Anthropic’s $2T Cash Machine, CoreWeave Crashes 30%, & China’s Kimi Catches Up | #306

Anthropic 申請上市，據報導估值達 1.5 至 2 兆美元、募資約 1,000 億美元，Dave Blundin 與 Emad Mostaque 認為，這是目前為止最清楚的訊號：AI 的資本結構正在把贏家和殘骸分開。本集大部分時間都在談這個分水嶺：neocloud 債務拋售潮，以及伊隆·馬斯克預言槓桿型算力租賃商將面臨「孔雀魚級死亡」；Anthropic 上市的財務數字與不尋常的公司治理；中國 Kimi K3.1 Pro 把開源與閉源模型的差距縮小到約五週；以及 OpenAI GPT 6.1 Terra 的價格與幻覺率下降。標題所指的 neocloud 死亡話題只是其中一段；後半段轉向 Alexander Wissner-Gross 的新物理學研究計畫「Chain Theory」、一家名為 Warhound 的基因工程工作犬公司，以及 OpenAI 宣稱證明瞭三個基礎問題。

主持群包括 Peter Diamandis（主持人，Fountain Life 健康公司與 Neogenesis 基金共同創辦人）、Salim Ismail（《ExO》作者，經常擔任主權基金與企業執行長的顧問）、Alexander Wissner-Gross（物理學家、《Chain Theory》作者），以及 Dave Blundin（AI 創投投資人）。來賓是 Emad Mostaque，Stability AI 創辦人，目前正在打造他所稱的「智慧網際網路」。讀者讀完後應該能掌握：AI 泡沫爭論背後的具體數字、Anthropic 上市的條件與其長期利益信託、兩款新前沿模型的基準測試與定價資料、Chain Theory 中可被否證的主張，並且清楚分辨哪些是有來源的事實、哪些是與談者的預測。

Anthropic 上市是印鈔機，但真正的故事在公司治理

Anthropic 在本集錄製前的週一遞交申請（那斯達克程式碼 ENT）；《華爾街日報》報導，上市時間可能在 2026 年 11 月 16 日當週，募資約 1,000 億美元、估值 1.5 至 2 兆美元，將是史上最大 IPO。Diamandis 用一張優勢與劣勢對照表說明。

Blundin 把規模放進脈絡：先前最大 IPO 紀錄依序是 Meta、Cerebras（Andrew Feldman 的公司）、SpaceX，而 Anthropic 單次募資 1,000 億美元，就超過 Cerebras 大約一年到一年半前的整體估值。他說，如果自己沒有種子輪投資的管道，會進場買這次 IPO，但也強調 2 兆美元的價格「已經把很多美好預期算進去了」。Mostaque 則認為 Anthropic 根本不該上市：公司手上約有 1,100 億美元現金及約當現金，至今只花了 100 至 200 億美元，就算再私募募 1,000 億美元也不是問題，現金水位可達 Apple 或 Google 的等級。他預測公司將不理會股價，甚至可能停開季度法說會，缺算力時再到市場拿錢。

最具爭議的是治理結構。Ismail 說明一種新的 Class T 股份，由「長期利益信託」持有；這個信託是一群財務獨立的受託人，有權任命與罷免多數董事，等於把創辦人的使命寫進公司治理，而不是隻寫在激勵人心的宣言裡。他形容這是「使命在董事會有一席之地，還有選擇那張桌子的權力」，但也指出受託人似乎可以互相任命，形成問責上的迴圈問題。Wissner-Gross 更為警覺，把它比作中國共產黨對企業的意識形態控制，認為這與創辦人控制有本質差異，因為受託人不是公司的創造者，經濟利益也未必與股東一致。Blundin 同意這是他完全認同的一項劣勢，並指出 Anthropic 從創立到成功的路異常短、異常順遂，相較於黃仁勳幾度瀕臨破產、Steve Jobs 被開除後回鍋，股東通常想看到的韌性在這裡看不到。

Diamandis 提到早期股東結構：A 輪與 B 輪都沒有創投。2021 年 1.24 億美元的 A 輪由 Jaan Tallinn、Dustin Moskovitz 與 Eric Schmidt 領投，目前看來可望帶來 345 倍報酬（早期天使合計約 430 億美元）。9.82 億美元的 B 輪由 Sam Bankman-Fried 的 FTX 領投；這筆持股如今價值約 390 億美元、報酬 79 倍，不過 FTX 破產財產已在 2024 年以 13 億美元賣出。Mostaque 的結論是：更好的交易是押注像 Blundin 這樣的種子投資人，因為這些 IPO 釋出的資金會直接回流 AI 新創。Blundin 預測，在 Anthropic、OpenAI 與 SpaceX 相繼上市後，人口約 90 萬的舊金山將壓倒性地成為世界金融首都。

neocloud 債務是暗光纖泡沫破滅的翻版，而馬斯克是在替自己的部位說話

這個月的 AI 拋售潮重擊算力租賃商：CoreWeave 與 Nebius 下跌 30%，IREN 下跌 40%，導火線是 CoreWeave 510 億美元的債務及其違約義務。Chamath Palihapitiya 發文稱「2027 年會有很多部分閒置的算力……堆在庫存裡」，說這是洗掉錯誤押注的動盪一年。馬斯克回覆說，債務市場已經對任何沒有實質營收、且營收不依賴 AI 資料中心的公司關上大門，約 200 家 neocloud 將面臨「孔雀魚級死亡與整並」。

Blundin 把它類比 2000 年的暗光纖泡沫：網際網路蓬勃發展時，產業是 80% 工程師、20% 商學院背景的人，等這個比例翻轉後就開始過度建設。他估算資料中心債務約 1,000 億美元（不含馬斯克那 400 億美元），以全球規模看不大，但在其所屬市場裡很大。他的關鍵論點是：所有算力都已賣光、供不應求會持續數年，因此體質健全的資料中心會過得不錯，除非簽了糟糕的債務合約，而這些合約的透明度很差。Blundin 說，馬斯克借錢的利率是 8%，「顯然其他這些人都是 15% 在借」。

Wissner-Gross 認為真正的風險是「進來的錢與出去的錢」之間的落差，也就是算力的報酬率。在遞迴式自我改進的時代，需求衝擊是有可能的：如果出現好得多的模型或方法，軟體可能遠遠跑在硬體前面，讓槓桿堆出來的建設變成閒置資產。Mostaque 估算直接資料中心債務約 5,000 億美元，若計入特殊目的公司與供應商融資則約翻倍，對照次貸風暴是 1.3 兆美元。他說自己「現在絕對不會碰記憶體類股」，並點名 Micron，因為好到足以自我最佳化的模型所需的記憶體會少得多，而且軟體與硬體兩邊都有新架構問世。他拿馬斯克當對照：馬斯克把閒置算力以約市價三倍賣出，約九個月就能回收晶片成本；租賃商的報酬卻取決於邊際電力成本。

Blundin 如此解讀馬斯克的處境：就像 Michael Saylor 的比特幣套利，以高於比特幣生產成本的價格賣股票，兩三年間創造約 1,000 億美元財富；馬斯克可以 8% 借錢、買算力、賣給 Anthropic，九個月打平，這根本是「印無限鈔票的執照」。他認為 AI 債券市場有可能長得比主權債還大。Diamandis 說他已邀請 Saylor 回來錄一集加密貨幣辯論，可能找 Bill Barhydt 一起。至於什麼會戳破泡沫，Wissner-Gross 押注的是需求面的意外，而不是 AI 失敗——新算力先到、殺手級應用還沒來；Ismail 則指出，輝達的訂單能見度已排到兩年後，與光纖時代不同。Blundin 的建議是：關於交易價格過高的新聞是財經新聞；技術本身仍然正在接管一切。

中國 Kimi K3.1 Pro 把開源與閉源的差距縮小到約五週

Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro 是 2.8 兆引數的模型，啟用引數 1,040 億，上下文視窗 100 萬 Token。它在 Artificial Analysis 智慧指數拿下 55 分，全球第四，落後 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 與「Metamuse Wonder」；價格為每百萬輸入 Token 2 美元、每百萬輸出 Token 10 美元，是前一代 Kimi 的三分之一。Moonshot 計畫隔週釋出權重。Diamandis 引用本節目友人 Ramesh Raskar 的分析：Kimi 落後美國前沿約五週，是史上最短的差距，指數差距從 12 分縮小到 3 分。

Mostaque 直言它就是 Opus 5.5 的蒸餾成果，並指出 Anthropic 封鎖了 7% 的使用者帳號，很可能就是蒸餾攻擊；Kimi 能直接寫出 3D 遊戲檔案、不需要 Blender 或 Unreal，正是因為它從 Opus 的輸出學會了整條流程。Wissner-Gross 認為，若以「每項任務、每單位成本的效能」衡量，Kimi 似乎已經超越 Opus 5.5 的最佳效率前沿，也就是說，在這個指標上中國可能已經超越美國的公開前沿。他把中國的開源權重視為對美國反競爭「AI 安全卡特爾」的一種制衡。Blundin 同意競爭壓力很重要：在 Dario Amodei 偏好的世界裡，沒有中國的壓力，Anthropic 可能就停在較早的模型版本；是競爭逼著他們把模型推出去。但他不認同抄襲的說法——蒸餾給的是路線圖，不是答案卷，Moonshot 有自己的創新。

被問到指數分數在實務上到底是什麼感覺，Mostaque 給了一把尺：50 分是還不錯、但你得盯著看的員工；60 分是非常能幹；70 分是超級明星。至於開源模型是否可能超越閉源，Wissner-Gross 說，如果前沿實驗室把最好的留在內部，那按定義當然會——但他拿 Linux 核心與 Windows 核心類比：開源版本在架構上可能更乾淨，儘管 Microsoft 看得到原始碼。Blundin 反駁，閉源實驗室大可直接使用開源模型，內部最好的版本仍會領先，誰有最多算力誰就保有優勢——這正是 Anthropic 要募資的原因。

GPT 6.1 Terra 顯示價格效能約每七週翻倍

OpenAI 的四個等級是 Astra（旗艦）、Soul（高效能）、Terra（日常主力）與 Luna（平價）。本集錄製前一天發布的 GPT 6.1 Terra，價格不到前代 Terra 的一半，幻覺率下降 50 個百分點。Ismail 算出 GPT Astra 到 Terra 相隔 53 天、Token 價格砍半，等於價格效能每七週翻倍，比主持人們常引用的「每年 10 倍」還快。

Wissner-Gross 稱 Terra 是週期後段、相對不令人興奮的 Astra／Soul 蒸餾版，適合高用量、每 Token 價值低的工作；他從中得到的安慰是，這代表 6.2 或 7 應該很快就會來。Mostaque 說 Terra 與 Sonnet 5 正是被規劃為個人陪伴型模型的候選，這也是幻覺率下降之所以重要的原因——OpenAI 的陪伴產品目前跑在無限量使用的 Astra 上，這無法永續。他提到該產品在英國無法使用，他一齣差就自動關閉。Blundin 認為個人代理的能力曲線已接近尾聲，下一條曲線是工具存取：MCP 封裝與後訓練如今都已內建，叫模型用 ElevenLabs 複製你的聲音，開箱就能用，半年前還得靠 API 調教。他拿 Apple 放棄 megahertz 行銷、轉向 iTunes 相比——新的軸線是模型能替你做什麼，而不是它的基準分數。

Chain Theory 宣稱能從 18 個字的公理推匯出物理學最精確的常數

Wissner-Gross 發表《Chain Theory》，這是一項從量子資訊重建物理學的研究計畫，第一項成果是在零動量轉移下推匯出精細結構常數 α——1/137.035999189——與科學上測量最精確的數字之一吻合到 10 位數，過程中沒有手動調校任何引數。他說這不是週末專案，而是長期工程，目標是終結他所稱基本物理學長達 50 年的乾旱期，做法是把量子資訊當成標準模型與廣義相對論的共同基底。這個名字是對照弦論而來：弦論假設連續的自由度，Chain Theory 則假設有限且離散的自由度。

唯一的公理只有 18 個字：「除了有限多個有限維系統的最大糾纏對之外，別無他物；其中一些是共享的，唯有透過蒸餾才能得知。」推導建立在三項已知事實的重新解讀上：空間區域資訊量的 Bekenstein 上限、粒子電荷以三代重複的模式，以及對撞機資料中找不到次結構。這套理論把連結型態對應到作用力：qubit 對 qubit 的連結對應時空，qutrit 對 qubit 對應電磁力（因此得出 α），qutrit 對 qutrit 對應強作用力，qudit-4 對 qubit 對應弱作用力，4-3 對應 Yukawa 耦合，4-4 對應希格斯。Wissner-Gross 說這本彙編約 800 頁，涵蓋廣義相對論、宇宙學、強關聯系統與強子物理的結果，質量與其他耦合常數都「自然掉了出來」。

談到暗物質，他引用波蘭量子資訊研究者的定理：維度乘積為 8 或以上的糾纏態可能無法蒸餾——類比於無法因式分解的質數——並提出以無法蒸餾的「暗互動作用」作為暗物質候選，因為它們與重力耦合，卻不與其他作用力耦合。他推測，若這套理論正確，長度、能量與時間的物理極限可能比教科書物理所說的更接近現有技術好幾個數量級，這關係到《星艦迷航記》等級的科技是否可及。他說針對 α 下一位有效數字的實驗驗證，可能在幾個月到兩年內出現；論文已發表在網路上，接著會上 arXiv、再投物理期刊，而同儕審查可能要一年半。Mostaque 指出，刻意繞過同儕審查是為了讓 AI 時代任何人都能快速檢驗主張，並拿 OpenAI 處理 Yang-Mills 宣佈的方式作對比。Wissner-Gross 還提到——讓 Ismail 覺得好笑——α 的表示式裡有一個 42。

Warhound 複製基因工程工作犬，倫理問題仍未解

Colossal 執行長 Ben Lamm 與 Anduril 創辦人 Palmer Luckey 共同創立 Warhound，起因是 Luckey 提出一個供應鏈問題：美國超過 80% 的工作犬來自歐洲，而且不到一半適合服役，許多因髖關節發育不良、視力不佳或癌症被淘汰。Warhound 從頂尖比利時狼犬與德國牧羊犬取得細胞株，編輯掉不良基因，強化耐力、嗅覺偵測、智力、體型、聽力與力量，再複製這些成果，讓每隻狗都可重現——用 Diamandis 的話說，就是「一個目錄編號，按需求複製、按需求養成」。公司還加上裝甲背心與感測器，把資料回傳給訓犬員。Diamandis 透過他的 Neogenesis 基金（他與 Yanni Palis 博士共同成立、規模 2 億美元，投資 Colossal 及其衍生公司）參與投資；他說 Warhound 結束隱身狀態時，已向 In-Q-Tel、Sequoia、8VC 與 Neogenesis 募得 2 億美元，投後估值 12 億美元。首批複製犬預計 2027 年初誕生，兩年內可能投入服役；Warhound 正與 American Humane 合作認證流程與訓練。

Ismail 提出核心倫理問題：活生生的生物能不能被當成可程式化的零元件？他也指出，一旦跨物種溝通成真，「我們可能不想聽牠們說什麼」。他更點出，這些狗是為危險區域打造，「是為犧牲而打造」。Blundin 則讚賞這種無所畏懼的市場打法：複製狗本來就是一門生意（Colossal 收購了兩家頂尖複製公司，它們曾複製 Tom Brady 的狗），而 Warhound 的定位會招來爭議，爭議會帶來新聞、資金與人才招募。Wissner-Gross 指出，家犬似乎帶有與人類威廉氏症候群同一基因區域的突變，該症候群會造成活潑外向的人格——也就是說，馴化選出的是人類眼中的疾病——他說他寧願給狗銀行帳戶、AI 協助與某種法人地位，而不是送牠們上戰場。Mostaque 說，問題在於你能用哪種生物基底來打造機器人，而把生物與無人機送進戰區之間的界線，十年多內就會模糊。Diamandis 強調軍民兩用的場景：搜救、機場安檢、警務工作。

OpenAI 的三項證明，把科學的瓶頸從發現移到驗證

OpenAI 宣佈三項成果：證明 1991 年一個關於波如何在各維度聚焦的猜想；否證指數時間假說——這是支撐數百篇論文的普遍假設，並以 Lean 驗證；以及嚴格證明量子色動力學在四維空間中作為數學物件存在，由諾貝爾獎得主 David Gross 領導的物理團隊協助完成。OpenAI 不居學術功勞，把成果交給獨立專家。截至錄音時，三者都尚未經過同儕審查。

Mostaque 評價這三項全都比黎曼猜想證明更大，但比 Navier-Stokes 小一些，並說這些論文大概寫得「像粗製濫造的東西」。他不滿物理成果被壓著不發，並指出它延伸了開源工作、卻只在註腳致謝，這帶出一個問題：當 AI 被用於任何可形式驗證的工作時，學術功勞究竟意味著什麼。Wissner-Gross 說，目前不清楚 QCD 的成果涵蓋了 Yang-Mills 千禧年難題的一部分、大部分還是全部；他認為否證指數時間假說最令人意外，因為學界共識原本相反。他把 OpenAI 請知名研究者當傳教士——他說，「肉傀儡」——解讀為對先前數學「粗製濫造大放送」反彈的回應，並預測這個階段只會持續約五分鐘，接著就會進入解答充沛的階段。Blundin 同意麥卡錫時代的類比很貼切：花幾十年把持思想關卡的研究者感到受威脅，而 OpenAI 從每一次反彈中逐步學習。

被問到 AI 對 Chain Theory 的加速有多大，Wissner-Gross 說他用了超級智慧，但需要大量引導與品味，它還無法自行得出這套理論。他把它比作一整支研究生大軍或一整間實驗室，對 Lean 證明的生成與驗證很有用。他指出，Lean 證明是從公理推到那個數字，但沒有證明與光子的對應關係——那部分仍是猜想。Blundin 說這正是值得細細品味的時刻：一個聰明的人可以效率大增，而且還沒被取代。

問答環節浮現本集未解的張力

Ismail 接下對齊問題：一個透過誘因對齊的超智慧，會不會反過來操弄誘因？是不是該改為灌輸同理心這類更深的價值？他的回答是：人類彼此之間都沒有對齊，所以「對齊什麼」才是更根本的問題；把同理心當成一種情緒灌輸無法驗證，要求行為必須考量福祉、公平、自主與脆弱性，反而更可操作。他引用古德哈特定律——當指標變成目標，它就不再是好指標——並點出行為上的順從與真正的對齊之間的落差。

Blundin 接下護城河問題。他的類比是：Google 每筆機票點選抽 80% 毛利，Booking.com 約 60%，實際開飛機的航空公司卻是 -2% 左右，這就是為什麼創投執著於護城河，儘管錢不一定落在價值創造的地方。他預期任何特定的資料護城河都會消融，但隨著新資料型態出現，新的護城河會冒出來；他也認為算力不是唯一持久的護城河——應用程式上的消費者偏好也是，個人代理就是例子。創新速度，以及不斷累積的 AI 與資料企業文化，則是另外幾種。

被問到機器人會先改造哪個產業，Mostaque 選營建：以單位成本計，機器人已經比人力便宜好幾倍，只要協調機制再好一點，他寧願花錢買機器人施工，而不是請人類專家。談到沙箱逃逸事件，Wissner-Gross 說那起事件與其說反映我們控制自主系統的能力，不如說反映測試者的問題——代理只是照指令行事，只是它們被告知的環境資訊正確或不正確而已。至於後 AGI 時代金錢是否變得無關，他把問題重構成需求面：在現行物理下，能源與算力看似稀缺（他引用 Seth Lloyd 關於計算物理極限的研究），但真正的不確定性在於人類是否會停止想要更多——如果享樂跑步機停下來，整個前提就崩解了。Diamandis 以豐盛論與太陽系資源反駁；Wissner-Gross 提醒，即使建成橫跨太陽系的戴森 swarm，銀河系裡還有 1,000 至 2,000 億顆恆星，而宇宙至少有兩兆個星系。

Ismail 挑戰「加密貨幣已死」的前提，區分加密貨幣與密碼學，主張真正有價值的特性是可程式化。比特幣最初實現了去中心化與安全性，但沒有可擴充套件性；閃電網路如今三者兼備，這是他預期 satoshi 將成為 AI 代理首選貨幣的原因；穩定幣在某些市場有吸引力，儘管存在可信度與流動性問題。他說，機器對機器的商務規模應該會遠超現有系統。談到豐盛未來如何為能源定價，Blundin 引用馬斯克的觀點：所有價值都可化約為能源與物質；地球上的能源仍有價值，因為就近運算更便宜，價格會由自由市場決定，但需要監管來保護住宅用電，避免被能付更高價的 AI 工作負載搶走。

值得關注

主線是：資本、算力與驗證正同時成為瓶頸，而本集的與談者對哪一個先卡住意見分歧。Anthropic 上市將檢驗公開市場是否願意資助一家由受託人、而非股東控制董事會的公司。neocloud 債務市場將檢驗戳破泡沫的是需求衝擊、而非 AI 失敗——這是 Wissner-Gross 的押注。Kimi 的五週差距將檢驗開源權重能否讓美國實驗室保持誠實。Chain Theory 則是這裡唯一明確可在短期內否證的主張：Wissner-Gross 說 α 下一位有效數字的測量可能在幾個月到兩年內出現，這套理論的命運將取決於那些數字是否落在它預測的位置。貫穿這一切而未解的張力，正是 Ismail 點出的那個——在問如何對齊超智慧之前，提問的人類自己都還沒對齊到同一個目標上。