【專訪】Naveen Rao：純軟體投資人大概完了，該投硬體
Naveen Rao 是連續創業者，上一家公司 MosaicML 以 13 億美元賣給 Databricks。現在他做 Unconventional AI，募了數億美元，上一輪估值接近 50 億美元，目標是打造更省電的 AI 電腦。在創投節目 20VC 上，投了十年雲端訂閱軟體（SaaS）的主持人 Harry Stebbings 問他：我這種投資人，得改行去投硬體嗎？
每天精選 6 則要聞、一則產業名人訪談，五分鐘跟上。
Naveen Rao說，只投純軟體的投資人大概完了，未來十年該站的是硬體。AI 明明靠軟體運作，怎麼反而是軟體投資人出局？他的答案，落在 AI 的毛利最後會流到哪一層。他也談到 AI 不會讓企業的開發預算縮水，以及 AI 時代的瓶頸正從生產移到驗證。
◎毛利不在軟體，在把電變成智慧的那一層
Harry 說他投了十年 SaaS，硬體投資的心態完全不同，這一代投資人準備好了嗎？Naveen Rao 答得很直接：只投純軟體，你大概完了。他說自己很有把握，因為 SaaS 不再是賺毛利的地方。2010 年前後，在雲端快速架起服務，測試市場，就能搶一兩億美元的生意。他說那段日子像吃糖後的亢奮。
替企業跑模型的服務商，收入看每個 token（AI 處理文字的單位）賣多少錢，這個價格會一路下降。模型本身也在商品化，六個月前的中國開源模型就很好用。只有把電轉成智慧的硬體，還有很多效率可擠。他說：「I actually think the hardware is the place to be over the next 10 years.」（未來十年最好的位置是硬體）
他用番茄打比方。番茄早就是大宗商品，但大家還是照吃。智慧也會這樣，市場很大，毛利卻不高。他說今天拿走 AI 整套系統最多毛利的是輝達，不是模型公司。他估計，讓 AI 實際產出答案的推論市場，十年內會到 10 兆美元。
Harry 反問，SaaS 會不會只是換個名字，變成賣給律師的 AI 工具？Naveen Rao 退了一步，說他講的是傳統定義的 SaaS。他舉 Harvey 為例：用 AI 處理合約，再由律師驗證。Harry 追問，那不就是投資一家律師事務所？他答，等於是，只是更好的版本。軟體投資人該怎麼轉型，他沒有給出做法。
◎AI 不會讓開發預算縮水，只會逼企業做得更多
軟體不再是好生意，不代表寫程式的人會被省掉。Harry 引述 Salesforce 的數字：60 億美元的工程師薪資裡，3 億美元花在 AI 寫程式工具，約 5%。Naveen Rao 認為這個比例大致會持平。客戶過去接受一年改一版，現在要一週修好錯誤，企業只會做得更多。他打比方：機器人包辦八成工作，摩天大樓工期從兩年縮成八個月，結果是蓋兩倍的樓。
◎瓶頸從生產搬到驗證
預算不縮，是因為 AI 產出越多，越需要懂行的人判斷好壞。他舉自己為例，以前請研究團隊模擬一個問題要等兩週，現在問模型，一小時就有答案。但他也說，AI 吐出的垃圾太多，很難驗證。他的父母看到 AI 做的川普彈吉他影片，還以為是真的。他的結論是，問題已經從生產移到驗證，每件產出都得確認正確，結果才能信。
AI 確實靠軟體運作，但在 Naveen Rao 眼裡，這是一門把電變成智慧的生意。軟體和模型會被壓價，能把電轉得更有效率的硬體才留得住毛利。接下來可以觀察他的 Unconventional AI。他說，只要把每個 token 的成本降一個數量級，等於把市場放大十倍。
談能源供給：蓋 1 吉瓦的電力約需 500 億美元，比蓋一座 200 到 300 億美元的半導體廠還貴。
說美國一年不可能蓋出 40 吉瓦，能蓋 10 吉瓦就很了不起，約 5000 億美元，並說幾年內電力的剩餘產能會被用完。
回應 AI 泡沫疑慮，認為這只是短暫波動，不是泡沫破裂，理由是 AI 需求才剛開始。
解釋晶片在物理層的效率提升已大致停止，近年進步多來自資料型別從 32 位元縮到 4 位元。
以研究團隊建模為例，原本要兩週的問題，用模型一小時就有答案，並提出 AI 產出過多，難以驗證的問題。
分析推論服務商的毛利會被壓縮，接著說未來十年最好的位置是硬體，純軟體投資人處境艱難。
回應企業薪資轉成 AI 支出的比例，認為比例大致持平，並以摩天大樓工期從兩年縮到八個月為例。
預估三年內 80% 的 token 流量走開源模型，但花費大約與前沿模型各半，並以 iPhone 的市占與毛利比例類比。
看完今天的，讓明天的自己送上門
每天精選 6 則要聞、一則產業名人訪談，五分鐘跟上。
已出刊 157 期 ・ 隨時可退訂
