投資巨頭為何大量收購高階 GPU？目標竟是搶攻 AI 新創企業
https://technews.tw/2024/08/07/gpu-ai-startups/
近期熱議的 AI 話題竟是「GPU 囤積潮」？原因是許多公司大量收購高階 GPU，並以此為
籌碼，吸引最具潛力的 AI 新創企業。這個策略背後存有哪些 AI 時代獨特的競爭邏輯？
為什麼投資巨頭們願意承擔硬體快速貶值的風險，也要囤積這些昂貴的運算資源？面對技
術快速發展的競爭環境，這種策略能否持續？
囤積高階GPU為何能吸引AI新創公司？
在開發大型語言模型或複雜的機器學習演算法時，強大的運算能力是不可或缺的因素。然
而，頂級GPU如Nvidia H100的價格動輒數萬美元，對資金有限的新創公司而言，往往是難
以逾越的門檻。
在這種情況下，投資公司通過囤積GPU，無疑能大幅降低AI新創的入場門檻，使他們能夠
更快速、更經濟地進行研發和創新。這不僅能吸引更多優質的AI新創公司的注意，還能加
速這些公司的成長速度，提高投資回報的可能性。
再者，藉由提供GPU資源，投資公司能夠更深入地參與到AI新創公司的發展過程中。這種
參與不僅限於資金支援，更延伸到技術基礎設施的層面。這使得投資公司能夠更好地理解
和評估被投資公司的技術進展，而做出更明智的投資決策。同時，這種緊密的合作關係也
有助於建立更牢固的夥伴關係，增加投資成功的機會。
以GPU換取股權能改變未來創業投資的局勢？
投資公司以GPU換取股權的新策略，正悄悄改變著創業投資的遊戲規則。這種策略無疑會
重塑AI創業生態系統。傳統上，創投主要提供資金和戰略指導。然而，在AI領域，運算資
源的重要性不亞於資金。
利用提供昂貴的GPU資源，投資公司實際上降低了AI創業的門檻，使得更多具有創新想法
但資金有限的團隊能夠實現他們的願景。長遠來看，這可能會導致AI創新的爆發式增長，
改變整個科技產業的面貌。同時，這種模式也可能引發一場關於創業公司估值的新討論：
如何在公司估值中合理計入GPU等關鍵資源的價值？這可能會為創業投資帶來全新的估值
模型和考量因素。
這種投資策略，可能會重新定義創投公司的角色。傳統上，創投公司主要依靠其資金實力
、產業觀察力和人脈資源來吸引優質公司。然而，隨著GPU等技術資源成為關鍵籌碼，我
們可能會看到一種新型的「技術型」創投公司崛起。這些公司不僅提供資金，還能夠為創
業公司提供關鍵的技術基礎設施。
GPU資源與資金援助，哪個才重要？
我們看到了一個有趣的現象：AI新創公司，如Luma AI，選擇接受Andreessen Horowitz（
A16Z）公司提供的GPU資源，而放棄了其他投資者提供的更高資金支持。
這反映了Luma AI對長期發展的戰略考量。在AI產業，技術進步的速度往往快於資金消耗
的速度。換句話說，擁有足夠的運算資源可能比擁有更多現金更能確保公司的競爭力。
Luma AI的選擇表明，他們不僅著眼於當前的資金需求，更重視能夠持續推動公司成長的
綜合性資源。
這種選擇也反映了AI創業生態系統的變化。傳統上，創業公司主要依賴資金來推動發展。
但在AI時代，技術資源的重要性日益凸顯。A16Z通過提供GPU資源，實際上創造了一種新
的投資模式，這種模式更貼近AI公司的實際需求。
對於Luma AI來說，選擇A16Z不僅是選擇了一個投資者，更是選擇了一個能夠提供核心競
爭力的戰略夥伴。這種合作模式可能會帶來更緊密的投資者與創業者關係，因為雙方在技
術層面上的深度合作可以促進更好的相互理解和共同發展。