欢迎收听跨国串门人计划，这是一档专注于让中文听众无障碍欣赏全球优质外语播客的节目。通过先进的 AI 声纹克隆技术，我们不仅将内容翻译成中文，还完美保留了原主持人和嘉宾的独特声音，为您呈现全球顶尖的 AI、财经、健康与科技领域精品内容。我是主播伊凯。一位热衷于 AI 领域的产品经理，很荣幸能为您搭建这座跨越语言障碍的桥梁。

接下来，让我为您简单介绍本期我们克隆的这档节目，并分享几句非常精彩的原话。本期我们克隆的是 B G Two Pod 在二零二六年六月十一日更新的一期科技与市场圆桌节目，标题是 The SpaceX IPO Fable Five AI Capex Update and Market Check。主持人

Brad Gersner 是 Altimeter Capital 的创始人兼 CEO，本期请到 Atrezz 的 Gavin Baker、Andrew Fox 以及 Altimeter 合伙人 Clark Tang 一起聊 SpaceX AI 算力和资本市场。

节目里有几句原话。很有代表性。如果你能以百分之六、百分之七、百分之八的利率借钱，然后投到一个 IRR 百分之五十五的项目里，我不是最精明的投资人，但这个账是算得通的。更好、更快、更便宜，一直都是能赢的公式。不，因为在下一代模型出来之前，我们没有时间充分评估他们的智能。我总是假设有一颗子弹正朝我飞来，所以头要一直转着看。

真正打中你的，往往是你没看见的那颗子弹。这些判断背后是一场信息密度很高的对话。接下来就让我们一起进入这期完整节目。我觉得我们都挺相信 AI 这条线。如果你相信 AI，那就意味着我们必须建设比外界想象更多的算力。这些模型的价值也会比人们想象的大得多。再把这一点和他们的核心业务放在一起看，我想不出还有哪个创业者或者哪家公司比 SpaceX 更适合押注未来。

所以我觉得，对大多数机构投资者来说，这是必须买、必须持有的资产。买了就放着不动，因为你要真正压住太空和 AI 的未来，就得有这个仓位。好，我们开始硅谷的清晨。BGR回来了。今天我们要聊科技和市场的各种事。为了聊这些，我请来了GB本尊就在现场，来自Atreides的Gavin Baker，他还带来了他的主力Andrew Fox。

当然，我也必须把Clark Tang拉进来，他是我的合伙人。我们一起聊聊今天几个大问题，比如我们应该怎么看SpaceX IPO，这里面有哪些关键杠杆？接下来几年会发生什么？外面已经有很多很大的数字，所以我们来拆一拆，帮大家把它讲简单一点。Mythos昨天发布了，我也想聊聊，在通往超级智能的竞赛里，谁领先，谁落后？

我们现在在哪儿？从Mythos发布里学到了什么？Clark上周在台湾和Jensen一起参加ComputeX和GTC，所以我们的结论是什么？GPU内存现在发生了什么瓶颈在哪里？接下来会往哪儿走？开始之前，Gavin 先交给你，我们聊 SpaceX IPO。IPO 两天后就来了，你是大股东，恭喜！我们也是股东，我们预计也会在 IPO 里买入。

《华尔街日报》报道，Goldman Sachs 等机构都在说，二零二八年收入是一千六百亿美元。我们知道 IPO 价格是一百三十五美元一股，估值是一点七七万亿美元。所以，当我们思考这些关键杠杆时，这次 IPO 里有太多变量，没人比你更擅长把它拆开讲清楚。接下来几年，我们应该关注哪些关键杠杆？你自己又在关注哪些？

当然，很高兴来这里，谢谢邀请我。我还以为我们要把节目叫 B B G G B，不过继续叫 B G 二也可以，毕竟我是在你们地盘上。这个名字还可以再改。没问题，没问题。我觉得有两个大的杠杆，或者说两个变量，大家应该重点关注。我不会评论。我认为这些变量最后会走向哪里？第一个是你们有这张图，你们把它发到 X 上了吗？

发过，我们之前发过，后来也加了一个新版，把 X 的新交易也放进去了。对，Clark 我认识很多年了，他在这里做了一个很好的分析。他展示的是 SKI 和 Google 在云计算上交易，按每吉瓦算产生的运营利润比 Anthropic、Meta、Google、OpenAI 都更高。他们和 Anthropic 的那笔交易产生的利润大概也比所有人都高，除了 Anthropic 自己。

你们 Altimeter 的同事 Fred 也算过，Colossus 一号的 IRR 是百分之五十五。如果你能以百分之六、百分之七、百分之八的利率借钱，然后投到一个 IRR 百分之五十五的项目里，我不是最精明的投资人，但这个账是算得通的。所以我觉得两个最重要变量之一，就是他们把地面数据中心上线的速度能有多快。

我们确实从 Jensen 那里知道，Elon 建数据中心的速度比任何人都快，一百二十二天。速度本质上就是成本，因为每一天你都在付电工和水管工的钱，那就是成本。而且他们现在变现的价格可以说也是最高的一档，所以我觉得大家都应该自己去算一算。但这是一个巨大的变量，真的非常巨大。第二点是我们有一张图，但现在已经严重过时了。

这件事挺惊人的。我想这张图是十天前做的，但从我们做完这张图到现在十天或者十二天里，它已经过时了。这张图展示的是 Open 4.7 在编程上的 Parallel 曲线，还有 OpenAI 的 Codex。现在我们已经有了 Open 4.8，它本来就已经过时了，现在又有 Fable，完全是这样。还有 Mythos，这真的很夸张。

十天时间，我们本来就得把这张图更新两次。Paradox 曲线展示的是在给定成本下你能拿到多少智能。我确实认为所有收入都会流向 Paradox 曲线，至少前沿模型的收入大体都会流向 Paradox 曲线。这里说的是边城的 Paradox 曲线。我觉得特别令人印象深刻的是，你能在图上看到 Composer 2 在最低智能水平上用很少训练就已经是 Pareto dominant。

这反映了一件事，我知道你很熟 Cursor，而且你对 Cursor 的了解比我多太多了。但我的理解是，Cursor 和 Anthropic 拥有的专有编程数据 token 比任何人都多，而且他们各自拥有的专有编程数据 token 都比公开互联网上存在的还要多。所以他们给 Cursor

为了这些数据用了 Kimi Curter 0.25，也用了自己的私有数据，还做了一些强化学习和监督式 finetuning，最后做出了一个很不错的模型。

之后他们在 Colossus 二号集群里跑了三周，得到的模型在十二天前和 Composer 2.5 一起处在 Perito 最优位置。当然这是在他们自己的基准测试 Cursor Bench 上，所以也许要打点折扣来看。但我觉得这说明 Cursor 的数据对编程非常有价值。如果用 Chinchilla

最优，甚至超过 Chinchilla 最优的方式，再加上强化学习来训练，我觉得这说明 XAI 和 SpaceX AI 有机会成为真正的玩家，在编程上。

我的意思是，我觉得有意思的一点是你刚才回答这个问题的方式，我们没有谈发射业务，也没有谈 Starlink 或通信业务，直到大概六个月前，这些才是真正的业务。然后我们把 XAI 合进来，把 Cursor 合进来，又宣布了这些交易。很明显，它其实是在我们眼皮底下搭一个

AWS，至少在这个方向上是这样。但我想转给 Fox 给我们拆一下三条大的业务线，我们有通信，也就是 Starlink 和发射业务，有 AI 算力业务。

然后我还想回到你刚才点到的 XAI，但如果只看核心业务，为了达到外界现在给出的那些数字，在发射和 Starlink 这两块核心业务上，我们要假设哪些事情必须做对？我觉得一切的基础都是发射业务，这是 SpaceX 的皇冠明珠，这是别人基本没有的东西，尤其是可复用性，很快还会是快速复用。我觉得，如果你要相信 AI 里的经济账能算得过来，让轨道算力变成一个经济上非常有吸引力的东西，就必须相信这一点。

当然，这还不包括我们现在电力短缺、芯片短缺这个大背景。所以，我觉得快速复用是我们最关注的事，也是大多数人应该关注的事。Elon经常谈这个核心，就是让这些火箭的飞行频率接近航空公司的水平。Gavin以前用过这个类比：过去的火箭行业有点像你登上一架飞机飞到加州，下飞机之后那架飞机马上爆炸。所以我觉得SpaceX最终想实现的是让Starship的两个级都能飞，不只是助推器。

在需要翻修之前，一艘Starship能飞三十次、四十次、五十次。做到这一点之后，你就是把这艘飞行器的成本摊到很多次飞行里，这会显著拉低成本。但这是一个非常难解决的问题，极其困难。公司已经说得很清楚了，他们会在今年晚些时候尝试把 Starship 的第二级带回来，然后明年让第二级也实现复用在那儿，之后再把发射频率提上去。

但归根结底，降低发射成本才是所有其他业务能够成立的前提，也正是这些业务相对现有玩家如此有吸引力的原因。Starship 就说 Starship 三号，你觉得它会发射多少次？从外界共识来看，假设两三年以后发射频率会是什么样？我们是每天发一枚，每周发一枚，还是每个月发一枚？现在大家的预期大概在哪里？我觉得现在的预期是从去年大概一百六十次、一百六十五次发射，往未来几年每年几百次的高位走。

再往后大概三年可能会进入每年上千次发射，我认为公司的目标是这样的，上千次发射，也就是每天发两三次。那你再跟我们讲讲，这会打开什么可能性？很明显，我人在硅谷，移动互联网革命已经二十年了，我在 Sand Hill Road 上居然连一个电话都保不住。这真的太离谱了，简直像第三世界。你在这里的时候，这真的是一个很大的业务问题，太疯狂了。

就在 Starwood 那个信号死区附近，我就想，这怎么可能呢？这几乎像个笑话。这里是美国科技的中心，你却连电话都打不稳。所以等 Starlink 移动服务出来，我们都会换过去，因为我不想在 San Hill Road 上再掉线。你再给我讲一下，还是从高层次讲，在未来两到三年里，市场预期的业务收入增长中，很大一部分来自这里。

我的直觉是，这里面很多增长来自直连手机的连接服务。你给我拆一下这块的经济账，你看这其实挺有意思。宽带业务现在还处在很早期的阶段，如果看目前已经覆盖到的家庭比例，全球使用 Starlink 的家庭还不到百分之一。这说的是宽带，也就是你家里、车上、船上会有一个基础终端。现在航空公司也开始用了，所以我觉得宽带最终可以扩大到几亿个终端，也就是几亿用户。

而今天的订阅用户规模还只是起步。如果 Starship 能做到快速重复使用，那几亿用户是有可能的。但这件事真的很难。如果没有竞争，几亿用户也有可能。我经常在这边说，这事儿挺有意思。我很喜欢看 PM 和分析师在这种场景里的反应。我跟 Clark 也是这么聊的。Clark 说一个判断，我就会说，未来是一组未知概率的分布。

对它，要么更可能，要么没那么可能。所以你给我一个分布，我们说的是百分之二十还是百分之三十？这真的很好笑。我也是这么看。我见过 Elon 做成很多很难的事，这件事也非常难，所以我觉得认为他们会在快速重复使用上成功是合理的。但我也觉得必须承认，像轨道算力、Starling、Starling

V3、Starling Direct Sell 这些东西，前提是我们先要看到 Starship V3 可以重复使用，然后快速重复使用才会把很多机会真正打开。

我看那些投行做出来的模型，还有《华尔街日报》。这些媒体也都报道过，很多内容已经广泛流出来了。这些模型里大部分收入都放在连接业务上，比如 Starling Direct Sell 之类，大概是从一百亿美元到二零二八年增长到五百亿美元。我不是要你们给出自己的具体数字，可我跟 Clark 聊的时候，我真正想判断的是量级。

未来三年这块业务有没有可能做到五倍？不管是宽带还是面向消费者的直连服务，TAM 足不够大？我觉得答案是够的。我简单说一下我的看法：我出门会带着 Starlink，我很爱打电子游戏，而且很稳定的说，不管我在世界哪个地方，Starlink 都是最好的连接，它最快，延迟最低。我也认为，一旦他们做到快速重复使用，按每 GB 或每 MB 交付来算，他们的成本也会最低，更好、更快、更便宜，一直都是能赢的公式。

所以五百亿美元这个数字其实只相当于全球电信市场百分之零点三的渗透率。当然，Starlink 定价可能会带来一些通缩，但我会用这个框架来看。我喜欢押注更好、更快、更便宜。Clark，我觉得过去六周最大的惊喜可能就是Elon这一块。我们在Allin Podcast上聊过，还把它叫做EWS，Elon Web Service。

他跟Anthropic和Google签了这些巨大的合作。我甚至觉得，之前大家并没有把 SpaceX 放进 AI 算力这场游戏里。如果看几个月前的模型，大家写的是连接业务，也就是 Starlink，然后是 XAI 这个模型。但现在这个新类别出现了，他把这些算力搭起来，而这正是他特别擅长的事，然后再用一种利润很高的方式转售出去。

这一块以前并没有出现在很多人的预测里，现在它已经成了预测里的一个重要组成部分。你和我之前跟 Jensen 做过那期播客。Jensen当时说：“Elon是n等于一，他们做到的事情是独一无二的，以前从来没有人做到过。给大家一个参照，十万块GPU很容易，就是这个星球上最快的超级计算机，而这还只是一个集群。

正常来说，你要建一台超级计算机，通常要花三年时间规划，然后设备交付过来，还要再花一年才能让整套系统跑起来。”我们现在说的是十九天，n 等于一就是这个意思。Elon 是 n 等于一，他拿到供应，把供应搭起来，再用一种连贯而有效的方式部署出去。这既服务他自己，我想现在也服务其他人。所以你给我们讲讲这一块儿。

在我看来，这同样已经成了收入故事里的一个重要组成部分。没错，我们当时都去了 XAI 的数据中心，现场很明显能看出来，建这些站点背后投入了大量工程能力。大家总是在讲 Google，讲他们有能力做 TPU，再把 TPU 卖给 Anthropic，用来为 AI 业务创造收入。我觉得这里的逻辑很类似，伊隆能拿到电力，能比任何人都更快建好这些站点，现在还能够把它变现卖给我们前面这个巨大的 AI 市场。

如果你看他和很多供应商建立的关系，不管是 Jensen 还是那些真正希望 XAI 入驻的不同站点，还有他用相对其他玩家非常有吸引力的融资成本来给这些交易融资的能力，这些优势会随着时间不断叠加。当你已经建立了信誉，证明自己能把这些站点建起来，并且按这样的水平变现，这对很多参与方来说，其实都是一个非常有吸引力的方案。

而且，如果你具体看这些交易，Gavin，你刚才也指出了，他们通过出售这些基础设施，变现水平可能比这个领域里的其他玩家还要高很多，高很多。Google 显然在为 SpaceX 的这批算力支付很高的溢价。Fox，你刚才说了一点，我觉得特别重要。很可能是这样，为了在太空算力上排到前面，而 Google 显然很想做到这一点，他们愿意为地面算力支付溢价。

对我来说，这就解释了为什么会有这个溢价。你们怎么看？我觉得这里面确实有一部分这个因素，但归根到底，SpaceX 能很快把算力建起来，能有条理的建起来，还能在一个地方集中建出大量算力，并且随时可用。所以我觉得这才是溢价的大部分原因。除此之外，当然，随着时间推移，大家都会去太空。我愿意为太空算力排到前面付一点看涨期权的钱。

说得好，我们都一直在投资 Neo Cloud 这个领域。所以这张桌子周围的人有一个基本信念：我们缺少继续推动智能前沿所需要的算力。因此，我们必须建设大量算力。现在这里有一场竞争，一端是超大规模云厂商，他们在建设这种能力；另一端是专门服务 AI 的云厂商，也在建设这种能力。而现在真的就在几周之内，这个类别里冒出了一个巨头，也就是 SpaceX Gavin。

问题是，他们能不能整合这个市场？因为如果我把它看成一个市场，Elon 有独特能力拿到供给，他也有独特能力在另一端达成交易，而且没有人能像他那样把东西建起来，所以我觉得 AI 算力市场可能真的会出现整合。一边是超大规模云厂商，另一边，它可能会成为 AI 算力市场里最大最强的玩家。是的，所以我在想，Google这笔交易之后，他们现在是第四大还是第五大超大规模云厂商？

会是第四大，这有点疯狂。三十天里，他们从还不是AI超大规模云厂商，变成了第四大，而且他们超过了很多公司，包括Oracle、Core Weave。Core Weave是一门很大的生意，我们是它的投资人，而且投了很久。但市场里还有很多其他玩家，比如Nebius这类公司、Iron这类公司，我还会说。因为算力短缺，现在此时此刻，硅谷可能有五十家 Neo Cloud 正在融资，绝对是。

所以三十天做到这个，确实有点疯狂，太不寻常了。我想说的是，有一种观点认为这些数据中心是大宗商品，我不认同这个观点。我觉得这张桌子周围也没有人认同这个观点。就像 Elon 能从第一性原理重新设计火箭。并且让火箭可重复使用一样，他也从第一性原理设计了电动车。当时其他所有人都在试着把电动车做得像内燃机汽车，而他的思路不一样。

我觉得他也是从第一性原理去看数据中心设计，然后设计出了一个本质上不同的东西。我其实还问过团队，我说各位，也许你们可以少公开讲一些你们觉得特别显然的事情，不是说别讲怎么设计数据中心，而是有些东西对你们来说很显然，对别人却是启发。因为我觉得你们做的事可能比你们自己意识到的更有差异化。你们觉得这太合逻辑了，但也许对其他人并不合逻辑。

这就是他为什么能在一百二十二天里做到。Brad，接着你这点说，昨天我们见了一家被投公司，谈到了表后数据中心。我们仔细想了一下，现在真正能可靠设计表后数据中心的玩家，可能只有两三家。这里面确实有大量真实的工程工作，所以你想想，如果你是燃气轮机供应商，如果你是 GE

Vernova，你说我们手里只有一定数量的燃气轮机，现在我们可以卖给 S A I，也可以卖给这些创业型 Neo Cloud 之一，你会卖给谁？

还有另一个因素，GPU 更快通电、更快卖出去之后，大家都会赚更多钱。所以对所有供应商来说，速度真的就是钱。电力、土地、涡轮机都是这样。我们再看吧，不然你说。不过我们现在说的只是地面数据中心，只是地面这一块儿。我确实想谈一下这个，然后你也可以反过来问我。我们先假设他们会继续建设地面的基础设施，也会继续找到买家。

你给我们讲讲这会打开什么空间？它又和太空数据中心有什么关系？因为我觉得一旦你开始谈 terafab 级别的产能，甚至更往上，我们说的就是一千级瓦。放到今天的规模里看，今年我们大概是在做二十五到三十几瓦，对吧？二十，对，二十到二十五级瓦。好，所以一旦开始放大规模，你给我们讲讲，我们是不是必须有太空数据中心才会对买这个 IPO 感到兴奋？

当然，外界也一直在争论这个。我听 Jeff Bezos 说，他觉得更像是六年。但伊伦会说三年，因为如果他说六年，那实际时间会更久。所以他说三年，我们可能四年或五年能看到。那么太空数据中心对这个 IPO 来说，到底是不是内在的一部分，是不是必不可少？你们两个觉得时间线会怎样？我不这么认为。你如果看刚才那些变量，看 Cursor 对 S A K I 可能意味着什么？

我们已经有一个现实例子，说明一旦你真的站上那条帕累托前沿，收入可以快速放大。这个例子就是 Anthropic，而且编程需求看起来确实很强，似乎有很多需求没有被满足。Amjad Masad 发过一个很有意思的观点。对 Replicate 的创始人，他把这叫做接近苦涩教训的观点，也就是编程可能是通往 AGI 和 ACI 最快的路径，因为如果一个模型真的很擅长编程，它就能写代码去做任何事。

所以我觉得这是一个很深刻的点。我也认为编程会继续非常重要。所以，如果你看这个变量，再看 Starlink V3 带来的 Starlink Director Cell，再看他们能多快把地面算力上线，我不认为轨道算力是 IPO 估值的必要条件，但它当然很重要。也许可以换个说法，你可能认为我们会比实现轨道算力更早到达 AIC。

轨道算力可能会把我们从三百 IQ 推到四百 IQ、五百 IQ，甚至更高，也可能让它的规模扩大到消耗全球 GDP 的百分之十。不过，也许我们接下来就该聊这个。不，我觉得说到轨道算力，Foxey 或 Clark 很适合从第一性原理把这笔账讲清楚。Clark 有一张很棒的图，讲的是吉瓦规模以及每吉瓦要花多少钱，来给我们讲讲这里的经济账。

说到轨道算力，是不是投资这里的关键？我不认为它是。我先讲第一点，按照今天市场对 AI 业务的预期，隐含的变现率是多少？你刚才提到那个已经流出来，大家都在讨论的 1600 亿美元数字。按这个数字算，AI 业务的隐含变现率大概是每吉瓦每年一百四十亿美元。他们刚和 Anthropic 签的价格是二十二到二十三，刚和 Google 签的是五十。

所以我认为，即使只看地面的 AI 业务，你也可以投进去，而且仍然会觉得有吸引力。但如果说轨道算力，我觉得这是很重要的一点。前提是他们能拿到土地和电力，大家才会觉得有吸引力。但对大多数投资者来说，他们更容易理解 SpaceX

怎么在地面赢。比如他们能不能拿到土地、电力和芯片？答案大概率是可以。我们现在说的是，按他们现在的变现速度，在你甚至还不用相信他们会靠轨道数据中心继续拉开领先之前，就已经能支撑那些流出来的数字了。

不过，你也带我们讲讲轨道这部分，可以看轨道算力。我觉得关键是两级可复用，更进一步说是快速的两级可复用。今天Starship已经证明他们可以成功让助推器重新着陆。第二级今年晚些时候会怎么样？我们再看，我觉得他们会尝试把它带回来，然后到明年让它可复用两级。可复用之所以对轨道算力的经济性重要，是因为每公斤成本会明显下降。

我们说的是从 Falcon 大概每公斤一千五百美元这个区间降到每公斤二百五十美元甚至更低。火箭复用次数越多，价格就越低，因为你只是在折旧发射成本，最终会渐进到燃料成本。当然，前提是你能永远使用同一枚火箭。真正做到这一点还需要很长时间，但到那个时候，每公斤成本会远低于二百五十美元。然后你再看这些 AI

卫星的规格，伊万做过一个很棒的，对他前几天那个播客太精彩了，他把卫星规格讲得很清楚，那期真的很棒，因为我觉得他们终于把一件事讲清楚了，这种卫星到底怎样设计才可行，卫星有多重，一次 Starship 发射能装多少颗，你把这些数字倒推回来会得到一个结果，每次 Starship

发射大概能送上去五兆瓦的算力容量。

一艘 Starship 里面有一百公吨的载荷，所以你可以倒推出把这些卫星，也就是这些算力送进太空，每吉瓦要花多少钱？在还没计入坏 GPU、坏卫星这些因素之前，算下来大概是每吉瓦五十亿美元的资本开支才能把它们送进太空。当然，坏 GPU、坏卫星这些事都会发生。作为对比，如果在地面上做开关设备。发电机、变压器外壳，还有把电力接进去这些东西，现在大概是每吉瓦二百亿到二百五十亿美元。

所以，我们说的是数据中心一半物料成本里有一块成本能降到原来的五分之一。这是一个非常大的数字。简单说，现在要在地面上建一吉瓦，大概要花六百亿美元。我们可以粗略认为，其中三百五十亿美元是 GPU 和硅，也就是用来训练和推理的部分；另外二百五十亿美元是土地、外壳、电力和冷却。我的假设是，后面这些东西大概率会通胀，所以那二百五十亿美元未必会降下来。

而在太空里，空间、电力和冷却实际上是免费的。我说的空间意思是土地，当然太空里没有地面上的土地，但确实有空间。但空间很多，空间真的很多。在太空里，你说的是用三百亿美元把一吉瓦送上去，而且运营成本更低。现在的问题是，地面上是六百亿美元，而且还在通胀。太空里是三百亿美元。而这三百亿美元里，那五十亿美元未来可能还会通缩，但我们需要考虑的是可靠性和维护。

只要太空里的这些卫星不是以天文数字般的速度失效，大家都可以自己算账，是算得过来的。顺便说一句，我们知道 GPU 会烧掉，激光器会失效，我们知道数据中心里会发生这些事儿，尤其是在大型训练运行期间，GPU 确实会烧掉。所以，只要可靠性和维护没有差很多，一旦 Starship V 三实现可复用，再实现快速可复用，这个账就成立。

对我们看这件事的时候，先看 Starlink，我们会说很自然，Starlink 会有 Direct To Cell，这里面的假设看起来是能理解的。再看地面数据中心，这也不难理解。基于这几笔交易，Elon 会把这块业务做得大得多，或者说 Starlink SpaceX 会在这里做出一门大得多的生意。然后你还有太空这个看涨期权，它可以把价格进一步打下来。

但有一件事我们还没谈，就是他们的模型。我觉得这点挺让人意外。六个月前，xAI 还在竞争中，他们做的不错。但过去几个月，他们做了一件很大的事，就是买下了 Cursor。Cursor 有七八百人，从收入角度看已经做的非常好。按我们自己的预测，他们今年结束时的收入最高可能达到一百亿美元，所以他们增长非常快，是领先的编程。

Agent 之一，但他们还有一支非常厉害的团队，有潜力真正做出前沿水平的模型，只是受限于算力。突然之间，他们被xAI买下了，xAI有大量算力，现在他们可以用这些算力来训练。我看 AI 收入这一项的时候，如果模型里把它从一百亿美元提到一千五百亿美元，没错，其中很大一部分会是他们那种 Core Wave 类型的业务。

但问题是，其中有多少会来自 XAI 自己的核心业务？而这块业务又会由 Cursor 过来的新团队真正推动？Gavin，你怎么看？现在看 Composer 2.5 在十二天前是帕累托占优的，它是在 Kimi K 2.5 基础模型上训练出来的。现在正在训练的是 Grok 4.3，一个 1.5 万亿参数的模型。

按照缩放定律来推测，它可能会是一个更好的基础模型。然后，Cursor 的数据正在被注入预训练过程，而不只是用于强化学习。我们到时候再看。我觉得它发布时会是一个非常重要的数据点。我只是觉得大家都应该记住：一旦你在那条帕累托曲线上已经站住了多个位置，如果你有算力，就可以非常快速的扩展。如果要我说这个故事里最被忽略的一块是什么，我会说就是这一块。

大家很容易对和Anthropic的交易感到兴奋，因为这件事看得见、摸得着，你知道它对应多少收入。我也看到大家在讨论九十天终止条款，讨论这些收入能持续多久，应该给这些收入多少倍数。但我觉得被忽略的是，他们在构建前沿模型这件事上能力已经大幅提升。硅谷以外的人可能不太了解Cursor的Michael和他的团队，这是一支非常出色的团队。

他等于是直接把这支团队下载进了SpaceX。SpaceX本来就已经在做不错的模型，而他们还有一种把算力变现的方式，这相当于给你一个看涨期权，你可以把这些算力全部拉回内部，用来训练模型，再用来运行模型。如果会出现超预期的上行空间，我怀疑就在这里。要是我们围着桌子逐个讲，我会说这一块现在得到的关注最少，但可能带来最大的上行惊喜。

Clark，你怎么看？你觉得现在这家公司有哪些地方被忽视了，或者有哪些地方被误解了？我会说，过去几周证明了一件事：Elon 和他们的团队确实能把这么大的算力搭起来。如果你往回看一年半，他们在搭建算力这场比赛里其实是落后的，他们没有那么多 H100。后来他们。建了 Colossus，又建了规模大得多的 Colossus。

二，规模比其他任何人都大。现在我们进入 Vera Rubin 的准备阶段。从我很多交流来看，他们可能已经锁定了高达百分之二十的 Vera Rubin 产能，尤其是在早期这些芯片非常稀缺的时候，他们会在这件事上领先，因为大家认为他们更能把这些算力搭起来。所以我觉得过去几周真正显示出来的是，Elon 会去冲击前沿模型。

但如果因为某种原因，他们采购了过多产能，这也是非常稀缺的资产，而他们已经证明自己能以业内最佳的利润率和回本周期，把这些资产变现。讽刺的是，你我做这个行业这么久都知道，这就是 Bezos 当年为什么要做 AWS，他必须为黑色星期五搭建容量，但一年里其他时间，他手里就闲置着这些必须建出来的容量。后来他想出了一个非常了不起的办法，把这些容量变现。

顺便说一句，当时是二零零九年、二零一零年，他在建设 AWS 能力的时候，投资者当然很讨厌这件事，因为他消耗了所有自由现金流。但与此同时，他正在挖出世界历史上最大的金矿。最大的金矿之一，最大的金矿之一，在当时那些金矿里，它可能就是最大的。Google Search 可能会想出来争一争。顺便说一句，我确实觉得 Grok 4.3 很重要。

我也觉得 Cursor 这件事，如果他们收购了，最后可能会变得非常重要。但 Grok 4.3 本来就在 Parallel 前沿上，至少十天或十二天前还是这样。这些东西变化很快。它是当时世界上最智能的五千亿参数模型，他们就在前沿上。现在前沿上有四家公司：XAI、S XAI、Google 的 Gemini 3.1 Pro，剩下基本由 Anthropic 和 OpenAI 主导。

但他们确实在 Peridot 前沿上。接下来就看他们会怎么用 Cursor。我等一下想回答这个问题。说真的，我想问你几个问题：你觉得最大的潜在上行来源是模型吗？是的。你怎么看？我觉得这就是最少被讨论的那件事。所以你看，当我看这次 IPO 的牛熊两种情形时，空头看的是去年的收入，假设是一百八十亿美元，然后他们再看投行给出的预测，说三年后会到一千六百亿美元。

他们会说，世界历史上没有多少公司能在三到四年里基本把收入做到八倍，所以我觉得大家会对估值感到紧张，原因就在这里。但我看这件事时，还是会先用分析师的第一性原理，把它一块一块拆开看。这也是我这里想做的。你看 Starlink，它看起来完全做得到。你再看他们在 AI 里建的东西。地面算力这块，在未来三年里看起来也完全做得到。

我看模型本身，尤其是在收购 Cursor 之后，把这些东西和他们手里的算力结合起来，我觉得这可能会带来超预期的上行空间。所以我会说，放在 IPO

这个时点看，我觉得三年后回头看，有相当大的可能，大家会说：天哪，这不是明摆着的吗？当然，今天这些事情都带着风险。回到我们一开始说的，我不是，我们也都不是来给一点七七万亿估值的 IPO 喊单，我们只是像在自己公司内部做分析一样，把它拆开来看，然后问未来各种结果的概率分布是什么。

从这里往上走的概率有多大？我觉得我们都挺被 AI 这件事说服的。既然你相信 AI，那就意味着我们需要建设的算力会比全世界现在想的多得多，这些模型的价值也会比人们想的高得多。再把这个和他们的核心业务放在一起看，我想不出还有哪个创业者或者哪家公司比 SpaceX 更适合作为压住未来的标的。所以我觉得对大多数机构投资者来说，这是必须买、必须持有的东西。

买了放着，不要天天折腾，因为你需要真正压住太空的未来，也压住 AI 的未来。希望你这话能传到上帝耳朵里。我是说，我还是觉得你得有耐心。上周我们不是有一张图吗？大家都在 Twitter 上转，时间点也很巧。那张图显示，从 Facebook、Twitter、阿里巴巴到 Shopify，大概二十家公司 IPO 之后的平均最大回撤超过百分之五十，所以也许又会这样。

我们这一段就先收在这里。Gavin，你和我做这个行业都很久了，我们知道 IPO 前后肯定会很颠簸。作为管理人，你会怎么管理这种波动？你会不会围绕 IPO 做交易，还是说买了就放着？从 Altimeter 的角度看，我们通常会先建一个基础仓位，设好之后就放在那里。然后根据市场在某个具体时点的反应，我们可能加一点，也可能减一点。

你对这张图有什么想法？或者你们现在具体是怎么想的？毕竟你们在 IPO 圈已经持有很多了。你刚才说的我全都同意，我其实也是这么想的，买了就放着。你以前说过组合里有压舱石可以来回移动，对吧？当你想让船迎着风跑得更快，就把压舱石移到船的一侧，需要的时候再移到另一侧。没错。但你又不希望船翻掉，我觉得这是个很好的类比。

组合里所有重要公司，我都是这么看的，所以我完全同意这张图确实挺扫兴的。我想说的是，这些是关于 IPO 的历史数据，但这一次的情况真的前所未有。我们从来没有见过这么大的 IPO，我们也从来没有见过一个 IPO 会这么快被纳入指数。我们根本不知道投资者会卖出多少。我大胆猜一下，我也不知道，但我觉得 Elon 不需要流动性，他持有多少来着？

Foxy 大概百分之五十，百分之五十左右，公司的百分之五十。而且顺便说一句，它有三百六十五天、三百六十六天的锁定期，所以我们知道它不会卖，对吧？所以我觉得这就是一个前所未有的情况。正确答案是我不知道短期会发生什么，我会鼓励每个投资者自己做决定，按你刚才说的方式去想。我们有这些不同的杠杆，也有这些不同的变量，从第一性原理出发，逐一想清楚。

自己做决定，自己做尽调，认真思考。但这里变量确实很多。还有一点，我觉得有点好笑。之前大家说它是过去十二个月收入的一百倍，但在他们签下这些交易之后，我觉得好像变成了三十九倍。这个变化会很快，他们一个月增加了二百九十亿美元。是的，顺便问一句，你以前见过这种事吗？从来没有，从来没有。这也说明，第一，Elon 不只是一个伟大的工程师，他和 Gwyn 还有整个团队也非常懂商业。

Brett 也是，他们明白，为了筹到资本进入下一阶段需要做什么。他们对这家公司有长期使命，所以对我来说，过去几周我们看到 Cursor 的事情，看到他们签下的这些交易，我不确定美股七巨头里有任何一家能这么快调整业务。这是一种在大规模公司里仍然非常创业化的能力，我们很少在企业里看到这一点。我还想说另外两点，Brad，我能帮你一下吗？

另外两点，第一，大家经常讨论总共要募集多少资本。如果把这里的资本加起来，Anthropic 可能要融的，OpenAI 可能要融的，SpaceX 可能要融的，我们就算它两千五百亿美元，这只是美股七巨头的百分之一，好吗？只是美股七巨头市值的百分之一。对我来说，这就是对我们都相信的未来下注。所以，如果你问我们和共识不同在哪里，我们的差异化判断是什么？

我们其实认为它会更大，也会更快。过去几年，我们一直都是这么想的。所以，第一，它只占美股七巨头市值的百分之一。然后你刚才也提到了卖出的规模，我这里有一张图，我们会放出来。对 SpaceX 股东来说，这次可放出的股份很少，所以在第一次财报之后，以前能释放出来的量并不多。我们在 Circle IPO

里见过这种情况，这次 IPO 里也有类似安排，所以我还是觉得投行这次考虑的很周到，他们知道这是一个非常大的 IPO，我不是说它不会跌，当然有可能这些东西确实可能跌，但对我来说，把视角拉远看，还有哪家公司更适合作为押注未来的标的？

我觉得过去五周他们展示出来的东西，说明他们可能是第一名。我们继续吧。我能说一句关于员工的事吗？我觉得这里还有一点也前所未有，就是员工在很大程度上，这里的投资者过去十年里大概每六个月就有一次流动性机会，没错。所以如果你是 SpaceX 的员工或者前员工想卖的话，你已经有了差不多二十次机会，而且从历史记录看，大投资者确实一直能卖出。

所以我会认为很多人其实已经选择不卖，现在有了新的估值，我们再看他们会怎么做。但这件事确实完全前所未有，我们拭目以待。这是个很好的点。我们其实一直把这些公司叫做准上市公司。你我都知道，SpaceX 是这样。我也会把 Anthropic 放进这一类。DataBricks 也放进这一类。过去三年里，这些公司在很多方面的流动性，甚至比我们知道的一些上市生物科技公司还要好。

所以这里其实是一个流动性连续谱。我们总把它当成非上市和上市的二元区别，但真正重要的是这个连续谱。我们继续聊模型。Anthropic，昨天发布了你刚才提到的Fable五，它基本上就是Mythos，再加上一些分类器和安全防护，覆盖网络、生物化学和蒸馏这些领域。当这些机制被触发时，它会回退到Opus四点八。

昨天 Kapor 有一条推文讲这个，他说他在所有基准测试上都是 SOTI，但真正让他特别的是长时间运行任务。你转发了我们的好朋友 Noam Brown 的内容，ChatGPT 5.5 也展现出了这些能力，这让 Noam 提出，现在在做这种快照式基准测试，相关性已经不大了。X 轴必须变成时间、token 或者算力，因为现在只要让这些前沿模型运行足够长时间，我们就能解决大多数问题。

Gavin 这一类新模型到底是什么？Fable，Fable 五，ChatGPT 五点五，它对超级智能竞赛意味着什么？谁领先了？谁落后了？谁还在前沿？说说你的看法，很难说 Anthropic 没有领先，看他们交出的收入数字，再看 Fable 五的发布，而且 Mathew 显然还更强。但我觉得 Noam Brown 昨天那篇帖子真的非常深刻，核心想法是我们并不知道这些模型到底有多聪明。

多说一点。为什么我们不知道他们有多聪明？因为没有人让Mathos连续跑上一年。我们可能永远都不会知道每一代模型实际上有多聪明，或者曾经有多聪明。因为在下一代模型出来之前，我们没有时间充分评估他们的智能。这是一个很深刻的说法。想象一下，我一直说想 FSD

的时候，你就想象一个人，他永远不会分心，永远不会疲劳，开车时永远不会打电话，永远不会酒驾，永远不会对孩子大喊大叫，也永远不用转到后座去给婴儿喂奶瓶。

那当然，随着时间推移，你会认为他会强过会分心的人类。Brad，你能对一个主题深度思考多久？能有一个小时吗？大概一个小时吧，一个小时天啊，这让我感觉很糟，因为我觉得现在我也许只能连续五分钟深度思考一个主题，然后脑子里就会冒出别的念头。当然，我还可以再回到那个主题上。想象一下，如果阿尔伯特·爱因斯坦可以这样，也许他一次能思考三个小时，对吧？

很明显，他是极其杰出的智力。但想象一下，如果爱因斯坦不会死，他只思考基础物理，一天二十四小时都在思考，他不用吃饭，不用睡觉，不用休息，也不喝酒，也永远不会变老。永远不会变老，永远不会死，智力也永远不会衰退。就这样思考一年，我们可能已经解决很多这些难解的问题了。所以我觉得这是一个非同寻常的想法。我的结论就是，在这之前我已经非常看好算力了，现在我更加看好。

我们当时看到，这大概就是 Opus 4.6 真正被打开的地方。它是第一个真正能长时间运行的模型，能保持上下文、保持记忆、解决一些需要跑很久的问题。对我们来说，信号出现在一月份。我们当时就知道，或者说感觉到，那是一个重要时刻。后来你开始看到收入上升，我们就知道很多人在独立投票，说明那确实是一个深刻的时刻，他们变得有用的多。

但今年年初大家的共识是这样的：今年年初最大的问题是，AI 收入到底会不会出现？我们会不会达到某些智能门槛，让企业和消费者更多使用它们？我觉得当时的共识，至少在这个播客里，我和 Bill 争论的是，开源模型便宜 Token 正在追上前沿模型。也许这些模型开始接近某个渐进上限，人们不会真的为高价 token 付费，但在今年已经过去六个月之后，我看到的实际证据正好相反。

前沿模型的 token 拿走了绝大多数收入，而且如果你相信长时间运行能力，相信更多算力能做到这一点，那么它们相对于那些靠蒸馏做出来的模型，可能反而在扩大领先。所以我想把这个问题抛给桌上的各位，你们怎么看？便宜的开源 token 总会追上这些前沿模型，这个判断是不是已经受到了挑战？还是说前沿模型正在扩大领先？

我觉得这个争论其实从我们一开始训练这些模型时就存在了，也就是说，大家总觉得我们永远只落后前沿模型三到六个月，但从实际数据看，你会发现收入其实一直都流向了前沿模型。我认为原因是。每次我们发布新的前沿模型，都会带来一整批新的用例。以前我们根本处理不了，比如编程，而且我们过去一天几乎一直锁在办公桌前，不停地用 Claude。

因为现在用 Fable 五能做的事情真的很有意思，就在前一天用 Opus 4.8 还做不了这些。具体是哪些事情，我很好奇。我觉得他现在非常擅长多 agent 编排。他们发布了一篇播客，讲了六种不同的 agent 编排模式。但真正的变化是，一旦你开始能管理所有这些 agent harness 和模型本身就在一起演化。

它们实际上在越来越紧密的融合，而且模型能理解你工作的范围。举个例子，我直接丢进去七个我们的模型，然后说好，我想基于这些公司所有假设、台积电产能等等，创建一个总览视图，整理出我的判断，再给我生成一份报告。模型能够推理我们所有的假设，比如，如果你相信这个，那它和另一个东西之间是什么关系？You're asking modern。

对，正是这样，这个过程非常有意思，这真的很有意思。以前我们从来不会做这种事，但现在我觉得我们才刚刚走到。多 agent 编排的第一步，后面我们还会把这件事推进的更远。这只是一个例子，我还把自己所有笔记都倒进去，让它横跨我过去三年的所有笔记去推理。他会说这里有一些你的想法是一直一致的，这里有一些来源。

对后来真正发生的事情信号最强，然后你会发现能做的事情真的非常有意思。我们已经把额度全都用爆了，它正在解锁所有这些东西，比如他们昨天发布时给了一些例子。Anthropic 做了一个 Stripe 的五千万行 Ruby 代码库重构，原本需要很多人花好几周，现在一天就完成了。你再想想，它对生物学、生命科学以及整个范围内各个领域的影响。

对我来说，这又回到了一个根本点。第一，如果你相信长时间运行的 agent 这件事是真的，那么在可见的未来，我们会生产并消耗更多 token。这也让我又回到 TerraFab、Space Orbital 这些事情上。因为我们也许确实会解锁真正的智能门槛，但为了达到那里，我们必须让这些马跑很长时间。我只想说两点，两件事可以同时成立：经济价值的大部分可能会继续流向前沿模型。

到目前为止，它确实已经流向了前沿模型，今年前六个月尤其如此。但全世界消耗的 token 大部分可能来自开源模型。现在 just jam。我觉得现在这种状态很可能会持续下去。Harvey之前在X上发了一篇很好的博客，他们用了自己的专有法律数据，在一个开源模型上做强化学习和监督式fine tuning，用的是Fireworks。

现在变化太快了，什么东西好像五天就过时。然后他们用了一个路由器，所谓路由器就是决定把哪个查询发给哪个模型，也决定用哪个模型去检查哪个模型。结果他们用更低的成本拿到了比 Opus 四更好的效果，可能是比四点七或者四点八还好。我觉得这就是未来，但现实是他们仍然消耗了很多 Opus。不过，他们处理的大多数 token 可能已经是在自己的开源模型里完成的。

我们听到的也是同样的情况。我们做了一份企业调研之后会发布，样本是三百家公司，问他们哪些在做优化。这些公司里有些已经在看模型路，有想着把某些 token 发到这边，某些发到那边。我们也问了哪些公司在考虑优化，哪些还没有开始优化，以及他们预期会用多少前沿模型的 token。结果是，他们都预计会消耗更多前沿模型的 token。

哪怕他们已经在优化了，可以放到 J.P. Morgan 的语境里看。如果他们在做一些后台工作，比如客服之类，很可能会用开源模型。但我觉得他们不太愿意用中国的开源模型，所以他们在等美国的开源模型，等这些模型真的能达到他们需要的效果。我的直觉是对这些企业来说，很多后台工作会被路由到开源模型那里。那部分大概会占 token 的大多数，但真正高价值的工作，比如编程，他们不想写二流水平的代码。

我觉得这类任务的绝大多数还是会继续放在前沿模型上。你不需要爱因斯坦帮你订一趟旅行，你也不需要爱因斯坦来做 KYC，但这就是我们两年前在这张桌子上讨论过的争论。可是如果你只看收入曲线，当时很多人的结论是，既然如此。前沿模型就不会拿到大部分收入，但我们现在看到的是百分之九十的收入都在前沿模型这边。那个判断已经被明确证明是错的，而且可能不止百分之九十错，它也可能继续被明确证明是错的。

前沿模型可能拿到百分之九十的经济价值，开源模型可能处理百分之八十的 token。关于开源，我觉得有一点很重要。很多人觉得开源对 AI 是利空，它也许对前沿模型是利空，就是你刚才说的那个空头逻辑。但它其实非常利好算力和硬件，因为如果前沿模型拿到的利润率更少，那大家就会把更多钱花在算力上。所以开源做得越好，对算力提供商就越好。

我想说，在西方硅谷的核心地带待久了，再去亚洲待一段时间，你会发现两边有一种很深的信念差异。如果你在这里待很多时间，大家会觉得未来全是闭源云。所有流量都会沿着这个方向走，但你在亚洲待久了会发现，主流观点是我们会给合适的工作负载找到合适的模型，不会过度花钱。我觉得接下来一年可能最能说明事情会往哪边走。因为我认为闭源模型之所以拿走了这么多价值，是因为这些模型真的能理解意图，并且真的把工作做完。

今年是我们第一次真正有了 agent，它们不只是回答聊天机器人请求，而是真的能执行用户意图，产出有用的工作。现在这种智能水平提升的非常快，我们也在继续冲击最有经济价值的任务。比如编程、金融以及各种知识工作，但对于长尾任务来说，如果开源继续只落后六个月，我们可能会看到更多开源模型被用在日常任务上。这基本上就是 Jensen 的观点。

Jensen 的观点是，未来会有模型路由。我们现在只是处在一个时间点上，前沿模型占了优势，能处理长时间运行的任务。开源模型还做得不太好。所以价值都流向了前沿模型，但只要开源模型也能做好长时间运行的任务，而且这并不远，他们也会拿走很大一块收入。你们投了 Reflection 吗？我没有，我们也没有。但我对 Misha 和他们团队做的事印象很深。

我非常希望美国能有一家前沿开源实验室胜出。我们知道你最近也说过，我也相信这是真的。NVIDIA 只要真想做，随时都可以做。他们已经有一些很不错的开源模型，只要他们选择去做，完全可以做出一个前沿开源模型。所以，在我看来，问题不是美国会不会有前沿开源模型。问题只是时间，到那个时候，假设开源模型也具备了这些长时间运行的能力，前沿实验室是不是又实现了某种新的突破？

这种突破会不会让他们继续牢牢掌控收入？如果你是 Nvidia，你可能会说，哇，你做的这个 ASIC 真可爱。那你想不想让开源也进入前沿？你觉得这样怎么样？我不确定这是不是他们明确算过的一笔账，但我确实觉得 Jensen 是这么想的。这个点我们展开一下，给大家讲清楚。如果 Nvidia 推出一个开源模型，这会怎样影响 AIC 的格局？

你可能就没有足够收入或者没有足够利润去支撑那个 ASIC 了。我确实认为 NVIDIA 很可能会成为全球最主要的开源 AI 提供商。我也认为 Jensen 会把开源带上来。现在开源大概落后前沿六个月之后，我们可能会看到这个差距越来越小。我觉得 Jensen 面前有一个很大的商业决策。我看到这张图了，所以按你的说法，我们就来聊聊 Nvidia。

如果他的所有客户都要和他竞争，那他为什么不和自己的客户竞争？我们现在有这么多 New Cloud，这就是一个云计算业务，可以和这些云计算业务竞争。他自己也有模型，而且非常非常好。从算力效率角度看，NeMo Trans 三或者三点一其实非常酷。他一直很谨慎，只发布小模型，这样就不会踩到 Anthropic、 OpenAI、 Google 的地盘。

但我确实认为这是他主动做出的选择。如果经济账发生变化，我觉得 Nvidia 可以进入前沿，并且比人们想象的快得多，成为全球最大的云计算公司之一。有意思，有意思。Clark 带我们看一下这张图。我觉得这次在台湾交流的一个收获是，大家对下一波 A C C 确实非常兴奋。但我也觉得现在已经到了一个很明确的时刻。

过去大家讨论的是 Nvidia 对 A C C 二选一，要么这个赢，要么那个赢，要么一方完全主导。现在我觉得情况每年都在变化。过去所有人都以为 NVIDIA 会在收入规模、吉瓦规模、出货量规模上大幅丢份额，但如果你看过去几年，他们其实把份额维持得非常好。如果把 Anthropic 基本不用 NVIDIA 这件事算进去，他们在二五二六年可能其实还提升了份额。

不过很有意思的是，市场开始讨论一种新的加速器或者 ASIC，比如 MediaTek 的新 V8T 对比 Broadcom 给 TPU 用的 V8I，这其实成了一个很大的讨论话题。对 ACC 来说，现在的论点是越来越多 ACC 会按实际工作负载来定制，这是大家相对于 NVIDIA 选择前进的一个方向。

而 NVIDIA 现在已经证明自己是全球很多场景里最主要的算力提供商。对于内部工作负载，也许会越来越定制化，而且越来越往技术栈下层走。我记得就在一年前，大家还觉得这是 Broadcom 和 Nvidia 之间的战斗。现在看起来细节多了很多，哪类加速器适合哪种工作负载，适合哪些客户，适合哪些商业模式，这些问题都变得更细了。

我觉得这是一个新话题，更准确的说，是一个新的认知。我们其实很久以来都大致认同这个方向。我只是很震惊，我现在就在外面刚参加完我们一家被投公司的董事会，他们最强调的一件事是我们原本以为这个世界消耗的 NV 链会比现在少，结果恰恰相反， NV

链还在加速，而且他们还在持续超过竞争对手。我觉得很多人现在都盯着 OpenAI 这个一吉瓦的项目，NVIDIA 有十，Broadcom 有十，AMD 有六，而且他们还有认股权证。

然后 Cerberus，也就是我们共同投资的那家公司，有一吉瓦。但这些只是纸面上的数字，真正能部署多少，还要再看。如果最后是二十七里面的十，那我会非常惊讶。这个怎么算？看看谁数学最好。那是多少市场份额？百分之三十。对，如果他们最后落在这个位置，我会非常惊讶。我觉得这几乎不太可能，尤其是在我们还受功率限制的情况下。

如果你每瓦能产出更多 token，而对 Nvidia 来说，这基本上就是收入，那很多替代方案就会很难成立。你用别的芯片建工厂，可能省下一些钱，但收入会更少，利润率也可能更低。这是 Jensen 一直在强调的点，我觉得非常重要。另外，该给的认可还是要给。在这个 A I C 格局里，最让我意外的事情之一，我会说是 Meta 和 Microsoft 可能一直让人有点失望。

是的，你做出了一个不错的 A I C。是的，我知道。对，Jalapeno 没错，Open A I 的那个，他们做出了一颗很棒的芯片。但可惜的是，它需要在比 NVIDIA G P U 低得多的温度下运行，这意味着你要在冷却上花更多钱，而且会消耗更多电力。他们确实做出了一颗很棒的芯片。我觉得这里的问题也是所有人都要面对的问题是，这是不是你时间的最高价值用法？

我倾向于认为，前沿公司现在有一种信念，觉得自己必须垂直整合。但如果你像我一样相信，通往超级智能的竞赛，尤其是接下来两到三年里，这些递归循环可能开始跑起来，那我觉得重点就是专注、专注、再专注。你的存在就是为了打造世界上最好的智能，并把世界上最好的智能交付出去。这也意味着你必须拿到所有收入，因为如果你想建设、继续推进前沿所需要的算力，你就必须有收入来支撑。

所以在是否足够专注这个问题之外，我觉得他们当然做到了。但这一切又把我带回一个现实检验。我们刚刚一直在聊测试时算力、推理时算力、长时间运行的 agent。这确实是今年打开收入的关键。他们都会把我们推向更多资本开支。Google 刚刚把资本开支提高到八百亿美元，对吧？现在 XG5 或者 X7 的自由现金流已经比几年前大幅下降了百分之八十。

Morgan Stanley这张图你也看到了，他们把二零二七年的资本开支预测从九千五百亿美元上调到一点一万亿美元。我们之前和 Jensen 聊过这个，那是他两年前的预测。显然，这里面甚至还不包括 SpaceX、 Core Weave 等等。所以，我觉得 2027 年的数字很可能更接近 1.5 万亿美元。

如果我们把它和新增推理收入总额相比，也就是市场担心的那件事，回到我去年十月和 Sam Altman 做的那期播客，如果我们一年只产生某个规模的推理收入，真的负担得起每年一点五万亿美元的资本开支吗？我觉得今年点燃导火索的事情是 Anthropic，用很大的方式拿出了收入，所以我们看到所有 AI 实验室加起来，明年的收入大概在三千亿美元左右，或者说那是二零二七年的三千亿美元。

也就是说，我们在三千亿美元推理收入的基础上，花一点五万亿美元资本开支。这个账你觉得算得过来吗？什么情况会让你重新更紧张？觉得我们继续做这些投资的能力有问题？因为一旦我们开始担心这件事，整个半导体板块都会大幅下跌。你觉得那三千亿美元的毛利率是多少？就算百分之五十吧，我猜可能会比这个高一点，可能是百分之六十或者百分之七十，但这个账就开始算得过来了。

我想说的是，我觉得三千亿美元这个数太低了，真的，我觉得太低了。我给你算法来看。没错，我觉得今年结束时，我们的推理收入会远远超过两千亿美元，远远超过。所以我觉得这个账真的算得过来。而且我确实觉得我们得给 Jensen 这位朋友一些认可，因为他说过一些当时听起来很离谱的话，但结果他其实是保守了，说低了。

他两年前说一点五万亿美元，结果他其实说的太低了，所以我们还是得给他一些认可，也认真想想他现在在说什么。当然，而且我一直都这么看。Elon 一直在压高于预期，Sundar 也在压高于预期，Sam Dario 也是。Dario 上 Darkcash 的播客时讲过，数据中心里会有一个天才之国。他说到 2028 年就会出现。

他说到 2028 年收入会进入几千亿美元的低位，我们就按三千亿到四千亿美元收入来算。而且他这话已经说了一段时间了，所以他现在可能还会把数字上调。他还说他很难想象 2030 年之前。不会出现数万亿美元的收入。如果收入真在这条轨迹上，如果我们今年年底能到两千亿美元，明年就按四千亿到五千亿美元算，再走向二零二九年一万亿美元以上。

那这笔账就是算得通的，我们也得记住，这些支出里有一半是拿来做训练的，也许不到一半。Foxie，你觉得是多少？可能要看具体实验室，但我会说，现在越来越低于一半了。好，那我们就按百分之三十五来算，这部分支出本身不产生收入，而是用来做下一个模型。所以我觉得这笔账是算得通的。而且这里还有囚徒困境，如果你选择退出，那可能就是一个生死攸关的决定。

回到今年年初，哪些叙事被打破了？我觉得年初大家都以为 token 定价、算力价格都会通缩，而且会随着时间平滑下降。但今年我们看到的正好相反，归根结底还是供需关系，需求端看起来远远超过供给端。你看，SpaceX 以及其他公司签的那些交易，每瓦的变现率都在上升，而且这还是建立在一个非常早期、非常小的用户基数上。

Well Rock 的 Alex 有一个很好的说法：地球上真正以 agentic 方式使用 AI 的人不到百分之零点二。我不是技术人员，但我现在就在一个 VM 实例里消耗五百个 CPU 核心，还有五块 GPU，二十四小时不停跑。如果把这个推演到任何一个有意义的人口比例，我们可能还会在这种短缺环境里待上一段时间。

所以我觉得这些都对 ROI 这个问题是正面的。Foxing 就是 CPU 和 GPU 一百比一啊。我是在聪明的花钱。我还想说，那个三百比一点二、一点五的比例里，也有一个现实限制。从物理上讲，我们能扩多少产能，能把支出提高多少，是有速度上限的。但我们现在在 token 的支付意愿上看到的是相反方向。每吉瓦的变现能力在上升。

年初最好的情况下，大概是二百亿美元每吉瓦，现在到了三百亿美元，甚至快到四百亿美元每吉瓦。这些背后都是很重的固定成本，但现在多出来的收入几乎都是直接流到利润里。随着规模扩大，大家愿意为这一切支付的钱也在上升。当然，这里还要加上我们刚才讨论的所有前提，比如多少是开源，多少不是，以及各种不同的流向。但真正的情况是，当我们沿着这条曲线往上爬，收入实际上可能会大幅超过我们的固定成本基数。

我觉得这也是为什么。所有实验室都在猛踩油门，因为他们都看到了，如果这条曲线继续下去，三年内我们就会极度缺计算资源。你接着说，不好意思，这点很好。你在二零二五年十一月做这些决策的时候，以为自己会拿到某个回报，但今天你拿到的回报可能是当时的三倍。Anthropic。绝对没想到自己会在这条曲线的这个阶段离盈亏平衡这么近，我把它叫做意外盈利。

大家一直在讨论这个，因为他们本来想在算力上花更多钱，只是他们很难真正把钱花出去。现在也许有了Space X，他们可以把其中一些钱拿出来花到别的地方。但对我来说，这是一个根本性的变化。一开始反对前沿实验室的论点是，他们永远不会产生收入。好，后来这个说法被打破了。接着大家又说，就算他们能产生收入，毛利也会很差，永远赚不到钱。

然后这个说法也被打破了。现在我觉得很多人又退回去说他们收费太高了，这就是 token maxing。我好朋友 Chaimith 说，这些支出没有任何 ROI，全都是 token maxing。当然，我最好的证据不是说，当有人投入这么多钱时，每一美元都会花的最优。就像在 Altimeter，我们也不可能每一美元都花到最优。

但问题是，为什么有几百万家独立企业，不管小企业、中型企业还是大企业，都在选择做同样的事？为什么有几百万消费者也都在选择做同样的事？他们不傻，这些都是理性的经济行为主体，他们都在同时说：“我想这么做，因为它让我的生活变好，让我的业务变好。”等等，对我来说，这就是最好的证据，说明我为什么认为这些收入还能继续增长。

Clark，我觉得你刚才说的非常准，因为在通胀环境里，你会想持有资产重的业务，而 token 价格在上涨，供需也在收紧，所以我同意。我们差不多要找出口，准备收尾了，Gavin。你和我做这行都很久了，已经有二十来年，你可能还比我更早一点。虽然我年纪比你大一点，我一直喜欢做一次市场检查，因为我发现很多时候分析师上节目会讲自己的持仓，听这些节目的人里有很多散户投资者，也有其他人。

所以问题就是我们到底怎么想？我通常会把它分成小、中、大三档，也就是我现在怎么做。我是小仓位、中等仓位还是大仓位？如果看今年市场的表现，半导体涨得非常猛。你做这行也很久了，我以前没见过这种情况，我没见过几乎一片股票都翻倍、翻两倍，但市场内部的分化也非常大。互联网今年跌了百分之十六，软件今年跌了百分之八，SPY 和 NAS 是涨的，但主要是因为里面那些和 AI 算力相关的成分股在涨。

所以市场本身其实有点挣扎，但如果你买的是我们投的这些东西，那大家今年都做的不错。我前面说过几次，如果 Anthropic 的收入今年没有兑现，因为那本来是压在市场上的一个大问题，我觉得整个市场今年可能都是跌的。但它兑现了。对我们来说，四月和五月是非常大的两个月，因为价格涨了很多。同时，我也有些担心，比如地缘政治，比如宏观背景，还有短期通胀的情况。

我也觉得这个市场需要稍微整理一下，去回答这些问题。因为现在预期已经更高了，所以我们把 Altimeter 原来算是大仓位的状态降到更像中小仓位。对我们来说，从来不是全有或者全无。关键是在某个价格下，风险回报怎么样？所以我们觉得这可能会是一段整理期，然后再走向更高的高点。我很好奇你是怎么管理组合的？你作为投资组合经理会怎么想？

我的想法非常类似，我一直把股票、把市场想象成跑步的人。在 2022 年，这个跑者是一路下坡跑下来的，他还有很多能量。那个。但它很难受，很痛苦。是的，很痛苦，也不好玩。可是从那儿之后，市场里积累了很多向上的空间，特别是过去两个月，市场等于跑上了一座非常陡的山。很多公司，尤其是半导体公司，讽刺的是，NVIDIA 和 Broadcom 其实反而是落后的。

但很多这类股票，我在 X 上也看到很多人在说要去找下一个瓶颈。我觉得那是上一局游戏，那局已经结束了。很多股票已经不是爬一座山或者一个坡了，他们是直接往悬崖上冲。他们累了，需要休息。接下来要看他们是不是就在刚爬上的悬崖顶部休息，还是说他们会挂在安全绳上待一会儿。过去一周，我们已经看到了一些回撤，或者说一些回调，还是说他们需要先往下走一段，我们再看。

但我的想法和你非常接近，而且市场有季节性。我觉得现在确实有很真实的担忧，包括通胀和利率。今天早上的CPI是多少？我记得是四点二。核心 CPI 大概是百分之零点二，预期是百分之零点三，所以稍微好一点。但很明显，我们又回到百分之四以上了，而且短期看核心 PCE

这些指标也有压力。还有一些我们不知道自己不知道的风险，但这个市场，如果我年初告诉你今年会是这样，我们会和伊朗打仗，油价会到一百美元，CPI会重新往上爬，互联网会跌百分之十五，软件会跌百分之八。

你肯定会说这种市场我一点都不想碰，可现在我们就在这里，我们交易的这些东西表现还挺好，因为全世界低估了 AI 收入，也低估了接下来需要多少算力。我想说的是，我们正进入一个季节性偏弱的阶段，而且还带着这些担忧。AI 过去三个夏天其实都有季节性，这很有意思。Token 消耗有点平台化，也放慢了，这是因为大学生是 AI 的大用户，而他们暑假用 AI 没那么多。

希望他们都是用 AI 来学习，而不是作弊。但这种情况可能会发生，也可能不会发生，因为。我十五岁的孩子正在搭建一群 agent，用来做一个 SpaceX 模型。星期五他会和我一起去交易所参加 SpaceX IPO，这很棒，真的很棒。但在我们去交易所之前，他必须用 AI agent 做一个 AI 模型，他还必须做一个 DCF 模型。

他已经完全着迷了，他做的东西真的很了不起。它正在做的事，所以它是一个没有减少算力使用的孩子，它是在烧算力，真的在烧。不过，如果 token 消耗进入平台期，如果开源拿走一些份额，Silicon Data Index 这个指数也显示了一些变化。它大致衡量的是消费量和价格。我觉得过去两周可能有一点转向更便宜的开源 token 占比上来了，有人看这个数据会偏悲观或者没有真正理解它。

但不管怎样，我确实觉得现在有理由四处看看，保持谨慎，想清楚一点。我总是假设有一颗子弹正朝我飞来，所以头要一直转着看。真正打中你的，往往是你没看见的那颗子弹。所以我在尽可能快的转头观察。不过市场可能确实需要喘口气。但说真的，当我想到Noam Brown说的话，再看到飞博五的能力，我很难变得太悲观。对我来说，我们今天屋里坐着的是下一代里最杰出的两个人，在Altimeter。

我们非常佩服你们做的工作，你们给我发消息谈我们做的事，我们发布的东西，我也一直很感谢。但对这个行业里比较新的年轻人来说，他们可能会以为事情一直都是这样的：创造性破坏这条线变得越来越陡，规模优势这条线也变得越来越陡。我一直相信这会发生，但我从没想到会以这样的速度发生。我昨晚回头看了一下，过去七年美股七巨头的收入增加了一万亿美元。

要做到第一个一万亿美元，花了二十多年，可最近七年又增加了一万亿美元。这一万亿美元收入又带来了十七万亿美元的市值增长。现在的预测是，未来四到五年，只靠三家公司，SpaceX、Anthropic 和 OpenAI，就会再增加一万亿美元收入。不是七家公司，是三家公司，而且时间只有一半。所以我想说，路上肯定会有坎坷。

我知道过程会有起伏，但我们会创出更高的高点，因为最终的机会太大了，这会改变全球 GDP 的百分之五、百分之十、百分之十五。我对此毫不怀疑。全球 GDP 的百分之十就是十万亿美元，能参与这个未来真的很令人兴奋，能和你们一起做也很有意思。我觉得我们也必须把该做的工作做好，确保美国赢下来，也要推动社会契约演进，把底线抬高，让所有人都能一起参与这趟旅程。

总之，我们现在做的是处在一个非常令人兴奋的时代，能和你们一起做，真的很开心。Brad，谢谢你邀请我们来，也谢谢你在 Trump Counts 上做的事。我真的认为这对美国、对世界都非常重要。让人们在很小的时候就拥有股权，他们会在一生中看到复利的力量。你为这个世界做了一件很棒的事，所以谢谢你。我也想回应你刚才说的那些话。

我们非常佩服你和你的团队，也很感谢我们两家公司之间这种像同事一样的关系和友谊。我知道 Clark 和 Foxy 经常一起出去。其实大家可能会以为我们这个行业里的人都愿意交流。但确实有些人什么都不想分享。我们的看法是我们把它开源出来，但真正会让我们打电话去请教意见的人非常少，因为很少有人真的像我们一样投入几千个小时做研究，而且还能在这个基础上继续增加价值。

你们做到了，我们很感激 Gavin。你也是，我们也很感激。好了，这场互相表白就到这里，我们收尾吧。谢谢你们，来谢谢。