四川
最近人工智能界比较受关注的新闻是meta宣布将把一部分自己的算力出租给市场来挣钱。很多人将此解读为meta算力过剩，但是资本市场却做了另一番回应：Meta股价立即上涨8%。
背后的原因其实是，Meta发现现在算力出租实在是太挣钱了，因此宁可耽误一下自己的AI建设。
现在确实已经终结了一个词元(Token)管够的时代。光是今年3月，中国的日均资源消耗量就已经达到了140万亿，其中光是豆包就占据了120万亿。当然，若论人均占比，美国更高，他们以3亿多一点的人口创下了127万亿token的日消耗量。很多AI相关企业开始限流或者限制时间，避免用户的扎堆涌入造成拥堵。这与两三年前的情况确实不同。
我们其实想更深入的谈一谈这个问题：现在的局面很可能就已经宣告了AI泡沫论的错误。
总有一些人，会宣称AI是泡沫，而且崩溃近在咫尺，比如有人就绘声绘色地说“今年下半年到明年上半年会有10倍于互联网危机的经济危机”，三个核心论点中其中一个就是AI泡沫论。
这一类专家对于AI泡沫的技术解读是卖芯片的英伟达之类的挣钱，但算力中心和AI公司不挣钱，相当于卖铲子的挣钱，而挖矿的不挣钱。两年前或许真的如此，但这显然已经不再是事实，算力紧缺已经是所有AI使用者都能体会到的，更不要提AI模型功能也会越来越复杂，对算力的消耗也会越来越可怕。
以OpenClaw为代表的智能体助理(Agent)对算力的消耗远远高于过去的模型。过去的模型简单来说就是一个应用，只会进行特定某方面的工作，但智能体助理则相当于聘了一个赛博秘书，可以将各种各样的工作综合起来。比如制定旅行计划，过去我们需要专门的软件提供旅游信息、订机票、订酒店，但这一类智能体助理却可以彻底包办。
这也就意味着，过去一个AI只需要负责一方面的工作，而且还有大量的选择工作是要人来做，现在却全用一个AI解决。对算力需求的增加可想而知。而且这还远远没有到对算力需求的尽头。
比如说我作为工科生，一直期待有工程方面的AI，我们可以像用大语言模型那样，通过言语交互，一些提示词，就能生成一个工程设计，AI也会帮我们完成设计到仿真、验证再到成本计算等一系列过程。这个在技术上并不是不可行，但是可想而知，这样的模型对算力的消耗是极其恐怖的。
我们就以马斯克的Space X为代表。马斯克不久之前把space X和他的AI公司XAI合并，于是现在space X也有这方面的业务了。他们的一个重大服务就是colossus算力中心。Anthropic每个月将向SpaceX支付12.5亿美元的算力租金以便使用colossus，一年就是150亿美元，单单这一项收入就差不多是SpaceX所有其他收入之和。
Space X表示他们在地面建设这一类数据中心的成本是每兆瓦270万美元，Colossus2总共是830兆瓦，总成本大致在22亿美元左右，与anthropic的租金比起来，简直是一本万利，三四个月就回本了。
所以现在的情况已经变了。不单是卖芯片的企业，比如英伟达挣钱，他们下游的算力中心也开始挣钱，更进一步的，随着越来越多的AI公司走出了赔本赚吆喝的局面，开始获得稳定的客户群体，并开始对其收费，他们的财务也越来越好看。
因此，所谓的那种“卖铲子的挣钱，而挖矿的不挣钱”的局面已经成了过去式，由此可以说， AI泡沫论也在一定程度上破了产。当然，我们还可以对这个理论做更财经方面的分析，比如最基本的，英伟达这些企业的估值倍率并不高，只能说是正常水平。但这就是另外一个话题，我们就不展开了。
~the end~
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