这份研究预测2040年AI算力市场将达3.2万亿美元

我们预测，到2040年，AI计算基础设施将处理800,000 Quadrillion 令牌，运行在约500GW的专用基础设施上，仅基础设施本身就将创造约3.2万亿美元收入。（不包括模型+应用层）

我们的AI计算Keystone模型基于400多种来源的熊市/基准/牛市假设，运行了5,000次模拟。这是我们版本的心理史学 :)

不出所料，需求变量决定了收入结果区间的绝大部分，但在79%的结果中，需求都超过了供给。

我们今天发布的摘要深入介绍了Keystone模型的核心发现，点击这里查看……

在这个Keystone模型中，我们包含了情景规划工具，这是一个相当酷的功能，可以帮你梳理出在某些影响较大的条件下，可能会发生什么。

首先是我们的中心情景（蓝色单一路径）：预测到2030年代的建设步伐相当迅猛，随后芯片能效和令牌效率的大幅提升会带来一些波动。到2030年代末之前，装机容量（GW）都不会大幅增长。

第二是我们的「需求复合」情景（绿黄色路径）：2030年代的建设速度会快得多，起飞来得更早、力度也更大。

第三是我们的「需求不及预期」情景（红色路径）：我们的两大需求引擎都失效， adoption 停滞，更便宜的计算力也从未带来额外使用量。虽然我个人并不认为这种情况会成真，但我们必须保持诚实，在跑正面情景的同时也跑负面情景（我们在模型中跑了6个负面情景）。

第四张图表是我们计算到2040年预计生成的令牌总量，以及这些令牌的来源（大部分来自轨道）。

800,000 quadrillion令牌是一个非常大的数字，它是由计算效率提升、成本下降以及吉芬悖论生效共同推动的。

我们将会发布一个仪表盘（希望能在本周周末上线），让你可以基于Keystone模型自己探索这些情景。我们希望你能觉得这份摘要和这个仪表盘有所帮助。

@VladSaigau 花了6周时间，在整个团队的支持下，肝出了这个好东西。如果他看起来和现实脱节，你知道原因是什么了。