Sequoia 红杉：AI 的 6000 亿美金问题

本文来自 Sequoia 合伙人 David Cahn，原文《AI‘s $600B Question》：

人工智能（AI）泡沫正接近一个临界点。了解接下来会发生什么将是至关重要的。

2023 年 9 月，我发表了一篇名为《AI 的 2000 亿美元问题》的文章。文章的目的是提出一个问题：“所有的收入都在哪里？”

当时，我注意到 AI 基础设施建设所暗示的收入预期与 AI 生态系统中的实际收入增长之间存在巨大差距，这也是最终用户价值的代理。我将这描述为“每年需要填补的 1250 亿美元的缺口，以维持当前的资本支出水平。”

本周，英伟达（Nvidia）完成了其成为世界上最有价值的公司的上升过程。在此之前的几周里，我收到了许多要求更新我分析背后的数学的请求。AI 的 2000 亿美元问题已经解决了，还是加剧了？

如果你今天再次进行这项分析，你会得到以下结果：AI 的 2000 亿美元问题现在变成了 AI 的 6000 亿美元问题。

注意：计算这一指标很容易。你只需将英伟达的年度收入预测乘以 2 倍，以反映 AI 数据中心的总成本（GPU 占总拥有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、备用发电机等），然后再乘以 2 倍，以反映 GPU 终端用户的 50% 毛利率（例如，从 Azure、AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业也需要赚钱）。

自 2023 年 9 月以来发生了什么变化？

1. 供应短缺已经缓解：2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司向风险投资人打电话，向任何愿意和他们对话的人寻求帮助，想要获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除。我与之交谈的大多数人现在都能相对容易地在合理的交货时间内获得 GPU。

2. GPU 库存正在增长：英伟达在第四季度报告称，其约一半的数据中心收入来自大型云供应商。仅微软就可能占英伟达第四季度收入的 22%。超大规模资本支出正达到历史高点。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度财报的主要主题，CEO 们向市场传达的信息是：“无论你喜欢与否，我们都要投资 GPU。”囤积硬件并不是新现象，一旦库存足够大以至于需求减少，就会触发调整。

3. OpenAI 仍然占据 AI 收入的最大份额：The Information 最近报道，OpenAI 的收入现为 34 亿美元，高于 2023 年末的 16 亿美元。虽然我们看到一些初创公司将收入规模扩大到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司的差距仍然很大。除了 ChatGPT，今天有多少 AI 产品真正被消费者使用？考虑一下你从 Netflix 每月 15.49 美元或 Spotify 每月 11.99 美元中获得的价值。长期来看，AI 公司需要为消费者提供显著的价值，以便他们继续愿意掏钱。

4. 1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：在上次分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年能够从新的 AI 相关收入中获得 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每家公司从新的 AI 收入中获得 50 亿美元。即使这些假设仍然成立，并且我们再增加几家公司，这 1250 亿美元的缺口现在将变成 5000 亿美元的缺口。

5. B100 即将问世：今年早些时候，英伟达宣布了其 B100 芯片，该芯片的性能将提高 2.5 倍，而成本仅增加 25%。我预计这将导致对英伟达芯片的最终需求激增。B100 在成本与性能方面的改进相对于 H100 来说是显著的，预计今年晚些时候每个人都会争相获取 B100，从而可能再次出现供应短缺。

我的上一篇文章中一个主要的反驳是“GPU 资本支出就像建铁路一样”，最终火车会来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。我实际上同意这一点，但我认为这忽略了一些问题：

1. 缺乏定价权：在物理基础设施建设的情况下，你正在建设的基础设施本身具有一定的内在价值。如果你拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，你可能拥有某种垄断定价权，因为在A地和B地之间只能铺设有限的轨道。而在 GPU 数据中心的情况下，定价权要少得多。GPU 计算越来越变成一种商品，每小时计费。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，新的专用AI云的进入者继续涌入市场。没有垄断或寡头垄断，高固定成本+低边际成本的业务几乎总是会看到价格竞争下降到边际成本（例如航空公司）。

2. 投资燃烧：即使在铁路的情况下——以及在许多新技术的情况下——投机投资狂潮往往会导致高资本燃烧率。《The Engines that Move Markets》是关于技术投资最好的教科书之一，其主要结论——确实以铁路为例——是，在投机技术浪潮期间，很多人会损失大量资金。很难挑选赢家，但挑选输家要容易得多（运河，在铁路的情况下）。

3. 折旧：我们从技术史中知道，半导体会变得越来越好。英伟达将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧加快。因为市场低估了 B100 和下一代芯片改进的速度，所以高估了今天购买的 H100 在 3-4 年内的价值保持程度。再一次，这种并行性不存在于物理基础设施中，物理基础设施不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能不断改进。

4. 赢家与输家：我认为我们需要仔细观察赢家和输家——在基础设施建设过度的时期总会有赢家。AI 可能是下一个变革性技术浪潮，正如我在上一篇文章中提到的，GPU 计算价格下降实际上对长期创新和初创公司都有利。如果我的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在AI领域建设——他们将更有可能成功，因为他们将受益于较低的成本和在这个实验时期积累的经验教训。

AI 将创造大量的经济价值。专注于为终端用户提供价值的公司建设者将获得丰厚的回报。我们正在经历一个可能成为一代人定义的技术浪潮。像英伟达这样的公司应为他们在这一过渡中所扮演的角色获得巨大荣誉，并且在很长一段时间内可能会在生态系统中扮演关键角色。

投机狂潮是技术的一部分，所以不必害怕。那些在这一刻保持冷静的人有机会建立非常重要的公司。但我们需要确保不要相信这种已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的错觉。这种错觉认为我们都能快速致富，因为AGI明天就要来了，我们都需要囤积唯一有价值的资源——GPU。

实际上，前方的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定的是，这将是值得的。