crystal liu
🔹 「如果AGI 2027到 vs 2032到，OpenAI存活率分別幾多？」
🔹 「NVIDIA會唔會最終成為AI時代真正皇帝？」
好，我哋用冷靜戰略模型拆。
唔講情緒，只講結構。
🔹 情境一：如果 AGI 2027 到
假設 2027 出現真正商業可用 AGI
（唔係demo，而係企業可以大規模用）
對 OpenAI 影響
OpenAI
優勢：
- 佢而家算力基建走喺最前
- 品牌已成為代名詞
- API生態最大
如果 2027 到：
- 佢超前投資會變成護城河
- 訓練成本會被規模優勢攤薄
- 競爭者追唔上產能
👉 存活率我會估 70–80%
因為佢而家燒嘅錢會變成壟斷門檻。
對 NVIDIA 影響
NVIDIA
AGI 出現 → 算力需求暴增
- 推理需求
- 企業內部模型部署
- 機器人訓練
短中期一定爆。
但：
如果 AGI 成熟後模型架構更高效，
長期 GPU 需求未必線性上升。
短期（5年內）NVIDIA極大受益。
🔹 情境二：如果 AGI 2032 先到
即係再延遲 5 年。
對 OpenAI 影響
問題唔係技術，
係現金流。
佢依家基建速度超前。
如果：
- 收入增長 < Capex 消耗
- 模型提升放緩
- 市場付費能力未跟上
資金壓力會好大。
就算有 Microsoft 支持，
都會：
- 股權被稀釋
- 被迫商業化轉型
- 甚至重組
👉 存活率我會估 40–50%
唔係因為技術輸，
係因為時間錯配。
對 NVIDIA 影響
即使 AGI 遲到：
- 軍備競賽仍然存在
- 每年模型都升級
- Cloud仍然要GPU
NVIDIA 收入不會斷。
佢唔需要 AGI 出現。
👉 延遲對佢影響細過對OpenAI。
🔹 NVIDIA 會唔會成為AI時代皇帝？
關鍵問題嚟喇。
皇帝定軍火商？
黃仁勳 其實唔想做皇帝。
佢想做：
唔管邊個皇帝上位，都要用我武器。
NVIDIA真正風險
- 被垂直整合（Google TPU模式）
- ASIC定制化浪潮
- 算法效率大幅提升 → GPU需求下降
- 新架構突破（光子計算等）
但短中期：
CUDA生態太深，
替代成本極高。
🔹 結構總結
| 情境 | OpenAI 存活率 | NVIDIA 地位 |
|---|---|---|
| AGI 2027 | 70–80% | 軍火霸主，爆發期 |
| AGI 2032 | 40–50% | 仍穩定強勢 |
🔹 最冷靜結論
OpenAI 賭時間窗口。
NVIDIA 賭軍備競賽。
時間越快 → OpenAI贏面越高
時間越慢 → NVIDIA優勢越大
真正皇帝未必係 NVIDIA。
但佢可能係：
AI時代最穩定既收稅者。
如果你想，我可以再推一個極端情境：
🔹 如果 AGI 2026 就到
🔹 或者根本 2040 都未到
你想推邊個極端 scenario？