Bu yıl, üretken yapay zeka şüphesiz "hızlı bir gelişme" aşamasına girdi.
ChatGPT, Midjourney ve Wen Xinyiyan gibi "tüketici düzeyindeki ürünler" yapay zekayı binlerce eve taşıdı; Adobe ve Microsoft gibi köklü teknoloji devleri yapay zeka aracılığıyla "yeniden canlanıyor" ve "yapay zeka satış kürekleri" performansta ve performansta artışlar yaşadı. piyasa değeri "Nvidia" bu yıl sermaye piyasasında mutlak bir yıldız haline geldi.
Ancak önde gelen şirketler Microsoft ve OpenAI'den hızla gelişen Google ve Meta'ya kadar çoğu teknoloji şirketinin yapay zeka ürünleri hâlâ para kaybetme ve kâr etme aşamasında ve tüketicilerin bunları satın alıp almayacaklarını söylemek zor. .
Aşağı yönlü belirsiz beklentiler bir dizi soruyu tetikledi——
Neden bu kadar çok GPU stokluyorsunuz? Yatırımınızı geri almak için ne kadar para kazanmanız gerekiyor? Sonuçta faturayı kim ödeyecek?
Risk sermayesi şirketi Sequoia'nın ortağı David Cahn, 20 Eylül'de bu soruları "Yapay Zeka sektöründe 200 milyar dolarlık bir sorun" olarak özetleyen bir makale yayınladı.
David Cahn, parayı geri kazanmak için yapay zeka sektörünün 200 milyar ABD doları gelir elde etmesi gerektiğine inanıyor ancak bu rakam hâlâ 125 milyar ABD dolarının altında.
Bu nedenle David Cahn, uzun vadede şirketlerin büyük miktarda GPU hesaplama gücünü biriktirmesinin iyi bir şey olabileceğine, ancak kısa vadede bunun kaosa neden olabileceğine inanıyor.
Aşağıda David Cahn'ın orijinal metninin bir derlemesi bulunmaktadır, lütfen keyfini çıkarın~ ✌️
Geçen yazdan bu yana üretken yapay zeka dalgası hiper hız moduna girdi. Bu hızlanmanın katalizörü, Nvidia'nın 2. çeyrek kazanç tahmini ve sonraki kazanç beklentisiydi. Bu, piyasaya GPU'lara ve yapay zeka modeli eğitimine olan talebin "doyumsuz" olduğunu gösteriyor.
Nvidia'nın duyurusundan önce ChatGPT, Midjourney ve Stable Diffusion gibi tüketici sürümleri yapay zekayı kamuoyunun gözüne sokmuştu. Nvidia'nın etkileyici sonuçlarıyla kurucular ve yatırımcılar, yapay zekanın milyarlarca dolarlık yeni net gelir yaratabileceğine ve alanın tam hızla ilerlemesini teşvik edebileceğine dair ampirik kanıtlar elde etti.
Yatırımcılar Nvidia'nın sonuçlarına dayanarak çok fazla spekülasyon yaparken, yapay zeka yatırımları artık baş döndürücü bir hızla gerçekleşiyor ve değerlemeler rekor seviyelere ulaşıyor; geriye önemli bir soru kalıyor: Tüm bu GPU'lar ne için kullanılıyor? Nihai müşteri kimdir? Bu kadar hızlı bir yatırım getirisi elde etmek için ne kadar değer yaratılması gerekiyor?
Aşağıdaki durumu göz önünde bulundurun:
Her 1 dolarlık GPU harcaması, yaklaşık 1 dolarlık veri merkezi enerji maliyetine karşılık geliyor.Başka bir deyişle, eğer NVIDIA yıl sonuna kadar 50 milyar dolarlık GPU satabilirse (analistlerin ihtiyatlı tahminlerine göre), veri merkezi harcamaları şu kadar yüksek olacak: 100 milyar dolar..
Dahası, GPU'nun son müşterilerinin, yani GPU uygulamaları yapan şirketlerin yapay zeka işindeki kârın %50'sini para kaybetmeden elde edebilmeleri durumunda, bu, en az 200 milyar ABD doları tutarında bir gelire ihtiyaç duyulduğu anlamına gelir. İlk yatırım maliyetini geri kazanın. Buna bulut sağlayıcıların kârı dahil değil, eğer para kazanmak istiyorlarsa toplam gelir gereksiniminin daha da yüksek olması gerekir.
Kamuya açık belgelere göre veri merkezi inşaatlarındaki artışın büyük kısmı büyük teknoloji şirketlerinden geliyor. Örneğin Google, Microsoft ve Meta, veri merkezi sermaye harcamalarında önemli artışlar bildirdi. İlgili raporlara göre Byte, Tencent ve Alibaba gibi şirketler de Nvidia'nın önemli müşterileri arasında yer alıyor. İleriye dönük olarak Amazon, Oracle, Apple, Tesla ve Coreweave gibi şirketler de veri merkezi inşasına büyük harcamalar yapabilir.
Sorulması gereken önemli soru şudur: Bu sermaye harcaması yapısının ne kadarı gerçek nihai müşteri talebiyle ilgilidir ve ne kadarı "beklenen talebe" dayalı olarak inşa edilmektedir? Bu 200 milyar dolarlık bir soru.
The Information'ın raporuna göre OpenAI'nin yıllık geliri yaklaşık 1 milyar ABD Doları. Microsoft, Copilot gibi ürünlerin yıllık 10 milyar ABD Doları gelir getirmesini beklediğini belirtti ve ardından diğer şirketleri de sayıyor: Meta ve Apple'ın da bunu yapabildiğini varsayalım. Yıllık 10 milyar ABD doları gelir elde etmek için yapay zekaya güveniyor. 10 milyar gelirle Oracle, Byte, Alibaba, Tencent'in yapay zeka işletmeleri,
——Bunların hepsi varsayımsal varsayımlardır.Asıl nokta şu ki, bugünün harcama seviyelerine göre yapay zekadan çok büyük faydalar elde etseniz bile, yatırımınızı geri ödeme konusunda hâlâ en az 125 milyar ABD doları eksik kalacaksınız.
Startup'ların bu boşluğu doldurması için büyük bir fırsat var ve amacımız "GPU'yu takip etmek" ve gerçek son müşteri değeri yaratmak için AI teknolojisini kullanan yeni nesil startup'ları bulmak - bu şirketlere yatırım yapmak istiyoruz.
Bu analizin amacı bugün gördüğümüz boşlukları vurgulamaktır.
Yapay zeka heyecanı nihayet 2017'den bu yana geliştirilen derin öğrenme teknolojisi atılımlarına yetişti. Bu iyi haber. Büyük sermaye harcamaları inşaatı yapılıyor. Bu, uzun vadede yapay zeka geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde azaltacaktır. Önceden herhangi bir uygulamayı oluşturmak için bir sunucu rafı satın almanız gerekiyordu. Artık genel bulutu daha düşük maliyetle kullanabilirsiniz.
Benzer şekilde, bugün birçok yapay zeka şirketi risk sermayesinin çoğunu GPU'lara yatırıyor. Günümüzün tedarik kısıtlamaları yerini fazla arza bıraktıkça, yapay zeka iş yüklerini çalıştırmanın maliyeti düşecek. Bu daha fazla ürün gelişimini teşvik etmelidir. Ayrıca bu alanda iş kurmak için daha fazla kurucunun ilgisini çekmesi gerekiyor.
Tarihsel teknoloji döngülerinde, aşırı altyapı inşası sermaye yakma eğiliminde olmuştur, ancak aynı zamanda yeni ürün geliştirmenin marjinal maliyetini düşürerek gelecekteki yeniliklerin kilidini açmıştır. Bu modelin yapay zeka alanında da tekrarlanmasını bekliyoruz.
Yeni başlayanlar için ders açık: Bir topluluk olarak düşüncemizi altyapıdan son müşteri değerine kaydırmamız gerekiyor. Memnun müşteriler her büyük işletmenin temel gereksinimidir. Yapay zekanın bir etki yaratması için bu yeni teknolojiyi insanların yaşamlarını iyileştirmek amacıyla kullanmanın yollarını bulmamız gerekiyor. Bu muhteşem yenilikleri müşterilerin kullandığı, sevdiği ve her gün para ödemeye hazır olduğu ürünlere nasıl dönüştürebiliriz?
Yapay zeka altyapısının inşası devam ediyor. Altyapı artık sorun değil. Birçok temel model geliştiriliyor; bu artık bir sorun değil. Üstelik günümüzün yapay zeka araçları da oldukça iyi.
200 milyar dolarlık soru şu:
Bu altyapıdan nasıl yararlanmayı planlıyorsunuz? İnsanların hayatlarını değiştirmek için bunları nasıl kullanacaksınız?
Bu makale aşağıdakilerden derlenmiştir:
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
VC devi Sequoia kamuoyu önünde şu soruyu sordu: Neden bu kadar çok GPU satın alıyorsunuz?
Kaynak丨Sabit·AI
Yazar | Chang Jiashuai
Bu yıl, üretken yapay zeka şüphesiz "hızlı bir gelişme" aşamasına girdi.
ChatGPT, Midjourney ve Wen Xinyiyan gibi "tüketici düzeyindeki ürünler" yapay zekayı binlerce eve taşıdı; Adobe ve Microsoft gibi köklü teknoloji devleri yapay zeka aracılığıyla "yeniden canlanıyor" ve "yapay zeka satış kürekleri" performansta ve performansta artışlar yaşadı. piyasa değeri "Nvidia" bu yıl sermaye piyasasında mutlak bir yıldız haline geldi.
Ancak önde gelen şirketler Microsoft ve OpenAI'den hızla gelişen Google ve Meta'ya kadar çoğu teknoloji şirketinin yapay zeka ürünleri hâlâ para kaybetme ve kâr etme aşamasında ve tüketicilerin bunları satın alıp almayacaklarını söylemek zor. .
Aşağı yönlü belirsiz beklentiler bir dizi soruyu tetikledi——
Neden bu kadar çok GPU stokluyorsunuz? Yatırımınızı geri almak için ne kadar para kazanmanız gerekiyor? Sonuçta faturayı kim ödeyecek?
Risk sermayesi şirketi Sequoia'nın ortağı David Cahn, 20 Eylül'de bu soruları "Yapay Zeka sektöründe 200 milyar dolarlık bir sorun" olarak özetleyen bir makale yayınladı.
Bu nedenle David Cahn, uzun vadede şirketlerin büyük miktarda GPU hesaplama gücünü biriktirmesinin iyi bir şey olabileceğine, ancak kısa vadede bunun kaosa neden olabileceğine inanıyor.
Aşağıda David Cahn'ın orijinal metninin bir derlemesi bulunmaktadır, lütfen keyfini çıkarın~ ✌️
Geçen yazdan bu yana üretken yapay zeka dalgası hiper hız moduna girdi. Bu hızlanmanın katalizörü, Nvidia'nın 2. çeyrek kazanç tahmini ve sonraki kazanç beklentisiydi. Bu, piyasaya GPU'lara ve yapay zeka modeli eğitimine olan talebin "doyumsuz" olduğunu gösteriyor.
Nvidia'nın duyurusundan önce ChatGPT, Midjourney ve Stable Diffusion gibi tüketici sürümleri yapay zekayı kamuoyunun gözüne sokmuştu. Nvidia'nın etkileyici sonuçlarıyla kurucular ve yatırımcılar, yapay zekanın milyarlarca dolarlık yeni net gelir yaratabileceğine ve alanın tam hızla ilerlemesini teşvik edebileceğine dair ampirik kanıtlar elde etti.
Yatırımcılar Nvidia'nın sonuçlarına dayanarak çok fazla spekülasyon yaparken, yapay zeka yatırımları artık baş döndürücü bir hızla gerçekleşiyor ve değerlemeler rekor seviyelere ulaşıyor; geriye önemli bir soru kalıyor: Tüm bu GPU'lar ne için kullanılıyor? Nihai müşteri kimdir? Bu kadar hızlı bir yatırım getirisi elde etmek için ne kadar değer yaratılması gerekiyor?
Aşağıdaki durumu göz önünde bulundurun:
Her 1 dolarlık GPU harcaması, yaklaşık 1 dolarlık veri merkezi enerji maliyetine karşılık geliyor.Başka bir deyişle, eğer NVIDIA yıl sonuna kadar 50 milyar dolarlık GPU satabilirse (analistlerin ihtiyatlı tahminlerine göre), veri merkezi harcamaları şu kadar yüksek olacak: 100 milyar dolar..
Dahası, GPU'nun son müşterilerinin, yani GPU uygulamaları yapan şirketlerin yapay zeka işindeki kârın %50'sini para kaybetmeden elde edebilmeleri durumunda, bu, en az 200 milyar ABD doları tutarında bir gelire ihtiyaç duyulduğu anlamına gelir. İlk yatırım maliyetini geri kazanın. Buna bulut sağlayıcıların kârı dahil değil, eğer para kazanmak istiyorlarsa toplam gelir gereksiniminin daha da yüksek olması gerekir.
Sorulması gereken önemli soru şudur: Bu sermaye harcaması yapısının ne kadarı gerçek nihai müşteri talebiyle ilgilidir ve ne kadarı "beklenen talebe" dayalı olarak inşa edilmektedir? Bu 200 milyar dolarlık bir soru.
The Information'ın raporuna göre OpenAI'nin yıllık geliri yaklaşık 1 milyar ABD Doları. Microsoft, Copilot gibi ürünlerin yıllık 10 milyar ABD Doları gelir getirmesini beklediğini belirtti ve ardından diğer şirketleri de sayıyor: Meta ve Apple'ın da bunu yapabildiğini varsayalım. Yıllık 10 milyar ABD doları gelir elde etmek için yapay zekaya güveniyor. 10 milyar gelirle Oracle, Byte, Alibaba, Tencent'in yapay zeka işletmeleri,
——Bunların hepsi varsayımsal varsayımlardır.Asıl nokta şu ki, bugünün harcama seviyelerine göre yapay zekadan çok büyük faydalar elde etseniz bile, yatırımınızı geri ödeme konusunda hâlâ en az 125 milyar ABD doları eksik kalacaksınız.
Startup'ların bu boşluğu doldurması için büyük bir fırsat var ve amacımız "GPU'yu takip etmek" ve gerçek son müşteri değeri yaratmak için AI teknolojisini kullanan yeni nesil startup'ları bulmak - bu şirketlere yatırım yapmak istiyoruz.
Bu analizin amacı bugün gördüğümüz boşlukları vurgulamaktır.
Yapay zeka heyecanı nihayet 2017'den bu yana geliştirilen derin öğrenme teknolojisi atılımlarına yetişti. Bu iyi haber. Büyük sermaye harcamaları inşaatı yapılıyor. Bu, uzun vadede yapay zeka geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde azaltacaktır. Önceden herhangi bir uygulamayı oluşturmak için bir sunucu rafı satın almanız gerekiyordu. Artık genel bulutu daha düşük maliyetle kullanabilirsiniz.
Benzer şekilde, bugün birçok yapay zeka şirketi risk sermayesinin çoğunu GPU'lara yatırıyor. Günümüzün tedarik kısıtlamaları yerini fazla arza bıraktıkça, yapay zeka iş yüklerini çalıştırmanın maliyeti düşecek. Bu daha fazla ürün gelişimini teşvik etmelidir. Ayrıca bu alanda iş kurmak için daha fazla kurucunun ilgisini çekmesi gerekiyor.
Tarihsel teknoloji döngülerinde, aşırı altyapı inşası sermaye yakma eğiliminde olmuştur, ancak aynı zamanda yeni ürün geliştirmenin marjinal maliyetini düşürerek gelecekteki yeniliklerin kilidini açmıştır. Bu modelin yapay zeka alanında da tekrarlanmasını bekliyoruz.
Yeni başlayanlar için ders açık: Bir topluluk olarak düşüncemizi altyapıdan son müşteri değerine kaydırmamız gerekiyor. Memnun müşteriler her büyük işletmenin temel gereksinimidir. Yapay zekanın bir etki yaratması için bu yeni teknolojiyi insanların yaşamlarını iyileştirmek amacıyla kullanmanın yollarını bulmamız gerekiyor. Bu muhteşem yenilikleri müşterilerin kullandığı, sevdiği ve her gün para ödemeye hazır olduğu ürünlere nasıl dönüştürebiliriz?
Yapay zeka altyapısının inşası devam ediyor. Altyapı artık sorun değil. Birçok temel model geliştiriliyor; bu artık bir sorun değil. Üstelik günümüzün yapay zeka araçları da oldukça iyi.
200 milyar dolarlık soru şu:
Bu altyapıdan nasıl yararlanmayı planlıyorsunuz? İnsanların hayatlarını değiştirmek için bunları nasıl kullanacaksınız?
Bu makale aşağıdakilerden derlenmiştir: