「沒有暗 GPU」：為什麼 AI 和 2000 年網路泡沫完全不同

本文整理自 a16z Podcast 2025 年 10 月在 Runtime 大會播出的單集。

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AI 到底是不是泡沫？過去一年，每一次科技巨頭公布新的資本支出計畫，這個問題就會被拿出來辯論一輪。美國目前已有約一兆美元的資料中心基礎設施，未來五年還計畫再投入三到四兆美元。光是 OpenAI 一家公司，承諾的建設合約就超過一兆美元。看到這些天文數字，任何經歷過 2000 年網路泡沫的人都會本能地緊張起來。

但 Atreides Management 創辦人暨投資長 Gavin Baker 不這麼看。Baker 在創辦 Atreides 之前，曾在 Fidelity Investments 管理一檔 170 億美元的科技基金長達 18 年，績效超越 99% 的 Morningstar 同類基金。更重要的是，他是 2000 年泡沫的親歷者，真正在那場崩盤中學過教訓。在 a16z 的 Runtime 大會上，他和 a16z 成長基金負責人 David George 坐下來聊了半小時，對泡沫問題給了一個簡潔有力的核心論點：「沒有暗 GPU。」

暗光纖：2000 年泡沫的致命特徵

要理解 Baker 為什麼如此篤定，得先回到 2000 年。那一波泡沫的學名其實是「電信泡沫」，核心問題出在一個叫「暗光纖」（dark fiber）的東西上。當時 Level 3、Global Crossing、WorldCom 等電信公司瘋狂在地底鋪設光纖電纜。每到財報發布的時候，這些公司都會驕傲地宣布自己又鋪了幾十萬英里的光纖。問題是，光纖只是物理介質，需要兩端的光學設備、交換器、路由器才能運作。

Baker 回憶當時的場景：「這些公司進來跟我們說，『我們這季又鋪了 20 萬英里的暗光纖，太棒了，網路會非常大，我們迫不及待要把它們點亮。』」然而在泡沫的高峰期，全美國鋪設的光纖中有 97% 是「暗的」，就是已經鋪好但根本無法使用。不是因為不想用，而是因為配套設備根本來不及跟上，需求也遠沒有那麼大。絕大多數光纖永遠沒有被點亮。

對比今天的 AI 基礎建設，情況完全相反。「沒有暗 GPU，」Baker 直言。每一張被部署的 GPU 都在全力運轉，你只要看任何一篇技術論文就知道，訓練過程中最頭痛的問題之一是 GPU 負載太重、溫度太高，字面意義上的「在融化」。Google 也公布了一組數據佐證這一點：過去 17 個月，它們處理的 token 數量增長了 150 倍。這不是紙上規劃，是真實的使用量爆發。

David George 進一步補充了一個結構性差異：2000 年的網路需要同時建立雙邊網路，你得有網站，也得有使用者，兩邊都很難。AI 不一樣，它建立在雲端和網路的既有基礎設施之上，透過一個 API 或一個網站就能觸及十億人。部署到使用的轉換速度，比 2000 年快了不只一個數量級。

三組數字，打臉泡沫論

Baker 的論證不只停在類比層面，他拿出三組具體數字，讓泡沫論更難站住腳。

第一組是估值比較。2000 年泡沫的代表公司思科（Cisco），股價最高時的本益比達到 150 到 180 倍。NVIDIA 目前大約 40 倍。兩者之間的差距不是百分之幾的微調，而是將近四到五倍的結構性落差。把今天的 NVIDIA 拿來跟當年的思科相提並論，在估值層面上根本不成立。

第二組數字可能更有說服力：投入資本報酬率（ROIC）。目前 GPU 最大的買家是 Google、Meta、Microsoft、Amazon 這些上市公司。自從它們開始大幅增加 AI 資本支出以來，ROIC 反而上升了大約 10 個百分點。花在 AI 上的錢不是丟進黑洞，而是帶來了實際可衡量的回報。Baker 承認 Blackwell 世代的天量支出能否繼續維持正報酬，「是一個有趣且開放的辯論」，但到目前為止，數據站在投資者這邊。

第三組是財務緩衝。David George 提供了一組讓泡沫論者很難反駁的算術：砸錢建 AI 基礎設施的超大規模企業，每年合計產生約 3,000 億美元的自由現金流，資產負債表上還有大約 5,000 億美元的現金。用 NVIDIA 的晶片點亮一吉瓦的運算能力，成本大約 400 到 500 億美元。換算下來，這些公司手上有一個約 8,000 億美元的財務緩衝，而且每年還在以 3,000 億美元的速度增長。即使 AI 投資的回報短期內不如預期，這些公司也不會像 2000 年的電信公司那樣資金鏈斷裂。

「輪迴交易」是真的，但規模很小

泡沫論者還有一個攻擊點：所謂的「輪迴交易」（round-tripping）。NVIDIA 投資 OpenAI，OpenAI 轉頭拿這筆錢買 NVIDIA 的 GPU。錢是可替代的，你不能假裝這筆投資不會間接回到 NVIDIA 的營收裡。

Baker 坦言這確實在發生，「錢是 fungible 的，」但他認為規模很小，而且背後的驅動力不是融資需求，而是競爭邏輯。NVIDIA 最大的對手是 Google 的 TPU。當 Google 主動找上 Anthropic，提供資金和晶片，把 Anthropic 鎖定在 TPU 生態系上，NVIDIA 很難不做出回應。黃仁勳（Jensen Huang）投資 OpenAI 和 xAI，不是為了美化報表，而是為了不讓僅存的前沿客戶被 Google 搶走。David George 對此的看法很直接：「NVIDIA 做的每一件事都完全理性。」Baker 更進一步，稱黃仁勳是他見過的兩位最優秀執行長之一（另一位是馬斯克），「拿著一手好牌打得非常漂亮。」

這裡有一個歷史對比很重要。2000 年的輪迴交易是真正的財務造假，電信公司之間互相購買對方的網路容量來灌大營收數字。今天 NVIDIA 的投資行為雖然形式上有類似之處，但本質上是市場競爭策略，而不是數字遊戲。混淆這兩者，是泡沫論者常犯的錯誤。

SaaS 公司別怕毛利下降，怕的是不動

Baker 把泡沫討論延伸到了軟體產業，這個觀點可能比泡沫論本身更實用。

他的核心判斷是：AI 時代的毛利率結構註定和傳統 SaaS 不同。2021、2022 年的 SaaS 公司動輒 80% 到 90% 的毛利率，但 AI 因為 Scaling Laws（規模定律）的本質，運算成本就是比純軟體高。「在 AI 時代成功，不可能不承受毛利壓力，這是定義上就不可能的事，」Baker 語氣很肯定。他同時搬出了一個反面教材：25 年前，多少零售商看到亞馬遜的低毛利就說「我們不想做那種生意」？結果呢？亞馬遜的零售業務毛利率現在健康得很，當年嫌棄低毛利的零售商早就消失了。

他特別點名了程式碼工具這個領域。Cursor 已經累積了一兆個程式碼 token，正在建立數據飛輪護城河。Baker 很困惑：為什麼沒有任何一家上市的程式碼公司認真嘗試跟 Cursor 競爭？它們明明有既有的獲利業務可以補貼，完全可以把 AI 產品當成盈虧平衡的策略性投入來打。窗口在關閉，但還沒完全關死。

David George 補了一個正面案例：Figma 在 IPO 路演時直接告訴投資人，它們會大力推廣 AI 工具，毛利率會下降。投資人問了幾個問題之後，反而覺得這是好事。他自己在 a16z 評估新創公司時也觀察到：「如果你說自己是 AI 公司，毛利卻有 82%，我反而會懷疑根本沒人在用你的 AI 功能。」低毛利在 AI 時代成了使用量真實的證明，而不是經營失敗的信號。

推理模型改變了遊戲規則

Baker 還提出一個比較技術性但影響深遠的觀點：推理模型（reasoning models）從根本上改變了前沿 AI 公司的經濟邏輯。

在推理模型出現之前，Baker 常說「一個沒有獨特資料和網路規模分發能力的前沿模型，是歷史上折舊最快的資產。」因為每隔幾個月就有新模型出來，你的模型馬上就貶值了。但推理改變了這個算式。強化學習在後訓練階段的應用，讓大量使用者基礎變得真正有價值：使用者產生的訊號可以透過強化學習來改善模型，改善後的模型吸引更多使用者，更多使用者又產生更好的訊號。這就是消費網路時代那個經典的飛輪效應。Baker 認為它正在 AI 領域逐漸成形，「還沒完全轉起來，但瞇著眼睛已經看得到了。」

他順帶抨擊了一個讓他很惱火的說法：有人用 GPT-5 來論證 Scaling Laws 已經到頂。「GPT-5 是一個更小的模型，它不是被設計來更強的，是被設計來讓 OpenAI 和 Microsoft 運行起來更省錢的。拿它來說 Scaling Laws 結束了？瘋了。」Baker 的態度很明確：目前沒有任何證據顯示規模定律正在失效，而所有大規模的 AI 資本支出，都押注在這條定律會繼續成立。

我的觀察

Baker 的「暗光纖 vs 暗 GPU」框架簡潔有力，但讀者在吸收這套論證時值得多想一層。

他的分析是從 2025 年 10 月的截面來看的。那時候 Blackwell GPU 才剛開始大規模部署，超大規模企業的 ROIC 還在上升軌道上。他自己也留了餘地：接下來 Blackwell 週期的天量支出能否維持正報酬，「是一個有趣且開放的辯論」。換句話說，他論證的是「到目前為止不是泡沫」，而不是「永遠不會變成泡沫」。這是一個重要的區分。

對臺灣來說，這場辯論格外切身。不管 AI 投資最後證明是精明的還是過度的，中間的大量資本支出有很大一部分會流過臺灣的半導體供應鏈。台積電為 NVIDIA、Google、AMD、Broadcom 代工晶片，AI 晶片戰爭不管誰贏，臺灣都在供貨。但如果 Baker 說錯了，如果有一天真的出現了「暗 GPU」，砍單的衝擊也會直接傳到臺灣。

Baker 對 AGI 時程的反應也值得玩味。他說 Andrej Karpathy 預測 AGI 十年後到來，居然被媒體描繪成「懷疑論者」。「你在開玩笑嗎？十年？太瘋了。算我一個。」這不是一個保守的避險基金經理會說的話。當管理數百億美元的人開始認真看待十年 AGI 的可能性，這場基礎建設的投資邏輯就不只是「報酬率好不好」了，而是「如果不投，會不會被淘汰」的存亡問題。賴利·佩吉（Larry Page）據說在 Google 內部表態「寧可破產也不能輸掉這場競賽」，某種程度上就是這種心態的極端體現。