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作者 H2 (超級噴火龍X)
標題 Re: [新聞] Google 最新 Gemini 3 模型正式推出!即
時間 Thu Nov 20 15:31:50 2025





Gavin Baker
著名科技對沖基金Atreides 投資長

https://reurl.cc/LQME27

(Grok中文翻譯)

關於 AI 的一些想法  

Gemini 3 顯示,預訓練的擴展定律仍然
完好無缺。這是自 o1 發布以來最重要的
 AI 數據點。這意味著 Blackwell 模型很
可能在 2026 年第二季度推出時,展現出
顯著的性能提升。GPT-5 並非擴展定律放
緩的證據。GPT-5 是設計成推理成本更低的
模型,而不是更好的模型。它實際上是一個
較小的模型,後面有一個路由器。而且,請
不要告訴我 Gemini 3 是用 TPU 訓練的,
因此不能反映 Blackwell 的情況。預訓練中
重要的是連貫的 FLOPs,無論是在 Blackwell
還是 TPU 上。  

邊緣模型:  

推理大幅改善了邊緣模型的經濟性和商業模
式。推理解鎖了「用戶產生數據,這些數據
可以回饋到產品中以改善產品並吸引更多用
戶」的飛輪,這是每一個偉大網路商業模式
的基礎。在沒有推理的世界中,預訓練是唯
一的擴展定律,這種飛輪並不存在。由於推
理,進入障礙每天都在增加。  

邊緣模型產業越來越像是一個四家玩家的寡
占市場。Gemini、OpenAI、Anthropic 和
xAI 都擁有比公開可用版本更先進的檢查點,
這些檢查點正用來訓練它們的下一個模型。
這使得追趕變得困難。Meta 有機會,因為
中國的開源模型僅落後 9 個月,但機會很小。  

Blackwell:  

Blackwell 很可能會大幅擴大美國邊緣模型
與中國開源模型之間的差距。中國國內半導
體相對於 Hopper 一年前的性能,與
Blackwell 的差距更大。這將進一步提高
邊緣模型的進入障礙,因為新進入者將不得不
依賴越來越落後的中國開源模型來試圖追趕。  

我認為中國將會後悔沒有利用川普願意向他們
出售「B30」的機會。Blackwell 將改變美國
與中國的相對槓桿,尤其當美國國防部真正
巨大的努力來增加國內稀土開採和精煉在未來
兩年內見效時。我認為正在追求的精煉技術解
決方案被低估了,至少有一些很可能會成功。  

在思考過去 18 個月的 AI 時,即自 2024 年
GTC 宣布 Blackwell 以來,重要的是要理解,
第一個 Blackwell 變體 B200 延遲了,而且一
開始很難處理。多個變體被取消,需要更換

光罩,而且讓 NVL72 機架運作是一項艱鉅的
努力。這是科技史上最大、最複雜的產品轉型。
想像一部新 iPhone 需要客戶從 110 伏特轉換
到 220 伏特插座、安裝幾個 Tesla 電源牆、
安裝幾個備用天然氣發電機,並安裝全屋加濕
器。那就是資料中心的 NVL72。現在正在擴

產的 B300 可以說是 Nvidia 史上最好的資料
中心 GPU,而且機架部署正在加速。Nvidia
能夠在這次轉型中成長,這證明了客戶對 B300
的熱切期待,而且在看到 Gemini 3 的結果後,
我確實認為在 B300 上訓練的模型將會出色。  

代幣經濟學:  

AI 是我作為科技投資者職業生涯中第一次,
成本變得重要。Apple 不是因為它是手機低成本
生產者而成為數兆美元的公司,Nvidia 也不是
AI 加速器的低成本生產者。但成為代幣的低成
本生產者將是一項深刻的優勢。今天,代幣的
低成本生產者是 Google,其次是 xAI。  


Google 憑藉 Gemini 3 和 xAI 憑藉 Grok 4.1
開始展現它們對所有競爭對手的巨大基礎設施
優勢。重要的不是 GPU 或 TPU 的數量;重要
的是叢集/結構中*連貫*的 GPU 數量,以及跨該
叢集/結構通訊的成本。Gemini 3 和 Grok 4.1
顯然是今天最好的模型,儘管 OpenAI 試圖以
 5.1 來回應,但仍無答案。這是 OpenAI 第一
次落居第三位。  


電力短缺 = 更平穩且更長久:  

CoreWeave 的季度顯示,即使 CoreWeave 在合約
電力方面有優勢,也很難及時上線電力並部署
基礎設施。這些與電力相關的短缺很可能將在未來
增加並影響更多參與者。我相信這實際上是正面
的。電力短缺是 AI 建設的自然調節器,降低了
過度建設的機率。應該增加週期的持續時間和平
穩性。  


電力短缺可能對 Blackwell 很有利。當瓦特成為
瓶頸時,每瓦特的代幣將驅動決策,因為代幣
 literally = 收入。在電力受限的世界中,GPU
與 ASIC 的定價將變得不那麼重要。這個事實加上
 Google 對外銷售 TPU,可能意味著幾乎所有
其他 ASIC 計劃將被取消。即使 ASIC 能將 1 吉
瓦資料中心的成本從 500 億美元降到 400 億美
元,那 400 億美元的 ROI 將更低,因為該資料

中心產生的收入(代幣)將顯著降低。淨效應是,

電力短缺增加了對半導體和系統的定價權,這些
半導體和系統擁有最佳的每瓦特代幣性能。  

光學:  

光學允許工作負載移到電力可用且廉價的地方。這將
越來越重要,因為削減將成為解決政治壓力周圍
電價上漲的解決方案。多校園訓練需要難以想像的
光學量,但這筆支出仍遠低於計算本身支出——使其
成為可行的經濟替代方案。諷刺的是,光學也是
中國 GPU 短缺和電力過剩的解決方案,因為從銅
轉向光學用於擴展網路,可以抵消加速器每單位

計算的大部分短缺,代價是電力使用大幅增加。在

網際網路時代,「能切換就切換,必須路由就路
由」是一個重要的原則。在資料中心,「能用銅就
用銅,必須用光學就用光學」類似,而且「必須」
正不可阻擋地逼近幾乎整個資料中心。  


GPU 殘值:  

自 Blackwell 廣泛可用以來,Hopper 租賃價格
上漲的事實表明,GPU 殘值可能需要延長超過 6
年。即使是 A100 今天仍在產生非常高的可變

現金邊際。如果這些趨勢持續,預計 GPU 融資
成本將再下降 100-200 個基點。順便說一句,
鑑於資料中心的物理現實,GPU 的 1-2 年使用
壽命是不可能的。  


AI 的 ROI:  

截至第三季度,超大規模公司的 ROIC 仍高於
它們在 GPU 資本支出擴張之前。這是最準確的
量化衡量「AI 的 ROI」的方式,因為它也捕捉了
Google 和 Meta 將推薦和廣告系統從 CPU 移到
GPU 所見到的巨大收入益處。可能在接下來的兩
個季度有「ROIC」空窗期,因為 Blackwell 的
資本支出急劇擴張,而且定義上這筆支出最初
沒有 ROI,因為 Blackwell 用於訓練。顯然,
「AI 的 ROI」僅來自推理。  


S&P 500 公司在風險公司大規模轉移後,大約花
了五年時間開始廣泛轉移到雲端。AI 可能發生
得更快。我確實認為值得注意的是,第三季度是
第一次多個 S&P 500 公司提供了 AI 生產力對其
財務產生具體影響的數據,即 C.H. Robinson。

這些大型公司的初步生產力提升反映了風險投資者

在它們的投資組合公司中所見的,即自基本上每家
風險支持的公司投入 AI 以來,每員工收入已
垂直上升。  

結論:  

所有這一切都表明,我們仍處於 AI 的非常早期
階段。  

我理解對 OpenAI 的不安。1 兆美元的未資助支出
承諾對 AI 今天的強大現實投下了不幸的疑慮。
OpenAI 失去了份額,並且從模型品質角度來看,
第一次明顯落後於另外兩家公司。它們也失去了
大部分創始團隊。網際網路交易經歷了 Yahoo、
MySpace 和 AOL 的沒落。我不認為 OpenAI 失去
份額給 Google 和/或其他公司會實質影響整體代

幣需求,而代幣需求(作為客戶 ROI 的函數)最終

才是最重要的。這些代幣的份額將影響 Google、
OpenAI、xAI 和 Anthropic 的相對市值,但整體代
幣需求將驅動所有供應商。  

我確實認為將 AI 與先前市場事件比較,即 2000
年,非常有趣。雖然專注於 AI 作為潛在泡沫很

奇怪,當量子和核能*明顯*處於泡沫中,沒有任何

基本面支持。而且重要的是要關注 AI 的真正風險:
ASI 的不可知經濟價值(不像 AGI 更容易建模),

以及如果 ASI 沒有經濟價值,推理移到邊緣的風險。  


今晚將只是我認為將持續十年的穩健 AI 進展中
的一個數據點。令人興奮的時代!
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※ 作者: H2 2025-11-20 15:31:50
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