VC囤货GPU提供「氧气」，创业者真的买账吗？-国

氧气——人类生命的基础，灵感的源泉。而在AI时代，GPU就是供养每一位创业者的氧气。

据美国科技媒体The Information在7月中旬的报道，治理着420亿美元资产的头部风投公司Andreessen Horowitz（简称a16z），已斥资数亿美元购置了数千块英伟达H100芯片。获得a16z投资的初创企业可以获得这些芯片的使用权。该设计被a16z称作“氧气设计”，凸显了GPU作为焦点盘算资源的主要性。

GPU的稀缺性已无需赘言，a16z也不是*的囤货商。自2023年以来，VC界兴起打造GPU“蓄水池”的风潮。着名投资同伴奈特·弗里德曼（Nat Friedman）和丹尼尔·格罗斯（Daniel Gross），以及Conviction等新兴投资机构都接纳了类似的做法。一场围绕盘算资源的战略博弈，正在VC届悄然上演。

市场供需的天平，仍然处于倾斜的状态。H100这样的旗舰级GPU，大多早已被科技巨头以耐久巨额订单锁定，初创企业往往要排队许久。

另一方面，资金丰裕的大型科技公司逐步深入AI投资领域，投资总额甚至逾越传统风投。在此靠山下，VC们通过囤积稀缺资源，增强对优质投资工具的吸引力，显得顺理成章。事实，若是既能获得足够的资金支持，又能拥有数以万计的H100作为算力支持，初创企业似乎没有太多拒绝科技巨头橄榄枝的理由。

然而「甲子光年」对话的投资人均对a16z这一模式的招揽效果提出质疑。他们更信托，无论VC规模若何，囤卡行为都属于锦上添花，无法成为决议性因素。这似乎更像是a16z的媒体宣传战略，现实功效顶多是一张不痛不痒的优惠券。

1、a16z的囤货战略

a16z的雄心壮志，在其对GPU集群的大规模投资中显露无疑。据媒体报道，这家风险投资巨头未来会将其GPU集群扩展至2万块以上，这一规模与埃隆·马斯克的xAI公司用于训练Grok大模子的GPU数目相当，预计耗资高达50亿美元。

Luma AI是首批使用a16z GPU资源训练模子的公司之一，这家文生视频企业今年1月刚获得a16z领投的4300万美元B轮融资。该公司设计动用约3000块GPU来训练新模子。Luma首席执行官Amit Jaan在报道中示意，只管其他风险投资公司对Luma的估值更高，但他更看重a16z提供的GPU资源。

海内某VC投资人Fiona在接受「甲子光年」采访时示意，a16z囤积GPU的行为无疑是有益的战略。“上一个互联网时代，一些VC会提供共享办公空间作为增值服务（value add），” Fiona总结称，“但在当前的AI时代，团队最需要的已然不是办公场所。投资者自然要使出全身解数，拿出新的手段继续吸引可遇不能求的优异团队。”

Fiona还指出，在创业者眼中，基金的优势各有差异。一些创业者更看重基金首创人的资质，如美国红杉（Sequoia）的首创人唐·瓦伦丁（Don Valentine）在硅谷享有极高的声誉；另一些人可能更看重附加价值。“GPU是大模子相关领域创业者最需要的器械之一。面临两家一致条件的机构，其中一家说我可以把卡借给你，它的吸引力自然会更大。”

更主要的是，囤积GPU是一种引人注目的宣传方式，能够在媒体上吸引眼球。a16z的公共宣传自己就在VC行业压倒一切，开创了VC合资人频仍写博客、做播客的范式，并在其中引入大量对未来的剖析，强调拥抱AI时代的主要性。“他们也想借此向创业者宣传，请放心拿着我们的钱去创业吧，” Fiona以为。

基于这些利益，a16z在GPU领域的押注显然并非*。2023年，奈特·弗里德曼和丹尼尔·格罗斯就宣布确立了自己的盘算集群，名叫仙女座（Andromeda），由跨越4000个GPU组成。这对同伴会以低于市场价钱的用度向其投资组合中的公司提供使用权。

然而运行一个GPU集群绝非易事。弗里德曼和格罗斯支付了高达九位数美元的前期用度来租赁芯片，两人还亲自肩负了维护的职责。“这是一项工业规模的运营。它需要熬夜、早起，周末不眠不休，”格罗斯在谈到该集群时说道，“若是奈特和我没有十年的软件和硬件项目运营履历，运营起来会很棘手。”

弗里德曼则对《福布斯》示意，他已经成为AI初创企业的全职芯片经纪人。“有几周我把大部门时间都花在为人人找 GPU上。”

海内某VC投资人Chris便从这个角度提出质疑：“我们接触的许多创业者都示意，若是想用OpenAI的API，他们不直接从OpenAI接入，而是用微软Azure上的API。微软自己的盘算中央运行多年，能耗成本、调剂优化，稳固性方面都很*，这才是创业者看重的。a16z的GPU集群能有若干稳固性呢？它的两位首创人没有硬件靠山。重新打造一个盘算中央，比大厂的云设施效果还要好，这不是VC从业者可以实现的。”

值得一提的是，a16z在GPU领域的野心不仅限于自己购置或租赁，还涉及与芯片供应商的深度互助。据《福布斯》报道，a16z正在与芯片商洽谈共建盘算项目，增强其在人工智能领域的竞争力。

然而靠囤积GPU或者潜在的共建盘算中央来获得投资上的竞争优势，似乎不是a16z这样拥有几百亿美元的头部VC需要思量的。

“a16z是业内品牌效应*的VC之一，能够投进险些所有头部大模子公司，” Chris对「甲子光年」示意，“创业者异常在意自己拿到了谁的钱。能获得a16z或者红杉资源的投资，自己就比获得算力资源主要得多。这样的投资背书可以极大地提升公司的认可度。”

至于规模较小的VC，似乎更没有囤卡的意义：“一亿美金的小型VC，纵然用治理费买到少量GPU资源，也无法在竞争中占优，” Chris示意，“创业者不会嫌弃资源多，但若是我能从另一家风险投资公司多融到100万美元，我固然可以不要这些硬件资源。”

2、GPU稀缺的真伪

若是提供算力资源比给予创业者资金更主要，其背后的逻辑是GPU的稀缺水平远超级值的现金。那么在2024年下半年，GPU的稀缺照样一个真命题吗？

自去年以来，有些创业者把它看作稀土金属，有些则示意获取它的难度堪比毒品——正如AI软件Hebbia首席执行官 George Sivulka所说，行业里的人们会窃窃私语：“嗯，我熟悉一个有H100的人。”

也就是从2023年最先，风投契构Index Ventures与甲骨文开展互助，免费向初创企业提供英伟达的芯片。该公司湾区合资人艾琳·普赖斯-赖特（Erin Price-Wright）也示意，获取算力资源是AI公司*的挑战之一，对于尚处早期的公司来说，获得GPU尤其难题。成本不是*的问题，但市面上跨越95%的GPU容量已经分给了科技巨头。

这显著加速了这些公司的生长，格罗斯称之为“时间膨胀机制”。“你最需要的就是时间。盘算集群是一种加速时间的方式，你可以将一个原本需要一年时间训练的模子在我们的集群上用一周时间完成。”格罗斯说。

“需求异常高，远远跨越我们的供应。我们天天都在争分夺秒，”英伟达CEO黄仁勋在今年5月的财报集会上示意。该公司一季度净利润同比增进628% 。

不外随着GPU欠缺形势的缓解，一些投资者最先调整战略。美国红杉资源并没有急于买入GPU，而是在博客上发文称GPU欠缺的岑岭已经由去。若是将回报界说为赚取足够的利润来抵消投资，红杉估量天生式AI理应缔造6000亿美元的收入，而要实现这种回报还需要几十年的时间。

文章作者，身为红杉资源合资人的戴维·卡恩 (David Cahn) 并不信托购置GPU就像修建铁路——它们会贬值，很快会过时，不会像修铁路那样带来太多的垄断订价权。他以为一种危险的“错觉”已经占有了优势：“我们都市很快致富，由于AGI明天就要来了，我们都需要贮备*有价值的资源，那就是GPU。”

如下图所示，该文章的推断逻辑是：英伟达芯片运营的收入应为数据中央总成本的50%（另一半是能源和修建成本）；而数据中央的成本应该占AI企业为硬件设施支出的成本的50%。也就是说，AI行业的年产值应为英伟达营收的4倍。

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凭证英伟达最新营收来推算，AI行业的年产值应跨越6000亿美元，才够笼罩数据中央等基础设施的开销。但现在的情形并非云云，以是文章结论是AI行业泡沫加剧。

Databricks首席执行官阿里·戈德斯（Ali Ghodsi）也对GPU火热的需求泼了一盆冷水。他在今年2月展望明年AI芯片的价钱就会大幅下跌，重新实现供需平衡。正如人们对互联网带宽的担忧悄然殆尽，“同样的事情也会发生在 GPU 上”。

新兴风投Conviction去年也最先从云厂商商那里租赁GPU，以成本价转供应初创公司。但今年该风投已经削减了订单量，并将部门服务器投放到市场上出售。

“据我们领会，我们投资的美国创业公司在算力层面并没有遇到太多问题，美国的算力稀缺似乎不在于缺乏创业公司，尤其是应用层公司所需要的少量算力。” Chris示意，“一些云厂商，包罗AWS和谷歌都自动示意可以免费赠予一些算力试用，用完了再花钱租。租金成本不会对公司造成显著影响。”

然则对于Luma这样急需算力的模子层公司来说，Chris以为他们简直可能正在排队，以是才需要a16z的直接支持：“这就像餐厅里的大桌和小桌排队一样，模子层公司相当于在排大桌，而应用层公司排小桌，两者的排队速率差异。与大公司互助的流程也对照长，而a16z能直接提供卡，这就比守候投资款子到账后再租用大公司的云要快得多。” 

这也印证了a16z囤积GPU的相对合理性：“a16z作为大要量的基金，投资标的也都是对照大的模子层公司，确实很容易触及GPU欠缺的临界点。”

大多数VC不会像a16z这样，直接购置大量终将过时的H100，并悄悄守候它烂在自己手里。好比上述Index Ventures不会直接购置任何芯片，与Oracle的互助只意味着它代表被投公司作出答应并支付云的用度，确保创业者“在准确的时间与准确的人确立联系，以便他们获得所需的资源。”

Fiona也示意，她没有听说海内哪家基金会自动买卡，更多地饰演“算力中介”的角色。“a16z获得GPU一定要比海内的资源利便。我们和偕行现在的战略都是和云厂商，包罗亚马逊云、Google Cloud等增强联系，这些都是更利便的共享算力。”

OpenAI的CEO萨姆·奥尔特曼的弟弟杰克·奥特曼 (Jack Altman) 也在近期最先担任算力中介，推出了名叫Generate的服务。他掌舵的风投公司 Alt Capital 会帮初创企业免费获得微软基础设施的资源。据微软公司增进与生态系统副总裁安妮·珀尔（Annie Pearl）先容，每家初创企业约莫会使用两周微软的设施来训练自己的大模子，此外微软还会给每家公司提供35万美元的额度来使用Azure的云服务。

与此同时，Alt Capital将向每家初创公司投资25万美元。值得一提的是，Alt Capital的Generate服务主要和较成熟的初创公司互助，投资工具通常已经完成A轮融资，金额跨越1000万美元以上。

同时，VC看待创业者的方式也有所差异。 Fiona强调，“我们作为早期风险投资者，照样期待创业者可以自力一些，只管不要泛起要做这件事的焦点元素不知道怎么搞定就最先创业的情形。”

这不意味着Fiona所在的机构会拒绝创业者的求助。“我们会回应创业者提出的详细需求，但我们也会倾向于以为，若是创业者自己没有什么算力资源的渠道，且算力不到位营业就无法开展，那他是不是应该留在算力资源对照多的大公司内部创业，等到自己足够成熟以后再出来？”

Fiona还示意，她没有碰着过一定需要VC提供算力的创业者，也没有创业者会仅仅由于她所在的基金不答应协助找算力就拒绝她。“这多数不是他们最希望我们辅助的方面。我们更常遇到的情形是，优异的创业者会希望我们这些平时见人对照多的机构辅助他找到优异的人才。”

然而人才也会在意一家创业公司的算力水平。最著名的例子之一是AI搜索引擎Perplexity首创人阿拉丁·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）在今年早些时刻的诉苦：“我曾试图从Meta约请一位资深研究员，效果他说等我有了1万块H100再去找他。思量到AI生长这么快，纵然 Perplexity拿到一些英伟达的芯片，天下也已进入下一个时代。到时刻他们又会说等我有2万块H100再找他。”

因此，这反映了AI投资界了另一种暗涌的趋势：既有钱也有足够算力的大厂，是否正逐步取代传统VC在投资界的职位？

3、大厂的FOMO

在微软投资OpenAI，亚马逊投资Anthropic等令人瞩目的投资背后，科技巨头在天生式AI企业中的投资，正在跨越传统VC机构的投资额。外界剖析以为，这些行动主要出于FOMO的情绪（fear of missing out，指跟不上潮水导致落伍所带来的恐惧）。

据研究公司PitchBook数据，微软、谷歌和亚马逊去年杀青了一系列重磅生意，占 2023 年新兴AI公司270亿美元总融资的三分之二。 

与此同时，佛罗里达大学金融学教授亚历杭德罗·洛佩兹-利拉（Alejandro Lopez-Lira）示意，这同样是一种阻碍初创企业竞争的手段。“这些公司能够接触到云云多的创业公司，这很可能削减未来竞争对手的数目，”洛佩兹-利拉说道。“没有人想重复雅虎未能收购谷歌的错误。”

另一方面，构建和训练天生式人工智能工具需要伟大的算力和资金。因此初创公司更愿意与同时提供基础设施的大型科技公司互助。而这又迅速推高了初创公司的估值，使得传统VC更难押注处于手艺前沿的标的。《金融时报》2023年底报道称，风险投资公司被迫放慢支出速率，只为顺应更高的利率和投资组合估值下降的逆境。

早期风险投资公司Tapestry VC的首创合资人帕特里克·墨菲 （Patrick Murphy）示意：“纵然是治理着数百亿美元资金的天下*风险投资公司也难以竞争。在这次AI平台的转变中，只有百万分之一概率泛起的潜力公司，大部门都已经被大型科技公司占领。” 

面临VC和大厂之间的选择，Fiona以为详细要看大厂的投资条款。“大厂的优势在于生态资源的倾斜，现成的应用场景接入，包罗算力资源的优惠，这些都是大厂用来吸引优异创业团队的通例筹码。但我们VC作为财政投资人，通常能给创业团队异常高的自主权。”

更况且，大厂的战略投资可能包罗一些有利于大厂生态的需求。“有些团队看中大厂生态的帮衬，有些创业者信托自己不需要依附大厂，足以独当一面。这就将磨练首创人若何判断自己做的营业在生态中跟大厂的相对位置，再思量是否拿大厂的投资，” Fiona示意。

Chris也以为，大厂的投资带有战略诉求，会对创业者造成一定限制。这些限制并不在于强迫创业公司做某些事情，而是可能会削减他们的部门选择。“假设今天字节跳动的豆包API价钱大幅下降，成为海内价钱*的API服务。那么接受了其他大厂投资的创业公司也许就会被限制不要使用豆包API。”

至于大厂投资是否旨在停止潜在的竞争对手，Chris没有给出一定的回覆，然则指出一个特征：“大厂的战略投资所持有的创业公司股份比例会更大。例如阿里巴巴投资月之暗面占股份36%，而通俗VC可能只会占十几个百分点，通常会涣散投资物来钻营更好的财政回报。大厂的投资可以涣散，也可以不涣散，它不完全是为了挣钱，而是出于一个现在可能还不明确的目的。”

另一个利益是，大厂投资OpenAI这样的模子层企业的同时，也可以继续增强与电力公司的互助，在美国多地确立电站和基础设施，进而构建拥有数十万显卡的超大规模集群。这些更增壮大的盘算中央可以辅助被投公司训练更壮大的模子，作为配套的数据中央和盘算资源也能获得稳固地使用，从而确保投资回报，提升财政显示。

相对来说，VC的主营营业是赚取财政回报，而不需要体贴创业公司的详细营业，也不会期待自己提供的GPU能比得过大公司的云设施。因此，风险投资的条款通常比大公司的条款简朴。

Chris强调：“VC提供的最有价值的器械是无形资产，包罗公共关系、运营履历，营销节奏等等。岂非红杉投资一个新能源公司还要给它搭配一个汽车生产线，做一块电池吗？产业链是有分工的，被投企业一定会用宁德时代的电池。” 

“对于创业者来说，这些无形资产，不会没有硬件资源主要。而硬件资源相对于风投的品牌影响力来说，就更不是稀缺的资源了，” Chris总结道。