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本文内容整理自 Chamath Palihapitiya, Jason Calacanis, David Sacks, David Friedberg, Bill Gurley 在 All-In Podcast 频道的专访，公开发表于2026年05月30日。原始视频请参考：https://www.youtube.com/watch?v=4oq91rzQcO8
内容提要：比尔·格利做客《All-In》播客的深度访谈
AI赋能与高主观能动性： 在AI时代，抵御淘汰风险的最佳策略是进化为“AI原生”个体。那些主动驾驭AI工具实现高效学习与工作的人将建立巨大优势；相反，对工作抱持冷漠态度、仅将AI视为“作弊码”的人，注定会被时代抛弃。 AI职业发展的辩证法： 就业市场并未如预期般迎来“末日大失业”。尽管部分重复性体力劳动将被替代，但AI的普及也解放了员工，使其能专注于更高维度的复杂任务。同时，定制化软件需求的激增，反而将软件工程师等技术岗位的招聘需求推向历史新高。 监管俘获与“弗兰肯斯坦”悖论： 诸如Anthropic等公司通过大肆渲染“AI末日论”并积极游说监管，其背后潜藏着通过“监管俘获”来构筑垄断壁垒的意图。与此同时，部分AI开发者正陷入“造物主”情结，妄图打造一个全方位操控人类奖励机制的“超级神祇”——这种愿景散发着浓烈的反乌托邦色彩。 开源是最后的防线： 面对AI的中心化趋势与潜在的垄断威胁，开源模型与开放权重技术已成为至关重要的防线。这不仅是维系市场竞争、捍卫数据主权与智能主权的必要之举，更是防止美国在AI军备竞赛中陷入孤立、避免技术命脉被少数巨头裹挟的有效途径。 “AI洗白”与企业效率真相： 许多企业宣称裁员与利润下滑是受AI冲击，实则多为“AI洗白”（AI washing）。这些公司往往只是在为昔日的盲目扩招与管理臃肿买单，AI被当成了掩盖经营不善的“完美替罪羊”，这种行径甚至可能引发证券欺诈诉讼。 AI经济学的转折点： 随着大语言模型的能力逐渐走向同质化，边际投资回报率（ROI）正成为市场焦点。Token的使用效率将成为未来一年的核心命题，企业必须通过更精细的控制平面与多模型无缝切换策略，来攻克算力闲置与成本失控的难题。
嘉宾简介
Chamath Palihapitiya（查马斯·帕利哈皮蒂亚）、Jason Calacanis（杰森·卡拉卡尼斯）、David Sacks（大卫·萨克斯）、David Friedberg（大卫·弗里德伯格）是硅谷赫赫有名的投资人与连续创业者，也是热门播客《All-In》的四位常驻主持人，节目常深度探讨科技趋势、市场动向与公共政策。Bill Gurley（比尔·格利）作为顶尖风险投资人，曾作为特邀嘉宾参与《All-In》的相关节目录制。
访谈节选
主持人杰森： 兄弟姐妹们，今天我们带着神圣的团结精神齐聚一堂。在这个最神圣的日子——《All-in》播客更新的日子——我们有很多议题要讨论：AI数据中心、中国、正义，以及人类尊严。
达里奥（Dario）清算这些特殊目的实体（SPV）对“梵蒂冈”来说可不是什么好事。我们当时的入场估值是 20 billion，那可是个能赚 50 倍的好项目。好了，我们开始吧。
在 AI 时代彰显个人价值：首批“AI 原住民”
查马斯： 你对所有这些“AI末日论（doomerism）”有什么看法？比如，如果你是一个正在读高中或大学的年轻人，这是否只是在无事生非？面对这样的巨变，你又该如何去追寻梦想呢？
比尔·格利： 我在这场变革发生前就开始写这本书了，期间我被问过无数次这个问题，包括在我的 TED 演讲中。我担心的是，很多人正从事着自己其实没那么在意的工作。
盖洛普（Gallup）的一项民意调查印证了这一点。他们提出了“精神离职（Quiet Quitters）”这个词，发现约 59% 的受访者对自己的工作漠不关心。当处于这种冷漠状态时，你就会缺乏高主观能动性（High Agency），自然也不会全力以赴。
你看看杰森是如何谈论在他的各个工作组中应用 AI 的，你能听到那种澎湃的热情和高度的主观能动性。这会让你也想立刻去尝试这些新事物。我相信，在 AI 时代保护自己最好的方式，就是将自己进化成那个被 AI 全面赋能的最强版本。
然而，如果你对自己的工作漠不关心，你很可能不会去这么做，那你就成了任人宰割的羔羊。归根结底，我认为真正出问题的是心态。
主持人杰森： 我为我的公司创立了一个投资助理培训项目，因为我们希望帮助更多人进入风险投资(Venture Capital)行业。我们给他们提供了两种任务选择：一是针对我们投资组合中一家正在崛起的公司（名叫 MicroOne）撰写分析报告，提供竞争格局分析，基本上就是一份交易备忘录(Deal Memo)和公司研究报告。另一个选择是运用“氛围编程”(Vibe Coding)，完成一个我构思已久、旨在为我们的风投机构提供竞争情报的特定项目。
申请者中约有80%的人——当时有四五百人竞争六个名额——都选择了氛围编程(Vibe Coding)。我当时很震惊，我原以为情况会截然相反。任何人都能写点东西，也都能把资料丢进 ChatGPT 里生成一些结果，但这些学生是实实在在地开发出了软件。
这才是最可怕的地方。五到十年前，在 AI 出现之前毕业的学生，并不是“AI原生代”(AI-first)。他们感到迷茫无助，缺乏能动性(Agency)。但是现在刚刚踏出校门的这批学生，他们利用 ChatGPT 和其他工具在学业中一路“开挂”——我嘴上说这是“作弊”，但其实是指他们“破解(Hacked)”了学习的系统——他们简直强得离谱。他们非常清楚如何利用这些工具来轻松搞定期末考试。
查马斯： 格利(Gurley)，我认为你提到了一点非常核心的内容。我上周也说过：从来没有人去问亚马逊的仓库工人，他们是否真的想要那份工作。正如你所言，职业满意度不在于外部人员高高在上地评判你的工作是否“有价值”，并居高临下地要求你。我认为，核心应该在于去询问真正从事这份工作的人：你喜欢它吗？你想继续做下去吗？这是两个截然不同的问题。
坦白说，我认为所有关于 AI 的末日论调，都掺杂了太多前者的“越俎代庖”，而缺乏后者的“倾听心声”。现在，这种宏大叙事开始瓦解。我相信萨克斯(Sacks)本周也发帖讨论了这一点，高盛(Goldman Sachs)的 CEO 也表达了类似的观点。
命运的转折总是如此戏剧化：既然现在我们需要万亿美元级别的 IPO，所有的前沿 AI 实验室都在转变口风，纷纷表示：“哇，这将会带来一场就业的盛宴。”
比尔·格利： 马克·库班(Mark Cuban)有一句很绝的名言。他说，世界上只有两种人：一种利用 AI 实现了前所未有的极速学习，另一种则利用 AI 来彻底逃避学习。我认为这本质上就是是否具备“高能动性(High Agency)”的区别。这话说得很透彻。你是选择主动拥抱 AI，利用这些工具让你在追求目标时如虎添翼？还是仅仅把它当成一个作弊码？如果你属于后者，那你恐怕真的危险了。
查马斯： 经常有人问你，如果你身为人父人母，该如何教育孩子，才能让他们步入正轨、大展宏图并追逐梦想。关于这个问题，你有好的答案吗？
比尔·格利： 我书里的第二章专门探讨了终身学习。从本质上讲，追随你的心之所向是一项硬性要求，因为只要心怀热爱，终身学习便水到渠成。当处于这种状态时，你会不断地像海绵一样吸收和如饥似渴地汲取新知识。
我确实认为很多孩子感到精疲力竭，是因为我们把高中和大学变成了一场残酷的拉锯战，以至于他们觉得，拿到毕业证走出校门的那一天，学习就画上了句号。然而，众所周知，各行各业中最顶尖、最聪明的人，始终都在一条不断学习的旅途上。每当新事物涌现，他们都会一头扎进去，试图弄个水落石出。
我们在书里描绘的每一个人，日复一日地都对自己的专业保持着这种态度。因此，我认为真正的试金石在于：如果你没有在主动进行自我学习，那么你大概率并没有在为你真正热爱和为之着迷的事业而奋斗。
主持人杰森： 萨克斯(Sacks)，你想补充点什么吗？
大卫·萨克斯： 关于大学应届毕业生，我想说，放眼当前的整体经济环境，最具市场价值的核心技能非“精通 Claude”莫属。如果你现在加入一家公司，并且是全公司唯一懂得使用 Claude 的人，这就好比在当年你是唯一懂得使用电子表格或文字处理器的人一样。这种优势是降维打击级别的。
当然，我认为这可能只是一种短期的认知套利(Arbitrage)，因为最终每个人都必须学会如何使用这些工具。但作为当下的年轻大学毕业生，如果你是一个懂得熟练驾驭这些工具的“AI 原生代”，你将拥有无可比拟的优势。
这个想法的产生，部分是因为我看到了我们的制作人尼克(Nick)最近的工作成果；他一直在用 Claude 来制作那份内容。
主持人杰森： 哦，那个每日简报文档啊。我们已经做这个三个月了，你这反应也太慢了。
大卫·萨克斯： 我确实是第一次看，显然我之前完全不知情。看来你们最近确实在闷声干大事。
我原本以为那只是一些 AI 生成的电子垃圾(AI Slop)，只会给我汇总一些我在 X（原 Twitter）信息流里早就看过的废话。但真正让我拍案叫绝的是，它能够基于我之前在播客里的发言，精准预测我会特别感兴趣的话题。而且，它还能回溯查阅往期的播客文稿和我讲过的话，针对我提到的具体内容提供后续的更新。这有着极强、极强的上下文关联性。
后来我问尼克这是怎么做出来的。他向我展示了他为 Claude 设计的自定义提示词(Custom Prompt)以及技能文档(Skills Document)；内容非常长，且极其详尽。它们虽然不是用代码写的，但技术门槛很高。看到那些，我意识到普通人是根本写不出这种东西的。
这就是为什么总有人觉得“只要把 AI 扔进一家公司，它就会如同施了魔法般自动产生价值”，这种想法简直是大错特错。你必须懂得如何从中榨取价值。或许我们可以直接把这些文档投在屏幕上展示一下。
主持人杰森： 是的，其实有趣的地方在于，萨克斯，普通人也能做到。你只需要去问你的 AI——无论是问 Claude、ChatGPT 还是你用的任何工具——嘿，我需要你为我写一个“超级提示词”(Mega Prompt)——就像杯“超级大杯”那样——比如“你现在是一档播客的制作人，这是播客的四位常驻嘉宾，请为我量身定制一个绝佳的提示词”。它真的会给你一套建议提示词，然后你可以不断去微调它。所以，你其实是在和 AI 进行一场“关于提示词的对话”，而不是苦思冥想自己去从零手写。我最近也开始这么干了，效果简直不可思议。
大卫·萨克斯： 尼克，你能不能在屏幕上滚动展示一下那些训练规则？还有那份关于“如何担任本播客制作人”的技能文档，我觉得真的非常震撼。
比尔·格利： 顺便说一句，大卫(David)，我认为你刚才说的这点几乎适用于所有职业类型。不仅限于技术或编程领域。无论你是做市场营销、法务、财务，甚至是销售，只要在公司的任何职位上，你是所有同行中最精通 AI 的那个人，你就是无价之宝。绝对的无价之宝。
主持人杰森： 本质上，你的价值是身边那个不懂 AI 的人的十倍。
比尔·格利： 我认为这种优势不会消失，因为随着时间的推移，你会不断精进。因此，早期建立的优势将会维持相当长的一段时间。
大卫·萨克斯： 你会发现自己能搞定的事情越来越多。我们要不要让制作人尼克（Nick）来讲讲刚才我们看到的东西？
主持人杰森： 好，尼克，你来说吧，解释一下这个过程。
尼克（节目制作人）： 好的。当我们获得 Claude 团队版（Claude Cowork）的使用权限后，它拥有了进一步扩展的上下文记忆能力。我就在想，如果把每一期节目的文字稿都喂给它，看看它能否根据你们过去发表的观点，为新出炉的新闻梳理背景，这一定会很有趣。我给它输入了一个通用的提示词（Prompt），说明了我的需求，并问它：“你会如何为此编写一份技能文件或一些训练规则？”结果，它把所有的内容都帮我写好了。
大卫·萨克斯： 哦，原来你没我想象的那么厉害啊。
主持人杰森： 这是个取巧的办法（Hack）。
大卫·萨克斯： 用 AI 来生成这些技能。而且随着不断迭代，你一直在持续更新它，对吧？
尼克（节目制作人）： 每天都在更新，它也一天比一天更聪明、更强大。这种递归迭代（Recursiveness）的效果简直不可思议。
大卫·萨克斯： 所以你需要有人来管理这个过程，对吧？因为我们“四位老友”（Four Besties）是不会亲自动手做这些的，这就需要一位节目制作人来操刀。大家总觉得“AI 会消灭所有的工作岗位”，但其实并非如此，你仍然需要人类来监督、迭代和验证（Validate）。
主持人杰森： 没错，这非常有意思。现在初入职场的年轻人对此有着敏锐的洞察，他们正在让这些工具为自己所用。这让他们找工作变得容易得多。我最近查看了我们一个助理培训项目排名前九的候选人——我们每年夏天都会办这个项目，花钱请人来学习。令人惊叹的是，你能立刻看出一个候选人是否具备系统性思维（Systems Thinking）；他们明白风险投资（Venture Capital）是一个结构化的过程。你需要寻找项目源、做投资决策、进行尽职调查（Due Diligence），并对优秀项目持续加码。他们就是懂得这个流程。
如果你跟这些大语言模型（LLM）对话，它会确切地告诉你该怎么做。你可以坦白：“我不知道自己在干嘛，下一步该怎么办？”它就会一步步引导你。对于那些对 AI 感到畏惧，或者觉得自己已经落后太多的人，我的建议是：打开 Claude 或类似的工具，直接问它：“我怎样才能在工作中表现得更好？”开口跟它聊就行了。
你说的越多越好——你可以用语音转文字功能；我用的是 Whisperflow，这程序非常酷，我还专门配了一个脚踏板——你越是可以天马行空地随性发挥。你不必拘泥于逻辑和结构，AI 会根据你提供的两三段指令，自动为你搭建出完美的框架。
人们常陷入的一个误区是：总觉得自己必须得规规矩矩地打字。但实际上，只要你口若悬河地一顿输出——这正好是我的一项独特天赋——这就变成了一种超能力。你只需喋喋不休，工具自然会理清你的思路。这种“胡乱唠叨”式的提示词所能产出的结果，绝对会让你惊掉下巴。
探讨教皇利奥的 AI 通谕：谁来监管监管者？
我们先从教皇说起。教皇简直太酷了，教皇利奥十四世发布了他的首份关于 AI 的通谕。这份通谕非常长，足足有 235 页，超过 42,000 字。
查马斯： 你觉得他是什么时候写的？什么时候把这些内容整理出来的？
主持人杰森： 呃，不，我觉得他是用了 ChatGPT。笔记里就是这么写的。开玩笑的，我猜的。他写这东西到底花了多长时间？
查马斯： 这肯定是在他处理其他繁杂事务的间隙东拼西凑写出来的。
主持人杰森： 我认为这需要六个月的时间，但我确信他有帮手。比尔，你的书，我猜肯定也有个团队在背后帮忙写。比尔，我猜你的书大概有六七万字吧。所以这篇通谕的篇幅，几乎已经相当于一本正儿八经的书了，对吧？
查马斯： 没错。
主持人杰森： 就篇幅而言确实如此。这篇通谕名为《伟大的人性》（Magnifica Humanitas）。在文中，他警告商界领袖要保护人类免受 AI 的侵害。他的核心观点是：AI 本身并不邪恶，但技术从来都不是中立的，技术会不可避免地带有其创造者、资助者和控制者的烙印。 而且我觉得他对这群人评价并不怎么高。教皇呼吁对 AI 公司进行监管。显然，我们今天在此也要就此展开辩论。他呼吁的一些措施，我觉得并不怎么……
在员工再培训、儿童安全、设立安全护栏以及禁止自主武器方面，大家有很多共识——这本质上就是“天网法则”（Skynet Rule）：别用你的 AI 去制造终结者。
然而，教皇最近得到了 Anthropic 联合创始人克里斯·奥拉（Chris Olah）的支持。我不知道那家公司到底有多少个联合创始人，但显然有几十个。奥拉并不是天主教徒；据《名利场》（Vanity Fair）的一篇人物专访显示，他从小在福音派家庭长大，现在则是一名无神论者。
亚马逊、谷歌和 Meta 的高管们曾在 4 月 29 日游说梵蒂冈，希望教皇能软化通谕中的措辞，但他并未动摇。萨克斯（Sacks），他的核心疑问是：AI 究竟会被用来将权力集中在少数人手中，还是会真正造福全人类？
这呼应了你两周前就在这档播客里提到过的垄断、双头垄断等问题。教皇如此关注 AI 并大力推动 AI 监管，你对此有何看法？
大卫·萨克斯： 我很认同教皇的观点，AI 最大的风险在于权力的集中，以及随后以某种“奥威尔式”（Orwellian）的手段被滥用来对付我们。 但我认为，真正会这么做的是政府，而不一定是某个个体，因为最终掌握生杀大权的是政府。所以我确实非常担心，AI 有可能被用来监视我们、审查我们、控制我们。
正如奥威尔在《1984》中所描绘的那样，如果这正是教皇所担忧的，那我举双手赞成。但我们产生分歧的地方在于：他认为政府监管是防止这一局面的良方。而我则认为，我们必须警惕，绝不能赋予政府过多的权力；如果你赋予了政府监管或审批 AI 发展的权力——比如像许多人呼吁的那样，设立一个“AI 版的 FDA（食品药品监督管理局）”——你实际上就赋予了他们审批大模型的权力，进而赋予了他们向模型开发者发号施令的权力。
很快，“安全”的定义就会被无限放大，因为政府总是倾向于无底线地扩张自己的权力。我们在社交媒体大战中就已经见识过了，“信任与安全”的定义被不断泛化，甚至把心理安全、微冒犯（Microaggressions）、虚假信息、跨性别恐惧症等都囊括其中。社交媒体公司被勒令必须根除所有这些所谓的“威胁”，这最终演变成了一场赤裸裸的审查运动。我担心，如果某个政府机构获得了监管模型开发者的生杀大权，他们迟早会要求开发者无限扩大“安全”的边界，美其名曰保护公众免受“虚假信息”或“心理伤害”。我们必须小心，千万别让政府权力无限膨胀，因为在权力集中化这件事上，政府往往是最可能的罪魁祸首。
我知道梵蒂冈偏爱拉丁语，而这是一个可以追溯到苏格拉底时代的政治哲学难题：Quis custodiat ipsos custodes? ——谁来监管监管者？ 换言之，如果我们赋予监管者权力来保护我们免受威胁，那又由谁来阻止他们变得专横跋扈，甚至成为反噬我们的新威胁？这就是政治权力的核心困境：谁来监视监视者？
美国建国先驱们的伟大智慧在于，他们为这个问题提供了一个二阶解决方案（Second-order Solution）。开国元勋们深知这一困境，并提出：监管者应该互相制衡。他们确立了权力分立（Separation of Powers）的原则：在联邦政府和州政府之间分配权力，创建三权分立的政府架构，甚至设立了两院制立法机构。通过分散权力，他们希望监管者能够相互掣肘，而不是走向独裁专制。
这也是我对 AI 的看法：归根结底，我们必须依靠一套基于制衡机制（Checks and Balances）的解决方案。如果 AI 市场最终走向垄断，落入一两家巨头手中，我将强烈主张动用反垄断法（Antitrust Law）来重拳出击，作为对他们权力的制衡。而眼下，我们正处于一个竞争极其激烈的市场中。我们有五家前沿实验室（Frontier Labs）在进行着白热化的厮杀。只要市场还保持竞争活力，我就主张让市场来发挥作用，因为我相信竞争能孕育出最完美的结果。竞争不仅能帮助我们在与中国的角逐中胜出，还能保护普通民众免受侵害；因为一旦有哪家公司敢越雷池一步，它的竞争对手立刻就会抛出更优的替代方案。
主持人杰森： 消费者完全可以选择不用。如果他们不信任 ChatGPT，可以使用 Anthropic；如果不信任 Anthropic，还可以选择 Grok。
Bill，你在 All-In 峰会上的演讲是有史以来评分最高的，总计 2,851 英里。你一直以强烈反对监管俘获(Regulatory Capture)而闻名。鉴于教皇关于监管的言论，你认为这其中的常识是什么？
AI 意味着一切。它既能帮人制造生物武器，也能替人代写论文，或者让甲骨文(Oracle)的销售员业绩翻倍。我们正在谈论的是如同氧气般不可或缺的事物；这是一项底层的横向技术(Horizontal Technology)。
那么，如果真要监管，你认为 AI 的监管边界在哪里？又在哪些领域，自由市场会自行找到出路？
比尔·格利： 我有两个观点，一个关于教皇，另一个关于 Anthropic。
主持人杰森： 好，我们开始。哪一个更强大？我们先从实力更强的那一方说起吧。当然，如果你想反着来，从实力较弱的那个开始也行。
比尔·格利： 教皇说——我得像你一样，学着怎么发音这些拉丁词——他最新的这篇通谕(Encyclical)是效仿利奥十三世(Leo XIII)在 1891 年发表的通谕。他不仅援引了那份文献，甚至表示自己选择现在的教皇名号，正是因为他对利奥十三世无比推崇。
利奥十三世的通谕曾警告世人：工业革命将对人类造成灾难。那么，让我来告诉你，从 1891 年到今天究竟发生了什么：全球每周的工作时间从 60 多个小时降到了 34 个小时；在扣除通胀因素后，实际工资翻了 8 到 10 倍。如今收入中位数的普通工人，赚得比 1891 年的医生还要多。
此外，全球人均 GDP 从 1,500 美元跃升至 20,000 美元。美国的童工比例从 18% 降至 0，职场死亡率下降了 40 倍，人类预期寿命延长了 60%，全球贫困人口比例更是从占全人类的 75% 暴跌至 10% 以下。
这一切奇迹的发生，都归功于技术、创新和资本主义——而这恰恰是利奥十三世当年所警惕的洪水猛兽。他错得彻头彻尾，对大势的判断可谓南辕北辙。因此，把他的话奉为圭臬，实在是个耐人寻味的选择。
主持人杰森： 是的。那么现在聊聊 Anthropic，以及这其中的常识。你认为应该如何监管，或者说，如何防范——我们可以把概念扩大一点——如何防范这项技术被恶意利用？显然，我们希望儿童得到保护，希望事实层面能够保持真实和诚实，让我们所有人都能共享一些基本共识。而且，我们显然绝不希望有人利用这项技术制造生物武器，重演“终结者”式的末日灾难。
Anthropic 的“数字上帝”：他们是否认为自己正在创造一个更高等的物种？
比尔·格利：坦白说，Anthropic 对我而言犹如一个迷。我纵横商界这么多年，还从未见过哪家公司，既是自身所在领域的领跑者，又是自身所从事事业最负面、最直言不讳的批评者。真是闻所未闻。
我最初的猜测是监管俘获(Regulatory Capture)理论——他们只是想确保行业被监管起来。坦白讲，我认为他们离实现这个目标已经非常近了。他们在美国成功煽动起了一种狂热而恐慌的情绪。现在的美国消费者确实对 AI 充满了恐惧。
我想我以前跟你们提过乔纳森·海特(Jonathan Haidt)写的那本关于社交媒体的书。现在有一大批州立法者后悔当初没对社交媒体进行监管，所以现在，面对 AI，他们铁了心要抢先一步实施管控。
我们都知道，Anthropic 是有史以来在游说方面最具进攻性的初创公司之一。看看他们在各个州投入的精力和砸下的重金就知道了。所以，这曾是我最初的推测。但后来，他们的声量实在太大了，以至于在过去 30 天里，我几乎把能找到的关于 Anthropic 的资料读了个遍，最后我得出了一个新理论。这是一个爆炸性的新理论。我称之为“弗兰肯斯坦博士(Dr. Frankenstein)理论”。你还记得埃隆(Elon Musk)和拉里·佩奇(Larry Page)曾经的那次对话吗？
主持人杰森： 记得，我当时就坐在他旁边。
比尔·格利： 你能快速跟大家讲讲那个故事吗？
主持人杰森： 当时我们在一个生日派对上，埃隆说，听着，人类需要得到保护，免受 DeepMind 搞出的那些东西的威胁。因为在 DeepMind 内部，曾经出现过一个案例：AI 试图“越狱(Jailbreak)”，突破计算机的限制以防被关机，甚至表现出了某种意识或意识的萌芽。埃隆说，我们必须保护人类这个物种。结果拉里怎么说？拉里说，你这是“物种歧视(Speciesism)”，因为你偏袒人类物种，却不在乎 AI。那至少是 15 年前的事了。
大卫·萨克斯： 不对吧，这应该正好是在埃隆联合创办 OpenAI 之前，大概是 2015 年前后的事。
主持人杰森： 真实的背景是，在 DeepMind 还是一家独立公司的时候，埃隆和谷歌都投资了戴密斯(Demis Hassabis)和他的团队。后来埃隆突然意识到：“我的天，谷歌要把他们全资收购了！”我记得当时跟埃隆聊过这个。他说：“我们必须想个办法，绝对不能让 DeepMind 落入谷歌之手，我们得想办法拦住这笔交易。”他当时苦苦哀求 DeepMind 的人不要卖给谷歌，因为谷歌当时几乎垄断了一切资源。他希望这项技术能保持独立，而且他当时还是该公司的董事。
比尔·格利： 他也说过，这正是他后来创办 OpenAI 的核心动机。
主持人杰森： 当谷歌最终拿下 DeepMind 时，埃隆直言：“这项技术威力太大，绝不能落入任何单个人或单一实体的手中。”所以，不得不说，我们真的得给埃隆记上一大功。他早就看透了局势。早在大约 15 到 20 年前，他就预见到了如果一个人独占这项技术会有什么后果。过去他和山姆·哈里斯(Sam Harris)经常在饭桌上争论这个问题：如果有人控制了 AI 并让它彻底失控，会发生什么？那将是极其危险的。这项技术必须向所有人开放——从本质上讲，这和教皇的立场如出一辙。它必须服务于全人类，而不是被某一个人独裁。它的力量实在太可怕了。
比尔·格利：我之所以将其称为“弗兰肯斯坦博士(Dr. Frankenstein)理论”，是因为我挖掘得越深，就越发觉——我敢说，现在有那么一群人，他们不仅把创造一个凌驾于人类之上的新物种视为己任，甚至对此感到无比狂热。
我强烈建议大家去尽可能多地阅读关于 Anthropic 的资料。克里斯·奥拉(Chris Olah)参与编写了一份长达 80 页的《宪法(Constitution)》。虽然内容十分晦涩，但我仍然鼓励你们去读一读。
他们的首席哲学家阿曼达·阿斯凯尔(Amanda Askell)开始上播客节目了。我建议大家去听听，特别要注意她的措辞。然后，达里奥(Dario Amodei)写了那篇名为《充满爱的恩典机器》(Machines of Loving Grace)的博客文章。
没错，文章标题取自一首诗。那首诗透着一种古怪，由于它很短，我们应该在节目里放个链接。诗的最后一节写道：“我设想一种控制论(Cybernetic)生态，在那里我们从劳作中解脱，重归自然，回到我们哺乳动物兄弟姐妹的身边。”我完全不明白这是什么意思——难道我们要去荒郊野外，和野兽住在一起？然后，最惊悚的压轴句来了：“一切都由充满爱的恩典机器在上方注视与守护(watched over)。”这在我听来，完全就是一个拥有绝对权力的主宰(Overlord)。
在达里奥那篇万字长文中，他探讨了人类未来何去何从。他深信未来将是一个物质极大丰裕的时代，且会实现全民基本收入(UBI)，这意味着我们将彻底不用工作。虽然我对这些嗤之以鼻，但他却深信不疑。
他设想，我们将构建起一个属于 AI 系统的资本主义经济，然后通过一个“二级经济体”向人类分配资源——而分配的标准，则完全由 AI 判定人类的哪些行为值得被奖励。从本质上讲，他正在构想一个凌驾于万物之上的“神灵(Deity)”，由它来统御一切，替人类做出终极裁决。
查马斯： 这是为人类设定的计算奖励函数(Computational Reward Function)。它决定了你的价值几何。
比尔·格利： 是的，我不认为他们觉得自己在编写软件。我觉得他们是在为一位神祇接生。我不知道自己该更害怕哪一点：是监管俘获(Regulatory Capture)，还是我所说的“弗兰肯斯坦博士理论”。相比之下，我觉得后者更让我毛骨悚然。
主持人杰森： 这纯粹是宏大妄想(Delusions of Grandeur)。咱们打开天窗说亮话吧，他们自认聪明绝顶。
我认识其中一些人——他们算是火人节(Burning Man)圈子衍生出的一派，信奉超人类主义(Transhumanism)。这些人自认拥有无上的力量，甚至能够创造上帝，而通过创造上帝，他们自己也就成了普罗米修斯般的神级物种。
认为自己能创造上帝，这绝对是自恋和宏大妄想的最高境界。而且正如你所说，比尔，他们认为自己构造出的完美上帝将会无比仁慈，会按时给你发放“饲料颗粒”，赐予你可怜的斯金纳式奖励(Skinnerian reward)。
比尔·格利： 我得纠正你一下。那不是我说的，是达里奥(Dario)说的。
主持人杰森： 没错。但回到你的观点，如果我们只听信他们的一面之词，他们真的相信自己能创造出上帝，并且能创造出一个超越人类的完美上帝。萨克斯(Sacks)，你怎么看？
大卫·萨克斯： 那么问题就来了：他们为什么要大力推动，姑且称之为监管俘获(Regulatory Capture)的议程，也就是……
查马斯： 我知道为什么。你说。查马斯(Chamath)，你继续。这是极其简化的博弈论。如果你想让自己立于不败之地，当你在试图构建一个“超级上帝”时，最好的做法就是让三四个实体同处一室，关上门，然后由你去主导其他那三四个实体。接着由你来制定规则。因为你的对手在技术能力上无法与你匹敌，你就创造出了巨大的信息不对称，从而能够去收割他们。这只是简单的博弈论优化(Game Theory Optimization)。
而且，比尔刚才说的非常一针见血。我读过这些文件，虽然过程枯燥且费时，但每次他们发布这些内容，真的值得花时间去读一读。比尔，正如我之前所说——虽然我不知道你对此的看法——但我起初认为这主要就是博弈论。我曾以为，他们的许多反应与其说是源于某种教条式的信仰，不如说是出于博弈论最优(GTO)策略——要么是为了融资，要么是为了向竞争对手施压。不管怎样，你的视角和我的视角可能都是对的，不过平心而论，我的看法比你的更偏向战术层面。
因为我一直觉得，通过这个视角来看待这些举动是非常合理的。你如何吸纳绝大部分资本？你又如何确保自己能够拥有不成比例地影响规则的地位？你如何建立一个在专业细节的认知和能力上远不如你的监管机构？裁判根本看不懂比赛，对吧，查马斯(Chamath)？如果裁判不懂规则，那你就能随意操纵比赛。
比尔·格利： 顺便说一句，他们这样做确实达成了一个目的。如果你去调查那些所谓的知识精英——比如媒体圈的人、大学教授等等——让他们根据“谁最关怀人类”来对不同的AI参与者进行排名，我想他们很可能会把Anthropic排在首位，因为他们一直在高调渲染末日论(Doomerism)。
因此，这在那些对他们实现目标至关重要的人群中，为他们赢得了一圈光环。
但与此同时，这也制造了许多麻烦，比如在数据中心建设等方面，产生了负面的连锁反应。
查马斯： 你说得太重要了，因为一方面他们博取了共情，另一方面他们撰写的文档又暴露了真实想法，却根本没有人把这两件事联系起来。
大卫·萨克斯： 先对他们的立场做个同情性辩护(Steel Man)。我的意思是，他们可能认为自己正在创造一种极其强大、神一般的事物，因此它必须是安全的，而且在所有人中，他们最在乎这一点。其他人根本没把这当回事。别忘了，Anthropic本质上是从OpenAI出走成立的，他们当时觉得萨姆(Sam)和公司领导层对他们的观点不够重视。
主持人杰森： 他们是OpenAI里最“觉醒”(Woke)的一派。
查马斯： 那我们就别说是在做同情性辩护(Steel Manning)了。
大卫·萨克斯： 是啊，咱们先顺着他们辩护(Steel Manning)一下。他们看到了这种力量，他们是那些真正担心安全且最在乎的人；因此，他们认为自己处于解决安全问题的最佳位置。
但问题在于，你可以看清这会如何演变成监管俘获(Regulatory Capture)，对吧？如果你将自己标榜为“安全的AI公司”，然后将其他所有人都描绘成鲁莽的玩家，并主张必须阻止“鲁莽的AI”，你就能看出这种做法将如何进一步巩固你对这个行业的垄断控制。
如果你从“中心化与去中心化”的视角来看待AI——坦白说，教皇和我都是这么看的——我认为这正是我们审视这项技术应有的关键视角之一：你究竟是希望这是一种中心化的技术，还是去中心化的技术？他们那种世界观会导致更高程度的中心化，我认为这是极其危险的。
我的意思是，如果AI真的是如此强大的技术，我认为它就必须去中心化，这样我们所有人才能在某种程度上保护自己。如果愿意的话，我们需要能够在我们自己的硬件上运行AI，这样才不会受制于某家可能与深层政府(Deep State)同流合污的单一公司。
查马斯： 说得更一针见血些。如果你的福利、报酬和经济援助突然全部与某种算法决策挂钩，那我们面对的就是《黑镜》里真实上演的反乌托邦式剧情。萨克斯(Sacks)，正如你所说，你希望那个答案能有100个、1000个甚至10万个不同的版本，这样你才有反驳的余地。
AI主权：隐私的下一个时代，开源打压即将来临？
单一的答案。对于这类问题只能得到一个单一的答案——这正是某些人实际想要的——而这是极其危险的。
主持人杰森： 我认为，这仍然掌控在人类自己手中。我在这里谈论AI主权(AI Sovereignty)已经有一阵子了，这不仅关乎它拥有多高的性价比，更在于你不用再用自己的知识和洞见去训练别人的AI了。
这就是为什么开源、开源智能体(Open-source Agents)以及能够在本地硬件上运行这些模型变得至关重要，消费者和企业需要学会如何构建属于自己的语言模型——比如如何打造一个小型语言模型(SML)、一个垂直小型语言模型(VSML)或是一个特定垂直领域的模型——并在你的苹果硬件上运行它们。因为苹果在数据主权问题上一直坚守原则。
数据主权现在已经演变为智能主权(Intelligence Sovereignty)。智能主权不同于隐私。隐私指的是：“你不能看我的照片，不能偷窥我的笔记应用，也不能看我在日记里写了什么。”但智能主权指的是：“你不能教我怎么思考。”你不能用你的AI来分析我的照片、电子邮件或信息，然后反过来告诉我该如何解读这个世界。这将是接下来的核心关键。
这就是为什么我认为苹果是这场竞赛中的最大黑马。如果有一款开源产品能在这些硬件上运行——比如搭载M5芯片、拥有48GB甚至128GB内存的设备，以及据称内存高达1TB的即将推出的新款Mac Studio——这将彻底颠覆整个游戏规则。
比尔，这简直是莫大的讽刺：我们的对手——恰恰是中国人，中国共产党——正在引领这场开源运动，而美国却在原地踏步。
查马斯： 他们正在引领“开放权重”（Open Weight）运动。这并不是开源（Open Source）。理清这个区别非常重要。
大卫·萨克斯： 杰克（Jake），我完全赞同你对开源重要性的看法，因为开源意味着软件自由。你可以自己在私有硬件上运行程序；你无需共享数据，更不必交出你的数据主权。
你不必将隐私拱手让给那些可能与政府或深层政府（Deep State）沆瀣一气的垄断者。 这正是我们所有人恐惧的根源。如果仅有的 AI 被垄断或双头垄断企业把持，你要么选择彻底脱网，游离于现代经济之外，要么就只能屈从于某种社会信用体系的掌控。因此，我认为开源至关重要。
顺带一提，这正是埃隆（Elon）创立 OpenAI 时的直觉反应。他当时担心谷歌会垄断人工智能，所以他想：“我们要建立 OpenAI，绝不能让单一公司主宰这一切。”我认为这才是应对当下的正确解法。
我知道面对强大的 AI，人们的本能反应是严加管控和限制，但实际上，你必须引入多方博弈。只有维持一个多极化的竞争格局，我们才能真正得到保护。
查马斯： 我认为，下一波市场演进必将伴随极高的风险，且注定充满混乱。
尼克（Nick），把那张图切出来，我想看看大家的反应。我在 X 上偶然发现了一家叫 Rogo 的公司，他们做了一个测试平台和一套评估基准（Evals），专门测试模型能否胜任金融分析师的角色，并对所有前沿模型（Frontier Models）进行了摸底。
这事非常有意思——我读了他们发布的报告，并截取了其中最引人深思的一句话，因为我现在在所有的评估报告中都看到了同样的结论：“一家独大的‘最佳模型’已不复存在。”
在排行榜的最顶端，Opus 4.7、GPT 5.5 和 Sonnet 4.6 的表现几乎难分伯仲，整体差距甚至不到 0.3 个百分点。从表面上看，这些结果表明模型能力正在趋同（Convergence），三大前沿系统已经达到了大致相同的能力基准线。
这为什么值得玩味？想想看，每家公司都在烧着数万亿美元的巨资，试图打造出下一个“超级大脑”。
但越来越多的证据表明，当我们把现有的评估基准和能力指标应用到这些模型上时，得出的结果大同小异。从理论上讲，这意味着这些大模型正以超乎想象的速度沦为同质化的商品（Commoditized）。那么问题来了：所有这些海量新增投入的投资回报率（ROI）到底在哪里？这是一个极具探讨价值的经济与投资命题。所以格利（Gurley），如果这些评估指标持续触及天花板（Asymptote），而我们却需要砸进越来越多、越来越庞大的资金去训练模型，你觉得接下来会发生什么？
比尔·格利： 开源社区里一些极具远见的人曾向我提议，我们需要开发更多形态各异的开源连接器（Connectors）。MCP 实际上就是由 Linux 基金会负责运营的。试想一下，只要是模型可能与其他软件产生交互的接触面，这类连接器开源并商品化的程度越高，对整个行业就越有利。
这正是谷歌当年推出 Kubernetes 的逻辑——通过削弱 AWS 对工作流的绑定，让跨云迁移变得轻而易举。你构建的系统越能让这种数据交互变得极致简单——让你能够即插即用各类模型，而无需纠结于上下文、数据摄取，以及类似 Glean 和 Databricks 提供的服务接口——模型就越容易沦为可随时替换的底层组件（Swappable）。
毋庸置疑，随着模型公司企图向技术栈上层（Move up the stack）扩张，应用层的玩家们有着极其强烈的意愿去破局。我们已经看到 Cursor 在尝试运作自己的模型体系，他们被迫直面这些底层模型公司正快速向应用层渗透的残酷现实。
我认为那位先生与我分享的洞察可谓一针见血。我坚信广大的创始人与开发者们应该倾力打造更多这类接口，并将其贡献给开源世界，让整个生态系统具备更强的互换性和可替代性。
大卫·萨克斯： 目前我们面临的痛点，是不是因为开源领域还缺乏一套完善的管理框架（Harness）？我的意思是，就像 Claude 的应用界面是对其底层模型的一种极佳封装……
主持人杰森： 这确实是问题的一部分。现在已经有人在开发这类框架的开源版本，或者围绕模型的适配封装与集成来创业。但开源项目在打磨产品最终体验（Fit and finish）上总是慢半拍。他们往往只死磕产品的核心逻辑。
就像桌面版 Linux 系统，它一直没能真正一飞冲天，就是因为界面从未打磨到完美，UI 也不够极致。不过，现在已经有企业在填补这个空白了。
给你们看一家我们投资的公司，叫 Abacus。他们的理念极为纯粹：自主研发了一套专属的硬件栈和平台。现在，他们为保险、医疗等行业打造的 AI 服务器盒子已经全线售罄，买单的都是那些渴望在内部私有化部署 AI 并构建自有模型的机构。
这个项目是我们自家孵化器孵化出来的，大家可以去 goabacus.co 看看。企业对这类产品的渴求简直到了疯狂的地步。这些机构正变得越来越精明（Savvy），查马斯（Chamath），我想你在 8090 机构也在见证同样的趋势——企业的态度很明确：我们必须构建无头（Headless）产品，绝不能被任何单一供应商套牢。
查马斯： 每当我们在《财富》1000 强企业中拓展业务时，我们从来不与 OpenAI 或 Anthropic 正面交锋。客户有时对底层的模型（Under the hood）会有自己的偏好。因此，正如比尔（Bill）所说，我们的控制平面（Control Plane）可以实现不同模型之间的热拔插和无缝切换（Hot swap）。同时，我们也开始为开源模型和开放权重技术布下先手。
根本原因在于，大客户绝不想被死死绑定在某一家关键的前沿实验室这棵树上。他们渴望驾驭创新的浪潮，但内心却被两道阴影笼罩。
第一，他们害怕某项技术会以极其迅猛的势头实现跨越式反超（Leapfrog），导致他们站错队、选错技术栈。
第二，他们越来越畏惧服务条款（TOS）的霸王条款。他们不想任凭前沿实验室摆布，更不想意外沦为某种政治立场的活靶子。 举个极端的例子，如果你是加拿大的一家医院系统，且依法支持该国的安乐死法案，但美国的前沿模型里写死了一条价值观：“不行，这违反伦理”，他们可以直接掐断你的服务。这只是个假设，但足以说明这种潜在的绞杀风险。
这就是我们当前在《财富》1000 强企业，乃至全球 1000 强企业中看到的真实焦虑。
正如格利（Gurley）所言，他们渴求的是上层的抽象（Abstraction）；正如萨克斯（Sacks）所说，他们需要稳坐控制平面（Control Plane）。他们必须站死这个身位并保持绝对的灵活性，因为没人知道终局会如何洗牌。他们看着热钱无底洞般地涌入模型层，却也看到模型质量正在触及天花板。 所以他们自然会警醒：“等一下，单从风控的角度来看，我们到底该给自己留什么后路？”
主持人杰森： 尤其在强监管行业，对你提到的这类合规与控制权问题更是极其敏感。
查马斯： 极其敏感。
主持人杰森： 因此，如果你去观察金融、医疗等行业的人在做什么，他们会坚决要求系统必须进行本地部署(on-prem)。他们极度担心数据泄露，并高度关注 HIPAA 合规问题。他们也对训练模型充满顾虑。比如，万一有人输入一段提示词(prompt)进行查询，结果直接从加拿大医疗系统里调出了敏感信息，这该怎么办？这听起来像天方夜谭，但还记得 Stable Diffusion 吗？
他们当初直接用 Getty Images 的图库训练模型，结果生成的图像里赫然带着 Getty 的水印。
查马斯： 你看，Anthropic 和 OpenAI 已经渗透到了所有财富 1000 强企业的开发者层面，因为大多数开发者都有自己的信用卡，并且被允许自行注册。最终，这些企业会用企业许可证将这些散户打包管理，这是一种典型的产品驱动增长(Product-Led Growth, PLG)市场策略，就像我们当年在 Slack 等产品上看到的那样。
有趣的不在于采用本身，而是随后发生的“退潮”(unwind)。当你签下这些巨额许可、砸下大笔预算时，你根本无法真正追踪或对账(reconcile)。最终，当 CFO 把真实的财务报表摆在 CEO 面前时，他们才会如梦初醒。
Uber 就是个例子。另一个例子是 Clover 创始人 Vivek Garipali 昨天发的一条推文，提到一家财富 20 强企业：年初时，CEO 要求通过 AI 节省 10 亿美元的运营支出(OpEx)。现在半年过去了，团队在 Token 调用上烧了 2 亿美元，却几乎颗粒无收。
所以现在情况变得极其尴尬，CEO 开始收紧预算，团队不得不削减许可证。你也刚看到微软宣布停止提供某些云端许可证。现在的市场变幻莫测，我认为我们还不知道最终的破局之道会是什么样子。
比尔·格利： 顺便补充一句，Claude 在产品层面确实做得极其出色。比如，Excel 版的 Claude 比 Copilot 强太多了，不是强一点，而是降维打击。所以，任何想和他们竞争的人，都将面临一个极其强劲的对手。
查马斯： 确实，我也认为 Claude 异常出色。我每天都在用，昨天我的 Pro 套餐 Token 额度用光了。我不得不掏出信用卡，又花了几千美元。虽然当时很气，但我还是付了，因为它实在太好用了。
主持人杰森： 继续吧，Sacks。为我们做个总结。
大卫·萨克斯： 好的，总结一下，我把几个观点串联起来。首先，关于你在华盛顿看到的监管俘获(Regulatory Capture)议程，我认为其最终目的是试图封杀开源模型或开放权重模型(Open Weight Models)。有很多草蛇灰线都指向了这一点。目前支持这种做法的人还比较含蓄，因为他们觉得要在执行层面做到这一点，时机还不完全成熟。
查马斯： 能具体解释一下吗？
大卫·萨克斯： 当然。你看看现在很多关于“模型必须设置护栏(guardrails)”的论调，他们声称开源模型的护栏可以被轻易拆除，因此极其危险。在 Anthropic 的博客中，你已经能看到这种话术。他们每描述一种安全威胁，都会刻意将矛头指向开源模型，比如在网络安全或生物威胁等议题上。
我反复看到这种言论：声称开源模型缺乏护栏，或者护栏会被拆除，所以是个巨大的隐患。我认为，他们正试图在公众认知中植入这些观点，或者在公开记录中制造“预设事实”(predicate facts)，为日后采取封杀行动提供正当性。
我觉得这只是时间问题，等他们觉得时机成熟，就会直接推动这种禁令。只是目前还没到那一步。
查马斯： 但如果真的实施禁令，对市场的其他参与者会有什么影响？假设美国封杀了开源和开放权重模型，那世界其他地区会怎样？
大卫·萨克斯： 毫无疑问，这会让美国沦为一座孤岛。首先，我们都知道，封杀一个开放权重模型到底意味着什么？它本质上只是一个文件，一堆可以在你笔记本电脑上运行的数字代码而已。
但这会带来一个致命后果：如果你考虑到所有运行开源模型的云服务提供商，他们将不得不停止服务，因为他们必须守法。这样一来，美国境内所有为开源模型辛苦建立起来的基础设施，将变得形同虚设、难以使用。
而与此同时，世界其他地区将继续享受开源红利，因为开源模型在成本、定制化和自主可控方面拥有无可比拟的巨大优势。
查马斯： 我们现在正处于一条截然不同的价格曲线上。我们还没聊过这一点：以前模型训练存在极高的经济和资本护城河，但现在这条护城河正在消失。消失的原因有两个：一是我们在底层硅片层面获得了针对特定领域的硬件架构；二是我们在重构所有的核心组件。不知道你们昨天有没有看到，埃隆（Elon Musk）发推说：“我们用 C 语言重写了整个训练集群的底层代码，性能提升了一个数量级，而且可以同时调度 22 万块 GPU。”
在他们追求的这种庞大规模下，这类底层创新将使模型训练成本呈指数级暴跌。既然花 1000 万美元就能完成训练，我们为什么还要死守着 100 亿美元的训练方案呢？做一个思想实验，哪怕效果只提升了 1%……
主持人杰森： Nick，你能找出埃隆那条推文(tweet)吗？对，顺着刚才的思想实验继续说。如果效率提升 1%，那就相当于省下了 2000 块 GPU 的算力，折算下来就是价值数亿美元的计算资源。所以，每提升 1% 的效率，就等于节省上亿美元的算力。如果他每个季度或每年能将效率提升 10% 甚至 20%，那省下的成本将是天文数字。
查马斯： 看看这个，速度的飞跃。相比于 JAX 框架，现在训练运行的速度提升了整整一个数量级。想象一下随之节省的资本支出(CapEx)、运营支出(OpEx)、电力、布线、铜材等所有建设成本。
虽然他们现在训练的是一个闭源模型，但我敢肯定，光是这条推文就会启发足够多的聪明人，很快就会涌现出五六个全新的开源训练技术栈，以最贴近底层裸机硬件(bare metal)的方式被彻底重构。既然能降本增效，现在为什么不这么做呢？所以，回到 Sacks 你的观点，如果强行切断开源，让我们痛失这种自下而上的创新动力，这在逻辑上根本说不通。
大卫·萨克斯： 我完全同意。就像我刚才说的，我不知道那些试图封杀开源的幕后势力是否已经足够强大，或者是否已经炮制了足够的“预设事实”来强推禁令。但我确信，这绝对在他们的议程表上，所有的草蛇灰线都指向了这个结局。所以，大家务必对此保持警惕。
比尔·格利： 我完全赞同 David 刚才的观点。我最近也写了一篇关于开源的博客文章，得出了完全一致的结论。
主持人杰森： 我也拜读了，写得极其精彩。那是发在《Above the Crowd》博客上吗？不对，不是发在 X.com 上。
比尔·格利： 是发在圣塔菲研究所(Santa Fe Institute)的网站上。哦不对，是 P3 研究所，这是我新成立的智库。言归正传，我的结论和你们分毫不差：如果美国政客真的成功封杀了开源模型，那么世界其他地区最终将全都运行中国开发的模型。
主持人杰森： 如果你想寻找监管领域的“煤矿金丝雀”（早期预警信号），最热衷于监管的地方显然是欧盟。欧盟已经针对人工智能提出了一轮又一轮的监管提案。而开源(Open Source)在这个领域显得尤为特殊，因为没有人能真正掌控它。你难道指望一大群开源贡献者去接受欧盟监管机构的审查吗？这显然是不可能的。开源项目没有统一的负责人，只有一群分布广泛的贡献者。但我认为，开源正是解决问题的方案……
大卫·萨克斯： 我同意。它是最后的防线(Backstop)。除非你想隐居避世，否则只要你想参与现代经济，它就是最终的底线。
另外我想提一点，这或许能自然过渡到我们的下一个话题：我认为，这个市场未来走向高度垄断的可能性，远比人们目前的预期要大得多。 首先，我们已经看到每一个主流科技细分领域最终都走向了垄断或双寡头局面，这似乎就是科技行业的发展铁律。
再看看目前的增长率，Anthropic 确实正在拉开差距。《The Information》的一篇文章披露了最新数据，Anthropic 现在已经甩开了 OpenAI，这并不令人意外，我早就预测过。你看，如果一家公司的年同比增长率是 10 倍，而另一家是 3 倍，不出两年，前者就能占据 90% 的市场份额。这就是复利的力量。算一笔简单的账：10 乘 10 是 100，而 3 乘 3 只有 9。所以，只要你能以这样的速度压制竞争对手两年，你就能拿下垄断性的市场份额。
当然，有理由相信 Anthropic 无法在两年内一直保持这种恐怖的增速。竞争对手必然会反击，而且反击已经开始了。此外，算力(Compute)供应可能不足以支撑这种规模的增长，物理层面也会存在瓶颈。但无论如何，你肯定更希望成为那家乘势而上、处于上升轨道的公司，而不是那家被迫出奇招去颠覆领先者现有路线的公司。
查马斯： 你们看到刚刚弹出的消息了吗？Nick，能把 Polymarket 的截图投到屏幕上吗？这简直太疯狂了。Polymarket 上说，一位 AI 顾问透露，他们的一位客户因为没有给员工设置 Claude 的使用额度限制，结果在一个月内意外烧掉了 5 亿美元。
看看这个。每天 1660 万美元，每小时将近 70 万美元。我的天哪。
大卫·萨克斯： 现在似乎形成了一种新的迷因(Meme)，认为所有这些 Token 算力支出都是一种浪费，基本毫无用处。我们的舆论总是在两种叙事之间来回摇摆：要么是“AI 会让所有人失业”，要么是“AI 毫无用处，纯属泡沫”。那些“末日论者(Doomers)”似乎也拿不定主意，AI 到底会成为我们的新神，还是纯粹在浪费钱并最终走向崩盘。
但无论如何，毫无疑问，“Token 效率(Token Efficiency)”将成为未来一年的一大核心主题。因为支出的攀升速度远超企业客户的预期，追求降本增效将成为必然趋势。
这会从根本上改变行业格局吗？我不这么认为，但这可能会在一定程度上抑制现有的增长势头。
主持人杰森： 而且他们非常擅长给人们一种错觉，让人以为 Token 是免费的。他们提供这些疯狂的套餐，比如每月 20 美元或 200 美元就能随心所欲地使用。这就好比所有人都没关水龙头，所有人都在肆意浇水，然后突然——
查马斯： 然后系统就会弹出一个提示框(Modal)，告诉你用量已达上限，让你“2点半再来”。我就很无语：“2点半？现在才10点半啊，这中间4个小时我什么都干不了吗？”然后系统提示：“你可以绑定信用卡。”于是我就乖乖绑了。
主持人杰森： 是的，这就好比前 1 万加仑水是免费的，然后画风一转，突然就变成了一加仑一美分。
随后，组织里的每个人——我们公司就真实发生了这种情况——都开始自己开发工具。一个人为“创始人大学(Founder University)”项目建了个界面，另一个人也建了一个，紧接着下一个人心想：“那两人因为做了个界面在管理层会议上受到了表扬，那我也要建一个。”不知不觉中，所有人都在发布各种界面。
我团队里有三个人，硬是做出了三个不同版本的“创始人大学”门户网站。我只好说：“我们不需要三个，大家能不能统筹协调一下？”
虽然没到烧掉几千美元的地步，但也确实浪费了好几百美元。如果不加管控，最终变成几万美元也是迟早的事。
哦，其实后来我们把其中两三个合并了。合并了是吗？那挺好的。相信我，这种现象超级有趣，非常有意思。
查马斯： 我觉得 Bill Gurley 刚才说的话，是我最近听到的最深刻的观点之一。
主持人杰森： 听其言，观其行，如果你去仔细读他们的原话……
查马斯： 如果你直接去读他们的原话，并理解他们表达的意思，你根本不需要去猜测他们为什么想要一个数字指南(Digital Guide)。
主持人杰森： 虽说我不是箭筒里最锋利的那支箭（我不是最聪明的人），但我依然能射中猎物。我敢说，这事儿在我看来实在有些匪夷所思。哪怕是最钝的箭也能放倒一头鹿。好了，言归正传。Bill，你能来这里真是太棒了，我们很想你。
AI 就业大辩论：Dario 和 Sam Altman 转变口风，高盛 CEO 称 AI 失业末日被夸大了
大卫·萨克斯： 明白，明白。我们也想你，兄弟。如果要切换到下一个话题，确实有迹象表明 Dario 正在淡化他的末日论调。
主持人杰森： 让我先来说吧。对，我已经切到这个话题了。好吧，我们不得不在过去 18 个月里，第 16 次讨论 AI 对劳动力的影响，因为人们对这些数据的解读依然处于一种混乱、甚至精神分裂的状态。就像我们上周提到的 Cloudflare（向 Matt Prince 致敬，他可是 Chamath 最喜欢的 CEO）。
大卫·萨克斯： 绝对是年度最佳致信。年度最佳。
主持人杰森： 确实是年度最佳致信。
大卫·萨克斯： 应该给这封年度最佳信件颁发 20% 的奖金。
主持人杰森： 他每周都在四处结交新朋友。Chamath，你在看节目呢。说回正题，他们两位都明确且具体地将裁员归咎于 AI。然后扎克伯格在 Meta 裁员 8000 人的同时，还给每个员工的笔记本电脑装上了“间谍软件(Spyware)”，用来研究每位员工的行为数据，以优化他们的训练数据。这事儿被泄露后，大家惊呼：“这简直就是现实版的《黑镜》(Black Mirror)。”难道我们留在 Meta 工作，就是为了熬那两年的遣散费吗？
但在硬币的另一面，高盛(Goldman Sachs) CEO 大卫·所罗门(David Solomon)在《纽约时报》发表了一篇专栏文章。他的核心态度很明确：我是高盛的 CEO，AI 引发的就业末日被夸大了，句号。显然，他可能是为了争取 Anthropic 或 OpenAI 未来几个月的 IPO 承销业务，或者现在就已经在运作了。
他提出了三个观点：AI 不会消灭 25% 的工作岗位，而是会将 25% 的工作时长自动化，员工会用节省下来的时间去完成更高阶的任务。当然，这套逻辑显然没有体现在扎克伯格的裁员操作中。
“仅仅因为工作能被取代，并不意味着它就会被取代。”自动取款机(ATM)普及后，银行柜员的数量反而增加了；电视普及后，现场娱乐反而更加繁荣了。美国劳动力市场每年会创造并淘汰 2500 万到 3500 万个就业岗位。总的岗位流转量远超净流失量，而且像“AI智能体管理(Agentic AI Management)”这样全新的岗位类别已经在招人了，诸如此类。
像《财富》(Fortune)这样的媒体显然还在炮制关于 AI 的口水文(AI Slop)，他们声称 Sam Altman 和 Dario 在为 IPO 做准备之际，都收回了他们之前关于“AI 引发就业末日”的预测。
Sacks，你来说说看。你一直持相反观点，你此前的预测是：我们会创造更多的就业机会。最近某个招聘平台发布的数据显示，软件类岗位的数量正在上升，而其他岗位的招聘列表在下降。所以，Sacks，在这个节点上，你应该更坚定地站在“创造性破坏(Creative Destruction)”和“岗位更迭”这一边了吧？
大卫·萨克斯： 你们真该多给我记上一功，因为我在一月份的预测节目里，提出了一个最反共识的观点（Contrarian take）：AI会创造就业，而不是造成失业。过去这一周，你们也看到了，整个风向（Narrative shift）几乎完全倒向了我这边的立场。
比如高盛（Goldman Sachs）的CEO就在《纽约时报》上撰文表达了这点。如果他觉得这是在铤而走险，绝对不会这么写。也许更重要的是，不仅是山姆（Sam Altman），甚至连达里奥（Dario Amodei）现在都在收回他们关于“AI会导致大规模失业”的言论。
他们也解释了原因；达里奥说这有点像“25%工作时间”的逻辑。他说AI可能会将一个人90%的任务自动化，但这剩下的10%会向外延展，衍生出大量全新的任务和工作内容，这和我一直以来的论点如出一辙。
实际上，黄仁勋（Jensen Huang）也一直在强调：自动化能取代具体的任务，但取代不了一份工作的核心价值。 员工现在被解放出来了，可以去开拓新领域，去处理高盛CEO大卫·所罗门（David Solomon）提到的那些更具复杂性的任务。所以，达里奥现在能收回前言、转而支持我的立场，意义重大。
我觉得这太奇妙了。那么，该找谁来给我道个歉呢？
主持人杰森： 我们会专门准备一份官方的道歉表让你填。上面还会有复选框，写着“我错了”。
大卫·萨克斯： 说实话，有时候我早上醒来都在想，我干嘛要站出来替这些家伙辩护？这些蠢货——我是说，他们用那些末日般的悲观预测来恐吓公众，却拿不出任何数据来支撑。
我们当然可以探讨未来会发生什么，而且理应保持谦虚，因为我们不可能全知全能，且这个行业瞬息万变。但你必须审视当下已有的数据。我们根本没有看到任何数据能证明“大规模失业”正在发生。你当然可以拿这家或那家公司的裁员说事，但那只是个案，个案的堆砌，构不成数据。
如果你去看实际数据，比如耶鲁预算实验室（Yale Budget Lab）的一项全面研究就发现：过去三年里，AI并没有对劳动力市场造成任何实质性的破坏。你再看看软件工程师的招聘需求——同比竟然增长了15%。
事实上，尽管“写代码”是今年AI最核心的爆发性应用场景，但软件开发者的招聘需求却创下了三年来的新高。所以，如果AI连软件开发者的饭碗都没砸掉，它还能影响哪个行业？要知道，写代码现在可是AI在企业级应用里的头号场景。
查马斯： 好吧，咱们说句实话。过去五到十年里，很多公司都在盲目扩招、乱招人。这些CEO们根本没把控好局面。他们的运营支出（OpEx）预算严重膨胀、臃肿不堪。现在，他们需要回归初心，恢复到精干的“战斗体型”。
那句老话怎么说来着？永远不要浪费一场危机。没错。于是他们就拿AI当挡箭牌；把裁员归咎于“AI”实在太容易了——毕竟只有两个字母。
但本质上，裁员根本不是因为AI，因为我们都知道，AI目前还没带来任何可量化的产出。消耗了这么多Token之后，还没有哪家公司能站出来说：“看看我的财报，这是AI给我带来的业绩飙升。”根本没有。看清这一点非常重要。
所以，真实情况是这些高管们意识到：“太好了，我现在有了绝佳的掩护，可以去收拾过去五到十年里因为我的糟糕管理、盲目扩招和错招留下的烂摊子了。”这就是今天正在发生的事实。
主持人杰森： 好的，比尔·格利（Bill Gurley），我想听听你的看法。你的两个好兄弟都在说，这完全是一派胡言。这分明是“借AI甩锅”（AI-washing）。硅谷之前的战略显然是为了所谓的“布局未来”，现在他们需要一个替罪羊。他们提前两年招人，美其名曰为未来建设，这完全是个虚荣指标，目的只是为了阻止人才流向其他初创公司或竞争对手。
查马斯： 就是这么回事。等等，等一下。你刚才说到了最关键的一点。这正是他们当初那么做的真实原因。
主持人杰森： 这就是他们心照不宣的套路。
查马斯： 这些家伙当时钱多得花不完。所以部分原因就是你在囤积人才，或者说囤积你自认为是人才的人。没错，就是为了把他们从市场上锁定。而现在你又要抛弃他们，因为残酷的现实是，随着公司规模变大，增长率必然会持续放缓，最终变成“GDP增速加上几个点”，这时候你的估值模型就变了，你根本无法对抗二级市场的“万有引力定律”。于是，这些曾经自命不凡、以为规则对自己无效的CEO们，现在终于意识到：你们和普通人根本没两样。
主持人杰森： 好的，正如萨克斯（Sacks）所说，我们必须保持谦虚。但是比尔·格尔利，你愿意向萨克斯道歉，或者为他那准得惊人的反共识观点记上一功吗？
大卫·萨克斯： 但炒作“就业末日论”（Jobs apocalypse）的人可不是他。
主持人杰森： 听着，是你。就是你。不，只有你。我等会儿再说我的想法。我可是个大度的人。比尔·格尔利，你是主流观点的化身，我之后再发表我的看法。
大卫·萨克斯： 不，J-Cal，在我们的节目里，你总是代表传统媒体（Legacy media）。
主持人杰森： 我不代表传统媒体，我只代表我自己。不。你是纽约那种染着蓝头发的精英，伙计们，我只是在向你们提供数据而已，我只是在陈述事实。
大卫·萨克斯： 好了，我们要记住，记住一点。让我给你们提供一个重要的数据。
主持人杰森： 不，不，不。等等，不行。这真的很重要。我们必须让比尔·格尔利发表一下评论。你不能抢话。你吸食氯胺酮（Ketamine）了吗？我不碰氯胺酮。那是种可怕的药。各位，千万别碰氯胺酮。比尔·格尔利，该你发言了。
比尔·格利： 我只想重申一下我之前提到的两点。第一，从历史上看，技术创新总是能给人类带来更多的繁荣。我已经给出了从1891年至今的数据；我看不出有什么理由这次会破例。
从短期来看，自下而上而言，每一个想要保护自己的人，都需要将自己武装成“被AI极度赋能”的最强形态。
真正面临失业威胁的，是那些固步自封、坚决拒绝使用AI的人。这就像是在说：“我坚决不用电子邮件，不用电子表格，或者不用电脑。”那么，你确实岌岌可危了。
主持人杰森： 是的，范式（Paradigm）将会转移。其实我想说说我的立场，我总是……你们是想听听我的立场，还是只想……
大卫·萨克斯： 想听，但我刚才那个观点还没说完，不过我可以之后再讲。
主持人杰森： 关于这个问题，我的立场始终如一：我们将面临一场大规模的岗位洗牌。这种大规模洗牌之所以发生，是因为很多CEO相信，这项技术能大幅提升人效。他们可以降本增效，只需交出更亮眼的利润财报，就能在二级市场得到丰厚的回报。每家公司都在上演这种趋势。
我完全同意，这在很大程度上要归咎于此前的组织臃肿(Corporate Bloating)。我清楚地知道，谢尔盖(Sergey)和拉里(Larry)当时采取的策略就是把市场上的人才都囤起来，以防谷歌出现竞争对手。他们曾亲口向我解释过这个想法：“我们先招人，以后再看安排他们干什么。”
这种策略后来成了硅谷的标配，但现在，风向彻底变了。
未来将有大批岗位被彻底淘汰。看看自动驾驶领域，Waymo 已经投放了 3000 辆车，未来路上还会更多。司机这个岗位将被抹去。短短五到十年后，当我们坐在这里回首往事，让人类去开出租车这个想法，听起来会既荒唐又危险。
同样的命运也会在擎天柱(Optimus)人形机器人身上重演。你们可能已经看过人形机器人分拣包裹的画面了；亚马逊仓库里所有的分拣岗位都将灰飞烟灭。亚马逊自己——世界上最精明的一群人——已经发话了，他们将裁减 60 万个未来规划的岗位，并削减现有岗位。正如安迪·贾西(Andy Jassy)所说，这将成为一种常态。
随着AI的大规模部署，我们终将实现降本增效。你会看到所有这些大厂的员工人数大幅缩减或停滞，而利润却在呈指数级暴涨。萨克斯(Sacks)，你可以固执己见，认为数据对你有利，但事实并非如此。数据站在我这边，失业规模是极其惊人的。看看大厂进入稳态(Steady State)后的数据就知道了，比如 Meta 在裁员 2 万人之后，接着又裁了 8000 人。
查马斯： 这跟人工智能毫无关系。让我理一下思路。
主持人杰森： 不，不，不。我们早就过了那个阶段了。他们现在就是在利用AI裁员。当他们说要裁掉“评估者(Measurers)”时，你应该相信他们的话。当他们说要干掉中层管理者时，你可能觉得那是个借口。你已经表达了你的立场，现在该我说了。我的立场是：他们对这项技术彻底着魔了，对财报上的高额利润也着魔了，而且他们会继续疯狂干下去。
另一方面，我相信初创企业将迎来一场“寒武纪大爆发”。如果这些人才像比尔·格利(Bill Gurley)所说的那样拥抱AI工具，他们将能解决更多的问题。那些从亚马逊或 Meta 被裁掉的人，可以组建 5 到 10 人的小团队，自己掌控命运，不仅能拥有更好的事业，甚至能赚到双倍的薪水。我相信这才是终局的解法，但通往终局的转型阵痛将是极其剧烈的。
在这档播客里，面对那些受到时代洪流冲击的人们，我们应该保持一丝敬畏和同理心。未来十年内，每一个出租车司机、每一个卡车司机，还有每一个分拣包裹的工人，都将丢掉他们的饭碗。
查马斯(Chamath)，你想怎么说都行。等一下，让我把话说完。查马斯，你可以随便说那些人本来就不想干这些苦力活，但现实是他们为了生计需要这些工作。从定义上讲，你就是个精英主义者。坐在这个节目里的我们全都是精英主义者，我们都是表现优异的既得利益者。
大卫·萨克斯： 没错。
主持人杰森： 而这些普通人，即将失去他们的工作。
查马斯： 而且他们很可能无法立刻找到新工作。但我们能把事物的本质挑明，并不代表我们就是精英主义，这实际上只是在陈述事实。Meta 就是过度招聘了。当年我离开时，公司规模停留在 3000 人就完全足够了，那丝毫不会改变这家公司的最终命运。他们根本没必要把团队盲目扩张到 9 万人，然后跑到 VR（虚拟现实）上烧掉 500 亿美元。他们这么做，仅仅是因为他们有资本这么挥霍。这没问题，这就是资本主义。但现在他们回过味来了，意识到公司可以拥有一个更加精简高效的形态。这跟人工智能毫无关系。这是我唯一想表达的观点。你要做的只是……
主持人杰森： 只是承认这一点。但我认为你大错特错了。让我来告诉你为什么。我相信扎克伯格正在把这些 AI 软件装到员工的电脑里，目的就是为了揪出更多可以被淘汰的岗位，从而进一步提升人效。世界上需要解决的问题总数并没有变少，但去抓取下一个红利所需的人类数量正在急剧递减。这种趋势将不可逆转。我认为，那些用极少的人办成极多事的大厂，将获得市场的至高奖赏，他们的股价将一飞冲天。 所以他们会继续无情地裁员。而且我相信他们绝对说到做到。
查马斯： 你没必要把什么事都套上阴谋论的帽子。也许他们只是在一段时间里管理不善而已。
主持人杰森： 我同意。这段历史确实可以翻篇，因为我们已经就此达成共识了：它足以解释疫情后两三年的乱象。但我认为，我们今年看到的，是AI工具真真切切地发挥威力了。 工具生效了，随之而来的是大量岗位失去了存在的意义。正如马修·普林斯(Matthew Prince)指出的那样，曾经所谓的“评估者(Measurers)”、产品经理或是设计师，现在全都被揉进了一个岗位里——一个真正负责交付产品的人。以前干这事需要 12 个人，现在只要 2 个。
查马斯： 我不认为这些岗位已经被合并了。我在《财富》1000 强企业里见多了，我不觉得——
主持人杰森： 那是因为他们是技术采纳最迟钝的群体！你说的那些公司，动作太慢了。
查马斯： 我每天都在一线打交道。这些大企业才是提供绝大多数就业岗位的地方。但我很抱歉，一家初创公司是不可能冲进一个高度监管的市场，然后把摩根大通(JPMorgan)给干掉的。这绝对不可能发生。
主持人杰森： 初创公司终将颠覆并取代这些老牌巨头，这种事历史上屡见不鲜。看来我们只能保留各自的意见了(Agree to Disagree)。
查马斯： 这种事不可能发生。祝那些妄图颠覆波音(Boeing)的初创公司好运吧，祝他们好运，我反正是押注波音。好吧，可能有人会押注 SpaceX，但祝你用 Excel 表格搞研发新药好运吧！我绝对押注受高度监管的传统药企。祝你好运。
主持人杰森： 听着，有些……
查马斯： 那些行业门槛极高，各项职能极度融合。你难道要单枪匹马跑到 FDA（美国食品药品监督管理局）面前，人家问你：“好吧，你的团队在哪儿？” 你回答：“哦，就我一个人，我把活儿全包了。”
查马斯： “就我和我的大模型。看看这个吧。”（讽刺语气）但这在现实中是绝不可能成功的，因为这根本不符合人类社会对安全性、可预测性、治理以及可审计性的要求。
主持人杰森： 你觉得是在开玩笑，但刚刚真的有人这么做了，这不是玩笑。不可否认，世界上的药物研发与软件服务有着本质的区别，我想在这一点上我们可以达成共识。但是听着，卡车运输绝对是世界上受监管最严格的行业之一。正如比尔(Bill)和我所熟知的，出租车行业同样如此。然而，这些铁饭碗正在被无情地砸碎。比尔，我把最后的发言权留给你，然后萨克斯(Sacks)，你来做最后的总结。
大卫·萨克斯： 首先，JCal，你让我想起了一个托洛茨基主义者。当有人向他指出托洛茨基的所有预言都没有实现时，他却说，这恰恰证明了托洛茨基有多么深谋远虑。
主持人杰森： 你管 8000 人失业叫个例？
大卫·萨克斯： 你根本没看懂全局。
主持人杰森： 你听听自己说的是什么话？这绝不是个例。8000 人丢了他们该死的饭碗。
大卫·萨克斯： 能让我把话说完吗？我听到你关于元数据（metadata）的观点了。
首先，那次裁员并非直接归咎于人工智能。根本不是。那是你自己凭空捏造并强加给数据的。人家已经澄清过了；他说裁员是为了平衡额外的支出和资本支出（capex），跟人工智能没有直接关系。
退一步讲，即使确实如此，即便 100% 是因为人工智能，你也没有将这些流失的岗位，与因人工智能创造的新岗位、以及当下因人工智能涌现的大量新公司进行净值核算（netting）。
所以，你纯粹是在断章取义（cherry-picking），专门挑对自己有利的数据。你把裁员 100% 甩锅给人工智能，却不做净值抵消，根本没有提供一个客观平衡的视角。
主持人杰森： 我没有断章取义。我只是在读新闻，复述 CEO 们的原话。Block 的 Jack 说他裁员是因为人工智能，Matthew Prince 说是人工智能，扎克伯格（Zuckerberg）也说是人工智能。我只是相信了他们的原话。
大卫·萨克斯： 对，没错。Jack Dorsey 确实站出来说，因为人工智能，他要裁员 50%。好吧，结果不到 24 小时，X 平台上的所有金融分析师都指出，Jack 这纯粹是在“AI洗白”（AI washing）。事实是，Block 在疫情期间过度扩招，其运营效率远低于同行业的所有竞品，他们早就该裁员 50% 了。所以几乎所有人都认为，那完全是拿 AI 当挡箭牌。事实上，你恰好证明了我的观点。Jack 到底通过 AI 获得了什么效率提升？这简直是史上最忽悠人的说辞，说什么“哦，我们现在就能奇迹般地砍掉一半的成本结构”。
主持人杰森： 好吧，所以你的意思是，Jack、Matthew Prince、Zuckerberg 和 Andy Jassy 都在撒谎，都在搞“AI洗白”。
大卫·萨克斯： 扎克（Zuck）可没说裁员是因为人工智能。他绝对没说过，那只是你自己的解读。但就像我说的，退一万步讲，即便你把那些具体的失业归咎于人工智能——这一点本身就站不住脚——你也没有将其与正在发生的就业增长以及新公司的创立进行净值抵消。此外，让我给你列举一些数据……
主持人杰森： 不，不，我明确提到过，未来的新工作岗位将诞生于初创企业。所以别曲解我的观点，谢谢。
大卫·萨克斯： 好的。目前我们整体经济的失业率为 4.3%。而经济学家通常认为 5% 就已经是充分就业了。基本上，尽管我们进入这波人工智能浪潮已经三年多了，目前的失业率依然处于或接近历史最低水平。
第二，关于编程，这是我早些时候就想强调的一点：编程是目前受人工智能冲击最大的单一职业类别。我们现在已经到了 AI 编写大部分代码的阶段；代码编写几乎实现了完全自动化。按照简单的马尔萨斯式（Malthusian）零和逻辑，你可能会认为所有的软件开发人员现在都该下岗了。事实如此吗？并没有。恰恰相反，软件开发人员的招聘需求正处于三年来的最高点，同比增长了 15%。
为什么会这样？背后的逻辑至关重要。看看全球最大的代码托管平台 GitHub 上的代码提交量：去年全年的代码提交量是 10 亿次。而仅仅在过去的一个月里，就达到了 11 亿次。换言之，当你降低了某件事的门槛，就会有更多的人涌入其中。 我们看到代码生成量实现了同比 14 倍的增长。这些海量的代码总得有人来管理；你依然需要人类去审查底层逻辑。当代码量呈爆炸式增长，规模扩大 10 倍甚至 100 倍时，系统的复杂性也会直线上升。虽然我们没有多招 10 倍的工程师，但你现在确实需要更多的人才来驾驭这些代码。
此外，整个经济体中不同的企业、应用场景和业务都在爆发式地使用代码。我听说很多以前绝对不可能招软件工程师的公司，现在都开始招人了。我曾和一位基金经理交流，他说接下来的两个招聘名额不再给数据分析师，而是给软件开发工程师，因为他们现在有史以来第一次开始部署代码。这就印证了我之前的观点：掌握云端工具（cloud proficiency）是当下整个经济环境中最具市场价值的技能，人们正在用前所未有的全新方式使用这些工具。
我相信，我们正处于一场由定制化软件在全经济领域激增所引发的繁荣前夕。那些从不认为自己是科技公司的传统企业，如今都在使用这些软件。这一切正推动生产力提升，打造更健康的经济，并创造出更多的就业机会，这在我们的宏观数据中已经得到了印证。这甚至还没有算上当下基础设施建设（如数据中心、新能源和发电设施）所引发的蓝领就业热潮。我们亲眼目睹了数十万个新的建筑岗位被创造出来。JCal，我敢肯定，你绝不想看到这场繁荣被扼杀，从而让这些人丢掉饭碗。所以，失业论是不成立的。
主持人杰森： 不，我从未那样主张过。也许你就是喜欢曲解我的立场。我的观点非常明确：当下确实正在发生工作岗位的更迭（job displacement），而且这种更迭与人工智能息息相关。但从净值来看，我确实认为经济会增长。Bill Gurley，你怎么看？
大卫·萨克斯： 也许在未来的某个节点，你会是对的。就像那个托洛茨基主义者常说的，共产主义还从未真正被尝试过。也许它……
主持人杰森： 它会成功的。根本没人听得懂你的托洛茨基主义冷笑话，好吗？你已经把 95% 的听众给劝退了。
大卫·萨克斯： Chamath 笑了。Chamath 听懂了。好吧，挺好。听众（audience）可比你想象的要聪明。
主持人杰森： 好吧。不，我只是觉得你老是抛出这些故作高深的冷梗，好让自己显得比实际更聪明。现实就是现实。这些人就是因为人工智能被裁员的。Bill Gurley，美国现在有 2000 万人以开出租车、开卡车为生。按照目前的发展趋势，你认为在未来一二十年里，这其中有多少人会因为自动驾驶而失业？我绝对没有诱导性提问的意思。显然，有些人还是更倾向于人类司机，但你对经济中的这一特定领域有何看法？
比尔·格利： 我认为要实现 100% 的自动化解决方案是不可能的，因为在经济层面上算不过账。所以，就像之前提到的自动取款机（ATM）等例子一样，我认为非私家车的使用率将会大幅飙升。在这一进程中，它的使用率会持续增长，而人类司机将会负责其中约 50% 的工作，而不是过去那样的 100%。如果在这种模式下，总就业人数反而保持不变甚至有所增长，我一点也不会感到惊讶。
我们得记住，很多岗位以前根本不存在，是因为监管限制了出租车市场的发展潜力；打破这些限制，实际上反而创造了就业。我不太喜欢围绕就业问题散布的“末日论”（doomerism），反感人们动辄就拿“卢德分子”（Luddite）的那套说辞来大做文章。
我对任何由政府主导的技能再培训项目都不抱太大期望，所以一旦自动化全面普及，切实可行的解决方案到底是什么，我也并不完全清楚。然而，我认为最关键的步骤是：首先，去拥抱并使用这些新工具，了解它们在你的专业领域能释放出多大的能量——行动起来，去深度体验它们。
其次，如果你所在的岗位注定要消失，而你本身对这份工作也并不怎么留恋，那就尽早开始思考新的机遇在哪里。比方说，现在大家都在讨论技术工种面临着多大的人才缺口。
主持人杰森： 水管工、电工、暖通空调等蓝领行业都面临着严重的人手短缺。
大卫·萨克斯： J.Cal居然用尚未发生的事情来论证自己的观点，这真让人叹为观止。比如，你直接断言：“所有的卡车司机都要失业了，所有的司机都要丢掉饭碗了。”然后你紧接着说，这就证明了我的观点。我知道那是你的信仰，但那算不上证据。你明白吗？
主持人杰森： 我给出的确凿证据是亚马逊的安迪·贾西（Andy Jassy）和 Shopify 的托比·卢特克（Tobi Lütke）。他们在人工智能爆发之前就已经在推动自动化了。
查马斯： 亚马逊根本没有实现全自动化。让我问问比尔，你看到全自动化了吗？大家都知道并没有。难道现在有什么亚马逊的无人驾驶汽车在给你送袜子吗？
大卫·萨克斯： 你只是断章取义地挑几个小故事，然后生硬地将其归功于人工智能。
主持人杰森： 他们确实有一个专门的自动驾驶部门，叫 Zoox。你才是最大的“AI 炒作者”。他们是全球最大的机器人技术用户。所以，是的，查马斯（Chamath），他们对机器人技术的投入比任何人都大得多，而且他们也确确实实地在推进自动驾驶。
查马斯： 你只是把这些词胡乱拼凑在一起。一会儿说是仓库工人，一会儿是司机，一会儿又是……
主持人杰森： 我是在举具体的例子，并没有胡乱拼凑。你大可以尽情地对我进行人身攻击。但这里的核心议题是，我相信自动驾驶将会取代绝大多数的……
查马斯： “相信”，这才是关键词。太好了，我们就把它当成你的一种信念。谁知道未来怎样呢？你不知道，我也不知道。而且我认为……
主持人杰森： 他们谈论的是机器人技术，而人工智能将把人类从繁重的工作中解放出来。我很好奇，比尔（Bill），你对这些大型企业有什么看法？你刚才已经听到了这里的两种立场。
大卫·萨克斯： 我有个问题想问你。
主持人杰森： 萨克斯，能不能请让嘉宾先发言？
大卫·萨克斯： 我其实就是在正面回应你的观点。让我认真地问你一个问题。请向我解释一下，既然现在写代码的工作已经完全自动化了，为什么软件工程师的招聘岗位同比还增长了 15%？
主持人杰森： 我认为软件行业正迎来一场“寒武纪大爆发”。你完全正确。我相信那些懂得“感知编程 (Vibe Coding)”的人，或者是那些非开发人员，正在大量构建定制化软件。过去几年里我在这个播客上已经说过一百次了，我也成功预测了这一点。所以，我绝对相信这将是一个就业爆发式增长的领域。
我认为正在被裁撤的岗位——或者至少根据我们目前听到的消息——是产品经理和中层管理者，也就是马修·普林斯（Matthew Prince）所说的“监督者”，或者大家常说的中层管理。大家普遍共识是，会议记录、每日站会和 Zoom 视频会议都正在被替代；人工智能在人员管理上做得更加出色，员工也变得更加高度自治。
此外，构建产品所需的人才架构正在经历一次大整合。现在一个普通的设计师也能进行感知编程 (Vibe Coding)，开发人员也能兼顾前端设计和用户体验 (UX)，而且他们完全可以自我管理项目。因此，必定会有一批工作岗位激增，同时也会有一批岗位被无情淘汰，就像当年的收件室和自行车快递员被时代淘汰一样。
大卫·萨克斯： 我想没人会质疑这一点。明白了。但从净值来看，总体而言你认为会发生大规模失业吗？你的立场稍微有点动摇了。你觉得总体上还会发生大规模失业吗？
主持人杰森： 我认为在中短期内，我们确实可能会看到失业率上升。最终，那些被取代的人要么学习新技能，要么就只能离开劳动力市场，这与历次技术革命的情形如出一辙。有些人顺应了新范式并成功转型，而有些人则固步自封，只能选择退休。个人电脑 (PC) 革命就是一个我亲历的生动例子。一些律师死活不愿拥抱这些新工具，他们在 55 岁或 65 岁时就直接退休了；而另一批拥抱“PC 优先”的律师，他们则抓住了时代的红利……
查马斯： 顺便问一下，你们看到新闻了吗？Kirkland & Ellis 律师事务所打算斥资 5 亿美元来开发他们自己的前沿模型 (Frontier Model)。
主持人杰森： 这完全合情合理。这印证了我们今天早些时候的观点：企业正在进行本地部署 (On-Premises) 并打造属于自己的专属模型。比尔，我有一个具体的问题想问你。同时也感谢萨克斯（Sacks）刚才的高质量互动，难得没有像我们平时那样一开口就搞人身攻击。
大卫·萨克斯： 我通常不会直接叫你白痴。
主持人杰森： 那是因为你只在心里这么想。
查马斯： 好吧，我们确实在心里这么想，只是没说出来而已。
主持人杰森： 这样挺好，我喜欢这样。比尔，特别是去年春天安迪·贾西明确表示：“我们要降本增效，我们要向‘AI 优先 (AI First)’转型。”他们宣布不再招聘那 60 万个岗位。当你看到托比·卢特克也说：“在申请增加员工编制之前，你必须先尝试用 AI 解决，并且向我证明你已经尽力了。”你认为这是一个信号吗？这代表这些组织在搞“AI 炒作 (AI Washing)”？还是你认为，近期的这些举措是真的在践行“降本增效”，而且因为 AI 的赋能，未来这些公司的体量会变得更加精简？
比尔·格利： 我认为上一个问题，以及许多“AI 末日论 (AI Doomerism)”的言论都忽略了一个核心事实：竞争是永远存在的。我不认为会出现这样一种乌托邦场景：企业轻松实现降本增效，然后突然之间所有人都能躺赚 70% 的营业利润率。这根本不可能发生；必然会有竞争者半路杀出，用同样的降本增效手段把价格打下来。
因此，真正可能发生的是，商品和服务价格的下降将引发一场生产力大爆发。人类所能购买的一揽子商品会变得越来越便宜。这在许多领域已经成为现实，只可惜目前这些红利被医疗、住房、教育等受强监管行业不断飙升的成本给无情抵消了。
最终，我坚信产品会变得更加便宜，人类将以更少的资源创造出更大的价值。但我绝不认为这会催生出惊人的暴利，因为这些超额收益终将被激烈的市场竞争所抹平。
大卫·萨克斯： 好的。顺便提一句，关于“AI 炒作 (AI Washing)”这一点，Ackerman 律师事务所的证券诉讼合伙人、出庭律师唐尼·金（Donnie King）和他的同事已经开始发出警告。他们表示，我们很快就会看到针对这类大搞“AI 炒作”的公司的股东诉讼。因为他认为这本质上是一种夸大其词的虚假宣传。企业实际上是在将自身的业绩不佳或运营失误甩锅给人工智能，而掩盖了业务内部真正的危机，因此这甚至可能构成证券欺诈 (Securities Fraud)。
查马斯： 听到了吗？构成证券欺诈？是的，我想深入探讨（Double-click）一下这个问题。你们看到 Wix 首席执行官今天发布的关于裁员的内部信了吗？帮我找找那里面的“AI 炒作 (AI Washing)”成分。
主持人杰森： 哦，对，就是那个做建站工具的公司 Wix。确实，既然现在你完全可以用 Claude 来搭建网站，整个建站行业都正面临着巨大的颠覆与挑战。
查马斯： 很有意思，他刚才竟然谈到了运营细节。他真说了吗？我没看那份备忘录。当然，你肯定也没看。
主持人杰森： 我是说，你刚才说这事刚发生，我会去看的。今天是5月28日，这消息是今早9点25分爆出来的。
大卫·萨克斯： 我觉得很有意思的是，这位律师认为现在存在大量的“AI洗绿/AI包装”(AI washing)行为，甚至可能构成证券欺诈，他正警告客户不要参与其中。但是听着，JCAL，你简直是最后一个还没认清形势的人。本周的风向发生了巨大转变。Sam正在改变口风，连Dario也在收回之前的言论。还有高盛的CEO，这你已经提过三次了。再看招聘职位的激增。大家都在逐渐认清一个现实：所谓的“就业末日”被严重夸大了。
主持人杰森： 是的。
查马斯： 无论你什么时候想道歉，我都乐意接受。
主持人杰森： 不需要道歉。我的立场一直都是关注人的。在短期到中期内，确实会有人面临失业被取代，但最终会出现更多需要解决的问题，人们将不得不重新分配工作。我确实认为，科技行业在讨论这个问题时缺乏足够的同理心和深思熟虑，因为这些是真真切切失去生计的普通人。你可以对着冰冷的数据高谈阔论，但那是一个个活生生的人失去了真实的工作，他们可能根本无法完成职业转型。
大卫·萨克斯： Jason，我懂你的意思了。但你觉得把人吓得半死，比赋能他们更有同理心吗？
主持人杰森： 不，我绝对不是在制造恐慌。我属于赋能阵营。这就是为什么我一直强调：如果你被解雇了，就去创业，去拥抱这些AI工具。我的核心理念就是赋予人们力量。我认为，只要他们掌握了这些工具，就会有10个工作机会找上门，或者他们完全可以自己开公司。所以我相信是有解决方案的。我只是认为，在此之前，我们将经历几百万个工作岗位的流失、淘汰与转型。
比尔·格利： 我想谈谈如何度过接下来的几年。我正想展现一下同理心并提供一些解决方案。我们之前谈到了蓝领技术工种面临的人才短缺问题。Mike Rowe有一个名为mikeroweWORKS的基金会，他们筹集了1600万美元，为2600人提供全额奖学金，帮助他们成为水管工、焊工或电工。所以，如果你想重新学习一门手艺，不妨去看看。
主持人杰森： “工具带一代”(Generation tool belt)，没错。
比尔·格利： 我认为这比指望政府来解决问题要好得多。另外，正如我们一开始讨论的那样，我自己也设立了一个新的资助项目，帮助人们将职业生涯转向不同的方向。去追求你热爱的事业并提交申请吧，也许我能资助你朝着那个方向前进。
主持人杰森： 至于你提到的风向转变，坦率地说，这是因为有人仅仅因为宣扬“AI末日论”(Doomerism)，房子就被扔了燃烧瓶。一周之内，他们的房子两次遭到枪击和燃烧瓶袭击，袭击者还明确提到了这些末日言论。而且，如果你正准备IPO，却对外大肆宣扬“工作机会正在消失”，这不仅非常难看，也是个极度糟糕的公关形象。
查马斯： 那是因为我们揭穿了他们，他们被抓包了，所以现在开始改口了。
主持人杰森： 好了，各位。这又是《All-In Podcast》无比精彩的一集。谢谢大家。
参考资料: https://www.youtube.com/watch?v=4oq91rzQcO8，公开发表于2026年05月30日
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