AI 的下一階段,與其說取決於新模型,不如說取決於驅動它們所需的晶片、電力與機器。
AI 的下一階段,與其說取決於新模型,不如說取決於驅動它們所需的晶片、電力與機器。

AI 的下一階段,與其說取決於新模型,不如說取決於驅動它們所需的晶片、電力與機器。
a16z 的 11 億美元「機器時代基金」瞄準 AI 的實體層——晶片、記憶體、電力與資料中心——此時超大型雲端服務商的資本支出正突破 1 兆美元,零組件訂單已排至 2028 年。
「任何問題,只要有足夠的基礎設施就能解決——基本上就是 GPU 加上資金。只要問題尚未解決,需求就不會停止。」Andreessen Horowitz 共同創辦人 Ben Horowitz 在宣布該基金的影片對談中如此表示。
該基金將投資於半導體、記憶體、網路、儲存、資料中心、機器人與邊緣運算裝置。合夥人 Martin Casado 與 Raghu Raghuram 與 Horowitz 一同闡述驅動此策略的供需缺口:超大型雲端服務商的資本支出今年約為 7,000 億美元,預計 2027 年將超過 1 兆美元,而 GPU 與記憶體訂單已排至 2028 年。一家領先的記憶體供應商在 Hot Chips 會議上表示,僅現有訂單就需要三年的產能才能消化。
該基金正式化了 a16z 交易流程中早已顯現的轉變——硬體新創如今占其投資比重超過 20%,而幾年前僅為 3% 至 5%。由於代幣需求以每年近 1,000% 的速度成長,且新資料中心到 2028 年需新增 44 吉瓦(GW)電力,但預期電網僅能新增 25 吉瓦,該公司押注運算堆疊必須從根本原則重建。
供需缺口並非週期性的緊張,而是結構性的失衡。硬體供應歷來每年成長 20% 至 30%,而 AI 運算需求則以三位數的速率擴張。Casado 形容此情況前所未有:「每一顆生產出來的 GPU 都已被預售。」他提到有數千顆 GPU 流入為期多日的競標拍賣,黃牛價格達零售價的四倍。Raghuram 補充說,這波影響一路延伸到供應鏈最底層——「一直到銅礦」。
機櫃電力需求正從 5 至 10 千瓦躍升至 100 至 150 千瓦,運算密度約提升 70 倍。散熱已從氣冷轉為液冷,成為頂尖資料中心的強制要求。機櫃電壓攀升至 800 伏特直流電——據 Horowitz 所言,美國僅約 2% 的電工具備處理此等級電壓的認證。Raghuram 指出,資料中心建設所需的混凝土價格也在急劇上漲。
客製化矽晶片的 20 億美元理由
前沿 AI 的資本密集度已達到客製化硬體在經濟上合理的程度。Casado 表示,訓練一個前沿模型目前需耗資 30 億至 50 億美元。推論階段需要產生約 100 億美元才能回收這項投資,這意味著推論效率提升 20%——價值約 20 億美元——就足以支持開發客製化 ASIC。
「我們從未在單一數位產物上花費過 50 億美元,」Casado 表示。「這將對硬體提出我們前所未見的最高要求。」
硬體交易從 a16z 投資組合的 5% 躍升至 20%
這一轉變在新創社群中已顯而易見。Casado 估計,頂尖創辦人的硬體交易已從 a16z 投資組合的約 3% 至 5% 上升至超過 20%。近期的硬體投資包括 Unconventional AI、Nexthop、Volta、Atoms、Heron Power 與 Mind Robotics,以及早期對 SpaceX、Anduril 和 Waymo 的投資。
Raghuram 指出,這些創辦人必須是「系統層級」的經營者——能夠設計晶片架構、規劃供應鏈,並應對軟體創辦人從未面對的製造限制。AI 實驗室也在產品尚未問世前便與早期硬體公司簽署協議,此一轉變降低了新創公司的商業化風險。硬體新創的首輪融資已達數億美元,這是過去硬體週期中罕見的規模。
該基金的名稱反映了刻意的框架。「人工智慧一直是個錯誤的詞彙——應該稱之為機器智慧,」Casado 表示。「諷刺的是,那些說『軟體吞噬世界』的人,最終發現真正的限制在於底層的實體機器。」
對投資人而言,該基金的推出意味著資本將持續投入 AI 硬體堆疊。Nvidia 的 H100 與即將推出的 Rubin 平台錨定了當前運算世代,如今正面臨著因 Casado 所述經濟效益而崛起、日益壯大的挑戰者陣營。資料中心營運商、電力基礎設施供應商、散熱系統廠商與記憶體製造商,都可望受惠於這波多年的建設週期。2028 年 44 吉瓦的電力缺口顯示,限制條件可能從矽晶片轉向電力——以及輸電所需的變壓器、渦輪機與電網連接。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。