本集嘉宾Freda Dunn，Ultimator Capital合伙人，负责颠覆性科技投资。Ultimator是硅谷一家横跨一二级市场的科技基金，整个基金不到30人，投资团队极精简，同一个团队同时覆盖一二级市场——这在美国几乎独一无二。
Freda指出Crossover结构的独特价值：2023年初市场有二三十家大模型公司，难以判断谁是第一梯队。但因为同时做一二级，可以很容易地用英伟达在二级市场表达对AI的观点——"VC的钱都冲去了英伟达"。这两年AI的绝大多数投资标的，包括云、电力、AI受益/受损两边，其实都在二级市场。
Ultimator与众不同之处在于"很愿意公开自己研究和思考"。创始人主持BG2播客，近期采访过Sam Altman、曾胜黄。合伙人在Twitter和Substack上分享认知。这种公开透明在美国一线基金中极为罕见。
Freda回顾了2020年以来美股市场的剧烈波动，指出其频率在历史上是异常的。
疫情降息，市场火爆。
持续火爆但出现退潮迹象——中小盘股2月见顶，大票如微软11月开始掉头。
"非常悲惨的一年"——通货膨胀，纳斯达克指数跌35%，Meta跌70%。但AI融资出现反常热度。
"在大家完全没有反应过来的时候，AI开始火热了。"
AI叙事年，"作为投资角度最好做的一年"。
关税、中美关系，继续积蓄AI浪潮。
从2000年算起，纳斯达克一共只有6次下跌幅度超过20%，但2020年之后就经历了3次。这个频率是过去几十年"长牛"逻辑下的显著偏离。
Freda总结了22年AI融资的三个异常：一是用VC的钱做资本支出（买卡）；二是A轮金额远超正常水平（一千万 vs 两亿）；三是整个二级市场暴跌时，一级市场不应有此热度。这些反常恰恰是AI浪潮的前兆——"有的时候赶上正确的时间和机会，投资这个逻辑就是这么简单。"
Freda给出了当前美股投资最清晰的框架——三条主线，且彼此之间有千丝万缕的联系。
特朗普关税谈判后，日本和韩国合起来答应投超过一万亿到美国。这些钱被用于投资美国基建，包括能源和数据中心。日本已经投了超过一千亿在美国能源相关项目——用于为数据中心供电。
2025年7月美国通过Genius Act（稳定币法案）。稳定币支付实现"Cheaper, faster, better"。当Agent Commerce出现——让Agent帮忙付款买东西——Token或稳定币的概念会被重新激活。
Ultimator投资OpenAI的核心判断是一个现在听起来"非常共识"但当时极为非共识的结论。
但Freda认为，做好产品远不只是需要模型，用户体验是很大的一部分。GPT凭先发优势和更好的用户体验获得了更强的粘性。
| 收入线 | 占比/状态 | 说明 |
|---|---|---|
| ChatGPT（含企业端） | >70% | 个人与企业占比接近各半，市场大大低估企业端 |
| API | - | 对应Anthropic收入的一半，但Anthropic预测自身API增速更快 |
| Agent | 增长最快 | 含与软银的合作 |
| 新产品 | 增长最快 | 公司预测后两条线未来占比更大 |
Freda认为市场大大低估了OpenAI的企业端。企业端用户已有几百万，GPT连接邮件、Slack、公司内部系统后"协同起来非常好用"。且企业端做超级入口比消费端容易得多——谷歌的办公套件都很容易让OpenAI调用，"软件的收费模式简单很多，只要用户还在付费，他们并不在乎自己是不是货客漏斗的最上层。"
Freda对大模型商业模式做了一个极其清晰的数学拆解——这是本集最核心的投资框架之一。
训练成本按Scaling Law每年上涨约10倍。如果上一年训练成本为1，第二年可以用收入2收回上一年的成本，但同时需要减去新模型训练成本10。加2减10 = -8。每一年的现金流烧得比上一年更多。
两家公司对盈利路径做了方向相反的假设：OpenAI假设总算力在2028年后不再增长（靠停止烧钱翻正）；Anthropic假设模型ROI逐年提升（靠收入倍数增大翻正）。Freda认为"为什么两个公司做出了两个方向的假设"本身就值得深思。
Freda指出，OpenAI内部认为其最大竞争对手从来不是Anthropic或xAI，而是谷歌。
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 绝对价格 | 谷歌用TPU纵向整合，同样模型的利润率远高于OpenAI |
| 捆绑销售 | YouTube $20/月订阅用户加$10获得Gemini——捆绑产生更高利润 |
| 免费策略 | 编程工具免费化对Cursor等构成冲击 |
Freda提出一个关键判断：搜索护城河已经彻底改变。之前谷歌搜索好用，是因为人只看前两三条。但模型"非常不辞辛苦，能一秒钟翻几十页"——用Bing或自建搜索引擎可能差别不大。"我觉得这件事情非常大，因为搜索这个护城河就彻底改变了。"
谷歌找到了优秀研究员的正确打开方式：激励制度绑定到模型榜单上，"谁能刷榜刷上去谁就升职加薪"。Character AI创始人Noam Shazeer回到谷歌后"徒手改了一个bug"，使Gemini的Pretraining突破瓶颈。Freda评价这是"一个价值好几亿的bug"。
Freda总结：长期来看，模型公司毛利率会是70%-80%，"没有任何必要担心"。
Robinhood是Freda在二级市场的标志性投资案例——2025年标普500涨幅第一，年初买入后已涨近三倍。
| 策略 | 具体做法 |
|---|---|
| 多元化 | 积极做银行、预测市场、财富管理、国际市场，已有超过11条业务线，每条收入超过1亿 |
| 抢市场份额 | 通过抢占份额平滑周期性波动 |
| 定价权 | 加密佣金3年内从10个基点涨到60个基点 |
| 成本控制 | 运营成本从2022年开始零增长，一条水平线 |
把Coinbase股价和比特币做回归，从2022年开始相对于比特币没有任何Alpha——想押注加密牛市不如直接买比特币。但Robinhood不管是相对比特币还是纳斯达克指数，都有非常强的Alpha。"所以是走出了不一样的路径。"
美国另类资产（VC等）超过10万亿规模。OpenAI、SpaceX等好公司的股份全在机构手上，普通人完全接触不到。Freda认为，如果Robinhood能做一个VC基金，里面有所有耳熟能详的大公司股份，收费2%-3%，任何人都能认购——"这个需求会是巨大的，做到上百亿也不奇怪。"
Freda对硅谷不同基金的"选人审美"做了一次少见的内部视角揭秘。
| 基金 | 偏好类型 | 特征 | 代表案例 |
|---|---|---|---|
| Altos Venture | 刺猬型 | 一辈子做一件事，最有热情的事。推崇巴菲特。不喜欢到处找热点的"持续创业者" | Roblox |
| Ribbit Capital | 反叛者（Rebel） | 坏小孩叛逆气质，想与世界大干一场，有爆发力 | Robinhood |
| Harbinger VC | 哪吒型 | 有很大的心理创伤，"我命由我不由天"，要证明全世界都错了。死也不会卖公司套现 | Craftken |
Robinhood在2022年几乎重新做了一遍公司——从中央化结构改为Single GM结构：每个业务单元有独立的PM、Developer、CFO、HR。赋能每个业务单元疯狂创新。一年的产品产出量"能是别人五到十年那么多，完全不夸张"。
Freda指出Twitter上很多散户KOL形成部落——"Robinhood guy"、"Palantir guy"。她和这些KOL线下很熟，了解散户的交易体系。Freda断言"Robinhood和Palantir这两个票，散户的研究程度是完爆机构的"。投资策略是"去找散户喜欢、机构也能喜欢的股票"——动能强、零和博弈少。而软件股几乎没有散户、全是对冲基金，"股价上下30%充满了痛苦"。
约5年时间
不到2年
半年即开出。每个新城开城成本约几千万美元。
美国人每年开车约三万亿英里。假设每英里1美元，就是3000亿/年的市场。对比Uber每英里约3美元的价格，1美元对用户非常有吸引力。在美国前十大城市拿到10%市场份额，大概只需一两万台Robotaxi——相比Uber超过300万台的规模，其实是很小的数字。
Freda提出一个前瞻思考：当前自动驾驶用的是模仿学习（约十亿量级小模型），模型看到stop sign并不是理解"停车"的意思，只是模仿人类行为——"有点死记硬背"。她好奇大模型公司如何做自动驾驶，因为在编程、图像、视频等垂类，通用大模型效果都已超越垂类小模型。
编程领域有四家年化收入超过6亿。其中Claude Code和OpenAI Codex发布后直线拉升、后来居上，抢占市场的斜率非常陡峭。但竞争才刚开始——谷歌把编程免费化，对Cursor意味着什么？
预测市场拿了"一手王炸好牌"——美国主流媒体信誉危机、时局动荡民众渴望真相、全美合法（很多州连体育博彩都不允许）、监管宽松。Bloomberg和Google Finance已经接入其数据。
Freda判断视频会是AI与人类交流的重要载体——"对大脑来说带宽最高的输入形式"。之前TikTok做的是匹配（创作者产出视频、匹配给用户），优化的是匹配函数。但现在视频第一次成为可以直接被优化的对象——可以拿用户参与度或广告点击率作为目标函数直接优化视频内容。"这里面会出来百亿的大公司。"
美国GDP 30万亿，劳动力成本15万亿，仅客服就是3000亿的市场。Michael Dell和Jensen Huang的逻辑是：AI提升10%的全球生产力就能产生超过10万亿美元的GDP增长。Freda的思路是：初期模型能力还没上来时，最先吃的是4000亿的电子收入存量；中长期模型能力上来后，才能去"撕开"15万亿劳动力大市场的口子。
| 来源 | 收入规模 |
|---|---|
| OpenAI | ~300亿 |
| Anthropic | ~150亿 |
| 编程垂类 | ~20亿 |
| 视频生成垂类 | ~20亿 |
| 音频/客服/法律/医疗等 | 各约5亿级 |
| 其他创业公司合计 | 几十亿 |
| 可追踪AI收入合计 | ~500-600亿 |
Freda提出一个重要思考：如果AI大幅提高劳动力效率导致裁员，100人产出100个商品变成80人产出110个商品——剩下80人收入大幅提升，公司利润大幅提升，形成积极消费循环。但被裁的20人"一段时间内会比较惨"。加州议员Ro Khanna已在推动"AI税"或"裁员税"。
Freda引用Druckenmiller的名言：最好的投资就是把所有鸡蛋放到一个篮子里。"风险并不会因为你分散了就变小，市场要跌都是一起跌的。"敢于集中持仓意味着做了深入研究，"花全部精力看着你的篮子，和鸡蛋一起成长"。超额收益几乎只能靠集中仓位实现。
| 案例 | 策略 | 回报 |
|---|---|---|
| Ribbit Capital / Robinhood | 2021年Robinhood出事，24小时内投入5亿 | 7倍以上 |
| Carvana抄底 | $10时抄底 | 30倍以上 |
| 22年Meta | 逻辑反转时重仓 | 数倍 |
| 23年英伟达 | 龙头集中持仓 | 所有AI标的中回报最高（含股权稀释） |
Freda指出市场风向标已经悄然转移——不再是英伟达的芯片出货，而是AI的实际收入。整个大盘锚定在OpenAI一家公司上。今年上半年美国GDP增量90%来自AI投资——"今天的美股市场就是AI市场。"
| 公司 | 核心看点 | 风险/机会 |
|---|---|---|
| 谷歌 | 当前共识龙头，模型SOTA，站位最好 | 广告竞争加剧：OpenAI上量 + TikTok变现潜力（美国用户数=Instagram，时长更高，收入仅1/3） |
| Meta | 基本面不佳，股价取决于AI进程 | 上市15年仅两年下跌，都对应现金流负增长。明年现金流大概率下跌 |
| 特斯拉 | 能否把安全员从车里拿掉 | 对xAI投资的股权稀释形式 |
| 苹果 | "很迷"——没有AI股价也很好 | 产品必须绝对完美才发布的文化 |
| 云厂商 | 增速好（GCP季度增长或超50%） | 竞争格局恶化：从3朵云扩到10朵云（Oracle仅要10%利润率），利润率承压 |
Freda将大模型商业模式拆解为一个极简数学问题：训练成本每年涨10倍，收入只能覆盖上一年成本的2倍，形成"负向滚雪球"。只有两种方式翻正——要么收入倍数增大（Anthropic路径），要么训练成本停止暴涨（OpenAI路径）。Netflix的先例表明：这类"烧钱只有在不烧了那一天才有现金流"的模式，利润翻正时会极其迅猛。对投资者而言，Scaling Law何时消失反而是利好——这是极其反直觉的结论。
Freda对Robinhood vs Coinbase的分析提供了一个通用的投资框架：很多人以为自己赚的是Alpha（公司独特能力带来的超额收益），实际赚的是Beta（市场整体涨跌）。Coinbase相对比特币零Alpha，Robinhood有显著Alpha。这个区分可以推广到整个AI投资——很多"AI受益公司"可能只是在吃市场Beta，真正的Alpha来自独特的竞争优势和商业模式创新。
美国全部"电子收入"只有4000亿。如果OpenAI要做到2000亿营收，必须从Google、Meta、Amazon嘴里抢走一半的互联网经济——这意味着广告市场的竞争会极度残酷。更深层的问题是：广告总额没有理由因AI增长（年化稳定5-6%、渗透率已超80%）。真正的增量在15万亿劳动力市场，但这需要模型能力的实质性突破和更长的落地周期。
Freda提出搜索护城河已"彻底改变"——之前谷歌好用是因为人只看前3条结果，但AI模型"一秒翻几十页"。这意味着用Bing或自建搜索引擎效果差别不大。如果这个判断成立，谷歌搜索广告的长期垄断地位将受到根本性挑战——不是来自另一个更好的搜索引擎，而是来自搜索本身变得不再重要。
2000多支VC中仅200支实现3倍回报、80支实现5倍，且最大的5倍回报基金规模仅5亿美元。200亿美元基金想实现5倍回报需要1万亿的总退出规模——"根本不可能"。这意味着大型VC基金在数学上就很难产生超额回报。二级市场容量无限、流动性高、不锁定10年——"很多时候用二级市场表达观点反而容易很多"。
Freda首次系统梳理了硅谷不同基金对创始人的审美偏好——刺猬型（专注一生）、反叛者（敢于打破）、哪吒型（心理创伤驱动的不屈）。更重要的趋势是"集中仓位下重注"：Green Oaks控制合伙人每周会议不超过5个，"鼓励少做判断、敢于下重注"。这与VC行业传统的"广撒网"策略形成鲜明对比。
当Agent替代人类做购买决策，商家失去直接触达用户的渠道，广告模式面临根本性冲击（亚马逊近1000亿广告收入依赖用户直接访问）。唯一受益者是长尾商家。同时，PayPal等支付中间商也面临存在性威胁——GPT本身成为电子钱包，Agent不怕麻烦不需要快捷支付按钮。这不是一个产品层面的变化，而是整个互联网价值链的重新分配。