Leo the Horseman说：算力市场与三盘模型

从目前的 AI 算力市场和大模型业态来看，大多数的 GPU 云和 IDC 机房是盲目乐观的。究其本质，还是因为其背后有资金属性更加耐心的金主，例如险资、国开行、地方发改委、供应链上游的 OEM 厂商等等。资金成本更低，时间更长，能够更好地承接短期算力价格波动，进而从长计议。
但实际上这种自信，或者说盲目，很大程度上掩盖了 AI + 算力行业的真实面目。我试图以@thecryptoskanda 的庞氏理论来解释如下。
先说结论：

• 上游的英伟达和 OEM 厂商再到 CSP 公司，是“矿机 – 矿场” 的合谋
• 该矿机盘挖的币是语言模型的智能，概括起来是一句话：“Token is token”。
• 下游的应用是拆分盘。
• 拆分盘的拆分数量和质量太低，再加上矿机币的庄在出金而非护盘，导致上游矿机价格崩盘。
• 矿机本身标的成了供应链金融和二道贩子之间的互助盘。
  先从上游的半导体生态讲起。此处不做行业尽调分析，只做与矿业的对比。GPU算力和矿业的财务模型基本一致，这也是为什么之前和矿工朋友一讨论，就能很快地理解对方的原因，包括IRR的计算、每月电费的拨出、运维成本等等。如果把英伟达和 OEM 厂商对位到矿机生产商，那么众多 CSP 公司（例如 Azure、Coreweave、Lambda等等）也就对位矿场。
  但此处吊诡的是，这个矿机币的定价只来源两方面，英伟达本身模组定价，以及下游LLM公司愿意花多少钱租。这个实际上是一个合谋过程，取决于上游大投行对于英伟达业绩的预测（做半导体二级的朋友想必也知道，台积电等供应链数据对应NVDA股价影响很一般），和下游LLM公司的采购量，是一个大的 Cabal。最终价值进行转移，从GPU模组到了语言模型。
  从这个角度上讲，GPU挖出的币，就是语言模型的智能所能产生现金流的折现，“Token is token”。
  但为了锚定语言模型token本身的价值，现有的方式是靠市梦率，好听的说法是一级市场对于 AGI 的估值。为了兜住这个经济模型，需要进一步做拆分，把Token用起来，制造一个币本位定价的锚定，也就有了各种AI的应用。但很明显拆分盘数量根本不够，而且对于本币的消耗太少，从各个LLM公司的营收，以及应用公司少得可怜的服务器数量就可见一斑。
  除此之外，庄的出金通道也是一个问题。英伟达本身的二级市场无论是市值还是流动性，都比下游的矿机和AI应用好太多，当机器卖定离手的一瞬间，抛压其实已经转移到下游去了，股票的估值只由财报和下一个型号机器的预期框住。导致最严重的问题就是，该矿机盘不存在“币卡双飞”的正向循环，当卡的价格上升的时候，庄已经获利退出了，没有太大的动力入金护盘。而目前看到的卡的价格+公司估值在螺旋上升，更像一种左右手互倒做市——我指的是公司背后出资方的一致性。
  这就造成了拆分盘的大忌：本币在增发，而拆分消耗太小，供需失衡就会造成币价崩掉。
  那为什么还有这么多人会涌入算力行业，愿意出资干呢？不谈战略角度，很大程度上是“头矿效应”。当新机型（诸如去年的H100，今年的GB200）出现时，短期的租赁定价由LLM公司定（因为亟需新机器），这一时间的回本周期会相当短，吸引一众GPU云（或者不懂算力行业的人）进入。而全网算力上升，又重新回到了市场定价。机器冗余空转，矿场倒闭，循环往复至下一个机型。
  写到这里，本文就差不多结束了，专业人士可以略过，因为本文基本没有定量信息，更不做诸如组网成本、光模块、机柜机房、供电等等的细致分析，这只是套用币圈黑话的一个思想实验。但也或许不只是思想实验——近来每天几十台二手H100流入市场，价格已经到了 190w 以下，会是矿难的前兆吗？
  我曾反复给圈外朋友解释过，能（被允许）快速崩溃的标的，不仅仅只有资金盘属性，也是承接实体产业中过热资金的好去处，毕竟再贵的郁金香也不会影响到普罗大众的生活。“盘之大者，为国为民”，如果有看懂最后这一段话的朋友，欢迎私信我共襄盛举。
  参考文献：
  韦陀：《三盘理论——庞氏构建的终极指南》，2024.12.26