來源：華爾街見聞

9月20日，VC巨頭紅杉一紙文章將英偉達甚至整個AI行業推上了風口浪尖。

紅杉合夥人David Cahn認爲，保守估計下，英偉達500億美元GPU銷售，對應其他企業1000億美元的數據中心支出，以50%的利潤率假設，AI行業需要2000億美元的收入才能抵消這部分支出，但目前只有750億美元的年收入，缺口達到1250億美元。

Cahn指出，GPU的產能正在過剩，預計“金錢焚燒爐”模式將在AI領域重演。

事件發酵了三天之後，硅谷創投巨頭A16Z特別顧問、AI初創公司2X創始人Guido Appenzeller連發近10條推文，不僅推翻了紅杉對於AI賺錢能力的估算，還指出紅杉最根本的問題是，低估了AI歷史性革命的影響。

Appenzeller：AI會顛覆一切軟件，收入缺口並不存在

在一系列推文中，Appenzeller指出了Cahn文章的三大錯誤。

首先，Cahn文章開頭用了一個2000億美元的數字來吸引眼球，但Appenzeller認爲，這一數字的計算過程存在問題。

Appenzeller指出，Cahn把GPU的購買成本（資本性支出）、每年的運營成本、GPU使用週期內的累計收入和AI應用帶來的年收入都加到了一起，得到了2000億美元這一看起來超級誇張的數字。

但是，更合適的計算方法應該基於GPU買家投入資本後，每年能夠獲得的投資回報。也就是說應該計算GPU買家的投資回報率，而不是簡單地把不同時間段和性質的各種成本和收入進行加法計算。

其次，Appenzeller認爲，GPU的電費成本也被誇大了。Cahn假設GPU的電費消耗和硬件成本之比爲1：1，但實際上並沒有那麼誇張。

根據Appenzeller的說法，一塊H100 PCIe GPU的成本大約是3萬美元，耗電量約爲350瓦，考慮到服務器和冷卻，總功耗可能在1千瓦左右。

如果電價是0.1美元/千瓦時，那麼這塊H100 GPU在5年的生命週期內，在GPU硬件上每花1元，其需要的電費僅爲0.15美元，遠低於Cahn估算的1美元。

以上兩個估算還不是最致命的，Appenzeller認爲，文章最根本的問題是，它低估了AI革命的影響範圍。

Appenzeller表示，AI模型就像CPU、數據庫和網絡一樣，是一種基礎設施組件。而現在，幾乎所有的AI軟件都在使用CPU、數據庫和網絡，未來也是如此。

所以AI模型將深刻影響所有的軟件和IT系統，其影響範圍遠不止文章中分析的那些狹窄領域。文章忽視了AI模型作爲未來軟件基礎設施的地位，因此低估了AI革命的真正意義。

初創企業能夠填上這個缺口嗎？Cahn認爲有“很大的機會”，AI領域的技術飛躍和空前的GPU購買潮，對人類來說總歸是好消息，但是：

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AI領域重演。

那麼，問題來了，AI行業到底能不能賺夠2000億美元？Appenzeller給出了肯定的答案，而且不止如此，作爲網絡基礎設施，它創造的收入會以不同形式存在於每個部門。

Appenzeller表示：

每年在網絡基礎設施上的支出超過2000億美元，能夠創造8000億美元的“網絡軟件”收入嗎？

不能，但是谷歌使用網絡基礎設施來銷售廣告，產生的收入顯示爲廣告收入，而不是“網絡軟件”收入，微軟Office 365實現的收入也不會標註爲“網絡軟件”收入。

也就是說，基礎設施帶來的收入會因爲部門的不同被標記爲不同的收入類別。

最後，Appenzeller總結稱，AI會顛覆一切軟件，Cahn筆下的“AI收入缺口”其實並不存在：

文章假設的“AI收入缺口”其實是不存在的。AI和其支持的基礎設施支出，最終都會以不同形式體現在各行業的軟件支出和收入中。

AI將深刻影響所有軟件，而不僅僅是窄義的“AI軟件”。所以我們不必擔心任何“收入缺口”，可以充滿信心地看待AI革命對整個IT產業的深遠影響。

英偉達客戶遲遲不賺錢，資本的耐心正在“億點點”耗盡

值得注意的是，其實紅杉對於AI變現能力的擔憂不無道理。

華爾街見聞此前文章提到，每一塊GPU的鉅額投入，最終要轉化爲終端客戶價值，行業才能長遠走下去。

眼下，作爲“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，從兌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逾11%，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。

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