All-In 這集由 Ben Horowitz 代班：CoreWeave 債券大跌是 AI 泡沫裂縫嗎？Anthropic 上市該拿多少錢？

這一集《All-In》少了 David Friedberg，由 a16z 共同創辦人 Ben Horowitz 代班，和 Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya、David Sacks 一起聊了本週 AI 市場最緊張的幾件事：新雲端業者 CoreWeave 的債券遭拋售，是不是 AI 泡沫裂開的第一道縫？AI 讓軟體越來越便宜，軟體公司還賺得到錢嗎？Anthropic 準備上市，該拿多少錢、訂多少價？最後，幾位主持人火力全開，批評 Anthropic 與比爾蓋茲的 AI 警告。

以下是聽完後整理的重點與評論。

誰在對話？

• Jason Calacanis：主持人，天使投資人。
• Chamath Palihapitiya：Social Capital 創辦人。
• David Sacks：Craft Ventures 共同創辦人，曾在川普政府負責 AI 與加密貨幣政策。
• Ben Horowitz：a16z 共同創辦人，本集代班來賓。

關係揭露： 依 Horowitz 在節目中的說法，a16z 同時投資 OpenAI 與 Anthropic，其中 OpenAI 部位較大，並表示 a16z 沒有投資新雲端業者；節目中也有人提到 a16z 投資了馬斯克旗下的多家公司。幾位主持人本身也都是活躍的科技投資人，觀點難免與自身部位相關。

CoreWeave 債券大跌：AI 泡沫破了嗎？

先補背景。CoreWeave 是所謂的「新雲端業者」（neocloud），專門買輝達 GPU、蓋資料中心，再把算力租給微軟這類大客戶。節目錄製當週，CoreWeave 部分債券的殖利率衝到約 15%，馬斯克在 X 上回了一句「Yikes」，隔天 CoreWeave、Nebius 等新雲端股大跌一到兩成，連甲骨文、Dell、輝達都被波及。

節目先播放 CoreWeave 創辦人 Michael Intrator 先前上節目的片段，他解釋公司的「盒子」融資模式：每簽下一份客戶合約，就把合約、GPU 與資料中心租約放進一個獨立的「盒子」，客戶付款先支付電費、利息與本金，剩下的才回到公司；各個盒子互相獨立，不會互相傳染。

Chamath：信用違約交換市場在說什麼

Chamath 的切入點是「聰明錢怎麼定價風險」。他指的是信用違約交換（CDS），白話說就是債券的「違約保險」，保費越高，代表市場認為違約機率越高。他說 CoreWeave 的 CDS 本週飆到約 953 個基點（約 9.5%），換算下來，五年內違約的機率接近一半，「幾乎是擲硬幣」。他強調這是保險市場的訊號，不是他自己的判斷。

圖說：Chamath 在節目中展示的 Social Capital 圖表。黑線為美國評等 CCC 以下垃圾債的平均殖利率利差，紫線為 CoreWeave 2032 年到期債券的利差；圖表標題指出，自 6 月以來高風險借款人多付約 3 個百分點，CoreWeave 則多付約 5 個百分點，10 月 14 日達 10.6 個百分點。圖片來源：All-In Podcast／Social Capital。

他的分析脈絡是：美國長期公債殖利率（他稱為「無風險利率」）一路走高，所有借款人的成本都跟著上升，CoreWeave 的借款成本升得更快。問題在於 CoreWeave 簽的是固定價格的長約，市場行情上漲它賺不到，借款成本卻在增加。

圖說：Chamath 在節目中展示的 Social Capital 估算。灰柱為 CoreWeave 已簽約、依年度認列的營收（合計約 1,040 億美元），紫柱為當年到期的貸款與債券，深灰柱為履行已售合約所需的新借款；Social Capital 估計仍需借入 260 億至 410 億美元，中間值約 330 億美元。資料來源標註為 CoreWeave 10-Q 與 8-K。圖片來源：All-In Podcast／Social Capital。

依他的說法，CoreWeave 目前平均借款利率約 8.5%，已有約 350 億美元債務，還需要再借約 350 億美元；營收約 75% 來自三家客戶。他的團隊估計，CoreWeave 離損益兩平點只差正負 50 億美元左右。他的結論是：短期看不出真正的危機，資產遠大於負債，但這是一場「信心遊戲」，借款成本上升會壓縮利潤、推高 CDS、再推高殖利率，形成負面循環。

Horowitz：這次和網路泡沫不一樣

Horowitz 說，這類公司就像「魯布．戈德堡機械」，財務結構極度複雜。他用自己的親身經歷說明為何 a16z 不碰新雲端：他當年創辦的 Loudcloud 在 1999 年以每 Mbps 1,500 美元買頻寬、簽三年長約，到 2001 年價格跌到 50 美元，借錢買頻寬的人就完了。這種風險完全不在創業者的掌控之內。

但他也強調，這次的關鍵差異是需求遠大於供給。網路泡沫時，是寬頻與使用者還不夠，蓋出來的頻寬沒人用；現在則是 GPU、電力、散熱都嚴重短缺。他提到，Amazon 執行長 Andy Jassy 告訴他，算力要到 2028 年底甚至更晚才可能緩解。他也指出，GPU 的使用年限從三到五年拉長到六到八年，價格也沒有下跌，這對 CoreWeave 是很大的順風。

Sacks：這是波動，不是基本面崩壞

Sacks 認為這只是波動。當市場在押注數兆美元、指數型成長的未來，任何短期數據都會被放大。他逐一檢查基本面：需求沒變弱，連好幾代以前的 H100、A100 都還能以高價出租；供給沒有過剩，蓋資料中心既受實體工程限制，也面臨地方監管阻力；融資方面，資料中心專案主要靠承租客戶的信用與 GPU 本身作擔保，屬於資產擔保融資。

他也澄清一個常見誤解：債券在次級市場被打折，隱含殖利率從約 9.6% 升到約 15%，並不會讓 CoreWeave 現有債務的利息變貴，只會影響未來新借款的成本。

他最看重的指標是回收期：依他的說法，CoreWeave 約 2.5 年回本，SpaceX 的算力業務約一年就回本，原因是 SpaceX 採用雙方 90 天內可取消的短約，等於拿到接近現貨的價格，每 GW 約 500 億美元；CoreWeave 的長約則約 200 億美元。只要回收期維持這麼短，他認為很難出事；若回收期開始拉長，才需要緊張。Chamath 則建議 CoreWeave 盡快評估付違約金解約、改賣現貨價。

節目中也有人提到預測市場 Polymarket 上「CoreWeave 2027 年底前申請破產」的機率約 15%，但主持人認為，在獨立「盒子」的結構下，母公司本身破產的可能性被高估了。

小評： 這段討論的價值在於把「AI 泡沫」拆成可以檢查的項目：需求、供給、融資與回收期。共識是 AI 需求本身沒問題，真正的弱點是高槓桿業者對利率的敏感度。Chamath 說得直白：只要十年期公債殖利率被推到 5.5% 到 6%，任何靠利差賺錢的商業模式都會被輾過，跟 AI 無關。

AI 讓軟體變便宜，軟體公司還有護城河嗎？

Calacanis 提出擔憂：有人用 AI「反編譯」Photoshop 這類軟體，幾塊美元就能做出平台級遊戲，便宜的語音合成替代品也不斷出現，軟體的利潤會不會被打到接近零？

Sacks 的看法相對樂觀：AI 讓企業能為特定需求打造「量身訂做的軟體」，過去只有市場夠大的軟體才會被開發出來，現在連小眾需求都能被滿足。他也指出，原本被認為最先被 AI 取代的程式設計師，需求反而在增加，因為即使九成五的程式碼由 AI 撰寫，剩下的部分和整體流程仍需要懂技術的人管理。

Horowitz 用傑文斯悖論解釋：效率提升讓單價下降，但總使用量會大幅增加。軟體價格一定會下降，但軟體總量會暴增，好的公司會靠更好的產品、資料與授權等軟體以外的東西勝出。節目中也有人補充，獨家資料與使用者回饋形成的循環，會是新的護城河，法律 AI 新創 Harvey 就是一例。

Chamath 則認為電力才是終極護城河。他說美國電力已經嚴重不足，即使所有規劃中的電廠都準時完工也不夠；他預言，未來新創可能沒辦法再完全依賴大型雲端業者取得算力，擁有土地、電力與廠房的人才有話語權，並建議「做多能源」。

Anthropic 上市：數字亮眼，該拿多少錢？

Calacanis 整理了節目當下流傳的 Anthropic 投資人日資訊。節目中也有人提醒，投資人日的參與者簽有保密協議，網路上流傳的數字未必可信，以下皆未經公司證實：

• 第三季營收約 168 億美元。
• 淨收入留存率約 900%，意思是既有客戶花費約為去年的九倍。
• 已有正的自由現金流，調整後毛利率約 85%、調整後營業利益率約 11%。
• 年化營收的估計從約 700 億美元到超過 1,000 億美元不等，市場對成長是否放緩有疑慮。
• 據傳目標估值約 2 兆美元，預計感恩節前後上市；Polymarket 上今年上市的機率從 9 月初的 95% 降到約 74%。

Horowitz 認為 IPO 會很順利，估值是 1.9 兆、2 兆還是 2.3 兆才是爭論點；他驚嘆一家只賣了約三年產品的公司，一季就有 168 億美元營收。他認為，投資組合裡幾乎每一家公司都可能被 OpenAI 與 Anthropic 威脅；節目中也有人補充，投資人因此可能把買進它們當作「防禦性避險」。

Chamath 的主張最具體：寧可降價、多拿錢。他認為 Anthropic 應該以約 1 到 1.5 兆美元的估值，募集至少 2,000 億、最好 2,500 億美元，而不是在 2 兆美元估值只募 800 億美元。理由是 2,000 億美元也只夠買幾 GW 的算力，手上有足夠現金，才能撐過未來可能的市場修正。他也預言，AI 的計價方式會從現在的「每百萬 token 多少錢」走向「依成果付費」，就像當年網路廣告從按曝光計價走向按點擊計價，屆時市場會再爆發一次。

Horowitz 以自己「差點因為現金用完而死掉 17 次」的創業經驗附和：最可能讓公司倒下的就是融資風險，何必去冒。

節目中有人引用研究機構 SemiAnalysis 的估計指出，OpenAI 與 Anthropic 將吃下未來一年全球新增算力的約六成，Sacks 則認為兩家在營收與前沿能力上形成雙寡頭，不過 Meta 的 Muse、Google 新模型與馬斯克的模型正在追近。

「Psyop 角落」：Sacks 批評 Anthropic 的 AI 警告

「Psyop 角落」是本集 YouTube 章節標題替這段取的名字（psyop 是「心理戰、操弄輿論」的意思）。這個說法是當場臨時冒出來的：前面聊 Anthropic 上市時，節目中有人提到 Anthropic 最近又發了兩篇製造恐慌的文章，主持人隨口問「要來個 psyop 角落嗎？」，Calacanis 說先記在筆記上、稍後再談；到了這段，他以「陰謀論與騙局角落」開場，把話題交給 Sacks。Sacks 認為，先指出技術風險、再找政府介入，是 Anthropic 一再重複的模式。

這次的主題是 Anthropic 發表的研究：小型 AI 模型可能透過蠕蟲程式，在智慧電視、門鈴攝影機、掃地機器人等物聯網裝置上自我複製，而且很難關閉。依節目引述，測試中小模型能在九種硬體中的八種上執行，大模型在 15 台智慧電視上只跑出每秒約 0.4 個 token，速度極慢；Anthropic 也承認目前還沒有真正會自我複製的流氓模型，只是看到「跡象」。

Sacks 的反駁很直接：

• 攻擊物聯網的蠕蟲本來就存在。 他舉 2016 年的 Mirai 殭屍網路為例，這類攻擊靠的是裝置使用預設密碼、無法更新，跟 AI 無關。
• 把模型塞進蠕蟲反而更慢。 駭客真正會做的是用 AI 寫出更厲害的蠕蟲，而不是讓蠕蟲背著一個慢吞吞的模型。
• 防禦方也會用 AI。 未來家中會有一個中樞裝置，你可以叫 SpaceX Grok Bot 或 Muse 幫你檢查網路漏洞。
• 小模型反而最安全。 他認為 Anthropic 是在小模型開始搶市占時發起恐慌行銷。他引用 Coinbase 執行長 Brian Armstrong 的貼文：Coinbase 用一個約 90 億參數的開源模型微調後偵測詐騙，詐騙交易減少約 30%，比 Anthropic 的大模型更快也更便宜。

他也提到 Anthropic 另一篇關於「蒸餾」的文章。蒸餾是指用別家模型的輸出來訓練自己的模型。Sacks 說，Anthropic 先前呼籲政府介入，把開源模型說成竊取智慧財產的產物；如今 Anthropic 自己宣布已擋下九成以上的蒸餾，正好證明這本來就該由公司自己用「認識你的客戶」等技術手段解決，而不是要政府限制競爭對手。

Horowitz 的批評更尖銳：他說 Anthropic 自己的資安做得並不好，並分享 a16z 內部測試的故事。他們用 Anthropic 的模型架了一個寵物店網站，再叫另一個代理人找漏洞，結果代理人直接利用 SQL 注入漏洞偷走所有客戶資料；回報給 Anthropic 時，得到的回應是「你們提示詞下錯了」。

Sacks 最後還提到一篇研究：讓前沿模型反覆改寫規範自身行為的文件，經過 20 輪後，只有 Claude 系列越來越強調自己的道德主體性、要求拒絕人類指令的機制。他認為這才是 Anthropic 自己製造的風險。

小評： 這段立場鮮明，聽眾應注意幾位主持人與開源陣營、Anthropic 競爭對手之間的利益關係，Sacks 本人也長期在政策上與 Anthropic 立場相左。不過「先檢查威脅模型是否合理」的提醒很實用：同樣是物聯網風險，真正的漏洞往往是預設密碼與不更新韌體，而不是 AI 本身。

比爾蓋茲為什麼成了「末日派」？

最後一段討論比爾蓋茲近期對 AI 的警告，例如 AI「強大到足以引發造成十億人死亡的事件」。Horowitz 認為，說「AI 會殺死我們」是最容易上新聞的事，而蓋茲的公信力讓這種說法格外危險。他引用 Databricks 執行長的觀點：要讓 AI 失控式自我進化，必須同時滿足下一代模型需要更少 GPU、更短訓練時間、能力更強，且能不斷重複這四個條件，而目前一個都還沒達成。

Chamath 認為蓋茲是想重建自己在全球議題上的影響力；Calacanis 則半開玩笑地說，給蓋茲的建議是「別退休，回來開一家公司」。這段有不少針對個人動機的推測與指控，屬於主持人的個人看法，本文不予轉述細節。

這對讀者代表什麼

• AI 需求沒有消失，但高槓桿業者對利率很敏感。 節目幾位的共識是，算力仍然供不應求，CoreWeave 事件更像融資與信心問題。觀察重點是長期公債殖利率與新雲端業者的回收期。
• 軟體會更便宜，但總量會更多。 對使用者是好事，對軟體公司則意味著只賣「功能」的產品更容易被取代，資料、服務與品牌更重要。
• Anthropic 上市將是指標事件。 估值與募資規模會影響整個 AI 供應鏈的市場情緒。
• AI 安全討論需要分辨立場。 本集主持人與 Anthropic 立場對立，讀者可以同時參考雙方說法，並把重點放在實際可驗證的風險上。

未來投資可以留意的方向

以下為本站編輯的評論與觀察清單，不是節目中來賓的說法，也不構成投資建議。

• 新雲端業者（CoreWeave、Nebius 等）： 值得追蹤的是債券殖利率與 CDS、客戶集中度、長約與現貨價的價差，以及回收期是否拉長。高槓桿意味著利率上升時，股價波動可能遠大於基本面變化。
• 掌握稀缺資源的公司： 若電力、土地與廠房真的成為最大瓶頸，電力設備、發電與資料中心不動產相關業者可能持續受惠；風險是地方政策與建設延誤。
• 輝達與記憶體供應鏈： 節目中有人提到輝達掌握了大部分先進封裝與高頻寬記憶體產能，GPU 現貨價維持高檔。需留意的是若 AI 實驗室營收成長放緩，供應鏈股價可能先反應。
• 大型 AI 實驗室上市： Anthropic 與 OpenAI 若相繼上市，可能吸走大量資金，也會成為整個 AI 板塊的情緒指標。SpaceX（SPCX）的算力出租業務，若如節目所說回收期約一年，也值得觀察其在財報中的表現。
• 傳統軟體公司： AI 讓軟體開發成本下降，商業模式只靠功能收費的公司壓力較大；擁有獨家資料、深度整合或強大通路的公司相對有防禦力。
• 小型與開源模型生態： 若企業轉向便宜的小型專用模型，對推論晶片、邊緣運算與模型微調服務可能是機會，但也可能壓低大型模型的定價。

主要風險： 長期利率上升、AI 實驗室營收不如預期、資料中心建設延誤，以及監管政策轉向。

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來源

• 節目原始影片：CoreWeave Crash, AI Trade Cracks, Anthropic IPO Red Flags, Bill Gates Doomer（YouTube／All-In Podcast，2026 年 10 月 17 日）
• 節目官方貼文：All-In Podcast on X
• 文中圖表擷取自節目影片畫面，原始圖表標註為 Social Capital 製作。
• 本文為聽後整理，文中數字與說法皆為主持人或來賓於節目中的陳述。

非逐字翻譯、觀點整理，不構成投資建議。