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喵星人

07/27 15:00

AI 的6000億美元難題：從2000億到6000億，泡沫化危機如何應對？

在AI投資領域，基礎設施投入與實際收入之間的巨大差距已成為業界焦點。這個問題已經從2000億美元膨脹到6000億美元，讓人不禁懷疑AI投資的真實回報。本文將深入探討這一問題，並提供應對策略，幫助企業在這場技術浪潮中立於不敗之地。

AI基礎設施投資的驚人增長與收入的脫節，讓人們開始質疑這樣的大手筆投入究竟能帶來多少回報。早在2023年，紅杉資本的David Cahn就曾在《AI的2000億美元問題》中指出，AI基礎設施預期收入和實際收入之間的差距驚人。如今，這一問題已經從2000億美元膨脹到了6000億美元，令整個行業震驚。

▍投資的泡沫化：從2000億到6000億

David Cahn在其最新博文中，警告全世界AI泡沫正在接近臨界點。他列出了一個簡單的計算方法，揭示了6000億美元問題的實質。根據他的計算，將英偉達的年化收入預測乘以2倍，反映AI數據中心的總成本，再乘以2倍，反映GPU終端用戶的50%毛利率，結果顯示，自2023年9月以來，1250億美元的空缺已經變成了5000億美元。

▍供應短缺與庫存增加

2023年底，GPU供應極度緊張，初創公司為了獲得GPU不惜聯繫風險投資公司。然而，隨著時間推移，這種焦慮已經消失，GPU供應變得容易，交貨時間也非常合理。英偉達在第四季度報告中指出，其數據中心收入中約有一半來自大型雲供應商，顯示出市場需求的變化。

▍OpenAI的主導地位

儘管一些初創公司達到一定規模，但OpenAI依然占據AI收入的最大份額。根據《The Information》報導，OpenAI的收入已增至34億美元，而2023年底時其收入僅為16億美元。這顯示出AI市場的不均衡性，初創公司仍在努力追趕。

▍投資空缺的擴大

David曾假設，谷歌、微軟、蘋果和Meta每年能從AI相關收入中獲利100億美元，但即使這些假設成立，1250億美元的空缺現在已變成5000億美元。這反映了市場對AI收入預期的過高估計。

▍B100晶元的影響

英業達的B100晶元性能提升2.5倍，但成本僅增加25%，預計將導致對英偉達晶元需求激增，可能再次引發供應短缺。這一新技術的推出，將對市場產生深遠影響。

▍市場挑戰與未來展望

有人將GPU資本支出比作修鐵路，但David指出，AI基礎設施缺乏定價權，投資焚燒率高，且面臨技術折舊的挑戰。市場低估了B100和下一代晶元改進的速度，這意味著今天購買的H100在未來幾年內將迅速折舊。

▍贏家與輸家

在過度的基礎設施建設期間，總是會有贏家和輸家。David認為，AI是變革性技術浪潮，而GPU計算價格下降對長期創新和初創公司有利。創始人和公司建設者將受益於更低的成本和積累的經驗教訓，更有可能成功。