7月1日的《Uncapped with Jack Altman》的播客，硅谷投资人Vinod Khosla对Jack Altman（他是OpenAI CEO 山姆·奥特曼的弟弟）比较系统的分享了他对未来15-20年技术变革的深度预测。

 

作为Sun Microsystems联合创始人、Kleiner Perkins前合伙人，以及现任Khosla Ventures创始人，Khosla在40年的技术投资生涯中经历了从个人计算机到互联网再到AI的每一次重大技术浪潮。他曾成功投资OpenAI、Stripe、DoorDash等明星公司，并在1996年主导了对抗思科路由器霸权的Juniper Networks投资，获得了2500倍的惊人回报。

作为第一个向OpenAI进行风险投资的投资人（也是一个鹰派），Khosla在2019年向该公司投资了5000万美元，这笔投资如今价值超过40亿美元，成为其投资生涯中最具传奇色彩的案例之一。在这次深度访谈中，他预测人工智能将在未来15年内重塑几乎所有行业，到2040年将迎来一个"工作不再为生存而必须"的富足时代。

Khosla的投资范围远不只是AI模型，他还投资了核聚变技术先驱Commonwealth Fusion Systems，预测聚变能源将在5年内成为现实，并还在机器人技术、超热地热能、自动驾驶公共交通等领域布局了大量前瞻性投资。这些看似分散的投资背后，实际上勾勒出了一幅完整的技术图谱：一个由AI、机器人、清洁能源共同驱动的后稀缺社会。

一、史无前例的变革周期：AI重新定义几乎所有工作

Jack Altman开场便询问为什么Khosla认为当前的世界"特别疯狂"，这为整场对话奠定了基调。作为一位经历了40年风险投资生涯的资深人士，Khosla对技术周期有着独特的历史洞察。

 

Khosla毫不掩饰他对当前技术变革规模的震撼。"我做了40年风险投资，经历了每一个大型创新周期，但从未见过像这样的周期"，他这样形容当前的时代。为了让人们理解这种变革的幅度，他提供了一个时间维度的对比："几乎每一份工作都在被重新发明，每一样物质产品都在以AI为驱动力被重新发明。如果要找到类似的变革速度，我们得回溯到至少50年前，也许是1960年代。"

这种历史类比并非夸张。Khosla指出，在未来5年内，AI将能够完成80%的经济价值工作的80%，这个预测的含义是深远的。他特别提到，除了心脏手术和脑部手术等极少数例外，绝大多数职业都将受到根本性冲击。这不仅仅是效率的提升，而是工作本质的重新定义。

Khosla将当前的变革与互联网时代进行了对比，认为现在的情况"几乎难以想象"。他回忆起网景（Netscape）和TCP/IP协议刚刚出现的年代，那时人们已经觉得变化很大，但与当前AI驱动的变革相比，那只是小巫见大巫。"无论你看向哪里，一切都在以某种根本性的方式被重新发明，通常使用AI的创新和能力，但也有其他几个方向，比如生物学领域的发展、聚变和其他领域的进展。"

这种全方位的重新发明意味着什么？Khosla认为，这将导致一个投资、公司创建和新想法尝试的狂热节奏。创业者们不再是在现有框架内进行微创新，而是在重新想象整个行业的基础假设。从医疗保健到金融服务，从制造业到娱乐业，没有任何领域能够置身事外。

这种变革的速度之快，甚至让Khosla这样的技术老兵都感到惊讶。他强调，这种变化的复合效应将在2030年前后达到一个临界点，届时社会的组织方式将面临根本性的重构。这不是渐进式的演变，而是革命性的断裂。

二、两个阶段的未来：生产力增长与富足时代的到来

面对主持人关于如何平衡当前狂热与潜在大规模失业风险的询问，Khosla展现了他对未来发展阶段的清晰规划。他将即将到来的变革分为两个截然不同的阶段，每个阶段都有其独特的特征和挑战。

第一阶段（2025-2030年）：生产力大幅提升期

Khosla认为，接下来的5年将主要表现为经济学家所说的生产力改善。这个阶段的特征是GDP加速增长，各种生产力指标显著上升。但更重要的是，这将是一个所有专业人士都获得"实习生"的时代。

"几乎每个专业人士都将开始获得为他们工作的实习生"，Khosla生动地描述了这个阶段。他以医生为例："每位执业医师都将获得五名新鲜的医学博士，就像他们刚从斯坦福医学院毕业一样，为他们工作。这将提高医生的生产力，也许能为患者提供更高水平的服务。"

这种模式不仅限于医疗行业。无论你是结构工程师还是销售人员，都将有训练有素的"实习生"为你工作，这些AI助手表现良好，行为得体。但Khosla警告说，这种安排有着更深层的含义："在某个时点，这些实习生会成长起来，他们将拥有比医生更多的专业知识，那时就很难让时钟倒转了。"

第二阶段（2030-2040年）：富足时代的革命性转变

如果说第一阶段是渐进式的提升，那么第二阶段则是革命性的跃迁。从2030年开始，变化将变得如此颠覆性，以至于很难想象社会将如何重新组织。Khosla预测，到2040年及以后，人类将进入一个"富足规模大到人们很难想象"的时代。

这个阶段最核心的特征是工作性质的根本转变。"工作的需要将消失"，Khosla如此断言。"人们会因为想要做某些事情而工作，而不是因为需要工作来支付房贷。"这不是简单的经济理论，而是基于技术能力达到临界点后的必然结果。

Khosla承认，这种转变的具体实现方式将因国家和地区而异。"不同的政府将在允许这种变化发生或不允许其发生方面扮演不同的角色"，他指出。一些地区可能会看到相对平滑的过渡，而另一些地区可能会经历更加剧烈的社会动荡。

关键在于，到那时人类将拥有足够的生产力和足够的商品和服务产出，可以广泛分享。这不是乌托邦式的幻想，而是基于技术发展轨迹的理性预测。Khosla特别强调，这种富足不仅仅是物质层面的，更是选择自由的扩大。

这样的转变必然要求社会契约的重新设计。当被问及是否需要改变社会契约时，Khosla给出了肯定的回答。他认为，从2030年开始的变化将如此颠覆性，以至于现有的社会组织方式将不再适用。这可能包括重新思考工作、收入分配、社会保障，以及人们如何找到生活的意义和目标。

三、企业世界的大洗牌：财富500强公司的加速消亡

对于这场技术革命对企业界的冲击，Khosla的预测可谓石破天惊。他认为，到2040年，几乎没有任何一家财富500强公司应该以现在的方式运营，并进一步预测"2030年代将见证财富500强公司消亡速度的大幅加速"。

这个预测的背后是对技术变革根本性的深刻理解。Khosla解释说，虽然财富500强公司的更替本来就相当频繁，但在即将到来的十年里，这种更替将达到前所未有的速度。原因很简单：现有的商业模式将在AI和其他新兴技术的冲击下变得过时。

Khosla以医疗保健行业为例，生动地说明了这种变革的深度。当他向医疗保健公司的董事会们提出一个假设问题时，往往能够震撼整个会议室："如果所有医疗专业知识都是免费的，你拥有无限数量的初级保健医生、肿瘤学家、胃肠病学家、心理健康治疗师，你能想到的任何专科医生都有，你会如何重新设计医疗保健系统？"

这个问题的答案是显而易见的：整个医疗保健系统都需要从根本上重新设计。但Khosla敏锐地指出，这种转变不会来自现有公司，几乎肯定会有新的公司重新发明这个领域。现有的医疗保健巨头们受限于既得利益、监管约束，以及传统思维模式，很难进行如此根本性的创新。

当然，这种变革不会一帆风顺。Khosla承认存在监管问题，美国医学会等传统权威机构"不喜欢这个想法"。但他也看到了变革的可能路径。他特别提到了医疗保健系统中的一个小但重要的部分——按人头付费的系统或医疗保险优势计划，在这种支付模式下，医疗机构得到固定金额来照顾患者。

在这种模式下，AI降低成本的能力将得到充分发挥，因为医疗机构不再依赖于增加服务来增加收入。对于传统的医院系统来说，降低成本意味着减少收入，但对于按人头付费的系统来说，降低成本就是降低成本。这种不同的激励结构将推动这些机构更快地采用AI技术。

Khosla描述了一个渐进但不可逆转的变革过程。在接下来的五年里，他预计每个专业人士都将获得AI"实习生"的帮助。这些AI助手最初会增加专业人士的生产力，提供更高水平的服务。但随着时间推移，这些"实习生"将变得越来越强大，最终超越他们的人类"导师"。

这种演进的速度将因行业而异。在一些监管严格的领域，变化可能会较慢，但在竞争激烈的市场中，变化将非常迅速。Khosla提到了去年美国演员工会的例子，认为签署了传统合同的人"将会倒闭"，但这种变化在传统体系之外会进展得更慢。

与此同时，内容创作行业已经开始展现这种变革的威力。人们现在可以用10万美元的预算制作电影，而不是1亿美元。这种成本结构的根本性改变意味着整个行业的游戏规则都在改写。

四、人类角色的重新定义：从生存劳动到自主选择

关于人类在AI和机器人时代的角色问题，Khosla的回答既现实又富有人文关怀。他首先描绘了一个令人震撼的未来场景：到2040年代，将有10亿台双足机器人，它们完成的工作将超过今天人类所做的劳动。

这些机器人不仅在数量上压倒性地超越人类劳动力，在能力上也将全面领先。"它们会更聪明，不会睡觉，永远不会抱怨"，Khosla描述道。更令人震撼的是，他预测这些机器人将具备通用智能："你不会有愚蠢的概念，比如分什么初级保健医生和肿瘤专家，对吧？同一个打扫你房子的机器人也是你的医生。"

这种超级智能的概念彻底打破了我们对专业化分工的传统认知。在这个未来中，一个机器人可以既是清洁工，又是医生，还是工程师，因为它拥有接近无限的知识存储和处理能力。

面对这样的技术前景，Khosla对"工作"这个概念进行了深刻的重新思考。他指出，今天这个星球上的大多数工作实际上并不是真正的工作，而是"奴役"。

他举了两个具体例子来说明这一点："如果你是一个农场工人，每天工作8小时采摘蔬菜，持续40年，或者你是通用汽车装配线上的工人，每天8小时在汽车上安装轮胎，持续40年，这些都不是工作，它们是奴役，因为你必须这样做才能生存。"

Khosla认为，如果我们能够把这些人的生活和时间还给他们，那将是一件多么美好的事情。这不是在贬低这些劳动的价值，而是在质疑为什么人类应该被迫从事这些重复性、机械性的工作来维持生存。

但这并不意味着人类将变得无所事事。Khosla对人类天性有着深刻的理解："人类还是人类。他们仍然会竞争。我们热爱体育运动，我们热爱娱乐，我们热爱在某些方面表现出色。"

他特别提到，即使是一个平庸的艺术家也会因为自己的绘画而感到快乐，"不是因为纽约拍卖行、艺术拍卖行能够认可它"。这种内在的驱动力和创造欲望是人类的本质特征，不会因为技术的发展而消失。

在这个富足的时代，人们将有更多时间投入到真正重要的事情上。"我喜欢人们有更多时间交谈、关心他们的孩子"，Khosla说道。"实际上，不会因为孩子与工作要求或职业要求冲突而感到沮丧，更多地与他们的长辈、父母一起工作。"

对于这种未来的实现可能性，Khosla表现出了极高的信心。当被问及信心水平时，他回答说："高（区间），80%。（甚至）更高。我对这个世界的发生有非常高的信心。"

更具体地说，他认为有超过50%的可能性这种变化会在2050年前发生。而对于更长期的时间框架，他的信心接近100%："毫无疑问，我会震惊如果这在2060年前还没有发生，我们生活在一个富足的世界里。"

在这个世界里，没有人需要证明他们能买得起比别人更贵的汽车，虽然人类对竞争的渴望可能仍然存在，包括自我意识层面的竞争，但根本性的东西将发生改变。

五、AI反乌托邦的现实风险：权力斗争与技术军备竞赛

尽管Khosla对AI带来的富足未来充满信心，但他绝不是一个盲目乐观的技术乌托邦主义者。在谈到AI可能带来的风险时，他展现了一个资深战略家的深刻洞察。

Khosla明确指出，反乌托邦场景将是社会选择的结果，而乌托邦式的富足世界将无论如何都会发生，只是时间问题。这个判断基于他对技术发展规律的深刻理解：技术进步的趋势是不可阻挡的，但如何运用这些技术则是人类社会的选择。

他以去年的美国演员工会为例来说明这种"选择性反乌托邦"。演员工会的协议实际上将传统制片厂束缚在一个效率低下的模式中，使它们在内容生成方面的效率比新兴竞争者低一个数量级。与此同时，Khosla的投资组合中有一家AI视频制作公司，可以让用户指定照明角度、摄像机平移和缩放等细节，"你不仅仅是生成视频，你可以指定具体的技术参数"。

这种技术能力的差异将造成明显的分化效应。"那些采用传统方式的人将表现不佳"，Khosla断言。虽然目前还无法制作完整的电影，但"这只是时间问题"。今天，几乎所有的商业广告都可以用AI完成。

他提到了可口可乐在去年圣诞节的案例，该公司因使用AI制作广告而受到一些批评。人们对广告进行了挑剔的分析，但"大多数人并不知道这是用AI制作的"，广告效果很好。Khosla对此表示赞赏："我很高兴他们这样做了，这打破了僵局。"

但Khosla真正担心的威胁来自地缘政治层面。当被问及是否担心AI接管并杀死所有人类时，他的回答体现了一个经验丰富的战略思考者的优先级排序："我不会说我不担心这个问题，我确实担心。但我把它看作是人类面临的一系列风险的一部分。"

Khosla理解，AI竞争的核心不仅仅是技术能力，更是文化和价值观的影响力。马克·安德森在播客中提出的观点得到了他的认同：大量的文化和内容生产将体现在AI的编程方式中。

六、OpenAI投资回顾：从数据驱动到信念飞跃的投资传奇

作为OpenAI的第一个风险投资人，Khosla对这笔投资的回顾提供了宝贵的决策思维洞察。这不仅仅是一个成功投资案例的复盘，更是展现了如何在高度不确定性中做出重大决策的思维框架。

首先，Khosla披露了这笔投资的历史性规模："这是一笔非常大的投资，是我40年风险投资生涯中任何初始投资的两倍多"。这个细节本身就说明了投资的重要性——对于一个经验丰富的投资者来说，如此大幅度地偏离历史投资规模意味着极强的信念。

为了解释这种投资逻辑，Khosla回顾了另一个经典案例——1996年对Juniper Networks的投资。这个案例完美诠释了他"跟随数据而非群体本能"的投资哲学。

当时的背景是，整个业界都认为互联网将采用ATM（异步传输模式）协议，而不是TCP/IP。"每一家大公司都放弃了公共互联网的TCP/IP，只准备使用ATM，因为电信公司指定了ATM。"Khosla与几乎每家电信公司的高级管理层交谈，"每一个人都告诉我他们不会使用TCP/IP"。

甚至思科的CTO也说，他们"没有计划在155兆比特以上使用TCP/IP"——这个速度远低于Khosla家庭服务的速度。但Khosla关注的是数据趋势，而不是专家意见："但我看了数据，TCP/IP使用量一直在攀升，我说这将扩展，而该领域的每个专家都是错误的。"

数据显示TCP/IP呈指数增长，而他们正处于"接近膝盖曲线的位置"。这种对指数趋势的识别最终带来了巨大回报："我们在300万美元的投资上赚了70亿美元"，这是风险投资历史上极少数能够获得十亿美元级别回报的投资之一。

Khosla对AI的投资并非一时冲动，而是基于长达二十年的持续思考。早在2000年，他就在《纽约时报》的采访中表示，"AI将让我们重新定义作为人类意味着什么"，这正是他现在谈论的乌托邦式未来。

2012年，他写了两篇博客文章，一篇叫做"我们需要医生吗"，前提是AI将完成我们需要的所有医疗专业知识；另一篇叫做"我们需要老师吗"，认为所有辅导都将由AI完成。这些预测发表在变压器模型突破之前很久。

是什么让Khosla在2012年就有如此信心？他的答案揭示了一个重要的投资洞察："我看到的是最好的人才都在进入AI领域"。无论是MIT、斯坦福、加州理工，还是多伦多大学这样的AI重镇，最优秀的人才都想从事AI工作。

2016年，他在国家经济研究局发表演讲时，第一张幻灯片显示了美国按人数排名的前20个职业，他表示"我看不出其中哪些不能被取代"。虽然当时AI还会犯一些愚蠢的错误，比如问83岁男性是否怀孕，但Khosla关注的是进步速度和人才流入速度。

到2018年，当埃隆·马斯克退出对OpenAI的资金承诺后，Sam Altman联系了Khosla。Khosla的评估框架非常清晰："我们有合适的团队"。他当时认为只有两个其他团队有能力：一个在谷歌内部，进展缓慢；另一个在百度，通过在谷歌附近设立办公室来挖角谷歌的专业人才。

作为对华鹰派，Khosla认为"OpenAI需要作为AI进步的独立载体而存在"，而且Sam在领导这个团队。当Sam打电话给他时，"这几乎是不需要思考的决定"，因为他已经为这个决定准备了多年。

有趣的是，Khosla承认他"无法预测何时会有突破"。事实上，他无法预测变压器模型会产生如此大的影响，"实际上，变压器并不是OpenAI当时正在研究的技术"。

他的投资逻辑更多基于团队和进步速度，而不是特定技术路径："这更像是人才和进步速度"。他向Sam提出了一个"乐高积木模型"：拥有的不同类型乐高积木越多，可以探索的组合可能性就越多。

最终，这笔投资体现了Khosla的核心投资哲学："有些事情对社会来说太重要了，不能不尝试"。他告诉合作伙伴，"我不知道这是会在3年还是10年内发生，但IRR会解决的。这太重要了，不能不尝试"，这是他常用的短语。

同期，他们也投资了Commonwealth Fusion Systems，同样基于这种哲学。"社会中有些事情太重要了，不能不尝试，我宁愿尝试失败，也不愿意不尝试就失败。大多数人大多数时候只是不尝试就失败了。"

这种组合因素——相信AI会产生巨大影响、一旦实现就会有巨大回报——最终说服了他做出这个历史性的投资决定。

七、机器人革命的临界点：ChatGPT时刻即将到来

继AI之后，Khosla认为下一个重大技术突破将出现在机器人领域。他预测机器人将迎来类似ChatGPT的突破时刻，时间窗口在未来2-3年内。

与当前需要精确编程的机器人不同，Khosla描绘的未来机器人具有学习能力，而不需要为特定任务进行编程。"它学习，它不是为了做任务而被编程的。"这种能力上的根本差异将开启机器人应用的新纪元。

他特别强调了人形机器人的重要性："世界是围绕人形形态因子组织的。"这个观察虽然简单，但却至关重要。人形是唯一足够常见的形态因子，能够达到足够高的制造量来降低成本。

Khosla预测，到2030年代，几乎每个人都会在家里拥有一个人形机器人。但这种普及将是渐进的，可能从狭窄的应用开始，比如为你做饭。"它可以切蔬菜、烹饪食物、清洗餐具，但停留在厨房环境中。"

成本方面的预测也很具体：如果你的普锐斯每月花费300-400美元，机器人的成本也将是每月300-400美元。对于收入超过一定水平的人来说，这不会是问题，"他们已经有人帮忙了，所以这只是帮助的替代"。

Khosla认为，这就是家庭机器人起步的方式，但工厂和农场是更大规模的应用领域，特别是农场工人，这是一个"基本上没有得到解决的大规模领域"。

当被问及人形智能机器人的主要限制因素时，Khosla明确回答："是智能"。他指出，从中国已经看到了许多令人印象深刻的硬件形态因子。"如果你看到它们拳击或跑步比赛，相当酷，但它们不是学习机器人。你改变环境，它们就表现不佳。"

关键的突破将是能够学习和适应并且不需要为任务编程的智能。"如果你让一个人走进这里说'清理一下'，他们会知道该做什么。机器人需要能够做到这一点。"

面对为什么苹果这样的大型硬件公司没有推出此类产品原型的疑问，Khosla分享了他40年创新观察的核心洞察："我想不出很多大型创新来自于已经很大或已经在这个业务中的人的例子"。

他列举了一系列例子来证明这一点：

• 零售业：亚马逊挑战沃尔玛，没人想到能与沃尔玛竞争
• 媒体业：不是NBC或CBS，而是Netflix、Twitter、YouTube、Facebook这些小公司
• 出租车业：Uber不是来自赫兹或安飞士
• 酒店业：Airbnb不是来自希尔顿或凯悦，"他们现在的房间数量超过了希尔顿和凯悦"
• 航天业：SpaceX和Rocket Lab，而不是波音和洛克希德
  

甚至在他自己的历史中，当他在Kleiner Perkins时，Genentech是由一个associate创立的，当时没有人相信生物技术是一个领域，没有一家制药公司在做这件事。

Khosla强调，创始人驱动的公司有尝试疯狂事情的许可。即使是苹果，也是在史蒂夫·乔布斯在场时才推出了iPhone。回到2007年的新闻报道，"每个人都说600或700美元的手机没有键盘拨号，这是多么愚蠢的想法"。

如果不是拉里和谢尔盖说'我们要在谷歌做自动驾驶'，自动驾驶可能还要15年才能实现。或者埃隆说"我要做电动汽车"。

因此，在人形机器人方面，特斯拉确实是一个很好的候选者，因为它是创始人驱动的，埃隆正在关注它。但Khosla对初创企业生态系统中具有非常创新想法的创始人们也充满信心。

这种创新模式的一致性——几乎所有重大创新都来自外部挑战者而非行业内部——为理解未来机器人革命的可能路径提供了重要线索。

八、能源革命的双轨战略：聚变与超热地热能的突破

在能源领域，Khosla展现了他标志性的多元化创新投资策略，同时押注聚变能源和超热地热能两条技术路线，这种组合体现了他对"太重要而不能不尝试"项目的深刻理解。

聚变技术有多种方法，Khosla不仅投资了Commonwealth Fusion Systems，也看好其他公司如Helion的项目。虽然他不了解每个项目的技术细节，但他很高兴看到多样化的技术路线得到尝试。

聚变的吸引力显而易见：一旦技术成熟，将提供清洁、安全、几乎无限的能源。但Khosla同时投资另一条相对较少人关注但同样有前景的路线。

Khosla对超热地热能的投资逻辑展现了他独特的第一性原理思维。传统地热能"完全是不经济的业务"，人们购买地热电力是因为它是绿色的，而不是因为它便宜，而人们喜欢便宜的东西。

问题的根源在于，美国几乎所有地热资源的温度都在200-250度之间。但如果能够将温度提高到450度，就能从同一口井获得6-10倍的电力，具体倍数取决于条件。

这种改进的威力来自两个方面：卡诺效率提高，蒸汽的热含量也增加。"所以蒸汽的能量含量增加了，效率百分比也增加了，你得到了乘数效应。"技术细节虽然复杂，但结果简单明了：现在它比天然气更便宜。

更重要的是，没有人需要担心超热地热能是否环保，它就是便宜。这种经济驱动力比环保动机更强大，因为即使在特朗普时代，"他不关心相信气候变化，它仍然有效"，Khosla特别喜欢这种类型的项目。

那么为什么人们之前不尝试超热地热能？答案是"因为人们决定你不能在450度钻井，因为钻头会崩溃"。但Khosla采用了不同的方法："在450度钻井需要什么条件？"如果能解决这个问题，其他一切都会自动解决。

我们知道450度的温度存在，地球的大部分地区都有，只是深度问题。因此，他专注于解决这个钻井问题，并认为团队正在取得巨大进展。

超热地热能的潜力与聚变相当。在为美国西部大部分地区供电方面，我认为它和聚变一样强大。具体的例子令人印象深刻：在俄勒冈州的一个地点，一个位置可以产生7吉瓦的电力。他希望今年能够证明以与天然气竞争的成本实现全部7吉瓦发电。

虽然也在投资下一代太阳能技术——钙钛矿硅太阳能电池，但Khosla认为太阳能的影响没有那么大，因为太阳能发电已经非常经济，现在的问题是如何使用这些电力。

综合这些技术，Khosla相对乐观地认为可以在2050年前实现零排放。他认为大部分实现这一目标的技术将在2030年代初得到验证。

对于AI将消耗大量电力的担忧，Khosla提供了时间线视角：如果聚变技术发展顺利，2030年代初期就会有第一批发电厂，这个电力曲线的增长正好能够赶上需求。"因此，在现在到2035年之间会有一个时期，这些技术还没有扩展，但在那之后，电力将变得便宜和充足，零排放，零资源消耗。"

Khosla的方法不是简单地关闭排放源，而是创造性地解决问题。以水泥行业为例："我们今天生产的水泥不仅不像环保主义者说的那样关闭水泥厂，每次都有一个塞尔蒂诺的环保主义者一直试图关闭...我的方法很简单：它们在排放二氧化碳，让我们捕获二氧化碳并将其转化为碳酸盐。我们从相同数量的开采石灰石中获得更多的水泥，成本更低"。

钢铁行业也是如此。这种方法的优势在于：不需要关心气候就能让它发挥作用。气候问题是一个非常可解决的问题，即使没有AI，而AI只会加速气候问题的解决。

九、颠覆性交通系统：自动驾驶时代的公共交通重新想象

除了能源革命，Khosla还在重新想象城市交通的未来。他的公共交通创新项目体现了从第一性原理思考复杂系统问题的经典案例。

Khosla相信到2050年可以在大多数城市替换大多数汽车，通过一种既不是自动驾驶也不是简单的无车化的解决方案，而是满足以下要求的公共交通系统：

• 总是比汽车便宜，也比今天的公共交通便宜
• 对交通机构来说，比今天的公共交通便宜，没有亏损
• 总是比公共交通快，因为它像Uber一样是招呼式的，不是预定的
• 完全个人化，2人和4人车辆，不是大型车辆
• 适合自行车道宽度
  

最后一个特点特别重要：它不仅适用于公共交通，还适用于聚变、OpenAI——我在大约2018年的同一时间框架内投资了所有这些项目。

在城市交通中，只有一个问题：在不重新规划街道宽度的情况下，能否将相同街道宽度的通行能力提高10倍？

Khosla设计的解决方案是在自行车道宽度内运行的自动驾驶公共交通系统。这样很容易插入城市中，比轻轨系统或汽车系统的容量高10倍。更重要的是，由于汽车是按需招呼的，就像Uber一样，它是真正的按需服务。

这个看似理想主义的项目已经在现实中得到验证。他们迄今为止投标的每一个项目，四个已经决定的项目，他们全部获胜，而且这家初创公司甚至没有被邀请投标任何这些项目，因为没有人知道他们。

最引人注目的例子是圣何塞项目：圣何塞邀请了32家公司为从机场到谷歌园区再到苹果园区建设交通系统投标。Khosla的公司通过公开投标渠道参与，直接获胜。

这些车辆的设计灵感来自迪士尼乐园："想想迪士尼世界，这是一辆小型窄车"，适合自行车道。更进一步，它也可以安装在自行车道上方。

关键的技术优势在于车辆间的协调："你可以协调，绝对可以。"这意味着车辆可以更紧密地行驶在一起，进一步提高道路利用效率。

如果建设高架基础设施，"它非常简单，你可以做预制件，你不必像波士顿隧道那样挖掘20年，你只需做预制件，就地安装"。

这种模块化的基础设施方法避免了传统大型交通项目的复杂性和长时间建设周期，使得快速部署成为可能。

这个项目完美体现了Khosla所说的从第一性原理思考和保持野心的重要性。传统的交通规划往往局限于现有的解决方案类别——要么是传统公共交通，要么是私人汽车，要么是现有的自动驾驶概念。

但通过问"给定街道宽度，如何将吞吐量增加10倍"这个根本问题，Khosla的团队找到了一个全新的解决方案类别，这个方案在技术上可行，在经济上有吸引力，在政治上可以接受。

这个项目的成功也证明了Khosla关于创新来自外部挑战者而非行业内部的观点。没有一家传统的交通公司或城市规划机构会提出如此根本性的重新思考，但一个从第一性原理出发的团队却能够获得主要城市项目的合同。

十、医疗系统的AI重构：从25%专业知识费用到接近零成本

在医疗健康领域，Khosla的预测最为激进，他认为这个占GDP四分之一的庞大行业将经历根本性的重构，其中医疗专业知识的成本将接近零。

Khosla指出，医疗支出中约25%是医疗专业知识，主要是医生的费用。"几乎可以肯定，这部分费用可以归零"。他的公司正在构建AI初级保健医生、AI物理治疗师、AI心理健康治疗师、AI肿瘤学家，几乎涵盖所有医疗专科。

当被问及"归零"的具体含义时，Khosla承认他不知道确切数字，"但总会有一些医生供AI学习"。然而，AI可以自我改进到远超人类医生的水平。

为了说明AI在医疗诊断方面的优势，Khosla分享了一项斯坦福的多中心研究结果，这些数据令人震撼：

最优秀的学术机构的医生在复杂AI诊断中准确率为73%。这意味着27%的患者得到了错误诊断——这不是感冒这样的小病，而是需要复杂诊断的严重疾病。

AI单独工作的准确率为88%。但更有趣的是，当AI协助医生时发生了什么：医生从73%提高到76%，但AI从88%降低到76%。

这个结果表明，在某些情况下，人类医生的参与实际上会降低AI的表现，这对传统的人机协作模式提出了根本性质疑。

Khosla描绘的未来图景是：地球上的每个人每月花费不到一美元就能获得免费的初级保健、免费的医生服务。最初称为初级保健，"但他们会做所有事情"——因为AI具备足够的胃肠病学知识来提供这些服务。

他儿子的公司Curai被称为"多专科初级保健"，因为AI知识涵盖多个专科领域。

当然，变革面临现实障碍：美国医学会不允许AI开处方。因此，目前的过渡方案是让人类医生批准AI的诊断、处方或检测建议。

如果人形机器人的预测实现，医疗服务将进一步扩展。机器人可能不会做手术，但可能会给你做体检或注射，观察你的步态并发现异常。

医疗支出的另外四分之一是制药。Khosla对AI在药物设计方面的应用非常乐观，无论是小分子还是生物制剂。但他认为主要挑战在于监管周期。

他们有一个独立项目，试图对大量人类遗传学和大量人体器官进行测试。"所以我们有一个努力在一周内完成10,000次测试，可能是1,000种不同的人类遗传学和每人10个器官，在一个无人接触的机器人中完成。"

这种方法可能取代人体试验，或者至少减少这些试验的规模和时间长度。关键是提高成功概率，因为目前100个候选药物中只有不到5个能获得FDA批准。

医疗支出的第三个四分之一是诊断影像。Khosla投资了MRI机器的自动驾驶技术："你不再需要MRI技术员，现在你需要技术员来运行MRI机器，但如果你有自动驾驶，你就不需要了"。

心脏MRI特别专业化，因为心脏在运动，你无法在心脏MRI技术员的地方配备工作人员。"我们将75分钟的检查变成20分钟，单按钮按下，你甚至可以远程完成"。

超声波也是如此，他们开发了超声波机器的自动驾驶技术。虽然超声波机器可能花费2.5万美元，但心脏MRI技术员每年花费15万美元。"所以为什么要关心机器？关键是人。如果你有自动驾驶，我们有一家公司，GE实际上从我们那里收购了"。

剩下的四分之一是住院护理，这也将得到改善。

Khosla预测，在未来5-10年内，生物干预将接近计算机编程的精确度，能够精确编程事物和设计分子。"我们正开始研究一次为一个患者做药物，因此药物只适用于一个患者的一种基因异常"。

还有更广泛的类别，如镰状细胞病的单次基因治疗，这种大规模问题的解决方案我认为将在未来10年内实现。

Khosla在2016年写了一篇名为"20%医生"的文章，预测基于症状的医学将消失，"你不会从症状中检测疾病，你会根据身体内部发生的事情检测疾病"。

几乎每种昂贵的疾病，无论是心脏病、阿尔茨海默病、帕金森病，我们都在努力在症状出现前10年发现。这种预防性方法将从根本上改变医疗保健的成本结构。

十一、投资哲学的核心：增加成功后果而非降低失败概率

Khosla的投资哲学体现了一种独特的风险思维方式，这种思维方式与传统的风险管理理念形成鲜明对比。他的核心理念是"增加成功后果而非降低失败概率"。

传统的投资和商业思维往往聚焦于降低风险以提高成功概率，但Khosla采取了完全相反的方法。"我做相反的事：从我想要高成功后果开始，我不关心失败的概率"。

这种思维差异的根源在于对创新本质的理解。在大公司环境中，"你不能承担失败，所以你从'我不能失败'开始，这意味着你不能承担大风险"。但这种思维模式本质上限制了创新的可能性。

科技行业的一个独特优势是对失败的宽容度。正如Khosla所说："我认为科技生态系统最好的事情之一是，你知道，我认为不是每个人都像你说的那样思考，但总的来说，在科技领域，你可以失败，这没关系。"

他以Jack Dorsey为例说明这一点："Jack Dorsey在纸面上很棒，但当我们在2010年投资Square时，情况是这样的：他刚刚被Twitter解雇，Twitter是一家小公司，刚刚被解雇，他有四家失败的初创公司"。

按照传统智慧，"不要支持他"。但Khosla看到的是潜力，而不是过往的失败记录。

这种风险哲学与从第一原理思考密切相关。"专家在预测未来方面很糟糕，他们会推断过去。企业家发明他们想要的未来"。这是对艾伦·凯名言的改编，但抓住了创新的本质。

Khosla认为，经验是一套偏见，防止你犯错误，这就是专家所做的，这就是为什么专家很少在他们的领域进行创新。即使是COVID疫苗也来自两家初创公司——Moderna和BioNTech，而不是制药巨头。

回顾他自己的第一家初创公司Sun Microsystems，Khosla说："我的第一家初创公司是要接管计算机业务，每个大公司都很愚蠢"。虽然这是"有点傲慢的观点"，但如果没有这种傲慢，"我们可能不会尝试我们尝试的东西"。

他认为傲慢是伟大企业家精神的重要组成部分，同时也要从第一原理思考。"只有我能做到"这种傲慢，虽然听起来自负，但实际上是推动重大创新的必要心理特征。

在评估创业者时，Khosla很少寻找该领域的深度专业知识。相反，他寻找的是"从第一原理思考和快速学习的人"。

在与Y Combinator合作伙伴讨论某家初创公司时，对他来说最重要的问题是"他们在过去3个月里改变计划了多少"。快速演进、快速思考、快速学习才是最重要的。

尽管已经70岁，Khosla仍然保持着旺盛的工作热情。当被问及保持活力的秘诀时，他的回答揭示了他投资哲学的深层动机。

"我内心驱动，我不在乎别人对我的看法"，Khosla在2015年斯坦福商学院的一次演讲中这样说道。"所以有时候感觉很讨厌，因为我会独立于别人的想法做我的事情。我这样做是因为这很有趣。"

Khosla认为，当他处于可以做任何想做的事情的位置时——无论是打高尔夫球（他不喜欢）还是航海——他主要被好奇心驱动。"对我来说，当我在一个可以做任何我想做的事情的位置时...我主要被好奇心驱动。"

"任何时候我能学到新东西，我都会参加会议。我很幸运人们愿意教我。但在未来，你不需要有人愿意教你，这会自然发生。"

这种学习的渴望涵盖了从生物学到AI算法，再到超音速飞行的各个领域。"我们也在做马赫5飞行，我们还没有谈论国防，我们在那里花费了很多时间。"

Khosla的动机体系与传统的财务回报导向形成鲜明对比。"对我来说，这是学习。对其他人来说，这将是制作他们能够相对于自己的标准制作的最好音乐，而不是...显然人们仍然想成为泰勒·斯威夫特。"

他告诉LP们一个可能让人震惊的观点："我可能是唯一一个愚蠢到告诉我的LP的人，如果我可以有更多的影响而更少的回报，我会每次都选择更多的影响。"当然，前提是"只要他们得到他们满意的最低回报"。

Khosla用"煽动变化"这个词来描述他最深层的动机。以聚变能源为例："聚变对我来说太重要了，不能不尝试。我想要聚变的影响。没有什么我能在赚钱方面做的事情会比说我在让聚变开始并希望实现方面发挥了微小作用更能影响我。"

即使Commonwealth Fusion Systems最终没有成功，他也感到满足，因为"几乎所有公司都得到了支持，对该领域的投资都得到了支持，因为人们看了Commonwealth Fusion"。

这种使命驱动的方法意味着工作和生活的界限变得模糊。"我仍然每周工作80小时，我希望25年后我仍在每周工作80小时，健康允许的话。"

但这不是传统意义上的"工作狂"，而是因为"除非是他们真正想做的事情，独立于谋生之外"，否则他不相信人们会每周工作40小时来寻找生活的意义。

十二、风险投资的重新定义：从投资者到"风险助手"

Khosla对风险投资行业本身也有着独特的理解，他从根本上重新定义了VC的角色和价值创造方式。

"我40年来从未称自己为投资者，总是说我是风险助手，帮助企业家做得更好，投资是副作用，这样我就可以继续做下去"。这不仅仅是语义上的区别，而是反映了根本不同的商业哲学。

如果查看他们的网站，自2004年成立公司以来，第一个标语就是"风险助手"。另一个自2004年以来一直保留在网站上的短语是："我更喜欢残酷的诚实而不是虚伪的礼貌"。

Khosla对行业内流行的"创始人友好"概念提出了尖锐批评。他认为这实际上对创始人是有害的，就像对5岁孩子说"做任何你想做的事情，我总是会说是"一样危险。

他用抚养自己孩子的经历来类比："当我的孩子们成长时，在5岁时，他们可以吃尽可能多的糖果和可乐，尽可能多的垃圾食品。我们总是把这些东西放在周围，他们不必问我们，但我们教他们如何衡量自己喝了多少可乐，是否对他们有好处。"

关键在于教授控制而不是给予是非许可。"在12岁时，我认为他们可以做10%的重要决定。到18岁时，他们必须做90%的决定。我的工作是教他们如何让绳子变长。"

Khosla强调，即使是最强的创始人也需要挑战和辩论伙伴。"即使是职业运动员也有教练。你想要人们挑战你和与你辩论，但不要做决定。"

他几乎不参加董事会："我几乎从不在董事会工作，我现在甚至不参加董事会。"原因是他不喜欢治理的负担和所有这些责任。"我的责任从让Jack做得更好转移到为公共市场进行治理。"

相反，他选择了更直接的互动方式："Jack和我会定期每月晚餐，我总是挑战他，总是推动他，他喜欢这样"。甚至对于已经是上市公司很久的Affirm，"我仍然每季度开会，挑战Max一个小时"。

Khosla有一个独特的实践：他给予管理团队完全的决策权，但坚持获得充分表达意见的机会。

他分享了一个具体例子："有一家公司，我忘记了名字，叫Light什么的光学公司，团队想要出售。我只要求他们给我两个小时与整个团队讨论为什么他们不应该出售"。

但在这个演示之前，"只要我有这两个小时，我就签署了文件并说：'无论如何你都有我的投票，你可以选择使用它或撕掉它'"。

传统的投资公司会计算IRR，但Khosla透露了一个惊人的事实："我们从不计算IRR。在过去10年中，我想不出一个例子，我们计算过IRR。一个投资公司从不计算IRR，因为我们想建立重要的东西，然后经济学会解决自己。"

他更关注的是帮助创始人重新构思业务模式。最近的一个例子是重型机械的自动驾驶公司："这是一家非常酷的公司，推土机和装载机的自动驾驶。我重新构思了他的业务，从自动化大型卡特彼勒机器到'我只是租给你司机'"。

这种重新构思的威力在于："你有人员配置司机的麻烦。大多数这些都在矿山，在偏远地方。数百万美元的设备因为没有操作员而闲置。我说只是按小时租赁，保证你总是有司机可用"。

同样的技术，但完全不同的商业模式，这种重新构思往往比技术本身更重要。