前几年最稀缺的是GPU，所以英伟达拿走了最大部分利润。

但卡越买越多以后，瓶颈开始往外跑。

美国未来三年数据中心预计需要68GW电力，相对预计供给差了大概38GW。于是以前挖比特币的公司突然成了香饽饽，不是因为矿机值钱，而是他们已经把地、电网接入和变压器弄好了。

甚至市场现在给“有电的空机房”的估值，比自己买GPU做算力服务的公司还高。

GPU会折旧，电网接入不会。

软件这边也差不多。

模型越来越多以后，企业已经开始谁好用就用谁。Airbnb可以同时用OpenAI、Claude和自己后训练的开源模型，模型能力继续提高，但单一模型的稀缺性反而可能下降。

结果另一头，做训练数据的Snorkel一年ARR从2000万美元干到了3.5亿美元。

简单数据早就不缺了，真正缺的是程序员、医生、律师这些专业人士积累几十年的经验，怎么把它变成AI还能继续学习的数据。

所以AI往后走可能会不断出现这种事情：

原来大家以为最值钱的东西，慢慢变便宜；以前没人注意的东西，突然成了瓶颈。

GPU之后是电，公开数据之后是专家数据，模型之后可能是工作流和真实用户入口。

投资很多时候也是这样。

一个产业最舒服的阶段，不一定是需求增长最快的时候。

而是需求已经确定了，但市场还没搞明白下一样会缺什么的时候。