过去五年冒出三家万亿公司，是爆发，不是新常态。

《No Priors》是硅谷知名的AI投资主题播客，由两位重量级投资人共同主持，以坦率、不设预设立场（no priors）的风格著称，常年对谈AI领域最前沿的创始人和研究者。

本期没有外部嘉宾，是两位主持人的年中对谈，第一电动编辑部梳理了里面的精彩洞见。

Sarah Guo，风投机构Conviction创始人，前Greylock合伙人，专注AI早期投资。

Elad Gil，硅谷最成功的个人投资者之一，曾投出Airbnb、Stripe、Coinbase等公司，也是多家AI独角兽的早期股东。

▍本期聊什么

两位投资人围绕一个问题展开：AI造富的速度还能持续吗？

他们从「万亿美元公司还会不会批量出现」聊起，谈到当下行业投资人高估速度、顶尖创始人不敢下注大市场，再到公司该在什么时候卖掉、AI实验室里「末日将至」的集体焦虑。

最后，两人用核电行业的历史教训，对AI监管发出警告——

过度追求安全，本身就有代价。

▍01

过去五年冒出三家万亿美元公司，是历史罕见的爆发期，不会成为常态。

“Anthropic五年前基本不存在，OpenAI刚发GPT-3，SpaceX估值八百到一千亿。通常这种事需要二十年——SpaceX从2000年代初走起，Google从九十年代走起。我们经历的是一个奇特的五年加速期，而很多人把它当成了常态。”

—— Elad Gil

节目从一个反直觉的判断开场。

Elad借用了进化论里「间断平衡」的概念：物种进化不是匀速的，而是长期平静中偶发一次大爆发（比如寒武纪生命大爆发），然后重归平静。

技术史也是这个节奏。社交媒体浪潮、SaaS浪潮过后，都不会持续涌现新巨头，直到下一次重大技术突破。

万亿市值需要每年500-1000亿美元的收入，全世界能撑起这种收入的市场屈指可数。

“我2010年左右写过一篇博客，讲做到一百亿市值有多难——那个数字现在差不多是某些新AI实验室的种子轮估值。能做到一百亿营收的公司会有很多，但万亿是另一个数量级。问题不是市场大不大，是未来五年内，哪家公司能拿到500-1000亿的年收入、还带着不错的利润？”

—— Elad Gil

有意思的是，Sarah的观察正好相反：她遇到更多的不是高估，而是想象力不足。

很多投资人嘴上认可「AI能替代人力服务」，实际估值时还在按「一个律师收多少钱、一个医生收多少钱」的老逻辑算市场规模，没人认真想过：如果AI按完成的成果收费，市场会大多少？

编程领域已经给出了证据——市场规模是所有人预期的百倍。

两人最终在一点上达成一致：市场足够大，和公司能足够快地长到那么大，是两码事。

而现在的市场，正在把两者混为一谈。

顶尖创始人因为害怕和OpenAI们正面竞争，纷纷躲进小市场，这是整个生态的损失。

“我现在更常感到失望的，是创始人不如他们本可以那样有野心。我不担心普通水平的创始人，我担心最好的那批——他们在做什么？越来越多的人因为怕大实验室，去做更小更窄的事。可很多市场实验室根本不会碰，完全可以正面去打。”

—— Sarah Guo

投资人这边在高估速度，创始人那边却出现了一个相反的问题——退缩。

Sarah拿上一代创业者做对照：Harvey（法律AI）、Open Evidence（医疗AI）、Sierra（客服AI）、Cognition（编程AI），三四年前进场时，选的都是明摆着会和大实验室撞车的大市场，照样做起来了。

而现在的新公司，在向「大实验室永远不会做的硬件」和各种细分应用扎堆。

她认为这是一种趋势性的退缩，而且恰恰发生在最有能力的创始人身上，所以格外可惜。

关于卖公司：AI时代一年顶过去三四年，创始人最大的成本不是钱，是耗进去的黄金年华。

“看看2020、2021年那批公司——大量创始人五六年后还在苦撑不见起色的公司，而整个AI革命就在他们身边轰轰烈烈地发生。那是多大的代价？你只活一次，生命很短。”

—— Elad Gil

聊完了「该不该进攻」，两人转向另一个大多数创始人不愿面对的问题：什么时候该撤。

Elad的建议很具体，每半年在董事会预设一个固定议题——「未来六个月是否应该考虑出售？」

因为是预先安排的例行讨论，就不存在谁先开口的尴尬，可以纯理性地过一遍。答案完全可以是否定的，那就继续往前冲。但这个对话本身极有价值。

他还提醒，公司价值通常存在一个12到18个月的巅峰窗口，错过就不再来。

Sarah补了一个判断标准：“AI的成本在降、能力在涨，你的公司在这个大势里是受益方还是受害方？如果站错了边又翻不过去，就该卖。”

她还捅破了一层窗户纸：把「从不考虑卖公司」当作骄傲，是无稽之谈。你得先活着，才谈得上复利。

实验室里的集体焦虑：很多研究员相信AI将在18个月内学会自我改进、自己会被取代，有人因此纠结还要不要结婚。

“一些非常杰出的研究员朋友的反应，让我觉得有点悲哀。心理上这最接近一个人得知自己快死了——如果只剩两年，你会怎么过？真的有人在想：既然18个月后AI就能自我改进了，我的贡献无关紧要，那我该结婚吗？该继续工作吗？该去旅行吗？”

—— Elad Gil

话题转向AI实验室内部。那里流行着一种紧迫感，甚至已经影响到研究员的人生大事。

实验室内部普遍相信，编程问题年底就会被「彻底解决」，明年底AI将实现初步的「递归自我改进」（RSI，即AI自己训练、改进AI）。

按这个时间表，每个研究员剩余的「有用时间」以周计算，所以理应一天工作16小时。

Sarah泼了盆冷水。过去五年，「18个月后就是拐点」这个预言每隔18个月出现一次，作为预测的战绩并不好。

真正的瓶颈也未必在算法，而是去哪里收集训练数据、物理算力够不够，这才是硬约束。

她的建议朴素而清醒：“当作它不会来那样去生活，是一种更稳定、也更幸福的状态。”

一个新指标正在诞生：算力预算该分给谁？公司开始像考核投资回报一样，考核每个人消耗算力产出的价值。

“如果你手里有一笔算力预算，你把它分给谁、为什么给他？我们正在从‘大家随便用AI’，走向‘开始衡量花销’，再走向‘哪些项目、哪些人配得上超额的算力预算’——这是下一个即将到来的转变。”

—— Elad Gil

这种焦虑背后有个真实的变化：在实验室里，最稀缺的资源已经不是人，而是算力。

这正在改写组织内部的游戏规则，背景是一条残酷的规律：任何领域——乳腺癌研究、数学、创业圈，真正推动80%进展的往往只有几十个人，AI研究也不例外。

一些实验室已经因此放缓招聘，瓶颈不是研究员的工资，而是配给每个人的算力太贵。

Elad顺手反驳了「SaaS软件已死」的流行论调：算力会优先流向核心产品和最赚钱的地方，没人急着把它烧在每年没花几个钱的办公软件上。

至于「未来会出现一个人的十亿美元公司」的预言，他提醒大家，游戏《我的世界》被微软数十亿美元收购时只有几个人，“这事十五年前就发生过了”。

被大厂「淘汰」的工程师不会失业：在谷歌里平平无奇的人，放进传统企业就是稀世珍宝。

"就算有一天工程师真的被AI替代了一部分，他们也有无数去处——通用电气、电力公司、好时巧克力都会抢着要。在Google或Meta里显得平庸的人，放进传统企业就是非凡的存在。工程人才会以出人意料的方式渗透进整个传统企业界。"

—— Elad Gil

那么，那些没分到顶级算力的聪明人该去哪？两人给出了一个乐观的答案，还预言了一场人才大迁徙。

Sarah对研究员们说了类似的话：与其哀叹「数学要被AI终结了」、躺平等待世界末日，不如把才华投向自己有独特优势、又即将被AI加速的领域——供应链、生物医药等等。

核电的教训：法国70%的电力来自核能且安然无恙，美国却因为过度的安全恐慌，四十年没建过一座反应堆。

"法国70%的电力来自核能——70%！事故在哪？丑闻在哪？什么都没发生。美国只有18%，四十年没建过反应堆。我们70年代的安全游说团体，实实在在扼杀了本可以充裕供应的清洁能源。过度追求安全，确实真实地伤害过我们——在能源上，在医药上。现在的问题是：AI这个刻度盘，我们想拨到哪里？"

—— Sarah Guo

节目最后，两人把镜头拉到最远，落在一段横跨半个世纪的历史教训上。这也是整期节目最有火药味的部分。

Elad引用了传奇药物开发者保罗·杨森几十年前的访谈来印证：药物研发之所以变得又贵又慢，一是「监管捕获」（行业巨头利用监管规则打压新对手），二是药监局只计算风险、不计算收益。

他担心AI行业正在内部复制同样的结构：安全审查的负担越叠越高，哪怕收益远大于风险。“我的邮箱被黑一次，和全社会更早用上AI医疗。哪个更不可接受？”

Sarah结尾的立场毫不含糊：“科技之所以能这么快成功、给人类带来这么大改变，正是因为它一直受到很轻的监管。放弃这一点，我们失去的将是乐观、势能和进步本身——生物技术和能源行业已经付过这笔学费了。”

从万亿美元公司聊到核电站，这期节目反复出现的是关于「代价」的讨论。

高估速度的代价、错过卖出窗口的代价、把18个月的预言当真的代价、只算风险不算收益的代价——两位投资人本质上在反复做同一道题：当变化被压缩了三四倍，所有决策的错误成本，也被同步放大了三四倍。

而代价往往是看不见的。

历史不会记录没建成的反应堆发过多少电，也不会记录没做成的公司本可以改变什么。而AI行业眼下的每一个选择，都对应着看不见的代价。

这大概就是两位投资人真正想说的：风险管理的最高境界，不是消灭风险，而是给「过度安全」也计算出也标上价格。

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