自2022年以来，人工智能已由技术创新演变为全球产业升级的重要基础设施。报告预计，全球科技巨头2026年AI基础设施资本支出将达到7000亿美元，较2025年的4100亿美元增长约71%。与此同时，全球AI投资规模预计突破2.5万亿美元，生成式AI市场2025年规模接近6440亿美元，同比增长76.4%。资本持续向AI基础设施集中，意味着全球经济正在进入新一轮平台型技术扩张周期，而AI仍处于产业发展的早期阶段。
资本市场已经率先反映这一趋势。2022年至2025年，全球九家AI核心上市公司的总市值增加17.5万亿美元，累计增长233%，贡献了标普500指数同期约三分之二的市值增长，增速约为整体市场的三倍。若剔除AI龙头企业，其余标普500公司的增长不足40%，AI企业与传统企业之间形成约6:1的增长差距，显示AI已成为全球资本回报率最高的新经济赛道之一。
不过，AI高速扩张正受到基础设施供给的限制。报告指出，AI服务器2026年预计增长49%，五大科技公司年度资本开支合计超过6800亿美元，其中亚马逊约2000亿美元、Alphabet约1800亿美元、微软超过1400亿美元、Meta最高1300亿美元。这意味着当前AI发展的主要瓶颈已经从算法能力转向算力、数据中心和能源供给，需求增长速度明显快于基础设施建设速度。
能源成为AI价值链最直接的约束因素。预计2030年全球数据中心耗电量将由2024年的415TWh增长至945TWh，相当于德国和法国当前全年用电总量之和，AI预计将贡献全球约20%的新增电力需求。在美国，本轮新增用电需求中约40%至50%来自数据中心。与此同时，高密度AI服务器单机柜功率已由过去5至10千瓦提升至30至50千瓦，未来领先系统将超过100千瓦，对电网稳定性和低碳能源供应提出更高要求。
相比能源，水资源约束更容易被市场忽视。报告预计，到2030年全球数据中心每日耗水量将达到4.5亿加仑，较2022年的2.92亿加仑增长超过50%，相当于约500万人每日生活用水需求。目前全球已有43%的数据中心位于水资源紧张地区，美国约三分之二的新建数据中心同样处于高水压区域。随着液冷技术成为AI算力发展的主流，未来水资源将逐渐成为决定AI基础设施选址的重要因素。
供应链安全同样面临挑战。AI产业高度依赖铜、锂、钴及稀土等关键矿产。报告预计，到2030年锂需求将增长5倍，铜需求到2040年增长30%，而新矿山开发通常需要10至15年，供需缺口正在扩大。与此同时，全球约70%的钴产自刚果（金），80%至90%的稀土加工能力集中于中国，资源高度集中进一步放大了AI产业链的地缘政治风险和供应链脆弱性。
从长期趋势来看，AI竞争正在从模型能力竞争转向资源体系竞争。未来真正决定AI产业竞争优势的，不再只是芯片性能或模型规模，而是能源、水资源、矿产供应、土地布局与基础设施之间的系统协同能力。率先建立“AI—能源—水资源—矿产—土地”一体化治理体系的国家和企业，将更有可能在下一轮全球AI产业重构中获得持续竞争优势，实现技术增长与可持续发展的长期平衡。
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