AI 融资、IPO 预期与裁员政治：Jason Lemkin 和 Rory O’Driscoll 的讨论

Harry Stebbings 与 SaaStr 创始人 Jason Lemkin、Scale Venture Partners 投资人 Rory O’Driscoll 讨论 AI 融资、上市软件公司、芯片基础设施、潜在 IPO 及失业带来的政治问题。公司数据和交易细节以录制时的说法或报道形式呈现；市场及就业预测是观点，而非已经确定的结果。

Stebbings 先提到有关 Anthropic 正洽谈以超过 9000 亿美元估值融资 300 亿美元的报道，相比之下，报道中的 2 月估值为 3800 亿美元。他还提到 Andrej Karpathy 据称加入 Anthropic 的消息。嘉宾将融资当作一种可能性讨论；对话没有独立证实交易完成、条款或他的任职情况。

Lemkin 引用按报道价格估算约 18 倍的营收倍数，询问在如此规模下年度经常性收入倍数是否仍有意义。O’Driscoll 将其与较小非上市公司有时获得的更高倍数相比。这种比较取决于报道中的营收、增长和估值数字是否准确且具有可比性。

Lemkin 说，折现后的未来现金流最终必然重要，但他观察到增长型投资者经常使用营收倍数，没有充分调整毛利率较低的影响。他认为，如果 18 倍这一数字适用且利润率改善，那么相较早期投资，拟议的 Anthropic 融资可能显得有吸引力。这是有条件的投资判断，并非经过核实的价值评估。

O’Driscoll 认为，尽管大型快速增长公司规模很大，其营收倍数仍可能比年轻初创公司更低。他认为未来 IPO 很可能发生，但潜在上市仍不确定，也不能消除估值、融资或执行风险。Stebbings 询问，如果投资者认为价格有利，Anthropic 为什么会接受所说的估值。

O’Driscoll 估算，按 9000 亿美元估值融资 300 亿美元只涉及一小部分所有权，却可能增强资产负债表，以应对巨大的算力承诺。他说公司可能需要进一步融资，但不确定是否会在可能上市之前再次融资。这一稀释计算和未来融资需求都是他的假设。

Lemkin 对 Sam Altman 和 Dario Amodei 的融资方式提出自己的解读：他认为一人更努力推高价格，另一人可能更倾向快速、相对简单地完成交易。这些是他对个人动机的印象，并非对两位高管意图或任何融资谈判的独立核实。

嘉宾比较他们所了解的 Anthropic 与 OpenAI 正在考虑的融资结构。O’Driscoll 认为，现金到账时间及附带条件可能让融资标题金额产生误导。他们对条款的描述是对话中的说法，并不能确认投资已经完成。他更重视弄清实际可用现金有多少、何时到账。

Stebbings 引用 Salesforce CEO Marc Benioff 据报道的言论：Salesforce 将在 Anthropic token 上花费 3 亿美元，主要用于编程。Lemkin 估算，相当于每位工程师每年约 1.5 万至 2 万美元，占总雇用成本的比例不高。这一计算依赖所引用的支出和员工人数，嘉宾没有独立核实。

O’Driscoll 说，他的团队调查了约 40 家投资组合内外的公司，发现每位开发者每月 AI 平均支出约为 1200 至 1300 美元，中位数更低。他认为 Salesforce 的估算大致与之相符，同时指出重度用户之间差异很大。这项小规模调查只是一个例子，并非所有公司的代表性估计。

O’Driscoll 认为，模型供应商的估值部分取决于工程师和知识工作者支出中有多少转向 token。他以未来 token 营收达到 1 万亿美元为假设，估计这需要相对于工资总额而言相当大的支出。他的计算是基于假设的粗略情景，而非 Salesforce 当前支出所保证的预测。

他勾画了两种可能：如果支出维持在当前水平，一些预计市场规模可能被高估；如果公司使用量成倍增加，token 可能占据运营成本大得多的份额。Lemkin 提出反面情景：更好的模型和更高效的工作流可能减少完成同一任务所需的 token 数量。

Lemkin 说 SaaStr 有 21 个智能体，其中 3 个自主运行，两个人的直接 AI 成本每月约 2000 美元。他强调，这个数字不包括第三方应用和 Salesforce 内嵌的 token，因此不是整个工作流的全部成本。他的小团队只是一个案例，并非全市场基准。

Lemkin 描述 Klaviyo CEO Andrew Bialecki 向他解释，公司要求与产品相关的员工提交代码并使用 AI 或智能体。他说该公司使用自己的框架，并回忆 Bialecki 对 SaaStr 两个智能体每月约 257 美元直接成本的估计非常接近。这些是 Lemkin 对具体做法和成本的转述，并非独立核实的全公司结果。

嘉宾再次谈到规模：O’Driscoll 说，相对于研发开支，一笔很小的 token 账单可能几乎不起眼；而一些大型市场预测所要求的更高占比会对预算产生实质影响。他将这作为假设比较，并未证明达到该水平的支出会造成特定裁员。

谈到 Klaviyo，Lemkin 说自己对成熟软件公司的看法比 90 天前更乐观。他引用 Figma、Atlassian 和 Twilio 据报道的增长，认为部分现有企业仍有时间开发智能体产品。他对具体公司和未来股价表现的评估仍是个人观点。

不过，Lemkin 希望看到内部 AI 采用转化为客户愿意购买的产品的证据。在他看来，一家公司可能内部应用先进，却在面向外部客户时落后于初创公司。他推测优秀领导者可能在 2027 年前改善局面，但强调增长必须体现在业绩中，而不能只停留在叙事里。

O’Driscoll 同意，反弹并不意味着软件股会恢复 2021 年异常高的估值倍数。他认为，成熟公司的估值越来越取决于增长和现金流。他给出的估值区间只是示意性的观点，并非规则，也不是对任何具体股票将达到某一倍数的预测。

Stebbings 引用 Datadog 据报道首个 10 亿美元营收季度及超过 40 亿美元的年度经常性收入。嘉宾将这一表现视为软件公司在行业叙事困难时仍能增长的例子，同时区分经营业绩、股价和此前过热的估值。

转向 Figma，Stebbings 引用报道中的增长加速及 139% 净收入留存率；Lemkin 说自己在上一年年底卖出了持股。Lemkin 仍批评 Figma 的氛围编程产品，但承认自己低估了软件创建整体增加可能给公司带来的好处。

Lemkin 提到，他和 Stebbings 都投资了 WorkOS 和 RevenueCat；他认为这两家公司受益于软件开发增加。他认为，即使 Figma 最初进军应用生成的速度偏慢，它仍可通过在设计工作流内部应用 AI，为现有用户创造更多价值。这些是他的产品和投资观点。

O’Driscoll 询问，Lovable 等竞争对手是否可能将用户吸引到另一种设计流程中，让可运行原型替代初始设计稿。Lemkin 认为专业设计能力仍有限，但认为 Figma 错过了将设计直接转成生产原型的机会。他对错失营收的估计属于推测。

Stebbings 将这些业绩与 Wix 对比：他说 Wix 股价在回购后下跌了 45%，并引用有关 Base44 年度经常性收入达到 1.5 亿美元的报道。O’Driscoll 将市场反应解读为，尽管有新产品，投资者仍在质疑旧业务的增长。他的解读及所引用的数据未在讨论中独立核实。

Lemkin 认为，网站建设工具面临 AI 辅助建站及 Shopify 在电商领域带来的压力。他认为 Wix 和 Squarespace 对偏好它们的人仍有用，但对其他用户而言竞争更激烈。他对竞争对手前景的描述是个人评估，不能证明其业务必然走向终结。

O’Driscoll 说，即使新产品增长很快，相对于更大的公司整体规模，它最初也可能太小，无法推动总体增长率。但如果持续增长，随着时间推移就可能改变整体情况。这种可能性取决于留存、采用率和执行力，并不证明公司已经实现转型。

关于 Wix 的回购，O’Driscoll 认为，在股价进一步下跌前买入股票，可能消耗本可支持未来收购的资金。他对比了保留战略灵活性与短期支撑股价的选择。这是他基于所引股价变化作出的事后观点，并不代表他了解管理层的动机。

嘉宾讨论回购是否应抵消收购或股票薪酬造成的稀释。O’Driscoll 认为，价格和现金的其他用途应该决定是否回购。Lemkin 推测管理团队可能也想应对激进股东压力；他并未证实这是任何具名公司作出决定的原因。

O’Driscoll 为成熟软件企业概括了两条宽泛路线：优化现有较慢增长产品以产生现金，或保留资源用于重塑业务和收购。他指出，即使投资者曾支持回购，股价随后下跌也可能让这一决定受到批评。在他看来，管理层必须同时权衡价格和战略选择。

被问到讨论中的股票一年后是否会更高时，O’Driscoll 暂时回答是，但承认自己没有仔细研究客户流失。他从估计营收倍数和可能的营业利润率出发推理，随后承认营收和倍数都可能进一步下降。这是推测情景，并非投资建议。

Lemkin 预测，至少一家遭重挫的创始人领导型软件公司将成功把现有客户群与优秀 AI 产品结合起来。他设想一个专注团队开发出能与初创公司竞争的产品，并向已有客户销售。他无法预先确定哪家公司会成功，结果也存在不确定性。

Stebbings 引用 Nebius 的快速增长数据，询问这反映的是算力稀缺还是过度乐观。O’Driscoll 说，经济结果取决于需求能否持续领先供给：稀缺产能可能获得强劲回报，而充足产能可能使业务变成商品化业务。哪种情况发生都不确定。

O’Driscoll 转述了据称来自投资人 Gavin Baker 的观点：数据中心审批缓慢可能防止过多产能同时出现。他设想资本开支与 token 营收不匹配，再讨论建设放慢如何可能保持算力稀缺。他给出的数字是情景，而非产能将达到平衡的观察证据。

Lemkin 观察到，硬件、存储和网络公司似乎与 AI 基础设施一起受益，而传统软件表现落后。他说，在供给追赶需求的数年前做空繁荣周期很难，并表示按他的判断，没有看到短期崩盘的迹象。这是特定时点的看法，并不保证市场未来表现。

O’Driscoll 认为，基础设施支出持续下去，最终要求客户直接或通过软件公司购买足够多有用的 AI 服务。他认为，如果应用公司不能增长，对模型供应商的需求最终可能减弱。这是他的经济论点；未来支出和营收仍不确定。

Lemkin 询问嘉宾是否会在种子阶段投资新算力基础设施初创公司。O’Driscoll 描述了一支他喜欢但最终没有投资的团队，因为他担心在资本密集型繁荣已持续数年时再增加产能。创始人的回应让他重新考虑；他仍不知道当时的决定是否正确。

被问到如何向创始人提供反馈时，O’Driscoll 说，一次会面后通常清楚简短地拒绝即可；如果已经对交易做了大量工作，更详细的理由可能有帮助。他也会写下自己的结论，以便与之后的结果比较，从拒绝或差点完成的投资机会中学习。

Lemkin 同意，投资者只有了解得足够深入，能够说出真实原因时，详细反馈才最有用。如果只开过一次简短会议，长篇解释可能引发没有成效的争论。这种做法对双方的价值取决于投资者实际了解企业多少。

Stebbings 说，Cerebras 在上调价格区间后以 185 美元定价上市，首日上涨 68%。他询问这是否会为更多上市打开窗口。Lemkin 认为，这有利于同样受到投资者强劲需求支持的公司，但他不认为一次成功交易能为所有规模较小的软件公司打开上市窗口。

O’Driscoll 认为 Cerebras 是一个特殊案例：他称，这家半导体和推理公司恰好在 AI 算力需求增长时获得 OpenAI 作为重要客户。他指出，公司此前一次上市尝试没有完成。他对需求和公司前景的解读不能推广成其他上市公司的保证结果。

被问到是否会以 300 美元买入时，O’Driscoll 说可能不会。他引用自己对 IPO 首日大涨后历史回报的理解，并将公司的技术潜力与投资者支付的价格区分开来。他将历史规律作为自己的说法提出；讨论没有独立分析这一规律。

Stebbings 提到有关 SpaceX 可能于 6 月 12 日以 1.75 万亿美元估值上市、融资 750 亿美元的报道。O’Driscoll 说，节目录制时预期的 S-1 文件尚未提交，他没有看到文件。因此，日期、估值、发行规模和交易本身在这场对话中仍只是报道中的可能性，而非已确认结果。

O’Driscoll 预计招股文件会包含历史财务数据，并想知道它能对近期 AI 相关交易提供多少信息。他提到有关 xAI、Anthropic 和 Cursor 安排的报道，但嘉宾没有独立证实其状态或条款。他对未来文件可能包含内容的描述是预测，而不是对已读文件的解读。

他说，一家公司可以很有吸引力，但投资者仍可能对其当前财务状况和价格面临很大不确定性。他预计，有利市场中的热情可能支持上市，但提醒如果投资者转向关注现金流，情况可能改变。交易需求和未来披露内容都尚不清楚。

Lemkin 预计潜在 SpaceX 发行将引起散户强烈兴趣，并询问这是否会带来大幅上涨。O’Driscoll 指出，按报道中的起始估值和发行规模，股价上涨十倍比一只交易量小、流通股少的股票困难得多。两人讨论的都是假设的市场行为，并非实际发行结果。

O’Driscoll 描述，如果 IPO 很快达到机构投资者的目标价，他们可能如何卖出。他提到有关机构获配的传闻，但明确表示自己不知道事实，仅将其作为例子。他还回忆 Facebook 上市初期交易疲弱，以说明受人看好的公司也可能跌破发行价。

Lemkin 推测估值可能升至 5 万亿美元，Stebbings 则提出 3 万亿美元。O’Driscoll 提醒也有下跌的可能，后来表示他愿意押注首个月结束时估值低于 3 万亿美元。这些是嘉宾各自不同的打赌，不是事实或对未来估值的承诺。

O’Driscoll 再次提到 Facebook 的 IPO，警告不能认定热门故事一定会上涨。他认为在自己的情景中上涨更可能发生，但强调高定价留下了令人失望的空间。嘉宾的分歧体现出市场情绪、流通股供给和基本面的不确定性。

Stebbings 描述了一项报道中的提议：向 Y Combinator 某一期每家初创公司提供价值 200 万美元的 OpenAI token，以换取股权。嘉宾讨论这对初创公司估值和融资的可能影响，没有独立确认完整条款或额度是否可以转让。

O’Driscoll 认为，报道中的提议是吸引开发者的一种方式，并假设但没有确认这些 token 不可转让。他认为，这项好处可能降低部分成本，但未必能替代雇人所需的现金。Lemkin 则认为，额度可能降低早期初创公司的风险，并对估值形成上行压力。

嘉宾讨论，报道中的参考价格是否会锚定后续融资估值，以及初创公司是否可能减少现金融资或给投资者更少的股权。这些都是假设影响：对每家公司的价值取决于实际条款、token 使用量以及原本会花费多少。

Lemkin 提出，初创公司可以用 token 额度向客户提供慷慨的免费试用，把推理视作营销费用。O’Driscoll 同意，这不同于仅将额度用于工程开发或付费客户。经济效益仍取决于使用量、转化率和提议可能附带的限制。

O’Driscoll 指出，如果模型供应商赠送的产能原本可以出售，就存在机会成本。Lemkin 同意，如果产能原本闲置，权衡就会不同。嘉宾推测 OpenAI 与 Anthropic 的相对算力可用情况，但对话没有提供任何一家公司闲置产能的直接证据。

讨论转向涉及 Elon Musk 和 OpenAI 的诉讼结果报道。嘉宾对诉讼时效问题及陪审团的推理提出解读，但他们对私人审议过程的重构属于猜测。他们对上诉的预测和对当事人动机的看法是观点，而非经过核实的法律认定。

嘉宾讨论有关 Sam Altman 间接商业利益及 OpenAI 组织结构可能引发的问题。Lemkin 对一支风险投资基金、董事会知情情况和个人动机提出说法与猜测；O’Driscoll 提供不同解读。访谈没有独立证实这些指控、人事决定的原因或个人意图。

O’Driscoll 担心，随着行业领袖讨论风险、就业替代及成本上升，公众对 AI 的不安可能加剧。他提出的是自己对公众情绪的政治解读，不是民调证据，也不是对任何陪审团观点的经证实描述。Lemkin 对 Altman 的公众沟通方式持更正面的看法。

O’Driscoll 对比了一次毕业典礼观众过去对 ChatGPT 的热情，以及 Eric Schmidt 在另一场活动中据报道遭遇的负面反应。他将这些轶事视为情绪变化的迹象，而不是代表性测量。嘉宾引用多起科技公司裁员报道，并明确指出 LinkedIn 称其裁员是业务调整，而非 AI 造成。

Lemkin 认为，如果 AI 替代大量工人，科技公司最终可能有社会责任雇用更多人。O’Driscoll 对这一论点加以限定：结果取决于 AI 实际能替代多少工作，高管可能高估技术能力或裁员过度。他们的立场是预测和政策观点，并非已确定的劳动力市场结果。

O’Driscoll 说，如果出现大规模白领失业，可能需要重大的社会应对，但他个人怀疑最极端的预测。他警告，以 AI 为由宣布裁员可能产生政治后果。Lemkin 担心失业工人可能难以找到新工作；这是他的预测，并非对每位劳动者的调查结论。

临近结束时，Stebbings 转述一条标题，称 OpenAI 最快可能在周五提交 IPO 申请。O’Driscoll 明确表示，他不知道报道是否属实，只是在实时回应。他推测秘密提交申请可能意味着什么，而嘉宾一致认为需要等待进一步信息。

参与者最后指出，报道中的提交申请只会启动一个流程，也未必立即公开财务细节。这条新闻、任何上市的时间，以及整期讨论中的交易结果，在他们对话时仍未经证实。