“OpenAI 和 Anthropic 必須自己創建芯片” “AI 將導致大規模的勞動力短缺。” “如果五年內 Nvidia 不值 10 兆美元，我會感到驚訝” 最好的播客集數是充滿觀點、真實且與你所認為的所有知識相悖。 這就是這樣，還有更多，以下是我與 @JonathanRoss321 的 7 個要點 👇 Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 時間戳記： (00:00) 介紹 (01:10) 分析當前市場格局 (03:33) 為什麼超大規模公司必須在 AI 上不斷揮霍 (12:35) 為什麼 OpenAI 和 Anthropic 必須自己建造芯片 (18:14) OpenAI 和 Anthropic 將成為 50 億美元的公司：牛市案例 (28:20) 為什麼中國在 AI 上落後於美國，Deepseek 的運行成本更高 (34:37) 歐洲如何在 AI 中競爭，以及為什麼美國比歐洲更風險厭惡 (37:21) 為什麼我們必須擁有核能以及如何恢復核能 (48:16) 通貨緊縮壓力和新工作市場 (51:54) Vibe Coding 的未來 (53:40) 為什麼 AI 公司應該努力保持低利潤 (58:46) S&P 7000，Mag 7 和市場波動 (01:06:44) 為什麼 OpenAI 和 Anthropic 被低估 (01:13:35) 五年內的芯片市場 (01:21:51) 快速問答：最大的恐懼，Nvidia：10 兆美元，Zuck 購買 AI：是否可行

1. 為什麼超級雲端服務商必須在AI上不計成本地持續投入 沒有人百分之百相信在十年後AI不會取代他們的工作。 這就是超級雲端服務商的感受。 不瘋狂花錢的替代方案就是冒著完全被排除在商業之外的風險。 超級雲端服務商能否在華爾街失去耐心之前實現收入 @altcap @petergostev @steeve @tanayj

2. 改善 AI 的三大支柱，以及為什麼計算是最簡單的。 算法、數據和計算。 算法很少改進。 數據難以獲得，我們尚未完全弄清合成數據。 計算是最容易調整的：如果你有錢和一點耐心，你一定會獲得更好的結果。 很想聽聽你們的想法 @jonsidd @brendanfoody @GarrettLord @andrewdfeldman？

3. 為什麼每個大型玩家都必須建立自己的晶片 你所獲得的不是自己的晶片，而是對自己命運的控制。 OpenAI、Anthropic 和每個超級雲端服務商都會建立自己的晶片。 你同意每個大型玩家都需要創建自己的晶片嗎 @andrewdfeldman @FabAroundEU @UbertiGavin @RodrigoLiang

4. 為什麼 AI 與 SaaS 不同，以及如何增加支出能導致更好的產品 您的 SaaS 產品的質量是由工程決定的。 在 AI 中，您的產品隨著支出的增加而顯著改善。 代幣成本與公司的收入相匹配，因為他們可以花更多的錢來贏得用戶。 很想聽聽您對此的看法，以及您是否看到這種情況發生在您身上 @destraynor @amasad @btaylor @howietl

5. 美國比歐洲更害怕風險... 美國對於錯失的風險感到恐懼。 當你是一個龐大的成長型經濟體，錯失的代價比失誤更高。 歐洲則非常願意接受錯失的風險。 在這個周期中，誰的激勵措施更正確：美國的FOMO還是歐洲的謹慎？ @zebulgar @shaunmaguire @rabois

6. 我們需要恢復核能以及日本如何領先 日本以決策緩慢而聞名，但一旦他們決定，就會迅速行動。 他們正在討論重新啟用核反應堆。 他們已經撥款650億美元用於AI，並且將迅速花費這筆錢。 支持核能 + 積極的AI支出會成為新的產業政策手冊嗎 @mttgrmm @jtlonsdale @DanielKhachab

7. AI 將導致大規模的勞動力短缺 AI 將使一切成本降低。 人們將更多地選擇退出經濟：他們將工作更少的時間並提前退休。 AI 將創造出今天不存在的整個產業，而我們將沒有足夠的勞動力。 很想聽聽你們的想法 @htaneja @erikbryn @mustafasuleyman @ericschmidt