多搞搞核心零部件吧
內卷這個事情，中美兩國都是半斤八兩。
美國用space X去卷那兩個愛躺平的波音和洛克希德·馬丁，用特斯拉去卷底特律那三家已經和時代脫節的舊車廠，大獲成功；而中國則用特斯拉去卷那一堆不思進取的合資廠，同樣激起了一灘鷗鷺，目前看，依然是成功。
在AI這個新的內卷賽道裏，中美一樣很卷，就拿最熱門的AI大模型為例，哪個大廠不推出自己的AI大模型，都不好意思說自己是科技公司。不同的是，中國廠商的數量明顯遠遠大於美國，截止目前，已經發佈和即將發佈AI大模型的廠商，十個手指明顯數不完，而美國，5只手指就數完。
用中國人傳統的話術來說，美國真的是人丁單薄，而我們則是人多勢眾，趕英超美的夢想怕是很快達到了。
不過，最近美國卷的方向和中國卷的方向開始分化。美國大廠開始陸續宣佈自研AI晶片，Google(NASDAQ:GOOG)說了，微軟(NASDAQ:MSFT)說了，現在連Meta(NASDAQ:META)也過來湊熱鬧。
而中國廠商，還在大模型裏卷得無法自拔。
1 模型不重要，算力才是核心
在ChatGPT爆火之後，最聚焦市場的目光，其實並不是open AI，也不是微軟、google這些大廠，反而是在GPU佔據絕對領先地位的英偉達(NASDAQ:NVDA)。
算力這個詞被提及的次數，相信不弱于chatGPT，英偉達也受到資本市場的瘋狂追捧，短短一個多月，就差不多張了50%，雖然和小票相比算不上什麼，但要知道，英偉達可以6000億美元的巨無霸，能有這樣的漲幅，相當難得。
算力作為AI最繼續要補充的基礎設施，重要性怎麼強調都不為過，多年在AI領域的積累，英偉達也確實值得收穫巨大的商業利益。但很多大廠也開始隱隱覺得不對勁，AI演算法、訓練、資料處理都高度依賴GPU晶片，如果都採購英偉達的，不就等於全被它「卡脖子」了嗎？
這個邏輯，對於中國人來說太能理解了，很多現在覺得很理所當然的東西，有朝一日可能會給你致命一擊。
從技術的角度上看，AI產業和PC、智慧手機真的不一樣，後者完全可以以來供應商的晶片，自己沒必要去做，何況晶片確實不是一時半會能夠做出來的，再說了，這些晶片也沒有多麼的智慧，實際上還是人腦在做控制的工作。
但AI時代，晶片就不是簡單的資料處理，而是真正擁有了像人一樣的學習和思考能力，如果AI晶片足夠智慧，那它完全可以等同於人的大腦。
這就要命了，且不說引發什麼法律、道德和倫理問題，就是單單說AI價值鏈上，那晶片就完全是絕對的「大哥」，演算法能力也好，資料資源也罷，統統都得靠邊站。
21世紀什麼最貴？
人才啊！
人才為什麼貴？
不就是腦子貴嗎？
這個邏輯應該不難理解，這恐怕才是大廠們紛紛宣佈自己要做AI晶片的根本原因。很明顯，如果沒有晶片話語權，那基本就都得臣服在英偉達之下。
有人說演算法其實也是核心，但問題在於，演算法其實也是高度依賴於算力的，這就好比一個生產方法再先進，也是要取決於生產線的能力，取決於機器設備的效率，沒有這些，你的所謂生產方法不就成為一堆廢紙？
這個事情，馬斯克早早就想明白了。
2 AI，得晶片者得天下
2013年5月，馬斯克在一個公開場合討論自動駕駛時指出：「自動駕駛系統用在飛機上是好事，我們應該也把它放到車裏。」
這是鋼鐵俠第一次明確表態特斯拉要做自動駕駛，實際上，那個時候AI剛剛取得了不少突破，特別是卷積神經網路、電腦視覺、深度學習等等。
晶片無疑是自動駕駛的核心硬體，此時特斯拉還很小，根本無法自己做晶片，於是馬斯克先求助於mobileye，然後是求助了英偉達。2016年4月5日，英偉達推出Tesla P100 GPU晶片，從名字上就可以看出，這是專為Tesla自動駕駛而推出的晶片。
在和英偉達合作的時候，特斯拉實際上也在開發自己的自動駕駛計算平臺FSD。2018 年 12 月，特斯拉開始使用新的硬體和軟體堆疊對員工汽車進行改造。2019年3月，特斯拉開始在Model S和X汽車中批量安裝自家的FSD晶片，直到現在。
作為比較早的一批涉獵AI應用領域的公司，馬斯克很明顯知道在核心零部件實現自主可控的重要性，也意識到AI晶片的特殊性，從公佈出來的算力來看，二代FSD才216 TOPS，落後于英偉達orin 256 TOPS，但依然無法阻擋特斯拉自研步伐。
按照特斯拉的實力，即使算力上略有差異，要追上也並非不可能，更重要的是，這個晶片是完全為自家的自動駕駛服務的，計算、資料、存儲等等環節，全部在自己的閉環範圍內，完全不需要依賴供應商，更不用擔心資料安全問題。這些，都不是簡單地比拼誰的算力高能夠獲得的。
這才是戰略思維，早早地把一些最重要最核心的東西掌握在自己手裏，而不是做個組裝廠還那麼high。
我絲毫不懷疑特斯拉自動駕駛技術的先進性，也很認同馬斯克所說的，在自動駕駛這條賽道上，特斯拉用顯微鏡都看不到對手的影子。除非能夠證明自動駕駛是假的，否則最先最有實力、最大限度收穫商業利益的公司，只有特斯拉一家，至於當初有位被特斯拉告剽竊自動駕駛技術後，氣急敗壞說要把人家打得找不著東的新勢力掌門人，不說也罷，因為他已經徘徊在倒閉邊緣。
3 AI盈利迷思
眼下，AI熱潮依舊。
但凡和AI沾上邊的股票，都雞犬升天，一個月漲一倍、二倍、三倍的，俯拾皆是。但是說到未來的業績兌現，那真的是一言難盡，很多股票你即使想破腦袋，也不知道它到底怎樣能從AI裏賺錢。
不過，這就是資本市場自己的思維方式，誰跟你說一定要有業績兌現才能炒？
好吧。
實際上，如果只是從單純炒股獲利的角度來看，真的不需要過多地糾結未來有沒有業績兌現，在一個超級概念剛起來的時候，梭哈猛幹就是了，等到韭菜都進場了，轎子抬高後，走人。
但我相信，有這麼清醒意識的股民朋友，畢竟是少數，更多的只是韭菜，所以有必要講講盈利預期的事。
如前文所述，最能夠吞噬整條AI產業鏈利潤的，很可能是AI晶片廠，而非軟體廠。
AI到目前為止，主要還是降本增效的作用，還沒有催生出一個全新的業態，最熱門的微軟，把chatGPT融入它自家的產品之後，達到的效果，也就是大家不想給WPS充錢了，重新用回office。而chatGPT融入bing搜索後，用戶登陸bing多一點，google少一點，廣告商把訂單從google調給bing，罷了。
換句話說，AI所帶來的商業增量，其實是從原有量池裏搶過來的。當然，AI未來可是星辰大海般的征程，具體能夠催生出什麼的業態，還不清楚，但肯定會產生新業態，比如自動駕駛。
但不管新業態還是舊業態，旱澇保收的只有一個，那就是充當「賣鏟人」角色的晶片廠。更絕的是，全世界的「鏟子」，基本都得向英偉達買，因為只有它家有，這也是為什麼英偉達的邏輯是最硬的。Open AI雖然是全球最強，但它已經面臨著google、特斯拉，以及中國廠商的追趕，但英偉達還完全看不到追趕者的身影。
在2022年世界動力電池大會上，廣汽董事長說自己是給寧德時代打工的，但和AI時代相比，他的所謂打工要「幸福」得多，因為真正沒有選擇而只能打工的，是要做AI業務的軟體大廠們。
這對於習慣了高高在上的軟體大廠們，不知道會意味著什麼，又或者他們會不會瑟瑟發抖？
4 結語
百年未有之大變局下，對於中國科技界，其實只有一個命題，那就是核心技術是不是在自己手裏。
在PC時代，智慧手機時代，甚至移動互聯網時代，核心技術從來都沒有掌握在我們自己手裏，外表的光鮮，都無法遮擋利潤大把大把地外流，也沒有辦法改變人家可以一言不合就卡你脖子的命運。
在AI時代，這個問題能夠解決？
其實就在於AI晶片能夠自己做出來，在大家熱熱鬧鬧的比拼大模型的時候，是不是也應該效仿一下美國的大廠，做一下真正影響核心競爭力的東西。否則，只是又一次簡單的輪回，還是逃不開原來的命運。
雖然很多大廠也說自己做晶片，但究竟是真的做還是做樣子，就不得而知了。或許在它們心中，依然很懷念過去那個別人搭好台，自己在上面飄飄起舞，而且能夠賺到大錢的日子，相比之下，晶片明顯是苦活累活。
在中美在高科技領域摩擦不斷加大的當下，美國人還會不會像以前那樣給我們這樣的機會？
答案顯然是否定的。
很多人現在都在為AI鼓掌叫好，並認為這是接下來一個比移動互聯網還是巨大的產業機會，而中國的大廠們，已經和歐美站在同一起跑線。
但我想，這個想法未免太樂觀，晶片問題自不必說，更大的問題在於思維。
很多人都喜歡將特斯拉和迪王相比，認為新能源汽車的競爭其實就在兩者之間展開，而且相比于迪王，特斯拉主攻的自動駕駛可能有點虛裏八腦，不切實際，故事性遠多過實踐。王總就公開懟過自行駕駛技術是「虛裏八腦」、「皇帝新裝」。
很明顯，迪王的精力都放在機械裏，看不到在軟體上有什麼作為，它酷炫的黑科技，都集中在三個輪子開車、原地掉頭、原地蹦迪，但特斯拉則更強調自己的軟體能力，比如超級電腦Dojo、經常會更新FSD走到哪一步、強調自己的FSD晶片升級到第幾代，等等。
其實，王總傳福有他的道理，因為這幾年很多江湖郎中靠自動駕駛去忽悠資本方，忽悠投資者，最後錢燒了，東西又做不出來，活脫脫地割韭菜。但是，如果王總真的從心底不認同自動駕駛，那就不好了。
事實上，自動駕駛代表的正是AI在汽車上的應用。退一萬步講，即使自動駕駛做得還很low，離理想中的狀態相去甚遠，真正的商業化落地遙遙無期，但當中積累的資料、技術和經驗，其實就是在積累AI能力，更重要的是，這些能力並不只用於汽車，完全可以應用在其他方面，比如機器人，雖然還很遲鈍，但不斷進化之下，你敢否認有朝一日它真的可以站在流水線上？
硬體和軟體，本沒有哪個重要哪個不重要之分，但兩個所對應的未來，顯然是不同的，如果思維上分不清，那就不用指望能做出什麼來。
真心地希望大廠們，在AI大時代來臨的時候，別再點錯科技樹了。