随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,芯片作为其核心硬件支撑,扮演着越来越重要的角色。红杉资本在其最新发布的文章《AI in 2025: Building Blocks Firmly in Place》中,对2025年的AI发展趋势进行了深入预测,特别强调了芯片在AI生态系统中的关键地位。
2023年,生成式AI的崛起标志着一个重要的转折点。早期用例的出现展示了生成式AI在各个行业的潜力,但同时也暴露出一个严峻的现实:构建和训练这些模型需要巨额的资本支出,而相应的收入产出却并不明朗。这一现象被称为“AI的2000亿美元问题”。
红杉资本指出,英伟达在2023年第四季度实现500亿美元的GPU营收,这意味着数据中心的总支出约为1000亿美元。同时,大模型应用和服务提供商也需要获得利润,比如大模型服务商OpenAI,Microsoft,Google,XAI,Salesforce等。假设他们需要获得50%的利润率(对应SaaS软件的经验),则意味着对于当前2023年的GPU资本支出,需要在其生命周期内产生2000亿美元的收入才能收回前期资本投资。这还不包括云服务供应商的利润——如果他们要获得正回报,总收入要求会更高。
到今年,AI产业收回前期资本投资的营收进一步提升至6000亿美元。
在AI投资的稳定化和投资回报(ROI)挑战中,芯片的重要性不言而喻。巨额的资本投入需要通过切实的商业成果来证明其合理性,这仍是行业面临的一个关键挑战。红杉资本强调,专注于开发能够创造实际价值的应用对于应对这一挑战和确保AI生态系统的长期可持续性至关重要。
AI基础设施的过度建设正在推动计算价格下降,这为创业公司创造了有利条件。作为AI计算资源的主要消费者,创业公司从这一趋势中受益,因为它降低了他们的成本并使他们能够更自由地进行实验和创新。这种价格下降不仅缓解了创业公司的财务压力,也为整个AI行业的发展提供了更广阔的空间。
随着AI行业进入新阶段,芯片作为AI生态系统的基础要素之一,其重要性愈发凸显。红杉资本认为,2025年的重点是将基础构建块转化为解决现实世界问题的应用,以及完成变现的商业闭环。芯片在这一过程中不仅是技术支撑,也是经济可行性的关键考量因素。