6000億美元資金缺口能壓垮AI行業(yè)嗎？

出品｜虎嗅科技組

作者｜余楊

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺(jué)中國

虎嗅注：本文為《硅谷正發(fā)生》第001篇稿件。《硅谷正發(fā)生》聚焦國外頭部AI相關(guān)公司Open AI、Microsoft、NVIDIA等。本文以微軟吉印通創(chuàng )始人比爾?蓋茨動(dòng)態(tài)為引，討論AI行業(yè)的盈利能力相關(guān)問(wèn)題。

7月5日消息，微軟吉印通創(chuàng )始人比爾?蓋茨（Bill Gate）作客《下一個(gè)偉大構想》（the Next Big Idea）播客，討論了對超人類(lèi)人工智能（Superhuman AI）和技術(shù)進(jìn)步的構想，同時(shí)表示現在A(yíng)I 市場(chǎng)的狂熱程度遠超互聯(lián)網(wǎng)泡沫。

蓋茨認為當前 AI 領(lǐng)域的準入門(mén)檻非常低，且整個(gè)市場(chǎng)處于狂熱期，AI 初創(chuàng )公司可以比較輕松地拿到數億美元的融資，甚至還有人為一家公司籌集了 60 億美元（約 437.34 億元人民幣）現金。

“如此多的資本扎堆涌入新領(lǐng)域是前所未見(jiàn)的，無(wú)論從市值以及估值角度來(lái)看整個(gè) AI 市場(chǎng)已經(jīng)陷入‘狂熱’狀態(tài)，其程度讓歷史上互聯(lián)網(wǎng)、汽車(chē)時(shí)期的狂熱相形見(jiàn)絀。”蓋茨這樣說(shuō)到。

現階段的人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛，是名副其實(shí)的吸金產(chǎn)業(yè)，英偉達市值也因此高歌猛進(jìn)，并在當地時(shí)間6月18日總市值達到3.34萬(wàn)億美元，一舉超越微軟、蘋(píng)果公司，成為全球市值最高的上市企業(yè)。但事實(shí)上，對人工智能領(lǐng)域的質(zhì)疑聲也此起彼伏，從未停止過(guò)。

人工智能的 6000 億美元問(wèn)題

紅杉資本合伙人兼首席運營(yíng)官David Cahn曾在去年9月發(fā)布過(guò)一篇《人工智能的2000億美元問(wèn)題》的文章，6月20日，他針對目前的情況更新了自己的看法。

在2023 年 9 月的《人工智能的2000億美元問(wèn)題》文章中，David Cahn主要提出了一個(gè)問(wèn)題：“收入在哪里？”

問(wèn)題的邏輯是，英偉達的盈利指南和隨后的強勁表現表明對 GPU 和人工智能模型訓練的需求水平是無(wú)止境的，但這些 GPU 都有什么用？客戶(hù)的客戶(hù)是誰(shuí)？需要創(chuàng )造多少價(jià)值才能讓如此快速的投資獲得回報？

GPU 的最終用戶(hù)（例如星巴克、X、特斯拉、Github Copilot 或新創(chuàng )業(yè)公司）也需要賺取利潤。假設他們需要賺取 50% 的利潤，這意味著(zhù)對于當前 GPU 資本支出的每一年，這些 GPU 需要創(chuàng )造 2000 億美元的終生收入才能償還前期資本投資。

這些資本支出中有多少與真正的終端客戶(hù)需求相關(guān)，又有多少是為滿(mǎn)足未來(lái)終端客戶(hù)需求而建設的？這是一個(gè)價(jià)值 2000 億美元的問(wèn)題。

David Cahn注意到 AI 基礎設施建設所隱含的收入預期與 AI 生態(tài)系統的實(shí)際收入增長(cháng)之間存在巨大差距，而 AI 生態(tài)系統的實(shí)際收入增長(cháng)也是終端用戶(hù)價(jià)值的代表。概言之，David Cahn對AI的盈利能力抱有疑慮，投入和產(chǎn)出存在2000億美元的差額，認為“按今天的水平，每年的資本支出都至少需要填補 1250 億美元的缺口。”

隨著(zhù)英偉達成功躋身全球最有價(jià)值公司行列，David Cahn按照去年9月的數據框架再次進(jìn)行了估算，結果是：AI 的 2000 億美元問(wèn)題現在變成了 AI 的 6000 億美元問(wèn)題。

圖片來(lái)自sequoia

David提醒我們注意：直接計算這個(gè)指標很容易。你所要做的就是將 Nvidia 的運行率收入預測乘以 2 倍，以反映 AI 數據中心的總成本（GPU 占總擁有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、備用發(fā)電機等）。然后你再乘以 2 倍，以反映 GPU 最終用戶(hù)的 50% 毛利率（例如，從 Azure 或 AWS 或 GCP 購買(mǎi) AI 計算的初創(chuàng )公司或企業(yè)，他們也需要賺錢(qián)）。

自 2023 年 9 月以來(lái)發(fā)生了什么變化？

David Cahn認為，2023 年末是 GPU 供應短缺的高峰期，但目前的供應短缺已經(jīng)消退。同時(shí)，GPU 庫存不斷增長(cháng)，N(xiāo)vidia 在第四季度報告稱(chēng)，其數據中心收入的一半左右來(lái)自大型云提供商。僅微軟一家就可能占Nvidia 第四季度收入的約 22%。超大規模資本支出正在達到歷史水平。進(jìn)而，一旦庫存足夠大以至于需求下降，就會(huì )成為重置的催化劑。

另外，OpenAI 仍然占據著(zhù) AI 收入的最大份額，The Information 最近報道稱(chēng)，OpenAI 的收入現在為34 億美元，高于 2023 年底的 16 億美元。但許多初創(chuàng )公司仍然與OpenAI 的差距很大，消費者今天真正使用了多少 AI 產(chǎn)品還很難說(shuō)，這也意味著(zhù)AI 公司需要為消費者提供源源不斷的價(jià)值，才能長(cháng)遠發(fā)展。

在最后的分析中，David Cahn慷慨地假設谷歌、微軟、蘋(píng)果和 Meta 每年都能從新的 AI 相關(guān)收入中產(chǎn)生 100 億美元。還假設甲骨文、字節跳動(dòng)、阿*、騰訊、X 和特斯拉每年都有 50 億美元的新 AI 收入。但即使這仍然是正確的，并且在名單上再添加幾家公司，1250 億美元的缺口現在也會(huì )變成 5000 億美元的缺口。

David Cahn還提到——B100 即將問(wèn)世： 今年早些時(shí)候，N(xiāo)vidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本僅增加了 25%。我預計這將導致 Nvidia芯片需求的最終激增。與 H100 相比，B100 的成本與性能相比有了顯著(zhù)的改善，而且由于每個(gè)人都想在今年晚些時(shí)候買(mǎi)到 B100，因此很可能再次出現供應短缺。

人工智能接近泡沫了嗎？

當然，對人工智能看漲的觀(guān)點(diǎn)也不少，一個(gè)主要的反駁就是“GPU 資本支出就像修建鐵路”，最終火車(chē)會(huì )開(kāi)過(guò)來(lái)，目的地也會(huì )到來(lái)——新的農業(yè)出口、游樂(lè )園、購物中心等。

對此，David Cahn認為這種觀(guān)點(diǎn)忽略了一些關(guān)鍵因素：

首先是GPU缺乏定價(jià)權：在物理基礎設施建設的情況下，您正在建設的基礎設施具有一些內在價(jià)值。如果您擁有舊金山和洛杉磯之間的軌道，那么您可能擁有某種壟斷定價(jià)權，因為 A 地和 B 地之間只能鋪設這么多軌道。在 GPU 數據中心的情況下，定價(jià)權要小得多。GPU 計算正日益成為一種按小時(shí)計量的商品。與成為寡頭壟斷的 CPU 云不同，構建專(zhuān)用 AI 云的新進(jìn)入者繼續涌入市場(chǎng)。在沒(méi)有壟斷或寡頭壟斷的情況下，高固定成本 + 低邊際成本的企業(yè)幾乎總是會(huì )看到價(jià)格競爭到邊際成本（例如航空公司）。

其次是投資浪費：即使是鐵路行業(yè)，以及許多新技術(shù)行業(yè)，投機性投資狂潮也常常導致高額的資本浪費。《推動(dòng)市場(chǎng)的引擎》是技術(shù)投資方面最好的教科書(shū)之一，其主要觀(guān)點(diǎn)是，許多人在投機性技術(shù)浪潮中損失慘重。挑選贏(yíng)家很難，但挑選輸家要容易得多。

另外是折舊問(wèn)題：半導體趨于越來(lái)越好，N(xiāo)vidia 將繼續生產(chǎn)更好的下一代芯片，如 B100。這將導致上一代芯片的折舊速度加快。由于市場(chǎng)低估了 B100 和下一代芯片的改進(jìn)速度，因此它高估了今天購買(mǎi)的 H100 在 3-4 年后的價(jià)值。但鐵路這種物理基礎設施不存在這種相似性，它不遵循任何“摩爾定律”類(lèi)型的曲線(xiàn)，因此成本與性能的關(guān)系不斷改善。

最后，David Cahn認為我們需要仔細研究贏(yíng)家和輸家。在基礎設施建設過(guò)剩的時(shí)期，總會(huì )有贏(yíng)家。人工智能很可能是下一波變革性技術(shù)浪潮，GPU 計算價(jià)格的下降實(shí)際上有利于長(cháng)期創(chuàng )新，也有利于初創(chuàng )企業(yè)。如果預測成真，創(chuàng )始人和公司建設者將繼續在人工智能領(lǐng)域發(fā)展——他們將更有可能取得成功，因為他們將受益于較低的成本和在這一試驗期間積累的經(jīng)驗。但投資者可能會(huì )遭受傷害。

無(wú)獨有偶，蓋茨在訪(fǎng)談節目中也提到，目前 AI 領(lǐng)域的競爭非常激烈，而且不斷有新選手入場(chǎng)，微軟固然擁有很多資本，但并沒(méi)有真正阻止其他人在基礎能力或垂直領(lǐng)域的發(fā)展。蓋茨表示，人工智能技術(shù)在全球經(jīng)濟中所占的份額雖然相對較小，但其潛力巨大，即使是小型機構也能借助這些工具與大型機構競爭，并提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

正如David Cahn所總結的那樣，我們正在經(jīng)歷一場(chǎng)可能定義一代人的技術(shù)浪潮，在未來(lái)很長(cháng)一段時(shí)間內，像 Nvidia 這樣的公司很可能在生態(tài)系統中繼續發(fā)揮關(guān)鍵作用，但專(zhuān)注于為最終用戶(hù)提供價(jià)值的公司創(chuàng )建者才會(huì )獲得豐厚的回報。

人工智能泡沫正達到臨界點(diǎn)，前面的道路將是漫長(cháng)的，它會(huì )有起有落，把握下一步發(fā)展方向至關(guān)重要。

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