当二十一世纪的历史被书写时，就像过去有维多利亚时代一样，我觉得这会是属于马斯克和黄仁勋的时代，因为他们正在从根本上改变人类社会和文明的结构。如果出现严重供应短缺，会发生什么？每次出现真正深刻的新技术，都会产生泡沫，因为市场会变得非常兴奋，而且会操之过急，东西会被高估。这种高估会导致过度建设。我认为有一点是正确的，但收效甚微，那就是我们必须保持领先中国这一观点。
你反对数据中心，但你知道吗？这可能是美国工薪阶层经历过的最好的事了。我们正在让美国重新工业化，这太棒了。假设你是对的，物理上并没有什么理由让这事儿行不通。全球算力中越来越大的一部分将会进入轨道，这听起来很疯狂，但小行星采矿会成为一件非常真实的事。它所含的金、银、铂以及各种贵金属，比地壳里存在的还要多。
我们和LP的每一次对话开头都是这事儿到底会怎么搞砸？Gavin Baker整个夏天都在向AI领袖们问同一个问题：你能不能提供一个你业务中正在恶化的量化数据指标？到目前为止，答案都是没有。在本期节目中，A16Z普通合伙人 David George 与 Gavin 坐下来，重新审视 AI 热潮的经济逻辑。
他们探讨了为什么 AI 可能会是一个正和市场前沿实验室，开源应用、云服务商和芯片公司都能从中获胜，以及当下的算力经济学向我们揭示了这场建设潮的可持续性。他们还正视了泡沫问题。每一次重大的技术变革，在某个节点都会引发过度投资，但在算力已经受限、AI 使用仍集中在相对少数人群的情况下，当这种需求扩散到更广泛的经济领域时，会发生什么？
从数据中心和在工业化到轨道算力、开源和英伟达，本期节目广泛探讨了如果 AI 需求持续超越供给，将会发生什么。Gavin，你这个夏天一直在西海岸这边转悠，你之前一直在说你想找个人给你讲讲看空的理由，让你的情绪别那么乐观，你找到了吗？没有，而且我问了所有人，我的标准问题是：你能不能告诉我你业务中正在恶化的一个量化数据指标？
就一个，这是我的标准问题。至少在七月和八月，我一个人都没找着。老实讲，Anthropic 目前处于静默期，所以他们可能稍微放慢了一点。但我确实觉得其他所有人都在加速。OpenAI 显然加速了，我觉得开源加速的更厉害。另外，我确实觉得 Grok，尤其是在 Grokbot 之后，出现了相当大幅度的加速。
所以AI整体在七月加速了，在八月也加速了。它不可能永远这么一直加速下去。但过去两个月公开市场股票跌成那样，确实有点匪夷所思。这就好比，就算一条河平均只有两英尺深，你走过去也一样会被淹死。所以在指数层面上看波动不大，但其中一些AI股票的回撤相当大。他们在八月反弹了一点，但回撤依然很大，而且整体都在加速。
我们的朋友 Eric Fisher 和 Patrick Shanassy 录了一期播客，他说：“也许大家都会赢，Anthropic 赢，OpenAI 赢，SpaceX 赢，Meta 也赢，谷歌通过卖大量 GPU 来赢，开源会赢，Neocloud 也会赢，建在 Neocloud 之上的推理云也会赢，应用层也会赢。
”对，可能不是所有应用，而是那些执行的好，能应对好这些变化的应用。但在我看来，这完全是一种可能出现的情形。而且世界上有太多的灵和思维了。顺便说一句，关于 Anthropic，到底是什么？我的假设是，如果你是 Anthropic，第一，我觉得他们可能调整并清理了一些财务核算。对，肯定是，你肯定更愿意这么做。
是的，这样你就重置了基准，现在就能和 OpenAI 做对比了。对，从新增营收的角度来看，从定义上以及现在，我觉得大概是新增营收的角度。没错，所以算是重置了基准。然后他们去试了试水，然后我会假设，因为他们执行的很好，可能下一次披露的数据就会是重新加速。然后，前沿模型公司之间总是有这种挺有意思的博弈。他们手里总有更先进的 checkpoint。
Anthropic 显然在等 OpenAI 发布 Astral，然后第二天就像是瞧，这是 Fable 五点一，很神奇的，刚好在 Astral 发布几个小时后就能用了。所以我觉得他们在走向 IPO 的过程中考虑的很周全。所有人都在针对他们开火，所有人都在针对他们开火。而他们处于静默期，没法真正反击，所以这里面有很多博弈策略。
但我确实觉得 OpenAI 和 Anthropic 成为上市公司对市场会有帮助，就是因为这股力量太强大了。很多二级市场投资者，你会听到说，哎，Seth Fire 在全员会上说了这个，还上了《华尔街日报》的头条。好，我们要把这个放进我们的模型里。所以就是我觉得他们上市会更好。我有点 Anthropic，现在在文化面试里会问：如果股权归零，你怎么看？
对，因为我们要找的是和使命一致的人。对，要传教士，不要雇佣兵。是的。这挺好的，我们想要传教士，但也希望大家能赚到钱。归根结底，要是股权归零了，你根本负担不起完成使命所需的算力。我虽然不是专家，但这点我很确定。而且我确实觉得他们是，他们就像是意外做成了一家企业服务公司。哦，确实是。哦，对，他们就像是做成任何事都是意外。
企业服务只是使命和目标的副产品，对。不过，我觉得 OpenAI 要稍微更偏商业化一些。显然，SpaceX 也更偏商业化一些，但是。但所有这些公司，就算他们有十几瓦的电力吧，其中八吉瓦分给推理，就算他们把这些推理做商业化变现，随便算，比如每年六百亿，也就是每年四千八百亿美元的营收。按营收回收期来算的话，大概就是按营收算一年回本，而不是按毛利算。
对，按营收算。对，而且我还尽量用保守的数字了。大家现在好像觉得 Anthropic、OpenAI 每吉瓦都能变现一千亿美元。假设他们有了重大的研究突破，然后决定哇，从分给推理八吉瓦改成训模型，用八吉瓦对我们有长期优势。那你的营收就直接从四百八十降到了一百二十，我是说你的年化营收，而且我觉得他们真的会这么做，他们会做这个决定的，对。
而这恰恰是公开市场真正必须去适应的事情。就像你说的，OpenAI 可能是另一种情况。而且我觉得现实是，每个人对怎么管理自己的业务都抱有这些理想。可一旦上市了，股价出现波动，就真的会影响员工士气、招聘和留存。所以，要是他们做出这么大幅度的削减，我会挺惊讶的。但很大一部分营收其实取决于他们发布哪个 checkpoint，算是在他们掌控之中的。
他们在这条帕累托曲线上怎么定价，以及他们在训练和推理之间怎么分配，所以这会是 Meta 和谷歌这类互联网公司。过去就算股价有波动，基本面上也挺平稳的。是啊，在服务营收端的成本或基础设施上，他们不需要做巨大的权衡取舍，他们完全是分开的。百分之一百，太有意思了。回到 Eric 说的这一切都会奏效的观点，我觉得那确实是个很好的观点。
我的描述方式不太一样。我和 LP 聊过很多次，这个，因为我们每次和 LP 交流，你那边大概也一样，开头都是这一切会怎么搞砸。对，都是些什么东西要崩盘了？我就会说大模型要完蛋了吗？大模型实验室会因为开源而完蛋吗？我就觉得这全都不对，这不是非此即彼的单选题，这是个兼得的事情，对吧？这是可以兼得的，前沿模型会发展的非常好，n减一代模型会发展的非常好。
开源也会发展的非常好，会有一大批应用层公司发展的非常好，云厂商大概也没问题，他们大概也会发展的非常好。那五家实验室公司大概也会做的非常好。对，而英伟达就处在这一切的核心。对，没错，他们大概会做得相当好。过去二十六年给我的教训就是，不要做空黄仁勋。是啊，他现在的处境相当有利。我想回过头来聊聊那个你刚才提到的训练与推理的对比，是个很有意思的观点。
在我看来，这些实验室大概会决定把所有新增利润，甚至远超利润的资金，长期投入到训练当中。你觉得这个说法客观吗？这跟云厂商很不一样，因为云厂商这类互联网公司最终完全是供需驱动的，他们能产生大量的利润，而且依然能保持一定程度的增长，但他们并没有，或许 Meta 除外那种需要多年才能见效的重大的长期压注。对，我觉得这里需要稍微界定的精确一点。
他们肯定，我觉得他们短期内是不会产生自由现金流的。我觉得他们会产生大量的经营现金流，然后拿这些钱去买大量的GPU、XPU，随便怎么称呼这些芯片吧。或者他们也可能进行大额补贴。我们确实知道实验室现在都在这么做。大额补贴什么？他们自家的第一方产品，也就是他们第一方产品的token消耗。啊对对对，他们做着所有这些研究，在数据和算力上花了大笔的钱，然后他们的第一方产品如今就像是重度补贴的产品，对吧？
对，比如八G算力用于推理，二G用于内部研究，然后二G真正用于训练，而且大概还包括进入后训练阶段的推理。对，我觉得鉴于他们似乎都对 scaling law 抱有坚定的信念。而这条定律也确实一直在起作用。我觉得他们谁都不会太专注于去产生自由现金流。你也看到了，对吧？我们看到萨提亚动摇过，而且我觉得萨提亚真的很后悔，他当时有点退缩了。
我觉得是去年他在达沃斯做了一次非常精彩的采访，别人问他关于所有的资本支出，他说：“我知道我的八百亿是准备好了的。”而且我觉得他们稍微退缩了一下，他们放慢了脚步，他们很后悔。然后Darrell那次很有名，他上了一期播客，他在节目里说：“听着，有些人在支出上极其不负责任，这是个艰难的决定，因为如果你花的不够多，你可能会丢掉很多份额；但如果你花的太多，你可能会破产。
”这两件事都很糟，但破产比丢掉份额更糟，所以我宁愿保守一点。他当时确实很保守，而 OpenAI 采取了激进的策略。现在 OpenAI 又重新掌握主动了。SpaceX 也采取了激进的策略。SpaceX 确实也采取了激进策略，所以抛开当前正在发生的供需错配不谈，这些投入都有着清晰的高投资回报率。显然，无论从短期还是长期来看，这似乎都是正确的决定。
对，完全同意。我是说，我们算过，Nebius 和 CoreWeave 都给出过一些很有意思的信息披露。Nebius 的回本周期差不多能做到九到十个月，因为好，你上线一计算力，成本是五百亿，你可以从客户那里拿到百分之五十到百分之六十的预付款。那么现在你谈论的就是两百五十亿或三百亿。如果你把它放到现货市场，你就能把它变现。
现货市场对，在现货市场上回本大概比九到十个月还要快得多。对你得按平滑后的水平来算，比如二美元、三美元，即便那样回报率也非常非常高。现在你能拿到五美元或者八美元。而且对，还有SpaceX，因为他们建了这种超大的集群，而且我觉得很关键的一点是，他们上线的很快，他们的回本周期甚至更快，变现能力也更高。我已经尽量转变成按兆瓦而不是按 G P U 来考虑定价，因为世界的发展方向似乎就是这样。
但像 SpaceX，感觉回本周期远比这个短。在我的投资生涯里，真没有过多少这样的机会，能有公司投入几百亿、几千亿美元，却能在不到一年内回本，这挺疯狂的。而且我们还应该聊聊，特别是如果你买的是英伟达 GPU，某种程度上还有 TPU，你可以给这些做融资，而且有一套非常成熟的。对，现在给他们融资的资金成本非常低。
对，大家都在为循环性争论不休，而黑石、KKR 和阿波罗里有很多聪明人。正是他们在提供资金，以相对较低的成本提供融资，以相对较低的成本。我觉得原因之一是使用寿命一直在延长。随着这些模型越来越好，在 token 花费上的投资回报率不断上升，每吉瓦的变现率也会上升。所以我是说，真正的股权回本周期可能远不到一年。
对，一点没错，没错。对，你看，有一种论点可以说，所有这些东西的价格其实会上涨，这会让供给侧的商业逻辑更有吸引力，对吧？比如，所以在供给侧，这就是当下的动态。事情就是这样，有大量的数据点表明回本周期在一年以内。我觉得思考需求侧也挺有意思的。因为反对的声音会说，在所有这些周期里都会出现过度建设，然后就会破坏供给侧的商业逻辑。
现在的需求侧，我们到底在对什么进行变现？这些公司的营收差不多有一千八百亿左右，他们的变现是靠什么支撑的？大概三千万真正重度付费、获得真实价值的用户，我指的是像开发者这样的人。我可能觉得不到三千万朋友，所以说对我们在自己被投公司内部看到的，显然在哪些公司会在 token 上大量投入这件事上存在幂律分布，比如老牌银行可能只花百分之一，非常前沿的科技公司会花高个位数。
但如果你去看看那些公司内部工程师之间的幂律分布，花费最高的工程师花的比中位数工程师多十倍，有时甚至多一百倍。所以说，你说的三千万可能严重高估了，可能还不到一千万，所以就有了这个问题。我们技术普及上到底处于什么阶段？全世界有十五亿知识工作者，感觉我们在需求侧才刚刚起步，而供给侧则受到严重制约。那在A十六Z投资的公司里，我挺好奇，你们最好的那些公司每月在Token上的花费相当于人力薪酬的多少？
大概在什么范围？高个位数，有些到百分之十，一些非常AI原生的公司能到百分之十以上。然后传统经济里的公司，那些做的还算不错的，大概花百分之一。所以，在我看来看供需特征的时候，供给方面大家会说这能持续吗？但要是和需求端放在一起看，感觉情况差不多。在向实体经济渗透方面，可能会有一些让我们失望的地方，但拉长到十年来看，我们根本才刚刚起步。
对，完全才刚起步。在 Atreides，我们内部的 token 消耗量从三月份算起涨了一百倍，三月到八月涨了一百倍。我们的 token 花费，而且我们刚拿到 Grokbot Enterprise 权限，就两个人用，看起来一个月内 token 花费可能就会长十到二十倍。从八月算起，我觉得，但它其实极其有价值。
我们这里有些 Grokbot 的重度用户，用起来非常有成效，这不是浪费 token。不过。对我当时，而且你看，我真的很努力去学了。用 AI 的时候，我就想起当年我父母，我教他们换成 iPhone 和 iPad，让他们习惯去用。他们用的挺好的，我非常佩服他们。但是我都五十岁了，David 你多大了？四十二岁。
四十二岁，你看那些二十三岁的小年轻，他们用AI的方式完全就是顺手拈来、原生原长的。我就觉得可能不管我怎么努力，我都永远达不到那个程度，而且我已经非常努力了。不过我们拿到了Cloud Code，我自己搭了点东西，做了些挺酷的玩意儿，然后我就花了，不知道。大概三分钟创建 Grokbot，做出来的版本比我自己搭的要好得多。
大概五个月前，我上了 Patrick O'Shaughnessy 的播客，我说我很喜欢用播客总结工具，他就问你怎么弄的，我说就用 AI 搞啊，对，挺简单的。只要十秒钟！还有 Grokbot，太神了，而且效果特别好。然后还有 Substack 总结工具 X 总结工具，针对话题和股票的 X 情绪追踪器。
所有这些用 Cloud Code 的话，我不知道得花多少个小时。用 Grokbot 每个只要七到十二秒，而且效果更好。所以对我来说，Grokbot 确实感觉像又一个，至少对我而言，有点像 ChatGPT 时刻，因为 Cloud Code。我能看到数据，它很强大。我用它做了些很酷的东西，感觉像是被赋能了一样，很棒。
比如家庭日历应用之类的，但这只要十秒钟，而且比我自己做出来的强得多。Cloud Code 显然改变了写代码的方式。我们最厉害的工程师写代码，从用 AI 完成百分之二十，变成了百分之九十五以上。所以现在我觉得，你刚才描述的用 Cloud Code 或 CodeX 搭的所有东西，在某种程度上仍然是被动的，对吧？
它仍然就像总结工具做准备工作，这些都属于知识增强，这是你工作的一部分。但它并不是真正替你把活干了。对，现在你的 Grokbot 会告诉你有哪些推荐的行动。没错，就是这样。根据其他爸今天学到的所有东西，你今天对我有什么建议？而且呢，确实，而且做起来太容易了。我现在也有了这个，挺好的。我像赛马一样把他们都跑一遍，让 Grokbot 去做，Codex 去做，所有这种去采取行动的事。
我只想知道怎么让我把工作做得更好，看看我做的一切，给我推荐一些你能做的自动化操作。我也让汤在做这个，那是我们投的一家公司，至少他们在这个上面一直做得很好。但是我们现在算是在最前沿尝试做这些东西，等大家都开始这么干的时候再看吧。然后当我们真去点击好的开始吧，直接自动化这个的时候，感觉呢就像是无休止的token消耗。
对，但我确实觉得，我们得承认金融市场的历史规律，往前追溯到南海泡沫那个时候。只要出现这种变革性的新技术，我之前其实上过一个播客，我说过，我以为南海泡沫跟精度的发明以及航海能力的提升有关，结果发现并不是，那其实更像是一场郁金香狂热。但每一次出现真正深刻的新技术，不管是汽车、电视、收音机、互联网、个人电脑、铁路，你总会遇到钢铁厂，你都会迎来泡沫，因为市场变得极度兴奋，走得太靠前了，东西估值被抬得过高。
这种高估会导致过度建设，尤其是如果你在用债务来提供资金的话，哪怕到今天，这里面的大部分依然是用经营现金流在支撑。我觉得这很有帮助。你知道，靠借债驱动的建设要求的是立竿见影的投资回报，而不是等三年后的回报。对时间点上容不得偏差。时间点上容不得偏差，但我只是更像我，我和Jazz聊过瓦特和晶圆，我想是Jazz还有Patrick。
瓦特和晶圆是这些根本性的瓶颈，而且整个建设规模太大了。而我们现在还处于非常早期的阶段，它已经在影响这么多行业的原始产能了。对。现在每个做铜的人都有个AI逻辑，我们得想办法去填补。如果我们刚才聊的那些有百分之十成真，我们现在已经处于严重的短缺中。不知道几百万人正在引发一场疯狂的全球算力短缺，等变成五亿人的时候会发生什么？
我们得建多少座铜矿来支撑这一切？对，没错。这想法挺惊人的，所以我觉得这些根本性的瓶颈正在拖慢我们的速度，而我觉得，我其实觉得这对社会是件好事。我现在还要提利率和监管，实际利率正在上升，事实就是这样，这也合理，因为我们正在进行大量的投资，所以实际利率上升是合情合理的。然后是监管，天哪！这真的是我对美国正在发生的事情感到挺震惊的。
我们的处境非常糟糕。对，上周末我在 X 上还跟 Anthropic 的 Shoto 以及 Daru 有过这么一次交流。Daru 就说：“我觉得我没有很悲观啊，我写了两篇文章，一篇是正面的，一篇是负面的，所以有百分之五十是负面的，尤其是那种特别吓人的负面。”比如关乎生死存亡的那种，生死存亡级别的负面，所有人可能都会失业。
就像那个叫 Ilyesa Utkowski 的人说的，如果我们造出它，所有人都会死。这就让人觉得，那要是我们造出它能治愈癌症呢？我们所有人都能长生不老。我觉得 Dario 说的最好的一点就是，我们要做的是别再空谈治愈癌症，而是真正去治愈癌症。真正去治愈癌症，真正做出突破，就像这样。但总得有人。圣经里我最喜欢的一句话是：“真理必叫你们得以自由。
”是的。但唯一能讲出AI行业真相的人，唯一的群体就是AI行业本身。他们得开始讲实话了。比如，当我们好吧，你反对建数据中心，但你知道吗？这可能是美国工薪阶层经历过的最好的事了。没错，确实。你看，现在读大学的 NPV 净现值可能明显是负的，因为你去学做电工、水管工、暖通空调技工就能赚大把大把的钱，所以这对美国工人阶级来说太棒了。
我们现在有大量数据表明，特别是在表后供电发电的情况下，一个数据中心落地就会彻底改变一座小镇，比如税收不是翻一倍，而是能涨到十倍。它正在让全美各地所有这些快要衰退的小镇重新焕发生机，而且你看，我们在处理环保问题上也做得越来越好了。他们通常使用天然气，这是一种相当清洁的燃料，有。用水量耗水那个说法完全被推翻了，完全被推翻了。
对，根本不算什么，根本不算什么。所以这些东西真的非常非常非常非常好，他们正在对世界产生非常积极的影响。这都还没算上像治愈癌症这类事情，但得有人把这个故事讲出来。现在是这样，而且我觉得现在的问题在于，举证的责任不在于治愈癌症，而在于切实为普通美国人带来一些实实在在的日常好处，而不仅仅是用聊天软件或 Grok 来回答问题或者替代搜索引擎，对吧？
感觉我们确实离那一步挺近了。对，确实是。顺便说一下，我觉得有一点说得对，但没效果，那就是我们必须保持领先于中国这种说法，这确实是真的。我很爱国，我也相信这一点，但这太抽象了，对普通美国人来说太抽象了。没人担心中国会入侵美国。对，没错。我很肯定，太平洋是非常大的。对大家关心的是生活成本，还有这东西到底会让我的生活变好还是变坏，对吧？
所以我认为你能感受到相当直接的影响。比如我最喜欢举的例子，弗吉尼亚州老登县，那是全美人均收入最高的一个邮编区，或者说是全美最高的一个县，而那里的数据中心密度也是最高的。他们从数据中心获得了巨额的税收。我们应该在各地都这么做。对，其实非常有意思。一个极力反对数据中心的人说：“哦，你支持数据中心，我倒想看看把他们建在收入最高的邮编区会怎样，还有收入最高的县。
”然后有人就说：“其实全美收入最高的邮编区和收入最高的县，人均数据中心集中度就是最高的。所以我们已经这么做了，而且效果非常好。”效果非常好，对，但对方就觉得别拿细节来烦我，我要换下一个论点了，这挺好笑的。那些论点真的很令人痛心。在美国这里，我觉得有一场有组织的、由中国资助的反对数据中心的行动，我觉得很多都是通过 TikTok 洗出来的。
这真的很令人痛心，因为另一件正在发生的事儿是，这正在让美国重新工业化。霍尔木兹海峡被封锁，这对美国来说是件大好事。这里的天然气是两三美元，现在欧洲和亚洲是二十五美元、二十美元之类的。天然气是电费成本的重要投入，而电又是几乎所有制造过程的重要投入，所以我们在那种基本投入上现在有巨大的成本优势。这正在发生，同时这种数据中心热潮也在发生。
我们正在让美国重新工业化，这太棒了！这是两党所有人长期以来都想要的，把工业带回来。那些因为钢厂倒闭而被落后的小镇，数据中心正在把他们带回来。但总得有人讲出这个真相。我的意思是，我试着在每期播客里都讲，但我只是个普通人。对，而且你的听众是本来就相信你的科技听众，可以说是像信徒布道。不过讲故事这方面，我觉得 Meta 可能是讲的最好的，看起来是这样。
我觉得一个原因是这真正融入了 Meta 的基因。他们作为上市公司最早开始做的事情之一，我记得是不是在他们的第一次财报电话会议上？谢里尔·桑德伯格会逐一列举十到十五个非常具体的开始使用 Meta 广告产品的小企业，以及这对他们业务产生的影响。比如德梅因的这家蛋糕烘焙坊开始与 Meta 合作，那是两位单亲妈妈自己单干。
现在他们有了十五家分店，雇佣了五十个人，这对德梅因非常好，对他们也是改变人生的。他们每次都会讲一遍这些。我确实觉得整个AI行业，我很想看到所有人，SpaceX，Anthropic。OpenAI、谷歌、Meta都站出来说：“嘿，这些是真实的企业，真实的美国人。要么点出企业名字，要么如果可以的话，获得许可点出那个美国人的名字或者匿名。
”这对他们的生活产生了非常积极的影响，已经非常切身了。对。对，英伟达、AMD、博通也是，所有人都是，只要把细节讲清楚就行。因为真相会让你自由，但前提是你得说出来。对，没错，没错。对，所以鉴于这种情况，如果你回到我们所处的宏观环境来看，更有可能出现的是我们供给端建设不足。比如到二零二八年为止，顺便说一句，即便算上预测到二零二八年会完成的所有建设，也没有多余的容量可用。
而且考虑到现在的政治动态，这些建设可能还会被推迟。所以大家都在担心供过于求，我其实更担心供不应求。极度供不应求，对，没错。好，那如果是这种情况，你就能预见到可能会出现价格大幅上涨的局面，其实就是为了获取智能。对，这和大家认为的发展方向完全相反。对，多开提过一个很疯狂的观点，我忘了是什么了，但他当时假设的是，我忘了。
比如一个 token 的成本可能会上涨十倍之类的，这很疯狂。但我们确实生活在一个由供求关系主导的世界。如果需求出现暴增，这是可以想象的。顺便说一句，目前所发生的一切前提都是正在产生大量的消费者剩余或用户剩余，对吧？所以大家明明可以用更便宜的 token 去做大部分任务，为什么还要选前沿模型 token 呢？
原因有很多，但最大的一个原因就是，即便你用前沿模型 token 产生的剩余也极其巨大。对，没错。所以要是出现了严重的供给短缺，会怎么样？我觉得那些主张缩减数据中心的人，可能会导致一个挺讽刺的后果，就是真正的算力不平等，大公司和有钱人才能用得起算力，然后两年后他们又会拿这个大做文章，到时候就变成这其实都是你们造成的，因为当初是你们不让我们建数据中心的。
对，而且顺便说一句，我们以前见过这种情况，对吧？在大众市场向消费者提供低成本产品的路径就是靠广告，但建立广告业务需要很长时间，正如我们在过去多年投资的所有消费互联网业务中看到的那样。所以在你没法真正提供这种低价产品的时期，可能会出现断层，那会是一个非常糟糕的结果。对全世界来说都会是一个糟糕的结果，没人想要那样，所以我们需要建很多数据中心。
对，比如出现算力不平等的未来，对任何人来说这都不是一个好未来。这也是开源之所以如此重要的另一个原因。还有一点，我让 Grok 帮我做了一个类似于那个三头龙的梗图，其中一个头对所有那些特别愚蠢的看空 AI 的言论感到困惑，但大家总有一种想法，觉得开源 token 是免费的。并不是，其实需要消耗完全一样的算力。
在其他条件相同的情况下，对于同等规模的模型，生成一个开源 token 和生成一个前沿模型 token 所需的算力是一样的。当然，这里面有很多细微差别，但大体上是没错的。问题只在于上面加了多少利润率。即便如此，很多人可能没意识到的一点是，Kimi 的许可证规定了要抽取百分之三十的收入分成，所以 Kimi 要从基于它产生的所有收入中抽走百分之三十。
这是因为它是开放权重，而不是开源。对，没错，是的，但它消耗token也极其夸张，对吧？所以它要按单个token算是一回事儿，但按任务算效率要低得多，确实。所以成本非常高，对我总觉得黄仁勋是个伟大的爱国者，伟大的美国人。我们能有他和马斯克，真的很幸运。我觉得等二十一世纪的历史写出来的时候，就像当年有维多利亚时代一样，我觉得这会是马斯克和黄仁勋的时代。
因为他们正在从根本上改变人类社会和文明的结构。靠AI，靠SpaceX，让人类成为跨行星物种；靠星链，让世界上最贫困的社区用上低成本互联网。这太了不起了！这是大家很少谈起的一点，但它真的很神奇。你刚才提到了消费者剩余，那真的是巨大的剩余。以前在那些地方建互联网接入，在经济上根本说不通，因为成本太高了，而且付费意愿也有限。
但现在可以了，没错，现在已经有了，而且未来的任何新增互联网容量都不会再按传统方式去建，而是会来自太空。所以我觉得这是一个巨大的突破。我同意，这是件好事，我们真的应该感谢他们，因为我确实觉得他们正在让未来尽可能变得令人兴奋和振奋人心。假设我们现在正处于这种供应紧张之中。很有意思的是，每次我聊到 SpaceX，它显然对我们俩来说都很重要。
我说，首先，轨道数据中心这些东西不是太空里的巨型大楼，其实把它想象成一架飞机的大小会更有帮助。对，大家都在，它就像一个大机甲。大家脑子里想的都是死星，还有像五角大楼那样飘在太空里，根本不是那么回事。对它就是一架飞机的大小，对吧？一个放了七十二块芯片的机架，诸如此类的，大概就相当于我们五个人站在一起那么大的机架，飞机那部分就像是机翼。
配上太阳能一板，然后让它保持在太阳同步轨道上，这样散热器就一直处在机架的阴影里。这就是散热的方式，这事儿我都很难去跟人争论。现在 X 上有很多人跳出来说我是物理学博士，我觉得这根本不可能。其实我有个投资人朋友本身就是物理学博士，跟他争论过很多次。他说我是博士，这不可能做到。后来他去了 SpaceX 开放日，跟 SpaceX 的工程师聊了聊，他说好吧。
是我错了，所以哪怕你是个天体物理学博士，你确实很聪明，智商比我高出一百分。但这个问题你想过一个小时吗？你想过十个小时吗？你想过五个小时吗？SpaceX 有一万名全世界最顶尖的工程师，每个人都琢磨了成百上千个小时，再加上极其先进的工程工具，这在他们看来已经是解决掉的问题了。而且在他们眼里，这要简单容易得多，比星链卫星还要简单，因为星链卫星还得配备相控阵雷达，还得调整姿态。
我觉得好，假设你是对的，我说这就是物理学，物理上并没有什么理由让这事儿行不通。从成本角度来看，似乎真的让人望而生畏。但马斯克旗下公司的历史表明，成本曲线会大幅改善。比如我们刚投资SpaceX时，星链还没有商业化，我们当时对它未来的经济模型充满疑问。发射端是这样，Model三也是这样。我觉得这个问题总会解决的。
再加上地球上即将面临严重的自作自受式的供给不足，在我看来，很明显，它起码能作为调节产能。假以时日，也许规模还会更大。其实很简单，如果我们按五十算，大家真正该问的关于轨道算力的问题，也就是 SpaceX 目前专注的方向是星舰的可复用性，因为这笔账是这样的。假设每吉瓦是五百亿，其中三百五十亿是IT设备，这部分成本是一样的，因为要送上太空，可能还会稍微涨一点。
剩下的就是电力、冷却、人工，而在太空中，这些全都不需要。因为有太阳能电池板和大散热片，那是一百五十亿，而且在地球上这部分可能还会通胀，因为人工成本会直接算进这里面。我们刚才聊过电工的情况，对薪酬是的，对电工。原材料价格都会上涨，对，全都涨。对，我们马上要看多铜价的人都在关注铜短缺，对，光学器件所有东西都在涨，没错，对。
所以那一百五十亿是面临通胀压力的，所以你要对比的就是发射成本，有了星箭的可复用性，发射成本能降到十亿以下，经济模型瞬间就反转了。当然，模型训练总归还是要在地球上进行的。GPU紧挨在一起，总归是有优势的。毕竟光速限制是客观存在的，延迟很重要，所以地球上的数据中心不会消失。我觉得他们会继续保持非常高的价值，但全球算力中将有越来越大的比例放到轨道上。
马斯克说过，他和黄仁勋共同设计了一款 Ruben 机甲，它将在 2027 年第四季度发射。退一步说，就算它延期了两个季度，那也就是 2028 年。对，那也很不错，那已经很快了。就像 Brad Gersner 说的，根本没人在真正关注这件事儿，而且这事儿就这么明晃晃的发生着。在我看来，它确实能解决一些问题。
现在大概是几十亿的中位数。顺便说一句，这只是保持份额不变。根据目前正在发生的情况，还没假设 Grokbot 会抢占任何份额。对，在三十亿的基础上，顺便说一句，伙计，对于 Grokbot，我觉得大概率会超预期。我敢说它每天都在变化，光看我自己的使用情况以及遇到使用限制的人数就能感觉到。而且 Grokbot 偶尔也会跳出提示，说服务器过载了。
而且他们有大量的算力。所以情况就是行，你不想聊轨道数据中心，没问题。那比如 Starlink Mobile，他们对这套东西怎么运转有一个相当明确且可信的计划，而且无线通信可以说是他们能触达的另外八九千亿美元营收规模。所以你的移动端加上宽带，不管怎么算，可以说是接近两万亿的市场。然后你还有一个增长非常迅猛的AI ARR基本盘，对IR还有云业务，也就是那种新型云业务。
对，所以我倒觉得行啊，你对轨道算力持怀疑态度没问题，这无所谓，我们甚至都不用去管，光看看今天地面算力上正在发生的事就行。比如 Cursor、Grok、Grokbot。顺便说一句，我觉得 X 的广告业务，我们能看到数据监测，他们也在增长。我觉得未来某个时间点可能会出现星链 Grokbot。X 广告的打包捆绑销售，谷歌当年做大自己硬件业务的方式之一，就是把它和广告捆绑。
比如，可能把广告和 AI 打包，为什么不这么做呢？对，其实我很看好他们目前的 AI
身位，因为这有点像正反面你都赢。他们自己的第一方业务增长非常快，而且他们非常快的追赶到了前沿水平，所以他们进行了非常激进的算力投资来支撑这些第一方业务的开展。这就是那种正反面都能赢的局面。假设他们在推理或训练需求上见多了算力产能，在算力端他们有非常诱人的六个月投资回报周期，伴随着极度紧缺的供应，所以我觉得这是一个非常好的格局。
之前有一种看空观点是：行吧，如果在 OpenAI 和 Anthropic 原教旨主义的视角下，市场上就只有这两家公司，而且他们都在自研芯片，那其他人还有什么空间？但我觉得他们短时间内不可能拥有可复用的新建和多个太空港。如果算力的经济效益让轨道部署在未来越来越讲得通，因为新建应该会带来成本通缩。而地面的冷却和电力成本应该会通胀。
那哪怕在他们把第一方AI应用搞砸的世界里，他们依然拥有。那他们也是一家体量庞大的基础设施企业。对我对 Starbase Louisiana 感到非常兴奋。是啊，我都等不及去参观了。太酷了！我昨晚还在看相关的资料。是的，他们现在可以说拥有了一年发射几千次的基础设施。对，最终我觉得你会在多个地方、多个海岸线、全世界各地看到这些星际基地。
比如，在某个时间点，你可能会在中东某地看到一个；你会看到当时官僚作风最少的那个欧洲国家；你会在那里看到一个。我觉得你可能还会在不管是日本还是韩国，谁知道呢？看到一个。对对对对，那挺让人兴奋的。对，能够一年进行，比方说随便算个五千次发射的能力，这感觉非常科幻。对，太夸张了。我确实觉得 SpaceX 在 IPO 期间极力想要强调的一个区别是可复用性和中国之间存在差异。
他们确实用这种方式接住过一枚火箭，这其实挺讽刺的。用的是这种有点像东拼西凑出来的钢索系统。其实早在 SpaceX 的 Reddit 社区里，就有人这么提议过。大概七八九年前，在他们第一次成功着陆猎鹰火箭之前。所以差不多是十多年前了。显然，中国在密切关注 SpaceX 的 Reddit 社区，但那种接法跟他们想在星舰上做的事情完全不同。
星舰是用机械臂接住助推器，然后移开，接着接住星舰，再组装堆叠起来，加满燃料就直接重新发射升空。对，每个发射台一天发射两次，一天两次，这些数字累加起来会非常快。而且，我确实觉得，我觉得他们设计的发射台能力不止一天两次。如果我，对，我觉得那是个保守的，我觉得那是个保守的假设。对，是的。不过我的意思是，对。
那么好，关于 SpaceX，你看，你和我之前聊过很多次 SpaceX。你觉得关于 SpaceX 最具未来感的事情是什么？比如十年后的终极杀手锏？好，当时你和我一起参加过那个会议，在一小群二级市场投资人里有这么一场大讨论，大家在猜谁会是第一家市值达到十万亿美元的公司。然后我记得你当时说的是我完全不知道，但我知道哪家会是第一家达到二十万亿美元的公司。
所以你能想到的SpaceX在产品、市场或技术方面最具未来感的东西是什么？你看，我的意思是，这听起来很疯狂，但小行星采矿真的会成为现实。我们会捕获。你看，有颗小行星叫 Psyche，它所含的金银铂以及各种贵金属。比地壳里存在的还要多。到了某个时间点，尤其是有了星舰之后，你将能够做到。而且我们可能需要那个月球基地来实现这一点。
你将能够捕获这些小行星，你会把它们带入稳定的地球同步轨道，放在太平洋中央某个属于美国的环礁上空，周围比如五十英里内没有人烟。你可以想象用Optimus机器人。对，去干活是的，对，去干活，然后运送回地球是免费的，当然肯定有一部分会在大气层中烧掉。但我认为这一定会发生，而且我总会想到贝索斯说过一句非常有意思的话。
他说：“我认为在未来，地球将被划分为纯居住区。”大概十五年前，有人问他：“你这话是什么意思？”他说：“所有重工业都将在外太空进行，这样既解决了污染问题，也解决了一切问题。”人们总是非常担心：“哎呀，我们还能看得见星星吗？”但实际上，我觉得人类的大脑很难理解太空到底有多大，外太空到底有多辽阔。对，在上面你不用那么担心排放问题，所以我认为那就是，那大概是最具未来感的事情了。
但就经济应用而言，不过它确实，我是说，我确实认为，在未来几年里，会有一支新建机队降落在火星上。未来几年，我说不好，我们就说往宽了算，也就是八年后的事。他们会降落在火星上，然后像糖果和弹簧门一样伸出一个小坡道，而且那会是一艘改装版的新舰，也就是火星殖民运输船。那场面会非常震撼，你会看到 Optimus
机器人手里拿着美国国旗走下来，然后你看他们会搬出一堆太阳能电池板、电池以及一机架一机架的算力设备，把这些全都搭建好。
他们还会一路部署星链。虽然轨道力学可能不允许这么做，但我觉得，你看，他们总会想出办法来保证通信容量的。所以想想看，光是看 Pathfinder 传回来的画面，就觉得够不可思议了。或者火星上那些不同的，对火星车之类的。火星车传回的画面，还有通过遍布火星的 Optimus 机器人传回 4K 视频，在那之后就会有人类上去了，去定居吗？
对，想想确实很疯狂。对美国来说，那将是一个了不起的时刻。我是说，想想当年的登月。这个场面还要更大一些，所以那听起来挺酷的，这个想法很好，确实很好。是啊，外面聊这个的人并不多，对。但我认为这极有可能发生。你刚才提到了微软，还有他们下的注，这有点像苹果那种下注方式，但苹果是对未来极端的看空，而微软的下注算是在这个光谱上的一个过渡。
你怎么看他们的这些决策？我觉得外界环境对他们的战略变得有利的多了。他们显然尝试过去做前沿模型，他们失败了。萨提亚曾说过，我们会有非常有竞争力的自研模型。我想他大概是十八个月前说的。他们并没有做出有竞争力的自研模型。但你现在看到的是，我认为未来的方向是模型组合。这里有一条帕累托曲线，没有任何一个模型能在所有方面都做到最好。
而且我觉得，至少对全球前一千大企业来说，未来的做法就是直接用最好的开源模型。我认为，可能在非常近的未来，那个最好的模型会是英伟达的模型。各家实验室自研 ASIC，带来了非常有意思的。促使彼此进入对方业务领域的动力，促使黄仁勋去这么做。而且大家都会想，在开源胜出的世界里，谁来出资做训练？芯片公司可以出资做训练啊。
对黄仁勋来说，做一次五百亿到一千亿美元的训练跑批完全不在话下。而且也许很快，我确实好奇，这会不会是谷歌那种超长期的布局？他们现在看起来好像暂时退出了前沿模型的军备竞赛。我们要把算力以高费率变现，我们要对外出售TPU，但这能产生巨额的现金流，而且开源离前沿水平越来越近，越来越近。最终的赢家可能就是拥有最多现金流来资助这些大型训练跑批的人。
但我确实认为你会看到由英伟达主导的美国开源模型非常接近前沿水平。他们花钱收购 Poolside 是有原因的。Poolside 确实拥有很多非常优秀的美国本土开源人才，他们做了很多聪明的举措。而这对微软来说是非常有利的，在某种程度上，对几乎每家应用软件公司来说也是如此，因为你现在可以拿一个基座模型来用。
而 Nimotron 到目前为止还没有做很多后训练，它有点像一个不错的预训练模型，你想怎么用就怎么用。所以，如果你拿一个非常优秀的预训练基座模型，就不用去共享企业自己的上下文了。那可真正是你们的知识产权，真正是公司的价值所在。也就是嵌入在所有数据里的那些上下文，把这些共享给前沿实验室，可能会危及你的财务健康。
对，当然，尤其是零数据保留政策改变之后，确实如此。对，所以你拿一个能力很强的开源模型，用自己的数据做大量的强化学习和监督微调，这样你就拥有了它，它是属于你自己的模型。如果智能是你业务里一个极其重要的投入项，你会希望拥有并掌控自己的智能，它的能力以及它的成本。然后我们在很多公司身上看到的，还有 Grokbot。
据我了解，我觉得它是 Gemini 三点七 Flash， Grok 四点六加上一些 Opus，然后把它们放在一个路由器后面，而且我相信马斯克非常专注在尽快把它全部换成 Grok。对，当然。但我认为你会看到这些公司做的是基于自己的数据，拥有专属模型，并且跟另外一两个前沿模型协同工作，不一定非得怎样，只是互相校验。
对用户来说，基本上是无感的。用最前沿的模型做规划，然后把执行交给成本更低的其他所有模型来跑，对，完全没错。所以我觉得这看起来是一个非常可能的未来。相比于只有两个占主导地位的前沿模型，这样的未来对微软来说要友好的多。而且算上 Grok，看起来肯定至少会有三个。我确实觉得 Meta 很值得赞赏，他们做的很出色。
对他们之前掉队了，后来又重新回到了牌桌上，这真的很不可思议。一年前谁能想得到？当时感觉 Gemini 是 signed that，没错，我们居然处在这样一种局面里，Gemini 甚至都进不了讨论范围。他们根本不在讨论范围内，而且从能力角度来看，马斯克和 Meta 会明显领先于他们，所以这就像是有史以来赌注最高的一场企业级国际象棋比赛。
有些人走错了棋，他们走出了好棋。你能看到有些人出局，有些人又重返赛场。但未来的形态，我不知道该叫它多模型还是混合模型。对，我不知道业界最终会用什么术语，但我认为这就是未来。而且我其实挺惊讶的，我认为目前最广泛的落地案例，除了 Grokba，除了 Cursor，除了 Harvey 做的一些很酷的事情。
在这方面做的很棒，他们做成这个的其实就是 Fireworks Nexus 这款产品，在那里你可以挑选你的前沿模型，选你想用的任何开源模型，让我们来为你用强化学习训练，针对你的数据，针对高盛，针对摩根士丹利，针对摩根大通，针对富达，针对 A 十六 Z，你拥有自己的全部数据，你掌控自己的智能，而我们通过路由器让这一切无缝运行。
我认为这看起来是一个非常合理的未来。这显然也是Fireworks的Len最早提出来的。然后亚历克斯卡普和萨提亚，他们俩也都差不多，对他们都拿出了自己的版本。对，不过 Satya 说的是专业化智能，我觉得这挺合理的。但这些东西真的很难做，听起来挺容易。我以前描述起来听着很容易，比如我跟别人描述的方式就是，谁能成为面向组织和用户的那个抽象层，在智能方面，这是商业史上你能想象到的竞争最激烈的领域或位置。
对，确实。对吧？我觉得答案就是再说一遍，对，是的，确实就是谁能成为全球企业，可能还有消费者的智能仲裁者。我以前是个零售分析师，大家总觉得开这种大连锁店很容易，但其实里面门道非常多，听起来像。这太容易了，在美国做任何品类的零售商，因为美国市场太大了，就能值五百亿美元以上，几乎任何品类都行。你只需要做到在五十个气候和消费者偏好截然不同的州，开出一千家店的规模。
你得在合适的时间，以合适的价格，为那个地区备好合适的商品。店里得配上态度友好、业务懂行，而且不偷东西的员工，哪怕员工年离职率达到百分之一百。年离职率至少百分之一百，店里得干净明亮。如果你能做到这些，看五百亿美元就到手了。在整个美国商业史上，你能数得出来的，虽然一只手不够，但也用不了多少。这真的很难做到，把那个抽象层做出来，让它跑通，让它无缝衔接。
我觉得比大家想象的要难得多。而且我觉得 Cursor 有一点非常有趣，我也想听听你的看法。就实验室里的其他人都在想，我们要造一个数字神明，阿基和 S I，而 Cursor 那帮人就只是想把产品做好。对，没错。说来也怪，在所有前沿团队里，可能 Cursor 是最专注产品的。对，而且现在他们属于
SpaceX 了，这非常非常契合马斯克和他的思维方式，把它变成一个工程问题，建好模型工厂，然后我们得拿出一个非常好的产品。
特斯拉的汽车非常棒，我的意思是，不知道你开不开，但它到处都能开。但Cursor摸索出的是，我觉得他们对终局的愿景和其他人是类似的，只是通往终局的路径不同。这有点像走务实路线，在客户所在的地方去满足他们，在技术现有的水平去运用它。我觉得他们已经证明了自己，从那个起点一步步迈向了自主智能。写代码在所有知识工作里是独一无二的。
这其实是在支持微软处于有利地位的观点，因为它是可验证的，有完美文档记录的。而企业里的其他东西都不是可验证且有完美文档记录的，所以过程会很混乱。这让你看到了看好微软这种抽象层的充分理由。如果他们能执行到位的话，但要把这些弄得很简单是非常非常难的。比如点击 Copilot
关联我所有的东西，用我们的数据训练模型，让我相信你不会跟别人分享，然后把它放到对我来说无缝运行的路由器后面，并且不断升级那个开源模型。
这不只是一层中间件，这非常难做。对，顺便说一句，为了争夺这个抽象层，他们不仅要和各大实验室竞争，还要和 DataBricks。像 Palantir 这样的公司、推理供应商以及应用公司竞争，对吧？所以像 Harvey 在这方面就做得极好，而且法律领域有点处于起飞阶段。我觉得他们能看到未来的路径，知道怎么成为那个抽象层，并把活儿干好。
不过法律领域也很特殊，因为它的文档记录很完备，而且在一定程度上是可验证的。我们还会看到税务领域，税务我们会看到的，我们还会看到类似的东西。但那十五亿那块真正诱人的大蛋糕，抢起来会非常混乱。对，虽然我总觉得，而且在内心深处，Harvey 和 Lagora 可能会想，如果我们解决了这个问题，就能成为服务所有人的那个抽象层。
我觉得在内心深处，Cognition 大概也是这么想的。我觉得每个人都这么想。顺便说一句，这个品类得到了巨大的验证，因为 Kirkland 和 Alice 说我们要花五亿美元自己造这个。首先，祝他们好运吧。这会儿非常难。是的，但这其实说明这块蛋糕真的很大，对吧？巨大，对，非常大。而且我相信他们有一位非常聪明的AI负责人，但这绝不是花五亿美元一次性建完就行的事。
那个模型必须不断更新、更换基础模型，而且这一切都必须无感进行。但我认为接下来会有一场大碰撞。发生在像 Fireworks Nexus 这样的产品、这些法律 agent、代码 agent，以及像微软这样的大公司之间，以及 DataBricks 这家公司。DataBricks，还有正在崛起的Snowflake，当然还有Salesforce。
我认还有Salesforce和Workday等等，所有这些公司，所有人都会去争这个，最后就看谁的执行力最强了。而且这也就是看谁的成本最低。对，没错。我认为随着时间的推移，这会非常难，除非你，如果你不做垂直整合，你必须做到极其优秀，才能脱颖而出，成为那个抽象层。对，成为低成本供应商非常难，因为如果你不做垂直整合，从非常非常长期的角度来看，如果你不拥有自己的算力，你根本就不可能成为低成本供应商。
而且这也是另一个原因，我越来越倾向于用企业价值倍数除以固定资产净值来看待这些超大规模云厂商，因为固定资产净值就是算力。而这代表了市场认为你能把算力集群变现的水平。你去看一下，就会发现里面有一些挺明显的低效之处。对，有点像 AI 版的市净率。对我喜欢市净率这个说法。好，好，你提到了黄仁勋，我和你有同感。
他就像是在推动整个行业向前走。讲讲你对英伟达的看法。我觉得他的处境非常非常有利，还有他那种垂直整合但横向开放的策略，就像是好吧，假设出现了一种非常非常非常好的加速芯片。几乎可以肯定的是，如果他能介入，这就是为什么我知道你们投了一家加速芯片公司。我的头号建议是，如果你是一家半导体公司的CEO，你唯一该说的话就是谢谢你，黄仁勋，谢谢你创造了这个机会，谢谢你。
我们怎么配合你？我们希望能为你赋能。当然，我们会在边缘领域和你竞争。但我对加速芯片的经验法则是：现在每百分之一的份额可能就值一千亿，所以没必要和英伟达硬碰硬，找个细分领域拿下你的百分之一，确保那块饼非常大。它有九款芯片，它有多种类型的加速芯片，有CPU，有以太网交换机，有两种GPU。我们已经从单纯的横向扩展网络发展到纵向扩展、横向扩展、跨区扩展，现在还有内部扩展。
所以尽量想办法接入它的生态。顺便说一句，这并不罕见。它最大的客户全都有竞争产品，确实，对应了九款芯片里的好几款。对，尽量想办法接入，但对他态度要好，态度好点儿，态度好点儿，这全看个人关系。有时候听一些人说大话，就像你看过芝加哥公牛队的比赛录像吗？赛季第五十场的时候，看过，他觉得有点无聊。公牛队落后，因为他们领先分区第二名八个胜场，他觉得有点无聊，然后有人。
有人喷垃圾话，某个挺年轻的球员决定我要冲他喷垃圾话，因为我们现在比分领先他。然后他就看了一眼，然后就，然后就，那是最精彩的。我就喜欢看那种，对，太棒了！大家都看过最后之舞之类的，千万别那样做，你就说。嘿，迈克尔，能跟你同场打球太高兴了，这才是明智的做法。但之所以格外重要，是因为黄仁勋的数据中心更容易融到资。
又回到刚才那一点，比方说是五百亿美元，英伟达的数据中心，你需要开一张一百五十亿美元的股权支票，剩下的三百五十亿你可以做债权融资，这不是循环融资。而且我非常尊重我见过的黑石。KKR 和阿波罗的人，他们在对每一个项目做成效，他们提供融资，然后有一份残值担保。只要那笔残值担保金额少于他把芯片卖进那个数据中心赚到的毛利，本质上对他来说就是极高的正NPV，而且风险很小。
然后他还能拿营收分成。所以，如果你而且它的数据中心是最容易融到资的，我觉得很可能TPU是第二容易融到资的，可能需要我不知道至少两倍的股权出资，然后剩余部分的利率也更高，所以资本成本是一个巨大的优势。这就是为什么你只想成为它生态系统的一部分。你可以看到，他手里有所有这些芯片，他现在正在收购土地、电力和空壳公司，把他们跟承购协议撮合起来。
我觉得他做这些残值担保的一个原因是，如果他不这么做，世界就会有点像被 Anthropic、 OpenAI 主导，因为他们能为算力出最高的价，他就能切实的帮助其他人去跟 Anthropic 和 OpenAI 竞争。对，就像他一开始扶持 Neo Cloud 一样。是的，这就是让算力普及化，这对世界是有好处的。
我还是觉得他是个爱国的美国人，不过他的利益也正好和爱国者的利益一致，对吧？当然是的，碎片化格局，对吧？对，碎片化没有一家独大的AI，这非常好，因为它是个极其狠辣的竞争者，而且太棒的是，它在AI碎片化、模型碎片化和算力碎片化方面的动力。完全契合对美国有利的方向。再说回开源，我实在受不了有人认为黄仁勋是全世界最大的开源倡导者，而且觉得这不知怎么的就成了他业务的巨大风险。
对，没错，不，这对他的业务太有利了。是的，这对他的业务棒极了。这对他的业务棒极了，因为这意味着用英伟达 GPU 跑出来的 token 利润率可能不用达到百分之九十，也许百分之四十就行。所以会有更多这样的 token 被消耗掉，这就意味着你需要更多算力。对，完全是在一个供应受限的世界里，在一个供应受限的世界里，而且想想看，它锁定了全球多少比例的供应？
百分之七十，百分之八十，差不多在这个范围。然后，你说的是晶圆代工厂产能，所有的全部环节，纯粹是因为他比所有人都更早预见到了这一天的到来。对，还有整个系统的供应链。是的，他锁定了晶圆代工厂产能，他锁定了DRAM产能，他拿到了NAND产能，他拿到了激光器产能，他拿到了电容器产能，他掌握了制造机架所需的一切。
这就像，如果回到十五年前，他过去常说：“听着，我每两年下两三十亿美元的赌注，而且我的动作非常非常快。”现在他下的是数千亿美元的赌注，拉着整条供应链跟他一起走。他把融资渠道也拉到了自己身边，通过某种标准化，让黑石、KKR、阿波罗、高盛、摩根士丹利、摩根大通那些极其聪明的人很容易提供融资。这种打法很难与之竞争，而且我的公司Atreides。
我们在半导体领域投了相当庞大的非上市公司投资组合，就像马斯克说过的，很多人会在硬件上吸取惨痛教训。我想说的是。我在半导体投资上也吸取了很多惨痛教训。你可以压住最好的团队，完成了芯片流片，你感觉棒极了。好了，我们流片完成了，然后它，而且这个过程发生的比以往任何时候都快，对吧？是的，发生的比以往任何时候都快。
你对它感觉很好，我们在硬件仿真和模拟方面做的非常出色。你感觉一切都好极了。然后你肯定经历过这个芯片从实验室送回来了，大家你接到了CEO打来的FaceTime，他们插上电，然后有时候它根本跑不起来，就感觉对。Cyber出了名的发生过两次这种情况，对吧？但他们挺过来了，而且做的非常出色。我觉得芯片，我觉得Cerebras的每一代芯片都是能跑通的，它只是很难找到PMF。
前两代芯片都能正常工作，它只是没有产品形态，而且他们现在做得很好。对，但插上电之后情况可不一样。完全点不亮，而且它完全点不亮，然后就变成，如果它完全点不亮，你可能就得推倒重来，然后就变成，嘿，我们还需要几亿美元、十亿美元，而且我们吸取教训了，下一次两年后肯定能跑通，对，去融资吧。对，前提是你还能融到资，所以半导体真的很难，物理世界很难，硬件很难，而他正在做的，以他现在的规模和速度。
并且带动这一切跟上它的节奏，因为土地和电力必须到位，整个供应链必须到位，资金也必须到位。所以，考虑到它占了百分之七十、百分之八十，不管怎么说，你只想接入那个生态。对，这也是马斯克做出那个决定的部分原因，对吧？对，我也觉得这是一步利润很高的操作。对，完全同意。所以其他所有人都在尝试自研ASIC。对，他们都上台讲过。
有时候他们会说黄仁勋或英伟达的坏话，或者冷嘲热讽。我确实觉得挺聪明的。昨晚的Halpinio团队，我们必须实事求是的肯定人家。Halpinio是我觉得除了TPU或Training之外，我见过的第一个不错的大厂自研ASIC。而且看起来花的时间相当短，花的时间相当短，确实令人印象深刻。我们必须实事求是地肯定人家，他们确实有一支优秀的团队在做这件事。
他们团队很棒，对，所以他们有一支非常出色的团队。我觉得他们有很多优势，我也确实认为，如果你是一家实验室，手里有模型，看得到研究方向，这在自研芯片上是个巨大的优势。但回过头看英伟达，他们是和所有人合作的，而且大家总觉得它真的会走向标准化。而且如果你看一下中国的三大开源模型，DeepSeek。Kimi、千问，他们其实都在以非常不同的路径演进，对，而且他们都可以在更通用的芯片，也就是GPU上运行，但如果你想做专用芯片，你就需要。
对，针对你看到的这种演进形式，你起码需要通用芯片，所以我觉得他，我很高兴他作为CEO的利益诉求和对美国有利的事情完全一致，所以我只想说，务必让你手下的半导体团队别说迈克尔乔丹的坏话，对MJ客气点，对MJ客气点，对，没错。对，然后有时候就是你去扯超人的披风，然后你就自信膨胀了。你看你变得自信，然后就开始说点垃圾话。
超人呢，有时候他就直接飞走了。T P U 团队当年的遭遇就是这样，懂吧？对对，而 jalapeno 他们现在有点在扯超人的披风了。对，走着瞧吧。走着瞧吧。而且，Halpinio 确实做成了一件那些大厂都没做成的事儿，这挺神了。这是我见过最具竞争力的芯片了。但话说回来，它也只是能和它八九款芯片里的其中一款竞争。
对他九款芯片里的其中一款，对，当然，而且这他们会继续保持紧密合作，对他们会继续保持紧密合作，所以就像是。哎，太好了！你搞定了这一件事，可要在系统层面上真正跟他竞争，你得再做另外八款芯片。对，而他是Semia Analysis的Dylan就讲过，说他是AI的银行，就像他是AI的中央银行，他是AI的美联储。
所以我其实觉得马斯克非常聪明，他没有选择去和一个对手竞争，而是选择和一个。利益完全一致的人合作，对利益完全一致，而且我觉得历史会证明那是个明智的决定。在一个供应链如此受限的世界里，其实很难看出客户的真实偏好是什么，因为只要你做出来，对他们什么都要，对就是这样，你就能看出，哪怕是非常老的，不管怎样，H一百售罄的价格都非常高。
对，而且如果你拿到了台积电的产能配额，你肯定能卖光。尤其是如果你还能搞到与之配套的DRAM，你肯定能卖光。所以其实挺难推断出客户的真实偏好。而且我觉得能看出客户真实偏好的最好方式之一。就是看他们和芯片公司达成的交易类型。大体来说，第一种交易是芯片公司去投资，投资客户。你看 TPU 和
Trainium，亚马逊和谷歌对 Anthropic 就是这么做的，这给他们带来了巨大的优势，因为确实帮到了他们的业务。
我觉得也确实帮那些芯片升了级，因为你总得去用一款芯片。这里有一个冷启动问题。在那类情况下，只要你投的钱少于毛利，就不会亏钱。然后还有一种情况是你做R V G，由黑石来提供资金，或者随便谁。黑石、阿波罗、KKR、高盛来提供资金，只要那个 R V G 确实少于你的毛利，你就不会亏钱，而且额外还能大概通过分成获得潜在收益。
然后还有一些交易是你赠送认股权证，但他们是和每百万 token 的固定价格挂钩的。只要你芯片的性能跑赢了你股票的表现，你在那种情况下就会表现不错。如果你只是白送认股权证，M P V 可能会是负的，因为股价表现越好。对方捕获的价值就越多，对，所以你可以看这种交易层级，推断出一些关于客户真实偏好的东西。
对，挺有意思的。所以英伟达做的交易相当不错。对我是说，我觉得聪明的人会去投他们的交易是有原因的。对我明白了，Gavin Baker，你觉得呢？谢谢你，很开心。和你聊天总是很开心，谢谢 David，太棒了，朋友。感谢收听本期 A16Z Podcast，也就是 A16Z 播客。如果你喜欢这期节目，请务必点赞、评论、订阅，给我们打分或评价，并分享给你的亲朋好友。
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