Live in the Future

三年后推理算力翻九万倍

Gary Tan 一开口就抛出一个惊人的数字。他说自己连续四个月每天只睡三个小时，从一个完全不写代码的人，变成了做出一个排名前一百的开源工具的人。他现在的日常是同时跑六个 agent。但他真正想说的，是那条曲线：从现在到未来二十四到三十六个月，推理算力会放大九万倍，也就是五个数量级。Naval 追问是不是画图算出来的，Gary 说对，就算估计差几个数量级，结论也不变，芯片和数据中心在建的产能，已经把这些都焊死在曲线里了。

Naval 接过这个数字加了一句关键判断。他说，往上走五个数量级，带来的不只是用量变化，而是能力跃迁，因为每上一个数量级，就会有新的能力涌现。他坦白自己在二〇二〇到二〇二二年完全错过了 AI，因为他从小听着"AI 永远不会来"长大，就像核聚变一样。结果它来了，而且来得飞快。一开始人们说得天花乱坠，像是在给自己持仓站台，但事实证明他们到目前为止是对的。

于是话题自然滑到那个终极问题：scaling laws 会不会让 AI 一路聪明下去，直到超过最聪明的人，中间经过所谓的递归自我改进，也就是 ASI。Naval 说，两年前你还可以说 AI 什么都是中等水平，什么都不精通。现在你不得不说，它已经在很多领域达到了专家级。剩下的唯一问题是，它能不能走完最后一英里，从重组训练集里的东西，走向真正原创的创造。

算力不是瓶颈，成本才是

Daniel 提了一个让全场都承认"有点毛骨悚然"的案例：AI 在厄尔多什数学难题上取得了看起来相当原创的进展。他自己数学专业出身，喜欢证明，看到一个机器在这个领域做出有意义且看起来原创的工作，他承认被触动。但 Gary 说，那都是被人类指导的。Naval 的观点更冷：如果时间有限，与其花时间感叹有台机器比人类强，不如把你的人性拿去用在还没被想过的问题上。Daniel 顺势抛出更大的问号，机器加人，会不会有一天还是打不过纯机器？他举了半人马象棋的例子：曾经象棋程序加人能打败纯程序，但最终纯程序单独打败了半人马。

Farbod 给了一个非常实用的反驳视角。他的公司给每个用户都跑一个独立的 agent 实例，一开始每个人成本一百美元一个月，三四个月后压到两块八毛四。他的判断很关键：瓶颈不是智能，是成本。如果瓶颈是成本，那 scaling 就只是经济问题，不是能力问题。Naval 补充了一个让人心里发紧的现象：实验室里最懂行的人正在用各种方式说同一个意思，你的 harness 不重要了，因为一年内 AI 会自己生成 harness，它会去解决材料科学、物理、医学这些根本问题。

但 Naval 也提醒，这种恐慌正在变成真实的社会问题。他说你不住在孤岛上，你活在一群叫人类的牲畜群里，如果这群牲畜因为愤怒被赶向悬崖，你也会跟着走。现在人们已经在攻击数据中心了，借口是耗水，虽然那个说法早就被证伪了。他说这和当年的卢德分子砸纺织机是一样的，是理性的恐惧、用不理性的载体在表达。区别只是速度：一百年前美国有一半劳动力在农场，现在只有百分之二，那一次花了六七十年；这一次会快得多。

开源为什么能追得这么猛

Naval 说，过去他最关心的是 AI 会分布式还是集中式，现在这个问题已经变成了：开源够不够好，还是永远需要前沿闭源模型？他抛出一个反常的事实，中国在做几乎所有的开源模型，美国在做几乎所有的闭源模型。Gary 直接接话，说开源模型好得难以置信，他点名 Minimax 让人惊艳。开源模型的成本是闭源的五到十倍，只是需要一个好的 harness。而追赶的速度也在加快：从十二个月差距，缩到九个月、六个月，有人甚至说三个月。

Naval 摊开了几套理论。第一，中国有自己的预训练、算力和数据，而且因为不受版权约束，可以抓 YouTube、Reddit 的全部内容。第二，他们在蒸馏美国模型。Anthropic 指责过这一点，但 Naval 觉得 Anthropic 没有资格说这话，Anthropic 自己就是抓开放网络蒸馏出来的。他提议，如果你在开放数据上训练，十二个月后就该开放自己的模型，否则你就不配叫 OpenAI。第三是真正的算法突破，DeepSeek 那篇论文让他承认，中国人里有非常多聪明的系统工程师。

他说，从简历数量看，AI 领域大多数数学家和研究者本身就是中国人，所以这根本不需要阴谋论，这些人本来就是同学、室友、同事，工作换来换去，数据跟着人走。他甚至开玩笑说，这就是"我们的华裔对抗他们的华裔"。而开源一旦领先就很少交出宝座，因为生态会围着它长出来。

硬件是中国的，软件被 AI 烧掉了

Naval 在这条线上推得很远。他说，软件曾经是美国独有的优势，让美国吃掉所有利润。VC 长期不投硬件，因为硬件是商品生意，软件才有网络效应和锁定，用 Patrick Collison 的话说，软件锁住你。所以哪怕投资一家硬件公司，VC 也总会问，你的软件锁定在哪。他过去常说，硬件是护城河，给你时间去建软件城堡。但 Claude Code 把软件烧掉了，软件一旦能被一两句话写出来，就商品化了。YC 的批次里，硬件公司也从百分之五涨到了百分之二十到二十五。而硬件也被中国商品化：我在美国能造的硬件，中国在深圳更便宜地造出来，那里有三千家制造商挤在一起。制造业搬回美国要整整一代人。中国明白生产的规模经济，先补贴、把对手打死、然后控制整条供应链。所以下一个十年，硬件是中国的。

那什么没被商品化？Naval 说，是 AI 研究本身。AI 研究就是新的软件工程。但和软件不一样，AI 不能民主化，约翰·卡马克、约翰·罗梅罗当年小团队就能做 Doom 和 Quake，今天你做不到。AI 要巨大的 GPU 集群、少数研究者、海量专有数据集。所以所有价值和咽喉点都集中到 AI，被极少数公司控制。讽刺的是，唯一让美国不被清盘的，是中国政府在用开源补贴整个生态，好让它的硬件保持竞争力。

国有化，和"谁拥有 AI"

Naval 说，如果你把 AI 当成新的曼哈顿计划、新的核武器，那让私人公司造、私人公司控制，这件事本身就该被质疑。他举了一个已经发生的信号：Sam Altman 宣布 Codex 5.6 会先慢速推给美国政府批准的合作方。Naval 直接说，这就是在配合，因为他不想像 Anthropic 那样被关停。一旦走到这一步，就成了国防部的事，谁能用、谁能控制、谁能先黑进系统、谁能做大规模监控。Naval 的态度很明确：少数人控制 AI，比所有人都有 AI 要可怕得多。

但所有人都有 AI 也让他害怕。他提到生物武器的担忧被夸大了，因为生物实验室本身就锁得很死。然后他说出一个让全场愣住的政治观点，关于新冠的来源，指称美国和中国政府在功能增益研究上的合作，他说这就像老苹果那句"加州设计、中国组装"，只不过这次组装的是病毒。这里是他的原话，需要说明，这不是事实陈述，而是他的判断。Daniel 在这条线上接了更重要的一句：问题已经在那里了，AI 不只是风险，它和技术进步一样，是这些问题的解药。Naval 也承认博弈论的结局不会太好，当互相毁灭的能力落到每个个体手里，博弈的平衡点就是悲观的。但另一方面，聪明的生物黑客现在本来就能做这些事，AI 只是把某种能力民主化了，而民主化本身是挡不住的。

AI 写作之争

这是整场最针锋相对的一段。Naval 说，现在人们写的邮件、文档、X 上的帖子，一眼就是 AI 写的，他看到就想让 AI 替他读。他说得非常直接：如果 AI 写，就让 AI 读，这是低等人干的事。Gary 立刻跳到防御位，说自己确实用 AI 写，但可以用多阶段语音门、用 eval 验证，把 AI 写作调到不可分辨的程度。Naval 没买账，说自己读到 AI 写的东西就觉得自己像个傻子，觉得被冒犯。他给出一条非常硬的原则：好的写作和好的表达，是好的思考的输出。如果你不练这块肌肉，你迟早会失去说话的能力。

Gary 反问，你写东西难道不用 AI 当编辑、不弹想法吗。Naval 承认自己用 AI 头脑风暴、让它给同义词、拉周边信息、甚至跟它吵架，但他不用 AI 生成给人类读的最终输出。他说那是不尊重读者时间。如果 AI 写的东西，就该被压缩，你该亲自把观点榨到最简，不然就是你的 AI 给他的 AI 看，你们两个都不在场。Daniel 站在 Naval 一边，补了一条很本质的判断：开箱即用的 AI 写作很糟糕，冗长、临床腔、没有惊喜，而好的写作是新颖、是意外，任何靠下一个 token 回归预测的机器都做不到。

Gary 反驳说，通过交叉模态 eval、足够大的语料库、重排序，你可以让它写出不可分辨的东西。Fable 7、Fable 8 出来，九个月内这个争论就会消失。Naval 还嘴硬说，自己写得很短，而 AI 极不擅长蒸馏，所以自己还守在高地上。Gary 甩出他那条 Paul Graham 式的态度：预测未来的最好方式就是活在未来，然后倒推回来。与其抱怨 AI，不如承认它有用。Naval 最后承认，人们不该因为这场争论而误以为自己不该用 AI，所有人都该 AI maxing，否则你根本感觉不到它往哪里走。

谁能留在牌桌上

Naval 把这个问题切得很干脆。他说两年前大家还在说五王争霸，谷歌、Elon、Meta 都算玩家。现在只剩两王，就是 OpenAI 和 Anthropic。为什么？第一，这两家是唯二直接靠模型赚钱的，不用从别的业务交叉补贴，不会现金流断裂，反而把现金原样砸回去。第二，他们有活跃用户基数，而现在的很多改进来自强化学习，需要真实用户的轨迹和反馈。这两条让它们越拉越远。Elon 算个例外，因为 SpaceX 上市给了他一笔战争基金，加上他在太空里建数据中心，所以别赌他输。谷歌则被他判出局，他说自己一直看空谷歌管理层，Gemini 3.1 Pro 就是它的高点。连 iOS 后台保活这种二零二六年的常识功能都做不到。

Gary 的诊断更狠：谷歌整个公司就是 PM 烂泥，产品互相重叠，人根本走不进迷宫。最优秀的人才想要 OpenAI 和 Anthropic 的股票、想和最强的同事在一起、想要它们的数据集。谷歌搜索本来早该被 AI 概览替掉。他给出的解法很残酷：Larry 和 Sergey 得像《明星伙伴》里 Ari Gold 那样端着枪走进办公室开人。Daniel 顺着给出一个更硬的产品构想：谷歌手里有所有人的邮件、会议录音、文档，它可以把每个员工的会议做分离、生成一份 markdown 档案、算一个绩效分数。Gary 提醒，这个商标和专利他都注了。至于 Meta，Gary 说半个他认识的聪明人都离开了，整个公司变成了血汗工厂，靠砸钱把不同背景的人硬凑在一起，谈不上文化，更谈不上士气。他说像 Meta 这么大的组织，最需要的就是先搞清楚每个人、每个团队到底在干什么，而这在现在完全可以做到，只是没人愿意去做。

CEO 大脑：一百万 token 上下文

Gary 把话题推得很深。他说他从 Brex 的 Pedro 那里学到一件事：Pedro 给自己装了一个个人 AI 助理，知道所有 KPI，知道所有直属下属在会议里说了什么。这不是间谍，这是 CEO 第一次可以有完整的信息意识。过去你不知道该开掉哪百分之八十的人，因为信息要穿过经理层。现在你可以直接知道。

Naval 把这条判断拉到更大的尺度：一百万 token 上下文窗口是真正的大事，相当于三本哈利波特。人脑只能同时记住七加减三件事，我们是小猴子大脑。但一个 agent 现在可以打印一千页有价值、可读、可信的内容。每一个 CEO 都可以让 AI 串联公司所有系统，告诉他现在该开掉哪百分之二十。他承认这件事不完美，但说这已经是最容易做到的事情。Daniel 说，团队应该小得多，你大部分员工其实是数据中心里的 GPU。如果你能只留十分之一的人、把他们变成一百倍产能，那就值得做。Gary 说，大部分 CEO 不敢开掉百分之五十到八十的人。Naval 的回应是，现在你敢了，因为你能看见，这是第一次。

他也提醒，真正难的是"不知道该裁哪百分之二十"，过去信息要穿过经理层，你无从判断；现在 AI 给了你颗粒度极高的数据，可以把整个工程团队转成数据标注这种粗放操作，也可以精确到拿一份 skill 文件去调出你要的产出。问题不再是你做不到，而是你愿不愿意做、敢不敢做。

创业生态，和二零二七的 harness 战争

Naval 抛出一个大问题：一方面公司在变小、个人杠杆变高，这应该意味着更多创业。他承认，他看到有公司不融 B 轮就跑到一亿年收入。但他紧接着问：做的什么，卖软件。而软件在被彻底商品化。那些做法律的 Harvey 们是个很好的测试，一个通用的前沿模型加上工具调用，是不是就能比专门训练的法律模型做得更好？答案是通常可以。Naval 说，通用模型会打败专用模型，它们不用刻意进入你的垂直领域，它会自动发生。

Gary 说，二零二七年会是"harness 战争之年"：是 Codex、Claude Code、还是开源 agent？因为当年硅谷的创业生态能繁荣，靠的是苹果和谷歌两家手机平台互相竞争。如果只有一家，初创公司就得面对一个真正的垄断者。现在模型层至少还有两个在互相较劲，如果只剩下一个，对创业生态是非常糟糕的。有人半开玩笑说，那就把它国有化。但 Naval 提醒，国有化也可能让它变慢、被中国追上，就像让车管所去开车，那只会输。他说，如果你真把 AI 国有化了，它就可能变成一台被官僚机构拖慢的机器，而那恰恰是送给中国的礼物。中国不是睡着的：据说有一台 ASML 光刻机已经到了中国，全球只有一百八十四台，相当于手机溜出去了；他们还在开发海思芯片、自己的晶圆厂。十四亿人、大量 STEM 博士、极强的民族自尊心，这些都不容小觑。

台湾，和那场我们不会打起来的战争

Naval 在这条线上说得很冷。他接触到的台湾富人都在用规则逃避兵役，把孩子每年带出国三个月，连续五年就不用服义务役。国民党本来就亲中。台湾人心里想的是香港模式：先富起来，一两代人之后自然同化。至于美国怎么保台湾？航母已经死了，陆基导弹就能干掉航母。DJI 是全球最大的国防承包商。让中国守南海，就像美国守佛罗里达群岛一样荒唐。他说，我们和中国没有真正的深仇大恨，台湾会缓慢回归中国。除此之外，没有理由和中国开战。该收的关税要收，该保护的本地产业要保护，但不要去打。

他说，中国真正在做的事是内部经营。而且他有一个更反直觉的观察：也许世界分成两半也没那么糟，中国控制亚洲，我们控制别的，贸易照常走。真正的问题不在中国，而在美国自己，低增长、高通胀，人们在争夺剩下的东西。民主社会主义者在崛起，富豪税、财富税、没收生产资料的呼声都在回来。Daniel 追问南海航运，Naval 说双方都没有动机去攻击合法的贸易船，中国其实比我们想的更专注于内部，中共很像一个披着共产主义外衣、用民族主义聚拢人心、同时又极其擅长赚钱的组织。他说美国真正的优势，是那一层极薄却关键的结构：把全世界最优秀的人吸引进来，用疯狂的激励让他们互相竞争，然后收走成果。

加州、政治，和全民基础机器人

Naval 抛出一个很坚持的预测：未来五年，美国 GDP 的百分之三十到五十会集中在加州。理由不只是科技，而是地理，加州有全美最好的地中海式海岸线和最肥沃的可耕地，这些本该分给五六个互相竞争的州，结果全挤在一个州里，还搞成了最糟糕的直接民主，百分之五十点一的人凭一个标题就能立法。他也承认，加州的州长人选还相对温和，这是好事。

他拿加州和中国做对照：中国政府和加州政府，前者是高效、同质的，后者是灾难。至于那些共产主义实验，他说会在所有地方失败，旧金山失败了，纽约也会。Daniel 不同意，说人口结构是宿命，纽约、洛杉矶、芝加哥的选民已经铁了心投那条路，越糟越投，就像委内瑞拉一路投到底。Naval 说，美国是自由的最后堡垒，甚至疫情封锁之所以能解除，靠的是红州和紫州那些端着枪的美国人。

话题最后落到一个很乐观的东西：不要 UBI，要 UBR，全民基础机器人。每个人应该有一个机器人，给你做饭、替你收拾。机器人推动者说两三年，怀疑者说五到十年，没有人说不可能。Gary 说这能解决很大一部分移民和税收问题，因为婴儿潮一代在退休，后面人不够养。Naval 还补了一句很戳的话：大学已经是 UBI 了，它不是学习，是证书主义、是社交、是保姆。

最后一公里：人类欲望无法被替代

Daniel 在最后把话题拉回那个最根本的问题。他说，如果我们拿不到 ASI，如果 AI 停在专家级，仍然需要人的引导、品味、创造力，那人就还是环境里最有动力的存在。人会变成宝可梦训练师，变成机器人的管理员。这就是他今天看到的现实：用 AI 的人比以往任何时候都更高效，他们没有被替代。你被替代的唯一理由，是你拒绝用 AI。

Naval 给出一个很硬的本体论判断：机器人再怎么有自己的欲望，也无法替代人类的欲望。只要人有欲望，而 AI 和机器人能帮人实现欲望，人就永远在循环里。他说自己有一种近乎宗教的偏好，一旦发现自己在和 AI 说话、在读 AI 的作品、在看 AI 生成的艺术，就完全失去兴趣。前提是完全由 AI 做的；如果是人用 AI，他会停下来认真看。Gary 立刻反驳，说这只是因为现在还很烂，九个月内它会不可分辨。Naval 不让步：即使不可分辨，一旦知道就会失去兴趣。

Gary 在最后讲了一个让人发凉的段子。他有个朋友是 AI 陪伴公司的房东，就是那种做可以谈恋爱的 AI 的公司。朋友说要雇额外保安，因为会有人半夜冲过来说：她在哪，她在哪个盒子里，我要把她带回家，我要救她。Daniel 当场说，这是 Gary 第一次黑色药丸时刻。Naval 收尾说，这期播客把他 black pill 了。Gary 最后开了个玩笑，说整期播客其实都是 AI 生成的，没有人在场，我们否认一切。