來源丨硬·AI
作者| 常嘉帥
今年，生成式AI無疑進入了一個「高速發展」階段。
ChatGPT、Midjourney、文心一言等「消費級產品」將AI進了千家萬戶；Adobe、微軟等老牌科技巨頭藉著AI「重煥新生」；而業績暴增、市值狂飆的「AI賣鏟人」英偉達，更成了今年資本市場的絕對明星。
不過，從領頭的微軟、OpenAI，到進展神速的Google、Meta，大部分科技公司的AI產品還處在賠本賺吆喝的階段，消費者買不買單還不好說。
尚不明朗的下游前景，引發了一系列疑問——
囤那麼多GPU幹嘛？要賺多少錢才能回本？最終由誰買單？
9月20日，創投機構紅杉的合夥人David Cahn發文，將這些疑問概述為「AI產業價值2000億美元的問題」。
David Cahn認為，要回本，AI產業需要實現2000億美元的營收，但目前還差1250億美元…
因此，David Cahn認為，雖然長期來看，企業囤積大量GPU算力可能是件好事，但短期來看，這可能會造成一場混亂。
以下為David Cahn原文精編，諸君enjoy~ ✌️
去年夏天以來，生成式AI浪潮已經進入了超高速模式。這項加速的催化劑是Nvidia的Q2獲利指南及其隨後的超預期業績。這向市場表明了對GPU和AI模型訓練的需求是「不可滿足」的。
在Nvidia的宣布之前，像ChatGPT、Midjourney和Stable Diffusion等消費者發布的產品已經將AI推向了公眾視野。隨著Nvidia取得亮眼的成績，創辦人和投資者得到了實證證據，證明AI可以創造數十億美元的全新淨收入，促使這一領域開足馬力向前衝。
儘管投資者已經從Nvidia的成績中推測出很多事情，AI投資現在正以飛快的速度進行，估值也創下了記錄，但仍然存在一個重要的問題：所有這些GPU都用於什麼？誰是最終的客戶？為了讓這種快速的投資回本，需要創造多少價值？
考慮以下情況：
每1美元的GPU支出，大約對應1美元的資料中心能源成本，也就是說，如果英偉達到年底能賣500億美元的GPU（根據分析師的保守估計），資料中心的支出就高達1000億美元。
進一步假設，如果GPU的終端客戶，也就是那些做GPU應用的公司，能在AI業務上賺取50%的利潤才能不虧，就意味著至少需要2,000億美元的收入，才能收回前期的投資成本。這還沒算是雲端供應商的利潤，如果要讓他們賺錢，總營收要求甚至應該更高。
根據公開文件，資料中心建設的增量，大部分來自大科技公司。例如，Google、微軟和Meta都報告了資料中心資本支出的大幅成長。另據相關報道，位元組、騰訊、阿里這些公司也是英偉達的大客戶。展望未來，亞馬遜、甲骨文、蘋果、特斯拉和Coreweave等公司可能也會在資料中心建置上花費重金。
要問的重要問題是：這些資本支出建設有多少與真正的終端客戶需求相關，有多少是根據「預期需求」而建造的？這是一個價值2000億美元的問題。
根據The Information的報道，OpenAI的年收入約10億美元，微軟曾表示，預計Copilot等產品可望帶來100億美元的年收入，再把其他公司算進來：假設Meta、蘋果也能靠AI年入100億，甲骨文、字節、阿里、騰訊、X、特斯拉等公司的AI業務能賺50億美元，加一塊也只有750億美元——
——這些都是虛擬的假設，重點是，即使你從AI中獲得極大的收益，以今天的支出水準來看，離回本至少還差1250億美元。
新創公司有很大的機會填補這個差距，我們的目標是“跟隨GPU”，找到利用AI技術創造真正終端客戶價值的下一代新創公司——我們希望投資這些公司。
這個分析的目標，是突出顯示我們今天看到的差距。
AI炒作終於趕上了自2017年以來開發的深度學習技術突破。這是好消息。正在發生主要的資本支出建設。這應該會在長期內大幅降低AI開發成本。以前，你必須購買一個伺服器機架來建立任何應用程式。現在，你可以以更低的成本使用公有雲。
同樣，今天許多AI公司將大部分風險投資用於GPU。隨著今天的供應限制讓位於供應過剩，運行AI工作負載的成本將下跌。這應該會刺激更多的產品開發。它也應該吸引更多的創辦人來在這個領域創業。
在歷史上的技術週期中，基礎設施的過度建設往往會焚燒資本，但同時也會透過降低新產品開發的邊際成本來釋放未來的創新。我們預計這種模式將在人工智慧領域重演。
對於新創公司來說，教訓很明顯：作為一個社區，我們需要將思維從基礎設施轉向終端客戶價值。滿意的客戶是每個偉大企業的基本要求。為了讓AI產生影響，我們需要想辦法利用這項新技術來改善人們的生活。我們如何將這些令人驚嘆的創新轉化為客戶每天使用、喜愛並願意付費的產品？
AI基礎設施的建設正在進行中。基礎設施不再是問題。許多基礎模型正在被開發出來——這也不再是問題。而且，今天AI的工具也相當不錯。
因此，2000億美元的問題是：
你打算如何利用這些基礎建設？你將如何用它們改變人們的生活？
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