在最新一集的 All-In Podcast 中,四位科技創投界的巨頭——Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Sacks 與 David Freeberg——再次上演了一場觀點交鋒的盛宴。本集的核心議題橫跨了資本市場的結構性變革、AI 技術的全球競賽,以及迫在眉睫的監管亂象。從遊戲巨頭 EA 的天價私有化交易,到 Chamath 構想的「SPAC 2.0」,再到美中兩國在開源 AI 上的角力,最後深入剖析美國各州荒謬的 AI 監管法案,這不僅僅是一次播客,更像是一份描繪未來十年科技與權力格局的戰略地圖。
第一幕:遊戲帝國的終局之戰?EA 550 億美元私有化背後的宏大賭注
節目一開場就投下震撼彈:電子遊戲發行商巨頭藝電(Electronic Arts, EA)將被一個星光熠熠的財團以 550 億美元私有化,這筆交易有望成為史上規模最大的槓桿收購案(LBO)之一。買方陣容極具指標性,包括手握巨資、尋求全球影響力的沙烏地阿拉伯公共投資基金(PIF)、科技投資界的常青樹銀湖資本(Silver Lake),以及由前白宮顧問傑瑞德·庫許納(Jared Kushner)創立的 Affinity Partners。
這不僅是一筆財務交易,更是一場對未來娛樂形式的豪賭。
Chamath Palihapitiya 興奮地闡述了他的「牛市論點」,他認為遊戲產業是整個網路世界的「錨定支柱」(anchor pillar)。他犀利地指出:「相較於被動滑動的社交媒體,遊戲提供了無與倫比的深度參與和社群黏性。」全球近 30 億的日活躍遊戲玩家,構成了一個比任何社交平台都更穩固的數位國度。PIF 和庫許納的入局,正是看中了遊戲作為未來「注意力經濟」核心的巨大潛力。
然而,即便是最大的多頭,Chamath 也看到了潛在的風暴。在他的「熊市論點」中,他警告傳統遊戲發行商如 EA 長期扮演的「守門人」(gatekeepers)角色正受到平台方的嚴重侵蝕。他以微軟為例,「當 Xbox 決定將其 Game Pass 訂閱服務價格悍然提高 50% 時,這是一個明確的信號:平台方正在從內容供應商(如 EA)手中奪取利潤。」更深層的威脅來自 AI,它可能徹底顛覆 IP 和版權的價值,讓傳統的護城河在一夜之間消失。
David Freeberg 則從一個更宏觀的視角切入,他稱這次收購為一個宏大的「自由時間宏觀賭注」(free time macro bet)。他預測,隨著 AI 大幅提升社會生產力,人類將迎來更多的閒暇時間。這些時間將流向何方?Freeberg 堅信,絕大部分將被投入到娛樂中,而遊戲,特別是 AI 驅動的沉浸式遊戲,將成為最大的受益者。他分析道:「AI 對遊戲產業的變革,將遠比對社交媒體或傳統媒體更為深刻。」沙烏地阿拉伯的策略顯然與此不謀而合,他們不僅買下 EA,還收購了手遊巨頭 Scopely、投資任天堂,這是在為一個由 AI 驅動的全球娛樂未來進行全方位的佈局。
第二幕:SPAC 狂潮已死,SPAC 2.0 萬歲?Chamath 的金融工程革命
在 2020-2021 年經歷了瘋狂的泡沫與隨後的崩盤後,「SPAC」一詞幾乎成了金融市場的笑柄。然而,主持人普遍認為,當前的 IPO 市場功能失調,私人企業的退出路徑被嚴重堵塞。
正是在這個背景下,Chamath Palihapitiya 揭示了他精心設計的新一代 SPAC 結構(被戲稱為「Raptor 2」),試圖根治第一代 SPAC 的所有弊病,為優質公司提供一條更健康的上市之路。
Raptor 2 的三大結構革新
發起人利益與股東完全綁定
舊版 SPAC 最受詬病的一點是,發起人幾乎零風險就能獲得公司 20% 的股權(俗稱「promote」)。在新結構中,發起人的絕大部分收益與公司上市後的股價表現緊密掛鉤。Chamath 舉例,發起人可能要等到股價上漲 50% 才能解鎖第一批股權獎勵。「這確保了我們和投資者坐在同一條船上,」Chamath 強調,「我們只在為股東創造真實價值時才能獲利。」
徹底消除稀釋效應
傳統 SPAC 的創始人認股權證(founder warrants)和過多的發起人股份對被收購公司造成了巨大的股權稀釋。Chamath 的新設計大刀闊斧地取消了這些毒瘤結構,極大地降低了公司的資本成本。這使得 SPAC 2.0 在經濟上比傳統 IPO 更具吸引力。
目標:成為頂級公司的首選
Chamath 的終極目標是「為最優秀的私人公司提供一個更簡單、更便宜、更透明的上市管道」,重振公開市場的活力。他相信,這種對創辦人、員工和投資者都更友好的結構,將能吸引到那些原本對上市望而卻步的頂級獨角獸。
第三幕:矽谷的「圍牆花園」對決中國的開源大軍,AI 的新冷戰格局
討論轉向了當下最熱門的領域:人工智慧。一個令人不安卻又無法忽視的趨勢正在浮現——中國在高效能開源大型語言模型(LLM)領域正迅速崛起。DeepSeek、Kimmy(月之暗面)以及 Qwen(阿里巴巴通義千問)等模型,不僅在性能上直逼美國頂尖模型,其成本卻低得驚人。
David Sacks 將此現象視為一把雙面刃。一方面,他認為這是制衡美國大型科技公司(Big Tech)壟斷力量的絕佳機會。「除了 Meta 的 Llama,美國頂尖的 AI 公司,如 OpenAI 和 Anthropic,都採取了封閉的『圍牆花園』策略。」中國的開源模型為全球開發者提供了亟需的低成本替代方案。但另一方面,國家安全的警鐘也隨之敲響。Sacks 質疑:「儘管程式碼是開源的,可以在美國本地伺服器上運行,但我們能完全信任其源頭嗎?潛在的後門風險如何防範?」
Chamath 則從 AI 應用開發者的第一線視角,潑了一盆冷水。作為 AI 創投基金 8090 Industries 的管理者,他分享了現實中的困境:「更換底層 LLM 的工程成本和時間成本是極其高昂的。」為特定模型(如 Anthropic 的 Claude)進行的微調、優化和提示工程,很難無縫轉移到另一個模型上。這種巨大的「轉換摩擦」意味著,即使有更便宜、性能相當的開源選項出現,許多企業也可能因為沉沒成本而猶豫不決。
Freeberg 則再次展現了他的遠見,他預測 AI 的運算成本(無論是金錢還是能源)將遵循類似摩爾定律的軌跡持續下降,這將最終打破當前的市場僵局,催生更多無法預料的創新。
第四幕:AI 監管大亂鬥,一場扼殺創新的荒謬劇
本集最激烈、也最令人擔憂的討論,集中在美國各州如雨後春筍般湧現的 AI 監管法案上。主持人將其形容為一場「監管狂熱」(regulatory frenzy)。全美 50 個州提出了超過 1000 項 AI 相關法案,形成了一個支離破碎、充滿不確定性的「監管拼湊圖」。
兩個荒謬的案例
加州法案 (SB 1047)
該法案要求 AI 開發者在部署模型前,必須進行廣泛的「安全測試」並提交報告。然而,法案對何謂「安全風險」的定義卻極其模糊。Freeberg 尖銳地諷刺道:「這就像要求每一家工廠都要提交一份關於核爆炸風險的報告,哪怕它們只是生產餅乾的。」他認為,這類法案的本質是為了賦予監管機構無限的審查權,而非基於已發生的具體傷害來立法。
科羅拉多州法案(算法歧視)
該法案禁止基於受保護特徵(如種族、性別)的「算法歧視」,特別是那些造成「差別影響」(disparate impact)的決策。Sacks 對此進行了深刻的剖析,他認為這實際上是在強迫所有 AI 模型植入一個「DEI(多元、公平、共融)層」。他舉例說,一個用於評估貸款申請的 AI,即便只使用信用評分等客觀中立的數據,如果其批准結果在不同族裔間呈現出統計學上的差異,那麼開發者和使用者都可能面臨法律訴訟。「這意味著 AI 不能僅僅追求客觀準確,還必須為了符合政治正確的結果而扭曲其輸出。」
Sacks 的政治困境分析揭示了這場亂局背後最諷刺的政治現實。他指出,由於共和黨人對大型科技公司在內容審查上的行為深惡痛絕,他們普遍反對任何可能「幫助」科技公司的聯邦層級法案,包括設立統一的聯邦 AI 標準(federal preemption)。這種政治僵局的最終結果是,權力被下放到各州。而加州、科羅拉多州等藍州制定的激進法規,將因其巨大的市場規模,不可避免地成為全國的「事實標準」。
Sacks 總結道:「這是一個巨大的悖論。共和黨人為了對抗他們眼中的『覺醒主義』(wokeism)科技巨頭,最終卻親手創造了一個環境,確保未來的 AI 生態系統將被『覺醒主義』的法規所主導。」
主持人一致認為,這種由 50 套不同標準組成的合規迷宮,將對創新造成毀滅性打擊,尤其是對資源有限的新創公司。最終,唯一能在這場混戰中生存下來的,只有那些擁有龐大律師團隊的科技巨頭。