OpenAI今年或虧50億？AI泡沫論——a16z VS紅杉，高盛VS大摩

文 | 適道，作者 | 適道AI組，編輯 | 獅刀

看一組全世界最聰明的人做過的預言：

1943年，IBM創始人Thomas Watson説：「5台主機就能滿足全球市場。」

1981年，比爾·蓋茨説：「640K內存對任何人來説都夠用了。」

2024年，國內一家AI獨角獸的掌舵人説：「未來全球只會剩5家大模型企業。」

上述每則預言的間隔在40年左右。

如今，人類又站在了歷史的交界——個人電腦降低了計算成本，互聯網降低了傳播成本，AI正在迅速降低生產力成本。每一場技術革命都像是一條奔向未來的大河，裹挾着不安與忌憚，同時又迎來了機遇和想象。誰能預測河流的走向、流速、水位，誰就能避開險灘，捕捉機遇。

其中，頂尖風投扮演着「未來觀測者」的角色，為變革中的每一次震盪，及時地標上註腳。

然而，即便是全世界最明亮的眼睛，都可能看走眼。秉持「真理越辯越明」的理念，我們集合了「最強大腦」近期的巔峰觀點.........關於AI泡沫、GPU泡沫，看看有哪些精彩碰撞？

AI泡沫——長期樂觀、短期悲觀？

問題1：AI顯著改變世界？

Yes——請跳轉問題2；

No——悲觀派

問題2：AI資本支出水平過高？

Yes——現實派；

No——樂觀派

如果我們將這場AI狂歡比作一場派對——晚上20點眾人進場，凌晨4點宣告結束。

「樂觀派」認為，派對剛剛開始，氣氛持續推向頂峰；

「悲觀派」認為，5分鍾內鄰居舉報，然后大家散場；

「現實派」扎進舞池，縱享其中，但同時也在緊張地數着鍾錶。

其中，以Coatue、大摩為代表的「樂觀派」；以「大龍教授」Daron Acemoglu為代表的「悲觀派」，均屬於少數派；而以a16z、紅杉、比爾·蓋茨為代表的「現實派」則佔據主流位置。

「樂觀派」發言

摩根士丹利Shawn Kim分析師團隊

代表觀點：當前AI基礎設施投資熱潮處於初期階段，尚未達到互聯網1999年的泡沫水平。尤其是GPU投資，纔剛剛起步。

「今天，正在進行的AI數據中心加速計算建設只是第一階段，但這只是構建所有AI應用程序的支柱，增加了一個顛覆性的技術層（LLMs），成本更低，上市更快。

互聯網泡沫從1994年12月開始，到2000年3月達到頂峰，期間經歷了多次回調。英偉達首次上調銷售預期是在2022年5月，ChatGPT在2022年11月才被廣泛討論。從時間上看，我們尚未達到1999年的泡沫水平。」

華爾街「TMT之王」Coatue

代表觀點：AI不是炒作，黃金時代還沒有到來；AI不是估值泡沫，但主要是巨頭的遊戲。

「AI不同於2000年時代的互聯網泡沫。以思科為例，其在某五年平均pe為37倍，但巔峰高達132倍pe；英偉達在過去五年平均pe為40倍，而今天僅有39倍pe。如果有泡沫，那也不是估值泡沫，而是利潤被拉向前方的泡沫。」

「悲觀派」發言

國際頂刊之神「大龍教授」Daron Acemoglu

代表觀點：儘管技術更加先進，成本會降低，但AI進步速度不會像許多人想象的那樣快。

「未來10年，只有大約23%任務能夠通過AI自動化，這意味AI只會影響不到所有任務的5%。結果就是，未來10年內，AI對生產力的提升約為0.53%到0.66%，對GDP的增長約為0.9%。」

「短期內，很多需要現實世界互動的任務，像交通、製造、採礦等，AI短期內無法顯著改進。AI的主要影響會在純腦力任務上，但這些任務的數量和規模不大。」

高盛全球股票研究主管Jim Covello

代表觀點：AI必須能夠解決複雜問題，才能獲得開發和運行時花費的約1萬億美元成本，但它做不到。

「像互聯網這種顛覆性技術，即使在早期也能用低成本方案取代高成本方案。而AI現在很貴，還不能提供更便宜的替代品。

AI會否提升使用該技術的公司的估值？因為任何效率提升可能會被競爭所消耗，實際提升收入的途徑尚不明確。

AI成本會否大幅下降，讓大規模自動化變得便宜？因為AI初始成本高，且關鍵部件（比如GPU芯片）生產複雜。這種複雜性會阻礙競爭。

AI能否真正複製人類最有價值的能力？因為AI是基於歷史數據訓練的，AI可能不會達到人類在這些領域的水平。」

「現實派」發言

現實派沉浸於AI軍備賽的博弈，同時也篤信「AI浪潮伴隨泡沫」。

a16z喊着AI泡沫不可避免，順便斥資數億美元，囤了數千塊GPU。

紅杉算出AI行業收入缺口達到5000億美元，但也指出「資本支出的辯論是關於速度，而不是關於規模。」

高盛的報告標題為「 Too Much Spend, Too Little Benefit?」；其軟件分析師卻指出：儘管AI「殺手級應用」尚未出現，巨頭在AI基礎設施上支出巨大，但資本支出周期的回報潛力比以往周期更為可觀——資本成本低、分銷網絡和客户基礎龐大的公司主導了這一周期.

.........

比爾·蓋茨

代表觀點：現在AI市場的狂熱程度遠超互聯網泡沫，但AI技術的潛力和價值仍然被嚴重低估。

「如此多的資本扎堆湧入新領域是前所未見的，無論從市值以及估值角度來看整個AI市場已經陷入‘狂熱’狀態，其程度讓歷史上互聯網、汽車時期的狂熱相形見絀。」

a16z

代表觀點：AI泡沫不可避免，但未來的「金子」公司也會在泡沫時代中成立。

「我認為這種情況（互聯網泡沫）很可能在AI領域重演，每家公司都可能獲得資金支持，但我們實際上並不需要那麼多的AI公司，因此許多公司將會失敗，將會有巨大的投資者損失。可以肯定的是，芯片的過度生產將在某個時刻發生，我們將會有過多的芯片，一些芯片公司肯定會破產。同樣的情況也可能發生在數據中心等方面，先是落后，然后過度建設，這是每種新技術發展的自然規律。新技術的發展往往會經歷過度建設、不足建設，然后再過度建設的循環。在這個過程中，資金的湧入推動了基礎設施的建設，儘管許多資金會損失，但我們獲得了基礎設施，因為它真正被採用並改變了世界。」

「有一句老掉牙的笑話：投資中最危險的是‘this time is different’。每一項重要的技術進步在歷史上都伴隨着某種金融泡沫，自金融市場存在以來都是如此。

你面對的是一種通用技術，像AI這樣可能在許多方面都有用的技術，沒有人事先真正知道成功的用例或成功的公司會是什麼。你必須要通過實踐來學習，你會有失敗，這是風險投資的一部分。我們確實如此。所以，風險投資的真正模型在某種程度上已經考慮了這一點。

當然，如果我們或任何競爭對手能夠找出如何只做50%能成功的工作，避免50%不成功的工作，我們肯定會這麼做。但現實是，我們已經在這個領域進行了60年的研究，還沒有人找到這樣的方法。這其中存在不可預測性。另一個有趣的思考方式是：如果一個社會對新技術沒有投機行為，將意味着這個社會基本上對新技術的前景以及創業精神持有一種根深蒂固的悲觀態度。」

紅杉

代表觀點：投機狂熱是技術的一部分，這並不可怕。此刻保持冷靜的人，有機會建立偉大的公司。但大家不要陷入「今天AGI實現，明天發家致富」的錯覺。

「在上一次分析中，我假設谷歌、微軟、蘋果和Meta每年獲得100億美元的AI收入。我還假設Oracle、字節跳動、阿里巴巴、騰訊、X和特斯拉每年將獲得50億美元。即使這些假設仍然成立，且我們再增加一些公司，這1250億美元的收入缺口現在也將變成5000億美元的財務缺口。」

高盛

代表觀點：目前我們在AI上的投入過多，而收益卻太少。未來十年，AI將使美國年勞動生產力增長近1.5%，最終使全球GDP年增長率提高7%。

高盛策略師Ryan Hammond團隊報告：「包括亞馬遜、Meta、微軟和谷歌等互聯網巨頭在過去一年里已經將大約3570億美元用於資本支出和研發，這些支出的‘很大一部分’用於AI。但這些超大規模企業最終將被要求證明——他們的投資可以產生收入和利潤。如果看不到盈利的跡象，可能導致估值貶值。」

高級全球經濟學家Joseph Briggs預測：「GenAI最終將自動化25%的工作任務，使美國生產力提高9%，GDP增長6.1%。」

思考題：如果AI泡沫存在，何時會破裂？

比較靠譜的答案：可能要很久。

連「悲觀派」代表高盛全球股票研究主管Jim Covello也表示：不會在今年到來，甚至不是明年，但總有一天會發生。反正我在過去30年中學到的最重要的教訓之一，就是泡沫可能需要很長時間才能破裂。

最緊張的大概是黃仁勛，未來如果AI應用賺不到錢，非理性需求就會消散，英偉達也會變成思科。雖然在上文中，Coatue直接否定了這個可能性。

現在，讓我們再次回到這場AI狂歡派對。

來個不那麼恰當的比喻，作為「AI大基建」的重要底座，GPU像是狂歡派對的酒水飲料，當你不清楚AI狂歡要持續多久時，可以數一數還剩多少酒，以及誰都囤了多少酒。

a16z「大戰」紅杉——為何狂囤GPU？

問題3：前方終有泡沫，你還敢狂囤GPU嗎？

No——「謹慎派」紅杉

問題4：你過分擔心因AI模型層發展過快，而出現的大量GPU折舊嗎？

Yes——「謹慎派」紅杉；

No——「生猛派」a16z

再想象一下，如果你確信AI和互聯網一樣具有變革性，並且你控制着世界上唯一的AI公司，你會多快建立AI資本支出？

紅杉的答案：隨機應變；a16z的答案：高歌猛進。

由此，我們可以感受這兩家頂級風投的差異氣質。

近兩年，投AI「第二猛」的a16z 牽頭主導了19筆GenAI的投資交易，總價值約為13億美元；而紅杉則領投了約20筆AI 投資，交易總金額僅為4億美元。

目前，a16z高調開啟「氧計劃」，最終計劃將GPU集羣規模擴大至超過2萬塊；紅杉則「唱衰」GPU，認為其供應短缺高峰已過，囤貨速度高於迭代速度將帶來折舊損失。

「謹慎派」發言

關於資本支出

紅杉：理想情況是慢慢來。

「你會等一段時間來消化一些AI收入。

你會看看液冷系統的表現，根據需要修改你的數據中心設計。

你會在合適的地點建造新的發電資產，然后在光纖電纜附近建造你的數據中心。

但你不會立即鎖定多年的CapEx，因為你會知道隨着模型和架構的變化，你的數據中心也需要不斷發展。」

關於GPU支出

紅杉：GPU供應短缺高峰已過，舊款可能發生貶值。

紅杉合夥人David Cahn觀點：真正的邏輯是——你越相信AI前景，就越會擔心AI模型發展過快超過物理基礎設施，然后囤積的大量GPU折舊過時。

「因為沒有人會在同一數據中心兩次訓練前沿模型——當模型訓練完成時，GPU 將已經過時，前沿集羣的大小也將增長。

再考慮其他部分——物理數據中心的土地、電力、鋼鐵等支出——取決於 GPU功率效率——這是一個不斷變化的目標。」

Cahn的判斷：

1、GPU供應短缺已經緩解

2023年底是GPU供應短缺的高峰期。當時AI初創企業不斷打電話給風投公司，想盡辦法來獲取GPU。

這種短缺情況幾乎完全消失了，對我接觸過的大多數人而言，現在獲得GPU相對容易，而且交貨時間也更加合理。

2、GPU庫存在不斷增加

英偉達Q4財報顯示，其數據中心營收的一半都是來自科技巨頭，僅微軟一家就貢獻了英偉達Q4營收的22%。這些科技巨頭的CEO們是在告訴市場：「不管你們喜不喜歡，我們都會投資GPU」。爭奪AI領先優勢的科技巨頭囤積GPU並不是新現象，一旦囤積數量足夠多，而需求開始減少，事情就開始轉變了。

3、GPU發生貶值

我們從技術發展史瞭解到，半導體技術迭代非常之快，英偉達將繼續生產新一代GPU，如B100。這將導致上一代GPU加速貶值。由於市場低估了B100和下一代GPU的迭代速度，因此高估了現在購買的H100在3、4年后的保值程度。

「生猛派」發言

a16z：GPU的供應短缺在短期內不會得到緩解。

關於資本支出，尤其是GPU支出，a16z用行動證明了態度。

過去兩年里，a16z牽頭主導了19筆GenAI的投資交易，總價值約為13億美元。(不包括a16z參與的其他交易，如xAI融資了60億美元）。a16z還發了兩支AI基金，分別專注於AI基礎設施和AI應用程序。

目前，a16z已經斥資數億美元，囤了數千塊GPU，並最終計劃將GPU集羣規模擴大至超過2萬塊，花費可能高達50億美元。

a16z稱之為「氧計劃」，寓意着GPU資源對於初創企業來説就像氧氣一樣重要。

另提一句。最近SamAltman的親弟弟Jack Altman領投了一家名為San Francisco Compute的「出租算力」創企——1200萬美元種子輪融資，估值達到約7000萬美元。

公司目標是做AI算力市場的Airbnb，營銷口號更是誘人：不到21美元就能用英偉達H100一小時。即便它的對手眾多，包括估值190億美元的英偉達「親兒子」CoreWeave。

這也從側面説明，至少未來一段時間內，「GPU生意」依然可以大做文章。

作為風投機構，a16z能「盤活」GPU資源，目前看也不失為一個「可攻可守」的絕妙點子。

今年早些時候，a16z開始向少數AI初創公司提供GPU租賃服務，以換取股權，其合作的AI初創公司可以用低於市場價來租賃GPU。例如，a16z對一家名為Luma AI的初創公司進行了4300萬美元的B輪投資。Luma的CEO表示，雖然其他風投給的估值更高，但自己還是選擇了a16z，正是因為看中其GPU資源。

如此大手筆也符合a16z一貫的激進風格，風投的本質就是不放過任何一個機會。

面對「每次新技術出現時都會產生投機泡沫」的提問時，Marc Andreessen如此回答：至少據我所知，沒有任何一個社會能夠找到一種方法，只獲得好處而不經歷壞處。

正如整個美國西部是建立在「淘金熱」的基礎上。后人看到更多是「淘金熱的悲歌」，這是流行文化所塑造的。實際上，當時確實有些人找到了金子，也賺了很多錢。

我們對應到互聯網泡沫時代，亞馬遜、eBay和谷歌都是在那個充滿巨大投機的時代成立的，它們挖到了「金子」。如果你投資了其中任何一家公司，你就可能會投資下一個公司，包括 Facebook、Snap等。

對於a16z而言，無論是「投資要保持激進」還是「願承擔GPU泡沫破裂的風險」，其目標都是不放過任何一個Facebook，獲得好萊塢式的勝利。

那麼，下一個Facebook能破殼而出嗎？紅杉和a16z的態度都較為積極。

紅杉觀點：巨頭間「防禦戰」掀起了AI資本支出狂潮，但過度建設也是完全合理的——不缺錢的巨頭們承擔風險，缺錢的初創公司藉此機會成長。

「雲巨頭們將AI視為威脅和機遇，不能等待看技術如何發展，他們必須立即行動。而微軟、亞馬遜和谷歌的軍備競賽關乎於博弈論。我們現在處於世界歷史上三家最大公司之間的競爭升級循環中，它們的總市值超過7萬億美元。在每個升級循環中，都有一個簡單的理由——我們有足夠的資金來承擔這個。隨着更多的承諾，信心也會增加，這個循環變得自我強化。供應約束加速了這種動態：如果你現在不獲取土地、權力和勞動力，別人就搶先一步。

無論是出於何種原因，如今快速建設新的人工智能數據中心應該對未來的初創公司產生積極影響。如今人工智能領域的許多風險都由基礎設施提供商承擔。這實際上是對那些在其基礎上構建的初創公司的一種補貼。微軟、亞馬遜和谷歌之間的競爭應該確保未來API價格更低。這也有利於人工智能生態系統——這些資本支出投資將使我們能夠測試擴展規律，並更多地瞭解人工智能未來的潛力。」

a16z觀點：歷史上最快實現盈利的公司，是營收增速遠遠超出成本支出的AI公司。在其投資組合中，這些AI初創公司的營收增速都相當快，實際上增速已經超過了成本增速。

「如果你從左眼模糊地看，你會看到投資基礎模型公司的資本正以驚人的速度增長。此類初創公司正在籌集數億、數十億甚至數萬億美元，這讓人不禁驚歎於這些公司的資本規模。

但如果你從右眼模糊地看，你會發現，現在構建軟件變得容易得多，擁有一家軟件公司或讓一小羣程序員編寫複雜軟件變得容易得多，因為他們得到了AI助手和自動化軟件開發能力的支持。

因此，創辦一家AI應用初創公司的成本可能會大幅下降，可能起步資金只需要創辦Salesforce.com成本的十分之一、百分之一或千分之一。我們如何看待這種二元性，即從任何一種角度都可以看到成本要麼大幅飆升，要麼實際上趨近於零。我們對這兩種類型的初創公司都有投資。」