市场已经开始交易 AI 放缓预期，但企业真实投入暂未同步降速。
吴说旗下《白线日报》在 9 月 15 日的观察中提到，Anthropic CEO Dario Amodei 公开呼吁前沿 AI 公司放慢模型能力提升速度，为安全测试、第三方评估和治理机制留出更多时间，但他并未主张停止模型训练。此后，OpenAI CEO Sam Altman 和 Elon Musk 也表达了对放慢前沿 AI 开发方向的支持。
前沿模型放缓预期压低芯片股，10 年期美债收益率突破 5%
9 月 15 日凌晨美股收盘，费城半导体指数下跌 5.9%。个股方面，Nvidia 跌 3.4%，Micron 跌约 5.3%，Broadcom、AMD 等 AI 芯片股也出现明显下跌。
同一时段，美国 10 年期国债收益率盘中突破 5%。《路透社》指出，市场主要担心如果前沿模型开发放慢，训练算力和 AI 基础设施支出的增速会受到影响；不过，JPMorgan 和 Jefferies 认为，目前还没有看到 AI 基础设施投资已经实际削减的明确信号。
《白线日报》据此判断，这轮芯片股回落同时反映了两层压力：一是市场担心云厂商可能推迟 GPU 和存储采购，拖慢 Nvidia、Micron 等公司的收入增长；二是 10 年期美债收益率升破 5% 后，高估值科技股的估值承压。
The Information：Anthropic 被指签下 6 年 137 亿美元 GPU 合同
据 The Information 援引知情人士报道，Anthropic 是 RUM Group 之前披露的一份 6 年期、总额 137 亿美元 GPU 算力合同的客户。
RUM Group 前身为 Rumble，在收购 Northern Data 后切入 AI 云和数据中心业务。其向 SEC 提交的文件显示，这份协议已于 8 月 23 日签署，并在 8 月 24 日披露，但当时没有公开客户身份。
按照披露内容，这份合同将在佐治亚州 Maysville 的在建数据中心分三批提供 GPU 服务，总订单金额在三批之间平均分配。其中，第三批还需要客户认可交付时间后才会生效。该项目目前已有约 120 MW 电网容量，并存在扩展到 180 MW 的可能。
不过，RUM 在披露合同的同时也明确表示，当时尚未落实完成机房建设、GPU 及相关设备采购所需的全部资金，预计仍需通过新增债务或股权融资承担大部分支出。
The Information 统计称，Anthropic 在过去一年签署的多项算力安排涉及至少 14.8 GW 潜在容量，未来十年的潜在支出最高约 5,170 亿美元。但报道同时强调，这些数字并不等于已经交付，也不代表实际支付金额。
《白线日报》认为，Anthropic 一边呼吁放慢前沿模型开发，一边继续签下 137 亿美元长期算力合同。至少从真实采购行为看，这家公司目前并未同步放慢算力扩张。
三星电子与 SK 海力士拒绝约 187 亿美元电力预付款方案
韩国电力公司 KEPCO 希望三星电子和 SK 海力士提前支付未来约 5 年的电费，以为韩国大型半导体产业集群所需的输电和电网建设融资。
这项方案总规模约 25 万亿韩元，约合 187 亿美元。其中，三星电子需承担约 20 万亿韩元，SK 海力士约 5 万亿韩元。两家公司均拒绝参与。
报道指出，这并不意味着两家公司不需要新增电力，而是它们不愿一次性承担如此高的前期资金压力。韩国媒体称，企业在决策时也考虑了未来芯片市场走势和自身投资计划。
如果该预付款方案无法推进，KEPCO 可能需要增加债券和其他债务融资，以完成相关电网建设。
《白线日报》的判断是，AI 存储需求依然强劲，但三星电子和 SK 海力士连 5 年电费都不愿提前锁定，说明当扩产从晶圆厂延伸到电网，基础设施资本开支由谁承担、投资多久能回本，已经开始成为新的约束。
贝莱德：亚洲 AI 供应链仍有机会，存储、电力与冷却是三大瓶颈
贝莱德在最新秋季投资展望中表示，在美国以外的市场中，仍偏好新兴市场胜于海外发达市场，并认为相关机会主要集中在亚洲，台湾和韩国仍处于 AI 半导体和存储供应链核心。
在另一份亚洲 AI 供应链专题研究中，贝莱德把存储、电力输送和冷却列为三大瓶颈。贝莱德估计，当前存储需求高于供给约 20%–30%，短缺可能至少持续两年；但如果需求在新产能投产时转弱，2027 至 2028 年存在重新供过于求的风险。
同一研究还预计，全球 AI 数据中心用电需求在未来十年可能增至约四倍。随着芯片功耗提升，数据中心也在从传统风冷向液冷扩展。
报道同时提示，上述数字属于贝莱德的研究预测，并非供应商已经确认的实际订单。
《白线日报》最后总结称，市场已经开始交易 AI 放缓，但企业真实投入还没有同步降速。Anthropic 在公开表态与长期算力采购之间出现并行推进，存储、电力和冷却则仍是 AI 基建绕不开的现实瓶颈。接下来更值得关注的，不是口头上的「放慢」，而是资本开支、长期算力合同和基础设施订单是否真的被削减。