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现在开源模型越多,英伟达一定反而越赚钱。 原因很简单,绝大多数 AI 初创公司根本不可能自研芯片。 没有那个钱,没有那个技术,更没有那个时间。 Google、Amazon 能做 TPU、Trainium,是因为它们每年几百亿美元 CapEx,有能力投入几年甚至十年的研发。 但对于 AI 创业公司来说,时间比钱更重要。 等你把芯片做出来,别人模型可能都迭代两三代了。 所以它们最现实的选择,就是直接买 GPU。 更重要的是,英伟达真正的护城河早就不只是 CUDA。 现在它卖的是 CUDA + GPU + NVLink + InfiniBand 网络 + DGX 整机 + 完整的软件工具链。 这已经不是一块芯片,而是一整套 AI 基础设施。 如果今天一家 AI 公司不用英伟达,它不仅要换 GPU,还要重建整套开发环境、网络架构、训练流程和软件生态,迁移成本远比想象中高得多。 所以未来模型可以开源,论文可以公开,算法可以复制,但算力不会免费,AI 基础设施也不会免费。 每多一家开源模型公司,每多一个 AI Agent,每多一个 AI 应用,背后都意味着更多训练和推理需求。 我一直认为,开源最大的受益者,未必是开源模型本身,而是那个持续卖“AI 基础设施”的人。而截至今天,英伟达依然是这个赛道最难被替代的玩家。$NVDA
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En fait, je pense de plus en plus que, pour investir dans une entreprise, ce qu'il faut vraiment étudier ce n'est pas le produit, mais le modèle commercial. Parce que la technologie peut être rattrapée, le modèle commercial détermine souvent combien une entreprise peut gagner à long terme. Pourquoi ai-je toujours pensé que la plupart des entreprises de stockage ont une forte caractéristique cyclique ? La raison n'est pas seulement que la DRAM, la HBM ou la NAND sont affectées par l'offre et la demande, mais surtout parce qu'elles adoptent majoritairement un modèle IDM (intégration de la conception et de la fabrication). De la conception des puces, la fabrication des wafers jusqu'à l'assemblage et les tests, presque tout le processus de production est réalisé en interne. L'avantage de ce modèle est de pouvoir contrôler la technologie et la capacité de production, mais le coût est très élevé. Une usine de wafers, une machine de lithographie EUV, une ligne d'assemblage avancée représentent des investissements énormes. Même en période de ralentissement du marché, les amortissements des équipements, la maintenance des usines, les coûts du personnel et l'expansion continue restent des dépenses fixes qui ne diminuent pas avec la baisse des prix des puces. Ainsi, lorsque les prix du stockage entrent en phase de baisse, les profits sont souvent rapidement comprimés et les fluctuations des résultats financiers sont très marquées. À l'inverse, regardons Nvidia. Elle ne construit pas ses propres usines de wafers, mais se concentre sur la conception des puces, en confiant la fabrication à TSMC. Ce modèle fabless implique aussi des coûts de sous-traitance, mais sans porter le poids d'actifs de fabrication de plusieurs dizaines de milliards de dollars, ce qui permet d'investir davantage dans CUDA, NVLink, l'écosystème logiciel et la R&D des produits de nouvelle génération. C'est pourquoi j'ai toujours pensé que le véritable fossé concurrentiel d'une entreprise ne réside pas seulement dans la supériorité technologique, mais dans la capacité de son modèle commercial à générer durablement des rendements élevés. Investir, c'est souvent moins comparer qui a la meilleure technologie que de comparer quel modèle commercial est le plus apte à traverser les cycles.

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