文章|硅谷101 2025年，科技市场将再次狂热。从英伟达和微软到谷歌和 Meta，科技巨头正在以前所未有的规模增加人工智能基础设施的资本支出，使人工智能数据中心成为新的军备竞赛。与此同时，OpenAI的万亿级算力计划寻求动员全球资本打造史上最大的AI计算集群。实现这一宏伟目标的幕后活动引发了关于“人工智能债务周期”的争论。 “AI泡沫”也成为近两个月最热门的话题。投资者最关心的是市场评估的合理性、盈利的时机以及技术扩散的速度。到目前为止，我们一直专注于深度视频内容，但说很多内容往往需要时间来制作，因此很难跟上趋势公告。目前正在考虑通过直播的方式邀请技术和资本专家（也是我们的每日采访对象）更快地讨论大家感兴趣的热点话题。 11月15日，我们举办了硅谷101首场直播《万亿基础设施市场还是AI投资泡沫？ 》。本次直播持续了一个半小时。嘉宾们的讨论非常热烈，进行得很顺利。谢谢大家喜欢。今天的文章中，我们将摘录本次直播中的重要信息，帮助大家更快地了解重点。直播要点 短期市场调整：近期科技股的抛售很大程度上是由于预期的动摇。美联储12月降息的王牌，对冲基金和其他头寸重叠，新买家稀缺，市场寻求正常调整。 AI债务周期分析：所谓的“AI债务周期”（如NVIDIA、OpenAI和Oracle之间的循环投资）并不是泡沫，而是一种保障稀缺资源的方式。投入资源，组建绿色联盟。这是大公司之间旨在实现这一目标的“利润约束”策略。内循环、非闭环：判断“内循环”是否建立的标准是企业能否从“外部”来源筹集资金。目前，对“内部循环”的担忧是没有根据的，因为人工智能公司和科技巨头（如 Meta）仍在债券市场成功筹集资金。如何解决GPU折旧问题：科技巨头将GPU折旧年限从4年延长至6年，但这并不是简单的“利润虚增”。在当前算力极度短缺的时代，较旧的芯片（H100）并没有被丢弃，而是被重新用于对延迟不敏感但需要性能的次要任务，例如推理和长思考代理，芯片利用率仍然很高。 AI可能指的是当年的“页岩油革命”。人工智能基础设施此次投资与2010-2015年美国页岩油周期非常相似，都是基础设施建设项目，投资大、风险高、依赖外部融资。人工智能“劫持”了GDP吗？对人工智能的投资无疑是美国GDP的核心驱动力，但这并不是一件坏事。关键问题是，这种吸引力是否是短期的“一次性”投资，或者能否产生回报。 “可持续”的长期生产力提高。周期阶段：用页岩油革命来比喻人工智能，我们可以认为目前正处于页岩油周期的早期阶段（2010-2012年左右），即大规模投资建设阶段。当然，人工智能很可能会经历类似于2015年的“泡沫破裂”或“市场危机”（沙特阿拉伯发起价格战），但这场危机将是良性的，并迫使行业提高效率、优化成本。 ️ 直播嘉宾 Ethan Xu，前能源战略师微软 y 经理、突破能源前研究总监 刘小龙，深奥资本（基龙投资）首席执行官兼首席投资官，杨任，深奥资本（基龙投资）联合创始人，Rob Li，Amont Partners 执行合伙人，纽约陈茜，《硅谷 101》视频主持人（主持人） 刘一鸣，《硅谷 101》特别研究员（联席主持人）01 会不会有人工智能泡沫？陈倩：近期金融市场波动较大，科技股可能出现本月最大跌幅。这是什么类型的信号？ Rob Lee：我认为市场波动其实很正常，目前的下跌也还可以。从宏观角度看，大家最担心的就是美联储一些官员的讲话，就像是给大家泼冷水。如果出现这种情况，12月降息将不再是板上钉钉的事，按照目前市场预期降息的概率可能只有一半。从财务每客观来看，许多对冲基金和共同基金在人工智能领域持有全部头寸，目前所谓的“新买家”相对较少。 Bruce Liu：我非常同意Rob 所说的。我认为更广泛的市场正在从 10 月底的高点进行非常健康的调整。此前，QQQ估值达到28倍，正在追逐2021年的高价，但现在已经跌至26倍。我认为这是一个很好的发展。影响这一情况的主要因素是，大家最初预期美联储将保持相对宽松。但在上次会议上，所有美联储官员都站出来表示，“也许我们不一定需要在12月降息，因为数据看起来并不明确。”这抵消了一些非常激进的倾向。还有一个融资市场。所以美国金融体系的资金成本要高一些。然而，我们不认为这是没有问题的，但是当市场如此高的时候，你不需要编出了一个强有力的卖出借口。我们可以看到，整个市场，不仅仅是科技股，正在经历比特币和黄金的“去杠杆化”。如果从整个市场来看，这是一次估值调整。事实上，我们的盈利状况非常好，正如我前面提到的，我们目前正在持续稳定增长。 QQQ的同比增长率接近20%。基本面没有改变，到目前为止，这是一个非常健康的解决方案。图片来源：Google 杨任：我想这可能是大家对美联储行为的反应。话虽如此，关于历史，它主要遵循价格趋势。当它崩溃时，鬼故事和黑暗故事就会出现。当他站起来的时候，这些疑惑的声音又消失了。据我所知，最近对人工智能的总体信任度没有太大变化。一件似乎很有意义的事情是，OpenAI 的 CFO 在上周的一次采访中表示，他希望美国政府来买单（尽管这已经晚了）r 澄清）。这可能会让每个人都对 OpenAI 兑现其所有承诺的能力感到焦虑和怀疑，包括投资基础设施和获取计算能力。陈茜：咱们聊点八卦吧。大卖空者迈克尔·瓦利（Michael Varley）最近关闭了他的对冲基金，并警告人工智能泡沫。他准确预测了2008年的次贷危机，电影《大空头》也是根据他改编的。您对此有何看法？ Rob Lee，纽约 Amont Partners 执行合伙人 Rob Lee：首先，我要澄清的是，这并不是 Michael Burley 第一次关闭该基金。 2008年扭亏为盈后，他关闭了当时的公司Scion Capital，并将其转变为家族办公室。几年后，我休息了一年，重新启动了公司，并更名为Scion Asset Management。今年他又关门了，但这并不意味着什么。你不需要太宽容，因为你可以随时重新开始。第二点是它实际上是短路的。尽管他透露自己正在做空 Palantir，但他购买的空头期权还不到 1000 万份。对于像 Palantir 这样的大公司来说，这个数字很小。因此，尽管它拥有良好的声誉，但它实际上所做的卖空并不足以推翻 Palantir。这更多的是情感上的影响。像迈克尔·伯利这样的基金经理并不是唯一对人工智能泡沫持悲观态度的人。市场上有讨论是好事。目前每个人都看跌的主要原因有几个。从需求角度来看，OpenAI的财务总监也注意到近期ChatGPT上的用户活动数量有所减少。我承认我知道这一点。当然，根据他自己的解释，这种模式已经调整为不过度“放纵”用户，因此DAU（每日活跃用户）有所下降，但他相信调整后会回归。不过，目前还没有办法验证这一点，因此做空者可以以此作为论据。另外，将AI花了这么多钱建的基础设施终于落地了吗？现在许多人工智能初创公司都在谈论他们的ARR（年度经常性收入）有多高，但这个数字仍然不可靠。大多数人工智能初创公司都有这个数字，这需要巨大的折扣。表面上要100元，但实际上只需要10元，有时甚至5元，而且可以免费使用六个月到一年。要真正确定一家公司愿意支付的费用，你需要看看她是否愿意在六个月或一年后以“原价”续约。只有到那时，真相才会大白。从资金供给端来看，只要是前几家巨头公司（Mag 7）愿意花自己的钱去做也没关系。充其量也只是充实自己的腰包，对美国的大局没有任何影响。但是，如果一些小公司（CoreWeave、Nebius等）开始“借”钱，就像现在这样，然后微软、Google和NVIDIA也开始“借钱”，这最终会给美国金融体系造成系统性风险。它可能导致2007年和2008年的住房危机，拖累美国经济和所有纳税人。因为最终为此买单的将是美国人民、纳税人和养老基金。微软前能源战略经理、突破能源公司前研究总监 Ethan Hsu：但是从我在行业中看到的情况来看，尤其是像 Bruce 所说的那样，每个人都在毫不犹豫地向这个行业投入资金。有时我看媒体报道，发现他们的很多逻辑和我的很不一样。目前我看到很多文章，但可能有两种观点特别受欢迎。首先是人工智能领域存在泡沫。确实如此。所谓泡沫，就是对人工智能进行了大量投资，但最终并没有带来真正的生产力提升。另一个视角最重要的是，人工智能正在摧毁美国中产阶级，因为它让许多人失业并取代了他们的工作。其实仔细想想，这两种想法是不是矛盾呢？我们称这种泡沫为AI，因为AI中有一个bubblebuja，即投入金钱并不能提高生产力，也没有办法取代任何人的工作。所以你不能说人工智能正在造成泡沫，同时又说它正在取代所有人的工作，让美国经济变得更糟。这两件事是完全矛盾的。刘一鸣：我认为整个关于AI泡沫的争论不是关于AI最终是否会成功，而是关于我们在Gartner曲线上的位置。这是时间和不匹配的问题。如果10年后回顾互联网泡沫，我们会觉得1998年、1999年的投资根本不够，应该加大投资。然而，泡沫在2000年破裂了。人工智能还会保持不变吗？ Bruce Liu，首席执行官兼首席投资人Esoterica Capital（基隆投资）高管刘小龙：以美国页岩油为例。我们都同意的一件事是市场是否预期这些投资能够盈利。这是一种期望吗？如果有期待，故事就可以继续呈现。人工智能也可能出现在页岩油等市场。当时沙特出面抢走了石油市场份额，压低了油价，随后给美国页岩油公司带来了麻烦。不知道AI会响应什么事件？这是我们今后要做的工作。如果我们能够预测有一天人工智能将停止盈利，我认为这些市场问题就会出现。但我不认为它确实存在。发生这种情况并没有什么问题。回顾过去，每个人都认为页岩油会消失，但这个行业的竞争也非常激烈。他立即将页岩油的盈亏平衡价格从100元左右跌至30、40元。因此，它是n对于人工智能来说，经历泡沫破裂并不是一件坏事。我认为现在我们在计算能力方面存在很多浪费，并且很少考虑优化问题。当您经历被迫将一分钱分成两半的那一刻时，也是时候让您的技术更具可重复性了。我相信AI一定会经历这一刻。 02 GPU贬值神话：科技巨头是否“虚增利润”？陈强：Michael Burley批评的重点之一是科技巨头通过“过度膨胀”资本支出（Capex）和延长资产折旧年限来“虚增利润”。例如，微软、谷歌和亚马逊将其服务器的寿命从四五年延长到了六年。您对这些类型的问题有何看法？ Michael Burry，照片来源：彭博社Rob Li：折旧有很多财务技巧（技巧）。理论上来说，一块GPU的实际折旧时间应该是5年。如果你为了节省税款，您可以在一年内将全部金额折旧。贬值速度越快，当期可以扣除的税款就越多。反之，如果折旧缓慢（例如延长至7年），会计利润会更好，估值也会更高。这样我就为 zwar 多缴了一点税，但对公司来说仍然是有利的，因为估值增加了。所以实际上这两种选择都是可能的。毕竟，GPU 的投资回收期是 2 年、3 年、7 年还是 8 年？事实上，这是一个动态的过程。所有主要制造商（谷歌、Facebook、微软）都将 GPU 折旧时间缩短了 2-3 年，从几年前的约 4 年减少到如今的平均 6.5 年。这样做肯定会对您的会计利润产生积极的影响。但你相信他这么做是有原因的吗？有好几个。毕竟目前算力供不应求。在极短的情况下，可以使用GPU。然而，在未来，随着我们不再耗尽计算能力并且新芯片变得更加高效，模型本身将不再需要对芯片那么挑剔。那时，我的旧芯片仍然可以提供良好的 TOC（总拥有成本）。 ？问题就在这里。这是一个动态的情况，我认为目前还没有明确的答案。 Ethan Xu：我认为每个公司管理 GPU 资产的方法可能有所不同。以微软为例。事实上，微软首席技术官在接受采访时暗示，他们很可能会实际使用该芯片大约五年。他们的逻辑是“目前并非所有芯片都需要处于领先地位”。您可以拥有 1/3 最先进的芯片、1/3 先进的 Menes 和 1/3 较旧的芯片，并且让所有芯片始终几乎满负荷运行。下一代芯片可用于训练模型。另一方面，较旧、不太先进的芯片可用于人工智能推理应用。我相信，d市场对计算能力的需求并不一定局限于困难的、前沿的计算。我问了 ChatGPT 一个简单的问题。这与使用 ChatGPT 进行有关癌症的科学发现不是同一个应用场景。所以我认为很多芯片两年后就会过期，但不会变得毫无价值。企业需要慢慢优化资产。我还听说谷歌在几次会议上公开宣布，其内部开发的TPU，7年前的TPU，目前仍在满负荷运行。我认为这可能会让 Nvidia 的 GPU（可能还有 4 到 5 年的寿命）在未来处于一个有价值的位置。 《硅谷101》特约研究员（共同主持人） 刘一鸣 刘一鸣：确实，老芯片可以用来做推理任务。但从价值角度来看，现在的芯片迭代非常快，每年都会更新。换句话说，如果你买了新手机后，最终得到的是“旧手机”，你也许还能用，但你您可能会丢失您的贵重物品。机票报告上的价值会突然下降吗？我需要重新计算折旧周期吗？任洋：当然，人工智能相关的工作负载有很多不同类型，比如训练、推理等。有些针对吞吐量进行了优化，另一些则针对延迟进行了优化。出于培训相关目的，您可能需要使用最新一代芯片。但对于许多推理任务来说，这并不是真正必要的。因此，即使有了前一代 GPU 的配给，仍然有足够的发挥空间。在租赁上一代Hopper产品时，我们发现价格相当稳定。即使布莱克韦尔产量增加，我也从未见过料斗价格暴跌。此外，GPU 仍然供不应求。如果你看看这些主要云服务提供商最近的财务报告，其实就很清楚了。你拥有的容量越多，你的收入增长（收入增长）就越好。 03 “AI资本”和“内部循环”是新型融资还是驱动力泡沫背后的力量？陈茜：我们最近的节目中也谈到了“AI资本内部循环”这个话题。示例：NVIDIA 承诺向 OpenAI 提供价值约 1000 亿美元的 GPU 服务器。 OpenAI转向甲骨文并承诺购买1000亿美元的计算能力服务。随后，甲骨文向 NVIDIA 下了价值 1000 亿美元的订单来购买 GPU。同时，AMD将其股份转让给OpenAI，以换取本周期的参与权。一些媒体援引萨姆·奥尔特曼的话说，“这就像他发明了一种新的融资方式”，许多人担心这种内幕流通只会推高估值和泡沫。你怎么认为？任洋，深奥资本（紫龙投资）联合创始人 任：我理解你的担忧。我理解我的想法是，它们都是以这种方式相互“耦合”，而不是使用内部循环来扩大泡沫。例如，NVIDIA向OpenAI投资了1000亿美元，并获得了回报，OpenAI 将 NVIDIA 芯片确定为其首选解决方案。 （首选解决方案）。 NVIDIA支付的价格为1000亿美元，换取了部分OpenAI股份。 AMD 也在尝试做同样的事情，但他们没有那么多钱。如果您想用 OpenAI 换取 AMD，您需要支付自己的股票费用。我认为这更能反映NVIDIA和AMD的情况。大家谈论这个内循环其实都忽略了一点。问题是：OpenAI 最终能够出售代币吗？让我们考虑一个不太合适的例子。我拥有一家餐厅，我的第一家餐厅很成功。我想扩大业务，但没有足够的现金流。如果我想投资该怎么办？我会买股份，用你投资给我的钱来租你的店面，我保证先租你的店面。假设我的生意做得很好，而布鲁斯是另一位老板，位置比你的差。布鲁斯问他是否也可以借我的。如果你帮我一个忙，我会请你借用你的铰链也。我认为这种关系对每个人来说都更牢固。最后一个问题是人们会来我的餐厅吃饭吗？如果我的生意进展顺利，大家恢复盈利，早点盈利，大家都高兴。如果我的餐厅生意不好，我们大家都会一起赔钱。布鲁斯，租你的商店我不会赚钱。刘：其实这个问题很容易思考。有时我觉得自己想得太多，有时我总是用历史来寻找参考点。是否内循环其实是能否对外融资的一个标准。作为人工智能行业，筹集外部资金太容易了。 a这些人将发行债券，每个人都会购买它。因此，“内循环”没有得到维持。 OpenAI 改变了焦点，不再与 NVIDIA 或 AMD 挂钩。您认为他们可以从国外获得资金吗？我认为他们可以得到钱。但此时，他们也可以选择拿NVIDIA的钱并将其与AMD联系起来。然后我们就可以共同构建这个生态系统，让每个人的激励更加一致。 HE是公司的一种“融资选择”，并不意味着“不存在渠道”。到了某个时候，如果整个AI生态系统不再靠外部资金支持，而不得不依赖内部转移，我相信所谓的内部循环就会建立起来。从那里开始，这仍然是一个开始。刘一鸣：之前听朋友说，AI数据中心的投资和债务融资条件对于财务方面还是很有保障的。责任主要在于运营商吗？毕竟，债券发行在人工智能数据中心的资金来源中所占的比例越来越大。 Bruce Liu：我认为如果你在公开市场筹集资金，例如发行投资级债券，这个术语是相对标准的。当像微软和 Meta 这样的公司发行公司债券时，每个人都喜欢它们，因为它们公司非常稳定。这背后有一个很大的原因。这意味着全球债权人越来越担心“国债”风险。在过去20年的周期中，“国家”实际上已经过度负债，而“企业”的资产负债表却非常健康。所以我们有一种现象，人们愿意把钱捐给企业、苹果、微软，而不是购买政府债券。因此，这方面的融资对于科技公司来说是非常有利的。当然，其中大部分是通过美国的“影子银行”完成的，例如私募股权和私人信贷基金。成交量显着增加，该领域存在很多不确定性。你在公共市场上看到的实际上是非常健康的。这些“脏东西”隐藏在个人信用中。因为它是无形的，所以有很大的空间来改变各种条件。视频：Neocloud大战刘一鸣：我问这个问题背后的原因他的观点是，在彭博人工智能债务周期期间，NeoCloud 公司（例如 Nebius 和 CoreWeave）做了很多“脏活”，给他们一种“先行者”的感觉，并将风险感知提升到了他们的水平。例如，微软不必在其财务报告中反映大量资本支出，并且可以使用此方法将其转换为运营支出（Opex）。那么我们是否应该更加关注这些前端先锋呢？刘小龙：没错。因此，我想看看未来的市场趋势。我还指的是 CoreWeave、Nebius 和 Oracle 等定价公司，它们的价格行为实际上反映了市场。最近很多人告诉我：看看为什么甲骨文的CDS（信用违约掉期）突然涨这么多。看来市场正处于崩溃的边缘，并将追随甲骨文的脚步。但他们完全不同，因为当 Oracle 决定成为 NeoCloud 时，他们的业务发生了变化。我们不再是一家软件公司曾经有非常稳定的现金流。我们已经成为像 CoreWeave 这样的公司，你会积极地想要花钱。这就是市场效率。事实上，市场价格已经反复变化。我认为对于甲骨文这样的公司来说，信用风险是完全正常的。不存在先行指标效应。 04 AI“劫持”了美国GDP吗？陈潜：哈佛大学经济学家贾森·弗曼（Jason Furman）直到最近才对美国经济有这样的解读。 “2025年上半年，美国GDP增长几乎全部来自数据中心和信息技术。剔除信息技术和软件，美国GDP增长将仅为0.1%，”迪乔说。换句话说，这些巨头的AI投资和资本支出现在已经成为驱动美国GDP增长的核心。你这样认为吗？这是否是美国经济潜在风险的迹象？播客：基础设施 IABoom 数据中心 Rob Lee：我们同意这些数据。基本上，美国今年的GDP增长是由人工智能驱动的。但是这对美国经济来说并不一定是坏事。因为美国自建国以来，尤其是近几十年来，经济根本上是由科技产业驱动的。事实上，传统产业增速较低。如果人工智能驱动的GDP增长，特别是劳动生产率的提高最终实现并可持续，这将有利于美国和全球经济。真正的问题是：当前的GDP是否会刺激某些特定的、短期的因素，而这些因素将在几年内消失？或者它是“可持续的”吗？如果这是短期的，我们在过去几年里投资了数万亿美元，但事实证明这无助于提高劳动生产率，那么这些钱就被浪费了，而且实际上阻碍了整个经济的发展。所以我们还不知道。关键是最终能不能实现，整个社会的生产力能不能提高。刘小龙：我不知道他是怎么算出这个数字的，但是我实在不同意他说的。这个数字我们自己计算得非常清楚。今年上半年美国经济增长非常强劲，达到2%左右。第一季度和第二季度合计，“消费者”对GDP的贡献为1%，“企业”对GDP的贡献为1%。 “投资”（不仅仅是人工智能）约为 1%。事实上，美国消费者仍然对GDP做出贡献。正如大家所说，没有人工智能，美国的GDP就会消失。我想说的是，后疫情时代美国经济的这个周期特别有趣。有一些特别明显的差异。人工智能参与其中并掀起波澜。 NO-A 以房地产业、汽车业为首的这些循环产业，已经连续三年处于底部，未来无法增长。我们都希望人工智能能保持这个速度，但同时房地产业和传统制造业也能增长。如你所知w，美国科技投资连续六七年以20%的高速度增长。在AI基础设施的“页岩油”时代，还是有重要的，我认为是可能的，但是陈潜：在最近Meta和蓝猫头鹰资本的合作中，我们发现剩下的80%的赌注来自于外部投资者或者国家资本。投资计划1.4万亿美元。有没有可能有足够的钱？钱从哪里来？刘：我认为这取决于人们如何理解“钱从哪里来”。事实上，其中存在很多误解。从非常宏观的角度来看，发达国家的债务周期已经到了这个阶段。我们还能花得起钱吗？摆脱债务周期有两种方法：一是货币贬值。如果你必须发行更多的货币，你没有其他办法。你必须找到不同的印钞方法。这就是黄金上涨的原因。这是现阶段AI的历史使命，所以“有钱没钱”的前提认为，只要AI发展得好，就不会缺钱。人工智能相关资本投资达7万亿美元。这笔钱从哪里来？首先是hipesrescalers（超大型云服务商）的自有资金（运营现金流）。 t（公开市场）是债券市场。我们还要谈谈美国的一个新事物，叫“影子银行”，也就是所谓的私人信贷。这在美国历史上是前所未有的。美国上一次经历如此规模的基础设施周期是“页岩油革命”。页岩油革命始于2008年和2009年，一直持续到2014年和2015年（沙特阿拉伯价格战）。美国页岩油投资长期、高速，资金投入量大。这笔钱从哪里来？这一切都来自于融资。这个行业更糟糕。与仍有现金的高科技公司不同十年来，整个美国石油行业的自由现金流为负，并且依赖于财务连续性。因为？这是因为当时原油价格长期稳定在100元左右，有利可图。在这种情况下，就有必要证明人工智能可以赚钱。如果你能赚钱，你就是世界增长的引擎，你就不用担心钱的问题。图片来源：Business Insider 陈前：OpenAI 曾表示到 2027 年要达到 1000 亿美元的营收目标，但已经准备投入数万亿美元的算力，中间还存在巨大差距。您如何看待基础设施和计算能力的投资回报？杨韧：我们自己对OpenAI的1.4万亿投资也有疑虑。这个数额确实是一个天文数字。情况如下。在最底层的基础设施，在芯片层面，格局非常清晰，NVIDIA在梅耶斯图里。然而，楼上却一片混乱。云服务商层面，有Oracle、NeoCloud三大巨头，如CoreWeave、Nebius等。竞争非常激烈。他们都是价格制定者，没有定价权。在更高的层面上，在像 Anthropic、Gemini 和 Grok 这样的大型模型的层面上，每个人都在追赶，没有人在“领先”。所以当 Sam Altman 出来谈论这个（1.4 万亿）时，我认为在某种程度上这意味着我只是想使用大量的计算能力。其余人想要与我竞争，也必须提升实力。你打赌我会构建出具有更强计算能力的东西。与其他车型相比，该车型有能力“打破领先”。因为在模型层面，如果你处于领先地位，你只有在推理方面拥有定价能力和利润。不然的话，你就是定价的人，大家的API接口，我就选更便宜的那个。所以我想知道他们是否能成功。事实上，即使在我看来，市场还没有达到进入定价的状态，也没有达到大规模实施的可能。刘小龙：我们都认为市场非常有效。英伟达仍然以 190 元的价格出售，但显然还没有到，根本没有什么大的价格故事。如果是这样的话，Nvidia就不应该有这个价格。这就是为什么我认为市场仍然相对理性。 06 最终讨论：AI泡沫会破裂吗？陈潜：需求和算力差距会继续拉大吗？ Ethan Xu：我认为，在可预见的未来，计算能力的差距仍然会很大。目前，美国每年启动的数据中心数量可能约为 8 至 12 GB 瓦，预计未来几年将增长更多。但这个规模显然还不够。这种差异每年可能约为 10 或 20 吉瓦。在o换句话说，如果这一数字每年都增加，那么到 2030 年，美国的数据中心缺口可能会达到 50 至 100 吉瓦左右。陈茜：那么目前解决这个差距的办法是什么呢？最近我在新闻上看到，大家都开始把目光投向太空，在太空建立数据中心。 Ethan Xu：这当然是一个非常有趣、值得考虑的方向。但从目前来看，它还远未成熟，可能还需要5年甚至10年的时间才能成熟。水还远远不够解渴。短期内我们看到的是，至少在美国，越来越多的数据中心开始拥有大量的“自发电”设备。在数据中心，大型的天然气发电机可以购买小型或中型的天然气发电机来获得自己的电力。因为他们发现，在过去一两年从电网“拉电”后，他们基本上已经从电网获取了几乎所有的电力。电网需要很长时间。因此，这也可能反映出差距的大小。也许明年或者后年，像“储能”这样的行业将会爆发。图片来源：路透社 陈茜：是现在吗？人工智能泡沫？这个泡沫什么时候破灭？你怎么弹出它？普通投资者和专业投资者该如何应对这些潜在风险？ Bruce Liu：我认为人工智能在这个全球周期中有它自己的历史使命。我认为这对于构建人工智能基础设施来说仍然是一个相对健康的开始。过了这个周期。我们正在做基础设施建设，我认为主要参与者都是非常理性的人。电力严重短缺，但我们在扩大产能方面非常有限，无论是建造GEV还是西门子涡轮发电机。我们并不是说要大幅扩大产能，因为这是一个泡沫。现在让我们回到 NVIDIA 的例子。产品不断创新，单价下降，市场评价没有那么高。这是一个比较合理的评价。所以我不认为我们现在处于泡沫之中。我认为我们目前正处于主要人工智能构建周期的相对早期阶段。正如我之前所说，页岩油经历了泡沫，实际上变得更加高效。为了让系统更加高效，人工智能必须打破泡沫。基本上，它就是这样想的。它对普通人有任何实际意义吗？这无疑具有重大的实际意义。您不仅需要找到一种方法来发展您的个人职业生涯。我们还以个人财富为例。因为在这个宏观背景下，金钱没有价值。因为整个世界都依赖印钞和货币贬值或通货膨胀来维持增长和解决债务问题。如果钱以现金的形式存在，最终就会成为真正的“炮灰”。因此，增长性和面向未来的资产尤为重要。这是风险合作中非常重要的一部分平均。 Ethan Hsu：我是比较乐观的。我相信人工智能是我们这个时代最好的技术，我相信我们今天在基础设施上花费的数万亿美元将是必要的，而且回想起来是值得的。我认为，当我们将来分析投资行为时，它们不会被视为泡沫。这还远远不够，也远没有过度。当然，我相信AI开发过程中会存在时间不一致的问题。例如，投资和回报之间可能存在一些差距。任何信心的波动都会反映在市场上，但我认为它会过去。
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