AI的真相

多客科技

作者：微信文章
股市涨了就是科技革命，股市跌了就是泡沫论，那么真相到底是什么？

先看供应端，GPU在2024/225/2026年的出货量分别为400万片、600万片、900万片，这个产量由台积电的CoWos工艺限制，GPU技术迭代很快，基本上一年一代，使用的工艺分别为5奈米、4奈米和3奈米，以$伟达(NVDA)为例，代表的产品分别Hopper系列（H100/H200）、Black系列（B200/B300），Rubin系列（R100），根据产品手册得知，在训练环境下（FP16），硬件算力的峰值分别为1FPLOS、2.25FPOLS、2.5FPLOS，那么我们可以算出每年新增的算力分别为400万FPOLS、1350万FPOLS和2250万FPOLS，到2027年底竣工后的总算力将达到400+1350+2250=4000万FPOLS，比2025年底上升了10倍！

按照50万片/GW计算，三年新增电力总装机分别8GW、12GW、18GW，三年累积装机38GW。假设H系列的GPU定价3万美元，B系列定价3.5万美元，R系列定价4万美元，基础设施和配套按照200亿美元/GW计算，三年的投资分别为2800亿美元、4500亿美元和7200亿美元，单位投资分别为7.0万美元/FPOLS、3.3万美元/FPOLS和3.2万美元/FPOLS，从这点来看，2024～2025年上半年投进去的H100/H200贬值了一半以上，而这些产品很多在仓库里，这就是微软(MSFT)CEO纳得拉说的仓库里还有很多H系列产品，英伟达的仓库里也有很多，正打算卖给中国企业呢！我们有了一个大概的轮廓，就是在2027年竣工交付运行的数据中心（可以用来做训练、推理）的规模在4000万FPOLS左右。那么，需求是多少？

以Open AI为例，Chat GPT的月活用户从去年的4亿上升到现在的10亿，增加了250%。而Tokens峰值从去年12月的14亿增加到现在的60亿，增加了430%，说明无论从用户数量和时长上都有充足的成长。如果2026仍然按照这个速度成长，月活将达到25亿，2027年中破30亿，仅次于谷歌和Meta，成为第三大互联网平台。Tokens峰值将创造250亿的天量。当然Chat GPT是一个特例，成长远快于其他大模型，今年预计OpenA I将花费120亿美元的算力租金，占全球算力支出的18%，其他大模型的增速要远低于Open AI的水平，甚至部分出现了停滞，如Deepseek等，估计平均需求增长不会超过10倍。

总体来看，三年1000%的供应增长，基本上可以满足全球主要大模型的训练和推理需求，但Chat GPT会很紧张，会到处抢算力，从2027年下半年开始，全球算力可以满足所有大模型的需求，出现供过于求！在算力价格不变的条件下Open A I在2025/2026/2027三年的支出分别为120亿/480亿/1920亿美元，这与前面报导的到2029年支出5400亿吻合，Open AI算力支出占全球总支出的比例分别为18%、27%、55%，这就是Altman为什么天天说缺算力的原因，也是黄表舅、苏妈都要围着Altman转的原因！风险在哪里？

由于单位算力的投资在三年内下降了54%，如果维持很高的价格，投资回报率直接翻倍，这也是拉里.埃哲森拼死豪赌的原因，而事实上由于竞争的原因，算力价格也将下降54%或更多，那么，Open AI在2029年前不见得要花5400亿，可能3000亿就够了，这样就不是负1400亿美元，而是正的1000亿美元。按照这个剧本，那前期投入的14500亿美元，就产生了7500亿的泡沫，所有商业或第三方数据中心都要减值一半，净资产变为负数，没有足够的现金流支付贷款，这就是$甲骨文(ORCL)$ 暴跌的原因，同样Corewave、Nebies、IREN这些小兄弟们无法幸免，虽然亚马逊、谷歌、微软用自己的现金流可以躲过一劫，但也要缩一圈，即泡沫藏在数据中心，刺破泡沫是技术创新！如果云厂的CEO、CFO明白过来，英伟达、博通和AMD就很难继续卖高价了，泡沫自然而然就破了！