AI 泡沫？YC 合夥人說：對新創反而是好事

本文整理自 YC 官方 Podcast《The Light Cone》2025 年 12 月播出的年度回顧單集。

大學生最常問的問題

Jared Friedman 說，每次他去大學演講，學生問得最多的問題就是：「AI 是不是泡沫？」

這個焦慮很好理解。新聞裡充斥著 Nvidia 和 OpenAI 之間的「資金循環」——Nvidia 賣 GPU 給雲端公司，雲端公司把算力賣給 AI 公司，AI 公司拿投資人的錢買算力，投資人的錢又有一部分來自 Nvidia 股票的增值。這看起來像是一個自我強化的迴圈，沒有真正的終端需求支撐。聽起來很可怕，對吧？

但 YC 合夥人們有不同的看法。他們的答案是：就算是泡沫，對新創也是好事。

電信泡沫的歷史教訓

要理解這個反直覺的觀點，得先看一段歷史。

1990 年代末期，全球瘋狂投資電信基礎設施。各大電信公司在地底埋了大量的光纖電纜，建設了遠超當時需求的頻寬容量。然後 2000 年泡沫破裂，很多電信公司破產，那些光纖就躺在地底下，成為所謂的「暗光纖」（dark fiber）——鋪設了但沒在用。

這對電信公司的投資人來說是災難。但對後來的網路新創來說呢？

Gary Tan 指出：這就是為什麼 YouTube 能夠存在。

2005 年 YouTube 創立的時候，影片串流需要大量頻寬。如果沒有 1990 年代的過度投資，頻寬成本會高到讓 YouTube 這種商業模式根本不可能成立。正是因為有大量閒置的光纖容量，頻寬價格才會低到足以支撐一個「免費讓全世界上傳影片」的服務。

電信公司虧損了，但社會得到了 YouTube、Netflix、Spotify。泡沫破裂的苦果由基礎設施投資者承擔，而應用層的創新者則踩在這些基礎設施上起飛。

AI 泡沫的結構：誰在冒險、誰在受益

現在的 AI 產業有類似的結構。

在最底層，是 Nvidia 這樣的晶片公司，以及投資數十億美元建設資料中心的雲端巨頭——Microsoft、Google、Amazon、Meta。這些公司正在進行人類史上最瘋狂的資本支出競賽。Meta 的 Zuckerberg 在一次 Podcast 訪談中說得很直白：他們可能會過度投資，但他們必須這麼做，因為不能讓自己落後。

往上一層是 AI 實驗室——OpenAI、Anthropic、Google DeepMind。這些公司需要大量算力來訓練模型，他們既是基礎設施的消費者，也是某種意義上的基礎設施提供者（透過 API）。

再往上就是應用層的新創公司。他們不需要建資料中心，不需要訓練基礎模型，只需要調用 API、建構使用者體驗、解決具體問題。

如果泡沫破裂會發生什麼？最可能的情況是：Nvidia 股價下跌，某些資料中心變成閒置資產，算力價格因為供過於求而暴跌。但對應用層新創來說，算力價格下跌不是壞事——那是成本下降。

Jared 對大學生的回答是：「你問這個問題，是因為你把自己想像成 Comcast（電信公司）。但你不是 Comcast，你是 YouTube。」

安裝期 vs 部署期：技術革命的兩個階段

Diana Hu 提到了經濟學家 Carlota Perez 的理論。Perez 研究了人類史上多次技術革命——蒸汽機、鐵路、電力、汽車、資訊科技——發現它們都遵循類似的模式，可以分成兩個階段。

第一階段是「安裝期」（Installation）。這個時期的特徵是大量的基礎設施投資、金融狂熱、以及泡沫。資本湧入新技術，建設遠超短期需求的產能。這個階段通常以金融危機收場。

第二階段是「部署期」（Deployment）。泡沫破裂後，基礎設施還在。新一代的創業者站在這些基礎設施上，用更低的成本建構應用，技術開始真正滲透到社會的各個角落。這個階段會產生真正改變世界的公司。

以網路為例：1990 年代末是安裝期，大量投資在伺服器、頻寬、路由器上，然後泡沫破裂。2000 年代中期之後是部署期——Google、Facebook、Amazon、Netflix 都是在這個時期崛起的。

Diana 認為，AI 現在正處於從安裝期過渡到部署期的轉折點。巨型資料中心還在建設，GPU 供應鏈還在瘋狂擴張，但應用層的成熟度已經在快速提升。這意味著：未來的 Google、未來的 Facebook，可能現在都還沒成立。

對新創的實際意義

這個框架對正在考慮創業的人有什麼啟示？

第一，不要被「泡沫」的敘事嚇跑。 是的，可能有些公司會倒，有些投資人會虧損。但那主要是基礎設施層的風險。如果你是在應用層創業，你其實是泡沫的受益者，不是受害者。

第二，泡沫期是開始的好時機，不是壞時機。 正是因為有過度投資，才會有便宜的算力、成熟的 API、豐富的開源模型可用。這些都是你創業的原材料。等泡沫破裂之後再開始，這些資源依然存在，而且會更便宜。

第三，別去做基礎設施，除非你有特殊優勢。 建資料中心、訓練基礎模型，這些事情需要數十億美元的資本。大公司必須做，因為他們不能落後。但新創公司沒必要跟他們搶這個位置。讓他們去承擔過度投資的風險，你專注在應用層，用他們的基礎設施建構價值。

Gary 的總結很直白：「大公司在建設基礎設施。如果需求不如預期，那是他們的資本支出問題，不是新創的問題。基礎設施建好之後不會消失，會有更多的想法和應用可以在上面建構。」

寫在最後

「AI 泡沫」這個詞帶有強烈的負面暗示，讓人聯想到崩盤、破產、財富蒸發。但泡沫也有另一面——它代表大量資本湧入一個領域，在短時間內建設出原本需要數十年才能建成的基礎設施。

鐵路泡沫留下了鐵軌，電信泡沫留下了光纖。AI 泡沫會留下什麼？會留下遍布全球的高性能算力基礎設施、成熟的模型訓練方法論、以及一整代學會如何用 AI 建構產品的開發者。

這些資產不會消失。而下一個世代改變世界的公司，會站在這些資產上誕生。

那家公司，說不定就是你正在想的那個。