No Priors（Sarah Guo & Elad Gil）¶
- 背景: No Priors 播客双主播——Sarah Guo（Conviction 创始人）与 Elad Gil（创投人），访谈 AI 前沿的创始人与研究者，偏创投/战略视角。
- 频道: YouTube @NoPriorsPodcast
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立场与关注点¶
- 面向创业者/投资人，问题常落在"前沿竞争格局、护城河、路由/编排层的价值"等商业维度；Sarah Guo 称 Noam Brown 为"reasoning 教父之一"。
两人各自的立场（首次可分开记录：2026-08-06 双主播自谈）¶
本库此前的 No Priors 素材都是访谈，两位主播主要以提问者出现。2026-08-06 那期没有嘉宾，是本库第一次能把他们各自的判断分开记。
Elad Gil
- ⚠️ 万亿美元公司是"间断平衡"而非新常态：过去五年三家公司从近零到万亿（Anthropic、OpenAI、SpaceX）"在人类史上没有先例"，但"两三年、三五年内能做到 500 亿–1000 亿美元收入的公司？我能想到也许有一个，不是好几个"。他的核心区分是——"我不是在质疑这些市场的规模，我质疑的是你能多快到那里。人们正在把这两件事搞混。"
- 卖公司的框架（本库此前没有这条线）：极少数公司永不该卖；大多数公司在任何时代都至少该考虑；通常存在一个 12–18 个月的时间最大化窗口；卫生做法是每年一次预先排好的董事会专议退出（他归给 Ben Horowitz）。他对二次流通评价负面——"解决了短期需求，但不创造解法"，论据是 2020–2021 那批创始人"被锁在里面五六年，而整个 AI 变化正好发生在那期间"。落点是时间才是真正的机会成本。
- ⚠️ "投出去的 token 的回报率"（return on invested tokens）：他把 token 预算提成企业内部的资源分配指标，并由此论证 "SaaS 之死被高估了一点"——"你为什么要把 token 花在一堆你每年其实没付多少钱的 SaaS 上？"企业采用的三阶段是：都去用 → 衡量支出并转开源 → 谁该拿到超额 token 预算。
- 算力把研究员变成幂律："任何一个地方大概有几十个研究员驱动了约 80% 的成果"；有些实验室已放慢招聘，因为"成本不是研究员，是与这个人绑定的算力"。同一约束还推出被强制的寡头市场（算力给每个实验室的进步速率设了天花板）。
- 监管立场（本库中他最完整的一次表述）：以 Janssen 的保罗·扬森为据讲监管俘获 + 只看风险不看收益；核能数字（法国 70%、美国 18% 且 40 年未建反应堆、日本 25%，⚠️ 未给来源）；一条本库此前没有的推论是——外部约束住、内部沿指数推进，一年抵三四年，就等于内部领先一年。结论："技术之所以成功得这么快，正是因为它一直被轻度监管。"
- 加州：财富税法案"写法相当宽泛，未来年份可下调门槛"；预测 2028 年会有越来越多关于退出税的讨论；"我认为写这部法案的人希望这场出逃发生"。
- ⚠️ 一条跨期连续的观察：他在 Netic 那期（2026-07-31） 抛出过"现在的创始人几乎有点太担心实验室了"，本期把它展开成完整判断——"你看到一种向硬件公司的逃逸：'实验室永远不会做这个硬件的事，所以我们做那个'"，还有 American Dynamism、AI 的小众应用、"某个本该由推理云提供的东西"。他明确限定范围："它是一条趋势线，而且是在最新的那批里；我不担心中位数创始人，我担心的是最好的那批创始人在做什么。" Sarah 部分不同意（"我们组合里有公司在冲着相当核心的前提去"），但给了同向的另一表述："我现在更常感到失望的是创始人没有他们本可以有的野心。"
Sarah Guo
- ⚠️ 对 RSI 时间表最锋利的一条证伪框架："一群非常聪明、甚至非常有自知之明的研究科学家，在过去五年里每隔 18 个月都觉得递归自我改进或 ASI 还有 18 个月。所以它作为预测器有多好？不清楚。" 她接受"模型能改进自己的训练"这个方向（"顶尖科学家相信它，而且它是代码和数学上已见之事的延伸"），只不打时间表；并认为真正的限制器更可能是物理算力可获取性，而非算法可能性。
- 她与 Elad 在市场规模上的反向压力："我更常碰到的是一种想象力的失败"——投资人"在智识上承认了 AI 公司在交付服务的价值，但行动并不像真的相信它"，看 Harvey/Abridge 还在按席位、按人头算 TAM，而不问"如果能按结果收费会怎样"。"重新思考市场规模，仍然是一项被严重低估的投资人技能。"
- 卖不卖的判据（与 Elad 的窗口论互补）："随着成本下降、能力上升，你在捕获价值吗？如果你站在这场长期变化的错误一侧而且到不了另一侧，那你确实应该卖。" ⚠️ 她点名"我们在 Cursor 的朋友们"作为"这是不是一个价值最大化时点"的例子。
- ⚠️ 与 Elad 在融资环境上的直接分歧：Elad 认为资本返还会让融资更容易；她认为"私募市场不必在很长一段时间里是理性的或正确的"，"对自己融资能力保持精明，等价于避免被追加保证金"。两人在"资本流向被感知到的规模"上收敛。
- 对"18 个月"信念的定性："我觉得这挺悲剧的。" 她认为它"在心理上最接近人们以为自己要死了"，规范性建议是"如果人们表现得像自己还有未来，那其实是一个稳定得多、也满足得多的状态"。给没拿到超额 token 配额的研究员的建议是去供应链瓶颈、生物学的跨领域扩散——"那比担心数学的衰落、然后去度假直到世界终结要令人兴奋得多。"
- 架构判断："无论底层架构是什么，作为一个行业我们都会把所有可获得的算力和电力消费掉"；新架构不会改变行业方向，"不管那是什么，它会被复制，然后各实验室去做它，再把全部算力压上去"。
- ⚠️ "机器超人之后人类活动会怎样"——她把这个问题做成了一期的主线（Chess.com 那期，2026-08-13，她独立主持）。提问框架是"国际象棋大概是我们跑得最久的实验……因为 Deep Blue 是 30 年前的事了"，并直指当年"象棋完了"的预测。她在片尾给出的综合是本库这条线上目前最强的一般性表述："即便机器能超过他们，人们仍然想获得人类技能；即便机器能做得好得多，人们仍然欣赏卓越的人类技艺"，落到"'因为技术本身，人类技能在超人 AI 的世界里不再重要'这个想法，是胡说"。⚠️ 但被访者当场把它限定回了游戏领域（"也许你得把它限制在游戏这个范围内"）——本库标注这处主持人给强结论、嘉宾给弱结论的落差，不做合并。
- 同期她的另外两个提问值得记，因为它们都逼出了本库此前没有的东西：① "如果人人都有这种信息获取能力，为什么我们不是一样擅长下棋？"——带出"过程没有捷径，捷径在工具里"；② 把作弊问题重新表述成一个普适问题——"机器可以产生超人的产出，并且它可以冒充人类的表现"，这是本库第一次有人把 AI 检测问题接到一个已运行数十年的成熟治理体系上。
已收录访谈¶
| 日期 | 视频 | 嘉宾 |
|---|---|---|
| 2026-05-21 | Cerebras 630 亿 IPO、晶圆级芯片与快 AI | Andrew Feldman（Cerebras） |
| 2026-05-28 | 造 agent 去看管 agent | Maxim Bar Kogan（Onyx Security） |
| 2026-06-10 | 用 AI 建生物学世界模型（CZI Biohub） | Mark Zuckerberg、Priscilla Chan、Alex Reeves |
| 2026-06-18 | 重整半导体供应链、把 Intel 改造成 AI 公司 | Lip-Bu Tan（Intel） |
| 2026-06-26 | 超大规模 test-time compute 如何改变评估与安全 | Noam Brown（OpenAI） |
| 2026-07-23 | DoorDash 的自动配送体验：Agentic Commerce 与 Dot 机器人 | Andy Fang & Stanley Tang（DoorDash） |
| 2026-07-31 | Netic：给"让世界运转的生意"造自主企业 | Melisa Tokmak（Netic）（Elad Gil 主问） |
| 2026-08-06 | 追逐万亿美元公司、创始人野心、Token 预算与监管俘获 | 无嘉宾（双主播自谈） |
| 2026-08-13 | Chess.com 与"机器超越人类之后"：一个跑了 30 年的自然实验 | Erik Allebest（Chess.com）（Sarah Guo 独立主持） |
| 2026-09-03 | token 工厂之外的那些卡车、供应链还要紧三到五年 | Rene Haas（Arm CEO / SoftBank Group International；双主持） |
| 2026-09-10 | 给 AI 开银行账户：agentic finance、x402 与公司内部的"brain" | Brian Armstrong（Coinbase CEO / New Limit；Elad Gil 独立主持） |
| 2026-09-18 | 扩散模型为什么会赢下推理 | Stefano Ermon（Inception CEO / 斯坦福；Sarah Guo 独立主持） |
| 2026-09-24 | 买下在位者再"重新创办"它 | Michael Lee（Sequence Holdings CEO；Sarah Guo 独立主持）⚠️ 她的 Conviction 是该公司首轮投资方 |
| 2026-10-02 | 带宽的 scaling law：flops 涨百万倍，内存带宽只涨 40 倍 | Walter Goodwin（Fractile 创始人兼 CEO；Sarah Guo 独立主持） |
| 2026-10-09 | Beam 的训练账本、RL 的 flops 超过预训练，以及"开放即安全" | Misha Laskin（Reflection AI 联创兼 CEO；双主持）⚠️ 刚发布首个开放权重模型，数字全部自述 |
| 2026-10-15 | "安全支出应该大幅超过软件支出"：药物发现的物理学变了没有、数学跑得快到底靠什么 | Greg Brockman（OpenAI 联创兼总裁；双主持）⚠️ 当事方叙述，全部数字自述未核实 |
| 2026-10-29 | 边界就是产品、权限会越收越紧、"我们从没建过定制功能" | Jake Stauch（Serval 联创兼 CEO） |
| 2026-11-05 | 用加密货币的分散持有对照 AI 的集中持有、一条 IPO 市值算术，以及"数学发现被关在数据中心里"那条批评 | Vlad Tenev（Robinhood 联创兼 CEO / Harmonic 联创；Sarah Guo 独立主持）⚠️⚠️ 六条自家产品线，全部数字自述、转录稿全程无利益披露 |
⚠️ 2026-09-24 那期是本页利益相关最重的一次，而且是本库收录的最重的一次。在 Netic 那期 Elad Gil 只是自陈是被访公司的投资人；而在这一期，Sarah Guo 自述 Conviction 写了 Sequence 的第一笔投资（[00:13:06]）、并说 ⚠️ "我希望能持有 Sequence 的股权一辈子"（[00:27:11]）。
⚠️ 本库因此不把那期当中立访谈，而是记为"投资人访谈自己的被投"。值得注意的是她并没有只捧场——她在同一期里报出了自己当初的两处疑虑：听到"要去买一家银行"时"可能表现出了些轻微的惊恐"并提醒"银行传统上不是受欢迎的私募股权板块是有原因的"（[00:13:06]）；以及 ⚠️ "我当初对 roll-up 这个想法是将信将疑的"，并把难点拆成技术 / 变革管理 / 实际运营公司 / 承保 / 做交易五块，判断是"这确实是巨大生意改变并赢下行业的方式，但它比人们想的难得多，而且在规模上更好做"（[00:30:13]）。本库把这两处记为该期里仅有的对冲。
⚠️ 一处需要标注的利益相关¶
Elad Gil 在 Netic 那期 自陈是被访公司的投资人（[00:06:12]），并在同一期自述"四年前我在投 Harvey、Perplexity，稍晚是 Decagon 和 Abridge"（[00:15:16]）。本库此前收录的多期 No Priors 也存在类似情形（Sarah Guo 的 Conviction、Elad 的个人投资组合），读者应把这一层作为解读的一部分。
另记一处两位主播的方法论分歧（[00:20:22]）：Elad 说他过去在招聘中问过"你这辈子做过的最难的事是什么"，因为回答太差而不再问了；Tokmak 说她拿到的答案很好、只是非常不同。同一道面试题在两个人手上效果相反，本库不裁决。