20VC 圆桌：AI 支出、模型竞争与软件收购

Harry Stebbings、Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 讨论企业 AI 支出、模型竞争、软件收购和风险融资。他们提到的公司数字、市场观点及预测都是录制时的评论，并非经过验证的财务结果或投资建议。

Stebbings 以 Brian Armstrong 对 Coinbase 的描述开场：AI 支出降低了 50%，用量却有所增加，其中包括使用开放模型。嘉宾将此作为成本优化的例子；讨论没有独立审计 Coinbase 的数字。

Lemkin 说，他重视这些数据，但厌倦了高管展示 AI 活动却没有证明业务增长。O’Driscoll 不同意因此轻视这个例子：他认为，一家非前沿企业展示如何管理迅速增长的账单，对普通企业尤其有参考价值。

O’Driscoll 认为，报告中的支出下降是对编码工具流行后支出急剧增加的回应。他预计首席财务官会要求团队检查类似成本，而 Lemkin 说，仅仅降低推理支出不一定能恢复公司的收入增长。

嘉宾询问，广泛的成本优化会如何影响前沿模型收入。O’Driscoll 明确表示，一家公司的支出降低 50%，并不意味着模型提供商的总收入会下降一半；但他预计竞争环境仍可能影响增长。

Lemkin 说，更大的问题是 token 支出增加是否带来可衡量的产品迭代速度、收入或生产率提升。他提到，一些投资组合公司希望继续投资 AI，但还无法清楚地将额外支出与相应改善联系起来。

O’Driscoll 认为，预期收益因企业而异：软件公司可能希望加快产品开发并提高收入，而制造商可能主要寻求节省成本。他预计，如果两者都没有出现，管理层就会质疑支出。

Lemkin 回忆，一家投资组合公司的董事会在批准大幅增加 token 支出前，要求提供投资回报依据。他根据自己的经验将其描述为从不受约束的实验转向更严格财务审查，而非基于调查得出的结论。

嘉宾区分了 token 数量与收入：较便宜的开放模型可能处理大部分用量，而价格更高的前沿模型仍可能获得大量收入。他们推测，如果提供商需要未来极高的收入才能收回成本，基础设施支出就会带来风险。

Stebbings 问 Lemkin 希望 CEO 展示什么。Lemkin 说，他希望看到 AI 为收入或利润率作出贡献的证据，同时承认 Coinbase 受到加密市场波动影响。O’Driscoll 同意软件企业面临展示增长加速的压力，但认为不能自动期待金融业务获得 AI 驱动的收入增长。

Stebbings 提到 Anthropic 指控中国模型开发者利用其输出进行蒸馏。O’Driscoll 将这项指控描述为反复提示并用回答训练模型。嘉宾讨论的是指控和可能的法律理论；讨论没有证明任何被点名公司实施了盗窃或违反合同。

O’Driscoll 指出，模型提供商主张对输出享有权利，与使用他人受版权保护作品训练模型的争议之间存在张力。他区分了可能的服务条款争议与其他潜在法律主张，但这段讨论是观点，并非责任认定。

嘉宾推测，美国提供商可能寻求政府限制据称从其输出中蒸馏的模型。O’Driscoll 和 Lemkin 对 Anthropic 可能的战略动机提出猜测；两人都没有提供证据证明存在协议、实际禁令或公司的私人意图。

Stebbings 认为限制可能变得更有可能，而 O’Driscoll 区分知识产权指控与国家安全问题。嘉宾讨论了假设性的关税、禁令和企业采购顾虑；这些情景并不是对已颁布规则的描述。

O’Driscoll 认为在美国境内运行开放权重可以减少某些顾虑，并说他不会据此支持禁令。他对安全性的宽泛保证属于个人观点：开放权重或本地托管本身不能证明所有安全风险都不存在。

被直接问及是否会禁止这些模型时，O’Driscoll 说不会，并认为应将被指控的不当行为与安全问题分开处理。Lemkin 认为美国经济和投资人高度暴露于 AI，并推测这可能推动政治层面对该行业的支持。

O’Driscoll 反驳说，保护模型价格可能使整个经济体使用 AI 的成本更高。他将其与假设限制计算机兼容产品的情况相比，并认为竞争可以让更多人受益于更便宜的技术。

Lemkin 描述模型市场从集中走向更激烈价格竞争的变化。两人对集中市场能否支持创新存在分歧：Lemkin 认为功能竞争可能带来短期好处，O’Driscoll 则支持开放竞争。

Stebbings 披露自己持有 Microsoft 股票，并询问近期股价下跌。O’Driscoll 认为公司面临自身 AI 产品及对合作伙伴依赖方面的问题；这些是他的竞争观点，不是买卖股票的建议。

Lemkin 说，自己对 Microsoft 复杂业务没有完整解释，但担心 Azure 增长放缓的指引。他认为公开市场要求强劲增长，并询问 AI 是否应推动云需求加速；他对市场预期的解读并非预测。

O’Driscoll 将 Microsoft 的云业务和对 OpenAI 的投资，与 Google 自身的模型产品作了对比。嘉宾笼统讨论了 Microsoft 的持股和商业安排，但没有确定当前合同细节或其未来价值。

嘉宾推测，如果 Anthropic 公开上市，其股价可能波动。对话没有确定 IPO 日期，关于时间和交易表现的讨论都是假设性的。

Stebbings 提到据报道 Kalshi 以 400 亿美元估值融资，并引用了 20 亿美元收入数字。嘉宾将其作为报道或所述数字讨论，而非独立验证的交易条款；讨论也没有确认 IPO。

Lemkin 部分从体育投注需求角度看待预测市场，O’Driscoll 则质疑公司能否很快达到更高估值。O’Driscoll 认为体育或金融产品可能带来增长，但指出市场规模和监管都存在不确定性。

O’Driscoll 认为，体育或金融结果投注可能比选举预测触及更广泛的用户。嘉宾讨论的是潜在市场观点，并不是说这些产品完全相同，也不是对任何活动进行法律上的赌博定性。

Stebbings 披露自己投资了 FOMO，并介绍了一款围绕股价涨跌建立头寸的产品。他的热情与这一利益有关，嘉宾对潜在市场扩张的讨论属于推测。

嘉宾询问 SpaceX 的波动是否可能影响其他 AI 相关公司的上市计划。他们认为市场状况可能影响时间安排，但不知道任何公司会推迟还是继续。讨论反映的是录制时的预期，而非已确认的上市计划。

O’Driscoll 说，Bending Spoons 预计在录制前后上市，并提及其收购的消费软件组合。他与 Stebbings 讨论约 200 亿美元的可能估值和收入倍数，均为估计；对话没有验证最终发行或定价。

O’Driscoll 质疑一组成熟消费产品获得的估值溢价，称其策略依靠涨价和成本优化。Lemkin 更乐观：他说，如果执行力持续，庞大的潜在收购清单可能支持增长。两种判断都有条件。

Lemkin 预测，一家 B2B 软件整合商可以收购拥有稳定客户的成熟产品，并改善留存和增长。O’Driscoll 同意可能存在收购机会，但两人都承认这一论点取决于能否找到合适资产并有效执行。

Lemkin 根据自己作为客户的体验批评 Marketo，提到可靠性、服务和价格问题，并设想收购者改善产品。这些是他的个人指称和假设性建议，并非对公司或其收入的独立验证。

O’Driscoll 提出搜索优化和事件管理领域的例子，认为收购方可以增加 AI 功能。他对具体交易、市场份额和估值的讨论反映的是自己的理解，并非已确认的交易数据。

Lemkin 认为，被收购的软件公司可能变得自满，需要能够迅速行动、承担责任的管理者。他的看法基于对投资组合公司和客户的经验，并非对每家私募股权支持企业的评估。

O’Driscoll 补充了一个重要区别：B2B 收购方可能需要创造新的 AI 收入，而不仅是削减成本或提高价格。这可能使运营任务比优化成熟消费产品更难。

两人讨论收购上市软件公司的价格和融资。所提报价只是举例，并非实际要约；他们对董事职责的评论是非正式观点，而不是对任何具体交易的法律结论。

嘉宾提到 PagerDuty 和 Asana 作为假设性的潜在收购目标，同时承认产品和竞争挑战。讨论中没有任何公司提出或宣布收购。

Stebbings 说，Chamath Palihapitiya 为 AI 软件公司 8090 融资 1.35 亿美元，并担任 CEO。O’Driscoll 对他在竞争激烈的市场中创业表示欢迎。融资和公司描述来自主持人的说法，此处没有独立验证。

Lemkin 说，根据自己一些失败投资的经历，他对富裕投资人在同时从事许多其他活动时担任初创公司 CEO 持怀疑态度。他明确承认存在例外；他对 Palihapitiya 时间投入的怀疑是推测，并非已确定的事实。

嘉宾转向 Stebbings 删除的一条帖子：他称拒绝投资一家预计年度经常性收入从 150 万美元增长至 500 万美元的公司。他说自己因为互动量低而删除帖子，并询问自己的判断是否错误。

O’Driscoll 说，在奖励极端 AI 增长的市场里，这样的增长可能更难融资，但并非不可能。他区分了对当前融资环境的判断和对创始人价值的判断，并呼吁投资人谨慎沟通。

Lemkin 说，创始人在融资前需要诚实反馈，而不是已经知道自己不会投资的人继续鼓励他们。O’Driscoll 同意，董事会应该讨论盈利或较小规模融资等选择，而不是让创始人遭遇原本可以避免的意外。

Lemkin 认为，收入从 150 万美元增长到 500 万美元仍可能造就一家重要公司，尤其是在支出高效的情况下，即便投资人可能很难接触。他举出的快速增长投资组合公司及收入，是他自己的说法，而非经过审计的比较。

O’Driscoll 同意早期增长较慢并不意味着不可能获得巨大结果，并以 Procore 为例。他说，创始人应了解当前融资环境并据此规划；嘉宾的看法并非普遍适用的融资规则。

最后的话题是拟议中的 Claude 与 Slack 集成。Lemkin 说，他尝试过但因所用方案无法访问，因此没有亲自评估。他描述了一个可能挑战传统软件的跨应用自主智能体情景，同时强调目前没有证据证明这一结果。

O’Driscoll 认为 Slack 是一个有趣的切入点，因为对话中包含人们实际如何工作的上下文。他同意捕获这些上下文可能有助于自动化，但称其只是切入点，不能证明对 Salesforce 或其他应用构成生存威胁。

Lemkin 推测，相对于 Anthropic 更广泛的目标，一些应用机会可能规模较小，因此未必得到持续关注。他对收入和重要性阈值的比较只是说明性的观点，并非经过确认的公司计划或财务指引。

嘉宾在结尾指出，超大型公司即使没有特别关注，也可能影响小公司。他们的讨论回到了一个反复出现的不确定问题：AI 采用是否创造可衡量的价值，以及竞争会如何改变经济模式。