本文源自a16z旗下播客节目a16z Show，由主持人埃里克·托伦伯格（Erik Torenberg）主持，邀请a16z联合创始人本·霍洛维茨（Ben Horowitz）、普通合伙人马丁·卡萨多（Martin Casado）与拉古·拉古拉姆（Raghu Raghuram）做客，围绕a16z新设立的机器时代基金（Machine Age Fund）展开对话。节目于2026年8月发布于YouTube。
三位嘉宾都不是基础设施领域的新面孔。霍洛维茨自2009年与马克·安德森共同创立a16z以来，长期主导公司的整体投资战略；卡萨多曾创立网络虚拟化公司Nicira，2012年以12.6亿美元的价格卖给VMware，此后一直在a16z主导对基础设施与网络安全领域的投资；拉古拉姆此前是VMware首席执行官，在公司被博通收购后加入a16z担任普通合伙人。三人此番联手，某种意义上是把a16z这些年对基础设施赛道的长期判断，正式落成一支独立基金。
对话发生的节点也颇具时效性：超大规模云厂商今年的资本开支预计约7000亿美元，明年可能逼近1万亿美元，而芯片、内存、电力等关键资源的供给已经排队排到了2028年。这场关于"机器时代"的讨论，正是在这样的供给紧张背景下展开的。
1. "这明显比互联网更大"
托伦伯格用马克·安德森的一句话为整场对话定调："这是我这辈子见过最大的技术革命，明显比互联网更大，可以类比的对象是微处理器、蒸汽机和电力，或者干脆说是轮子。"
霍洛维茨顺着这句话展开。他说，每一次出现真正颠覆性的新技术，都会催生一整套全新的基础设施，而这一次的影响范围前所未有：不仅需要新的芯片、新的系统软件，还需要新的供电方式，甚至要替换掉传统的铜缆。"这几乎涉及一切。"他说。正因为如此，硬件这一端的投资逻辑也需要一套全新的打法，这是机器时代基金存在的理由。
2. 问题一路下探到铜矿
大多数人以为AI基础设施的问题出在服务器、存储和网络这几个熟悉的环节，卡萨多却指出，这一次的链条要长得多。"通常我们谈计算领域的基础设施，指的是服务器、存储和网络，但这一次一路下探到了铜矿。"他说，这就是这场变革波及范围之广的体现。
卡萨多同时指出了过去三年一个关键的转变：模型本身已经不再是瓶颈。借助AI，模型的能力提升本身就在加速，真正的瓶颈全部转移到了他所说的"模型之南"，也就是模型之下支撑它运转的整套系统。
这一判断也反映在a16z看到的项目结构上。卡萨多估算，过去顶尖创业者带来的项目中，硬件相关的可能只占5%左右——他随后自己纠正，这个数字"说得已经很宽松了"，霍洛维茨补充说实际可能只有3%。而现在，这一比例已经上升到20%到30%。用卡萨多的话说，创业者群体往往比风险投资人更早嗅到方向，"他们已经把这里判定为一个非常活跃的创新领域，并做出了回应"。
3. 价格不再是下跌曲线
拉古拉姆给出了他判断这不是炒作周期的证据。首先看超大规模云厂商的资本开支：今年大约7000亿美元，明年预计将达到集体一万亿美元的规模。这些公司恰恰是最有能力判断真实需求的一方，因为它们同时面对前沿实验室、AI原生公司、企业客户，以及美国和海外多个地理市场的需求。"如果谁能看清全局，那就是它们，而它们正在以前所未有的速度拉高资本开支。"
其次是他们日常接触到的公司表现：应用层公司的增长速度惊人，前沿实验室的增长速度同样惊人。卡萨多补上了一个反常识的细节：芯片的价格居然在上涨。"我们从没见过芯片价格是往上走的，价格曲线一向是这样往下走，然后又往下走。"而这一次曲线翻转了方向。
4. 多日拍卖，只为抢几千颗GPU
但这还不是最直观的信号。卡萨多说，如果把整个供应链摊开看，几乎所有关键部件都已经被预订到了2028年，情况严重到出现了持续数天的拍卖，参与者们竞相争抢的不过是几千颗GPU。
他把这一轮和互联网泡沫时期的基础设施建设做了对比：当年铺设的大量光纤是投机性的，很多干脆闲置未用，这就是所谓的"暗光纤"。而这一次，几乎每一颗被生产出来的GPU在下线之前就已经被预售一空。
卡萨多补充道，1999年确实也有带宽短缺，但那时的短缺更多是两头都还没准备好：一边是公司在疯狂布线，一边却没有足够多的真实用户去消耗这些带宽，视频这类真正吃带宽的应用当时也还不成熟。这一次不同，"我们是真的满负荷运转，有人把买来的GPU转手加价四倍卖出去，这种事以前根本不存在"。除了芯片，电力和冷却系统同样紧张，再加上建设过程中面临的政治阻力，卡萨多直言，这是他职业生涯里从未见过的局面。
5. 一次对话消耗百个词元，一个智能体消耗成千上万个
"如果一次聊天要消耗一百个词元，一个智能体任务可能要消耗成千上万个。"拉古拉姆这样描述需求扩张的另一个维度。
他指出，AI能完成的每一份"工作单元"，其价值本身在持续提升，但与此同时，完成这份工作所消耗的词元数量却在以数量级的方式增长。这意味着需求在两端同时膨胀：一端是单位工作本身变得越来越"耗词元"，另一端是能够从中受益的人群规模也在扩大——不再只是开发者，而是延伸到所有知识工作者乃至更广泛的人群。
6. 一家上市公司CFO的意外发现
拉古拉姆讲了一个真实的例子。他曾与一家大型上市公司的CFO交流，这家公司此前一直对上云持保守态度，自建了大量服务器。在一次库存盘点中，他们意外发现服务器里的内存价值已经飙升到一个惊人的程度——单靠出售这些内存，就足以支付整个云迁移的费用。"我只是觉得，我们正处在一个非常不寻常的局面里。"拉古拉姆说。
几乎在同一时间，行业旗舰会议Hot Chips正在斯坦福举行。会上，一家领先的内存厂商表示，仅满足他们今天已经收到的需求，就需要三年的产能，而且这还只是当下的需求，尚未计入未来增量。
7. 即便有完美的预言家，也来不及建这些产能
这一切并非因为行业提前判断失误。霍洛维茨说得很直接："这东西完全是凭空冒出来的，我们才刚刚进入这个阶段第四年。就算我们拥有一个完美的预言家，能提前预知一切，一旦这项技术真正开始起作用，我们也根本来不及把产能建出来。"
原因在于基础设施本身的建设周期。芯片的迭代周期通常是三到四年，数据中心从破土动工到建成投产需要四到五年，而且往往还需要企业自建电力供应或至少锁定一个电力来源，这本身就不是一件容易的事。拉古拉姆补充了一个数字对比：传统机器学习行业如果能实现20%到30%的年增长，已经算是相当出色的成绩，而现在它被嫁接在一个基本以三位数增长的AI软件行业之上——两者之间的鸿沟，正是这一轮供给紧张的根源。
8. 上一次是思科和瞻博，这一次是所有环节同时改变
拉古拉姆把视野拉到更长的历史周期，来解释为什么这样一支专门的基础设施基金没有在五年、七年前出现。他指出，几乎每一次计算范式的更迭，都能对应出现独立崛起的公司：从大型机走向客户端-服务器架构，催生了一批新公司；走向互联网时代，成就了思科和瞻博网络；即便是后来的超大规模数据中心浪潮，本质上也是由现有云厂商自研垂直整合所驱动，但这个过程中依然孕育出了Arista这样的公司。
换句话说，过去每一轮变革中，硬件和芯片领域确实存在可投资的机会，但规模相对有限，往往只是"一家芯片公司、一家交换机公司"的量级。而这一次的不同之处在于，从芯片、内存、网络到电力、冷却、数据中心的每一个环节都在同时发生根本性变化。霍洛维茨对此表示认同：这支基金或许本可以再早一两年成立，但真正让它成为必要选项的，是这场变革波及范围的空前之广。
从模型不再是瓶颈，到供应链排队到2028年，再到芯片价格逆势上涨，几位嘉宾反复回到同一个判断：这一次AI基础设施的短缺，不是某个环节的暂时性紧张，而是芯片、内存、电力、冷却、数据中心几乎同时被推到了极限。霍洛维茨开场那句"我们需要一整套全新的基础设施"，也因此成了贯穿整场对话的注脚——机器时代基金，正是a16z对这场几乎波及一切的变革所下的注。
