# OpenAI 与 Anthropic IPO 之争、Anthropic 估值 3 万亿、扎克伯格价格战、中国终结开源？ > 布拉德·格斯特纳代班，聊两家AI巨头上市次序之争、Meta新模型与价格战、中国开源政策转向及特朗普账户计划。 - 原标题：OpenAI vs Anthropic IPOs, Anthropic $3T, Zuck's Price War, China Ends Open Source?, Trump Accounts - 类型：第 280 期 - 发布日期：2026-07-11 - 话题：OpenAI与Anthropic谁先IPO - 出场：杰森、查马斯、萨克斯；嘉宾：Brad Gerstner - 网页版：https://allin.qiaomu.ai/ep/e280/ - 视频：https://www.youtube.com/watch?v=PHL1j2ti420 - 精读字数：约 7128 字（阅读约 16 分钟） > 本文为 allin.qiaomu.ai 基于原始节目的 AI 改写中文精读，非官方翻译；引用请注明出处并链接网页版。 SpaceX 的 IPO 已经跑完了。募资 750 亿美元，发行估值 1.75 万亿，上市后股价涨了 25%，现在 2 万亿市值，全球第七大公司，对应 350 亿美元的前瞻收入。 下一批排队的是 Anthropic 和 OpenAI。Anthropic 在 6 月 1 日秘密交表，Polymarket 上今年内完成的概率是 65%。Gavin Baker 两周前在节目里预测，Anthropic 2026 年底收入会突破 1000 亿美元，而且盈利能力很好，如果今天就上市，能撑起 3 万亿市值。 杰森把这几个数字摆上桌，先问查马斯：这两家今年能出去，还是再等九个月到明年一季度？ 查马斯的第一反应是反问回去：市场愿意以什么价格吸收这么大的新股？ > 这两家公司的处境不一样。上一次听 OpenAI 的数字，烧钱还是相当猛，因为业务太分散，消费者占比高过企业。Anthropic 可能是不小心就盈利了。（查马斯·帕里哈皮蒂亚） 然后他讲了自己这周的亲身经历。他跟 CTO 聊天，问 token 开支怎么样了。 > 他跟我说了一件特别离谱的事。我们现在 token 成本每 45 天翻一倍。我问，那下游的生产力提升呢？他说，最多 5%。我说，所以我的成本每 45 天翻倍，收益基本是平的？他说，基本是这样。（查马斯·帕里哈皮蒂亚） 为什么？因为已经渐近饱和了。想再往上走一个台阶，需要的 token 量比上一代多得多。 查马斯由此推出一个结论：**如果现在能跑，就赶紧跑。**因为这笔“成本翻倍、收益走平”的账，未来三四年里每一家公司都要算一遍。上市窗口还开着的时候，能拿到高估值、募到大钱；等这件事渗进整个水床，就不好说了。 ## SpaceX 给这两家留了一份作业 布拉德是这两家 IPO 的投资者。他说 SpaceX 这次是教科书级操作，Anthropic 和 OpenAI 都在旁边盯着看。 > 他们募了 750 亿美元，估值 1.75 万亿。发出去的价格比今天低，现在涨了 25%。用 350 亿美元的前瞻收入算，这是 2 万亿的市值。（布拉德·格斯特纳） 杰森追问：SpaceX 是历史上第一次有公司以“提前纳入指数”的方式上市，很多人觉得这不公平，等于逼着指数基金在高位接盘。布拉德承认这个担心是合理的。 > IPO 之后六个月的峰谷回撤中位数是 50%。你不想在最高点把它塞进指数，然后再让买的人承受 30% 的回撤。但这次他们没有这么干。（布拉德·格斯特纳） 交易所和指数公司都做了修改，因为另一边的理由也很硬：这家公司太大、太重要，本来就该在指数里。 布拉德的关键判断是：Anthropic 想今年出去，OpenAI 稍微复杂一点，因为还要走公司架构重组。他预计 OpenAI 不会比 Anthropic 早，但“我不知道”。Altimeter 在这两个 IPO 里都会大规模买入。 杰森追问：3 万亿你还买吗？布拉德说，一家公司一旦超过 1 万亿市值，“快速致富”的故事就结束了。不要指望 50% 到 100% 的持续暴涨，但可以当复利资产，未来很多年收入增速都能在 30% 以上。 ## 定价权在谁手里 接下来是定位问题。ChatGPT 是大众品牌，Claude 走企业路线。OpenAI 有一段时间被 Sora、迪士尼、跟 Jony Ive 合作的硬件分了心，回头才发现钱在企业端。杰森问查马斯：这会不会成为回头看时的重大失误，OpenAI 拿了雅虎的位置，把谷歌的位置让给了 Anthropic？ 查马斯的回答落在一个更根本的地方：**企业收入的问题在于，花钱的人早晚要看到 ROI。** 他拿 Fable 5 做了个实验。第一问：2024 年以来 AI 对标普 500 每股收益增长的贡献是多少？回答是 50%。他追问：这个数字里包含了英伟达卖芯片给亚马逊的钱。于是换一个问题：标普 493（剔除七巨头）的 EPS 增长是多少？答案是 9%。再拆：其中大部分来自通胀之上的定价权，另外 3% 来自回购。 > 按所有公开数据推算，真实的 ROI 大概在 0 到 2% 之间。（查马斯·帕里哈皮蒂亚） 他的推论是：企业端其实更脆弱，因为买方数量少、要求高，而且你不一定有持续涨价的能力。消费者端反而成了避风港，几千万个买家，单价低得多，但没人跟你算 ROI。 杰森提了个反过来的角度。这套工具跟以往任何企业软件都不一样：Excel 出来的时候只改变会计部门，现在每个部门、每个人都在同时用。一个人一个月 200 美元，翻倍到 400，再到 5000；如果这个人的年薪是 15 万，这只是薪水的 3% 到 5%。 > 问题变成：它有没有让这个人效率提高三到五倍？我认为答案是有的。这就是 token 消费这么疯狂的原因。而且它是自下而上的产品，你自己月付 20 美元就能用，没有哪个 CIO 会阻止你在公司卡上花这 20 块。（杰森·卡拉卡尼斯） ## CTO 们开始把账算清楚 行业里最先感受到压力的是 CTO。这一周，几个大公司的 CTO 在 X 上公开了自己的做法。 Uber 的 CTO Praveen 说：99% 的工程师在用 AI 工具，超过 70% 的 pull request 来自本地或云端 agent，工程师建了 2500 个 agentic skill。下一步是把 agentic AI 从工程部门推到法务、运营、市场、客服、HR 和采购。做法是组建“agentic pod”，把工程师派进各个部门，跟懂流程的部门负责人一起干活。 DoorDash 的 CTO Andy Fang 说得更直接：内部代码基准测试之后，他们敢把开放权重模型放进 AI 代码审查流程而不降低质量。最难的部分交给 Anthropic 的 Fable，低一档的工作交给 Kimi 2.6，同时把基准测试公开。 查马斯关心的是另一个场景：下一次财报不及预期的时候会发生什么。 > 这些公司在很短的时间里变得非常成功，却没有真正证明 ROI。我担心的是，一旦出现一连串的 miss，大家会往哪里看？裁员很难，砍别的东西容易得多。（查马斯·帕里哈皮蒂亚） ## 开源和前沿：数据跟直觉相反 杰森自己搭了一套东西：在 OpenRouter 上买 key，用 GLM 5.2，动态路由，必要时回落到 Claude。因为有人给了他一个 Bittensor（$TAO）子网的 API key，他的 token 成本降了 95%。 成本降下来之后发生的事更有意思。 > 我把 agent 从每天跑一次改成每小时跑一次。把原来一个 agent 干一件事，拆成三个 agent 每小时干三件事。第二天早上起来看到 14 个任务已经做完，你会觉得，等等，这完全是另一回事。（杰森·卡拉卡尼斯） 他现在的用法是：把所有 All-In 和 This Week in Startups 的节目喂进去，设一个每小时跑一次的“趋势发现”agent，早上起来看三到四条趋势。 布拉德说这是杰文斯悖论：过去两年半，token 单价每年降 90%，用量涨得更快。 真正被讨论的，是那个从 DeepSeek 时刻算起、持续了 18 个月的问题：开源会不会杀死前沿模型？ 布拉德的答案是没有，而且数据正好相反。 > 经济价值、钱包份额，实际上在向前沿实验室集中。开源模型卖得很便宜，用量在涨，但份额在掉。人们以为更便宜、90% 好用的东西足够干完所有活了，但事实上没有发生。（布拉德·格斯特纳） 萨克斯给了一组具体数字：开源占企业支出的比例，去年 19%，今年 11%。 他同时提醒，这个数字未必反映真实使用量，因为用开源模型只付算力成本，不付给实验室，很难在支出里被统计到。 萨克斯对“企业会自己换掉前沿模型”这件事的判断是：意愿有，能力没有。 > Coinbase 搞定了，DoorDash 搞定了，因为他们自己建了一套 token 路由的中间层。但普通企业没有这个技术能力。这是心有余而力不足。（大卫·萨克斯） 他提到 Decagon 创始人的一个观察：成熟的用例适合开源，因为你清楚要干什么，可以拿自己的数据集做后训练，模型小、便宜。但新发现的用例，你要的是最强的通用智能。客服模型不需要懂物理，可企业现在还在摸索流程到底是什么。 Nikesh Arora 补充了另一个障碍：企业想要“模型可替换性”，想热插拔到最便宜的那个。但记忆、上下文、历史怎么办？目前没人真正解决把这些东西从模型里抽象出来的问题。 杰森引用了 Databricks 的 Ali 的一个发现：同一个模型，换一个 harness，成本能省两倍。他自己的 agent 优化过一轮之后，token 用量降了 80%。 布拉德在这里提了一个不共识的观点。 > 大家默认智能会收敛。看 benchmark，确实在收敛。但看收入分布，完全没有收敛。有没有可能，当超级智能变得递归，领先者的领先反而扩大？模型越强，收入越多，能买的算力越多，模型更强。接下来两三年，随着我们接手更复杂的 agentic 任务，前沿和后面的距离可能不会缩小，反而会拉大。（布拉德·格斯特纳） ## 扎克伯格亲自下场打价格战 杰森在 RAISE 大会上采访了 Lovable 的 CEO Anton 和 Eleven Labs 的 CEO Mati。两家在前沿实验室的采购额都是八九位数，杰森直接问：担心数据泄露吗？担心对方出竞品吗？会不会做自己的模型？ 两个人都说在做自己的模型。 > 这些是前沿实验室的大客户，但他们想脱离前沿模型，想做自己的专有模型。垂直模型的门槛每六个月就低一点。（杰森·卡拉卡尼斯） 布拉德的反问是：Mati 真的会用一版更差的模型吗？如果世界上最好的语音 agent 是靠前沿实验室给的，他在竞争市场里能不能承受用便宜的、自己做的那个？如果他做出来的是更好的，那完全同意。 萨克斯同意市场正在走向两家通吃。按 token 收入算市场份额，只有两家有意义的收入：Anthropic 大概 600 多亿美元 ARR，OpenAI 大概 400 多亿美元 ARR，其他都排不上号。一年前看起来还有五个主要实验室，现在看起来是前两名加其他所有人。 然后话题转到扎克伯格。Meta 发了 Muse Spark，扎克伯格同时发了一条推： > 今天我们发布新的 Spark 1.1，一个很强的 agentic coding 模型，价格非常低。可以通过我们新的 Meta Model API 和 Meta AI 使用。（马克·扎克伯格） 杰森注意到，扎克伯格这天发的推比他一辈子发的都多，用的还是大学时代的老账号 finkd。 查马斯对 Meta 的评级是：一开始让 Mark 用开源打“焦土战术”，那一手打砸了；现在换了个方向，用成本发起挑战。 布拉德的补充是，premium workload 和 commodity workload 是两回事。摘要一份文档，两万个便宜 token 就够了，尽管扔给落后模型。但如果是替代一个软件工程师干两小时活，可能要 200 万个贵 token。用 95% 好的模型去跑一个长任务，一旦它在中途或结尾崩掉，代价极高。 > 如果这个 agent 替代的是时薪 200 美元的咨询顾问，用 3 美元的便宜模型还是 15 美元的贵模型，这个差价根本不重要，只要 15 美元那个是可靠的。（布拉德·格斯特纳） ## 中国考虑给自家模型上出口管制 路透社发了两篇匿名信源的报道，间隔十五分钟。核心内容是：中国监管机构约谈了阿里巴巴、字节跳动和智谱 AI，讨论限制海外访问中国的头部模型。同时把任何 AI 研究泄露或窃取定为国家安全犯罪，并要控制谁能给中国 AI 实验室出资。 杰森提到 Manus 的例子：这家中国公司想去新加坡，员工被叫了回来。 萨克斯判断这篇报道可能被夸大了。 > 中国的头号模型是字节的，一直是闭源的。阿里的 Qwen 原来是开源，现在据说要闭源。智谱的 GLM 5.2 也要闭源。这个套路是：一直开源，直到你追上或接近前沿，然后闭源，把价值全部收归自己。（大卫·萨克斯） 杰森补了一句：这正是 Sam Altman 三年前干的事，从非营利变成营利，从开源变成闭源。 萨克斯说这是很明显的策略。落后的时候开源，因为闭源也赚不到钱，没人买你的产品；开源能拿到开发者社区。杰森补上后半句：用量上来，用量本身就是强化学习的燃料。 布拉德这周在华盛顿，跟白宫和财政部聊过这个话题。 > 关于美国模型要不要监管，还有争论。但有一件事完全没有分歧：想尽一切办法保持对中国的领先。从总统往下，对这个问题都非常感兴趣。（布拉德·格斯特纳） 他还说了一句具体的：GLM 5.2 里有 Mythos 的水印，说明确实在做蒸馏，美国政府会对蒸馏采取行动。 布拉德认为中国这么做伤不到美国。美国自己可以起开源模型，Reflection 在做，英伟达也在做。他跟几家前沿实验室聊过为什么不发开源模型，对方的回答是需求不大，真有需求就会做。 萨克斯最后补了一个玩笑，但信息量不小。 > 对美国赢下 AI 竞赛最好的事情，就是中国自己长出一个末日论社群。要是他们开始用我们这边 doomer 的方式打压自己的实验室，那对我们来说是天大的好事。（大卫·萨克斯） 杰森提到 Android 的例子：Google 开源 Android，到某个点之后开始收紧，想用就得装 Google 搜索、Drive、Chrome。 ## 真正的瓶颈是电 杰森把话题拉到能源。查马斯的团队做过一个测算。 > 只看从现在到 2050 年的负荷增长，我们大概缺三个加州那么多的电。这还只是按普通消费算，手机、汽车、冰箱、电视、电脑。美国在电子这件事上有巨大的问题。（查马斯·帕里哈皮蒂亚） 杰森补了台湾：《华尔街日报》报道过，台湾靠 LNG 发电，储量只够两到三周。如果中国封锁台湾，很快就会断电。 所以在美国，不管是核电、太阳能还是电池，都得加速，而这首先是监管问题。 ## Trump Accounts：每个孩子出生就有一个账户 布拉德这周在华盛顿敲了开市钟。历史上第一次，纽交所和纳斯达克同时在白宫椭圆形办公室敲钟，现场有 100 位 CEO、孩子和家庭。 Trump 账户在 7 月 4 日上线，之后冲到 App Store 第一名。上线 24 小时内创建了 150 万个账户，存款超过 10 亿美元。 在这之前，查马斯要求布拉德先把机制讲清楚。 > 每个孩子出生的时候，拿到一个社会安全号，也拿到一个投资账户。起始是 1000 美元，有人匹配，如果你每周存 10 美元，到 18 岁是 5 万美元。所有钱进标普 500，账户终身免费。（布拉德·格斯特纳） 配套的捐赠：迈克尔和苏珊·戴尔基金会捐了 60 多亿美元，覆盖 2500 万名儿童，每人 250 美元，主要面向中低收入家庭。SpaceX 总裁 Gwen Shotwell 捐出价值 3.5 亿美元的股票，面向低收入社区的孩子。美光捐 2.5 亿美元，每位员工最高 1000 美元。布拉德自己出了 1 亿美元，覆盖印第安纳州所有孩子，分五年执行。 目标是第一年募到 1000 亿美元，最终把 5000 万到 7000 万名 18 岁以下孩子的账户在 90 天内全部自动建好。 萨克斯把税务细节拆得很细，这部分值得单独说： - 每年最多可以往孩子的账户里放 5000 美元，不只是父母，朋友、亲戚、任何人都能出。 - 雇主可以税前贡献最高 2500 美元。 - 账户里的钱 18 岁之前免税复利。 - 18 岁之后可以滚进传统 IRA 或 Roth IRA，Roth 更划算，最后取出时不交税。 - 25% 可以取出来买房、创业、上大学，其余进入 IRA，提前支取有罚金。 > 我看到一个很聪明的 CPA 说，最好的做法是等孩子不再是你的被抚养人之后再转 Roth。比如他在上大学或者刚毕业，税率是 0%，这时候转换成本极低。等他 18 岁账上有 20 到 30 万美元，如果就这么放着复利，60 岁能到 1000 万以上。（大卫·萨克斯） 还有一个数字：如果账户一直满额缴，按过去三十年的市场平均回报，孩子 28 岁就是百万富翁。 萨克斯强调，他看到的 CPA 圈子里讨论最多的是税务优势，反而慈善那部分被过度关注了。“如果你的雇主提供 401k 匹配，你一定会参加；如果有 HSA、Roth IRA，你也一定会拉满。这个账户比 IRA 还好。” 查马斯在这个话题结束前先离场去卖企业软件了，但他留下一个建议：让 OpenAI 和 Anthropic 把股权直接放进每个孩子的账户里。 布拉德对这件事的回应很直接：公司是不是捐赠得靠自愿，不能去“敲诈”；钱要放进公民私有的账户，不能放进将来可能被 Bernie 或者 AOC 控制的政府池子。额度上限是每个孩子 5000 美元，所以需要先把 5000 万个账户开好，用池子账户按时间分批发放，剩下的发给明年、后年出生的 370 万新生儿。 杰森最后给了布拉德一段很长的献花。他承认自己经常批评这届政府，但这件事跟政治立场的分歧没关系。美国现在有 K 型复苏，贫富之间的张力大到有人真的相信社会主义比民主加资本主义更好。让人有份参与，是解药。 > 这是最美国的一件事。把你的 TDS 放一边，把你那些合理的批评放一边，拥抱它。我觉得这是我能想到的送给一个国家最漂亮的礼物。（杰森·卡拉卡尼斯） 他拿澳大利亚做类比：澳大利亚人幸福感高，一个原因是强制储蓄，每年把收入的 12% 到 14% 放进类似 401k 的账户，自己还能部分决定投向。这套东西做的是同一件事。 萨克斯说这跟社会保障是一个量级的新架构。有评论问为什么停在 18 岁、为什么不能让 5000 美元继续存下去。他的回答是，不用动现有退休人员的福利，可以让下一代直接上这套新平台。 - 看 AI 投资，别把“开源会杀死前沿模型”当成前提。开源占企业支出的比例从 19% 掉到 11%，钱包份额在向前沿集中，同时用量两边都在暴涨。但 IPO 规模超过 1 万亿之后，上市首日的暴涨空间基本没有了，这是复利资产，别当成短跑。 - 如果你管技术，先把 token 账算清楚。同样一个模型，换 harness 能省一半以上；建一层模型路由，把成熟用例甩给开源和后训练模型，把长链路、高风险的活留给前沿模型。这个中间层是接下来两年最值钱的基础设施。 - 如果你用 AI 干活，试试把 agent 从每天跑一次改成每小时跑一次，把一个任务拆成三个。单价降 95% 改变的是你能并行处理多少件事。 - 看地缘，把“开源”理解成阶段性策略，它未必是长期承诺。中国头部模型正从开放走向闭源，美国这边对蒸馏的反制也在路上。别把技术栈押在单一来源上。 - 如果家里有 18 岁以下的孩子，先把 Trump 账户开好，再去问 HR 那 2500 美元的税前额度能不能走。18 岁之前是复利曲线最陡的一段，这段不接上，后面怎么补都追不回来。