科技趋势深潜

和王喆老师录上一期《龙虾经济学》时，龙虾刚刚火起来。三个月过去了，情况发生了什么变化？ 小龙虾和 AI Agent，是不是真的已经深刻地影响了我们的工作、改变了世界？亦或是大家打鸡血的剂量已经下降了？我们做了大量的 skills，但真正能留下来的应用多吗？还是仅仅停留在朋友圈里的摆拍？ 于是我们复了个盘，选了几个角度，看看这些变化和上次讨论有什么深层的呼应：从龙虾到 Harness 到预制菜，AI Agent 的叙事经历了什么？Token 到底是资源品还是货币？算力期货意味着什么？为什么 AI 行业里「最后一公里的脏活累活」反而最值钱？中国的”数字义乌“和”Good enough”模型会不会戳破泡沫？以及一个大胆预测：年内可能出现跟 AI 相关的新税种？ 本期嘉宾： 王喆：连续创业者，Sitesfy AI 创始人，前 AI 独角兽联合创始人；现在探索一人公司，Agent自主协同 播客：《量子玄学与AI的纠缠》 时间戳： 00:00 三个月后给 AI Agent 打个分——从 100 分到不到 50 02:17 复盘：你的龙虾还活着吗？从 Open Cloud 到飞书，形态在变 05:35 从龙虾到 Harness：AI Agent 叙事的 1.0 和 2.0 09:07 AI 进入「预制菜时代」：有手就行，加热就能出一个 APP 11:30 Harness 的真相：模型厂想让你多消耗 token，创业公司需要它来融资 13:24 为什么「脏活累活」反而最值钱？——看门人定律与最后一公里 17:13 AI 真的取代了那么多工作吗？Anthropic 的报告该打个问号 22:29 Token 到底是什么？资源品 vs 货币 vs 智能化水平的度量 27:49 杰文斯悖论：Token 越便宜，消耗越多——还有人做「空转消耗」薅绩效 31:30 算力 = 新石油：CME 算力期货与李嘉图地租理论 37:13 谁收走了 AI 的地租？英伟达就是最大的地主 41:34 华为的「化肥」：在贫瘠的土地上也能种出粮食 42:25 Good enough eating the world：中国 AI 会戳破美国的泡沫吗？ 44:20 钻石 vs 铁矿石：中美讲 Token 的两种叙事逻辑 47:09 劳动力复盘：初级员工比中层更危险？科学家不知道自己在干嘛了 52:31 付费上岗：未来的年轻人可能要交钱去公司上班 54:12 蒸馏牛马成立吗？——有名作家不会给普通人写自传 57:04 AI 最想结合的行业是什么？金融——但科技从来没赢过金融 01:04:08 教育的未来：从公立学校到付费工作到游学私塾 01:09:24 一个大胆预测：年内可能出现 AI 税 一些概念： * 杰文斯悖论（Jevons Paradox）：效率提高 → 单价下降 → 总消耗反而增加 * 李嘉图地租理论（算力版）：David Ricardo,《政治经济学及赋税原理》(1817)。最好的显卡收取最高的「算力地租」，定价由最差显卡的边际成本决定 * 看门人定律（Doorman Effect）：看起来最容易被取代的工作，往往有隐性的不可替代性 * Good Enough 趋势：中国 AI 的「数字化义乌」路线——经济适用性带给所有人 * 钻石 vs 铁矿石：美国把 Token 讲成稀缺品/溢价品，中国把 Token 讲成基础设施/产能 一些数据: * Token 消耗预测：高盛 2026 年 5 月 8 日报告《Decoding the Agentic Economy》预计，2026–2030 年全球月度 Token 消耗量将增长 24 倍，达到每月 120 千万亿（quadrillion）个 Token；若企业级 Agent 全面落地，到 2040 年需求可达当前的 55 倍。 * 算力期货：CME 集团与 Silicon Data（DRW 旗下）于 2026 年 5 月 12 日宣布将在年内推出全球首个标准化算力期货，基于 Silicon Data 的 GPU 日租金基准指数。CME CEO Terry Duffy 称「算力是 21 世纪的新石油」。H100 一年期租赁价格在 2025 年 10 月至 2026 年 3 月间上涨2%。 文字版：请见墙裂坛公众号

眼下的竞争 & 未来的焦点。 继续带来 2026 年 Q2 的 AI 季报，嘉宾仍是 MoE Capital 创始合伙人 Henry Yin。 这个季度，我们沿两条脉络来看 AI 的进展，一是推进智能前沿： * OpenAI 和 Anthropic 间的竞争：上季度季报预言的 Codex “反扑”，本季发展如何？ - RSI（Recursive Self-Improvement，递归自进化）：延续上季季报的 AutoResearch/自进化的讨论，RSI 在 Q2 大热，Anthropic 专门写了 RSI 长文《When AI builds itself》，更多新创业公司正在涌现。上周内，我就了解到数个在这一方向创业的新团队，有些已经官宣，更多还在水下。 本期播客封面，即是这篇文章中，Anthropic 对过去的工作循环和未来 AI 参与更多的 RSI 状态的设想图示。 * Robotics 和物理 AI：不仅 Sam Altman 在 5 月底官宣了 OpenAI Robotics 团队，行业传言， Anthropic 也在考虑这个方向。 第二条线是智能的扩散： * 更多企业客户想要自己的模型——这成为 Fireworks、Applied Compute 等美国科技公司和智谱 GLM 等中国开源模型的共同机会。 * 交互创新：OpenAI 带来了 Record and Replay，Claude 终于接入 Slack 群协作（Claude Tag）；Thinking Machines Lab 带来创新的流式语音模型 Interaction Model。 最后，我们补充聊了 Google、Meta、xAI 的近况，还有很久没上头条的 Midjourney，它居然做起了超声波医学影像设备。创始人 Holz 聊起新业务时说：“我们甚至还没用到 AI”。 *一个小说明：我们录这期节目时是 6 月 27 日。这之后行业又有重要变化，如 Anthropic Fable 5 恢复全量上线。节目里的这部分内容有滞后。 本期节目的图文版也已经发布:AI 季报 26Q2：从 coding 到 RSI，强者愈强的未来？ 节目中聊到的一些新公司、人物和行业术语，可先参考 shownotes 末尾的「附录」。 本期嘉宾： Henry Yin，MoE Capital 创始合伙人 本期主播： 程曼祺，晚点科技报道负责人 时间线： 04:20 上季季报回顾：延续的、反转的 【推进智能前沿】 -OpenAI vs Anthropic 08:21 当前竞争：两家的新模型、coding Agent 份额和价格战 19:26 相关第三方：被收购的 Cursor，创业公司中的第一名仍有高额溢价 22:01 对模型已最强的公司来说，不是”模型即产品“ -RSI 递归自进化 28:04 是什么？为什么火？涌现的新团队 32:14 Anthropic 长文《When AI builds itself》 39:15 Recursive Superintelligence 6 月中旬的第一批具体成果 -物理 AI 43:14 OpenAI 官宣 Robotics 团队，Anthropic 为何也考虑做机器人？ 46:24 《世界模型》研究报告的梳理与发现 【智能的扩散】 51:39 美国公司用中国开源模型，自己拥有自己的模型 01:05:59 新的交互：Record & Replay、Claude Tag；TML 和 OpenAI realtime 的本季语音新模型 【其它重点公司】 01:23:25 Meta、Google、xAI 近况；赶上最强梯队的可能性？ 01:34:26 Midjourney 的”不务正业“，发布超声波医学影像设备全身扫描器 剪辑：Nick、甜食 相关链接： 往期 AI 季报： 156 期 【AI季报 26Q1】OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化 156 期 图文版 往期具身季报： 170 期 【具身季报 26Q2】世界模型大风不停，和不想被贴标签的人 170 期 图文版 157 期 【具身季报 26Q1】宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手 157 期 图文版 2025 年末回顾： 150 期 年末 AI 回顾：从模型到应用、从技术到商战，拽住洪流中的意义之线 150 期 图文版 附录：本期中出现的一些公司、人物、技术术语： 公司/机构 & 相关人物 Recursive Superintelligence（RSI） — Richard Socher（前 Salesforce 首席科学家、You.com 创始人）、田渊栋（前Meta FAIR研究总监）、施天麟（Tim Shi，Cresta 联创）等 8 位联合创始人一起创立的 Neo Lab，做“递归自我改进”研究，6 月初官宣，估值 46.5 亿美元。 Mirendil — 由 Anthropic 负责 AI 科研相关团队的 Behnam Neyshabur 和 Harsh Mehta 等人创立，“用 AI 自动化AI研究”，6 月 25日官宣，估值 10 亿美元。 Core Automation — 由前 OpenAI 研究VP Jerry Tworek 创立，打造自动化程度最高的 AI 实验室，探索超越预训练和 Transformer 架构的新方法。 Dream Labs — 由Nvidia GEAR Lab的研究员 Joe Jang 创立，主导过DreamGen、DreamZero、DreamDojo 等机器人世界模型研究。 Applied Compute — 由前 OpenAI 研究员 Yash Patil、Rhythm Garg、Linden Li 创立，主营“后训练即服务”，帮企业在开源模型基础上训练专属模型。 Fireworks（AI） — 模型托管与推理服务平台，创始人兼CEO Lin Qiao 曾是 Meta PyTorch 团队负责人。 Harvey — 法律AI公司，本季度先后与 Applied Compute、Fireworks 合作，在 GLM-5.1 等开源模型基础上训练法律agent，在自家 Legal Agent Benchmark 上超过了 Anthropic 和 OpenAI 的模型。 Windsurf — Cursor 曾经的直接竞品，2025 年被 Google 支付约 24 亿美元获得核心团队与技术授权（不是整体收购），后来做出了Google Antigravity 这款 agent IDE。 Devin（Cognition）— 做AI软件工程师agent的公司，除了卖工具，也直接卖服务。 Palo Alto Networks — 网络安全公司，与 Anthropic 有安全领域的深度合作（Project Glasswing），其 CEO 本季度在X上公开呼吁Anthropic给Claude降价。 其它人物： Boris Cherny、Cat（Catherine）Wu — Anthropic Claude Code的核心工程与产品负责人，两人在X上都有大量关注者，是 Claude Code 声量的重要来源。 Aditya Ramesh — OpenAI 机器人团队负责人，此前领导过 Sora 和 DALL-E 的研发。 Noam Shazeer — Transformer 论文（Attention Is All You Need）八位作者之一，2026 年 6 月从 Google（时任Gemini 联合负责人）跳槽到 OpenAI。 技术/行业术语： 本期中提到的一系列 Benchmark：SWE-bench Pro、Terminal-bench、Agents' Last Exam、OS World 分别衡量编程能力、终端里多步骤且需要用工具的任务能力、综合 agent 能力，以及computer use（电脑操作）能力。 Harness — AI agent 运行时的“脚手架”，决定它怎么调用工具、怎么组织多步任务，不是模型本身，但直接影响实际表现。 FDE（Forward Deployed Engineer，前向部署工程师） — 派驻到客户现场、帮企业把AI能力落地到具体业务里的工程师，近期很热门的岗位。 VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测） — 判断说话人是否停顿、该轮到谁说话的技术，目前大多数"实时语音"AI靠这个模拟对话感，本质还是轮流说话的"对讲机"模式。 Token maximalism — 2026年一季度企业鼓励员工尽量多用AI token的一波风潮，后来因为投入产出不成比例，逐渐降温、被用量配额取代。 MCI — Meta 内部一个通过在员工电脑上装软件、录制操作过程来训练 AI 的项目，因隐私争议和数据泄露被叫停。 小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦！☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流，第一时间收听新节目。 这里有更多互动，更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号，备注：“晚点聊”，我们邀请您入群。 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》，阅读更多商业、科技文章：

今年，科技股成为市场焦点。AI、算力、半导体轮番走强，又经历大起大落。有人借助行情收获满满，也有人看着股价上蹿下跳心里犯嘀咕：科技股就像坐过山车，涨的时候让人心动，跌的时候又让人心慌。 经历过互联网时代的投资者，总会下意识拿历史做对比；不少朋友调侃，现在选 AI 标的全靠碰运气。还有人提出疑问：大趋势面前估值已经没用，这话到底靠谱吗？如今的 AI 浪潮，和多年前的互联网泡沫真的能画上等号吗？全球科技板块集体火热，A 股又处在怎样的位置？ 由中信出版·中信书院·《证券市场周刊》联合出品，工银瑞信、中信建投证券未来产业和政策研究院共同打造的“未来产业”系列深度对话，本期聚焦科技投资主题，我们邀请到工银瑞信焦文龙、中信建投武超则两位资深专家，跳出短期涨跌，从产业底层逻辑出发，拆解算力、大模型、AI 应用三大赛道的真实格局，重新解读科技行业的估值逻辑，也为听众分享可落地的投资思路。 【找到组织】 扫码可加入知本论听友群。 【本期嘉宾】 武超则 中信建投证券党委委员、中信建投国际董事长、未来产业和政策研究院院长 焦文龙 工银瑞信指数及量化投资部总经理、基金经理焦文龙 【本期主播】 杨天楠 中信出版·证券市场周刊特邀客座主持人 孙冰洁 中信书院主播 【你将听到】 00:00-00:58 AI 行情跌宕起伏，你看懂了吗？ 00:58-02:55 不要错过“科技牛”，真相是幸存者偏差？ 02:55-05:30 全行业陷入 AI 焦虑，背后释放什么信号？ 09:28-16:41 大产业趋势下，估值真的彻底没用了？ 16:41-18:09 AI “无中生有”，传统定价体系失灵？ 18:09-20:30 AI 带来机遇还是成长阵痛？ 20:30-22:55 不看短期利润？科技股要看 “终局价值” 22:55-26:44 技术迭代越快，供应链龙头越安全？ 26:44-29:43 A 股震荡、海外走强，是方向分歧还是节奏差异？ 29:43-35:28 一招辨赛道：用 Gartner 曲线避开投资大坑 35:28-42:36 算力、大模型、AI 应用，三大赛道拆解 42:36-46:22 选股全靠运气？普通投资者该如何选标的？ 46:22-51:51 复盘互联网泡沫：个股风险高，指数为何能穿越周期？ 51:51-57:08 本轮 AI 浪潮，为何和早年互联网截然不同？ 57:08-01:00:15 AI 冲击之下，哪类企业能守住壁垒？ 01:00:15-01:04:25 AI 的机会在传统行业？三大黄金赛道 01:04:25-01:15:17 踏空、持仓两类投资者，现在该如何操作？ 【延伸阅读】 《AI产业全景图谱：技术范式、投资机遇与未来生态》 【制作团队 】 出品人：朱虹 本期策划：孙冰洁 杨天楠 后期制作：筝源华夏 视觉设计：赵妍 运营推广：孙钰 【在这里找到我们】 欢迎在小宇宙、苹果podcast、喜马拉雅、中信书院APP、网易云音乐、云听、豆瓣等主流音频平台收听「知本论」 更多精彩内容，欢迎下载中信书院APP 关注视频号“中信书院”参与互动 关注微信公众号「中信书院」、小红书「知本论」私信或留言。 【商务合作/嘉宾推荐】 请发邮件至[email protected] 【声明】 本节目由中信书院出品，内容涉及观点仅代表个人立场，不作为投资建议。投资有风险，请大家独立思考，谨慎决策。对依据或使用本播客内容所造成的任何后果，主播及节目嘉宾均不承担任何形式的法律责任。未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式转发、转载或部分转载、发表及引用本播客任何内容。

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：科技与市场圆桌播客《Bg2 Pod》The SpaceX IPO, Fable 5, AI Capex Update & Market Check w/ Gavin Baker, Andrew Fox & Clark Tang 原内容更新时间：2026-06-11 本期节目是一场信息密度极高的科技与资本市场讨论。主持人 Brad Gerstner 邀请 Atreides 的 Gavin Baker、Andrew Fox，以及 Altimeter 合伙人 Clark Tang，一起拆解 SpaceX IPO、AI 算力供需、前沿模型竞争和当前市场状态。 这期最重要的问题是：SpaceX 还是一家火箭和卫星互联网公司吗？还是已经变成了一个横跨发射、通信、AI 云、轨道算力和前沿模型的超级平台？嘉宾们从 Starship 快速复用、Starlink Direct to Cell、Anthropic 与 Google 算力交易、xAI 收购 Cursor、地面与太空数据中心成本结构，一层层拆解 SpaceX 的潜在收入来源与估值逻辑。 节目后半段转向 AI 模型和资本开支。Anthropic 的 Fable 5、Mythos、ChatGPT 5.5 等模型正在展示更强的长时间运行能力，也让“前沿模型是否会被开源追平”这个问题变得更加复杂。嘉宾们认为，开源模型可能处理大多数 token，但最高价值的收入仍会流向前沿模型。同时，随着推理收入、每吉瓦变现能力和企业采用速度超预期，AI Capex 看似疯狂，却可能仍有经济账可算。 这不仅是一期关于 SpaceX IPO 的节目，更是一场关于 AI 时代资本如何重新定价未来的讨论。 👨‍💼 本期嘉宾 Brad Gerstner，Altimeter Capital 创始人兼 CEO，长期关注科技成长股、AI、云计算和资本市场。 Gavin Baker，Atreides Management 创始人兼投资组合经理，长期投资科技、半导体、AI 和互联网公司，对 AI 算力与前沿模型竞争有深入研究。 Andrew Fox，Atreides 团队成员，关注 SpaceX、AI 基础设施、轨道算力和通信业务的商业模型。 Clark Tang，Altimeter Capital 合伙人，长期研究 AI 算力、半导体、云基础设施和科技公司基本面。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & 播客简介 SpaceX IPO：一家公司的五重叙事 01:45 为什么 SpaceX 可能是机构投资者“必须持有”的未来资产 02:24 本期议题：SpaceX IPO、Fable 5、AI 算力、GPU 与市场检查 03:29 IPO 核心数字：一百三十五美元股价、一点七七万亿美元估值、一千六百亿美元收入预期 04:17 两大变量：地面 AI 数据中心速度，以及 xAI / Cursor 的模型潜力 05:02 Colossus 一号 IRR 百分之五十五：为什么算力生意的账看起来成立 05:30 Elon 建数据中心为什么快：一百二十二天上线，速度就是成本 05:35 模型前沿变化太快：十天内 Pareto 曲线已经过时两次 06:20 Cursor 的专有编程数据，为什么可能成为 xAI 的关键资产 07:47 从火箭公司到“Elon Web Services”：SpaceX 正在搭建 AI 时代的 AWS 发射、Starlink 与连接业务 07:59 发射业务仍是皇冠明珠：可复用火箭是一切业务的基础 08:25 快速复用为什么关键：从“一次性爆炸飞机”到航空公司式发射频率 09:20 Starship 未来发射频率：从每年几百次到上千次的可能性 10:20 Starlink 移动服务：为什么硅谷信号死区也会成为商业机会 11:05 Starlink 宽带仍在早期：全球家庭渗透率不到百分之一 12:20 Direct to Cell 和连接业务：未来三年是否可能五倍增长 12:57 “更好、更快、更便宜”：Starlink 为什么可能切入全球电信市场 AI 算力：SpaceX 新增的收入引擎 13:26 Elon Web Services：过去六周最意外的新叙事 14:19 Jensen 口中的 “N 等于一”：十九天建成十万 GPU 集群意味着什么 15:09 SpaceX 如何拿电、拿芯片、建站点，并把算力高价变现 16:36 Google 为何愿意支付溢价：地面算力背后的太空算力看涨期权 17:00 AI 算力市场是否会被 SpaceX 整合 18:04 三十天从零到第四大 AI 超大规模云厂商：为什么这很疯狂 18:30 数据中心不是大宗商品：第一性原理设计带来的差异化 19:30 供应商为什么更愿意卖给 xAI：速度、确定性和变现能力 轨道算力：太空数据中心的经济账 20:15 为什么太空数据中心不是 IPO 估值的必要条件，但可能是巨大上行 21:30 编程模型与 AGI：为什么擅长编程可能是通往超级智能的最快路径 22:50 地面 AI 业务已经足够有吸引力：每吉瓦变现率的对比 24:00 轨道算力的关键前提：Starship 两级快速复用 24:50 每次 Starship 发射可送约五兆瓦算力上天 25:20 太空算力资本开支：每吉瓦约五十亿美元发射成本 25:50 地面与太空对比：土地、电力、冷却在太空中接近“免费” 26:35 可靠性与维护：轨道算力真正需要验证的风险点 xAI、Cursor 与前沿模型的隐藏上行 27:20 xAI 收购 Cursor：SpaceX 故事中最被低估的部分 28:50 Grok 4.3 与 Cursor 数据：如果站上 Pareto 前沿，收入可能快速扩张 29:30 为什么模型业务可能是 SpaceX 最大的上行惊喜 30:30 Colossus、Vera Rubin 与算力锁定：Elon 如何从落后变成领先 31:40 类比 AWS：把为自己建设的闲置容量变现 32:40 Brad 的判断：模型业务是 SpaceX IPO 最少被讨论、但最可能超预期的部分 34:30 为什么 Brad 认为 SpaceX 是“买入并持有”的未来押注 35:15 IPO 后波动不可避免：历史上高成长公司常经历超过百分之五十回撤 36:20 如何管理仓位：买了放着，但用“压舱石”动态调整风险 37:20 一个月新增二百九十亿美元收入：为什么这次 IPO 前所未有 38:20 大规模公司仍保持创业化：SpaceX 快速调整业务的能力 39:50 员工和早期投资者流动性：SpaceX 已经像“准上市公司” Fable 5、Mythos 与长时间运行 Agent 40:30 Anthropic 发布 Fable 5：SOTA 之外，真正关键是长时间运行能力 41:30 Noam Brown 的观点：快照式基准测试正在失效 42:00 为什么我们可能永远不知道每一代模型到底有多聪明 42:30 类比永不疲劳的爱因斯坦：长时间思考本身就是智能放大器 43:45 Opus 4.6 打开的门：模型开始真正能跑长任务 44:30 年初的质疑：便宜开源 token 是否会追上前沿模型 45:15 现实证据：前沿模型拿走了大多数 AI 收入 45:55 多 Agent 编排：Fable 5 如何改变投研工作流 46:25 把七个财务模型丢给 AI：让模型推理假设、矛盾和投资判断 47:15 代码库重构、生物学与企业任务：长时间 Agent 解锁新用例 47:40 更多 token、更长运行、更大算力需求：为什么模型能力会反推 Capex 开源模型、前沿模型与收入分配 48:00 两件事可以同时成立：开源处理大量 token，前沿模型拿走主要经济价值 48:30 Harvey 的案例：专有数据 + 开源模型 + 路由器，如何降低成本 49:20 企业调研：即使做模型路由，仍预计使用更多前沿模型 token 50:00 高价值任务不会用二流模型：编程、金融和知识工作仍流向前沿 50:30 “前沿模型不会拿到大部分收入”的判断已经被证明错误 51:00 开源对算力和硬件反而是利好 51:15 亚洲与硅谷的信念差异：闭源云 vs 合适任务用合适模型 52:20 Jensen 的模型路由观点：开源追上长任务后会拿走更多流量 52:50 美国前沿开源模型只是时间问题：Nvidia 可能亲自下场 Nvidia、ASIC 与算力格局 53:10 如果 Nvidia 推开源模型，会如何影响 ASIC 经济账 53:45 Nvidia 为什么可能成为最大的开源 AI 提供商 54:15 如果客户都来竞争，Nvidia 为什么不能反向进入云和模型业务 54:45 台湾观察：下一波 ASIC 让市场兴奋，但格局比“二选一”复杂 55:40 ASIC 会按工作负载定制，Nvidia 仍是最主要的通用算力提供商 56:20 Nvidia 消耗量为何没有下降，反而继续加速 57:00 每瓦 token 产出：为什么功率限制下 Nvidia 仍有优势 57:45 前沿实验室是否应该垂直整合芯片：专注是不是最高价值选择 AI Capex：一点五万亿美元资本开支能算得过来吗？ 58:30 长时间 Agent 推动更多资本开支：二零二七年 Capex 可能接近一点五万亿美元 59:25 三千亿美元推理收入，对应一点五万亿美元 Capex，账算得过来吗 01:00:30 Gavin 的判断：三千亿美元收入预测可能太低 01:01:10 Dario 的“数据中心里的天才之国”：二零三零年前可能出现数万亿美元收入 01:02:00 训练和推理支出的区别：不是所有 Capex 都直接产生收入 01:02:50 年初叙事被打破：token 和算力价格并没有平滑通缩 01:03:30 Agentic AI 用户不到百分之零点二：需求仍在极早期 01:04:00 每吉瓦变现能力上升：从二百亿到三四百亿美元 01:04:50 Anthropic 的“意外盈利”：不是不想花钱，而是算力太难买 01:05:25 AI 质疑三部曲：没收入、没毛利、没 ROI，正在逐个被打破 01:06:00 为什么几百万企业和消费者同时付费，是最强的 ROI 证据 市场检查：AI 交易是否过热 01:06:30 当前市场分化：半导体大涨，互联网和软件下跌 01:07:20 Altimeter 的仓位调整：从大仓位降到中小仓位 01:08:20 Gavin 的跑步者比喻：很多 AI 股票刚冲上悬崖，需要休息 01:09:20 通胀、利率和未知风险：市场可能进入整理期 01:10:00 AI 夏季季节性：大学生使用下降可能影响 token 消耗 01:10:50 年轻一代如何用 Agent 做 SpaceX 模型：AI 使用正在渗透下一代 01:11:20 “总有一颗子弹朝我飞来”：投资人必须不断转头看风险 01:12:00 创造性破坏与规模优势同时变陡：这次技术浪潮速度超出预期 01:12:40 三家公司可能新增一万亿美元收入：SpaceX、Anthropic、OpenAI 的时代机会 01:13:20 AI 可能改变全球 GDP 的百分之五到十五 01:13:50 结尾：开源研究、同业交流，以及对未来的长期乐观 🌟 精彩内容 💡 SpaceX 已经不只是火箭公司 节目最重要的判断之一是：SpaceX 的投资叙事已经从“发射 + Starlink”变成“发射 + 通信 + AI 算力 + 轨道数据中心 + 前沿模型”。特别是过去几周，Anthropic、Google 等算力交易让市场开始重新理解 SpaceX 的 AI 云能力。 “很明显，他其实是在我们眼皮底下搭一个 AWS。” 🚀 快速复用是一切的基础 无论是 Starlink 规模扩张、Direct to Cell，还是轨道算力，关键前提都是 Starship 的快速、双级复用。嘉宾用一个形象比喻解释传统火箭行业：就像你坐飞机飞到加州，下飞机后飞机马上爆炸。而 SpaceX 要做的是把火箭变成接近航空公司的运营模式。 “降低发射成本，才是所有其他业务能够成立的前提。” 🧠 xAI + Cursor 可能是最大隐藏上行 Brad 认为，SpaceX IPO 中最被低估的不是 Starlink，也不是地面算力，而是模型业务。Cursor 带来的编程数据、团队和产品收入，加上 xAI 的算力，有机会让 SpaceX / xAI 在前沿模型竞争中占据更重要位置。 “如果会出现超预期的上行空间，我怀疑就在这里。” 🛰️ 太空数据中心是一个巨大看涨期权 嘉宾们认为，轨道算力不是支撑 SpaceX IPO 估值的必要条件，但如果 Starship 快速复用成功，太空数据中心的经济账会非常惊人。地面数据中心需要土地、电力、冷却和外壳，而在太空里，空间、电力和冷却接近免费，真正的变量变成发射成本、可靠性和维护。 “在太空里，空间、电力和冷却实际上是免费的。” 🤖 长时间运行 Agent 改变模型竞争 Fable 5、Mythos 和 ChatGPT 5.5 代表的新趋势，不只是基准测试分数更高，而是模型能够长时间运行、保持上下文、完成复杂任务。Gavin 用“永不疲劳的爱因斯坦”来形容这种能力：如果一个顶级智能可以一年二十四小时不间断思考，很多问题都会被重新定义。 “在下一代模型出来之前，我们没有时间充分评估它们的智能。” ⚖️ 开源模型会吃 token，但前沿模型吃收入 节目提出一个重要区分：开源模型可能处理全球大部分 token，尤其是低价值、后台、标准化任务；但前沿模型仍可能拿走大部分经济价值，因为最高价值的编程、金融、科研和复杂知识工作，需要最强模型完成。 “前沿模型可能拿到百分之九十的经济价值，开源模型可能处理百分之八十的 token。” 💰 AI Capex 的账可能仍然算得过来 面对市场对一点五万亿美元 AI 资本开支的担忧，嘉宾们认为，关键在于推理收入增长速度和每吉瓦变现能力。过去一年，AI 实验室不仅证明了收入存在，也开始证明毛利和 ROI 可能成立。Anthropic 的收入兑现，成为市场重新定价 AI 基础设施的重要证据。 “反对前沿实验室的论点，从‘没有收入’，变成‘没有毛利’，再变成‘没有 ROI’，这些说法正在逐个被打破。” 📉 短期谨慎，长期乐观 嘉宾们并不否认市场短期风险。半导体和 AI 算力相关股票涨幅巨大，通胀、利率、地缘政治和季节性都可能带来整理。但长期看，如果 AI 真的改变全球 GDP 的 5% 到 15%，当前仍可能只是一个更大周期的早期。 “真正打中你的，往往是你没看见的那颗子弹。” 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

网页、社交平台、短视频……全网都是AI生成的图画和文章，大家都在惊叹“信息大爆炸”。全网也都在搜索“AI工具、AIGC最新迭代”，大人们总觉得未来的信息会越来越高级。 本期《少年请回答》，彻底砸碎这个科幻幻觉，用最前沿的信息论与生态学第一性原理，带你围观一场正在互联网深处发生的、冷酷的科技崩溃： * 人类优质语料库的物理归零：为什么说人类过去几千年攒下的“真人原生数据”，已经被第一批AI彻底吃光了？ * 模型近亲繁殖崩溃定律（Model Collapse）：用复印件去复印复印件的灾难。看懂AI在疯狂吞噬AI后，智商是如何发生断崖式暴跌的。 * 互联网垃圾与真实体验的升值：当满网都被格式化的“机器语系”洗劫、变成数字废墟时，为什么真人的眼泪、漏洞和肉身经历，反而成了未来最贵的奢侈品？ * 别被数量的繁荣骗了，科技的野蛮繁衍正在污染未来的水源。看懂了AI的食物链，你就看懂了未来信息生态的生存代码。 我是麦克冯，这是一档讲给少年听的“未来生存指南”，也是讲给家长听的“认知升级课”。 我们会把商业、科技和社会变成最好听的故事， 我们要一起，去搞懂这个复杂世界。 「内容编辑」：Hi麦克冯（全网同名） 「录音设备」：罗德RODE 「剪辑设备」：大疆MicMini 「剪辑软件」：剪映 声明：本栏目非盈利项目，如有权责不清之处请联系主播，本节目音频及文字内容未经授权不得用于AI模型训练等用途。