AI行業(yè)從去年開始的大爆發(fā)，到底是一輪炒作，還是真正的技術革命？

除了大公司的AI軍備競賽，為什么初創(chuàng)公司幾乎沒有機會？

這些問題，不單是創(chuàng)業(yè)者和用戶在思考，即便是世界上最有影響力的風投機構，也在尋求自己的答案。

紅杉資本合伙人，兩個明星產品——Hugging Face和Notion——的投資人David Cahn最近撰文，分享了他對AI行業(yè)社會價值和投資價值的精辟分析。

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從去年夏天開始的生成式AI浪潮現已進入超速狀態(tài)。

英偉達第二季度的盈利水平，以及遠超市場分析師預測的盈利預期，把AI巨浪朝著更加深遠的方向推去。

因為英偉達的財報向市場傳遞了這樣一個信號——行業(yè)對于GPU和AI模型訓練的需求遠遠無法被滿足。

在英偉達的第二季度財報發(fā)布之前，像ChatGPT、Midjourney和Stable Diffusion這樣的消費者級產品已經讓AI技術的發(fā)展破圈。

隨著英偉達的財報公布，創(chuàng)業(yè)者和投資者看到了AI能夠產生數十億美元凈增量收入的實質證據。

盡管投資者已經從英偉達的財報中獲得了非常多的信息——并且AI投資項目現在以極快的速度在推進，創(chuàng)業(yè)公司的估值也紛紛創(chuàng)下了新的記錄。

但是依然還有一些重大的問題懸而未決：所有這些GPU到底被用在了哪里？

英偉達的客戶到底為誰在創(chuàng)造價值？

整個行業(yè)需要創(chuàng)造多少價值才能使現在這種如此高的投資回報率要求達到平衡狀態(tài)？

整個行業(yè)如何為英偉達買單？

建立數據中心在GPU上每投入一美元的成本，運行這些GPU大約就需要花費一美元的能源成本。

因此，如果英偉達到年底銷售了500億美元的GPU（基于分析師預測的保守估計），這意味著靠著這些GPU建立起來的數據中心大約需要花費1000億美元。

GPU的最終用戶——例如，Starbucks、X、Tesla、Github Copilot或一家新的初創(chuàng)公司——也需要獲得利潤。

假設他們的利潤率要達到50%的話，意味著為了掙回前期的資本投入，這些GPU每年需要產生2000億美元的收入。

這還不包括中間云供應商的應得利潤——要獲得合理的正回報，行業(yè)的總收入需求將會更高。

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根據AI行業(yè)中各大公司公開的財務報告來看，大量的數據中心擴建主要由各家科技巨頭承擔：谷歌、微軟和Meta財報中都了增加的數據中心資本支出。

公開的財報同時也表明，字節(jié)跳動、騰訊和阿里巴巴也是英偉達的大客戶。

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展望未來，像亞馬遜、甲骨文、蘋果、特斯拉和Coreweave這樣的公司也會成為重要的產品服務供應商。

所以，一個需要回答的重要問題出現了：這些資本支出帶來的AI基礎設施建設有多少是與真正的最終客戶需求有關，有多少是預先為未來的最終客戶的需求而買單的？

這就是圍繞這2000億美元而產生的最重要的問題。

根據《The Information》之前的報道，OpenAI每年將產生10億美元的收入。

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微軟表示，預計像Microsoft Copilot這樣的AI產品會產生100億美元的AI相關收入。

假設谷歌會從他的AI產品（如Duet和Bard）中產生差不多規(guī)模的收入，再假設Meta和蘋果每家也都從AI中產生100億美元的收入。

對于甲骨文、字節(jié)跳動、阿里巴巴、騰訊、X和特斯拉，我們預估他們每家產生50億美元左右的收入。

而關鍵在于，即使假設AI能帶來極大的收益，按照目前的資本支出水平，整個行業(yè)每年還需要填補1250億美元以上的收入空缺。

初創(chuàng)公司的機會巨大

這個巨大的缺口為初創(chuàng)生態(tài)系統提供了巨大的機會。

紅杉的目標是「追蹤GPU」，尋找利用AI技術為真正的終端客戶創(chuàng)造價值的下一代初創(chuàng)公司。

紅杉想要投資這些公司。

這篇文章進行的這一系列分析的目標就是突出這個缺口。

自2017年以來，不斷進化的深度學習技術突破終于迎來了這一波熱潮。

這是個好消息。大規(guī)模的資本正在進入AI行業(yè)。長遠來看，這會大幅降低AI開發(fā)的成本。

按照以往的經驗和現在AI基礎設施獲得的資本投入來看，過去需要購買本地服務器來構建應用程序。現在，開發(fā)者可以使用公有云以更低的成本達到同樣的效果。

如今許多AI公司正在將他們的風險資本的絕大部分都投入到GPU上。

隨著今天的GPU短缺轉變?yōu)镚PU過剩，運行AI的工作負載成本未來一定會下降。

這就會刺激更多的AI產品被開發(fā)出來，也會吸引更多的創(chuàng)業(yè)者投入到AI行業(yè)。

在歷史上的技術周期中，基礎設施的過度建設經常會燒掉很多資本，但同時，會通過降低新產品開發(fā)的邊際成本來催生未來的創(chuàng)新。

紅杉預計，這個模式在AI行業(yè)中將會再次上演。

對于初創(chuàng)公司來說，結論很明確：創(chuàng)投圈需要將我們的思維從基礎設施轉向終端客戶的價值。

滿足終端客戶的需求是每一個偉大的生意的基本前提。

為了讓AI產生真正的影響，我們需要弄清楚如何利用這一新技術來改善人們的生活。

我們如何將AI技術產生的驚人創(chuàng)新轉化為客戶每天使用、喜愛并愿意為之付費的產品？

科技巨頭對AI基礎設施的建設已經箭在弦上了。

未來AI基礎設施將不再是行業(yè)的限制因素。

現在許多基礎模型正在開發(fā)中——未來這也不再是問題。并且現在手頭的AI工具已經相當不錯了。

那么和這2000億美元營收最相關的問題就變成了：

你打算用所有這些基礎設施來做什么？它將如何改變人們的生活？

參考資料：

https://www.sequoiacap.com/article/follow-the-gpus-perspective/