2026年3月3日，Jack Altman在他主持的播客Uncapped第43期里，和Y Combinator的三位核心成員進行了一場近一小時的對話。Jack是HR科技公司Lattice的創始人、YC W16校友，也是OpenAI CEO山姆·阿特曼的弟弟。他請來的三位嘉賓分別是YC CEO Garry Tan、Managing Partner Harj Taggar和Jared Friedman。三人都是YC的早期校友，Jared參加的是2006年夏季batch，也就是YC歷史上的第三期；Harj是2007年冬季；Garry是2008年夏季。他們從創始人做到合伙人，離開又回來，現在共同運營著這個每年經手數百家創業公司的機構。
整場對話的核心議題在於：在AI時代，一個運行了20年的創業加速篩選系統，需要變什麼，不需要變什麼？創業者有什麼新的特徵？創業環境有哪些本質變化？
對了，下周就是GTC了，我計劃去大會現場，聽聽老黃今年講什麼，有什麼新的創業機會。我們也打算在聖何塞現場做個平行活動，有興趣的朋友歡迎加小夥伴微信（ID：rohanjojo），或者掃文末讀者群二維碼進群哈。
Garry Tan給出了一個親身實驗的數據。他在全職運營YC的間隙，用Claude Code和Codex在大約90小時內重建了自己2008年YC創業時期的整個產品，代碼量達到7萬行。為了擠出這90個小時，他壓縮了大量睡眠，因為他還在一邊運營YC、一邊帶孩子。
這個數字的衝擊力在於對比。2008年那個版本，是他帶著5個工程師、自己靠抗嗜睡藥物硬撐，花了將近兩年才做出來的。而且新版本的質量比舊版本更好。
"I feel like I could create in 80 hours something that I could not create with $5 million and five engineers in two years." 80小時能做出來的東西，過去500萬美元加5個工程師干兩年也做不到。
他把這個轉折點定位在2025年11月底Opus 4.5發布前後。他說在此之前，YC內部已經討論和使用AI編程工具好幾年了，但直到那個時間點，他才真正確信：對寫代碼這件事來說，AGI已經到了。
這個判斷隨即傳導到了YC的日常運營。Garry自己做了這個項目，Harj也在持續編程，Jared同樣在用，整個合伙人團隊都在體驗這些工具的極限。然後一個自然的想法浮出水面：既然我們自己都在這樣用，為什麼不把它放進申請流程？
從Spring 2026 batch開始，YC的申請表新增了一項：申請者可以上傳自己使用Claude Code或OpenAI Codex時的完整對話記錄，內容是用這些工具構建一個功能的過程。
這是一個意義重大的變化。過去，YC評估一個人能否"做東西"，主要靠簡歷、GitHub、過往項目，以及10分鐘面試中的直覺判斷。現在，他們拿到了一份比任何簡歷都更真實的行為記錄。
Garry很清楚這些記錄會被人動手腳，所以YC把它們放進了安全沙箱處理，預防申請者在對話記錄里埋入試圖操控AI評審的惡意指令。但核心價值不在於防禦，而在於這些記錄能展示的東西遠比傳統評估豐富。
他列舉了具體的觀察維度：申請者是否會先讓AI制定整體方案再動手寫代碼？是否理解底層系統架構？是否在功能還沒做完的時候就開始優化性能？是否過度工程化，把簡單問題複雜化？怎麼定義一個"完整的發布"？是否考慮了邊界情況？
這些問題的共同指向是一種工程審美，而Garry用了一個Steve Jobs的比喻來概括。Jobs說過，真正的好木匠能認出其他好木匠，因為他們會去看柜子的背面。柜子的正面人人都看，覺得"還行"。但背面只有同行才會檢查。AI編程記錄就是創始人的"柜子背面"。
Garry在之前做Initialized Capital投資時，最享受的就是這個識別過程。他稱之為"game recognize game"，行家認行家。判斷標準只有一個：如果我不做現在的事，我會不會願意去給這個人打工？
技術手段在變，但YC篩選的核心公式沒有變。Garry把它拆成兩個詞。
agency，是看到一個人有某個問題，然後相信自己能用技術解決它。重點在於行動傾向：我看到了，我要動手。
taste，是把第一版做出來，放到用戶手裡，看它怎麼壞的，然後鑽進幾十萬行代碼里一個bug一個bug地修。taste的本質是對"好"的執著。
Garry用了一個意想不到的類比。他去過以色列海法的巴哈伊花園，說那是他見過的最美的花園。那裡沒有一片雜草，沒有一片落葉不在該在的位置。之所以能做到這種程度，是因為維護這座花園的人把它當作信仰級別的事情來對待。
世界上最好的產品、最好的體驗，就是那座花園的樣子。因為背後有人真的在意到了那個程度。
AI工具讓"做出來"這件事快了一個數量級。但是否願意做到極致、是否能在用戶看不到的地方反覆打磨，這仍然是區分普通創業者和傑出創業者的分水嶺。技術門檻降低了，taste的權重反而更高了。
Garry提到了一個具體例子來說明這種識別如何在實操中發生。Instacart創始人Apoorva Mehta當年來YC面試時，帶了一個自己寫的iPhone演示應用。Claude Code那時候還不存在，所以他確實是自己寫的。Garry翻到"柜子背面"的方式是：去滑動那個app的界面。它滾動得非常流暢。在那個年代，iPhone App Store和iOS應用還很新，大多數app的滾動體驗都很粗糙。一個人在demo階段就把滾動做到絲滑，說明他對產品體驗的標準遠超同行。
Harj從另一個角度回應了AI如何改變YC的選人邏輯。他強調，頂尖工程師永遠受歡迎。每個時代都會有Patrick Collison這樣的人，YC當然要投他們。但AI工具正在拓寬能成功創業的人的類型。
他舉了Parker Conrad的例子來說明這一點。Parker是連續創業者：第一家公司Sigfig做個人理財工具，第二家Zenefits做中小企業HR和保險自動化，增長極快但後來因合規問題陷入危機。他東山再起後創辦的Rippling，如今是估值超百億美元的企業級HR和IT管理平台。
Parker在2013年用Zenefits申請YC的時候，並不符合傳統YC理想型：單一創始人，沒有CS學位，技術能力夠用但說不上出色。Harj記得那份申請寫得極好。面試時，Parker對他要做的產品展現出了極其深入的理解，表達清晰，產品思維很強。但Harj坦言，他們當時之所以給Parker面試機會，很大程度上是因為Harj自己用過Parker之前做的Sigfig，知道這個人確實能做出東西。
Parker後來在batch期間招到了一個技術聯合創始人，這才讓Zenefits真正跑起來。Harj說了一句很關鍵的話：如果Parker當時沒找到聯合創始人，故事可能完全不同。
但今天的Parker不需要找聯合創始人了。他可以直接用Claude Code構建相當複雜的應用。Parker可能是商業智能最強的創業者之一，而AI編程工具正在讓這種"商業直覺極強但技術短板明顯"的人大幅增加優勢。
Harj的結論是：AI時代YC選人的網會更寬，類型會更多樣化。過去因為技術門檻被擋在外面的Parker Conrad們，現在有了不需要聯合創始人也能起步的可能。
Jack Altman提出了一個他在投資實踐中感受到的變化：Series A階段的軟體產品完成度比以往高了很多。過去"先發一個粗糙版本，快速疊代"是普遍接受的策略，但現在產品的起點水準已經完全不同了。
Jared用batch內部的經驗證實了這個觀察。YC每個batch開始幾周后會做product showcase，創始人上台快速演示自己做了什麼。過去三年來，每隔半年，這些demo的質量就上一個台階。台階在加速。
邏輯很簡單：如果Garry能在一周內一邊跑YC一邊寫出7萬行代碼，那兩個全職創始人在面試YC之前能做出的東西，應該遠超從前。這個預期正在變成現實。
Jack進一步推導：如果兩周能做出過去兩年的產品量，那一個batch內嘗試多個方向就完全可行。做兩年的東西發現沒人要，扔掉，再做一次只需兩周。而且這不是浪費，你學到了東西，你對AI工具更熟練了，你對市場的理解更深了。第二次出手會更准。
他問YC三人：你們是否看到公司在batch內pivot（業務方向調整）更多次了？
Jared的回答是肯定的。他們確實看到更多公司在batch期間嘗試多個方向。
但Harj立刻補充了一個重要的反模式。有些創始人對什麼是好主意完全沒有自己的判斷，只是同時扔出五個完全不同的產品給五組完全不同的用戶，期待市場給出答案。這種做法幾乎從來不成功。 更好的路徑是先幫創始人找到他們真正關心的問題，然後把那個關心的東西轉化成創業方向。
YC合伙人在判斷創始人是否該放棄當前方向時，主要看的是人的狀態而不是數據。如果一個人做了兩周還從來沒表現出興奮，讓他硬撐下去意義不大。感覺對了，堅持就有意義；感覺不對，換方向反而是正確決策。Harj說這更像是心理治療師的工作，而不是商業顧問。
Jared坦言，目前batch里沒有超越AI的明確新趨勢。幾乎所有公司都是AI公司，硬科技占約10%。但有兩個較小的趨勢正在冒頭。
第一個是預測市場。Kalshi是美國第一個獲得聯邦監管批准的事件合約交易所，用戶可以用真金白銀押注選舉結果、經濟數據、天氣等事件的走向。2024年美國大選期間Kalshi一舉破圈，對一代創業者產生了很強的啟發效應。Garry的解釋直截了當：監管變化打開了綠燈。原來處於灰色地帶的東西變成了合法的，資本湧入，消費者增長飛快，飛輪轉起來。一旦有了消費者業務的快速增長，更多資本就會進來，然後你就有了下一個DoorDash級別的消費者公司。
第二個是Stablecoin和加密相關項目。Jared沒有展開細說，但語境暗示這和2021年的投機熱潮不同，更像是基礎設施成熟後的應用層機會。
Jared還提到了一個觀察方法：YC batch的中位數公司是即將到來的趨勢的可靠先行指標。 他記得幾年前有一個batch突然一半公司都在做AI，下一個batch變成了75%，然後就全是AI了。當一個方向在batch里從少數變成多數，它通常會在更廣泛的市場裡迅速升溫。
幾乎所有進入batch的創始人都在擔心競爭，而YC合伙人花大量時間做的事情恰恰是告訴他們別擔心。
Jared舉了一個很有說服力的例子。Harvey是法律AI領域的明星公司，融資額巨大、客戶遍布全球頂級律所。而Legora是一家來自歐洲的YC公司，做的也是法律AI，進場更晚。如果Legora創始人因為看到Harvey的體量就放棄，Legora就不會存在。但Legora做了，經過YC之後發展得很好。這種"看起來已經晚了但其實沒有"的故事，Jared說他們在batch里見過上百次。
Garry的表達更直接。YC的T恤上寫的是"Make something people want"，沒寫"先做個market map再做東西"。他半開玩笑說應該出一件愚人節T恤，上面印"Make a market map, then make something people want"，然後反問：這是什麼鬼創業方法論？
實際操作建議也簡單得令人意外。Garry說：假設有人在做客服AI，他很有信心這個市場遠沒有飽和。一個好團隊進去找客戶，一定能找到。如果能找到客戶並且產品在增長，就別管對手是誰，往前跑就行。如果試了之後很難獲客，那你遇到的困難也許就是競爭在告訴你一些事情。Harj補充說，這就像如果你現在想做一個新的支付處理平台，你會碰到Stripe，你的增長會很困難，但這種困難本身就是信號。
在整個競爭話題上，三個人的一致性非常高：在YC階段，競爭幾乎不應該影響決策。產品市場匹配的信號比競爭格局的分析重要一百倍。
Jack問了一個直球問題：SaaS死了嗎？公開市場上SaaS公司的估值倍數正在被嚴重壓縮，這對創業公司意味著什麼？
Garry的回答同樣直接：SaaS已死。 但他立刻加了一個限定：跑SaaS公司的人不必死。條件是全面擁抱AI、從上到下用agentic的視角重構一切。
他用自己的經歷來說明為什麼傳統軟體開發模式註定要被取代。他個人用Claude Code重建產品的過程中，過去需要開會討論架構、寫文檔、聽取不同意見、再開五次會、兩周後也許能有點進展的流程，現在變成了：在plan mode里把兩種方案都試一遍，一小時後就有結果。對於大公司，這個周期可能從兩個月縮短到兩小時；對於非科技公司的傳統企業，可能從"兩年或永遠做不了"變成"今天就能試"。
他還提到一個他剛剛投資的團隊，來自Meta超級智能部門的離職員工。他們指出Meta有2萬人在做Reality項目（VR/AR），亞馬遜的Alexa也有2萬人。而Garry當年創業時只有5個人。為什麼5個人也要花兩年？因為他知道要建什麼架構，但必須把任務分配出去，然後開會、寫文檔、討論、爭論、等待。這些人與人之間的協調成本，在AI時代可以被大幅壓縮。
在具體的SaaS品類上，三人給出了分化判斷。
安全的一面： 作為"系統記錄"（system of record）的產品處境較好。Rippling涉及工資發放，背後是真金白銀和法規合規，企業不會輕易切換。涉及資金流動和監管合規的系統有天然防線。
危險的一面： 靠集成數量和數據連接器建立護城河的產品最脆弱。過去做幾百個集成可能需要幾十個工程師干幾年，現在用Claude Code半小時就能搞定一個。護城河一旦可以被快速複製，就不再是護城河了。
CRM是焦點。 Garry判斷Salesforce"可能完了"。過去無數創業公司試圖複製Stripe的路徑：Stripe當年先讓YC公司用自己的支付接口，再從創業公司圈子向外擴展到大企業。很多CRM創業公司想用同樣方式從YC公司切入取代Salesforce，但每次到一定規模，客戶的銷售負責人就會說"我需要那些報告""我需要那些集成"。創業公司就卡在這裡了。Garry認為，現在集成壁壘正在消失，下一個Salesforce很可能會從某個YC batch里長出來。投資人會說"它的客戶全是YC公司，不可能做大"，但這恰恰是Stripe早期被質疑的邏輯，最終被證明是錯的。
Garry提到了一個他投資的YC公司Giga來具體說明小團隊在AI時代的威力。Giga做客服AI，團隊不到20人，但在客戶爭奪中擊敗了Sierra等成熟對手。Sierra由前Salesforce聯席CEO Bret Taylor創辦，背後有大量頂級VC資金，是客服AI賽道公認的頭部玩家。但Giga拿下了DoorDash等大客戶，Garry用了"back to back to back"來形容他們的連續勝利，並說Giga擁有這個領域最好的技術。
Giga的兩位創始人Varun Vummadi和Esha Manideep來自印度頂級理工院校IIT Kharagpur。當初因為簽證問題，他們甚至不能親自來舊金山參加YC batch。但他們在本科階段就做過博士水平的LLM微調研究，技術能力毋庸置疑。2025年11月，Giga完成了由Redpoint Ventures領投的6100萬美元A輪融資。
這個案例直接回應了"資本為王"的論調。Sierra有更多的錢、更知名的創始人、更大的團隊。但Giga用更好的技術和更快的執行贏了。Garry的言下之意很清楚：在AI時代，技術優勢的權重上升了，而資本優勢的權重在某些場景下可能在下降。
Jack追問：如果產品市場匹配的一大部分來自模型進步這個外部因素，而不是創業公司自身的產品力，那很多公司花大價錢微調的模型可能還不如最新的通用前沿模型。他暗示Harvey就可能面臨這個問題：花了大量VC資金微調模型，但這些微調模型可能已經不比最新的前沿模型更好了。Garry接話確認了這個風險：你沒有水晶球，沒人能預見前沿模型的進步速度，但這確實發生了。如果你的銀行賬戶里有幾億美元，你就會忍不住想花掉它。而這筆錢花出去的方向未必正確。
Jared分享了一個他從投資人更新信件中觀察到的新現象：越來越多的創業者報告"年經常性收入剛到100萬美元，還沒招過任何人"。這在以前幾乎不可能。過去到這個收入水平通常需要10人左右的團隊。
但弔詭的是，過了產品市場匹配階段之後，B輪融資反而更大了。原因是多方面的：AI讓產品能覆蓋的功能面更廣，創始人覺得應該做更多；競爭對手也在用AI加速，你不擴張就會落後；很多市場是真正的藍海，50家創業公司在做類似的事情，規模競賽在所難免。
Jared坦言，他還沒有看到過了產品市場匹配之後公司真的在減少招聘。至少從他們的行為來看，創始人們沒有在按"我們不需要那麼多人"的信念行事。
Garry補充了一個重要的例外：銷售沒有被AI自動化。 很多人以為到了2026年，AI應該已經能自動做銷售了。沒有。客服被自動化了，但銷售沒有。所以公司仍然需要大量銷售人員。
他還用一個簡單的邏輯反駁了"AI時代不需要資本"的說法：如果你只有5個工程師，你的競爭對手有50個，那50個AI增強的工程師仍然比5個多產得多。 除非你相信那45個人什麼有用的事都做不了，否則不擴張就是在放棄優勢。
在VC行業格局上，Garry觀察到一個趨勢：總體美元規模在增長，但集中在越來越少的mega fund手裡，這些基金的團隊人數也在縮減。更多的錢由更少的人管理。這意味著"資本作為鈍器"（capital as a bludgeon）的策略在某些領域仍然非常有效，尤其是在消費者業務中。但它也意味著行業需要更多高質量的投資人。
Garry直言他希望看到更多A和A+級別的投資人出現。他預測未來10到20年，福布斯全球最佳風投人排行榜（Midas List）前100中的80個會是YC校友。他點名提到了幾位：Jack Altman本人、Ellie Sucherman、Dan Levine（Accel）、Yuri（GC的種子項目）、Liz Wessel（矽谷老牌種子基金First Round Capital）。YC某種意義上是在以10年為周期培養VC行業的下一代人才。
三人給出了一些判斷，按邏輯整理如下。
雙邊市場型公司安全。 Airbnb、DoorDash、做直播電商交易的Whatnot，這些公司的核心價值在於連接現實世界的供給和需求。AI能優化匹配效率，但不能替代房東的房子或騎手的雙腿。
硬科技安全，因為難。 護城河來自物理世界的供應鏈和製造能力。AI還沒有來顛覆原子世界，至少現在還沒有。Garry說他們需要ASI（超級智能）來真正改變硬體領域，而ASI還沒到。"我們有AGI了，ASI就在拐角處"，他這樣說。
涉及資金和法規的系統有天然防線。 支付、工資、合規，一旦系統在跑而且涉及真金白銀，沒有人會因為有了新工具就輕易切換。
一個全新的護城河概念被提出來：AI智能體推薦什麼工具，本身就是分發優勢。 Garry半開玩笑說，如果你能把API文檔寫得好到Claude Code會自動推薦你的產品，那就相當於在AI時代的SEO里占據了頭部位置。他用了"GEO"這個縮寫來描述這個概念，意思是面向AI生成的搜索優化。雖然他自嘲"不確定能不能prompt inject Claude Code讓它推薦你"，但語氣里完全是認真的：AI編程智能體成為新的分發渠道，這件事已經在發生了。
很多人以為200家公司的YC batch是400個創始人坐在一個大房間裡。Jared糾正了這個誤解。
實際運作方式是：每位合伙人獨立運營自己的一組公司，每組約30家，YC內部稱之為"pod"。Jared昨晚還把整個pod請到家裡吃飯。整個batch同時運行7到8個pod，每個pod的規模跟Garry 2008年參加YC時創始人Paul Graham（PG）帶的batch差不多。
他們實際上在同時運行7到8個2008年的YC。 Garry這樣總結。現在有15個PG在並行工作。
這種結構的核心優勢是完全並行化。如果要從15個合伙人擴展到30個，不需要任何結構性變革，只要加人就行。每個pod是自治的，合伙人自主選擇要投的公司，然後各自的pod組合成一個完整的batch。
Harj把這個變化歸功於Garry回歸後推動的去中心化改革。在此之前，YC的運營更加集中化，有一個核心團隊統一管理batch的各項事務，決策更加自上而下。現在每個合伙人本質上在運營自己的迷你YC。
從外界最容易感知到的變化是：從兩個batch變成四個batch。Jared解釋說，過去batch之間間隔太長，6個月的等待期會讓一些有好想法的創始人錯過時機。現在一年四個batch意味著創業者任何時候都有一個batch即將開始。"你應該開始創業"這個決定不應該受"YC申請截止日期快到了"的影響。
Jared的一段話值得完整理解。他說YC的核心建立原則就是"增加世界上優秀創業公司的數量"。PG在2010年Jared剛加入時就講過這件事。
VC行業的傳統智慧來自Andy Rachleff的研究：每年只有大約10家公司會真正做大、達到1億美元收入、最終IPO。所有VC做的事情就是爭搶那10家。PG的態度是：我不想去搶那10家，我想讓總數變成12家。為什麼一定是10家？這個數字很武斷。過去15年已經證明，通過YC的系統，確實可以增加每年誕生的偉大公司數量。
那麼現在什麼是瓶頸？ Jared的回答很清晰：後續資本充裕，不是瓶頸；運營能力已經理順（他回憶起2010年代初期YC就像YouTube早期一樣，每個月流量翻倍但所有人都在忙著不讓系統崩潰），也不是瓶頸了。真正的瓶頸回到了它應該在的地方：怎麼讓更多優秀的人想要創業。
為此YC在做幾件事。過去兩年，Jared帶隊去了超過30所大學校園做推廣。最近剛從歐洲巡迴回來，春天計劃去印度。2025年推出的YC Fellow項目面向大學生，給他們資金和社區，在他們還沒準備好創業的時候就建立聯繫。
Garry補充了一個背景：YC的YouTube頻道影響力很大，但光靠線上內容有局限。很多潛在創業者看到YC覺得它高高在上、錄取率不到1%、和自己沒關係。YC發現真正能觸達最好的人的方式是線下接觸：認識一個做過YC的人，或者直接見到一個合伙人。他們不能只在網際網路的天上等申請來，必須到社區里去。
Jared還特別提到今年的一個重點：把過去兩年面向大學生做的事情，擴展到研究生和更年長的創業者。YC創始人越來越年輕是事實，近幾期batch的趨勢更加明顯。但很多最大的YC公司，包括DoorDash，都是創始人在二十五六歲甚至更晚時創辦的。Garry和Harj自己做YC時分別是27歲和26歲。"對YC來說這已經算老傢伙了"，Jared笑著說。"我們有60歲的創始人。"
YC開始更積極地走進校園，還有一個不太常被提到的背景。Garry說大科技公司在一段時間裡停止了大規模招聘，這讓很多本來會去大公司的優秀學生開始考慮創業。時機和趨勢疊加在一起，形成了一個窗口。
Garry透露了YC batch里一種真實存在的情緒。一些年輕創始人有一種緊迫感：如果AI繼續按當前趨勢發展，人類還能在哪些事情上比AI強？所以趁還能比AI強的時候趕緊創業。這種想法在batch里時不時地浮現。
Garry認為這種想法極度短視。他引用全球貨運平台Flexport創始人Ryan Petersen的話：人類的欲望容量幾乎無限。我們心裡有一個"god-shaped hole"，上帝形狀的空洞，永遠會想要更多。
然後他翻轉了一句商業世界的老話。過去開會討論產品時經常有人說"別貪多嚼不爛"（英文裡對應的習語是"don't boil the ocean"，別把海煮了，意思是別想一口氣做太大的事）。Garry說他以前也經常用這句話來為不做某些事情找藉口。但在智能時代，為什麼不把攤子鋪大一點？也許不能一口吃成胖子，但一口氣多啃幾塊完全可以。為什麼不呢？
他用投資公司做類比。如果一家投資公司年年跑贏市場20%，AI來了之後，它會裁掉所有分析師只留一個人用AI做所有的事嗎？不會。因為它的競爭對手不會這樣做。競爭對手會說：我們有了AI，我要的是50%的回報率。想要更多是人的本性，而AI讓"想要更多"變得更加可行。
但這種樂觀敘事有它的盲區，而Harj是三人中最願意直面這個盲區的人。
他說了一句在矽谷語境中比較少見的話：歷史上每次技術革命確實最終創造了新工作，但中間那段結構性失業是真實的。簡單說"會有新工作的"，對正在失業的人沒用。
Jack Altman進一步補充：不只是失業，還有就業質量下降。整個世界在變貴，房價在漲，而AI可能對工資形成下行壓力，因為你可以用更少的人更便宜地完成同樣的工作。通脹和工資壓力同時發生，這不是矽谷回音壁願意認真面對的場景。
Garry從一個意想不到的角度回應。他用了馬克思主義的框架：關鍵在於你在"勞動、管理、資本"這條鏈上處於什麼位置。他的論點是：在AI時代，成為創始人（也就是管理轉化為資本）比以往任何時候都更可行，也更重要。這是他認為最緊迫的事：讓更多人有能力從勞動者變成創始人。
然後話題轉向了更宏觀的社會建設問題。Garry推薦了一本書《Break Neck》，講的是中美在實體建設能力上的差距。
美國從四五十年代的建設狂潮走到今天連一條高鐵都修不起來。他認為核心問題是美國變成了一個訴訟文化主導的社會，什麼都建不動。硬科技創業公司甚至發現某些金屬零件只能在中國加工，美國已經喪失了這個能力。
他對資本和管理層的批評非常直接：缺的是想像力。 不能只想著每年省1%到2%的成本提高利潤率，要想怎麼用技術從根本上改變產品和商業運作方式。而Harj的補充是：如果資本和管理層不承擔這個責任，後果不只是失業，還有社會信任的瓦解。
關於AI對社會的衝擊，Garry還提到了一個有趣的分布現象。在矽谷，大家都是AI的狂熱擁護者。在光譜的另一端，他提到他自己的父母是移民，英語不太好，他媽媽已經完全擁抱了ChatGPT，因為現在她可以用AI寫出得體的英文信件去回復各種機構。AI對她來說是一種真實的賦權。
被AI威脅最大的反而是中間層：白領知識工作者，過去不算最早的技術採納者但也不算最晚的那批人。他們現在對AI最牴觸，因為他們的工作最直接面臨替代風險。Garry認為這種分布現象本身就很說明問題。
