中国刚刚“干掉”Claude AI……——GoodAlexander & David Choi

摘要

• GoodAlexander 认为，中国开源模型已经击穿了支撑 Claude 及其他闭源模型龙头的经济学基础。 他最初认为这些模型只是通过基准测试作弊的 Opus 蒸馏版，但在亲自测试后发现，借助一张约1万美元的 GPU、甚至 3090，就能跑出接近 Opus 或 Sonnet 的表现。受保护的 Opus API 使用成本约为每终端小时80美元，而 Qwen 3.6 级别的算力成本约为2美元，这一“40到80倍差距”让本地推理和由加密货币融资的算力首次变得可信。

• David Choi 认为，AI 资本开支热潮之下存在巨大的融资缺口：Nvidia 未来5个季度预计将实现约5000亿美元销售额，其中“99%由融资支持”，但约2亿美元以下的贷款几乎不存在。 他表示，其中20%-30%的销售额来自规模较小的新兴客户，而这些客户无法高效获得证券化债务。USD.AI 未来12个月的目标是发放10亿美元 GPU 贷款；他希望这足以建立一套衡量 AI 扩张成本的全球参考利率。

• USD.AI 的核心主张是，GPU 应像房屋、汽车和飞机一样获得融资，但 GPU 的产品周期过快，传统证券化跟不上。 打包1万笔贷款、分层、路演并出售相关产品可能需要2年；在这段时间里，抵押品可能已经从 Hopper 迭代到 B200、Vera Rubin，并接近尚未发布的 Feynman 世代。DeFi 则会将每笔新发放的贷款立即计入 sUSDai 的 NAV，形成 David 所说的“债务永续合约”。

• USD.AI 提出的飞轮，是利用稳定币经济学降低 AI 的融资成本，而不只是把现有债务搬到链上。 如果 AI 公司使用 USD.AI 结算，协议就能利用每铸造1美元所赚取的3%-4%收益补贴借款人，同时保留发起费和净息差。CHIP 被定位为协议类似 GP 的治理层，负责费用分配、协助设定不同交易类型的利率，并可能决定赎回优先级；但它还不是一套完全披露的效用方案。

• 算力稀缺既是 Claude 体验变差的原因，也是新一轮主权竞争的基础。 David 表示，服务商正在对用户限流，因为需求增速已经超过安装速度；因此，OpenAI 激进投入算力的方向是正确的。他提出的“AI 美元”论点是，各国将成为生成 token 的净进口国或净出口国，而缺乏足够 AI 产能的国家，会像石油贫乏国在石油美元时代那样落后。

• GoodAlexander 的加密货币看多逻辑横跨3个时间尺度：1年看 Saylor 驱动的资金流入，3年看资本外逃，5年看原生加密金融轨道。 STRC 可以将退休人群的资本引入 Bitcoin，而压制隐私币的失败尝试说明，隐私技术可能在敌对政策环境下继续存活。更长期看，税收、印钞、CBDC 和资本管制可能让加密资产对富裕人群更具吸引力，因为他们无法“拎着一袋黄金登上飞机”。

• 他的股票观点几乎完全相反：在 AI IPO 盛宴中继续看多，但随后准备迎接历史性反转。 他预计 SpaceX、OpenAI 和 Anthropic 合计约4万亿美元的股权将进入市场，其中估值1.5万亿-1.7万亿美元的 SpaceX IPO 是“主秀”。如果银行推动有利的 AI 可比公司估值，且被动指数快速吸收 SpaceX，他认为这一事件会成为“Solana 300美元时刻”——一轮世代级顶部的开始，而不是永久性的新平台。

精读

1. 算力，而非模型智能，正在成为 AI 的硬约束

• David 开场的判断是，Claude“每次使用都会被砍掉一截”，原因是服务商缺算力，而不是模型研发停滞。从长期看，他认为真正决定胜负的问题只有一个：“你能获得多少 Blackwell？”

• 两位嘉宾用了一个实体规模的类比：建造30座拉斯维加斯 Sphere，据他们估算，“这才相当于一个数据中心”。他们认为1 GW 算力约需500亿美元，并描述了全球数十个规划项目中达到2 GW或3 GW的站点。

• David 表示，AI 资本开支如今已经大到如果没有这部分支出，美国 GDP 增速将为负3%-4%。他进一步称，1年的 AI 基础设施投入，可能超过石油、公路及其他传统基础设施10年的支出。

• USD.AI 同时押注他所说的两大趋势：稳定币——全球购买国债速度最快的买家之一——以及数万亿美元规模的 AI 资本开支。其核心逻辑是，资本形成中“跑得最快的马”，应该为经济中增长最快的资本需求提供融资。

2. 中国开源模型击穿了闭源模型共识

• GoodAlexander 表示，过去的共识是，中国发布的模型都是偷来的 Opus 蒸馏版，Anthropic 最终会将其关停。他当时也持怀疑态度：中国实验室可能会“过度宣传”产品并操纵基准测试，但在亲自测试最新模型后改变了看法。

• 真正的变化在于硬件可及性。他表示，过去需要顶级闭源 API 才能完成的工作，如今在一张1万美元的显卡上就能达到接近 Opus 或 Sonnet 的效果，有时甚至用 3090 就够了：“两周前，在普通消费级硬件上做到这一点还不现实。”

• 他的受保护 Opus 配置成本约为每终端小时80美元，同时运行两个终端则约160美元；相比之下，Qwen 3.6 级别的替代方案每小时约2美元。这一“40到80倍差距”让他从“OpenAI 已经赢了”转向相信，开源模型仍被严重低估。

• 在讨论更新的模型时，GoodAlexander 提到了 GLM 5.1 和 Knowledge Atlas Technology（股票代码2513）。David 表示，在他看来，GLM 是比 Opus 更好的聊天模型；两人都批评 Claude/Opus 过于冗长，也批评 Anthropic 矫枉过正地纠正此前的迎合问题。

• GoodAlexander 将这一变化直接与加密 AI 联系起来：OpenAI 和 Anthropic 等闭源模型受到权限限制，不太可能让有意义的算力支出流经加密货币；而开源模型则让分布式、由加密货币融资的推理成为可能。他预计 Hermes Agent 及其他开源 harness 会爆发式增长。

3. GPU 信贷像现代抵押贷款出现之前的住房金融

• GoodAlexander 将 David 的优势追溯到他早期为 NFT 提供贷款的经历——借款人为互联网头像融资，堪称“世界上最糟糕的信用”。他认为 GPU 是仓储融资资产，同时带有资产支持证券属性，这种处理方式优于当前私募信贷对 GPU 的做法。

• David 的抵押贷款类比从流动性开始。银行可以提供90%的房屋融资，是因为数千笔原本缺乏流动性的抵押贷款被打包成可交易证券；单个 GPU 没有对应的二级市场，而“如果单个 GPU 都拿不到贷款，就不可能针对一个大型集群获得贷款”。

• 传统发行速度跟不上硬件周期。等到贷款累计、分层、营销并在约2年后出售时，抵押品可能已经从 Hopper 迭代到 B200、Vera Rubin，并接近 Feynman——“那些甚至还没发布的产品”。

• David 表示，低于约2亿美元的机构级 GPU 融资实际上已经消失。一家新兴数据中心运营商曾收到 Guggenheim 或 Jefferies 长达5页的解释，说明为什么其2亿美元采购无法融资；私募信贷正在撤退，而 Oracle 则被描述为已经“杠杆拉满”。

4. 昂贵的股权融资填补了资产支持债务本应占据的缺口

• 缺乏专门的 GPU 信贷后，借款人只能转向可能最终转化为股权的可转债。David 举的例子是，早期 CoreWeave 或 Crusoe 的持有人可能遭遇约90%的稀释，因为发行股权成为设备融资唯一可行的方式。

• GoodAlexander 将其称为“Bitcoin 买披萨效应”。如果一家公司以10亿美元估值出售股权，用于购买1亿美元 GPU，随后以600亿美元被收购，那么它实际上为了这些硬件让渡了约60亿美元的预期价值。

• 他的 Finance 101 结论是：如果创始人看好公司，就应该保留股权，直接为资产融资。GPU 还具有很高的税务价值，因为它们属于可折旧的资本开支；David 提到，Meta 约200亿美元的收入与约200亿美元的资本开支几乎形成了刻意配对。

• David 指出，加速折旧及其他税收优惠是收益率经济学的重要组成部分。两人的更广泛论点是，更便宜的 GPU 融资能够避免稀释，同时保留底层建设所带来的折旧收益。

5. DeFi 将缓慢的证券化变成持续定价的“债务永续合约”

• 对于“为什么是加密货币？”这一问题，David 的答案是资本形成速度：DeFi 可以“凭空生成市场”。一笔约15亿美元的 CoreWeave 债券自8月以来只交易了约5000万美元，而 USD.AI 规模小得多的系统据称在6到8个月内产生了约150亿美元的二级交易量。

• 乘数来自可组合性。USD.AI 和 sUSDai 出现后，用户可以交易它们，通过 Pendle 拆分收益，通过 Fluid 循环仓位，并创造远超原始贷款规模的隐含名义敞口。

• 每笔新贷款都可以立即进入债务工具或 sUSDai 的 NAV，而不必等待数千项资产积累完毕并完成路演。David 将其与 Hyperliquid 的期货永续合约对比：“我们本质上就像一个债务永续合约”，持续为新发起的信贷定价并进行复利。

• 这一结构旨在将准入范围扩大到传统白领债券交易台之外。David 的主张不仅是区块链能让旧证券更广泛地分销，而是即时定价和结算让此前不存在的小额 GPU 市场成为可能。

6. USD.AI 想发现、并最终补贴 AI 的利率

• 第一章的目标很明确：在12个月内发放约10亿美元贷款，成为 GPU 信贷的参考利率。对 David 而言，这一利率就是“你能以多快速度发展 AI”——也就是资本成本，以及人们愿意为回报投入多少钱。

• 他预计 GPU 的所有权将沿产业链向下扩散。租赁服务商正在购买芯片；能够放大单张 GPU 产出的 token 工厂希望拥有芯片；LLM 公司已经在买；应用公司也会跟进，因为无限期租用最大成本并不可持续。

• David 认为，算力约占 OpenAI 成本的80%。他说，5000亿美元的 Nvidia 设备加上利息后会变成6000亿-7000亿美元，这意味着华尔街实际上已经成为仅次于 Nvidia、领先于 OpenAI 的 AI 第二大生意。

• 如果客户使用 USD.AI 结算，协议从铸造美元中获得的3%-4%收入就能补贴债务利率。收入仍来自发起费和净息差。GoodAlexander 将 CHIP 定位为负责费用分配、按交易规模和承购质量决定利率、以及可能确定赎回优先级的治理层；更完整的效用细节仍待公布。

7. 真实客户被融资，而不是意识形态，拉到链上

• David 表示，目前约有70个潜在客户正在进入，其中包括大型新云服务商，需求还在逐日增加。眼下的约束是协议必须拥有足够流动性来服务这些客户，因此 CHIP 上线后，团队正在推动扩大 sUSDe 和 USDe 市场。

• 许多客户此前从未使用过钱包。团队会带他们接入 Coinbase Prime；在欧洲访问受阻时，甚至免费寄送 Ledger。最初的困惑很快变成惊讶：他们可以用 GPU 抵押借款，购买更多 GPU，再通过智能合约重复这一过程。

• David 在挖 Bittensor 时产生了最初的洞见。他表示，每小时支付约3美元租用一张芯片，年化成本超过2.5万美元，而 GPU 本身大约也只要2.5万美元：“想象一下，你花100万美元买了一套房，但每月房租是10万美元。”

• 主持人披露，他此前持有并交易过 CHIP，赚过钱，但讨论期间没有持仓；他对加密货币山寨币仍保持谨慎。David 自己强调的是运营工作：“我只是继续发放更多贷款”，大部分费用预计来自 AI 公司，而不是加密货币用户。

8. AI 产能正在成为主权资源和潜在货币锚

• David 预计，各个司法辖区将成为 AI token 的净进口国或净出口国，这里的 token 指生成的推理结果，而不是加密货币 token。一个国家的 token 生产能力，将越来越决定其公民生产力、经济产出和战略自主性。

• 他的石油美元类比始于1970年代：石油驱动汽车、供暖、工厂和国家增长，因此控制石油结算就能获得货币和地缘政治杠杆。如今 AI 发挥着类似作用，因为拥有 AI 的公民，其能力可能是没有 AI 的人的“10倍”。

• David 得出了一个绝对化结论：“如果你没有 AI，你就不是一个国家。”因此，规模惊人的数据中心建设不仅是企业资本开支，也是围绕这一底层资源展开的军备竞赛，目的是在大规模和小规模场景下持续保障其可用性。

9. 加密货币看多逻辑建立在资金流入、抗审查和资本外逃之上

• GoodAlexander 从嘲笑 Michael Saylor 的推广，转向接受 Taiki 关于 STRC 的逻辑。他认为 Saylor 已经“做成了这台资金流入机器”：一种收益率约11%、面向退休人群的工具，能将老年储户的资本转化为机械性 Bitcoin 购买，并扩大 MicroStrategy 的 mNAV 飞轮。

• 他用亚洲散户行为支持这一人口结构判断。他表示，加密 Twitter 约93%为男性，而日本和韩国的参与者接近各占50%；韩国老年女性是重要的投机者，因为多年来本地股市疲软，加上外汇交易流行，塑造了不同的投资文化。

• 尽管交易所正在针对 Monero，隐私项目也承受压力，GoodAlexander 表示 Monero 和 Zcash 仍然运行良好；Zcash 出现在 Robinhood 上进一步强化了他的看法：“你试图杀死这些隐私币，但你做不到。”

• 他的时间表很简洁：1年看 Saylor 支持的资金流入，3年看资本外逃，5年看未来建立在加密金融轨道之上。印钞、财富税、CBDC 和资本管制会推动财富外流；不同于黄金或石油，加密资产可以跨越国境而无需拎着实体行李。

• 他的长期宏观框架更为阴暗：他认为美国治理和产权执行已经恶化，这意味着最终盈利终值倍数可能从约29倍下降到11-13倍。他表示，居住在波多黎各并将财富保存在体系之外，是在这一转型中保持韧性的方式。

10. AI IPO 超级周期可能以被动股权转化为高 FDV 加密资产而告终

• 主持人将当前市场与 Solana 的“每日跑者”时代相比较：一个投机热点在 Car、Hims、Texas Instruments 等标的之间反复弹跳，而标普持续不断的被动资金流入使其区别于加密市场。GoodAlexander 的回答是，狂热可以持续到最大的流动性事件到来。

• David 估计，估值可能达到1.5万亿-1.7万亿美元的 SpaceX 是“主秀”，OpenAI 和 Anthropic 将随后登场。相比 Dario Amodei，他更看好 Sam Altman 操纵叙事和股价的能力，并预计顺序将是 SpaceX 第一、OpenAI 第二、Anthropic 最后。

• David 表示，银行和企业都有动力抬高 AI 股票估值，并设计出令人印象深刻的企业交易，因为糟糕的可比公司会威胁到规模巨大的 IPO 费用。他举的可能例子包括 JPMorgan 与 Cursor 达成企业交易，或 Cognition 出售“无数”席位。

• 危险出现在 SpaceX 被快速纳入标普500或 Nasdaq 之时，这将迫使退休账户在没有进行公司层面尽调的情况下买入。David 称之为“想象一下 EOS 被纳入标普500”：一个高 FDV 的加密货币发行被嵌入被动金融体系，随后可能迎来“世代级顶部”和“史上最大规模的做空”。