当上游芯片巨头英伟达忙着用金融担保扶持中小云厂商时,中游的AI大模型巨头和云计算巨头们也掀起了针对初创企业的 “算力补贴战”!AI经济在”英伟达-OpenAI-三星“的轴心指挥下,显然在准备应对行业性的流动性循环体系变化。
一方面,巨头希望通过扶持中小企业去替代当下Meta、微软等明显想自己干的”资本支出性“巨头企业的订单,另一方面,也希望同时锁定大模型-硬件相关的商业场景落地体系,免得被后来者强行撕裂生态,影响基本盘。
但从本质看,这都是金融风险从下游开始向上游转移的标志性事件,这意味着未来的上游巨头的经营性现金流的压力可能也会增长,同时,AI体系的利益循环,或许也不可避免将从英伟达-OpenAI开始溢出,这意味着全行业倒闭原材料和原配件供应商降价的时间点,也即将出现。
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从产业周期看,从 OpenAI、Anthropic 围绕 YC 创业公司的资源争夺,到谷歌云、微软、亚马逊云动辄数百万美元的免费算力额度!
巨头集体下沉的核心动因,是头部大客户的增长红利正在快速见顶,中小初创群体如果不能贡献现金流,成为增量需求的核心来源,整个行业的估值循环可能都会受到影响。
回顾历史,我们发现在AI 爆发初期,算力与大模型的买单者通常是巨头型客户,他们单体采购额高,锁单能力强,预期共振效果好,因此是行业高速增长的核心引擎。
但当AI发展至今,这些客户已经不满足于被”收割“的定位:一方面,亚马逊、谷歌、Meta 等云厂商与科技巨头纷纷加速自研 AI 芯片与基础大模型,对外部算力与模型服务的依赖度持续降低,甚至成为英伟达、OpenAI 的直接竞争对手。
而另一方面,大型企业的 AI 采购开始趋于理性,从尝鲜式采购转向场景化落地,增长斜率显著放缓,大部分承诺的数据中心,实际上依然还未开工。
在此背景下,在垂直应用渠道里密密麻麻的 AI 初创企业,就成为了为数不多的增量蓝海。这类企业既是 AI 应用的核心创造载体,也是当下和未来算力消费的中坚力量,在自身优势期,提前锁定它们,就等于锁定了下一阶段的增长入口。
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同时,AI 技术栈的实现路径,目前是按着英伟达的定义去实现的,我们会发现其具有极强的路径依赖特性,早期生态一旦绑定后,在软硬件方面会产生极高的迁移壁垒。
比如,初创公司在产品研发阶段接入某家厂商的模型 API、使用某家云的算力架构、适配某套开发工具链后,后续切换成本将呈指数级上升。因为,从数据格式、模型微调,到运维体系、业务架构,全链路的适配成本足以让绝大多数初创企业放弃更换服务商。
因此,巨头们抛出的数百万美元免费额度,本质是用短期补贴换取长期用户粘性 ,以初期零成本的方式,让自身的技术标准嵌入初创企业的产品底层,将其牢牢锁死在自家生态之中,一旦其中跑出下一个现象级应用,对应的模型调用与算力消费将形成长期稳定的现金流。
虽然,现在似乎还没有见到这类的应用,但或许未来有!
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而我们如果从供给端视角看,在产能释放周期下,价格不可能持续上涨,巨头消化供给、摊薄成本的必然选择。
当下,无论是云厂商的算力基础设施,还是大模型厂商的推理服务,都属于典型的重资产、高固定产业生态,而且生命周期可能只有3年,就面临着物理或许不用报废,但性能已经严重跟不上的问题。
所以,算力集群一旦建成,闲置就是净损耗,但模型训练完成后,推理调用的边际成本就极低。
所以,巨头通过向初创企业开放免费额度,就可以有效提升人力资源的利用率,用长尾需求摊薄巨额的固定投入。
更重要的是,当前大模型赛道同质化竞争日趋激烈,基础能力差距持续收窄,单纯靠模型性能已难以构建绝对壁垒。
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说到底,AI的门槛在变低,上游英伟达担心被头部云厂商自研芯片替代,因此扶持第二梯队云厂商分散客户风险,大模型与云厂商也担心头部客户自研分流,因此下沉扶持应用层初创以拓宽护城河!
因此,整条产业链都在从 “依赖少数大客户” 的哑铃型结构,转向 “海量中小用户” 的金字塔型结构。本质上,这说明AI产业的利润增速高峰期可能已经过峰,未来要从一次性交易过渡到到全周期分润。
此外,初创企业大部分都会消失,我们需要警惕AI巨头们对美国经济数据的干扰,因为而当全行业都将资源投向中早期补贴,很可能催生出应用层的虚假繁荣,拉出新一轮泡沫,从而延缓真正有价值的AI实现路径和商业模式的形成,当下的资本巨头用钱在让世界相信,他们的方法就是唯一正确的。
最后,算力经济正走向“生态为王” 的下半场,没有全栈实现能力的大模型巨头、芯片商的长期竞争力会越来越堪忧,免费永远意味着更深的背刺!
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