所有人都在关注 AI，而加密货币的牛市正在形成｜每周综述
摘要
核心悖论在于，AI 占据了叙事中心，但加密货币可能已经进入牛市。 LP 仍然把注意力放在 AI 上，但 Yano 表示，在经历18个月的沉寂后，市场对加密货币的兴趣已经回归，部分代币更是大幅上涨：“没人相信这是牛市，但代币已经涨了50倍。”他重新建立观察名单，说明市场 appetite 正在回升，也意味着被甩在场外的投资者可能会在行情启动后追高。
Anthropic 成了一个更大问题的代理变量：前沿模型的营收，究竟能否跑赢算力成本和持续不断的客户切换？ 主持人援引报道称，Anthropic 每投入60美元算力成本只能产生1美元营收；它在8月初之后跌出 OpenRouter 前10名，ARR 也可能已经趋于平稳。但他们反复承认尚未看过完整的 S-1。争论尚未解决：Santiago 强调需求和使用数据，Jason 则将平台期归因于算力约束，引用 Anthropic 对其使用量的限制，同时表示算力对其他业务的约束可能比对 Anthropic 本身更严重。
AI 基础设施只有在算力足够稀缺、能够支撑这笔非同寻常的固定成本投入回本时才具备吸引力。 节目估算，1吉瓦当前一代 AI 算力的建设成本为500亿至600亿美元，其中约一半用于 Nvidia 芯片；按每小时2.50至3.50美元的租赁价格和80%至90%的利用率计算，年收入可能达到100亿至200亿美元。一位私募信贷高管给出了更严厉的判断：这些项目要求“用风险投资的视角看待私募信贷”，而放贷人低估了下行保护。
推理成本下降可能让算力产能被套牢，也可能释放足够多的使用量，从而验证杰文斯悖论。 Santiago 不确定节目讨论的模型究竟是 Jev 还是 Type Safe；他表示，Jev 比 Fable 便宜238倍，比 Opus 便宜70倍，比 Sonnet 便宜38倍。这会威胁建立在当前高昂工作负载之上的预测。但 AI 渗透率仍低于5%，而 Blackstone 一家被投企业据称预计代币支出将在1年内从2500万美元增至5亿美元：“你还处在一个非常低的渗透率起点。”
加密货币的可投资表达，已经从“做多稳定币”转向“如何做多一个代币”。 上一轮的答案包括 Coinbase 和 Circle；如今主持人指向 Backpack 和 Securitize，Robinhood 则可能提供更干净的公开市场表达。除了技术，法律结构和税务处理同样重要。Yano 承认自己眼看着 Backpack 涨了50倍——“我真是个蠢货”——并表示仍计划买入 Backpack 和 Pump；Santi 则披露自己增持了 Zcash。
假设中的2000亿美元 FTX 投资组合，是一则承销警示，而不是风险投资能力的证明。 Anthropic、SpaceX、Cursor、Solana 和 Robinhood 或许能让它成为历史上规模前五大的风险投资基金之一，但 Santiago 拒绝这一比较：“如果我有一个无限供给的资金水龙头”，把钱投遍所有公司，最后冒出几个赢家，并不能证明什么。更尖锐的泡沫信号在于：“做尽调最多的人是 Taylor Swift 和她的团队。”
LP 开始把加密货币视为拥挤的 AI 之外的逆周期选择，尤其是在成长期金融科技领域。 主持人估计，市场上大约有60家加密货币相关成长型公司，其中许多围绕稳定币或代币化资产展开；相比之下，Coatue 新设的80亿美元基金可能只有约15个合适标的。5000万美元至50亿美元估值区间的资本尤其稀缺，而那些仍能接触到的早期 AI 基金，越来越常听到的回答是：“已经太晚了。”
金融代理可能压缩一部分摩擦性租金，但财富管理的重构速度不会像预期那么快。 Jason 的框架是，个人代理可能把消费者引向更便宜或更好的金融产品；但“按定义，LLM 给出的建议都很一般”，即便如此，对数百万缺乏基本金融知识的人来说，平均建议质量仍可能改善结果。代理可能加速主动交易和向低费率产品迁移，但年轻用户似乎交易更快，而年长、富裕的美国人仍以买入并持有为主；与此同时，现有机构仍控制着可供选择的产品菜单。
精读
1. 前沿模型增长尚未解决单位经济性问题
Jason 将 AI 无可争议的产品进步，与其在私募市场上的定价区分开来：有些公司可能成为“真正的万亿美元公司”，另一些则会“彻底归零，而我们完全不知道究竟是哪一种”。不同于2020至2021年的加密货币市场，AI 至今还没有出现类似 Celsius 的崩溃，来暴露最薄弱的投资判断究竟在哪里。
Anthropic 是这场检验的案例。主持人援引报道称，Anthropic 每60美元算力成本只能产生1美元营收；8月初之后，它从 OpenRouter 前10名中消失，ARR 也可能已经趋于稳定。但他们同时强调，自己没有审阅完整的 S-1，只是在“不了解实际情况的前提下进行推测”。
争论尚未解决。Santiago 先列出算力成本、使用排名和 ARR 数据，然后追问 Jason 为什么把平台期归因于算力。Jason 则指出，Anthropic 正在主动限制他的使用量，同时表示算力对许多其他业务的约束可能比对 Anthropic 本身更严重。现有数据不足以定论。
还有一个被谨慎提出的客户集中度风险：据称约四分之一的营收来自2个客户，“我记得是 Meta 和 Alibaba”。
竞争让这套经济模型更难自洽。当 Codex 优于 Claude Code 时，用户会切换；OpenAI 似乎正在 ARR 上追平 Anthropic；开源替代方案也在持续进步。Santi 对估值的纪律非常直接：“我不知道 Anthropic 是否值2万亿美元。这个价位我不会买。”
2. 数据中心热潮可以满足真实需求，也仍然摧毁资本
Santiago 转述，一位私募信贷高管告诉他，数据中心的前置条件、回收期和现金流特征，按传统风险回报标准看“完全没有道理”。这位高管对风险投资人的批评更尖锐：“这些人对贷款一无所知，对下行保护一无所知”，因此他预计大量融资最终会爆雷。
主持人更倾向于把今天的局面类比为铁路热潮：需求可以是真实的，预测也可以大体正确，最终形成的基础设施也可能具有社会价值，但过度依赖债务融资的建设仍然会让运营商破产。真正关键的问题是：“未来5年，我们会不会受限于算力资源？”以及需求能否继续指数级增长。
他们粗略估算，1吉瓦当前一代 AI 算力的建设成本为500亿至600亿美元，其中约一半用于 Nvidia 芯片。按每小时2.50至3.50美元的租赁价格和80%至90%的利用率计算，年收入可能达到100亿至200亿美元，意味着约3至5年回本——但前提是价格、利用率和芯片的可用性都能维持。
残值迄今好于怀疑者预期：老化的 H100 和 Blackwell GPU 仍可服务开源模型和要求较低的工作负载，不像已经过时的 Bitcoin 挖矿 ASIC 那样失去用途。更长期的风险来自太空算力；一位投资了 CoreWeave 的 Blackstone 投资人转述称，高效的轨道数据中心可能在5至10年内冲击地面数据中心资产。
3. 模型效率对算力需求具有双重影响
随着模型变得更便宜，越来越多工作负载转向开源模型或能力较弱的模型，主持人开始质疑需求是否还会绑定于当前的算力强度。Santiago 不确定节目讨论的系统究竟是“Jev”还是“Type Safe”；他表示，Jev 比 Fable 便宜238倍，比 Opus 便宜70倍，比 Sonnet 便宜38倍。一周后，OpenAI 也发布了类似产品，但具体架构和节省幅度并不清楚。
这种效率提升会威胁建立在当前算力强度之上的产能预测，但 Santiago 借用了区块链的类比：gas 价格下降，而杰文斯悖论要求相信使用量会扩大到足以抵消计算成本下降。由于“接入 AI 的人口还不到5%”，更便宜的推理可能会从一个非常低的基数上推动总消费增长。
据称，一位 Blackstone 配置人预计，被投企业的代币支出将从去年的2500万美元增至今年的5亿美元，增长20倍。大量工作负载正在迁移至更便宜的开源模型——这一个数字同时呈现出两股力量：企业采用爆发式增长，以及工作负载持续替换为更低成本的算力。
4. 加密货币牛市跑得比参与者更快
Yano 表示，过去18个月没人想要代币；如今他已经建立了观察名单，并称有10个潜在买入标的。Santi 的反驳概括了这个周期：列名单不等于买入。Yano 承认，自己忽视了 Druckenmiller 的经验——在快速市场里，正确做法是先明确投资逻辑，之后再不断修正。
Backpack 是他最痛苦的案例：Blockworks 的研究分析师、Armani Ferrante，以及节目自身的多次交流都反复提到它，但 Yano 眼看着它涨了50倍。他现在打算按自己本应投入金额的10倍买入，并特别说明录制时自己并未持有任何 Backpack。他还计划在 Pump 上投降式追买；Santi 则披露自己增持了 Zcash，同时通过风险投资持有 Pump 和 Backpack 的敞口。
主题交易已经发生变化。上一轮的问题是：“如何建立稳定币的多头仓位？”答案指向 Coinbase、Circle，或许还有 Tether 敞口。如今，外部投资者问的是如何做多一个代币，主持人点名 Backpack 和 Securitize；对于代币化股票，Santi 认为 Robinhood 可能是更干净的公开市场表达。Backpack 的吸引力被归结为技术与法律框架的结合，而 Armani 从第一天起就重点关注后者。
市场基础设施也在开放。Robinhood 受美国监管的永续合约使用 Bitstamp，并通过 foreign board of trade 路径，而不是 Lighter。SEC 的指引似乎还表明，功能型协议下的代币赎回不属于管理行为。主持人讨论了流动性质押以及质押佣金是否可行，但承认自己并不清楚边界，希望 Miles Jennings 和 Gabe Shapiro 解释这些更新。
5. FTX 把一份惊人的纸面组合变成承销警示
制片人计算称，FTX 早期持有的 Anthropic、SpaceX、Cursor、Solana 和 Robinhood 仓位如今可能价值约2000亿美元，按绝对金额计算，或许足以让它成为历史上规模最大的五家风险投资基金之一。这个统计数字很吸引眼球，但 Santiago 认为它回答了错误的问题。
他的反驳是，风险投资基金必须通过仓位配置、标的选择和责任约束，让一池固定资本持续复利。FTX 实际上拥有一池近乎无限的客户资金，几乎遇到什么都投。Jason 将这一点进一步 sharpen：“如果你把所有钱都给我”，而我不加甄别地开出大量支票，其中一笔成功了，这就能证明我是一个优秀的风险投资人吗？
Jason 指出，FTX 本身的投资准入就非同寻常。FTX 的声望高到不参与其投资会让机构显得反常，而它的支持者即使能够进行财务和履历核查，也放松了承销标准。主持人认为，AI 市场正在重演这一幕：融资轮规模在3个月内从10亿美元升至50亿美元，甚至100亿美元，基金争相弥补错过 SpaceX、OpenAI 或 Anthropic 的遗憾。
6. 资本正在转向被忽视的加密货币成长期中段
Santiago 表示，他在7月底或8月开始听到 LP 对 AI 泡沫的疑虑，过去1个月这类讨论明显加速。主要加密资产获得支撑、稳定币持续增长，以及 Rain 和预测市场公司的快速扩张，都在鼓励配置人考虑逆周期配置，而 AI 融资轮越来越难以证明合理性。
机会主要出现在后期市场。主持人预计，资金将瞄准 Series B 至 Series D、以及 IPO 前轮次，但强调，在灾难性的2021年投资年份之后，只有少数加密货币基金“配得上这个机会”。当时增长很快，但客户质量、支出和基本面都很弱；如今，他们认为基本面已经显著改善。
他们的内部地图上约有60家加密货币相关成长型公司，大多是围绕稳定币或代币化资产建立的金融科技公司。例子包括 Rain、构建预测市场基础设施的公司、刚刚宣布再融资1000万美元的 Jeeves，以及新银行 Flex 和 Slash。相比之下，Coatue 新设的80亿美元基金可能只有约15个合适标的。
资本短缺在约5000万美元至50亿美元估值区间最为明显，低于超大型综合基金通常集中的规模。一家未具名公司据称在第三季度增长55%，营收加速超过8000万美元，却仍然难以获得关注，因为投资者都在问：“我们是不是该再投更多 Anthropic？”
7. 金融代理先改善平均水平，再拆解现有机构
Jason 预计，个人代理会把消费者引向更便宜或更好的金融产品，对部分现有机构的经济模型“可能非常糟糕”。但他认为，代理与代理之间的结算可能偏向稳定币，而普通用户交易受到的影响仍然较小，因此这种变化未必会直接转化为加密货币的收益。
他给出的判断并不花哨：“按定义，LLM 给出的建议都很一般。”但当基准水平是糟糕的金融素养时，这仍可能产生变革性影响；与此同时，也会出现大批人收到相似建议的情况。一位大型私营金融科技公司的 COO 质疑，对话式建议是否真的优于预先填充的直接指数化产品，后者已经能够提供本质相同的投资组合。
代理可能刺激更多主动交易，但主持人区分了年轻人与持有财富的人群：Santiago 起初表示，大约35岁以上的人倾向于买入并持有，随后补充说，年轻群体交易更快，而具体的年龄分界仍不确定。财富管理机构仍会筛选受限的资产菜单；代理可能只能优化 Treasury 和货币市场产品之间的迁移；支票账户和储蓄账户的收益率则可能随着时间推移上升。改变是真实的，但远没有宣传得那么全面。