光从赚钱的角度看,从年初火到现在的生成式AI热潮,只有一位赢家——英伟达。
从领头的微软&OpenAI到谷歌、Meta、Adobe,众多把AI接入产品的科技公司,还处在赔本赚吆喝的阶段。许多公司的AI服务都是免费提供的,只有微软一家敢把Copilot提价83%,消费者到底买不买账还不好说。
但上游卖铲子的英伟达已经赚麻了,连续两个季度收入、指引双双爆炸。根据华尔街分析师预测,到今年年底,英伟达的GPU销售额可能突破500亿美元
那么问题来了,下游货币化的前景还不明朗,囤这么多GPU用来做什么?全行业都在高利率环境下降本增效,唯独在AI方面争先恐后投资,生怕被落下,但这些投资什么时候才能回本?

红杉:谁为英伟达的客户买单?
9月20日,风投机构红杉的合伙人David Cahn发表了一篇博客文章,提出了这个问题。
Cahn认为,每1美元的GPU支出,大约对应1美元的数据中心能源成本,也就是说,保守估计下,如果英伟达到年底能卖500亿美元的GPU,数据中心的支出就高达1000亿美元。
进一步假设,如果GPU的终端客户,即那些做GPU应用的公司,能在AI业务上赚取50%的利润,就意味着至少需要2000亿美元的收入,才能收回前期投资的成本。
数据中心建设的增量,大部分来自大科技公司。例如,谷歌、微软和Meta都报告了数据中心资本支出的大幅增长。此外,字节、腾讯、阿里这些公司也是英伟达的大客户。展望未来,亚马逊、甲骨文、苹果、特斯拉和Coreweave等公司可能也会在数据中心建设上花费重金。
根据The Information的报道,OpenAI的年收入约为10亿美元,微软曾表示,预计Copilot等产品有望带来100亿美元的年收入,再把其他公司算进来:假设Meta、苹果也能靠AI年入100亿,甲骨文、字节、阿里、腾讯、X、特斯拉等公司的AI业务能赚50亿美元。
Cahn指出,就算把这些乐观假设全都加在一起,每年的收入也只有750亿美元。
前文提到,如果英伟达要卖500亿美元的GPU,全行业需要2000亿美元的收入才能抵消这部分支出,也就是说,还有1250亿美元的缺口需要填补。
AI热潮能否长久,取决于应用端
初创企业能够填上这个缺口吗?现在还不好说。不过Cahn认为,AI领域的技术飞跃和空前的GPU购买潮,对人类来说总归是好消息:
在历史上的技术周期中,基础设施的过度建设往往会焚烧资本,但同时也会通过降低新产品开发的边际成本来释放未来的创新。我们预计这种模式将在人工智能领域重演。
超大规模的基础设施支出,能够让更多企业以越来越低的成本使用公有云,训练大模型、运行AI系统的成本也会越来越低,会有更多创业者涌入、更多产品诞生,但更重要的问题还是在于应用端:如何利用这项新技术来改善人们的生活?如何才能将这些惊人的创新转化为客户每天使用、喜爱并愿意为之付费的产品?
每一块GPU的巨额投入,最终要转化为终端客户价值,行业才能长远走下去。
眼下,作为“掘金买铲”逻辑的核心受益者,英伟达今年前两季的业绩都相当亮眼。但下游应用层,尚还只见AI投入增加,不见业绩改善。
受益于大模型训练带来的巨大需求,AI基础设施厂商的订单和业绩已经得到了持续验证,但B端应用还处于早期,大多数AI应用厂商还尚未进入到商业化阶段,从兑现时间来看预计要晚于基础设施层2-3个季度。
如果淘金人赚不到钱,卖铲子的业绩爆发,当然也不可能长久。
最近一个月里,英伟达股价已经下跌了10%,回到了今年6月份的水平。
在降本增效仍是全球科技股发展主旋律的前提下,资本市场的耐心已经不多了。
按照Gartner技术成熟度曲线,新技术通常会经历兴起-炒作-下落-重新崛起的典型发展周期,生成式AI现在可能已经到了挤泡沫的下落阶段。
隔夜,微软已经正式发布了Copilot,号称引领AI新时代的革命产品,预期之内的高额定价,让市场纷纷看多微软的AI货币化能力。
不过,客户到底愿不愿意为AI付费,还很难说
。Copilot到底是AI应用淘金狂潮的序曲,还是第四次工业革命偃旗息鼓的分水岭,就看微软下面几个月的业绩表现了。


原标题《VC巨头红杉公开质疑:英伟达要卖500亿美元GPU,AI产业赚得到2000亿美元吗?》
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