但斌:为什么绝大多数投资人会错失一个时代?
Openai之所以依旧能引领着全球大模型的进化方向,从去年的GPT4到今年的Sora,都给世界带来了眼前一亮的成果,这背后都得益于公司深信的一条经验总结——
“缩放定律(Scaling Law)”:该定律认为随着参数和数据量的指数级提升,大模型的能力必定会随之出现质的飞跃。这逐渐引导了包括Openai、
微软、谷歌、
特斯拉、Meta以及本月的
苹果,加入了军备竞赛,开始向大模型的训练和应用,每年投入成百上千亿美元进行研发,并深信自己的投入可以获得不错的回报。
“缩放定律”之所以行得通,有一个非常重要的前提条件——加速算力的爆发式增长。黄仁勋称在过去十年,GPU的性能大约增长了一百万倍,而未来十年GPU的性能将至少增长1000倍。这使得大模型不断提升参数和训练数据量成为现实:以GPT4为例,相对于GPT3其参数提升了10倍,而算力需求提升了近70倍;GPT5的参数量又将提高近10倍。这也是
英伟达的业绩不断超预期的根本原因。
因此确实可以说,英伟达是本轮
人工智能进化的原因,而不是人工智能应用的落地成就了英伟达。
在“缩放定律”还没碰到了天花板之前,各家巨头都会被卷进这场军备竞赛中,直到证明模型能力没有提升空间为止。停下脚步的公司都可能被时代抛离,就像微软曾经被
移动互联所抛弃一样。按照山姆奥特曼的说法,当下GPT4只能完成人类10%的任务,更不可能完成一项独立的工作,或是替代某个职业,模型能力还需不断提升。所以从一定角度上讲,盯着AI应用落地的效果,来推理英伟达的算力需求,多少有点缘木求鱼。
本月的英伟达财报证明了这一点,除了Q4季度业绩大超预期,英伟达对于24年Q1的指引也超出了市场的预期(从200亿美元提升到240亿美元),同时改变了市场对于公司25年零增长的猜测,市场预期提升到了30%左右的增速。
数据中心业务中,除了GPU供不应求,网络配套业务收入也开始成为了重要的增速
驱动力。公司还在会上透露,
即便在当下AI应用落地的早期,出售的芯片中也有至少40%被用于推理计算,这与我们的判断一致:未来一两年,英伟达的需求依然会以训练卡为主,但AI的潜在推理需求将是训练需求的上百倍。与过去的数据中心只针对IT企业不同,人工智能革命所带动的数据中心需求,会触及社会的各个角落,是整个世界每个行业的共同需求,推理需求的空间广阔无比。根据上调后的业绩测算,800美元的价格相当于24年业绩的27倍,仍低于历史平均估值的30倍PE,更远低于以往行情高点的60-70倍(2倍标准差外)。
人工智能另一受益领域是能源。本月市场逐渐意识到随着AI的发展,对算力的饥渴需求,最终会促使社会经济对于电力的需求出现爆炸式的增长。按照奥特曼的说法,未来可能会因电力不足反过来制约人工智能的发展,需要像
可控核聚变等技术的发展,以解决人工智能的电力需求。
投资不是件容易的事情,我曾经说过投资比的是“谁
看得远,看得准,敢重仓,能坚持,缺一不可!”。东方港湾成立在2004年3月,再过一个月就整整20年了。2004年又是移动互联网时代开启的年代,当年的2月4日Facebook成立、6月16日腾讯上市、谷歌8月19日上市。
20年过去了,这些公司长成了“参天大树”。而继电子硬件时代、互联网时代、移动互联网之后,第四个人工智能时代将开启资本市场的伟大征程。电子硬件时代,大概16年涨了6.5倍,互联网时代大概10年涨了13倍,移动互联网13年涨了10倍,人工智能比前三个时代更没有上限的技术革命,不知道在未来10年,会给投资人带来怎样的回报。20年前我37岁创业时,对有些机遇的出现,特别是“改变世界商业模式出现时”的感知还有些“懵懵懂懂”,还会纠结一些“细节”,患得患失。到了我今天这个年龄,当又一个时代来临时,作为投资人的我们能做什么?应该做什么?!
应该是非常清晰、坚定,全力以赴不负时代给予的机遇。以10年、20年的维度,以硅基生命取代碳基生命的角度,人工智能的时代一切才刚刚开始!