Re: [情報] google財報亮眼
※ 引述《ccchang123 (超時空)》之銘言:
: ※ 引述《Zzell (n/a)》之銘言:
: : 我有個疑問
: : 為什麼你各位多頭都預設LLM真的會有大量需求
: : 資料中心就是以前的鐵路跟網路線?
: : 有沒有可能LLM除了coding就是廢物
: : 而就算用在coding也因為很多物理因素不能全面展開
: : 最後LLM就是一個還不錯但商業價值不高(不值得現在這些資本支出)的技術?
: 你的問題並不是完全沒有道理。
: AI 很有用,不代表每家公司、每一筆資本支出、每一個目前的估值都必然合理;AI 最後
: 即使成功,也完全可能先經歷設備過剩、折舊壓力或類似網路泡沫的估值修正。
: 但你一直把問題限縮成:
: 「目前賣 Token 的收入,能不能直接支付 LLM 的訓練、推理與資料中心成本?」
: 這個框架可能太小了。
: 科技巨頭現在買的並不只是「聊天機器人的 Token 產能」,而是在買未來十年以上的算
: 力基礎設施、技術選擇權與戰略生存權。
: 未來需要算力的,也不只是 Coding:
: Agent、自動化、搜尋、廣告、翻譯、影音、科研、藥物與材料開發、晶片設計、自駕、
: 機械人、無人機、軍事系統、數位孿生,都可能共用相近的資料中心、網路、電力與加速
: 器基礎設施。
: 你說簡單工作可以直接寫傳統自動化流程,這沒有錯。
: 但傳統自動化適合的是規則固定、輸入結構化、例外很少的工作。
: 企業裡真正昂貴的部分,往往是模糊需求、非結構化文件、自然語言溝通、例外處理,以
: 及不同系統之間的臨時整合。
: LLM 的商業價值,未必是取代既有程式,而是大幅降低原本「根本不值得寫程式處理」的
: 長尾自動化成本。
: 你也一直問:「怎麼確定需求足以支撐兆美元投資?」
: 答案是:現在沒有人能百分之百確定。
: 但不能因為無法精確計算,就反推需求不存在或 LLM 可能除了 Coding 都是廢物。
: 新興基礎建設本來就不可能等所有需求、價格與報酬率完全確定後才開始興建。等到需求
: 已經完全證明,GPU、電力、土地、機房、HBM 和人才也不會按一下 Enter 就立即出現。
: 而且這已不只是單純的財務投資。
: AI 算力正在變成國家與企業的戰略武器。
: 假如競爭對手先做出更強的模型、Agent、自動化平台、機械人或軍事系統,落後者損失
: 的可能不是幾季折舊,而是搜尋入口、雲端市占、軟體生態、人才與國家安全。
: 因此巨頭面對的是不對稱風險:
: 多蓋一些,可能降低資本報酬率;
: 少蓋而判斷錯誤,可能直接失去下一個世代的平台控制權。
: 這就是為什麼它們即使知道可能過度投資,也不敢停止。
: Token 現在昂貴,也不等於永遠無法商業化。
: 價格高的一部分原因,本來就是 GPU、HBM、電力、網路與可用容量仍然稀缺。算力增加
: 、晶片效率提升、模型稀疏化、量化、快取與推理架構改善,都可能降低單位工作成本。
: 當然,成本下降也可能伴隨售價下降,所以最後誰能賺到超額利潤,仍然值得質疑。
: 但更精確的問題應該是:
: 「AI 需求會有多大、價值最後由晶片商、雲端商、模型商還是應用商取得,以及目前估
: 值是否已經提前反映太多?」
: 而不是先假設:
: 「LLM 除了 Coding 可能都是廢物,所以資料中心大概沒有需求。」
: AI 最後可能非常成功,而目前部分股票與資本支出仍然過熱。
: 這兩件事情完全可以同時成立。
: 你質疑估值沒有錯,但把技術、產業、國家競爭與未來所有算力需求,全都縮成今天一
: 顆 Token 的毛利,就很容易低估這場競賽真正的規模。
也可以換個角度想:
各國為什麼要花天文數字造核武、航母、潛艦與衛星系統?
這些東西能不能靠出售服務,把研發費、建造費與維護費直接賺回來?
當然不能。
因為它們的價值從來不是單純的營業收入,而是威懾能力、技術主導權、國家安全,以及
避免在關鍵競爭中失去話語權。
AI 算力現在也逐漸具有類似的戰略性。
這不是說 AI 等於核武,而是投資邏輯相似:
當一項技術可能決定未來的軍事、科研、工業、金融、資訊與生產力優勢時,就不能只拿
今天賣 Token 的毛利率來判斷它值不值得建設。
美國不會因為航母無法產生訂閱收入,就停止造航母。
中國也不會因為 AI 晶片短期無法回收成本,就停止追趕算力。
科技巨頭同樣不敢等到所有商業模式都已經被證明、每顆 Token 都有漂亮淨利之後,才
開始蓋資料中心。
因為到了那時候,電力、晶片、HBM、機房、人才與供應鏈,不可能按一下 Enter 就立即
出現。
你可以質疑目前估值過高,也可以質疑某些公司蓋太多。
但若只問「賣 Token 能不能回收全部資本支出」,就像用航母出租一天能收多少錢,來
判斷航母值不值得建造。
衡量的尺,本身就可能用錯了。
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