Stratechery创始人深度对话：预警2029年大规模“芯片荒”，SaaS模式将终结，广告才是AI终极商业闭环

近日，Stratechery创始人、知名科技分析师Ben Thompson参与了一场深度对话。

在本次长达一个半小时的深度访谈中，Ben Thompson凭借其二十年的科技观察经验，围绕AI时代的算力瓶颈、商业模式演变以及科技巨头的护城河进行了犀利点评。

核心预警：TSMC的保守与2029年的芯片荒

作为聚合理论的提出者，Thompson对当前AI基础设施的建设速度表达了极大的担忧。他提出了一个核心观点：全球AI扩张的限制因素实际上是台积电的产能扩张速度。

Thompson指出，尽管市场需求巨大，但作为垄断者的台积电在扩产上表现得相当保守。这是因为晶圆厂（Fab）的风险极高，一旦产能过剩，巨额的折旧成本将摧毁利润率。

“晶圆厂99.9%的成本是折旧……台积电实际上表现得很理性。他们宁愿放弃潜在的长期收入，也不愿承担产能过剩的下行风险。”

这种保守策略导致了风险的错配。台积电将产能不足的风险转移给了英伟达、苹果和各大云厂商，而这些科技巨头面临的是“因算力不足而损失未来收入”的风险。

Thompson做出了一个惊人的预测：

“我认为我们在2029年左右将面临大规模的芯片短缺。”

他强调，目前的资本开支增长幅度（例如台积电从400亿增至600亿美元）仍不足以应对未来AI代理带来的指数级计算密度需求。

建议：他呼吁科技巨头（Hyperscalers）必须出于纯粹的经济动机——而非仅仅是地缘政治考量——去扶持英特尔（Intel）或三星，或者通过预付款等方式承担建厂风险，否则未来将被锁死在产能瓶颈中。

AI商业模式：为“广告”正名

市场普遍关注AI应用如何变现。与硅谷普遍厌恶广告的文化不同，Thompson坚定地认为广告是AI最有效的变现形式，尤其是对于像OpenAI这样拥有巨大流量但缺乏商业闭环的公司。

他反驳了“广告会影响AI答案质量”的观点，并引用了扎克伯格的一个深刻洞见：

“扎克伯格曾说，当今世界上最大、最成功的Agent（智能代理）实际上就是Facebook广告。”

Thompson解释道，Facebook的广告系统本质上就是一个自动化代理：商家输入预算和目标，系统自动寻找客户并交付结果，这正是Agent的终极形态。

对于OpenAI，他批评了目前基于对话上下文投放广告的尝试，认为这会引起用户反感。

“最好的广告模式不是基于你正在聊什么，而是基于对你这个人的全面了解（Profile）。谷歌在这方面拥有巨大优势，他们不需要在Gemini的对话框里塞广告，就可以利用Gemini的数据在YouTube或搜索中更精准地变现。”

科技巨头阅兵：谁在掉队？

Thompson对美国的五大科技巨头（The Big Five）进行了逐一点评，观点颇具冲击力：

Meta（最强执行力）：被认为是执行力最强的公司。尽管市场担心其庞大的资本开支，但Thompson认为Meta的广告模型被低估了，且其不仅拥有现金流，还通过开源模型构建基础设施。

“OpenAI对Facebook的威胁可能比对谷歌还要大，但Facebook显然正在花钱应对这一挑战。”

谷歌（混乱但具备韧性）：Thompson将谷歌比作一种生物结构。

“谷歌就像黏菌（Slime mold）……虽然看起来混乱、次优（Suboptimal），有很多多余的动作，但这种缺乏优化反而赋予了它极大的适应性和韧性。当它最终向你涌来时，你就完蛋了。”

Amazon（策略风险）：他对亚马逊在AI时代的芯片策略表示担忧。亚马逊习惯于在商品化市场中通过低成本胜出（如推出自研芯片Trainium），但在AI这种每一代性能都有巨大飞跃的领域，不使用最强的英伟达芯片可能会导致竞争力下降。

“这种低成本替代策略在性能趋于平缓的市场有效（2005-2025年），但在一个性能代际飞跃巨大的新市场中，这是否还能奏效？恐怕不行。”

Apple（平台困境）：硬件依然无敌，但软件和服务平台表现糟糕。

“苹果制造了伟大的产品，但却是糟糕的平台管理者（Terrible stewards of platforms）。”

未来展望：SaaS的终结与“现场”的价值

在谈及软件行业（SaaS）时，Thompson指出，如果AI导致企业雇员数量减少，那么基于“席位（per seat）”收费的SaaS商业模式将面临增长天花板。

最后，关于AI生成内容泛滥的未来，他认为稀缺性将重新定义价值：

“在一个内容无限的世界里，一切‘现场’（Live）的东西都会变得更有价值。 共同的经历、面对面的课堂、体育赛事，这些无法被AI个性化定制的共同体验，将是未来的溢价所在。”

以下是访谈正文：

对话人：
本·汤普森（Ben Thompson）：Stratechery创始人、知名科技分析师
约翰（John）： 采访者。

约翰：
本·汤普森是《Stratechery》的创始人和作者，这是科技界每个人都用来理解当下局势的通讯。他也是如今媒体界非常流行的付费通讯模式的先驱。多年来，他一直在中国台湾独自运营《Stratechery》。

本：
干杯。很高兴见到你。

约翰：
多年来，你经常谈论聚合理论，并且真正普及了这个观点，即前互联网时代，权力通常掌握在供应方手中，而在互联网上，由于边际成本动态等因素，权力将掌握在需求聚合者手中。所以Booking.com比任何连锁酒店都大得多，类似这样。Booking.com尤其有趣，因为他们聚合了所有酒店，但他们本身也被谷歌聚合。所以他们是谷歌最大的客户，即便他们也在另一端。我觉得Booking.com在科技界是一个被严重低估的成功故事。他们是一家欧洲公司，在很多方面都比较低调，但如果你在20年前在Booking.com和谷歌各投资1美元，你在Booking.com的股东身上赚的钱要多得多。我认为人们没有意识到这一点。这是一家经营得非常好的企业。我想说的是，聚合理论如何应用于AI？需要如何更新这个框架？

本：
某种程度上还有待观察。我的意思是，这是我自己内心最焦虑的辩论之一，也就是关于OpenAI未来的福利问题。几年前我曾提出，实际上OpenAI可以停止制作模型，仅凭ChatGPT就能成为世界上最有价值的公司之一。这是他们最有价值的资产。他们面临的部分问题是，这在2023年和2024年绝对成立。但他们从未真正围绕这个建立起商业模式。而且，我想，相当有名的是，至少从他们宣布要推出广告时我收到的所有推文来看，我已经为这个事实纠结了很长时间。我觉得这很有意思，我其实很想知道你的看法。在硅谷有一种心态，对广告持怀疑态度，人们已经把这种观点内化了，认为广告是坏的、邪恶的。你感觉到这一点了吗？

约翰：
我同意。有一种对广告下意识的怀疑。你看，我是YouTube Premium的订阅者。当我看到有人没有会员就看视频时，我会觉得，你在干什么？所以我理解这种下意识的反应。在某种程度上，Stripe有点像反广告的公司，我们是相反的货币化形式。但我不知道，我个人对此没什么意见。我认为这是一种非常有效的货币化形式，对某些产品非常有意义。所以我认为这只是萝卜青菜各有所爱。我觉得你和Stripe站在一边，你是持怀疑态度的。我认为广告非常棒，而且，你知道，我有点在为自己的观点背书。

本：
《Stratechery》获得了巨大的吸引力，就是因为我不讨厌广告，尽管我自己不是广告模式。

约翰：
没错。但你是付费模式。嗯，其实这很有趣。我实际上认为，这些年来我获得了很多关注，正是因为当别人都不讨论广告时，我却在讨论它，尽管它是科技领域最重要的商业模式。我回头看，我早期关于广告的所有文章都很糟糕。我根本不知道自己在说什么，但仅仅因为讨论了它，就很有帮助。广告的现实是，第一，如果你在做一个产品，像《Stratechery》非常幸运，它绝对是一种新模式，或者说一种新的互联网原生模式，因为我的订阅者遍布大约200个国家。我的市场实际上是整个世界。Stripe显然帮助实现了这一点。梵蒂冈也有几个，他们也在关注。我可以去查查，我敢打赌，我在梵蒂冈至少有一个订阅者。但我从中受益的是，我是社交媒体，特别是Twitter的巨大受益者。在早期，Twitter的好日子里，如果你愿意这么说的话，分享聪明的链接是有价值的。所以如果我是一个能定期提供让人们觉得变聪明的链接的人，他们就会分享、讨论、来回互动。这就解决了我的用户获取问题。是的。但现实是，对于内容，还有一点我之后会再提到，就是它是可谈论的东西。它是我们之间的共同点，我们可以读同样的东西，对它有自己的看法，并对其做出反应。我在Instagram上购买的产品，我不会去发帖谈论它，但它可能非常有价值。而且理论上，这些小企业或供应商，他们也有同样的机会，即把产品卖给全世界。他们只需要一种方式来告诉人们。作为一个从Instagram上买了太多产品的人，顺便说一句，搬回美国的好处之一就是Instagram的广告太棒了。我觉得它们在中国台湾已经很好了，但在美国要好得多。哦，这是生活在世界上最富裕国家的最好部分。广告，太棒了。我会想，这是什么原生内容？给我更多广告。顺便说一句，过去6个月Facebook非常乐意这么做。这些天广告很多。但我总能买到我从没想过的东西，甚至都不知道的东西。这很棒，太神奇了，对我这个消费者来说是一个真正的好处。当然我订阅了YouTube Premium，并且看不起那些没订阅的人，但能发现那些我不知道的、让生活更美好的东西。所以，作为用户，我受益了。作为一个富有的用户，我受益了。而对于世界上60亿人，他们中的大多数没有我可支配的收入，更不用说你和旧金山的其他人了，他们能获得和我一样的体验。所以对于AI来说，特别是当它提供成本如此高昂，免费产品远比付费产品差的时候，对他们来说，能够获得访问权是一个胜利。所以，对于一个相信AI让世界变得更美好的使命来说，不接受广告……

约翰：
不，我同意广告是一种有效的货币化方式。你认为消费级AI应用做广告的正确方式是什么？比如，ChatGPT刚刚宣布要做广告，他们正在做。

本：
不，他们把广告作为与答案完全分离的体验。

约翰：
不，这就是为什么它这么糟糕。这就是为什么我对他们如此失望。他们所做的是最省事、最简单的解决方案，基本上是横幅广告。

本：
是横幅广告，但它是基于对话上下文的。问题是，他们发布了他们的广告原则，对吧？"我们的广告不影响你的答案"。如果你用最可能的方式来定位广告，即基于对话上下文，我们会向你展示一个大致相关的广告。第一，你的市场小得多，因为你必须希望有人开始一个与你拥有的广告库存相匹配的对话。第二，你会陷入一种情况，如果广告与答案明显相关，就会引起用户对两者之间联系的怀疑。所以我更希望广告与答案无关。做到这一点的方法是，建立一个元风格的用户理解，向他们展示与他们相关的东西。就像在Instagram上，最好的Instagram广告和我浏览的内容完全无关，而是来自Meta对我广泛的理解。

约翰：
所以你是说，AI广告应该更像Facebook广告，而不是谷歌广告？现在，重点是做与提示相关的定向广告，而应该是分析用户，分析这个人是谁，他们的兴趣是什么？

本：
是的，我认为那样会更好。它会减少利益冲突，减少用户的不确定性。而且我认为，我不是搜索广告的最大粉丝，正因为它们效果太好了。我认为很多人对自然结果和广告之间有很多混淆，它们是相互蚕食的。为什么我必须在搜索广告中购买我自己的名字？因为其他人会……你会收割一个本可以是自然结果的广告点击，这没问题，搜索提供了很多价值。但挑战显然在于，在ChatGPT里，他们只有一个库存空间。

约翰：
对谷歌广告的辩护是，每个人都抱怨品牌搜索，你在为蚕食付费，但谷歌非常关注搜索质量，所以赞助列表本身也有一个排名，一个相关性排名。所以这就像黄页，你需要付费才能被列在黄页里。这没问题。我不是，再说一次，我是广告爱好者。我只是认为Meta的广告更有广泛价值，因为它们向我展示了我不知道我想要的东西。

本：
但如果AI应用要生成你的画像，这个画像会包含你所有对话的内容吗？

约翰：
这就是问题所在。所以Deus出来说，"哇，我不敢相信他们加了广告。我们不会这么做。" 这很搞笑，因为整个Gemini Deep Mind的体系，靠什么资助？

本：
当然。它由谷歌广告机器资助。这实际上可能是理想的模式。这其实很有趣。去年我其实在纽约。我当时正在见一个人，在共享办公室，或者走廊对面是一个对冲基金什么的。他们走过来，说："我是老读者了。你对我们的一个最糟糕的决定负有责任。" 我说："什么？" 他说："投钱给Twitter。" 我说："我从来没说过要投钱给Twitter。那一直是一家糟糕的公司。我都不再报道他们了，因为业务太差。" 然后我想起来是什么了。是他们收购MoPub的时候。我的理论是，我对Twitter广告的担忧一直是，它特别偏重文字。我认为文字不是广告的最佳界面。显然，视觉效果通常更好。还有一个姿态问题。如果我在Twitter上，我是准备好战斗的，我很投入，我在搜寻信息。如果我在Instagram上，看到广告的整个意义在于我并不真的在乎现在在看什么，我在消磨时间。你其实处于一个更好的姿态，像看电视一样，你可以吸收广告。而Twitter在这方面就不好。但是，因为Twitter至少理论上是基于兴趣的网络，它应该能够比理论上通过像素和SDK了解你更多。所以我对MoPub收购的理论是，我认为这是一笔很棒的收购，因为他们可以利用Twitter的信号，通过MoPub网络在其他应用中表现出来。现在Twitter无能，他们对MoPub什么都没做，把它卖给了苹果，苹果现在把MoPub写成了世界顶尖，但那是我的论点。我认为这也可以应用于AI。我认为对谷歌来说，理想的结果是他们永远不在Gemini里放广告，但通过在Gemini里做的事情了解你很多，然后通过YouTube、谷歌搜索和其他资产上的广告来变现。而OpenAI面临的挑战是，他们只有一个地方可以放广告库存，那就是ChatGPT。

约翰：
所以你是说，谷歌可以利用Gemini来改进其在谷歌所有资产上的广告定位，然后如果你想在Gemini里放广告，也许……

本：
我认为你永远不需要在Gemini里放广告。但如果你放了，你也肯定拥有谷歌从网络上收集到的你的画像，你可以……而且你不需要展示那些让用户感觉奇怪的广告，因为为什么要展示关于我正在问的问题的广告呢？

约翰：
但按照你刚才为谷歌描述的场景，会不会有同样的问题？比如，当定向太精准时，人们会担心Meta在听麦克风的阴谋论。你不觉得会有类似的问题吗？如果你用Gemini的数据来制作更好的广告，最终定向会太精准，人们会觉得奇怪？

本：
我认为这是一个虚构的担忧。不，它确实是。但人们确实有这种担忧。如果数据真的能实现这一点，那会是每个科技公司都乐于面对的"甜蜜的烦恼"。

约翰：
我明白了。这是当你有非常好的定向时，人们会说的事。我认为很多，说实话，我认为关于这类事情，存在很多口头偏好和实际偏好的差异。现实是，人们喜欢，即使是美国人也会想，你可以为Facebook付费，或者人们宁愿看到广告。我认为大多数人并不在乎。这在很多科技领域都是如此，这和你说的对广告的怀疑有关。这是一个精英圈子。华盛顿的监管者，每个人都在思考这些非常理论化的事情。

本：
这难道不也是横幅盲视的挑战之一吗？Instagram广告效果这么好，是因为它是一个图片流，向你展示图片。有些图片就像广告。所以这就像Facebook，对于AI应用，你在寻找答案，你不想看横幅广告。

约翰：
不，这是一个巨大的担忧。这是Meta/Facebook的一大讽刺之处，马克和每个人都讨厌苹果，原因有很多，我认为非常合理，但苹果把Facebook从自身手中拯救了出来。回想一下当年，记得Facebook平台吗？还有Facebook支付之类的东西。马克一直想建立一个平台。如果你只是一个应用，你就无法建立自己的平台。问题是，我认为基于广告的模式通常与平台模式不相容。平台的整个意义在于让其他东西发光，让其他东西浮现出来。你只是支撑结构，让其他东西接管。所以操作系统，理想情况下，重点在于其上运行的应用。当Facebook被迫不能成为一个平台，而只是一个应用时，突然间他们可以完全专注于成为一个广告公司。想想Facebook广告，即使在当年，也是信息流广告或故事广告。从字面上看，你的整个设备都是广告。但不知何故，它不是一个横幅，一个边缘的小东西。他们真的获得了用户的许可，可以接管你的整个设备，每5秒钟向你展示一个全屏广告。这太神奇了。是的。而他们是被苹果逼成这样的。

本：
好的，这让我想起了一个观点，我很好奇你的想法。那就是，很多时候，科技公司变得非常大，只是因为核心想法比创始人意识到的还要好。所以Meta是一家非常大的公司，因为他们有一个信息流，信息流变得非常大，他们沿途非常聪明，收购了Instagram，他们进行了令人难以置信的精准定向和良好的货币化，但结果是人们花了大量时间，很多人，你知道的，那个信息流的PV×Q，他们把它货币化得很好，这就是他们变得如此巨大的原因。英伟达也一样，结果GPU市场变得非常大，他们卖了很多GPU。所以，也许创始人，因为他们通常是高能量的人，想要有很多新想法，他们常常在考虑下一件事，第二幕或第三幕是什么，每个人都想发明AWS。但我很好奇你对这个想法的看法：一般来说，就是让核心业务变得非常大，而且顶部的数量级比你想象的要多。

约翰：
是的，我认为总是如此。而且我认为有时人们最终做出了他们本来不想做的东西，然后他们不断地往回推。我认为Meta是完美的例子。我的印象是，马克对广告不太感兴趣。他沿途有非常优秀的人帮他打造这些广告产品。我认为Meta因此受损，因为他没有站在最前线，去争取说广告是好的，广告对社会有益，它们是科技产生所有消费者剩余的驱动力。总统和街上的普通人用同样的搜索引擎，同样的AI，等等。那是因为广告……可能不是，总统可能用的是Palantir的搜索引擎之类的。是的，可能更糟。公平地说，谷歌已经落伍了。网上有太多垃圾。但特朗普会搜索吗？我不知道。这是个好问题。但他没有提出这个论点。我认为Meta因为未能提出这个论点而受损。然后你会得到诸如"我们要做元宇宙"、"我们要做XYZ"之类的东西，总是想回去，"我们要成为一个平台，成为一个平台"。而Meta是一家娱乐公司。我几年前就写过这个，我认为这是一个同时好又坏的判断。

本：
你还记得保罗·克鲁格曼那句名言吗？说互联网不会很大，或者是个传真机，因为人们没有多少有趣的话要说。我其实是为那句话辩护的，因为它实际上是真的。大多数人确实没有那么有趣的话要说。我提起那句名言是在2015年左右，说这是Meta长期潜力的根本限制因素。只要他们还认为自己是一家社交媒体公司，他们就会遇到一个问题，即随着时间的推移，他们的信息流会变得不够有趣。现在，从P2P内容到……嗯，如果我可以自夸的话，那是一个非常聪明的洞察。糟糕的洞察是我的建议，即他们需要更多地与专业内容创作者合作，比如资助Buzzfeed之类的网站，分享收入等等。用户生成内容。真正的答案是TikTok所做的，TikTok根本不是一个社交网络。它是一个聚合和YouTube之类的平台，同样的想法。像个性化的电视。是的，真正重要的是，这是一个人们纠结的关键点，相对数字，重要的是绝对数字。所以，如果你有数十亿或数万亿的内容，即使只有0.1%的内容是好的，也比你有100个内容但有10%的命中率要好。后者实际上更差，即使你的命中率更高。所以刺激大量创作，编写算法来捕捉好的内容，把它推上去，这实际上解决了保罗·克鲁格曼的传真机问题。Facebook对此措手不及。他们太固守自己作为社交网络的身份了，以至于让TikTok抢走了这么大一块。这是他们的盲点。

约翰：
有意思。我说了我的观点。所以，《Stratechery》在华盛顿特区被广泛阅读吗？

本：
是的，是的。有时候是令人欣慰的。当接到电话被征求意见，或者你得到某些回应，或者看到影响力时，感觉很棒。当被骂，人们对你生气时，就不那么令人欣慰了。但幸运的是，在网上成功的关键是我拥有很多的东西，那就是非常高水平的"不随和"。所以你可以随便骂我，我不会改变主意的。

约翰：
好的。但回到聚合理论如何适用于AI的问题。一个简单的观点可能是，AI应用是新的聚合者，因此巨大的经济价值将归属于它们，仅此而已。你也可以认为这在很多方面过于简单了，因为就像我们说的，Booking.com应该返回给你应该预订的酒店，但你对AI应用的商业动机期待会少一点，这是一个更抽象的技术，要以正确的方式插入所有的商业动机并非易事，你会提出各种反对意见。

本：
嗯，我认为广告模式可能是起步的方式，就像我刚才谈到的，是前倾与后仰的区别。广告与人类心理学紧密相连，和你所挖掘的东西、人们的反应、以及如何创造性地做某事有关。短期内，技术常常在消灭旧商业模式之前，先让它们变得更强大。所以你有像，突然之间你是一家报纸，我过去局限于我的地理区域，现在我可以触及全世界。是的。哦，等等，几年后，每个人都可以触及全世界。是的，我处于纯粹的竞争中，我完蛋了。这肯定是这个模式的一个担忧。如果你进入一个比如代理商务的世界，代理们只是购买正确的东西，我认为这也是驱动科技界对广告怀疑的一件事。科技界的人往往相当书呆子气，相当痴迷。他们会做大量研究来找到完全正确的东西。是的。为什么要让别人告诉我买什么，而我自己已经研究了两小时？没错。但如果这种痴迷的深入研究现在对每个人来说都轻而易举，因为AI在帮他们做呢？那么广告的功能在哪里？我认为这绝对是一个"当心你许的愿望"的情况，因为这当然意味着更多的透明度、更多的细节、更多的理解，听起来不错。它实际意味着的是完全竞争，这是一个非常残酷的游戏，可以摧毁整个类别。这在很多方面基本上就是报纸业发生的事。所以这是第一点。第二点，在这样的世界里，你必然锚定在任何可以衡量的规格或参数上。你有史蒂夫·乔布斯那句关于"速度和功耗"与产品感觉的古老格言，它们之间的交集是什么意思？它实际上是说，有些东西是无法衡量的，不能放到Excel表格里的。你交谈的每个人都承认这一点，说对，有些东西无法衡量。但它在实际中如何体现呢？只有被衡量的东西才重要。我认为这已经成为体育分析学的一个巨大问题，就是一个很好的例子。篮球是我最喜欢的运动，有很多因素影响赢球，但很难量化。棒球就非常可衡量。我确实认为有关键时刻表现之类的东西，我不知道是否被正确衡量了。但在篮球方面，毫无疑问，球队之间的互动方式、你的努力或进攻参与如何影响防守等等，这些是很难量化的。你看一次又一次，就拿我喜欢的达雷尔·莫雷来说，我认为他的球队没赢是有原因的。他们过度优化了，牺牲了其他一些问题。如果无法衡量，它们往往就会被贬低。在一个由AI中介一切的世界里，有多少无法被衡量的事物会被抛弃？因为我们最终得到的是非常功利主义的、没有灵魂的商品。在某些方面，这是一个有点傻的担忧。这听起来很傻，但我是一个人，我预计我长期会喜欢和偏好各种各样的人性化事物。

约翰：
但你也可以说，像电子商务聚合者亚马逊和其他公司，已经导致了相当匿名的制造商生产许多日常商品，亚马逊Basics那种东西，价格比以前低得多，但质量仍然很好。这难道不好吗？

本：
这就是你把我的广告论点甩回我脸上的地方，即实际上它提升了每个人的基准水平。对普通消费者来说，他们能接触到的商品种类，亚马逊Basics里没有灵魂，这没关系。每个人都回想说，哦，我60年代的洗衣机好多了。但那是真的，同时有洗衣机的人要少得多。所以我现在的论点正好相反，我可以留着让你来扮演另一边。

约翰：
没错。你可以切换立场。你提到了代理商务，我们显然非常投入于此，并在10月与OpenAI一起宣布了我们的消息。你认为代理商务会如何发展？

本：
我的意思是，你们自己的OpenAI发布和谷歌的发布之间的对比，我认为相当有趣，也说明了各家公司在追求什么。OpenAI想成为你做所有事情的地方。他们想成为聚合者。批评者可能会把他们比作网景。如果你是一个OpenAI的怀疑者，我认为更好的类比是AOL，他们想成为你可能做的一切事情的界面，一切都通过他们的渠道进行。而谷歌，就像他们相对于AOL一样，实际上是想让每个人都能装备自己，知道如果每个人都有能力，我们是最大的受益者，因为我们仍然在这方面汇聚了前端的流量需求。那么，这在商业方面具体如何体现呢？关于科技的有趣之处在于，我认为它不会体现在机票上，这是每个人的例子，大家都想不出比这更好的例子了。但AI会买什么？它会得到什么？我不知道。我认为人们会在购买决策中保留主动权。但话又说回来，我们有助手，无论是工作上的还是其他方面的，他们会做一些我们不一定参与的购买决策。我认为这是一个很好的预测指标，表明人们理想中的情况是，我真的需要知道吗？实际上，我对买什么纸巾有很强的想法。

约翰：
那正是我想说的，但一旦我设定了偏好，这可以被监控和自动执行吗？

本：
嗯，所以我不知道。这是一个非常不令人满意的答案，除了说它对广告之类的事情有很大影响，对未来商业模式是否可行，会有什么样的利润率，是否会出现完全竞争等等。

约翰：
好吧，让我试着向你提出我对代理商务的看法，很想听听你的评论。我认为一些怀疑是由人们描绘的一个非常遥远的终端状态引发的，即拥有大量代理自主权。比如，"帮我预订去日本的蜜月和所有活动"，这实际上没人会这么做。而实际上，你应该自下而上地从一些非常基础的构建块开始。第一步只是取代填写网页表单。那是个糟心的活动，没人喜欢。想象一下，你找到了你喜欢的冬衣，把网址复制到ChatGPT，说"请帮我买这个"。这比在一个你从未去过的网站上点来点去的体验要好得多。所以这只是代理代表你进行工具使用，每个人都可以创造这个。也许它会澄清，有多种颜色，你喜欢哪个？但它只是取代了填写表单字段。这顺便说一句是我非常乐观的一点，我称之为"即时UI"。

本：
没错。它是个更好的UI。

约翰：
对。所以这就像是第一级，是一个更好的UI来执行你想要的操作。好的。那么第二级是更好的发现和搜索。我们在电子商务中走到今天这一步还一直依赖基于关键词的搜索，这太疯狂了。基于关键词的搜索在你知道书名买书时效果很好。比如我想买这本特定的书。但对于一件冬衣，我不知道，我想要一件羽绒服，那叫什么？所以，你想能够说，"我在找一件夹克，这种类型的，我要去这个地方，会有这么冷。你知道，我喜欢这些款式之类的。" 所以第二步就是更好的搜索，能够用参数搜索，现有的搜索UI都不允许你指定你要去的地方的温度，来获得保暖度合适的夹克。但这对于夹克来说显然是核心要素之一。所以从我们的角度来看，更好的搜索UI就是第二级，我认为这已经在显现了。

本：
没错。在ChatGPT购买体验的早期使用中，我认为这是那些超酷的功能之一。

约翰：
然后第三级，我们还没真正看到的，是这个想法的再次体现，即用户的持久画像，能够预测他们的需求。没错。就像我希望能够在我浏览时固定我喜欢的东西，或者也许我可以分享我的浏览历史，或者也许我可以分享一个Pinterest板，里面有一些我喜欢的风格，"根据这些给我推荐一件好的保暖冬衣"，"这里是我的照片"，"基于这个"等等。

本：
嗯，我甚至有个更好的想法。想象一下，如果你在使用ChatGPT，大约是10月1日，有一个广告展示了一件很棒的冬衣，非常适合我。因为它一直在了解我的兴趣，它了解我所在的背景。我不是在搜索冬衣，因为我不擅长计划。天气会变冷，然后我会搜索冬衣。但如果它能预测到这一点，在我需要的时候，在合适的时间给我看广告呢？

约翰：
好吧，也许第四级就是那个。这正是我一直希望他们能构建的。这是我整个论点。这就是为什么他们这么晚了。如果他们两三年前就开始做广告产品，今年就该推出这个了。这在今天是可以做到的。这就是Meta广告啊。你需要多看些Reels。今年我买了更多我不需要的滑雪装备，就是因为它一直出现。我正在搬回威斯康星州，所以我在买房子用的东西。然后我看到那些滑雪板挂钩，我想那一定很棒，听起来很有用。它们还在盒子里呢，我确实该把它们挂起来。但没错，所以像横幅广告这类体验能做的事情是有限的，而搜索的事情则非常强大。但我很好奇你对第一级（仅仅是结账动作）、第二级（更好的搜索）和第三级（定义你自己的偏好嵌入空间）的看法。

本：
不，我完全同意这种方法。我只是觉得你低估了第三级已经被建立的程度。实际上，马克·扎克伯格在几季前的财报电话会议上说了一句我认为非常深刻的话：我们纠结于技术的定义，比如什么是代理？他说，实际上当今世界上最大、最成功的代理是Facebook广告。这正是正确的观点。Facebook广告，人们脑子里觉得你是要去设置人口统计和定向什么的。不，不，它非常自动。你做的就是说，获取一个客户的成本对我来说值10美元，我愿意最多花10美元，他们会以10美元的价格给你送来一个客户。是的，他们的利润率实际上会增加，因为他们会确保正好以10美元的价格送到。他们可以花更多钱，实际上赚更多钱。你得到了你想要的。我认为这在多大程度上已经非常强大了，我们还没有意识到。他们只是纠结于"我50%的广告有效，但我不知道是哪一半"。

约翰：
不，在Facebook上，它们全都有效。

本：
是的。

约翰：
我觉得会有一批非常成功的新公司在AI驱动的电子商务领域诞生。这感觉就像一个足够不同的产品空间。但你指的是零售商、商家，还是发现和需求方？不过也可能包括零售商。

本：
是的。我的意思是，我当然认为，我认为可能新的部分，也许就是你刚才谈到的，是这种真正的预期性。现在，回到Meta广告，令人惊奇的是，它帮助拥有非常专业产品的商家找到他们本来永远找不到的客户。但反过来，我需要一个非常专业的产品，如何找到它？我认为你之前提到过这一点。但这在多大程度上不只是即时性的？我需要这个具体的东西。我记得我需要一个服务器配件，一个安装这个路由器的机架配件，因为我有个多余的，我不想买个全新的东西什么的。我有这个多余的路由器，当然在澳大利亚有个人在Etsy上做3D打印，完美匹配这个，棒极了。我找到了这个随机的人，我确定他卖给我一个成本2美元的40美元零件，赚了很多钱。对他有好处。但如果一个AI应该能够预测到这种需求呢？所以不是"哦，我有需求，让我去找"。是的。而是"我知道你会需要这个，让我来获取它"。那会非常强大。

约翰：
公开市场显示，截至2026年1月，SAAS（软件即服务）模式已经终结。他们说得对吗？

本：
我认为可能是混合的。我认为美国商业的妙处之一，这也是我的一个理论，关于为什么欧洲人对数据隐私和监管如此热衷，是因为他们经常与欧洲公司打交道。是的。所以，我几年前在巴黎，当然是去旅游，去卢浮宫或别的博物馆。他们都有自己开发的注册系统，他们收集了那么多数据，他们就像，是的，你的年龄？你的宠物？它是什么颜色的？为什么需要知道所有这些信息？而且都是非标准的表格。这就是你需要AI来填写所有这些的地方。他们脑子里有个理论想法，如果我们捕获这些数据，它可能有用，所以他们在2000年代建立了这些内部系统，非常不安全。我使用它们时想，监管者在哪？谁能管管，这太荒谬了。所以我理解这种心态。美国公司不那样做。美国公司非常擅长，我认为美国商业文化的一大优势是理解，我个人也这么想。这就是我给的人生建议。人们，特别是年轻时，犯的最大错误是什么？他们关注自己的弱点。我必须改进我的弱点。不，你要做的是加倍下注你的优势。你会因此获得丰厚回报，然后你雇人来处理你的弱点，对吧？我是GTD系统的忠实信徒。很棒的书，《搞定》。即使你不用这个系统，这本书也真的很好。有很多很好的见解。有各种东西，如提醒文件等等。这是一个惊人的系统。我完全无法自己管理这个系统。所以有个Mac应用叫OmniFocus，完全围绕这个系统构建，我没有许可证。我的助手有许可证。我发短信给他事情，他的工作就是维护我的GTD文件，因为我做不来。我做什么？实际上我妻子非常优化。我每周写三篇文章，做一个采访，做三个播客。我所有的专注和精力都需要放在这上面。如果我做到了，那会赚很多钱，我可以花钱解决我所有其他问题。我认为美国商业在这方面做得很好。他们不在自己不擅长的事情上浪费时间和精力。他们加倍下注自己擅长的事，专注于上行空间，而不是他们的成本中心。

约翰：
可能是美国非常大的市场导致的结果。

本：
我也这么认为。还有竞争，在一个非常大的共同市场里。所以你没有，你回到报纸，他们有很多内部开发的东西。如果你是一个网络上的出版物，像我一样在互联网上，我靠评论大型科技公司赚钱。这可能是地球上竞争最激烈的市场，对吧？有很多人对大型科技公司有看法。所以你必须非常专注，考虑到这一点，这说明了从软件角度付费请人管理这些业务功能的持久价值。现在，有很多SaaS应用。不确定它们是否都严格必要，是否都物有所值。我认为人们谈论科技时，我可以说有"六大"。"六大"就是硅谷公司，基本上是千篇一律的风投模式，找这个创始人解决这个特定的商业案例，用SaaS商业模式。每个人都喜欢谈论改变世界。这其实是最可预测的事情。这就是为什么风投回报被压缩了，但同时也因为它们在引擎方面也非常可预测。一个很大的问题是它们都是基于席位的。任何基于席位的东西，有些东西，很可能席位会减少。如果替代品是更多的小规模产品，理想情况下，互联网总体上，写作或内容是一个很好的例子。过去，你想在大池塘里，大池塘里的每个人都能分一杯羹。如果你在康泰纳仕和他们的一本杂志工作，你生活得很好，即使你只写一点。今天，如果你想像成为内容生产者，我一直给人们建议。我说，你看，你不想和我在一个池塘里，对吧？比尔·西蒙斯就像第一个互联网体育作家。你不想在互联网上模仿比尔·西蒙斯，因为他先到了那里。你想做的是创造你自己的池塘。互联网使得创造百万个不同的池塘成为可能。所以你可以定义你自己的池塘，成为那个池塘里唯一的大鱼。这就是你成功的方式。如果AI使得这成为可能，我认为这是乐观的情况，AI使得不仅仅内容领域，而是所有类型的商业，都能有更多的小规模个体企业家或小团队，他们都不太适合由Salesforce驱动的基于席位的模式。所以可能会有回归自助服务的趋势，或者也许他们会自己动手，因为他们的需求没那么大。所以那是一个更大的结构性变化。但问题在于，说"企业会没事的"很容易。如果你消除了增长，那是个大问题。我认为这是所有通过人头增长来压缩的问题的最大根源，也就是增长本身。如果这些只是稳定的企业，却有着天文数字的基于股票的薪酬，而这些薪酬是建立在我们将会变得非常庞大的前提上的……

约翰：
我可以想到你对软件领域的两点批评，以及为什么所有东西都被抛售了。一是，每个人都会用Claude Code来自己内部重建版本，所以软件模式会减少。二是，实际上许多产品按席位定价，所以如果（客户公司）人头增长放缓或甚至萎缩……

本：
没错。第一点，Anthropic刚刚采用了Workday，这很有名。没错。所以我不认为，你知道，Claude是记录系统，那是那个类别。人们似乎并没有在短期内用Claude Code去重建一个记录系统。我们在Tribul也看到了这一点。我不认为有人会很快用Claude去编码那些记录系统之一。现在我们用Workday。我不知道如何评价第二点批评，但同样，对于一个非常广泛和深入的记录系统来说，很难论证它的业务比一两年之前有所削弱，对吧？

约翰：
但这也是我的观点。说它们会归零是错的。但如果假设是你挺好，但你不会无限增长下去。这种从被认为是成长型公司到稳定型公司的转变，我看到这就是估值被砍的原因，再加上整个薪酬结构。

本：
没错。你现在是按EPS而不是收入来估值了。所以，是的。

约翰：
我们能谈谈你的业务吗？当然。你是独立写作者模式的先驱。我认为你是最早的一批付费通讯之一。

本：
我也这么认为。有两个先行者值得一提。一个是在华尔街，有很长的传真通讯的历史，比如格兰特的。不同之处在于，那些非常昂贵，可触及的市场非常小。所以，《Stratechery》的不同之处在于它便宜得多，市场也大得多。另一个值得提的人，我认为是在我之前第一个这样做的人，否则我就认为我是第一个，是安德鲁·沙利文，他做过付费新闻。

约翰：
我不知道他做过付费新闻。

本：
他做了一年左右。问题是他全做错了。他完全做错了。他每天发50个帖子，对吧？关于无数不同的事情。他彻底 burnout 了，诸如此类。但那在当时很适合广告模式，因为你总是会回去看，总是有新东西，我确定他为《大西洋月刊》带来了巨大的流量，尤其是他在那里的时候。他后来独立了，相当成功。我想他大概赚了一百万美元左右。但那是一个漏洞百出的付费墙，比如超过35个帖子后就会遇到付费墙，有点像你在惩罚你最忠实的用户。而且很容易绕过。但是，他实际上在如何思考这个模式上给了我很大的启发，因为他被指责为失败者，因为他 burnout 然后放弃了。但我想，他赚了一百万美元，对吧？相当不错。我从一开始就想，想想这个心理。当我创办《Stratechery》时，他有无数可以写的想法，而我把自己限制在最多每周写两次。原因是，我心中已经有了订阅模式，当我增加付费模式时，我不想给人"我在拿走东西，现在你得付钱"的感觉。我想的是，"你这么喜欢它，如果你付钱，你可以得到更多"。所以我一直想让你付费是为了得到更多。我认为这在开始时可能更重要，因为这个模式是新的。你知道，我看的指标是那些在我没有发帖的日子里访问《Stratechery》的人，因为他们是那些希望我那天发了帖、然后失望离开的人。所以在这种情况下，通常付费墙会让遇到它的人失望。而在这种情况下，付费墙会消除他们的失望，因为他们现在可以得到他们想要的东西了。所以我想，如果我能捕获X%的这些访客，那就太好了。一天目标，一周目标，一个月目标，都没达到。结果是我认为它不会成功，我得回去教英语什么的。但它就是不断增长，不断增长，不断增长。6个月的时候，实际上达到了我的一年目标，1000个订阅者，1000个铁杆粉丝，你知道，是10万美元的年收入。

约翰：
花了多久到1000个订阅？

本：
六个月。好的。我发了个小帖子说，"嘿，模式成功了。我的一年目标是1000，现在已经达到了。" 这是我唯一一次订阅者数的阶跃变化。在接下来的24小时里，我增加了250个新订阅者。25%的增长。那些人是什么呢，是那些想成为订阅者，但不相信我这事能成、怕我倒闭卷款跑路的人。一旦他们意识到我不会跑路，他们就都订阅了。所以实际上我的指标是对的，但我没有正确计算人们的不确定性和对损失金钱的恐惧。所以我现在很感激，现在人们随时随地订阅东西，对吧？你知道，我当然可能会以《Stratechery》最为人知，但我同样对这个模式感到自豪，很多人靠做这个谋生。

约翰：
你认为这个模式能走多远？它的决定性特征似乎是解绑，比如30年前你可能在为一家出版物写作，而现在是与订阅者的直接关系，直接货币化，通常是付费的。当然也可能有一些广告支持的成分，但主要是付费。显然，Substack已经证明了这有非常广泛的适用性，但你认为这与传统媒体捆绑相比能走多远？

本：
我认为这里有几点很有意思。第一，我认为包括科技界人士在内的人们严重低估了互联网的巨大。当我宣布我的付费产品时，我收到的最大的反对意见来自风投，我不会说是谁，"爱你Ben，但在互联网上就是行不通"。还有我之前关于池塘的说法，我不知道我们是否已经触及了世界上可以建造的池塘数量的极限，你可以占据这些池塘。另一部分，关键的一点，AI在这里其实是一个重要因素，就是这个模式的关键在于你的成本。所以，正如技术让你能够触及所有人，你需要利用技术来保持你的成本非常非常低。所以最初几年，肯定只有我一个人。只要我能养活我的家人，我就很好。这就是传统媒体公司的问题所在。他们的成本结构不是互联网的成本结构。它们建立在高得多的收入基础上。有趣的是，谈论这个，因为很多这并不真的适用。就像我之前写了很多关于广告的文章，而我并不是广告业务。在这种情况下，我写了很多关于风投和高增长公司的文章，但我实际的业务是非常精品和小型、手工艺式的。

约翰：
没错。

本：
在这方面，这是一个非常重要的点：管理你的成本。如果你恰当地管理成本，那么可能性是无限的。但这同时也意味着有些东西不适合这个模式。比如传统的、需要六个月调查的新闻调查报道。它在这个模式下得不到很好的支持。支持它的是捆绑模式，有很多不同的写手聚集在一个出版物里。

约翰：
捆绑模式对每个参与者都有好处，但现在没人想成为其中一部分。电视是个经典例子。为什么我们有电视捆绑？因为在宾夕法尼亚，费城有个电视台，有阿勒格尼山脉，那里有很多城镇想接收费城的信号，但信号不好。所以他们联合起来，建个大塔接收信号，从那个塔拉实际电缆到他们所有的房子。整个有线电视就这样始于美国农村的小城镇，为了从大城市接收电视信号。然后特德·特纳出现了，他想我可以直接向这些塔广播，太棒了。你得到了这个模式，突然之间，但你有地理上的强制因素，你最终得到了所有这些拥有世界上最好商业模式的公司。每个人都付钱给他们，不管看不看你，他们赚了无数钱。一旦他们可以做些不同的事情，会发生什么？我可以直接流媒体播放。商业就是这样，就像是被迫进入游戏，从博弈论的角度来看是最优的，而一旦你可以离开，每个人都会离开，即使留下来是最好的。

本：
是的。

约翰：
所以我想知道，这如何应用到你的世界？因为理论上应该有捆绑存在。Substack应该成为一个捆绑。你应该可以付一笔钱得到所有东西。但你知道，我认为Substack犯了一个错误，澄清一下，我是Substack的超级粉丝。我之前有点生气，就是他们把自己定位为完全写手友好。我认为这是个错误，因为最终他们不可能做到写手友好，因为最写手友好的设置是在你自己的服务器上运行开源软件，那样没人能对你怎么样。而定义上，我以为你会说最写手友好的事是拥有一个蓬勃发展的消费者业务。但问题在于，他们最初的所有条款使得捆绑变得不可能，所有个体出版商拥有他们自己的订阅者，拥有他们自己的Stripe账户等等。

本：
但等等，科技界不是有一条很成熟的路吗？OpenTable一开始完全是餐厅的本地软件，然后他们在上面加了消费者发现层。Shopify一开始只是为商家提供解决方案，然后他们在上面加了Shop Pay这种面向消费者的网络层。是的。但即使是那些企业，Shop Pay部分很好，但不是业务的驱动力。它是一个很酷的部分，我喜欢它，但最终绝大多数的Shopify互动是我在Instagram上看到一个广告，然后点进去，点击Shop按钮，这很不可思议。但那样做使得Shopify对商家的吸引力大得多，因为你得到了Shop Pay网络。我怀疑那是业务的驱动力，我认为它是个锦上添花的东西。

约翰：
但Substack难道不能在上面加一个Substack Prime捆绑包吗？写手可以选择。问题是，那些会让捆绑包有价值的写手没有动力加入，因为他们直接向用户变现能赚更多。想象我在Substack上，Substack得给我多少额外收入，我才会拿每个订阅者每月付我的15美元，去换所有参与这个捆绑包的人给我的一个较小金额？所以他们必须真正地买通我加入，而与此同时，那些没有订阅者的写手当然会想加入。所以这就是为什么地理上的强制因素在我看来是可以解决的，我觉得现在是可以解决的。不，对不起，现在感觉是可以解决的。

本：
是的。我觉得一个反例是像Spotify这样的东西。Spotify可以说是互联网上最好的捆绑包。但他们之所以能够组装起这个捆绑包，是因为他们只需要和四个实体谈判。所以有趣的是，一方面这限制了Spotify的上升空间，因为这些实体能够从Spotify的收入中分走一大块。另一方面，这也是Spotify之所以可能的原因，因为他们只需要和四个谈判。是的。是的。而如果你试图和地球上的每一个艺术家谈判……当然，我得搞定泰勒·斯威夫特。好的，祝你好运。所有小鱼小虾会签约。音乐尤其独特，因为一首歌一旦出来，就成为目录的一部分，实际上人们只听目录里的旧歌。所以在这方面它是一个特别独特的行业。但那是一个形成的捆绑包。但我认为这是因为只有四个玩家。

约翰：
好的。你如何在写作《Stratechery》时使用AI？

本：
我认为它可能取代了我过去经常做的很多事情，就是更高效的谷歌搜索。我写的最有成就感的文章是我写一个通常不写的主题，然后来自那个行业的人说，哇，那写得太好了。因为你总是有冒名顶替综合症，"哦，但愿我没写错"。

约翰：
我没有冒名顶替综合症，但如果你在工作中，机制是什么？当你读到关于你自己的东西时，你会说"这完全错了"，然后你就不信任其他一切了。是的。

本：
我不想触发任何人的记忆丧失，所以我会……人们问我，我讨厌那个关于书的问题，"你读什么书？" 我读很多书，但非常有针对性。我读得非常快，有时我要写一篇文章，我知道有一本相关的书，我会在早上把整本书读完，把背景放进去。但总的来说，我真的想确保我完全理解我写的新领域。这也是为什么我有很大的竞争优势。我从初中就开始思考科技，我已经写了13年科技。是的。所以我已经做了很多准备工作，任何人从头开始都很难。所以我想深入研究一下。我是世界上最伟大的谷歌搜索者之一。我想我知道所有的参数和如何找到信息。所以我可以相当权威地说，谷歌搜索变差了。我不认为这是谷歌的错，我只是觉得就是更难了。有一件是谷歌的错，他们变得太偏向新鲜度了，所以你必须非常勤奋。但AI在这方面太不可思议了，对于了解背景，确保你理解一个问题的来龙去脉，事情是如何运作的。你可以查询，深入挖掘。所以这绝对是我目前的第一大用例。我不总是用，但有时我会让它……我喜欢ChatGPT，我输入BBedit作为集成。这也是我很烦的一点，对胡编乱造很敏感。"哦，这很棒。不，这不是我要问的。" 我希望它真正进去找到东西。所以我不用它来生成任何确切的内容。

约翰：
好的，所以是定向研究，然后批判？

本：
是的，这两大用例。

约翰：
你写了很多关于"台积电瓶颈"的观点，认为所有AI扩张的限制因素基本上就是台积电产能扩张的速度，因为绝大多数AI芯片都是在台积电制造的。现在看来，AI领域的一切有趣的事情，很大程度上都受限于芯片。但这不是必然的，也可能受限于电力等等。但现在受限于芯片，有很多人想快速扩张，AI实验室、英伟达等等。而台积电在扩张上更为保守。为什么会这样？为什么市场信号不让他们更快地建设晶圆厂产能？

本：
因为对晶圆厂的风险基本上比任何人都大。你花费数十亿、数百亿美元建一个晶圆厂，如果它没有被充分利用，如果你最终产能过剩，首先，所有这些成本都被锁定了。晶圆厂99.9%的成本是折旧，无论如何你都要支付折旧。所以晶圆厂可以极其赚钱。台积电的利润率比以往任何时候都高，但它们也可能很快陷入大麻烦。一旦建成，这些晶圆厂可以运行很长时间。所以过剩的产能会在未来几年压低价格。我们在内存行业一直看到这种情况。内存以周期性闻名。不管信不信，几年后我们会有太多的内存产能，因为现在太短缺了。美光刚宣布在新加坡建一个巨大的新晶圆厂。每个人都会这么做。为什么会发生在内存行业？内存有三个竞争对手，如果美光不做，SK海力士会做；如果SK海力士不做，三星会做。所以你有这样一种动态，健康的动态是晶圆厂自己更清楚，但他们控制不住自己，所以承担风险，建造这些晶圆厂。我们在逻辑芯片方面的问题是，台积电没有那种压力，所以他们实际上行为理性。台积电是在放弃潜在的长期收入。是的。但晶圆厂的下行风险太大了，他们不想承担这种风险。

约翰：
他们不能把风险转嫁给客户吗？比如"你将支付整个晶圆厂"？

本：
这可能是他们需要达到的目标。所以苹果在2010年代台积电大规模扩张时做了很多这种预付。他们可能需要在这方面做得更明确。但我认为更好的解决方案，对超大规模计算公司来说长期更便宜的方案，是做必要的事情让台积电变得更好。然后你就免费得到了它。是的，你不需要预付。所以存在这种风险，过度建设的风险。现在台积电把所有这些风险都转移给了超大规模计算公司、英伟达和苹果。他们之所以能这么做，是因为风险是"放弃的收入"。是的。是未来赚不到的钱。更糟糕的是，是四五年后赚不到的钱。现在每个公司在财报上怎么说？"我们本可以做得更多，但我们没有足够的供应。" 如果你认为现在很糟，为什么现在糟？ChatGPT出来了。每个超大规模计算公司开始疯狂投资。台积电做了什么？他们实际上同比减少了资本支出。连续两年，他们对ChatGPT时刻没有做出市场反应。现在他们去年增加到41，今年可能到60。但即使增加到60，增长百分比也低于去年。我认为在2029年我们将面临巨大的芯片短缺，特别是AI的计算密度要大得多。如果一个代理在做事情，它在有限时间内进行的计算量，远非我和我的谷歌搜索所能比拟的。而且我们还有CPU短缺。英特尔关闭了一些CPU工厂，对吧？所以整个半导体领域，我认为这是个很大的问题。长期以来，我们一直在想，怎么在地缘政治上找到台积电的替代品？事实是，这有点像捆绑问题。很难让公司买保险，尤其是当保险是，第一，每个人都想让别人去做，谁会去做牺牲？第二，可能不会发生，战争可能不会出现。第三，只要它不发生，去其他地方就是超级次优的，因为台积电更好。不只是他们的晶圆厂更好，他们的客户服务更好，他们有你需要的一切IP模块，他们有经验，你有现有关系。而且他们会惩罚你，因为他们有控制权，因为他们现在有这么大的需求，所以他们可以选择谁得到产能。人们害怕，他们不想去其他地方。那么我们怎么解决这个问题？我认为我本周甚至在《Stratechery》的首页上写了这个，基本上是我在更新里写的一样，就是有人需要介入。超大规模计算公司需要意识到，我认为一场巨大的紧缩即将到来。现在要靠他们让英特尔加速，让三星加速，形成一个可信的替代方案。理论上，你可以为了地缘政治原因或短缺而付费。不，地缘政治原因是免费的。我认为有巨大的经济原因这么做，即如果你现在不做，2029年你将放弃的所有收入。然后我们很乐意免费获得地缘政治保险。

约翰：
但如果台积电是最好的，与其扶持看起来很难的英特尔，答案不还是预付建造额外的晶圆厂吗？我们如何看待科技领域持续的运营成本，与预先投入一些钱永久解决问题？

本：
市场结构是个问题。你面对的是一个垄断者，不是说他们是个恶霸，他们非常好，实际上可以说他们没有像应该的那样大幅提价。但现实是，这个市场结构问题将影响超大规模计算公司。我认为他们最好解决这个结构问题，否则确保或克服这个问题的成本只会越来越高。

约翰：
这似乎是过去一两年你感觉最强烈的议题。

本：
我对Apple Vision Pro感觉也很强烈。

约翰：
好吧。你对Apple Vision Pro的看法是？

本：
他们终于展示了NBA比赛，然后他们不停地切换镜头。他们把2D电视制作技术应用到沉浸式技术上。就让我在场边看吧。

约翰：
我知道台积电瓶颈似乎更重要。

本：
可能吧。

约翰：
我有一些快速问答，也不一定快，就是一些不相关的问题。我来把它们连起来。

本：
太好了。

约翰：
既然AI存在了，学校应该如何处理作业？

本：
我认为他们应该整合它，可能应该进行线下考试。我是说，试图压制它是愚蠢的。我非常反对那些AI检测器，它们不管用，而且我可能特别敏感，因为显然我很多作品都在这些模型里。没有人，我的事是我不是MD用户，但我是世界上最大的分号用户。哦，不幸的是，模型似乎并没有真正吸收分号这点。我还没那么有影响力。但，是的，你想让孩子们使用它，因为谁能在未来的工作中最有效地使用AI，谁就会有很大的优势。所以可能会有一种回归，课堂上更重要。这是我一般对内容的看法。我认为在一个世界里，并非所有内容，但有些内容比以往任何时候都更有价值，因为AI是一种完美的个性化体验。你读的不一定是我读的。所以我们俩都读的东西实际上是有吸引力的，我对如何利用这一点让人们在长期受益非常感兴趣。你从学校能获得什么别处得不到的东西？我可以读笔记，读XYZ，但在课堂上参与讨论，真正互动，被推动思考这些事情。这听起来像是对学校可能是什么的美好理论描述，可能和现实相去甚远。但识别共同体验的东西将变得越来越有价值。

本：
共同的内容，共同的课堂时间，现场活动，共享的体验，因为任何个性化的东西都会被完全吞噬。

约翰：
体育队会比AI丰富的时代更有价值吗？

本：
所有现场的东西都变得更有价值。这是我在自己业务中思考很多的事情。每天有几万人读同样的东西。这实际上非常强大。做现场活动让人们聚在一起是可能的。我思考了很多关于社群的事情。我认为没人真正解决了围绕内容的社群问题，比如留言板或评论，总会有很坏的动态，少数人主导一切。没错。但如果我们在一个群聊里，你分享一篇有趣的文章，然后你们讨论它，那很棒。所以围绕这一点有很多我觉得非常有趣、我思考很多的事情。

约翰：
你对现在加密货币领域的情况怎么看？

本：
什么是加密货币？不，我一直是加密货币的捍卫者。只是因为数字稀缺性从根本上很有趣，在无限内容的世界里，它可能更有趣。我们以前以为已经有了无限内容，现在是有类固醇的无限内容。不只是60亿人类在打字，还有代理在不断地生成东西。在那个世界里，我认为加密货币作为真实性的标识将变得越来越重要。归根结底，我想要原作，不想要复制品。我对人类在似乎不可能存在价值的地方创造价值的能力感到乐观。我自己就是个专业的播客和内容创作者，并为此获得高额报酬。想象向一个担心自动化的农场主解释这个。

约翰：
说到这个，你提到现在《Stratechery》的大部分消费是音频形式而不是书面形式。

本：
据我所知，我不做统计，但超过一半的订阅者是订阅音频形式的。这很有意思。我添加播客功能，实际上是我开始自己开发软件的时候。我央求每个人支持付费播客，有专门的付费播客，有写作的，但没人做。所以，当然，我不得不雇工程师自己建，结果显然这是正确的做法。现在每个人都这么做了。不管怎样，这大概就是我的命。但是，人们很喜欢。有趣的是，我不确定这对我的业务有好处。

约翰：
为什么？

本：
好消息是，我认为它促进了留存，因为人们会积累邮件，感觉是很多工作，他们会说"我好久没读了，退订"。而他们只需消费七八分钟。问题是他们不分享。音频内容不会被分享。没错。我在下班回家的车上听，很棒，然后我再也不会想起它。

约翰：
没错。

本：
但这对我来说很棒，因为我可以第二天写同样的内容，你可以觉得"哇，很有洞察力的评论"，而不知道我昨天刚说过。是的。

约翰：
如果我们思考未来哪些行业会变得重要，比如AI建设，能源将是一个大问题，以及为即将上线的新数据中心供电的能力。这可能比芯片更严重的制约。

本：
我的意思是，我认为任何有能力真正建造东西的国家都处于有利位置。但话又说回来，反方论点，如果我可以从乐观的角度看，未来的挑战，有点逆末日论者的说法，实际上是创造新形式的价值，新的价值来源，以人类独特的方式。这定义上就是一种创新的故事。它是将资源从机器可以做的事情中解放出来，用于更高效的事情。它是一个能拉动这种创新的消费市场，使得写通讯或播客并为此付费成为可能。而实际的价值创造，使人之所以为人，并产生价值，我认为AI界的人们对此持怀疑态度，尽管我们90%的人从事农业，只有1%的人从事……不知为何这不会重演。如果你想乐观，那是美国一直擅长的事情。

约翰：
你对Stripe有什么反馈给我们？

本：
从哪里开始呢？我显然很难写Stripe，因为我不客观，我太早期了。我认为你们在2011年推出了计费API，这直接激发了我认为这个商业模式可行的想法。所以在那点上，大大的点赞。你没警告过我这点，我本该想到的。实际上你们有一个大问题，我最近刚遇到。

约翰：
哦，是吗？

本：
你们的A计划实施上，如果有人进来，如果我试图在一个A计划上加人，假设我有一个团队计划，这是你们使用A计划的方式，大公司想加个人，如果那次加人失败了，整个计划就会被取消。所以我们必须建立很多逻辑来独立处理这个问题。

约翰：
好的，这是个非常具体的问题。我们正面临有Bug的A计划订阅互动。好的，这是个好反馈。肯定还有更多，我得回去想想。但我确实认为，我们没有在这个领域谈论稳定币。我一直对微交易持怀疑态度，因为它回到了调查报道的问题。你不能只靠后端货币化来建立可持续的东西。唯一的方法是拥有一个非常大的市场，这就是YouTube。YouTube是一堆投机性的视频制作者，希望获得足够多的浏览量，让广告支付他们。YouTube规模如此之大，广告变现如此有效，所以行得通。对于文字内容或播客内容，没有这样的市场。人们会说，哦，为一篇文章付费。不，当你为我付费时，你是在为我的持续生产付费。我向你承诺我会每天写东西，你为那个承诺付费。你不是在为实际的内容付费。内容是那个承诺的副产品。AI和微交易的问题是，所有这些实验室付钱给世界各地的人们生成数据。如果你是个放射科医生，你每小时赚300美元。我看到一篇文章讲所有这些浮动比例，大家都在重复工作。这是因为每个人都觉得有差异化。我们显然需要某种数据生成的市场机制，从长远来看，这将取代我们从新闻企业那里获得的东西，这些企业比以往任何时候都更注定要失败。那么，如何生成像你直接为内容付费，然后AI可以获取它，你可以建立一个像YouTube那样的大市场，人们会投机性地做，相信他们会得到报酬，因为市场足够大？这是需要发生的。像很多事情一样，有巨大的鸿沟，我们如何从这里到那里？但我们拭目以待。我知道Cloudflare正在推动这件事。我们拭目以待。

约翰：
最后一个问题。你如何评价大型科技公司，比如五大巨头的执行力？

本：
好的。苹果传统上非常强大。他们的制造仍然令人惊叹。刚出的iPhone Air，我把闹钟关了，确保我把贪睡关了。有史以来最好的智能手机。

约翰：
真的？我从来没见过。

本：
哦，它很薄。

约翰：
电池续航好吗？

本：
足够好。

约翰：
那听起来像是不好。

本：
不，没问题。我今天忘了带外接电池，现在还撑得住。实际上我很喜欢它。听到他们可能不常规生产了，我很震惊。显然，苹果的软件已经变得相当粗糙。他们与开发者的关系，苹果的有趣之处在于，现实是，当涉及到平台时，你必须付出代价成为平台，那就是做出伟大的产品。所以苹果懂平台，他们做出了伟大的产品，但他们是平台的糟糕管理者。微软是个很好的平台管理者，但他们做不出好产品，所以他们从未获得拥有大平台的许可。这有点悲剧。但苹果是一家老公司，由经理人而非创始人驱动。也许，Siri变得这么糟显然非常糟糕。但归根结底，我们仍然需要设备。他们仍然比任何人都擅长。所以他们可能还好。谷歌，我一直最难理解谷歌，部分原因是我认为谷歌做了很多次优的事。几乎每件事我都觉得他们做得次优。但我认为，缺乏苹果那样的优化，实际上可能使他们成为所有科技公司中最有韧性的。因为他们从未如此精确地做他们应该做的事，他们有所有这些额外的虚饰，做各种科学项目。但由于他们的核心商业模式如此之好，产生如此多的现金，他们可以非常灵活。我开始欣赏这一点。所有在分析他们时让我沮丧的事情，实际上有这种隐藏的益处：韧性、力量和适应性。他们就像变形虫，如果他们朝你方向来，你可能会有大麻烦。他们可能需要很长时间才能到那里，但一旦到了，你就完蛋了。微软，我一直写微软写对了。每个人都，特别是在SaaS时代，所有公司都说，"微软糟透了，我们要做同类最佳的产品"。猜怎么着？硅谷的初创公司，他们想买所有同类最佳的产品，并且有能力把它们组合在一起。经营轮胎店的Joe不在乎，他只想要这东西能工作，能一起工作。如果所有东西都平庸，但能一起工作，那比同类最佳要好。一次又一次，这些公司增长，然后撞上微软这堵墙。这在AI时代会持续吗？这可能和之前SaaS的问题有关。他们的分销和在那里的权力仍然巨大。Meta可能是我经验中执行力最好的。你通常看到和公关或高管互动，他们运作得如此紧凑，这总是让我印象深刻。我认为，再次，我认为他们的广告模式被低估了。他们的诀窍是保持用户参与，这是整个事情运转的关键。他们在这方面做得不错。在ChatGPT上花的时间，就是没在Instagram上花的时间。我认为这是被低估的一个领域。我认为他们有点在赌，好吧，今天一切都好，但从长远来看，这是个基础设施游戏，我们有现金流来资助它，而OpenAI没有。我认为OpenAI可能对Facebook的威胁比对谷歌更大，这值得考虑。但Facebook显然在花钱应对。现在，亚马逊。有大量的晶圆产能和电力花在Tranium上，有人可能会想，花在其他芯片上会不会更好。但我们拭目以待。

约翰：
人们不是对Tranium芯片满意吗？

本：
亚马逊优化云计算的程度，我认为是被低估的。当你在一个商品市场运营时，有两种成功的方式，对吧？你可以有差异化的产品，收取高利润；或者你可以在商品市场拥有更低的成本结构，价格下限是市场价格，但你的成本结构比竞争对手低。那就是你赚取利润的地方。这就是亚马逊主导云的方式。他们的云比其他任何人的都优化得多。整个Nitro架构，他们构建一切的方式，自己做很多芯片，转向Graviton。我认为关于Graviton，他们的ARM CPU，谁是Graviton的头号客户？亚马逊自己。所以他们可以把所有负载移过去，优化它，构建所有软件库，然后以成本为基础提供给其他人。这就是他们试图用Tranium玩的剧本，长期来看Tranium的头号客户是亚马逊，然后他们为其他人开发所有能力，以更低价格吸引其他人，他们拥有结构性的成本优势。问题在于，当你在性能上趋于平稳时，这种方法才有效。亚马逊在2005年到2025年间执行了这个模式。当然，处理器在那段时间变得更快，但不像是80、90年代每一代都有巨大飞跃。在一个相对较新的市场，当每一代之间都有巨大飞跃，而他们有英伟达服务器时，这种方法还行得通吗？他们能有英伟达那么多吗？因为他们执行这个策略。

约翰：
本，谢谢你。

本：
谢谢。

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