All-In Podcast：Gerstner 稱 Anthropic 與 OpenAI 市值恐超越 SpaceX 的 2 兆美元 IPO，Chamath 的 CTO 則透露 Token 成本每 45 天翻倍，生產力僅提升 5%
Besties 討論 AI IPO 趨勢、令人警醒的企業投資報酬率（ROI）數據、日益擴大的前沿模型雙寡頭格局，以及中國限制開源模型外流的動向
在《All-In Podcast》第 280 集節目中，主持人 Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya、David Sacks 與 Brad Gerstner（Freeberg 休假中）以 SpaceX 的 IPO 作為範本，探討了歷史上可能出現的兩大科技股上市案，並揭露了一項關於人工智慧變現的關鍵數據，該數據與業界普遍的樂觀情緒背道而馳。
一位 CTO 對 Token 經濟學的警告
最重大的披露來自 Chamath Palihapitiya，他透過其創投平台 8090 管理多家投資組合公司，並分享了他與旗下公司技術長（CTO）的直接對話。「我們的 Token 成本每 45 天就翻倍，」Palihapitiya 在轉述這段對話時說道。當他詢問後續帶來的生產力提升幅度時，得到的回答是「最多可能只有 5%」。Palihapitiya 引述其 CTO 的直白解釋：「我們發現，為了達到下一階段的改進，你需要使用多得多的 Token，因為我們實際上已經進入了效能漸近線（asymptoted）。」Palihapitiya 表示，他不確定有多少公司會撞上這道牆，但他預測「未來三到四年內，所有人肯定都會經歷這個階段」，並建議有意 IPO 的創辦人應在「這種情況滲透到財務底層」之前先行出場。
這番言論重新定義了小組成員隨後對企業 AI 支出的看漲評論。Sacks 和 Gerstner 皆反駁了這暗示廣泛危機的說法，認為市場仍處於早期的實驗階段，對短期 ROI 的審視尚屬有限。然而，Palihapitiya 的觀點——即一場關於「Token 支出與每股盈餘（EPS）提升」的結算即將到來——為 Anthropic 和 OpenAI 的公開市場投資人設定了一個在提交 S-1 文件前必須評估的辯論議題。
SpaceX 成為範本，市場預估市值驚人
身為 SpaceX 投資人的 Gerstner 將其稱為「教科書級」的案例。SpaceX 以 1.75 兆美元的估值募資 750 億美元，目前股價約為 150 美元，市值約 2 兆美元，成為全球第七大公司。Gerstner 指出，其預期營收約為 350 億美元。他將此歸功於 Elon Musk、Gwynne Shotwell 及 SpaceX 團隊，認為他們開創了其他前沿科技公司將會效仿的機制：與里程碑掛鉤的分階段鎖定期釋放、提早納入指數，以及旨在避免交易首六個月內出現 50% 跌幅的定價紀律。
根據先前嘉賓 Gavin Baker 的說法，已於 6 月 1 日機密遞交上市申請的 Anthropic，有望在 2026 年底營收突破 1,000 億美元並實現顯著獲利；Baker 曾表示，若該公司今日上市，市值可達 3 兆美元。Polymarket 目前預測 Anthropic 今年 IPO 的機率為 65%，儘管成交量尚輕。Gerstner 表示，以目前的營運指標來看，Altimeter 在 Anthropic 和 OpenAI 上「願意大規模買進」，但也警告 3 兆美元的入場價格並非「快速致富」的交易：「我不認為它們的定價會讓你從 IPO 中獲得 50% 到 100% 的持久漲幅。如果是這樣，那代表它們在 IPO 時的定價就錯了。」他確實預期這兩家公司的營收將在未來多年內以每年「遠超 30%」的速度成長，並指出這種規模的成長率是前所未有的。
關於 OpenAI，Gerstner 表示該公司已「找回了氣勢與節奏」，並提到新的模型週期、GPT-6 有望在 30 天內發布的傳聞，以及據報近 700 億美元的營收運轉率——儘管仍低於 Anthropic 的預期軌跡，但已是 SpaceX 營收基礎的兩倍。他認為，考慮到企業重組的複雜性，OpenAI 上市速度可能落後於 Anthropic，但兩者都已在「時機成熟時」隨時準備好 IPO。
前沿模型雙寡頭格局日益擴大
節目中反覆討論的一個議題是 Token 層面的商品化與營收集中度之間的差距。Sacks 引述數據指出，儘管全行業的 Token 使用量爆炸式成長，但開源模型在企業支出中的佔比卻從 19% 下降至 11%。「任何說這些封閉模型會輸或者正在輸的人，只是沒看到數據，」他說，並將此歸因於「心有餘而力不足」的動態：企業出於成本和數據主權考量，希望減少對前沿實驗室的依賴，但缺乏實際操作所需的技術中介層——如智慧路由、可攜式記憶體與上下文處理。
Gerstner 進一步指出，市場正匯聚成以營收衡量的雙寡頭格局，Anthropic 的年經常性收入（ARR）約為 600 億美元以上，OpenAI 則在 400 億美元左右，「我不確定還有誰能擠進這個行列。」他提出這種差距可能會擴大而非收斂的可能性：「當技術變得遞迴時，你實際上會擴大領先優勢，因為模型越聰明，獲得的營收就越多，能購買的算力也就越多……我認為未來兩到三年內，前沿模型與其他所有模型之間的距離不僅不會收斂，反而會擴大。」Palihapitiya 則持保留態度，指出像 Lovable 和 ElevenLabs 這些 AI 原生大客戶——兩者皆為營收數億美元、且向前沿實驗室支出數千萬美元的企業——正同時開發自有模型，以減少對這些供應商的依賴。
現實中的路由案例強化了辯論的雙方觀點。據節目中引述的 CTO 評論，Uber 的工程團隊已構建了 200 種「代理技能（agentic skills）」，並將超過 70% 的 Pull Request 路由至本地或雲端代理；而 DoorDash 技術長 Andy Fang 公開披露，該公司目前將低複雜度的代碼審查委託給 Moonshot 的 Kimi 2.6 模型，同時將最困難的任務保留給 Anthropic 的前沿模型——這是 DoorDash 公開發布的基準測試。Databricks 的 Ali Ghodsi 則報告稱，在像 GLM-5.2 這樣的開源模型周圍更換「架構（harness）」，而不更換底層模型，就能將成本降低約 2 倍。
中國可能限制其開源模型
小組成員引用路透社報導，討論了中國監管機構與阿里巴巴、字節跳動及 Z.ai（GLM-5.2 的製造商）會面，商討限制海外存取中國領先 AI 模型的跡象，據傳中國正採取行動將 AI 研究洩露列為國家安全犯罪。Sacks 稱該報導「可能有些誇大」，並指出字節跳動的旗艦模型一直都是封閉的，且這種「在趕上前沿技術前保持開放，隨後封閉模型以獲取價值」的模式，與 Sam Altman 領導下的 OpenAI 轉型如出一轍。Gerstner 補充說，GLM-5.2 身上「處處都有 mythos 的浮水印」，暗示其來自美國模型的蒸餾技術，並表示無論中國立場如何，華盛頓很可能會針對蒸餾行為採取行動。雙方皆同意，中國的監管打壓對其自身 AI 生態系統的傷害，將大於其在競爭上對美國的幫助。
能源而非晶片，可能是真正的瓶頸
Palihapitiya 提出了一項內部分析，顯示到 2050 年，美國面臨的能源缺口相當於三個加州大小的州，這是基於數據中心負載成長加上普通消費需求所推算的。他另外提到台灣對液化天然氣儲備的依賴，在封鎖情境下可能於兩到三週內耗盡，將 AI 建設的物理限制直接與台海的地緣政治風險掛鉤。
Trump Accounts 上線 24 小時內募資逾 10 億美元
Gerstner 花了四年時間推動《投資美國法案》（Invest America Act）立法，他在節目中詳細介紹了 7 月 4 日上線的 Trump Accounts——為每個孩子提供 1,000 美元的聯邦種子投資帳戶，投資於 S&P 500 指數，並可由家庭每年額外存入最多 5,000 美元，雇主則可免稅存入最多 2,500 美元。該應用程式成為 App Store 下載量第一名，在最初 24 小時內創建了超過 150 萬個帳戶，存款超過 10 億美元。Michael 和 Susan Dell 承諾為 2,500 萬名中低收入兒童每人提供 250 美元，承諾金額超過 60 億美元；SpaceX 總裁 Gwynne Shotwell 捐贈了價值 3.5 億美元的 SpaceX 股票，按郵遞區號與年齡分配；美光（Micron）承諾投入 2.5 億美元，為每名員工子女提供最高 1,000 美元的資助。Gerstner 表示，該平台在首 12 個月內可募集 1,000 億美元的慈善資金，並最終在十年內擴展至超過 1 億個帳戶，稱其為「美國歷史上最大的直接慈善平台」。他指出，這些帳戶實際上充當了出生即建立的 Roth IRA——這在以前對於沒有勞務收入的人來說是無法實現的——並指出會計師界對此稅務機制的評論，稱其為頂級的遺產與退休規劃方案。