本文內容整理自Harry Stebbings主播的知名播客節目《20VC》的一期深度對話。受訪者Anj Midha，是Anthropic最早的天使投資人，曾任a16z普通合夥人，現為AI算力基礎設施公司AMP的創始人。他在斯坦福大學開設AI前沿課程，同時擔任7家AI公司的董事會成員。這期節目內容覆蓋Anthropic創業史、AI行業四大卡口、算力戰爭等重磅議題。讀完這篇文章，你會瞭解到三個核心要點：Anthropic創業最黑暗的那段歷史——22個VC，21個說不，那段幾乎沒人知道的「恥辱史」，到底發生了什麼？AI行業的「卡口地圖」——算力、資料、資本、文化，四個瓶頸哪個最致命？圈內最聰明的投資人給出了反常識的答案。你會看清一件比投資更重要的事：為什麼「押對賽道的時機」，比「押對公司」更值錢一萬倍。這是一個關於「認知差」如何變成財富的故事。也是一個關於，為什麼在正確的時間、看見正確的東西，是這個星球上最稀缺的能力。2021年，Anthropic剛剛成立。那一年的種子輪，整個公司的估值，大約在10億美元出頭。2026年2月，Anthropic完成Series G融資，估值3800億美元。這是什麼概念？4年零幾個月，漲了將近380倍。而最新消息更是傳出，Anthropic這幾週收到多家風投機構投資要約，最高估值或達8000億美元，較最近估值翻倍。Anj Midha，就是那個從第一輪開始，一路跟投到最新一輪的人。他在採訪裡說了一句話：「我有幸從第一輪投到最近一輪，投了總計數億美元。我打算把大部分回報捐給公益事業。」數億美元進去，380倍出來——這不是一筆投資，這是一個時代的賭注。更震撼的是，在下這個賭注之前，他幫Dario和Tom帶著項目跑遍了沙丘路，見了22家頂級VC。21家說了「不」。/01/ 為什麼21家頂級VC全部拒絕投資Anthropic？我們把鏡頭拉回到2021年初，在加州的門洛公園，Tom Brown打了一個電話。Tom是誰？他是GPT-3的首席作者之一。OpenAI歷史上最重要的技術突破，他的名字排在第一位。電話那頭，他對Anj Midha說了這樣一句話：「Anj，我們要出來自己做了。新公司叫Anthropic。我們需要大量資本，也需要算力。」Anj沒有猶豫。他答應了幫忙。接下來發生的事情，是矽谷創業史上最荒誕的故事之一。Anj開始在自己的通訊錄裡翻名字。他沿著Sand Hill Road（矽谷VC最集中的街道）一家一家打電話、發郵件、約會面。22個朋友，22個矽谷最頂尖的投資人。結果？21個說「不」。拒絕率95.5%。你知道這22個人是誰嗎？不是普通人。這是矽谷金字塔頂端的VC們。他們投過Facebook、Airbnb、Stripe，他們的名字在任何一個「最具影響力投資人」榜單上都能找到。他們為什麼拒絕？Anj後來講了這樣一個細節，讓人聽完沉默很久——他說那21個人的理由，幾乎如出一轍：「An，這個方向聽起來不錯。但能不能給我們看點證明？」Anj當時的反應是：「證明？這群人就是發明GPT-3的人。你們還要什麼證明？！」然後，他聽到了一個讓他目瞪口呆的問題。「GPT-3是什麼？」 2021年。OpenAI的GPT-3已經轟動全球機器學習圈整整一年。而矽谷最頂尖的VC們，不知道GPT-3是什麼。Anj說：「那一刻，我意識到兩件事。第一，這是一個認知上的巨大鴻溝。第二，這個鴻溝就是機會。」/02/ 這個人，憑什麼成為最早押注Anthropic的人？在講Anthropic的故事之前，必須先講清楚一件事：Anj Midha是誰？為什麼他看見了別人沒看見的東西？Anj出生在印度，10年級時以全國前10名的成績考入新加坡政府獎學金項目，後來進入斯坦福大學攻讀生物資訊學碩士——說白了，就是把機器學習用在醫療和基因科學上。讀書期間，他白天在斯坦福醫學院做研究，晚上和週末跑去Kleiner Perkins（全球最老牌VC之一）的實習團隊工作。他在那裡遇到了一個叫Brooke Byers的老先生，Kleiner的傳奇合夥人。那段時間，Brooke給他講了無數個故事。其中有一個他聽完就再也忘不掉——Genentech，全球第一家現代生物科技公司，是怎麼誕生的？不是某個天才科學家在自己的車庫裡搞出來的。是一個VC合夥人Bob Swanson，在Kleiner的地下室裡，和UCSF教授Herb Boyer共同創立的。Bob不只是寫了張支票——他幫公司招募了第一批人，設計了期權激勵方案，每週親自主持全員大會。這件事在Anj心裡埋下了一顆種子：真正偉大的公司，是投資人和科學家肩並肩做出來的，不是投了錢就等著收益的。後來他離開Kleiner，做了一個叫Ubiquity 6的電腦視覺創業公司，經歷了創業者的起伏，賣掉了公司，然後在2020年加入了a16z（Andreessen Horowitz）擔任普通合夥人，專注AI投資。正是在a16z，他主導了對Black Forest Labs、Mistral、Sesame等公司的投資。然後，2021年，Tom Brown的那個電話來了。Anj當時的淨資產，大部分鎖定在Discord的股票裡。但他把剩餘的流動資產——用他自己的話說，「一個窮創始人的全部積蓄」——投進了Anthropic的種子輪。賭注下了。/03/ Anthropic的「創業地獄」：經歷了整整24個月很多人以為Anthropic一出生就自帶光環。畢竟是OpenAI的核心團隊出走創立，畢竟是GPT-3的發明者在操盤，畢竟是「AI安全」這個最性感的賽道。但真相殘酷得多。2021年初，Dario、Tom和Anj開始了每週一次的小型工作會議。地點在門洛公園，團隊加起來沒幾個人。他們在解決的問題，說白了只有一個：怎麼把一個研究假說，變成一個商業假說？研究假說是什麼？是「Scaling（規模擴展）這個方向是對的——你給模型更多資料、更多算力，它就會變得更好」。但這不是一家公司，這是一篇論文。商業假說是什麼？是「怎麼用這個方向賺到錢，然後用這個錢買更多算力，再做出更好的模型，形成飛輪」。從研究假說到商業假說，Dario他們花了整整12到24個月。Anj把這個過程形容為「非常、非常艱難」。最初的設想是這樣的：先做一個AI程式設計助手，收集程式碼編寫的「上下文反饋資料」，把這些資料喂回去訓練更好的模型，用推理服務產生的收入再買更多算力——形成一個資料飛輪。這個邏輯Anj當時一聽就覺得「完全合理，非常清晰」。但問題出在融資上。第一輪，他們定的目標是融5億美元。失敗了。太大了，沒人投。於是他們把目標調低到1億美元種子輪。你知道當時感覺怎樣嗎？Anj說，1億美元在當時已經「感覺很大了」——畢竟OpenAI此時已經融了10億美元，Anthropic跟它相比，幾乎是個玩具。但那21家VC，連這1億都不願意投。他們說：「道理我們懂，但現在沒有證明。」Dario、Tom、Daniela、Sam McCandlish、Jared Kaplan……整個核心創始團隊，一起扛過了那段時間。Anj說：「那真的是一段非常、非常殘酷的日子。我非常敬佩他們的韌性。」轉機，是從兩個方向來的。第一個方向：EA社區（有效利他主義）。在矽谷主流VC看不懂這件事的時候，理解的人，是機器學習圈子裡同時與有效利他主義社區有交集的人。這裡面有一個爭議極大的名字：SBF（薩姆·班克曼-弗裡德，FTX創始人）。是的，就是那個後來身陷囹圄的人。在當時，他是最早理解Anthropic價值的人之一。第二個方向：亞馬遜。亞馬遜AWS當時正看著微軟和OpenAI的合作急眼——Azure加OpenAI，這對組合正在快速增長。亞馬遜需要自己的AI合作夥伴。Anthropic的邏輯對亞馬遜來說，非常清晰：「你們如果能做出頂級模型，跑在AWS上，對我們的雲業務是巨大的增量。」於是，那筆最初金額為40億美元的亞馬遜戰略投資落地了。（後來增加到了80億美元以上。）那21個說「不」的VC，後來都知道了GPT-3是什麼。/04/ AI行業的四大卡口：最難的那個，出乎所有人意料Anj今天坐在門洛公園的Periodic Labs裡，每週有3天在這裡工作。Periodic Labs是他最新孵化的公司，做的事情是用LLM預測新型超導材料，然後用機器人在實驗室裡合成，再用X射線衍射儀驗證，把驗證資料反饋進訓練——一個物理世界的AI飛輪。這家公司讓他有了一個非常獨特的視角，去理解AI這場戰爭裡，真正的瓶頸在哪裡。他給出的答案，是四個字母：C、C、C、C。第一個C：Context（上下文資料反饋）說白了，就是「你用哪些資料訓練模型」。網際網路上的資料，大部分是部落格、程式碼、社交媒體。這對做程式設計助手的模型很好，但對做材料科學、醫藥研發、國防應用的模型，簡直是災難——那些資料鎖在國家實驗室、大學、製造工廠裡，根本上不了網。Anj大概一年前去斯坦福應用物理系做訪問科學家，順手把Claude、Gemini等主流大模型拿來做科學任務的測試。結果是：慘不忍睹。他說：「那種落差，讓我目瞪口呆。市場上全在吹AI for Science，但這些模型在做真正的物理和化學分析時，完全不行。」原因很簡單：模型沒見過這些資料。解法？Periodic Labs給出了一個答案——建一個物理實驗室，用機器人生成資料，再把資料喂進模型。這種「資料飛輪」，才是真正的護城河。第二個C：Compute（算力）這是大家都知道的卡口，但Anj看到的一個細節，大多數人沒注意到。他說：「我們現在不是在一個『AI泡沫』裡，我們是在一個『GPU浪費泡沫』裡。」什麼意思？全行業有數十億美元的算力，處於完全閒置狀態。輝達的H100晶片叢集閒著，GB200叢集閒著，不同代際的晶片之間無法互通，就像電力網路在標準化之前，每家工廠都在院子裡跑自己的發電機，而不是接一張統一的電網。「我們現在是1885年的英國。」Anj用了這個比喻。工業革命剛開始，蒸汽機已經發明，但每家工廠各自為戰，沒有統一的電網，沒有標準化的輸電協議。算力的碎片化，才是真正卡住整個AI行業的那根刺。第三個C：Capital（資本）不是說錢不夠，是說錢沒有用對地方。Anj的AMP公司正在做的事情，是撮合高達400億美元的算力基礎設施投資——其中80%是債權融資，20%是股權。核心邏輯：讓那些有長期使命導向資產負債表（養老基金、主權基金）的機構，以合理的風險結構進入這個賽道。這個結構設計，他摸索了整整一年多才想清楚。第四個C：Culture（文化）這是最出乎意料的答案。Anj說，在他看來，這可能是所有卡口裡最重要的一個。為什麼？演算法創新，聽起來像一個獨立的技術問題。但Anj說不對——它是文化問題的衍生品。如果一家公司文化足夠好，就能吸引最好的研究員。最好的研究員，不會死守某一種架構（Transformer還是擴散模型），而是只想著「我怎麼解決眼前這個問題」。這種靈活性，才能產生真正的演算法突破。「如果你的文化是使命驅動的，演算法創新的問題會自己解決。」他說這句話的時候，眼神很篤定。/05/ 最危險的威脅：不是AI對齊，而是「人類不對齊」問Anj最擔心什麼，他給出了一個讓人意外的答案。不是AI安全。不是模型能力失控。是人類之間的不對齊。更具體地說——是算力基礎設施正在遭受的攻擊，而西方各國還在各自為戰。他透露了一件讓人背脊發涼的事：他現在同時在7家公司的董事會任職。這7家公司的CEO，有時候會給他發資訊，內容大致是——「An，你有沒有發現，最近某個地區的模型蒸餾（distillation）請求突然暴增？」所謂蒸餾攻擊，說白了就是：對手通過反覆呼叫你的AI模型，來提取模型的能力和知識，從而「偷走」你花了數十億美元訓練出來的東西。Anj說，每次他收到這類資訊，就把這些CEO拉進一個群聊，大家相互對照、協調防禦。但這是極其臨時的、非正式的應對機制。他認為，這個問題的規模，遠超大多數人的想像。「我們不是沒有意識到威脅。我們意識到了——但我們沒有一個協調防禦的機制。」他提出的解法，是一個他稱之為「西方鐵穹」的東西——所有西方前沿AI公司的模型推理服務，都通過一個共享代理層來部署。這個代理層可以即時檢測來自任何方向的蒸餾攻擊，一旦某家公司發現攻擊，立刻通知所有人協調響應。就像以色列的鐵穹導彈防禦系統——不是防一枚導彈，而是防整個天空裡同時出現的威脅。他說：「如果我們不能把前沿AI推理服務放在一個協調的鐵穹背後，我認為未來十年，我們根本沒有機會在技術前沿上站穩腳跟。」這不是危言聳聽。/06/ AMP的賭註：用「電網邏輯」重新設計AI算力世界2024年，Anj離開了a16z，成立了AMP。公司的定位非常獨特——既不是傳統VC，也不是雲服務商，而是一個他自己命名的身份：AI算力的獨立系統營運商。類比：就像電力行業裡的電網營運商（ISO，Independent System Operator）。電網營運商不自己發電，也不自己賣電。他們做的事情，是協調整張電網上的供需——讓白天用電多的鞋廠和夜裡用電多的鋼鐵廠，共享同一套基礎設施，實現最大化的利用率。AMP做的事情，是對算力做同樣的事。目前，AMP已經在鎖定約1.3吉瓦的算力基礎設施，對應的雲端支出規模約400億美元，時間跨度是未來4年。資金結構：約20%股權（約80億美元），其餘約80%為債權融資。他說，這個結構他花了將近一年時間才完全想清楚。核心是找到了一類特殊的資金——長期使命導向的資產負債表，比如主權基金、養老金、大學捐贈基金——這些機構有大量資本，有長期視野，但過去沒有參與AI基礎設施的路徑。AMP給了他們一個低風險、結構清晰的入口。AMP還做另一件在矽谷非常罕見的事：以成本價提供算力給獨立前沿技術團隊。這讓AMP的商業邏輯看起來有點反常識——你不是在賺利潤差價，而是在故意放棄利潤？Anj的解釋是：「我們認為，現在最重要的事，是確保這個生態裡真正在做創新的團隊，能夠得到他們需要的算力。如果我們把這件事做對了，長期來看，我們是最大的受益者。」這就是為什麼AMP是一家公益控股公司（Public Benefit Corporation），而不是一家傳統的追求利潤最大化的企業。他補充了一句話，非常值得記住：「完全競爭是失敗者的遊戲。壟斷是黑手黨。我們需要的是最優競爭——在每個前沿賽道里，有3到4支真正出色的團隊在相互角力。這才是對人類最好的結果。」/07/ 寫在最後：認知差，才是這個時代最值錢的資產今天，Anthropic的估值超過3800億美元。那21家曾經說「不」的頂級VC，很多人後來以更高的價格補票進去了。Anj Midha當年把身家all in種子輪，具體回報數字他沒有公開。但他坐在Menlo Park的辦公室裡，平靜地說了一句話：「我現在被邀請回斯坦福大學開課，曾經覺得我是騙子的人，現在都來問我下一個方向在哪裡。」他說，他想讓墓碑上刻的四個字是——「He Was Right」（他是對的）。回顧Anj這4年走過的路，有四個認知，是這篇文章裡我認為最值錢的東西：第一，技術認知差，是這個時代最暴利的資產。當21家VC不知道GPT-3是什麼的時候，Anj已經在斯坦福學了4年機器學習。認知差，直接變成了財富差。你今天對AI的認知，決定了你3年後的位置。第二，上下文資料，才是AI時代真正的護城河。不是模型架構，不是參數量，而是你有沒有別人無法複製的資料反饋閉環。Periodic Labs用物理機器人生成科學資料，Mistral用歐洲主權資料建構護城河。說白了：AI競爭，本質是資料競爭。第三，「最優競爭」才是正確的市場格局。既不是50家公司亂打，也不是一家獨大。3到4個真正有實力的團隊在同一賽道里激烈競爭，才能同時保證創新速度和行業健康。投資者、創業者、政策制定者——所有人都應該對這個結構有清醒的認識。第四，人類之間的misalignment，才是最難的問題。AI對齊當然很難，但不是最難的問題。人類對齊，人和人之間的misalignment（不對齊），才是現在最大的威脅。最後送你一句他在斯坦福課上對學生說的話：「認真對待生活，但不要嚴肅到忘記什麼讓它值得——和你愛的人一起工作，和朋友享受時光，不要把關係當作理所當然。是人，讓世界運轉。」 (AI智能探長)