TSMC worried about chip oversupply? Musk: They are right, power and liquid cooling can't keep up

近日馬斯克表示，台積電對芯片產能過剩的擔憂"是對的"。他預測，AI 行業的限制因素將從芯片製造轉向"把芯片開啓運行"，這一轉變的核心瓶頸在於電力供應、變壓器配置和冷卻系統部署。

1 月 6 日，馬斯克與奇點大學執行主席彼得·迪亞曼迪斯（Peter Diamandis）和 Link Ventures 創始人戴維·布倫丁 (David Blundin) 開展了一場關於 AI 未來的深度對話。他指出，當前芯片產能正呈指數級增長，而支撐其運行的能源基礎設施卻只能線性擴張。當兩條曲線交叉時，大量高性能 AI 芯片將因缺乏配套的電力轉換設備和冷卻系統而無法投入使用。

這一判斷直指當前 AI 基礎設施建設被嚴重低估的問題。對於投資者而言，這意味着 AI 算力競賽的焦點正在從芯片採購轉向能源基礎設施建設能力。

電力成為 AI 部署的"速率限制"

在對話中，馬斯克進一步揭示了 AI 基礎設施中電力瓶頸的具體形態。他強調，部署 AI 芯片絕非 “將 GPU 運抵發電廠” 那麼簡單，而是需要同步解決吉瓦級供電、高壓電轉換及高效散熱系統三大核心問題。

馬斯克特別指出，整個數據中心行業正經歷從風冷到液冷的關鍵轉型，並警告這一過程藴含巨大風險。他稱：

“這對數據中心來説是一次根本性轉變，他們長期依賴風冷。一旦液冷管道發生破裂——比如在數據中心裏爆裂一根水管，就可能導致價值 10 億美元的損失。”

他以 xAI 在孟菲斯的 “巨像 2 號” 項目為例説明實際挑戰：儘管項目選址緊鄰多條 300 千伏高壓線路，但完成接入仍需耗時約一年。為趕在 2025 年 1 月中旬前實現 1 吉瓦訓練集羣上線，團隊不得不臨時組合多台 10 至 50 兆瓦不等的燃氣輪機作為過渡電源，並藉助大量 Megapack 電池組進行電力調平。

芯片產能與電力供應的"曲線交叉"

當被問及是否認同台積電對產能過剩的擔憂時，馬斯克給出了肯定的答覆：“我雖不確定他們的理由，但結論是對的。”

他指出，關鍵在於識別 “每個時期的限制性因素”，並預測到 2026 年第三季度（即約 9-12 個月後），核心瓶頸將從芯片製造轉向 “使芯片運行起來” 的能力。

這一判斷源於兩條發展軌跡的錯位：AI 芯片產能正以指數級速度擴張，而支撐其運行的電力基礎設施卻僅能線性增長。馬斯克強調：“若芯片產出呈指數增長，而電力供應只能緩慢線性提升，兩條曲線必將交匯。” 這意味着芯片的製造速度可能遠超其實際可被部署並通電運行的速度。

對此，戴維·布倫丁提出不同觀點，認為即便台積電將 GPU 產量從 2000 萬片提升至 4000 萬片，市場仍將設法解決供電問題。但馬斯克堅持，任何電力轉換環節或冷卻系統的缺失，都會導致芯片無法被真正啓用，從而從根本上抑制實際需求與採購行為。