马克·库班这次没有讲一个新商业模式。他讲的是读文件：把即将签的那份福利合同丢进 AI，问一句「你在哪儿坑我」，三十秒后一条一条出来。
我把这一期听成了两半。前半是结构：为什么一家公司光是把价格写在公开页面上，就能逼着大公司改报价；为什么自保雇主拿不到自己的理赔数据；为什么一份市政府合同有一千三百多页。后半是他如果手里有权力会怎么改，以及他为什么认为 AI 修不好一个已经坏掉的经济学。
图片里放的是观点、金句和数字，这里放完整的十二段要点和逐句全文翻译。本期是 The a16z Show 第 1242 期，2026 年 10 月 28 日上线 1。
逐段要点整理
官方没有给这期发布章节时间点，下面十二段按对话推进切分，时间码是音频起点。
01 开盘：这不是一个有效市场（00:00）
- 库班的第一句就是结论：「我们不在一个有效率的医疗市场里。经济学是坏的。」他把病根归在缺少竞争动态，而不是技术不够。
- 他给的第一个证据是体量：联合健康有 3,000 多家子公司，一年 1,500 亿美元内部关联交易；按他的说法，这个数字当成一个州能排到美国各州 GDP 第 14 位，CVS 与信诺紧随其后。
- 后果是两个动作同时发生：涨保费、涨免赔额、涨自付额；同时把你导向一家同一集团旗下、而你并不知道它持有的公司。
02 为什么是他（02:01）
- 主持人朱莉·尤（a16z Bio + Health 普通合伙人，此前联合创办 Kyruus 并任首席产品官 2）的判断：几十年里政策推不动的东西，被一家公开报价的公司推动了。
- 库班补了一个细节：大三家、甚至大六家 PBM 会拿 Cost Plus 的名字去挡价格谈判，因为有公司被告知「你在他们网络里」——而他跟大三家没有任何协议。
- 他真正拥有的杠杆是公开：价格挂在网站上、API 谁都能调，有规模的公司每天拉数据去要求别人比价。
03 四千个 SKU 与一张折扣卡（03:25）
- 生意现状：上线时 111 种药，现在大约 4,000 个 SKU，每周还在往上走；他说最大的挑战是跟上它。公开记录里，这家公司 2023 年 12 月在售 2,200 余种，配送覆盖全美 50 州 3。
- 第二个产品是 Team Cuban Card：一张折扣卡，可在 17,000 家签约药房本地取药。公司付给药房 12 美元调剂费，所以最便宜的药在自家反而更贵——这是为了支持独立药房的有意取舍。
- 第三个层次是贵药：专科仿制药、生物类似药、胰岛素、需要冷链的药，本地取比邮购便宜。
- 定价公式只有四行：厂家成本 + 15% 加价 + 5 美元药房劳务费 + 5.25 美元运费 4。官网的示例是 400mg×30 片伊马替尼：售价 34.50 美元，其他渠道标价 9,657.30 美元。
04 得州工厂与拖车大小的药厂（05:47）
- 起点是联合创始人、放射科医生亚历克斯·奥什缅斯基的一封冷邮件：他想做 FDA 短缺清单上的仿制药——儿科抗癌药、催产素、肾上腺素这一类医院常用、单价低、断供代价高的药。
- 做法是把 AI 与机器人塞进产线：原本需要一整个橄榄球场甚至更大的厂房，缩到 5,000 平方英尺；每四小时换一个品种，做六个月的量再换线。
- 下一步是把同一套东西缩成拖车大小的「pod」，可以运到任何地方：生态灾害送 FEMA、别的灾害送现场，再配置成生产特定药品。政府是第一个客户，第一台已交付、第二台已下单。
- 最特别的一种配置是 N of 1：把一台 pod 运到研究型医院，为单个病人生产疗法。一台 pod 约 2,000 万美元。
05 Marketplace 与把合同晒出来（08:07）
- Cost Plus Marketplace 把无菌注射剂按成本加 10 或 12 卖给诊所与医院，一年能帮一家医院省几百万美元；库班说卡点在采购，不在 CEO。
- 直签的筹码是接走风险：常规情况不要预授权、不做拒付、按约定价格准时付款、病人自付部分由公司承担或承担信用风险——医院不再当次级贷款人。
- 交换条件有两条：更好的价格（因为对方的行政开销与医生时间都省了）；以及有权把这份直签合同发布到 costpluswellness.com，当所有人的模板。
- 唯一需要拒付的例子是一位孟乔森综合征病人。
06 中间那一层怎么收钱（10:15）
- 雇主保险是美国最大的一类保险：约 1.55 亿美国人通过雇主获得保障；其中 60% 的人是自保雇主。
- 自保雇主需要第三方管理机构（TPA）处理理赔；当 TPA 归大 BUCA 所有，它叫 ASO（专属管理服务）。
- 库班的说法是：药房那一侧只占 10% 上下，另外 90% 是医疗，而医疗这一侧的价差更严重——计划与医院各有合同，自保雇主不知道条款；付出去的钱很少跟开出的账单对得上。
- 对账之所以不可能，一半在文件：835 与 837 记录医院开了什么、实际付了多少，雇主拿不到，很多情况下连自己的理赔数据都拿不到。
- 他把这套结构叫「合同恐怖主义」：达拉斯市一份 PBM 合同有 1,335 页，他说没有哪群人喝够咖啡能把每一条抓出来。
07 AI 最要紧的用处是读合同（14:08）
- 他给 AI 的优先级和大多数人相反：合同 > 运营 > 临床。理由是前两处没有监管门槛，而合同是唯一一处「读完就能省钱」的地方。
- 具体动作是一句提示词：「他们在哪儿坑我，我该怎么做？」三十秒后一条一条出来。他自己跑合同时会再加一句：给我一个简版，我好发出去。
- 他的工作流是让智能体去找公开记录：列出所有有公开记录机会的机构、找合同与招标文件、写好索取函放进草稿，他按发送；结果放进云盘，让几个模型都能读。
- 他给的比例是：67% 的雇主、代表 1.6 亿多美国人。如果这些雇主都在签字前跑一遍，他说整个体系会塌，成本会像石头一样往下掉——这是判断，不是已经发生的数字。
- 他要的不是立法，是一个人：雇一个只管合同与合同相关一切的「医疗 CEO」或「医疗 CFO」。
- 对 AI 之间的机器人战争（上编码、下编码、理赔互搏）他不看好：AI 是均衡器，两边都上就会互相抵消；真正的差距在数据是不是被切成孤岛。
08 大愿景与两千个药箱（23:10）
- 使命是让医疗重新可负担；他说自己是全民医保的支持者，但前提是先有正确的数据、人们能据此做决定。
- 生意的核心产品是信任：不做营销、不投广告，靠「说到做到 + 固定 15% 加价」换口碑。
- pod 的销量目标：两年内一年几百台、五年内一年几千台；一台 2,000 万美元，按他的算法一千台就是 200 亿美元。
- 把制造搬回美国的真正门槛不是厂房，是申请：每个仿制药要交一份 ANDA，一份 36.5 万美元，一千个就是 3.65 亿美元。
- 他对巨头的判断是「规模俘获」：财报会上永远谈技术会提升盈利、回报股东，从不说会降低雇主和病人的成本。
09 别用 AI 代替思考（27:17）
- 劳动力问题上他的答案很直接：AI 不会取代工作，会用 AI 的人取代不会用 AI 的人的工作。
- 所以初级岗位不能砍：每个模型一发布就落后，时延永远存在，你需要人在环里提供上下文、判断后果，并且和组织一起长大。
- 他给高管层的作业是理解模型怎么工作、开源与闭源的区别、以及模型的时延；他举的例子是让 ChatGPT 给一家食品公司做「更 GLP-1 友好」的竞品，要完整物料清单与来源，三分钟拿到结果。
- 他对消费者一侧的判断：AI 影响最大的地方是看懂经济那一侧的单据——福利账单、EOB。
- 现实是 40% 的美国人拿不出 400 美元应急钱（联储自己的调查是 63% 的人能拿出）5，所以他建议先去问非营利医院的财务援助计划：这类计划的定价参照联邦贫困线，最高可到 600%。
- 他还指出一个被忽略的缺口：智能体看不到广告、读不到社交媒体帖，如果经济转向智能体，商业信息得先能进得去。
10 个性化药、医生与 IP（36:15）
- 他的推演：随着模型能力上去，设计一款为你定制的药的成本会趋近于零；最先落地的是非处方药（「我的布洛芬」），然后才是处方药。
- 他给两家前沿模型的建议是：服务一上线就包进 20 美元或 200 美元的订阅，因为边际成本会掉下来。
- 他不认为 AI 会取代医生，也不该试：五个感官、哭的家属、诊室里那些进不了上下文的东西，都是模型拿不到的；而且时延永远站在医生这一边。
- 会变的是医学院教什么：学会用 OpenEvidence 一类工具、学会提取信息、再翻译给病人。
- 他提醒一件少有人谈的事：信息想要自由，但拥有 IP 的人不这么想——这会影响模型训练、后训练与 RAG 的数据从哪来。
11 如果由我改规则（46:21）
- 第一条：任何拿纳税人钱的机构，所有合同公开、不许涂黑。
- 第二条：任何人找到比自己自付更便宜的价格，允许计入免赔额（他说已有八个州在某种程度上这么做）。
- 第三条：非营利医院公开完整总账，细到每一条明细，以及所有采购收据与要求。
- 第四条：用账户替代现行保费——按本州 ACA 银级保费存钱（他举得州五口之家 2,100 美元），出事动用，不够由银行放贷、政府担保，超过某个额度走联邦止损；没出事，到 65 岁连本带息归你。
- 他的前提是：那些大承付方 72% 的收入来自纳税人，风险已经甩出去了，一切都成了套利。
12 给 AI 行业的一句话（52:51）
- 他对 AI 公司的建议很不客气：这个国家几乎所有人的想法由社交媒体算法决定，而 AI 公司还在发立场文件。
- 他把「数据中心之恨」看成一个替代品：它替代的是对 AI 的不理解；他不怪社区——就像雇主在福利上一向很蠢，很多社区在数据中心的交易上也很蠢。
- 被问到「哪里还是空白」时，他的回答是全部；他给的不是赛道，是一个动作——别害羞，直接跟你的 AI 说话。
- 收尾是他对这次技术转型的判断：这是最伟大的一次过渡性技术，最难的部分只是去做。
逐句全文翻译
下面是整集的逐句中文翻译，只保留中文译文，保留说话人标签（马克／朱莉／埃里克／旁白），不压缩、不摘要。说话人标签按对话上下文判定：音频转写本身没有提供可靠的说话人分离，个别短促的插话可能与实际说话人不完全一致。
一、开盘：这不是一个有效市场（00:00）
马克：这不是一个有效率的医疗市场。经济学在这里是坏的。医疗的诸多毛病之一，就是它完全缺少竞争动态。光是 Cost Plus Drugs 的存在，就已经逼着那些在位者改变。
马克：联合健康，3,000 多家子公司，一年 1,500 亿美元的内部关联交易。他们经常一边涨保费、涨免赔额，一边把你推进一家他们早就拥有、而你并不知道他们拥有的公司里。终极的使命是搅动医疗，让它重新变得可负担。
朱莉：有没有哪个地方，你会想「为什么没人在这里做」？
马克：没有比现在更好的创业时机了。最大的挑战，也是我认为 AI 会带来最大影响的地方，是——
旁白：马克·库班给想压低医疗成本的雇主只有一条建议：把你即将签的每一份福利合同丢进 AI，问它到底在哪儿坑了你。这一期，朱莉和我和马克坐下来，聊他想搅动这个全美最不透明的行业时学到了什么。我们从 Cost Plus Drugs 讲起——它从上线时的 111 种药，长到今天大约 4,000 个 SKU。马克解释了为什么他把信任当成公司真正的产品、它怎么扩展到直签医院合同与制药，以及为什么「透明」对医疗的冲击可能比再叠一层技术更大。马克认为 AI 能把这些坏合同照出来，帮消费者在一个过去几乎无法理解的系统里找到路；但他怀疑，当底层的经济学和激励还是坏的，单靠 AI 修不好医疗。再往前看，我们聊了个性化药物、医生的角色会怎么变，以及为什么马克认为这是他见过的最伟大的一次技术转型。
朱莉：那么，马克，欢迎来到节目，谢谢你来。
马克：谢谢你们请我。
二、为什么是他（02:01）
埃里克：朱莉，马克在这个领域的投入里，什么最打动你？他做 Cost Plus Drugs 的这些事情，你一直觉得什么地方最值得看，以至于你想请他上节目？
朱莉：我是说，马克，首先，他有勇气走进医疗这摊烂泥，而且做出来的动静这么大——很多很多和他处在同样优越位置、同样握有巨大受众的人，几十年来都被这件事吓住了，不敢做。所以我一直很喜欢看市场怎么回应马克在医疗里做的事。马克，有一点我知道，你和我以前也聊过：医疗的诸多毛病之一，就是它完全缺少竞争动态、缺少竞争过程，缺少自由市场那一套东西。而看着最让人着迷的是——单是 Cost Plus Drugs 这样一个实体的存在，单是你所代表的东西、你所做的事，你就已经逼着那些在位者改变；而这些在位者，哪怕有政策、有各种各样的力量推着，几十年都没有变过。所以这就是我想到的一件事。
马克：谢谢。
朱莉：因为我见不到那些东西，我不跟那些家伙打交道。然后就你说的那点，我认为即便没有合同，需求端的人也在意识到：他们需要展示出某种通路，让人们能拿到你的产品。所以哪怕没有一份直签合同，我确实听到有人把你的方案讲成他们网络的一部分。
马克：大三家、甚至大六家拿我们的名字去挡价格谈判，我一点也不意外，因为他们知道我们的价格是公开的，任何人都能调我们的 API。有一半脑子的公司每天都在拉这份数据，然后说：你必须比这个价更低。所以这一点我看得见。但至少有一家公司、可能不止一家，跟我说过：哦对，大三家之一跟我们讲，你们在他们的网络里，我们能拿到你们更便宜的价格。而我们跟大三家中的任何一家都没有协议。
三、四千个 SKU 与一张折扣卡（03:25）
马克：我们当时完全不知道会怎样。我出去讲，它立刻就爆了。销量逼着厂商扩大跟我们的合作组合，我们又接进了更多厂商。所以现在，就像你说的，我们大概有 4,000 个 SKU，每周的业务都在往上走。我们最大的挑战就是跟上它。这是第一块。
马克：对邮购最直接的反问是：可是我今天就得拿到药。所以我们做了 TeamCubanCard.com——名字不是我起的。它基本上就是一张折扣卡，让你去任何一家跟我们签约的药房，一共 17,000 家，在本地取到我们的大部分药。因为我坚信要支持独立药房，所以我们付给签约药房 12 美元的调剂费。这会让最便宜的那批药在我们这里更贵：一片 5 美元的药再加 12 美元，你在别处会更便宜。但同样地，如果你真想支持独立药房，便宜药你也可以来取。而在贵的药上——专科仿制药、生物类似药——我们其实便宜得多。生物类似药、胰岛素、需要冷链运输的那些东西，通过 Team Cuban Card 买、在本地取，反而更便宜。这是我们提供的第二个支柱。
四、得州工厂与拖车大小的药厂（05:47）
马克：第三块是 Cost Plus Marketplace。不过在我讲 Marketplace 之前，让我先回到我们在达拉斯的工厂。
马克：我的联合创始人亚历克斯医生——亚历克斯·奥什缅斯基医生——最初写给我的那封冷邮件里说，他想生产那些在 FDA 短缺清单上的仿制药。因为清单上有儿科抗癌药，也有医院里大量使用的东西，比如催产素、肾上腺素，一长串。我们用 AI、用机器人，把原本需要一整个橄榄球场甚至更大的厂房，缩到了 5,000 平方英尺。而且不只是这样：我们每四小时就能换一个品种。我们可以做出六个月的用量，然后换线，去做下一个药，就这样一直做。这些产品我们卖给医院和诊所。
马克：顺着这条路延伸出去——因为五年前就开始做这件事——我们把这同一套机器人和 AI 缩小成了一座「工厂」，大小像一辆拖车。我们叫它 pod。这些 pod 什么都能做，也能运到任何地方。政府是我们的第一个客户。我们最近刚发走第一台，然后又拿到第二台的订单，他们还告诉我们后面还有更多。因为如果发生生态灾难，只要 FEMA 还在，我们就可以把 pod 送去；如果是气象灾害、军事灾害，上帝保佑不要有，我们也可以运过去，并把它配置成生产任何特定类型的药。所以我们可以把一台 pod 配成无菌注射剂产线；多台可以串在一起放大产能；也可以一台做无菌间，另一台做仿制药的压片。这方面我不是专家，亚历克斯能讲出精确的细节。
马克：但我最自豪的、而且 Stat News 昨天或者前天刚写了一篇报道的，是我们可以把这些 pod 配置去做 N of 1 疗法，把 pod 运到一家研究型医院。这些 pod 大约 2,000 万美元一台。运到研究型医院，如果他们在 N of 1 这类病人的疗法上有专长，他们可以在那儿就地生产、快速迭代。而现在，我们在达拉斯的第一座工厂里做 ASO 药物——别问我 ASO 是什么，我念不出来。这就是第二块。
五、Marketplace 与把合同晒出来（08:07）
马克：从这座工厂出发，我们做出了 Cost Plus Marketplace。Cost Plus Marketplace 把我们自己生产的无菌注射剂，以及我们从其他供应商、其他厂商采购的药，按成本加 10 或者成本加 12，卖给诊所、医院、提供者——谁想以最便宜的价格买都行。我们真的能帮一家医院一年省下几百万美元。但在那里我们最大的挑战是：我们能说服 CEO，却不总能说服采购的人照做。
马克：最后一块。因为我自己的经历——我是一个自保雇主，也因为我到处去跟医院的 CEO、CFO 聊，摸清他们跟那些大承付方、那些垂直整合的大承付方之间的关系，以及他们喜欢什么、不喜欢什么，多半是不喜欢。我去跟他们说：我知道你们讨厌拖延、讨厌拒付、讨厌预授权、讨厌迟付、讨厌追回；我也知道你们的计划、或者承付方的计划一直在提高免赔额，把提供者变成次级贷款人——因为他们必须在提供诊疗之前、在拿到保险的钱之前，先把免赔额收上来。知道这一切之后，我想谈一份直签合同，但我要两样东西。我先说我给你什么，来换这两样。
马克：第一，我相信医生。除非是离谱的情况——好，那就由医生判断，你不需要预授权，也不会有拒付。我们确实遇到过一位孟乔森综合征的病人，那一次需要拒付。但除此之外，如果是离谱的情况，我按我们约定的价格准时付款。病人自付的那部分由我承担责任：要么我付掉，要么我承担这个病人本身的信用风险，这样你就不是次级贷款人。
马克：作为交换，我要两样。第一，我要更好的价格，因为你这边的行政、管理开销和医生时间都少得多，你的产出也会更高。第二，我要有权把我们已经签下的这份合同——我们之间这份直签合同——发布到 costpluswellness.com 上，让它成为所有这些合同的开放源代码：任何雇主都能用，任何提供者都能贴出自己的合同。哪怕你不想贴、也不想用，你也可以把它当成模板，用在你自己的谈判里。
六、中间那一层怎么收钱（10:15）
朱莉：马克，我很喜欢最后那一点，因为我觉得那正是我们来回通信的起点——几周前我写了一篇文章，讲的是我所说的「健康计划的伟大更替周期」。长期以来，雇主提供的医疗福利，如果这样看的话，是我们国家最大的一类保险。大概有 1.55 亿美国人通过雇主提供的福利获得保障，或者更多。总之超过这个国家的一半，60% 的——
马克：这个国家。而且历史上，它被 BUCAs 完全垄断了，就是那些全国性承付方。从创业公司的角度看，这是一个无法进入的市场：关系极度固化，你必须拥有那些全国网络才能上牌桌。所以进入这个竞技场的启动成本对创业公司来说太高，关系又太牢固。
马克：现在的保费涨幅简直离谱。就拿今年来说，哪怕在我们投的那些创业公司里，一些 BUCA 也在强推 60% 的同比保费涨幅。而且……朱莉，我插一句，情况比你想的还要糟。因为它们是垂直整合的：联合健康，3,000 多家子公司，一年 1,500 亿美元的内部关联交易。这个数字如果当成一个州，会排在美国各州 GDP 的第 14 位。这就告诉你它们有多大。CVS、信诺也差不太远。
马克：所以经常发生的是：它们一边涨保费、涨免赔额、涨自付额，一边把你重新导向、甚至强迫你进入一家它们早就拥有、而你并不知道它们拥有的公司。再说雇主保险，尤其是那些自保的雇主：从公司拿到医疗保障的人里，60% 来自自保雇主。这些雇主需要有人来处理全部医疗理赔——药房先放一边，就说医疗理赔——这些机构叫第三方管理机构（TPA）；如果这些机构被大 BUCA 拥有，它们就叫 ASO，专属管理服务。
马克：而这些管理机构……我们总听到 PBM 的问题、听到它们怎么做价差。但在医疗这一侧，情况要糟一百万倍，因为……它也是市场上更大的一块。
朱莉：相对于药房，它也是更大的一块。
马克：当然。医疗那一侧大得多。药房那一侧是 10% 上下在长，另外 90% 是医疗。它们做的是这样：计划有自己的合同，医院有自己的合同。医院除非在市场上有支配地位，否则恨死这些 BUCA 和这些合同。但更重要的是，不管那个关系是什么，自保雇主根本不知道它的条款是什么，对吧？虽然你也许能去医院那里查到那份透明化文件、查到那个计划和那份关系的公开数据，但那些文件并不总是对的，并不总是准确的。
马克：可结果是什么？雇主付的钱——自保雇主付的钱——很少跟医院开出的金额、或者医院实际收到的金额对得上。所以那里存在着价差定价。更糟的是，那些被 BUCA 拥有的 ASO，让对账变得不可能，你根本看不出自己付多了还是付少了。而且还有这些东西：835 和 837 文件，那是发给医院的数据、以及针对这些理赔实际付了多少钱的数据。雇主拿不到。很多情况下，他们连自己公司的理赔数据都拿不到。就像你说的，朱莉，这套东西被设计得如此之偏——把他们摘掉、去中介化，才是今天医疗里最关键的事，是圣杯。
七、AI 最要紧的用处是读合同（14:08）
朱莉：是。我们现在特别兴奋地看到一批创业公司涌进来，开始做这个市场。除了这些市场力量、这些经济学终于走到断裂点之外，一个很重要的原因是：AI 能扮演关键角色，让一套完整的健康计划产品在很短时间内搭起来，把你描述的那些手工活压掉。但这一切最后还是归结为——谁来承担风险。
马克：AI，我是超级粉丝。活着用它，爱它。我认为它在临床侧重要，在运营侧重要，而短期最重要的是在合同侧。但现实是：在一个已经坏掉的财务系统里，即便你把 AI 引进经济学、运营和流程，它已经坏了，你修不好。因为朱莉你一开始就说到了，而且你说得百分之百对：我们不在一个有效率的医疗市场里。经济学是坏的。你看得出来，因为如果没有价格发现，那本来是一样保护你的东西，是让你不至于陷进一个低效市场的东西。
马克：但更糟的是——也是经济学真正开始散架、也是为什么 AI 在短期内很难的地方（运营上难，临床上反而没那么难）——合同太大、太长，BUCA 通过它们的 ASO，成了「合同恐怖分子」。我说的合同恐怖主义是什么意思？达拉斯市那份 PBM 合同，我还没能看到他们那份 ASO 合同，就有 1,335 页。这个星球上没有哪一群人喝够咖啡，能把他们试图塞进去的每一样东西都抓出来。
马克：所以结果是：不管 AI 多厉害，一旦你签了合同……当然，希望你是用 AI 来阻止自己签下一份坏合同，我认为这是所有人最容易摘到的果子。可一旦你签下了那份合同，条款你没完全看懂、条件你根本没法保护自己，他们就赢了。这个星球上没有哪个 AI 能保护你。
马克：而当你试图在计划层面跟他们竞争——听起来很好，我完全支持，Sidecar 和很多别的公司在做的事真的很聪明——它们会遇到问题，因为……对，环绕网络是必需的，对，搭一张网络很难。但那些家伙有那么多子公司，他们在某个地方坑你一下，你甚至都意识不到。这才是终极的挑战。这也是我为什么这么看重「拆分大医疗」那个法案、这么想追着这些公司打。因为我想让这个市场对每一个创业者开放，让他们把 AI 用尽一切办法用起来。
埃里克：马克，你正好讲到了我要去的地方。AI 在其中一个领域发挥作用，不论好坏，就是它把「我们设计出来的这套底层系统有多坏」照了出来。现在付款方和提供方之间的那场预授权机器人战争就是——人们怪 AI，其实不是。AI 只是把现有的按服务付费的计费系统执行到了极致，顺便让我们看清这套系统有多坏。所以我很好奇你怎么看它的终局？显然你那套直签合同的方法，听起来能减少大量信息不对称、让合同更清楚这一类的事。是不是就得靠这个？
马克：理赔、上编码、下编码这一类的机器人战争，是短期的东西。就像……好，我要减肥，所以我每天不吃米饭、不吃那个甜麦片——这种在边缘上有用，是好的短期打法，但它并不真正改变一切，因为 AI 是个巨大的均衡器。你的 AI、我的 AI、你的 OpenAI、我的 Anthropic，不管是什么，我们会互相打，你可能赢几局，我赢几局，到最后在某个水平上会打平。所以长期我看不到剧烈变化。也许你先进场，能捡到一些东西，你会看到一些诉讼，会看到一方有、另一方没有时的那些挑战。
马克：但医院那边的营收周期管理已经相当好了。而 BUCA 在我看来有个大问题：它们是通过收购长起来的。我们说过那 3,000 家子公司，那是大量被切成孤岛的数据。就算你能想办法拿到理赔数据、拿到那些让你可以上编码的具体东西（他们正在这么做），BUCA 那一侧要变成 AI 原生的公司也会很难。我认为长期它们会受到挑战。
马克：但这一切的起点——我怎么说都不够——这一切的起点，在雇主签合同之前。如果你投的每一家公司都说：好，我要把现有的福利合同跑一遍。如果我有经纪人、有顾问、有 TPA、有 PBM 合同，我要把现有合同丢进 AI，用的提示词只问一个问题：他们在哪儿坑我，我该怎么做？三十秒之内，你就会看到：砰砰砰砰砰砰，一条一条出来。
马克：我跑合同看到的那些东西——先让我说说我有多爱 AI 智能体。我全都用。埃里克和我都是 NBA 球迷，所以我买了那个以卢卡·东契奇命名的套餐，77.69 美元还是多少。我说这也太妙了，77 美元、卢卡套餐，服了。然后我还有 Gemini 的套餐、OpenAI 的套餐，等等等等。我也用 Instinct 和 Dot 的智能体。
马克：我用智能体，跟它说：你去把每一个有公开记录机会的州、实体、组织、企业都找出来，把你能找到的每一份合同、每一份招标书都找出来，然后写好索取函，放进邮件草稿，让我 personalize 一下，弄好了告诉我，我按发送。太惊人了，对吧？那些一直躺在清单最底下、我一直想做却做不完的事，现在就这么来了。
马克：所以我把这些东西放到 Google Drive 上，每个不同的模型都能访问。我就跟它们说：只要盘里进了新东西，你就过一遍，告诉我好消息、坏消息、该做什么，再给我一个简版，好让我发给那家公司、那所学校或者别的什么。然后砰砰砰砰砰。我就是这样看到 PBM 侧大三家、ASO 侧 BUCA 签的那些合同的。所以我能具体地看到这些企业是怎么被宰的：这些学区，天哪；从丹佛到达拉斯到沃斯堡的市政；工会。
马克：而且如果你想一想——又回到朱莉那个完美的点——如果那 67% 的雇主、代表着 67%、也就是 1.6 亿多美国人的雇主，真的做一件事，就一件事：在签字之前把合同跑一遍 AI，并据此谈判，那么整个体系——大 BUCA、大 PBM 以及它们所有子公司——就会塌掉。这个国家的医疗成本会像石头一样往下掉。
马克：所以当我去跟雇主谈、去跟投资人谈他们的被投企业，他们说：我们需要立法吗？我们需要这个那个吗？我说：不用。不用。聪明一点，干好你的本职，请一个我称之为「医疗 CEO」或者「医疗 CFO」的人，他唯一的工作就是管合同和跟合同有关的一切，你会发现医疗成本就下来了。等你到了那一步，我们再谈切出直签合同、做这些别的事。
马克：立刻见效。有几家上市公司——我让他们这么做，他们回来跟我说：天哪，我们完全不知道自己被宰得这么狠。我求他们在季度财报电话会上讲出来，他们不肯，因为他们还得跟那些 BUCA 做生意，哪怕因为某种原因已经离开了它们。所以只要做那一件事：跑合同。说白了，如果你有 1,500 名以上员工——或者说 1,500 名以上参保人——对那家创业公司、那家科技公司来说，最快的办法（也许取决于你被宰得多狠，能到几百万甚至更多），就是做我刚说的那件事：把你的合同丢进 AI 跑一遍。
八、大愿景与两千个药箱（23:10）
埃里克：马克，也许可以往远看一点：你能不能多讲讲这门生意几年后的大图景，以及你怎么安排到达那里的顺序？
马克：几件事。第一，终极使命是搅动医疗，让它重新变得可负担。我是全民医保的支持者，但你要先有正确的数据、人们能基于真实数据做决定，才可能走到全民医保。所以那是更大的系统层面。不管最后走哪个方向，我只想让医疗被搅动到这样一个状态：人们一想到这里的经济学，就会说，好，我清楚发生了什么。怎么走到那里，比什么都重要的是教育，就像我之前说的。
马克：至于 Cost Plus Drugs 这门生意——注意，可能有人跑来做零售网站，说我们要做「成本加 1%」。行。但信任仍然是我们的首要产品，这就是我想做的事。我们在营销和广告上一分钱都不花。刚起步的时候，所有从药企来的人都说：你会被打死的。我说：不会。人们会告诉别人自己省了多少钱，然后他们会信任我们。而信任，正是整个医疗经济学里唯一缺的那一样东西。好，一旦我们通过说到做到、通过完全透明、通过只收固定的 15% 加价，赢得了他们的信任，我们就会得到人们的信任。这会在某种程度上保护我们。
马克：但真正的大愿景，是我跟你说过的那些 pod，卖 2,000 万美元一台。那里面毛利很好。我们认为两年内一年能卖几百台，五年内一年能卖几千台。你给我一千台、一台 2,000 万美元去卖，我们的日子会非常非常好。它会彻底改变医疗，因为这些 pod 可以串起来。说白了，我们可以在得州达拉斯用它们生产压片仿制药，成本比我们从印度合作的那些厂商那里买还低。注意，我们不是挑最便宜的，我们挑最好的厂商，所以我们付得略多一点。但即便这样，我们自己做的成本还是更低。
马克：唯一卡住我们的是：每一个仿制药，我们都得填、都得申请一个叫 ANDA 的东西——简化新药申请。每一个这样的申请要 36.5 万美元，还要加上其他费用。所以你要做一千个，那就是 3.65 亿美元，再加上所有 pod 的成本。我们在说的是：看，如果我们真想把药品制造搬回本土，我们在这儿，我们能做，你们在别的领域已经在跟我们合作了。所以我们认为我们会走到那一步，这会是我们未来很重要的一块。
马克：我们已经计划好了：在 costplusdrugs.com 上，凡是我们在美国自己生产的药，都会挂一面小小的美国国旗。但那大概是两年后的事，因为跟 FDA 要做的活太多了。不过大图景就是这样。如果我们一年卖 200 亿美元的 pod——埃隆，小心点。
埃里克：所以你的看法是：往后几年看，不管技术变得多好，它本身都不会搅动医疗，还需要别的、更结构性的改变发生？
马克：对。有监管俘获，也有规模俘获。现在在经济这一侧，全是规模俘获。你去听那些垂直整合巨头的财报电话会、读它们的记录，它们都在谈技术。但有一样它们从来不说：这会转化成雇主和病人更低的成本。它们永远说的是：这会提升我们的盈利，我们会给股东更多回报，我们会回购股票。
马克：但在我能把所有这些雇主教育过来之前，它们会继续把这件事搞得几乎不可能。这也是为什么，朱莉前面提到 CVS 的时候，我说我们不跟它们任何一家直接打交道。因为我们必须在它们外面做事，否则你就会掉进它们的陷阱，被它们的合同算计。
九、别用 AI 代替思考（27:17）
埃里克：马克，在这一堆结构性的话题之外还有一个现实：你前面说过，AI 会相当程度地改变这个行业里人们工作的性质。我听过你谈很多次，我们怎么让自己的年轻人才库不被淘汰，在今天「准备好进入职场」到底长什么样？你觉得医疗这一行会是什么样？未来五年医疗的劳动力长什么样？
马克：跟任何别的行业一样。你还是得招应届、招初级的人，因为不管模型多强，它一发布，就这样了——它就落后了，它就是滞后的。每一个模型都带着时延。所以你需要有人能察觉到正在发生的一切、能提供上下文、能跟模型打交道、能当那个人在环里的角色、能理解后果。你需要这些人和组织一起长大，这样当一切变化的时候，他们见过这套东西落地的历史，他们能给组织带来价值。这是第一点。你不能把初级岗位全砍掉。
马克：第二点，你必须让这些人、以及其他所有白领角色，会用 AI。因为 AI 并不取代工作，会用 AI 的人取代不会用 AI 的人的工作。这是第二点。
马克：第三点是更大的图景。第一步是设法把高管层教育一遍：AI 到底怎么运作，智能体怎么工作，怎么用一个模型，开源模型和闭源模型的区别，以及你要做的不同的事；帮他们理解模型的时延——我们三个人现在这段精彩的对话，不存在于任何一个模型里，在它被发布之前也不会存在。所以如果我们说了一句大家都能拿去用的话，所有模型、所有 AI 都是落后的。这是前提。当然，大语言模型处理的是文字和部分图片，它们处理不了视频里那些真实世界正在发生的事。所以作为 CEO、作为高管层，你必须能理解这些东西怎么影响你的公司。
马克：一旦你抓住了这些，你就开始瞎折腾，因为在那里你才能找到让事情发生的新方式，让客户受益，或者创造新机会——这才是 AI 的精彩之处。AI 不聪明。它也许书本聪明，但街头聪明谈不上，创业聪明更谈不上。你必须在旁边有个人引导它、帮它。但在你有一个懂它怎么运作的高管层之前，这个组织会很难。
马克：我 literally 坐在一家消费食品公司的老板旁边，他在跟我谈并购，这是几个月前的事。他说：对，因为 GLP-1 什么的，如此如此。我说：好，那我们这么做——拿你的头号产品，你的曲奇，我要让 ChatGPT 做出一个更「GLP-1 友好」、定价更低的竞品，而且我要完整的物料清单，我要来源，所有东西，怎么生产，我要做什么。大约三分钟，结果就回来了。他说：我靠，我完全不知道。
马克：你看，如果你不知道，那你就可以问大模型。你不知道的是怎么让你的公司用上 AI。而对我来说，这才是大多数组织更大的困难。
马克：而对于创业者，问出那个问题并想办法落地，不管是什么，没有比现在更好的时机。你知道，会有人在自家地下室成为万亿富翁；会有人推出自己的智能体集群，用创业的方式做出来。
马克：当然，现在还有挑战，尤其是对智能体。智能体看不到社交媒体帖子，它们没法浏览那些内容，也很难拿到足够数量的转写文本；它们看不了广告，也看不到广告。所以如果我们正在走向一个面向个人的智能体经济，那我们跟这些智能体沟通商业的方式，必须发生很多变化。
马克：说白了，我和公司里一个人瞎玩，做出了一个东西，你们可以去看看，它还没真正上线，叫 agentfeeds.dev。整个想法是：你把自己发过的内容的转写放进去，然后复制粘贴——任何人都能复制粘贴——把你关注的任何人贴进自己的智能体里，说：嘿，把这些都关注上。它会把所有的广告、所有你需要的信息都拿过来，让你的智能体在那些品类上是最新的。你会看到这类东西爆发。
马克：但我们还是得跨过信任，以及我们都知道的 AI 那些问题。可回到医疗谈机会，除了临床之外，我认为 AI 影响最大的地方，是在病人、在消费者这一侧：能看清经济这一侧给你的那些东西——福利账单、EOB，就是那个「福利说明」。我认为消费者会在这里获得最大的好处。
马克：现在有一半人——我不知道，这个国家 40% 的人拿不出 400 美元的应急钱。所以我总跟人说：在任何事情发生之前，打开你最喜欢的 AI 模型，说：给我一份所有非营利医院的名单。然后去问他们，他们的财务援助服务是什么样的。因为所有非营利医院都必须有财务援助计划，其中有些非常好。对一些人来说你会更划算——我不想替人做决定，但你可以向 AI 问出这些问题：「我本来要交的保费，我打算放进货币市场基金吃利息，因为我已经跟本地的非营利医院谈过我的情况，我完全清楚他们的财务援助计划。」
马克：这些财务援助计划，大多数情况下定价是参照联邦贫困线的。但它可以到联邦贫困线的 600%，在某些州、对一些家庭来说，那就是 10 万美元以上。所以病人、消费者、家庭，搞清楚自己有什么选项、以及怎么从非营利医院那里拿到这些选项，这件事会非常大。
马克：如果我要在这个领域创业，我会去每一家非营利医院，给他们建一套计划，让他们挂出智能体，让病人能用。就是说：如果你担心自己付不起账单，或者家里的账单，你银行里没什么钱，你收入低于某个数，把这段话复制到你的 Muse、你的 Dot、你的 Claude 里，随便哪个。它就会知道来这里问我们。
马克：所以当我跟医院的负责人谈，我说：你们没搞明白。你们做营销太差了。你们依赖 BUCA 和它们的计划、依赖进入它们的网络来给你带病人。这很荒唐，对吧？如果你把财务援助计划做得让人容易用；也许去找一家本地银行；也许教中小公司怎么用 stop loss——他们有太多选项可以让病人过得更好，因为真正的大脱节就在这里。
马克：你可以提供更好的计划，你可以用技术把价格降下来、把建网络或者谈直签合同的效率提上去，但在终端用户真正理解、接受、会用之前，都会有挑战。可我们每个人在某种程度上都经历过：就像当年我们学用电子表格，那时觉得太复杂了。我年纪够大，记得人们觉得电子表格很难，你得跟他们解释，他们还得花 500 美元买 Lotus 1-2-3。现在我们过这个转型，同样的事在发生。对，有很多人反 AI，但也有很多人当年反计算器、反一切。那只是时间问题。而你要让他们跨过对 AI 的恐惧，办法就是给他们看：这些东西怎么真的帮到你、保护你，怎么降低你心里那个「万一出了大事怎么办」的恐惧。
十、个性化药、医生与 IP（36:15）
埃里克：很多年前有一句很有名的亚伦·斯沃茨的话：「信息想要自由。」我知道在医疗这件事上，你之前的对话里对它会实现是有点怀疑的，因为你也提过，这里有大量被切成孤岛的数据，也有很多战略上的理由让这些数据成为某种程度上的优势。我提这个是想问你：前沿实验室——OpenAI、Anthropic——在这个领域野心很大，你认为它们、或者别的谁，最终会把医疗重塑成什么样？
马克：我直接告诉你。而且我在这儿稍微带点自己的私心。随着模型能力往上走，设计一款为你个人定制的药的成本——在读完你的 DNA、并且知道它所知道的一切之后——会开始趋近于零。我们总在谈 GPU 会变多快、背后的网络、需要的电力……但真正会改变一切、让它们更高效的，是算法。而我们连算法改进的速度会有多快都还不知道。
马克：但在某个时间点，不管是五年、十年还是二十年，它们会从埃里克、朱莉和我身上取一些东西，然后说：先从非处方药开始。因为你想想：你走进药店，买 Advil、泰诺、布洛芬，我们都以为它对自己作用的方式和别人一模一样，我们得靠自己试，看它怎么作用于我们的身体。身体这件事本身毫无道理。所以当这些前沿模型的处理能力和分析能力变得更好，它们就能真正地个性化非处方药，省掉你现在为了搞清楚这些而必须经历的一堆麻烦。
马克：然后突然之间，这是我的布洛芬，这是我的剂量、或者我这一份的配方，砰，你就开始变了。再往后，就进入为你个人定制其他药物。因为说到底，我们所有人都吃阿哌沙班，然后在阿哌沙班、利伐沙班、华法林之间做选择——放在大图景里，这毫无道理。
马克：所以能做到把药个性化——我跟两家前沿模型说过：如果你真想聪明，你就把你的 20 美元、或者 200 美元的订阅，在这个服务一上线的时候把它包进去。因为到那时你的边际成本……你看，今天光是响应一个请求要做的那一切推理，都这么贵，而且掉得很快；个性化医疗也是同一个走势：一开始会非常贵，但随着我们更了解人体、更了解身体里的各种变量、更了解我们的大脑，也更了解药物，并且弄清楚怎么给每个人做 N of 1，它就会变成普通订阅的一部分，因为它没有理由不是。
马克：23andMe 多贵？现在你花 99 美元甚至更少，就能把自己的 DNA 测一遍。所以也许我先付 99 美元，把 DNA 给他们——如果我愿意的话，显然有隐私顾虑。他们把它存下来，然后一直砰砰砰砰地算。你可能想知道自己可能会得什么病；也可能你不想知道自己 DNA 里可能有什么问题。但如果真出了事，他们手上有所有这些药、所有这些机会，还有实时把它们造出来的能力。而带着私心说：我们希望我们的 pod 就在旁边，能把这些药造出来，因为只有我们有这个能力。而且我看不出这件事在很长时间内会变。
朱莉：我觉得还有一件事，马克，在那个语境里人们大概没有应有的重视：当这一切发生，当你刚描述的那些发生，当药对每一个个体来说变成更好的产品，那实际上是诊疗交付中最具颠覆性的力量之一。医疗里有多大一块，其实是医生的工作——帮病人搞清楚为什么某个药对他不管用，做校准、做滴定、改变行为，让你的生活去适配这个药，而不是反过来？
马克：所以这是我认为的一点。但记住，因为我前面说的那个时延，你还是会需要医生。如果马克走进医院，刚试了这个新的个性化药，然后开始狂吐——对，你还是需要校准。你可以用视频做，对吧？你可以放个机器人在那儿问：马克，你感觉怎么样？也可能终结者走进来说：你的时间到了，我也不知道。但我宁愿有个人在那儿，用五个感官去看、去问：你看到哭的妈妈，或者哭的儿子、孩子，随便什么，并且能把那个放进上下文里。
马克：所以我不认为我们会取代医生，我们甚至不该试，因为你们也知道技术采纳有多慢，尤其是这件事。你还是得知道该问什么问题；你还是得知道哪些变量重要、哪些不重要；你还是得意识到，就算处理成本掉到接近零——希望有那一天——它仍然有成本，哪怕那个成本只是时间。所以你需要有人在这些方面受过训练。
马克：朱莉，就你说的那点：医生这个角色可能剧变的地方，是他们在医学院怎么被训练。他们不会再被教同样的东西。他们得学会用 OpenEvidence 之类的东西，学会怎么提取信息——哪怕只是那份 DNA 信息，理解里面有什么、模型怎么看它，并且能把它翻译给那个人听。因为有效地说，要让这件事完美运作，每个人都得有自己的模型。这对所有人都很难，尽管未来几年会有几百万、甚至上亿、几十亿个模型被创建和维护。
马克：而且在这之上，IP 会成为一个完全不同的、被塞进这个等式和流程里的问题。因为直到最近，都是出版方说了算：如果你是医生，你做出了一个东西，你希望所有人都能用，也许你还能授权出去赚点钱。但现在，如果你想给某个东西申请专利，每个 12 岁的孩子都在说：嘿，看这个专利，稍微改一点，就是我自己的专利了。或者，如果那是医疗里的一个新术式，你可能会说：不行，你得来用我的模型，每次访问付我 9,999 美元，或者用我要求的这套软件，因为没有人会把那个 IP 白送出去。这会带来更多问题。
马克：我认为很多 AI 创业者底层的假设——回到埃里克说的那句——是「信息想要自由」。信息也许想要自由，但拥有那份 IP 的人感觉不一样。所以这会改变我们和模型互动的方式。我们可以争论哪个前端能挑出最便宜的模型来回答问题，但我们还没讨论过：如果那个人不把它开放出来、而它又是绝对必需的，我们要去哪里找训练那个模型、后训练那个模型、给那个模型做 RAG 所需要的 IP。你们觉得这话有道理吗，还是觉得我是个白痴？
朱莉：我觉得这很有意思，因为它也带出了另一个问题：未来医生的角色是什么。第一，我同意，我认为未来我们需要的医生会更多，因为当诊疗建议变得更充裕，会有更多人来要医疗服务——真实世界里的那种服务。所以我们会发现其实需要更多医生。而你描述的那种医生角色，也确实值得一提。
朱莉：今天的很多医生工作，其实像流水线：这些是任务，这些是你要达标的质量指标。老实说，在传统医疗环境里，很多要求医生做的事，你几乎不用动脑。而你描述的是：如果范式转向医生更像「医生—科学家」呢？他们的工作是去处理那些在人群尺度上我们还不知道、但在个体尺度上处在最前沿的信息，去采集新数据、去生成关于人们如何反应的新洞见。
马克：新数据，按定义就是这样。对我来说，那是智力上更有意思得多的职位描述。对，对。因为按定义，你说得完全对：新数据等于个人。
朱莉：正是。而且我们会有纵向监测。血压是我们总提的那个例子，原理和你说的一样：我们一年量一次血压这件事本身就有点荒唐，因为它是会变的。
马克：不是我，我这个一直戴着。
朱莉：而且很快我们会有可穿戴设备实时测它。
马克：每天测。你对不同的治疗干预、甚至对饮食和运动怎么反应，都会有精确得多的理解。这会产生……朱莉，你提了一个好点：在「新信息」这件事上，对每个人来说，找工作这个问题也一样。你会需要「AI 翻译」——为那些可能跟不上这些东西的人。就是那些普通人，不管在这个国家的哪里、在世界的哪里，只想过自己的富足生活，随便那是什么。你需要有人成为翻译：把这件事、这个人身上「新」的部分翻译出来，让 AI 觉得它有效，也让 AI 的输出对这个具体的「新」、对这个具体的人有效。这会是一份工作。而且要从一个人身上把 AI 需要的一切都提取出来，会非常难。我认为你需要有个人在那儿做这件事。也许有人设想一个人形机器人来问你这些问题，而有人会对此感到自在。我不觉得。我不认为那会发生。
十一、如果由我改规则（46:21）
朱莉：对了马克，我不记得听你谈过另一批根深蒂固的在位者，就是电子病历公司。你怎么看那个市场在 AI 时代会怎么变、或者不变？未来几年会是什么样？
马克：老实说，我不知道。你知道，电子病历被 Epic 主导，那是他们的世界。所以我一向是让着他们，尽量待在我能产生影响的地方，因为我们跟他们合作。我们认为把价格——特别是药品价格——放到开处方那一刻，让医生当场给病人不同的选项，是一个好的开始。对，你们也参与了那个新公告。
朱莉：就是他们刚宣布的那个。
马克：对，跟 Epic、亚马逊等等一起。
朱莉：所以我觉得那是个很大的加分项，也是需要的。但至于他们真正的生意、以及哪里可被颠覆，我不是那个够格回答的人。顺便说，我对那个公告的抱怨是：我很喜欢他们宣布了这件事，然后他们说，要到明年五月才可用。我当时就想，为什么？对，我知道，要做的很多。
马克：那跟我没关系。行。但在这个行业里这很典型，对吧？
埃里克：你们觉得十年后，医疗还会占 GDP 的五分之一或者六分之一吗？会不会有个「终端状态」——需求远远超过我们能供给的，而且就算它变得更容易、更高效，就算 GDP 一年涨 5%，到某个时候我们的需求还是会把它顶在经济的五分之一？
马克：我觉得会。
朱莉：但我们从这笔支出里得到的价值应该……
马克：你从人身上得到的价值会提高，因为人们会更健康。所以这里有区别：是「健康」，还是很多人说的「病后照护」。一个是让人保持健康、更有生产力、少一些停工期，而且因为学东西更容易所以更聪明，等等。所以我认为我们会得到更大的生产力，那会远远盖过这笔支出——而这是我们今天没有拿到的。
埃里克：往远一点看，马克，我们有个共同的朋友，是非常有名的民调专家。我在这儿就不点名了，但他做过一些研究，认为你要是去竞选公职，你能赢。当然，你说过你永远不会去选。所以我们只是假设性地谈。如果你是总统，或者你在给下一任总统做顾问，我很好奇：你觉得最能解决我们医疗挑战的杠杆是什么？然后我也想听听你更广义的政策主张。
马克：其实很简单。这跟我对各州说的是一样的，我为它们做过证。第一，任何拿纳税人钱的人，所有合同都必须公开，不许涂黑。对。因为一旦这样，你就开始有一个有效率的市场，成本就会下来。第二，任何人只要能在自付额之外找到更便宜的价格，就允许那个价格抵扣他的免赔额——让它可以计入免赔额。已经有八个州在某种程度上这么做了。第三，对非营利医院，要求他们把完整的总账公开，细到每一条明细，以及所有的采购收据和要求，让所有人都能看到。那是我们的钱，我们是纳税人，对吧？
马克：第四，不要再是现在这种保险计划。那些大承付方 72% 的收入来自纳税人。它们不再承担风险，它们把风险甩出去，一切都是给它们做套利。知道了这一点，我们还得想一想：我们这辈子唯一一笔到死都还不完的债，就是我们的保费。你想想这个。哪怕是 Medicare——除非你在 Medicaid——你一直在付，付到断气那天。而当你需要它的时候，在现行体系、以及大概率的未来体系里，你还得去争。
马克：对我来说，如果我们能做出这样一个项目：你就把原本要交的钱存进去——比方说，你在你这个州、按你的收入，ACA 银级计划要交多少保费。我们就去跟银行谈一笔，说：好，在得州，五口之家、按你的收入，是 2,100 美元。那你就一直存 2,100 美元，钱会累积，而且它是你的；但想参加这个项目，就必须存。然后如果你出了医疗或者用药的事，你可以动用这笔钱。
马克：如果不够，我们跟银行谈好了两件事。第一，银行会借钱给你，借到某个触发 stop loss 的点；也就是说，我们拿你存入的钱里的一部分，去买止损保障。第二，联邦政府或者州政府会为这笔贷款提供担保，这样提供者不会收不到钱。而我们仍然会从你的工资里扣，好让你还上。如果你运气好，从没出过事，到 65 岁上 Medicare 的时候，这笔钱就都是你的，连本带息。
马克：因为你想想：联邦政府会覆盖或者担保你的学生贷款，会担保 SBA 贷款，会担保住房贷款、或者给你首付，对吧？第三世界国家。这些它都担保，连农业的事都担保。但最重要的一件事——覆盖我们的医疗——靠的是运气。你出了严重车祸，祝你好运，我们大概会把它推给医院，医院必须收你。
马克：所以我会设计一个方案：你必须存这笔钱；银行有担保，就像按揭一样，会把钱借给你；然后在一定金额之上——四万美元，或者随便多少——我们有联邦的止损项目。这样一来，保险公司就可以拜拜了。突然之间，你不再需要争，因为那是你自己的钱，你想怎么花就怎么花。当然，我们得设一些门槛，规定你能花在哪儿、怎么花，这样你不会直接给那个说能治好你脚趾的比利表哥。但在这些约束之内，我认为我们突然就有了一个更好的系统。这就是我如果给医疗做顾问会做的事。
十二、给 AI 行业的一句话（52:51）
埃里克：还有一件事。讲故事和营销本来是你的天赋之一。那 AI 行业呢？显然 AI 在美国格外不受欢迎。如果你在给 OpenAI 做顾问、在给 Anthropic 做顾问，要改变那些数字，而且还有整个数据中心的那场风波。我很好奇你对更广义的 AI 行业会有什么建议。
马克：我跟他们聊过。我跟他们说，你们是白痴。因为这个国家几乎所有人的想法，现在由什么控制？社交媒体的算法。说真的，我跟一个一起工作的 23 岁朋友聊天，我们在谈政治，谈昨天投了谁、怎么投的、为什么。我说：那你的朋友呢，其他那些 23、24 岁的？他说，他的朋友住在得州，甚至不知道肯·帕克斯顿是谁、詹姆斯·塔拉里科是谁。这在我脑子里简直是疯了，在对方脑子里也是疯了。
马克：但这恰好印证了一件事：你在算法里找什么，你就会得到更多什么。如果你真的有最好的 AI，你不只应该能逆向工程那些算法，还应该能搭出一整套营销计划——你可是逢人就说你能通过你的机器人做营销计划——然后真的从那里开始营销。
马克：那些平台根本不在乎。它喂给你什么，就是在一些极小的约束里喂什么。所以每个人看世界的方式都不一样。「多买点广告、把我们的橄榄球赛、篮球赛搞烂，就没事了」的日子——尤其对年轻人来说——已经过去了。也许老年人投票更多，也许这就是原因，但当你想改变人们对 AI 的心和脑时，那没用。讽刺的是，毁掉一切的正是算法背后的 AI。但只要 230 条款还在，我们就是这样。除非我们采取澳大利亚那种做法、或者某个州对 16 岁以下的做法。
马克：所以我具体跟他们说的是：你得用你的 AI 去切分一切，找出最好的方式去组合营销、推广，以及你想做的其他一切。就像俄罗斯人那样做。这无所谓，对吧？因为对你来说，赌注就是这个。但人们……对数据中心的讨厌，只是一个「理解不了 AI」的替代品。我完全不怪这些人。就像雇主在医疗福利上一向很蠢，很多社区在数据中心谈的那些交易上也很蠢，很多时候他们也栽在了那种合同恐怖主义上。
马克：但对我来说，要教育他们理解社交媒体，教育我们的议员、教育不管哪一位总统理解社交媒体，因为我不认为他们真正明白那种影响：我们不再读同一份报纸、同一本杂志、看同一个网站、看同一档新闻节目。我们每个人都有自己独一无二的 TikTok 信息流。你的流和我的不一样。要了解你的孩子，最好的办法就是看他们的社交媒体流。我 17 岁的儿子，就是篮球、篮球、篮球；现在开始冒出一点政治，然后就是辣妹、辣妹、辣妹，篮球、篮球，车、车、车。我说行，典型的 17 岁男生，对吧？但在那些大前沿模型彻底明白、必须想办法成为每个人信息流的一部分之前，它们发出的那些立场文件都是没用的。
朱莉：对，马克，我们同意你说的：这是活着、当创业者最好的时候。很多历史上无解的事情，突然之间都可以动手了。有没有哪个领域——你见过很多创业者，也看到世界各地的人在各种领域里做东西——你会想「为什么没人在这里做」？你认为对创业者来说，哪里还是空白？全部。
马克：说真的，我去跟孩子们讲话的时候，我总是告诉他们：未来会有两类公司，一类擅长 AI，一类已经倒闭了。如果你花时间去学它……而且人用 AI 也有两类：用 AI 去学任何东西的人，和用 AI 让自己不必学任何东西的人。如果你是前一种，而且你能看出哪些公司、哪些问题还没被 AI 解决，那就别害羞，直接跟你的 AI 说话。
马克：这话我不只对孩子说，也对 50 岁、60 岁、70 岁的创业者说。现在人们、创业者用 AI 最大的挑战，就是你跟你的 AI 说话时的舒适度——用说的还是打字，随便哪种——因为大家还是有很强的犹豫。就像当年第一批电子表格出来的时候，人们还留着他们的机械计算器，用来核对电子表格对不对。你确实得核对输出，但你有机会把 Grok 的输出丢进 ChatGPT——比如我过那些合同的时候，我先从一个开始，然后说：嘿，你的同行对这个合同这么说，你怎么看？花上几个小时。年轻人都是这么干的。
马克：所以你问我，有没有一件事是我真正相信的？是「一切」。一切都会变。这是我们见过的最伟大的一次过渡性技术，而我全都经历过——它把它们全比下去了。最难的部分，就是去做。这也是硅谷、湾区那些孩子有一点优势的地方：他们看着父母、朋友和那里的文化，都是 go、go、go、go、go。但我认为这个国家的其他地方、世界的其他地方，一旦有了那个信心水平，你就会开始看到我们想象不到的生意冒出来，因为我们现在还没看到。
马克：我们还没看到那种公司：这是什么？他们为什么做这个？那里的机会是什么？然后他们比我们先看懂了。有点像 Friendster——一开始，哇，那是什么？所以我认为，如果你在找什么，最该关注的是：什么都问。我一直在这么干：你觉得这个怎么样？你觉得这个怎么样？我还把手机并排放着，让它们的输出互相对话，我在旁边听。别害羞，在那些感觉很不舒服、很奇怪的地方用 AI，因为那种不舒服，很可能就是通往某种突破性、改变游戏的东西的路。
埃里克：这句话收尾太好了。马克，非常感谢你来上节目。
马克：很好玩。谢谢你们，谢谢朱莉，谢谢埃里克。
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References
- 1The a16z Show · Mark Cuban's Plan to Make Healthcare Affordable
a16z.simplecast.com
- 2a16z · Julie Yoo
a16z.com
- 3Wikipedia · Cost Plus Drugs
en.wikipedia.org
- 4Mark Cuban Cost Plus Drug Company · Our Mission
costplusdrugs.com
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