《從營銷AIGC化到AIGC營銷化》報告發布
來源：清元宇宙7月2日上午，清華大學元宇宙文化實驗室舉辦元宇宙在線沙龍“AIGC熱潮與應用”。會議中，清華大學新聞與傳播學院教授、元宇宙文化實驗室主任、新媒體研究
【新智元導讀】AI 基礎設施的巨額投資，和實際的 AI 生態系統實際收入之間，差距已經到了不可思議的地步。曾經全球 AI 面臨的 2000 億美元難題，如今已經翻成了 6000 億美元。
現在，業內關于 AI 模型收入的質疑聲，已經越來越大。
動輒投入幾萬億美元打造基礎設施，跟部分國家的 GDP 不相上下，然而從 AI 模型中得到的回報，究竟能有幾何？
在 2023 年 9 月，來自紅杉資本的 David Cahn 發表了一篇名為《AI 的 2000 億美元問題》的文章，目的是探討：「AI 的收入都去哪了？」
根據報告，當時 AI 基礎設施建設的預期收入，和 AI 生態系統的實際收入增長之間存在巨大差距。同時，這也反映了終端用戶的價值。
對此，他解釋道：「每年需要填補 1250 億美元的空缺，以應對當前的資本支出水平。」
隨著英偉達一度成為全球市值最高的公司，如今的「2000 億美元問題」是解決了，還是更加嚴重了？
結果出乎意料：AI 的 2000 億美元問題，現在已經變成了 6000 億美元問題。
2000 億美元問題，直接翻了 3 倍最近，David Cahn 再次發表博文，對全世界提出警告：人工智能泡沫，如今正在接近臨界點！
他列出了下面這張表格，并且詳細解釋了 6000 億美元是怎么算出來的。
計算這個指標其實很簡單。你只需將英偉達的年化收入預測乘以 2 倍，以反映 AI 數據中心的總成本（GPU 占總成本的一半，另一半包括能源、建筑、備用發電機等）。然后再乘以 2 倍，以反映 GPU 終端用戶的 50% 毛利率（例如，從 Azure、AWS 或 GCP 購買 AI 計算資源的初創公司或企業，他們也需要盈利）。
那么，自 2023 年 9 月以來發生了什么變化呢？David Cahn 進行了以下總結。
1. 供應短缺已經緩解
2023 年末是 GPU 供應最緊張的時候。當時，初創公司紛紛聯系風險投資公司，甚至任何愿意幫助他們的人，只為獲得千金難求的 GPU。
如今，這種焦慮幾乎完全消失了。如今的現狀是，獲取 GPU 變得很容易，交貨時間也非常合理。
2.GPU 庫存正在增加
英偉達在第四季度報告中指出，其數據中心收入中約有一半，都來自大型云供應商。僅微軟一家公司，可能就占了英偉達第四季度收入的約 22%。
如今，超大規模的資本支出正達到歷史新高。
這些投資也成為了大科技公司 2024 年第一季度財報的主要亮點，CEO 們明確表示：「無論你們喜不喜歡，我們都會投資 GPU。」
在業內，囤積硬件已經不是什么新鮮事了，一旦庫存增加到足以減少需求，就會引發市場調整。
3. OpenAI 仍然占據 AI 收入的最大份額
《The Information》最近報道，OpenAI 的收入已增至 34 億美元，在 2023 年末，他們的收入還是 16 億美元。
雖然也有一些初創公司達到了不到 1 億美元的收入規模，但顯然，跟 OpenAI 相比，它們還在努力追車尾。
除了 ChatGPT，今天消費者真正使用的 AI 產品有多少呢？
如果需要付費，每月 15.49 美元的 Netfix，或者每月 11.99 美元的 Spotify，豈不更香？
從長遠來看，AI 公司提供的價值需要足夠顯著，才能讓消費者有持續的掏錢意愿。
4. 1250 億美元的空缺現在變成了 5000 億美元的空缺
在上次分析中，David 曾經做過這樣一種樂觀的的假設：每年，谷歌、微軟、蘋果和 Meta 能從新產生的 AI 相關收入中獲利 100 億美元。
他還假設，甲骨文、字節跳動、阿里、騰訊、X 和特斯拉每家能產生 50 億美元的全新 AI 收入。
即使這些假設仍然成立，并且再增加幾家公司到名單中，那么 1250 億美元的空缺，現在將變成 5000 億美元的空缺。
5.B100 即將到來
今年早些時候，英偉達官宣了 B100 芯片，它的性能提高了 2.5 倍，而成本卻僅僅增加了 25%。
David 預計，這將最終導致對英偉達芯片的需求激增。
因為 B100 在成本與性能上較 H100 有顯著提升，可能會導致今年晚些時候的又一次供應短缺，到時候大家都會爭相搶購 B100。
在 GPU 資本支出中，我們忽略了什么有人反駁上一篇文章時說道：「GPU 資本支出就像修鐵路，火車最終會來，目的地也會出現 —— 比如新的農產品出口、游樂園、購物中心等等。」
對此，David 表示贊同，但也提出了他們忽略的一些問題。
1. 缺乏定價權
在物理基礎設施建設中，所建的設施本身是有一定的內在價值的。
如果你擁有從舊金山到洛杉磯的鐵軌，你可能會有某種壟斷定價權，因為在 A 地和 B 地之間，只能鋪設有限的鐵軌。
而在 GPU 數據中心的情況下，定價權則要少得多。
GPU 計算，如今越來越像是一種按小時計費的商品。
不同于成為寡頭壟斷的 CPU 云，后來者正在持續不斷地涌入市場，建設專用的 AI 云。
在沒有壟斷或寡頭壟斷的情況下，高固定成本 + 低邊際成本的業務，價格競爭下降到邊際成本幾乎會成定局（比如航空公司）。
2. 投資焚燒率
即使在鐵路建設中，投機性投資狂潮也往往會導致極高的資本焚燒率。
在新技術出現時，也是如此。
在關于技術投資的最佳教科書之一《推動市場的引擎》中，得出的主要結論是：在投機性的技術浪潮中，很多人損失了大量資金。（比如鐵路）
想要找出贏家很難，但要找出輸家，則容易得多。（在鐵路的情況下是運河）。
3. 折舊
從技術歷史中我們知道，半導體的發展會越來越好。
英偉達還將繼續生產更強的下一代芯片，如 B100。這將導致上一代芯片更快的折舊。
因為市場低估了 B100 和下一代芯片改進的速度，它高估了今天購買的 H100 在 3-4 年內保價的程度。
不過，這種情況在物理基礎設施中是不存在的，因為物理基礎設施不會遵循任何摩爾定律曲線，成本與性能也不會持續改進。
4. 贏家與輸家
現在，我們需要仔細看看誰是贏家，誰輸家 —— 在過度的基礎設施建設期間，總是會有贏家的。
David 認為，AI 可能是下一個變革性的技術浪潮，而 GPU 計算價格的下降，實際上對長期創新和初創公司是有利的。
如果他的預測成真，主要受損的就是投資者了。
而創始人和公司建設者將繼續在 AI 領域創新，因為他們將受益于更低的成本，和在這一實驗期間積累的經驗教訓。
因此，他們更有可能成功。
誰為終端用戶提供價值，誰就會獲得回報顯而易見，AI 將帶來巨大的經濟價值。那些專注于為終端用戶提供價值的公司，終將獲得豐厚的回報。
如今，我們正處在一個有潛力重新定義一代人的技術浪潮中。
像英偉達這樣的公司，在這一變革中功不可沒，并且很可能在未來很長一段時間內，都會繼續在生態系統中扮演關鍵角色。
投機狂潮是技術發展的一部分，因此不必害怕。
在這個時刻保持冷靜的人，有機會建起極其重要的公司。
但是，我們需要警惕那種從硅谷蔓延到全美，甚至全球的幻想：我們都能快速致富，因為 AGI 明天就會到來，我們都需要囤積唯一有價值的資源 ——GPU。
實際上，前方的道路將會很長。
它會有起伏，但可以肯定的是，這條路是值得走的。
參考資料：
https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era）
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