AI行業從去年開始的大爆發，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，為什么初創公司幾乎沒有機會？

這些問題，不單是創業者和用戶在思考，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。

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技術的發展破圈。

隨著英偉達的財報公布，創業者和投資者看到了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，創業公司的估值也紛紛創下了新的記錄。

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造價值？

整個行業需要創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？

整個行業如何為英偉達買單？

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，行業的總收入需求將會更高。

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根據AI行業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，整個行業每年還需要填補1250億美元以上的收入空缺。

初創公司的機會巨大

這個巨大的缺口為初創生態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造價值的下一代初創公司。

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。大規模的資本正在進入AI行業。長遠來看，這會大幅降低AI開發的成本。

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短缺轉變為GPU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產品被開發出來，也會吸引更多的創業者投入到AI行業。

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的邊際成本來催生未來的創新。

紅杉預計，這個模式在AI行業中將會再次上演。

對于初創公司來說，結論很明確：創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的限制因素。

現在許多基礎模型正在開發中——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/