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国汇策略 AI熔化白银？

文｜脑极体国汇策略

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白银使用场景国汇策略，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？/p>

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，这个前提不一定成立。

也有人认为国汇策略，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。

一是炒高与自然资源紧密相关的金融产品，比如贵金属、能源等。常规意义上看，它们可能跟AI可能关系不大，但通过对AI吞噬自然资源故事的讲述，它们就找到了在新时代获得价值重生的方案。既然AI最火，那么这把火，半导体、机器人烧得，我白银黄金为什么就烧不得？

二是在全球普遍的政治正确话语里，什么东西一旦被打上了资源消耗的标签，似乎就有了某种原罪。哪怕是一种非常有利于环保的技术也是如此。而这种阐述逻辑，又往往会演变成一个大型双标现场：我比你先进的时候，AI真的很环保；你比我先进的时候，就必须警惕AI过度发展对环境的破坏。

在办正事与听故事之间，心里或许要有一把尺。