qinbafrank
qinbafrank|2026年08月30日 07:33
fin大这篇值得细看,总结几个要点: 1、AI基建期比互联网更长,核心不是渗透率,而是“两个指数相乘”:用户数和人均token消耗量:
互联网基建只有一个维度:用户渗透。渗透到sigmoid中段,硬件需求就拐。AI把上限抬高了一档:用户数 ×人均token用量,两者都折算成token。渗透率已过约50%,第一段斜率开始放缓;真正还早的是第二段——企业人均AI spend中位数大约每月12美元,远期若到白领工资的10%量级(约1000美元),中间还有接近两个数量级。历史少见两条S曲线接力,所以这一轮半导体超级周期会比互联网基建期长得多。个人角度看,市场现在争的不是“有没有需求”,而是该用几年还是十年来量这个需求。 2. Coding之后的增长点,不是换赛道,而是“广义Coding吃掉知识工作”
狭义程序员Coding只是最先跑通“观察-执行-验证”闭环的那一类。Fin大的判断是:下一棒仍是Coding,只是从程序员扩散到非程序员用同一套基础设施做非Coding任务(财务、法务、销售、制药、研报建模、Excel/PPT后台等)。OpenAI企业侧Codex已占输出token大头,法律/销售等部门增速远高于工程部门;Anthropic收入里狭义软件公司大约40%,金融保险等垂直已有相当体量。6–7月增速放缓,更多是算力、防蒸馏和份额争夺,不是需求触顶。 从投资角度看,就是第二增长引擎不必幻想一个全新“AI for Science超级场景”,先看Co-work / computer use把工作流迁过去的速度。之前正好在这里https://x.com/qinbafrank/status/2091420164109836623?s=46&t=k6rimWsEbo2D2tXolYcM-A也有聊到:“Vibe Coding正在成为非Coding工作流的铺路技术,未来很多非技术员工不会认为自己是在“写代码”,但会通过自然语言生成财务对账工具、销售仪表板、库存预警系统、内部审批页面、客户数据清洗程序自动报告、合同检查流程、部门专用Agent。 Coding Agent降低定制软件成本后,大量非Coding流程第一次具备了被软件化和Agent化的经济条件。” 3、O+A的unit economy能算过来,Anthropic大约2GW有效算力对应约62B ARR,1GW按50B建设、六年摊销,年成本约10B,推理收入大约30B/GW,倍数和ROIC都不差;纯推理更好。O+A年中大约6–7GW、年底约11GW、2027年底规划20–24GW——只要ARR大致同步(下半年月增约10%、2027年再翻一倍左右),账就能平。2028以后才开始靠猜。举债、FCF转负确实是赌博,但在这种ROIC面前,踏空风险大于FOMO风险。这和看CSP财报、看AI收入是否持续快过资本开支,是同一套尺子。 4. Overbuild几乎必然会发生,但“至少两年看不到”;真正改变利润分配的是过建之后
Inference太赚钱:闭源毛利70%–85%,开源token factory也能到60%以上,1GW租金往20B走,短租集群毛利也高。有渠道、有技术的都会涌进neocloud,建设还有1–2年时滞,所以最终一定overbuild。但以当前需求与规划,任何一次范式跃迁(reasoning→agent,或应用层创新)都会把过建时点往后推。过建一旦出现,更利好头部模型厂和应用层——数据中心毛利被压下去,利润向上游模型集中。SpaceX被点名为执行力、成本、规划都极强的后来者,也是未来过建的重要贡献者。 个人角度:现在市场怕的是“已经建多了”,产业链里的人怕的是“电和卡还不够”——两边感受相反,正是周期中段的典型结构。 5、开源会分利润,但近一年冲击小于市场叙事;闭源用的是高通式防守
开源与闭源能力差大约维持在半年量级;蒸馏更多是降本,不是抹平壁垒。算力、数据、自迭代三条壁垒都在收窄,但还没消失。用ARR而不是OpenRouter抽样看:北美开源大约4–5B,对照闭源约120B,占比大约3%。北美开源token factory上半年大约3倍增长,并不显著快于闭源;扩张仍受算力和融资规模限制。闭源防守很像当年高通对联发科:旗舰守品牌与上限(Sol),低价带主动铺满(Luna降价),不把利润池留给低成本竞争者。Value tier不会自动消灭flagship demand。开源改变的是利润分配,不是整场AI基建的方向。 这一点再7月中的csp的价值重估长文https://x.com/qinbafrank/status/2076839550119444702?s=46&t=k6rimWsEbo2D2tXolYcM-A也有聊过:开源模型带给csp的就是成本结构的巨大变化,极大提高了csp毛利率。同时也会带动更多企业加快AI采用进程,整体token消耗量是更多的。 6、真正让市场恐慌的,是“支出高度可见、需求高度不可见”的错配
Capex数字是硬的,token需求、人均用量、非Coding规模化、ROIC能否盖过新资金成本,都还要靠后续财报证明。所以泡沫之争比互联网时代更激烈,金融风险还被加杠杆放大。 Fin大的base case是:即便没有新范式,2027–2028的基建也还谈不上泡沫。近处的人看见短缺,远处的人看见过剩——争论的往往不是数字对不对,而是该用什么时间单位看这条曲线。(qinbafrank)
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