其实发文目标就一直想探讨目前 LLM 的整体供需经济问题 重新整理下逻辑 1. LLM大模型的应用市场（AAPL、GOOGL、META、MSFT、AMZN、TSLA、OpenAI、Antropic）? 求决定了投资 data center 的规模与效率 2. data center 的规模与效率决定了对机房主机的需求 3. 机房主机的需求决定了 NVDA/AMD 的推理运算需求、INTEL/AMD/ARM的计算与工具执行的 需求，最後是在上述二种运算时需要的记忆体与存储需求 未来如果要这个循环能持续下去需要第一点的应用市场爆发明显的需求。 美国的互联网行业的逻辑都是 winner takes all 的逻辑 所以互联网公司的 DNA 在看到可能的苗头就会一股脑的先投入，希望能透过各种优势把竞? 对手搞死，最後再收购变成寡占市场後再慢慢涨价赚回来 互联网这套美国股市都已经熟门熟路了 但我认为市场对於投这麽大笔钱进去但除了卖更多的 token 在应用与服务上并没有创造更? 的需求 这表示未来要卖更多的 token 这件事情上没有办法有突破性的进展 这还没有算 token 生产的成本要谁来付的问题 以前互联网公司最後找到的胜利公式是，用户使用 app/service 免费，但公司的流量与运? 费用让广告主来负担，这个运作模式造就了 google/meta/amzn 现在 coding agent 没有找到类似方式，所以只能用订阅的方式回收一部分成本 未来可能会有一种方式是使用免费，但用户所有的输入都被当作 traning data，只要喂给? 型的所有东西归属权都是属於平台的 这个逻辑跟现在只要使用 meta google 用户的点击与浏览数据都是属於平台的 但用户是否愿意未来免费使用 LLM 贡献自己或公司的资料与数据？这是一个大问号 市场其实期待的是面向企业或个人用户的互联网公司能找出一个令人振奋的 killer applic ation 但目前看起来并没有什麽令人眼前一亮的东西 如果要大量使用 agent，agent 的原意是代理人 现在所有人对 agent 的预期是独立个体，不是在网路上为某个人的代理人 如果 agent 是独立实体，那就会跟目前的公司制度抵触，因为到目前为止流程设计都是人? 责 如果 agent 是代理人，那如何在网路世界上作为一个人的代理？这个问题目前还是没有很? 的解答 所以我才觉得现在 coding agent 只是为了向市场证明可用性爆出来的一个方向。而这个方 向只是符合目标相对单纯、训练来源多（github 上一堆免费语料）、程式语言的语法明确? 其中前端与後端语料跟语法最多最明确，自然被取代的速度最快 同理现在的 seedance 也是，抖音有全世界最多的短视频语料，训练出来的是最强的符合预 期 以上是技术细节，接下来想讨论产出的结果 对一般民众来说 1. 模型产出的文字容易被看破造成不信任感 2. 模型产出的图容易造成不信任感 3. 模型产出的影片长时间不会被信任 所以长期如果网路上都填满这些低成本低质量的内容，google 跟 meta 第一时间会死掉，? 为真人少了他们目前的广告赚钱模式会崩坏 现在用 ai 产内容有赚钱的人估计再过一段时间就没搞头了，因为平台第一时间就会处理掉 ，或者只能用他们的工具在有限制的前提下使用。因为这个做法已经动到平台的核心 最後是企业应用 我目前是真的没看出来企业有大规模使用的迹象 可能矽谷新创会大量采用，但目前 agent 在公司流程的模糊定位，注定在企业领域没办法? 发使用 之前看好微软的 office copilot 但现在没有什麽耳目一新的进展。除了 teams 会议实时? 译外，有什麽新的应用？ google ads/meta ads有提供 mcp 管理广告，但这个做法真的能有效的提升 ROI？还是只有 管理效率提高？ 我认为 ai 的最终应用应该是无形的，这样才能最大化 token 的使用，但能大量毫无顾忌? 使用产生质变前，token 的生产成本谁来付？或有什麽方法下降到几乎免费？ 我想这是市场目前透过修正估值逼大多数人在想的问题吧 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 114.136.156.50 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1785386533.A.D42.html ai 产的短剧长久真人愿意看吗？ 大家只关注生产力，但产出来的东西要真人愿意接受才有办法转成 GMV 我倒觉得这是分工明确的地方 市场之前给 googl aapl meta 这麽高的估值 他们花钱请了这麽多杰出的人，运作全球这麽大的市场，目前现金流充足。这些面向消费者 与企业的公司要负责创造需求 全世界可能搞出 killer application的公司就这麽几家 如果不期待是不可能的 而且我觉得也有到最後这几家公司决定不玩的风险 如果真的有这麽大的应用空间，就不存在卖算力的可能性。自己都用不够了 如果存在卖算力的情况不是自己用不完不然就是发现卖算力比做前端业务还赚 那赚钱的前端业务是什麽？ openai 跟 antropic 目前的业务吃的下这麽多算力吗？ toB 有什麽突破进展？ 要下这个结论只有上市招股书才看得出来 但我觉得 openai 跟 antropic 现在都不想上市了吧 如果招股书被抓到个纰漏，导致估值再下杀 羊毛出在羊身上 data center 的帐单要有人来付 大多数人只看到财报就不探究再深一层的业务逻辑 目前就没看到有大企业大规模的使用迹象 所以 googl 跟 msft 的财报提到的相关收入我也不清楚是否真的跟对应的模型业务有正相? ※ 编辑: jyuny1 (1.160.72.222 台湾), 07/30/2026 13:42:35 ※ 编辑: jyuny1 (1.160.72.222 台湾), 07/30/2026 13:44:55 这个循环只要文章第一点的公司不愿意继续投入 後面就整个崩了 现在第二点与第三点的公司股价还没下杀到底 大概率应该还是有第一点的公司在提高资本支出 这个钱的流向是实实在在的 但未来会怎样还真不好说 我觉得现在市场就是在关注应用是否能创造需求 因为这个投入的规模比以前大多了 你这个问法很没礼貌 ※ 编辑: jyuny1 (1.160.72.222 台湾), 07/30/2026 13:53:55 对的。我觉得最糟糕就是 ai 资本支出到尽头後 sox 回吐全部涨幅然後继续进行盘整 市场重新估值 ai 链路上的所有公司 aapl googl msft amzn tsla meta 这些面向用户与企业的公司目前面临的问题就是在这个? 重压力爆发前能不能创造出新的用户需求进而引爆模型需求再引爆 data center 需求 如果目前还是只有现在台面上的，估值就是这样 是的，ARR 只有创业公司为了增加估值在 pitch 时的 上市公司都是直接拿 GMV 或其他真实收入项目在跟投资人说明 ※ 编辑: jyuny1 (1.160.72.222 台湾), 07/30/2026 14:13:59 我目前不悲观也不乐观 只是感觉目前离真正爆发还有一段不小的距离 个人感觉市场的耐心还有资金都是有限的 就看这些公司是否能在期限前创造出新的需求 作为投资者再配合趋势顺势而为 ※ 编辑: jyuny1 (1.160.72.222 台湾), 07/30/2026 14:20:48 会一上来就问别人在哪里工作判断格局的人本身就很局限 如果你看不懂我说的表示我跟你的认知不一样 那你可能就不是可以一起讨论的人 我是从投资人的角度看现有的业务模式对估值的影响 相反的我一直透过现有的业务与技术反思是否有增长的可能 因为我长期是看多的，但短期觉得似乎没有什麽 sexy 的地方 ※ 编辑: jyuny1 (1.160.72.222 台湾), 07/30/2026 14:33:13