花小钱赚大钱的科技“魔法定律”,在AI行业不灵了
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过去二十年,科技突飞猛进,在科技巨头不断膨胀的过程中,一直遵循一条简单但极为成功的“魔法定律”:打造颠覆性创新,然后实现爆发式增长,严格控制支出,从而以低成本创造高利润。
无论是谷歌、亚马逊,还是Meta和微软,都是这样成功的。科技企业从传统企业手中夺取市场份额,借助资本杠杆,获得压倒性优势。现在,低投入高利润的模式正面临挑战,这种挑战尤其存在于AI产业。
卡洛丁资本管理公司(Callodine Capital Management) CEO吉姆·莫罗(Jim Morrow)认为:“如今的资本密度飞速攀升,AI行业已成为资本最密集的板块,这是一场彻底的变革。”
仅仅是谷歌、亚马逊、Meta和微软,本财年的资本支出便达到了3800亿美元,大部分集中于芯片、服务器、数据中心。相比10年前,这一数字增加了13倍,且四家企业都承诺未来会支出更多。
AI前景广阔,但尚未验证
如今,微软的资本支出占公司营收的25%,是10年前的三倍多。Alphabet和亚马逊的支出占比也比石油天然气勘探、电信等行业更高。
不过,质疑声正在积累。Meta公布三季度财报后,股价下跌,对于如何将AI支出转化为高利润这一问题,扎克伯格未能给出明确答案。10月30日,即Meta发布财报后的首个交易日,其股价暴跌11%,创下三年来最大单日跌幅。
AI芯片和服务器的折旧费用增加是主要的争议点之一。对冲基金经理迈克尔·伯里(Michael Burry)认为,设备加快折旧计提,会严重削弱企业的利润增长。
科技企业支出猛增,还给自由现金流造成压力。2023年,Alphabet的自由现金流为690亿美元,去年为730亿美元,今年预计只有630亿美元。Meta和微软在扣除股东回报后,自由现金流预计将为负值,而Alphabet则基本持平。
不止如此,科技企业还在疯狂发债,增加风险。例如,Meta不久前发行300亿美元债务,并完成300亿美元融资。一夜之间,科技企业似乎都在由轻资本模式向重资本模式转变。当繁荣-萧条的周期出现时,资本密集度更高的企业会经历更激烈的动荡。
AI前景广阔,但未经验证,几乎在同一时间,全球规模最大、最成功的一批企业同时向一项技术下注,这在历史上从未有过。
莫罗表示:“在历史上,这些公司实际上并未真正相互竞争过,它们在各自市场占据寡头或垄断领域,在轻资本业务中赚取巨额利润。而如今,它们都在以不同的重资本AI商业模式展开正面交锋,高估值背后是不确定的结果,这正是我认为市场必须应对的风险。”
AI能不能赚到钱,还不知道
批评者认为,由于科技企业投入了巨额成本,所以AI必须创造巨额利润,但目前没有任何证据证明,企业和普通消费者将从中获得足够价值,市场也无法证明这些支出的合理性。在未来几年内,AI技术必须实现盈利,因为当前的支出水平无法维持下去。
风险投资家、麻省理工学院数字经济研究所研究员保罗·凯德罗夫斯基(Paul Kedrosky)表示:“如果是早期市场,不盈利并不少见。但需要注意的是,对于这样的早期市场,没有哪个需要投入1万亿美元。”
风险投资家戴维·萨克斯(David Sacks)强调:“如果出现逆转,可能引发衰退。我们可承受不起衰退的代价。”纽约大学荣誉退休教授、作家加里·马库斯(Gary Marcus)批评称:“当音乐停止时,情况会很糟糕。”
事实还证明,想利用消费驱动给AI企业带来利润同样不现实。ChatGPT的周活跃用户数为8亿,Meta的月活跃用户数为30亿——Meta季度营收达500亿美元,而OpenAI与之相差很远,其CFO萨拉·普莱尔(Sarah Prior)预计公司2025年的营收将达130亿美元。
有人认为,在AI助手中植入广告可以创造利润。AI是一种可能改变范式的技术,企业层面的应用出现滞后,这是可以预见的。但直到今天,我们没有看到AI投资带来生产力的显著提升,在技术推出的早期阶段,会有大量的实验和学习过程。只有当企业开始理解AI技术,从根本上改变企业运营方式,才能看到生产力出现飞跃,也许行业创造利润还要等一段时间。
对于软件、手机应用等数字产品而言,之所以能赚到钱,主要是因为它们可以大规模提供服务,而且成本较低。比如开发一个网站,初期成本很高,但它可以以极低的成本触及海量用户。
从理论上讲,AI也有可能遵循同样的发展路径。但AI也有不同之处,随着用户规模的增加,能源和计算成本会同步上升,这意味着AI不可能实现低成本扩张。
明尼苏达大学荣誉退休数学教授安德鲁·奥德利兹科(Andrew Odlyzko)表示,巨额投资给AI企业带来压力,市场要求企业在短期内获得巨额利润,因为当前的融资无法长期维持。
纽约大学数据科学教授瓦桑特·达尔(Vasant Dhar)相信,AI进化才刚刚开始,最终会带来巨额利润,但最终以何种形式实现,现在还不明确。(小刀)





