硅谷顶级投资人爆猛料：软件被AI吃掉，硬件被中国拿下！AI只剩两王争霸，未来3年推理算力暴涨9万倍

泡股

编者按：本文整理自著名投资人、思想家纳瓦尔·拉维坎特（Naval Ravikant）的播客节目《Naval》最新一期《Live in the Future》。这一期是一场「火药味十足」的创始人圆桌，同桌的还有三位重量级嘉宾：Y Combinator（YC）掌门人加里·谭（Garry Tan）、AI 公司 Abel 的创始人丹尼尔·弗朗西斯（Daniel Francis），以及 A-List 的创始人法尔布德·尼维（Farbood Nivi）。

这四个身处 AI 最前沿的人，把他们看到的、兴奋的、也焦虑的东西，一股脑倒了出来。他们抛出的判断，一个比一个大：

「未来 24 到 36 个月，推理算力会暴涨大约 9 万倍。」——加里·谭说，很多人觉得英伟达被高估了，可「万一它其实是被低估了好几个数量级呢？」

「现在真正的瓶颈，根本不是智能，而是成本。」——他们把跑一套 AI 智能体的月成本，从 100 美元一路压到了 2.84 美元。

「两年前，AI 赛道还是『五王争霸』；而今天，只剩下两个王者。」——谷歌为什么掉队？答案不只是模型不够好。

以及一个反常识的判断：软件正在被 AI「吃掉」、硬件被中国拿下，那么这个世界上唯一还没被「商品化」的东西，是「做 AI 研究」本身。

读完这篇文章，你会了解到：这群人眼中 AI 真正的瓶颈与拐点；「AI 焦虑」和「AI 狂喜」为何是一枚硬币的两面；一场关于「该不该让 AI 替你写作」的精彩争论；以及他们对开源与闭源、中美格局、乃至「骑上 AGI」的诸多大胆判断。

/01/ 未来 3 年，推理算力涨约 9 万倍：算力，正在重新定义「可能」

这场对话的第一个「炸点」，来自加里·谭。

作为 YC 的掌门人，他坦言自己曾经「落后于 AI 曲线」——2020 到 2022 年那波他没赶上，因为从小听着「AI 永远不会来」长大，以为它会像可控核聚变一样遥遥无期。可当它真的来了，「来得太快了」。为了追赶，他「连续四个月每天只睡 3 小时」，硬是从「完全不会写代码」变成了「教别人怎么用 AI 写代码」，还做出了一个氛围编程（vibe coding）领域排名前 100 的开源包 GStack。

而他悟到的最「疯狂」的一件事是：只要你愿意一年在 token 上花 10 万美元，你现在就能过上「2028 年普通市民」的生活。因为趋势清清楚楚——token 成本会一路下降，而算力会疯狂上涨。他给出的数字是：未来 24 到 36 个月，推理算力会暴涨约 9 万倍（哪怕估错一两个数量级，那也是「数量级」级别的增长）。

更关键的是，这不只是「用量」的增长。「每往上翻一个数量级，就会有新的能力涌现出来。」他说，正因如此，「很多人说英伟达被高估了，可万一它其实是被低估了好几个数量级呢？」

而另一位嘉宾丹尼尔，则给了一个来自「一线战场」的判断：「我认为智能不是瓶颈，成本才是瓶颈。」他的公司给每个用户都跑着一套专属的 AI 智能体系统、能弹性地「起降」成千上万个 agent。一开始，用最强模型跑一套要每月 100 美元；他们花了三四个月，硬是把成本压到了2.84 美元。

在座的共识是：这，是 AI 有史以来「最差的样子」。几个人复盘了 AI 的几个关键拐点——图像扩散模型第一次让人「哇」出声、ChatGPT 让对话成为可能、o1/o3 这类推理模型又是一跳，而真正把「实用」这扇门踹开的，是 2025 年 12 月前后 Claude Code（编程智能体）的成熟。「在那之前，AI 就是个更好用的谷歌搜索；而 Claude Code，一下子解锁了一大串真正能落地的用例。」

/02/ AI 焦虑与AI 狂喜：当最懂行的人说「人类没什么可做的了」

但硬币的另一面，是焦虑。

纳瓦尔说，几年前他发过一条自己很得意的推文：「很快，每个人都会有『AI 焦虑』。」如今，这句话应验了。而焦虑最深的，恰恰是那些最懂行的人——他认识的很多前沿实验室研究员都陷入了抑郁、压力巨大，因为他们真的相信「这东西可能会终结一切」。他甚至提到，早在 2021 年，第一批他接触的研究员就在认真考虑「要不要不生孩子了」，因为对孩子的未来感到恐惧。

更让人不安的，是「字里行间」的信号。纳瓦尔说，那些「最该知道的人」，正在用各种方式表达同一个意思：未来一两年，AI 会自己按需搭建一切工具，人类甚至不再是「消费者」，因为到时是 AI 在和 AI 对话；而它要解决的，将是材料科学、物理、数学、工程、健康领域里那些最根本的问题。

问题在于，这种情绪会传导给街头巷尾的普通人，让他们愤怒、恐惧——而恐惧，往往是行动的前奏。桌上有人一针见血：你不是一个人活着，你活在一个叫「人类」的、轰隆隆奔跑的兽群里；如果这个兽群因为愤怒而冲向悬崖，你是没法一个人淡定地坐在崖边的。他们观察到，这种情绪已经开始有了现实出口——比如「以缺水为由」去围攻数据中心（他们认为「缺水」只是被找出来的借口，真正的驱动力是「我要下车、我不想被替代」）；而更大的风险，是走向国有化。

不过，几位嘉宾也给了「解毒剂」。他们提醒：技术替代从来不是新鲜事——100 年前，美国一半劳动力在农场，如今只有 2%，但我们并没有 48% 的失业率，而且人人有饭吃。真正的问题从来不是「会不会替代」，而是「转型的速度」：上一次农业到工业的转型花了六七十年，而这一次，快得多。

而他们自己的亲身体验反而是——用 AI 的人，工作只会更多。「我现在同时跑着 6 个 Codex 智能体，是这辈子干得最狠、产出最多的时候。」一位嘉宾说。纳瓦尔总结了那句最冷静的话：「今天你之所以被 AI 取代，唯一的原因，就是你拒绝使用 AI。如果你在用它，你手上的活只会比以前更多。」

/03/ 别让 AI 替你写「给人看的东西」：一场关于品味与真诚的争论

这场圆桌里最精彩的交锋之一，是关于「该不该用 AI 写作」。

纳瓦尔的立场很鲜明，也很「守旧」：「当你写一样东西、是给另一个人看的，如果它是 AI 写的，那是对读者的不尊重，是在浪费他的时间。」他的逻辑是：AI 写的东西又臭又长、太「临床」、太啰嗦；你真正该做的，是把想法压缩成最凝练的那个「洞见颗粒」，去尊重读者的时间。「否则，最后就是你的 AI 写、我的 AI 读，你我两个真人都不在场了。」

他还有一个更深的担忧：好文笔和好口才，都是「好思考」的产物。如果你连自己的东西都不写了，「你会慢慢失去把话说好的能力」。在他看来，好的写作，本质是新意（novelty）——是意料之外的东西；而一个「从回归里猜下一个词」的模型，天然做不出真正原创的东西。

但加里·谭针锋相对：「那只是因为它『开箱即用』的质量还很烂而已。」他说，如果你搭好评测框架（eval harness）、喂进足够大的语料、做足够多的跨模态评测，你完全可以把 AI 的文风调到「以假乱真」。他甚至打了个赌：「等到下一两代模型，不出 9 个月，『AI 写作』这场争论就会彻底消失。」他还展示了自己那套「疯狂」的系统：把自己说过、读过、写过的一切——邮件、聊天记录、私信，全都灌进去，攒了约40 万个 markdown 文件；再用一个他戏称为「头脑风暴模式」的工具，把多个互不相干的「向量空间」交叉、让好几个前沿模型来回重排，「专门给我挖出金句和好点子」。

不过，争到最后，双方其实达成了一个微妙的共识：用 AI 来「头脑风暴」很好——让它给你近义词、给你联想、给你旁支信息、甚至和你抬杠；但别用它去生成那个「最终要交给人去读」的成品。纳瓦尔那句话很传神：「给我发那个 prompt 就行了，我为什么要读你让 AI 生成的一大堆废话？」

/04/ 开源 vs 闭源：一个关于「中国战略」的反常识解读

聊到开源与闭源，几位嘉宾都承认：中国的开源模型，好得「令人难以置信」，而且便宜 5 到 10 倍。他们点名MiniMax、智谱 GLM 等，直言「配上一个好的框架，用起来非常好」。他们还观察到，开源追赶闭源的「时间差」，正从 12 个月缩短到 9 个月、6 个月，如今有人说只剩 3 个月——而且是「参差不齐」的：有些领域已经追平，有些还差着。

在这里，纳瓦尔给出了一段全场信息量最大的战略推演：

他的框架是——软件曾经是「护城河」，因为它有网络效应、有锁定；但如今，「Claude Code 把软件烧掉了」——软件正在被 AI 商品化（commoditized）：只要你能把需求说清楚，AI 一两下就能把它造出来。而硬件呢？在他看来早已被中国「商品化」：深圳的生态之完整，让「任何你能造的硬件，在中国都能更便宜、更容易地造出来」。

于是他抛出那个反常识的结论：当软件和硬件都被商品化，这个世界上唯一还没被商品化的东西，就是「做 AI 研究」本身——它成了「新的软件工程」。可要命的是，软件工程曾经是「人人可参与」的（当年卡马克和罗梅罗几个人就能鼓捣出《毁灭战士》去和 EA 抗衡），而 AI 研究不行——它需要海量 GPU 集群、海量专有数据、少数顶尖研究员，再叠加监管俘获（regulatory capture）。所有的价值、所有的「卡点」，都在向 AI 这一环节坍缩、汇聚，而它被极少数公司握在手里。

而他对「中国为什么猛做开源」的解读，尤其耐人寻味：如果软件被彻底商品化，赢家就是握有硬件的一方。所以（在他看来）中国乐见软件被商品化——通过「公私合营」式地补贴各家实验室、鼓励它们把模型开源，让整个软件层的价值被摊平，从而让自己在硬件上的优势得以延续。他半开玩笑地说：「某种意义上，如今让我们这套体系还能运转的，恰恰是中国政府在补贴开源。」

（关于人才，他也观察到一个现象：如今全球顶尖的 AI 数学家和研究员里，华人占了极高的比例——他们往往彼此相熟、圈子重叠、跳槽频繁，而「换工作时会把数据一起带走」。此外，前沿实验室的安全防护远达不到「国家级机密」的水平，模型权重被泄露、被「蒸馏」几乎难以避免。这些是他的观察与判断。）

/05/ 「五王」变「两王」：为什么只剩 OpenAI 和Anthropic，谷歌为何掉队

一个残酷的行业现实：两年前，人们还以为 AI 是「五王争霸」——谷歌、马斯克、Meta 都是玩家；而今天，只剩下两个王者：OpenAI 和 Anthropic。

为什么？纳瓦尔的分析很犀利：这两家之所以拉开身位，第一，它们是唯二「直接靠模型赚钱」的公司——不靠别的业务交叉补贴，现金不会枯竭，反而能把利润再投回去；第二，它们有极其活跃的用户群，而如今很多能力提升来自强化学习，用户的真实使用轨迹，正好为模型的进化提供了源源不断的「导航」。至于马斯克的 xAI，他认为「还有一次机会」——SpaceX 上市带来了充足弹药，加上「太空数据中心」的想象空间，「别轻易赌马斯克输」。

而对谷歌，几位嘉宾的评价近乎「痛心」。他们认为谷歌「掉队」的根子，不在模型本身，而在组织：产品线臃肿重叠、「到处是产品经理式的平庸（PM slop）」、连一个基本的付费订阅 App 都做得一团糟；更深的是激励问题——最好的人才都想要 OpenAI、Anthropic 的股票、想和最强的同事共事、想要那份数据集，「没人愿意被一堆产品经理和历史包袱捆住」。

有人调侃，谷歌需要的是「创始人拉里和谢尔盖亲自回去大刀阔斧」。对Meta，批评则集中在「靠砸钱买人堆不出文化和士气」——「你根本分不清里面有多少是『传教士』、多少是『雇佣兵』」。

至于创业公司还有没有机会？他们的判断很矛盾：一方面，公司规模在缩小、个人杠杆在放大，小团队能做的事更多了（「有人不靠大额融资就做到了 1 亿美元 ARR」）；可另一方面，「你在卖什么？」——如果卖的是软件，而软件正被 AI 彻底商品化，那护城河何在？

他们甚至预言：2027 年，将是「AI 框架（harness）大战」之年——到底是Codex、Claude Code，还是别的什么，会成为人们日常「万事都用」的那个入口？这才是真正的兵家必争之地。

/06/ 骑上 AGI：CEO 的「全知视角」，和 100 万 token 上下文的意义

如果说前面是「焦虑」，那这一段就是「兴奋」——关于个体和组织，如何真正「骑上 AGI（ride the AGI）」。

加里·谭反复强调的一个「大事」，是100 万 token 的上下文窗口。「人类的大脑能同时记住的，也就是『7±2』个东西——我们不过是些『小猴脑』。」而现在，一个替你干活的智能体，能一口气吞下相当于「三本《哈利·波特》」的信息量，产出上千页真正有价值、可信、可用的东西。「别老把『超级智能』当成未来的事——从这个意义上说，超级智能现在就在你手边。」

他们由此聊到一个颇具冲击力的应用场景：CEO 的「全知视角」。桌上有人举例（提到 Brex 的做法）：把一个「个人 AI」接入公司所有系统，让它掌握每一个团队的 KPI、甚至每个直接下属在会上都说了什么，CEO 由此获得一种「对公司里正在发生的一切的全面感知」。更进一步，你甚至可以让 AI「接入全公司所有系统、评估一切，然后告诉我：现在该裁掉哪 20%」。有人感慨：「这在过去是不可想象的——董事会明知『该裁掉 80%』，却因为隔着层层管理者，根本不知道该裁哪 80%。」

当然，他们也承认这背后的张力：这既是「用 markdown 和技能文件去精细地『调校』一家公司的文化」，也是一种前所未有的、对员工「全时段」的监控。而对于 Meta 把整个工程团队「变成数据标注员」的传闻，有人评价：「那太不分青红皂白了——你明明有 prompt、有技能文件、有一堆 markdown，可以精确地调到你要的产出，何必『扔核弹』？」

/07/ 那些更大胆、也更具争议的「一家之言」

需要说明的是：这场对话到了后半程，滑向了一系列极其大胆、充满争议、且高度个人化的判断。它们大多是纳瓦尔等人的即兴观点，仅代表个人立场，其中不少属于尚无定论、甚至争议极大的领域。这里只做客观梳理，不代表本文认同或背书。

关于 AI 的「集中 vs 分散」。这是纳瓦尔真正最担心的事。他反复强调：「我不害怕 AI；我害怕的是极少数掌控 AI 的人，会对我们其余所有人做什么。」如果 AI 真被类比成「新的曼哈顿计划」「新的核武器」，那走向就可能是国有化、军方接管、少数人垄断访问权与控制权。

他提到，已有迹象显示前沿实验室在配合政府审批——在他看来，「一小撮人掌控 AI」，远比「人人都能拥有 AI」更可怕。他甚至设想过一种「公平」的方案：既然你是在开放网络、开放数据上训练的，那就该在若干个月后把模型开源「，你不能一边宣扬末日、一边偷偷把『上帝』拴在自己手里。」

关于「充裕」与人的位置。在畅想未来时，他们抛出了一个有趣的概念——与其搞「全民基本收入（UBI）」，不如搞「全民基本机器人（UBR）」：让每个人都有一个能替你做饭、打扫的机器人（乐观者说 2、3 年，悲观者说 5 到 10 年，但「没人认为不可能」）。而对于「人还能做什么」，他们给了一个温暖的答案：只要 AI 还没强到完全不需要人类的引导、品味与创造力，人类就依然是环境里那个「有欲望、有动机」的存在——人会变成「AI 的驯养师」，像「宝可梦训练师」一样，去引导和驾驭这些智能体。「你唯一无法被替代的，是人的欲望。只要人还有欲望，而 AI 和机器人能帮你实现它，这个闭环里就永远需要人。」

对话的最后，他们还聊到一个耐人寻味的现象：随着人和 AI 的关系越来越深，一种「AI 依恋」甚至「AI 精神错乱」正在出现——纳瓦尔提到，有做「AI 伴侣」的公司不得不加派安保，因为真有人半夜跑到数据中心门口，喊着「她在哪个机箱里？我要把她带回家、我要救她」。这或许是这场狂欢式对话里，最意味深长的一个注脚。

写在最后：一场「活在未来」的狂欢，与一条冷静的暗线

这期播客，与其说是一场访谈，不如说是四个身处 AI 震中的人的一次「思想裸奔」。它的价值，恰恰在于它的「未加修饰」——你能同时听到最亢奋的乐观、最深的焦虑，和最出格的胡侃。

剥开所有的段子与争议，这场对话真正的信号其实相当清晰，而且自成逻辑：算力在以数量级的速度暴涨、成本在以数量级的速度坍塌；在这股洪流里，一层又一层的东西被「商品化」——先是软件被 AI 吃掉，再是硬件被规模化生产摊平，于是价值像水一样，汇流向那个唯一还没被商品化的高地：前沿 AI 研究本身，以及它背后的海量算力。

这条「商品化的瀑布」，解释了这期节目里几乎所有的判断：为什么「五王」塌缩成「两王」，为什么开源与闭源的时间差在收窄，为什么他们说「2027 是框架大战之年」，也为什么纳瓦尔真正的恐惧，不是 AI 本身，而是「极少数人掌控 AI」。

而这期节目最让我印象深刻的，就是纳瓦尔自己反复提到的那句话——「预测未来最好的方式，就是活在未来。」去亲手把 AI 用到极致，你自会对它的走向形成判断；至于那些宏大而滚烫的断言，不妨都先打上一个问号，让子弹再飞一会儿。