资本市场的人工智能泡沫正在形成

人工智能泡沫是如何形成的？

莫名大涨

在过去半年多来，有数不清的上市企业业务根本和AI沾不上边，只不过发表一份新闻稿表示和当红的辉达、微软、或是OpenAI建立商业合作的关系，投资人也不明究里，该公司隔天的股价就立即大幅飊涨，少则个位数，多则几十个百分比。

台湾呢？

相同的情形也发生在台股，辉达的黄仁勲和超微的苏姿丰在过去几星期分别访台，只要两人拜访过的企业，第二天股价就不分缘由的立即上涨，媒体甚至热衷于钜细靡遗地和捕风捉影报导两人的行程和花絮。

但是两人关于台湾在产业中的角色扮演和资讯科技竞争力正在流失的重大谈话或是台湾在全球供应链角色已经受到中、日、韩的强力竞争和威胁的事实，却甚少有习于报喜不报忧和锦上添花的台湾媒体愿意报导。

殷鉴不远

网络泡沫

殷鉴不远，令人回想起不过才23年前的网络泡沫破裂前的场景和当下的AI狂潮有高度的相似性，23年前的无数亏损中甚至是投资人连其营业内容都不清楚的网络上市公司股价几个月就能上涨几倍甚至是几十倍，上市公司也竞相吹嘘夸大公司对当下流行的科技趋势的拥抱程度，只不过由23年前的网络换成当下的AI罢了。

当局者迷

23年前巴菲特也曾对当时的股市现象提出警语，换来的反而是被主流的巴隆周刊在1999年的泡沫高峰时以《巴菲特怎么了？（What’s Wrong, Warren?）》专文中以“巴菲特失去他的魔力”对他进行冷嘲热讽。

在台湾，当时台湾工商业界的领导人物王永庆也一样公开及疾呼对当时台股上市企业炒作网络而不专注本业的现象颇不以为然，但在当时也被讽刺是廉颇老矣，跟不上时代的看法。

华尔街和主管机关都示警

现在连被视为华尔街主流的摩根士丹利都很少见地公开大声警告当前的股市的AI狂潮已达泡沫的顶点，这是永远鼓励投资人进场的华尔街很少见的泼冷水的言论。

这还不打紧，连美国证券交易委员会（SEC）的主席根斯勒在2023年8月接受《纽约时报》专访时就表示，美国很可能最终只会有2到3个大型语言模型（LLB），结果会深化经济系统联系并提升金融危机发生率，因为当某模型或数据库成为主流时会让羊群行为更普及，投资人都将依循相同资讯并有类似反应，使股市的暴起暴落更快更频繁地发生。重点是根斯勒认为，AI将因此成为下次金融危机的中心。

AI只会有很少数的获利者

为何只会有少数获利者？

AI是真的，但无法撑起目前的泡沫行情。AI在过去几年的快速发展，的确远超过过去半世纪的总和，也在某些理论，应用场景，基础建设领域获得很大的突破，这都是不容否认的事实。但问题是目前的AI发展根本尚未达平民化，人人都付担得起的阶段。任何无法普及大众化的产品或是技术，不可能会有市场，这是资本市场的定律和常识。但当局者迷，总是容易被少数一两家成功案例所说服，深怕自己错失股市的致富列车，造成投资人前扑后继地追逐热门的AI标地，造成这股泡沫的急速成形。

AIGC需要大型语言模型

以2023年以来最热门的生成式AI（AIGC）领域最近半年多的发展而言，令人印象深刻，AIGC的确能对不少的应用领域发展提供突破性的应用帮助。但投资人忘记AIGC的背后靠的是LLM这项AI的基础，问题是投入大型语言模型的成本太高，而且还是是普通的高。

AIGC多花钱？

以下一些数据可供各位参考：

• 在全球的范围内，有此等财力和工程能力能投入的国家就只有中美这两个超级大国。
• 在全球的范围内，有财力和人力能长期投入的企业屈指可数；只有美国的微软、字母、Meta、亚马逊、苹果，以及中国的百度、阿里巴巴、华为、腾讯、和字节跳动。
• 开发ChatGPT的OpenAI曾公布过，必需的LLM和云端设施，每天固定的营运成本至少需要400万美金；这还不包括高昂的硬件和人事费用，这也是为何它需要微软110亿美元入股的主要原因。
• 辉达的AI芯片H100的售价在2023年5月时约为2万美元，而且每天都在涨价，eBay网站8月时的售价已高达4.5万美元。Coweaver甚至拿公司现有的的H100向行抵押贷款23亿美金。
  

辉达大收AI税

目前几乎所有用于AI的芯片80%以上都由辉达制造，新型AIGC所需的先进芯片奇货可居，芯片供应已远远跟不上需求。马斯克更直言：“此刻GPU远比药物更难取得”服务器厂商最快得等半年才能拿到辉达最新的芯片。

著名的AI新创独角兽

公司名称	估值(十亿美金)	著名的投资者	主要业务和产品
OpenAI	29	微软	ChatGPT，Dall-E
Scale.ai	7.3	Tiger Global、Coatue Management、Founders Fund	数据标注
Anthropic	4.4	字母	聊天机器人claude
Abnormal Security	4	CrowdStrike Falcon Fund、Menlo Ventures	电子邮件安全平台
Cohere	2	SAP、辉达	自然语言处理模型（NLP）
CoreWeave	2	辉达	GPU云端计算提供商
Hugging Face	1.8	Thirty Five Ventures、Sequoia Capital	开源聊天机器人
Lightricks	1.8	Insight Partners、Viola Group、Hanaco Ventures	照片和视频编辑
Runway	1.5	字母	文本一键生成视频Gen-2
Jasper	1.5	Founders Circle Capital、Insight Partners	利用AI生成营销艺术和文案
Midjourney	1.5	无外部股东	AI绘图工具Midjourney
Replit	1.2	Coatue、SVA	AI程式码生成开发工具
Inflection	1.2	微软、里德·霍夫曼、比尔·盖茨、埃里克·施密特、辉达	客制化使用者自己的聊天机器人
ADEPT	1	General Catalyst、SVA	训练 AI 使用现有软件和 API
Character.ai	1	Andreessen Horowitz、SVA	客制化使用者自己的聊天机器人
Stability.ai	1	Sound Ventures、Coatue	AI图像生成, Stable Diffusion

表1：著名的AI新创独角兽（资料来自彭博，Pitchbook，Crunchbase）

少数的参与者

微软

即使有钱如微软和字母等级的企业，也不约而同在2023年第二季的法说会里大吐苦水，表示在AI带来的业务转化为获利之前，微软的AI产品Copilot最快也必需要到2024财年下半年才会开始带来⼤量的收入。微软二季度的资本支出为107亿美元，年增37.18%，创2016年以来的单季新高。甚至微软还在其最新的年报里注明如果无法获得资料中心的GPU，Azure就可能出现云端服务中断；而且还会因AI的庞大的资本支出而被迫减少公司未来的股票回购，这一切都在向其股东表明AI会侵蚀公司的获利，影响到股东的利益。

字母

而字母在过去10年来在这方⾯砸下的投资据推估也已经超过2000亿美元，但至今也没有得到用户和投资人太多的赞赏与肯定。字母预计2023年下半年对AI技术基础设施的投资将有所增加，资本支出会高于2022年。董事长汉尼斯就曾在2023年2月23日表示，与LLM这样的AI对话机器人，成本是传统搜寻的10倍。

Meta

Meta在2023年第二季的总成本和支出年增10%。已经拥有760台DGX 服务器，配备6,080个A100 GPU和1520个超微的EPYC CPU，加上配备辉达的Quantum InfiniBand网络，最高支援200Gb/s的频宽的Meta，祖克伯格说因为公司将投资数据中心和AI，资本支出会继续增加。

在2023年6月宣布计划在7月之前再新建由1.6万块GPU所组成，建成后将为全球最大的AI超级伺务器。一颗辉达的AI芯片的售价是几万美金，等到一切建成费用因为持续上涨还必需追加预算，而且这还仅仅是这个计划中的GPU芯片而已，再加上通讯芯片，相关的基础设施设备，大家就可以推估需要多大的资本支出了。

辉达和博通

可⾒AI钱坑深似海不是随便⼀家公司玩得起的，这些必要的资本支出绝大多数都流入AI芯片⼀哥辉达的⼝袋。AI只会有很少数的获利者，例如辉达和主要业务是网络通讯基础设施的博通。

美股代码	8/14/2023的股价	2023年至8/14/2023的股价报酬	本益比	股价营收比
NVDA	437.53	205.64%	227.39	43.44
AVGO	854.1	54.31%	26.72	10.22
AMD	111.98	74.91%	622.11	8.47
ANET	178.12	47.32%	32.88	10.56
AI	33.9	206.23%	N/A	14.77
PLTR	15.72	146.01%	N/A	16.28
GOOGL	131.33	47.36%	28.76	5.74
META	306.19	145.46%	36.66	6.63
MSFT	324.04	35.25%	33.46	11.43
AMZN	140.57	63.80%	111.76	2.7
BIDU	137.59	15.50%	25.77	2.86
BABA	93.46	1.61%	20.83	1.98
TCEHY	42.24	-5.25%	15.47	5.19
标普500	4,489.72	17.40%	23.46	2.46

表2：美股AI有关的企业2023年以来至8月14日为止的股价表现（数字来自谷歌财经和雅虎财经）

未来只会有不到五种LLM

一如SEC主席根斯勒的看法，加上上述的必要支本支出，所需的各种庞大资源，以及实际上的市场需求；科技界的主流看法几乎都一致同意，未来竞争和淘汰的结果，全球只会剩下不到五种LLM。

如果没有意外的话，已经研发和推出自己的LLM的字母、OpenAI、Meta、微软、亚马逊这几家企业已经取得先发的优势，占据有利的位置。尤其是以下两者：

• Meta的Llama2被视为是OpenAI的最大对手，而且最新的第二版已宣布商用开源，可供任何人免费使用。
• 字母目前倾全公司之力投入所发展的Gemini，被著名的SemiAnalysis公布算力达到OpenAI的GPT-4的五倍！主要的原因是字母手中的TPU v5数量，比OpenAI、Meta、CoreWeave、甲骨文和亚马逊拥有的GPU总和还要多！

本人为原文作者，本文精华版原刊登在Smart智富月刋

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