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崩富婆保养小三呗，小白脸暴发户不都这么干

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07:22","market":"us","language":"zh","title":"英伟达的疯狂账本：一边收割巨头，一边“包养”OpenAI","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1197032672","media":"新智元","summary":"所有AI公司都在为它的GPU付账，用户最终为这条链买单。巨头为了继续做AI，只能把算力成本摊给用户。与此同时，Nvidia的的现金储备也在持续膨胀。从2023年初大约130亿美元，上升到今年10月底的600亿美元。它们的资本开支成倍增长，而自由现金流却被显著压缩。","content":"<html><head></head><body><blockquote>导读：ChatGPT涨价、免费额度缩水，骂归骂，很多人还是没搞懂：到底谁在拿走我们的钱？其实，涨价的真正推手不是OpenAI，而是用GPU锁住AI底价的英伟达。</blockquote>ChatGPT涨价的讨论又冲上了首页。Plus到手价从20美元涨到22美元、美区Team从25美元涨到30美元，Claude在20美元的Pro之外，又新增了30美元的Team档和Max档，有人骂贵，有人觉得情有可原，更多人开始意识到：AI正在进入一个「越用越贵」的时代。可顺着成本链条往下看，会发现涨价的真正推手既不是OpenAI，也不是Anthropic，而是Nvidia。所有AI公司都在为它的GPU付账，用户最终为这条链买单。涨价的起点：算力被Nvidia推上去了外界把涨价的矛头指向OpenAI，可真正把整个行业往贵的方向推的，是算力成本。把「算力」 这两个字拆开看，其实就是三个字：英伟达。据The Information报道，这一轮涨价背后，是Nvidia的现金流在过去两年里出现了几乎前所未有的爆炸性增长。截至2023年1月，它的自由现金流只有38亿美元；到了明年，预计会飙到965亿美元，三年复合增长率高达194%。短短四年，它的自由现金流放大了二十多倍。这种增速，在1990年以来的大型科技公司里都极为罕见，能勉强靠近的只有iPod刚问世那几年的苹果，但幅度仍不及Nvidia。<img 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src=\"https://static.tigerbbs.com/1772a52af39964006037a071b4d2e30d\" alt=\"分析师预计Nvidia在2027—2030年的自由现金流将持续走高，到2030年逼近3000亿美元\" title=\"分析师预计Nvidia在2027—2030年的自由现金流将持续走高，到2030年逼近3000亿美元\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"804\"/>分析师预计Nvidia在2027—2030年的自由现金流将持续走高，到2030年逼近3000亿美元这一总量，被认为已经明显高于分析师对Google、亚马逊、Meta、微软同一时期自由现金流的预期，也高于苹果被预计产生的自由现金流。现金被掏空：巨头把成本转嫁给用户当Nvidia的现金曲线开始向上「跳档」时，产业链的另一边已经有些吃不消了。Google、Meta、微软、亚马逊这几家最能赚钱的公司，过去两年都在加速扩建AI计算集群。它们的资本开支成倍增长，而自由现金流却被显著压缩。也就是说，它们花的钱比以前多，手里能自由支配的现金却比以前少。这个变化直接影响了整个AI服务的收费方式。在此之前，巨头还能靠广告、云服务、硬件补贴用户，让产品保持免费。但当数据中心不断扩建、GPU价格居高不下，它们第一次发现：AI服务不能再无限免费了。于是我们就看到：强模型被放进更贵的付费层，免费额度开始收紧，订阅费一点点往上挪。这些公司的商业模式没什么本质变化，它们只是被迫承认一个现实——算力成本持续上升，如果价格不调整，就只能长期亏钱。更关键的是，Nvidia不只卖芯片，它还在投资、扶持整条下游链条。Anthropic、CoreWeave、Lambda这些云和模型公司，都在它的生态之内；最近它和微软一起宣布，未来几年最高会向Anthropic投入150亿美元，其中Nvidia自己的部分最高可达100亿美元。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6813c7090e8a8e8a0247e4ebf7a79d15\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"457\"/>有这么多的需求，GPU的价格就很难往下走。巨头买GPU的成本压不下来，AI产品自然也不可能回到过去那种「想用多少用多少」的时代。供应商变金主：Nvidia把AI底价锁死了所以问题已经不再是「为什么涨价」，而是：为什么未来几年AI的价格都很难降下来。原因不是市场竞争不够，而是Nvidia已经在用另一套逻辑，把整个AI行业的基础结构提前固定住了。The Information提到Nvidia的几个关键操作：<ul style=\"list-style-type: disc;\"><li>向Anthropic投入100亿美元</li><li>与OpenAI商谈规模高达千亿美元级别的长期合作；</li><li>支持CoreWeave、Lambda等云厂商扩建算力</li><li>替一家云公司担保数据中心租约，换取未来的GPU订单</li></ul><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7b892898be080f009fa9587036e323bf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/>这些看起来像是财务投资，实质是一种「提前绑定」：谁来买卡、买多久、买多少，Nvidia都提前把关系锁好了。被绑定的公司规模越大，算力需求越高，Nvidia的收益也越高。再叠加CUDA的生态壁垒、台积电的产能限制、替代方案的落地周期这些现实因素，很容易得出的结论：行业短期内根本离不开Nvidia。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/e07cfa7897063801a01bbd409325df43\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"538\"/>一旦离不开，成本就不会降。就算巨头有心拉低价格，也会被供不应求的 GPU 和已经锁定的产能限制。对用户来说，这意味着AI会越来越强，但「免费时代」几乎不可能回来了；更好的模型，会停在更高的价格层；按量计费会变成常态。整个行业已经切到一条不会轻易反转的轨道上。成本不会突然降低，价格自然也不会。过去一年，我们习惯把AI看作一种「能力爆发」，但Nvidia的曲线提醒我们，背后还有一场静悄悄的基础设施重构。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7b0238d6b313a65aeb5f4a89e22519d3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"813\" tg-height=\"426\"/>当算力被锁定，当供应链被提前写入未来，当整个行业都围着同一个底层旋转——价格就不再只是市场行为，而是一种结构性趋势。你的时间、你的技能、你的效率，也会在这条曲线里被重新定价。成本会上升，但它推动的，未必只有负担，也可能是价值的整体抬升。</body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达的疯狂账本：一边收割巨头，一边“包养”OpenAI</title>\n<style 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