All-In 在十月十二日单独放出了一段 All-In Summit 2026 的现场对谈，台上只有一位嘉宾：马丁·施克雷利——2015 年把一款抗寄生虫老药的价格提了五十多倍、后来因证券欺诈入狱七年的人。12
二十五分钟里，他把量子计算说成只有一招的生意，说自己做空它亏了几百万、赚到的是认知；说大药厂真正的盲点是被扔掉的便宜药；说十年内不会有一款 AI 相关的新药；最后讲了那点不肯承认自己不够好的骄傲，怎么把他送进了监狱。下面按官方五段章节的顺序整理要点，文末是逐句全文翻译。
逐段要点整理
开场（0:00–0:55）
- 节目的冷开场剪了四句旧话：救命药涨价、七年监禁、「你可以因为没有把利润最大化而被起诉」、以及「如果我是你的敌人，那很好」。最后一句是他自己接的：「我满足了你这辈子某种需要。」
- 主持人开场就抛了两问：量子计算为什么是骗局，以及那些 CEO 真进去以后该怎么做。他先说了一句他自己的定位——「在我的家族里，我是最早进监狱的那批人之一。」
一、做空量子（0:55–7:42）
- 他把这段技术判断的来源归给他的太太切尔西：她是最早加入 OpenAI 的那批人之一，在麻省理工念书时跟着斯科特·阿伦森教过量子计算。3
- 他的核心命题是「量子计算只有一个算法」。整个领域由彼得·肖尔的思想实验开启：整数分解与椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）能从指数时间变多项式时间，其余算法快不了多少。「对一个书呆子来说那是有史以来最酷的魔术，对一个生意人来说没什么可兴奋的。」
- 硬件层面的三个数字：现代量子计算机的时钟频率是几百到几千赫兹，不是吉赫兹；单核；做归并排序这类任务是单线程。所以「它们永远赢不了英伟达的机器」。此外不存在量子内存，输入必须极小。
- 他给出的检验方式很土：他和切尔西试过全世界的量子计算机，「没有一台上能算出 300 乘 200」。谷歌只有几台原型机，IBM 只有一小片云。
- 他承认这笔仓位的代价：「做空量子计算公司亏了几百万美元，但我跟我太太说，我们赚到了几十亿美元的认知。」他后来公开写过一篇《量子计算：2075？》，也公开建议过做空这个板块。45
- 面对「我们还在晶体管阶段」的反驳，他把问题转向商业史：打孔卡、真空管、汞延迟线、磁芯存储器都曾是股票，后来都消失了。他的判词是商业模式与技术两者都有问题——问谷歌、微软、IBM 为什么一年花几亿美元，答案是「总有一天可能出来点什么」。
二、被扔掉的分子（7:42–11:37）
- 他的来路：十六岁进吉姆·克莱默的对冲基金，后来去「老虎仔」的基金，再后来自己开基金。他说自己的长处不在交易，在创业与私募股权。3
- 生意模型只有一句话：大药厂会把账上不值钱的分子便宜卖掉，「大药厂会一百万卖你一个值十亿美元的药，他们不在乎」。他说自己花两百万买下的一个药，那家公司今天上市、值六十亿。
- 真正的瓶颈不是钱，是人：读论文、读专利、去大学和小药企建立关系。他在 2015 年顺手开了一家自然语言处理小公司，想读完医学界发表过的约四千万篇论文；他说那时候他们有 Watson，「它很棒」，然后自己补一句「其实它不那么棒」。
- 他讲的案例是 sparsentan：百时美施贵宝为高血压开发后被舍弃的分子，他们把适应症转向 FSGS——一个从来没有药被批准过的罕见肾病，后来拿到了 FDA 批准。67
- 他给同行做了区分：Royalty Pharma 买的是现金流，而且买得极便宜，成名作是从纽约大学手里接走 Remicade 的版税，买进价差不多是一倍收益，后来涨了二十倍。
三、AI 造不造得出药（11:37–21:32）
- 算力这一段从一句事实开始：英伟达的机器有 99.9% 的时间在做矩阵乘法，复杂度是 n 的三次方——一千元素方阵乘一千元素方阵要十亿次运算。
- 他给光计算找的算术基础：在微软那篇叫 AOC（模拟光计算）的论文里，「光里的矩阵乘法是免费的」，在瞬时完成。8 他说已经有好几家创业公司在做光子矩阵核心。
- 他自己就在这条仓位上：他是光计算微型股 Q/C Technologies 的战略顾问，他的伴侣切尔西·沃斯在 2026 年 1 月进了那家公司的董事会。9
- 他的两面下注很直白：明说自己做多半导体，同时预言「二十年之后这些 H100 会进废料堆」。理由是介质会换，而不是英伟达不行；他还补了一句自己在 2000 年大概也会觉得雅虎和思科值得买。
- 他给 AI 制药报的价是十年零产出：「我认为未来十年里，不会有一款 AI 相关的新药。」现场他问了一句有没有人做过药、拿过 FDA 批准，然后说「我相当确定就我一个」。
- 这张空单目前还没结算：截至本期没有任何 AI 设计的药物拿到过 FDA 批准，但推进最快的一个已经走到三期——Insilico Medicine 的 rentosertib（ISM001-055）用于特发性肺纤维化。10
- 他借那波抛售加了仓。达里奥的三千八百字长文九月十二日发布，九月十四日全球 AI 相关股票下挫；他的读法是市场反应过头。1112
- 他对这位同行的评价很别扭：「我要向他把公司做成一万亿美元致敬，但我有点恨这个人」，理由是「他在贩卖恐惧」。
- 他给自己在加速主义里找了个位置，说自己帮助推广、甚至发起了 EAC（有效加速主义）这支反叛力量。这个标签的公开代表人物另有其人。13
- 他给这一整段的降调是一句：「你可以把计算机关掉。它没那么大不了。这只是软件。」同时他也说它是人类造过的最重要的一种软件。
- 他反驳「把 TAM 限定在知识工作者」，理由是需求无限；他举的例子是麦当劳花 100 亿美元买一千万块 GPU 去问下一款三明治该做什么，而那是净现值为正的。
- 这一轮的类比他选了互联网而不是石油：唯一确定受益的是消费者与企业，思科这类公司只拿到一点。顺着这条逻辑，他今天的仓位判断落在一家公司上——Meta，理由是「他们靠 Muse 拿到了分发」。14
- 提到马斯克在峰会上提的「让对手互相评审」，他把它读成一次站队：Meta、总统、黄仁勋「有脊梁」，而 OpenAI 只是不想跟 Anthropic 差得太远。15
四、天才陷阱与监狱（21:32–结束）
- 转场问题是「为什么这么多才华出众的人会走到那条线上」。他的回答是一个机制：「如果你作为一个智力出众的人长大，你身上就背着一只巨大的信天翁」——你必须配得上那个大东西，而承认自己其实没那么擅长，并没有那么糟。
- 他点了三个样本：伊丽莎白·霍姆斯、拉杰·拉贾拉特南、山姆·班克曼-弗里德。他确认自己见过班克曼-弗里德，还给他提过「怎么硬扛过去」的建议，并说那个人 2021 到 2022 年的投资组合是「天才」。
- 他给整期最重的一句自述在这里：「我很难承认我不是世界上最好的对冲基金经理，但我是个了不起的创业者。就是那一次简单的拒绝承认，把我送进了监狱。」
- 讲监狱时他用的不是狠话：不管任何人来自哪里、做过什么，每个人身上都有许多相同的、把人绑在一起的东西——想念某个人、朋友没有回信。他的落点是「不管我们达到多高的高度，在最底层，我们都想成为自己能成为的最好的爸爸」。
- 他确认自己已经不管对冲基金，现在管自己的钱。他手里最出名的那件东西已经不在了：武当派《Once Upon a Time in Shaolin》的唯一一份拷贝，2015 年他以两百万美元买下，2018 年定罪后被没收，2021 年司法部把它卖给了加密收藏团体 PleasrDAO。1617 他 2026 年初反诉 PleasrDAO、RZA 与制作人，主张自己仍有 50% 权益。18
逐句全文翻译
下面按官方五段章节的顺序，把整集逐句译成中文。只保留中文译文，保留说话人标签，不压缩、不摘要、不删减。
底稿是本期官方同名视频的完整英文字幕（5,508 词）。All-In 不发布官方逐字稿，自动字幕也不带说话人标签，所以说话人归属按内容判定：能被节目内容锚定到个人的按人标注（嘉宾记作「马丁」，开场与片尾记作「片头」），其余提问一律记作「主持人」。2
开场（0:00–0:55）
片头：他被称为全美国最被讨厌的人，因为他把一款救命药的价格抬了上去——把一款救命药的价格抬高了 5,000%。他成了资本贪婪的招牌。
片头：马丁·施克雷利，七年监禁。「我们肯定会涨价，这是一定的。」
马丁（资料）：你可以因为没有把利润最大化而被起诉，你必须用尽一切力量去赚尽可能多的钱。如果我是你的敌人，那很好。我很高兴，老兄，我满足了你这辈子某种需要。
片头：买下了传奇武当派专辑的唯一一份拷贝，却没有打算拿出来播。
马丁（资料）：那不是一张好唱片。
片头：自我是一切进步的源泉。
片头：请欢迎马丁·施克雷利。
主持人：好。
主持人：欢迎你，马丁。谢谢你过来。很高兴见到你。
主持人：你今天穿了布拉德的衣服。
马丁：没错。
主持人：好，欢迎你，马丁。我们要聊的话题太多了，但我想先从一个开始。你基本上把量子计算给做空了。你说过你认为这是个骗局，还说有人可能会去坐牢。所以这是两问。第一，也许你可以讲讲你的论点——为什么这是个骗局，或者叫 fuguazi、fugizi，随便你怎么念。
马丁：discretiad。
主持人：……还有一个 discrad。第二，等那些 CEO 真的进去了，你给他们最好的建议是什么。你在这方面有点经验。
马丁：是。
主持人：就建议来说——你看起来不像是那种能在监狱里如鱼得水的人，但据我了解，马丁——
主持人：你成了莱克斯·卢瑟，在操场上管事，我听说。
主持人：所以，帮我们拆一拆那笔量子交易，还有——你懂的——去蹲大号时的最佳实践。
一、做空量子（0:55–7:42）
马丁：好，首先我得喊一句我太太切尔西。切尔西——很少有人认识她，但我认为她在技术圈是个大人物。她是最早加入 OpenAI 的那批人之一，而她的父亲——信不信由你——是最早加入英伟达的那批人之一。在我的家族里，我是最早进监狱的那批人之一。所以我想我该把基因池换一换，你懂，稍微挪一挪。
马丁：但切尔西在麻省理工念的书，跟着斯科特·阿伦森教过量子计算——量子这行最顶尖的那个人——你知道，她花了很多个小时教我，你懂，穿透我这颗榆木脑袋，让我明白量子计算到底是什么。我认为很多人把它跟「更快的计算」画等号，那听起来很棒，但那根本不是它。
主持人：对。
马丁：我认为量子计算的基本点是：它只有一个算法。事实上，整个领域是因为彼得·肖尔的一个思想实验才被发明出来的。彼得考虑过这样一个想法：有些类型的算法，你可以在不同的介质里跑得更快。那在计算史上是个革命性的想法，但在商业上并不是一个革命性的想法，因为——这当然是我的论点——只有一种算法在量子计算机上跑得更快。所以如果你问某个人，哪台电脑能更快地给一副牌排序——如果有谁知道那本著名的算法书 CLRS，前五页讲的就是排序算法，比如冒泡排序、归并排序之类的——我问那些量子的拥趸：哪一台排得更快？他们说，当然是量子计算机。我说：当然不是。不是这么回事。现代量子计算机的时钟频率是几百赫兹或者几千赫兹，不是我们习惯的吉赫兹。它是单核的，而且在做归并排序这类任务时是单线程的。
马丁：所以它真正擅长的、而且确实是个魔术的，只有一件事：把指数时间的算法——也就是整数分解，或者椭圆曲线离散对数问题，我待会儿想提一下这个，向 ECDLP 问题致敬——量子计算机能把它们在多项式时间里做出来，这很了不起。对一个书呆子来说，那是有史以来最酷的魔术。但对一个生意人来说，除非你就是做「分解数字」这门生意的，这里没什么可兴奋的。
马丁：量子能做的其他算法并没有快多少。所以它们永远赢不了英伟达的机器，永远赢不了一百万台英伟达机器。而且量子没有存储。不存在所谓的量子内存。所以你必须设计一个输入非常非常小的问题，你没法把全世界的算力塞进去。据我听到的，每次有人向 OpenAI 推销量子计算机，他们都说：不，我们不感兴趣。
主持人：我在量子这个问题上跟你的看法比较接近。但让我站到对面去，就站对面：对面会说，看，我们现在正处在真正造出晶体管的那个非常早期的原始阶段。从晶体管出发，我们接下来要做的是把一堆这东西拼起来。我们会搞定门电路。我们会搞定逻辑。然后我们能在上面搭一个像样的操作系统。我们会有一些像样的、比如说写软件给这些机器的机制，而这些现在都还不存在。所以，你认不认同我们只是处在早期阶段、而这正是为什么我们会因为一个很窄的用途之外的计算局限而感到沮丧？你觉得那种可能性存在吗？
马丁：当然，是。但我认为问题在于：你会不会去做多打孔卡和真空管？汞延迟线、磁芯存储器——这些东西全都消失了、破产了。它们都曾经是股票。CTR，你知道，那家造制表机的公司，后来并进了 IBM。
主持人：但好，那你的批评是商业模式和时机，还是技术？
马丁：我认为两者都是。你知道，当你去问谷歌、IBM 或者微软，问他们为什么一年要在这上面花几亿美元，他们说，嗯，总有一天可能从中出来点什么。对我来说那不是一门好生意。
主持人：这确实很惊人。我是说，你大概能讲故事，但 IBM 和谷歌到底有多少台机器？
马丁：非常少。谷歌有几台原型机。IBM 有一小片云。切尔西和我试过全世界每一台量子计算机。我们没法在任何一台上算出 300 乘以 200。
主持人：而你在做空它们？
马丁：对，我一直在做空。很不幸，我们做空量子计算公司亏了几百万美元，但我跟我太太说，我们赚到了几十亿美元的认知。
主持人：对，给市场择时不容易。确实。
主持人：那么，天然的算力边界在哪里？有人会说，它会朝加密、破解加密走，因为现在我们可以用真正擅长的东西去暴力破解那些今天解不了的问题。
马丁：我觉得连想这个都很疯狂，因为我们有一个想解决的计算问题。每次有人说出「AI」这个词，我其实会想到另一个词——「矩阵机」。这些是矩阵机，我认为，随着我们——
主持人：他说的是矩阵乘法——
马丁：对，所以，把两组数字相乘，这就是 GPU 花掉它 99.9% 时间在做的事。但它是以 n 的三次方时间在做的。有意思的是，我认为像「复杂度对数算法」这样的东西，会在未来 5 到 10 年变成日常用语，随着我们走向一个……n 的三次方意味着，如果你要把一个一千元素的方阵乘以另一个一千元素的方阵，在一台英伟达机器上要十亿次运算。那是很多运算。
马丁：我在翻微软的一篇论文，叫 AOC，模拟光计算。在纽约，这个词是另一个意思，但这里的 AOC 是——
主持人：对。
马丁：——而我在眼角余光里看到的是：光里的矩阵乘法是免费的。它们在瞬时完成，这非常了不起。所以我们在研究，也许我们会开一家公司之类的，但已经有好几家创业公司，比如 Neurophos、Opticore、Luminous（听写），它们想做这些光子矩阵核心，那会绕着英伟达跑圈。当然那不是全部的故事，还有很多细节，比如非线性运算、存储之类——
主持人：先放下对量子的仇恨，以及你那个可能赢、也可能还没赢的做空。你以前是对冲基金经理，对吧？那个著名的事件——给大家补一下课——是你买了一款药，然后把它涨价了。是这样吗？你能不能就……
二、被扔掉的分子（7:42–11:37）
马丁：是。这段历史，以及是什么把我带到今天。
马丁：我十六岁就进了吉姆·克莱默的对冲基金。克莱默其实是个极其有效、极有技巧的交易员。但克莱默对投资的理解是：每天、整天什么都买、什么都卖。而他居然还能从中榨出利润。那是八九十年代的做法。他扣除费用之后一年赚了 23%。
主持人：所以你十六岁就在他手下干活。
马丁：我十六岁就在他那儿干活。
主持人：你怎么拿到那份工作的？
马丁：就是因为在曼哈顿，嘴巴大，你知道，那是个很棒的城市。还有，热爱股票、热爱投资。比尔·盖茨是我的英雄。
马丁：然后我找到了一条路，你懂的，进了那一行。有一天克莱默指着我，说：「基因组学，你去看基因组学。」我说：「好。」那非常有意思。后来我去了一个老虎仔那里。然后我自己开了基金。我发现，作为创业者和做私募股权的人，我比做交易员强得多。我们发现，分子这个市场的 alpha 量极大。而在上市公司那个市场里，我们可以——我从一家大药厂手里花两百万买下一个药。那家公司今天上市了，值六十亿。所以那是我的第一家公司。那是一个极其低效的市场。大药厂会一百万卖你一个值十亿美元的药，他们不在乎。
主持人：把药的权利卖给你。你可以把它产品化、给它定价。
马丁：对，当然。
主持人：抱歉，你什么意思？你就去敲大药厂的门，他们就说「你随便挑，一百万拿走」？
马丁：我们看到了这个，然后我们建了两家非常相似的公司，我们最大的瓶颈是——找到人来评估这些资产。所以我开了一家小型——
主持人：临床前的。
马丁：对，就是读论文、读专利，去大学、去小型药企和大型药企，建立关系。在我们这行这叫商务拓展。而我们最大的带宽问题，就是读那些论文。所以我在 2015 年顺手开了一家小的自然语言处理公司。那时候我们有 Watson，它很棒。我们试着读——其实它不那么棒。我们试着读完医学界发表的每一篇论文，那是四千万篇论文。让人来读，是件非常难的事。
主持人：你怎么把一个分子从 2,500 万翻到六十亿？在你持有它的那 6 到 9 个月里，你在做什么？
马丁：我想是这样。我拿 sparsentan 做的事——那是一个我命名的药，现在已经拿到 FDA 批准，是一款重磅药——百时美施贵宝发现并开发了它，用于高血压，那是个死气沉沉、没什么人需要的市场。
主持人：高血压，就是血压高。
马丁：对。于是我们把它转向一个叫 FSGS 的疾病，那是一种从来没有药被批准过的病。所以你要试着把它转到一个说得通的角度上去。在那个案例里，这个药拿到了 FDA 批准。三万名患有局灶性节段性肾小球硬化的患者，从来没有过一款药，现在有了。我也可以当好人。
马丁：我认为那是那个行业的艺术。那是一条赚十亿美元的好路。
主持人：这是 Royalty Pharma 做的事吗？
马丁：Royalty 有点不一样，但他们显然非常聪明。他们最大的成名之作是去找纽约大学，拿到了 Remicade 那笔巨额版税，他们买进的价钱差不多是一倍收益。
马丁：然后那笔版税涨了 20 倍。
马丁：他们以更大的折价买下这些现金流——
主持人：布拉德，我知道你想插进来，你来说。
三、AI 造不造得出药（11:37–21:32）
主持人：马丁，用这个框架——你知道今天市场里最大的那几个杠杆，对吧？在算力上被预期的是什么，在这轮资本开支的扩张上被预期的是什么。你在这上面花很多时间看吗？你在那里看到什么妖怪吗？你会担心什么？在那个复合体里你会做空什么、做多什么？
马丁：我前面提过光计算，因为我确实认为二十年之后，这些 H100 会进废料堆，B100 会进废料堆，B200 会进废料堆。我们会找到更好的做法。我觉得我们现在考虑太空是疯了。我觉得考虑核能也是疯了。山姆·奥特曼终于在一个对手的播客上公开说，他认为光计算可能是未来。所以我就在想：为什么我们会觉得，在我们可以造一台更快的机器的时候，把地球铺满计算机是个理智的主意。这并不意味着英伟达不伟大，我现在做多半导体。我认为杰文斯最后总是赢。杰文斯悖论会把一切都……亚历克斯·王跟我说过，杰文斯会搞定这一切，会是百万倍的计算机改进。硅谷那边有人在谈好一千倍的 transformer。如果有一个效率高一千倍的 transformer，那对英伟达是坏消息，这一点毫无疑问。所以，我们不会有百万倍的需求。嗯，我们也许在另一个意义上会有，但没有多出一百万倍的人。我们会不会有百万倍的算力需求，你懂的，我们得看看。眼下我认为，我的猜测跟任何人的猜测一样，是做多，但我大概在 2000 年也会猜雅虎和思科值得买。所以这是个棘手的地方。
主持人：所以，老兄，你现在还管对冲基金吗？
马丁：不管了。
主持人：好。所以你在管自己的钱，那么当你考虑组合配置的时候，你是像管基金时那样想，还是在找特定的高 alpha 事件、创业公司或者颠覆，然后真的重仓做多，而不太去想跟市场比？
马丁：我算是比较灵活。我是说，我认为这笔「达里奥交易」就是一个很好的做多理由。所以我算是加了仓，但我其实——
主持人：我觉得昨天那波抛售有点像只是个假动作。
马丁：对，我觉得那很荒唐。
主持人：你怎么看他那篇文章？
马丁：我觉得，我要向他把公司做成一万亿美元这件事致敬，但我有点恨这个人。而且我认为他——
主持人：你知道，做成那件事不容易。
马丁：我认为他是个贩卖恐惧的人。我是说，我也认为他，你知道，想象一下你我开了一家公司，我说，我要给你看潘多拉的盒子。这就是它。你说，哇，太厉害了。然后他说，非常感谢，马丁。我这就顺着这条街走下去，我去开一个潘多拉盒子二号。你在干什么？你知道，我大概会以窃取商业机密之类的名义起诉你。而这正是发生过的事。
主持人：所以你的意思是，因为他之前在 OpenAI，然后他和他五六个联合创始人离开。你的意思是——
马丁：你会跟那个人做朋友吗？你会喜欢那样吗？
主持人：嗯，我是说，我认为在硅谷，这种事经常发生。而且，你懂的，要精确指出什么是专利、什么是留下来的知识，很难。我不是在替他开脱，我也不是在说我知道当时发生了什么，但是——
马丁：那个家伙是因为这个进监狱的。
主持人：嗯，我认为那是因为他被认定实际上偷了实体文件。好，所以，你对那个起源故事有意见——
马丁：对，贩卖恐惧、荒谬的夸张，对吧？你知道，他说 AI 会帮药物开发……
主持人：让我问你这个——你怎么看有效利他主义？
马丁：更糟。
主持人：为什么？这个群体让你觉得那么烦的是什么？我们来拆开讲。
马丁：好，我帮助推广过，我甚至认为我发起了 EAC 运动，那是作为一支反叛力量出现的。我认为——
主持人：抱歉，一个是 EA。
马丁：对。
主持人：然后一个是 EAC。
马丁：那是故意起成这样的名字。
主持人：EA 是有效利他主义。EAC 是——
马丁：有效加速主义。
主持人：有效加速主义。
马丁：意思是——
主持人：意思是——
马丁：这是个好问题。它确实意味着「快速行动、打破东西」之类的意思，而且祖克柏前几天出来说我们在 AI 上应该快速行动，这不是秘密。我认为那种贩卖恐惧有点荒谬，要恐慌的时候总会有的，只是不是现在。
马丁：具身智能确实带来了那些机会。你知道，眼下来说，你可以把计算机关掉。它没那么大不了。我认为书呆子们想多了。你知道，如果你曾经是个书呆子或者是个运动员——信不信由你，我两样都沾一点。运动员知道聚光灯打在自己身上时该怎么办。你知道，书呆子不知道，他们会卡壳，而其中一些人不再说「一切都好」，他们想吸引注意力，他们想说：「我正在做的东西真的很了不起。」而现实是，你知道，这只是软件。它不是世界末日。它是人类造过的最重要的一种软件，就像你刚才说的，但它不会把我们全杀掉。
马丁：达里奥两年前还说过，我们会在一年到五年内全部失业。那他还有三年。他还说我们会治好所有疾病。我认为未来十年里不会有一款 AI 相关的新药。AI 帮不了药物发现。如果你造过药，请举手——如果你做过一款药、拿过一款药的 FDA 批准。好，我相当确定就我一个。你知道，那很难。那真的很难。而我们有计算机已经很久了。我搭过一台克雷集群来分析药物。现在我能用 GPU，那很好，但在药物发现上，AI 帮不了我们太多。
主持人：那驱动估值的收入循环是什么？就从对冲基金的角度拆一下。你坐在那里，你会想——
马丁：你看这些收入运行率，对吧？我认为 Jensen 昨天提到，有 4,000 亿美元流进了风投，然后被重新导向 AI。
主持人：所以，你会不会把它解读为：风投把 LP 的钱导过去，实际上是在买 token？
马丁：对，我觉得是。而且——
主持人：那是你的论点。
马丁：对。我认为你会看到一次——
主持人：所以里面有一个估值陷阱，你觉得呢？
马丁：我不这么认为。我认为你前面提到的生产率——我是说，对智能的需求是无限的，对工作的需求是无限的。你知道，你刚才说到劳动力，我说我认为布拉德这里犯了个错，因为如果你把 TAM 限定在知识工作者上，你其实严重低估了 TAM。而且，你知道，那里——
主持人：他是想保守一点。
马丁：对。对智能是没有上限的。我以前举过一个例子，而且——我的哥们，他以前在 OpenAI 干过，后来离开，开了一家叫 Core Automation 的公司，我们对此非常兴奋，我想我前几天晚上提过——他在 OpenAI 发明了推理模型，他有一个多少在雷达底下的创业公司。我认为你会看到 AI 去创办企业，我认为这是他计划的一部分：在 OpenAI 里面，会有 OpenAI 制药、OpenAI 汽车、OpenAI 航空、OpenAI 什么什么。你知道，他会有他自己版本的这些。而你会看到一整个标普 500 长在 OpenAI 或者 Anthropic 或者别的什么地方里面。
马丁：所以我认为机会是无边界的。还有最后一点：麦当劳花得起 100 亿美元，然后说：「OpenAI，给我一千万块 GPU，我想知道我们接下来该上哪一款三明治。」而那是净现值为正的。你知道，如果那份智能值这个价，如果它不是渐近的——在某一点上，更多的 token 并不能换来更好的答案。但是，当那一天到来的时候，当你说，与其去雇麦肯锡或者开一个焦点小组，我需要一千万个 GPU 大脑来想一想麦当劳现在到底该做什么——
主持人：那么，AI 市场有什么好的类比？我的意思是，你看到少数几家关键资源的提供方，你看到惊人的估值，那显然吸引了大量增量资本，而这又催生了大量竞争，有各种不同的解法。Jensen 昨天做的类比是，它有点像水：你还是能有 8 美元的水，但你也有免费的水，而且存在一个百花齐放的世界。你的心智模型是什么？你怎么把它等同于我们更熟悉的市场，比如石油或者别的？
马丁：它必须是像互联网那样的。你知道，至少它的一部分，必须像互联网那样：唯一的赢家是消费者和企业，他们得到这种免税般的东西。思科和其他一些人会从中拿到一点，但我们所有人都会受益的那条主干高速路，就是我们已经拥有的——口袋里免费的智能。
主持人：但那样的话，我会把你的意思解读为：我们现在必须去猜，第一，谁会超额赚钱；第二，那段超额赚钱能持续多久。
马丁：当然。而我认为那是 Meta。
主持人：时机——
马丁：我认为是 Meta。
主持人：你指的是公司 Meta。
马丁：对。他们靠着——
主持人：为什么？
马丁：他们靠 Muse 拿到了分发。他们展示了他们还有产品的手感。我认为我们还处在 AI 的第一天。我其实认为，聊天机器人——我们回头看会笑着说，那些是早期的东西。
主持人：你今天会出门去买 OpenAI 和 Anthropic 吗？
马丁：会。会。所以我们通过几种不同的方式持有了 OpenAI。而且我认为山姆在硬件上的对冲非常聪明，因为你知道，他总会拥有最好的模型，但我认为能够把那个模型交付出去，可能比模型本身更值钱，而我们在 Muse 上看到了这一点——亚历克斯做的那件真正有创造力的产品工作，展示了他们的一条新路径。
主持人：你怎么看伊隆提出的「对手互评」，作为第三条路、一个中间派的务实解法，来平衡安全和速度？
马丁：你知道，他们说过莱特兄弟——如果巴菲特能回到过去，他会回去把莱特兄弟毙了，阻止航空业毁掉资本主义。我认为尼克·博斯特罗姆写了那本《超级智能》，把伊隆吓得半死。你知道，也许我不是在鼓吹暴力，但如果 EA 那圈人里的一些人从来没有这种自恋式的自我重要感，那种驱动了某些贩卖恐惧的自我重要感，事情本来会更好。而且我认为 OpenAI 其实并不相信这一套。我认为他们参与其中，是因为不想跟 Anthropic 差得太远。幸好，你知道，另一些人是有脊梁的。Meta 有脊梁，敢站出来说这是胡说八道。总统有脊梁，也这么做。Jensen 有脊梁，也这么做。这只是计算机科学，没那么大不了。
主持人：EA 那帮人里有些非常聪明。达里奥不是傻子。达斯汀·莫斯科维茨。山姆·班克曼-弗里德。
马丁：有时候你在某件事上可以非常聪明，在另一件事上非常蠢。
主持人：让我问你这个问题。你——嗯，对，我本人就是个好例子。
四、天才陷阱与监狱（21:32–结束）
主持人：嗯，嗯，这其实正是我的观点。我觉得一些最聪明的人是非常规的思考者，而你显然是个才华出众的人。才华出众的人之所以出众，通常是因为他们不走常规。他们在某种程度上是异端的。但同样地，如果你有那份才华，也许你也很难在那些——我们姑且叫它「守法」的方式上做到合乎常规。而且——
马丁：——而且，顺便说一句，我——
主持人：等一下。等一下。所以我就是想问你对山姆·班克曼-弗里德的看法。
马丁：对。
主持人：你见过这个人，你——我觉得，对吧？
马丁：我给他提过建议。给他提过怎么硬扛过去的建议。但你能不能就讲讲你对这个人的感觉——
主持人：你知道，他早期就在 Anthropic 的起点上。你看那一串投资，你看他 2021、2022 年做的那一整串投资，看起来就像——
马丁：——天才。对。
主持人：天才。你能不能讲一讲，是什么让那个人走偏了？是他作为一个思考者太出格了？那让他拿到了所有的 alpha，但同样也让他惹上麻烦——还是速度？
马丁：我认为两者都是。你知道，我认为问题之一是：如果你作为一个智力出众的人长大，你身上就背着一只巨大的信天翁。我认为伊丽莎白·霍姆斯也是这样。你知道，拉杰·拉贾拉特南是另一个例子——那是个还算不错的投资人。你知道，那更多是他……我想说得简短一点：你会有一种自我意识，你必须配得上某种东西，而有时候想配得上那个大东西，可能极其有害；而失败、承认你其实没那么擅长那件事，并没有那么糟。我很难承认我不是世界上最好的对冲基金经理，但我是个了不起的创业者。就是那一次简单的拒绝承认，把我送进了监狱。
主持人：你对事情的看法、或者你的行为改变了吗？从监狱出来之后，你身上有什么变了？变的是什么？
马丁：我认为，你知道，心理是一种非常强大的力量。你知道，我们都会做一些事。我们的所有行为都受某些我们自己并不总能理解的先天驱力驱动。你知道，我当时没意识到，我多么害怕自己不被看作一个伟大的交易员。多么蠢的一件事。你知道，那有什么大不了的。你可以做一个伟大的长期投资者、价值投资者、创业者、创业公司的人，随便什么。
马丁：爸爸——
主持人：怎么了？
马丁：爸？对，一个很棒的人，很棒的科学家，随便什么。你知道，但如果你真的把自己的脑子钉死在「我必须成为这个」上，那可能非常有害。
主持人：撇开你的案子不谈——有效还是无效——你知道，如果你是因为某些原因被针对，你在「大房子」里那段时间学到了什么？它怎么改变你作为一个人？因为你变了很多，你知道，你看起来更锋利了，在对待生活的方式上也更有条理了。所以，带我们走一遍你在那段时间里学到的东西。
马丁：哦，多谢。嗯，我认为监狱有意思的地方之一是：不管任何人来自哪里、做过什么、或者别的什么，每个人身上其实都有许多相同的、非常共同的、把我们作为人绑在一起的东西。每个人都多少会为自己朋友没有保持联系而难过，或者在想念某个自己想念的人，诸如此类。而这真的让人耳目一新，你知道，让人记住——不管我们达到多高的高度，在最底层，就像你刚才说的，我们都想成为自己能成为的最好的爸爸，或者随便什么。
主持人：马丁，你看，我认为你就是一个非常独立的思考者，而且你愿意用别人不用的方式去说事情、去沟通。这正是我们想请你来的原因。而且我认为这非常明显地展示了这一点。我们真的很感谢你抽出时间跟我们在一起。谢谢你。
马丁：非常感谢。太好了。
主持人：谢谢，兄弟。很高兴见到你。很高兴见到你。嘿，老兄，随时回来。谢谢。
References
- 1All-In 官方单集页（Martin Shkreli，2026-10-12）
allinchamathjason.libsyn.com
- 2All-In 官方同名视频（含五段章节时间点与完整英文字幕）
youtube.com
- 3维基百科：Martin Shkreli
en.wikipedia.org
- 4施克雷利本人的长文《Quantum Computing: 2075?》
martinshkreli.substack.com
- 5Investing.com：施克雷利公开建议做空量子计算股票
investing.com
- 6Fierce Pharma：一款被大药厂舍弃的分子在罕见肾病上获批
fiercepharma.com
- 7Travere 官方新闻稿：FILSPARI 获 FSGS 完全批准
ir.travere.com
- 8微软研究院：模拟光计算（AOC / Analog Iterative Machine）
microsoft.com
- 9Benzinga / Yahoo Finance：施克雷利的光计算公司与 Q/C Technologies
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- 10Insilico Medicine 官方新闻稿：rentosertib 进入三期临床
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- 14Meta 官方公告：Muse 个人 AI 智能体（2026-09）
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- 15路透：马斯克在《经济学人》访谈中提议前沿模型对手互评
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- 16维基百科：Once Upon a Time in Shaolin
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