精彩觀點(diǎn)：
1、我覺得 Anthropic 燒掉的錢，可能比 OpenAI 少 80%。
2、AI 現(xiàn)在正從“無限量套餐”轉(zhuǎn)向“按杯付費(fèi)”，可能就是為什么今年我們會看到 OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 2000 億美元。不只是更多算力會上線，它們還可以通過這些企業(yè)級按量方案，提高前沿 token 的價格。
3、我認(rèn)為，電力短缺可能會從 2027 年、2028 年開始緩解。然后，軌道算力會真正解決這個問題。
4、事實(shí)上，按照歷史上所有基礎(chǔ)性新技術(shù)的市場先例，像 AI 這樣的技術(shù)，通常都會經(jīng)歷泡沫。
5、現(xiàn)在這一輪建設(shè)有一個很大的好處，就是它仍然主要由經(jīng)營現(xiàn)金流來融資。這和 2000 年相比，是非常重要的區(qū)別。
6、我一直比較樂觀，認(rèn)為今天這種根本性的晶圓短缺，也就是目前實(shí)際上由臺積電控制的短缺，可能會阻止泡沫出現(xiàn)。
7、如果只能盯一個指標(biāo)來判斷會不會出現(xiàn)泡沫，我會盯臺積電的產(chǎn)能決策。
8、技術(shù)快速變化帶來的結(jié)果，不是讓那些老 GPU 立刻報廢，反而是因為 prefill 和 inference 被拆開了，它們可以被重新分工使用。
9、如果某一天真的出現(xiàn)一種算法突破，讓模型在不需要更多算力、不需要更多數(shù)據(jù)的情況下，也能大幅提升能力，那整個 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投資邏輯都會受到?jīng)_擊。這是真正的風(fēng)險。
10、在風(fēng)險投資時，我總會問一個問題：在這家公司真正建立規(guī)模之前，這件事會不會已經(jīng)變得人人都懂？或者反過來，它是不是既不顯而易見，又足夠不同，而且真的很難做？
11、除了那些我覺得可以長期復(fù)利、而且比較安全的高質(zhì)量公司之外，一些最大的機(jī)會就在那些被錯誤分類的公司里。
12、我認(rèn)為亞馬遜處在非常強(qiáng)的位置，因為它有 Trainium。未來 18 個月，你會在亞馬遜零售業(yè)務(wù)里，看到機(jī)器人帶來的真實(shí)損益改善。
聽加文 · 貝克（Gavin Baker）最近這場對話，有一種撲面而來的 AI 加速感。
“我從來沒有見過這樣的指數(shù)增長。"
他指的是 Anthropic—— 一個月新增 110 億美元年化經(jīng)常性收入，相當(dāng)于 Palantir、Snowflake 和 Databricks 這三家最受關(guān)注的 SaaS 公司各自花十年才達(dá)成的合計規(guī)模。加文用“美國商業(yè)史上最非凡的時刻”形容此刻。
加文 1999 年從 Dartmouth 畢業(yè)，本科是經(jīng)濟(jì)學(xué)和歷史雙主修（這一點(diǎn)和他對鐵路泡沫、運(yùn)河泡沫、互聯(lián)網(wǎng)泡沫如數(shù)家珍的歷史感是有關(guān)系的）。
同年加入富達(dá)，一待 18 年。期間先后覆蓋半導(dǎo)體、醫(yī)藥、零售、消費(fèi)、電信、媒體幾乎所有重要行業(yè)，做過多只 Select 基金的經(jīng)理，2009 年接掌旗艦科技基金富達(dá) OTC（FOCPX）8 年。這只規(guī)模峰值約 170 億美元的基金，任內(nèi)年化復(fù)合回報約 19.3%，跑贏 99% 的 Morningstar 同業(yè)。
2013 年起，他在富達(dá)內(nèi)部牽頭一級市場投資，早早進(jìn)入 SpaceX、Twilio、Cloudflare、Roku、Redfin 等公司。
這段經(jīng)歷讓他在 2019 年 1 月自立門戶創(chuàng)立 Atreides Management 時，把一二級市場打通做跨界基金。
他本人也是 Cerebras、Astera Labs 這些 AI 芯片公司的早期投資人，對英偉達(dá)的投資關(guān)注持續(xù) 20 多年。
對話人是投資播客 Invest Like the Best 的主理人帕特里克 · 奧肖內(nèi)西（Patrick O'Shaughnessy），兩人非常熟稔。
這一次圍繞的核心是電力與晶圓，AI 建設(shè)的兩大天花板。加文細(xì)致拆解了產(chǎn)業(yè)各方將如何分別應(yīng)對：地面渦輪機(jī)擴(kuò)產(chǎn)、SpaceX 用激光連接的“軌道算力”、臺積電對擴(kuò)產(chǎn)節(jié)奏的微妙拿捏、Terafab 這樣的新晶圓廠入場打破單一供給。
他說，如果只能盯一個指標(biāo)來判斷 AI 會不會出現(xiàn)泡沫，我會盯臺積電的產(chǎn)能決策。
圍繞這條主線，對話延伸到許多細(xì)節(jié)：Anthropic 為何刻意讓 Claude“收著點(diǎn)用”、亞馬遜的 Trainium 在 ASIC 競爭中的位置、模型公司面對的新“囚徒困境”、應(yīng)用層為何被毀掉數(shù)萬億美元價值、被“錯誤分類”的公司里藏著哪些機(jī)會、agentic world 中 CPU 為何重新變得重要、谷歌 / Meta / 亞馬遜 / 微軟四家巨頭眼下各自處在什么位置。
And 加文還借電影《最后的武士》打的比方：技術(shù)革命來臨時，舊時代最優(yōu)秀的武士也會被一個端著機(jī)關(guān)槍的農(nóng)民屠殺。他說，“我正在努力成為機(jī)關(guān)槍大師。"
加文是極度樂觀的 AI 支持者。他相信 AI 會改寫生物醫(yī)藥、延長人類生命。
訪談尾部那個父親為患罕見基因突變的女兒啟動 agent 尋藥的故事，讓人印象深刻。但他也有擔(dān)憂：AI 正讓世界進(jìn)入“波動更大、尾部事件更多”的狀態(tài)；最好的 AI 目前只服務(wù)于有錢人，多少有反烏托邦色彩；地緣政治正被悄然重塑；還有 AI 偽造下的安全問題，
又是一篇大部頭的對話實(shí)錄，聰明投資者（ID: Capital-nature）原汁原味地放出來，并在部分地方做了備注，方便大家絲滑地理解。Enjoy it~
一、今年三四月投科技，只要看 Anthropic 正在發(fā)生什么就夠了
帕特里克 你經(jīng)歷今年 3 月和 4 月那段時間時，是什么感覺？對我來說，那像是一個很獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和市場環(huán)境。你又一直是一個非常認(rèn)真研究歷史，也非常認(rèn)真觀察當(dāng)下的人。所以，那段時間對你來說到底是什么感覺？
加文 大體上說，回撤有兩種。
一種是你真的錯了。比如一家公司業(yè)績不及預(yù)期，你原來的投資假設(shè)被證偽了。這時候你就得認(rèn)錯，接受損失，把這個虧損真正確認(rèn)下來。
但還有另一種回撤，或者說另一種跑輸。你之所以跑輸，是因為一些你非常了解的公司在下跌，而你對市場給出的價格走勢非常不同意。這個時候，你反而可以加倉。
在這種情況下，你不是在確認(rèn)虧損，而是在積累一種被壓制的 alpha，也就是未來還沒有釋放出來的超額收益。
對我來說，今年 3 月就是這種感覺。
當(dāng)時納斯達(dá)克在下跌。但與此同時，我認(rèn)為 AI 領(lǐng)域正在發(fā)生的事情，是美國商業(yè)史上最非凡的時刻。
我指的是，Anthropic 新增了 110 億美元 ARR，也就是年度經(jīng)常性收入。
真正讓我震驚的是，SaaS 和云計算革命大概創(chuàng)造了 5 萬億到 10 萬億美元的價值。過去 10 年、12 年里，如果要說最受關(guān)注的三家 SaaS 公司，大概就是 Palantir、Snowflake 和 Databricks。
這三家公司雇了幾千人，合起來可能上萬人。它們都花了 10 年時間，才把自己的業(yè)務(wù)做到今天這個規(guī)模。
而 Anthropic 在一個月里，就新增了相當(dāng)于這三家公司合計規(guī)模的業(yè)務(wù)。
這太瘋狂了！
我們這些科技投資人，經(jīng)常會聽到大家談 S 曲線，談怎么投資指數(shù)級增長。但我從來沒有見過這樣的指數(shù)增長。
這甚至比 DeepSeek 那次還要極端。DeepSeek 當(dāng)時也是一個很類似的局面。
如果回到 2025 年，DeepSeek 引發(fā)了一場巨大拋售。
但那件事本身非常奇怪，因為 DeepSeek 那篇論文，其實(shí)在 DeepSeek Monday 之前 7 天就已經(jīng)發(fā)表了。我記得應(yīng)該是發(fā)表在美國一個假期的周一。
我讀完之后想：“嗯，這東西感覺可能很重要?！?/p>
帕特里克 可能很重要。
加文 但它未必會被市場解讀成對 AI 交易有利。所以我當(dāng)時采取了行動。
一周之后，就到了 DeepSeek Monday，AI 相關(guān)股票真的崩了。
但這件事很奇怪，因為到了 DeepSeek Monday，當(dāng)時其實(shí)已經(jīng)非常清楚，DeepSeek 會是有史以來對算力需求最利好的事情之一。
AWS 亞洲可用區(qū)的價格已經(jīng)差不多翻倍了。你能看到 GPU 可用性在下降。
這也是我們第一次真正看到，推理模型在推理階段，比非推理模型消耗的算力要多得多。
所以那次也是一個類似的局面，只不過你需要做一些功課才能看出來。
但其實(shí)也沒有那么難。你只要看到，股票在下跌，DRAM 價格在直線上漲，亞洲 GPU 價格在直線上漲，GPU 可用性在下降。
然后兩三天之后，美國的 GPU 租賃價格也開始上漲。
但今年 3 月就更簡單了。你什么都不用做，只要看 Anthropic 正在發(fā)生什么就夠了。
現(xiàn)在很多人好像都很后悔。后悔 2022 年沒買，后悔 COVID 期間沒買，后悔 DeepSeek 那次沒買。
但 4 月初，其實(shí)又出現(xiàn)了一次類似的估值機(jī)會，而且這一次 AI 的拐點(diǎn)更加清楚。
所以，過去其實(shí)已經(jīng)有很多次可以買入 AI 的機(jī)會。
當(dāng)然，讓這件事變復(fù)雜的，是所謂的“海峽公式”。
我后來開始相信這一點(diǎn)，現(xiàn)在也仍然相信市場可能誤判了一件事。
我不是宏觀專家。但我確實(shí)做很多和國家安全相關(guān)的投資，所以能接觸到一些真正懂這方面的人。他們也很愿意和我分享自己的判斷。
我認(rèn)為，霍爾木茲海峽如果關(guān)閉，對美國來說，實(shí)際上相對是非常有利的。
帕特里克 為什么？
加文 因為這其實(shí)非常符合當(dāng)前美國政府的目標(biāo)。
電力是工業(yè)和制造業(yè)里非常重要的投入。對美國電價來說，最關(guān)鍵的變量之一，也是影響 AI 成本的重要變量，就是天然氣價格。
當(dāng)時，美國天然氣價格下跌了 20%。
但亞洲、歐洲以及其他地區(qū)的天然氣價格，翻了一倍，甚至兩倍。
所以，美國的相對制造業(yè)競爭力，幾乎在一夜之間就提升了。
不管你喜不喜歡，這似乎就是特朗普政府最關(guān)心的事情。他們非常在意美國相對于其他國家的位置。
很多人對 1970 年代還有記憶。70 年代之所以那么痛苦，不只是因為價格上漲，而是因為當(dāng)時真的出現(xiàn)了汽油短缺。
但今天的情況已經(jīng)很不一樣了。美國經(jīng)濟(jì)對能源的依賴程度，比當(dāng)年低得多。美國現(xiàn)在是全球最大的石油和天然氣生產(chǎn)國，也已經(jīng)是全球最大的石油和天然氣出口國。
在這個基礎(chǔ)上，如果美國又獲得了相對制造業(yè)的優(yōu)勢，那情況就完全不同了。
所以對我來說，這讓我更容易繼續(xù)把注意力放在 AI 的基本面上，也繼續(xù)關(guān)注當(dāng)時從歷史上看非常有吸引力的估值。
我認(rèn)為，從相對估值看，當(dāng)時科技股相對于市場其他部分，幾乎已經(jīng)便宜到過去 10 年里最便宜的水平之一。
你可以從市場有效性的角度想想這件事。
我們正在經(jīng)歷資本主義史上最非凡的時刻，而這對 AI 極度利好?？删驮谶@個時候，你居然還有機(jī)會用非常有吸引力的估值買入 AI。
二、Anthropic 在最新估值基礎(chǔ)上，有能力再溢價至少一倍融資
帕特里克 你怎么看 Anthropic 和 OpenAI 的估值倍數(shù)？
在我看來，它們是這個趨勢里最純粹的參考資產(chǎn)。但它們的估值其實(shí)并沒有那么夸張。
如果只看銷售倍數(shù)，把它們和 Databricks、Snowflake 這些公司在估值高點(diǎn)時的水平相比，你怎么理解？
加文 我確實(shí)認(rèn)為，從資本效率角度看，OpenAI 和 Anthropic 是兩種很不一樣的公司。
Anthropic 每生成一個 token 的成本，明顯低于 OpenAI。它就是更低。
你只要看它們?yōu)榱俗龅讲畈欢嗟氖杖胍?guī)模，各自燒掉了多少錢，就能看出來。
我覺得 Anthropic 燒掉的錢，可能比 OpenAI 少 80%。
帕特里克 沒錯。
加文 所以作為一門生意，它們的結(jié)構(gòu)性 ROIC，也就是投入資本回報率，顯然很不一樣。
當(dāng)然，OpenAI 也在做很多事情。我認(rèn)為莎拉 · 弗里爾（Sarah Friar）是一位非常出色的 CFO。他們正在努力改善這個問題。
帕特里克 而且他們確實(shí)鎖定了很多算力，比別人更多。
加文 對，他們鎖定了很多算力。這也是一個很大的差異。
事實(shí)證明，激進(jìn)一點(diǎn)是有回報的。
但如果 Anthropic 估值 9000 億美元，對應(yīng) 500 億美元 ARR……
帕特里克 而且還在以 1000% 的速度增長。
加文 對，增長速度荒唐的高！
也許更真實(shí)的說法是，如果 Anthropic 擁有全部所需算力，它今天的收入很可能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 1000 億美元，可能達(dá)到 1500 億美元。
而且我確實(shí)認(rèn)為，Anthropic 現(xiàn)在有意讓 Claude “收著點(diǎn)用”。
有一項分析顯示，即使是 Claude Opus，對于完全相同的問題，它生成的 token 數(shù)也減少了 70%。
我們上次也談過，在某種程度上，token 數(shù)量就等于回答質(zhì)量，也等于思考質(zhì)量。
當(dāng)然，每個 token 里的智能密度也很重要。
作為用戶，我自己也確實(shí)感覺到了這一點(diǎn)。
所以我認(rèn)為，如果不受算力限制，Anthropic 的收入會高得多?？赡苁?1000 億、1500 億，甚至也許是 2000 億美元。
帕特里克 所以你可能是在用 5 倍“無約束收入”買它。我們可以創(chuàng)造一個新指標(biāo)，URR，也就是 unconstrained run-rate revenue，無約束運(yùn)行收入。
加文 對。
帕特里克那為什么它們不按 3 萬億美元估值融資 1000 億美元之類的？如果你是 Anthropic 的 CFO 的話。
加文 我認(rèn)為它們現(xiàn)在這樣做是明智的，因為未來是不確定的。
你顯然處在一場資本極其密集的游戲里。即使是 Anthropic，我相信它們今天在推理業(yè)務(wù)上的毛利率已經(jīng)非常不錯。
Anthropic 今年就會開始產(chǎn)生現(xiàn)金流，我覺得它們很可能已經(jīng)開始了。
但即便如此，你仍然希望未來還能繼續(xù)融資，繼續(xù)拿到更多算力。因為這個世界是不確定的。
如果你看埃隆 · 馬斯克，他一直為投資者賺錢。他把這件事看成一種神圣契約。
正因為過去 20 年里，他一直讓投資者賺到錢，所以他擁有了一種超級能力。那就是，他基本上可以在任何時候、按照自己想要的規(guī)模融資。
我認(rèn)為，這些公司現(xiàn)在這樣做是明智的。
我不知道他們是不是這樣思考，但我確實(shí)認(rèn)為，專注于讓投資者賺錢是一件明智的事。
這種好處不只是持續(xù)一兩年，而是可能持續(xù)未來 20 年到 30 年。
帕特里克 埃隆做到這一點(diǎn)的方式，是不是系統(tǒng)性地低估 SpaceX 或其他公司的估值？具體來說，他是怎么做到的？
加文就是從不在估值上貪心，從不把估值推到極限。
帕特里克 就這么簡單？
加文 對，就這么簡單。
我的朋友安東尼奧（Antonio）曾經(jīng)指出，過去十多年里，SpaceX 的年化復(fù)合回報大概是 30% 出頭。
我認(rèn)為原因就在這里。埃隆一直很重視保留這種融資能力，也一直努力在投資者和員工之間取得一個公平的平衡。
所以我覺得，這是非常明智的。
但如果你問，Anthropic 能不能在傳聞中的最新估值基礎(chǔ)上，再溢價至少一倍融資？當(dāng)然可以。
三、電力短缺可能會從 2027 年、2028 年開始緩解
帕特里克 我們來聊聊 watts and wafers，也就是電力和晶圓。這一直是我最喜歡和你聊的話題。
我感覺，每次我覺得 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)有點(diǎn)過熱了，下一次再和你聊，又會覺得我們之前其實(shí)建得還不夠。
你研究過很多 S 曲線，也研究過這些 S 曲線到底能有多陡，而且你很懂歷史。你來講講，你現(xiàn)在怎么看電力和晶圓，它們作為整個 AI 體系最關(guān)鍵投入的重要性。
加文 我會說，資本主義大概率會解決電力短缺問題。前提是沒有非常大的監(jiān)管或政治反彈。當(dāng)然，我認(rèn)為這種反彈確實(shí)有可能發(fā)生。
有一家大型私募股權(quán)公司里負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施投資的人，我記得可能是黑石、阿波羅（Apollo）或者 KKR 的人，說過一句話：“過去，能源和芯片是我們最大的瓶頸。現(xiàn)在，分區(qū)規(guī)劃和審批變得更重要了?！?/p>
我認(rèn)為很多公司都在等中期選舉之后再采取行動，比如裁員之類的動作。沒有公司想在中期選舉期間被政客和輿論拿來當(dāng)靶子打。
但你已經(jīng)看到，很多制造渦輪機(jī)的公司開始宣布大規(guī)模擴(kuò)產(chǎn)計劃。
當(dāng)然，這里面確實(shí)有很多問題。比如，能鑄造這些大型葉片的機(jī)器，全球可能只有兩臺。西方已經(jīng) 80 年沒有造過這種機(jī)器了，很多能力已經(jīng)丟掉了等等。
這些都是真的。
我也絕不是在低估這里面的工業(yè)工程難度。那里面確實(shí)有很多技術(shù)、工藝，甚至可以說有某種工程藝術(shù)。
但隨著時間推移，資本主義非常擅長解決這類問題。
而且除了這些渦輪機(jī)之外，從更長周期看，還有其他能源來源。
所以我認(rèn)為，電力短缺可能會從 2027 年、2028 年開始緩解。然后，軌道算力會真正解決這個問題。
我也想重新定義一下“軌道算力”。因為當(dāng)人們聽到“太空數(shù)據(jù)中心”，腦子里往往會想象一個漂浮在太空中、像五角大樓那么大的建筑。
然后他們會說：“這不可能做到。”
但它不是那個樣子。一個 Blackwell 機(jī)架重 3000 磅，高 8 英尺，深 4 英尺，寬 3 英尺。
所謂軌道算力，本質(zhì)上就是把機(jī)架放到太空里。
SpaceX 已經(jīng)給過示意圖了。那就是一個機(jī)架，那顆衛(wèi)星本身就是一個機(jī)架。
它的大小大概和 Blackwell 機(jī)架差不多。它兩側(cè)會展開太陽能翼，每邊可能有 500 英尺長。
你把它放在太陽同步軌道上，這樣太陽能板就能一直照到太陽。
而且因為它處在嚴(yán)格的太陽同步軌道上，散熱器可以從它背后延伸出去幾百英尺。
帕特里克 嗯。這也是大家常見的質(zhì)疑之一。
加文 對，散熱器在陰影里。
帕特里克 你到底怎么給它散熱？
加文 這些年我在 Starbase 待過很多時間，也和很多 SpaceX 工程師聊過。
我確實(shí)認(rèn)為他們是地球上最有才華的一群工程師。而且在這件事上，他們非常有信心，認(rèn)為散熱問題已經(jīng)解決了。
他們并不是對所有事情都這么有信心。
比如，要把星艦（Starship）變成火星殖民運(yùn)輸器，我覺得可能還有不少工程問題要解決。
他們最終會做到嗎？我相信會。
但如果問他們現(xiàn)在更關(guān)注什么，我覺得可能是維修和維護(hù)。
這也是兩個最大的質(zhì)疑點(diǎn)。一個是散熱器，另一個是機(jī)架里出了問題怎么修。
答案是，在你擁有某種漂浮版 Optimus 之前，大概沒法修。
但我確實(shí)認(rèn)為，星艦會以我們現(xiàn)在無法想象的方式改變太空經(jīng)濟(jì)。
尤其是如果監(jiān)管變成地面數(shù)據(jù)中心的限制因素，那很多地面約束就不重要了。你能造多少軌道算力，就能賣多少。
然后很自然地，你會用穿越真空的激光，把這些太空機(jī)架連接起來。而這項技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)在每一顆星鏈（Starlink）衛(wèi)星上了。
讓我覺得震撼的是，SpaceX 運(yùn)營著全球最大的衛(wèi)星星座，占在軌衛(wèi)星的 98% 或 99%。每一顆星鏈衛(wèi)星，今天都在運(yùn)行，也都在被冷卻。
我認(rèn)為星鏈 V3 的功率會達(dá)到 20 千瓦。而一個 Blackwell 機(jī)架，也不過 100 千瓦。（也就是說，太空算力要達(dá)到一個 AI 機(jī)架的功率水平，并不是差了幾個數(shù)量級，而是大概 5 倍的差距。對 SpaceX 來說，這當(dāng)然很難，但不是完全不可想象。）
人們經(jīng)常談密度。但如果你是在真空中用激光連接機(jī)架，就可以把機(jī)架做得更大一些。物理上，你真正關(guān)注的是重量，而不是體積。
在地球上的數(shù)據(jù)中心里，你要連接機(jī)架，理想情況下會盡量用銅纜，并盡可能縮短距離。布線本身就是很大一項成本。
所以你當(dāng)然希望機(jī)架盡量小，能用銅就用銅，必須用光的時候才用光。
但在太空里，SpaceX 可以做很多事情。我覺得一些懷疑者沒有認(rèn)真想過這些可能性。
關(guān)鍵是，它們運(yùn)營的衛(wèi)星數(shù)量超過任何人。它們今天已經(jīng)有 20 千瓦的衛(wèi)星。所以一開始也許只是把它擴(kuò)到 60 千瓦。
但他們似乎非常有信心，可以直接做到 100 千瓦、120 千瓦。
而且，同一家公司現(xiàn)在也運(yùn)營著地球上最大的數(shù)據(jù)中心。它們有世界上最好的硬件工程師。
與此同時，很多外界的懷疑者，其實(shí)既沒有 SpaceX 工程師那么聰明，也沒有他們那么懂實(shí)際工程。
拉里 · 埃里森（Larry Ellison）在之前有人質(zhì)疑這件事時，說過一句很簡單的話：“聽著，他正在外面回收火箭。我沒看到別人能回收火箭。”
現(xiàn)實(shí)是，10 年過去了，仍然沒有其他公司能夠持續(xù)、穩(wěn)定地回收并完全復(fù)用一枚軌道火箭。
而如果沒有可復(fù)用性，這一切都不成立。可復(fù)用性意味著你必須把火箭降落回來。
所以我更愿意把軌道算力定義為“太空中的機(jī)架”，而不是漂浮在太空里的五角大樓式巨型數(shù)據(jù)中心。
帕特里克 對，后者聽起來確實(shí)有點(diǎn)荒唐。
加文 但真正可以做到的是，用激光把這些機(jī)架連接起來。數(shù)據(jù)中心的本質(zhì)，就是這些機(jī)架之間的連接。
所以它會是一組太空中的機(jī)架，通過激光連接成一個虛擬數(shù)據(jù)中心。
四、如果只能盯一個指標(biāo)來判斷 AI 泡沫，我會盯臺積電的產(chǎn)能決策
帕特里克 如果我們想象一下那個世界，假設(shè)這些事情真的發(fā)生了，而且我們已經(jīng)非常擅長以經(jīng)濟(jì)方式把這些東西送上去，在太空中到處跑矩陣乘法，那這對地面數(shù)據(jù)中心意味著什么？
加文 有人曾經(jīng)說過，美國會盡可能用力地吸取它能得到的每一種能源。我認(rèn)為算力也是一樣。
這也是為什么我現(xiàn)在對“邊緣 AI”這個空頭邏輯沒有以前那么擔(dān)心。
我們會消耗掉盡可能多的算力。
推理非常適合軌道算力，但訓(xùn)練在很長一段時間里，仍然會在地球上完成。
所以我不認(rèn)為這對地面數(shù)據(jù)中心特別利空。我認(rèn)為在我的有生之年，地面數(shù)據(jù)中心仍然會非常有價值。
但如果你身處電力生產(chǎn)和冷卻這個生態(tài)里，而且正在大規(guī)模擴(kuò)產(chǎn)，那你確實(shí)要認(rèn)真想一想。
因為很多產(chǎn)能投放的時候，可能正好趕上那些原本很輕視軌道算力的人，開始意識到這件事是真的。
如果你是這些公司之一，這件事值得非常認(rèn)真地思考。
當(dāng)然，在過渡階段，也會發(fā)生很多很酷的事情。
比如，我們現(xiàn)在越來越擅長改造噴氣發(fā)動機(jī)。Boom Aerospace 就在做這件事。
所以，電力這一側(cè)有很多事情正在發(fā)生。資本主義正在非常努力地解決電力問題。
但晶圓這邊，情況就不一樣了。
晶圓掌握在臺灣一群非常堅韌、年長的人手里。他們是臺灣最重要的一群人。
臺積電占臺灣 GDP、用水、用電的比例都非常高。大家經(jīng)常說“硅盾”。他們自己也把自己看作張忠謀神圣遺產(chǎn)的繼承者。
我清楚記得，20 多年前我去新竹科學(xué)園區(qū)拜訪時，曾經(jīng)問他們：“你們覺得自己有一天能追上英特爾嗎？”
他們回答說：“這是一個很美的夢，但那應(yīng)該是我們孫輩的夢?！?/p>
后來他們真的做到了。
當(dāng)然，一部分原因是英特爾自己犯了錯誤，但他們確實(shí)做到了。
只是，他們的思維方式很不一樣。
黃仁勛之所以經(jīng)常飛去臺灣，一個原因就是他希望臺積電擴(kuò)產(chǎn)。
讓我覺得很有意思的是，黃仁勛和臺積電之間從來沒有合同。他們做生意，似乎靠的是公平感和握手。
帕特里克 嗯。沒有合同，真有意思。
加文 他們相信，長期來看這會是公平的。我們是合作伙伴，我們會彼此公平對待。
事實(shí)上，按照歷史上所有基礎(chǔ)性新技術(shù)的市場先例，像 AI 這樣的技術(shù)，通常都會經(jīng)歷泡沫。
卡洛塔 · 佩雷斯（Carlota Perez）寫過一本很好的書，講的就是這個過程。
基本上，市場是有效的。它會正確意識到，這是一項基礎(chǔ)性的新技術(shù)。
然后就會出現(xiàn)邁克爾 · 莫布森（Michael Mauboussin）所說的“多樣性崩塌”：所有人都開始看好同一件事。
我現(xiàn)在確實(shí)開始有點(diǎn)擔(dān)心這種多樣性崩塌。
接下來，你就會得到一個泡沫。
這個泡沫會為新技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金。但當(dāng)供給跑到需求前面之后，就會出現(xiàn)崩盤。如果這種建設(shè)還是靠債務(wù)驅(qū)動的，就像 2000 年那樣，崩盤會特別嚴(yán)重。
現(xiàn)在這一輪建設(shè)有一個很大的好處，就是它仍然主要由經(jīng)營現(xiàn)金流來融資。這和 2000 年相比，是非常重要的區(qū)別。
估值也是一個區(qū)別。
還有一個區(qū)別是，今天每一塊 GPU 都在 100% 利用率下運(yùn)行；而當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期，99% 的光纖都沒有被使用。
所以這里確實(shí)有很多根本差異。
但我們?nèi)匀灰逍?。歷史不會簡單重復(fù)，但會押韻。作為投資人，我們必須意識到這一點(diǎn)。
如果看過去兩三百年的歷史，別只看互聯(lián)網(wǎng)泡沫，還有鐵路泡沫、運(yùn)河泡沫。我們應(yīng)該預(yù)期泡沫會出現(xiàn)。
這很可怕。沒有人想要泡沫。泡沫很糟糕。
它之所以糟糕，是因為如果你對估值敏感，你會在泡沫階段大幅跑輸，然后很可能被所有客戶解雇。
已經(jīng)離世的喬治 · 范德海登（George Vanderheiden），曾經(jīng)是富達(dá)非常優(yōu)秀的基金經(jīng)理。
1999 年，他選擇對抗泡沫。到 2000 年初，他退休了。我覺得是因為他實(shí)在承受不了了。
他一頭白發(fā)，是一個真正偉大的人。我和他只有很短暫的交集，但他是我好朋友、也是我導(dǎo)師詹妮弗 · 烏里格（Jennifer Uhrig）非常重要的導(dǎo)師和朋友。
通過她，我身上也有很多范德海登的影響。
他說過一句名言：“早得太多，和錯沒有區(qū)別?！?/p>
喬治后來退休，就是因為他受不了持續(xù)跑輸，也受不了客戶不斷問他：“你到底怎么了？你怎么就是不懂？”
而當(dāng)時，他的基金里大概 40% 是煙草股，40% 是住宅建筑商。
結(jié)果接下來三年，他相對于納斯達(dá)克的表現(xiàn)，可能跑贏了 20 倍到 30 倍。
我一直比較樂觀，認(rèn)為今天這種根本性的晶圓短缺，也就是目前實(shí)際上由臺積電控制的短缺，可能會阻止泡沫出現(xiàn)。
如果臺積電按照黃仁勛希望的方式擴(kuò)產(chǎn)，我認(rèn)為英偉達(dá)在 2026 年或 2027 年可以賣出 2 萬億美元的 GPU。也許是 2.5 萬億美元，甚至 3 萬億美元。
但消費(fèi)者能消化的算力總有一個邊界。到某個程度之后，你大概就會進(jìn)入過度建設(shè)。
所以，如果我們最后沒有出現(xiàn)泡沫，真的應(yīng)該為臺積電開一個慶祝派對。因為它將憑一己之力阻止一個泡沫。
帕特里克 現(xiàn)在你已經(jīng)開始看到一些公司轉(zhuǎn)向英特爾和三星。假設(shè)臺積電面對這些遲來的需求，仍然處在極度供給受限的狀態(tài)，那會發(fā)生什么？
加文 市場歷史告訴我們，英特爾和三星之間，我不知道會是哪一家，但它們不可能一直保持克制。
總會有一家先忍不住。
一旦有一家開始放量、開始搶市場，在某種程度上，其他人也會被迫跟上。
所以我認(rèn)為，關(guān)鍵很大程度上取決于臺積電能在多長時間里，繼續(xù)保持對英特爾和三星的領(lǐng)先。
你要記住，這種領(lǐng)先可能是 9 個月、12 個月、15 個月，或者……
帕特里克 類似先進(jìn)制程節(jié)點(diǎn)上的領(lǐng)先。
加文 完全正確。
所以它們擴(kuò)產(chǎn)的節(jié)奏非常重要。
如果只能盯一個指標(biāo)來判斷會不會出現(xiàn)泡沫，我會盯臺積電的產(chǎn)能決策。
我認(rèn)為這里存在一個“剛剛好”的區(qū)間。也就是說，臺積電擴(kuò)產(chǎn)要足夠多，讓英特爾或三星很難真正大規(guī)模成為第二供應(yīng)商，很難拿到遠(yuǎn)高于 30% 的市場份額。
但與此同時，臺積電又要保留晶圓這個根本性約束，讓供給不要一下子放得太開，從而幫助整個行業(yè)避免泡沫。
當(dāng)然，我認(rèn)為 Terafab 也會參與到這個過程中。
Terafab 是 SpaceX 參與其中的一個合資項目（我相信特斯拉也有份），目標(biāo)是在美國建設(shè)全球最大的晶圓廠。
我認(rèn)為他們會成功。
第一，他們和英特爾有合作關(guān)系，這非常重要。因為這意味著他們可以獲得英特爾 50 年積累下來的制度性知識。
雖然這套能力已經(jīng)不是最前沿，大概落后 9 個月、幾個季度，或者說 12 個月、三到五個季度，但它仍然是一種優(yōu)勢。
另一個優(yōu)勢是，我相信 Terafab 會得到所有半導(dǎo)體設(shè)備公司 A 級團(tuán)隊的支持。
當(dāng)年臺積電之所以能追上來，一個重要原因就是阿斯麥（ASML）、KLA、泛林集團(tuán)（Lam Research）、應(yīng)用材料（Applied Materials）這些公司，都希望它追上來。
這些設(shè)備公司不喜歡只有一個買方的局面，所以當(dāng)時它們最強(qiáng)的團(tuán)隊都去了臺灣地區(qū)。再加上英特爾自己犯了一些錯誤，機(jī)會就出現(xiàn)了。
這一次，因為埃隆在硬件工程上的聲譽(yù)，這些 A 級團(tuán)隊會來到美國。
還有一點(diǎn)，在美國可能有些人很難想象?，F(xiàn)在政治在某種程度上已經(jīng)取代了宗教。因為埃隆曾經(jīng)卷入政治，所以美國一些人很難客觀看待他。這其實(shí)很可惜。
因為我確實(shí)認(rèn)為，他為美國做的事情，可能比任何其他美國人都多。
他幾乎憑一己之力把制造業(yè)帶回美國。他復(fù)興了國防科技。SpaceX 在某些方面已經(jīng)是美國最重要的國防承包商。
星鏈對世界的意義也非常了不起。他創(chuàng)造了大量藍(lán)領(lǐng)制造業(yè)崗位，而這本來也是很多自由派希望看到的事情，對美國也有好處。
他可能比任何在世的人都更大程度地推動了全球脫碳。
如果你因為環(huán)保原因反對把數(shù)據(jù)中心建在地球上……
帕特里克 這正是太空數(shù)據(jù)中心的好處之一。
加文 對，那這不就是答案嗎？
所以我覺得很可惜。在美國，因為政治讓很多人一葉障目。
我觀察他很久了。我覺得他會做的事情，就是把最優(yōu)秀的人才招過來。
因為最好的工程師都想為埃隆工作，尤其是在硬件工程領(lǐng)域。
他會招來非常厲害的工程師。
然后，在 Terafab 旁邊，可能會有一個小鎮(zhèn)。你最喜歡臺灣哪些餐廳？好，那我就把這些餐廳和整個團(tuán)隊都從臺灣搬到得克薩斯，把一切都做成他們喜歡的樣子。
帕特里克 精確調(diào)校。
加文 對，精確調(diào)校。目的就是為了招到最好的工程師。
而這不是英特爾和三星管理者通常會有的思維方式。
所以他會擁有最優(yōu)秀的人才，會得到晶圓廠設(shè)備公司 A 級團(tuán)隊的支持。
他還有英特爾這個合作方，這也很重要。
這件事也非常符合任何一屆美國政府的政治目標(biāo)。而且我認(rèn)為，它和現(xiàn)有格局足夠不同，不至于疏遠(yuǎn)臺積電。
當(dāng)然，這些事情都有很長的前置周期。也就是說，Terafab 真正開始生產(chǎn)英偉達(dá) GPU，或者其他芯片，會是相當(dāng)久以后的事情。
五、打破“苦澀教訓(xùn)”仍然是真正的風(fēng)險
帕特里克 埃隆做事情往往和別人不一樣。別人建一個數(shù)據(jù)中心要花 3 年，他 122 天就建起來了。你知道，三星甚至不得不在得州晶圓廠里給他安排一間辦公室，因為他對它們擴(kuò)產(chǎn)和建設(shè)的速度非常不滿意。
我們可以繼續(xù)觀察。
你剛才提到了 DeepSeek。市場對 DeepSeek 最簡單的反應(yīng)是：好，未來這些模型會以極低成本做到前沿模型 95% 的效果。
如果往前快進(jìn)兩年，我這樣一家小公司，可能就沒必要每年花 100 萬美元買 token 了。但現(xiàn)在真實(shí)情況看起來并不是這樣。我很好奇，在你看來，為什么會出現(xiàn)這種落差？
加文：我覺得最有意思的，是前沿模型到底能賺多少錢。
AI 在模型這一層創(chuàng)造了很多經(jīng)濟(jì)價值。但讓我意外的是，到目前為止，這些價值絕大部分還是流向了最強(qiáng)的前沿模型，而不是那些更便宜的開源模型。
所以，對投資人來說，最關(guān)鍵的問題就是：這種情況會不會持續(xù)？未來企業(yè)和用戶是否還會繼續(xù)為最強(qiáng)模型支付高價？
我還記得 Gemini 3.1 Pro 剛出來時，我覺得非常震撼。它太好了。
但今天再用，已經(jīng)讓人很難忍受了。
這里面可能有一個動態(tài)：很多公司會先用最強(qiáng)的前沿模型做原型，驗證產(chǎn)品能不能跑通；但真正投入生產(chǎn)時，它們可能會轉(zhuǎn)向成本更低的方案，比如 Vertex，或者一些開源模型。（也就是說，最強(qiáng)模型可能負(fù)責(zé)“探索和打樣”，便宜模型負(fù)責(zé)“大規(guī)模落地”。）
但即便如此，今天的事實(shí)仍然是，絕大多數(shù)經(jīng)濟(jì)回報還是來自前沿 token。（這里的“前沿 token”，可以簡單理解為用戶調(diào)用最強(qiáng)模型時消耗的 token，也就是最貴、最強(qiáng)那部分模型服務(wù)。）
這點(diǎn)很出人意料。
這種情況會不會繼續(xù)下去，我覺得是一個非常有意思的問題。經(jīng)歷過 Gemini 3.1，再經(jīng)歷 Opus 之后，我對這個問題變得開放了很多。
我也在用 Grok 4.3。它在帕累托前沿上。
（所謂帕累托前沿，簡單說，就是在“模型有多聰明”和“使用成本有多低”之間，做到最優(yōu)組合的那條邊界。）
現(xiàn)在處在帕累托前沿上的公司是……
順便說一句，這是一個很大的變化，也是我們上次聊過那件事的結(jié)果：谷歌因為在 TPU v8 上做了非常保守的設(shè)計選擇，試圖部分?jǐn)[脫博通，結(jié)果失去了 token 成本的領(lǐng)先地位；而英偉達(dá)還在繼續(xù)做更激進(jìn)的選擇。
以前是谷歌主導(dǎo)帕累托前沿。我認(rèn)為，這是分析 AI 實(shí)驗室時最重要的指標(biāo)。
9 個月前，谷歌主導(dǎo)這條前沿。在帕累托前沿的每一個點(diǎn)上，OpenAI、xAI 和 Anthropic 都在谷歌里面。（意思是，它們要么同樣成本下沒有谷歌聰明，要么同樣智能水平下成本比谷歌高。）
但現(xiàn)在，帕累托前沿主要由 Anthropic 和 OpenAI 主導(dǎo)。Grok 4.3 也在這條前沿上。它顯然是最好的低成本 5000 億參數(shù)模型。
Gemini 3.1 則像是勉強(qiáng)掛在帕累托前沿上。如果讓我猜，我會說谷歌現(xiàn)在是出于自尊在補(bǔ)貼它。
我還想說一點(diǎn)：如果理查德 · 薩頓（Richard Sutton）的“苦澀教訓(xùn)”被打破，那一定是這筆 AI 交易，也是整個 AI 敘事最大的風(fēng)險。
所謂“苦澀教訓(xùn)”，簡單說就是：從長期看，更多算力和更多數(shù)據(jù)，通常會勝過人類設(shè)計出來的精巧算法。（也就是說，不是人類想出一個特別聰明的小技巧就能贏，而是規(guī)模更大、算力更多、數(shù)據(jù)更多的系統(tǒng)往往會贏。）
不過，越接近 AI 的人，越懷疑這件事會被打破。
我認(rèn)為 3 月市場走弱的一個原因，是 TurboQuant，谷歌的一種內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)。一年前已經(jīng)有論文寫過。
當(dāng)時谷歌正和美光、三星、SK 海力士談長期協(xié)議，也就是可能鎖定很長時間高價格的 LTA。就在談判過程中，谷歌把 TurboQuant 放了出來。
人們做什么，永遠(yuǎn)比他們說什么更重要。
谷歌只是把它在 X 上宣傳了一下。然后它就病毒式傳播了。大家開始說：“天哪，DRAM 完了。這里有一個 DRAM 優(yōu)化技術(shù)?！?/p>
但我找不到地球上任何一個 AI 工程師相信 TurboQuant 會對 DRAM 需求產(chǎn)生實(shí)質(zhì)影響。
不過，即便如此，違反“苦澀教訓(xùn)”仍然是真正的風(fēng)險。
也就是說，如果某一天真的出現(xiàn)一種算法突破，讓模型在不需要更多算力、不需要更多數(shù)據(jù)的情況下，也能大幅提升能力，那整個 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投資邏輯都會受到?jīng)_擊。
（因為今天大量投資都建立在一個前提上：更強(qiáng)的 AI 需要更多算力、更多芯片、更多內(nèi)存、更多數(shù)據(jù)中心。）
這是真正的風(fēng)險。
我認(rèn)為，真正構(gòu)建這些模型的人，對這個風(fēng)險比較懷疑。（也就是說，他們不太相信單靠某個算法技巧，就能繞開大規(guī)模算力這條路。）
我之所以沒有那么懷疑，是因為我覺得我們已經(jīng)非常接近 ASI（人工超級智能）。誰知道“苦澀教訓(xùn)”對一個 400 智商的模型還是否成立？
也許我們會經(jīng)歷一個短暫階段。比如你真的走到 ASI，它首先想要的，可能就是讓自己更聰明，也擁有更多資源。
它會怎么做？它會讓自己變得更高效。
所以我認(rèn)為，這確實(shí)是一個風(fēng)險。
人類本身也包括在“苦澀教訓(xùn)”里。（換句話說，過去是“更多算力勝過人類小聰明”；但如果 AI 本身變得遠(yuǎn)比人類聰明，它也許能設(shè)計出人類想不到的優(yōu)化方法，短暫打破這條規(guī)律。）
我們很快就會知道，這條教訓(xùn)是否適用于 300 智商的 AI，然后是 400、500、600 智商的 AI。
到某個階段，我們也許會因為 AI 或 ASI，看到對“苦澀教訓(xùn)”的短暫違背。
六、AI 現(xiàn)在正從“無限量套餐”轉(zhuǎn)向“按杯付費(fèi)”
帕特里克 我很好奇，你怎么看模型周圍的一些新創(chuàng)新？比如持續(xù)學(xué)習(xí)和記憶，這兩個方向現(xiàn)在很多人都在關(guān)注。大家似乎覺得，它們可能會帶來下一個新范式。你怎么看它們的作用？
加文 我認(rèn)為，在記憶這件事上，我們已經(jīng)通過這些 harness 做了很多。
事實(shí)證明，harness engineering 沒有模型本身那么重要，但它真的很重要。而且現(xiàn)在，harness 和模型越來越多是在一起開發(fā)的。
你可以簡單把 harness 理解成模型運(yùn)行時所在的環(huán)境。它知道工具在哪里，會幫模型建立上下文、記憶和狀態(tài)，也會包含一些非常具體的提示詞和指令。
帕特里克 它會帶來很大差別。即使是很簡單的版本，也會有差別。
加文 差別驚人。
我說過作為投資人，你至少要每月花 250 美元，去買最高檔的 AI 版本。只有這樣，你才能對 AI 的真實(shí)能力形成自己的直覺。
但現(xiàn)在，這已經(jīng)不夠了。
如果你想理解今天前沿 AI 真正能做什么，即使不是寫代碼的用途，你也需要用 ClaudeCode 或 Codex，而且需要企業(yè)版方案。
原因是，AI 模型已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向按使用量計費(fèi)。我認(rèn)為，這也是谷歌失去成本領(lǐng)先之后帶來的一個變化。
如果你用的是每月 250 美元、300 美元或者 280 美元那種套餐，你會受到非常嚴(yán)格的速率限制。你拿到的是一個被限制了能力的 AI 版本。
我們剛才也說過，Claude 現(xiàn)在生成的 token 少了 70%。
如果你希望 Claude 和它的 harness 按照它們真正認(rèn)為必要的方式去思考、去輸出，從而給你一個好答案，那你就必須用按量計費(fèi)方案。
順便說一句，這對 AI 行業(yè)非常利好。
我在 2005 年到 2007 年做過電信分析師。蜂窩通信在此前 10 年一直是一個很好的增長行業(yè)，原因就在于，它同時有固定套餐和超額使用后的按量收費(fèi)。
比如，你每月有 900 分鐘通話時間，超過以后，就按使用量付費(fèi)。
蜂窩通信什么時候不再是一個很好的增長行業(yè)？就是所有人都轉(zhuǎn)向無限量套餐的時候。
長途電話也是一樣。
AI 現(xiàn)在正從“無限量套餐”轉(zhuǎn)向“按杯付費(fèi)”。事實(shí)證明，人們真的很喜歡和遠(yuǎn)方的朋友聊天，真的很喜歡用手機(jī)，也真的很喜歡用 AI。
尤其是現(xiàn)在，一個人可以同時讓 100 個 agent 工作。
所以我認(rèn)為，轉(zhuǎn)向按使用量計費(fèi)，可能就是為什么今年我們會看到 OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過 2000 億美元。
因為不只是更多算力會上線，它們還可以通過這些企業(yè)級按量方案，提高前沿 token 的價格。
但這也有點(diǎn)令人難過。
對整個世界來說，這有點(diǎn)令人難過。因為這意味著，如果你付不起這個錢，你就接觸不到最前沿的 AI。
至于持續(xù)學(xué)習(xí)，天哪，如果我們真的解決了這個問題……
帕特里克 你怎么理解持續(xù)學(xué)習(xí)？
加文 人類大腦有太多謎團(tuán)。和 AI 相比，人類是非常簡單、非常高效的學(xué)習(xí)者。
我記不清具體數(shù)字了，但 AI 需要的樣本量……
帕特里克 差了好幾個數(shù)量級。
加文 對，差了很多個數(shù)量級。
今天，在某些事情可以被驗證的情況下，我們已經(jīng)有一種很粗糙的持續(xù)學(xué)習(xí)版本。比如，在訓(xùn)練階段做強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
但真正的持續(xù)學(xué)習(xí)，是模型能夠動態(tài)調(diào)整自己的權(quán)重，或者以某種方式實(shí)時更新自己。
帕特里克 就像人類那樣。
加文 對。比如我第一次把手伸進(jìn)火里，就會學(xué)到一件事：以后絕不能再把手伸進(jìn)火里。
但今天的模型可能需要把手伸進(jìn)火里 100 萬次，然后模型設(shè)計者還要在下一輪訓(xùn)練里，或者在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境里，把“火”這個場景放進(jìn)去。它才會真正學(xué)會。
所以我認(rèn)為，它必須能夠動態(tài)更新權(quán)重。但我也相信，除了這個方向之外，人們還在研究很多非常聰明的方法。
如果我們真的實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)，那就會出現(xiàn)非常快速的起飛?，F(xiàn)在很多人似乎很有信心，認(rèn)為持續(xù)學(xué)習(xí)已經(jīng)不遠(yuǎn)了。
我認(rèn)為，這是第三個重大問題。
第一，ASI 會不會導(dǎo)致“苦澀教訓(xùn)”被打破？也就是說，真正打破它的不是人類的小聰明，而是超級智能本身。
第二，前沿 token 是否還能維持今天這樣的溢價？
第三，我們會不會實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)？如果會，什么時候?qū)崿F(xiàn)？
七、新的芯片公司要成功，要滿足三點(diǎn)
帕特里克 新的芯片公司在這一切中扮演什么角色？
我們聊了很多英偉達(dá)，以及它和臺積電、英特爾這些公司的關(guān)系?，F(xiàn)在有一千朵花在開放，可能真的有上千家公司在嘗試做新的芯片，想解決這個瓶頸里的某一部分。
我很好奇，你怎么理解這個領(lǐng)域、這個機(jī)會，以及它們會扮演什么角色？
加文 我認(rèn)為這對世界來說是好事，也是健康的。對黃仁勛來說也是好事。因為如果換一屆政府，可能會有不同看法。
競爭對所有人都有好處。
在坦克設(shè)計里，人們會講“鐵三角”。更通俗地說，就是一個“不可能三角”：攻擊力、防御力和機(jī)動性不可能同時拉滿。
原因很簡單，防御越強(qiáng)，也就是裝甲越厚，坦克就越重，機(jī)動性就越差。所以你必須在這個三角里做取舍。
比如以色列的梅卡瓦坦克，就是更偏向防御。俄羅斯坦克和豹式坦克，一般更偏向機(jī)動性。
芯片設(shè)計也是一樣。
你必須活在一些由物理定律決定的根本約束里，而這些約束已經(jīng)寫進(jìn)了臺積電的設(shè)計規(guī)則。
TPU、Trainium（亞馬遜為機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理設(shè)計的自研加速器）和 AMD，本質(zhì)上都在試圖成為一個更好的 GPU。
今天來看，我認(rèn)為 Trainium 可能做得最好。
當(dāng)然，沒有誰真的已經(jīng)做出了一個更好的 GPU。但 Trainium，我覺得它已經(jīng)開始在“扯超人的披風(fēng)”了。
而且這還沒有真正開始。Trainium3 還需要進(jìn)入量產(chǎn)爬坡，因為它有 switch scale-up network，也就是交換式的 scale-up 網(wǎng)絡(luò)。要想經(jīng)濟(jì)地推理 MoE 模型，這種網(wǎng)絡(luò)非常重要。
很多公司的架構(gòu)還是 torus 架構(gòu)，谷歌以前就是那樣。
AMD 方面，我們還要看。MI450 現(xiàn)在還不清楚。相比 MI450，我們可能對 Trainium3 知道得更多。
但這是一場很難玩的游戲。所以你必須做一些不一樣的事情，而且這件不一樣的事情本身也必須很難。
我的經(jīng)驗法則是，1% 的市場份額就值 1000 億美元。而 1000 億美元已經(jīng)是一個非常好的風(fēng)投結(jié)果。
這種狀況下，黃仁勛會說：“好，如果有人做了一個不同的東西，并且拿到 1%、2% 或者 3% 的份額，那我們就會去做那種芯片?！?/p>
這件事會發(fā)生在所有人身上。
但如果你只是想做一個更好的 GPU，那祝你好運(yùn)。如果你要做不同的東西，它也必須很難做。
你可以做不同的取舍。
prefill 和 decode 的解耦，確實(shí)打開了更大的設(shè)計空間，讓芯片設(shè)計師可以做不同的選擇。
prefill 可以簡單理解為模型讀入上下文、理解問題；decode 則是模型生成答案、寫出輸出。
我有一位很棒的同事，叫安德魯 · ?？怂梗ˋndrew Fox）。他說，你可以想象一艘 18 世紀(jì)的英國海軍戰(zhàn)艦。prefill 是給大炮裝彈，decode 是開火。
prefill 本質(zhì)上就是模型理解問題、理解 prompt，并且持續(xù)跟蹤自己正在生成的答案。
它受內(nèi)存容量限制。
decode 是生成新 token 的過程，它主要受內(nèi)存帶寬限制。
所以，如果你是芯片設(shè)計師，這會給你一塊更大的畫布，讓你可以作畫。
但即便如此，你做的事情也必須很難。
因為如果你只是圍繞那個“不可能三角”做一些不同取舍，比如優(yōu)化內(nèi)存容量，但這些取舍并不難，那英偉達(dá)也會做同樣的取舍。
而且，它們從臺積電拿到的價格，會比你能拿到的價格好得多。
英偉達(dá)還有另一個優(yōu)勢：它們和每一家模型公司都在合作，可以不斷用真實(shí)需求來優(yōu)化自己的設(shè)計。
順便說一句，還有一件很有意思的事。
如果你是一個風(fēng)投，正在投資一家半導(dǎo)體公司，而這家公司告訴你，它們會因為某種臺積電工藝獲得優(yōu)勢，因為它們對這個工藝有特殊訪問權(quán)。
我可以向你保證，當(dāng)這個工藝還只是臺積電腦子里的一個念頭時，黃仁勛就已經(jīng)看過了。
而且英偉達(dá)對這個工藝的了解，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這家只有 200 個人的小公司所能想象的程度。
臺積電以及供應(yīng)鏈里的每一個人，都會把所有東西拿給黃仁勛看。就像它們會把所有東西拿給亞馬遜、AMD、TPU 團(tuán)隊看一樣。
這也是為什么我說，不要試圖做一個更好的 GPU。你可以做一些不同的東西，你可以在 prefill 這塊畫布上作畫，也可以在 decode 這塊畫布上作畫。
但你做的東西必須很難。因為一旦它做大了，你馬上就會遇到那幾家巨頭，它們會成為非常快的跟隨者。
我們公司曾經(jīng)是 Cerebras 的風(fēng)險投資人。
Cerebras 做的是一件很難、而且從根本上不同的事，也就是晶圓級計算。它當(dāng)然有一系列取舍，但他們當(dāng)初做出的架構(gòu)選擇非常難，也讓他們能做一些別人做不了的事。
我們會看到這件事最終能做多大。
他們現(xiàn)在也在做一些非?？岬氖虑?。Cerebras 面臨的一個問題是，一旦你需要把很多芯片連接在一起，搭建 scale-up 或 scale-out 網(wǎng)絡(luò)，你就需要大量 IO。而 IO 會受到所謂 shoreline 的限制，也就是芯片邊緣長度的限制。
所以，Cerebras 的片上計算和內(nèi)存，相對于芯片邊緣 IO 來說，比例非常高。
但他們是非常聰明的人。他們做了一件非常難的事。現(xiàn)在他們在探索，能不能把一片光學(xué)晶圓直接放在上面。如果能做到，就可以解決這個問題。
我相信他們也在研究 DRAM 的混合鍵合，去繞開一些所謂的限制，而那些限制并不一定是真限制。
理論上，Cerebras 的機(jī)器可以運(yùn)行任何規(guī)模的模型。只是對于某些模型規(guī)模，它的表現(xiàn)會比其他規(guī)模更好。
所以我覺得 Cerebras 有意思的地方就在于，它做了一件不同的事，而且這件事真的很難。晶圓級計算非常難。
我確實(shí)認(rèn)為，這些新芯片公司有自己的位置。我也會鼓勵所有人：做不同的取舍，而且做一件困難的事。
Cerebras IPO 之后，大家都會融到錢。融資不會是問題。但 Cerebras 花了三代芯片，才把這件事做對。
帕特里克 對，現(xiàn)在已經(jīng)是一家 10 年歷史的公司了。
加文 這真的很難。
你看安德魯 · 費(fèi)爾德曼（Andrew Feldman），也就是 Cerebras 的 CEO，就能看出來他和整個團(tuán)隊走到今天有多不容易。
這些公司需要有那種韌性和抗壓能力。
第一顆芯片失敗了，這很正常。問題是，你能不能回來做第二顆芯片？
關(guān)于這個話題，我還想說最后一點(diǎn)，這會極大提升 GPU 的使用壽命，甚至可能憑一己之力拯救私人信貸。
帕特里克 多講講。你說私人信貸是什么意思？
加文 私人信貸現(xiàn)在正因為那些 SaaS 貸款承受壓力。不管這些貸款現(xiàn)在已經(jīng)減記了多少，我覺得可能還得繼續(xù)減記。
原因很簡單，如果連上市公司都很難適應(yīng)這個新世界，那一家背著大量債務(wù)的公司，要怎么適應(yīng)？它又怎么去投資一門利潤率結(jié)構(gòu)完全不同的新業(yè)務(wù)？
但另一方面，私人信貸也投了很多 GPU 相關(guān)資產(chǎn)。
他們當(dāng)初給這些 GPU 融資時，我猜大概是按 3 年或 4 年的使用期限去算的。
但因為推理現(xiàn)在被拆開了，我認(rèn)為這些 GPU 的實(shí)際使用壽命可能會變成 10 年，甚至 15 年。
AI 懷疑論者會說：“這些公司都在做賬。GPU 的使用壽命只有一兩年。CPU 的使用壽命也只有 4 年，因為技術(shù)變化太快?！?/p>
但我覺得不是這樣。
技術(shù)快速變化帶來的結(jié)果，不是讓這些老 GPU 立刻報廢，反而是因為 prefill 和 inference 被拆開了，它們可以被重新分工使用。
你可以把 Cerebras 系統(tǒng)，或者 Groq 的 LPU，放在 Hopper 甚至 Ampere 前面。英偉達(dá)實(shí)際上也通過收購獲得過相關(guān)能力。
這樣一來，Hopper 和 Ampere 這些老 GPU 仍然可以負(fù)責(zé) prefill，也就是讀入上下文、理解問題的那部分工作。它們的使用壽命就可以一直延長，直到硬件真的燒壞為止。
當(dāng)然，它們確實(shí)會燒壞，硬件總有物理壽命。但也許你不需要讓它們跑得那么滿、那么快。
這對整個私人信貸行業(yè)都會非常有利，也會幫助 AI 基礎(chǔ)設(shè)施繼續(xù)融資。
因為如果你可以用更接近 5% 或 6% 的利率去給 GPU 融資，而不是像 CoreWeave 那樣最低融資成本也在 7% 出頭，那從數(shù)學(xué)上就會改變整個 AI 建設(shè)的融資成本。
也就是說，我們現(xiàn)在有一種技術(shù)創(chuàng)新，它既能降低融資成本，也能延長地球上算力資產(chǎn)的使用壽命。
還有一件事也很有意思。Altimeter Capital 的賈明 · 鮑爾（Jamin Ball）最近做了一檔播客，Coatue 也出過一份報告。他們講到，短缺的賣方表現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于短缺的買方。所謂短缺的買方，就是那些科技巨頭。
但如果你已經(jīng)擁有一個巨大的裝機(jī)基礎(chǔ)，而這個東西現(xiàn)在正處于短缺狀態(tài)，那同樣是一個非常好的位置。
我們現(xiàn)在也聽到，在 Agentic world，也就是智能體世界里，CPU 變得比以前重要得多。
因為 CPU 要負(fù)責(zé)很多編排、工具調(diào)用，以及各種協(xié)調(diào)工作。而全球最大的 CPU 集群，就在那些科技巨頭手里。
所以我認(rèn)為，這些科技巨頭中的一部分，可能會在某種程度上追上那些“短缺的賣方”。
帕特里克 我想把“不同而且困難”這個想法，從基礎(chǔ)設(shè)施之外拿出來聊聊。
你現(xiàn)在開始和很多新創(chuàng)始人交流，也和那些必須適應(yīng)這個新世界的現(xiàn)任 CEO、創(chuàng)始人交流。
你看到的那些最 AI 原生的創(chuàng)始人，不是做芯片、基礎(chǔ)設(shè)施或模型，而是用 AI 去創(chuàng)造其他東西的人，他們和過去的創(chuàng)業(yè)者相比，最不一樣的地方是什么？你有沒有觀察到一些差異？
加文 首先，我覺得這不只是芯片設(shè)計的問題。對我來說，這一直是風(fēng)險投資里的一個根本問題。有些想法，一旦說出來，全世界都會覺得顯而易見。
如果你投的是這種東西，而且它本身又不難做，那就很危險。因為在你建立規(guī)模之前，如果這個機(jī)會已經(jīng)變得人人都懂，你就麻煩了。
規(guī)模才是最終的優(yōu)勢。
亞馬遜當(dāng)年的幸運(yùn)之處就在于，電商這件事對很多人來說可能是顯而易見的，但對傳統(tǒng)零售業(yè) CEO 來說并不顯而易見。
而且亞馬遜非常聰明。只要有風(fēng)投投了一家電商公司，亞馬遜就會去打它們。
亞馬遜會說：“哦，這很可愛。那我們就把這個品類的利潤率打到負(fù) 10000%?！?/p>
Wayfair 那些人之所以能活下來，是因為他們做了一件很難的事。亞馬遜試圖殺死它們，但沒有成功。
那些 CEO 在運(yùn)營上非常強(qiáng)，真的很能打。
所以在風(fēng)險投資里，我總會問一個問題：在這家公司真正建立規(guī)模之前，這件事會不會已經(jīng)變得人人都懂？
或者反過來，它是不是既不顯而易見，又足夠不同，而且真的很難做？
我認(rèn)為，很多 AI 創(chuàng)業(yè)者現(xiàn)在都在這個問題上掙扎。
他們很擔(dān)心，因為按照黃仁勛那套“五層 AI 蛋糕”的說法，今天的利潤正在流向能源、數(shù)據(jù)中心、芯片和模型，但并沒有真正流向應(yīng)用層。
Cursor 和 Cognition 已經(jīng)做到了一定規(guī)模。它們專注于編程。18 個月前，真正專注于編程的是 Cursor、Cognition 和 Anthropic。而專注代碼這件事，事后看是非常正確的。
Replit 的創(chuàng)始人阿姆賈德 · 馬薩德（Amjad Masad）發(fā)過一條推文，我覺得非常聰明。
大意是，有一個接近“苦澀教訓(xùn)”的事實(shí)：編程可能是通向 ASI 和有用 AI 的最短路徑。
因為如果一個 AI 真的非常擅長編程，它就可以給自己寫代碼，去做幾乎任何事情。
所以我認(rèn)為，這幾家公司高度專注于編程，是非常聰明的。而且它們大概都已經(jīng)做到了一定規(guī)模，足以在這個生態(tài)里擁有自己的位置。
我覺得 Cognition 正在做一些非常非常不同的事情。
但很多創(chuàng)始人真的很掙扎，他們真的很掙扎。他們現(xiàn)在想證明一件事：在一些更垂直、更細(xì)分的領(lǐng)域里，他們可以先到達(dá)那里。
也就是說，在模型公司進(jìn)入這個細(xì)分領(lǐng)域之前，先建立起數(shù)據(jù)護(hù)城河。
或者證明這個細(xì)分領(lǐng)域足夠小，模型公司不會親自下場做，但它又足夠大，仍然能帶來風(fēng)投意義上的回報。
八、模型公司面對的新的“囚徒困境”
帕特里克 這和你說過的 token path 有關(guān)嗎？我知道你以前跟我提過這個詞。
加文 這個說法大概是來自 Altimeter 的賈明 · 鮑爾。他說，如果你是一家軟件公司或者任何形式的 AI 公司，你必須處在 token path 上。
Databricks 就在 token path 上。類似的公司也在 token path 上。
所謂 token path，可以簡單理解為你的產(chǎn)品或數(shù)據(jù)，必須參與到 AI 生成、調(diào)用、處理 token 的過程中。換句話說，你不能只是站在 AI 旁邊，而是要嵌在 AI 工作流里。
如果你不在 token path 上，又不是做某個非常細(xì)分、非常特殊的東西，那日子可能會很難。
即使是在這些垂直細(xì)分領(lǐng)域里，如果你和模型公司的人聊，他們對其中一些機(jī)會也會比較懷疑。
因為這些細(xì)分領(lǐng)域里產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，本質(zhì)上還是人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
而你的賭注是你可以用這個狹窄垂直領(lǐng)域里的專有數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個成本低于前沿實(shí)驗室未來能做到的模型。
也許這是個不錯的賭注。但我認(rèn)為，你必須非常非常小心。
另一方面，如果未來前沿 token 相對于其他 token 的溢價下降，應(yīng)用層就會出現(xiàn)一場巨大的價值創(chuàng)造。
我還有一個很重要的觀點(diǎn)，我相信只要黃仁勛愿意，他大概也可以做到接近前沿模型。
帕特里克 用他自己的模型？
加文 用他自己的模型。英偉達(dá)正在做一些非?？岬臇|西，比如 Pneumatronics。
帕特里克 就像喬爾 · 斯波爾斯基（Joel Spolsky）會說的，“商品化你的互補(bǔ)品”。
加文 對，但我不認(rèn)為黃仁勛想這么做。
某種程度上，OpenAI 和 Anthropic 是在試圖對他做這件事。但它們并沒有成功。
所以邏輯其實(shí)很簡單。黃仁勛是一個非常講邏輯的人，這就是合乎邏輯的反制動作。
你會看到，開源模型會在一段時間里，一直落后真正的前沿模型。
今天所謂的開源前沿，主要是一些中國模型。
中國開源模型在資源非常受限的情況下，確實(shí)做出了非常了不起的東西。只是其中有不少蒸餾。
這也是為什么我認(rèn)為，Anthropic 它們不只是沒有足夠算力來服務(wù) Mythos，也是不想讓 Mythos 被別人蒸餾。
它們想自己用 Mythos，自己蒸餾它，再用它來給下一個模型做強(qiáng)化學(xué)習(xí)，或者做其他事情。
最終，如果 OpenAI 覺得經(jīng)濟(jì)上劃算，任何處在前沿的公司都會面對一個非常有意思的博弈論問題。
我們之前談過舊的囚徒困境：你必須持續(xù)投入、持續(xù)花錢，否則就會落后。
新的囚徒困境會是：如果你站在模型前沿，你到底要不要通過 API 把這個模型放出來（給外部客戶調(diào)用）？
（不開放，可以保護(hù)模型，避免別人拿你的輸出去蒸餾和追趕；但開放，又能帶來大量收入、用戶和現(xiàn)金流。問題在于，只要有一家前沿公司先開放，其他公司就很難不跟。）
如果其中有一家公司背叛，選擇把模型通過 API 放出來，它就會擁有最好的模型，獲得大量收入和現(xiàn)金流。
而資源就等于智能。
它會開始拉開差距。然后這會迫使其他所有前沿公司也把模型放出來。
這就是新的博弈論。有點(diǎn)像前面說到的臺積電、三星和英特爾之間的博弈。
現(xiàn)實(shí)是，如果英偉達(dá)或 AMD 這樣的公司，真的開始認(rèn)真使用某一家其他晶圓代工廠，那家代工廠會很快變好。
所以我確實(shí)認(rèn)為，黃仁勛會讓開源模型在一定時間里落后于真正前沿。我覺得這會非常值得觀察。
順便說一句，開源也是要變現(xiàn)的。
“開源是免費(fèi)的”其實(shí)是一個誤解，開源 token 也要消耗能源。生成這些 token 需要能源，也需要 GPU。而開源模型公司幾乎總是會拿到收入分成。
九、我正在努力成為“機(jī)關(guān)槍大師”
帕特里克 你們怎么為 Mythos-3、Mythos-4 的世界做準(zhǔn)備？
加文 我們正在非常重視網(wǎng)絡(luò)安全，甚至可以說是在超前投資網(wǎng)絡(luò)安全。
有一件事我在很多場合都說過，而且我真的相信：每個家庭、每家公司，都應(yīng)該提前設(shè)一個“安全詞”。
所有人都應(yīng)該放下電子設(shè)備，真的去海邊，和家人設(shè)一個安全詞，或者和公司設(shè)一個安全詞。
而且這個安全詞不能是那種可以被社會工程學(xué)猜出來的東西。
這是為了防范網(wǎng)絡(luò)犯罪。
比如有一天，像你的兒子、女兒、祖父母、父母，或者任何親人的人給你 FaceTime。它看起來完全就是那個人，是一個極其精準(zhǔn)的模擬。
它知道所有事情，還能根據(jù)他們過去說過的話，推斷出他們可能會怎么說。然后它跟你說：“給我轉(zhuǎn) 100 萬美元?！?/p>
帕特里克 這是防御層面。那進(jìn)攻層面呢？或者說，從分析能力上看，你們還能做什么，是它做不了的？
加文 這是個好問題。
我最近剛看了《最后的武士》（The Last Samurai），也讓公司里的人去看。
如果你沒看過，我非常推薦。那其實(shí)是一部很經(jīng)得起時間考驗的電影，是湯姆 · 克魯斯（Tom Cruise）20 年前拍的。
故事設(shè)定是，湯姆 · 克魯斯演一個痛苦、落魄的美國內(nèi)戰(zhàn)老兵，但他其實(shí)是一個非常優(yōu)秀的軍人。
他之所以痛苦和落魄，是因為他覺得自己參與了美國對原住民做的一些不好的事情。
后來，日本雇用了他。故事發(fā)生在明治維新時期，日本政府里的現(xiàn)代派請他訓(xùn)練一支由農(nóng)民組成的軍隊，讓他們學(xué)會如何和武士作戰(zhàn)。
第一次戰(zhàn)斗發(fā)生了。結(jié)果當(dāng)然是武士贏了，盡管他們沒有槍。
他作戰(zhàn)非常英勇，所以武士決定不殺他，而是把他帶回自己的村莊。
后來，他成了一名武士。
這對他來說有點(diǎn)像美國內(nèi)戰(zhàn)，所以他最后站在武士一邊作戰(zhàn)。
但結(jié)局是，他被一個拿著機(jī)關(guān)槍的農(nóng)民屠殺了。
現(xiàn)在，機(jī)關(guān)槍已經(jīng)出現(xiàn)了。如果我們不能都學(xué)會掌握機(jī)關(guān)槍，就會被機(jī)關(guān)槍掌握。
所以我正在努力成為“機(jī)關(guān)槍大師”。
我也比較樂觀。假設(shè)你是一個 50 歲的武士，打過很多仗，有非常豐富的戰(zhàn)場經(jīng)驗。即使進(jìn)入機(jī)關(guān)槍時代，你在使用機(jī)關(guān)槍時，仍然會有優(yōu)勢。
我樂觀地認(rèn)為，作為一個終身學(xué)習(xí)投資的人，我能夠掌握這把“機(jī)關(guān)槍”，也就是 AI 這項新技術(shù)。
我可以把它整合進(jìn)我自己的投資流程，也整合進(jìn)我們公司的流程。這樣，作為一個人，我應(yīng)該還能在很長一段時間里繼續(xù)貢獻(xiàn)價值。
但和所有人一樣，我現(xiàn)在也一直讓各種 agent 運(yùn)行著。
帕特里克 你現(xiàn)在最有用的 agent 是什么？
加文 對我來說，最有用的 agent 就是把播客里那些可能對我有價值的點(diǎn)，整理成一份非常好的摘要。
每天大概有 6 個小時的內(nèi)容，我覺得從工作角度看，自己都應(yīng)該去聽、去看。
每次 OpenAI、xAI、谷歌、Cursor、Fireworks、Base10 的人出來講話，更不用說黃仁勛、埃隆、達(dá)里奧這些人，我都會覺得自己必須看。
但我根本沒有那么多時間。這里面有很多信息，真的是大海撈針。
還有一些東西，是我每次都特別想看的。比如，我對管理層薪酬非常敏感。他們到底被激勵去做什么？他們拿的是那種很普通、甚至有點(diǎn)愚蠢的 RSU（待滿時間就能拿股票），還是 PSU（業(yè)績達(dá)標(biāo)才拿股票）？如果是 PSU，這些 PSU 具體激勵他們做什么？
我覺得，有些系統(tǒng)已經(jīng)可以很好地做第一輪篩選。
這能節(jié)省大量時間，讓人把精力放在更有創(chuàng)造性的工作上，而不是去一頁頁翻代理聲明，把 PSU 那一段找出來，再對比過去幾年的代理聲明，看它發(fā)生了什么變化。
這里面當(dāng)然有信號，但這件事非常耗人力，而這正好適合 AI。
投資里還有很多類似的事情。
所以，這是一個做投資最令人興奮、也最讓人激動的時代。
不過，我也開始有一點(diǎn)點(diǎn)擔(dān)心。
十、市場的一些大機(jī)會是在那些被錯誤歸類的公司里
帕特里克 你是說“多樣性崩塌”那件事？
加文 對，我開始有點(diǎn)擔(dān)心。
帕特里克 你能不能再多講一點(diǎn)？比如是哪類人讓你擔(dān)心？
加文 我現(xiàn)在幾乎找不到一個和我類似、但不看好 DRAM 的投資人。
帕特里克 一個都沒有？
加文 一個都沒有。
現(xiàn)在 AI 里發(fā)生了很多有意思的事情。
第一，從橫向比較看，很多估值完全說不通。它們就是不合理，不可能同時都是真的。
比如，有些半導(dǎo)體設(shè)備公司，按下一季度年化利潤算，交易在 40 倍市盈率；而 DRAM 公司只交易在中個位數(shù)倍數(shù)。
上一輪周期高點(diǎn)時，這個差距大概是 5 倍對 12 倍，有一段時間甚至是 3 倍對 45 倍。
這些估值不可能同時都是對的。
當(dāng)然，半導(dǎo)體設(shè)備公司的商業(yè)模式，確實(shí)比存儲公司的商業(yè)模式改善得更多。我們也還不知道 HBM 會在多大程度上改善存儲公司的商業(yè)模式。
是的，它們有一些來自零部件和維護(hù)的經(jīng)常性收入，但這不足以支撐 1000% 級別的估值倍數(shù)差異。
我也很難把英偉達(dá)的估值和 GE Vernova 這類公司的估值放在一起理解。
英偉達(dá)在 4 月初的時候，相對整個市場，基本已經(jīng)便宜到過去 10 年、12 年里最便宜的水平之一。從絕對估值看，也非常便宜。
但你再看 GE Vernova 的估值，里面似乎隱含著英偉達(dá)未來會出現(xiàn)一個難以想象的份額損失。（英偉達(dá)賣的是 AI 算力的核心芯片，直接受益于 AI 算力需求；GE Vernova 做的是電力設(shè)備、燃?xì)廨啓C(jī)、電網(wǎng)、電力系統(tǒng)相關(guān)業(yè)務(wù)，受益于 AI 數(shù)據(jù)中心帶來的電力需求。）
所以，不同股票之間的估值差異非常大。
第二，因為我們處在短缺環(huán)境里，質(zhì)量最低的公司反而表現(xiàn)最好。
如果你是油氣投資人、礦業(yè)投資人，或者自然資源投資人，并且熟悉成本曲線，這件事會非常直觀。
在一個真正的商品牛市里，成本最高的商品供應(yīng)商往往漲得最多。因為價格上漲對它們最有利。它們會從瀕臨破產(chǎn)，突然變成現(xiàn)金流滾滾。
我覺得這也是為什么商品投資非常難。
從完整周期看，質(zhì)量好的公司會跑贏。但在短缺和商品牛市階段，最強(qiáng)的上漲往往來自那些高成本公司。到了下行周期，這些在牛市里暴漲的高成本公司，可能就會破產(chǎn)，或者發(fā)生類似的事情。
你現(xiàn)在在很多行業(yè)里都能看到這種現(xiàn)象。
那些讓科技巨頭和買方討厭的質(zhì)量最低的公司，成本高、不可靠、零部件故障率高等等，但現(xiàn)在它們也賣光了，而且還在漲價。
然后這類公司一旦被 X 上的散戶賬戶盯上，股票就會被一路炒上去。反而一些質(zhì)量更高的投資標(biāo)的，表現(xiàn)明顯落后。
這對投資人來說很難。因為你幾乎可以很確定地知道，那些三個月或六個月漲了 10 倍的股票，最后會跌回去。當(dāng)然，這也取決于它們怎么使用手里的現(xiàn)金。
但低質(zhì)量公司很少會聰明地使用現(xiàn)金。
所以這讓我有點(diǎn)擔(dān)心。一年前還非常懷疑的人，現(xiàn)在已經(jīng)不再懷疑了。
但另一方面，當(dāng)我再去看那些高質(zhì)量公司的估值，它們又并沒有被拉得很高。這讓我感覺好一些。
我一直覺得，2024 年和 2025 年，有人問 AI 有沒有泡沫、談 AI 泡沫，這件事挺好笑的。因為核能泡沫和量子泡沫明明就在你眼前。我們到底在討論什么？
要知道，AI 這件事是真實(shí)的。
但現(xiàn)在，核能和量子里那些荒唐的情緒，可能已經(jīng)開始蔓延到一些更投機(jī)、質(zhì)量更低、市值更小的 AI 相關(guān)股票上。
如果你在 X 或 Reddit 上影響力很大，就很容易推動這些股票。這讓我有點(diǎn)害怕。
我只是希望市場上有更多 AI 空頭。我也希望有更多存儲空頭。
比如 Astera（一家做 AI 數(shù)據(jù)中心高速連接芯片的公司）是我長期關(guān)注的一家公司。它有很多空頭，我很喜歡這一點(diǎn)。
我最早是在 C 輪投它。所以，如果你覺得自己能比我更準(zhǔn)確地給它定價，那祝你好運(yùn)。如果你認(rèn)為它是所謂的“銅纜輸家”，那我也只能祝你好運(yùn)。
你還能感受到市場里各種 basket，也就是籃子交易和杠桿籃子。你被市場放進(jìn)哪個籃子，非常重要。
（大家覺得某些公司都受益于銅纜，就把它們放進(jìn)“銅纜籃子”；覺得某些公司都受益于光通信，就放進(jìn)“光模塊籃子”。一旦資金開始買賣某個籃子，里面的股票就會一起漲跌，不一定完全取決于公司本身基本面。）
比如銅纜、光模塊、DRAM、NAND，這些都是不同的籃子。
今年發(fā)生了一件很有意思的事。
2024 年和 2025 年，AI 交易基本是一起走的。所以你可以做多 GPU 算力、scale-up networking 和光通信 scale-out，同時做空電力。
從風(fēng)險管理角度看，這個交易是有效的，因為我非常關(guān)注因子暴露。
但今年 1 月，這套邏輯被打散了。
比如，scale-up networking 可能瘋狂上漲，而 scale-out 在下跌；或者 DRAM 大幅跑輸 NAND 和 HDD，這在過去并沒有發(fā)生過。
所以，AI 內(nèi)部這些橫向相關(guān)性真的瓦解了。你必須看得非常細(xì)。
你不能再隨便用半導(dǎo)體設(shè)備公司或 NAND 股票去對沖 DRAM 風(fēng)險，因為它們現(xiàn)在不一定一起漲跌了。
今年 1 月，AI 內(nèi)部的橫截面關(guān)系發(fā)生了非常有意思的變化。
我認(rèn)為其中一個原因可能是，AI 的能力已經(jīng)到了一個新水平，很多投資人突然可以借助 AI，很快弄懂這些細(xì)分領(lǐng)域，比如銅纜、光模塊、DRAM、NAND、scale-up、scale-out，然后開始交易它們。
接著，這些股票又被放進(jìn)不同的交易籃子里。而這些籃子本身的買賣，反過來又會影響個股價格。
帕特里克 AI 在創(chuàng)造價格效率。
加文 對，完全正確。
我認(rèn)為除了那些我覺得可以長期復(fù)利、而且比較安全的高質(zhì)量公司之外，一些大的機(jī)會就在那些被錯誤分類的公司里。它們和那些低質(zhì)量、令人害怕的公司不一樣。
比如 Astera 被放進(jìn)了很多“銅纜輸家”的籃子里。
但 Astera 最大的產(chǎn)品會是交換機(jī)。連接交換機(jī)和加速器時，會同時用到銅纜和光通信。
所以從定義上說，如果你是一家交換機(jī)公司，或者一家加速器公司，你就不可能是銅纜輸家，因為你正好在那條連接的另一端。
十一、關(guān)于谷歌、Meta、亞馬遜和微軟的點(diǎn)評
帕特里克 我想請你用一兩句話點(diǎn)評一下幾家主要公司，比如谷歌、微軟、亞馬遜這些上市巨頭?，F(xiàn)在很多討論都圍繞那些令人興奮的新公司展開，但這些主要玩家也很重要。
加文 當(dāng)然。
先說谷歌。去年它非常了不起，因為它有 TPU 優(yōu)勢。但這個優(yōu)勢現(xiàn)在已經(jīng)消失了。
我認(rèn)為谷歌仍然處在很好位置，原因是它擁有最多算力。我們剛才談過，在短缺環(huán)境下，已有裝機(jī)基礎(chǔ)的價值會變得更高。
而谷歌擁有最大的算力裝機(jī)基礎(chǔ)。
但我確實(shí)有點(diǎn)驚訝，它現(xiàn)在表現(xiàn)出某種無力感。
Google I/O 就在本周（5 月 19 日舉行）。如果谷歌這次不能發(fā)布一個至少略微超過 OpenAI 或 Claude 的模型，那會很值得關(guān)注。
這不是說谷歌就完了，當(dāng)然不是。只是這會說明，我們之前談到的“英偉達(dá)效應(yīng)”可能比我想象得還要強(qiáng)。也就是說，英偉達(dá)的 GPU、網(wǎng)絡(luò)、軟件和整個生態(tài)，可能正在給 OpenAI、Anthropic、xAI 這些公司帶來更強(qiáng)優(yōu)勢，即使谷歌有自己的 TPU，也未必能輕松領(lǐng)先。
所以我非常好奇，等谷歌發(fā)布新東西之后，整個模型競爭的帕累托前沿會怎么變化。也就是，誰能在“模型能力”和“使用成本”之間做到最優(yōu)組合。
對谷歌來說，這次發(fā)布會是一張很重要的牌。
不過谷歌擁有的數(shù)據(jù)量非常大，尤其是 YouTube 數(shù)據(jù)，確實(shí)很有價值。在機(jī)器人時代，這些數(shù)據(jù)真的有價值。
再加上它擁有的算力，以及搜索業(yè)務(wù)，谷歌永遠(yuǎn)不會處在一個很差的位置。你也可以從 GCP 的高速增長里看到這一點(diǎn)。
Meta 方面，你必須給扎克伯格很大認(rèn)可。
他把 Meta 內(nèi)部變成一家 AI-first 公司，這件事做得非常了不起。我確實(shí)認(rèn)為，在那些真正的互聯(lián)網(wǎng)巨頭里，只有他做到了這一點(diǎn)。
這一點(diǎn)我非常認(rèn)可。
他當(dāng)時愿意為 AI 人才付出高價，開出那些 10 億美元級別的合同，我也非常認(rèn)可。
Muse 我覺得是一個很大的上行驚喜。這是 MSL 的第一個模型。它還沒有進(jìn)入 xAI、谷歌那個單一模型，以及 OpenAI 和 Claude 所在的帕累托前沿，但已經(jīng)相當(dāng)接近。
這讓我印象很深。
所以我認(rèn)為 Meta 的位置比以前好了。它的絕對位置仍然沒有谷歌那么強(qiáng)，但它正在變好。
而你也知道，在市場里，變化率比絕對水平更重要，尤其是在三年左右這樣的中短期時間框架里。
在更長周期里，競爭優(yōu)勢的絕對水平通常會占主導(dǎo)。但即便如此，變化本身也非常重要。
亞馬遜，我認(rèn)為它處在非常強(qiáng)的位置，因為它有 Trainium。
未來 18 個月，你會在亞馬遜零售業(yè)務(wù)里，看到機(jī)器人帶來的真實(shí)損益改善。
我其實(shí)認(rèn)為，Nova 這些內(nèi)部模型雖然還沒有達(dá)到 Muse 的水平，但比外界給它們的評價要好。
微軟方面，我認(rèn)為薩提亞 · 納德拉（Satya Nadella）是一個非常聰明的人。但在投資人交流里，大家談他的方式已經(jīng)不像以前那樣了。
我喜歡薩提亞，也欽佩他。我認(rèn)為他是一位非常出色的 CEO。我也非常認(rèn)可他過去做過的很多決策。
但你也知道，微軟當(dāng)初的姿態(tài)是要用 AI 和搜索挑戰(zhàn)谷歌；三年后，薩提亞更像是在親自承擔(dān) Copilot 的產(chǎn)品壓力。
我很想知道，在 OpenAI 那次政變期間，薩提亞是否后悔過自己的選擇？他是否希望自己當(dāng)時支持的是伊利亞（Ilya Sutskever），而不是薩姆（Sam Altman）？他是否希望今天真正運(yùn)營 OpenAI 的，是伊利亞和米拉（Mira Murati）？
我真的很想知道他內(nèi)心深處的答案。因為如果是那個世界，微軟和 OpenAI 的關(guān)系可能會非常不同。
這是一個非常有意思的問題，但我們永遠(yuǎn)不會知道答案。
不過，我還是很認(rèn)可他。
他現(xiàn)在正在做的事情，是在冒險。這也回到一點(diǎn)：在不確定性很高的環(huán)境里，你必須做決策。你不僅要決定花多少錢，還要決定把錢花在哪里。
我認(rèn)為，微軟在 2025 年初確實(shí)猶豫了一小段時間。
它們原來有一個算法：我們花這么多資本開支，就會得到這樣的回報。但那個算法失靈了。如果你猶豫，你就會失去位置。你會失去所有這些資源分配，而且之后很難拿回來。
所以它們當(dāng)時猶豫了。雖然市場因此懲罰了他，但我認(rèn)為現(xiàn)在薩提亞正在做的決定，是正確決定。
這個決定是，“我們要把算力用于內(nèi)部”。
誰知道如果它們愿意直接把 GPU 賣給 OpenAI，Azure 會增長多快？但它們選擇把算力用于內(nèi)部，讓自己的產(chǎn)品變得更好。
Copilot 之所以這么差，或者過去這么差，一個原因就是算力不夠。它們現(xiàn)在正在修復(fù)這個問題。
薩提亞放棄了很多東西。我的意思是，如果微軟今天把所有 GPU 都用來服務(wù) OpenAI，以及 Anthropic 的需求，而不是用于自己的產(chǎn)品，微軟股價大概已經(jīng)是 800 美元了。
所以，我很認(rèn)可他做了一個偉大的決定。
真正有意思的是，這些公司在決策上與外部世界互動的程度差異很大。
和創(chuàng)業(yè)公司互動最深的兩家公司，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先的是亞馬遜和英偉達(dá)。然后是谷歌，谷歌也有非常密集的互動，強(qiáng)度排在下一檔。
博通的互動方式不一樣。它基本上是所有人最喜歡的 ASIC 供應(yīng)商。
如果你是一家創(chuàng)業(yè)公司，第二代芯片能和博通合作，會被認(rèn)為是升級。如果第一代芯片就能和博通合作，那簡直是天降甘霖。
然后你會看到，AMD、微軟和 Meta 與創(chuàng)業(yè)公司的互動幾乎為零。
我說“幾乎為零”，當(dāng)然有一點(diǎn)夸張。但我確實(shí)很好奇這些公司為什么會做出這樣的選擇。因為現(xiàn)在一些最好的團(tuán)隊，已經(jīng)不在大型上市公司里了，而是在這些小型創(chuàng)業(yè)公司里。
我認(rèn)為這最終會成為英偉達(dá)的一個很大優(yōu)勢。亞馬遜、谷歌緊隨其后。它們和創(chuàng)業(yè)公司之間有這種互動，而你在其他科技巨頭那里基本看不到。
十二、對于 AI 的樂觀以及擔(dān)憂之處
帕特里克 我們已經(jīng)非常詳細(xì)地聊了受影響最大的具體公司，也聊了一點(diǎn)應(yīng)用層，以及如果更多價值要流向這一層，需要發(fā)生什么。
我很好奇，在這個世界變化得這么快的過程中，你還在想哪些有意思的連鎖反應(yīng)？
加文 這確實(shí)很瘋狂。
在應(yīng)用層，先別說價值有沒有流入，價值實(shí)際上已經(jīng)被毀掉了。
帕特里克 沒錯。
加文 從凈值上看，AI 已經(jīng)在應(yīng)用層毀掉了很多價值。
即使把 Cursor、Cognition 這些最成功的 AI 原生公司算進(jìn)去，AI 在應(yīng)用層毀掉的價值，也已經(jīng)是數(shù)萬億美元級別。
在這個背景下，我覺得有一點(diǎn)值得我們注意：今天表現(xiàn)最好的公司，那些估值漲得最快、真正創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值的公司，往往是那些“每個人對應(yīng)的有效 GPU 數(shù)量”最高的公司。
也許這只是說明，未來每個人都會擁有很多 GPU 資源。但無論如何，這是一個很有意思的現(xiàn)象，我們需要意識到這一點(diǎn)。
我還想說一點(diǎn)，可能有點(diǎn)黑暗：我越來越擔(dān)心個人安全。
我真的越來越擔(dān)心這件事。尤其是那些公眾曝光度更高、和 AI 關(guān)系更深的人，我特別擔(dān)心他們的個人安全。
我希望不要發(fā)生什么悲劇。
但美國現(xiàn)在政治暴力正在上升。而隨著 AI 越來越政治化，我擔(dān)心這種暴力會越來越多地指向 AI 領(lǐng)域的關(guān)鍵人物。
不管我們怎么看 OpenAI，也不管我個人對 OpenAI 有什么看法，有人向薩姆 · 奧爾特曼的家扔燃燒瓶，這都是一件非常糟糕的事。
我擔(dān)心因為 AI 我們正在進(jìn)入一個波動更大、風(fēng)險更高、尾部事件更多的世界。
這既關(guān)系到我個人，也關(guān)系到這盤棋上的那些重要玩家。
你再想想這在地緣政治上意味著什么。
如果美國因為 AI 優(yōu)勢獲得壓倒性地位，這對美國當(dāng)然是好事。但對世界其他國家來說，它也可能帶來不穩(wěn)定。
我對 AI 仍然非常樂觀。我相信它會給世界帶來非常好的東西。
我認(rèn)識的一個人，他的女兒被診斷出一種非常罕見的基因突變，而且沒有現(xiàn)成的治愈方法。
他調(diào)動了很多資源，也從一些 AI 實(shí)驗室拿到了大量算力。那些實(shí)驗室知道了這件事，也愿意提供幫助。
然后，他啟動了大量 agent，用 AI 在現(xiàn)有藥物里尋找可能影響這種疾病的藥物。后來，他又創(chuàng)辦了一家公司，希望真正治愈這種病。
因為 AI，他女兒的人生已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。這種變化幾乎無法衡量。
所以，我是一個 AI 樂觀主義者，而且可以說是極度樂觀。
但我也承認(rèn)，AI 有點(diǎn)像一個事件視界（一旦越過這個邊界，事情就不可逆了，你沒法再回到原來的狀態(tài)，也很難看清邊界另一邊到底會發(fā)生什么）。
它一定會成為一個不連續(xù)點(diǎn)。社會必須一起穿過它，也必須一起學(xué)會應(yīng)對它。
我認(rèn)為勒德主義者（那些反對新技術(shù)、害怕技術(shù)取代人類、認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步會傷害普通人的人）。最終會是錯的。
但我們也必須非常認(rèn)真地對待他們的擔(dān)憂。我們必須確保 AI 對所有人都有好處。
現(xiàn)在最好的 AI 只對有錢人開放，這確實(shí)有點(diǎn)反烏托邦。
這個問題必須解決。
我們需要帶著謙卑面對這一切，承認(rèn)其中有很多不確定性，然后認(rèn)真、審慎地處理。
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