从GPT的图像模型，到巨量的推理需求

从这里开始聊，

移动互联网时代，开始流行“千人千面”的说法，机器算法推荐，把合适的广告推给合适的用户。广告有限 渠道灵活 广告TAM和广告巨头膨胀（比如META 腾讯）

市场对于AI的算力一直放在AI本身（图中的“AI生成”），而忽视了围绕在AI身边的其他算力。看看这张图（要做好那乱七八糟的红线，“AI定位”推荐算法需要消耗多少算力？）。

我们聊AI推理，AI生成，常常只是聊“文生图”的这个“推理算力”，没聊到“把生成的图”，推荐到对应用户里的这个“算力”；但是按照一个比较自洽的逻辑思路，我们应该从广告的TAM（推荐越有效率，广告主ROI越高，TAM就越大），算到推荐算法的TAM（“用AI来定位”），再算到文生图、文生视频的TAM（“用AI来生成”），再来预测算力需求。

8/ Meta的Dave Wehner也曾经说过，

9/ 有时候和一些朋友聊天，大家都在一个房间里，我们看似都在聊AI，但是聊的是不同的东西。

比如我们在3月19日这篇公众号提到的。

A：最近大家都只是在跑分上突破（比如grok），但是如果突然有人在算法/新的层面突破了呢？那另外那几家会不会怕，会不会加码军备竞赛？如果你不认为技术会在这里停止突破，那算力是升还是跌？

B：这个技术突破可以是向上，也可以是是向下。比如deepseek，从成本上“向下”突破，那我们有jevons paradox，但需要看应用能不能赶上；要是能从能力上“向上”突破，那么算力逻辑就可以照原来路径走；现在大家都是在黑暗里面射飞镖，没人能够确切知道下一个技术突破的路径。

A：OAI已经用3000亿估值融资了，看似很多，但是正是因为技术突破还没成为定数（要不然就不是3000亿这么便宜了）；

B: 这里我们不能假设一级市场的定价是正确的。实际上一级二级，包括产业界，大家都是在摸索中定价。

最后是一些大家比较关心的蔡崇信 FT 微软的信息

我总结了一些Q&A，

如何理解蔡崇信说的美国AI存在泡沫？

美国AI产业主要风险：

• 成本高企
• 多数模型闭源
• 应用开发缓慢→高价导致普及迟滞
• 数据中心建设长期或供过于求（美国年建5-6GW vs 中国3.3GW，受限于电力短缺）
• 商业模式已显现问题

不能单纯理解成为“花的多”就是浪费，就是泡沫；而是北美的成本结构 应用丰富度需要留意。

FT那篇，中国禁H20如何理解？

• 从有关部门的角度，他们可能认为国产芯片推理性能已达标（用谈判的角度来看，H20这里我们能给压力，自己又不会损失太多）；
• 互联网公司仍热衷英伟达，但电信公司等被要求支持本土替代；
• 若关税谈判破裂，这个H20叙事可能会更强（苹果 特斯拉和制造业关系千丝万缕，不要必要时候不搞；小公司搞了没啥影响力，英伟达变成关税谈判的一个好“谈判标的”，有点中国版tiktok的意思，trump也把tiktok和关税放在一起谈）；
• 这个新闻海外意外而已，但是本土早早有所耳闻。

微软TD COWEN的那篇（消息刚出来不久星球就给了报告），

• 微软之后有了声明；“现有投资已充分满足当前及增长中的客户需求...虽会战略性地调整部分区域基础设施，但所有地区都将保持强劲增长...这使我们能向未来增长领域调配资源”；这个和2月底那次传言没什么大的区别。

• 主要还是因为市场气氛太熊，看什么都是“半杯水空”，而非“半杯水满”；

微软之后有了声明；“现有投资已充分满足当前及增长中的客户需求...虽会战略性地调整部分区域基础设施，但所有地区都将保持强劲增长...这使我们能向未来增长领域调配资源”；这个和2月底那次传言没什么大的区别。

主要还是因为市场气氛太熊，看什么都是“半杯水空”，而非“半杯水满”；

*免责声明：文章内容仅供参考，不构成投资建议

*风险提示：股市有风险，入市需谨慎