2万亿英伟达的身后，藏了哪些新需求？

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从企业家的角度探究商业本质

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文章开头，让我们先悼念宗庆后老先生。

本来昨天的单仁行，我还在祝愿宗庆后老先生身体健康，没想到在文章发出去后4个小时，老先生就离我们而去了。

在娃哈哈的讣告中，我看到“娃哈哈创始人”这个头衔被放到了最后。

或许对宗庆后老先生来说，从那段艰难困苦的时代里一路走来，为这个国家和社会创造的价值，才是真正重要的企业家精神。

斯人已逝，生者如斯，老先生一路走好。

同样，我们很多经营者也可以去看看昨天的单仁行，当我们有一天进入到下半场，我们究竟拼的是什么？

02

言归正传，其实在上周还有一件大事，英伟达创下美股历史上最大单日市值增幅，一天竟然涨了一个阿里巴巴，跨越2万亿美元节点，成为了全球第四大公司。

说实话，看到这个走势图，我真的怀疑美股是不是把泡沫都灌在英伟达身上了？

老美那边也都疯了。

有媒体算了笔账，如果你在十年前买了1000美元的英伟达股票，只按照2月20日的收盘价694美元来计算，这笔钱已经翻倍到了近15万美元。

当然，不用10年，即使你在去年这个时候买了英伟达，短短一年时间差不多也翻了4倍。

哎，想一想英伟达的投资人现在个个都提心吊胆，吃不好，睡不香，越涨越害怕。

不像我们大A的投资人，心态平稳，一买一个不吭声。

当然，支持英伟达上涨的逻辑不光是美股的泡沫，还有英伟达自身非常靓眼的财报。

在22号，英伟达公布了2024财年（也就是2023年）堪称恐怖的业绩：

营收609亿美元，同比增长126%，净利润297.6亿美元，同比增长581%，净利润率高达48.8%。

大家如果不理解这个数字，我们简单做个对比分析。

英伟达的两个对手，英特尔和AMD，在此前5年的态势是英特尔当大哥，英伟达还在和AMD抢老二的位置。

但在2023年，AMD净利润只有8.5亿美元，英特尔净利润是17亿美元，全部出现比较大的下滑，只有英伟达在超级加倍，不管是市值、还是业绩都碾压两家对手。

透过英伟达的表面上的业绩数据和增长，我们要看到未来在前沿领域，所爆发出的一轮新需求。

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第一个叫新算力需求。

支撑英伟达业绩的大头，就是以大模型为代表的新一轮AI技术革命催生的新算力需求。

目前，全球的算力资源都进入到了一个换挡期，全球智能算力，就是像GPU这样的芯片算力，增速要远超通用算力，比如说CPU这样的芯片算力。

大模型的基础之一是海量算力，而且得是先进算力，目前最好的算力芯片就是英伟达的A100和H100。

所以，英伟达不做大模型，但它所提供的先进AI芯片，在整个市场中拥有98%的市场份额，基本上就是绝对垄断了。

只要你想做大模型，你就绕不开英伟达。

这是英伟达增长的主要逻辑，它不做前端市场，也不面向大众客户，而是在后端的供应链当中找到“算力”这个位置，死死卡住了这个生态位。

这就是“熊彼得租金”所阐述的产业逻辑，企业通过“技术研发（对应产品）”、“市场营销（对于品牌推广）”、“资源整合（对应供应链）”，在一个不确定性很高的复杂环境中承担风险，做出创新，从而形成了自己独特的生态位，造就了一种“产业收租”现象。

你看英伟达现在是不是特别像一位房东？

租客也就是那些做大模型的企业，要在前端市场打生打死，但每个月一到点，给房东的钱一分不能少，如果位置很紧俏，房东说涨租就涨租，你还没什么办法。

但是熊彼特也告诉我们，租金源于创新，但创新也会被替代，

目前，一张围绕着英伟达的大网正在拉开。

半导体、科技巨头、AI初创企业正在谋求联合，在所有人已经取得共识的下一波AI大浪潮当中，必须要在“AI算力芯片”这块大蛋糕中分上一杯羹。

同时，因为美国政府的出口管制，中国公司想要获得英伟达的算力，都得要绕一大圈，找中间商去买，价格自然贵上不少，包括买回来之后的调试、使用，这些都是高昂的成本。

大企业不想当冤大头，中小企业、创业公司更是难以大规模购买、部署算力集群。

这里面存在巨大的商机，目前行业内有几个选择，比如用华为系的昇腾910AI芯片进行国产替代；比如走服务模式，介绍渠道、出租GPU资源，或者是提供部署、运营、调试服务，最大程度拉长AI芯片的利润空间。

我确信，国产算力会进一步得到重视，当然，同时也会有更多趁机炒作、造势、圈钱的现象，就像当年的新能源汽车一样。

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第二个是数据需求。

在大数据方面，其实中国的数据获取门槛很低，像搜索网站、开源的数据集就有很多，随便用个爬虫就能抓取，但是，中文互联网数据的质量比较低。

为什么低？

不是没有专业的信息，而是因为广告内容太多了，你找到专业内容需要花很多时间去辨别。

这就必须要做很多额外工作去提升数据质量，这不是普通的数据标注工作能完成的，而是需要非常专业的团队对数据进行清洗、整理。

像我们的文思子牙营销AI，为什么我们要把它限定在营销领域？

就是因为我们本身在企业营销做了18年，有自己的app，有自己的数据库，我们很早就对数据进行保护和留存，我们可以拿出高质量的数据和案例做训练和整理。

所以，文思子牙在营销上输出的针对性和专业性比较强，这就是别人没有的特殊优势。

相对应的，在AI浪潮当中，无论是哪种模型，在落地到具体应用场景中的时候，必须要用专业数据做优化调试。

但目前在中国AI市场当中，这样专门做数据服务商的企业还非常少，而且能做到定制化服务更是少之又少。

但从未来市场需求来看，这样的企业一定会在AI产业链的位置当中，占据重要一环。

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第三个就是应用需求。

目前国内的AIGC行业正在如火如荼的进行着，好像每天都有大新闻出现，但假如我们去仔细去分析。

目前大厂是在做大模型基础设施的工作，真正在软件应用方面，整个AI还处于早期阶段。

从长期来看，AI在硬件销售上带来的收入增长只是一小部分，软件应用的潜在市场和收入要远远大于硬件。

所以，在基础大模型到应用之间，存在着一个巨大的空白需求，需要去填补。

想一想，光是短视频直播平台那些讲一点不痛不痒的AI常识教育的个人，就可能轻轻松松把课卖到几千万。

如果一个AI应用，能够让使用者快速上手，能够给企业创造出实际的商业价值，能够让我们很多过去无法解决的问题，今天有机会借助AI的新方法去解决，而且效率有明显提升，它一定会有巨大的空间。

所以，围绕着这一点，我们再度做文思子牙营销型AI进行了迭代。

新的版本，会按照企业在短视频营销当中的实际工作流程，把多个不同场景的小模型拼在一起，比如文案、脚本、视频剪辑、账号矩阵运营发布、数据监控、素材库。

这就能在解决大部分同类问题的时候，不需要再单独去针对某一个特殊问题再去买别的应用，或者是聘请专门的人员，直接在一套系统里调取使用，快速完成工作，提升效率和结果。

技术为应用而生，应用是为了解决实际问题而生。

当然，这只是目前AI所带来的浪潮中，我们能看到的一点点变化。

我相信，未来还会有许多行业和市场，会随着AI进一步深化，诞生出全新的需求，祝福你们都能从中挖到金矿，取得效率上的提升，在行业当中有机会出类拔萃，遥遥领先。

责任编辑| 罗英凡

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