VC giant Sequoia openly questions: Can NVIDIA sell $50 billion worth of GPUs while the AI industry earns $200 billion?

光從賺錢的角度看，從年初火到現在的生成式 AI 熱潮，只有一位贏家——英偉達。

從領頭的微軟&OpenAI 到谷歌、Meta、Adobe，眾多把 AI 接入產品的科技公司，還處在賠本賺吆喝的階段。許多公司的 AI 服務都是免費提供的，只有微軟一家敢把Copilot 提價 83%，消費者到底買不買賬還不好説。

但上游賣鏟子的英偉達已經賺麻了，連續兩個季度收入、指引雙雙爆炸。根據華爾街分析師預測，到今年年底，英偉達的 GPU 銷售額可能突破500 億美元。

那麼問題來了，下游貨幣化的前景還不明朗，囤這麼多 GPU 用來做什麼？全行業都在高利率環境下降本增效，唯獨在 AI 方面爭先恐後投資，生怕被落下，但這些投資什麼時候才能回本？

紅杉：誰為英偉達的客户買單？

9 月 20 日，風投機構紅杉的合夥人 David Cahn 發表了一篇博客文章，提出了這個問題。

Cahn 認為，每 1 美元的 GPU 支出，大約對應 1 美元的數據中心能源成本，也就是説，保守估計下，如果英偉達到年底能賣 500 億美元的 GPU，數據中心的支出就高達 1000 億美元。

進一步假設，如果 GPU 的終端客户，即那些做 GPU 應用的公司，能在 AI 業務上賺取 50% 的利潤，就意味着至少需要 2000 億美元的收入，才能收回前期投資的成本。

數據中心建設的增量，大部分來自大科技公司。例如，谷歌、微軟和 Meta 都報告了數據中心資本支出的大幅增長。此外，字節、騰訊、阿里這些公司也是英偉達的大客户。展望未來，亞馬遜、甲骨文、蘋果、特斯拉和 Coreweave 等公司可能也會在數據中心建設上花費重金。

根據 The Information 的報道，OpenAI 的年收入約為 10 億美元，微軟曾表示，預計 Copilot 等產品有望帶來 100 億美元的年收入，再把其他公司算進來：假設 Meta、蘋果也能靠 AI 年入 100 億，甲骨文、字節、阿里、騰訊、X、特斯拉等公司的 AI 業務能賺 50 億美元。

Cahn 指出，就算把這些樂觀假設全都加在一起，每年的收入也只有 750 億美元。

前文提到，如果英偉達要賣 500 億美元的 GPU，全行業需要 2000 億美元的收入才能抵消這部分支出，也就是説，還有 1250 億美元的缺口需要填補。

AI 熱潮能否長久，取決於應用端

初創企業能夠填上這個缺口嗎？現在還不好説。不過 Cahn 認為，AI 領域的技術飛躍和空前的 GPU 購買潮，對人類來説總歸是好消息：

在歷史上的技術週期中，基礎設施的過度建設往往會焚燒資本，但同時也會通過降低新產品開發的邊際成本來釋放未來的創新。我們預計這種模式將在人工智能領域重演。

超大規模的基礎設施支出，能夠讓更多企業以越來越低的成本使用公有云，訓練大模型、運行 AI 系統的成本也會越來越低，會有更多創業者湧入、更多產品誕生，但更重要的問題還是在於應用端：如何利用這項新技術來改善人們的生活？如何才能將這些驚人的創新轉化為客户每天使用、喜愛並願意為之付費的產品？

每一塊 GPU 的鉅額投入，最終要轉化為終端客户價值，行業才能長遠走下去。

眼下，作為 “掘金買鏟” 邏輯的核心受益者，英偉達今年前兩季的業績都相當亮眼。但下游應用層，尚還只見 AI 投入增加，不見業績改善。

受益於大模型訓練帶來的巨大需求，AI 基礎設施廠商的訂單和業績已經得到了持續驗證，但 B 端應用還處於早期，大多數 AI 應用廠商還尚未進入到商業化階段，從兑現時間來看預計要晚於基礎設施層 2-3 個季度。

如果淘金人賺不到錢，賣鏟子的業績爆發，當然也不可能長久。

最近一個月裏，英偉達股價已經下跌了 10%，回到了今年 6 月份的水平。

在降本增效仍是全球科技股發展主旋律的前提下，資本市場的耐心已經不多了。

按照Gartner 技術成熟度曲線，新技術通常會經歷興起 - 炒作 - 下落 - 重新崛起的典型發展週期，生成式 AI 現在可能已經到了擠泡沫的下落階段。

隔夜，微軟已經正式發佈了Copilot，號稱引領 AI 新時代的革命產品，預期之內的高額定價，讓市場紛紛看多微軟的 AI 貨幣化能力。

不過，客户到底願不願意為 AI 付費，還很難説。Copilot 到底是 AI 應用淘金狂潮的序曲，還是第四次工業革命偃旗息鼓的分水嶺，就看微軟下面幾個月的業績表現了。