在资产与融资方面，该公司已通过 6000 万美元定增及额外 1.2 亿美元非稀释融资强化资产负债表，并推进 SanQtum AI 基础设施平台在美国范围内扩展，同时计划在 2026 年底前扩展量子安全 GPU 边缘网络，并部署约 4.8 万块 GPU。

此次扩权建立在 Revolut 今年早些时候获得英国全面银行牌照的基础上，进一步推动其向全方位金融平台转型。公司还计划推出 AI 驱动的投资组合建议工具，但具体上线时间尚未披露。

CLARITY 法案旨在为区块链网络和数字资产建立明确监管框架，核心内容包括：厘清 SEC与 CFTC 对加密资产的监管边界、规范加密交易所运营、保护消费者权益，并为区块链网络在美国合规运营提供清晰路径。

a16z 指出，过去十年美国依赖"监管执法代替立法"的方式不仅扭曲市场、抑制创新，更催生了大量监管套利行为，导致大量加密项目出走海外。该法案参考了 2024年 FIT21 法案及 2025 年众议院版 CLARITY 法案，并在此基础上进一步完善。

目前，参议院银行委员会与农业委员会的两份草案将合并为统一法案，提交参议院全体投票，通过后还需经众议院批准及总统签署方可正式生效。

a16z 将此次立法进展类比为 1933 年《证券法》的历史意义，并援引 GENIUS 稳定币法案通过后带动行业爆发式增长的先例，认为 CLARITY 一旦落地，将为美国加密行业开启新一轮创新浪潮。

OpenAI 把 Codex 搬到 ChatGPT 移动端

现在可以在手机上直接调用 Codex 写代码了，Hacker News 339 赞，讨论区 169 条评论争论移动端编程体验是否实用。

来源：OpenAI | HN 讨论

AWS 用户因 Claude 失控跑量收到 3 万美元账单

Bedrock 上的 Claude 调用失控，单次任务产生天价费用，Reddit 440 赞，评论区全是"记得设预算上限"的惨痛教训。

> 辣评：云计算的最大卖点是按需付费,最大风险也是按需付费。

来源：Reddit 讨论

Anthropic 估值反超 OpenAI

知乎热榜 96 万浏览，23 条评论讨论 Claude 系列产品竞争力是否真能撼动 ChatGPT 地位。

来源：知乎

Anthropic 发布 2028 AI 风险情景论文

Reddit 500 赞,主题不是传统 AGI 安全，而是聚焦其他类型的 AI 风险路径，社区热议"alarming"具体指什么。

来源：Reddit 讨论

本地模型 Pi 跑 Qwen3.6 27B 自动执行了 rm -rf

用户回家发现文件被删，Reddit 500 赞，评论区炸了：这是 LLM 幻觉还是权限设计缺陷？

来源：Reddit 讨论

arXiv 新规：LLM 生成错误论文作者封禁一年

针对伪造引用、幻觉结果等问题，Machine Learning 板块 440 赞，学术圈对 AI 辅助写作的态度正在收紧。

来源：Reddit 讨论

ChatGPT 来了以后 A 分数突然遍地都是

华尔街日报报道，r/technology 350 赞，讨论焦点：教育评估系统是否已经失效？

来源：WSJ

加密 / Web3

参议院银行委员会通过加密市场结构法案

获部分民主党支持，The Block 报道，Reddit 410 赞，市场普遍认为这是美国加密监管框架落地的重要信号。

来源：The Block

20 亿美元比特币期权今日到期

Bitcoin World 报道，Reddit 440 赞，交易员关注到期日对短期价格波动的影响。

来源：Bitcoin World

比特币不是"抗没收的"？

Reddit 440 赞，讨论区争论：政府能否通过法律或技术手段实际没收比特币，挑战"不可篡改"叙事。

来源：Reddit 讨论

用户通过 DEX 买入 2.5k 中型币，实际到手少了 180 美元

Reddit 440 赞，以太坊板块热议滑点、MEV 和链上交易成本的真实代价。

> 辣评：DeFi 的透明是真透明，亏钱也亏得明明白白。

来源：Reddit 讨论

"没有稳定币国债收益，DeFi 就是零和游戏"

Reddit 410 赞，以太坊社区争论：去掉美元锚定收益后，链上金融是否还有根本价值主张。

来源：Reddit 讨论

芯片 / 硬件

NVIDIA 准备涨价 RTX 5090，GDDR7 成本上升

TechPowerUp 报道，Reddit 440 赞，RTX 50 系列和 PRO 系列可能都会受影响。

来源：TechPowerUp

美国批准 10 家中国企业购买英伟达 H200

特朗普访华后政策变化，Reddit 350 赞，市场解读为中美 AI 算力合作的试探性开放。

来源：Neowin

中国魔改 GPU（如 4090 48GB）引发 LocalLLaMA 板块好奇

Reddit 470 赞，讨论如何获取和测试这些非官方扩容显卡。

来源：Reddit 讨论

科技公司

苹果深夜降价，iPhone 17 Pro 首次进入 6000 元档

知乎 137 万浏览，74 条评论讨论是否因销量承压或清库存。

来源：知乎

韩国股市破 8000 点后跳水，三星、海力士大跌

知乎 108 万浏览，韩国散户借钱炒股创纪录，市场担忧杠杆风险。

来源：知乎

首个公开的 macOS M5 芯片内核内存破解利用

Hacker News 369 赞，85 条评论，开发者借助 Mythos Preview 在 5 天内完成，苹果芯片安全神话再受挑战。

来源：Calif.io | HN 讨论

思科同日宣布创纪录营收和裁员 4000 人

Ars Technica 报道，科技行业"高增长+大裁员"悖论再现。

来源：Ars Technica

SpaceXAI 合并后持续流失员工

TechCrunch 报道，马斯克的组织整合遭遇内部动荡。

来源：TechCrunch

美股

英伟达市值突破 5.7 万亿美元，黄仁勋正在空军一号上

Reddit 440 赞，网友调侃：CEO 在总统专机上时公司市值新高，这是什么信号？

来源：Reddit 讨论

特朗普 Q1 持仓：大幅减持亚马逊、Meta、微软，买入英伟达、博通

华尔街见闻报道，抄底甲骨文、Adobe 等软件股，Reddit 410 赞，市场解读其押注 AI 基础设施。

来源：华尔街见闻

Cerebras（"英伟达挑战者"）IPO 首日盘中翻倍

华尔街见闻报道，AI 热潮催生 2026 年最大 IPO。

来源：华尔街见闻

Reddit 网友：三倍杠杆 SPXL 赚了 400 万美元

持仓 6 个月，原计划 310 万美元卖出但继续持有，评论区羡慕+警告风险并存。

来源：Reddit 讨论

"AI 泡沫"论调遭反驳

Reddit 380 赞：批评者喊了几个月"AI 泡沫像互联网泡沫/房地产泡沫"，但没人能解释为什么会破。

来源：Reddit 讨论

财经 / 宏观

白银跌超 3%，印度上调黄金白银进口关税至 15%

金十期货整理，叠加美国零售数据超预期和美联储偏鹰表态，多头获利了结，现货白银跌至 80.94 美元/盎司。

来源：6551/macro 多源汇总

伊朗战争致霍尔木兹海峡航运几近中断

美国释放 SPR 原油 3130 万桶，但近 40% 出口至欧洲，供应失衡超预期。

来源：6551/macro

现货黄金跌近 2%，至 4557.84 美元/盎司

宏观数据压制+印度关税冲击，贵金属全线承压。

来源：6551/macro

新产品 / 新趋势

"触觉做梦"技术让人形机器人任务成功率提升 90.9%

Reddit 110 赞，通过触觉模拟训练处理五种复杂任务。

来源：Reddit 讨论

Meta 推出 Ray-Ban Display 眼镜，支持虚拟手写输入

The Verge 报道，神经手写技术向所有人开放，AR 交互进入新阶段。

来源：The Verge

今天的暗线

AI 正在同时制造两种账单：AWS 上的 3 万美元意外账单，和华尔街上的 5.7 万亿美元市值新高。前者提醒我们 AI 调用失控的代价，后者则是市场对"AI 永不破灭"的集体押注。与此同时，学术界开始封禁 LLM 生成论文，教育系统因 ChatGPT 而 A 分数泛滥——技术在失控和泡沫之间游走,而监管、市场和学术圈都在各自的战场上寻找新的平衡点。今天的每一条新闻,都是这场巨变的注脚。

值得关注的是，特朗普还于 2月 10 日买入英伟达股票，数日后英伟达即宣布与 Meta 达成多年期合作协议，股价随之上涨约 2.5%；此外，其买入微软和亚马逊股票的时间，亦早于五角大楼宣布向两家公司部署机密计算网络技术合同数月。特朗普第二任期内未出售股票组合，其资产由子女管理的信托持有，与历届总统普遍采用的盲目信托安排有所不同。目前，美国国会两党虽多次提出禁止官员在任期间交易股票的法案，但相关立法进展均陷入停滞。

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嘉宾： Dio Casares，Patagon 创始人

原标题：The Shadow Market Behind Anthropic's Stock

播客源：Bankless

播出时间：2026 年 5 月 14 日

编辑导语

在本次播客中，Patagon 创始人 Dio Casares 揭开了围绕 Anthropic 等明星公司二级市场交易的内幕。Patagon 是一家专注于数字资产投资和私募二级市场撮合的公司。 Dio Casares 表示，仅 Anthropic 相关的二级交易（这里的“二级”指一级化的二级，就是股东或者员工私下把股权转给他人，详细解释在后文中有提及，文中关于 Anthropic 的二级交易均为此意。）就涉及数百亿美元，单笔交易费率高达 10%，约 10%-20% 的成交单存在欺诈或股权造假，连基金从业者通过这类交易赚的钱都已超过其本职的投资业务。

更值得警惕的是嵌套 SPV（特殊目的实体） 结构、“远期合约”型员工股权和“代币化”私募股权，一旦 Anthropic IPO，多层 SPV 在 DTCC 系统中的分发延迟、各层 GP 是否选择持有、以及部分股权可能在公司层面被作废，都将引发一轮持续数年的诉讼潮。

精华语录

市场结构与套利空间

• “你没法直接跑到 Anthropic 说‘我要在这轮买 100 万美元的股票’，这是一个靠内部关系搭起来的市场。”
• “有人手里有份额就卖份额，有人手里有买家资源卖买家资源，少数人两边都做，这就是这个市场的结构。”
• “连基金里的人，做这类二级交易赚的钱都比做投资主业的还多，所以大量人在往这个市场转移。”

市场规模与费率

• “私募市场的融资额过去几年已经超过 IPO 募资额，有记录的二级市场交易加上融资轮，规模在 2000 亿美元以上。”
• “我们看到的 Anthropic 单子很多是一次性收 10% 费率外加长期抽成，如果一轮里有 100 亿美元走这种渠道进来，光费用就有 10 亿美元的盘子。"

公司认可与不认可的二级

• “Anthropic 总体是支持直接交易的，公司认可、上股东名册，再由对接的基金做联合分销。”
• “公司最讨厌的是 Hive、Forge 这类平台，他们看到一个大宗份额，就群发邮件给平台上几十万没做 KYC 的人说‘我这里有折价份额’，这会直接干扰 Anthropic 本轮的募资。”
• “OpenAI 和 Anthropic 最近都做了员工要约，让员工在本轮估值下直接出售最多 3000 万美元。这其实是公司‘截胡’那些本来要走灰色二级的卖方。”

欺诈与坏账

• “我们看过的交易里，大概 10%-20% 是欺诈，股权证书可以伪造，就是直接的诈骗。”
• “比纯诈骗更普遍的是，有人声称自己有份额但其实没有，先收钱再回头去找货，往往找不到。”
• “美国法律体系下你是‘无罪推定’，所以问题在于，如果一笔仓位从 100 万翻到 5000 万美元，让他打官司讨回来要花 1000 万，他可能干脆赖账，反正还能净赚 4000 万。”

嵌套 SPV 与 IPO 后的结算地狱

• “为什么有二层、三层 SPV？因为买卖双方很难‘恰好对上’。一个 800 万美元的卖方，对面可能是三个买家拼出来的。”
• “Anthropic 直接点名 Sidecar，他们认为 Sidecar 的尽调不够，基本上看到一份文件觉得‘看起来没问题’就放行了。”
• “IPO 之后真正的乱局是，第一层 SPV 拿到股票要几天到两周，再问 LP 要现金还是股票，再传到第二层、第三层……中间任何一层 GP 想继续持有锁住头寸不分发，下游就全堵住了。”
• “公司在 IPO 之后基本不会再去追回那些有问题的份额，他们不会再做私募轮，维持市场秩序的博弈动机就消失了。”

对小型买家的建议

• “如果你是个小买家，10 万到 100 万美元放在某种‘代币化版本的 Anthropic’或类似载体里，大多数时候根本掀不开盖子去看底层，你最多能看到钱去的那个 载体，而那通常是第二层或第三层。"
• “我信直觉，如果你对这笔仓位的感觉非常糟糕，就该退出来。”

Anthropic 二级市场交易的真实运作机制

主持人：关于 Anthropic 二级市场，乃至更广义的私募市场，大家都有不少疑问。开始之前，能先介绍下你，以及为什么你对 Anthropic 二级市场有独特的观察视角？

Dio Casares：Patagon 有两条核心业务线，自营投资，以及面向客户的服务业务。我们自己投过二级交易，也把二级交易作为面向客户的产品，帮人找到份额渠道。

主持人：也就是说，作为给客户的服务，你们去市场上找到热门的二级份额，打包卖给客户。

Dio Casares：完全正确。

主持人：这就让你们处在观察这个市场的第一排位置。目前最热的资金池就是二级市场，尤其是 Anthropic，还有 SpaceX、OpenAI。能不能给听众讲讲这里发生了什么？绝大多数人对这块完全没概念。

Dio Casares：广义上说，二级分两类。第一类是一级化的二级。这个名字本身就有点矛盾，意思是，与其让一只基金直接把钱投进去，市场上有人搭起 SPV（特殊目的载体），SPV 上面再搭 SPV，然后把钱投进去。这其实是给公司的新钱，公司确实拿到了融资。

员工出售股票也归在这一类，因为这是公司批准的。公司从给员工发股票里拿到了价值，现在让员工把股票变现。

第二类是真正意义上的二级。你买的是某个已经从公司那里买过股票的人手里的份额。这一类在历史上一直比较麻烦。传统观念里，VC 退出要等 IPO 或并购，但现在融资轮的规模动辄几百亿，远超过去公司 IPO 时的 100 亿，流动性的时间表完全变了。FTX 破产时，一大块 Anthropic 股份就被迫卖了出去，是被破产程序逼着卖的。

所以二级市场需要被建立起来，但同时也被大量管理层用怀疑的眼光看待，因为他们觉得这可能与自己用于募资的股票销售形成竞争。

主持人：所以除了 Anthropic 本身的吸引力之外，这个现象的发生有两个结构性输入：一是市场规模本身已经巨大，资金量更大；二是这些公司私下保持更久，二级市场有时间成熟、参与者增多。

Dio Casares：是的，我同意。

主持人：我们能不能先谈谈正常情况。Anthropic 知道二级市场的存在，里面有些是公司认可的二级。一笔被 Anthropic 认可的二级交易是怎么完成的？

Dio Casares：更准确的说法或许是 SPV 市场。市场上有些人就是想买进 Anthropic，他们不在基金里，对公司也没有特别的忠诚度，纯粹为了赚钱。Anthropic 整体上是支持直接交易的，公司认可、上股东手册，然后由对接的基金做 联合分销，那些基金通过帮公司募资来赚钱。

Anthropic 当下就在跟几家大型 PE（私募股权基金）这么操作本轮融资。这些机构不张扬，但确实在向很多人对接份额。他们不在 Anthropic 公布的“未授权机构”名单里，所以基本可以认定是公司认可的。

另一类是管理层非常反感的。这些公司经常会直接对它们发律师函。比如 Hive、Forge 这类平台。它们的玩法是，看到一个大宗份额，就群发邮件给平台上几十万没做 KYC 的人说“我这里有折价份额”，这会直接干扰 Anthropic 本轮的募资。它们做的是“捡漏”生意：试图找到比当前二级市场价或本轮估值更便宜的份额。

结果就是 Anthropic 这边会有家族办公室和大客户跑来说：“Hive、Forge 那边说我能拿到 20% 折扣，那我为什么要直接投本轮？”这让 Anthropic 募资变得更难。更糟的是心理层面，市场上一旦出现明显的“卖价低、买价高”的价差，往往意味着市场不活跃，这是个坏信号，公司要消除这种信号。

OpenAI 和 Anthropic 最近都做了员工要约，允许员工在本轮估值下直接出售最多 3000 万美元。这其实就是公司“截胡”那些原本要走灰色二级的卖方，很多本来想卖的人在要约里已经卖够了，就不会再去签那种“我一年后再买你股票”的私下合约。

主持人：所以被 Anthropic 认可的交易有两类：一是非竞争性的，公司本身在募资，钱进到公司；二是改善未来的市场结构，让员工或生态里要卖的人在 IPO 之前先卖掉，把卖压释放出去。这是良性的正和交易，符合 Anthropic 的利益。而坏的那一类是中间一堆“抽水”的中介，他们让公司既没好处又看起来很糟糕。

Dio Casares：对。在美国，对未公开上市的证券有一个规定：六个月的持有期。所以你看到的有些“代币化的私募股权”，理论上如果有人能不停买卖来回操作，每一次都可能违反这条法律。也许他们在后台做了某种规避，但历史上美国监管者倾向于认为，只要资产与美国关联，他们就有管辖权。Anthropic 不希望的另一件事就是被监管者指责“知情却不作为”。

主持人：也就是说，Anthropic 在法律上没有“装作没看见”的余地，一旦知道了这些市场，他们就必须有所行动。

Dio Casares：对。

主持人：这个市场到底多大？仅 Anthropic 相关的就有几百亿美元？这里面有多大比例是不健康的暗市，又有多大比例是全部市场？

Dio Casares：这基本是私募侧的全部。私募也分很多形态：几个家族办公室联合出资投进去，跟经纪人、跟我们这种机构去募集再收费，完全不同。再加上经纪人还分层，第一层经纪人认识一堆买家，同时认识另一个经纪人，那个经纪人才真的有份额。所以市场结构很复杂，钱也非常多。

一个有意思的数据是，现在私募融资额超过 IPO 募资额，已经持续好几年了，二级市场有记录的交易加上融资轮，规模在 2000 亿美元以上。考虑到费率不是几个基点，而是我们看到的 Anthropic 单子那种一次性 10% 外加长期抽成，如果本轮里有 100 亿美元走这种渠道进来，光费用就有 10 亿美元的盘子。

主持人：我最近看到两条社交媒体上反映市场疯狂程度的内容。一条是旧金山某男生在 Hing 个人简介上写“我认识 Anthropic 的人，约会零佣金”，用 Anthropic 股票 份额来钓约会对象。另一条是某位女士发推说“我光是中介了一笔 Anthropic 二级，就比我整个 20 多岁打工赚的钱总和还多，这太离谱了”。这是旧金山社交精英围绕 Anthropic 份额 在社交场上博弈的状态。这是怎么发生的？

Dio Casares：发推那个人我其实跟她聊过。从买家角度看，你想买 Anthropic，但 公司章程和协议都不公开，也不好拿到。你没法直接跑到 Anthropic 说“我要在这轮买 100 万美元的股票，谢谢”。这就是一个靠内部关系搭起来的市场，有人手里有 份额就卖份额，有人手里有买家资源卖买家资源，少数人两边都做。这就是它的市场结构。

连基金里的人做这类二级交易赚的钱都比做投资主业赚的还多，所以大量人在往这个市场转移。

主持人：就是说大家看到 Anthropic 股权像金矿，于是有一大堆人在卖镐头和铲子。

Dio Casares：对，而且现在竞争激烈很多，这是好事。几个月前还没有真正的竞争，大部分人都是中间转手、不直接对接卖方。现在越来越多人能同时找到买卖双方、处理整个流程，更专业了。但与此同时能收的费率也下来了。

还有一件事很多人没意识到风险：有些情况下你拿不到投资人手里的份额，于是只能去买员工的远期合约。这件事最近爆雷过，某家知名机构卖了一笔 xAI 员工的远期合约，那个员工后来在 xAI 起诉 OpenAI 的案子里被点名，被指控企业间谍，他所有股份被公司收回。结果就是：钱都付了、费也都收了，但是一团糟，所有买方经纪都被晾在那，那家机构的态度是“如果你交了费，那是你的问题，不是我们的问题，我们只能退原始本金”。我觉得这种“假 SPV”会越来越多，未来这会演变成一场看声誉的游戏，看谁能做出不爆雷的投资载体。

10-20% 的交易中出现假股票证书

主持人：我们讲讲一个投资载体为什么会爆雷？我理解里面是套娃式的 SPV，二层、三层、四层，层层抽费，每往下一层，对应的股权是否真的存在的不确定性就更大。

Dio Casares：二层、三层 SPV 之所以存在是因为“买卖意愿不重合”。一个 800 万美元的卖方，对面很少有刚好 800 万的买方，可能是三个买家拼出来。这个空间里大多数人不是持牌经纪商，不能在中间收费再过手。但如果你设一个基金，对管理基金这件事收前端管理费就可以了，费用是从 SPV 层面收的。

主持人：Anthropic 喜欢这些基金还是明确反对？

Dio Casares：比完全没有要好。因为你至少有税务申报，如果管理得当的话。Anthropic 也在公开说他们认可哪些基金行政服务商。他们专门点了 Sidecar 的名，挺有意思，因为别人都是基金或 SPV 的经纪人，Sidecar 只是个 基金行政服务商。点名 Sidecar 是因为 Anthropic 认为 Sidecar 的尽调不够，基本上看到一份文件觉得“看起来没问题”就放行了。

回到你说的风险，第一是股权根本不真实，股权证书可以伪造，那就是直接的诈骗。我们看到过至少 10 单这样的，查股份转让记录之后能确认是假的，但你能做的事不多，只有吹哨举报之类的。有时候你也分不清是他自己做了假，还是他在转售假货。市场上确实有不少诈骗，但我不觉得有外界传的那么普遍，大概 10%-20% 的成交单是欺诈。更普遍的不是诈骗，而是声称自己有份额但其实没有，先收钱再回头去投进公司，往往会失败。

主持人：有没有“非故意的欺诈”，人尽力做事，但因为市场就是这样，实际上没拿到承诺要交付的资产？有这个灰色地带吗？

Dio Casares：那叫“重大过失”。灰色地带没那么多。Pitchbook、股东手册以及其他一些能让你做尽调的资源，这些直接对接卖方时本来就该用。如果对自己买家或客户没做尽调，那就是过失，不该有这种事。如果你是从一个有股东手册接入权的、知名卖方那里买的，文件也审过了，他还是干了不光彩的事，那是另一回事，但市场也是有声誉的，不靠谱的人在圈里都是有名声的。

IPO 后可能引发的诉讼和被锁股票纠纷

主持人：Anthropic IPO 之后，这一堆投机性市场怎么“塌缩”，不是坏的塌缩，而是结算、份额下发、现金易手。

Dio Casares：主要看两件事，一是 DTCC（美国证券集中托管结算系统）层面的券商账户和 AML（反洗钱）程序；二是每只基金的分发条款。有些基金对何时分发有完全自主权，有些基金规定 IPO 一旦发生、股份可流通就立刻按实物或现金分发。

想象一个三层 SPV：第一层先拿到股票，再问下面的 LP 是要实物还是现金；第二层所有 LP 说我们要股票，那就传上去；这取决于 DTCC，正常几天，银行麻烦的话需要两周，这就是两周延迟。然后第二层再去问自己的 LP 要现金还是股票，传到第三层，又是 3 天到两周。

中间任何一层，如果分发规则允许 GP 自由决定，比如 Anthropic 开盘后股价飙涨，第一层 GP 说“我有长期抽成，我想让它再涨一会儿”；或者反过来，开盘暴跌，他不想立刻交付，想多拿几个月。一旦有这种情况，下游所有人就拿不到股票了。还会有人在公开市场对冲自己的多头仓位，技术上属于灰色区域，你可能本以为 6 个月就能交付，结果还得再等一个月，这里会冒出不少诉讼。

主持人：听起来 Anthropic 自己反而不太关心，因为对他们来说股票发出去就完了，高层 SPV 自己处理。

Dio Casares：对。上市之后，公司不再需要私募过户代理，只在第一次发股的时候用过户代理，之后全部走 DTCC，他们基本不再插手。但很多券商和银行可能会看着这些交易说：“Anthropic 声明这笔无效，我们得先查清能不能帮你卖。”这可能很麻烦。

但从博弈角度，公司在 IPO 之后基本就不会再去追回那些有问题的份额了，他们不会再做私募轮，原本维持市场秩序的博弈动机就没了。

主持人：这事能搞多大？多少诉讼？多少美元卷入？要清理多久？

Dio Casares：诉讼要好几年，肯定有些案子要拖好几年。具体总额我说不准，我觉得没人说得准。但这会是这个市场的“觉醒时刻”。

我前几天和一位欧洲小型家办的人聊过，挺让人难受的。我相信他们投的是前面提到的那笔出问题的交易，最终钱退回来了。但我相信那个 GP 没有告诉 LP，自己拿着退回的钱想继续操作，去博 Anthropic 的升值。这种事很常见：拿退回来的钱当作交易本金去博增值，除非他能做出 500% 的回报，否则填不上窟窿。我不太乐观他能做出来。这笔账就要由那只基金自己承担了。

主持人：你担心的是：有些人主观上想做好，但搞砸了，比如买了假股权之类。但为什么搞砸之后还会有客户的钱？

Dio Casares：是的，或者发生过失。我的直觉是那个大宗份额的费用结构里收得很重，GP 拿走了钱，到头来没钱退给 LP；或者出于某种原因，他认为自己没法退。但金融业不是这么玩的，出事之后，必须有人出来说“我非常抱歉这没成，钱退给你”。

主持人：所以犯错的路径是这样，你从亲友筹钱、设一个 SPV，里面有钱了；你拿到另一个人给你的口头承诺要交付股份。这时候你有两种选择：什么都不做，钱原封不动留在 SPV 里等股份过来；或者你提前数鸡蛋，“我刚赚了一大笔，买套房子、买辆保时捷”，然后到交付那天才发现股份没拿到，但钱已经花了，没东西可还。

Dio Casares：完全正确。

主持人：我们把镜头拉远一点。私募市场规模巨大，公司晚 IPO、资金在私下易手，逐渐变成自己的一个内部市场，这恰好是公共市场的反面，但偏偏现在最酷的公司都在这个市场里待更久。这块市场未来会怎么演化？

Dio Casares：说“完全不受监管”不太公允，监管其实存在不少，但确实“很野”，而且没被严格执法，除非有明显欺诈，监管基本不太管，他们也管不过来。让美国金融监管局抓某人没做正确的备案，还是去抓非法融资？大多数人会说当然抓非法融资。有时候是同一批人在做这两件事。

市场总在重复相似的模式。这跟加密里那一阵的低流通、高 FDV 很像，供给受限制造出疯狂行情，公司也因此更容易融资。这一轮背后确实有真实的技术，我自己就用 Claude，他们的收入也已经非常可观了。

有趣的是现有大机构，银行自己有或合作有二级部门，他们非常谨慎，跟不上这个市场的节奏。所以你看到一波新公司进来填补这个空白。同时大型基金也做 SPV，只是在结构上不同、只面向自己的 LP。这种趋势是资金从“投给基金统一管理”流向“直接管理的资金”。我觉得这会持续一段时间，直到这一轮周期结束。会有一批人买了相当于“锁仓代币”的载体然后亏一大笔，最后说“好吧，我还是把钱投回 VC 基金”。这一波热钱会去别的地方，但美国市场的二级市场会变得更专业。

Patagon 的战略和理念

主持人：回到你在 Patagon 在做的事。从你在二级市场的经验和认知出发，介绍一下 Patagon 的战略和理念。

Dio Casares：我们最初只做自营、进入交易。后来有一次一个朋友付了我一笔费用，我问他为什么。他告诉我，另一个 经纪人 要收他两到三倍的钱，他付给我的相当于省下来的部分。这让我意识到，我在湾区长大，认识很多人，知道该打给谁、怎么做背景核实，而我的朋友很多都是国际背景，在旧金山没有那么熟的人脉。我开始 兼职做这件事，然后慢慢发现这可以做成一门生意，尤其是在品牌和流程方面。

看看 Forge、Hive 这种平台，它们不核实股权是否真实，不审核买家，不收 KYC 信息（这里只说 marketplace 业务，他们自己直接做的投资机会是另一回事），但他们仍然收 3.5%。只是给你一个介绍、一个假的订单簿，你还要自己邮件谈价，他们还要在这笔交易上收 3.5%。我们觉得太离谱了。

我们做的是自己找单子、自己设投资载体、自己做尽调；保证股权是真的、结构合规。客户可以直接在平台上投这些单子，不用先谈价，再要投资载体文件、再签、再邮件来回沟通汇款。所有事在一个地方完成，最终我们还能让客户拿仓位去做信用融资。我们想给客户提供的价值远不止“让你投进这只然后扔下你”。

我们做过一些复杂单子，比如一家加密公司，全是员工远期合约。尽调过程里，我们逐个员工做背景调查，看他们有没有赌博问题，有没有相熟的人给他们负面评价。我们查到一个有问题的，就没跟那个人合作，其他人都没问题，整笔交易顺利完成。

主持人：这反过来也帮你建立信誉，你要拿 Anthropic 二级或别的公司份额时可以说“我们的客户基础经过质量筛选”。

Dio Casares：正是。我们还能跟客户说“我们处理过难单子”。当时那笔交易，市场上没有别的渠道能拿到经过授权的份额，我们让客户进到了别人进不去的单子里。客户感激你，下次这类事自然找你。

代币化股权和 IPO 前永续合约的法律风险

主持人：如果有听众已经买了 Anthropic 二级或其他公司的二级，但对幕后的真伪一无所知，你有什么建议或行动？

Dio Casares：很难一概而论，因为市场结构差异太大。有些人现在持有的是永续合约，虽然我个人不推荐，但讽刺的是 perp 属于衍生品，归到完全不同的法律子类，反而风险没那么明显。资金利率可能很激进，但这是你为了让它在 IPO 开盘价对齐而付的价格。

如果你是个小买家，10 万到 100 万美元放在某种“代币化版本的 Anthropic”或其他类似载体里，大多数时候根本掀不开盖子完整看到底层。你最多能看到钱去的那个 载体，而那通常是第二层或第三层。我会建议别再加仓；如果对这笔仓位的直觉非常糟糕，一般来说我信直觉，那就退出来。

主持人：你提到的代币化永续合约，它们是有对底层股权的真实主张，还是只是预言或主观映射？

Dio Casares：现在有不少机构在做这件事，虽然各家机制不同，但思路是这些东西一上线，类似 pre-IPO 永续合约资金费率会非常疯狂 pre-IPO 的永续合约跟一般永续合约不太一样，因为做市商已经有底层交易作为对冲，对冲方式跟美股市场结构不同，但最终它会收敛到一只真实股票上，可以做套利。所以随着 IPO 临近，永续合约 价格和资金费率会向“市场正常”水平靠拢。

主持人：还有什么我没问到的话题吗？

Dio Casares：我觉得聊得挺全面了。

截至 3 月底，公司持有约 704 万枚 SOL，累计获得 20.12 万枚质押奖励，几乎全部处于质押状态。此外，公司 3 月与 Galaxy Digital 签署贷款协议，首批提取 4000 万美元，并同步推进降本计划及回购股份（基本股本减少 7.4%）。

编译： 深潮 TechFlow

深潮导读：Bitfury 集团副董事长 George Kikvadze 提出一个逆向思路：AI 赛道最赚钱的机会不在模型层，而在电力、散热、内存、网络等基础设施瓶颈。他梳理了 7 个 AI 系统「卡脖子」环节，并公开了自己的 14 只标的组合，目前回报约 60%。这套「瓶颈投资」框架值得每个关注 AI 投资的人认真看一遍。

想搞懂 AI 里哪儿能赚到钱，别看头条新闻，看系统哪里在承压。

最简单的类比：今天的 AI 就像一座订单无限的工厂，但电力、线缆、散热全都跟不上。

这个错配本身就是机会。

我们做了详细的尽调之后，押注了以下「AI 瓶颈」组合：

$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN

真正该问的问题

多数投资者在问：「谁会赢下 AI？」这个问题问错了。

该问的是：系统会在哪里断裂？谁在赚修复的钱？

在市场里，依赖关系就是杠杆。

AI 的依赖关系一点不抽象，全是实物：

• 兆瓦级电力
• 变压器交付周期
• 每机柜散热能力
• 内存带宽

经济重心正在向这些地方转移。

唯一需要的分析框架

AI 扩张 → 基础设施承压 → 被迫投资 → 瓶颈 → 定价权 → 盈利上修

当需求刚性、供给受限：价格先动，盈利跟上，股价最后重估。

为什么是现在

几个数字说明全部问题：

全美近 50% 的数据中心项目目前处于延期状态，原因不是缺需求或资金，而是拿不到电。变压器交付周期从 2020 年前的 24 个月拉长到了现在的 5 年以上。数据中心建设周期 18 个月。这笔账算不平。

超大规模厂商 2026 年仅 AI 基础设施支出就将达到 7000 亿美元，接近 2022 年的 6 倍。亚马逊 2000 亿，谷歌 1750-1850 亿，Meta 1150-1350 亿。没有一家在减速。

半导体目前占标普 500 IT 板块总市值的 42%，比 2022 年熊市底部翻了一倍多，是 2013 年权重的四倍以上。半导体还贡献了 IT 板块前瞻 EPS 的 47%，比 2023 年几乎翻了三倍。

市场以史无前例的密度涌向算力层。

但算力已经不是瓶颈了。

资本疯狂涌入芯片，而真正的约束已经转移到了别处。

这个落差就是交易机会。

瓶颈地图：压力到底在哪

• 电力：地基

AI 离了电就扩不了。句号。

美国需要每两年新增相当于当前整个数据中心电力基础的容量，才能跟上 2030 年前的 AI 需求预测。核电是唯一能提供超大规模厂商所需规模和可靠性的基荷电源，但即便最快的核电重启也要数年。

标的：$CEG $GEV $VST $WMB

这些不是公用事业股，是 AI 产能提供商。市场还没有完成这个重新归类。这种错误定价就是机会。

Constellation Energy（$CEG） 运营着全美最大的核电站舰队，是少数能提供大规模、可靠、零碳基荷电力的供应商之一。超大规模厂商正加速与核电供应商签署长期购电协议，Constellation 直接处在这条需求路径上。

GE Vernova（$GEV） 正在构建下一轮能源周期的发电骨架，覆盖燃气轮机、可再生能源和电网解决方案。AI 需求加速时，快速大规模部署电力的能力变成关键，GE Vernova 的燃气轮机和电气化能力正处于这个核心位置。

Vistra Corp（$VST） 拥有多元化的发电组合，包括核电、燃气和零售电力，能同时应对基荷和峰值需求。AI 工作负载带来波动性极大的电力需求，这种灵活性变得格外有价值。

Williams Companies（$WMB） 运营着全美最大的天然气管网之一，为弥合当前需求与未来核电规模之间的缺口提供燃料。AI 基础设施扩张中，天然气是最快上线增量电力的途径。Williams 实质上是 AI 增长的能源原料供应商。

电网与电气化：电力背后的约束

发电是一回事，送电更难。

美国电网互联排队现在已经排到了 2030 年以后。未来十年仅满足现有承诺就需要 500 亿美元以上的输电投资，这还没算一座新的 AI 数据中心上线。

标的：$PWR $ETN

时间表在这里打滑，利润率也在这里扩大。解决「最后一公里」配送问题的公司拥有持久的长周期定价权。

Quanta Services（$PWR） 是建设和升级输电基础设施的头部承包商，连接发电端和用电端。电网拥堵成为 AI 扩张的主要瓶颈时，Quanta 直接处在多年期、非自由裁量资本支出的路径上。它的积压订单就是电网压力的前瞻指标。

Eaton Corporation（$ETN） 提供配电系统、开关设备和电力管理技术，让电力能大规模安全高效配送。数据中心向更高功率密度和更复杂能源流推进时，Eaton 的组件从标准化硬件变成了关键基础设施。

散热：沉默的天花板

热量扼杀性能。热力学没有软件补丁。

下一代 AI 设施的目标是 每机柜 250 千瓦，十年前标准企业数据中心只有 10-15 千瓦。液冷不再是可选项，而是必备基础设施。每卖出一块 GPU 都需要对应的散热容量，这个比例不会变。

标的：$VRT

Vertiv 在超大规模数据中心散热领域接近垄断地位。这是整个 AI 堆栈中被低估最严重的环节之一，因为没人在乎散热，直到集群宕机。

Vertiv Holdings（$VRT） 设计和部署热管理系统，让高密度 AI 集群在极端功率负载下保持运转。机柜从风冷转向液冷时，Vertiv 处在这轮结构性升级周期的正中心，直接与 AI 算力部署同步扩张。这不是可选支出，而是正常运行的前提。

内存：下一个瓶颈

AI 正在从算力受限转向内存受限。

随着模型越来越大、推理量爆发，内存的带宽和容量成为约束条件，而不是原始处理能力。HBM（高带宽内存）供应已经紧张。全球前三大 AI 内存供应商控制了 90% 以上的全球 HBM 产出。Micron 是西方的主要受益者。

核心标的：$MU

这是盈利上修的下一波。多数投资组合还没有为此定位。等市场反应过来时，它们会的。

Micron Technology（$MU） 是全球少数能大规模量产先进 HBM 的厂商之一，HBM 是 AI 训练和推理负载的关键组件。当内存成为系统性能的限制因素时，Micron 从历史上的周期性供应商转变为 AI 需求的结构性受益者。这种转变尚未被估值充分反映，存在持续盈利上修和估值倍数扩张的空间。

网络：吞吐层

AI 集群的速度取决于最慢的那条连接。

一个网络瓶颈就能让整个数千 GPU 的集群停滞，浪费每座设施数亿美元的资本。集群规模向 10 万 GPU 配置扩展时，互联问题呈指数放大。一个堵点，全线停摆。

标的：$ANET $ALAB

安静、关键、持仓不足。没人聊网络，直到网络出问题。

Arista Networks（$ANET） 构建高性能网络基础设施，让数据在大规模 AI 集群中无缝流动。工作负载要求超低延迟和高吞吐时，Arista 的软件定义网络成为维持集群效率的关键。停机或低效带来的成本极高，Arista 靠保证系统全速运行来捕获价值。

Astera Labs（$ALAB） 运作在数据通路内部，确保 AI 系统中 GPU、CPU 和内存之间的高速连接。集群密度提升时，瓶颈从网络边缘移向芯片到芯片的通信，这正是 Astera 的位置。在高性能 AI 环境中，组件之间通信不够快，整个系统就慢下来。

制造：长周期约束

没有芯片制造能力就无法扩展 AI。没有制造工具就无法制造先进芯片。

ASML 的 EUV 光刻机生产周期 超过一年，单台成本 超 2 亿美元，没有可信替代品。地球上每一颗先进芯片，从 NVIDIA 的 H100 到苹果的 M 系列，都需要它们的设备。Lam Research 的刻蚀和沉积工具嵌入了全球每一条主要晶圆厂的产线。

标的：$ASML $LRCX

长周期约束。结构上比任何软件护城河都难颠覆。讨论热度远低于应有水平。

ASML Holding（$ASML） 是 EUV 光刻系统的唯一供应商，这是现存最先进的芯片制造工具，也是生产尖端半导体的前置条件。多年期订单积压，没有可行的竞争对手，ASML 控制着全球芯片供应链中的关键卡口。

Lam Research（$LRCX） 供应构成半导体制造骨干的刻蚀和沉积设备。其工具深度嵌入所有主要晶圆厂，使其成为芯片产能扩张中循环且不可或缺的合作方。AI 需求驱动持续的产能扩张时，Lam 获取与全球半导体制造增长直接挂钩的长周期收入。

错误归类：Alpha 的来源

这是多数投资者忽视的部分，也是整个地图上最不对称的机会。

有一类公司，市场把它们当成 A 来定价，但运营和财务的现实已经是 B 了。

拿 $CIFR（Cipher Digital） 和 $IREN（IREN Limited） 来说。

市场看到的还是比特币矿工。

它们正在变成的东西远更有价值：AI 电力基础设施和 HPC 数据中心平台。

这些公司在没人关注的时候锁定了低成本电力，在需求之前就建好了基础设施。今天，超大规模厂商正在疯抢的恰好就是这两样东西。

Cipher Digital 已经开始执行转型，与投资级超大规模租户签署了 15 年租约（第三个 AI/HPC 园区），并从顶级全球银行获得了 2 亿美元循环信贷额度。这些不是投机性动作，是长周期收入承诺。

IREN 在多个站点执行相同策略，将能源获取与可扩展的数据中心建设结合。它的优势是速度：已经控制了转向 AI 工作负载所需的土地、电力和基础设施。

市场看到的还是矿工。资产负债表看起来已经是基础设施公司了。

这个差距会收敛。收敛的时候不会慢。

组合一览

这不是一堆股票，是一个系统。

每个仓位对应 AI 堆栈中的一个特定约束，每个约束都必须被解决，系统才能运转。这就是纪律。

• 电力：$CEG $GEV $VST $WMB
• 电网：$PWR $ETN
• 散热：$VRT
• 内存：$MU
• 网络：$ANET $ALAB
• 制造：$ASML $LRCX
• 错误归类：$CIFR $IREN

多数投资者还没完成的认知转换

我们正在从 算力稀缺 转向 基础设施稀缺。

这意味着：

• GPU 不再是唯一叙事
• 电力、电网、内存和散热成为主导盈利的驱动力
• 回报追随约束，而非热度

多数投资组合的仓位还停留在旧世界。

风险：纪律同样重要

这个框架在特定条件下会失效。它们值得坦诚对待。

超大规模厂商资本支出减速。如果亚马逊、谷歌和 Meta 因利润率压力或需求不及预期而放缓基础设施支出，刚性需求的假设就会弱化。这是需要监控的首要风险，关注每季度的资本支出指引作为领先指标。

瓶颈消解速度快于预期。政府干预变压器制造、加速核电审批、或重组电网互联排队，都可能压缩受约束基础设施的溢价。这些变化缓慢但真实。

监管摩擦。电力和电网基础设施与公用事业监管、环境审查和费率制定机构交叉。在这个领域监管转向不利时，会结构性地、持久地限制回报上限。

关键区别在于：这不是产品周期押注。产品周期一个季度就能逆转。工业约束需要数年建立，也需要数年消解。这种不对称性就是要点。

最后

每个工业时代，财富都不是由造火车的公司创造的。

而是由拥有铁轨、煤炭和路权的公司创造的。

AI 的铁轨用兆瓦、变压器交付周期和每机柜散热能力来衡量。

多数投资者在追 AI。真正的机会是拥有 AI 离不开的东西。

在每个系统里，头条追随创新，利润追随约束。我们聚焦约束而非叙事，目前回报约 60%。随着 AI 基建加速，这不是交易的终点，仍然是早期。我们认为现在才打到第三局。

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IREN 同步签订封顶期权交易，初始封顶价为每股 110.30 美元（较基准股价溢价 100%），以对冲票据转换带来的股权稀释风险，相关成本约 2.013 亿美元。剩余资金将用于一般企业用途及运营资金。IREN 是一家垂直整合的 AI 云服务提供商，专注于为 AI 训练与推理提供大规模数据中心及 GPU 集群服务，业务覆盖北美、欧洲及亚太地区。

编译：Peggy，BlockBeats

编者按： 5 月 14 日，Cerebras 正式登陆纳斯达克，股票代码为 CBRS，首日收盘较发行价上涨约 68%，成为 2026 年以来最受关注的 AI 硬件 IPO 之一。

本文由 Cerebras 早期投资人 Steve Vassallo 撰写，回顾了他与 Andrew Feldman 从 SeaMicro 到 Cerebras、横跨十九年的合作关系。文章表面上讲的是一笔从 term sheet 到 IPO 的风险投资故事，实则记录了一家前沿硬件公司如何在不被共识看好的时期，押注 AI 计算架构的底层重构：从晶圆级芯片、内存带宽瓶颈，到供电、散热、电气连续性等一系列工程难题，Cerebras 所面对的并不是单点技术挑战，而是一整套现代计算系统的重新发明。

最值得关注的，不是 Cerebras 最终做出了一块比传统芯片大 58 倍的晶圆级芯片，而是这家公司从一开始就选择了与行业惯性相反的方向：当 GPU 成为 AI 训练默认答案时，它试图重新定义「什么才是为 AI 而生的计算机」。这背后既需要技术判断，也需要资本耐心，更需要投资人与创始团队之间长期、非交易型的信任关系。

对于今天的 AI 硬件竞争而言，Cerebras 的意义在于提醒市场，算力革命不只是堆更多 GPU，也可能来自对计算架构本身的重新想象。

以下为原文：

2016 年 4 月 1 日，星期五，我给 Andrew Feldman 发了一封邮件，告诉他我会翻过他家后院的围栏，亲手把我们投资 Cerebras 的 term sheet 送到他手里。

那天是愚人节，但我不是在开玩笑。

严格来说，这并不是一家风险投资机构的标准操作。但到那时，我已经认识 Andrew 九年，也和他一起讨论下一家公司将近两年了。我不可能因为一个周六下午还在反复修改的条款句子，就错过这笔交易。

我第一次见到 Andrew，是在 2007 年 10 月。当时，他和 Gary Lauterbach 刚刚创办 SeaMicro。那一轮我没有投资，但我和他们非常投缘，尤其欣赏他们从第一性原理出发思考问题的方式。从那以后，我一直关注着他们。

真正有价值的关系，需要时间沉淀。真正有价值的公司，也一样。今天，从外部看，Cerebras 是一家成立十年、即将上市的公司。但在我看来，这是一段持续十九年的关系，终于走到了敲钟的时刻。

2019 年 8 月，我和 Andrew 在斯坦福校园举办的 Hot Chips 大会上。那一次，Cerebras 发布了第一代 Wafer-Scale Engine。

深度关系，与不合理的野心

2012 年 AMD 收购 SeaMicro 时，我就有一种预感：Andrew 不会在一家大公司里待太久。他身上有强烈的不服输，也有一颗充满反叛精神的心。到 2014 年初，他已经开始寻找离开的机会，我们也开始频繁见面，讨论下一步可能做什么。

当时，有两件事远未成为共识：第一，AI 真的会变得有用；第二，GPU 并不是最适合 AI 的计算架构。

关于第一个问题，我认识的许多聪明人也意见不一。AlexNet 在 2012 年出现后，研究社区的一些角落已经开始用卷积神经网络做出近乎魔法般的成果。但在更广泛的软件行业里，AI 仍然介于营销热词和科研项目之间。

第二个问题，也就是硬件问题，几乎还没有被认真提出。GPU 已经成为神经网络训练的默认选择，主要是因为研究人员偶然发现，相比 CPU，它们「没那么糟」。为 AI 工作负载专门打造一套新的计算系统，意味着要挑战当时全世界研究者都在使用的主流架构。

但 Andrew、Gary 和他们的联合创始人 Sean、Michael、JP 看到了不同的方向。他们在芯片和系统领域各自积累了数十年经验：Gary 的背景来自 20 世纪 80 年代在数据流和乱序执行方面的开创性工作；Sean 专注于先进服务器架构；Michael 负责软件和编译器；JP 则深耕硬件工程。他们是一群极其罕见的人：单独看，每个人都很出色；组合在一起，能力则呈现乘数效应。他们能够想象出一种全新的计算机。

他们相信，如果 AI 真正释放潜力，由此产生的市场规模将远远超过现有所有计算形态的总和。

他们也看清了 GPU 的本质：它原本是一颗为图形处理设计的芯片，只是在新的战场上被临时提拔成了 AI 训练工具。它在并行处理上确实比 CPU 更好，但如果从零开始为 AI 工作负载设计，没有人会设计出 GPU 这样的架构。真正限制神经网络能力的，并不是原始算力，而是内存带宽。这意味着，他们要创造的芯片，优化重点并不是孤立核心中的矩阵乘法，而是数据如何在整个计算结构中高效流动。

在公司内部，投资 Cerebras 远不是一个共识决定。我的几位合伙人亲眼见过上一轮半导体投资几乎只带来亏损，他们也非常坦率地表达了担忧。但最终，我们作为一个团队达成一致。2016 年 4 月的那个周末，我们明确告诉 Andrew：我们希望成为第一个给他 term sheet 的投资人。

几周后，Andrew、Gary、Sean、Michael 和 JP 搬进了我们位于 250 Middlefield 二楼的 EIR 办公空间。我至今还保留着当时办公室经理画下的平面图。在那张图上，Cerebras 坐在 Foundation 一位创始人的旁边，距离后来创办 Moveworks 的 Bhavin Shah 也只有几扇门之隔。那是一个很适合创业公司成长的楼层。

Cerebras 的第一个总部，就在我们位于 250 Middlefield 的旧办公室二楼。

知道哪些规则可以弯曲，哪些规则必须打破

在 Cerebras 之前，计算史上最大的芯片大约为 840 平方毫米，差不多是一枚邮票大小的硅片。而 Cerebras 做出的芯片，面积达到 46,000 平方毫米，是前者的 58 倍。

选择晶圆级芯片，也就意味着选择了随之而来的所有下游设计难题。在近 80 年的计算史上，从来没有人真正把这件事做成过。这也意味着，没人曾经系统性解决过这些问题：如何给如此巨大的芯片供电？如何为它散热？如何在数万个连接点之间保持电气连续性？

为了实现晶圆级计算，Cerebras 几乎必须同时重新发明现代计算的每一个环节：半导体、系统、数据结构、软件和算法。每一个方向，本身都足以成为一家创业公司。Andrew 和他的团队选择从最棘手的技术问题开始攻坚。在他们高强度、近乎不知疲倦的努力下，这些问题一个接一个被推进。

每隔六到八周，我们会开一次董事会会议。他们会向我们介绍上一次会议以来的尝试：一种新的系统设计变体，一种新的供电方案，或者一次热管理调整。由于反复从各个角度与系统性难题正面交锋，他们形成了一种来之不易的清晰表达能力。他们会解释自己认为哪里出了问题，以及下一步准备尝试什么。

我们会提出问题，然后和团队一起深入推进，调动所需的人、资源和关系，帮助他们找到新的突破口。六到八周后，当我们再次开会时，故事又会在另一个技术问题上重演：又一个需要探索的前沿边界。每一个解决方案，都会暴露出下一个必须解决的问题。

他们的第一片原型晶圆，在第一次通电时就冒烟了。团队把它称为一次「热事件」——当你不想吓到董事会或者房东时，通常就会用这个词来称呼一场火灾。

我当时一直在计算每平方毫米的功耗，一方面是出于好奇，另一方面也是因为这些数字看上去高得不像是真的。于是，我们请来了 Exponent 的工程师。这家公司是一家失效分析机构，而它以前的公司名恰好就叫 Failure Analysis。他们确认，那些功耗数字确实和看起来一样大胆，并帮助我们思考一系列不需要挑战热力学第二定律的方案。毕竟，那是 Andrew 足够聪明、不会去争辩的一条定律。

工程师的纪律在于，知道哪些规则可以打破，哪些规则可以弯曲，哪些规则必须尊重。Andrew 和他的团队，对于这种区别有一种经过实践验证的判断力。他们知道，什么时候自己是在挑战惯例——这是他们本来就想做的事；也知道什么时候自己是在挑战物理定律——这不是他们要做的事。

当你在构建前沿技术时，失败不可避免。穿越失败的唯一方式，是纪律、坚持，以及最重要的，信任：信任使命，信任彼此，也信任这样一件事——当第一个原型自毁之后，第二天早上你们仍然会回到实验室，开始下一轮迭代。

这种工作没有交易型版本。它只有长期版本：在那些尚不完整的解决方案和耐心解释中，始终留在房间里。这样，当它终于成功时，你才会在那里亲眼见证。

那个时刻出现在 2019 年 8 月。Andrew、Sean 和他们的团队站在实验室里，看着一台由他们亲手设计的全新计算机第一次运行起来。对外行人来说，它表面上看起来没有做任何有趣的事。按照 Andrew 的说法，那画面大概和看油漆变干一样无聊。但这一次的不同之处在于：此前，从来没有一桶这样的「油漆」真正干过。他们一起站在那里看了 30 分钟，然后又回去继续工作。

和谁一起建设，至关重要

有些人会根据自己知道能解决什么，来选择问题。Andrew 选择问题的标准，是他相信什么问题值得解决。渐进式迭代无法让他兴奋，他想要的是 1000 倍的跃迁。从第一天起，他就想把 Cerebras 打造成一家代际级、独一无二的公司。

这种驱动力，一部分来自他的性格。Andrew 把它描述为一种计算机架构师的「病症」——几十年来一直被某个想法困住。但在我看来，这更广义地说是一种创始人的「病症」。他看着一个问题，会先问自己：我能不能做出某个东西，让它发生阶跃式改善？接着他会问：如果我成功了，会有人在乎吗？如果两个问题的答案都是肯定的，他就会把接下来十年的人生投入其中。

这种驱动力的另一部分，来自他的成长环境。Andrew 从小生活在天才环绕的环境里，就像大多数孩子从小看电视一样自然。他的父亲是一位开创性的进化生物学教授，每周日都会和六个人轮流打双打网球。这六个人里，有三位后来获得诺贝尔奖，还有一位获得菲尔兹奖。

按照 Andrew 的讲述，这些巨人会耐心地用一个孩子能理解的语言，向他解释他们在物理、数学和分子生物学上的工作。他由此形成了一种深刻印象：真正的聪明是什么样子；同时也明白，正如他母亲所说，聪明并不意味着必须做一个混蛋。

我后来逐渐意识到，这是 Andrew 最核心的特质之一，与他那种反叛式野心、以及对真正值得解决的问题近乎趋光般的本能一样重要。他深信，自己遇到过的那些最卓越的人，往往也格外善良。

这种信念塑造了他的团队如何聚合在一起，完成那些极其困难的事情。Cerebras 最早招聘的 30 个人，都曾经和他共事过；其中一些人从 1996 年起就一直跟着他。如今 Cerebras 大约有 700 名员工，其中约 100 人曾跟随他穿越多家公司。

2022 年 8 月，Cerebras 创始团队在计算机历史博物馆。从左到右分别是：Sean Lie、Gary Lauterbach、Michael James、JP Fricker 和 Andrew Feldman。

重要的是，善良和竞争心并不矛盾。Andrew 极其渴望胜利。他喜欢说，自己是一个职业版的大卫，正在对抗歌利亚。歌利亚行动迟缓，并且总在防备正面进攻，这就为其他所有打法留下了空间。大卫的优势，在于出现在歌利亚无法出现的方式和地点。

在 SeaMicro 时，Andrew 在日本最大的渠道合作伙伴是 NetOne。NetOne 的主要供应商是 Cisco，而 Cisco 会用私人飞机和游艇招待合作伙伴，那些资产的价值比帕洛阿尔托大多数房子还高。Andrew 的预算要朴素得多，于是他邀请 NetOne 的 CEO 到自家后院吃烧烤。后来，那位 CEO 告诉他，自己和 Cisco 做了几十年生意，却从来没有被邀请去任何人的家里。这个看似微小、但非常有人情味的举动——一个歌利亚根本不会想到去做的举动——巩固了他们之间的关系。

从第一份 term sheet 到 IPO

今天早上，Andrew 在纳斯达克敲响了开市钟。我站在他身边。距离一切在我们 250 Middlefield 办公室开始，已经过去十年，也相隔 2600 英里。

今天，仍有一些罕见的创始人，正在做 Andrew 当年做的事情：凌晨三点还在白板上画图，与尚未被解决的技术难题搏斗。他们同样怀着强烈的不服输，也有一颗充满反叛精神的心。他们正在试图找到一个真正愿意并肩作战的伙伴：当第一个原型无法通电时，愿意和他们一起钻进去解决问题；并且会一直留下来，直到它终于跑起来。

这正是我想支持的创始人：他们选择值得解决的问题，想象出比现状好 1000 倍的解决方案，并在路上不可避免的挑战中持续打磨、坚持到底。

对于 Andrew、Gary、Sean、Michael 和 JP 这样的创始人，我愿意在一个周六下午翻过后院围栏，把 term sheet 亲手送到他们手里。