从芯片到电力，人工智能如何重塑计算

摘要

• a16z 正在推出一只瞄准 AI 硬件瓶颈的新基金，而最清晰的信号来自创始人转向硬件：顶尖创始人的硬件项目占 deal flow 的比例，已从约 3–5% 飙升至“超过20%甚至30%”。 Casado 的判断是：“创始人群体往往比 VC 群体聪明得多，他们已经认定这是一个非常活跃的领域。”基金覆盖的是“计算机科学基础设施”——模型运行所依赖的一切，从芯片、互联网络“可能一直到电力”，但不包括受监管的垂直行业。
• 反炒作证据异常具体：Raghuram 称，超大规模云厂商今年资本开支约7000亿美元，明年合计将接近1万亿美元；Casado 称供应“基本已经预订到2028年”，GPU 转售价达到采购价的4倍，而可触达市场目前只覆盖了5–10%。 Casado 表示，“我们从未见过芯片价格上涨”，Horowitz 则指出芯片价格通常只会下跌。在 Hot Chips 大会上，一家领先内存供应商称，仅当前需求就需要消耗其3年的产能；与暗光纤时代不同，“现在生产出来的每一块 GPU 都已经预售”。
• 核心经济变化在于：《人月神话》不再支配这一瓶颈——资金投入如今可以直接转化为能力，工程本身不再提供天然的约束。 Horowitz 称，过去通过雇佣1000名工程师追赶两年领先“从来不会奏效……但现在可以了”，方式是“投入30亿美元，点亮一座壮观的集群”——这就是 Grok 或 Kimi 如何“凭空出现”。Casado 预计 token 需求将“接近每年增长1000%，而供应不可能以那么快的速度增长”；Horowitz 则认为算力需求还将持续数十年。
• 本期最具交易价值的思维模型，是 Casado 关于单模型 ASIC 的测算：一款成本30亿至50亿美元的前沿模型，需要约100亿美元的推理回报，因此20%的效率提升就价值20亿美元——“你完全可以用20亿美元做出一颗 ASIC”。 模型权重固定，使得按模型定制芯片变得可行，而传统有状态软件并非如此；不过 Casado 也表示，他们还不知道行业是否真的会走向这一步。硬件优化如今“绝对会对业务上行空间产生实质影响”。
• 物理瓶颈确实存在：机架功率需求正从约5–10kW走向“100到50千瓦”；这一功率水平下交流电已经不再适用，液冷也已成为入场门槛；美国电气工程师或电工中只有2%持有直流电认证；钢筋混凝土价格涨幅居前；而到2028年约44GW的新数据中心需求，对应的电网新增供给预计只有约25GW。 美国的障碍如此严重，以至于新公司往往要去“墨西哥或澳大利亚”寻找 GPU 产能。
• 现有巨头不可能吃下全部市场：面对数万亿美元级的芯片巨头，“其中5%就足以造就一家规模巨大的私营公司”，而 NVIDIA 理性地不会去捡银砖，只会牢牢抓住金砖。 市场会先扩张、再分化，正如从 Ford、Fordlandia 最终走向供应商生态的类比；而绝望中的实验室已经在“硬件真正可用之前，就与相关公司签下协议”。
• 关于 agents，Casado 的框架是：正确的载体不是你的延伸，而是“一名真正的员工”，拥有自己的电脑和浏览器。 Horowitz 坦言自己还没有“破解这套方法”：机器人“可以烧掉大量 token、花掉大量资金，却没有产出任何有用的东西”；目标是“让所有人类都变成超人，同时不能因为机器人失控而把整个组织搞垮”。

精读

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