ทำไมยูนิคอร์นรายต่อไปจะไม่ใช่แอป

บริษัทที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในทศวรรษหน้าจะไม่ได้แข่งขันกันเพื่อความสนใจของคุณ แต่จะเป็นบริษัทที่เงียบๆ ควบคุมระบบที่ทุกอย่างต้องพึ่งพา อยู่

TL;DR 6 ข้อมูลเชิงลึกสำคัญ

01 โครงสร้างพื้นฐานชนะด้วยการกลายเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แอปชนะด้วยการเป็นที่รัก มีเพียงอย่างเดียวเท่านั้นที่สร้าง พลังอำนาจที่ยั่งยืน

02 AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานจากชั้นเบื้องหลังไปสู่ข้อจำกัดหลัก ความต้องการด้านการประมวลผล พลังงาน และระบบทำความเย็นกำลังเพิ่มขึ้นเร็วกว่า อุปทาน

03 พลังงานเป็นข้อจำกัดที่ผูกมัดอยู่ในขณะนี้: ศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 1 GW มีค่าใช้จ่ายในการสร้างประมาณ ~$30B และมีการขาดแคลนถึง 49 GW ที่กำลังจะมาถึงในปี 2028

04 โครงสร้างพื้นฐานไม่ได้มีแค่ทางกายภาพ ซอฟต์แวร์ที่ฝังตัวอยู่ในกระบวนการทำงานสามารถป้องกันได้พอๆ กับฮาร์ดแวร์

05 สิ่งที่สร้างได้ง่ายที่สุดมักเป็นสิ่งที่ปกป้องได้ยากที่สุด ความเท่าเทียมกันของฟีเจอร์มาถึงอย่างรวดเร็วในชั้น แอป

06 ยูนิคอร์นรายต่อไปจะมองเห็นได้น้อยลงแต่ฝังรากลึกมากขึ้น — เป็นเจ้าของข้อจำกัด ไม่ใช่อินเทอร์เฟซ

ภาพสร้างโดย AI

ผู้ผลิตพลั่วมักชนะอย่าง เงียบๆ

ในปี 1849 หลายแสนคนแห่กันไปแคลิฟอร์เนียเพื่อหาทองคำ ส่วนใหญ่กลับมามือเปล่า ผู้ชนะตัวจริงไม่ใช่นักขุดแร่ แต่เป็นคนที่ขายจอบ พลั่ว กางเกงยีนส์ และเสบียง

รูปแบบนั้นยังไม่ เปลี่ยน

เราอยู่ในยุคตื่นทองใหม่ตอนนี้ — AI ทุกสัปดาห์มีสตาร์ทอัปใหม่ที่สัญญาว่าจะปฏิวัติอุตสาหกรรมทั้งหมด ส่วนใหญ่จะเลือนหายไปอย่าง รวดเร็ว

แต่บริษัทที่กำลังสร้าง "จอบและพลั่ว" — การประมวลผล, ท่อส่งข้อมูล, เครือข่าย และพลังงาน จะไม่เพียงแต่รอดพ้นจากวงจรนี้เท่านั้น แต่จะกำหนด ทศวรรษหน้าด้วย

ส่วนที่น่าแปลกใจไม่ใช่ว่าสิ่งนี้กำลังเกิดขึ้น
แต่เป็นเพราะมีคนน้อยมากที่กำลังให้ความสนใจ กับมัน

บริบท & ปัญหา

ชั้นแอปแออัด ชั้นโครงสร้างพื้นฐานถูกจำกัด

ความเป็นจริงของระบบเศรษฐกิจแอปนั้นเรียบง่าย: ฟีเจอร์ไม่ยั่งยืน สิ่งที่คุณสร้างสามารถถูกลอกเลียนได้อย่างรวดเร็ว มักเร็วกว่าที่คุณจะขยายการกระจาย ความสนใจมีราคาแพง การรักษาผู้ใช้เปราะบาง และการพึ่งพาแพลตฟอร์มยังคง เพิ่มขึ้น

ใต้เสียงรบกวนนี้ มีบางอย่างที่มีโครงสร้างมากขึ้นกำลัง ก่อตัว

AI กำลังบริโภคทรัพยากรในอัตราที่ระบบกายภาพยากจะตามทัน ต้นทุนการฝึกอบรมกำลังทบต้น กริดไฟฟ้ากำลังตึงตัว ระบบทำความเย็นกลายเป็นคอขวดทางวิศวกรรมมากกว่ารายละเอียดการปฏิบัติงาน ความต้องการชิปเฉพาะทาง แบนด์วิดท์ และระบบข้อมูลที่สอดคล้องกำลังแซงหน้า อุปทาน

นี่คือลักษณะของข้อจำกัด ที่แท้จริง

และในตลาด ข้อจำกัดคือที่ที่อำนาจด้านราคา อาศัยอยู่

"ฟีเจอร์ของแอปถูกลอกเลียนในไม่กี่สัปดาห์ โครงสร้างพื้นฐานถูกกำหนดรูปร่างโดยฟิสิกส์ กฎระเบียบ และความลึกของการผสานรวม"

การวิเคราะห์ระบบ

วงล้อหมุนของโครงสร้างพื้นฐานที่ทบต้นช่องว่างระหว่างอุปทานและอุปสงค์ด้านพลังงาน 

โมเดลธุรกิจโครงสร้างพื้นฐาน ทำงานอย่างไร

โมเดลนี้เรียบง่ายอย่างหลอกลวง

บริษัทระบุคอขวดภายในระบบขนาดใหญ่และซับซ้อน — บางอย่างที่ช้า แพง หรือเสี่ยงที่จะจัดการด้วยตนเอง จากนั้นสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ขจัดแรงเสียดทานนั้นและฝังตัวโดยตรงใน การดำเนินงานของลูกค้า

เมื่อผสานรวมแล้ว การเปลี่ยนแปลงไม่ใช่การตัดสินใจด้านผลิตภัณฑ์อีกต่อไป — มันกลายเป็นความเสี่ยงด้านการปฏิบัติงาน

รายได้ขยายตัวไม่ใช่ตามความสนใจ แต่ตาม การเติบโตของลูกค้าเอง

นี่คือการเปลี่ยนแปลง สำคัญ

แอปแข่งขันเพื่อการมีส่วนร่วม
โครงสร้างพื้นฐานทบต้นด้วยการพึ่งพา

อย่างหนึ่งอยู่รอดด้วยการเป็นที่รัก อีกอย่างหนึ่งด้วยการกลายเป็นสิ่งที่ไม่สามารถ ลบออกได้

แอปเทียบกับโครงสร้างพื้นฐาน: การเปรียบเทียบความสามารถในการป้องกัน

เจาะลึก

บริษัทโครงสร้างพื้นฐานในโลกจริง: ตำแหน่งของพวกเขาใน สแต็ก

ห้าสถานที่ที่รางรถไฟยุคหน้ากำลัง ถูกสร้าง

1. การประมวลผล AI และการอนุมาน
สแต็ก AI กำลังสร้างชั้นอุตสาหกรรมรอบๆ GPU, TPU และตัวเร่งเฉพาะทาง บริษัทอย่าง Together AI ไม่ได้แข่งขันด้านโมเดล — พวกเขาสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้โมเดลใช้งานได้ใน ระดับขนาด

ต้นทุนการอนุมานลดลงอย่างมาก (9x ถึง 900x ขึ้นอยู่กับปริมาณงาน ตาม Epoch AI) แต่ความต้องการขยายตัวเร็วยิ่งกว่า ต้นทุนต่อหน่วยที่ลดลงไม่ได้ลดการใช้จ่าย — แต่กำลังเพิ่มการใช้งาน

2. โครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงานและพลังงาน
นี่คือคอขวดที่แท้จริงของ AI

ศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 1 GW เพียงแห่งเดียวมีค่าใช้จ่ายประมาณ $30B ความต้องการศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ คาดว่าจะเพิ่มขึ้นจาก ~80 GW ในปี 2025 เป็น ~150 GW ภายในปี 2028 Morgan Stanley ประมาณการว่ามีช่องว่างอุปทาน 49 GW

ช่องว่างนั้นไม่ใช่เพียงทฤษฎี แต่เป็นสายส่งไฟฟ้า ความล่าช้าในการขอใบอนุญาต กังหัน และความจุกริด

ผู้ชนะที่นี่จะไม่ใช่แค่บริษัทเทคโนโลยี — พวกเขาจะเป็นผู้สร้างพลังงาน

3. เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาและโครงสร้างพื้นฐานการปรับใช้
Vercel ไม่ได้แค่ทำให้การปรับใช้ง่ายขึ้น — มันกำหนดนิยามใหม่ว่าซอฟต์แวร์สมัยใหม่ ส่งมอบอย่างไร

เมื่อทีมสร้างรอบๆ CI/CD pipelines, สภาพแวดล้อมตัวอย่าง และ edge functions กระบวนการทำงานก็กลายเป็นผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแพลตฟอร์มหมายถึงการเขียนนิสัยใหม่ ไม่ใช่แค่ โค้ด

นั่นคือการล็อกอิน ที่แท้จริง

4. การกำกับดูแลข้อมูลและข่าวกรอง
เมื่อองค์กรผลักดันข้อมูลเข้าสู่ระบบ AI การกำกับดูแลกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ที่สำคัญ

เครื่องมืออย่าง Collibra อยู่ที่ศูนย์กลางของการเปลี่ยนแปลงนี้ — ควบคุมการเข้าถึง สายข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎระเบียบในสภาพแวดล้อมข้อมูลที่ซับซ้อน

การลบพวกเขาออกไม่ใช่การย้ายข้อมูล แต่เป็นการผ่าตัดเชิงปฏิบัติงาน

5. การจัดซื้อ B2B และการค้าที่ฝังตัว
โครงสร้างพื้นฐานไม่ได้เป็นแบบดิจิทัลหรืออิงการประมวลผลเสมอไป

บริษัทอย่าง Infra.Market และ OfBusiness แสดงให้เห็นว่าการจัดซื้อ โลจิสติกส์ และการเงินที่ฝังตัวลึกสามารถกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างไร พวกเขากลายเป็นระบบปฏิบัติการของพฤติกรรมการซื้อของอุตสาหกรรมทั้งหมด อย่างแท้จริง

นั่นคือโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบที่บริสุทธิ์ที่สุด: มองไม่เห็น จำเป็น และผสานรวมอย่างลึกซึ้ง

ตัวชี้วัดสำคัญ

ตัวเลขที่อยู่เบื้องหลัง วิทยานิพนธ์

การเติบโตของต้นทุน การฝึกอบรม

3.5×
การเติบโตรายปีของต้นทุนการฝึกอบรม AI ตั้งแต่ปี 2020 (Epoch AI)

2×
การเพิ่มขึ้นสองเท่ารายปีของความต้องการพลังงาน AI

74 GW
ความต้องการศูนย์ข้อมูลสหรัฐฯ ที่คาดการณ์ภายในปี 2028 (Morgan Stanley)

49 GW
การขาดแคลนอุปทานพลังงานที่คาดการณ์ภายในปี 2028

$30B
ต้นทุนโดยประมาณในการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 1 GW หนึ่งแห่ง

20%
วิทยาเขตศูนย์ข้อมูลที่คาดว่าจะเกินขนาด 1 GW ภายในปี 2030

ความเสี่ยง

สิ่งที่อาจ ผิดพลาด

ความล่าช้าในการดำเนินงาน
โครงสร้างพื้นฐานขึ้นอยู่กับการดำเนินการทางกายภาพ การขออนุญาต การขาดแคลนอุปกรณ์ และการเข้าถึงกริดสามารถทำให้รายได้ล่าช้าแม้ว่าความต้องการจะ แข็งแกร่ง

ความไม่สมดุลของความเข้มข้นของทุน
การลงทุนล่วงหน้าจำนวนมากโดยมีผลตอบแทนล่าช้าสร้างความเสี่ยงด้านเวลา หากการใช้ประโยชน์ล่าช้า ผลตอบแทนจะบีบตัว อย่างรวดเร็ว

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและไซเบอร์
โครงสร้างพื้นฐานอยู่ใกล้กับระบบที่สำคัญ ยิ่งคุณอยู่ใกล้แกนกลางมากเท่าไหร่ ผลกระทบจากความล้มเหลวก็ ยิ่งสูงขึ้น

การต่อต้านการล็อกอินของผู้ขาย
ต้นทุนการเปลี่ยนแปลงสูงสามารถกระตุ้นการต่อต้านของลูกค้าและผลักดันไปสู่ทางเลือกแบบหลายผู้ขายหรือโอเพ่นซอร์ส

กรณีวัวเทียบกับกรณีหมี 

สองมุมมองในการมอง สิ่งนี้

กรณีวัว
AI สร้างซูเปอร์ไซเคิลโครงสร้างพื้นฐานระยะสิบปี
ข้อจำกัดด้านพลังงานสร้างอำนาจด้านราคาที่ยั่งยืน
การผสานรวมเชิงลึกขับเคลื่อนการรักษารายได้สุทธิสูง
รัฐบาลให้เงินสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานอธิปไตย
โครงสร้างพื้นฐานชั้นซอฟต์แวร์ขยายตัวโดยไม่ต้องใช้ capex ตามสัดส่วน

กรณีหมี
ไฮเปอร์สเกลเลอร์รวมสแต็กในแนวตั้ง
การเติบโตของความต้องการ AI ชะลอตัวเร็วกว่าที่คาดไว้
ความล่าช้าในการขออนุญาตหยุดการขยายอุปทาน
โอเพ่นซอร์สบีบอัดอัตรากำไรของซอฟต์แวร์
การสร้างมากเกินไปนำไปสู่การล่มสลายของการใช้ประโยชน์

การวิเคราะห์สถานการณ์

สามอนาคตสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน

การเติบโตของความจุโหลดศูนย์ข้อมูล + การวิเคราะห์ สถานการณ์

สิ่งที่คนส่วนใหญ่ พลาด

ความจริงสามประการที่ขัดกับสัญชาตญาณ

โครงสร้างพื้นฐานไม่น่าเบื่อ — มันแค่มองเห็นได้น้อยกว่า
บริษัทโครงสร้างพื้นฐานที่ดีที่สุดอยู่ภายใต้งบประมาณขนาดใหญ่ที่ไม่ใช่ดุลพินิจ พวกเขาแก้ปัญหาที่เจ็บปวดและได้รับอำนาจด้านราคาผ่านการพึ่งพา ไม่ใช่ การโฆษณา

"ซอฟต์แวร์ราคาถูก" กลายเป็นของแพงในระดับขนาด
เมื่อซอฟต์แวร์กลายเป็นสิ่งสำคัญต่อภารกิจ ต้นทุนของความล้มเหลวเกินกว่าต้นทุนการสมัครสมาชิกมาก นั่นคือที่ที่อำนาจด้านราคาทบต้นอย่าง เงียบๆ

สิ่งที่สร้างได้ง่ายที่สุดคือสิ่งที่ปกป้องได้ยากที่สุด
แอปส่งมอบได้เร็วและลอกเลียนได้ง่าย โครงสร้างพื้นฐานสร้างได้ช้าแต่ยากที่จะแทนที่ คูน้ำมาจากความลึกของการผสานรวม ไม่ใช่ ความเร็ว

ตัวแปรสำคัญ

สิ่งที่ต้อง จับตามอง

วิถีการขยายตัวของ AI
ว่าความต้องการการประมวลผลยังคงทบต้นต่อไปหรือมีเสถียรภาพภายใต้การได้รับประสิทธิภาพ

ความเร็วในการขออนุญาตพลังงาน
ความเร็วในการขยายกริดคือตัวจำกัดที่แท้จริง — ไม่ใช่ ทุน

การผสานรวมในแนวตั้งของไฮเปอร์สเกลเลอร์
AWS, Google และ Microsoft ดูดซับ สแต็กอย่างก้าวร้าวเพียงใด

นโยบายอธิปไตย
ข้อกำหนดการประมวลผลในท้องถิ่นอาจกำหนดรูปร่างแผนที่โครงสร้างพื้นฐานโลกใหม่

แรงกดดันโอเพ่นซอร์ส
ความเสี่ยงในการบีบอัดอัตรากำไรในชั้นโครงสร้างพื้นฐานซอฟต์แวร์เท่านั้น

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

ความหมายของสิ่งนี้ใน ทางปฏิบัติ

สำหรับผู้ก่อตั้ง ทางเลือกกำลังชัดเจนขึ้น: สร้างเพื่อความสนใจ หรือสร้างเพื่อการพึ่งพา อย่างแรกให้รางวัลกับความเร็ว อย่างที่สองให้รางวัลกับ ความลึก

คำถามไม่ใช่ "ผู้คนจะใช้สิ่งนี้หรือไม่?"
แต่เป็น "พวกเขาสามารถดำเนินงานโดยปราศจากมันได้จริงๆ หรือ?"

สำหรับนักลงทุน สิ่งนี้เปลี่ยนความสนใจไปสู่ธุรกิจที่มีการผสานรวมเชิงลึก ต้นทุนการเปลี่ยนแปลงสูง และรายได้ที่ผูกกับการขยายตัวของลูกค้ามากกว่าการได้มา

บริษัทเหล่านี้มักดูไม่น่าตื่นเต้นในช่วงแรก แต่พวกเขาทบต้นในแบบที่แอปสำหรับผู้บริโภคมักทำ ไม่ได้

สำหรับผู้ซื้อระดับองค์กร ผลกระทบนั้นเรียบง่ายกว่า: เลือกผู้ขายอย่างรอบคอบ การล็อกอินแบบเดียวกันที่สร้างมูลค่ายังสร้างการพึ่งพาในระยะ ยาวด้วย

บทสรุป

เป็นเจ้าของราง ไม่ใช่อินเทอร์เฟซ

ยุคอินเทอร์เน็ตสร้างยักษ์ใหญ่ในชั้นแอปพลิเคชัน — การค้นหา, โซเชียล, อีคอมเมิร์ซ วงจรนั้นส่วนใหญ่ สุกงอมแล้ว

วงจรต่อไปกำลังถูกสร้างขึ้นใต้มัน

พลังงาน, การประมวลผล, การกำกับดูแลข้อมูล, ระบบการปรับใช้ และการค้าที่ฝังตัวกำลังถูกประกอบใหม่แบบเรียลไทม์ภายใต้ข้อจำกัดที่แท้จริง

บริษัทที่สร้างระบบเหล่านี้จะไม่ใช่บริษัทที่มองเห็นได้มากที่สุด แต่จะเป็นบริษัทที่จำเป็น ที่สุด

และในทุกวงจร รูปแบบเดียวกัน คงอยู่:

ชั้นที่มองเห็นได้กลายเป็นที่แออัด
ชั้นที่จำเป็นกลายเป็นของแพง
และมูลค่าไหลไปสู่ผู้ที่ควบคุมข้อจำกัด

บันทึกส่วนตัว

ยิ่งภูมิทัศน์นี้พัฒนาไปมากเท่าไหร่ สิ่งหนึ่งก็ยิ่งชัดเจนขึ้น: บริษัทที่สำคัญที่สุดที่กำลังถูกสร้างขึ้นในขณะนี้มักเป็นบริษัทที่ มองเห็นได้น้อยที่สุด

พวกเขาไม่ไล่ล่าผู้ใช้ พวกเขาไม่แพร่กระจายอย่างไวรัล พวกเขาอยู่ภายในซัพพลายเชน, การไหลของข้อมูล และระบบพลังงานที่คนส่วนใหญ่ไม่เคย นึกถึง

นั่นคือที่ที่การยกระดับที่แท้จริงกำลัง ก่อตัว

การเปรียบเปรยตื่นทองไม่ใช่แค่ประวัติศาสตร์ที่ซ้ำรอย — มันเป็น ตัวกรอง

คนส่วนใหญ่ไล่ล่า ทองคำ

บางคนเงียบๆ สร้าง ราง

และเมื่อเวลาผ่านไป รางมักจะ ชนะเสมอ

---

Why the Next Unicorns Won't Be Apps ได้รับการเผยแพร่ครั้งแรกใน Coinmonks บน Medium ซึ่งผู้คนยังคงสนทนาต่อเนื่องด้วยการไฮไลต์และตอบสนองต่อเรื่องราวนี้