最近原油价格波动突破历史记录，零油价甚至负油价。除了新冠疫情导致的需求疲软之外，一个现实原因是没有足够的场所存储生产出来的原油。

图 1 是 Bloomberg 的一张全球原油的库存情况，左下角数据来源的 “Orbital Insight” 勾起了我的回忆。

几年前这家公司还处于创业早期，Big Data 作为热词正在兴起，我当时做一些案例研究时了解到这个 case。

其当时的想法是：

(1) 经济统计数据通常是不准的（偏差误差，或故意造假）及存在统计时间滞后问题；

(2) 通过对卫星遥感照片的数据分析，可以看出一些分析洞察；

(3) 一些机构（比如：对冲基金）愿意为这些洞察买单。

其当时举的几个例子中，原油存储就是一个典型 Use Case。以 图 2 和图 3...

Analysys Mason 对来自全球一二线电信运营商进行了调研，围绕调研对象所在运营商已经开发和未来 1-3 年打算开展的 5G 2B 行业业务。

排名靠前的前三位是：

(1) 娱乐、媒体和赛事运动；

(2) 智慧城市；

(3) 智能汽车及自动驾驶（Connected and Autonomous Vehicle, CAV）。

风险投资机构 Altimeter 绘制了一张图对比了目前云计算和生成式 AI 技术栈的收入规模。

云计算是一个倒三角，应用层大约 4000 亿美元，基础设施层 2000 亿美元，半导体芯片层 500 亿美元。

这个结构看起来是健康的，因为最终企业用户，尤其是各行各业和最终消费者会为应用付费。应用服务商获得了收入，才有能力去购买云基础设施(AWS、Azure 等）的服务。进而，云基础设施服务商也有财力去购买更多服务器的芯片。

生成式 AI（Gen AI）目前的状态则正好相反，半导体 GPU 层面有 750 亿收入，而 AI Infra 只有 100 亿美金，Gen AI 应用层则只有 50 亿美金左右。

这是否合理，见仁见智了。