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　　美东时间3月26日（周三）早间，TD证券旗下投行和金融服务机构TD Cowen发布报告称，因计算机集群供应过剩，微软已放弃在美欧合计耗电2GW的新数据中心项目。

　　受此影响，隔夜美股芯片股集体大跌，费城半导体指数收跌约3.3%，英伟达收跌超5.7%，领跌科技“七巨头”，微软下跌1.31%。AI概念股普跌，超微电脑收跌近8.9%。

　　TD Cowen通过渠道调查发现，微软数据中心租赁的取消和延期情况比预期更为普遍，这种情况不仅出现在美国，还扩展到了欧洲市场。然而，谷歌和Meta迅速填补空缺，接受了释放的部分产能。与此同时，超算架构正向更高密度转型，导致设备订单短期放缓，对设备供应商构成挑战。

　　值得一提的是，今年2月，TD Cowen的同一批分析师曾披露微软放弃数据中心租约的消息，引发市场震动。而这份最新报告的出炉，或进一步坐实微软可能正处于数据中心“供应过剩”的局面。

　　在TD Cowen发布最新报告的同一天，投行巴克莱也发布最新研报称，2025年全球AI算力可支持15亿~220亿个AI代理，足以满足美国和欧盟的绝大部分需求。

　　而在本周早些时候，阿里巴巴集团董事会主席蔡崇信才发出警告，美国厂商的AI数据中心建设可能正在形成泡沫，全球科技巨头数千亿美元的AI投资规模令人担忧。

　　在最新洞察报告中，基于对英伟达GTC、DCD Connect等近期行业活动的渠道调研，TD Cowen分析师Michael Elias、Cooper Belanger和Gregory Williams分析称，虽然数据中心需求同比呈现增长，但微软取消或延期数据中心租约的数量超出最初预期。

　　分析师透露，由于算力过剩，微软已退出在美国和欧洲的多个数据中心项目，这些项目的总耗电量合计达到2GW。

　　他们指出，“过去六个月，微软的收缩策略包括租约取消和产能延后。我们认为，这表明数据中心供过于求，与当前需求预测相比存在明显过剩。”

　　TD Cowen也表示，随着微软解约，谷歌和Meta接手了部分欧洲地区释放出来的算力租约，但整体而言难以完全弥补微软退出的空缺。

　　TD Cowen同时指出，运营超大规模数据中心的主要机构，正在重新设计设施以支持更高的机架密度。在基础设施迭代的过程中，企业也会放缓数据中心设备采购。

　　举例而言，微软正忙着为数据中心最终敲定液冷解决方案，也有报道称谷歌也在推进重新设计工作。这类重新设计需要特定类型的设备，在最终敲定设计方案前，企业无法下单。

　　对于TD Cowen的最新报告，微软一位发言人在一份声明中表示：“多亏了我们迄今为止所做出的重大投资，我们已经具备了满足当前及不断增长的客户需求的有利条件。微软公司去年新增的产能创下了历史最高纪录。虽然我们可能会在某些领域战略性地调整或放缓基础设施建设的步伐，但我们将在所有地区持续保持强劲增长。这使得我们能够为未来的增长领域投资并分配资源。”

　　值得一提的是，今年2月，同一批TD Cowen的分析师曾披露微软放弃数据中心租约的消息，引发市场震动。当时，该团队写道，“尽管我们通过渠道调查尚未获得足够的详细信息，无法完全了解这种情况发生的原因，但我们的初步判断是，这或许与微软处于供过于求的状况有关。”鉴于微软在美股“科技七姐妹”中拥有最大的预计资本支出增长曲线，外界担忧，如果微软率先打破“资本支出冲天”的叙事，那么其他公司很可能会迅速效仿。

　　但对此，微软也有自己的缘由：由于年初修改了与OpenAI的独家算力供应协议，现在微软正处于修正激进算力扩张策略的状态。

　　微软此前也表示，在今年6月结束的财年里将投资800亿美元建设数据中心，但此后的支出增速会放缓。高管们也表示，在疯狂扩张以支持OpenAI的人工智能项目后，支出重点将从新建数据中心转向为现有设施配备服务器等设备。

　　在最新报告中，TD Cowen指出，OpenAI正越来越多地寻求直接从第三方（包括GPU服务提供商和第三方数据中心运营商)获取数据中心容量，最近与即将IPO的CoreWeave达成的交易就是一个例证。最新的渠道调查表明，微软可能真的正处于数据中心“供应过剩”的局面。

　　TD Cowen发布最新报告的同一天，投行巴克莱也发布最新研报称，2025年全球AI算力可支持15亿~220亿个AI代理，足以满足美国和欧盟的绝大部分需求。

　　巴克莱认为，现有的AI算力已经足够支持大规模AI代理的部署，主要基于以下三点：

　　行业推理容量基础：2025年全球约有1570万个AI加速器（GPU/TPU/ASIC等）在线万个）将用于推理，而这些推理算力中约一半（310万个）将专门用于Agent/聊天机器人服务；

　　可支持大量用户：根据不同模型的计算需求，现有算力可支持15亿~220亿个AI代理，这足以满足美国和欧盟1亿多白领工作者和超过10亿企业软件许可证的需求；

　　更高效模型的应用：如果使用更高效的模型（如DeepSeek-R1等），而非先进但昂贵的模型（如OpenAI的o1），行业容量可提高15倍。

　　美国厂商的AI数据中心建设可能正在形成泡沫，全球科技巨头数千亿美元的AI投资规模令人担忧。大型科技公司、投资基金和其他机构纷纷竞相建立AI训练服务器基地，这种趋势开始显得有些盲目。许多项目在建设时并没有明确的客户。

　　主要原因是回报已经放缓，以及中国初创公司DeepSeek的崛起，其以比西方对手低得多的成本展示了强大的AI技术。

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