171 · 兆美元公司與 token 預算
Chasing Trillion-Dollar Companies, Founder Ambition, Token Budgets, & Regulatory Capture
兩位主持人談下一個五年還會有幾家兆美元公司、創辦人何時該賣公司、token 預算怎麼分，最後談到加州稅制與監管捕獲。
171 講了什麼
- 兆美元公司不會太多一位主持人指出過去五年約有三家公司從接近零漲到兆美元市值，但認為未來 3 到 5 年不太會再出現很多家。判斷標準是能不能做到 50 到 100 billion 的營收，而不只是 TAM 很大。
- 市場大小與速度是兩回事一位主持人不懷疑能源、機器人這類實體產業的市場有多大，懷疑的是能不能那麼快長到位，並認為投資人常把兩者混在一起。
- 該賣公司的時機幾家頂尖 lab 不該賣，多數公司則該定期認真想一想。一位主持人引用 Ben Horowitz 寫過的做法，預先排好不帶情緒的董事會討論，頻率從一年一次改成每半年；另一位補了一個問題：成本下降、能力上升時，公司有沒有接住價值。
- 18 個月的焦慮實驗室裡有人相信程式問題約半年內解決、明年底出現輕度 RSI。兩位主持人對這個時間表的信心不同，也談到這種信念帶來的倦怠與人生決定。
- token 預算會變成稀缺資源算力成為瓶頸後，少數研究員貢獻大部分成果，一位主持人提出「return on invested tokens」的概念，認為下一波是決定哪些專案與人該拿到較大份額。
- 監管的代價談到加州的億萬富翁稅與人才外流，最後以核能與製藥為例，主張只看風險、不看效益的監管會拖慢進展。
從哪一段開始看16 段
- 01:18開場閒聊兩位主持人久違同台，聊到 AI 圈忙到停不下來，轉進下一個兆美元公司的話題。
- 01:48兆美元公司五年內三家公司從接近零到兆美元，一位主持人認為多數人預期還會冒出很多家，但 3 到 5 年內不太可能；也用間斷平衡比喻技術浪潮。
- 04:53市場規模與營收門檻一位主持人認為投資人常低估市場可以多大、不敢想按成果收費；另一位則指出兆美元要有 50 到 100 billion 營收，可以做到 100 billion 市值的公司很多，兆美元很少。
- 07:40速度、利基與 neo labs實體產業市場很大但速度存疑；也看到好創辦人因為怕 labs 而轉去做利基市場，另一位不完全同意，指出自己的投資組合裡有人正面對決。
- 10:29何時該賣公司少數公司不該賣；多數公司有個 12 到 18 個月的最佳視窗。引用 Ben Horowitz 的建議，每年預先排一次不帶情緒的董事會討論，後來改口說每半年。
- 14:12融資與時間成本一位認為資金會更好募，所以要自己算預期結果；最大的機會成本是創辦人的時間，也談到 2020、2021 年那批還在硬撐的公司。另一位提醒私募市場不一定長期理性。
- 18:01RSI 與 18 個月信念實驗室裡的人認為年底前程式問題解決、明年底有輕度 RSI；兩人討論這個時間表可不可信，以及從程式延伸到資料管線比較容易想像。
- 19:53算力、寡占與倦怠實體算力限制讓寡占更穩固；一位主持人擔心這種信念帶來倦怠，也提到有人問該不該結婚；另一位覺得研究員朋友的反應令人難過，像是以為自己快死了。
- 22:13少數研究員與 token 預算少數人帶動大部分成果，算力分配向他們集中；提出 ROIT 概念，並認為「SaaS 已死」說得太過。
- 24:17工程師去向以 Minecraft 為例談小團隊的高價值，並預期被取代的工程師會流向傳統企業；落在算力分配之外的研究員也有很多地方可去。
- 28:12什麼會打斷現況一位主持人問資本支出動搖、債務疑慮與新架構三種可能，自己補上另一種：用政策限制現有模型或開源、硬壓進展。另一位同意法規這一面。
- 28:58加州億萬富翁稅討論這項稅是否迫使創辦人出售股份，以及未來可能加碼的 exit tax；兩人都認為這會加速人才離開。
- 31:09搬去哪裡生態圈靠聰明人聚集而成，舉波士頓為例；提到德州在能源與硬體上的聚集，驅動力是法規而非宜居。
- 33:02新架構會不會翻盤兩人認為算力與電力都會被用光，新架構要追上 transformer 的規模仍難，但技術若出現突破也會很快外流到各 lab。
- 34:18監管捕獲與風險效益以製藥與核能為例，主張只看風險的監管會拖慢進展，社會要決定在 AI 上把指針放在哪。
- 37:55結尾：樂觀的一面看好生產力、教育、醫療與自駕的好處，並認為科技成功是因為輕度監管。
值得記的話5 句
there's still a lot of 100 billion dollar companies to be built
還有很多 100 billion 美元的公司可以建立。一位主持人談兆美元公司數量時說的04:38Your most productive years of your life are on the line right now
你一生最有生產力的幾年正在賭上去15:12private markets don't have to be rational or right for long periods of time
私募市場可以很長一段時間都不理性、也不正確16:45the cost isn't the researchers, the compute associated with the person
成本不是研究員本人，而是配給那個人的算力22:45we had a safety lobby in the 70s basically kill abundant clean energy for us
七〇年代的安全遊說團體等於扼殺了我們的潔淨能源37:10
名詞與人物8 個
- punctuated equilibrium
- 演化理論中的間斷平衡，這集用來比喻技術史：爆發、整併、穩定交替出現。
- neo labs
- 新一代的 AI 實驗室，有些創辦人因為怕它們而轉去做利基市場。
- RSI
- 這集指模型自己參與訓練模型；實驗室裡有人預期明年底出現輕度版本。
- ROIT
- 一位主持人提出的 return on invested tokens，衡量 token 預算該給誰、報酬如何。
- token budget
- 組織有限的 token 用量，這集談的是怎麼分配給專案與人。
- regulatory capture
- 監管被特定利益綁住；這集以製藥與可能的 AI 管制為例。
- billionaire tax
- 加州的億萬富翁稅，兩位主持人認為會推動創辦人離開。
- Minecraft
- 一位主持人用它當例子：五到十個人的團隊就被 Microsoft 以數十億美元買下。
提到但沒有展開
- 一位主持人講了一個前 Google 員工之間的老笑話：Google 大約 50,000 人的時候，問搜尋與廣告部門的人運轉 Google 要多少人，答案是搜尋與廣告部門的 20%；問其他部門的人，答案是全公司那 50,000 人。
- 談監管捕獲時，一位主持人引用一位被視為史上最好的藥物開發者之一、三四十年前的受訪影片：製藥變貴變慢，一是監管捕獲，二是 FDA 只看風險不看效益。
- 同一位主持人認為 AI 實驗室也可能出現類似的安全負擔：對外限制得很嚴，內部照樣把進度往前推，一年抵三四年，就成了巨大的領先優勢。另一個例子是：電子郵件被駭，跟更早用 AI 得到更好的醫療相比，真的那麼嚴重嗎？