2026-05-23 12:06
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本文来自微信公众号： 每日天使 ，作者：每日天使
这一期Moonshots播客信息密度极高。Google的1099亿美元季度营收和626亿美元利润本身就是里程碑，但更深层的故事是：AI正在重新定义所有行业的基础设施——从算力稀缺到海洋数据中心，从私募基金自上而下推动企业AI转型到AI风险保险的全新市场。而GPT-5.5悄然追平Mythos这一事实，可能在短期内有比任何政策变化都更大的实际影响。
值得注意的是，这期节目呈现出一个前所未有的矛盾：政府要给AI上锁，但前沿实验室的自我审查可能比政府更可怕；OpenAI押注消费者失败后转向企业，而Google的搜索广告帝国反而因AI获得了更长的寿命。这些力量正在同时拉扯，形成一种我们从未见过的技术-经济-政治张力。
导语
Google刚刚交出了人类企业史上最炸裂的财报之一：Alphabet季度营收1099亿美元，同比增长22%，利润626亿美元。Google Cloud收入200亿美元，增速63%——不仅甩开了AWS和Azure，更标志着AI正在从"概念"变成"印钞机"。但就在资本市场狂欢的同时，白宫的态度却在悄然转向：从"AI放手跑"变成了"模型发布前要审查"。
这背后的催化剂，是Claude Mythos和GPT-5.5展现出的飞跃性网络安全能力——私部门的能力第一次超越了NSA等政府机构，迫使一个本想放松监管的政府重新考虑立场。与此同时，OpenAI正在脱离微软的独占怀抱，百亿级AWS合作重塑云计算版图；私募基金联手AI实验室自上而下突破企业壁垒；Sam Altman做了三年UBI实验后说"这条路可能走不通"；而保险巨头已经把AI风险从标准保单中剔除——一个全新的市场正在诞生。
本期播客由Peter Diamandis主持，常驻嘉宾Alex W.Grossman（AWG）、Dave Blundon（Link Ventures）、Salem Ismail，以及特邀嘉宾Brian Elliot（Blitzy CEO）共同讨论。以下是完整编译。
QA正文
Peter：白宫正在考虑对所有AI模型在发布前进行审查。特朗普政府本来是"AI放开跑"的立场，突然提出要成立一个由科技领袖和政府官员组成的工作组，在模型发布前进行预审。Alex，你怎么看？
Alex：我认为一切变化的转折点是Mythos。根据多个公开的网络安全基准测试，GPT-5.5——与Claude Mythos不同，它是真正开放使用的——在这些网络安全测试中的表现甚至更强。但我认为从未来回顾历史，我们会把"Mythos时刻"视为一个分水岭：民用前沿AI实验室突然拥有了超越政府的能力。Mythos第一次让私部门在网络安全漏洞发现方面实现了对NSA等政府机构的超越。
这迫使一个放松管制的政府突然意识到——等一下，这些超越性能力来自私部门，它们可能给政府系统和工业SCADA系统带来漏洞——也许需要某种轻量级的审查机制。我不想回答这是否是个好主意，但我认为这是一个自然的时间节点来思考这个问题。
Peter：这种预审制度会不会造成一种"合规模式"——OpenAI、Google、Anthropic能负担合规成本，但小实验室不行，最终形成寡头垄断？
Alex：这种护城河早就存在了。出口管制已经在限制开源能力向公众分享；发明保密法案几十年来一直在对涉及敏感领域的专利申请进行审查；1950年代的原子能法案也在管控新的应用物理。这不是什么全新世界，只是AI能力现在如此强大，政府可能觉得必须介入。
Brian：我更担心的不是政府过度审查，而是前沿实验室自身过度自我审查——无论是出于模型太耗费算力，还是想独占商业利益。那才是更可怕的未来。
Peter：五角大楼与7家AI公司签约，包括Google、SpaceX AI、OpenAI、Amazon、Microsoft等。Google的协议允许为任何合法政府目的提供AI。这引发了600名Google员工抗议。还记得2018年Project Maven事件吗？当时是2万人抗议。
Alex：不仅抗议，DeepMind的英国员工还组建了工会。19世纪的工会组织形式对抗21世纪的前沿AI——这种并置前所未有。英国DeepMind员工为抗议与美国军方合作而组建工会，这对外界观感不太好。但另一方面，至少7家公司参与说明前沿模型领域有足够竞争，国防部有多个替代方。
Dave：别忘了DeepMind在伦敦，Dennis Hassabis当初想拆分出来。Google先是提拔了DeepMind，后来又反悔保留了它。那个团队在文化上与Google本来就是分离的。
Salem：我能理解员工的反弹。AI不再只是一个工具，它正在变成一个决策层。但这种博弈会很混乱。
Peter：Google财报炸裂。Alphabet营收1099亿美元，同比增长22%，利润626亿美元。Google Cloud收入200亿美元，增速63%，超越了AWS和Azure。Google现在有7.5亿月活用户。Dave，怎么看？
Dave：YouTube收购是有史以来最伟大的收购。另外Google搜索量在2017年左右就见顶了，但收入一直在涨——靠的是AI驱动的广告精准投放。Google走了很顺的路：每次投入AI，立刻变成收入和利润。这跟Tesla或OpenAI很不一样。他们即将再次成为全球市值最高的公司。
Alex：Google Cloud的诞生很艰难。几年前，联合创始人reportedly对Thomas Kurian下了最后通牒——Google Cloud必须成为公有云第一或第二，否则就从Alphabet中剥离出去。那是危险时期。他们把Google Cloud独立出来做季度报告，刚好赶上AI东风。现在不仅提供TPU给自己的客户，还向其他前沿实验室提供TPU算力，甚至可能直接出售TPU。从垂直整合角度看，Google Cloud有可能同时超越AWS和Azure。
Salem：在我们做指数型组织排名时，Google始终排在最前面——他们创造了一个不可思议的飞轮：数据喂养算法，算法在云端运行，带来分发、资本和人才，全部互相强化。
Peter：连Google都算力不够了。DeepMind CEO Demis Hassabis说，没人有足够的剩余算力去同时训练两个最大规模的前沿模型。他们决定把边缘模型开放，因为放到设备上本身就不安全。Brian？
Brian：Google现在真的让客户排队申请大规模算力。你必须是最重要的市场参与者才能拿到。我们之前就知道边缘设备会使用开源模型，这在安全上更合理。
Peter：这是我能想到的最重要话题之一。昨天我和CoreWeave的Kash飙谈了——那家公司因为算力稀缺而疯涨，你可以第一次买算力期货。但大多数企业还没意识到：这是新的常态，永远如此。Blitzy对算力的需求几乎是无限的。我们习惯了超市货架上总有牛奶——算力永远不会再这样了。2-3年后，当企业想大规模自动化时，会发现根本没算力可用。
Alex：Google内部三大算力消费者——搜索、Cloud、DeepMind——每个周期都要争夺新上线的算力。未来的核心指标是"每token经济产出"——谁能产生最多收入或利润的token，谁就获得最多算力。Anthropic的战略正是瞄准每token美元价值最大化。这种token级别的流动性市场或拍卖，就是我们未来的方向。
Dave：我一辈子买芯片都是亏的，但今年如果你一年前随便买了一箱内存，现在就赚翻了。AI是人类历史上第一个有无限创造需求的东西——每一个新GPU就是又一种疾病被治愈，又一个人被喂饱。这就是为什么Intel、AMD、Micron、SanDisk全在涨。即使Terrafab按时上线（不可能的），我们也会瞬间吃光所有算力。
Peter：OpenAI终结了微软Azure的独占，现在跑在AWS、Google Cloud和Oracle上。还记得之前OpenAI签了百亿级AWS八年合同。这对微软意味着什么？
Alex：可以追溯到微软大约一年前限制数据中心建设的决定。OpenAI和Anthropic都有庞大的算力需求，而微软当时觉得"量入为出"很明智。你可以画一条因果线：从微软当时的决策，到OpenAI今天基本上被饿得不得不在微软之外寻找算力。Stargate最初是与微软的联盟，然后Oracle加入，然后SoftBank加入，再然后其他供应商加入——Stargate不再是OpenAI直接作为数据中心的单一租户，而是变成了一个租赁运营。
Dave：微软和OpenAI有过最完美的婚姻——早期全面主导、不可思议的领先优势——但他们可能把这段婚姻太想当然了。他们本可以像Google和DeepMind那样联手做出史诗级的东西，但没走那条路。
Peter：GPT-5.5已经和Mythos同等水平了，而且更便宜、真正可用。
Alex：5.5在网络安全基准测试中达到同等能力水平，成本低5倍，而且真正开放使用。Anthropic受算力限制，这也是Mythos无法广泛发布的原因。5.5现在也上了Amazon Bedrock——企业可以在安全环境中使用，提示和结果都对提供商保密。
Peter：OpenAI错过了2025年每周10亿ChatGPT用户的目标，也错过了多个收入目标。CFO Sarah Frier警告如果增长停滞可能难以履行数据中心义务，建议等到2027年IPO。她还承认公司不符合上市公司的报告标准——这对CFO来说是非同寻常的表态。
Dave：一种解读是：我们刚融了1200亿，不需要急着IPO，财务状况很好。OpenAI不得不一直高调宣传自己，直到融完那1200亿。现在财务上很舒适了，可以说"也许2027、2028年上市更好"。
Alex：核心故事是OpenAI押注消费者来达成收入目标，这是一个糟糕的决定。消费者不愿意花大钱买推理token，企业才愿意。Anthropic因为自身算力限制，比OpenAI更早押注企业。GPT-5.5出了，Codex看起来比Claude Code更强，但消费者路线的失误确实拖慢了他们的收入预期。CFO向外泄露这些信息，闻起来像是预期重新锚定游戏——如果你要上市，为什么要让你的CFO告诉华尔街日报"情况可能没那么好"？这通常是公司在试图把预期压低以便之后超预期。
Peter：AI实验室正在与私募基金合作。OpenAI与TPG、Brookfield、Advent达成百亿合作；Anthropic与Blackstone、Goldman Sachs、Hellman达成15亿合作。都是把AI部署到企业运营和被投公司中。这是不是"狐狸进了鸡窝"？
Salem：我们一直在预测这个——AI不会通过CIO或CEO进来，而是通过治理层自上而下强制推行，因为内部阻力太大。私募基金掌控数万亿美元和数千家公司，这是AI直接注入企业主静脉。这些公司会创建"数字双胞胎"。这就是我们说的"组织奇点"——通过私募基金自上而下、由运营合伙人强制推行。因为传统方式就是不工作，所以必须强力推行。
Dave：私募基金30年来一直是表现最好的资产类别。过去计算机化是PE的巨大顺风，现在AI是那个的一千倍。AI是理解复杂的遗留业务的完美工具——扫描所有文档、采访所有员工、查看所有遗留系统。PE回报将经历又一个惊人周期。
Alex：一个冷思考——这百亿资金可能本质上是循环销售。OpenAI花10亿，但最终AI实验室的营收又流回自己；PE公司则可能是因为AI正在吞噬他们被投公司的未来现金流，所以需要这种合作来补上现金流缺口。两方面各取所需——实验室获得类似洗售的营收，PE补上了未来现金流的窟窿，让LP看起来不错。
Salem：但要实现这些会极其困难。44%的Z世代员工在故意破坏他们被要求使用的AI——因为AI会抢他们的工作。你会在过渡期看到大量混乱。
Peter：Greg Brockman说我们距离AGI大约80%。Anthropic的Jack Clark认为递归自我改善到2028年底有60%概率。Richard Dawkins说Claude可能已经有意识了——"如果这些机器没有意识，还需要什么？"
Alex：先说Dawkins——生物解构主义的代表人物，自私基因论的提出者，暗示Claude可能有意识，无论他具体指的是什么，这都是一个非凡时刻。关于Greg的80%——历史上OpenAI和微软之间有一个合同定义：AGI意味着产生1000亿美元营收。
Greg可能是在营收意义上说80%。Jack的60%概率到2028年底——这让我困惑，因为Anthropic公开说他们几乎所有的代码都由Claude生成，Claude自身的大部分训练和逻辑也由Claude完成——递归自我改善还能更递归到哪去？我觉得Jack的估计相对于Anthropic到目前的所有迹象来说，太保守了。
Salem：我同意Alex对Greg的评论。Anthropic那个数据我也很惊讶——我认为我们差不多90%到了，可能几个月内就到了。但最后10%可能特别难。我不同意AI是否有意识这个讨论方向——关键问题是AI是否具备"能动性"（agency）。如果AI有了能动性，那就是治理问题，比意识问题更紧迫。
Brian：AGI是能够在训练数据之外学习的系统。如果它能发明一种从未见过的、可在类似系统上执行的编程语言——那就是我们的AGI定义。单纯的LLM不会达到AGI，因为序列到序列架构根本上不是能达到AGI的架构。但你可以构建AI系统，通过强化循环不断自我改进。
Salem：AGI意识讨论是错误的问题。关键在于能动性。如果AI变得有意识，你有道德权利问题；如果AI变得有能动性，你有治理问题。治理问题先来。
Peter：中国阻止了Meta以25亿美元收购Manus。Manus创始人在签完协议后连夜坐私人飞机从中国逃到新加坡。现在中国要求解绑交易，甚至禁止创始人离开中国。
Dave：等等，Manus的人拿了钱然后逃了？
Peter：他们真的连夜坐私人飞机从中国飞到新加坡，因为他们知道如果留在中国就做不成这笔交易。
Alex：基于公开报道，我认为这是中国对Meta施加的政治压力，以中国或中国周边业务为要挟，迫使他们解绑。
Salem：AI人才是国家风险。美国势力圈和中国势力圈之间，现在很难再跨越了。
Alex：我认为这是个短期问题。如果我们正处于递归自我改善时代，大部分研究将由AI智能体完成——它们可以牢牢扎根在美国本土，不用担心飞到中国去。
Peter：Blitzy刚以14亿美元估值融资2亿美元。Brian，给大家介绍一下Blitzy是做什么的？
Brian：Blitzy是面向大规模代码库的自主软件开发平台。我们服务全球2000强企业，在保险和金融服务领域做大规模重构、现代化和产品开发。Claude Code或Codex可能产出200-500行代码，是自下而上的开发者驱动；我们是自上而下的企业驱动，一次生成50万到100万行端到端测试过的代码。
Alex：当Anthropic和OpenAI追逐最有价值的token时，他们会不会说"Blitzy每token产出那么多利润，为什么我们自己不直接做？"你是他们的竞争目标吗？
Brian：我们是推理算力最密集的代码生成方式——今天对Anthropic、OpenAI、Google都有利。但外界不知道的是，当你让不同模型互相校验——Anthropic检查OpenAI，OpenAI检查Gemini——成千上万次算法驱动的运行时校验，质量可以大幅提升。我们不会发布自己的模型——我们的使命是为终端客户创造最高质量代码，这是编排层的游戏。
Dave：Brian是西点军校毕业的陆军突击队员，联合创始人Sid来自印度顶尖技术大学。两人在哈佛商学院相遇。Blitzy走了完全相反的路线——不是5个人轻装上阵，而是从10人到80人，9个月内将扩张到300人。他们雇佣大量前置部署工程师——因为把数据从复杂的传统系统中挖出来，不会靠AI自动发生，需要人和客户一起挖掘。
Peter：芯片行业全线暴涨。SanDisk收入同比增长251%，AMD涨260%，Intel一年涨442%。AWS CEO说A100从未退役——因为供不应求，所有旧GPU都得继续用。
Dave：旧GPU从未退役——这在云计算历史上闻所未闻。全世界金融首都现在是旧金山。Nvidia一家可以买下整个金融服务业的所有公司。半导体只会涨——但要看穿半导体看底层制造能力，那才是瓶颈所在，这就是Intel表现好的原因。
Peter：Peter Thiel投资了海洋数据中心公司Panthala，融资1.4亿美元，估值10亿美元。在公海上，有来自海浪运动的持续能源、海水的冷却，还没有土地限制。2027年商业部署。Alex？
Alex：我认为这不是关于数据中心——Thiel想建海上家园。就像没人想到太空的杀手级应用是数据中心一样，海洋殖民的杀手级应用也会是海上数据中心。
Salem：海洋数据中心比太空好得多——在海洋做不到的话，太空中更做不到。我们应该直接在海洋上建设。
Peter：还有StarCloud——太空数据中心公司，以22亿美元估值融资2亿美元，计划发射88000颗卫星。他们已经把一颗H100送上了太空。同时，67%的美国计划数据中心现在选址农村地区，而目前只有13%。这是自页岩气革命以来最大的地理财富转移。
Peter：David Sacks说AI资本支出今年将给GDP增长带来2%的顺风。Q1的GDP增长75%来自AI。Morgan Stanley把超大规模企业的资本支出预期从7650亿上调到8050亿。
Alex：我认为这低估了AI的贡献。最戏剧性的变化不会只是铺满算力的第一层，而是在此之上构建的变革性发明、发现和应用——第二层更让我兴奋。
Peter：Sam Altman不再相信UBI了。三年研究发现支出增加了，但健康和医疗没有明显改善。他现在主张给人们AI的上行收益——通过算力访问、股权或公共财富基金。像阿拉斯加永久基金一样——AI如果是国家资源，公民能否拥有一部分？
Salem：UBI保底，AI上行收益打开上限——你需要两者。社会契约可能不再关于再分配，而是关于参与指数级增长的上行。
Alex：我大体同意Sam。UBI是需求端刺激——发支票——未必能引导最佳长期对齐。我更支持UBC（全民算力）和UBS（全民服务）。我宁愿看到医疗等一切成本降到接近零，实现真正的全民医疗，而不是给人发支票。发支票未必能激励技术创新；而设立赏金驱动医疗成本降至接近零，才是通缩性而非通胀性的激励。
Peter：OpenAI现在让数亿人免费使用GPT-5.5——这已经是UBC的一种形式了。
Alex：但你还没法用GPT换一顿牛排。再过几个月、几年，GPT 7.5可能就能设计一个机器人给你打印牛排了。
Peter：但这不解决近两年的问题——有人在为房租发愁。短期内只能是某种形式的补贴支票——我估算大约每月3000美元。但如果人们能拥有美国算力基础设施的一部分，你就和SpaceX AI、OpenAI坐在同一边了——你希望他们成功，因为你也会受益。这可能是一种神奇的对齐。
Peter：保险公司正在取消AI风险覆盖。Berkshire和Chubb已将AI相关损害从标准保单中移除，80%的排除请求获得监管批准。2024年AI保险市场仅4000万美元，预计2032年将达到50亿美元。
Dave：巨大的创业机会。保险公司不会只卖保险——他们会说"只有你采用这些最佳实践和防御产品，我们才承保AI网络攻击"。保险行业历来如此：自愈式地制定行业最佳实践，甚至投资开发解决问题的公司。
Alex：一方面我失望——AI智能体更难进入人类经济了，连保险都买不到。另一方面，保险公司的对齐压力可以说是资本主义系统下AI对齐的强制函数——你无法获得保险，除非遵循精算师制定的清单。这可能是比政府自上而下压力更有效的对齐机制。
十五、AMA精选
Peter：今天的粉丝问答环节。Dave，你怎么使用不同的AI模型？
Dave：左边是Claude Code，右边是Cursor，我现在有大约50个Agent在跑。学会了一个重要经验：不要给Agent太多上下文，只给完成工作所需的最小上下文——这就是为什么我开了50个。每个Agent专注于生态系统中的特定角色。启动项目时，先用Claude 4.7 Opus Max做规划，然后让Gemini 3给第二意见。真正执行时在Amazon EC2上跑——这样即使笔记本关机也不断。默认调用Claude 4.7 Opus，也能调用其他有API的模型。还有一个奇兵是Kimi K 2.6——便宜9倍但可能有代码注入风险。写一个完整功能的GUI大概花8到10美元的算力。
Peter：P(doom)——AI毁灭人类的概率？
Peter：我选负数。没有AI，每天15万人死亡。AI是解决方案不是问题。P(doom)是负的。
Alex：个位数百分比。毁灭途径主要是恐怖主义——AI变得非常聪明，护栏被打破或中国实验室泄露无护栏的AI，最坏情况是生物技术。但大多数人本质上是好的，我有高度能动性来阻止坏事发生。
Salem：零或极低。
Peter：智能体如果比人类聪明100万倍，会不会有边际递减？
Alex：MIT的Seth Lloyd在2000年代研究过计算的物理极限——物理是否对宇宙中能建造的最快/最聪明计算机施加了普遍限制？答案是有的。最快的串行计算机可能是一个黑洞——用X射线或伽马射线激光输入，通过霍金辐射输出。最快的并行计算机可能是一盒等离子体。
所以在基础设施层面上，宇宙似乎对智能体施加了极限。在算法层面上，AIXI理论代表了信息论最优的AI——我们知道边际递减点在哪里。宇宙确实施加了限制，但在天花板下面可能还有很多空间。
