Peter Thiel：The Coming Collapse No One Is Prepared For中文访谈文稿

Peter 曾经跟我说过一句非常精炼的话：“在一个变化如此之快的世界里，你能承担的最大风险，就是一点风险都不承担。”

他很难用几句话概括。他通过 PayPal 改变了金融，是 Facebook 的第一位外部投资人；他还支持了 Palantir——我相信，他们后来帮助寻找到了 Osama bin Laden。就科技投资而言，他几乎肯定是世界上最成功的人之一。

我不认为未来是固定的；真正重要的是能动性。我认为真正有效的，是那些独一无二的公司。你怎样从 0 到 1？有什么伟大的企业还没有人在建？还有那个问题：告诉我一件你认为是真的、但几乎没有人同意你的事。

Peter，欢迎回来，很高兴见到你。

[掌声]

你并不经常参加这种对谈，所以我们很感谢你来。而且每次你来都非常坦率，我们也很欣赏这一点——你在这里很合适。那就直接开始：你这次似乎没有参与今年的政治周期？

我想这是我们都想问的问题。你过去在政治上非常积极，也在 JD Vance 身上下了很大的注；他今天的表现也很令人印象深刻。可这一轮你为什么没有参与？这让我们很困惑，因为这些人明明就是“你的人”。

我们有多少时间？要聊两个小时吗？我不知道。我对此有很多互相冲突的想法。我仍然非常支持 Trump，也非常支持 JD，但我决定不再给政治活动捐钱。不过在其他方面，我仍然会尽可能支持他们。

我有一个偏悲观的想法：Trump 会赢，而且可能会以很大的优势赢，比上一次表现更好；但最后仍然会非常令人失望。原因是，选举永远是相对选择，可一个人当上总统之后，评价标准就变成绝对的了。

选举时你问的是：“你更喜欢 Trump 还是 Harris？”在这种相对比较里，人们可以有很多理由更反对 Harris，而不是更反对 Trump。说到底，现在好像也没有多少人真正“支持”谁，更多都是负面的选择。但一旦赢了，接下来就会出现大量买家后悔和失望。我大概预期会走这样一条弧线，所以这并不能让我特别有动力投入。

那你觉得胜率呢？

我觉得 Trump 略微占优，但基本上就是五五开。不过我有一个反常识看法：最后的结果可能不会接近。我甚至觉得未来两个月里，某一方可能会垮掉。因为从历史上看，大多数总统大选并没有那么接近，2016 和 2020 这种连续非常接近的选举反而是例外。

我认为这次真正奇怪的情况，是如果最后还是极其接近。要是非常接近，我非常确定 Kamala 会赢，因为他们会作弊——或者，你们想用更委婉的词，也可以说“fortify（加固）”选举——他们会偷走选票。要是结果很接近，我反而不太想参与；如果根本不接近，那也不需要我参与。

我们得小心这里用什么动词，免得 YouTube 把我们取消掉。你说“作弊”具体是多大程度？

我们可以说“fortify”，这个词安全一点。很多东西其实是在光天化日之下发生的：ballot harvesting（收集选票）、规则变化等等。我不觉得美国选举完全干净。

那你觉得应该怎么改？

如果看其他西方民主国家，有些做法其实很普通：把投票集中在一天，几乎没有缺席投票，所有事情都在这一天发生，而不是把过程拖成两个月。

还应该有更严格一些的 voter ID，确保投票的人确实有投票资格，并把选举日设成全国假日。这基本就是其他西方民主国家的常见做法。美国过去其实更接近这样，只是过去二三十年明显退化了；三四十年前，你通常在投票当天就能得到结果，后来这件事慢慢停止发生。

那我们反过来问：如果 Trump 当选，一两年之后发生什么，会让你说“我居然没有那么失望”？

这很难。我们面对的是一些极其困难的问题，我自己也不知道该怎么解决。比如美国现在有一个极其庞大的财政赤字。

如果一个政府能在不加税、也不造成 GDP 收缩的情况下，把赤字真正显著降下来，那会非常令人印象深刻。当然，如果你能得到很多 GDP 增长，也许可以通过增长解决一部分问题。但如果能在不加税的前提下真正压低赤字，我会觉得非常厉害。

另一个问题是，我觉得我们正在梦游般地走向 Armageddon。乌克兰战争，以及原字幕这里听写含混、上下文指向中东冲突的那场战争，都可能只是中国—台湾战争之前的热身。

如果 Trump 能找到办法阻止那场战争发生，那会非常了不起。如果未来四年里中美没有因为台湾走向战争，这本身就会比我现在的预期更好。

那就直接谈台湾。如果 Trump 打电话问你：美国到底应该不应该防卫台湾？在一个非常尖锐的情境下，你会建议为了避免第三次世界大战甚至核灾难，让中国接管台湾，还是认为美国应该保卫这样一个自由社会？

我想，台湾政策里大概有一件事情是做对了的：我们不告诉中国我们会怎么做。我们告诉他们的是：“我们不知道自己会怎么做；等你真的动手时，我们再决定。”这至少有一个优点——它可能确实是真话。

如果你把红线画得非常具体，比如画在原字幕听写为 “quoy Matsu” 的近海岛屿上——这里大意是指离中国大陆海岸非常近的岛屿——那就很难置信。反过来，如果你明确说“我们不会保卫台湾”，台湾可能马上就会被入侵。

所以我认为“不说清政策是什么”，甚至某种意义上“不形成一套可以被精确描述的政策”，反而可能是相对最好的办法。任何说得太精确的东西，都可能直接把局势推向战争。

可我问的是你本人相信什么。台湾值得为了它开战吗？这个小岛上的民主制度，值得冒战争风险吗？

如果你要我用一句最直接的话回答：按 Peter Thiel 的判断，它不值得第三次世界大战。当然，如果台湾被共产党接管，我仍然认为那会是非常灾难性的。两件事可以同时为真。

如果局势不断升级，世界会怎么分裂？中国、俄罗斯、伊朗会形成一个轴心吗？未来十年你的基准情景是什么？

我不知道军事上会发生什么。中国入侵台湾之后，也许美国会退让，也许会一路升级到核战争。更可能的是某种非常混乱的中间状态，类似乌克兰那种不上不下、长期拖延的局面。

但经济上发生什么，我觉得反而非常直接。俄罗斯和德国之间有一条 Nord Stream 管道；而美国和中国之间，在经济关系上相当于有“一百条 Nord Stream”。一旦台海开战，这些管道会一起爆掉。

大约一年前，我见过 TikTok 的 CEO。我当时给他的建议——也许今天我未必会这么直白地说——是：你不用太担心美国政府，我们太无能了，可能永远不会真正对 TikTok 做什么。但如果我是你，我仍然会把业务撤出中国，把电脑撤出来，把人撤出来，并且彻底把 TikTok 与 ByteDance 解耦。

因为台湾一旦遭到入侵，TikTok 会在 24 小时内被美国禁掉。如果你认为发生这件事的概率是五五开，而它一发生就会摧毁 TikTok 这个 franchise 100% 的价值，那你就不能把它当成一个小风险。

他怎么回应？

他说他们做过很多模拟，还研究过第一次世界大战和第二次世界大战期间，一些公司如何同时向交战双方做生意。

这听起来好像不太聪明。

他并没有反对我的分析框架。我总觉得，如果一个人基本接受了我的 frame，那会让我有点受宠若惊。所以在我看来，他当时显得完全够聪明。

我去年夏天看过你和 Bari Weiss 的一场对谈。你当时谈到企业应该认真考虑与中国脱钩。你有一句比喻，大概是“在货运列车前捡硬币”。你还记得吗？

企业与中国的“耦合”有很多种。有投资者去中国投资，有公司试图在中国国内竞争，也有人在中国建工厂、再把产品出口到西方。这几种情况不能混为一谈，过去的结果也不同。

我肯定不会投资一家试图在中国国内市场竞争的公司，我觉得那几乎是不可能的。甚至直接投资中国公司本身，我也认为现在相当棘手。

但“在中国建厂、向西方出口”这个模式确实曾经有效，而且是一笔巨大的套利。我大概九年前去过 Foxconn 工厂。那里的人每小时大概拿 1.5 到 2 美元，一天工作 12 个小时，住集体宿舍；原字幕描述的是上下铺和多人轮换睡床——你工作时别人睡你的床，反过来也一样。

看到那一幕，你会产生一种很奇怪的感觉：他们要么远远落后于我们，要么远远领先于我们。不管是哪一种，你都会意识到，把 iPhone 工厂简单搬回美国绝不是一件容易的事。我理解为什么那么多企业最后去了中国，也理解为什么形成了今天这种安排。

但如果只问“接下来会发生什么”，不做任何规范性判断，我的直觉很明确：脱钩会发生。

那会有多强的通胀效应？

大概会有明显通胀。当然，可能没有人们想象得那么严重。人们经常用两个国家之间的双边贸易来建模，可如果你真的要求把所有生产都搬回美国，那确实会贵得离谱；但你并不一定要这么做。

你可以把一部分生产转到越南、墨西哥之类的地方。世界上还有大约 50 亿人生活在平均收入低于中国的国家。因此，从美国政策角度看，一种“负和”的对华贸易政策，可能就是把贸易转移到别的国家：对美国有一点坏，对中国非常坏，对越南之类的国家却非常好。

那我们谈谈怎样避免冲突。Trump 似乎特别擅长和独裁者、威权领导人打交道，Kim Jong-un 看起来都挺喜欢他。我的意思甚至是把这当成一种超能力：他不害怕跟这些人说话，也能建立连接。那他有没有可能和 Xi 一起找到一条避免冲突的路？我们去年就坐在这里谈这件事，大家都觉得冲突会发生；如果所有人都这么认为，为什么还不能想办法让它别发生？

因为这不只取决于我们。中国对我们来说某种程度上就是一个黑箱。我们其实完全不知道中国内部的人究竟怎么想。

我更担心的是那种“修昔底德陷阱”的历史感：一个崛起中的强权面对一个既有强权，往往会走向冲突。第一次世界大战前的德意志帝国与英国是这样，雅典与斯巴达也是这样。崛起力量碰上既有力量，历史上经常出问题。

我甚至怀疑，这种历史叙事已经非常深地进入了中国的政治 DNA。所以真正要避免冲突，第一步也许不是说更多“大家都会好起来”的话，而是承认：中国自己可能已经认为这场冲突正在发生。

如果我们连“中国认为冲突已经发生”这一点都不愿承认，只是一遍遍说一些 happy talk，我觉得那反而是通向世界大战的配方。

我也不一定是在主张 happy talk。别人反而经常说我更鹰派。

我明白。一般来说，我也不确定 Trump 到底是不是应该去见北韩的独裁者；但更普遍地说，即使对方是非常糟糕的人，保持对话大多数时候还是好事。

美国和俄罗斯现在的关系就很奇怪。我觉得 Biden 政府里几乎没有任何人能够与俄罗斯方面维持哪怕一条幕后沟通渠道。Tucker Carlson 当然不算 Biden 政府派出去的使者。

如果一个人仅仅因为跟对方说话，就会被贴上某种标签、被政治上“处理”，那似乎还是比保持沟通更糟。没有沟通并不会让冲突消失。

我们换到技术。你经常谈过去那些以“技术”为名、最后却走偏的东西，也会拿 big data 之类当例子。那 AI 到底是什么？

这是个很大的问题。我一直有一段固定说法：我不喜欢 buzzword。machine learning、big data、cloud computing，还有“我要做一个 mobile app，把 cloud 带到……”——如果一句话只是把一串流行词连在一起，我的第一反应通常是尽快逃跑，因为那里面往往有非常严重的 groupthink。

很多年里，我甚至觉得 AI 是所有流行词里最糟的一个。它既可以指下一代计算机，也可以指上一代计算机，还可以指中间任何东西，什么都能往里面装。

如果把时间拨回 2010 年代，我觉得 AI 争论大致被两本“经典书”框住了。一边是 Nick Bostrom 2014 年的《Superintelligence》，里面的 AI 是某种超越人类、超级聪明的东西。

另一边可以看作 Kai-Fu Lee 2018 年《AI Superpowers》对 Bostrom 的一种“CCP 式反驳”：AI 主要会变成监控技术、人脸识别，中国会赢，因为中国在应用这类技术时没有那么多顾虑。

可如果看后来真正发生的事情——LLM、ChatGPT——它其实两边都不是。它是一种夹在中间的东西，而且讽刺的是，这恰恰更接近过去六七十年里人们对 AI 的传统定义：通过图灵测试。

图灵测试当然是一条有点模糊的线：一台计算机能够假装成人，或者至少能把你骗到以为你正在和一个人交流。即使承认这条线模糊，我仍然会说，ChatGPT 之前我们没有真正跨过去，ChatGPT 之后跨过去了。这非常、非常重要。

当然，这马上又带来一堆问题：它会补充人，还是替代人？它对劳动力市场意味着什么？你会因此挣得更多，还是更少？这些都还没有答案。

但更大的问题，其实是 Silicon Valley 一直很不擅长谈的：这对“做一个人”意味着什么？如果是 2022 年那个有点愚蠢的答案，我们会说，人之所以和其他动物不同，是因为我们擅长语言。三岁的人会说话，八十岁的人也会说话；我们沟通、互相讲故事，这似乎是人类最特别的东西。

所以当机器在语言上越过那条线时，我觉得这件事既极其重要，也极其令人失去方向感。

那如果把问题收窄成投资者的问题：怎么靠 AI 赚钱？

这就非常困惑了。我的很多直觉来自 1990 年代末，那是我个人形成世界观的时期。我总觉得，AI 在 2023、2024 年有点像 1999 年的互联网：它非常大、非常重要，会改变世界，但不是六个月，而是二十年。

同时，我们对商业结果会有大量灾难性的近似判断。哪些公司真正会赚钱？谁能形成垄断？谁有定价权？这些现在都极不清楚。

如果“attention is all you need（注意力就是你所需要的一切）”，而你又还没有进入某种后经济时代，那你至少应该注意到底是谁在赚钱。

在 AI 里，目前基本上只有一家公司在真正赚钱：Nvidia。它赚走了超过 100% 的利润，因为其他参与者加总起来是在亏钱。于是你至少要分析：到底应该做多 Nvidia，还是做空它？它现在的垄断是不是足够持久？

我自己很难判断，因为我身处 Silicon Valley，而我们很久没有认真做半导体了。所以在这个领域，我并没有什么特别可靠的直觉。

那我们把 AI 这个词拿掉，先把它叫“流程自动化”。假设 0.1 版本的 AI，大概有一个青少年水平的大脑，能做很多手工工作。世界有 80 亿人，如果因此额外有 10 亿人“没有必要工作”，政治和经济上会发生什么？

我不知道这次会不会真的不同。过去两百多年工业革命的历史，本来就是机器增加 GDP，把人从一些事情里释放出来，让他们去做更高生产率的事情。

19 世纪的 Luddites 也批评过工厂，说机器会把人替代掉，人会失业、没事可做。也许这一次 Luddites 终于是对的。我个人仍然对此相当怀疑，但我承认，AI 的收益到底落在哪里、损失又落在哪里，非常难搞清楚。

当然，人很容易拿新技术去服务自己的“hobby horse”。比如我自己反 Hollywood、反大学的那套老话：我觉得 AI 对生产那种“woke 的东西”相当擅长。

如果你想做一个不会被 AI 替代的成功演员，也许就得稍微更冒犯一点——可能有一点种族主义、有一点性别歧视，或者干脆特别好笑。那些完全标准化、可预测的人，反而更容易被替代。这是我带着挑衅意味说的。

大学里也类似。比如前 Harvard 校长 Claudine Gay 的抄袭争议。AI 可以无限生产那种我甚至不知道该怎么称呼的“woke papers”。而这类论文在 AI 出现前，本来就已经在互相重复、彼此像抄袭，因为所有人一直在反复说同一套话。AI 只是可以把这个区间彻底灌满。

当然，也可能只是我的 wishful thinking，因为这正好符合我的老偏见。我并不假装这是一个中立预测。

那你现在真正好奇、觉得“我必须多学一点”的技术领域是什么？

我总觉得，最好把“技术”落实到公司，而不是抽象地列技术清单。你问创新发生在哪里，在我们这个社会里——当然并非天经地义必须这样——大多数真正的创新发生在某一类相对小的公司里。

是很小的团队在真正把边界往外推。这正是我觉得 venture capital 最令人振奋的地方。当然，你不只是想要“创新”本身，还希望创新能变成好生意。

今天它似乎不太发生在大学，也不太发生在政府。过去并非一直如此。1940 年代的美国就像另一个国家：军方把科学家组织起来，在 Los Alamos 用三年半左右造出了原子弹。

当时《New York Times》后来有一种今天看起来非常“反自由意志主义”的社论口吻：如果把这些 prima donna 科学家放着不管，也许他们要花 50 年；军队告诉他们该做什么，结果三年半完成了。所以，这件事应该让那些认为政府什么都做不了的人闭嘴。

今天《New York Times》当然不会再用那种方式写社论。但那说明，美国曾经确实有过一种政府也能组织巨大技术项目的时期。

我仍然认为世界上相当疯狂的一部分创新还发生在美国。我们这些年也断断续续尝试在欧洲投很多项目，可能投得太多了。对投资者来说，欧洲是个很不错的度假地点，但这并不等于那里能持续诞生最有突破性的公司。

我自己也没有一个特别好的解释：为什么美国这么奇怪，居然到今天仍是人们做新东西最集中的地方之一。

那问题到底出在哪？如果回到五十年、七十年前大家对火箭、未来城市、技术进步的期待，美国后来为什么没有达到那个预期？是团队、组织、社会演化的问题吗？为什么我们越来越难组织起来，去完成那些看起来做不到的事情？当然也有 Elon 这种非常罕见的例外。

这个问题是 overdetermined 的，原因太多了。我一直有一个大框架：过去四五十年，我们处在“相对技术停滞”中。

我常用那句标语：“他们曾经答应给我们飞行汽车，结果我们得到的是 140 个字符。”这不是反 Twitter 或反 X；我过去甚至会加一个限定：至少 Twitter 曾经还是一家很不错的公司——一万个人不用做太多工作，整天抽大麻，某种程度上很像欧洲。后来这部分倒真的被纠正了。

但你也不是说完全没有创新。

对。并不是没有创新。我们在“bits（比特）”世界里有相当多进展：计算机、互联网、移动互联网、crypto、AI。

这些进步是真实的，只是集中在一个相对狭窄的锥形区域。真正慢下来的是“atoms（原子）”的世界。这个趋势我在 1980 年代末读 Stanford 本科时，回头看已经很明显了。几乎所有应用工程专业都像是坏主意：chemical engineering、mechanical engineering、aero/astro，尤其 nuclear engineering，几乎没人觉得那是一个有前途的方向。

从自由意志主义者的角度，你可以说“原子世界被监管到死了”。当然也有人会说，是因为低垂的果实都摘完了，后来本来就更难找到新东西。但我一直把“低垂果实摘完了”看成某种 baby boomer 的借口，用来掩盖那一代人的失败。

再往大处看，我觉得 20 世纪某个时刻，人们开始接受一个观念：并不是所有技术进步都天然是好事。两次世界大战，加上核武器的出现，逐渐把社会推向更厌恶风险的方向。

这不是一夜之间发生的。原子弹之后大约四分之一世纪，到 Woodstock 的时候，那种文化转向已经完成了。

Woodstock 和登月还是同一个夏天，对吧？

对，Woodstock 大概就在登月后三周。那差不多像个 tipping point。

[开玩笑] 进步停了，然后……sex 接管了？

[笑谈语气；原字幕此处词序明显破碎]

我们换个方向，聊美国国内经济。过去大概连续 14 个月，就业数字后续都向下修正；理论上修正应该随机向上或向下，但它们偏偏一直往下。当然，也许“什么都说明不了”。另外还有收益率曲线。你怎么看现在的美国经济？

很难精确判断。我怀疑我们离衰退已经很近了，而且我这样想有一阵子。之所以一直没有真正掉进去，很大程度上是因为政府支出实在太大。

2023 年 5 月时，对 2024 财年的赤字预测——也就是从 2023 年 10 月到 2024 年 9 月——大概是 1.5 到 1.6 万亿美元。最后实际赤字大概要比这个预测再高 4,000 亿美元。

原来的预测本身已经是一个很疯狂的赤字，结果还是低估了 4,000 亿。如果我们没有在经济周期的顶部再“找到”额外 4,000 亿美元去花，经济很可能早就非常摇晃了。

正常逻辑不是这样。你应该在衰退时扩大赤字，而不是在经济周期顶部就把赤字推到这种程度。

我们的问题可以粗略说成：债务太多，可持续增长太少。我总会把它绕回科技创新。也许一个经济体还有其他不靠科技、或者不靠密集型进步就增长的方法，但那些方法现在看起来也并没有真正摆在桌面上。所以系统卡得非常深。

如果回看过去 50 年，一个问题是：为什么大家没有更早意识到技术停滞？我觉得是因为有两次“一次性”的经济动作，暂时掩盖了技术增长不足。

第一次是 1980 年代 Reagan—Thatcher 式的动作：大幅减税、放松监管、允许很多公司兼并整合。它一次性把经济体做大了，但没有真正形成可持续复利，所以大概贡献了一个非常好的十年。

那是偏右翼、偏资本主义的一次动作。接着 1990 年代又有 Clinton—Blair 式的中左路线：更积极拥抱全球化。全球化提供了一个巨大的全球套利机会，当然也带来很多负外部性；但它同样是一招一次性的扩张办法。

现在这两招都不再可用。我不是说应该把全球化全部倒回去，也不是说应该疯狂加税；问题是，你已经无法再靠“更多全球化”或“更多减税”拿到下一轮增长。这不会成为下一次胜利。

所以我们必须想办法“back to the future”——重新找到真正能产生新增长的东西。

我们还有几个问题。你很早就怀疑 Ivy League 之类的机构没有很好完成它们的使命，所以你做了 Thiel Fellowship，让年轻人退学，给他们 10 万美元。我经常碰到这些 fellow，因为他们都有疯狂想法、会来找我做 angel investment。你从这件事里学到了什么？又有多少父母会因为孩子退学打电话骂你？

我学到了很多。老实说，大学比我刚开始做这件事时想象的还要糟得多。

我上周刚在 Yale 做了一场辩论，题目是“Resolved: higher education is a bubble”。我故意把问题表述成这样，因为这样我不需要回答所有人立刻会追问的另一个问题：“那替代方案是什么？年轻人到底该怎么办？”

我的回答是：不，那不是这场辩论。我不是你的 guidance counselor，也不是你的 career counselor。我不知道怎么替你解决人生问题。但如果某样东西是泡沫，你至少应该先做到一件事：别疯狂地继续加杠杆、继续往里面冲。

2000 年时，美国学生债务大概是 3,000 亿美元；现在已经接近 2 万亿美元。这是一个失控的增长过程。

如果按毕业 cohort 来看，变化更清楚。比如 1997 年大学毕业的人，12 年后当然还有人没还清学生贷款，但大多数人的本金总体是在下降。

我们 2010 年启动 Thiel Fellowship。到 2009 届时，一个拐点已经出现：如果看 2009 年毕业的人，再快进 12 年到 2021 年，中位数那个人欠的学生贷款反而比毕业时更多。

债务不是在下降，而是在以更快速度复利。这里面有一部分原因是全球金融危机：年轻人更难找到高薪工作，在学校待得更久；大学体系本身也一直在背景中恶化。

我觉得美国很多社会争论都被一种 baby boomer narrative 主导。也许 baby boomers 是最后一代“大学这条路真的普遍有效”的人。他们会说：“我当年靠自己打工就把大学读完了，为什么今天一个 18 岁的人不能这么做？”可今天的成本结构早就不一样了。

我猜，等 boomers “exit stage left” 以后，这个泡沫最终会结束。但如果我们能在他们完全退出舞台之前就把问题处理掉，当然更好。

政府是不是应该停止给学生贷款兜底？我理解学生贷款里 90% 以上的资本都来自联邦政府。只要学校得到 accreditation，学生就可以借政府的钱去读。

如果真是一个更自由市场的体系，underwriter 会问：你能不能毕业？毕业后能挣多少钱？这是不是一所好学校？你有没有机会找到好工作？然后市场决定要不要给你贷款、利率是多少。可现在政府直接提供资本，于是学费越来越贵，学校资格与学生未来收入之间的约束也越来越弱。

所以政府是不是应该退出学生贷款生意？

在这个问题上，我有些地方很右翼，有些地方又很左翼。偏左的那一面是：我确实觉得很多学生被坑了。所以到这个阶段，我支持某种比较广泛的学生债务减免。

那谁来买单？

不能只有纳税人。大学也应该承担，债券持有人也应该承担一部分损失。应该从这些端点里都拿一点，而不是把账单全部丢给普通纳税人。

如果减免完全由纳税人付款，而大学一点代价都不用付，那大学只会继续涨价，完全没有改革激励。

还有一个很疯狂的制度背景：2005 年，也就是 George W. Bush 任内，美国重写了破产规则，使学生贷款即使在个人破产时也不能正常免除。到你 65 岁，如果还没还完，甚至 Social Security 支票都可以被扣走。这个制度非常疯狂。

那是不是应该停止继续放贷，让联邦政府退出？

如果从我刚才的出发点开始——先承认很多学生债务应该被减免——那下一步就应该改革制度。改革以后，我们再看还有多少人愿意借钱给学生，也看大学自己到底能承担多少成本。

如果真变成完全自由市场，你觉得有多少大学会关门，因为再也没有这种学费融资？

我觉得整个体系会小很多，但未必需要大规模把学校彻底关掉。很多大学只是变得极其臃肿。

这有点像 Baumol's cost disease。比如 UCLA——我并不知道精确数字——今天的行政官僚人数可能是三四十年前的两到三倍。大量寄生性的职位逐渐累积起来。因此，完全存在很多更理性的办法把成本降回去。

只是，改革经常被描述得好像“如果减肥的唯一办法是砍掉一根拇指”，那当然是一种非常糟糕、非常困难的减肥方式。原字幕在这个比喻前后有明显听写破碎，但意思是：不要把真正的瘦身与自残式削减混为一谈。

最后一个问题。你长期合作过的三个人——Elon Musk、Mark Zuckerberg 和 Sam Altman——现在大概都是 AI / language model 领域最重要的人。你给他们排个名：谁会赢？

Peter 刚才说过，什么问题都可以问。

我说的是“任何问题都可以问”，可没说“任何问题我都会回答”。

但你说今天会非常诚实、非常坦率。

我已经非常诚实、非常坦率了。[笑] 如果一定要给个答案，我大概会说：我最后和谁聊过，我当时就最容易被谁说服。因为他们每个人都非常有说服力。

比如前阵子我跟 Elon 聊。他说得非常有说服力：Sam Altman 居然能够把 OpenAI 从 nonprofit 变成 for-profit，实在太荒谬了。这像一个骗局。如果所有人都被允许这么干，那所有人都会先建 nonprofit 再这么转；这理应完全违法，不应该被允许。

当时我听完觉得特别有道理。可是大约半小时以后，我又想：OpenAI 过去确实被那套荒唐的 nonprofit board 管得非常糟糕。经历过这么一回以后，应该不会有很多人再复制同样的组织结构。所以从“moral hazard（道德风险）”角度看，实际风险也许没有想象的大。

这就是我的问题：我和谁刚聊完，谁在那个瞬间都显得非常有说服力。

那模型层会不会最终商品化？你看到形成 monopoly 的路径吗？Zuckerberg 的方法又如何——他说自己落后了，而且 AI 不是 Meta 的核心业务，于是干脆 open source。那会成为赢家策略吗？

我还是回到那句话：“attention is all you need。”先别沉迷谁的模型故事，先注意谁真的在赚钱。现在是 Nvidia，是硬件、芯片这一层。这与我们过去 30 年科技行业最习惯关注的东西恰恰相反。

它们是不是赚了“120% 的利润”？

大意就是这样。其他人加总起来是在亏钱，因为大家都在花钱买计算资源。可能还有少数公司也在赚，比如 TSMC、ASML，但核心事实仍然是：Nvidia 一家公司把绝大部分经济利润吸走了。

当然，我必须加一个很大的限定。我一直觉得 AI 让人不舒服地接近 1999 年的泡沫状态，所以我们自己没有在这上面投特别多。我希望有更清晰的判断再投资。

但如果只问最简单、最笨却也最有用的问题——“谁会赚钱？”——那么一两年前回头看，Nvidia 显然是好买点。现在问题变成：它赚钱赚得已经太明显了，所有人都会试图在芯片端复制它。也许复制很容易，也许根本不容易，我不知道。

如果你真想搞明白 AI，最重要的问题可能不是 Meta，也不是 OpenAI 或其他模型公司，而是 Nvidia 和芯片。我们集体很难把注意力放到那里，本身就说明我们过去几十年是怎么被训练的。

Nvidia 是 1993 年创立的。我觉得那可能是最后一个“一个头脑正常的优秀学生还会选择 electrical engineering 而不是 computer science”的年份。1994 年 Netscape 起飞，从那之后，创办半导体公司就越来越像一个糟糕主意——其实 1993 年可能已经是糟糕主意了。

但这也给 Nvidia 留下了一个巨大好处：后来没有多少人会追着它做。1993 年之后，最有才华的人大都跑去软件，而不是继续创办半导体公司。

所以如果你问 Nvidia 的 monopoly power 有多强，我觉得相当强。原因恰恰就是我刚才讲的那段历史：我们这些人对芯片都知之甚少，也没有形成足够多的新竞争者。

但“attention is all you need”还有一个限定。你刚开始做演员、创业公司或一家新企业时，需要 attention，更多 attention 是好事；可到了某个点，attention 会变成世界上最糟糕的东西。

今年早些时候有一天，Nvidia 成了全球市值最大的公司。我认为那其实代表一个 phase transition。跨过那个点以后，它得到的注意力可能已经多到不再完全是好事——更多资本、更多竞争者、更多人都会盯着它的利润池。

最后收尾。你的思考方式很特别，也是很厉害的战略家。经历我们刚刚谈的这些，你对未来乐观吗？

我总会反对这个问题。我觉得极端乐观和极端悲观都是非常糟糕的态度，而且它们在某种意义上其实是同一件事。

极端悲观会说：“什么都做不了。”极端乐观会说：“未来会自己照顾好自己。”如果你一定要在乐观和悲观之间选，我大概宁愿你待在中间——轻微乐观，或者轻微悲观。

我真正相信的是 human agency，也就是事情取决于我们自己。未来不是你中了什么彩票，也不是一张星盘替你决定结果。我相信人类的能动性，而这其实是一条与“乐观—悲观”完全不同的轴。

这真是一个很好的收尾：极端乐观和极端悲观，都可能成为懒惰的借口。女士们先生们，为 Peter 鼓掌！

[掌声]

谢谢你，Peter。

谢谢。