AI革命：从短缺到过剩的必然之路

“当某种资源出现短缺，人类历史证明其终将大规模复制，直至过剩——AI芯片与计算力亦不例外。”

在最新一期The a16z Show特别节目中，a16z联合创始人、硅谷风投巨擘Marc Andreessen（马克·安德森）深入探讨了人工智能的未来格局、中美技术竞赛及资本市场最为关注的回报问题。作为亲历互联网周期的资深投资人，安德森坦言：“AI无疑是我经历过的最大规模技术革命……其影响力超越互联网，堪比电力与微处理器。”

核心要点：

• AI技术量级： AI较互联网更为宏大的技术变革，与电力、微处理器及蒸汽机相提并论，当前尚处于“非常早期”阶段。

• 成本“通缩”： 智能的单位成本下降速度远超摩尔定律，预示着需求的爆炸性增长。

• “短缺导致过剩”： 遵循历史规律，GPU与数据中心的大规模建设终将引发供应过剩，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：顶端为少数“上帝级模型”（类似超级计算机），边缘侧则普及海量低成本“小模型”。

• 中美竞争： 中美双雄争霸。中国在追赶速度、开源策略及芯片自研方面表现惊人，促使美国联邦监管风向转向支持创新。安德森指出：“AI基本仅在美国与中国被构建。世界其他地区要么无法构建，要么不愿构建”。

• 商业模式： AI应用正从“按Token付费”转向“基于价值定价”；初创公司正由“套壳”向后集成构建自己的模型转变。

AI的普及化： 从文本、视频到音乐，全球顶尖AI技术（如ChatGPT、Sora、Suno）已打破壁垒，任何人都能第一时间直接使用并验证这些“昔日昂贵”的顶尖技术。

• 民众对AI的态度： 民调显示公众对“AI替代”感到恐慌，但实际行为显示人们正疯狂采用AI。

• 欧洲AI的困境： 欧盟因无法在创新上领先，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，甚至导致苹果与Meta拒绝在欧洲发布最新功能。

“过剩的根源在于短缺”

尽管市场就AI的营收增长与烧钱速度存在分歧，但安德森从投资者角度指出，许多担忧可能被误读。他认为，关键在于智能成本的“极度通缩”。

“AI价格下降速度较摩尔定律更快，”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’，这将推动需求超出预期的增长。”

对于投资者普遍关注的GPU与基础设施瓶颈，安德森基于历史周期判断：“在任何具有商品属性的市场中，过剩的根源在于短缺……因短缺，你将看到数千亿甚至数万亿美元投入。未来十年，AI公司的单位成本将如石头般直线下跌。”

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，特别是提及了DeepSeek与Kimi等模型的崛起。他承认，中国在开源模型上的进展令华盛顿与硅谷都感到惊讶。

“DeepSeek的发布是一个‘超新星时刻’，它不仅性能卓越，且来自对冲基金，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，这可能使美国政策制定者重新思考监管方向。

“在华盛顿，无论是民主党还是共和党，现在都较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，此前业界担忧的联邦层面严苛监管风险已大幅降低，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转变。尽管云巨头乐于通过“按Token计费”销售算力，但初创公司正在探索更具护城河的模式。

“若能提高医生、律师或程序员的生产力，是否能从这部分提升的价值中分一杯羹？”安德森认为，高定价往往对客户有利，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”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”。他用招聘作比：“有些任务需要智商160的弦理论博士（大模型），但世界绝大多数经济活动只需智商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。”