特朗普政府AI沙皇David Sacks聊DeepSeek及美政府应对方向_新浪财经

　　来源：宽街25号

　　All-In Podcast 是一档由硅谷四位顶级风险投资人共同主持的播客节目，自2020年创立以来，迅速成为科技、经济和政治领域的重要风向标。四位主持人分别是 Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Sacks 和 David Friedberg，他们不仅是投资界的资深人士，也在各自领域拥有丰富的创业经验。

　　在最新一期（第133期）中，节目迎来了重量级嘉宾——Uber联合创始人 Travis Kalanick。这一集围绕中国AI公司 DeepSeek 的技术突破展开讨论，同时延伸至中美科技竞争、AI行业未来格局以及相关投资趋势。通过长达两个多小时的深度对话，嘉宾们不仅剖析了 DeepSeek 的崛起，还探讨了这一现象背后对全球科技产业的深远影响。

　　在离开 Uber 后，Kalanick 投身于餐饮领域，创办了 CloudKitchens，通过共享厨房模式重塑外卖行业。他的商业模式虽然备受争议，但其创新能力和对行业痛点的精准把握依然令人钦佩。

　　与他展开讨论的还有 All-In Podcast 的常驻主持人之一 David Sacks。2024年12月5日，特朗普正式任命David Sacks为美国首任”人工智能与加密货币沙皇”，这一角色被赋予协调联邦政府技术战略的超级权力。作为PayPal黑帮成员、Craft Ventures创始合伙人，Sacks在硅谷的资本网络深度远超常人想象——其投资组合覆盖OpenAI、SpaceX等35家独角兽，管理资产规模达47亿美元。而此刻，这位54岁的风险投资家正站在技术霸权与国家意志的交叉点。

　　在太平洋(4.070, -0.03, -0.73%)高地价值4300万美元的豪宅中，Sacks通过加密视频会议系统同时操控着三重身份：每周仍需主持All-In Podcast保持舆论影响力；继续执掌Craft Ventures的新基金募资；更要主导白宫”星门计划”——这项由软银、甲骨文共同参与的5000亿美元AI基建项目，被外界视为数字时代的”曼哈顿工程”。这种公私界限的模糊性，恰恰体现了特朗普政府”商人治国”的核心理念。

　　深度求索（DeepSeek）的崛起：技术与市场的双重冲击

　　本期节目的核心议题是中国人工智能公司 DeepSeek 的最新技术突破。这家公司以其自主研发的 R1 模型在全球范围内引起轰动。R1 模型在数学推理测试 MATH-500 中取得了 97.3% 的高准确率，与 OpenAI 的 o1 模型性能相当，但其开发成本仅为 600 万美元，且仅使用了 2000 块 Nvidia A100 芯片。相比之下，美国主流 AI 模型通常需要数万块 GPU 支持，这一差距让嘉宾们感到震惊。

　　David Sacks 在节目中指出，这一案例表明，中国 AI 企业正在通过算法优化而非算力堆砌实现突破，这种策略不仅降低了研发成本，还规避了美国对高端芯片出口的限制。他认为，美国对华芯片禁运虽然短期内遏制了中国企业获取顶尖硬件资源，但也间接推动了更高效算法的发展，从而削弱了美国在 AI 领域的技术垄断地位。

　　Sacks在开场白中直言：“当Jason（指另一位主持人Jason Calacanis）给我看DeepSeek的公告时，我立刻让团队复核了三次数据——用600万美元训练出碾压o1的模型，这相当于用弓箭击落了F35战机。” 节目中披露的关键细节包括：

　　•硬件成本：2000块NVIDIA A100芯片（注：节目录制时美国已对该型号实施禁运），按2023年黑市价格估算约4800万美元，但DeepSeek通过”残次品芯片修复技术”将采购成本压缩至2100万美元

　　•能耗创新：采用液冷+余热回收系统，使单卡训练电耗降至行业平均值的37%，总能耗成本仅84万美元

　　•数据革命：通过自研的”动态语料蒸馏算法”，从公开网络数据中提取出价值相当于3.2万亿美元标注数据的训练素材

　　Travis Kalanick补充道：“他们的成本结构让我想起早期Uber——用算法把资产利用率做到极致，这在美国AI公司几乎看不到。”

　　技术密码：96个专家的量子纠缠

　　针对DeepSeek的MoE架构，Sacks展示了其团队逆向工程的结果：

　　1．动态专家网络：96个子模型并非固定组合，而是通过强化学习实时调整协作模式。当处理数学推理时，仅激活12个专家；而面对代码生成时，则调用43个专家的协同输出。

　　2．链式推理引擎：模型会将复杂问题拆解为256个微步骤，每个步骤生成10个候选方案并进行自我评分，最终选择最优路径。这种机制在MATH-500测试中将准确率提升了19个百分点。

　　3．硬件适配术：针对A100芯片的显存限制，开发了”参数闪存”技术——将模型权重动态分配到显存和DDR内存，使单卡可承载的参数量提升2.7倍。

　　Kalanick惊叹：“这就像用1998年的本田发动机造出了比特斯拉更快的新能源车。”

　　四位主持人对美国落后的原因展开激烈辩论：

　　•监管枷锁：Sacks指出，OpenAI因联邦数据隐私法规，无法像DeepSeek那样自由使用Reddit、GitHub等平台的公开数据，“我们花在合规审查上的钱比买GPU还多”

　　•资本惯性：Jason Calacanis披露，美国风投界有不成文规定——估值低于10亿美元的AI公司不予考虑，导致大量专注算法优化的初创团队难以融资

　　•人才错配：David Friedberg提到，斯坦福AI实验室近三年87%的毕业生选择加入金融科技公司，“因为那里能提供比AI研究高4倍的起薪”

　　Sacks总结道：“当我们在玩资本军备竞赛时，他们正在打一场算法游击战。”

　　中美科技竞争：新加坡成为关键节点

　　一个引发热烈讨论的话题是 DeepSeek 如何通过新加坡子公司规避出口限制。Sacks 将这种策略称为“新加坡后门”，并警告这可能成为未来中美科技竞争中的常见手段。数据显示，DeepSeek 自推出 R1 模型后，不仅吸引了大量国际客户，还直接导致 Nvidia 单日市值蒸发 600 亿美元。这一现象引发了关于美国芯片禁令有效性的广泛质疑。

　　Kalanick 则从全球供应链角度提出更宏观的看法。他认为，新加坡作为一个地缘政治中立且技术友好的国家，将在未来几年成为连接中国与西方市场的重要枢纽。他预言，“新加坡-深圳”技术走廊可能会取代传统硅谷-深圳模式，成为全球科技创新的新中心。

　　•芯片中转：通过星港合资公司，将美国禁运芯片拆解为”民用组件”报关，在新加坡保税区重组为完整计算单元

　　•数据管道：利用新加坡的亚太数据中心枢纽地位，建立低延迟训练链路——从深圳发送加密数据包，在新完成90%的计算后返送结果

　　•人才暗池：DeepSeek在新加坡国立大学设立”镜像实验室”，以合作名义调用美籍研究人员的智力资源

　　Kalanick警告：“这就像数字版的三明治漏洞（指冷战时期苏联通过芬兰获取西方技术），未来18个月可能会有300家中国AI公司复制这种模式。”

　　AI沙皇对策：Sacks的五步绝杀

　　作为特朗普政府AI事务负责人，Sacks在节目中首次披露应对方案：

　　1．动态降级芯片：要求台积电在出口芯片植入性能衰减程序，离开特定地理区域后算力每月下降8%

　　2．语料管制：将arXiv、GitHub等平台的2500万份技术文档列入出口管制清单

　　3．算力期货：建立国家战略储备，通过金融衍生品锁定未来三年全球60%的AI芯片供应

　　4．人才回流计划：为返美工作的华裔AI研究员提供300%的税务减免

　　5.AI北约：要求盟友在2026年前清除数据中心内的所有中国AI模型

　　“这不是技术冷战，“Sacks在节目结尾强调，“而是一场为人类思维定价权而战的数字圣战。”

　　OpenAI 的豪赌与资本市场反应

　　节目还讨论了OpenAI计划融资400亿美元以维持其技术领先地位的传闻。据悉，这笔融资可能由软银领投，其中孙正义个人投资额或高达250亿美元。Sacks对此表示担忧，他认为，当中国企业以1%的成本实现同等性能时，OpenAI等依赖资本堆砌战略的大型公司将面临巨大压力。

　　Friedberg 则从技术角度分析了 OpenAI 面临的挑战。他指出，当前大型语言模型（LLM）的发展已经进入瓶颈期，而 DeepSeek 等公司通过模块化专家（MoE）架构实现性能提升的新方法可能会彻底改变游戏规则。这意味着，以算力为导向的大规模模型训练方式可能不再是未来发展的主流方向。

　　CloudKitchens 的 AI 实践：餐饮行业的新革命

　　作为本期嘉宾，Kalanick 也分享了 CloudKitchens 在 AI 应用方面的新进展。他透露，公司正在利用 AI 优化选址决策，通过分析外卖平台的数据流动，将厨房密度与配送效率之间的关联模型准确率提升至 89%。此外，他还提到，公司正在测试厨房机器人(19.780, -0.09, -0.45%)，以进一步降低运营成本。他预计，通过这些技术改进，人力成本占运营总成本的比例有望降至 15% 以下，从而显著提升盈利能力。

　　这一案例让主持人们意识到，AI 技术不仅仅是科技公司的专属工具，它还可以被传统行业用来解决长期存在的问题。Sacks 表示，“这就是为什么我们需要关注那些将 AI 技术应用于实际场景的小型初创企业，而不是只盯着那些估值数百亿的大公司。”

　　美联储政策与科技投资：意想不到的联系

　　在讨论当日美联储维持利率不变的决议时，Sacks 提出了一个有趣的观点：如果 DeepSeek 等公司的技术能够显著降低 AI 应用成本，那么这种“生产力革命”可能会缓解通胀压力，从而促使美联储提前启动降息周期。这一观点得到了 Friedberg 的部分认同，他补充道，“历史表明，每一次重大技术突破都会带来生产效率的大幅提升，而这通常会对宏观经济产生深远影响。”

　　这一分析不仅具有理论意义，还直接影响到了资本市场。据悉，在节目播出后的几个小时内，纳斯达克期货指数出现明显波动，这表明投资者正在重新评估 AI 技术突破对整体经济环境的潜在影响。

　　总结：AI 行业权力结构正在重塑

　　无论是 DeepSeek 的技术突破还是中美科技竞争的新格局，都预示着全球 AI 行业正在经历一场深刻变革。从嘉宾们的讨论中，我们可以总结出三大趋势：

　　首先，AI 行业正从“算力军备竞赛”转向“算法效率战争”。DeepSeek 的成功表明，高效算法将成为未来竞争中的核心要素，而那些依赖硬件堆砌的大型公司可能需要重新审视其战略。

　　其次，中美科技竞争正在催生新的地缘政治格局。新加坡等中立国家可能成为连接两大经济体的重要桥梁，同时也为其他国家提供了一种新的合作模式。

　　最后，资本市场正在重新调整对 AI 企业的估值逻辑。从 Sacks 和 Kalanick 的观点来看，那些专注于实际应用场景的小型初创企业可能会迎来更多投资机会，而传统 LLM 项目的估值则面临下调压力。