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“短缺终将导致过剩”,a16z安德森2026年展望:AI芯片将迎来产能爆发与价格崩塌

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“如果有什么东西出现了短缺,人类的历史证明它最终会被大规模复制,直到变成过剩——AI芯片和算力也不会例外。”

在最新的The a16z Show特别节目中,a16z联合创始人、硅谷风投教父Marc Andreessen(马克·安德森)就人工智能的未来格局、中美技术竞赛以及资本市场最关心的回报问题进行了深度拆解。作为经历了互联网周期的资深投资人,安德森直言:“(AI)这是我有生以来经历的最大规模的技术革命……不仅比互联网大,其量级堪比电力和微处理器。”

要点提炼:

  • AI技术量级:

    AI是比互联网更宏大的技术变革,可与电力、微处理器和蒸汽机相提并论,目前仍处于“非常早期”阶段。

  • 成本“通缩”:

    智能的单位成本(Per unit cost)下降速度远超摩尔定律,这将带来需求的爆发性增长。

  • “短缺导致过剩”:

    遵循“短缺导致过剩”的历史规律,GPU和数据中心的大规模建设最终将导致供应过剩,从而进一步压低AI成本。

  • 市场结构:

    未来AI市场将类似计算机产业结构:少数“上帝级模型”(类似超级计算机)在顶端,海量低成本“小模型”在边缘侧普及。

  • 中美竞争:

    这是一个双雄争霸的局面。中国(如DeepSeek、Kimi)在追赶速度、开源策略和芯片自研上表现惊人,这促使美国联邦层面的监管风向转为支持创新。他说道, “基本上AI只在美国和中国被构建。世界其他地方要么造不出来,要么不想造”。

  • 商业模式:

    AI应用正从“按Token付费”向“基于价值定价”转移;初创公司不再只是“套壳(Wrappers)”,而是正在向后集成构建自己的模型。

  • AI的平民化: 无论是文本、视频还是音乐,全球最先进的AI技术(如ChatGPT、Sora、Suno)已打破壁垒,任何人都可以在第一时间直接使用并验证这些“原本昂贵”的顶尖技术。

  • 民众一边恐慌一边拥抱AI

    :民调显示公众对“AI替代”感到恐慌,但实际行为数据显示人们正在疯狂采用AI。

  • 欧洲落后的AI局面:

    欧盟因无法在创新上领跑,转而追求“监管领先”(如《欧盟AI法案》)。安德森认为,这种做法几乎扼杀了本土AI发展,甚至导致苹果和Meta拒绝在欧洲发布最新功能。



“导致过剩的第一大原因就是短缺”

尽管市场对于AI的营收增长与烧钱速度存在分歧,但安德森从投资者的角度指出,目前的许多担忧可能被误读了。他认为,核心在于智能成本的“极度通缩”。

“AI价格的下降速度比摩尔定律还要快,”安德森在访谈中强调,“所有AI输入的单位成本都在崩塌。结果就是单位成本的‘超通缩’(hyper deflation),这将推动超出预期的需求增长。”

对于投资者普遍关注的GPU和基础设施瓶颈,安德森给出了基于历史周期的判断:“在任何具有商品属性的市场中,导致过剩的第一大原因就是短缺……因为短缺,你会看到数千亿甚至数万亿美元投入地下。未来十年,AI公司的单位成本将像石头一样直线下跌。”


中美竞赛:DeepSeek带来的震撼

访谈中,安德森罕见地详细评价了来自中国的竞争压力,特别是提到了DeepSeek和Kimi等模型的崛起。他承认,中国在开源模型上的进展让华盛顿和硅谷都感到惊讶。

“DeepSeek的发布是一个‘超新星时刻’,”安德森说道,“它不仅性能出色,而且来自一家对冲基金,而非大型科技巨头,这完全出乎意料。”他指出,中国公司在开源领域的策略,实际上形成了一种全球性的价格竞争,这或使美国政策制定者重新思考监管方向。

“在华盛顿,不管是民主党还是共和党,现在都很少有兴趣做任何可能阻止我们战胜中国的事情,”安德森透露,此前业界担心的联邦层面严苛监管风险已经大幅降低,现在的博弈主要集中在州一级(如加州的SB 1047法案)。



AI定价权的转移:从“按次计费”到“价值定价”

在商业模式上,安德森观察到一个关键的转变。虽然云巨头乐于通过“按Token计费(Tokens by the drink)”来销售算力,但初创公司正在探索更具护城河的模式。

“如果你能让医生、律师或程序员的生产力大幅提升,你能不能从这部分提升的价值中分一杯羹?”安德森认为,高定价往往对客户是有利的,因为它支撑了更好的研发。“AI初创公司在定价上比SaaS公司更具创造力。”

此外,对于“初创公司是否只是大模型的套壳(GPT Wrappers)”这一质疑,安德森进行了有力反驳。他指出,像Cursor这样的领先应用公司,正在向后集成,“实际上正在构建自己的AI模型”,因为他们拥有最深的领域认知。


闭源大模型VS开源小模型

对于未来是闭源大模型赢还是开源小模型赢,安德森认为这并非零和博弈,而是一个分工明确的“智力金字塔”。他用招聘做比喻:“有些任务需要智商160的弦理论博士(大模型),但世界上绝大多数经济活动只需要智商120的胜任者(小模型)。”

他预测行业结构将类似计算机产业:

“你会有极少数相当于超级计算机的‘上帝模型’运行在巨大的数据中心里;然后会有层层递进的小模型,最终延伸到嵌入式系统。”安德森总结道,“最聪明的模型永远在顶端,但数量最多的将是那些边缘侧的小模型。”

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