从星舰回收到太空数据中心，看懂马斯克的算力帝国
在 AI 浪潮席卷全球的当下，如果你和我一样是坚定的 AI 多头，必然会看清这样一个现实：未来我们需要建设远超市场预期的庞大算力，而这些前沿模型的商业价值也将彻底颠覆人类的想象。
当地表顶尖算力与星辰大海的宏伟蓝图发生交汇，SpaceX 已经从单纯的航天企业蜕变为押注未来的最佳标的。在最敏锐的投资者眼中，锁定 SpaceX 就是在太空与 AI 的未来版图中占据绝对主动。
今天为大家带来一篇信息密度极高的对谈文稿。内容源自硅谷核心播客 BG2 的一期深度探讨，主持人 Brad Gerstner 邀请到了顶尖机构 Atreides Management 的 Gavin Baker 及其搭档 Andrew Fox，并联合 Altimeter 合伙人 Clark Tang，共同开启了一场关于科技与市场的认知碰撞。
在这篇经过精心编译的对谈中，这几位硅谷一线大咖深度拆解了 SpaceX 历史性估值背后的核心驱动力，探讨了前沿模型将如何重塑超级智能的竞争格局，并推演了庞大算力需求下的底层硬件博弈与宏观市场终局。接下来，让我们一起进入这场思想风暴。
Brad Gerstner： 我们要如何看待 SpaceX 的 IPO？其中的关键驱动因素是什么？外界对未来几年的发展做出了非常宏大的预测。所以我们需要拆解一下，帮大家理清思路。Anthropic 昨天发布了新模型。我想聊聊在迈向超级智能的竞争中，现在的赢家和输家分别是谁。我们目前的进展如何？我们从这次模型发布中学到了什么？
Clark Tang 上周在台湾参加了 Computex 和 GTC 大会，并与黄仁勋进行了交流。我们在那里得到了什么启发？GPU 和内存目前的状况如何？瓶颈在哪里？我们接下来该往哪里走？
首先，Gavin Baker，想请你谈谈 SpaceX 的 IPO。IPO 还有 2 天就要进行了。你是大股东，恭喜你。我们也是股东，并且也打算在这次 IPO 中继续买入。华尔街日报报道称，高盛等机构预测其 2028 年的营收将达到 1600 亿美元。我们知道此次 IPO 定价为每股 135 美元，估值达到 1.77 万亿美元。
当我们思考主要驱动因素时，这次 IPO 牵涉到太多复杂的变量。在拆解和简化这些复杂问题方面，没有人比你更在行。在接下来的几年里，你认为我们最应该关注的核心变量是什么？
Gavin Baker： 很高兴能来这里，谢谢你的邀请。我本来以为这期节目会叫 BGGB，但我们还是继续叫 BG2 吧。毕竟这是你的主场。
Brad Gerstner： 没关系，名字随时可以改。
Gavin Baker： 我认为大家应该关注两个关键的变量。我不会对这些变量的具体走向发表评论，但第一点与你们制作的一张图表有关。你在 X 上发过这张图吗？
Brad Gerstner： 是的，我之前发过，后来我们还补充了 xAI 新协议的数据。
Gavin Baker： Clark Tang 制作了一份非常出色的分析图表。数据显示，xAI 与 Google 在云计算方面达成的协议，其每吉瓦算力产生的营业利润高于 Anthropic，高于 Meta，高于 Google，也高于 OpenAI。实际上，他们与 Anthropic 的协议产生的营业利润可能也仅次于 Anthropic 自身。
你们的同事弗里达计算出第一期 Colossus 项目的内部收益率高达 55%。如果你能以 6% 到 8% 的利率借到钱，并将其投资于一个内部收益率高达 55% 的项目，就算我不是最精明的投资人，也知道这笔账非常划算。
因此，我认为最重要的两个变量之一，就是他们建设地面数据中心的速度。我们从黄仁勋那里得知，马斯克建设数据中心的速度比任何人都快，只用了 122 天。在这里，速度实际上就等于成本，因为你每天都在向电工和水管工支付薪水，这就是成本。现在，他们可以说是以全行业最高的回报率在将这些设施变现。大家都可以自己算算这笔账，但这是一个极其关键的变量。
第二个变量与我们的一张图表有关，虽然这张图表现在已经完全过时了。这其实非常不可思议。这张展示基于编程任务的帕累托曲线图表，大概是 10 天前制作的。但在制作完之后的 10 到 12 天里，我们就迎来了新的更新，甚至还有了 Fable 和最新的内部模型，这些进展简直疯狂。在短短 10 天内，我们可能需要把图表更新两次。
帕累托曲线展示的是，在给定的成本下你能获得多高的智能水平。我确实认为，所有的前沿模型收入最终都会向帕累托曲线靠拢。就编程领域而言，这张图表中令人印象深刻的是 Cursor 的 Composer 2 模型在帕累托曲线上占据了主导地位，或者说在极低的智能水平下，用极少的训练就达到了很好的效果。
我知道你非常了解 Cursor。你对他们的了解比我深得多。我的理解是，Cursor 和 Anthropic 拥有比任何人都多的专有编程数据词元，并且他们各自拥有的专有数据都超过了公共互联网上的总和。
所以 Cursor 使用了 Qwen 2.5 作为基础模型，加入了他们自己的私有数据，进行了一些强化学习和监督微调，得到了一个非常出色的模型。然后他们又在 Colossus 2 集群上花了 3 周时间，训练出了一个在 12 天前占据帕累托主导地位的 Composer 2.5 模型。
虽然这是在他们自己的测试基准上得出的结果，可能需要谨慎看待，但这表明 Cursor 的数据对于编程任务极具价值。如果使用强化学习将其训练到超越最优的水平，我认为这说明 xAI 和 SpaceX 旗下的 AI 业务有望在编程领域成为真正的实力玩家。
Brad Gerstner： 我认为有趣的一点是，我们在回答这个问题时，完全没有提到火箭发射。我们没有谈论 Starlink 或是通信业务。而直到 6 个月前，这些才是这家公司的核心业务。后来 xAI 融入进来了，Cursor 也加入了，然后他们宣布了这些协议。很显然，他正在我们的眼皮底下建立一个类似于 AWS 的庞大帝国。
现在我想问问 Andrew Fox。请为我们拆解一下这三大核心业务线。我们有通信和 Starlink 发射业务，有 AI 算力业务，稍后我还想回到你们刚刚提到的 xAI。但如果我们只看核心业务，无论是发射还是 Starlink，需要满足哪些前提条件，才能实现那些预期的数据？
Andrew Fox： 好的。我认为一切的基础是发射业务。这是 SpaceX 皇冠上的明珠。这是其他人真正缺乏的能力，特别是可回收性，以及即将实现的快速可回收性。
你需要相信这一点，才能认可 AI 领域的经济模型。正是这种能力，使得轨道算力除了能缓解我们面临的电力和芯片短缺之外，在经济上也变得极具吸引力。所以我认为，快速可回收性是我们主要关注的焦点。
马斯克经常谈论这一点，也就是让这些火箭的发射频率达到类似航空公司的水平。Gavin Baker 以前用过一个比喻，旧的火箭工业就像是你登上一架飞机，飞到加利福尼亚，下了飞机之后，这架飞机就爆炸了。
所以 SpaceX 最终想要实现的是，让星舰的两个层级重复飞行几十次，然后再进行改造。当你做到这一点时，你就把飞行器的成本摊销到了多次飞行中，这就是成本大幅下降的原因。但这绝非易事。
我认为公司已经明确表示，他们将在今年晚些时候尝试回收星舰的第二级。然后将其改造为可重复使用，在明年重新发射第二级，并从那里开始提升发射频率。但归根结底，降低发射成本是支撑所有其他业务的基础，也是使他们相对于传统企业极具吸引力的原因。
Brad Gerstner： 那么星舰会发射多少次呢？目前的预期是怎样的？在未来两三年内，发射频率会是每天一两次，还是每周每月？
Andrew Fox： 目前的预期是，我们将从去年的 160 多次发射，增加到未来几年的大几百次发射，并可能在随后的 3 年内达到数千次发射。
Brad Gerstner： 公司的愿景是数千次发射，这意味着每天要进行两到三次发射。请跟我们讲讲这会带来什么改变。我身处硅谷，在移动革命进行了 20 年后的今天，我甚至无法在沙丘路上保持通话顺畅。这简直太疯狂了，这会造成重大的商业问题。
所以我打算等 Starlink 推出移动服务后就换过去。请为我从宏观层面梳理一下。在未来两三年内，预计业务的很大一部分收入增长将来自于此。我的直觉是，这很大程度上是由手机直连卫星服务驱动的。请给我讲讲这里的经济模型。
Andrew Fox： 如果你看看目前已经覆盖的家庭比例，宽带业务仍处于非常早期的阶段。全球安装了 Starlink 的家庭比例不到 1%。所以我实际上认为宽带业务可以扩展到数亿个终端，拥有数亿用户。今天，如果他们能实现星舰的快速可回收，而且如果没有竞争的话，用户基数是有可能达到数亿的。
Brad Gerstner： 我们在这一行经常开玩笑说，未来是一个概率未知的分布状态。我看过马斯克完成许多艰难的任务，这确实是一项艰巨的任务。所以我认为他们成功实现快速可回收性是合理的预期。但我认为必须承认，无论是轨道算力、Starlink 还是手机直连服务，快速可回收性将解锁所有这些业务。
当我们看到华尔街日报上泄露的模型预测时，他们主要假设连接业务的收入将从 100 亿美元增长到 2028 年的 500 亿美元。我们是否认为这项业务能在未来 3 年内实现 5 倍增长？我认为答案是肯定的。
Gavin Baker： 我带着 Starlink 去旅行。我是一个重度游戏玩家，无论我在世界的哪个角落，Starlink 都是最好的网络连接。它是最快的，延迟也是最低的。一旦他们实现了快速可回收性，他们交付数据的成本也将是最低的。更好、更快、更便宜一直是一个制胜公式。因此，500 亿美元仅仅是全球电信市场 0.3% 的渗透率。
Brad Gerstner： Clark Tang，我想说过去 6 周最大的惊喜可能是马斯克达成了与 Anthropic 和 Google 的巨额协议。如果你看看几个月前的预测模型，收入主要来自 Starlink 和 xAI。但是将所有他擅长部署的算力整合起来，然后以高利润率转售，这个全新的业务类别之前并没有出现在很多人的预测中。
黄仁勋曾说马斯克是独一无二的。10 万张 GPU，那绝对是地球上最快的超级计算机。建造一台超级计算机通常需要 3 年的规划和 1 年的部署。而我们谈论的仅仅是 19 天。他确保供应、快速部署算力，并以极其高效的方式将其投入使用。请给我们讲讲这部分。
Clark Tang： 完全正确。我们能非常明显地感受到建设这些站点投入了巨大的工程量。大家总是谈论 Google 构建 TPU 并将其卖给 Anthropic。我认为这里的动态非常相似，马斯克能够获取电力，比任何人都快地建设站点，并且现在能够将其在未来巨大的 AI 市场中变现。
他能够以极具吸引力的融资利率来为这些交易提供资金。这些优势会随着时间的推移不断累积。实际上，他们通过高价出售这种基础设施，获得了比该领域其他玩家更好的变现能力。Google 显然在为 SpaceX 的这种算力支付巨额溢价。
Brad Gerstner： Andrew Fox，你刚才提到的一点我认为非常重要，那就是为了获得太空算力的优先使用权，他们可能愿意为地面算力支付溢价。
Andrew Fox： 我认为其中确实包含这种考量。但归根结底，SpaceX 能够快速、连贯地部署算力，并且能够在一个地方集中部署大量可用算力。我认为这才是溢价的主要原因。但随着时间的推移，人们肯定会进军太空，所以支付一点看涨期权的费用也是合理的。
Brad Gerstner： 我们都在投资新兴云服务领域。这个桌面上有一个共识，那就是我们缺乏继续推动智能前沿发展所需的算力。一方面是正在构建这种能力的超大规模云服务商，另一方面是独立的 AI 云服务商。而现在，仅仅在几周内，这个领域就出现了一个巨头，那就是 SpaceX。
Gavin Baker，你认为他们能整合这个市场吗？马斯克具有获取供应和达成交易的独特能力，而且部署速度无人能及。
Gavin Baker： 在与 Google 达成协议后，他们现在将位列第四大超大规模云服务商。
Brad Gerstner： 这很疯狂，对吧？在 30 天内超越了许多公司，包括 Oracle。目前硅谷可能有多达 50 个新兴实验室正在获得融资。
Gavin Baker： 有一种观点认为数据中心只是商品。我不认同。就像马斯克能够从第一性原理出发重新设计火箭并使其可回收一样，他也从第一性原理设计了根本不同的数据中心。这就是他为什么能在 122 天内完成部署的原因。
Clark Tang： 现在可能只有两三个玩家能够真正可靠地设计电表后数据中心。
Brad Gerstner： 当 GPU 通电并更快售出时，每个人都会赚更多的钱。对于所有供应商来说，速度就是金钱。
那么我们是否必须拥有太空数据中心，才能对买入这次 IPO 充满热情？这与 Cursor 可能为 xAI 带来的变量有关。一旦你真正站上帕累托前沿，收入就会迅速增长。市场似乎确实存在大量对编程能力的需求。有观点认为编程可能是通往通用人工智能的最快路径。
Gavin Baker： 我不认为轨道算力是支撑此次 IPO 估值的必要条件，但它肯定很重要。也许我们达到超级智能的速度，会比我们实现轨道算力的速度更快。
Brad Gerstner： 关于轨道算力，我想请 Andrew Fox 或者 Clark Tang 从第一性原理出发为我们算算这笔账。
Andrew Fox： 我认为你可以只投资地面的 AI 业务，并仍然对其感到兴奋。按照他们将资源变现的速率，仅凭现有业务也能达到那些预期数据。对于轨道算力而言，关键是两级可回收性。这样每公斤的发射成本会显著下降，从大约 1500 美元下降到 250 美元甚至更低。
当你反推这些卫星的规格时，在太空部署算力大约需要每吉瓦 50 亿美元的资本支出。而在地面上建设，如今大约需要每吉瓦 200 亿到 250 亿美元。这是一个 5 倍的成本缩减。
Gavin Baker： 在地面上部署算力存在通胀预期，而在太空中，空间、电力和冷却实际上是免费的。只要可靠性和维护成本没有急剧恶化，这笔经济账就是成立的。
Brad Gerstner： 我们梳理了 Starlink 和地面数据中心，唯一没有谈论的是他们的模型。6 个月前，xAI 还在苦苦竞争。但在过去的几个月里，他们收购了 Cursor。
Cursor 拥有一支不可思议的团队，具备真正构建前沿级别模型的潜力，只是受制于算力。突然之间，他们获得了海量的算力用来训练。Gavin Baker，你认为这其中有多少收入将来自于真正由 Cursor 团队驱动的 xAI 核心业务？
Gavin Baker： 12 天前，Composer 2.5 占据了帕累托主导地位。现在拥有 1.5 万亿参数的 Grok 新模型正在训练中。Cursor 的数据被注入到预训练过程中。我认为当那个模型发布时，那将是一个非常重要的数据点。大家很容易对与 Anthropic 的交易感到兴奋，但被忽视的是，他们在构建前沿模型方面的能力已经大幅提升。
Brad Gerstner： 马斯克刚刚把这支团队整体并入了体系。他们拥有一种将算力变现的方式，这赋予了他们一种看涨期权，也就是将算力收回内部用于训练模型。我认为这是目前受到关注最少，但可能带来最大上行惊喜的地方。
Clark Tang，你认为业务中还有哪些被忽视或误解的地方？
Clark Tang： 过去几周证明了马斯克和他的团队能够极其高效地部署算力。他们以比任何人都大得多的规模引入了 Colossus 集群，并且似乎已经锁定了大量下一代芯片产能。
Brad Gerstner： 科技七巨头中没有任何一家能像他们那样迅速行动并调整业务。这是一种在大规模企业中极其罕见的企业家精神。
Gavin Baker： 如果你把 Anthropic、OpenAI 和 SpaceX 可能筹集的资金加起来，这只占科技七巨头市值的 1%。而且我想补充一点，这里的员工和投资者在过去 10 年里每 6 个月就有一次获得流动性的机会。这证明许多人选择继续持有，这绝对是前所未有的。
Brad Gerstner： 是的，这非常了不起。关于模型竞赛。Anthropic 昨天发布了带有安全机制的新版本 Fable。虽然它在所有基准测试中都达到了最先进的水平，但真正让它与众不同的是执行长时间运行任务的能力。
现在做这些快照式的基准测试已经没有太大意义了，因为如果我们让前沿模型运行足够长的时间，我们可以解决大多数问题。Gavin Baker，这种新类别的模型对于超级智能的竞赛意味着什么？
Gavin Baker： 我们目前其实不知道这些模型到底有多聪明，因为没有人让新模型连续运行 1 年。大家可以想象一下自动驾驶。一个永远不会分心、不会疲劳的系统肯定优于人类。Brad Gerstner，你能连续多久专注于一个话题深入思考？
Brad Gerstner： 呃，可能也就 1 个小时吧。
Gavin Baker： 仅仅 1 个小时，天哪。如果你能让一个超级智能连续思考整整 1 年，我们可能早就解决了很多棘手的问题。我对算力需求的看法比以前更加看好了。
Brad Gerstner： 今年进入市场的一个悬念是，提供廉价词元的开源模型是否正在追赶前沿？然而实际情况似乎相反。前沿模型捕获了绝大部分的收入。事实上，更多的算力允许前沿模型执行长时间任务，它们可能正在扩大领先优势。
Clark Tang： 绝大部分的经济价值可能会继续向前沿模型集中。事实上，今年所有的收入都集中在前沿模型上，因为每当发布新模型时，它都会解锁全新的用例。比如现在 Fable 模型在多智能体编排方面非常出色，可以深入推理很多复杂的假设。
Brad Gerstner： 这太惊人了。
Gavin Baker： 开源做得越好，其实对算力提供商就越有利，因为这会刺激更多的算力需求。
Clark Tang： 如果开源继续保持 6 个月的滞后，我们可能会看到更多的开源模型用于日常任务。这就是黄仁勋的论点，我们将进入模型路由时代。前沿模型擅长长时间运行的任务，所以获取了大量价值，但只要开源模型具备了这种能力，它们也会抢占很大一部分收入。
Brad Gerstner： 在 ASIC 领域，过去往往是 Nvidia 和 ASIC 之间的争论。
Clark Tang： 但如果你看看过去几年，Nvidia 极其出色地维持了市场份额。现在的趋势是 ASIC 越来越针对实际工作负载进行定制。不同的加速器适合不同的工作负载、客户和商业模式。
Gavin Baker： Nvidia 正在加速执行，继续超越竞争对手。只要我们还处于一个受限于瓦特的世界里，如果你使用 Nvidia 能获得更多的词元输出即收入，那么即使你用其他芯片省了点建厂的钱，你的总收入也会更少。
Brad Gerstner： 这也把我们拉回到了现实。推理阶段的算力和长时间运行的智能体将推动我们走向更多的资本支出。如果 2027 年的推理收入是 3000 亿美元，而在资本支出上花费了 1.5 万亿美元，这笔账算得过来吗？
Gavin Baker： 那么你认为这 3000 亿美元的毛利率会是多少？
Brad Gerstner： 大概 50% 吧。
Gavin Baker： 我认为这笔账是绝对成立的。因为 3000 亿这个数字太保守了。我们今年结束时推理收入就会远超 2000 亿美元。如果我们的收入轨迹是今年年底达到 2000 亿，并在 2029 年突破 1 万亿大关，那么这完全合理。而且我们要记住，一半的支出是用于训练下一代模型的。
Andrew Fox： 进入今年时，每个人都预期词元定价会通缩。但实际情况恰恰相反。一切都回到了供需关系上，需求远远超过了供给。
Clark Tang： 实际上，每吉瓦的变现意愿正在增加，现在所有增加的收入几乎都是纯利润流入。
Brad Gerstner： 最后，我们来做一个市场复盘。今年半导体板块起飞了，但市场也出现了巨大的分化。互联网和软件板块均有下跌。标普和纳斯达克的上涨其实是由 AI 和算力相关的公司拉动的。
对我们来说，因为价格已经上涨了这么多，加上对宏观背景的短期担忧，我们将原本的重仓回撤到了中低仓位。我们认为这可能是一个在通往更高高点途中的盘整期。Gavin Baker，你是如何管理投资组合的？
Gavin Baker： 市场是有季节性的。由于学生放暑假，过去 3 个夏天 AI 词元消耗都出现了季节性的放缓。但今年这也可能不发生，因为甚至连年轻学生都在疯狂使用多个智能体构建复杂的模型。但不管怎样，我认为有理由保持谨慎和深思熟虑。我们要时刻保持警惕。
Brad Gerstner： 在过去的 7 年里，科技七巨头的收入增加了 1 万亿美元，并在此过程中增加了 17 万亿美元的市值。而现在的预测是，仅仅在 SpaceX、Anthropic 和 OpenAI 这三家公司里，我们将在未来四到五年内再增加 1 万亿美元的收入。
道路肯定会有颠簸，但我们正在迈向更高的高点。这将改变全球 5% 到 15% 的 GDP。能够参与到这样激动人心的未来中来非常有趣。
Gavin Baker： 感谢你邀请我们，也感谢你通过信托账户所做的一切。在极早的年龄给予人们股权参与机会，对社会极其重要。也非常感谢我们机构之间的同事情谊，很少有人像我们一样做了成千上万小时的研究。
Brad Gerstner： 谢谢你们的到来。
Clark Tang 与 Andrew Fox： 谢谢。
(注：本文仅为观点分享，不构成任何投资建议。DYOR。)
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