Modal CEO：开源大语言模型推理是否已经见顶？｜算力成本将如何变化

我觉得，靠大量专用推理模型，有机会做出一家千亿美元公司。市场会有回调，我能接受，因为长期机会实在太大了。

顶尖实验室挖走了我们的一些应届毕业生，开价两千多万美元。这些人确实非常出色。

我准备好了。

能来这里我也特别兴奋。我听过好多期节目，现在真的坐在这里，感觉有点不真实。

可你那时大概还不认识我。

我大概是 1992 年开始写代码的，那时八岁。我一下就迷上了，因为我发现自己可以控制电脑。我有一台 Mac Plus，内存大概 1 MB 吧。我开始做游戏，做得很糟，但回头想想，我真的很感激那段经历。小时候朋友收集冰球卡，那是他们的爱好；我的爱好是编程。现在我靠它赚了不少钱，想想挺不可思议的：从八岁起的兴趣，后来竟成了谋生之道。我很庆幸自己爱上了科技和编程。十六七岁时我还参加编程竞赛，特别有意思。

我人生里一直有个模式：对自己不够有信心。我欠缺的主要是信心，也有一点钱。直到三十六七岁，我才创办 Modal。我以前也没特别想过一定要创业，只是看到市场里有个很大的机会，心想：这么明显的点子，怎么没人做？后来这个念头就促使我开始了。

我特别讨厌这种说法。既然每天都像在吞玻璃，为什么还要创业？难道是觉得忍到最后会有某种神奇奖励、一个大饼吗？我从来不这么想。我每天去上班都很享受。当然会遇到困难，也得进行艰难的谈话、甚至裁员，但放在人生里看，这就是生活的一部分，而我喜欢生活，也喜欢建设一家公司。我不是想着哪天把公司卖掉。我希望能在这里做二三十年，甚至四五十年，我现在就乐在其中。我不想卖掉公司，因为卖了我大概又会去创办 Modal 2。

不想。

钱不一定能让人快乐。当然有钱挺好，但过了某个程度，快乐还是来自做东西。我喜欢打造产品，喜欢科技，也喜欢写代码，太有意思了。

可能吧。你说得有道理，我确实没那么看重钱。我觉得瑞典人的心态可能更重视自我实现：做自己喜欢的事，在某种意义上就是最高级的成就感。可以是音乐、诗歌，做什么其实都行。

我其实挺讨厌融资的。遇到合适的人时当然也不错，但过程很难，你得拒绝很多人。虽说这算是个幸福的烦恼，但总的来说……

我知道，这真是件糟糕的事。

我从来没做过融资路演 deck。每一轮融资之前，我都会提前和投资人建立关系。最近我们宣布了 Accel 的一轮融资；我和 Rich、Gonzalo 已经聊了一年多。后来某个时候我们觉得，或许可以融点钱，就开始讨论条款。因为关系早就建立好了，整个过程推进得很快。

我不这么看。到了后期，钱本身可能更像一种商品；但早期有几个原因，不该一味追最高价。首先，激励并不一致：风投总想投远超公司所需的钱，你就得承担更多稀释，对股东并不好。其次，我认为最好留有余地：少融一些、估值低一些，让投资人对下一轮仍然有兴趣。

市场上有些时候公司会受资本约束，但 Modal 大部分时间并没有。我们一直非常节省资本，每月只烧几百万美元——虽然这当然也很多，我很珍惜这笔钱。

我是说到去年为止。现在我们得在算力容量上花很多钱。

很多。按损益表算我们其实是盈利的，但现金流相当负，因为要花大笔钱买 GPU、扩充容量。这代表公司进入了一个不同阶段，我们对资本的看法也变了。我不想把资本称作护城河，因为大家滥用这个词，而我对护城河有很严格的定义。不过现阶段，资本确实有帮助。

我说的护城河，是《七种力量》这类书里讲的东西。书不错，但很多人读完就开始自我膨胀，觉得自己的新公司已经有一堆护城河。创业早期根本没有护城河。

是啊。但《七种力量》具体讲哪些我都记不清了，大概有掌控稀缺资源、市场力量之类。这些东西往往要公司做十年后才会出现。我总会想起 Ben Thompson 写 Snap 和“姜饼人策略”的那篇老博客。你知道那篇吗？大意是 Snap 没有护城河，只是跑得更快，像姜饼人一样。我觉得这对如今几乎所有初创公司都很贴切：你就是得比别人跑得快。

我不确定会不会把它叫护城河，但品牌价值确实大幅上升。Modal 的品牌做得怎么样？我觉得还不错，它和开发者体验、产品、网站、视觉识别都连在一起。我们在包装方式、活动和整体视觉上花了不少心思。

我觉得我们口碑很好。我几乎一直在线，网上聊 Modal 的人更多，社区感也更强，大家对我们的氛围评价不错。不过我对竞争对手很警惕，会盯着他们的动向。当然，品牌很重要，因为大家都想加入一个社区。大家都想复制 Jeff，但没人愿意穿着一件粉色毛皮大衣上台，疯疯癫癫地讲“Jevolution”。对我来说，那才是品牌：这个人完全在另一个层次上玩这场游戏。今天的公司必须认真想这个问题。

我觉得你得为公司塑造一种个性，找到公司的性格，并且始终如一地表达出来，形成一种运动感和社区感。让人觉得这是件很酷的事，大家会因为你是很酷的产品之一而想用你——“你试过 Modal 吗？挺酷的。”

我们从开发者体验起步，产品本身有很明确的自下而上的产品增长路径，用户直接注册就能用。我来自 Spotify 的消费产品背景，这对我打造一家现在卖技术的 B2B 公司很重要。这个行业本来挺枯燥，但有个性、有点锋芒，是营造运动感、兴奋感和与众不同感的重要部分。我希望用户打开网站、试用产品的那一刻，就能感受到它不一样，感受到那个“魔法时刻”。

首先，我认为推理会成为一个极其庞大的市场，基本上就是新的云计算。但我不觉得只做推理就够了。我很确信，它必须搭配一整套其他产品：后训练、沙盒、智能体相关工具，以及各种推理服务，比如低延迟推理和批量推理。要把平台搭起来——顺便说，我们已经做这件事五年了——这是一项很难打造的产品和技术基础设施。

是啊，否则你卖的就是同质化商品。要是只卖“花钱买 token”，用户没有任何切换成本，随时能换供应商，最后只会陷入价格战。但如果你把沙盒、后训练、强化学习等产品都整合进来，就能提供一整套工具。没人想买一个只会单一功能的产品，用户想要的是一套工具，能让他们在上面构建出很棒的 AI 应用。再加上底层基础设施，就能形成差异化和长期竞争力。这些产品所需的基础设施很难复制。

长期来看，这个领域有很大的毛利空间，因为可以围绕推理打造很多东西：沙盒、智能体工具、工作流、后训练和强化学习。如果这些都做起来，赚钱的机会非常大。

我觉得现在几乎没有公司还能像十年前硅谷的软件公司那样做到 90% 以上毛利，这种时代基本结束了。原因几乎是架构性的：今天的供应链有应用、模型、基础设施、云、Nvidia 等许多层。客户在顶层花一美元，要流经多层，每一层可能都拿走 20% 到 30% 的毛利。所以这里有很大的毛利和赚钱机会，市场也足够大，但收入得分摊给整条供应链。我认为 Modal 长期有机会做到 40%、50% 甚至 60% 毛利，但不会达到过去那种软件毛利。

市场会分化成很多不同领域。过去一段时间推理市场变得太大了，连我在内，恐怕谁都没料到它会大到这个程度——比我原先想的高出十倍甚至一百倍。这就意味着会出现大量专业化需求：低延迟、高延迟、各种微调和后训练，也会有一些古怪的新技术，让人用少得多的资源完成推理，还会有新硬件，等等。

我说的是产品层面的专业化：市场会分化出很多产品，而我们可以把其中许多产品都做出来，放在 Modal 这个平台上。这让我很兴奋。不同公司会需要不同东西：一个产品需要低延迟推理，另一个需要批量推理，还有产品需要我们已经提供的沙盒；有些公司会预训练自己的模型，比如某类专用音频模型。我们做的远不止语言模型推理。这给了我们重新思考 AI 时代云计算形态的机会：把传统云拆开，再为软件新时代重新搭建。

对。

这确实挺疯狂。三月我去圣何塞参加 Nvidia 的 GTC 大会，感觉就像一个露天毒品交易市场，只不过交易的不是毒品，而是 GPU。你在人群里跑来跑去，找五百家不同的云厂商谈：“你们有 GPU 吗？拜托给我弄一些。”最后谈成一堆交易。我们必须练出这种能力。Modal 的价值之一，就是客户不用操心这些；我们在幕后干这些脏活，和 25 家新云厂商合作。现在我们掌握的算力可能只占全球的 0.1% 左右，具体数字我也不确定。我的长期设想是，随着我们掌握越来越多全球算力，就把供给和需求聚合起来，高效调度。这是我们认为自己能填补的一大空白。

我们很多基础设施都是自己搭建的，没有用 Kubernetes、Docker 这类工具。我们自己做了容器文件、文件系统、容器运行时、调度器，以及管理算力的系统。这让我们能把全球算力当成一个大资源池。

现在 GPU 交货周期是三到四个月。我们会把所有客户的总体需求汇总起来做线性或指数外推。客户群相当多元，所以总需求其实很好预测。过去十二个月，月环比增长大约是 30% 到 40%；把这个增速外推三四个月，需求就会变成现在的两三倍。于是我们去买相应的算力，并确保容量能及时上线。

买得到。我觉得有种误解，认为算力已经彻底没了。Nvidia 每个月都在出货大量 GPU，我也不知道有多少 Blackwell 机架正在安装。价格肯定涨了，同样数量的 GPU 现在更贵。但我不想说这是有效市场；只要你愿意比别人多付钱，还是能拿到很多 GPU。

我觉得目前还没有。实际上我们的 GPU 供给比需求更充足，因为可以提高客户价格。市场价格会变，而且我们的模式是签较长期的算力预订，再以稍短的周期租出去。如果底层价格上涨，客户也愿意付更多。

我也不知道。

确实很早。你说的也是同一件事：这些工具通过 WhatsApp 就能用，需求一直潜伏着，等变得容易获取后就释放出来了。最终我们会碰到新的资本约束：利率可能上升，数据中心也没法建得足够快。也许这反而能避免过度建设。但我也不知道需求这么大，我们到底能不能建过头。

可能确实不会。但市场里也有很多公司现在还没收入，却已经消耗大量 GPU。它们最终得开始赚钱，只是这个收入兑现的滞后期可能很长。比如 Instinct，据说现在还没收费或产生收入，但显然未来能赚很多钱。这种滞后会是市场的一种动态，而且我们也可能因此遇到约束。

我觉得这不是非此即彼。Nvidia 会继续增长，继续推出很棒的芯片；Cerebras、Etched 等公司也会推出专用芯片，也会增长。不同市场都能存在。

我不知道，我不太关注股市。

我基本上是被动投资，主要买指数基金；我没精力盯股市。

我觉得大家有点夸大了。CUDA 本身不是护城河，它的编程模型其实挺难用的。但 Nvidia 的整个生态确实有优势：各种内核优化，以及 PyTorch 等框架对 Nvidia 的支持，都比其他平台好得多。开源推理引擎也优先支持 Nvidia，所以如今一切都是 Nvidia 优先，这种情况大概还会持续。

创业圈里大家好像都是亦敌亦友。我觉得一些领先的新云厂商，包括 Nebius，都想往技术栈上层走，我个人有些怀疑。要做好核心业务，同时进军另一个市场，很难。

我有偏见，但我们花了五年打造极其复杂的基础设施，复制起来非常困难。

对，这些都是非常难的工程问题。我是基础设施极客，很喜欢做这些，但确实很难。

我不知道。他们两家执行得都非常好，我很尊重他们。最让我佩服的其实是财务工程，他们很擅长这一套。

快速建设新云厂商，很多约束在财务端。你得先签长期客户合同，再以合同为基础融资、买芯片、交付设备，然后在几年里偿还债务。这种资金运作很有意思，CoreWeave 做得特别好。这是一场资本游戏，也是一场财务游戏。

开源领域仍然会不断出现优秀模型。也要记住，很多所谓开源模型正在转向许可授权模式，更善于把模型价值变现，这也能为训练更好的模型带来更多资金。我很希望美国和欧洲也能有自己的模型。我不认为现在有这么多中国模型是理想局面。我非常尊重中国实验室，它们做得极好；但世界权力分散一些会更好。

我很喜欢欧洲，也在瑞典长大。但欧洲确实不擅长汇聚大量资本，这方面做得不如中国和美国。中国很善于积累大量人才；美国则很善于筹集巨额资金、训练超大模型。我不知道欧洲有没有办法做到这两点。

Nvidia 把重点放在构建生态上，非常聪明，其中就包括支持许多开源模型。这些公司极度消耗资源和资本，我觉得 Nvidia 看到了机会，收购其中一些并实际资助它们，从而打造美国本土模型。

是啊，不过也可能走向另一个极端。

我觉得是，这和我前面说的一样：推理市场足够大。市场只有十亿美元时，不会有太多细分；但当它达到百亿、千亿美元，就会出现许多子市场。Jev 的分类、回归等任务做得非常好，而对应的市场也足够大。

我之前说过，我觉得它周围的品牌、社区和整个运动都非常了不起，在这个新时代是巨大的资产。再说推理领域有这么多专用模型，我认为确实有机会造出一家千亿美元公司。

会。我觉得它的上限很高，可能被收购，也可能成为上市公司，谁知道呢？但上行空间很大。

他真是个了不起的人。

他的个人魅力很强。品牌需要有个性和视觉识别。当然这套视觉风格不是我会选的。

Modal。

这是合理的批评。我确实可以更常露面。我会发推，也试着写博客，不过最近做得不太好。

也许我该在 Twitter 上更放飞一点。其实早期 Modal 的增长，很大一部分来自有趣的营销。我经常发我们在做什么，也会在 Twitter 上联系别人，让他们试产品；其中一半后来成了 Modal 的天使投资人或支持者。创业早期要发挥自己的长处，我当时很擅长发一些搞笑、荒诞的帖子。

太厉害了，你自己打字？

这太投入了。

最大的关键是给 Modal 增加更多产品。任何构建 AI 应用所需的东西，都应该能在 Modal 里找到。另一个方向是多招客户经理和销售人员。我承认这方面我们落后了，应该多安排人主动联系客户，比如看到有人开始用 Modal、在做生物科技，就直接问怎么帮忙、提供蛋白质折叠等生物领域示例。我们已经服务了不少类似公司。

我觉得你说得对。不过我认为很多竞争者做得也没那么好。更高层次上，资源分配和确定优先级始终至关重要，不能什么都同时做。多产品策略很难掌握，什么时候进入第二、第三个产品？我们花了四年，第二个产品才成功。

对。

我们五年前创业，到现在年收入达到十亿美元。是的，沙盒是第二个产品。

我们 2023 年推出沙盒，早期有一些成绩，但它在收入中占比很小。直到 2025 年夏天，模型像 4.5 这样的版本开始特别擅长写代码、构建完整应用，沙盒业务才突然爆发。现在这块业务年化收入达到 3 亿美元，约占我们收入的三分之一。这段历程很疯狂。

基础设施的好处和坏处都在于，你得相信自己的判断，识别重要的基础能力，然后把积木搭好。我们提供的是基础积木。要理解工程师需要什么，但不能逐字照单全收，因为他们会提出各种零散要求；你得提炼出真正重要的基础模块。

有时确实如此。我们很幸运，2021 年创业、推出产品，2022 年 Stable Diffusion 和 ChatGPT 就出现了，时机很好，需求一下子涌来，我们也恰好准备好了。但基础设施产品也需要你相信它们未来会有用，依据自己的经验判断哪些东西一直是你想要的，再相信自己的直觉。

我们应该更早把更多资源放到语言模型推理上。之前有一段时间我们在场外观望，没有意识到开源模型推理会有这么大规模。我们以为那会变成价格战、沦为商品。后来 DeepSeek 出现，我们立刻意识到必须快速行动，于是马上扩团队：最初只有一两个人，十二个月后就有三十人。现在我们已经是前三大服务商之一。

我觉得这是把市场当成固定大小的思维。我认为两边都会增长。未来十二个月，两个领域都可能增长五倍、十倍、二十倍；未来几年还会增长好几个数量级。很难说哪边会更大，但我觉得两者都会大幅扩张。

谢谢。

感觉很棒。我就是个在瑞典长大的普通人，对我来说这些数字太夸张了，但确实很开心。

这些数字后面有好多零。我都不知道十亿有几个零（笑）。

我不知道。过去十二个月我们增长了 50 倍，你可以自己外推。市场终究会变得很大，增速也会放慢，但现在没有放缓，我们每个月增长 30% 到 40%。也许能到 40 亿美元。

对，确实挺便宜。

我也觉得便宜。如果我不相信公司能成长为世代级公司，就不会这么做。我认为上行空间非常大，这是史上最大的市场机会之一。算力和 AI 应用的需求会极其庞大，而它们都需要运行的地方。我希望很多应用会运行在 Modal 上。

训练是我们刚推出的产品，可能会很大；我希望未来六到十二个月年化收入能到 1 亿美元。后训练和批处理任务也有机会。我还很看好传统的数据仓库、数据库、工作流编排、特征库和向量数据库。做这个领域时会发现许多相邻机会彼此契合，这正是我兴奋的地方。

她一定会收到特别不连贯的答案。

窗帘就随便挑一款吧。我会想起《辛普森一家》里 Rainier Wolfcastle 当总统那段，人家问他选 1 到 7 哪个，他说：“我天生是来领导的，不是来读书的。”然后选了 4 号（笑）。

我不确定。后训练有效，是因为很多现实任务有相对明确的反馈机制。编程就是个很好的例子：可以用强化学习训练模型，在沙盒里运行代码；很多实验室正是为此使用 Modal 的沙盒。网络安全也是一个领域，数学也很适合，比如 Lean。前几天 OpenAI 的一些证明成果很惊人。法律或许也能在一定程度上用评测来做。

我对软件工程非常看好。我写代码三十年，见过编程语言、云、各种框架不断变化。每次我们让程序员效率更高，软件需求反而都会增加。世界上很多领域都急需软件，所以我非常看好软件和软件工程师。

大概 50 万美元左右。

对。

也许吧，我不知道。

我们还没到那一步。不过 Modal 的软件工程师非常积极地用智能体，我自己也一直用智能体写代码。你刚才提到 Anthropic IPO——放心，我不会像 Bloomberg 那样突然把你拉来问 IPO 看法，我也讨厌那种采访（笑）。

支出只会继续增加。历史上每当某种东西变得更高效、更强大，都会解锁五种新用途，最后需求反而上升。这就是过去五十年计算机和软件行业的发展规律。我本来就非常乐观，否则也不会创业。我热爱软件和计算机，觉得这个行业会继续增长。

是啊，太惊人了。

要更具体地说，我觉得眼下需求最大的还是编程。如果能把代码运行环境卖给实验室，可以赚很多钱。

我的建议是：这些公司现在很赚钱，但你想不想踏上风投驱动的增长跑步机？我不确定它们长期还能不能赚那么多。不过这有什么关系？现在能赚大钱就是好生意。市场里有数据交易平台，也有数据和服务商。领先的供应商起初只是获取数据、把数据卖给你；现在则发展为全周期服务，包括部署、实施、评测、监控和企业级支持，像专业服务团队一样，陪客户把方案完整落地。

没错。长远看这门生意可能不容易，但现在卖这些服务的现金流非常好。

有些场景适合自己拥有模型，有些不适合。我有很多客户在 Modal 上运行专有模型，他们的客户也直接用这些专有模型。我不觉得每家公司都需要拥有自己的智能。

某些场景可以拿开源模型微调，取得很好的效果。好处是你知道微调所基于的模型是什么，它不会突然被拿走；底层模型也不会变，你可以持续调整。前沿实验室有时会改变底层模型，这种稳定性很有价值。我支持这种做法，但对用户来说还有很多其他重要因素：延迟、成本、性能、可定制程度，以及周边平台服务。“拥有自己的智能”只是其中之一。

我不这么认为。

其实不然。比如 TypeSafe 用 Jev，这是一个专有模型；它运行在 Modal 上。我很支持这种模式。Modal 的优势一直是通用平台，支持很多不同的东西。客户想用开源模型，我们就帮他们；他们可以微调、做强化学习，也可以搭配沙盒和训练服务。还有很多公司——比如 Suno、Runway、TypeSafe——把自己的专有模型部署在 Modal 上，为自家客户提供服务，而这些客户并不关心底层跑在哪里。这让 Modal 处在很好的位置。

Rooting？

我觉得模型路由可以成为一门成功的生意，如今独立产品也能做。但长期看，它可能需要成为更完整平台的一部分。企业最终需要模型评测、微调、对延迟和吞吐量等性能的控制。这类业务现在做得很好，我个人也投了 OpenRouter，它取得了很好的结果。我甚至觉得它独立发展还能做得更好。不过长远来看，我认为 AI 里的许多品类都应该纳入更全面的工具平台。

OpenRouter 的增长、收入和品牌都很强。市场里有五百个竞争者，但整个领域发展很快、收入机会也很大。我会建议他们继续做下去。

如果你想赚钱，这种模式可能不太好；但如果你想和创始人建立关系，那就很不错。

我不是说反对建立关系。我是说种子投资、“200 万换 10%”再慢慢做 18 个月这种模式已经死了。

我想到的一点是，AI 现在增长这么快，股市总有一天会从现在的高点回落 20% 到 30%，到时所有人都会惊慌，觉得世界末日来了。我几乎可以肯定这种情况会发生。但我依然非常看好，因为回调之后，行业还会继续发展。我能接受回调，因为长期机会实在太大了。

我个人做得很少。

我自己不需要很多钱，生活挺满意，也够用了。但我支持员工做二级出售。作为创始人，让股权尽可能有价值很重要。让未来候选人相信这不只是账面上的钱，而是真金白银，一个方法就是建立员工二级出售的先例。你可以告诉候选人，上一轮允许员工出售多少股份，比如最高 10%。当然要有边界，不能让员工卖太多，必须保留足够股权，让他们仍然有强烈动力把公司做好。但二级出售能把股权变成流动性高、真正硬通的资产。

非常夸张。我们有应届毕业生被一些实验室挖走，对方开价两千多万美元。这些人确实非常出色。

就是特别聪明的人，一眼就能看出来：他们充满干劲、非常勤奋，对技术了如指掌。

大实验室确实给得很多。还有少数几家，不过大家都知道它们愿意付特别高的薪酬。

我们也愿意很激进，目标是给到市场前 5% 的薪酬。有些公司可能还会多给一点，但我觉得我们股权的上行空间大得多。回到刚才说的员工二级出售，让股权变成真正有价值的资产，也会让我们的 offer 更有吸引力。再加上股价看起来很便宜、潜在空间大，我们不一定要完全匹配实验室的现金薪酬，但可以有力地说明我们的整体薪酬方案更好。为了吸引最优秀的人才，我们愿意投入很多。

我喜欢 TurboPuffer。我很了解 Simon，他是丹麦人，我们有北欧渊源。他是特别出色的创业者，我很喜欢这门生意。

这是个好问题。它现在比较专门，做向量数据库，但我觉得整个品类可以非常大。如果我经营这家公司，我会想到五百种向数据库、数据仓库及其他查询系统相邻领域扩张的办法。这个品类有机会做得很大。

大概是沙盒市场的规模。我觉得它大得离谱。我看着收入一直往上走，心想“现在总该停了吧”，好像我在对收入施展反向心理，它却不停增长。我反复判断错了，而且是往好的方向错。这个市场现在已经大得惊人。

我不知道，我不觉得有什么真的过热。但我会担心那些必须不断注入股权资金才能活下去的公司，我不会投这类公司。如果风投市场回调，它们可能很难继续融资。每一轮融资都应该按“可能是最后一轮”来规划，并且要有一条真正走向商业化和收入的路径。

有时我觉得两者有点相似。你是想问怎么平衡，还是怎么当个好爸爸？

要为孩子未来成功做好准备。我一直在想，该把孩子推到什么程度。我不是虎爸，但觉得得稍微推他们一把，让他们接触更多东西。我不希望他们长大后说：“你当年应该让我做某件事。”但也不想他们二十岁时抱怨：“你为什么逼我做那件事？”所以要适度推动。我让孩子学钢琴，也说不上为什么，只觉得他们二三十岁时可能会感谢我；他们现在不太喜欢，但有些事确实要稍微坚持，不能推得太过。

我不确定这说法对不对，对北欧文化可能有很多误解。我觉得人们其实尊重追逐梦想的人，不管是做音乐、写书、做家具、搞艺术，还是创业。北欧文化尊重自我实现、追随梦想；这种宽松文化的另一面，就是鼓励人追求理想。我当年的梦想就是数学和编程，我很喜欢，所以就一直做下去了。除非你来自挪威，那里的税制基本让人不可能创业。

这倒是真的，不过我们有主权财富基金。

谢天谢地。

这句话的好几个意思都说得很准。

药物发现确实是我觉得最酷的应用之一。我等不及想用 AI 生成的药了。我年纪也大了，皮肤越来越差；每次喝啤酒，第二天都难受。把能吃的 AI 生成药都给我吧。我想活得久一点，也想健康地生活。

我觉得可能，但 FDA 审批等因素会让它还要等一阵子。现在 AI 辅助药物设计已经有很多惊人进展，有太多有意思的成果了。

谢谢你邀请我，聊得很开心。