水滴资本郑玉山警告AI算力供给或在2029年见顶踩踏

涌现EmergenceHK

全美万亿美元级CAPEX项目将在2028至2029年集中释放，若下游实际Token消耗未能承接产能，算力行业将爆发严重过剩与供需失衡。

AI-assisted summary of 算力狂潮，2029迎来终结？ — original source. Check the original for full context.

Source published: 2026-09-12

Key ideas

Good Vision AI 凭借加密矿业转型经验，以 Token 智能路由与旧比特币矿场改造为切入点切入企业级市场，目前月营收超 1000 万美元，并规划 3 到 5 年内在全球建设 100 座 AIDC（掌控 1 GW 以上算力）。 (0:00)
出海建设 AIDC 依托中国供应链与施工体系可降低 50% 以上的建设成本，但在地缘合规监管穿透下，海外机房算力被严格限制向中国大模型流动，企业已无法两头通吃。 (5:00)
AI 算力重心正从集中训练向边缘推理转移，相比单座 1 GW 的集中式机房，100 座 10 MW 的小型分布式 AIDC 在抵御地缘单点风险及满足端侧超低延迟（<30ms）上更具结构性优势。 (10:00)
全美 AI 资本开支今年预计突破 1.2 万亿美元，但在建项目预计集中于 2028-2029 年通电释能；若下游实际 Token 消耗增速不及预期，2029 年行业将面临严重的算力过剩踩踏危机。 (15:00)

Detailed notes

## Background 本期内容由 YouTube 频道“涌现EmergenceHK”的主理人兼科技投资人 Bill Qian 于 2026 年 8 月 19 日发布。节目记录了其在世界人工智能大会（WAIC）现场与水滴资本创始人、Good Vision AI 董事长大山（郑玉山）的深度对谈，围绕 Token 路由、分布式 AI 数据中心（AIDC）布局、中美底层算力与电力竞争，以及对 2028-2029 年算力周期见顶的判断展开探讨。

## TL;DR 对谈剖析了 Good Vision AI 如何结合过往加密矿场与芯片设计底蕴，以深层企业级 Token 智能路由与矿场改建 AIDC 的软硬一体模式构建护城河。大山指出未来算力核心在于贴近用户的边缘低延迟推理，分布式小型数据中心在抗地缘风险与物理延时上远胜集中式巨型机房，而中国供应链则赋予了出海建厂至少降低 50% 成本的杀伤力。同时，随着大模型重构软件开发流程，商业价值正向底层算力优化与垂直 Agent 联合分润迁移。最后，结合全美超万亿美元的 CAPEX 激增与部分算力松动信号，大山预警 2028 年中为安全投资窗口，2029 年或将面临算力产能过剩踩踏。

## Atmosphere & style 整场对话洋溢着经历过多轮技术与资本周期的硬核、务实氛围，褪去了浮躁的概念炒作，直接切入物理层面的电网、机房土建与真实业务流水。主理人与嘉宾的交流默契而犀利，大山凭借横跨芯片、矿业、AI 的实战视角，冷静剖析地缘合规、供应链与估值倍数背后的残酷现实。从资本周期的理性推演到尾声对年轻一代“不被时代改变”的人生建议，全片在冷峻的商业博弈推演中流露出从容通透的智识温度。

## Bulletin - [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=0s) Good Vision AI 凭借加密矿业转型经验，以 Token 智能路由与旧比特币矿场改造为切入点切入企业级市场，目前月营收超 1000 万美元，并规划 3 到 5 年内在全球建设 100 座 AIDC（掌控 1 GW 以上算力）。 - [05:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=300s) 出海建设 AIDC 依托中国供应链与施工体系可降低 50% 以上的建设成本，但在地缘合规监管穿透下，海外机房算力被严格限制向中国大模型流动，企业已无法两头通吃。 - [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) AI 算力重心正从集中训练向边缘推理转移，相比单座 1 GW 的集中式机房，100 座 10 MW 的小型分布式 AIDC 在抵御地缘单点风险及满足端侧超低延迟（<30ms）上更具结构性优势。 - [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 全美 AI 资本开支今年预计突破 1.2 万亿美元，但在建项目预计集中于 2028-2029 年通电释能；若下游实际 Token 消耗增速不及预期，2029 年行业将面临严重的算力过剩踩踏危机。

## Key takeaways - [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=0s) 真正的 Token 路由深植于企业具体业务逻辑，通过自动拆解多模态与推理任务，将昂贵闭源与廉价开源模型组合打包以优化交付成本。 - [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=0s) 单纯的软件层 Token 中转分发壁垒极低且易沦为价格战，必须结合线下比特币矿场改建的 AIDC 自有算力与廉价电力，才能形成软硬一体的长期护城河。 - [05:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=300s) AIDC 属于高度合规敏感的物理重资产，美日监管机构严格穿透审查算力流向，封堵了向中国大模型企业输出算力的通道，彻底消除了中间地带。 - [05:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=300s) 依靠中国强大的供应链与基建工程效率，出海建设数据中心的直接成本相较美国本土方案可降低至少 50%，构成强劲的落地商业优势。 - [05:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=300s) 基础写代码的基层岗位正面临第一波替代风险，未来商业软件的真正竞争力在于与底层算力基础设施及 Token 路由的深度调优能力。 - [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 资本市场存在估值倍数倒挂：底层重资产 AIDC 仅享有 10-20 倍 P/S，软件层路由为 20-30 倍，而直接触达业务的 Agent 算力联合方案可达 50-100 倍。 - [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 面对地缘政治冲突与电网单点故障，去中心化分布式 AIDC 表现出极高的鲁棒性，有效避免了超大型集中式机房瘫痪引发的大规模业务停摆。 - [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 穿戴式智能设备（如 Meta 智能眼镜）要求推理延迟低于 30 毫秒，促使推理算力网络必须像 CDN 节点一样贴近用户本地边缘部署。 - [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 在全球抢占电力指标与数据中心点位类似于早期的石油勘探，属于不可逆的排他性物理资源卡位，小步快跑抢占点位胜过盲目做大单一机房。 - [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 开源与闭源生态将长期共存，企业内部 70%-80% 的通用任务更适合部署于就近 AIDC 的开源模型，以兼顾成本控制与数据隐私安全。 - [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 2028 年年中是 AIDC 重资产投资的安全窗口警戒线，后发机房很可能迎头撞上 2029 年由巨额 CAPEX 集中通电所引发的供需失衡与产能过剩。 - [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) Meta 对外出租过剩算力与英伟达推出显卡分润计划，释放出底层算力紧缺开始缓解、头部厂商需为下游消纳兜底的周期性逆转前兆。 - [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 面对技术巨变，从业者应摒弃盲目 FOMO，要么具备极强学习力直接投身泡沫改变世界，要么坚守人文审美与底层物理刚需以静制动。

## Detailed walkthrough ### [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=0s) 从加密老兵到 AI：Good Vision AI 的 Token 路由与护城河

在世界人工智能大会（WAIC）现场，《涌现》栏目主理人 Bill Qian 邀请到了老朋友大山（水滴资本创始人、Good Vision AI 董事长）。大山在加密行业拥有近 15 年的经历，伴随过去两年“东升西降”以及加密行业日趋成熟，水滴资本从 2020 年起便将投资版图扩展至 AI。在他们布局的所有 AI 项目中，Good Vision AI 是跑出速度最快、最早以“Token 路由”（Token Routing）切入核心业务的企业。

大山详细厘清了“Token 路由”与常见的“Token 中转站”的本质区别。像 OpenRouter 这类平台主要是中转分发，罗列所有模型供用户自由挑选；而真正的 Token 路由则需要深一步介入企业的业务逻辑。例如游戏或生物医药客户，在复杂的工作流中往往需要 4 至 5 种不同的 Token：核心复杂推理需要昂贵的高性能模型，而简单的闲聊对话或图片生成只需廉价模型即可。路由的核心价值就在于自动拆分任务，并兼顾成本与效率，匹配最契合的 Token 组合包（Token package）。目前 OpenRouter 在公网中转规模上居于首位，但 Good Vision AI 则聚焦企业级客户，已服务约 30 多家企业，支撑起每月 1000 多万美元的营收。

```mermaid flowchart TD accTitle: Token Routing vs Token Proxy Architecture accDescr: Diagram contrasting generic token proxying with intelligent token routing and AIDC scheduling. subgraph ClientLayer["企业客户需求"] Req["复杂企业业务任务<br/>(如生物医药 / 游戏生成)"] end

subgraph RouterEngine["Good Vision AI 路由引擎"] TaskSplit["任务智能拆解与编排"] TaskSplit --> CheapTask["简单任务: 对话 / 图像生成"] TaskSplit --> HardTask["复杂任务: 高精推理 / 代码"] end

subgraph ExecutionLayer["执行与基础设施底座"] CheapTask --> CostToken["低成本开源模型 / 自有 AIDC"] HardTask --> Tier1Token["高单价闭源模型 (如 Anthropic / OpenAI)"] end

Req --> TaskSplit ```

面对纯软件层面的套壳或路由工具是否会被前端 Agent（如类似腾讯 WorkBuddy 这种入口级产品）吸收替代的质疑，大山直言单纯的软件分发或中转门槛很低，未来势必沦为价格战红海。为此，团队从一开始就利用早期在比特币矿业与 ASIC 芯片领域的深厚底蕴往下走（大山早年曾在华为海思从事芯片设计）。自 2021 年国内禁止比特币挖矿后，大量矿企外迁海外；Good Vision AI 与这批老矿友合作，已同 6 家签订协议，并有 2 家进入实质性改造投入阶段，将原有的比特币矿场直接转型为 AI 数据中心（AIDC）。这种“软硬一体”的架构让团队拥有自有算力、廉价电力与地理位置调度能力，形成了软件聚合平台（如 OpenRouter、Fireworks 等）无法匹敌的护城河。

- **三层业务布局**：Token 路由分发、自建分布式 AIDC、上层 Agent 联合算力优化。 - **业务规模**：服务约 30 家企业用户，月入超 1000 万美元。 - **矿场转型战略**：签约 6 家前比特币矿场改建 AIDC，已有 2 家投入运营。 - **中长期基础设施目标**：未来 3 到 5 年内在全球建设 100 座 AIDC，累计掌控 1 GW（吉瓦）以上的算力资源（相当于一座核电站体量，静态推算需 400 亿美元以上资本投入）。

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[05:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=300s) 地缘监管、算力出海与未来软件的重构

谈及出海建算力中心与找电的难点，大山指出，中美的 AI 竞争已从上层大模型渗透到物理层面的算力与电力资源。相较于软件形态的模型容易流通，数据中心是实打实的物理资产，极易受到地缘合规监管。Good Vision AI 本身是注册在加州的美国企业，创始人虽为华人但已入美籍，但在实际运营中，美日两国的监管机构依然会严格穿透审查，严禁其美国或日本的 AIDC 向中国特别是大模型企业输出算力。因此，其目前客户仍以西方市场为主，出海企业基本无法再走“两头骑墙”的中间路线。

但另一方面，中国团队在建设成本上具备压倒性优势。大山分享了他们在达拉斯考察机房的真实案例：依托中国完备的土建与供应链优势，建设数据中心的总成本相较美国本土方案能“至少降低 50%”。虽然在当地拿电、拿地等牌照资源上作为外来者处于劣势，但一旦拿到资源启动工程，供应链成本的减半便形成了巨大的商业杀伤力。

在此底座之上，大山阐述了公司的第三层战略——与上层 Agent 联合进行算力优化。大山断言：“未来写代码的不值钱，第一波失业的可能就是写代码的基层。”未来的商业软件代码全由大模型生成，表面上可能看不出区别，真正的分水岭在于软件是否能与底层硬件基础设施结合优化： - **海外大厂实测案例**：大山的一位朋友供职于海外顶级软件巨头，过去两个月全员加班。原因在于一套稳定运行十几年、原本认为毫无 Bug 的成熟软件，用 Anthropic 最新模型扫描后，一口气挑出了 600 多个 Bug，显示出人类工程师代码能力的系统性落后。 - **协同开发商业模式**：Good Vision AI 正与一家高度国际化的生物医药公司联合研发 Agent，对方负责垂直业务逻辑，Good Vision AI 负责底层的 Token 优化与算力供给。这种联合不仅能在性能上碾压纯软件竞品，还能共同将该 Agent 方案对外售卖给同行，从而切分客户粘性更强、利润更高的 Agent 业务分润。

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[10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 估值倍数倒挂与“去中心化分布式 AIDC”的逻辑

针对未来大模型是否会同质化、以及底层基础设施与前端应用谁更能捕获价值，大山和 Bill 结合资本市场给出了清晰的估值倍数对比。资本市场对于纯 AIDC 重资产给出的市销率（P/S）通常在 10 到 20 倍；上升到软件层的 Token 路由约为 20 到 30 倍；而切入算力优化与 Agent 应用层面，估值倍数能飙升至 50 倍甚至 100 倍。这沿袭了互联网时代越贴近终端用户倍数越高的商业规律。

基于模型未来必将走向同质化的判断（硬件迭代放缓、模型间相互蒸馏），大山强调，当算力从训练向推理转移时，数据中心的建设逻辑将发生根本逆转：

```mermaid flowchart TD accTitle: Centralized Mega-AIDC vs Distributed Mini-AIDC accDescr: Structural contrast between 1x1GW single-point data center and 100x10MW distributed edge nodes. subgraph CentralizedModel["传统超集中模式 (如 CoreWeave)"] direction TB C1["集中式超大 AIDC (1000 MW / 1 GW)"] C1 -.-> Risk1["单点故障风险 (地缘/电网宕机)"] C1 -.-> Risk2["跨洋通信高延迟 (>30ms)"] end

subgraph DistributedModel["分布式推理网 (Good Vision AI)"] direction TB D1["日本节点 (10 MW)"] D2["韩国节点 (10 MW)"] D3["美国节点 (10 MW)"] D4["加拿大节点 (10 MW)"] D1 & D2 & D3 & D4 --> LowLatency["低延迟局域推理 (<30ms, 适配可穿戴设备)"] D1 & D2 & D3 & D4 --> Resilient["极高容灾冗余 (抗地缘单点风险)"] end ```

大山明确表示，如果拥有足够的资金，在“建 1 座 1 GW 的超大型数据中心”与“建 100 座 10 MW 的小型分布式数据中心”之间，他会毫不犹豫地选择后者： - **抗单点故障与地缘风险**：借鉴加密领域的去中心化思维，分布式系统极其健壮（Robust）。伊朗局势紧张波及阿联酋数据中心时，多款中东银行 App 瘫痪的案例表明，过度集中的节点面对地缘与电力冲击极度脆弱。 - **边缘推理与物理延时**：英伟达在 GTC 大会上明确指出“推理时代已来”，训练端基本格局已定（全球真正顶尖的模型底座可能仅剩两三家），但推理算力是一个随着全行业 AI 改造而无限扩张的市场。 - **端侧穿戴设备的“CDN”属性**：推理算力对延迟极度敏感。例如 Meta 智能眼镜等穿戴设备，若推理端延迟超过 30 毫秒（ms），佩戴者就会产生眩晕感，这导致推理算力必须尽可能部署在物理距离最靠近用户的本地边缘。 - **陆空联动与全球业务协同**：面对未来如马斯克星链（Starlink）这类每隔数小时绕地球一圈的全球化天网，具备全球多节点调度能力的分布式地网，在适配协同与算力路由上将远优于仅在少数几个据点拥有巨型算力的传统供应商。 - **抢占物理点位**：大山将当前在全球各地拿电建 AIDC 的行为比作“当年挖石油”——地方电力指标有限，“我占了之后别人就挤不进来了”，小步快跑抢占点位比堆砌单个巨无霸机房更具战略价值。

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[15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 开源 vs 闭源，以及 2028-2029 年的算力周期警戒线

在模型格局上，针对开源模型效率提升曲线斜率陡峭、闭源巨头（OpenAI、Anthropic）定价权受到挤压的现状，大山结合实际业务指出，企业内部大部分任务（约 70%-80%）根本不需要调用顶级闭源模型，开源模型在成本控制、数据隐私保护与私有化部署方面优势明显。Good Vision AI 自己的 AIDC 内部全部部署开源模型以降低履约成本，仅在客户有特殊硬性需求时才将流量路由给外部闭源模型。他坚信两者将长期共存，如同 iOS 与 Android、Windows 与 Linux 的生态格局。

针对市场关于“新型 AI 云（New Cloud）过度举债、加杠杆投入 CAPEX 导致泡沫破灭”的担忧，大山给出了明确的周期预测与撤退时间表： - **2028 年年中为安全窗口期**：美国本土重资产数据中心建设周期长，大量大额 CAPEX 预计最快在 2028 年秋天通电上线，叠加大工程延期惯性，集中释能上市将发生在 2029 年。如果 2028 年年中之后盲目跟进，哪怕采用国内模块化快速施工方案（半年即可完工，相较美国本土的两年极具优势），也很容易迎头撞上 2029 年全行业算力产能过剩的踩踏期。 - **资本开支与危险信号**：全美 AI 产业资本开支去年达 8000 亿美元，今年预计激增至 1.2 万亿美元，主要砸在显卡与 AIDC 上。如果到 2029 年下游实际 Token 消耗需求未能迈上新台阶，算力行业将出现灾难性的供需失衡。 - **算力松动的早期前兆**：市场上已有危险信号显现——Meta 正在向外出租自身过剩的算力；英伟达亲自下场推出显卡“利益分享计划”充当算力央行。这暗示底层算力稀缺度已在缓解，上游厂商开始为下游消纳兜底。 - **穿越周期的杠杆管理**：大山强调要严格防范长短期资金错配，“不要在周期的顶部去买船”，必须密切观察未来一两年内全球真实 Token 用量的增长韧性。

对谈尾声，针对年轻一代与家长的择业就业焦虑，历经 PC 互联网、加密周期与 AI 浪潮的大山直言，绝不要盲目陷入“All in AI”或“All in Web3”的无脑 FOMO（错失恐惧）： - 世界上只有两种事情值得做：“要么去改变世界，要么永远不要被世界改变”。 - 如果学习能力极强、思维飞快且乐于拥抱泡沫与不确定性，大可进入 AI 新兴行业去改变世界； - 若不具备这一特质，就该坚守在衣食住行等底层物理刚需，或是文科、思想、品味、设计等蕴含审美与人性温度的领域，做到“以静制动，不被时代改造”。最底层的原则依然是因人而异、因材施教，做让自己开心的事情。

## Notable quotes > [05:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=300s) 未来写代码的不值钱，第一波失业的可能就是写代码的基层。 — 大山（郑玉山）

> [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 建 1 座 1 GW 的超大型数据中心，与建 100 座 10 MW 的小型分布式数据中心之间，会毫不犹豫地选择后者。 — 大山（郑玉山）

> [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 推理时代已来。 — 黄仁勋 / 英伟达

> [10:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=600s) 当年挖石油——地方电力指标有限，我占了之后别人就挤不进来了。 — 大山（郑玉山）

> [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 不要在周期的顶部去买船。 — 大山（郑玉山）

> [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 要么去改变世界，要么永远不要被世界改变。 — 大山（郑玉山）

> [15:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=900s) 以静制动，不被时代改造。 — 大山（郑玉山）

> [00:00](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI&t=0s) 单纯的软件分发或中转门槛很低，未来势必沦为价格战红海。 — 大山（郑玉山）

## Mentioned Bill Qian, 郑玉山（大山）, 水滴资本, Good Vision AI, 世界人工智能大会 (WAIC), OpenRouter, Fireworks, 腾讯 WorkBuddy, 华为海思, Anthropic, OpenAI, CoreWeave, Meta, 英伟达 (NVIDIA), 马斯克 (Elon Musk), Starlink (星链)

## Video description 这轮 AI 浪潮真正的护城河，究竟在大模型、Agent，还是更底层的算力和能源？本期对谈，科技投资人Bill Qian@billitup 邀请到涌现社区的水滴资本创始人、Good Vision AI 董事长郑玉山。从 Token 路由切入，我们一路聊到 AI 数据中心、全球算力网络、Agent 与软件行业的重构，以及正在发生的中美 AI 基础设施竞争。

当模型能力逐渐趋同、Token 价格不断下降，AI 行业的价值会向哪里迁移？为什么相比一座超大型数据中心，分布在全球各地的小型 AIDC 可能更有价值？未来真正稀缺的，会不会不再是模型，而是电力、机房和离用户足够近的推理算力？

从上一轮加密周期，到今天的 AI 基础设施浪潮，一个经历过多个技术周期的投资人，如何判断泡沫、周期与真正的长期价值？

这一期，我们试着从模型之外，重新理解 AI 产业真正的底层竞争。

[Source](https://www.youtube.com/watch?v=bDiXJhN4YgI)

中文简报

水滴资本郑玉山警告AI算力供给或在2029年见顶踩踏全美万亿美元级CAPEX项目将在2028至2029年集中释放，若下游实际Token消耗未能承接产能，算力行业将爆发严重过剩与供需失衡。对谈剖析了 Good Vision AI 如何结合过往加密矿场与芯片设计底蕴，以深层企业级 Token 智能路由与矿场改建 AIDC 的软硬一体模式构建护城河。大山指出未来算力核心在于贴近用户的边缘低延迟推理，分布式小型数据中心在抗地缘风险与物理延时上远胜集中式巨型机房，而中国供应链则赋予了出海建厂至少降低 50% 成本的杀伤力。同时，随着大模型重构软件开发流程，商业价值正向底层算力优化与垂直 Agent 联合分润迁移。最后，结合全美超万亿美元的 CAPEX 激增与部分算力松动信号，大山预警 2028 年中为安全投资窗口，2029 年或将面临算力产能过剩踩踏。 Good Vision AI 凭借加密矿业转型经验，以 Token 智能路由与旧比特币矿场改造为切入点切入企业级市场，目前月营收超 1000 万美元，并规划 3 到 5 年内在全球建设 100 座 AIDC（掌控 1 GW 以上算力）。 (0:00) 出海建设 AIDC 依托中国供应链与施工体系可降低 50% 以上的建设成本，但在地缘合规监管穿透下，海外机房算力被严格限制向中国大模型流动，企业已无法两头通吃。 (5:00) AI 算力重心正从集中训练向边缘推理转移，相比单座 1 GW 的集中式机房，100 座 10 MW 的小型分布式 AIDC 在抵御地缘单点风险及满足端侧超低延迟（<30ms）上更具结构性优势。 (10:00) 全美 AI 资本开支今年预计突破 1.2 万亿美元，但在建项目预计集中于 2028-2029 年通电释能；若下游实际 Token 消耗增速不及预期，2029 年行业将面临严重的算力过剩踩踏危机。 (15:00)

Reading summary

水滴资本创始人兼 Good Vision AI 董事长大山指出，AI 基础设施正从集中式模型训练转向低延迟的边缘分布式推理；随着全美算力资本开支激增，2028 至 2029 年或将迎来行业产能过剩的踩踏期，企业须依托软硬一体与审慎杠杆穿越周期。软硬一体：从业务路由到矿场改建 (0:00) 大山区分了泛化的 Token 中转与深入企业工作流的 Token 路由。后者针对生物医药或游戏等复杂场景，自动拆分简单与复杂任务，将高单价闭源模型与廉价开源模型组合匹配，目前 Good Vision AI 已借此服务约 30 家企业，支撑每月超 1000 万美元营收。由于纯软件路由门槛较低且面临价格战，团队结合早期 ASIC 与矿业底蕴，签约 6 家出海的前比特币矿场并已改造落地 2 家 AI 数据中心（AIDC），形成兼具自有电力与调度的重资产护城河，并计划 3 至 5 年内掌控 1 GW 以上算力资源。地缘合规审查与中国供应链优势 (5:00) 在算力出海层面，数据中心等物理资产面临严苛的地缘合规审查。大山表示，美日监管机构会穿透审查其本土机房，严禁向中国输出算力，迫使出海企业放弃“两头骑墙”的中间路线。但另一方面，依托中国完备的土建与工程供应链，其在达拉斯等海外据点建设数据中心的总成本相较美国本土方案能降低至少 50%，通过极具竞争力的建设成本弥补拿地拿电等资源劣势。此外，未来基层代码编写价值将大幅贬损，软件的核心竞争力在于与底层算力硬件协同优化，并与垂直行业企业联合开发分润。边缘推理转向与分布式微型节点 (10:00) 随着模型逐渐同质化，算力需求正全面由训练转向推理。相较于单座 1 GW 的超大型数据中心，大山主张布局 100 座 10 MW 的小型分布式 AIDC。一方面，分布式架构借鉴加密系统的抗单点故障能力，能规避区域冲突或电网宕机等不可抗力；另一方面，诸如 Meta 智能眼镜等穿戴设备对端侧交互极度敏感，物理延时超过 30 毫秒即会导致眩晕，推理算力必须贴近本地边缘。同时，分布式多节点网络更有利于抢占受限的物理电力指标，并与未来低轨卫星网络形成陆空协同。 2029 年产能释放与算力周期拐点 (15:00) 在模型生态上，大山指出 70% 至 80% 的常规企业任务由开源模型承载即可实现降本与私有化，自建机房也主要部署开源体系。针对全美 AI 资本开支激增至今年预估的 1.2 万亿美元，大山将 2028 年中定为安全窗口期：美国本土重资产 AIDC 建设耗时长，大量举债投入的产能预计在 2028 年秋至 2029 年集中通电释放。若下游实际 Token 消耗无法同步激增，2029 年将面临严重的算力过剩。市场上 Meta 对外出租富余算力、英伟达推行算力利益分享等现象，已构成行业供需松动的早期信号。在算力基础设施高估值与重资产扩张狂潮下，大山警示须防范长短期资金错配，紧密观测终端真实消耗而非盲目跟风加杠杆；同时建议从业者与年轻人理性看待技术浪潮，避免陷入 All in 的群体狂热，立足自身禀赋选择改变世界或坚守人文与物理刚需。

Source quotes

[5:00] 大山（郑玉山）: 未来写代码的不值钱，第一波失业的可能就是写代码的基层。 [10:00] 大山（郑玉山）: 建 1 座 1 GW 的超大型数据中心，与建 100 座 10 MW 的小型分布式数据中心之间，会毫不犹豫地选择后者。 [10:00] 黄仁勋 / 英伟达: 推理时代已来。 [10:00] 大山（郑玉山）: 当年挖石油——地方电力指标有限，我占了之后别人就挤不进来了。 [15:00] 大山（郑玉山）: 不要在周期的顶部去买船。 [15:00] 大山（郑玉山）: 要么去改变世界，要么永远不要被世界改变。 [15:00] 大山（郑玉山）: 以静制动，不被时代改造。 [0:00] 大山（郑玉山）: 单纯的软件分发或中转门槛很低，未来势必沦为价格战红海。

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[0:00] 如果将来你的agent做得越来越好而底层的token变成同质化了以后Anthropeak这样的公司他们的市局会不会被你们打下来呢现在建AEALYS就跟当年去挖石油一样这个地方的店就那么多我这样子之后别人就挤不进来了未来写代码的不知钱所有的软件你看起来代码都没有区别大家好欢迎来到我们世界人工智能大会涌现栏目的直播间今天有幸请到我的老朋友大山他是水滴资本的创始人然后也是Goodvision AI的董事长大山要不你跟我们介绍一下Goodvision AI现在是在做什么大家好我是大山我在加密行业有接近15年的经历了但是这两年的话东升却降或者说加密开始比较偏成熟然后AI行业几乎很多所以我们从20年开始其实就扩展了一下我们的投资版图就从加密开始也涉及很多AI的一些投资沟通社AI是我们投资的所有的AI向里面跑出来最快的最核心或者最早的业务是做token路由token路由是什么意思token路由跟token中转站不一样token中转站也像open router这样的就是说它把所有的模型列出来然后你作为一个用户你可以从它那挑选路由的话要更深一步就是它要把你的任务先拆分比如说你是个游戏业务或者说你是一个生物一样的业务你在这个业务里并不是说只需要一种投赶你可能在你那整个业务里需要五种投开可能有的业务需要最贵的投击性能最好投击但是一些简单的对话呀生成图片呀可能需要便宜的就够了所以token路由就是说把你的任务先拆分再给你匹配最适合你的token就成本和效率兼顾的这样的一个分配这个事情我知道OpenRider它现在是全球最大的分发吗他们现在这个功能不如你们吗应该说在路由这块不如我们但是在中转这块当然它是number one但是我们Google社AR只没向企业用户所以我们现在大概有30多左右的企业用户支撑了我们现在每个月1000多万美元的收入我们的目标就是不断去服务全球的日本的这样的企业用户帮他们去做AI的改造就你原来是个Suff或者说你原来是个什么应用我们给你一个token的一个package再记得翻这是第一层我先给你讨论第一层就是我昨天其实刚刚把我的Puplexly的浏览器卸载了然后最近也很少用Puplexly了好像就是说做搜索的套壳和模型的套壳这件事情至少在这个场景里面我好像作为一个普通用户在坚持用了一年的浏览器以后我又用回了谷歌可能就是说大家会关心的一个问题你去智能的分配很多Token的流量这件事情未来会不会被另外的一个Agentic的模型或者工具在前端就直接给消化掉了举个例子啊比如说我最近开始用腾讯的workbody那workbody本身它其实也是一个相当于腾讯的小龙虾嘛那它里面是不是将来就会把你的Token路由这件事情给消化掉了你怎么看你们现在这个业务未来的护城河呢B1的问题特别好非常的精准其实我们也想到了这一点就是不管是Token中转也好Token路由于好我想最终一定是红海一定会大家打价格战因为本质来讲软件层面大家的比例都不是很高所以我们提前想到之后我们就往下走因为我们原来有加密行业的经验所以你当年就叫ASIC芯片算理中心我个人背景是芯片行业然后后来在华为凯斯做芯片设计所以我们想往下走最早当年我去搞比特别挖矿也是因为对这些矿机比较熟悉到了芯片层或者到了硬件层那就有比例了因为它是更重资产就从去年开始我们就跟咱们原来的所谓的矿圈几个合作伙伴我们现在已经跟6家签了协议有两家已经在实质性的在投入在改造了大家知道21年我们国内不允许比特币挖矿了所以当年大量的比特币矿企业被迫搬到了海外然后我们现在跟他们就重新让他们再转型让他们把比特币矿场转型成AIDC这样的话我们手里有自有算力那么我们再加上我们的调度我们的成本优势就更大了因为在电费便宜的地方同样的模型同样的调度同样的算法所有的都一样但我们的token程度可以比较低甚至我们可以在调度跟硬件跟ARDC联合去做优化这款优势是你纯粹一个open router或者纯粹一个fireworks之类的这种软件的调度平台也好干不过我们的因为我们是有地方有电有机器而且我们是分布式的算力我们在日本韩国加拿大美国都有ARDC所以它跟食言跟地理位置有关系所以这是我们的护车盒所以就相当于说对于一般的路由来讲你们其实未来是一个有算力资源的路由没错我们的目标是在未来三到五年全球建100座AIDC最终至少是G瓦以上的这种算力资源一个G瓦就相当于是今天一个核电站了对一个G瓦的总投入需要现在看的话需要400亿美元以上这里面就涉及到第二个问题了我们今天在世界人工智能大会其实看到大量做全球化的这些中国企业家AI行业的但是大多数其实都还是偏软的但其实你的话就是属于你软硬就两只手都在抓了从文化下面去建数据中心对吧在美国找电在日本找电在韩国找电就这件事情容易嘛就作为一个 [5:00] 华人的创始人因为其实找电兼AIDC这件事情其实还是蛮吃地方资源的对吧你怎么看就在这个过程中全球化的体验对这也是一个很关键的问题其实中美的AI竞争是各方面的不仅仅是现在大家看到的是大模型但实际上因为我们在上市我们是知道的他们对于算力的这种监管以及算力的使用也是非常的严格的模型的话大家偏软你真留下它其实挺难防的但是算力的话它实实在在就在那里是有实物资产的也没法干了所以我们很早就注意这个问题我们本身就是个美国企业总部在加州创始人虽然是华人但他早就加入美籍了所以我们算是一个非常地道的美国企业但是依然他会监管你主要监管在于他会看你在美国的AIDC或者日本AIDC有没有给中国的企业特别是大目星公司提供算力这个是禁止的所以暂时我们不能做明白所以我们现在客户主要还是以西方为主但是话说回来我觉得这个竞争可能是暂时的中美是不得不走到一块为什么呢因为我们在达拉斯考察过美国的一些建的一些算机议访因为我们这边有中国供应链的优势我们会发现我们的成本比他们降至少50%至少50%整个的建设成本所以其实就是去各个地方建数据中心这件事情就是华人来讲你的劣势可能是属于是外来的和尚但你的优势是在于你真的干了拿下次元以后其实你直接就是50%的成本没错对吧因为这是土建没错所以供应链其实离不开中国的但是就是说你作为一个纯中国背景或者大陆背景的企业你确实人家不允许你在美国建包括日本也是不允许的这是我们知道的情况目前来看只能选边斩你没法跟之前行业一样你起枪对现在做不到的是的你刚刚有提到就是goodvision其实有三层战略现在就是一层是这个token的路由对同时你也在做这个AIDC对第三层已经包含了吗还是第三层是上面那个算力优化算力优化啊对算力优化就是跟agent去联合我一个论断就是未来写代码的不值钱其实大家都知道了第一波失业的可能就是写代码的基层那么未来就会出现一个什么情况就是所有的软件你看起来代码都没有区别因为都是AI写的但是它的区别在哪里区别就是你有没有跟硬件公司结合去优化我给举个例子我有个朋友他告诉我一个让我觉得很有意思的事他在一个非常大的厂软件公司海外的这两个月大家都在加班为什么呢因为他们给客户提供了十几年的软件本来以为非常成熟了没有任何bug了结果用Athropec最新的模型一扫扫出来600多个bug就意味着在此时此刻人类写代码能力已经远远不如AI了OK 任何一个人通过WAP coding也能写出来跟大厂一样的软件因为都是大模型写的区别在哪里区别在于大的厂它的资金更雄厚它可以跟我们这样的算力提供公司去结合或者说去合作他们有点像Agent 前段的软件他们的软件比如说提供给全球提供给日本客户提供给美国客户我们这样的企业在日本美国澳洲都为当地的AI算力可以跟他们当地客户去提供Token这样他们的体验会更好这是未来的一个软件行业的趋势就是我们第三款业务我们现在已经跟一个非常国际化的一家生物医药公司在联合研发agent他们负责业务端我们负责token优化端这样联合起来的就会打败其他的他的竞品做的同样的agent这样甚至我们还可以一块去卖agent给他同行这样我们能分到agent那端的钱因为agent更偏客户他的利润是更高的ARDC虽然是护身很强但他利润是比较低的这样我们就是ARDC token路由Token优化这三块目前都做就是说更像是未来你要做一个终端级的应用啊对我想分享一个数据就是说其实全球的这个电信公司啊他们的市值的分值差不多在08年之前就结束了就08年之前的相当于说你用话费还是用流量其实你都是在涨电信公司的这个市值嘛对 08年之后呢就是苹果呀然后应用出来了以后应用测开始起来了那在这个过程中你觉得就是说如果将来你的agent做的越来越好而底层的token最后变成同质化了以后像Anthropeo这样的公司他们的市值会不会被你们打下来呢因为现在的话就是相当于他们是属于人类历史上收入增长最快的企业之一这个话我不敢说太满因为人家是Gio吧我们只是一个非常小的公司其实你同时也做token的路由你可以看到就是说如果到最后客户在Kimi 智谱或者是Anthropeo之间的token它其实到最后就是用到最后它就是一个大杂汇同时低端token他们的performance也越来越好本身汇变的同事而你又是前端做agent你怎么看就在这个过程中你们跟token之间的关系这其实是一个趋势我先举一个数字我们做过市场调研如果你只去讲ARDC的概念市场给你的倍数就是10倍到20倍10倍到20倍的PE其实是PS但如果你去讲路由可能更高到20倍30倍以上如果你去讲算力优化讲agent50倍也有100倍也有是这样的所以为什么我们也要去从下到上去讲这是一个数字就越贴近用户它的倍数越高这是一个从互联网就延续下来的一个规则那么再回答你的问题我非常认可 [10:00] 未来token会同质化通过你对token的优化或者说当硬件英伟达的显卡不会再继续去进步那么快或者说当模型之间互相蒸馏他们会比较坚强之后token也会同质化那么同质化之后再进程的可能就是路由能力所以这就是为什么我们要去建分布式的ADC而不是集中式的大的如果我有足够的钱的话我如果我有两个选择建一个集中式的1G瓦和建100个10M瓦我一定选后者原因就是我们原来在加密行业学到的最重要的一个点我们更喜欢分布式的东西更喜欢去中心化东西它有两个优点第一个就是它更robust更健壮我不会因为一个地方停电了或者一个地方被牵制了或者被监管了我整个业务就没得做了这次伊朗打仗阿联酋的数据中心就有这个问题我当时很多银行APP都打不开了对我听说过那个新闻这就因为单点故障这是第一个第二个纯从业务的角度来讲的话当我足够分布式的时候我能接的业务会更多我们举个例子未来你看马斯克最近在发微信网Starlink未来天上一张网地下一张网地下是个三立网天上是个微信网这两个会互相交互的那么你想想如果有两家三立提供公司一家是Covif它可能全球就10个一级网总共10级网看起来非常大对不对当然就10个点但是我们可能总共一个季瓦但是我们全球100个点那么当你有一个任务是要全球联动这是显然的事情未来会有非常多的应用会面向全球客户甚至卫星每几个小时就要绕地球一圈它本身就是全球的一些应用的话那它会选谁当合作伙伴一定会选我们对吧因为我们在任何地理位置任何时刻都能够给它提供服务而且我们这张网络是有自己调度能力自己适配能力自己协同能力这样的话效率也会更高成本也会更低当token同质化之后那么token的提供方它的硬件提供方它的算力提供方的竞争就非常重要所以我们现在要提前去很多国家去站点现在建ARTC就跟当年去挖石油一样这个地方的店就那么多我站了之后别人就挤不进来了所以我们更喜欢尽量多的点尽量小的ARTC起步我们再慢慢扩这个主要是为了推理对这个主要做推理因为我认为训练的竞争已经基本结束了全球这么几家大模型极简方就这么多而且大模型也趋向成熟对吧可能未来不会超过三家真正的一线的谁还可能有那么五六家小的中端的低端的可能各省一家就OK了就能满足你所有需求了必须要那么多对吧所以训练的竞争我觉得已经非常清楚了那么3月份GTC大会老黄说推理时代以来所以未来推理是一个无限的只要没有我们把整个传统行业全都改造成AI行业那么推理的市场就一定会继续增长今天好像就是说大量的AIDC其实还是在美国或者中国你如果用一个美国大模型的话是不是就说你是跨国太平洋在用美国的AIDC里面的一个推理芯片的这么一个场景然后这个场景如果将来被你的这种分布式的AIDC的场景所替代的话这件事情的意义是什么是网速吗还是什么对延时延时对于推理非常重要Meta眼镜前阵在欧洲停瘦了像眼镜或者各种穿戴式设备它需要时时刻刻用推理算力但是如果你延时比较长的话比如眼镜你超过30毫米你就眩晕推理算力要求跟终端必须很近但训练算力无所谓训练算力只要够大然后你训模型有个feedback就行了你我今天用AI这个过程都是推理的过程对可以这么理解吗对但是我们比如说跟XGPT你延时无所谓因为你等回答对吧但是未来大量推理算力是给高频交易是给你穿的是设备对实施要求比较高的就类似CDN对这个行业的意义没错是吧推理算力特别像CDN对回到刚才就是说你说Token路由这件事情我之前看到一个图也分享给大家就是B元模型它的整个的效能提升好像是这么一条线但是开源好像是这样的就这条线其实现在还在这条线的下面但是它的斜率好像是在上升的这个甚至会有一些人担心就是说这个OpenAI跟Anthropic他们这个B原这件事情的定价权到底还能持续多久也回到就是说可能就这一轮的AI泡沫什么时候会破灭的这么一个那个火药因为你其实在做这个Token路由你可以看到这个现象就是中国的这个开源模型在全世界的用量和这个OA这两家的B原模型之间他们的竞争态势是什么样的我不是这块专家但是我结合我们的业务我们有个观察我们的业务分两种第一种就是去路由币源模型的token这个token就不泡在我们自己的ASDC我们自己的ASDC是部署了开源模型因为我们发现很多企业它其实没必要非得用最顶级的币源模型它用开源模型就能完成币源模型的70% 80%的任务就够了而且成本很低而且还有个隐私性的问题所以相当于是这种私有化云这种感觉所以说开源模型能解决大部分问题第二你至于说他两个的竞争我相信他俩肯定是一个良性竞争就不会说一个打败另一个就跟苹果系统和安卓系统一样它一定是Windows跟Linux一定共存的对但听上去好像现在开源已经是立于不败之地了开源一定不败不败之地如果非选一个我宁愿用开源对吧这是我们这种开源精神对和区块的精神对的 [15:00] 大家就是说最近市场暴跌呢其实对于就未来有些担心一个就是关于开源必源对吧就是你将来Athropec10月份之后上市如果一下子下来的话可能大家心态就会进步奔第二个担心的是对于就是说New Cloud就是这些新的AI云新的AIDC他们的这个债务和杠杆问题没错因为如果说你下游的这些模型将来出现一个大的这种市场的重整比如说开源把这个全世界的Token市场干成了一个邪海那到最后AIDC可能这个是不是你原来的这所有的CAPEX最后也不一定能够算得过来这样没错你怎么看就是说你现在全世界扩张的过程中你的先进者比如Core Wave他们的杠杆问题包括你未来会怎么去处理杠杆的比例这是个价值非常高的问题然后我们的战略是这样的就是我们判断在28年年中以前都可以放心投入因为我们就调研了整个美国的AITC的投入就CAPEX这块市场我们发现美国喜欢建这种比较大的他们大部分都会集中在最快的28年秋天通点我们考虑到一般这种基建都会推出一点所以大量的上市可能是29年所以如果你在28年年终之后还继续投的话意味着当你建好之后即使我们用的是模块化解放美国人可能建两年我们只需要半年但是依然在29年有可能过剩所以我们在今年都会大力投减27年也会大力的投减想尽一些办法多减一些到28年之后我们就会非常谨慎因为去年整个的AI产业美国脱了8000亿美元今年预估是12000亿美元这些大部分其实都画在了显卡ARDC的方面相关的那么如果到28年底29年他们陆续上线市场上对Token的需求又没有到下一个阶段的话是有可能出现过剩的所以会非常危险管理好杠杆很重要对管理好杠杆很重要长短期的资金不要错费不要在周期的顶部去买船对吧对跟航运行业一样没错而且非常关键要看明年的Token用量的增长情况你看前阵子有一个特别不好的两个消息第一个就是meta把自己过剩的算力开始出租了他觉得自己用不了了第二个就是英伟达最近推出了一个利益分享计划大概这样他把自己显卡他做央行拿出来给你用其实这两个信号都不是特别好就意味着显卡好算力好没有那么紧确了后者其实也是英伟达担心下游卖不掉对吧我得下场做你们的背书我最后一个问题其实也是现在很多学生的家长都很焦虑大家进大学到底应该选什么专业对吧好像什么专业最后都会被替代包括很多年轻人进入社会也都会去思考该怎么责业你会给大家什么样的分享因为其实你是走过好几个技术周期对吧从PC互联到数字资产然后再到AI我家里有很多弟弟妹妹我刚才问是不是我要加入AI行业不一定因为AI行业也好我们原来区块链行业也好或者之前的互联网行业甚至未来可能量子和局面各种各样的新技术实际上是层出不穷的你要首先看自己什么人如果你就自己学习能力特别像思路特别快然后也特别享受这种每天追逐泡沫追逐新鲜东西的这种感觉你可以加入A安因为我昨天去展规看在竹会上的B2有特别多奇奇怪怪的想法我都想不到但是你发现这些人这些事情并不是每个人都能做的我原来听过一个人忘了谁了他说你要做两种事情只有两种事情值得改第一种你要改变世界第二种永远不要被世界改变你要么去做改变世界事情比如AI或者你有什么创意你觉得自己创造能特别强你就加入信号业加入AI如果你觉得没有这个能力你就要干这种不要被AI改造的事情比如说衣食住行这个AI不能替代你比如说文科思想类的品味类的设计类的关于美的这种AI也不会替代所以一定要因才是教因人而已是的我从来不鼓吹大家都应该all in AI all in什么webs 3webs这种话都是无脑的这种formal对所以一种是追风感越另外一种就是以静之动对吧你就做一个不会被时间改变的事情没错最关键是自己要开心是的哪怕你在家躺平的很开心也可以对好的想就到这里谢谢大神好感谢大家优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive