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投資人:評估AI投資泡沫的5項指標,當(dāng)下為什么「不完全是泡沫」

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近日,在播客Plain English中,主播Derek Thompson與投資人、研究機構(gòu)Exponential View創(chuàng)始人Azeem Azhar展開了一次對談,他們主要圍繞當(dāng)下AI投資是否形成“泡沫”進行了討論。而在此前該播客的節(jié)目中,分析師Paul Kedrosky的“當(dāng)下AI投資是一個巨大的泡沫”這一觀點和分析引發(fā)了硅谷廣泛的爭議。

Azeem Azhar則持不同觀點。

關(guān)于“AI是否處于泡沫”,Azeem提出五項觀察指標:經(jīng)濟壓力、行業(yè)壓力、收入增長、估值熱度、融資質(zhì)量。他的總體結(jié)論是,當(dāng)下確有值得擔(dān)憂之處,但尚未滿足“泡沫”嚴格定義。

首先,他給出兩條判斷泡沫的硬標準——估值至少下跌50%、并持續(xù)數(shù)年;與之相伴的生產(chǎn)性資本投資也至少下降50%、并持續(xù)數(shù)年。以此觀之,當(dāng)下的AI投資并不符合這一情景。

在“經(jīng)濟壓力”指標上,數(shù)據(jù)中心建設(shè)對美國GDP的貢獻顯著,但未到歷史大泡沫的臨界水平。Azeem回溯18次泡沫后指出,一個經(jīng)驗閾值是投資占GDP約2%開始“棘手”,3%則“很麻煩”。當(dāng)下的AI建設(shè)確實在緊張電力與地方政治之間制造張力,但它也把美國經(jīng)濟重新拉回“建設(shè)”,帶動工程、暖通、電工等實體崗位。

“行業(yè)壓力”與“收入增長”是最關(guān)鍵的兩項指標。他們分析稱,當(dāng)下AI數(shù)據(jù)中心年Capex約3700-4000億美元,而AI相關(guān)收入僅約600億美元,存在約6倍差距。與鐵路(Capex約為收入2倍)、90年代的電信(4倍)相比,AI的“投資超前”更明顯。Azeem承認這“令人擔(dān)憂”,但指出技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的收入天然滯后,且生成式AI的商業(yè)化正快速追趕。他認為,核心在未來數(shù)年能否實現(xiàn)“連續(xù)每年約100%的收入增長”。

“估值熱度”方面,AI龍頭的權(quán)重驅(qū)動了股指上漲,生態(tài)內(nèi)存在“供應(yīng)商融資”的互相持股,看似形成“估值蜘蛛網(wǎng)”。Azeem將其與互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期的債務(wù)式循環(huán)融資區(qū)分:如今更多采用股權(quán)、附帶條件,但需求真實強勁。

最后,“融資質(zhì)量”指標是歷史上最容易引爆崩盤的引信。未來三年全球數(shù)據(jù)中心Capex或達3萬億美元,超級云廠商僅能覆蓋約一半,剩余需依賴SPV、私募信貸、證券化等“表外”結(jié)構(gòu)。Azeem稱之為“奇異”但還不是”有毒”,但強調(diào)要盯緊透明度:看清SPV里的真實風(fēng)險、GPU折舊與現(xiàn)金流匹配等方面。

以下為「明亮公司」編譯的訪談?wù)模ㄓ袆h節(jié)):


Azeem Azhar(來源:個人網(wǎng)站)


泡沫的兩個標準

Derek Thompson:今天的主題是“關(guān)于人工智能的錯誤看法”。兩周前,投資人兼作家Paul Kedrosky解釋了他為什么認為人工智能是個泡沫?!易罱_始懷疑,會不會形成一個“把AI稱作泡沫”的泡沫?今天的嘉賓說:會。

Azeem Azhar是投資人,在介紹Azeem之前,先回顧下為什么如今大家都篤定AI是泡沫。

回到上世紀60年代,阿波羅計劃投入約3000億美元(按通脹調(diào)整)讓美國登月。今天的AI建設(shè)要求企業(yè)集體資助一個新“阿波羅”,不是每十年一次,而是每十個月一次。超級云廠商、大型科技公司、前沿實驗室每年一起在AI上花3000到4000億美元。這可能是任何一組公司為任何事情花過的最多的錢。

金融泡沫的標志之一是復(fù)雜融資:當(dāng)你看到公司開始借債,或設(shè)計新型金融工具來建造一個沒有可靠回報的東西,你就該警惕。我認為我們已經(jīng)抵達這個階段。正如Paul Kedrosky在上期節(jié)目里說,這些超級云廠商正在創(chuàng)建所謂的SPV(Special Purpose Vehicle,即“特殊目的實體”),像黑箱一樣,往里面扔點錢,私募也扔點,然后這個黑箱就去建數(shù)據(jù)中心。它們把AI基礎(chǔ)設(shè)施移到表外,讓我對“他們不想讓投資者看到建設(shè)到底有多貴”這點感到不安。

九月,Oracle宣稱將與OpenAI達成數(shù)千億美元的未來交易,股價大漲。

但有個問題,Oracle沒法靠自身現(xiàn)金流(業(yè)務(wù)賺的錢)來支持這筆交易,它需要承擔(dān)驚人的新債務(wù)。J.P. Morgan的Michael Cembalest這樣描述這筆交易——Oracle股價因被許諾每年從OpenAI拿到600億美元而上漲25%,這錢OpenAI還沒賺到。


來源:JPmorgan.com

用來提供云計算設(shè)施是Oracle還沒建好的。需要4.5吉瓦電力,相當(dāng)于2.25個胡佛水壩,而美國還沒建。AI夢想建立在很多“還沒有”和“也許”上。但Azeem認為,現(xiàn)在還太早不必恐慌。今天我們討論AI“尚非泡沫”的論證。歡迎來到節(jié)目。

Azeem Azhar:謝謝邀請,Derek。

Derek Thompson:……我們從最基礎(chǔ)的開始吧,Azeem,什么是“泡沫”?


來源:Plain English@Substack

Azeem Azhar:這就個問題價值萬億。我其實同意Paul說的很多東西。在我看來,泡沫要有非常清晰的定義,不是“感覺”。

我給兩條標準:第一,必須出現(xiàn)顯著的市場回撤,不是20%的熊市,而是40%、50%,且要持續(xù)很久。互聯(lián)網(wǎng)泡沫的市場回撤持續(xù)了15年;房產(chǎn)泡沫持續(xù)了七八年。

第二,為了區(qū)別于投機者過度興奮,推動泡沫的生產(chǎn)性資本投資也要顯著下降。過往泡沫里,這個降幅通常要達到50%或以上。所以我看兩個測試:估值至少下跌50%,持續(xù)幾年;該技術(shù)領(lǐng)域的生產(chǎn)性資本也至少下降50%,持續(xù)幾年。

Derek Thompson:你提到房產(chǎn)泡沫、全球金融危機,也提到互聯(lián)網(wǎng)泡沫。這次有哪些相同、有什么不同?

Azeem Azhar:我都經(jīng)歷過。互聯(lián)網(wǎng)泡沫時,有人沿著消防通道爬進我辦公室就為了推銷項目找投資。希望這場面不會重演。房貸危機時,我認識了Countrywide Financial的CEO、次貸發(fā)放者Angelo Mozilo——他有個很棒的古銅色膚色,我那會兒每天都在電視上看到他。


Angelo Mozilo(來源:公開信息)

Derek Thompson:不知道為什么,我對他的膚色記憶猶新。全球金融危機和房市崩盤的畫面我都不太記得,但我記得那人的膚色,真的非常棒。

Azeem Azhar:確實非常棒,不幸的是,他的抵押貸款就不像他的膚色那么棒。你會看到這些人、這些時刻。跟互聯(lián)網(wǎng)泡沫的相似之處是:它由風(fēng)險資本、硅谷、對“改變世界”的新技術(shù)的承諾推動。

我們在1999年還幻想在網(wǎng)絡(luò)空間建一個新國家。但真正不同的是,那時除了Yahoo、CNET、eBay,幾乎沒人用這些網(wǎng)站和服務(wù)。它們是空的。那時流行一句話,來自凱文·科斯特納主演的《夢幻之地》:建好,他們就會來。結(jié)果人們把東西建好了,沒人來。比如pets.com花了1.5億美元,月營收只有60萬美元。非?;靵y。相似性到此為止。

今天的生成式AI不同:我們大多數(shù)人都在用ChatGPT,很多公司也在用,而且真金白銀在花。這感覺與2000年截然不同。

Derek Thompson:這就是我的困惑。我承認我用ChatGPT;我也承認Claude很出色,很多GenAI工具都很棒。與此同時,我看到關(guān)于“Thinking Machines”的新聞——這家AI初創(chuàng)公司由前OpenAI高管Mira Murati掌舵,剛完成史上最大種子輪,融資20億美元,估值100億美元。他們沒有發(fā)布產(chǎn)品,也沒向投資者說明要做什么產(chǎn)品。

有位和Murati見過面的投資者(她公認非常聰明)說:“這是最荒唐的路演。她就說,我們要做一家有最好AI人才的AI公司,但我們不能回答任何問題。”這讓我不免聯(lián)想到互聯(lián)網(wǎng)時代——巨大的承諾要重塑零售業(yè),卻幾乎看不到真實業(yè)務(wù)。或者像某個鳳凰城不知哪的邊緣地帶的住房開發(fā)項目,看著很美,融資也似乎妥當(dāng),但無人入住。

像這樣的故事,是否讓你有點“直覺感應(yīng)”,覺得現(xiàn)在大量資金正涌向非常昂貴的項目,預(yù)期泡沫很重,而缺乏明確的收入證明?

Azeem Azhar:Thinking Machines確實是很好的例子,我的“直覺感應(yīng)”也在發(fā)抖。沒有商業(yè)計劃、沒有產(chǎn)品,卻是那樣的估值,很難拼起來。但這種事在私募風(fēng)投市場時不時會發(fā)生,通常不會溢出到“現(xiàn)實世界”。三年前,風(fēng)投募資和估值瘋狂到不行。后來停了,價格回歸正常,如今又貴起來了,確實感覺在朝向泡沫時刻。

但另一面是,即便這些初創(chuàng)公司,也在瘋狂增長。剛聽說Cursor已經(jīng)做到幾億美元的營收,這家公司才三歲。我投資過一個AI郵件工具,幫助你回復(fù)郵件。我記得看他們的路演時很生氣,因為他們說第一年做到1000萬美元營收,我說這太荒唐,不可能,這是我不喜歡你們項目的地方。結(jié)果他們9個月就做到1700萬美元,而且增長更快,因為客戶愿意付錢。別忘了,今年底那個三年前闖入我們生活的奇特實驗ChatGPT——到今年底年化營收會到100億美元。這是真錢,而且比Facebook或TikTok達到這個里程碑更快。所以當(dāng)然會有亢奮的時刻,但也有真實客戶在為他們真正喜歡的產(chǎn)品花真金白銀。

Derek Thompson:我記得和Stripe的人聊過,他們比較了平臺上AI公司與非AI公司的數(shù)據(jù)。他們展示了非常有說服力的證據(jù),在Stripe上自稱AI公司的企業(yè),在營收增長上遙遙領(lǐng)先,超過平臺歷史上任何群體的增長速度。

這很令人困惑也很吸引人——AI公司的營收增長驚人,同時AI基礎(chǔ)設(shè)施的投入遠大于營收。這仍然可能是泡沫。我們正把它當(dāng)作一個10萬億美元的經(jīng)濟市場來投資,而它可能是一個1萬億美元的市場。所以需要具體化。

你的分析非常具體。你說,判斷“AI是不是泡沫”沒有一種答案,而是五種測試。接下來我想逐一過這五個測試。

你定義為:經(jīng)濟壓力、行業(yè)壓力、收入增長、估值熱度、融資質(zhì)量。


經(jīng)濟壓力:歷史上看占GDP 3%的投入就「很麻煩」

Derek Thompson:我們從第一項“經(jīng)濟壓力”開始。這基本是在問——這個行業(yè)的投資規(guī)模是否大到足以扭曲整體經(jīng)濟,就像鐵路或互聯(lián)網(wǎng)泡沫那樣?最近的GDP增長中,有三分之一可以追溯到數(shù)據(jù)中心建設(shè)。這太巨大了。為什么這還不足以讓我們擔(dān)心AI的泡沫?

Azeem Azhar:我回溯了18次泡沫案例,最早到1790年代的運河。在可獲得數(shù)據(jù)的地方,我發(fā)現(xiàn)一個臨界點——約占GDP的2%開始“有點棘手”,到3%就變成“很麻煩”,鐵路在1870年代就到了3%。

原因是,尤其在像美國這樣龐大復(fù)雜的經(jīng)濟體,它能吸收這樣的水平。此外,我還要說,在目前這個時點,如果沒有數(shù)據(jù)中心的建設(shè),美國經(jīng)濟可能走向衰退。而這次建設(shè)涉及到——美國公開強調(diào)且像你和你的同事也一直強調(diào)——“回到建設(shè)”。建數(shù)據(jù)中心要澆筑混凝土。我剛和一家有140年歷史的美國工程公司高層交流,他們現(xiàn)在在忙著建數(shù)據(jù)中心,用到電工、項目經(jīng)理、暖通工程師等。這在我看來,眼下其實是好事。同時也要看到其他后果:數(shù)據(jù)中心建設(shè)地的電價普遍上漲,這讓沒從硅谷風(fēng)投里獲利的人承擔(dān)了成本,社區(qū)開始反彈。

Azeem Azhar:就在這周,威斯康星州的Caledonia鎮(zhèn)否決了一個微軟數(shù)據(jù)中心,他們說不愿意把農(nóng)田改成數(shù)據(jù)中心。這種政治張力開始出現(xiàn)——經(jīng)濟壓力的落點在哪?是經(jīng)濟總體的能占上峰,還是政治動態(tài)會迫使公司改變做法?

Derek Thompson:你剛講的可以有兩種敘事。一種是:我們過去不怎么在物理世界建東西,現(xiàn)在我們在建東西,建的是數(shù)據(jù)中心,這是好事,因為“建設(shè)就是好事”。

另一種是:數(shù)據(jù)中心在吸走我們應(yīng)該建的其他東西的資源,比如住房。住宅投資最近驟降,制造業(yè)就業(yè)下滑。Paul的觀點是,AI和數(shù)據(jù)中心像黑洞、像垂死恒星、像“死星”,把周圍所有行星吸過去,把勞動力、資源、資本都吸向AI,從而不能用于建房等。你怎么看這個解讀:AI不只是新增投資,它也在“擠出”我們認為長期更有生產(chǎn)性的投資?

Azeem Azhar:“擠出效應(yīng)”的風(fēng)險是真的。原因在于,建數(shù)據(jù)中心的回報率要高于建公寓樓。但這些情況往往會趨于平衡。我們更希望看到的是需求刺激??纯疵绹哪茉椿A(chǔ)設(shè)施,過去25到30年,美國對電網(wǎng)和電源的投資不足。這打破了經(jīng)濟長期關(guān)系:更多能源意味著更多福利、繁榮、收入、創(chuàng)新。

現(xiàn)在有錢的公司開始破局,說我們需要更多電力,這在中期凈效應(yīng)可能是好事。當(dāng)然短期會有緊張。好在“建設(shè)”的美妙之處是,會形成許多可轉(zhuǎn)移的學(xué)習(xí)和實踐,適用于其他類型的建設(shè)——時機一到就能用。所以我認同眼下存在一個“焦點問題”。但三到五年后,我們是否會開始看到收益?它可能不是黑洞,更像是一顆M型恒星(注:紅矮星,低于0.25個太陽質(zhì)量,占銀河系恒星總數(shù)約70%)。

Derek Thompson:補充一點:你說中長期對發(fā)電是凈增益,我覺得這個限定很重要。未來幾個月、幾個季度、幾年,數(shù)據(jù)中心很可能先推高電價,再推動發(fā)電增長。這兩者都可能為真。我想回到你剛才的比較:你把AI建設(shè)比作鐵路、寬帶、19世紀初的運河。

但有個重要差異:GPU的折舊遠快于鋼軌。你把鋼鐵鋪進地里,幾十年都能跑火車;你挖運河,水路能載蒸汽船幾十年。用你的話說,Nvidia現(xiàn)在的高質(zhì)量芯片,2到3年就不是前沿。企業(yè)若想最好的預(yù)訓(xùn)練,就得換新芯片。如果企業(yè)每三年集體花上5000億美元買最好的GPU,他們怎么回本?

Azeem Azhar:如果收入能兌現(xiàn),他們就能回本。我們可以后面再談收入。今年投向數(shù)據(jù)中心的三四千億美元里,約50%到60%是GPU。公司通常把這些資產(chǎn)在賬上折舊六年。這很長,但不是運河或鐵路。我們也知道,三年后它們就得退出現(xiàn)役。這確實是個ugly point,和會計處理有關(guān)。

公司可能會說,GPU能賺錢,兩年就回本,目前看似如此,六年也還有余壽。但這個論證有點草率。這是我們希望能改進的地方(但可能大概率得不到):比如GPU該如何折舊、公司作為“運維費用”(Opex)應(yīng)有什么稅收激勵、以及更透明。

有人給我發(fā)郵件說,在中國,會計規(guī)則里計算機芯片折舊三年,最多五年。我們得盯著它,它可能變成問題。


行業(yè)壓力:AI收入和資本支出不成比例?

Derek Thompson:你提到收入,我們就跳過去。第二項測試叫“行業(yè)壓力”,本質(zhì)是問,行業(yè)收入是否與資本開支相稱?公司是否能憑AI基礎(chǔ)設(shè)施賺回投資?這里是我特別關(guān)心你“非泡沫”論的地方。按你算,數(shù)據(jù)中心Capex約3700億到4000億美元規(guī)模,AI收入約600億美元,這最少是6倍差距。為什么不令人擔(dān)心?

Azeem Azhar:它確實值得擔(dān)心,但還沒到其他歷史例子的程度?;ヂ?lián)網(wǎng)泡沫時,資本投入與產(chǎn)生的收入幾乎是數(shù)量級上的差距。當(dāng)下問題是——這種狀態(tài)能持續(xù)多久?要注意,三年前我們還沒有GenAI收入。我們估算很保守,2025年約600億美元。有家大投行估算2025年更接近1530億美元。真實值可能在中間。

再強調(diào),600億只是粗略覆蓋Capex的“量”,沒算利潤率、沒算利潤。技術(shù)建設(shè)在這個階段,收入通常滯后。這不是建酒店,開業(yè)當(dāng)天就指望80%入住率。技術(shù)就是這樣。目前用收入覆蓋投資的比例在16%左右,暫時可以。如果兩年后還在這個水平,我會緊張。


AI收入的增速:最關(guān)鍵的指標

Derek Thompson:我們馬上談“收入增長”。有人會說:現(xiàn)在收入低沒關(guān)系,只要每年增長300%,最終會追上。但我想釘住一點:在你的分析里,這項是AI最容易被批評為泡沫的短板。你寫道:1870年代美國鐵路擴張高峰,Capex約為收入的2倍。90年代末電信泡沫頂峰,Capex約為收入的4倍,有點更泡沫。AI是6倍,AI的Capex支出是收入的6倍。對不起給聽眾丟了一堆數(shù)字,但結(jié)論是:按這項指標,AI比鐵路“泡沫性”高3倍,比電信建設(shè)高50%。你同意吧?我想明確記錄,你同意這在目前是令人擔(dān)憂的。情況會動態(tài)變化,但現(xiàn)在是有點擔(dān)憂。

Azeem Azhar:是的,令人擔(dān)憂。但讓我解釋我的思路:想象飛機在跑道上起飛。我周日要飛行。跑到一半,時速80英里,你祈禱機長別此時拉桿,否則會很慘。如果我們在跑道上已經(jīng)前進了90%,時速還只有80英里,那會撞上盡頭的墻。所以這就是為什么我把這項指標標成“黃燈”,需要看“加速度”,看它帶我們?nèi)ツ膬海@是關(guān)鍵。

最終要靠真實客戶付費的真實收入,他們不是被逼付錢,明確知道買什么。這是為任何投資買單的方式,也是大家如今做出的最大賭注。

Derek Thompson:問題是,收入增長是否足夠快、足夠廣,能趕上基礎(chǔ)設(shè)施支出?如果答案是“是”,那就不是泡沫,只是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)+人類史上增長最快的通用技術(shù)帶來的收入增長;如果答案是“否”,那就是支出的增長遠快于收入的增長,顯然是泡沫。你先來:為了不讓這些“超級云廠商”的營業(yè)利潤在未來幾年暴跌、從而引發(fā)大科技公司大拋售,他們需要什么樣的收入增長?錢從哪里來?

Azeem Azhar:他們需要很多,真的很多錢。我們說的是連續(xù)幾年每年100%的增長,之后可能會下降,因為基數(shù)升高。錢從三處來:第一,消費者和企業(yè)為服務(wù)付費,消耗大量tokens,或付費購買能替他們做事的應(yīng)用,比如會計、物流、供應(yīng)鏈。第二,廣告投放回報。AI能更精準投放,Meta已經(jīng)提供一些證據(jù)。第三,生產(chǎn)率提升降低成本或讓他們做出更好的產(chǎn)品。這里有兩個方向——要么用同樣數(shù)量的開發(fā)者交付更好的產(chǎn)品,省錢;要么為了讓產(chǎn)品在市場里保持相關(guān)性,你現(xiàn)在必須為它提供AI服務(wù)。

很多SaaS或Web公司現(xiàn)在就發(fā)現(xiàn)了這一點,為了不被淘汰必須提供AI插件,他們可能每月收費20美元,但成本是25美元。如果不做,就會失去客戶。所以這三方面能把收入做起來。還要認識到,這些現(xiàn)在已經(jīng)是很大的數(shù)字了。

線上廣告和軟件購買一年總額超一萬億美元,而且已經(jīng)在以14%年增率增長。問題是,AI能把這個增長率提高多少?又會替代多少沒用AI的既有公司?投資銀行里有人談到2030年實現(xiàn)每年一萬億美元的AI相關(guān)收入。不是板上釘釘,也不是天方夜譚,介于兩者之間。

Derek Thompson:既然談收入增長,就必須承認,有人認為我們接近“最后的發(fā)明”——AGI。如果我們在硅里發(fā)明了一種“智能”,能做任何事,那它也會賺很多錢。假如未來兩到五年技術(shù)躍遷,我們造出所謂“全自動智能體”,也就是AI白領(lǐng)工人,能在幾年內(nèi)完成99%的白領(lǐng)工作。這會如何改變現(xiàn)狀?

Azeem Azhar:那會很糟糕,有點像沙皇俄國——沙皇更富,農(nóng)奴更窮。沒有重大政策干預(yù),你會看到舊金山有一個巨大吸錢器,通過AI系統(tǒng)把世界的金錢都吸走。甚至那些自己運營產(chǎn)品的公司,也要向AI公司支付巨額經(jīng)濟租,利潤薄得像17世紀英國農(nóng)場的佃農(nóng)。如果技術(shù)真如你描述那樣,且無政策干預(yù),我們可能就會朝那個方向走。

我的判斷是,AGI不會像人們想象的那樣上演。我認為讓這技術(shù)在經(jīng)濟里落地,會花更久,會更難把“能做任何事”的機器人造出來。我也認為,總會出現(xiàn)像威斯康星Caledonia那樣的時刻,人們站出來說——我們要改劇本,往不同方向推動。

Derek Thompson:我覺得Paul Kedrosky那類寫AI泡沫的人,與OpenAI或Anthropic的創(chuàng)立者的割裂在于——如果你認為自己“距離發(fā)明近乎上帝的東西只有幾個月”,你怎么會關(guān)心短期的泡沫?你認為我們在抵達人類技術(shù)發(fā)展的終局階段,你不會對“Capex是否略微領(lǐng)先收入增長”這類問題感興趣。你會覺得“幕布后面,離我們的手指只有幾英寸,藏著一種絕對改變世界的技術(shù)”,這就是你唯一關(guān)心的。

我覺得這可能讓我們(經(jīng)濟)陷入麻煩:構(gòu)建技術(shù)的人對它的信仰,在心理和哲學(xué)上,與鋪設(shè)光纖的人不同。即便做pets.com的人也不認為他們要終結(jié)人類就業(yè);修鐵路的人知道自己在干嘛,把馬車放上鋼軌,運過全國。

進入下一個指標前,我想暫停一下??赡軐?dǎo)致經(jīng)濟泡沫的一個因素,是這些技術(shù)構(gòu)建者前所未有的自信,認為他們造的是“圣經(jīng)意義上的最后之物”。

Azeem Azhar:“技術(shù)升天論”,可以這么叫。這種救世主式的信念來自一些老板和員工,確實怪異。但現(xiàn)實總會粗魯?shù)卮驍鄩粝?。事情總比我們預(yù)想更混亂。生成式AI已經(jīng)能看出這點。企業(yè)采用它的速度快于過往技術(shù),快于互聯(lián)網(wǎng)和PC。它們也更快看到結(jié)果,同時很多公司在掙扎。但把這技術(shù)全面融入經(jīng)濟,把那個“全能AI”遞到我們手里,覆蓋美國乃至全球,不會像給iPhone推個更新那么簡單,過程中還有很多步驟。我和企業(yè)談時極常聽到這些。

幾周前我在拉斯維加斯和300位IT主管交流,做舉手問答。大約一半說:我們現(xiàn)在還沒見到結(jié)果,但兩年內(nèi)應(yīng)該能見到。和他們深聊,是很具體的挑戰(zhàn),像通下水道一樣的瑣碎事。公司是復(fù)雜的,你不能把ChatGPT“丟進Costco或沃爾瑪”,打個響指就搞定。要時間,要很多事。技術(shù)擴散和部署的故事一直如此。所以我的看法是,這些系統(tǒng)會變好,也會更快變好。但我們得做好準備,讓它們變得非常好?,F(xiàn)實永遠比表格模型更凌亂。


估值熱度:現(xiàn)在股價過高了嗎?

Derek Thompson:第四項測試叫“估值熱度”,本質(zhì)是問:股價是否過高?天啊,只要沾上AI的股票就暴漲。過去兩年,標普500的漲幅中約60%來自與AI相關(guān)的公司,如微軟、Nvidia、Meta??催@些公司估值飆升的原因,常常顯得像是自證循環(huán)。

比如Nvidia說要向OpenAI投資1000億美元,作為回報,OpenAI同意向Nvidia買數(shù)十億美元的芯片。之前,OpenAI又和Nvidia的對手AMD簽了合約,買數(shù)百億美元的芯片,作為交換,OpenAI將獲得AMD約10%的股份。這就像“我會買你10億美元的東西,只要你給我10億美元的股票”。到某個點,這一切像一個極度互相牽連的估值蜘蛛網(wǎng)。你覺得這和互聯(lián)網(wǎng)泡沫相比,有何相同或不同?

Azeem Azhar:我覺得和互聯(lián)網(wǎng)泡沫很不同。彼時也有循環(huán)的供應(yīng)商融資,但多是債務(wù),不是權(quán)益,技術(shù)性上不同;而且花的錢常常是“假”的,下行時沒人用那些光纖。我們直到2012、2013年,也就是YouTube真正爆發(fā)時,才開始用上那些光纖。今天的差異是,這類交易多用權(quán)益;很多都是分期,要達到里程碑才兌現(xiàn);而且美國乃至全球的企業(yè)前所未有地強烈需求這種技術(shù)。它難看嗎?我現(xiàn)在屏幕上就開著你說的蜘蛛網(wǎng)圖,確實,你應(yīng)該看著它覺得“不對勁”。


但讓我再舉一個我們熟悉且曾長期有效的例子——“供應(yīng)商融資”。大概是在1919年,通用汽車設(shè)立了GMAC(注:即通用汽車金融公司,現(xiàn)為Ally Financial Inc),因為經(jīng)銷商很難融資開店,美國人有穩(wěn)定工作但沒法全款買車。GMAC:我們有最好的資產(chǎn)負債表、最多現(xiàn)金,我們來為經(jīng)銷商和美國購車者提供融資。GMAC今天仍存在。十年內(nèi),GMAC的貸款賬本相當(dāng)于美國GDP的0.5%。所以“供應(yīng)商融資”并不必然會爛尾。它會引入新風(fēng)險,讓參與方可能表現(xiàn)糟糕。我們需要透明,看到這些關(guān)系之間發(fā)生了什么,有沒有隱藏東西。我們在安然、WorldCom身上學(xué)到過。對我來說,這正是需要媒體審視的領(lǐng)域?,F(xiàn)在看,它可能會變壞,但還沒有,看起來離變壞還有一段距離。

Derek Thompson:有沒有理由擔(dān)心,把一個在穩(wěn)定行業(yè)有效的供應(yīng)商融資模式,應(yīng)用在21世紀一個全新行業(yè)——AI,會帶來我們不熟悉、無法映射歷史類比的風(fēng)險?

Azeem Azhar:我認為會帶來各種我們難以映射的風(fēng)險,我們會像全球金融危機時一樣,落后于形勢,比如評級機構(gòu)沒把一筐爛按揭的債券評級好。讓我注意的是,很多交易目前仍相對透明,也有一點經(jīng)濟邏輯。不是Nvidia說“你來買我的芯片,我再給你錢去買”。這里發(fā)生的是——Nvidia有最強資產(chǎn)負債表,也在芯片上近乎壟斷,它真的很想多賣。某種程度上,這是它的邏輯做法,特別是OpenAI這種非常年輕、巨額虧損、沒有適合Capex的大資產(chǎn)負債表的公司。這當(dāng)然是個很樂觀的解讀。但如果你要思考:如何確保不因為燃料短缺無法滿足客戶需求?我不確定你還會怎么做,尤其當(dāng)需求如人們所說那樣火爆時。


融資質(zhì)量:大量數(shù)據(jù)中心支出發(fā)生在表外

Derek Thompson:第五項:你稱之為“融資質(zhì)量與即將到來的信用(兌付)壓力”。按你的測算,未來三年全球數(shù)據(jù)中心Capex將達到3萬億美元。 “超級云廠商”能覆蓋約一半。剩下的1.5萬億要從別處來。可能是私募信貸、證券化融資、新運營商、甚至政府。正如Paul Kedrosky在上一期節(jié)目里解釋,大量數(shù)據(jù)中心支出發(fā)生在表外。SPV里,超級云廠商往盒子里扔點錢,私募資本也扔點錢,盒子就去買數(shù)據(jù)中心。但在超級云廠商的報表之外,這更容易展示公司盈利,同時也在融資AI的內(nèi)臟。也許這能奏效,但聽起來非常亂。你覺得有多亂?

Azeem Azhar:挺亂。那些有時間積累利潤和現(xiàn)金的大公司不需要這么干,但年輕公司——比如新興的超大云廠商CoreWeave或OpenAI——需要融資來匹配增長。當(dāng)然,他們會找到越來越“帶勁”的方式。就目前這個周期階段,這些看起來更像“異域風(fēng)情”,而不是“毒藥”。問題在于之后會怎樣,有沒有足夠透明度?我們能不能看清SPV里發(fā)生什么?我們能否看清GPU折舊到了哪一步?如果看不清,這種不透明會出現(xiàn)各種種暗招。

回顧繁榮如何轉(zhuǎn)泡沫再轉(zhuǎn)崩潰:我分析了18次崩潰,有足夠數(shù)據(jù)深入的案例里,“融資質(zhì)量”是引爆點的有9次,是壓垮的壓力源的有一半。有時是非法行為,有時只是看不清風(fēng)險去哪了——全球金融危機就是如此。所以這絕對是我們要盯著的指標,希望資本市場能承擔(dān)這個“讓大家守規(guī)矩”的角色。

Derek Thompson:總結(jié)一下,我們談了投資規(guī)模、投資遠超當(dāng)前收入、你期待收入能以極快的速度增長來追上支出;從股價角度,這些公司至少是很健康的估值,但也在建有巨大需求的東西;最后,融資結(jié)構(gòu)很奇異,但你認為的還是“奇異”,而非“有毒”。

做一個非常簡單的總結(jié)就是:如果AI收入未來五到十年每年增長100%,這不是泡沫;如果AI收入未來兩到三年無法每年增長100%,投資者會重新評估這些公司是否能負擔(dān)現(xiàn)在的AI支出,我們可能會看到“泡沫破裂”。這可能忽略了“融資質(zhì)量”這個關(guān)鍵點,但整體上你覺得這總結(jié)如何?

Azeem Azhar:這總結(jié)很合理,最重要的指標是“收入增長”。它是需求的信號,是可貨幣化的信號。我們必須盯住它,通過各種方式,因為這些公司大多是私有的。如果收入增長不出現(xiàn),那我們就可能重演pets.com或電信泡沫:建了基礎(chǔ)設(shè)施,也許未來某天有用,但今天填不滿。這也常是這類基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的故事。

Derek Thompson:Azeem,謝謝你跟我過了這五個指標。坦白說,我個人仍然擔(dān)心AI是泡沫。對我而言想不通的地方有兩個:

第一,我不認為收入會按時到來來抵消這些投資。OpenAI等要在未來幾年成為每年200、500、1000億美元的“現(xiàn)金噴泉”,我覺得概率太低,但要證明當(dāng)前估值合理,需要類似的事情發(fā)生。

第二,我不認為三年后的估值還站得住。當(dāng)投資修正(公司不得不縮減支出)疊加資產(chǎn)價值修正(比如OpenAI不值五千億美元),那就是泡沫:投資修正+資產(chǎn)價值修正?!?/p>

最后,AI的“崩盤”會是什么樣?

Azeem Azhar:某種意義上,我們可能會感激它。當(dāng)然股價會下跌。但會發(fā)生的是,市場上會出現(xiàn)很多GPU基礎(chǔ)設(shè)施、計算基礎(chǔ)設(shè)施,資金不那么充裕的公司和組織可以用“清倉價”拿到手。那些資產(chǎn)會流向更小的玩家,他們可能有新的方法,更偏好開源,不去追逐“機器之神”,定價更理性,財務(wù)紀律更強。我們甚至可能看到更快的創(chuàng)新與民主化,多樣化團隊在更實惠的基礎(chǔ)設(shè)施上創(chuàng)新。所以在某種程度上,崩盤之外也可能有光亮。

Derek Thompson:我喜歡你為聽眾和我提供了第三扇門。如果第一扇門是:AI是泡沫,是災(zāi)難;第二扇門是:AI不是泡沫,一切正常;你給出了第三扇門:AI可能是泡沫,但也沒關(guān)系。短期會有價格修正,但正如互聯(lián)網(wǎng)泡沫之后,價格修正會讓后來者用上廉價基礎(chǔ)設(shè)施。建出YouTube和Netflix那樣的東西——那些光纖在90年代和2000年代初被鋪設(shè),我們后來很感激。

作者:MD

出品:明亮公司

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