AI May Not Be Worth The Cost — Here’s Why

Summary & Insights

Why spend your life chasing a 97% health optimization score through cold plunges and red light therapy when you could simply aim for 80% and spend the other 20% actually enjoying your life? This “80% axiom”—similar to the business models of Old Navy and Southwest Airlines, which provide 80% of the market leader’s value for 50% of the price—serves as a provocative jumping-off point for a wide-ranging discussion on the current state of Silicon Valley, the AI bubble, and the precarious nature of modern wealth.

The conversation centers on the looming “IPO mania” surrounding AI giants like OpenAI, Anthropic, and SpaceX. While these companies are projecting astronomical valuations, there is a deep skepticism regarding their actual profitability and the sustainability of their burn rates. The analysis draws a stark parallel to the 1999 dot-com bubble, noting that the current “techno-narcissism” mirrors the euphoria of the late 90s. However, a critical difference is highlighted: today’s mega-caps are cash juggernauts, yet the new AI entrants are often “money furnaces” whose valuations are driven more by hype and “fear as a product” than by incremental revenue.

The dialogue also explores the “token maxing” phenomenon, where employees are incentivized to use as much AI compute as possible to appear “forward-thinking,” leading to exorbitant costs that often exceed the cost of human labor. This inefficiency, combined with the threat of “AI dumping” from subsidized Chinese LLMs, suggests a looming and vicious price recalibration for the AI trade. Beyond the markets, the discussion touches on the social risks of extreme income inequality and the importance of human-centric skills—like storytelling and relationship-building—in an era where technical output is being driven to a mediocre median by AI.

Surprising Insights

The “Funspan” Philosophy: Optimization beyond 80% in health and fitness often yields diminishing returns and increases stress, effectively trading “funspan” for a marginal increase in healthspan.
Token Maxing: Some tech companies have created internal leaderboards to track who uses the most AI tokens, rewarding high spend as a proxy for innovation, regardless of actual ROI.
AI Distillation as Theft: Many American AI startups are secretly utilizing Chinese models because they are 10–30 times cheaper, while Chinese firms are “distilling” (industrially harvesting) outputs from US frontier models to build their own.
The IPO “Chump Train”: The traditional IPO is now viewed as the “last stop” where insiders, having squeezed all the juice out of a private company, seek “stupider” retail investors to buy in at peak valuations.

Practical Takeaways

Prioritize “The Salsa”: In a world of AI-generated content (“all chip, no salsa”), double down on human-centric skills: storytelling, creativity, and high-level social navigation.
Cultivate a “No” Habit: Actively seek out rejection by applying for roles or pursuing opportunities where you are likely to be told “no.” This builds the resilience necessary to eventually “punch above your weight class.”
Invest in Relationships over Algorithms: As AI drives technical skills toward a median, the primary differentiator for career advancement is having an internal advocate or a strong professional network.
Audit AI ROI: For business leaders, move away from “experimentation” and start requiring a clear connection between token spend and bottom-line return before scaling AI deployments.

Tại sao bạn phải dành cả đời để theo đuổi mức điểm tối ưu hóa sức khỏe 97% bằng cách tắm nước đá và trị liệu bằng ánh sáng đỏ, trong khi bạn chỉ cần hướng tới mức 80% và dùng 20% thời gian còn lại để thực sự tận hưởng cuộc sống? “Tiên đề 80%” này—tương tự như mô hình kinh doanh của Old Navy và Southwest Airlines, nơi cung cấp 80% giá trị của đơn vị dẫn đầu thị trường với mức giá chỉ bằng 50%—đóng vai trò là một điểm khởi đầu đầy khiêu khích cho một cuộc thảo luận sâu rộng về thực trạng của Thung lũng Silicon, bong bóng AI và bản chất bấp bênh của sự giàu có hiện đại.

Cuộc đối thoại tập trung vào “cơn cuồng IPO” đang cận kề xung quanh các gã khổng lồ AI như OpenAI, Anthropic và SpaceX. Trong khi các công ty này đang dự báo những mức định giá cao ngất ngưỡng, thì lại có một sự hoài nghi sâu sắc về khả năng sinh lời thực tế và tính bền vững của tốc độ đốt tiền của họ. Bản phân tích đã vạch ra một sự tương đồng rõ rệt với bong bóng dot-com năm 1999, lưu ý rằng “chủ nghĩa ái kỷ công nghệ” hiện nay phản chiếu sự hưng phấn của cuối thập niên 90. Tuy nhiên, một điểm khác biệt then chốt được nhấn mạnh: các công ty vốn hóa lớn ngày nay là những “cỗ máy tiền mặt”, trong khi những tân binh AI thường là những “lò đốt tiền” mà định giá của họ được thúc đẩy bởi sự thổi phồng và “nỗi sợ hãi như một sản phẩm” nhiều hơn là bởi doanh thu tăng trưởng.

Cuộc đối thoại cũng khám phá hiện tượng “tối đa hóa token” (token maxing), nơi nhân viên được khuyến khích sử dụng càng nhiều năng lực tính toán AI càng tốt để tỏ ra là người “có tư duy tiến bộ”, dẫn đến những chi phí cắt cổ thường vượt quá cả chi phí nhân công. Sự kém hiệu quả này, kết hợp với mối đe dọa từ việc “phá giá AI” của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được trợ giá từ Trung Quốc, cho thấy một cuộc điều chỉnh giá khốc liệt và sắp tới đối với thương vụ AI. Vượt ra ngoài các thị trường, cuộc thảo luận chạm đến những rủi ro xã hội của sự bất bình đẳng thu nhập cực đoan và tầm quan trọng của các kỹ năng lấy con người làm trung tâm—như kể chuyện và xây dựng mối quan hệ—trong một kỷ nguyên mà kết quả kỹ thuật đang bị AI kéo về mức trung bình mờ nhạt.

Những góc nhìn gây ngạc nhiên

Triết lý “Funspan” (Quỹ thời gian vui vẻ): Việc tối ưu hóa sức khỏe và thể hình vượt quá 80% thường mang lại hiệu quả giảm dần và tăng thêm căng thẳng, về cơ bản là đánh đổi “quỹ thời gian vui vẻ” để lấy một sự gia tăng sít sao về tuổi thọ khỏe mạnh.

Tối đa hóa Token: Một số công ty công nghệ đã tạo ra bảng xếp hạng nội bộ để theo dõi xem ai sử dụng nhiều token AI nhất, coi mức chi tiêu cao là thước đo cho sự đổi mới, bất kể tỷ lệ hoàn vốn (ROI) thực tế là bao nhiêu.

Chưng cất AI là một hành vi đánh cắp: Nhiều startup AI của Mỹ đang bí mật sử dụng các mô hình của Trung Quốc vì chúng rẻ hơn từ 10–30 lần, trong khi các công ty Trung Quốc lại “chưng cất” (thu hoạch công nghiệp) kết quả đầu ra từ các mô hình tiên phong của Mỹ để xây dựng mô hình riêng của họ.

“Chuyến tàu cho những kẻ ngây thơ” của IPO: IPO truyền thống hiện được xem là “điểm dừng cuối cùng”, nơi những người nội bộ, sau khi đã vắt kiệt mọi giá trị của một công ty tư nhân, tìm kiếm những nhà đầu tư cá nhân “khờ khạo” hơn để mua vào ở mức định giá đỉnh điểm.

Bài học thực tiễn

Ưu tiên “Phần Sốt” (The Salsa): Trong một thế giới tràn ngập nội dung do AI tạo ra (“chỉ có chip, không có sốt”), hãy tập trung gấp đôi vào các kỹ năng lấy con người làm trung tâm: kể chuyện, sáng tạo và khả năng giao tiếp xã hội cấp cao.

Nuôi dưỡng thói quen “Bị từ chối”: Hãy chủ động tìm kiếm sự từ chối bằng cách ứng tuyển vào các vị trí hoặc theo đuổi những cơ hội mà bạn có khả năng bị nói “không”. Điều này xây dựng khả năng phục hồi cần thiết để cuối cùng có thể “vượt cấp” thành công.

Đầu tư vào mối quan hệ thay vì thuật toán: Khi AI đẩy các kỹ năng kỹ thuật về mức trung bình, yếu tố phân hóa chính cho sự thăng tiến sự nghiệp là việc có một người ủng hộ nội bộ hoặc một mạng lưới chuyên môn mạnh mẽ.

Kiểm định ROI của AI: Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, hãy ngừng việc “thử nghiệm” và bắt đầu yêu cầu một mối liên hệ rõ ràng giữa chi phí token và lợi nhuận thực tế trước khi triển khai AI trên quy mô lớn.

為什麼要花一輩子時間透過冷水浸泡和紅光療法，去追求 97% 的健康優化得分？如果只要追求 80% 的優化，就能將剩下的 20% 用來真正享受生活，不是更好嗎？這個「80% 公理」——類似於 Old Navy 和西南航空（Southwest Airlines）的商業模式，即以 50% 的價格提供市場領導者 80% 的價值——為一場關於矽谷現狀、AI 泡沫以及現代財富不穩定性的廣泛討論提供了一個啟發性的切入點。

對話的核心在於圍繞 OpenAI、Anthropic 和 SpaceX 等 AI 巨頭即將到來的「IPO 狂熱」。儘管這些公司預計將擁有天文數字般的估值，但人們對其實際盈利能力和燒錢率的可持續性深表懷疑。分析將其與 1999 年的網路泡沫（dot-com bubble）進行了鮮明的類比，指出當前這種「技術自戀」反映了 90 年代末的狂熱。然而，其中一個關鍵區別被強調：如今的超大型公司（mega-caps）是現金巨頭，但新的 AI 進入者往往是「燒錢爐」，其估值更多是由炒作和將「恐懼作為產品」驅動，而非由增量收入推動。

對話還探討了「Token 極大化」（token maxing）現象，即員工被激勵盡可能多地使用 AI 算力，以顯得自己具有「前瞻性」，導致其產生的高昂成本往往超過了人力成本。這種低效，加上受到補貼的中國大語言模型（LLM）帶來的「AI 傾銷」威脅，暗示 AI 交易將面臨一場即將到來且激烈的價格重新校準。除市場之外，討論還涉及了極端收入不平等帶來的社會風險，以及在 AI 將技術產出推向平庸中位數的時代，以人為本的技能（如敘事能力和關係建立）的重要性。

驚人之見

「樂享跨度」哲學（The “Funspan” Philosophy）： 在健康與健身方面，超過 80% 的優化往往邊際收益遞減並增加壓力，實際上是以犧牲「樂享跨度」（funspan）來換取健康壽命（healthspan）的微小增加。

Token 極大化： 一些科技公司建立了內部排行榜來追踪誰使用了最多的 AI Token，將高消費視為創新的代理指標，而不管實際的投資回報率（ROI）。

AI 蒸餾即盜竊： 許多美國 AI 初創公司私下使用中國模型，因為後者便宜 10 到 30 倍；而中國公司則在「蒸餾」（工業化採集）美國頂尖模型的輸出結果，以構建自己的模型。

IPO 「傻瓜列車」： 傳統的 IPO 現在被視為「最後一站」——內部人士在榨乾私有公司的所有價值後，尋找「更傻」的散戶投資者在估值頂峰時接盤。

實踐啟示

優先考慮「莎莎醬」（The Salsa）： 在一個 AI 生成內容充斥的世界（「只有玉米片，沒有莎莎醬」），應加倍投資於以人為本的技能：敘事能力、創造力以及高階的社交導航能力。

培養「拒絕」習慣： 主動尋求被拒絕，例如申請那些你很可能會被告知「不」的職位或追求機會。這能建立必要的韌性，讓你最終能「以弱勝強」。

投資關係而非算法： 當 AI 將技術技能推向中位數時，職涯晉升的主要區分因素將在於是否擁有內部支持者或強大的專業社交網絡。

審核 AI 的投資回報率： 對於企業領導者而言，應從單純的「實驗」轉向要求在擴展 AI 部署之前，建立 Token 支出與底線回報之間的清晰聯繫。

Pourquoi passer sa vie à courir après un score d’optimisation de la santé de 97 % à coups de bains glacés et de thérapie par lumière rouge, alors qu’on pourrait simplement viser 80 % et consacrer les 20 % restants à profiter réellement de la vie ? Cet « axiome des 80 % » — semblable aux modèles économiques d’Old Navy ou de Southwest Airlines, qui offrent 80 % de la valeur du leader du marché pour 50 % du prix — sert de point de départ provocateur à une discussion étendue sur l’état actuel de la Silicon Valley, la bulle de l’IA et la nature précaire de la richesse moderne.

La conversation se concentre sur la « manie des introductions en bourse » (IPO) qui plane sur les géants de l’IA tels qu’OpenAI, Anthropic et SpaceX. Alors que ces entreprises projettent des valorisations astronomiques, un scepticisme profond subsiste quant à leur rentabilité réelle et à la viabilité de leur rythme de consommation de trésorerie (*burn rate*). L’analyse établit un parallèle frappant avec la bulle internet de 1999, notant que le « techno-narcissisme » actuel reflète l’euphorie de la fin des années 90. Cependant, une différence cruciale est soulignée : si les méga-capitalisations d’aujourd’hui sont des colosses financiers, les nouveaux entrants de l’IA sont souvent des « fourneaux à argent » dont les valorisations sont davantage portées par le battage médiatique et la « peur comme produit » que par des revenus progressifs.

Le dialogue explore également le phénomène du « token maxing », où les employés sont incités à utiliser le plus de puissance de calcul d’IA possible pour paraître « avant-gardistes », entraînant des coûts exorbitants qui dépassent souvent le coût de la main-d’œuvre humaine. Cette inefficacité, combinée à la menace du « dumping d’IA » provenant de LLM chinois subventionnés, suggère un recalibrage des prix imminent et brutal pour le secteur de l’IA. Au-delà des marchés, la discussion aborde les risques sociaux liés aux inégalités de revenus extrêmes et l’importance des compétences centrées sur l’humain — comme l’art du récit (*storytelling*) et la création de liens — à une époque où la production technique est tirée vers une moyenne médiocre par l’IA.

Perspectives Surprenantes

La philosophie du « Funspan » : L’optimisation au-delà de 80 % en matière de santé et de fitness offre souvent des rendements décroissants et augmente le stress, échangeant ainsi le « funspan » (l’espérance de plaisir) contre une augmentation marginale de l’espérance de vie en bonne santé.

Le Token Maxing : Certaines entreprises technologiques ont créé des classements internes pour suivre qui utilise le plus de jetons (*tokens*) d’IA, récompensant les dépenses élevées comme un indicateur d’innovation, indépendamment du ROI réel.

La distillation d’IA comme vol : De nombreuses startups américaines d’IA utilisent secrètement des modèles chinois car ils sont 10 à 30 fois moins chers, tandis que les entreprises chinoises « distillent » (récoltent industriellement) les sorties des modèles de pointe américains pour construire les leurs.

Le « train des pigeons » de l’IPO : L’introduction en bourse traditionnelle est désormais perçue comme le « dernier arrêt » où les initiés, ayant extrait tout le profit d’une société privée, cherchent des investisseurs particuliers plus « naïfs » pour racheter des parts au sommet de la valorisation.

Conseils Pratiques

Priorisez « la salsa » : Dans un monde de contenus générés par IA (« tout en chips, pas de salsa »), misez sur les compétences humaines : le storytelling, la créativité et l’aisance sociale de haut niveau.

Cultivez l’habitude du « non » : Recherchez activement le rejet en postulant à des postes ou en poursuivant des opportunités où vous risquez de vous faire éconduire. Cela forge la résilience nécessaire pour, à terme, « boxer au-dessus de votre catégorie ».

Investissez dans les relations plutôt que dans les algorithmes : Alors que l’IA tire les compétences techniques vers une moyenne, le principal différenciateur pour l’avancement de carrière est d’avoir un allié interne ou un réseau professionnel solide.

Auditez le ROI de l’IA : Pour les dirigeants d’entreprise, passez de la phase d’« expérimentation » à l’exigence d’un lien clair entre la dépense en jetons et le rendement net avant de passer à l’échelle dalam le déploiement de l’IA.

Warum sollte man sein Leben damit verbringen, einen Gesundheits-Optimierungswert von 97 % durch Eisbäder und Rotlichttherapie zu jagen, wenn man sich stattdessen einfach 80 % zum Ziel setzen und die restlichen 20 % nutzen könnte, um sein Leben tatsächlich zu genießen? Dieses „80 %-Axiom“ – ähnlich den Geschäftsmodellen von Old Navy und Southwest Airlines, die 80 % des Wertes des Marktführers für 50 % des Preises bieten – dient als provokanter Ausgangspunkt für eine weitreichende Diskussion über den aktuellen Zustand des Silicon Valley, die KI-Blase und die prekäre Natur des modernen Reichtums.

Im Zentrum des Gesprächs steht die drohende „IPO-Manie“ rund um KI-Giganten wie OpenAI, Anthropic und SpaceX. Während diese Unternehmen astronomische Bewertungen prognostizieren, herrscht eine tiefe Skepsis hinsichtlich ihrer tatsächlichen Rentabilität und der Nachhaltigkeit ihrer Burn-Rates. Die Analyse zieht eine scharfe Parallele zur Dotcom-Blase von 1999 und stellt fest, dass der aktuelle „Techno-Narzissmus“ die Euphorie der späten 90er Jahre widerspiegelt. Ein entscheidender Unterschied wird jedoch hervorgehoben: Die heutigen Mega-Caps sind Cash-Giganten, während die neuen KI-Einsteiger oft „Geldöfen“ sind, deren Bewertungen mehr durch Hype und „Angst als Produkt“ als durch inkrementelle Einnahmen getrieben werden.

Der Dialog untersucht zudem das Phänomen des „Token-Maxing“, bei dem Mitarbeiter dazu motiviert werden, so viel KI-Rechenleistung wie möglich zu verbrauchen, um „vorausschauend“ zu wirken. Dies führt zu exorbitanten Kosten, die oft die Kosten menschlicher Arbeit übersteigen. Diese Ineffizienz, kombiniert mit der Bedrohung durch „KI-Dumping“ durch subventionierte chinesische LLMs, deutet auf eine bevorstehende und heftige Preisrekalibrierung im KI-Handel hin. Über die Märkte hinaus berührt die Diskussion die sozialen Risiken extremer Einkommensungleichheit und die Bedeutung menschenzentrierter Fähigkeiten – wie Storytelling und Beziehungsmanagement – in einer Ära, in der der technische Output durch KI auf ein mittelmäßiges Medianniveau gedrückt wird.

Überraschende Erkenntnisse

Die „Funspan“-Philosophie: Optimierung über 80 % hinaus in den Bereichen Gesundheit und Fitness führt oft zu abnehmenden Erträgen und erhöht den Stress; man tauscht effektiv seine „Funspan“ (Zeit für Spaß) gegen eine marginale Steigerung der „Healthspan“ (Gesundheitsspanne) ein.

Token-Maxing: Einige Tech-Unternehmen haben interne Ranglisten eingeführt, um zu verfolgen, wer die meisten KI-Token verbraucht, wobei hohe Ausgaben als Ersatzwert für Innovation belohnt werden, unabhängig vom tatsächlichen ROI.

KI-Destillation als Diebstahl: Viele amerikanische KI-Startups nutzen heimlich chinesische Modelle, weil diese 10- bis 30-mal günstiger sind, während chinesische Firmen die Outputs von US-Frontier-Modellen „destillieren“ (industriell absaugen), um ihre eigenen zu bauen.

Der IPO-„Chump Train“: Der traditionelle Börsengang wird heute als die „letzte Haltestelle“ betrachtet, an der Insider, nachdem sie alles aus einer privaten Firma herausgepresst haben, nach „dümmeren“ Privatanlegern suchen, die zu Spitzenbewertungen einsteigen.

Praktische Takeaways

Priorisieren Sie „die Salsa“: In einer Welt von KI-generierten Inhalten („nur Chips, keine Salsa“) sollten Sie doppelt auf menschenzentrierte Fähigkeiten setzen: Storytelling, Kreativität und geschicktes soziales Navigieren.

Kultivieren Sie die „Nein“-Gewohnheit: Suchen Sie aktiv die Ablehnung, indem Sie sich auf Stellen bewerben oder Gelegenheiten verfolgen, bei denen Sie wahrscheinlich ein „Nein“ erhalten werden. Dies baut die notwendige Resilienz auf, um sich schließlich „über seinem Gewichtsklasse“ zu behaupten.

Investieren Sie in Beziehungen statt in Algorithmen: Da KI die technischen Fähigkeiten auf einen Mittelwert drängt, ist der primäre Differenzierungsfaktor für den beruflichen Aufstieg ein interner Fürsprecher oder ein starkes professionelles Netzwerk.

Prüfen Sie den KI-ROI: Führungskräfte sollten sich vom reinen „Experimentieren“ lösen und eine klare Verbindung zwischen Token-Ausgaben und dem Nettoergebnis fordern, bevor sie KI-Einsätze skalieren.

Live from San Francisco, Scott Galloway and Ed Elson kick off the Prof G Markets tour by discussing the latest in the IPO race, why valuations will have to come down, and whether humans might actually be cheaper than AI. Plus, Scott takes his chance to roast the VC community face to face. There’s still time to get tickets to our Miami and Chicago shows. NYC is sold out! Hope to see you there.

Subscribe to the Prof G Markets Youtube Channel

Subscribe to the Prof G Markets newsletter

Order “Notes on Being a Man,” out now

Note: We may earn revenue from some of the links we provide.

Follow the podcast across socials @profgmarkets

Follow Scott on Instagram

Follow Ed on Instagram, X and Substack

Send us your questions or comments by emailing Markets@profgmedia.com

Learn more about your ad choices. Visit podcastchoices.com/adchoices