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AI投资正进入“质量优先”的选择性阶段，投资者从早期兴奋转向关注数据中心基础设施。高盛分析指出，市场正聚焦拥有大型数据中心及计算能力的企业，而提供窄AI工具或实验性软件的公司关注度显著下降。
高盛预计，AI基础设施支出将快速增长。超大规模云公司每年投入数十亿美元扩建数据中心及硬件，AI工作负载或占未来两年数据中心总容量的30%。训练大模型需数千芯片并行运行，推理环节也需稳定算力，推动数据中心扩张速度远超早期云计算阶段。
能源供应成为AI竞争核心。到2030年，全球数据中心电力需求或较2023年增长175%，相当于新增一个前十大耗能国的用电量，迫使公用事业和政府加大能源基建投资。
数据中心选址受能源、冷却和土地限制，大型设施倾向布局稳定能源区，部分企业在偏远地区建训练集群。数据中心位置直接影响能耗和水消耗，冷却系统效率与地理环境成关键变量。
基础设施瓶颈制约AI发展。建设可靠系统需数年，涉及复杂供应链、土地征用、电网连接及长期能源协议，设备短缺和电网延迟会减缓项目推进。因此，投资者更青睐已掌控大型数据中心网络的企业，数据中心运营商与芯片制造商因服务刚需成为生态核心。