在斯坦福大学的一场公开课上，资深科技投资人、Altimeter Capital合伙人Apoorv Agrawal以“AI时代的钱到底流向了哪里”为主题，对当前3000亿美元规模的AI生态利益分配格局进行了深度剖析。他指出，与传统互联网和云计算的“金字塔”式利润分布不同，AI领域呈现出“倒三角”结构，约75%的收入流向了半导体行业，而应用层的盈利能力仍显薄弱。
Agrawal在课程中提到，全球科技巨头在AI基础设施上的资本支出已达天文数字，但市场对AI商业化前景的质疑声也随之增加。他以英伟达CEO黄仁勋的“五层蛋糕”理论为例，说明当前数据中心建设涉及能源、芯片、电力互连等多个环节，但核心问题在于：这些巨额投入能否转化为实际的经济价值？
通过对比过去25年的互联网、移动互联网和云计算革命，Agrawal指出，传统技术生态的利润通常集中在应用层，而AI领域却截然相反。他引用硅谷投资人马克·安德森的观点解释了这一差异：软件企业的毛利率可高达80%至90%，因为分发软件的边际成本接近零；而AI应用因需消耗大量GPU资源，用户增量成本高昂，导致应用层毛利率仅在0%至30%之间。
数据显示，过去两年AI行业新增的约3000亿美元收入中，半导体层占据了主导地位。Agrawal特别提到，英伟达凭借其在芯片领域的垄断地位，成为这一格局中的最大受益者。相比之下，尽管应用层业务增长超过十倍，但整体规模仍较小，尚未对利润分配产生显著影响。
针对这种由英伟达主导的“倒三角”格局能否持续，Agrawal认为，云端状态可能维持十年甚至更久，因其达到稳定均衡的难度极大。不过，他也指出了两个可能打破现状的催化剂：一是云巨头在自研芯片上的突破，如谷歌的TPU、meta的MTIA等项目；二是超大规模数据中心运营商的资本支出指引变化，若其停止大幅预期资本支出，可能意味着当前模式难以为继。
在应用端，Agrawal以ChatGPT为例，分析了消费级AI面临的盈利挑战。他提到，ChatGPT拥有约10亿用户，但其中95%为免费用户，每用户每年仅带来约10美元收益，远低于互联网巨头Alphabet和meta的单用户盈利水平。他提出，若AI应用希望将收益提升至每用户每年100美元，进军广告领域可能是关键路径。
Agrawal认为，AI大模型在广告投放上具备独特优势，如更精准的意图理解、更好的归因分析和更高的用户信任度。他类比十年前市场对Facebook移动端广告的质疑，指出尽管当前对“私人对话中插入广告”持悲观态度，但这一领域仍可能成为今年AI商业化的重大突破点。
课程中，Agrawal还通过互动环节引导学生思考AI生态的未来走向。他提到，算力需求结构的切换值得关注，目前英伟达售出的GPU中约60%用于训练、40%用于推理，但随着时间推移，推理任务的份额可能逐渐增加，这将考验硬件利用率并重塑中介层的竞争格局。
作为斯坦福大学的兼职讲师，Agrawal在课程设计上注重实践与理论结合。他邀请了来自OpenAI、Anthropic等企业的专家作为嘉宾演讲，并安排课后与嘉宾共进晚餐的交流环节。他强调，这门课程的目标是帮助学生理解AI超级周期的底层逻辑，为未来创办或投资AI公司做好准备。
