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全美国的“骗子”,都在哄抢英伟达

发布时间:2023-09-06 19:42:37  来源:互联网     背景:

原文来源:硬AI

作者:赵颖

图片来源:由无界 AI‌ 生成

2022年4月,一家名为Applied Sciences的仙股公司在纳斯达克上市,它将自己包装成一家给比特币矿工们提供云托管服务的公司,并更名为Applied Blockchain,试图借势比特币“一飞冲天”。

可惜,时运不济。彼时比特币处在“崩盘”通道,价格从最高的6w美元上方“狂泻”至不足2w美元,Applied Blockchain“抱大腿”梦碎,股价飞天梦遥遥无期。

手机的长焦和潜望长焦有什么区别

不过,这家公司的管理层丝毫没有灰心,反倒是一计不成再生一计——没过几个月,公司被改名为“Applied Digital”,摇身一变成了“AI概念股”:

5月,Applied Digital公司首席执行官Wes Cummins宣布,该公司与一家的知名AI公司签订了一份价值1.8亿美元的云托管协议。

随后,又与另一家AI巨头签订了一份价值高达4.6亿美元的合作协议,公司股价随即开始飙升。

到了7月份,该公司股价一度飙升近450%,“如愿”成为AI浪潮下最大的“赢家”之一。

这期间,公司CEO Wes Cummins(持股比例一度达到近25%)更是“豪情万丈”,在Twitter(现在是X)上发布消息称,该公司以每块4万美元的价格从英伟达订购了2.6万块H100GPU,意图在AI领域“更上一层楼”。

不过,事实当真如此吗?

至少空头们不信——他们闻到了血腥味。

在一份报告中,做空者Dan David如此分析:如此大手笔的购买将使Applied Digital一跃成为高性能计算领域的佼佼者,与谷歌、Meta和亚马逊并驾齐驱。然而,购买这些设备的成本将超过10亿美元,远超Applied Digital6亿美元的市值。末了,这位“大卫哥”还忍不住“怒喷”两句:

ChatGPT出现之后,人们对人工智能的兴趣激增,这吸引了最糟糕的推销员和卑鄙小人向轻信的投资者兜售虚假的人工智能产品,Applied Digital就是其中之一。

Applied Digital是做空者今年盯上的近十家公司之一,被认为是人工智能狂热的可疑受益者。截至8月25日,Applied Digital的做空者押注了该公司19%的流通股。

Orso Partners的联合创始人Nate Koppikar也是Applied Digital的空头,他对这一现象称为“欺诈转换”(Grift shift),即认为公司正从加密货币和科技股的亏损赌注中抽身,转而希望在人工智能时代“套现”。

上周,Institutional Investor在一篇专栏中就对此,该机构总结称,许多初创人工智能公司是彻头彻尾的“骗子”,没有可扩展的收入模式,在人工智能上烧掉惊人的资本支出却毫无成果。

下面,我们细聊,诸君enjoy~ ✌️

01「全美的“骗子”公司,都在买H100」

根据PitchBook发布的《第二季度人工智能与机器学习报告》,生成式人工智能和机器学习初创公司今年总共筹集了约394亿美元,其中第二季度筹集了194亿美元。

尽管资金一直在涌向一切AI领域,但也有一些批评家开始怀疑,最新技术究竟是真正的变革,还是仅仅是进步。与此同时,“编造事实”、和“退化”等大型语言模型问题开始出现在科技文献中,这些问题指的是生成式人工智能出现的各类错误。研究表明,随着时间的推移,这些产品的输出质量似乎越来越差。

Koppikar指出:

这看起来是一个欺诈者追逐的巨大市场,欺诈者将半功能原型和人工智能应用到产品中,而这些产品实际上只是由人工驱动的。

许多初创人工智能公司都是彻头彻尾的骗子,永远不会有可扩展的收入模式,在人工智能上烧掉的资本支出将达到惊人的数量,但却毫无结果。

去年,Koppikar是最早预测科技股和成长股会出现衰退的投资者之一,预测的部分依据是这些公司之间的相互依存关系。

他认为,这种相互依存关系在AI浪潮中发挥了更极端的作用:

许多备受推崇的人工智能初创公司都得到了英伟达等大公司的支持,而英伟达需要这些初创公司购买其芯片,这是一种“往返行动”。

大型科技公司正在推动这一进程。它们为初创企业提供资金,让初创企业购买它们的产品。这是一种现金循环。

例如,云服务初创公司CoreWeave最近宣布,它将获得由英伟达支持的23亿美元抵押贷款。

进一步来看,英伟达爆炸性的收入增长实际上并没有告诉我们人工智能的未来,Koppikar解释道:

全美的“骗子”公司都在追捧H100芯片,从而给外界营造一种自己将在AI领域占据优势的现象。

2021年,“骗子”公司将比特币列入资产负债表,现在“骗子”公司将H100列入资产负债表。

Koppikar将拥有英伟达芯片大订单的Applied Digital公司完全归入了这一类。他补充道,Applied Digital公司签下的客户根本无法实现其宣称的收入,这种情况是“人工智能的警示故事”。

02「不可忽视的缺陷」

不可忽视,当前的生成式AI存在不小的缺陷,其中之一就是捏造。

软件工程师、博客TechTalks的创始BenDickson说,编造事实是一个严重的问题。LLM经常会生成与事实不符的似是而非的文本,比如捏造论文和期刊的名称。

与此同时,有新的研究和证据表明,随着时间的推移,ChatGPT输出的质量越来越差。

例如,斯坦福大学和加州大学伯克利分校的教授研究了ChatGPT识别质数的能力。研究人员发现,ChatGPT在3月份识别质数和合数的准确率高达84%,但到了6月份准确率只有51%。

在学术界之外,用户也发现了一些问题。Roblox的产品负责人PeterYang5月份在推特上说,该模型的输出速度更快了,但质量却更差了,即使是一些简单的问题也是如此。

此外,路透社最近报道称,根据分析公司Similarweb的数据,ChatGPT网站的月流量在6月份出现了自推出以来的首次下滑。

Koppikar对此评论称:

ChatGPT的趋势很难看,流量下降了,谷歌衡量的兴趣也在下降,这不是指数级增长故事在早期阶段应该呈现的趋势。

与之形成鲜明对比的是,Facebook呈现了多年的爆炸式增长。人工智能并不是互联网之后的又一次革命,而是再次买入科技股的一个借口。

该领域的一些专家们也持有类似观点,例如,不久前,Meta首席人工智能科学家Yann LeCun最近在Zoom上对一群记者和企业高管如是说:

就底层技术而言,ChatGPT并没有什么特别的创新,这不是什么革命性的东西。

03「空头们盯上的AI股」

话说回来,ChatGPT的创新程度到底有多大,还有待商榷。

不过,这些讨论却是让资本市场上的“狩猎者”们闻到了血腥味——AI空头盯上了SoundHoundAI、C3.ai等一众公司。

先看SoundHound AI,这是今年为数不多取得盈利的“空头猎物”。

Culper Research的Christian Lamarco称,该公司为“一个摇摆不定的人工智能崇拜者,自称拥有革命性的技术、不断增长的餐饮业务和大量的合同”:

这家成立17年的公司于2022年通过SPAC上市。根据Culper7月份的报告,该公司没有盈利,内部人士正在抛售股票。

SoundHound声称其人工智能技术将彻底改变电话和汽车餐厅的点餐方式,但我们认为这种尝试是彻底失败的。

Culper断言,SoundHound的人工智能根本不起作用。他的公司采访的前员工说,它依赖于人工呼叫中心。截至8月25日,做空者通过今年对SoundHound的做空已获利825万美元,收益率为18%。

再看C3.ai,目前空头们在AI领域的“最大猎物”。

值得一提的是,在空头的攻击面前,该公司倒是一直“韧性十足”。Kerrisdale Capital)和Spruce Point Capital这两家做空机构都瞄准了C3.ai,指出该公司与其他人工智能初创公司一样,成立数年来从未盈利。

Spruce Point在2022年2月首次开始做空C3.ai,其创始人Ben Axler认为,当前正处于人工智能周期的初期阶段,谁会是赢家,谁会是输家,还有待观察,最终C3.ai可能并不会成为大赢家。

Kerrisdale的做空报告指出,C3.ai最初成立时名为C3 Energy,旨在为公共事业公司开发分析解决方案,为限额交易和智能电网的出现做好准备,但管理层在2019年将业务重塑为C3.ai,并以AI股票代码上市,然而其大部分业务是为极少数公用事业、能源和政府客户构建相对过时的分析模型。

在Kerrisdale发布最新报告后,该公司公布了一份好于预期的财报,股价反弹了些。

值得一提的是,目前为止,空头们的日子也不好过。

根据S3 Partners的数据,截至8月25日,C3.ai的卖空交易占流通股的34%,今年以来,做空者押注C3.ai的损失近3.8亿美元,该股今年的涨幅超过了150%,不过与6月份的最高点相比,已经下跌了近40%。

尽管其中一些股票近期遭遇挫折,但人工智能仍在推动市场走高。值得注意的是,上周英伟达公布了创纪录的160亿美元季度销售额,远远超出市场预期,而这种势头能持续多久是另一个问题。

Kerrisdale提醒道,对于所有这些估值过高、炒作过度的股票,很难说泡沫何时会破灭,但总有破灭的一天。

参考文章:

https://www.institutionalinvestor.com/article/2c4fad0w6irk838pca3gg/portfolio/money-is-pouring-into-ai-skeptics-say-its-a-grift-shift‌


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