OpenAI与英伟达:风险可能已经来临…-夜雨聆风

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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