硅谷风投机构 Andreessen Horowitz（a16z）宣布募集 11 亿美元，成立新的 Machine Age Fund，将 AI 硬件与实体基础设施正式列为核心投资方向。
与过去几年市场将大量资金集中投向大型语言模型、AI 应用和软件层不同，a16z这次把投资重点下移到 AI 技术栈底层。基金覆盖范围包括芯片、内存、网络、存储、数据中心、机器人、家用 AI 设备，以及支撑整套 AI 基础设施的电力系统。
AI任务变重，底层资源压力上升
a16z表示，当前的问题已经不只是「需要更多 GPU」，而是整个 AI 供应链都开始碰到物理、电力和供应能力的极限。
该机构认为，过去一年，AI可完成的工作种类和实用性已出现明显转折。AI正在从早期的聊天机器人，快速进入推理、程序设计和更多知识型工作。随着任务复杂度上升，每项任务消耗的 Token 和计算量也呈数量级增长。
这也是 a16z 所说的「Machine Intelligence is going vertical」：AI不只是横向扩散到更多用户，而是开始深入更复杂、更重度的工作，由此推高每个 AI 任务所需的计算、内存和网络资源。按a16z的说法，限制下一阶段 AI 发展的因素，可能会逐步从模型本身转向底层基础设施能否跟上。
从H100到Rubin，单机柜算力密度提高约28倍
a16z以 NVIDIA AI 系统的演进说明基础设施承压的变化。该机构称，从 H100 时代的机柜演进到 Rubin 系统后，单个机柜内的计算密度已提高约 28 倍。
算力密度快速增加后，首先遇到的瓶颈是网络。机柜内需要传输的数据量同步上升，传统铜缆开始逼近物理极限，这意味着高速互连、光通信以及更先进的网络架构会变得越来越重要。
电力需求的变化更明显。传统数据中心单一机柜功耗大约只有 5 至 10 kW，如今支持 AI 系统的机柜已经进入 100 至 250 kW 级别。a16z还预计，未来三年单一机柜功耗可能进一步升至 1MW。
这也意味着，AI 数据中心面临的问题已经远不止购买更多 GPU。供电、配电、散热、冷却、材料、机房设计，甚至不动产本身，都需要重新设计。
AI数据中心从数十MW走向GW级园区
a16z指出，数据中心过去常以数十 MW 为单位规划，如今已开始进入数百 MW，部分 AI 基础设施甚至正朝着 GW 级园区发展。
当数据中心电力需求进入这一量级后，单纯依靠公共电网开始变得困难。新一代 AI 数据中心的能源来源，正从仅接入电网，发展为电网叠加 behind-the-meter、专属发电设施或其他 captive power 架构。基于这一变化，a16z将「电力」直接纳入 AI 技术栈的一部分。
在a16z看来，下一阶段的 AI 基础设施需要同时解决多项问题，包括更快且能源效率更高的计算系统、更便宜且带宽更高的内存、节点与大型系统之间更高速且可扩展的互连，以及让 AI 真正进入现实世界的低功耗 Edge AI 设备。与此同时，支撑这些系统的冷却、材料、电力工程和土地，也都会成为投资机会。
硬件供给增速难追AI需求
a16z表示，最大的问题在于，传统硬件供应链并不习惯这样的需求速度。该机构称，硬件产业供应端过去通常习惯每年约 20% 至 30% 的增长幅度，但 AI 需求可能要求供应链以三位数速度增长，才能追上变化。
硬件创业项目已占a16z案源逾20%
这一趋势也已反映到创投市场。a16z称，过去几年，硬件创业公司在其收到的投资项目来源中，已经从相对少数快速增至超过 20%。
尽管 a16z 长期以软件投资闻名，但公司强调，硬件一直存在于其投资历史中。近期，a16z已投资 Unconventional AI、Nexthop、Volta、Atoms 和 Mind Robotics 等硬件公司。
更早之前，a16z曾在 2016 年领投无人机公司 Skydio 的 Series A，并投资 SpaceX；2019 年投资国防科技公司 Anduril，并成为 Waymo 2020 年融资中的早期风投投资者之一。
Machine Age Fund 与以往的不同之处在于，a16z现在决定把硬件从过去的选择性投资领域，正式提升为公司的主要投资策略之一。