中国 AI 出口管制 · Jeremy Giffon 打破沉默 · Alex Hormozi 深度对谈
为什么这一期值得关注
一、中国 AI 出口管制：镜像博弈的开启
2026 年 7 月，一则消息震动了全球 AI 界：据路透社报道，中国监管机构已与阿里巴巴、字节跳动、智谱 AI、DeepSeek 等头部科技企业举行会议，讨论限制中国最先进 AI 模型的海外访问。这一举措与美国限制 Anthropic 的 Fable 5 和 Mythos 5 模型，以及 OpenAI 前沿模型的做法形成了直接镜像。
TBPN 主持人在节目中回顾了 AI 2027 场景预测——这份 2025 年 4 月 3 日发布的文件曾预言："2026 年中，China wakes up——中共开始感受到 AGI 的压力，出口管制和政府支持不足让中国在西方面前处于劣势。"如今，这个预言正在部分应验。
讨论的核心问题是：中国能多有效地"召回"已经公开发布的模型？智谱的 GLM 5.2 在硅谷引起轰动，以极低成本接近美国顶尖模型的性能；阿里的通义千问系列已成为全球最重要的开源模型生态之一；字节跳动的豆包则是中国最广泛使用的国产 AI 系统。这些模型一旦发布到 HuggingFace，理论上可以被任何人下载、镜像和二次训练。
因此，真正的管制只能针对未来的前沿模型。从最轻度的"备案审查"，到中度"政府审批制"，到最重度的"禁止公开发布开源权重模型"——每一种选择都涉及复杂的战略博弈。一个悖论是：中国通过开源模型（最典型的是 DeepSeek）制造了美国市场的定价压力，这是中国的战略优势；如果北京现在限制出口，反而可能削弱这一优势，同时刺激 Meta 等美国公司重返开源生态。
二、Jeremy Giffon：白领工作本质上是"虚构的"
在 Invest Like the Best 最近一期节目中，Jeremy Giffon 提出了一个引人深思的观点。他并非在否定白领工作的社会价值，而是从经济学的第一性原理出发，审视工作的"真实性"。
我显然认为每一份白领工作都是完全虚假的、被编造出来的——它们并不直接关系到住所、食物、药品和其他必需品。大多数工作与这些东西无关，即使有关，也是非常间接的。
什么是"配置者"的工作？因为资本天然具有通胀性，你不能放任它贬值。于是你把钱交给别人，他们再把它投入到有生产力的地方——希望你的钱不会缩水。这有用吗？有用。但它是"真实的"吗？不是。 — Jeremy Giffon, Invest Like the Best
Giffon 的逻辑链条是这样的：资本具有天然的通胀倾向 → 为了对抗通胀，人们需要把钱交给"配置者" → "配置者"这个角色由此被经济系统创造出来 → 它服务于真实的经济功能，但本身不是"真实需求"驱动的职业。由此推论：人类的欲望和消费需求是无限的，经济系统会不断"发明"新的工作类别。因此，从长期来看，不存在"AI 会用光所有工作"的问题——短期可能有剧烈的失业和动荡，但长期会有新的需求创造新的职业。
Giffon 还讨论了金融业的东西海岸分化：东海岸（华尔街）源于杠杆收购文化，核心手段是债务和金融工程，企业本身的质量是次要的；西海岸（硅谷）则强调创始人文化和产品创新，企业质量是首要目标。他认为西海岸模式正在"吞噬"东海岸，这是一个代际性的权力转移。
三、Alex Hormozi：从衣帽间到媒体帝国的底层逻辑
Alex Hormozi 的故事本身就是一堂创业课。2020 年，他和 TBPN 主持人几乎同时起步做 YouTube——一个在衣帽间里，一个以硅谷历史为兴趣。五年后，Hormozi 拥有了数百万订阅者，而主持人"卡"在 45 万左右。差距的根源是什么？
Hormozi 给出了坦诚的答案：他比大多数创作者认真得多。他有完整的团队，每天发布数小时的长视频，一个季度花一整天录制 100 条短视频，极早进入了 Shorts 赛道——"有人私信我说，我来帮你剪，你只要授权就好"。而 TBPN 主持人则把 YouTube 当博客来经营。
但 Hormozi 真正区别于普通"内容创作者"的，是他将商业洞察力系统化地注入内容生产的能力：
"音量消灭运气"
这句话挂在 Acquisition.com 总部的墙上。在 Hormozi 看来，内容创作不是关于灵感或天才瞬间——它是关于足够的重复来消除随机性。他推崇"马拉松式工作"：早上 6 点开始，一直录制到精力耗尽，然后一周后再来一次。
杠铃策略：Mona Lisa vs 批量生产
Hormozi 认为媒体战略不应该二选一。左端是"Mona Lisa"——极致制作、品牌权威、通过传统媒体（如电视、CAA）获得新分发渠道；右端是批量生产——追求价值密度最大化、越接近购买行为越好。左端是顶层漏斗，右端是中底层漏斗，两者服务不同目标但并行运作。
他特别提到 Dave Ramsey 这个被忽视的案例："Dave Ramsey 已经闷声发了三四十年大财。他有 600 个广播电台同步播出。每个人都说电台已死——他就在那个没人看的地方闷声发大财。"
直播互动：AI 时代最稀缺的是"真实赌注"
在 AI 的世界里，什么东西不能被伪造？是 stakes——是那种"这是真的"的感觉。如果 MrBeast 的视频里没有真的 500 万美元或真的兰博基尼，赌注感就消失了。
国际象棋从未像现在这样流行，尽管人类早就下不过计算机了。因为我们想要戏剧性，想要真实的较量。这一点不会改变。 — Alex Hormozi
他的新节目 Scale or Fail 正是这一理念的践行：创业者来到现场，Hormozi 花一小时给出"如果今天我买下这个公司会怎么做的蓝图"，然后他们在 90 天内执行并竞争——整个过程直播，观众能看到真实的成败。
小企业用 AI 的两个最常见错误
Hormozi 观察到小企业主在使用 AI 时反复犯两个错误：第一个是用 AI"更快地做蠢事"——本来不赚钱的企业，现在不仅不赚钱，还多了一大笔 token 费用。第二个是"重新发明轮子"——放着 $9/月的 Calendly 不用，花 200 个小时自己开发一个不稳定的山寨版本。
他建议的正确方式：把每个业务功能从"基于组织架构图"转变为"基于工作流"。问自己：这个人涉及 6 个工作流，AI 能不能接管其中 3 个？然后让人员专注于 AI 无法完成的高价值工作。Acquisition.com 已经在实践这一理念——他们建立了一个覆盖所有销售文案、客户评价、视频素材的"数据层"，AI 实时将数据拼装成定制化广告和动态着陆页。
定价哲学："陈述事实，说出全部真相"
当 Hormozi 从"我没有任何东西要卖"转变为每年销售数百万本书时，有人质疑他的品牌一致性。他的回应异常简洁：
最简单的媒体策略：对于任何变化，说出全部真相——不是半个真相。我以前没有东西卖，现在有了。如果你不想买？资本主义的好处就是自愿交换——你继续享受免费内容就好。 — Alex Hormozi
他发展出了一套分层定价哲学：客户是"分形的"——每提高一个价格层级，就有一批愿意支付更高价格的客户。$1 → $100 → $1,000 → $10,000 → 更高，每一层都可能贡献与前一层的 99% 客户相等的收入。关键是不要"替客户的钱包做决定"——如果你有一个亿万富翁粉丝，他需要一个合适价位的产品来消费。
职业策略：选择正确的"船"
Hormozi 对年轻创业者的建议凝聚了多年的实践智慧："你所取得的成就 = 活动量 × 活动的杠杆率。根据你的目标选择正确的机会——而且无论选哪个都会很难。"
他引用 Naval 和 Blackstone 创始人 Schwarzman 的观点来强化这个逻辑：建立一个成功的餐厅很难，建立一个十亿美元的独角兽也很难——两者可能都是 80 小时工作周。而"Level 10 的人才只会被 Level 10 的机会吸引"——选错了赛道，你会发现优秀的人不愿意加入你。
但他也特别尊重那些选择了"无聊"生意的人——比如 Panda Express 的创始人 Peggy 和 Andrew Cherng，靠卖橙子鸡成为亿万富翁。"对那种 grit，我只有无限的尊重。如果你做一件事做四十年，并且每年都在进步——你最终一定会主宰它。"
四、"每个生意都很烂"与"氧气面罩优先"
节目中有两个特别接地气的洞察来自 Hormozi 的经验分享。第一是他的前 CFO Suzanne Shifflett——一位经历过 50 亿美元退出、在买卖双方做过 20 多次交易的老兵——对他说的话：
她说："Alex，你知道吗？每个生意都很烂。全是烂事。只是不同的烂法。"
她说这话时充满真诚——因为我当时在想"如果我们能拿到这种倍数就好了"，而她告诉我：不管拿到什么倍数，新的问题都会出现。 — Alex Hormozi 转述
第二个洞察是关于冒险的"氧气面罩原则"：Hormozi 在每次下大赌注之前（比如创办 School，如今有 3000 万用户和十亿美元以上的 GMV），都会先确保自己的基本生活不会因为失败而改变。"如果输了，我的生活不会有任何改变——这样我才能打免费球。"他用 Keith Cunningham 的框架来总结：上行空间是什么？下行空间是什么？你能承受下行空间吗？如果不能，就不要挥棒。
他还警告创业者不要"模仿平台期"——"你能看到成功人士有桑拿房、做冥想、坐私人飞机。但你不知道他在穷的时候只是在醒来后就打开笔记本电脑开始工作。你需要模仿的是上升期，不是平台期。而困难的是，平台期才是更显眼的。"
五、Josh Zoffer：数据中心是这个时代的"工业大考"
Josh Zoffer 在 Financial Times 发表的文章提出了一个发人深省的类比：美国在上世纪八九十年代将系统重要性产业大规模离岸外包到中国，导致今天在稀土、永磁体、关键矿物等领域严重依赖中国供应。现在，数据中心可能重蹈覆辙。
数据中心不仅仅是芯片堆积——变压器、开关设备、钢材这些东西必须在某个地方被制造。今天，因为短缺以及对更先进技术的需求，有最深口袋的开发商愿意为速度和新技术支付溢价。这是一个不可错过的窗口——如果现在因为监管阻力停建本土数据中心，五年后追悔莫及。 — Josh Zoffer（作者概括）
Zoffer 强调，他并不主张"无限制建设"——相反，他呼吁一种平衡策略：让超大规模开发商承担部分能源成本，同时确保环境标准。关键是不能让"AI 很危险"的叙事破坏美国建立本土 AI 供应链的机会。他提出了三个对公众沟通的策略：让数据中心建设降低当地能源成本、用数据反驳"就业末日"论、强调供应链制造业创造的美国就业。
六、Deena Shakir：海湾地区——从资本来源到 AI 客户市场
Lux Capital 合伙人 Deena Shakir 披露了一个重要信号：这家成立 25 年的风投机构刚刚完成了在海湾地区（GCC）的首个投资——AI 公司 1001（One Thousand and One）。
我们正在从模型的护城河转向实际部署的护城河——谁能在地面与合作伙伴一起部署。海湾地区的独特机会在于，这里不仅有大量资本流入，更是真实的客户市场，有数千亿美元规模的 AI 部署需求。 — Deena Shakir, Lux Capital
1001 的创始人 Bilal 出生于约旦，在耶鲁学习计算机科学，曾在 Scale AI 工作多年，帮助公司拓展中东业务。Shakir 强调，吸引 Lux 加倍下注的一个关键信号是 Bilal 在只有"他一个人和一个想法"的阶段就吸引到了来自 DeepMind、Scale 等顶级机构的人才——这验证了 Diaspora（离散人才回流）效应的力量。更重要的是：对于这种顶级人才，"全球定价是一致的——不存在'海湾折扣'"。
七、Hussein Fazal 与 John Nay：两家 $1.2B 公司的不同路径
本期节目的两位融资嘉宾代表了 AI 时代两种截然不同的创业路径。Hussein Fazal 的 Super.com 是一家成立十年的"储蓄超级 App"——刚完成 TPG 领投的 $6500 万 D 轮融资，估值 $12 亿。它面向家庭年收入 10 万美元以下的"日常美国人"，提供酒店折扣、现金返还、安全信用卡、无息现金预支等服务。Fazal 分享了一个特别的细节：
过去一个 bug 从截图到修复部署要好几周。现在我把截图发到 Slack，一个 AI agent 会捡起来、修复、部署到生产环境——几分钟内完成。 — Hussein Fazal, Super.com CEO
而 John Nay 的 Norm AI 则选择了一条更具颠覆性的道路：该公司不仅向企业法务团队销售 AI 软件，更是直接成立了一家律师事务所（Norm Law LLP），前 AM Law 20 律所的合伙人坐镇，AI agent 完成第一轮工作后由合伙人审核，直接向 Blackstone、New York Life 等客户提供法律意见。Nay 称之为"法律工程学"——将法律知识和法律推理转化为可测试、可部署的 AI agent。该公司刚完成 $1.2 亿融资，估值同为 $12 亿，Coastal Ventures 参投。
八、新闻速览
SK Hynix 纳斯达克 IPO。韩国存储芯片巨头本周在纳斯达克上市，计划募资约 $280 亿——可能成为亚洲公司在美国最大的上市之一。2025 年营收 $630 亿（增长 47%），利润翻倍至 $280 亿，但前瞻市盈率仅 7 倍——存储芯片行业的周期性让部分投资者保持谨慎。值得注意的是，Leopold Aschenbrenner 的情境意识基金（Situational Awareness）和 Baillie Gifford 可能参与认购，合计最高 $70 亿。
大银行围攻借记卡通道。JPMorgan、Bank of America、Wells Fargo 等探讨收购 Fiserv 的借记卡网络（Star 和 Accel），意图在后 Durbin Amendment 时代重新掌握支付经济。这是 Capital One 收购 Discover 的延续——大趋势是支付的"垂直重新整合"：银行想要账户、卡片、网络、钱包、欺诈检测，最终是 AI agent 结账界面。
Meta Muse Image 发布。Meta 首个来自 MSL 的图像生成模型，Alex Wang 披露三项创新：自精炼（模型在思维链中自主改进输出）、多参考合成（多张图片融合成连贯图像）、多轮编辑（迭代修改而不丢失一致性）。
Fiat Topolino。$14,000、1000 磅、续航 46 英里的微型双座电动车即将在美国上市。TBPN 团队的评价是："每次出门都像掷骰子——应该叫 Fiat Dice。"
American Turbines。John McElhone（Thiel Fellow，前 CropSafe 创始人）的新公司制造可放进皮卡车的 1 兆瓦微型天然气涡轮机。他的愿景是像 Henry Ford 的 Model T 一样用大规模制造来解决能源部署速度问题。