“历史反复证明,任何短缺最终都会被大规模复制并转变为过剩,AI芯片与算力亦将遵循此规律。”
在最新一期a16z Show特别节目中,硅谷风投教父、a16z联合创始人马克·安德森深入剖析了人工智能的未来格局、中美技术博弈以及资本市场最关心的回报议题。作为亲身经历互联网周期的资深投资人,安德森直言:“AI是我有生之年目睹的最大规模技术革命……它不仅超越互联网,其影响堪比电力和微处理器的诞生。”
要点提炼:
AI带来的变革远超互联网,可与电力、微处理器和蒸汽机比肩,目前仍处在“极早期阶段”。
智能的单位成本下降速度远超摩尔定律,这将引发需求的爆炸性增长。
遵循历史规律,GPU和数据中心的疯狂扩张最终将导致供应过剩,进一步拉低AI成本。
未来AI市场将类似计算机产业格局:少数“上帝级模型”位居顶端(类似超级计算机),海量低成本“小模型”在边缘侧普及。
这是一个双雄并立的局面。中国(如DeepSeek、Kimi)在追赶速度、开源策略和芯片自研上表现惊人,这促使美国联邦层面监管风向转为支持创新。他说道,“基本上AI只在中美两国被构建。世界其他地方要么造不出来,要么不想造”。
AI应用正从“按Token付费”向“基于价值定价”过渡;初创公司不再只是“套壳(Wrappers)”,而是开始向后集成构建自己的模型。
AI的平民化:无论是文本、视频还是音乐,全球最前沿的AI技术(如ChatGPT、Sora、Suno)已打破壁垒,任何人都能在第一时间直接使用并验证这些“原本昂贵”的尖端技术。
:民调显示公众对“AI替代”感到恐慌,但实际行为数据却表明人们正在疯狂采用AI。
欧盟因无法在创新上领跑,转而追求“监管领先”(如《欧盟AI法案》)。安德森认为,这种做法几乎扼杀了本土AI发展,甚至导致苹果和Meta拒绝在欧洲发布最新功能。
尽管市场对AI的营收增长与烧钱速度存在分歧,但安德森从投资人视角指出,当前的许多担忧可能被误读。他认为,核心在于智能成本的“极度通缩”。
“AI价格的下降速度甚至比摩尔定律还要快,”安德森在访谈中强调,“所有AI输入的单位成本都在崩塌。结果是单位成本的‘超通缩’,这将驱动远超预期的需求增长。”
对于投资者普遍关注的GPU和基础设施瓶颈,安德森基于历史周期给出了判断:“在任何具备商品属性的市场中,短缺是过剩的最大推手……因为短缺,你会看到数千亿甚至数万亿美元涌入地下。未来十年,AI公司的单位成本将像自由落体般直线下跌。”
访谈中,安德森罕见地详细评价了来自中国的竞争压力,特别提及DeepSeek和Kimi等模型的崛起。他承认,中国在开源模型上的进展让华盛顿和硅谷都感到惊讶。
“DeepSeek的发布是一个‘超新星时刻’,”安德森说道,“它不仅性能出色,而且来自一家对冲基金,而非大型科技巨头,这完全出乎意料。”他指出,中国公司在开源领域的策略,实际上形成了一种全球性的价格竞争,这或使美国政策制定者重新思考监管方向。
“在华盛顿,无论是民主党还是共和党,现在都很少有兴趣做任何可能阻止我们战胜中国的事情,”安德森透露,此前业界担心的联邦层面严苛监管风险已大幅降低,现在的博弈主要集中在州一级(如加州的SB 1047法案)。
在商业模式上,安德森观察到一个关键转变。虽然云巨头乐于通过“按Token计费”来销售算力,但初创公司正在探索更具护城河的模式。
“如果你能让医生、律师或程序员的生产力大幅提升,你能不能从这部分提升的价值中分一杯羹?”安德森认为,高定价往往对客户有利,因为它支撑了更好的研发。“AI初创公司在定价上比SaaS公司更具创造力。”
此外,对于“初创公司是否只是大模型的套壳”这一质疑,安德森进行了有力反驳。他指出,像Cursor这样的领先应用公司,正在向后集成,“实际上正在构建自己的AI模型”,因为他们拥有最深的领域认知。
对于未来是闭源大模型赢还是开源小模型赢,安德森认为这并非零和博弈,而是一个分工明确的“智力金字塔”。他用招聘做比喻:“有些任务需要智商160的弦理论博士(大模型),但世界上绝大多数经济活动只需要智商120的胜任者(小模型)。”
他预测行业结构将类似计算机产业:
“你会有极少数相当于超级计算机的‘上帝模型’运行在巨大的数据中心里;然后会有层层递进的小模型,最终延伸到嵌入式系统。”安德森总结道,“最聪明的模型永远在顶端,但数量最多的将是那些边缘侧的小模型。”
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