特朗普政府AI沙皇David Sacks聊DeepSeek及美政府應對方向

專題：DeepSeek為何能震動全球AI圈

　　來源：寬街25號

　　All-In Podcast 是一檔由硅谷四位頂級風險投資人共同主持的播客節目，自2020年創立以來，迅速成為科技、經濟和政治領域的重要風向標。四位主持人分別是 Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Sacks 和 David Friedberg，他們不僅是投資界的資深人士，也在各自領域擁有豐富的創業經驗。

　　在最新一期（第133期）中，節目迎來了重量級嘉賓——Uber聯合創始人 Travis Kalanick。這一集圍繞中國AI公司 DeepSeek 的技術突破展開討論，同時延伸至中美科技競爭、AI行業未來格局以及相關投資趨勢。通過長達兩個多小時的深度對話，嘉賓們不僅剖析了 DeepSeek 的崛起，還探討了這一現象背后對全球科技產業的深遠影響。

　　在離開 Uber 后，Kalanick 投身於餐飲領域，創辦了 CloudKitchens，通過共享廚房模式重塑外賣行業。他的商業模式雖然備受爭議，但其創新能力和對行業痛點的精準把握依然令人欽佩。

　　與他展開討論的還有 All-In Podcast 的常駐主持人之一 David Sacks。2024年12月5日，特朗普正式任命David Sacks為美國首任」人工智能與加密貨幣沙皇」，這一角色被賦予協調聯邦政府技術戰略的超級權力。作為PayPal黑幫成員、Craft Ventures創始合夥人，Sacks在硅谷的資本網絡深度遠超常人想象——其投資組合覆蓋OpenAI、SpaceX等35家獨角獸，管理資產規模達47億美元。而此刻，這位54歲的風險投資家正站在技術霸權與國家意志的交叉點。

　　在太平洋高地價值4300萬美元的豪宅中，Sacks通過加密視頻會議系統同時操控着三重身份：每周仍需主持All-In Podcast保持輿論影響力；繼續執掌Craft Ventures的新基金募資；更要主導白宮」星門計劃」——這項由軟銀、甲骨文共同參與的5000億美元AI基建項目，被外界視為數字時代的」曼哈頓工程」。這種公私界限的模糊性，恰恰體現了特朗普政府」商人治國」的核心理念。

　　深度求索（DeepSeek）的崛起：技術與市場的雙重衝擊

　　本期節目的核心議題是中國人工智能公司 DeepSeek 的最新技術突破。這家公司以其自主研發的 R1 模型在全球範圍內引起轟動。R1 模型在數學推理測試 MATH-500 中取得了 97.3% 的高準確率，與 OpenAI 的 o1 模型性能相當，但其開發成本僅為 600 萬美元，且僅使用了 2000 塊 Nvidia A100 芯片。相比之下，美國主流 AI 模型通常需要數萬塊 GPU 支持，這一差距讓嘉賓們感到震驚。

　　David Sacks 在節目中指出，這一案例表明，中國 AI 企業正在通過算法優化而非算力堆砌實現突破，這種策略不僅降低了研發成本，還規避了美國對高端芯片出口的限制。他認為，美國對華芯片禁運雖然短期內遏制了中國企業獲取頂尖硬件資源，但也間接推動了更高效算法的發展，從而削弱了美國在 AI 領域的技術壟斷地位。

　　Sacks在開場白中直言：「當Jason（指另一位主持人Jason Calacanis）給我看DeepSeek的公告時，我立刻讓團隊複覈了三次數據——用600萬美元訓練出碾壓o1的模型，這相當於用弓箭擊落了F35戰機。」 節目中披露的關鍵細節包括：

　　•硬件成本：2000塊NVIDIA A100芯片（注：節目錄制時美國已對該型號實施禁運），按2023年黑市價格估算約4800萬美元，但DeepSeek通過」殘次品芯片修復技術」將採購成本壓縮至2100萬美元

　　•能耗創新：採用液冷+余熱回收系統，使單卡訓練電耗降至行業平均值的37%，總能耗成本僅84萬美元

　　•數據革命：通過自研的」動態語料蒸餾算法」，從公開網絡數據中提取出價值相當於3.2萬億美元標註數據的訓練素材

　　Travis Kalanick補充道：「他們的成本結構讓我想起早期Uber——用算法把資產利用率做到極致，這在美國AI公司幾乎看不到。」

　　技術密碼：96個專家的量子糾纏

　　針對DeepSeek的MoE架構，Sacks展示了其團隊逆向工程的結果：

　　1．動態專家網絡：96個子模型並非固定組合，而是通過強化學習實時調整協作模式。當處理數學推理時，僅激活12個專家；而面對代碼生成時，則調用43個專家的協同輸出。

　　2．鏈式推理引擎：模型會將複雜問題拆解為256個微步驟，每個步驟生成10個候選方案並進行自我評分，最終選擇最優路徑。這種機制在MATH-500測試中將準確率提升了19個百分點。

　　3．硬件適配術：針對A100芯片的顯存限制，開發了」參數閃存」技術——將模型權重動態分配到顯存和DDR內存，使單卡可承載的參數量提升2.7倍。

　　Kalanick驚歎：「這就像用1998年的本田發動機造出了比特斯拉更快的新能源車。」

　　四位主持人對美國落后的原因展開激烈辯論：

　　•監管枷鎖：Sacks指出，OpenAI因聯邦數據隱私法規，無法像DeepSeek那樣自由使用Reddit、GitHub等平臺的公開數據，「我們花在合規審查上的錢比買GPU還多」

　　•資本慣性：Jason Calacanis披露，美國風投界有不成文規定——估值低於10億美元的AI公司不予考慮，導致大量專注算法優化的初創團隊難以融資

　　•人才錯配：David Friedberg提到，斯坦福AI實驗室近三年87%的畢業生選擇加入金融科技公司，「因為那里能提供比AI研究高4倍的起薪」

　　Sacks總結道：「當我們在玩資本軍備競賽時，他們正在打一場算法游擊戰。」

　　中美科技競爭：新加坡成為關鍵節點

　　一個引發熱烈討論的話題是 DeepSeek 如何通過新加坡子公司規避出口限制。Sacks 將這種策略稱為「新加坡后門」，並警告這可能成為未來中美科技競爭中的常見手段。數據顯示，DeepSeek 自推出 R1 模型后，不僅吸引了大量國際客户，還直接導致 Nvidia 單日市值蒸發 600 億美元。這一現象引發了關於美國芯片禁令有效性的廣泛質疑。

　　Kalanick 則從全球供應鏈角度提出更宏觀的看法。他認為，新加坡作為一個地緣政治中立且技術友好的國家，將在未來幾年成為連接中國與西方市場的重要樞紐。他預言，「新加坡-深圳」技術走廊可能會取代傳統硅谷-深圳模式，成為全球科技創新的新中心。

　　•芯片中轉：通過星港合資公司，將美國禁運芯片拆解為」民用組件」報關，在新加坡保税區重組為完整計算單元

　　•數據管道：利用新加坡的亞太數據中心樞紐地位，建立低延迟訓練鏈路——從深圳發送加密數據包，在新完成90%的計算后返送結果

　　•人才暗池：DeepSeek在新加坡國立大學設立」鏡像實驗室」，以合作名義調用美籍研究人員的智力資源

　　Kalanick警告：「這就像數字版的三明治漏洞（指冷戰時期蘇聯通過芬蘭獲取西方技術），未來18個月可能會有300家中國AI公司複製這種模式。」

　　AI沙皇對策：Sacks的五步絕殺

　　作為特朗普政府AI事務負責人，Sacks在節目中首次披露應對方案：

　　1．動態降級芯片：要求臺積電在出口芯片植入性能衰減程序，離開特定地理區域后算力每月下降8%

　　2．語料管制：將arXiv、GitHub等平臺的2500萬份技術文檔列入出口管制清單

　　3．算力期貨：建立國家戰略儲備，通過金融衍生品鎖定未來三年全球60%的AI芯片供應

　　4．人才迴流計劃：為返美工作的華裔AI研究員提供300%的税務減免

　　5.AI北約：要求盟友在2026年前清除數據中心內的所有中國AI模型

　　「這不是技術冷戰，「Sacks在節目結尾強調，「而是一場為人類思維定價權而戰的數字聖戰。」 

　　OpenAI 的豪賭與資本市場反應

　　節目還討論了OpenAI計劃融資400億美元以維持其技術領先地位的傳聞。據悉，這筆融資可能由軟銀領投，其中孫正義個人投資額或高達250億美元。Sacks對此表示擔憂，他認為，當中國企業以1%的成本實現同等性能時，OpenAI等依賴資本堆砌戰略的大型公司將面臨巨大壓力。

　　Friedberg 則從技術角度分析了 OpenAI 面臨的挑戰。他指出，當前大型語言模型（LLM）的發展已經進入瓶頸期，而 DeepSeek 等公司通過模塊化專家（MoE）架構實現性能提升的新方法可能會徹底改變遊戲規則。這意味着，以算力為導向的大規模模型訓練方式可能不再是未來發展的主流方向。

　　CloudKitchens 的 AI 實踐：餐飲行業的新革命

　　作為本期嘉賓，Kalanick 也分享了 CloudKitchens 在 AI 應用方面的新進展。他透露，公司正在利用 AI 優化選址決策，通過分析外賣平臺的數據流動，將廚房密度與配送效率之間的關聯模型準確率提升至 89%。此外，他還提到，公司正在測試廚房機器人，以進一步降低運營成本。他預計，通過這些技術改進，人力成本佔運營總成本的比例有望降至 15% 以下，從而顯著提升盈利能力。

　　這一案例讓主持人們意識到，AI 技術不僅僅是科技公司的專屬工具，它還可以被傳統行業用來解決長期存在的問題。Sacks 表示，「這就是為什麼我們需要關注那些將 AI 技術應用於實際場景的小型初創企業，而不是隻盯着那些估值數百億的大公司。」

　　美聯儲政策與科技投資：意想不到的聯繫

　　在討論當日美聯儲維持利率不變的決議時，Sacks 提出了一個有趣的觀點：如果 DeepSeek 等公司的技術能夠顯著降低 AI 應用成本，那麼這種「生產力革命」可能會緩解通脹壓力，從而促使美聯儲提前啟動降息周期。這一觀點得到了 Friedberg 的部分認同，他補充道，「歷史表明，每一次重大技術突破都會帶來生產效率的大幅提升，而這通常會對宏觀經濟產生深遠影響。」

　　這一分析不僅具有理論意義，還直接影響到了資本市場。據悉，在節目播出后的幾個小時內，納斯達克期貨指數出現明顯波動，這表明投資者正在重新評估 AI 技術突破對整體經濟環境的潛在影響。

　　總結：AI 行業權力結構正在重塑

　　無論是 DeepSeek 的技術突破還是中美科技競爭的新格局，都預示着全球 AI 行業正在經歷一場深刻變革。從嘉賓們的討論中，我們可以總結出三大趨勢：

　　首先，AI 行業正從「算力軍備競賽」轉向「算法效率戰爭」。DeepSeek 的成功表明，高效算法將成為未來競爭中的核心要素，而那些依賴硬件堆砌的大型公司可能需要重新審視其戰略。

　　其次，中美科技競爭正在催生新的地緣政治格局。新加坡等中立國家可能成為連接兩大經濟體的重要橋樑，同時也為其他國家提供了一種新的合作模式。

　　最后，資本市場正在重新調整對 AI 企業的估值邏輯。從 Sacks 和 Kalanick 的觀點來看，那些專注於實際應用場景的小型初創企業可能會迎來更多投資機會，而傳統 LLM 項目的估值則面臨下調壓力。

責任編輯：何俊熹