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现在开源模型越多,英伟达一定反而越赚钱。 原因很简单,绝大多数 AI 初创公司根本不可能自研芯片。 没有那个钱,没有那个技术,更没有那个时间。 Google、Amazon 能做 TPU、Trainium,是因为它们每年几百亿美元 CapEx,有能力投入几年甚至十年的研发。 但对于 AI 创业公司来说,时间比钱更重要。 等你把芯片做出来,别人模型可能都迭代两三代了。 所以它们最现实的选择,就是直接买 GPU。 更重要的是,英伟达真正的护城河早就不只是 CUDA。 现在它卖的是 CUDA + GPU + NVLink + InfiniBand 网络 + DGX 整机 + 完整的软件工具链。 这已经不是一块芯片,而是一整套 AI 基础设施。 如果今天一家 AI 公司不用英伟达,它不仅要换 GPU,还要重建整套开发环境、网络架构、训练流程和软件生态,迁移成本远比想象中高得多。 所以未来模型可以开源,论文可以公开,算法可以复制,但算力不会免费,AI 基础设施也不会免费。 每多一家开源模型公司,每多一个 AI Agent,每多一个 AI 应用,背后都意味着更多训练和推理需求。 我一直认为,开源最大的受益者,未必是开源模型本身,而是那个持续卖“AI 基础设施”的人。而截至今天,英伟达依然是这个赛道最难被替代的玩家。$NVDA
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En fait, j’ai de plus en plus l’impression que lorsqu’on investit dans une entreprise, ce qu’il faut vraiment étudier n’est pas le produit, mais le modèle économique. Parce que la technologie peut être rattrapée, les modèles économiques déterminent souvent combien d’argent une entreprise peut gagner sur le long terme. Pourquoi ai-je toujours pensé que la plupart des entreprises de stockage avaient des attributs de cycle évidents ? La raison n’est pas seulement que la DRAM, HBM ou NAND sont influencés par l’offre et la demande, mais surtout, la plupart adoptent le modèle IDM (Design + Build Integration). De la conception des puces et la fabrication des wafers à l’emballage et aux tests, presque tout le processus de production doit être réalisé en interne. L’avantage de ce modèle est le contrôle de la technologie et de la capacité de production, mais cela a un coût très élevé. Une usine de wafers, une machine de lithographie EUV et une chaîne de production d’emballages avancée représentent tous des investissements massifs. Même lorsque le marché entre en baisse, les dépenses fixes telles que la dépréciation des équipements, la maintenance des usines, les coûts de main-d’œuvre et l’expansion continue de la capacité persisteront et ne diminueront pas en raison de la baisse des prix des puces. Ainsi, lorsque les prix de stockage entrent en cycle à la baisse, les profits sont souvent rapidement comprimés et les rapports financiers fluctuent considérablement. En regardant NVIDIA dans la direction opposée. Elle ne construit pas sa propre usine de wafers, mais se concentre plutôt sur la conception de puces, laissant la fabrication à TSMC. Bien que ce modèle sans usine supporte également les coûts de fonderie, il n’a pas à supporter des dizaines de milliards de dollars d’actifs manufacturiers, ce qui permet d’investir davantage de fonds dans CUDA, NVLink, des écosystèmes logiciels et le développement de produits de nouvelle génération. J’ai donc toujours cru que le véritable obstacle d’une entreprise n’est pas seulement le leadership technologique, mais aussi la capacité de son modèle économique à générer de manière constante de gros rendements. Souvent, investir ne concerne pas quelle technologie est la meilleure, mais dont le modèle économique est plus facile à supporter les cycles.

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