a16z對話揭示AI殘酷真相：模型公司贏家通吃，應(yīng)用層淘汰賽已開始

近日，一場對話重新計算了 AI 產(chǎn)業(yè)的估值邏輯。這場對話的參與者分別是 a16z 的普通合伙人 David George 和 VenCap 的首席投資官 David Clark。他們聊了半個小時，話題集中在 AI 怎樣重塑風(fēng)險投資和科技產(chǎn)業(yè)本身。

Palantir CEO怒懟模型廠：賣Token就是收“AI稅”，軟件公司第一個被打殘并表示這是用虛假進步掩蓋真實成本。企業(yè)每年花費幾千萬美元買 Token，卻得不到一個可量化的商業(yè)回報。本次對話從另一個視角呼應(yīng)了這個判斷，那就是投資人的錢和企業(yè)的錢都在尋找同一個答案，即 AI 的價值到底會在哪里落地。Token 只是一個燃料，真正的目的地還沒到。

這兩位頂級投資人私下算了筆賬之后發(fā)現(xiàn) OpenAI 和 Anthropic 這兩家模型公司加起來，每個月新增的收入已經(jīng)超過了 Meta、Google 或 Microsoft 中的任何一家公司。按這個速度來推進，它們 2026 年年底的年收入運行率可能達到 2,000 億美元。這到底意味著什么？用這場對話里原話來說，它們單獨一家公司的價值增量，已然超過了整個羅素 2000 指數(shù)的全部市值。

George 指出在去年 11 月之前，他和同事觀察 AI 的方式主要圍繞生產(chǎn)力增強和云計算類比來展開。但在那個時間點之后一切都變了，Anthropic 和 OpenAI 的收入增長曲線陡峭得高出了絕大多數(shù)人的預(yù)期。更為關(guān)鍵的是，AI 這項技術(shù)面向?qū)嶓w經(jīng)濟的滲透還不到 5%，除了編程公司和科技前沿公司，其他的企業(yè)職能部門幾乎還沒有真正用上 AI，在 George 眼中這個矛盾是一個巨大的機會窗口。

Clark 則從退出數(shù)據(jù)里看到了一樣激進的趨勢，從 2020 年到 2024 年間，前 1% 的 VC 支持退出門檻是 10 億美元，到今年 2 月這個數(shù)字已經(jīng)漲到了 20 億美元。在這場對話發(fā)生的前一天，他們剛剛把數(shù)據(jù)更新到了 32 億美元。Clark 推測等到 OpenAI 或 Anthropic 這類公司上市之后，這個門檻很可能直接蹦到 1,000 億美元以上，也就是大概兩年時間實現(xiàn)了十倍的增長。

這種集中程度在科技行業(yè)的歷史上也找不出太多的先例，過去六年全部VC 支持的 IPO 加起來也就一萬億美元出頭。George 說，而在未來任何一家大規(guī)模 AI 公司的 IPO，都有可能超過這個總和，因為大模型公司正在以史無前例的速度來捕獲價值。

然而兩位投資人也承認(rèn)，整個行業(yè)還處在一個高度不確定的狀態(tài)。George 表示在他職業(yè)生涯里從沒見過變化這么快的時期，他說自己每隔幾周就要推翻一些先前的判斷，這種變化速度讓人既興奮又不安。

其中最大的變數(shù)來自模型公司的競爭格局，假如最終只有兩三家占據(jù)前沿，Token 價格會維持在一個高位，假如有五家價格就會大幅下降。實際上低價對于整體經(jīng)濟更有利，原因在于它不會迫使企業(yè)以極快速度重組勞動力，但是目前做決定的人還沒有足夠多的信息來做出判斷。

Clark 則提到了中國因素，他的同事前不久剛從中國回來，同事反饋說中國領(lǐng)先的大模型在能力上大約僅僅落后美國半年，但是成本只有十分之一。這個差距說明很多任務(wù)并不需要用最貴的模型來完成，次優(yōu)模型能力不差而且在價格上更有競爭力，同時它們的迭代速度也很快。而這對于試圖靠技術(shù)壁壘維持高價的美國模型公司來說毫無疑問是一個隱患。

另一個不確定因素則是開源，AI 蒸餾技術(shù)的成本大約只有預(yù)訓(xùn)練的 2%，假如這個比例繼續(xù)成立下去，開源模型會快速跟進那些最前沿的能力。而大模型公司顯然不愿意自己的模型被蒸餾，但是法律和技術(shù)層面能否完全阻止這件事，眼下還沒有定論。

（來源：YouTube）

這兩位投資人還討論了 AI 行業(yè)的估值風(fēng)險，去年福布斯發(fā)布了 AI 50 榜單，但是 40% 的公司在今年已經(jīng)掉下去了。由此可見 AI 公司的半衰期很短，但是估值卻很高。George 表示，自己所在的 a16z 早期基金歷史上有 60% 左右的退出交易不賺錢，這也是風(fēng)險投資的正常分布。但是，過去兩年 AI 領(lǐng)域的虧損率大概只有個位數(shù)，這并不是一個健康的水平，這說明太多公司在展示同樣的 AI 熱情，但卻只有極少數(shù)能笑到最后。

George 表示自己去參觀一些最前沿的 AI 公司時，一些研究人員坐在那里對著麥克風(fēng)低聲細(xì)語，甚至不再使用打字了，他們直接用語音指揮 Agent 集群完成工作。這跟他觀察到的傳統(tǒng) SaaS 公司形成了鮮明對比，后者依然靠大量招聘和銷售增長來掩蓋效率問題。對此 George 的評價是，老一代的公司沒有意識到自己運營效率有多低，新公司則從一開始就完全不同。

Clark 也注意到了這種公司之間的代際差異，他說新一代創(chuàng)始人就是不一樣，他們更加精干、更加激進、工作時長也更加長。

但是，他們都不認(rèn)同當(dāng)前處于泡沫階段的觀點，George 的判斷是當(dāng)前市場處于供應(yīng)受限狀態(tài)，算力、數(shù)據(jù)中心、電力都不夠用，這種稀缺性其實會抑制泡沫的形成。他說一些大廠直到 2028 年底或 2029 年初才能獲得大規(guī)模數(shù)據(jù)中心容量，這種供應(yīng)瓶頸意味著 AI 需求還會持續(xù)地推高價格。

但是 George 也指出，這個判斷也許會在三年后失效，假如出現(xiàn)某種算法突破，能夠把模型縮小到現(xiàn)在的十分之一，與此同時保持能力不降，那么供應(yīng)過剩就會出現(xiàn)。然而，短期內(nèi)發(fā)生這種突破的概率很小。

這場對話的另一個焦點是企業(yè) AI 的采用速度，George 的觀察是一些技術(shù)公司把大部分的資源投在了產(chǎn)品和交付上，而不是投資了內(nèi)部流程自動化上。對于成熟公司來說它們更適合做內(nèi)部降本增效，但是它們的行動速度通常很慢。他這樣形容目前的情況，大部分企業(yè)還處于文檔化時期，即把現(xiàn)有知識轉(zhuǎn)化成 Markdown 文件，接著嘗試在不大幅影響客戶體驗的前提下來提高效率。

假如 AI 的樂觀情景成立，VC 行業(yè)五年后會是什么樣，他們認(rèn)為這取決于模型公司的市場結(jié)構(gòu)。Token 成本是一個最大的變量，假設(shè) Token 價格足夠低，大量高價值公司會在應(yīng)用層涌現(xiàn)出來。用比爾·蓋茨的那句老話來說，平臺的價值最終取決于建立在平臺之上的公司，假如未來是這樣的話，風(fēng)險投資仍然會站在核心位置。

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=AiM9mZCmVPY

排版：胡巍巍

注：封面/首圖由AI輔助生成