文|烏鴉智能說
2023年，蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、英偉達、特斯拉和Meta的股票已累計上漲75%，遠遠超過納斯達克指數43%的漲幅。算下來，這七家公司的市值在去年增長了近5萬億美元。
科技股股價暴漲并非來自于業績。要知道，整個2023年，除英偉達外，其余六家收入增長均低于20%。造成這一翻天覆地變化的根本原因是，生成式AI與大語言模型在去年席卷了全球科技圈。去年一年，全球生成式AI的投資額高達291億美元。
與傳統互聯網的故事不同，資本成為生成式AI競爭的最關鍵因素。所有的科技巨頭都直接或間接參與了這場軍備競賽，并主導了模型公司的融資和估值。
就在剛剛，亞馬遜向Anthropic追加27.5億美元投資，此次注資完成后，亞馬遜對Anthropic的總投資達40億美元。這是亞馬遜30年以來最大的一筆外部投資。巨頭們的軍備競賽，也讓身為AI軍火商的英偉達比前一年多賺了340億美元。
巨頭們愿意參與這場千億美金豪賭，并不令人意外。某種程度上，生成式AI的出現，恰逢其時。
當平臺型機會幾乎消失，人口紅利走到盡頭，全球互聯網的故事宣告結束。在這樣的背景下，資本一方面變得前所未有地節制，另一方面又變得前所未有地貪婪，他們坐擁大量現金，但真正值得的押注寥寥無幾。而生成式AI，就是一個充滿想象力，甚至可以改變世界的故事。
但現實也是殘酷的。紅杉資本最新報告顯示，AI行業在英偉達芯片上的部署費用高達500億美元，而營收卻只有30億美元。顯然，生成式AI的遠大愿景和羸弱商業化的現實之間，仍然需要無數的故事去填。
01 291億投資，拉動5萬億的財富增長
2023年11月，ChatGPT的發布掀起了生成式AI的熱潮。根據 PitchBook 的數據，2023 年，超過70輪1億美元或以上的資金流向了創建模型、提供基礎設施或將技術應用于特定應用的初創公司。短短一年內，投資者向近700筆生成式AI交易投入了 291 億美元，比上一年增長了 260% 以上。
幾乎所有的科技巨頭都參與，甚至主導了這場游戲：OpenAI、Mistral背后站著微軟，Anthropic后面有谷歌和亞馬遜的支持，而馬斯克和扎克伯格都親自下場研發大模型。
到了今年，科技巨頭對生成式AI的下注熱情只增不減。今年3月，OpenAI聯合微軟發布了一項價值1000億美元的“星際之門”超級計算機計劃，旨在進攻未來的AI市場。不久前，亞馬遜宣布將向Anthropc投資27.5億美元，總投資額達40億美元，創新了亞馬遜外部投資記錄。
頻繁的巨額投資背后，是生成式AI發展對資本的超高需求。根據此前披露的消息，GPT-4的FLOPS約為2.15e25，并利用約25000個A100 GPU進行了90到100天的訓練，如果OpenAI的云計算成本按每A100小時約1美元計算，那么在這樣的條件下，訓練一次GPT-4的成本約為6300萬美元。
隨著AI模型能力的提升，訓練成本也在日益高漲。根據拾象CEO李廣密判斷，未來幾年OpenAI僅訓練模型?少還得200-300億美元，Google200-300億美元，Anthropic100-200億美元。這意味著，未來幾年至少投入1000億美元純粹用到訓練?模型。
科技巨頭的大手筆下注，徹底點燃了二級市場對生成式AI的熱情。去年，蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、英偉達、特斯拉和Meta的股票已累計上漲75%，遠遠超過納斯達克指數43%的漲幅。算下來，這七家公司的市值在去年增長了近5萬億美元。
其中，自打向OpenAI投資100億后，微軟股價就開始不斷上漲，并于今年一月以2.89萬億美元的總市值超過了蘋果，成為世界上市值最高的公司。而“AI賣鏟人”英偉達的市值也上漲至近2萬億美元。
當時代的“泡沫”落到個人身上，所帶來的財富效應也極為夸張。在英偉達公布史上最佳財務業績后，股價飆升15%，黃仁勛單日財富增長高達85億美元，達到了驚人的681億美元，相當于約4903.2億元人民幣，并躍升至全球富豪榜第21位。
創紀錄的投入規模和夸張的財富效應背后，承載著人們對生成式AI的殷切期待。但回歸現實，一個殘酷的事實是，生成式AI距離人們的期待仍然有很長的距離。
02 生成式AI的殘酷現實：巨頭降低預期、獨角獸紛紛隕落
相比投入端的熱火朝天，生成式AI的產出仍然有限。紅杉資本報告顯示，AI行業去年僅在英偉達芯片上就花費了500億美元，但產出的營收只有30億美元，也就是說，AI投入是產出的17倍左右。
就拿微軟來說，看似吃到了OpenAI紅利，但就份額來看，去年人工智能僅占微軟云計算部門收入增長的約五分之一。微軟首席財務官Amy Hood透露，最近3個季度微軟智能云中分別有1%、3%、6%的營收來自于此，換算下來分別是2.4億、7.5億和15.5億美元。
而且，GitHub Copilo由于運行成本太高一直處于虧損狀態，微軟平均每月在每個用戶身上要倒貼逾20美元，有些用戶每月給微軟帶來的損失高達80美元。
這還是全世界最好模型的變現能力。作為對比，Google Cloud 2024年北美地區AI服務的業績目標不過10億美元，這個收入增量甚至不足以覆蓋購買AI芯片的開支。
科技媒體The Information報道稱，包括微軟、亞馬遜和Google在內的云廠商和其他銷售該技術（指生成式AI）的公司，正在降低自己的預期。
能夠擁抱科技巨頭的大模型公司尚且如此，AI獨角獸的日子就要更加慘淡了。
2024年3月，曾經的文生圖巨頭Stability AI的領導者辭職，這家初創公司2023年收入4420萬美元，而支出就將近1000萬美元，不足支出一半。同期，融資13億美元的Inflection AI創始人Mustafa也因產品商業化表現不佳，帶著核心研發團隊加入了微軟。曾經的NLP明星公司竹間智能受到大模型浪潮的沖擊因經營困難在2月20日宣布停工停產六個月。
不久前，就連一直鄙視廣告業務的AI搜索公司Perplexity，也準備開始賣廣告了。Perplexity曾在公司首頁上這樣介紹自己：“搜索信息應該是一種直接、高效的體驗，不受廣告驅動模式的影響。我們之所以存在，是因為在信息過載的噪音中，明確需要一個平臺來提供精準、以用戶為中心的答案，尤其在時間如此寶貴的時代。”
Perplexity妥協背后，是生成式AI商業化困境的現實體現。龐大的支出和微弱的收益很容易讓人懷疑，AI是否只是一場隨時會冷卻的資本泡沫？
ARK 投資管理公司（ARK Investment Management）創始人兼首席執行官Cathie Wood在最近接受CNBC采訪時稱， "這些AI公司中的很多甚至沒有產生正現金流的潛力"。
雙線資本CEO、“新債王”杰弗里·岡拉克也警告稱，AI股市的熱度讓他想起了1999年的互聯網泡沫，并預測未來可能會引發通貨膨脹和經濟衰退。
03 不止于泡沫，生成式AI的故事仍在繼續
固然，生成式AI不乏泡沫的成分，但與1999年的互聯網泡沫仍然有本質的區別。
從外部環境看，1999年的互聯網泡沫主要發生在中小公司上。當時，納斯達克沒有一套規范明晰的上市規則，注冊門檻過低。比如，閱讀印刷服務公司Noosh上市時收入僅有68000美元，遠遠低于現在納斯達克上市要求的75萬美元的凈利潤標準。
在1996-2000年，納斯達克盈利公司甚至不到10%，納斯達克指數市盈率一度超過100倍。這一定程度上也就造成了2000年納斯達克指數狂跌。
不同于2000年股市集中在中小公司上的非理性狂熱，這次的“泡沫”主要集中在微軟、谷歌、亞馬遜等科技巨頭身上，且這些公司平均市盈率僅27倍。這意味著，科技巨頭有足夠的財力基礎和龐大的用戶基數去消化“泡沫”所帶的負面影響。
其次，當時的互聯網發展與如今的AI行業也有著明顯的差距。
在2000年，互聯網仍只是一個遙遠的概念，離落地有仍然有很遠的距離。根據世界銀行發布數據，互聯網在1996年的用戶基數僅4500萬，也就是說，每一百個人里僅僅只有一個人能夠接觸互聯網，互聯網普及率不到1%，到2000年納斯達克指數狂跌80%，這一數值也僅為7%。
那時所謂的互聯網公司大多沒什么核心技術，大部分人甚至都不知道互聯網是什么，就瘋狂下注。
Pets.com 就是一家在2000年2月上市的公司，但是作為一家寵物用品零售商，跟互聯網基本沒什么關聯。盡管如此，其首次公開募股就募集了 8250萬美元。自然而然，Pets.com在2000年11月上市不到一年就被迫清算，淪為互聯網泡沫退場浪潮里一個微小的縮影。
與互聯網早期不同，生成式AI有著扎實的演進邏輯——即模型能力的持續迭代。
2024年還未過半，OpenAI在2月發布的“世界模擬器”sora就以強大的1min視頻生成能力震驚世界，全民音樂AIsuno已經支持搖滾、說唱、谷歌各種風格的一鍵生成，月之暗面在半年時間內無損長文本由50萬突破200萬。每一次大模型能力的升級，都意味著用戶場景的拓寬。
從落地情況看，AI現在已經擁有大規模的落地基礎。比如，ChatGPT在推出不到半年的時間內，用戶基數就已經達到18.1億，將近當初互聯網的40倍。
除了人們熟知的通用聊天外，生成式AI已經可以用于蛋白質設計、生物環境探測、石油勘測等實體經濟領域。盡管去年生成式AI的營收只有30億美元，遠遠不及研發費用。但要知道，同樣的水平，SaaS行業花了十年才做到。
從更大維度看，科技泡沫也并非全是壞事。事實上，近現代歷史上每一次技術革命都伴隨著巨大的金融泡沫，工業革命期間有運河熱，蒸汽和鐵路時代有鐵路熱，都是在這些泡沫及其引起的衰退過后，才迎來了真正的大繁榮。
產業泡沫的意義在于，它用巨大的財富效應，將全社會的資源都吸引過來，匯聚成創新的海嘯，以一種摧枯拉朽的方式完成了這一場革命。1996-2001年間，電信公司在美國鋪設了8020萬英里的光纜，是2001年實際需求的20倍。2004年時，帶寬成本下降了90％以上。廉價、充足的寬帶網絡，為互聯網的普及鋪平了道路。
從這個角度上說，泡沫更像是我們前進的方式。比起泡沫本身，更值得關注的是，這場千億美金豪賭究竟會將人類的未來帶向何方。