Sequoia Capital 在 3 月份的一个演示中估计，初创公司花费了 500 亿美元购买 NVIDIA 的芯片来训练大语言模型，然而，这些初创公司总共只赚了 30 亿美元的收入。这个巨大的差距告诉我们，大多数公司都在寻找可行的商业模式上挣扎。

有些公司现在正在缩减规模或转型，比如 Inflection，其首席执行官和大部分员工已经离职并加入了微软。还有 https://t.co/GSKnEffWVd，尽管它的使用量和受欢迎程度在不断增长，但报告显示其年收入不到 2000 万美元。考虑到两家初创公司，OpenAI 和 Anthropic，作为这个领域的佼佼者，它们占了销售的大部分，而大部分的生态系统仍在寻找赚钱的方式。

现在，我们也看到了开源模型的崛起，比如 Meta 和 Mistral 等公司的，这些模型训练成本较低，供其他人训练。Gen AI 初创公司可能会选择计算需求较小的方式来构建公司，以减少他们对 NVIDIA 芯片的消费。一位 AI 领域的 CEO 告诉我，风投投资者开始变得不耐烦，并希望看到他们的投资开始产生收益，或者他们投资的公司能找到更便宜的选项。

现在，我们也看到了开源模型的崛起，比如 Meta 和 Mistral 等公司的，这些模型训练成本较低，供其他人训练。Gen AI 初创公司可能会选择计算需求较小的方式来构建公司，以减少他们对 NVIDIA 芯片的消费。一位 AI 领域的 CEO 告诉我，风投投资者开始变得不耐烦，并希望看到他们的投资开始产生收益，或者他们投资的公司能找到更便宜的选项。

我们经常谈论即将到来的竞争。虽然如此，黄仁勋对这个领域持乐观态度，他在昨晚的电话会议上告诉分析师，聊天机器人正在变得多模态，也就是说他们可以分析图片和声音。他说他们会消耗掉所有的 GPU，并补充说有很多 Gen AI 初创公司在等待，他估计有 15,000 到 20,000 个在不同领域的公司都需要训练端到端模型。然而，这些模型的大小以及他们需要的计算能力如何，还是一个问题。当然，这还只是个开始，这个领域的事情变化非常快，看看过去两周 OpenAI 和 Google 的动态就知道了，有很多公告出炉，也有许多技术为用户带来了进步。

特斯拉购买了 35000 个 GPU，这已经成为一个巨大且重要的领域。特别是特斯拉这种在街道上有数百万辆汽车，通过摄像头和边缘计算，将大量的数据在夜间上传到云端，这代表了一个十分有趣的客户群体。我们通常认为 Nvidia 的最大客户是那些大型云服务提供商，就是那些正在构建云基础设施的公司。但特斯拉和一些其他的汽车品牌，特别是中国的，也正在逐渐成为一个主要的领域。机器人科技。我们已经做好准备。

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