291亿投资拉动5万亿家当增进，大模子的泡沫来了？
2023年，苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta的股票已累计上涨75%，远远超过纳斯达克指数43%的涨幅。算下来，这七家公司的市值在去年增长了近5万亿美元。
科技(Technology)股股价暴涨并非来自于业绩。要知道，整个2023年，除英伟达外，其余六家收入增长均低于20%。造成这一翻天覆地变化的根本原因是，生成式AI与大语言模型在去年席卷了全球科技(Technology)圈。去年一年，全球生成式AI的投资额高达291亿美元。
与传统互联网的故事不同，资本成为生成式AI竞争的最关键因素。所有的科技(Technology)巨头都直接可能间接参与了这场军备竞赛，并主导了模型公司的融资和估值。
就在刚刚，亚马逊向Anthropic追加27.5亿美元投资，此次注资完成后，亚马逊对Anthropic的总投资达40亿美元。这是亚马逊30年以来最大的一笔外部投资。巨头们的军备竞赛，也让身为AI军火商的英伟达比前一年多赚了340亿美元。
巨头们愿意参与这场千亿美金豪赌，并不令人意外。某种程度上，生成式AI的出现，恰逢其时。
当平台型机会几乎消失，人口红利走到尽头，全球互联网的故事宣告结束。在这样的背景下，资本一方面变得前所未有地节制，另一方面又变得前所未有地贪婪，他们(They)坐拥大量现金，但真正值得的押注寥寥无几。而生成式AI，就是一个充满想象力，甚至可以改变世界的故事。
但现实也是残酷的。红杉资本最新报告显示，AI行业在英伟达芯片上的部署费用高达500亿美元，而营收却只有30亿美元。显然，生成式AI的远大愿景和羸弱商业化的现实之间，仍然需要无数的故事去填。
291亿投资，拉动5万亿的财富增长2023年11月，ChatGPT的发布掀起了生成式AI的热潮。根据 PitchBook 的数据，2023 年，超过70轮1亿美元可能以上的资金流向了创建模型、提供基础设施可能将技术应用于特定应用的初创公司。短短一年内，投资者向近700笔生成式AI交易投入了 291 亿美元，比上一年增长了 260% 以上。
几乎所有的科技(Technology)巨头都参与，甚至主导了这场游戏(Game)：OpenAI、Mistral背后站着微软，Anthropic后面有谷歌和亚马逊的支持，而马斯克和扎克伯格都亲自下场研发大模型。
到了今年(This Year)，科技(Technology)巨头对生成式AI的下注热情只增不减。今年(This Year)3月，OpenAI联合微软发布了一项价值1000亿美元的“星际之门”超级计算机计划，旨在进攻将来的AI市场。不久前，亚马逊宣布将向Anthropc投资27.5亿美元，总投资额达40亿美元，创新了亚马逊外部投资记录。
频繁的巨额投资背后，是生成式AI发展对资本的超高需求。根据此前披露的消息，GPT-4的FLOPS约为2.15e25，并利用(Use)约25000个A100 GPU进行(Carry Out)了90到100天的训练，如果OpenAI的云计算成本按每A100小时约1美元计算，那么在这样的条件下，训练一次GPT-4的成本约为6300万美元。
随着AI模型能力的提升，训练成本也在日益高涨。根据拾象CEO李广密判断，将来几年OpenAI仅训练模型⾄少还得200-300亿美元，Google200-300亿美元，Anthropic100-200亿美元。这意味着，将来几年至少投入1000亿美元纯粹用到训练⼤模型。
科技(Technology)巨头的大手笔下注，彻底点燃了二级市场对生成式AI的热情。去年，苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta的股票已累计上涨75%，远远超过纳斯达克指数43%的涨幅。算下来，这七家公司的市值在去年增长了近5万亿美元。
其中，自打向OpenAI投资100亿后，微软股价就开始不断上涨，并于今年(This Year)一月以2.89万亿美元的总市值超过了苹果，成为世界上市值最高的公司。而“AI卖铲人”英伟达的市值也上涨至近2万亿美元。
当时代的“泡沫”落到个人身上，所带来的财富效应也极为夸张。在英伟达公布史上最佳财务业绩后，股价飙升15%，黄仁勋单日财富增长高达85亿美元，达到了惊人的681亿美元，相当于约4903.2亿元国人币，并跃升至全球富豪榜第21位。
创纪录的投入规模和夸张的财富效应背后，承载着人们对生成式AI的殷切期待。但回归现实，一个残酷的事实是，生成式AI距离人们的期待仍然有很长的距离。
生成式AI的残酷现实：巨头降低预期、独角兽纷纷陨落相比投入端的热火朝天，生成式AI的产出仍然有限。红杉资本报告显示，AI行业去年仅在英伟达芯片上就花费了500亿美元，但产出的营收只有30亿美元，也就是说，AI投入是产出的17倍左右。
就拿微软来说，看似吃到了OpenAI红利，但就份额来看，去年人工智能仅占微软云计算部门收入增长的约五分之一。微软首席财务官Amy Hood透露，最近3个季度微软智能云中分别有1%、3%、6%的营收来自于此，换算下来分别是2.4亿、7.5亿和15.5亿美元。
而且，GitHub Copilo由于运行成本太高一直处于亏损状态，微软平均每月在每个用户身上要倒贴逾20美元，有些用户每月给微软带来的损失高达80美元。
这还是全世界最好模型的变现能力。作为对比，Google Cloud 2024年北美地区AI服务的业绩目标不过10亿美元，这个收入增量甚至不足以覆盖购买AI芯片的开支。
科技(Technology)媒体The Information报道称，包括微软、亚马逊和Google在内的云厂商和其他销售该技术（指生成式AI）的公司，正在降低自己的预期。
能够拥抱科技(Technology)巨头的大模型公司尚且如此，AI独角兽的日子就要更加惨淡了。
2024年3月，曾经的文生图巨头Stability AI的领导者辞职，这家初创公司2023年收入4420万美元，而支出就将近1000万美元，不足支出一半。同期，融资13亿美元的Inflection AI创始人Mustafa也因产品商业化表现不佳，带着核心研发团队加入了微软。曾经的NLP明星(Star)公司竹间智能受到大模型浪潮的冲击因经营困难在2月20日宣布停工停产六个月。
不久前，就连一直鄙视广告业务的AI搜索公司Perplexity，也准备开始卖广告了。Perplexity曾在公司首页上这样介绍自己：“搜索信息应该是一种直接、高效的体验，不受广告驱动模式的影响。我们(We)之所以存在，是因为在信息过载的噪音中，明确需要一个平台来提供精准、以用户为中心的答案，尤其在时间如此宝贵的时代。”
Perplexity妥协背后，是生成式AI商业化困境的现实体现。庞大的支出和微弱的收益很容易让人怀疑，AI是否只是一场随时会冷却的资本泡沫？
ARK 投资管理公司（ARK Investment Management）创始人兼首席执行官Cathie Wood在最近接受CNBC采访时称， "这些AI公司中的很多甚至没有产生正现金流的潜力"。
双线资本CEO、“新债王”杰弗里·冈拉克也警告称，AI股市的热度让他想起了1999年的互联网泡沫，并预测将来可能会引发通货膨胀和经济(Economy)衰退。
不止于泡沫，生成式AI的故事仍在继续固然，生成式AI不乏泡沫的成分，但与1999年的互联网泡沫仍然有本质的区别。
从外部环境看，1999年的互联网泡沫主要发生在中小公司上。当时，纳斯达克没有一套规范明晰的上市规则，注册门槛过低。比如，阅读印刷服务公司Noosh上市时收入仅有68000美元，远远低于现在纳斯达克上市要求的75万美元的净利润标准。
在1996-2000年，纳斯达克盈利公司甚至不到10%，纳斯达克指数市盈率一度超过100倍。这一定程度上也就造成了2000年纳斯达克指数狂跌。
不同于2000年股市集中在中小公司上的非理性狂热，这次的“泡沫”主要集中在微软、谷歌、亚马逊等科技(Technology)巨头身上，且这些公司平均市盈率仅27倍。这意味着，科技(Technology)巨头有足够的财力基础和庞大的用户基数去消化“泡沫”所带的负面影响。
其次，当时的互联网发展与如今的AI行业也有着明显的差距。
在2000年，互联网仍只是一个遥远的概念，离落地有仍然有很远的距离。根据世界银行发布数据，互联网在1996年的用户基数仅4500万，也就是说，每一百个人里仅仅只有一个人能够接触互联网，互联网普及率不到1%，到2000年纳斯达克指数狂跌80%，这一数值也仅为7%。
那时所谓的互联网公司大多没什么核心技术，大部分人甚至都不知道互联网是什么，就疯狂下注。
Pets.com 就是一家在2000年2月上市的公司，但是作为一家宠物用品零售商，跟互联网基本没什么关联。尽管如此，其首次公开募股就募集了 8250万美元。自然(Nature)而然，Pets.com在2000年11月上市不到一年就被迫清算，沦为互联网泡沫退场浪潮里一个微小的缩影。
与互联网早期不同，生成式AI有着扎实的演进逻辑——即模型能力的持续迭代。
2024年还未过半，OpenAI在2月发布的“世界模拟器”sora就以强大的1min视频生成能力震惊世界，全民音乐(Music)AIsuno已经支持摇滚、说唱、谷歌各种风格的一键生成，月之暗面在半年时间内无损长文本由50万突破200万。每一次大模型能力的升级，都意味着用户场景的拓宽。
从落地情况看，AI现在已经拥有大规模的落地基础。比如，ChatGPT在推出不到半年的时间内，用户基数就已经达到18.1亿，将近当初互联网的40倍。
除了人们熟知的通用聊天外，生成式AI已经可以用于蛋白质设计、生物环境探测、石油勘测等实体经济(Economy)领域。尽管去年生成式AI的营收只有30亿美元，远远不及研发费用。但要知道，同样的水平，SaaS行业花了十年才做到。
从更大维度看，科技(Technology)泡沫也并非全是坏事。事实上，近现代历史(History)上每一次技术革命都伴随着巨大的金融泡沫，工业革命期间有运河热，蒸汽和铁路时代有铁路热，都是在这些泡沫及其引起的衰退过后，才迎来了真正的大繁荣。
产业泡沫的意义在于，它用巨大的财富效应，将全社会(Society)的资源都吸引过来，汇聚成创新的海啸，以一种摧枯拉朽的方式完成了这一场革命。1996-2001年间，网上公司在米国铺设了8020万英里的光缆，是2001年实际需求的20倍。2004年时，带宽成本下降了90％以上。廉价、充足的宽带网站，为互联网的普及铺平了道路。
从这个角度上说，泡沫更像是我们(We)前进的方式。比起泡沫本身，更值得关注的是，这场千亿美金豪赌究竟会将人类的将来带向何方。
本文来自微信公众号“乌鸦智能说”（ID:wuyazhinengshuo），作者：智能乌鸦，36氪经授权发布。
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