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伯恩斯坦研报称，建设1GW AI数据中心约需346亿至395亿美元资本开支。
伯恩斯坦拆解AI基建成本：每吉瓦投资最高395亿美元
PANews 10月10日消息，伯恩斯坦研报显示，采用不同AI加速器架构，建设1GW数据中心所需的资本开支约为346亿至395亿美元。其中，英伟达Vera Rubin架构的建设成本最高，OpenAI自研ASIC架构Jalapeno则相对较低。伯恩斯坦将英伟达Rubin NVL72单机柜成本预期从此前的910万美元大幅下调至752万美元，降幅约17%，主要反映了对HBM价格和NAND存储容量预期的调整。研报还指出，AI数据中心的主要经济负担并非电费，而是巨额资本开支及其产生的折旧。
原文链接：https://www.panewslab.com/zh/articles/01a1259f-d881-7008-9a96-71832906cd45
PANews称，伯恩斯坦研报测算，采用不同AI加速器架构建设1GW数据中心，资本开支约为346亿至395亿美元。
报道指出，英伟达Vera Rubin架构的建设成本最高，OpenAI自研ASIC架构Jalapeno相对较低。
伯恩斯坦将英伟达Rubin NVL72单机柜成本预期从910万美元下调至752万美元，降幅约17%。
报道将成本预期调整主要归因于对HBM价格和NAND存储容量预期的调整。
研报指出，AI数据中心的主要经济负担不是电费，而是资本开支及其产生的折旧。
以下为辅助分析，与已报道事实分开展示；重要信息请进一步核实。
建设AI数据中心不仅要购买计算设备，还要承担配套设施等前期投入。伯恩斯坦的测算显示，不同加速器方案会让1GW规模项目的成本有所不同。即使单机柜成本预期下降，整体资本开支和后续折旧仍被研报视为主要经济负担。
这些测算反映了大型AI数据中心可能需要很高的前期资金，也说明加速器、存储等成本假设会影响项目预算。
新手可重点区分资本开支与日常电费：前者是建设和购置资产的投入，折旧则是这些资产成本在使用期间的会计分摊。
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