Ian Bremmer 上 Diary of a CEO：Trump 押錯了伊朗，AI 才是被低估的下一顆雷
TL;DR
- Trump 出兵伊朗是基於三個誤判：Venezuela 的閃電成功讓他過度自信、過去伊朗不敢還手讓他低估這次的反應、身邊全是 yes-men 不敢說真話
- 伊朗其實握著霍爾木茲海峽這張牌，最可能的結局是核子議題讓步換取「通行收費權」當變相戰爭賠款
- 美國從規則制定者變成全球最大的不確定性來源，但中國不在打這場仗，他們在打十年、二十年後的長期戰
- Anthropic 內部跑出來一個強到不敢公開的模型「Mythos」，能找出幾乎所有軟體的安全漏洞，這是被嚴重低估的系統性風險
- 印度工人正在戴著頭戴相機訓練取代自己的 AI，這個畫面解釋了為什麼一般人對 AI 的好感度比 ICE 還低
- Bremmer 給的解方是三層治理機制：美中 AI 軍控、AI 穩定委員會、跨國 AI 普及基金
這集在 2026 年四月十七號播出的 Diary of a CEO，主持人 Steven Bartlett 是英國創業家，他的 podcast 在 2025 年底在 Spotify 英國超越 Joe Rogan 變成第一名，今年三月剛拿下 iHeart Best Business & Finance Podcast。Bartlett 的訪問風格偏軟但問題切得很深，會讓來賓自己把複雜的議題講白。
這集來賓是 Ian Bremmer，Eurasia Group 創辦人兼 president，同時也創立了 GZERO Media。Eurasia Group 是專門做地緣政治風險研究的顧問公司，每年一月發布的 Top Risks 報告是華爾街、跨國企業和各國政府都會看的年度必讀。2026 年版的 Top Risks 最大標題就是「美國政治革命」，Bremmer 直接把美國列為今年全球最大的不確定性來源。這集錄製在四月，三個月過去了，他在報告裡寫的東西幾乎條條應驗。
Trump 為什麼會在伊朗踩到地雷
Bremmer 用一句話總結 Trump 對伊朗的誤判：他以為這是 Venezuela 第二集。
先講 Venezuela 那一集。今年初美軍進入 Venezuela，整場行動沒有任何美國軍人傷亡，把 Maduro 抓走送到布魯克林的監獄，副總統 Delcy Rodriguez 接手過渡政府，立刻開放石油、礦業、釋放政治犯，整個南美洲對這個結果都很滿意。Trump 看到這個結果就覺得，伊朗也可以複製這套劇本。
第二個誤判是來自他的歷史記憶。Trump 第一任末期下令暗殺伊朗革命衛隊聖城旅指揮官 Qasem Soleimani，當時伊朗喊著「死亡降臨美國」最後什麼都沒做。去年六月以色列攻擊伊朗的十二天戰爭，伊朗朝卡達的 Al-Adeid 美軍基地丟飛彈，還事先透過伊拉克通知美國，擺明不想真的打。Trump 從這些前例推論：伊朗根本不敢還手。
第三個原因是最關鍵的。Trump 第一任身邊還有像 Mike Pompeo、Mad Dog Mattis 這種會跟他唱反調的人，這次身邊全是 loyalty first 的人。聯合參謀長 Dan Cain 心裡知道伊朗有能力封鎖海峽，但這些訊息根本傳不到 Trump 耳裡。
結果呢？以色列確實把伊朗最高領袖和高階軍事將領都端掉了，但伊朗的反應不是「來談判」，而是把軍事決策權「馬賽克化」分散到地方指揮官手上。Trump 的劇本完全沒辦法套用，因為已經沒有一個中央領導可以投降給他了。
這裡有個值得學的判斷：當你連續成功兩三次，而且身邊都是不敢挑戰你的人，做出愚蠢決策的機率會大幅上升。這不是 Trump 獨有的問題，是任何 CEO、任何創辦人都會遇到的人性陷阱。
伊朗手上其實有牌：霍爾木茲海峽
很多人沒看懂的是，伊朗在這場仗裡不算贏家，但也不算輸家，他們是「倖存者」。九千五百萬人口、軍事被打殘、經濟早就在崩盤前線。但他們現在手上多了一張牌：霍爾木茲海峽。
Bremmer 講了一個讓我印象深刻的觀察。Trump 在他的全國演說裡說「這場戰爭兩三個禮拜就會結束」，他一邊說「海峽不是我的問題」，一邊又威脅要轟炸伊朗的橋樑和核電廠。如果你是伊朗，你會怎麼解讀這些訊息？答案很簡單：美國撐不住經濟壓力。
Trump 有民主制度的「玻璃下巴」這個結構性弱點。他必須擔心油價、擔心通膨、擔心期中選舉。伊朗領導層不用擔心連任，他們可以慢慢耗。中國去年在關稅戰裡已經示範過這套打法：你打一拳我還一拳，最後你的紅州工廠 CEO 跑去 Mar-a-Lago 求你停手，你就只能讓步。
這個邏輯延伸下去，Bremmer 認為最可能的結局是這樣：伊朗在核子議題上讓步，但保留霍爾木茲海峽的「通行權主導權」，可以開始向通過的船隻收費，名義上叫做「戰爭重建費」或「賠款」。這個結果對伊朗其實很划算，他們本來就拿不到核武（一旦做出來就會被以色列炸掉），現在多了一個長期穩定的現金流和威懾力。
中國不在打這場仗，他們在打下一場
這集裡讓我覺得最值得記下來的，是 Bremmer 對中國的判斷。
中國對 critical minerals（關鍵礦物，像鋰、銻這些用在電動車電池、飛彈系統的東西）已經佈了幾十年的局，連加工提煉的能力都掌握。同樣的事情他們在綠能、電動車、電池、太陽能、風力，甚至核能上都做了。歐洲只押綠能、放棄核能，美國則是政權一輪換就轉一次方向，只有中國從頭到尾在做「全部都要」的策略。
Bremmer 講了一句話我覺得很尖銳：「中國不是要做更好的 2026 經濟，他們是在佈局更強的長期軌跡。」當其他國家為了下一季財報在做決策的時候，中國在做未來十年到二十年的決策。
這跟我之前在Vitalik Buterin vs Guillaume Verdon：AI 加速主義的兩條路線裡寫過的觀察很像：當所有人都在搶短期算力的時候，真正的贏家是在佈局基礎設施和材料供應鏈的人。Crypto 圈也好、AI 圈也好、地緣政治也好，這個道理是通的。
對美國來說，真正的威脅來自內部。當你不投資在最強的產品、最有競爭力的環境、最吸引人移居和工作的地方，這些才是會讓你長期掉隊的原因。
Anthropic 的 Mythos 模型，被嚴重低估的系統性風險
這集 podcast 裡 Bremmer 講到的另一個重點是 Anthropic 的新模型「Mythos」。這個模型強到 Anthropic 不敢公開放出來，因為它能找出幾乎所有軟體的安全漏洞。
Bremmer 講了一個畫面：Jerome Powell 和財政部長 Scott Bessent 看到這個技術後，立刻召集所有大銀行 CEO 開緊急會議，要求第一時間部署到內部去找漏洞。JP Morgan 的 Jamie Dimon 把這件事當作「五級警報」處理。
我自己看法是這樣：Anthropic 的公關當然有放大這件事的成分（畢竟他們剛跟美國國防部因為「不夠 woke」鬧翻），但風險的本質是真的。這跟Distillation 戰爭與 SWE-Bench 之死裡面我寫過的觀察一致：當模型能力超過某個門檻，繼續開放會變成負資產，但不開放又會被別人複製。
Bremmer 把 AI 的風險級別在報告裡標成 severe（嚴重），但他覺得這個評級其實偏低，主要是因為大眾關注度跟伊朗、Venezuela、中國比起來實在太低。等到一般人意識到這件事的時候，可能已經太晚了。
印度工人正在訓練取代自己的 AI
訪談裡 Bartlett 給 Bremmer 看了一段影片：印度工廠的工人戴著頭戴相機，記錄自己手上的每一個動作，目的是訓練 AI 之後可以接手這份工作。
這個畫面停留在我腦袋裡很久。AI 取代工人這個敘事太溫和了，更精準的版本是：工人正在親手教會 AI 怎麼取代自己。當你想到全球最近一份民調顯示美國民眾對 AI 的好感度比 ICE 還低，你大概可以理解這種情緒從哪裡來。
Bremmer 對這個議題的判斷比較不悲觀。他認為 2027 年不會出現大規模 AI 失業潮，原因是大多數 CEO 在沒有經濟下行壓力的時候，不會主動大舉裁員，社會運動和工會的反彈也會拖慢這個進程。但他預期到 2028 年大選的時候，受過高等教育、住在郊區的女性會開始擔心自己和小孩的工作，這是新一波民粹的能量來源。
這跟我在跑在 AI 的輪圈上，停不下來也不敢停裡寫的焦慮是同一件事，只是 Bremmer 從政治選舉的角度看，我從個人創業者的角度看。瓶頸都是人的精力和適應速度。
解方：三層必要的治理機制
Bremmer 給的解方分成三層，這個框架值得記下來：
第一層：美中之間需要 AI 軍控對話。冷戰時期美蘇要等到古巴飛彈危機差點把世界炸掉之後，才開始建熱線、做去衝突機制。AI 等不到那一天。
第二層：需要一個「AI 穩定委員會」，類似金融穩定委員會（Financial Stability Board）的角色。當 Anthropic 的 Mythos 這種模型出來，需要一群獨立的技術官僚評估它對全球的系統性風險，並且有權力立刻採取行動。
第三層：需要全球性的 AI 普及基金。半個非洲還沒有電力，當 AI 變成水和電一樣的基礎服務，沒有 AI 的人和有 AI 的人會像不同物種，這在道德上是不能接受的。
這三層裡面，我覺得第二層最務實也最迫切。第一層需要美中關係改善（短期不會發生），第三層需要意願（更不會發生），但第二層是技術圈內部就能推動的事情。
關於樂觀主義那段
訪談快結束的時候，Bartlett 問 Bremmer 是不是還對人類未來樂觀。Bremmer 的回答很 Bremmer：「過去五十年的大故事都是成長，人活得更久、教育更好、醫療更好、財富更多、飢餓和貧窮減少。技術只是工具，要走向反烏托邦或烏托邦，看的是政治和人。」
但他補了一個我蠻認同的觀察：他不擔心 AGI（人工通用智慧），他真正擔心的是另一件事，人類變得越來越像電腦。當你整天滑手機、被演算法投餵、被推進某個立場的同溫層，你就在被電腦程式化。真正的人性發生在面對面的長時間對話裡，這也是為什麼長 podcast 和線下活動會在演算法時代反而變得更有價值。
對我這種每天靠 AI 工具放大產能的人來說，這個提醒蠻必要的。生產力可以靠工具堆，但判斷力和品味只能靠跟真實的人相處才能維持。
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