泡沫

最近很多知名公司开始下场做高质量的访谈，包括 A16Z，YC 等等。本篇文章来自于 A16Z 的一个访谈。在 a16z 的 Runtime 栏目中的这段对话里，Atreides Management 的管理合伙人兼首席投资官 Gavin Baker 与 a16z 的普通合伙人 David George 一起探讨了 AI 的宏观前景：万亿美元的数据中心建设，GPU 的新经济模式，以及这场繁荣对投资者、创始人和全球经济的意义。 主要观点 核心论点是，当前我们并未处于 AI 泡沫之中。与 2000 年的互联网泡沫相比，如今的 AI 投资有着本质的不同。主要的区别在于，当年的投资（如“暗光纤”）利用率极低，而如今的 AI 基础设施（如 GPUs）则被充分利用，并为投资者带来了可观的资本回报率（ROIC）。 此外，进行大规模投资的公司是全球财务最稳健的科技巨头，它们拥有雄厚的现金流和资本储备，能够支撑当前的支出。虽然“往返投资”（round-tripping）现象确实存在，但其规模较小，主要是出于战略竞争的需要，而非财务驱动。 最后，报告认为，尽管 AI 将重塑软件和消费互联网行业，但目前仍处于技术发展的早期阶段，预测应用层的最终赢家为时尚早。 关键细节 与 2000 年科网泡沫的对比 基础设施利用率：2000 年的泡沫是“电信泡沫”，其标志是“暗光纤”（dark fiber），在泡沫顶峰时，高达 97% 的已铺设光纤未被点亮使用。相比之下，如今“没有暗 GPU”（no dark GPUs），所有 GPU 算力都被充分利用，甚至出现过热问题。 公司估值：2000 年，像 Cisco 这样的公司市盈率一度高达 150 到 180 倍。而如今，Nvidia 的市盈率大约在 40 倍左右，估值更为合理。 投资回报：目前在 GPU 上投入巨资的公司（如大型科技公司），其投资资本回报率（ROIC）平均提升了约 10 个百分点，证明了投资的积极回报。 市场竞争格局 芯片层面：主要的竞争发生在 Nvidia 和 Google 的 TPU 之间。Broadcom 和 AMD 正在联合，为市场提供一个基于以太网的开放标准替代方案，以抗衡 Nvidia 的专有系统。 模型与平台层面：大型科技公司（如 Google、Meta）在数据、算力资本和分发渠道上拥有巨大优势，AI 可能成为它们的“持续性创新”。由于算力成本高昂，AI 模型的毛利率将结构性地低于传统 SaaS 公司。 关于 “Round-tripping”：Nvidia 等公司对其生态伙伴进行投资，这些伙伴再用资金购买 Nvidia 的芯片。这被视为一种战略行为，目的是为了在与 Google (TPU) 的竞争中确保关键客户（如 OpenAI、XAI）的忠诚度。 对软件和商业模式的影响 SaaS 公司的转型：应用型 SaaS 公司必须接受因 AI 算力成本而导致的毛利率下降。这不应被视为负面信号，而应被看作是 AI 功能被用户实际使用的标志。 商业模式的演变：AI 将推动商业模式从传统的订阅制转向“按成果付费”。例如，在客户服务领域，可以根据问题解决率来收费。 消费互联网：拥有庞大现有用户基础的公司（如 Google）具有显著优势。模型的推理能力将创造一个“飞轮效应”，即更多用户带来更好的算法，从而改善产品，这将改变 OpenAI 等前沿模型公司的经济模型。 未来展望 机器人技术：机器人领域将是真实且重要的发展方向，未来的竞争格局很可能在 Tesla 和中国公司之间展开。人形机器人因其能通过观看人类视频进行学习，而被认为更具发展潜力。 原文 最近，几乎所有人都在问同一个问题：“我们是不是正处在一个AI泡沫里？”...