文 | Alpha Engineer，作者 | 費斌傑
Coatue，這家總部位于紐約的對沖基金向來以低調著稱，其官網高冷到隻有一個聯絡郵箱，合夥人也從不接受采訪。
但這依然難掩其業績的鋒芒，從 1999 年成立至今，Coatue 的管理規模從 1500 萬美金躍升到 486 億美金。
憑借極強的科技敏銳度和人脈關系網，Coatue 捕捉到了 SpaceX、DoorDash、Zoom、Databricks 等投資機會。
在美國本土攻城略地的同時，Coatue 還敏銳的捕捉到了中國移動互聯網的紅利，并在騰訊、美團、字節跳動、滴滴等中國超級獨角獸上下重注，取得了豐碩的回報。
随着 Web 3 的興起，這位巨人又切入了加密領域，迅速主導了 NFT 交易平台 OpenSea、支付公司 Silverflow、Web 3 人才網絡 Braintrust 以及寶可夢背後 AR 公司 Niantic 等一系列頭部企業的融資。
縱觀曆史，當 Coatue 決定參與遊戲時，他瞄準的永遠是最大的那條魚。
如此高冷神秘的 Coatue，近日發布了一份重要報告《Build Index of the Future》，詳細剖析了 Coatue 構建 AI 投資組合的方法論，并給出了下一步的配置建議（Edge AI + Power Shortage），具有極高的參考價值。
下面我給大家解讀一下這篇大報告。
01 AI 的應用價值正在快速湧現
生成式 AI 正在快速從單純的 Chatbot 變成具備實際經濟價值的工具和服務，比如：
- 線上廣告：通過 AI 賦能，線上廣告能夠實現更好的個性化，提升 40% 的點擊率。
- 推薦引擎：Meta 更新了 AI 推薦引擎後，用戶使用時長提升了 8-10%。
- 編程助手：在部分編程任務中可以提升 55% 的效率，企業主開始減少工程師的雇傭。
- AI 客服：Klarna & Cloudwalk 反饋客服效率提升至少 5 倍，利潤顯著上升。
- 自動駕駛：特斯拉的 FSD v12 相比上一代性能顯著提升，幹預度降低 100 倍。
02 算力成本正在指數級下降
以英偉達爲例，2017 年英偉達的旗艦顯卡是 V100，1 TFLOP 的計算成本是 40 美金。
随着最近 Jensen 在 GTC 大會上正式推出基于 Blackwell 架構的 GB200，1 TFLOP 的計算成本降到了 2 美金，足足下降了 95%。
随着芯片制程、封裝工藝的提升，算力成本仍将繼續快速下降。
03 " 智能 " 将變得像空氣一樣無處不在
正如 Sam Altman 所言，如果 " 智能 " 足夠便宜，我會讓 AI 幫我閱讀每一份郵件并給出建議。但如果 " 智能 " 非常昂貴，我們可能隻會用 AI 來治療癌症。
算力成本的下降，将使得 " 智能 " 在未來像空氣一樣随處可得，嵌入到我們工作生活的每個角落。
KK 最近在交大高金的分享會上提到了一個觀點：最好的技術都是 " 隐形 " 的。我們每天都在接觸大量科技産物，無論是電燈、風扇、還是手機、導航。我們意識不到這些科技的存在，這恰恰意味着這些技術已經成功了。
未來 AI 也将經曆從 " 顯形 " 技術逐漸走向 " 隐形 " 的過程，變得無處不在，成爲每個人生活中的一部分。
04 AI Infra 的核心主題是 " 互聯 "
AI 對算力的需求不斷膨脹，而人們已經愈發接近晶體管尺寸的物理極限，要想制造更小芯片的難度與日俱增，摩爾定律走向終結。
但是 Nvidia 敏銳的意識到，納米尺度的規律同樣适用于機櫃尺度。通過在機櫃中将電纜和邏輯芯片集成得更緊密，也能提升系統的綜合性能。
業内将此總結爲摩爾定律的數學分形，那些微觀尺度适用的規律，在宏觀尺度依然生效。
未來我們會将集群的能力壓縮進機櫃，将機櫃的能力壓縮進芯片，從系統尺度上延續摩爾定律。
在這個過程中，芯片與芯片之間的互聯，集群與集群之間的互聯是關鍵。
正如 Jensen 所言，Datacenter is the new unit of computing。
05 先進液冷技術成爲剛需
對于單塊功耗爲 0.7kW 的 H100 卡而言，風冷技術就可以滿足散熱需求。
但是對于功耗超過 100MW 的數據中心而言，必須采用浸沒式液冷技術，才能使其正常運行。
在前段時間召開的 OFC 大會上，Andy Bechtolsheim 明确的給出了液冷技術支持的功率極限。
Andy 認爲我們可以在單個機櫃中放置 300+ kW 的功率，并且用液冷進行有效冷卻。
英偉達最新發布的 GB200 NVL72 的功率是 120kW。也就是說，根據現有液冷技術的水平，機櫃功率仍有一倍以上的提升空間。
06 " 星際之門 " 開啓超級數據中心軍備競賽
在 AI 時代之前，數據中心的功耗大約 100MW，Microsoft 準備爲 OpenAI 建設的 " 星際之門 " 超級數據中心預計将達到 5GW，耗資 1000 億美金，集成數百萬張卡，占地面積超過 10 平方英裏。
要知道，23 年全美數據中心加總起來，功耗差不多 7GW。一個 " 星際之門 " 就可以抵得上全美國的算力能耗。
大語言模型 " 暴力出奇迹 " 帶來的湧現能力，正在快速轉化爲新一代超級數據中心建設熱潮。
07 能源短缺将成爲重要瓶頸，核電是唯一解
根據 Coatue 預測，現有的電力供應體系無法承載 25M 張 GPU 同時運行，電力短缺即将到來。
在巨大的能源缺口下，人們大概率會擁抱核電。
新一代超級數據中心很有可能會建設在核電站周邊，形成共生關系，這麽做有諸多好處：
- 電力直供，無需經過電網系統
- 核電站邊上必然有天然水源，可以作爲數據中心液冷用水
- 核電站标配 7 × 24 小時安保，确保數據中心不被人爲破壞
- 核電站周邊土地資源充沛
08 Edge AI 以及 AI 換機潮将成爲重要投資主線
未來 AI 推理将從中心化逐步轉移到邊緣側，形成去中心化的推理網絡。
AI 帶來的換機潮将成爲未來幾年的重要投資主線。
邊緣 AI 能帶來不少好處，首當其沖的就是 " 快 "。
微軟的 Orca、Phi 等 SLM 已經初步證明了終端部署大模型的可行性，預計未來 90% 的推理任務會發生在你的手機和 PC 上，對日常工作生活的任務請求進行實時響應。
09 AI Infra 的 TAM 約爲 1.2 萬億美金
Coatue 采用自下而上和自上而下兩種方法，測算了 AI Infra 的市場空間，得出了 1.2 萬億美金的結論。
這個數字大約是全球 IT 支出的 18%，全球 Capex 的 15%，全球 GDP 的 1%。
隻從供給端出發是不夠的，我們還得從需求端驗證一下，這麽大規模的 AI Infra 投入是否能夠産生同等體量的商業價值呢？
按 25% 的 ROIC（投入資本回報率）測算，1.2 萬億美金的 AI Infra 投入需要産生 1.5 萬億美金的回報。
從 " 節流 " 的角度，這可以理解爲 1.5 萬億美金的全球 OPEX 削減，這對應着全球總薪資的 3%，全球總 EBIT 的 5%。
從 " 開源 " 的角度，這可以理解爲通過 AI 賦能帶來 3 萬億美金的增量收入，且毛利在 50%。這對應着全球上市公司總收入的 3%，全球 GDP 的 2%。
10 Coatue 的 AI 投資框架
AI 投資需要重視節奏，Coatue 給出了這個順序：AI Infra -> Edge AI（硬件） -> AI 應用（軟件） -> 具身智能。
目前市場處于 AI Infra 投資的中期，Edge AI 行情的起點。而 AI 應用還處于熱身階段，具身智能距離商業落地尚有距離。
Coatue 很清晰的給出了每個階段的投資機會，涉及個股，具體可以看原報告，這裏重點講 2 個機會。
11 Edge AI 對應的重點機會：Dell
Dell 有望成爲 Edge AI 浪潮下的最大赢家，其所有業務闆塊（Storage、PC、Server）都将因此受益。
此外，Dell 新設立的 AI Server 部門目前已經有 30 億美金的積壓訂單，處于供不應求的狀态。
根據 Coatue 預測，Dell 未來 6 年的業績 CAGR 約 18%，根據 2030 年 EPS 來看，當前市值對應PE 僅爲 4 倍。
12 Power Shortage 對應的重點機會：Constellation
目前美國發電結構中，核電占比 19%，其中穩壓與非穩壓的占比爲 6:4。Contellation 在美國非穩壓核電領域的市占率達到 57%，是當之無愧的龍頭。
随着電力短缺的帶來，非穩壓核電将成爲率先收益的闆塊，爲超級數據中心 7 × 24 小時提供清潔能源。
Constellation 的定價模式有望從現在的浮動價格短期合同，變成高毛利的長單，增強業績的可預測性，帶來估值的提升。
根據 Coatue 的預測，CEG 未來 6 年的業績 CAGR 約 28%，如果按 2030 年的 EPS 來看，當前市值對應的PE 僅爲 5 倍。
13 在不久的将來，人類将見證一個全新物種的誕生
正如 Sam Altman 所言，過去的 2023 年可能是人類曆史上最有趣的一年，但更有可能是未來若幹年中最平凡的一年。
随着 AGI 的到來，我們将有幸見證一個全新的矽基物種的誕生。
