1/ 建造大型數據中心，是個很複雜的工程。第一需要巨大和穩定的能源供應， 第二需要能源和數據中心聯網，第三需要各種定製的重型器材。
2/ 和電網的連接不止是個工程問題，還涉及到環保，對電網穩定性和電價的影響，等各種複雜的需要研究和審批的事項。任何一個關口卡殼，都會耽誤很長時間。即使一個項目搞定了能源供應，要讓監管者批准和電網的連接，並在工程上落實， 至少需要三到五年時間 ，有的地區甚至更長。
3/ 連接電網的大型數據中心需要電力變壓器，把來自電網的高壓電層層轉換，變成數據中心的器材可以使用的電壓。變壓器有不同等級，目前最缺的是變電所的高壓變壓器，據說交貨時間因爲訂單太多, 已經延遲到三到五年 。缺貨的原因是因爲製造工序和供應鏈極爲複雜，需要各種定製的零部件，特殊的材料，等等。
4/ 有人會說，沒關係，我可以不用和電網連接，也不用大型變壓器，我現場租用燃氣輪機 (Gas Turbine)，用天然氣發電！事實上，馬斯克的 xAi 就是這樣，2024年只花了四個月時間，搭建起自己的第一個數據中心 Colossus 1。但是這條路徑現在又有新的問題：一是環境污染和能源浪費較大，導致各地政府監管力度加大。二是需要穩定的天然氣供應。三，現在燃氣輪機供不應求， 新訂單的交貨時間已經超過五年 。
5/ AI 投資觀察者 Ed Zitron 最近發表了一篇文章，“數據中心去哪兒了” ？ ( Where are all the data centers?) 。文章指出， (除了 xAi的 Colossus 超算中心之外），各個公司過去兩年上線的數據中心規模最大也就是兩百到三百兆瓦，大部分真正完工的項目都在 50兆瓦以下。OpenAI 和 軟銀在 2025年一月高調宣傳的四年投資五千億美元，26年底要上線1200兆瓦的 Stargate 數據中心項目，迄今爲止只有兩個總共 210 兆瓦的數據中心上線。某大公司高調宣傳過去兩年有四千兆瓦的算力上線，但如果仔細盤點它過去三年開工的各個數據中心項目，沒有任何公開信息可以證明任何項目已經完工。媒體宣傳時常常玩文字遊戲刻意誤導，比如某個數據中心項目裏 N 幢樓只有一兩幢上線運營，記者的文字會給讀者以整個項目全部完工的錯誤印象。而四月份彭博社的一篇文章號稱， 今年在美國建造的數據中心項目，大約一半會推遲甚至徹底取消。
6/ 當數據中心的建設上線時間需要至少三到五年，而 GPU 的交貨時間只要 6到 12個月， 一個不可避免的結論是，雲服務商要麼必須減少 GPU 的訂單以和數據中心建設進度同步，要麼必須容忍自己買來的 GPU 放在倉庫裏靜靜的喫灰，越堆越多。
7/ 一個觀察公司囤貨增加的角度是看所謂 “Construction In Progress” ( 在建工程) 或者 “Asset not yet in service” (未投入使用資產)。 比如谷歌 25年三月底的時候，未投入使用資產價值爲 556 億美元，一年以後這個數字上升爲 1086 億 ； 臉書的在建工程，25年三月底爲 323 億，26年三月底上升爲 610 億 ； 亞馬遜每年只披露一次這方面的數據，24年底到 25年底在建工程從 466 億上升爲 717 億。 微軟沒有直接披露這方面的數字。但整體看，除微軟外的三家大公司的”尚未投入使用的資產“過去一年從 1340 億美元增加到 2410 億美元，淨增 1070 億美元，增長幅度爲 80%。 如果假設未投入使用資產中有 30%爲 GPU, 那麼 1070 億美元的增量就是 321 億，正好相當於一百萬臺在倉庫裏喫灰的英偉達的 Blackwell GPU。
8/ 這裏需要引入一個供應鏈管理的概念：牛鞭效應 (Bullwhip effect)。 簡而言之，牛鞭效應是指實物商品從銷售到生產的各個環節之間存在較大的時間延遲，因此來自終端買家的訂單的微小波動，就可以導致後臺生產商的生產量的大幅波動。這好比終端買家揮舞着一個牛鞭，輕輕一動就可以導致鞭尾的大幅波動，所以叫牛鞭效應。
9/ 牛鞭效應的成因主要有兩點：一，生產環節複雜，延遲較長，需求上升期時延遲增長更快，雪上加霜 ； 二，每個環節上的買家只能看到自己的客戶的需求，對市場整體需求的變化主要靠猜，上升期時爲了讓自己有冗餘，通常向上游供貨商開出比自己實際收到需求要多出一些的訂單數目， 每個環節大家層層加碼，最後導致後臺生產商的生產量的巨大波動。
10/ 牛鞭效應的最反直覺的兩點在於：一，當客戶訂單開始加速湧入時，不管你開始如何向上遊增加訂單，因爲生產的延遲，會有很長一段時間，缺貨現象會越來越厲害，而競爭壓力會誘導你大幅度增加更多訂單。 二，當供需關係變得平衡之後，即使你立刻取消所有訂單，已經開啓生產的貨物仍然會源源不斷的進入市場，很長一段時間供過於求的問題會越來越糟。
11/ 從供不應求到供過於求的臨界點的轉換很難提前預測，形成原因也非常複雜。有時是因爲供給終於上來了，有時是因爲價格過高導致終端買家的需求減少，或者經濟衰退，或者買家找到了替代解決方案。 轉換的發生是瞬間的，就好像一個擁擠的酒吧突然着火，原先淡定的狂歡者，突然同時決定衝向一個逃生的窄門。
12/ 因爲延遲和缺乏準確全局信息，因爲害怕落後於競爭者，每個環節上的參與者都會在局部缺貨的時候義無反顧的增加訂單，造成上游的更多的缺貨，更多價格上漲，和更多投機者的義無反顧的湧入。而一旦供給遠遠超過需求時，大家不斷砍訂單，甩賣存貨，反向的價格下跌，投機者破產的現象又會層層向下傳播，把價格推向另外一個極端。
13/ 歷史上若干次酒吧失火，大量人員傷亡的慘劇，本質都是因爲出口太小，火勢過臨界點後大家同時想奪路而逃，人員踩踏導致出口被徹底堵死，最後大家一起堵在出口窒息而亡。 從無憂無慮的狂歡，到出口被堵死的時間，很多時候不到 100秒。 而且起火的開始幾十秒，很多人還會誤以爲這是狂歡節目的一部分，完全沒有撤離的想法。 和你一起在酒吧狂歡的其他人，根本不是你的朋友，而是起火後和你一起在門口互相踐踏，共赴黃泉的競爭者。
14/ 類似的，很多資產泡沫，從東窗事發，到價格下跌 50% 以上，往往就是兩三個星期，甚至一兩天的事情。開始下跌 10%的時候，大家通常不在意，以爲是正常的回調。跌過某個臨界點後，所有大基金，散戶都在競相恐慌的拋售，跌得越多，就會有更多人恐慌，導致更大的下跌。 在泡沫上升期，互相鼓氣的狐朋狗友，在恐慌期，統統變成自相殘殺的豬隊友。他們的思維模型裏，無法真正理解爲什麼資產從高漲到暴跌的轉換可能就是幾天的事情，因此最終的悲慘結局很早就已註定。
15/ 所以現在大致的格局輪廓就清晰了：
i/ 幾大雲服務商競相窮盡經營現金流，增長資本性投入，負債累累，同時建設大量數據中心或簽下大量長期租約，推動整個半導體行業的收入和利潤暴漲。
ii/ 但行業的瓶頸已經轉移到數據中心的建設，工期一拖再拖，在建工程和GPU 存貨的金額也在增長。能源供應，電網連接，變壓器，燃氣輪機等等各種瓶頸，砸再多錢， 也無法立刻解決。
iii/ 整個半導體產業過去三年多處於牛鞭效應的上升期。很多觀察者看到短期各種供不應求的強勁數字，誤以爲形勢還會繼續下去，誤以爲自己可以精準逃頂。
下一期要切到正題，講講在存儲股票上賺了 30倍的隔壁老王。
（未完待續）
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