All-In Podcast EP274: SpaceX's $2T Case, Nvidia's Shock Selloff, America Turns on AI
Jason Calacanis · David Sacks · David Freeberg · Chamath Palihapitiya + Gavin Baker
12 Key Takeaways
- Andre Karpathy 加入 Anthropic：负责 pre-training + recursive self-improvement；AI 参与改进自己的训练过程——"超递归"时刻临近
- Anthropic 已盈利：EBIT positive，$100B+ ARR，80% inference 毛利率，历史最快增速
- 递归自我改进 = 新摩尔定律：模型质量每年可能以一个数量级提升；持续学习（像人一样从经验中学）仍是圣杯
- Google 悄悄在 Chrome 里内置 Gemini Nano：4GB，无声安装没有告知用户——引发隐私争议
- AI 行业 PR 危机：CEO 们（尤其是 Dario Amodei）制造"AI 威胁论"来建立监管护城河
- 真正的 AI 故事：一位父亲用 LLM 找到现有药物治疗女儿罕见基因病，神经元放电从 30-40% 恢复到 80-90%
- SpaceX $2T 估值：最便宜发射成本 + Starlink 增长 + NASA 合同 + 战略资产价值
- Nvidia selloff 真相：CPU 业务 $20B/年才是重磅；GPU 折旧争议被 CoreWeave 6年合同反驳
- 通货膨胀真实威胁：CPI 可能 hit 6%，美日德英债券收益率飙升；韩国散户贷款炒 AI 芯片股
- 美国相对优势：能源自给（石油+天然气）+ 粮食自给 + 储备货币——"最好的房子在最差的社区"
- 霍尔木兹海峡 = 战略武器：关闭 = 掐断中国石油进口；这是美国对华政策的核心筹码
- Gavin Baker 投资原则：持仓 5 个或更少，找到真正代表未来的公司，持有 10 年
Andre Karpathy 加入 Anthropic
Karpathy 的轨迹
OpenAI co-founder → Tesla（FSD）→ OpenAI → 自己创业（auto research）→ Anthropic
auto research：开源训练工具，让 AI 模型通过 5 分钟实验自我改进；GitHub 82,000 stars
他在 Anthropic 负责新的 pre-training 团队，聚焦 recursive self-improvement
Gavin Baker：超递归 = 新的摩尔定律
"Karpathy 是那种被派出去就能发明新东西的好奇的人。recursive self-learning 让模型进入 overdrive + autopilot 的组合。如果这两个东西结合，模型质量每年可能以一个数量级的速度提升——一种新的摩尔定律。"
两个最后的前沿
| 前沿 | 含义 | 状态 |
|---|
| 超递归（Super Recursiveness） | AI 参与自己的训练过程 | 可能在 Anthropic 已经发生 |
| 持续学习（Continual Learning） | 像人类一样从经验中学习 | 尚未解锁——圣杯 |
超递归何时发生？
当 AI 在构建语言模型上的贡献超过人类在循环中的贡献时：
- Feed 整个模型进 context window 来训练自己 → 可能在 Anthropic 已经发生
- 小模型网络协作（ensemble of small models）可能是更高效的路径
- 只需要一个小突破，成本就能砍半
Anthropic 的财务数据
| 指标 | 数据 |
|---|
| ARR | ~$100B（private market estimate） |
| 增速 | 比历史上任何公司都快 |
| 毛利率 | ~80%（inference） |
| 盈利状态 | EBIT positive（本季度 WSJ 报道） |
"即使排除 Google/Amazon/Meta 的推荐系统收益，LLM 公司单独看也有强劲回报。$200-400B ARR end of this year 是合理的 scope。"
Gavin Baker
Google Gemini Nano 无声入驻 Chrome
发生了什么：Chrome 浏览器悄悄内置了 Gemini Nano 模型（4GB）；功能：proofreading, spell check, autocomplete；没有提前告知用户
Jason Calacanis："covertly installing"（秘密安装）
Sacks："Google 不是那种公司"，更可能是速度优先而非恶意
Chamath："Google 是 attorney maxed"（法律风险已经最大化）
更深层的讨论
- Google 无需告诉用户的理由可能是"用户效用"(user utility)
- 行业的责任：应该 focus on user utility，而非制造恐惧
- 美国需要对中国 AI/数据中心的负面宣传保持警惕——这对中国有利，但不一定对美国有利
AI PR 危机：CEO 们的"恐惧经济"
Dario Amodei（Anthropic CEO）是典型吗？
"每个人都在交易自己的书。Dario 制造监管护城河的边界条件是完全合理的商业策略。他已经足够大，可以 inside the tent pissing out。如果你让一个 Nashbot 坐在 Quad 里，它也会想出同样的策略。"
Gavin Baker
Sham Shankar 的建议（Palo Alto Networks CTO）
"别再去问模型制造商怎么想，去问最终用户——去问工厂里用模型的工人，去问医生，去问科学家，开始讲那些故事。"
真正的 AI 故事——Chamath 分享的案例
一位父亲的故事：女儿天生有罕见基因突变（大脑神经元不放电）。他用 LLM 研究找到一种已在市场上的安全药物，治疗后神经元放电从 30-40% → 80-90%，女儿现在可以正常生活。
他还学会了用 AI 进一步 Tailor 药物，预期几个月内能完成完全治愈。
SpaceX $2T 估值
| 价值构成 | 分析 |
|---|
| 发射业务 | 最便宜的发射供应商，猎鹰9号可重复使用 |
| Starlink | 营收增长，政府合同 |
| NASA 合同 | 政治+战略价值 |
| 战略资产 | 太空基础设施，垄断价值 |
Nvidia Selloff 的真相
Michael Burry 的看空 vs Gavin Baker 的反驳
Burry 的论点：GPU 折旧周期应该是 2 年而非 4-6 年，因此利润被严重高估
"CoreWeave 客户签 6 年合同、提前付款——如果他们认为 GPU 只能用 2 年，他们不会签 6 年合同。People are betting with their dollars."
Gavin Baker
Nvidia 真正的重磅：CPU 业务
| 指标 | 数据 |
|---|
| CPU 业务规模 | $20B/年 |
| 意义 | 一夜之间成为全球最大 CPU 制造商之一 |
Nvidia 的护城河
- 唯一与所有实验室（Anthropic/OpenAI/Google/XAI）合作 → 共同设计芯片（co-design）
- 每推出一个新芯片，合作方就买买买
- GPU 作为"宇宙中心"，周围是各种 domain specific accelerators（Groq, Cerebras, Trainium）
- 较老的 GPU 在 disaggregated inference 架构里可以继续使用 10-15 年
- CoreWeave 等公司能以 ~6% 的利率融资 GPU 资产（资产支持贷款）
宏观经济：债券危机？
| 指标 | 数值 | 备注 |
|---|
| 10年期美国国债 | 4.6% | 年初目标"under 4%" |
| 日本30年国债 | 5.1% | 历史最高 |
| 英国30年国债 | 2008年来最高 | |
| 德国国债 | 2011年来最高 | |
| 韩国 | 散户贷款炒AI芯片股 | 历史最高 |
| CPI预测（Poly Market） | 99% chance 4.2%+ | Q2 可能 6% |
美国的相对优势
"最好的房子在最差的社区"
- 能源自给：石油 + 天然气 + 核能
- 粮食自给
- 储备货币地位
- 能源 input（天然气）价格下跌；欧洲/亚洲的 LNG 价格翻倍
"三个事情可以同时为真：① 利率上升令人担忧 ② AI 发展史无前例地快（Anthropic 增速超过历史上任何公司） ③ 关税对所有人都不好，但相对对美国最好。"
Chamath
特朗普访华的地缘政治
实际成果
- 卖了一些大豆
- 卖了一些飞机
- 卖了一些 H100/A200 给部分中国企业
- 战略性对话，没有大的"grand deal"
霍尔木兹海峡 = 战略武器
逻辑：伊朗 + 委内瑞拉 + 俄罗斯的石油现在都在"off the chessboard"。如果中国在台湾问题上动手，美国可以让沙特/GCC 关闭霍尔木兹海峡。中国只有俄罗斯的石油供应远远不够打仗。
"如果霍尔木兹关闭，沙特/GCC 说'Sorry'，中国就只能靠俄罗斯那一小部分石油。跟整个西方世界（日本、韩国、澳大利亚、英国、法国、德国）打仗？Good luck。"
Chamath
Gavin Baker 的投资原则
"我没有精力追踪 30 件事。我只关心 4 件事。最重要的持仓占总仓位 20-40%，第二持仓 15-20%。持仓 5 个或更少。找到真正代表未来的公司，持有 10 年。"
- 集中持仓，长期持有
- 不做 speculation
- 只买自己真的相信的，忽略其他噪音
Discussion Questions
- Andre Karpathy 的 recursive self-improvement 会对 AI 安全意味着什么？
- Google 悄悄在 Chrome 里内置 AI 模型——用户知情权在哪里划线？
- Dario Amodei 等 CEO 的"恐惧叙事"是合理商业策略还是对公众不负责任？
- Nvidia 的 domain specific architecture strategy 是否会被 AMD/Intel/TPU 颠覆？
- 关税 + 通胀 + AI 泡沫——真的要担心 2026 年的债券市场吗？
- 霍尔木兹海峡作为战略筹码——这是否是美国对华政策的核心逻辑？