我為什麼在全球率先預測了算力過剩_風聞

3月26日，TD證券旗下投行和金融服務機構TD Cowen發佈報告稱，因計算機集羣供應過剩，微軟已放棄美歐合計耗電2GW的新數據中心項目。這造成了美股芯片股集體大跌，英偉達一夜蒸發1691億美元（約12291億人民幣），成為近期非常大的一次下跌。

2024年7月31日，我就發文《算力過剩很快就要到來了》，應該是全世界敲響算力要過剩警鐘的第一人，在很多人還在鼓吹算力即國力，要大力發展算力的時候，我首先預測了算力過剩就要到來了，8個月後，算力過剩正在逐漸浮現出來，我相信2025年，芯片行業將會是哀鴻遍地，英偉達也會跌跌不休。

算力過剩這件事不需要討論了，它正在浮現出來，不僅是美國算力過剩，中國也是算力過剩，英偉達的炒作，讓全世界付出很大的代價，建設了過多的智算中心和數據中心，目前很多這些算力中心，不是某些中國科學家胡扯的和美國有很大差距，而是使用率不到10%，正在造成嚴重浪費。這也一定程度上會影響人工智能的發展。我還是説説，我為什麼能在全球率先做出預測，為什麼我能看到這個問題？

1.對產業觀察和研究必須要到一線去。中國很多經濟學家，包括眾多的科學家們並不去產業一線，只是坐在辦公室裏，去論壇會議發言，對於產業一線根本不瞭解，尤其是一些科學家，為了一己之私盲目鼓吹算力建設，事實上對於市場情況並不瞭解。

我去年用了很多時間，專門轉了全國各地多個智算中心和數據中心，也通過會議、活動和相關人員進行了交流，對於智算中心建設的情況有實際的瞭解，我很震驚地看到各個地方都在大量建設智算中心，但是這些智算中心利用率並不高，和相關工作人員交流，很多地方利用率不到10%，我還不敢相信利用率這麼低，談到這個問題我還把利用率放大到30%，但是多個地方進行交流，瞭解情況，大量都是不到10%。

和我一樣到各家電信運營商、各個數據中心進行實地調研的人並不是特別多，這些調研讓我有了很多人沒有一手資料。

2.建立產業研究的模型。我學會計出身，做過7年的會計實務，做到公司的主管會計，有非常強的實操能力。對於產業數據有非常清晰的感受。人工智能發展，需要多少芯片，這些芯片增長的水平，建設的算力可以支撐多少計算能力，每年芯片產量，芯片產業的增長情況，能源和智算、數據中心的建設情況，我有非常長時間的積累，對於每年世界芯片產業發展情況數據很清楚。

用既往的數據，產業增長的情況，市場的需求，已經建設的算力情況，建立起自己的模型，分析算力需求情況，這方面我有很強的能力。很多經濟學家，並沒有會計實操能力，而科學家，完全沒有經濟概念，搞技術的人根本不瞭解產業發展，就是閉了眼瞎説，亂給政府出主意，目的就是希望政府給他們更多的經費，根本不瞭解產業的需求情況。他們絕不會和我一樣建立一個產業模型，進行系統的分析。

3.我早已經打破了對美國的崇拜，不是美國人説什麼就信什麼，而是相信自己的眼睛，相信實在的數據，相信科學的模型價值。今天眾多的媒體只會做美國企業的傳聲音筒，美國企業説什麼深信不疑。我就是完全不同。

其實我還有另一點，我對大勢一直有非常敏鋭的感覺，這件事從我開始工作就是這樣，我昨天講人工智能課時，就説我研究生畢業時，開始做圖書編輯，編集郵圖書，那時正是郵市非常熱，社會上集郵是很熱。我卻認為集郵就是收集郵票，是生活的閒情，這是社會的邊緣，我們編集郵的書，還不是集郵，是邊緣的邊緣，這事一個男人是不能幹一輩子的。我就要尋找新的方向。

我那時就相信計算機會有大機會，我一個文科生，沒有學過計算機，還是下決心買了一台電腦，自己在家裏玩，最後辦了《學電腦》雜誌，自己也去中國科技大學研究院讀了計算機應用研究生班，再後來辦《通信世界》，漸漸讓我一個文科生，變成了熟悉產業的專業人士。這就是我對大勢敏鋭的感覺。

我有時想，我這種看大勢的能力，我要是炒股，一定比老胡強。不過我從不碰股票，雖然我非常關注，也有過研究，但是並不去碰。作為一個男人，我的定力也是比一般人強很多，以後有機會，我可以和大家説説我的投資觀。