美國的策略性人工智慧投資：解析500億美元的GPU收購與30億美元的生成式AI收入

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美國對人工智慧 (AI) 的熱情日漸高漲，引起全球的矚目，尤其是在風險投資領域。近期，投資公司越來越專注於 AI 項目，對於缺少 AI 元素的項目則興趣缺缺。相比之下，中國仍然優先考慮製造業，許多公司對生成性 AI 的實際應用持謹慎態度，認為美國的熱情或許過於高漲。

過去一年，行業已經投入 500 億美元購買 NVIDIA 的 GPU，而生成性 AI 的收入僅為 30 億美元，至今尚未出現“殺手級應用”。儘管如此，考慮到這一領域仍處於早期發展階段，30 億美元的收入可與 SaaS 行業十年的收益相提並論，顯示出其潛在的巨大潛力。

隨著晶片、軟件和雲計算等各個領域的快速進步，投資者自然會將生成性 AI 視為下一個重大機會。根據初步跡象，生成性 AI 的潛力似乎與以往成功的行業相當，這些行業已經創造了可觀的財富。

推動投資的關鍵因素之一是 ChatGPT 等應用的成功，該應用已經實現了 10 億美元的收入。與移動互聯網時代數百個應用超過 10 億美元的銷售額相比，生成性 AI 領域可能很快會出現更多“獨角獸”。這一充滿希望的投資環境讓風險投資家對生成性 AI 的增長充滿期待。

技術的進步也增強了對投資生成性 AI 的信心，最近實現了三項重大突破：

1. 生成創新內容的能力。

2. 加強的人際互動能力，改善對話和語音理解。

3. 強化的推理能力以處理複雜邏輯。

儘管這些能力仍需改進，並尚未廣泛應用於高安全性行業，但許多部門逐漸認識到 AI 的優勢。AI 在客戶服務、法律諮詢和伴侶陪伴等領域的應用正在鼓勵企業進行投資。

另一種投資邏輯是，主要風險投資公司和大型企業正將研發資金投入基礎 AI 模型，希望 Sora 和 Claude-3 等技術能提升 AI 的基礎能力。美國資本市場相信，提升這些基礎能力將有助於找到產品-市場契合（PMF）。然而，這可能不是追求 PMF 的最佳時機，因為小型公司可能會被擁有更強大模型的大型企業所掩蓋。有趣的是，美國和中國在此存在對比趨勢；美國公司推動基礎改進，而中國則推崇開源模型以更好地解決 PMF，儘管對這些模型能力的提升信心不足。

在經濟上，美國以服務業為主，主要企業獲利來源於該領域。透過 IT 提高效率對利潤增長至關重要，過去三十年，產生每百萬美元收入所需的員工數已從七人減少至兩人。引入 AI 有望進一步降低成本並提升生產率。在這種背景下，美國對 AI 的熱情是可以理解的，而中國則仍然專注於製造業。因此，美國對 AI 的熱情在全球經濟格局中不應被輕易忽視。

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