作者H2 (超級噴火龍X)
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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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