目录
- Karpathy 加入 Anthropic [00:00:00 - 00:10:00]
- 美国为何开始害怕 AI [00:10:00 - 00:20:00]
- AI 监管与扩散博弈 [00:20:00 - 00:30:00]
- 裁员叙事与 AI 治安 [00:30:00 - 00:40:00]
- SpaceX 的两万亿想象 [00:40:00 - 00:50:00]
- 轨道算力与 Grok Build [00:50:00 - 01:00:00]
- Nvidia 财报与芯片竞争 [01:00:00 - 01:10:00]
- 债务、通胀与全球利率 [01:10:00 - 01:20:00]
- AI 季节性与收尾致谢 [01:20:00 - 01:28:24]
Karpathy 加入 Anthropic
一凯：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All in Podcast第274期，这是一档由硅谷投资人和创业者们主持的，科技商业与宏观评论节目 Jason Calacanis, Chamath Palihapitiya, David Friedberg继续坐镇，本期还请来Atreides Management的Gavin Baker 一起聊AI,SpaceX,NVIDIA和全球市场，节目里有几句原话很有代表性，递归是自我学习，这个想法会让这些模型同时进入超速模式和自动驾驶模式，我们所有以某种方式参与科技行业的美国人，都有责任去为AI带来的积极乐观的可能性发生，如果你不失败就说明你没有在学习，我们现在只是处在一个全球高债务的糟糕社区里，算是里面最好的房子，这些话背后有很多激烈碰撞，那我们就一起来听听这期完整对话，大家好，欢迎回到全球第一播客 All In Podcast [00:00:54]
All In Podcast：第274期Sacks 今天不在，但我们很幸运，请到了Atreides Management的Gavin Baker 辛辣观点必须流动起来，欢迎回到节目，老友Gavin 谢谢你来，谢谢邀请，我一直很喜欢来，科技圈，这一周大事很多，我们可以从SpaceX和OpenAI的IPO说起，还有Andrej Karpathy 加入Anthropic NVIDIA表现强劲，能聊的方向太多了，但我想先从Andrej Karpathy 加入Anthropic说起 Karpathy只有39岁，但已经是科技行业的传奇人物了，如果你不了解他，我记得他也会来Liquidity对吧 Chamath 他会在周一早上做keynote 太好了，等一下不对，是周二周二周二，第二天，我觉得他是第二天做keynote 第二天，好 Gavin也会去 Gavin会在那里 Gavin是创始成员，他也会压轴第二天，很好，这是Gavin第二次出场，看看这两个书签人物 Andre Karpathy和Gavin Baker Liquidity 当然能把明星都请来 Andrej是OpenAI的创始成员之一，他还领导过自动驾驶团队，等一下 Gavin还会帮我们评审最佳创意环节，很好，我不知道你知不知道Gavin 但你是评委，你要参与评审，对，你是评委，我都可以兄弟，我很好说话 Karpathy还创造了Vibe Coding这个说法，他最近做了Auto Research 我觉得我们之前在这里也聊过一点，那是一个开源训练工具，能让AI模型通过跑五分钟实验来提升自己，在GitHub上拿到了超过8万2千个star 他好像就是周末做了个实验，结果一堆普通人开始搭自己的研究实验室 真的很鼓舞人，还有Andrej Karpathy Skills 这是一个基于他那套 Claude Code原则做出来的工具，有人刚把它发布了，所以你想想这挺疯狂的，他会在Anthropic负责一个新的预训练团队，重点显然是递归式自我改进，换句话说，他们会让Claude改进Claude自己，他们在Anthropic 也已经稍微谈过一点，用AI改进 AI你怎么看，这在2026年，是不是超级重要 Karpathy显然非常受尊敬，他当然是这个领域，真正的人才之一，不过我们现在所处的阶段，和10年前他在Tesla的时候，或者5年前，他共同创立OpenAI的时候，已经不一样了，有意思的是如果你回头看Google 看Google的文化，他们做对的一点 是把那些独一党的技术人才挑出来，他们被称为Google Fellows 我不知道你们还记不记得，比如Amit Singhal, Sridhar Ramaswamy, Jeff Dean 这些人都是明星，有意思的是，如果你追踪这些人在Google内部做了什么，尤其是Jeff Dean 因为另外两位现在已经不在那里了，你会发现是一波接一波的浪潮，他们都站在那些浪潮的起点 Andre有意思的地方在于，他也一直站在AI一波又一波浪潮的起点，他可能是第一个真正把Richard Sutton那篇 Bitter Lesson商业化的人，当时他在Tesla负责FSD 核心就是大规模算力的暴力推进，我记得他给我讲过一个故事，我不知道他有没有公开说过，他说自己会花一部分时间，我想大概是四分之一的时间去标注数据，你能想象吗 2016年 2017年，手工标注Tesla的视频数据，他真的这么做了 后来他又成为OpenAI的共同创始人，他是明星，也是一个非常出色的人，而且极其有好奇心，然后他作为某种自由身的人，做出来的事情也很让人印象深刻，所以我觉得这是一件非常重要的事，我认为他属于那种好奇心特别强的人，你把他派出去，他就会去发明新东西，我觉得递归式自我学习这个想法，会让这些模型同时进入超速模式和自动驾驶模式，如果把这两点放在一起，我觉得你就有可能真的实现这样一种想法，模型每年提升一个数量级，也就是一种新的摩尔定律，那么模型质量就会绝对抛物现实上升，几乎是直线上冲，我觉得这里最核心的一点，就是把大量compute投到这个问题上，这些东西学得非常快 Gavin 你怎么看 Anthropic最近的成功 还有他们大规模招人的动作，他们的成功非常了不起，这是不可否认的
一凯：根据华尔街日报，他们最近一个季度，已经实现EBIT转正，我觉得这对整个AI叙事来说，是一个非常重要的事实，因为现在你当然可以谈循环融资，也可以谈ROI 我们也可以去看Hyperscaler的ROIC 但如果OpenAI和Anthropic 现在合起来大概有1000亿美元AR 并且Inference的毛利率，大概在80%左右，那回报已经在那里了，而且他们增长非常快，如果再加上Gemini 加上Cursor 加上xAI 加上开源，到今年年底，看到2000亿 3000亿 4000亿美元AR并不难，而且这些都是高利润率，你说的是
All In Podcast：所有这些语言模型合在一起，你具体说的是，那些私有的语言模型公司吗，可能不包括Google 因为Google显然是上市公司，不是，我刚才把Google也算进去了 [00:06:50]
一凯：Google算进去了，但我排除了另一块，这轮GPU投入里很多回报，其实来自Facebook Google Amazon 更好的推荐系统，更好的广告定向，更好的广告效果衡量，所以我把这些排除掉，只把范围收窄到LLM 也就是按Token来算，这是最严格的定义，即便排除掉那些，对GPU和AI基础设施来说，仍然最有经济价值，最赚钱的一些用力，今年看起来也会有很强的ROI 我确实认为Karpathy在做的事，也就是递归式自我改进，非常重要，再加上continual learning 也许这就是AI 最后两个前沿方向，递归式自我改进的意思，是模型在训练过程中，比如一次forward pass的时候，能够参与到自己的训练里，或者另一个模型，能够参与到训练里，我觉得这可能非常强大，如果这件事成真，我觉得Chamath说的，每年十倍增长，可能都会显得保守 当然continual learning 是圣杯模型，能像人一样，从经验中学习，这个我们还没有解锁，我觉得这两件事如果结合起来，真的可能会把未来大幅提前，现在Anthropic相比 [00:07:56]
All In Podcast：其他人有一个不错的领先优势，可能是三个月，也可能是六个月，显然他们大概领先开源，六到十二个月，相对同代竞争者，也许领先三个月，六个月，九个月，但他们确实领先，如果你把Karpathy放进去 Friedberg现在你有了Karpathy 他做递归式改进，到某个时间点，也许 Anthropic那边，甚至已经发生了AI 对语言模型的改进，会超过Human in the Loop 所做的改进，当然，在Friedberg那里，人类还在做编排，但我们觉得什么时候，会出现这个阶段，我们暂且叫它超级递归，什么时候会跨过，这个递归峡谷，让AI在构建语言模型上，做的事，超过人类，我不确定什么时候，会出现这样一种做法，把整个模型，喂进一个context window 让它训练自己，再构建出一个新模型，但我认为，这里可能有很多，不同的架构路径可以走，其中一条路，是你可以做小得多的模型，然后创建，由小模型组成的网络，让它们协同工作，最终相比一个单一的大模型，这种模型组合，在产出token时，能耗更低，或者每个token的成本更低，这话我现在可能，已经说过三四次了，未来在重新设计模型架构，以及重新设计模型之间如何协同解决问题上，还有大量工作和大量机会，我的猜测是它能带来很多领导力去探索这些路径，只要有一个小突破，你的每Token成本就能下降一半，这是非常巨大的效率提升，这件事看起来已经很近了，因为一些早期论文，我记得几周前我分享过一篇MIT的论文，显示这里还有很大的提升空间，也就是在重新设计模型架构 以及模型部署方式上 [00:09:58]
美国为何开始害怕 AI
All In Podcast：以及模型部署方式上，还有很大的空间，这些非常小的模型，也就是小语言模型，再加上垂直化的小模型，就是未来，我们有一家公司Abacus 正在给企业做这件事，做得非常猛，每个人都有动力去做，这个Chamath 我不知道你有没有看到，这周的新闻，其实这是大概，两周前发生的非常低调 Chrome把Gemini 或者说Google 把Gemini Nano模型，放进了Chrome浏览器里，没有告诉任何人，这个模型在你电脑上 4个GB 它会做校对拼写，自动补全这些事，所以现在Google等于是，在所有人的操作系统上，偷偷安装这个东西，等一下，等一下偷偷这个词很重，所以我们不要在，没有依据的情况下，用这个词，没有告诉用户，没有提前提醒用户 我们换一种双方，都能同意的说法，现在这个阶段，我认为对每一次模型改进都大惊小怪的讨论，是浪费时间，这里面没有ROI 我们正走在一条加速学习的路上，会开始看到终端用户，能够实现过去根本不可能实现的成果，这才应该是重点，比如我们解决了一个数学问题，我这里说我们是泛指，具体来说，这次是OpenAI 借助了一个人类的使用方式，这个很重要，这个数学问题已经悬而未决几十年了，我还可以告诉你另一个例子，有一些候选药物本来一直被搁置在架子上，人们觉得它们根本不太可行，现在正准备进入临床试验和IND流程，所以我们现在已经到了这样一个阶段，这些东西摆在台面上了，它们对人有用，而且价值越来越高，我认为我们现在应该关注这些终端用户的使用场景 因为在我看来，你刚才那种说法本身就是问题的一部分，它会开始制造一种我们对它们的妖魔化叙事，我不是说你是故意的，但我想说，这正是为什么现在这么多人，一听到AI就像听到一个脏词一样，因为它被呈现成那样的东西，我认为，我们至少也必须呈现另一面，让人们有完整的数据，所以我不认为Google是在做那些，见不得人的事，不是的，他们不是那样的公司，有些其他公司会这么做，比如Meta你懂的，你是在说你的母校，我就不说是哪几家公司了，总之 Google不是那种公司，所以我觉得他们这么做，可能是因为这对用户有用，我的意思是，我们应该把重点放在用户价值上，因为我觉得从现在开始，这才是我们应该讲的故事，我们四个人加在一起，应该可以负责任地，比较平衡地 把两面都讲清楚，因为如果我们变成卢德主义者，开始往回走，那谁都不会赢，而且我觉得如果我们说话不谨慎，事情真的会往那个方向发展，顺便说一句，我显然不是卢德主义者，但很多人报道过这件事，说大家看到后台跑的模型规模时，确实感到意外，甚至震惊，这也引发了一些人，从隐私角度去审视它，我也同意 Google在这个领域不是坏人 [00:12:41]
一凯：所以我觉得这更可能是，节奏上出了错，我补充两点，一个是律师拉满的过程，另一个是已经律师拉满的状态 Google大概已经是后者了，而且他们很久以来都是这样，第二点是我确实觉得，我们所有以某种方式，参与科技行业的美国人，都有责任去为AI带来的，积极乐观的可能性发生，因为AI给世界上每个人，都带来了这种可能性 [00:13:11]
All In Podcast：你觉得谁在这件事上做得不好，谁要为这个局面负责，是Darryl总在说，所有人都会丢工作吗，到底谁该负责，是那些CEO把裁员归咎于AI吗 Gavin你怎么看，等一下每个人都在为自己的利益说话，对Dario来说，去设定监管护城河的边界条件，非常符合他的利益，因为他现在规模已经够大了，一旦进入监管帐篷里面，他就是站在里面往外尿的人，你如果注意看，会发现这种危言耸听的程度一直在上升 Jason我们之前也聊过，你可以把一轮又一轮融资，一次又一次规模扩大，和他说话音量的变化对应起来看，所以我觉得这是一种合理的商业策略，而且我觉得他很聪明，你如果真的这么做，我也确实这么做过，就是在Cloud里放一个Nash Bot 一个Nash Agent 然后问他会怎么做 他就会想出这种策略，与此同时，也会有其他版本的反策略，以及反制利用的策略，重点是，每个CEO都有非常明确的激励，他们现在运营的规模，已经大到这个程度，所以他们只是在为自己的利益说话，所以我们要做的是，往后退一步，真正从树林里看见整片森林 Nick你能找一下这个片段吗，之前有一段Sham Sankar的视频，他是我们节目的朋友，人很棒，也是Plantier的CTO 我记得他当时是在Fox News上，他说不要总是急切地去问，这些模型公司的人怎么看，去问终端用户，去问工厂里正在用这个模型的人，问问他或者他怎么想，去问医生怎么想，问科学家怎么想，然后开始讲这些故事，这才是我们应该讨论的东西 Gavin 我刚才其实是在问你的看法，是谁造成了这种局面 解决办法又是什么，你觉得行业里有没有一些人，把AI代表的特别好，我们可以拿出来说，比如Elon说过，我们会走向一个极度富足的世界，工作会变成可选项，我觉得这话在编辑上，对很多人来说听起来有点吓人，因为他们听到的是没有工作了，但他也说过，通用基本收入可能必须开始落地，他说过很多次，另一边，按照Charmath的说法 Dario是在为自己的利益说话，通过把大家吓坏，来实现监管俘获，你觉得这里到底发生了什么，作为一个行业，我们怎么做得更好，我觉得Charmath刚才勾勒出了一条，非常可行也很积极的路 [00:15:24]
一凯：就是让真实的人来说话，他们不是站在最前沿的那批人，而是说AI对我的生活产生了这些积极影响，大概十天前，我参加了一个活动，有一个管理hedge fund的人，他的女儿出生时带有一种非常罕见的基因突变，正常情况下，这基本上会让他一辈子失去快乐，意思是他大脑里的神经元基本都不放电，所以他会怎样，谁也不知道，他的预期寿命会有多长，他的生活质量会是什么样都很难说，这是一种很悲惨的疾病，他说他不接受这个结果，他用LLM做了大量研究，找到了一种市面上已有的安全的药物，他们认为这种药，会对他女儿的病情产生有意义的影响，结果确实有效，我记得神经元放电的比例，原来是30%或40% 后来提高到了80%或90% 这意味着他可以过上正常生活 他可能不会像原本那样聪明，但他可以正常生活，现在他又搞清楚了，怎么用AI进一步为这种药做定制，蛋白质设计等等领域也有各种进展，他相当有信心，几个月内就能做出一种药，带来完整的治疗效果，这只是一个人，一个父亲不愿意接受女儿的命运，于是改变了他的人生，也改变了所有患有这种疾病的人的人生，我们应该讲这样的故事，所以我觉得Elon做得不错，她讲的未来是工作可以变成可选项，我觉得这对一些人听起来很好，对另一些人会很吓人，比如一周工作四天，我觉得这对很多人来说，应该听起来不错，我觉得Jensen也做得不错，他是一个很有效的倡导者，我确实认为，任何想推动监管的人 [00:17:04]
All In Podcast：我想说的是，我们需要持续关注积极的一面 Friedberg 你怎么看这里的AI公关危机，如果我们这么称呼他的话，最近有三场不同的毕业典礼，演讲被噓 Eric Schmidt是其中一个，另外两个可能没那么有名，当你听到年轻人，非常激烈的shh AI的时候，他们为什么会这样 Friedberg 你怎么看这个，整体的公关问题，又该怎么扭转，这个问题要回答起来，会很长，这在某种程度上，也和你对社会主义，以及两极分化的担忧有关，那个长回答是什么，回答是什么，我的意思是，这就像在问，人们为什么讨厌技术，为什么讨厌，最伟大的技术进步，为什么为什么，为什么，为什么讨厌这项技术，他们喜欢自己的手机，喜欢互联网，但他们讨厌这项技术，我觉得底层有一种看法 就是技术会给一小群人带来杠杆，而这会造成权力失衡，没有什么比AI更能代表这一点了，控制AI从AI获利受益于AI的少数人，最终会相对于更广泛的人群，获得超额回报，因为技术扩散需要时间，所有技术最终都会商品化，也都会扩散开来，但这次扩散所需要的时间，会让整个社会出现极端不对称，我觉得这里面有一个很根本的东西，比如核弹，我认为它在20世纪中期，在人们心里制造了这样一个时刻，到了20世纪后半叶，大家普遍对技术和科学产生了很强的怀疑，因为掌握知识的人，以及能用这些知识设计解决方案的人，可以为自己创造巨大的优势，这会让我们其他人，让世界上其他人，让其他人群面临风险，而且像它什么时候会让我受益，他怎样让我受益，这些问题今天还回答不了 所以今天少数人获得的经济利益，就变成了叙事，变成了故事，也变成了这样一个权力系统，少数人从多数人那里拿走东西，所以对普通人来说，这里面有一种很深的不安，他们不明白他怎么运作，为什么能运作，会为他们做什么，什么时候会做到，他们被告知的只有一件事 [00:19:41]
AI 监管与扩散博弈
All In Podcast：他们被告知的只有一件事，有些人正在赚几万亿美元，所以我觉得很明显，为什么这件事会遭到这么强的反弹，我认为国家行为体介入外国的媒体活动，试图制造并推动一种情绪，让竞争对手国家的进步放慢，这有很长的历史，我认为这可以一直追溯到冷战时期KGB的设计，而且这些手法随着时间不断被打磨完善改进，这不是什么阴谋论，有很多很好的书都写过这个，至于今天具体发生了什么，具体用了哪些手法我了解的不够，也没有什么特别好的细节，但我不认为没有外国利益集团，希望看到竞争国家的技术进步放慢，美国很可能也会对其他国家做类似的事，我认为这大概也是其中一个关键部分，然后第三点是戈巴尼革命发生的时候，那是一种思维上的巨大转变 日新说对人类来说是一种全新的思考方式，这对教会造成了很深的冲击，也冲击了当时的权力中心，那些权力中心可以告诉人们地球是宇宙的中心，我们掌控一切，我们是通向上帝的直接渠道，而太阳才是太阳系中心，我们围着太阳转，我们只是宇宙里一个很小的点，这个想法当时很难让人接受 AI也有类似的地方，它非常不是以人类为中心的，它会改变一些东西，也会挑战人的自我感，它几乎有点反人文主义，我觉得这是一股很深的心理暗流，很多人对这项技术的反感，会被这种情绪推动，它不是根本原因，但我觉得它会加剧这种反感，所以我觉得这里面有很多复杂因素 JKL 我不认为事情简单到，把Sean请到一个播客上，他就能解决现在AI的问题，我觉得现在确实有一整套变化正在发生 也确实有一场全球竞争正在展开，各种国家行为体，不同利益方都在互相竞争 Trooper 你觉得我们应该放慢速度吗，我觉得你做不到，不不不，你是问我们应不应该放慢不应该，我刚才在这之前还在zoom上，跟一些人聊这个，我觉得曼哈顿计划之后，美国建立了研究实验室，是为了留住参与曼哈顿计划的科学家，防止他们实际上流回，或者说泄露回俄罗斯德国，以及其他和美国敌对的地方，这些科学家其实都反对核弹，他们参与，是因为这对美国安全来说是必要的，但后来俄罗斯拿到了那些秘密，那些秘密之所以被泄露，是因为有人担心，如果美国掌握全部力量，就没有力量可以制衡美国，所以核秘密就是出于这个目的，被泄露给了俄罗斯，后来俄罗斯有了核秘密，开始研发氢聚变炸弹 而且很明显他们会向前冲，美国也开始加速研发核弹，用来制衡俄罗斯，一旦扩散开始就挡不住了，它已经开始了，世界上必须有这种平衡，否则就会出现一种不对称的权利，可以在全球范围内为所欲为，我觉得现在世界正处在这样的时刻，如果美国不推进自己的AI技术，不推进它的可用性，包括TBD 行业税收，还有我们正在讨论的这些事情，那就会有别人去做，如果别人做了，我们可以推演会发生什么，这里面有一套复杂的博弈论，但如果中国拥有足够先进的模型，并且相对于美国，有足够先进，足够大规模的模型部署，会发生什么，你一分析，就会意识到，等一下那对世界来说，可能不是一个健康的状态，当然如果只有美国拥有AI 对世界来说，可能也不是健康的状态，所以我觉得最后我们会看到 如果我们真的试图放慢AI 就会失去这种必要的平衡时刻，当一项技术开始扩散时，就像二战后军备竞赛那样，需要这种平衡，而我们现在大概又会看到类似的情况 Chimath 我觉得你提了一个好问题，我们应该放慢吗，或者我们能不能放慢，其实已经有人讨论过一些做法，其中一种是拿自动驾驶来说，大家担心所有这些出租车，司机，会失业Uber司机，出租车司机，公交司机，卡车司机，在美国靠开车谋生的人超过1000万，你会不会支持这样一种公告，这会是一个分阶段推出，不会一下子全部发生，换句话说，这些人会得到一定程度的工作保障，继续坐在方向盘后面，另一个例子是，如果你把Optimus 放进Amazon的工厂，或者Figure机器人 他刚刚做了一周左右的，包裹分剪，我相信大家都看过那个视频，我们会把它插在这里，就是那个Figure机器人，在分剪东西，如果Amazon部署这些机器人，就按每小时对他们征税，我们会以某种方式，对人形机器人征税，然后把这笔钱用于再培训人们，这是两种，非常具体的条件和做法，已经有人在推动，你对其中任何一种有共鸣吗，我觉得有意思的是，在所有这些讨论里，我还没看到真正只针对卡车司机，只针对包裹分解员做的调查，我会问的问题是，做这些工作的人真的想要这些工作吗，如果他们想要，那就有一个合理的主张，保持这些工作现在的样子，如果你说这就是我做的工作，我喜欢它，我能养家，那很好，这和另一种说法完全不同 另一种说法是，你知道吗 Amazon仓库里的员工，流失率有35%到40% 那我们也许应该问一句，为什么会这样，因为如果这真是一份那么好的工作，我猜流失率应该是3%或4% 所以我们到底想保护的是什么，你们问过他们吗，我觉得这又是一群看台上的人，想占据道德高地，试图让另一群人感到内疚，或者觉得自己很糟，我们从来没有真正去问那个该问的问题，让我觉得有意思的是，今天本来应该宣布一项总统行政令，结果最后一刻被撤回，被删掉了，你们注意到了吗，昨天泄露出来的名单里，参加的人，包括所有大型AI实验室的CEO 还有所有大型Hyperscaler的CEO 包括本节目朋友NH Aurora 也向NH打个招呼，然后一小时前，这个行政令被撤掉了，为什么撤掉，总统说 法案里有些部分他不同意，目前我们能看出来的是，那些部分本来会要求联邦政府，对AI做一定程度的监督，知情和审查，我看到的说法是，具体针对语言模型，尤其是这些frontier models 不只是语言模型，我觉得是AI 因为以后会有很多不同类型，不一定总是语言模型，而是AI 所以我觉得Freeberg是对的，我们现在正处在和中国的，扩散竞争里，我其实觉得，中国落后，我们不到9个月是好事，这样我们可以找到，一种缓和关系，我们有某个量级的能力，他们也有，这样大家才有可能一起追求和平和富足，而且我们是彼此正交的社会组织方式不同，按Renee Girard那套模仿理论框架来看，这反而比我们和另一个跟我们一模一样的国家竞争，更有可能找到和平，所以我觉得我们需要做的可能是KYC 我觉得这应该是美国和中国坐下来一起说清楚的事，你不希望这些模型落到你控制不了的人手里，反正中国内部可能已经在对这些模型做KYC了，在允许这些模型发布之前，你们已经会审查那些训练过程，我们已经知道这件事在发生，所以我们大概应该做某种KYC 避免某个疯子造出生物武器，我觉得这些算是合理的基本规则，但除此之外 Friedberg是对的，这里你得稍微用一种确定论的视角来看，也就是我们正处在一场生存层面的竞赛里，我们需要走到一个阶段，让彼此也就是美国和中国，能看着对方的眼睛说，好吧，某种意义上先把武器放下 Gavin 我要让你回答两个问题，第一，我们应不应该让Frontier Models 先经过某种测试，因为泄露出来的行政令里 具体提到的就是Frontier Models 也就是那些强大的模型，他们发布之前，应不应该先通过某种测试，这件事应不应该有一个监管框架，这是我给你的第一个问题，先回答是或否，然后你可以解释，这个话题太复杂了，我感觉现在讨论这个还有点早
一凯：我不太喜欢只有美国这么做，其他国家都不做的想法，如果是在一个美国和中国，携手合作的世界里，那我觉得就更容易接受，前提是我们目标一致，彼此信任
All In Podcast：而且有某种验证能力，我确实是这么想的，那我换个说法，中国和美国应不应该制定一套，简单的测试清单，在这些模型发布之前，必须测一遍，里面包括生物武器，恐怖主义，还有这一类已知的真正危险事项，就像FDA会检测，食品或药品里，有没有毒物污染物一样，你会支持这种做法吗，我很好奇，有几点 [00:28:35]
一凯：美国很棒的几点是，或者说我们本来就有其他形式的监管，可以这么说，我们有自我监管，另外我们还有法院，如果一家AI模型公司行为不负责任，他们知道受到伤害的人有办法寻求救济，所以我们已经有一套系统，会促使模型制造者采取负责任的行为，这是个很好的观点，因为OpenAI现在正在被起诉，有个孩子在和OpenAI的模型对话之后自杀了，所以你这点说的对，是的，是事后追责，我们会看到结果，我估计以后还会看到更多类似情况，对我来说，一旦你把某种权利交给政府，它几乎永远不会被收回
All In Podcast：而且它往往会增长，这基本上是一条单向路，单向急轮，是的，第二个问题是，你刚才说没人去听这些出租车司机，或者那些分件包裹的人问他们，到底想不想要这些工作，但实际上，英国刚有一期60 Minutes [00:29:43]
裁员叙事与 AI 治安
All In Podcast：英国刚有一期60 Minutes 特别节目，英国还有波士顿和纽约，都非常明确地表示，他们希望保留人类司机，并且想在这些地方禁止自动驾驶，或者严格限制，或者用某种方式限制，让这些人保住工作，你怎么看这种可能性，你觉得社会应该接受，某种渐进式许可吗，如果有人开车撞死了别人，而你本来可以部署一个，死亡率为零的方案，他们会因为过失致死被起诉，这和包裹分解很不一样，我想说的是去跟包裹分解员聊聊，去跟Amazon仓库里的人聊聊，问问他们在Amazon更愿意做什么
一凯：真的去问他们 Gavin 你怎么看这两个例子，我觉得以后去一个叫，不到Waymo或CyberCab的城市，会让人觉得很原始，也不安全，不知道你们还记不记得Uber 早期的时候，有时你去一个城市，那里没有Uber 那会让人特别崩溃，你会想那等他们有Uber之前，我就不再来了，太不方便了，所以不管各个市政府，最后怎么决定，我觉得Chamath有一点非常有利，如果我没记错，美国每年有五万起汽车死亡事故，全球是一百万起，这是不能接受的，之后肯定会有非正常死亡诉讼，再从便利性和生活质量的角度看，我也不觉得这种情况能一直持续，这也是美国很棒的一点，你会看到不同州不同城市拼在一起，各自用不同方式做事，我不是说这对AI一定是好事，但从历史上看先不谈Curley Effect 这种城市和州之间的竞争 往往会带来更积极的结果，而Curley Effect的意思是，它会影响城市和州之间的竞争 Gavin 你提到的这一点很重要 [00:31:33]
All In Podcast：Flock Safety就是一个例子，我们之前有一个AI工具，叫Flock Safety 它是用AI摄像头监控，正在犯罪的人，这里面有隐私问题，但它是自下而上的，你可以按一个个城镇来做，不是自上而下推下来，州也可以监管，自动驾驶大概率，也会发生同样的事，各州可能会对AI怎么部署，有一定发言权，哪怕某些中央政府不想这么做，我真觉得最后问题就会落到这一点上，我觉得Flock Safety这件事特别好 Jason现在犯罪已经是一种选择 Cambridge市议会两天前投票决定关闭枪声探测器，等等，是哪个城市，你说的是Cambridge Cambridge Cambridge Massachusetts的Cambridge 就是Harvard所在的地方，就是Harvard所在的地方，所以 那个镇上从Harvard出来的天才们决定，不要枪声探测，对，我们说清楚一点，他们不想要枪声探测，这太离谱了
一凯：因为有一种说法是，这会让某些人处于不利地位，比如说他可能导致一个非法移民，开枪之后被抓，而他们不想要这个结果，明白了 A66Z 有一篇很棒的文章，讲Flock 我们真的可以解决犯罪问题，这就是一个选择，不同的州和城市会选择支持犯罪，或者反对犯罪，当然他们肯定不会把自己的立场说成支持犯罪，总会有某种道德或伦理理由 [00:32:45]
All In Podcast：让他们做出这个选择，但随着时间推移，人们会用脚投票，选民也会用选票投票，到时候我们就会看到什么办法有效，你们最近去过Vegas吗，我和我太太去了一趟Vegas 下午和Ben Horowitz 以及他的太太Felicia在一起 Felicia和Last Vegas警察局，做了一件非常了不起的事，那是我见过最令人印象深刻的事情之一，就像你说的犯罪是一种选择，而他们说，不行，那里有枪声探测器，还有无人机会从警察大楼屋顶起飞部署，我们当时坐在指挥中心里面，看着这一切发生 Jason如果有什么事情发生，几分钟之内他们就能看到现场画面，他们可以一路追踪犯罪者和坏人，直到他们藏身的地方，你从那里走出来会觉得特别安全，你会感觉他们真的掌控得很好，而且当你了解需要投入多少时 会发现这并不需要几十亿美元，跟犯罪造成的成本相比，这点钱微不足道，是微不足道的，真的，微不足道，尤其是跟犯罪发生的成本相比，和犯罪实际发生后造成的成本，相比这点钱根本不算什么，没错，如果你每年给拉斯维加斯警察局，三千万四千万美元，它就会成为美国最安全的城市，需要的就只是这些，没错，至于隐私方面的担忧 Frieberg这件事，其实有很简单的解决办法，我自己也是隐私倡导者，当然我们都希望，保有一定程度的隐私，过去十年里，我在This Week in Startup上，请过Flock的CEO两次，他考虑得很周到 Flock的做法是，让你使用一个，滚动更新的数据库，我记得车牌数据最多，只能保存一段时间 而且他们不做人脸识别，我个人不明白为什么不做，但这个先放一边，车牌数据只能保留两年或三年，然后他们坚持系统里必须有审计记录，所以后端其实可以做很多小设计，用审计记录之类的方式来保护隐私，我们今天的议程还有很多内容要讲，我想就我们刚才说的AI问题和公关问题，给出最后一点看法，我认为我们必须承认，大型科技公司和很多地方正在发生的裁员，已经不只是过去那种人员臃肿的问题了，我想指出两个因素，我觉得他们正在把人们吓坏，我们必须承认这件事正在发生，而不是继续在这里争论，它到底有没有发生，这是不是只是借口，我们是不是在拿AI当幌子 第一个例子是Matthew Prince Cloudflare的CEO Cloudflare是一家很了不起的上市公司，两周前，他说，我裁掉了超过20%的员工，我不是因为Cloudflare 陷入困境才这么做，我们创下了营收增长记录，有强劲的自由现金流，还在以前所未有的速度，增加客户等等等等，他说的意思基本上是，他要裁掉衡量者，所谓衡量者，就是管理别人衡量数据的人，他就是说，我们要把这些人都裁掉，因为有了AI 他们已经不必要了，同时我们会在其他岗位上增加人手，与此同时 Zuckerberg又进行了一轮裁员，而且裁员的方式让人觉得不够周到，还有点那个词怎么说，反乌托邦，反乌托邦谢谢 他确实是用一种很反乌托邦的方式做了这件事，下面是Zuckerberg的30秒发言，一般来说这家公司员工的平均智力水平，明显高于你通过合同工，通过这些外包人员，能找到来做任务的，那批人的平均水平，所以如果我们想教模型写代码，比如说让内部员工去构建工具，或者完成一些任务，帮助模型学习怎么写代码，我们认为这会大幅加快，模型编码能力的提升，其他行业里的公司，如果没有成千上万名，极强的工程师，就没有能力做到这一点 Zuckerberg 当时同步做的事情是，他告诉所有人，我们要裁掉这8000个人，这些人里面很多，都非常有才华，有些人还持有HB签证，这会给他们的个人生活造成各种混乱，而且很明显 Meta现在也在创纪录地赚钱，在裁掉这8000人的同时 也就是在之前已经裁掉数万人之后，那些之前的裁员显然是因为人员臃肿，他又说，我们要在公司每个人的电脑上安装记录软件，用来研究和训练我们的模型，人们听了之后都觉得，哦原来是这样，还有一些前员工，说几个月前，他们办AI Hackathon的时候，我做了很多AI工具，让自己的工作更高效，然后Zuckerberg就把我裁了，所以现在人们的感受是，而且我觉得这种感受相当准确，你最多能指望的就是，这份工作还能保住一段时间，同时你一边工作，一边训练出一个取代自己的东西，然后希望之后，还有别的工作留给你，但他们正在研究你 Zuckerberg刚才已经说得很直白了，我们要研究这里的每一个人 而这会带来更多替代，这正在把人们吓坏，我们必须对此有一个回答，我觉得Matthew Prince那封信糟透了，好解释一下，这简直像是弱智公关学院交出来的东西，好来了，你不可能写出更糟糕的备忘录了，你把人简化成一个标签叫衡量者，然后你说，我要裁掉所有衡量者，我觉得这里有一部分问题，还是回到我刚才想到的 Sham Sankar那句话，而且我觉得这句话，不应该只适用于模型制造者，你能不能先放一下这个片段，我再说，为什么我觉得这件事这么糟，然后我们就进入SpaceX的S1 我们太多的在听AI发明者的声音，我知道这很有吸引力，他们是天才，他们很聪明，但我们应该去听，一线工厂工人的声音，他们在使用AI 然后说，哇我能够增加第三个班次了 我能够雇更多工人了，或者去听ICU护士的声音，护士会说，我有更多时间陪病人了，我能够确保他们在换班时，不会出现需要抢救的情况，我的意思是，他前半段说的东西，也适用于这里，谁在乎Matthew Prince怎么想，现实是，如果你要用这种方式，去传达这么关键的事情，我觉得你做得非常糟糕，你现在给这些人贴了标签，等于在他们背上，打了一个耻辱标记，以后他们想找别的工作，别人会说，你就是Cloudflare那批人里的一个，这对谁有帮助，这件事根本没必要这么做 [00:39:25]
SpaceX 的两万亿想象
All In Podcast：这件事根本没必要这么做，现在已经有不少科技公司CEO 公开出来说话了，你能听到，他们也能理解他们，我觉得我们正在学到的是，他们可能在某一件事上很厉害，但不代表他们在其他所有事情上，也一样厉害，所以我会说，闭嘴吧，回到键盘后面，做好你的工作，如果你需要管理某件事，那就去管理，但别写这种长篇宣言，你们写得太烂了，你们所有人都很烂，你们真的不擅长这个，我的TD Talk到此结束，谢谢大家来听我的TD Talk 谢谢大家来听Chamath 18分钟的TD Talk 我们继续往下走，抱歉，等所有人都不高兴的时候，原因就在这里，我确实觉得Zuckerberg这件事，还有Jack 说什么我们的人数会减半，所有人都直接向我汇报，这些都在社会里制造恐惧，我觉得大家害怕，是有道理的 如果开发这些东西的人都告诉你，要害怕说，你的工作要没了，那大家当然会怕，等这些公司的下一份监管申报出来吧，他们会批准大规模股票回购，还会提高股息，然后他们的现金储备，还会继续增加，我想说的是，做这些决定有正确的方式，也有错误的方式，错误的方式就是，像他们现在这样去传达，所以那些负责PR和沟通，还批准和审阅这些内容的人，真的不称职，他们不理解现在这个时刻，这里有一条突发新闻，看起来Anthropic又招了三个人，来了，看看是谁，来了 Sam Altman 发了个人工作动态，他要加入Anthropic了，这个不错，还有谁要加入Anthropic 我们看看我们查了，所有人的社交账号，哦 Tucker Carlson 也要加入Anthropic 他们会在Anthropic总部，负责PR和播客，还有谁 Chamath看起来不错，你看起来像是胖了五磅，而且还在用你的手挡着，首先我不是长这样，五磅看起来像是Zero Max 你没穿内裤吗，他没穿内裤，穿着卡其裤，但我觉得他只是想，别露出那两条细腿，那两条瘦得像，甲板一样的小木条，他还管它们叫腿，现在他把它们遮起来了，等一下，我要Fight John 我想修理一下你的腿，我就知道你们会提这个，我这就给Nick发一张我腿的最新照片，你自己看着办，你想怎么Photoshop 你的腿都行，我没Photoshop 你看起来像鸵鸟，兄弟，你那双腿，每天练深蹲男人腿，你一直在练，他可能没Photoshop 但他可能是在疯狂练腿 可能是练腿练出来的，你是在练腿最大化吗，你是不是往腿里打BPC157 你到底在干什么，首先，首先我六英尺二英寸，你们这些家伙，好吧，所以，你们这些小个子 Jason 你才五英尺九英寸，你长腿的条件跟我不一样，我穿增高鞋那天状态不错，你知道，高一点，你们的小腿条件不一样，因为我的腿部肌肉，不会像你腿上那样显出来，我可不这么觉得，你看他在干什么 Friedberg 你看到了吧，看看他的小腿有多细，再看看他怎么摆姿势，没有天哪，那就是给古斯斗基用的巨龙胸罩，天哪别闹了，这就相当于巨龙胸罩，他有那种东西，波斯球，他把波斯球垫在大腿后侧下面，你就是这么干的，你再用垫片把他们撑起来 我就是练了腿，然后崩了一下，好吧行了换话题，我只是想说该夸就得夸 Chamath的腿确实有进步，更好了，他腿上确实下了不少功夫，谢谢，是更好了，谢谢，更好了，谢谢我承认他更好了，但我确实觉得，他在这里把腿显得更壮了，好了我们继续，第二个话题 SpaceX周三刚刚提交了S1 他们计划融资750亿美元，估值是1.75万亿美元，注意是万亿，这个估值会成为史上最大 IPO比沙特阿美，几年前290亿美元的IPO 还要大一倍多，上市，预计在6月中旬，大概率是6月12日，股票代码会是SPCX 我们从这份SE拆解里，看到了很多有意思的信息，很明显SpaceX有三大业务板块 Starlink现在就是印钞机，但第二个业务也正在冒出来 Starlink 去年收入114亿美元，增长50% 经营利润44亿美元，现在已经有超过1000万人订阅 Starlink这项业务，很容易做到几亿付费用户，所以这里潜在增长空间很大，航天业务收入40亿美元，增长17% 这仍然算很强的增长，但经营亏损6.5亿美元 xAI收入32亿美元，同比翻了一倍多，但经营亏损64亿美元 SpaceX 去年CAPEX支出200亿美元，超过60%用于AI Compute建设，很明显，他们在AI上落后于Anthropic Open AI和Gemini 所以是在追赶，他也做了一次大的重启，这个我们在Twitter上都看到了，但重点来了 EWS 也就是我们在All In Podcast里说的 All In Web Service已经爆发了 Anthropic每个月要付给SpaceX 等一下12.5亿美元，用来租Colossus 1号，以及Colossus 2号的一部分，这是一笔三年450亿美元的交易，一年150亿美元，换句话说，从收入规模看，他们等于又加了一个Starlink进来，另外，如果他们买下Cursor 还会再增加20亿到30亿美元，不是，如果我已经告诉过你，他们已经买了，好吧，我只是想把细节说完整，但当他们买下Cursor 就会增加20亿到30亿美元，这还没有写进 S1 而且那块业务也在增长，再翻倍，对它可能同比增长了两倍，谁知道之后还会涨得多快 Polymarket显示有71%的概率 SpaceX首日收盘，市值会超过2万亿美元，感谢我们的合作伙伴 Polymarket 我先停在这里 Gavin 你参与这家公司已经很久了 Chamath 我记得你也是那家卫星公司的大投资人，那家公司后来成为Starlink的一部分，而Starlink正是这里的收入驱动，所以你们两位对此都有很多可说的 Gavin 你怎么看这份SE Youtube Elon Web Services Elon Web Services 这个说法确实让我想笑
一凯：但150亿美元，意味着AI业务光这一块就要翻四倍，实际上它已经差不多翻了四倍，我觉得这里重要的是，里面有一个数据，他们第一个数据中心好像用了122天，第二个用了91天，第三个我记得是66天，他们建数据中心的速度，比其他任何人都快得多，而且成本更低，现在你有了一个明确的成构合作方，而且我预计合作方会变成多个合作方，所以他们没有理由，不能非常快的批量建这些数据中心，我观察Jensen很久了，对Jensen来说GPU被用起来很重要，所以GPU会分配给那些，能把他们插上电开起来，并且开始把电子转成token的人，所以我觉得这项业务的增长速度，会远远超过任何人在三个月前能想象的水平，但Anthropic带来的150亿美元确实非常重要 [00:46:51]
All In Podcast：重要提醒一下，任何一方都可以提前90天通知取消，我只是想确保这一点也说清楚，也就是说Elon可能想把自己的pub拿回来，或者Anthropic可能找到别的方案 [00:47:43]
一凯：所以双方都有退出口，我觉得这大概是一个重要条款，对所有人都是，但这周还有另一件事，不在S1里，你能把Pareto Frontier放出来吗，也许别把邮件名字之类的内容放进去，但Composer 2.5的那个数据，我觉得真的很惊人 Cursor的Composer 2.5模型，这周发布了，我的意思是，它在Pareto上是压倒性的优势，这只是用Cursor的数据，在Colossus 2号上，做了三到四周的reinforcement learning Cursor拥有多少数据，我们永远不会知道，但据说Cursor拥有的代码数据 Token比公开互联网上存在的还要多，而且这个说法我记得是一年多以前的数据，所以我想现在已经显著增长了，我认为Cursor和Anthropic 可能拥有最多专有的代码数据 Token 从Composer 2到Composer 2.5的这次跃升，告诉我们当你用这些数据 做足够的reinforcement learning 效果会非常强，更不用说如果把这些数据注入到，一个新的base model的pretraining里，会发生什么，因为Composer 2.5和Composer 2 用的是同一个base model 也就是Kimi K202符，这太惊人了，只用了三到四周，它就已经在Pareto上形成压倒性优势，你看Pareto Frontier 如果把那些蓝点画成一条曲线，就能看到Composer 2.5真的明显在Pareto Frontier之外，而这只是三周之后的结果，接下来会发生的是，你会看到一个新的base model 里面带着Cursor模型，然后这个Cursor模型，会用世界上最大最连贯的 Compute Cluster来训练，我觉得这可能会很重要，这很重要，对xAI和Cursor来说极其重要 [00:48:50]
All In Podcast：Cursor在算力获取上，本来已经卡死了，远远落后于Codex Google和Anthropic 后来Elon让他们接入Colossus 结果一下子就起飞了，他们的模型增长速度立刻变快，这件事可能会变成这样，一年后我们坐在这里，他们已经成了主导玩家 Gavin 一年后我们会不会坐在这里 [00:49:37]
轨道算力与 Grok Build
All In Podcast：一年后我们会不会坐在这里，看着Elon把算力，卖给Google和OpenAI
一凯：这有没有可能，我觉得他把算力卖给Google 这个更容易想象，而且我认为会发生，之前已经有人发帖提过这件事了 Google肯定会想参与轨道算力，很有意思的是，唯一怀疑轨道算力的人，都是那些没有参与数据中心上太空的人 Google, Anthropic, Amazon, NVIDIA 他们都非常相信轨道算力会成为现实，很明显 SpaceX在这件事上的位置极其有力，但我确实认为 Composer 2.5这个数据点，非常有说服力，这个要盯紧，另外一个出来的东西是Grok Build Grok之前缺的东西是，很多其他模型已经有的，我觉得也要记住最新版本的Grok 4.3 已经在所有前沿模型的 Pareto Frontier上，你要么在前沿上，要么不在现在站在前沿上的公司，有xAI 它有一个版本的Grok 4.3 这是一个5000亿参数模型 还有Gemini 3.1 Pro 然后是OpenAI和Anthropic 就这些这些就是前沿上的公司，这就是四期市 Google现在在Pareto Frontier上各有一个点，很明显你当然希望点越多越好，但Grok之前缺一个Harness Cloud有Cloud Could Open AI有Codex 现在有了Grok Build Grok也有了可以使用的Harness 换成大白 [00:50:57]
All In Podcast：话说就是一个可以下载的应用，能和你常用的各种东西集成，比如Notion Gmail Slack等等，如果你没有这个东西，那就像还在用一年前那种基础 Chatbot 所以现在他们有了自己的可下载应用，已经推向市场，而且进展很快，他们是在追赶，但速度很快，而且它不只是一个app 它是一个runtime 是一个环境
一凯：它管理state 也管理memory 它能让这些模型有用得多，到了一定程度，我认为前沿上的人都同意 Harness基本上和模型本身一样重要，尤其是在agent化的世界里 Harness和模型需要一起开发，所以Grok Build的发布，以及他们迭代的速度，我觉得也非常令人鼓舞，现在你有Cursor 你有Cursor的数据，而且你有一个很清楚的存在性证明 Cursor的数据真的很重要，因为Composer 2.5 现在已经在Pareto上占优，而且是Cursor上被选择最多的模型，这一点也很重要，因为这些EVO 并不能捕捉所有东西，这就是为什么 X上的人会谈所谓的vibes 而Cursor 2.5的vibes也非常好，简直完美，把这些和Grok Build放在一起看，我认为这些都是非常重要的进展 Elon之前对xAI的状况非常沮丧 [00:51:46]
All In Podcast：这一点他公开说过很多次，现在他没那么沮丧了，而且出货速度快得多，所以我觉得，这说明了一些问题，他一直非常专注在这件事上 Friedberg你怎么看SpaceX IPO 还有如果像很多人认为的那样 Tesla和SpaceX合并，那么这一组公司一两年后会是什么样，你怎么看 Elon这个实体，如果这两家公司合在一起，他们的市值会让他成为全球第四大公司，这会带来什么影响，我们可以回到前面那个话题，未来可能会出现一个反科技，反AI 反进步的世界和社会，如果各国政府真的有一种努力，而且是协调一致，有组织的努力去阻止或者封锁信息，获取限制言论自由，限制人们购买东西的自由，以便控制更多事情 我认为现在全球确实有一条趋势线，在往这个方向走，互联网一直被称赞为这样一种系统，它给实体商业提供了一个开放的替代方案，你可以创造数字商业数字信息数字媒体，并且分享出去，它几乎就是社会的数字化呈现，但互联网终究必须在物理世界里，放在某个地方，现在美国对数据中心建设的攻击，我认为可能说明了一件事，我们需要一个从最底层开始替代的互联网，如果你有一个通信网络，不受地球上某个政府限制和控制，那它几乎就是文明的备份，也是进步的备份，我没有持有任何SpaceX股票，也不是在替SpaceX站台，但我觉得这里有一个很重要的问题，能不能建立一个不受政府控制的系统，用它来保障人类进步，保障文明延续，如果情况变糟，如果事情不顺，如果各种限制出现 如果一些最基本的暴政形式，开始限制言论，限制商业，限制信息流动等等，那这个系统就很重要，我觉得有一个基于太空的通信网络，基于太空的数据中心，再通过无线方式把通信传回地球，总体上是好事，有一个备份总是好的，所以先把经济账，倍数，估值，这些都放到一边，不管是不是SpaceX 我认为这个想法本身很重要，你可以通过基于太空的系统，来建立数据中心，存储信息，传输信息，路由信息，访问信息，而这些系统不能被政府控制，操纵或摧毁，我就是喜欢这一点，大多数人可能不记得了，但Elon当年创办SpaceX的时候，最初的想法是在，他和Adeo到处跑，去看一些火箭，想从俄罗斯火箭那里，获得发射能力的时候，给生物圈做一个备份，他从那次行程回来之后，我记得我跟他聊过 他说我觉得我只能自己造火箭，因为问题其实就出在这里，自己造火箭，反而是给生物圈做备份，更容易的办法，他当时想把Geodesic Dome 那种穹顶放到太空里，里面有所有植物，野生动物和各种生物，这个愿景真的很惊人，后来问题就变成，必须真的把这些东西送上太空，这就是很多人不知道的起源故事 Chamath我想说的是，把数据中心放到太空里，这个想法看起来完全可行，虽然现在有很多人说不可能，你把它和SpaceX 当年做Starlink的情况比一下，当时也有人说 Starlink不会成功，但现在它已经在天上放了一万颗Starlink Starlink卫星和数据中心卫星之间的差别，其实没有那么大 不他们差别挺大的，当然从物理形态上说肯定不一样，但从概念上说 Alan已经把一万颗Starlink放上去了，那他有没有能力再放一万颗，等等火箭尺寸不一样 Jason尺寸要大得多，翼板要大得多，展开结构也要大得多，当然当然但这确实不一样，我的意思是如果他有新的Starship 那就没那么不一样了，因为Starship大了十倍，你不能就这么简单，线性放大话虽如此，技术上是可行的，我认为他会是第一个，把这件事搞明白的人，但我先说一个更朴素的看法，假设我坐在这里问自己 Chamath 我该怎么为SpaceX 两万亿美元估值做成销判断，我会先算一笔很基础的账，去年他做了 180亿到190亿美元收入，今年可能会做到 250亿到300亿美元，所以我买这个东西 确实是在用一个相当高的溢价买，那我到底买的是什么，我买的可能是互联网本身诞生以来，最重要的互联网基础设施项目，它会扩展到数亿用户，它之所以会扩展到数亿用户，是因为它非常有用，而且会变得越来越便宜，这是第一点，我还买了一个交付基础设施，我认为随着时间推移，它会是GDP增速，加10个百分点，加15个百分点，这种增长性业务，所以这是好生意，也是有价值的生意，但它更重要的是，底层平台，能让其他所有事情发生，然后我还买了一个AI业务，上层是应用，底层是全部compute能力，你把这个规模化之后，可以问一个好问题，为什么Colossus对xAI这么有价值，因为如果你看，谁真正有能力交付一个吉瓦级数据中心，这些人是最接近的，我说的是一个真正的吉瓦级数据中心 原因是这件事非常复杂，也非常非常难，你们可能听过一个很有名的故事 Jason说，是他解决了一个别人都解决不了的问题，这样你才能把一堆机架连起来，跑大量East West Traffic 并让整个系统协同工作，所以我猜明年他的收入可能会到400亿 450亿美元，在下一年可能又翻一倍，这样一来我就是再用20倍收入买他，你可能会说，为什么能按收入来买这样一家公司，而不是按利润和现金流来买，我认为原因在于，收入给了他经营杠杆，让他可以继续投资所有这些其他业务，而这些业务最终会巩固他的差异化，和竞争护城河，因为他创造的是一条资本护城河，然后他会加速技术护城河，再加速执行护城河和学习护城河，当这个飞轮开始非常快地转起来时，你可能会说 等一下他现在可能已经转得很快了，我会说我们还在起点的起点，因为他仍然有这么多分散的资产，我还是不喜欢Tesla 现在单独放在这边，就像我跟你说过的，我认为它最后会被合并进去，到那时，你就有了一个非常惊人的实体能力，语料库，各种各样的物理运动能力 XYZ 都有，你有学习能力，有基础设施，也有所有连接能力，我觉得几年后再看这个东西，会显得非常便宜，而且它有一样别人没有的东西，你看那些大公司CEO 谁一上台，你总会好奇他这次又藏了什么，就像Steve Jobs那句，还有一件事，在文明级别又能突然从意想不到的方向冒出来的人里，他是唯一一个你喜欢他也好，讨厌他也好，他就是那个人，这种能力带来的溢价是配得上的，所以Jason如果你要做一个投资测算 我会把收入假设拉开来，看到2030年2032年，光是地面数据中心这块收入，就可能有1000亿到2000亿美元，这还只是建出来而已，所以只看这项业务 [00:59:49]
Nvidia 财报与芯片竞争
All In Podcast：所以只看这项业务，你已经是在以20倍收入买它，其他所有东西都是额外的好处，你说的只是地面上的Colossus对吧，也就是地球上的数据中心，甚至还不是太空里的，不是不是先把太空放一边，就像Colossus 3 Colossus 4这种，这样算得过来，是的，把标称吉瓦真正做出来，你看这真的非常难，把吉瓦标称容量跑起来，几乎是非常困难的事，顺便说一句还有很多地面上的事情，他是最有条件去做的，我举一个例子 Jensen现在在推动一件很重要的事，他需要一个合作伙伴，我觉得Elon会自然成为这个伙伴，去做DC到DC 忘掉现在数据中心里，这些DC到AC 再到DC的麻烦流程吧，还有各种损耗，用大白话解释一下，这是什么意思，给大家听听，简单说 你现在要经过一堆电力转换，才能把电子真正送进去，就像Gavin说的，最后才能在另一端生成token 今天这套方式效率很低，成本很高，需要更多电力，需要大量冷却，也带来很多复杂性，所以有人说，如果我们能直接做DC到DC就好了，电进来就是DC 也就是直流电，然后直接以DC送到机架，但这需要一次根本性的重新架构 Jensen需要一个设计伙伴，也需要一个一起思考的伙伴，才能把这件事做成，他可能是唯一合适的人，所以我觉得有很多理由，可以按收入倍数去测算这家公司，再加上那个X因素，也就是创造力，以及那种还有一件事的能力，我喜欢接下来这里有两张图 Gavin 等一下我想请你评论，这是火箭尺寸对比，只看规模，我觉得大多数人，其实没有亲眼见过Starship 当你现场看到这个东西的时候，我进过那枚火箭里面 Gavin 我记得我们当时一起去过，第一版建造现场，在里面可以装下300个人，它基本上，就像一架巨大的商用飞机，你在里面的感觉，就是这样，像一架747从内部空间大小来说，尤其如此，特别是拿它和Falcon Heavy Falcon Heavy是他们的主力火箭，对吧，而且按照他们的路线图 Starship还会变得更大，会大很多，然后这张图最有意思，上周开始被很多人转发，这是从1957年到今天的，累计发射载荷 SpaceX基本上，马上就要，仅仅在这件事上，这也正是指数增长的含义，也是颠覆性技术的含义，只看2012年到今天 SpaceX送入太空的累计载荷，很快就会超过世界，其他所有机构，加起来的累计载荷 Gavin 也许你可以从另一边来讲讲，太空数据中心，什么时候会出现，要让它成为现实，需要发生什么，这件事什么时候会体现在SpaceX的利润表上，我们刚才听Chamath讲了，短期和中期，有哪些东西会进入利润表，但我认为太空数据中心，会是一个中期到长期的业务，我听到的说法是三年，所以结合我刚刚分享的两张图 [01:02:40]
一凯：跟我们讲讲这门生意，我先说一点，首先所有关于发射的这些图，都是在Starship投入运行之前的数据，而其中大部分送入轨道的质量，都是Falcon完成的 Falcon是可复用的 Starship的设计目标是快速复用，这是一个关键区别，比如说假设Blue Origin成功解决了可复用问题，那他们也只是到了SpaceX十年前的位置，假设中国解决了这个问题，也相当于十年前的水平，普通可复用的意思是，你要对火箭做大量翻修发动机，所有部件整流罩都要处理，这需要很多时间，也许这枚火箭30天60天之后，可以再次飞行，快速附用的意思是，同一枚火箭一天之内，可以多次起飞和降落，所以如果SpaceX能做到，而且快速附用真的很难，我觉得如果Starship 只是按普通可附用来设计，让它跑起来虽然也不简单 但会容易得多，但这不足以实现 Elon想实现的目标，比如月球基地，月球殖民地，火星殖民地，月球上的质量驱动器，你需要快速附用，这就是为什么 Starship是如此巨大的工程挑战，一旦他们实现快速附用，那会是一个非常了不起的成就，但我确实认为
All In Podcast：入轨质量快速附用和Starship结合起来，意味着如果他们做到，等他们做到的时候，你预测，他们什么时候能实现，这种进入太空的快速附用，你觉得呢，我是说我们会 [01:04:31]
一凯：很快就知道了，今天就会知道，我今天会去Starbase看发射，我们就是一张一张翻牌，大家要记住，假设这次变成一个大火球 SpaceX也还是会从中学到东西，他们会从失败里学习，如果你不失败，就说明你没有在学习，同样如果你一天里从来没错过，那你那天也没学到什么，这是一枚全新的火箭，全新的助推器，还有很多新技术上面装了大量仪器，所以今天无论发生什么 SpaceX都会学到东西，然后快速迭代，我不知道具体什么时候也不想做预测，硬要猜的话，可能一两年也许更快，我觉得一两年是最主流的共识，这个共识挺合理，到时候看吧，即使其他所有人都解决了，可服用其他人的入轨运力，也会很快收敛到一个很小的数字，至于轨道计算，什么时候会变成现实，我会说，首先要知道 现在太空里已经有一块，能工作的H100 也就是NVIDIA H100 GPU Andrej Karpathy 已经用它训练过模型，也用它做过Inference 所以今天太空里确实已经有一块能工作的GPU
All In Podcast：NVIDIA也在做一个Drummery空间环境设计的版本，它会不一样，因为散热器必须不同，在数据中心里会给它加很多重量，但到了太空里，这些重量不一定需要，同时还必须为进入太空的旅程做加固，因为这些东西会剧烈震动，可能会被震坏，数据中心版本不是按承受那么多GD来设计的，所以你需要一个工业级的版本，能送到太空，而且外形和配置也会不一样 Gavin 你怎么看 SpaceX很神奇的一点，是他们非常擅长同时设计火箭和载荷 [01:05:51]
一凯：这样你就可以使用那些，本来不是为空间环境，不是为卫星设计的半导体，而这些半导体便宜得多，我的公司Tradies 投资了一家公司叫Sight Labs 这是公开信息，它基本上会进入每一颗Starlink 这些芯片本来不是设计去太空的，也不是Radiation Hardened SpaceX很喜欢这些芯片的很多规格，然后他们就说，那我们看看他们做Rad Testing 表现怎么样，结果他们正好通过了，所以我觉得这是SpaceX 非常被低估的一项能力，这是他们的专长之一，是的，这是他们的专长之一，我的精确预测是 [01:06:29]
All In Podcast：2028年下半年到2030年上半年，好那我们聊NVIDIA 然后做市场回顾，既然Gavin你在Friedberg 你也想参与这个话题 NVIDIA的财报又一次大幅超预期，第一季度表现简直让人难以置信，营收816亿美元，同比增长85% 环比增长20% 对那些不参与股市的人来说，年增长20%就已经算高增长公司了，他们是环比做到了20% 净利润580亿美元，自由现金流480亿美元，他们是在75%的毛利率下做到这些的，他们增长得非常快，而且显然已经是全球市值最高的公司，市值5.3万亿美元，今年股价上涨了16% 但考虑到这么大的增长规模，这16%的意义也很大，他们还宣布了额外800亿美元回购，叠加2023年初的1000亿美元回购，所以他们大概要回购公司4%的股份，他们把季度股息提高了25倍，从每股1美分提高到每股25美分，他们的CFO说，会把50%的自由现金流返还给股东，从来没有过这样的公司 Friedberg 你怎么看，这个规模实在太惊人了，别说，各位这就是Friedberg 给大家带来的市场报告，别显得这么兴奋，他烤箱里还烤着土豆呢，我有个问题想问Gavin 他之前和Patrick O'Shaughnessy 做了一场很有意思的访谈，其中有一点，我特别想问你，因为我觉得太有意思了 你说如果看芯片公司的营收倍数，再看DRM公司的营收倍数，在NVIDIA财报这个背景下，这两件事不可能同时成立，你能不能用普通人，能听懂的话解释一下，我觉得这点非常有意思，因为他很好地说明了问题，我先铺垫一下，他解释的是，未来五年的价值会在哪里，如果你看Leopold Ashton Brenner 他的基金好像一夜之间，从零到了50亿美元，而且看起来他在芯片板块上，买了大量PUT 他似乎已经做了轮动 [01:08:55]
一凯：所以Gavin给我们一点背景，求会往哪里走，我也许可以倒着回答这些问题，先说Leopold 他显然非常聪明，我记得他好像是Rhodes Scholar 19岁左右，按我的理解，他的业绩数字非常惊人，我还没见过他，他在旧金山和我的一个朋友，共用办公室，所以我想我可能很快会见到他，但他提交的那份SWIFT 是第一季度末的持仓，当时我会说，我们正处在地缘政治，担忧最浓的时候，我想你在很多13F里，都能看到大量put 我也不知道那些put [01:09:27]
债务、通胀与全球利率
一凯：我也不知道那些put 现在是不是还在，好，我觉得很多人当时都想做对冲，现在情况更清楚一点了，所以我不会把Leopold的Sysin F解读成它特别看空半导体芯片，第二点我觉得如果你看所有这些AI相关公司的估值，他们不可能全都对你有内存厂商，适应率大概三到五倍，你有NVIDIA适应率也很低，还有一些其他加速器公司估值倍数也算合理，然后是其他所有东西电力相关的冷却相关的全都在里面，我说电力的时候不是指公用事业公司 IPP其实估值相当合理，但电力冷却甚至可能还有一些光通信相关公司，他们的估值反映的是非常不一样的预期，如果电力冷却光通信这些公司的估值倍数是对的，那NVIDIA和内存公司还会涨很多，如果NVIDIA和内存公司的估值倍数是对的 那其他东西大概率会跑输，现在AI市场在横截面上是低效的，这就是我想说的，至于NVIDIA这个季度，我确实觉得他们换了新的披露结构，分成数据中心和AI 还有数据中心和Edge 然后在AI里面，他们有Hyperscaler 我记得他们还叫AI Clouds AI Clouds工业和企业，但我认为如果我们要和Broadcom 做真正苹果对苹果的比较，市场上有一种叙事，说NVIDIA正在把份额输给TPU Broadcom指引说，他们将在即将公布的那个季度里 AI半导体收入同比增长143个百分点，这个季度和NVIDIA刚刚公布的季度，是可比的，我真的特别希望NVIDIA当时的，披露方式稍微不一样，我希望他们把Hyperscaler AI Clouds 工业和企业分开披露，因为我认为真正可比的部分，是Hyperscaler加AI Clouds 再剔除中国业务，因为Broadcom没有NVIDIA 那样的中国业务 所以按这个口径，也就是说在西方AI世界里，在正在建设的数据中心里，不管是CoreWeave SAKI Amazon 还是Google NVIDIA的AI业务增长，都比Broadcom更快，也比很多被视为，这场ISI份额争夺故事，一部分的公司增长更快，我觉得Jensen现在越来越明显的感到沮丧，而且他有理由沮丧，主要有两件事，第一是估价表现，他已经很公开的说过这件事了，就像到底怎么回事，我们交出了创纪录的数字，却没有得到市场认可，我理解，而且问题是如果我还在拿份额，怎么还能有份额流失的叙事，不可否认的是，即使不做这些调整，它的增长速度也快于Hyperscalar的CAPEX增长，我觉得另一件让他很沮丧的事是，这些其他IASAC 没有拿去做benchmark 它们不在Semi Analysis的Inference Max 也不在MLPerf里 我认为它们不提交的原因，是因为它们会输，你没法和影子打架，在我们看到干净的benchmark之前，比如GP Sunray对TPUV7 或者对Inferentia 对Inferentia 是的，对还有对Tranium 我们都不会知道，所以我觉得很多这些其他芯片，包括Tranium位置其实很好，但它们没有被提交测试，尽管如此 NVIDIA仍然做得很好，一旦你成为全球市值最大的公司，通常交易走势会呈现一种台阶式形态，我的观察是估值倍数会不断压缩，压缩再压缩，因为人们对你的规模会有怀疑，然后会重新定价，然后你会重新定价，新的底部会在更高的位置建立起来，我觉得NVIDIA这个季度还有一件非常重要的事，他们说他们认为今年CPU业务会达到200亿美元，是的，这太不寻常了，意思是几乎一夜之间 他们就成了全球最大的CPU制造商之一，我觉得这证明了NVIDIA有一个独特位置，他们是唯一一家和每一个Lab都合作的公司，这让他们最有能力去设计芯片架构 [01:13:35]
All In Podcast：他们把这叫Code Design 也就是根据模型未来的发展方向共同设计，我觉得200亿美元这个CPU数字非常惊人，这就是关键，去年Grok这笔交易结束之后，我当时的主要判断是，我们会转向这些domain specific architecture 我当时觉得这基本已经是既成事实了，只是在等看哪些模型会采用，但现实是DSA这个市场演进，其实正在NVIDIA内部发生，这才是让我觉得疯狂的地方，这也是我看完这个季度后的结论，就像天啊，这家公司其实已经有domain specific architecture了，因为他们在和每一家做这些设计项目，所以回到前面说的，当Jensen和Elon Colossus 3之类的项目做DC to DC的时候，这对所有人来说又是一个改变游戏规则的东西，他确实会做而且他会做很多，另外我觉得你能用什么成本 为这些芯片融资以及这些芯片的可用寿命有多长都非常重要，你有一个很棒的洞察，就是CoreWeave和这些公司的折旧摊销周期救了他们，你可以解释一下这是什么意思，以及你为什么这么说，我觉得这是一个很好的洞察，谢谢你Tramus 谢谢CoreWeave和这些NeoCloud上市的时候，顺便说一句 Hyperscale也是一样，当时有一个很大的看空理由 [01:14:40]
一凯：他们说这些公司把GPU和CPU 按四年五年六年来摊销，这个使用年限设得太长了 GPU真正的寿命更像是两年，所以这些公司的利润都被高估了，但现实是
All In Podcast：这个观点是Michael Burry提出来的，对先说清楚，对谢谢Michael Burry 市场需要空头，这就像去问 Gerald Duh对现代音乐怎么看，我不想贬低Michael Burry 他是个很聪明的人，但市场确实需要空头，来有人给Vanilla Ice 打个电话，问问他怎么看，天哪，再问问Milly Vanilli 浪费时间，太浪费时间了 Michael Burry 随时欢迎来节目，继续
一凯：Gavin 我很愿意聊，但现在Inference被拆开之后，我们有了这些，面向特定领域的Celerator 可以混合搭配，我认为GPU在很多方面，接下来一段时间，仍然会处在这个体系的中心，你可以把Grok Accelerator 或者Cerebras Accelerator 放在老GPU前面，用Grok或Cerebras来做decode 这样一来那些老GPU的有效寿命，就可以达到10年或者15年，这意味着你可以给GPU做融资，我记得CoreWeave最低的融资成本，是6%还是7% 我有点记不清了 6%而且还会降，对，如果你能用GPU做资产抵押贷款 [01:15:46]
All In Podcast：拿到资产支持融资，而且利率比其他芯片更低，这就是一个，非常深的优势，这一季度几乎是单枪匹马，救了这些Neo Cloud 我是说他们几乎单枪匹马，救了整个局面，我觉得他们都应该非常感谢Jensen 我采访过CoreWeave的CEO Michael Intrader 他说听着大家买这些东西，按六年期限给他们融资，一点问题都没有，而且，有人还在要那些合约倒期下来的设备，他认为第七年，第八年，第九年，这些设备还会有一些，有效用途，所以他说，我真不知道大家在说什么，这根本不是基于事实的分析，这是他的观点，他是在场上，真正打比赛的人，客户是在拿真金白银，跟他下注，他让客户预付，并且签六年合同，如果客户不认为这些设备，有六年的寿命 他们就不会签六年合同，这很简单，而且他们根本供不应求，好，我们最后用市场更新收尾，宏观图景不太好，油价仍然处在高位，虽然每周都可能会有某种和解，我们每周都听说可能要达成协议了，也许这一次第16次，惠灵，伊朗那边的战争可能要结束了，但现在已经是第12周了，而它原本应该是4到6周，战争从来不会很快解决，这是我们这辈子学到的一件事，油价正在大幅推高通胀 Polymarket显示 5月通胀达到4.2% 或更高的概率是99% Survey of Professional Forecasters 预计CPI会达到6% 各位你们没听错，我们刚刚还在说 CPI到了三字头，现在有人在说 第二季度会到4% 5%甚至6% 这显然是一次巨大的上修，之前的叙事是，美联储还会继续降息，现在我们开始讨论美联储加息，通胀显然正在推高，债券收益率 10年期美债到了4.6% 你们记得我们请Besson上过节目好几次，他的目标是把这个数字压到4%以下，现在他已经明显高于那个水平，再看国际市场，日本30年期国债收益率到了5.1%的高位，是有记录以来最高，英国国债收益率，是全球金融危机以来最高，德国国债收益率，是2011年以来最高，在韩国散户投资者，正在介入创记录规模的资金，去交易AI芯片股票 他们之前也曾在高点压住Crypto 并且在韩国出现过一波，很猛的行情，所以这算是某种有意思的信号 Friedberg 你的另一个人格，现在要出来了吗，你担心吗 Dr. Doom要登场了吗，还是你觉得这还能控制，你有多担心，当你已经坐着过山车，冲到最高点，它开始往下掉的时候，担心还有什么意义呢，我不知道还有什么好担心的，重力是不可避免的，过山车一定会往下冲，我们会把手举到空中，一边坐完这一趟一边尖叫，全球债务占GDP的比例，是310% 先把储备货币地位放一边，联邦州地方各级政府，都有支出问题，每个国家为了让经济继续增长，支撑现有杠杆，基本上都有支出问题，最终就会产生连锁反应，最后会崩，一旦开始崩，你就会看到严重通胀 [01:19:06]
AI 季节性与收尾致谢
All In Podcast：你就会看到严重通胀，因为底层货币的价值坍塌，然后就会印钱，还有各种类似操作，推高资产价值，让你还能继续偿还债务，接着螺旋就启动了，所以我们就好好享受这趟旅程吧，现在这个时刻 30年期，美国国债5.2% 日本这个收益率，有些人可能会说，你应该去问比我更活跃的市场参与者，也可能问那些真正在市场里交易的经济学家，但我会觉得这种事可能会成为信用危机的催化剂之一，因为很多人都在做这个carry trade 我们走着看吧，这还算可以，这就是桶里的水开始漏出来了，来了，他来了 Dr. Doom来了 Chamath你怎么看 Dr. Doom本月这次恐慌发作，这一次是真的吗，这是他预测未来六次衰退里的第17次吗，现在到底是什么情况 Chamath你担心吗 这些正在闪烁的信号你有多担心，我觉得这正是他们的性质 Jason他们就是正在闪烁的信号，我认为市场里仍然有一些局部机会是说得通的，如果你想买代表未来的公司，而且你能找到其中几家自己也能接受，并且愿意持有10年，那我觉得你可以买这些公司，至于其他大多数东西，我觉得你不应该投机，通常应该避开，不只是因为现在是上涨市场，而是在任何市场都一样，这个教训我是吃过亏才学到的，我们也都经历过，随着我年纪变大，我觉得真的不值得市场起伏，带来的那种刺激感，在上涨时已经远远不如以前，那么让我兴奋了，而在下跌时，它会让我感觉非常糟，所以我管理自己的方式是，我只持有几家我真正相信的公司，我在这些公司上有极度集中的大仓位 这里的大是对我来说大，不代表对其他人也大，其他时候，我就专注做自己熟悉的事低头往前走，这是一种理性得多的行为方式，你脑子里能同时装下多少只，公开市场股票还能晚上睡得着，并且长期持有 Chamath对你来说有个数字吗，是5只 10只，还是7只 5只以内 5只以内，五只以内，所以你现在最大的持仓，大概占你净资产的百分之多少，我不知道，或者说前两大也行，前两大，对，比如第一大是百分之二十，第二大是百分之十五，或者第一大是百分之四十，第二大是百分之二十，我不知道，还是要看是哪一天，但我不知道，不过没关系，只是好奇，但我觉得这一点真的很重要 我的意思是，我不会跟踪30个东西，我没有那个时间，我也没聪明到那个程度，信息太多了 Gavin 我真正持续跟进的，大概就4个东西 Gavin 你就是干这一行的，你管理多少个仓位，另外，对于这些正在闪烁的信号，你怎么看，他们好像在说，慢一点，或者前面拐角，可能要出事故了，就像F里灰旗那样，或者你想用什么比喻都行，第一 [01:22:40]
一凯：当然也超过任何国家，这是绝对前所未有的，对，他们现在的规模，已经相当于你知道，对，他们肯定比一百多个国家还大，没错，而且增长非常快，现在还盈利了，我觉得这真的改变了当下的局面，这很离奇，叙事也变了，对对，这是怎么发生的，对，这几件事可以同时成立，我们也都应该记得，科技泡沫发生的时候，十年期和三十年期国债收益率，都比今天高得多，科技泡沫时期的NVIDIA 其实就是Sysco 当时Sysco的预期市盈率是100倍，而NVIDIA现在按真实盈利算，大概是十几倍出头，或者十几倍中低段的倍数，这应该是买方共识，不一定是华尔街公开数字，第三件，我认为成立的事是，霍尔木兹海峡被关闭这件事，对所有人都很糟，但相对来说对美国是最有利的，因为我们能源自己粮食自己，我们已经成了巨大的石油出口国，现在我们不只是全球最大的油气生产国，也是全球最大的油气出口国，所以这三件事可以同时为真，它们意味着什么，我觉得在目前发生的这些事情里，美国是最占优势的一方，这一点我很难看不到，我们仍然有最好的货币
All In Podcast：我们仍然有最好的经济，我们仍然有最好的上市公司，最好的AIS 也有最好的私营市场公司，而且我们还是全球最大的石油生产国之一
一凯：所以尽管国际局势这么混乱，我们的状态还是不错，我不认为美元危机会很快席卷全球，当然如果现在还是Bundesbank主导，世界上还有Deutschmark 而且那是一种基本面更好的货币，那我们可能就会面临很高风险，但现在我们只是处在一个全球高债务的糟糕社区里，算是里面最好的房子，而且我们手里有AI还有能源自己，霍尔木兹海峡每关闭一天 [01:24:59]
All In Podcast：我认为相对来说都更有利于美国再工业化，你必须把这些因素都放在一起看，你的意思是这是一种倒逼机制，就像COVID一样，会迫使我们变得更有韧性，也更自力更生 [01:25:27]
一凯：是的，而且电力基本上是所有制造业和工业流程的基础投入，美国发电主要靠天然气，你可以去稽查，今年天然气价格是下跌的，世界其他地方的电力投入成本来自很多不同因素，但LNG是很重要的一项，而LNG涨了100% 200% 所以霍尔木兹海峡关闭，对所有人绝对都是坏事，但相对来说对美国有利，也相对有利于特朗普的政策目标，这也是为什么我觉得他一点都不着急，海峡每关闭一天，而且不管出于什么原因，他看起来确实像是一个相对思维的人，霍尔木兹海峡每关闭一天，相对来说就对美国有利，对欧洲很糟，对亚洲也很糟，日本和中国需要那里的石油，菲律宾需要，韩国印度也需要，所以这些事情都可以同时成立，但我确实想说的一点是，利率上升和通胀上升从来都不是好事 可是我们也必须同时记住 AI这边正在发生的事是基本面变得强很多，另外我想补充一点 AI一直有季节性，市场本身也有季节性，常说五月卖出，然后离场 AI的基本面看起来也有一点季节性，过去这主要是因为大学生，暑假会少用很多ChatGPT和Cloud 通常天气好的时候，人们工作可能也没那么拼 [01:26:35]
All In Podcast：现在有了Agentic AI基本面，还会不会有季节性，我们还要再看，这是个很有意思的点，我们投资过很多电商AP 订阅类公司，经常开董事会，就会看到这种情况 Chamath一到第三季度，人们都出去玩了，不玩Candy Crush 也不买东西之类的，但另一方面 Uber和Doordash又涨了，因为人们在旅行等等，我觉得这是个很好的洞察，我同意，真的是个很棒的洞察，好了，听着Sacks 我们想你了，快点回来 Gavin Baker也向贝问好 Gavin 谢谢你，你真的太棒了，谢谢你来，我们很感谢，还有你岳父叫什么来着 Jeff Painter Jeff Jeff Painter 我们爱你，非常感谢你所有的好话，我们很想邀请你来 Liquidity 或者来Summit 我知道你是这个节目的超级粉丝 所以想在节目里给你点名致意，谢了，我就是利用你对节目的喜爱来影响Gavin 他本来还说，我今天来不了，我就说告诉你岳父，如果你今天来，我们会给他安排接下来两个活动的后台 VIP票，如果你不来，我就私下把这事告诉他，结果Gavin突然就来上节目了，爱你们兄弟们，稍微施加一点压力，这就是我的方式，这就是我的荷尔摩西风格 [01:27:54]