主要观点总结
本文探讨了AI基础设施层的发展，特别是GPU市场的动态，以及H100 GPU的需求和价格变化。文章指出，随着AI的繁荣，H100 GPU的需求激增，价格也随之上涨，但随着更多供应商的加入和市场的饱和，价格开始下跌。文章分析了不同市场参与者的策略，包括基础设施提供商、模型创建者和投资者，并探讨了开放权重模型的兴起对市场的影响。最后，文章建议投资者在投资新的H100硬件之前应谨慎考虑，并指出投资其他领域或股票市场可能更有回报。
关键观点总结
关键观点1: AI产业的繁荣带动H100 GPU需求激增，但随市场饱和和更多供应商加入，价格开始下跌。
文章详细描述了H100 GPU需求的历史和现状，分析了价格变化的原因。
关键观点2: 基础设施提供商、模型创建者和投资者在AI基础设施层的不同角色和策略。
文章探讨了这些角色如何应对市场变化，如何平衡风险和机会。
关键观点3: 开放权重模型的兴起对AI市场和H100 GPU需求的影响。
文章分析了开放权重模型的优势和市场接受度，以及它们如何改变市场格局。
关键观点4: 投资新的H100硬件可能存在风险，建议投资者谨慎考虑。
文章提出了其他可能的投资领域，如股票市场，可能更有回报。
文章预览
文章来源于公众号：OneFlow ID：OneFlowTechnology 红杉资本的报告曾指出，AI产业的年产值超过6000亿美元，才够支付数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而现在一种普遍说法认为，基础模型训练的资本支出是“历史上贬值最快的资产”，但关于GPU基础设施支出的判定仍未出炉，GPU土豪战争仍在进行。尤其是，以OpenAI为代表的大模型公司在训练+推理上的支出超过了收入，最近他们在有史以来最大的风险投资轮中筹集了66亿美元，同时预计2026年的亏损将达到140亿美元。 近期，NVIDIA的新一代Blackwell系列芯片交付给了OpenAI，他们还表示接下来一年的产品已经售罄，NVIDIA CEO黄仁勋指出这可能是行业历史上最成功的产品。与此同时，AMD CEO苏姿丰推出了MI325X，而 AI推理芯片公司Cerebras 提交了IPO申请。 随着数十亿美元投入到AI基础设施层，这会促进AI上层的繁荣还
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