欢迎收听跨国串门计划，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。本期我们克隆的是知名播客 Invest Like the Best 一期深度对谈，主持人 Patrick O'Shaughnessy 与顶级 AI 投资人 Gavin Baker。在二零二六年八月初录制，他们聊的是当时 AI 和半导体市场经历的一轮剧烈抛售，但 Gavin 在硅谷实地调研后发现，底层需求信号其实在全面加速。
这期主要围绕市场恐慌与基本面之间的巨大反差展开，也聊了算力定价。开源模型和长期协议背后的博弈，那我们就一起来听听这期完整的对话。我想让自己害怕一点，你懂的。我不想看着这些股票越来越便宜，心里想着预期远期回报在上升，却像个疯子一样。我这周来这儿的主要任务就是压力测试，对，找点负面的东西告诉我。但我一直没能找到一个那种量化指标层面的负面。
底层基本面在改善，而股票方面，英伟达实际上就在我们录这期节目的时候，正处在过去十年最低的远期市盈率。市场百分之百认为他们严重超赚了。Gavin，这才过了两个月，模型发布的周期，我们两期播客之间的间隔都在缩短。基本上，你和我现在都按模型发布的节奏在录节目了。我之前对一种批评很敏感，我记得有人指出我们的播客总是碰巧赶上局部市场高点，但这次之后没人能这么说了。
你在想什么？这真是疯狂。疯狂的一个月，对我会把七月形容成一个月里的两千零二十二。对，确实有一些基本面的负面因素，我们该聊聊。但总体来看，基本面这边我觉得是在显著改善的。大量 AI 股票从高点跌了百分之五十、百分之六十。我们就算它一个月内直线跌了百分之四十到百分之六十吧，而且我在开始之前问过你，你整个夏天都在外面跑，你有没有听到过任何一个关于 AI 的负面量化指标？
对，哪怕一个减速的实例，没有什么都没有。事实上，每个指标都在加速。而且就像你说的，这不只是那些对 AI 兴奋的人盲目乐观，对他们能从各自不同的视角拿出数据给你看，绝对我是说，不管你怎么切，不管你看 GPU 供应量，还是看 GPU 租赁价格，还是看这个月 DRAM 的现货价格，还是看 Token 增长，一切都在加速。
而且我确实觉得问题很大一部分在于，第一。市场看不到 Anthropic、OpenAI 的内部情况，然后我要说这些在美国做推理变现的开源推理云，比如 Fireworks、Model Together，你看到这些之后，画面就完全不一样了。因为开源，因为 G L M 五点二、Kimi K 三而大幅加速了，然后 NeMo Trad 还在继续稳步推进。
我们也有一个很棒的、很小的美国开源模型发布。OpenAI 在加速，Anthropic 也在非常强劲的增长，而且几乎可以肯定在产生大量的自由现金流。我只是觉得。你知道有张图大家都看，半导体现金流往上走，超大规模云厂商的自由现金流也往上走，但你漏掉了这些私营公司。但我也觉得那张图漏掉了一个非常重要的东西，就是两千零二十四和二零二五年的时候，所有人都觉得，哪怕你非常看多。
你也觉得 GPU 价格，如果你非常看多，你会觉得租一块 GPU 的价格会缓慢下降；如果你看空，你会觉得它会断崖式下跌。我不觉得两千零二十四或二零二五年有任何人想到老 GPU 的价格在二零二六年还会垂直往上冲，对。所以所有人都想，嘿，我们要聪明一点。我们要签这些长期合同，而且在某种程度上，很多 New 云厂商不得不这么做，因为他们需要承购协议才能给 GPU 融资。
所以，本质上你有一批已签约的装机算力，以远低于当前现货市场的价格在交易。随着这些合同到期，算力以更高价格重新定价。就算现货价格会跌，算力还是会以更高价格重新定价。你知道，我觉得你会看到大量加速，这些会回答那些 ROI 的问题。这个季度你已经开始看到了。如果我们看经营现金流，不是自由现金流，微软、Meta 和亚马逊公布的经营现金流从二十八加速到了三十二。
不过，这些超大规模云厂商现在确实有一些相当大的非经常性项目，他们好像总是有几十亿的法律费用算作非经常性。主要是欧盟的罚款，但这个季度的一次性项目确实异常多。如果你把这些调整掉，我们从二十八到了三十五，而这个体量上，这是一个实质性的加速，而且这还真的发生在他们开始点亮 Rubens 之前。那会以可观的溢价到来，也发生在这些合同重新定价之前。
这真是，这真是，这真是艰难的一个月，而且几乎你知道要不要我们过一遍这个月我们是怎么走到这一步的？好，你知道，首先 Meta 要出租算力，这被解读为非常看空，他们有冗余产能。他们要砍资本开支，这是灾难。这根本不是那么回事。他们刚公布的财报并没有砍资本开支。实际情况是，他们看到 SpaceX 拥有庞大的算力装机量，并且把一些大型交易优化集群以远超合同价的价格卖进了市场。
至少，分析师们看到了机会。有很多猜测说他们要融资，所以也许他们在想的是：我们先用一小部分算力证明能产生很强的 IRR，然后就去融股权资本，接着就一路狂奔，大概率还会提高资本开支。看起来他们并不是在这么做，但不管怎样，市场还是因为负面解读而抛售了。而我非常确定这不是坏事儿。关于 Meta 的资本开支计划有很多数据信号，那些信号一点都没变。
如果说有什么变化，那就是变得更激进了。然后不久之后，他们发布了很长时间以来最好的模型，Use 1.1。这确实是个非常好的模型，虽然被 Grok 4.5 盖过了风头，但它是个好模型，比过去两年里的任何模型都好。所以他们绝不可能松油门。接着，Kimmy出来了，然后开源这件事儿引发了巨大的恐慌。与此同时，Silicon Data Token Index 出现了下跌，然后走平。
这两件事儿是有关联的。Silicon Data Token Index 捕捉的是模型组合的变化。他们看不到所有token，但因为G L M五点二和Kimi这些变化需要一段时间才能反映进来。数据里出现了从更贵的前沿模型token向开源token的转移。前沿模型token可能有推理利润，不管是八十、九十还是九十五，对，但利润率非常高，而开源token的利润率就低多了。
不管出于什么原因，市场认为这是利空。但现实是，token 就是 token，在其他条件相同的情况下，生成一个 token 需要完全相同的算力，需要相同的浮点运算量，相同的内存，相同的功耗。当然，token 并不完全等同，但大体上说，开源模型抢占份额所做的只是把前沿模型层的利润拿走，而这样一来，由于存在弹性。
反而会推动 token 需求增长。你需要更多算力，而 Anthropic 和开源模型都跑在同样的底层云服务商上，这些服务商收取相同的算力费用，所以你实际上只是把前沿模型的利润转移出去，把更多利润推向了 AI 基础设施层。我觉得这就是催化剂，就是这些因素的组合，对。然后事情继续发展。Jason 是世界上最大的开源支持者。
我们真的，而且他是个非常理想主义的人，是个爱国的美国人。我觉得他总是做正确的事。但如果开源对他的生意有害，他真的会成为世界上最大的开源支持者吗？如果这对世界是正确的事儿。他仍然会支持，对，但也许他就不会成为一个标志性议题了。对，顺便说一句，我认为在只有一两个占主导地位的前沿模型收取百分之九十利润率的世界里，开源非常重要。
这对人类不好，对社会可能也不好。而且，正如我们之前讨论过的，我认为我们需要很多模型，所以市场消化了这个信息，接受了它，然后中国有了深紫外光刻机 Dove，这导致所有相关板块都出现了巨大的半导体设备抛售。然后我们来到了我认为在很多方面真正令人担忧的问题：实际收益率上升了，这说得通。我们投入了大量资金来支撑这个投资，而且可以肯定的是，信贷在其中占比越来越大。
即使大部分、绝大多数仍然由经营现金流支撑。所以实际收益率上升，利差扩大。Meta 上周发行了一笔债券，它的定价并不像你预期中 Meta 债券应该有的定价，这恰恰说明信贷市场所有人的 CDS 都在飙升，而非常聪明的私募资本人士会说。这正是你预期会看到的，这些只是银行在对冲他们的承诺。但不管怎样，这看起来不好，而且这些都是不可否认的事实。
CDS 上升了，利差扩大了，实际收益率也上升了。如果我们需要靠债务来为这轮建设融资，那会非常非常可怕。而这就是为什么我认为现有算力装机量的现货价格和合同价格之间的差异如此重要。理解未来六个月的融资会是什么样，这轮建设在多大程度上需要信贷，这一点至关重要。对，那会是典型的资本周期，绝对用债务过度扩张自己，事情就会变成那样。
百分之一百，而且债务驱动的建设要求立即偿还，对，所以如果供需稍微失衡，事情可能会非常非常快的崩掉。互联网时代就是这么发生的。所以，如果一个人相信像我这样，不管对错，而且说实话，过了这个月，我心态非常开放。我一直在压力测试所有这些，我确实在信贷上钻得很深，因为黑这是真的，不可否认。如果我们需要信贷来支撑这轮建设，那这就是一个重大的负面因素。
如果你把它建模出来，看看预计要上线的吉瓦数，再看看超大规模云厂商的共识预期，他们实际上是在按某种速率建模变现的。这些是 Blackwell 和 Rubin 的吉瓦数，Ruben 是英伟达的下一代芯片，Blackwell 是当前这代芯片，他们基本上是按 Ampere 的变现速率来建模的，Ampere 落后两代。
不是 Harper，是 Ampere，所以超大规模云厂商有一点三万亿，一点三到一点四万亿的经营现金流。如果你只是假设他们，我觉得他们不太可能按 Ampere 的速率变现。我们可以展开讲讲为什么，一部分原因就是看看地面上真实的需求信号，那些硬性的量化指标。但咱们就说，他们按当前 Blackwell 打个折扣来变现，那经营现金流就接近两万亿，这就把七千亿的信贷需求给消掉了。
然后，显然。讽刺的是，这反而改善了所有的信贷比率，让这些已安装的算力重新定价。我们会继续加速共识模型，假设的是减速，我觉得不太可能。然后信贷指标看起来更好了，突然用信贷融资就变得更容易了。至于他们到底选不选这条路，我们走着瞧。但这整个事情有点，我觉得我们两个月前聊过，不对，是再上一次。聊过 Blackwell 空窗期的风险。
你花几千亿美元买 Blackwell，一开始主要用于推理，推理本身不产生回报，这可能是个风险。我们确实在第一季度看到了这种情况。我觉得两个月前那期播客里，我之所以对这个风险感到安心，一个原因就是你看到 Anthropic 那边出了那么多不可思议的东西。然后就想，好吧，市场会忽略这个的。四月份、五月份、六月份，市场确实忽略了。
然后到了七月。因为这一堆事情凑到一起，市场不再忽略了，恰恰就在经营现金流开始真正加速的时候，而且这是事实，它正在大规模加速。比如微软，他们在六月份上线了一大块算力容量，这甚至都没体现在第二季度里。所以这一切归根结底就是你相不相信硅谷这边私营公司传来的量化需求信号会持续下去。以至于随着合同到期，已安装算力会以更高的价格重新定价，经营现金流会上升。
对，经营现金流会上升，然后你大部分可以用经营现金流来融资，也许全部都可以。如果按当前价格重新定价。未来几年你大概可以全部用经营现金流覆盖，所以这确实是一个非常不寻常的市场事件。而且，某种程度上，事实是我们应该聊聊那些比我说的还要更好的基本面。技术派会说，二零二二年的时候，好吧，市场担心衰退、利率上升、通胀，那是二零二二年市场担心的事儿。
你知道他具体在担心什么？DeepSeek来了，你知道他在担心什么？解放日来了，你知道他在担心什么？有个非常明确的东西。奇怪的是，这反而让人安心。确实，而这次。我们聊了很多具体的事情，但感觉所有这些具体的事情，除了信贷之外，都有点荒谬，所以市场还在往下跌。技术派会说：“嘿，这有点吓人。”定义上讲，就是那颗你看不见的子弹才会打中你。
我觉得我们之前聊过，我认为投资里最重要的三个字是安全边际，但我不确定。不过你在这边待了两个月了，我也在这边。我今天早上真的跟一家公司聊过，他们租了一个集群，好几千。这是那种大家最想合作的、最性感的创业公司之一。他们租了一个几千块 Blackwell 的集群，咱们就说大概每 GPU 小时二美元出头。他们租的是完全一样的集群，一样大小的集群，各方面基本一模一样，B200 没有任何差别。
他们希望七个月之后能以不到四美元的价格租出去。你今天就能听到这种事儿，这真的太疯狂了，因为按理说你会预期价格温和下降才是看涨信号，结果反而。看起点不同，六七个月里涨了百分之五十到百分之六十，而且这样的例子太多了。我记得有一家推理云公司，好像是在哪儿，我不太确定。他们上博客说，合同到期后，我们打算多付百分之一百的钱来续 Blackwell。
这基本上意味着所有超大规模云厂商都在少赚钱。我这周来这儿的主要任务就是压力测试，对对，找点负面消息给我。对，你知道我问你的那个问题，你有没有听到过任何一个负面的量化指标？这也是我一直在问每个人的问题。大家主要提到的就是 Anthropic。第三方数据显示，Anthropic 的增长曲线有点偏离原来的轨迹了。
这是唯一一个我听到的，我觉得，我觉得这很可能确实是真的，但与此同时，OpenAI
和开源模型在大幅加速。对，如果你看总和，整体还是在净加速，也许吧，我不确定，看起来是不是一样。我觉得可能确实加速了。你知道，他们老说宇宙里有暗物质，开源对公开市场来说就像暗物质，公开市场很难去衡量它。但如果你只看这些推理云公司在说什么，就是那些在播客上发言的人或者在会议上发言的人，他们说的不是审计过的财报，但需求显然在加速，这很合理，因为
G L M 五点二和 Kimi K 三带来了巨大的能力跃升。
我觉得我们还会继续看到这种跃升，你会看到英伟达把 Dimatia 的不推向前沿。这个月确实很磨人，很有挑战性，但同时也觉得哇，我把每个假设都压力测试了一遍，底层的基本面在改善，而股价方面，英伟达实际上在我们录这期节目的时候，它的前瞻市盈率是过去十年里最低的，太疯狂了。之前Simis更便宜的时候，只有解放日和DeepSeek那两次，而那两次都是V型底。
那这对你来说就意味着市场认为他们大幅超赚了，对市场百分之百认为他们大幅超赚了。我们得保持谦逊，也许确实如此。也许确实如此，但我这周来这儿的目标就是尽可能努力的找负面数据点。通常你来硅谷会听到各种混合的信息，比如这里有个负面的，这里有个正面的，等等等等。总体来说是正面的。你知道，科技会随时间创造价值。
但我还没找到一个真正算量化指标的负面点，除了那个 Anthropic 的第三方数据。我觉得这个数据被 Anthropic 的股东们激烈反驳，他们急不可耐的想告诉你他们知道的情况。我们也很担心他们拿不到 IPO 的配售份额。如果消息传回公司说是他们说的，其实情况很好。你能看到 Anthropic 的股东们就想说这不是真的。
我很难相信开源和 OpenAI 加速到了那种程度。但话说回来，Anthropic 显然处在领先位置。哦，对了，Grok Cursor 也是从第三方数据能看到，七月因为 Grok 4.5 和 Grok Builds 的发布是个相当有变革性的月份，所以这个月确实很棘手。我有个在复达的朋友，他就说，过去三年要应对这种行情，办法就是尽快做最蠢、最表面的事儿，然后在这些事儿之间来回切换。
那现在这个最蠢、最表面的事儿是什么？那就是一直在减风险。对，整个月都在应对这些叙事，而这些叙事除了信用那块，事实上都不成立。而我们做的工作让我觉得，随着价格重估，信用问题不会成为关键。就算你说建我们需要的算力确实需要信用，如果信用不在，那也只会让现有的算力变得更值钱。因为有一篇很有意思的文章发给了我，你知道我们之前聊过 Mike Bobinson 的理论，就是说多样性的崩塌会导致泡沫和崩盘。
基本上我在公开股票投资行业认识的所有人，不管是散户还是机构，每一条新闻都会立刻喂给 Claude， Claude， Claude， Claude，有时候是 Claude Agent，而 Claude 是概率性的。他解读这些新闻的方式可能不会有太大差异，所以感觉我们几乎又回到了在股市的语境里，以前股市从来没有过这种情况。
人们总说媒体碎片化，说以前沃尔特·克朗凯特是唯一的声音。是真相的化身，现在再也没有那样的角色了。现在 Claude 就像是股市的沃尔特·克朗凯特，所有人都相信他说的每一句话，而这正在导致。顺便说一句，他确实很聪明，但他并不总是对的。它的解读并不总是正确的，而股市本质上处理的是对未来的概率化贝叶斯解读，所以感觉市场上就是这样，来了一条新闻。
喂给 Claude，Claude 这么解读，然后很大一部分人按 Claude 观点去交易，所以你会看到一些东西。有个叫 TBU 的家伙，算是匿名半导体圈子里的一员，他发了一张特别惊人的日本电容股走势图。他说，我们六周之内走完了一整个电容周期，这是真的。那些股票是翻倍、三倍还是四倍，我不知道。但就是直线拉升，然后哗地一下掉下来，你懂我意思吗？
实际的基本面根本还没兑现，可你已经在六周里走完了，正常情况下可能要三年的周期。你在硅谷这边的感受是什么？尤其让我好奇的是，这里正在进行的围绕推理和训练模型服务的每一个环节提升效率的创新，长期来看会怎么影响公开市场？你有没有了解到什么特别有意思的长周期创新方面的东西，让你特别兴奋或者好奇？有，我确实非常好奇。
感觉好像很多人觉得自己离解决持续学习和样本高效学习非常近了。这个我们之前聊过。如果这两个问题真被解决了，那有没有可能造成需求上的一种暂时的类似断崖式的中断？比如说不用在。我记得有人跟我说过，我当年训练用的差不多是两百亿个token，而现在这些模型是在三百万亿个token上训练的。如果你能用十万亿个token训练出一个东西，然后放到真实世界里去样本高效的学习，那对训练需求来说可不是什么好消息。
不过，训练在半导体需求里占的比例最终会趋近于一个不是零但非常小的值。但我要说，这是最有趣的一点。而且，谁知道它是长周期还是短周期的事？SSI 说他们八月份会推出他们的模型。现在有一整代新实验室都在专注这个方向，这对世界是好事儿，对世界会是惊人的好事儿，对世界会是了不起的好事儿。对，我们都想要这个。对，我们都想要，这对世界会是惊人的好事，只是我很难相信这真的会对 AI 基础设施需求造成负面影响。
但再说一次，我在努力保持非常非常开放的心态。我觉得那可能是最大的，不管我们叫它科学上的还是技术上的收获。但就是你懂的，你根本不知道。对，而且英伟达跟所有这些创业公司都深度绑定。那如果非要我说，如果你被逼着设想一套能真正让你转变看法、让你真正害怕的情形，会是什么？是不是就是经营现金流这个事儿没兑现，所以我们只能靠债务融资来撑起整个盘子？
对，如果经营现金流不再继续加速，那确实是负面的，而这在一定程度上取决于 Anthropic、 OpenAI、 Grok。Cursor，也就是 Grok，以及开源模型的表现。如果 GPU 价格出现一次相当剧烈的持续性的下跌，市场会立刻做出反应。如果 GPU 变得特别容易拿到，那会让人担心。你听谁说过自己 GPU 太多了吗？
一个都没有，没有。恰恰相反，听起来像毒品市场什么的。对，真的像太疯狂了。但我觉得有一长串相当明显的风险点，比如如果 Anthropic、OpenAI，如果这些实验室加在一起增长停滞，甚至开始下滑，那是非常负面的。除非那只是因为开源 token 在把整个盘子做大，同时在抢份额，而且我确实认为未来是多模型、多模型并存的，尤其是 AI 原生的公司，他们会想拿一个开源模型。
现在这些推理云服务商在监督微调和强化学习上都做得非常好了。你可以拿自己的数据去定制一个开源模型，然后把它放到一个路由器后面，路由器会先把请求路由到你的模型，再交给 Claude 这类前沿模型，让 Claude Grok 去检查。很多情况下，你能用一半的成本拿到稍微更好的结果。但话说回来，这个一半的成本，很多人一听就觉得这对 AI 需求是坏事儿。
其实完全不是，因为用户付的钱。只是 token 上的利润而已，你其实就是把 token 从那些毛利率百分之九十的昂贵 token 换成了毛利率大概百分之三十的 token，省下来的钱就来自这里。但生产这些 token 消耗的算力是一样的，而且这些事儿都发生在不同的周期上。那些大型上市公司都在说：天哪，我的 AI 支出涨了二十倍，三个月就把预算烧光了。
于是他们搭了个路由器，确实砍掉了 AI 支出。但这可能反而会增加他们生成的 token 总量，因为都换成了更便宜的开源 token。那其实就是更多的算力消耗。所以一家公司变得更聪明，知道什么任务该用哪个模型，这可能会让他们的支出稳定下来，甚至下降。但这跟他们在这些模型层。这个路由器背后实际消耗的 GPU 算力小时数其实没什么关系。
当你转向这些更便宜的 token，能用的更多 GPU 算力小时数很可能是在上升的。所以这是上市公司最前沿正在发生的事。然后还有一整波 AI 原生公司，他们全力投入，不顾人类员工，几乎把所有钱都砸在 token 上，所以他们一点都没减速。然后还有美国东海岸的公司，几乎还没怎么采用 AI。更广义的说，那些不在沿海地区的公司，可能还在削减欧洲呢，还在琢磨怎么给 AI 利法。
然后才谈得上用，对，所以就是这些不同步的采用浪潮同时发生着。但我脑子里一直挥之不去的想法是，我上次可能说过，就是 Yax 提出来过，全世界大概有五十万人。也许二十五万人在用 agent 式 AI，而我们已经处于严重的算力短缺了。地球上可是有七八十亿人。当我们从五十万涨到百分之一，涨到一亿，再到五亿，会发生什么？
然后我觉得有意思的是，很多人会说：“好吧，我觉得在 X 上发帖看看反对意见是有用的。”很多人会说，好，我们接受你的论点。超大规模云厂商的算力会重新定价，他们的经营现金流会加速增长。也许我们真能撑起这个盘子，但问题是，这笔经营现金流到底从哪儿来？客户在哪儿？从定义上讲，它只能来自两个地方：要么是通过生产率提升带来的更快经济增长，就像萨蒂亚说的；要么我们开始以百分之十的速度增长，要么不增长。
要么就是劳动力替代，而且我敢肯定，在很多 AI 原生公司里，你确实能看到劳动力替代，但不是因为他们裁员，而是他们根本不会招那么多人类员工。每个全职员工的毛利润，A 十六 Z iconic，好多公司都做过这个研究，跟过去几代创业公司比。这个数字是垂直上升的。然后有意思的是，你会不会去调研你的被投公司，看他们的 token 支出跟人力支出的对比？
啊，会我们总是把它报成 token 占总薪酬支出的百分比。你看到的范围大概是多少？那些特别激进的公司真的很高，百分之二十、百分之二十五左右。我们共同的朋友 Dylan Patel 在他自己公司，他是个 A S I 极端主义者，他已经到百分之三十了。对，那可能是我听过最高的了。我其实听过百分之五十的，而且知识工作有二十五万亿美元的规模。
咱们就拿你的百分之二十来算，那就是五万亿。这五万亿要么来自劳动力替代，要么来自更快的经济增长。而我们作为人类，真的、真的、真的希望它来自更快的经济增长。今天早上我听到一件很有意思的事，来自一位非常出色的科技公司CEO。他创办了好几家公司，他说：“如果你去看那些创始人领导并控股的公司，剔除掉一些新冠时期过度招聘的因素，其实几乎没有人真正在裁员。
这些人本该是最愿意快速采用 AI 让自己变得更高效的那批人。”但他们并没有搞什么大规模裁员，这大概能说明一些问题。他们觉得未来依然有大量机会，让人和token支出并存，绝对没错。看多逻辑就是增长，对对，增长，而且看多逻辑里。你看到过 Cognition 的指数，Stripe 的 Ray 也提过，那些在 AI 上花钱最多的公司增长明显更快。
对我很喜欢那个 Cognition 指数，对 Cognition 指数确实很惊人。当然，所有怀疑者都会合理的指出，它并没有真正控制行业变量。但如果你往深里挖，我记得他们举过一个例子。我忘了是水管工还是暖通空调承包商，反正就是所有蓝领工人都因为 AI 过得非常好。顺便说一句，我觉得我们应该聊一个话题。
现在聊或者待会儿聊都行，就是大家都在引用这些 LTA，所以现在一切都在短缺，一切都在短缺，一切都在短缺。如果说有什么薄弱环节，那只是因为我们的吉瓦级电力还不够快的接入，这些吉瓦迟早会接上，监管政策也在往好的方向走。涡轮机制造商、柴油喷气机制造商，他们都在扩产。你甚至能看到有人把旧飞机上的涡轮机拆下来翻新一下，然后重新利用。
现在发生的事儿真的很疯狂。资本主义在这方面非常非常擅长，但我确实觉得市场最重要的一个问题，也是我在市场转变中判断错的一点是，我们正在转变，尤其是内存领域，比任何其他领域都更明显。从短期内的算力碾压，转向用短期收益去换这些所谓的供应链协议、长期协议（LTA），具体形式有很多种，但本质上就是客户预付，然后有价格地板和天花板。
这又回到了关于劳动力的那个观点，因为你知道很多公司在新冠期间裁了太多人，之后真的非常不愿意再裁员。他们当时谈的是劳动力囤积，你还记得几年前这个说法吗？你记得吗？我们就想想打破LTA的博弈论。现在真正有规模的就四家公司，亚马逊有他们的Trinium。谷歌有他们的 TPU，AMD，然后就是英伟达，英伟达比其他所有公司加起来还大得多。
假设现在是二零二七年，有一点非常重要，你要意识到内存，在给定的算力单位下，你放进去的内存越多，产出的 token 就越多，这是提高单位算力 token 产出。所能做的最重要的一件事儿，而这从定义上就降低了成本。这也是为什么需求完全没有负面反应，完全没有弹性，因为内存几乎就是那个主导一切其他维度的轴。
这在某种程度上就像这些公司之间的一场大型权力的游戏，或者史诗对决。好，现在是二零二七年或者二十八年，你有点想打破某个 LTA 去争取更低的价格，但在很大程度上，我认为未来几年的市场份额将由供应决定，由供应链分配和你预先采购的东西决定。所以，如果你打破 LTA，而且这是假设我们不再严重供过于求的情况下，但这个逻辑，这个博弈论，即使在严重供过于求的情况下也成立。
如果你打破了 LTA，然后在接下来两三年里，不管什么原因，溢价权又回到了内存厂商那边，你就出局了，彻底完了。比如说，假设谷歌打破了一个 LTA。假设二十八年、二十九年出现了供过于求，我随便举个例子，他们打破了 LTA。如果他们打破 LTA，那很可能意味着供过于求，价格在下跌，然后产能自然收缩。那你觉得谷歌的分配额度会怎么样？
而且这是一个周期性行业，供过于求之后必然是供不应求。你觉得他们下次会怎么想自己的分配额度？所以我就是觉得，既然这是所有事情围绕旋转的轴心，老兄，你打破一个 L T A，可能就把整个生意和你的特许经营全都炸掉了。这在以前从来不是这样。苹果谁在乎呢？他们买的东西。根本没有竞争对手，他们是压倒性的最大买家，他们知道自己可以为所欲为。
这要回到三四五年前。他们知道，不管怎么做都不会有后果，因为他们的量太大了。哪怕把美光坑惨了，美光当然也还是会接他们的单。但这次不一样了，你至少有四家玩家，然后还有一堆创业公司，你是投资者。你懂这个局。如果你撕毁长期协议，对方就会说行，没问题。你撕了价格协议，那我们就撕了供货量协议，去你的，我们把量给你的竞争对手，你就这么丢了份额，明白吗？
所以我觉得，英伟达的统治地位，我是说在当前这个环境里，对英伟达有多有利。我有点想不通，他为什么估值这么低？换句话说，如果你需要能融到钱来买芯片，而你必须融到钱，那没有什么比英伟达的 GPU 更好融资的了。没有。如果你需要拿到土地和电力，他们在这盘棋上走得很好，很会牵线搭桥。然后他们还推出了一套非常聪明的全新商业模式。
我会把它描述成一种信用担保加收入分成的结构，前提是 GPU 价格高于某个下限。对，而这可能让他们很快通过版税，实际上拥有一个巨大的云业务。这也是缓解现金流错配的另一种方式。就像在说，嘿，钱都是我们在赚，对，而且这其实不算是供应商融资，因为他们没有把钱借出去，是别人在借钱给 GPU 买家，所以这不完全是供应商融资，他们还在做股权投资，但这不是那种你把钱投给某个人，然后那笔钱拿来买你的芯片。
虽然英伟达说过，他们写进所有股权投资条款里，这笔钱不能用来买英伟达芯片，但显然钱是可替代的。而且有意思的是什么？就是个小趋势，对，毫无意义，对。但我觉得在某种程度上，这大概让大家都感觉好一些。当然，如果你是美光的 CEO，你会怎么做？我会做英伟达现在正在做的完全一样的事，也就是我会去找那些 GPU Training 的买家，跟所有人说，我来参与英伟达那套信用担保方案。
他们的业务天生就没那么稳定，没那么可预测，但某种程度上，也许他们就是先垫一笔现金，这样他们就不用担责。我不是说真的这么做。我就是举个例子，但总得做点什么，因为你手里有钱，而且信贷市场正在闹腾，有很多我敢肯定，我们在黑石和阿波罗的朋友们正在给内存公司推销某种类似的方案。但黑，我们会从今天的现金流里拿出一笔钱，然后这笔钱就没了，它是一份担保，让放贷的人感觉好一些，但我们想要一部分持续收入的分成。
对，这就是我百分之百会做的事儿。这几乎就是长期协议的一个逻辑延伸。他们用上行空间换稳定性，在这里你实际上可以拿到经常性收入的版税，而这就是英伟达在做的事。我觉得这一点被严重误解了。英伟达应该好好把这件事讲清楚。第一，他们非常看好
AIT，基本上他们每次没有对某家公司做股权投资，事后看都是个错误。他们几乎对每家公司都做了股权投资，除了内存公司，有一段时间 Anthropic，他们投了 Anthropic，但为什么不投呢？
如果你有现金流，你又看好 AI，而黄仁勋，因为他能看到每一家实验室。他知道所有进展，比如那些持续学习的实验室。赛赛现在也在跟他们合作。他什么都看得到，而他看到的东西让他更看好。所以，第一，拿一些股权上行空间；第二，拿一份收入分成。你正在产生几千亿美元的自由现金流，同时帮助弥合一个明显的缺口。至少在所有公司自由现金流都为负的情况下，直到经营现金流加速到足以内部自筹资金。
这几乎就是，我是说，这非常机会主义，而且意义重大，是好的那种。这还显著提高了他们每吉瓦的营收，同时也巩固了他们的竞争地位。你知道，你和我都创办过公司。但先不说这个，用那家创业公司的芯片，他们在台积电拿到的价格是多少？比英伟达和这些巨头都高吧？他们买高带宽内存 HBM DRAM 的价格呢，也更高吧？他们能像英伟达那样用同样的利率给这些芯片融资吗？
不能。所以你看，这始终是个实实在在的负担。尤其是如果你用高带宽内存 HBM DRAM，你就成了靶子，除非他们做了非常不同的架构选择。眼下发生的一切其实对他都挺有利的。回到博弈论来看，Anthropic 当初要是在算力上像 OpenAI 那么激进，早就一骑绝尘了，对，所以现在 OpenAI 重新回到了牌桌上。
我觉得 Grokky 也在牌桌上，这些就是站在前沿队列里的公司，而且他们手里有算力。你觉得看完这一幕之后，还有人敢松油门吗？因为你看，大概四个月前，Dario 还在说那番话，确实很有见地，但他说这事儿真的非常难。因为，你要是买太多算力，在这种规模下可能直接破产；但你要买的不够，又可能输掉。结果呢，我们都看到了。
OpenAI 刚回到牌桌上，现在 SpaceX 又带着 Grok 4.5 和 Cursor 大举杀进来了。从博弈论的角度看，完这些，短期内还有人会退缩吗？尤其是如果这笔钱能靠经营现金流来支撑的话，你在外面跑这一圈儿，有没有遇到谁你觉得比你乐观的多？如果有？他们信什么？而你不信。说实话，这地方基本上每个人都比我乐观，兄弟。
我读到 Dorcas 写的那篇东西，我当时就想，是那个算力价格涨三倍的事儿吗？对，不过。我忘了具体是什么了，不不好像是十五倍之类的。对，但基本上就是说租一台H幺零零一年要花二十五万美元，那大概是现在现货价格的十五倍，没错。我当时就想，哇，这完全不在我的预期范围里，这不在我怎么说呢？不在我那个贝叶斯概率空间里，这甚至不在我考虑过但否掉了，觉得完全不可能的清单里。
而且那个人多cash。他非常聪明，消息非常灵通。然后他还指出，好像是说算力的利润率在上升，算力总量在上升，推理的利润率也在上升。这三个乘在一起，就得到了实验室加开源这条线上那种疯狂的加速增长。虽然开源那块利润率其实并没有真的在涨，但我是说所有人都是，对对，我就是我看着股市里发生的事儿，觉得自己像个愚蠢的乐观主义者。
但当我跟人聊，不管是实验室里的人，还是这个生态里的任何人，我都觉得自己相对所有人都是悲观的。这真是个奇怪的局面。你怎么看中国那边深紫外光刻机 Dove 的消息？我看到大家的反应差别很大。有人说这相当于阿斯麦在二零零一年左右的水平。也有人说不，这其实是一个全新故事的第一条消息。关于我们该怎么看待全球尖端算力供应？
我觉得两种说法可能都对。你知道，打个比方吧，假设深紫外光刻机 DUV 是喷气发动机，那极紫外光刻机 EUV 就是曲速引擎，或者不管它将来会是什么，深紫外光刻机。Dav 就像螺旋桨飞机，极紫外光刻机 EUV 就像喷气发动机，但关键是他们以前没有这东西，现在据说有了，这就是个相变，就像从液态变成了固态，现在固态了。
那喷气发动机也好，螺旋桨飞机也好，落后了二十五年，但这仍然很重要，我觉得不该被轻视。不过我也觉得。这事儿挺有意思的，你就在股市里能看到这种反应，市场会剧烈过度反应，然后就算这事儿真的影响到阿斯麦的订单，那可能也是五年后的事儿了。而在这过程中，市场已经忘了它，担心它，忘了它，担心它，又忘了它。反复好几次了，所以我觉得那大概率是过度反应，但我们也不该完全无视。
而且如果你是中国人，这事儿对你来说真的非常重要。那边还有些报道说有一台极紫外光刻机UV被走私进了中国，我的天，那得是多厉害的间谍行动！因为那东西可是非常庞大。我不知道这是不是真的，确实有些风声。但你知道中国人，他们真的非常非常厉害，他们真的非常聪明，工作起来也极其拼命，而且，你知道，他们把这看作对国家极其重要的事儿。
但他们真能从2001年直接跳到2026年？甚至二零三零年吧，他们能做到吗？因为这真的是，确实是，这是边做边学的过程，是边做边学。你多少得对，就像你不能，你不能加速做这个过程，你不能，你不能瞬间穿越到未来。你实际上必须经历那些学习周期。所以这是重要吗？重要。市场反应过度了吗？可能吧，但我觉得很多。我觉得作为一个美国人，真的很难完全理解中国正在发生什么，并且拥有完全的信念和清晰的认知。
你知道，无论好坏，我们正在脱钩，而这个过程已经启动了。到了现在这个节点，几乎感觉双方都在自我强化，而且你知道这挺遗憾的。但我们就处在现在这个位置，他们不会停，我们也不会停。那对美国其他公司有什么看法吗？我觉得现在就是那十家公司加上几家私营的。上个月可不是这样，我是说，除了 AI，其他所有东西都在下跌。
而且我确实认为开源模型越来越接近前沿，像 Fireworks 这样的公司，让定制模型变得非常容易。在某些情况下，你能以低得多的成本获得比前沿模型更好的性能，这对软件行业来说简直是天赐之物。而且对所有那些你知道有很多 AI 原生公司，所有这些 AI 原生公司，你知道，就像我们的朋友 Vishria，我记得他两年前说过。
我从来没见过这么多公司，从创立到年收入五千万美元，并且产生现金流，只用了大概九个月。很难知道其中有多少能持久。因为那时候你知道，很多人会把他们 dismiss 成 ChatGPT 套壳，但现在有了开源，你实际上你你生成了一些对你的用力你瞄准的垂直领域来说独特的数据，作为套壳公司 Fireworks 确实推出了一款很酷的产品叫 Nexus。
如果你在用 Cloud Code、OpenAI Codex、Grok Build，真的就是三行代码，大概二十个词。Fireworks 会摄取你的数据，你知道他们可以对模型做强化学习，然后有一个路由器来发送查询，他们取得了惊人的结果。这就是每个 AI 原生公司的解决方案。这就是为什么你会看到，你知道
Harvey 在被收购之前，Cursor 如此重度的压住这个方向，Harvey，Legora 全都是。
因为如果你能从只用一两个或三个前沿模型，变成在百分之三十到百分之六十的 token 消耗上使用那些前沿模型，然后剩下的用你自己强化学习出来的模型，突然之间你就不是套壳了，你的护城河深得多。我对那个 Cursor 发布的东西特别感兴趣。我觉得就是 Cursor，它有点像 AI 在极速通关，把我们在人类身上学到的东西复现出来。
也就是你可以用前沿模型来做规划，然后把任务分派给那些更笨的模型，而且它的效率是十五倍，或者不管那个指标是多少。而且可能这超级讽刺，但可能就是那些利润率更低，只比前沿落后一点点的开源 Token，而且你知道。我们有朋友相信，你知道前沿一旦前沿模型达到 RSI，它实际上会以戏剧性的低成本来服务，服务低成本通过蒸馏这种方式，在每一个智能水平上提供服务，然后开源就没有立足之地了。
我会说那是一种，你知道 Anthropic、OpenAI、Grok 的极致主义观点。你知道，我们我们不应该错过任何东西。我不知道或者真正重要的东西，一切皆有可能。就像你知道，我们我们想要非常谦逊。我尤其想在我经历了这个月之后保持谦逊。但在我看来，那不太可能。为什么？第一，因为有这么多 AI 原生公司，他们实际上已经生成了相当多的领域专属专有数据，对。
而且之前像开源有这种 MoBA 这些推理云和路由器真正发展起来之前，你基本上没有选择，不管服务条款是什么。你都只能接受，但如果你现在能摆脱那个跑步机，那会给你一定程度的独立性，也许还有持久性和安全性。但回到你的观点，可能就是这些更便宜的 token 会极大的推高最尖端前沿 token 的价值，因为如果今天你有，你知道，我随便举个例子，一百二十 IQ 的开源模型，而且运行起来非常便宜。
那是不是让一个能编排他们的一百六十 IQ 的模型变得更有价值了？所以，我们上次聊过，我一直很惊讶，经济回报有这么大一部分都流向了前沿模型。现在，随着我们看到这些推理云的发展，情况正在改变。Together, Modal, Basalt 都是以非常省现金的方式在跑。这些商业模式最惊人的地方在于。他们的增长速度几乎赶得上早期前沿实验室，但烧的钱却非常少，这真的很了不起。
你想想，回到那些老套的 SAS 指标，比如从 Rule of 四十的角度看，这些数字简直疯狂。你觉得看一个组织内部的薪酬分布能看出很多门道吗？比如 CEO 的薪酬是公司中位数员工的多少倍？也许这就对应着前沿 token 的处境，绝对，对，就是这么简单，对，可能就像我们上次聊的前沿
token，我觉得他们可能会失去一些份额，但整个蛋糕在飞速变大，他们可能仍然会占据经济价值的绝大多数，但不会像以前那样全占了，而开源 token 可能会成为被处理的 token 中的大多数。
再说回刚才那个点，这对基础设施需求是好事儿，因为 token 就是 token，生产一个 token 需要的算力、电力、空间、冷却都是一样的。而领域最坏的情况可能是什么？是监管吗？还是某种类似的东西？我觉得监管肯定是最大的风险。我是说，这是最明显的风险，所以这也是我这周很高兴能来这儿的原因之一。我就是想让自己有点危机感。
我不想觉得自己像个疯子，看着这些股票越来越便宜，心里想着预期远期回报在上升，而与此同时，地面上的基本面。在七月相比六月，感觉确实有了实质性的改善，但我还是没法不这么想。监管它肯定还是最大的风险，你没法忽视纽约搞数据中心暂停令这件事儿。我们就是生活在这样一个诡异的后事实、后逻辑的政治世界里，而且我觉得 AI 行业在公关上做的非常糟糕。
我确实觉得，他至少现在意识到这一点了。对，也许还没完全解决，但至少意识到了。对。但在华盛顿那边的叙事、政治叙事，我觉得在很多普通美国人看来，就是数据中心会推高你的电价，会抢走你所有的水，然后还会抢走你的工作。而现实是，考虑到现在签的这些协议。当一个数据中心落地时，周边的电价实际上通常会下降，因为有了表后交易这种模式。
还有那个数据中心承诺书，就是特朗普让大家签的那个。一般来说，数据中心开发商以前他们只需要建个什么，给警察局、消防局配新车、新装备、新防弹衣什么的。现在变成我们会给你们建一所医院、一所学校、一个新的警察局和一个消防站，我们还会降低你们的电费。听起来怎么样？而且工作岗位是持续的，因为事实证明。你需要这些水管工、电工、暖通空调承包商，数据中心在很多方面是我这辈子见过的对蓝领工资最有利的事情。
然而，那些名义上代表蓝领工人的民主党人却在把这些工作拿走，而且还有一点也挺魔幻的。那句话怎么说来着？谎言可以传遍世界。对，真相还没来得及穿裤子。有个作者在书里犯了个错误，把数据中心用水量高估了一万倍，不是一点点，不是一个数量级，不是两个数量级，不是三个，你知道吗？而且他多次承认了这个错误，我完全错了。
这个说法早就被彻底辟谣了，就像那个大力水手效应，对你听过那个例子吗？没有。大力水手吃菠菜，原因是一样的，在学术界，在一本学术书里，他们把小数点放错了两位。所以菠菜的铁含量并没有比其他食物高，就是这一个来源，然后就这么传开了。到现在还有人这么说，我真的以为菠菜铁含量更高，这太离谱了，太离谱了，太离谱了！
我真的以为菠菜含铁更多，太神奇了，你疯了吧？对，每天都能学到新东西一回事儿，对，就是同一回事儿，所以。就是需要有人站出来说真话。我觉得这个行业，我当时就想，天哪！要是没人愿意做这件事儿，那就我来做吧。真的需要有个什么基金会之类的。也许可以搞一个政治行动委员会，在四强赛、N F L 比赛、大学橄榄球赛、世界大赛期间投放广告，告诉大家数据中心到底是干什么的。
你的电费，一个签了这份承诺的数据中心落在你们社区，你的电价会降下来。他们几乎肯定会实实在在的回馈社区。你会看到大量高薪蓝领工作岗位涌入，而且这些岗位是持续的。我觉得很多人以为这些岗位是一次性的，其实不是，确实会有个高峰，然后转移到下一个数据中心，但数据中心一直有持续的运维和升级需求。技术也在不断变化，所以你会看到更多就业机会、更便宜的电价、更富裕的社区，对水资源没有影响，对环境没有影响，而且数据中心建在离城镇十英里外的地方很容易。
所以这个故事需要讲出来。还有，我们上次聊过的一个故事：AI越来越多的在真正的拯救生命、治愈罕见疾病。我记得好像是今年S C O大会上。那种氛围就是，这是我们在单届会议上见过的最大规模的科学突破，其中肯定有一部分要归功于 AI，所以我们需要去讲这些故事。如果你有生病的孩子、生病的父母、生病的亲人，AI 能实实在在地提高他们康复的概率，我们真的需要，所有人都需要去讲这件事儿。
我觉得在这个圈子里的人，这一切对他们来说太显而易见了，以至于他们以为别人也都知道，他们没法理解。这在他们看来是明摆着的事，却和大多数美国人的看法截然不同。所以我觉得这个行业真的需要更好的讲这个故事，因为纽约感觉只是第一个，后面还会有更多。甚至在一些极度支持增长的深红州，他们也在说：“你们讲故事讲的不好，我们没法替你们讲。
如果你们自己讲出来，我们可以帮你们转述，但你们才是专家。如果你不为自己发声，没人会替你发声。”对我们还有什么遗漏的？我觉得关于算力这场讨论里。缺了一块儿。当你把这些基于 SRAM 的加速器放进去，它们不受 HBM DRAM 限制，而且通常用较老的制成制造。不跟最新最强的 GPU 强产能会发生什么？当你把推理拆分开，大家会聊预填充和解码，但解码其实分两部分：注意力机制和前馈网络。
终极理想是。预填充用一颗芯片，那颗芯片可能不需要 HBM DRAM；注意力用一颗带 HBM DRAM 的超强芯片；前馈网络用一颗 SRAM 芯片，但把这些 SRAM 加速器加进现有算力存量和新增算力里。投资回报率怎么样？我们看到的是，效果确实更好。前馈网络这块，你就是干不过 SRAM，而且不管你怎么调芯片上算力，HBM DRAM 和 SRAM 的比例，工作负载总是在变，而且负载类型多种多样。
能把推理拆成这三部分，我觉得这对 AI 的投资回报率会非常非常有利。不知道为什么，我突然想到一个有趣的问题。我很喜欢用《权力的游戏》来类比。你能想象一个现在不在大家视野里的玩家，突然变得像《权力的游戏》里那种量级的重要角色吗？比如美光。突然之间，这可以算一个答案，一个变得和 Anthropic、OpenAI、微软、亚马逊、英伟达、SpaceX 一样重要的角色，就是一个权力的游戏里的黑马。
我脑子里冒出来的名字，Lipol可能是个黑马。我确实觉得Fireworks的Lead，它就是个绝对的狠角色。还有我们的朋友Scott Wu Cognition，有点像对，就是那个。我觉得这些是最明显的名字。那SpaceX呢？看着它至少一开始被公开市场消化是什么感觉？你觉得市场把它当成一家公司来理解？
了吗？这家最重要的新上市公司，感觉不太像。其实也像，因为它太特殊了。对我来说，一切都在变好。自 I P U 以来，基本面一直在改善。比如 Grok 4.5 收购 Cursor，你知道 Cursor 明显加速了很多，而且过去三年他们也证明了他们能以比任何人都快的速度、更低的价格接入更多算力。现在我们还知道，他们甚至能弥补现货合同和首份合同之间的差距。
他们最大的优势就是进入市场的时候正好赶上了现货价格的高点，而且奇怪的是，对算力来说最看涨的信号之一就是他们一夜之间把海量算力投进市场，市场连个水花都没溅起来。市场就这么完全吸收了，货运交易一点都没放缓。但你知道，一个 Substack 作者会资助一个 AI 项目，他们觉得 SpaceX 打算接入巴吉瓦的算力。
我永远不会跟埃隆对赌，但我的意思是，那会是真正不可思议的壮举。而且自从他们签了上一批合同之后，利率是上去了，不是下来了。他们每吉瓦的变现能力大概是五百亿美元，市场对明年的共识预期是七百三十亿。所以先别管星链V三。别管星链直连手机，也别管 Grok 4.5 和 Cursor，光这些加起来可能很快就到一百亿美元的年经常性收入。
这些都先放一边，就算他们接入的量接近那个数，共识预期也是七百三十亿，那是八吉瓦，每吉瓦五百亿算出来的。而且显然这些不可能在二零二七年初就全部点亮，我觉得这非常不现实。我几乎都不信那份 founder
报告，但到今天为止，一年内接入超过五百兆瓦电力的公司，只有超大规模云厂商。CoreWeave、Crucial 和 SpaceX，而 SpaceX 接入的速度最快、成本最低，而且大家确实真的很喜欢他们的集群。
但话说回来，市场需要亲眼看到这些，那不会是今天市场对 SpaceX 的解读，不不会。而且确实感觉有一个纽约的大型对冲基金在做空它，我觉得他们想的是算力的现货价格会跌百分之九十，然后你接入这么多算力，它产生的收入可能远没有你想的那么多。但我也想说的非常清楚，我见过埃隆的公司这些年做过很多真正令人印象深刻的事。
Funder AI 报告说，十八个月接入八吉瓦，我只是引用一下，因为这是公开的，谁都能看到。对，没错，你知道埃隆有句话叫“我们专长是让不可能的事迟到”，这我还真没听过，这话太妙了。对，这里面其实有很多真话。对，对，但我只是觉得，从我的角度看，这只股票里几乎没有计入他们可能接入的算力量。而且再说一遍，我觉得远不到八吉瓦，而且给这些 GPU 供电真的很难。
但他们一直很擅长这个，而且感觉这些并没有反映在预期里，也没真正进入大家的思考。我想起那个好笑的梗图，写着 Spacex。数据中心公司，Jude Dre，然后我还想说，我确实在 Starbase 待过很长时间，轨道算力感觉一天比一天更真实。前几天看到星舰着陆，真挺酷的。看到星舰着陆真的很酷，而且你知道，挺有意思的。
我们的朋友在 Benchmark。他们投了 Star Cloud，而且我不知道 Star Cloud 是一家轨道算力公司，Specex 算是他的合作伙伴。他们打算，我觉得让 Star Cloud 用星链的激光技术，这对轨道算力非常重要。但我觉得这算是一个很好的 sanity
check。我上次查的时候，Benchmark 那帮人挺聪明的，他们完全不是埃隆生态圈里的人，他们却选择以相当不错的估值投了一家。
轨道算力公司，而且还没有 SpaceX 那种内部发射成本。对我来说，这就是一个很好的。我是不是疯了？的检验，我疯了吗？然后就想，也许我疯了，也许埃隆疯了，也许 benchmark 也疯了，也许 SpaceX 的工程师也都疯了。但老天，这在我看来真的不太可能。而且我觉得，我们是不是该说我们现在在谁的办公室？
对，我们正坐在Benchmark的办公室里。对，这就是他们著名的晚餐用的那张著名的桌子。所以，谢谢Benchmark，谢谢Benchmark支持这一期节目。对，谢谢Eric。而且他，我们应该谢谢他们所有人。Eric帮我协调的，所以他值得特别感谢。谢谢，谢谢所有合伙人，谢谢你，Eric。你知道。一年后，我们就会看到这些股票都在什么位置。
好在时间会告诉我们答案。有人会对，有人会错。未来是概率性的，但我们现在处在一个激动人心的时刻。如果我们继续按模型发布的节奏来做这个节目，那几周后见。对，也许你会来 benchmark，跟你一起做节目总是很开心。