AI公司被算力「卡脖子」,a16z想当创业公司的「制氧机」

HelloKitty 2024-08-08 17:22

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本文由 硅兔赛跑 撰写/授权提供,转载请注明原出处。

文章来源于:硅兔赛跑

作者:王王

编辑:蔓蔓周

a16z 作为一家对科技极度乐观主义的投资机构,在每一场科技浪潮里都有精彩的表现。除了漂亮的投资项目之外,a16z 在营销和运营方面也是创意频出,无论是合伙人还是被投企业,都经常在热搜榜上有名。

最近,a16z 又冒出新点子,为了捕获市面上更多的 AI 创业公司,推出一项“氧气计划”。

算力「卡脖子」

a16z 想当 AI 公司的「制氧机」

算力、算法、数据是人工智能的三大基石。

自从 AI 走进大模型时代,这三块基石的需求更是与日俱增。由于训练模型需要大量显卡,GPU 成为 AI 行业的硬通货,一度供不应求。

据媒体 The Information 报道,a16z 已经囤积数千个 AI 芯片,其中也包括英伟达的 H100  GPU,并将其出租给被投公司公司,换取股权。这在公司内部称为“氧气计划”,意为给 AI 初创团队提供赖以生存的“氧气”。目前 a16z 已经投入了数亿美元,未来将拓展为 20000 多张 GPU 的训练集群,规模和马斯克训练 Grok 大模型的 GPU 大致相同。

a16z 发现,尽管 AI 公司的算力饥荒相比去年有所缓解,但市场供需仍然十分不平衡。比起出手阔绰的大厂,早期初创团队则很难获得足够的 GPU 资源。a16z 认为,这将是赢得高潜力创始人芳心的重要筹码。

事实证明,a16z 的氧气计划确实吸引到了优秀的创业项目。大模型公司 Luma AI 在今年 1 月获得了 a16z 的 4300 万美元 B 轮投资,当时有其他机构开出了更高估值,而 a16z 开出以低价租用 GPU 的条件,最终赢得了谈判。

Luma AI 的联合创始人兼 CEO 曾表示,对于 AI 基础设施来说,计算就是一切。完成融资半年后,Luma AI 推出首款文生视频大模型 Dream Machine,网上测评效果据说可媲美 Sora。

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图源:SiliconANGLE

算力换股权

这届投资人爱上「卖铲子」

a16z 并不是第一个用 GPU 算力换取被投企业股权的投资机构。

早先,硅谷投资人 Nat Friedman 和 Daniel Gross 购买了 2512 张 H100,Index Venture、Convinction 等机构也采购了 GPU 计算资源提供给初创公司。

VC 机构如此,云厂商投资 AI 公司更是近水楼台。外有微软投资 OpenAI、Mistral AI(OpenAI 在欧洲的竞对),内有阿里包圆 MiniMax、月之暗面、零一万物、智谱 AI、百川智能 5 家大模型独角兽,这些投资中都强调了“算力支持合作”。据传,在阿里投资月之暗面的 8 亿美元中,有近一半是云积分而非现金。

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计算资源对于AI公司及其重要|图源:Gcore

对于市场化机构来说,提供稀缺的计算资源无疑是当前抢夺优秀项目时的杀手锏;对于云厂商,这更是建立生态协同、提升自身营收的简便方法。AI 公司冲锋在前,卷模型、卷应用、卷 PMF,投资人们在后方卖铲子,也卷出了一种别样的商业模式。

得 GPU 者得天下?

也有人不看好囤积 GPU 这一操作。“现在屯的这么多「铲子」,四年之后怎么办呢?”有网友犀利地质问。

一些投资人也持相同观点,比如红杉资本。在这一波 AI 投资热潮中,红杉采取了谨慎的态度,过去两年虽然出手次数不少,但金额不大,更偏好早期项目。在 GPU 这一话题上,红杉合伙人 David Cahn 认为,2023 年 9 月已经是 GPU 紧缺的高峰,短缺已经开始缓解,并且随着技术快速发展,这一代的 GPU 会大幅贬值。今年 3 月英伟达推出的 B100 性能是 H100 的 2.5 倍,未来产量会越来越多,而 a16z 手里的 H100 只会越来越不值钱。

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David Cahn|图源:Sequoia Capital

前文提到的投资机构 Convinction,在今年已经放缓了采购节奏,并将部分服务器出手;阿里据报道也计划在新一代 AI 芯片上市之前快速利用手上的这批 GPU 获利。

AI 风口上,得 GPU 者就能得天下吗?

回头看看,从早年间的“房租换股权”,到移动互联网时代的“流量换股权”,再到 AI 时代的“算力换股权”——花样升级,玩法不变,最后还是“房东”们坐收渔利。

据高盛分析师预测,8 月底的英伟达业绩发布会将再次突破收入预期。风水轮流转,只有老黄笑哈哈。

参考来源:

Andreessen horowitz Is Building a Stash ofMore Than 20,000 GPUs to Win Al Deals(The Information)

a16z is working hard to get stuck with last year’s Nvidia chips(Pivot to AI)

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