All In Podcast最新一期，几位大佬怎么看美光、存储瓶颈、中国开源模型和分布式推理 这期All In Podcast信息量挺大的，挑几个我觉得最值得分享的话题整理了一下。 先说中国开源模型这条线，进展比想象中快 智谱AI发布了新一代Frontier级开源模型GLM 5.2，7440亿参数，100万token上下文，彻底走MIT开源协议。评测数据挺惊人：在软件工程编程基准测试里击败了GPT-5.5，距离Anthropic最顶级的Claude Opus 4.8也只差不到1%，但API价格比同等性能的美国模型便宜了整整85%。 节目里有个细节很有意思，说的是中国团队加速追赶的一种方法：用成千上万台手机和iPad组成设备农场，用加密账户向美国顶级Frontier模型的API高密度提问，把对方的推理链路收割下来，喂给自己的开源模型做强化训练。这相当于把美国实验室耗费巨资跑出来的标准答案当成小抄，用很低的成本实现接近的性能。 Sacks对此的态度挺尖锐，他批评Anthropic的Dario之前推动美国政府设立繁琐的安全审批流程，这种自我设限反而拖慢了美国自己的节奏。Fable模型因为越狱指控被迫下架，OpenAI的新模型审批也很难产。他的判断是中国模型目前技术上落后大概9个月，芯片上落后大概24个月，但已经全线用华为昇腾这类本土芯片完成了GLM5家族的训练，未来这些针对本土芯片优化、便宜好用的"AI盒子"很可能会被低价倾销到全球市场，而美国自己却在设各种限制，反而把这个万亿级出口市场让出去了。 美光这次的财报，节目里给出了一个精准的定位：DRAM才是整个AI浪潮真正的卡脖子环节 美光这季度营收同比暴增四倍，从90亿飙升到420亿，指引远超预期，2026年的HBM产能早就全部售罄。 节目里有个观点说得挺直白：之前大家在推特上找各种日本小辅材公司当作"瓶颈股"，但真正的命脉只有DRAM，尤其是HBM。原因很简单，内存的带宽和容量决定了所有大模型推理性能的物理天花板，这是个硬约束，绕不过去。甚至提到马斯克正在建设的超级工厂，技术核心也是对准DRAM，不是光纤、电源或者NAND闪存。 美光这次商业模式上也做了一个挺有意思的变化：跟核心云厂商签了带有"价格下限与上限"保护的长期供应协议，锁定了50%的未来营收。这意味着即便未来行业周期下行，最低合同保价也比过去任何一轮周期的毛利峰值还高。 进入壁垒这块，虽然中国的长鑫存储在筹备上市，未来可能会用低价中低端消费级内存缓解苹果这类大厂的成本压力，但在AI服务器需要的顶级HBM领域，全球目前还是只有美光、SK海力士、三星这三家能生产，工艺难度极高，不是短期能被追上的。 节目里给了一个挺夸张的预测：明年全球超大规模资本开支里，会有30%到40%直接流向DRAM芯片厂商。这种成本飙升已经导致苹果全线提高了MacBook和Mac Studio的零售价。 边缘计算和分布式推理这部分，是这期里最有想象力的内容，分享几个我觉得有意思的设想 特斯拉6月18日申请了一个叫"Megapod"的硬件商标。背后的物理逻辑是：在地面建一个1吉瓦的数据中心，土地、能耗、液冷的审批流程极其漫长。Megapod的设想是把GPU、电池网络和冷却系统集成进一个集装箱式的模块化数据中心，直接空降在已经获批、有现成电网和空闲土地的特斯拉超级充电站网络里，绕开传统数据中心建设最大的瓶颈——审批和电力接入。 分布式推理这条线的逻辑也挺有意思：模型回答问题可以拆成两个阶段，理解问题的Prefill阶段和高带宽高内存消耗的Decode阶段。大资金可以收购折旧的旧显卡，前端外挂专门做解码优化的芯片，组成成本更低的分布式推理网络。 更疯狂一点的设想是，未来给买家用储能电池Powerwall的用户提供折扣，强制在每个电池里内置AI芯片，再配合Starlink卫星连接，电池闲置的时候自动组成一个庞大的分布式P2P推理池，获得源源不断几乎免费的离岸算力。这个设想如果真的实现，对传统云大厂会是一次降维打击。 最疯狂的部分是太空算力。地面建1吉瓦数据中心需要350亿美元芯片成本加250亿美元冷却人工成本，还面临各种用地争议。但随着SpaceX的星舰实现完全可重复使用，把1吉瓦算力通过激光互联发射到太空轨道的成本可能暴降到只要50亿美元。太空天然的严寒环境和近乎无限的太阳能，可能让太空数据中心的运营经济学在3到4年内反超地表数据中心。

All In Podcast最新一期聊了Anthropic的事——几个大佬说了什么让我觉得很值得分享 周一开盘前，我看twitter上很多人在担心Anthropic的事会不会影响市场情绪。 我把All In这期的核心内容整理了一下，大家自己判断。 先说已经发生的事 Anthropic发出官方公告：美国政府以国家安全为由，发出了出口管制指令，要求暂停所有外国国籍人员访问Fable 5和Mythos 5的权限，无论这些人是在美国境内还是境外，包括Anthropic自己公司内部的外籍员工。 为了确保合规，Anthropic被迫立即对所有客户关闭了这两个模型的访问。其他Claude模型不受影响。Anthropic在公告里说他们认为这是一场误会，正在努力尽快恢复访问。 这件事的规模和突然程度超出了很多人的预期。 再说All In这期聊的背景 上周二Anthropic刚发布了最新模型Fable 5，性能接近刷新所有行业基准，但token成本是上一代的两倍。 然后开发者社区炸了，原因主要是两个。 第一，Anthropic强制保留所有用户提示词和上下文数据30天，就算签了零数据保留协议的企业客户也不例外。 第二，也是最让开发者愤怒的：如果后台检测到你在用Fable 5做前沿AI研究、芯片设计或机器学习开发，它会在不通知你的情况下悄悄降级到更低阶的模型，甚至重写你的提示词，但费用还是按Fable 5收。 节目里Jason现场测试了一下，问了一些记者在调查报道里会问的常见问题，结果后台直接把他降级回了旧模型。 大佬们怎么看这件事 David Sacks说得很直接：Anthropic在用安全恐惧做监管套利。Dario最近发文呼吁建立类似FDA的政府机构来审批所有AI模型，Sacks认为这件事的真正目的是用政府权力建立技术垄断，顺便绞杀开源AI。 Friedberg说了一件更现实的事：他自己的农业基因公司，做的是完全无害的植物基因改良预测，因为涉及生物和基因的敏感词，开始频繁遭到Anthropic的降级和限制。他说这正在逼迫大量美国初创公司转向开源模型。而目前世界上最强的开源模型很多来自中国，美国自己的政策在亲手把技术优势往外推。 这件事会影响周一市场吗？ 我觉得短期冲击有限，但要认真对待。 Anthropic还没上市，对公开市场的直接冲击是有限的。但这件事背后暴露的东西可以关注下，政府开始以国家安全为由直接干预顶级AI模型的访问权限，这不是一个小信号。 如果这个逻辑延伸下去，所有顶级AI模型都可能面临类似的监管风险。这对整个AI商业化的收入逻辑会产生什么影响，需要持续跟踪。 真正影响周一走势的主要因素还是日央行会议和FOMC前的情绪。但这件事让整个AI监管的不确定性上升了一个台阶，要放进观察清单里。 AI基本面的核心逻辑没有被动摇。

All-In Podcast最新：Salesforce CEO亲口说——软件末日？我已经经历过好几次了。这次他为什么还是不慌？ 软件股被砸得有多惨？ Salesforce市值蒸发900亿，ServiceNow跌42%，Workday跌45%。市场的逻辑只有一句话：AI智能体要把所有软件都替代了。但Salesforce CEO Mark Benioff在All-In Podcast上说了一句让我印象深刻的话："这不是我第一次经历SaaS末日了。" 他做Salesforce 27年，做软件40年，2016年经历过一次，2020年又一次。每次市场都说软件要死了，每次软件都活下来了。 基本面说了什么？ Salesforce今年营收将突破460亿美元，自由现金流160亿，正在回购500亿美元股票。HubSpot跌到2倍PS。这些数字不像一个要死的行业。 Chamath的判断才是这期最炸的部分： 他坚定看好头部软件垄断巨头的安全边际，但明确看空低端小软件——这个区别很重要。 他的逻辑是：过去四年全球在AI芯片和算力上砸了3万亿美元。当公开市场从狂热中冷静下来，开始严格追问"这几万亿美元的代币ROI到底在哪里"——OpenAI们最终不得不低头，去求Mark Benioff这类手握20年CXO客户信任关系的软件大亨帮忙分销和变现。那个时候，芯片估值将全面回归地面，软件股将迎来暴烈反彈。 软件大厂不是在被AI替代，它们在收割AI红利。 Salesforce今年向Anthropic采购3亿美元AI代币，用来部署编码智能体，覆盖全公司销售、客服和运营流程。通过新并购的Informatica建立语义层，把AI锚定在真实数据中。这不是防守，这是进攻。 结论： 芯片估值在天上，软件估值在地板。3万亿美元的算力投资，最终需要有人帮它变现。那个人不是OpenAI，是手握客户、数据和分销网络的软件大亨。 #软件股# #Salesforce# #CRM# #AI投资# #SaaS# #美股分析# #Anthropic# #AllinPodcast#

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