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！
Bruce007
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