要點提煉：

• AI技術(shù)量級：AI是比互聯(lián)網(wǎng)更宏大的技術(shù)變革，可與電力、微處理器和蒸汽機相提并論，目前仍處于“非常早期”階段。
• 成本“通縮”：智能的單位成本（Per unit cost）下降速度遠超摩爾定律，這將帶來需求的爆發(fā)性增長。
• “短缺導(dǎo)致過剩”：遵循“短缺導(dǎo)致過?！钡臍v史規(guī)律，GPU和數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模建設(shè)最終將導(dǎo)致供應(yīng)過剩，從而進一步壓低AI成本。
• 市場結(jié)構(gòu)：未來AI市場將類似計算機產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：少數(shù)“上帝級模型”（類似超級計算機）在頂端，海量低成本“小模型”在邊緣側(cè)普及。
• 中美競爭：這是一個雙雄爭霸的局面。中國（如DeepSeek、Kimi）在追趕速度、開源策略和芯片自研上表現(xiàn)驚人，這促使美國聯(lián)邦層面的監(jiān)管風(fēng)向轉(zhuǎn)為支持創(chuàng)新。他說道，“基本上AI只在美國和中國被構(gòu)建。世界其他地方要么造不出來，要么不想造”。
• 商業(yè)模式：AI應(yīng)用正從“按Token付費”向“基于價值定價”轉(zhuǎn)移；初創(chuàng)公司不再只是“套殼（Wrappers）”，而是正在向后集成構(gòu)建自己的模型。
• AI的平民化：無論是文本、視頻還是音樂，全球最先進的AI技術(shù)（如ChatGPT、Sora、Suno）已打破壁壘，任何人都可以在第一時間直接使用并驗證這些“原本昂貴”的頂尖技術(shù)。
  
• 民眾一邊恐慌一邊擁抱AI：民調(diào)顯示公眾對“AI替代”感到恐慌，但實際行為數(shù)據(jù)顯示人們正在瘋狂采用AI。
• 歐洲落后的AI局面：歐盟因無法在創(chuàng)新上領(lǐng)跑，轉(zhuǎn)而追求“監(jiān)管領(lǐng)先”（如《歐盟AI法案》）。安德森認為，這種做法幾乎扼殺了本土AI發(fā)展，甚至導(dǎo)致蘋果和Meta拒絕在歐洲發(fā)布最新功能。

“如果有什么東西出現(xiàn)了短缺，人類的歷史證明它最終會被大規(guī)模復(fù)制，直到變成過?！狝I芯片和算力也不會例外?！?/strong>

在最新的The a16z Show特別節(jié)目中，a16z聯(lián)合創(chuàng)始人、硅谷風(fēng)投教父Marc Andreessen（馬克·安德森）就人工智能的未來格局、中美技術(shù)競賽以及資本市場最關(guān)心的回報問題進行了深度拆解。作為經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)周期的資深投資人，安德森直言：“（AI）這是我有生以來經(jīng)歷的最大規(guī)模的技術(shù)革命……不僅比互聯(lián)網(wǎng)大，其量級堪比電力和微處理器?！?/strong>

“導(dǎo)致過剩的第一大原因就是短缺”

盡管市場對于AI的營收增長與燒錢速度存在分歧，但安德森從投資者的角度指出，目前的許多擔(dān)憂可能被誤讀了。他認為，核心在于智能成本的“極度通縮”。

“AI價格的下降速度比摩爾定律還要快，”安德森在訪談中強調(diào)，“所有AI輸入的單位成本都在崩塌。結(jié)果就是單位成本的‘超通縮’（hyper deflation），這將推動超出預(yù)期的需求增長?！?/p>

對于投資者普遍關(guān)注的GPU和基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸，安德森給出了基于歷史周期的判斷：“在任何具有商品屬性的市場中，導(dǎo)致過剩的第一大原因就是短缺……因為短缺，你會看到數(shù)千億甚至數(shù)萬億美元投入地下。未來十年，AI公司的單位成本將像石頭一樣直線下跌?！?/strong>

中美競賽：DeepSeek帶來的震撼

訪談中，安德森罕見地詳細評價了來自中國的競爭壓力，特別是提到了DeepSeek和Kimi等模型的崛起。他承認，中國在開源模型上的進展讓華盛頓和硅谷都感到驚訝。

“DeepSeek的發(fā)布是一個‘超新星時刻’，”安德森說道，“它不僅性能出色，而且來自一家對沖基金，而非大型科技巨頭，這完全出乎意料。”他指出，中國公司在開源領(lǐng)域的策略，實際上形成了一種全球性的價格競爭，這或使美國政策制定者重新思考監(jiān)管方向。

“在華盛頓，不管是民主黨還是共和黨，現(xiàn)在都很少有興趣做任何可能阻止我們戰(zhàn)勝中國的事情，”安德森透露，此前業(yè)界擔(dān)心的聯(lián)邦層面嚴(yán)苛監(jiān)管風(fēng)險已經(jīng)大幅降低，現(xiàn)在的博弈主要集中在州一級（如加州的SB 1047法案）。

AI定價權(quán)的轉(zhuǎn)移：從“按次計費”到“價值定價”

在商業(yè)模式上，安德森觀察到一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變。雖然云巨頭樂于通過“按Token計費（Tokens by the drink）”來銷售算力，但初創(chuàng)公司正在探索更具護城河的模式。

“如果你能讓醫(yī)生、律師或程序員的生產(chǎn)力大幅提升，你能不能從這部分提升的價值中分一杯羹？”安德森認為，高定價往往對客戶是有利的，因為它支撐了更好的研發(fā)。“AI初創(chuàng)公司在定價上比SaaS公司更具創(chuàng)造力?！?/p>

此外，對于“初創(chuàng)公司是否只是大模型的套殼（GPT Wrappers）”這一質(zhì)疑，安德森進行了有力反駁。他指出，像Cursor這樣的領(lǐng)先應(yīng)用公司，正在向后集成，“實際上正在構(gòu)建自己的AI模型”，因為他們擁有最深的領(lǐng)域認知。

閉源大模型VS開源小模型

對于未來是閉源大模型贏還是開源小模型贏，安德森認為這并非零和博弈，而是一個分工明確的“智力金字塔”。他用招聘做比喻：“有些任務(wù)需要智商160的弦理論博士（大模型），但世界上絕大多數(shù)經(jīng)濟活動只需要智商120的勝任者（小模型）?！?/strong>

他預(yù)測行業(yè)結(jié)構(gòu)將類似計算機產(chǎn)業(yè)：

“你會有極少數(shù)相當(dāng)于超級計算機的‘上帝模型’運行在巨大的數(shù)據(jù)中心里；然后會有層層遞進的小模型，最終延伸到嵌入式系統(tǒng)?！卑驳律偨Y(jié)道，“最聰明的模型永遠在頂端，但數(shù)量最多的將是那些邊緣側(cè)的小模型。”

Marc Andreessen訪談全文翻譯：

背景介紹：
Marc Andreessen 2026年展望：AI時間線、中美博弈與AI的價格
2026年1月8日 The a16z Show
安德森 (Marc Andreessen) 00:00
這波新的AI公司正在實現(xiàn)營收增長，我說的是實實在在的客戶收入，是真實的需求轉(zhuǎn)化為真金白銀出現(xiàn)在銀行賬戶里，其起飛速度絕對是前所未有的。我們看到公司的增長速度要快得多。但我非常懷疑人們今天使用的產(chǎn)品形態(tài)會是五年或十年后的樣子。我認為產(chǎn)品會從現(xiàn)在開始變得更加完善。所以我認為我們可能還有很長的路要走。
安德森 00:20
這些都是價值萬億美元的問題，而不是答案。但是一旦有人證明了某件事是可行的，其他人想要追趕似乎并不難，即使是那些資源少得多的人。當(dāng)一家公司面臨根本性的開放戰(zhàn)略或經(jīng)濟問題時，這往往是一個大麻煩。公司需要回答這些問題。如果他們把答案搞錯了，他們就真的有麻煩了。
安德森 00:40
在風(fēng)投領(lǐng)域，我們可以同時押注多種策略。我們正在積極投資于我們要確定的每一項策略背后，只要我們認為它有合理的成功機會。如果你想了解人們，基本上有兩種方法來了解他們在做什么和想什么。一種是問他們，另一種是觀察他們。你在許多人類活動領(lǐng)域經(jīng)常看到的，包括政治和社會的許多不同方面，當(dāng)你詢問人們時得到的答案，與你觀察他們時得到的答案是非常不同的。如果你進行一項調(diào)查或民意測驗，比如美國選民對AI的看法，結(jié)果就像是他們?nèi)继幱跇O度恐慌之中。就像是，天哪，這太可怕了。這太糟糕了。這會搶走所有工作，會毀了一切。但如果你觀察他們的“顯示偏好”（實際行為），他們所有人都在使用AI。
主持人 (The a16z Show) 01:22
很多朋友提前發(fā)來了問題。我已經(jīng)把這些問題整理成了幾個不同的板塊，用于今天上午與Marc的這場AMA（有問必答）。所以我們想我們要涵蓋四大主題：AI與市場動態(tài)、政策與監(jiān)管、關(guān)于a16z的一切，最后我們還有一個有趣的綜合環(huán)節(jié)，我們稱之為“沙盒”，如果我們有時間的話。那么首先從最大的問題開始，我們正處于AI革命的中心，Marc，你認為我們現(xiàn)在處于第幾局（Inning，棒球術(shù)語，意指階段）？你最興奮的是什么？
安德森 01:51
首先，我要說這是我有生以來最大的技術(shù)革命。你知道，希望在未來的30年里我能看到更多這樣的變革。但這確實是最大的一次。僅從量級上來看，這顯然比互聯(lián)網(wǎng)還要大，能與之類比的是微處理器、蒸汽機和電力這類事物。所以這是真正巨大的變革。
安德森 02:13
之所以說它如此巨大，也許對大家來說已經(jīng)很明顯了，但我還是快速過一遍。如果你回溯到20世紀(jì)30年代，有一本很棒的書叫《機器的崛起》（Rise of the Machines）講了這個過程。
安德森 02:26
如果你一直回溯到1930年代，實際上在發(fā)明計算機的人之間存在一場辯論。這種辯論在于，他們在真正造出機器之前就已經(jīng)理解了計算理論。他們就是否應(yīng)該按照當(dāng)時所謂的“加法機”或“計算器”的形象來構(gòu)建計算機進行了大辯論，你可以想象成本質(zhì)上的收銀機。IBM實際上是美國國家收銀機公司的繼任者。當(dāng)然，那是行業(yè)最終選擇的道路，即構(gòu)建這些超字面意義的數(shù)學(xué)機器，它們每秒可以執(zhí)行數(shù)十億次數(shù)學(xué)運算，但當(dāng)然沒有能力像人類喜歡的那樣與人類打交道。所以，它們無法理解人類的語音、語言等等。這就是我在過去80年里所處的計算機行業(yè)，也是過去80年里創(chuàng)造了所有財富和財務(wù)回報的計算機行業(yè)，跨越了從大型機到智能手機的所有代際。但在當(dāng)時，實際上在30年代，他們就知道，他們理解人腦的基本結(jié)構(gòu)。他們理解，他們有一套人類認知的理論，實際上他們有一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論。所以他們有這個理論，實際上第一篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)論文發(fā)表于1943年，也就是80多年前，這極其驚人。你可以去讀一篇采訪，或者在YouTube上看一段這兩位作者McCulloch和Pitts的采訪。我想你可以看到McCulloch在1946年左右的采訪。那是他在電視上的樣子，在遠古時代。那是一段真正令人驚嘆的采訪，因為他在他的海邊別墅里，出于某種原因沒穿襯衫。他在談?wù)撨@樣一個未來：計算機將通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在人腦模型之上。那是一條未被選擇的路。基本上發(fā)生的事情是，計算機實際上是按照加法機的形象建造的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上沒有發(fā)生。
安德森 04:22
但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個想法，在學(xué)術(shù)界和前沿研究中繼續(xù)被一小群人探索，原本被稱為控制論，后來被稱為人工智能，基本上持續(xù)了80年。本質(zhì)上它并不奏效，基本上是十年又十年的過度樂觀緊接著失望。當(dāng)我在80年代上大學(xué)時，硅谷有過一次著名的AI繁榮與蕭條周期。按照現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)看它很小，但在當(dāng)時是件大事。到了1989年我上大學(xué)進入計算機科學(xué)系時，AI算是一個冷門領(lǐng)域，每個人都認為它永遠不會實現(xiàn)。但科學(xué)家們值得稱贊，他們堅持研究，建立了一個巨大的概念和思想庫。然后基本上我們都看到了ChatGPT時刻的發(fā)生。突然之間，一切具象化了，就像是，天哪，事實證明它是可行的。所以，這就是我們現(xiàn)在所處的時刻。
安德森 05:18
然后，非常重要的是，那是不到三年前的事，對吧？那是2022年的夏天，或者說2022年的圣誕節(jié)。所以我們實際上才進入這波浪潮三年，而這實際上是一場80年的革命，終于能夠兌現(xiàn)那些處于“另一條路徑”——即人類認知模型路徑——上的人們從一開始就看到的承諾。
安德森 05:43
然后，這項技術(shù)的巨大好消息是它已經(jīng)某種程度上極其民主化了。世界上最好的AI可以在ChatGPT、Grok、Gemini或者其他這些你可以直接使用的產(chǎn)品上獲得，你可以直接看到它們是如何工作的。視頻也是一樣，你可以通過Sora看到視頻領(lǐng)域的最新技術(shù)。你可以看到音樂，你可以看到Suno和Udio等等。所以我們基本上正在見證這一切的發(fā)生。
安德森 06:09
現(xiàn)在硅谷正以這種令人難以置信的熱情浪潮作為回應(yīng)。而且，非常關(guān)鍵的是，這觸及了硅谷的魔力，即硅谷很久以前就不再是一個制造“硅”（芯片）的地方了，那個產(chǎn)業(yè)很久以前就搬出了加州，最終搬出了美國，盡管我們現(xiàn)在正試圖把它帶回來。但硅谷在過去80年的存在中，其偉大的優(yōu)點在于它能夠從之前的技術(shù)浪潮中回收人才，并從新的技術(shù)浪潮中吸納人才，然后激勵整整新一代的人才加入這個項目。所以硅谷有一種循環(huán)模式，能夠重新分配資本和人才，建立熱情，建立臨界質(zhì)量，建立資金支持，建立人力資本，建立一切熱情，迎接每一波新技術(shù)。
安德森 06:57
這就是AI應(yīng)用正在發(fā)生的事情。我想大概我能說的最大的一點就是：我很驚訝。我覺得我基本上每天都對我所看到的東西感到驚訝。而且，我們處于一個幸運的位置，可以從兩個角度看到它。一個是我們可以非常仔細地追蹤底層科學(xué)和研究工作。所以我可以說，每天我都會看到一篇新的AI研究論文，完全讓我震驚，那是某種新的能力，或者某種新的發(fā)現(xiàn)，或者某種新的進展，是我從未預(yù)料到的，我只是感嘆，哇，我不敢相信這是真的。
安德森 07:30
然后在另一邊，當(dāng)然，我們看到了所有新產(chǎn)品和新初創(chuàng)公司的涌現(xiàn)。我想說我們經(jīng)常會說一些話，同樣是讓我下巴掉到地上的那種。所以，這感覺像是一場巨大的變革。我認為它確實會斷斷續(xù)續(xù)地到來，這些過程是混亂的。你知道，這是一個經(jīng)常會“滑雪滑得太快（超前）”和過度承諾的行業(yè)。所以肯定會有這樣的時刻，人們會覺得，哇，這并不像人們想的那么好，或者，哇，這結(jié)果太貴了，經(jīng)濟賬算不過來等等。
安德森 08:05
但是，除此之外，我只想說這些能力確實是神奇的。順便說一句，我認為這就是消費者在使用它時的體驗，我認為這也是企業(yè)在進行試點和考慮采用時的大部分體驗。然后這就轉(zhuǎn)化為了底層數(shù)據(jù)。我是說，我們剛剛看到這一波新的AI公司正在實現(xiàn)營收增長，就像實際的客戶收入，實際的需求轉(zhuǎn)化為真金白銀出現(xiàn)在銀行賬戶里。這絕對是前所未有的起飛速度。我們看到公司的增長速度要快得多。關(guān)鍵的領(lǐng)先AI公司，以及那些擁有真正突破和極具吸引力產(chǎn)品的公司，其收入增長速度肯定比我以前見過的任何浪潮都快。
安德森 08:46
所以從所有這些來看，感覺它肯定還處于早期。很難想象我們已經(jīng)見頂了。感覺一切都還在發(fā)展中。坦率地說，對我來說，感覺產(chǎn)品本身仍然超級早期。我非常懷疑人們今天使用的產(chǎn)品形態(tài)會是五年或十年后的樣子。我認為產(chǎn)品會從現(xiàn)在開始變得更加完善，所以我認為我們可能還有很長的路要走。
主持人 09:11
既然談到這個話題。最大的質(zhì)疑之一是，是的，收入是巨大的，但支出似乎也保持著同步增長。那么在這個討論中人們忽略了什么？
安德森 09:21
是的，讓我們從商業(yè)模式開始。你說得對。這個行業(yè)基本上有兩種核心商業(yè)模式：消費者商業(yè)模式和所謂的企業(yè)或基礎(chǔ)設(shè)施商業(yè)模式。看，在消費者方面，我們生活在一個非常有趣的世界，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)存在并已完全部署，對吧？所以我舉個例子，有時人們會問：AI像互聯(lián)網(wǎng)革命嗎？嗯，有一點像，但這不同于互聯(lián)網(wǎng)的一點是，我們當(dāng)年必須“建設(shè)”互聯(lián)網(wǎng)。我們必須實際建立網(wǎng)絡(luò)，我們必須那樣做，最終這涉及在地底下埋設(shè)大量的光纖，涉及大量的移動基站，涉及大量的智能手機、平板電腦和筆記本電腦的出貨，才能讓人們上網(wǎng)。這是一項令人難以置信的物理工程。順便說一句，人們忘記了這花了多長時間，對吧。
安德森 10:10
互聯(lián)網(wǎng)本身是1960年代、1970年代的發(fā)明。消費者互聯(lián)網(wǎng)是90年代初的新現(xiàn)象。但是，直到2000年代，如果你還記得的話，我們才真正讓寬帶進家庭。那真的直到互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂后才開始真正鋪開，這相當(dāng)驚人。然后直到2010年左右我們才有了移動寬帶。人們實際上忘記了最初的iPhone是在2007年發(fā)布的。它沒有寬帶。它是在窄帶2G網(wǎng)絡(luò)上的。它沒有高速數(shù)據(jù)，完全不像那樣。所以直到大約15年前，我們才真正擁有移動寬帶。所以互聯(lián)網(wǎng)是一項巨大的工程，但互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)建成了，智能手機也普及了。所以現(xiàn)在的關(guān)鍵點是，地球上有50億人都在使用某種版本的移動寬帶互聯(lián)網(wǎng)。對吧。
安德森 11:12
而且，世界各地的智能手機售價低至10美元。我們有像印度的Jio這樣驚人的項目，正在把地球上剩余的人口帶上線。所以我們談?wù)摰氖?0億、60億人。我之所以講這一通，是因為消費者AI產(chǎn)品基本上可以以他們想要采用的速度，迅速部署給所有這些人，對吧？所以互聯(lián)網(wǎng)是AI能夠以光速擴散到全球廣泛人口的載體波。這是一種以前從未可能的潛在新技術(shù)擴散速度。就像什么？你不能下載電力，對吧？你不能下載室內(nèi)管道，你不能下載電視機，但你可以下載AI。
安德森 11:48
這就是我們所看到的，AI消費級殺手級應(yīng)用的增長速度驚人。然后它們的變現(xiàn)能力非常好。再強調(diào)一遍，我之前提到過，但總的來說，變現(xiàn)非常好，順便說一句，包括在更高的價位上。
安德森 12:05
我喜歡觀察AI浪潮內(nèi)部的一點是，我認為AI公司在定價上比SaaS公司和消費互聯(lián)網(wǎng)公司更有創(chuàng)造力。例如，現(xiàn)在消費者AI每月的價格層級達到200或300美元已變得很常見，我認為這非常積極。因為我認為很多公司因為定價太低而限制了自己的機會。我認為AI公司更愿意推動這一點，這很好。
安德森 12:30
總之，我認為這是對我們所談?wù)摰南M者收入規(guī)模保持相當(dāng)理性樂觀的理由。
安德森 12:38
然后在企業(yè)方面，問題基本上就是：智能值多少錢？對吧。如果你有能力向你的業(yè)務(wù)注入更多智能，如果你有能力做哪怕是最平淡無奇的事情，比如提高你的客戶服務(wù)評分，增加追加銷售，或者減少客戶流失，或者如果你有能力更有效地運行營銷活動，所有這些都與AI直接相關(guān)，比如這些是人們已經(jīng)看到的直接商業(yè)回報。然后，如果你有機會將AI注入新產(chǎn)品，突然之間你的車會和你說話，世界上的所有東西都亮了起來并開始變得非常聰明。那值多少錢？這再一次，你只要觀察一下就會發(fā)現(xiàn)，哇，領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施公司的收入增長快得令人難以置信。那種拉動力真的很巨大。所以，這再一次感覺就像這種令人難以置信的產(chǎn)品市場契合（Product Market Fit），而核心商業(yè)模式實際上非常有趣。核心商業(yè)模式基本上就是“按次購買Token（tokens by the drink）”，也就是每美元購買多少智能Token。
安德森 13:43
哦，順便說一句，另一件有趣的事是如果你看看AI的價格正在發(fā)生什么，它的下降速度比摩爾定律還要快。我可以詳細講講，但基本上，AI的所有輸入都在單位基礎(chǔ)上成本崩塌。結(jié)果就是這種單位成本的極度通縮。這就帶來了供需彈性下的超越對應(yīng)水平的需求增長。所以，即使在那方面，我們也感覺只是剛剛開始弄清楚這東西到底會變得多貴或多便宜。我是說，毫無疑問，“按次購買Token”的價格將從這里開始大幅下降。這只會驅(qū)動我認為的巨大需求。然后成本結(jié)構(gòu)中的一切都將得到優(yōu)化，對吧？
安德森 15:21
所以，當(dāng)我們談?wù)撔酒蛘邿o論什么，構(gòu)建AI的單位輸入成本時，現(xiàn)在供需法則將會起作用，對吧？但是在任何具有商品屬性的市場中，導(dǎo)致過剩的第一大原因就是短缺。而導(dǎo)致短缺的第一大原因就是過剩，對吧？所以，當(dāng)你遇到GPU短缺、或者芯片短缺、或者數(shù)據(jù)中心空間短缺時，如果你看看人類響應(yīng)需求建造事物的歷史。如果有某種東西短缺且可以被物理復(fù)制，它就會被復(fù)制。所以將會有一場巨大的建設(shè)熱潮。我是說，現(xiàn)在可能有數(shù)千億甚至數(shù)萬億美元正投入地下搞這些東西。所以AI公司的單位成本將在未來十年像石頭一樣直線下跌。
安德森 15:52
所以，是的，經(jīng)濟問題當(dāng)然是非常真實的。當(dāng)然，圍繞所有這些業(yè)務(wù)都有微觀經(jīng)濟問題。但至少在這里，我認為宏觀力量是非常強大的。是的，鑒于這項技術(shù)對消費者和企業(yè)用戶的潛在價值，以及目前正在積極探索人們?nèi)绾卧谏詈蜆I(yè)務(wù)中使用它的所有方式。實際上，我真的很難看出它怎么會不大幅增長并產(chǎn)生巨大的收入。
主持人 15:52
是的，實際上，我想大概是兩三周前，AWS說他們一直使用的GPU，他們已經(jīng)能夠?qū)⑵涫褂脡勖娱L到甚至7年以上。所以他們使用的GPU的保質(zhì)期也在延長，這使得他們能夠比過去幾個周期更好地進行優(yōu)化，這也是正確的思考方式嗎？
安德森 16:12
是的，沒錯。這是一個非常重要的問題和觀察。順便說一句，這也引出了另一個存在不同理論的問題，基本上就是大模型與小模型之爭。很多數(shù)據(jù)中心的建設(shè)是圍繞著托管、訓(xùn)練和服務(wù)大模型的，原因顯而易見。但在同一時間，小模型革命也在發(fā)生。
安德森 16:37
如果你只是追蹤——你可以從各種研究機構(gòu)那里得到這些圖表——如果你只是追蹤前沿模型的能力隨時間的變化，你會發(fā)現(xiàn)在6或12個月后，就會有一個小模型擁有同樣的能力。所以有一種追逐功能正在發(fā)生，即大模型的能力基本上被壓縮并在更小的尺寸下提供，因此成本更低，而且速度很快。我舉個最近的例子，就在過去兩周發(fā)生的。再次強調(diào)，這就是那種讓人震驚的事情。
安德森 17:07
有一家中國公司，我忘了公司的名字（注：指月之暗面Moonshot AI），但這是一家生產(chǎn)名為Kimi模型的公司，Kimi是中國領(lǐng)先的開源模型之一。Kimi的新版本是一個推理模型，至少根據(jù)目前的基準(zhǔn)測試，它基本上復(fù)制了GPT-5的推理能力（注：此處原文可能指o1或類似的高級推理能力，安德森用GPT-5代指下一代能力）。而GPT-5級別的推理模型相對于GPT-4是一大進步。當(dāng)然，GPT-5的開發(fā)和服務(wù)成本極其高昂。突然之間，無論六個月后還是什么時候，你有了一個名為Kimi的開源模型。而且我想，我不知道他們是否已經(jīng)做到，它要么是被壓縮到可以在一臺MacBook上運行，要么是兩臺MacBook上，對吧？所以你突然之間，如果你是一個企業(yè)，你想擁有一個GPT-5能力的推理模型。
安德森 17:52
但你不想支付GPT-5的成本，或者你不想讓它被托管，你想在本地運行它，你可以做到。這又是一次突破。就像是又一個周二，又一個巨大的進步，就像，天哪。當(dāng)然，OpenAI會做什么？顯然他們會去開發(fā)GPT-6，對吧？
安德森 18:12
所以有一種階梯效應(yīng)正在發(fā)生，整個行業(yè)都在向前發(fā)展。大模型變得更有能力，小模型在后面追趕。然后小模型提供了完全不同的部署方式，價格非常低。所以，是的，我想我們會看到會發(fā)生什么。
安德森 18:32
在這個行業(yè)里有一些非常聰明的人認為，最終一切都只會在大模型上運行。因為顯然大模型總是最聰明的。所以你總是會想要最智能的東西。因為如果你能用最智能的東西，為什么還要用不那么智能的呢？
安德森 18:45
反駁的觀點是，經(jīng)濟和世界上發(fā)生了大量的任務(wù)不需要愛因斯坦，你知道，一個智商120的人就很好了。你不需要一個智商160的弦理論博士，你只需要一個能干的人，那就很好了。而且，正如我們之前討論過的，我傾向于認為AI行業(yè)的結(jié)構(gòu)會很像計算機行業(yè)的結(jié)構(gòu)，也就是說你會有極少數(shù)基本上相當(dāng)于超級計算機的東西，也就是這些運行在巨大數(shù)據(jù)中心的巨型“上帝模型”。然后，我對此并不完全確信，但我的工作假設(shè)是，接下來會發(fā)生這種向下的級聯(lián)，即更小的模型，最終一直到非常小的模型，運行在嵌入式系統(tǒng)中，運行在世界上每一件實物內(nèi)部的單個芯片上。
安德森 19:33
那就是，最聰明的模型總是會在頂端，但模型的數(shù)量實際上會是那些擴散出去的小模型更多。對吧，這正是微芯片發(fā)生的事情。這就是計算機發(fā)生的事情，它們變成了微芯片，這也是操作系統(tǒng)和我們在軟件中構(gòu)建的許多其他東西所發(fā)生的事情。所以，我傾向于認為這就是將會發(fā)生的事情。關(guān)于芯片方面，再次強調(diào)，就像芯片一樣，如果你看整個芯片行業(yè)的歷史，短缺會變成過剩。
安德森 20:00
你會得到——就像任何時候在一個新的芯片類別中出現(xiàn)巨大的利潤池，有人領(lǐng)先一段時間，并獲得了我們所謂的穩(wěn)健市場份額所對應(yīng)的利潤。但隨著時間的推移，會發(fā)生什么，對吧，這會吸引競爭。當(dāng)然，這正在發(fā)生。所以Nvidia實際上是一家很棒的公司，完全配得上他們所處的地位，完全配得上他們產(chǎn)生的利潤。但他們現(xiàn)在太值錢了，產(chǎn)生的利潤太多了，這對芯片行業(yè)的其他公司來說是有史以來最好的信號，去弄清楚如何推進他們的AI芯片狀態(tài)。
安德森 20:32
順便說一句，這已經(jīng)在發(fā)生了，對吧？所以你有其他大公司像AMD在追趕他們。然后非常重要的是，你有超大規(guī)模云廠商（Hyperscalers）在制造自己的芯片。所以，很多大科技公司正在制造自己的芯片，當(dāng)然，中國人也在制造他們自己的芯片。所以，五年內(nèi)AI芯片很有可能會變得便宜且豐富，至少與今天的情況相比是這樣，這再次我認為將極有利于我們所投資的那類公司的經(jīng)濟效益。
主持人 21:02
而且初創(chuàng)公司也開始著手新的芯片設(shè)計。
安德森 21:06
是的，那就是另一回事，你有這些顛覆性的初創(chuàng)公司。實際上就芯片而言，我們并不是芯片的大投資者，因為那有點像是大公司的事情，但AI運行在所謂的GPU上有點歷史的偶然性，GPU代表圖形處理單元。基本上，對于沒有追蹤這個的人來說，基本上有兩種芯片促成了個人電腦的誕生。所謂的CPU，中央處理單元，經(jīng)典的就是Intel x86芯片。那是電腦的大腦。然后是另一種叫GPU或圖形處理單元的芯片。那是每臺PC里的第二種芯片，負責(zé)所有的圖形處理。這包括游戲、CAD/CAM或者任何其他涉及大量視覺效果的東西，比如Photoshop。所以個人電腦的經(jīng)典架構(gòu)是一個CPU和一個GPU。順便說一句，智能手機也是如此。但這已經(jīng)隨著時間變得模糊了。所以很多CPU現(xiàn)在內(nèi)置了GPU功能。實際上很多GPU現(xiàn)在也內(nèi)置了CPU功能。
安德森 22:05
所以這個界限隨著時間變得模糊，但那是經(jīng)典的分類。但事實是，這種分類意味著雖然Intel在CPU上壟斷了很長一段時間，但在GPU這個市場上，Nvidia打了30年的GPU戰(zhàn)爭并成為了贏家，是該領(lǐng)域最好的公司，但這曾是一個競爭極其激烈的圖形處理器市場。實際上利潤率并沒有那么高。實際上市場也沒有那么大。然后基本上，事實證明有兩種其他形式的計算非常有價值，而且恰好在操作上是大規(guī)模并行的，這恰好非常適合GPU架構(gòu)。這兩種基本利極其豐厚的額外應(yīng)用大約從15年前開始是加密貨幣。然后是從大約四年前開始的AI。所以，Nvidia，我想說，非常聰明地建立了一種非常適合這個的架構(gòu)。但也有一點命運的轉(zhuǎn)折，事實證明如果AI是殺手級應(yīng)用，GPU架構(gòu)恰好是致力于它的最佳傳統(tǒng)架構(gòu)。
安德森 23:08
我講這些是為了說，如果你今天從頭開始設(shè)計AI芯片，你不會構(gòu)建一個完整的GPU。你會構(gòu)建專用的AI芯片，它們會更嚴(yán)格、更具體地適應(yīng)AI，我認為在經(jīng)濟上會更有效率。而且，Jen，正如你所說，有初創(chuàng)公司實際上正在構(gòu)建專門面向AI的全新類型的芯片。我們會看看那里會發(fā)生什么。從頭開始建立一家新的芯片公司很難?？赡芷渲幸患一蚨嗉页鮿?chuàng)公司能靠自己成功，其中一些做得很好。當(dāng)然也有可能如果他們被大公司收購，大公司有能力擴展他們。所以我們會看看這究竟如何展開。當(dāng)然，順便說一句，我們也會看到，韓國人肯定會參與進來。日本人會參與進來，然后中國人也會以主要的方式參與進來。你知道，他們正在建立自己的本土芯片生態(tài)系統(tǒng)。所以，未來會有很多AI芯片的選擇。那將是一場巨大的戰(zhàn)斗。那將是一場我們非常仔細觀察的巨大戰(zhàn)斗，我們要確保我們的公司基本上能夠利用這一點。
主持人 24:16
既然談到了國際話題，我們早些時候提到了Kimi，看來今天一些最好的開源模型來自中國。這應(yīng)該讓人們擔(dān)心嗎？你如何與華盛頓的人思考和討論這個話題？我知道你上周剛?cè)ミ^那里。這對美國公司來說有多大的擔(dān)憂，特別是看到中國在太陽能市場、汽車市場上做了一些非自然的事情，他們是不是在某種程度上淹沒生態(tài)系統(tǒng)，以便他們最終可以占據(jù)份額并日益擁有這個生態(tài)系統(tǒng)？
安德森 24:51
是的，有幾件事。一是，你想開始這些討論時先說，看，在美國和世界各地都在激烈辯論。就像，我們應(yīng)該把他們看得多有敵意？這很有誘惑力，順便說一句。很有誘惑力。
安德森 27:27
然后就是這個AI問題。AI問題是一個經(jīng)濟問題，但也是一個地緣政治問題，即，好的，基本上AI本質(zhì)上只在美國和中國被構(gòu)建。世界其他地方要么造不出來，要么不想造，我們可以談?wù)勥@個。所以基本上就是美國對中國。然后AI將擴散到全世界。那么擴散到全世界的將是美國AI，還是中國AI？
安德森 27:54
而且，我想說在華盛頓即使跨越黨派界限，這就是他們看待這件事的方式。中國人正在參與這場游戲。所以，中國肯定在游戲中，在軟件方面，DeepSeek有點像發(fā)令槍，打響了軟件競賽。
安德森 28:12
現(xiàn)在你有，我想你有像DeepSeek這樣的，DeepSeek是中國一家對沖基金的AI模型。這有點讓人措手不及。然后通義千問是阿里巴巴的模型。Kimi來自另一家初創(chuàng)公司，叫月之暗面（Moonshot）。然后還有騰訊、百度和字節(jié)跳動，它們都是在AI領(lǐng)域做很多工作的主要公司。所以，大概有三到六家主要的AI公司。然后有大量的初創(chuàng)公司。所以，他們在軟件競賽中。他們正在努力追趕芯片。他們還沒到那一步，但他們正在極其努力地追趕。然后，所以這就在那兒，然后是隨之而來的一切，基本上是機器人形式的AI，對吧？所以基本上全球技術(shù)、經(jīng)濟、機器人競賽正在拉開帷幕，中國在機器人方面有點領(lǐng)先，因為他們在很多組成機器人的組件上領(lǐng)先。我想說，華盛頓正在非常仔細地觀察它。
安德森 29:54
今年的那種“超新星時刻”是DeepSeek的發(fā)布，在很多方面都令人驚訝。一個是它有多好。再次，沿著這條線索，它采用了我們在云端大模型中運行的能力集，并將其壓縮，變成了一個縮小版的、具有相當(dāng)能力的版本，你可以在少量的本地硬件上運行。所以有這個。然后令人驚訝的是它作為開源發(fā)布。然后令人驚訝的是它實際上來自一家對沖基金。所以它不是來自大型研發(fā)、大學(xué)研究實驗室。它不是來自大型科技公司。它來自一家對沖基金，就我們所知，這基本上是一個有點特殊的案例，你有一個非常成功的量化對沖基金，擁有所有這些超級天才，那個對沖基金的創(chuàng)始人基本上決定建立AI。
安德森 30:53
在DeepSeek發(fā)布時，它不是一家國家冠軍科技公司。它有點像是從左外野（意指意料之外）冒出來的，順便說一句，這對該領(lǐng)域非常令人鼓舞，因為這可能意味著一個不知名的人有可能做出這種東西，這可能意味著也許你不需要所有這些超級天才研究員。也許實際上聰明的孩子就能造出這東西，我認為這是事情發(fā)展的方向。
安德森 31:23
所以這開啟了，我想說，這種，我不知道模仿是不是正確的詞，但這感覺像是DeepSeek的成功以及來自中國的DeepSeek作為開源的成功，開啟了中國發(fā)布這些開源模型的趨勢。
安德森 31:37
看，華盛頓的憤世嫉俗者會說，是的，就像他們在傾銷，對吧？他們顯然在傾銷。他們試圖，你知道，他們看到西方有機會建立這個訓(xùn)練產(chǎn)業(yè)。他們試圖在起跑線上就把它商品化。這可能有點道理。中國工業(yè)經(jīng)濟確實有補貼生產(chǎn)的歷史，這導(dǎo)致在某些情況下以低于成本的價格銷售產(chǎn)品。但我認為這也幾乎是一種過于憤世嫉俗的觀點，因為這就像是，哇，他們真的在比賽中，不管開源、閉源，無論什么，他們實際上真的在比賽中。
安德森 32:11
我們過去在LP電話會議上談過，我們在華盛頓已經(jīng)進行了兩年的這些政策斗爭。兩年前，美國政府內(nèi)部有一個相當(dāng)大的推動力，基本上是限制，或者是徹底禁止很多AI。如果一個國家是鎮(zhèn)上唯一的玩家，進行這種對話是很容易的。如果你實際上在與中國進行賽跑，那就是另一回事了。所以我認為實際上，華盛頓的政策格局已經(jīng)有了巨大的改善，因為現(xiàn)在人們意識到這實際上是一場雙馬競賽，而不是單馬競賽。
主持人 32:45
當(dāng)然。是的，實際上關(guān)于這一點，我想跳到政策和監(jiān)管部分，因為看起來目前各州制定50套不同的AI法律的立場似乎是一種災(zāi)難性的方式，實際上這讓我們在AI競賽中有一只手被綁在背后。這有什么計劃嗎？人們是否認識到這將對進步和發(fā)展是災(zāi)難性的？今天大多數(shù)人在這個話題上站在哪里？
安德森 33:16
是的，這有點復(fù)雜。倒帶一下，兩年前，我非常擔(dān)心聯(lián)邦層面對AI會有真正的破壞性立法。那時候我們介入非常深，我們過去談過這個。關(guān)于那個的好消息是，我認為今天這種風(fēng)險非常低。在華盛頓，不管是民主黨還是共和黨，幾乎沒有什么情緒真的想要扼殺它。本質(zhì)上，很少有興趣做任何可能阻止我們戰(zhàn)勝中國的事情。所以，在聯(lián)邦方面，情況現(xiàn)在好多了。系統(tǒng)中會有問題和緊張關(guān)系，但我認為情況看起來相當(dāng)不錯。Jen，正如你所指出的，這把很多注意力轉(zhuǎn)移到了各州?；旧习l(fā)生的事情是，在我們的聯(lián)邦制體系下，各州可以通過很多事情的法律。所以，是的，基本上，很多，我認為任何事情總是兩者的結(jié)合。很多好心人試圖弄清楚在州一級該做什么。當(dāng)然也有很多機會主義，AI只是熱門話題。所以如果你是一個積極進取的州議員，在某個州，你想競選州長然后是總統(tǒng)，你想依附于這個熱度。所以有做州級事務(wù)的政治動機。今天坐在這里，我們在50個州追蹤大約12項法案。順便說一句，不僅是藍州，也有紅州。所以，我已經(jīng)花了大概五年時間抱怨民主黨政客威脅要對科技做什么。也有很多共和黨人，比如共和黨在這個問題上不是鐵板一塊。在不同州有不少地方共和黨官員，我認為也有，我們說，被誤導(dǎo)或建議不當(dāng)?shù)挠^點，并試圖提出糟糕的法案。
安德森 34:54
這有點奇怪，因為聯(lián)邦政府確實有權(quán)監(jiān)管州際貿(mào)易。而技術(shù)AI本質(zhì)上是州際的。沒有哪家AI公司只在加利福尼亞運營，或者只在科羅拉多或德克薩斯運營。在所有技術(shù)中，AI顯然是某種全國范圍的東西。很明顯聯(lián)邦政府應(yīng)該是監(jiān)管者，而不是各州。但聯(lián)邦政府需要宣示權(quán)力，需要介入。
安德森 35:25
實際上有過這樣的嘗試。曾試圖增加一個暫停州級AI監(jiān)管的禁令，基本上保留聯(lián)邦政府監(jiān)管AI的權(quán)利，并某種程度上阻止各州推進這些法案。我認為那是所謂的“一個美麗的大法案”談判的一部分。那是背后的交易，那個交易在最后一刻搞砸了，那個暫停令沒有發(fā)生。公平地說，那個暫停令的批評者認為它可能扯得太遠了。我是說那是為了獲得足夠的支持通過確實太勉強了，但在限制各州進行某些他們真的應(yīng)該能做的監(jiān)管方面，也可能扯得太遠了。所以它只是沒能成行。我們現(xiàn)在正在華盛頓進行非常積極的討論，關(guān)于下一步該怎么做。政府非常支持聯(lián)邦政府負責(zé)這一點的想法，因為這實際上是一個50州的問題，是一個具有國家重要性的問題。而且，我想說雙方的大多數(shù)國會議員某種程度上都明白這一點。所以我們要想辦法讓它落地。但我認為那會發(fā)生的。一些州級法案很瘋狂?？屏_拉多州去年通過了一項非常嚴(yán)苛的監(jiān)管法案，遭到了丹佛和博爾德當(dāng)?shù)貏?chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的強烈反對。實際上他們現(xiàn)在正試圖逆轉(zhuǎn)那個法案，也許是一年后。
主持人 36:51
其中一些細微之處，比如算法歧視以及如何制定，他們提出的極端版本有哪些？
安德森 36:59
是的，真正嚴(yán)苛的是我們在加州努力抗?fàn)幍哪莻€，叫SB 1047。它基本上是模仿所謂的歐盟AI法案（EU AI Act）這是所有美國事情的背景，歐盟通過了這個叫AI法案的東西，我不知道，大概兩年前。它基本上扼殺了AI發(fā)展，實際上在很大程度上扼殺了歐洲的AI發(fā)展。甚至它如此嚴(yán)苛，以至于像蘋果和Meta這樣的大型美國公司都沒有在歐洲的產(chǎn)品中推出領(lǐng)先的AI功能。那個法案就是這么嚴(yán)苛。這是一種典型的歐洲做法，他們就像，你知道，他們有這種觀點，實際上他們真的這么說：如果我們不能成為創(chuàng)新的領(lǐng)導(dǎo)者，至少我們可以成為監(jiān)管的領(lǐng)導(dǎo)者。然后他們通過了這個令人難以置信的、毀滅性的自我傷害的東西。然后幾年過去了，他們就像，天哪，我們做了什么？所以他們正在經(jīng)歷他們那個版本的后悔。
安德森 38:00
順便說一句，當(dāng)我談到歐洲時，我對整件事往往非常悲觀。我會告訴你，我對歐洲最悲觀的朋友是那些搬到美國的歐洲企業(yè)家，他們對歐洲在這個問題上發(fā)生的事情感到絕對憤怒。但即便如此，歐洲的情況太糟了，他們搬起石頭砸自己的腳太狠了，以至于歐盟現(xiàn)在有一個程序試圖撤銷它，試圖撤銷GDPR?？傊?，對于追蹤歐洲的人來說，Mario Draghi（馬里奧·德拉吉），我想是意大利前總理，大約一年前做了一個叫做Draghi報告的東西，一份關(guān)于歐洲競爭力的報告。他某種程度上詳細列出了歐洲阻礙自己的所有方式，其中一部分就是像AI這樣的領(lǐng)域的過度監(jiān)管。所以他們正試圖逆轉(zhuǎn)，或者做出姿態(tài)。我們會看看發(fā)生什么。
安德森 38:45
好的。在這一切之中，加利福尼亞莫名其妙地決定基本上抄襲歐盟AI法案，并試圖將其應(yīng)用于加利福尼亞，這可能會讓你覺得完全瘋了，對此我會說，是的，歡迎來到加利福尼亞。這基本上就是薩克拉門托（加州首府）的政治動態(tài)。他們有點瘋了。如果不幸通過，那會完全扼殺加州的AI發(fā)展。幸運的是，我們的州長在最后一刻否決了它。它確實通過了立法機構(gòu)的兩院，但他在最后一刻否決了它。Jen，正如你所說，它會做一大堆具有毀滅性壞影響的事情。但它會做的其中一件事是，它會將下游責(zé)任分配給開源開發(fā)者。所以，我們談到了中國開源的事情。好的，現(xiàn)在你可以有美國公司做開源AI。順便說一句，你也會有美國學(xué)者和獨立的個人在晚上和周末開發(fā)開源，這是所有這類技術(shù)擴散的關(guān)鍵方式。而這項法律會將任何濫用開源的下游責(zé)任分配給開源的原始開發(fā)者。
安德森 39:48
所以，你是一個獨立開發(fā)者，或者是學(xué)者，或者是初創(chuàng)公司，你開發(fā)并發(fā)布了一個AI模型。AI模型工作正常。那個發(fā)布很棒。五年后，它被內(nèi)置到一個核電站里，然后核電站發(fā)生了熔毀，然后有人說，哦，那是AI的錯。核熔毀或任何其他在數(shù)年后發(fā)生的實際現(xiàn)實世界事件的法律責(zé)任將回溯分配給那個開源開發(fā)者。當(dāng)然，這完全是瘋了。這會完全扼殺開源。這會完全扼殺做開源的初創(chuàng)公司。這會完全扼殺學(xué)術(shù)研究，就像徹底扼殺該領(lǐng)域的任何東西。
安德森 40:24
所以，這就是那些州級政客迷戀的那種玩火的水平。就像我說的，我認為好消息是聯(lián)邦政府明白這一點。我懷疑這會得到解決，但確實需要解決，因為作為一個國家，讓各州像這樣自殺式地運作是沒有任何意義的。所以這就是我們正在做的。
安德森 40:45
這就是我們所說的“小科技議程”（Little Tech Agenda）。我們極其關(guān)注初創(chuàng)公司的創(chuàng)新自由。我們并不試圖爭論許多其他問題。我們以完全兩黨合作的方式運作。我們得到了廣泛的支持，無論是在過道兩邊還是兩邊。所以這是一個真正的兩黨努力，非常基于政策。而且我認為這與國家的廣泛利益非常一致。所以這就是我們正在做的事情。然后我們得到的另一個問題，實際上有些來自LP，但很多實際上來自員工，就是：好的，為什么是我們？對吧？就像對于任何這類政策問題，總有一個集體行動問題，這就是公地悲劇，理論上每個風(fēng)險投資公司、每個科技公司都應(yīng)該在這個問題上發(fā)表意見。實際上發(fā)生的是大多數(shù)人根本不發(fā)聲。所以在某種程度上，抗?fàn)庍@些事情的責(zé)任落在了某些人的肩上。我們，Ben和我基本上得出的結(jié)論是，這里的賭注太高了。如果我們要成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，我們就必須為自己的命運負責(zé)，無論好壞。我認為這是作為該領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者做生意的成本。
主持人 41:51
在結(jié)束AI話題之前，我想回到一個提交上來的問題。你認為基于使用量或效用是AI定價的正確方式嗎？相比于按席位收費？
安德森 42:02
這是一個極好的問題。這是我列出的“萬億美元問題”清單中的一個巨大的問題，取決于這個問題的答案，將驅(qū)動數(shù)萬億美元的市場價值。是的，基于使用量的定價，如果你從初創(chuàng)公司的角度、從風(fēng)險投資的角度思考這個問題，實際上發(fā)生的事情相當(dāng)驚人。我在公開場合不怎么談?wù)撨@個，因為我不想它停止，對吧？我認為這實際上非常驚人，也就是你有這些科技公司，這些擁有令人難以置信的研發(fā)能力的大型科技公司，正在構(gòu)建這些大模型，這些大型AI模型。這是令人難以置信的新型智能。然后事實證明他們已經(jīng)處于一場戰(zhàn)爭中。他們已經(jīng)處于云戰(zhàn)爭中，對吧？所以他們已經(jīng)處于云服務(wù)的戰(zhàn)爭中。這是AWS對Azure對Google Cloud，以及所有其他云努力。所以實際發(fā)生的是，在另一個平行宇宙中，他們基本上把所有的魔法AI保密和私有，只在自己的業(yè)務(wù)中使用，或者用它來在更多類別中與更多公司競爭。但在現(xiàn)實中他們做的是，他們基本上通過他們的云業(yè)務(wù)擴散了他們神奇的新技術(shù)，這是一個具有令人難以置信的規(guī)模效應(yīng)的業(yè)務(wù)，并且供應(yīng)商之間存在這種超級競爭，價格下降得非?？?。所以你擁有世界上最神奇的新技術(shù)，然后它基本上被這些公司作為云業(yè)務(wù)提供給地球上的每個人，只需點擊即可使用，而且只需相對少量的錢。并且是基于使用量的，這意味著使用量對初創(chuàng)公司來說很棒，因為這意味著你可以很容易地開始，對吧？對于構(gòu)建AI應(yīng)用的初創(chuàng)公司來說基本上沒有固定成本。他們不需要巨大的固定成本，因為他們可以直接接入OpenAI或Anthropic或Google或Microsoft或其他任何云端的“按次付費”的智能Token服務(wù)，然后直接開始。所以從初創(chuàng)公司的角度來看，這是一件奇妙的事情，就像世界上最神奇的東西可以按次購買。這是絕對驚人的。
安德森 44:09
而且，那種模式在運作，那些公司很高興，他們增長得非?？?，他們很高興地報告巨大的云收入增長，他們對利潤率感到滿意等等。所以，是的，我認為通常來說這是行得通的，那些業(yè)務(wù)可能會變得更大。所以我認為通常來說那是行得通的。
安德森 44:27
但回到問題，這并不意味著所有應(yīng)用的最佳定價模式都應(yīng)該是按次收費。事實上，我認為情況恰恰相反。你知道，我們花很多時間研究。實際上我們在公司里有專門的定價專家。我們花很多時間與我們的公司一起研究定價，因為這是一門很多公司不夠重視的神奇藝術(shù)和科學(xué)。所以我們花很多時間與我們的公司在這個問題上。
安德森 44:50
當(dāng)然，定價的一個核心原則是，如果可以避免，不要按成本定價，你要按價值定價，對吧？就像你想要一個價格，你可以從中獲得一定比例的業(yè)務(wù)價值，特別是當(dāng)你向企業(yè)銷售時，你希望定價為你所提供的業(yè)務(wù)價值的百分比。
安德森 45:06
所以你確實有一些AI初創(chuàng)公司對他們正在做的某些事情按次收費，但你也有很多其他公司正在探索其他定價模式。有些只是SaaS定價模式的復(fù)制，但你也有其他公司正在探索定價模式，例如，如果AI實際上可以做程序員的工作，或者AI可以做醫(yī)生、護士、放射科醫(yī)生、律師、律師助理或老師的工作，對吧？或者無論什么?；旧希隳馨磧r值定價嗎？你能從本來需要一個人來完成的工作價值中獲得一定比例嗎？或者順便說一句，同樣地，你能按邊際生產(chǎn)力定價嗎？所以如果你能讓一個人類醫(yī)生的生產(chǎn)力大大提高，因為你給了他們AI，你能否定價為這種來自人類和AI之間共生關(guān)系的生產(chǎn)力提升的一定比例？
安德森 45:58
所以我認為我們在初創(chuàng)公司領(lǐng)域看到的是對這些定價模式的大量實驗。我認為再次強調(diào)，那是非常健康的。
安德森 46:07
我曾就此做過一個小演講：高價格真的被低估了。高價格往往是對客戶的一種恩惠。這實際上非常有趣。
安德森 46:14
很多關(guān)于定價的幼稚觀點是價格越低對客戶越好。更復(fù)雜的看法是高價格往往對客戶有益。因為更高的價格意味著供應(yīng)商可以讓產(chǎn)品變得更好、更快，對吧？即使那些擁有更高價格、更高利潤率的公司實際上可以在研發(fā)上投入更多，他們實際上可以讓產(chǎn)品變得更好。大多數(shù)買東西的人不僅僅是尋找最便宜的價格。他們想要一些真正好用的東西。所以通常高價格，客戶永遠不會這么說。它永遠不會出現(xiàn)在調(diào)查中。但高價格實際上可以是給客戶的禮物，因為它可以讓供應(yīng)商變得更好，可以讓產(chǎn)品變得更好，最終讓客戶受益。
安德森 46:49
所以我對AI企業(yè)家愿意進行這些實驗的程度感到非常受鼓舞。我們會看到結(jié)果如何。但至少到目前為止，我對行業(yè)的態(tài)度感覺良好。
主持人 47:01
太棒了。實際上當(dāng)你在講的時候，我有大概10個后續(xù)問題，但我實際上要回到你在那個時間點提出的一個萬億美元問題：開源還是閉源會贏？感覺我們在這場辯論中已經(jīng)有了結(jié)果，或者你把它放在什么位置？
安德森 47:17
不，我認為這仍然是開放的。我認為這仍然是非常開放的。閉源模型在不斷變得更好。順便說一句，如果你大致了解一下在大實驗室工作的人，也就是那些從事大型專有模型工作的人，通常他們會告訴你進展正以非常快的速度繼續(xù)。市場上經(jīng)常會出現(xiàn)這種擔(dān)憂，就是也許這些模型的能力正在見頂。確實有些領(lǐng)域人們正在努力攻克，但在大實驗室工作的人就像是，哦不，我們有100個新想法。我們有大量的新想法。我們有大量做事的新方法。我們可能需要找到擴展的新方法，但我們有很多關(guān)于如何做到的想法。我們知道很多讓這些東西變得更好的方法?；旧衔覀円恢痹谧龀鲂掳l(fā)現(xiàn)。
安德森 48:01
所以我想說，總的來說，所有大實驗室里工作的人都相當(dāng)樂觀。所以我認為大模型將繼續(xù)變得更好，而且很快。
安德森 48:11
然后，總的來說，開源模型也在繼續(xù)變得更好。就像我說的，大概每個月都會有另一個像Kimi這樣的大發(fā)布，就像是，哇，太棒了。哇，他們真的把它壓縮了，并在非常小的形式因子上獲得了那種能力。所以那是事實。然后，也許只要提一下第三點，開源的另一個真正的好處是開源是容易學(xué)習(xí)的東西，對吧？所以如果你是一個想教CS或AI課程的計算機科學(xué)教授，或者如果你是一個想學(xué)習(xí)它的計算機科學(xué)學(xué)生，或者如果你只是一個普通公司的普通工程師想學(xué)習(xí)這個新東西。或者只是某個在地下室里有創(chuàng)業(yè)想法的人。
安德森 48:59
這些最先進的開源模型的存在是驚人的。因為那是你需要的教育。實際上這些開源模型實際上向你展示了如何做一切，對吧？所以，這也導(dǎo)致了關(guān)于如何構(gòu)建AI的知識擴散正在非?？斓財U展，這再次與一個反事實世界相比，在那個世界里，這一切基本上都被封鎖在兩三家大公司里。所以開源也在擴散知識，然后那些知識正在產(chǎn)生很多新人。所以，正如你們今天坐在這里看到的，AI研究人員極其稀缺。今天的AI研究人員得到的報酬比職業(yè)運動員還高，對吧？這就是供需失衡。沒有足夠的人手。但是，短缺創(chuàng)造過剩。世界上有大量聰明人正在非?？斓卣莆杖绾螛?gòu)建這些東西。世界上一些最好的AI人才大概才22、23、24歲。根據(jù)定義，他們不可能在這個領(lǐng)域待太久。他們不可能一輩子都是專家，對吧。所以他們必須在過去四五年里迅速掌握。如果他們能做到，那么未來會有更多人能做到。所以關(guān)于這項技術(shù)的專業(yè)水平的傳播現(xiàn)在發(fā)生得非常快。
安德森 50:15
所以，是的，我認為這仍然，就像我說的，我認為這仍然是一場比賽。順便說一句，長期答案很可能就是兩者兼有。就像我說的，如果你相信我的金字塔行業(yè)結(jié)構(gòu)，那么肯定會有一個巨大的業(yè)務(wù)屬于無論什么最聰明的東西，幾乎不管它花多少錢。但也將會有一個巨大的無處不在的小模型價值市場，這也是我們正在看到的。
主持人 50:39
你在那個時間點提出的另一個問題是現(xiàn)有巨頭（Incumbents）對比初創(chuàng)公司（Startups）誰會贏？在那個時間點，我認為現(xiàn)有巨頭對AI的態(tài)度喜憂參半。我認為在過去兩年里發(fā)生了根本性的變化。而且，例如，初創(chuàng)公司的蓬勃發(fā)展現(xiàn)在越來越多地遷移到現(xiàn)有巨頭類別中，從那時起，你想回答這個問題并給出你對世界現(xiàn)狀的評估嗎？
安德森 51:08
所以，看，大公司肯定在努力玩這個游戲。Google在努力，Meta在努力，Amazon、Microsoft。有一批這樣的公司非常有侵略性地參與其中。然后你有這些我們稱之為“新巨頭”的公司，像Anthropic和OpenAI。但你也看到，即使在過去兩年里，你也看到了這些全新的公司誕生，它們幾乎瞬間成為了巨頭。你可以說xAI是其中之一。
安德森 51:33
Mistral，順便說一句，Mistral是我之前提到的歐洲事情的一個很好的例外。Mistral應(yīng)該會做得很好。一種歐洲大陸的AI冠軍，證明規(guī)則的例外。但現(xiàn)在有一批這樣的公司做得很好，正在成為新巨頭。
安德森 51:52
當(dāng)然，還有大量的初創(chuàng)公司，順便說一句。然后有實際的基礎(chǔ)模型初創(chuàng)公司，對吧？所以我們資助了Ilya Sutskever離開OpenAI去做一家新的基礎(chǔ)模型公司（Safe Superintelligence）。我們資助了Mira Murati也離開OpenAI。我們資助了斯坦福的李飛飛做一家空間智能模型公司（World Labs）。
安德森 52:07
所以，有新的嘗試，都很早期，但非常有希望快速建立新巨頭。所有這些都在發(fā)生。然后，除此之外，還有AI應(yīng)用公司的巨大爆炸，對吧？基本上是那些獲取技術(shù)然后在特定領(lǐng)域部署的公司，無論那是法律、醫(yī)學(xué)、教育、創(chuàng)意還是什么。再次強調(diào)，這里的復(fù)雜程度提升得非?？?，令人驚嘆。
安德森 52:42
我就稍微談一下應(yīng)用公司。比如像Cursor這樣的應(yīng)用公司。所以他們獲取核心AI能力，這是他們從Anthropic或OpenAI或Google按次購買的Token，然后他們構(gòu)建了一個代碼編輯器，我們以前稱之為IDE（集成開發(fā)環(huán)境），或者基本上是一個軟件創(chuàng)建系統(tǒng)。所以他們在Anthropic或OpenAI或其他大模型之上構(gòu)建了一個AI編碼系統(tǒng)。行業(yè)對這些公司的批評是，哦，那些是所謂的“GPT套殼（GPT Wrappers）”。那有點貶義，其想法基本上是，好吧，他們實際上沒有做任何能保值的事情，因為他們所做的全部重點就是展示AI，但那不是他們的AI，展示的AI來自別人。
安德森 53:31
所以這些有點像傳遞空殼的東西最終不會有價值，實際上發(fā)生的事情恰恰相反。領(lǐng)先的AI應(yīng)用公司，像Cursor。首先，他們發(fā)現(xiàn)他們不僅僅是使用單一的AI模型。實際上，隨著這些產(chǎn)品變得更加復(fù)雜，他們實際上最終使用了許多不同種類的模型，這些模型是為產(chǎn)品工作方式的特定方面定制的。所以他們可能開始只用一個模型，但最終使用了十幾個模型。然后在時間的推移中，可能是50或100個不同的模型用于產(chǎn)品的不同方面。
安德森 54:02
其次，他們最終構(gòu)建了很多自己的模型。所以他們，很多領(lǐng)先的應(yīng)用公司實際上正在向后集成，并實際構(gòu)建他們自己的AI模型，因為他們對自己的領(lǐng)域有著最深刻的理解，他們能夠構(gòu)建最適合那個的模型。順便說一句，還有AI開源，他們也能夠拿起并在開源模型上運行。所以如果他們不喜歡從云服務(wù)提供商按次購買智能的經(jīng)濟賬，他們可以拿起這些開源模型之一并實施它，這些公司也在這樣做。所以最好的AI應(yīng)用公司實際上是完全成熟的深度科技公司，實際上正在構(gòu)建他們自己的AI。所以，我認為所有的...
主持人 54:43
這使得模型權(quán)... Marc。但是當(dāng)你思考上帝模型對比小模型，正如你所描述的，那些小的，你會把那歸類為...
安德森 54:49
其中一些，我是說，我們應(yīng)該讓他們自己在合適的時候宣布他們在做什么。但其中一些現(xiàn)在也在做大模型開發(fā)。
安德森 54:57
再次強調(diào)，這也是過去兩年學(xué)習(xí)的一部分，這非常有趣。兩年前或三年前，你肯定會說，哇，OpenAI遙遙領(lǐng)先，可能所有人都不可能追上。
安德森 55:12
然后就像，好吧，Anthropic追上了。但是你知道，他們來自O(shè)penAI，所以他們擁有所有的秘密，無論如何，所以知道怎么做。所以，好吧，他們追上了。真的沒人能在他們之后追上。
安德森 55:20
但在那之后很快，有一批其他公司非?？斓刈飞狭恕AI也許是最好的例子，Elon的公司xAI，Grok是它的消費產(chǎn)品版本。
安德森 55:34
xAI實際上基本上從零開始在不到12個月的時間里追上了最先進的OpenAI和Anthropic水平，對吧？再次，這有點反駁了任何一種永久領(lǐng)先的說法，即任何一個現(xiàn)有巨頭基本上能夠鎖定整個市場。如果你能那樣追上的話。
安德森 55:50
正如我們討論過的，中國部分是在去年全新的，對吧？DeepSeek時刻大概是在今年的一月或二月，對吧？所以不到12個月前?，F(xiàn)在你有大概四家中國公司實際上已經(jīng)追上了。所以就像是，好吧。再說一次，這些是萬億美元的問題而不是答案，但這就像是，哇，好吧。這是那種事情之一，一旦有人證明它是可行的，其他人想要追趕似乎并不難，即使是那些資源少得多的人。所以，我不知道這會帶來什么。也許這會讓你對大玩家的長期經(jīng)濟效益稍微更加懷疑。另一方面，也許這會讓你對創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)更加看好。這肯定應(yīng)該讓你對初創(chuàng)應(yīng)用公司更加看好，對吧，能夠做有趣的事情，這就是為什么我們對此如此興奮。
安德森 56:52
所以，是的，我認為這些是實時的動態(tài)。我認為我們?nèi)匀恍枰鄷r間過去才能知道確切的答案。我應(yīng)該說這個。有時我這么說會嚇到人，說這些是開放性問題。當(dāng)一家公司面臨根本性的開放戰(zhàn)略或經(jīng)濟問題時，這往往是一個大麻煩，因為公司需要有一個戰(zhàn)略，戰(zhàn)略需要非常具體。公司必須做出非常具體的、具體的選擇，關(guān)于在哪里部署投資資金和人員，戰(zhàn)略必須邏輯連貫，否則公司就會在混亂中崩潰。所以公司需要回答這些問題，如果他們把答案搞錯了，他們就真的有麻煩了。
安德森 57:32
風(fēng)險投資，我們在風(fēng)投中有我們的問題，但我們擁有的一個巨大優(yōu)勢是我們不必...我們可以同時押注多種策略，對吧？我們正在這樣做。所以我們押注大模型和小模型。專有模型和開源模型，對吧？以及基礎(chǔ)模型和應(yīng)用，對吧？以及消費者和企業(yè)。
安德森 57:51
所以投資組合方法，其本質(zhì)就是我們正在積極投資于我們要確定的每一項策略背后，只要我們認為它有合理的成功機會，即使當(dāng)那與我們投資的另一項策略相矛盾時。一個是世界是混亂的，可能很多事情都會奏效。所以很多這種事情不會有干凈的是或否的答案。很多這類問題的答案，我認為只是“和（AND）”的答案。另一個是如果其中一個策略不奏效，我們并不試圖對沖本身，但你知道，我們將在投資組合中有替代策略的代表，我們將有多種獲勝的方式?？傊?，這就是目標(biāo)。這就是為什么我們在該領(lǐng)域采取這種方法的理論。這就是為什么當(dāng)我說有這些大的開放性問題時，我臉上帶著大大的微笑，因為我認為這實際上對我們的優(yōu)勢有利。
主持人 58:39
這也是過渡到a16z問題的好時機，因為我們已經(jīng)收到了一些，還有一些我們提前發(fā)過去的。所以我從一個廣泛的話題開始。有什么事情是你和Ben（本·霍洛維茨）“持不同意見但承諾執(zhí)行（Disagree and Commit）”的？
安德森 58:55
基本上承諾，你知道，我們同意。我是說，我們就像一對老夫妻。所以我們不斷爭吵。但是我們...是的，火花早已熄滅。是的，我們在公園里一直在爭吵。所以，是的，我是說，看，我們辯論一切。我們爭論一切。話雖如此，讓我們的合作關(guān)系奏效的一點是，我們確實傾向于得出相同的結(jié)論。就像我們每個人都愿意被對方說服。所以我們最終大部分時間都得出相同的結(jié)論。
安德森 59:32
所以我想說，今天坐在這里，沒有什么具體的問題是我坐在這里覺得，我不敢相信，我只是不敢相信我正在忍受他在做的這件瘋狂的事情，我真的不同意，但我覺得我必須承諾，或者我不認為反之亦然。所以我們沒有那樣的事情。
安德森 59:51
坦率地說，我想說最大的一件事，那就是我和他討論最多的事情。既然有人問了這個問題，這并不是我們正在做的最重要的事情，但這確實是一個話題。我和他討論最多的，我不知道，也許我總是自我懷疑，或者我從來不確定我應(yīng)該持什么立場，那就是基本上公司的公眾形象。也就是我們在世界上的存在感，包括公開聲明、爭議、我們?nèi)绾伟l(fā)聲并表達我們對事物的看法。我想說那里存在張力，那是真實的，也許很明顯，但非常重要的張力。
安德森 01:00:32
一般來說，我們越是在外面，越是直言不諱，越是有爭議，對業(yè)務(wù)越好，從這個意義上說，企業(yè)家喜歡這樣，創(chuàng)始人想與之合作。這一點此刻非常清楚，創(chuàng)始人想與那些基本上勇敢、有爭議、采取有爭議的立場并清晰表達事物的人合作。他們想要那個有很多原因。一個是那是勇氣的展示，他們欣賞。另一個是因為這在他們見到我們之前就告訴了他們我們是誰。這已被證明是一種不可思議的競爭優(yōu)勢。
安德森 01:01:07
長期的LP會知道這就是為什么我們從一開始就采取非常積極的營銷策略。這完全奏效了。整個事情就是如果我們能夠廣播我們的信息，我們能夠基本上非常清楚我們相信什么，甚至到了有爭議的地步。世界上最好的創(chuàng)始人甚至在進門之前就會了解我們，對吧？他們甚至在見到我們之前就會了解我們和我們的信仰，而不像風(fēng)投界的其他人。至少在那時，基本上就是保持一切安靜，創(chuàng)始人根本不知道這些人是誰，他們相信什么。
安德森 01:01:35
這非常有效。它繼續(xù)非常有效。順便說一句，這是普遍真實的。另一方面，公開可見和在許多方面有爭議也有外部性。我想說，我們非常努力地試圖穿針引線。所以我們并沒有退縮不做大量的對外工作。Eric Werenberg和他建立的團隊，我們過去跟你們談過，已經(jīng)蓄勢待發(fā)。我們要加倍努力，基本上成為闡述重要的商業(yè)問題的領(lǐng)導(dǎo)者，確切地說是人們需要能夠理解的問題。這已被證明非常有效。順便說一句，我們相當(dāng)一部分的公關(guān)實際上是針對華盛頓的。因為再次強調(diào)，如果你是華盛頓的政策制定者，你坐在3000英里外，你所有的信息來源都是那些討厭硅谷的東海岸報紙，那是很糟糕的。所以，我們廣播關(guān)于技術(shù)的明智觀點的能力，我們經(jīng)常在DC遇到人說，是的，我對這個話題的大部分了解都是從你們那里學(xué)到的。因為我聽播客，我看文章，我看YouTube頻道。所以，我們將繼續(xù)這樣做。所以我們總體上在這方面是在前線的。但是是的，他和我在確切應(yīng)該觸碰多少“第三軌道（敏感）”話題以及頻率上確實有些反復(fù)。我想說我們正試圖調(diào)和這一點。
主持人 01:03:03
正如伊麗莎白·泰勒所說，只要把我們的名字拼對就行，這在大多數(shù)情況下通常是好事，特別是涉及到“小科技”時。我想那個問題里也隱含了某種程度的你和Ben的關(guān)系，這已經(jīng)是30多年的合作了，以至于Marc已經(jīng)變成了代表兩個人的一個人。有些人把Marc稱為Andreessen Horowitz。不，加上Marc已經(jīng)合體成一個人了。是的。這是30多年一起工作的結(jié)果。好的，既然你們圍繞AI重組并推出“美國活力（American Dynamism，AD）”基金已經(jīng)兩年了。你認為你們做得最對的是什么？事后看來，在這個決策過程中有什么你們低估或錯過的嗎？
安德森 01:03:51
不。我是說，看，我們犯了很多錯誤。我認為那些是正確的決定。AI就像我說的，支持整個風(fēng)投理論，我們要從一開始就有的風(fēng)投理論是，許多在我們之前的人也有過。這是非常正確的。
安德森 01:04:05
我認為這兩種理論也是：風(fēng)投的錢是在發(fā)生根本性架構(gòu)轉(zhuǎn)變時賺到的，當(dāng)技術(shù)格局發(fā)生根本性變化時。這對風(fēng)投來說基本上永遠是真實的。原因是因為如果你有根本性的技術(shù)變革，那么你就有一段創(chuàng)造期，在這期間你可以有基本上積極進取的人開始這些新公司，他們有機會在大公司反應(yīng)過來之前進入并贏得類別。如果沒有根本性的技術(shù)變革，初創(chuàng)公司很難成功，因為大公司最終會做所有事情。所以某些公司確實依生于這些浪潮的過渡。
安德森 01:04:46
所以總有這個問題。我是說，我想說歷史上最好的風(fēng)險投資公司，我認為是那些最積極能夠從一個浪潮導(dǎo)航到另一個浪潮的公司，對吧？看，我在1994年來到硅谷時是受益者。1994年沒有一家風(fēng)險投資公司是像“互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險投資公司”那樣的。它根本不存在。但當(dāng)時有一組風(fēng)險投資公司。當(dāng)時我們的公司，Kleiner Perkins（凱鵬華盈）說，哦，這是一種新架構(gòu)，這是新技術(shù)變革。這看起來完全瘋狂。每個人都說你賺不到錢。不管怎樣。這些孩子瘋了。但是我們要下注。所以他們愿意投資。順便說一句，KP在90年代不僅投資了Netscape，還投資了Amazon，然后是Google。公司接一家，他們投資了@Home，這基本上讓家庭寬帶得以實現(xiàn)。他們投資了一系列公司，而那是一家始于1970年代圍繞所謂的微型計算機的風(fēng)險投資公司，那是三代技術(shù)之前的事了，他們從一個浪潮導(dǎo)航到了另一個浪潮。Sequoia（紅杉）也是如此，基本上任何經(jīng)營了30、40或50年的成功風(fēng)險投資公司都是如此。所以我認為在這個行業(yè)的所有業(yè)務(wù)中，你必須跳上新事物。
安德森 01:08:15
也許相關(guān)的問題是，我們覺得我們現(xiàn)在錯過了什么？我認為答案真的不是... 我不認為像現(xiàn)在這樣我們并沒有錯過一個垂直領(lǐng)域。我不覺得像目前有一個具體的垂直領(lǐng)域，不管是無論什么，我們就像，哦，我們只需要一個新的單元或一個新的基金等等。目前我看不到那個。我認為更多的是在我們面前的垂直領(lǐng)域執(zhí)行得非常好，并且成為投資組合公司的最佳合作伙伴。
主持人 01:08:44
是的，實際上關(guān)于AD這一點，因為AI正在創(chuàng)造，有很多關(guān)于AI搶走工作的討論等等。具有諷刺意味的是，AD板塊的工作崗位實際上在物理世界中從未如此搶手，這與能源有關(guān)，顯然與數(shù)據(jù)中心建設(shè)有關(guān)等等。所以看起來鐘擺也在從加速劑的角度擺動，從社會的角度來看。你談到了社會也需要為技術(shù)采用做好準(zhǔn)備的重要性。像，你最近看到那種加速了嗎？你對如何實際增加這種準(zhǔn)備有什么看法？只是為了確保采用的融合也與技術(shù)實際實施的速度保持一致。
安德森 01:09:27
所以，看，我們以前談過這個，但在很長一段時間里，技術(shù)并不是非常相關(guān)?？?。如果你回溯300年，總是反復(fù)出現(xiàn)這種由新技術(shù)引起的全面恐慌和嚇壞。或者甚至你回溯500年，回到印刷術(shù)，那基本上是與新教的產(chǎn)生攜手并進的，完全改變了事物。然后，總是有持續(xù)的恐慌。
安德森 01:09:55
過去200年里有過多次自動化恐慌浪潮。馬克思主義的基礎(chǔ)恐慌在很大程度上基本上是對通過應(yīng)用自動化消除工作的恐懼。今天你聽到的很多同樣的論點，關(guān)于AI將把所有財富集中在少數(shù)人手中，其他人都會變得貧窮和悲慘。
安德森 01:10:14
這基本上就是馬克思過去常說的，順便說一句，我認為那在當(dāng)時是錯的，現(xiàn)在也是錯的。我們可以討論這個。但是甚至在1960年代，也有圍繞AI取代所有工作的整個恐慌。這已經(jīng)很久被遺忘了，但在約翰遜政府時期那是件大事。你讀今天的這些“AI暫?！毙拧Ｄ阒缼字芮皠偝龅哪莻€，哈里王子是頭條人物。他談?wù)揂I會毀了一切。然后說到1964年，基本上有一群學(xué)術(shù)界、科學(xué)界和公共事務(wù)界的領(lǐng)軍人物組成了所謂的“三重委員會”或“三重革命委員會”。如果你去谷歌搜索“三重革命委員會 約翰遜白宮”，你會看到這個東西。那是一份非常類似的宣言，比如我們需要今天停止技術(shù)的商業(yè)化，否則我們會毀了一切。甚至在過去20年的過程中，2000年代圍繞外包也有過大恐慌，認為會搶走所有工作。然后實際上是機器人，奇怪的是，在2010年代，這很驚人，因為機器人在2010年代甚至都不能正常工作。它們某種程度上現(xiàn)在還是不行。但是，有過圍繞那個的恐慌?，F(xiàn)在是某種程度的AI恐慌。所以就像，我會說，看，我描述它的方式是，我們在硅谷一直希望我們所做的工作是有意義的。坦率地說，我們大部分時間都在聽人們告訴我們要做的每件事都是愚蠢的，行不通的。那是默認立場，然后基本上那會在某個時刻翻轉(zhuǎn)成關(guān)于它將如何毀了一切的恐慌。
安德森 01:11:51
坐在這里很容易對此憤世嫉俗，尤其是當(dāng)你看到隨時間推移的模式時。但是，我的觀點是我們實際上需要非常尊重這一點，我們需要非常意識到這一點?；旧衔覀兙拖瘛白飞瞎卉嚨墓贰?，我們一直想做有意義的事情。我們正在做有意義的事情。社會上的其他人實際上真的很關(guān)心這些事情。我們需要非常仔細地思考這一切，并做好工作，這不僅是構(gòu)建技術(shù)，還要解釋它。看，我認為我們有真正的義務(wù)真正解釋我們自己并在這些問題上進行接觸，關(guān)于如何衡量它的進展。
安德森 01:12:27
這是經(jīng)典的社會科學(xué)問題，也就是，好的，如果你想了解人們的模式，基本上有兩種方法來了解人們在做什么和想什么。一種是問他們，另一種是觀察他們。像每一位社會學(xué)家都會告訴你這一點，基本上你可以問人們。對吧。你這樣做的方法是調(diào)查、焦點小組、民意測驗。你知道他們怎么想，但然后你可以觀察他們，你可以做所謂的“顯示偏好”或只是觀察行為。你在許多人類活動領(lǐng)域經(jīng)?？吹降?，包括政治和社會的許多不同方面和文化隨時間的變化，是你問人們時得到的答案與你觀察他們時得到的答案非常不同。原因是因為你可以有一堆理論解釋為什么會這樣。馬克思主義者聲稱人們有虛假意識。某種程度上，我相信的解釋只是人們對各種事情都有意見，特別是當(dāng)他們在某種情境下可以表達自己時。然后他們會有一種傾向以非常激烈的方式表達自己。然后如果你只是觀察他們的行為，他們通常會冷靜得多，更有分寸，更理性。這就回到了AI現(xiàn)在正在發(fā)生的事情，如果你進行一項調(diào)查或民意測驗，比如美國選民對AI的看法，結(jié)果就像是他們?nèi)继幱跇O度恐慌之中。就像是，天哪，這太可怕了。這太糟糕了。這會搶走所有工作，會毀了一切，整套說辭。但如果你觀察顯示偏好，他們所有人都在使用AI。他們在下載應(yīng)用，他們在工作中使用ChatGPT。你知道，你經(jīng)常在網(wǎng)上看到這個。
安德森 01:14:04
現(xiàn)在我和我的男朋友或女朋友吵架了。我不明白發(fā)生了什么。我把短信交流復(fù)制粘貼到ChatGPT里，讓ChatGPT給我解釋我的伴侶在想什么，并告訴我應(yīng)該怎么回答，這樣他/她就不生我的氣了，對吧？或者比如，我有這個皮膚狀況，醫(yī)生... 我拍張照片喂給它，我終于了解了自己的健康狀況，我在工作中使用它。比如，我必須在周一早上準(zhǔn)備好這份報告，我沒時間了。ChatGPT真的救了我的命。所以人們在日常生活中，我會說，你只要看數(shù)據(jù)，就像，他們不僅在使用這項技術(shù)，他們熱愛這項技術(shù)，他們熱愛它，并且正在盡可能快地采用。所以我傾向于認為我們會看到這種公開討論會來回拉鋸一段時間。因為在人們所說的和所做的之間存在這種分歧。但我確實認為人們所做的部分，顯然是最終獲勝的部分。順便說一句，我認為這項技術(shù)將和所有其他技術(shù)完全一樣，這里將發(fā)生的事情是這只會非常廣泛地擴散。它會讓每個人都嚇壞。然后，20年后，每個人都會說，哦，謝天謝地我們有它。如果我們沒有這個，生活難道不會很悲慘嗎？或者，五年后或一年后，人們會得出那個結(jié)論。所以我對這最終的著陸點非常樂觀，只是沿途會有動蕩。
主持人 01:15:22
我在笑，因為我也在野外目睹了這一點，就在上周晚些時候。我在飛機上。旁邊那個人正在跟他的ChatGPT說話，我能看到，他說：幫我起草一封給美聯(lián)航的關(guān)于這次航班延誤的投訴信。我當(dāng)時想，先生，你現(xiàn)在就在航班上。至少等到結(jié)束吧。那非常有趣。我確信他有一封很棒的郵件。好的，我要轉(zhuǎn)換齒輪，問幾個發(fā)來的有趣問題。這旨在是一個閃電回合。所以最近有什么事情你改變了主意？加分項：如果是比你年輕的人讓你改變的。
安德森 01:15:59
我是說，這就像每天都在發(fā)生。這只是一個常態(tài)。幾乎所有都在“可能”的范疇內(nèi)。我不擅長舉具體例子，所以我手頭沒有一個現(xiàn)成的。但這就像我說的，總是，是的，不，經(jīng)常是有人出現(xiàn)，要么是某人寫的東西，要么是某人說的話。是的，非常頻繁地是很年輕的人。是的，這就像我想說這是一種日常體驗。
主持人 01:16:24
這是保持年輕的好方法。你打算被冷凍嗎？
安德森 01:16:32
不，以目前的低溫技術(shù)，其記錄并不好，故事有些恐怖。但是，你知道，我們得給它點時間。
主持人 01:16:48
當(dāng)你的影響力本身可能會扭曲你周圍的現(xiàn)實時，你如何保持腳踏實地？
安德森 01:16:53
是的，所以我想說好消息是... 一是，看，這種擔(dān)憂是真實的，這對我來說很難談?wù)?，帶著我中西部人的那種... 我們中西部人要么非常謙虛，要么非常擅長偽裝謙虛。但是，這很難談?wù)摰枰恍﹥?nèi)省。但是是的，我是說，看，“現(xiàn)實扭曲效應(yīng)”肯定是真實的。順便說一句，現(xiàn)實扭曲效應(yīng)有一個非常大的優(yōu)勢，就是能夠讓人們做你想讓他們做的事。所以，那有另一面。但確實，在對正在發(fā)生的事情有一個實際準(zhǔn)確的理解方面，這是一個擔(dān)憂。
安德森 01:17:30
我想我會說兩件事。我想說一是，你知道，我的合伙人們，我認為非常直率，包括Ben，當(dāng)我不對時會非常直率地告訴我。但是，更普遍地說，我們非常暴露于現(xiàn)實中。這也是，再次，你提到，我不知道，保持年輕的方法，確發(fā)際線不后退或其他什么，就像，我們進行這些實驗，你知道，因為我們做出這些決定，投資還是不投資。我們與這些公司合作做所有這些事情，現(xiàn)實很快就會介入。在這個行業(yè)里，妄想不會持續(xù)很長時間，因為這些事情要么行得通，要么行不通。你有這些漫長的、詳盡的討論，關(guān)于這那那的理論。然后現(xiàn)實就像直接扇在你臉上，你知道，像你這個白癡，對吧？你知道，這就像商業(yè)的終極挫折，這也是非常有動力的，就是這種次數(shù)：你認為你應(yīng)用了卓越的分析，然后你基于那個分析投資或不投資。結(jié)果證明那只是，你的分析完全錯了，對吧？你只是完全高估了你在認識論上分析這些事情的能力。你只是，你知道，基本上造成了傷害。
安德森 01:18:35
比如我總是問，我們做的任何活動，是增加價值，實際上是減少價值？我認為在這個行業(yè)的所有業(yè)務(wù)中，有點像那樣。這適用于我自己所有的貢獻。所以有這個。然后我想說，也許最后一點就是，我有整個互聯(lián)網(wǎng)準(zhǔn)備好告訴我我是一個白癡。那也沒壞處。而且它確實定期這樣做。
主持人 01:19:04
關(guān)于你剛才提到的關(guān)于投資公司的決定，我最喜歡的一句話，我想那是你接受Cheeky Pint采訪時說的，你知道，當(dāng)你投資一家公司，它進展不順利。至少它破產(chǎn)了，對吧？如果它做得好，它做得非常好。你在余生的每一天都會聽到它。
安德森 01:19:24
在接下來的30年里?，F(xiàn)實扇在你臉上說，你這個傻瓜，你擁有過它。它確實就在你的辦公室里。你所要做的就是說好，順便說一句，這就是事情，就像每個偉大的VC，這就是VC們互相講的故事。每個偉大的VC基本上都有這樣的歷史，比如，天哪，我有過，它在我的辦公室里。那東西就在我的辦公室里。我說不。如果我當(dāng)時說好的話。所以，是的，很難... 是的，《華爾街日報》和CNBC每天都在提醒你犯了一個巨大的錯誤。這很好。對保持謙卑這一因素非常好。
主持人 01:20:02
非常讓人謙卑。幫助你時刻保持腳踏實地。最后一個問題，如果機會出現(xiàn)，你打算去火星嗎？
安德森 01:20:10
大概不會。
主持人 01:20:16
我的Zoom背景并沒有發(fā)出積極的信號。這就是...
安德森 01:20:21
我甚至不愿意離開加利福尼亞。我?guī)缀醪辉敢怆x開我的房子。所以，是的，我不... 也許，也許通過VR。然后我們會看看發(fā)生什么。我是說，看，話雖如此，我認為Elon會做到的。所以我認為，我不確切知道。我不想預(yù)測。這不是預(yù)測。但我如果十年內(nèi)有往返的例行旅行，我也不會感到驚訝。所以是的，這實際上可能會成為一個實際問題。順便說一句，我確實認識很多人要去。
主持人 01:20:53
包括我自己。
安德森 01:20:54
把我算上。哦，太棒了。
主持人 01:20:55
環(huán)球飛行已經(jīng)讓我為去火星的6個月旅程做好了準(zhǔn)備。所以我會被托運的。