人工智能泡沫正处于关键时刻，如何应对未来的发展变得尤为重要。
2023 年 9 月，我发表了一篇名为《AI 的 2000 亿美元之问》的文章。这篇文章旨在探讨一个关键问题：“巨额收益究竟在哪？”
当时我发现，由于 AI 基础设施的大规模建设，人们对其带来的收益充满期待，但实际上 AI 生态系统中的收益增长却远未达预期，这也反映出终端用户获得的价值并没有相应增加。我把这种现象称作“每年的资本支出需弥补 1250 亿美元”的巨大缺口。
本周，Nvidia 成为了全球市值最高公司。在过去几周内，有很多人向我询问我的分析方法是否有所更新。那么，困扰我们的 AI 的 2000 亿美元之问到底解决了吗？还是变得更加严重？
如果我们今天重新进行这一分析，会发现：原先的问题不仅没有解决，现在它已经演变成 AI 的 6000 亿美元之问。
注意：要计算这个指标其实很简单。你只需拿 Nvidia 的预期营收，再乘以两倍，就能反映出整个 AI 数据中心的总成本 (其中一半是 GPU 成本，另一半包括能源、建筑物和备用发电机等) [1] 。然后再乘以两倍，以体现最终用户 (比如从 Azure, AWS 或 GCP 上购买算力服务的新创公司或企业) 所需赚取的50%的毛利润。
自2023年9月以来，一些情况发生了变化：
供应短缺已缓解: 到2023年底时，是GPU最紧张的时候。当时，新创公司纷纷联系风投机构及各种渠道，希望能获得更多GPU。而如今，大部分我聊过的人表示，现在获取GPU已经比较容易，而且供货周期也较合理。
GPU库存正在增加: Nvidia 报告称，其第四季度的数据中心营收有一半来自大型云服务提供商。其中，仅 Microsoft 一家就贡献了约22%的营收。目前，大型科技公司的资本支出达到了历史最高水平。在’24财年的第一季度财报会上，各大科技公司的 CEO 都明确表示：“无论市场怎么看，我们都会继续投入大量资金采购 GPUs。” 囤积硬件并非新鲜事，当库存量足够大导致需求下降时，就会引发市场重新调整。
OpenAI仍占据主要份额: 《The Information》最近报道说 OpenAI 的年度营收已达到34亿美元，相比2023年底增长了一倍多。同时，也有少数新兴企业实现了不到1亿美元级别的营收，但总体来看，与 OpenAI 相比差距依旧明显。目前除 ChatGPT 外，有多少人工智能产品是真正被消费者广泛使用呢？想想看，每个月花15.49美金订阅Netflix或者11.99美金订阅Spotify，你得到的是怎样的一种体验？长期来看，如果人工智能企业希望持续吸引消费者付费，就必须不断提升自身所带来的实际价值。
原先估计1250亿美金，现在却发现可能高达5000亿美金: 在之前分析中，我乐观估计 Google, Microsoft, Apple 和 Meta 能各自在新的人工智能业务上每年创造10亿美金，同时 Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent , X 和 Tesla 则各贡献5亿美金。但即便如此，加上一些其他潜在玩家，总体上的资金缺口还是从原先估计值飙升至5000亿美金左右。
事情尚未结束——B100 即将登场: 年初,Nvidia 宣布推出全新的 B100 芯片，它相比 H100 性能提升2.5倍，但价格仅贵25%。预计这款芯片会引起又一次NVDA芯片需求高潮。今年晚些时候，当大家争相抢购B100 时，很可能再次出现供不应求局面.
有人反驳我上一篇文章时说，“GPU 的资本支出就像修建铁路”，最终列车终究会开通，各类目的地也随之出现，比如新的农业出口、游乐园、购物中心等等。我其实同意这个观点，但觉得它忽略了一些问题：
首先，是缺乏定价权的问题。在修建物理基础设施的时候，你所建设的是具备一定内在价值的不动产。例如，如果你掌握着连接旧金山与洛杉矶的重要铁路线，那么你大概能享受到某种程度上的垄断定价权，因为两城间可供选择的新线路有限。然而，对于 GPU 数据中心来说，就没那么幸运了。目前 GPU 计算服务日益商品化，多数按小时收费。不像 CPU 云服务已形成寡头垄断局面，大量新玩家仍然不断涌入 AI 专用云服务市场。在没有形成垄断或寡头之前，高固定成本加上低边际成本模式通常意味着价格竞争激烈，很容易降至接近边际成本（比如航空业）。
其次，是投资风险巨大的问题。不仅仅是在修筑铁路的时候，包括许多新兴技术领域，都曾经发生过投机性投资狂热，从而导致大量资金被消耗殆尽。《驱动市场发展的动力》这本经典教材详细探讨了科技领域里的各种投资现象，其中一个重要结论就是，在这些投机性的科技浪潮中，大多数人都会亏钱。例如，当年围绕运河项目的大量投入最后证明是不划算甚至失败。
再者，是设备折旧的问题。从历史来看，我们知道半导体产品一直都在快速迭代升级，比如 Nvidia 不停推出性能更强的新一代芯片 B100，这使得上一代 H100 芯片贬值速度加快。然而，由于市场普遍低估了 B100 的提升幅度，人们常常高估当前购置 H100 在未来三四年的保值能力。而这种情况并不会发生在人们熟悉的不动产上，不动产不会遵循类似摩尔定律般持续改进规律。
此外，还需关注谁是真正受益者。在任何一次大规模基建热潮期间，总有人获利，也总有人亏损。我认为 AI 是下一个颠覆性的科技浪潮，如同之前提到过的一样，随着 GPU 计算费用降低，对长期创新及初创企业都是件好事。如果我的预言成真，那最大的受害群体应该还是那些盲目跟风的大众投资者。而创业团队则依然能够借助这股东风，通过降低运营费用以及吸取试验期经验，更容易取得成功。
毫无疑问，将由 AI 创造出巨大的经济效益，那些专注于给用户带来实际利益的人，将得到丰厚回报。当今时代堪称是一场足以定义整整一代人的重大科技革命过程。其中 Nvidia 等公司功不可没，他们不仅帮助实现这一转型，而且未来还将在整个生态系统里扮演关键角色。
当然，无需惧怕伴随每次重大技革而来的投机狂热，只要保持冷静，就能抓住机会创建伟大的企业。不过，我们必须警惕一种错误观念，即 AGI 明天就要来了，为此大家纷纷抢购 GPUs 幻想快速致富。这种误解已经从硅谷扩散到了全国乃至全球范围内。
现实情况却远非如此，道路漫长且充满波折。但是，可以确定的是，这条道路绝对值得探索前行。
VIA@DAVID CAHN