晓观天下：全球AI面临6000亿美元难题
一、AI基础设施的巨额投资与实际收入差距
近年来，AI基础设施的巨额投资与AI生态系统实际收入之间的差距愈发显著，曾经面临的2000亿美元问题如今已经扩大到6000亿美元。红杉资本的David Cahn在2023年9月发表文章探讨这一问题，指出AI基础设施建设的预期收入与实际收入增长之间存在巨大差距，每年需填补1250亿美元的空缺以应对当前的资本支出水平。
随着英伟达市值的飙升，AI的2000亿美元问题不仅未解决，反而变得更加严重。Cahn在最新的博文中警告，AI泡沫正接近临界点，并提出当前的6000亿美元问题。
二、供应短缺缓解与GPU库存增加
2023年末，GPU供应最紧张，初创公司为获得GPU不惜代价。然而，如今这种焦虑几乎消失，GPU供应充足，交货时间合理。英伟达在第四季度报告中指出，其数据中心收入中约有一半来自大型云供应商，超大规模的资本支出达到历史新高，CEO们明确表示将继续投资GPU。
三、OpenAI收入增长与AI产品的使用
OpenAI的收入从2023年末的16亿美元增至34亿美元，仍占据AI收入的最大份额。尽管一些初创公司收入不到1亿美元，但与OpenAI相比仍差距明显。消费者对AI产品的需求较少，除ChatGPT外，消费者更倾向于每月付费使用Netflix或Spotify。
四、1250亿美元的空缺扩大到5000亿美元
Cahn的乐观假设是每年谷歌、微软、苹果和Meta能从新产生的AI相关收入中获利100亿美元，其他公司每家能产生50亿美元的新AI收入。即便如此，1250亿美元的空缺已扩大到5000亿美元。
五、B100芯片的到来
英伟达宣布了B100芯片，性能提高2.5倍，成本仅增加25%。这可能导致对英伟达芯片需求激增，并引发供应短缺。
六、投资焚烧率与定价权问题
Cahn指出，GPU资本支出不同于物理基础设施建设，缺乏定价权。GPU计算如按小时计费的商品，不具备垄断定价权，价格竞争激烈。此外，投机性投资狂潮导致高资本焚烧率。半导体技术的快速发展也使得上一代芯片更快折旧，市场低估了B100和下一代芯片改进的速度。
七、赢家与输家
在基础设施建设期间，总有赢家和输家。Cahn认为，AI可能是下一个变革性的技术浪潮，GPU计算价格的下降对长期创新和初创公司有利。主要受损的是投资者，而创始人和公司建设者将继续在AI领域创新。
八、为终端用户提供价值的公司将获回报
AI将带来巨大的经济价值，专注于为终端用户提供价值的公司将获得丰厚回报。英伟达等公司在这一变革中扮演关键角色，将在未来继续发挥重要作用。
赵晓评论：全球AI面临6000亿美元难题，尽管投资与实际收入之间存在巨大差距，AI依然具有巨大的经济潜力。保持冷静、专注于提供价值的公司将能够在这一技术浪潮中获得成功。尽管前方道路漫长，但这条路值得走下去。
