All-In最新精华:Anthropic IPO对决OpenAI,揭秘AI真实ROI、中国模型出口限制与全民持股

本期播客围绕AI行业五大核心话题展开:

  • 万亿级IPO赛跑:SpaceX以1.75万亿估值上市,Anthropic已秘密申请IPO,可能年内上市、估值达3万亿;OpenAI紧随其后,GPT-6即将发布。投资人认为两家都会是现象级IPO。
  • AI投资回报率质疑:Chamath指出其公司token成本每45天翻倍,但生产力提升仅5%;标普493的实际AI相关EPS增长仅0-2%,多数来自定价权和回购,建议趁高估值窗口上市。
  • 开源与闭源之争:企业想从闭源模型转向开源以控制成本,但大多缺乏技术能力,导致闭源模型钱包份额反而上升。观点认为智能可能不会收敛,前沿模型优势可能拉大。
  • 扎克伯格发起价格战:Meta发布低价模型Spark 1.1,声称同等质量、成本仅1%。但投资人认为在替代高成本顾问场景下,价格差不重要,关键是可靠性。
  • 中国或限制AI模型出口:传中国考虑将AI研究泄露列为国家安全犯罪,并控制海外访问。分析称这是追赶后转向闭源的策略,类似OpenAI三年前的做法。美国将打击模型蒸馏。
  • Trump Accounts上线:每个美国新生儿获1000美元投资标普500,上线24小时开户150万,吸纳存款超10亿美元。结合免税复利和慈善捐款,有望创造百万富翁一代,并可能替代社会保障。
总结

整理 & 编译:深潮 TechFlow

嘉宾:Chamath Palihapitiya(Social Capital 创始人)、Brad Gerstner(Altimeter Capital 创始人兼 CEO)、David Sacks(Craft Ventures 合伙人)

主持人:Jason Calacanis,All-In Podcast

播客源:All-In Podcast

原标题:OpenAI vs Anthropic IPOs, Anthropic $3T, Zuck's Price War, China Ends Open Source?, Trump Accounts

播出日期:2026 年 7 月 11 日

要点总结

这期 All-In 第 280 集,Friedberg 休假,Brad Gerstner 代班。节目从一场万亿级 IPO 赛跑开始:SpaceX 已经以 1.75 万亿美元估值成功上市,Anthropic 6 月 1 日已秘密提交申请,OpenAI 紧随其后。Gavin Baker 预测 Anthropic 今年营收可能突破 1000 亿美元,上市估值可达 3 万亿。Brad 毫不犹豫地说,Altimeter 会大举买入两家公司的 IPO。

但 Chamath 泼了一盆冷水。他发现自家公司的 token 成本每 45 天翻一倍,下游生产力提升最多 5%。他问了 Claude 5 一个问题:AI 给标普 500 带来了多少 EPS 增长?答案是 50%。但刨掉英伟达卖芯片给亚马逊那部分,标普 493 的实际 EPS 增长只有 9%,其中大部分来自通胀之上的定价权和回购,真正的 AI ROI 在 0 到 2% 之间。Chamath 的判断是:如果能现在上市,就现在上,趁这些数字还没渗进市场的水位线。

后半段话题转向中国。Reuters 报道 CCP 正考虑限制海外访问中国顶级 AI 模型,把 AI 研究泄露列为国家安全犯罪。Sacks 在华盛顿和白宫、财政部都聊过这个话题,他的判断是:中国的策略跟 Sam Altman 当年一样,追上之前开源,追上之后闭源。他还透露 GLM-5.2 里面有美国前沿模型的蒸馏水印,美国政府大概率会出手打击蒸馏。节目最后 Brad 用近一个小时讲了 Trump Accounts,一个给每个美国新生儿 1000 美元、投资标普 500 的计划,App 上线 24 小时开了 150 万个账户,吸纳超过 10 亿美元存款。

精彩观点摘要

关于 IPO 时机

  • Chamath:"如果能现在上市,就现在上,趁这些数字还没渗进水位线。因为我觉得那才是你能以高价出手、融一大笔钱的窗口。"
  • Brad:"今天 Altimeter 会以规模和体量买入这两家 IPO。"
  • Brad:"Anthropic 的年化营收可能超过 1000 亿美元,而 SpaceX 的前瞻营收才 350 亿。基于 SpaceX 的成功,这会是一个现象级 IPO。"

关于 AI ROI

  • Chamath:"我的 token 成本每 45 天翻一倍,下游生产力可能最多 5%。我的成本在翻倍,收益基本是平的。"
  • Chamath:"标普 493 的 EPS 增长是 9%,其中绝大部分来自通胀之上的定价权,另外 3% 来自回购。真正的 AI ROI 在 0 到 2% 之间。"
  • Brad:"我们从来没见过这样的营收增长,因为我们从来没见过这么大的 TAM。智能是人类历史上最大的可寻址市场。"

关于开源 vs 闭源

  • Sacks:"企业的精神是愿意的,但能力是软弱的。他们想从闭源模型上转移,但做不到。"
  • Sacks:"开源在企业支出中的份额实际上在下降,从去年的 19% 降到今年的 11%。"
  • Brad:"用一个 3 美元的便宜模型还是 15 美元的前沿模型来替代一个 200 美元一小时的顾问,这个差价根本不重要。"

关于中国开源转向

  • Sacks:"中国的策略就是:你在追赶的时候开源,等你追上了就闭源。Sam Altman 三年前就是这么干的。"
  • Sacks:"GLM-5.2 里面有 Mythos 的蒸馏水印。美国政府会出手打击蒸馏,这是应该做的。"
  • Chamath:"对美国来说最好的事情,就是中国也冒出一个末日论者社区。"

关于 Trump Accounts

  • Brad:"如果你出生时拿到 1000 美元,有人再匹配一些,每周存 10 块钱,到 18 岁就是 5 万美元。全部投在标普 500 里。"
  • Sacks:"如果 Trump 账户从一开始就存满,按过去 30 年的市场回报率,到 28 岁这个孩子就是百万富翁。"
  • Jason:"这可以替代社会保障。这替代了捐赠誓言。"

正文

第一章 万亿级 IPO 赛跑:SpaceX 打了样,OpenAI 和 Anthropic 准备登场

Jason:我们先从 IPO 更新开始。一场万亿美元级别的 IPO 冲刺正在上演,SpaceX 已经上市,交易价格基本在发行价附近。定价可谓完美,接下来理论上还有两家:OpenAI 和 Anthropic。SpaceX 股价一度冲到 200 美元,现在回落到 150 美元,刚好在发行价。目前市值两万亿,全球第七大公司。Anthropic 6 月 1 日已秘密提交申请,Polymarket 给今年上市的概率是 65%。Gavin Baker 两周前说,他认为 Anthropic 今年底营收会超过 1000 亿美元并实现盈利,如果现在上市估值能到 3 万亿。Chamath,你之前说 Elon 先上市是好棋,这两家今年或者明年一季度出来的概率有多大?

Chamath 认为这两家都是极好的生意,但核心问题是市场出清价到底在哪里。这更多取决于市场对新股发行的胃口有多大,以及在什么价位上能消化。

OpenAI 和 Anthropic 处在不同阶段。OpenAI 上次披露的信息显示现金消耗仍然很高,因为业务分散,更依赖消费端。Brad 之前提到 Anthropic 可能已经意外盈利了。Chamath 分享了一个细节:他问自己的 CTO token 花费情况,对方说"目前每 45 天翻一倍"。他追问下游生产力提升多少,CTO 说"最多 5%"。成本在翻倍,收益基本持平。CTO 解释说,要到下一个迭代提升需要消耗多得多的 token,因为效果已经开始边际递减。

Chamath 的判断是:如果能现在上市就现在上,趁这些数字还没渗进市场的认知里。这大概就是能以高价融大钱的窗口。

Brad 作为两家公司的投资人,给出了更乐观的判断。SpaceX 的 IPO 堪称教科书:募资 750 亿美元,估值 1.75 万亿,前瞻营收约 350 亿,目前股价已涨 25%。Anthropic 的营收据说今年可能突破 1000 亿美元,如果成真,明年 GAAP 营收可能远超这个数字。基于 SpaceX 的成功先例,Brad 认为这会是一个现象级 IPO。SpaceX 在 IPO 总量、定价、流动性、指数纳入、锁定期安排上都做了开创性工作,Anthropic 和 OpenAI 都在向它学习。

关于指数纳入的争议,Brad 解释说之前的规则存在是有道理的,因为大多数新上市的公司更年轻、营收更少、盈利能力更弱。但 SpaceX 太大太重要了,不纳入指数反而不合理。交易所和指数公司做了调整,没有在最高点塞进去,避免了 IPO 后常见的 30% 回撤叠加在被动投资者身上的问题。

Brad 还透露了 OpenAI 的最新动态:营收已回升到约 700 亿美元今年,GPT6 可能在 30 天内发布。虽然只有 SpaceX 营收的两倍,不到 Anthropic 传闻的 1000 亿,但作为两大前沿实验室之一,以这个增速上市超过万亿是合理的。他不认为两家之间存在竞速,都会在时机成熟时出手。OpenAI 的公司结构调整更复杂,所以可能会在 Anthropic 之后。

第二章 Token 成本每 45 天翻倍,AI 投资回报率接近零?

Jason:我们这几周一直在讨论 token 支出的 ROI 问题。行业里 CTO 和 CEO 们开始在 X 上公开回应了。Uber 的 CTO Pinen 分享了他们的做法:99% 的工程师在用 AI 工具,超过 70% 的 pull request 来自本地或云端 agent,工程师已经构建了 200 个 agentic skill。他们把工程师派到各个部门当"前线部署工程师",和部门负责人一起梳理流程。Brad,你怎么看 Uber 这种做法?

Brad 认为 Chamath 说的没错,问题只是时间框架。现在确实有很多钱花在实验性 bucket 里,可能没有直接 ROI。但企业采用 AI 还太早了。可寻址市场是地球上每一家公司,大到前所未有。营收分布也不集中,数百万客户每天独立做出理性决策。

Brad 提出了一个大胆预测:如果 Anthropic 年底营收超过 1000 亿美元,他们明年的营收可能再翻 3 到 5 倍。从 1000 亿到 3000 亿,2000 亿的增量营收在硅谷历史上不可想象。

Chamath 的质疑集中在 ROI 的可持续性上。他问了 Claude 5 两个问题。第一个:AI 给标普 500 带来了多少 EPS 增长?答案是 50%。但他发现这个数字把英伟达卖芯片给亚马逊的收入也算进去了。于是他问了第二个问题:标普 493(排除 Mag7)的 EPS 增长是多少?答案是 9%。拆开来看,绝大部分来自通胀之上的定价权,另外 3% 来自回购。真正可归因于 AI 的 ROI 在 0 到 2% 之间。

Chamath 认为企业端看起来很光鲜,但问题在于 Brad 和 Gavin 这样的聪明投资者迟早会问公司:你的 ROI 是多少?实际的 EPS 提升在哪里?如果回答是"我不太确定",而你又没有持续的定价权,企业端就会变得脆弱。消费端反而成了避风港,因为你有数千万买家,价格点小得多,两个数量级的买家差异让你免于 ROI 审查。

Jason 补充了一个视角:这项技术的独特之处在于它触及组织里的每一个人。Excel 出来的时候,会计部门很兴奋,但 HR 和市场部门感受不大。AI 不一样,一千人的组织里每个人都在用,每人每月花 200 块,翻倍到 400 块,相对于 15 万的年薪只是增加了 3 到 4%。关键问题是:它有没有让这个人效率提升 3 到 5 倍?如果是,那就解释了为什么 token 支出在猛涨。

第三章 开源 vs 闭源:收入向前沿集中,但企业想跑路

Jason:Sacks,CTO 们开始在 X 上讨论智能路由了,先把任务发给开源模型,搞不定再 fallback 到 Claude。你怎么看这个趋势?如果你是投资者,当前沿模型的 CFO 开始问"能不能便宜点"的时候,你怎么看前沿模型的增长?

Sacks 认为企业 CTO 确实想把 token 消费转移到更便宜的模型上。他们眼睁睁看着 token 成本在飙升,都在想办法踩刹车或者至少控制住。再加上上周讨论的 AI 主权问题,企业担心把核心 alpha 交给一个未来可能成为竞争对手的前沿实验室。

Sacks 的核心判断是:企业想从闭源模型上转移,但大多数没有技术能力做到。精神是愿意的,肉体是软弱的。

Coinbase 和 DoorDash 做到了,它们建了 token 路由中间件,把前沿任务发给前沿模型,非前沿任务发给普通模型。但一般企业没这个能力。这就是为什么闭源模型的钱包份额反而在增加。开源在企业支出中的占比从去年的 19% 降到了今年的 11%。当然这不意味着使用量在下降,可能只是因为用开源模型只付托管费,不付给实验室,所以很难统计。

Sacks 还引用了 Decagon 创始人的观点:当你确切知道要做什么的时候,用小而便宜的开源模型是对的,但你需要数据和后训练。如果你还不知道要干什么,就想要最强大的通用智能。成熟用例用开源,不成熟用例用前沿模型。

Jason 提到了 Databricks 创始人 Ali 的发现:同一个模型,换了 harness(任务编排框架),成本可以砍掉一半。GLM-5.2 配合特定 harness 表现极好,任务量直接减半。Jason 自己也有体验:他搭建了一个每小时运行的趋势发现 agent,优化后 token 消耗降了 80%。当 token 变便宜,他把 agent 从每天运行改成每小时运行,再把单个 agent 拆成三个并行任务。早上醒来发现 14 个任务已经完成,感觉完全不同。

Brad 对此的观点是:核心辩论在于智能是否会收敛。18 个月前 DeepSeek 时刻发生时,市场跌了 40%。很多人认为前沿模型要完了,开源会杀掉它们。但 18 个月过去了,事实恰恰相反。Jesse Zang 那条推文指出,前沿实验室的钱包份额实际上在上升,虽然 token 使用量在两边都在涨。

Brad 提出了一个反直觉的假设:也许智能根本不会收敛。如果超级智能变得可自我递归,模型越聪明就赚越多钱,赚越多钱就买越多算力,买越多算力就建更好的模型。距离可能在接下来 2 到 3 年不是在缩小,反而在拉大。

Jason 还提到他采访了 Lovable 的 CEO Anton,产品上线约 30 个月,营收从零涨到 6 亿美元。他还问了 11Labs 的 CEO Matti:你们是前沿模型的大客户,每年花几千万美元,担不担心数据泄露和竞争?两人都说在研发自己的模型。这些是八位数九位数的大客户,如果他们都开始自建垂直模型,前沿实验室会感受到压力。但 Chamath 反问:11Labs 要做世界上最好的语音 agent,如果最好的语音能力来自前沿实验室,他能在竞争市场中承担用次优自建模型的代价吗?

第四章 Zuck 发动价格战:同等质量、百分之一成本

Jason:Meta 这周发布了 Spark 1.1,一个很强的 agentic encoding 模型,价格非常低。Zuck 在 X 上异常活跃,发了史上最多的推文。他基本上在说:我给你们同等质量,但成本只要百分之一。Brad,你怎么看 Zuck 这个策略?

Brad 认为 Meta 之前在开源上策略有失误,但现在 Zuck 明确选择了价格战的方向。Meta 同时发布了新的模型 API,不只是做模型,还要提供 token。竞争对美国是好事。

Brad 用一个类比解释了为什么前沿模型不会轻易被替代:如果你的 AI agent 在替代一个 200 美元一小时的顾问,用 3 美元的便宜模型还是 15 美元的前沿模型,这个差价根本不重要。关键是 15 美元那个能不能不出错地完成任务。如果任务跑到一半崩了,你既赔了 token 又赔了时间。

Chamath 对此有不同看法。他认为就像 iPhone 刚出来时大家不断升级,因为新价格值得。但总有一天人们会说"旧手机够用了"。他试 Claude 5 的时候发现有些研究方向被限制了,不回答。每个人都会在不同的时间点到达"够用就行"的临界点。

Chamath 还分享了自己在联合国 AI 委员会的经历。他和 Benioff、Jensen、Brad Smith 一起参加了由 Benioff 联合主持的联合国 AI 委员会。他的观察是:世界上没有一个国家不在制定自己的主权 AI 战略,而且没有哪个国家愿意使用美国的闭源模型作为答案。很多国家宁愿拿一个开源模型,比如英伟达的,自己搭一整套基础设施。

主权 AI 的例子包括:阿联酋的 Falcon 模型,沙特的阿拉伯语 LLM,日本投资 60 亿美元的 Neoterra 联盟直接跳到物理 AI 和机器人。Chamath 认为当模型达到 95% 到 99% 的前沿水平时,很多国家会说"够用了"。另一方面,有些公司没有足够的盈利增长来支撑这种支出,又没有魄力做大规模成本削减。就像他给 Zuck 写的那封著名信件,Zuck 被压力推动才最终执行。大多数公司只会让问题积累。

第五章 中国考虑限制 AI 模型出口:追上之后就开始关门

Jason:Reuters 报道,CCP 正在考虑限制海外访问中国顶级 AI 模型。两个监管机构约谈了阿里巴巴、字节跳动和 Z.AI(做 GLM-5.2 的那家),讨论限制顶级开源和闭源模型的海外访问。他们在把 AI 研究泄露列为国家安全犯罪,还想控制谁能投资中国 AI 实验室。Sacks,上周我提了反向问题:美国该不该禁中国模型?现在反过来了,中国说要限制。你怎么看这盘棋?

Sacks 认为这个消息可能有些夸大。中国头号模型是字节跳动的,本来就是闭源的。阿里巴巴的 Qwen 之前是开源的,现在可能在转闭源。Z.AI 的 GLM-5.2 之前开源,现在也在转闭源。

Sacks 的判断是:策略很明显,你在追赶的时候开源,等你接近前沿了就闭源。Sam Altman 三年前对 OpenAI 做的就是完全一样的事情,从非营利变成营利,从开源变成闭源。

开源的好处是吸引开发者社区,在 AI 领域还给你强化学习的数据飞轮。但一旦你追上了,闭源能捕获全部价值。

Sacks 这周在华盛顿和白宫、财政部都聊了这个话题。他说在所有监管争议中,有一件事是绝对共识的:不惜一切代价领先中国。从总统往下,所有人都在问"我们领先多远"和"需要做什么保持领先"。让美国的前沿实验室退场同时让中国的开源模型自由流通,这种想法在华盛顿不存在。他还透露 GLM-5.2 里有 Mythos 的蒸馏水印,美国政府大概率会出手打击蒸馏。

Sacks 认为中国这么做反而对美国影响不大。美国有能力做开源模型,英伟达在做,Reflection 也在做。他跟前沿实验室聊过为什么不搞开源,对方的回答是"需求不大,如果需求大我们就做"。对中国来说,限制出口可能伤自己更多。

Chamath 开了个玩笑:对美国来说最好的事情,就是中国也冒出一个末日论者社区,整天担心 AI 失业和存在性风险。如果中国的实验室也开始被监管束缚,那对美国是最大的利好。

第六章 Trump Accounts:给每个美国孩子一出生就开一个 S&P 500 账户

Jason:Brad 这周去了华盛顿。Trump Accounts 的 App 已经是全球下载量第一的应用了。恭喜 Brad,这是你四年的心血。跟我们说说发生了什么。

Brad 介绍这是一个四年旅程。去年 Invest America Act 作为法案的一部分签署成法,今年 7 月 4 日 App 正式上线。每个美国新生儿获得 1000 美元,存入一个私人投资账户,全部投在标普 500 里。账户终身免费。上线 24 小时内开了 150 万个账户,吸纳超过 10 亿美元存款。他们在白宫椭圆办公室搞了纽交所和纳斯达克历史上首次联合敲钟仪式,数百位 CEO 出席。总统提出要为 5000 万到 7000 万 18 岁以下未成年人自动创建账户。

Sacks 从财务规划角度分析了这个机制的厉害之处。每年可以向孩子账户存入 5000 美元(亲友均可),雇主可以免税贡献 2500 美元。18 岁前享受免税复利。18 岁后可以取出最多 25% 用于买房、创业或上大学,剩余部分滚入 IRA。如果等到孩子不再是受抚养人(比如刚毕业处于 0% 税率区间)再做 IRA 到 Roth IRA 转换,几乎不花税就把钱变成终身免税投资。

Sacks 算了一笔账:如果 Trump 账户从一开始就存满,按过去 30 年的市场回报率,到 28 岁这个孩子就是百万富翁。如果 18 岁时有 20 到 30 万美元,到 60 岁复利到 1000 万以上。

慈善方面也有一系列重磅宣布。Michael 和 Susan Dell 捐了 60 多亿美元,为 2500 万个中低收入家庭的孩子每人 250 美元。SpaceX 总裁 Gwen Shotwell 捐了 3.5 亿美元的 SpaceX 股票,定向给低收入社区的孩子。美光捐了 2.5 亿美元,每位员工的孩子最多 1000 美元。Brad 自己捐了 1 亿美元,覆盖印第安纳州所有孩子。

Brad 说他们告诉总统,预计 12 个月内能募集 1000 亿美元。这将成为美国历史上最大的直接慈善平台,没有中间人,直接进入孩子的账户,18 岁前不能取出。按这个轨迹,未来十年会有超过 1 亿个私人投资账户,未来 15 年可能有 2 到 4 万亿美元进入原本一无所有的家庭账户。

Jason 从更宏观的角度做了总结。他说这个项目可以替代社会保障,替代捐赠誓言。美国现在只有 50% 的人持有股票,如果 Trump 账户成功推广,可能上升到 70% 到 75%。澳大利亚之所以是世界上最幸福的国家之一,就是因为他们的超级年金制度强制每个人把收入的 12% 到 14% 存入一个类似 401k 的账户。Trump 账户做的就是类似的事情,但在更基础的层面上。

Jason 还特别感谢了 Joe Gebbia(Airbnb 联合创始人)加入了政府负责这个项目的软件设计。他说美国政府做出了非常出色的消费级软件,这在历史上是罕见的。Brad 补充说团队包括 Michael Dell、Vlad Tenev(Robinhood CEO)、Joe Gebbia 以及财政部的 Luke Pettit,目标是打造不止是政府最好的产品,而是最好的消费级产品之一。

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作者:深潮TechFlow

本文为PANews入驻专栏作者的观点,不代表PANews立场,不承担法律责任。

文章及观点也不构成投资意见

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