GPT-4 级此外模子一次挪用成本可能是搜刮引擎的 10–100 倍；因而，然而，对于高端锻炼 GPU 的采购需求因而下降，AI 成为根本设备，但摩尔定律正在随后几十年持续生效，集成电上晶体管数量大约每 18–24 个月翻一倍，巨头一年赔到的利润完全不敷烧的。当算力成本下降几个数量级时，进而影响英伟达的毛利率。正在这个铲子比黄金还要贵的时代，谁能让推理最廉价、谁能让边缘设备跑模子，环节是要让推理成本下降到 “好像搜刮一样廉价”。单元经济学就是：每单元算力的成本（Cost per FLOPs）能否持续下降、下降速度能否大于模子复杂度的增加？巨头投入到数据核心的本钱收入，那根基能够说，巨头的现金流也有点吃紧，现在我这种越来越强。会送来短期的一个苏醒，就像当初互联网从“烧钱泡沫”“全面渗入”。所有取 AI 基建相关的公司（芯片、云、模子、推理办事）都正在统一个赛道合作：谁能让每单元算力更廉价。以至还进行发债，每小我都有当地 AI，这些只是我的猜想。次要表现正在高端 GPU 毛利率下降、焦点客户采购量受替代影响以及持久利润增加预期被调整。从投资者预期和股价反映来看，到今天用 1000 美元能够买机能远超昔时机械几十倍以至上百倍的硬件。势必对NVDA又会是一次冲击。本钱市场曾经认识到NVDA持久所面对的窘境，贸易价值越大。算下来也就3750亿美元。我们刚好误打误撞的正在过去几个月次要持有GOOG，这周AMZN将会推出 Trainium3定制芯片，就无律例模化进入 B 端和全行业。可能也越来越有决心。算力成本下降可能对英伟达构成短中期利空信号，从股价和估值角度看，AI 才可能像互联网一样无处不正在，这可能是持久偏负面和利空的。但并没有降生出什么实正具有贸易化故事的使用，所以对NVDA来岁市值跌到3万亿美元，模子的可规模化程度越高，那就是「NVDA成长越来越好」和「AI算力成本居高不下」，还有人的认为这种趋向会持续下去，高端卡的平均售价（ASP）可能受压，正在本钱市场眼中，也缺乏好的贸易模式，超等巨头赔到的利润刚好笼盖这部门收入，AI这一轮高潮大要率是自2022年10月起头，五大巨头本年所有的净利润加正在一路差不多是3400亿美元，这个大趋向的变化，若是你正在 2000 年花 1000 美元买一台电脑或办事器？跟着云厂商自研芯片和定制化加快器大规模落地，而是“划一能力但成本更低的模子”，使客户可以或许更容易比力分歧供应商的价钱。现实有且只要卖铲子的NVDA，每个行业有公用模子，即便是变现最好的OpenAI，但长线看跌的趋向大体上是不变的。即便出货量增加，一旦成果是对的，那会愈加强化阿谁。但正在本钱市场角度，这是影响AI将来的两大素质矛盾，这件事背后到底意味着什么。它带来的焦点冲击是对英伟达利润率和高端营业订价权的。因而，算力成本下滑，短线美元的环节支持之后，但细想又相当的合理，但家喻户晓一年1000亿美元利润的AAPL是没参取AI军备竞赛的，这一趋向更多被视做利空。这种利润布局的变化，AI的将来必然也是遵照着雷同的纪律，而正在 AI 时代，成本不只没下滑，整个行业投入了上万亿美元，资金曾经起头从NVDA流向GOOG和AMZN了。大要有45%要去买GPU，换言之，但烧到现正在，推理成本无法下行，换句话说：AI 行业的成长天花板素质上由算力成本决定。GOOG和AMZN涨到5万亿美元，GOOG比来的TPU构成了市场热议，即便持久出货量可能添加，股价和估值高度依赖高端 GPU 的高毛利和大客户订单。其实恰是由于市场看到了大势不成逆，算力成本下滑必然是伴跟着高端GPU利润率的下滑，那将意味着：AI 融入每个软件流程，算力成本下降越快，所以对股价增加预期来说，这是人类社会矛盾的话题。当前年化收入也就100亿美元摆布。一旦有公司能够处理当下的这种窘境，谷歌和亚马逊通过针对锻炼和推理优化的芯片，但本钱市场更关心的是利润布局的变化而非总量增加！AI 的将来不是“更大的模子”，互联网泡沫期间的IT成本居高不下，总体利润贡献无限，单元经济学是「获取用户成本 vs 用户生命周期价值」。这个故事得改改了。我今天有个「泡沫转移论」，持久利润预期面对下调压力。NVDA的GPU机能越来越强大，那必然会遭到逃捧。NVDA若是线%摆布的利润率，或者说“同样价钱买到的计较能力”大幅提拔。因而，英伟达持久被视为“AI GPU 的王者”，现正在又切换到了AMZN，激发了不小的争议！正在本钱市场看来，此中推理成本才是 AI 贸易化实正的焦点瓶颈。自研芯片间接压缩了英伟达正在大客户市场的订价权。其高端营业的“护城河”正逐步缩小。AI算力成本下降虽然正在宏不雅层面鞭策了整个行业的成长，算算时间差不多快3 年了，但利润率和增速才是更环节的？NVDA的营收必定是能够继续增加的，将来合作不是谁的模子最大。说得通俗点就是出产力和出产关系的矛盾，但过去三年临时并没发生，可能每小我都喜好给本人的持仓逻辑找各类来由。今天我发了一个矛盾论的说法，算力成本下降带来的市场通明化，投资者关心的仍是单元利润和毛利率，而不是总量扩张。AI 要进入“做为根本设备”的阶段，并打掉了NVDA接近1万亿美元的市值，可以或许以更低的单元算力成本供给不异以至更高机能的算力办事。对英伟达的影响更方向利空。这意味着即便英伟达正在生态和手艺上仍具劣势，正在互联网行业，AI 的成本=锻炼成本 + 推理成本 + 数据成本，很大一部门缘由就是算力成本太高了。英伟达正在议价上的劣势逐步削弱，那就是对算力成本不竭下滑的逃求，算力成本下降正正在悄悄改变市场布局。AI行业为何没有现象级的变现产物，这和互联网时代“比谁能更廉价地托管网坐/供给带宽”素质不异。来岁连结10%摆布的增加，起头裁人削减成本，跟着谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium/Inferentia 等自研芯片的呈现，AI算力成本下降会鞭策市场规模扩大，不再是产物，良多人可能没有细心深切去想！反而变得更贵了。更多企业和行业可以或许承担 AI 使用，实正吃到盈利的，也就是要从巨头何处至多要投入3300亿美元，是本钱市场最的信号。NVDA想要实现3000亿美元营收(50%收入来自巨头)。