Nikesh Arora: 尼克什·阿罗拉：Mythos 是真的，分析型 SaaS 已死，Google 可以成为 10 万亿美元的公司
Nikesh Arora: Mythos is Real, Analytical SaaS is Dead, and Google can be a $10T company
嘉宾：Nikesh Arora
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01Palo Alto Networks CEO 尼克什·阿罗拉做客 Besties！
当下最大的赢家之一。
网络安全领域的
老大哥。Palo Alto Networks 是该领域的跑赢者。CEO 尼克什·阿罗拉。
这可能对你来说是新闻，但人类写糟糕的代码已经写了很长时间了。我在 Google 待了十年，你知道，Google 搜索是在让信息民主化。如果你用这个类比来思考 AI 正在做的事，AI 是在让智能民主化。钱只是一种记分的方式。是的。
它不是目标。
你担任 Palo Alto Networks 的 CEO 已经八年了？
这周就满八年了。
八年。我记得你刚上任时，市值是 170 亿美元，如果我没记错的话。今天早上我查了一下，是 2380 亿美元。如果你听了我们昨天说的话，既然你已经突破了 1000 亿，你更有可能真的再涨 10 倍。所以第一个 10 倍其实要难得多得多。所以，你正在迈向一万亿美元。
§02Claude Mythos 在几周内找出了 Palo Alto 代码中需数年才能发现的漏洞
借你吉言。
为什么？我觉得
你就是。好吧。
那么，我们深入聊聊你看到的东西，因为你所处的位置非常有意思，能看到全局。你见证了 AI 的诞生，也许见证了 SaaS 的兴衰，所有模型公司都在和你沟通。你是最早……之一
还有再次崛起，对吧？
再次崛起。你是最早、也是少数获得 Mythos 访问权限的人之一。那我就按下按钮了。开始吧，尼克什。
首先，谢谢你们邀请我。我觉得 AI 令人兴奋。看到过去大概二十四个月里发生的所有事情，令人兴奋。我想 Sarah 刚才也说了，他们正确预见到了将需要海量算力。所以这些事情都在发生。
但你可以看到，有一个我们上次简短聊过的观点：AI 真正在让智能民主化。这意味着，我有 250 个市场营销人员，他们产出的东西形式各异。现在我可以让这 250 个人 90% 的产出保持一致。我有 5000 个与客户打交道的人。我的失败模式是这 5000 个人各做各的，导致有人说“我要找 Joe，因为他知道怎么解决问题，而 Jim 不知道。”
所以现在你可以让这 5000 个人在与对面的人互动时几乎保持一致。所以我认为这将对我们经营企业、运营方式产生惊人的影响。它会改变整个格局。那么在这个背景下，你提到了 Mythos，我知道 David 深度参与了这件事。Mythos 向我们表明，人类在过去五十年里写的所有糟糕代码，都可以由 AI 来评估，并把其中的漏洞找出来。
我们测试了六周，六周里我们发现了原本要花五到七年才能发现的东西。哇。
再说一遍。
六周里，我们发现了通常要花五到七年才能找到的漏洞。
所以，所以，
漏洞在哪里？
抱歉？
这些是你们自己代码库里的漏洞，还是……哦，在你们自己的
哇。所以 Mythos 并没有被过度吹捧。它是真材实料。
AI 评估代码漏洞的能力是真实的。不仅如此，如果你开启 ultra 模式，也就是持续思考，它会一直尝试直到得到答案，你实际上可以把漏洞串联起来，也就是找到一条通往漏洞的新攻击路径。我们引以为傲的是，我们是测试自身代码最到位的顶尖公司之一，因为我们做的是网络安全生意。
如果你把这一点放大到全世界所有自己写代码的公司，或者那 1000 万写代码的开发者身上，这东西会找出我们原本要花十年才能找到的问题。
花了多少钱？比如，你们追踪 token 成本了吗？是 1 亿美元，还是 1000 万美元？不是。
不是。是几百万美元的低位。不过同样，正如 Sarah 所说，成本曲线已经在下降。OpenAI 已经有一个更便宜、更稳定的模型。你知道，Anthropic 也推出了另一个模型。
你……那些炒作。
不是炒作。是真的。
那是
那个……能力是真实的。
你知道的。是的。能力是真的。是的。我是说，你看到 IBM 宣布了一个 50 亿美元的项目来修复开源。
那是最大的问题。
如果 Claude 没有克制，直接把它公开发布，会发生什么？你觉得它会成为一个真正的攻击载体并引发混乱吗？
我认为，就算现在还没到，我们也只差三个月就会看到它出现在
野外了。好吧。开源。是的。
就三个月。
是的。是的。因为我是说，我们一直
在说，大概还要六个月，Mythos 级别的能力才会……是的。出现在中国模型、开源模型里。但你说可能只要三个月。
嗯，4.8 已经出来了，5.5 也已经出来了。它们有类似的能力。而且你看，你不需要去破解最难破解的代码。你只需要在现存的代码里找到几个漏洞。就拿一个在边缘运行 OT 代码的老旧工业系统来说。
你可以相当容易地找到那个漏洞。
所以我们现在正处在一场竞赛中：网络防御者要赶在网络攻击者之前找到这些漏洞并打上补丁
§03网络防御者是否正在输掉与 AI 攻击者的竞赛？
那个
是的。同样……那你觉得我们在这场竞赛中表现如何？
没有我们应有的那么好，这对我们的生意是好事，不过那是另一回事。就是说，每家公司都必须去审视自己的代码库，找出漏洞在哪里并修复它们。所以如果你今天和 CIO 们聊，他们最大的问题是所有供应商都找上门来说，请给我的那些盒子、你们用的硬件打补丁，请给你们用的我的代码打补丁，因为我发现了漏洞，修一下。而 CIO 们自己正忙着找自己的漏洞、修自己的漏洞。然后还有开源这个庞然大物，没人真正知道怎么解决。
那么，可以说随着模型能力提升，大型企业的系统性业务风险也在上升？在网络安全这方面，是的。
像我们这样的公司以及其他公司正在打造解药，我们会提供某种能力，让你不必给所有东西打补丁。但你看，Cyrus 在 harness、记忆和上下文方面做了一些很有意思的事情。对吧？我们在这里没谈到的一点是，组织并不拥有它们每天所做一切的记忆和上下文。这就是为什么你需要在全企业范围内存储多得多的数据，去学习什么是好的、什么是坏的。
网络安全也存在同样的问题。从网络安全角度，我们需要在企业内收集 10 倍的数据，才能弄清楚如何抵御这些 AI 攻击者。
你觉得那些传统公司，比如世界上一直存在的那些 SaaS 企业，它们的位置在哪里？随着所有这些知识变得更持久、被存储下来，SaaS 会怎样？嗯，你看，就是，
§04分析型 SaaS 已死，那么什么能在 AI 浪潮中存活？
正如 Bill 所说，SaaS 分成不同的部分，对吧？好的。如果你是一家分析型 SaaS 公司，那就完了。
完了。什么是分析型 SaaS 公司？
就是那种说“我会为你收集大量数据并帮你分析”的公司。我不需要你帮我分析。我可以自己用模型跑数据、自己分析。所以你想想，有很多，每家 SaaS 公司都有……你可以买 Salesforce 应用市场里的东西。它们说什么？
“你有 Salesforce 的数据。我是一个应用市场里的应用。用我，我帮你分析数据。”我不需要
了。你不需要那个。
我直接用一个大模型去跑这些数据就行。所以，作为增量软件模块卖给我们所有人的那一整套增量价值，都不需要再卖给我们了，因为我更愿意让大模型直接去跑。
有意思，你提到这个。我们就遇到过一个情况：一个有 20 个席位的 SaaS 产品，没人登录使用，但数据都在里面。
是的。
所以我们大概建了三个账号，砍掉了 17 个，把它接到 Slack，接到 Claude。
是的。
现在每个人都能通过自然语言与它交互，我们的账单减少了 90%。
嗯，不仅如此。Jason，你接下来要做什么？你会把来自不同产品的数据放到一个地方，对它运行分析。我想要我销售代表的数据、我的生产力数据、来自 SAP 的库存数据。我想把它们都放在一个地方，这样我就能对它运行分析，然后问：谁卖得多？我哪里库存少？
“我们在销售人员效率极高的地区多备点库存。”要运行这个查询，你得和三个不同的 SaaS 产品打交道。明天，你可以把所有数据放在一个地方。所以这算是第一类：分析型 SaaS 已死。
好的，第一类，分析型已死。
是的。中期来看，你今天、明天看到的这些反弹，都是边际上无关紧要的。基础设施软件被低估了。好的。什么是基础设施软件？
给你提供数据库的东西。你把数据收集进去，让基础设施运转的东西，不管是数据库……像 Databricks、Snowflake 这种？Databricks、Snowflake、MongoDB、Oracle。所有这些你都需要。核心存储基础设施，
核心数据。
我们企业里需要存储的数据会是今天的 10 倍。
对。
未来三年，10 倍。好的。所以任何能帮你收集、管理基础设施数据的东西，你都需要。我觉得中间那一类叫作，我们就叫它工作系统，或者人们所说的记录系统。它们深深嵌入在企业运作的方式中。
我有 6000 名销售人员。他们知道这东西怎么用。将要发生的是，第一步，我们会去掉 UI，让智能体来干活。企业软件和消费软件的 UI，是我们作为技术人员做过的最糟糕的事情。你有过
几个这样的例子。你给我讲过这个故事。不知道你想不想再讲一遍，就是那家公司。他们试图拿一个许可证要挟你。
是的，那是分析型 SaaS。所以那已经完了。然后你就
把 AI 对准它，然后你就
是的，我们直接把他们踢掉了。那是另一个问题。但我是说，想想今天。我们一辈子都在让产品经理设计 UI，好让所有人都能和 UI 背后的数据交互。是的。
如果你相信智能体会奏效，而我说，我只要告诉一个智能体：听着，从我的销售电话里梳理出要点，然后发到我用的任何销售跟踪系统里，不管是 Oracle 还是 Salesforce，对吧？从概念上讲，智能体应该能做到。我们不是正在花上万亿美元打造这些智能体后端吗？我们需要这些智能体能做到这一点。如果这实现了，UI 就消失了。
如果 UI 消失了，我就能重新设计我的工作系统。对吧？销售人员过来说：“我打完销售电话了，把所有文书工作、公司后端需要处理的那堆破事都做了，我就完事了。”如果我能改变工作方式，这才是你能获得真正效率的地方，公司里五个人变成一个人，那么所有做工作系统的 SaaS 软件，在接下来五年都需要重新设计
而且这也在被动地发生，这非常有意思。它会看邮件，会自动获取 Zoom 的文字记录和摘要。所以销售记录系统现在就像是，你甚至不需要输入。它就像：“我已经有 Zoom 会议纪要了。我有演示文稿了。”
演示文稿已经做好了。销售演示文稿是 AI 做的。就是说，我们都会看着一个聊天窗口，然后说：这就是我想要的。
你的审计追踪会好得多，因为人不碰你的数据。它始终由智能体管理。所以我认为整个工作系统、记录系统会在未来五年被重新发明。
是的，没有数据录入了。这是个有意思的观点。是的。
我们来聊一下国家安全。我想把视角拉远一点。正如你所说，Mythos 的一面是它对你和企业的价值。而红队版本的 Mythos，则是外国国家行为体基本上可以在一个国家内部制造经济浩劫。
是的。
随着这些模型能力不断升级，你认为当这些模型准备好时，应该发生什么？
你知道，可悲的事实是，一年里会发生几千起数据泄露或攻击。它们发生的原因都相当初级。不是因为有人破解了难以破解的东西。而是因为 89% 的攻击是由于凭证被盗。用户名和密码。
就这样。
我的密码就是 password。
是的，我相信是。你有加美元符号吗？美元符号加 password。太棒了。干得好。
你看，你已经领先所有人了。所以，九成的泄露都是因为简单的事情。我不认为我们需要更多模型去破解这些东西。当然我们会需要……这些模型可以攻击关键基础设施以及我们从国家安全角度试图保护的东西。是的，我们在那方面需要防御。
我不担心国家安全那部分的保护，因为他们非常上心。他们是对的人。他们把 IT 预算的 10% 花在安全上。我担心的是全国各地的小办公室，他们用的是某款套装软件，你经营着一家牙医诊所或医生诊所。我记得 Change Healthcare 被攻破的时候，每家医生诊所都停摆了。
停摆了，而且
是勒索软件。因为 Change Healthcare 遭到了勒索软件攻击。那是清算系统。当时 UnitedHealth 实际上向医生们提供了数十亿美元的信贷，让他们在那段时间能维持经营。这才是人们应该担心的。
问题不太在于那些硬骨头会被啃下来。
不太在于攻破某个 PG&E 发电设施。更多是经济混乱。是的。那我们该怎么办？
我不认为有什么灵丹妙药。我觉得这需要时间。基本上需要一段时间，直到每个系统随着时间推移都得到升级、更新、修复。我只是觉得这会提高这个行业的终值。
对。你觉得会不会有这样一个世界：这些模型变得如此强大，以至于你会主张在如何控制、如何管理以及把它们指向何处方面采取更多的国家主义？或者你觉得是否应该有一批这样的模型永远不见天日，只有 NSA 和其他一些人能接触到？或者像你们这样的人？
关于模型以及它们会如何演进，我的看法和我们之前从 OpenAI 角度听到的略有不同。我认为，我仍然相信模型会变成一个公用事业层。你将能够随时购买智能，或者你可以说：“这个任务我不需要智商 180 的人。给我智商 120 的就行；而那个任务我需要智商 250 的。这个我付 10 美元，那个我付 1 美分。”
§05如果模型变成公用事业，钱将在哪里赚？
所以我不知道是否存在一刀切的方案，用最新的模型来接我的客服电话，然后说：“抱歉，先生。我完全不知道怎么解决您的问题。”所以我认为模型会从实用角度出现分化。如果你看看市场上已经在发生的事情，对吧？利润池在应用层，而不在模型层。
Sarah 说 Codex 遥遥领先。她没说 OpenAI 遥遥领先。她说的是 Codex 遥遥领先。就像我相信 Dario 会说 Claude Code 遥遥领先一样。所以你看到他们在争夺利润池。
他们在争夺利润池，因为钱将从那里来。利润池在企业能用的应用上。利润池不在企业对模型的使用上，因为大多数企业根本不知道怎么用。所以那个
在某种程度上把这些公司，OpenAI、Anthropic，看作新的 Microsoft Office，进场来做所有应用、为组织提供所有生产力软件。
不，我认为会出现一批应用公司，它们会在不同模型之间做套利，解决你的业务问题。
所以你仍然认为他们不会进入应用层，因为这是个大争论。你是否应该和 OpenAI 合作、训练他们的系统，然后让他们把你的生意抢走？Anthropic 不断发布模型，他们的会计模型。确实感觉为了达到收入目标，他们可能需要做 Microsoft 当年做的事，也就是在操作系统之上推出 Office 产品。
你看，如果我是一家公司，我不想自己写每一款软件。我希望我的 HR 系统软件，具备智能体能力和 AI 能力，由某家应用公司来交付。可能是一家新的 AI 应用公司。我希望我的销售管理系统由新的智能体 AI 时代的“Salesforce”来打造，不管是 Salesforce 还是别人。所以我想要应用。
而 Sarah 说的是利润池在应用层。这就是为什么他们想成为应用层。所以我认为我们仍在等待那一层公司被发明或创造出来，让应用落在那里，因为 5 万家公司需要同样的应用。我为什么要自己做？那效率极低。
因为自己聪明就直接用 OpenAI 重写我的整个销售系统，那太傻了。对吧？我不，我希望有人替我做。所以我认为那一层公司仍未完全成形。我们还要继续等待
你想要一个控制平面、一个 harness，然后
没错。他们会把 harness 和记忆构建到那些应用层里。那么问题是，应用层有多大？是一个应用吗？是一个包揽一切的企业应用，还是专门化的……你
你就这么做了，把这家软件供应商踢了出去。你这么做是因为他们在定价上很霸道。
我们仍然在用这个不同的供应商。什么？我们换成了另一家供应商。我们只是掌握了更多控制权。
太好了。所以这确实是个定价问题。这也是为什么“SaaS 末日”在某些方面说得通。它们没有定价权，因为你可以说：“我就派 10 个开发者做这个，能省 1000 万美元。”
是的。我想回到 Shamat 说的关于监管的问题，或者说你是否想监管这些更高能力的模型。问题在于，在某个时间点，当这些更强大的新模型被造出来时，它们会以不同的价格出现，而且可能需要经过某种审查流程来了解它们的能力。但我认为我们处在一场全球竞赛中。我不认为把我们的模型压住三到六个月会对我们有任何帮助。别人会把它们以开源形式放出来。
我和某家模型公司的 CEO 聊天时，听他说他们最新模型的全部权重可以装进一个 U 盘，我震惊了。
哦，再说一遍。全部权重？
他们最新模型的全部模型权重能装进一个 U 盘。那就是知识产权。太不可思议了。因为所有数据可以在二十四到四十八小时内被蒸馏出来，模型就出来了。我很好奇。
所以那就是知识产权。那你是在告诉我，我们能把它捂住六个月？对。
我们争论过打造一个前沿模型有多难。有些公司开始考虑利用自身的数据优势来打造自己的前沿模型。你们在 Palo Alto 考虑过吗？因为看起来你们拥有关于安全如何运作的专有知识。你们能否打造自己的大语言模型，或者一个 SLM，即小语言模型，从而给你们带来某种优势？
这里没人谈的一点是模型的误报率。4.8 和 5.5 的误报率是多少？不知道。你们不谈这个，但你们应该谈。Mythos 的误报率是 30%。
哦，哇。对吧？
所以它以为自己发现了什么，但其实没有。
是的。所以问题在于，它对攻击很好，对防御很糟。它有 30% 的时候发现了什么，说“我发现了一个问题”，然后你说“我们把这个漏洞堵上”。等等，那里原本就没有漏洞。
没有来袭导弹。对。
是的。同样的问题也存在于企业中。如果你使用一个没有合适 harness、没有合适训练的模型，你可能会遇到百分之十、二十的误报率。我们用模型来支付，我不知道，保险理赔吧。是的。
哦，好极了。10%、20% 的误报。我刚刚亏钱了。
这些东西的谄媚本性简直荒谬。
所以问题不在于谁想要最新的模型。问题在于你如何把一个有 20% 或 10% 误报率的模型，变成 0.01% 误报率。在我的业务里，我想要 0%。
同时不增加漏报。
抱歉？
不增加漏报，那个
误报……是的。但这就好比说，嘿，我们来坐新的自动驾驶汽车吧。Mercedes 要用 Opus 4.8，你只要坐在车里，它就会载着你走。误报率 10% 的车，我可不会让我的孩子坐。你会吗？
所以有很多事情发生在模型之后，必须做完这些，才能让这东西在商业环境中有用、有效。
我稍微转个话题。你曾长期担任 Google 的首席商务官。你曾是 SoftBank 的总裁。现在你是 Palo Alto Networks 的 CEO。那我们来玩“纸上谈兵 CEO”。
§06纸上谈兵 CEO：尼克什点评 Waymo、Google 和 OpenAI
纸上谈兵
CEO。纸上谈兵 CEO。
David Friedberg 试图区分创始人 CEO 和非创始人……这事我现在还气着呢。只是说说。只是说说，David。
顺便说一句，误报。抱歉？漏报也是。
告诉我们，对于以下这些公司，你会保留什么、改变什么、喜欢什么。
这会被录下来发出去，然后说
这只是……我们只是想听听你的想法。你是最聪明的商人之一。
我不喜欢那样……你是最聪明的商人之一。在播客上。
我在问你问题。别
我觉得人们和……让人反感的人。准备好了吗？好。当然。
好的。你会保留什么、改变什么、喜欢什么、不喜欢什么：Uber。
在一个……我是它的董事会成员，兄弟。我不能谈我的车。
你是
Uber 的董事？
我是 Uber 的董事。我不会谈 Uber。
不知道这事。抱歉。好吧。
博士。Dara，他是 CEO。他是个很棒的人。Waymo。想让我被炒鱿鱼啊。
Waymo。我喜欢 Waymo 什么？车能用。太神奇了。他们应该更快地在全球更多城市铺开更多车辆。
这话我会对 Tegira 说，我觉得她……Google
整体来看。
我认为 Google 被低估了。我认为它会成为我们有生之年第一家 10 万亿美元的公司。我认为他们拥有成功所需的所有资产。我觉得人们低估了……你可以是一家模型公司，但你仍然需要一支销售队伍去说服客户拥抱并购买这些模型。
你想想，三大超大规模云厂商拥有的销售人员数量最多。他们应该
他们有点被低估的部分原因，就是这种综合集团的性质很难理解。
我不知道。你们对这些很在行。我只是个受雇的 CEO。
这话不是我说的。是 Rebrik 说的。我们说清楚。
我知道。我知道。
我当时是在提出一个关于走出“SaaS 末日”的复苏论点。
好吗？好的。好的。明白了。只是说清楚，我
应该一起合作。有一种方法可以对那一篮子股票做细分。而你不在那个篮子里。
要么你是在做一种区分，说身为创始人的 CEO 有权承担更多风险、被允许承担更多风险。
我当时就是这么说的。
而我
认为，而且我认为你提供了一个独特的反例。而且并没有很多
误报，在
你的模型里。我觉得 Jeff Weiner 也是这样，我觉得还有其他几位非常出色的 CEO，但他们就像《黑客帝国》里尼奥那样的异类。我觉得你就是其中之一。有一种非常罕见的性格特质：愿意承担风险，愿意为原本不属于自己的东西担起责任，并把它变成自己的。这是一种极其独特的特质。
实际上比成为一个能把公司做大的创始人要独特得多。
这圆得太漂亮了。
原谅你了。
是的。圆得好。我们回到纸上谈兵 CEO。哇。那太精彩了。
他比 ChatGPT 还谄媚。他就像：“其实，其实是最好的。”
我们回到纸上谈兵 CEO。
我喜欢这样。他最近更常替我说话了。他们确实卖得更快。OpenAI。他们应该卖得更快。
对吧？
他们应该卖得更快。
我是说，你说过的。Sarah 在这里的时候你不是刚说过吗，Anthropic 的 ARR 增长似乎比 OpenAI 快得多？我是说，那就是统计数据。
他们算是全力押注企业，特别是编程。
我觉得现在的讨论就是，这是一场争夺利润池的竞赛。你每年需要数百亿美元，才能达到 1 吉瓦对应 100 亿美元收入。1 吉瓦，100 亿……建造它要花多少钱？……最令人兴奋的是？要 500 亿。
所以，这是一个……没错。很好
那么，最令人兴奋的利润池是哪些？我们有编程。那是过去……的突破性应用。规模巨大。还有基础设施，就像你说的，新型数据库。我认为网络安全显然是其中之一，因为威胁和补丁周期变得动态得多。
这里面有个细微的区别。是的。所以你可以看到，这些模型正努力成为更好网络安全的推动者，这是好事，因为我们所有人都需要用它们来做测试。你可能会看到，我是说，你看到 Anthropic 已经把它们具备网络安全能力的模型全面开放，让每个人都能用。OpenAI 也有一个，我相信 Google 也有一个，因为他们明白这是 CSO，也就是首席安全官们想用来测试代码的领域。
所以，这是另一个利润池。我认为我们还没看到针对应用软件公司的猛攻。我是说，应用软件里有数百亿美元，正等着像我们聊过的那样被重新发明。我认为最终你会看到这些人说：“如果我把这个 40、50、1000 亿美元的 TAM 拿下来呢，我可以打造一个全新的骨干”
摒弃那个
AI，而且它会差异化到足以促使客户迁移。
我们现在在加速器里把它当成一种套路看到了。第零年和第一年的公司，人们带着这样的提案来找我们：“这是一款每席位每年一千美元、每月 500 每席位的 SaaS 软件。我们能做得更便宜。我们会按用量向他们收费。”
“我们会把成本砍掉 90%，相比你妈妈……用八十、九十在做的事。”
企业里最快获得收入的两个地方。是的。是替代型 TAM。如果你替代某样东西，我已经有预算了。很容易。
我把某个糟糕的东西拿掉，或者用更好的东西替代它。我就拿到钱了。所以替代型 TAM 很美妙。如果你能替代一个行业，替代那个利润池，那就太好了。第二个地方是消费者收入。
在消费端每个用户收 5 美元要容易得多。Netflix。所以这就是……我是说，看看吧。我认为我们加起来每月在订阅上花的钱，可能比历史上任何时候都多。而你还以为你的有线电视账单很高。
是的。如果让你猜，你觉得你们未来会造更多还是更少的硬件？
即使在今天，硬件仍然是管理低延迟、高吞吐量比特的最便宜方式。你仍然需要数据中心。数据中心是什么？它就是在管理高吞吐量、低延迟的比特。这就是为什么你看金融服务业是最不愿上云的行业，因为你会增加延迟。
如果你增加延迟，你就会减少利润。所以你看每一家最大的金融服务公司，不管是 Goldman，还是 JP Morgan、Morgan Stanley
或者 Eight Street，
或者 Palo Alto。这些公司，他们在用硬件。试着让他们在云上运营业务。他们做不到，因为会有更高的延迟。他们会亏钱。
对。所以硬件仍然会被制造出来。我是说，我记得我以前在 Silver Lake 买的时候，听说 Dell 完了。没人想要硬件。我觉得 Dell 的市值可能会回到大约 3.4 万亿美元。
所以硬件仍会存在。我们会需要它。它是最快的
传输方式。硬件开发周期是否因为 AI 而改变？比如，你是否看到很多生成式设计之类的东西转向计算机模拟，而这些过去是人工的、长周期的？
是的。但最耗时的环节从来不是设计，对吧？是的。最耗时的环节是生产。今天你连一个盒子都生产不出来，因为每一个硬件元器件都在缺货待补。
所有东西都很贵，世界上每一家工厂的订单都排不过来，因为我们正试图为全世界的每一个数据中心制造这些基于 GPU 的芯片板卡。
你认为美国有能力满足这种供应链需求吗？我们能在这里做到吗？你觉得要十年吗？
十年。
在自上而下坚定投入的前提下？
嗯，我是说，好消息是，我认为硬件行业正迎来一生仅有一次的大繁荣。而通常当你遇到一生仅有一次的大繁荣时，你就可以承诺投入“$10.20, 5,100,000,000,000”（原文转写如此）。我还在电视上看到一位 CEO 承诺推出一项 1000 亿美元的计划，去建造更多的存储芯片产能。所以这是好事。这意味着他们有钱真正把资金砸进地里，为未来建造这些东西。
所以我认为这让我们更加确定，
事实上，我认为税收激励在其中起了很大、很大的作用。资本支出的加速折旧。第一年就能 100% 抵扣，对吧？
在……之下
最后一个问题，我们就要收尾了。过去八年里，你们一直在非常激进地实现内生增长，但你们也进行了不少收购。你们敢于出手，而且总体上都成功了。所以你们在市场上拥有大量的认可空间。当你听到 Bill Hackman 说现在有一批被打压过度的公司，只有少数几家受到追捧，那正是你们可以挑选的合适池子。
§07Palo Alto 的并购打法与通往 1 万亿美元之路 感谢我们的合作伙伴让本期节目成为可能！EY——只有 AI 雄心是不够的。EY.ai V
但有人会说，其中一些可能需要你们在横向上走得稍微远一点。你们如何保持纪律？或者你是否认为自己在某个时候会考虑那些并不完全处于网络安全核心地带的东西？
我这么跟你说吧，直到大约一年半以前，我们的做法是收购产品公司，然后把它们投入我们的市场推广引擎。我们可以重新改造它们的后端，让它们能更好地配合我们的市场推广引擎。所以对我来说，如果我向一个客户卖了 1000 万美元，两年后我再去时，如果能卖给他们 2000 万，这就是我摊薄市场推广支出最有效的方式，对吧？这就是那个模式。我们就是这么玩的。
我们用这套打法做到了超过 1500 亿。然后我们到了一个节点，发现：哦，我们看到身份领域正在出现拐点。从智能体的角度、从安全的角度来看，它都会很重要。所以你们收购了一家 250 亿美元的公司，这笔交易我们三个月前刚完成交割。现在，实际上一个非常不同的机会出现了。
这个不同的机会大致是这样的：如果你能在利用 AI 运营全世界最高效的企业级业务方面做到最好，你的营业利润率就能远远超过行业水平。如果你能破解这个密码——
你说的是毛利和净利。毛利率九十几，净利率四十几。
对。如果你能破解这个密码，那你收购什么就无所谓了。所以我认为现在的问题是执行问题。大多数规模不足的公司负担不起去优化自身、把公司运营得更好。所以如果我们能把公司运营得比其他所有人都好得多，拥有更高的营业利润率，那么华尔街就会说：如果你把一个利润率 20% 的东西，变成一个
你们的第一笔并购真的很艰难，不是吗？他们当时相当怀疑，然后你算是直接用结果把它甩到了他们脸上。
他们当时相当怀疑，因为来了一个不懂网络安全、不懂企业级业务、在谷歌工作过的人，而且你知道，离开谷歌后在谷歌之外取得成功的人，其过往记录至今仍是参差不齐。
所以基本上你是说，选项是全面开放的。
我认为我们需要接下来六到十二个月，去弄清楚这波 AI 会如何尘埃落定，以及我们如何在企业中有效地使用它。我想如果你仔细想想，人们一直希望运营公司所需的人会越来越少，我其实持相反的看法。我认为 Palo Alto 在技术方面的人员会比以往任何时候都多，因为 AI 正在让一切都要求转型。所以我今天拥有的技术人员，比假如 AI 不存在时我会拥有的还要多。
女士们先生们，Palo Alto Networks 的 CEO，尼克什·阿罗拉。谢谢
你们，各位。
谢谢您，先生。