Steeve Morin

Morin 的核心判断是：H100 是一个迟早会爆的泡沫——算力过剩、行业陷入困境的情形「可能就在今年」。 市场沿用 A100 的金融模型——第0代负责训练，上一代负责推理——但 H100 价格达到 5 倍，推理性能只有约 2 倍，还通过 GPU 本身作抵押、以6至7年摊销期融资。「总得有什么东西让步」——他已经收到从未听说过的服务商发来的冷邮件折扣，并猜测 GPU 可能会以「票面价值的30美分」被买走。

5年后的价值分配将是：「95% 推理，5% 训练」。 Agent 和 reasoning 将算力经济从吞吐量约束转为延迟约束——一张 GPU 可以在100路并发上服务每秒10,000个 token，却无法把每秒10,000个 token 全给一个用户——而且「这正是 Nvidia 可以被攻击的地方」。但如果今天被迫只能买一只股票，他仍然会选 Nvidia，「因为供给在那儿」，希望以后能回来告诉大家尽可能多地买 AMD。

Google 是沉睡的巨人。 他认为胜负取决于产品、数据和算力组成的三角形——「谁三者都有？Google……它们可以把能力铺到各处」。肤浅的说法是 OpenAI 威胁搜索业务；现实是「OpenAI 很惊艳，但算力不属于它」——算力属于 Microsoft，而「如果你不拥有自己的算力，你一开始脚上就拴着东西」。

对于所有基于 AI 构建业务的人来说，真正可交易的洞见在于利润分层：TSMC 以60%毛利率出售，Nvidia 达到90%，Amazon 再拿走约30%。 「你只是一个非常大的蛋糕上薄薄的一层脆皮。」他建议创业公司尽可能不要转售算力；每花1美元，约98%都进了别人的利润池，根本无法与每月20美元的订阅价格相匹配。

尽管 AMD 的推理效率约高4倍，切换经济学仍解释了它为何没有追平差距。 「好7倍还不够让人切换——人们宁可什么都不要，也不要一个东西。」解决办法是自上而下：Microsoft 买下 AMD 的供给，并让 ChatGPT 跑在 AMD 上，这让 OpenAI 的推理业务「转为盈利」。ZML 的主张是把迁移成本降到零，这样「如果你比我好30%，我就切换到你」。

在新型芯片方面，Gro 和 Cerebras 证明了 SRAM 能带来单流速度，但这种经济性无法扩展。 Gro 每颗芯片只有230MB，而 BF16 下的70B模型需要140GB——「自己算算就知道」。他认为 Etched，以及很可能还有 VSORA，正在朝着更低价格的方向发展——「如果你能以接近 GPU 的价格交付，那你就赢了」——再往后的前沿则是存内计算，很可能包括 Rain AI 和 Fractile。

至于 Stargate，我不买账——它是一辆「AI 美国车」：体量大、耗油多，但归根结底不是一辆好车。 真正的限制只有「人才和能源」。与此同时，Blackwell 订单正因散热和芯片弯曲问题被取消，而 Jensen 真正的挑战是「如何走过下坡路——高点非常高，但不会永远持续」。

🔗 原始收听与视频来源： Steeve Morin：为什么 Google 将赢得 AI 军备竞赛，而 OpenAI 不会 | E1262