All-In Podcast：Ramp 數據據傳印證 Chamath 觀點，指 1% 企業貢獻 90% AI 支出；Palo Alto 執行長 Arora 則稱算力短缺限制企業自行建置
本集於 2026 年 10 月 22 日錄製，邀請 Palo Alto Networks 執行長 Nikesh Arora 擔任來賓，正值 PHP 漏洞危機與 AI 基礎設施類股遭遇拋售之際
AI 支出高度集中、呈現循環且依賴創投資金
本集節目中最有價值的最新數據點來自 Chamath Palihapitiya。他表示，旗下的 Social Capital 研究團隊曾與 Ramp 首席經濟學家 Ara Kharazian 對話，以檢驗一項粗略估算。Chamath 的主張是：以 token 計算，大約 1% 的企業包辦了 90% 的 AI 支出，其中約 80% 的資金來自處於虧損、靠創投支撐的新創公司。據 Chamath 轉述，Kharazian 認為這個估算「大致正確」。Ramp 尚未公佈背後的圖表，主持人則表示他們搶先一步看到了內容。由於 Ramp 主要向新創公司銷售信用卡和銀行服務，因此其對該客群的掌握度極高，不過對大型企業的洞察則較不確定。
Chamath 將這項發現定調為「循環性問題」。創投基金向退休基金、基金會和家族辦公室募資，並將其投資於新創公司。新創公司將資金花在成長上，而其中很大一部分意味著消耗其他公司的 AI。這筆支出隨後轉化為營收動能，進而支撐來自同一批投資人的下一輪融資。「你不能一方面談論令人咋舌的估值，另一方面卻發現每一塊錢裡頭，有 75 分其實只是新創公司彼此匯來匯去，好讓自己拉高估值，」他表示。他將此與早期的 AWS 做出區隔：AWS 的新創客戶是真實存在的，但其母公司亞馬遜零售業務的自由現金流大致處於損益兩平。而在這裡，他主張這些虧損的實體正在彼此轉手資金，AI 必須擴散到更廣泛的經濟體中，才能成為具備預測性的獲利驅動力。這正是 Citadel 創辦人 Ken Griffin 本週警告的核心內容——他指出 AI「幾乎可以肯定是個泡沫」，企業正「看著來自 Anthropic 和 OpenAI 的帳單，質疑生產力究竟在哪裡」。
Ramp 圖表的第二個重點則牽涉前端實驗室（frontier labs）的經濟學。Chamath 指出，頂級支出者的預算中，流向 GPU 算力的比例（他將其形容為企業自行購買算力來執行開源模型）相對於透過 AWS Bedrock 等服務取得的封閉式前端模型支出，正在「節節上升」。他的解讀是，技術擴散的速度不如市場預期；而在確實發生擴散的領域中，買家正選擇開源權重。他以自家 8090 企業為例，指出大型企業的採購模式在 Palantir 執行長 Alex Karp 針對資料主權發表 CNBC 評論後已經出現轉變。他還轉述，某家美國大型銀行的 CIO 表示，該行已削減對 AWS 和 GCP 的支出，並從頭建立六座獨立的資料中心。這僅是單一軼事，且 Chamath 拒絕透露該銀行名稱。
David Friedberg 的反駁是，新創公司蜂擁投入一項技術在歷史上向來是正面訊號，Chamath 對此並未全面反駁。Friedberg 表示，在他每年審查超過 10,000 家公司並投資約 100 家的基金裡，新創公司總是會朝著「成本最低、最好、速度最快的最前端」靠攏，就像當年他們對雲端運算和定價失準的 Facebook 廣告所做的一樣。這兩種觀點之間的張力尚未解開：市場高度集中既可被解讀為驗證訊號，也可被視為脆弱的需求基礎。
Arora：企業偏好開源權重，但缺乏足夠算力來單打獨鬥
Palo Alto Networks 執行長 Nikesh Arora 坦誠剖析了企業買家的立場。他表示，Palo Alto 偏好開源權重模型，因為它們可以被修改與重新訓練，且允許外界檢視模型的推理過程。他指出，第二點「大多數人平時不談」，但在受監管產業中卻最為關鍵：「如果我無法驗證它，就沒辦法跟老闆說『我不知道發生了什麼事，但 IT 人員塞了一個 AI 模型進去，然後它就自己運作了』。這在金融服務與醫療保健產業中是無法向監管機構解釋的。」Arora 表示，企業將日益要求可解釋性、可驗證性與可稽核性，而這是封閉式模型無法提供的。
對於付諸實行這項偏好時所面臨的限制，他毫不諱言。「現在要在大規模雲端服務商（hyperscalers）社群之外，找到一個全球性、具備韌性且高可用性的推論供應商，是非常困難的，」他說。新創公司可以在單一地點租用 10 兆瓦（megawatts）的電力並容忍斷線，但提供 99.9% 可靠度的企業辦不到。Chamath 詢問 Palo Alto 是否有可能向大型雲端服務商要求裸機（bare metal）或自行建置設施。Arora 表示，在關閉了 Palo Alto 所有資料中心後，由於算力稀缺，他現在是「合約條款的接受者，而非條款的制定者」。「你去找老黃（Jensen），他直到 2028 年都無法提供晶片給你，」他指出，土地、電力和廠房空殼同樣難以取得。在他看來，獨立建置「算是一種空洞的威脅」。他預期未來會出現一種混合模式：Palo Alto 從大型雲端服務商或「雲端服務商的表親」那裡取得裸機，或是將多個來源的算力拼湊起來。
Arora 同時對未來的經濟走向提出看法。他表示，目前的利潤池（profit pool）主要集中在輝達（Nvidia）和記憶體產業，但正逐漸轉移至大型雲端服務商及其他具備龐大算力供應能力的業者，因為限制因素正從晶片轉向可部署的容量。他形容需求「大得填不滿」，並表示如果今天全球每家企業都擁抱 AI，現有的算力根本不足以服務它們。這與泡沫論調有些格格不入，而 Arora 並未針對 Chamath 所描述的需求品質做出回應。
PHP 漏洞與 AI 驅動漏洞發現的加速
主持人描述了一場與兩個關鍵 PHP 漏洞（被稱為 PHP 2 Shell）有關的網路安全危機。這些漏洞由 AI 輔助的研究人員於 8 月發現，獲 PHP 安全團隊評定為嚴重性 9.2 分（滿分 10 分）。據報 PHP 支撐了大約 70% 的網站。官方原本計劃在 10 月 22 日進行協同修補，但細節卻遭外洩，導致發布時間提前至 10 月 21 日。主持人指出，AWS 回報駭客活動激增，Cloudflare 回報數百萬次攻擊，歐洲各國政府與維基百科（Wikipedia）紛紛將系統離線以進行修補。
被問及此類事件是否會每 10 天就重演一次時，Arora 回答：「我覺得 10 天太長了。」他認為問題的嚴重性不在於新的攻擊手法，而是累積下來的技術債：客戶一直在執行無法修補的舊版軟體，只因為當初覺得升級「不重要」。他表示，PHP 漏洞是「靠著持久算力解決的」——一個多年前被識別出、但被認為過於複雜而無法協同處理的問題，在投入足夠算力後就被破解了。他指出，一旦修補程式發布，攻擊者就會進行逆向工程，藉此針對尚未修補的系統。Palo Alto 掃描了自己的基礎設施並在邊界發布虛擬修補程式，Cloudflare 和其他防火牆廠商也提供了類似的緩解措施。
Arora 駁斥了防守方單純能靠算力勝過攻擊者的論點，至少目前如此。他指出，基礎設施並未組織起來以發動防禦性的代理程式群（agent swarms），並舉例有一家擁有 5,000 個網站的公司，卻從未為它們清點造冊。他表示，幾乎每家大型企業都在使用 Anthropic 的 Mythos 或同等級工具來攻擊自身的防禦，但每一個新模型都會找出更多漏洞，因此單靠修補只是一場貓捉老鼠的遊戲。他的建議是：假設遭到入侵，並投資於整合訊號以偵測異常行為並迅速做出回應。他也駁斥了前端實驗室正在把關防禦能力的理論，稱這些實驗室受到算力限制，「只是在追逐利潤池」，甚至連他自己在取得最新公開模型時也受到算力的限制。
在預算方面，Arora 表示資安通常佔 IT 支出的 4% 到 10%。金融服務業和聯邦政府接近 10%，而雲端重度依賴型公司則接近 4% 到 5%，因為大型雲端服務商會處理基礎設施安全。他表示，這個數字「將不得不往上調」。他形容 AI 資安市場幾乎不存在，並指出企業在部署代理程式時，卻沒有辦法找出環境中所有正在運行的代理程式。他舉例指出，曾有研究人員發現分享 Muse 對話可能會暴露私人資訊。「我們還沒有建立所需的 AI 資安防護機制，」他說。
代理程式存取銀行帳戶引發未解的法律責任問題
在 PHP 危機之外，第二個浮現的問題是：銀行難以分辨客戶本人，還是使用客戶憑證登入的個人代理程式。Arora 表示，銀行目前看到的未授權存取可能與易受攻擊的網站有關，而代理程式流量則是另一個獨立的問題。他指出，銀行無法區分人類與代理程式的流量，且驗證碼（captcha）已不再是可靠的屏障，因為 AI 能夠破解它。主要的障礙在於法律責任，其次則是客服專線要求解釋的成本。他預期銀行將會禁止代理程式存取。
關於如果代理程式掏空帳戶該由誰負責，Arora 與 Friedberg 皆主張最終應由用戶承擔。「Agent（代理程式）這個詞裡面，本身就包含 Agency（代理權/自主性），」Arora 表示，並補充說誰授予了這個權利，誰就要承擔法律責任。他特別留出了一個「流氓代理程式（rogue agent）」的例外情況——即產品表現不如廣告宣稱時，這將成為平台的產品責任問題。Friedberg 則指出亞馬遜的阻擋行為已經改變了用戶行為：Grok 的購物代理程式現在只會把商品放進購物車，但不會點擊購買。
主持人也討論了 Obliteration AI，這是他們所孵化的一家公司，專門向紅隊（red teams）和企業提供不設防線的模型。Chamath 稱這類範疇「令人難以置信地可怕」，並認為它作為風險向量（risk vector）被嚴重低估了。Arora 則稱其為「AI 的黑暗面」，並將不受約束的模型比喻為發放「核彈」。Jason Calacanis 則反駁稱，存取權限僅限於經過審查的白帽（white-hat）客戶。這場交流並未解決這類服務該如何被控管的問題。
市場情緒：基礎設施類股遭到拋售
主持人指出，AI 基礎設施股票在週四下跌。CoreWeave 下跌約 10%，Meta 因財報對資本支出的擔憂下跌 6%，AMD 與 SpaceX 各下跌約 5%。他們形容這些走勢屬於震盪但整體向上趨勢的一部分。Jason 則指出黃仁勳（Jensen Huang）的觀點，認為建置資金將會到位。除了 Ramp 的支出數據外，本集節目並未提供有關資本支出回報問題的新證據。
法國：公債殖利率創 2002 年以來新高與總體政治辯論
節目其餘部分討論了法國的暴動，主持人稱這場暴動吸引了超過 50 萬名抗議者、破壞了 3,000 多家企業、導致 1,000 多名警察受傷，義大利、西班牙及其他地區也出現了模仿效應。在市場方面，法國 10 年期公債殖利率本週突破 5%，創下 2002 年以來最高水準，而美國 10 年期公債殖利率則剛好滑落至 5% 以下。華爾街日報將此歸因於資金從歐盟債券流向美國公債。All-In 的合作夥伴 Polymarket 被引述的數據顯示，穆迪（Moody's）或標普（S&P）在 10 月 31 日前調降法國主權評等的機率高達 91%，而年底前宣佈進入緊急狀態的機率則為 18%。Chamath 指出法國已經提出了 500 億歐元的撙節計畫，並表示未來勢必得再拉高金額。
大部分的討論偏向政治觀點而非分析。Chamath 稱暴動者為「國內恐怖分子」，並表示「債券市場守護者（bond vigilantes）」應將法國殖利率推向 8% 以逼迫改革。Friedberg 則主張，接近共產主義時期水準的政府支出佔 GDP 比例，顯示國家提供的服務只會讓結果劣化，並稱美國也面臨同樣的財政算術。他引述美國的財政赤字佔 GDP 6.2%（法國為 5.4%），成長率則為 2.3%（法國為 0.5%）。他提出的解方包括逐步終止聯邦學生貸款、將確定給付制（defined-benefit）退休系統轉為確定提撥制（defined-contribution）帳戶，以及改革居住與醫療保健。Jason 反擊稱法國本就提供低成本的教育與醫療保健，因此民怨並非單純源自未滿足的服務。多數引述的統計數據皆為隨口提及，且主持人在移民議題以及美國人是否會偏好歐洲風格服務的看法上意見分歧。
主持人還討論了伊隆·馬斯克（Elon Musk）承諾給予每位美國兒童一份 SpaceX 股份的誓言（以每股 150 至 170 美元的價格計算，Jason 估計價值約 100 億美元），並針對聯邦最低工資調高案的政治利弊以及川普總統在 11 月 3 日大選前的訊息傳遞展開爭辯。Jason 提議每年調高 1 美元直至 15 美元，而 Friedberg 和 Chamath 則主張薪資強制令會摧毀工作機會，並以加州速食業薪資調漲及據稱流失的 18,000 個工作機會為例。雙方最後決定各自保留立場。