google財報亮眼

※ 引述《asahi98 (あさひ)》之銘言：

: 我原文底下後來特地講清楚，這波谷歌財報再加上知本支出消息，寧願借錢來買硬體建廠就表示，谷歌要先拿錢下訂單，受惠的都是硬體。: 另一派人則說，花這些錢建廠賺的回來嗎？我認為不止googlet，微軟跟蘋果還有meta也都在增加知本支出建中心。這些公司難道不怕水丟水裡面嗎？況且巴菲特也已經注資Google，這樣表示前股神眼光也錯了嗎？: 剛剛我看到很多硬體廠商一路上漲，之前被錯殺的記憶體已經站回來了關鍵價位。: 還有一群人說中國語言模型會削價競爭，導致這些大廠會被捲入。這點剛好找到資料: http://i.imgur.com/3WvZO4f.jpg

: 從這資料來看根本沒有便宜多少，只低了0.09，有差很多成本嗎？至於是使用誰的晶片就不瞭解，網紅推估高機率是走新加坡管道的輝達未閹割晶片。: 至於下面這些評分，各位自己看吧！

: 剛剛查到的

: http://i.imgur.com/JpFDc0j.jpg

: http://i.imgur.com/Jat2GMD.jpg

: http://i.imgur.com/OIb77ao.jpg

: http://i.imgur.com/WgO0PRv.jpg

: 所以現在沒有什麼便宜的，好用的都差沒多少，效能差的反而就便宜蠻多的。

: 另外xAI把算力租給anthropic價格很好，meta打算有樣學樣，蓋完多餘的就租給別人用，當包租公。現在google可能發現這是條致富道路，也增加資本支出。蘋果也增加蓋資料中心，都是為了AI使用。: 從以上這點來看，多餘折舊的東西還是有人要，價格租的好不好而已，看包租公會不會當了。我有個疑問

為什麼你各位多頭都預設LLM真的會有大量需求

資料中心就是以前的鐵路跟網路線？

有沒有可能LLM除了coding就是廢物

而就算用在coding也因為很多物理因素不能全面展開

最後LLM就是一個還不錯但商業價值不高（不值得現在這些資本支出）的技術？

你的問題並不是完全沒有道理。

AI 很有用，不代表每家公司、每一筆資本支出、每一個目前的估值都必然合理；AI 最後即使成功，也完全可能先經歷設備過剩、折舊壓力或類似網路泡沫的估值修正。

但你一直把問題限縮成：

「目前賣 Token 的收入，能不能直接支付 LLM 的訓練、推理與資料中心成本？」

這個框架可能太小了。

科技巨頭現在買的並不只是「聊天機器人的 Token 產能」，而是在買未來十年以上的算力基礎設施、技術選擇權與戰略生存權。

未來需要算力的，也不只是 Coding：

Agent、自動化、搜尋、廣告、翻譯、影音、科研、藥物與材料開發、晶片設計、自駕、機械人、無人機、軍事系統、數位孿生，都可能共用相近的資料中心、網路、電力與加速器基礎設施。

你說簡單工作可以直接寫傳統自動化流程，這沒有錯。

但傳統自動化適合的是規則固定、輸入結構化、例外很少的工作。

企業裡真正昂貴的部分，往往是模糊需求、非結構化文件、自然語言溝通、例外處理，以及不同系統之間的臨時整合。

LLM 的商業價值，未必是取代既有程式，而是大幅降低原本「根本不值得寫程式處理」的長尾自動化成本。

你也一直問：「怎麼確定需求足以支撐兆美元投資？」

答案是：現在沒有人能百分之百確定。

但不能因為無法精確計算，就反推需求不存在或 LLM 可能除了 Coding 都是廢物。

新興基礎建設本來就不可能等所有需求、價格與報酬率完全確定後才開始興建。等到需求已經完全證明，GPU、電力、土地、機房、HBM 和人才也不會按一下 Enter 就立即出現。

而且這已不只是單純的財務投資。

AI 算力正在變成國家與企業的戰略武器。

假如競爭對手先做出更強的模型、Agent、自動化平台、機械人或軍事系統，落後者損失的可能不是幾季折舊，而是搜尋入口、雲端市占、軟體生態、人才與國家安全。

因此巨頭面對的是不對稱風險：

多蓋一些，可能降低資本報酬率；

少蓋而判斷錯誤，可能直接失去下一個世代的平台控制權。

這就是為什麼它們即使知道可能過度投資，也不敢停止。

Token 現在昂貴，也不等於永遠無法商業化。

價格高的一部分原因，本來就是 GPU、HBM、電力、網路與可用容量仍然稀缺。算力增加、晶片效率提升、模型稀疏化、量化、快取與推理架構改善，都可能降低單位工作成本。

當然，成本下降也可能伴隨售價下降，所以最後誰能賺到超額利潤，仍然值得質疑。

但更精確的問題應該是：

「AI 需求會有多大、價值最後由晶片商、雲端商、模型商還是應用商取得，以及目前估值是否已經提前反映太多？」

而不是先假設：

「LLM 除了 Coding 可能都是廢物，所以資料中心大概沒有需求。」

AI 最後可能非常成功，而目前部分股票與資本支出仍然過熱。

這兩件事情完全可以同時成立。

你質疑估值沒有錯，但把技術、產業、國家競爭與未來所有算力需求，全都縮成今天一顆 Token 的毛利，就很容易低估這場競賽真正的規模。

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