SpaceX IPO、Fable 5、AI资本开支更新与市场检视｜Gavin Baker、Andrew Fox、Clark Tang

摘要

• SpaceX周五以每股135美元定价，估值1.77万亿美元。 牌桌给出的结论没有歧义：Brad称，对于任何“AI信仰者”，这都是“必须买入、必须持有、买入后忘掉”的标的。Gavin关注两个杠杆：SpaceX将地面数据中心投入运营的速度有多快（Elon 122天就能建成——“速度本身就是成本”），以及Cursor收购能否把xAI推上编程领域的Pareto前沿，届时“所有前沿模型收入都会向其汇聚”。
• SpaceX在30天内成为第4大超大规模云服务商。 6个月前，很多人的模型里还没有“EWS”。Anthropic的交易按每吉瓦每年220-230亿美元变现，Google则是500亿美元，相比之下，泄露的2028年1600亿美元收入数字隐含的水平只有约140亿美元——这意味着，即使完全不押注轨道算力，市场数学也已经成立；Altimeter的Freida给Anthropic交易算出55%的IRR（“如果你能以6%、7%、8%的利率借钱，再以55%的IRR投资……这笔账就是算得通”）。
• Clark的判断是：轨道算力是看涨期权，而非必需条件。 随着Starship两级快速复用落地（Falcon时代每公斤1500美元，降至250美元或更低），按非硅片部分的物料清单计算，太空每吉瓦资本开支约50亿美元，地面则为200-250亿美元，成本下降5倍——前提是卫星可靠，因为“GPU会熔化，激光会失效”。
• 最少被讨论的上行空间来自模型本身。 Cursor的Composer 2.5（基于Kimi K2.5，加上超过公开互联网规模的专有编程数据）在12天前已处于Pareto支配地位；如今Grok 4.3的1.5T参数版本正在训练，预训练阶段就注入了Cursor数据。Brad称，如果IPO出现上行意外，“这里可能是最少受到关注的地方”。
• Fable 5和Mythos重新定义了算力多头逻辑。 解锁点在于长时间运行任务；按照Noam Brown那篇关于“polynomial”的帖子，“我们不知道这些模型到底有多聪明”，因为没人让模型连续运行1年——可以想象Einstein每天24小时思考物理问题。Gavin说：“不管我此前对算力有多看多，现在都更看多了。”
• 即使开源可能拿走80%的token，前沿模型仍拿走约90%的收入。 “便宜token追上来”的论点在收入层面已经“被彻底证明是错的”。但转折在于：开源利空前沿实验室，却利多算力供应商；Gavin认为Nvidia可以用开源模型对付ASIC——“你造了一个挺可爱的ASIC……想不想让开源模型加入前沿竞争？”
• 资本开支的数学成立，但两位PM都已下调风险敞口。 2027年约1.5万亿美元资本开支，对应3000亿美元以上、60%-70%毛利率的推理收入，账面上成立；今年每吉瓦变现额也已从约200亿美元升至300-400亿美元，Anthropic更是出现了“意外盈利”。不过，随着CPI回到4.2%、半导体“直接冲上悬崖”，Altimeter已将敞口从大幅降至中小幅——“在走向更高高点的路上，市场需要一段整固”。

精读

1. Gavin眼中的1.77万亿美元IPO：数据中心速度与Pareto曲线两大杠杆

• IPO距离落地还有2天，定价为每股135美元、估值1.77万亿美元；Goldman和《华尔街日报》给出的2028年收入预期为1600亿美元。Gavin拒绝点名具体变量，但明确了两条主线：第一，SpaceX将地面数据中心投入运营的速度——Jensen称Elon比任何人都快，122天即可完成——因为“速度本身就是成本；你每天都在给电工和水管工付钱”，而SpaceX如今的变现率可能已是全行业最高。
• 支撑这套逻辑的是Clark的图表：xAI与Google的云合作，每吉瓦创造的经营利润高于Anthropic、Meta、Google和OpenAI；Altimeter的Freida则算出Anthropic交易55%的IRR。Gavin说：“如果你能以6%、7%、8%的利率借钱，再投资于一个IRR为55%的项目，我不是最复杂的思考者，但这笔账就是算得通。”
• 第二个杠杆是编程Pareto曲线，即单位成本对应的智能水平；短短10天内，这条曲线已经失效2次（Opus 4.7→4.8，随后是Fable和Mythos）。Gavin的判断是：“所有前沿模型收入都会向Pareto曲线汇聚。”Cursor和Anthropic掌握的专有编程token，甚至超过了公开互联网中的总量。Cursor拿到Kimi K2.5、私有数据、RL和微调能力后，又在Colossus 2上训练了3周，最终推出Composer 2.5并取得Pareto支配地位（这是Cursor自己的测试，可能需要保留一点审慎）。

2. 发射是皇冠上的明珠，而快速复用是所有叙事的硬门槛

• Fox的框架是：发射“对一切都具有基础性意义”；接下来要观察的是Starship两级能否快速复用——在翻修前完成30次、40次、50次飞行，把整枚飞行器的成本摊薄。传统行业的类比是：“想象你登上一架飞机，飞到加州，下飞机后飞机直接爆炸。”今年晚些时候将尝试二级返航，明年尝试再次飞行；发射频次将从去年的约160-165次，几年内升至数百次，再过约3年达到数千次，即每天发射2-3次。
• 对Fox提出的“数亿个Starlink终端”，Gavin多次踩刹车：这并非不可能，但前提是Starship实现快速复用，而这“真的很难……我见过Elon完成很多难事，但这是一件非常难的事”。Brad的纪律与Clark讨论时相同：“未来是未知概率的分布，把这个分布给我。”
• 对于市场预计连接业务收入将在2028年从约100亿美元升至约500亿美元，Gavin表示自己无论到世界哪里都使用Starlink，“Starlink都是最好的连接”：速度最快、延迟最低；实现复用后，每GB成本可能也是最低的。“500亿美元只相当于全球电信市场渗透率的0.3%……更好、更快、更便宜一直是制胜公式。”

3. EWS：从算力基础设施局外人到30天内跃居第4

• 过去6周最大的意外，是此前并未进入很多模型的算力转售业务——“Elon Web Services”。Gavin说：“30天内，我们从一家不是AI超大规模云服务商的公司，变成了第4名，而且超过了包括Oracle在内的很多公司。”Jensen此前在Brad和Clark节目中的判断依然成立：通常需要3年规划、1年建设的10万张GPU连通集群，SpaceX在19天内完成——“Elon是N=1的独特样本。”
• Gavin不接受数据中心是同质化商品的说法：和可复用火箭、电动车一样，Elon从第一性原理重新设计了数据中心，甚至对团队说：“对于那些你们认为显而易见的事情，或许可以少公开一点……你们做的事情可能比自己意识到的更具差异化。”Clark补充称，真正能可靠建设表后数据中心的玩家只有2、3家；供应商也有动力把稀缺涡轮机卖给最快让GPU通电的买家——“对所有供应商来说，速度就是钱。”
• Google为什么愿意支付每吉瓦500亿美元的溢价？Brad的理论是：这相当于一张“太空算力排队第一”的看涨期权。Fox承认其中可能包含一部分期权价值，但认为大部分溢价更简单：SpaceX能快速部署大量连通算力，而且算力已经可以直接使用。

4. 轨道数据中心：非硅片部分BOM成本降5倍，但不是买入IPO的必要条件

• Clark的核心观点是：轨道算力并非支撑IPO估值的必要条件。泄露的1600亿美元收入数字隐含每吉瓦每年约140亿美元的AI变现，而SpaceX刚刚与Anthropic签下220-230亿美元、与Google签下500亿美元的交易。“你可以押注地面AI业务，依然保持兴奋”，前提是能拿到土地、电力和芯片；Brad认为这三项“很大概率可以”。
• 轨道算力的数学是：两级复用将发射成本从约每公斤1500美元（Falcon时代）降至250美元，并最终逼近燃料成本。按每枚载重100公吨的Starship发射约5MW卫星算力计算，太空每吉瓦资本开支约50亿美元，地面则为200-250亿美元，比较的是建设成本中非GPU的一半；这意味着这一半物料清单的成本下降5倍。
• Gavin的综合测算是：今天在地面部署1吉瓦需要约600亿美元（350亿美元硅片，加上250亿美元土地、外壳、电力和冷却；其中250亿美元很可能还会通胀），而在太空约需300亿美元，其中那50亿美元部分具有通缩属性。“只要卫星不是以天文数字的速度失效，这笔账就是算得通的。我们知道GPU会熔化，激光会失效。”

5. 模型才是潜在惊喜：Cursor团队叠加Colossus算力

• Brad的逆向判断是，Cursor收购“正在被整个故事忽略”。Cursor拥有700-800人，按照Altimeter的预测，今年退出时收入最高可达100亿美元；此前受算力限制，如今可以在Colossus上训练。“这是一个极其出色的团队，Elon把它整体下载进了SpaceX……我猜如果出现上行意外，这里可能是最少受到关注的地方。”
• Gavin认为值得观察的是：Grok 4.3的1.5T参数模型正在训练，Cursor数据直接注入预训练，而不只是用于RL。500B参数版Grok 4.3已经是“全球最智能的5000亿参数模型”，目前处于前沿的公司有4家：xAI/SpaceX AI、Google（Gemini 3.1 Pro）、Anthropic和OpenAI。他还引用了Replit创始人那篇“邻近苦涩教训”的文章：编程可能是通向AGI/ASI最快的路径，因为擅长编程的模型可以写代码完成任何事情。
• Clark从保险角度看这笔交易：就在18个月前，xAI还处于算力落后位置；如今据报道已锁定早期Vera Rubin产能的最高20%。如果这些产能采购过量，那么“这是一项极度稀缺的资产，而他们已经证明自己能以行业最佳毛利率和回收期将其变现”。Brad的类比是，这正是Bezos当年押注AWS的方式：2009-10年投资者厌恶自由现金流消耗，“而他当时正在挖掘历史上最大的金矿之一”。

6. 如何交易这次IPO：前所未有的机制，以及39倍而非100倍

• 针对Facebook、Twitter、Alibaba、Shopify这类IPO上市后平均最大回撤超过50%的病毒式图表，Gavin的诚实回答是：“这真的是一个前所未有的情况……我不知道短期会发生什么。”此前从未有过如此大规模的IPO，也从未有公司这么快被纳入指数；供给更是完全无法判断。唯一相对明确的是，Elon约50%的股份锁定365天，而员工以及很大程度上的投资者，过去10年每6个月就有流动性窗口，“接近20次”出售机会。
• 两位PM采用同一套策略：建立一笔买入后长期持有的基础仓位，再根据价格调整作为压舱石的仓位大小。与此同时，估值已经在所有人眼皮底下变化：“此前是静态收入的100倍；交易签下后，变成了39倍。他们一个月增加了290亿美元收入。”Gavin问：“你见过这种事吗？从来没有。”
• Brad对风险的定位是：Anthropic、OpenAI和SpaceX合计约2500亿美元的AI融资，只相当于Mag 7市值的1%。空头论点是，很少有公司能在3-4年内实现收入增长8倍；他的逐项回答是，Starlink“完全可行”，地面AI算力“完全可行”，而模型本身才是上行惊喜——“3年后，所有人都有相当大的概率会说：天啊，这太显而易见了。”

7. Fable 5和Mythos：我们已经不知道模型到底有多聪明

• Fable 5本质上是加入网络安全、生物化学和蒸馏分类器的Mythos；这些分类器失效后会回退至Opus 4.8。其核心能力，也在ChatGPT 5.5中有所体现，就是长时间运行任务。Gavin谈到Noam Brown那篇“polynomial”帖子时说：“我们不知道这些模型到底有多聪明……没人让Mythos连续运行1年，而且在下一代模型发布前，我们可能永远无法充分评估每一代模型。这是一个深刻的判断。”
• 他的类比完整保留：Einstein显然是非凡天才，也许能连续进行3小时深度思考；而一个模型可以“每天24小时思考基础物理，不吃饭、不睡觉、智能永不衰减，持续1年”。“我们可能已经解决了很多此前无法解决的问题。”他的结论是：“不管我此前对算力有多看多，现在都更看多了。”
• Gavin分享了自己一天内高强度使用Fable 5的证据：多智能体编排可以跨公司的7个模型推理，找出它们假设中的矛盾；也可以跨越他3年的笔记，筛选并排序信号最强的来源——“我们的额度已经被彻底打穿。”Anthropic给出的案例是：Stripe一个5000万行的Ruby代码库，在1天内完成重构；此前需要很多人花费数周。

8. 前沿模型拿走收入，开源模型拿走token——两者可以同时成立

• Brad重新审视了2年前与Bill的争论：当时的观点是，便宜的开源token将追上前沿模型、压低前沿定价。市场结果已经证明，这个判断“被彻底证明是错的”——前沿模型拿走了约90%以上的收入，而长时间运行能力可能还在进一步拉大领先优势。Gavin的解释是：“两件事可以同时为真：大部分经济价值可能流向前沿模型，但大部分被消耗的token可能来自开源模型。而这正是今天的现实。”
• 路由未来最典型的案例是Harvey的博客文章：将专有法律数据、RL和SFT应用于通过Fireworks运行的开源模型，再叠加路由器，以更低成本击败Opus 4.7/4.8，同时仍然消耗大量Opus。Brad对300家企业的调研也得出类似结论：后台工作交给路由器（美国企业不愿使用中国开源模型），但“帮你订旅行不需要Albert Einstein”；前沿模型仍拿走高价值工作，因为企业“不想写二流代码”。
• Gavin的非共识补充是：开源“其实对算力和硬件非常利多——如果前沿模型拿走的利润更少，算力支出就会更多。开源做得越好，算力供应商就越受益。”Brad补充了亚洲市场的观察：当地更相信“让正确的模型处理正确的工作负载，不要过度支出”。如果开源模型在智能体商品化过程中始终落后6个月，那么“未来1年可能最能说明最终会走向哪边”。

9. Nvidia对ASIC：你觉得这招怎么样？

• Gavin从博弈论出发：既然Jensen的所有客户都在与Nvidia竞争，Nvidia为什么不反过来竞争？Nvidia拥有新云厂商股权、真正出色的小模型，以及从算力效率角度看“非常酷”的Nematron 3/3.1；它还可以发布前沿开源模型，摧毁为竞争对手芯片提供资金的利润空间：“你造了一个挺可爱的ASIC。想不想让开源模型加入前沿竞争？你可能就没有收入来给这个ASIC提供资金了。”他认为，Nvidia加入前沿竞争、并成为全球最大云计算公司之一的速度，会比人们想象得快得多。
• Clark从台湾得到的结论是：1年前Broadcom对Nvidia的二元对立，如今已经变得更细致。围绕TPU，市场热点是MediaTek的V8T对阵Broadcom的V8I；ASIC正从通用方案转向按工作负载定制，而Nvidia则“非常体面地”守住了市场份额。
• 针对OpenAI文件中披露的每吉瓦分配——Nvidia 10、Broadcom 10、AMD 6（附带认股权证）、Cerebras 1——如果Nvidia最终拿到约30%，Gavin会“非常意外”。在瓦数受限的世界里，“每瓦token数就是收入”，因此更便宜的芯片可能意味着更少的收入和更低的利润率。需要肯定的是，Meta和Microsoft的ASIC令人失望，但OpenAI的“Jalapeno”是“一款很棒的芯片”；只是它的运行温度低于Nvidia GPU，因此需要投入更多资金和电力进行冷却。

10. 1.5万亿美元资本开支问题：数学算得通

• Brad的压力测试是：Morgan Stanley预计2027年资本开支最高达1.1万亿美元；如果加上SpaceX和CoreWeave，可能接近1.5万亿美元，对应2027年约3000亿美元的推理收入。Gavin的回答是，毛利率大概率在60%-70%，“这笔账开始算得通了，而且我认为3000亿美元太低了”，今年推理收入将达到“远超2000亿美元”。Jensen两年前提出的万亿美元预测“确实太低了”。Dario预计2028年达到数千亿美元、2030年前达到数万亿美元，这足以让模型成立；而且只有约35%的支出属于不直接产生收入的训练。再加上囚徒困境：“如果你选择退出，那可能是一个关乎生死存亡的决定。”
• 今年被打破的叙事是：token价格原本应当平滑通缩，结果需求超过供给，每吉瓦变现额从约200亿美元升至300-400亿美元；在高固定成本基础上，这意味着“纯粹的利润流入”，也解释了Anthropic为何出现没人计划过的“意外盈利”。Clark引用Well Rock的Alex给出的需求锚点：全球使用AI智能体功能的人口不到0.2%；而Clark自称不懂技术，却让500个CPU核心和5块GPU全天候运行。
• Brad回应Chamath关于“没有ROI、只有token至上”的批评：“为什么数百万独立企业和消费者都在选择做同一件事？他们并不愚蠢。”数以百万计的理性参与者同时做出同样选择，是收入仍将持续增长的最佳证据。

11. 市场检视：降至中小敞口，等待更高高点

• 市场分化创下历史级别：半导体大涨，互联网板块下跌16%，软件板块下跌8%；Brad认为，“如果Anthropic的收入没有在今年出现，整个市场可能都会下跌。”随着CPI回到4.2%（核心CPI为0.2%，前值0.3%）、伊朗战争、油价100美元、市场预期整体上修，Altimeter已将敞口从大幅降至中小幅——“永远不会全仓或空仓……这是在走向更高高点的路上进行一段整固。”
• Gavin用跑者作比喻：2022年之后，市场积累了大量动能，但很多股票如今已经“直接冲上悬崖”；Brad补充说：“它们累了，需要休息。”讽刺的是，Nvidia和Broadcom反而成了落后者；“寻找下一个瓶颈——那是上一局游戏。那局游戏已经结束。”需要观察的变量包括：AI在暑期出现季节性平台期（大学生参与减少），以及Silicon Data Index在2周内转向更便宜的开源token，这一变化可能被误读为空头信号。“我总是假设子弹会朝我飞来。真正击中你的，是你看不见的那颗子弹。”但当他想到Noam Brown的判断、看到Fable的能力时，“很难让我真正转向看空”。
• Brad对曲线变陡的总结是：过去7年，Mag 7增加了1万亿美元收入，而最初增加第1万亿美元用了20多年；这对应17万亿美元市值。如今的预测是，未来4-5年仅SpaceX、Anthropic和OpenAI 3家公司就将再增加1万亿美元收入，并推动AI改造全球GDP的5%-15%。“路上会有颠簸……但我们会走向更高高点，因为这块蛋糕足够大。”