全球AI面临着6000亿美元的困难，人工智能泡沫正接近临界点

【导读】AI基础设施的巨额投资与AI生态系统实际工资的实际差距已经达到了不可思议的水平。现在全球AI面临的2000亿美元问题已经翻了6000亿美元。

现在，业界对AI模型收入的质疑越来越多。

每转一圈投入数万亿美元建设基础设施，与一些国家的GDP不相上下，但从AI模型中获得的回报，到底能有多少？

Davidid，2023年9月来自红杉资本。 Cahn发表了一篇名为《AI的2000亿美元问题》的文章，旨在探讨：「AI的收入都去哪了？」

据报道，当时AI基础设施建设的预期收入与AI生态系统的实际工资增长存在巨大差距。与此同时，它也反映了终端用户的价值。

对于这一点，他解释道：「为了应对当前的资本支出水平，每年需要填补1250亿美元的空缺。」

现在，英伟达已经成为世界上市值最高的企业，「2000亿美金问题」是解决了，还是更严重了？

结果出乎意料：2000亿美元的AI问题，现在已成为6000亿美元的问题。

2000亿美元的问题，直接翻了三倍

近期，David Cahn再一次发布博文，警告全世界：人工智能泡沫，现在正接近临界点！

下面这张表格是他列出的，并详细说明了6000亿美元是如何计算的。

计算这个指标其实很简单。为了反映AI数据中心的总成本(GPU占总成本的一半，另一半包括能源、建筑、备用发电机等)，你只需要将英伟达的年化收入预测乘以2倍。).然后乘以2倍来反映GPU终端用户的50%毛利率(例如，从Azure、创业公司或者AWS或者GCP购买AI计算资源，他们也需要盈利)。

所以，从2023年9月到现在发生了哪些变化？David 以下是Cahn的总结。

1. 供应短缺已减少

2023年底是GPU供应最紧张的时候。当时创业公司纷纷联系风险投资公司，甚至任何愿意帮助他们的人都只是为了拿到一个很难找到的GPU。

现在，这种焦虑几乎完全消失了。现在的情况是，获得GPU变得容易，交货日期也很合理。

2.GPU库存正在增加

英伟达在第四季度报告中指出，其大约一半的数据中心收入来自大型云供应商。只有微软公司可能占英伟达第四季度收入的22%左右。

现在，超大规模的资本支出已经达到历史新高。

这类投资也成为2024年第一季度大科技公司财务报告的主要亮点，CEO明确表示：「不管你喜不喜欢，我们都会投资GPU。」

囤积硬件在行业内并不是什么新鲜事，一旦库存增加到足以减少需求，就会导致市场调整。

3. OpenAI仍然占AI收入的最大份额

《The Information》最近有报道称，OpenAI的收入已经增加到了34亿美元，到2023年底，它们的收入仍然是16亿美元。

尽管一些创业公司的收入规模还不到1亿美元，但是很明显，与OpenAI相比，他们仍然在努力追赶汽车。

今天客户真正使用的AI产品有多少，除了ChatGPT？

假如需要支付，每月15.49美元的Netfix，或者每月11.99美元的Spotify，岂不是更香？

从长远来看，为了让消费者有持续的支付意愿，AI公司提供的价值需要足够显著。

4. 现在1250亿美元的空缺已经变成了5000亿美元的空缺。

在上一次分析中，David曾经做过这样一个乐观的假设:谷歌、微软、苹果和Meta每年可以从新产生的AI相关收入中获利100亿美元。

他还假设，甲骨文，字节跳动，阿里，腾讯，X和特斯拉每个家庭都能产生50亿美元的新AI收入。

即使这些假设仍然成立，并且在名单上增加了几家公司，现在1250亿美元的空缺将成为5000亿美元的空缺。

5.B100即将来临

英伟达今年早些时候正式宣布了B100芯片，其性能提高了2.5倍，而成本仅提高了25%。

根据David的估计，这最终会导致对英伟达芯片的需求急剧增加。

与H100相比，B100的成本和性能都有了明显的提高，这可能会导致今年晚些时候又一次供不应求，到时候大家都会争相抢购B100。

我们忽略了GPU资本支出中的什么？

有人在反驳上一篇文章时说：「GPU资本支出就像修铁路一样，火车最终会到来，目的地也会出现——比如新的农产品出口，游乐园，购物中心等等。」

对于这一点，David表示赞同，但也提出了一些他们忽略的问题。

1. 缺乏定价权

建造的设施本身在物理基础设施建设中具有一定的实际价值。

如果你有一条从旧金山到洛杉矶的轨道，你可能有一定的垄断定价权，因为在A地和B地之间，只能铺有限的轨道。

但是，在GPU数据中心的前提下，定价权要小得多。

如今，GPU计算越来越像是一种按小时计费的商品。

与成为寡头垄断的CPU云不同，后来者不断涌入市场，建立专门的AI云。

高固定成本，无垄断或寡头垄断， 业务边际成本低，价格战降到边际成本几乎是一个定局(比如航空公司)。

2. 投资焚烧率

即使在铁路建设中，投机性投资狂潮也常常导致资本焚烧率极高。

新技术出现的时候，也是如此。

在最好的技术投资教材之一《推动市场的引擎》中，主要结论是很多人在投机技术的浪潮中损失了大量的资金。(比如铁路)

要找到赢家是非常困难的，但是要找到输家，要容易得多。(运河就是铁路)。

3. 折旧

从技术史上我们知道，半导体的发展会越来越好。

英伟达将继续生产B100等更强大的下一代芯片。这样可以使上一代芯片更快地折旧。

由于市场低估了B100和下一代芯片优化的速度，它高估了今天购买的H100在3-4年内的保价。

然而，这种情况在物理基础设施中并不存在，因为物理基础设施不遵循任何摩尔定律曲线，成本和性能也不会不断提高。

4. 赢家与输家

现在，我们应该仔细看看谁是赢家，谁是输家——在太多的基础设施建设过程中，总会有赢家。

David认为，AI可能是下一个变革性的技术浪潮，而GPU计算价格的下降实际上有利于长期创新和初创企业。

假如他的预测实现了，主要损害的就是投资者。

而且创始人和企业建设者将继续在AI领域进行创新，因为他们将从更低的成本和在这个实验过程中积累的经验教训中受益。

所以，他们更有可能成功。

谁能为终端用户提供价值，谁就能得到回报

不言而喻，AI将带来巨大的经济效益。专注于为终端用户提供价值的企业，最终将获得丰厚的回报。

现在，我们正处于一波有潜力重新定义一代人的技术浪潮中。

像英伟达这样的企业在这一变革中发挥了重要作用，很有可能在未来很长一段时间内，他们将继续在生态系统中发挥关键作用。

投机性狂潮是技术发展的一部分，所以不要害怕。

此时此刻保持冷静的人，有机会建立一个极其重要的企业。

然而，我们需要警惕从硅谷到美国甚至全世界的幻想:我们可以快速致富。因为AGI明天就要到了，我们都需要囤积唯一有价值的资源。——GPU。

实际上，前面的路会很长。

它会有起伏，但是可以肯定的是，这条路是值得的。

参考资料：

https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/

本文来自微信微信官方账号“新智元”（ID:AI_era），编辑：Aeneas 好困，36氪经授权发布。

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