AI的浪潮似乎没有停歇的迹象。

Meta公司最近发布了其业绩报告，不仅业绩和未来指引超出了市场的预期，还宣布了发放股息，并将其股票回购计划的金额提升至500亿美元，导致其股价在盘后交易中飙升了15%。

在随后的财报电话会议上，公司高层明确表示，Meta预计在未来几年内将增加投资，以支持其人工智能业务的发展，而这一战略调整将在今年内开始显现成效。

前言 · 重点概要

Meta在人工智能领域的投入绝非空谈。

为了训练其名为Llama3的AI模型，公司计划一次性采购35万片英伟达H100GPU，如果将其他GPU计算在内，其算力需求相当于约60万片H100GPU。

与此同时，亚马逊也公布了其业绩报告，同样超出了市场的预期，股价在盘后交易中一度大涨超过6%。亚马逊的云服务业务收入同比增长了13%，有效缓解了市场对云服务需求可能下降的担忧。亚马逊的高管同样表示，公司将增加对AI领域的投资，以期获取更大的商业价值。

作为AI基础设施的核心，算力的需求持续旺盛。英伟达的股价已经突破600美元大关，公司市值达到了创纪录的1.54万亿美元。同样，AMD的股价也在持续刷新历史新高，市值攀升至2800亿美元。

回想起投资界知名人士"木头姐"（CathieWood）的评论，她曾将英伟达比作互联网初期的思科，认为在基础设施建设阶段，硬件制造商往往有更大的增长空间。但一旦基础设施建设完成，市场的关注点将转向软件和应用层面。

基于这样的判断，"木头姐"在2023年初出售了大部分英伟达的股票。然而，事实证明这一决策是错误的，因为她错过了英伟达随后一年内股价接近三倍的增长。

对于AI算力的误判并非只有"木头姐"一人。究竟是我们对算力的判断出现了错误，还是算力的强大已经颠覆了传统的投资理念？这值得我们深思。

算力到底是什么？

大算投·碎片回声

算力无疑是人工智能最根本也是最关键的基础设施，它在社会中的作用类似于公路、桥梁和房屋等基础建设。这些传统基础设施在大规模建设阶段后，可能会面临需求饱和和长期的低需求状态，这是按照传统思维模式的推断。

然而，我们是否应该将算力对AI的重要性与公路桥梁房屋对人类社会的重要性相提并论？

让我们换一个角度来思考，AI的本质是什么？简而言之，AI可以看作是人类智能的等价物，其目标是替代人类的智能。如果AI仅限于神经网络，它可能只是一个软件程序，但如果赋予AI一个物理实体，比如人形机器人，理论上它可以完全替代一个人。

这里有一个有趣的历史视角：人类作为一个物种存在了大约20万到30万年，但拥有类似灵长类动物智力的历史，即具备人类智能的历史，只有大约6500年。

这意味着人类智能的形成是一个极其漫长的过程。然而，一旦形成，其发展速度就会呈现出指数级的增长，并且这种增长将持续下去。如果AI要替代人类智能，它的发展也应该遵循类似的模式，即在智能形成之前，需要经过长时间的“训练”。

这种“训练”依赖于什么？答案很明显，算力是其中不可或缺的一部分。

OpenAI的创始人SamAltman在达沃斯论坛上发表了许多观点，其中最重要的包括两点：

第一，目前的GPT-4存在许多不足，与我们今年将拥有的版本相比差距很大，与明年的版本相比更是如此。如果GPT-4目前只能解决10%的人类任务，GPT-5可能会解决15%或20%的任务。

第二，目前为大规模AI准备的算力基础设施还远远不够。

显然，AI目前的能力还相当有限，距离完全取代人类还有很长的路要走。从实际情况来看，SamAltman所说的10%可能都是一个乐观的估计。例如，在办公领域，AI目前主要用于生成PPT、图表、文案等，尽管它的发展速度很快，已经开始应用于短视频制作、电影制作、游戏制作等领域。

我们只能说，未来是充满希望的，但在那之前，我们需要认识到，由于物理定律的限制，这个过渡期可能不会短暂。因此，对算力的需求可能会长期保持在高水平。

另类的商业化起点

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算力的高需求真的可以无限期持续吗？它是否会遇到增长的极限？

让我们通过一张图表来进一步探讨。

互联网等技术革命与AI商业化的起点存在显著差异。互联网商业化往往在技术突破的某个点迅速启动，随后增长曲线先是急剧上升，然后趋于平缓，直至产业达到成熟期。然而，AI有潜力彻底改变这一模式，其产业化的起点可能较晚，但一旦启动，可能会迎来指数级的增长，并且增长速度越来越快。

以苹果手机为例，在iPhone4之后，其基本设计已趋于稳定，后续的改进主要是局部的，如摄像头数量的增加，虽然这使得拍照效果不断提升，但手机的基本架构并未发生根本变化。

互联网本质上是将物理世界数字化，一旦数字化基础设施建成，接下来的任务便是将线下内容迁移到线上。

因此，经过若干年的发展，当智能手机行业和互联网行业的普及率和渗透率达到饱和时，这些行业就会进入调整期。这些行业的发展和投资逻辑相对简单：一旦基本架构成熟，接下来就是大规模复制，降低成本，提升用户体验，从而实现持续盈利。

然而，在AI领域，要真正实现商业化的突破要困难得多。以自动驾驶为例，尽管到目前为止尚未完全实现，即便是技术领先的特斯拉FSD也未能达成，埃隆·马斯克也因过度乐观的预测而不得不调整其发布时间表。

尽管如此，自动驾驶的商业化潜力是巨大的，一旦实现，其影响可能远超我们的预期。

换句话说，过去的产业革命中，一旦技术突破从0分起步，商业价值便开始爆发；而AI则可能在达到60分时才开始显现商业价值。

自6500年前人类形成灵长类智力以来，我们对提升智力的需求并未减少，反而不断增加。人类建立了学校和科研机构，发展了各种科学技术，智力的提升速度越来越快，创造的成果越来越多，文明程度不断提升，形成了一个良性循环。

智力水平越高，对进一步提升智力的需求就越大。

从这个角度来看，算力的重要性就完全不同了，因为AI的发展越向上，提升的难度越大，对提升的需求也越迫切。如果没有相应的高算力支持，AI的发展将难以实现。

这正是SamAltman所说的“算力还不够”的真正含义。

算力的全新模式

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传统上，算力投资的分析框架往往集中在大公司争夺市场份额、竞争格局的稳定性、议价能力以及利润率和回报率上。然而，对于算力长期需求逻辑的讨论却相对缺乏，这部分是因为长期需求难以清晰预测，也因为过去的经验让人倾向于认为，在一波大规模基础设施建设后，需求将会减弱。

商业社会的核心驱动力始终是需求，需求越大且越持久，业务的持续性就越强。如果这种需求再配合清晰的竞争格局和高市场份额的龙头企业，那就更加理想。

是否存在符合这些条件的业务模式？

茅台酒是一个例子，操作系统和芯片产业也是

正如我们之前讨论的，算力的需求不仅庞大而且持久，这是算力公司能够持续创新高的根本原因。在人工智能领域，竞争格局非常有利，GPU市场几乎由英伟达独占鳌头，AMD虽然跟上了步伐，但要撼动英伟达的市场地位还有很长的路要走。至于其他声称要进入芯片制造的大公司，它们的计划还远未成形，现在担心它们构成的竞争压力还为时过早。

虽然无法确定英伟达的股价是否会在一年内达到1000美元，但也不能轻易否定其上涨的潜力。在一年前股价飙升时，许多人认为英伟达的估值过高，但现在英伟达的动态市盈率为80倍，而静态市盈率高达350倍，预计到2024年的市盈率将降至30倍，这表明在高增长的情况下，高估值可以迅速得到消化。

一些公司的股价上涨幅度大，并不是急于卖出的理由；同样，股价下跌幅度大，也并非买入的理由。

关键在于理解这种上涨背后的驱动力是什么。如果仅仅是没有实质内容的炒作，那么确实不值得追随。但如果是能够影响一个时代，持续10到20年甚至更长时间的产业革命，这种增长动力将会源源不断。

从工业革命、电气化革命到至今仍在影响我们的信息技术革命，我们都见证了这种长期、高速的增长。一些公司可能在这个过程中经历了起伏，但至今仍然辉煌，例如苹果和微软，它们都已经上市约40年，并且双双成为全球市值最高的公司。

人工智能革命才刚刚开始，如果因为股价的短期波动而过早退出，虽然可能避免了一些短期损失，但也可能错失了获取长期价值的机会。

没有人能够断言英伟达和AMD的市值在未来能否达到苹果和微软的级别，也没有人能够确信它们在多年后仍能保持高业绩增长率，更没有人能够精确预测十年后市场对GPU的具体需求量。

然而，同样没有人能够否定算力在AI发展中的核心作用，以及AI对算力长期需求的重要性。到目前为止，在AI领域中，尚未发现比算力更具投资价值的资产。

股价并不总是直接线性地反映增长逻辑，正如以下图表所展示的，即便是具有明确增长趋势的投资，在发展过程中也难免会经历波动。

总结 · 总而言之

尽管AI概念在过去一年多经历了热潮炒作，但从产业发展的周期来看，我们目前仍处于初期阶段，即基础设施建设阶段，其后还有广阔的应用阶段。如果以互联网的付费渗透率作为参照，我们可能正处于1996年的互联网发展水平。

具有讽刺意味的是，以太网的发明者罗伯特·梅特卡夫在1995年曾预言：“我预测互联网很快将成为壮观的超新星，而到1996年就会遭遇灾难性的崩溃。”

如果当时人们相信了他的预言，那么他们就将错过一个伟大的时代。

因此，在投资过程中，如果我们有幸遇到一个产业革命的红利期，在充分理解产业的深层逻辑后，可以考虑大胆投资。尽管过程中可能会有起伏，不推荐单纯追高，但只要适当地进行高抛低吸，实现超额收益是可能的。

与其每天追逐市场热点，不如投注于具有长期增长逻辑的产业革命，并在这些革命中寻找价值量最高的部分。

有时候，正确的选择比努力更为重要，而正确的选择并不需要多，只需精准即可。

即使算力需求有一天达到顶峰，应用层面上仍然有无数的投资机会等待着我们去发掘。

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