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出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

“AI 時代，誰是 token 的最低成本生產者，誰就擁有決定性優勢?！?/p>

“未來三四年，最重要的事情是太空數據中心?！?/p>

近日，知名科技投資人Gavin Baker在最新采訪中與主持人深入探討了英偉達與谷歌之間的基礎設施戰爭，Gemini3和Scaling Law的影響，以及從Hopper向Blackwell芯片的轉變如何重塑了整個行業。

Gavin Baker是Atreides Management的管理合伙人兼首席投資官（CIO），以其在公開市場上對科技趨勢，尤其是AI領域的深刻洞察而聞名。

其中有關太空數據中心的觀點，也得到了馬斯克的認同：

Gavin尖銳地指出，過去幾年所有AI公司都陷入“囚徒困境”：如果你放慢腳步，你就永遠出局；如果競爭對手不停，你只能繼續投。

他認為，在模型進展上，Gemini 3 證明Scaling Law仍然成立。過去一段時間 AI 的主要進步則更多來自后訓練的兩條新縮放路徑，也就是帶驗證回報的強化學習與測試時算力，讓 AI 在新一代硬件還沒有完全到位時仍能繼續推進。

Blackwell（GB200/GB300）和 AMD MI450 的出現，將帶來大幅降低每 token 成本的能力。Gavin強調，xAI 將是最快推出 Blackwell 模型的公司，因為它擁有最快的數據中心部署能力和大規模集群調通經驗。

Gavin還指出，過去 Google 是全球最低成本 Token 生產者，這給了他們巨大優勢。但隨著GB300開始量產，低成本時代將屬于 Nvidia 的客戶，如OpenAI、xAI 等。

至于太空數據中心的建設，他認為這是未來三到四年最重要的事情，“現在這是一場巨大的淘金熱”。

此外，他還分析了：

• AI 推理如何讓飛輪啟動，徹底改變數據和用戶反饋的價值邏輯；
• 端側 AI 對算力需求的潛在沖擊，可能讓云算力的爆發放緩；
• SaaS 公司在 AI 時代面臨的毛利困局，以及誰能抓住下一波風口。

小編節選整理了博客內容，信息量巨大，enjoy！

Gemini 3 與前沿模型整體進度

主持人：公眾對 Gemini 3 的理解大多集中在擴展定律（Scaling Laws）與預訓練機制。你怎么看當前的前沿模型整體進展？

Gavin：Gemini 3 非常重要，因為它再次確認：預訓練的擴展定律仍然成立。

關鍵在于，全世界沒人真正知道為什么擴展定律成立。它不是理論，是經驗事實，而且被極其精確地測量、驗證了很多年。我們對擴展定律的理解，就像古埃及人對太陽運行的理解：能精確測量，卻完全不知道背后的物理機制。所以每一次確認都非常關鍵。基于擴展定律，其實 2024–2025 按理應該沒有任何 AI 進展。

原因是：xAI 把 20 萬 Hopper GPU 做到完全“coherent”（訓練時 GPU 彼此同步共享狀態）之后，下一步就必須等下一代芯片。Hopper 時代的上限就是 20 萬片，你再擴都沒用。

但真正的故事是： “推理（Reasoning）”救了整個 AI 行業

如果沒有推理模型（OpenAI 在 2024 年 10 月推出的 Reasoning 系列），整個行業會從 2024 年中期到 2025 年底 陷入 18 個月停滯。

推理帶來了兩條全新擴展定律：

1. 強化學習 + 可驗證獎勵（RL + Verified Rewards）“在 AI 中，凡是你能驗證的，你就能自動化?！?/li>
2. 測試時計算（Test-Time Compute）也就是讓模型在推理階段使用更多算力。

這兩條擴展定律讓 AI 在沒有新 GPU 的 18 個月里依然高速進步。

 xAI會最快訓練出 Blackwell 模型

Gavin：Google 在 2024 推 TPU v6、2025 推 TPU v7。這些芯片性能飛躍巨大，相當于從二戰戰機跳到冷戰噴氣機。

因為 Nvidia Blackwell（GB200）極度困難、延遲嚴重，Google 等于是提前拿到了下一代“材料”。Gemini 3 正是在更強 TPU 上驗證預訓練擴展定律的第一次大考，結果通過了。

這意味著：Blackwell 時代訓練出來的模型會非常強。2026 年初會出現第一批真正的 Blackwell 模型。我認為最快的是 xAI。理由很簡單：黃仁勛曾說過，“沒有人比 Elon Musk 更快建數據中心?！?/p>

Blackwell 這種超級復雜的芯片，需要海量集群快速部署來“磨合”。只有 xAI 能做到最快部署、最多集群、最快調通。所以他們會最先訓練出 Blackwell 模型。

Google“低成本生產 Token”的戰略地位將被逆轉

Gavin：過去 Google 是 全球最低成本 Token 生產者，這給他們巨大優勢：他們可以用低價（甚至負毛利?。┳尭偁帉κ謳缀鯚o法呼吸。這是極其理性的企業戰略。

但當 GB300（比 GB200 更強）開始量產、并且能無縫替換進現有機房后，低成本時代將屬于 Nvidia 的客戶（OpenAI、xAI 等）。

到那時，Google 就不再是最低成本生產者，就不能再輕易靠“負 30% 毛利”窒息競爭者。AI 行業經濟格局將大幅改變。

為什么 TPU v8 / v9 趕不上 GPU？

主持人：

為什么會這樣？為什么 TPU v8、v9 無法做到和 GPU 一樣優秀？

Gavin：

這里有幾點原因。

第一點：Google 做了更加保守的設計選擇

原因之一我認為是他們的芯片設計流程本身比較特殊。半導體設計分為前端（Front-End）與后端（Back-End）。另外還有與臺積電合作的晶圓代工環節。制造 ASIC 有很多方式，而 Google 的方式是：

• Google 主要負責前端設計（相當于建筑師畫房子的圖紙）
• Broadcom 負責后端設計與量產（相當于施工方蓋房子，并負責與臺積電合作）

這是個粗略類比，但能說明問題。

Broadcom 的半導體業務長期維持 50～55% 毛利率。我們不知道 TPU 的具體數字，但如果假設到 2027 年 TPU 業務規模達到 300 億美元，那么 Broadcom 大概會從中賺走 150 億美元的毛利。

對 Google 來說，這實在太貴了。

當一個公司把 ASIC 業務做大到這種量級，就會出現一個非常明顯的經濟動力：把所有芯片設計和制造流程“收歸自研”。

蘋果就是這么干的。蘋果的芯片沒有 ASIC 合作伙伴，前端蘋果自己做，后端蘋果自己做，生產也由蘋果直接管理臺積電，因為他們不想為外包設計付 50% 毛利。

當業務規模夠大時，你完全可以把 Broadcom 這類供應商的工程師挖走、薪水翻倍、甚至三倍，還可以省錢。

如果 TPU 到 2028 年規模做到 500 億美元，那 Google 每年付給 Broadcom 的錢會變成 250 億。那 Google 完全可以去 Broadcom 把整個團隊全買走，把成本反而降下來。

當然，出于競爭與監管原因 Google 不能真的這么干，但這些“經濟摩擦”已經影響 TPU v8 / v9 的設計節奏了。

第二點：Google 引入了聯發科（MediaTek），在敲打 Broadcom

這是一個明確的信號：Google 對付給 Broadcom 的高額費用已經非常不滿。臺灣的 ASIC 公司（包括聯發科）毛利要低得多，把他們引入，就是“第一槍”。

第三點：SerDes 是芯片之間通信的核心技術，但有價值上限

Broadcom 的 SerDes 確實很好，但SerDes 的價值上限也就 100～150 億美元級別，絕沒到 250 億美元 這種程度，世界上還有其他優秀的 SerDes 供應商

所以，Google 沒必要永遠被 Broadcom 卡住。

第四點：Google 的保守設計，可能是因為供應鏈“分裂”要開始了

Google 正在準備多家供應商并行工作（Broadcom + MediaTek）。這種“分裂的供應鏈”會讓設計更加保守，因為你要保證每家廠商都能按時做出一致的結果。這讓 TPU 的迭代速度變慢了。

第五點：GPU 正在加速，而 ASIC 正在變慢

這是行業最關鍵的趨勢。Nvidia 和 AMD 的回應是：

“你們所有人都在造自己的 ASIC？好，我們就一年一代，讓你們永遠追不上。”

GPU 的迭代速度現在是過去的 2 倍甚至 3 倍。而當你去做 ASIC（TPU、Trainium、各種自研芯片）時，你會突然意識到：

“哦……原來造 ASIC 根本不是只做一個芯片這么簡單！”

你要同時解決：芯片本體、NIC（網絡接口卡）、CPU、Scale-up 交換機、Scale-out 交換機、光模塊、軟件棧、訓練框架、生態系統、整個供應鏈。

你做出來一個小芯片，結果發現：

“糟糕，我只是做了一個微小組件，而 GPU 廠商已經把整個巨型系統打通了?！?/p>

第六點：做出“好 ASIC”需要至少三代

Google TPU 的歷史就是活生生的例子：

• TPU v1：能用，但力量不足
• TPU v2：好一點
• TPU v3/v4 才開始接近真正“能打”

Amazon 的 Trainium 也是一樣：

• Trainium 1：比 TPU v1 略好，但差不多級別
• Trainium 2：變強一點
• Trainium 3：第一次達到“可以接受”
• Trainium 4：預計才會真正成為好芯片

這就是經驗積累 → 工程成熟 → 系統打磨，無法跳步驟。

這意味著所有其他試圖“自研 AI 芯片”的公司都會發現自己根本追不上 Nvidia、AMD。

第七點：最終，TPU 和 Trainium 也會變成“客戶自有工具鏈”

你可以爭論具體年份，但方向是確定的。因為從第一性原理來說，當規模足夠大，把芯片從外包轉為自研是經濟必然。

主持人：

如果把視角拉遠一點，這一切的意義是什么？三代 GPU、三代 TPU、三代 Trainium 之后，這場巨大戰爭將給全人類帶來什么？

Gavin：

如果讓我給出一個事件路徑：

第一步：Blackwell 時代的模型將極其強大。

第二步：GB300（以及 AMD MI450）帶來每 Token 成本的大幅下跌。

這會讓模型可以“思考更久”。當模型能思考更多步，就能做新的事情。

我被 Gemini 3 第一次“主動幫我做事”震撼到：它幫我訂餐廳。以前模型都是給我生成文字、做研究，這次是直接辦成一件現實任務。

如果它能訂餐廳，那就離訂機票、訂酒店、打 Uber、管日程、全面生活助理不遠了。

大家現在都在談這個，但真的想象一下：這東西最終會跑在手機里。這就是近期就會發生的未來。

而且你看，現在一些非常“技術前沿”的大公司，他們超過 50% 的客服已經完全由 AI 處理了。客服是一個 4000 億美元的大產業。而 AI 特別擅長的一件事，就是“說服”，這正是銷售和客服的核心能力。

從一家公司的角度想，如果把業務拆開，就是：做產品、賣產品、服務用戶?，F在看，到 2026 年底，AI 很可能在其中兩塊已經非常拿手了。

這又回到 Karpathy 說過的那句話：AI 可以自動化所有“可被驗證”的任務。

凡是存在明確對錯結果的事情，你都可以用強化學習把模型訓練得非常強。

主持人：你最喜歡的例子有哪些？或者說未來最典型的？

Gavin：比如讓模型自動訓練模型本身；比如全球賬目是否能對齊；比如大規模會計工作；或者銷售、客服這些“明確可驗證結果”的任務。

如果這些在 2026 年開始全面落地，那么NVIDIA Blackwell 就有明確 ROI，然后領域繼續往前走，接著會迎來 Rubin，再接著是 AMD MI450、Google TPU v9。

ASI與大公司的“囚徒困境”

Gavin：

但最有意思的問題是：人工超級智能（ASI）到底會產生怎樣的經濟回報？

過去幾年所有公司都陷入“囚徒困境”：如果你放慢腳步，你就永遠出局；如果競爭對手不停，你只能繼續投。

微軟今年早些時候“猶豫”了 6 周，我想他們大概會說他們后悔。

但是隨著 Blackwell、特別是 Rubin 的到來，經濟因素將會壓倒囚徒困境。因為數字實在太夸張了。

你看那些買 GPU 最大的公司，都是上市公司，他們每季度都有審計過的財報，你完全可以算出他們的 ROIC（投入資本回報率）。而所有這些公司在大規模買 GPU 后，ROIC 比之前更高。

有人說那是因為減少了運營成本，但那本來就是期待的 AI ROI。

還有很多收入增長，其實來自廣告推薦系統從 CPU 遷移到 GPU 帶來的效率提升。但不管怎樣，ROI 已經非常明確。每家互聯網大廠內部，掌管營收的人都非常不爽，因為他們認為太多 GPU 被給了研究團隊：“你把 GPU 給我，我就能增長營收?！边@在每家公司都是永恒的爭奪。

主持人：我很好奇你有哪些“潑冷水”的看法，會讓算力需求增長放緩？

Gavin：最明顯的“空頭邏輯”是 端側 AI（Edge AI）。

三年后，只要手機稍微變厚一點、塞下更多 DRAM、電池短點續航，你就能在本地運行一個剪裁版 Gemini 5、Grok 4/4.1、ChatGPT，達到30–60 tokens/s，IQ 115 左右。而且這是免費的。

顯然，這就是蘋果的戰略：在本地運行隱私安全的模型，只有需要時才調用云端的“上帝大模型”。

如果端側 AI 滿足90% 的需求，那這將是最嚇人的“空頭論點”。另一個風險是 scaling law 不再生效。但如果假設 scaling law 繼續有效，預訓練肯定還能撐一代；后訓練（RLVR 等）剛起步；推理階段的 test-time compute 也才剛開始。

而且我們已經在取得巨大進展，比如模型能把越來越多上下文裝進“腦子”里。

長期來看，大上下文窗口可能是解決當前很多問題的關鍵。配合 KV-cache offload 這一類技術，它們潛力巨大。

對 Meta、Anthropic、OpenAI的看法

主持人：我們其實還沒有聊太多 Meta、Anthropic、OpenAI。我很好奇你對整個基礎設施層的看法。這三家是這個“大博弈”里最關鍵的玩家。

我們前面討論的所有趨勢，對這幾家公司會產生什么影響？

Gavin：我先談談對 frontier 模型整體的一些看法。

在 2023–2024 年，我特別喜歡引用Erik Brynjolfsson（美國經濟學者） 的一句話。Erik 說：“基礎模型是歷史上增值速度最快的資產?！?/p>

我認為他說對了 90%。我當時補了一句：“擁有獨特數據和互聯網級別分發能力的基礎模型，才是歷史上增值最快的資產?！?/p>

但“推理” 的出現徹底改變了這一切。

以前所有偉大互聯網公司的核心飛輪都是：做出好產品→ 吸引用戶 → 用戶產生數據 → 用數據改進產品 → 更多用戶 → 更多數據……

Netflix、亞馬遜、Meta、谷歌都靠這套飛輪運轉十年以上，這也是為什么它們擁有極強的規模回報。然而，這個飛輪在“無推理能力”的AI 時代是不存在的。你預訓練一個模型，把它丟到現實世界，它就那樣了。你可以做 RLHF，基于一些用戶反饋去調整，但那個過程噪音大、信號弱、反饋難以精確量化，很難真正變成“可驗證獎勵”反饋回模型

但推理讓飛輪開始轉動了?，F在，如果大量用戶不斷提出某類問題，并持續對某些回答給出明確的正向或負向反饋，這些都能被轉化為可度量、可驗證的獎勵信號，再反饋回模型做強化學習。

我們現在還處在非常早期的階段，但飛輪已經開始轉動了。這是對所有 frontier labs 的格局影響最大的變化。

主持人：你能具體解釋一下嗎？為什么 reasoning 會讓飛輪成立？

Gavin：如果大量用戶在問同一個問題，并穩定地偏好某些答案、不喜歡另一些答案，這就產生了一個穩定一致的獎勵信號。而且這個獎勵信號是可驗證的。模型就能把這些偏好再次學習回去。雖然現在還早、還很難做，但你已經能看到飛輪開始啟動。第二點，我認為非常重要的是：Meta。扎克伯格在今年1 月曾說過一句話：“我高度確信，到2025 年的某個時間點，我們將擁有最強、最好的AI。”

我現在不確定他是不是仍然能排進前 100 名。他當時的判斷可以說是錯得不能再錯。而我認為這是一個非常重要的事實，因為它說明：這四家美國前沿實驗室做到的事情，其實難度遠比外界想象的大。Meta 砸了巨額資金，也失敗了。Yann LeCun團隊出現動蕩，他們甚至推出了那個著名的“10 億美元挖 AI 研究員”的計劃。

順帶說一句，微軟也失敗了。他們雖然沒有像 Meta 那樣做明確預測，但微軟收購了 Inflection AI，當時他們內部也多次說：“我們預期自己的內部模型會迅速變強，未來 Copilot 會越來越多跑在內部模型上?！?/p>

亞馬遜則收購了 Adept AI，他們有自己的 Nova 模型，但我不認為它能進入前 20 名。所以很顯然，這件事比一年前所有人以為的都要難得多。

原因有很多，例如要讓一個巨型 GPU 集群保持“同步一致”其實非常困難。許多傳統科技公司過去運營基礎設施時都以“節省成本”為核心，而不是以“性能復雜度”為核心。要讓一大堆 GPU 在大規模集群里保持高利用率，這是極其難的事情，而且不同公司在 GPU 運維能力上差距非常大。

如果你最多能把兩、三十萬顆 Blackwell（GPU）跑到高效一致，而你的集群只有 30% 的有效運行時間，而你的競爭對手能做到 90%，那你們根本不在同一個維度競爭。

這就是第一點：不同公司在 GPU 運維能力上存在巨大差距。

第二點，這些 AI 研究人員喜歡談“品味”，我覺得很好笑?！澳銥槭裁促嵾@么多錢？”“因為我的品味很好。”所謂“品味”，其實就是一種對實驗方向的直覺判斷能力。而這正是為什么這些人能拿很高的薪水。

隨著模型規模繼續增大，你已經不能像以前一樣，先在一個 1000 GPU 的集群上跑一次實驗，再把它復制到 10 萬 GPU 上。你必須直接在 5 萬 GPU 規模上跑實驗，而且可能要跑好幾天。機會成本極高。所以你必須有一支極強的團隊，知道應該把算力押在哪些實驗上。

然后，你還必須把 RL（強化學習）、后訓練、推理成本控制等所有部分都做到很好。整個流程極其復雜。

做這一切，非常非常難。很多人以為簡單，但其實一點都不簡單。我以前做零售行業分析時常說：在美國任何一個行業，如果你能運營 1000 家門店，并讓它們保持整潔、燈光明亮、陳列合理、價格得當、員工友好并且不偷東西——你就能成為一家 200 億或 300 億美元的公司。但結果是，全美國只有 15 家公司能做到。真的非常難。

AI 也是同樣的道理：要把所有環節都做到位，非常難。而這也讓所謂的“推理飛輪”開始拉開差距。

更重要的是，這四家實驗室，XAI、Gemini、OpenAI、Anthropic，它們內部都有比公開型號更先進的“檢查點”。所謂檢查點，就是模型持續訓練過程中階段性的版本。

它們內部使用的版本更強，它們又用這些更強的版本去訓練下一個版本。如果你沒有這些最新的 checkpoint，你就已經落后了，而且會越來越難追上。

中國開源對 Meta 來說是“天賜禮物”。因為 Meta 可以用中國開源模型當成自己的 checkpoint，從而實現“自舉”（bootstrap）。我相信他們正在這么做，其他公司也一樣。

OpenAI的最大痛點：Per-token成本太高

Gavin：

回到公司競爭格局：XAI 將會是第一家推出 Blackwell 模型的公司，也是第一家在大規模推理場景中使用 Blackwell 的公司。這對他們來說是非常關鍵的節點。

順便說一句，如果你現在去看 openrouter 的數據，xAI 已經占據主導地位了。openrouter 可能只占 API token 的 1%，但它是一個趨勢信號：

• XAI 處理了大約1.35 萬億 token?
• Google 大約800–9000 億?
• Anthropic 大約7000 億?

XAI 表現非常好，模型也很棒，我強烈推薦。

你會看到：XAI 先推出模型，OpenAI 會隨后跟上，但速度更快。

但是 OpenAI 現在最大的痛點，是它們的 per-token 成本太高，因為他們需要為算力支付溢價，而且合作方不一定是最擅長運維 GPU 的那批人。結果就是OpenAI 是高成本的 token 生產者。這也解釋了他們近期的“紅色警戒”。

他們承諾了1.44 萬億美元的未來 GPU 支出，這是一個巨大的數字，因為他們知道自己需要大量融資，尤其是如果 Google 繼續“把生態的經濟氧氣吸干”，那 OpenAI 的壓力更大。

他們會推出新模型，但在相當長的時間里，他們仍然無法解決自己相對于 XAI、Google、甚至 Anthropic 的成本劣勢。

Anthropic 是一家好公司，他們燒錢遠低于 OpenAI，但增長更快。所以我覺得必須給Anthropic很多的認可，而這很大程度上得益于他們和Google、Amazon在TPU和Trainium上的合作關系。Anthropic能夠從與Google相同的動態中受益，我認為這在這場精彩的“國際象棋”游戲中非常具有指示意義。你可以看看Daario Jensen，可能有一些公開評論，他們之間有一些小小的交鋒。

Anthropic剛剛和Nvidia簽了50億美元的合同。那是因為Dario是個聰明人，他理解關于Blackwell和Rubin相對于TPU的這些動態。所以Nvidia現在從原來的兩個“戰士”（XAI和OpenAI）增加到了三個戰士。這有助于Nvidia在與Google的競爭中占據優勢。如果Meta能夠趕上，這也非常重要。我相信Nvidia會盡其所能幫助Meta，比如：“你這樣運行這些GPU，我們或許可以把螺絲擰緊一點，或者調整一下參數。”此外，如果Blackwell回到中國，看起來很可能會發生，那也非常好，因為中國的開源生態也會回歸。

未來三到四年，最重要的是太空數據中心

主持人：我總是很好奇關于數據中心的一些問題，比如你腦中有沒有關于非芯片方面的突破？

Gavin：我認為未來三到四年世界上最重要的事情是太空中的數據中心，這對地球上建造電廠或數據中心的人都有深遠影響。現在這是一場巨大的淘金熱。

大家都覺得AI很有風險，但我打算建一個數據中心，一個電廠來驅動數據中心。我們肯定需要它。但如果從最基本的原理來看，數據中心應該建在太空里。運行數據中心的基本投入是什么？是電力、冷卻和芯片?？偝杀窘嵌葋砜?，這就是全部的投入。

在太空中，你可以讓衛星全天候在陽光下運行，而且陽光的強度高出30%。你可以讓衛星一直接收光照，這意味著外太空的輻照度比地球高六倍，所以你能獲得大量太陽能。其次，因為全天都有陽光，你不需要電池，而電池成本占比巨大。所以太空中可用的最低成本能源就是太陽能。

冷卻方面，在一個機架中，大部分重量和體積都是用于冷卻，而地球上的數據中心冷卻非常復雜，包括HVAC、CDU、液冷等。而在太空中，冷卻是免費的，你只需把散熱器放在衛星的背光面，這幾乎接近絕對零度，所有這些成本都消失了，這節省了大量開銷。

每顆衛星可以看作是一個機架，也有人可能制造三機架的衛星。那么如何連接這些機架呢？在地球上，機架通過光纖連接，本質上是通過電纜傳輸激光。而唯一比光纖更快的，是通過真空傳輸激光。如果你能用激光把太空中的衛星連接起來，你就擁有比地球數據中心更快、更穩定的網絡。

訓練方面，這需要很長時間，因為規模太大。但推理（inference）方面，我認為最終訓練也會發生?？紤]用戶體驗：當我問Grok問題并得到回答時，手機發出的無線電波傳到基站，然后進入光纖，經過紐約某個匯聚設施，再到附近的數據中心完成計算，最后返回。如果衛星可以直接與手機通信，而Starlink已經展示了直接到手機的能力，那么體驗將更快、更低成本。所以從最基本的原理來看，太空數據中心在各方面都優于地球上的數據中心。

主持人：那么阻礙因素是什么？是發射成本嗎？還是發射可用性問題？

Gavin：我的意思是，我們需要大量的太空飛船。像Starship這樣的飛船是唯一能夠經濟地實現這一目標的飛船。我們需要很多這樣的Starship。也許中國或俄羅斯能夠回收火箭，Blue Origin剛剛回收了一個助推器。這完全是一種全新的思考SpaceX的方式。很有趣的是，Elon昨天在采訪中提到，Tesla、SpaceX和XAI正在趨于融合，實際上確實如此。

XAI將成為Tesla Optimus機器人的智能模塊，Tesla Vision提供感知系統，而SpaceX將擁有太空中的數據中心，為XAI、Tesla、Optimus以及許多其他公司提供AI算力支持。這種融合非常有趣，每個公司都在為其他公司創造競爭優勢。如果你是XAI，有了與Optimus的內建關系非常好，Tesla又是上市公司，任何內部協議都會經過嚴格審核，而太空數據中心又帶來了巨大優勢。此外，XAI還有兩家公司擁有大量客戶，可以幫助他們建立客戶支持和銷售AI代理系統?？偟膩碚f，這些公司正在以一種巧妙的方式融合在一起。我認為當xAI明年推出第一個Blackwell模型時，將是一個重要時刻。

如何看待算力短缺的周期性問題

主持人：歷史上人類經濟中短缺總會伴隨資本周期的過剩。如果這次短缺是算力，比如Mark Chen曾表示，如果給他們幾周時間，他們會消耗十倍算力。似乎算力仍然存在巨大短缺，但歷史規律表明短缺之后會出現過剩。你怎么看這個規律在這項技術上的體現？

Gavin：AI與傳統軟件根本不同，每次使用AI都會消耗算力，而傳統軟件不會。確實，每家公司都可能消耗十倍算力，結果可能只是讓200美元檔的服務更好，免費檔可能會加入廣告。Google已經開始用廣告為AI模式變現，這會給其他公司引入免費模式廣告的許可，這將成為重要的ROI來源。OpenAI等公司也會在服務中收取傭金，例如幫你預訂旅行，獲取一定收入。

半導體行業中庫存動態會導致周期性波動。半導體的“鐵律”是客戶緩沖庫存必須等于交貨周期，因此出現庫存周期。我們最近沒有看到真正的半導體產能周期，也許自90年代末以來就沒有。原因是臺灣半導體非常擅長整合和穩定供應，但現在他們的產能擴張未跟上客戶需求。我認為臺灣半導體可能會犯錯誤，因為他們過于擔心產能過剩。他們曾經嘲笑Sam Altman，認為他不懂，他們害怕產能過剩。

從另一個角度看，功率作為“限速器”對最先進計算玩家非常有利。如果功率受限，計算成本就不重要，你每瓦特獲得的算力越高，收入越高。建造數據中心的投資回報取決于單位功率的收益，這是對最先進技術非常有利的。

至于能源解決方案，美國無法快速建造核電站，法律和環境限制太嚴格。解決方案是天然氣和太陽能，AI數據中心可以靈活選址，這也是為什么美國各地，包括Abilene，會有大量活動，因為這里靠近天然氣產區。渦輪機制造商正在擴張產能，比如Caterpillar計劃在未來幾年增加75%產能，所以電力問題正在得到解決。

SaaS公司犯的“亞馬遜式錯誤”

主持人：我們來談談SaaS吧，你怎么看？

Gavin：應用型SaaS公司正在犯和實體零售商對待電商時同樣的錯誤。實體零售商，特別是在電信泡沫破裂后，他們看到了亞馬遜，覺得“哦，它在虧錢，電商是低利潤業務?！睆幕驹韥砜?，怎么可能效率更高呢？現在，我們的客戶自己去店里，付運輸費，然后再付把商品運回家的費用。如果我們直接把貨物發給每個客戶，怎么可能效率更低呢？亞馬遜的愿景當然是，最終我們會沿街把包裹送到每戶人家。因此，他們當時沒有投資電商，雖然看到客戶需求，但不喜歡電商的利潤結構。這就是幾乎所有實體零售商在投資電商方面動作緩慢的根本原因。

現在來看，亞馬遜在北美零售業務的利潤率甚至高于很多大眾零售商。利潤率會變化，如果客戶需求一項根本性的變革性新技術，不去接受總是錯誤的，這正是SaaS公司正在犯的錯誤。

這些SaaS公司有70%、80%、甚至90%的毛利率，但他們不愿接受AI帶來的毛利率。AI的本質是，每次都需要重新計算答案，而傳統軟件寫一次就能高效分發，這也是傳統軟件很好的商業模式。AI正好相反，一個優秀的AI公司毛利率可能只有40%。

主持人：那為什么他們還能夠早期產生現金流？

Gavin：奇怪的是，由于效率提升，他們比傳統SaaS公司更早產生現金流，但不是因為高毛利，而是因為員工很少。看著這些公司很悲哀，如果你想運行AI代理，但不愿意接受低于35%的毛利率，它永遠不會成功，因為AI原生公司就是以40%左右的毛利在運作。

如果你試圖保持80%的毛利結構，等于保證在AI上失敗，這是絕對的保證。這很瘋狂，因為我們已有案例證明軟件投資者愿意忍受毛利壓力，只要毛利潤美元總額合理，這就是云計算的存在證明。

你可能忘了，Adobe從本地部署轉向SaaS模式時，不僅毛利下滑，收入也大幅下降，因為從一次性收費變為多年分期收費。微軟的情況沒那么戲劇，但早期云轉型的股票也很難，投資者覺得“天啊，你是個80%毛利的業務，現在毛利下降到50%”。但事實證明，只要毛利潤美元總額增長，這些毛利可以隨著時間改善。微軟買下GitHub，現在GitHub也成為Copilot的分發渠道，這是一筆巨大的業務，毛利較低，但成功了。

幾乎沒有一家應用型SaaS公司不能運行成功的AI代理策略。他們相較AI原生公司有巨大優勢，因為他們有現金流業務。我認為有機會出現新的“建設性激進者”，去告訴SaaS公司：別再這么傻了。只需展示AI收入和毛利，說明真實的AI是低毛利的，并且對比風險投資支持的虧損競爭者。有些公司甚至可以暫時將毛利降為零，但他們有現成現金流業務。這是一套顯而易見的玩法，Salesforce、ServiceNow、HubSpot、GitLab、Atlassian，都可以運行。

使用AI代理的方法很直接：先問自己，當前為客戶提供的核心功能是什么？如何用代理進一步自動化？例如CRM，客戶做什么？他們與客戶溝通，我們做客戶關系管理軟件，也做客戶支持。做一個可以執行這些功能的代理，以10%-20%的價格出售，讓代理訪問所有數據。目前的情況是，其他人開發的代理訪問你的系統，把數據拉走，最終你會被替換。這完全是因為企業想保持80%毛利，這是一場生死攸關的決策。除了微軟，幾乎所有人都在失敗。正如Nokia當年備忘錄所說，你的平臺在燃燒，你可以跳到新的平臺去撲滅火。

參考鏈接：??https://www.youtube.com/watch?v=cmUo4841KQw??

本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：聽雨