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凤凰彩票welcome AI熔化白银？

发布日期：2026-01-25 12:02 点击次数：167

凤凰彩票welcome AI熔化白银？

1 月 23 日，现货白银一度突破 99 美元每盎司，又一次刷新了历史新高。

在此之前，2025 年白银价格已经上涨近 150%，领跑一众贵金属。今年开年以来，白银价格已经涨幅超过 30%。当白银价格持续走向疯狂，我们身边对它的讨论声也越来越多。非常有意思的一点是，开始不断有朋友询问我对白银涨价的看法。当我答复说不太关注之后，还有人给我发一些"讳莫如深""懂得都懂"之类关键词的表情包。

最开始我很是纳闷，话说一个写 AI 和科技的，哪里懂金融和贵金属啊？后来我发现，原来坊间流传着这么一个说法：白银大幅涨价，是因为 AI 以及 AI 算力基础设施建设不断增加，造成了巨大的白银消耗。这个需求增长点打破了以往的白银供需平衡，最终造成其价格疯涨。

这个故事的潜台词似乎是，只要 AI 还在发展，白银就势必坚挺。事情到了这里，或许就有话可说了。拔地而起的 AI 产业与数据中心基础设施，真的正在变成一座座白银熔炉吗？

AI 正不断消耗白银，追溯这个故事的源头，往往都离不开世界白银协会发布的相关报告。

比如其在名为《白银：下一代金属》的报告中提出，太阳能光伏、电动汽车、AI 共同构成了白银需求增长的三大支柱。这些产业的持续发展，导致白银正日益成为推动全球经济技术转型不可或缺的关键要素。

进一步拆分 AI 产业是如何消耗白银的，会发现大体可以分为两个部分。一是半导体领域，尤其是芯片封装环节中对白银的需求。白银是导电率极其优秀的金属，在诸多工业领域都有广泛利用，尤其是在半导体产业当中。而 AI 的发展离不开专用算力应用的支持。与 AI 相关的 GPU、TPU、NPU 等专用算力硬件，都需要在封装等环节中使用以白银为代表的高性能半导体。

而在芯片之外，AI 消耗白银更为核心的场景是在组装 AI 服务器与 AI 数据中心的过程中。白银的高导电率、高导热率以及耐腐蚀性，导致其可以成为一种稳定性高并且散热良好的 AI 算力设施使用金属。尤其在服务器与数据中心网络、散热模块等环节中被广泛选用。当 AI 服务器不断追求更高算力使用率与更佳散热性能的时候，白银就超过了铜等金属，成为高端服务器与数据中心的首选。比如说，英伟达 H100 服务器含有 1.2 公斤的白银，已经远远超过传统服务器 0.5 公斤左右的白银使用量。

而紧跟着这两个 AI 白银使用场景，下一个广为人知的信息是 AI 算力规模正在不断扩大。有数据显示，全球数据中心自 2000 年以来建设速度提升了 11 倍。美国的"星际之门"，中国的"新基建"都将在未来持续投入更多与 AI 强相关的数据中心建设。这意味着 AI 芯片、AI 服务器、AI 数据中心的建设规模都将持续增长。进而可以推断出，AI 消耗的白银量也将继续放大。而白银又是一种开采量非常稳定的贵金属，因此其全球供需缺口也将会被 AI 拉大。

于是，" AI 熔化白银"的故事很轻松就变得清晰、明确了起来。但这就是事实的全部吗？

当我们把" AI 推高白银价格"这个看似清晰的逻辑关系进一步打开，不难发现其中还是有些蹊跷之处。

首当其冲的问题是，AI 这座白银熔炉究竟有多大？确实已经分量十足的 AI 计算卡和 AI 服务器，真的能消耗掉那么多的白银吗？同样根据世界白银协会发布的数据，2025 年 AI 相关的白银需求猛增了 30%，全年用量超过 1000 吨。但这个数字只占据全球白银总需求的 3% — 6%。当然这也是不小的份额，但在这种份额限制与有限增量下，证明 AI 是拉高白银价格的主要推手似乎有一些牵强。

另一个可争议点在于，白银在多个 AI 场景中的使用都并非是不可替代的。比如目前已经有众多厂商正推动在 AI 服务器、中低端 AI 芯片等场景中使用铜来代替白银。铜的导电性、散热性较白银更差，但成本优势却异常明显。在 AI 基础设施从规模化铺开转向计算收益比的当前阶段，以铜替银已经成为 AI 基础设施建设中的关键议题。

另一方面，近几年光模块的兴起与技术迭代加速是肉眼可见的，在数据中心内部的短距传输场景，使用光模块代替银缆的方案正在走向成熟，这意味着白银将丧失又一个消耗量极大的 AI 相关使用场景。白银在 AI 相关领域中的使用，只有在高端电子封装、特种散热等场景中具备长期不可替代性。但这些场景的白银消耗量也较为有限。

AI 将长期推高银价，这个叙事的问题之处在于，它需要将过多的要素拼接在一起，才能组成一条完整的逻辑链路，然而这个链路上的诸多要素却都存在被推翻的可能性。

比如说，有人认为 AI 占据白银消耗总量很小，但增速很快，会打破供需平衡。但 AI 算力基础设施建设一定会持续扩张吗？在模型成本不断优化，算力需求走向平稳的今天，凤凰彩票welcome这个前提不一定成立。

也有人认为，AI 用银的主要问题在于其不可替代性高，将成为白银价格的长期推手。但事实上 AI 场景中替代白银的方案很多，这个推论也很难确立。

也有人认为，AI 是与光伏、新能源汽车一道，组成了工业用银增长的"三驾马车"，最终推高了银价。但这可能又涉及其他领域的诸多细节，并且未免有一种什么领域火了，就一切都与之有关的嫌疑。

总之，AI 成为白银黑洞的故事，必须建立在一连串的推断之上才能最终确立。往往出现类似现象的故事，最后的收场方式都与大众想象不同。

讨论 AI 与白银的话题，其实是为了引出一个近些年频繁跳跃出来的陈旧故事：我们兴致勃勃发展的 AI，其实正在吞噬自然资源，甚至成为环境之害。

迄今为止，这个故事已经有了非常多的分支。我们可以略微回顾一下。

第一个故事叫作 AI 争电。很多媒体报道与数据报告，都将 AI 的发展与过度电量消耗进行挂钩。比如不久前美国一份数据报告显示，到 2035 年数据中心可能消耗全美 8.6% 的电力资源。随之出现的是诸多媒体开始讨论 AI 与普通民众争夺电力资源的话题。

第二个故事叫 AI 耗水。训练大模型在液冷等领域需要消耗巨大的水资源，比如 ChatGPT 的耗水量就达到了数万吨。有报道显示，到 2027 年全球 AI 的用水量或许将超过英国年用水量的一半。

第三个故事，就是本文所探讨的 AI 吞噬贵金属。AI 服务器、AI 芯片等场景需要消耗巨大的铜、银等金属资源，而人形机器人则需要消耗大量的钛等金属资源。由此带来的贵金属价格升高，开采行为破坏环境等问题，似乎也应该归因于 AI 的发展。

第四个故事是 AI 制造电子垃圾。也有人认为，AI 驱动了大规模的硬件迭代，数据中心大批淘汰服务器，个人用户不断淘汰手机、电脑等消费硬件。这些电子垃圾的产生与 AI 技术发展不无关系。

这么一看，AI 还真是自然的天敌。但就像 AI 熔化白银的故事一样，类似故事可能总是携带着更多的复杂性。比如说 AI 耗电是最广为人知的公众话题，然而事实上以AI 为代表的数字化系统，仅仅占据了全球用电量的 2% 左右，却在全球 GDP 中带来了高达 45% — 58% 的贡献占比，并且呈现出持续上涨趋势。以 AI 为例，在模型训练大量消耗电力的同时，其在黑灯工厂、AI 医疗、智能交通、智能光伏等领域也节省了数量庞大的电力资源。并且 AI 本身的能耗问题还伴随着模型优化、模型压缩等技术的提升不断得到解决。

当然，AI 吞噬自然资源是一个必须得到重视和关注的问题。但或许也要看到，人类自信息革命以来的基本盘是不断依靠数字化、智能化能力的提升，摆脱对不可再生资源的依赖。

尤其值得注意的是，像 AI 吞白银这类叙事，往往被用在两个地方。