ARK Invest 预测人工智能基础设施市场将增长至1.5万亿美元 - ForkLog：加密货币、人工智能、奇点、未来

# 在ARK Invest预测，AI基础设施市场将增长至1.5万亿美元

降低神经网络训练成本使技术变得更加普及，日益增长的需求也推动了对计算能力的大规模投资。ARK Invest预计，到2030年，全球在AI基础设施上的支出可能接近1.5万亿美元。

AI的采用速度超过了互联网，基础设施也在同步扩展。

我们相信这只是大规模建设的开始，消费者和企业都在表达强烈的需求。@downingARK 在一篇新博客中分享了关于AI基础设施的最新信息。https://t.co/tatNHMFiuM

— ARK Invest (@ARKInvest) 2026年3月25日

价格下降，需求增长

据分析师数据显示，神经网络训练的成本每年下降75%。模型推理（Inference）在基准测试中达到50%以上结果的成本下降得更快——平均下降95%。

来源：ARK Invest 技术的降价通常会降低成本。然而，在人工智能的情况下，情况不同：训练和运行模型越便宜，其应用的经济性就越广泛。

AI的广泛应用速度是互联网的两倍。仅用三年，技术渗透率就达到了20%。而互联网花了超过六年时间才达到这一水平。

企业需求也在快速增长。自2024年12月起，通过OpenRouter的Token请求量增加了28倍。Anthropic的年收入从2023年的1亿美元增长到2026年2月的140亿美元。OpenAI到2025年11月已拥有100万企业客户。

来源：ARK Invest ## 基础设施热潮

自ChatGPT推出以来，对加速计算的需求激增。Nvidia的年收入从2022年的270亿美元增长到2025年的2160亿美元。分析师预测，2026年这一数字将达到3500亿美元。

全球服务器系统投资的增长速度从2022年前十年每年5%的增长，提升到过去三年的30%。根据ARK的数据，基于GPU和专用芯片（ASIC）的解决方案已成为主导，占据86%的服务器计算市场。

2025年，私营部门在AI基础设施的投资超过2000亿美元，其中约800亿美元流向基础模型的开发商。超级规模企业正在寻找替代融资方式：Meta与Blue Owl的300亿美元交易成为历史上最大的私募资本交易。

芯片之战

需求的增长加剧了设备制造商之间的竞争。AMD成功追赶Nvidia在小型模型推理的总拥有成本（TCO）方面的领先地位。然而，在大型模型领域，Nvidia凭借Grace Blackwell架构保持性能优势。

来源：ARK Invest 超大规模企业积极开发自己的半导体解决方案。Google已设计TPU长达10年。根据SemiAnalysis的估算，使用定制芯片进行内部任务可以将计算成本比Nvidia架构降低62%。

亚马逊推广Trainium，使其成为Anthropic训练的首选平台。微软正在部署第二代加速器Maia，优化推理性能。

Broadcom在后端设计方面占据主导地位，是Google TPU、Meta MTIA和未来OpenAI芯片的合作伙伴。花旗预测，到2027年，AI相关收入将从2025年的200亿美元增长到1000亿美元。

创新型创业公司也在推出新架构。Cerebras以其Wafer Scale Engine芯片闻名，计划今年上市。与此同时，Groq与Nvidia签订了价值200亿美元的授权协议。

预测

根据ARK的计算，到2030年，年度在AI基础设施上的投资将达到1.5万亿美元——五年内实现三倍增长。专用ASIC在计算能力中的份额将增加到三分之一。

来源：ARK Invest

“今天建设的基础设施不是泡沫，而是平台性变革的基础，这是每一代人都会经历的。实用的AI代理刚刚开始普及，它们‘对代币的需求很高’，但比用户习惯的要强大得多。将这些代理扩展到数百万个企业，将需要巨大的计算资源，这也证明了投资的合理性。”——专家总结

提醒一下，Citrini Research的专家曾预测，人工智能将引发经济崩溃。