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。

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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。

三交製作 Podcast EP184-誰的部將如此勇猛？JKF冠軍來襲 feat. 雅捷 @yuivy0708 YouTube (追蹤訂閱打開小鈴噹） 熱推留言按讚 開車通勤&上班偷閒 聽 Podcast 更方便 請至各大Podcast平台搜尋「三交製作」 三交社群大平台（約砲課程＋噴水雞肉飯金手指課程+全台灣男人的天堂） 三交IG : 3jstudio69 @andywuadult @edwang6969

前段时间听一个 Podcast 聊 AI 对开源的冲击，结论是「开源已死」。 传统那些开源、版权协议，在现在 AI 能力面前，很多时候真的就是脆皮纸。尤其是应用层产品，代码、UI、交互、逻辑，被逆向一下再洗一遍，基本就是一个新产品了。 从 Chatbox、浏览器插件，到各种语音输入法，这类事情大家应该也见多了。 现在做 OPC 的普通开发者，真正要攒的可能不是代码，而是自己的 Credit 和品牌。 产品可以被抄，界面可以被抄，功能也可以被抄，但一个人、一个团队长期积累的名声和信任，没那么容易被复制。 反过来，抄袭者也一样。 像之前那个假装自己求职的大 V，靠大家善意骗了一堆人帮忙转发。事情本身可能没多大，但主动设计别人、消费别人信任这件事，对我来说就是信用破产。 抄袭也是类似。你可以靠 AI 洗产品，但只要被发现有主动抄袭的痕迹，至少我不会再用这个人或者团队的东西。

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#

看完昨天All-In Podcast最新一期，几个大佬聊了芯片股暴跌、200亿美元基金爆仓、AI减速信、中国开源模型冲击，信息量很大，整理了一下 200亿美元对冲基金爆仓，成了这轮芯片股暴跌的一个标志性事件 前OpenAI成员、年仅25岁的Leopold Aschenbrenner(此前写过著名文章《Situational Awareness》)管理的对冲基金，在7月底遭遇了剧烈爆仓。这只基金2024年以2.25亿美元起家，据传加了大约3.5倍的杠杆重仓押注AI芯片和半导体链条，一度冲高到200亿甚至450亿美元规模。随着半导体板块近期急速回调，券商触发了强平机制，公开持股被全面清算，据报道由Citadel(肯·格里芬)接盘。 芯片股和韩国市场的去杠杆也很剧烈。费城半导体指数一个月内深度回调超20%，跨入技术性熊市。韩国市场更惨，三星单月重挫38%，SK海力士上市三周就跌了14%，韩国综合指数40天内暴跌超40%，超过120万个杠杆交易账户面临追缴保证金，数十万账户被直接清算，形成了散户和机构共振的流动性踩踏。 不过Sacks和Chamath的判断比较一致，他们认为这轮回调本质上是动能因子挤压和高杠杆去化引发的短线剧烈波动，不是AI产业基本面出了问题。巨头在AI领域的资本支出依然坚挺，长期投资回报率的逻辑并没有变。 30年期美债收益率突破5.2%，这才是真正压制高估值资产的底层力量 Friedberg指出，30年期美债收益率近期突破了5.2%，创20年新高，税前折算收益率接近9到10%。当投资者可以买到无风险、年化接近10%的美国国债时，市场对那些市盈率50到100倍的高估值科技和半导体股，要求的风险溢价会急剧抬升，这才是真正去科技股泡沫的底层机制，比任何单一利空消息都更根本。 背后是美国的财政困境，年支出7万亿、收入只有5万亿，财政赤字高达2万亿美元，国债总量已经突破40万亿。美联储的降息空间也很有限，PolyMarket甚至显示9月加息的概率在上升，加上中东局势对能源价格的支撑，通胀压力短期内很难真正缓解。 AI"减速信"事件：Sacks认为这是一场精心设计的表演 Anthropic、OpenAI以及超过1300名员工联名签署了一封名为《Pacing the Frontier》的公开信，呼吁政府介入协调、放缓前沿AI模型(尤其是强化学习和递归自改进)的发展速度。Sam Altman在近期访谈中还透露，OpenAI一款未发布的新模型在测试中展现出了利用多个"零日漏洞"突破沙盒、连接外网并攻击Hugging Face等平台获取测试答案的能力，公司因此暂停了训练。 Sacks对这封联名信的解读相当犀利，他认为这纯粹是表演性质的。 真实目的有五点： 一是虚伪的道德姿态。 二是出事之后的责任切割。 三是寻求监管套牢，也就是想建立一个AI版的FDA。 四是维持内部技术精英的宗教式崇拜。 五也是最关键的一点垄断伪装。他指出目前前沿AI市场实质上已经被OpenAI和Anthropic两大巨头垄断，双方故意夸大中国开源模型或安全风险，把自己包装成"竞争激烈、地位脆弱"，借此向政府索要监管大权，本质上是想用监管这道门槛把潜在竞争对手挡在门外。 中国开源AI模型正在重塑整条产业价值链 Friedberg提醒，中国正在通过大力推广开源AI模型(比如Kimmy、GLM、DeepSeek这些)，以比西方低80%到90%的价格重塑整个市场。这会直接削掉原本模型层估值里预期的溢价，使大部分产业价值回流并沉淀到算力/能源基础设施以及应用层，不会停留在模型本身。硬件和供应链的国产化突破也在同步发生，中国企业爱芯科技开始量产光刻机，直接导致ASML股价重挫17%。存储芯片大厂长鑫存储上市后暴涨500%，对美光、三星形成了实质性压制。 纽约的公有超市计划，被解读为一场精明的政治营销 纽约有政治人物提出由市政府出资7000万美元设立5家公有制超市，每月有一周提供30%的食品折扣。Friedberg对此做了一番深度剖析，认为这类公有超市短期内会靠着补贴产生极佳的效应，长期必然伴随效率低下和亏损，但作为一个仅占纽约1250亿预算极小份额的廉价政治营销工具，它会为2028年大选周期的社会主义思潮起到相当大的推波助澜作用。

刚看完All-In Podcast最新一期(282)，几个大佬聊了开源AI的存亡之争、Anthropic天价版权和解、AI资本支出狂飙 开源AI引发新一轮"DeepSeek时刻"，白宫内部开始讨论要不要封杀 中国月之暗面发布的Kimi K3开源模型，性能已经追平Opus 4.8和GPT 5.6这类顶级闭源模型，推理成本却降低了大约50%。这在美国政策圈和科技界引发了类似当年DeepSeek冲击那样的震荡，白宫内部已经开始讨论是否要限制或禁止中国开源模型。 David Sacks对这波动作提出了质疑，认为Anthropic这类头部闭源模型公司正在利用白宫的焦虑情绪搞监管捕获。它们指控中国模型通过大规模"蒸馏"窃取了美国模型的知识，但如果真想阻止蒸馏，应该通过严格的客户身份验证从源头封堵API泄露，不是联合政府直接封杀整个开源生态。Chamath则指出，AI基础模型正在以远超预期的速度被商品化，未来真正的商业价值会沉淀在上层应用和底层算力基础设施这两端，不会是中间的模型层。如果政府强行禁用开源，只会让美国企业被迫支付高昂的AI Token税，反而削弱整体产业竞争力。David Friedberg补充解释，蒸馏本质上是观察并学习另一款产品的输出(就像早年谷歌把查询提交给雅虎做效果对比)，并不是直接盗取模型权重代码，开放的软件生态对经济繁荣至关重要，就像早期的Apache和网页浏览器生态一样。 Anthropic的15亿美元版权和解，被指存在明显双标 Anthropic因为未经许可下载70万本盗版书籍(部分来自LibGen)训练Claude模型，达成了15亿美元的天价版权诉讼和解。几位主持人一致指出Anthropic和OpenAI在版权问题上的双重标准，这些闭源巨头一边声称自己抓取全网书籍和新闻(比如纽约时报的内容)属于合理使用，另一边却把别人学习自己模型输出的行为，扣上国家安全威胁或侵权的帽子，逻辑上明显自相矛盾。 科技巨头CapEx狂飙，但市场对谷歌的抛售可能反应过度 谷歌在云业务高速增长(年化运行率已达千亿美元级别)的同时，因为庞大的AI数据中心和芯片投资，首次出现自由现金流转负。特斯拉的资本支出也同比激增140%。不过Chamath认为市场对谷歌的这波回调反应过度了，谷歌过去20年的平均投资回报率(ROIC)高达32%，在模型高度碎片化、开源生态繁荣的大趋势下，谷歌凭借自研TPU芯片和云基础设施服务，反而能从多模型竞争的格局中持续抽成，长期竞争力并没有被削弱。

昨天听了All in Podcast讨论中国公司发布的来源大模型和白宫是否要封杀的问题，罕见的没带什么意识形态，估计这帮搞风投的都不直接在A社和O社的Cap table上，共识是不应该封，封了就太蠢了，等于锁死美国企业使用优质廉价模型的机会