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加文·贝克谈轨道计算、台积电与前沿模型 | 文字记录精编
原文标题: Gavin Baker on Orbital Compute, TSMC, and Frontier Models | Edited Transcript 来源: The Transcript Desk
💡 核心观点
- AI正经历资本主义历史上最非凡的增长浪潮，短期内创造了前所未有的经济价值。当前AI建设的最关键制约是“瓦特与晶圆”，这构成了投资的底层逻辑。
- 尽管存在泡沫风险，但当前AI建设主要由运营现金流驱动，且GPU利用率接近100%，这与2000年互联网泡沫有本质区别。台积电的产能决策是判断泡沫是否来临的关键指标。
- 基础设施短缺正催生投资机会，包括轨道计算、晶圆厂建设（如兆工厂）以及GPU寿命延长带来的私人信贷机会。投资者需关注“差异化和困难”的差异化定位，尤其是在芯片设计领域。
- 当前AI大部分经济回报集中于前沿模型，而非应用层。前沿Token是否持续主导价值创造，以及持续学习何时实现，是未来最关键的投资问题。投资者应警惕“多样性崩塌”带来的风险，但也应认识到高质量AI资产当前估值相对合理。
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章节时间戳 00:00 引言 07:55 Anthropic与OpenAI估值 12:58 瓦特、晶圆与基础设施 14:39 轨道计算与太空数据中心 22:49 避免AI泡沫 28:26 兆工厂与美国制造业的未来 32:16 前沿模型的回报 37:23 持续学习 42:03 新兴芯片公司 48:52 GPU生命周期延长与私人信贷 51:22 应用层 57:32 Token路径与开源动态 1:01:37 网络安全 1:05:46 多样性分化 1:11:59 评估AI领域的大型科技公司 1:19:02 地缘政治、人身安全与AI前景 使用工具：The Transcript Desk Chrome 扩展程序 完整视频：在本期《像最优秀的人一样投资》节目中，Patrick O’Shaughnessy邀请加文·贝克剖析这场前所未有的AI技术热潮。加文解释了为什么像Anthropic这样的公司近期的增长，代表了资本主义历史上最非凡的时刻。他们探讨了AI建设的核心制约——“瓦特与晶圆”——以及资本主义，从台积电的芯片制造主导地位到SpaceX潜在的轨道计算，如何竞相解决这些问题。加文还解析了芯片设计领域的竞争格局、AI应用层的困境，以及谷歌、Meta、亚马逊和微软等巨头之间不断变化的动态。最后，他们讨论了AGI的地缘政治风险，以及AI彻底改变生物技术和延长人类寿命的巨大潜力。对于任何驾驭现代科技市场的投资者来说，这都是一期必听的节目。 文字记录 00:02-00:40 加文·贝克：我认为，AI领域正在发生的事情，是资本主义历史、美国商业史上最非凡的时刻。Anthropic增加了110亿美元的年化经常性收入（ARR）。过去10到12年间成立的三家最知名的SaaS公司是Palantir、Snowflake和Databricks。这三家公司花了10年时间建立业务。而Anthropic在一个月内增加了它们三家的业务总和。资本主义历史上从未发生过这样的事情。别说我的职业生涯了，就是整个资本主义历史、商业历史上都从未有过。 00:55-01:24 Patrick O’Shaughnessy：好的，这已经是我们第六次进行这样的对话了，信不信由你，这让你与Gurley并列第一了。我认为，即使从我们上次录制节目那次（那次已经非常令人兴奋和壮观）算起，我们现在所处的时代更加有趣。也许可以先谈谈你自己经历今年三月和四月的感受——对我来说，那感觉完全是一个独特的经济、技术和市场环境。你是历史以及这些时代最深刻的学生。那么，感觉如何？ 01:25-02:12 加文·贝克：总的来说，我认为有两种类型的回撤。一种是你错了——公司误判，你的假设被证伪，你必须吞下苦果，确认损失。另一种回撤或表现不佳的时期，则是因为你非常非常了解的公司，而你强烈不认同其价格走势。你可以趁势加仓，不是确认负面表现，而是积累被压抑的阿尔法——被压抑的未来表现。对我而言，三月份的感觉就是后者。感觉就像纳斯达克在下跌，但同时，AI领域发生的事情，我认为，是资本主义历史、美国商业史上最非凡的时刻。 02:13-03:12 加文·贝克：我的意思是，Anthropic增加了110亿美元的年化经常性收入（ARR）。令我震惊的是，SaaS和云革命创造了，姑且称之为，5到10万亿美元的价值。可以说，过去10到12年间成立的三家最知名的SaaS公司是Palantir、Snowflake和Databricks。这三家公司总共雇佣了数千——数万人。它们都花了10年时间建立业务。而Anthropic在一个月内增加了它们三家的业务总和。资本主义历史上从未发生过这种事情。别说我的职业生涯了，就是整个资本主义历史、商业历史上都从未有过。这太疯狂了。然后Krishna上节目分享了一些数据——DR增长500%。 03:15-04:07 Patrick O’Shaughnessy：是啊。你可以算算三年后的情况。太疯狂了。 加文·贝克：所以这完全没有先例。科技投资者——你会听到很多关于S曲线和投资指数级增长的讨论。我从未见过这样的指数级增长。感觉甚至比DeepSeek事件更极端，而它们的背景非常相似。如果我们回溯到‘25年，DeepSeek引发了一次大规模抛售。奇怪的是，论文是在DeepSeek周一前七天发表的。我相信那是一个美国的假日周一。我读了之后想，“嗯，这感觉对AI交易来说可能不算太积极。”我采取了行动。然后出现了DeepSeek周一，一周后AI领域真的崩盘了，这真的很奇怪，因为在DeepSeek周一当天，情况已经非常明朗：这将是计算需求经历过的最积极的事情。 04:08-05:13 加文·贝克：AWS亚洲可用区的价格已经翻倍。你能看到GPU可用性在下降。这是我们第一次看到推理模型在推理过程中消耗的计算量远超非推理模型。那是类似的背景，但你需要做些研究才能看出来。我的意思是，说一句“哦哇，股票在抛售，DRAM价格垂直上涨，亚洲GPU价格垂直上涨，GPU可用性在下降”并不难。然后，两三天后，美国的GPU价格开始上涨——GPU租赁价格。你在三月份要做的仅仅是观察Anthropic发生了什么。有很多人似乎后悔没有在‘22年买入，没有在疫情期间买入，没有在DeepSeek事件期间买入。你在四月初有着相同的估值设定，以及一个更清晰的AI转折点。买入AI的机会一直都有。 05:14-06:07 加文·贝克：当然，让事情复杂化的是霍尔木兹海峡。我成为了一个信徒——并且现在仍然是——也许市场错误定价的一个因素是，我不是宏观专家，但我做了很多支持国家安全的投资。因此，我确实可以接触到那些专家，他们也很乐意与我分享他们的想法和意见。霍尔木兹海峡被关闭对美国来说实际上相对有利。 Patrick O’Shaughnessy：为什么？ 加文·贝克：因为，特别是对于现政府的政策目标而言。电力是一种非常重要的工业或制造业投入品。影响美国电价（进而影响AI成本）的关键投入品是彭博上的NG1天然气。它下降了20%。而亚洲、欧洲和其他地方的天然气价格则翻了一番或两番。因此，我们的相对制造业竞争力在一夜之间得到提升，无论好坏，这似乎是特朗普政府所关心的。他们非常关注美国的相对地位。我认为很多人对20世纪70年代还有记忆。 06:08-07:44 加文·贝克：70年代之所以痛苦，不仅仅是因为价格上涨——还出现了实际的天然气短缺。然后你回顾一下，“好吧，美国经济的能源密集度比以前大大降低了。美国现在是世界上最大的石油和天然气生产国，并且已经成为世界上最大的石油和天然气出口国。”除此之外，还有这种相对的制造业优势。我认为，这使得我们更容易保持对AI基本面的关注，专注于那些历史上具有吸引力的估值。我认为，相对而言，科技板块相对于市场其他板块已经变得与过去10年中任何时候一样便宜。想想看，这是在市场有效性的背景下。我们正经历资本主义历史上最非凡的时刻，这对AI极度利好，而你却有机会以极具吸引力的估值买入AI。 07:45-08:01 Patrick O’Shaughnessy：你怎么看待Anthropic和OpenAI的具体估值倍数—— 08:03-09:02 Patrick O’Shaughnessy：具体是Anthropic和OpenAI，在我看来，它们是参照资产——对这一趋势最纯粹的表达。这真的没那么疯狂吗？如果你只看销售额倍数，并将其与Databricks、Snowflake等公司巅峰时期的交易倍数相比，你如何理解？ 加文·贝克：我确实认为，从资本效率角度看，OpenAI和Anthropic是相当不同的动物。Anthropic显然每个Token的成本远低于OpenAI——就是这样。你可以从它们烧钱达到大致相似收入规模所需金额看出来的。我认为它们烧的钱可能比OpenAI少80%。 Patrick O’Shaughnessy：所以作为企业，它们显然有着非常不同的结构性ROIC。 加文·贝克：我认为OpenAI做了很多事情。我认为Sarah Friar是最杰出的CFO之一。他们正在做很多事情来改善这种情况。 Patrick O’Shaughnessy：而且他们获得了大量计算资源——比任何人都多。 加文·贝克：这是另一个重大区别。事实证明，激进的做法确实得到了回报。但是，是的，Anthropic估值9000亿美元，拥有500亿美元ARR并以1000%的速度增长…… Patrick O’Shaughnessy：是的，以荒谬的速度增长。也许真实情况是，如果Anthropic拥有所有计算资源，他们今天的营收可能轻松超过1000亿美元——也许是1500亿美元。 加文·贝克：而且我确实认为他们明显降低了Claude的智能水平。有分析显示，即使是Opus版本的Claude，对于完全相同的问题，产生的Token数量也减少了70%。正如我们上次讨论的，在一定程度上，Token数量等于答案质量和思考质量。每个Token的智能密度也很重要。作为用户，我感觉到了这一点。所以我认为他们的营收会更高——1000、1500，甚至可能2000亿美元。所以你可能是在用5倍于…… 09:02-10:09 加文·贝克：……不受约束的——我要编一个新词——URR：不受约束的常态化营收（Unconstrained Run Rate Revenue）。 Patrick O’Shaughnessy：你认为他们为什么不以3万亿美元的估值筹集1000亿美元？如果你是Anthropic的CFO——Krishna很厉害，我们刚请他上过节目——或者如果你是OpenAI的Sarah……当然，如果我在Krishna那期节目后收到的反馈有任何指示作用，那意味着我认识的所有人都在试图投资这两家公司。 加文·贝克：所以我认为这是明智的。未来是不确定的。即使你是Anthropic，你显然也身处一个资本高度密集的游戏中。我确信他们今天在推理方面的毛利率非常可观。我认为他们今年可能会开始产生现金，如果现在还没有的话——我认为很可能是这种情况。但即便如此，你可能还是希望能够筹集更多资金，获取更多计算资源。世界是不确定的。乌克兰开始真正、真正地获胜——俄罗斯会如何反应？伊朗仍然存在很多不确定性。所有这些不确定性，我认为，可能会加剧台湾周边地缘政治的不确定性。所以，这是一个不确定的世界。 10:09-11:54 加文·贝克：如果我想想埃隆（马斯克），埃隆总是让投资者赚钱。他视此为神圣的契约。结果，因为他已经让人们赚钱20年了，他拥有一项超能力：他基本上可以在任何他想要的时候，筹集他想要的那么多资金。我认为这些公司这样做是明智的——我不知道他们是不是这么想的——但我确实认为，专注于让投资者赚钱是明智的，它带来的好处不只是持续一两年。它们可以持续未来20到30年。 Patrick O’Shaughnessy：而埃隆这样做的方式，是系统性地低估SpaceX或其他项目的估值？具体方法是什么？ 加文·贝克：就是在估值上永远不贪婪。永远不推高估值。 Patrick O’Shaughnessy：就这么简单？ 加文·贝克：就这么简单。我的朋友Antonio指出，SpaceX在过去十年中的年复合增长率大约是30%左右。这仅仅是因为，我认为，埃隆专注于保持这种超能力，并试图在投资者和员工之间取得公平的平衡。但我认为这是明智的。Anthropic难道不能以至少比传闻中的最新估值高出100%的价格筹集资金吗？当然可以。 11:54-12:39 加文·贝克：大多数软件公司试图最大化你在其App上的时间，以提升用户粘性。但Ramp恰恰相反。Ramp理解，没有人愿意花几个小时追踪收据、审核费用报告和检查政策违规行为。因此，他们构建了工具来回馈时间，利用AI以99%的准确率自动化了85%的费用审核。既然Ramp能为企业节省5%的成本，那么Shopify、Stripe和我的公司都在使用Ramp也就不足为奇了。要了解消除琐碎工作后的效果，请访问 ramp.com/invest。Felix by Rogo 是一个个人理财智能体，它可以根据你公司自己的模板、背景和标准，将一次简单的提示转化为完成的、客户可用的工作。给Felix发一封邮件，比如“把这些评论给我整理一下”，或者“用这些邮件的背景更新我的追踪器”，或者“对这个买家进行支付能力计算”，Felix就会返回完成的PowerPoint演示文稿、Excel模型和经过研究的信息。Felix的工作方式与你团队现有的方式一致，全天候快速准确地交付工作。了解更多信息，请访问 rogo.ai/felix。 12:39-14:17 Patrick O’Shaughnessy：OpenAI、Cursor、Anthropic、Perplexity和Vercel都有一个共同点：它们都使用WorkOS。原因如下。要实现企业级大规模采用，你必须提供SSO、SCIM、RBAC和审计日志等核心功能。这就是WorkOS的用武之地。你无需花费数月时间自己构建这些关键任务能力，只需使用WorkOS的API，在第一天就能获得所有这些功能。这就是为什么你听说的许多顶尖AI团队都在使用WorkOS。WorkOS是让你快速成为企业级公司、并专注于最重要事情——你的产品——的最快途径。请访问workos.com开始使用。让我们进入讨论的“瓦特与晶圆”部分——这总是我最喜欢与你讨论的话题。这次基础设施扩张的重要性。我感觉每次我认为它过热时，下次再和你聊，就会发现我们本应该做得比我们实际做的多得多。你研究过很多S曲线，以及这些S曲线的陡峭程度，也很了解历史。请向我们解释一下，你目前是如何看待作为这一切关键投入品的瓦特和晶圆的？ 加文·贝克：是的，我想说的是，资本主义将解决瓦特短缺的问题…… 14:17-14:58 加文·贝克：……如果没有重大的监管或政治反弹的话，我认为后者是一种真实的可能性。一家大型私募股权公司——我想是黑石、阿波罗…… 15:00-16:08 加文·贝克：你知道，我认为是黑石、阿波罗、KKR——他们过去常说能源和芯片是我们最大的制约因素。现在，分区和审批要重要得多。而且我认为很多公司都在等待中期选举之后，才采取行动，比如裁员。没有人想在中期选举期间成为众矢之的，但你已经看到很多生产涡轮机的公司宣布了大幅增加产能的计划。只有两台机器能够铸造这些巨大的叶片。我们在西方已经80年没有制造过这种机器了。我们不再知道如何制造它们了，等等。所有这些都属实。我绝不是要贬低这其中蕴含的工业工程魔力和艺术性，但资本主义非常擅长随着时间的推移解决这类问题。除了这些涡轮机，还有其他能源来源，但时间跨度更长。所以我认为瓦特短缺可能将在‘27或‘28年开始缓解，然后我认为轨道计算将真正解决这个问题。 16:08-17:05 加文·贝克：我确实想重新定义一下轨道计算，因为我认为当人们听到“太空中的数据中心”——我们上一期节目讨论过——他们脑海中会浮现一个五角大楼大小的太空建筑。他们会说，“嗯，我们做不到。” 但事实并非如此。一个Blackwell机架重3000磅。高8英尺，深4英尺，宽3英尺。它就是太空中的机架。SpaceX已经向你们展示过一幅示意图——那就是一个机架，就是那颗卫星。它大概和一个Blackwell机架差不多大小。它两侧有太阳能翼板，可能各有500英尺长。你把它放在太阳同步轨道上，这样那些太阳能板就能始终朝向太阳。然后，因为它处于精确的太阳同步轨道，散热器会在它后面延伸数百英尺。 Patrick O’Shaughnessy：这是一个常见的批评——你怎么处理…… 加文·贝克：这些年来，我在Starbase（SpaceX基地）待过很长时间，并与很多SpaceX工程师交谈过。我确实认为他们是地球上最有才华的工程师团队，他们非常自信已经解决了这个问题。他们并不总是那么自信。比如，我认为可能需要一些工程设计才能将星舰改装成火星殖民运输器。他们能做到吗？绝对能。他们更关注的是什么？我想可能是维修和保养。 Patrick O’Shaughnessy：这是两个主要的回应：散热器问题，以及如何维修机架中出现的任何问题？ 17:05-18:04 加文·贝克：答案是，在你拥有漂浮的Optimus机器人之前，你无法维修。现在，我确实认为星舰将以我们无法想象的方式改变太空经济。特别是如果监管成为数据中心的制约因素，那么这一切都不重要了。你将能够卖出你能制造的所有轨道计算能力。然后，很明显，你通过真空中的激光连接这些机架——每颗Starlink卫星都已经配备了这种技术。这对我来说简直不可思议，SpaceX运营着世界上最大的卫星舰队——约占在轨所有卫星的98%或99%。每颗Starlink——它们现在已经在使用冷却技术了。而且，你知道，我认为Starlink V3将运行在20千瓦功率上。一个Blackwell机架只有100千瓦。人们经常谈论密度。嗯，如果你通过真空中的激光连接机架，你可以在物理上把机架做得更大。你关注的是重量，而不是大小。 18:04-19:19 加文·贝克：在地球上的数据中心，你试图连接机架——理想情况下使用铜缆，最小化长度等——布线是一项巨大的成本。你确实希望机架小一些，因为，你知道，能用铜缆就用铜缆，不得已才用光纤。但在太空中，SpaceX可以做各种各样的事情，我认为有些唱反调的人可能没有考虑到。但事实是——他们运营的卫星比任何人都多。他们今天已经有一颗20千瓦的卫星，所以也许你只需要把它放大到60千瓦作为开始。他们似乎非常自信会直接跳到100到120千瓦。并且，同一家公司现在也运营着地球上最大的数据中心。他们拥有世界上最顶尖的硬件工程师，而各种类型的人——几乎所有这些人都不够聪明或不够务实，无法在SpaceX工作——都是些纸上谈兵的怀疑者。你知道，我不想引用拉里·埃里森的话，但当有人表示怀疑时，拉里就会说，“听着，他正在那里让火箭着陆。我没看到其他任何人能着陆火箭。”事实是，10年后，没有其他公司能够持续地成功着陆并完全重复使用轨道火箭。如果没有可重复使用性，这一切都无法运作或有意义。这意味着你必须让它着陆。 19:19-20:28 加文·贝克：我想将轨道计算重新定义为太空中的机架，而不是太空中巨大的、漂浮的五角大楼大小的数据中心，这太愚蠢了。但是你可以——数据中心之所以成为数据中心，是因为你用激光连接这些机架。所以它将是太空中的机架，通过激光连接成一个虚拟数据中心。如果你想象一下那种世界状态——假设这一切都实现了，我们非常擅长经济高效地将这些东西送入太空，在太空各地运行矩阵乘法——这对地球上的数据中心意味着什么？有人曾经说过，“美国会尽可能地榨取它能得到的每一种能源。” 我认为对于计算也是如此。 Patrick O’Shaughnessy：这就是为什么我可能比以前更不担心边缘AI的（利空）情况了。 加文·贝克：我们将消耗尽可能多的计算资源。而且我认为推理非常适合轨道计算。训练将在很长一段时间内在地球上进行。所以我不认为这对地球上的数据中心是超级利空的。我认为它们在我有生之年都将是宝贵的资产。 20:28-22:14 加文·贝克：但我确实认为，如果你身处电力生产和冷却这个生态系统，并且正在大规模增加产能——而其中很多产能增加将在那些愚蠢的怀疑者刚刚开始理解轨道计算非常真实的时候达到顶峰——我认为如果你是那些公司之一，值得对此深思熟虑。与此同时，各种各样酷炫的事情正在发生。我们在重新利用喷气发动机方面变得越来越擅长。Boom Aerospace公司正在做这件事。 Patrick O’Shaughnessy：所以有很多事情——资本主义正在努力解决瓦特问题。然而在晶圆方面，只是台湾那一小群坚韧的老年人，他们是台湾最重要的人。他们占据了该国GDP、用水量、用电量的绝大部分。他们谈论“硅盾”。他们都视自己为张忠谋神圣遗产的继承者。我清楚地记得20多年前参观科学园区，你知道，和他们交谈。你认为你能…… 22:35-22:43 加文·贝克：和他们交谈时，我问道，“你认为你能赶上英特尔吗？”他们回答说，“这是一个非常美好的梦想，但这是我们孙子辈的梦想了。” 22:43-22:51 加文·贝克：他们做到了——部分原因是英特尔自身造成的创伤，但也因为他们思维方式非常不同。黄仁勋（Jensen Huang）频繁飞往那里的一个原因是他希望他们扩大产能。 22:51-23:09 加文·贝克：我确实认为，黄仁勋从未与台积电签订过合同，这很不可思议。他们基于看起来公平的原则做生意——握手成交。真是迷人。没有合同。随着时间的推移，一切都会公平。我们是合作伙伴；我们会公平对待彼此。 23:09-23:29 加文·贝克：事实是，根据以往每一种像AI这样基础性新技术的市场先例，你总是会经历一个泡沫。Carlotta Perez就这个问题写了一本很棒的书。基本上，市场是有效的——它们正确地认识到这是一项基础技术。 23:29-23:39 加文·贝克：存在着Michael Mauboussin所说的多样性崩溃。每个人都变得看好这项新技术。我开始有点担心多样性崩溃了。然后你就会迎来一个泡沫。 23:39-24:06 加文·贝克：这个泡沫为这项新技术的建设提供了资金，但供应会超过需求。然后你会遭遇崩盘——如果是由债务推动的建设，比如2000年，那将是一场特别严重的崩盘。对于当前的扩张，我真正感到高兴和满意的一点是，它仍然绝大部分由运营现金流提供资金，这是与2000年的一个非常重要的根本区别。 24:06-24:19 加文·贝克：另一个区别是，每一个GPU都以100%的利用率运行，而当时99%的光纤都是未使用的。所以存在所有这些根本差异，但历史不会重演，但会惊人相似。作为投资者，我们必须非常清楚这一点。 24:19-24:35 加文·贝克：我们必须认识到，基于过去两三百年——别忘了互联网泡沫——我们有过铁路泡沫、运河泡沫。我们应该预期会有一个泡沫。这很可怕。没有人想要泡沫。泡沫是可怕的。 24:35-24:59 加文·贝克：它可怕的原因是，如果你对估值敏感，你就会严重跑输大盘。你可能会被你的所有客户解雇。George Vanderheiden，已故的富达投资组合经理——他在‘99年与泡沫抗争，并在2000年初退休，因为我认为他实在受不了了。 25:00-25:18 加文·贝克：他知道那是错的，他的客户也深表怀疑。“George，你落伍了。”他满头白发。他是一位真正了不起的人。我只和他短暂共事过，但他是我好友兼导师Jennifer Urick非常重要的导师和朋友。所以通过她，我继承了很多Vanderheiden的基因。 25:18-25:47 加文·贝克：也是同一个人说过，“过早采取行动与犯错无异。”George退休是因为他无法忍受表现不佳的煎熬，也无法忍受客户说，“你怎么了？你不明白吗？”他基金里大约40%投资于烟草股，40%投资于房屋建筑商，而实际上，他在接下来的三年里，可能跑赢了纳斯达克20到30倍。 25:47-26:22 加文·贝克：我一直很乐观地认为，这种由台积电实际控制着的晶圆根本性短缺，将阻止泡沫的产生。如果台积电按照黄仁勋的想法去做，我认为英伟达可能在‘26或‘27年卖出两万亿美元的GPU，也许是2.5万亿，也许是3万亿。但存在一个极限，消费者的消费量会如此之大，以至于你可能会处于过度建设状态。所以，如果我们没有出现泡沫，我们需要为台积电举办一场派对，因为他们将单枪匹马地阻止了一个泡沫。 26:22-26:29 加文·贝克：好的，你开始看到一些公司转向英特尔和三星了。 26:29-26:35 Patrick O’Shaughnessy：假设台积电相对于潜在需求，其供应能力仍然受到严格限制。会发生什么？ 26:35-26:59 加文·贝克：嗯，市场历史的特点之一是——我不知道是谁，但英特尔或三星中的一家——它们不会保持克制。它们会突破限制，然后在某种程度上，这将迫使其他所有公司也突破限制。所以我认为，这很大程度上可能取决于台积电在多大程度上能够保持对英特尔和三星的领先优势。你必须记住，不管差距是多久——九个月、十二个月、十五个月。 27:00-27:11 Patrick O’Shaughnessy：你指的像是领先的制程节点优势？ 27:11-27:15 加文·贝克：完全正确——也就是它们扩大产能的速度。如果要我观察一件事来判断是否存在泡沫，那就是台积电的产能决策。 27:15-27:38 加文·贝克：我认为存在一个“金发姑娘区间”，在这个区间内，它们扩大产能的幅度足以让英特尔或三星难以真正崛起成为大规模第二供应商（拥有远高于30%的市场份额），但同时，它们也维持着这种对晶圆的基本制约，帮助我们避免泡沫。 27:38-27:48 加文·贝克：然后，很明显，我认为兆工厂（Terafab）也将在此发挥重要作用。 27:48-27:51 Patrick O’Shaughnessy：对于那些不了解的人，再多说一点。 27:51-28:17 加文·贝克：兆工厂——这是SpaceX的，我相信特斯拉也有参与——合资企业，在美国建造世界上最大的晶圆厂。我认为他们会成功的。他们与英特尔有合作关系，这一点非常重要，因为他们将获得50年的机构知识。那只是落后最前沿九个月、几个季度、十二个月、三到五个季度的差距。这是一个优势。 28:17-28:40 加文·贝克：另一个优势是，我相信兆工厂将获得所有半导体资本设备公司的A级团队的关注。台积电能够赶上的一个主要原因是，ASML、KLA-Tencor、Lam Research和应用材料——它们希望台积电赶上。它们不喜欢有一个买方垄断者，所以它们的A级团队在台湾工作。英特尔犯了一些错误，然后，噗的一下，台积电就赶上来了。 28:40-28:54 加文·贝克：因此，由于埃隆在硬件工程方面的声誉，A级团队将会来到这里。而且，在某种程度上，这可能对美国一些人来说难以想象——在那里，政治已经取代了宗教——因为埃隆涉足了政治，这让一些美国人很难看清他，这很可悲。 28:54-29:14 加文·贝克：因为我确实认为，他可能比任何其他美国人为美国做的事都多。他单枪匹马地将制造业带回美国。他复兴了国防科技。SpaceX从某些方面来说，是美国最重要的国防承包商。他利用Starlink正在为世界做着惊人的事情。他创造了所有这些蓝领制造业工作岗位，我认为这是很多自由主义者的目标，对美国也有好处。 29:14-29:49 加文·贝克：在让世界脱碳方面，他比任何在世的人都做得更多。如果你因为环境原因对地球上的数据中心感到不满，那么，这里就有了解决方案。所以这很可悲，但他在中国、台湾、韩国和日本简直就是活神仙。 29:49-29:59 加文·贝克：观察他很久了，他会做的是，他们会…… 30:00-31:00 加文·贝克：他会做的是招募最优秀的人才，因为最优秀的工程师想为埃隆工作，尤其是在硬件工程领域。他将招募到令人难以置信的工程师。然后，在兆工厂旁边，将有一个台湾小镇——这里有你们最喜欢的餐馆，我会把它们及其全体员工从台湾搬到德克萨斯州，我们将按他们喜欢的方式建造一切。然后我们会有日本小镇，同样的事情。然后我们会有韩国小镇。我们将拥有所有这些设施，就是为了量身定制，以招募最优秀的工程师。而这根本不是Seung手下那些管理英特尔的人的行事方式。所以他将会拥有最顶尖的人才。他将拥有晶圆厂设备公司的A级团队。他拥有英特尔，这很重要。这对任何政府的政治目标都非常有利。而且我认为它的独特性足以让它不会疏远台积电。 Patrick O’Shaughnessy：而这些都需要很长的准备时间，对吧？所以兆工厂能够大批量生产英伟达或任何GPU、任何芯片，将是很久以后的事了。 加文·贝克：埃隆做事往往与众不同。其他所有人花三年时间建一个数据中心。他122天就建了一个。你知道，三星不得不让他在德克萨斯州的晶圆厂里设一个办公室，因为他对他们扩建大楼的速度非常不满。我们拭目以待。 31:00-32:00 Patrick O’Shaughnessy：你感到惊讶吗——你之前提到了DeepSeek。对此的简单反应是，“好吧，这些模型将以微小成本达到95%的效果——仍然是中国的开源模型。我们可以用它们来完成我们大部分想做的事情。”时间快进一点，你知道，两年后，我没有理由在我的小公司每年花一百万美元在Token上或其他东西上。但随后实际情况似乎与这大相径庭。我很好奇，在你看来，为什么会有这种不一致？ 加文·贝克：我确实认为这很迷人——前沿模型的回报。AI在模型层的所有经济回报——不是全部，但绝大多数——都发生在前沿模型上，这让我感到惊讶。而且我认为这也让很多人感到惊讶。我认为这是需要回答的最重要问题之一，作为投资者，你需要对此有一个假设。前沿Token是否会继续占据模型层创造的经济价值的绝大多数？这确实令人惊讶。我只记得当Gemini 3.1 Pro发布时，它让我印象深刻。它太棒了。而现在，它已经无法忍受了。 Patrick O’Shaughnessy：无法忍受。 32:00-33:00 加文·贝克：而且你知道，可能存在一种动态，即公司用前沿模型进行原型开发，但当他们将某些东西投入生产时，你会听到很多人确实在使用Vertex或开源模型。尽管如此，今天的事实是，这些经济回报的绝大多数来自前沿Token。这令人惊讶，并且这种情况是否会持续下去，我认为是一个非常有趣的问题。在经历了Gemini 3.1和Opus之后，我对这个问题的看法更加开放了。然后我确实在使用Grok 4.3——它处于帕累托最优前沿。处于帕累托最优前沿的公司是——顺便说一下，这是一个重大变化，也是我们上次讨论的结果——谷歌由于其TPU V8的保守设计决策（部分是为了从博通那里夺回一些控制权），以及英伟达继续做出激进的选择，导致谷歌失去了每个Token的成本领先地位。但谷歌曾经主导了帕累托前沿——帕累托前沿是指智能与成本的关系。我认为这是分析AI实验室需要关注的最重要的事情。九个月前，谷歌主导了这一点。在帕累托前沿的每一点上，OpenAI、xAI和Anthropic都在它内部。现在，帕累托前沿由Anthropic、OpenAI主导，然后Grok 4.3也处于帕累托前沿。它显然是最好的低成本5000亿参数模型。而Gemini 3.1勉强维持在帕累托前沿上。如果我打赌，我猜他们出于面子/骄傲正在补贴这个模型。我只想说，其一，违反理查德·萨顿的“苦涩教训”肯定会是这个交易——以及整个AI——面临的最大风险。 33:00-34:00 加文·贝克：现在，一个人离AI核心越近，他就越怀疑这种情况会发生。我认为导致三月市场疲软的一个因素是DeepSeek事件的一个更愚蠢的版本，叫做TurboQuant。TurboQuant是谷歌的一些内存优化技术，一年前在一篇论文中提出。然后，在谷歌与美光、三星和海力士谈判签署一些长期协议（LTAs）以长期锁定非常高的价格的过程中，他们发布了这个。你知道，人们做什么总是比他们说什么更重要。他们只是在X上宣传了一下，然后就像病毒一样传播开来，“哦，我的天，DRAM完蛋了。这里有这个DRAM优化。”我在地球上找不到任何一个AI工程师相信TurboQuant会对DRAM需求产生任何影响，但尽管如此，违反理查德·萨顿的“苦涩教训”——你知道，更多的计算总是能胜过人类的算法创造力。更准确地说，是更多的计算和数据，或者Chinchilla最优。今天人们越来越多地做的是——这是一个真正的风险，伙计。而且我认为那些正在构建这些模型的人对这个风险持怀疑态度。我之所以不那么怀疑，是因为我认为我们非常接近超级智能（ASI），谁知道“苦涩教训”是否适用于智商400的模型？ 34:00-35:00 加文·贝克：或者也许我们会经历一个短暂的时期，如果——如果你达到了超级智能（ASI），它想要的第一件事可能就是变得更聪明，拥有更多资源。它如何做到这一点？它让自己更高效。我认为这是一个真实的风险——“苦涩教训”字面意思上，我相信，也将人类包括在内。所以我们即将发现“苦涩教训”是否适用于智商300的AI，然后是400、500、600的AI，在某个点上，我们可能会因为AI和ASI而暂时违反“苦涩教训”。 Patrick O’Shaughnessy：所以我很好奇，你如何看待模型创新的其他部分——持续学习和记忆，这似乎是人们最关注的，认为可能会创造另一个我们即将进入的新范式。你对这两个角色的作用怎么看？ 35:00-37:54 加文·贝克：是的。嗯，我认为我们通过工具框架（harnesses）在记忆方面做了很多工作。事实证明，工具框架工程不如模型本身重要，但它确实很重要。而这些模型中的工具框架正越来越多地被协同开发。工具框架做的一件大事——你可以把它想象成模型运行其中的一个运行时环境——它知道工具池在哪里，创建上下文、记忆、状态，有非常具体的提示或指令，仅仅这些就能带来巨大的不同。即使是简单的版本也能带来不可思议的改变。我想上次我上节目的时候，或者之前的某一次，我只是说，“嘿，作为投资者，花250美元一个月买那个高级版本以获取直观感受非常重要。” 那现在已经不可能了。要理解今天的前沿AI能做什么，即使是非编码用例，你也需要云端代码或Codex（微软的AI编程工具），并且你需要使用企业版计划。这样做是因为——这是由谷歌失去其成本领导地位所促成的另一个动态—— 37:54-41:02 加文·贝克：谷歌失去其成本领导地位，意味着这些AI模型转向了按使用量计费的模式。如果你使用的是每月250、280或300美元的计划，或者其他什么，你会受到严重的速率限制。你得到的是一个被“脑叶切除”过的（即能力受限制的）AI版本，因为，就像我们讨论过的，Claude现在产生的Token减少了70%。如果你想要Claude及其工具框架真正认为需要生成才能给你好答案的那些Token，你就需要采用按量计费的方案。而且，顺便说一句，这对AI来说是如此利好。我在‘05到‘07年是电信分析师，当时移动通信是过去10年一个伟大的增长行业。原因在于固定价格和超额按量计费价格的结合。什么时候移动通信不再是一个伟大的增长行业？当每个人都转向无限量套餐的时候。顺便说一句，长途电话也是这样。AI正从无限量消费转向按需付费。事实证明，人们真的很喜欢和朋友打长途电话。他们真的很喜欢和朋友打电话。而人们真的很喜欢使用AI，特别是现在一个人可以有100个智能体同时工作。所以我认为，转向按量计费模式很可能就是你今年会看到OpenAI和Anthropic的ARR远远超过2000亿美元的原因。因为不仅会有更多计算能力上线，而且他们还能通过这种使用量企业模型推高前沿Token的价格。但这很可悲。对世界来说很可悲，因为这意味着如果你付不起那个钱，你就接触不到前沿技术。但是，持续学习——伙计，我的意思是，如果我们解决了这个问题…… Patrick O’Shaughnessy：你如何概念化这个？人脑有很多谜团。相对于AI，我们人类的样本效率是如此之高。我忘了具体是多少，但AI需要数量级…… 加文·贝克：是的，很多数量级。现在，当我们面对可验证的场景时，我们有一个粗略的持续学习变体，那只是中训练中的强化学习。但是，是的，持续学习是一个能动态调整其权重或以某种方式进行实时调整的模型，就像人类一样。 Patrick O’Shaughnessy：这就是你做的事。 加文·贝克：是的。比如，我第一次触摸——或者，你知道，把手放进火里，我就学到了。我以前从未把手放进去过。而今天的模型需要把手放进火里一百万次，然后设计者有效地在下一个训练轮次中放一团火，或者建立一个强化学习环境给模型来学习。我认为它必须能够动态更新权重，但我认为人们正在研究除此之外的更智能技术。但是，如果我们实现了这一点，那么我们就会有一个非常快速的起飞阶段，而且人们似乎有信心地认为持续学习即将实现。我确实认为这是第三个重要问题：由于ASI导致的“苦涩教训”失效，或者不太可能地，由于人类的聪明才智导致失效。前沿Token是否仍能维持其当前的溢价？我们能否实现持续学习？如果能，什么时候实现？ 41:02-42:06 广告：随着你的业务规模扩大，一切都会变得更复杂，尤其是你的合规和安全需求。有太多的工具提供权宜之计和补丁，不幸的是，很容易有遗漏。幸运的是，Vanta是一个强大的工具，旨在简化和自动化你的安全合规工作，并为合规和风险提供单一事实来源。Ramp、Cursor和Snowflake都使用Vanta是有原因的。它让他们解放出来，专注于构建出色的、差异化的产品，因为知道合规和安全已得到控制。《像最优秀的人一样投资》的听众可以享受Vanta的1000美元优惠，请访问vanta.com/invest。我亲身了解资产管理公司的技术栈是多么复杂。似乎每一个新的工具和数据源都让问题变得更糟，增加了更多的复杂性、更多的人手和更多的风险。Ridgeline提供了一条更好的前进道路：一个统一的平台，可以自动消除投资组合会计、对账、报告、交易、合规等方面的复杂性——并且全部都可以规模化。Ridgeline正在彻底改变投资管理，帮助雄心勃勃的公司更快地扩展规模、更智能地运营，并保持领先地位。看看Ridgeline能为你的公司解锁什么。在ridgeline.ai安排演示。 42:07-45:17 Patrick O’Shaughnessy：新芯片公司在这一切中扮演什么角色？我们已经谈了很多关于英伟达及其与台积电、英特尔等的关系。现在有百花齐放——真的是百花齐放——大家都在尝试制造新芯片来解决这一瓶颈的某个部分。我很好奇您如何看待这个领域、这个机遇、它们将扮演什么角色？ 加文·贝克：所以，我认为这对世界是件好事和健康的事。对黄仁勋也有好处，因为不同的政府可能会有不同的看法。竞争，我认为对每个人都有好处。在坦克设计中，他们谈论“铁三角”。坦克设计的铁三角是指，所有坦克设计师都必须在攻击、防御和机动性之间做出权衡。显而易见，防御（也就是装甲）越多，坦克就越重，机动性越差。所以你必须在这个三角内生存并做出权衡。像以色列的梅卡瓦坦克，就优化了防御。俄罗斯坦克和德国豹式坦克通常更优化机动性。芯片设计也是如此。物理定律设定了基本约束，内化在台积电的设计规则中，你必须遵循这些规则。像TPU、Tranium和AMD，它们本质上都是试图成为更好的GPU。今天，我认为Tranium可能是做得最好的。没有谁是更好的GPU，但Tranium是——我认为他们是在“扯超人的斗篷”（比喻不自量力挑战权威）。 Patrick O’Shaughnessy：而且这还没开始呢。Tranium 3需要投入量产，因为它具有交换规模网络，这是经济高效地进行模型推理所必需的。很多公司都采用环形架构（torus architecture）。谷歌当初也是，AMD也是。我们拭目以待。MI450——我们还不了解。我们等等看。我们对Tranium 3的了解可能比MI450要多，但那是一个很难玩的游戏。 加文·贝克：所以你必须做点不同的事情，而且必须做点很难的事情。我认为这些初创公司的最佳路径——我的经验法则是，1%的市场份额将价值1000亿美元。1000亿美元是一个非常不错的风险投资成果。我认为黄仁勋会这么说：“好吧，如果有人做了不同的事，并且获得了1%或2%或3%的份额，我们会制造那个芯片，”这适用于所有人。但如果你试图制造一个更好的GPU，那祝你好运。如果你在做不同的事情，它也需要很难做到。而且你可以做出不同的权衡。预填充和推理的分离确实为做出这些不同的权衡打开了视野，因为你可以为解码做出非常激进的选择，为预填充做出激进的选择。 Patrick O’Shaughnessy：预填充是指接收上下文，解码是指，你知道，生成输出。 加文·贝克：是的。我有一位很棒的同事叫Andrew Fox，他说：“想象一艘18世纪的英国海军舰船。预填充是装填大炮，解码是开火。”预填充字面意思就是模型理解问题、提示…… 45:19-46:00 加文·贝克：理解问题、提示，然后跟踪自己的决策——这本质上是一个受内存容量限制的问题。解码是生成新Token的过程，这受限于内存带宽。因此，如果你是芯片设计师，这给了你一个更丰富的创作空间。但即便如此，它也需要很难，因为如果你在这个铁三角中做出不同的权衡以优化内存容量，而这些权衡并不难做，那么英伟达也会做出同样的权衡。他们从台积电获得的价格会比你能获得的更低。祝你好运。而且他们拥有与所有模型公司合作并优化其设计的优势。 46:00-47:00 加文·贝克：顺便说一句，另一件很有趣的事情是，如果你是一个风投，投资了一家半导体公司，这家公司告诉你，他们将因为特殊途径获得了某个台积电制程而拥有优势——我向你保证，当那个制程还只是台积电眼中的一丝火花时，黄仁勋就已经看到了，而且他们对它的了解远超这家200人的小公司所能想象的。台积电，供应链上的每个人都在向黄仁勋展示一切，就像他们向亚马逊、AMD、TPU展示一切一样。这是另一个原因：别去尝试造一个更好的GPU。你可以做点不同的。你可以在预填充的画布上作画，也可以在解码的画布上作画，但你也必须做点难的事，因为如果规模上去了，那四家公司（指英伟达等巨头）的追随速度会非常快。 47:00-48:00 加文·贝克：我的公司曾是Cerebras的风险投资者。Cerebras所做的事情是困难的、根本性不同的——一种大规模计算的新方式。它带来了一系列权衡，但他们做出的架构决策很困难，并且让他们能做别人做不了的事。我们将会看到这个市场有多大。他们正在研究非常酷的东西。Cerebras的一个问题是：一旦你需要将大量芯片粘合在一起并扩缩网络，你就需要大量的IO，而IO受到所谓的“海岸线”——芯片边缘——的限制。Cerebras的片上计算和内存与其海岸线IO的比例极高。他们是非常聪明的人。他们做了一件非常难的事。他们正在尝试是否可以直接在上面放置一个光学晶圆，这样就能解决那个问题。我确信他们正在研究DRAM的混合键合技术，以绕过那些所谓的不真实的限制。一台Cerebras机器理论上可以运行任何规模大小的模型。对于某些模型大小，他们的表现远优于其他。 48:00-49:00 加文·贝克：所以，Cerebras——我认为有趣的是，他们做了与众不同且难以实现的事情：实现晶圆级计算非常困难。我确实认为这些公司有空间，我只是鼓励他们所有人——做出不同的权衡，并尝试做一些困难的事情，因为在Cerebras IPO之后，每个人都能获得资金。这不会成为问题。但Cerebras花了三代芯片才做对。这真的很难。CEO Andrew Feldman——你就能看出这有多难，以及整个团队为达到今天的成就付出了多少。他们需要有毅力做到这一点，有韧性。第一块芯片是失败的。这会发生。你能否重整旗鼓，制造第二块芯片？但关于这个话题的最后一点是：这对于延长GPU的有效寿命是极好的，并且可能单枪匹马地挽救私人信贷。 49:00-50:00 Patrick O’Shaughnessy：多说一点。你说的私人信贷是什么意思？ 加文·贝克：嗯，你知道，私人信贷——他们正因那些SaaS贷款而头疼，无论它们已经减记了多少，可能需要减记得更多，因为如果上市公司都在艰难适应，那么一个负债累累的公司又该如何适应并投资于一个利润率结构截然不同的业务呢？但是在GPU方面也有大量的私人信贷。我认为，他们核销贷款的期限是3到4年。而推理的分离意味着，我认为这些GPU将拥有10年或15年的寿命。AI怀疑者会说：“哦，这些公司都在财务造假。GPU的有效寿命只有一两年。由于技术的快速变化，CPU的有效寿命只有四年。”不对。快速的技术变革，结合预填充和推理的分离，意味着你可以将Cerebras系统或英伟达收购的Groq LPU有效地放置在Hopper甚至Ampere架构的GPU前面，利用这些Hopper和Ampere进行预填充，从而将这些GPU的有效寿命延长到它们熔化为止。嗯，它们确实会熔化，所以它们有一个时间限制，但也许你不必让它们运行得那么快。这对整个私人信贷行业来说将是非常好的。 50:00-51:13 加文·贝克：这将有助于为AI建设提供融资，因为如果你能以更像5%或6%的利率为GPU融资，而不是——我认为CoreWeave的最低融资利率在7%左右——实际上这在数学上会改变这项建设的融资成本。我们有这项技术创新，将降低融资成本，延长地球上计算设备的有效寿命。然后，关于这一点，我认为最后一件有趣的事是，我在Coatue的朋友Jamin刚做了一个播客，Coatue有一个演示文稿，他们谈到，嘿，你知道，短缺品的卖家比短缺品的买家表现好得多。短缺品的买家，你知道，就是那些超大规模云服务商。但如果你拥有一个巨大的、目前处于短缺状态的设备安装基础，那也是一个非常非常好的位置。而且我们听说，你知道，CPU在智能体世界中比过去重要得多。它们处理所有关于编排、工具调用等事情。全球最大的CPU集群掌握在超大规模云服务商手中。所以，我认为其中一些超大规模云服务商可能会稍微赶上来，接近那些短缺品卖家的表现。 51:13-52:00 Patrick O’Shaughnessy：我想把“差异化和困难”这个想法应用到基础设施之外的部分。所以，你现在开始与新的创始人、现有的首席执行官和创始人互动，他们必须适应这个新世界。你看到了什么？那些最原生的AI创始人，他们不制造芯片、基础设施或模型，只是利用这项技术构建其他东西——你观察到他们有哪些最大的不同？ 加文·贝克：嗯，第一，我认为这同样适用于芯片设计。对我来说，这始终是风投的一个根本性问题。有些想法，一旦人们听到，地球上的每个人都会觉得显而易见。如果你在风投领域处于这种状态，如果事情不难做到，如果在你建立规模之前——规模是终极优势——它就已经对世界显而易见，那你就麻烦了。亚马逊的优点是，你知道，我认为它对很多人来说显而易见，但对零售业CEO们并不明显。亚马逊非常聪明。任何风投投资的电商公司，他们都会摧毁。他们会说，“哦，真可爱。我们会把我们的利润率降到负10000%。”就像Wayfair的那些家伙——他们做了难的事情，亚马逊试图整垮他们却失败了。那些是强悍的、运营能力极强的CEO。对我来说在风投领域，我总是寻找：这件事是否在……之前就对世界显而易见？ 52:39-53:19 Patrick O’Shaughnessy：它是否必须在这家公司能够建立规模之前就对世界显而易见，或者这既是非显而易见的、差异化的，且又非常难以实现？我认为很多创始人在AI领域都在为此苦苦挣扎。我认为人们开始感到担忧。如今，在黄仁勋的AI五层蛋糕中，利润正流向能源、数据中心、芯片和模型。它们并没有真正流向应用层。Cursor和Cognition达到了一个规模——你知道，它们专注于编码。18个月前，人们专注于编码。OpenAI什么事都做。专注于编码的是Cursor、Cognition和Anthropic，专注于代码是非常正确的。 加文·贝克：我是MSAD（可能指某个人或组织），Replit的创始人发了一条推文，我觉得非常聪明。大意是，“与‘苦涩教训’相邻的一个事实是，编码可能是通往ASI和实用AI的最短路径”，因为如果你非常擅长编码，你可以写出代码来做任何事情。所以我认为这些公司集中精力于编码是非常聪明的，我认为它们可能都达到了一个能确保自身地位的规模。我认为Cognition在做一些非常非常不同的事情，但我认为很多创始人确实在挣扎——伙计，他们真的很挣扎。 53:19-54:22 加文·贝克：而且你知道，我认为他们正在试图获得信心，即在小众领域，他们能够先于模型公司进入并建立起数据护城河，或者那是一个足够小的利基市场，模型公司不会自己去做，但它仍然可以产生一个风险投资级的回报。 Patrick O’Shaughnessy：这是否与你所说的Token路径有关？我记得你以前跟我提过这个词。 加文·贝克：是的，这来自Altimeter的一位叫Jamon Ball的朋友。他只说了一句，如果你是一家软件公司或任何类型的AI公司，你必须处于Token路径上。所以Databricks就在Token路径上。类似的公司也在Token路径上。如果你不在Token路径上，也不在某个非常小众的领域，日子可能很难过。即使对于这些垂直领域，我认为如果你与模型公司的人交谈，他们甚至对其中一些领域也持怀疑态度，因为这些领域产生的所有数据都来自人类。那么你就是在赌，你能利用这些狭窄垂直领域的专有数据，训练出一个成本低于前沿实验室所能达到的模型。也许这是一个不错的赌注，但我认为你必须非常非常小心。 54:22-55:29 加文·贝克：现在，另一方面，如果这些前沿Token相对于其他Token的回报下降了，那么应用层将会出现爆炸式的价值创造。并且我认为另一个非常重要的点是，我相信，只要黄仁勋愿意，他大概可以用自己的模型非常接近前沿水平。 Patrick O’Shaughnessy：用他自己的模型？ 加文·贝克：是的，用他自己的模型。他们正在做一些非常酷的事情。正如他们所说，Neimatronics——把你的互补品变成普通商品（commoditize your complement）。我不认为他想这么做。而这正是OpenAI和Anthropic试图对他做的，但并未成功。但他是一个非常逻辑的思考者。这是合乎逻辑的反制动作，我认为你会看到这一点。开源前沿模型，目前由使用偷来的美国Token的中国模型组成——有人告诉我，DeepSeek最新的（或可能是最初的）版本只有15万个推理轨迹。如果你是一家中国公司，有很多方法可以洗白这些Token。你可以调用所有这些不同的API。你可以让溯源变得困难。现在，美国的AI实验室正在非常努力地研究反蒸馏技术。但我认为中国开源项目在资源非常受限的情况下正在做非常令人印象深刻的事情。但这里面有很多蒸馏的成分在里面。 55:29-56:17 加文·贝克：这就是为什么我认为，除了没有足够的计算资源来服务Mythos之外，他们不希望它被蒸馏。他们想使用Mythos，自己蒸馏，用它来对下一个模型进行强化学习（RL），不管是什么模型。然后我认为他们——最终，我认为如果OpenAI达到了令自己满意的经济指标，前沿的任何一家都会说，“将会出现一些非常有趣的博弈论，”因为这是一种新型的囚徒困境。我们讨论过旧的囚徒困境，大体是“嘿，你处在一个必须花钱的囚徒困境中”。新的囚徒困境将会是：如果你处在最前沿，你是通过API发布那个模型，还是不发布？ Patrick O’Shaughnessy：如果前沿的所有人都同意不这样做，那么中国开源就会很快—— 加文·贝克：如果有一个人违约，他们将拥有最好的模型。他们将拥有大量的收入和现金流，然后，当然，资源等于智能。所以他们会开始领先，然后这将导致其他所有人也发布模型。所以这是一种新的博弈论。这与你在台积电、三星和英特尔那里看到的博弈论类似。事实是，如果像英伟达或AMD这样的公司真的开始使用这些代工厂中的另一家，那家代工厂会很快变得更好。 56:17-57:19 加文·贝克：所以我确实认为黄仁勋会让开源的周期落后于前沿一定的时间。我认为这将是一个非常值得关注的动态。还有，顺便说一句，开源是可以变现的。有一种误解认为开源是免费的。开源Token——需要消耗能源才能产生。你需要在GPU上投入，而开源模型公司几乎总是能分到一部分收入。 Patrick O’Shaughnessy：你如何为Mythos 3、Mythos 4的世界做准备或交易？ 加文·贝克：我们只是试图过度投资于网络安全。我在多个场合说过，并且我真心相信，每个人都需要有一个安全词。每个人都需要把你的数字设备放下。字面意思就是去海边，想一个家庭安全词或公司安全词。它不能是一个可以被社会工程破解的词。这只是为了避免网络犯罪，比如看起来像你的儿子、女儿、祖父母或父母的人给你打FaceTime——那是一个完全精确的模拟。他们知道你的一切，并且可以根据你已有的信息和可能说的话进行推断，然后说，“给我汇一百万美元。” 57:19-59:00 Patrick O’Shaughnessy：那是防御性的。那么，在分析方面，你认为你仍然能够做到哪些它（AI）做不到的事情？ 加文·贝克：这是个好问题。我刚看了《最后的武士》，我让我公司里的人也都去看。《最后的武士》——如果你还没看过，我强烈推荐。这是一部20年前汤姆·克鲁斯的电影，实际上它非常经得起时间的考验。故事设定是汤姆·克鲁斯扮演一位痛苦、落魄的南北战争老兵，实际上他是一名非常优秀的士兵。他痛苦落魄是因为他觉得自己参与了针对美洲原住民的负面行动。他被日本雇佣——正值明治维新时期——被日本政府中的现代化派系雇佣，去训练一支农民军队如何对抗武士。第一场战斗。当然，武士赢了…… 1:00:01-1:01:03 加文·贝克：第一场战斗。当然，武士赢了，尽管他们没有枪。他英勇作战，所以武士决定不杀他，并把他带到他们的村庄。他成为了一名武士。对他来说，这感觉就像内战一样，所以他站在武士一边作战。最后，他被一个拿着机关枪的农民屠杀了。机关枪就在这里，如果我们不都成为机关枪的大师，我们就会被掌控。所以我正在努力成为机关枪的大师。然后，你知道，我保持乐观。在很长一段时间里，就像如果你是一个50岁的、身经百战的武士一样——我经历过很多战斗，精通我的技艺——你使用机关枪会有优势。作为投资领域终身的学习者，我乐观地认为，我将能够掌握机关枪这项新技术，将它整合到我自己的流程中，整合到我们公司的流程中，以便在很长一段时间内作为人类贡献价值。但是，你知道，和所有人一样，我现在也随时有智能体在运行。 Patrick O’Shaughnessy：你最有用的智能体是什么？ 1:01:03-1:02:24 加文·贝克：最有用的智能体，老实说——我想我跟你说过，我不想损害你的业务——但我最常用的智能体是，它能从播客中为我提炼出那些我会感兴趣的观点摘要。我感觉每天大概有6个小时的内容是我工作职责范围内需要关注的。每次有OpenAI、xAI、谷歌、Cursor、Fireworks、Binh的人出来讲话，更不用说黄仁勋、埃隆、Dario了——我都觉得必须去看，但我确实没有那么多时间。而且里面有些真正的沧海遗珠。我总有一些固定关注的事情。比如，我对管理层薪酬非常敏感。他们的激励机制是什么？他们只是拿着愚蠢的RSU（限制性股票），还是有PSU（业绩股票）？如果有PSU，这些PSU的激励方向是什么？我认为，能够很好地进行第一轮筛选的系统可以为人们节省大量时间。这让他们能腾出时间做更有创造性的工作，而不是去翻看委托书、查找PSU细节、查看它相对于所有其他委托书的变化——因为这里面有信号，而且非常耗费人力。这对AI来说非常合适。当然，在投资领域也有各种各样类似的事情。这是成为投资者最激动人心、最令人兴奋的时代。 Patrick O’Shaughnessy：确实如此。我有点——我开始有点担心…… 1:02:24-1:03:39 Patrick O’Shaughnessy：……关于多样性崩溃这件事。 加文·贝克：是的，我开始—— Patrick O’Shaughnessy：再多说一点关于那些人的类型—— 加文·贝克：我不认识任何像我一样非常看好DRAM的人。 Patrick O’Shaughnessy：没有人。 加文·贝克：没有人。现在AI领域正在发生所有这些有趣的事情。所以，第一点是，从横截面来看，估值不合理。它们完全不合理。它们不可能都是对的。你有半导体资本设备公司以40倍于下一季度年化收益的估值交易，而DRAM公司却以中个位数倍数交易。在上个周期的高峰期，这个比值大概是5比12。在某个时候，它变成了3比45。这些不可能是同时正确的。是的，半导体资本支出业务模式的改善超过了内存业务模式。我们还不知道HBM（高带宽内存）会在多大程度上改善内存业务模式。是的，它们有一定的经常性收入（来自零部件和维护），但这不值1000%的倍数差距。我认为很难解释像英伟达这样的公司的估值——它在四月初仍然基本上与市场相比处于过去10年或12年中最便宜的水平，并且在绝对值上也很便宜。很难将这个估值与像GE Vernova的估值相提并论。 Patrick O’Shaughnessy：因为那意味着英伟达的份额损失到了一个深不可测的程度。 1:03:39-1:05:31 加文·贝克：所以从横截面看，估值非常不同，因为我们处于短缺之中。质量最低的公司表现最好。所以，如果你是一名石油和天然气投资者，或者矿业投资者、自然资源投资者，并且你非常熟悉成本思维，这对你来说非常直观。在一个真正的大宗商品牛市里，成本最高的大宗商品供应商涨幅最大，因为这对他们最有利。他们从濒临破产到现金滚滚。我认为这是大宗商品投资非常非常困难的原因之一——因为高质量公司会在周期中跑赢，但你在低迷期会获得所有的超额表现，而这些在牛市和大宗商品牛市期间飙升的高成本公司会破产或怎样。你现在在每个行业都能看到这种情况。这些不同行业中质量最低的玩家，那些被超大规模云服务商和买家讨厌和鄙视的——因为他们成本高、不可靠、部件故障率高等——他们产品售罄并正在提价。然后这种活动吸引来了X平台上的散户账户的兴趣，这些股票被炒上了天，而一些更高质量的代表实际上表现糟糕。作为投资者，这很难，因为你百分之百确定，那个在三个月或六个月内涨了10倍的东西，终将回落，这取决于他们如何处理所有这些现金。但这些低质量…… 1:05:33-1:06:22 加文·贝克：但这些低质量公司确实在用现金做一些聪明的事。所以，那些一年前还非常怀疑的人现在不再怀疑了，这让我有点担忧。但随后，我又将这些与那些高质量公司的估值进行对比，那些估值并没有被延伸，这让我感觉好一些。但这确实感觉有点像——你知道，在‘24和‘25年，我一直觉得很有趣，每当有人问及AI泡沫或谈论它时，因为就好像你眼前就有一个核能泡沫和一个量子泡沫。我们在说什么啊？这个（AI）是如此真实。一些核能/量子的愚蠢行为可能已经蔓延到了更具投机性、更小盘、低质量的公司中，如果你在X或Reddit上有很大的影响力，很容易推动它们。这让我有点害怕，但我只是希望有更多的AI空头。比如，我希望有更多的内存空头。 1:06:22-1:07:13 加文·贝克：你知道，一个原因——Astera是我关注了很久的一只股票。上面有很多空头。我喜欢那样。太好了。你知道，我最早是在C轮投资的。祝你能以不同于我的价格买到它。祝你能认为那是个铜缆输家。同时还有——你能感受到市场中的各种篮子，以及杠杆篮子，你身处哪个篮子非常重要。你知道，铜缆、光模块、DRAM、NAND。今年发生了一件非常有趣的事，在‘24和‘25年，AI交易是同步的。所以，比如，你可以做多GPU计算、scale-up网络和光模块，同时做空电力。从风险管理的角度来看，这个交易是有效的，因为——你知道，我对因子非常敏感。这一切在今年一月都崩溃了。就好像scale-up网络疯狂上涨，而scale-out网络却在下跌，或者DRAM的表现远逊于NAND和HDD，这是以前从未发生过的。所以AI内部这些横截面的相关性确实瓦解了，你必须变得非常精细。你不能再拿着一些半导体设备股或NAND来对冲你的内存了。一切在横截面上都发生了一个非常有趣的变化，就在一月份。 1:07:13-1:08:07 加文·贝克：我认为，这可能部分是因为，AI的质量达到了一个临界点，使得很多人突然很容易地就能深入了解这些不同的子行业，开始交易它们，然后它们被放入各种篮子，而这些篮子—— Patrick O’Shaughnessy：是的，创造了价格有效性。 加文·贝克：是的，完全正确。然后它就像——我认为，除了这些我相信可以长期复利且安全的高质量股票（这些低质量股票则很可怕）之外，一些最大的机会在于那些被错误分类的股票。比如，Astera被放在了许多铜缆输家的篮子里。Astera——他们最大的产品将是一个交换机。你需要同时使用铜缆和光缆将交换机连接到加速器。所以，从定义上讲，如果你是交换机公司或加速器公司，你不可能是铜缆输家，因为你将处于连接的另一端。 Patrick O’Shaughnessy：我想知道你是否可以对每个主要公司都简要评论一两句。我总觉得我忘了问你——比如谷歌、微软、亚马逊，那些主要的上市公司，所有的讨论都围绕它们展开。这些令人兴奋的新公司…… 1:08:07-1:11:13 加文·贝克：是的。所以，谷歌——去年他们很令人难以置信，因为他们有TPU优势，现在这个优势已经消失了。我认为他们仍然处于有利地位的原因是，他们拥有的计算资源比所有人都多。我们讨论过短缺环境下存量安装基础价值更高。 Patrick O’Shaughnessy：他们拥有最大的计算基础设施存量。 加文·贝克：是的。我有点惊讶于他们似乎无力——这周就是谷歌I/O大会了——如果他们不发布任何能够稍微超越OpenAI和/或Claude的产品，那就有意思了。对谷歌来说这不是灾难，只是很有意思，并且意味着我们讨论过的这个英伟达效应可能比我想象的更强大。但我非常好奇，在谷歌宣布新东西之后的五天内，帕累托前沿会是什么样子。这对他们来说是一张大牌。但谷歌，你知道，考虑到他们拥有的数据量——YouTube数据实际上真的非常有价值。在机器人时代，它很有价值。他们拥有的计算资源量，以及他们的搜索业务——谷歌永远不可能处于糟糕的境地。然后你也看到GCP（谷歌云平台）在疯狂增长。我必须给扎克伯格很大的赞誉。他在让Meta成为一家内部AI优先的公司方面所做的事情——我确实认为他是那些真正的互联网巨头中唯一做到这一点的。我为此给了他很多赞誉。我给了他很多赞誉，因为他当时为那些数十亿美元的合同和人才付出了高昂的代价。而Muse，我认为，是一个非常大的上行惊喜。那是MSL（Meta的AI实验室）的第一个模型，它不在帕累托前沿上（与xAI、谷歌、OpenAI和Claude的产品相比），但已经非常接近了。这给我留下了深刻印象。所以我认为Meta处于一个更好的位置——尽管绝对位置不如谷歌强，但他们的位置改善和速率变化，在时间尺度上比绝对水平更重要，如同你所知…… 1:11:15-1:12:04 加文·贝克：变化比水平更重要，正如你所知，在市场里——尤其是在短周期，比如三年内。在长周期中，竞争优势水平往往占主导地位。但即使如此，变化真的很重要。亚马逊，我认为，由于Tranium芯片，他们处于非常有利的位置。未来18个月，你将看到机器人技术在他们零售业务中带来的实际损益效率提升。我实际上认为，他们内部模型Nova，虽然不如Muse，但比他们获得的评价要好。微软——我认为Satya（纳德拉）是一位非常聪明的人，但是，你知道，在投资者对话中，人们谈论他的方式已经和过去不同了。我喜欢Satya。我钦佩他。我认为他是一位杰出的CEO，我为他所做的决定给予很多赞誉。但是，你知道，他确实在大约三年内，从“我们要让谷歌跳舞”变成了Copilot的产品经理。我很想知道，在针对OpenAI的未遂政变期间，Satya是否后悔他的决定？ 1:12:04-1:12:40 加文·贝克：Satya是否希望他当时支持的是Ilya而不是Sam，并且今天实际上是Ilya和Mira在管理OpenAI？在他的内心深处，我很想知道答案，因为我认为在这种情况下，微软与OpenAI的合作关系可能会大不相同。我认为这是一个非常有趣的问题，我们永远也不会知道答案。但我给了他很多赞誉。他现在正在做的——他正在承担风险，这样他们才能获得回报。你知道，这回到了你在不确定性锥体中必须做出的决定：不仅是你花多少钱，而且是你把钱花在什么地方。我认为微软在‘25年初曾犹豫了那么一会儿。你知道，他们有这个算法：我们花这么多资本支出，得到这么多回报。这个算法当时有点失灵，如果你退缩，你就会失去地位。 1:12:40-1:13:15 加文·贝克：你会失去所有这些（计算资源）分配，而且很难再拿回来。所以他们退缩了，而现在Satya正在做的决定——市场因此惩罚了他，但我认为是正确的决定——是：我们将使用我们自己的计算资源，而不是——我的意思是，如果他们愿意直接把GPU卖给OpenAI，谁知道Azure的增长会有多快？我们将把计算资源用在内部，让我们自己的产品变得更好。你知道，Copilot之所以如此糟糕，或者说曾经如此糟糕，原因之一就是没有足够的可用计算资源。他们正在解决这个问题。他是Copilot的产品经理。我确实认为他是一位伟大的CEO，他们正试图利用他们的计算资源来训练他们自己的模型。我有点怀疑他们是否有合适的团队在那方面取得成功，但是，你知道，他们当然可以——就像Meta一样——他们可以负担得起雇佣一个可能不同的团队。但我认为他正在做出好的、有风险的决定，以使微软为这个世界做好准备，即在这个世界里，前沿模型不再可以通过API访问。 1:13:15-1:14:07 加文·贝克：我认为这是一个非常勇敢的决定，我因此给了他很多赞誉。他放弃了——如果微软只使用他们的GPU来服务OpenAI和Anthropic的容量，而不是用于自己的产品，微软今天的股价可能已经是800美元了。所以我非常赞赏他做出了这个伟大的决定。非常有趣的是，这些公司在决策过程中对外界的开放参与程度。与初创公司接触最深入的两家公司是亚马逊和英伟达，遥遥领先。然后，与谷歌的接触也非常密切；他们是下一级。博通以不同的方式参与——你知道，他们是每个人最喜欢的ASIC供应商。如果你是一家初创公司，能够与博通合作开发你的第二代芯片，通常被认为是一种升级；如果博通愿意与你合作开发他们的第一代芯片，那更是天赐之物。然后你看到AMD、微软和Meta与初创公司的接触基本上为零。 1:14:07-1:15:13 加文·贝克：我只是——我的意思是，当我说零时，有点夸张……我只是想知道这个决定背后的原因，因为一些最好的团队已经不在大型上市公司了。他们在这些较小的初创公司。我认为，拥有这种从其他超大规模云服务商那里看不到的参与度，最终将成为英伟达（AMD和谷歌紧随其后）一个相当大的优势。 Patrick O’Shaughnessy：在节目接近尾声时，我很好奇，你是否还能想到这一巨大趋势带来的其他一些意想不到的连锁反应？我们已经非常详细地讨论了最受影响的特定公司。我们稍微谈了谈应用层，以及需要发生什么才能让更多价值流向堆栈的这一层。我很好奇——随着这个世界变化如此之快，你还在思考哪些其他有趣的连锁反应？ 1:15:13-1:16:12 加文·贝克：是的。这确实很疯狂。我的意思是，在应用层，先别谈价值创造——价值已经被摧毁了。 Patrick O’Shaughnessy：AI已经净摧毁了——即使你把最成功的AI原生公司Cursor、Cognition算在内——AI在应用层已经摧毁了……数万亿美元的价值。 加文·贝克：正是基于此，我认为我们需要注意这一点。今天表现最好的公司，那些价值增长最多、创造经济价值的公司，是那些每个员工对应的已利用GPU有效比率最高的公司。 Patrick O’Shaughnessy：而且，你知道，也许这只是意味着每个人都会得到很多GPU，但我认为这是一个有趣的观点…… 1:16:57-1:19:34 加文·贝克：……GPU，但我认为这是一个需要认识到的事实。我只想说——这可能有点阴暗——我越来越担心人身安全的问题。对于有更大公众影响力、与AI关联更紧密的人来说，我更加担心，但我真的担心人身安全。我希望不会发生什么悲剧，但是美国国内的政治暴力正在抬头，随着AI越来越政治化，我担心这会越来越多地指向AI政治领袖。无论我们能否达成一致——无论我对OpenAI可能有什么看法——我认为有人向Sam Altman的房子投掷燃烧瓶是可怕的事情。我担心我们正在进入一个因AI而更高方差、更高贝塔、更高风险的世界。这对我来说是作为个体，并且对于那些棋盘上的重要人物也是如此。想想这对地缘政治意味着什么。我们正在看着乌克兰人开始真正获胜。我认为他们获胜的原因，并不真的是因为他们拥有更好的无人机——虽然我认为他们有，那是部分原因——我认为乌克兰真正获胜的原因是，他们拥有除美国和以色列之外最强大的战场AI。当中国和我们的对手开始意识到这一点，他们将如何应对？如果美国，因为它在其AI领域的优势——这对美国来说是好事，但对世界其他地区来说是破坏稳定的。我经常思考的一件事是，建立一个慈善机构来教育世界，让他们知道西方有多么伟大。奴隶制几乎是所有文明固有的，而奴隶制真正是由大英帝国终结的。讲好那个故事。但美国，在1945年之后，我们拥有了核弹——没有其他人拥有。我们本可以永远控制世界。相反，我们重建了德国和日本，现在他们成为美国最可靠的盟友——以色列、韩国、日本。这证明了我们国家的美国精神。我们没有接管世界。当时就有这些恐惧，有文献记载，美国的将军们——麦克阿瑟在日本有点像一位美国皇帝——但我们没有就这么接管世界。他们本可以，但他们没有。他们回家了，我们非军事化了，然后你经历了全球大稳定时期。那很可怕，但你有了“美国治下的和平”。 Patrick O’Shaughnessy：所以也许它不会破坏稳定。也许它会导致另一个“美国治下的和平”，由我们的AI主导地位支撑。而且我对于AI将为世界带来惊喜充满乐观。像我这样的人，他的女儿被诊断出一种非常罕见的基因突变——没有治愈方法。他能够整合大量资源，从实验室获得大量计算能力。我们得知了发生的事情，启动了大量的智能体，利用AI找到了一种已经上市的药物，可以实际影响他女儿的疾病，然后成立了一家公司来治愈它。因为AI，她的生活已经发生了无法估量的改变。所以我是一个AI乐观主义者，最大化主义者，但我也承认它就像一个事件视界。我确信，它将是我们作为一个社会需要驾驭的不连续性。我认为精英们将会是错误的，但我们处理他们关切的方式需要非常周到。我们需要确保它对每个人都有好处。最好的AI现在只对那些有很多钱的人开放，这有点反乌托邦。我们需要解决这个问题。我们需要以谦逊的态度对待这件事，认识到存在很多不确定性，并且深思熟虑。 1:20:50-1:21:02 Patrick O’Shaughnessy：当我与你一起做这个节目时，我之后告诉别人，“愿你能找到像Gavin热爱市场、公司、资本主义和今天活生生的历史一样热爱的东西，一如既往。” Gavin，非常感谢你的时间。 加文·贝克：谢谢。谢谢你，Patrick。 1:21:08-1:22:09 播音员：你知道小优势是如何随时间累积的吗？在投资中是这样，在你如何运营公司时也是如此。你的支出系统就是你的资本配置策略。Ramp让这一切更智能。更好的数据，更好的决策，随着时间推移产生更好的经济效益。详情请访问 ramp.com/invest。随着你的业务增长，Vanta与你一起成长，自动化合规流程，为你提供安全和风险的单一事实来源。了解更多信息，请访问 vanta.com/invest。每个投资公司都是独一无二的，通用AI不理解你的流程。Rogo理解。它是一个专为华尔街构建的AI平台，连接到你的数据，理解你的流程，并产生实际输出。请访问 rogo.ai/invest 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