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OpenAI与英伟达:风险可能已经来临…

OpenAI与英伟达:风险可能已经来临…

源自:鱼与塘
我们必须要明确一个事情:AI目前的浪潮已经势不可挡,但是英伟达未必是最后的赢家
OpenAI最新的情况是:收入和活跃用户数量未达预期,这引起了市场的担忧。
1. 竞争惨烈无比
奥特曼,大概率犯下了一个巨大的错误。在有限的资源和预算面前,到底将资源投向何处?奥特曼给出的答案是:锁定算力!
过去的一年多里,云服务厂商和英伟达,投入了巨资给了OpenAI,核心无非就是构建一个关联交易的循环。这事儿看似财务上完美——花钱的是计入股权投资,回头这笔钱就又进了自己的损益表——循环融资的模式已经成了。
但是这个事儿,最终是要确保OpenAI能够取得胜利。
结果呢? Google生态里的大模型,Gemini和Claude太能打了……..把客户都抢了过去,而且人家用自己的TPU。
放在去年和前年,可能大家觉得,Google不重要,NV的卡才是最重要的,但是现在来看,大模型就两个东西最重要——要么你足够NB,要么你足够便宜!
现在来看,OpenAI可能哪个都不占
低端的算力这块,我想没有比刚刚发布的DeepSeek更便宜了,高端的性能,没有比Google生态里的大模型更牛的了……..
那么OpenAI的叙事如果讲不下去了,那么相对应的资本开支怎么办?
英伟达今年的出货量估计6-800万张,Google的出货量弄不好也是这么多,中国这边略差,可能也就是200万张出头,但是随着950的出现,可能已经暗示了中国在一定程度上解决了数量的问题——当然,本来NV也卖不到中国来。
如果这么看来,英伟达的生态体系内部,可能面临的风险是非常大的
2. 从算力到算法
这就回归到了一个根本的问题:对大模型产业来说,到底是算力重要,还是算法重要?
在极致的短缺环境中,算力才是最重要的,没有算力,大模型都训练不出来,训练出来了也无法提供相应的服务。
Sam太相信所谓的scaling law了——大就是美!
所以你看OpenAI,融资非常高调,投资人里面很多可能就是自己的供应商——Sam拿到了这些钱,要么购买卡,要么购买云算力,形成了闭环交易。而没有将有限的资源,用来做出来一个更好的大模型。
将资源过度向算力倾斜,可能是OpenAI的一个战略性错误
在Google生态推出来两个更好的模型,我们看到的情况是算法的进步,即便是中国这种算力受限的竞争对手,也通过算法的进步,减少了对硬件的消耗,大幅降低了token的成本。
在算力这条路上,走上不归路的其实还有马斯克的X,弄了一个全球最大的算力集群,但是还有多少人用xAI呢?
暴力怼资源,就能胜出的信仰,并不是基于对产业发展规律的思考得到的。纯粹的,是一种信仰。因为美国手里有算力,所以就将算力堆到极致,因为拿到的都是云服务商和GPU企业的钱,所以这笔钱还要回馈回去。
相反,Google的布局是非常早的,TPU十年前就出现了,而且Google自身就有硬件,有算法,最关键的是有业务——自己就用大模型。在投入算力建设的同时,模型在快速的推进。
3. to C还是to B
OpenAI的战略是摇摆的。
一开始,大家看到的都是C端的,甚至包括最近国内的千问,我们看到的都是要基于C端月活来考核团队,结果,团队离职了…….
大模型,现在来看,C端是无法盈利的——有豆包和元宝在,C端用户,天然就是流量导向。在美国,别看苹果到现在没发力,但是苹果一旦发力,基于硬件的优势,分分钟就可以在C端取得绝对的优势。
Sora的下线,就是一个典型的案例,但是相比于Google一开始,基本就是冲着to B去的。
大模型到底是一个生产工具,还是一个娱乐工具?
其实已经很清楚了,它是一个生产工具——也就意味着,它不会创造需求,只会提升效率。
毕竟你玩大模型,有啥意思呢?能够深入付费的用户,基本使用来生产某种形式内容的。可能是短视频,可能是文本,也可能是某种控制闭环。但是你不可能看着大模型自娱自乐,这东西毕竟不是一个C端愿意直接付费的东西。
总结
我个人看法,OpenAI和英伟达的圈子里的企业,大部分沉迷于scaling law,忽视了对算法和应用的投入,所以现在看到的是Gemini和Claude的后发先至。
后面能不能重新构建领先优势呢?
我个人看法是比较悲观的,美国内部的竞争是非常激烈的。NV给行业打下的烙印是非常深刻的——硬件至上。好像你有了NV的卡,就可以为所欲为了…….早期的时候,好像是这个样子,但是现在来看,还是要靠好的产品,来吸引用户。
因为大模型的能力提升,尤其是这一波agent带来的token消耗非常强,我们看到的结果是,算力租赁的价格在快速的上涨。最终会上涨到,大家用不起的地步。
国内现在的头部平台,比如字节,基本都需要排队,而且价格并不便宜。国内的需求也起来了,无非就是什么时候能完成国产算力的普及。
如果要投,要么是国产连,要么google链,但是这两条链条中,GPU都不是主导……..即便是算力紧张,国产也不进口NV的卡,即便是算力紧张,Google仍然坚持自身的tpu是主导。
NV的卡,也许明年我们就会看到降价的可能——一方面是供应增加,另外一方面就是,NV的生态,是不是还能吸引足够的用户?
NV应该支持一个更强的大模型团队,而不是总是玩这种财务技巧~
源自:鱼与塘
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