他说的大部分都是事实，但言之过度，需求的增速很大，足以覆盖这些忧虑。

我们可以从以下角度来理解这个问题：
AI需求的增长：AI的需求每年都在迅速增加，呈现出一种线性增长的趋势。
算力供应的累积：算力供应则是一种逐年累积的能力，类似于积分函数。有人提到GPU的折旧周期为3-5年，认为积分效应不明显。然而，折旧是会计处理方式，并不意味着GPU在折旧期满后就会被淘汰。半导体芯片的失效模式遵循浴盆曲线，后期失效率反而较低，芯片可以稳定运行长达10年。此外，退役的算力设备仍可用于推理任务或其他对算力要求较低的工作，发挥余热。
AI硬件的瓶颈与数学家的作用：AI硬件算力存在瓶颈，此时数学家的科研成果和新算法模型往往能带来非线性的能力飞跃。例如，DeepSeek实现了超过10倍的效率提升。DeepSeek的出现表明，过去两年英伟达的GPU在 CUDA 生态中占据了主导地位，甚至可能存在一定的溢价。
产业链的反噬与价值再分配：当一个企业占据行业100%的利润时，往往会引发整个产业链的反噬。李开复最近的演讲也提到了这一点。当前阶段，产业链正在经历价值分配的再均衡过程，虽然会有激烈的博弈，但行业仍会向前发展。英伟达将毛利率从78%逐步降至60%，为全社会让利，这有助于其继续创造辉煌，AI算力硬件也将迎来新的发展机遇。
总的来说，AI行业正在经历价值再分配的过程，虽然短期内会有博弈，但长期来看，行业将继续向前发展。