Gavin Baker:算力远期价格、智能体与AI建设的现金流
Gavin Baker与TBPN两位主持人讨论Anthropic披露、开放模型服务商的增长、GPU现货与远期价格、智能体的投资研究用途,以及未来建设如何从外部融资转向经营现金流。对谈也涉及生物医药、个人投资者与技术公司股权。
采访者下一位嘉宾是Atreides Management管理合伙人Gavin Baker。他以前来过节目,大家叫他“The Baconator”。欢迎来到TBPN UltraDome,聊聊近况。Gavin,你好吗?
Gavin Baker我棒极了。幸福是一种选择,我只会觉得自己非常好、棒极了、特别好、好得不得了。
采访者完全同意。这一周似乎尤其值得开心:Anthropic的S-1出来了,看起来超出了预期。如果你原本担心它的经济账暗地里算不通,文件里会藏着重磅坏消息,现在唱衰的人安静了不少,Ed Zitron也没发帖。你怎么解读这一周的信息?
Gavin Baker我认为Anthropic的S-1显然是个超预期的好消息。他们总共只消耗了100亿美元资金,盈利能力、现金创造能力和单位经济性都很令人鼓舞。
我在X上也说过:财富500强中大约一半已经采用Anthropic,而相关支出仅占这些公司费用的0.1%。这个数字实在令人吃惊。
采访者我看到“50%”时的反应是:一家才发展几年的公司就拿下财富500强、或者说标普500一半的公司,确实了不起。但另一半在做什么?我原以为这些大公司都会同时使用多家产品。
许多公司还没跨过大规模部署AI的最初障碍。有些也许全面采用Google或OpenAI,但更多公司还在摸索怎么把AI用到组织里。你的看法也是企业普及仍处于早期吗?
Gavin Baker非常早,可能比我原先想的还早。把已披露的第三季度收入年化,大概是670亿美元——不管现在的ARR具体到了多少,规模已经这么大,对财富500强的渗透却依然这么低,确实非同寻常。
季度收入年化和ARR
把一个季度收入乘以4,是用该季度经营速度作年化比较;ARR通常指某个时点的经常性收入年化速度。二者都不是已经实现的全年收入。例如季度收入100,乘以4得到400,实际全年仍取决于其他季度。
采访者对AI投资的一种批评是,大部分支出由极少数公司推动。但社交媒体广告早期可能也这样,很多市场都会呈现幂律分布。
我的理解是,有些旧金山公司对AI的投入程度,比上市公司员工的长尾高出上千倍,花费当然会大得多。长尾公司也可能始终不够重视,慢慢变得无足轻重。
颠覆者认为这项技术是真的、确实有用。它还不完美,也不是你投入1美元、立刻返还10美元的即插即用同事,但已经很有能力。因此,当然谁都希望收入来源更多元,可一小群人意识到根本变化,趁世界其他地方还在沉睡时全力投入,在我看来很自然。
Gavin Baker恕我略有不同意见。S-1里,支出超过1000万美元的账户只有250个。大约十天前,《纽约时报》有人说80%的收入来自8个客户,实际客户群的多元程度反而让我吃惊。
采访者让我印象深的是,大概有1.1万到1.2万个账户支出超过10万美元,这确实分散。但我说的是Ramp那组数据:大约1%的公司贡献90%的支出。
Gavin BakerRamp的数据有它的口径,但现在我们有Anthropic的S-1,依据更直接,显示Anthropic的客户群很分散。
Ramp也许反映的是整个AI市场。可相比“Meta花100亿美元,再由几个十亿美元级账户撑起全部业务”的想象,Anthropic的客户来源要多元得多。
集中度取决于统计的对象
一家服务商的全部客户,与一张企业支付网络覆盖的公司,是两种样本。比较“前几大客户占收入多少”和“多少公司贡献多少支出”时,需要先对齐公司范围、时间及分母。
Gavin Baker从6月以来,先是OpenAI在夏天明显加速,开放权重模型也跟着加速。Fireworks、Baseten、Together、Modal、Cognition这些公司都已具备规模,而且确实以开放权重为主;它们增长得比OpenAI或Anthropic更快。
OpenAI夏天加速时如此,10月Anthropic明显重新加速时也一样。如果他们不知道10月ARR会相当好,我不太相信他们会在S-1里留出这个数据栏。我也觉得,市场摆脱每月ARR这类数字,会是一件好事。
采访者这些公司都在市场上融资,私募投资者一直能看到经营更新。很多公司从拿到第一份条款清单,到真正拿到资金,业务就已经大幅增长。
东海岸很多人完全不知道这些情况,少数开始了解,但还算不上共识。西海岸这里,大家的理解是:公司已经有规模,从条款清单到交割、甚至首次交割之间,还能增长两位数。
Gavin Baker我们Atreides领投了Fireworks上一轮融资。它增长太快,实际上很难定价。
采访者你以为已经握手成交,对方却说收入又涨了。“昨天的价格已经不是今天的价格。”你只想说:拜托,把交易做完,把价格锁下来。
Gavin Baker真的,收入增长让估值倍数几乎每天都在下降。
采访者每天都降,太夸张了。
Gavin Baker而且整个生态似乎还在加速,客户也更多元。今年早些时候,Cursor是这些推理云的一大需求来源。现在,剔除Cursor后的增长尤其惊人,因为SpaceX一直在把Cursor的算力需求收回内部。
采访者说到Cursor与SpaceX的合并后整合,Grok Bot的能力似乎进步了。xAI的新模型未必在某个基准上让人惊艳,但Cursor团队一向擅长产品和分发。以前Grok的基准成绩很突出,却受到政治因素影响,有些公司禁用了它。
现在Grok Bot有Cursor的市场渠道和设计团队,可能处于不同的位置。这是否在推动增长?你看到它哪些方面正在加速?
Gavin Baker作为用户,Grok Bot是迄今对我本人和我们公司影响最大的AI产品。我以前用Claude Code拼接了很多东西,效果不太顺,当然很可能是我自己的操作问题。我50岁了,已经很努力。Grok Bot让这些事简单得多。我大概已经有17个Grok Bot,每天还会想到一个新的。
采访者你像是在做Grok Bot的高级管理者。你如何划分私人生活与职业生活中的AI智能体?很多人有家族办公室的私人助理,帮家人买礼物、安排生日聚会;另有行政助理处理差旅和工作日历。
未来也许由同一个智能体包办,也可能工作用Grok Bot或Claude Code,私人生活用Instinct或Muse。OpenAI两边都有产品。每个人都得作选择,你怎么处理?
Gavin Baker我大概享有“行政助理特权”:我的助理Susan非常出色。我当然下载了Instinct,也试了Muse。如果职业生活里没有Susan这样的人,这些产品会特别有用,但我有她。
在更专业的场景里,Grok Bot对我带来的改变非常大。投资很大一部分工作,就是确保正确的信息在正确的时间到达正确的人;Grok Bot特别擅长这件事。
采访者智能体还有一个让人很满足的地方:星期日晚上10点,你就能启动一次真正的研究。你当然也可以打给团队成员,但那样就越过了工作边界,成了一个让人不愿共事的老板:他每次洗澡想到什么,员工就得再工作6个小时。
AI却会说:“老板,我在。我很乐意帮你查,用100万个token研究某个市场到底有多大。”
智能体的价值不只在回答问题
智能体把检索、分析、调用工具和交付串成一个任务。信息分发场景还需要知道谁负责什么、哪些来源可信、什么时候提醒;这类工作通常要接入组织的权限和协作流程。
Gavin Baker我的原则是:Atreides任何人周末随时都可以打给我,但我尽量不在周末打扰别人。
采访者回到产业。这周大家聚焦Anthropic的S-1,上周则在讨论明年能上线多少供给,SpaceX能增加多少吉瓦。你一直保持看多,而时间线上有些人中途动摇了。
如果新增供给达到人们讨论区间的高端,产业如何消化?是不是杰文斯悖论一次又一次发挥作用?大家都爱提这个词,但很难真正理解并相信它。
Gavin Baker对,说起来容易,真正理解和相信却很难。10月有点特别:几乎所有类型GPU的租赁价格,每天都在涨。
杰文斯悖论
一种资源的使用效率提高、单位使用成本下降后,用途和使用量可能扩大,使总消耗反而增加。放在AI里,单次推理更便宜可能催生更多任务;总需求是否超过效率收益,仍取决于实际使用量。
Gavin Baker算力现货越来越紧,而且不只是现货。我很喜欢看X上大宗商品和宏观投资者的入门讲解,介绍现货升水、期货升水这些“超级复杂”的概念,以及它们对算力远期曲线和未来价格意味着什么。
Silicon Data是我们投资的公司,我也确实认为它是最权威的数据来源。创始人Carmen Li在GTC上说,算力市场现在处于contango。也就是说,不仅眼前现货紧张,如果你想在一年后获得集群,同样要付很多钱。
这可能又是公开市场和私募市场的一处信息断层。我们有不少被投公司在2026年5月或6月拿到了4000块Blackwell组成的集群,想在2027年9月再加4000块,却惊讶地发现未来得支付高得多的价格。
大家都知道新增供给会来。即便把那些供给算进去,我们的被投公司要找到2027年较晚时候的算力,依然很困难。那些一直盯着backwardation及其含义的大宗商品专家,我有个消息:现在已经不是那种曲线了。
contango和backwardation
contango通常指远期价格高于较近交付或现货价格,backwardation通常相反。比较算力报价时,还需对齐GPU型号、集群规模、可用时段、合同期限及服务等级。这里的远期报价也不等同于一个已经标准化并成交的期货价格。