摘要

Sundheim 对两类市场的结构性判断是：公开市场是“全球竞争最激烈的市场”，但效率比过去更低；私募市场参与者更少，却“所有人都在做同一件事，而公开市场有大量竞争者，但他们打的是不同的球”。他眼下看到的是晚期私募的阶段性机会——“按市值计算，全球一些最大的公司目前仍是私有的”，而 D1 对 AI 实验室的投资，也让它拥有了理解 AI 影响下几乎所有公开股票所需的技术视角。
LLM 的争论已经换了主题。 过去“AI 会很大，航空旅行也很大”的看空逻辑——航空公司的回报率最终跌至资本成本——如今“基本已经无关紧要”：Claude Code 和 OpenAI 的业务大概率具备持久性，毛利率很高，长期真正重要的 LLM 只有“4或5个”。真正的问题是资本密集度——“这是商业史上前所未见的资本密集程度”——训练投入的回报仍未知，而杠杆意味着没有“让事情比预期慢2或3年”的余裕。
未来超大规模云厂商会是一门更差的生意。 这是他持有约1年的判断，而且越来越确信；反常之处在于，业务模式恶化的同时，AWS、GCP 的增速反而会加快，因为客户集中到少数几家实验室，而这些实验室把云视为“更多是一种融资机制”，等5-10年后自由现金流到来，就会把算力内置。LLM 在推理环节实际上比超大规模云厂商更强；Meta 已经完成算力内置；新云厂商可能仍会存在，因为它们运营 GPU 集群的能力强于传统云厂商，而 Nvidia 也希望客户基础更加多元。
D1 年终信中的核心判断是：2026年前，AI 领域“基本没有做空”，但现在“做空会明显增多，也会有一些多头——软件是第一个”。 他的基准情景明确是“置信度相当低”：软件会变成更差的生意，但会像 Walmart 吸收电商那样演化；记录系统的护城河维持最久——LLM 告诉他，它们会买 ERP，而不是自己开发。只有 scaling laws 完全停止，AI 才会被证明是过度炒作，而这是“概率非常低的假设”。
押注 Anthropic，是他对错过 Amazon 的一次复刻：当年的损益表“一片血红”，唯一的信号来自 Bezos 1997年的股东信。 尽管聪明的朋友用 Uber 对 Lyft 的类比，反对支持第二名玩家，但他研究了 Dario 的文章——“Dario 做得比我自 Bezos 以来见过的几乎所有 CEO 都好”。此后市场情绪来回摆动：Anthropic 押注企业和编程，“现在某种程度上正在赢，成了 Uber”；OpenAI 则同时尝试一切，而他在约18个月前就敦促 OpenAI：“你们必须做广告。”
Starship 重新定义了 SpaceX 的 TAM。 完全可重复使用让发射成本大幅下降，卫星工程也带来超预期惊喜；“全球电信市场现在就是 TAM”，在“几个月到几年”内，Starlink 将“比任何其他宽带交付方式都便宜得多”。Rivian 与 SpaceX 收到金额相近的支票，这种对比带来的更高层启示是：“差的投资往往更快暴露”；伟大的私募下注则需要缓慢复利。
他最大的担忧是：“我们正与中国在半导体问题上走向碰撞。” 台湾生产全球“90%多”的先进芯片——就像一个国家生产了全世界的石油——一旦供应链断裂，经济将陷入“接近大萧条级别”的状态。美国需要10-20年才能复制这条供应链，而“独裁者反复虔诚信奉某件事时，你应该相信他们”——Xi 很可能在每一次重要讲话中都强调台湾。
GameStop 事件和2022年的回撤标志着一个 regime change。 2022年5月谷底刚过，他否决了总裁的意见，连续4场 LP 晚宴都传达同一个信息：“我们要打单打和双打”——降低组合构建的风险，但维持相同的选股——因为“在情绪上，我无法再经历一次这样的过程”。与此同时，被动资金、散户、量化和短期导向的多经理基金，让短期波动“夸大了内在价值的真实变化”：对有持有期限的基本面投资者而言，“做空的数量简直无穷无尽”。

精读

1. 两个市场，一项能力——但公开市场打的是另一种球

Sundheim 对2026年的观察是：晚期私募存在“大量有趣的机会”，而且这是一个真实的阶段性窗口——“按市值计算，全球一些最大的公司目前仍是私有的”，并且它们“正在以将改变世界的方式创新”。私募市场的约束在于获取机会，而不是分析能力：投资者很少会不同意某家公司很优秀，但“那家公司必须愿意让你成为投资者”。
他对两类市场的结构性判断值得原样保留：公开市场是“全球竞争最激烈的市场”，尽管效率比过去更低；私募市场则“参与竞争的人更少，但所有人都在做同一件事。而公开市场有大量竞争者，但他们打的是不同的球”。私募市场也缺少那些在经济上非理性的短期参与者。
两本账之间的协同效应达到他见过的最高水平：D1 刚成立时，约25%的私募工作与公开市场有交集；现在，“因为 AI……我从没见过更强的协同”。如果你持有深受 AI 影响的股票——最终可能是“几乎所有公开股票”——你就需要判断技术将走向何方，而投资这些实验室正好提供了这种判断。

2. Bezos 的信号：顶住“Uber 对 Lyft”的质疑，押注 Dario

OpenAI 的1250亿美元融资“完全谈不上逆向投资”：如果你相信 LLM 是一种商业模式，“OpenAI 就是那个标的”；真正有争议的问题，是你是否相信 LLM 本身。Anthropic 则遭到他认为非常聪明的人提出的经典反对意见：Uber 对 Lyft——“投资第二名玩家，不是通往荣耀的道路”。他的反驳是，在那个阶段，面对可能最终变得重要的5、6、7家参与者，“极难判断谁会排在第一、谁会排在第二”。
决定性证据来自文字，而不是模型。他总结自己早期错过 Amazon 的原因：损益表“一片血红”，唯一的信号是 Bezos 的1997年股东信，其清晰度“超过我接触过的几乎所有上市公司 CEO”。读完 Dario 的文章后，他的判断是：“Dario 做得比我自 Bezos 以来见过的几乎所有 CEO 都好。”他看重“思考的清晰度和沟通能力”，尤其是书面表达——“不管对不对”。
同样的视角也适用于领导力：真正的热情、强烈的竞争意识、对细节的掌控，以及“让人愿意为他工作”的能力。Musk 在工厂里“并不是一派欢声笑语”，但人们愿意向他学习。他也不同意“业务比领导者更重要”这一说法：如果把时间拉长到30年，也许如此；但“企业就是由人组成的”，而在他5-10年的投资期限内，人更重要，尤其是在科技领域。

3. LLM 争论已经换题：商品化逻辑失效，资本密集度才是问题

最初的看空逻辑是航空业类比——“AI 会很大，航空旅行也很大”，同质化的航空公司最终只能赚到资本成本。D1 以“65/35、70/30”的置信度站在另一边；这是一笔具有偏斜收益的下注：如果模型最终证明拥有护城河，结果“将会非常巨大”。
如今这场争论“基本已经无关紧要”：随着 Claude Code 以及 OpenAI 的业务大概率证明，“这些都是持久性业务”。用户当然可以切换——“就像你可以在 AWS 和 Azure 之间切换”——但对大多数人来说不值得，而且“毛利率相当高……不是商品化行业的那种利润率”。行业格局已经形成：长期真正重要的 LLM 只有“4或5个”，它们的地位并非锁定于人才稀缺，而是锁定于资本要求，以及资本→算力→更优秀研究员这一滚雪球效应。
当前真正的争论是：这些业务“资本密集程度达到商业史上前所未有的水平”，而且不同于建造工厂，你在训练模型时并不知道这个资产最终能卖什么。这种资本密集度“引入了金融杠杆和经营杠杆”——“你没有让事情比预期慢2或3年的余裕”。他的情景权重很能说明问题：相比真正的行业崩溃，更有可能、甚至“同样可能或更可能”的情况是回报最终到来，只是速度更慢——企业采用滞后于投入。规模定律、资本回报率和采用速度，才是关键问题。

4. 他给实验室的建议：你们是 Netflix 加 Spotify——所以要聚焦，也要做广告

他直接给 LLM 高管的框架是：“你们的业务是 Netflix 和 Spotify 的某种结合体。”Netflix 的一面是：先为固定资产投入巨额资金，随后以极高的增量利润率销售，由收入→更多内容→更多收入形成飞轮，直到竞争几乎变得不可能。关键差异在于，Netflix 的内容具有差异化，而“模型之间的相似性大于差异性”。
因此还要看 Spotify 的一面：音乐理论上是纯粹的商品，但个性化让 Spotify 获得定价权。模型也一样——“这些模型越了解你、你的生活方式、你的健康……它就越有黏性”。
聚焦还是无所不做，关键不在 TAM：“TAM 当然不是问题”；真正的取舍，是把固定资产分摊到更多市场，还是在任何一个市场都做到最好。“我很少见到有公司能同时进攻多个终端市场并取得成功。”即使 Amazon 进入企业市场，也是在上市约7年后。OpenAI 正在同时做 Apple 硬件、机器人、企业、消费者和科学；Anthropic 则在消费者热度消退后“全押企业市场”，并在编程领域取得市场领先地位，市场总体判断是 Anthropic 正在赢，“现在某种程度上成了 Uber”。他会“倾向于聚焦”，并预计市场情绪仍会在双方之间来回摆动。
关于广告，约1年半前他告诉 OpenAI：“你们必须做广告。”他知道硅谷“对广告过敏”。即便是 Netflix——“Reed”当时可能会说“你疯了吗”——最终也接受了广告。逻辑很简单：“如果你最终要做，就不妨早点开始”，因为如果不做广告，就无法真正与依靠广告的公司竞争，而广告文化需要时间建立。

5. 超大规模云厂商：增速会加快，但生意正在变差

这个判断他已经持有约1年，而且越来越坚定：“我越来越确信，未来超大规模云厂商会是一种更差的商业模式。”反常之处在于，它伴随的是加速增长：随着实验室客户规模暴增，AWS 和 GCP——或许不包括 Azure——的增速会更快。恶化的根源在于，客户基础正从全球每一家企业——一个极度分散、规模效应难以匹敌的市场——转向集中在4或5家 LLM 公司。
内置算力的逻辑是：如今这些烧钱的实验室把超大规模云厂商“更多当作一种融资机制”，看重的是它们的资产负债表，而不是建设能力。“建设 CPU 集群和建设 GPU 集群不是一回事”，而“LLM 在推理环节实际上比超大规模云厂商更强”。当实验室在未来5-10年实现大规模自由现金流为正时，“很可能会把算力内置”；先例就是：“Meta 不是超大规模云厂商，但它把所有算力都内置了。”Patrick 还补充了一个最新信息：Anthropic 正在考虑获取10 GW 自有电力。
市场共识曾认为，新云厂商只是溢出产能，微软拿到 GPU 后就会“立即死亡”。他的看法是：“我当然不会说它们是非常好的生意，但我也不认为它们会消失。”它们运营 GPU 集群的能力强于传统超大规模云厂商，而 Nvidia 的资产负债表也希望“客户基础更加多元”。未来10年的净结果是：增长很快，但利润率“我猜会受到挑战”——工作负载更资本密集，客户更加集中。

6. 第二阶段：“做空会明显增多”——软件首当其冲

D1 年终信写道：2026年前，AI 领域“基本没有做空”，基于 AI 逻辑做空几乎赚不到钱。如今，“做空会明显增多，也会有一些多头，因为 AI——软件是第一个”。触发因素可能是 Claude Code 进入“时代语境”：人们在 Twitter 上看到“我一天就创建了一个 CRM 系统”，于是得出“这不妙”的结论。他指出，市场往往会在极端之间摆动。
他的基准情景被标注为“置信度相当低”，因为“AI 对经济的影响，本质上都缺乏高置信度”：软件会像 Walmart 吸收电商那样演化，成为“未来更差的商业模式”，但通过痛苦的投资和利润率下滑完成转型。记录系统的防护时间最长：他问 LLM：“你们会自己设计 ERP 系统吗？”答案是：“不会，我们会从这家公司购买新的 ERP 系统。”“至少你们还能受到保护几年。”但没有任何供应商可以“坐在那里说，我们是记录系统，所以会没事”。
如果这一切最终被过度炒作，唯一的可能是“规模定律彻底停止”。即便如此，他仍预计现实经济会经历约3年的、由采用推动的变化。“押注规模定律会停止，是一个概率极低的假设……一切迹象都指向相反方向。”他的收束判断是：“所有人都可能低估了这些模型的进步幅度。”要理解这一点，“你几乎不能用投资者的思维方式思考。你得像一个科幻迷那样思考。”

7. 从 GameStop 到市场谷底：打单打和双打，以及他为何持续计分

“作为投资者，那几乎是最糟糕的局面”：从“所有人都认为我们能在水上行走”，到“所有人都认为我们要倒闭”——他称后者“完全是胡说”，因为 D1 从未接近倒闭。那段时间很孤独，可能只有“另外1或2个人”经历过类似处境；他重新读了 Ken Griffin 在2008年的访谈。最难的教训是：“短期内不可能证伪负面叙事。”即便连续3个月“把球打出场外”，市场也只会把它解读成波动和疯狂。他似乎记住了 Bill Ackman 的建议：每天“努力做一件让事情变得更好的事”。
关键时刻是半年一次的 LP 晚宴，安排在2022年6月3日——也就是回撤触底几天后。D1 总裁 Jeremy 说：“我们不能办这些晚宴。这会是一场血洗。”Sundheim 否决了他：“现在是走出去、和投资者沟通最重要的时刻。”他传达的信息是：选股不变，但降低组合构建的风险——“我们要打单打和双打”，尽管“通常在亏了很多钱之后，才是承担大量风险的最佳时机”。坦诚的原因是：“在情绪上，我无法再经历一次这样的过程。”
对于赎回者，他说：“我没有任何怨恨……当你交出糟糕回报时，资本就会离开。资本追随回报。”留下的投资者带来的感激，远胜任何怨气——“这是相当不对称的”。
他为何继续做下去：“对我来说，钱是一块计分板，我想拿到最高分。”他不希望 D1 拥有企业价值：“我们的业务很糟糕。它的现金流非常好，但没有终值。”他对组合公司 CEO 的说法是：“你们没有现金流，却有大量终值；我有大量现金流，却没有终值。所以我们很合适。”

8. Rivian 与 SpaceX：差的投资很快暴露，伟大的投资缓慢复利

这是两张金额相近的支票。Rivian 的投资逻辑是：电动车将主导汽车行业，而软件定义汽车相当于“iPhone 对 Motorola 和 Nokia”——传统车企无法完成这次跨越。最终击穿逻辑的是：“汽车本质上是一门糟糕的生意”——无论软件还是硬件，汽车都资本密集、扩张艰难。制造延误和持续烧钱又让 Rivian 无法达到决定电动车胜负的规模，这也是 Tesla 胜出的原因之一。最终回报“不是我们原本计划的结果”。
更高层的教训是：“差的投资往往更快暴露。伟大的私募科技投资，有时需要更长时间才能证明它有多伟大。”伟大创始人的决策，会在多年时间里悄然复利。
SpaceX 的下注建立在偏斜收益上：仅发射业务就显然是一门非常好的生意，工程能力“疯狂”，而进入时的现金消耗很小——“我只知道这笔投资的偏斜收益非常好。”如今 Starship 意味着发射一切物体的成本都会大幅下降，正如 Patrick 所说，“你用筷子接住了一栋摩天大楼”；卫星工程也“给了我超预期的惊喜”。结果是：“全球电信市场现在就是 TAM”——船只、飞机、没有有线网络的家庭都包括在内——在“几个月到几年”内，Starlink 将“比任何其他宽带交付方式都便宜得多”。
他对好生意的审美贯穿始终：耐久的低成本生产者，加上成本—规模飞轮——发射领域的 SpaceX、杂货领域的 Costco、电商领域的 Amazon。真正的垄断极少存在，而当它们存在时，“往往会变得懒惰”。

9. 一个天生的卖空者，身处效率不断下降的市场

“我妻子一直求我别再做空股票……这是一门糟糕的生意。”但如今几乎没人再做这件事——大多数参与者并不做基本面研究，故事股则通过社交媒体和 Robinhood 不断涌现：“如果你有持有期限、采取基本面视角，那么做空的数量简直无穷无尽。”
市场效率下降的原因是：共同基金和多空基金让位于被动资金、散户、量化资金和多经理基金；后者虽然做基本面，但“由于自身性质，偏向短期”，因此短期波动“夸大了公司内在价值的真实变化”。从地域看，欧洲效率最低，尽管其“经济已经停滞”；日本和韩国也“相当低效”。随着日本可能重新成为军事强国，他看到了德国、韩国和日本的一批硬资产工程公司，它们没有在过去20年数字公司崛起期间处于有利位置。
他的故事始于2002年：当时他是一名私募股权分析师，很可能在 Bear Stearns 工作，并在 Value Investors Club 上发帖——最佳创意每周可获得5000美元。一道对冲基金面试案例研究题把他引向 Orthodontic Centers of America，并最终发现其涉嫌欺诈：“所有东西都对不上”，直到他突然意识到，公司在“把本应费用化的支出资本化——这是最简单的一种会计欺诈”。他在后续面试前匿名发布了6页分析，股价暴跌20-30%，随后在 Bear Stearns 工作的他开始接到很可能来自 T. Rowe Price 和 Fidelity 的电话。他没有加入那家基金，因为医疗保健不是他的兴趣；但这份在对冲基金之间流传的报告最终帮他获得了工作。
在 Viking 的经历是：从 Tom Purcell 手下的银行业分析师做到 CIO，到2016年管理 Viking 约55%的资本——“这是一个不正常的比例”。他最终认为，这种安排既不服务于 Andreas，也不服务于 LP。40岁时，按他自己的说法“在人生中相对较晚”，在那里已经没有太多目标可实现，而精力也不会永远充沛，于是他创立了 D1。

10. 尾部风险：在半导体问题上与中国走向碰撞

“最让我不安的事情”是：台湾生产全球最先进半导体的“90%多”，而“我们使用的一切都是半导体”。他的类比是：仿佛50年前有一个国家生产了全世界的石油——“我们曾经为了石油发动战争，尽管石油可以从世界各地获得”。如果这条脆弱的供应链被摧毁或被切断中介，“我们的经济会极度糟糕，接近大萧条级别”。
不存在皆大欢喜的均衡：“我想不出一个所有人都满意的情景……总会有人不满意”——要么经济崩溃，要么某一方的主权被交出去。他希望的路径是：美国在10-20年内复制这条供应链，同时中国看到最终重新整合台湾的路径。令人不适的推论是，美国实现自给自足后，“反而可能更不愿意保卫台湾”。
要按字面理解独裁者：“独裁者反复虔诚信奉某件事时，你应该相信他们。”Putin 在具备能力后，立即按照苏联荣光的叙事采取行动；而 Xi 很可能在每一次重要讲话中都强调台湾。AI “让风险的赌注大幅上升”。
对冲因素是他的宏观乐观主义：AI 是“终极生产力工具”，能在去通胀的同时带来增长——“这是市场的涅槃”——甚至可能帮助解决财政赤字。他的不安属于文明层面，而非经济层面：“我们将不再是这个星球上最聪明的存在。”对于 Dario 描绘的 UBI 图景，他说：“我只是不认为人类的设定是只领一张支票。”人类需要工作、关系和成就感。面对儿子这一代，他借用 Musk 的话：“与其做一个最终被证明正确的悲观主义者，不如做一个最终被证明错误的乐观主义者。”

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