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花小錢賺大錢的科技“魔法定律”，在AI行業不靈了

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花小錢賺大錢的科技“魔法定律”，在AI行業不靈了

過去二十年 ， 科技突飛猛進 ， 在科技巨頭不斷膨脹的過程中 ， 一直遵循一條簡單但極為成功的“魔法定律”：打造顛覆性創新 ， 然后實現爆發式增長 ， 嚴格控制支出 ， 從而以低成本創造高利潤 。
無論是谷歌、亞馬遜 ， 還是Meta和微軟 ， 都是這樣成功的 。 科技企業從傳統企業手中奪取市場份額 ， 借助資本杠桿 ， 獲得壓倒性優勢 。 現在 ， 低投入高利潤的模式正面臨挑戰 ， 這種挑戰尤其存在于AI產業 。

卡洛丁資本管理公司（Callodine Capital Management） CEO吉姆·莫羅（Jim Morrow）認為：“如今的資本密度飛速攀升 ， AI行業已成為資本最密集的板塊 ， 這是一場徹底的變革 。 ”
僅僅是谷歌、亞馬遜、Meta和微軟 ， 本財年的資本支出便達到了3800億美元 ， 大部分集中于芯片、服務器、數據中心 。 相比10年前 ， 這一數字增加了13倍 ， 且四家企業都承諾未來會支出更多 。
AI前景廣闊 ， 但尚未驗證
如今 ， 微軟的資本支出占公司營收的25% ， 是10年前的三倍多 。 Alphabet和亞馬遜的支出占比也比石油天然氣勘探、電信等行業更高 。
不過 ， 質疑聲正在積累 。 Meta公布三季度財報后 ， 股價下跌 ， 對于如何將AI支出轉化為高利潤這一問題 ， 扎克伯格未能給出明確答案 。 10月30日 ， 即Meta發布財報后的首個交易日 ， 其股價暴跌11% ， 創下三年來最大單日跌幅 。
AI芯片和服務器的折舊費用增加是主要的爭議點之一 。 對沖基金經理邁克爾·伯里（Michael Burry）認為 ， 設備加快折舊計提 ， 會嚴重削弱企業的利潤增長 。
科技企業支出猛增 ， 還給自由現金流造成壓力 。 2023年 ， Alphabet的自由現金流為690億美元 ， 去年為730億美元 ， 今年預計只有630億美元 。 Meta和微軟在扣除股東回報后 ， 自由現金流預計將為負值 ， 而Alphabet則基本持平 。
不止如此 ， 科技企業還在瘋狂發債 ， 增加風險 。 例如 ， Meta不久前發行300億美元債務 ， 并完成300億美元融資 。 一夜之間 ， 科技企業似乎都在由輕資本模式向重資本模式轉變 。 當繁榮-蕭條的周期出現時 ， 資本密集度更高的企業會經歷更激烈的動蕩 。
AI前景廣闊 ， 但未經驗證 ， 幾乎在同一時間 ， 全球規模最大、最成功的一批企業同時向一項技術下注 ， 這在歷史上從未有過 。
莫羅表示：“在歷史上 ， 這些公司實際上并未真正相互競爭過 ， 它們在各自市場占據寡頭或壟斷領域 ， 在輕資本業務中賺取巨額利潤 。 而如今 ， 它們都在以不同的重資本AI商業模式展開正面交鋒 ， 高估值背后是不確定的結果 ， 這正是我認為市場必須應對的風險 。 ”
AI能不能賺到錢 ， 還不知道
批評者認為 ， 由于科技企業投入了巨額成本 ， 所以AI必須創造巨額利潤 ， 但目前沒有任何證據證明 ， 企業和普通消費者將從中獲得足夠價值 ， 市場也無法證明這些支出的合理性 。 在未來幾年內 ， AI技術必須實現盈利 ， 因為當前的支出水平無法維持下去 。
風險投資家、麻省理工學院數字經濟研究所研究員保羅·凱德羅夫斯基（Paul Kedrosky）表示：“如果是早期市場 ， 不盈利并不少見 。 但需要注意的是 ， 對于這樣的早期市場 ， 沒有哪個需要投入1萬億美元 。 ”
風險投資家戴維·薩克斯（David Sacks）強調：“如果出現逆轉 ， 可能引發衰退 。 我們可承受不起衰退的代價 。 ”紐約大學榮譽退休教授、作家加里·馬庫斯（Gary Marcus）批評稱：“當音樂停止時 ， 情況會很糟糕 。 ”
事實還證明 ， 想利用消費驅動給AI企業帶來利潤同樣不現實 。 ChatGPT的周活躍用戶數為8億 ， Meta的月活躍用戶數為30億——Meta季度營收達500億美元 ， 而OpenAI與之相差很遠 ， 其CFO薩拉·普萊爾（Sarah Prior）預計公司2025年的營收將達130億美元 。
有人認為 ， 在AI助手中植入廣告可以創造利潤 。 AI是一種可能改變范式的技術 ， 企業層面的應用出現滯后 ， 這是可以預見的 。 但直到今天 ， 我們沒有看到AI投資帶來生產力的顯著提升 ， 在技術推出的早期階段 ， 會有大量的實驗和學習過程 。 只有當企業開始理解AI技術 ， 從根本上改變企業運營方式 ， 才能看到生產力出現飛躍 ， 也許行業創造利潤還要等一段時間 。
對于軟件、手機應用等數字產品而言 ， 之所以能賺到錢 ， 主要是因為它們可以大規模提供服務 ， 而且成本較低 。 比如開發一個網站 ， 初期成本很高 ， 但它可以以極低的成本觸及海量用戶 。
從理論上講 ， AI也有可能遵循同樣的發展路徑 。 但AI也有不同之處 ， 隨著用戶規模的增加 ， 能源和計算成本會同步上升 ， 這意味著AI不可能實現低成本擴張 。
明尼蘇達大學榮譽退休數學教授安德魯·奧德利茲科（Andrew Odlyzko）表示 ， 巨額投資給AI企業帶來壓力 ， 市場要求企業在短期內獲得巨額利潤 ， 因為當前的融資無法長期維持 。
【花小錢賺大錢的科技“魔法定律”，在AI行業不靈了】紐約大學數據科學教授瓦桑特·達爾（Vasant Dhar）相信 ， AI進化才剛剛開始 ， 最終會帶來巨額利潤 ， 但最終以何種形式實現 ， 現在還不明確 。 （小刀）

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