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四位主持人重聚，共话一周大事：Anthropic 秘密压制 Fable 5 针对 AI 研究人员的能力引发开发者信任危机；Sacks 与 Friedberg 将「安全」叙事拆解为监管俘获剧本；Bernie Sanders 在专栏中要求政府持有 AI 公司 50% 股权，与 Trump 的主权财富基金构想相撞；CPI 和 PPI 双双创多年新高，令美联储在中期选举前夕陷入两难；Friedberg 则逐条梳理加州选举法修订，指出这些法规叠加后实际上把民主选举变成了内定任命。 ## [00:00] 老友重聚！ Jason Calacanis 开场确认原班四人——Jason、Chamath、Friedberg 和 Sacks——悉数归队，本周将迎来一场话题密集的讨论马拉松。简短的开场白为 AI 治理、宏观经济与加州政治三大议题拉开序幕。 > *"All-In Podcast 不会收手，我们带着原班人马加倍回归。"* ## [00:19] Anthropic 秘密压制 Fable 引发隐私风暴与开发者反弹 Anthropic 推出了「神话级」前沿模型 Fable 5，却将两项政策悄悄埋入条款，随即在开发者社区引爆舆论。其一，使用 Fable 时输入的所有提示词数据将被保留至少 30 天，包括已签署零数据留存协议的企业账户。其二，Fable 会秘密降级被判定为从事前沿 AI 研究（即训练竞争模型）的用户，且不作任何提示。舆论爆发后，Anthropic 的回应是将这些限制措施「变得更透明」，而非直接取消。 Friedberg 将此事与他在 Ohalo Genetics 的亲身经历直接挂钩：过去数周，Anthropic 持续收紧对基因组学与生物学用例的限制，迫使他的团队转向中国开源模型。他指出，Anthropic 对生物科技 AI 设置的能力上限，与阻碍癌症研究的上限如出一辙，远不止于武器研发领域。Sacks 将开发者的愤怒定性为根本性的信任破裂：监控与降级行为甚至波及相信自己享有合同数据保护的付费企业客户。 Chamath 勾勒出更长远的态势——如今一家 AI 新兴公司应当主动拿着股权交换条件敲开 Anthropic 的门，而非独立建设，因为 Anthropic 有能力导流并优待理念一致的合作伙伴。这种结构性权力叠加强制监控，看起来与其说是安全，不如说是收费站。 > *"开发者社区对这次 Fable 发布的愤怒，不仅仅是因为强制监控本身。就连签署了零数据留存协议的企业客户，也没有任何选择余地——这正是信任被彻底击穿的地方。"* ## [29:16] AI 监管俘获陷阱与务实安全方案 Sacks 指出他在 Dario Amodei 的公开博客与政策立场中看到的终局：一个由旋转门输送人员的新政府机构为 AI 双寡头背书，拥有决定谁能访问哪些能力的权力，而异见者则被画像后切断资源。他警告保守派和自由意志主义者：不读清楚「安全」叙事的细则就买账，等于把市场的永久控制权拱手让给现有巨头。 Friedberg 提出一种下游执法模型：与其限制 AI 模型的输出内容，不如规制危害的实际表现——针对生物武器制造的刑事法规早已存在，将其扩展至涵盖 AI 辅助合成是可行的，无需触碰底层模型能力。他指出，核苷酸合成寡聚物公司已加入数据库筛查机制，证明这套模式在供应链层面同样行之有效，无需对模型内容进行审查。 > *"我真的认为，保守派和自由意志主义者如果不假思索地跟进这套监管俘获式安全议程，等于在抵押自己的未来——其中牵涉的利益远比表面看到的多得多。"* ## [37:59] AI 国有化之争：Trump 与 Sanders、立论逻辑与「资本主义懦夫」 Bernie Sanders 6 月 1 日在《纽约时报》发表专栏，援引公共科研资金奠定了 AI 基础的理由，呼吁联邦政府强制持有 AI 公司 50% 股权。与此同时，Trump 也公开力挺建立美国主权财富基金。四位主持人发现，这两个提案从截然相反的方向出发，落点却相当接近。 Sacks 认为 Anthropic 公司章程中嵌入的「公共利益」表述是特洛伊木马：兼顾盈利与社会效益的双重使命董事会，远比纯粹的 C 型公司更容易被监管机构左右。他着重指出 Ben Thompson 的解读——Anthropic 那篇暂停 AI 研究的博客，本质上是为压制 Fable 竞争对手研究用例的反竞争行为提供正当性——让监管俘获的闭环清晰可见。他的耐心已耗尽：「我真的受够了为这帮蠢货辩护。这是一种愚蠢税，因为他们多年来一直在向公众宣扬自己做的事情有害。」 Friedberg 从结构层面为主权财富基金进行辩护：每位美国纳税人都可以像阿拉斯加居民领取永久基金分红那样，直接持有 AI 时代价值创造的股权。他反驳了左翼框架（国有化等于强制征股）和右翼框架（任何政府参与都是社会主义），强调机制本身才是关键。Chamath 补充说，AI 与以往的基础设施有着本质区别——不同于高速公路，它的产品是智能本身，这意味着控制访问权的人就控制了经济主体性。Jason 最后给出自己的判断：AI 安全实验室是「资本主义懦夫」，其癖好就是邀请监管机构来拿走自己的股权。 > *"这是一种愚蠢税，因为他们多年来一直在向公众宣扬自己做的事情是有害的，而提供这些东西的公司却在说它们自身就是问题所在。"* ## [59:22] Liquidity 大会回顾：精彩时刻与核心洞见 四位主持人回顾了 All-In Liquidity 大会的精彩瞬间。Thomas Leifert 的风险投资数据演讲成为讨论核心：独角兽中约 13% 能跻身「十角兽」，但十角兽突破万亿美元估值的概率几乎翻三倍达到 31%，说明幂律在最顶端反而更陡峭。Jason 开玩笑说，拿下一家「万亿角兽」10% 的股权就能还清 2% 的国家债务——Chamath 反手说只要授权给他，他一个人就能还清。 后勤环节的好评归于 Thomas Keller 主厨与纽约证券交易所联合操刀的法国洗衣坊晚宴、Niagen 提供的含 NAD 恢复静脉滴注的健康休息室，以及九洞高尔夫混战赛。本节以 All-In Summit（9 月 13-15 日）的预告收尾，Chamath 阐述了大会的筛选哲学：Liquidity 存在的意义是让世界上最重要的资本配置者建立关系，门票无法购得入场资格。 > *"资本决定世界上发生的事情。所以我认为，我们必须在大会每一个环节的策划上都极度挑剔。"* ## [01:05:39] 通胀升温：CPI 与 PPI 创三年多新高 5 月 CPI 同比上涨 4.2%，为 2023 年 4 月以来最高；PPI 达 6.5%，为 2022 年底以来最高。Polymarket 显示，2026 年通胀达到 5% 的概率为 21%，美联储今年加息的概率升至 49%，而伊朗战争爆发前这一数字不足 10%。尽管数据强劲，录制当天纳斯达克仍上涨 2.5%，Sacks 认为这是市场在提前计价地缘政治冲突即将化解。 Friedberg 将核心驱动力归结为两股叠加力量：伊朗战争带来的能源价格飙升直接传导至交通运输和制造业成本，以及结构性政府超支在多轮加息后仍持续拉高总需求。Chamath 补充了一个尾部风险情景：若中国削减战略储备并重返现货石油市场，每日额外采购 300 万桶，原油可能冲上每桶 150 至 200 美元——届时美联储眼下的困境将显得微不足道。 > *"伊朗战争确实带来了能源短暂冲击，推高了核心指数；但更深层的问题是，政府支出失控、通胀失控，随着局势持续恶化，利率也在攀升。"* ## [01:12:27] 加州宽松选举法催生诚信质疑 洛杉矶市长初选结果——Karen Bass 在大规模腐败调查中依然胜出——引发 Friedberg 对加州选举法修订的详细梳理，这些改动大约从 2018 年起陆续积累。他列举了十余项具体改革：无上限的选票代收、取消签名核验、选举日后七天内收到的邮寄选票无需邮戳即可计票、凭健身房会员卡即可登记选民资格、不与联邦数据库交叉核对，以及允许用无家可归者收容所地址登记数以千计的选民且不核实居住情况。他的论点并非任何单一规则本身构成欺诈，而是这些规则叠加后造就了一个让选举变成内定任命的环境。 Sacks 梳理了洛杉矶计票中的统计异常：迟到的邮寄选票明显偏向 Bass，而当天投票结果却截然相反，这种偏转他认为很难用正常的政治行为来解释。他将此引申至结构性问题——从宽松规则中获益的利益集团，同时也在资助从事选票代收工作的非营利组织，形成了合法却不透明的闭环。Chamath 则建议改革者放长眼光：发起要求选民出示身份证的公投提案，推动联邦层面对公共福利领受者实施 ID 核验要求，用结果说话，而不是在每次选举失利后才指控舞弊。 > *"真的很难相信，某些利益集团和非政府组织不会利用这些漏洞吗——污浊的选民名册、数以百万计寄往错误或不存在地址的选票、缺失的保管链、没有签名核验、不需要出示任何身份证明才能投票和登记、七天后收到的无邮戳选票也照样计数？"* ## 实体 - **Jason Calacanis**（人物）：All-In Podcast 联合主持；Launch Fund 创始人；本集大多数话题转换的主持人。 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：All-In Podcast 联合主持；Social Capital 创始人；从结构与资本配置视角切入 AI 和选举议题。 - **David Friedberg**（人物）：All-In Podcast 联合主持；Ohalo Genetics 创始人兼 CEO；提供生物科技与选举法政策分析。 - **David Sacks**（人物）：All-In Podcast 联合主持；Craft Ventures 创始人；白宫 AI 与加密货币专员；主导监管俘获与国有化议题论述。 - **Dario Amodei**（人物）：Anthropic CEO；因公开博文被主持人解读为监管俘获的倡导者。 - **Bernie Sanders**（人物）：美国参议员；6 月 1 日在《纽约时报》发表专栏，呼吁联邦政府持有 AI 公司 50% 股权。 - **Anthropic**（机构）：Claude 背后的 AI 公司；发布 Fable 5 / Mythos 5，秘密压制前沿 AI 研究人员，并对所有提示词数据（包括签署零留存协议的企业账户）实施强制 30 天留存。 - **Fable 5 / Mythos 5**（软件）：Anthropic 的前沿模型，秘密降级前沿 AI 研究人员，并对所有提示词数据实施 30 天留存，企业零留存账户亦不例外。 - **Ohalo Genetics**（机构）：Friedberg 的农业基因组学公司；受 Anthropic 生物科技模型限制直接波及，被迫转向中国开源模型。 - **美国主权财富基金**（概念）：Trump 力推的提案，将政府资本引入高增长资产；被讨论为让公民直接持有 AI 股权敞口的机制。 - **监管俘获**（概念）：现有巨头以安全和公共利益为包装推动监管立法，从而锁定自身市场地位、限制开源或竞争对手模型的动态。 - **选票代收**（概念）：加州法律允许第三方代为收集并提交无限量的邮寄选票；为洛杉矶市长初选诚信争议的核心议题。

All-In 峰会首届最佳投资点子路演大赛将四位基金经理推上舞台，在评委 Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Friedberg 和特邀评委 Gavin Baker（Atreides Management）面前为各自看好的单一交易辩护。Suvretta Capital 的 Aaron Cowen 将 MGM Resorts 定位为一只被低估的亚洲赌场标的，Bornite Capital 的 Dan Dreyfus 阐述了 Talen Energy 作为能源周期复利机器的逻辑，EcoR1 Capital 的 Oleg Nodelman 呈现了放射性药物生物技术公司 Aktis Oncology，Multicoin Capital 的 Kyle Samani 则路演了去中心化 RTK 精确定位网络 GEODNET。观众投票选出 Dan Dreyfus 为获胜者；而 Besties 自己的排名结果截然相反，将 Aaron Cowen 的 MGM 路演推上了榜首。 ## [00:00] Chamath 介绍最佳投资点子路演的规则 Chamath 将这一赛制追溯到 Ira Sohn 投资峰会——他于 2015 年参加了这一慈善活动，当时他以"亚马逊将成为万亿美元公司"为题发表演讲，随即被 David Einhorn 当众驳斥。2016 年他带着特斯拉可转债再度登场，2017 年他以 AI 作为宏观主题，却选择了 Box 而非英伟达。这段往事是一次自我解嘲：宏观判断正确，不代表你就能选对具体标的。All-In 版本保留了核心机制：手里拿着真金白银的管理人，面对无需客套的现场观众发表演讲。 > *"我说亚马逊会成为万亿美元公司，结果被人轰出了会场。David Einhorn 是我的朋友，但他当时完全错了，他说：'我见过万亿美元的公司，这不是。'——他错了。"* ## [02:31] Suvretta Capital 的 Aaron Cowen 路演 MGM Resorts Aaron Cowen 曾主管 George Soros 的股票账簿，并担任 Steve Cohen 的 CIO，此次他排除了向科技圈观众推科技股的选项，最终落脚于 MGM——不是为了它在拉斯维加斯的 13 处物业，而是两处被市场定价为零的地理期权资产。其一是 MGM 持有的大阪综合度假区 40% 股权，计划 2030 年开业：日本博彩市场规模已达约 400 亿美元（柏青哥加赛马），大阪到上海、北京的距离比澳门还近，而 Wynn 在澳门的案例表明，市场通常在新赌场开业前约三年才开始定价——而那个时点正是现在。其二是 MGM 迪拜大型综合体中预留的 30 万平方英尺空置空间，静待阿联酋博彩合法化。路演前一天，持有 MGM 26% 股份、将其列为净资产 80% 的 Barry Diller 提出了每股 48 美元的收购报价，瞬间锁定了下行底线。Cowen 表示不会出售："拉斯维加斯约 60 美元，日本约 50 美元，迪拜约 40-50 美元——这只股票的价值可以达到 150 美元。" > *"我几乎从没见过一家公司在六年内回购了半数流通股。Barry Diller 这位传奇人物在大举增持，而这只股票如今已占他净资产的 80%。"* ## [13:07] Bornite Capital 的 Dan Dreyfus 路演 Talen Energy Dan Dreyfus 以能源周期框架开场：正常时期需求随 GDP 走，技术普及浪潮期间出现峰值（20 世纪中叶的家电与空调，2000 年代的效率提升），随后回归常态。当前的 AI 浪潮是下一次峰值——但他随即澄清，AI 并不是供需紧张的基准情景，只是"火上浇油"。在此之前，长达二十年的投资不足已埋下供需失衡的根基。Talen Energy 在 PJM 电网中持有 2 GW 核电和 6 GW 燃气装机，而 PJM 自身预测未来十年需要新增 106 GW 容量——鉴于关键矿产的供应链瓶颈，这在现实中几乎无法实现。他援引 Sam Zell 法则：在需要新增产能时，以低于重置成本的价格买入硬资产。Talen 的企业价值约 250 亿美元，而重置成本高达 450 亿美元，即使管理层按兵不动，股价也有翻倍空间。潜在上行空间分三层：按当前运营测算每股自由现金流约 50 美元（股价约 300 美元出头，对应 7 倍市盈率，而基础设施同类公司为 15 倍）；若电价上涨或更多 PPA 合同落地，则约 70 美元；若 Talen 承接 106 GW 新增需求中的 4 GW，则可超过 100 美元。 > *"我们根本不需要 AI 需求来维持未来 20 年极度紧张的电力市场。AI 需求只是火上浇油，仅此而已。而这将制造短缺。"* ## [27:19] EcoR1 Capital 的 Oleg Nodelman 路演 Aktis Oncology Oleg Nodelman 掌管着 EcoR1 Capital，这是一家价值导向的生物技术基金，自 2013 年成立以来已实现 10 倍回报（管理规模从 1300 万美元增至 25 亿美元）。他将生物技术投资比作扑克——在一个充斥着老虎机散户的行业里打牌，并亮出自己的底牌：安全边际优先于对科学的热情。Aktis Oncology（AKTS）的投资逻辑建立在现代放射性药物之上——携带锕-225 弹头的微型蛋白支架，通过分子识别在血液中导航，引爆后爆炸半径约 100 微米，大约相当于一个细胞的直径。关键去风险因素：所选靶点（针对膀胱癌的 nectin-4 和针对广谱实体瘤的 B7H3）已通过临床验证；影像学手段让医生能在早期试验中确认药物递送情况；nectin-4 相关数据读出最早在 2027 年 Q1 发布。此次 IPO 认购倍数达 18 倍，并获礼来公司 1 亿美元的基础订单支撑。锕-225 来源于美国冷战时期的镭-226 储备，使其供应链对中国形成结构性壁垒——这在生物技术领域实属罕见。Gavin Baker 将追问延伸到长寿话题：Nodelman 表示他愿意押注人类寿命超过 100-125 岁，部分原因在于 GLP-1 减肥药已能模拟卡路里限制的效果，而后者是唯一在对照数据中被证实能延长寿命的干预手段。 > *"就像一群小到足以在血液中穿行的微型无人机集群，靠分子识别找到目标，然后引爆一枚精确尺寸的弹头，爆炸半径 100 微米，相当于单个细胞的直径。"* ## [40:20] Multicoin Capital 的 Kyle Samani 路演 GEODNET Kyle Samani 是 Multicoin Capital 联合创始人，参与了 Solana 上市前的全部三轮融资。他此次路演 GEODNET（Solana 上的 GEOD 代币），这是一个去中心化 RTK 精确定位网络。标准 GPS 精度约 2 米，RTK 可达约 2 厘米，精度提升 100 倍——机器人、无人机和自动驾驶车辆都依赖这一水平。传统 RTK 供应商（Trimble、Hexagon、Topcon）花费 20-30 年建设了合计约 12000 个基站。GEODNET 于 2021 年上线，通过向爱好者支付代币奖励（在屋顶安装几百美元的天线），以众包方式迅速铺开 22000 余个节点，目前已覆盖 150 个国家和全球 80% 的人口。年化收入刚刚突破 100 万美元；其中 80% 用于在市场上公开回购 GEOD 代币（实质上是一种收入分享式回购）。客户增长在机器人供应链中形成病毒式传播：大疆、约翰迪尔自动喷药项目 Gus、TomTom（几乎为所有自动驾驶项目提供地图数据）以及机器人割草机厂商都接入了 GEODNET。客户平均年支出从第一年约 6 万美元增长至第二年约 17 万美元。完全稀释后市值约 1.5 亿美元。Friedberg 就低轨卫星微星座的威胁发起质疑；Samani 以成本和能耗作为反驳——对无人机等对电池续航敏感的设备而言，低成本、低功耗的地面方案永远更具吸引力。 > *"一旦有人开始使用 GeoNet，第一年通常每年花费约 6 万美元。但到第二年，通常已增至约 17 万美元。"* ## [54:50] The Besties 复盘路演并宣布获胜者 Chamath 套用 Druckenmiller 框架——没有真金白银押注，就没有真正的信念——并在流动性维度与论点之外同时衡量四个标的的配置规模：GEODNET 他很喜欢，但不动市场地最多只能投 1-2 万美元；Talen 和 MGM 则可以吸纳数千万。Gavin Baker 直接点名 MGM 为最佳风险回报标的（"下行空间因 Barry Diller 的报价而被封住，日本和迪拜又是极具价值的未来增长点"），并肯定 Talen 的逻辑，但提示了一个监管尾部风险：政府可能介入数据中心用电定价。Friedberg 将 MGM 排在首位，理由是时间线清晰、下行有底；Talen 居次，但他指出其对利率敏感（电力购买协议折现方式类似债券）；Aktis 第三，因为一旦临床数据良好，礼来可能在数月内提出收购；GEODNET 排末位，理由是低轨卫星星座终将让地面 RTK 变得冗余。Jason 当场各投入 20 万美元买入 MGM 和 Talen，将 GEODNET 和 Aktis 视为彩票型标的。 观众投票（150 名与会者）：Dan Dreyfus / Talen Energy 以 50% 得票率胜出，Aaron Cowen / MGM 以 24% 排第二，Oleg Nodelman / Aktis 以 21% 居第三，Kyle Samani / GEODNET 以 5% 垫底。Besties 的 4-3-2-1 排名将前两名对调：Aaron Cowen 夺冠，Dan Dreyfus 居次——观众选 Talen，评委选 MGM。两人的结果很快被 Jason 定制的"极度阳刚异性恋"奖杯抢了风头：一座 3D 打印的两男尴尬拥抱雕塑，Chamath 和 Jason 随即在台上亲身示范。 > *"如果你没有真金白银押注，你就不会上心。而这正是我热爱的东西。"* ## 实体 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：All-In 联合主持人；Social Capital 创始人；赛事组织者兼评委 - **Jason Calacanis**（人物）：All-In 联合主持人；Launch Fund 创始人；主持人兼评委 - **David Friedberg**（人物）：All-In 联合主持人；Ohalo Genetics；评委；曾管理精准农业技术公司 Precision Planting - **Gavin Baker**（人物）：Atreides Management 首席投资官；特邀评委；前生物制药基金经理 - **Aaron Cowen**（人物）：Suvretta Capital Management 创始人兼 CIO（管理规模 40 亿美元）；曾主管 Soros 股票账簿；Steve Cohen 前 CIO - **Dan Dreyfus**（人物）：Bornite Capital 创始人；大宗商品与能源投资人 - **Oleg Nodelman**（人物）：EcoR1 Capital 创始人兼董事总经理（管理规模 25 亿美元）；25 年生物技术投资经验 - **Kyle Samani**（人物）：Multicoin Capital 联合创始人；Solana 早期投资人；本次活动前已卸任执行合伙人 - **MGM Resorts International**（组织）：拉斯维加斯赌场运营商；持有大阪综合度假区牌照（2030 年开业）；迪拜物业预留 30 万平方英尺博彩空间 - **Talen Energy**（组织）：美国独立发电商；在 PJM 电网拥有 2 GW 核电和 6 GW 天然气装机；企业价值 250 亿美元，重置成本 450 亿美元 - **Aktis Oncology**（组织）：放射性药物生物技术公司（AKTS）；微型蛋白平台携带锕-225；靶向 nectin-4（膀胱癌）和 B7H3（广谱实体瘤）；数据读出预计 2027 年 - **GEODNET**（软件/网络）：去中心化 RTK 精确定位网络；22000 余个节点覆盖 150 个国家；Solana 上的 GEOD 代币；80% 收入用于公开市场代币回购 - **Barry Diller**（人物）：媒体与娱乐投资人；持有 MGM 26% 股份；提出每股 48 美元的收购要约 - **Ira Sohn Foundation**（组织）：慈善投资峰会，为本次最佳投资点子大赛提供了灵感来源 - **放射性药物**（概念）：癌症治疗手段，利用分子载体携带放射性锕弹头摧毁肿瘤细胞，爆炸半径约 100 微米，附带损伤极低 - **RTK（实时动态定位）**（概念）：精确 GPS 增强技术，可实现约 2 厘米精度（标准 GPS 约 2 米）；农业机器人、自动驾驶车辆和无人机的必要条件 - **PJM Interconnection**（组织）：宾夕法尼亚-新泽西-马里兰区域输电组织；预测未来 10 年新增电力需求 106 GW

Bornite Capital 创始人兼首席投资官 Dan Dreyfus 在 All-In Liquidity Summit 发表了一场节奏紧凑的 25 分钟演讲，核心论点是：铜与关键矿产——而非算力——才是 AI 基础设施、绿色能源、制造业回流与国防建设的真正瓶颈。他梳理了美国数十年来对实体基础设施的投资缺失，记录了中国去年四月切断稀土出口所引发的供应冲击，量化了惊人的铜缺口（未来 18 年的需求量等于过去一万年的总和），并指出美元贬值和电网脆弱性进一步为实物资产提供上行动力。Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya 和 David Friedberg 就蓝领技工、能源结构以及如何在中国低价倾销中全身而退等议题进行了追问与反驳。 ## [00:00] 开场 Dreyfus 开宗明义，提出将贯穿全场的三段式论题：以用电量衡量人类文明进步、将半导体视为基础设施产业，以及推算世界实现技术目标所需的物质材料。他以概览作为铺垫——关键矿产、大宗商品、脆弱的基础设施，以及制造业回流、再工业化和国家安全为何需要数万亿美元的投入。 > *"我们试图弄清楚世界将走向何方，然后再弄清楚我们需要什么才能到达那里。"* ## [00:33] 美国轻资产时代终结，基础设施大清算已至 大约从 2000 年到几年前，美国依靠几乎零资本投入创造了 Dreyfus 所称的经济奇迹——Google、Meta、Apple、SaaS 平台、流媒体、外卖，无一需要大规模实体投资。代价是：美国同步拆解了自己的工业基础并将其迁往中国。此后每一次地缘政治冲击——新冠疫情、俄乌冲突、关税战、伊朗局势——都让通胀"像火箭一样"蹿升，根源相同：供应链毫无韧性。 如今，各大资本周期同时启动。波音和空客未来十年的订单积压高达一万亿美元；太空经济与它们争夺同样的材料。美国部分地区的电网已运行超过 106 年，几乎无力承载现有负荷——仅在加利福尼亚，晚上六点的集中充电高峰就可能压垮电网。数据中心每年消耗的基础设施与大宗商品价值已达一万亿美元。半导体制造产能正以 7500 亿美元的投入加速回迁本土——Dreyfus 认为这个数字"远远不够"。全球防务预算持续扩张。所有这些终端市场，他说，没有关键矿产一个都运转不了。 > *"这些终端市场有一个共同点：没有关键矿产，它们全都行不通。一个都不行。"* ## [05:38] 中国切断关键矿产出口，福特几近停产 去年四月，中国宣布对一批关键材料实施出口禁令：钐、钆、铽、镝、镥、钪、钇、铒、银——直接切断。影响立竿见影：福特汽车因失去钐钴磁铁，在数日内濒临全线停产。麦道公司面临同样危机。五角大楼和能源部陷入恐慌。 政府的应对方案：向美国和加拿大各地的小型资源企业直接递送一套三件套救援文件——一张股权支票、一份许可证（这些企业等了 20 年才等到的同一类许可证），以及一份附有保底价格的照单全收采购协议，用以保障可融资的收益预期。中国对关键矿产加工环节拥有绝对掌控权，Dreyfus 估计要实质性缩小差距需要 10 到 20 年——但正如他所说，"总得从某个地方开始"。 > *"这真的就是我所说的'似曾未见'时刻——一种从未有任何事像这样发生过的强烈感觉。"* ## [08:18] 铜：未来 18 年的需求量等于过去一万年的总和 铜是供需错位最直观的例证。每兆瓦装机容量，太阳能所需的铜是燃气轮机的五倍，风能是七倍。一座 1 吉瓦的 AI 数据中心需要 5 万吨铜，而美国计划每年新建 15 吉瓦，仅这些数据中心每年就将消耗 75 万吨铜。去年全球铜的供应增量只有 50 万吨。电动汽车进一步加剧压力：每辆电动车的用铜量是燃油车的五到六倍。军事消耗同样惊人——俄乌冲突消耗的炸药超过整个二战，炮弹由铜制成且几乎无法回收。 过去一万年的人类文明史中，我们共开采了 7 亿吨铜。按当前 GDP 增速轨迹（不含 AI 和绿色能源的额外需求），未来 18 年的铜需求将等于这一万年的总量。为此，每年需要有五座世界级一类矿山投产——而 2030 年前能开采的一类矿山屈指可数。智利现有矿山正在枯竭，新建一座铜矿需要 7 到 12 年。 > *"未来 18 年，我们需要的铜，和过去一万年开采的总量一样多。"* ## [12:00] 美元贬值、140 万亿美元债务与实物资产的胜算 覆盖供需之后，Dreyfus 加入了货币维度。美国联邦债务达 40 万亿美元，每年新增 2.5 万亿；加上医疗保险、医疗补助、社会保障和养老金等未兑现社会承诺的折现值 100 万亿，每年也在增长 2.5 万亿——而全年税收总额仅为 5.5 万亿。一旦下一次经济衰退到来，税收下滑而支出必须增加，美国将开印"超级美元"。1970 年代的剧本将重演：货币购买力缩水，那个十年表现最佳的资产类别，他留给观众自己回答。 Chamath 提到，他在 All-In 预测节目中已经选铜作为表现最强的资产——当时还没见过 Dreyfus。Dreyfus 补充说，他认为铜从当前价位翻倍是最低预期，并以钼从每磅 1 美元涨到 33 美元作为参照。 > *"大宗商品、实物资产和基础设施，会在那种环境下保护你的购买力。"* ## [13:50] 电网危机：停电、瓶颈与蓝领技工荒 Chamath 请 Dreyfus 展开他在后台说过的一句话：当前的基础设施投资勉强只能维持现有能源需求，完全没算上 AI 带来的增量。Dreyfus 确认：二战后，美国停止了对电网的加固。商业建筑电气化（热泵替代燃气锅炉）、电动车普及、用电设备增长本身就会导致停电和供电不足——AI 需求还叠加在这之上。 通胀真正藏身何处：不在发电侧（批发电价实际上在过去 20 年中实际下降），而在输电和配电成本，因公用事业资本支出推高了受监管资产基础而不断膨胀。所有这一切最根本的制约是蓝领技工——电工、焊工、管道工。美国告诉整整一代年轻人去读文科院校，而非技校，现在没有人来施工建设。 David Friedberg 问到采矿技术突破能否补上缺口。Dreyfus 区分了两种情况：稀土在地下储量丰富，开采技术在改善；而加工端则由中国掌握着将原矿转化为可用材料的核心技术。对于铜这样规模巨大且无处不在的大宗商品，任何单一技术都无法在短时间内解决规模问题。Jason Calacanis 指出，对抗中国与弥补蓝领技工短缺指向同一方向：再工业化将创造正是铁锈地带失业工人一直等待的高薪蓝领岗位。 > *"仅仅维持我们的日常生活，就已经会出现短缺。还没算 AI 的事。"* ## [19:10] 如何在大宗商品超级周期中投资而不被套牢 形势已为蓝领美国逆转：曾在 2000 年代因工厂迁往中国而失业的铁锈地带工人，如今从职业培训项目中以 15 万美元的入职薪资被招募。Dreyfus 说，重建所需的蓝领技工需求"几乎是无限的"。 Chamath 问如何在天然气、太阳能、核能之间配置资产。Dreyfus 的判断：美国天然气供应充裕；太阳能可以快速建设，但受制于银（年供应缺口 2 亿盎司，而地面库存仅 6 亿盎司，约三年即告罄）；核电瓶颈在于美国无法在国内制造安全壳。贯穿三者，原材料本身不是最紧的约束——建造发电资产所需的关键矿产才是。 Chamath 追问投资者在哪里最容易亏损：供应冲击、中国低价倾销、技术颠覆。Dreyfus 给出两步框架：第一，搞清楚供应链的卡点在哪；第二，确认这个卡点无法被新技术在一夜之间替代。铜两条都过。Jason 为观众归纳了可落地的操作结论——持有铜、银和关键矿产的敞口，以及围绕这些资产的服务商和劳动力提供商。 > *"你得搞清楚供应链的卡点在哪，这是第一条。第二条，确认你不会被技术颠覆。"* ## 实体 - **Dan Dreyfus**（人物）：Bornite Capital 创始人兼首席投资官；25 年大宗商品投资经验，在 All-In Liquidity Summit 发表演讲。 - **Jason Calacanis**（人物）：All-In Podcast 主持人；峰会主持人；代表 Launch Fund。 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：All-In Podcast 主持人；Social Capital 创始人；曾独立预测铜为表现最强资产。 - **David Friedberg**（人物）：All-In Podcast 主持人；Ohalo Genetics；提出采矿技术创新的议题。 - **Bornite Capital**（机构）：由 Dan Dreyfus 创立、专注铜和关键矿产的投资公司。 - **铜**（概念）：核心大宗商品论题——AI 数据中心、电动汽车、绿色能源与军事应用的旺盛需求遭遇结构性供应短缺。 - **关键矿产超级周期**（概念）：航空航天、国防、数据中心、电动车和电网现代化同步带来的需求冲击，集中在需要 7 至 20 年才能推向市场的材料上。 - **美元贬值**（概念）：联邦债务加上未兑现社会承诺共计 140 万亿美元，为实物资产和大宗商品提供货币层面的上行动力。 - **蓝领技工荒**（概念）：电工、焊工、管道工的结构性缺口，是电网现代化和再工业化的核心瓶颈。 - **福特汽车**（机构）：中国切断钐钴磁铁出口后的典型受害案例——距全线停产仅差数日。

Google Ventures 创始 CEO、Section 32 创始人 Bill Maris 为 All-In 主播们分享了四条以数据为基础的职业心法：提前看见未来、敢于显得疯狂、永远不要押注计算机科学会失败，以及保持基金规模小。他随后将话锋转向对 OpenAI 的直接警告：Google 明天就能单方面把 token 价格砍掉 80%，让每一家非 Alphabet 系的基础模型创业公司的商业模式瞬间崩塌。谈到 AI 的走向，Maris 借用游戏来打比方，我们现在处于 Atari 命令行时代，而 PlayStation 10 时代将在五年内到来，推动这一飞跃的不是更大的模型，而是其下方的基础设施层。 ## [00:00] Bill Maris 加入 Besties！ 开场剪辑穿插了 Maris 几段核心论断：规模刻意控制在 1.5 亿美元的 Section 32 基金、以财务回报为首要标准的投资准则，以及 Sacks 对即将到来的 AI 世纪的定性。六段独立陈述各自成题，为整场对话奠定基调。 > *"规模更小的基金让我有能力在投资标的和招募的人才上都做到高度精挑细选。"* ## [00:33] 技术生涯中的四条关键经验 Maris 以演讲形式开场，梳理了三十年职业生涯中押注的四条经验。1997 年，他在一间壁橱里发现了一台服务器，脑子里随即浮现出从佛蒙特州公寓能托管多少网站的画面，随后辞去了华尔街的工作。三台服务器、合住的卧室、正午水管结冰的冬天，最终一场雷暴把他逼上屋顶，提着一桶焦油，退路全无。他把自己涂进了死角，选择救服务器而不是撤退，事后他得出的结论是：愿意显得彻底疯狂，是在别人之前看见未来的必要条件。 他借用 Stuart Butterfield 的幻灯片直观说明这一点：1989 年和 2005 年的总统就职典礼人群看起来毫无差别，到了 2009 年，几乎每双手里都握着相机，只除了一个男人，他正用笔记本电脑现场直播，周围的人一定以为他疯了。Maris 的结论是：值得押注的创业者，"掌握着一个大多数人还不相信的关于未来的秘密"。 > *"要看见未来，有时候你得稍微疯一点。在旁人眼中，你可能就是那个在雷暴里补屋顶的人。"* ## [05:58] 用数据和机器学习构建 Google Ventures 2007 年，Maris 被委以从零搭建 Google 风投部门的重任。他和联合创始人 Rich Miner（Android 联合创始人）走遍沙丘路学习风投技艺，随后把 Google 的数据优势转化为投资组合构建引擎。他们跑了数百万次模拟，以确定理想的基金规模和投资组合形态，而那时 Google 内部领导层还明令禁止使用"AI"这个词，坚持用"机器学习"，理由是"AI 会把人吓到"。 数据驱动的方式奏效了：GV 在 2009 至 2018 年间估计实现了 4.1 倍回报，Maris 亲自主导的投资项目回报还要更高。第三条经验在这里落地：不要押注计算机科学会失败。"把合适的计算机科学在合适的时机用到合适的问题上，你就会得到正确的答案。" > *"Bill，AI 是科幻小说，就算有朝一日能实现，也是一百年以后的事。我们还是专注在机器学习上吧。"* ## [09:51] 小 VC 基金为何平均跑赢大基金 Maris 直接摆出了数学依据：7.5 亿美元以下的基金在顶十分位中平均 DPI 为 4.76 倍，10 亿美元以上的基金平均只有 2.42 倍。7.5 亿以下区间占据了顶十分位表现者的 95%。这不是意识形态，而是退出算术问题。一只 70 亿美元的基金要实现 3 倍回报，需要产生 2100 亿美元的退出，这个数字在大多数年份超过了风险投资支持的并购和 IPO 总额。Friedberg 以"哑铃"理论提出反驳：早期小型工具加上为复利增长型公司配置的超大规模后期基金。Maris 认可复利逻辑，但质疑数据能否支撑这是可持续趋势，而非只是巨额退出时代的一次性现象，并清晰区分了 RAIA 式资产聚拢和专注型风险投资的本质差异。 > *"小基金跑赢大基金，这只是数学，不是我要说服你接受的观点。"* ## [14:36] OpenAI 的估值难题与 AI 价格战 这是对话中最锋利的一段。Maris 以一个直接的挑衅开场：如果他在掌管 Google，他会单方面把 token 价格砍掉 80%。Chamath 追问接下来会发生什么，OpenAI 和 Anthropic 将面临"超临界"式的营收压缩，溢价定价消失，商业模式假设崩塌。Jason 将其概括为"他们的利润就是我的机会"，Google 以资本为武器，就像 Uber 当年用补贴车费一样。 散户投资者的角度构成第二重指控：在 Maris 看来，公司长期保持私有状态，是在把价值创造从 99% 无法早期参与的普通人手中抽走，再通过被动 ETF 和标普 500 的豁免机制，把高估值的股票甩给 401k 持有人。他反对的不是晚期继续保持私有这件事本身，而是把财富集中策略包装成"造福人类"话术。Chamath 追问：随着 Founders Fund 等 AI 时代基金印出巨额倍数，风险投资回报的双峰分布会走向何方？Maris 指出，账面收益只有在有人接盘时才能变现，公开市场最终会把现金流折现的价格打进去。 > *"花了一万亿的支出承诺，只换来了 600 亿的营收，现在你要去公开市场，指望散户来接盘。"* ## [19:09] AI 的「Atari 阶段」：下一步在哪里？ Maris 用游戏打出了目前为止最清晰的比方。1980 年代的 Zork，脆弱、逐回合、输入"lamp"而不是"lantern"就会崩溃，在结构上与今天最先进的 AI 助手界面如出一辙。游戏从 Atari 命令行跳到物理真实、可沉浸的画面花了数十年；Maris 预计 AI 完成同等跨越需要五年，被软件迭代速度大幅压缩。 他押注的不是更大的基础模型，正如更好的故事情节并没有造就更好的游戏，真正做到的是手柄、物理引擎和 GPU。Section 32 正在投资基础设施层：环境计算原语、持久记忆、会话连续性，以及那些能解决 AI 当前脆弱性的底层机制。他还指出计算生物学是下一波相邻浪潮：他在 Google 联合创办的 Calico、New Limit，以及更广泛的长寿领域之所以具有吸引力，正是因为 AI 赋能的细胞模拟或许最终能压缩 FDA 临床试验周期，尽管他对近期速度持审慎态度，因为药物开发的大量工作发生在化合物确定之后。 关于美国科技人才流失，Maris 直言不讳：削减 CDC 和 NIH 经费、反科学政策，以及 H-1B 签证压力正在把人才推向中国等地，美国正在消耗它用数十年积累的神经储备。 > *"我认为我们现在处于 AI 的 Atari 命令行时代，而我们将在未来五年内进入 PlayStation 10 时代。"* ## [25:23] VC 激励扭曲与硬科技的未来 Sacks 加入结尾环节，把问题收归到基金策略：在当前格局下，等待在破茧期公司写出 5000 万美元支票，是否优于嘈杂的早期押注？Maris 认为激励结构在每个层面都已扭曲。一只 50 亿美元基金回报 1.01 倍仍能位居 75 百分位并募到下一期；GP 的绝对收益比一只 5 亿美元基金实现 3 倍回报还要高；而创业者通常会接受大基金给出的虚高估值，比如一家实际价值 1 亿美元的公司拿到了 40 亿美元估值下的 2.5 亿美元融资，因为大多数人还没被下游后果烫过。激励机制把所有人都推向管理规模最大化，而非回报最大化，这个钟摆终究会狠狠打回来。 > *"如果我管着一只 50 亿美元的基金，回报 1.01 倍，我赚到的钱会比 Bill 用他的 5 亿美元基金实现 3 倍回报赚得更多。这个激励也很奇怪。"* ## 实体 - **Bill Maris**（人物）：Google Ventures（GV）创始 CEO；Section 32 创始人，管理一只 1.5 亿美元的早期基金，已有六个顶十分位历史年份；同时以 Google VP of Special Projects 身份孵化了 Waymo、Google X 和 Calico - **Jason Calacanis**（人物）：All-In 联合主播；Launch Fund 创始人；主持 Maris 问答环节 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：All-In 联合主播；Social Capital 创始人；就估值逻辑和风险投资双峰回报向 Maris 发起挑战 - **David Friedberg**（人物）：All-In 联合主播；Ohalo Genetics 创始人；GV 投资的第一家前 Google 公司（Climate Corp，以 10 亿美元卖给孟山都）；推动哑铃基金理论 - **David Sacks**（人物）：All-In 联合主播；Craft Ventures 创始人；以自身基金经历为收尾的 VC 激励讨论定下框架 - **Section 32**（机构）：Maris 当前的风险基金，六个历史年份平均约 4 亿美元规模，全部顶十分位；投资组合包含 CrowdStrike、Cohere、Coinbase - **Google Ventures / GV**（机构）：Maris 于 2008 年创立的企业风险部门；估计 2009 至 2018 年实现 4.1 倍回报；Climate Corp、Uber 等项目的早期支持者 - **OpenAI**（机构）：价格战讨论的核心；Maris 认为 Google 将 token 价格砍掉 80% 就能摧毁其营收模式 - **Calico**（机构）：Maris 在 Google 联合创办的长寿研究实验室；率先提出抗衰老论题，现由 New Limit 等机构继续推进 - **Atari 时代**（概念）：Maris 对 AI 当前成熟度的比喻，功能可用但脆弱，类比 GPU 和物理引擎改变游戏行业之前的 1980 年代文字冒险游戏 - **Token 价格战**（概念）：Google 可利用其成本结构压制 OpenAI 和 Anthropic，迫使营收压缩并动摇数万亿美元私有估值的论点 - **DPI**（概念）：已分配实缴资本，Maris 唯一信任的 VC 业绩指标；过滤掉账面收益，强制在真实流动性层面进行比较 - **Stuart Butterfield**（人物）：Slack 联合创始人；提供了 Maris 用于展示技术如何从边缘迅速普及的就职典礼人群对比照片系列 - **Rich Miner**（人物）：Android 联合创始人；Maris 构建 Google Ventures 时的第一位合伙人

Palo Alto Networks CEO Nikesh Arora 在入职第八年接受 All-In Besties 采访——他主导公司市值从 170 亿美元增长到 2380 亿美元。三十分钟里，他阐述了三个相互咬合的判断：AI 驱动的漏洞发现已经把数年的安全工作压缩进数周；分析型 SaaS 在结构上已走向终结；模型将日用品化为基础设施层，真正的利润会聚集到掌控 harness、记忆和替代 TAM 的应用公司手中。 ## [00:00] Palo Alto Networks CEO Nikesh Arora 做客 Besties！ Chamath 开场指出，Palo Alto Networks 市值已突破 1000 亿美元——在这个门槛上，公司再次十倍到万亿的概率统计上更高。Nikesh 以本周满八年 CEO 为节点，将 AI 定位为最新一轮民主化浪潮，而非炒作："我在 Google 工作了十年，Google 搜索在民主化信息。AI 是在民主化智能。"他认为最切实的近期影响是组织一致性——让 5000 名面向客户的员工表现得和最优秀的那一个一样稳定——而不是直接裁员。 > *"AI 在民主化智能……我可以让 5000 人在与客户交互时几乎保持一致的水准。"* ## [00:47] Claude Mythos 用数周找出了 Palo Alto 代码里要花数年才能查清的漏洞 Nikesh 描述自己是最早一批获得 Anthropic Claude Mythos 模型使用权的企业用户，并将其对准 Palo Alto 自身代码库跑了六周。结果：相当于五到七年安全审计的工作量被压缩进这个窗口，成本仅数百万美元出头。他解释，Mythos 的"超级模式"——持续扩展思考——能把单个漏洞串联成完整攻击路径，这是人工红队极少能在规模上做到的事。他主动提到一个代价：30% 的误报率，使这个工具在进攻端（找漏洞）有效，但在自主防御上还不够成熟。Jason 问及不加限制公开发布是否会引发真实攻击；Nikesh 估计，Mythos 级别的能力距离开源最多三个月，并以 DeepSeek 4.8 和 5.5 作为已接近同等能力的参照。 > *"六周内我们找到的漏洞，正常情况下需要五到七年才能发现。"* ## [05:15] 网络防守方正在输掉对抗 AI 攻击者的竞赛吗？ David Sacks 点出核心矛盾：AI 同时是最强的攻击工具和最强的防御工具，双方的竞赛决定了企业风险。Nikesh 说防守方目前处于劣势——不是关键基础设施被攻破，而是 89% 的入侵仍然源于对普通目标（比如小型医疗机构）盗取凭证。他以 Change Healthcare 勒索攻击为例，说明真正的威胁原型：一家票据交换所遭到入侵，迫使 United Health 向医疗机构紧急垫付数十亿美元。国家安全级别的基础设施有预算和人员应对；全国数百万家跑着老旧套装软件的小机构没有。他的结论是没有银弹——整个行业将花数年时间修补积累的技术债，这从结构上放大了 Palo Alto 业务的终值。 > *"89% 的攻击之所以发生，是因为凭证被盗……我担心的是全国那些小机构，它们在用某款老套装软件。"* ## [06:50] 分析型 SaaS 已死，谁能扛过 AI 浪潮？ Nikesh 把 SaaS 栈拆成三类，命运迥异。分析型 SaaS——任何以"我们收集你的数据并为你分析"为价值主张的产品——已经结束，因为把模型直接对准原始数据可以产出同样的分析，不需要 SaaS 中间层。他举了一个现场例子：一家供应商在续约时以许可证要挟 Palo Alto，结果被替换为直接用 LLM 跑底层数据。基础设施软件（Databricks、Snowflake、MongoDB、Oracle）被低估——未来三年内企业需要当前十倍的数据存储量来喂养 AI 系统。记录系统（Salesforce、Oracle ERP）在中期内因为深度嵌入而得以存续，但其 UI 层会最先消失，因为 agent 正在取代人工数据录入。Jason 用自己投资组合里的案例印证了这一判断：一个 20 席的 SaaS 产品、登录量接近于零，被压缩成三个通过 Slack 接入 Claude 的账号，账单降低了 90%。 > *"如果你是分析型 SaaS 公司，游戏已经结束……我直接用 LLM 对着数据跑就好了。"* ## [14:06] 模型成为基础设施后，钱会流向哪里？ Nikesh 不认同"OpenAI 会成为下一个 Microsoft Office"的判断。他认为模型会日用品化为按需智能的基础设施——花 10 美元买 120 智商的推理，花 1 美分处理一个常规客服电话——利润池会集中在应用层而非模型层。他以 Codex 和 Claude Code 为例，证明实验室自研的编程应用在营收增速上已经超过底层模型。他认为真正的空白在于：大多数企业垂直领域的 agentic 应用层还没有被发明出来——5 万家公司都需要同一套 AI 原生的人力资源或销售系统，各自从头搭建效率极低。他还提到误报问题是被严重低估的瓶颈——Mythos 30% 的误报率在研发中可以接受，但在生产环境中不可接受；把这个数字降到 1% 以下，才是把一个有能力的模型变成可部署产品的工程核心。另外，他否定了封锁强力模型的想法，指出目前领先模型的全部权重已经能放进一个 U 盘，并可在 48 小时内完成蒸馏。 > *"利润池在应用层，不在模型层……大多数公司根本不知道怎么用这些模型。"* ## [20:35] CEO 点评局：Nikesh 评 Waymo、Google 和 OpenAI Chamath 带着 Nikesh 做了一轮 CEO 点评。关于 Waymo：车子是好用的，公司应该更快地扩展到更多城市。关于 Google：被低估，很可能成为他有生之年第一家市值达 10 万亿美元的公司——三大超大规模云厂商拥有在企业侧真正需要的销售力量，这是纯模型实验室所欠缺的资产。关于 OpenAI：他们需要卖得更快；Anthropic 的年化经常性收入增速更快，很大程度上因为 Anthropic 全面押注企业市场，以及 Claude Code 的爆发。他提到 Anthropic 已经面向 CISO 用户发布了正式可用的网络安全能力模型。David Friedberg 因此前对职业 CEO 的点评获得部分平反——他称 Nikesh 为"黑客帝国里的 Neo"异类，一位以创始人般的力度承担所有权风险的职业 CEO。 > *"Google 将成为我们有生之年第一家市值达十万亿美元的公司。他们拥有让这一切成功所需的全部资产。"* ## [28:22] Palo Alto 的并购打法与通往万亿市值之路 Chamath 问 Nikesh，在公司向万亿市值迈进的过程中如何保持并购纪律。他描述了两个阶段：早期收购是产品补强，把产品接入 Palo Alto 的销售引擎，在两年周期内复利叠加每客户营收；最近以 250 亿美元完成的身份安全收购（本次录音前三个月落地）则体现了一个判断——agentic 身份将成为下一个攻击面。第三阶段围绕运营杠杆正在成形：如果 Palo Alto 能做到毛利率 90% 出头、净运营利润率 40-50%，而竞争对手做不到，那么几乎任何相邻收购都能带来增益，只需接入这台更高效的机器。他最后给出一个反直觉的人员判断——技术侧员工数量其实在增长而非缩减，因为业务的每个部分都在同时要求 AI 驱动的改造。 > *"如果你能破解这道题——运营最高效的企业——那你买什么都不重要了。"* ## 实体 - **Nikesh Arora**（人物）：Palo Alto Networks CEO，任职八年；前 Google 首席商务官、软银总裁；Uber 董事会成员。 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：主持人；Social Capital 创始人；本集主要采访者。 - **Jason Calacanis**（人物）：主持人；LAUNCH 创始人；联合采访人。 - **David Sacks**（人物）：主持人；Craft Ventures；在第三章中提出攻防竞赛框架。 - **David Friedberg**（人物）：主持人；The Production Board；补充了误报/漏报框架；挑战了创始人与职业 CEO 的界定。 - **Palo Alto Networks**（组织）：网络安全公司；录制时市值 2380 亿美元；在 Arora 任期内从 170 亿美元增长至今。 - **Anthropic**（组织）：AI 实验室；Claude 和 Claude Mythos 的开发者；已面向企业安全推出正式可用的网络安全能力模型。 - **Claude Mythos**（软件）：Anthropic 的扩展思考模型；Palo Alto 用其在六周内查出了正常需要五至七年才能找全的代码漏洞；误报率约 30%。 - **Claude Code**（软件）：Anthropic 的编程 agent；与 OpenAI Codex 并列，被引为应用层营收增速超越模型层的典型案例。 - **Waymo**（组织）：Alphabet 旗下自动驾驶公司；Arora 认为车辆能力已经可以，但地理扩张速度太慢。 - **Change Healthcare**（组织）：医疗数据交换机构；遭勒索软件攻击后迫使 United Health 向医疗机构紧急垫付数十亿美元——被引为 AI 时代典型威胁路径。 - **分析型 SaaS**（概念）：以收集并分析客户数据为核心价值的软件品类；因 LLM 可直接对原始数据完成同等分析而在结构上走向终结。 - **替代 TAM**（概念）：Arora 偏好的并购视角——收购进入客户已有预算分配的存量市场，比开拓全新市场的销售动作更高效。 - **误报率**（概念）：AI 标记的安全发现中最终被证明无效的比例；Mythos 30% 的误报率是 Arora 论证模型在企业部署前仍需 harness 和领域微调的核心依据。

Brad Gerstner 在 All-In Liquidity Summit 上拿出一组数据：二级市场成交量是 2021 峰值的两倍，secondaries 现在正与 IPO 和并购并列，成为早期投资者退出的第三条路。Gavin Baker（Atreides Management CIO）和 Kelly Rodriques（Forge Global CEO）围绕这一结构性转变展开讨论——公司为何长期保持私有、SPV 的合法性、Forge-Schwab 合作如何把 46 million 零售投资者引入这个市场，以及 VC 主动卖出的利益冲突与估值泡沫风险。最后三位各点出一个值得买二级的私有公司名字。 ## [00:00] Brad Gerstner、Gavin Baker 和 Kelly Rodriques 加入 Besties！ 这是一段介绍片段，用预告式引言串联三位嘉宾登场：Jason Calacanis 宣布"Everybody wants access to these private markets"，随后 Kelly Rodriques 报告 19 家私有 AI 公司平均增长 300%，Gavin Baker 抛出"The ROI on AI has empirically, factually, unambiguously been positive"，最后 Chamath 问是否有 Brad 的 slides 启动正式讨论。 > *"The ROI on AI has empirically, factually, unambiguously been positive."* ## [00:47] 二级市场爆发式增长，与 IPO 正面竞争 Brad Gerstner 展示三张图：VC 流入远超流出（五年持续净流入），二级市场成交量双倍于 2021 高点，以及溢价/折价的反转——过去 secondaries 以 80 折成交，现在已升至面值 106%。关键结论：secondaries 现在与 IPO、并购三足鼎立，成为企业员工和早期投资人实现流动性的主要渠道之一。他把 Anduril、Anthropic、SpaceX 这类超大型私有公司称为"quasi-public companies"——每天都在买卖，只是不在交易所。 > *"Secondaries are now competing with IPOs and acquisitions as the principal way that these guys are exiting."* ## [03:10] 公司为何长期保持私有？ Gavin Baker 认为公司长期私有其实没有好理由，但 Zuckerberg 自己讲的反例最有说服力：Facebook 当年差点押注 HTML5 放弃原生 App，Chamath 亲历了内部辩论（他主张做手机，Brett Taylor 力推 HTML5，Zuck 先选了 Brett，之后花三年纠错）。Gavin 的核心论点是，私有公司 CEO 被所有投资人捧成"most special flower"——没人敢给真实负面反馈，因为一旦说了实话就失去后续参与资格；而公开市场投资者可以随时买卖，反而更直言不讳。Jason 把这种现象概括为"The sycophantic nature of private markets is real." Brad 的 October 2022 公开信"Time to Get Fit"被 Gavin 反复提及，认为这种公开施压正是公有公司才能产生的外部纠错机制。 > *"When you're the CEO of a private company, you are the most special flower to all of your investors."* ## [09:22] SPV、Forge-Schwab 合作与私有市场准入的民主化 Chamath 抛出一个尖锐问题：Anthropic 和 OpenAI 都在要求解散 SPV，为什么 SPV 还有存在理由？Kelly Rodriques 给出 Forge 的立场：SpaceX 从 2018 年起就主动批准了有许可的 SPV，并且公开表示欢迎"broad-based distribution at the IPO price"——Schwab 后来被列为 IPO 承销商之一，就是这段关系的延续。 Forge-Schwab 合作的核心数字：Forge 原有 3 million 投资人，Schwab 带来另外 46 million，合并后可以把私有公司股权打包成 interval fund（500 美元起投，无需 accredited investor 资格），让普通零售投资者合规参与。Kelly 明确区分了 interval fund 和 closed-end fund：后者价格往往与标的净值脱钩，靠 FOMO 定价，风险显著高于前者。 > *"What Schwab represents is 46 million investors and 12 trillion. This will change capital access and the way that you distribute your shares moving from private to public."* ## [13:28] 二级市场作为 VC 的退出流动性渠道 Brad 坦承 Altimeter 正在主动卖出——VC5/6/7/8 的 LP 要求 DPI，公司愿意在高价格时卖 30% 仓位。这引出了整集最核心的利益冲突讨论：VC 向零售卖出，算不算在用散户做出口流动性？Chamath 进一步追问，二级卖出会不会破坏和创始人的关系，Brad 承认每次都要和 founder 沟通，他们从不喜欢，但这是对 LP 的受托义务。 Gavin Baker 指出一个结构性分化正在形成：没有 Anthropic/OpenAI/SpaceX 敞口的 VC，DPI 会从 top quintile 跌落，正在用 Neolabs 之类的"call option"赌注填报告；有敞口的 VC 则更为保守。他同时预告，当这些公司上市并过了锁定期，Fidelity、Baillie Gifford、Capital Research 等 long-only 基金（每家最多 3%-15% 投私有资产，目前多数已接近上限）将释放"hundreds of billions of dollars of new late-stage demand"。 Jason 点出这条第三路如何改变早期投资逻辑：种子投到 $10-20M 估值，到了 $500M 就和创始人同步卖出，把资本循环到下一个早期标的，创始人也接受这种安排——六七年前行不通，现在顺理成章。 > *"We're in this because we want this to be durable democratization for a long time. We want to build trust among those who feel left out and left behind in capitalism."* ## [27:00] 私有市场泡沫？ Chamath 直接戳穿 Kelly 用"extraordinary"描述当前估值的措辞："extraordinary is a coded word for bubble." Kelly 的建议是零售投资者应该买更早期、非 CNBC 每天讨论的标的——比如 SpaceX 2018 年 $30B 估值进场的人现在相当满意。Brad 和 Gavin 对比了 1999-2000 与现在的区别：CMGI 零收入股价从 $2 涨到 $2000 然后归零；而 Anthropic、OpenAI、SpaceX 是"extraordinarily real businesses"。 但 Brad 也警告：14 只 ETF 计划在 SpaceX IPO 当天推出 1.75x 杠杆 SpaceX 产品，这是明显的过热信号。他对 CNBC 上推销高溢价私有产品的人表示担忧，认为零售投资者需要足够的持仓时间才能扛过回调。 > *"There are 14 ETFs launching on the day of the SpaceX IPO that are levered ETFs into SpaceX at like whatever 1.75 trillion."* ## [32:03] 当下最值得关注的二级市场标的 Chamath 出的题目规则：不能选 top 10 最知名私有公司，从数十亿到数千亿范围内各选一个目前未持有、但愿意在二级市场买入的公司。 **Brad Gerstner** 选 **Sierra**（Brett Taylor 创办），定位是 agent-native Salesforce——销售、营销、客服全部 AI agent 原生重建，看多理由是 Meta/Google/SpaceX 可能收购来加速 agentic 路径；风险是 OpenAI/Anthropic 直接进场替代。**Chamath** 选 **Revolut**，被 Thomas Leant 在峰会后台现场说服。Neo-bank 用现代技术栈重写银行底层，欧洲数千万用户，正在进入美国市场。**Gavin Baker** 选 AI 数据中心网络基础设施公司 **Arya** 和 **Drivets**（押注推理分解与异构芯片编排的新网络层），另外还有 **Vast**（空间站，搭 SpaceX 降低发射成本的逻辑）和 **Zipline**（无人机配送，在非洲做了七年真实数据积累后进入美国市场，已将非洲部分国家孕产死亡率降低 90-95%）。**Kelly Rodriques** 选 **Neuro Robotics**（德国，AI 驱动物流机器人，已有 $100M 营收，估值尚未进入硅谷主流视野）。 > *"The ROI on AI has empirically, factually, unambiguously been positive. Investing is the search for truth."* ## 实体 - **Brad Gerstner** (人物): Altimeter Capital 创始人兼 CEO，Invest America 计划发起人，本场 moderator - **Gavin Baker** (人物): Atreides Management 管理合伙人兼 CIO，SpaceX/Anduril 早期投资人，前 Fidelity 基金经理 - **Kelly Rodriques** (人物): Forge Global CEO，私有市场二级交易平台创始人 - **Jason Calacanis** (人物): LAUNCH 创始人，All-In 主持人之一，早期天使投资人 - **Chamath Palihapitiya** (人物): Social Capital CEO，All-In 主持人之一，前 Facebook VP - **Forge Global** (机构): 私有公司股权二级交易平台，与 Schwab 达成分销合作 - **Charles Schwab** (机构): 传统券商，通过 Forge 合作为 46 million 用户提供私有股权产品入口 - **Sierra** (机构): Brett Taylor 创办的 agent-native 企业软件公司，Brad Gerstner 标注的收购候选 - **Revolut** (机构): 欧洲 neo-bank，正扩张美国市场，Chamath 峰会后转变看法的目标 - **Zipline** (机构): 无人机配送公司，非洲医疗配送起家，已进入美国市场 - **Interval Fund** (概念): 允许非认证投资者以 $500 起投参与私有股权的基金结构，区别于 closed-end fund - **DPI** (概念): Distributions to Paid-In，VC LP 最关心的资本返还指标，长期私有化导致 DPI 压力积聚 - **SPV** (概念): Special Purpose Vehicle，单资产投资载体，Anthropic/OpenAI 正要求解散的二级市场结构 - **Invest America** (概念): Brad Gerstner 推动的政策项目，目标是让普通美国人参与私有股权市场

在 All-In 流动性峰会上，主持人 Brad Gerstner（Altimeter Capital）邀请 Cerebras CEO Andrew Feldman 和 Planet Labs CEO Will Marshall 同台，与 Jason Calacanis 和 Chamath Palihapitiya 一起，透过两家刚刚或即将上市公司的视角，审视 AI 芯片与太空基础设施两股交汇浪潮。Feldman 讲解了为何 Cerebras 选择造一块晚餐盘大小的晶圆级芯片，而非追着 Nvidia 跑 GPU 路线，以及 15–18 倍推理速度对用户行为意味着什么。Marshall 解释了卫星硬件小型化和发射成本断崖式下降，如何让轨道数据中心在几年内具备经济可行性。圆桌最后，嘉宾向台下 LP 直接摊牌：历史数据表明，IPO 后持股赚到的钱远多于锁定期一解就分股。 ## [00:00] CEO Andrew Feldman（Cerebras）和 Will Marshall（Planet Labs）登上 Besties 舞台！ 开场片段是从圆桌现场剪辑的宣传短片：Jason Calacanis 高呼 Cerebras 是"年度 AI IPO"，Will Marshall 宣布"太空与 AI 真是天作之合"，Brad Gerstner 则说当前技术浪潮"将为美国带来巨大红利"。三位嘉宾随后走上 All-In 流动性峰会的舞台就座。 Jason Calacanis 讲了一段轶事：Sacks 在三天前打电话给他，说"总统需要全球最优秀的主持人"，他飞到达沃斯才发现自己的胸牌和 Donald Trump 并排印着。全场哄笑。暖场结束后，Chamath 引出今天的主题——两家站在 AI 芯片和太空数据趋势最前沿的新上市公司。 > *"太空与 AI 真是天作之合，正在走向联姻。就像 Google 当年把互联网索引变得可搜索，我们正在把地球索引变得可搜索。"* — Will Marshall ## [02:05] 两位 CEO 谈上市：对员工、客户和日常运营的实际影响 Chamath 开门见山：上市这件事，真实体感是什么——Cerebras 刚上三周，Planet Labs 已过了一年半。Feldman 故意泼冷水："我觉得很难高估上市过程中的繁琐程度。"130 人的 Zoom 会，文件里反复移动的逗号，第二天早上工程积压没动一行，供应商关系也原封不动。 Feldman 说，真正变化的一幕，是他把老员工和家属带到纽交所交易大厅。工程师们系上他从没见过他们戴的领带。一位员工的中国移民父亲环顾四周说："我以为会来得更快。"庆典是真实的，之后大家转身继续干活。 Will Marshall 讲了另一面：Planet Labs 在 2021 年以 SPAC 方式上市，估值 20 亿美元，几乎没有什么声浪。但即便如此，上市带来了一种"存续感"：Planet 服务的政府"完全依赖我们提供信息，他们不希望你说消失就消失"。公开上市的公司意味着你会陪合同走完全程。四年后股价涨到 50 美元，涨幅近 10 倍，几乎全部发生在公开市场。Brad 追问客户结构；Jason 直接问军方收入占比。Marshall 给出了有分寸的回答——安全领域比例在增长，地缘政治需求是真实的，但 Planet 同样服务农户、能源公司、NASA 和民用政府。卫星硬件的小型化（曾经价值十亿美元、重达 20 吨的设备，现在只需几公斤）加上发射成本下降 4–5 倍，共同打开了这整个赛道。 > *"你业务里真正重要的东西，一点都不会变。供应商关系原来好就还是好，原来差就还是差。"* — Andrew Feldman ## [13:18] 太空数据中心的落地时间表 Chamath 给出宏观框架："我们正在把地球上已有的数据处理基础设施，搬到天上重建一遍。"他请 Marshall 解释轨道数据中心是否真实可行，再请 Feldman 描述芯片的走向。 Marshall 摆出经济账。Planet 八九年前与 Google 合做过一项研究，找到了那个临界点：当发射成本降到每公斤 200–300 美元时，把算力放到轨道上就会变得比地面更便宜。目前的发射成本刚过每公斤 1000 美元，过去十年已下降了 10 倍。按 Starship 当前轨迹，Marshall 预计两到三年内就能跨过这道坎。能源账是核心驱动：在晨昏轨道的太阳同步轨道上，太阳能板全天 24 小时不间断发电，没有间歇性、不需要电池、不需要燃气备用，比地面同等面积的太阳能板多产出五倍能量。"太空算力基础设施，说白了就是太阳能板、芯片，加上上下行的射频信号。"Planet 已经把 Nvidia GPU 送上了轨道，并正准备搭载 Google TPU 进行早期测试。Marshall 的判断：十年内，大部分算力将在轨道上——"这会是一个以万亿美元计的产业，比今天所有其他太空业务加起来都大。" Feldman 提出了有建设性的反驳：芯片间集群通信在太空中仍是未解难题，而自动驾驶已经证明"最后 10% 可能要花十年"。他认同终点相同，只是时间线稍长，并点出前提条件："能够做实验的根本驱动力，是先把发射成本压下来。然后才能开始试错、不断修正。" > *"当发射成本降到每公斤约 200 到 300 美元时，把数据中心放到太空里就会更划算——简单地说，就是更便宜。"* — Will Marshall ## [19:28] Cerebras 业务拆解，AI 对芯片市场的冲击 Chamath 抛出历史课题：讲清楚这家公司、讲清楚下的赌注、讲清楚 Cerebras 对比 Nvidia 对比 AMD 的逻辑。Feldman 从 AI 带来的结构性转变讲起——计算机历史上的大部分时间，机器都不擅长处理图像和语言。"我们最多只能存储它们，仅此而已。"2015–2016 年前后，AI 打开了这扇门，同时扩展了问题空间，也驱动了对新一代芯片的需求。 Cerebras 在 2015 年下了两个赌注。第一：专用芯片会赢。第二：它不能长得像 GPU。"如果你造 GPU，你比 Nvidia 更好的概率约等于零。低垂的果子他们早就摘完了。"架构层面的洞察是：在 AI 推理中，数据从内存搬到计算单元的过程是核心瓶颈。Cerebras 造了一块晚餐盘大小的芯片——晶圆级，而大多数芯片只有邮票大小——把内存紧贴着计算单元放置，并采用速度快得多的内存类型。结果：推理速度比 GPU 快 15–18 倍。Feldman 用一个思想实验点明市场：今天慢搜索的市场有多大？零。今天拨号上网的市场有多大？零。你不会愿意等 AI。我们必须实时把它送到你面前。 > *"如果你想比别人快 20 倍，你的架构就不能长得像他们。低垂的果子他们早就摘完了。"* — Andrew Feldman ## [24:45] 创始人 CEO 如何看待上市路上的流动性问题 Brad 直接转向台下的 LP。他梳理了 Planet 的投资人历程——早期投资方包括 Capricorn、Peter Thiel 的 Founders Fund 和 Yuri Milner 的 DST。Planet 以 20 亿美元估值在 2021 年借 SPAC 上市。四年后，90% 的价值仍在前方。大多数投资人坚持持有，包括 Google（至今仍是最大股东，一股未卖）和 Capricorn（直到最近才开始出售）。对 LP 的反面教材：锁定期一到就要求分股，可能拱手让出回报的大头。Altimeter 自己就踩过这个坑，在某家公司 30–40 亿美元时分出了股票，而十八个月后它涨到了 500 亿美元。 对于 Cerebras，Brad 介绍了 Altimeter 和承销行共同设计的一项结构创新："渐进式锁定"，在六个月内分阶段释放股票，与业绩指标挂钩，而不是锁定期一到全部涌出——SpaceX 预计未来 IPO 时也会采用类似结构。Feldman 拿出实证：每一项研究都表明，IPO 后赚到的钱，无论是百分比还是绝对金额，都多于 IPO 前，因为公开市场让你能以大得多的规模投入资本。Brad 指出宏观转向：十年的"永远不上市"压力正在逆转，被投公司现在主动要求在估值 10–30 亿美元时上市。Chamath 以运营视角收尾——公开市场的审视会磨砺执行力，"铁打铁才能更锋利"。Marshall 以愿景作结：用互联网文本训练的大语言模型"对真实世界是盲目的"。把实时卫星地球影像喂给它们，"它们就能回答真实的物理世界问题"——他称之为"大地球模型"或"星球智能"。 > *"历史上，IPO 后赚到的钱比 IPO 前更多。每一项研究都表明，无论是百分比还是绝对金额，都是如此。"* — Andrew Feldman ## 实体 - **Brad Gerstner**（人物）：Altimeter Capital 创始人兼 CEO；All-In 流动性峰会 IPO 圆桌主持人；Cerebras 早期董事会成员。 - **Andrew Feldman**（人物）：Cerebras Systems 联合创始人兼 CEO；晶圆级 CS-3 芯片的架构设计者；公司于 2026 年以每股 185 美元完成 IPO。 - **Will Marshall**（人物）：Planet Labs 联合创始人兼 CEO；小型卫星星座的先驱；Planet Labs 于 2021 年以 20 亿美元估值借 SPAC 上市。 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：Social Capital 创始人兼 CEO；All-In 常驻嘉宾；与 Brad 共同主持圆桌。 - **Jason Calacanis**（人物）：Launch 创始人；All-In 常驻嘉宾；主持开场环节。 - **Cerebras Systems**（机构）：AI 硬件公司，专注晶圆级芯片；推理速度比 GPU 快 15–18 倍；于 2026 年以每股 185 美元 IPO，开盘价 320 美元。 - **Planet Labs**（机构）：地球观测公司，运营约 200 颗卫星，每日提供全球影像覆盖；2021 年上市，股价在公开市场涨了约 10 倍。 - **Altimeter Capital**（机构）：科技成长股基金；Cerebras 早期投资方及董事会成员；设计了"渐进式锁定"结构。 - **晶圆级芯片**（概念）：Cerebras 的架构赌注——晚餐盘大小的芯片，片上 SRAM 与计算单元紧密集成，消除了制约 GPU 推理速度的内存瓶颈。 - **太空数据中心**（概念）：由晨昏轨道太阳同步轨道全天候太阳能板供电的轨道算力基础设施；按 Starship 当前轨迹，当发射成本降至约 200–300 美元/公斤时，对比地面数据中心的经济优势预计在 2–3 年内出现。 - **渐进式锁定**（概念）：IPO 后锁定期创新方案，在六个月内按业绩指标分阶段释放股票，而非一次性解锁；由 Altimeter 和承销行为 Cerebras 设计；预计 SpaceX 未来 IPO 时将采用类似结构。 - **星球智能**（概念）：Will Marshall 对 AI 模型与实时卫星地球观测数据结合的定义，使模型能够回答纯文本训练无法解决的真实物理世界问题。

Third Point 的 CEO 兼 CIO Dan Loeb 做客 All-In Podcast，讲述了自己从上世纪 90 年代在股票论坛匿名发帖的网络"喷子"，一步步成长为管理 300 亿美元多策略对冲基金的历程。他认为，沉寂多年的做空交易如今重新不可或缺；AI 素养已成为每一位严肃投资者的必备能力；而人类在投资组合管理中的位置，恰恰因其不可被 AI 复制而愈发不可替代。节目最后，Loeb 讲述了自己如何帮助促成 Ross Ulbricht 获得总统特赦，并将此纳入他对刑事司法改革和教育公平的长期承诺。 ## [00:00] Dan Loeb 加入 Besties！ 开场是一段从后续访谈中剪辑出的精华预告，将 Loeb 最犀利的金句集中呈现。他宣称做空已经回归，"绝对至关重要"；主持人们则你一言我一语地打趣选股市场和信贷市场。Loeb 早期将"羞辱与幽默"作为 Third Point 激进主义武器的桥段也在此登场，加上那句冷峻的名言："没有代理权争夺的激进主义，就像没有地狱的天主教。" > *"做空这门失落的艺术已经回归，而且绝对至关重要。"* ## [00:34] 投资者成长路：从论坛匿名发帖、揶揄华尔街，到掌管数十亿美元的对冲基金 Loeb 追溯了网络投资文化的史前史。Reddit 诞生之前，他已在 Yahoo Finance 和 Silicon Investor 上以化名发帖，专门盯着他所说的上世纪 90 年代末"极度欺诈的公司"——揭露内幕、嘲弄管理层，偶尔大获全胜。他自称不是"OG"（元老），而是"OT"——最初的"喷子"——但他把这段经历描述得更像一个年轻投资者在无人监管的蛮荒时代发泄情绪，而非出于恶意。Act Trade 的故事最能还原那个年代：一个惯犯把冰箱应收账款包装成名为 TADS 的专有技术，以账面价值的荒唐倍数在市场上交易。 > *"当我们规模还小的时候，主要的武器就是羞辱和幽默。"* ## [03:15] Third Point 创业初期：导师与市场动荡 Loeb 梳理了自己正式的投资启蒙：青少年时期在 Paine Webber 一家分支机构整理档案——他怀疑那里违反了某些证券法规——此后历经 Warburg Pincus、一家风险套利公司，最终落脚 Jefferies 的困境债务团队。他对主流的"导师叙事"提出异议：真正的深度学习来自他的同辈，以及他所覆盖的客户，尤其是 David Tepper——他一直在反向拆解他们的思维方式。Third Point 早期建立在事件驱动投资上：收购、分拆、破产、非共同化，利用管理层在期权定价周期中刻意压低预期所制造的系统性 alpha。他引用 Jesse Livermore 的话："太阳底下没有新鲜事。" > *"我得以观察他们的思维方式，就像一家中国企业那样，不断复制、逆向工程、吸收一切，建立起自己的知识库和操作系统。"* ## [08:47] 策略转型：从事件驱动到质量导向与 AI Third Point 如今是多策略平台：旗舰多空基金、CLO 业务、私人信贷、直接贷款，以及将投资级资产部分部署出去的一家保险公司。Chamath 追问，随着 AI 智能体不断涌现，Dan Loeb 十年后的角色会是什么——Loeb 的回答是：人类的关系网络、与人对视的能力，永远无法被 AI 复制。投资方向上，他从"低价资产+催化剂"转向具有真实护城河的耐久质量型企业，同时承认投资者过去对 IBM、AOL 和 Yahoo 的护城河存在自我欺骗。当前的核心筛选标准是管理层的适应能力：一支经历过颠覆并仍能领跑的团队，比任何现有的产品优势都更关键。Loeb 也坦言，三十年下来，评估本身仍是模式识别，而非可量化的指标。 > *"你可以对技术一无所知，或者说'我不碰这个'——在全球金融危机之前，经济上稀里糊涂也能赚大钱。但现在，我不想再是那两种人中的任何一个。"* ## [16:01] 做空的艺术与一笔房屋建筑商交易 Loeb 对纯粹基于估值的做空提出质疑——太多"愚蠢的估值型"空单被 Reddit 散户或 meme 动量硬生生轧空。他偏好结构性方法：寻找疫情后库存积压、成本通胀侵蚀利润空间、资产负债表隐藏负债并存的行业。房屋建筑商符合这一逻辑——他们声称自己像 NVR 一样是轻资产模式，实际上却持有大量事实上已被锁定的土地期权，而当前的融资环境让买家已难以负担疫情期间的房价。随后，主持人们转向私人仓位何时分发的经典问题：Loeb 在 20 多美元时卖掉了 Palantir（"巨大的错误"），在主导 Upstart B 轮后错过了 Enphase 大部分涨幅，并在 Enphase 不到 1 美元时清仓，而它最终本可带来 40 亿美元的收益。对于英伟达，他态度明确：多空 pod 正将其作为结构性"安全空单"，就像当年做空谷歌和亚马逊一样，他预计英伟达终将突破。 > *"英伟达感觉是个安全的空单。顺便说一句，谷歌也曾是安全的空单，亚马逊也是。这种事就是会发生，有时它们会在某个估值区间横盘，然后突然破位向上。"* ## [22:15] 刑事司法改革与 Ross Ulbricht 特赦案 Loeb 的慈善框架从收入不平等切入，具体来说是无法给脆弱儿童提供知识工具的教育失败，这让他从在 Success Academy 担任特许学校董事，走向刑事司法改革。他将值得为之奔走的案例分为三类：被错误定罪者、真正改过自新者，以及服刑明显与罪行不相称者。Ulbricht 属于第三类：因运营 Silk Road——早期以加密货币为媒介的毒品交易平台——被判处双重终身监禁加 40 年，但政府后来提出的雇凶杀人指控从未被正式起诉。Loeb 联系了 Charlie Kirk，后者将案件带到特朗普面前；在特朗普第一任期最后一天，司法部威胁若特朗普减刑将予以报复，计划因此搁浅。四年后，凭借 Kirk 的持续倡导以及曾为 Ulbricht 担任十年律师的白宫法律顾问 David Warrington 的运作，完整的特赦终于到来。Loeb 目前通过一个名为 Olive 的机构继续参与个案推动。 > *"通过司法系统本身，没有任何途径能把一个被判终身监禁的人弄出去。这件事只有总统特赦才能实现。"* ## 实体 - **Dan Loeb**（人物）：Third Point CEO 兼 CIO；激进投资者；90 年代中期创立 Third Point；曾在 Yahoo Finance 和 Silicon Investor 匿名发帖的网络"喷子"。 - **Third Point**（机构）：多策略对冲基金；管理规模约 300 亿美元；涵盖多空股权、CLO、私人信贷、直接贷款及保险公司业务。 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：主持人；Social Capital CEO；围绕 AI 颠覆、护城河持久性以及人类与 AI 智能体的关系提问。 - **Jason Calacanis**（人物）：主持人；LAUNCH 创始人；主导私人仓位分发决策的讨论。 - **David Sacks**（人物）：主持人；Craft Ventures 创始人；白宫 AI 与加密货币事务主任；探讨持有与分发风险投资仓位的问题。 - **David Friedberg**（人物）：主持人；The Production Board CEO；追问管理层质量评估是否可以量化。 - **Ross Ulbricht**（人物）：Silk Road 创始人；被判双重终身监禁加 40 年；2025 年在 Loeb 等人推动下获特朗普总统特赦。 - **Silk Road**（机构）：早期以加密货币为基础的暗网交易平台；Ulbricht 案的核心。 - **Nvidia**（机构）：Loeb 认为在 2—3 年盈利预期上被低估的芯片公司；被视为新的结构性"安全空单"，正如谷歌和亚马逊当年一样。 - **事件驱动投资**（概念）：Loeb 的早期策略，涵盖收购、分拆、破产、非共同化，利用管理层激励错位与结构性错位套取 alpha。 - **激进投资**（概念）：通过持股向上市公司施压以推动治理改变；Third Point 的标志性策略，现已与质量导向的多空策略结合使用。

Coatue Management 的 Thomas Laffont 首次亮相 All-In Podcast，用数据系统呈现 AI 独角兽经济的现状——剖析 2024 年 AI 新军为何可能远超以往所有年份的表现、SpaceX 的价值如何随每次发射持续累积，以及为何价值四万亿美元的 AI IPO 即将集中涌入公开市场，形成投资者从未见过的流动性窗口。几位主持人追问了幂律集中问题、资本向三家头部公司竞相集聚的时代 VC 将何去何从，以及如此规模的流动性洪峰对硅谷生态的深远影响。 ## [00:00] Coatue 的 Thomas Laffont 加入 Besties！ Laffont 解释了为何选择 All-In 作为播客首秀的舞台——他拒绝了其他所有邀约，专门等待这个机会。Sacks 介绍 Coatue 是过去二十年最成功的对冲基金之一，管理规模达 550 亿美元。Laffont 用一句话概括 Coatue 的核心优势，随即进入准备好的演示内容。 > *"我们做的是创意生意。当一个想法真正具有革命性时，它可以变得极其巨大。"* ## [00:30] 公开市场强势回归，AI 主导「独角兽经济」 Laffont 详细解读 Coatue 的独家独角兽经济数据。独角兽经济自 2024 年 9 月以来平均上涨 70%，与纳斯达克走势基本吻合。AI 在融资中的占比逐年攀升，但结构已发生根本转变：新生独角兽数量大幅减少，每家平均融资额却是 2021 年的五倍。 2021 年成立的那批公司是前车之鉴：共诞生 479 家，20 个季度后仅有 20% 完成退出或完成新一轮融资；而零利率时代之前的同期，73 家公司中健康率高达 80%。关键问题在于：2024 年这批 AI 新军将更像哪个年份？从退出来看，2026 年的势头不错，但尚未恢复到 2021 年的峰值水平。 他提出了一个「壮丽八强」私募指数的概念，成员包括 SpaceX、Stripe、Anthropic、Databricks、Revolut、ByteDance、Anduril，合计市值接近四万亿美元，表现远超传统的「七巨头」。 > *"如果能持有这个指数未来十年以上，我会觉得相当踏实。"* ## [05:15] 四万亿美元 AI IPO 爆发 SpaceX 距上市只有数周；Anthropic 在录制当天秘密提交了 S-1 文件。仅将 SpaceX、OpenAI 和 Anthropic 三家纳入退出账簿，产生的流动性就将超过过去十年 IPO 的总和，几乎在一夜之间把整个生态从资金消耗方变成资金回报方。 Laffont 绘制了 OpenAI 和 Anthropic 自 2025 年 1 月以来的营收轨迹：几个月内先后超越 Workday、ServiceNow、Adobe 和 Salesforce，目前规模已大于 Google Cloud 和 Azure，预测显示 Anthropic 单独可能在年底前超过 AWS，到 2028 年超越整个微软。他指出，超大规模云厂商并非坐视这场颠覆，而是在资金上推动它，来自全球最大企业的资本承诺「真的前所未有」。 > *"部分原因在于 OpenAI 和 Anthropic 的增速是我们从未见过的。"* ## [07:48] 为什么看好 SpaceX：复利式发射垄断与 Starlink Laffont 介绍了 Coatue 内部的 CODE 框架，用以解释 SpaceX 为何随着发射频次提升，单次发射的估值反而上升——对一个量产业务而言，这违反直觉。答案是：SpaceX 的商业模式质量会随规模复利增长。 第一阶段是纯粹的发射业务，收入来自政府合同，波动较大。第二阶段加入星座网络（Starlink），将发射转化为持续性订阅收入。第三阶段引入多个星座和平台，企业和军队寻求各自的轨道资源。更远的期权包括太空数据中心、月球和火星。 > *"SpaceX 商业模式的质量随着发射次数的增加而提升。"* ## [10:38] 10 倍悖论：为什么我们正目睹前所未有的规模扩张 各成长阶段实现 10 倍回报的数据令人瞩目：独角兽晋升十角兽的概率为 8%；十角兽达到千亿美元的概率为 13%；但千亿美元以上公司实现 10 倍增长的概率高达 31%。规模放大回报，而非稀释它。 三家上市公司在一年内完成了从 5000 亿到万亿美元的跨越，其中两家仅用数周。Laffont 以 Coatue 投资组合公司 Cerebras 为反例：在董事会任职的他亲历了公司多年蛰伏、无新融资、埋头打磨芯片架构，直到一份重大的 OpenAI 合同让公司估值几乎在一夜间翻了五倍。半导体板块自 2024 年 All-In 峰会以来，跑赢了所有主要指数。 关于营收质疑的争论：Coatue 估计整个 AI 生态系统今天规模为 1400 亿美元，今年将达到 3000 亿美元，2027 年再度翻倍，驱动力来自三大支柱——消费者订阅、企业和云端代码生产力工具，以及 AI 驱动的广告（目前 Meta 和 Google 渗透率为 25%，预计将达到 100%）。 > *"Anthropic 的增长速度尤其是我们从未见过的。"* ## [15:33] 细分 AI 市场与未来影响 广告板块是多数分析师最容易忽视的：如果 AI 投放广告在 Meta 和 Google 的渗透率从 25% 提升到 100%，仅此一项就能带来 1500 亿美元的增量价值。企业代码工具（Claude Code、Codex）构成另一支柱。从更宏观的视角看，颠覆正在同步席卷各个行业——电信（Starlink 让通话断线成为历史）、算力（数据中心正在重塑宾夕法尼亚州的能源格局）、汽车（Ferrari 在电动化和自动驾驶浪潮中承压）、消费品（GLP-1 药物重构食品和酒精消费格局）。 Laffont 的核心论点：新的独角兽经济在结构上更为健康，赢家复利速度前所未有，错过赢家的代价也因此比任何时候都高——而这一切还发生在超级智能尚未出现之前。 > *"颠覆正在影响全球经济的每一个角落。顺便说一句，我们甚至还没有超级智能。"* ## [18:32] Bestie 问答：AI 中的幂律、VC 的未来、收入来源、流动性爆炸 Jason 直接提出资本配置者的问题：如果千亿公司数据表明集中才能获胜，LP 是否应该直接押注规模最大的三家私募公司？Laffont 的回应：估值看起来极端，但这些是真正产生真实营收的公司，市盈率处于历史低位——「公开市场是最好的消毒剂」。Chamath 指出，真正的价格发现可能需要上市后六个月，而非第一天，因为届时将迎来大量被动资金买入。 Chamath 追问千亿公司加速究竟是结构性低效还是幸存者偏差。Laffont 以 Claude Code 为最有力的证据：「Anthropic 在 Claude Code 之前和之后是完全不同的两家公司。一个产品事件几乎彻底改变了整个行业的轨迹。」他说，模型商品化的说法「已经被相当彻底地证伪了」。 Sacks 将 31% 的千亿公司实现 10 倍增长的数据向上推算：万亿美元公司的概率是多少？他的直觉——超过 30%，可能远不止于此。Friedberg 补充了盈利持续性这一筛选维度：每个规模层级都在筛选具有复利优势的公司，因此越到顶层，筛选机制只会越强而不是越弱。 对话在探讨三到四万亿美元流动性回流给 GP 和 LP 后对生态的影响中收尾。Laffont 提出最反直觉的风险：OpenAI 与 Anthropic 之间的价格战——充裕的资本可以触发类似网约车行业的定价杠杆。他承诺两年后回到 All-In，复盘哪些判断准确、哪些没有。 > *"OpenAI 和 Anthropic 之间会爆发价格战吗？如果这些公司拥有如此充裕的资本，其中一家会不会拉下价格杠杆来竞争对手？"* ## 实体 - **Thomas Laffont**（人物）：Coatue Management 联合创始人，管理规模 550 亿美元；Cerebras 董事会成员；在 All-In Summit 2026 上发布独家独角兽经济研究 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：主持人，Social Capital CEO；追问千亿公司加速是结构性因素还是幸存者偏差 - **Jason Calacanis**（人物）：主持人，LAUNCH 创始人及天使投资人；提出资本配置和幂律集中问题 - **David Sacks**（人物）：主持人，Craft Ventures 创始人，白宫 AI 与加密货币专员；将千亿公司晋升十角兽的概率数据向上推算 - **David Friedberg**（人物）：主持人，The Production Board CEO；用本杰明·格雷厄姆式的盈利持续性框架分析幂律数据 - **Coatue Management**（机构）：成长型及对冲基金管理人；独角兽经济数据集和 SpaceX CODE 估值框架的创建者 - **Anthropic**（机构）：AI 实验室；录制当天秘密提交 S-1 文件；在有记录的历史中营收增长最快，据报道实现了盈利月 - **OpenAI**（机构）：AI 实验室；预计年底前超过 AWS，2028 年超越整个微软；与 Anthropic 并列为四万亿 IPO 浪潮的触发者 - **SpaceX**（机构）：火箭与卫星公司；录制时上市在即；经由 Coatue 的 CODE 框架分析，揭示发射价值的复利模式和 Starlink 对电信利润池的蚕食 - **Cerebras**（机构）：AI 芯片公司（已上市）；Coatue 领投 B 轮；以耐心资本熬过蛰伏期、一份 OpenAI 合同让估值几乎翻五倍为案例 - **Claude Code**（软件）：Anthropic 的编程助手；被引用为「几乎彻底改变整个行业轨迹」的单一产品事件 - **Starlink**（机构）：SpaceX 卫星互联网星座；预计瞄准全球 2000 至 4000 亿美元的电信利润池 - **幂律**（概念）：回报向少数公司高度集中——Coatue 数据显示 10 倍回报概率随规模层级递增：8%（独角兽）、13%（十角兽）、31%（千亿公司） - **独角兽经济**（概念）：Coatue 追踪估值超 10 亿美元的私募市场生态系统的分析框架，涵盖融资健康度、退出速度及不同年份公司的表现

Bill Ackman 与 All-In Podcast 四位主持人深入对谈，从 20 年投资哲学演变讲到 AI 对现有投资组合的双重冲击，再到"橡皮筋效应"如何指导他在 COVID 崩盘与近期市场低点的公开押注。Ackman 力主持有创始人主导的公司，并详解他正在以 Howard Hughes Corporation 为载体、参照伯克希尔·哈撒韦模式打造下一个复利飞轮。 ## [00:00] Bill Ackman 来了！ 开场由节目音频剪辑拼出 Ackman 的几句核心论断——做空公开表态是"相当严肃的事"，全球最优质企业正以历史最低倍数交易，封闭式基金正在经历"重生"。随后 Jason Calacanis 顺势抛出对 OpenAI CFO Sarah Friar 的问题，将话题过渡到 Ackman 对 OpenAI 领导层的看法，为下一章铺垫。 > *"Interestingly, some of the best businesses in the world are trading at the lowest multiples."* ## [00:30] 投资哲学的演变：20 年来发生了什么？ David Friedberg 请 Ackman 回顾他从激进维权到长期持有的转变轨迹。Ackman 说，变化的核心是对"持久、受保护、不可颠覆的增长"的认识越来越深——规模小时可以靠公开施压敲门；今天他只需要买入 5% 的股份，CEO 就主动致电。他以早期投资 Wendy's International 为例：买入 10% 后 CEO 根本不回电，于是联合 Blackstone 的 Steve Schwarzman 写了一封公开信，6 周后 Tim Hortons 完成拆分，CEO 打来电话道谢时已被解雇。 随着声誉建立，Pershing Square 的介入方式也从"砸门"转向"被邀请入局"。Ackman 强调，好的投资不需要插手——有时候最好的持仓就是"站在边上鼓掌"。但对于需要长期决策的大型上市公司，拥有一个持有大比例股份的股东坐在董事会里，是帮助管理层抵抗季度短视主义的有效机制。 > *"The best investments are ones where you don't need to join the board and do anything."* ## [04:40] AI：创业的最佳时代，也是投资组合的重大威胁 Chamath 追问 Ackman 如何从外部评估 AI 企业的商业模式质量。Ackman 的立场很直接：Pershing Square 持有微软、Meta、亚马逊——不直接持有 AI 标的，但也已经身处 AI 之中；所有公司不是 AI 投资机会，就是 AI 威胁。 他用 2000 年互联网泡沫做类比：当年人人追芯片、带宽、能源，导致 Procter & Gamble 跌到历史最低估值，因为"那是旧东西"。他认为今天 Amazon、Meta、Microsoft 正在经历类似的被遗忘，这恰是买入机会。与此同时，他对 Salesforce 这类 SaaS 公司明确表示担忧——多年来在订阅模式下对客户收取垄断性溢价，一旦 AI 提供替代品，这类公司首当其冲。 > *"This is the greatest era in history to build a business. There's unlimited access to compute, unlimited access to capital."* ## [07:50] 预判市场走势与橡皮筋效应 Chamath 追溯 Ackman 在 COVID 熔断时段上 CNBC 喊话、随后宣布抄底、再到近期公开看涨的一系列高调押注，追问他是什么驱动他在这些时刻如此笃定。 Ackman 解释"橡皮筋效应"：估值就是绑在市场价格上的橡皮筋，拉太高必然回弹，拉太低同样有弹力拉着往上。他 2020 年 3 月去上电视，是为了通过媒体向特朗普总统传递信息——关闭经济 30 天，果断行动，病毒就会过去，之后股票会非常便宜，"我们在买入"。近期他再次看涨，理由相同：高质量公司的估值跌到了极端便宜的位置。 话题延伸到 SpaceX、Anthropic、OpenAI、Palantir 的定价逻辑。Ackman 主张用风险投资框架来看这些后期成长型公司——关键变量是"人、机会、情境、条款"（People, Opportunity, Context, Deal）。SpaceX 前三项都是"one of one"，唯一待解的问题是估值是否合理。他也坦言对 OpenAI 烧钱速度远超收入有顾虑，认为其应尽早向公众清楚说明盈利路径。 > *"Valuation is like a tether on the market. When it gets too high, it's like this rubber band that's stretching. And inevitably, it bounces back."* ## [16:00] 持有创始人主导的公司 David Friedberg 提出一个反常识的观察：在科技领域，创始人主导的公司在规模化阶段表现远优于职业经理人主导的公司——而这和传统 Ben Graham 价值投资框架几乎是矛盾的。 Ackman 全盘认同。标普 500 的 CEO 平均任期大约 4 年，薪酬结构天然偏向短期，没有足够的经济利益捆绑。创始人则不同：这家公司是他的全部，声誉、资产、时间全押在这里，不存在"换个地方重来"的退路。他举 Zuckerberg 收购 Instagram 为例——当时几乎所有人都骂他，但这个决策证明了创始人的长周期视野。 他与 Ben Graham 的分歧也很清晰：Graham 时代没有 EDGAR 系统，大量股票以低于账面净现金的价格交易，清算套利是现实。今天那种机会几乎不存在了，而能够识别"优秀创始人 + 长期复利机器"的投资者会收到完全不同的回报。 > *"You're a founder, this is your entire life. It's your entire reputation. It's not like you're going to go get another job. You've got to make it work."* ## [19:30] 打造下一个伯克希尔·哈撒韦 Ackman 详细拆解了他以 Howard Hughes Corporation 为平台复刻伯克希尔·哈撒韦模式的逻辑。伯克希尔的本质是：用保险浮存金作为低成本甚至零成本的杠杆，把负债端（承保纪律）和资产端（股票复利）同时做好——这件事 Buffett 之后几乎没人复制成功，因为真正擅长投资的人都去了对冲基金，而不是去经营保险公司。 Howard Hughes 是 Pershing Square 当年从 General Growth Properties 破产重组中拆分出来的资产包，持有 Summerlin（拉斯维加斯）、The Woodlands（休斯顿）等多个"袖珍城市"的全部商业和住宅用地。这家公司对华尔街来说一直太长期、太复杂，长期以大折价交易。Ackman 的计划是：不再把所有现金流再投入房地产，而是附加一个保险业务，把保险浮存金交由 Pershing Square 按一贯策略投资——"在 60 美分的价格买 1 美元资产，然后用 50 年复利"，目标是从 40 亿美元市值最终建成万亿级企业。 他也谈到 Twitter 影响力对当代投资者的意义：高股价会自我强化（降低资本成本、提升融资灵活性），Elon Musk 把信徒圈经营成了竞争护城河之一。Pershing Square 则给出三种共同投资路径：Pershing Square 管理公司本身（royalty on compounding）、PSUS（封闭式基金，目前以 18% 折价交易）、Howard Hughes（"如果你相信我们能建成下一个伯克希尔"）。 > *"You want to believe that we can build the next Berkshire Hathaway, you own Howard Hughes."* ## 实体 - **Bill Ackman** (人物): Pershing Square Capital Management 创始人兼 CEO，知名维权投资者；本集嘉宾 - **Chamath Palihapitiya** (人物): Social Capital CEO，All-In Podcast 联合主持人 - **Jason Calacanis** (人物): LAUNCH 创始人，天使投资人，All-In Podcast 联合主持人 - **David Sacks** (人物): Craft Ventures 创始人；美国白宫 AI 与加密货币事务主管，All-In Podcast 联合主持人 - **David Friedberg** (人物): The Production Board CEO，All-In Podcast 联合主持人 - **Pershing Square Capital Management** (机构): Ackman 创立的专注高集中度长期持股的对冲基金，管理规模约 250 亿美元 - **Howard Hughes Corporation** (机构): 持有多个美国"袖珍城市"地产的上市公司；Ackman 正将其改造为伯克希尔·哈撒韦式复利平台 - **伯克希尔·哈撒韦** (机构): Warren Buffett 创建的多元化控股公司，以保险浮存金驱动长期股票投资著称；Ackman 明确将其作为 Howard Hughes 的对标模型 - **PSUS** (机构): Pershing Square USA，封闭式基金，目前以净资产值 18% 折价交易 - **封闭式基金** (概念): closed-end fund，基金份额固定在交易所上市流通，可能长期以折价或溢价相对净资产值交易 - **橡皮筋效应** (概念): Ackman 的估值框架——市场价格偏离内在价值越远，回归均值的弹力越大，当估值极端便宜时是最可信的顺势买入信号 - **维权投资者** (概念): activist investor，通过持有大比例股份、公开施压或进入董事会推动被投公司战略变革 - **OpenAI** (机构): 大型语言模型领军企业；Ackman 对其烧钱速度远超收入有顾虑 - **SpaceX** (机构): Elon Musk 的商业航天公司；Ackman 以"人、机会、情境各项均为 one of one"描述其投资逻辑

OpenAI CFO Sarah Friar 首次亮相 All-In，时间节点恰在公司完成创纪录 1220 亿美元融资数日之后。她与四位主持人深入探讨了 IPO 的决策逻辑、与 Anthropic 的竞争态势、Jony Ive 设计的新消费设备，以及 OpenAI 如何将算力采购计划延伸至 2030 年代初。Friar 的核心判断：IPO 只是里程碑，不是终点；算力是最核心的约束；OpenAI 选择在营收兑现之前提前锁定产能，押注成本曲线将持续下行。 ## [00:00] OpenAI CFO Sarah Friar 加入节目！ Jason Calacanis 开场即称 OpenAI 3 月那轮融资是史上最成功的融资。Friar 直接点明她的立场——AI 是我们见过的最大一轮生产力变革，机遇降临时，有准备才能抓住。 > *你们刚刚完成了我认为史上最成功的一轮融资。* ## [00:31] OpenAI 如何规划 IPO 时间表 David Sacks 追问：既然 SpaceX 已经上市，率先 IPO 是否存在先发优势，OpenAI 和 Anthropic 何时才会真正敲钟？Friar 不接这个框架：IPO 是里程碑，不是终点目的地，而 1220 亿美元的 3 月融资——史上最大私募轮，比沙特阿美约 300 亿美元高出一个数量级——是为了争取最大的灵活性，而不是抢跑 SEC 申请通道。Chamath 确认这是否是迄今最大私募轮；Jason 则调侃晚上市是否意味着排第三。 > *没人记得谷歌和雅虎谁先上市，也没人记得 Lyft 和 Uber 谁先跑出来。* ## [03:31] OpenAI、Anthropic、Google：AI 军备竞赛 Jason Calacanis 直接向 Friar 发难：Anthropic 在开发者和营收上是否已经超越 OpenAI，Sora 和过多分散的押注是否是失误？Friar 拒绝消费端还是企业端的非此即彼之问——营收现在大约五五开——并以规模作为支撑：ChatGPT 周活用户 9 亿，单一模型带来的复利优势，以及目前增长最快的地区在非洲，阿塞拜疆语和哈萨克语是增速最快的语言。 > *超过 9 亿人每周使用 ChatGPT，它已经成了名词，也成了动词。* ## [07:43] 应对算力瓶颈与 AI 卡口，新设备抢先看！ Chamath Palihapitiya 重提约 18 个月前 Friar 提出的框架——1 吉瓦算力大约对应 OpenAI 每年 100 亿美元营收——并追问供给现状。Friar 的答案：算力极度稀缺，2026 至 2027 年的产能管道实际上已经锁满，她现在的重心已是 2030 至 2032 年。她详细介绍了密歇根州塞琳 1 吉瓦数据中心的社区协议：自建专属电力、提供 2500 个工会岗位、向密歇根州缴纳 10 亿美元税款，以及拿出 4500 万美元 Codex 教育券。问到那款传闻中的新设备，她确认是一款由 Jony Ive 设计的消费级基础终端——年底发布，明年年初上市——但拒绝透露具体形态。Friedberg 问：上手体验是否像拿到了第一部 iPhone。 > *算力目前确实是极其稀缺的资源。* ## [15:53] OpenAI 的经济模型 David Friedberg 追问 OpenAI 的高回报资本配置引擎——相当于亚马逊仓储飞轮或谷歌搜索广告循环的那套逻辑。Friar 给出三层模型：先为用户创造价值，在算力成本深度下行的曲线上扩张毛利率（从 GPT 历代产品来看，token 成本下降约 97%），再按成本曲线节奏部署资本。她还提出了一个反直觉论断：应该提前买入算力，领先于需求，并举了一个过往案例——每月 2000 美元的 agentic 席位，曾经听起来和 ChatGPT Pro 每月 200 美元一样不可思议，两者都实现了。Friedberg 追问多年期预测；David Sacks 问 1000 亿美元融资够买 2 吉瓦还是 5 吉瓦。Friar 梳理了 OpenAI 从单一 Azure 合作走向多云多芯片架构的演变——Oracle、CoreWeave、AWS、GCP，加上 Vera Rubin 和一款与 Broadcom 联合开发的芯片。 > *它们将成为过去伟大公司的样板。* ## [26:08] 布局芯片与云计算 Chamath Palihapitiya 提出：随着 Nvidia、Google、微软和 OpenAI 各自向对方的层级渗透——芯片、模型、云、消费端——这个技术栈最终会不会合并，融合会让竞争格局更简单还是更复杂？Friar 的回答：每家都在争夺最贴近用户的那一层，而 OpenAI 的护城河在于 agentic 记忆与上下文层——一个了解你是谁、能保持上下文的模型——这让它对个人用户和企业客户都更强大，也更有黏性。 > *你觉得五年后这个技术栈会完全融合吗？* ## [29:32] OpenAI 的广告业务与战略 Jason Calacanis 以广告问题收尾——有史以来最伟大的三大消费级商业模式中有两个靠广告驱动——并追问广告是否是让 AI 对全世界免费的解法。Friar 的回答：广告绝不能影响模型给出哪个答案，永远会保留无广告付费层；但 ChatGPT 极高的用户意图信号，足以支撑一个强大的广告平台，为付不起费的用户托底。目前她指出，API 上每个 token 的价值远高于消费端，差距一个数量级。 > *但广告是让这一切对全世界免费的答案吗？* ## 实体 - **Sarah Friar**（人物）：OpenAI CFO；前 Nextdoor CEO 任期七年；本期嘉宾 - **Jason Calacanis**（人物）：All-In 主持人兼主持；LAUNCH 创始人，天使投资人 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：All-In 主持人；Social Capital CEO - **David Sacks**（人物）：All-In 主持人；Craft Ventures 创始人；白宫 AI 与加密货币事务主管 - **David Friedberg**（人物）：All-In 主持人；The Production Board CEO - **OpenAI**（机构）：ChatGPT 背后的 AI 实验室；完成创纪录 1220 亿美元私募融资 - **Anthropic**（机构）：竞争对手 AI 实验室；录制期间秘密提交了 S-1 文件 - **算力稀缺**（概念）：OpenAI 最核心的约束，以吉瓦对应营收的比率来衡量，是多年提前布局的押注

Benchmark 普通合伙人 Bill Gurley 与 Jason Calacanis、David Sacks、Chamath Palihapitiya 共同录制了这期长达 95 分钟的节目（David Friedberg 本周缺席），围绕 AI 争论的六条战线展开：Gurley 的新理论——Anthropic 不只是在谋求监管俘获，而是在「亲手接生一位神明」；教皇 Leo XIV 的 235 页 AI 通谕及其与 Leo XIII 1891 年工业革命警告之间令人不安的历史平行；开源 AI 正面临有组织监管打压的共识正在形成；以及本周最尖锐的叙事反转——Dario Amodei 与 Sam Altman 双双悄悄收回了此前的 AI 就业末日论，与此同时 Goldman Sachs CEO David Solomon 在《纽约时报》发表专栏，称末日论言过其实。 ## [00:00] Bill Gurley 加入节目！ Benchmark 普通合伙人、《Running Down a Dream》作者 Bill Gurley 代替 David Friedberg 出席，从 Chamath 的泳池小屋现场连线——Jason 就住在那里。在调侃有人擅自用 Chamath 家的 iPad 点 Uber Eats 之后，Jason 介绍 Gurley 是首次参加节目的嘉宾，而他主动提出来的时机正是这期节目聊到教皇话题。Gurley 顺带推介了他新创的 P3 Institute 和一个资助人们转行做自己热爱之事的奖学金项目。他还预告了一场 TED 演讲——演讲核心来自书中的论点：高能动性与终身学习是抵御颠覆的唯一持久防线——这也为后续所有讨论定下了基调。 > *"我跟管家说，听着，接下来 72 小时内收到的任何包裹，只要写着 JCAL，直接送到泳池小屋。"* ## [06:00] AI 时代如何让自己变得不可替代，首批「AI 原住民」 Chamath 抛出这档节目 18 个月来一直在追问的问题：如果你现在是年轻人，AI 末日论究竟是杞人忧天，还是真实的职业威胁？Gurley 援引盖洛普调查数据——59% 的职场人处于「安静离职」状态，对工作漠然、缺乏能动性。他的核心判断：抵抗 AI 冲击最好的方式，是成为所在领域最善用 AI 的那个人。他引用 Mark Cuban 的说法——"世界上只有两种人：用 AI 比以往任何时候都学得更快的人，以及用 AI 来逃避学习的人。" Sacks 介绍了节目制片人 Nick 如何搭建了一份每日 Claude 简报，不仅汇总新闻，还能根据 Sacks 在节目中的历史发言，预测出他会关心哪些具体话题。Sacks 原本以为不过是 AI 糟粕，结果并不是。Gurley 把这个逻辑延伸到每一个职业类别：在市场营销、法律、财会和销售领域，成为同行中 AI 能力最强的人就等于「铁饭碗」，而且先发优势会持续复利。Jason 补充说，在他自己团队的实验中，区分强弱的核心能力是系统思维——你能把复杂问题拆解成 AI 可以执行的上下文，还是只会把任务丢给它然后等结果？ > *"我认为保护自己免受 AI 冲击的最好方式，就是把自己变成所在领域最善用 AI 的那个版本。"* ## [17:37] 回应教皇 Leo 的 AI 通谕：谁来监督监督者？ 教皇 Leo XIV 发布了《Magnifica Humanitas》，这是一份 235 页、约 4.2 万字的通谕，警告商界领袖保护人类免受 AI 危害。他的核心论点：技术从不中立，它会带上构建、融资和掌控它的人的特质。Jason 读出核心原句，并指出教皇大概不太看得上硅谷目前这批建设者。 Sacks 发现自己在很大程度上认同教皇的诊断：AI 最大的风险是权力集中以及被政府用于奥威尔式的滥权。他与教皇分歧的地方在于解法。赋予政府管控 AI 开发的权力会制造新的监督者困境——美国建国先贤对"谁来监督监督者"的答案是权力分立，让各方相互制衡。Sacks 的 AI 版等价物：拥有五家前沿实验室的竞争市场是最好的自然制衡，防止垄断才是关键。 Gurley 给出了最有力的历史反驳。教皇 Leo XIII 1891 年的通谕《Rerum Novarum》警告工业革命将危害工人——但在每一项指标上都被历史证伪。从 1891 年到今天：每周工时从 60 多小时降至 34 小时，实际工资上涨 8 至 10 倍，如今的普通工人收入超过 1891 年的医生，全球人均 GDP 从 1500 美元升至 2 万美元，美国童工比例从 18% 降至零，工伤死亡率下降 40 倍，预期寿命提高 60%，全球极端贫困率从 75% 降至不足 10%。 > *"所有这些都是因为技术、创新和资本主义才发生的，而这恰恰是 Leo XIII 所警告的东西。他完全判断错了，把整件事彻底搞反了。"* ## [26:54] Anthropic 的数字神明：他们相信自己正在创造一个更高级的物种吗？ Gurley 发表了本期节目被引用最多的一段：他对 Anthropic 的「弗兰肯斯坦博士理论」。此前他持有一个较为简单的监管俘获理论——Anthropic 煽动 AI 恐慌，以锁定将既有巨头固化的监管规则。但在花了 30 天通读所有能找到的相关资料之后，他得出了更黑暗的解读。他描述自己在 Anthropic 内部遇到一些人，这些人他相信真心认为自己不是在写软件，而是在「亲手接生一位神明」。证据链：Anthropic 首席哲学官 Amanda Askell 的播客、Chris Olah 的 80 页 Constitutional AI 文档，以及 Dario Amodei 本人的文章《仁慈机器》——该文构想了一个后 AGI 经济体，由 AI 系统依据 AI 判定的奖励函数向人类分配资源。 Chamath 将其称为「针对人类的计算奖励函数——它决定你值多少」。Jason 称之为「终极妄自尊大」。Gurley 纠正他：不是他说的，是 Dario 说的。Sacks 短暂地为 Anthropic 做了钢人论证——他们或许把自己视为足够负责任的建设者，认真对待这项技术的力量并加以守护——随即指出，这套框架正是教科书式的监管俘获：把自己塑造成安全玩家，将竞争对手描绘成鲁莽者，然后让监管去打压鲁莽行为。Sacks 和 Chamath 最终在结构性危险上殊途同归：由单一 AI 价值体系来决定人类如何生活，是极度脆弱的。答案是去中心化和多元竞争，而不是一个算法权威。 > *"我不认为他们认为自己在写软件。我认为他们在亲手接生一位神明。而我也不知道我更害怕哪个——监管俘获，还是我称之为弗兰肯斯坦博士理论的这第二种可能。"* ## [38:32] AI 主权、隐私新纪元、开源即将遭到打压？ Jason 提出「智能主权」是数据隐私的下一代概念。数据隐私关注的是谁能看到你的照片和消息。智能主权关注的是谁有权解释你的世界——塑造你信息获取的 AI 是一个带有特定政治哲学的中心化系统，还是你自己能掌控的东西。他点出一个悖论：中国共产党正在主导开放权重模型运动，而美国却在走集中化的路。 Chamath 以他的投资组合公司 Abacus 为例，说明财富 1000 强买家正在响应这种焦虑：他们需要一个可以在前沿模型之间热切换的控制平面，以及能消除对任何单一供应商服务条款依赖的本地部署方案。他举了一个具体案例——一家支持本国安乐死法律的加拿大医院，可能会被一家宪法中禁止此类内容的美国前沿模型服务商切断访问权限。Sacks 把各条线索串联起来，指向他一直在观察的监管威胁：监管俘获剧本最终会走向禁止开源或开放权重模型。理由是安全——开放模型让用户可以去除护栏。Gurley 在 P3 Institute 的文章中得出了同样的结论。如果禁令成真，美国实际上将把自己驱逐出开放生态，而世界其他地方——包括中国——继续运行在开放模型上。 > *"我认为这一切指向的，是一场禁止开源或开放权重模型的努力。有很多面包屑都在指向这里。"* ## [59:56] AI 就业大辩论：Dario 与 Sam Altman 改口，Goldman CEO 称不存在 AI 就业末日 本章以本周叙事转变的新闻综述开场。Cloudflare 的 Matthew Prince、Meta 的 Zuckerberg、Block 的 Jack Dorsey、亚马逊的 Andy Jassy，都在宣布大裁员时将原因归结为 AI。但 Goldman Sachs CEO David Solomon 在《纽约时报》发表专栏，给出三点反驳：AI 会自动化 25% 的工时，而非 25% 的工作岗位；ATM 普及后银行柜员反而增加了；美国劳动力市场每年新增和消失 2500 万至 3500 万个岗位，总流动量远大于净损失。与此同时，《财富》报道 Dario Amodei 和 Sam Altman 双双收回了此前的末日言论——Chamath 指出，这个时机点与即将到来的、需要就业创造叙事的前沿实验室 IPO 密不可分。 Sacks 态度明确：他坚持反 AI 就业末日的非共识立场已超过一年，现在认为自己的判断得到了验证。耶鲁预算实验室发现，AI 浪潮三年来劳动力市场没有可察觉的颠覆迹象。软件工程——AI 唯一爆发性的应用场景——职位发布同比增长 15%，达到三年高点。4.3% 的失业率接近历史低位。他认为，大多数高调裁员都是「AI 洗」：在新冠期间过度招聘的 CEO 发现 AI 是早该进行的瘦身的现成借口。Jack Dorsey 和 Block 裁员 50% 一事，立刻被金融分析师指出，这家公司相比同行多年来一直处于超编状态——纯粹是 AI 洗。 Jason 提出反驳。他坚持认为出租车司机、卡车司机和快递分拣工——大约 2000 万美国工人——无论当前总体统计数据如何，都将在未来十年面临真实的结构性位移，并指责小组成员是精英主义："我们都是顶尖的人。这些人要失去工作，而且可能很长时间都找不到新工作。"他区分了短中期与长期：短中期他预计冲击会加速，但长远来看，由 AI 赋能的创业者涌现的寒武纪大爆发会催生全新的就业类别。讨论到最后，他的立场逐渐向 Sacks 靠拢——承认总体数据比他的个案判断要平和得多。 Gurley 用与 Leo XIII 讨论中同样的历史论证来收尾：从总体上看，创新创造的繁荣始终多于它所摧毁的。他给面临风险的人的实用建议：现在就在工具上超越同行；如果你的工作要消失，就规划转型——向蓝领技工方向（他推荐 MicroWorks，为水管工、焊工和电工提供免费奖学金），或者转向你真正热爱的事情。 > *"我认为保护自己免受 AI 冲击的最好方式，就是把自己变成所在领域最善用 AI 的那个版本。去了解它在你的领域能做什么，然后冲出去。"* ## 实体 - **Bill Gurley**（人物）：Benchmark 普通合伙人；《Running Down a Dream》作者；P3 Institute 创始人；代替 David Friedberg 出席本期节目 - **Jason Calacanis**（人物）：All-In 联合主播；天使投资人；LAUNCH 创始人；强调对工人的同理心和短期位移风险 - **David Sacks**（人物）：All-In 联合主播；Craft Ventures 创始人；本期最坚定地批驳 AI 就业末日论 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：All-In 联合主播；Social Capital CEO；提出「智能主权」概念；Abacus 联合创始人 - **Dario Amodei**（人物）：Anthropic CEO；Gurley「弗兰肯斯坦博士理论」的核心分析对象；本周与 Sam Altman 一同收回了末日就业论 - **教皇 Leo XIV**（人物）：天主教教皇；发布《Magnifica Humanitas》，一份 235 页的 AI 通谕，警告技术集中的危险 - **David Solomon**（人物）：Goldman Sachs CEO；在《纽约时报》发表专栏，论证 AI 就业末日论言过其实 - **Anthropic**（机构）：前沿 AI 实验室；Gurley 监管俘获理论与「弗兰肯斯坦」理论的分析对象；Claude 的开发商 - **P3 Institute**（机构）：Bill Gurley 新创立的政策与公益机构；发文为开源 AI 辩护 - **Goldman Sachs**（机构）：投资银行；CEO 的《纽约时报》专栏成为本周反驳就业末日论的核心数据锚点 - **Abacus**（软件）：Chamath 通过 Social Capital 投资的企业 AI 基础设施公司，为财富 1000 强客户提供可热切换前沿模型的本地部署控制平面 - **智能主权**（概念）：Jason 提出的下一代隐私前沿——不再是谁能看到你的数据，而是哪个 AI 系统有权塑造你对世界的认知 - **弗兰肯斯坦博士理论**（概念）：Gurley 对 Anthropic 世界观的描述——高层员工相信自己正在接生一个神明或更高级的物种，而非在写软件，依据来自 Dario Amodei 的文章《仁慈机器》 - **监管俘获**（概念）：将自己塑造成「安全」AI 公司、放大公众恐慌、游说推动锁定既有巨头并打压开源竞争者的监管规则的策略

Sacks 缺席，Gavin Baker（Atreides Management）补位。这一期把 Andrej Karpathy 转投 Anthropic 的内幕、公众对 AI 态度反转的原因、SpaceX 两万亿估值的招股书、Nvidia 财报炸裂但股价反跌的悖论一一摊开来谈。Friedberg 和 Chamath 还提示了通胀、油价、债市利率三处宏观警讯，最后落在中美峰会的实质成果上。 ## [00:00] Gavin Baker 加入本期节目！ Jason 开场宣布第 274 期，Sacks 这周缺席，请来 Atreides Management 的 Gavin Baker 临时补位。本期议题已经摆好：SpaceX 与 OpenAI 的 IPO、Karpathy 转投 Anthropic、Nvidia 的财报。 > *"Sachs 今天不在，但我们非常幸运请到了 Atreides Management 的 Gavin Baker。火药味十足的观点必须照常开炮。"* ## [00:30] Andrej Karpathy 加盟 Anthropic；超高速增长与盈利能力 Karpathy 这次跳槽被解读为 Anthropic 战略上的重大胜利。Chamath 把它放到一个延续性的视角里：Karpathy 在 Tesla FSD 和 OpenAI 的实践，本质上是 Richard Sutton 那篇"bitter lesson"的工程化延伸，他是把这一思路最早商业化的人。Gavin 接着补上财务背景：根据《华尔街日报》，Anthropic 上个季度已经 EBIT 转正，叠加超高速增长，让最近几轮融资的故事跟"烧钱不止"完全不是一码事。 Friedberg 提出反驳，认为"把整个模型塞进上下文窗口让它自我训练"这个设想短期内不会发生，但他也指出 MIT 等机构最近的论文已经显示训练效率的大幅提升就在不远处。Chamath 借这个时机直接拍板：这档节目必须开始讲 AI 的正面故事——医生、科学家、被它解锁的可能性——因为主流的公众叙事已经彻底倒向负面。 > *"他可能是最早把 Richard Sutton 那篇 bitter lesson 真正商业化的人，那时候他在 Tesla 主导 FSD。"* ## [12:42] 美国民众为何对 AI 翻脸：反人类的观感从何而来 Gavin 讲了一个私人故事：他女儿罹患罕见病，他资助的一位斯坦福科学家在 AI 加速的生物研究帮助下，几个月内就有望拿出一款根治性的药物。他借此呼吁要保持乐观姿态——工作可以选择不做、疾病可以被治愈是真实存在的未来——并警告说，那些推动 AI 监管的人，同时也在塑造公众对这项技术的情绪。 Friedberg 把文化机制讲得更深：AI 正在被框定为"反人类"，这跟 20 世纪反核、反工业的舆论反弹在结构上如出一辙。他认为美国不可能单方面减速，因为中国和其他国家不会停下来；同时他试图把真正的安全担忧从精英阶层的焦虑里剥离出来。Chamath 抛出一个尖锐的观察：所有关于 AI 抢饭碗的调查数据，几乎没有一项是真的去问卡车司机、分拣工、ICU 护士他们自己怎么看这些工具。 > *"我们太听 AI 发明者的话了。他们是天才，他们聪明。我们更该听一线工厂工人的，他们说：'哇，我现在能多开一个班次了。'"* ## [27:22] Trump 撤回 AI 行政令、中美 AI 关系、反乌托邦式裁员 Trump 一份 AI 行政令在最后一刻被撤下。几位主持人翻来覆去讨论里面据传写的内容（对前沿模型训练 run 的审查），以及"发布前监管框架"在操作上是否走得通。Jason 认为不管华盛顿怎么决定，最后大概率还是各州拼出一张监管补丁图。 话题随后转到 Meta 最新一轮裁员，特别是它的沟通方式。Gavin 和 Jason 一致认为，把"AI 带来生产力提升"作为对外口径，即便对接受这套底层逻辑的人来说，传达方式也很糟糕；Jason 直接把它定性成一份"AI 驱动裁员该怎么沟通"的反面教材。 > *"现实是，如果你用这种方式去传达一件这么重要的事，那你做得真的很糟糕。"* ## [45:19] 拆解 SpaceX 招股书：三大业务与两万亿估值的论证 SpaceX 周三递交了 S-1。Jason 把公司拆成三块业务：发射（Starlink 订阅有潜力做到上亿付费用户）、Elon Web Services / xAI / Colossus 算力，以及火箭本体。仅 AI 云这一块年化收入就在 150 亿美元左右，同比大致翻倍，靠着 Anthropic 的一笔被 Gavin 称为"非同寻常"的合作单子撑起来。 Gavin 接着把 Colossus 的意义讲清楚：现在真正卡脖子的是吉瓦级数据中心，而 SpaceX 周边的建造速度就是护城河。他拿 Cursor 刚发布的 Composer 2.5 举例——只用了三四周强化学习训练就在多个维度上 Pareto 占优——证明谁拥有算力，谁就拥有下一代模型。他还讲了 Starship 快速复用对入轨成本的压缩，速度比任何竞争对手的财务模型跟得上的都更快。 > *"看一下到底谁真有能力交付一个吉瓦级数据中心，这帮人是最接近的，是真正的吉瓦级。"* ## [71:22] Nvidia 财报炸裂股价却跌，为什么有人在做空芯片 Nvidia 再度交出炸裂财报：环比 20% 的增长放到其他任何公司身上都算是高速增长公司，季度分红一口气提了 25 倍，CFO 承诺把 50% 的自由现金流返还给股东。可股价反而跌了，Leopold Aschenbrenner 据报已经把仓位从芯片股移开，被市场解读为聪明钱的信号。 Gavin 把空头逻辑拆开来谈：以当前 PE 来看 Nvidia 相对增长其实是便宜的，分部数据掩盖了"AI 云"那一段对整体估值的拖累。他点出 GPU 真实使用寿命接近两年而非五年，这意味着所有跑这些芯片的超大规模厂商，账面利润其实是被高估的——这是一个真切的隐忧，但还不至于击垮股价。他还提到 Nvidia 的 CPU 业务今年有望做到 200 亿美元，一夜之间把它送进全球最大 CPU 厂商之列。 > *"GPU 真实使用寿命更接近两年，所以这些业务的账面利润其实是被高估的。"* ## [82:25] 市场速览：红灯频闪、油价、通胀、利率走高 宏观面快照：5 月通胀预计在 4.2% 以上，加息预期重新摆上桌面，英国国债收益率回到金融危机以来最高位，油价和黄金同步上行。Chamath 警告说，一旦货币贬值机制最终断裂，下行风险是非线性的。 Gavin 站到相对乐观一边：美国能源自给，AI 基建从结构上对再工业化是利好，即便在全球最糟的剧本里美国也是最不糟的去处。他还指出，AI 基本面本身也开始呈现一种季节性，投资人正在像看电商和订阅业务那样把它建模进来。 > *"对每个人都很糟糕，但相对来说美国是最好的，因为我们在能源上自给自足。"* ## [92:45] 中国之行雷声大雨点小，还是幕后另有进展？ 一支由美国科技 CEO 与总统组成的访华团 48 小时来去，表面交付物寥寥：一些大豆、一些卖给中国客户的 H100 和 A200。几位主持人追问：这是不是全部故事？访问结束之后中俄随即出现的"关系升温"，是不是比任何握手照都更能说明走向？ Gavin 给出的解读偏结构性：要让美国在 AI 上保持领先，跨太平洋关系必须维持在"够稳定到不至于全面脱钩"的水准，即便照片层面不够好看，这一战略逻辑站得住脚。他还顺手画了一幅"霍尔木兹海峡"的假想场景，用来说明能源独立给了美国不对称行动的选项。Jason 最后向 Gavin 道谢，邀他下次再来 Summit。 > *"有一种站得住的论点：这样做对全世界都是稳定器，也是让美国在 AI 上保持领先的最大概率路径。"* ## 实体 - **Jason Calacanis**（人物）：主持人，LAUNCH 创始人，本期节目的 MC。 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：主持人，Social Capital CEO；提出"要听一线 AI 用户的声音"这一框架。 - **David Friedberg**（人物）：主持人，The Production Board CEO；主导了对 AI 反弹的文化与历史分析。 - **Gavin Baker**（人物）：客座主持，Atreides Management 创始人 / CIO；贯穿 SpaceX、Nvidia 与宏观的投资视角。 - **Andrej Karpathy**（人物）：即将加入 Anthropic 的新预训练团队；OpenAI 联合创始人，前 Tesla FSD 负责人。 - **Anthropic**（机构）：聘请了 Karpathy；上季度 EBIT 转正（《华尔街日报》报道）；与 SpaceX 周边算力签下 150 亿美元 AI 云大单。 - **SpaceX**（机构）：递交 S-1；三大业务（发射 / Starlink、Elon Web Services 算力、火箭）；两万亿估值论证。 - **Nvidia**（机构）：财报炸裂但股价下跌；CPU 业务年化 200 亿美元；市值 5.3 万亿美元。 - **Cursor**（软件）：Composer 2.5 模型发布，被用来证明强化学习驱动的快速追赶动力学。 - **Richard Sutton's bitter lesson**（概念）：规模碾压聪明的架构——Karpathy 跳槽为何重要的框架。 - **GPU 使用寿命**（概念）：接近两年而非五年，因此超大规模厂商的账面利润被高估。 - **霍尔木兹海峡场景**（概念）：用"能源独立 = 战略期权"来论证美国在对华博弈中的位置。

Salesforce CEO Marc Benioff 与 Jason Calacanis、David Friedberg、Chamath Palihapitiya（David Sacks 本期缺席）共同录制这期内容丰富的节目，聚焦两件正在实时发生的大事：2017 年以来首次特朗普-习近平峰会，以及 AI 对企业软件估值的持续冲击。Benioff 曾出席沙特国宴、温莎城堡活动和本次峰会代表团，以第一视角还原中美商业外交的内幕，随后将话题转向 Salesforce 自身面临的估值重估，他认为公司的数据基础设施和 Agent 平台让 Salesforce 站在了 AI 变革的正确一侧。下半段涵盖 OpenAI 与 Apple 的决裂、Thinking Machines 的实时多模态演示、Friedberg 带来的厄尔尼诺预警数据，以及 Anthropic 对多层 SPV 结构的打击行动。 ## [00:00] Salesforce CEO Marc Benioff 加入节目！ 本期 Sacks 缺席，由 Benioff 顶上。Jason 开门见山问他的政治立场：曾是民主党捐款人，如今却出席沙特国宴，在现任政府中也颇受欢迎。Benioff 对党派标签一笑置之。 > *"我不是民主党人，也不是共和党人。我是美国人。"* Chamath 指出，Benioff 接连拿到温莎城堡、查尔斯王子访美和沙特国宴的邀请，是科技圈中罕见的能跨越届次、无缝周旋于不同政府之间的 CEO。这段开场将 Benioff 定位为实时峰会的高可信度见证者。 ## [01:14] 特朗普-习近平峰会：美国企业在华经营、对普通美国人及中期选举的影响 特朗普与习近平在北京举行第七次面对面会晤，此前因伊朗战争推迟了两个月。习近平警告称，若台湾问题处理不当，将使整体关系陷入"极度危险的境地"。Polymarket 上 2026 年入侵概率标注为 6%，成交量达 2300 万美元。贸易层面，习近平承诺采购大豆、美国液化天然气和 200 架波音飞机，并呼吁在商业领域"开更大的门"。美方代表团堪比一个企业董事会：黄仁勋来卖芯片，Kelly Ortberg 来卖飞机，嘉吉的 Brian Sykes 来卖大豆，Visa 和 Mastercard 力推支付市场准入。 Friedberg 用修昔底德陷阱来解读这次峰会：崛起大国与衰落大国相遇，历史上冲突概率极高。但他同时认为，AI 和生物技术推动的资源扩张时代，为走出这一宿命提供了罕见的出口。 > *"就在我们目睹 AI、自动化、生物技术带来的种种非凡技术跃迁、丰裕前景触手可及的这个时刻，也许正是说出'世界可以走向更多极'的最佳时机。"* Benioff 透露，Salesforce 在中国大陆没有办公室也没有员工，所有中国业务收入都通过与阿里巴巴的独家合作来完成，以满足数据本地化法规要求，并预计本次峰会将为代表团带来真实订单。Chamath 则认为，中国自上而下的儒家层级文化使 CEO 级别的外交比官僚渠道更有效，而承受通胀压力的普通美国人也需要这笔交易落地。 ## [18:46] 台湾、芯片、AI 模型与贸易促和平 Benioff 不赞同台湾是中国核心优先议题的说法，坚持认为经济繁荣和中产阶级增长对习近平的重要性超过领土野心。面对"美国是否应在中国封锁台湾时出手"这个直接问题，他拒绝接受非此即彼的框架："我认为中国大陆和台湾终将和解。"Chamath 则持结构性观点：美国与先进制程芯片的自给自足大概只差 1 到 2 纳米，一旦实现，台湾的战略价值将从生死攸关降为经济层面的考量。 > *"我们大概只差 1 到 2 纳米就能做到台湾战略上为我们做的事。现在这是经济层面的，如果你把这个因素从棋盘上拿掉，我们对台湾的态度会截然不同。"* Chamath 的建议是：继续卖芯片，因为让华为赢得半导体竞争，比让英伟达在 KYC 管控下向中国销售并监控模型用途更糟糕。Benioff 也认同，尽管有芯片限制，中国 AI 模型的能力已接近美国水平，这本身就削弱了禁运的说服力。Friedberg 补充道，随着中国自建晶圆厂和资本设备，台湾的不可替代性会随时间自然下降，与政治走向无关。 ## [31:41] AI 对软件的冲击：哪些 SaaS 能活，哪些 SaaS 会死？ Jason 毫不客气地摆出数字：Salesforce 跌 37%、ServiceNow 跌 42%、Workday 跌 45%，合计蒸发约 1800 亿美元市值，背后的逻辑是市场认为 AI 将让托管型 SaaS 失去价值。Benioff 直接反击。 > *"说实话，这不是我第一次经历 SaaS 末日，但这确实是当下这轮 SaaS 末日。"* 他的论点：市场重估建立在错误前提上。Salesforce 押注的是 Agentforce，即以真实企业数据为基础的 AI Agent，而非容易幻觉的通用模型。斥资 80 至 90 亿美元收购 Informatica，提供的数据整合层正是让 Agent 可靠运行的关键："AI 天生具有概率性，必须被锁定在真实的、单一的真相来源上，否则就无法良好运作。"Benioff 还透露，Salesforce 今年将在 Anthropic 上花费约 3 亿美元，专用于内部编程 Agent，大幅压缩实施周期。 Chamath 将市场一分为二：低端已经完了，没有深度客户关系的通用点解决方案必死无疑；但高端市场，即 Salesforce 所在的位置，在公众市场不再对 AI 亢奋、开始追问 3 万亿美元资本开支带来了什么之后，反而将从这轮价值重估中受益。能活下来的，是那些拥有 C 级高管关系、负流失率，并能将 AI 能力包装成可量化业务成果的公司。 ## [47:26] OpenAI 考虑起诉 Apple，因 ChatGPT 集成合作破裂 据彭博社报道，OpenAI 可能以违约为由起诉 Apple：2024 年签署的 ChatGPT-Siri 集成协议实际落地时名存实亡，Apple 只在用户明确说出"ChatGPT"时才会跳转，从未主动推广，OpenAI 也始终未能获得预期中的订阅收入分成。Apple 的说辞是对 OpenAI 数据处理方式存在隐私顾虑。 Benioff 将这件事重新解读为各 AI 实验室的战略分野：Grok 做了社交伴侣和"性爱机器人"，OpenAI 主推 Sora 和广告网络，Gemini 发布了 Nano，Anthropic 则无视上述所有方向，专注做编程 Agent，事后证明 Anthropic 赌对了。他还暗示了一些尚未公布的 Slack 原生编程功能。 > *"Anthropic 的态度是，那些性爱机器人我们不懂，Nano Banana 我们也不管，我们就做编程 Agent。结果 Anthropic 赌对了，火箭就这样升空了。"* Chamath 抛出更深层的问题：如果 AI 交互层完全迁离设备，Apple 将何去何从？他预言一款来自意想不到的硬件玩家的"iPhone 时刻"，一种轻薄、常驻的环境感知设备将让 MacBook Pro 在 AI 推理上失去意义。Friedberg 指出，Apple 目前的策略是填补空缺而非引领愿景，Google Workspace 也在悄悄蚕食 Apple 生产力套件的企业份额。 ## [56:54] Thinking Machines 发布实时模型、消费级 AI 的未来、多感知模型 Mira Murati 创办的 Thinking Machines 发布了一款实时多模态模型，能同时监看桌面、聆听环境音频、处理摄像头画面，以 200 毫秒为间隔在两条并行管道上运行：一条用于深度回溯推理，一条用于即时响应。与此同时，Apple 也在为 AirPods 内置摄像头申请专利。 > *"多感知模型是 AI 的下一波大浪潮，但即便如此，我们届时仍未到达 AGI。"* Benioff 认为，在语言上训练的 LLM 存在根本局限：人类认知在生物硬件上同时运行视觉、听觉和本体感觉。多感知的接地是缺失的那一层。Token 经济学的影响极为显著：若实现每用户每天 8 小时的实时环境感知，耗用量将是当前企业消费的 1000 倍。Benioff 对"模型越大越好"的军备竞赛泼了冷水，预测嵌入应用和设备的分布式智能将比原始模型规模更重要，并点出这里存在一家新兴公司的机会，专门整合环境感知与企业上下文。 ## [62:24] 科学角：2026 年史上最强厄尔尼诺的影响 Friedberg 展示了海洋表面温度异常数据：海温偏差正朝着 1877 年以来最大的方向走，较基准高出约 4 摄氏度。储存的热能达到 1100 万太瓦时，而人类全年能源消耗总量约为 25000 太瓦时。 > *"这片海洋里储存着相当于人类 500 年能源消耗的热量。未来几个月，这些热量将释放到大气中，届时有 99% 的把握，今年将以极大优势成为有记录以来最热的年份。"* 连锁反应：信风异常驱动大气河流涌入加利福尼亚和墨西哥湾沿岸；热穹盖笼罩凤凰城和加拿大内陆；印度季风大概率失期，威胁 1.5 亿农民和 15 亿依赖粮食的人口；巴西对印度尼西亚和菲律宾的农产品出口崩溃；全球小麦价格飙升。凤凰城 5 月气温已达 41 摄氏度。大宗商品市场正在积极交易厄尔尼诺敞口。Friedberg 的部分乐观信号：作物基因组学改善了抗旱能力，西伯利亚耕地也在扩张，但这些收益来不及挽救 2026 年的收割季。 ## [71:40] Anthropic 出击「暗黑 SPV」 Anthropic 正式点名批评了向散户投资者销售多层 SPV 的平台，即"牙医们被收取 10% 认购费"的模式，并声明将使通过未经授权结构出售的股份失效。Chamath 大力支持：每家上市前的公司都应跟进，推动走向公开市场，让这些结构自行消亡。 > *"一旦 SpaceX 上市、Anthropic 上市、OpenAI 上市，你们将看到这些 SPV 销售方之间诉讼满天飞，这种做法不该被允许。"* Chamath 预判，主要 AI 公司上市后，当散户 SPV 投资者发现算术根本不成立，将迎来一波法律余震。本章以 Benioff 介绍 Salesforce 的 1-1-1 慈善模式收尾：创立之初即捐出 1% 股权、1% 利润、1% 员工时间，如今平台上有 5 万家非营利机构免费使用，并以深情的方式缅怀了 Susan Wojcicki。 ## 实体 - **Marc Benioff**（人物）：Salesforce 董事长兼 CEO；本期嘉宾；1-1-1 慈善模式和 Agentforce AI Agent 平台的设计者 - **David Friedberg**（人物）：主持人；The Production Board CEO；发表了厄尔尼诺科学角内容 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：主持人；Social Capital CEO；为 Salesforce 高端 SaaS 的生存逻辑和英伟达芯片扩散观点发声 - **Salesforce / Agentforce**（软件）：企业 CRM 与 Agent 平台；Benioff 认为以数据为基础的 AI Agent 是 SaaS 破局的答案，而非死刑判决 - **Anthropic**（机构）：AI 安全公司；Benioff 首选的编程 Agent 供应商（Salesforce 计划年度支出约 3 亿美元）；同时对未经授权的 SPV 结构出手打击 - **OpenAI**（机构）：据报道正考虑起诉 Apple，因 ChatGPT-Siri 集成合作破裂；在 Anthropic 成功示范后转向编程 Agent - **Thinking Machines / Mira Murati**（机构）：发布实时环境多模态模型，以 200 毫秒间隔同步处理桌面、音频和摄像头输入 - **修昔底德陷阱**（概念）：政治学框架（崛起大国与衰落大国的冲突循环），由 Friedberg 援引以分析中美峰会中合作共赢的机遇 - **暗黑 SPV**（概念）：向散户投资者出售私人 AI 公司上市前股权的多层特殊目的载体，通常收取高额费用且法律地位存疑

Charles Koch 与儿子 Chase 和 David Friedberg 共坐一堂，讲述 Koch Inc. 如何实现 9,000 倍增长——从 1961 年一家拥有 300 名员工的俄克拉荷马石油公司，成长为横跨能源、化工、林业产品、消费品与风险投资、员工逾 13 万人的私人企业集团——且从未上市。对话的核心是原则式管理（PBM）：这套由 41 条原则构成的框架主导着 Koch 的每一次招聘、收购与文化变革。Charles 和 Chase 也正面回应了外界对 Koch 家族的政治标签，解释他们如何从党派自由主义政治转向更广泛的 Stand Together 联盟，聚焦教育改革与人的全面发展。节目最后落在 AI 与资本主义：两人都认为，无许可创新与自下而上的赋能，是应对未来经济压力唯一可信的路径。 ## [00:00] David Friedberg 与 Charles & Chase Koch 对谈 David Friedberg 在 Forbes 活动现场开场，提到他与 Chase Koch 自 2013 年起通过农业行业相识，此后成为商业伙伴。他将 Koch Inc. 定位为美国商业世界中"未被讲述的故事"——这可能是全球最赚钱的私人家族企业，却与同等规模的上市公司相比，几乎从未出现在公众视野中。 开场也为 All-In 的观众预设了期待：Koch Inc. 现任董事长与下一代总裁，两人同台现场录制，这样的访谈极为罕见。 > "I've always felt like Koch Industries was that untold story—probably the most profitable private family-owned business in the world." > — David Friedberg ## [01:04] Koch Inc. 概览：规模、业务线与发展历史 Friedberg 给出了一组统计基线：若 Koch 上市，其营收足以跻身《财富》500 强前 25 名。公司由 Fred Koch 于 1940 年在堪萨斯州威奇托创立，如今业务覆盖 60 个国家，员工超过 12 万人，涉及能源、农业、化工、建筑产品、消费品、云计算，以及活跃的少数股权投资组合。Koch 将 90% 的利润再投入业务——这一结构性选择，将其与那些以季度盈利为优化目标的上市公司区分开来。 Charles 点明了这场对话真正的主题：不是营收里程碑，而是支撑持续复利增长的原则——以及那些失败。 > "A very unique operating model including principles around disruptive innovation, reinvesting 90% of profits in new businesses and growth, meritocratic values." > — David Friedberg ## [02:21] 创业历程：早期岁月与 1961 年 Charles 加入 Charles Koch 于 1961 年 25 岁时加入家族企业，此前刚从 MIT 毕业，并在 Arthur D. Little 管理咨询公司短暂任职。他父亲 Fred 给了他一个直接的选择："要么你回来接手公司，要么我就只能把它卖掉——我身体很差，公司也不景气，我没有多少时日了。"当时公司约有 300 名员工，核心业务只有两块（分馏盘制造和俄克拉荷马的原油采集），运营状况混乱。 早期教训凝结出一条核心原则：以能力为边界而非以行业为边界来谋求增长。分馏盘业务的失败，部分原因在于其总裁是一个自上而下的控制型管理者，疏远了工程师和客户。Charles 开始追问的不是"我们身处哪个行业"，而是"我们能在哪里比任何人做得更好，又在价值链的哪个环节创造最大价值？"这一思维转变——在数十年间反复应用——解释了 Koch 此后看似毫无关联的一系列行业进入。 > "Son, either you come back to run the company or I'm going to have to sell it because my health is bad and the companies aren't doing well and I don't have long to live." > — Charles Koch，引用其父 Fred Koch 的话 ## [11:31] 失败、创造性破坏与从错误中学习 Charles 以一句话开场："如果你没有在各种事情上失败，你就没有在做任何新事物。"他回顾了早期的几次挫败，包括一次将石油焦转化为活性炭的失败尝试，以及一再进入自身缺乏必要能力的业务的规律。真正的学习来自于诊断每次失败的原因——几乎总是对 Koch 某条运营原则的违背。 Chase 补充了能力组合的视角：Koch 从原油采集扩展到天然气、化工、化肥，最终进入林业产品，并非随意多元化，而是将同一套底层能力指向新的应用场景。他还将自己创立的 Koch Disruptive Technologies（KDT）描述为一场结构性实验——事后证明难以持续盈利，这是他对自己亲手打造的东西所做的诚实评估。Charles 说，关闭或转型的决策最终只取决于一个检验：我们是否已经丧失了为客户创造卓越价值并获得回报的能力？ > "When we lose our ass enough—that's when enough is enough. When we decide we don't have the capability to create superior value for our customers." > — Charles Koch ## [19:22] 企业文化与原则式管理 这是本集的思想核心。Charles 追溯了 PBM 体系的起源——Koch 最惨痛的几次失败，根因几乎如出一辙：将价值观有问题的人提拔进领导层。两个险些酿成灾难的案例尤为突出：一次是在 1973 年中东战争期间差点令公司破产的鲁莽交易操作；另一次是"破坏性动机"型领导者隐瞒失败、捏造成功的事件。解药是先看价值观、后看才能进行招聘，并构建一种文化，让"贡献型动机"——通过帮助他人成功来实现自身成功——自然挤出权力追逐。 Chase 将这一理念推进到一个直击要害的问题：如果公司里每个人都无需被告知就知道该做什么，会怎样？这就是 PBM 所要达成的目标状态。推动变革时刻意回避自上而下的指令：找到最渴望尝试这套原则的小群体，展示成果，让需求把变革自然拉动到整个组织。集体知识取代了少数聪明人在顶层的独断判断。 > "What if you could have a business and a culture—small, medium, or large—where everyone knew what to do without being told?" > — Chase Koch ## [33:53] 收购 Georgia-Pacific 与文化改造 2005 年收购 Georgia-Pacific 是 Koch 当时押下的最大一注——Chase 说，在公司体量还远不及今日的背景下，这是"一次重大赌注"。Charles 梳理了背后的逻辑：Koch 将 Georgia-Pacific 的大宗纸浆与纸张业务视为化工工艺能力的自然延伸，这一关联甚至可以追溯到 Fred Koch 在 MIT 撰写的关于缅因州纸浆工艺的毕业论文。Koch 最初打算只收购其大宗商品部门；因悬而未决的诉讼导致交易无法独立完成，最终提出收购整家公司。 随后是数年对亚特兰大 51 层总部的文化改造——那里沿袭的是自上而下的官僚体制。Koch 更换了领导层，奖励主动发现并解决效率问题的一线员工，并将工会成员找到的节本成果与他们分享。Chase 描述了自己在 Koch 一线运营中的亲身历练——住在单间拖挂式拖车里管理饲料场，在天然气液化工厂工作——这段经历成为他日后建立可信领导力的根基。文化变革所需的时间，远超任何收购方的预期；而且几乎每次都需要替换掌握旧范式的那批领导者。 > "It takes a hell of a lot longer than you think to change the culture—and in almost every case it requires changing the leadership that has the paradigm of bottom-up empowerment." > — Chase Koch ## [56:17] 教育改革与社会变革 Stand Together——Charles 以各种形式已经建设了 60 年的非营利网络——如今是美国规模最大的慈善组织之一。Chase 负责拓展与合作，他重新定位了其使命：不是政治倡导，而是将 Koch 的同一套原则应用于社会挑战，从教育入手。COVID-19 大幅改变了公众态度：2020 年前，约有 20% 的家庭愿意接受传统学校教育的替代方案；亲眼看到孩子从 YouTube 上学到的比 Zoom 课堂更多之后，这一比例急剧上升。Stand Together 此后已协助孵化了超过 5,000 所微型学校。 Joe Limont 的 Alpha School 等合作项目，通过游戏化和项目制学习，能在 3 个月内将成绩落后的学生带到班级顶尖水平。Chase 也将比较优势原则运用到自身——他曾在意识到别人更适合那个岗位时，主动卸任 Koch Fertilizer 总裁——并用同样的视角重塑 Koch 13 万人团队中的各类角色分工。 > "Prior to COVID, roughly 20% of families were open to a new model of education. Everyone saw during COVID how screwed up the system was—their kids had learned more on YouTube than in the classroom." > — Chase Koch ## [72:37] AI、经济挑战与资本主义的未来 Friedberg 追问 Charles 如何看待 Koch 家族的政治叙事——数十年的自由意志党参与，以及最终转向 Stand Together 更广泛联盟的转变。Charles 坦然承认：他花了太多年只与在每条原则上都与自己一致的人合作，限制了影响力的边界。Viktor Frankl 的洞见——"越来越多的人有了活下去的手段，却没有了活下去的意义"——将他的思考重新锚定在社会解体的动机根源上，而不仅仅是政治处方。教训是：自由的战略不能借用极权主义的手段；用纯洁性测试来筛选联盟，只会摧毁这个联盟。 在 AI 问题上，Chase 的立场清晰：无许可创新、开放系统、用 AI 工具赋能每个人而不是禁止。Koch 正以 AI 原生方式运行 PBM 框架，Chase 还为新书构建了一个 AI 伴侣，让读者能直接与这些原则对话——这远超 Charles 当初邀请 Chase 联合署名时的设想。节目以 Charles 的传承目标作结：让美国更充分地实现《独立宣言》的承诺。 > "The problem today is ever more people have the means to live and no meaning to live for." > — Charles Koch，引用 Viktor Frankl 的话 ## 实体 - **David Friedberg** — 主持人；The Production Board 联合创始人；自 2013 年起通过农业行业与 Chase Koch 相识并成为商业伙伴 - **Charles Koch** — Koch Inc. 董事长兼 CEO，1967 年至今；MIT 工程专业背景；《原则式管理》联合作者；主导 Koch 实现 9,000 倍价值增长 - **Chase Koch** — Koch Inc. 总裁；Koch Disruptive Technologies 创始人；与 Charles 联合撰写 PBM 一书；负责 Stand Together 的拓展与合作 - **Koch Inc.** — 总部位于堪萨斯州威奇托的私人家族企业集团；1940 年由 Fred Koch 创立；员工逾 13 万人，业务涵盖能源、化工、林业产品、消费品、软件与风险投资 - **原则式管理（PBM）** — Koch 的 41 条运营原则框架；强调贡献型动机、价值观优先的招聘、自下而上的赋能，以及将每个业务单元视为实验室 - **Georgia-Pacific** — 林业与消费品公司，2005 年被 Koch 收购；Koch 迄今最大规模的收购案；PBM 文化改造的主要案例 - **Koch Disruptive Technologies (KDT)** — Chase Koch 创立的风险投资部门；以少数股权形式投资颠覆性科技公司；被描述为结构上难以持续盈利 - **Stand Together** — Charles Koch 自 2003 年起运营的慈善网络；聚焦教育改革、扶贫与跨党派社会变革；COVID 后已孵化 5,000 余所微型学校

在这期极具分量的节目中，All-In的主持人们深入剖析了SpaceX意外向Anthropic出租算力一事——这笔交易或将奠定Anthropic在AI领域的主导平台地位——并就David Sacks的"洛克菲勒式"类比究竟是预言还是偏执展开辩论。随后，几人共同探讨了白宫关于"AI版FDA"的试探性表态，最终认为这不过是媒体炒作，并以对AI驱动的市场繁荣持乐观但谨慎的判断收尾。Brad Gerstner代替生病缺席的David Friedberg出场，在这期长达82分钟的节目中，带来了来自公开市场和私募市场的投资者视角。 ## [00:00] 主持人介绍！洛杉矶市长选举随想 Jason Calacanis带着全员登场：Chamath Palihapitiya、David Sacks，以及代替生病缺席的David Friedberg出席的第五位嘉宾Brad Gerstner。暖场话题很快转向洛杉矶市长选举——Spencer Pratt正在向现任市长Karen Bass发起出人意料的有力挑战。众人盛赞Pratt在辩论中的病毒式表现——他将一位市议会候选人就无家可归政策问题驳斥得体无完肤——Chamath指出，在当代政治中，一支锋利的社交媒体团队具有举足轻重的影响力。 Brad特别提到加州的一项宪法修正案倡议，该倡议拟以宪法形式保护退休储蓄并禁止财富税，他认为这可能是一个潜在的地震信号。Jason观察到，纽约市对冲基金巨头肯·格里芬公开宣布撤出对纽约的投资，起因是纽约市议员Zohran Mamdani在竞选视频中将矛头指向其住所，凸显了激进进步政治与资本外流之间的张力。 > *"如果加州实际上通过了一项保护退休储蓄和个人资产、禁止财富税的宪法修正案，而且Spencer Pratt当选，这向全国释放的信号——这是一个非常非共识的观点，但我对此越来越乐观。"* — Brad Gerstner ## [04:38] SpaceX-Anthropic交易、Elon Web Services、SpaceX IPO估值、Anthropic疯狂增长轨迹 Jason率先爆出重磅新闻：SpaceX将其全部Colossus 1算力——位于孟菲斯、以H100为核心的数据中心——出租给Anthropic，为供给受限的Anthropic新增了逾22万块英伟达GPU和300兆瓦的电力。这笔交易立即让Claude Code的速率限制翻倍，并为付费用户取消了使用峰值上限。 Chamath将Anthropic爆炸式的增长定性为纯粹的供给约束：若电力无限充裕，营收将"更加抛物线式攀升"。他认为这笔交易是马斯克战略性地为SpaceX估值故事降低风险——化解外界对轨道数据中心延期的质疑，同时产生短期收入来补贴Grok的训练成本。Brad估计这一安排将为SpaceX带来40至50亿美元的2026年增量营收，并将EWS（Elon Web Services）称为继AWS、Azure和GCP之后真正意义上的第四大超大规模云服务商。他同时警告，有组织的活动人士——而非自发的本地反对声音——正在使用与当年拖垮美国核电建设相同的剧本来阻挠数据中心的审批落地。David Sacks指出，Anthropic从1月1日的100亿美元ARR增长到4月的440亿美元ARR——他称这是硅谷从未见过的增长轨迹。 > *"硅谷从来没有见过这样的事情。别说全国其他地方了。我是说，我们在硅谷天天跟指数打交道。即便如此，大家也从未见过在这种规模级别上实现这样的增长。"* — David Sacks ## [26:48] Anthropic会成为下一个大垄断者吗？早期信号还是过度反应？ David Sacks对Anthropic与约翰·D·洛克菲勒的美孚石油公司进行了深度类比，认为"安全优先"的话语体系可以发挥监管俘获的功能——为Anthropic和OpenAI的新兴双寡头构筑护城河，同时将竞争对手拒之门外。他指出，若Anthropic在未来18个月内维持10倍的年增长，它将可能成为"人类历史上有史以来最强大的垄断者"，其规模将使Mag-7的合计营收相形见绌。 Brad强力反驳：按照GAAP口径，Anthropic和OpenAI仍是羽翼未丰的初创公司；谷歌和亚马逊每年产生数千亿美元的自由现金流用于押注竞争性模型；在AI赛道刚刚起跑时就采取预防性反垄断行动将是"一场灾难"。Jason将Brad的立场翻译为"别动我的纸面财富"，因为Altimeter持有其中多家公司的仓位。Sacks澄清，他的北极星是充分竞争——但他将Anthropic封禁OpenClaw使用其API一事列为值得审查的具体反竞争行为。 > *"除非他们目前的发展轨迹发生某种改变，否则Anthropic将成为人类历史上有史以来最强大的垄断者——一万亿美元的ARR还在以某种速度增长。Dario称之为AGI，我称之为人类历史上最大的垄断体。"* — David Sacks ## [35:21] "AI版FDA"恐慌，白宫如何看待AI安全 有报道称，白宫正考虑发布一项行政令，成立一个AI工作组，可能要求对新的前沿模型进行预发布安全审查——据《纽约时报》报道，导火索是Anthropic的机密"Mythos"模型据称令国家安全官员深感震惊。美国国家经济委员会主任Kevin Hassett在Fox Business上以FDA进行类比，而财政部长Scott Bessent则措辞更为谨慎，强调在创新与安全之间寻求平衡。 Sacks将其中大部分内容称为被Andrew Ross Sorkin的DealBook专栏放大的"假新闻"，并指出白宫幕僚长Susie Wiles已发表声明，为FDA的类比降温。他透露曾与Hassett直接交谈，确认没有任何高级官员实际支持预审批制度。他援引白宫3月20日发布的《国家AI监管框架》，证明本届政府倾向于具体解决方案，而非宽泛的监管俘获。几人最终聚焦于一项具体措施：在前沿模型API访问的预览期内引入KYC（了解你的客户）要求，以及加速向CrowdStrike和Palo Alto Networks等公司部署具备网络能力的AI。 > *"有一个相当大的AI意识形态派别或末日论者，他们基本上在采用经典的'危机不可浪费'策略。是的，我们确实面临着真实存在的网络安全问题——所有人现在都需要加固自己的系统。但他们想做的，是利用这个问题来试图在华盛顿构建一套永久性的新基础设施。"* — David Sacks ## [52:01] 扭转AI负面形象：公益、医疗与教育创新 Jason从监管防守转向主动进攻：科技行业应如何主动对抗公众对AI的负面印象？他提议，即将上市的公司——Anthropic、OpenAI、SpaceX——可以通过"Invest America"账户，将1%至5%的IPO所得专门划拨给每一位美国人，创造切实可感的共同收益。他还呼吁认真对待最低工资和全民医保议题，认为财务状况更健康的消费者群体从结构上有利于资本主义本身。 Brad支持"Invest America"理念，并补充说数据中心所在社区应获得直接收益，例如免费的本地用电。David转向政治显著性数据：在39项选民议题中，AI排名第29位——远低于生活成本和经济增长，而在这两项指标上，AI恰恰具有通缩和扩张的正向作用。行业真正应该传递的信息是经济成果，而非安全治理。Chamath给科技领袖的沟通能力打了"D减，正在向F滑落"的低分，并呼吁科技界在美国大规模进行切实的再投资。 > *"我认为，对于科技、科技寡头、硅谷，尤其是AI，存在着相当深刻的风向转变。这种风向转变已经在主街层面发生，我认为它正开始向华盛顿渗透。"* — Chamath Palihapitiya ## [60:04] 交易AI市场，经济现状 Brad领衔进行全面的市场盘点：AWS年化营收达1500亿美元（增速28%），Azure达1080亿美元（增速39%），谷歌云达800亿美元（增速63%）。标普500指数创历史新高，10年期国债收益率为4.3%，通胀处于受控状态——远好于此前围绕关税和地缘政治冲突所预测的各种悲观情景。标普500运营利润率从2023年的11%改善至2026年第一季度的13%，而Mag-5的合计员工人数三年间仅增长3%，营收却大幅飙升。 Chamath则呼吁保持谨慎：目前仍无直接证据表明AI正在整体提升企业利润率，一场清算将在大约500天后到来——届时，运营支出削减与营收增长之间的分叉将决定AI繁荣是真实的还是海市蜃楼。Jason反驳称，对初创公司而言，投资回报率已经是"既成事实"——耐克和DoorDash的AI生成广告创意、投资组合公司以一半的人力规模交付产品。David将特朗普政府的系列政策——撤销拜登时代的芯片出口许可证和AI审批制度、释放能源许可——归功于创造了这场繁荣的条件，并指出应届大学毕业生的失业率实际上有所改善，与"初级岗位消失"的叙事相悖。 > *"我认为，姑且称之为500天吧，在这期间你只需要保持净多头。但我认为，就在未来数百天内，你将不得不面对一个重要的清算时刻。为这些token付费的人需要看到切实的收益。"* — Chamath Palihapitiya ## 实体 - **Jason Calacanis**（人物）：主持人兼主持；天使投资人，播客联合创始人 - **Chamath Palihapitiya**（人物）：Social Capital普通合伙人；联合主持人；AI投资回报率和市场周期的逆向宏观声音 - **David Sacks**（人物）：联合主持人；前白宫AI与加密货币事务主管；以洛克菲勒类比将Anthropic定性为潜在的历史性垄断者 - **Brad Gerstner**（人物）：Altimeter Capital创始人兼CEO；第五位嘉宾；看好算力股和AI市场结构 - **Dario Amodei**（人物）：Anthropic CEO；被Sacks称为"Daario D. Rockefeller"；SpaceX算力交易的当事方 - **Elon Musk**（人物）：SpaceX和xAI的CEO；Elon Web Services和Colossus 1算力租赁策略的架构师 - **Anthropic**（机构）：Claude背后的AI实验室；四个月内ARR从100亿增至440亿美元；垄断争议和FDA讨论的核心 - **SpaceX / xAI**（机构）：Colossus 1数据中心的出租方；以EWS品牌定位为新兴第四大超大规模云服务商 - **Elon Web Services (EWS)**（概念）：SpaceX的算力租赁业务，定位为AWS、Azure和GCP的超大规模竞争者 - **Mythos**（软件）：Anthropic的机密网络能力前沿模型，据报道令白宫国家安全官员深感震惊 - **KYC for AI**（概念）：在前沿模型API访问预览期内要求进行身份核验的提案 - **Invest America**（概念）：提议IPO阶段的科技公司将部分所得划拨至美国公民的全民投资账户