AI物理基建的“暗面”:原材料挤兑、成本溢出与潜在滞胀危机
作者：微信文章前面蛮长一段时间，和铁粉们聊过不少相关内容。最近存储、贵金属、有色金属等已经AI算力硬件建设而进入疯狂的状态。前有空调行业商讨铝代铜，这两天又有三星要对手机大幅提高售价、蔚来李斌说2026年汽车行业最大成本压力是原材料和存储涨价（意味着如若企业不想自己承受，又要被反内卷压着，那只能通过提高售价、降低其他成本-如裁员等手段了）。
在2026年，需要证明AI泡沫是否会破裂的关键年份，开年就出现这种局面，实际是将留给AI应用端需要产生实际经济效益的时间给进一步压缩了。
于是今天在复盘数据全整理完之后，把这方面的逻辑做了次补充梳理。
1. 物理层面的“资源掠夺”：从算力到原材料
AI的竞争已从算法模型转向了最原始的物理竞争。这导致了原材料市场出现了严重的“挤兑效应”：
存储器的“虹吸效应”： * 现象： 为了满足AI算力（如Nvidia H100/B200）对高带宽内存（HBM）的爆炸性需求，三星、海力士等巨头将原本用于普通手机、电脑的DRAM产能大规模向HBM倾斜。
后果： 导致传统消费电子和服务器市场的内存及闪存合约价在近期出现翻几倍的报复性上涨。
贵金属与工业金属的“算力溢价”：
银（Silver）： 聊天记录里提到银价暴涨，核心在于AI服务器和先进数据中心对高性能导电连接器的需求。AI基建正成为除光伏之外最大的银消费变量。
铜（Copper）： 数据中心的大规模电力扩容需要海量铜缆。高盛等机构预测，到2030年，AI将导致全球铜需求增加100万吨以上。
电力： AI数据中心是“电老虎”，这直接拉升了工业用电成本。
2. 对非AI企业的“非对称打击”
这是一场“城门失火，殃及池鱼”的成本灾难：
成本飞升： 传统家电、普通工业制造、甚至是医疗器械企业，它们并不直接从AI算力竞赛中获益，但必须购买同样涨价的内存、银触点和铜线。
被动提价与需求萎缩： * 非AI硬件企业面临成本端（原材料）和融资端（利率）的双重压力，不得不被迫提高产品售价。
负反馈逻辑： 提价并非因为产品更受欢迎，而是为了生存。这直接导致消费者购买力下降，销售预期大幅下滑。
3. AI失业潮与“被动涨价”的错位
需求端的崩塌： 随着AI在翻译、初级编程、客户服务和内容创作领域的替代效应显现，失业潮的趋势正在真实发生。
心理预期失调： 消费者（面临失业压力的人群）发现商品涨价，不是因为他们有更强的消费欲望，而是因为他们生活所需的基础硬件被“AI建设”抢占了资源。这种涨价是被动型、输入型涨价。
4. 滞胀风险：宏观经济的新陷阱
这种逻辑链条最终指向了一个可怕的宏观终点——滞胀（Stagflation）：
“滞”： AI造成的岗位替代和非AI企业因成本高企而减产，导致经济增长动能停滞。
“胀”： 原材料被AI基建“买断”引发的成本推动型通胀，使得物价居高不下。
结论： AI可能并没有带来预期的全社会生产力普惠，反而可能通过其庞大的资源消耗，让全球大部分不参与AI竞赛的企业和民众陷入“高生活成本、低就业机会”的泥潭。
补充分析：聊天记录里未尽之处
水资源危机： AI训练不仅耗电，还极度耗水用于冷却。在某些地区，AI数据中心的抢水已经引发了农业和居民用水的提价，这是成本传导的另一个隐形维度。
供应链“贫富分化”： 全球供应链正形成两极。一极是由于AI需求而获得超额利润的巨头，另一极是被原材料成本压垮的传统制造业中下游，后者的系统性破产风险正在积聚。
梳理完后，可以更清晰的感受到，整体经济不是只有AI。
其他行业在享受AI带来的降本增效同时，若是承受目前AI建设带来的负反馈程度更大，甚至越来越多的中下游企业利润被AI建设吞噬得业绩要往下走的时候，被拖了2年多本该更早爆发的全球危机，就拖不下去了。
留给AI应用端加快发展落地来不及证明自己不是泡沫的时间，要比预期中短更多。
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