※ 引述《Zzell (n/a)》之铭言：
: ※ 引述《asahi98 (あさひ)》之铭言：
: : 我原文底下后来特地讲清楚，这波谷歌财报再加上知本支出消息，宁愿借钱来买硬件建厂就表示，谷歌要先拿钱下订单，受惠的都是硬件。
: : 另一派人则说，花这些钱建厂赚的回来吗？我认为不止googlet，微软跟苹果还有meta也都在增加知本支出建中心。这些公司难道不怕水丢水里面吗？况且巴菲特也已经注资Google，这样表示前股神眼光也错了吗？
: : 刚刚我看到很多硬件厂商一路上涨，之前被错杀的内存已经站回来了关键价位。
: : 还有一群人说中国语言模型会削价竞争，导致这些大厂会被卷入。这点刚好找到资料
: :

: : 从这资料来看根本没有便宜多少，只低了0.09，有差很多成本吗？至于是使用谁的芯片就不了解，网红推估高机率是走新加坡管道的辉达未阉割芯片。
: : 至于下面这些评分，各位自己看吧！
: : 刚刚查到的
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: : 所以现在没有什么便宜的，好用的都差没多少，效能差的反而就便宜蛮多的。
: : 另外xAI把算力租给anthropic价格很好，meta打算有样学样，盖完多余的就租给别人用，当包租公。现在google可能发现这是条致富道路，也增加资本支出。苹果也增加盖资料中心，都是为了AI使用。
: : 从以上这点来看，多余折旧的东西还是有人要，价格租的好不好而已，看包租公会不会当了。
: 我有个疑问
: 为什么你各位多头都默认LLM真的会有大量需求
: 资料中心就是以前的铁路跟网络线？
: 有没有可能LLM除了coding就是废物
: 而就算用在coding也因为很多物理因素不能全面展开
: 最后LLM就是一个还不错但商业价值不高（不值得现在这些资本支出）的技术？
你的问题并不是完全没有道理。
AI 很有用，不代表每家公司、每一笔资本支出、每一个目前的估值都必然合理；AI 最后
即使成功，也完全可能先经历设备过剩、折旧压力或类似网络泡沫的估值修正。
但你一直把问题限缩成：
“目前卖 Token 的收入，能不能直接支付 LLM 的训练、推理与资料中心成本？”
这个框架可能太小了。
科技巨头现在买的并不只是“聊天机器人的 Token 产能”，而是在买未来十年以上的算
力基础设施、技术选择权与战略生存权。
未来需要算力的，也不只是 Coding：
Agent、自动化、搜寻、广告、翻译、影音、科研、药物与材料开发、芯片设计、自驾、
机器人、无人机、军事系统、数位孪生，都可能共用相近的资料中心、网络、电力与加速
器基础设施。
你说简单工作可以直接写传统自动化流程，这没有错。
但传统自动化适合的是规则固定、输入结构化、例外很少的工作。
企业里真正昂贵的部分，往往是模糊需求、非结构化文件、自然语言沟通、例外处理，以
及不同系统之间的临时整合。
LLM 的商业价值，未必是取代既有程式，而是大幅降低原本“根本不值得写程式处理”的
长尾自动化成本。
你也一直问：“怎么确定需求足以支撑兆美元投资？”
答案是：现在没有人能百分之百确定。
但不能因为无法精确计算，就反推需求不存在或 LLM 可能除了 Coding 都是废物。
新兴基础建设本来就不可能等所有需求、价格与报酬率完全确定后才开始兴建。等到需求
已经完全证明，GPU、电力、土地、机房、HBM 和人才也不会按一下 Enter 就立即出现。
而且这已不只是单纯的财务投资。
AI 算力正在变成国家与企业的战略武器。
假如竞争对手先做出更强的模型、Agent、自动化平台、机器人或军事系统，落后者损失
的可能不是几季折旧，而是搜寻入口、云端市占、软件生态、人才与国家安全。
因此巨头面对的是不对称风险：
多盖一些，可能降低资本报酬率；
少盖而判断错误，可能直接失去下一个世代的平台控制权。
这就是为什么它们即使知道可能过度投资，也不敢停止。
Token 现在昂贵，也不等于永远无法商业化。
价格高的一部分原因，本来就是 GPU、HBM、电力、网络与可用容量仍然稀缺。算力增加
、芯片效率提升、模型稀疏化、量化、快取与推理架构改善，都可能降低单位工作成本。
当然，成本下降也可能伴随售价下降，所以最后谁能赚到超额利润，仍然值得质疑。
但更精确的问题应该是：
“AI 需求会有多大、价值最后由芯片商、云端商、模型商还是应用商取得，以及目前估
值是否已经提前反映太多？”
而不是先假设：
“LLM 除了 Coding 可能都是废物，所以资料中心大概没有需求。”
AI 最后可能非常成功，而目前部分股票与资本支出仍然过热。
这两件事情完全可以同时成立。
你质疑估值没有错，但把技术、产业、国家竞争与未来所有算力需求，全都缩成今天一
颗 Token 的毛利，就很容易低估这场竞赛真正的规模。

想当年元宇宙也是同样说词

很好的讨论，有各种看法很棒啊，就像股票大家都看好，那谁卖股票给我？每笔成交的台积电都是有人看坏而卖出。