勝者占領(lǐng)市場。 ? AI在第幾局？如果以史為鑒，我們很難預(yù)測一個新市場從無到有的過程會經(jīng)歷怎樣的曲折。這是我對人工智能模型和行業(yè)結(jié)構(gòu)的想法。

互聯(lián)網(wǎng)與人工智能

互聯(lián)網(wǎng)仍然是預(yù)測生成人工智能的影響及其連鎖反應(yīng)的最佳案例研究。有些人傾向于將 ChatGPT 與獲得 1 億用戶所需的時間進行比較，但我認為這種比較是平淡的。

我認為，就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，我們所有人都將（至少）支付訂閱費才能訪問并持續(xù)使用人工智能。因此，我不想將過去幾個月與 1 億免費用戶進行比較，而是將付費互聯(lián)網(wǎng)用戶與今天的生成式人工智能采用情況進行比較。

對我們來說幸運的是，互聯(lián)網(wǎng)的采用是一個相對容易訪問的指標。網(wǎng)站是一個很好的起點，也是我開始分析的地方。

最初，互聯(lián)網(wǎng)用戶必須付費才能使用互聯(lián)網(wǎng)。相比之下，ChatGPT 用戶可以免費訪問 3.5，吸引了更多用戶，但很難進行付費比較。更好的比較是付費互聯(lián)網(wǎng)用戶和付費 GPT 用戶之間的比較。

這是關(guān)于世界總?cè)丝诘幕ヂ?lián)網(wǎng)采用率的圖表。

全球滲透率從 0% 上升到約 70% 花了 27 年時間。如果我們對今天的付費用戶進行估計，我們可以估算出ChatGPT 或 LLM 服務(wù)付費用戶paying的滲透率。我將使用 Copilot 和 OpenAI 估計來創(chuàng)建付費用戶的自下而上的估計。然后，我將嘗試解析這兩個單位的盈利能力，并將其與自上而下的滲透率估計進行比較。

估計當今滲透率

讓我們從我們所知道的開始。付費LLM用戶的最大用戶群是ChatGPT和OpenAI。讓我們使用最近的收入預(yù)測，即 2023 年為 16 億美元，2024 年為 50 億美元。雖然 API 收入與此相關(guān)，但我們可以估計，這意味著 2023 年約有 600 萬用戶，明年約有 2100 萬用戶。

下一個付費用戶是微軟。首先，收入的基準將是 E3 和 E5 用戶的轉(zhuǎn)化率，目前大約有 1.6 億用戶。我假設(shè)單位增長率為 10%，然后使用 Office 365 的滲透率增長率。幾年后大約為 5% 到 33%。

最后，我對 Anthropic、Perplexity 和 Google 最終產(chǎn)品等利基服務(wù)提出了一個包羅萬象的市場份額假設(shè)。每年，這個數(shù)字都會增長，這是更多用戶增長的插頭價值?，F(xiàn)在，我們可以將其與世界人口進行比較，坦率地說，在每個人都使用LLMs的世界中，我們處于采用曲線的極早期。如果我們將其與互聯(lián)網(wǎng)進行比較，那么我們還處于早期階段。

我確實認為互聯(lián)網(wǎng)可以成為人工智能的一個偉大模型。如果我們假設(shè)還需要 30 年才能達到 70% 的采用率，那么我們確實處于法學碩士和人工智能采用曲線的早期階段。更有趣的是，我可以根據(jù)我們的估計并嘗試對人工智能的最終商業(yè)模型進行三角測量。

我們了解 OpenAI 和微軟的用戶，并且微軟是這兩家公司資本支出的主要投資者。利用我們所知道的知識，我將回顧人工智能商業(yè)模式在更高運行率的基礎(chǔ)上可能是什么樣子。讓我們采用自下而上的估計并將其與隱含的經(jīng)濟學進行比較。

行業(yè)價值圖

讓我們從微軟的資本支出開始。我認為 Microsoft 的增量資本支出只是支持 OpenAI 和 Copilot 的資產(chǎn)基礎(chǔ)的開始。

我將這些資產(chǎn)資本化，然后將其用作 CoG 的利潤。然后我假設(shè)另外 30% 的收入用于運營支出。我們可以使用 OpenAI 信息估計和 Microsoft Copilot 附加假設(shè)看到商業(yè)模型的一瞥——友好提醒：這包括基礎(chǔ)設(shè)施和模型商業(yè)模型。

令人震驚的是，盡管成本高昂，但如果這就是支持 OAI 和 Copilot 所需的全部資本支出，那么毛利率的運行率將相當不錯。應(yīng)該比傳統(tǒng)軟件要低。我假設(shè)人工智能行業(yè)三大細分市場的毛利率和資本支出會是什么樣子。

毫不奇怪，迄今為止，這種商業(yè)模式中最大的經(jīng)濟價值直接體現(xiàn)在半導體業(yè)務(wù)上。這種成熟的商業(yè)模式具有增量驅(qū)動力，而不是對整個領(lǐng)域的重新思考。

接下來是基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)參與者，我的上述行業(yè)模型假設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能模型服務(wù)參與者的利潤率是全額的。如今，CPU 驅(qū)動的超大規(guī)模業(yè)務(wù)已廣為人知，成熟的 AWS 業(yè)務(wù)擁有 30% 的運營利潤率。但 GPU 云的未來不太確定，特別是 GPU 或加速器如何在基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能模型之間共享價值。如今，沒有足夠的利潤來支撐這兩者，這意味著人工智能模型將是低利潤業(yè)務(wù)。

這對我來說沒有意義，這也是我相信未來商業(yè)模式今天正在醞釀之中的部分原因。讓我們討論一下它可能是什么樣子。

行業(yè)格局正在發(fā)生變化The Industry Landscape is Changing

人工智能行業(yè)未來的商業(yè)模式不斷變化。顯然變化最快的地方是中間層（基礎(chǔ)設(shè)施），而且它正經(jīng)歷一個奇怪的時刻。半導體解決方案公司（Nvidia）正在崛起，并且越來越成為單一來源供應(yīng)商。與此同時，基礎(chǔ)設(shè)施參與者必須嘗試通過與人工智能模型公司（微軟和OAI、亞馬遜和Anthropic等）合作來確保自己的未來。

半導體和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域正在展開一場爭奪戰(zhàn)，目前尚不清楚誰會獲勝。我們已經(jīng)看到他們之間的競爭，我想舉一個例子來說明事情是如何發(fā)生的。讓我描繪兩種不同的未來，每種商業(yè)模式都會獲勝。

讓我們從藍天場景中的 Nvidia 或者 GPU 云的未來開始討論。

半導體首款 GPU 云

今天的王者是英偉達，他們正在銷售一種特定的“未來”。GPU 是從整個人工智能生態(tài)系統(tǒng)中獲取大部分回報的價值杠桿，并且已經(jīng)清楚地表明自己是當今人工智能的關(guān)鍵部分。我們并不缺乏模型；我們只是缺乏模型。我們的 GPU 資源匱乏，而且這種情況可能會持續(xù)一段時間。

Nvidia 的解決方案是半導體優(yōu)先，圍繞核心 GPU 業(yè)務(wù)繪制同心圓。這使得他們的業(yè)務(wù)更具防御性，特別是 CUDA 軟件和網(wǎng)絡(luò)。過去，我將Nvidia 的解決方案稱為計算、網(wǎng)絡(luò)和軟件的三頭九頭蛇。

特別是 Nvidia 在人工智能生態(tài)系統(tǒng)中創(chuàng)造了如此多的價值，以至于他們現(xiàn)在已經(jīng)開始銷售數(shù)據(jù)中心規(guī)模的解決方案。Nvidia 的 GPU 云參考設(shè)計支持新來者，并且 Nvidia 的解決方案非常完整，如果您負擔得起，您不妨跳過云服務(wù)提供商。就買云吧。

英偉達已經(jīng)將其護城河擴大到遠遠超出了最初的范圍，以至于它開始與客戶發(fā)生沖突。這總是一場激烈的競爭?？蛻粢庾R到以這種方式受制于Nvidia是不好的，因此他們正在追求垂直整合。

讓我們來講述一下未來的基礎(chǔ)設(shè)施提供商版本會是什么樣子的故事。這主要是通過垂直整合實現(xiàn)的。

垂直整合

在半導體上花費一定數(shù)量的單位或美元后，超大規(guī)模企業(yè)會問為什么不自己制造。如果你在某個特定產(chǎn)品上花費 200 億美元，你必須問自己這個問題。

這種情況已經(jīng)發(fā)生很長時間了，谷歌一直是三大超大規(guī)模企業(yè)中最具前瞻性的。問題是，他們執(zhí)行上的遲緩，阻礙了成果的顯現(xiàn)。

谷歌擁有最低的人工智能訓練計算成本，沒有之一,這應(yīng)該是一個巨大的威懾力和競爭優(yōu)勢。,現(xiàn)實情況是，盡管發(fā)明了變壓器，他們的法學碩士仍然落后。盡管處于領(lǐng)先地位，但許多公司現(xiàn)在都擁有與谷歌一樣好的解決方案。如果您無法足夠快地交付解決方案，垂直解決方案可能無法發(fā)揮作用，而 Google 的 TPU 可能會成為降低組織執(zhí)行能力的限制因素。

無論如何，不僅僅是谷歌在走這條路，?微軟也已經(jīng)開始創(chuàng)建自己的加速器。全世界都意識到英偉達獲得了多少價值。Nvidia 的競爭向量已不是什么秘密。這只是如何超越他們。微軟的優(yōu)勢在于與當今的領(lǐng)導者關(guān)系密切，讓他們知道有一天能夠與英偉達斷絕關(guān)系，但這需要一些時間。?

現(xiàn)實情況是，這兩種情況很可能成為未來。世界正在發(fā)生碰撞，堆棧的某些方面可能會慢慢被侵蝕。半導體行業(yè)正在上漲，而基礎(chǔ)設(shè)施正在下降。勝者占領(lǐng)市場。下面是一個簡化的圖形。

審核編輯：黃飛

?