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      達里奧:美國AI在玩火

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      上周看到達里奧聊AI的訪談,疊加最近兩周參加策略會,和算力相關(guān)的上市公司做了溝通交流,感想頗多,不吐不快。文章沒什么指導(dǎo)性意義,純屬個人思維迭代的記錄。

      先看達里奧的訪談,押注技術(shù),不等于押注公司。

      達里奧在訪談里提到一個常見誤區(qū):“投資者以為自己在投資技術(shù)革命,但實際上買的是具體公司的股票。這兩件事結(jié)果可能完全不同?!?/p>

      他舉了 2000 年互聯(lián)網(wǎng)浪潮的例子。當(dāng)時互聯(lián)網(wǎng)被認為會改變世界,后來證明確實如此。電子商務(wù)、搜索引擎、社交媒體、在線服務(wù),都在之后二十多年里迅速發(fā)展。

      但當(dāng)時的公司呢?大量互聯(lián)網(wǎng)公司出現(xiàn),又在泡沫破裂后消失。很多企業(yè)在技術(shù)真正成熟之前,就因為資金、商業(yè)模式或競爭問題被淘汰了。技術(shù)留下來了,公司換了一批。

      這波 AI 革命的發(fā)展需要大量資金,規(guī)模比過去的技術(shù)浪潮更大。僅美國幾家科技巨頭,2026 年在 AI 基建上的投入就接近 7000 億美元。訓(xùn)練大模型需要巨量算力,算力背后是高端芯片、服務(wù)器和電力。建設(shè)數(shù)據(jù)中心需要長期投入,從土地、設(shè)備到能源供應(yīng),每一步都要持續(xù)投錢。

      這種投入為什么危險?

      達里奧解釋了泡沫破裂的具體機制:“很多公司借錢購買資產(chǎn),資產(chǎn)價格上漲,看起來一切順利。但問題在于,這些資產(chǎn)沒有產(chǎn)生足夠現(xiàn)金流來支付債務(wù)利息。當(dāng)企業(yè)需要現(xiàn)金時,必須開始出售資產(chǎn)?!?/p>

      一旦出售開始,泡沫就會破裂。真正決定企業(yè)能否留下的,不是技術(shù)本身,是能不能在資金壓力下活到盈利那天。

      當(dāng)然,這種盈利壓力,在不同體系下可能不一樣。

      達里奧提到:在美國,AI 公司必須面對資本市場,要向投資者證明投入能帶來回報。這是體系決定的。中國的發(fā)展邏輯可能不同。

      中國可能會把 AI 視為基礎(chǔ)設(shè)施,像電力一樣普及。重點不是單個公司能賺多少錢,而是通過高使用率提升整個社會的生產(chǎn)力。如果這種判斷成立,中國的 AI 公司可能不需要像美國公司那樣,在短期內(nèi)向投資者交出盈利答卷。

      于是他拋出了本文最重要的視角:

      “China releasing powerful AI tools at very low cost could put pressure on US companies spending billions for returns.”

      “中國以極低成本推出強大 AI 工具,會給投入數(shù)千億追求回報的美國公司帶來壓力。”

      “The US system is purely profit-driven. China may treat AI as national infrastructure—like electricity—and make nearly equally powerful AI open-source and free for all.”

      “美國體系是純粹利潤導(dǎo)向;中國可能把 AI 當(dāng)作像電力一樣的國家基礎(chǔ)設(shè)施,將幾乎同等強大的 AI開源、免費提供給全民?!?/p>

      “In a global market, how can a high-priced, closed business model compete with a free, open one?”

      “在全球市場中,高價、封閉的商業(yè)模式,如何與免費、開放的模式競爭?”

      于是,從商業(yè)模式上看:

      閉源模型為主的美國:利潤驅(qū)動、高投入、高收費(靠 API / 訂閱回本);

      開源模型為主的中國:普惠驅(qū)動、營造生態(tài)、共同開發(fā)、低成本 / 免費(視為國家基建)。

      從影響力上看:

      全球 AI 創(chuàng)新門檻被中國開源拉低,美國技術(shù)壟斷被削弱;

      美國 AI 公司被迫降價、壓縮利潤,長期競爭力受損。

      看到達里奧對AI的清晰看法,我便有了一些思考的延展。

      基于以上的邏輯,假設(shè)性思考幾點未來的可能性。

      1.從上市公司交流溝通看,現(xiàn)在的市場環(huán)境對開源模型商并不友好,不只是美國大模型公司受到價格沖擊,國內(nèi)的大模型商也一樣會面臨商業(yè)模式的考驗。任何一家算力租賃商,只要有算力基建,他就可以通過配置安裝開源大模型為用戶提供算力服務(wù),價格是大模型公司的1/5,因為大模型公司需要負擔(dān)各種研發(fā)成本,而算力租賃商不需要。

      2.和智能駕駛一樣,特斯拉用收月費的無人駕駛,但中國的無人駕駛被結(jié)合到了整車中,成了促銷工具,那么智能駕駛就無法單獨變現(xiàn)。國內(nèi)的AI會不會也大抵如此,僅收取一些基本的算力運營費用。

      3.當(dāng)AI不單獨產(chǎn)生價值,只作為產(chǎn)品差異化而存在時,AI硬件的競爭大概率要在中國如火如荼地開始,類似于車企早已把智能駕駛能力作為車輛重要的差異化競爭力。

      4.回到閉源模型的商業(yè)模式思考上,如果要在無國界的互聯(lián)網(wǎng)上保持對開源模型的競爭力,那么勢必需要獨立發(fā)展出吊打別人的斷代式領(lǐng)先。現(xiàn)在看,確實海外模型能力要強于國內(nèi)AI。

      前陣子Anthropic說國內(nèi)模型蒸餾他們家的數(shù)據(jù),用來構(gòu)建自家的模型。之前文章寫過,蒸餾技術(shù)幾乎全球通用,就連Anthropic自己也是通過蒸餾學(xué)習(xí)各行業(yè)專家的論文來提高自己模型能力。

      上市公司給了一個看法,不管國外的閉源模型發(fā)展得多牛,你只要花500萬美金,把所有大模型蒸餾一遍,就可以獲得全世界最強的大模型。

      5.既然如此,美國人還玩?zhèn)€蛋?前幾天有個傳聞,說美國官員起草了一份法規(guī)草案,該草案將限制未經(jīng)美國批準(zhǔn)向世界任何地方運送人工智能芯片,從而使華盛頓能夠廣泛控制其他國家是否可以建立用于訓(xùn)練和運行人工智能模型的設(shè)施,以及在什么條件下可以建立這些設(shè)施。

      擬議的法規(guī)將要求公司在出口幾乎所有人工智能加速器(例如來自英偉達的加速器)時,都必須獲得美國方面的許可。

      雖然后來白宮澄清了,不會這么干,可我覺得按照以上邏輯演繹下去,只有算力硬件才能制止別國的模型進步吧?

      6.可中國已經(jīng)有了眾多上市的算力卡企業(yè),包括華為也有自己體系內(nèi)的算力集群,英偉達和谷歌能做的硬件無非是更快更強,可算力是可以堆砌的,稍弱等級的算力集群,一樣能力大磚飛。

      白宮也許還剩下一個終極殺招:建墻,屏蔽外國人使用中國AI。這樣才能閉關(guān)鎖國,把本土的算力消費者留在他們那算力成本高昂的土地上。

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