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All-In 這集請來 Palo Alto Networks CEO Nikesh Arora：AI 找漏洞比修補快，Chamath 說 90% AI 支出集中在 1% 公司

站長

這集 All-In 一開場，Jason Calacanis 照例自封「全世界字面意義上的第一名 podcast，連續三週」，並宣布 David Sacks 這週請假，由 Chamath Palihapitiya、David Friedberg 和他三人主持，還請來 Palo Alto Networks CEO Nikesh Arora 當特別來賓。三個主題：Ken Griffin 的 AI 泡沫警告、PHP 漏洞引發的 AI 資安恐慌，以及法國暴動背後的財政危機。Jason 還不忘調侃：Chamath 每週發言都在影響市場，「法國，小心了」。

Ken Griffin 說 AI 幾乎確定是泡沫，Chamath 拿出數據

Citadel 創辦人 Ken Griffin 在自家年度市場論壇上說，AI「幾乎可以確定是泡沫」，但他也說泡沫很正常，任何經濟的劇烈轉型都伴隨泡沫，他長期仍看好 AI。他擔心的是企業很難把 AI 支出轉成生產力，企業看著 Anthropic 和 OpenAI 的帳單，問生產力在哪裡。Jason 補充當週行情：CoreWeave 跌 10%，Meta 財報後跌 6%，AMD 跌 5%，SpaceX 也跌 5%，但這些標的整體仍在上升趨勢。

Chamath 先前在 X 上發過一個粗估：1% 的公司貢獻了 90% 的 AI 支出（也就是 token），而這 90% 裡有 80% 來自尚未獲利、靠創投資金支撐的新創。他把循環講得很清楚：創投向退休基金、捐贈基金、家族辦公室募資，投進新創；新創把錢拿去成長，而成長就包括消耗別人的 AI；營收曲線漂亮之後，再向同一批創投募更多錢。他認為 AI 要成為可預期的長期獲利引擎，必須擴散到新創生態系以外，不能一方面喊著驚人估值，一方面每一塊錢裡有 75 分是新創之間來回轉手、替彼此墊高估值。

他也拿雲端早期對照：當年 EC2、S3 的用戶同樣多是新創，差別在於 AWS 背後的 Amazon 零售已經大致達到自由現金流損益兩平。Chamath 的研究團隊找了 Ramp 的首席經濟學家 Ara Kharazian 驗證，對方說 Chamath 的估計「基本正確」，並讓 All-In 搶先公開一張還沒發表的圖。Chamath 解讀為，前 1% AI 支出大戶花在自購 GPU 算力的比例正在上升，代表他們正在轉向開源模型。不過這張圖自己的標題寫的是，最大用戶的 AI 支出中算力占比「出奇地穩定」，GPU 占比大約在 23% 到 56% 之間來回擺盪，看不出明顯的單向趨勢。Jason 在旁邊幫 Ramp 補了一句：Ramp 主要服務新創，所以很懂新創數據，然後自嘲這段算是免費業配。

圖：Ramp 首席經濟學家 Ara Kharazian 提供、All-In 節目中公開

Chamath 也說，自從 Alex Karp 在 CNBC 談資料主權後，大企業的採購模式就變了。他的團隊參加美國某家大銀行的 CIO 活動，對方說已經減少 AWS 和 GCP 支出，從零自建了六座獨立資料中心。Jason 的反應是：「回到未來，大家又開始自己蓋資料中心了。」Chamath 的結論是，AI 有擴散問題，太集中在小圈子裡打轉，而擴散出去的時候，大家選的是開源。

Jason 則認為 Ken Griffin 可能說錯了一部分。他每年投資上百家、評估上萬家新創，新創永遠在找最便宜、最快、最好的優勢：以前是雲端運算、WeWork、被低估的 Facebook 廣告，現在是 AI。兩百人以下這群最靈活的公司湧向某個技術，本身就是方向正確的訊號；龐大緩慢的企業最慢跟上，所以才會一直收購新創。

Nikesh Arora：開源模型的好處是能追問思考鏈

Jason 介紹 Nikesh 時一貫浮誇：請他來告訴大家這是不是末日，大家的銀行帳戶和比特幣這週末會不會被駭，要不要囤槍、養雞、挖井。Nikesh 先回應開源話題：Palo Alto Networks 偏好開源、開放權重模型，因為可以調整權重、自行訓練，更重要的是能檢查模型的思考鏈。金融與醫療業未來都需要可解釋、可稽核、可驗證，總不能跟主管機關說「IT 部門裝了一個 AI 模型，是它做的，我也不知道發生什麼事」。

難處在於，除了超大型雲端業者，很難找到全球、高可用的推論供應商。新創可以在美國某處租 10 MW，掛掉幾小時也還好；但他要提供 99.9% 可靠度的服務。Chamath 追問：會不會像那家銀行一樣自己蓋？Nikesh 說，他六到八年前到 Palo Alto 時把所有資料中心都關了，改向雲端業者租用；現在算力極度稀缺，他是條件的接受者，不是制定者，Jensen 的晶片要等到 2028 年，土地、電力、廠房也都難找，自建只是空洞的威脅。他預期最後會走中間路線：向雲端業者或其周邊業者租裸機來跑開源模型。他也認為獲利池會從 Nvidia 和記憶體業者，逐步移向擁有大量算力的人，因為需求遠超過想像，就算全世界的公司今天都說「我準備好了」，全球算力也不夠用。

接著是一段輕鬆的插曲。Jason 說 Nikesh 現在是「based bestie」，Friedberg 說他每 48 小時就會跟 Nikesh 碰面，Nikesh 也說他和 David 一直巧遇。Jason 說每次有 Knicks 對 Warriors 的比賽，Nikesh 都邀他坐場邊，隨即承認是假的，只是在「顯化」。Nikesh 回說，只要你願意陪我 11 歲的兒子，隨時歡迎。Jason 立刻說，有場邊或第二排座位的話，他很樂意當保母。

PHP 漏洞：AI 找到的洞，駭客一週內就用上

Jason 整理事件經過：PHP 這個開源語言支撐了約 70% 的網站，包括 WordPress 和 Wikipedia。8 月時，資安研究人員用 AI 找到 212 個重大漏洞，PHP 資安團隊給出 9.2 分（滿分 10）的嚴重度評級。原本計畫在 10 月 22 日，也就是錄音當天，一次推出修補，但消息事前外洩，PHP 只好提前一天在 21 日發布。當天 AWS 回報駭客活動暴增，Cloudflare CEO 說看到數百萬次攻擊嘗試，歐洲多國政府預防性下線網站，Wikipedia 暫停部分系統，NSA 與 FBI 發出警告。Jason 問：這會不會在接下來一年每十天就發生一次？

Nikesh 的回答是：「Jason，十天太長了。」他認為這種事會更頻繁，根本原因是技術債。他當天早上才跟一位 CIO 通話，對方有一堆網站，跑新版的可以直接修補，跑舊版的只能下線重建，因為過去從沒覺得升級很重要。修補有兩種方式：直接修程式碼，或在 Palo Alto Networks、Cloudflare 這類邊界防護產品上放「虛擬修補」，在攻擊者接觸漏洞前就擋下。

Chamath 問封閉模型有沒有幫上忙。Nikesh 說 OpenAI、Anthropic，很可能還有 Google，都有很強的模型，只要給足算力和持續性，就會找到漏洞，甚至把多個漏洞串成攻擊路徑。他的比喻是：能解 Navier-Stokes 方程式，就能串起四個漏洞。這次的 PHP 問題其實幾年前就被發現，只是大家以為需要太多協調、解不了，是持續投入的算力把它破解了。而修補一公開，駭客就能反推出漏洞在哪裡，攻擊沒修補的人。

個人 agent 登入銀行：誰該負責？

Friedberg 把焦點轉向銀行：個人 agent 用使用者的帳密登入網銀查交易，銀行看到大量活動卻分不清是否經過授權。過去是透過 Plaid 這類中介、經驗證的 API 存取，未來銀行會不會乾脆關掉網頁登入？

Nikesh 說這是兩件事：一是 PHP 漏洞讓網站可被入侵、憑證外洩；二是個人 agent 用你的帳密登入，銀行無法分辨是你還是你的 agent。驗證碼現在也擋不住，AI 解驗證碼很厲害，他自己有時反而得瞇著眼看它到底要他打什麼。Jason 接話：選出圖裡所有腳踏車，以我們這個年紀的視力要試三次。他也提到 Friedberg 用的 muse agent 和他的 Grokbot 會開一個虛擬瀏覽器，請你親自解完驗證碼再接手，並問 Nikesh：銀行是不是在散播恐懼，想擋住 agent，以免 agent 幫用戶轉去利率更好的銀行？

Nikesh 說那太抬舉銀行了，核心是責任歸屬。他舉例：如果你打電話給銀行說帳戶裡 5 萬美元不見了，但你把帳密交給了 agent，它住在你的瀏覽器裡，會拿到無數憑證，誰要負責？所以銀行才會先聲明「不准用 agent 跟我互動」。講到這裡，Jason 突然念起帳單上一筆莫名的「Spearmint Rhino」消費，Chamath 笑著叫 Nikesh 別分心繼續講，還補一句：「我們是第一名是有原因的。」Nikesh 接著說，信用卡小額盜刷申訴，銀行通常直接賠，因為客服成本更高；如果大量 agent 交易都要打電話來要解釋，成本會非常驚人。

Chamath 把問題丟給 Friedberg、Jason 和 Nikesh：如果 agent 擅自轉走 5 萬美元，到底誰該負責？Friedberg 認為，銀行服務條款禁止用 agent 透過網頁存取帳戶，如果 agent 沒有內建辨識並阻止，就是 agent 供應商的軟體責任；如果它提醒你違反條款、你仍選擇覆寫，責任就轉到使用者身上。Jason 舉 Amazon 為例：Amazon 擋下這類購物 agent 之後，他的 Grok 購物助理現在只會幫他把商品放進購物車，不會按下購買。Nikesh 的看法是：「agent 這個字裡就有 agency。」是你賦予它代你行動的能力，所以責任在你；就像把信用卡交給 Chamath，他花掉兩萬美元，總不能怪銀行。但他也補上例外：如果 agent 失控，產品沒有照宣稱的方式運作，那就是產品責任。Chamath 也認同，以實務來說，讓使用者負責是唯一能規模化的做法。

無護欄模型：Chamath 說這是最被低估的風險

Jason 提到他孵化的 Obliteration AI，提供去除護欄的模型給紅隊做攻擊測試。Nikesh 先稱讚：「好名字。」但他認為這是 AI 的黑暗面：一方面大家在白宮討論責任與對齊、呼籲國際條約，另一方面又有公司把沒有任何護欄的強大能力交給付得起的人，就像發一套 DIY 阿斯匹靈套件，叫你自己調配藥物，偶爾調錯也沒關係。Chamath 更直接，說他覺得這「非常可怕」，是比對齊更值得了解的風險，還調侃 Jason 的公司是「產品責任即服務」。Jason 則強調服務對象是白帽駭客和企業，客戶名單和 Palo Alto Networks 重疊，使用者要自行承擔管理模型的責任。

技術債為什麼會累積？

Chamath 說沒人想做維護，大家只想把功能做出來上線、去做下一個最酷的東西。部署在客戶私有雲的軟體還有版本漂移問題，每家客戶版本都不同，軟體商得同時維護十幾個版本，乘上數百萬家公司和天文數字的程式碼，就是現在的局面。Nikesh 補上誘因問題：CIO 的考核是壓低成本、確保系統隨時可用，每次升級都有出事的風險。Jason 拿 CIA、FBI 比喻：沒出事時大家嫌預算太多，要加預算時又說「20 年沒出事了」。他預言接下來會有一連串「資安版的 911」。Nikesh 說，客戶電話每天響個不停，大家都問怎麼脫身，「我受夠了每天早上醒來就被打一拳」。

不過 Nikesh 也給出樂觀的一面：他認為 CIO 可能成為下一代 CEO，因為三年後每個部門都想用 AI 轉型，連從來不想要 AI 的 CFO 都說「派幾個 AI 人才給我」。他說企業資安支出一般占 IT 預算的 4% 到 10%，金融業與聯邦政府接近 10%，雲端原生公司約 4% 到 5%。而 AI 資安這個新類別幾乎還沒開始：老闆說要能檢查 agent 的思考鏈，說起來容易，但連公司裡跑了哪些 agent 都很難找齊。他的比喻是，Wright 兄弟發明飛機時，沒人說要先成立 TSA。

如果見到 Bernie Sanders

Bernie Sanders 當天在 X 上呼籲「現在就停止 AI」。如果被派去見他，Nikesh 會怎麼回應？他笑說：「好主意，你先開始，我就在你後面。」他接著說，這是史上第一次大家這麼執著於一項技術的黑暗面，他認為起點是這項技術的「教父」和打造者自己過度強調危險，各家還互相比誰的模型更可怕，這是一場敘事的向下競爭，需要轉變。至於 Sanders 背後的動機，Nikesh 說這題要「打電話問朋友」，交給 Jason 和 Chamath。Jason 的看法是這是民粹議題：實驗室自己說一半白領工作會消失、司機會被取代，左右兩派的民粹政治人物都能藉此拿票。

收尾時 Jason 問 Nikesh 有沒有睡覺。Nikesh 說他凌晨三點起床飛到東岸，錄完還要搭機回家，趕上和客戶的晚餐。

法國：暴動、債券殖利率與政府支出

下半場談法國。Jason 整理：超過 50 萬人參與抗議，並蔓延到義大利、西班牙等地，法國經歷數十年來最嚴重的暴動，三千多家店受損、上千名警察受傷、2,500 人被捕，一座有 143 年歷史的 Limoges 市政廳被燒毀。抗議起因是高中校舍老舊、經費不足，後來演變成大規模動亂。Polymarket 顯示法國年底前宣布緊急狀態的機率是 18%，Moody's 或 S&P 在 10 月 31 日前調降法國評等的機率是 91%；法國 10 年期公債殖利率突破 5%，創 2002 年以來新高，美國 10 年期則一個月來首度跌破 5%。談到法國人很會暴動，Chamath 說他們是職業級的暴動者，Jason 補一句：對我們來說是足球，對他們來說是暴動。

Chamath 的立場強硬：他認為這些暴動者是罪犯，應該全部逮捕，政府要強力回應，再處理更深層的問題。他也說，法國已經提出 500 億歐元的撙節方案，而且勢必還要加碼，在撙節之下要怎麼增加教育投資來回應訴求？他認為執政黨會輸掉下一次總統大選，法國的官僚體系和經濟會經歷複雜的重置。

Friedberg 認為不宜把它和美國過去的暴動混為一談，這次的訴求非常廣泛，核心是希望政府給更多。他的主軸是：政府提供得越多，人民就越失望。他拿出 Rand Group Research 的圖表，比較法國公共支出占 GDP 的比率，竟然高於蘇聯、共產羅馬尼亞、Chavez 時期的委內瑞拉與中國的峰值。接著他讓大家猜美國的比率，Chamath 猜 20%，Jason 猜 25%，答案是聯邦 7.4 兆美元加上州與地方 4.6 兆，約占 33 兆美元 GDP 的 36%。美國債務占 GDP 比率和法國一樣約 120%，赤字率甚至更高，只是經濟成長率 2.3% 遠高於法國的 0.5%，所以還撐得住。他認為法國是西方的領頭羊。

圖：Rand Group Research（資料來源 @michaelaarouet），All-In 節目中由 Friedberg 公開

Friedberg 後來又拿出另一張圖：法國的稅收占 GDP 比率同樣高居第一，達 46%，其次是義大利 43%、德國 39%，美國則是 28%。Chamath 把這張圖和公共支出那張放在一起看，形容法國是一個「沒收式政府」，政府占了經濟的絕大部分，結果卻非常糟糕。

圖：Voronoi（Visual Capitalist），資料來源 OECD Revenue Statistics 2023、World Bank、Investopedia，All-In 節目中由 Friedberg 公開

Chamath 追問該怎麼做。Friedberg 列出四個方向：逐步結束聯邦學貸計畫並處理既有學貸；處理推高房價的房貸體系；花十年把確定給付制退休金，包括社會安全，轉成確定提撥制，每年轉移 10%，像澳洲的退休金制度；醫療則推向由雇主在保險市場競價。Chamath 對取消學貸表示同情，認為學貸一直都應該能透過破產免除；但他反問：法國的教育和醫療幾乎免費，學貸問題也不存在，為什麼還在暴動？Jason 的回答是移民融入問題；Friedberg 則認為免費不等於解決，看醫生要等好幾週，一班 60 個學生，背後是一種「有一群人過得比我們好、這不公平」的感受。他播放街頭訪問，受訪者說「中國人在法國變得太有錢」，並指出暴動者特別針對華人商店。

Chamath 的悲觀版本是：他想不出合理的結局，最後可能要靠「債券義勇軍」把法國公債殖利率推到 8%，逼政府面對現實。Friedberg 則區分社會崩潰與經濟重置兩條路，認為美國遲早也得面對某種程度的重置。

Jason 也提到 Elon Musk 宣布要給每個美國兒童一股 SpaceX 股票，總值約 100 億美元，他認為這可能是史上最大的慈善捐贈之一，若更多富人跟進，搭配 Invest America 帳戶，會是很好的資本參與方式。Friedberg 問他怎麼看 Kara Swisher 的批評，Jason 回嗆：她自己的 podcast 一年賺 1,000 萬美元，真那麼有理想就該捐一半到 Invest America 帳戶。Friedberg 則用一位倡議開放移民的法國店主，自家店卻被砸的照片，提出「扶手椅行善者」的概念：在家裡主張接納所有移民，但成本真正找上門時卻措手不及；Jason 說以前叫「豪華轎車自由派」，Friedberg 補上 Rob Henderson 的「奢侈信念」。Jason 也分享自己家開餐廳的童年：媽媽是護士，卻為了省錢自己做甜點，兄弟六七歲就開始擺餐桌、擦銀器，十歲就進廚房，所以看到小店被燒特別心痛。

最後一戰：Jason 當新聞秘書？

最後 Jason 提到他發文建議 Trump 怎麼挽救第二任期：除了資料中心，也要大談住宅，並把聯邦最低工資每年調高 1 美元、七年調到 15 美元。Chamath 反駁說，AI 建設幾乎就是 GDP 成長的全部，還帶動中產與技術勞工的薪資，Trump 也要求資料中心降低電費、投資當地社區。Jason 同意經濟表現亮眼，但認為民調顯示溝通出了問題，政府需要一位更會溝通的新聞秘書。

Chamath 先大力稱讚現任新聞秘書 Karoline Leavitt 是「GOAT」，接著說 Jason 是一隻非常執著的鬥牛犬，如果認識總統，兩人會變成好朋友，也會是很棒的新聞秘書。問題只在於「你有一些蠢點子」，例如最低工資。Jason 說，連續兩週拿第一，不要低估他的顯化能力。

Friedberg 和 Jason 就最低工資正面交鋒。Friedberg 舉加州 AB 1228 把速食業最低工資拉到 20 美元，造成約 1.8 萬個速食工作流失，認為政府干預會破壞市場供需。Jason 反駁說他提的是溫和的每年 1 美元，加州是最激進的版本，而且被取代的多是本來就會自動化的收銀工作，並舉澳洲、紐西蘭和北歐為例。Friedberg 的替代方案是把低所得者的稅率降到零，Chamath 也附和零稅率。兩人最後同意各自保留意見，Jason 以「我們已經有最低工資了，爭的只是應該多少」收尾，再次自稱「字面意義上的第一名 podcast」。

這對讀者代表什麼

這集最值得投資人注意的是兩組數據。一是 Chamath 與 Ramp 交叉驗證的結論：AI 支出高度集中在少數尚未獲利的新創，要成為可持續的獲利引擎，必須擴散到一般企業；而擴散時，大企業正轉向開源模型、自購 GPU，甚至自建資料中心。二是 Nikesh 從資安第一線的觀察：AI 找漏洞的速度遠超過企業修補的速度，技術債正在被清算，企業資安預算勢必往上調。

對一般使用者來說，個人 agent 登入銀行、代為購物的責任歸屬還在摸索，Amazon 和銀行都先選擇封鎖。在規則確立前，把帳密交給 agent 要格外謹慎。至於法國的討論，提醒的是高政府支出、低成長、高債務的組合會反映在公債殖利率與信用評等上，而美國的財政指標並沒有好到哪裡去。

未來投資可以留意的方向

AI 支出的擴散速度：企業端 AI 導入是否加速，以及新創支出占比的變化，Ramp 之後公開的數據值得追蹤。
開源模型與自建算力：裸機租賃、GPU 雲與私有資料中心需求，以及開源模型推論服務供應商。
資安：邊界防護與虛擬修補、漏洞掃描、AI 紅隊測試，以及 agent 身分驗證與 AI 資安治理這個新類別。
金融科技與 agent 存取：Plaid 這類 API 中介、agent 身分驗證，以及銀行對 agent 的政策變化。
歐洲主權債：法國 10 年期殖利率、評等調降風險，以及資金是否轉向美債。
美國政策：最低工資、住宅政策與資料中心電價議題，以及 Invest America 兒童帳戶的發展。

來源（聽後整理）

影片：https://www.youtube.com/watch?v=6czo-C3FU7I
X 貼文：https://x.com/theallinpod/status/2113781128687386889
主持人：Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya、David Friedberg（David Sacks 本集請假）
受訪者／來賓：Nikesh Arora（Palo Alto Networks CEO）
非逐字翻譯、觀點整理，不構成投資建議