红杉的 AI’s $600B Question 从何而来

简化公式：GPU 收入 ×2（数据中心总拥有成本） ×2（下游 50% 毛利）≈ 年度新增营收需求

2023 年 9 月：2000 亿美元问题

David Cahn 在《AI’s $200B Question》中首次提到：按照当时英伟达 GPU 的销售量，以及终端开发者 50% 的毛利推算，应用层每年需要 2000 亿美元新收入

2024 年 6 月：6000 亿美元问题

随着英伟达一路高歌猛进，这个数值变为 6000 亿美元

ChatGPT 出现后的两年半，发生了什么？

算力端：行业 CapEx 持续增大，但 GPU 从缺货转向紧平衡

• 25 年初，deepseek 给整个行业带来杰文斯悖论时刻，让 26年 CapEx 的增长存疑。但几个月后，随着应用端的起量，26年北美 CapEx 可见度提升，相比 25 年 继续 20%+ 增长
• GPU 算力在 23 年底极度短缺，24 年供需紧张明显缓解。Blackwell 系列性价比再提升（性能 +2.5×、成本 +1.25×），触发新一轮硬件周期，但整体交付周期在 8-12 周，远好于当年 H100的 6-10 个月，整体接近供需平衡

需求端：AI 使用已实事性普及，企业端 AI 支出暴增，消费者端付费率还有很大空间

• AI ****已实事性普及：61% 的美国成年人在过去六个月使用过 AI，19% 的人每天依赖 AI。同时已经确认两个杀手级应用：企业端的 AI coding 、消费者端的 AI search
• 企业生成式 AI 支出每年 3+ 倍增长，23 年 5 亿美元，24 年 35 亿美元，25 年预估 90 亿美元
• 消费者端付费率提升才刚开始：消费者端年支出 120 亿美元，相对于全球近 20 亿人的使用量，付费率 ≈ 3%，AI 在应用端还可以解锁更多价值