闲聊8月：AI 和机器人改变世界，这钱你出？

大家好，欢迎大家收听新的一期的苔藓之火的播客。我们今天我们录制的时间是2026年的9月4号，八月刚过还是有一点意思的。八月首先我们的资本市场从七月份的非常大的波动当中，慢慢的恢复回来了，好像没有再继续进一步的下跌了。但同一时间，这样反复的像绞肉机一样的行情，让很多投资人觉得非常难受，也可能他们就不难受，他们八月份都去过暑假了。所以我们anyway来回顾一下，这个八月其实发生了很多事情，包括很多的新模型发布了。包括在美国的话，我觉得对于AI是否是泡沫的讨论就是非常的激烈。大家会怀疑说现在在coding之后，是不是已经没有新的场景了，那我们的泡沫是马上就要破裂了。更有一些比如说英伟达找人借钱，凑了银团贷款影子银行，诸如此类的说法非常的热闹。

所以今天我们找到了我们的老朋友马克汤，一期一会，每月1次来复盘一下这个月资本市场，尤其在科技投资圈发生什么样的变化。所以我们会讨论到几个重磅话题，包括英伟达，包括Michael Burry大空头，还有包括Anthropic ARR会给我们什么样的启发。国债、日元甚至中期选举，我们可能今天都会聊到，这是一个来自关于八月的大杂烩。如果过去一个月你没有看新闻，不知道发生什么事情的话，那今天就是你要好好听的时候。Ok我们再次欢迎马克汤。

谢谢Raymond。我是来自财搭子AI的马克汤，我也是刚从霞慕尼的山里回来在山里面呆了一个礼拜，完全的远离AI和科技和财经。

很多听众好像不知道霞慕尼是哪里，霞慕尼。

是在法国阿尔卑斯山脉底下的一个小镇。我是过去参加UTMB的越野跑世界总决赛。哇哦ok.

反正山里面。

做野人做了一个礼拜之后，我就有了很多新的思考。然后回来的这一周，我也是疯狂的补习之前发生过的一些事情，并且持续的在做一些思考的分析。今天也想跟Raymond持续的来聊一聊，八月份到底发生了些什么事情，接下来我们应该关注什么？

你在山里面的时候是有网的吗？

有网，那是一个基础设施非常健全的小镇，即使在山顶上你也是有网的。

Ok所以你在山里面有网的情况下，每天也能看到这些非常夸张的大事。你觉得上个月就八月份让你最震惊或者让你觉得最难忘的事情是什么？

其实七月份的时候我就做过一些复盘，七月整个下杀的非常严重的对，确实尤其是AI科技的硬科技链，八月份整体的市场情绪出现了复苏，但是大家持续的有恐慌的情绪在那里。

犹豫、担心。

害怕。对对对，虽然行情回来了一点，但是情绪并没有完全回来。那后面就是看英伟达的整个财报的节奏，好像给市场注入了一针新的镇定剂。但它也是镇定剂，它不是强心剂。

就完全不是强心剂，而且这个强心剂其实效果并不明显，因为它当时是发完财报之后涨了一波，然后马上又跌下来又回去，所以并不是一个更加持续的行情。这句话可以从七月说到8月，就是到底是反弹还是反转，那很多人觉得说这还是个反弹，我感觉持这种态度的人是越来越多的。接下来要进一步的下杀是什么什么？

尤其是这些大公司的股价在高位的这这些公司的CEO们，你明显看出大家都很着急。就大家尝试去要搞出一些新的叙事也好，或者是给未来一些更高的指引也好，来鼓动市场的情绪。说这个玩意儿远没有到最后的结局，对吧？对，大家还是欣欣向荣的一片向好，所有东西都特别好，everything's good, 都是这种情绪。但你某种程度上能看出这个过程中的一些好像不太对劲的地方。

比如说你觉得哪里是不对劲的。

比如说我就觉得这个英伟达的循环借贷这个事情，他其实是在尝试的把对产品的对真的AI的需求，通过信用的方式再前置了一把，都是在抽着那个马在往前跑。可能这个产品的需求还没有到那里，但是他就硬要把这个东西再加速一把。就因为大家现在已经不追求什么每年增长50%、80%、翻倍。他现在要关注你的二阶导是不是持续的在变高。如果你的二阶导出现了平缓，就包括我们后面可能会聊一聊几个大厂商的ARR数据。二阶导出现变缓，这个市场情绪马上就会下来。

对我觉得这很有意思。我们可以先补充一下，就是英伟达这个事情，英伟达的财报其实成绩还是很不错的，而且对于明年的这个guidance也是很好的，这个毋庸置疑。我觉得英伟达——这肯定不是投资建议——英伟达是一个比较稳健的公司，但是他最近有些操作是比较特别的。

分开两个事情，就是他拉了很多人借钱，他也有一部分的循环借贷，这两个事情是分开的。他拉了很多人借钱，其实是说找了很多在华尔街的比较大的投资机构，像什么BlackRock、Brookfield、Goldman KKR，很多人做了这样的一个借贷。这个融资其实是说我拉着很多有钱的金主们一起来投，各种数据中心。他把数据中心变成是一个跟房子一样的资产商品化。比如说好像我今天在上海收了很多很多楼，然后打包变成一个REITs对吧？然后这个REITs每年有个5%、8%的回报。

然后这个去产生现金流。

对对对，一个现金去上市。那接下来他现在情况是说把所有的数据中心就打包在一起，然后找这些金主们拿钱。且貌似听下来挺多人愿意给的，大家都还比较乐观。对，这是为什么？那你你当时预料到会这么成功吗？

我觉得现在大家主要就是还在buying老黄的那些说法。第一是需求还在那里。我们看到每个月甚至每个周，你包括从OpenRouter上的token使用量的数据等等各种这种数据上来说，对所有的用量都还是在激增的这个状态。当然了，我们一会儿会详细的再聊。就是我认为token使用量的增加并不一定代表最后的经济效益也是增加的。那他这是两回事情。Token可能跑的越来越多，但他可能是免费token或者更便宜的token。我们所谓的什么杰文斯悖论，都是这个月大家催生出来讨论的一些话题。

另外一方面，老黄说的就是这个卡是有残值效应的。比如说我给那CoreWeave去用，最后倒闭了，然后这个卡就没用了。他说这个卡你还能拿出来，别的数据中心也可以用。它是高度流动的一个资产，而且它具备非常长时间的使用价值。

就比如说他说，你看这个八年前的A100现在又租出了五年的长期的租约。对，是不是？我卡就是这么牛逼。对，维护的又好对吧？然后长期的使用价值又高，使用时间又长，跨期又长，这是不是特别好的一个残值？你原来做固定资产损益的时候，每年都要去摊薄固定资产投资，那你最后会到一个终值，那你会发现这个终值好像又能延续了，对吧？它这是现在的这样一整套的叙事，然后就是针对整个AI大环境，终局思维去想，它还是一个欣欣向荣的东西。所以这么多的顶尖的投资机构还愿意去参与这个游戏。

对我觉得这很有意思。其实当时看到的时候，我的反应是惊讶，这么多投资机构都非常愿意支持。但当然也可能就是不支持的投资机构就不出来了。

对吧？然后还有英伟达做担保。

对我觉得英伟达做担保这个事情也是有点离谱，或者是有至少有点巧妙的事情。因为他很多内容、说法都不是特别确定。我感觉最后大家其实就是听老黄一句话，然后我感觉英伟达这个牌子压上去了，最后如果真的发生事情，能不能够把这个钱扣回来也不一定。我感觉是有很多很多争议的。

就是这两天我看到了一个观点，我觉得特别有意思。就是老黄不是之前公开讨论过这个事情。他说如果一家公司他破产了，违约了或者怎么样，他的这个卡可以作为残值再去卖给别的数据中心。我觉得这个事情在单点出现问题的时候，是完全可以自圆其说的。我也是非常相信H100或者GB300或者Rubin对吧？或者后面的下一代的产品，它的市场上的流动性是绝对特别高的，没有问题。但是怕就怕在这个事情不会是出现在单点违约上面，它单点出问题。

为什么单点会出问题？肯定是行业整体出现了问题，才会出现这一个个什么CoreWeave Nebius开始出现爆雷才有可能。那它就变成一个行业的事件。比如说整体行业的需求被证伪了，或者怎么样，那他就是一个行业。他这个时候是就像我们债券违约一样，就出现巨大金融危机的时候，你别看是债券还是股票，你做了什么股债的配置对吧？好像是做了分散化处理。但是一出大问题的时候，出系统性风险的时候，就是所有东西全部下杀。对，那你对现在老黄的这个上面是一样的。如果是一家公司出现的违约是没问题，但很可能一家公司出现违约的时候，是整个行业出现危机的时候，是这个芯片残值本身也会下降的非常猛烈的时候。那个时候就是一个全行业的系统性风险。

对，补充两点我觉得很有意思。第一点，只要供大于需3%还是5%，就足够的让整个市场的价格跌100。大概是这意思，就是等于供过于求，只要一点点它就会整个价格就下来了。所以当时那个数据我当时不知道他有没有什么具体的一些根据或者测算，但我觉得还挺有意思的。我想想就正常情况也是这样子，对吧？因为边际的卖家，只要边际卖家多了一个价格就不断往下掉，然后这是比较强烈的。

你前面说的这个其实和现在的反过来的这个供不应求的情况是一样的。

对吧？只要多一个人的一个价格要翻倍。

对存储其实缺口就那么5个点10个点，但是它就能要到翻倍三倍甚至更高的价格。

对，因为就是很需要。然后我第二个点这样事情是应该讲的，单点泡沫破裂或者单点的问题以及全局的问题。我觉得我们的听众应该是非常有经验。

这个事情就是中国房地产，我们碰到一个人急着卖房，他说我要移民，我还有什么看病，我要求学什么的。然后房价当时就跌了百分之二十、三十，然后就是对吧？然后所有的中介冲上来说，今天晚上这个房子就没了，赶快买。你可能会觉得是单点问题，但是你过了一年看，发现它其实是集体事件的一部分，对吧？或者是一个单一的房地产公司倒了，然后有人去收，把说你这个楼这个地残值全都拿走，这是可以的，没问题，单点的。可如果是过去几年的这种房地产，那这个就会很麻烦。

他挡不住大坝直接倒了，那洪水是直接泄阀的的对。

但是这个说法的始作俑者或者是最大的声音其实还是Michael Burry。跟大家简单介绍一下Michael Burry。这个Michael Burry是一个在华尔街很出名的大空头。他之前有一个电影就叫《大空头》The Big Short，就是他演的。然后《The Big Short》的作者是Michael Lewis，是一个美国非常出名的财经作者。当时他的这个电影也很很出名，所以非常少有基金经理会有一个电影去描述它，对吧？除非《华尔街之狼》。

这种有，但那个不算基金经理。对。

一个真实的活着的基金经理有电影拍，他这还是很少见的那这个人是一个非常喜欢看空的人，在他过去的几十年的历史当中，他看空的时间是远远多过看多的时间。Apparently其实它除了2008年对了一次大的之外，其他很多次是不不是对的？所以当时我觉得电影会受欢迎的原因可能是很多人对于华尔街的贪得无厌，对于08年金融危机的始作俑者是谁，有一些这样的主观的判断或者情感。所以这个电影刚好迎合了很多主流的媒体或者是民众的意见，所以电影很火。

然后这个基金经理因此也很火，他过去两年其实一直在说大空头的事情，就是说AI泡沫马上要破裂了。他应该从去年前年开始做空英伟达和Palantir。我已经忘记了他他因为他一直在说做空，所以我已经不记得具体时间表了，至少这一年多之前还是做空。他自己的基金，现在应该是已经非常小了，他应该是已经注销了自己的基金。他他注销之前的AUM差不多是1亿5的美金。所以相对来说，从美国基金经理表这个范畴来讲，应该是相对来说比较小的一个基金了。

我不能说它的收入来源来自于这个，因为它可能基金经理靠做空赚了很多钱的，我也不知道对吧？但是它有一个很重要的收入来源是它的Substack，这个Substack叫做Cassandra Unchained。有三十多万的付费用户，然后他一年是三百多块，接近400块钱的订阅费，也就是他每一年靠写这个newsletter，这个信写这个邮件赚一亿美金。

大V的影响力。

对我真的很羡慕。别人可以靠一下，你写邮件可以就是写邮件可以写1亿美金出来，真的太厉害了，它的一个核心的控诉。第一个想说，就是现在的循环借贷很厉害，所以循环借贷一定要崩，一旦它崩的时候就会很可怕。他是有一手经验的，因为他0708年做空房地产买CDS当时非常成功，所以他认为这个事情是维持不住的。

第二个，他认为很多的公司这个折旧是有问题的。他普遍认为所有的科技公司的折旧都是作假的。它的逻辑是这样子，要跟大家解释一下。

如果你今天买了一个芯片，我不管你是A100也好，Vera Rubin也好，那very likely在12个月之后就会推出下一代的芯片。下一代新品比你这个好。所以你前一代的理论上应该接近作废或者是不能用的状态。这就有点像iPhone一样的，我们买了iPhone 10，它十一出来的时候，iPhone 10就会瞬间贬值很多，对吧？你在闲鱼上价格也是这么走的，它的残值会不断的往下掉。到今年出iPhone 15、18、20的时候，那iPhone 10就已经完全不值钱了，是很快的。它是这么定义，它是一个电子产品，不是一个生产资料。因此他认为说你那些说四年、五年、六年的人都是在财务作假，因为这个东西应该被write off。好，刚才你也说了，最重要的一点，其实是啊这A100八年前的东西还在用，甚至还在涨价。

对它价格非常坚挺，包括它的租价和买价都对。

而且流动性很好。不是说只有一个人两个人交易，是很多人在交易。因为这个过程。

就是顶级的卡，它更多的是训练，尤其是预训练特别需求，对，需求特别高对吧？但是因为我们现在也知道，越来越多的token消耗是从训练转到了后面的用户实际用的时候的推理。那你推理其实对于顶尖卡的需求没有那么高就当然挺顶尖，卡跑肯定是顶好的，对吧？因为它的TCO成本低，然后它的速度快，每秒蹦出来的token多，支持并发的速度好。

网络上也好，巴拉巴拉你都可以去说没问题，但是不耽误老的卡仍旧能够去做普遍的任务。就像比如说现在的Codex，现在的Claude也会给他的用户去推出。比如说普通的standard的速度和什么fast mode和ultra fast mode对吧？

对，那它其实就是底层是用不同的卡去做性能的优化或者控制并发量。因为比如说同样一张卡，它可以打一个请求过来，只为你一个请求服务，那它是嗖嗖快的。对你如果是同时打七八个，甚至100个请求进来，他也能跑。但是每一个请求都会变得慢一些，这个就不影响。所以这种老卡在实际的现在数据中心的使用中还是有价值的。就是它等于是差异化服务，然后差异化定价。然后它的卡的租价和买卖的价格在那里这么坚挺，本质上就是代表着它的数据中心的一个实际使用情况了。

是的，可以理解为炒蛋放盐还是放糖，对吧？我问这个问题的话，首先我也不一定要用Claude Code，我不一定要用Opus，我可以用DeepSeek也可以问对吧？我用更便宜的模型。第二我这个问题不一定要放在GB300的上面去问，我可以用在A100的地方去问。那可能GB300适合什么呢？跟你讲是预训练，或者说我今天要去做一个如何治疗癌症这种更难的一些问题，我可能就放在更更需要更大算这些地方去问。

所以这个是很有意思的一件事情，就是它产生了很多的梯队。像当时有一个投资人跟我说，CoreWeave很早以前买的卡，这么多年之后还在用。是因为不仅仅是大模型公司的梯队的这个分类，也是因为客户来源的多元化。就你刚才讲的事情是比如说OpenAI的slow version对吧，它会用A100。还有一种情况就是很多，比如说一些时效上不是那么要求那么严格。

或者他要本地部署的对。

然后这些公司他们会用A100的模型，但是这个梯队是非常明显建立起来的。有些人可能是研究蛋白质的，然后有些AI for Science的材料科学的，它不需要那么大的算力，它不需要有任何，对对对，都是有人用的。所以说A100的需求是在膨胀的，A100的需求在膨胀才导致它能够涨价，还能够维持这个我觉得其实是一个很神奇的事情。然后我感觉就是我在看那些Michael Burry的东西里面，他偏向还是财务口径去理解这件事情，他不太懂，至少我读下来我没有感觉到他特别懂现在的AI的场景和需求的变化的事情，我感觉不强烈。他还是一个非常财务或者非常看房地产的公司的去角度去看这个事情的。

很多事情可能在数据里面没有办法完全的体现出来，或者他自己就是我觉得现在研究AI最重要的一点就是你得自己用AI对吧？你得自己去摸各种产品，去体验到底现在较一年之前有什么变化，什么事情是之前不能做，现在变得能做了，或者是效率提升了很多很多的。然后哪些事情是仍旧不能做的，然后我期望他在未来的迭代中是能做的。

Michael Burry博士可能就像那个电影里面也是一样的。你会发现他他在做这些预测的时候，他是坐在办公室里做的。但这种东西你最好是要实际的去使用一下，或者你甚至我觉得很多投资人也会去，比如说数据中心里面看看？到底是什么一个情况。对我去半导体的这个制造的企业里面去看看生产线。这种可能更加贴近于实际的供应链里面的实际发生的一些情况。

我觉得就去硅谷转一转。

对对对，他有很他很近，他现在不在华尔街了，他现在在加州。

我就去硅谷转转，就应该知道这个其实问题是很有意思的。

而且我觉得你前面提的那个是现在可能有两层的路由router，对吧？就一层我们说不同任务，甚至是同一个任务，因为agent执行有不同的子任务对吧？然后这个不同等级的子任务去分流给不同的大模型，不同等级的大模型追求的就是性价比和效率的最大化。因为有些任务很简单，我交给一个快的小模型，它的效果是远比我交给一个大的更聪明的模型是更好的。因为它快，然后答案又没有差别。但对于很复杂的，需要多步推理的，需要要去通过大参数量去迸发思维敏感度，这个思维洞察的这种任务，那你就需要非常顶级的大模型去做，这非常正常。所以这是一层模型层的router，就agent本身也应该具备这样的能力。

对，然后就是不同的模型它可能适配的是不同的芯片，或者它在不同芯片上表现出来的TCO是不一样的。那你就是自己去使用，就包括我们国产的这个卡，我们要算成本的时候，算token经济的时候也会去计算。因为电力是生产token的原材料。对，那电费本身它也变成了一个你要考虑在成本结构里面的一个要素。它在中美又是不一样的一个格局，那就变成了同样的，我这个字节火山云在服务中国客户的agent的场景时候，和Amazon用Claude模型服务美国客户的场景的时候，他们最终可能这个顶层的模型用的是一样的。因为模型是跟任务挂钩的。然后再往下到卡，我最好的选择就变了。

对对吧？就有点像比如说你刚才举个例子，如果更具体的话，比如说像亚马逊他提供K三给他这个客户对吧？K3是1个独立的模型对吧？然后那火山云或者说或者说或者阿里云，阿里云可能也提供K3给他的用户。但是那这样子的话，他们在中国和美国各自的部署的成本，他们用的卡其实非常不一样。就同一个模型，同一个open-weight的模型，在不同人手上会有非常不一样的这个情况。对，是。那如果ok这样假如我们这样来说，就进一步说我们刚才前面提到了circular debt这个循环借贷，还提到了Michael Burry这个大空头。如果你假设他们说的话是对的，现在确实是一个AI大泡沫马上就要破裂的前夜，假设是对的，那你觉得什么样的指标去看去观察是比较能够有第一手感的。

我觉得前面的这些循环借贷，或者其实现在包括做AI应用都有很多。这个我们叫是一些潜规则，是一些刷单的情况，大家会互相刷，这其实跟循环借贷是一样的，就是我借你钱买我的东西。对，然后比如说我买你一个服务，你也买我一个服务，你这会发生什么事情？我俩的ARR数据是不是都涨了？是的，但是实际上我们赚的钱没有多，甚至我还要去额外交税。因为我产生实际的交易，那最终很多东西都会变成这种情况。所以现在这个时间点要去分析财务的话，一定要去看什么东西是跟中间这发生再多的事情也没有关系的。

首先我们如果把AI产业链变成了一个独立的一个端到端的产业链。它可能涉及到电力原材料，比如说到芯片，到运营厂商，然后再到模型侧，对吧？那是这一整个完整的产业链。

那么在这个产业链外面的是什么东西？它可能是真实的用户需求。也就是说不管这个产业链怎么变，里面发生什么变化，外面的链外的那个需求如果不出现真实的上升的话，这里面再怎么编都没有用。他只是内部循环，你这个内部他去自己创业公司去变投资人也好，或者等等的。中间自己的一些做的一些处理就不关心。所以什么东西什么指标是跟这个有关系的。

比如说我觉得现在看经营现金流，看这个存货，因为现在就是你看经营现金流本身大家要看的是自由现金流。对，自由现金流等于经营现金流减资本开支。那现在大家只是说你的资本开支很高是很正常的对吧？

那你这个指标其实相对来说其实非常滞后，对吧？如果你是看startup公司，比如说OpenAI、Anthropic，这个公司就看不到。是的。然后如果你去看那个hyperscaler的话，他们的数字也季度更新，就季度更新，而且你更新的时候就季度再加两个月，更晚了。还不要说这些大公司有一些动力去vocal掩盖这些事实。

对，其实我想到的两个指标可以听讨论一下。第一个事情是英伟达的CDS或者是说CoreWeave的CDS和Oracle CDS。反正你选一家，他们其实是同向运动的，其实差不太多。然后看它的变化、边际变化有没有发生明显变化。如果明显变化就表示说卖保险的人突然意识到。

说这个好。

要多交一点。对，这个有点危险，有点危险了，反正这个保费得大额提升，这是一种情况。还有一句话就是看A100的价格，我觉得你看GB300的价格是没有意义的。因为就GB300我肯定是硬通货，有多少我买多少，对吧？美国人真的吃不下了，中国人说你送过来我都能吃下，对吧？肯定是要买都不能卖。

但你说如果美国A100很多，它多出来了，中国人想不想买？我觉得是不想买的，这时候所以我感觉它是一个A100是更边缘的资产，更边缘，所以它会更敏感。那会不会A100的交易量以及它的价格的变化，可能会是一个比较好的前置指标。

我觉得你讲得是有道理，我可能会看一看这个，然后包含就我前面说的这个财务项指标里面存货还有应收账款，这也是非常重要的。

对，很难看，现在就是都很不清晰。对，就是他们要就数咋做都行。

对，就是因为确实我前面说的，在这一个链里面内部发生的各种勾当，它就能最终导致那个财务数据的变化。

对，因为其实这样很简单，之前有人在CNBC采访上问过Jensen Huang，只是问过英伟达，就是说你们这个为什么是循环借贷？就类似于说你如果不给他这个钱，他是不是就不会买你的卡那答案就可能也。我不给他这个钱，他会去跟别人那边抢借偷来那个钱再买我的卡。

实际的情况就是这样子的，就今天如果很多中国的厂商，我们是因为一些特定的地缘因素的原因买不到这个卡。但我相信他们其实是非常希望有最先进的卡去训他们的模型的。他们非常需要这个，之前在DeepSeek的那个访问中都有提到过。对，就是很需要这个卡的。他我们需要有这个卡对吧？所以他投了下游并不代表这个就是一个circular finance了。当时其实也是很大的一个证据。对。

还有就是看前面你说的那些大的金融机构，大的投资机构对吧？他现在是因为我因为英伟达给了担保，他愿意搞。或者说他们组成一个所谓的银团，组成银团或者组成一个联盟去搞这个事情，本质上就是分散大家风险。对，你们都上了，我这加一把火就很正常。我好像这个风险不是特别大要要死大家一起死，大家拴在一根绳上的蚂蚱。对，但什么时候，比如说一家跳出来说，我自己就给某一家直接做了，我自己一家去给人家做担保，那个时候可能代表了信心又出现了一次上升。

然后之前还有一个有意思的事情是David Sacks在那个All-In Podcast当中说一句话，我觉得我很有强烈的共鸣。他当时说一句话是这样子的，他说其实因为AI这个竞赛肯定是一个中美两个大国之间的新的竞赛。对，你可以理解。他是不是冷战我们不知道的，反正他是一个星球大战级别的两个军备竞赛，它就是一个军备竞赛。普通的听众不要以为你用的是豆包，我们就不再打仗了。我我我觉得这是一个很现实的问题，它就是一个军备竞赛。所以就身为中国人，当然我希望所有中国模型做的超级好吧。我们的人在讨论斩杀线和开和这个蒸馏的事情。

但是David Sacks他提的一点是说，这个事情，这个费用本来应该是国家给的，它是一个国家级别的战争。那就是应该从国家给国防部给，就是这些data center应该是国防部去做。因为你在研究新时代的核武器，那不就是新的国防部给钱对吧？就是现在你让私营企业去用自己的free cash flow去去覆盖这个事情，他借点钱怎么了，对吧？然后这其实也另外一个说法，就是美国现在最大的国防就应该是把利息降下来。所有的hyperscaler就不会那么难受，去借这个钱，他们就更能够把这个事情推得更长。

我们如果认定这一句话statement就是AI是一个国家之间的重要战争，且是一个核武器级别的重要的科研的突破，必须要战胜抢先。就是怎么样的话，那全民的力量，国家的力量要推上去，这你会希望hyperscaler尽可能成功，你不希望他泡沫破裂。对，因为这会有很多的非常不好的影响。所以当时他听完这句话，我觉得还是挺有意思的。就比如说中国做的事情可能就是说中国可能有很多举国体制支持很多芯片的公司。中国非常便宜的电，中国的电非常的多，这个也是中国能够支持公司的一些优势。

对。David Sacks是不是已经卸任？他那个白宫人工智能。

我记得应该是卸任了。Trump是任人唯亲。这个Witkoff是另外一个他在纽约的一个比较熟的一个人，对还有他的那个女婿。

我觉得All-In Podcast几个大佬他们其实对于政府需要支持整个事情的推动，包括整个产业链的推动，包括他们觉得他们对Dario是很糟糕的评价，一如既往的是这样的对，就是觉得他在某种程度上是在限制很多的发展速度。比如说他鼓吹这个东西是很危险的，然后让政府加强监管，它其实都是在拖延美国在这个事情上的进度。然后在过去的一个月2个月，我们也看到了中国模型已经把这个事情赶上了非常多。他们就对此表示，对吧？就是你你这个一个bug，一个网络安全的问题，我交给OpenAI去做，然后GPT告诉我这个太危险了，我不能做这个事情，然后人家Kimi K3给它解决了。对，然后他们就开始说这种事情。对呃，然后他们很早其实就把AI这件事情上升到国运级别的一个机会，他他就是国运级别的。对，我觉得当然这个跟我们今天要聊的很多话题都一样，包括这个机器人其实也是国运级别的机会，对吧？其实我们国家就是在支持这两个大方向的硬科技的发展以及一些附属产业，比如说半导体，比如说一些芯片。

对，所以来说说机器人宇树你有关注吗？

宇树这不都跌掉一半了吗？对，宇树我自己从终局思维上来说，然后我也非常相信马斯克之前的那些表述。我应该之前在我的节目或者跟你的聊天过程中也聊过这个样子的观点。

对，就是机器人人形机器人，它最后会帮助人类先从现在的状态去到一个UBI的状态，就universal basic income，所有人都有一个基础收入的状态，吧？因为机器人能帮你去干活，那你每个人就不用自己去夯实，夯实太累了，去这么拼命的工作。然后随着机器人的生产水平提高，大家会从UBI转换到UHI，就是universal high income的阶段。那个阶段就是全人类的GDP，因为人形机器人和智能的涌现，出现了整体的抬升。大家就变成了一个非常好的类似于乌托邦的一个。

就是我觉得这个GDP的整体抬升是靠我们印钱印的更多，或者说他这个抬升甚至增量，多少来自于印钱印得多，多少来自于生产力的提升。

它必定是要来就是我说的是这个有效的GDP提升，它不能是这个名义的提升。Ok然后你要今天提升，其实一个是生产端，一个是消费端对吧？那一个就是说你未来来大家你想要什么就要什么，因为生产的效率是无限的对，当然这个听起来就很科幻，但我是从尝试在从终局思维在理解这个事情。所以总结一下，就是说这个事情如果是按这个角度去思考，人形机器人就是未来产业链里面或者全世界范围内一个必不可缺的一个东西。那就是说现在他可能很多东西都不成立。比如说他的场景不成立，他的能力不成立，它的各种的成本，BOM成本和终端销售的需求不成立，都是正确的，我觉得没有问题。包括现在大家可以看到这么多机器人，比如说现在的机器人主要在干什么？在开运动会。

表演武术、切水果、跑步。

对，跑步跑的腰都闪了。对，就是你会发现现在还是在做这些，他没有这个。或者说进到工厂的时候，那一批机器人是偏传统的。比如说机械臂或者单点特定任务调优过的一个机械手，或者怎么样，他会更加的它像ASIC一样，它它不是一个GPU。它不是说你这个机器人又能搬箱子，又能在这儿操作这个模块，又能去检修修bug，它不能，它只能做一件事情。现在大多数机器在工厂里面实际派上用场的机器人也是这样。

但是这并不耽误说长期来看，如果终局是那样的那国家现在在支持这个事情，那就大家相信梦想对吧？那就是中间的过程少关心一点，关心最后的结局。从这个角度上来说，你说宇树现在的这个估值高，或者是短期的一些目标是很难去达成的。王兴兴脸上没有笑容，就这些事情很正常，我觉得也很正常。就可能要到任何东西都是先用资本市场的力量把这个估值抬上去，对吧？然后你会发现这个事情事与愿违，没有来的那么顺利，然后它的估值又高又下来了。然后真的到出现某一个节点的节点，节点可能来自于成熟了，或者来自于场景成熟了等等等等事情的发生催化。那这个事情就真的变成了，然后我觉得像这种新兴科技，就比如说我最近还挺关注比如说AI眼镜这种东西的对，就这种东西你作为一个新的外设硬件？

你接受大家接受手机，接受充电宝，甚至接受手上拿的电风扇，他其实都是有一定接受的这个时间窗口和周期的。他不是这个产品一出来就直接卖爆了。对，那很多东西是怎么让人开始有我也想试一试的冲动呢？那不就是看到大家都在用吗？怎么让社会上看见看着好像大家都在用呢？这就回到了我们前面说的刷单很多事情很可能就是fake it until you make it。

Ok我就先展示这个，我就像我们现在做应用也一样的，对吧？你得展示这一个好像通用的智能体能在各个场景一个具体的场景，他不能是我说他什么事情都能做就结束了。你得展示具体的应用场景，让用户让终端用户真实看到这个东西在这个具体场景上是可用的。他联想到自己的生活工作上的一些痛点和需求，他说这个好，我要试试。对吧？那前面的这一段东西在最开始很可能是很艰难的，或者他需要做一些刷单刷出来就真的是fake it until you make it。我觉得这个事情现在发生在前沿科技上的探索是非常多的。

我觉得我可能跟你看法不太一样。我先说一下，第一个fake it until you make it的意思是说如果如果这市场，比如说如果今天这个机器人没有一个明确的使用场景，但我通过我各种马拉松也好，武术表演也好，来吸引大家注意。让大家把更多的资源、人才、钱，各种的资源投到这个行业当中去。我觉得它无可厚非，它是marketing一部分，它并不是fake it until you make it。就是我觉得。

运动会是没有用的，就运动会只是我觉得这个这我记得也是All-In Podcast说的。就是他说这个你看美国人就会宣扬说这个AI很恐怖，机器人很恐怖。然后中国人是怎么我们国家是怎么处理这个事情的？就是首先要支持这个支柱产业，对吧？我们觉得它未来是一个很大的机会，它是一个可能甚至是number one的一个行业。对，那我就要支持他。我支持他的方式就是让大家对这个东西是有好感的，是有亲和度的对，这么就搞一个大体育馆，然后送票让大家来看他的这个表演，然后他又在能在各种社交媒体上取得一定的曝光。对，就是拉近一个新产品形态和人的关系的一种方式。

你这有道理，你这个说的我是不是可以这么理解。你说的意思就是中国政府在让中国人民接受机器人这个产业上，其实做出了一些努力，才会所以我们才会经常看到他诸如此类的。对对对。

对，因为你要不停的增加它的曝光。

对，然后美国为什么会有很多的人，你对于AI或者对于对于机器人有非常强的，怎么说，反感。其实就是因为美国政府在这件事情上完全没有做任何努力。

或者他们在都是在说一些要ban一个什么东西，要增加我的这个安全检查等等。对，做更多的对。

就欧洲对吧？所以从顶层设计上，中国对机器人更友好，美国和欧洲对于机器人更不友好，所以最后民众的态度就反映出来了。

我觉得一个东西它总归是一体两面，它有好的有坏的那只是取决于你想去放大的他好的那一面，还是想放大他坏的那一面。这个跟实际比如说我要优化，让它坏的那面尽可能少，让他好的那面更可能越可能越来越强，是两个两回事情。对，一个是我做PR的角度。一个是我的业务发展的角度，它是两个角度。

Ok我分享一个东西我觉得很有意思，我觉得还是跟看法不太一样。我认为一个机器人或者一个任何一个什么电动设备，它肯定是因为有一个用户真的很需要它，并不是因为它看到别人用了才用。就比如说我我我举个最简单的例子，我先问你一下，你用你们家用洗碗机吗？用你们家洗碗机每天开一次以上吗？

一一每天肯定不是，因为不是每天都做饭，可能一周就反正做饭的时候是大概做三次饭，会用两次。

Ok好的，好，可以。至少我们在这件事情上已经达成共识，我们不会吵起来，这样这个播客能够继续下去。我要怎么说这句话，就是我在即刻上发了一个帖子，然后这个帖子就是现在有好几百个评论，好几百个赞，就是在即刻上就已经是热搜级别的东西。爆帖爆到真的就是我当时每天早上起来，怎么即刻有这么多人给我评论，就是你想想即刻对吧？Ok这很好玩。我说的东西是说我们中国人有这么多人其实都不用洗碗机。他自己怎么会将来接受一个家务机器人走进他家里帮他做家务。我用的是这个例子，我就觉得是我我我我就我当时的暴论这么一句话，即刻就是发这种一句话的这种暴论的。

然后我就发了这么一句话，下面就无数人开始吵起来了。首先点赞的很多评论里有很多评论清一色都是负面的点赞，可能我认为他们是偏正面的，所以我就在中间站着，等于是两边的都都收到了负面的评论。有很多第一说这个洗碗机洗的不干净、不好，不够快，还要我自己预处理了，还要我把这个碗拿出来，还要我那不如我自己就是自己洗。所以很多人觉得自己洗碗机的比洗碗机好，这是他们非常骄傲的一点，这是第一第二就开始讲说谁说就中国人没用洗碗机的，中国人可用可爱用洗碗机的。有一个人给我举个例子，这意思可好笑。

他说洗碗机要能够洗蔬果，我才会用。我是人生第一次知道原来现在中国的那个是美的还是哪一家。为了让大家买洗碗机，让洗碗机里面加了一个洗蔬果的功能。

你知道洗碗机在水槽里的。

现在对它它的它洗碗机不是本来应该是要超级烫。

然后高温的。

高温的，高温消毒的。然后我想说你洗蔬果这是个火锅，直接能吃了。我跟你说，你这个你以为是火锅吗？不好意思，火锅跟洗碗机不一样。后来我一搜才发现，我孤陋寡闻。对，然后还有然后还有一个人就是说洗碗机没地方接，没有设备，这么大个怎么放？然后有人说我们的长辈就肯定不习惯这个机器，但我们年轻人又吃外卖，就很多很多诸如此类的各种原因，他们没有人能反驳我的这句话。

就是那这些问这些缺点不都同样用在家务机器人上面吗？因为我觉得很多人对于机器人的理解，或者是他向往是一个阿姨，对吧？然后他们其实是，但是你刚才在洗碗机，我认为是一个重大的东西。我我其实我也不太理解，为什么中国人在所有的电器上用的都非常的渗透率极高。然后企业中国人都成为了所有电器行业全球领先品牌，市占率绝对大头，对吧？所以中国人一又会用又会做，唯独洗碗机这件事情是非常缺少的。

然后他们举了很多例子，然后我就觉得我想说难道将来家务机器人出来的第一个你不会挑它的毛病吗？那这些那家务机器人，这些机器人将来因为你看到那个WAIC上有个机器人的展馆，很多人就在叠衣服，很多人在拿泡咖啡，很多人做这些事情。它其实是个general泛化的一个感受。他他其实也想说，我不想给你看，我如果做军工机器人是什么样子的，我觉得你看的是家用机器人是什么样子。所以他很多时候他的场景全都是往阿姨，那刚才我就觉得这个就会觉得挺难的，就会觉得挺困难的对。

有一点，阿姨也会犯错，而且你很难找到一个跟你特别搭的来的阿姨。就是说你未来对一个人形机器人在家里服务你的状态，就是他又能猜到我今天想吃什么，对吧？然后他我我在沙发上睡着眯一会儿，睡着的时候才能帮我把毯子盖上。那这种很贴心的动作，你找个阿姨很难做。只是大家现在对人形机器人的上限的要求是很高的。但是技术发展它天然就是有过程。

对我觉得就是很多，怎么说，就是这个很有意思。因为大家对于这个机器人的想象可能过高，是我我我如果他我我在想如果机器人最后是用一个非常具体的场景，就比如说类似于还是回到collapse到，机械臂这个单一场景的话，东西举起来，比如说当时那个分拣快递包这种吧？这个场景上，那它以机械臂的形式出现，大家是很喜欢，觉得是很好的。一旦你有个人形，大家会对你的泛化的要求和想象非常高，那就让这个东西更难推进。

就跟AI一样。对，他还是要落到就是我前面说的观点，其实是我觉得我们的观点并没有什么冲突。我觉得但是就是我的意思是他必须得落到一个具体场景让人看见。对，他不能是说因为我知道他什么都能干我去买。那我肯定是因为他能在我平时经常用的那一个场景上做的特别好，且他好像别的能试试的这个点上我才会去买。就比如说我用AI很多人用AI是因为他我看别人做的这个PPT怎么这么好看。然后说这个是一个AI做的那我就愿意会去尝试一下。机器人也是一样的。

在特定的场景打穿了有有明显的use case，那就泛化再说。

这是个前提条件。你如果一个特定场景都不是特别好，然后你就要说自己全能，那是没有人会答应的。

对我但我觉得我可能再想讲的一点是说，现在的情况是机器人的环境在中国的一级市场肯定是有明显的泡沫。我觉得就是这样子一个一个fair statement对吧？

就看中国人的机器人行业，你现在比如说大概有一千多家创业类公司在在推进。然后和各个比如说地方的产业园政府都有一些合作。然后大家互相会去做一些采购，来做支持和支撑，就等于你的交付数据要起来。然后可能每一家机器人他们又都共享了。其实上游相似的一些供应链，有些比如说宇树，他自己电机是自研的，或者什么自己的视觉是自研的等等。他就会跟之前的这个智驾会有有一点像。

对，就是这些公司他在两年三年都很难，就所有这些公司包括宇树跟智元，他可能都很难在2到3年内把这个饼画的特别扎实。就是交付量突然出现几百倍的增长，就那么几百台几千台。大多数公司就包括众擎一年就生产一千多台，2000台撑死了的。这个量级它不大的，一点都不大，你把这些量级吞掉是很简单的。那只是说你有几家公司能撑到可能三年或者五年甚至更长时间的一个技术的拐点，或者是有足够的资金保障你这个公司能在过程中做持续的积累和生长。那大部分的比如说现在1000家这种创业公司，一半甚至更多的他是要去死的。就是他没办法，他必须要去淘汰或者说做垂直整合。

他肯定会发生对我我我我guess我想描述的一个几个未来的我我我感觉会发生的事情就是因为现在大家对于机器人有好感，有期盼，然后达不到，然后很快融资也会越来越困难，然后可能就是会马上进入一大波要死的状况。然后可能像你说的，我其实我对于这行业其实肯定是长期是非常高度乐观的。这个乐观有点类似于说我对于中国的电动车很乐观，但是未必会对于单一企业很乐观。这可能是两件事情，因为国家肯定是希望看到电动车整体行业非常好，对吧？对，就是拳打脚踢，就跟全世界所有的国家单单一企业的话可能遇到一些困难。所以我感觉这些企业的话，如果要去投资的话，会有比较大的问题。你觉得但是整个行业是好的。

其实就是要看谁能拿到最后的资本活下去。因为之前听哪个知名的投资人讲的，0几年的时候投网易，然后出现了互联网泡沫。

徐新应该是对对对对。

大部分的公司就都死了。但是网易有那笔钱能够帮助他，支撑他做走下去。然后因为那种竞争环境下大部分都死了，所以他活下来很正常。因为竞争变小了，对，然后最后他就起来了。我觉得很可能这些前沿科技的行业都是会经过这样的一个优胜劣汰。我不需要一个非常明显的一个。

好的，然后我们再讨论另外一个非常惨烈的前沿科技，就是大模型。我首先问一下你，你可不可以记得住所有的大模型的编号？几是谁是几几点几。

你记得住吗？记得住一点。

你毕竟是个AI创业者。

干这个我吃这碗饭的。

对对对，我是一个业余的，我就每天用用着用着突然说谁是五谁是四，我就太多了。

我就搞不清楚了。你想我们现在工作的很很经常发生的一件事情就是今天突然哪个模型上架了，吧？我们可能先看一下评测它在哪些维度上是ok的。然后我们猜测它可能能够替代我们在哪一个场景上使用的那一个优先优化。比如说我有一个小的小模型的需求，然后他要是多模态的，它必须得支持图片的理解。好，这个模型我就想这个之前是用比如说这个豆包mini最便宜的那个模型。对，那现在是不是能换成比如说这个最新的智谱的模型还是什么的模型。

对吧？

他们现在用的主力是谁啊？我们现在还是DeepSeek为主，ok但是最近在测试GLM-5.3 Flash的一个能力。

Ok明白了。Ok ok对，就是跟观众们介绍一下，如果你是第一次听马克汤的串台节目的话，马克汤的同学是财搭子的这个联合创始人，所以财搭子是一个AI应用。然后AI应用是什么意思呢？AI应用你可以理解它这个冰箱，它这个冰箱就需要用很多电，然后这个电越便宜越好。所以全世界谁最了解，就是哪个模型好坏，便宜不便宜，稳定不稳定。然后这个事情就是AI应用公司的老板是最了解的。

因为他每天就靠这个活着。对，因为他是我的成本项。对，是的，我就得挑出这个能产出最好效果，但是最便宜的模型作为我的成本，那就是对我的整个的利润来说是最好的。

对ok然后在整个八月的话，我觉得我的twitter上或者是中国的社交媒体上都非常火的一张图，就那个斩杀线的图。这个斩杀线图我就不我不会贴在show notes上了，因为这个图每天在变。Ok然后大家可以自己去搜一搜，每天都有超多人在斩杀线下面我简单说一下，就是现在目前的情况是说DeepSeek V4肯定是一个重要的斩杀线的一个衡量。就是你你要不然能力比V4好，要不然的话就是价格比你V4便宜，which basically不可能。所以大部分的模型其实没有存在的必要，然后这个跟比如说中国电动车那种情况也不太一样。中国电动车是说你不小心你买错了，你买了个斩杀线以下的车，那买了就买了，你也开十年对吧？

反正这是一次性的买卖，但软件是有无限的，这个就是非常容易去switch，switch到别的，就是转换到别的模型的十分钟。对，就是直接就换了。对，然后你所有的memory，所有的skills带着走的。现在是全套我的这个个人context带着走，就完全没有感知的那所以这个变成一个非常极其极其残酷的竞争。我先听一下你的reaction。这个斩杀线。

斩杀线其实对我们来说是非常真实的，我们肯定不会去使用，比如说比DeepSeek V4 Flash 0731这个版本？更加贵，然后能力又没他强的模型，你没有完全没有必要。对，我无非的可选的范围现在是非常有限的。我要么为了追求，比如说在某一些特定场景下，任务的达成率要非常高，准确、幻觉低，噼里啪啦的那我就要选择可能最顶尖的模型，它可能是个闭源模型。要么我就去选择偏便宜那一侧，但是能力是比大部分模型都好的，或者说我最近定义的就是够用。因为大部分的你你你打给大模型的请求的要求就是够用，你别犯低级错误。然后你的回答是这个，因为他可能不是用来最终展示给用户的，他可能是属于后端的整个数据生产管线里的。那你就是够用，然后把这一步的任务做扎实了就ok了。然后剩下考验的其实是我们整个应用产品的harness的能力。

这个斩杀线反正就是从过去的两个月，七月份加八月份发布的这些模型来看，中国的开源模型也是出现梯队了的。就比如说Kimi的K3，它是一个2.8T的大参数模型，所以它的部署的成本是比较高的。它需要64张卡才能完成比较好效果的部署。那DeepSeek对应的是啊四张卡就能跑起来。

等一下你说K3是需要64张卡，然后V4是要四张卡四张卡四张卡四张卡。

四张卡还是四张卡？是六张卡。

这个我不知道怎么会差这么多。

就是官方的部署的use case里面。所以这就会导致K3的模型成本是会高非常多的对我们也可以看到K3的模型在刚出来的定价应该是就基本上是跟美国的，比如说GPT的5.6 Terra那一档的模型是对齐了的，它没有明显价格优势。它比如说对比GPT-5.6的最便宜的那个Luna的模型是还要贵的。它就完全谈不上是一个性价比的开源模型。因为我们过去都是对开源模型的定义就是便宜好用量大、管饱，现在其实不是这个样子，它还是要分梯度的。同样对比那DeepSeek的模型，还有最新的GLM，智谱的5.3 Flash的模型，它就是一个小模型，它的部署成本会比较低，所以它的价格仍旧能维持在定义斩杀线的这个基础上的。因为他有足够聪明，然后这对美国人的焦虑感是非常大的。

是就是。

因为开源模型现在其实闭源模型它的能力很强，大家都拍手叫好对吧？没问题，非常好。但是大部分的企业已经用不起最好的模型了，因为量太大了。我们最近包括我很多朋友在各种不管是游戏公司，还是大厂里面，还是什么什么各种类型的公司，大家都开始说公司开始限制大家的token用量了。就是你你或者。

这个限制你说的这个是大厂，明确一下，应该是指硅谷大厂限制的。

是Claude用量，对吧？我说的还是偏国内的大厂为主，我了解到的情况是国内的。

但是他们省的国他们用国内的模型也控制。

也控制就是他们比如说很多的，你只要企业上一定规模，你就会考虑数据安全。你考虑数据安全，你就不会让员工去用比如说Codex coding plan来做个你的现实工作。Ok你他可能内部有一套harness的一个壳子，它其实底层是差不多的，因为现在反正Codex harness也是开源项目。对对对，然后你底层他其实你让可以让你的员工自己去选不同的模型。你要用什么模型，它有什么模型都路由都给你做好的对，然后不同的模型它内部就有一套好跟WorkBuddy其实是一样，就不同模型有不同的积分的消耗的倍数。所以你员工是最终自己去选择自己要怎么组合你。但是你当月的quota用完了。

就是用完了他们如果是用国内的模型的话能花多少钱？我的理解就是他们其实很多时候是偏，有些时候比如说我想要5.3，但是5.3满了用不到。

我以为是这样的情况。我的我的前面说的说法就是闭源模型用不起了，开源模型是可以用。

对对对，国内有什么问题？

国内这些大公司都是接了那些顶尖闭源模型的接口的。

你说的意思其实是说国内某大厂的员工现在不能够再像以前一样无限制的消费Opus。对对对，是这句话对吧？是我刚才以为你说的事情是我们午休的时候生成一个《红色警戒》尤里版，我想重新打个架，每天打个新游戏，然后游戏不下载直接生成这个之前阿里也是那个对。

ok这反正就是大家都开始限制，硅谷也就开始限制了。逼迫大家去做什么事情。那一个事情也是你去找老板要更多的quota对吧？对你找老板要更多的quota，你只能说一个点就是我这个工作产出比原来高两倍，我这quota我也要两倍不过分。或者我工作产出高五倍，你quota给我多三倍不过分。对我人效ROI提上去了，那不就ok了。对。

但是如果是大家都是用，假设说GLM就是这些东西都是管饱的话，那么就是说他的capacity也没有什么限制，就不会说半路就掉了，只要它管饱的话，那基本上我可以理解，中国人都其实不可能遇到这种对话会会普遍。

的习惯就是有什么是最好的我先用，所以之前大家会积累。

对，但我的意思是Claude除外，因为它Claude下不能用了。假设Claude不能用的情况之下，大家不会因为。用到爆掉，然后大家重新要额度。那不会，那不太我觉得。

大家要额度基本上都是因为GPT和Claude。

对对对，我觉得对对对，ok明白，ok我老婆就现在就在管这个事情就很好笑，类似于内部的这个quota策略。

因为你作为团队管理员或者是企业业主，你其实也很难衡量的就是底下员工真实的产出，对吧？对，就你到底这个人效是怎么跟我算。因为大家以前是属于token maxing的时代，说我token比上个月多用了2倍，我厉害死了。现在不是了，现在是你得实实在在这个成绩得交出来。对，是的。那这成绩是什么成绩？你比如说是你是做后台的那你就是后台的一个产品，其他同事使用你这个中台的一个使用率。

那你现在在用，比如说你们的公司也好，或者是一批平时个人使用也好。用中国的模型，我指的就是中国所有模型，就是从豆包到DeepSeek，所有都包括，就是价格肯定是便宜的对吧？会出现capacity constraint，就是说这个产量上的不够限制。

你比如说我自己用是吧？

对我是用也好，公司也好。

我自己用现在主要还是以Codex为主。

Ok那如果是公司的，就会出售公司给用户用。

对吧？

那不太会就还是能够管，不会说出现他capacity怎么说。

反正用户是按照一定的用量去付费。对，我们就是每一档的我们这就是商业化模型，做应用就是要做商业化模型。那你比如说你一个月说他100块钱，那你那你这个实际底层消耗的token是多少钱，那对应算出来是你的毛利率。

对我的理解，我的问题是说就不会出现就是现在你想要去call各种国内的开源模型的API，结果call不出来了，它的产量不够卡，种种原因导致它的capacity限制不太可能。Ok好，因为我之前听过另外一个说法，就为什么全球的价格没有被明显拉下来，其实是因为中国的产量不够。这么说，我看过一个说法，其实是这样说的。就是你像科威特是全世界石油开采成本最低的国家，但它并不是一个最显著的石油的生产国或者说影响力最大的国家。是因为他的这个Q不够了，他的P是很低的，Q不够大，就产量不够大。就是理论上来说，如果美国人也能够用到开源的DeepSeek的话，那这时候Anthropic这批应该降100倍。去去match它，因为会往最低的地方走。但很明显不是，是因为很多这种Q是不够的，就是它产量是不够的。

我不知道你有观察到这个吗？国内其实现在你比如说国产卡在推理卡上的普及是越来越快了。我不知道实际的情况，但是从各种媒体财经新闻上的报道来看，确实是变大了。包括训练卡也从原来的这个英伟达的卡为主，开始切换到比如说10万张卡的国产集群。对，去做训练推理卡是更加会，就理论上来说它是更更简单的。对，是的，所以我觉得应该还好，现在没有到，说供应完全供应不上的阶段。

Ok ok ok行，那我们来聊聊蒸馏。八月份这个词已经被很多播客节目都都聊过了。大家在小宇宙搜一搜，真的有非常多的词，我们就不需要介绍蒸馏是啥了，就听听你的reaction。就是你觉得蒸馏现在的情况。

中美就是互相蒸馏，谁也别说别人没蒸馏，谁也别说自己没蒸馏。你比如说中国的开源模型，它又不是只发开放权重就结束了。大家发技术报告。

好多东西全部都说的。对，这是他都说的。

技术报告里那可是真金白银的说了。我新提出的架构上的提升。比如说之前DeepSeek的对KV cache的优化，比如说kimi对KDA attention机制的优化等等。这都是架构层面的优化。

而且DeepSeek其实当时是根据最近能出来的那个访谈的那个稿子，看起来是他公布了一些成果，没有公布全部成果。所以他能够在实际使用之中比别人还是会厉害很多，他的成本还是比别人低很多。所以他的KV cache公布已经很厉害了。

所以你会发现这个就实际上就是是海外的模型也会去参考你中国模型的一些技术方案和架构的贡献。那我来蒸馏一下，你这不很正常吗？对。

i guess我想可能更聊蒸馏的这个事情其实是关于张一鸣的那个讲话，就是跟大家简单介绍一下背景。就是其实在过去几个月当中，很多美国公司指责中国公司进行大规模的蒸馏。他们指责的公司主要是根据公开信息，他们说的是千问、MiniMax DeepSeek和kimi他们没有说智谱，我记得是这样子。

你笑什么？大家肯定都有。

对我没有说智谱哦OK所以现在大家。

都比较清晰的是看到这个趋势，就包括之前的中转站，其实跟这个蒸馏也是有关系的。

我之前还做过一期节目，我当时想问中转站那个人说你有没有把你的数据卖给谁，或者是谁来找让你买来这个数据。因为这对我来说，我认为是一个投资角度加分项。如果一个大模型公司愿意去蒸馏别人且蒸馏的好，或者有主动竭尽一切方法去得到这些数据，我认为这对这个公司是一个利好。Ok我会愿意买这个东西，我先表达一下我态度，ok我会愿意，我认为这是个好事。

我们再回到刚才张一鸣讲的话，张一鸣认为这不是个好事。张一鸣认为就是第一，你如果是学生的话，然后天天去抄老师的作业，你是永远超不过老师的，你永远不可能，你只能追赶，你真正无限趋近，但是永远不可能翻上去。这是这是一个这是一个问题，就是永远不可能比。

它是取巧。

取巧这是第一第二的话就是从组织结构的，组织建设的角度来说，你最后就end up你这个公司就特别多会蒸馏的人就感觉很多黑客对吧。但真正的数据清洗，预训练的准备处理，然后训练的这些一系列的东西，就可能都就就组织架构就有点搞不好。所以张一鸣这句话，我觉得是，可能一个企业家对这个事情有更大的追求。

但他这句话同时也把蒸馏变成了一个负面的词。Ok蒸馏在科技界其实之前不是一个负面的词，怎么说呢？比如说举个例子，以前它可以是一个我们在家里面用的Claude Code，是一个就Opus是个巨大的模型。但如果我想在一个手机上用，或者我想要在一个电脑上用，或者说light flash它都是一种蒸馏，它是都是从大变小的一个地方。就是我如何能够在很小体量之间又达到同样的效果。但是它其实是一个我把大的所有的智慧收集到小的智慧的一个方式，这是一个正常的方式。

当时应该是DeepSeek也做过很多这种事情，DeepSeek把自己的大模型蒸馏成小模型。他其实就是说我这个更便宜，更好用，价格更好对吧？这是一个性价比的方式。但张一鸣的讲话其实把这个事情定义为负面的对吧？这个负面有很多原因，当然我们就从道德上是不是负面，从我们法律上是不是负面，在中美地缘关系上是不是负面，我们我们可以再再讨论。

但就是我自己个人认为它不是一个负面的词。而且我想要提这个例子是啊，这两天我在即刻又发这个东西，我就觉得我提了一个例子是说，你觉得拼多多是一个蒸馏的公司吗？就是我认为在2015年到1617年的中国那个时候，我们假设那时候的电商环境跟今天的中美环境是一样的。中美环境是说，我有卡我不让你用，永远卡着你，你被卡脖子，你发展不了，你就会被永远被我限制住。当时的中国电商环境是有二选一的，所有电商公司就完全打不了，真的是打不了。所以就京东就自营，自营可以活下来，其他的平台都活不下来就行了二选一。所以在有二选一的情况之下，当时拼多多开始主要是用砍一刀这种我认为是叫做可以说是我不知道这个词对不对，就是蒸馏腾讯电商关系的腾讯社交关系的一种方式，或者是他其实是一种取巧的方式，对吧？然后让自己有了上牌桌，让自己往前走的机会，才有了最后拼多多能够市值超过淘宝。

你说拼多多蒸馏这个就我听刚刚听的时候，我还因为我脑袋里想的的那个蒸馏的方式和你前面说的是两回事情。Ok ok你前面那个我觉得还是偏他的一个社交裂变的打法探究。对你确实像你说的，他是在蒸馏这个微信的社交关系对吧？第二个蒸馏我觉得是拼多多它其实是就包括它后面做Temu的方式都是。比如说国内本来人家是做一个品牌，做一个独立站，然后卖东西。然后他现在把你的这个能力抽象出来，对吧？取你的精华，我变成一个白牌产品。

他是全托管。

他就是他就是把你的供应链蒸馏出来。他对，因为蒸馏本质上就是萃取精华。对，是的，我就把你最精华的东西抽出来，然后我。我自己去卖，他是这样的一个状态。

我反正觉得如果把整个模型的迭代优化分成三块。第一块是架构优化，第二块是数据优化，数据优化里面也包含了合成数据。然后第三块是通过蒸馏带来的优化。蒸馏和数据那一块其实是有非常大共通性的。因为很多的合成数据，其实你也可以管它叫做蒸馏。

就好像有人说就是很多有些模型公司不说是谁，但是通过开中转站的方式来获取真实的生产环境数据。

它就是蒸馏。基本上国内的大模型公司都有自己的中转站业务。

就是马克汤说的不是我说的。

都有自己的中转站业务，各自做自己的提升。这考验的是一个组织的管理能力，对吧？就比如说你的多少的人员的配置的重心是要做架构提升的。但他不耽误我去另外的去做一些蒸馏，去把后训练的能力快速补齐。我觉得这个没有任何问题。这也是为什么我们确实看到国内的这些前沿的大模型公司，它确实是有架构上的不断的优化的。而且这个优化又会被美国的两家闭源公司积极采纳，大家互相成长，开源社区的价值就是这样的对。

而且如果他蒸馏出来的东西是闭源的，我觉得问题会更大。但它蒸馏出来是开源的，所以美国有研究，两个人反对，但是很多人支持。我想明确一下刚才我描述的拼多多的蒸馏的情况。拼多多的那种方式肯定不是一个叫做蒸馏的方式。因为我们现在讲的是一个偏模型技术的形式。我想要的事情是说，当你在商业环境当中遇到一个比你更大的人，且对你有一些超出你竞争能力的限制的时候。这时候有什么方式能突破和取巧，能够让自己活下去，能够让自己长大。然后因为你长到一定体量的时候，你就有超过它的可能性。就比如说拼多多一开始如果只是和微信靠一开始的砍一刀，那必然不能发展成为后来的拼多多。他确实是一步一步往上走，走到一定的量级的时候，他能够再翻上去一步，这时候突然成为了最大的那个我觉得可能是这样的情况。

先模仿后超越。

对对对，所以我的主观期待是觉得创业公司在面临大厂和面临芯片短缺这两个问题之上，就肯定要想更多的方法去弯道超车。因为你可能要一直走弯道，一直走才能够活下来。

但大家要坚信的就是我们国家的这些企业，不管是这次说的AI机器人这些新兴的产业，包括像车子对吧？其实现在很大程度上都是在引领整个世界的。

都是弯道走走，然后开始就直接变成第一名了。

对你就比如说现在车的主动主动式的悬挂，那这些都是BBA都没有的。

就是你做着做着你就会发现他们就开始出来有更新的东西了。对，但主要还是要在牌桌上。

所以大家还是鼓励为主。

反正我觉得八月份这种事情很复杂，我自己个人是对蒸馏是比较鼓励积极正面的态度。

世界上反正最不鼓励的是Dario。他不是最近发的那个Fable 5.1，额外增加了一个反蒸馏机制。

对，是的，Fable 5好像我有听说有人说蒸馏变困难，是真的吗？

对他可能加了一些机制。

但这个真的还是可以继续做，还是它难度增加，但它并不是不能做，可以做都开始做。

就比如说很多的这个跟中转站其实是一样的，它可能发生是在coding plan里去去蒸出来的。对它不是实际的去调用，用官方的那个付费API整出来的。

Ok那这个。

你怎么没有办法影响，没有办法去拦掉了。

比如说现在GLM-5.3或者是K3，这些都已经如此逼近Fable的情况之下，中转站的生意还好吗？

好啊。

为啥呢？因为它的差别就像。

我前面说的，那些大厂里面的员工还是习惯用最好的，就是我用惯了。就比如说你让我现在不用Codex让我去用WorkBuddy，我好像也得想一想。

由奢入俭难懂了。

OK是这个意思？其实我也是，其实你不用说他什么边际的提升没有那么多，这个东西就是一个习惯问题。我们上次也聊了这个切换成本的问题。

对OK然后我们再讲讲最后的一个就是关于中国办公软件的事情。然后我回头我把这个链接再放到show .

notes里面上来编辑精选。

对，编辑精选就是很多人听到，然后很多大厂的员工在给我一些不同的反应。他们觉得说哪里有你说的这么差，造谣我们这个公司做的可好了。然后也有一些前员工，尤其你的钉钉那段，就是很多钉钉的员工来说，就比你们想的还要可怕。虽然举了很多这种例子，然后我看了就觉得，ok 耳目一新，阿里是一个有问题的公司，没想到钉钉的问题更多。

来我们说一下八月份的中国AI办公软件的这个情况。第一QuestMobile有一个数据出来的，还蛮特别的。讲了一下中国的几个大厂最新的月活数据，号称WorkBuddy应该月活是600万。

这个是截止七月份的。

八月份应该又增加了一些，因为毕竟广告打的全世界都是。但是截止七月份的话，是一个WorkBuddy在六百多万，然后QClaw是在200万，TRAE是在200万，Qoder是在二十多万的一个水准。这是在七月份的一个QuestMobile的数据。假设他们八月份全都翻倍的话，那也会是在WorkBuddy，可能上千万的MAU which I highly doubt。我听说的另外一些数据源是说WorkBuddy可能是在一个百万级日活的情况之下，可能就是小百万。所以这个跟我不知道总办的人认为这个数据符不符合他们的KPI，或者是符不符合他们的预期，因为毕竟广告投放非常大。

我这次不是出去玩。

你不会是在阿尔卑斯山的山顶看到了WorkBuddy的广告吧？

That's not gonna happen. 首先跟大家聊一个跟这个投资什么没有关系的事情，我是飞到瑞士的日内瓦广告是完全两种东西。我在中国上飞机之前，我看到的是千问办公专业的人用千问办公WorkBuddy豆包，阿里云火山引擎，这是一类数据库类型的产品。到了日内瓦下飞机，当然因为我去的那一周正好都是那个比赛，所以都是各大运动品牌，就完全是两个世界。然后回国的时候又再次感受了一下，因为走那个廊桥实在走太长了，全是铺天盖地的办公AI的广告。我觉得中国人是被办公禁锢住了。所以我前面也想你马上去硅谷了，可以看看一下美国的那边的广告是哪一些类型的，反正欧洲是天壤之别。

美国的话可能都是想要融资的公司，就是去去刷那些巴士，那些广告牌。对我觉得就很有意思。我知道你刚好你讲的事情让我岔开了，我想到最近一个事情，就是你知道在Stanford的毕业典礼，上了Google的CEO Pichai去了。然后去了之后学生们不是很喜欢他。这个事情我觉得很有意思，因为Stanford已经是个学美国最AI或者是AI-native最接近AI的大学，对吧？它是，Stanford是like，I don't know，。

美国。

浙大清华。对，清华可能也不是很高兴。你这样说吧，清华觉得自己不是美国Stanford很有意思。他讲的事情是说很多学生觉得说对于AI有很强的一些负面情绪，然后AI替代人，AI危险，AI就想把我取代掉，AI什么的怎么样，就很多这样的情绪。这其实在美国非常的普遍，我不知道为什么中国好像很少看到或者没有中国。我很少在社交媒体上看到说我们我们要抵制AI我们要怎么样，很少有这样的情况。美国还有那种对data center的那种抗议，对吧？这个就岔开另外一个话题了，但是美国很多这样的情况，那中国其实没有我我然后中国人反过来，我们高度的拥抱AI然后那种现在的大博主，这种赚心中的大博主都是那种AI教程型博主。如何让你更用AI就副业搞钱，打第二份工怎么样，我觉得好不一样。中国机场那么多办公软件。

和数据库。

数据库和云，那那其实反映的就是他肯定是经过衡量测算发现这个效果是好的。去机场打广告也不便宜，打完之后确实对他们的产品下载使用时长真的是有增量，他们才会愿意打这广告。对中国人真的是好爱工作。

你说为什么两个地方的人不一样？首先欧洲人是跟我没关系。

我们只有个Mistral了，法国人的公司就分分钟也要垮掉的对。

就是我我只管我下班的时候要从日内瓦河飘回去，然后我要去这个山上徒步。我那一周是这一类的关键词，我一个都没听到过。我觉得美国人他又能接触这个东西，同时他的生活方式，他们的这种对待工作的态度，就是他们很是很强调work-life balance的。很多人会觉得，我好像不卷就不行了，中国人是我们习惯卷了，你是想尽一切办法去让自己变得更竞争力的角度去思考这个问题。美国人是以我好像马上我就没有办法像我接着这样生活的这种角度去思考问题对。欧洲人是这事儿跟我没关系的角度去思考这个问题。

我那天看一个做饭的节目，有个厨师说另外一个厨师70岁了，正是出来闯的年纪。这句话在欧洲被听到。

应该要上法庭，虐待老人。我们在抛开这些投资或者科技发展的角度先不说，我总是觉得大家可以看看多样的生活方式。就是不是只有在办公室里面吭哧的使用WorkBuddy，使用千问办公才能活好人的这一生的。我们国家大家都太努力了，可能失去了很多探索美好的机会。

你现在说了一些非常不卷的话，那我现在要又要把你卷起来。我猜想马化腾可能是同时在听这个节目的对，马云也在听，对，两个马老师都在听这个节目，你会怎么去评价？目前就是办公软件的战争，到目前的这个阶段，你觉得会是一个好的战争吗？支付战争打完之后，其实是有明确的好的壁垒或者是好的结果的，我认为是好的。然后外卖战争打到现在已经很明显就是烂尾了。这个战争你觉得这个战争是好还是不好的。

终局会是怎么样的？现在这个战争才刚刚开始打。就是我我们之前应该提到的一个观点是办公AI他可能先从辅助再到替代，再到真的变成一个数字员工去扩充这三个阶段。现在远远没到第一阶段的完成状态，他还在辅助人帮人把自己的效率提升的到最高的机制这个方向在努力。

我们其实可以看到，其实国外的一些产品，这类似的产品营销，中国也有非常优秀的创业的AI应用公司在做。就类似于Grok Bot。Grok Bot那个产品，中国是非常早就有一个AI应用公司在做的。我现在最烦的就是别人开会的时候跟我说，这个东西是AI帮我写。你不要告诉我你是用什么写的，你自己写的还是AI写的，跟我没关系。这个东西你交上来的作业就是你的作业，对吧？那AI就是辅助你未来如果是大家每个人都有一个Buddy，大家都有一个悟空。那是悟空跟悟空去聊八戒跟八戒去聊。

八戒跟八戒最后可能是Buddy跟悟空没有我我为了拿补贴券，拿了悟空Buddy和TRAE什么都都装了。

对，就是大家未来就会发生这种agent网络的A2A的一个沟通。然后可能是团队和团，就比如说一个组是内部的沟通，也可能是供应商和客户之间的沟通，人和人的沟通这个就会变得非常复杂。

是的，然后agent之间的payment这东西就会但我认为这可能是一个重要的我发展方向。我觉得WorkBuddy是一个什么产品呢？我指的WorkBuddy指的是说所有类型的这种人人做主角，然后就是agent做助手或者是工具的角色的这样的一个战争。他最后面临的问题是，其实是有点做一个技术方案去适配这个世界。然后那存量的世界可能就是有问题的，然后他硬要去适配，结果用户不买账，又不喜欢用，用完之后又觉得会把我取代，就很处于很长时间很拧巴的状态，感觉不太好。

只能说如果步子迈得太大，直接像你说的做第三代数字员工，那他可能要扯着裆。

对，那可能就是另外一个问题了，就是在中国可能会有别的问题。

你对大厂来说是说他也很难去论证这个事情。你如果要证明一件事情是有效的那可能是商业化收入，他可能是活跃数据等等的，然后留存转化这一些数据。但是如果是个数字员工，你要劝说付钱的那个人，他是更难做出这个决定的，对吧？现在就是明显的是大家为了提效，为了去砍人头去做的一个工具类的使用。那你要是做数字员工，那你就是涉及比如说集团战略，对吧？这个组织规划怎么搞，组织形态是什么样子的。它就是更复杂的一条链路，就像我说的，它可能跟那个fake it until you make it一样的，它最开始就必须是有几个明星公司出来做做这个case，对吧？这些明星公司可能是不付钱的，它也是为了试。

而是我这次去硅谷也是想要去看一下有没有什么。因为我觉得硅谷相对来说大的公司，我就是说可能千人以上的公司，在如何用AI这件事情上，肯定比中国的很多公司走得更前沿一点。所以要看别人是怎么用的。

因为我觉得这个组织关系或者组织方式其实是非常重要的。现在其实比较少播客，或者比较少人去讨论这个问题。因为这个通常是需要那种企业一号位出来讨论自己的公司为什么做不好。就是很多人不愿意说这个事情，但这个其实对于社会是很重要的财富。就是在新时代的这个很特别的工具出现的时候，我们的组织应该做什么样的调整，什么样是应该做，什么样不应该做，什么样是短期阵痛，什么是社会代价，这个可能就要是充分讨论的。但现在的情况确实比较少能说这个事情。

然后当时Michael那个播客里面也提到一个事情，就跟你刚才echo一下。他当时在一堆数字员工的可能性当中选择了做marketing。因为其实marketing对接的人都还是数字。比如说我帮你做marketing做投放，我帮你去对接YouTube广告，他一整个工作流是跟数字打交道，他不需要跟真人或者跟线下物流环境打交道。他当时讨论过，我们当时还offline讨论了很多不同的类型的数字员工都会有各自的门槛或者是局限，他都做不了，所以他最后就是决定你做这个事情了。

大家可以关注一下。

还有一页我觉得是很有意思的公司。最后一个问题，关于宏观的事情。过了labor day，我相信在我们的播客放出来的时候，可能Anthropic已经准备要上市了。我们可能已经要准备做完Anthropic IPO特辑了。但是现在的话宏观确实出现了很多问题，很多令人觉得有点担忧的事情。比如说最近一段时间日元大涨，比如说最近一段时间的美债，整体的就是到了非常高的位置。美债已经现在不管你降息不降息，我们美债都是在逼加息的。这个情况美债日元石油价格又重新回到了相对的高位，现在应该是已经九十多块钱了，就是打仗天天都要打，远远都打不停，虽然已经不上头条，但是还是去持续的战争。

之前的贝森特美国财政部长宣布的这个financial twist，Treasury Twist, 把发短债买长债的这些事情，然后以及到最近的联储主席FOMC的新的比较鹰派的讲话，这一系列的宏观的因素其实都非常的动荡。就是你觉得八月份你看到哪个宏观的因素，你会觉得说特别，那你觉得这个好像有点不一样，这个肯定要多。我想一想。

我前天看到一张图，还有跟AI相关。他说AI未来假设它发展的结局有两种，一种是它泡泡破掉了，一种是它非常成功。不管是哪种结局长端的利率都会跌。如果AI特别成功，那就代表着AI的渗透率变得非常高。

生产率大增。

所以就会出现某种程度上上的通缩。对那出现通缩之后，长端利率就会下降大跌。然后第二种就是泡泡破掉了，泡泡破掉所有AI产业链上的股票对吧？纳斯达克全部爆炸。对，爆炸之后投资者就会去买国债，然后一买国债利率又下来了，所以他不管either way长端利率在可能27年年底随着AI的结局有一些明了之后，会出现必然的下跌。那只是说在过程中，现在的整个的财政的压力，然后现在的通胀的压力，都会让短期的这个利率一直处于高位。然后你像财政部、美国财政部一直把长端的利率尝试的再往下压。

对，但它都有一些饮鸩止渴的感觉。对它毫不解决实际问题，那确实就是市场在通过交易的方式在逼着美联储去加息。就我自己个人的感觉。

是我认为加息的概率相对来说可能还是比较小的。但确实我能感觉到现在投资人对对于美债危机这个事情的定价是越来越大的。你说美债危机爆发应该是什么样形式爆发，对吧？就是美元出现危机，那到底最后他的结局是什么样的？谁来救？怎么救？

然后这个事情比较tricky的，很有意思的一点是现在处于一个狼来了的状态，轮流出来说一句话。他说一句话第一次可能对于十年或者30年有一定影响，然后可能降了几个点对吧？大家觉得唉唉好像有市场指市场的听话，ok然后第二次再说，第三次再说，等到说第15次的时候，这个是递减效应。已经完全没有人理他了。

他最近做的这个Treasury Twist就是发短债买长债这个事情第一天有反应，第二天第三天一个星期全部就回来了。所以导致他现在美国的长端利率是在07年以来最高的水平。怎么看这个事情？反正接下来看说接下来在九月份的话，我觉得会不会加息或者加息。如果不加息的话，那会有什么样的言论，以及中期选举可能是比较重要的信号。然后我感觉这个美债危机是一直没有办法救得了的。但我不知道接下来会出什么样的更有意思的事件，会影响整个资本市场。

就美国的这个债务问题，你像桥水的Ray Dalio都已经说了几年了。

几十年了。

十几年肯定是有的，你就看它是处于一个要爆不爆，还是真的爆了的一个状态。他如果是一直是有通过方式把这个影响，通过这个做时间差，把这个影响往后延，人家还活着，那就还能顶一顶。对但是如果像这个利率持续的走高，那对包括我们现在大家关注的这些硬科技成长端的影响是非常大的。

对，因为这直接增加了大家的融资成本。你像现在的Google也好，然后这些大厂自由现金流都已经转负的情况下，大家都需要通过融资。不管是股权融资还是债务融资，本质上都有资金成本。你的这个国家美国整体的利率是往上抬的一个状态下，大家的融资成本都会变高。那潜在的就是说ROI就变低对吧？ROIC也变低，那所有东西就这个故事就都往负面的方向去走。这也是为什么大家关注这些宏观的新闻，本质上就是在关注他对这些大科技有没有下杀的一个影响。

但同时间你可以理解说现在的股价是在是在30年期是5.3的情况之下的这个股价。那如果30年期如果往往下跌到4.7、4.8的话，那股价应该是什么样子？

有可能是不一样的。对他要看他有没有出现倒挂。对，就不也不能单从一端的长端的角度去看它，如果出现倒挂也是不好的。

对，但倒挂现在感觉有点困难。

对，有点困难。他现在的趋势是就是你像贝森特的动作，是想让他往倒挂的方式走，但是他明显不听话。

对，是的，我觉得这个事情很有意思，反正我觉得这个问题有点太大了，反正有我我们也只能随便的聊一聊八月份的情况。今天的话题主要还是围绕这个AI的资本泡沫，然后我们聊了很多东西，包括从循环借贷，然后Jensen Huang的循环借贷，然后就钱一堆对吧？然后到底是不是支撑了这个泡沫？这泡沫什么时候会破裂？Michael Burry说他要破裂很多年，Ray Dalio说这个美债要破裂很多年，但好像目前为止没有。这个月的话我们要看到，Anthropic可能很快要上市了。然后在这种中国模型的斩杀线的追杀之下，是这是这是这是追杀线，而且它不是斩杀。

现在是追杀线追着你杀？

对它追的是Anthropic。Anthropic在IPO的过程当中，他路演的时候就跟投资人会怎么。

解释？它肯定跟你说我憋着一个大的一直没发。

对，是的，我觉得有可能。对，然后直接发一个Fable 6。

今天GPT的那个Astra出来了吗？对，Astra特别炸裂是吗？反正每次都是这样。

对，因为你不炸裂不会发。然后我们刚才前面还讨论了这整个中国的AI的情况，蒸馏的情况，然后追杀线的情况，以及机器人行业的一些情况。但这些的话可能都还是受到全球的一个宏观因素的影响，包括美债、日元、石油价格，还有黄金走势这一系列的情况。所以接下来可能我们在一个月之后再聊一聊，看一下九月份会发生什么事情。因为基金经理从我们暑假回来了，觉得应该会更加热闹一些。

大家都从山里回来了。

对，是的。Ok好。

谢谢马克汤。好，下期再见。

好。