理器的需求。纳德拉在回应Bg2 Pod节目主持人布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）的提问时坦言：“我们目前甚至面临无法为库存中的部分人工智能显卡供电的困境。”该访谈旨在探讨两位科技领袖是否认同英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）关于未来两三年内不可能出现算力过剩的论断。
“我认为在这种特殊情况下，供需周期确实难以预测。”纳德拉在播客中强调，“关键在于把握长期趋势。正如萨姆（OpenAI首席执行官）所言，当前最严峻的挑战并非算力过剩，而是电力供应——即能否在临近能源供给的区域快速完成数据中心建设。若无法实现这点，我们可能面临大量芯片积压在仓库却无法通电的窘境。事实上，这正是我们当前的处境——问题不在于芯片供应，而在于缺乏可供接入的现成数据中心。”
纳德拉所提及的“现成数据中心”指已配备电力、供水等必要基础设施，可立即投入使用的空置数据中心建筑。人工智能的能耗问题自去年起便持续引发专家讨论。随着英伟达缓解显卡短缺危机，该问题愈发凸显。目前多家科技公司正积极研发小型模块化核反应堆，旨在为日益扩大的数据中心规模提供可持续能源支持。
这种情况已导致居民电费急剧上涨，显示出人工智能基础设施建设对普通民众造成的负面影响。OpenAI甚至呼吁联邦政府每年建设100吉瓦发电设施，强调这是美国在与中国的人工智能竞争中保持领先地位的战略资产。此前有专家指出，中国通过对水电与核电的大规模投资，已在电力供应领域取得显著优势。
除电力短缺外，与会者还探讨了先进消费级硬件的发展前景。“未来我们将打造出能本地低功耗运行GPT-5或GPT-6级别模型的革命性消费设备——这种可能性确实令人难以置信。”阿尔特曼表示。格斯特纳对此评论道：“这将是颠覆性的突破，显然会让那些投资建设大型集中式计算集群的企业感到担忧。”
这揭示了企业在千亿美元级人工智能数据中心投资中必须承担的另类风险。虽然训练新模型仍需基础设施支持，但若半导体技术进步实现人工智能本地化运行，许多预测中来自广泛人工智能应用的数据中心需求或将无法实现。
此种趋势可能加速人工智能泡沫破裂。帕特·基辛格（Pat Gelsinger）等专家预测该泡沫仍可持续数年，但一旦破裂，即便非科技企业也将遭受冲击，可能导致近20万亿美元市值蒸发。
