江苏“万亿”群聊，等苏C
06-17
AI热潮丝毫没有减退的迹象。
刚刚公布业绩的 Meta 在业绩和指导方面超出了预期。
它还发放了前所未有的股息，并将回购金额提高至1亿美元。
盘后股价上涨15%。
在财报会议上，公司高管表示，Meta的总体预期是未来几年需要更多投资来支持人工智能业务，今年的情况将会得到体现。
在AI方面，Meta确实是亲身实践的。
为了训练 Llama 3，需要一次购买 350,000 个 NVIDIA H 单元。
如果算上其他GPU，大约有60万NVIDIA H单元等效计算能力。
同时公布业绩的亚马逊业绩和指引均好于预期，收盘后股价上涨逾6%。
其中，亚马逊云业务收入同比增长13%，打消了市场对云服务需求下降的担忧。
高管们还表示将加大对人工智能的投入，以获得更大的商业价值。
算力作为AI基础设施最重要的一块，目前仍然非常繁荣。
不知不觉中，英伟达的股价已经突破了美元，市值也达到了1.54万亿美元的历史新高。
同样，AMD的股价也屡创新高，市值达到数亿美元高位。
想起穆姐说的，它（NVIDIA）很像互联网浪潮初期的思科。
在基础设施建设阶段，硬件厂商往往表现出较大的增长空间，但一旦这个阶段完成，市场的焦点将转向软件。
，转向应用。
基于这个判断，穆姐在年初卖掉了大部分英伟达股票。
后来事实证明，这一操作完全错误，英伟达错失了过去一年近3倍的涨幅。
穆姐并不是唯一一个误判AI算力的人。
是我们对算力判断错误，还是算力强大到颠覆了以往的投资理念？ 01.算力到底是什么？ 算力确实是AI最基本、最重要的基础设施，就像我们社会中的道路、桥梁、房屋一样。
这些基础设施正处于大规模建设阶段，饱和后也存在长期低需求。
这是传统思维。
问题是，计算能力之于人工智能真的就像道路、桥梁和房屋之于人类吗？ 我们不妨换个角度思考，AI到底是什么？ 这很简单。
人工智能相当于人类智能，它要取代的是人类智能。
如果只是一个神经网络，它可能是一个软件程序，但如果给人工智能一个实体，它就会类似于一个人形机器人。
理论上，整个人民都被取代了。
这涉及到一个非常有趣的历史记录。
人类这个物种的出现距今大约是20万到30万年前，但灵长类动物的历史，也就是人类智慧的历史，却只有几年前的历史。
这意味着人类产生智能往往需要一个非常漫长的过程。
但一旦产生，后续的增长是指数级的，并且会持续下去。
人工智能既然要取代人类智能，理论上它的发展也应该遵循这个规律。
即：智力在产生之前，必须经过长期的“训练”。
这种“训练”靠什么？ 显然，计算能力是必不可少的一部分。
Open AI创始人奥特曼在达沃斯论坛上说了很多，其中最重要的就是两句话。
第一句话是“现在的GPT-4有太多的缺点，比我们今年的版本差很多，比我们明年的版本更差。
如果GPT-4只能解决10%的问题”目前人类任务中，GPT-5 应该是 15% 或 20%。
” 第二句话是“为大规模AI准备的算力基础设施还不够”。
显然，人工智能目前的能力还相当有限，还远未完全取代人类。
从实际情况来看，奥特曼所说的10%可能是高估了。
比如在办公领域，AI仅仅用来生成一份PPT、一张图表、一份文案。
当然它的发展速度也很快，比如短视频制作、电影制作、游戏制作等也都出现了。
只能说，未来确实值得期待，但在这个未来真正到来之前，中间的时间不会短，因为它无法逃脱物理定律。
因此，对计算能力的需求很可能在很长一段时间内保持较高水平。
02.商业化的另类起点说到这里，第二个问题又来了：对算力的高需求真的能无限期持续下去吗？难道没有天花板吗？ 我们再看一下下面的图片。
互联网和人工智能商业化等技术革命的起点截然不同。
只要有一定的技术突破，互联网商业化的起点就开始了。
曲线先是急剧上升，然后趋于平缓，直到产业发展达到饱和期。
但人工智能有可能彻底颠覆这一过程。
工业化可以开始得很晚，但是一旦开始，就会呈指数级增长，而且会越来越快。
比如苹果手机在iPhone 4之后就基本定型了，无论后来如何发展，都只是局部的改变。
一台相机变成了两台，然后两台变成了三台。
结果是拍摄效果越来越好，但是手机的整体结构发生了变化吗？ 一点也不。
互联网本质上是物理世界的数字化，所以数字化基础设施建成之后，只剩下一项工作，就是把线下搬到线上。
因此，几年后，随着普及率和渗透率达到饱和，整个智能手机行业和整个互联网行业将进入调整期。
这些行业的发展逻辑和投资逻辑都很简单。
只要基础架构成熟了，后期可以大规模复制，成本可以降低，体验可以提升，那就可以赚钱。
但在人工智能领域，你会发现真正跨越那个商业化拐点要困难得多。
以自动驾驶为例。
目前尚未完全实现，即使是最先进的特斯拉 FSD 也无法做到。
马斯克也一直在吹牛、弹票，以至于他现在不敢说“今年就会实现FSD”。
。
但我相信没有人可以怀疑自动驾驶的商业化潜力。
当它实现的时候，可能会比大家想象的要大得多。
也就是说，在以往的工业革命中，只要得分超过0，商业价值就开始爆发。
前面你赚的钱比较多，但是后来就饱和了，然后你就等着下一次工业革命。
但如果AI突破0分，可能就没有商业价值了。
直到达到60点才开始体现商业价值。
人类在多年前发展出灵长类智力后，是否就不再需要提高智力了？ 没有，但是增加了。
人类建立了学校，建立了科研机构，研究了各种科学技术。
于是，他们的智力提升得越来越快，能够创造的东西越来越多，文明程度也越来越高。
最终，他们进入了一个良性循环。
也就是说，一个人的智力水平越高，就越需要不断提高智力。
从这个角度来理解计算能力是完全不同的，因为AI水平越高，改进的要求就越高，难度也越大，改进的需求也就越迫切。
如果没有相应的高计算能力支持，是很难完成的。
这才是奥特曼说“算力不够”的真正原因。
03.新逻辑。
过去对算力的投资仍然基于传统的分析框架，比如大厂商抢订单、竞争好、议价能力高、利润率和收益率好，但很少讨论长期需求逻辑。
因为这个逻辑确实很难解释，也很难一下子看清楚。
另外，过去的经验也发挥了作用，人们总认为一波疯狂的基础设施建设之后就会平息下来。
商业社会最原始的驱动因素是需求。
需求越大、越持久，这个生意就能持续得越久。
如果再加上清晰的竞争格局和高比例的领导者，那就更好了。
有属于这一类的企业吗？ 茅台算一，操作系统算一，芯片也算一。
我们之前已经讨论过，对算力的需求将是巨大且持久的。
这是算力企业不断创新高的核心原因。
而且人工智能领域的竞争格局这么好，GPU基本上都是NVIDIA的。
玩独角戏，AMD只是跟上了步伐，很难说能撼动Nvidia的地位。
至于其他表示要造芯片的大厂，却连一个字都没有说。
让我们等到他们真正做出一些东西。
我们现在很担心他们。
竞争压力还处于早期阶段。
没有人能确定英伟达今年是否会冲击美元，但没有人可以简单否认英伟达的上涨势头。
一年前暴涨时，很多人都认为英伟达的估值太高了。
但现在英伟达的动态PE已经变成了80倍，而其静态PE则高达30倍。
现在全年估值预测仅为30倍，可见高增长。
在这种情况下，高估值将会很快被消耗掉。
对于有些公司来说，如果涨太多，就不是你赶紧卖出的理由，如果跌太多，也不是你买入的理由。
但这要看这个上涨的核心驱动力是什么。
如果只是虚假炒作，没有实质内容，那确实不值得追。
但如果足以影响一个时代，就会持续10-20年，甚至更长时间。
经过漫长的工业革命，这种增长动力将源源不断。
影响至今的工业革命、电气化革命、信息技术革命，我们都见证了这种超长期、超高速的增长。
有些公司可能经历过起起落落，但今天仍然光芒四射，比如苹果和微软。
两者均已上市约40年，均成为全球唯一市值最高的公司。
人工智能革命才刚刚开始。
如果因为一些股价波动而过早离场，你可能会避免一些短期损失，但也可能失去收获长期价值的可能性。
04. 结论 没有人能确定NVIDIA和AMD的市值有一天会达到苹果和微软的水平，没有人能确定他们的性能增长率会在多年后保持在高水平，也没有人能准确地说预测10年后的市场价值。
需要多少个 GPU。
但谁也无法否认算力对于AI的重要性，或者说AI对算力的长期需求。
迄今为止，在人工智能领域，没有什么比算力更具投资价值了。
当然，股价并不简单地反映线性增长逻辑。
如下图所示，即使是有明确增长逻辑的投资，过程也可能是曲折的。
尽管AI概念被疯狂炒作了一年多，但从产业发展阶段来看，仍处于起步阶段、处于基础设施建设阶段。
还有一个巨大的申请舞台等待着大家。
如果真要以互联网的付费渗透率作为参考的话，大概就是在这一年了。
具有讽刺意味的是，以太网的发明者罗伯特·梅特卡夫 (Robert Metcalf) 在 2011 年曾说过这样的话：“我预测互联网很快就会成为一颗壮观的超新星，然后到 2020 年遭受灾难性的崩溃。
”如果当时相信他的话，结果就是*错过了一个大时代。
因此，在投资过程中，如果有幸遇到工业革命的巨大红利期，了解行业底层逻辑后就可以大赌一把。
虽然过程中可能会有起伏，不建议盲目追高，但只要伴随适当的高抛低吸，就有可能获得超额收益。
与其每天追随市场热点，不如去押注这种具有长期增长逻辑的产业革命，并在这场产业革命中找到价值最高的部分。
因为有时候，选择比努力更重要。
不需要选太多，只要是对的就可以。
即使算力需求结束，不是还有应用级的投资机会在等待着大家吗？ 【本文由投资界合作伙伴格隆汇APP授权发布。
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