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      硅谷教父馬克·安德森2026開年訪談:AI革命才剛開始,智能的價格正在崩塌

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      2026年1月7日,a16z(Andreessen Horowitz)聯(lián)合創(chuàng)始人馬克·安德森(Marc Andreessen)在自家播客The a16z Show上做了一場長達81分鐘的深度對談。作為Netscape瀏覽器的發(fā)明者、硅谷最具影響力的投資人之一,安德森在這場AMA(有問必答)式訪談中罕見地系統(tǒng)闡述了他對AI產(chǎn)業(yè)的完整判斷。

      這不是一場常規(guī)的展望演講。安德森從1943年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學術(shù)論文講起,把AI的崛起放在80年技術(shù)演進史中審視;他詳細評價了中國AI公司的突破,承認DeepSeek和Kimi讓硅谷"感到驚訝";他預(yù)測GPU短缺將在十年內(nèi)轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)能過剩,AI的單位成本會"像石頭一樣直線下跌"。

      最關(guān)鍵的判斷是:這是他一生中見過最大的技術(shù)革命,比互聯(lián)網(wǎng)還要大,可以與電力、蒸汽機相提并論。但我們才剛剛開始。

      以下是這場訪談的核心內(nèi)容編譯。


      原文鏈接:https://www.youtube.com/watch?v=xRh2sVcNXQ8

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      一、這是最大的技術(shù)革命,而我們只在第一局

      主持人:Marc,我們現(xiàn)在處于AI革命的第幾局(Inning)?你最興奮的是什么?

      安德森:首先,我要說這是我有生以來最大的技術(shù)革命。從量級上來看,這顯然比互聯(lián)網(wǎng)還要大,能與之類比的是微處理器、蒸汽機和電力這類事物。

      為什么這么說?如果你回溯到1930年代,在發(fā)明計算機之前,科學家們就已經(jīng)理解了計算理論。當時存在一場大辯論:是按照"加法機"(收銀機)的形象來構(gòu)建計算機,還是按照人腦的模型?

      最終,行業(yè)選擇了前者。這就是我們過去80年所處的計算機行業(yè)——建造那些每秒可以執(zhí)行數(shù)十億次數(shù)學運算的超字面意義的數(shù)學機器,但無法像人類一樣理解語音、語言。

      但在1943年,第一篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學術(shù)論文就已經(jīng)發(fā)表了。

      你可以在YouTube上看到作者McCulloch在1946年的采訪,他在海邊別墅里,出于某種原因沒穿襯衫,談?wù)撝嬎銠C將通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在人腦模型之上的未來。那是一條未被選擇的路。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一個想法,被一小群人探索了80年。本質(zhì)上它并不奏效,十年又十年的過度樂觀緊接著失望。當我在80年代上大學時,AI算是一個冷門領(lǐng)域,每個人都認為它永遠不會實現(xiàn)。

      然后ChatGPT時刻發(fā)生了。那是不到三年前的事——2022年圣誕節(jié)。突然之間,一切具象化了。這項技術(shù)的巨大好消息是它已經(jīng)極其民主化了,世界上最好的AI可以在ChatGPT、Grok、Gemini上直接獲得。

      我想說的是:我基本上每天都對我所看到的東西感到驚訝。

      每天我都會看到一篇新的AI研究論文,完全讓我震驚——那是某種新的能力,或者某種新的發(fā)現(xiàn),是我從未預(yù)料到的。然后在另一邊,我們看到所有新產(chǎn)品和新初創(chuàng)公司的涌現(xiàn)。

      這一波新的AI公司正在實現(xiàn)的營收增長——我說的是實實在在的客戶收入——其起飛速度絕對是前所未有的。關(guān)鍵的領(lǐng)先AI公司的收入增長速度肯定比我以前見過的任何浪潮都快。

      從所有這些來看,感覺它肯定還處于早期。很難想象我們已經(jīng)見頂了。我非常懷疑人們今天使用的產(chǎn)品形態(tài)會是五年或十年后的樣子。我認為我們可能還有很長的路要走。

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      二、智能的成本正在"超通縮":比摩爾定律還快

      主持人:最大的質(zhì)疑之一是,是的,收入是巨大的,但支出似乎也保持著同步增長。那么在這個討論中人們忽略了什么?

      安德森:讓我從商業(yè)模式開始。這個行業(yè)基本上有兩種核心商業(yè)模式:消費者模式和企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施模式。

      在消費者方面,我們生活在一個非常有趣的世界——互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)完全部署了。地球上有50億人都在使用某種版本的移動寬帶互聯(lián)網(wǎng)。世界各地的智能手機售價低至10美元。

      我之所以講這一通,是因為消費者AI產(chǎn)品基本上可以以他們想要采用的速度,迅速部署給所有這些人。互聯(lián)網(wǎng)是AI能夠以光速擴散到全球廣泛人口的載體波。你不能下載電力,不能下載室內(nèi)管道,不能下載電視機,但你可以下載AI。

      這就是我們所看到的,AI消費級殺手級應(yīng)用的增長速度驚人。變現(xiàn)能力非常好,包括在更高的價位上。現(xiàn)在消費者AI每月的價格層級達到200或300美元已變得很常見,我認為這非常積極。

      在企業(yè)方面,問題基本上就是:智能值多少錢?

      如果你有能力向你的業(yè)務(wù)注入更多智能,比如提高客戶服務(wù)評分、增加追加銷售、減少客戶流失,或者更有效地運行營銷活動——所有這些都與AI直接相關(guān)。領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)設(shè)施公司的收入增長快得令人難以置信。

      核心商業(yè)模式基本上就是"按次購買Token"(tokens by the drink)——也就是每美元購買多少智能Token。

      關(guān)鍵來了:AI的價格正在發(fā)生什么?它的下降速度比摩爾定律還要快。

      AI的所有輸入都在單位基礎(chǔ)上成本崩塌。結(jié)果就是這種單位成本的極度通縮(hyper deflation)。這就帶來了供需彈性下的超越對應(yīng)水平的需求增長。

      毫無疑問,"按次購買Token"的價格將從這里開始大幅下降。這只會驅(qū)動巨大的需求。然后成本結(jié)構(gòu)中的一切都將得到優(yōu)化。

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      三、從短缺到過剩:GPU的命運已經(jīng)注定

      主持人:實際上,AWS說他們使用的GPU,已經(jīng)能夠?qū)⑵涫褂脡勖娱L到甚至7年以上。

      安德森:是的,這是一個非常重要的觀察。這也引出了另一個問題——大模型與小模型之爭。

      很多數(shù)據(jù)中心的建設(shè)是圍繞著托管、訓(xùn)練和服務(wù)大模型的。但在同一時間,小模型革命也在發(fā)生。

      如果你追蹤前沿模型的能力隨時間的變化,你會發(fā)現(xiàn)在6或12個月后,就會有一個小模型擁有同樣的能力。所以有一種追逐功能正在發(fā)生,即大模型的能力基本上被壓縮并在更小的尺寸下提供。

      我舉個最近的例子,就在過去兩周發(fā)生的。有一家中國公司生產(chǎn)名為Kimi的模型,Kimi的新版本是一個推理模型,至少根據(jù)目前的基準測試,它基本上復(fù)制了GPT-5級別的推理能力。

      而GPT-5級別的推理模型相對于GPT-4是一大進步,開發(fā)和服務(wù)成本極其高昂。突然之間,你有了一個名為Kimi的開源模型,它要么是被壓縮到可以在一臺MacBook上運行,要么是兩臺MacBook上。

      所以你突然之間,如果你是一個企業(yè),想擁有一個GPT-5能力的推理模型但不想支付GPT-5的成本,或者不想讓它被托管在云上,想在本地運行它——你可以做到。

      當然,OpenAI會去開發(fā)GPT-6。所以有一種階梯效應(yīng)正在發(fā)生,整個行業(yè)都在向前發(fā)展。大模型變得更有能力,小模型在后面追趕。

      關(guān)于芯片方面,在任何具有商品屬性的市場中,導(dǎo)致過剩的第一大原因就是短缺。

      當你遇到GPU短缺、芯片短缺、數(shù)據(jù)中心空間短缺時,如果你看看人類響應(yīng)需求建造事物的歷史——如果有某種東西短缺且可以被物理復(fù)制,它就會被復(fù)制。

      現(xiàn)在可能有數(shù)千億甚至數(shù)萬億美元正投入地下搞這些東西。所以AI公司的單位成本將在未來十年像石頭一樣直線下跌。

      Nvidia實際上是一家很棒的公司,完全配得上他們所處的地位。但他們現(xiàn)在太值錢了,產(chǎn)生的利潤太多了,這對芯片行業(yè)的其他公司來說是有史以來最好的信號。

      你有其他大公司像AMD在追趕他們。然后非常重要的是,超大規(guī)模云廠商(Hyperscalers)在制造自己的芯片。很多大科技公司正在制造自己的芯片,當然,中國人也在制造他們自己的芯片。

      五年內(nèi)AI芯片很有可能會變得便宜且豐富,這將極有利于我們所投資的那類公司的經(jīng)濟效益。

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      四、中國AI的"超新星時刻":DeepSeek和Kimi的崛起

      安德森:AI運行在所謂的GPU上有點歷史的偶然性。個人電腦的經(jīng)典架構(gòu)是一個CPU和一個GPU。但事實是,有兩種其他形式的計算非常有價值,而且恰好在操作上是大規(guī)模并行的,非常適合GPU架構(gòu)。

      這兩種利潤極其豐厚的額外應(yīng)用——一個是從大約15年前開始的加密貨幣,然后是從大約四年前開始的AI。

      關(guān)于中國,我認為過去18個月發(fā)生的事情相當引人注目。基本上,在不到12個月的時間里,有四五家中國公司一路追到了行業(yè)前沿。

      最值得注意的是一家名為DeepSeek的公司。DeepSeek的模型在幾乎所有基準測試中都與Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o以及Gemini處于同一水平。這真的是一個超新星時刻。


      它不僅性能出色,而且來自一家對沖基金,而非大型科技巨頭,這完全出乎意料。它是完全開源的,任何人都可以下載和運行。

      然后你有月之暗面(Moonshot AI)的Kimi模型,你有字節(jié)跳動,你有阿里巴巴的Qwen模型,你有百度。所有這些都在不到12個月的時間里一路趕上。

      有趣的部分是:一旦有人證明了某件事是可行的,其他人想要追趕似乎并不難,即使是那些資源少得多的人。

      我認為有幾件事正在發(fā)生:

      第一,開源發(fā)揮了巨大作用。當某人做出新的突破時,開源模型基本上會說"這就是它的工作原理"。然后世界上每個聰明人都可以研究它并弄清楚如何復(fù)制它。

      第二,這個領(lǐng)域的人才非常年輕。世界上最好的AI研究人員,很多只有22、23、24歲。他們不可能在這個領(lǐng)域待很長時間——他們必然是在過去四五年里上來的。如果他們能做到,未來會有更多人做到。

      第三,中國在做什么,美國和其他人需要理解。中國在開源模型上的策略,實際上形成了一種全球性的價格競爭。這讓美國政策制定者重新思考監(jiān)管方向。

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      五、大模型與小模型:一個智力金字塔的誕生

      安德森:在這個行業(yè)里有一些非常聰明的人認為,最終一切都只會在大模型上運行。因為顯然大模型總是最聰明的。所以你總是會想要最智能的東西。

      反駁的觀點是:世界上發(fā)生了大量的任務(wù)不需要愛因斯坦。一個智商120的人就很好了。你不需要一個智商160的弦理論博士,你只需要一個能干的人。

      我傾向于認為AI行業(yè)的結(jié)構(gòu)會很像計算機行業(yè)的結(jié)構(gòu)——你會有極少數(shù)基本上相當于超級計算機的東西,也就是這些運行在巨大數(shù)據(jù)中心的巨型"上帝模型"。

      然后會發(fā)生這種向下的級聯(lián),即更小的模型,最終一直到非常小的模型,運行在嵌入式系統(tǒng)中,運行在世界上每一件實物內(nèi)部的單個芯片上。

      最聰明的模型總是會在頂端,但模型的數(shù)量實際上會是那些擴散出去的小模型更多。

      這正是微芯片發(fā)生的事情,這也是計算機發(fā)生的事情——它們變成了微芯片,這也是操作系統(tǒng)和我們在軟件中構(gòu)建的許多其他東西所發(fā)生的事情。

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      六、初創(chuàng)公司不是"套殼":Cursor們正在自建模型

      主持人:很多人質(zhì)疑初創(chuàng)公司是否只是大模型的"套殼"(GPT Wrappers)?

      安德森:這是一個重要的問題。我想用Cursor作為例子——Cursor是領(lǐng)先的AI編程工具之一。


      表面上看,Cursor開始時確實是在調(diào)用大模型。但是實際上正在構(gòu)建自己的AI模型。

      這些領(lǐng)先的應(yīng)用公司正在做的是"向后整合"。他們從一個模型開始,但很快就在使用12個模型、50個模型、甚至更多模型。不同的模型負責不同的部分。

      為什么會這樣?因為他們擁有最深的領(lǐng)域認知。他們比任何人都更了解他們的客戶需要什么。

      如果你能讓醫(yī)生、律師或程序員的生產(chǎn)力大幅提升,你能不能從這部分提升的價值中分一杯羹?我認為你可以。

      這就是為什么我認為AI初創(chuàng)公司在定價上比SaaS公司更有創(chuàng)造力。高定價往往對客戶是有利的,因為它支撐了更好的研發(fā)。

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      七、我們還在第幾局?答案是:才剛剛開始

      回到最初的問題:我們現(xiàn)在處于第幾局?

      安德森的回答是:非常早期。

      盡管AI已經(jīng)成為全球熱點話題,盡管ChatGPT的用戶數(shù)已經(jīng)突破數(shù)億,盡管AI公司的收入增長創(chuàng)造了歷史記錄——但產(chǎn)品形態(tài)還遠未成熟。

      "我非常懷疑人們今天使用的產(chǎn)品形態(tài)會是五年或十年后的樣子。產(chǎn)品會從現(xiàn)在開始變得更加完善。"

      成本在暴跌,能力在暴漲,競爭在加劇,商業(yè)模式在重構(gòu)。這場革命的規(guī)模堪比電力,但我們才剛剛學會如何"發(fā)電"。

      如果你進行一項調(diào)查,美國選民對AI的看法就像是他們?nèi)继幱跇O度恐慌之中——天哪,這太可怕了,會搶走所有工作。但如果你觀察他們的"顯示偏好"(實際行為),他們所有人都在使用AI。

      這就是這場革命的真實狀態(tài):質(zhì)疑聲不斷,但采用速度驚人。

      安德森最后說:"感覺一切都還在發(fā)展中。坦率地說,感覺產(chǎn)品本身仍然超級早期。所以我認為我們可能還有很長的路要走。"

      點個愛心,再走 吧

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