VC囤貨GPU提供「氧氣」，創業者真的買賬嗎？

氧氣——人類生命的基礎，靈感的源泉。而在AI時代，GPU就是供養每一位創業者的氧氣。

據美國科技媒體The Information在7月中旬的報道，管理着420億美元資產的頭部風投公司Andreessen Horowitz（簡稱a16z），已斥資數億美元購買了數千塊英偉達H100芯片。獲得a16z投資的初創企業可以獲得這些芯片的使用權。該計劃被a16z稱作「氧氣計劃」，凸顯了GPU作為核心計算資源的重要性。

GPU的稀缺性已無需贅言，a16z也不是*的囤貨商。自2023年以來，VC界興起打造GPU「蓄水池」的風潮。知名投資搭檔奈特·弗里德曼（Nat Friedman）和丹尼爾·格羅斯（Daniel Gross），以及Conviction等新興投資機構都採取了類似的做法。一場圍繞計算資源的戰略博弈，正在VC屆悄然上演。

市場供需的天平，仍然處於傾斜的狀態。H100這樣的旗艦級GPU，大多早已被科技巨頭以長期鉅額訂單鎖定，初創企業往往要排隊許久。

另一方面，資金充裕的大型科技公司逐步深入AI投資領域，投資總額甚至超越傳統風投。在此背景下，VC們通過囤積稀缺資源，增強對優質投資對象的吸引力，顯得順理成章。畢竟，如果既能獲得充足的資金支持，又能擁有數以萬計的H100作為算力支撐，初創企業似乎沒有太多拒絕科技巨頭橄欖枝的理由。

然而「甲子光年」對話的投資人均對a16z這一模式的招攬效果提出質疑。他們更相信，無論VC規模如何，囤卡行為都屬於錦上添花，無法成為決定性因素。這似乎更像是a16z的媒體宣傳策略，實際功效頂多是一張不痛不癢的優惠券。

1、a16z的囤貨策略

a16z的雄心壯志，在其對GPU集羣的大規模投資中顯露無疑。據媒體報道，這家風險投資巨頭未來會將其GPU集羣擴展至2萬塊以上，這一規模與埃隆·馬斯克的xAI公司用於訓練Grok大模型的GPU數量相當，預計耗資高達50億美元。

Luma AI是首批使用a16z GPU資源訓練模型的公司之一，這家文生視頻企業今年1月剛獲得a16z領投的4300萬美元B輪融資。該公司計劃動用約3000塊GPU來訓練新模型。Luma首席執行官Amit Jaan在報道中表示，儘管其他風險投資公司對Luma的估值更高，但他更看重a16z提供的GPU資源。

國內某VC投資人Fiona在接受「甲子光年」採訪時表示，a16z囤積GPU的行為無疑是有益的策略。「上一個互聯網時代，一些VC會提供共享辦公空間作為增值服務（value add），」 Fiona總結稱，「但在當前的AI時代，團隊最需要的已然不是辦公場所。投資者自然要使出渾身解數，拿出新的本領繼續吸引可遇不可求的優秀團隊。」

Fiona還指出，在創業者眼中，基金的優勢各有不同。一些創業者更看重基金創始人的資質，如美國紅杉（Sequoia）的創始人唐·瓦倫丁（Don Valentine）在硅谷享有極高的聲譽；另一些人可能更看重附加價值。「GPU是大模型相關領域創業者最需要的東西之一。面對兩家同等條件的機構，其中一家説我可以把卡借給你，它的吸引力自然會更大。」

更重要的是，囤積GPU是一種引人注目的宣傳方式，能夠在媒體上吸引眼球。a16z的公共宣傳本身就在VC行業首屈一指，開創了VC合夥人頻繁寫博客、做播客的範式，並在其中引入大量對未來的分析，強調擁抱AI時代的重要性。「他們也想借此向創業者宣傳，請放心拿着我們的錢去創業吧，」 Fiona認為。

基於這些好處，a16z在GPU領域的押注顯然並非*。2023年，奈特·弗里德曼和丹尼爾·格羅斯就宣佈建立了自己的計算集羣，名叫仙女座（Andromeda），由超過4000個GPU組成。這對搭檔會以低於市場價格的費用向其投資組合中的公司提供使用權。

然而運行一個GPU集羣絕非易事。弗里德曼和格羅斯支付了高達九位數美元的前期費用來租賃芯片，兩人還親自承擔了維護的職責。「這是一項工業規模的運營。它需要熬夜、早起，周末不眠不休，」格羅斯在談到該集羣時説道，「如果奈特和我沒有十年的軟件和硬件項目運營經驗，運營起來會很棘手。」

弗里德曼則對《福布斯》表示，他已經成為AI初創企業的全職芯片經紀人。「有幾周我把大部分時間都花在為大家找 GPU上。」

國內某VC投資人Chris便從這個角度提出質疑：「我們接觸的許多創業者都表示，如果想用OpenAI的API，他們不直接從OpenAI接入，而是用微軟Azure上的API。微軟自己的計算中心運行多年，能耗成本、調度優化，穩定性方面都很*，這纔是創業者看重的。a16z的GPU集羣能有多少穩定性呢？它的兩位創始人沒有硬件背景。重新打造一個計算中心，比大廠的雲設施效果還要好，這不是VC從業者可以實現的。」

值得一提的是，a16z在GPU領域的野心不僅限於自己購買或租賃，還涉及與芯片供應商的深度合作。據《福布斯》報道，a16z正在與芯片商洽談共建計算項目，增強其在人工智能領域的競爭力。

然而靠囤積GPU或者潛在的共建計算中心來獲得投資上的競爭優勢，似乎不是a16z這樣擁有幾百億美元的頭部VC需要考慮的。

「a16z是業內品牌效應*的VC之一，能夠投進幾乎所有頭部大模型公司，」 Chris對「甲子光年」表示，「創業者非常在意自己拿到了誰的錢。能獲得a16z或者紅杉資本的投資，本身就比獲得算力資源重要得多。這樣的投資背書可以極大地提升公司的認可度。」

至於規模較小的VC，似乎更沒有囤卡的意義：「一億美金的小型VC，即使用管理費買到少量GPU資源，也無法在競爭中佔優，」 Chris表示，「創業者不會嫌棄資源多，但如果我能從另一家風險投資公司多融到100萬美元，我當然可以不要這些硬件資源。」

2、GPU稀缺的真偽

如果提供算力資源比給予創業者資金更重要，其背后的邏輯是GPU的稀缺程度遠超等值的現金。那麼在2024年下半年，GPU的稀缺還是一個真命題嗎？

自去年以來，有些創業者把它看作稀土金屬，有些則表示獲取它的難度堪比毒品——正如AI軟件Hebbia首席執行官 George Sivulka所説，行業里的人們會交頭接耳：「嗯，我認識一個有H100的人。」

也就是從2023年開始，風投機構Index Ventures與甲骨文開展合作，免費向初創企業提供英偉達的芯片。該公司灣區合夥人艾琳·普賴斯-賴特（Erin Price-Wright）也表示，獲取算力資源是AI公司*的挑戰之一，對於尚處早期的公司來説，獲得GPU尤其困難。成本不是*的問題，但市面上超過95%的GPU容量已經分給了科技巨頭。

這顯著加快了這些公司的發展，格羅斯稱之為「時間膨脹機制」。「你最需要的就是時間。計算集羣是一種加速時間的方式，你可以將一個原本需要一年時間訓練的模型在我們的集羣上用一周時間完成。」格羅斯説。

「需求非常高，遠遠超過我們的供應。我們每天都在爭分奪秒，」英偉達CEO黃仁勛在今年5月的財報會議上表示。該公司一季度淨利潤同比增長628% 。

不過隨着GPU短缺形勢的緩解，一些投資者開始調整策略。美國紅杉資本並沒有急於買入GPU，而是在博客上發文稱GPU短缺的高峰已經過去。如果將回報定義為賺取足夠的利潤來抵消投資，紅杉估計生成式AI理應創造6000億美元的收入，而要實現這種回報還需要幾十年的時間。

文章作者，身為紅杉資本合夥人的戴維·卡恩 (David Cahn) 並不相信購買GPU就像修建鐵路——它們會貶值，很快會過時，不會像修鐵路那樣帶來太多的壟斷定價權。他認為一種危險的「錯覺」已經佔據了上風：「我們都會很快致富，因為AGI明天就要來了，我們都需要儲備*有價值的資源，那就是GPU。」

如下圖所示，該文章的推斷邏輯是：英偉達芯片運營的收入應為數據中心總成本的50%（另一半是能源和建築成本）；而數據中心的成本應該佔AI企業為硬件設施付出的成本的50%。也就是説，AI行業的年產值應為英偉達營收的4倍。

根據英偉達最新營收來推算，AI行業的年產值應超過6000億美元，纔夠覆蓋數據中心等基礎設施的開銷。但目前的情況並非如此，所以文章結論是AI行業泡沫加劇。

Databricks首席執行官阿里·戈德斯（Ali Ghodsi）也對GPU火熱的需求潑了一盆冷水。他在今年2月預測明年AI芯片的價格就會大幅下跌，重新實現供需平衡。正如人們對互聯網帶寬的擔憂悄然殆盡，「同樣的事情也會發生在 GPU 上」。

新興風投Conviction去年也開始從雲廠商商那里租賃GPU，以成本價轉供給初創公司。但今年該風投已經減少了訂單量，並將部分服務器投放到市場上出售。

「據我們瞭解，我們投資的美國創業公司在算力層面並沒有遇到太多問題，美國的算力稀缺似乎不在於缺乏創業公司，尤其是應用層公司所需要的少量算力。」 Chris表示，「一些雲廠商，包括AWS和谷歌都主動表示可以免費贈送一些算力試用，用完了再花錢租。租金成本不會對公司造成顯著影響。」

但是對於Luma這樣急需算力的模型層公司來説，Chris認為他們的確可能正在排隊，所以才需要a16z的直接支持：「這就像餐廳里的大桌和小桌排隊一樣，模型層公司相當於在排大桌，而應用層公司排小桌，兩者的排隊速度不同。與大公司合作的流程也比較長，而a16z能直接提供卡，這就比等待投資款項到賬后再租用大公司的雲要快得多。」 

這也印證了a16z囤積GPU的相對合理性：「a16z作為大體量的基金，投資標的也都是比較大的模型層公司，確實很容易觸及GPU短缺的臨界點。」

大多數VC不會像a16z這樣，直接購買大量終將過時的H100，並靜靜等待它爛在自己手里。比如上述Index Ventures不會直接購買任何芯片，與Oracle的合作只意味着它代表被投公司作出承諾並支付雲的費用，確保創業者「在正確的時間與正確的人建立聯繫，以便他們獲得所需的資源。」

Fiona也表示，她沒有聽説國內哪家基金會主動買卡，更多地扮演「算力中介」的角色。「a16z獲得GPU肯定要比國內的資本方便。我們和同行現在的策略都是和雲廠商，包括亞馬遜雲、Google Cloud等加強聯繫，這些都是更方便的共享算力。」

OpenAI的CEO薩姆·奧爾特曼的弟弟傑克·奧特曼 (Jack Altman) 也在近期開始擔任算力中介，推出了名叫Generate的服務。他掌舵的風投公司 Alt Capital 會幫初創企業免費獲得微軟基礎設施的資源。據微軟公司增長與生態系統副總裁安妮·珀爾（Annie Pearl）介紹，每家初創企業大約會使用兩周微軟的設施來訓練自己的大模型，此外微軟還會給每家公司提供35萬美元的額度來使用Azure的雲服務。

與此同時，Alt Capital將向每家初創公司投資25萬美元。值得一提的是，Alt Capital的Generate服務主要和較成熟的初創公司合作，投資對象通常已經完成A輪融資，金額超過1000萬美元以上。

同時，VC看待創業者的方式也有所不同。 Fiona強調，「我們作為早期風險投資者，還是期待創業者可以獨立一些，儘量不要出現要做這件事的核心元素不知道怎麼搞定就開始創業的情況。」

這不意味着Fiona所在的機構會拒絕創業者的求助。「我們會迴應創業者提出的具體需求，但我們也會傾向於認為，如果創業者自己沒有什麼算力資源的渠道，且算力不到位業務就無法開展，那他是不是應該留在算力資源比較多的大公司內部創業，等到自己足夠成熟以后再出來？」

Fiona還表示，她沒有碰到過一定需要VC提供算力的創業者，也沒有創業者會僅僅因為她所在的基金不承諾幫忙找算力就拒絕她。「這多半不是他們最希望我們幫助的方面。我們更常遇到的情況是，優秀的創業者會希望我們這些平時見人比較多的機構幫助他找到優秀的人才。」

然而人才也會在意一家創業公司的算力水平。最著名的例子之一是AI搜索引擎Perplexity創始人阿拉丁·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）在今年早些時候的訴苦：「我曾試圖從Meta聘請一位資深研究員，結果他説等我有了1萬塊H100再去找他。考慮到AI發展這麼快，即使 Perplexity拿到一些英偉達的芯片，世界也已進入下一個時代。到時候他們又會説等我有2萬塊H100再找他。」

因此，這反映了AI投資界了另一種暗涌的趨勢：既有錢也有充足算力的大廠，是否正逐步取代傳統VC在投資界的地位？

3、大廠的FOMO

在微軟投資OpenAI，亞馬遜投資Anthropic等令人矚目的投資背后，科技巨頭在生成式AI企業中的投資，正在超過傳統VC機構的投資額。外界分析認為，這些舉措主要出於FOMO的情緒（fear of missing out，指跟不上潮流導致落后所帶來的恐懼）。

據研究公司PitchBook數據，微軟、谷歌和亞馬遜去年達成了一系列重磅交易，佔 2023 年新興AI公司270億美元總融資的三分之二。 

與此同時，佛羅里達大學金融學教授亞歷杭德羅·洛佩茲-利拉（Alejandro Lopez-Lira）表示，這同樣是一種阻礙初創企業競爭的手段。「這些公司能夠接觸到如此多的創業公司，這很可能減少未來競爭對手的數量，」洛佩茲-利拉説道。「沒有人想重複雅虎未能收購谷歌的錯誤。」

另一方面，構建和訓練生成式人工智能工具需要巨大的算力和資金。因此初創公司更願意與同時提供基礎設施的大型科技公司合作。而這又迅速推高了初創公司的估值，使得傳統VC更難押注處於技術前沿的標的。《金融時報》2023年底報道稱，風險投資公司被迫放慢支出速度，只為適應更高的利率和投資組合估值下降的困境。

早期風險投資公司Tapestry VC的創始合夥人帕特里克·墨菲 （Patrick Murphy）表示：「即使是管理着數百億美元資金的世界*風險投資公司也難以競爭。在這次AI平臺的轉變中，只有百萬分之一概率出現的潛力公司，大部分都已經被大型科技公司佔領。」 

面對VC和大廠之間的選擇，Fiona認為具體要看大廠的投資條款。「大廠的優勢在於生態資源的傾斜，現成的應用場景接入，包括算力資源的優惠，這些都是大廠用來吸引優秀創業團隊的常規籌碼。但我們VC作為財務投資人，通常能給創業團隊非常高的自主權。」

更何況，大廠的戰略投資可能包括一些有利於大廠生態的需求。「有些團隊看中大廠生態的幫襯，有些創業者相信自己不需要依附大廠，足以獨當一面。這就將考驗創始人如何判斷自己做的業務在生態中跟大廠的相對位置，再考慮是否拿大廠的投資，」 Fiona表示。

Chris也認為，大廠的投資帶有戰略訴求，會對創業者造成一定限制。這些限制並不在於強迫創業公司做某些事情，而是可能會減少他們的部分選擇。「假設今天字節跳動的豆包API價格大幅下降，成為國內價格*的API服務。那麼接受了其他大廠投資的創業公司也許就會被限制不要使用豆包API。」

至於大廠投資是否旨在遏制潛在的競爭對手，Chris沒有給出肯定的回答，但是指出一個特徵：「大廠的戰略投資所持有的創業公司股份比例會更大。例如阿里巴巴投資月之暗面佔股份36%，而普通VC可能只會佔十幾個百分點，通常會分散投資物來謀求更好的財務回報。大廠的投資可以分散，也可以不分散，它不完全是爲了掙錢，而是出於一個現在可能還不明確的目的。」

另一個好處是，大廠投資OpenAI這樣的模型層企業的同時，也可以繼續加強與電力公司的合作，在美國多地建立電站和基礎設施，進而構建擁有數十萬顯卡的超大規模集羣。這些更加強大的計算中心可以幫助被投公司訓練更強大的模型，作為配套的數據中心和計算資源也能得到穩定地使用，從而確保投資回報，提升財務表現。

相對來説，VC的主營業務是賺取財務回報，而不需要關心創業公司的具體業務，也不會期待自己提供的GPU能比得過大公司的雲設施。因此，風險投資的條款通常比大公司的條款簡單。

Chris強調：「VC提供的最有價值的東西是無形資產，包括公共關係、運營經驗，營銷節奏等等。難道紅杉投資一個新能源公司還要給它搭配一個汽車生產線，做一塊電池嗎？產業鏈是有分工的，被投企業肯定會用寧德時代的電池。」 

「對於創業者來説，這些無形資產，不會沒有硬件資源重要。而硬件資源相對於風投的品牌影響力來説，就更不是稀缺的資源了，」 Chris總結道。

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