今年以來，在人工智慧（AI）的推動下，美股大幅反彈，科技股也“重振雄風”，還形成了包括$微軟(MSFT.US)$和$英偉達(NVDA.US)$在內的「七巨頭」。一切似乎都看起來非常美好，然而需要注意的是，目前真正從AI身上撈到錢的只有英偉達。

不論是“領頭羊”微軟，還是“後起之秀”Google、Meta、Adobe，這些公司還處於將AI接入其產品的階段，還沒有真正“貨幣化”，即從AI那裡賺到真金白銀。目前，許多公司的AI服務都是免費的，只有微軟敢把Copilot費用提價83%，但消費者還未必買單。

儘管還未真正獲利，但科技公司大舉投資AI領域、囤積GPU，已成為事實。根據華爾街分析師預測，到今年底，英偉達的GPU銷售額可能突破500億美元。

到此，投資人不禁想問，在獲利前景還不明朗的情況下，如此大舉購買GPU，科技公司們能回本嗎？到頭來，會不會竹籃打水一場空？如果能回本，那什麼時候才能回本呢？

創投機構紅杉的合夥人David Cahn日前發文進行了計算。Cahn認為，每1美元的GPU支出，大約對應1美元的資料中心能源成本，也就是說，保守估計下，如果英偉達到年底能賣500億美元的GPU，資料中心的支出就高達1000億美元。

然後，以50%的利潤率假設，AI產業需要2000億美元的收入才能收回前期投資的成本。但Cahn指出，目前只有750億美元的年收入，缺口達1,250億美元。

質疑聲襲來

對於Cahn提出的觀點，矽谷創投巨頭A16Z特別顧問、AI新創公司2X創辦人Guido Appenzeller進行了反駁，逐字逐句地推翻了其論點。

總體而言，Appenzeller的核心論點圍繞著一個信念，即人工智慧將成為幾乎任何含軟體產品中無所不在的組件。他斷言，在GPU基礎設施上的大量投資，即使高達500億美元，也可以輕鬆地在全球5兆美元的巨大IT支出中得到攤提。

他不僅推翻了紅杉對於AI賺錢能力的估算，還指出紅杉最根本的問題是，低估了AI歷史性革命的影響。

具體而言，Appenzeller首先指出，Cahn是“標題黨”，企圖用“2000億美元”這樣一個數字來吸人眼球，但實際上他的計算過程完全是錯誤的。

Appenzeller指出，Cahn把GPU的購買成本（資本性支出）、每年的營運成本、GPU使用周期內的累計收入和AI應用帶來的年收入都加到了一起，得到了2000億美元這一看起來超級誇張的數字。但他認為，更合適的計算方法應該基於GPU買家投資成本所獲得的年報酬率。

其次，他也認為，GPU的電費成本也被誇大了。根據Appenzeller的說法，一塊H100 PCIe GPU的成本約為3萬美元，耗電量約350瓦，考慮到伺服器和冷卻，總功耗可能在1千瓦左右。

以0.1美元/千瓦的電價計算，這塊H100 GPU在5年的生命週期內，在GPU硬體上每花1美元，其需要的電費僅為0.15美元，遠低於Cahn估算的1美元。

但最重要的是，Appenzeller認為，Cahn忽略了AI革命的規模。他指出，AI模型就像CPU、資料庫和網路一樣，是一種基礎設施元件。而現在，幾乎所有的AI軟體都在使用CPU、資料庫和網絡，未來也是如此。

那麼，AI產業到底能不能賺夠2000億美元？Appenzeller給了肯定的答案，而且不只如此，作為網路基礎設施，它創造的收入會以不同形式存在於每個部門。

因此，他總結稱，AI會顛覆一切軟體，Cahn所謂的「AI收入缺口」其實並不存在。