Năm nay, AI thế hệ chắc chắn đã bước vào giai đoạn "phát triển nhanh chóng".
"Các sản phẩm dành cho người tiêu dùng" như ChatGPT, Midjourney và Wen Xinyiyan đã đưa AI đến hàng nghìn hộ gia đình; những gã khổng lồ công nghệ lâu đời như Adobe và Microsoft đang "hồi sinh" nhờ AI; và "xẻng bán hàng AI" đã có những bước tiến vượt bậc về hiệu suất và giá trị thị trường "Nvidia" đã trở thành một ngôi sao tuyệt đối trên thị trường vốn trong năm nay.
Tuy nhiên, từ các công ty hàng đầu Microsoft và OpenAI đến Google và Meta đang phát triển nhanh chóng, các sản phẩm AI của hầu hết các công ty công nghệ vẫn đang trong giai đoạn thua lỗ và có lãi và khó có thể nói liệu người tiêu dùng có mua chúng hay không. .
Triển vọng hạ nguồn không rõ ràng đã gây ra một loạt câu hỏi——
Tại sao bạn lại tích trữ nhiều GPU như vậy? Bạn cần kiếm bao nhiêu tiền để thu hồi vốn đầu tư? Cuối cùng ai sẽ là người thanh toán hóa đơn?
Vào ngày 20 tháng 9, David Cahn, một đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm Sequoia, đã xuất bản một bài báo tóm tắt những câu hỏi này là “vấn đề trị giá 200 tỷ USD trong ngành AI”.
David Cahn cho rằng để kiếm lại tiền, ngành AI cần đạt doanh thu 200 tỷ USD, nhưng vẫn còn thiếu 125 tỷ USD...
Vì vậy, David Cahn tin rằng mặc dù về lâu dài, việc các công ty tích trữ một lượng lớn sức mạnh tính toán GPU có thể là điều tốt nhưng trong ngắn hạn, điều này có thể gây ra sự hỗn loạn.
Sau đây là phần tổng hợp nguyên văn của David Cahn, mời các bạn thưởng thức nhé~ ✌️
Kể từ mùa hè năm ngoái, làn sóng AI bùng nổ đã chuyển sang chế độ siêu tốc độ. Chất xúc tác cho sự tăng tốc này là dự báo thu nhập quý 2 của Nvidia và mức thu nhập tiếp theo của nó đã vượt qua. Điều này chứng tỏ cho thị trường thấy rằng nhu cầu đào tạo mô hình GPU và AI là “vô độ”.
Trước thông báo của Nvidia, các bản phát hành dành cho người tiêu dùng như ChatGPT, Midjourney và Stable Diffusion đã đưa AI vào mắt công chúng. Với kết quả ấn tượng của Nvidia, các nhà sáng lập và nhà đầu tư đã nhận được bằng chứng thực nghiệm cho thấy AI có thể tạo ra hàng tỷ đô la doanh thu ròng mới, thúc đẩy lĩnh vực này phát triển hết tốc lực.
Trong khi các nhà đầu tư đã suy đoán rất nhiều từ kết quả của Nvidia và các khoản đầu tư vào AI hiện đang diễn ra với tốc độ chóng mặt và định giá đang ở mức cao kỷ lục, một câu hỏi quan trọng vẫn là: Tất cả những GPU này được sử dụng để làm gì? Khách hàng cuối cùng là ai? Cần tạo ra bao nhiêu giá trị để đạt được lợi tức đầu tư nhanh chóng như vậy?
Hãy xem xét tình huống sau:
Mỗi 1 đô la chi tiêu cho GPU tương ứng với khoảng 1 đô la chi phí năng lượng của trung tâm dữ liệu. Nói cách khác, nếu NVIDIA có thể bán được 50 tỷ đô la GPU vào cuối năm nay (theo ước tính thận trọng của các nhà phân tích), thì chi tiêu cho trung tâm dữ liệu sẽ cao bằng 100 tỷ USD. .
Giả sử thêm, nếu khách hàng cuối cùng của GPU, tức là những công ty sản xuất ứng dụng GPU, có thể kiếm được 50% lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh AI mà không bị mất tiền, điều đó có nghĩa là cần có doanh thu ít nhất 200 tỷ USD để thu hồi chi phí đầu tư ban đầu. Điều này không bao gồm lợi nhuận của các nhà cung cấp đám mây, nếu họ muốn kiếm tiền thì tổng doanh thu yêu cầu phải cao hơn nữa.
Theo các tài liệu công khai, phần lớn sự gia tăng xây dựng trung tâm dữ liệu đều đến từ các công ty công nghệ lớn. Ví dụ: Google, Microsoft và Meta đều báo cáo mức chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu tăng đáng kể. Theo các báo cáo liên quan, các công ty như Byte, Tencent và Alibaba cũng là những khách hàng lớn của Nvidia. Trong tương lai, các công ty như Amazon, Oracle, Apple, Tesla và Coreweave cũng có thể chi mạnh tay vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu.
Câu hỏi quan trọng cần đặt ra là: Bao nhiêu trong việc xây dựng chi phí vốn này có liên quan đến nhu cầu thực sự của khách hàng cuối cùng và bao nhiêu được xây dựng dựa trên "nhu cầu dự kiến"? Đây là một câu hỏi trị giá 200 tỷ USD.
Theo báo cáo của The Information, doanh thu hàng năm của OpenAI là khoảng 1 tỷ USD. Microsoft đã tuyên bố rằng họ hy vọng các sản phẩm như Copilot sẽ mang lại doanh thu hàng năm là 10 tỷ USD, sau đó tính các công ty khác: Giả sử rằng Meta và Apple cũng có thể dựa vào AI để đạt doanh thu hàng năm là 10 tỷ USD. Với thu nhập 10 tỷ USD, các doanh nghiệp AI của Oracle, Byte, Alibaba, Tencent,
---Đây đều là những giả định giả định. Vấn đề là ngay cả khi bạn nhận được lợi ích to lớn từ AI, dựa trên mức chi tiêu ngày nay, bạn vẫn sẽ thiếu ít nhất 125 tỷ USD để hoàn trả khoản đầu tư của mình.
Có một cơ hội lớn cho các công ty khởi nghiệp lấp đầy khoảng trống này và mục tiêu của chúng tôi là "đi theo GPU" và tìm ra thế hệ công ty khởi nghiệp tiếp theo sử dụng công nghệ AI để tạo ra giá trị thực sự cho khách hàng cuối cùng - chúng tôi muốn đầu tư vào các công ty này.
Mục tiêu của phân tích này là làm nổi bật những khoảng trống mà chúng ta thấy ngày nay.
Sự cường điệu về AI cuối cùng đã bắt kịp những đột phá về công nghệ deep learning được phát triển từ năm 2017. Đây là tin tốt. Việc xây dựng chi phí vốn lớn đang diễn ra. Điều này sẽ giảm đáng kể chi phí phát triển AI về lâu dài. Trước đây, bạn phải mua một giá đỡ máy chủ để xây dựng bất kỳ ứng dụng nào. Bây giờ bạn có thể sử dụng đám mây công cộng với chi phí thấp hơn.
Tương tự như vậy, nhiều công ty AI ngày nay đầu tư phần lớn vốn đầu tư mạo hiểm vào GPU. Khi những hạn chế về nguồn cung ngày nay nhường chỗ cho tình trạng dư cung, chi phí vận hành khối lượng công việc AI sẽ giảm. Điều này sẽ thúc đẩy phát triển sản phẩm nhiều hơn. Nó cũng sẽ thu hút nhiều người sáng lập hơn để bắt đầu kinh doanh trong không gian này.
Trong các chu kỳ công nghệ lịch sử, việc xây dựng cơ sở hạ tầng quá mức có xu hướng đốt vốn nhưng cũng mở ra cơ hội đổi mới trong tương lai bằng cách hạ thấp chi phí biên của việc phát triển sản phẩm mới. Chúng tôi kỳ vọng mô hình này sẽ lặp lại trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Đối với các công ty khởi nghiệp, bài học rất rõ ràng: với tư cách là một cộng đồng, chúng ta cần chuyển đổi suy nghĩ của mình từ cơ sở hạ tầng sang giá trị cho khách hàng cuối cùng. Khách hàng hài lòng là yêu cầu cơ bản của mọi doanh nghiệp lớn. Để AI có tác động, chúng ta cần tìm cách sử dụng công nghệ mới này để cải thiện cuộc sống của con người. Làm cách nào để biến những cải tiến đáng kinh ngạc này thành sản phẩm mà khách hàng sử dụng, yêu thích và sẵn sàng trả tiền hàng ngày?
Việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI đang diễn ra. Cơ sở hạ tầng không còn là vấn đề Nhiều mô hình cơ bản đang được phát triển - đây không còn là vấn đề nữa. Hơn nữa, các công cụ AI ngày nay cũng khá tốt.
Vì vậy, câu hỏi trị giá 200 tỷ USD là:
Bạn có kế hoạch tận dụng cơ sở hạ tầng này như thế nào? Bạn sẽ sử dụng chúng như thế nào để thay đổi cuộc sống của mọi người?
Bài viết này được tổng hợp từ:
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Gã khổng lồ VC Sequoia công khai đặt câu hỏi: Tại sao lại mua nhiều GPU như vậy?
Nguồn丨Cứng·AI
Tác giả | Thường Gia Soái
Năm nay, AI thế hệ chắc chắn đã bước vào giai đoạn "phát triển nhanh chóng".
"Các sản phẩm dành cho người tiêu dùng" như ChatGPT, Midjourney và Wen Xinyiyan đã đưa AI đến hàng nghìn hộ gia đình; những gã khổng lồ công nghệ lâu đời như Adobe và Microsoft đang "hồi sinh" nhờ AI; và "xẻng bán hàng AI" đã có những bước tiến vượt bậc về hiệu suất và giá trị thị trường "Nvidia" đã trở thành một ngôi sao tuyệt đối trên thị trường vốn trong năm nay.
Tuy nhiên, từ các công ty hàng đầu Microsoft và OpenAI đến Google và Meta đang phát triển nhanh chóng, các sản phẩm AI của hầu hết các công ty công nghệ vẫn đang trong giai đoạn thua lỗ và có lãi và khó có thể nói liệu người tiêu dùng có mua chúng hay không. .
Triển vọng hạ nguồn không rõ ràng đã gây ra một loạt câu hỏi——
Tại sao bạn lại tích trữ nhiều GPU như vậy? Bạn cần kiếm bao nhiêu tiền để thu hồi vốn đầu tư? Cuối cùng ai sẽ là người thanh toán hóa đơn?
Vào ngày 20 tháng 9, David Cahn, một đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm Sequoia, đã xuất bản một bài báo tóm tắt những câu hỏi này là “vấn đề trị giá 200 tỷ USD trong ngành AI”.
Vì vậy, David Cahn tin rằng mặc dù về lâu dài, việc các công ty tích trữ một lượng lớn sức mạnh tính toán GPU có thể là điều tốt nhưng trong ngắn hạn, điều này có thể gây ra sự hỗn loạn.
Sau đây là phần tổng hợp nguyên văn của David Cahn, mời các bạn thưởng thức nhé~ ✌️
Kể từ mùa hè năm ngoái, làn sóng AI bùng nổ đã chuyển sang chế độ siêu tốc độ. Chất xúc tác cho sự tăng tốc này là dự báo thu nhập quý 2 của Nvidia và mức thu nhập tiếp theo của nó đã vượt qua. Điều này chứng tỏ cho thị trường thấy rằng nhu cầu đào tạo mô hình GPU và AI là “vô độ”.
Trước thông báo của Nvidia, các bản phát hành dành cho người tiêu dùng như ChatGPT, Midjourney và Stable Diffusion đã đưa AI vào mắt công chúng. Với kết quả ấn tượng của Nvidia, các nhà sáng lập và nhà đầu tư đã nhận được bằng chứng thực nghiệm cho thấy AI có thể tạo ra hàng tỷ đô la doanh thu ròng mới, thúc đẩy lĩnh vực này phát triển hết tốc lực.
Trong khi các nhà đầu tư đã suy đoán rất nhiều từ kết quả của Nvidia và các khoản đầu tư vào AI hiện đang diễn ra với tốc độ chóng mặt và định giá đang ở mức cao kỷ lục, một câu hỏi quan trọng vẫn là: Tất cả những GPU này được sử dụng để làm gì? Khách hàng cuối cùng là ai? Cần tạo ra bao nhiêu giá trị để đạt được lợi tức đầu tư nhanh chóng như vậy?
Hãy xem xét tình huống sau:
Mỗi 1 đô la chi tiêu cho GPU tương ứng với khoảng 1 đô la chi phí năng lượng của trung tâm dữ liệu. Nói cách khác, nếu NVIDIA có thể bán được 50 tỷ đô la GPU vào cuối năm nay (theo ước tính thận trọng của các nhà phân tích), thì chi tiêu cho trung tâm dữ liệu sẽ cao bằng 100 tỷ USD. .
Giả sử thêm, nếu khách hàng cuối cùng của GPU, tức là những công ty sản xuất ứng dụng GPU, có thể kiếm được 50% lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh AI mà không bị mất tiền, điều đó có nghĩa là cần có doanh thu ít nhất 200 tỷ USD để thu hồi chi phí đầu tư ban đầu. Điều này không bao gồm lợi nhuận của các nhà cung cấp đám mây, nếu họ muốn kiếm tiền thì tổng doanh thu yêu cầu phải cao hơn nữa.
Câu hỏi quan trọng cần đặt ra là: Bao nhiêu trong việc xây dựng chi phí vốn này có liên quan đến nhu cầu thực sự của khách hàng cuối cùng và bao nhiêu được xây dựng dựa trên "nhu cầu dự kiến"? Đây là một câu hỏi trị giá 200 tỷ USD.
Theo báo cáo của The Information, doanh thu hàng năm của OpenAI là khoảng 1 tỷ USD. Microsoft đã tuyên bố rằng họ hy vọng các sản phẩm như Copilot sẽ mang lại doanh thu hàng năm là 10 tỷ USD, sau đó tính các công ty khác: Giả sử rằng Meta và Apple cũng có thể dựa vào AI để đạt doanh thu hàng năm là 10 tỷ USD. Với thu nhập 10 tỷ USD, các doanh nghiệp AI của Oracle, Byte, Alibaba, Tencent,
---Đây đều là những giả định giả định. Vấn đề là ngay cả khi bạn nhận được lợi ích to lớn từ AI, dựa trên mức chi tiêu ngày nay, bạn vẫn sẽ thiếu ít nhất 125 tỷ USD để hoàn trả khoản đầu tư của mình.
Có một cơ hội lớn cho các công ty khởi nghiệp lấp đầy khoảng trống này và mục tiêu của chúng tôi là "đi theo GPU" và tìm ra thế hệ công ty khởi nghiệp tiếp theo sử dụng công nghệ AI để tạo ra giá trị thực sự cho khách hàng cuối cùng - chúng tôi muốn đầu tư vào các công ty này.
Mục tiêu của phân tích này là làm nổi bật những khoảng trống mà chúng ta thấy ngày nay.
Sự cường điệu về AI cuối cùng đã bắt kịp những đột phá về công nghệ deep learning được phát triển từ năm 2017. Đây là tin tốt. Việc xây dựng chi phí vốn lớn đang diễn ra. Điều này sẽ giảm đáng kể chi phí phát triển AI về lâu dài. Trước đây, bạn phải mua một giá đỡ máy chủ để xây dựng bất kỳ ứng dụng nào. Bây giờ bạn có thể sử dụng đám mây công cộng với chi phí thấp hơn.
Tương tự như vậy, nhiều công ty AI ngày nay đầu tư phần lớn vốn đầu tư mạo hiểm vào GPU. Khi những hạn chế về nguồn cung ngày nay nhường chỗ cho tình trạng dư cung, chi phí vận hành khối lượng công việc AI sẽ giảm. Điều này sẽ thúc đẩy phát triển sản phẩm nhiều hơn. Nó cũng sẽ thu hút nhiều người sáng lập hơn để bắt đầu kinh doanh trong không gian này.
Trong các chu kỳ công nghệ lịch sử, việc xây dựng cơ sở hạ tầng quá mức có xu hướng đốt vốn nhưng cũng mở ra cơ hội đổi mới trong tương lai bằng cách hạ thấp chi phí biên của việc phát triển sản phẩm mới. Chúng tôi kỳ vọng mô hình này sẽ lặp lại trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Đối với các công ty khởi nghiệp, bài học rất rõ ràng: với tư cách là một cộng đồng, chúng ta cần chuyển đổi suy nghĩ của mình từ cơ sở hạ tầng sang giá trị cho khách hàng cuối cùng. Khách hàng hài lòng là yêu cầu cơ bản của mọi doanh nghiệp lớn. Để AI có tác động, chúng ta cần tìm cách sử dụng công nghệ mới này để cải thiện cuộc sống của con người. Làm cách nào để biến những cải tiến đáng kinh ngạc này thành sản phẩm mà khách hàng sử dụng, yêu thích và sẵn sàng trả tiền hàng ngày?
Việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI đang diễn ra. Cơ sở hạ tầng không còn là vấn đề Nhiều mô hình cơ bản đang được phát triển - đây không còn là vấn đề nữa. Hơn nữa, các công cụ AI ngày nay cũng khá tốt.
Vì vậy, câu hỏi trị giá 200 tỷ USD là:
Bạn có kế hoạch tận dụng cơ sở hạ tầng này như thế nào? Bạn sẽ sử dụng chúng như thế nào để thay đổi cuộc sống của mọi người?
Bài viết này được tổng hợp từ: