AI过度建设？科技大佬Gavin Baker：真正的风险可能是建设不足，算力投资回收期不到一年

近日，在a16z近期发布的一期播客节目中，科技投资人Gavin Baker与a16z合伙人David George展开深度对话。

他表示，“ 在我的投资生涯中，很少有机会看到公司能够部署数百亿美元资金，并实现不到一年的回收期。”

当所有人都在担心AI过度建设，Baker却认为，市场对AI需求的估计严重不足，眼下真正值得警惕的风险可能是建设不足。

若供给严重短缺，AI访问成本可能不降反升，最终造成“算力不平等”。

Baker直言，他今年夏天走访了整个行业，向每一个人提出同一个问题："你能告诉我你业务中有哪怕一个正在恶化的量化数据点吗？就一个。"结果是——他一个都没找到。

当前全球重度AI付费用户可能不足1000万，而全球知识工作者有15亿人，需求扩散才刚刚起步，供给已经严重受限。

Baker表示，数据中心建设浪潮可以带动小城镇税收增长、创造高薪蓝领就业，让普通工薪阶层从AI基础设施投资中受益。

他直言："你反对数据中心？我告诉你，这恰恰可能是美国工薪阶层最好的事情。"

以下是投资作业本课代表（微信ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：

基本面在加速，股价却在下跌

Baker观察到一个明显的背离：AI行业基本面在7月和8月持续加速，公开市场的AI股票却在同期大幅回撤。

"总体来看，AI在七月加速了，在八月又加速了，"Baker说，"奇怪的是，公开市场的股票在过去两个月里却跌落一地。"

他具体点名了几家公司的动态：OpenAI明显在加速，开源加速得更快，Grok在推出Grokbot之后也出现了"相当戏剧性的加速"。他认为Anthropic处于IPO前静默期，增速数据暂时不透明，但其余部分"都在加速"。

Baker用了一个比喻："你知道那句话，一条平均水深只有两英尺的河也能把人淹死。在指数层面没有太多动静，但一些AI股票已经出现了相当大幅度的回撤——而基本面却普遍在加速。"

重度用户不足1000万，扩散才刚开始

Baker认为，当前支撑数百亿美元AI收入的，是一个极其小众的用户群体。

"目前这些公司大约有800亿美元的收入，背后支撑的重度付费用户有多少？我猜不超过3000万，甚至可能不到这个数，"David George说。

Baker的判断更为保守："也许实际上不到1000万。"

他以自己公司Atreide内部的数据为例：从3月到8月，内部Token消费增长了100倍。仅两人使用Grokbot企业版，Token消费预计在一个月内再增长10到20倍。

"全球有15亿知识工作者，我们在需求侧似乎才刚刚起步，却已经被供给严重约束住了，"Baker说。

他还观察到，AI原生公司每月在Token上的支出已占人力薪酬的10%以上，而传统企业中做得比较好的也达到了1%。"当我看供需特征时，供给侧的问题是'这可持续吗'，而配合需求侧来看，我觉得它是相当明确的。"

真正的风险：建设不足

这是Baker与主流市场叙事最大的分歧所在。

"每个人都在担心供给过剩，我更担心的是供给严重不足，"Baker说，"如果真是这样，你可能看到的不是AI访问成本下降，而是大幅涨价。"

David George进一步指出，这种供给短缺可能持续到2028年，而政治层面的阻力还会让原定建设计划进一步推迟。

Baker引用了Marc Andreessen的一个"听起来很荒唐"的观点——Token成本可能上涨10倍。"这听起来很荒唐，但我们确实生活在一个供需驱动的世界里。如果需求急剧扩张而供给跟不上，那前提将完全改变。"

更令他担忧的是供给短缺的社会后果。"那可能讽刺性地带来真正的算力不平等——大公司和富人买得起算力，"George说，"而那些'数据中心退化增长论者'两年后又会反过来抱怨这一点，却没意识到这恰恰是他们造成的。"

Baker直接回应："正是因为他们不让我们建数据中心。"

算力投资回收期不足一年，经济逻辑罕见强劲

Baker认为，当前算力投资的经济逻辑在他的投资生涯中极为罕见。

他援引了Nebius和CoreWeave披露的数据：上线1吉瓦算力，成本约500亿美元，客户可预付50%至60%，即250至300亿美元，剩余部分进入现货市场后回收更快，整体投资回收期约在9到10个月。

"在我的投资生涯中，很少有机会看到公司能够部署数百亿美元资金，并实现不到一年的回收期，"Baker说，"这相当罕见。"

他还指出，英伟达GPU可以融资，且当前融资成本相当低廉，黑石、KKR、Apollo等机构都在以较低成本参与。"随着这些模型越来越好，使用年限不断延长，每吉瓦的变现率持续提升，真实的股权回收期可能远低于一年。"

Baker以微软为反面案例：Satya Nadella去年在达沃斯承诺800亿美元资本支出后放慢了脚步，"现在他们很后悔"。相比之下，OpenAI选择了激进投入，"高回报率显然证明这是正确的决定，无论短期还是长期"。

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本文不构成个人投资建议，市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。

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