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声纹客轮技术
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
我是主播一凯
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Patrick O'Shaughnessy主持的投资访谈播客
Invest Like the Best
这是一档长期关注商业科技与资本市场的深度对话节目
嘉宾Gavin Baker是Atrades Management的创始人兼投资人
长期研究科技公司AI基础设施和市场周期
节目里有几句原话
特别有冲击力
资本主义史上从来没有发生过这种事
别说我的职业生涯了
就是整个资本主义史
整个商业史都没有过
历史不会简单重复
但会押韵
作为投资者
我们必须非常清醒地意识到这一点
如果我们不能都成为机关枪的大师
我们就会被机关枪支配
我们需要带着谦逊来面对这件事
承认这里有大量不确定性
并且认真思考
这些判断背后是一场关于AI资本
和未来秩序的高密度对话
那我们就一起来听听这期完整节目
AI领域当时发生的事
我觉得是资本主义史上
美国商业史上最了不起的时刻
Anthropic增加了110亿美元
过去10年12年里创立的
三家最受关注的SaaS公司
是Palantir, Snowflake和Databricks
这三家公司花了十年时间
打造自己的业务
Anthropic一个月就增加了
相当于他们三家公司
合计规模的业务
资本主义史上
从来没有发生过这种事
别说我的职业生涯了
就是整个资本主义史
整个商业史都没有过
这是我们第六次做这件事了
如果你能相信的话
这让你又回到了第一名
或者至少和Gurley并列第一
我觉得就算和上一次相比
那次已经很让人兴奋
很精彩了
现在这个时点还要更有意思
也许你可以先随便聊聊
今年三月和四月
你亲身经历那段时间
是什么感觉
对我来说
那像是一个完全独特的
经济技术和市场环境
你又是最认真研究
历史研究这些时刻的人
所以那到底是什么感觉
大体上说回撤有两种
一种回撤是你错了
公司业绩没有达到预期
你的假设被证伪了
你必须认亏把这笔损失确认下来
另一种回撤或者说一段跑输的时期
是你因为一些自己非常非常了解的公司而跑输
而且你非常不同意市场给出的价格走势
这种时候你可以加码
你不必把负收益确认下来
而是可以积累被压住的alpha
也就是未来的表现
对我来说三月就是这种感觉
感觉是NASDAQ在下跌
但与此同时
AI领域正在发生的是
我觉得是资本主义史上
美国商业史上最了不起的时刻
我的意思是
Anthropic增加了110亿美元RR
让我震惊的是
SaaS和云革命
创造了我们姑且说
5万亿到10万亿美元的价值
而且我会说
过去10年12年里
创立的三家最受关注的SaaS公司
大概就是Palantir
Snowflake和Databricks
这三家公司都雇了成千上万人
合起来是数万人
他们都花了十年时间打造自己的业务
而Anthropic一个月就增加了
相当于他们三家公司合计规模的业务
资本主义史上从来没有发生过这种事
别说我的职业生涯了
就是整个资本主义史
整个商业史都没有过
我是说这太疯狂了
然后Krishna上了这个节目
分享了一些数据
DR是五百分之
你把这个数字按三年算一下
简直离谱
所以这件事完全没有先例
我们这些科技投资人经常会听到
关于S曲线
关于投资指数增长的讨论
但我从来没见过这样的指数增长
他感觉甚至比DeepSeek那次还要极端
而DeepSeek当时的情况也非常类似
如果我们回到2025年
DeepSeek引发过一次大抛售
那其实很奇怪
因为那篇论文是在DeepSeek Monday前7天发布的
我记得他是在一个周一发布的
而那天美国是假日
我读了之后
想这件事对AI交易来说
可能不会被市场解读的很正面
所以我采取了行动
一周之后我们经历了Deep Seek Monday
AI相关资产真的大幅崩了下去
这很奇怪
因为到了Deep Seek Monday那天
其实已经非常清楚了
这会是有史以来
对算力需求最利好的事情
亚洲AWS Availability Zone里的价格
当时已经差不多翻倍了
你能看到GPU可用性在下降
而这也是我们第一次看到推理模型
在Inference阶段比非推理模型
要吃多得多的算力
所以那次也是类似的局面
但你需要做一点功课才能看出来
其实也没那么难
你只要看到股票在下跌
但DRM价格在垂直上涨
亚洲GPU价格在垂直上涨
GPU可用性在下降
然后两三天之后
美国的GPU价格
也就是GPU租赁价格也开始上涨
到了三月你要做的事就更简单了
只要观察Anthropic身上正在发生什么
有很多人好像都后悔
2022年没有买
COVID期间没有买
Deep Seek那次没有买
4月初你又遇到了同样的估值环境
而且AI的拐点还更清楚
所以其实一直都有很多机会可以买入
AI当然让事情变复杂的是
Straight of Hormuz
我后来相信了
而且现在也相信市场当时可能误判了一件事
我不是宏观专家
但我确实做很多国家安全相关的投资
所以我能接触到一些专家
他们也很愿意跟我分享想法和观点
Straight of Hormuz如果被关闭
对美国来说其实相对是很有利的
为什么
尤其是考虑到现任政府的目标
电力是一个非常重要的工业投入
或者说制造业投入
影响美国电价的关键投入
也就是会进一步影响AI的关键投入
是NG天然气
Bloomberg上那个天然气合约
当时它跌了1%
而亚洲欧洲以及其他地方的天然气价格
则翻了一倍或两倍
所以我们的相对制造业竞争力
几乎是一夜之间就提升了
不管这是好是坏
这似乎正是特朗普政府在意的东西
他们非常关注美国的相对位置
我觉得很多人还记得1970年代
70年代之所以那么痛苦
不只是因为价格上涨
而是真的出现了汽油短缺
然后你再往下看
会发现美国经济现在对能源的依赖程度
已经远低于过去
美国现在是全球最大的石油和天然气生产国
而且我们现在也成了全球最大的石油和天然气出口国
在这之上还有相对制造业优势
所以我觉得这让人更容易继续关注AI的基本面
继续关注那些从历史上看很有吸引力的估值
我认为从相对角度看
科技股相对于市场其他部分
基本上已经便宜到过去十年里最便宜的水平
你把这一点放到市场效率的背景下想一想
我们正处在资本主义历史上
最非凡的时刻
这对AI极其利好
而你居然还有机会
用非常有吸引力的估值去买AI
你怎么看Anthropic和OpenAI的估值倍数
在我看来
他们就像这轮趋势里
最纯粹最有代表性的资产
但他们的估值
其实并没有那么疯狂
如果你只看销售额倍数
再拿它和Databricks
Snowflake这些公司
在高峰期的交易倍数相比
你会怎么理解这件事
我确实认为从资本效率的角度看
OpenAI和Anthropic是很不一样的公司
Anthropic的每Token成本明显比OpenAI低得多
事实就是这样
你只要看他们为了做到差不多的收入规模
各自烧掉了多少钱
就能看出来Anthropic烧的钱
可能比OpenAI少了80%
所以作为公司
他们显然有非常不同的结构性ROIC
我觉得OpenAI正在做很多事
我认为Sara Fryer是非常出色的CFO之一
我觉得他们正在做很多事情
试图改善这一点
而且他们拿到了很多compute
比其他公司更多
他们确实拿到了很多compute
这是另一个很大的差异
事实证明激进一点回报非常大
但Anthropic如果是900亿美元
估值对应50亿美元AR
而且还在增长
增长一千个bathenet
对增长速度非常夸张
也许一个更准确的说法是
如果Anthropic拥有全部compute
它今天的收入很可能远高于1000亿美元
也许是1500亿美元
而且我确实认为
他们显然已经降低了Cloud的智能水平
有一个分析说
即便是Cloud Opus在同样的问题上
生成的token也少了70%
就像我们上次聊过的
在某种程度上token数量等于答案质量
也等于思考质量
当然每个token的智能密度也很重要
作为用户
我确实感受到了这一点
所以我认为
如果compute不受限制
他们的收入会高得多
可能是1000亿
1500亿
也可能是2000亿美元
这样看你买的
可能更像是五倍无约数
收入我来编一个新数字
U2无约数run rate revenue
那你为什么觉得
他们不以3万亿美元
估值之类的价格
直接融1000亿美元
如果你是Anthropic的CFO
Christian很棒
我们刚请他上过节目
或者如果你是OpenAI的Sara
至少从Christian那期节目之后
我收到的反馈来看
我认识的所有人都想投这两家公司
我觉得这是明智的
因为未来是不确定的
你显然是在一个资本极其密集的游戏里
即使你是Anthropic
我相信他今天在Inference上的毛利率已经非常高
再说一次
Anthropic今年很可能就会开始产生现金
如果他还没有开始产生现金的话
而我认为他很可能已经在产生现金了
但即便如此
你大概还是希望以后能继续融资
拿到更多compute
这个世界充满不确定性
乌克兰开始真的真的占上风了
俄罗斯会怎么回应
我认为伊朗那边仍然有很多不确定性
所有这些不确定性可能都会放大
围绕台湾的地缘政治不确定性
所以这是一个不确定的世界
如果我想到Ellen
他一直都让投资人赚到了钱
他把这件事看得像一种神圣契约
结果就是因为他20年来
一直让人们赚到钱
他拥有了一种超能力
这种超能力
就是他基本上可以在任何时候
按自己想要的规模融资
我觉得这些公司
现在这样做是明智的
我不知道他们是不是这样思考的
但我确实认为
专注于让投资人赚钱是明智的
这会带来一些好处
而且这些好处不会只持续一两年
他们可以持续未来20到30年
伊朗做到这一点的方法
是不是某种系统性的低估SpaceX
或者其他公司的价格
实际的方法到底是什么
就是从来不在估值上贪心
对从来不把估值推得太高
就这么简单
我的朋友Antonio指出
SpaceX在大概10年里
每年复合增长率是30出头
这只是因为Ellen
我认为他很专注于保住这种超能力
他也试图在投资人和员工之间
找到一个公平的平衡
我觉得这是明智的
但Anthropic能不能以
比传闻中最新估值
至少高100%的价格融资
当然可以
我们来聊聊Watts和Wafers这部分
这一直是我最喜欢跟你聊的话题
也就是这轮基础设施建设的重要性
我感觉每次我觉得它有点过热了
下一次跟你聊的时候
又会觉得我们之前做的还远远不够
你研究过很多S曲线
也研究过这些S曲线有多陡
而且你很了解历史
你现在怎么看
WATS和WAVERS
他们作为这一整件事的关键投入
到底有多重要
我会说在没有重大监管
和政治反弹的情况下
资本主义会解决电力短缺问题
不过我觉得这种反弹
确实有可能发生
有一家大型PE公司的
数据中心基础设施
投资负责人说过
我记得可能是Blackstone
Apollo和KKR
他们以前最大的限制因素
是能源和芯片
现在更重要的是分区规划和审批
我觉得很多公司都在等中期选举之后再采取行动
比如可能的裁员
没人想在中期选举期间变成被打的靶子
但你也看到很多做涡轮机的公司都宣布了大幅提高产能的计划
现在能铸造那些巨大叶片的机器好像就两台
西方已经80年没造过这种机器了
我们已经不知道怎么造了等等等等
这些都是真的
我也绝不是在低估其中需要的工业工程能力
魔法和工艺
但从长期看资本主义很擅长解决这类问题
除了这些涡轮机之外
还有其他能源来源
只是时间周期更长
所以我觉得电力短缺
大概会在2027年
2028年开始缓解
然后我认为orbital compute会真正解决这个问题
我确实想重新定义一下orbital compute
因为人们一听到太空里的数据中心
就会想到我们上一期聊过的那种
在太空里建一个五角大楼
那么大的建筑
他们会说这我们做不到
但它不是那样的一个Blackwell Rack
重3000磅高8英尺
深4英尺宽3英尺
它就是在太空里的机架
SpaceX已经给你看过示意图了
那个机架本身就是卫星
不过它的大小大概和一个Blackwell Rack差不多
它有太阳能力
两边可能各有500英尺长
你把它放在太阳同步轨道上
这样这些太阳能板就一直在太阳下面
而且因为它处在精确的太阳同步轨道上
散热器就可以从它后面延伸出去几百英尺
这是一个很常见的质疑
你打算怎么处理
这些年我在Starbase待了很多时间
也跟很多SpaceX工程师聊过
我确实认为这是地球上最有才华的一群工程师
他们非常有信心认为自己已经解决了这个问题
而且他们并不是总这么有信心
比如我觉得要把Starship变成火星殖民运输器
可能还需要一些工程工作
他们会做到吗
当然会
他们现在更关注什么
我会说可能是维修和维护
这是两个主要回应点
一个是散热器
另一个是如果机架里某个东西出了问题
要怎么维修
答案是在你大概拥有一对Optimus机器人之前
你其实做不到
不过我确实认为
Starship会以我们现在无法想象的方式
改变太空经济
尤其是如果监管开始限制数据中心
那别的都不重要了
你能造出多少orbital compute
就能卖出多少
然后很明显你会用激光
把这些rack连起来
激光在真空中传输
而每一颗Starlink上
现在已经有这种能力
让我觉得震撼的是
SpaceX运营着世界上最大的卫星星座
轨道上98%或99%的卫星
都是它的每一颗Starlink
他们今天都在给它散热
而且我认为Starlink V3
会以20千瓦运行
一个Blackwell Rack
也不过是100千瓦
人们经常谈密度
但如果你用激光穿过真空
来连接Rack
那你完全可以把Rack做得更大
从物理上说
在地球上的数据中心里
你关注的是尺寸
因为你要把Rack连接起来
最好用铜蓝
还要尽量缩短长度
等等等等
布线是一项很大的成本
所以你确实希望Rack尽量小
因为能用铜就用铜
必须用光纤时才用光纤
但在太空里SpaceX可以做各种事情
我觉得有些唱反调的人
可能根本没有考虑到这些
关键是他们运营的卫星比任何人都多
他们今天已经有20千瓦的卫星
所以也许一开始只是把它扩到60千瓦
他们看起来很有信心
可以直接做到100到120千瓦
而且同一家公司
现在还运营着地球上最大的数据中心
他们有世界上最好的硬件工程师
与此同时
各种坐在扶手椅里怀疑的人
几乎都没有聪明到
也没有务实到能在SpaceX工作
我不想引用Larry Ellison
但有人当时在表示怀疑
Larry就说
听着他正在外面让火箭着陆
我没看到别人能让火箭着陆
现实是
十年之后仍然没有任何其他公司
能够稳定的让轨道火箭着陆
并且完全重复使用
没有可重复使用
这整件事就不成立
也说不通
而可重复使用就意味着
你必须让它着陆
我想把orbital compute
重新定义一下
它是在太空里的rack
而不是在太空里
飘着的五角大楼
那么大的巨型数据中心
那种说法太荒唐了
但你可以这么理解
真正让它成为数据中心的
是你用激光
把这些rack连接起来
所以它会是太空中的rack
通过激光连接成一个虚拟数据中心
如果你设想那样一个世界
假设这一切都发生了
而且我们能很经济的
把这些东西送上去
在太空各处运行举证惩罚
那对地面数据中心意味着什么
有人曾经说过
美国会尽最大努力
吸取它能拿到的每一种能源
我觉得computer也是一样
这也是为什么
我现在对Edge AI的空头逻辑
可能没有以前那么担心了
我们会消耗尽可能多的computer
我认为Inference非常适合Orbital Compute
但Training在很长一段时间里
还是会在地球上完成
所以我不觉得这对地面数据中心特别利空
我认为在我的有生之年
这些数据中心都会很有价值
但如果你处在发电和冷却这个生态里
而且正在大幅扩产
那我确实认为值得认真想一想
因为很多新增产能投产的时候
可能正好也是那些可笑的怀疑者
开始明白Orbital Compute
真的很现实的时候
如果你是那些公司之一
我觉得这件事值得你反复认真思考
同时在这段过渡期里
也有各种很酷的事情发生
比如我们越来越擅长改造喷气发动机
Boom Aerospace就在做这类事情
所以在电力这边资本主义正在全力运转
但在晶圆这边情况不一样
那是一群在台湾兼任年长的人
他们是台湾最重要的人
他们占了台湾GDP用水量和用电量的压倒性份额
大家会谈到规遁
他们都把自己看作
Morris Chang神圣遗产的继承者
我很清楚的记得
20多年前我去科学园去拜访他们
问他们
你们觉得自己能追上Intel吗
他们说
这是一个非常美丽的梦想
但这是给我们孙辈的梦想
后来他们做到了
部分原因是Intel自己犯了很多错误
但也因为他们的思维方式非常不一样
Jensen经常飞去台湾
其中一个原因就是
他希望他们扩大产能
我确实觉得很不可思议
Jensen从来没有和台积电签过合同
他们做生意靠的是
看起来公平的安排和握手承诺
这太有意思了
没有合同
大家相信长期来看会公平
我们是伙伴会公平对待彼此
事实是
按照过去每一次基础性新技术的市场先例
像AI这样的技术总是会出现泡沫
Carlotta Press写过一本很棒的书
讲的就是这个
基本上市场是有效的
市场正确理解了
这是一项基础性新技术
这就出现了Mobileson所说的多样性崩塌
所有人都会开始看多这项新技术
而我现在有点担心市场会出现
共识过于一致的问题
接着就会出现泡沫
这个泡沫会为新技术的建设买单
但供给会跑到需求前面
然后就会崩盘
如果这种建设是靠债务推动的
比如2000年那样崩盘就会特别严重
现在这一轮建设有一点让我很高兴
也很重要
就是它到目前为止
绝大部分还是用经营现金流来融资
这和2000年相比
是一个非常重要的基本差异
还有估值上的差异
还有一个事实是
现在每一块GPU都在100%利用率运行
而当年99%的光纤都没有被使用
所以这里面有很多基本面的不同
但我们还是得记住
历史不会简单重复
但会押运
作为投资者
我们必须非常清醒的意识到这一点
而且要认识到
从过去两三百年的历史看
先别说互联网泡沫
我们有过铁路泡沫
也有过运河泡沫
所以我们应该预期会有泡沫
这很可怕
没有人想要泡沫
泡沫是很糟糕的
糟糕的原因在于
如果你对估值敏感
你就会大幅跑输
然后很可能被所有客户解雇
George Vander Hayden已经不在了
他是非常出色的Fidelity基金经理
他在1999年和泡沫对抗
然后在2000年初退休了
因为我觉得他真的扛不住了
他知道市场是错的
但他的客户非常怀疑他
George你跟不上时代了
你不懂
他当时已经满头白发
他真的是一位很了不起的人
我和他共事的时间很短
但他是我的好朋友
也是我的导师
Jennifer UIG
非常重要的导师和朋友
所以我身上通过他继承了
很多Vander Heiden的影响
也就是同一个人说过
太早合错了是一回事
George
退休是因为他承受不了跑输
也承受不了
客户一直说你到底怎么了
你不懂
他大概把基金的40%投在烟草
40%投在住宅建筑商
结果他确实跑输了
但在接下来三年里
他相对于NAC的表现
可能好出20倍到30倍
我之前一直比较乐观
认为晶圆的根本性短缺
会阻止泡沫出现
而今天这个短缺
基本由TSMC控制
如果TSMC按Jensen
想要的方式去做
我觉得NVIDIA在2026年
或者2026
2027年
可以卖出2万亿美元的GPU
也许是2.5万亿美元
也许是3万亿美元
但总会有一个上限
如果消费者消化了这么多产能
你很可能就已经过度建设了
所以如果我们最后没有泡沫
那真的应该给TSMC开个庆功会
因为他们将会是单凭一己之力
阻止泡沫的人
现在你已经开始看到一些公司
去找Intel和Samsung
我们先假设和潜在需求相比
TSMC的供给一直非常紧张
那会发生什么
从市场历史看
我不知道具体是谁
但Intel和Samsung里面
总有一家不会一直保持纪律
他们会先松动到某个程度
这会迫使其他所有人也跟着松动
所以我觉得这里面很大一部分
可能取决于TSMC
能在多大程度上继续保持
相对于Intel和Samsung的人才领先
你得记住
不管具体是多少
9个月12个月15个月
它都是一个领先节点上的差距
你是说领先节点
没错
还有他们扩张产能的速度
如果我只看一件事来判断有没有泡沫
那就是TSMC的产能决策
我觉得有一个刚刚好的区间
TSMC扩的足够多
让Intel或桑松很难真正成为一个有规模的第二来源
也就是市场份额远高于30%的那种
但与此同时
他们也继续保留金元上的根本约束
帮助我们避免泡沫
当然我也觉得Terrafab会参与到这件事里
Terafab是SpaceX的项目
我相信Tesla也参与了
是一个合资项目
要在美国建设世界上最大的Fab
我觉得他们会成功
第一他们和Intel有合作
这非常重要
因为他们能接触到50年的组织知识
而这些知识只比最前沿落后
9个月几个季度
12个月或者3到5个季度
这是一个优势
另一个优势是
我相信Terraflab会得到
所有半导体设备公司的关注
TSMC当年能追上来
一个很重要的原因是
ASML Latin Curve LAM Research
和Applied Materials
都希望他们追上来
这些公司不喜欢
只有一个买方的局面
所以ATEM当时都在台湾工作
直到Intel犯了一些错误
局面一下就变了
因为Elan在硬件工程上的生育
这些ATEM也会来这里
而且在美国可能有些人很难想象这一点
因为政治已经取代了宗教
伊朗之前涉足政治
这让美国一些人很难清楚的看待他
这挺可惜的
因为我确实认为他为美国做的事
可能比任何其他美国人都多
他几乎是单枪匹马的把制造业带回美国
他也复兴了defense tech
SpaceX在某种意义上
是美国最重要的国防承包商
他用Starlink做的事情对全世界都很了不起
他创造了这么多蓝领制造业岗位
我觉得这本来就是很多自由派的目标
而且这对美国有好处
在推动全球脱碳这件事上
他做的比任何在世的人都多
如果你出于环保原因
对地球上的data center不满
那这就是一个答案
所以这很可惜
但在中国台湾韩国和日本
他就是一个活着的神一样的人物
我观察他很久了
他接下来会做的就是招到最好的人
因为最优秀的工程师
都想为Elon工作
尤其是硬件工程师
他会招来非常厉害的工程师
然后他们会在Terrafab旁边
建一个台湾城
他会说这些是你们最喜欢的餐厅
我把他们和全体员工
从台湾搬到德州
我们把一切都做成你们喜欢的样子
然后还会有日本城也是一样
还会有韩国城
所有这些都会非常到位
目的就是招到最好的工程师
这就不是现在管理Intel那些人的思路
所以他会拥有最好的人才
他会拿到WiFi Equipment公司的一线团队
他还有Intel
这很重要
这对任何一届政府的政治目标都太有利了
而且我觉得他足够不一样
不会让台湾Semi翻杆
这些项目的周期都很长
对吧
所以Terrafab要真正开始大量生产NVIDIA GPU
或者别的什么芯片
那也是很久以后的事
伊朗做事通常和别人不一样
别人建一个data center要花三年
他用122天就建好了
一个Samsung在德州的Fabry
不得不给他安排一个办公室
因为他对他们扩建厂房的速度
非常不满意
我们走着看
你前面提到过deep seek
大家当时一个很简单的反应是
好吧
这些模型会变成这样
效果达到前沿模型的95%
但成本只是很小一部分
是蒸馏出来的中国开源模型
也就是说我们大多数想做的事情
都可以用这些模型
时间往前推一点
比如两年后
我这种小公司
没有理由每年花100万美元
买token之类的东西
但实际情况看起来和这个判断
很不一样
我很好奇在你看来
为什么会有这种落差
我觉得最有意思的是前沿模型的回报
在模型层AI的经济回报
不是全部
但绝大部分都发生在前沿模型上
这让我很意外
我觉得很多人也很意外
我认为这是最重要
最需要回答的问题之一
作为投资者
你必须对此有一个假设
Frontier Token会不会继续拿走
模型层创造出来的绝大部分经济价值
这确实很意外
我还记得Gemini 3.1 Pro
刚出来的时候
它让我非常震撼
太好了
但今天再用它已经让人受不了了
真的受不了
这里可能也有一点动态变化
公司会先用前沿模型做prototype
等真正上线生产时
你会听到很多人改用working
或者用开源模型
但今天的事实仍然是这些经济回报的
绝大部分来自frontier token
这很意外
它会不会持续下去
我觉得是一个非常有意思的问题
因为我经历过Gemini 3.1再到Opus
所以我现在对这个问题开放的多
然后我也会用Grok 4.3
它确实在Peritone Frontier上
顺便说一句
处在Peritone Frontier上的公司
已经发生了很大变化
这也是我们上次讨论内容的一个后果
Google因为在TPU VA上
做了非常保守的设计选择
试图把一部分控制权
从Broadcom和NVIDIA手里拿回来
结果失去了每Token成本上的领先地位
而NVIDIA还在继续做激进选择
过去Google主导了Parrot of Frontier
这里说的Parrot of Frontier
是智能水平和成本之间的关系
我觉得这是分析AI Labs
是最重要的观察指标
9个月前Google主导了这条曲线
在Pyrido Frontier的每一个点上
OpenAI, AssetAI和Anthropic都在它里面
现在Pyrido Frontier主要由Anthropic和OpenAI主导
然后Grok 4.3也在Pyrido Frontier上
它很明显是成本最低
效果最好的5000亿参数模型
然后Gemini 3.1还勉强挂在Pyrido Frontier上
如果让我下注
我会赌他们是出于面子在补贴这个价格
我会这么说
第一
Richard Sutton的Bitter Lesson
如果被违反
那肯定是这笔交易最大的风险
也是整个AI最大的风险
现在一个人离AI越近
就越怀疑这种情况会发生
我觉得三月份市场走弱的一个原因
是出现了一个更蠢得多的DeepSeek版本
也就是一个叫TurboQuant的东西
TurboQuant是Google的一种内存优化
一年前有篇论文写过
当时Google正在和Micron
Samsung Hynix谈协议
想签一些LTA
把很高的价格锁定很长时间
就在谈判中间
他们发布了这个东西
人们实际做什么
总是比他们说什么更重要
他们就在X上宣传了一下
然后就传开了
大家都说天哪
DRM完了
这里有一个DRM优化方案
但我在全世界找不到一个AI工程师
相信TurboQuant会对DRM需求产生任何影响
但不管怎样
这就是对Richard Sutton的
Bitter Lesson的一种违背
更多compute总会胜过人类在算法上的巧思
更多compute data
或者超过Chinchilla Optimal的训练
我想说的是
现在人们越来越常做的这些事
确实是一个真实风险
我觉得真正构建这些模型的人
对这个风险是怀疑的
我之所以没那么怀疑
是因为我觉得我们离ASI已经非常近了
谁知道Bitter Lesson
对400IQ的模型还成不成立
或者也许我们会经历一个短暂阶段
如果你达到了ASI
他第一件想要的事
可能就是变得更聪明
并拥有更多资源
他要怎么做到这一点
他会让自己变得更高效
我认为这确实是一个风险
Bitter Lesson里
我相信字面上也包括人类
所以我们很快就会知道
Bitter Lesson到底还成不成立
如果它适用于300IQ的AI
那再到400 500 600IQ
到某个时候我们可能会看到一个
基于AI和ACI的暂时违背
Bitter Lesson的阶段
我很好奇
你怎么看模型创新里的其他部分
比如continual learning和memory
大家似乎最关注这两个方向
觉得他们可能会带我们进入另一个新的范式
你怎么看这两件事的作用
我觉得我们已经通过这些harness
在memory上做了很多事
后来我们发现harness engineering
没有模型本身重要
但它真的很关键
而且这些harness和模型越来越多
是在一起共同开发的
harness做的一件大事
你可以把它理解成
模型运行时所处的Ryntime
他知道工具在哪里
会创建context
memory state
有非常具体的prompt或指令
总之他会带来很大的差别
差别巨大
哪怕是很简单的版本
简单版本也会带来惊人的差别
我想我上次来这里的时候
说过很多遍
我当时说作为投资人
你一定要付每月250美元
买当时那个版本
这样才能形成自己的直觉
但现在只靠这种方式
已经不可能理解今天Frontier AI能做什么了
即使是非写代码的用力
你也需要Cloud Code或Codex
而且你需要用Enterprise Plan
原因是
这也是我认为Google失去成本
领先地位之后带来的另一个变化
这些AI模型已经转向按使用量计费
如果你还在每月250、300
或者280美元之类的套餐里
你会被严重限速
你拿到的是一个被切掉大脑的AI版本
因为就像我们之前说的Cloud
现在输出的token少了70%
你真正想要的是
Claude和他的Harness
认为为了给你好答案
必须输出的那些token
那你就需要用按使用量计费的plan
顺便说一句
这对AI非常利好
我在2005到2007年做过电信分析师
移动通信在之前10年里
一直是很好的增长行业
原因是它结合了固定价格和按使用量计费
比如某个价格包含900分钟
超过之后再按使用量收费
移动通信什么时候不再是一个很好的增长行业
就是所有人都转向无限量套餐的时候
顺便说一句长途电话也是一样
AI现在正从无限量使用转向按杯付费
结果证明人们真的很喜欢和朋友打长途电话
人们也真的很喜欢在电话上和朋友聊天
人们也真的很喜欢用AI
尤其是现在一个人可以让100个agent同时工作
所以我认为转向按使用量计费
很可能就是
为什么你会看到
OpenAI和Anthropic
今年AR远远超过2000亿美元
因为不只是更多compute会上线
他们还可以通过这些
按使用量计费的enterprise model
推高frontier token的价格
但这也让人难过
对整个世界来说都让人难过
因为这意味着
如果你付不起钱
你就不在frontier上
不过说回continual learning
如果我们解决了这个问题
你是怎么理解它的
人类大脑有太多谜团了
相对于AI
我们是样本效率极高的学习者
我忘了具体是多少
但AI需要的样本量
比我们高出好几个数量级
很多很多个数量级
今天在某些东西可以验证的时候
我们已经有了一种
粗糙版本的continual learning
那就是在mid training期间
做reinforcement learning
但真正的continual learning
是一个模型
能够动态调整自己的weight
或者以某种方式实时调整
就像人类一样
这不就是人类会做的事吗
是的
比如我第一次把手伸进火里
我就学会了
以前从没碰过以后
也不会再伸进去
今天的模型
却需要把手伸进火里一百万次
然后还得让设计者
在下一轮训练里
或者在一个RL Gym里
给他放一团火
他才能学会
我觉得他必须能动态更新权重
但我也觉得
大家正在研究很多
比这更聪明的技术
如果我们做到这一点
起飞速度就会非常快
而且大家似乎很有信心
continual learning差不多就在眼前
我确实觉得这是第三个大问题
bitter lesson会不会失效
因为ASI之后
人类智慧可能不那么重要了
frontier token还能不能继续保持
现在这样的溢价
我们会不会得到continual learning
如果会什么时候
在这一切里
新的芯片公司扮演什么角色
我们已经聊了很多NVIDIA
以及它和TSMC
Intel等公司的关系
现在可以说是百花齐放
我觉得可能真的有上千家公司
在尝试做新芯片
想解决这个瓶颈里的某一部分
我很好奇你怎么看这个领域
这个机会
以及它会发挥什么作用
这些公司会发挥什么作用
我觉得这对世界来说是好事
也很健康
对Jensen来说也是好事
因为换一个政府
可能会有不同看法
我认为竞争对所有人都有好处
在坦克设计里他们会讲铁三角
坦克设计里的铁三角是
所有坦克设计者都必须在攻击防御和机动性之间取舍
原因很明显防御越强也就是装甲越厚
坦克就越重机动性就越差
所以你必须在这个三点里做选择
比如以色列的Merkava
它就是偏向防御优化
俄罗斯坦克还有Leopard
一般更偏向机动性优化
芯片设计也是一样
这里有一些由物理定律决定的基本约束
它们体现在TSMC的设计规则里
你必须在这些约束内做设计
现在有TPU Tranium和AMD
它们本质上都在尝试做一个更好的GPU
今天我觉得可能Tranium做得最好
当然没有谁真的比GPU更好
但我觉得Tranium已经有点在拽超人的披风了
不过这场比赛还没真正开始
Tranium 3需要放量生产
因为它有一个Scale-up Switch网络
如果你想以经济的方式
对贸易模型做influence
这个网络非常关键
很多公司用的是Torres架构
Google之前就是这样
AMD也是
我们还要看看MI450会怎么样
现在还不知道
我们对Tranium 3的了解
可能比对MI450更多
但这是一场很难打的仗
所以你必须做不一样的东西
而且这个不一样的东西
还必须很难做
所以我觉得这些创业公司
最好的路径是这样
我的经验法则是
1%的市场份额就会值1000亿美元
1000亿美元已经是非常好的venture
结果了
我觉得Jensen会说
好
如果有人做了不一样的东西
而且拿到1%
2%
或者3%的份额
我们也会做那种芯片
所有人都会面对这件事
但如果你是在尝试做一个更好的GPU
那祝你好运
如果你做的是不一样的东西
那它也必须很难做
你可以做不同的取舍
prefill和inference的结偶
确实把做这些
不同取舍的空间打开了
因为你可以为decoat
做非常激进的取舍
也可以为prefill
做非常激进的取舍
prefill指的是接受context
decoat指的是输出
对吧
我有一位很棒的同事
叫Andrew Fox
他说你可以想象
一艘18世纪的英国海军战舰
prefill就是在给大炮装弹
decoat就是在开炮
prefill字面上说
就是模型理解问题
理解prompt
然后跟踪自己正在生成的答案
它本质上是一个受内存容量限制的问题
Decode是生成新Token的过程
它受内存带宽限制
所以如果你是芯片设计师
这就给了你更大的发挥空间
但即便如此
这件事也必须足够难
因为如果你只是在那个铁三角里
做不同取舍去优化内存容量
而这些取舍并不难
那NVIDIA也会做同样的取舍
他们从台积电拿到的价格
会比你能拿到的好得多
那就祝你好运吧
而且他们还有一个优势
就是他们和每一家模型公司都合作
可以不断优化自己的设计
顺便说一句
还有一件很有意思的事
如果你是VC投了一家半导体公司
而这家公司告诉你
他们会有优势
因为他们能特殊接触到台积电的某个工艺
我可以向你保证
Jensen在那个工艺
还只是台积电脑海里的一个念头时
就已经看过了
他们对这个工艺的了解
远远超过一家200人的小公司
能想象的程度
台积电也好
供应链里的每家公司也好
都会把所有东西展示给Jensen
就像他们也会把所有东西
展示给Amazon AMD
TPU那些团队一样
这也是另一个原因
别去试图做一个更好的GPU
所以你可以做不同的事
你可以在prefill这块画布上发挥
也可以在decode这块画布上发挥
但你还必须做一件很难的事
因为一旦它做到了规模化
那四家公司会非常快的跟进
我的公司曾经是Cerebrus的Venture投资人
Cerebrus做的事情就是又难又从根本上不同的事情
也就是Wafer Scale Computing
它会带来一整套取舍
但他们当时做出的那个架构决策非常难
也让他们能做别人做不了的事情
至于这件事最后能做多大
我们还要看他们现在也在做一些很酷的东西
比如Cerebrus面临的一个问题是
一旦你需要把很多芯片拼在一起
扩展scalable网络或者scalable网络
你就需要大量IO
IO受所谓shoreline限制
也就是芯片边缘的长度限制
所以相对于shoreline IO
Cerebrus在片上计算和内存上的比例是压倒性的
但他们是一群非常聪明的人
他们做了一件非常难的事
现在他们在尝试
能不能把一片光学wafer直接放到上面
这样就能解决那个问题
我相信他们也在研究Dirham的Hybrid Bonding
绕开这些所谓的限制
那些限制其实并不是真的限制
理论上一台Cerebrus机器
可以运行任何大小的模型
只是有些模型尺寸
它们跑起来会比其他尺寸更有优势
所以我觉得Cerebrus有意思的地方在于
它们做了一件不同的事
而且很难做
真的很难做
就是Wafer Scale Computing
所以我确实认为这类公司是有角色的
我也会鼓励他们所有人做不同的取舍
尝试做很难的事
因为Cerebrus IPO之后大家都会拿到钱
这不会是问题
但Cerebrus花了三代芯片才把它做对
这是一家已经十年的公司
这真的很难
你看CEO Andrew Feldman就能看出来
他和整个团队为了走到今天
经历了多难的事情
他们需要有这种韧性和毅力
第一颗芯片失败了
这种事会发生
你能不能回来再做第二颗芯片
不过关于这个话题
我最后还想说一点
这件事会极大延长GPU的使用寿命
而且可能会单枪匹马
拯救private credit
你问private credit是什么意思
private credit
现在因为那些SaaS贷款已经很痛苦了
不管这些贷款已经被减计了多少
可能还需要减计更多
因为如果上市公司都在艰难适应
那一家背着很多债的公司
又怎么适应
又怎么投资一个利润结构
完全不同的业务呢
但GPU里也有大量private credit
他们当时给这些GPU做承销
我觉得按的是三年或四年的寿命
而inference的拆分意味着
我认为这些GPU会有十年或者十五年的寿命
那些AI怀疑论者会说这些公司都在做假账
GPU的使用寿命只有一两年
CPU的使用寿命也只有四年
因为技术变化太快
不是这样的
技术快速变化
以及prefill和inference的拆分
带来的结果是
你可以把一个Cerebrus系统
或者Groke LPU放在Hopper
甚至MI的前面
然后用Hopper和MI来做prefill
把那块GPU的使用寿命
一直延长到它烧掉为止
当然它们确实会烧掉
所以它们还是有时间上线的
但也许你不需要让它们跑得那么快
这对整个private credit行业都会非常有利
它会帮助融资AI建设
因为如果你能开始给GPU融资成本
更像是5%或6%
而不是我记得CoreWeave最低那笔融资
大概是7%出头
那在数学上
真的会改变这轮建设的融资成本
我们有了这种技术创新
它会降低融资成本
也会延长地球上算力的可用寿命
这里最后还有一点很有意思
我的朋友Jaymon Ball
刚做了一期播客
Kochu也有一份Deck
里面讲到卖稀缺的人
过得比买稀缺的人好太多
买稀缺的人就是那些hyperscaler
但如果你手里有一个巨大的存量资产
而这个东西现在正好短缺
那也是一个非常非常好的位置
我们也听到CPU在agentic world里
比过去重要的多
他们要负责orchestration
to call等等等等
世界上最大的CPU集群
都在hyperscaler手里
所以我觉得有些hyperscaler
可能会稍微追上一点
那些卖稀缺的公司
我想把不同而且很难这个想法
放到基础设施之外来聊聊
现在你开始接触新的创始人
也接触那些
必须适应新世界的现任CEO和创始人
你看到的那些最AI native的创始人
不是做芯片基础设计或者模型的人
而是用这项技术去做其他东西的人
如果你观察到了差异
他们在你看来最不一样的地方是什么
首先我觉得这不只是芯片设计的问题
对我来说这一直是venture里一个根本问题
有些不同的想法
地球上每个人一听就会觉得显而易见
如果你做Venture处在这种位置
而这件事本身又不难做
并且在你建立规模之前
它就已经对全世界都显而易见
那你就麻烦了
规模是终极优势
Amazon当年很厉害的一点是
我觉得这件事对很多人来说是显而易见的
但对零售业的CEO们来说并不显而易见
Amazon非常聪明
任何VC投资的电商公司
他们都会去摧毁
他们会说真可爱
那我们就把这个品类的利润率
打到负1万百分之
Wayfair那帮人就不一样
他们做的是一件很难的事
Amazon想干掉他们
但失败了
那些CEO在运营上非常强
真的很有能力
对我来说在Venture里
我总是在看这件事
会不会在这家公司建立规模之前
就变得对全世界都显而易见
还是说它既不明显很不同
又真的很难做
我觉得很多创始人在AI里都很挣扎
大家现在开始担心
在Jensen所说的AI五层蛋糕里
利润正在流向能源
流向数据中心
流向芯片
流向模型
但并没有真正流向应用
Cursor和Cognition已经做到了规模
他们专注在Coding上
18个月前专注Coding的人并不多
OpenAI当时什么都在做
真正专注Coding的是Cursor
Cognition还有Anthropic
这种对代码的专注方向非常正确
Repli的创始人MJad Massad
发过一条推文
我觉得特别聪明大意是说
有点接近苦涩教训的一个事实是
coding可能是通往ASI
和有用AI的最短路径
因为如果你真的很擅长coding
你就可以给自己写代码
去做任何事情
所以我觉得这些公司非常聪明
选择了高度聚焦在coding上
我觉得他们大概都已经
做到了一个规模
因此有了自己的位置
我觉得cognition在做的事情
真的非常非常不同
但我觉得很多创始人
真的很挣扎
他们试图建立信心
认为自己可以在一些细分领域里先进去
并且在模型公司进入这个细分领域之前
拿到某种数据护城河
或者他们希望这个细分领域足够小
小到模型公司不会亲自去做
但又仍然能做出Venture级别的结果
这和你说过的Token Path有关吗
我知道你之前跟我用过这个说法
是的
我觉得这个说法来自Ultimator的Jaymon Ball
他说如果你是一家软件公司
或者任何类型的AI公司
你就必须在token path上
所以databricks在token path上
类似的公司也在token path上
如果你不在token path上
又不是在某个非常细分的领域里
那日子可能会很难
即便是这些垂直细分领域
我觉得如果你去和模型公司的人聊
他们对其中一些也会持怀疑态度
因为这些细分领域里生成的所有数据
都是来自人类
但你的赌注是
你能用这个狭窄垂直领域里的专有数据
训练出一个成本更低的模型
而Frontier Lab永远做不到这个成本
也许这是个好赌注
但我觉得你必须非常非常小心
另一方面
如果这些Frontier Token
相对于其他Token的回报下降
应用层的价值创造会出现一次爆发
还有一个非常重要的点是
我相信只要Jensen想
他大概可以做出很接近Frontier的东西
用他自己的模型
他们在做一些非常酷的事情
这就是像Joel Spolsky会说的
把你的互补品商品化
我不觉得他想这么做
OpenAI和Anthropic
某种程度上正想对他做这件事
但没有成功
所以这很像是一个非常逻辑化的思考者
会做出的逻辑反制
我觉得你会看到
今天所谓的开源前沿模型
主要是一些中国模型用的是
偷来的美国token
有人告诉我DeepSeek
最新那个
或者也可能是最早那个
只用了15万条reasoning traces
如果你是一家中国公司
有很多办法可以把这件事洗干净
你可以打各种不同的API
让追踪变得很难
现在美国实验室在非常努力的做反蒸馏技术
但我确实觉得中国开源模型
在资源非常受限的情况下
做出了很了不起的东西
不过这里面有很多蒸馏
所以我认为除了没有足够的compute
去服务mythos之外
他们也不想让他被征留
他们想自己用mythos
自己去征留他
用他来对下一个模型做RL
或者做别的事情
然后我觉得最终
如果open AI的经济账算得过来
前沿阵营里的任何一家
都会面临同样的问题
这里会出现非常有意思的博弈论
因为这是一种新的囚徒困境
我们之前讲过老的囚徒困境
主要是围绕着
你处在一个必须花钱的囚徒困境里
新的囚徒困境会是
如果你站在前沿
你到底要不要通过API发布那个模型
如果所有前沿公司都同意不这么做
那中国开源模型很快就会完蛋
但只要有一个人背叛协议
他就会拥有最好的模型
会有大量收入和现金流
当然资源等于智能
所以他会开始领先
然后这又会导致其他所有人也把模型放出来
所以这是新的博弈论
他有点像TSMC
Samsung和Intel之间的那种博弈
现实是如果像NVIDIA或AMD这样的公司
真的非常认真的使用其他晶圆厂
那家晶圆厂会很快变强
所以我确实认为
Jensen会让开源模型在一定时间内落后于前沿
我觉得这会是一件非常值得观察的事
顺便说一句
开源也是可以变现的
有一个误解
好像开源就是免费的
开源Token也要花钱
他们要消耗能源生产
他们也要能源
你需要靠GPU把成本赚回来
而开源模型公司几乎总是会拿收入分成
你们怎么让Atreides为Mithos 3、Mithos C的世界做准备
我们就是努力在网络安全上过度投入
有件事我在很多场合都说过
而且我真的相信就是每个人都需要一个安全词
每个人都应该把数字设备放下
真的去海边和家人设一个安全词
或者和公司设一个安全词
而且这个安全词不能是那种
可以被社会工程学套出来的东西
这主要是为了避免网络犯罪
比如看起来像是你儿子女儿
祖父母父母
或者其他亲人给你FaceTime
但那其实是对他们极其准确的模拟
他知道一切还能根据他们过去说过的话
推断他们接下来可能会怎么说
然后他对你说
给我打一百万美元
这是防守
那进攻呢
我想问的是
还有什么事是你仍然能做
但他做不了的
从分析的角度说这是个好问题
我最近刚又看了一遍《最后的武士》
还让公司里的人也去看
如果你没看过《最后的武士》
我强烈推荐你去看
这其实是一部经得起时间考验的电影
是20年前Tom Cruise演的
他的设定是
Tom Cruise是一个愤怒落魄的南北战争老兵
但他其实是个非常优秀的士兵
他之所以愤怒落魄
是因为他觉得自己参与了
对美洲原住民的恶劣行动
后来日本雇用了他
时间是在明治维新时期
日本政府里的现代派
雇他去训练一支由农民组成的军队
让他们学会怎么和武士作战
第一次战斗里
当然是武士赢了
虽然他们没有枪
他打得很英勇
所以武士决定不杀他
而是把他带回村子
后来他成了一名武士
对他来说这感觉很像南北战争
于是他站在武士一边作战
到最后
他被一个拿着机关枪的农民屠杀了
机关枪已经出现了
如果我们不能都成为机关枪的大师
我们就会被机关枪支配
所以我正在努力成为机关枪的大师
我也比较乐观
我觉得会有很长一段时间
就像如果你是一个50岁的武士老兵
打过很多仗
是用剑的大师
那你在使用机关枪时
也会有优势
我一生都在学习投资
所以我乐观的认为
我能够掌握这挺机关枪
也就是掌握这项新技术
把它融入我自己的流程
也融入我们公司的流程
这样我作为一个人类
还能在很长时间里继续贡献价值
但现在我也和大家一样
agent基本一直在跑
你问我最有用的agent是什么
说实话
最有用的那个
我想我之前也跟你说过
我不想影响你的生意
但对我来说最有用的agent
就是把播客里
我会感兴趣的要点总结的非常好
每天大概有六个小时的内容
我觉得按我的工作职责
我都应该去看
每次只要OpenAI
SecEye
Google Cursor
Fireworks
Basetin的人出来讲话
更不用说Jensen
Elon
Dario这些人
我都会觉得自己必须看
但我真的没有那么多时间
而且这里面确实是大海捞针
有一类东西是我总想看的
比如我对管理层薪酬非常敏感
他们的激励是什么
他们拿的只是普通的RSU还是PSU
如果是PSU
那这些PSU到底在激励他们做什么
如果系统能先把这些做一遍很好的出筛
就能给人省下很多时间
这样人就可以去做更有创造性的工作
而不是去翻proxy statement
把PSU那一段抠出来
再和之前所有proxy statement对比
看它发生了什么变化
因为这里面是有信号的
但非常耗人工
而这类工作特别适合AI
投资里显然还有各种类似的事情
这是做投资人最令人兴奋
最让人激动的时代
确实是这样
但我也有一点开始有点担心了
你是说分化这个问题
你能不能再多讲一点
是什么样的人
再把这种情况延续下去
我认识的人里像我这样
还不非常看多DDRMM的
一个都没有
真的一个都没有
现在AI里有很多有意思的事情
其中一个是从横截面来看
估值完全不合理
就是明摆着不合理
不可能都同时成立
有些半导体设备公司
按下个季度年化利润算
交易在40倍
而DRMM公司
在上一个周期顶部的时候
交易在中国位数倍
当时一度大概是5倍对12倍
某个时候甚至是3倍对45倍
这两边不可能都对
是的
半导体CAPEX公司的商业模式
确实比存储公司的商业模式
改善的更多
我们还不知道HBM会把存储公司的商业模式
改善到什么程度
是的
他们确实有一部分来自零部件
和维护的经常性收入
但这不值得给出10倍的估值倍数差
我觉得很难解释
NVIDIA这样的估值
4月初的时候
相对整个市场来看
它基本上已经是过去10年
或者12年里最便宜的区间
绝对估值也很便宜
但你很难把这个估值
和GE、Vernova这样的估值
放在一起解释
因为后者的估值里
隐含的是NVIDIA
会丢掉一个难以想象的份额
所以从横截面来看
估值差异非常大
原因是我们现在处在短缺里
质量最低的公司反而表现最好
如果你是油气投资人
或者矿业投资人
自然资源投资人
而且你很熟悉成本曲线的思维
这一点对你会非常直观
在一个真正的商品牛市里
成本最高的商品供应商
涨得最多
因为他们受益最大
他们会从濒临破产
变成现金流喷涌
我觉得这也是商品投资
特别难的一个原因
因为在周期里质量会跑赢
但真正所有的超额收益
往往发生在下行周期
那些高成本公司
在短缺和商品牛市里
曾经涨上天
后来就会破产
或者发生类似的事情
你现在在每个行业
都能看到这种事
质量最低的玩家
在不同的行业里
本来是hyperscaler
和买家都讨厌
都嫌弃的
因为他们成本高
不可靠零部件
故障率高等等
但他们现在全卖光了
还在涨价
然后这种情况
又引起了X上一些
散户账号的兴趣
这些股票就被一路
买到天上去
反过来一些质量
更高的表达方式
实际上表现的非常落后
作为投资人这很难
因为你几乎毫无疑问的知道
那个三个月或六个月涨了十倍的东西
最后会掉回去
当然这也取决于他们拿这笔现金去做什么
但这些低质量公司
真的会用现金做很聪明的事
所以让我有点担心的是
一年前非常怀疑的人现在已经不怀疑了
但我再把这件事和那些高质量公司的估值
放在一起看
他们其实并没有被拉得很高
这又让我感觉好一些
不过确实有一种感觉
我一直觉得2024年和2025年
有人问AI有没有泡沫
或者谈AI泡沫
这件事挺好笑的
因为核能泡沫和量子泡沫就摆在你面前
我们到底在讨论什么
AI这个东西是真实的多的
但核能量子那些有点荒唐的东西
可能已经蔓延到了一些更投机
质量更低
市值更小的名字上
如果你在X或Reddit上有很大的影响力
这类股票就很容易被推起来
这让我有点害怕
但我只是希望AI空投能多一点
比如我希望存储空投能多一点
我之所以这么想
有一个原因是
Asteria这只股票
我已经关注了很长时间
看空Asteria的人很多
这点我很喜欢
挺好
我最早是在Series C投的
所以如果你觉得
能让我用不同方式给它定价
那就祝你好运
要是你觉得它是所谓的Copper loser
那也祝你好运
市场里还有各种basket
带杠杆的basket
你被归到哪个basket里非常重要
比如铜光模块DARAM
今年发生了一件很有意思的事是
2024年和2025年
AI这笔交易基本是一起走的
你可以做多GPU compute
scale up networking
光学scale同时做空电力
从风险管理角度看
这个交易是有效的
因为我非常在意factor
但今年1月这一切都散了
比如scale up networking会暴涨
而scale out在下跌
或者DRAM大幅跑输NND和HDD
AI内部这些横截面的相关性
真的崩了
你必须看得非常细
你不能再用一些半导体设备股
或者NAND来对冲memory了
一月份所有横截面的关系
都发生了很有意思的变化
我觉得原因之一可能是
AI的质量到了一个阶段
突然让很多人很容易
把这些不同子行业研究得很明白
然后开始交易它们
再把它们放进不同的basket
这些basket又会影响AI带来价格效率
对 没错
所以我觉得在那些高质量公司之外
还有一些最大的机会
这些高质量公司我认为能长期复利
也比较安全
不像那些低质量公司那么吓人
机会在于那些被错误分类的公司
比如Asteria就被放进了很多Copper loser basket
但Asteria最大的产品会是Switch
他们会同时用铜和光把Switch连接到Accelerator
所以从定义上说
如果你是一家Switch公司
或者是一家Accelerator公司
你就不可能是Copper loser
因为你在那条连接的另一端
我想请你对每家主要公司
都简单聊一两句
比如Google Microsoft Amazon
这些上市的大玩家
我感觉我总是忘了问你
因为对话总是围绕那些
令人兴奋的新公司展开
先说Google
去年它非常强
因为它有TPU优势
但这个优势现在已经没了
我觉得他们仍然处在
很好位置的原因
很简单
他们拥有最多的pew
我们刚才也聊过
在供给短缺的时候
已有装机基础的价值会更高
他们拥有最大的
computer装机基础
我有点惊讶的是
他们一直没能拿出
更强的东西
Google I.O.就在这周
对
就是这周
如果他们这次发布的东西
连稍微超过OpenAI
或者Cloud的都没有
那就很有意思了
这对Google不是灾难
只是很有意思
它说明我们刚才讨论的
NVIDIA Effect
可能比我想象的还要强
我非常好奇
五天之后
Google发布新东西以后
Pirito Frontier到底会变成什么样
这对他们来说是一张大牌
不过Google拥有的数据量
还有YouTube数据
确实非常有价值
在Robotics的世界里
它真的有价值
再加上他们拥有的Compute
以及他们的搜索业务
Google永远不会处在一个差的位置
你也能从GCP的狂飙里看到这一点
你也必须给Zuckerberg和Meta认可
他把Meta在内部变成一家AI First公司
这件事做得很好
我确实认为
在这些真正的互联网巨头里
他是唯一一个做到这件事的人
这点我非常认可他
他当时愿意为人才付高价
签下那些10亿美元级别的合约
我也非常认可
那个Talent和Muse
我觉得是一个非常大的正面意外
这是MSL的第一个模型
它还不在Frontier的Parrot of Frontier上
还比不上XAI Google的一个模型
还有OpenAI和Cloud
但已经很接近了
这让我非常印象深刻
所以我觉得Meta的位置比之前更好了
绝对位置还没有Google那么强
但它的位置在改善
在市场里变化速度比当前水平更重要
尤其是在三年这种较短的时间框架里
更长时间看竞争优势的水平往往会占主导
但即便如此
变化本身也真的很重要
Amazon我觉得位置也很强
因为有Trainium未来18个月
你会在他们零售业务里看到
Robotics带来真实的P&L效率提升
我其实觉得Nova
也就是他们的内部模型
还没到MUSE的水平
但比市场给他的评价要好
再说Microsoft
我觉得Satir是一个非常聪明的人
但在投资者交流里
大家谈论他的方式
已经不是以前那样了
我喜欢Satir也很敬佩他
我觉得他是一位非常出色的CEO
他做出的那些决定
我也很认可
但他确实在三年时间里
从我们要让Google跳舞
变成了Copilot的产品经理
我真的很想知道
在OpenAI那次政变尝试期间
Satya会不会后悔自己的决定
Satya内心深处
会不会希望自己当时支持的是Illia
而不是Sam
会不会希望今天真正掌管OpenAI的是
Illia和Mira
我真的很想知道
因为我觉得在那个世界里
Microsoft和OpenAI的合作关系
可能会非常不一样
我觉得这是一个非常有意思的问题
只是我们永远不会知道答案
但我还是很认可它
它现在做的事就是在承担风险
这样他们才有机会获得回报
这就回到你在不确定性
追行区里必须做的那些决定
不只是花多少钱
还包括把钱花在什么地方
我觉得微软在2025年初
有那么一瞬间退缩了
他们原来有一套算法
我们投入这么多CAPEX
就能得到这样的回报
那套算法当时有点失灵了
如果你退缩就会失去位置
你会失去很多分配额度
而且很难拿回来
所以他们退缩了一下
现在SATIA正在做的决定
市场因此惩罚了他们
但我觉得这是正确决定
那就是我们要把自己一个PU用起来
而不是拿去卖
我的意思是谁知道
如果他们愿意直接把GPU卖给OpenAI
Azure的增长会有多快
他们现在是要把Compute用在内部
让自己的产品变得更好
Copilot这么差
或者说之前一直这么差
一个原因就是可用的Compute不够
他们正在修这个问题
他现在就是Copilot的产品经理
我确实觉得他是一个很优秀的CEO
他们也在尝试用自己的pew
来训练自己的模型
我有点怀疑他们是不是有合适的团队
能把这件事做成
但他们当然有能力像Meta一样
花钱去招人
也许换一支不同的团队
但我觉得他正在做一些好的决定
而且这些决定有风险
目的是让微软为这样一个世界做好准备
Frontier Model不再能通过API访问
我觉得这是一个非常有勇气的决定
所以我很佩服他
他也放弃了很多东西
我的意思是
如果微软把GPU用来服务OpenAI
只服务OpenAI和Anthropic的capacity
而不是用在自己的产品上
微软的股价
今天可能已经是800美元了
所以我很佩服他做了一个很棒的决定
真正有意思的是
这些公司在做决策时
到底有多面向外部和startup
互动最深的两家公司
远远领先的是Amazon和NVIDIA
然后Google也有非常深入的互动
再往后
Broadcom的参与方式不一样
他们基本上是所有人最喜欢的AIC供应商
如果你是一个Startup
第二代芯片能和Broadcom合作
大家会觉得这是一次升级
如果第一代芯片Broadcom就愿意和你合作
那简直像天上掉下来的礼物
然后你会看到AMD Microsoft和Meta
跟Startup的互动基本为零
当然我说零有点夸张
但确实非常少
我就会想
这个决定到底意味着什么
因为现在一些最好的团队
已经不在大型上市公司里了
而是在这些更小的startup里
我觉得这种互动
最终会变成一个相当大的优势
NVIDIA AMD
还有紧随其后的Google
会因此受益
而其他这些hyperscaler身上
你看不到这种互动
我们快收尾了
我很好奇
关于这个巨大趋势
你有没有开始想到一些
更外围的连锁反应
可以随便展开讲讲
我们已经很详细的聊了
受影响最大的具体公司
也稍微聊了应用层
以及如果想让更多价值流向这一层
必须发生什么
我很好奇
随着这个世界变化得这么快
你还在想哪些有意思的连带影响
确实很疯狂
应用层先别说价值流向了
价值已经被摧毁了
AI在应用层是净摧毁价值的
即使把Cursor Cognition
这些最成功的AI native公司算进去
AI也已经在应用层摧毁了数万亿美元的价值
在这个背景下
我确实觉得有一件事我们需要意识到
今天表现最好的公司
也就是估值涨得最多
创造经济价值最多的公司
是那些每个人对应的
以使用GPU比例最高
有效比例最高的公司
也许这只是意味着
未来每个人都会得到很多GPU
但我觉得这是一个有意思的事实
我们需要注意到
我还想说
也许这有点阴暗
但我越来越担心人身安全
我对这件事越来越担心
对那些公众曝光度高得多
和AI关联更强的人
我会更担心
但我真的担心人身安全
我希望不要发生什么悲剧
可是美国这里的政治暴力正在上升
随着AI越来越政治化
我担心这种暴力会越来越多地
指向AI领域的政治领袖
不管我们同意什么
也不管我对OpenAI怎么看
或者不怎么看
我都觉得有人像Sam Altman家里扔Molotov Cocktail
这件事非常可怕
我担心因为AI我们正在进入一个波动更高
Beta更高
风险更高的世界
对我个人来说是这样
然后对棋盘上的大玩家来说
你想想这在地缘政治上意味着什么
我们正在看到乌克兰人真的开始赢了
至于他们为什么在赢
我觉得其实并不是因为他们有更好的无人机
我觉得他们确实有更好的无人机
这是原因之一
但我认为乌克兰真正开始赢
是因为他们拥有可能仅次于美国和以色列的最佳战场AI
当中国或者他们的对手开始消化这一点时
他们会怎么回应
如果美国因为AI领先而占优势
那对美国当然很好
但对世界其他地方来说
这是不稳定因素
我经常想的一件事
是创办一个慈善机构去教育全世界
西方到底做过多少了不起的事
奴隶制基本上曾经存在于
几乎所有文明里
而真正终结奴隶制的
是大英帝国这个故事
应该被讲出来
但美国在1945年之后拥有核弹
其他国家都没有
我们本来可以永远控制世界
可我们没有那样做
我们重建了德国和日本
而他们现在是美国最可靠的盟友
以色列韩国日本
这些都证明了美国这个国家的精神
我们没有接管世界
当时确实有这种担忧
也有记录
美国将军们尤其是麦克阿瑟
在日本有点像美国皇帝
有人担心美国会接管世界
美国当时确实有能力这么做
但没有这么做
他们回家了
我们还去军事化
然后世界进入了一段很长的全球稳定时期
虽然中间也有可怕的战争和危机
这就是Pax Americana
美国治下的和平
所以也许这并不会造成不稳定
也许它会带来另一个
由我们的AI主导地位塑造的Pax Americana
我非常乐观
觉得AI会给世界带来很棒的东西
有个人他的女儿被诊断出一种非常罕见的基因突变
没有疗法
他调动了很多资源
也从一些实验室拿到了大量computer
那些实验室知道了这件事之后
就迅速启动起来
他们启动了大量agent
用AI找到了一种已经上市的药物
真的可以影响他女儿的疾病
后来他又创办了一家公司想要治愈这种病
因为AI
他的人生已经发生了无法衡量的变化
所以我是AI乐观派
甚至可以说是AI最大化主义者
但我也承认
AI就像是一个世间世界
我很确定
它会成为一个断点
作为社会
我们必须想办法穿越过去
我认为卢德主义者最终会是错的
但我们必须非常认真的对待他们的担忧
我们要确保AI对每个人都有好处
现在最好的AI
只对有很多钱的人开放
这确实有点反乌托邦
这个问题我们必须解决
我们需要带着谦逊来面对这件事
承认这里有大量不确定性
并且认真思考
每次跟你聊完
我之后都会跟别人说
希望你也能找到一样东西
像Gavin热爱市场
公司资本主义和历史那样热爱他
今天也都展现出来了
Gavin一如既往
非常感谢你抽时间来聊
谢谢
谢谢你Patrick