视频整理稿
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中期选举后AI叙事转变与市场暴跌
00:00 美国中期选举之后，AI叙事改变，导致股市崩盘。民主党在美国中期选举中大获全胜，掌握国会上下两院后，市场担心美国政府将加强对数据中心建设以及AI安全监管，导致AI算力板块暴跌。纳斯达克与费城半导体指数遭遇2020年3月以来的最大单日跌幅。而让人们更担心的是，这会是AI叙事的正式转变吗？这期节目，我们《硅谷101》连线对话了几位在能源策略以及数据中心前线的嘉宾，还有几位长期关注美股AI硬件板块的华尔街投资人，看看业内人士是如何看待接下来的政策和资本走势的。一定会有一些地区，他们的要求是非常高的，只要达不到，那就是一票否决。
数据中心集中地与成本影响
00:50 弗吉尼亚就他们是现在数据中心的最大的cluster（集群）集中点。好，下一个未来的其实就是大家公认的德州，州长有比较大的权力，而德州恰好是数据中心最大的战场。就上周这几天暴跌，我们叫做Gina Risk这样一个释放。数据中心它会额外增加的成本大概是一个什么样的范围呢？有可能比较坏的情况，有可能成本会增加10%到20%。像我们投的项目，1个GW的data center在德州就需要将近7000人的员工数量，招得比较高级一点的电工都可以给到，比如30万美金这样的收入，已经是他过去的可能收入的5倍之多。我希望大家不要underestimate或不要低估选民对这个事情的pushback（反对）。
居民诉求与AI硬件资本热捧
01:42 真的是不要低估他对这个pushback。行业崩盘的说法，它的核心在于需求而不在于供给。我们同时也和几位美国当地的居民聊了聊，看看他们的诉求以及对于数据中心的愤怒究竟来源于哪里。我们也会把这些相关的采访片段放在这个视频的最后。我们不想要AI，可他们把AI塞进一切事情。如果最后是居民投票决定禁止它，那就不是“市政府禁止了数据中心”，而是选民自己禁止了数据中心。它们应该干脆来给每个人发个几千块。以下就是我们这期数据中心深度节目的内容。由于AI产业对算力的极度需求，数据中心成为了资本当中最重要的一环，其中的GPU、CPU、光通信、存储
AI监管代价与数据中心延期风险
02:31 以及电力相关的AI硬件上下游，都在过去一段时间成为了资本热捧的标的。如果说AI监管首先卡的是数据中心的批准，包括要求承包商承担更多的费用、更多的税务，甚至是完全撤掉数据中心的牌照，这都会对AI产业的供应链产生巨大的打击。所以我们就先来聊聊AI监管背后的代价是什么。我们之前几个月一直在担心的就是数据中心延期的风险，其实相当于是在中期选举之后就基本上完全兑现了，甚至比之前预期的还要更加严重。所以几乎可以肯定，在未来的1到2年，数据中心相当规模的延期几乎是板上钉钉的，就是这个规模有多大，还需要去看每个地方
居民否决权与数据中心取消风险
03:19 它具体政策制定的情况是怎么样。就比如说德州上任的州长他就提到，当地的居民必须要坐在谈判桌上，和数据中心和政府一起去确定这个数据中心能不能在他们的社区里面建，他们是拥有否决权的。这就意味着有相当一部分的数据中心的规划有可能会因为当地居民的不满而被否决掉。这也是我们之前比较担心的一个情况，不只是延期，而是有一部分数据中心可能会被彻底地取消，这个是比以前要严重的一个情况。这就意味着数据中心需要和当地居民进行非常深度和全面的谈判。是不是数据中心背后的公司也需要去做到除了完全承担电力升级和电费涨价的费用
数据中心承担公共成本与地区扩散
04:05 确保居民的电费不受任何影响，还需要去承担包括居民所在城市的整个供水系统升级的费用，和保证他们居民的用水供给是没有任何问题，甚至比以前还要更好。是不是除了这些，还需要做到帮助当地的居民去让公共基础设施，比如说道路、医院，甚至学校、培训中心，甚至工会等等所有这一切，是不是这些费用和成本都需要数据中心公司去承担？我觉得肯定是会放到台面上去系统性地讨论的，而且必定会有一些地区，他们的要求是非常高的，只要达不到，那就是一票否决。其他几个州同样是类似德州情况，比如说俄亥俄州等等，或者是佐治亚州等等，就这些州可能也面临着
德州政策焦点与极端法案提出
04:56 政策上的很大变化，而且他们也在看着德州是怎么和居民进行谈判，政策怎么去制定，怎么去找到那个最好的一个平衡点。所以德州发生什么事情，对之后几个州他们会采取的措施是非常有参照意义的。所以我预计未来的半年时间，德州可能会是整个行业所关注的焦点。所以在这个过程中，我相信很有可能我们会看到一个非常大的市场波动，因为对于当选的议员来说，他需要向他的选民表忠心，这可能会造成一定程度市场的恐慌。比如说Bernie Sanders，他其实提出了一些法案，其实在每个地方都是有受众的。他提出的一些法案其实是非常极端的，就包括彻底地禁止数据中心的建设
极端法案博弈与折中预期
05:43 甚至彻底地禁止AI研究的进行，甚至会把从事AI研究的人判刑，这样的法案都会提出来。所以它的很多法案是非常极端的，但是我们不相信德州这样一个历来几十年都是非常重商的一个地区会最终采纳这样的极端法案。但是在这个过程中，我觉得是很有可能会出现比较极端法案的提出，经过几个月的探讨博弈，最后大家可能冷静下来，重新去评估这个数据中心的利弊到底是什么，要去找到一个相对平和的中间点。所以我们个人认为在未来的几个月会有比较大的波动，但是最后的结果可能不会像大家恐惧的那么可怕，可能会是一个相对折中的点。但是这个时间
立法周期与成本范围提问
06:37 其实对数据中心整个行业是非常不利的，因为这个立法的周期太长了。所以这也是为什么我们看到数据中心整个产业链的所有股票基本上都在暴跌，未来的几个月很有可能还会看到持续性的大波动，直到有一个相对折中的方案被大家能够得到大家的共识，最终成型。所以这是我的一个基本观点。我这边有一个Follow up的问题，Ethan，比如说最后数据中心他们要承担，比如说居民的一些电费的补偿、用水的补偿这些东西，可能我们会分为不同的法案去走，有可能是最坏，就对于数据中心最不利的法案，到可能对他们稍微温和一点法案，这不同的法案跟条件下面数据中心
电费水费成本增加范围
07:25 它会额外增加的成本大概是一个什么样的范围？对，这是个非常好的问题。现在大家有一个范围，但这个范围是比较大的。如果只是电费的话其实相对好解决，因为其实所有的数据中心公司都已经承诺了，就未来的数据中心建设的所有电力设施、发电、电力电费增加的风险和额外的费用全部都由数据中心承担，所以这一部分是完全能够接受的，也不是数据中心担心的。所以我觉得这一部分可能还包括，比如说水费等等，这些可能会给成本增加个5%到10%，对，这个是完全可以接受的。但是有一些更大的可能就不是那么容易接受的，就比如说如果还需要
税收负担与成本增加评估
08:10 税收上的一些负担的话，其实数据中心，我们之前有一期节目也聊过，一个1GW的数据中心可能就500亿美元，如果是按照普通的消费税和property tax（财产税）去给当地交税的话，这个成本有可能是非常大。像我们知道很多美国地区的消费率可能是6%到10%这样的范围，如果是这样去收税的话，有可能就这个成本可能还会增加得更多。所以我们有评估过，有可能比较坏的情况，有可能成本会增加10%到20%。好的，Christina，看你有没有什么补充。就是有关这个政策的话，我觉得Ethan已经说得很好了，我们说它分三个层，比如说州，有联邦，还有地方
州与联邦许可及税收杠杆
08:56 三个层里面，我们所能限制最快的就是州长能最快发动的，只有尚未发出的许可。这个在德州，就8月3号已经停并网推进，9月21号停这个环境许可，是这样来的，对吧？税收和优惠，就是Ethan讲的，刚才很大的这一部分，这个部分是要过立法机构的。它这个设备税收豁免是最大的杠杆，这块所谓每GW有将近，比如数十亿美金的这样一个可能的差别。电价和并网的条款，又是归公共事业委员会，因为我不是在德州做过一个数据中心的项目，所以它这里面有很多很多的批复，它是有不同的，州和地方和联邦是分开。从联邦的角度上看，你看德州在动这个现场发电许可，但是联邦其实它反而写规则说
电费与用水影响
09:44 可以放一部分燃气发电的这种许可，其实是看到了州在收，其实联邦在放。我觉得这里面最重要的就是说，大家可能调的还是投产时间，主要是这个对这方面有最大的影响。有关这个电费的话，我们之前看到数据中心所导致的电费上调大概是在10%，所以如果数据中心要承担成本，也大概是这么一个规模。我这边再补充一点的，就是说数据中心可能会影响哪些，就现在大家最大的反对，一个是电费的上涨，这个确实是立得住的；第二个就是水，觉得水费上涨水不够，这一点其实相对而言，可能没有那么立得住。比如说我们投了一个数据中心也是在德州，建得最大的这么一个
就业与地方税收
10:42 它也帮OpenAI做建设，它所建一个140兆瓦的数据中心，现在用循环的冷却用水，它所用的水的量，其实也就是相当于10个家庭所用的水的量，其实对水方面的损失是非常少的。接下来可能就是说，我觉得大家更多民众的反对，就来自于说对就业的压力，但是就业我们目前看到，也是对白领有一定的取代，但是其实蓝领的工作岗位是得到很大增加的。像我们投的这个项目，一个GW的data center在德州，就需要将近7000人的员工数量，当然更多是蓝领。为了保证这些员工，他也会做很大的周边的基础设施的建设，比如说高速公路、学校等等，这个项目就承担了当地这个地方1/3的税收
政治情绪与宏观贡献
11:39 其实在一定程度上还是有利好的。我觉得大家绝大多数的反对，在我看来可能这更多的是一个选举时候民众的这样一个情绪，在我看来在政治上面它是没有这个真的动力说是完全要停的，就很大程度暂停这些项目。因为我们看到这个GDP的话，你看它的第二季度同比，GDP同比增速是2.2%，其中AI投资就贡献了一个百分点，比如说高收入人群贡献一个百分点，其他所有东西加起来才是0.2个百分点。所以在我这看来，不管是从基础政策的三个层面，还是说真正的数据中心建设，到最后宏观的这些数据来看，我觉得它可能只是短期的这样一个情绪，而不是说真的对长期有那么大的
科技公司承担基础设施升级
12:38 说我们就不建设数据中心，这样的一个决策。其实现在各个大的科技公司，就已经开始承担各个美国城镇的公共基础设施的所有升级费用了。刚才我们提到了，电网方面是一定会做的，其实包括像我们公司在内，还有其他公司我相信，已经开始做整个城市的供水系统的升级费用。这其实也挺有意思的，就相当于一个私营企业把一个城市的电网升级、供水系统升级，这些费用全部都包了。而且他包的方式是出所有的费用去做这些升级，升级完了之后，一部分的容量是给当地居民免费使用，另外一部分是给数据中心使用。举一个简单的例子，比如说如果一科技公司
供水升级与运营许可
13:32 要升级一个小镇的供水系统，它可能会花3000万美元给小镇升级供水系统，我们就假设一个数，可以帮这个小镇多获得每天500万加仑的水，这500万加仑水可能有一半会给小镇免费使用，另外一半给数据中心作为制冷的使用。所以相当于对于小镇来说，他们不需要花一分钱，就可以获得更好的供水系统，同时有一半是他们自己免费用，另外一半是给这个数据中心。我觉得这样的方式，其实也能够帮助这个数据中心获得所谓的license to operate（运营许可），在这些小镇上面，就是大量的基础设施，因为我们也知道美国的基础设施在过去20年几乎是没有太大变化的，所以这现在实际
建设期就业与运营自动化
14:17 对他们来说也是一个机会，有这些科技公司去承担这种负担，让这些基础设施得到一个系统性的升级，同时这些科技公司也能受益一些，让当地居民也受益了。我有一个问题正好请教一下，关于就业这一块数据中心，因为刚才Christina讲到说，他们这个项目创造了7000个就业，这块其实有个debate（争议），创造就业这个过程，是因为我们有了建设周期，就是在建设数据中心这过程中，我们创造了很多这种蓝领的工作，等这个建设周期结束了之后，这些工作其实也就消失了，也就没有一次性的。反倒是运营这些数据中心，大家现在都见过，这种现代化的数据中心，其实基本上都自动化了
长期就业与一次性就业
15:02 反倒是你运营它需要的人力并不是特别多。我不知道真实的在你们，尤其是做过这种项目的话，从一个长期的sustainable（可持续）创造就业的角度来讲，对当地的影响到底是什么样子的。如果你是当地居民，比如说你这个东西就在这，你能创造长期的就业，我觉得大家是会欢迎的，对吧？但如果这是一个一次性的就业，你们来建完了就走了，后面我这成了一个鬼城，所以这个pushback会有。所以我就想听听你们一线的经验是什么。Bruce说的这个情况基本上是对的，这个是需要承认的一个事情，就是在数据中心的建设过程中，它可能是一个大型数据中心需要2到3年
建设与运营人力对比
15:49 这个过程中可能雇佣几千人，平均可能在现场的人数都达到2000人左右，而这个数据中心一旦建成之后，它的运营过程可能只需要几十个人，所以确实是不需要这么多人一直在那里去建设的。对，这和一个2000人的比如说汽车工厂是有本质区别的，所以完全能够理解当地居民会非常欢迎一个2000人的汽车工厂，而不是欢迎一个建设的3年期间需要2000到7000人，但是建设完之后只需要几十人的一个数据中心，这是完全能够理解的。不过有一点我觉得大家可能还没有意识到，数据中心的建设其实不只是那么几年，就至少我们现在看到的，非常有确定性的，未来5年都是非常高度确定的
建设周期与劳动力迁徙
16:34 数据中心会在美国大规模建设，在2030年之后，其实有可能数据中心的建设还会持续，这其实是一个很大的建设周期。所以比如说我们假设这2000人，这个数据中心2到3年时间建设完了，之后他们有可能就到这个州的另外一个郡或者城市继续接另外一个数据中心，然后又是一个可能2到3年的周期，所以确实有工人迁徙的这样一个过程。但是这个产业建设的周期，我觉得很有可能是5到10年，而且是比较高度稳定的。其实这也像房地产也好，也像高速公路也好，它确实有一个建设周期，但这个周期足够长的话，其实在这个行业里边工作的劳动力，在未来的
数据中心就业与收入
17:22 比如说10年都是比较高确定，而且是高收入的这样一个劳动力群体。我觉得虽然可能没有一个2000人的汽车工厂那么好，但是也是非常不错的。而且我们看到这些产业工人，他们的收入其实也是很好的。其实公开的数据也有很多：一个可能高中毕业的、学电工的一个人，如果在数据中心行业去工作，他的收入是很容易拿到十几二十万美元一年的，其实是蛮不错的一个收入。总体来说，我觉得其实对当地也好，对整个劳动力市场也好，尤其是蓝领工人也好，还是非常有利的。对的，是这样的。像我们招的比较高级一点的电工，都可以给到比如30万美金这样的收入。
就业担忧与社区协商
18:06 已经是他过去的可能收入的5倍之多。我觉得我们可能要担心说15年以后吧，至少是5年以后他们可能的就业。但是坦白地说，我觉得5年以后大家每一个岗位都会担心自己的就业。所以其实这个可能还是要，我们要回到论述说AI的发展。对，我再补充个问题：因为Christina你原来其实有实际做数据中心，你有没有接触过这种社区协商的那种真实案例？就可能你觉得现在居民们可能他们最核心想要的是什么？这些政客们他们承诺什么可能对他们最有用？未来的这个方向可能就会往那个方向去走。对，它这个每次也要过这种类似听证会这样的，它就是要过好几轮。
社区问题与建设方应对
18:51 它每次都会有不同的问题，最多的比如说就是污染，然后是电费的上涨，然后水资源对当地的这些影响，比如说噪音、交通，就是需要这些建设方去一项一项地解决这些所有的问题。比如说针对当地的交通拥堵，像Crusoe在Abilene（德州城市），他就建了很多的高速公路，他又得去建配套的设施。像Ethan刚才也提到，说我可能要去覆盖当地的很多相对而言的费用，甚至我做了表后发电以后，我的电还要在一定程度上保证当地的一些情况上的用电，比如应急情况的一些用电。所谓的听证会，你也需要一步一步去解决这些的问题。当然也会有很多lobbying（游说）的工作。
社区沟通与算力成本
19:44 对，这个不知道Ethan你们是不是也是这样？没错，我们有专门的团队，每一个项目都要去接触当地的居民，开很多会，给他们做很多的宣传，也要去谈判：他们要什么，我们能给什么。对，一般这块好几轮，他的这个投票会有好几轮，可能2到3轮甚至更多，推进还是蛮有挑战的。对于数据中心建设方来说，你觉得可能这个成本项哪几项可能是个大头的成本花销？数据中心建设成本，现在最大的还是算力（算力）。就我们这边看到的是，假设我们一个数据中心是每吉瓦500亿到600亿，这个成本的话，算力（算力）可以占到百分之差不多一半吧，一半到60%。这也是为什么你看到所有的
自研芯片与基建成本
20:34 这些大的模型公司都现在要自研芯片，因为它完全可以把这个砍下来一大部分。这个也是即便大家之前都有诟病说，比如说Amazon Trainium都不太好用，包括TPU现在也开始去用更多的Trainium和TPU。其实就是针对这种需要去跟这些居民沟通，或者在建设层面所额外增加的成本中，比如水、电，包括交通拥堵，就这些方面哪一块是大头？这个方面，建设的，其实这些已经大概算到了一些基础建设的成本里。比如说我要建高速公路，这些的成本还是不小的。同时我们建设方还要承担比如当地电的10%上涨费用。所以我觉得大概是这样。当然相比而言这个算力（算力）
成本差异与主要成本项
21:28 因为你这些建设只是一次性的。你可能一个园区，像我们德州是5个Gigawatts的，甚至可能是更大的，这是一次性的费用，而不是说你要算每一个Gigawatts的芯片，它是这样的一个成本。OK，但其实每个州不一样，这个每一项成本应该都是case by case的。是的，完全是这样。是吗，Ethan，在你们那边的case？对，是这样的。别说是每个州了，就是每一个社区，你谈判的点都是不一样的。其实刚才可能一开始跟陈茜聊的时候，也简单地讲到关于这个成本问题。就如果简单总结下来，可能就是整个电网升级的费用、电力成本增加的费用、整个供水系统升级的费用，还有一个大头就是当地的消费税和财产税。
成本增加与定价权
22:20 这些都是比较大的。除此之外，可能还有升级当地医院、学校，还有培训机构和工会，这些方面的费用加起来也是不少的。所以刚才我们给了一个非常粗略的估计，但是有可能整个成本会增加10%到20%。拿德州举个例子，选民最诟病他的Tesla的一个问题就是，前一任州长给了他很高的这个财产税减免10年，反面他又去cut了很多School district（学区）的这些支出，现在选民就拿这些出来说事，这是你之后都要面临的问题。对，但是同时也是，虽然成本可能会高，比如10%到20%，但是因为所能有的算力的容量变少了，所以其实pricing power（定价权）也是相对而言会上来，这是我们的理解。
德州州长选举与政策转向
23:21 这轮市场情绪的下调很大程度上来自于州政府的换届。在2026年11月3日的德州州长选举中，民主党州众议员Gina Hinojosa击败了共和党时任州长Greg Abbott，实现了德州30多年来首次由民主党人执掌州长之位，而这将德州架到了资本和政治博弈的聚光灯中心。Abbott已经在9月指示暂停部分数据中心的环境许可，而Gina Hinojosa更是提出在立法保护社区前继续暂停新的审批。除了州政府之外，联邦政府的一些议员们也开始蠢蠢欲动。今年3月，美国佛蒙特州联邦参议员Bernie Sanders提出参议院S.4214号法案，主张在建立更完整的保护性规则前暂停新的人工智能数据中心建设。
联邦提案与多级政府影响
24:11 9月Sanders又提出S.5493号《禁止人工超级智能法案》，主张限制超级智能，暂缓部分先进人工智能研发，并对违反法案禁令的行为设置处罚，个人最高可能面临20年监禁。这些虽然都是提案，而且由于他们的激进程度，也很可能最后不会通过，更多只是表达政治立场来吸引选票，但这至少说明了一点，那就是在国会当中，限制AI发展速度的力量已经不容小觑。所以说联邦政府涉及环境法律、跨州贸易以及人工智能安全，州政府则可以影响公用事业费率、税收优惠以及多个行政审批，而地方政府则可以通过土地规划、听证会和社区条件来决定一个项目最后能否真正落地。
政策收紧与市场反应
25:03 在这三部政策力度同时收紧的前提下，AI算力市场确实面临着更大的不确定性。我可能就从政策或从政治家或政客和市场的这样一个角度，给大家提供几点观察，供大家做一个参考。首先从政治家和政客这个角度，其实如果大家回头去看当天晚上这个市场futures（期货）这一个走势的话，在民主党拿下两院，就参议院和众议院，已经板上钉钉的时候，那个时候的市场反应其实并没有很剧烈。因为在说就预测市场Prediction market Polymarket的高息，其实在选举前已经把民主党拿下两院做一个理所应当要发生的事情，所以市场没有很多反应。真正市场开始掉头往下，尤其是所有的AI相关、基建相关的股票
Gina 当选与市场反应
25:58 它们的夜盘往下走的时候，是德州新的州长 Gina，她拿下了德州的一个州长位置。因为在选举前，她的几率其实不到 4 成的，相对是比较低的。所以现在她成了整个从政策监管的角度她成了一个标杆。刚才 Christina 也提到，从联邦政府的角度来说，因为川普现在还有作为总统一个 veto power（否决权），联邦的政策上面，未来 2 年发生不了什么大的变化。但从州的角度，州长有比较大的权力，而德州恰好是数据中心最大的这样一个战场，所以她的表态成了现在大家最关注的一个情况。所以我们说这几天，就上周这几天暴跌，我们叫做 Gina risk 这样一个释放。但是如果你仔细去看这个人的背景
家庭背景与政治立场
26:50 和她以前讲过的话，包括在当选后她接受的第一个采访，就在当选的第二天晚上，她接受了一个 CNN Jake Tapper 的采访。你会发现很有意思。首先这个人的家庭背景，她不是一个平民老百姓出身的人。她的老爸在过去是德克萨斯民主党的党主席，从 2015 年做到就将近做了 10 年时间。如果你去看她老爸这个履历的话，你会发现这个老爸并不是一个像 Bernie Sanders 似的一个人，他反而是在党内属于我们叫做主流派。他在过去几届都是坚定地站在希拉里·克林顿这一块，而相当于是反对 Bernie Sanders。所以她自己的整个风格，并不是一个像 Bernie Sanders 真的是非常偏左，而是相当于一个比较靠中间
核心诉求：给钱与保就业
27:43 跟希拉里·克林顿的路线比较接近。这是第一个我觉得比较有意思的一点。当然并不说老爸的政治观点代表了女儿的政治观点，但她从小被她老爸培养成起来，一辈子都在政治圈里面活动，现在当了州长，我相信她老爸对她影响也是比较高的。这是第一。第二，如果我们回头去看她自己的 policy brief 里，她其实也写得很清楚。刚才 Ethan 也讲到，她的核心诉求其实就是主要这两个：第一个是给钱，第二个事情是保就业。当然这是任何一个政治家都需要或政客都需要讲的一个事情。刚才给钱这方面，我觉得 Ethan 和 Christina 已经讲很清楚了。从保就业的角度我们要知道，她的主要票仓
工会支持与就业关联
28:28 包括她老爸的主要票仓，其实主要是来自于当地的工会。如果我们去看她自己现在搞了一个我们叫做 transition committee（过渡委员会），上面一个很重要的人物，包括她在当选之后做的第一个 press conference（新闻发布会），站在她旁边的就有一个当地工会的领袖，而这个人是电工出身。我们知道电工这个工作岗位显然是跟数据中心紧密相关的。在这样的情况下，如果你说我要保就业，而且我主要的票仓都是当地的一些工会，而且站在我旁边这个人就是做电工的，你让我去相信他要把整个行业 AI 全部干死，从此以后再也不允许有任何的 AI 数据中心在德克萨斯做
经济与政治考量
29:15 即使她自己心里面想做这个事情，但她从背后的人，包括她的一些铁杆的支持人，尤其是工会的话，我觉得他们是很难去允许组织这个事情的。毕竟她要保经济，毕竟她要保他们饭碗。因为民主党自己心里面也很清楚，尤其是主流的民主党，希拉里·克林顿这一派，他们很清楚，这一次他们赢，获得大胜，核心在于川普把经济搞砸了。如果他们现在把经济拖下马，AI 不许建了，美国 GDP 回到大概 0 到 1 这个增速，2028 年怎么办？那是会很棘手的一个事情。第三个，从他那天晚上他给 Tapper（主持人）做 CNN 的采访，如果你是 Bernie Sanders，你去看 Bernie Sanders，他当时非常的开心，立马就说好，现在到了一个时刻了
Gina 的模棱两可表态
30:02 我们要禁止所有的 AI 数据中心。Gina 可以做这个事情，她可以讲 Bernie Sanders 讲的一模一样的话，但她选择没有。她讲了一个非常模棱两可的，就还是回到她自己的 policy brief（政策简报），就说我没有说我反对数据中心，但我要求要有更多的一个监管，让它真正能够造福于民，而不是仅仅帮硅谷的有钱人挣钱。她讲这个态度，我觉得其实挺耐人寻味的。因为她可以选择像 Bernie Sanders 就说好，我现在赢了，我现在要履行我的承诺，把数据中心全部干死。她没有这样讲，她讲了另一段话。所以我觉得可以从侧面看到她的另外一个态度。所以从我本人的角度来说，我并不觉得 Gina 是一个 Bernie Sanders
市场观点与估值变化
30:46 我反而觉得她行事的风格可能会更偏近中间的，像希拉里·克林顿这样一个行事风格，不会把德克萨斯的整个经济给搞完。那回头说，从市场的观察角度，刚才我们已经，我完全同意 Ethan 和 Christina 讲的，数据中心的建设的延期，甚至说很多一些取消，逼迫他们去其他地方重新建新数据中心，我觉得风险是一个可能性比较大的。但从市场的角度，这两天的暴跌，市场的观点已经不再是说要延期多少，而是从市场角度觉得 AI 这个事情，这个故事已经讲完了，AI 是个泡沫，已经爆掉了，从此以后没有数据中心可以建了，大家都得死。因为从估值的角度，我们说整个半导体的话
估值对比与市场预期
31:34 现在已经回到了可能就十几倍的低位（low teens），不到 15 倍市盈率，是一个比较低的水平。而一些 AI 的反面，我们说很多消费的耐用品，它们现在的估值已经超过了 2022 年的那个时候的一个估值水平，也是过去 10 年的一个历史新高。当然我们知道在 2022 年发生了一个很大的，所有的软件公司都垮了很多。那个时候大家觉得软件这个行业也不行，科技不行了，所以大家都把钱存在消费耐用品里。今天消费耐用品的估值已经超过了 2022 年的水平。反过来可以验证就说从市场角度，他们觉得 AI 这个故事已经死掉了，你就没有了，不是一个延期的事情，这故事已经就没有。所以从这样的角度来说的话
两党共识与市场预期
32:20 市场已经没有任何预期说数据中心这个事情，或者说 AI 这个事情可以继续讲下去。那我觉得刚才 Ethan 也提到了很有意思的一点，就是说如果说最后 Gina 表了态，Gina 做的事情比大家预想中的好，只要不把东西全部给干死的话，从市场角度来说，这都是一个利好消息。因为现在市场已经把所有的利空已经比较充分地消化了。从我们的角度来看，大概补充几点，就是民众、选民对于数据中心有担心，有反对的意见，这不仅仅是民主党的问题，这其实是两党都存在、都面临的问题。而且你可以从基层的这样子的两党，不是民主党反对这个事情的，其实共和党也在反对这个事情的
选举结果与风险重估
33:10 顺应选民这个事情两党是一致的。当然就是因为大家在这个中期选举结果出来之前，我觉得市场是存在一定幻想的，就觉得我毕竟 White House 还是我 Trump，底下别输得太惨，你还是会跟着 Trump 的政策走向去走的，所以这个东西没有发酵。就像刚才 Rob 讲的，选举的结果民主党是大胜，有兴趣我可以讲，这个真的是一个历史性的大胜。我觉得就一下子把这个矛盾突出出来了，显现出来了。那一下子大家就会真正意识上去，重新更深一层地去定价一个数据中心被 delay、被延期，所以造成什么样子的影响，是把这个风险又重新 price 了一遍。其实因为数据中心延期这个事情
34:03 真的不是新的，大家其实在这个之前都有担心的，只不过就是我觉得这个选举的结果确实让它更极端化了一点
不要低估选民对数据中心的反对
34:15 二、我希望大家不要underestimate，或不要低估选民对这个事情的pushback（反对）。真的是不要低估他的这个pushback。我觉得这一次的选举的结果，是实实在在地告诉大家，选民是可以通过自己的选票来改变政策取向的。所以我觉得这一块不要太低估选民的力量，包括这些新一代被选上来的这些政客们，他一定要去适应选民，要响应选民的诉求。因为我觉得两党都没有做一个很好的工作来教育选民，或者是把这个宣传做得太差了。因为长期来看，我觉得这个是有样本的，Richmond这个区域，对不对？大家可以看到，这个在Fed每年、每个月的、每次的Beige Book里面，是有非常清晰的解读的。
数据中心的经济贡献未被充分宣传
35:10 比如说Richmond在过去的这都多长时间了，它一直是全美发展最好的一个区域。为什么发展的区域好？其实很大的一个原因就是数据中心给它带来的各种各样的就业、经济的发展。这些好的地方是确确实实存在的，而且你有数据可以去讲的。但是你可以看到在整个选举的过程中，这些都是没有被很好地宣传出来。大家反倒是更多地去把他负面的东西、负面的情绪带得非常的极致。但这些东西一时又不能见尾，你对水、对于环境影响、对于电价的影响，这是真的是很实在。我周日晚上，就是选举前那个周日晚上，我和XXX（嘉宾要求隐去对方姓名）在帕萨迪纳，我们一起吃了顿饭。
基层选民对数据中心的负面态度
36:00 她几次跟我讲，因为他们在这个选举，他们是会到各个选区去看实地的情况。她提醒了我不止三次，说你不要低估选民对于数据中心的pushback（反对）。这是真的，真真实实的，她能看到，尤其是这种基层的选举，基层的选民对整个的态度确实是非常negative的。由此而来的话，我也相信Rob讲的，就是大家不会不理性。这是回到选举，其实民主党这一次胜利是大胜，而且大胜里面还是，你可以看到有很多细节的，民主党是在演变的。民主党这次大胜，一方面其实很大程度上确实是Trump搞砸了，Trump真的是搞得太砸了。搞砸很大一个原因就是生活成本太高了。选民其实除了伊朗和关税这个问题，
数据中心投票与民主党新生力量
36:55 第三个去怪的生活成本高，就是数据中心。你去看选民，所以就是会有大概那是47个关于数据中心的这些投票选项，只有一个过了，其他的都没有过。这是真真实实在在地反映了选民对他的一个pushback。但民主党确实也内部有两股新生的力量。一部分就是所谓的DSA，以密歇根的赛义德为代表的，他们相对极端一点。那其实你看他远远没有AOC和Bernie Sanders那么极端，他们还是相对理性，但是他确实有这么一个搞社会主义的趋势，人家学习都是学习社会主义这套东西。但以John Ossoff、以这次的Texas，包括（新上任的）Gina来讲，我觉得他们属于中间派，他们现在在迅速地成长。
中间派新生力量与信心传递
37:48 反倒是你看老的建制派的，不管是Nancy Pelosi支持的人、奥巴马支持的人、Chuck Schumer支持的人，其实效果都不好。其实民主党，这就是好的一面。其实大家，民主党虽然难，但我不觉得他会是，我觉得这些新生力量centrists（中间派），在中间这帮人，他们确实在这个政策上会像Rob讲的，有一个相对理性的选择。但问题就是这需要时间，这个是一个很需要时间的事情，就是你怎么把这个信心传递给选民，又有实实在在让他们感受到他们能够在这个过程中受益。举个例子，data center也很冤。Data center说我交了这么多的税，这个税是被你政府收了，你政府是不是要让利一部分给选民？
数据中心延期对半导体盈利的风险
38:38 这期间是一个很大的博弈的。所以我是存满希望，我觉得不会是因为这个失信把AI建设就给delay了。但是在中期、短期它带来的这些风险，说个简单的例子，我们所有半导体这些公司，对于明年，包括之前我们的AMD，我们的Lisa Su出来，充满信心地去在讲，我们明年、后年的盈利有多好。我们做这些盈利预测的时候，我们都要去和我们的客户，甚至和我们的客户的客户，都要把这个工作做好，看看他们的增长是不是实际的，都要去弄。但如果出现一个极端的，你发现这些以前你认为能建的数据中心真的又不能建了，它会对短期或者中期的盈利能力，我觉得是会有一个削弱作用的。
风险管理与地方层面的沟通
39:33 我们也要正视这一点。所以这个时候再去讲，我是不是完全price in了，我觉得是个很复杂的问题。至少我自己是没有信心说是不是。二是尤其受负面影响的这一部分，我觉得是要花一点时间去消化的。你从一个市场角来讲，怎么去管理这个风险，对我看来反倒现在是一个比较重要的事情。就长期我也是很乐观的，我觉得它对经济的提振是非常有效果的。但是中期、短期，由于这一系列带来的变化，尤其民主党又这么得势，确实数据中心这个东西就是一个local的事情，你怎么去和local选民去交流，去说服他们，我个人认为这个是花时间的。那在联邦程度上，在我们《硅谷101》这个会之后，
众议院AI委员会推动安全法案
40:29 其实那个周末我见了xxx（嘉宾要求隐去对方姓名），我们赞助的一个私人晚宴。他是整个众议院AI委员会的。我觉得党内领导层都很清楚，他也知道选民的情绪。但另外一方面他也很清楚，AI对于大家是好的。他说他现在要推动的一个法案，而且马上就要推动一个法案，就是AI safety。他说我担心的是，他的原话真的就是这么讲的，就是我希望你们该发展发展，该建设建设，该继续去develop去develop，但是你要有一个，他那叫kill switch（紧急停机开关），就说如果AI go rogue（失控），你必须要保证你有一个开关，能够立刻把这个关掉。这是他的诉求，而且这是一个bipartisan（两党共同支持）的一个法案。
许可证难题与未来监管讨论
41:19 去推动的。Data center东西，我觉得更多的其实是留给local的。在联邦层面上，我觉得更多的是在Safety。这是我在过去这一两个月的调研中，我的一个最大的感受。对，Ethan我想问的就是，你之前说现在很多数据中心其实没有拿到所有的许可证，我觉得这点其实很关键。你觉得现在，从这些各种许可证分门别类来看，你觉得哪个最麻烦，或者说需要付出的，无论是时间周期还是金钱层面，你觉得是最难的？未来有没有迹象说会新增什么样的许可证？我觉得这都是非常好的问题，而且我觉得这就是未来6个月当地居民和数据中心和政客会不断讨论的几个问题，就是要用什么样的监管，
三大许可证与噪音等争议
42:06 什么样的许可证去卡这些数据中心的公司。目前来讲难度最大的，就是按照目前来讲最大的是并网许可，还有空气污染许可，还有土地的批准的许可，是比较大的前三名。再往后的话，我相信一定还有其他的，包括比如说噪音，包括视觉污染，包括当地居民可能觉得你交的税不够多，你交的税率不够高，这些可能都会是需要不断谈判的东西。对，我记得当年SpaceX它发火箭的时候，当时埃隆不是吐槽过说，有一个什么海豹的噪音，会导致它产卵什么的，它们之间生育有问题什么。你觉得现在在数据中心层面有看到类似于这种，我们看来maybe drama，但可能它真实发生的这样的例子吗？
43:00 非常的多。
数据中心监管与居民担忧
43:01 在数据中心，我已经听到不止一次：建一个数据中心可能会需要砍一些树，可能需要占一些地。当地的环保组织觉得，这些树、这些地已经严重地影响到了某一些当地物种的迁徙的路线，可能是一种乌龟。这样的例子其实是数不胜数的，在全美各地都有。所以现在如果强监管的趋势开始出现的话，像这样的事情还会更多地出现的。其实这也是我的一个观点：我觉得有一些居民的担心是非常合理的，并且必须要得到解决才允许让数据中心上线，比如说电网升级、电费等等，非常合理。但其实我们纵观历史来说，很多时候为什么我们不希望看到太多的监管，往往是因为一旦你允许监管
过度监管风险
43:54 这个监管机构本身，它自己会越长越大，它自己会变成一个过度监管的情况。所以一旦允许监管，其实蛮不容易出现一个只存在适当监管的这个点上的，往往就会去进展到一个过度监管的情况。所以有没有可能，未来就会出现一个非常极端的过度监管的情况？我觉得这个概率不会是0的。我觉得很可能会出现类似刚才你说的：如果火箭掉到海里，是不是会砸到鲨鱼，是不是会砸到海豹，你需要做很多的调研去排除这样的可能性。这样其实是非常耗时耗力，并且会严重耽误很多工程的进展的一些事情。但是这样的监管可能就会不断地出现。所以我也是希望就是政府在做监管的时候
适当监管与双赢
44:49 能够尽可能地做到适当的监管，但是不要过度的监管。因为最终其实你想，这个行业的发展最终目的还是要让整个社会去受益的。我相信而且美国很多民众，他其实他自己的退休金，很多就是在401(k)里边，这401(k)里边其实就是很多科技公司的这些股票。所以这些公司的股票的价值的跌，其实对他们自己的退休金影响也是蛮大的。其实很多时候如果找到一个合适的监管点，一定是能做到双赢的。但是过度监管，有可能就会科技公司先遭殃，最后就是整个股市、经济，老百姓也会跟着受到很大的负面影响。所以这一点我觉得也是希望政客们在未来几十年能够更理性地去看待的事情
监管如何传导至华尔街
45:43 数据中心监管的变化，最终为什么会传到华尔街？这是因为这条产业链是以未来几年的建设和算力需求为基础而定价的。上游公司根据机房投产计划交付芯片、存储、光通信和电力设备，大型云厂商则利用资本支出换取未来的收入，而新兴云厂商则更需要依赖客户长约、设备抵押以及外部信用融资。但限制建设并不自动等于整个行业的需求崩盘。如果用户仍然需要算力，那么短期供给减少，现有机房可能更稀缺、更有定价权。但如果未来的云收入必须靠新机房才能兑现，延期就有可能压低增长兑现速度。对于上游硬件而言风险可能更直接，原本预计交付的订单被延迟
供给延误与需求质疑
46:32 盈利预测便可能下修。对于信用市场而言，最关键的是项目现金流出现得更晚，债权人要求更高的风险溢价，而不同公司获得融资的能力并不一样。所以接下来我们会同时讨论两个问题：市场究竟是在重新定价供给延误，还是在怀疑人工智能的真实需求？对此的两个判断可能完全不一样。同时我们也会重点听嘉宾如何区分科技巨头以及新兴云厂商，还有芯片、光通信和存储公司面临的不同风险。现在我看有一个最悲观的论调是说，美国可能会从token的一个出口国变成进口国，比如说从2028年开始，很多新建的数据中心产能会往东南亚迁移。因为中东还在战争
在建工程与时间缓冲
47:20 所以可能有一点问题。所以我觉得未来会怎么办？比如说2027年之前其实不受影响，那2028年之后，我不知道你们会对这个有什么预测，或者暂时看到的一些迹象、一些早期的信号。首先我觉得就从在建工程的话，2027年肯定是搞不完的，至少要弄到2028年的夏天和第三季度之后才需要考虑。所以真正的我们说现在还没有拿到批文、可以新建的工程在派报里面，那其实在2029年以后了，真正的问题在那个地方。所以即使我们说所有民主党变成共和党参议员，从此以后已经批了就算了，还没有新批的一概不许建，那真正要做出事情的话，大概有两年的这个缓冲期来做。第二点的话，我觉得就大家现在所谓聊的
迁移论与谈判筹码
48:10 不管是搬去东南亚，还是像埃隆·马斯克说的，那我多花点钱，我们就直接去太空做了，根本不要在地球做了，因为太空谁也管不了。我觉得他们这样做的话，说这个东西其实最后都是谈判的这样一个资本，或者谈判上的一个筹码。因为就像当时在贸易战的时候一样，大家说2025年4月1号双方不要搞贸易战，大家说这个东西不知道要搞多久，也许他搞半年，也许他搞10年。如果他要搞10年的话，那怎么办？我们在中国厂怎么办？那我们是不是先把中国的厂全部给关了，搬去东南亚，搬去其他地方，搬回美国？这个事情如果大家记得的话，在一年前、一年半以前，贸易战刚开始耍的时候很多人都这样说
产能迁移的现实对比
48:58 现在贸易战从2025年4月份到现在，一年多过去了，有多少真正的厂、产能从中国回到了美国，从中国转去了东南亚或其他地方？其实对总量来说是很小的。我觉得这可能是一个比较好的对比。因为从一个企业做决策的角度来说的话，它是一个比较长期的周期。你要去东南亚会涉及到同样的问题：电、地、水、当地的政府。而且现在像印尼的话，现在也属于一个政局特别不稳定的情况下。有多少人说，那我现在就全部把美国停建了，把我所有的资源弄去做东南亚？我觉得很少有CEO会做出这样的决定。跟一年半以前当时所有的CEO做这样的决策，是一个很类似的事
欧洲布局与区域优势
49:52 没有人敢说，好，我们现在立刻把中国的工厂不要了，以后不要在中国再新建厂，全部搬去东南亚，全部搬回美国，因为到今天其实没有多少人在做这个事情。对，我很同意。我这边补充一点的就是，因为美国这边受限制，所以我们看到很多公司，比如说像Nebius，它们已经是在欧洲做了很多布局，包括它在以色列也开始去开拓更多的电，在这些地方相对而言电没有那么稀缺。而如果他们作为这样的相对大一点的neocloud可以拿到这个卡的话，其实他们是可以争取（利用）到两边的这个优势的。哪怕美国受到限制，但是说东南亚的话，我看硅谷这边的创业公司，他们是说，好，我会去多用一点东南亚的芯片
本土优先与连锁影响
50:41 因为毕竟受的限制少一些。但是大的这些模型训练的公司，包括大的inference（推理）公司，肯定还是更多的选择，还是要考虑在本土。所以其实我觉得虽然受到一些限制，但是并没有看到一个很明确的说这种迁移。其他的我是非常同意Rob刚才讲到的说，就是说了很多这样的事情，但是其实真的还是很难，就是真的落地到东南亚。就AI数据中心，其实它一直是AI的循环融资模式里面的一个核心环节。那如果中期选举改变了一些预期，它也有可能带来像Anthropic这种核心公司的估值下降或者IPO延期，它会产生哪些连锁影响？像目前我们看可能对那些neocloud来说
信用收紧与需求核心
51:22 是很差的一个变化。这个会有哪个环节收紧信用吗？这个可能会有一个更大的连锁反应的崩盘的可能性，要整个这个行业崩盘的说法。我们在上周也跟一些客户交流了这个事情，它的核心在于需求，而不是在于供给。如果我们假设需求这条曲线
需求为核心而非供给
51:44 没有发生任何的变化。目前政策对于数据中心，不管我们说是取消还是延期，还是怎么样，我们只说是供给的速度会显得更慢。但如果我的需求并没有受到变化，我的供给的曲线增速在放缓的话，那只能说中间的环节，已经有算力的人只会受益。因为在我的需求还是很旺盛，但我现在的供给比以前相比，反而更加跟不上了，那我现在我有定价权更猛，我可以加价，因为需求还在，你们需要用。这故事的核心是在需求，而不是在供给。如果我们说需求完全崩盘了，那大家都得死，不管你是NVIDIA还是neocloud，还是HyperScaler，如果需求没有的话大家都得死。所以我们觉得上周的话
亚马逊长期指引与市场反应
52:34 第一天大家觉得很好奇说，为什么第一天AI的基建都在跌，但是HyperScaler，比如说亚马逊就涨得很猛。当时的解释是在于，因为数据中心不能建了，那你们卖不了厂子了，那你该跌。但是亚马逊它已经有一些数据中心了，它已经有了，它已有的数据中心是可以挣钱的，所以它应该往上走，而且它的价格可以更高。但是我们换一个角度，如果你从看得稍微远期来说的话，亚马逊在选举前，中期选举前刚刚宣布了它的业绩，这是自古以来第一次，亚马逊的CEO Andy Jassy，他给了一个长期的指引。以前亚马逊从来没有给过长期指引，都是一个季度一个季度。这一次他说我们这个季度39个点的增速
两年需求翻倍目标
53:25 你们觉得不开心，我理解，但是我要告诉你，2027年我们增速会加速，至少有40个点，2028年我们增速还有40个点。这是Andy Jassy给整个市场讲的战略预期，他给了一个两年的预测。换句话说，他觉得两年我的需求，云的需求是要翻倍的。翻倍的底气来自于什么？来自于AI，不是说普通的云。所有的企业还在继续从本地端往云端迁移，这个增速，两年，每年有40个点，两年翻倍，增速来自于AI。如果我们说从现在开始不能建数据中心了，从短期来说是你可以提价，因为供给缺少了，需求还在，你可以提价。但如果眼睛放远一点，那我们显然知道亚马逊目前的数据中心的
供给不足导致增速下滑
54:18 它的算力的基础设施，是远远不能支持它两年需求翻倍的。那在这种情况下，如果数据中心从此以后在美不能建了，那我们可以很简单地推断出，他给了两年要翻倍的目标，需求要翻倍，要满足两年翻倍的需求这样一个目标，显然是做不到的。如果说他做不到，他的增速就从每年40个点，过去未来两年40个点，变成可能每年就12个点。那这样的情况下，一个公司刚刚CEO给了数据，每年40个点，突然现在变成了，每年我的增速做不到40个点了，明年只能做12个点，后年只能做12个点。那这样的情况下，你觉得是公司的估值，股价应该往上走还是往下走？它的估值应该往上走还是往下走？
需求真伪与循环融资讨论
55:09 所以就说明市场本身，对这个东西也没有一个很清晰的认识，都在用很短期的方式来思考一个问题。所以这东西最后核心是在需求，只要需求本身不出问题，那供给的问题，不管是增长慢还是快，最后是可以解决的。但如果需求本身是个伪命题，发现后来企业不愿意花这个钱了，因为发现没有ROI，不用花这个token了，需求如果死掉，最后被证伪的话，那整个故事就结束。那个东西我觉得才是最重要的一个问题。Bruce你有什么观点吗？你觉得对于这个话题，因为中期选举是不是有可能改变数据中心循环融资的传统的模式？我不是很认可循环融资这么一个概念，但是我觉得说白了
经济流通速度与AI投资
56:03 经济就是有一个很重要的概念叫Velocity（流通速度），就是钱要转起来。我的花销是你的收入，这么转，最后可能转10个人下来了，最后回到你手里，同样是一块钱，但从经济学的角度来讲它转了10倍，其实就产生了10倍的，10块钱的GDP，是这么一个概念。只不过AI这个圈子实在是链路太短了，就是这些玩家他没有。但是有很大的一个原因就是，我会认为去投给这些我觉得都没有问题，只要是你有实实在在的revenue（营收）增长。你可以看到互联网泡沫的时候，那个时候为什么管它叫bubble（泡沫），是因为它的profit（利润）是在往下走的，但是股市还是在往上去走，你看没有实实在在的这个收入去支撑它
信用市场变化与国债传导
56:54 现在你拿回头这两个数据你去做对比，是有截然相反的这个数据的。我知道，所以我不会从那个角度思考这个问题。但你做AI建设这个事情，这是一个重资产的事情，你一定是需要资本市场支持的，这个是一个共识。我们就是在过去两个月资本市场确实，尤其是信用市场确实发生了很大的变化，大家经历了这么一轮去reprice（重新定价）这些信用债的风险。那这个其实是一个相对复杂的链路，在我自己的理解，其实它的根源是什么？就是下半年，根源其实是从7月7号Trump撕毁了MOU（谅解备忘录），导致我们的国债市场先动了，国债有一个大量的，很大幅度的一个利率上涨
利率波动传导至信用债
57:52 国债的波动率是MOVE Index（美债波动率指数），是有一个spike（飙升）。国债市场利率，利率市场先动了之后，它势必会去影响你的信用债市场的，这就是金融市场的一个传导曲线。所以你看到后面信用债市场也逐渐地，先开始都没有问题对不对？先开始都没有问题，但是到了9月份的时候，突然信用债市场，就是因为国债市场波动起来，信用债市场也担心了，就是你的成本高了，你自然你的信用债，我以前8块钱，8%，什么都不变，我给你8%我就愿意借给你，现在我可能需要更多的利率，我才能借给你，就是这样的。当然这是需求端的问题，那供给端也有问题，供给端是我们上半年经历了一个
发债集中导致市场堵塞
58:44 就是夏天时候，5月份、6月份，这些人大量地发了一些债，下半年大家9月份又开始去，很快速地想去发债，想去这样。这个市场短期间内其实是，它消化它是需要时间的。就举个例子就是CoreWeave那一周，我忘了具体是9月初，还是9月，大概是那个时候，还是10月，就是CoreWeave整个融资，那是有一个credit的1万次的时候，10月初可能，大家忘了，大家的眼睛里面都在看着是AI在发债，其实当时那个传媒公司SkyBridge，它发了800亿的债，它一下子就把整个credit market（信用市场）就给堵塞住了。所以就是这些情况夹杂在一起，我就会觉得，那credit market就会有这样子的问题，不是说发不出来债
信用状况与融资能力
59:40 是以什么样的price去发这个债。所以在那一周堵过了之后，埃隆·马斯克还跑出来说，说我所有的债都发不出去了，那是由于我刚才讲的，他临时出现了这么一个堵塞的状况。但那个周末BlackRock这些人，都在拼命地去签新的交易的，因为这个时候，正好是你可以签更好的交易的时候。你看在最近这一段时间，这样出来融资的公司，只要你的信用够好，你都有融到债，并没有说你融不到债的问题。我觉得这个是随着Credit condition（信用状况）在变化而变化的，它也取决于你的underlying（基础资产）。你就比如说Meta现在去发债，可能我付的利息稍微高一点，但我绝对可以发出来
1:00:24 Amazon去发债我绝对可以发出来，但是当你出现就拿CoreWeave来讲，或者甚至更小的一些neocloud来讲
中期选举与风险溢价
1:00:35 当它有中期选举，它未来能不能建设、什么时候能建好的不确定性这么高的时候，它就回归到一个东西：从买它债的这些人讲，我会要求更多的risk premium（风险溢价）。你以前是16%我借给你，我现在只有20%借给你。这个时候你就要想了：你CoreWeave，如果你认为你的ROI是40%，你发不发这个债？你可能就发了。但如果你都不believe你的ROI是40%，你可能你想想你算了算账，我的ROI只有20%，那你肯定不会发这个债的。所以这个最后就还是取决于你这个spread（信用利差）是不是合适。信用债市场，它从需求侧来讲，它一定是会根据你未来的确定性来去给你一个合理的价格的。
AI融资与资本开支缺口
1:01:33 你的供给端这一块，可能也会要做出相应的调整。我是想这么一个事情，但整体AI融资它是需要的。AI要往前发展，你完全依赖说我的现金流，我觉得这是一厢情愿的想法，这是一个一厢情愿的想法，是不可能的。如果是那样就最好，那就说明我们太lucky了，这个行业太lucky了，这个模型的能力真是太强。但我们一定会有一段期间，你需要花钱，你需要CAPEX（资本开支）远远超过于你的营收增长的，这个缺口一定是需要资本市场来支持你的。资本市场也能支持你，只不过就是at what price。明白。对。然后针对当时这个循环的讨论，有一个小细节我想再请教一下Ethan就是
2028年机房与芯片供需缺口
1:02:25 当时其实就比如SemiAnalysis，其实他也说了，就是可能2028年年底，全球可能遇到一个约10GW的机房相对于芯片的供应过剩，就是说很多芯片可能它的生产不及，就是机房建设的预期。我不知道您怎么看就这个gap。但因为现在比如说数据中心建设，本来又遇到了一些延期的问题，那这个gap是不是maybe能得到一定程度的缓解？特别好的问题。就是SemiAnalysis，他们做很多半导体的研究的观点，我都非常赞同的，但是唯独不赞同的，就是他最近发的关于算力在2027、2028年增长情况的文章。就他们说在明年2027年，美国就会有38个吉瓦的数据中心上线，这个数据是远远超过我个人的判断的。
美国数据中心严重缺乏
1:03:17 他们觉得2028年是不是会出现数据中心供给过剩、芯片不足，这个结论我也是不认同的。我觉得2027年、2028年对于美国来说，都会是一个数据中心严重缺乏的两年。从全球的角度看，有可能全球局部会出现有机房没有芯片的情况，而那种情况很可能也是因为关于尖端芯片出口限制等因素导致的，大概率不会是因为数据中心建得太多、芯片增长不上而导致的。如果我们看美国这一个地方的话，我是不太认同明年就能有37个吉瓦上线的，尤其是在中期选举之后，我们又多了这么多的之前没有预料到的风险和阻碍的存在，而且这些风险很多是没有办法现在就量化的。
审批与民意风险
1:04:11 比如说美国各个城镇的居民的反对的程度到底有多少，这样的风险是很难去现在就量化的。所以在这样的情况下，我更不觉得明年能够达到37个吉瓦，或者是后年会有更多。所以我不太认同他们的那个做法。所以我觉得明后年其实大概率其实都是数据中心短缺，芯片是足够的，甚至有可能出现过剩的情况。在这个情况下，算力会变成非常稀有的资源。所以刚才有一个观点，可能我和Rob还不太一样的是，我觉得其实大部分的数据中心现在是没有拿到全部审批的，包括在德州的数据中心，真正完全审批过的、可以直接建到结束的数据中心，可能没有那么多，而有几十个吉瓦
电网审批与完工风险
1:05:00 它其实都是在德州的所谓的（首批）这样一个电网审批的过程当中被停下来了。要通过电网审批，这几十个GW都需要经过一系列的新auditing（审查）。州长上来之后，审查的流程只会变得更复杂，还要通过相应的法律去加码更多的成本和监管和民意的认同。所以这些过程都是让更多的大量的还没有完全拿到审批的这些数据中心按时完工的风险是急剧加大的。所以我不太认为2027、2028年会出现，至少在美国我不认为它会出现有数据中心供给过剩的情况下。全球的话我觉得这也不是大趋势，有可能有局部的情况会出现，那是应该也是一个corner case（极端情况）
算力合同与商业信誉
1:05:54 而不是一个能够有代表性的一个大的趋势。还有一点的话，我也在想，是不是真的有算力的公司，比如说亚马逊，它就能做得特别好的？我觉得可能没有那么简单。因为很多的算力的订单，它很可能是在一两年前就签了，签的是明年、后年的算力，那这些算力的价格、合同都是已经确定了的。那在这样的情况下，亚马逊是不是真的愿意重新谈判、重新撕毁合同，或者是选择违约，去签更好、更贵、更赚钱的合同？这个我觉得有可能是一个商业信誉等等一个长远的考虑。所以从利润上来讲，我觉得可能就像我很同意刚才Rob说的一点，就市场对这个怎么定价这个事情
股价波动与GB300估算
1:06:47 都还没有想得很清楚，所以会出现这种股价的上蹿下跳这个情况。而我认为可能因为监管端的还有民意端的风险，也会不断地摇摆，在未来的可能长达半年的时间，所以这样的上蹿下跳的情况，有可能还会持续地存在。之前X上，我不知道您看到没有，有一个还挺热门的一个讨论，有一个人他就叫Dex，那个人他估算说，根据那个OpenRouter上的可能某一天的DeepSeek流量，他计算说一台GB300的机架就几乎能承载这一个需求。那如果说假设他这个成立，我们是不是这个token增长可能就带不来那么大的硬件需求增长？我不知道您怎么看他这个估算。这估算数字我自己并没有
效率提升与需求弹性
1:07:34 详细地知道他的任何假设，所以我不能去妄加判断他这个假设是否是正确。但这个逻辑，就是算一个或者说是个Argument，我觉得已经从DeepSeek那一天开始，就DeepSeek横空出世那天始，大家一直在讲、讨论这个问题，就说如果这个模型能够变得非常有效率，从算力角度能够很有效率，以前烧一块钱，我们可以做到10块钱的事情。就今天，一块钱能够做一块钱的事情，一块钱的算力能够带来一块钱的一个需求。如果明天我们花一块钱的算力能够做到10倍，那是否都不需要硬件了？就核心还是回到就说需求，是否因为会算力价格的往下跌90%，获得一个超过10倍的增长
需求弹性与两年预期
1:08:18 核心在这个地方。如果我的算力跌90%，我的需求只增长了5倍，那我对硬件的需求那必然是下降一半的。但如果我的算力的价格跌了90%，我的需求增长了超过10倍，那显然对硬件的需求还在扩大。所以核心我觉得还是在于在价格往下走的时候，需求的弹性是怎么样，是跟它一个线性的，OK，你降90%我就翻10倍，是比它更低还是比它更高，我觉得核心在这里。我要问一个尖锐的问题，就是在这个点上往前看两年的需求，你怎么想？说实话我们自己也没有这样一个答案，所以我也不知道Andy Jassy他给了这样一个很激进的一个预期，两年我的需求可以翻倍，是怎么来的。那当然不是他一个人
内存厂商需求
1:09:07 Jensen Huang也说至少每年有40点的需求。如果你看三家内存的厂商
需求预期与验证
1:09:14 他们给的预期的话，他们也是说未来至少几年，我们看到需求端至少是35到40点的一个增长。所以他们几个人讲的，大概35到40个点这样一个需求的增速，他们几个人是能够吻合的。但是这些人讲的东西是否最后跟实际相关、实际能够吻合，不知道。因为就我们了解的话，核心不在于消费者的需求，核心还是在于企业愿意花钱。今天花了100块钱，明年我至少花140块钱，后年我至少花200块钱去烧这个token，才能验证行业里面他们讲的这种需求的一个外推。但目前我相信很多CFO，或说首席投资官（CIO），他们自己都不知道我们这个企业明年愿意花多少钱，所以还需要观察。
追踪实时需求
1:10:04 当然，我给大家提供几个参考。第一个参考东西的话就在于，大家可以去追踪一些做Data Infrastructure（数据基础设施）Snowflake、Databricks，因为它们能看到它们的企业实际的需求、实时的需求。因为大部分的企业目前烧token，不是直接烧给通过OpenAI和Anthropic烧的，是通过Databricks或者Snowflake的路由，把这个需求绕给亚马逊，或者是Microsoft，或者是Google，再烧这个token，而不是直接去跟OpenAI烧的。所以谁看得到实时的企业的烧token的需求？Databricks Slack看到，同时亚马逊、Microsoft、Google他们也看得到，但他们看得到是一个我们叫做实时的real time，但他们并不能说完全能看到两年以后。
市场对需求缺乏信心
1:10:51 这些企业客户到底能烧多少钱，这个事情我觉得没有人能知道，所以我觉得这个东西还需要我们继续地观察。因为我觉得市场这一段的压力，不仅仅只是供给端的问题，因为对于需求端的，当然你也可以讲市场跌的时候鬼故事就越来越多了。我觉得确实就是需求端现在大家没有像年初agent出来时候那么有信心，就导致大家，我觉得这也是part of的市场的压力。那我同意你讲的，这个东西是没有办法，就是我觉得强行地去算这个数，基本上就是拍脑袋，你算不出来的。对，我完全同意Andy Jassy讲这个事情，两年翻倍，每年的增速40个点，明显市场是没有信的，市场说你需要给我一个证据我才能相信。
在手订单支撑乐观
1:11:40 Andy Jassy，你亚马逊的增速能够未来两年每年都做到40个点，目前市场是没有信这个事情。刚才Bruce和Rob讨论了一个点，就关于需求，那就我们看到的角度来讲，我对需求反而不是很担心，而且我觉得需求其实是有一些证据是可以估算的。就比如说每个企业它在手订单有多少，这些订单根据现在的增长速度是多长时间能干完。我觉得目前对于这几家大的云厂商来说，他们已经拿到的订单可能是在未来三年都完全干不完的。我觉得亚马逊也好，其他公司也好，他们对未来的需求的乐观，可能主要就是来自于他们已经签了的合同在未来三年都干不完，未来三年哪怕以40%的增速去增加。
积压订单可被取消
1:12:31 都干不完，所以他们就得出这样的结论，就是每年增加40%是非常有信心的。其实这基本上还是基于供给端的比较确定性的信号得出来的结论，我是这样想的。所以可能从这个角度来看，是不是可以说供给需求端这块其实担心不是很大。刚才Bruce也提到市场对需求是有一些担心的，我也有兴趣想了解一下这个担心是来自于哪里。其实刚才Rob都已经讲了这个增速，因为你现在举个例子，就像你刚才讲的AWS它敢说这种话，一定是它看到，从这个backlog（积压订单）就可以看到，三家加起来就要1.5个trillion的这种backlog了，非常大，这个backlog，但是是可以被cancel掉的。
领先指标与ARR局限
1:13:21 需求一旦出现什么原因，它没有想得那么好，大家慢慢慢慢把这个cancel了。至少从这个角来讲，AWS他不是领先者，他不是能够最先看到这个变化的，等他看到这个变化的时候就已经晚了。市场都是try to试图去看得更往前看一点，所以当你，这也解释了为什么大家特别在乎这些OpenAI和Anthropic的ARR，因为它们这两家是最在前面能够看到用户增长。如果它们的ARR是非常快速的增长，那市场就不担心，我觉得是这么一个逻辑。这个我也想补充一点，因为我毕竟在硅谷和创业公司交流也比较多，之前我也经常和大家讨论的，现在不太能只看OpenAI和Anthropic的ARR，因为一个是。
追踪token调用量
1:14:17 第一，它是比较滞后的。第二，大家也都知道说它真正地用在inference（推理）方面的算力（计算）的占比是比较有限的。第三个就是其实真正应该追踪的是整个token volume（调用量）的增长，而不只是这个frontier lab。如果真正追踪整个Token volume的增长的话，就可以看到frontier lab的占比其实是在一定程度上的下降的。然后在整个token volume上增长怎么追踪呢？有几个方式，Rob刚才说到，比如说我们去看这个Databricks，更简单的就是你就看这些做做推理（服务）的平台Fireworks、Nstason，这个是更直接的，它们直接就在那买token。然后还有一个点，比如我们看到很多的创业公司。
创业公司token用量
1:14:58 包括我投的很多公司，那今年对比去年的token的使用量都是翻了10倍到30倍，大概是这样的一个空间。当然他们也有，绝大多数80%以上用的还是frontier lab。当然刚开始说我们去做post training（后训练），也去host自己的开源模型，做更多的cost control（成本控制）。但不管是开源和闭源，只要它token volume在上涨，它对算力的需求都是非常的固定的，是这样一个逻辑。Christina你觉得现在RSI在这个token增长上，你觉得能看到什么迹象吗？还是说其实它更多还是来自于以前的那种方式？RSI也有，现在RSI有几个方向，一个就是大家用RSI来做safety，第二个就是比如说drug development（药物研发）。
RSI的算力竞争
1:15:45 接下来有很多人已经把它用在像做kernel这些层面上。当然短期是为了能快速地Generate revenue（创造收入），但是所有你去观察这些RSI的公司所做的第一件事都是在抱怨说算力不够。有的我们知道的最头部的几家已经跟亚马逊签了比如4个亿美金的算力的合同，但是其实它还是在大量地去想说，我有没有可能签这种比较有规模的算力的合约。因为在RSI到最后，它们也觉得说到底，一个就是说谁能获得更多的客户，在某一个行业可以产生更多的数据飞轮，然后第二个就是我能不能保证足够量的算力，这也是他们的竞争门槛之一。我能问一个Counterargument（反面的）的问题吗？
价格战与上市压力
1:16:30 就比如说如果大家对算力的竞争这么激烈，需求这么强，那为什么这些大家OpenAI和Anthropic要打价格战呢？这个其实我也觉得Anthropic这一步其实它大可不必做这个降价，它不用降价它也可以增长得不错。但是我们的猜测是说，因为这个可能也有一些上市的压力，所以两方还是决定去做这个事情，大家都想自己的财报更好看一点。不管OpenAI刚融了这一轮，大家可能也知道说目标是1.5个trillion，其实是按1.2收盘的，而且还没有融满，也是受到了这个市场情绪的，相对而言的会冷掉。那在这种情况下，我觉得它们去做的事情。
价格战与增长担忧
1:17:16 但是真的最后结果好像也都没有，都没有那么理想。所以我觉得可能是一个战略上的考虑，但不一定真的是一个非常必要且正确的事情。对，我觉得至少从市场角度来讲，你这个时候去打价格战，然后又没有特别明显地说，是你的 volume 和你这个价格战有匹配的一个增长，我觉得就会有这样子的担心。价格的你下降了 90%，但是你的调用量并没有有同样增长，那这个整体上来讲，其实还是一个增速放缓的一个担心。我觉得这个确实是为什么最近这一段鬼故事特别多，各种各样的这样子的叙事其实对 AI 整体来讲都不是特别乐观的。我有这么一个观点，我之前也写在我的一个公众号
开源模型与数据安全
1:18:12 叫硅谷非共识上面。我的观点就是说，Gavin Baker 也提过这个点，前面这两家它可以赚走大部分钱，但是它不会（消耗）大部分 token，所以他们两个人去打价格战是非常不划算的。我觉得用他们的绝大多数不是 price sensitive（价格敏感）才去选择用。对，是的。所以我觉得这可能并不是一个战略上的正确的事情，但不代表说需求放缓。但中间也有个背景，是 DeepSeek 和 Kimi 的模型其实价格又便宜，如果它不打价格战的话，很多会 route（路由）到这些便宜的开源模型上。对，我的观点是，我觉得很多人用开源模型的第一考虑可能不是成本，而更多的是比如我的数据的安全、我的隐私等等
数据中心选址替代方案
1:18:59 所以为什么现在你看到在硅谷这些做 post-training 的公司增长还不错，包括我们也说 Thinking Machines Lab 之前说想做 frontier，但是结果发现并没有做得那么那么 frontier 以后，也开始去做 post-training，那么它也是产生营收的方式。那它绝大多数服务的客户核心还是更多地考虑到自己的数据安全，是这个角度。所以我可能觉得它不是因为价格便宜马上就可以把这部分人抢走。Ethan，我有一个问题想问一下，不好意思，关于数据中心这样子的，除了这些州，当然也比如说像 Louisiana，还有 North Dakota 这种相对他们作为一个 alternative 是多 viable 的一个 option 呢？就是我们是可以很快地
劳动力与光纤挑战
1:19:45 就可以 shift 到那一边去，还是说其实也没有那么简单？特别好的问题。其实我相信每一个做算力的公司都在想这个问题，并且大部分公司已经在看那边的机会了。确实是没有那么容易，就很轻易地把比如说原定义规划在德国的数据中心就转到其他地方，其实并没有那么容易的。因为我们说数据中心其实看的不只是电，其实除了电之外，还需要看有没有足够多的劳动力。其实刚才我们也提到了，一个数据中心建设可能需要几千人，而这些几千人也不能是完全没有任何数据中心经验的工人，他们可能就来自于周边的一些经济发达地区的工人，他们愿不愿意去到比如说
光纤与政治风险
1:20:27 North Dakota, South Dakota 这样的地方去待两三年去做施工？所以劳动力的迁移就是一个挑战。同时美国的光纤系统其实也大都是围绕大型的城市和经济发达的城市去铺设的，所以你只是在现有的光纤网络延伸出一点是没有问题的，但是你要完全拉一个全新的主干网到一个新的州的一个可能地广人稀、电充足的地方，也是需要几年时间的，并不是很容易。还有的话，其实也涉及到当地的法律法规是否健全，当地的民众和政府是否稳定，不要决定搬到一个新的地方，建了一年还可以，而第二年的时候当地的民众和政府观点完全变了，这又是一种政治风险。所以其实确实没有大家想象得那么简单
表后供电与搬迁难度
1:21:14 但是其实每一家公司其实都在做自己的关于转移到周边州的监管更少、风险更少的地方的预案，其实已经开始在做了。刚才 Ethan 说得特别对，我觉得一个是说现在搬，因为我们实际上也有在操作，它其实搬的话是难度比想象的要大的，因为电的许可不是你马上就可以拿到的。那么你可以完成一个壳子，但是如果是我不能做到这个，我就得自带电，就 behind the meter（表后供电）。接下来大家也都说，你每一个建数据中心都应该是要自带电的。那现在之前的规划里面，全美的规划容量里只有 25%，就四分之一是自带电，那到现在可能真正表后有这种 behind the meter（表后供电）
发电与建设延迟
1:22:05 可能只有 2 个 GW。我不知道这个数字跟 Ethan 那是不是对齐，但是如果我们预计说表后的这个模式以后要扩展到 40GW，那在这样的情况下，其实发电还是有一定的问题。包括 SpaceX 它也是说自己要做这个 turbine（涡轮机），它也有那么强的 Tesla 电池做支持，它还可以再做这个并网等等，这么多的规划下，它才说可能在一定程度上解决到这个 behind the meter（表后供电）的电的问题。所以我觉得这也是一个很大的情况。然后 SemiAnalysis 它能追踪到的很多数据，它自己当然有很多渠道，还有它也有很多的卫星图，但是这个你实际建好和通电，基于我曾经运营的经验，我觉得这中间
Neocloud 融资与机会
1:22:50 可能这个 gap 是可以无限长的，也受限于现在政策的问题。所以比如之前有新泽西的项目，大家也知道的一些 neocloud 也是受到了比较长的延期的挑战，所以肯定这个延期还是明显的。所以在这个角度上，我觉得对于现有的就会确实非常非常合适。那现有的这些我们应该刚刚讲 hyperscaler 为什么涨，我们再看这些 neocloud 来看说，它有很多 neocloud 它的其实成本就是它的融资成本，现在还是一个非常合理的价格，可能也就是 7~8，而且它的现金比是很高的。所以在这一个程度上，我觉得就明显地可以看出来，就 neocloud 也分三六九等，我们能够看到有很多 neocloud 会反而是有这样的新的机会
Neocloud 贷款与长约
1:23:49 它借债就分三种。对于 neocloud 来说，你要么拿到英伟达的配额，要么有客户的长约，你有机房，但机房一般都是 PowerShell（已接入电力的机房外壳），很多不直接自己做，那 PowerShell 的话，它有可能就是租，要不租的话，这个也是单独的贷款，因为可能是 20 年的 depreciation（折旧）。那你只用英伟达的配额是最快拿到的，但是现在也不行，你还得客户长约。如果你只是这种按需客户给的高价，因为 on demand（按需）可以是长约的 3 到 4 倍，那这个是其实是这些贷款方式不认的，你必须得有长约。所以对 neocloud 来说，它们又重新面临这个选择，说要不要继续签一个相对价格比较低的强约来换融资
CoreWeave 挑战与 AI 安全监管
1:24:39 在 CoreWeave 来说，我觉得像 CoreWeave，它又想拿短期的合同来争取到这些高价，因为它一直长约签得最多的，但同时它又没有什么太多的议价 ing power（议价能力），说我来去做这个 on demand，这可能是这个 CoreWeave 现在算面临的最大的这种挑战。它就是一个相对不太好的循环。那么相比而言，可能有一些 neocloud 反而是相对而言会获利于现在的情况，这是我这边的一些观察。这边有个 follow up 的问题，想问一下 Bruce 跟 Ethan，因为刚才我们讲到说现在大家担心的政府监管，首先是监管数据中心，但可能是更加严峻的一个监管，是监管 AI 安全，因为 AI 安全的话，它会导致整个的
AI研发速度与市场定价
1:25:27 在frontier lab（前沿实验室）里面，AI研发的一个速度，现在你们觉得市场price in（在定价中体现）的，是在哪个程度？是还在AI数据中心的方向，还是已经price in（在定价中体现）了一部分的AI安全，以及AI研发的那部分？我坦白讲，我不觉得市场可以把这个东西分得这么细。这块已经press in了，那个我没有那个什么。但是我从AI safety的角度来讲，就是刚才讲的，我觉得至少bipartisan（两党共同支持）的法案马上就要推出来。我觉得大的方向还是我支持你发展，但同时你一定要有紧急停机开关，这样子的措施。我会认为这是市场在price in（定价中体现）的东西。那我也没有感觉到监管
监管方向与立法预期
1:26:13 是要一个强行的阻碍你的AI的发展，不像Bernie Sanders这种非常非常极端的，还有某些议员这种很极端的。如果是往那个方向走，那市场肯定是没有price in（定价中体现）这个东西的。我们AI要正常发展。而且我记得当时AI safety变成一个issue的时候，Mark Zuckerberg不是在说这个东西嘛，在做我们AI的模型的时候，我就在考虑AI safety的这个事情了，它不是一个separate issue。我觉得这样子的debate会越来越多，但是监管层面上的东西、措施，还有这个压力一定会有，一定会有的。而且我觉得这可能是从联邦角度，从House Legislation（众议院立法）这个角度来讲，一定是先出来的，因为我觉得这个是迫在眉睫
数据中心监管与安全机制
1:27:05 它的Priority会更高一点。对，我的观点跟Bruce是比较像的。我觉得现在可能实际上比较担心的，还是数据中心的监管，或者是过度监管的风险。我觉得安全方面的监管的话，其实每一个frontier labs（前沿实验室），包括谷歌在内，像谷歌之前发了最新的模型，但是它也没有很快地向大众发布，而是先有限地给一些人去发布，目的也是考虑到这里边有可能会有安全问题，需要确保安全问题是可控的，甚至没有什么重大安全问题情况下，才会给大家发布。所以这个实际是一个AI内部就可以相对好地解决的问题。在开发模型的时候，也开发相应的自我的安全监管机制，这个相对是容易处理的
行业监管机构与企业责任
1:27:50 但是数据中心的开发的话，就涉及到很多tech科技公司完全没办法控制的方面的事情，这个风险是比较大。那我加一句，就大概率，你像金融行业也好，还是像汽车行业也好，发展了这么多年之后，它都有一个自己相应的监管机构，安全监管机构。我觉得AI一定会在某个时候，会有自己的一个机构，来主持整个AI行业的安全问题。前段时间其实我们看到特朗普跟各大的AI公司的领导者，他们其实是签了一个协议的，这个协议就是说让公司自己去承担企业责任。因为这其实是一个非常资本市场的这样的一个路径，如果你的AI出了问题，其实你的企业形象就毁了
政府监管与AI研发速度
1:28:37 你的消费者没了，你的企业自己会毁灭。为了避免这个后果，企业自己就会加上非常强的AI的安全的属性，来保证自己的AI产品是没有问题的。如果是民主党上台了，你们会觉得这样的一个方式会改变吗？会变成一个政府强监管的这样的一个AI方式？如果这个方式变了的话，会对AI研发的速度有任何的影响吗？这个问题至少从我现在，上一次的交流上来讲，我不太认，至少我现在不觉得这是整个leadership（领导层）的一个态度。我觉得整个的态度还是要支持整个AI的发展，但是同时，它也是要求我对你的，要求AI公司也好，你们对AI safety要有足够的重视，不但是重视还要有手段
监管性质与政治变化
1:29:30 那你说这算强监管吗？在我理解，我觉得这是非常reasonable的一个要求。我觉得这就是一个来来回回，可能大家最后能找到一个节点，但我觉得这个本质上，和对数据中心的限制，我觉得本质上还是有差别的。我觉得它的大方向还是一个，大家都能够意识到，美国要发展，经济要发展，AI是不可或缺的。我还是以支持你发展为前提的。我至少从现在来讲，这个也许会后面，大家这个debate会变，明年民主党真正入主两院，可能这个议题随着讨论会变，但至少到这块来讲，我得到的最新的message，我觉得是这么一个方向。对，我再补充一句，我也比较认同，安全性是在开发中的一个步骤
安全测试与股市赛道
1:30:24 所以有这个步骤，而且随着模型的强大，大家也会花更多的时间去确定安全性，在发布之前。所以这个时间我觉得应该会适当地放缓，这可能也是各个科技公司目前的一个共识了。当你出了一个特别强大的模型，你自己都还没有把握的时候，先暂时不要发，先做内部安全测试，再做外部安全测试，再发。所以这样的合理的一种放缓，我觉得也是应该的。接下来我还有一个关于股市的问题，不同的赛道其实大家对于市场的情绪的reaction会有一点区别。接下来比如说我们看一下GPU硬件、光通信、存储，然后这些整个的上下游的赛道当中，哪一个赛道会更加vulnerable，哪个赛道会更加有韧性一点
上游硬件脆弱性
1:31:15 以及每个赛道当中，公司们怎么去应对这样的一个宏观变化，然后谁能够survive，中间你们是怎么去看？我自己会觉得这个变化还是挺大的。我会觉得上游可能更vulnerable一点，它们更脆弱一点。为什么这么讲？举个例子，英伟达，明年的我的收入也好，我的预期也好，这可能是背上了assumption，是说我明年的这些数据中心，接下来两年数据中心都是可以到位的。现在如果20%的数据中心都不能到位了，自然会影响到你的topline（营收）和bottom line（净利润）的growth（增长）。就是公司没有办法，你可以make很多case，说我的需求是很好的，但是你supply没有，你下修你的EPS（每股盈余）是个大概率事件的时候
盈利下修风险
1:32:05 它对市场一定是个冲击。所以其实明年我觉得整个科技行业，AI这个赛道，最大的风险就是来自于上游的这些硬件，它的盈利下修，下修到什么程度，我觉得这是明年最大的风险，不是估值。估值很低，现在估值确实很低，因为我们走过了这一轮之后，市场也price in（已经计入定价）很多。明年反倒是如果我们的伊朗的事情结束了，我们通胀的问题变好了，它估值有可能还会支撑你。明年最大的风险就是来自于受影响的行业，它的盈利下，EPS（每股盈余）下修，下修的程度和速度，我觉得这是最大的风险。理论上讲，现在我觉得上游的这些所有的硬件产业链就是风险最大的
算力资源与议价权
1:32:54 你可以说已经跌了这么多了，但算算账，是不是有可能还可以跌更多？It's possible。我觉得是这样。当然，另外一方面讲，你这个时候手里已经有了算力资源，你反倒有了更多的定价权了。我觉得至少在这个阶段，你就是相对舒服的。一方面你可以跟客户，只要AI的需求没有变，你有议价权，同时你可能在跟你的供应商去议价的时候，你也有议价权。相对来讲，我觉得你会更说，就比如说像Rob刚才提了一个概念，说你需求由于供给跟不上，导致明年你的增长不及预期。如果大家能够看到很清楚，其实需求特别强，完全就是因为我数据中心少了，我能提供的算力有限
增长预期争议
1:33:46 明年你的增长不及预期，市场到底会怎么想？我觉得这个东西是有争议的
供给瓶颈与上游出货风险
1:33:54 我觉得真的是要跟当时。我自己会认为，如果算力足，AI 的需求端是蓬勃发展的，我觉得市场不会太担心由于供给端的限制而导致的问题。我不太会认为市场会惩罚相应的公司 too much。我觉得未来两年的情况都是，我不觉得需求有什么风险，风险全部都来自于数据中心的供给。数据中心的这个卡点就决定了上游出货的卡点，但上游出货其实每一种产品的出货也不太一样。我比较担心的其实是，比如说 GPU 和光通信、光模块这一块，因为它们的出货到目前为止都是相对充足的。所以一旦数据中心的量起不来，20% 如果被延期，其中一部分甚至还被 cancel 掉，这一块的量可能就没有或者被延期掉了。
紧缺环节与分化
1:34:53 我觉得对于这些 GPU 也好、光模块也好，可能是比较不利的。但是有一些上游的供应，比如说存储，它现在也不足，也是严重不足的。它哪怕数据中心的量少了，它可能就是从严重不足到比较不足，可能这方面它还是一个比较紧缺的状态。所以我觉得有可能有一些，从我来看，可能我也还看电力设备这一块，电力设备可能也是这么个情况，是吧？比如说变压器，它现在要排 3 到 4 年，哪怕你数据中心的供给减少了，可能变压器就变成 2 到 3 年，可能也不是一个很好的情况。所以我觉得有可能会有一些分化。确实就像你讲的，存储（起来）可能是这几年，但是存储起来其实它是个涨价逻辑。
涨价逻辑与核心指标
1:35:39 如果涨价逻辑没有了的话，就算是，其实你看它整个的 volume（出货量）并没有什么特别大的增长的，更多的是价格涨上去。如果由于这个导致数据中心没有了，你的涨价逻辑也破了的话，我会觉得它们的这个，从股票的角度来讲，它风险也还是挺大的。有道理，溢价能力就低了是吧？对，因为这是驱动整个股票的核心逻辑，并不是说你这个量行不行，但如果你这个涨价能力相对就变差了，市场一定会惩罚它。就是比如说 Bruce，你觉得未来两三个季度可能最值得跟踪的指标是什么？因为现在其实你看很多大厂，就是 Google 这些，M7 里面有很多它的自由现金流都开始转负了。
现金流压力与砍单指标
1:36:24 而且下滑的，在最近这一两个季度，其实下滑的增速也很快。当然这对应它 CapEx（资本支出）也还是很高的。但这个我觉得就是像之前 Citrini 那个，它中间会有个 gap，就是你这些东西转得太快，但是 AI 所提供的利润什么的，其实它 maybe 会导致未来两三个季度是不是会 miss 掉一些原来可能的一些指标，这个是不是也有可能会造成一个比较大的一个下跌的可能性。所以我想问问你说，你觉得可能在未来两三个季度，你可能最喜欢追踪的指标是什么？你要说我全行业验证，我可能更愿意去追踪的指标，就是这些上游厂商它 cut EPS 的、砍单的这个，这对我来讲才是最重要的指标。
上游砍单才是市场痛点
1:37:12 这些 hyperscaler、这些 spender，它们 free cash flow（自由现金流）变负，我觉得这是一个客观规律。其实从某种上讲这是个好事情，说明你有投资的诉求，对吧？对，如果上游这边都开始砍单了，可能它们的现金流，它们不需要花那么多 CapEx（资本支出），它们的这个立刻就变好了。你说这个对 AI 是个好的迹象还是不好的迹象？很难讲的。我觉得 relatively 可能它们的股票表现会好，从投资的角度来讲，我觉得它们没有那么 vulnerable。所以其实我觉得现在市场的 pain point 不在这，而在于上游砍单的力度和幅度有多大，大家还没有看到，现在都没有往下调数，只不过现在市场担心这个。
落地吉瓦数与风险时点
1:38:04 所以“砰砰砰”就开始跌，但是还没有实实在在在去调这个数，我觉得这才是后面市场风险最大的地方。对，我补充一点，如果是要看 hyperscaler 的话，我可能会追踪它们的每年落地的吉瓦数。这个吉瓦数其实如果要动的话，你觉得 2027 年会动吗？还是说它还是会是 2028 年，就是等这个局势更明朗一些的情况下？对，我觉得 2027 年、2028 年，我相信这个落地吉瓦数应比所有公司它原计划的吉瓦数要低，所以我觉得从 2027 年就已经会出问题了。我觉得是一个挺有意思的点，就是我们刚讨论数据中心这块的话，我们都是从这个起点讨论，这个起点就是民众对数据中心不满。但我认为在这个起点之前，
媒体叙事与妖魔化起点
1:38:51 其实还有一个起点，其实跟《硅谷 101》或者跟媒体这个行业是息息相关的。就是我关注到的是从去年开始，这 12 个月是美国主流媒体开始系统性攻击数据中心的一个事件，而且这种攻击基本上是属于纯负面、妖魔化的这种攻击。其实数据中心行业本身它是有利有弊的，但是我几乎没有在任何一个主流媒体上看到任何一点关于数据中心的优点的这种讨论，或者是到目前为止，我没有看到任何一个把优点和缺点都拿出来做一个相对客观甚至量化的一个讨论的这样一个报道和文章。所有为什么美国民众会把数据中心想象得那么邪恶，基本上就已经是 demonize（妖魔化）了。
民众认知与真实伤害
1:39:42 已经恶魔化了这个行业。这个事情是怎么发生的？我觉得是很有意思的一个点。因为美国老百姓绝大部分人，他从来这辈子没有接触到数据中心，他唯一接触到数据中心的时候，就是看媒体报道的时候，或者是他看到自己的电价确实是涨了的时候。其实绝大部分数据中心都还没有建起来，现在其实才是刚刚开始，明后年才是大规模数据中心落地的时候。所以为什么美国民众一致性地认为数据中心是如此妖魔化的一个行业？其实最大的原因其实都不在于数据中心本身已经给老百姓造成很大的伤害，其实并没有那么大的。因为坦诚讲，就算是最糟糕的伤害可能就是像
电费案例与媒体归因
1:40:24 德州州长在竞选的时候说的，德州的某些地区的人每年多交了 600 美元的电费，这可能就是一个非常极端的、比较不好的例子了。但是其实这个也就是 600 美元一年的一个缺点，但其实美国民众对这个事情的愤怒或者是不满，其实远远超过一年 600 美元的，是吧？但是这个事情是怎么发生的？我觉得其实挺有意思，可能更值得去思考一下，就是为什么美国的所有媒体都如此负面地报道数据中心，这背后的原因是什么？到目前为止还真的没有一个媒体能够比较客观的、正面负面都拿出来讲，去仔细地、量化地、客观地分析的。我觉得这点其实可能是整个事情的真正的起点。
生活成本归因与替罪羊
1:41:17 Ethan，you are asking too much。坦白来讲，媒体就是这样子，媒体就要去顺应民意地讲。美国老百姓最不满的问题就是生活成本太高了，大家过不下去了。但是造成生活成本高的问题，最后归因到就三点：一，去伊朗打仗；二，关税战；三，数据中心。前两个都不方便讲的，所以最后只能拿出第三个出来鞭尸，其实就是这么简单。所以我非常同意你的观点。Bruce，我的感觉就是，数据中心是整个生活成本变高的一个替罪羊。其实另外两个原因也很大，对，而且另外两个原因远远大过它，这个都是可以数据分析的。我回头可以发你一个图表，这个都是可以算出数来的，尤其是到了今年。
1:42:04 今年主要就是伊朗打仗。为什么我一直在说，特朗普的把一手好牌自己，就是他今年伊朗打仗这个事情，就是这一件事情，别的都不是。
开场：油价、通胀与数据中心叙事
1:42:14 本来今年应该是美国的一个盛世，就是因为他一意孤行地打这一仗，导致的石油价格飙升，然后通胀重启，所有的融资成本都变高。That's all. 但是这个东西你看，你在媒体上讲，远不如你拿data center出来鞭尸有效果。非常认同。Yeah, unfortunately. 是的，没事，我们来做一期。对，我觉得现在的局面其实就是，一方面AI或者是整个华尔街，其实有一定减速或者负面的迹象；但其实你要从实际，你看，之前METR，它不是出了一个报告说，Anthropic的这个研究其实发现，RSI是在让整个模型的进步速度能到1.9倍。我也一直觉得RSI如果真的能成的话，这个其实对token消耗量也好，或者对需求端又是一个爆炸性的增长。
实体经济与市场表象割裂
1:43:13 它一方面其实AI似乎又在调整，另一方面，看这个技术和使用量来说，AI其实仍然是在加速的，也没有什么变化。所以我觉得现在整个市场也处于一个很割裂的状态。对，这个你去做调研，实体经济体，真正做大模型研究的这些实体，你和这些研究员去聊，大家都特别的，你根本感受不到任何减速的迹象。你和公司去聊Google这些，大家都是在蓬勃发展，你可以真的就是蓬勃发展。随着agent出来，大家能做的事情越来越多，根本也没有去像前一阵聊的时候，都还没有想去cut capex，这种迹象完全没有的。但是市场就是另外一个表象。所以其实有的时候就是实体经济。
硅谷信息茧房与反对者
1:43:59 包括data center这边，会售卖后限制。我相信你去硅谷问这些，所有的这些AI researchers、Startup也好，我觉得短期内，它们是感受不到任何差别的，大家该干什么还是去干什么，但市场完全是另外一个迹象了。我觉得这也就是为什么说市场是一个Leading indicator（先行指标），就是这样子的。但有的时候我在想，硅谷是不是有点太信息茧房了？因为我们每天在硅谷，我们会觉得说AI已经很大程度上的改变我们的生活，我们没有看到任何需求放缓的迹象，而且RSI来了之后，结果它继续地往上涨。但是如果我们看看，真正地反对这些数据中心的，有可能是他们从来没有用过AI的这群人。
媒体叙事与选票力量
1:44:40 对，是的，小镇上面的这些mom and pop的这些人，但是他们的力量其实是非常大的。就像Bruce之前说的，你们不要小看他们的力量，他们就是有voting power的力量，他们的，对，一票其实跟硅谷的每一个researcher手面的票是一模一样的。对，我觉得最近中期选举，是不是也给了硅谷一个教训，一个lesson，就是说，你们也要看一下外面的人是怎么去接受的。市场教育可能还是要继续地去做这件事情。我也说一句，我非常赞同刚才Bruce之前说的，和刚才陈健说的，这也是为什么我刚才讲起，这个故事的起点可能不是在于居民反对数据中心，而是在于媒体，在过去这12个月的不断地去教育居民。
媒体塑造认知，选票影响行业
1:45:28 让他们相信，所有的一切都是归咎于数据中心，他完全妖魔化这个。所以对于那些mom and pops，这些小镇上的人，他们对AI也好的认知，几乎全部来源于这些媒体的报道。所以我感觉就是，硅谷是一方面的力量，其实还有很大一部分力量在媒体手上，它们想怎么叙事，这个叙事叙事了12个月之后，它真的能扭转美国很大一部分民众对一件事情的看法，而这些看法最终会通过选票的形式去影响整个行业。所以我觉得这一点，是不比科技进步的力量要小的。另外一个方面，就像我们嘉宾提到的，数据中心不仅仅是一个关于股市、AI、经济和监管的故事，它更是一个关乎到整个美国社会。
居民采访：蒙特利公园公投
1:46:17 影响着许许多多普通人的故事。Bruce也提到，千万不要小看那些对AI不感兴趣的普通居民的声音。其实我们《硅谷101》也一直在跟踪这个话题，并且采访了三位美国当地的居民。在这期视频的最后，我们把这些采访剪辑出来了一小段，放在这里，请大家听听他们的声音。如果数据中心是好东西的话，那我们早该争着要了，但很明显，没有哪个城市在争着要数据中心。这是美剧《Fresh Off the Boat》《初来乍到》的导演Steven，他居住在一个距离洛杉矶开车10分钟的城市Monterey Park蒙特利公园。2026年6月2日，蒙特利公园市政议厅举行了公投，有88%的居民赞成永久禁止在这座城市建设数据中心。
Steven：科技公司制造需求
1:47:02 蒙特利公园也因此成为了全美第一个通过公投把数据中心挡在门外的城市。Steven也是当天参加公投的居民之一。如果数据中心真变成大科技想要的“皇冠明珠”，带来收入却不带噪声污染，不压低房价，不带来空气污染、还节约用水，做到能源中和、碳中和，你会知道的，因为所有城市都会争着要，就像争办奥运会。但那还没发生，我也不认为会发生。是这些科技公司自己在制造需求，因为他们把AI强塞给我们。我们不想要AI，可他们把AI塞进一切。他们先制造需求，再说“看需求这么大，必须建数据中心”。还有，我们为什么要跟中国竞争？中国经济要更大又怎样？谁在乎？
市长Elizabeth Yang与公投决策
1:48:06 而在这次公投背后的，是Monterey Park的市长Elizabeth Yang。在2025年11月的时候，她收到了一家澳洲地产公司的申请，说他们买了一块地，想要在那里建设数据中心。而这个提案刚一出现，就有居民写信给市政府抗议建设数据中心。作为市长就问这家公司，愿不愿意在社区会议上回答居民的问题，但她却迟迟没有收到一个准确的答复。于是，市政府决定，把数据中心去留的决定权交给居民。是的，我们最后把它变成了公投议案，本质上就是把这个决定交给我们的选民。因为另一方面，我们也一直收到申请方律师事务所措辞非常强硬的律师函，他们聘请了Sheppard Mullin。
律师函与把权力交给人民
1:48:52 这是洛杉矶规模最大、作风也非常强硬的律师事务所之一。他们不断给我们发律师函，大概就是说，如果你们禁止这个数据中心，我们就会起诉你们，而且你们一定会在法庭上输。所以这也是为什么，我们最后把这个决定交到了更多选民手上。如果最后是居民投票决定禁止它，那就不是“市政府禁止了数据中心”，而是选民自己禁止了数据中心。那么，律师事务所难道要去起诉这些居民吗？这样的话，他们的案子就不会那么有力。所以我认为，把权力交给人民是最好的做法。她还相信，数据中心存在与否，并不会给这座城市的经济带来任何本质上的变化。我们的城市已经有110多年历史了。
阿比林：Stargate与房租上涨
1:49:32 没有数据中心，我们一样一直在发展、繁荣。所以现在没有数据中心，并不意味着我们的经济就会崩溃。我觉得没有数据中心，我们过去一直都过得很好，所以我们继续做过去一直在做的事情就好了。最后我们对谈的居民，居住在嘉宾多次提到的德州，这座城市叫做Abilene阿比林。它是一座人口只有十几万的德州西部小城市，但就在这里，有曾经特朗普口中“这个时代最重要的项目”Stargate。这个项目让阿比林政府一度非常激动，直接给出了十年85%的城市财产税减免。但几个月后，阿比林的居民等来的，并不是越来越多的繁荣，而是越来越难找的房子和越来越贵的房租。
1:50:18 很多人来反映房租上涨。
阿比林居民与 Save Abilene 网站
1:50:23 这是个大问题。空军基地还有人反映，飞行员因为找不到住处，只能睡在自己车里。很多老租客拿不到能负担的续租，有几个是被告知房东要卖房，就这么知道自己要被赶走的。这是 Steve，阿比林本地的一位居民。他后来做了一个叫 Save Abilene 的网站，让居民可以匿名提交自己因为数据中心受到的影响，包括房租、住房、交通、噪音，什么都可以往上报。没人搬来 Abilene 是为了上班堵在路上。人们搬来 Abilene，是为了 10 到 15 分钟就能到公司。但我看到有人在我的网站上提交说，他们有时连自家车道都出不去，就因为数据中心的工人堵在他们住的那条路上。我们是不情愿的投资者。
居民承担代价却未享红利
1:51:11 镇上的生活质量因为这事变差了。所以我觉得，我们都应该为这份“投资”拿到回报，就这么简单。无论是实打实的退税，还是 Oracle 和 OpenAI 真的来修补这个社区，修我们的路、修我们的学校，或者干脆来给每个人发个几千块。到这个地步，总得发生点什么。Steve 说，阿比林的居民们承担了科技公司入驻该带来的代价，却并没有享受到应有的红利。这种说法其实也代表了大量居住在数据中心附近的美国居民们，他们所在的地方是旧金山的科技公司们不会涉足的地方。在中西部的小镇里，在广袤的农场边，这些居民发现，他们没有用过一天 AI，却被迫遭受着噪音、高房租和高水电费的困扰。
数据中心分裂美国社会
1:52:04 而这也是数据中心分裂当下美国社会的原因。在今天这场讨论里面，我们看到了一个很有意思的反差，那就是硅谷的技术和应用仍然在加速，但华尔街已经开始重估数据中心能否按时建成，他们的投入又什么时候可以转化为收入了。建设延期当然会影响订单、盈利和融资，但这也并不能证明需求已经完全消失。Citrini 的《2028 全球智能危机》曾经设想过，当 AI 收益更多流向资本，劳动者收入受损，消费走弱，最终反噬企业。中期选举带来的建设限制，虽然还不能证明这一情景已经发生，但起码说明了整个社会都在追问：收益由谁分享，成本由谁承担。硅谷看到 AGI，
节目收尾与呼吁关注
1:52:55 小镇居民关心电费、用水和长期就业。他们的关切会通过选票改变政策，再影响投资回报。这轮 AI 建设能走多远，也取决于全社会能否分享它带来的好处。那么以上就是我们硅谷 101 这期视频的全部内容了。这期由于我们的主持人和嘉宾都在休假或者出差的路途当中，但是因为这个选题的时效性又特别强，所以我们还是选择了用 Zoom 来录制，第一时间把节目带给大家。如果因此音效有些不佳，也希望大家多多见谅。希望我们的讨论能够带给大家一些更深的思考，我们也会为大家继续关注事态的持续发展。不要忘记关注我们的频道，大家的点赞、留言和转发
1:53:40 是我们硅谷 101 做好深度科技和商业内容的最佳动力。我是 Yiwen，我们下期见。