前文提要  AI投资是否出现了泡沫 1

人工智能及其投资的发展是以日来计算的。很多文章准备慢了，也就不用写了。本来准备的材料，现在又过时了… 在结合上周五的AI股票回调，又要谈到“AI投资是否出现了泡沫”这个问题。

在前文中我指出，我不要财务数字，我只要AI，要把所有资源全部压上，不够就去融资，去上市，去骗，也要把未来全部赌上。结果本周就出现Google 800亿融资，其他大厂也开始纷纷再融资。科技公司从坐地收费的“现金牛” 又变回烧钱，投资者开始感到不适应。结合马上要来临的大型科技股（SPACEX,ANTHROPIC,OPENAI）上市热潮，资金面也面临压力。再结合加息预期升高，估值开始压缩回调。

我准备结合王川这几年对AI常见的几个看空观点来谈谈，除了对再融资规模的质疑之外（这个问题我已经在第一章中表述清楚，远未到融资过量），对AI的看空观点。1，竞争风险。王川之前写过关于看空英伟达的文章，指出英伟达可能会出现2001年思科的情况，竞争对手的产品实现差不多的功能，失去了竞争优势。2，技术替代风险，在王川谈到存储类股票时，以生产移动磁盘（移动软盘）的IMOGA公司为例，指出技术被替代的风险（光盘替代了软盘），用来表达当前存储类股票可能遇到技术替代、算法进步，用量缩减等问题。3，过度投资风险，以2000年网络通信类公司为例，指过度投资造成基础设施建设过量，后续无法回本的风险。

我认为，这几个风险客观存在，但是对目前的AI股票，不能直接代入。AI股票一定会出现风险，但是不一定是这些旧的，已经被熟知的风险。

1，竞争风险

案例：CISCO公司早期利润高，后期竞争加剧，加上网络泡沫破裂后需求量减少，公司一蹶不振。

关于CISCO公司的特点，有一点与当前的AI公司有明显差别：路由器是低技术产品。

在1996年的时候，路由器也许是高端技术，但是其技术本质还是低技术产品。所有的网络交换产品的技术门槛，都远低于同时期的计算机。只要计算机还在进步，网络交换产品的技术门槛只能越来越低。也许思科有一些专利，但是只要CPU进步到一定水平（大概1GHZ以上），使用其他技术路线制造一些路由器一类的产品是很容易的。就算今天运营商级别的产品，其技术难度也不如我的CPU。

相反，英伟达的GPU是目前世界上最先进的IT技术，也许是世界上最先进的技术。全球IT技术的进步是由英伟达直接推动的，其他厂商不可能通过使用落后技术仿造类似产品。而其他厂商从头自主研发同类产品，则会面临一步慢，步步慢的情况，形成持续落后的局面。

因此，其他厂家的计算设备只能起到补充作用，其与英伟达最先进的计算技术之间是互补的关系，而不是直接竞争的关系。在IT核心技术中这一模式非常普遍，即便过去几年AMD在CPU上超越了INTEL，也没有第三家厂家在服务器CPU这个领域取得过哪怕勉强过得去的商业成绩。

还有一个非常特别的问题，任何基于网络的设备都是兼容的，其实客户并不在乎使用何种设备。对于IP网络而言，设备是无差别的。而英伟达的GPU绑定了算法，形成了标准垄断，不是我来迎合TCPIP，而是客户来迎合CUDA。这个情况目前还没有改变。

当然，英伟达仍然存在当下游集体垮台后需求消失的风险，这点和思科没有区别。而下游是否集体垮台，目前还要看资本投入的情况。这个问题还是回到第一章，我认为目前的投入不是太多，而是太少了。

2，技术替代风险

案例：生产移动软盘的公司被光盘替代后失败。

存储类股票是否会受到类似于光盘取代软盘的影响，进而出现技术替代风险？

问这个问题，说明把存储概念搞混了。存储分为内存和外存，我们今天炒作的主要是内存（HBM)。至于外存（各类磁盘、SSD\NAND）跟风暴涨，是另一个话题了。

只要我们还在使用冯诺依曼计算机，就不能摆脱内存的使用。替代一种内存的只能是另一种内存。现实中计算机可以没有任何外存，仅靠内存运行（通过光盘启动后OS驻留内存，不关机可以一直用），但是不能没有内存，仅靠外存运行。无论任何计算，都需要通过内存交换和转储数据。

今天的HBM内存取代了过去DDR系列的作用，但是还是内存。以后可能会出现更先进的内存来取代HBM内存，但是它还是一种内存。以目前的技术路线，人类无法摆脱冯机架构，类脑计算和其他奇技淫巧还是科幻故事。

另一个问题是注意力模型。在注意力模型中，模型推理中使用的内存量是刚性的。特别在Agent模式中，使用的上下文也是刚性的。为了维持迭代中的一致性，尽管可以采用某些内存压缩技术，但是会以一致性为代价。如果要大量使用基于Agent的工作流，同时又要维持一致性，势必要求必须重访之前的会话上下文。哪怕把内容从内存卸载到SSD上，下一次翻出来还需要再放回到内存中，才能供下一轮推理使用。目前没有任何技术可以大幅减少或者消除内存的使用。

某个公司声称写死模型参数的超大型芯片——“芯片赛脸盆，就是引脚短，全社流一片，足够吃半年” 只不过把问题转移到了流片上，而流片产能比内存还紧缺，没有任何理由代替内存密集型计算。

所以，内存不存在技术替代，就算是替代，也是另一种更先进的内存替代旧的内存。当然，风险也是存在的，风险还是存在于资本开支导致的需求风险，而不是被其他什么东西替代。

3，过度投资风险

案例：2000年的通信类股票出现投资过热，造成网络通信过剩，价格暴跌全行业亏损。

首先我得说这里有个物理的坑。光通信领域有一个大问题，长距离光缆铺设后，其容量是可以逐渐扩容的！和普通人的想象不同，电信设备的线路本身速度可以不断提升，因为电信线路的传输速度不是由线路决定，而是由线路两端的设备决定。2000年后，由于技术进步，导致一条已有的线路能传输的数据量暴增，客观上造成了大量过剩（这是投资者没想到的）。当时的投资者并不知道未来技术进步这么快，导致同一条线路上的传输量可以增长几万倍，直接抹杀了后期的投资可能性。更坑爹的是光通信的扩容能力几乎是无上限的… 这就是产业本身的问题了，就好像为什么巴菲特不买航空公司，因为行业本身的形态不适合长期投资。

目前人工智能计算设备并没有这个特性，反而当人工智能算力提升后，需要更新旧的设备，买入新的设备代替。这反而造成了需求的增加。有人又说什么AI设备生产也是过剩的，马斯克的算力都租给别人了——但是马斯克的算力能租出去，说明社会对算力的需求没有过剩。

AI算力产业链上下游的东西，目前投入还远没有达到过剩的地步。我认为目前来看，算力全球还是比较紧张的，供电可能是问题，但是并不存在有供电，能使用的算力大量闲置的情况。供电不足，算力并没有闲置，应该说是在建工程状态。很多人拿显卡闲置来指代算力闲置是错误的，必须是通电并能使用的算力才能谈得上投资回报率，否则都属于在建工程。

未完待续

作者：Velaciela
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来源：雪球
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