← 张小珺Jùn｜商业访谈录
Loading summary
Transcript2 lines
- [00:02]
A
今天其实非常清晰美股有三条主线第一条肯定是AI第二条叫reindustrialization就是再工业化第三条叫digitizationoffinance就是一个金融产业的创新是最早看出来OpenAI是一个产品公司而不只是模型公司的时候下注的然后江湖也有传言就是NoamShazier这个人就是之前CharacterAI的创始人在他回到谷歌之后说是徒手改了一个bug本质上Robinhood的商业模式是很差的可以说是一手烂牌因为证券交易本身有非常强的周期性它并不是一个好生意hello大家好欢迎收听张小军商业访谈录我是小军这是一档由语言及世界工作室出品的深度访谈节目我们希望和你一起从这里探索新世界在我们的年度回顾系列站在205年之外的前两集节目里朱孝虎是这样说的最近很多人在讨论AIBubble所以你在205年的尾巴上你有嗅到泡沫的味道没有我觉得至少三年内看不到泡沫而且大家都在讲泡沫的时候泡沫肯定是没到的关于AI泡沫的讨论它这个悲观情绪是怎么传导的还从哪来的呢我觉得是很多二级市场的投资人在故意引导吧就是希望回调一下过去一两个月的回调想要为明年再进一步多爆发打回来很好的基础而戴宇森则预测26年我有一个关键词叫26年是yearofR就是R是年这个英文字母代表着几个含义第一个R我的含义我觉得叫return就是回报你觉得站在205年的尾巴上你有嗅到泡沫的味道没有人类历史上每次技术革命都带来了泡沫几乎毫无例外不管是从当时的修运河还是修铁路还是修高速公路后来的互联网其实我觉得都带来了泡沫你提出TheYearofR同时你清空了二级市场的股票那你会做空吗我不会我觉得做空是一件当然有人很擅长做空因为我有很多对冲基金的朋友但是我觉得做空是一个你希望别人变得很惨的事情我觉得在二级市场不是一件好事情那我们今天推出的是这个系列的第三集节目嘉宾来自一线的硅谷视角一个多月前在205年1月初SAMUltima上了一档由美国基金UltimateCapital创始人主持的播客节目在主持人连续追问OpenAI如何为1.4万亿美元级别算力及基础设施承诺买单时SAM称如果你想卖掉你的股份我可以帮你找到买家够了隨後,AI板塊整體出現波動,關於AI是否存在泡沫的討論進一步升溫。 我們今天的嘉賓FredaDunn,就來自這個UltimateCapital,她擔任合夥人。 Ultimate是一个硅谷科技基金横跨一二级市场在一级市场的投资案例有OpenEye,Enthropic字节跳动在二级市场投资案例有英伟达,Snowflake,Robinhood今天这期节目呢Freda将深入分析美国这些明星公司给他们的巨额投入算算账他也从一线硅谷投资人的视角聊了聊美国资本的新秩序他们眼中的坏小孩反叛者自卫型和哪吒型的创始人以及泡沫在205年期待我們和AI共同進步HelloFreda先給聽眾朋友們打個招呼並且做一個簡單的自我介紹大家好我是Base在矽谷的一個科技投資人在一家叫做UltimateCapital的基金Frederick应该是很少在美国一线基金里面的华人能不能给大家介绍一下你供职的这家基金和你们的创始人以及创立的背景我们是一家位于硅谷的一线科技投资机构覆盖一级和二级市场创始人自己是一个连续创业者在一级我们比较出名的是包括中餐OpenAI,Anthropic字节一系列公司在二级我们比较敢于重藏敢于做一些非共识投资包括2年23年的Meta英伟达今年的Robinhood以及之前作为Snowflake等很多软件公司的大股东一个与众不同我觉得比较有意思的点就是我们是美国少有的很愿意公开自己研究和思考的基金很多人知道我们是通过一个叫BG2的podcast最近几周有和SamAltman曾胜黄的很多公开采访我们几个合伙人也会在Twitter和Subscribe上分享自己的认知我在里面分享AI和一些前沿科技包括AI应用互联网硬科技和金融科技比较多一点说起来我觉得很恍惚因为21年2年我记得硅谷还是笼罩在財源的風波裡那到了二五年似乎整個的情緒和敘事都發生了非常大的變化你看MyTie又是在天價的挖人那身為一線投資人你覺得這幾年你的真實體感有變化嗎我們描述一下在每一年你身處其中你心裡能夠定義那一年的一些瞬間每年說幾個重點詞吧20年就是疫情降息市場火爆21年是市场持续火爆但其实你能看出来一些就类似潮水退去的迹象比如说股票里面中小盘或者说质量没有那么高的股票他们的顶部就是在21年的2月份然后大票类似于微软是1月份开始掉头的2年就是非常悲惨的一年通货膨胀纳斯达克指数跌了35%像Meta这样的股票都跌了70%23年就是在大家都完全没有反应过来的时候AI开始火热了24年是AI叙事其实是作为我们投资角度最好做的一年25年就是关税中美关系然后还是在继续AI这个浪潮你怎么看这几年的这些起起伏伏你说的很对我觉得起起伏伏确实很多其实挺不正常的因为如果你看过去几十年的历史美股是一个长牛式的逻辑你从20年开始算纳斯达克其实一共只有6次是下跌幅度超过20%的但是在20年之後我們就經歷了三次所以這個頻率是有明顯變高的那你看23年之後突然一下整個市場就被AI主導了回頭來看你覺得在當初有沒有一些端倪有可能更早的預見嗎還是說還就是非常的突然我觉得其实是有非常明显的预兆的20年当时市场是一片灰暗但当时有非常奇怪的融资现象有一个公司叫InflectionAI就是Mustafa他的大模型公司当时也算是大模型至少前五前十这样子他在A轮就融了2亿美金,而且不只是他一家,很多家公司,包括Anthropic,Cohere,Stability,都是内部的模型公司,每个人都融了几个亿的A轮这里面我觉得其实有几个点都非常奇怪,第一就是他们实际上是在用VC的钱去做资本支出第二就是从来没有人A轮融两个亿平均可能也就应该融个一千万的样子吧第三就是整个二级市场都在暴跌了对VC应该是有一个传导的所以这种热度是完全不应该的因为我其实一二级都会做所以会去见这些创始人我印象特别深当时跟他们聊就发现这个逻辑异常简单他们就说这几个词就是skatinglaw我要买卡然后因为他的卡就是这么贵所以有的时候赶上这个正确的时间和机会投资这个逻辑就是这么简单就是说VC的钱都冲去了英伟达到最后对可以这么说这里面也说到一个crossover基金的好处就是一二级都做23年初的时候市场上有二三十家都是自己做大模型的公司那个时候其实真的很难判断哪家能成功成为第一梯队但因为我们基金是一个crossover的结构一二级都做又是同一个团队所以我发现可以很容易地用英伟达在二级市场去表达我们对模型对AI的观点这两年其实做AI的标的绝大多数都在二级市场包括云包括电力包括AI受益受损两边的标的23年开始其实AI的进展到现在也两年了我们的播客也请过非常多的AI的方队来聊天那到了今天你觉得美国一线的顶级投资人们他们都在投什么呀他们整体的情绪是什么样呢今天其实非常清晰美股有三条主线第一条肯定是AI第二条叫reindustrialization就是再工业化第三条叫DigitizationofFinance就是一个金融产业的创新这三条主线其实非常有意思因为它们中间有千丝万缕的联系AI这条大家都很熟悉了就是芯片和云那再工业化这条线其实包括非常多的东西包括稀土包括美国本土制造业的回归包括数据中心那再长期就要看机器人能不能拉平美国和新兴市场劳动力的水平我觉得大家可能还没有意识到比如这次4月份特朗普闹了一通关税的交易像日本韩国这两个国家就合起来答应要投超过1万亿到美国这个钱其实是会被用来投资美国的基建项目的包括能源包括数据中心那么这里其实就和我们刚刚讲的第一条线就是AI实现了一个闭环那現在市場可能最擔心的就是說AI投資是不是一個泡沫這些錢從哪裡來我觉得其中一部分其实是要把这一块考虑进来的因为我们已经看到像日本已经投了超过有10亿在美国的能源相关的项目就是去power这些数据中心的然后第三条刚刚讲的叫金融产业的创新也非常有意思今年在7月份的时候美国有一个非常重要的法案叫geniusact它是一个稳定币法案稳定币支付就是我们所说的cheaperfasterbetter你等下个月如果有agentcommerce出来让agent帮我去付款买东西那token或者说稳定币这个概念我觉得就会被重新提起来那这里也就和我们刚刚讲的第一条AI又形成了一个闭环我觉得如果这三条主线之上还有一个层面那就是这一届非常有自己想法的政府以及明年美国中期选举也是他们非常重视的一个事件我很好奇美国投资人现在是怎么看待中国市场的很热闹但是我跟踪下来我觉得实际的投资金额其实和过去几年没有明显的变化但确实是今年开始一批又一批的美国投资人都去中国参观然后所有人去参观都对我们这个EV还有机器人感到非常的震撼我了解下来美国投资人最重视两件事一个肯定是中美谈判的结果另外一个是港股IPO的活跃度IPO这块我看从量的角度今年已经是上来了但是更多的是一些消费类型的公司在港股上市如果之后能有更多的科技IPO我相信美国一些投资金额是会回流到中国市场的你剛才也提到你們投了一些美國的大公司嘛而且是重倉你能不能也聊一下這幾家具體的公司比如OpenEye你們是它的股東你們當時是在什麼時候看到這樣的趨勢開始下注的當時它屬於一個什麼樣的狀況呀是最早看出來OpenEye是一個產品公司而不只是模型公司的時候下注的這個大概在什麼時間啊就是最早看出來OpenEye是一個產品公司而不只是模型公司的時候那个时候从越活的角度可能就是一个两个亿的水平然后市场也非常的混乱大家并分不清谁才是真正的一线的模型公司这个结论现在听起来非常的共识但23年大家是很担心2C这边竞争格局的觉得GPT没有粘性那个时候包括Perplexity包括CloudGrok竞争格局并不清晰你做一个好的产品远不只是需要模型用户体验也是很大的一部分GPT如果你细想其实并不是一个像Meta那样有非常强网络效应的商业模式它就是一个一对一的分发但就是它的先发优势以及更好的用户体验让这个产品有更强的粘性最近OpenEda完成了50亿的融资那我们看到媒体报道说它收入预测203年是有20亿的收入但是现在烧钱还是非常的多啊能不能给我们讲讲你们对于它的商业模式是怎么思考的对首先像你说的OpenAI包括Unprofit的数字其实媒体都有报道了七七八八所以我今天说的所有数字都是用媒体披露的那这个商业模式的本质非常的简单暴力它成本的大头就是用卡其中又包括inference包括training然后训练的成本大概是按照scalinglaw就是每年可能上涨10倍这样子所以如果你上一年的训练成本为1的话你第二年大概是能以2这个收入去收回上一年的训练成本但同时你需要减去10也就是你新的这一代模型的训练成本所以就是一个很简单的你加2减10你就变成了一个负8大模型这个商业模式本质是一个负向滚雪球每一年都会比上一年的现金流烧得更多如果说有一天现金流能翻正的话那从逻辑上就只有两个可能要么就是你第二年的收入不再是前一年训练成本的两倍而是一个更大的数字要么就是你不再去烧一个新的十倍的模型只有这两个可能性这个UnprofitableCEODaryl也讲过这个逻辑他又把后者就是烧钱停止这件事情做了细分他说烧钱停止又有两个可能性要么就是你到了一个物理限制了模型太大了你纯从一个训练的角度你训不动了或者说你要把全世界的钱都烧进去那第二个可能性呢就是说模型的大小本身还可以但是因为ScalingLow变慢了所以你不值得再烧一个十倍这么大的模型了那在结束的这个时间点其实非常有暴利美学这个公司的利润表会非常好看因为就像我们刚才举的最简单的这个例子你加2但你不减10了嘛所以就是一个非常简单的数学问题所以那个SkinnyLow消失对于投资人来说还是一个好事是吧从算术上来看对在那个时间点投资人会看到他们最想看到的这个利润率Opi确实是很神奇的商业模式在科技领域本身其实很少有资本密集型的业务但也不是没有发生过比如说NetflixNetflix的现金流前几年都是负的而且也是负向滚雪球每年都比前一年负的更多因为Netflix也是你前期要花很多的钱去拍剧做内容而且它的那个内容其实也是有折旧的也是四年的一个折旧谈笑所以如果你细想很多地方跟数据中心还挺像的那现金流上Netflix最惨的是在19年是负的30亿然后非常有意思的就是在20年它现金流突然大幅翻升到20亿这个涨幅非常迅猛然后你去看为什么就是因为疫情了所以大家不能再出来拍电影拍电视剧了所以你叫内容成本或者叫训练成本就没有了所以就是用最直白的话说你烧钱的东西只有在不烧了那一天才真正会有现金流这个就是模型公司的本质但是像Netflix這種內容平台它如果不投入做內容的話品牌優勢是會消失的你想迪士尼也不可能不做內容啊對我覺得你說的是對的但Netflix它也不是現在完全沒有內容投入只是它這個增長的幅度下來了不像它前期在出用戶數的時候需要擴張內容擴張那麼猛了現在全世界它應該有超過三個億的訂閱用戶年薪都很強它只需要维护住自己的位置就好了模型公司其实我想也是一样的我不觉得有一天它会彻底不训练了但就是训练成本不再像现在每年几倍的增加对于公司的利润率来讲就足够了OK之前确实没有听说过把Netflix去和OpenEye对比那你觉得这个行业的格局未来会类似于流媒体吗内容是没有排他性的所以媒体本身竞争格局都比较分散你看YouTubeNetflix像你刚才讲的迪斯尼每个人可能都是个位数的一个市场份额因为内容上来讲并不是一个完全商品化的内容就像我们不同的剧要在不同的平台去追而Chatbot你会希望一家能记下你所有的内容GPT目前来看我觉得会更像搜索的格局就是市场集中度很高就是谷歌和微软的Bing这两家搜索占领整个市场然后用户去选择自己更喜欢用的对于OpenEye来说现在除了ChaiGPT还有什么其他的收入吗它的收入结构是什么样的媒体有报道出来它有四条收入第一条肯定是ChaiGPT占超过70%里面也包括企业的GPT那第二条就是API你今天来比较的话OpenEye的API能对应Anthropy收入的一半然后但是中期长期Anthropy自己是预测自己的增速要快很多能达到OpenAIAPI收入的5倍甚至更多第三条线就是Agent包括它和软银的合作也放到里面然后就是一些新产品今天的市场上大部分讨论都集中在GBT但公司自己预测其实是后两条线会增长更快未来占比更大纯看GBT的话也可以看到一个三个亿的订阅因为Netflix就是这么一个数值然后每个月有30块钱那这个就是一个差不多10亿的体量另外就是大家都在讨论tosee的GPT把它当成一个纯面向消费者的公司在看但普通投资人可能看不到就是它今天个人和企业两边的占比是差不多的我觉得市场大大低估了它的企业端企业端用户本身也有几百万了比如说我就是企业端的用户之一我用GPT连上了我公司的邮件slack我公司内部系统这个协同起来是非常好用想象空间很大的因为美国本来就是有很大的企业市场中国不是这个概念那报道出来的公司说年底有20亿的年化收入对应今年是130亿的收入很多人说OpenEye想做一个超级入口对它其实是希望其他所有的应用程序都能在它上面构建那在消费端而言可能就会让这个拆报去做帮我买个东西或者叫个Uber那这里面现在有两个就现有的问题一个就是还是存在一个登录的问题因为第三方网站会监测和屏蔽agent的登录另外一个就是商家本身会非常抵触因为他都希望用户能直接来自己的平台比如说亚马逊只有我人过去了他才能在我买牙膏的时候推荐我买牙刷买牙线才能增加销售额而且亚马逊今天有超过70亿的广告收入如果换成agent去购买了那他这个广告收入还收不收得上来也是问题但你看在企业端其实反而会好很多谷歌和OpenAI这么竞争的关系谷歌的整个办公套件都很容易的让OpenAI直接调用因为软件的收费模式简单很多就是只要这个用户还在付费他们其实并不在乎自己是不是我们叫topofthefunnel就是是不是货客漏斗的最上层所以这个算一个非共识吧就是我觉得OpenAI企业端作为超级入口可能发展会非常快有非常大的想象空间我看OpenEye是不是还要开始卖广告了还有没有其他的什么变现方式对他今天没有广告收入但是广告这个逻辑太顺了他今天有超过8个亿的周活跃用户然后其中差不多50%是付费用户他完全可以跟用户讲就是说如果你是一个免费用户那我肯定要赚钱所以我会通过广告比如说我搜索跑步鞋如果我是免费用户我可能会看到耐克的广告如果我是付费用户GBT会向我保证就是它的结果是绝对公允的所以会看到很多其他小众的品牌广告本身上量会上的非常的快然后另外一个我觉得比较有意思的业务模式是云SamUllman也有讲就是它业务非常自然的一个延展就是云这块业务因为如果你回想亚马逊AWS是怎么起来的其实也就是他自己先建数据中心给自己用然后发现他并不能完全控制他对数据中心的使用率因为数据中心本身又是一个非常看重使用率的一个商业模式所以就是有点随手的事情就可能在自己不是那么需要的时候把这个云租出去慢慢地就成了一个很大的业务GPU这一波我觉得也会是一样的所以云在美国的竞争格局我觉得会有挺大的改变的你觉得OpenAI和其他的模型公司今天的竞争是一个什么样的状态OpenAI内部觉得自己的最大竞争对手从来不是Anthropy或者XAI而是谷歌谷歌的站位实在是太好了就是一个完美的梯形它横向有面向消费者的搜索YouTube有面向企业的这个Workspace就它的办公套件纵向从云一直延伸到自己的芯片那今天Gemini有6.5亿月活然后GBT有超过10个亿谷歌对OpenEye的价格战我觉得有几个角度都可以打第一就是绝对价格因为谷歌用TPU纵向整合所以同样的模型它能做到的利润率应该比OpenEye要高很多第二就是捆绑销售就是很经典的销售模式比如说现在我就是20块钱每个月的YouTube订阅用户他完全可以说加一个10块钱给我Gemini只要你捆绑起来是很容易产生更高的利润的所以最近Gemini对OpenAI的用户时长有一定的冲击我觉得中长期可能比较合理的就是谷歌去吃下一个中低端的市场比如说20块钱每个月的订阅水平然后把高端的几百块钱甚至之后几千块钱一个月订阅市场留给GPT这两家你会站队哪一家我觉得目前看都是赢家但是我觉得现在整个市场对OpenEye的负面情绪以及对谷歌的正面情绪有一点太一边倒了因为你去细想谷歌面临的威胁其实并没有真正被解决今天谷歌的搜索广告确实没有掉是因为大家今天还是把GPT当成一个大型的Wikipedia在使用用它来做研究问它天为什么是蓝的那这些问答本身谷歌也是不变现的但是比如说保险比如说律所这些都是谷歌今天最大的广告商比如说我买车险我今天可能Google一下然后选择最上面的广告位可能就是Geico这个公司但是这个问题本身太适合去问GPT了GPT会给我一通比较然后我选择出最适合自己的这个里面GPT很可能已经有我的历史比如说知道我开车开得很差所以会定制一个最适合我的你等GPT开始做广告你等它这个月开始做AgenticCommerce电商这个格局我觉得是会改变的所以往大了说每年美国的广告收入就这么多那今天是谷歌和Meta垄断这个市场那如果OpenEye想卖广告那就得从这两家出所以我总结来说的话就是OpenEye来自谷歌的竞争确实是存在的但是谷歌面临的威胁我觉得也是同样真实的这个很有意思啊,OpenEye刚出的时候,拆除BT刚出的时候都说这个要取代Google谷歌怎么突然格局就变好了,我看巴菲特也买了对,主要就是模型能力上来了,以及大家发现它搜索广告目前还没有掉这个份额那模型能力这块也很有意思我听说内部是找到了优秀研究员的正确打开方式就是他把激励制度都绑定到这个模型榜单上就是谁能刷榜刷上去谁就升职加薪所以非常适合谷歌这些年的学霸文化然后江湖也有传言就是NoamShazier这个人就是之前CharacterAI的创始人在他回到谷歌之后说是徒手改了一个bug从此Gemini的pre-training就好用了Gemini3出来也发现证明这个pre-training没有撞墙所以整个趋势都在持续变好那肯定是一个价值好几亿的bug对这个是一个天才研究员的世界我觉得Nome这个人去做这个研究员比他当时做一个2C公司的CEO可能也合适太多了谷歌搜索的格局你觉得会有变化吗变化太大了一度我其实很担心就是OpenAI没办法做搜索这件事情因为谷歌不给它用谷歌的搜索API而谷歌的搜索又是最好用的API但是这一年用OpenAI或者用Proplicity用下来我发现他们的搜索效果都非常好因为我觉得搜索了护城河这件事情可能已经彻底改变了就是之前谷歌搜索确实是压倒性的好用这个好用是因为我作为一个人我总能在最上面的两三条里面找到我最想要的信息这个辩解对人是最重要的那第二页或者第三页的结果是完全没人看的但是现在你用模型去做搜索这个模型本身它非常的不辞辛苦它能一秒钟翻个几十页直到找出最符合问题的信息所以你用Bing或者说用自己的搜索引擎可能都不是很大的差别我觉得这件事情非常大因为搜索这个护城河就彻底的改变了你怎么看待OpenAI的管理层Sam不是技术背景但他能做一号位而且员工对他还是很服气的这个本身就挺有意思的我聊下来我觉得员工都很信任他也非常感谢Sam带领员工去支付然后另外一点我觉得一定要给Samcredit就是他真的是最早在这个市场上去相信AGI的这个是他引领了市场最近大家也都听到了1.4万亿这么一个数字其实他本意是很聪明的就是因为AI很烧钱所以他想把这一条线的公司都绑在一起但是我觉得他时间线上可能一下来的太远了数字太大了吓到市场了可能他如果只直引之后一年两年的支出效果可能会好很多但是我觉得给一点时间市场会慢慢消化的OpenEye是不是最近这几年回报最好的投资啊你觉得这里面有一个概念就是我们从媒体报道上看到的不管是30亿还是50亿说的都是估值但投资人实打实拿到的是每股的股价那这个里面OpenEye从30亿到50亿它每股的这个股价并不是涨了接近20倍而是涨了6倍因为股权的稀释非常严重那你怎么看OpenEye最近的一系列上市的操作我觉得这个非常的合理而且最近OpenEye和微软把股权终于转清楚了这件事情很重要像比如媒体报道出来说207年OpenEye可能有一个1万亿市值的这么一个IPO大概对应它收入预测是10倍的这个valuation所以只要它收入能做到这个估值是很合理的那我们开玩笑说就是在美国波士顿可能有一条街都是很大的基金包括Fidelity啊什么的每个人出个10亿这个10亿的IPO就出来了我知道媒体上很多人在说说啊就在等OpenAI上市了上市就是泡沫就是顶峰了我觉得没有那么苛重求见因为就算是你看到上一波互联网像网警通信就是Netscape它上市的时候其实是95年那之后确实是泡沫越出越大但是破裂也是5年之后的事情国内在这波AI浪潮里面经常会说一个词叫ClubDeal俱乐部交易所以现在像OpenHide它不仅是在一级市场ClubDeal它也要去二级市场ClubDeal大家一起来存钱投对不仅是大家一起存钱而是大家都非常愿意把钱放到这个AI的领军公司里面因为你離這個整個AI的應用就是最近的感覺在AI浪潮裡面公司更加聚集了對因為AI本身是很燒錢的這麼一個業務所以這個錢只會燒在幾個大公司上面那说了OpenAI我们也聊聊Anthropic吧这两个公司在你的观察中有什么异同首先就是业务不一样一个是tosee一个更偏向tobeAnthropic超过80%的收入都是tobe的业务从用户粘性上来看其实都很好这两个公司我们都有叫这个微笑曲线就是可能一开始用户存留会下去一点但是之后发现都会再回来的而且新用户也比老用户同期的存留率要更高所以这方面是没有任何问题的再有就是媒体应该也有爆出来就是unprofit利润率增长非常的快也就是在一年之内他从大概收入一块钱然后能亏两块钱这个水平到今年底他能做到跟openeye差不多的毛利率所以这里面他是做了很多功课的也是给我挺大的一个震撼就是他对自己的毛利率的掌控是很大的他从不管是模型架构还是他叫autoscaling包括优化都做得非常快非常到位所以现在整体对模型公司我觉得毛利率这块是没有任何必要担心的长期都会是百分之七八十你从增长的角度来看这两个是一个追赶的一个状态从一个亿到十个亿收入这个阶段OPI涨得非常的快用了不到两个季度然后Unprofit可能用了四五个季度吧但是从10个亿往上是反过来的Unprofit年化收入从10到70个亿就用了不到10个月最近这几个月两个公司每个月增加了年化收入其实数量上是差不多的Unprofit的产品路线也挺清晰的一个就是去选择几个比较大比较有利润空间的锤类包括Coding包括Finance像CloudFinance就是一个非常好用的这么一个产品它也做了一些关于生命科学关于法律的一些锤类另外一个方面就是他试图做出最好用的模型给agent用包括他今年的这个叫CloudSkills就是一个迷你的agent系统Therapy媒体报道出来的现金流是不是要比OpenAI要好呀我听说他们花在训练的钱要有效率很多我还是回到刚才讲的大模型的商业模式就是你抛开商业模式去看公司的现金流我觉得没有任何意义这两家模型的财务预测非常有意思unproper就是假设它自己的总算力在二八年之后没有再增长所以是靠我们刚才说的第二个点就是训练成本不再迅猛增长把利润率拉升上去的然后unproper你去细看的话它其实是在假设模型的ROI这个回报率逐年提升对应我们说的是第一点就是不再是一块钱收回两块钱而是一块钱能第二年收回比如五块钱是靠这个去拉上去自己的利润率的所以并不是unprofit花的少而是他假设了更高的回报率当然这个预测本身我觉得就很有意思值得去细想就是为什么两个公司做出了两个方向的假设你觉得另外几家模型公司你看他们有什么进展吗比如说都是从OpenAI出来的一列的SSI和Mirror做的ThinkingMachineLab对首先有一个很重要的事情就是现在根本就不止这两三家了最近几个月有出来小10家新的模型公司在融资我们叫他们Neolabs就像Neocloud一样很多都是学术背景的人出来做的融资金额都很大都是10亿以上其实我自己也没有特别想清楚我不知道之后会不会有一个时间点大家会觉得大模型其实也就会收敛到头部的一两家然后剩下的就会放弃自己去做训练而是去拥抱开源模型回到你刚刚提到这几家也是大家比较熟悉的名字像一链的SSI就是听说是在做continuouslearning就是持续学习然后Mirror的这一家他们刚刚launch了自己第一个产品叫Thinker就是去帮用户定制训练开源模型我也在想就是如果投这个的背后其实就是在bet开源市场的规模越来越大我看这些模型公司都在融资啊投资人会怎么给这些公司估值都会看它的收入预测然后给一个倍数但是我也说实话其实都会去和OpenEye做一个比对比如说今天的OpenEye是50个亿那其他模型公司来融资的时候投资人都会对标说这个公司值不值多少百分比的OpenEye所以说回来今天市场上最重要的公司标杆还是OpenEye对肯定的我觉得一级二级市场最重要的标杆就是这个公司说完了OpenEye和Enthropic很多人让我问你们Robinhood这个票这是你们在二级市场的一个很重要的投资你们当时是怎么看懂这个股票的呀能不能讲讲你们当时投资Robinhood是看到了什么为什么下这个判断对Robinhood这公司很有意思是今年标普50排名第一的个股今年也圈了很多粉但是你真的看懂这个业务本质上Robinhood的商业模式是很差的可以说是一手烂牌因为证券交易本身有非常强的周期性它并不是一个好生意很多人炒股都是这样的经验就是牛市一通操作猛如虎然后熊市趴着不动它的交易收入就是交易额乘以佣金率然后交易额本身和市场活跃程度是正相关的但这里面有几个点是它能去控制能去做的那第一点也是最容易想到的就是多元化就不再只是有交易收入所以你看Robinhood非常积极的去做银行去做这个叫predictionmarket预测市场去做财富管理去做国际市场他现在已经有超过1条线的业务有超过一个亿的收入而且这个还会继续增加那第二他能做的就是去抢占市场份额就是市场的强周期性是你没有办法控制的但是你可以通过去抢份额去平滑这个周期性第三就是定价权比如Robinhood在加密这块它在三年之内从10个点的佣金已经涨到了60个点也就是自己去控制自己的明月当然还有很重要的就是成本端因为投资人最在乎的是利润的增长所以如果你收入有波动但是你成本端能很好的去配合收入端的波动也还可以忍那反例就是20年的Meta就是收入下跌成本暴涨所以现金流被砍了一半你看Robinhood的运营成本从20年开始就是零增长一条水平线控制的非常好我就只有理解到这个程度才能明白Robinhood发力的方向才算真的看懂了这个公司所以它不是牛市买券商的那个逻辑很多人这么说我觉得投资挺重要的就是要对自己诚实知道自己赚的是什么钱是beta还是alpha可能最简单的就是你把coinbase的股价和比特币去做一个回归你会发现从2年开始coinbase相对于比特币是没有任何alpha的所以如果说你判断有一个加密周期的牛市来了那你不如去买比特币这就是我们说的市场的beta但是你把Robinhood同样做一个回归你会发现不管它是相对于比特币的价格还是相对于纳斯达克指数都是有非常强的alpha的所以是走出了不一样的路径你怎么看这个公司增长性美国很明显一代人有一代人的账户像60岁以上的婴儿潮这代人就是用家信理财45岁这个年龄层用的都是eTradeRobinhood的用户平均年龄是30多岁这个就是美国新一代中年人和年轻人的账户它公司的模式你可以简单的想象成是一个漏斗就是只要钱能进到它这里它就能通过让你做一系列的交易产生收入所以最重要的就是增加每个用户的平均资产那今天Robinhood上用户平均有一万块钱的资产加息理财或者叫IBKR都是15万以上那Robinhood的用户今天的平均年龄是34岁这个很重要因为在美国35岁是一个财富的重要的分水岭35到40岁的人相比之前的5年其实会有一个三倍的平均财富的这个增长那这个增长会在5岁达到高峰所以今天Robinhood就算什么都不做其实它也会有很自然的资产的增长交易账户只是它的一个起步随着这些用户步入中年开始有积蓄那很自然的就会有理财的需求所以你看加限理财有超过60%的收入都是从财富管理那边来的然后也很自然的会有这个存储的这个需求在这个漏斗吸收进来这些资产之后最重要的就是让这些钱滚动起来那这里面Robinhood非常会互联网这一套打法就是增加用户的活跃度比如说我同时有Robinhood和Coinbase两张信用卡很明显就是Coinbase会有很多拉新活动奖励机制让我不停的去回到它的app去看而Coinbase我可能最多一个月看一次所以大方向上来讲Robinhood就是下一个加薪理财你们是今年初买的吧是买了一次还是买了几次啊能不能讲讲你们具体的一些操作对是年初也买了多次我印象非常深就当时股价跌得也很非常狠然后市场也很差但我觉得这个业务就是被低估了当时的Coinbase有超过10亿的市值然后Robinhood是30亿Coinbase是在跌份额掉价格然后Robinhood是执行能力很强然后到处抢份额这个故事并没有被市场看到大家觉得他们两个都差不多都是贝塔所以当时也是顶着很大的压力想着今年可能是个熊市了但依然买了Robinhood这就是大家说的别人恐惧的时候你贪婪那今年它已经涨了接近三倍往后你怎么看这个公司呢是不是已经不便宜了呀对是不便宜了但是这个也是最有机会能成为叫一战式金融应用的公司这个公司挺有意思的它一直有一种为普通人平权的使命感很多普通人第一次拿到IPO的份额都是通过Robinhood我还很看好它一个方向就是他们的VC基金像VC这样的另类资产在美国有超过10万亿的规模有很多好公司比如我们刚才说的OpenEyeSpaceX机构都拿在手上但是普通人你是完全接触不到买不到的所以如果Robinhood能搞出一个VC基金里面有所有我们耳熟能详的大公司的股份然后收费我去类比ARK就是木头姐的公司收一个2%3任何人都能认购那这个需求会是巨大的我觉得做到上百亿也不奇怪他们的主要业务是在美国吗对但其实也不止他今年非常巧妙的进入了欧洲市场用的是现在最火的这个概念叫tokenization就是代币化欧洲有几十个小国家每个都有自己的监管如果我一个一个去拿牌照就需要可能一两年的时间但是代币化就一下在整个欧洲能直接铺开交易费还会便宜很多你怎么看待Robinhood这个团队这个团队非常不一样他动作非常的快就是你看他一年的产品的产出量可能能是别人5到10年那么多完全不夸张然后创始人的性格也挺有意思的比如说Coinbase的创始人我们就叫他乖小孩他创业第一天就强调我一定要合规所以我觉得他到今天他的运营成本砍不下来合规可能占挺大一块的Robinhood这个创始人叫Vlad他就比较像一个坏小孩似的他非常的有冲劲非常的敢想敢干然后他这种性格也让他和公众沟通的时候非常的有张力散户非常喜欢他像我跟他接触比较多他会很真诚的问我就是哪些公司是他需要学习的尤其是那些规模比他大比他做的时间长的公司他会问哪些是别人做的比他今天好的就这个学习能力以及这个热情我觉得是很难得的然后他这个人也很神奇他也同时非常的aggressive很强势只要是他想拿下的市场和业务他会非常激进的去抢所以我自己也和他就是学习了很多现在硅谷的资本是更喜欢乖小孩还是坏小孩硅谷肯定还是会喜欢这种founderled就是创始人还是一号位然后敢于打破常规的这种坏小孩然后背后这个产品制度它背后是怎么支撑的这块还挺少有媒体报道的但其实Robinhood在20年的时候几乎是重新做了一遍这个公司彻底改变了它的组织架构它之前是非常中央化的然后它改成了叫singleGM这个结构就是每一个业务单元都有自己独立的架构包括独立的PM,developer,CFO,HR所以是它非常努力的去赋能每一个业务单元去疯狂的创新出产品這種singlegem的組織結構可能更有利於不同的產品同時湧現出來說到散戶這兩年我們也越來越多的聽到了散戶的聲音那疫情的時候有WallStreetBets到後面很多公司都叫散戶票你覺得這是一個可持續的現象嗎散户到今天我觉得已经很大了你看一些期权上面超过百分之八九十都是散户在操作有一些基金经理非常厌恶这个现象但我觉得散户就是市场上非常重要的组成部分在我自己的投资框架里面我觉得市场是一个很混沌的一个体系每个人都是各玩各的做自己觉得能赚钱的事情但是你最终这个股价的表现是一个合力的结果所以去知道去了解这些重要的市场组成部分怎么运营是非常重要的推特上面其实有很多散户然后很多股票你最终会发现能追回到一两个这种KOL他们就像一个部落一样比如说有的人大家叫他的Robinhoodguy有的人叫他Palantirguy我和很多这些KOL线下很熟也会去了解比如说散户喜欢什么类型特定的股票然后他们的交易体系是什么样的我觉得这个本身就挺有意思的而且我敢说比如Robinhood和Palantir这两个票散户的研究程度是玩爆机构的在他们身上我看到的是那种非常纯粹的对投资的热爱所以一个选股思路就是去找这种散户喜欢但是机构也能喜欢的股票这种股票通常动能比较强也没有那么多零和博弈那说到这个零和博弈的典型在美股这几年就是软件股里面几乎没有散户全都是H房没有任何长期的钱就是短线的博弈所以股价上下30%就充满了痛苦你刚刚也提到了几次所谓的新物种还有乖小孩坏小孩我看你们公司官网上嫌你是负责颠覆性科技的合伙人这个颠覆性代表了什么你们怎么定义它这个范围非常广就是你往大了说其实科技投资就是去寻找这些可持续增长的公司然后这些公司通常都具有颠覆性比如刚才讲了很多的RobinhoodOpenAI包括拼多多TikTok甚至英伟达Netflix这些公司它最初刚出来的时候都会被视为非常的不合常理比如说Robinhood是零佣金然后OpenEye疯狂烧钱然后Netflix是彻底改变了DVD的租赁模式都各有各的奇特但最终他们都颠覆了市场这种颠覆性的公司在你来看来共性是什么总结下来有几点吧第一就是巨大的Time市场规模比如说Robinhood它是要做整个金融行业的超级应用第二就是产品要完美不管你是Google、Netflix、GPT它最好的产品是不需要销售的在很长一段时间之内都能保持极高的增长率第三就是我们通常回头看的时候都会说天时地利人和就是你觉得好像会注定在那个时间点出现这么一个颠覆者比如说智能手机带宽到一定程度就诞生了短视频包括TikTok那摩尔定律终结GPU就推动了AI然后下沉市场的空白造就了当年异军突起的拼多多其实每一个都有一点宿命感的感觉你现在有发现什么新的有趣的物种吗新物种当然我们这个不作为投资的建议今年看起来可能最有意思的就是predictionmarket就是预测市场大家可能也听过叫KelseyPolymarket我因为本来看Robinhood所以最早发现这块量上的非常的猛像Kaoshi这么一个预测市场它最新的交易额已经超过了60亿那季度环比都是超过10%的是非常典型的新物种野蛮增长那这个预测市场上面大家可以用一两块钱去押注一切时间你可以押注美国大选谁是总统你可以去押特斯拉的财报是不是会超预期甚至还有人在那预测说TaylorSwift会不会怀孕是一个很百花齐放的一个状态它绝对不是一个小众市场你看Bloomberg或者GoogleFinance都已经接入了它的数据那回到刚刚讲的我觉得这个行业的出现也充满了天时地利人和首先就是今天的美国主流媒体信誉危机非常严重然后又因为这两年不管是疫情关税时局非常的动荡民众都很想知道到底什么是真相而且这个世界上似乎总是有人知道一点什么比如说谷歌的Gemini3就是哪一天能出来Polymarket上最早的就有人下注了1月18号就精准到天然后另外就是预测市场在全美国都是合法的而你到今天在加州德州很多地方连体育博彩都是不允许的那当然还有就是这届政府在监管上比较宽松所以预测市场正好可以趁机把量做上去所以可以说是预测市场拿了一手王炸的好牌就看之后能做多大了我们说了很多AI的应用还没说到自动驾驶和机器人今年对这两个赛道有没有什么新的想法今年最大的惊喜是vimo它的执行能力和速度都非常的超于期它现在在五个区域运营然后马上就有十几个城市已经可以上高速了我去观察它开城的速度也在明显加速三藩用了差不多五年然后奥斯汀用了不到两年硅谷这边半年就开出来了而且成本并不高大概就是几千万美金能开一个新城市它今天有250辆车在路上年化收入算下来可能有小8个亿我觉得明后年它的上量会非常非常快因为和它合作的这个韩国现代车企在美国的佐治亚州已经有了现成的工厂你去看这个工厂是可以10万辆机量产的等这个量上去我觉得对整个交通行业都会有很大的影响你今天vimo和uber的价格差不多但是等你量产然后bomcos就是物料成本下来之后对Uber这种业务我觉得会有挺大影响的今天Waymo在三藩其实已经盈利了最大的成本就是折旧我如果假设它整车是17万的总价格的话按照4年的折旧其他的主要成本包括它的远程安全员运营还有些保险费用我把它们都加上都算下来今天也是盈利的我看Uber和Waymo也是合作的关系今天Waymo和所有人都是合作的关系包括Uber包括租车公司包括车队运营管理公司但我也会去思考就是本质上Waymo到底需要的是什么它肯定需要人去做清洁做维护做充电它也需要有现成的地方停车但Uber并不是一个劳动密集型的公司就是运营这个生意其实最适合的就是Avis租车公司或者就是专业的车队运营团队那当然Waymo自己需要解决的就是它怎么去平衡这个峰值和低谷的需求Uber做这个很合适因为它轻资产它可以通过调节一下价格去做车队的调配但是Waymo在需求低谷的时候它车队会闲置这个就比较会影响利润特斯拉和Waymo这两个你是怎么比较的哪个会是长期的赢家vivo和特斯拉这两个一个有硬件问题一个有软件问题vivo现在是硬件问题也就是一个商业模式问题它硬件成本肯定会下来但是问题是能下来多少比如我把它拆开来看它车子和传感器分别都是七八万块钱然后车里面的芯片大概两三万成本减下来也需要一个过程而且怎么减也应该减不到特斯拉就是3万块钱这个价格所以Waymo的长期的命运很大程度要看特斯拉能不能成功然后特斯拉是没有任何硬件的问题可以随便量产要多少有多少但它的问题在于软件就是伊朗10年前吹的牛说纯视觉不用激光雷达到今天这个在Rogotech上面还没有真正的证明自己美國這邊自動駕駛是不是就剩下Waymo和特斯拉兩個玩家了目前是的收斂的非常快自動駕駛這個市場其實非常大美國人每年開車大概是三萬億英里這樣你假設每英里一塊錢那這個就是一個三千億每年的一個市場那一塊錢其實對用戶會非常有吸引力因為你對應Uber大概是接近三塊錢每英里的價格所以只要安全自动驾驶这个市场是不存在任何需求问题的那这个我也让GBT帮我算过就是在美国前十大城市如果我想拿到10%的市场份额大概需要多少台Robotaxi那他算出来大概是需要一两万是一个其实很小的数字因为美国今天这个Uber可能有超过三百万台吧自动驾驶真的大规模实现之后我觉得很多行业的格局都会变比如说交通甚至说房地产因为大家会住得更加分散所以经过了10年自动驾驶这是终于要实现了吗在美国就会是这两家最后占领整个市场今天自动驾驶用的还是模仿学习大概是一个10亿量级的这么一个小模型因为模型你要运营在端测有latency就是延迟的这么一个考量比如说这个模型它看到stopsign他并不是真的理解stop是停车的意思他单纯的只是去模仿人类开车人类通常在看到长得这样的标志面前会停下来所以他也停下来但是他并不是一个真正的去理解这个世界有一点点死机硬背很多的叫overfit所以你看网上也有这种视频就是如果你把停车这个标志穿在人的身上有的模型也会在人的面前停下来所以我其实最近的思考是这种锤类小模型和大模型的路线到底会怎么演变我们是不是还是需要真正的智能一个比较通用的大模型去理解驾驶的规则而不是说去记住去模仿才能真正解决一切的cornercase就边缘案例在其他的锤类其实都发生了包括图像视频编程那通用模型就是会比锤类的小模型效果更好所以我自己会好奇会想看一看大模型公司怎么去做自动驾驶这件事情然后Latency能不能被解决机器人这一块呢这几年美国的发展怎么样是非常火的赛道很多VC我觉得说实话都在闭眼头我觉得这个行业就是localmotion或者下半身基本算是解决了那机器人能跑能跳能做很多基本的动作但是manipulation就是上半身的操作目前还差的比较多那几年下来其实我自己也很发愁因为我觉得路径上还是没有一个共识比如硬件上到底我们是要人形还是四足如果是人形人形长什么样子那数据上这边有的人只用真实世界的数据有的人只用模拟有的人混合起来用所以也是没有共识但是往好了想也不是毫無進展我覺得認知上這幾年還是有一些收斂的比如說共識越來越收斂到覺得應該硬件軟件需要一體化去做訓練而不是只做一個模型層也有更多的人同意就是住宅會是比工業更合適的一個落地場景那还是有更多的人从一个第一性的原理来看站队人形机器人当然我觉得这个主要是因为老黄和伊朗在带队但是我觉得整体还是太早了感觉还是我们处在一个刚刚要从research走到engineering的一个阶段而且机器人这块实在是太缺数据了而且这里面就会有很多噪音这个就像十年前的自动驾驶就当一个模型过于缺数据的时候你给它喂任何的数据都会觉得这个帮助很大但这个里面并不能线性外推因为这个进程会比大家想的要慢然后作为投资人我觉得说实话来讲很难去评估因为机器人它不像大语言模型好歹有一个榜单我能看看模型的大小然后因为机器人今天的任务完成度都不高所以我也没有办法去定性的去判断所以很多时候除了说这个赛道真的很大以外我觉得很难下手去下重主你覺得機器人下一步會怎麼發展或者叫所謂的機器人的GPTmoment會是什麼樣的大概會在什麼時候出現在我覺得這個整個市場還非常的分散非常的亂對確實非常的亂我覺得比較樂觀的來看是希望兩三年之內有一個叫機器人的GPTmoment然後這個的定義就是說在manipulation就是上半身的這個手的動作上面機器人能做一些通用的動作包括疊衣服收東西放洗碗機这些最简单的动作先做起来而且可能完成度都不会很高但是慢慢从这里开始做明年挺重要也挺有意思的因为有几家美国的机器人公司都会把产品卖到客户家里这里面包括1X这家公司我自己的预期其实打的还是比较低我觉得市场一定是要先解决自动驾驶再解决机器人机器人这边硬件和数据都还远远不到位自动驾驶好歹我们都知道车是什么形态对吧机器人还没有一个确定的形态那数据的话也差的太远了这块中美对比你怎么看我见了也体验了几乎中美所有的自动驾驶和机器人公司自动驾驶方面中国的发展我觉得会非常好而且会比美国有更多的玩家参与在里面因为我们有数据但很多人不知道的是美国这些油车的数据都是没有办法采集的因为很多数据都不连网就算是连网的部分它车身只有一个最多两个摄像头所以采出来的数据是没法用的而中国就很不一样因为我们经历了EV这一轮大家技术都更新了然后车身也都有很多摄像头所以数据是不缺的所以比较期待中国在这方面的发展那机器人就是中国的硬件能力肯定是世界上最厉害的刚才我们聊的是硅谷的一些明星公司我也很好奇开头其实你也提到说你是很少的在美国一线基金里面的华人那你对于在美国的华人不管是研究员还是投资人你有什么建议吗更勇敢吧整体感觉硅谷这边挺公平的比如说推特这个平台我觉得很神奇就是他网站做得很烂但是美国这些CEO每天花非常多的时间泡在上面所以只要你的内容有意思他们都会主动回应中国人整体比较内敛所以我觉得还是要敢想敢做不要不好意思你有VC和对冲基金两边的视角你觉得这两边的投资逻辑会有明显的差异吗一个投资人能同时做好这个两边吗我觉得是有一定的不一样的逻辑的二级其实最好的投资都是非共识VC就是共识投资二级你追求的是叫highriskhighreturn比如说2年的Meta今年的Google都是非常高回报的反转的这个例子VC其实追求的是共识因为你每一轮都要烧非常多的钱其实你需要市场认可你的观点一直和你一起支持你选中的公司这个过程可能要花很多年所以是有一个共识和非共识的这么一个明显区别吧这两种投资关注的东西有明显的不同吗说到底看的都是人产品市场这三点那早期VC会看人看的更多那之後越來越多的會看市場但是經驗來看一個很優秀的創始人哪怕他需要轉型幾次也很少會真的搞砸比如說伊朗做過各種有的沒的但他從來沒有虧過投資人一分錢所以他今天出來融資就一張紙寫的就是我融資過上百輪沒有讓一個投資人虧過錢這個就是他的底氣那在看人的方面每家基金會有不同的偏好或者taste嗎审美会有些不一样我挑几个比较有意思的说吧有一个基金叫AltusVenture就是Roblox的大股东他们喜欢这种叫次位型人才次位一辈子都在挖洞所以他们比较推崇巴菲特就是那种创始人一辈子就做这一件他人生中最有热情的事情他们不喜欢那种到处找热点管自己叫持续创业者的人然后另一家VC叫RubyCapital我非常喜欢他们喜欢这种叫反叛者就是带着坏小孩叛逆气质想要跟这个世界大干一场的创业者这种人通常比较有暴发力比如Robinhood就是他们典型喜欢的团队还有一家叫这家喜欢我叫哪吒型创始人就创始人通常有很大的心理创伤有一点我命由我不由天要证明给全世界看就是世界都错了像他们投的公司比如叫Crafken还有几个游戏公司是比较典型的例子创始人都是那种死也不会卖公司去套现的人但是整体来讲我觉得基金看人差别不会太大优秀的人其实挺明显的都能看出来美国基金在这个投资策略上这些年有没有一些明显的变化或者走向有一个就是集中仓位下重主这里面也有一个投资的基本思路你肯定也听过就是很多人说投资就是鸡蛋不能放在一个篮子里面要分散风险但风险并不会因为你分散了就变小市场要跌都是一起跌的所以买出几十个仓位就像是自己给自己买了一个大盘美国有一个投资人叫DrakeMiller我非常欣赏他会说最好的投资就是你把所有的鸡蛋都放到一个篮子里这个其实非常的反直觉但是你敢都放到一个篮子里面你肯定是做了很多的研究才敢下这个判断所以反而风险会比你半懂不懂乱投要低很多因为你只有一个篮子你会花全部的精力去非常认真的看着你这个篮子和这个鸡蛋一起成长当然我说的是如果你想产生超额的收益如果只是追求比银行好一点百分之几的收益率那我觉得直接买S&P就非常好了超额的收益几乎只能靠重仓及重仓位去实现而且做久了也会发现世界上好公司真的不多我能把几十只最好的公司研究透交易做好就足够了我觉得没必要什么都看你觉得为什么会发生这个变化还是大家时间久了然后通过看每一年的这个回报率总结出来的吧把鸡蛋放在一个篮子里面这里面在近几年有没有一些成功的案例啊比较典型的嗯比如RibbitCapital就是201年的时候Robinhood应该是出了一点用户的事情然后Ribbit在24小时之内就放了5个亿进去这一笔应该就翻了7倍不止然后就是Carvana有基金在10块钱的时候抄底可能30倍不止的收益然后就是2年的Meta23年的英伟达今年的谷歌可以是逻辑反转也可以是非常清晰的龙头只要看准了把量上购都是超额收益像Greenos这个基金很有意思它会控制合伙人每周出去开会的数量我听说的是每个人不超过5个就是在鼓励少做判断敢于下重注所以大家都在寻找这样的机会对但其实很多基金的规模和结构让它不可能做到因为基金大了之后组织架构就不可能灵活那每个合伙人每年都要做项目但好的项目也根本没有那么多所以这里又是一个反直觉就是VC的回报率通常不会特别的高像我们跟踪了超过20多只VC的回报数据其中只有20只能实现3倍以上的回报然后有80只能实现超过5倍的回报而在这80只里面最大的一只基金规模就是5亿美金而且你要去想5倍的净回报因为VC是一个10年的投资期也就是大概167%的IRR那如果你是3倍的回报那就是将将10%的这个这个回报率所以举一个具体的例子就是如果你是一个200亿美元的基金如果你想给LP有5倍的净回报那你就需要向LP返还超过10亿美金你假设你在退出的时候你有10%的持股我觉得这个已经很慷慨了可能通常不到10%那就意味着需要1万亿美金的总的退出的规模那这个就相当于是过去五六年全美国IPO市值的总和这个是根本不可能做到的嗯这个回报率比我们想的要低很多听上去是不是反而需要小而美对这个总结是完全正确的我觉得除了共识和非共识VC和二级的另外一个区别就是体量那VC基金想做好是没有办法商量的我们刚刚也举了这个20亿美金规模基金的这个例子但是二级的容量是无限的所以很多时候看到一个赛道或者一个机会我觉得用二级市场去表达反而会容易很多而且钱不会被锁定10年像23年买英伟达那个时候你去判断几十个大冒险公司哪个能成功真的太难了但是你重仓英伟达就可以实现非常超额的收益你算上所有我们刚刚讲的股权稀释英伟达的回报是这里面最高的在美国一二级同事都做成为一个新的趋势了吗我觉得有几家是一级二级两个基金都有但是真的把两边结合的非常紧密是同一个投资团队去看的几乎没有对一般是两个团队对是非常分开的就几乎就像两个基金一样所以你们是一个团队同时coverERG我们因为老板他把我们人员控制的非常的少我们整个基金一共不到30个人然后投资团队人非常的少所以他希望大家有两边的视角这个会带来一些投资难点吗如果你同时投资一二级我觉得时间分配上肯定自己要做决定而且说实话也比较辛苦但是确实两边会有很多我们叫synergies就是因为你两边是都在看所以会有像我们刚刚讲的不管是英伟达呀还是一些具体的投资案例的这么一个帮助我们能不能把硅谷火的赛道给听众过一下你是怎么看的哪些是你比较看好的今年最火的肯定是编程投资里面我们有一个公开的秘密就是说如果一个领域一年之内能创造出10个亿的年化收入那这个领域不管你之前理解不理解现在都必须投进去因为这个是市场在告诉你这里面要产生世界级的公司这样的领域其实挺难遇到的但是你看编程这一块它一年之内就创造了超过50亿的年化收入那这个重要程度是不言而喻的天成的话你看年化收入今天有4家超过6个亿在这个里面有CloudCode和OpenEdCodex占两个都是在他们发布之后直线拉升后来居上协率非常陡峭在抢占市场我自己非常看好这个市场但是我觉得里面的竞争才刚刚开始你刚刚看这个Google和Windsurf它把编程就算是免费了那这个对Cursor意味着什么所以竞争格局现在是比较难看清楚的今年除了编程还有很多垂直领域非常火包括金融法律医疗企业软件这个也很有意思因为你上一轮软件的发展其实都是从一个通用就是平行层软件开始做然后再去做锤类但是现在创业感觉只有锤类这一种机会因为通用这层被大模型吃掉了在这些锤类领域里面我觉得编程也是最适合模型公司亲自去做的它和其他锤类非常不一样因为它不需要你特意的去采集具体领域的知识它gotomarket也非常自然不需要去雇佣一个团队的销售所以模型公司做起来非常的顺手和合理那这个和金融啊法律啊都很不一样视频领域我们之前也讨论很多你怎么看我自己非常看好视频领域首先就是很大因为美国的媒体行业是一个超过80亿的市场我判断视频会是AI和人类交流的一个重要载体因为它是对大脑来说带宽最高的输入形式再有就是视频行业的逻辑已经彻底改变了像之前TikTok做的事情就是匹配让创造者产出视频然后再想办法匹配给用户那优化的就是匹配这一个函数本身但现在视频第一次成了可以直接被优化的对象你可以随便设定目标函数然后去强力优化比如说我们现在可以直接拿用户参与度当成目标去优化视频或者把广告的点击率作为目标对它进行优化这里面能做的太多了我判断这里面会出来百亿的大公司所以你看谷歌Meta包括ElonMusk都要就是重点搞这一块我看你写过一个AgentiCommerce的深度研究报告这块是不是也比较火对,AgendaCommerce是OpenAI接下来要做的一个方向可能这个月就能看到这个对整个互联网行业我觉得有非常多的影响包括广告、电商、电子支付AgendaCommerce就是这个agent替我去买东西比如我描述我想买一个面膜然后agent就帮我一通推荐然后最适合选一出一个最适合我复制的然后帮我付钱真的想清楚的话我觉得这个对大部分商家来说应该都会是噩梦因为商家都非常希望用户直接来自己的网站这样他才能多卖我一些他店里的东西我们叫crosssell而且流量本身是很贵的比如说booking. com中国叫携程它交易额的一半都是谷歌把它引流过来的很多人不知道它在这一部分其实是零利润是完全赚不到钱的因为谷歌的广告费是很贵的长期agent也一定会收费所以流量如果越来越靠agent去引流并不是任何商家想看到的那你再看亚马逊他每年的广告收入能有接近10亿广告收入我们也叫眼球收入都是用户直接来他的网站去买东西他才会有机会卖广告那这个里面也会有很大的变数所以我想来想去我觉得这里面唯一受益的就是一些常委的商家因为之前他们花不起广告费拿不到很多流量现在agent可以很精准的他可能翻阅了几十页的搜索结果给我找出了最适合我的一款小众面膜而这些商家通常在烧焙饭上面开店支付行业刚刚说回来也会有很多变化今天很多人是用paypal这种快捷支付按钮为什么我用它是因为它就是我的钱包它存了我信用卡的信息我不用自己输入而PayPal因为提供了便捷所以它会收一个溢价但是到了agent的时代agent自己不怕麻烦GPT就是我的电子钱包它有我的一切信息那这个里面还需不需要PayPal这个中间商我觉得是一个挺严肃的问题所以AgenticCommerce不只是一个公司或者一个应用它如果真的做起来会改变整个互联网的格局美国之前它的软件行业是非常的火的你怎么看软件公司和AI公司的区别软件公司我们开玩笑说就像是鸡胸肉一样它的味道非常的一致基本上可以闭上眼睛流水线处理因为这些公司你拿过来发现都是毛利率一模一样80%净流存率都是超过120%所以到了AI时代很多投资人不想去碰AI投资因为觉得毛利率太低但是AI应用公司的毛利率是一个反直觉就是越有人用你的毛利率反而会越低现在大家并没有一个统一的意见就是怎么给AI公司估值我觉得应该看利润的绝对金额因为虽然它毛利率低但是AI的合同金额通常更大每位用户的这个毛利可以做到传统软件公司的好几倍这个就像亚马逊的这个云刚出来的时候也是50-6%的毛利率很多人也不看好因为觉得没有软件赚钱但是这个市场后来证明比所有的软件都要大我們聊了很多的明星公司和重點賽道也聊了矽谷投資圈的揭秘那現在一個市場關注度很高的話題就是這個市場是不是在一個泡沫裡那這些AI公司說的收入規模都是巨大的那你覺得他們的這個錢是從哪裡來它是一個存量的概念是說從現在已有的這些大公司從Google、Meta來呢還是說有一些新的方向那如果是存量的話投這麼一筆巨額的AI投資它意義在哪这个问题问得非常好首先有一个概念我叫电子收入或者叫电子税这个在美国一共就是大概40亿的总收入其中一块就是线上广告大概是260亿然后第二块就是电子商务的佣金收入我们叫3Pe-commercetakeaway是大概10亿的这么一个收入体量第三块就是人花钱的订阅收入包括NetflixYouTube加在一起大概50亿所以如果你去抢互联网存量的话那这个数目其实没有那么大就是40亿的总收入所以如果说OpenAI进来向媒体报道的它要做到20亿的营收如果他拿了的話那就是Google、Meta、亞馬遜這些都要去給他讓這個份額所以你說的是對的如果說我們花了這麼多錢就燒出了一個小骨骼這個意義確實不會有那麼大廣告的收入會不會因為AI而增加很多人會這麼問我不同意這個說法我覺得美國的廣告收入過去20年的增長你看下來是很穩定的就是年化5%6這樣子廣告的總額並沒有什麼理由增加美國公司全部加起來平均花3%的收入在廣告上面AI來了也沒有任何理由去花超過3%我覺得不減少就不錯了那美國到今天線上廣告滲透率有超過80%我也不覺得這裡會有很大的上修空間所以我覺得還是會回到剛才說的線上廣告就是一個260億的這麼一個規模那如果模型的收入不是從你定義的電子收入裡面來它能從哪裡來美国GDP是一个30万亿的规模然后劳动力成本有15万亿这么大那光是客服就是30亿的这么一个市场那这个里面去撕出一个口子很容易有几千亿的收入体量像MichaelDow和Jensen他们的逻辑就是AI哪怕提升10%的全球生产力就能产生超过10万亿美元的GDP增长所以你每年去投入三四万美金建设算力也算是合理的所以我的思路就是最开始尤其是在模型能力还没有太上来的时候最容易吃的还是会回到电子收入这一块所以OpenAI肯定会去抢广告的竞争格局也肯定会恶化但是你给一点时间模型能力上来了真正的agent或者叫AIforscience能涌现那我们就能去创造新的价值也能去吃尽15万亿劳动力的大市场这个账就算过来了但是这里面有一个问题就是如果你大幅度提高了劳动力的水平导致了公司裁员那谁来消费呢会不会对经济的整体影响其实是差的我觉得要分情况看最简单的还是举一个例子如果我今天是10个人能产出10个商品我用了一通AI之后效率更高了80个人就能产出10个产品那这些商品可能还更便宜更好用那这个realGDP就会有10%的增长你剩下的80个人的收入肯定是会有大幅提升的这个公司的利润也会有大幅提升的所以其实是一个积极的消费循环被裁掉的这个20个人确实一段时间之内会比较惨所以我不知道AI受益的公司会不会要去交一个AI税或者叫裁员税去帮助一下这些受影响的人像你看到一个叫Rukana的就是加州议员已经开始在说这件事情了所以并不是一个危言耸听但我还是比较乐观因为如果你真的回看历史上每一轮生产力的提高其实每次也都伴随着裁员潮然后当然也是花一段时间之后社会就会去吸收这个变化重新就业然后财富有一个重新的分配很多人关注AI投入产出比这里的回报你是怎么算的其实不会算特别清楚因为AI既能产生收入同时也能节省成本但是我们可以过一下大数看一下未来比如12到18个月比较清晰的AI收入这个里面的大头就是OpenAI能看到30亿然后Anthropy看到一半大概是150亿这个市场上有两个接近20亿收入的锤类一个是编程一个就是刚刚讲的视频生成然后能有几个5亿量级的锤类包括音频、客服、法律、医疗还有一些上市公司的AI收入所以加起来大概能看到70亿的AI收入这个里面数字很多但我觉得最重要的就是能跟踪出来的AI收入大头其实只有OpenEnthropic剩下所有的创业公司加起来也就几十亿最多的规模了那你觉得这个市场到底是不是一个bubble有没有泡沫我觉得空谈是不是泡沫太主观可能比较空但是有两个层面可以去思考这个问题第一就是说我们今天在不在一个bubble里面那我觉得答案是肯定不是的因为这一轮AI应用的落地速度其实很快GPT出现不到三年用户的普及程度已经相当于互联网发展十年的成果了我们已经有了几百亿的AI收入大公司投入AI之后你去看它每个季度的投资回报比就是ROIC也都是在提升的那第二个层面就是去想这个AI之后会不会成为一个bubble那这个里面就两点最重要第一就是模型是不是一直在进步我觉得这个还是很乐观的尤其是像Gemini3它的这个模型出来之后它就证明了pre-training还是在继续scale的是没有撞墙的而明年二季度呢Blackwell能训练出来的模型也非常值得期待然后第二个层面去看就是看AI收入是不是有增加那就回到刚刚我们去过的这些大数就是AI的投入产出比然后这个里面最大的收入就是在OpenIron上面我们到这里做了很多复盘性的讨论因为今天我们也到了25年年底了你们对于26年对明年能做一些展望因为很多听众对于投资也非常的有兴趣比如说美股的那几个最重要的公司当然我们同样不做任何的投资建议市场很明显在过去两个季度有一个变化就是对公司的要求是不能只有AI投入而是要实打实的有AI的收入我们可以过一下美股最大的几个公司先说谷歌谷歌是今天的共识的龙头它模型是SOTA的然后站位是最好的也是近期逻辑最顺的这个很多人也都讲过但明年我还是会很关注广告这块的竞争因为一个是OpenAI广告的上量一个是被大家快要遗忘的TikTok它在美国和Instagram是一样的用户数时长比Instagram高很多然后但它的收入只有Instagram的不到三分之一所以明后年我觉得整体广告的竞争会加剧当然也是一个好事就是它会倒逼模型公司包括谷歌去寻找新的AI的业务模式的变现方式然后可能再说一说MetaMeta和特斯拉这两个票的setup我觉得很像说实话就是基本面都没有很好但是影响股价最重要的是他们的AI进程Meta就看他什么时候模型能到第一梯队但整体感觉明年是不容易的因为它现金流肯定是跌的Meta这个股票有一个规律就是它上市15年以来每一年的股价都是上涨的但只有两年是下跌的而那两年的现金流都是负增长的所以明年真的要看这个票的AI的这边的进程然后特斯拉只有一件事情重要就是能不能把安全元从车里面彻底拿出来其他的一切都不太重要那如果说再加上一条给特斯拉就是他对XCA的投资会以什么样的形式然后会造成多大的股权稀释然后再过一过可能美国的这些云厂商明年的增速都会非常好我觉得就是谷歌的GCP的季度增长可能能看到超过50%的增速但是整体我不太喜欢云的竞争格局的变化因为今天我们有三朵云,然后这三家公司能做到百分之三十五、四十的利润率,所以是很高的。 但现在竞争格局我觉得彻底改变了,像Oracle作为一个新入场的玩家,他拿项目的时候只要求百分之十的利润率,我们有很多的Neocloud,像CoreWeave层出不穷。
- [78:57]
你还有模型公司几家下厂都亲自要做云的业务所以一下就从三朵云扩张到十朵云所以虽然市场变大了但是对利润率肯定是会有影响的云现在这个业务有两个基本的问题一个就是GPU的租赁本质上同质化太高了所以长期每一家都必须要做自己的自研芯片然后第二就是客户的集中度太高比如说Azure上面增量70%都来自OpenAI像微软的CEO直接承认他说他的利润不会来自于出租GPU而是会来自于一些附加项目包括数据库存储安全这些像大家最关注的英伟达或者芯片这边我会去关注就是自研芯片到底能不能deliver尤其是现在谷歌的TPU也要卖给外面的用户了那在一个很缺电的世界你让GPU和自研芯片的价格差其实就显得没有那么重要然后也会去想看一看明年二季度等Blackwell训练出来的模型效果会怎么样苹果这个票其实很迷就是它没有AI股价表现都很好这个公司的文化也挺不一样的其他公司都是要不断去试错而只有苹果它是要等它的产品绝对完美了才能发出来所以它非常的用户导向也产品导向明年应该就能看到TimCook卸任然后新的CEO上台所以最近在测谕硅谷这边竟然能看到TimCook出来买咖啡吃饭感觉整个人非常松弛除了你说的这几个大票明年整体投资机会你是怎么判断的大方向上我觉得明年经济分化会非常明显会是我们典型的叫对冲基金市场就是有做多做空两边的机会那简单来说就是做多AI受益做空AI受损受损的可能有这些IT外包内容制作还会有一些新的产业受益的除了半导体、能源、云我觉得超额受益会来自于AI应用而目前看来AI应用很多都在传统的一些行业有一件事情也很有意思就是今年的三季度是很多家标普50的公司第一次给出具体的AI提效数据而且说这个数据非常能明显的在财务上面表现出来这个是一个非常快的一个速度因为之前在云那一波像标普50的公司大概是花了5年的时间才开始慢慢的做云的迁移这个里面也可以举几个比较有意思的例子比如说大家都熟悉的沃尔玛他用了一年的时间用AI去做供应链的需求预测它的缺货率就降低了30%连每年他卡车的行驶里程数都减少了30万英里所以这里可以直接看到利润的改善然后AI在金融行业这个表现也很明显已经能够大幅的提升贷款的额度和审批率然后处理的时间能缩短超过80%同时违约率还能降低一半已经有银行爆出来就是自己的净利润能通过用AI提升15%然后就是CHRobinson就是全球最大的物流公司它到今天有一半的预定都是AI负责的然后在过去两年生产率提升了35%所以去挖掘这些本身传统行业的龙头去找AI能直接受益的标的我觉得会是明年很有意思的一个方向今天市场最值得关注的有没有一些普通人也能关注的一些抓手有一个概念今天的美股市场就是AI市场今年上半年美国GDP增量有90%都来自于AI投资所以整个大盘都是AI在撑着的今天市场的风向标其实已经慢慢不再是英伟达了因为市场最关注的是AI的收入而并不是担心AI的投入那今天规模最大最可以量化的就是OpenAI的收入所以整个的市场都会锚定在这一个公司上面那这里面我们能关注的就是包括它用户的增速它收入的增长以及美国政府会不会以某种形式参与到它的基建项目里面这些是最关键的最后一个问题明年的美国宏观需不需要担心目前来看美国的消费还是整体很健康的财政赤字也下来了很多明年一季度还会有一些刺激经济的举措包括退税包括小费免税所以总体来看美国底层面中明年的状况可能比今年要好一些消费能力也会好一些但这里面最最重要的就是明年是美国的中期选举年这届政府的KPI它非常重视股市的表现所以其实知道这个也就足够了好了今天的节目就是这样这里是商业访谈录是一档由语言及世界工作室出品的深度访谈节目你可以到公众号关注我们的工作室获取更多的信息我们的公众号是语言及世界languageisworld我们希望和你一起从这里探索新的世界