James Litinsky, Lisa Su, Chase Lochmiller: 赢得AI竞赛（第三部分）：黄仁勋、苏姿丰、詹姆斯·利廷斯基、蔡斯·洛赫米勒
Winning the AI Race Part 3: Jensen Huang, Lisa Su, James Litinsky, Chase Lochmiller
Guests: James Litinsky, Lisa Su, Chase Lochmiller, Jensen Huang
Full transcript · Read the full conversation in order, with its original context.
§01文字稿 1
各位，这位是你们将会见到的最了不起的创业者之一，吉姆·利廷斯基，MP Materials 的创始人兼首席执行官。很高兴来到这里。嘿，杰森，你好吗？我来介绍一下背景。吉姆原本是做对冲基金的，经营着一家相当成功的对冲基金，后来他基本上投资了一家叫 Molly Corp 的公司，而这家公司倒闭了。
是的。你做了一件不可思议的事，那家公司倒闭了。没错。然后你做了一件不可思议的事，你说，算了，去他的。你基本上关闭了基金，接手了这家公司，快进到多年之后，你成了美国境内最大、而且我认为也是唯一的稀土材料供应商和精炼商，以及磁体制造商。我们占美国这个行业的100%。100%的美国产业。你们其实在过去几周刚做了两件非常了不起的事。一是你们宣布与国防部建立一项规模巨大的公私合作伙伴关系，4亿美元等等；二是你们宣布与苹果达成了一笔非常大的交易。是的。
好，那么，退一大步来说，跟我们讲讲稀土为什么重要，讲讲AI的供应链，讲讲你为什么要做这件事。稀土磁体实际上是物理AI的原料。你知道，机器人、无人机，我们今天谈论的一切，未来世界上最大的产业。从根本上说，电气化运动需要稀土磁体。你提到前身公司破产了。当我和我的联合创始人接手这个场地时，有一种看法，
这要追溯到2015年。场地在哪里？哦，在加州的芒廷帕斯（Mountain Pass）。你们会熟悉的，从拉斯维加斯大道开车45分钟，刚越过州界进入加州，就是这个场地。你其实从路上就能看到它。它实际上真的是世界上最好的稀土矿
体。稀土的特点是，开采之后还必须精炼。而精炼非常昂贵、非常困难。这实际上是一个特种化学工艺。所以可以把它想象成一座价值数十亿美元的精炼厂，仅仅为了把它们分离出来就需要它。这实际上是一个特种化学工艺。所以可以把它想象成一座价值数十亿美元的精炼厂，仅仅为了把它们分离出来就需要它。分离之后，你还需要把它们制成金属，再制成磁体。所以有
这条链路上的多个层级，才能形成这条供应链。当然，你可以拥有世界上所有的稀土，但如果你不制造磁体，你就是把它送到中国。或者你可以拥有世界上所有的磁体制造能力，但如果你不制造磁体，你就是把它送到中国；或者你可以拥有世界上所有的磁体制造能力，但如果你没有稀土，你就得依赖中国。所以我们从第一天起的愿景，回到最初，我们是从破产程序中买下这些资产的。正式来说，那是一场为期两年的争夺战，2017年拿下，当时有一种看法，认为我们根本无法与中国竞争。而我们实际发现的是，我们可以。这是一个世界级的场地，但我们必须重组工艺流程。
然后我们必须投资向下游延伸。所以在过去八年里，我们投资了大约10亿美元。查马斯，你知道的，我们在2020年让公司上市。我们建成了精炼能力。然后大约四年前，我们宣布要在得克萨斯州建一座磁体工厂。我们建成了那座工厂。通用汽车是我们的基石客户。
我们现在正按通用汽车的规格生产汽车级磁体，并将在今年年底提升对通用汽车的磁体销售。然后查马斯，你提到了，过去几个月我们很忙。我们宣布了与国防部的一项相当具有变革性的公私合作伙伴关系。这笔交易实际上有三大支柱。国防部将成为我们最大的经济投资者，同时他们将为我们的大宗商品提供价格底线，这样中国那种……中国的重商主义，这个可以展开讲，
为我们的大宗商品提供底线，这样中国那种重商主义（这个可以展开讲）就不会把商品价格压到生产成本以下。然后，由于国防部的投资，我们将加速磁体供应链的建设。所以我们正在为苹果扩建得克萨斯州的工厂，这个我稍后再讲。但我们接下来还将建一座10倍规模的工厂，把产能提高到10倍，国防部作为我们100%的包销合作方、客户和商业伙伴，因为我们将与他们五五分成利润。翻译一下就是，这不是政府的施舍。
他们没有，完全不是。给你4亿美元。他们投资了你的公司。他们有认股权证，他们有股权。对。所以他们是投资了。他们既是所有者，也在我们的大宗商品价格上涨时分享上行收益，同时他们还是100%的包销客户。我们有一个保证的利润水平，以便我们愿意建设这座工厂，但超过某个门槛后，他们是五五分成的经济参与方。也就是说，实际上是你们纳税人。对，所以这是……也许我在这里说点疯狂的话，
这是真正的双赢。显然对MP的股东很好。从国家安全和商业国家安全的角度也很好，因为我们将有足够的磁体，为物理AI革命和其他产业的供应链提供真正的确定性。但如果到时候我们……我不会感到意外，
五年后，希望我们还会办这个大会，查马斯，你会对我说：吉姆，你知道，我记得你和国防部做的那笔首创性的交易，政府在你身上赚了钱，纳税人通过这件事赚了钱。而我会说，是的，我其实认为那将会是结果，因为这里有某种相互确保经济毁灭的因素。如果中国人相信美国也有自己的国家冠军企业，那么补贴世界其他地方就没有意义了。
所以我认为你会开始看到其中一些东西的价格趋于正常，并释放我们投资和扩张的能力。为什么要找政府来做这笔投资，而不是私人市场？嗯，因为就是那个问题，这是那种……你知道，显然你得回溯到二战或铁路热潮时期，那时你真的需要政府和信贷。我是说，本届政府做了一件完全独特的事。具体是哪一点，为什么你需要政府？重商主义，赤裸裸的重商主义。因为中国人会以低于原材料成本的价格出售磁体。
所以每当有人取得进展，他们就能在一夜之间让对方破产。因此很难让人愿意去做这笔投资。坦率地说，以国防部希望我们建设的规模、希望我们建设的时间表，我们根本不可能做出那样的承诺。我们是受托人，对吧？我们有股东……要我们建设，我们根本不可能做出那样的承诺。我们是受托人，对吧？我们有股东。我们根本不可能做出那样的承诺，
除非我们确定不会被重商主义摧毁，并且确定磁体会有客户。物理AI是一个多大的产业？我是说，我们看到了机器人。我们被告知机器人要来了，被告知将会有数十亿台。它们真的在按我们被告知的规模和速度部署吗？
嗯，我认为这个问题该问……关于这个有聪明得多的嘉宾。剩下的时间，我来做个推荐。今天接下来，显然有最顶尖的人在提供这种原料。我要说的是，我认为推动我们这笔交易的一大因素是，正如我们在乌克兰和中东所看到的，未来的战争是物理AI，对吧？机器人和无人机。
我认为，不管机器人最终会达到多大规模，当然商业业务会比国防需求更大，但仅从国防角度来看，这是一条我们必须拥有的非常重要的供应链。我们不能一边资助尖端的无人机和机器人公司，一边说，好吧，但我们要从中国买那些磁体。那毫无道理。我们有人才储备吗，还是我们面临人才短缺？伯格姆部长给了我一个数据，让我相当震惊，
美国每年只有200人从采矿专业毕业，这与中国相差了几个数量级。我们需要做些什么才能具备竞争力，在这里建立这个产业？这是个好问题。我想杰森，我想这个总被用到。它是唯一的……“Token whites”。我知道。它是唯一的……你知道，我从第一天起就是这个播客的粉丝，结果我完全出丑了。
这只有一处更正。我也没在逗你。我也没在逗你。这是故意的吗？所以……这个播客的超级粉丝。对，这个播客的超级粉丝。你又是谁来着？
我们待会儿再自拍。而且我不是AI沙皇。请继续。好。你又是谁来着？我们待会儿再自拍。我不是AI沙皇。请继续。请继续。我们MP现在有850名员工。把我们为苹果建设的项目，加上我们将与国防部一起建设的项目算在一起，我们很容易就还需要再招几千人，
更不用说建筑岗位了。所以在我们推进建设的过程中，这对我们所有人来说都是一个关键的生存性问题：我们从哪里找人才？我认为我们在芒廷帕斯发现的是，我们什么人都招，电工、维修工、操作工，把人招进来，培训他们，然后当然给他们一份事业。所以我们一直在培训很多人，这稍微更费力一些，但外面绝对是有人才的。
人们渴望做这些工作。你认为为什么这个观念一直这么难以建立？我的意思是，你觉得找到优秀、勤奋的人来做这些工作很简单，但人们总认为，哇，这些工作不受欢迎，但实际上很多人确实很想要这些工作。对，绝对是。我们的工资中位数现在已经接近每年10万美元。相对于这些人的某些其他机会而言，这些
都是很好的工作。起薪是多少？什么？起薪是多少？这真的取决于岗位职能。因为我认为最简单的理解方式……什么？起薪是多少？这真的取决于岗位职能，因为……我的意思是，我认为最简单的理解方式是，作为操作工，你在我们这里当然可以每年挣到接近10万美元，因为顺便说一下，
每个人都是所有者。我们有一种所有者兼经营者的文化。我们在2020年上市时每个人都拿到了股票。一个高中毕业的人，他们可以挣4万、5万、6万美元或更多。对，或者要看情况。如果我们找不到足够的电工，找不到足够的维修工，那么维修工、电工如今可以挣到六位数。你刚才说，你猜测五年后我们回头看，会发现与国防部的这笔交易是一个蓝本。对。给我们说说物理AI或软件AI的其他领域，
或者其他市场，你认为在哪些领域这种公私合作伙伴关系对于巩固美国的优势地位是真正必要的。好的。显然有一些主要类别。我们都听说过造船和先进药物原料。我是说，我认为这些是重要的领域。
然后还有一些细分领域，比如对量子计算很重要的工业金刚石。还有一些你永远想不到的东西，在这类垂直领域里，市场可能没有大到需要五个参与者，但一个好的公私合作伙伴关系就能解决这个问题。还有其他一些垂直领域和关键矿产。在特朗普政府内部找到合适的人，让他说“当然，这很明显，我们坐下来把它谈妥吧”，这对你来说容易吗？
嗯，我想，你知道，我们这笔交易是由国防部主导的。所以我必须说，五角大楼的领导层非常出色。而且，你知道，这是总统直接下达的解决这个问题的任务。所以再说一次，他们在这里展现出的魄力值得高度赞扬。要说明的是，因为这个故事是另一个……我们的过程，这是……我这辈子从没这么拼过。我是说，这就像一场真正激进的私募股权式投资和谈判。
交易文件是公开的，你们可以去看。所以，是的，那很艰难。对，这是艰难到了极点，比你能想到的任何蓝筹私募股权或不良资产贷款方式的谈判都更艰难。就是那样的。关键在于，他们会严格要求我们按激进的时间表执行。他们会严格要求我们
控制成本。所以我们是有风险敞口的。如果我们在成本上出了错，你知道，这笔投资是我们在做。所以其中的关键部分，我认为对我们所有人都是一个好模式，而且实际上会非常有效，就是其目标……我不代表他们发言，去问他们，但我认为他们的目标是：我们会把你们无法控制的事情从桌面上拿走，比如重商主义、某些客户问题；而你们要为自己能控制的事情负责，即你们的执行能力、按良好时间表执行的能力以及控制成本的能力。所以当我们思考很多这类事情时，历史上，政府投资某个行业、
所谓“挑选赢家”，通常是把钱给某个人，算是公共承担风险、私人获得收益，对吧？这次不是那样。这次是私人承担风险、公共承担风险，公共获得收益、私人获得收益。这是真正的共享多赢。再说一遍，就像我说的，记住我这番话。我希望我在这件事上是对的。
但我认为，这要归功于特朗普政府，我认为他们会在这件事上赚到钱，并且解决了国家安全问题。感谢你的发言，史蒂夫。哦，谢谢。非常感谢。谢谢，兄弟。对，国家安全问题。好的，感谢你的到来，史蒂夫。谢谢。非常感谢。谢谢，兄弟。对，很棒。
好的，保重，史蒂夫。谢谢，雅各布。我很感激。你好，Lisa。很高兴见到你。Lisa，很荣幸。你好。很高兴见到你。
嗨，嗨，嗨，嗨。非常感谢你今天来到这里。我们时间不多，所以直接进入正题。今年4月宣布，你们在台积电亚利桑那工厂的2纳米产线上实现了首批芯片产出。本届政府和私营部门一直在大谈半导体制造回流本土。我们很想听听你在亚利桑那的一线经历。
进展如何？哪些方面不顺利？美国需要做些什么才能把这件事做好？嗯，当然。首先，很高兴来到这里。我很喜欢这个主题。我想我们都对赢得美国AI竞赛感到非常兴奋。我在想，如果我们要谈芯片，戴维，
我其实应该带一块来。哦，太棒了。没关系。哦，对。来个小小的实物展示。这是我们最新一代的AI芯片，我们的MI355芯片。1850亿个晶体管，
大约需要九个月来制造，上面有大量技术。如果我只是……那是2纳米的吗？这是3纳米和6纳米的，所以有很多不同的小芯片。我待会儿要把它挂到eBay上。我离开时会把它带走，怎么样？谢谢。
不过，回答你的问题，我认为，这些AI芯片极其、极其复杂。上面有如此多的技术。我们对美国制造业的进展感到非常兴奋。我想说，12个月前，人们还不确定我们能否在美国进行尖端制造。我们很早就和台积电在亚利桑那合作，我们确实产出了首批芯片。它们实际上是4纳米的。但我们从中看到的是，有志者事竟成。我认为所有
关于制造业回流本土的讨论对半导体行业都非常有益。坦率地说，对我们所有半导体行业的人来说，我们处在一个非常有意思的位置，因为芯片对于确保我们能赢得AI竞赛至关重要，所以我们希望确保在那里有很多地域上的多样性和能力。但有报道称，台积电找不到合格的、受过良好培训的员工，不得不从外面调人过来。这准确吗？还有，如果我们要扩大规模，量级是多少？我们是要从现在扩大10倍、100倍？我们要如何建立一支劳动力队伍来支撑这个产业？这对美国来说是一个全新的产业。Lisa，你可以畅所欲言。最好的说法是，无论何时开始一件新事物，都需要付出努力，对吧？会很难。所以当然，在一开始，是有一些问题，
你知道，台积电有一套建厂的公式，他们只是不断重复，并且在台湾已经学会了如何做好。所以他们必须学会如何在美国做好。但我必须告诉你，我们对进展印象非常深刻。而且，你知道，我们关注的主要指标是良率，
也就是在一片给定的晶圆上我们能产出多少芯片。我想说，这与我们在台湾得到的相当。那亚利桑那的成本呢？认为美国能在成本上竞争是不现实的，我说得对吗？我们会多付一些。给个大概数字，贵50%？20%？不，不是贵50%。我是说，会比5%多，但我们就说低于20%吧。所以是较低的……我们就说是较低的两位数百分比。那这对业务有什么影响吗，在全球竞争方面？嗯，我认为重要的是，我是说，想一想，
大家都想要GPU，对吧？纵观整个行业，你会发现那些将在AI领域胜出的人希望他们的基础设施中拥有尽可能多的算力。而且他们希望供应有保障。我们希望无论发生什么都能供应。所以放在这个背景下看，你不是每时每刻都追求最低成本，这是可以的。
这是可以的。显然，我们不会去建……并不是所有东西都需要采用最先进的技术。所以我们拥有地域上非常多元化的供应链。我认为在这一点上台湾仍然很重要。但本届政府专注于大规模地推动本土制造，
而不是小规模地，我认为这对国家非常有益。如果台湾发生中断，不管出于什么原因，我们可以设想各种假设情景，导致我们无法从那些工厂获得芯片，我们还有多少时间？那在全球范围内会是什么样子？嗯，你得审视整条供应链。但从结构上讲，我们都希望为那种时候保留储备，但那是以月计，而不是
以年计。Lisa，过去几天有两条非常有意思的帖子，一条来自埃隆，他说他预计五年内仅xAI就需要5000万个H100等效算力；第二条来自萨姆·奥尔特曼。他们与甲骨文签了一份协议，建一个我想是4吉瓦的数据中心，每年300亿美元。这预示着需要海量的芯片和电力。如果你对此做预测，我们实际上要如何满足这一切？需要发生哪些目前尚未发生的事情，
才能在美国境内真正做到这一点？是的，这是个非常好的观点。我是说，这正是我们所看到的。我们看到对AI的需求大得惊人，它们来自……萨姆和埃隆当然是领军者，是其中几位领军者。其他地方也有大量需求。
我是说，想一想，各个国家都想要自己的AI。所以需求非常高。我们设想仅加速器市场，也就是用于这些AI大型计算系统的芯片，几年内就将超过5000亿美元。所以增长非常快。至于你问我们需要做什么，整个生态系统都需要扩大规模。
所以我们需要扩大规模。当然，我们在芯片设计上所做的是尽可能快地推出芯片，但我们也在扩大整个制造生态系统。正如我所说，我认为美国将是其中非常重要的一部分。所以不只是硅片的问题，还有生态系统中所有其他各个环节
必须来到美国。我认为今天的AI行动计划实际上是一个非常出色的蓝图。你如何看待未来五六年市场的演变？是会有一套标准的训练芯片、一套标准的推理芯片，还是你认为会出现爆发，像寒武纪大爆发那样，出现各种不同的ASIC、不同的设计、不同的用例？是的，我喜欢这个问题，因为我相信芯片会呈现多样性。
原因是用例太多了，对吧？想想各种用例，不管你谈的是科学、制造、设计还是后端，或者坦率地说，个人AI，我认为我们会在所做的每件事中看到AI，当然包括你的手机和你的个人电脑。所以你有所有这些部分。你会有不同类型的芯片来做这些事。
当然，对于最大的系统，我们倾向于认为你需要能获得的最多算力。所以GPU在那里，但很多ASIC也正在开发中。我们会看到各种不同的芯片。你在那里开启了一个非常有意思的问题方向。当年大型机非常昂贵，后来最终人们有了
放在桌面上的、更贵的个人电脑，你暗示了AI会在本地运行。是的。在你看来，我们什么时候会有一台本地计算机，一台笔记本电脑、一台台式电脑，拥有我们所看到的足以运行某些大语言模型的算力？你是否把它看作一个要专门去开拓的市场？听着，我确实认为AI将存在于我们生态系统的每个部分，这个想法是真实的。我认为这是其中一个优势，如果你想想AI的力量，
你希望它无处不在，希望它覆盖所有不同的应用。我认为当你想到今天的个人电脑，我们正在其中加入大量AI来运行本地模型。你为什么会想要这样？就像是，嗯，也许我不希望我所有的个人数据散落各处。说到这一点，你能否预测一下，物理AI芯片市场何时会超过数据中心芯片市场？这是个好问题。我非常看好物理AI。我仍然认为大概需要，我们就说五年吧。你认为五年算快吗？至少五年。
所以你是说五年以上。五年以上，是的。但那最终是最大的终端市场吗，你认为物理AI会成为最大的终端市场吗？我认为它会成为一个重要的终端市场。我认为你看数据中心的芯片，再看边缘端的芯片，它们也都是重要的市场。当你看今天最尖端的技术，EUV光刻，所有这些制造芯片的东西，可以观察到的一点是，我们的水平只取决于人类迄今能够发明的东西。
我经常问一个递归式的问题：当AI能够发明自己的制造方法时会发生什么？不同的材料、不同的材料科学、我们未必能理解的不同方法。这类研发有没有在进行，不管是在AMD还是其他地方？我们如何尝试突破电子跨越结区的物理极限？我认为，关于AI可以极其聪明、极其有能力的这个想法，我们会思考AI如何设计未来的芯片。
它会设计其中的部分环节，但把这一切整合起来仍然需要创造力，我认为人类仍然绝对处于其中的核心。所以我不一定认为AI会设计我们的下一代GPU，但我确实认为它会帮助我们更快、更可靠地设计下一代GPU。
你谈到需要让生态系统更多环节回流。显然你们在芯片设计上是世界一流的，晶圆厂也在回流。但你如何看待光刻之类的东西？那需要回流吗，或者ASML需要开始在美国制造机器吗，还是说在盟友那里承担这种供应链风险是可以的？听着，我认为我们必须接受这样一个事实：这是一条全球供应链……在盟友那里承担风险？听着，我认为我们必须接受这样一个事实：这是一条全球供应链。即使你让X个零部件回流，
你仍然会有Y个零部件分布在世界各地。我认为让我们的盟友团结在一起很重要，所以这是讨论的一个关键部分，并确保我们能获得最新一代的技术。鉴于我们的知识产权，这是我们需要保护的东西。回到第一性原理，问你一个开放式问题：对于美国教育，应该做些什么？
我今天会经常问这个问题。假设没有大学、没有高中，什么都没有。你来到美国，情况就是今天的样子。你会怎么做？你会如何建立一个教育体系，让下一代为不断变化的劳动力市场做好准备？是的，我可能有点偏向，或许你们今天的一些嘉宾也是。
我非常相信科学和技术背景，也就是STEM背景，在我们思考未来劳动力时非常有帮助。而且我认为越早介入这个过程越好。所以目前为振兴课程所做的一些工作，我认为相当重要，
对于下一代劳动力而言。在我思考我们如何在AI领域取胜时，有很多方面，但确保美国是AI人才的最佳去处也是其中关键的一环。所以要在人们年轻时激励他们真正去学习科学和技术。Lisa，当你晚上睡觉时，想到这项技术的最佳情景，
以及它正在加速、由你推动的这条发展轨迹，10年后世界会是什么样子？我们就说，相当明显，我们此刻正在达到通用人工智能。我想我们都会同意，我们开始看到这一点了。但超级智能不会落后太远。我猜你同意这一点。很快我们就会达到超级智能。
在最乐观的情景下，如果我们做对了，10年后世界会是什么样子？嗯，我认为它令人兴奋的地方，我可以非常真诚地说，我是说，这是我们这一生中最具变革性的技术。我是说，我们应该这样看待它。数量级的变革。数量级的。
原因是它不只是针对某一个方面。你实际上可以用AI让科学变得更好。你可以用AI让医学变得更好。你可以用AI让制造变得更好。你可以用AI让你业务的每个方面变得更好。所以在我看来，10年后，我们希望相信我们真正在利用它
来解决世界上一些最重要的问题。我喜欢说，AMD人早上起来会问：我如何用技术来解决世界上一些最重要的挑战？而AI确实是我们实现这一点的手段。我有一个商业战略问题。如果我们回到20年前，写一个关于三家公司的故事，英伟达、AMD、英特尔，然后快进20年，其中两家蓬勃发展，一家却没有。
如果你当时下注，你会选英伟达和AMD是非常难以确定的。如果说有什么的话，当时人们普遍相信英特尔已经把一切都搞明白了。你能否跟我们讲讲，你们为什么能蓬勃发展的经验教训，以及也许你从他们的历程中吸取了什么，确保AMD不会重蹈覆辙？
嗯，你知道，作为CEO，我们必须每天都保持偏执般的警惕，对吧？所以我们不依赖过去，但我认为过去是有教训的。我认为对于技术行业，我能说的最重要的教训可能是，你必须瞄准鸭子的前方开枪。就像你必须思考什么是最……就像你的问题，杰森，很好的问题。我们一直在思考这个。我们如何瞄准鸭子的前方开枪？而且事物是会变化的。技术领域很美妙，因为你会看到重大的拐点。
五年前，AI就已经存在，但我们无法召集这样一批观众来谈论AI，因为人们会说，谁在乎？但事实是，你必须在很多很多年前就投资，才能达到我们今天的位置。我喜欢说，你们可以根据我们五年后的表现来判断我们做得好不好。
我们正在做的决策需要五年以上才会见分晓。但这正是科技行业的关键。没有什么是快的，但希望它所能取得的成果相当持久。你认为在美国以外的国家正在发生什么？比如你认为中国和其他地方目前在芯片设计
以及所有这些能力方面正在发生什么？我们应该相信那里的竞争非常、非常激烈。归根结底，我认为全世界都已经认识到半导体和芯片是至关重要的。它们对国家经济至关重要。它们对国家安全至关重要。所以要假设每个人都在投资。
我愿意相信，凭借我们的创新管线，凭借我们这里的众多优秀公司，我们拥有很大的先发优势。但我们不应误解：每个人都在投资，我们也必须持续加大投资。我认为这也是为什么“任何一家公司就能提供所需的全部解决方案”这种想法根本不成立。对吧。我非常认同开放生态的理念，企业之间相互协作，在整个生态中开展合作。所以
硬件、软件、系统，还有公私合作伙伴关系中的协作，因为这才是成功所需要的。要想赢，我们必须积极面对并认识到：能够获胜的国家，会把所有最聪明的人和最好的能力汇聚在一起，让他们以尽可能快的速度前进。好的，谢谢你来参加。太好了。
是的。非常愉快，谢谢。谢谢。谢谢。很荣幸……谢谢。谢谢。好。很高兴认识你。谢谢。我是蔡斯·洛克米勒，Crusoe 的联合创始人兼首席执行官。
今天我要和大家谈谈 AI 工业革命。我先从一句引言开始。这句话出自沃伦·巴菲特 2020 年致投资者的股东信。他说：“在其短短 232 年的历史中，没有任何一个孵化器能像美国这样释放人类潜能。
尽管经历过一些严重的挫折，我们国家的经济进步令人叹为观止。我们坚定不移的结论是：永远不要做空美国。”巴菲特的话在当时是对的，而在我们步入这场争夺人工智能技术主导权的全球竞赛之际，它在今天更显真切。美国的活力始终占据上风，而且将继续如此。回顾真正让美国伟大的历史，你知道，我们生活在世界上最自由的国家。
我们的土地和资源之丰富，与我们推动进步的雄心一样。而从根本上促成这种进步、释放这种雄心的因素之一，就是我们在基础设施上所做的领先投资。在他的一生中，沃伦·巴菲特见证了在电力、交通以及自然资源方面的投资，这些投资让人们得以追逐梦想、过上更好的生活。
我看看。好了。如今在 2025 年，我们站在一个基础设施新时代的起点，那就是智能的基础设施。它正在推动人类历史上规模最大的资本投资。引领这项投资的是超大规模云服务商，他们每年投入数千亿美元，是每年，来实现这一点。这些公司拥有商业史上最大的资产
负债表，而它们真的是在全力押注来实现这一切。而且不止它们，你知道，还有像 Crusoe 这样的初创公司，甚至还有一些国家也在效仿。那么这是怎么回事？他们追逐的奖赏是什么？这里的机会在于，人类历史上第一次，我们真正能够制造智能。智能是经济史上最稀缺的经济资源，
而我们第一次能够真正地制造它。这里的机会，就是真正打开获取这种历来稀缺的经济资源的通道。这就是为什么未来的数据中心不再被称为数据中心，而是被称为 AI 工厂。这是一座以数据、算法、芯片和能源为输入、以智能为输出的工厂。这就是智能的炼金术。
因此，这种新制造出来的智能将开启一个生产力和发展前所未有的新篇章，并将用于改善人类的生活质量。IDC 估计，到 2030 年 AI 将产生 20 万亿美元的经济影响。所以即便你只能赚到其中一小部分，那数千亿美元的投资也将获得惊人的回报，那数千亿美元的投资也将获得惊人的回报。每投入 1 美元到与商业相关的 AI 上，预计将产生 4.60 美元。正如我的朋友 Jensen 会说的，
“买得越多，省得越多。”或者在这里是，买得越多，赚得越多。我们可以一起把蛋糕做大，开启一个由 AI 驱动的富足新时代。当我们回顾美国能源生产和消费的历史，随着美国工业化，我们大幅提升了能源的生产和消费。但如果你看这张图，你会发现过去 20 年基本持平，我们每年发电和用电大约 4,000
太瓦时。AI 正在从根本上改变这一需求格局，能源正迅速成为增长的瓶颈。预计从现在到 2030 年，数据中心将占电力需求增长的 20%。数据中心的总耗电量将从占美国电力消费的 2.5% 增长到 10%。这意味着，那个
一心要让这些基础设施落地的科技行业，从根本上需要自带电力来支撑这种增长，这意味着巨额投资，不仅是投资数据中心，还要投资支撑它们的能源基础设施。而这将需要人，大量的人，来建设、运营、维护和运行这些大规模的能源投资。那么如果我们用数字来看数据中心，我认为很重要的一点是，在人们
随口谈论吉瓦级数据中心的时候，去看看今天现有的数据中心基础设施有多少。北弗吉尼亚可以说是全球数据中心的中心，但你知道，截至 2024 年底，它也只有 4.5 吉瓦。如今，已有公司在考虑建设单体 5 吉瓦的设施。如果你看这个增长，在预测的未来里，我们每年新建的规模都超过一个北弗吉尼亚。所以我们需要新的……如果你要从这次演讲中带走一件事，那就是
我们需要新的基础设施，需要大量的基础设施，也需要大量的人来建设、运营和维护它。这正是 Crusoe 专注解决的问题。Crusoe 的业务是为智能激活能源，大规模建设和运营 AI 工厂，从钢铁到硅片，从电子到 token。看看我们的项目储备，我们有大约 40 吉瓦的容量，涵盖
各种能源，从小型模块化反应堆等新能源技术，到可再生能源和天然气，为这个创新的未来供电。回到我这里的公式，我想我们漏掉了一个关键组成部分，那就是人。AI 将……AI 基础设施将成为我们所见过的最大的就业创造催化剂。所以我认为有必要看看这在实践中是什么样子。
过去一年，Crusoe 一直在得克萨斯州阿比林建设一座大型 AI 工厂。速度至关重要。再说一次，这场活动的主题是赢得 AI 竞赛。要赢得竞赛，你真的需要速度。Crusoe 一直专注于使用模块化组件，快速扩大在建设和基础设施上的投入来支撑这一点。我们实际上在工厂里制造了很多不同的模块化组件，再运到现场。它们有点像乐高积木，拼在一起就能建成一座这样的 AI 工厂，
而且规模大、速度快。看看它今天的样子，这个园区将消耗超过 1.2 吉瓦的电力，部署 40 万块 NVIDIA GPU，全部在一个统一的集群中。所以这本质上将是一台吉瓦级的计算机，推动人类进步。一年之内能完成的事情真是令人惊叹。你看，就在一年前，园区是这个样子，而今天是这个样子。
那么从就业角度看这意味着什么？我们每天有 4,000 人在现场工作，让这座设施得以建成。涉及很多不同的工种，电工、水管工、建筑工人。这也需要大量资本。我们筹集了 15 美元[原文如此]，基本上就是为了建起这座设施，让它落地
。这也需要制造环节，许多关键部件都是在场外受控的制造环境中完成的。但这并不是唯一一个，这不是独一份。但这并不是唯一一个，这不是独一份。我们还在全美各地建设 AI 基础设施和 AI 工厂。西得克萨斯的这个园区将是一座表后（behind the meter）吉瓦级设施，配有风电、增量天然气以及电网接入。我们与 Redwood Materials 合作，建成了美国最大的
微电网，配备 60 兆瓦时的电池（退役电动车电池）以及 20 兆瓦的太阳能，为一座 AI 工厂供电。我们与 GE Vernova 和 Engine No. 1 合作，新增 4.5 吉瓦的燃气发电容量，为未来的 AI 数据中心供电。最后，我们要宣布一项新的合作，是与怀俄明州的 Tallgrass Energy 合作，
初期将为 1.3 吉瓦的总计算负载供电，同时配套 2 吉瓦的发电能力。最终，我们认为它可以扩展到 10 吉瓦的电力。所以我们非常高兴与 Tallgrass 合作。作为一家在美国本土建立的垂直整合 AI 基础设施公司，我们相信 AI 工厂将成为终极的经济引擎，为社会创造效用，呃，以及，
以及……以及为经济创造新的就业。嗯，这将为美国开启一个由 AI 驱动的繁荣新时代。最后我想用沃伦·巴菲特的一句话作结：在这场 AI 竞赛中，呃，永远不要做空美国。谢谢。那么这些是真的吗？你们最初是做比特币挖矿的，
而现在不知怎么的，所有超大规模云服务商都在请你们不停地建数据中心。为什么是你们？我想，还是回到这是一场竞赛。Crusoe 比任何人都做得更好的一件事，就是以速度和规模来执行。我知道这类项目一些最大的限制
在于水、能源和土地。你们在哪里看到……在美国哪些地区你们真正能做成这件事？或者你们有没有看到某些地方监管机构开始主动出手，让你们做起来更容易？我们在得克萨斯建了不少。得克萨斯州阿比林是首个设施，
受到了很多关注。我们刚刚宣布了在得克萨斯的另一处设施。怀俄明州也是我们的重点投资区域。但还有其他一些州，我们正在评估投资建设大规模 AI。会不会只是那些较偏远的红州？还是你认为俄勒冈、华盛顿等州
会开始团结起来，意识到自己有便宜的水电和便宜的水资源，然后努力把你们吸引过去？信不信由你，我们其实在考虑加州的一个项目。哇。加州，加文·纽森要把你们请进去了。我想以那里的监管，大概得花上 50 年
。是啊，也许吧。走着瞧。走着瞧。你认为超大规模云服务商的需求……显然，我们刚和苏姿丰聊过未来几年的芯片需求，这显然与数据中心的需求相关。你认为这真的会按照公开市场的所有预测那样发展吗？还是我们正处在类似 1999 年那样的顶峰，所有人都以为
光纤会铺满全世界，结果所有那些预测都完全落空了？我认为值得关注的重要趋势，是正在发生的资本投资，以及这些投资所覆盖的时间跨度。我感觉 Meta 在这方面稍微收缩了一点。比如，他们是不是有一阵子说要疯狂部署，
然后又收回了，尽管他现在显然正在花十亿美元请首席 AI 科学家。是的，我认为，你知道，他们在人才上的投资，跟他们在基础设施上的投资相比，其实只是零头。跟他们在基础设施上的投资相比。我认为这是当下这个时刻值得体会的一点。
人们正在押上他们的全部资产负债表。这些是商业史上最大、最好的资产负债表。他们正把整个资产负债表押在将为现代经济提供动力的未来基础设施上。那么在像得克萨斯这样的数据中心，限制因素是什么？
§02文字稿 2
限制因素是什么？是真正去建设这些设施的劳动力？是材料？是冷却塔？是芯片？还是超大规模云服务商给你们的合同？真正的“限制性试剂”是什么？劳动力肯定是一个主要约束。正如我所说，我们每天现场大约有 4,000 人。
我们将有多个园区同时运转，有成千上万的人在建设这些基础设施。所以劳动力肯定是主要瓶颈之一。我们认为，美国非常需要在劳动力上进行大规模投资，真正为未来建设基础设施。你认为这需要真正的再培训吗，
比如让来自油气或建筑行业的人进入全新的领域？还是说你们其实能够相当快地利用现有的人才储备？两者都有。阿比林那个设施有很多现成的劳动力，信不信由你，到现在我们实际上已经从全部 50 个州招募劳动力了。所以——就像搞了个企业城镇，把人引进来。
是的。大约 50% 的人来自得克萨斯，但我们确实引进了大量劳动力来推进这个项目。你是否看到公司开始走向更全栈，不只是运营数据中心？或者你怎么看，你们最初
专注于能源套利，现在转向数据中心。你认为你们未来会走向哪里？是的，Crusoe 是一家垂直整合的 AI 基础设施企业。数据中心是其中的关键组成部分。我认为这是当前最需要建设的部分之一，也是最难快速做成的事情之一。但我们还有一个托管 AI 云服务层，让创新者能在这个平台上构建大规模 AI 应用。
明白了。好的，Chase，非常感谢你来到台上。感谢你的分享。谢谢，Dylan。好了，各位，我们为大家准备了一份大礼。黄仁勋来了。我可以坐这儿吗？不，那边。坐这儿。
坐这儿。热座。谢谢你来。谢谢。很高兴你能来。谢谢。世界第一的播客。我们刚刚还说，世界第一的公司。哇。
谢谢。你是这个播客的粉丝，你听这个播客。诺曼，我们的主持人，是的，是的，还有 Steve。你这件夹克是什么来头？你有一件那样的……你有大概六件？我有大概 50 或 60 件。是吗，那是什么，Tom Ford？我想是吧，这件我想是的。挺好看。我喜欢。我试过那个，就是贵得离谱。嗯，你们都这么时髦。是啊，从你们嘴里说出来，这还真有点分量。是啊，哦，是的。哦，你看。嘿，我们一直在谈很多关于机会的话题，你谈到过……就像个模特
那天。你说过他像个模特。他是。好的，很好。我能看出他脑子里在想什么。他就像在想，Tom Ford 是最爱。你最喜欢哪个？我最喜欢的是我太太给我买的任何东西。啊，她给你搭配衣服。她一给我买来，那就是我最喜欢的。是的，我也一样。聪明人。没有人穿西装比 Jacob 更好看。天哪。是啊。
他是个帅哥，跟你们比我只能认输了。我有两个问题想问你，你按自己喜欢的顺序回答。我们一直在谈很多关于工作岗位被取代、机会、短期、长期的话题。显然你能看到每个人都在应用这项技术，因为，嘿，听着，你拥有业内最好的、可以在其上构建的产品。因此每个人都会向你讲述他们的希望和梦想。所以你有一种独特的视角来观察整个竞技场，你掌握着我们所没有的完整信息。所以我想
知道你怎么想。别担心，我们会修好的。你怎么看，你怎么看待就业创造、转移、取代等等。第二个问题，我一直很好奇，你有这么多重要人物来敲你的门。有扎克，有 E，有萨姆·奥特曼。说实话，他看起来有点让人头疼，不过——他很棒。
他很棒，我开玩笑的，我开玩笑的。你是怎么分配 H100 以及其他你卖给他们的东西，还能让他们都喜欢你的？因为他们肯定有时候会问，嘿，能多给我一些吗？我多付你钱。所以一个是有限资源的分配，然后是就业。首先，我核销了价值 50 亿美元的 Hopper。
如果有人想要一些多余的，你知道，给我打个电话就行。就业。我们在整个公司都使用 AI。今天每一位软件工程师都在用 AI，一个都没落下。我们 100% 的芯片设计师都在用 AI。我们比以往任何时候都忙。原因是我们有太多想去追求的点子。AI 让我们有可能去追求这些点子，
因为我们现在不用做那些琐碎的事情了。所以我认为第一个观点是，作为一家公司你越有生产力，只要你有更多的点子，你就能去追求这些点子，你就会去追求这些点子。我认为，就我的情况而言，AI 正在创造就业。它让我们能够创造出
其他人、客户愿意购买的东西。它推动更多增长，带来更多就业，这些都是相互关联的。另一件要记住的事情是，AI 是有史以来最伟大的技术均衡器。好的，解释一下。现在每个人都是程序员了。是的。
过去你必须懂 C，然后是 C++ 和 Python，而你知道，在未来每个人都能给计算机编程，对吧？只需要站起来，如果你不知道怎么给计算机编程，你甚至不知道怎么给 AI 编程，就直接去问 AI：我该怎么给 AI 编程？AI 会准确地向你解释如何给 AI 编程。即使你不确定该怎么提问、提问的最佳方式是什么，它实际上也会替你把问题写出来。这太不可思议了。
所以它是一个伟大的均衡器。每个人都会被 AI 增强。现在每个人都是艺术家。现在每个人都是作者。现在每个人都是程序员。这些都是真的。所以我们知道 AI 是一个伟大的均衡器。我们也知道，不太可能……
虽然每个人的工作都会因为 AI 而变得不同，每个人的工作都会因为 AI 而变得不同，每个人的工作都会不同。有些工作会被淘汰，但会创造出许多工作。我们唯一确定知道的是，如果你不用 AI，你就会把工作输给使用 AI 的人。这一点我认为我们是确定知道的。
未来不会有哪个软件程序员能够靠自己站得住脚，我是说，你知道，单靠自己敲代码。是啊，你不能“裸干”了，不行。不行，不能了。不能了，你不能裸干了。我一定回家告诉大家。对，没错，这事儿你不能裸干。对，把你的 Copilot 用起来。那么这些东西的分配呢？好，我们的分配方式是这样的。我们的分配方式是这样的。下采购订单。
好的。就这样。就这样。你去收银台。你付款。你下单。首先，在过去 Hopper 那会儿，一切发生得太快了。根本不可能跟上需求。
但现在，我们提前一年向所有合作伙伴披露我们的路线图。这让每个人都有机会和我们一起规划。他们决定要分配多少电力、多少数据中心空间以及多少资本支出。我们一起规划。我们一起处理产品换代过渡。如今其实相当有序。
现在的使用寿命是多少？我在研究他们是怎么摊销这些设备的，你知道，按四五年。那么到第六、七、八年，这些大规模建设会怎样？如果你们不断推出出色的产品，以两倍、三倍、四倍的性能取代它们，那些计算机还有什么用？我们要拿正在发生的这一切怎么办？第一件事，第一件事是，每一代产品我们都把性能提升数倍。如果每瓦性能提升数倍，那么无论你的数据中心电力是多少，我们就把你的收入提升了数倍。
所以每瓦性能等于收入。每美元性能等于成本。所以当我们把你的每美元性能提升数倍时，我们就把你的成本降低了数倍。明白吗？这是第一个观点。我们之所以推进得这么快，是因为我们在努力提高每个人的收入。我们在努力降低每个人的成本，从而能把 AI 成本尽可能地压低，让我们能拥有会思考的 AI。我们并不是想让 AI 生成一千个 token 就完事了。
在未来，你将生成数百万个 token，并由此生成一个答案。你得思考很长时间。所以你得把成本降下来。第二个观点是，如果你看 NVIDIA 设备现在的残值，比如 Hopper，一年后大概是原值的 80% 左右，75% 到 80%，
再过一年大概是 65% 左右，再过一年大概是 50%。原因是……而且现在如果你想在云上租到 Hopper，全都卖光了。原因是 CUDA 的可编程性极强，而且我们一直在……整个世界，不只是我们，整个世界都在进行开源开发，不断提升它的效能。
所以令人惊叹的是，Hopper 的性能随着时间推移而提升，因为我们在改进软件栈。从我们开始出货至今，在我们和其他人的努力下，Hopper 的性能提升了 4 倍。这在 CPU 上是做不到的。对。Jensen，你能给我们解释一下埃隆的那条推文
以及它对你们行业的影响吗？他说，五年后我们将拥有 5,000 万个 H100 等效算力。于是所有人都开始狂热地计算，因为如果他有 5,000 万个 H100 等效算力，那么 OpenAI 也会有同样多或更多。Meta 也会有同样多或更多。Google，等等等等。
你能用外行能听懂的话给我们解释一下，他刚才说的意味着什么，以及它对你们业务有什么影响吗？关于 AI 最重要的观察之一是，AI 作为一项革命性技术，创造了一个应用产业。每个行业都将被革新，新的应用将被创造出来，诸如此类，所有我们知道的东西：智能体 AI、推理 AI、机器人 AI，等等等等，所有我们知道的东西。智能体 AI、推理 AI、机器人 AI，等等等等。
这些我们现在都知道了。每个行业，医疗、教育、交通，随便你说，还有制造业，全都被革新了。我们观察到并做出了重大贡献的一点是，为了支撑这些应用，你需要 AI 工厂。你必须生产 AI。
不像软件，你写完软件就完事了。对于 AI，你必须持续地生产它，生成 token。这在很多方面就像两三百年前能源生产曾占经济的很大一部分一样。我认为它的峰值实际上达到过 30%。将会出现一个专门生产 token 的完整产业。而这将成为新的基础设施，
就像我们有能源生产基础设施、有互联网基础设施一样，我们必须把这些管道建起来，现在我们必须建设 AI 基础设施。我的感觉是，在每年数万亿美元规模的基础设施建设中，我们大概才进行到，你知道，两千亿美元左右，也许几千亿美元。是的，那么……制造业呢？而原因在于
你想要新的基础设施，它能提高收入、降低你的成本。对。没错。那美国的制造业呢？我们现在到哪一步了？我们看到了台积电在亚利桑那的报道。我们之前也问过这个问题，进展如何。
美国准备好了吗？我们需要怎样做才能拥有本土晶圆厂？首先，你们要知道，你们谈论的是美国。我知道有很多担忧，每个人都担心竞争之类的事情，但我们这里谈论的是美国。这无疑是世界上技术最雄厚的国家，也是世界上最具创新力的国家。而我有幸服务的计算机产业，
是我们国家有史以来创造出的最伟大的产业。我想我们都可以承认这一点。是的。计算机产业、科技产业在全球的领先程度简直难以想象。所以这是我们的国宝。这是我们国家的资产之一。
我们必须确保继续推进它。在本土。下一代制造业将是高度技术驱动的。机器人技术、AI 技术。你将拥有由 AI 统筹的工厂，统筹一大批本身就是 AI 的机器人，制造出本质上也是 AI 的产品。
对吧？所以这会是层层嵌套的“盗梦空间”，而创造它所需要的技术量真的非常惊人。我很喜欢特朗普总统重新工业化美国的愿景，大胆的愿景。我们缺失的那一整段产业，坦白说，我们外包得太多了。我们不需要把所有产业都迁回来，但我们应该把最先进的、
最能支撑和驱动经济、最能增强国家安全的那部分产业迁回本土。人们总是把话题降级到网球鞋。我们不必走到那一步。我们只是制造芯片和 AI 超级计算机。在亚利桑那和得克萨斯，未来四年我们大概将生产价值约 5,000 亿美元的 AI 超级计算机。
这价值 5,000 亿美元的 AI 超级计算机，大概将带动价值数万亿美元的 AI 产业。而这仅仅是未来几年的事。他们做得很好。亚利桑那做得很好。如今有很多关于美国竞争力的讨论。白宫推出了它的 AI 行动计划，
而 Nvidia 正在美国下非常大的赌注。那么作为一家全球公司的 CEO，你认为美国有哪些其他国家没有的独特优势？你认为美国有哪些其他国家没有的独特优势？美国拥有、而任何国家都不可能拥有的独特优势，就是特朗普总统。让我解释一下原因。
第一，在他执政的第一天，他就意识到了 AI 的重要性，也意识到了能源的重要性。在过去，我不知道多少年里，能源生产一直被妖魔化，如果你们还记得的话。没有能源，我们就无法创造新产业。没有能源，你就无法让制造业回流。没有能源，你就无法支撑像人工智能这样的全新产业。没有能源，你就无法让制造业回流。没有能源，你就无法支撑像人工智能这样的全新产业。
如果我们作为一个国家决定，我们唯一想要的是知识产权，做一个只靠知识产权、只靠服务的国家，那我们就不需要多少能源。但如果我们想生产东西，生产像人工智能这样至关重要的东西，那我们就需要能源。所以我非常高兴看到支持……加速 AI 创新、加速能源增长，让我们能够支撑这个新产业，迎接新的工业革命。
这是件大事，大事。你能谈谈物理 AI 与数据中心 AI 吗？我们今天稍微谈到了这一点。是否存在某个临界点，届时你会看到物理 AI 加速发展，最终芯片在这方面的部署速度超过数据中心中芯片的部署速度？世界会朝那个方向演进吗？或者你认为世界的构成会是什么样子？嗯，很好。
世界上所有会移动的东西，终有一天都将是自主的。而那一天可能已经近在眼前。所以是所有会移动的东西。我们已经知道你的割草机将会……谁还会推着割草机到处走？那太疯狂了。除非你自己想推。我是说，那就，你知道。
所以我认为所有会移动的东西都将是自主的。而每一台机器、每一家制造机器的公司都将拥有两座工厂。一座是机器工厂，比如汽车，另一座是为汽车创造 AI 的 AI 工厂。所以也许你是一座制造人形机器人的机器工厂。
你就需要一座 AI 工厂来为人形机器人打造大脑。所以未来的每一家公司，事实上，产业的未来实际上就是两座工厂。Tesla 已经有两座工厂了，对吧？埃隆有一座巨大的 AI 工厂。他很早就认识到，他需要一座 AI 工厂来支撑他的汽车。
现在他的车里有 AI，但在未来，与其……你知道，我想象在未来，不再是一大群人像空中交通管制那样远程监控，而是会有一个巨大的 AI 来做远程控制。只有在这个巨大的 AI 能处理[原文如此]的情况下，才会有人介入接管。所以我认为你会看到，在未来这些行业里，每一家工业公司都将是一家 AI 公司，否则你就不会是一家工业公司。今年有那么几个时刻，人们几乎要认输了，
说：哦，我们输给中国了，对吧？有 DeepSeek 时刻。也许这周、上周，又有了 Kimi 模型时刻。但后来就有点不了了之了。你能给我们解释一下，他们在争夺霸主地位、率先到达方面到底构成多大的威胁吗，无论是 AGI
……还是超级智能？是的，问得好。中国的 AI 实验室是全球领先的开放模型公司。它们提供最先进的开放模型。开源非常棒。领先的开放模型公司。它们提供最先进的开放模型。开源非常棒。如果没有开源，我们知道初创公司就不会存在。
既然我们相信未来，未来的产业将由今天的初创公司构成，那么它们就会需要开源模型。DeepSeek 刚推出的时候，对美国来说是一次巨大的胜利，是一次不可思议的胜利，人们没有意识到的是，原因有两个。第一，想象一下，如果 DeepSeek 推出时只能在华为上运行。我只是想让我们假设一下，用这个思想实验。完全正确，就像进入了一个平行宇宙。
没错。你能想象如果 QN 推出时只能在非美国的技术栈上运行吗？你能想象如果 Kimi 推出时只能在非美国的技术栈上运行吗？你能想象如果 Kimi 推出时只能在非美国的技术栈上运行吗？而这些是当今世界排名前三的开放模型。它们已被下载了数亿次。所以事实是，美国技术栈遍布全球、成为世界标准，对于未来赢得 AI 竞赛至关重要。没有别的办法。我们必须，你知道，正如你所知，任何计算平台之所以胜出，都是因为开发者。
是的。而全世界一半的开发者在中国。说到开发者……第二点……抱歉，你继续。第二点真的非常重要。DeepSeek 推出时，我们非常兴奋，第二个原因是，我们现在有了一个超级高效的推理模型。
原因在于，旧模型是一次性作答的。你给它一个问题，所有东西都是记住的。你知道，预训练基本上就是记忆和泛化这两个概念。后训练则是教你如何思考。所以现在有了 DeepSeek R1、Kimi、Kimi K2、Q1.3，你就有了能帮助你思考的推理模型。
我之所以如此兴奋，是因为如果每一轮思考都很节能，那么你就可以思考很长时间。我的最后一个问题是，我们看到资本正以一种我们从未想过的方式投向人力资本。过去是 NBA 球员签下 3 亿美元的合同。现在是模型研究员。
然后这个周末有一篇帖子说，Meta 给某个人开出了四年 10 亿美元的报价。如果这种事发生在这一层，为什么没有发生在你们这一层？因为你们是这一切的推动者。你认为这些人力资本最终会如何演变？首先，我管理团队中造就的亿万富翁比世界上任何一位 CEO 都多。
他们过得很好。好吧，所以，他们过得，别为我们这一层的任何人难过。是的，大家都过得不错。是的，我们这一层过得很好。我要说，但重要的是，你所强调的核心观点是，大约 150 名 AI 研究员所能产生的影响
在背后有充足资金支持的情况下，大概可以创造出一个 OpenAI。这不是……150 个人。是的。这不是……嗯，DeepSeek 是 150 个人。BoomShot 是 150 个人。对。
对吧？太疯狂了。所以，我是说，看看最初的 OpenAI 大约是 150 个人。DeepMind，你知道，它们都差不多是这个规模。我认为，你知道，小团队有某种精妙之处。而且那并不算小团队。那是一个规模合适的团队，再配上合适的基础设施。所以这说明了一些问题。150 个人，如果你愿意花，比如说，200 亿、300 亿美元收购一家拥有 150 名 AI 研究员的初创公司，那你为什么不愿意为其中一个人付钱呢？对吧？是的。说到这个，顺便说一句，他们告诉我们需要收尾了，因为我们还有一个问题，有个
你们公司内部的人告诉我，关于期权，你有一个秘密的期权池，如果有人工作做得很出色，你会随机地给他们一大笔 RSU（限制性股票单位），而且你随身带着一小袋期权，这太疯狂了。这是真的吗？是的，我现在口袋里就揣着呢。听着，事情是这样的。我审核，直到今天我仍然审核每个人的薪酬。是的，在每个周期结束时他们提交上来的时候。他们把每个人的建议薪酬发给我。我会把整个公司过一遍。我有我自己的方法
来做这件事。我会用机器学习。我会用各种技术。我会把全部 42,000 名员工梳理一遍。而且 100% 的情况下，我都会增加公司的运营支出（OpEx）。原因在于，你照顾好了人，其他一切都会自然而然地解决。好的，说得好。谢谢。谢谢你，Justin。很高兴见到你。
很高兴见到你。我们在洛杉矶有一场活动。我们很希望能继续这场对话。好的。我们会把邀请发给你。世界排名第一的播客。就是这样。谢谢。