著名風(fēng)險(xiǎn)投資公司紅杉資本的合伙人David Cahn在5號(hào)參與了20VC的節(jié)目訪談，1小時(shí)的訪談中，這位出色的投資人詳解了AI發(fā)展的未來宏觀風(fēng)向。

在成為紅杉資本合伙人之前，David畢業(yè)于賓夕法尼亞大學(xué)，曾擔(dān)任Coatue的普通合伙人和首席運(yùn)營官，領(lǐng)導(dǎo)了Coatue對(duì)Runway、HuggingFace、Notion和Supabase的投資。

接下來就跟隨風(fēng)投大佬的腳步，看看華爾街預(yù)言家如何把握AI大方向、怎樣看待AI投入產(chǎn)出比、獨(dú)角獸們下半場(chǎng)又要卷什么？

AI投入產(chǎn)出博弈論

最近，科技巨頭們紛紛開始公布第二季度財(cái)報(bào)，正值科技財(cái)報(bào)季，華爾街人士腦海中浮現(xiàn)一個(gè)問題：投入了這么多，AI到底什么時(shí)候開始賺錢?

自ChatGPT啟動(dòng)人工智能軍備競(jìng)賽以來，科技巨頭們承諾該技術(shù)將徹底改變每個(gè)行業(yè)，在運(yùn)行大型人工智能模型所需的數(shù)據(jù)中心和半導(dǎo)體上花費(fèi)數(shù)百億美元。

與偉大愿景相比，他們迄今為止推出的產(chǎn)品感覺有點(diǎn)微不足道——聊天機(jī)器人沒有明確的變現(xiàn)途徑，成本節(jié)約措施杯水車薪，人工智能搜索好像也前途未卜。

但大型科技公司盡管花費(fèi)了數(shù)十億美元，但在人工智能有利可圖的新產(chǎn)品方面獲得的收益仍然相對(duì)較少，投資者開始變得焦躁不安。

例如，英特爾在為適應(yīng)人工智能浪潮而投入巨資后，目前正試圖通過削減100億美元成本并解雇上萬名員工來控制局面，該公司股價(jià)周五暴跌25%。

David在去年9月寫過一篇文章，《AI’s $200B Question》，人工智能的2000億難題。

文章地址：https://www.sequoiacap.com/article/follow-the-gpusperspective/

上個(gè)月，David又寫了一篇，題目叫做《AI’s $600B Question》，人工智能的6000億美元問題。

文章地址：https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/

從2000億到6000億，David在這兩篇文章當(dāng)中量化了一個(gè)非常重要的指標(biāo)，那就是「AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)所隱含的收入預(yù)期與AI生態(tài)系統(tǒng)中的實(shí)際收入增長(zhǎng)」之間有著非常大的差距

這個(gè)差距，就是文章標(biāo)題所說的6000億美元。

在節(jié)目中，David認(rèn)為，「AI 改變世界」和「AI資本支出水平過高」目前并存。

在過去的一年里，人工智能宛若一個(gè)美元焚燒爐，雖然很多支持者都表示，「無論這個(gè)數(shù)字有多高，都沒關(guān)系。人工智能將改變世界，不用擔(dān)心。」

但是，David認(rèn)為不能盲目樂觀，要具體量化AI的投入產(chǎn)出比，這也是他寫下人工智能6000億美元問題的原因。

一方面，相信人工智能發(fā)展前途無限；另一方面，也要清楚把握未來兩年人工智能資本支出也無限。

你可以相信人工智能，但也可以相信至少未來1年內(nèi)，人工智能的資本支出可能都難以償還。

在節(jié)目中，David提到在前兩天剛剛和小扎談?wù)摿诉@個(gè)話題，小扎也認(rèn)識(shí)到了這個(gè)問題，剛開始進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，試圖說資本支出不重要，預(yù)算不重要。

但隨著AI軍備競(jìng)賽進(jìn)入下一階段，他們都明白這是有風(fēng)險(xiǎn)的，但這是一個(gè)值得冒的險(xiǎn)。

資本市場(chǎng)在追逐科技熱點(diǎn)的時(shí)候會(huì)造成大量的「資本損耗」。投機(jī)者會(huì)加速科技進(jìn)步的速度，但市場(chǎng)里隨之會(huì)出現(xiàn)大量投機(jī)失敗者。

AI投資背后的博弈論就在此，如果AGI真的到來，這將是一項(xiàng)偉大的投資。如果它遲遲沒有到來呢？這就是投資者和科技巨頭們必須承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。

David認(rèn)為，現(xiàn)在AI的泡沫主要集中在GPU，也就是AI基建，所以出現(xiàn)了英偉達(dá)這個(gè)最大贏家。

但隨著技術(shù)的發(fā)展，算力的價(jià)格一定會(huì)下降，最終受益者將會(huì)從基建創(chuàng)造者轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂谜摺?/span>

核心：數(shù)據(jù)中心基建

David在節(jié)目中提到了很有趣的一個(gè)觀點(diǎn)，他認(rèn)為，當(dāng)前AI發(fā)展的局勢(shì)利好初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展。

大型科技巨頭是計(jì)算的生產(chǎn)者，初創(chuàng)公司是計(jì)算的消費(fèi)者。

因此，如果認(rèn)為計(jì)算生產(chǎn)過剩，計(jì)算價(jià)格下降，那么，初創(chuàng)公司就會(huì)從中獲利。

計(jì)算成本降低將轉(zhuǎn)化為初創(chuàng)公司更高的毛利率，直接意味著更高的價(jià)值。

換句話來說，巨頭投資算力建設(shè)，如果他們成功了，我們將擁有令人驚嘆的產(chǎn)品，消費(fèi)者將從中獲得巨大的價(jià)值；如果他們沒有成功，那也不虧，我們不是為此買單的人。

主持人繼續(xù)追問有關(guān)算力的問題，一種是計(jì)算生產(chǎn)過剩，這意味著初創(chuàng)公司的成本會(huì)下降。而奧特曼曾非常樂觀地表示，算力是未來的貨幣，這兩種觀點(diǎn)是否矛盾?

David解釋道，算力雖然是一種聽上去抽象的概念，但是算力就是位于某處的數(shù)據(jù)中心，擁有一堆GPU、一堆液冷系統(tǒng)等等的一堆有物理存在的事物。

所以David認(rèn)為圍繞人工智能算力的討論變得有些矛盾的原因是，「計(jì)算」和「云」這種說法并沒有真正捕捉到它背后的物理本質(zhì)。

實(shí)際上，我們還不知道如何構(gòu)建GPU數(shù)據(jù)中心，所以大型科技公司只能以可能的最佳方式進(jìn)行構(gòu)建。

兩年后，Nvidia的B100芯片成為主導(dǎo)芯片，那么就涉及到替換H100芯片的問題，液冷系統(tǒng)也會(huì)大規(guī)模替換風(fēng)冷系統(tǒng)。

所以，David認(rèn)為下一階段，建設(shè)效率可能比研究突破更重要。技術(shù)的突破讓模型越來越大，但是也要有足夠容納模型的數(shù)據(jù)中心。

但是，計(jì)算是從物理資產(chǎn)中生成的，會(huì)面臨巨大的建設(shè)成本和淘汰成本。

David還提到了最近聽到有人說了一句很棒的話，「沒有人會(huì)在同一個(gè)數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練兩次前沿模型，因?yàn)楫?dāng)你訓(xùn)練它的時(shí)候，GPU會(huì)過時(shí)，數(shù)據(jù)中心會(huì)太小。」

假設(shè)模型發(fā)生變化，假設(shè)Scaling Law繼續(xù)成立，AI未來發(fā)展欣欣向榮，那就意味著需要改變數(shù)據(jù)中心的架構(gòu)，需要新的芯片。

這些模型越大，Scaling Law就越成為主導(dǎo)，所有研究人員從一個(gè)實(shí)驗(yàn)室跳到另一個(gè)實(shí)驗(yàn)室，數(shù)據(jù)中心成為最重要的資產(chǎn)，每個(gè)巨頭都不得不學(xué)習(xí)如何構(gòu)建這些真正的數(shù)據(jù)中心。

今天，7家頂級(jí)的AI公司已經(jīng)站在了這場(chǎng)競(jìng)賽的起跑線上，競(jìng)相擴(kuò)張數(shù)據(jù)中心規(guī)模：微軟/OpenAI、亞馬遜/Anthropic、谷歌、Meta 和 xAI。

David分析了每個(gè)參與者將如何采取獨(dú)特的方法（源自他們自己的業(yè)務(wù)基本原理）來贏得勝利：

Meta和xAI都是消費(fèi)類公司，它們都將進(jìn)行垂直整合，兩家公司都將尋求在更智能模型的支持下推出消費(fèi)者應(yīng)用程序，簡(jiǎn)化模型構(gòu)建工作并將其與數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)和建設(shè)緊密結(jié)合。

微軟和亞馬遜擁有實(shí)力雄厚的數(shù)據(jù)中心團(tuán)隊(duì)和雄厚的財(cái)力，他們利用這些資產(chǎn)與頂級(jí)研究實(shí)驗(yàn)室建立了合作伙伴關(guān)系。

他們希望通過一方面向其他公司銷售訓(xùn)練算力，以及另一方面銷售模型推理來變現(xiàn)。

兩家公司需要在管理其前沿模型（GPT 5 和 Claude 4）和構(gòu)建數(shù)據(jù)中心之間進(jìn)行合理的資源分配。

谷歌既有消費(fèi)者業(yè)務(wù)，也有云業(yè)務(wù)，還擁有自己的內(nèi)部研究團(tuán)隊(duì)。谷歌還利用TPU垂直整合到芯片層，這些因素應(yīng)該會(huì)提供長(zhǎng)期的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)。

三要素：鋼鐵、服務(wù)器和電力

Alexander Wang不久前在節(jié)目中說，他和很多人持不同意見，他認(rèn)為除去計(jì)算和算力之外，數(shù)據(jù)是當(dāng)今模型和人工智能發(fā)展的核心瓶頸。

David認(rèn)為，計(jì)算模型和數(shù)據(jù)已經(jīng)融合在一起，今天很難說任何一家大模型公司具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，計(jì)算只是一種需要付費(fèi)的商品。

隨著資本支出計(jì)劃的落實(shí)和競(jìng)爭(zhēng)格局的確定，人工智能競(jìng)賽下半場(chǎng)開始了。在人工智能的新階段，鋼鐵、服務(wù)器和電力將取代模型、計(jì)算和數(shù)據(jù)，成為任何希望領(lǐng)先的人的「必勝之選」。

David表示，他對(duì)AI的工業(yè)性質(zhì)更感興趣，就像正在發(fā)生的工業(yè)革命一樣，與服務(wù)器相關(guān)的芯片創(chuàng)新來自于英偉達(dá)、AMD和博通，英偉達(dá)擁有驚人的毛利率，競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)非常激烈，芯片戰(zhàn)爭(zhēng)才剛剛開始。

其次關(guān)于鋼鐵，未來將有大量的建設(shè)項(xiàng)目，其中最大的受益者基本上是建筑公司和房地產(chǎn)公司。

鋼鐵是所有工業(yè)用品的總稱，包括發(fā)電機(jī)和電池。當(dāng)David與大型云計(jì)算公司交談時(shí)，他們說他們正在打電話給制造商，說他們有一筆巨額訂單。

他們要求制造商提高生產(chǎn)能力，制造商猶豫不決，因?yàn)樗麄儽仨毥ㄔ煨鹿S，而這需要大量資金。

最后是電力，David認(rèn)為電力元素會(huì)是非常有趣的一環(huán)，等待能源革命已經(jīng)有幾年了，也許它最終會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄芏l(fā)生。