All-In最新精选: протистояння IPO Anthropic проти OpenAI, розкриття реального ROI AI, обмежень експорту китайських моделей і народного акціонерного володіння

整理 & 编译：深潮 TechFlow

**Гості: **Chamath Palihapitiya (засновник Social Capital)、Brad Gerstner (засновник Altimeter Capital і CEO)、David Sacks (партнер у Craft Ventures)

**Ведучий: **Jason Calacanis, All-In Podcast

**Джерело подкасту: **All-In Podcast

**Оригінальна назва: **OpenAI vs Anthropic IPOs, Anthropic $3T, Zuck's Price War, China Ends Open Source?, Trump Accounts

**Дата виходу: **11 липня 2026 року

Ключові тези

Це 280-й випуск All-In. Friedberg у відпустці, Brad Gerstner підміняє його. Стартує все з гонки за IPO на трильйони: SpaceX уже вийшла на біржу з оцінкою 1,75 трлн доларів, Anthropic 1 червня таємно подала заявку, а OpenAI — відразу слідом. Gavin Baker прогнозує, що цього року виручка Anthropic може перевищити 1000 млрд доларів, а біржова оцінка — сягнути 3 трлн. Brad без вагань заявив, що Altimeter масово купуватиме IPO обох компаній.

Та Chamath вилив відро холодної води. Він помітив, що токен-витрати його компанії подвоюються кожні 45 днів, а приріст продуктивності внизу ланцюга — максимум 5%. Він поставив Claude 5 запитання: який приріст EPS дає AI S&P 500? Відповідь — 50%. Але якщо відняти ту частину, де Nvidia продає чіпи Amazon, то фактичний приріст EPS у S&P 493 становить лише 9%: більшість з них — це цінова влада поверх інфляції та байбеки; справжній AI ROI — десь у межах 0–2%. Його висновок: якщо можна виходити на біржу зараз — виходьте зараз, поки ці цифри ще не просочилися в ринковий рівень води.

Друга половина розмови переходить до Китаю. Reuters повідомляє, що CCP розглядає обмеження доступу за кордон до китайських топових AI-моделей: витік AI-досліджень вони відносять до злочинів із позиції національної безпеки. Sacks обговорював це в Вашингтоні й Білому домі та в Мінфіні — і його оцінка така: стратегія Китаю та сама, що й у Sam Altman колись — наздогнати, відкривши код на старті, а коли наздожене — закрити. Він також розкрив, що в GLM-5.2 є distilled watermarks (водяні знаки дистиляції) американських фронтир-моделей; уряд США, скоріш за все, вживе заходів проти дистиляції. Наприкінці випуску Brad майже годину розповідав про Trump Accounts: план, за яким кожній дитині, що народжується в США, видають 1000 доларів і інвестують у S&P 500. У застосунку за 24 години відкрили 1,5 млн акаунтів і залучили понад 1 млрд доларів депозитів.

Вражаючі думки — стислий підсумок

Про час виходу на IPO

• Chamath: "Якщо можна вийти на біржу зараз — виходь зараз, поки ці цифри ще не просочилися в ринковий рівень води. Бо я вважаю, що саме тоді ти можеш продати за високою ціною і залучити величезну суму грошей."
• Brad: "Сьогодні Altimeter придбає IPO обох компаній у масштабі й за рахунок обсягів."
• Brad: "Річна валова виручка Anthropic може перевищити 1000 млрд доларів, тоді як попередня виручка SpaceX — лише 35 млрд. Виходячи з успіху SpaceX, це буде IPO рівня феномену."

Про AI ROI

• Chamath: "Мої token-витрати подвоюються кожні 45 днів, а продуктивність унизу ланцюга може максимум зрости на 5%. Мої витрати подвоюються, а вигоди фактично вирівнюються."
• Chamath: "Приріст EPS у S&P 493 — 9%; і більшість із них — це цінова влада поверх інфляції, ще 3% — з байбеків. Справжній AI ROI — між 0 і 2%."
• Brad: "Ми ніколи не бачили такого росту виручки, тому що ми ніколи не бачили такого великого TAM. Інтелект — це найбільший адресний ринок в історії людства."

Про open-source проти closed-source

• Sacks: "Дух у компаній є, але можливості — слабкі. Вони хочуть перекинутися з моделей із закритим кодом, але не можуть."
• Sacks: "Частка open-source в корпоративних витратах насправді знижується: з 19% торік до 11% цього року."
• Brad: "Замінити 200-доларовий порадницький сервіс на годину на дешеву модель за 3 долари чи на передову за 15 доларів — різниця між ними взагалі не важлива."

Про зсув Китаю в бік open-source

• Sacks: "Стратегія Китаю така: коли ти наздоганяєш — відкриваєш код, коли наздоженеш — закриваєш код. Sam Altman робив саме так три роки тому."
• Sacks: "У GLM-5.2 є distilled watermark Mythos. Уряд США, швидше за все, вдасться до заходів проти дистиляції — це має бути зроблено."
• Chamath: "Для США найкраще — щоб в Китаї теж з’явився спільнота прихильників ідей про «кінець світу»."

Про Trump Accounts

• Brad: "Якщо при народженні тобі дають 1000 доларів, а хтось ще й підбирає — і ти щотижня відкладаєш 10 доларів, то до 18 років це буде 50 тисяч доларів. Усе інвестується в S&P 500."
• Sacks: "Якщо в акаунті Trump з самого початку покласти повну суму, то за ринковими показниками за минулі 30 років до 28 років ця дитина стане мільйонером."
• Jason: "Це може замінити соціальне забезпечення. Це замінює обіцянки про донати."

Основний текст

Розділ 1. Гонка за IPO на трильйони: SpaceX задає приклад, OpenAI та Anthropic готуються виходити

**Jason: **Почнемо з оновлень по IPO. Йде дебютна спринтерська гонка за IPO на рівні трильйонів: SpaceX уже вийшла на біржу, а ціна торгів тримається близько до ціни розміщення. Цінування — фактично ідеальне. Теоретично далі є ще дві компанії: OpenAI та Anthropic. Ціна акцій SpaceX колись підскакувала до 200 доларів, а зараз відкотилася до 150 — якраз поряд із ціною розміщення. Зараз капіталізація — 2 трлн доларів, це 7-ме місце у світі серед компаній. Anthropic 1 червня вже таємно подала заявку, а Polymarket оцінює ймовірність виходу цього року на рівні 65%. Gavin Baker сказав за два тижні до цього, що він вважає: виручка Anthropic наприкінці цього року перевищить 1000 млрд доларів і компанія стане прибутковою. Якщо виходити на біржу прямо зараз, оцінка може бути 3 трлн. Chamath, ти раніше казав, що вийти на біржу першим — це хороший хід для Elon. Яка ймовірність, що ці дві компанії вийдуть у цьому році чи в першому кварталі наступного?

Chamath вважає, що це обидві дуже хороші справи, але ключове питання — де саме перебуває ціна очищення ринку (ціна, за якої попит і пропозиція збалансовані). Це залежить від того, який у ринку апетит до нових випусків акцій і на якій ціні він зможе це переварити.

OpenAI та Anthropic перебувають на різних стадіях. Інформація, яку OpenAI розкрила востаннє, показує, що витрати готівки як і раніше дуже високі, тому що бізнес розпорошений і більше залежить від споживчого сегмента. Brad раніше припускав, що Anthropic, можливо, вже випадково стала прибутковою. Chamath поділився деталлю: він запитав у свого CTO про token-витрати, і той сказав: "зараз кожні 45 днів подвоюється". Він уточнив, наскільки зростає продуктивність у кінцевих підрозділах; CTO сказав: "максимум 5%". Витрати подвоюються, а вигоди практично врівноважуються. CTO пояснив, що для наступної ітерації приросту потрібно витратити набагато більше токенів, бо ефект уже почав спадати на межі.

Висновок Chamath: якщо можна вийти на біржу зараз — виходь зараз, поки ці цифри ще не просочилися в ринкове сприйняття. Це, ймовірно, і є вікно, коли ти можеш за високою ціною залучити великі гроші.

Brad, як інвестор обох компаній, запропонував ще більш оптимістичну оцінку. IPO SpaceX — майже підручник: зібрали 75 млрд доларів, оцінка — 1,75 трлн, передбачувана виручка близько 35 млрд, а поточна ціна акцій вже зросла на 25%. За словами, виручка Anthropic цього року може перевищити 1000 млрд доларів; якщо це справдиться, то в наступному році GAAP- (за правилами) виручка буде значно вищою за це число. Ґрунтуючись на успішному прецеденті SpaceX, Brad вважає, що це буде феноменальне IPO. SpaceX зробила піонерську роботу з усіх ключових аспектів IPO: загальний обсяг, ціноутворення, ліквідність, включення в індекси та домовленості щодо lock-up (періоду блокування). І Anthropic, і OpenAI вчаться в неї.

Щодо суперечок навколо включення в індекси Brad пояснив: попередні правила мали сенс, бо більшість нових компаній — молодші, з меншою виручкою та слабшою прибутковістю. Але SpaceX настільки велика й важлива, що невключення в індекс виглядає нелогічним. Біржа й компанія-індексор внесли корективи: не "втиснули" її на самому піку, щоб уникнути проблеми, коли типові для IPO відкат 30% нашаровується на проблеми для пасивних інвесторів.

Brad також розповів про найновіші зміни в OpenAI: виручка вже відновилася приблизно до 70 млрд доларів цього року, а GPT6 може вийти протягом 30 днів. Хоч це й лише удвічі більше за виручку SpaceX, і менше за чутки про 1000 млрд у Anthropic, але як один із двох провідних фронтир-лабораторій, такий темп росту, виходячи на біржу з оцінкою понад трильйон, є обґрунтованим. Він не вважає, що між двома компаніями є гонка: вони обидві вийдуть, коли настане час. Через те, що структура компанії в OpenAI складніша, їм, можливо, доведеться зробити це після Anthropic.

Розділ 2. Token-витрати подвоюються кожні 45 днів, а ROI AI — майже нуль?

**Jason: **Ми кілька тижнів обговорюємо питання ROI витрат на токени. У галузі CTO і CEO почали публічно відповідати на X. CTO Uber Pinen поділився своїм підходом: 99% інженерів використовують AI-інструменти, понад 70% pull request надходять від локальних або хмарних agent’ів, а інженери вже збудували 200 agentic skill. Вони відправляють інженерів у різні департаменти як "інженерів, що стоять на передовій", разом із керівниками підрозділів — щоб розкладати процеси по поличках. Brad, що думаєш про такий підхід в Uber?

Brad вважає, що Chamath правий — справа лише в часових рамках. Зараз справді багато грошей витрачається в експериментальні bucket’и, і може не бути прямого ROI. Але впровадження AI у бізнес, на його думку, ще занадто раннє. Доступний ринок (TAM) — це кожна компанія на Землі, і він більший, ніж будь-коли. Розподіл виручки теж не концентрований: мільйони клієнтів щодня незалежно приймають раціональні рішення.

Brad зробив сміливий прогноз: якщо виручка Anthropic наприкінці року перевищить 1000 млрд доларів, то її виручка наступного року може зрости ще в 3–5 разів. Перехід від 1000 млрд до 3000 млрд — приріст 2000 млрд виручки в історії Силіконової долини майже неможливо уявити.

Сумніви Chamath зосереджені на стійкості ROI. Він поставив Claude 5 два запитання. Перше: скільки приросту EPS дає AI S&P 500? Відповідь — 50%. Але він з’ясував, що цей показник також включає виручку від продажів чіпів Nvidia компанії Amazon. Тому він поставив друге питання: який приріст EPS має S&P 493 (без Mag7)? Відповідь — 9%. Якщо розкласти, то переважна частина походить від цінової влади поверх інфляції, а ще 3% — з байбеків. Справжній ROI, який можна віднести до AI, — у межах 0–2%.

Chamath вважає: на стороні компаній усе виглядає красиво, але проблема в тому, що розумні інвестори на кшталт Brad і Gavin рано чи пізно питатимуть компанії: який у вас ROI? Де саме відображається приріст EPS? Якщо відповідь: "я не дуже впевнений", і при цьому у вас немає стабільної цінової влади, бізнес-сторона стане крихкою. Натомість споживчий сегмент — це безпечніша гавань: у вас десятки мільйонів покупців, а різниця в price points там набагато менша; відмінність між покупцями на два порядки величини рятує вас від перевірки ROI.

Jason доповнив іншим кутом: у цієї технології унікальне те, що вона доходить до кожної людини в організації. Коли з’явився Excel, бухгалтерія була в захваті, але HR і маркет відчували це не так сильно. AI — інший: у організації на 1000 людей кожна людина ним користується, кожен витрачає 200 доларів на місяць, при подвоєнні до 400 доларів це лише плюс 3–4% від зарплати в 150 тисяч на рік. Ключове запитання: чи підвищує це ефективність людини у 3–5 разів? Якщо так, то саме це пояснює, чому token-витрати різко ростуть.

Розділ 3. Open-source проти closed-source: виручка концентрується у фронтирі, а підприємства хочуть втекти

**Jason: **Sacks, CTO почали обговорювати на X "інтелектуальне маршрутизування" (smart routing): спочатку відправляють задачі у open-source модель, і якщо не виходить — роблять fallback на Claude. Як ти дивишся на цей тренд? Якщо ти інвестор, і CFO фронтир-моделей починає питати "а можна дешевше", що ти думаєш про зростання фронтир-моделей?

Sacks вважає, що корпоративні CTO справді хочуть перерозподілити token-споживання на дешевші моделі. Вони прямо бачать, як token-витрати летять вгору, і намагаються або гальмувати, або принаймні взяти це під контроль. Додайте до цього питання AI-сумісництва суверенітету, яке обговорювали минулого тижня: компанії хвилюються, що віддають свій ключовий alpha (перевагу) фронтир-лабораторії, яка в майбутньому може стати конкурентом.

Ключове міркування Sacks: компанії хочуть перейти від closed-source моделей, але більшість не має технічної спроможності зробити це. Дух готовий, але тіло слабке.

Coinbase і DoorDash це зробили: вони збудували middleware для маршрутизації токенів, віддаючи фронтирні задачі фронтир-моделям, а нефронтирні — звичайним моделям. Але переважній більшості компаній цього не під силу. Саме тому частка грошей у гаманцях для closed-source моделей навіть зростає. Доля open-source в корпоративних витратах впала з 19% торік до 11% цього року. Звісно, це не обов’язково означає, що використання знижується — можливо, просто тому, що при використанні open-source моделей ви оплачуєте лише хостинг, але не платите лабораторії, тож це важко статистично порахувати.

Sacks також цитує думку засновника Decagon: коли ти точно знаєш, що саме хочеш зробити, то використовувати невеликі й дешеві open-source моделі — правильно, але тобі потрібні дані та post-training. Якщо ж ти ще не розумієш, що саме треба робити, тоді тобі потрібен найпотужніший універсальний інтелект. Зрілі use cases — на open-source, незрілі — на фронтирні моделі.

Jason згадав відкриття засновника Databricks Алі: за однакової моделі, якщо змінити harness (фреймворк оркестрації задач), вартість можна скоротити наполовину. GLM-5.2 у парі з певним harness показує дуже гарні результати, а обсяг задач скорочується вдвічі. Jason поділився й власним досвідом: він збирав agent для виявлення трендів, який працює щогодини; після оптимізації витрати token знизилися на 80%. Коли token став дешевшим, він перевів agent з щоденної роботи на щогодинну, а потім розбив один agent на три паралельні задачі. Вранці він прокидався й бачив, що 14 задач уже виконано — відчуття було зовсім іншим.

Позиція Brad щодо цього: головна дискусія — чи буде інтелект зближуватися (конвергуватися) до однієї точки. Коли стався "DeepSeek moment" 18 місяців тому, ринок просів на 40%. Багато хто вважав, що фронтир-моделі закінчилися: open-source їх уб’є. Але минуло 18 місяців — і факт якраз протилежний. У твіті Jesse Zang було вказано: частка грошей у гаманцях для фронтир-лабораторій фактично зростає, хоч використання token’ів зростає в обох сторін.

Brad висунув одну контрінтуїтивну гіпотезу: можливо, інтелект узагалі не конвергує. Якщо суперінтелект стане здатним до саморекурсивної ітерації, то чим розумніша модель, тим більше грошей вона заробляє; більше грошей — це більше обчислювальної потужності; більше потужності — це кращі моделі. Відстань може в найближчі 2–3 роки не скорочуватися, а навпаки збільшуватися.

Jason також згадав, що взяв інтерв’ю у CEO Lovable Anton: продукт вийшов приблизно через 30 місяців, а виручка виросла з нуля до 600 млн доларів. Він також запитав CEO 11Labs Matti: ви великі клієнти фронтир-моделей, кожного року витрачаєте десятки мільйонів доларів — чи переживаєте ви про витік даних і конкуренцію? Обидва відповіли, що вони розробляють власні моделі. Це великі клієнти рівня "вісім цифр" і "дев’ять цифр". Якщо вони всі почнуть будувати вертикальні моделі самостійно, фронтир-лабораторії відчують тиск. Але Chamath запитав у відповідь: 11Labs має робити найкращого мовного agent у світі. Якщо найкраща мовна здатність приходить із фронтир-лабораторії, чи зможе він в конкурентному ринку нести ціну створення власної моделі з меншою якістю?

Розділ 4. Zuck запускає цінову війну: однакова якість, ціна — в 1% (відсоток)

**Jason: **Meta цього тижня випустила Spark 1.1 — дуже сильну agentic encoding модель з наднизькою ціною. Zuck на X надзвичайно активний: він опублікував найбільшу кількість твітів в історії. По суті, він каже: я даю вам однакову якість, але вартість — лише 1%. Brad, як ти оцінюєш цей підхід Zuck?

Brad вважає, що в Meta раніше були помилки в стратегії open-source, але тепер Zuck чітко обрав напрям "цінової війни". Meta паралельно випустила нові модельні API: це не просто моделі — це ще й токени. Конкуренція для Америки — це добре.

Brad пояснив аналогією, чому фронтир-моделі не так легко замінити: якщо ваш AI agent заміняє консультанта за 200 доларів на годину, то модель за 3 долари чи передова за 15 доларів — різниця насправді не так важлива. Важливо, чи зможе 15-доларова модель виконати задачу без помилок. Якщо задача зламається на середині виконання, ви і token’и втратите, і час.

Chamath має іншу думку. Він каже, що так само було, коли iPhone тільки вийшов: люди постійно апгрейдилися, бо нова ціна була виправданою. Але колись люди скажуть: "старого телефону вже досить". Коли він тестував Claude 5, він виявив обмеження в деяких напрямах досліджень — модель не відповідає. Кожен колись досягає критичної точки "досить добре".

Chamath також поділився досвідом із власної участі в комітеті ООН з питань AI. Разом із Benioff, Jensen і Brad Smith він був на зустрічі в комітеті ООН з AI, який проводив Benioff. Його спостереження: у світі немає жодної країни, яка б не формувала власну суверенну AI-стратегію, і немає жодної країни, яка б хотіла відповідати на запитання, використовуючи закриті моделі США. Багато країн радше візьмуть open-source модель, наприклад від Nvidia, і самостійно зберуть увесь стек інфраструктури.

Приклади суверенного AI включають: Falcon-модель ОАЕ; арабомовний LLM у Саудівській Аравії; а також союз Neoterra, куди Японія вклала 6 млрд доларів, який одразу стрибнув у фізичний AI та робототехніку. Chamath вважає, що коли моделі досягнуть 95%–99% фронтир-рівня, багато країн скажуть: "досить". Водночас деякі компанії не мають достатнього прибуткового зростання, щоб підтримувати такі витрати, і не мають сміливості робити масштабне скорочення витрат. Як у тому знаменитому листі, який він написав Zuck: Zuck діяв лише під тиском, і лише тоді зрештою виконав. Більшість компаній дають проблемам накопичуватися.

Розділ 5. Китай розглядає обмеження експорту AI моделей: наздогнали — і починають зачиняти двері

**Jason: **Reuters повідомляє, що CCP розглядає обмеження на доступ за кордон до китайських топових AI-моделей. Два регуляторні органи поспілкувалися з Alibaba, ByteDance і Z.AI (та, що робить GLM-5.2), обговорюючи обмеження міжнародного доступу до топових open-source і closed-source моделей. Вони ще й відносять витік AI-досліджень до національної безпеки як державну злочинність, і хочуть контролювати, хто може інвестувати в китайські AI-лабораторії. Sacks, минулого тижня я поставив зворотне питання: чи має Америка заборонити китайські моделі? Тепер усе навпаки: Китай каже, що потрібно обмежити. Як ти дивишся на цю партію?

Sacks вважає, що ця новина може бути трохи перебільшена. Найтоповіша модель Китаю — це ByteDance, і вона за замовчуванням closed-source. Qwen від Alibaba раніше був open-source, але тепер, можливо, переходить у closed-source. Z.AI’s GLM-5.2 раніше був open-source, а тепер теж переходить у closed-source.

Висновок Sacks: стратегія дуже очевидна — коли ти наздоганяєш, відкриваєш код; коли ти наближаєшся до фронтиру — закриваєш. Sam Altman трьома роками тому робив для OpenAI рівно те саме: із некомерційної організації — у комерційну, з open-source — у closed-source.

Перевага open-source в тому, що воно притягує спільноту розробників і в AI-практиці ще й підсилює data flywheel для reinforcement learning. Але як тільки ти наздоганяєш, closed-source здатен захопити всю цінність.

Цього тижня Sacks обговорював цю тему і у Вашингтоні, і в Білому домі, і в Мінфіні. Він сказав, що серед усіх регуляторних суперечок є одна річ, щодо якої всі абсолютно погоджуються: за будь-яку ціну випередити Китай. З боку президента і нижче всі питають: "наскільки ми попереду" і "що потрібно робити, щоб залишатися попереду". Ідея зняти з поля американські фронтир-лабораторії та водночас залишити вільний потік китайських open-source моделей — у Вашингтоні такої ідеї немає. Він також розкрив, що в GLM-5.2 є distilled watermark Mythos, а уряд США, найімовірніше, вдасться до заходів проти дистиляції.

Sacks вважає, що від того, що Китай робить так, вплив на США буде незначним. У США є можливість робити open-source моделі, і Nvidia це робить, а Reflection теж робить. Він говорив із фронтир-лабораторіями про те, чому вони не роблять open-source: відповіді були такі — "потреба не така вже велика; якщо була б велика, ми б робили". Для Китаю обмеження експорту може вдарити по собі сильніше.

Chamath пожартував: для США найкраще — щоб у Китаї теж з’явилася спільнота прихильників теорій «про кінець світу», і вони цілими днями хвилювалися через те, що AI залишить без роботи та несе ризики існування. Якщо китайські лабораторії теж почнуть бути скути регуляціями, то для США це найбільша вигода.

Розділ 6. Trump Accounts: відкрити кожній дитині в США акаунт у S&P 500 одразу з народження

**Jason: **Brad цього тижня їздив у Вашингтон. App Trump Accounts уже є застосунком №1 у світі за кількістю завантажень. Вітаю, Brad — це чотири роки твоєї праці. Розкажи нам, що сталося.

Brad представив це як подорож довжиною в чотири роки. Минулого року Invest America Act як частину пакету законів підписали як закон; цього року 4 липня застосунок офіційно запустили. Кожна новонароджена дитина в США отримує 1000 доларів, які кладуться на приватний інвестиційний рахунок, і все інвестується в S&P 500. Рахунок безкоштовний протягом усього життя. За 24 години після запуску відкрили 1,5 млн акаунтів і залучили понад 1 млрд доларів депозитів. Вони провели церемонію першого спільного дзвінка (NYSE і Nasdaq) в Білому домі, в Овальному кабінеті: на заході були присутні сотні CEO. Президент запропонував автоматично створювати акаунти для неповнолітніх віком від 0 до 18 років у діапазоні 50–70 млн.

Sacks з фінансового планування пояснив, наскільки це сильний механізм. Щороку в акаунт дитини можна вносити 5000 доларів (також можуть родичі та друзі), а роботодавець може внести 2500 доларів як податковий внесок. До 18 років діють податкові пільги для складних відсотків. Після 18 років можна забрати максимум 25% на купівлю житла, відкриття бізнесу або навчання в університеті, а решта буде продовжувати накопичуватися в IRA. Якщо робити конверсію IRA в Roth IRA вже тоді, коли дитина перестає бути утриманцем (наприклад, щойно закінчила навчання й опиняється в 0% податковому коридорі), майже без податків можна перетворити гроші на довічні податкові інвестиції.

Sacks порахував: якщо на рахунок Trump покласти повну суму з самого початку, то за ринковою прибутковістю останніх 30 років до 28 років ця дитина стане мільйонером. Якщо на 18 років буде 200–300 тисяч доларів, то до 60 років складні відсотки доведуть до 10 млн і більше.

У благодійності також було низка гучних оголошень. Michael і Susan Dell пожертвували понад 6 млрд доларів: для 25 млн дітей із сімей із середнім і низьким доходом — по 250 доларів кожній. Президент SpaceX Gwen Shotwell пожертвувала 350 млн доларів акціями SpaceX — цільово для дітей із малозабезпечених громад. Micron пожертвував 250 млн доларів: для дітей кожного працівника — максимум 1000 доларів. Brad сам пожертвував 100 млн доларів, щоб охопити всіх дітей в штаті Індіана.

Brad сказав, що вони повідомили президентові: очікують зібрати 100 млрд доларів протягом 12 місяців. Це стане найбільшою в історії США платформою прямої благодійності: без посередників, гроші напряму надходять на рахунки дітей, і до 18 років їх не можна знімати. За таким темпом у майбутні 10 років буде понад 100 млн приватних інвестиційних рахунків, а в наступні 15 років може зайти 2–4 трлн доларів у сімейні рахунки, де раніше грошей узагалі не було.

Jason підсумував у більш макрорівневому ключі. Він сказав, що цей проєкт може замінити соціальне забезпечення й замінити обіцянки про донати. Зараз у США лише 50% людей мають акції; якщо Trump Accounts успішно розповсюдиться, це може зрости до 70%–75%. Австралія — одна з найщасливіших країн світу саме тому, що в них супер-аннуїтетна система змушує кожного відкладати 12%–14% доходу в схожий на 401k рахунок. Trump Accounts робить подібну річ, але на більш базовому рівні.

Jason також особливо подякував Joe Gebbi (Airbnb co-founder) за приєднання: він відповідав за розробку софту урядової частини проєкту. Він сказав, що уряд США створив дуже якісне споживчого класу програмне забезпечення — це рідкість в історії. Brad додав: команда включає Michael Dell, Vlad Tenev (CEO Robinhood), Joe Gebbia та Luke Pettit із Мінфіну. Ціль — створити не просто найкращий продукт для уряду, а один із найкращих продуктів споживчого класу.