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揭秘Coatue:AI投资巨人的未来布局与投资机会

2024-04-25 10:29:28  来源:互联网    

  Coatue,这家总部位于纽约的对冲基金向来以低调著称,其官网高冷到只有一个联络邮箱,合伙人也从不接受采访。

  但这依然难掩其业绩的锋芒,从1999年成立至今,Coatue的管理规模从1500万美金跃升到486亿美金。

  凭借极强的科技敏锐度和人脉关系网,Coatue捕捉到了SpaceX、DoorDash、Zoom、Databricks等投资机会。

  在美国本土攻城略地的同时,Coatue还敏锐的捕捉到了中国移动互联网的红利,并在腾讯、美团、字节跳动、滴滴等中国超级独角兽上下重注,取得了丰硕的回报。

  随着Web 3 的兴起,这位巨人又切入了加密领域,迅速主导了NFT交易平台OpenSea、支付公司Silverflow、Web 3人才网络Braintrust以及宝可梦背后AR公司Niantic等一系列头部企业的融资。

  纵观历史,当Coatue决定参与游戏时,他瞄准的永远是最大的那条鱼。

  如此高冷神秘的Coatue,近日发布了一份重要报告《Build Index of the Future》,详细剖析了Coatue构建AI投资组合的方法论,并给出了下一步的配置建议(Edge AI + Power Shortage),具有极高的参考价值。

  下面我给大家解读一下这篇大报告。

  (1)AI的应用价值正在快速涌现

  生成式AI正在快速从单纯的Chatbot变成具备实际经济价值的工具和服务,比如:

  - 线上广告:通过AI赋能,线上广告能够实现更好的个性化,提升40%的点击率。

  - 推荐引擎:Meta更新了AI推荐引擎后,用户使用时长提升了8-10%。

  - 编程助手:在部分编程任务中可以提升55%的效率,企业主开始减少工程师的雇佣。

  - AI客服:Klarna & Cloudwalk反馈客服效率提升至少5倍,利润显著上升。

  - 自动驾驶:特斯拉的FSD v12相比上一代性能显著提升,干预度降低100倍。

  (2)算力成本正在指数级下降

  以英伟达为例,2017年英伟达的旗舰显卡是V100.1 TFLOP的计算成本是40美金。

  随着最近Jensen在GTC大会上正式推出基于Blackwell架构的GB200.1 TFLOP的计算成本降到了2美金,足足下降了95%。

  随着芯片制程、封装工艺的提升,算力成本仍将继续快速下降。

  (3)“智能”将变得像空气一样无处不在

  正如Sam Altman所言,如果“智能”足够便宜,我会让AI帮我阅读每一份邮件并给出建议。但如果“智能”非常昂贵,我们可能只会用AI来治疗癌症。

  算力成本的下降,将使得“智能”在未来像空气一样随处可得,嵌入到我们工作生活的每个角落。

  KK最近在交大高金的分享会上提到了一个观点:最好的技术都是“隐形”的。我们每天都在接触大量科技产物,无论是电灯、风扇、还是手机、导航。我们意识不到这些科技的存在,这恰恰意味着这些技术已经成功了。

  未来AI也将经历从“显形”技术逐渐走向“隐形”的过程,变得无处不在,成为每个人生活中的一部分。

  (4)AI Infra的核心主题是“互联”

  AI对算力的需求不断膨胀,而人们已经愈发接近晶体管尺寸的物理极限,要想制造更小芯片的难度与日俱增,摩尔定律走向终结。

  但是Nvidia敏锐的意识到,纳米尺度的规律同样适用于机柜尺度。通过在机柜中将电缆和逻辑芯片集成得更紧密,也能提升系统的综合性能。

  业内将此总结为摩尔定律的数学分形,那些微观尺度适用的规律,在宏观尺度依然生效。

  未来我们会将集群的能力压缩进机柜,将机柜的能力压缩进芯片,从系统尺度上延续摩尔定律。

  在这个过程中,芯片与芯片之间的互联,集群与集群之间的互联是关键。

  正如Jensen所言,Datacenter is the new unit of computing。

  (5)先进液冷技术成为刚需

  对于单块功耗为0.7kW的H100卡而言,风冷技术就可以满足散热需求。

  但是对于功耗超过100MW的数据中心而言,必须采用浸没式液冷技术,才能使其正常运行。

  在前段时间召开的OFC大会上,Andy Bechtolsheim明确的给出了液冷技术支持的功率极限。

  Andy认为我们可以在单个机柜中放置300+ kW的功率,并且用液冷进行有效冷却。

  英伟达最新发布的GB200 NVL72的功率是120kW。也就是说,根据现有液冷技术的水平,机柜功率仍有一倍以上的提升空间。

  (6)“星际之门”开启超级数据中心军备竞赛

  在AI时代之前,数据中心的功耗大约100MW,Microsoft准备为OpenAI建设的“星际之门”超级数据中心预计将达到5GW,耗资1000亿美金,集成数百万张卡,占地面积超过10平方英里。

  要知道,23年全美数据中心加总起来,功耗差不多7GW。一个“星际之门”就可以抵得上全美国的算力能耗。

  大语言模型“暴力出奇迹”带来的涌现能力,正在快速转化为新一代超级数据中心建设热潮。

  (7)能源短缺将成为重要瓶颈,核电是唯一解

  根据Coatue预测,现有的电力供应体系无法承载25M张GPU同时运行,电力短缺即将到来。

  在巨大的能源缺口下,人们大概率会拥抱核电。

  新一代超级数据中心很有可能会建设在核电站周边,形成共生关系,这么做有诸多好处:

  - 电力直供,无需经过电网系统

  - 核电站边上必然有天然水源,可以作为数据中心液冷用水

  - 核电站标配7×24小时安保,确保数据中心不被人为破坏

  - 核电站周边土地资源充沛

  (8)Edge AI以及AI换机潮将成为重要投资主线

  未来AI推理将从中心化逐步转移到边缘侧,形成去中心化的推理网络。

  AI带来的换机潮将成为未来几年的重要投资主线。

  边缘AI能带来不少好处,首当其冲的就是“快”。

  微软的Orca、Phi等SLM已经初步证明了终端部署大模型的可行性,预计未来90%的推理任务会发生在你的手机和PC上,对日常工作生活的任务请求进行实时响应。

  (9)AI Infra的TAM约为1.2万亿美金

  Coatue采用自下而上和自上而下两种方法,测算了AI Infra的市场空间,得出了1.2万亿美金的结论。

  这个数字大约是全球IT支出的18%,全球Capex的15%,全球GDP的1%。

  只从供给端出发是不够的,我们还得从需求端验证一下,这么大规模的AI Infra投入是否能够产生同等体量的商业价值呢?

  按25%的ROIC(投入资本回报率)测算,1.2万亿美金的AI Infra投入需要产生1.5万亿美金的回报。

  从“节流”的角度,这可以理解为1.5万亿美金的全球OPEX削减,这对应着全球总薪资的3%,全球总EBIT的5%。

  从“开源”的角度,这可以理解为通过AI赋能带来3万亿美金的增量收入,且毛利在50%。这对应着全球上市公司总收入的3%,全球GDP的2%。

  (10)Coatue的AI投资框架

  AI投资需要重视节奏,Coatue给出了这个顺序:AI Infra -> Edge AI(硬件) -> AI应用(软件) -> 具身智能。

  目前市场处于AI Infra投资的中期,Edge AI行情的起点。而AI应用还处于热身阶段,具身智能距离商业落地尚有距离。

  Coatue很清晰的给出了每个阶段的投资机会,涉及个股,具体可以看原报告,这里重点讲2个机会。

  (11)Edge AI对应的重点机会:Dell

  Dell有望成为Edge AI浪潮下的最大赢家,其所有业务板块(Storage、PC、Server)都将因此受益。

  此外,Dell新设立的AI Server部门目前已经有30亿美金的积压订单,处于供不应求的状态。

  根据Coatue预测,Dell未来6年的业绩CAGR约18%,根据2030年EPS来看,当前市值对应PE仅为4倍

  (12)Power Shortage对应的重点机会:Constellation

  目前美国发电结构中,核电占比19%,其中稳压与非稳压的占比为6:4.Contellation在美国非稳压核电领域的市占率达到57%,是当之无愧的龙头。

  随着电力短缺的带来,非稳压核电将成为率先收益的板块,为超级数据中心7×24小时提供清洁能源。

  Constellation的定价模式有望从现在的浮动价格短期合同,变成高毛利的长单,增强业绩的可预测性,带来估值的提升。

  根据Coatue的预测,CEG未来6年的业绩CAGR约28%,如果按2030年的EPS来看,当前市值对应的PE仅为5倍

  (13)在不久的将来,人类将见证一个全新物种的诞生

  正如Sam Altman所言,过去的2023年可能是人类历史上最有趣的一年,但更有可能是未来若干年中最平凡的一年。

  随着AGI的到来,我们将有幸见证一个全新的硅基物种的诞生。

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