AI 芯片行業是否出於泡沫中？
by Bayfamily 2024/7/16
我們先從最底層開始算起。
用英偉達H100為例，成本是3000美元，批量售價是30000美元，電耗功率是700W，考慮到機房製冷和附屬設施用電等因素。實際電耗是1000W。再按照全年使用率是60%計算，全年電耗是5000度電左右，按照每度電0.2美元計算，全年電費為1000美元。
英偉達的H100芯片，應該是5-10年後被淘汰。我們取中間值，7.5年被淘汰。這7.5年的總成本是 30000+7500= 37500美元。考慮到建設機房的費用，考慮到運營和管理機房公司的利潤。我們把這個數字乘上一倍，一個H100的全生命周期的成本就是 7.5萬美元左右。就是H100芯片本身的2.5倍。
我們看一下英偉達2024年財年的GPU銷售數據。差不多是800億美元，總共賣了這麽多的芯片。
這些芯片大部分被大廠，比如，亞馬遜，Meta, Google這些公司買走了，當然也包括抖音騰訊等中國公司。
按照前麵2.5倍的估算，這些芯片全生命周期的總成本是2000億美元。在未來可見的幾年裏，這些大公司會每年持續買入這麽多芯片，這是現在英偉達股票估值的基礎。
因為每年英偉達都銷售這麽多芯片。大廠不是隻買一次。每年新售出的芯片全生命周期成本是2000億。大廠還要每年買這個量才能支撐住英偉達股價。
一個公司，增添了2000億CapExp，花了這麽多錢，那麽他們期待多少回報呢？通常至少是2-3倍，我們取中間值2.5倍。那就是5000億美元。
也就是說這些大公司，需要依賴這些GPU，未來每年能夠提供5000億左右的額外銷售增長，那麽這筆賬才能算的過來。否則，大廠沒有道理會持續每年投入買入GPU。
那麽我們看看AI 行業到用戶末端，總的銷售是多少？
目前，AI領域收入最高的公司是OpenAI, 銷售收入為34億美元。當然，這個數字在快速增長。可能不用幾年就會突破每年100億美元。但是即使到了100億美元，那對於5000億美元的期待值也是杯水車薪。
其他AI公司相關的收入呢？我們看一下七個巨頭，扣除英偉達，他們的總營業額1.75萬億美元。
Apple: $381.62 billion
Microsoft: $236.58 billion
Amazon: $590.74 billion
Alphabet (Google): $318.15 billion
Tesla: $94.75 billion
Nvidia: $79.77 billion
Meta Platforms: $142.71 billion
如果AI能給給他們的銷售額每年帶來額外的28%的提升。那麽新增的銷售額正好是5000億，的確可以補償GPU的投入，GPU的買入也是可持續的。如果帶來的額外銷售隻有10%，那麽這些投入就是不可持續的。
根據這些公司的體和體量和規模，額外每年增長28%的銷售恐怕很難。七個巨頭幾十年超高速成長才做了1.75萬億銷售。一下子就想塞進來一個5000億新增銷售額很難。外部市場沒有這麽大的容量。額外帶來5~10%的收益可能是可以持續的。但是注意這是持續的每年因為AI帶來的銷售增長。不是全部的銷售增長。
如果不能帶來持續的額外收益，那麽這些大公司就會削減在GPU的投入，等到下一代B100大量推出的時候，市場不會大量購買。
根據上麵的計算，總結一下，我感覺AI芯片市場處在中度泡沫中。但似乎比當年互聯網泡沫巔峰的時候要輕一些。
最後決定的因素還是AI到底能給我們帶來什麽樣生活的變化，會不會有新興的產業或者服務能夠給公司帶來每年5000億美元額外的收入？目前來看還是一場豪賭。因為除了openai，因為我們沒有看到各大公司出現殺手機的應用。似乎大公司都是因為FOMO情緒而大筆夠入GPU。
如果大家最終意識到這些購入的GPU不能改變什麽，對公司也沒有帶來年增長10%以上的好處，那麽GPU的價格就會下跌直到成本價才能穩住，股票市場就會出現嚴重的回調。
轉自貝版微信公眾號2024/7/16
