市场在恐慌，，但硅谷的数据讲述着另一个故事。。
克日，，着名科技投资人Gavin Baker在播客节目《Invest Like the Best》中复盘了2026年7月AI及半导体板块的强烈抛售。。Baker将这段时期形貌为"把2022年压缩进了一个月"，，并体现：在硅谷实地调研数周后，，他找不到任何一个负面的可量化指标。。
抛售的导火索：一连串叙事，，而非基本面
Baker梳理了7月市场下跌的触发链条。。
首先是Meta宣布将出租部分算力，，市场将其解读为"算力过剩、削减资源开支"的信号，，股价随即下跌。。但Baker以为这是误读——"Meta的资源开支妄想基础没有任何转变，，若是说有什么差别，，他们变得更激进了。。"随后Meta宣布了体现强劲的Llama模子，，进一步证实其并未踩刹车。。
紧接着，，Kimi K3等开源模子宣布，，叠加Silicon Data Token Index泛起结构性转变，，市场担心开源模子抢占份额会压缩AI基础设施需求。。Baker对此明确反驳："天生一个token，，无论是开源照旧闭源，，消耗的算力完全相同——同样的浮点运算、同样的内存、同样的功耗。？？？？辞婪荻睿，只是把利润以前沿模子层转移到了AI基础设施层，，对算力需求没有任何负面影响。。"
然后是DUV光刻机的听说，，引发半导体装备板块大跌。。Baker以为市场反映太过，，但也不应完全忽视。。
唯一真实的风险：信用市场
在所有触发因素中，，Baker唯独对信用市场的转变体现认真看待。。
"真实利率上升，，信用利差走阔，，这些是不可否认的事实。。"他指出，，Meta上周刊行的债券定价远不如预期，，各大科技公司的CDS利差周全走阔。。
问题的焦点在于：AI基础设施的大规模建设，，事实需要几多债务融资？？？？
Baker的判断是：若是超大规模云厂商的运营现金流准期加速，，债务融资的需求将大幅缩减。。他援引数据称，，微软、Meta、亚马逊的运营现金流（非自由现金流）已从上季度的28%增速加速至32%，，剔除欧盟？？？？畹纫淮涡韵钅亢螅，现实增速抵达35%。。"这在这个体量下是实质性的加速。。"
他进一步推算：若超大规模云厂商的算力按目今Blackwell价钱而非更低的旧一价钱格变现，，运营现金流可能从现在共识预期的1.3万亿至1.4亿美元跃升至约2万亿美元，，从而将约7000亿美元的信贷需求从市场上移除。。
"若是按目今价钱重新定价，，未来几年的建设可能完全依赖运营现金流自我融资。。"
GPU价钱：涨幅50%-60%，，与预期完全相反
Baker分享了一个他以为最能说明问题的案例。。
一家着名首创公司7个月前以约每GPU每小时2美元的价钱租用了一批Blackwell集群，，续约时预计支付靠近4美元——涨幅约50%-60%。。"你原来会预期价钱温顺下降就已经是利好了，，效果是笔直上涨。。"
他还提到，，某家推理云公司在播客上果真体现，，条约到期后妄想支付100%更高的Blackwell价钱。。"这意味着所有超大规模云厂商都在低估自己的盈利能力。。"
Baker体现，，他在硅谷的调研目的就是"尽可能起劲地寻找负面数据点"，，但除了关于Anthropic增速放缓的第三方数据保存争议外，，"我找不到任何一个负面的可量化指标"。。
内存市场的博弈论：没人敢违约LTA
Baker花了大宗篇幅剖析恒久供应协议（LTA）在内存市场的战略意义。。
他指出，，内存（HBM DRAM）是目今AI算力中最要害的瓶颈——"每单位算力设置的内存越多，，产出的token就越多，，这是提升token输出效率最主要的简单变量。。"
在这个配景下，，违约LTA的价钱极其高昂。。Baker以博弈论框架剖析：假设某家超大规模云厂商在2027年或2028年试图以市场供过于求为由压低价钱、违约LTA，，内存供应商完全可以将原天职配给它的产能转给竞争敌手。。"你刚刚失去了市场份额。。而这个行业是周期性的，，供过于求之后必定是供不应求。。你下一次的分配会怎样？？？？"
他总结道："在目今情形下，，违约LTA可能毁掉你的整个营业和市园职位。。这在以前从未是这种情形。。"
英伟达的新商业模式：信用包装加收益分成
Baker以为英伟达现在的估值被严重低估。。
英伟达正在推行一种"信用包装加收益分成"的模式：为GPU买家提供融资便当，，同时在GPU价钱高于某一底价时获得收益分成。。"这现实上可能让他们迅速建设起一个通过版税运营的大型云营业。。"
Baker以为这一模式被市场严重误解，，建议英伟达增强对外诠释。。他的逻辑是：在目今情形下，，没有任何资产比英伟达GPU更容易融资；；；英伟达在土地、电力资源的笼络上也体现精彩；；；加上其对险些所有AI实验室的股权投资，，英伟达现实上是在用数百亿美元的自由现金流，，系统性地强化自身的竞争护城河。。
"英伟达现在的远期市盈率处于已往两年的最低点。。市场100%以为他们的盈利能力被严重高估了。。也许吧，，但我在硅谷找不到支持这一判断的数据。。"
SpaceX：被低估的算力巨头
Baker援引Substack作者Will Funda AI的报告称，，SpaceX妄想在18个月内建成8吉瓦的算力。。"我永远不会押注Elon失败，，但这将是一项真正令人难以置信的壮举。。"
Baker指出，，SpaceX现在的算力变现效率约为每吉瓦500亿美元，，而市场对其明年的收入共识预期为730亿美元。。"遗忘Starlink V3，，遗忘Grok 4.5和Cursor，，仅这些营业加起来的ARR就可能很快突破100亿美元。。而这些都还没有被充分计入估值。。"
他还提到，，Benchmark投资了轨道算力公司Star Cloud，，后者正与SpaceX相助使用星链激光手艺。。"也许我疯了，，也许Elon疯了，，也许Benchmark也疯了，，也许SpaceX的工程师也疯了——但这看起来不太可能。。"
最大尾部风险：羁系，，而非手艺
Baker体现，，"纽约的数据中心暂停令让我感应担心。。我们生涯在一个后事实、后逻辑的政治天下里。。"他以为，，AI行业在公关上"做得很是糟糕"，，导致通俗美国人形成了"数据中心会推高电价、耗尽水资源、抢走事情"的过失印象。。
Baker逐一反驳这些叙事：在目今的数据中心选址协议下，，周边住民的电价通；；；嵯陆；；；一本学术书籍对数据中心用水量的估算保存"四个数目级"的过失，，作者自己已多次认可；；；数据中心带来的蓝领就业岗位是一连性的，，而非一次性的。。
全文访谈如下：
AI抛售与基本面背离——顶级AI投资人深度剖析节目：像最优异的人一样投资（Invest Like the Best） 录制日期：2026年8月4日节目简介本期节目中，，Patrick O'Shaughnessy与Gavin Baker深度剖析2026年7月AI及半导体市场的强烈抛售行情。。Gavin将这一时期形貌为"把2022年整年的波动压缩进了一个月"，，并诠释了为何果真市场的恐慌情绪与硅谷实地视察到的强劲基本面形成了鲜明反差。。两人深入探讨了超大规模云厂商（hyperscaler）一直加速的谋划性现金流、GPU现货价钱的飙升、开源AI模子为何反而在驱动大规；；；∩枋┬枨螅，以及内存市场恒久协议（LTA）背后的博弈论逻辑、英伟达的战略主导职位、SpaceX弘大的数据中心结构，，以及AI算力面临的羁系风险。。时间戳0:00 小序1:17 AI抛售与基本面背离10:20 为AI基础设施建设融资18:18 GPU价钱一连攀升24:23 Claude搅动市场29:01 哪些因素可能突破目今逻辑36:59 内存供应战42:08 英伟达的新打法61:51 数据中心与羁系71:11 SpaceX与轨道盘算文字纪录Gavin（语言人1）： 我希望自己能感应畏惧。？？？？醋耪庑┕善痹降阶灾疲，我不想像个疯子一样还以为预期回报在上升。。我这周在硅谷的主要使命就是压力测试——让我找到一个负面信号，，告诉我点负面的工具。。但我一直找不到任何量化指标层面的负面数据，，基本面现实上还在一连改善。。股票方面，，以我们录制本期节目时的价钱来看，，英伟达的远期市盈率已经是已往十年的最低点。。市场百分之百以为它们的盈利能力被严重高估了。。Patrick（语言人2）： Gavin，，距离上次才两个月。。模子宣布的节奏越来越快，，我们录播客的距离也在一直缩短。。我们现在基本上是在随着模子宣布的节奏录节目了。。另外，，我记得之前有人指出，，凯时AG播客似乎和市场……Gavin： 局部顶部同步泛起——这次之后没人能这么说了。。你现在在想什么？？？？这个月真是疯了。。我以为7月就是把2022年整年的走势压缩进了一个月。；；；久嫔先肥当４嬉恍└好嬉蛩兀，我们应该谈谈，，但总体来看，，我以为基本面的天平正在显著改善。。大宗AI相关标的从高点下跌了50%至60%，，一个月内单边下跌了40%至60%。。我出发前问了你，，你在硅谷待了整个炎天，，有没有听到任何一个关于AI的负面量化指标？？？？有没有听到任何一个减速的迹象？？？？一个都没有。。事实上，，每一项指标都在加速。。并且这不是那种对AI充满热情的人的盲目乐观——他们是有数据支持的，，来自各自差别的视角。。AI抛售与基本面背离无论你从哪个角度切入——GPU可用性、GPU租赁定价、本月DRAM现货价钱、token增添量——一切现实上都在加速。。我以为问题的一大泉源在于：市场对Anthropic和OpenAI缺乏透明度，，以及美国海内那些通过推理服务变现的开源推理云——好比Fireworks、Modal、Together——这些公司都不是上市公司。。一旦你看到这些数据，，画面就会截然差别。。由于得益于GLM 5.2和Kimi K3，，开源推理需求已经大幅加速。。Nevatron也在稳步推进。。我们还看到了一个颇具价值的小型美国开源模子宣布。。OpenAI整体在加速，，Anthropic一连强劲增添，，且险些可以肯定已在爆发可观的自由现金流。。各人都在看那张图：半导体现金流像这样，，超大规模云厂商的自由现金流像那样。。但若是你遗漏了这些私有公司，，那张图就会失去一些很是主要的信息。。更要害的是：在2024年和2025年，，即即是最乐观的人也会预期，，GPU价钱会缓慢下降。。若是你是气馁派，，则预期价钱会急剧下滑。。但我以为没有人在2024、2025年预推测，，到2026年，，老一代GPU的价钱还会笔直上涨。。以是各人其时都想着要智慧一点，，提前签好恒久条约。。在某种水平上，，许多新兴云服务商（Neo Cloud）也不得不这样做，，由于它们需要通过承购协议（off-take agreement）来为GPU融资。。于是，，已装置算力的条约价钱相关于目今现货市场泛起了重大折价。。随着条约陆续到期，，算力被重新定价至更高水平，，现货折价将收窄，，算力价钱仍将走高。。我以为随着ROI问题逐步获得解答，，你会看到大宗加速迹象——本季度着实已经最先展现了。。从谋划性现金流（注重是谋划性现金流，，不是自由现金流）来看，，微软、Meta和亚马逊报告的谋划性现金流同比加速，，从28%提升至32%。。这些超大规模云厂商现在确实保存一些非通例的大额项目——好比几十亿美元的执法用度（主要是对欧盟的？？？？睿炯径鹊囊淮涡韵钅渴坑任怀觥。若是剔除这些，，增速从28%跳升至35%，，在这个规模上，，这是相当显著的加速。。而这照旧在Rubin架构算力大规模点亮之前——Rubin点亮后将带来更高溢价，，而那些条约也尚未重新定价。。这是一段颇为煎熬的履历。。事务复盘我们来梳理一下这个月是怎么演变的。。首先，，Meta宣布将对外出租算力，，市场将此解读为极端利空——以为他们有产能过剩、要削减资笔僻出，，是一场灾难。。但现真相形完全不是这样。。他们厥后宣布的财报并没有削减资笔僻出。。真真相形是：他们看到SpaceX手握大宗已装置算力，，并以远高于条约价钱的溢价，，将部分经由生意优化的集群售入市场。。至少在剖析师层面，，他们看到了时机——有大宗推测说他们会去融资。。也许他们的想法是：先用一小部分产能证实能够爆发强劲的内部收益率，，然后去召募股权资源，，从而加速生长程序，，并提升资笔僻出。。事厥后看，，这并不像是他们的真实意图。。但市场对此做出了很是负面的解读并随即抛售。。我其时很是确信这不是利空。。Meta资笔僻出妄想的种种先行指标一点都没有转变，，反而是在继续加码。。没过多久，，他们就宣布了良久以来最好的模子——Llama 1.1，，确实是一个很是优异的模子，，只是被Claude 4.5的光线掩饰了，，但它比你两年前的预期要好得多。。以是他们基础不可能踩刹车。。接着Kimi宣布，，市场对开源爆发了重大恐慌。。与此同时，，Silicon Data Token Index（硅谷数据Token指数）泛起了一些下滑和走平，，这两件事着实是有关联的。。Silicon Data Token Index捕获的是token的结构（mix），，它并不可看到所有token。。但由于GLM 5.2和Kimi的泛起（只管渗透需要时间），，这份数据中泛起了一种结构性转移：从更腾贵的前沿模子token（推理毛利率可能在80%至95%之间，，暂时存疑，，但总之极高）向开源token迁徙。。市场不知为何将此解读为利空。。但现实是：一个token就是一个token，，天生一个token所需的算力完全相同——无论flops、内存照旧功耗，，都是一样的。。token不是完全等价的，，但概略而言，，开源抢份额这件事，，只不过是把利润以前沿模子层转移出去，，并通过弹性效应刺激了更多token需求，，从而驱动更多算力需求。。而利润则以前沿模子流向了AI基础设施层——Anthropic和开源模子都跑在同样的底层云基础设施上，，后者收取同样的算力用度。。以是你现实上只是在把利润以前沿模子那里抽走，，让更多利润流向AI基础设施层。。这正是催化剂之一。。然后这些事情叠加在一起，，一直发酵。。好比：Jensen Huang是全球最大的开源支持者——若是开源对他的生意倒运，，他还会这么做吗？？？？他虽然还会支持，，由于这对天下是准确的事，，但也许这就不会是他最标记性的议题了。。顺带一提，，我以为在只有一两个主导性前沿模子、毛利率高达90%的天下里，，开源对人类和社会都很是主要，，我们需要更多模子并存。。随后是DUV光刻机，，由于各人都被打包进了统一类篮子里，，这引发了半导体装备板块的大规模抛售。。然后，，我以为真正焦点的担心泛起了：现实利率上升——这是合理的，，由于大规模投资需要融资，，信贷市场正在肩负越来越大的压力，，只管绝大大都融资仍来自谋划性现金流。。于是现实利率上升，，信用利差走阔。。Meta上周刊行了一笔债券，，定价并不睬想，，这清晰地批注信贷市场承压——所有公司的信用违约交流（CDS）都在走扩。。很是智慧的私募资源人士说，，这完全在预料之中，，不过是银行对冲自身允许的正常操作。。但不管怎样，，外貌上看起来并欠悦目。。CDS扩大、利差走阔、现实利率上升，，这些都是不可否认的事实。。若是我们需要用债务来为这轮建设融资，，那确实会很是令人担心。。为AI基础设施建设融资这正是现货价钱与条约价钱之间的差别云云主要的原因所在。。我来梳理一下数字逻辑：若是看已装置算力所对应的超大规模云厂商谋划性现金流，，市场的一致预期现实上是凭证Ampere架构（落伍两代，，而非一代Hopper）的变现速率来建模的。。这样算下来，，超大规模云厂商的谋划性现金流约为1.3至1.4万亿美元。。但若是按目今Blackwell价钱打一个折扣来变现，，数字会更靠近2万亿，，这就使信贷需求镌汰约7000亿。。随着这些已装置算力重新定价，，信贷指标会随之改善，，届时信贷融资反而会变得更容易——只管他们是否真的会选择举债，，尚有待视察。。两个月前，，我们谈到过Blackwell"气穴"（air pocket）风险——花数千亿美元采购Blackwell，，而这些算力初期主要用于训练，，训练并不可立竿见影地爆发回报，，这可能组成风险。。我们确着实一季度看到了这一征象。。而我对这个风险逐渐感应释然的原因，，正是由于Anthropic的体现着实令人印象深刻。。市场在4月、5月、6月都对此选择了忽视，，但到了7月，，种种因素叠加，，市场阻止了忽视——恰恰就在谋划性现金流最先真正加速的时间。。这是既成事实。。微软在6月份带来了大宗新产能，，甚至还没反映在第二季度财报里。。焦点问题归根结底，，一切都取决于你是否相信：硅谷的量化需求信号将一连，，从而推动已装置算力随条约到期而重新定价至更高水平，，谋划性现金流一连加速，，并足以支持大部分以致所有的建设融资。。若是按目今利率重新定价，，未来数年的融资需求可能完全可以通过谋划性现金流内部解决。。2022年，，市场有明确的担心工具——衰退、加息、通胀，，各人心里都很清晰。。这次的担心——DeepSeek、Liberation Day（"解放日"关税）——同样清晰可辨，，这在某种希奇的意义上反而让人心安一些。。那些担心——除了信贷这一项之外——在事实层面感受就是无稽之谈。。而凯时AG剖析让我相信，，即便真的需要信贷，，随着重新定价的推进，，这个问题也将迎刃而解。。GPU价钱一连攀升今天早上我和一家公司谈天，，他们是那种最受接待的创业公司之一。。他们之前租了一个几千颗Blackwell的集群，，价钱约莫在每GPU每小时2美元出面。。七个月后，，他们续租完全相同的集群——相同规模，，B200，，完全一样——希望以略低于4美元的价钱成交。。就在今天听到这个新闻，，真的很疯狂。。你原来只期望价钱温顺下降就已经是利好了，，效果六七个月内涨了50%到60%。。这样的故事比比皆是。。我记得某家推理云公司——我记不清名字了——在一个播客上说，，他们预计条约到期后为Blackwell支付的价钱将增添100%。。这意味着，，所有超大规模云厂商都处于盈利缺乏的状态。。我这周来硅谷的主要使命就是做压力测试，，全力寻找负面数据点。。各人提到的主要负面信号，，是第三方数据显示Anthropic的增添曲线似乎稍微偏离了轨道。。这可能确实云云，，但OpenAI和开源正在大幅加速。。若是综合来看，，整体仍在净加速。？？？？炊怨媸谐±此稻拖裼钪嬷械陌滴镏省苣阎苯诱闪浚，但若是你追踪那些推理云说的话，，无论是播客上照旧聚会上，，需求显然在加速——这也合情合理，，由于GLM 5.2和Kimi K3带来了重大的能力飞跃，，而这种趋势将会延续。。英伟达也在将Nevatron稳步推向前沿。。这个月确实充满了挑战和波折。。但每一个假设都经由了压力测试，，基本面仍在改善。。以我们录制本期节目时的数据来看，，英伟达的远期市盈率是已往两年的最低点。。半导体公司估值更自制的时间，，只有Liberation Day和DeepSeek那两次，，而那两次都是V型底。。这意味着市场百分之百以为它们的盈利能力被严重高估。。我们需要坚持谦逊，，也许市场是对的。。但我来硅谷这周的使命就是尽可能用力地寻找负面数据点。。通常来说，，来硅谷会有正有负，，总体偏正。。但这次，，除了Anthropic的第三方数据这一点之外，，我找不到任何量化层面的负面指标。。而这一点也受到Anthropic股东们的强烈质疑——他们迫切地想告诉你他们所掌握的信息，，只是担心说出来会影响到未来的IPO配额。。Grok和Cursor从第三方数据来看7月也爆发了相当显著的转变，，Grok 4.5和Grok Build的宣布使7月成为一个颇具转折意义的月份。。Claude搅动市场这里值得一提的一个视察是：我收到一篇文章，，作者是Mike Mauboussin，，大意是说多样性的瓦解是泡沫和崩盘的泉源。。现在，，我熟悉的果真股票投资者——无论散户照旧机构——每一条新闻都会连忙被输入Claude或Claude Code，，有时是Claude智能体。。Claude是概率性的，，但它对这些新闻的解读方式可能并没有太多差别。。这有点像回到了沃尔特·克朗凯特（Walter Cronkite）的时代——那时只有一个公认的权威声音，，厥后媒体碎片化了，，权威声音消逝了；；；而现在，，Claude在某种意义上就成了股市的"沃尔特·克朗凯特"，，所有人都相信它说的。。Claude确实很是智慧，，但它并不总是对的，，它的解读并不总是准确的。。在股市中，，你从基础上面临的是对未来的概率性贝叶斯判断。。以是你看到的就是：一条新闻出来，，经由Claude处理，，得出某种解读，，大宗市场加入者据此生意。。有个叫T.B.U.的匿名半导体社区人士发了一张日本电容器股票的图表，，说我们在六周内履历了一个完整的电容器周期。。那些股票——不管是翻倍、三倍照旧四倍——笔直拉升，，然后轰然崩落。。现实的基本面转变都还没爆发，，但一个原来需要三年的周期，，就这样在六周内走完了。。Patrick： 你在这里的感受，，尤其是让我对这件事更好奇的，，是这里在推理服务效率提升、模子训练各个环节的立异希望。。这些将怎样随时间影响果真市场？？？？你有没有相识到什么让你特殊感兴趣或好奇的、时间线较长的立异偏向？？？？Gavin： 有一件事让我很是好奇：似乎有许多人以为他们离解决"一连学习"和"样本高效学习"已经很是近了——这两个课题我们之前也聊过。。若是这两个问题获得解决，，从某种意义上来说，，会不会带来一种暂时性的需求不一连？？？？我听说，，有些模子是在约莫200亿个token上训练的，，而现在这些大模子是在300万亿个token上训练的。。若是你能用10万亿个token训练出一个模子，，然后让它在现实天下中举行样本高效学习，，这对训练需求听起来似乎不太妙。。但训练在整个半导体算力需求中的占比，，终将渐近于某个很小的数值——不是趋向零，，但会很是小。。这可能是本周最焦点的手艺洞察，，但你也不知道它是恒久照旧短期的事。。SSI说他们将在8月宣布模子，，一整批专注于此的新实验室也在涌现。。若是这真的实现，，对天下来说将是重大的福音。。我们都希望看到这一天。。但我很难相信这会对AI基础设施需求爆发负面影响。。英伟达和所有这些创业公司都深度绑定，，以是若是你强迫我回覆，，哪些情形会让我真正改变看法、感应担心？？？？哪些因素可能突破目今逻辑最主要的风险是：谋划性现金流不再一连加速。。这在一定水平上取决于Anthropic、OpenAI、Grok、Cursor以及开源的体现。。其次，，若是GPU价钱泛起相对一连的大幅下跌，，市场会连忙做出反映。。若是GPU最先变得容易获取。，那会令人担心。。但你有没有听过任何人说他们GPU太多了？？？？一个都没有。。情形完全相反，，感受就像毒品市场一样。。若是这些实验室的用户规模增添障碍甚至下滑，，那确实是实质性利空——除非这只是由于开源token在整体扩大蛋糕的同时抢占了一部分份额。。我确实以为未来是多模子并存的名堂，，尤其是对AI原生企业而言。。它们可以拿一个开源模子，，经由监视微协调强化学习定制，，安排在路由器后面——路由器优先把盘问发给自己的模子，，再由Claude或Grok等前沿模子做校验。。在许多场景下，，以一半的本钱获得略优的效果。。但许多人听到"本钱减半"就以为这对AI倒运，，着实完全不是。。用户支付的本钱不过是token毛利率的函数，，实质上只是把token从约90%毛利的腾贵前沿模子，，转移到约30%毛利的开源token。。但这些token消耗的算力是完全一样的。。至公司正在变得智慧起来：他们设置路由器，，把AI速率放慢，，但现实上并不镌汰token消耗量，，反而可能由于转向更自制的开源token而消耗更多。。而AI原生企业则完全相反，，它们正在全力押注AI，，险些不招聘人类，，把预算所有压在token上，，没有任何放缓迹象。。让我无法忘怀的一个想法：全球或许只有50万人在使用智能体AI，，其中约莫25万人处于算力严重欠缺的状态。。而地球上有78亿人。。当用户从50万增添到1%，，到1亿，，到5亿，，会爆发什么？？？？许多人会问：这些谋划性现金流事实从那里来？？？？谁是最终付款方？？？？从基础上说，，要么来自生产率提升带来的更快经济增添，，要么来自劳动替换。。在许多AI原生企业，，你确实看到了劳动替换，，但不是由于裁人，，而是由于基础就不招那么多人了。。每位员工创立的毛利润正在大幅提升，，相比已往几代创业公司，，这个数字险些是笔直上升的。；；Ｉ杏幸桓鲇腥さ氖硬欤何医裉煸缟洗右晃唤ㄉ枇硕嗉夜镜亩ゼ饪萍糃EO那里听到——若是你看那些首创人主导和控制的公司，，剔除疫情时代的太过招聘，，险些没有人在大规模裁人。。这些人本应是最快拥抱AI来提效的，，但他们基本没有举行大规模裁人——这可能说明他们以为仍然有大宗时机留给人类，，再加上token消耗的快速增添。。从Cognition Reup在Stripe的数据来看，，AI破费最多的公司增添速率显着更快。。Cognition指数的数据令人震惊，，只管品评者说它没有充分控制行业差别，，但若是你深入挖掘，，会发明即即是管道工、暖通空调承包商这类蓝领行业，，AI也在带来显著提升。。内存供应战我必需提到一个我以为市场很是主要、但我此前明确有误的转变：我们正在爆发结构性转变，，尤其是内存领域，，从追求短期业绩超预期，，转向以牺牲短期上行换取确定性的供应链协议，，也就是所谓的恒久协议（LTA）。。在LTA框架下，，客户预付，，并锁定一个价钱区间。。这让我想到了博弈论的问题。。我们来梳理一下突破LTA的博弈逻辑。。在这个游戏中，，真正有规模影响力的玩家只有四个：亚马逊（Trainium）、谷歌（TPU）、AMD，，以及远超其他三者合计的英伟达。。内存之以是云云要害，，是由于在给定算力单位中，，内存越多，，token产出越高——这是提升单位算力token产出最要害的维度，，同时也会降低每token本钱，，这正是为什么需求完全没有因此而下滑。。现在假设是2027年或2028年，，你想突破某个LTA，，争取更低的价钱。。但在相当水平上，，市场份额在未来几年将由供应链预分配决议。。若是你突破了LTA——假设不是处于严重供过于求的状态——而未来两三年内，，由于任何原因，，议价权再次回到内存厂商手中，，你的营业就完了。。就算谷歌在供过于求时突破了LTA，，那往往意味着价钱下跌、产能自然缩短。。但你以为，，下一次供应主要周期来暂时，，谷歌的产能分配会怎样？？？？我以为，，在目今这个内存是一切焦点轴的情形下，，突破LTA可能毁掉你的整个营业和市园职位。。这和以前截然差别。。以前苹果可以对内存厂商为所欲为——由于它是压倒性的最大买家，，没有竞争敌手，，岂论怎样看待SK海力士，，美光也会乖乖接下来。。但现在差别了。。你至少有四个大玩家，，尚有大宗创业公司在竞争。。若是你突破LTA，，内存厂商可以说：好，，你破了价钱协议，，我们就破数目协议，，把份额给你的竞争敌手。。这也是为什么英伟达的主导职位在目今情形下云云令人费解地被低估。。没有什么比英伟达GPU更容易融资的了。。在用地选址、电力获取方面，，他们也在下好棋——通过笼络和资源整合施展着主要作用。。他们还推出了一个颇为智慧的新商业模式：类似于一种"信用包装+收入分成"结构，，若是GPU价钱高于某个底线，，就可以非？？？？焖俚赝ü匦砣ㄊ褂梅呀ㄉ杵鹨桓鱿嗟贝蟮脑朴怠。英伟达的新打法英伟达这个模式，，我以为被严重误解了。。实质上，，他们并不是在直接乞贷给GPU买家——他们是在加入信用包装，，别人来肩负融资责任。。以是这并非严酷意义上的供应商融资，，而更像是股权投资加上收入分成。。他们确着实举行股权投资，，并且险些每次没有加入股权投资的时间，，事厥后看都是一个过失。。他们投资了险些所有工具——除了恒久以来的内存公司，，以及一经没有投Anthropic（不过厥后已经投了）。。若是你手握丰沛的现金流，，又对AI极端看好，，同时还能看到所有实验室的希望——一连学习实验室、Safe Super Intelligence都在和他们相助——Jensen自然对所看到的工具坚持乐观。。以是，，为什么差别时获得股权上行，，加上收入分成？？？？这样既能缓解各方现金流的错配，，又能强化自身的竞争职位，，还能显著提升每千兆瓦的收入。。若是我是SK海力士的CEO，，我会做完全一样的事：去找GPU买家，，说我也愿意加入英伟达的信用包装结构。。内存公司的营业实质上没那么稳固和可预期，，但也允许以通过预付一部分现金来降低自身风险，，同时争取获得一连收入的分成。。我确信黑石和阿波罗等机构正在向内存公司建议类似的方案。。这着实是LTA逻辑的自然延伸——通过牺牲部分上行来换取一连性，，还可以获得经常性收入的特许权。。这正是英伟达正在做的事，，而我以为他们应该更清晰地把这个逻辑诠释给市场。。从博弈论的角度来说，，Anthropic若是在算力上像OpenAI那样起劲结构，，早就可以遥遥领先了。。OpenAI现在重新回到了竞争前线，，Grok也在局中，，这些都是拥有最前沿算力的公司。。在看到这一切之后，，尚有谁会放松油门？？？？尤其是当融资可以完全来自谋划性现金流的时间。。Patrick： 你怎么看DUV光刻机的新闻？？？？Gavin： 我以为两种说法可以同时建设。。打个例如：若是说DUV机械是一台喷气式涡轮发念头，，那EUV机械可能就是曲速引擎；；；或者说DUV是螺旋桨飞机，，EUV是喷气式飞机。。他们之前没有，，现在据称有了，，这是一次相变——你从液态酿成了固态。。那台"喷气发念头"，，或者说"螺旋桨飞机"，，可能比目今手艺落伍25年，，但依然主要，，不应被忽视。。市场的反映确实像是严重太过了。。若是这件事要影响到ASML的订单，，可能要比及5年后，，而市场在这时代会对它重复担心、重复淡忘。。以是这可能是过激反映，，但也不应置之不睬。。数据中心与羁系关于其他公司开源越来越靠近前沿，，而像Fireworks这样的公司让模子定制变得极其轻盈——你可以针对特定场景训练出媲美甚至逾越前沿模子的效果，，且本钱大幅降低，，这对整个软件行业和大宗AI原生企业都是天大的好事。。凯时AG朋侪Vijaya说，，他从没见过这么多公司能在9个月内从建设到实现5000万美元年收入并爆发现金流。。这些公司以前可能被人嗤之以鼻地称为"ChatGPT套壳"，，但现在有了开源，，它们已经积累了领域专有数据，，打造出了真正的护城河。。Fireworks推出了一个叫Nexus的产品，，只需三行代码，，它就能摄入你的数据，，经由强化学习微调，，再通过路由器智能分发盘问——Harvey（被收购前）、Cursor、Harvey、Lagora都在大力使用这套思绪，，由于若是你能把30%至60%的token消耗转移到自己的强化学习模子上，，只在剩余部分使用前沿模子，，你就不再只是个套壳，，而拥有了真正的护城河。。Patrick： Cursor那件事很有意思——AI在速跑我们人类的学习曲线：用前沿模子妄想，，把使命分配给更轻量的模子，，效率提升了15倍。。Gavin： 确实，，这很有意思。。也许低毛利率的开源token——只比前沿模子略逊一筹——反而会使最顶尖的前沿token越发值钱。。若是你有一批智力水平为120的开源模子，，价钱极低，，那一个能够统筹调理它们、智力水平为160的模子，，岂不是更值钱？？？？我们上次聊到，，经济回报高度集中于前沿模子一直让我感应惊讶。。这一名堂正在改变，，但开源token反而可能强化最顶尖前沿token的价值。。最令人震惊的是：那些基于开源的推理云公司，，增添速率险些和早期前沿实验室一样快，，却险些不烧钱，，Rule of 40的指标极其惊人。。关于最大风险羁系，，毫无疑问是最大的风险，，也是最显而易见的风险。。纽约宣布数据中心暂停令，，我们生涯在一个后事实、后逻辑的政治天下里。。AI行业在公关方面做得很糟糕，，而通俗美国人的主流叙事是：数据中心会推高你的电费，，抢占你的水资源，，然后抢走你的事情。。而现实是：凭证现在签署的协议，，数据中心进驻后，，周边住民的电费现实上往往会下降，，由于背后有"表后协议"（behind-the-meter deals）。。以前数据中心开发商只需给外地警员局和消防局买几辆车，，现在他们要建医院、学校、警员局和消防局，，还要降低住民电费。。并且相关就业岗位是一连性的，，由于数据中心需要大宗管道工、电工、暖通空调承包商——数据中心在某种意义上是我有生之年蓝领人为增添最大的推动力。。然而，，名义上代表蓝领工人的民主党，，却在阻挠这些就业时机。。有个关于数据中心用水量的说法：一个学者在书里犯了盘算过失，，把用水量高估了10000倍——不是一个数目级，，是四个数目级。。作者自己都多次认可了这个过失，，这个问题早已被充分证伪，，但谣言还在传。。这让我想到了大力水手吃菠菜的故事——也是由于某本学术书上小数点放错了位置，，菠菜含铁量被高估，，这个过失一直撒播至今。。这个行业需要有人站出来说真话。。也许需要一个基金会，，在NFL、天下大赛、大学橄榄球赛季中投放广告，，告诉公众数据中心真正的样子：签署了允许协议的数据中心，，你的电费会降，，社区会受益，，会有大宗高薪蓝领就业时机一连泛起，，对水资源和情形险些没有影响，，并且它完全可以建在城郊10英里之外。。同时，，AI拯救生命、治愈有数疾病的故事也需要被讲出去。。今年ASCO年会的气氛——"这是历史上单次聚会中科学突破最多的一届"——其中相当一部分孝顺来自AI。。若是你有一个生病的孩子、怙恃或挚爱，，AI正在切实提升他们康复的概率。。行业里的人以为这些都是显而易见的知识，，以是他们理所虽然地以为所有人都懂。。但事实上，，这与大大都通俗美国人的认知之间保存重大鸿沟。。纽约的禁令感受只是个最先，，即便在那些最亲商的深红州，，若是你不自动讲好自己的故事，，也不会有人替你讲。。SpaceX与轨道盘算Patrick： 你怎么看SpaceX被果真市场消化这件事？？？？你以为市场真正明确这家公司吗？？？？Gavin： 感受并不明确。。从IPO以来，，基本面一直在改善——Grok 4.5、Cursor的收购和加速、以及他们证实晰自己能以比任何人都低的本钱、更快的速率引入更多算力。。他们进入市场时，，恰恰撞上了现货高点——这在某种希奇的意义上，，反而是算力需求兴旺的佐证之一：他们一下子把大宗算力投入市场。，市场险些没有任何感受，，就像一列货运列车完全没有减速。。有一篇Substack剖析（Funder AI）以为SpaceX将实验引入8吉瓦的算力。。我永远不会赌伊隆输，，但这将是一项极其惊人的壮举。。自他们上次签署条约以来，，利率上升了，，没有下降，，他们的变现效率约莫是每吉瓦500亿美元。。明年的一致预期是730亿美元。。先别提Starlink V3、Starlink星地直连、Grok 4.5和Cursor，，仅这些营业合计就能很快抵达100亿美元的年经常性收入。。忽略焦点Starlink基础营业——若是他们真的能引入那么多算力，，一致预期的730亿是8吉瓦乘以每吉瓦500亿，，并且显然不会在2027年头就所有点亮，，这在我看来极不可能实现，，我险些不相信那篇报告。。但值得注重的是：迄今为止，，每年能引入凌驾500兆瓦电力的公司，，只有超大规模云厂商、Coreweave、Weave、Crusoe和SpaceX，，而SpaceX以最低本钱、最快速率完成了这一壮举。。他们的集群确实深受用户好评。。市场现在对SpaceX的主流解读是：现货价钱将下跌90%，，大宗算力进来也不会爆发预期中的收益。。也许吧。。但我见识过伊隆的公司一次次把看似不可能酿成可能。。我以为目今股价中，，来自这部分潜在算力的预期体现少少。。大规模引入算力很是难，，为GPU通电极其难题，，但他们做到了，，并且这感受并没有被计入市场预期或估值。。很有意思的是，，"SpaceX——数据中心公司"这个梗现在看来越来越不像玩笑。。我在星际基地待了不少时间，，轨道盘算感受天天都在变得越发真实。。前几天的Starship着陆，，真的很酷。。凯时AGBenchmark朋侪投资了Star Cloud——一家轨道盘算公司，，SpaceX在某种水平上与其相助，，听说将开放星链激光通讯手艺，，这对轨道盘算至关主要。。Benchmark的人很是智慧，，完全不在伊隆的生态圈里，，却选择在不具备SpaceX内部发射本钱优势的情形下，，以相当高的估值投资了一家轨道盘算公司——这对我来说是一个很好的"理性人磨练"。。也许我疯了，，也许伊隆疯了，，也许Benchmark也疯了，，也许SpaceX的工程师也疯了，，但这几个都疯了这件事，，我以为概率着实太低。。Patrick： 我们是在Benchmark的办公室录制这期节目，，坐在他们那张著名的晚宴桌旁。。谢谢Benchmark，，谢谢Eric资助协调，，谢谢所有合资人。。Gavin： 一年后我们就知道谁对谁错了。。时间会证实一切。。未来是概率性的，，但我们正处在一个令人兴奋的时刻。。Patrick： 若是我们继续随着模子宣布节奏录节目，，我们几周后可能就会再见了，，也许照旧在Benchmark这里。。和你聊总是一件乐事。。
