这不是一场 AI 泡沫,而是一场 AI 野火

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AI领域的疯狂扩张正酝酿一场生态重塑的野火,这场大火或将清理出新一代巨头的生长空间。本文以生态学视角拆解四类AI公司的生存策略,揭示算力过剩背后的推理革命,并指出能源才是未来十年的终极战场——谁能扎根够深,谁就能在资源稀缺时代继续生长。

看了一篇 Substack 上的文章《The AI Wildfire Is Coming》,观点很有趣,我提炼和延展了一下,分享给大家。

01. 泡沫会破裂,但野火是“生态重塑”

很多人担心 AI 会像互联网泡沫那样破裂,但“野火”这个比喻揭示了更深层的逻辑。

在 2000 年的 Web 1.0 时代,大火烧毁了过度繁荣的互联网公司,但留下了Google、Amazon、eBay和 PayPal 这些顽强的幸存者。

在 2008 年的 Web 2.0 时代,大火再次清理了社交和移动领域的灌木丛,为 Facebook、Airbnb 和Uber 腾出了生长空间。

现在的 AI 领域,就像一片过度生长的森林。

资本过于充裕,但人才稀缺 。每一位优秀的工程师都被三五家 AI 初创公司同时争抢,大家都在做着同样的事情:编程助手、新数据集、客服机器人……

当灌木丛太密时,阳光无法照射到地面。在这片森林里,火灾不是灾难,而是一种修正。

02. 生态分类学:在这场大火中,你是谁?

根据对火的反应,目前的AI公司可以被分为四类:

1. 易燃的灌木 (The Flammable Brush)

这是指那些仅仅在资金宽松时期看起来生机勃勃,但毫无抗风险能力的初创公司。

  • 特征:没有专有数据或分发的AI套壳应用;拥挤赛道里的基础设施克隆品;只追求日活却留不住用户的消费级应用 。
  • 命运:它们存在的意义就是“燃烧”。当它们倒下时,它们释放出的资本和人才将回归土壤,滋养更强大的物种 。

2. 耐火的巨头 (The Fire-Retardant Giants)

这是生态系统中的红杉和橡树。

  • 特征:拥有雄厚的资产负债表、深厚的客户关系(树皮厚);在云、芯片或数据方面有结构性的PMF(根扎得深)。
  • 代表:Apple, Microsoft, Nvidia, Google, Amazon。
  • 命运:它们会吸收热量,虽然表皮可能被烧焦,但在烟雾散去后,它们将屹立不倒,甚至更加强大。

3. 重生者 (The Resprouters)

有些植物会在被烧死后重新生长,就像初创公司的转型和重组。

  • 特征:即使产品失败了,但团队积累了深厚的专业知识和底层 IP。
  • 命运:失败被像养分一样储存在地下。2024年做错产品的创始人,将在2027年带着同样的团队做出对的产品。

4. 追火者 (The Fire Followers)

这是野火过后才会盛开的野花。

  • 特征:它们的种子必须经过高温才能发芽。它们诞生于崩溃之后,利用廉价的基础设施和前人的教训迅速生长。
  • 代表:历史上的LinkedIn (2002), Stripe (2010), Slack (2013) 都是追火者。
  • 预测:下一代伟大的AI原生公司将诞生于此。它们将不再是装饰性的AI,而是真正融入工作流的AI。

03. 冠层火灾:这次不一样危机

与以往不同的是,这次的“燃料”不仅仅在底层,还集中在树冠层:即Nvidia、OpenAI、Microsoft等巨头之间 。

这造成了“冠层问题”:

  • 相互依赖:每一美元的 AI 需求都变成了 Nvidia的收入,进而投入到更多的模型训练中,需要更多的GPU。这形成了一个庞大的双边关系网和复杂的交叉投资。
  • 系统性风险:当最高的树木生长得太近,树冠交错时,火势会横向蔓延。一旦需求正常化或资本成本上升,哪怕是订单的适度收缩,都可能暴露整个生态系统对少数买家的过度依赖。

历史的教训:在 2000年泡沫破裂时,作为当时基础设施核心的 Oracle,股价从46 美元跌至7美元,但今天它是277美元。Amazon 当年看起来死定了,股价下跌了95%,但它最终成为了数字商业的脊梁。

这次的 Nvidia 可能也会经历类似的剧烈回调,但这并不意味着它缺乏基本面,而是因为它处于投机热潮的中心。

04. 遗产:算力过剩与推理的黄金时代

泡沫虽然在账面上毁灭价值,但在现实中却创造了基础设施。

  • 光纤的启示:2000年泡沫破裂后,美国地下埋藏了大量未使用的暗光纤。四年内带宽成本下降了90%,正是这种廉价的连接能力孕育了YouTube、Facebook和流媒体时代。
  • GPU的未来:我们今天正在过度建设算力。当野火过后,我们将面临算力过剩。这将导致训练成本暴跌,但更重要的是,它将开启推理的黄金时代。

未来的竞争将从“谁能训练最大的模型”转向“谁能以最高效的方式大规模交付智能” 。

当推理变得极其廉价时,公司可以将AI应用于那些在今天看来不划算、但在明天看来极具经济效益的问题上 。

05. 真正的瓶颈:不是芯片,是能源

然而,过度建设GPU并不像当年铺设光纤那样一劳永逸。GPU的寿命只有2-3年,这就意味着它们不是持久资产,而是昂贵的运营支出 。

真正的长期护城河在于能源。算力本质上是浓缩的电力。目前的限制是千瓦,而不是硅片。

  • 你可以制造芯片,但无法凭空制造能源。核电站需要10-15年建设,电网升级需要数十年。
  • 那些现在就在投资能源基础设施(核能、可再生能源、电网)的公司和地区,将在未来拥有不可逾越的优势。
  • 当泡沫破裂,能源成本高的据数据中心将无法生存。只有拥有结构性能源优势(如水电、核能合同)的玩家才能在低价竞争中存活。

06. 结语:只有根扎得深,才能活得久

如果这是一场泡沫,那它是一个“生产性泡沫”:是一场受控的燃烧,而不是彻底的崩溃。

虽然过程会很痛苦:资金枯竭、估值崩盘、工作岗位消失。但这正是系统在按设计运作。

在这场即将到来的野火中,每一个创始人和投资者都面临着终极测试:

  • 基础模型实验室:你的收入增速能跑赢算力成本的指数级增长吗?
  • 应用层公司:你的净收入留存率(NRR)是否大于120%?你是否深入到了用户的工作流中?

野火来了,这不是问题。问题是:你是什么样的植物?

更重要的是:你的根扎得够深吗?深到不仅能熬过这个燃烧的季节,还能在接下来那个资源稀缺的十年里继续生长?

以上,祝你今天开心。

作者:张艾拉 公众号:Fun AI Everyday

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