編譯 | 豆豆

編輯 | 龔巖

在聖何塞郊外的一棟灰色長方形建築中，有一排又一排閃爍着指示燈的機器。彩色的线纜纏繞在一起，連接着高端服務器、網絡設施和數據存儲系統。大型空調設備在頭頂發出嗡嗡的噪音，參觀者們被迫提高嗓門。

該建築屬於從事出租數據中心空間業務的Equinix公司，裏面的設備正被越來越多的公司客戶用於AI系統。受到“生成式”模型（如爆款虛擬對話者ChatGPT等）以驚人速度成熟的激勵，那些能夠駕馭該科技潛能的公司有望攫取高額利潤。然而，就像在掘金熱潮初期發生的一樣，銷售所需鑿子和鏟子的公司已經賺得盤滿鉢滿了。

5月24日，爲許多AI服務器設計所需半導體的英偉達公司突破了分析師對其2-4月收入和利潤的預期，宣布該季度預期銷售額爲110億美元，比華爾街原來的預測值高50%。5月29日，英偉達老板黃仁勳宣布，世界正處於“新的計算時代的驚爆點”。第二天，該公司在此次盈利發布後的市值累計上漲了30%，觸及了1萬億美元。

AI熱潮席卷了芯片設計商AMD和生產商台積電等其他公司。此外，還有許多不同類別的計算基礎設施提供商，包括那些彩色线纜、發出噪音的空調設備和數據中心租賃空間，還有運行AI模型和數據處理的軟件。自從去年11月ChatGPT發布起，30家前述類別公司的平均權重指數漲幅已高達40%，而高科技板塊NASDAQ指數漲幅僅爲13%。說客集團AI Infrastructure Alliance的Daniel Jeffries總結道：“新的科技板塊正在崛起”。

表面上看，這些AI設施看起來並不像ChatGPT和其他迅速追趕的競爭對手背後聰明的“大語言模型”那樣令人興奮。但隨着模型建造者及附身其上的應用开發者爭搶未來的AI蛋糕，它們需要很多很多算力，而且越快越好。

即便不考慮非AI應用，最新的（生成式）AI系統也要比舊版本對算力的要求高得多。據Google雲平台的AI基礎設施負責人Amin Vahdat觀察，過去6年來，模型規模每年都增長了十倍。驅動ChatGPT的最新版本GPT-4用於分析數據的參數有1萬億個，是上一個版本的五倍。隨着模型越來越復雜，訓練它們所需要的算力也會隨之增長。

在訓練結束後，AI所需的數據計算量有所減少。但隨着提供的應用的範圍拓展，這種“推理”累積起來也會佔用很多處理能力。微軟的一項使用OpenAI公司（ChatGPT的創造者，微軟持有其約半數股份）技術的服務覆蓋了超過2500個客戶，比前一個季度增長了10倍。Google母公司Alphabet在全球有6個產品用戶數超過20億，該公司計劃用生成式AI給這些產品實現渦輪增壓。

從算力需求增長中獲益最明顯的是芯片廠商。英偉達和AMD等公司設計芯片並在台積電等工廠投產，它們的產品在驅動大多數AI應用的雲計算大型供應商處十分搶手。AI能夠受益於更多、更強大（利潤率一般也更高）的芯片，這對於芯片設計商們十分有利。據瑞銀預計，在接下來的一兩年內，AI將使對於GPU（圖形處理器）這種專業芯片的需求增長100-150億美元。英偉達的數據中心收入（已佔其總銷售額的56%）可能會翻番。AMD今年也將發布新的GPU。經紀商Bernstein的Stacy Rasgon指出，盡管AMD在GPU設計方面還遠達不到英偉達的量級，但即便是僅是獲取該市場的“邊邊角角”，該公司也將受益匪淺。專注於AI的芯片設計初創企業Cerebras和Graphcore等也努力在市場中开拓屬於自己的一片天。據數據商PitchBook統計，類似這樣的初創企業約有300家。

當然，制造商們也將獲取其中一部分好處。4月，台積電老板魏哲家在談到“AI相關的增量需求潛力”時很謹慎。投資者們與之相比則更加興奮。在英偉達最新盈利發布後，台積電的股價上漲超過10%，市值增長了約200億美元。還有一些間接受益者，包括那些能夠將更多芯片打包進單一處理器的公司。荷蘭公司Besi制造了把芯片封裝在一起的工具。分析師公司New Street Research的Pierre Ferragu指出，這家荷蘭公司控制了高精度封裝市場四分之三的份額。其股價今年已上漲超過50%。

瑞銀預計，GPU約佔據了專用AI服務器成本的一半，而在一般服務器成本中僅佔十分之一。但它們並非是唯一必要的工具。要想作爲單一計算機工作，數據中心的GPU還需要能夠彼此交談，這就需要先進的交換機、路由器和專用芯片。據研究公司650 Group預測，在接下來的幾年裏，該網絡設備市場的年增長率將爲40%，2027年市場規模將達近90億美元。英偉達也銷售這樣的設備，在全球銷售額中佔比爲78%。但來自加州的Arista Networks等競爭對手也被投資者看好，其股價在過去一年中已上漲近70%。生產網絡運營輔助芯片的Broadcom聲稱，2023年該公司相關設備的銷售額將翻兩番，達到8億美元。

研究公司IDC的Peter Rutten認爲，AI熱潮對於進入數據中心的服務器安裝商也是好消息。另一家分析公司Dell’Oro Group預測，五年內，全球數據中心專用於AI的服務器份額將從現在不到10%增長到20%，該類設備在數據中心的服務器資本支出中的份額將從20%提高到45%。

這將使Wistron和Inventec等服務器制造商獲益，它們主要爲亞馬遜雲服務和微軟Azure等雲供應商巨頭生產定制的服務器。小型制造商也能過得不錯。另一家服務器制造商Wiwynn的老板最近指出，AI相關項目在其近期訂單中的比例已超過一半。美國的Super Micro公司宣布，在今年2-4月間，AI產品在其銷售額中佔比達29%，高於此前12個月裏20%的平均水平。

所有這些AI硬件還需要專用軟件來操作。其中一些程序來自於硬件公司，如英偉達的CUDA軟件平台能幫助客戶充分發揮其GPU功能。其他公司的應用還能夠幫助AI公司管理數據（Datagen，Pinecone，Scale AI）或運行大語言模型（HuggingFace，Replicate）。據PitchBook統計，這樣的初創企業約有80家，其中20家已在今年進行了新一輪融資。Pinecone的投資者包括Andreessen Horowitz和Tiger Global等風險資本。

與硬件類似，很多這類軟件的客戶也是雲巨頭。亞馬遜、Alphabet和微軟計劃於今年投入合計約1200億美元的資本，高於2022年的780億美元。其中一大部分將用於拓展其雲容量。即便如此，對於AI計算的需求如此之高，以至於雲巨頭們想要持續跟上都很艱難。

這爲挑战者創造了空間。近年來，英偉達和Equinix已开始提供“接入GPU即服務”。專注於AI的雲創業公司也如雨後春筍。其中，Lambda於3月完成4400萬美元的籌資，引入的投資者包括Google的風險投資板塊Gradient Ventures，以及OpenAI的聯合創始人Greg Brockman。該筆交易意味着Lambda的估值達到約爲2億美元。另一家類似的公司CoreWeave也於4月從英偉達等處籌資2.21億美元，整體估值已達20億美元。CoreWeave聯合創始人Brannin McBee認爲，在圍繞AI的客戶服務和基礎設施方面的專注，使得該公司能夠與雲巨頭們开展競爭。

最後一類AI基礎設施贏家是數據中心地主，它們最接近於扮演提供鏟子的角色。隨着對於雲計算需求的上漲，它們的地產裝得越來越滿。在2022年下半年，數據中心的空置率爲3%，爲歷史低點。Equinix及其對手Digital Realty等專業機構與大型資產管理者競爭，把數據中心加入其地產組合中。2021年，私募市場巨頭Blackstone以100億美元收購了美國最大的數據中心運營商之一QTS Realty Trust。Brookfield作爲Blackstone在加拿大的競爭對手，此前已在數據中心上進行了大量投資，今年4月又收購了法國數據中心公司Data4。

AI基礎設施的持續增長也許會受到一些限制而終結。一方面原因是能源。一家大量投資於數據中心機構認爲，對於電力等需求巨大的能源的獲取難度，預計將制約弗吉尼亞北部或硅谷等數據中心聚集地的進一步發展。從大型AI模型和基於雲的推理轉向小型系統將會降低需求，因爲這些訓練所需算力更少，並可以通過智能手機來推理。Google最近就發布了降級版PaLM模型。

最大的問號要打在AI繁榮自身的表現上。盡管ChatGPT等很受歡迎，真正能夠使用該科技盈利的應用案例仍然很不清晰。在硅谷，熱潮隨時都可能轉變爲失望。隨着人們發現GPU很適合挖掘比特幣和其他加密貨幣，英偉達的市值曾在2021年暴漲，但又隨着加密貨幣的覆滅而暴跌。如果該科技無法滿足改革法案的要求，監管者可能會重拳出擊。全球政策制定者擔心生成式AI可能會打擊就業或散布不實信息，已經在考慮加裝護欄了。事實上，5月11日，歐盟立法者已經提出了一系列限制聊天機器人的規則建議。

所有這些限制因素都可能會減緩AI的部署，並由此使AI基礎設施公司的前景蒙上陰影。但也許無需過分悲觀。即便是生成式AI不像其鼓吹者們宣揚的那樣有革命性，至少也會比加密貨幣有用得多。此外，還有很多其他非生成式AI也需要大量算力。除非是對生成式AI全球性封禁（現在看不到這種可能性），掘金熱潮不太可能停下來。只要大家都處於熱潮之中，鑿子和鏟子的商販們就依然有錢賺。

（本文僅供讀者參考，並不構成提供或賴以作爲投資、會計、法律或稅務建議。）

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