最近投资AI散热，募集项目基金，总被问：到底AI基建有没有泡沫。和00年互联网泡沫，我觉得完全不可比。除了宏观环境不同，互联网当初是亿级别的应用（甚至更少），AI要类比移动互联网，十亿级甚至是百亿级别（人类+机器人）。到了移动互联网就没有看到泡沫，最终跑出来几家不可撼动的巨头。
开个脑洞来说说AI基建的前景。
1. 人脑大概1000亿个神经元。神经元是连续信号。我查了下，估计至少1000个晶体管可以模拟一个神经元；
2. H100大概80亿晶体管，从晶体管数量推算大概1万多张卡可以类比一个人脑；
3. 人脑是低频运算，大部分时间休眠。人脑频率大概低于10HZ，H100峰值得要上千HZ。所以我估计可能100张卡抵一个脑子；
4. 到本科毕业学习15年，一年学200天，一天8个小时，共24K小时；差不多相当于10K张卡训练10天。实际最新的模型可能训练时间也就个把月。差不多；
4. 80亿人，算下来得8000亿张卡。nvidia目前出货量大概在3-400万张卡/年，代替10%人类要2万倍目前的年出货量；当然GPU性能还在提升，但这个空间无疑是巨大的；
5. 再算算电，H100是700W，一年下来满负荷是6000度电，算上PUE，到7-8000度电。按照目前nvidia的年出货量，全部装机需要20-30G度电，相当于0.1%全球电力消费，要新增3GW连续功率的发电装置。用光伏就是30GW。咱中国光伏出货量600GW/年，好像也没啥；
6. 光伏没办法连续供电，得配储能，我觉得储能是非常大的机会；如果用核电，那目前最大的反应堆就1GW多，造两个大型核反应堆就够了；
7. 现在全球数据中心大概50GW，目前nvidia出货量全部装起来会增加6-7%；继续增加10倍没问题；
8. 回到AI泡沫，核心问题还是AI能否产生经济效益，而不是增长空间的问题。Nvidia的核心问题是他的领先地位会不会被撼动，而不是空间的问题；
9. 00年互联网只能发发邮件，看看新闻。现在AI已经用于各行各业了；替代普通白领和程序员完全能做到，如果具身智能起来，终端数和应用会大幅提升；Tesla在汽车上的尝试是非常好的印证。
10. 泡沫倒是在国内，动辄几千亿市值
#科技投资 #nvidia #人工智能 #半导体 #人工智能泡沫 #美股投资
开个脑洞来说说AI基建的前景。
1. 人脑大概1000亿个神经元。神经元是连续信号。我查了下，估计至少1000个晶体管可以模拟一个神经元；
2. H100大概80亿晶体管，从晶体管数量推算大概1万多张卡可以类比一个人脑；
3. 人脑是低频运算，大部分时间休眠。人脑频率大概低于10HZ，H100峰值得要上千HZ。所以我估计可能100张卡抵一个脑子；
4. 到本科毕业学习15年，一年学200天，一天8个小时，共24K小时；差不多相当于10K张卡训练10天。实际最新的模型可能训练时间也就个把月。差不多；
4. 80亿人，算下来得8000亿张卡。nvidia目前出货量大概在3-400万张卡/年，代替10%人类要2万倍目前的年出货量；当然GPU性能还在提升，但这个空间无疑是巨大的；
5. 再算算电，H100是700W，一年下来满负荷是6000度电，算上PUE，到7-8000度电。按照目前nvidia的年出货量，全部装机需要20-30G度电，相当于0.1%全球电力消费，要新增3GW连续功率的发电装置。用光伏就是30GW。咱中国光伏出货量600GW/年，好像也没啥；
6. 光伏没办法连续供电，得配储能，我觉得储能是非常大的机会；如果用核电，那目前最大的反应堆就1GW多，造两个大型核反应堆就够了；
7. 现在全球数据中心大概50GW，目前nvidia出货量全部装起来会增加6-7%；继续增加10倍没问题；
8. 回到AI泡沫，核心问题还是AI能否产生经济效益，而不是增长空间的问题。Nvidia的核心问题是他的领先地位会不会被撼动，而不是空间的问题；
9. 00年互联网只能发发邮件，看看新闻。现在AI已经用于各行各业了；替代普通白领和程序员完全能做到，如果具身智能起来，终端数和应用会大幅提升；Tesla在汽车上的尝试是非常好的印证。
10. 泡沫倒是在国内，动辄几千亿市值
#科技投资 #nvidia #人工智能 #半导体 #人工智能泡沫 #美股投资
