摩根士丹利指出，算力市场随着AI技术的需求快速发展，市场对此次AI革命的激增乐观程度可能仍显不足。在其最新报告中，乐观摩根士丹利强调，足摩顶尖大语言模型（LLM）正迎来“非线性能力跃升”，根士而算力需求正系统性地超过供给。丹利

根据追风交易台的分析信息，从2026年1月到3月，算力市场全球每周Token使用量从6.4万亿次激增至22.7万亿次，需求增幅约为250%。激增部分LLM服务商已实施使用上限。乐观摩根士丹利预计，足摩未来算力需求的根士增速为NVIDIA预测的算力供给的3倍，算力短缺问题将持续扩大。丹利

此外，能源供应也成为重要问题。摩根士丹利模型预测，2025至2028年，美国数据中心面临约55吉瓦的电力缺口。已有180亿美元的数据中心项目因各种原因取消，460亿美元项目遭到推迟。即便实施多种“快速供电”方案，预计净电力缺口仍将高达18%至30%。

在劳动力市场方面，AI的影响已初显。数据显示，受到AI影响最大的五大行业中，过去一年内11%的职位被裁撤，12%的岗位空缺不再补招，新增招聘率仅为18%，综合净裁员率约为4%。估计有90%的职业将受到AI自动化或增强的影响。

摩根士丹利指出，大模型能力的非线性跃升将是2026年的关键驱动力。最新数据显示，最顶尖的大模型已能独立执行超过15小时的复杂任务，远超理论预期。

在算力供需方面，全球Token使用量的250%增速对应的却是3倍的需求缺口。摩根士丹利将算力需求系统性超越供给视为2026年核心市场主题，推动需求的因素包括AI使用场景的扩展、任务复杂性非线性提升等。

软件编程是目前Token消耗量最大的单一用途，报告中还预示，随着技术进步，Token价格可能下降超过70%，进一步刺激需求。

在电力方面，面对2025至2028年55吉瓦的缺口，摩根士丹利提出了四种可能的快速供电解决方案，但即使加权后，2028年前的净电力缺口仍将达到18%至30%。

就业市场的变化同样显著，AI的经济价值潜力已超出标普500大企业的25%税前利润。调查显示，在受影响的五大行业中，AI已导致显著的职位变动。

摩根士丹利最后强调，在AI快速发展的背景下，企业需要关注哪些资产能在此时代保持真正的价值，比如专有数据、网络效应、监管许可等。

本文转载自“华尔街见闻”APP，作者：董静，官网编辑：宋芝萦。