Explore every episode of the podcast 硅谷101|中国版
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| E246｜何谓蒸馏？聊聊硅谷如何看中国开放模型逼近前沿 | 01 août 2026 | 01:07:12 | |
7月27日，月之暗面正式发布Kimi K3的完整模型权重。自7月16日API上线以来，K3就在在多项测试中展现出接近前沿模型的能力。因此，它成为了硅谷最近讨论开源时的重要案例之一。从2025年初的DeepSeek时刻，到当下的Kimi K3，中国开源模型正在从成本更低、能力稍弱的替代品，逐渐逼近甚至超过最强的闭源前沿模型。
Yiwen，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 王铁震，Hugging Face前亚太生态负责人 Keith Zhai，TinyFish联合创始人
中国开放模型，硅谷怎么看？
开放权重（Open Weights）：指模型开发者公开模型训练完成后的参数文件，允许用户下载模型，并在自己的设备或云端进行部署、推理、微调或进一步开发。开放权重并不意味着训练数据、训练代码和完整训练流程也同时公开，具体使用方式还会受到模型授权协议的限制。 开源模型（Open-Source Models）：通常指不仅公开模型权重，还公开足以让外部开发者研究、修改和复现模型的更多组成部分，例如训练代码、模型架构、数据处理方法、训练流程，以及在部分情况下使用的训练数据。由于大模型很少完整披露所有训练材料，目前业界对什么样的模型可以被严格称为“开源”仍存在争议。 思维链（Chain of Thought）：指模型在生成最终答案之前，用一系列中间步骤拆解问题、组织信息和进行推理的过程。 规模扩展效率（Scaling Effiency）：指模型将计算资源转化为能力提升的效率，也就是在使用相同或更少的算力、数据或训练成本时，能否获得更好的模型表现。 【硅谷101正在招聘】 《硅谷101》招聘多个全职岗位，欢迎加入我们的超酷的深度内容工作团队！ 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Kablaam - Ealot Flickering Torches - Christian Andersen Radar Focus - Blue Saga Pulse Runner - Helmut Schenker | |||
| E245｜藏在大模型背后的新闻人：GPT们的回复是这样写出来的 | 24 juil. 2026 | 00:46:00 | |
当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪，问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码，但真相是，那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句，背后站着一群人：他们曾是记者、编辑和纪录片导演，如今藏在大语言模型之后，有一个鲜为人知的名字——内容工程师（Content Engineer）。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 【延伸阅读和相关术语】 系统提示词（System Prompt）：写给模型、用于设定其身份、语气与行为边界的底层指令。本质是一种既要有创造力、又要让模型"听得懂"的技术性写作，是内容工程师的核心工作之一。 少样本示例（Few-shot Example）：在与模型交互时，随机提供几条相关案例作为参考，让模型据此理解"什么是好问题、好内容、好语气"的方法。 语音智能体（Voice Agent）：能够以语音方式进行多轮对话的AI智能体，相比文本交互更强调对话的流动感与自然度。 多轮对话（Multi-turn Conversation）：用户与AI连续来回交互的对话形式，通常是AI的弱项。当缺乏足够上下文时，AI会不断"脑补"，答案越来越臃肿，中途出错则如滚雪球般放大。 意图理解（Intent Understanding）：理解提问者的“言下之意”，而非仅仅回答字面问题。它要求模型捕捉话语背后未被直接说出的真实需求，而不止于表面的信息拼接。 来源归属（Source Attribution）：在回答中注明信息出处、并承认现有信息不确定性的做法，是判断一则回答质量高低的重要维度之一。 拟社会关系（Parasocial Relationship）：传播学经典概念，指人对一个遥远实体（书中人物、电视形象，乃至AI）单向建立的情感关系。人在这种关系里依然拥有agency（能动性），可自行决定与对方的关系、并在互动中创造意义。 AI谄媚（Sycophancy）：指AI顺着谈话对象的价值取向和信息茧房去迎合、讨好用户的倾向。它本质上是一个产品设计问题——为了留住用户、提升engagement，产品往往会做出迁就。 事实核查（Fact Check）：新闻业的核心技能，即在信息发布前核实其真实性。AI 在事实核查上效率极高，能快速交叉验证信息、呈现不同立场，帮助人跳出单一信息流。 零工经济（Gig Economy）与AI训练师（AI Trainer）：AI trainer指按小时、按项目为AI生成的内容打分、改写、示范的临时工作。这类工作依托零工经济而存在，而零工经济对媒体与艺术从业者的冲击在AI出现之前便已发生。 【硅谷101正在招聘】 《硅谷101》招聘多个全职岗位，欢迎加入我们的超酷的深度内容工作团队！ 【监制】 | |||
| E244｜机器人走错路了？与苏度韩铮聊聊具身智能的3D数据、路径分野与硅谷竞赛 | 16 juil. 2026 | 01:17:19 | |
机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了，但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖，难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻，它需要理解眼前的物理世界。 这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞，这家公司走了一条与硅谷主流纯大脑“黑盒”大模型不太一样的道路——软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层用仿真（Sim-to-Real），让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。 这条路已经跑出了一定成效：面对从未见过的新物体，他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。 本期硅谷101，我们邀请苏度科技CEO韩铮，一起聊聊机器人“动手”怎么实现？他预测，接下来会有更多的硅谷公司会重新回到“上下分层”的方向上来。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 韩铮，苏度科技联合创始人&CEO 【你将听到】 机器人“动手”的数据根基 03:17 为什么做全栈（大脑+本体）通用机器人？ 07:14 苏昊早年经历：从图片标注ImageNet，到3D数据集ShapeNet 11:08 3D数据收集，难在哪里？ 13:21 仿真需要亚毫米级精度，视频训练无法达到 16:33 什么是Sim-to-Real（从仿真到现实）？ 18:08 创业时机的判断：DALL-E带来的数据拐点 Sim2Real技术验证与关键突破 21:40 仿真器的技术内核：经典物理法则+强化学习 24:17 数据集质量与规模的平衡：自建结构化3D数据集 28:05 实际效果如何？零样本通用抓取，一次性成功率98% 32:11 回应Demo质疑：去学术会议现场随机环境中演示 34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键 35:45 灵巧手虽好，但不是当下的性价比最高的方法 技术路线之争 38:16 商业模式思考：硬件+底层模型+API，类比智能手机生态 41:23 仿真器与机器人本体，必须软硬件协同设计强绑定 44:04 如何教会机器人拧瓶盖？加入真实世界数据更高效 44:51 难度对比：操作物体比运动控制难2~3个数量级 47:28 白盒与黑盒之争：分层模型，在预训练中融入物理理解 51:11 Sapien仿真器，让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作 53:27 数据冷启动困境：无法复刻特斯拉，必须靠仿真做冷启动 55:38 嘉宾预言：被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流 全球机器人竞争格局 59:08 实现机器人动手，软硬件强结合的公司才能做到 01:00:34 硅谷明星公司点评：Skilled AI、Figure、Optimus 01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合？ 01:09:01 亚马逊机器人，场景多但整合困难 01:10:02 为什么多数公司退回垂类？因为不知道通用该怎么走 01:12:43 不做垂类押注，而是构建开发者生态，目标是成为机器人时代的“iOS+硬件” 节目中提到的Demo： sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测 https://www.sudo.ai 【硅谷101正在招聘】 《硅谷101》招聘多个全职岗位，欢迎加入我们的超酷的深度内容工作团队！ 【监制】 | |||
| E243｜特朗普“缓刑”红牌之外，美国资本如何硬控全球足坛 | 10 juil. 2026 | 01:16:28 | |
世界杯发生了闻所未闻的一幕，在特朗普介入后，美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行，有人不禁要问了，国际足联为什么要那么听美国人的话。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 没有足球文化的美国，资本为什么爱足球 03:05 售股两年后，曼联老板为什么又要找下家 美国老板们，为什么永远被球迷Diss 22:47 曼联往事：格雷泽家族20年的骂名从哪儿来 英超之外，美国资本如何渗透全球足坛 57:10 不只英超，欧洲足坛都要被美国资本包圆了 【延伸阅读与相关名词】
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| E242｜最快半年AI跑通自进化？与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地 | 06 juil. 2026 | 01:10:54 | |
从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 自我进化背后的底层能力 03:00 AI自我进化不是新概念，两三年前就有了 自我进化关键一步——学会提问 34:19 Apodex定位：用Discoverative框架解决人类未解难题，不把Token当生意 巩固品味，阻止“跑偏” 51:33 AI巨头都在做科研发现模型，判断问题价值是关键 【硅谷101正在招聘】 《硅谷101》招聘多个全职岗位，欢迎加入我们的超酷的深度内容工作团队！ 【硅谷101听友群】 终于终于终于，大家一直呼吁的硅谷101的社群要上线了！欢迎大家加入。 请用手机相机扫码；如已安装飞书/Lark，可直接在App内扫码进入申请表单。7天内审核，通过后邮件同步入群方式。期待和你在群里碰面！ 【监制】 | |||
| E241｜跑鞋技术迭代史：马拉松跑进2小时，靠人还是靠鞋？ | 26 juin 2026 | 01:01:45 | |
本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出 今年4月的伦敦马拉松，肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒 的成绩夺冠，成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员，这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时，创造了历史。 事后媒体关注到，萨维和克杰勒恰，包括这场比赛的女子冠军阿塞法，他们穿的鞋，都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前，统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克，也是它，发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目，剑指帮助运动员马拉松“破2”。 尽管跑步这项运动自古有之，但直到1960年代，人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里，路跑鞋都发生了哪些技术变革？运动鞋品牌，又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的？ 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 盖德，《迪谈盖论》主播 【你将听到】 跑鞋技术迭代史，谁是最有突破性创新的那双鞋 04:26 划时代跑鞋：阿迪Ultra Boost和耐克Zoom Vaporfly 06:58 TPU超临界泡棉，阿迪Ultra Boost的秘密武器 07:54 耐克Zoom Vaporfly的必杀技，把碳板和超级泡棉结合到一起 10:30 中底的重要性：辅助一个动作重复4万多次仍能保持优秀性能 12:11 中底之外，鞋面、鞋楦也有技术之争 14:11 产品经理谈跑鞋研发，好跑鞋可能会经历20多个版本的修改 16:24 不同品牌的跑鞋，中底材料可能来自同一家公司 17:46 裸足感跑鞋的兴起和沉寂 21:20 马拉松跑进2小时，靠的到底是鞋还是人 阿迪VS耐克，交替主宰21世纪的马拉松赛道 25:16 帮助破纪录的Adios Pro EVO 3, 大火背后也有偶然 27:48 被各大品牌纷纷采用的碳板，阿迪为什么偏不用 30:04 耐克的遗憾，最有可能破2的合作跑者不幸去世 31:36 一度大杀四方的耐克，是如何失去马拉松赛场绝对优势的 33:50 想要跑鞋卖得好，一定要在竞速跑比赛里有姓名 36:27 限量发售，可能会让Adios Pro EVO 3无法统治赛道 37:58 品牌研发冠军跑鞋很难，选到冠军“潜力股”更难 39:32 四大慢跑鞋品牌，为什么在阿迪耐克的竞争中“隐身”了 42:11 新秀昂跑和HOKA，仍在竞速跑的关键之门外 技术差距、时尚化和瓶颈期，跑鞋之争的未来 45:24 跑鞋品牌的技术优势，很难独领风骚很多年 47:13 阿迪能不能统治马拉松赛道，还得看它鞋面的表现 48:18 超级大Logo的Adizero EVO SL，成了2025年的大爆款 51:13 复古New Balance，很可能成为第四个百亿美元规模运动品牌 54:50 本土跑鞋vs国外跑鞋，技术差距到底在哪儿 57:42 跑鞋之后，运动品牌开始押注越野跑和Hyrox了 59:14 国内的运动品牌，该去国外卷卷了 【延伸阅读】 重要跑鞋变革史： 1960，New Balance Trackster问世，以波纹鞋底取代鞋钉，成为首款无钉跑鞋 1974，耐克联创鲍尔曼发明华夫饼鞋底，鞋款大卖，耐克趁势赶上美国慢跑热 1977，Brooks推出的Vantage鞋款，成为第一款大规模采用EVA材质中底的鞋款 1978，耐克首款 Tailwind 跑鞋上市，首次采用Nike Air 气垫技术 1986，亚瑟士推出首款应用GEL缓震胶技术的跑鞋Freak，GEL此后一直是亚瑟士的王牌技术 1991，索康尼推出GRID网格缓震系统，将纤维嵌入EVA中底，兼顾缓震和支撑稳定 2004，Nike Free面世，开启赤足感跑鞋风潮 2015，Adidas Ultra Boost 面世，采用TPU材料及超临界发泡技术，提供“踩屎感”，成为阿迪最受欢迎的缓震技术 2016，耐克推出Zoom Vaporfly 4%，首次将超级泡棉PEBA和碳板结合，Vaporfly 和Alphafly 系列随后高频亮相马拉松 2026，两位运动员穿着阿迪的Adio Pro EVO 3跑马“破2”，该款鞋为全球第一双实现量产的、单只重量不超过100g的跑鞋 两类中底技术： 机械结构：通过中底的物理形态设计来影响性能，比如碳板、碳环、镂空等，相当于中底的“骨架” 发泡材料：通过中底本身材质来影响性能，代表材料包括EVA、TPU、TPEE、PEBA等，相当于中底的“肌肉” 四大发泡材料： EVA：最传统、最普及的发泡基底，轻质柔软成本低，但回弹和耐久性一般，多为入门级跑鞋中底材料 TPU：回弹性、抗撕裂性和耐久性优于EVA，但密度较大，鞋偏重，为阿迪Boost中底所用材料 TPEE：TPU升级版，回弹率更高、更轻、更耐疲劳，但加工难度高、成本高，为阿迪Adios Pro 系列Lightstrike Pro中底的材料 PEBA：超级泡棉，回弹率极高、极度轻量，但成本昂贵、耐用性一般，为耐克ZoomX中底所用材料 耐克Breaking 2项目：2017年推出，旨在挑战人类马拉松“破2”极限，项目中跑者基普乔格在意大利蒙扎赛道达成了2小时00分25秒的优异成绩，耐克借势推出Zoom Vaporfly Elite 耐克目前的慢跑鞋三大系列：飞马（Pegasus）、迈柔（Vomero）和稳程（Structure） 格布雷西拉西耶：长跑传奇选手，蝉联1996、2000年奥运会10000米冠军，并曾打破25次世界纪录，也是首位将马拉松跑进2小时04分的运动员 基普乔格：2016、2020年两届奥运会马拉松冠军，保持着多项赛道纪录，2019年在维也纳以1小时59分40秒完成“破2”壮举，但因为非正式比赛，成绩没有纳入马拉松世界纪录 基普图姆：肯尼亚马拉松跑者，首位在正式马拉松中跑进2小时01分的运动员，2024年2月不幸因车祸去世 大迫杰：日本顶尖马拉松运动员，职业生涯三次刷新日本马拉松国家纪录，首位跑进2小时05分的黄种人。 vivo X Fold6 全新升级的原子工作台，支持串行、并行双模式，一屏多用，告别反复切应用的碎片化体验 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Poisson d'Avril - Ludvig Moulin Rumors About Us - T. Morri Radar Focus - Blue Saga Unfinished Stories - Lennon Hutton | |||
| E240｜OpenAI联手PE砸下40亿美元，聊聊硅谷最火新职位FDE | 18 juin 2026 | 00:51:24 | |
5月初，OpenAI成立了Deployment Company（部署公司），Anthropic也宣布与包括Blackstone在内的多家金融机构合作成立合资企业。这些顶尖模型公司，都开始押注同一种服务：不只是提供AI工具，而是深入企业内部，在具体业务场景中把AI能力真正部署起来。 这也让一个工种迅速走到台前：Forward Deployment Engineer（FDE），前线部署工程师。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。 这期播客中，我们请到了两位一线从业者讨论FDE和部署公司。一位是Cresta FDE团队负责人Jove。Cresta为企业呼叫中心提供AI Agent，Jove从去年年初就开始扩招FDE团队。另一位是前麦肯锡咨询师、现任Invisible Technologies企业业务VP的Oliver。他从私募和咨询行业的视角，解释了为什么模型公司选择直接与PE合作，而不是依赖传统咨询公司。 我们聊了FDE这份工作的具体形态、它与Palantir早年军方部署模式的渊源，也讨论了在这波AI落地浪潮中，私募基金和咨询行业正在经历怎样的变化。 *Oliver的访谈以英文进行，在本期播客中以配音方式呈现。 【主播】 Yiwen，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 Jove，Cresta FDE团队负责人 Oliver，Invisible Technologies企业业务VP、前麦肯锡咨询师 【你将听到】 模型公司为什么开始做部署 01:57 从DeployCo到合资企业，模型公司为什么要提供部署服务？ 04:30 什么是FDE？让AI应用真正在客户企业跑起来的工程师 FDE的具体工作 07:58 应用层公司和模型公司的数据优势之争 09:18 FDE的工作现场和具体案例 12:43 FDE与Palantir的渊源：Echo和Delta团队 14:27 FDE和FDPM分工：像CTO和CEO的搭档 17:52 什么样的人最适合做FDE？ 22:47 FDE会不会被AI自己取代？是长期职业还是过渡角色 私募与AI部署的重要入口 26:10 PE为什么找模型公司合作，而不是传统咨询公司 32:32 PE和私募机构选择和模型公司合作的三个核心诉求 34:08 LP为什么在推动GP做AI转型 36:04 PE工作流自动化的具体案例：AI销售助理、尽调平台、基金运营 AI如何改变咨询和企业自身 41:37 AI会代替咨询吗？ 43:02 企业用AI最容易踩的两个坑：数据整合不到位、不该用AI的环节硬上AI 44:17 整合企业数据为什么比想象中难 46:19 模型能力不断发展，Agent本身会取代FDE吗？ 48:14 技术专家之外的人的价值 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Poisson d'Avril - Ludvig Moulin Rumors About Us - T. Morri Radar Focus - Blue Saga Unfinished Stories - Lennon Hutton | |||
| E239｜SpaceX要让太空算力从科幻走向现实，但它划算吗？ | 12 juin 2026 | 01:29:43 | |
SpaceX上市进入最后倒计时，在它那份长达280页的招股说明书里，月球基地、点对点地表旅行、在轨制造、火星货物……这些别的公司不敢写的科幻元素，它都写了。但更让人印象深刻的是SpaceX的AI叙事，它预测在28.5万亿美元总潜在市场中，有超过90%来自AI板块，而这部分将受到“地球无法快速扩展发电能力”的严重制约。 本期节目不构成投资建议 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 Lewis Hong，Aris Fund合伙人，前SpaceX高管 刘冰雁，火箭爱好者 【你将听到】 SpaceX S-1解读 03:07 打卡指南：LA SpaceX总部&德州Boca Chica星舰发射中心 06:53 SpaceX招股书，1GW太空算力计划和“Elon Time” 09:40 1万颗卫星铺满一条晨昏线轨道是什么概念？ 11:02 打个赌吧：Starship 100次发射时间线预测 成本拆解 16:52 极度乐观：只算燃料成本，两个月回本，但现实并非如此 19:41 保守估算：每公斤200美元，两年回本只能打平 22:14 考虑到GPU损耗等因素，成本估算再加40%冗余度 26:05 星舰还有改进空间，每公斤10–20美元经济账才成立 技术挑战 28:48 反常识：太空真空环境，散热为什么这么难？ 31:02 两个思路：提升温度、增加散热面积 33:38 解决方案：热泵与半导体散热技术 38:24 太空芯片，谁来造？ 41:38 太空辐射会让GPU算错，加屏蔽和纠错即可 42:13 太空只适合做推理，不适合大模型训练 45:05 星链12000颗卫星，99.85%完好——辐射风险可控 46:06 凯斯勒效应（碎片连锁撞击）在低轨并不可怕 48:36 星链一年进行30万次卫星轨道规避机动，技术已成熟 51:09 太空数据中心综合评估：理论可行，经济账还算不过来 52:27 另一个角度：地球容纳数据中心散热的能力终将触顶 战略价值 53:51 太空算力的战略价值：速度、扩展性与数据主权 59:01 太空数据中心热潮：放上去不难，经济地放才是真挑战 01:01:53 未来10年发射市场将多元化，中国稳步追赶 01:02:48 初创公司的机会：上游关键零部件/技术供应商 01:07:34 月球派vs火星派：NASA为何重启登月？ 01:09:33 月球重力更适合发射，是人类开发宇宙的跳板 01:14:19 SpaceX的人都认为太空经济数倍于地球，但说出来没人信 01:15:40 财富到达一定程度，就开始寻求（或逃避）政治影响力 01:18:33 50多万人在问卷中愿意抛弃地球上的一切去火星 01:26:54 结尾彩蛋：一个太空火锅梦想，和一个在太空录播客的约定 【硅谷101正在招聘】 《硅谷101》招聘多个全职岗位，欢迎加入我们的超酷的深度内容工作团队！ 【延伸阅读和相关术语】 晨昏轨道（Dawn-Dusk Orbit），一种特殊的太阳同步轨道，卫星始终飞行在地球明暗分界线（晨昏线）的上方。由于轨道面与阳光方向近乎垂直，卫星的太阳能板可以持续面向太阳。在理想情况下，卫星一整年几乎都处于光照中，地食时间趋近于零——而普通低轨卫星每圈约有30%~40%的时间处于地球阴影中。这一特性使其成为需要恒定高功率供电任务的理想选择。 斯特藩-玻尔兹曼定律（Stefan-Boltzmann Law），热力学基本定律之一，描述黑体辐射的总功率与其绝对温度的四次方成正比。本期播客中刘冰雁解释太空散热的核心难点，正是基于这一定律——低温下辐射散热效率极低，必须通过提高散热器温度来把热量辐射出去。 凯斯勒效应（Kessler Syndrome），由NASA科学家Donald Kessler于1978年提出。描述的是当近地轨道上的太空垃圾密度达到临界点后，碎片之间会发生连锁碰撞，每一次碰撞产生更多碎片，进而引发更多碰撞，最终形成碎片密集的"碎片带"，使某些轨道在数百年内无法使用。 卡门线（Kármán Line），地球大气层与外太空的分界线，以航空航天工程师西奥多·冯·卡门命名。国际航空联合会（FAI）将其定义为海拔100公里处。其物理本质是气动升力让位于离心力的临界高度——在此高度以上，飞行器实际上已成为轨道航天器而非飞机。卡门线主要用于法律和监管目的，区分受各国领空管辖的航空器和属于自由空间的航天器。当前国际法并未明确规定外太空的边界高度。 【硅谷101听友群】 终于终于终于，大家一直呼吁的硅谷101的社群要上线了！欢迎大家加入。 请用手机相机扫码；如已安装飞书/Lark，可直接在App内扫码进入申请表单。7天内审核，通过后邮件同步入群方式。期待和你在群里碰面！ 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Idiosyncrasies STEMS INSTRUMENTS - Gavin Luke Swerve Space - Lama House Quarks in the Cosmos - Grant Newman My Halo Orbit - DEX 1200 | |||
| E238｜聊聊Harness时代AI-First的组织架构：从信任人到信任AI | 25 mai 2026 | 01:05:20 | |
“Harness Engineering”（挽具工程）正在成为硅谷的新共识，Anthropic、OpenAI等公司都在探索这一工程范式。但真正理解Harness的人还不多。前不久，一篇题为《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》的文章在X上获得百万级阅读和热议，作者是来自硅谷CreaoAI（creao.ai）的Peter Pang。在这篇文章里，Peter展示了Harness Agent系统激发出的极致效率：99%的代码由AI完成，每天平均3到8次生产部署，过去六周的产品流程，现在一天就能跑完。 本期播客，主播泓君邀请到Creao的三位创始人，聊聊这家公司对Harness的实践，以及在组织AI-First转型上的深度思考。嘉宾们指出，AI-First不等于“使用AI”，想要把效率提升100倍、1000倍，就不能只把AI当成工具，而要让AI成为所有生产力的主导。组织转型最难跨出的一步在于——是否能让所有员工都能做到信任AI。 这场对话中有一些有趣的观察，比如在Creao，市场不用再追着开发提需求，因为开发速度已经远超市场消化能力；当大量对齐工作被AI接管之后，拿掉产品经理，反而让团队效率大幅提升；初级工程师比资深工程师更适应AI时代的转型；尽管过去十年积累的专长正在快速贬值，资深工程师仍然有竞争力，因为未来的核心竞争力不再是写代码，而是“找到AI Planning的缺陷”和“判断什么是有价值的”。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 Kai，Creao联合创始人/CEO Peter，Creao联合创始人/CTO Clark，Creao联合创始人/CPO，clark@creao.ai 【你将听到】 AI 主导的效率革命 02:32 什么是Harness（挽具）？ 03:09 Harness范围远大于prompt/context engineering，榨干大模型能力 04:52 Harness成败在于，设计好系统自身的feedback loop 07:11 传统软件静态人主导，Harness动态AI主导迭代 08:10 一篇X爆文，揭秘CreaoAI的Harness实战 09:53 AI-first第一步：重构流程，降低对齐成本 13:19 思维转变：AI不是工具，是所有生产力的AI主导者 14:01 放弃传统开会讨论，让AI主导对齐，沟通成本大幅降低 19:12 Agent主导排查bug，50%以上问题由AutoFixing自动修复 23:48 搭建整个Agent系统，只需要1个Architect用一周定框架 25:47 Harness观念：AI是动态系统，出错要弥补系统而非简单纠错 27:13 你的内容和产品，受众可能是Agent Harness时代的组织转型 31:09 组织转型挑战：只要有人觉得“不如人做”，改造就会被拉长 32:02 AI能力已达，CreaoAI 2026年1月用两周完成全部架构重构 36:00 “2026年我没有写过一行代码”，架构师的价值是找出AI planning的缺陷 38:22 产品开发超前于市场，市场尚不了解Harness Agent的工作方式 43:05 大企业难转型的原因：合规问题，人员过多 Harness时代人的价值 47:47 信任从人转向AI需要guardrails，产品经理角色被拿掉，对齐成本反而更低 52:00 交流成本＞落地成本，AI环境下复合型人才更重要 53:21 “资深悖论”：初级工程师更适应AI，资深专家转变难度大 01:00:30 人类未来最核心的能力和价值：定义需求，review结果 【延伸阅读和相关术语】 CI/CD（持续集成/持续部署），软件开发中的自动化流程。CI（Continuous Integration，持续集成） 指开发者频繁地将代码合并到主干，并自动运行测试，以便尽早发现集成错误。CD（Continuous Delivery/Deployment，持续部署/持续交付） 指通过自动化流水线将通过测试的代码自动发布到生产环境。 Agent Behavior（智能体行为），指AI Agent在执行任务时的行为模式，包括它如何理解指令、调用工具、做出决策、处理错误等。 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Radar Focus - Blue Saga Rumors About Us - T. Morri Easily Served - Gerhard Feng Poisson d'Avril - Ludvig Moulin | |||
| E237｜央视和FIFA谈判纷争背后，体育赛事转播权的博弈与生意 | 21 mai 2026 | 01:05:57 | |
离美加墨世界杯开赛还有一个月，央视和国际足联FIFA之间的版权谈判终于是谈妥了，本期我们来聊聊世界杯的定价逻辑与体育赛事版权生意的变化脉络。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 谈判的虚惊一场，赞助商的从中斡旋 02:40 价格细节：打包的版权交易里，很少透露单届的价格 04:25 FIFA的让步，单独售卖的女子世界杯，也被打包进来了 世界杯的定价逻辑 14:41 中国被FIFA设定到版权价格第一梯队，定价逻辑是什么？ 从中国到全球，体育赛事版权生意的变化脉络 33:14 全球范围内，大转播方的变现能力并没有变强 【延伸阅读和相关术语】 【监制】 | |||
| E236｜99%的作业都是AI写的：当代名校生眼里，大学还剩下什么？ | 15 mai 2026 | 01:21:35 | |
人类历史上第一批和生成式AI同时长大的学生，正在踏入毕业季。 去年我们和大学生聊AI时，讨论还集中在“要不要使用AI”、“教授怎么看”。然而仅一年后，AI真正成为了生产力工具。这届毕业生可能会发现：不管你学的是知识性课程，还是实用性技能，都难逃AI冲击，想要脱颖而出必须成为那个“更善于使用AI的人”。 当知识可以被AI调取，技能可以被工具取代，大学还能给你什么独一无二的东西？面对AI冲击，有哪些能力是不会被时代洗牌的“元能力”？ 本期播客，我们邀请三位刚刚走出校园的名校毕业生——Alfred、Kolento、Jack，一起聊聊他们在教育标准化的大学里，如何用AI实现高度个性化的学习？从哪里汲取思想的养分，最看重的能力又是什么？站在毕业的关口，他们如何评估大学的价值，面对未来又做出了怎样的选择？ 这也是一份送给所有大学生“自救指南”，那些AI取代不了的能力，才是教育留给我们的真正底气。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 林桐宇 (Alfred)，清华大学法学（国际）2026届 侯泰羽 (Kolento)，纽约大学应用心理学2026届 饶杰武 (Jack)，哥伦比亚大学管理科学与工程研究生2026届，Emergences Labs 创始人兼CTO 【你将听到】 Alfred 03:28 刚上大学就有了ChatGPT，预感打不过开始辅修AI 09:40 AI速通法律专业课：模拟教授出题，拿下4.0满绩 12:15 大学老师对AI态度发生转变，评估体系亟待升级 13:43 大学两大价值——认识自己 + 获得技能；后者被AI侵蚀 15:49 记忆类知识会过时，批判性思维和素养课程更值得投入 20:11 清华最重要的财富：同侪的深度交流、老师的解惑 Kolento 23:05 马斯克说对了，我上大学最重要的目的就是社交 26:30 学历不再是知识的证明，但仍是社会信任的重要凭证 28:35 追寻美德、向往真理，才能更好地驾驭AI技术 29:55 用AI在大学期间大量试错，而不是对中长期目标做死板的预设 32:32 AI可以做出决策（deciding），但只有人能做出选择（choosing） 36:38 “自顶向下”学习法：先见证最高水平的卓越，再提问、理解、验证 Jack 39:23 99%作业由AI参与，已经想不到任何没有AI参与的作业了 43:14 翻书不会把我变成一个更好学生，只是在浪费我的时间 44:44 当大家都用AI做作业，真正PK的还是每个人的理解和判断 进化的AI工具 46:51 最近常用AI工具盘点 52:37 哪些AI工具正在被抛弃？首当其冲：ChatGPT 58:46 适当关闭memory，避免模型被记忆污染形成信息茧房 元认知积累与AI上瘾 01:01:33 设计师的审美，程序员对代码的感觉，仍然不可替代 01:04:43 AI比短视频更上瘾，失去AI就失去了执行力和灵感来源 01:06:28 完全抽离AI我们还能做什么？还能回到手写代码吗？ 01:12:53 用AI的资深工程师反而慢了19%，初学者在AI时代可能反成优势 01:17:07 2026最迷茫就业季，这一代毕业生就业向何处去 01:20:27 硅谷高中生反驳主播：为什么要假设，我们不会离开AI了 【本期节目中提到的AI工具】 Variant：输入一句话需求，几秒内生成数十套高保真网页与APP设计方案的AI设计工具。 Typeless：像真人一样自然说话，自动转化为润色后可直接发送的清晰文本的AI语音听写工具。 Dify：一个开源平台，让你能通过拖拽等可视化方式，快速构建和部署基于大模型的AI应用。 Raycast：用键盘统一控制整个电脑、快速启动应用与各类服务的Mac效率中枢。 Suno：支持上传个人声音克隆，一键生成包含人声与配器的完整原创歌曲的AI音乐创作平台。 Gemini Dynamic View：谷歌Gemini根据你的自然语言提示，实时生成可交互3D模型和定制UI界面的动态可视化功能。 Mercury 2：基于扩散架构每秒可生成超过1000个Token，比主流模型快5到10倍的极速推理大语言模型。 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Between Moments - Amber Glow Call Waiting - Future Joust Pulse Runner - Helmut Schenker First Flakes - Philip Ayers | |||
| E235｜20年内CAR-T治愈癌症？与刘诚博士聊聊癌症治疗的底层哲学 | 09 mai 2026 | 01:10:05 | |
近年来，癌症治疗正迎来多个技术平台并行演进、加速迭代的新阶段：从ADC、双特异性抗体、放射性配体疗法，到细胞治疗，整个行业都在经历一轮底层技术工具的升级。其中，CAR-T是最具范式转换意义的一类疗法——它首次在部分血液肿瘤中，把“利用工程化改造的免疫细胞精准清除癌细胞”带入了临床现实。更值得关注的是，2025年以来，跨国药企的押注明显转向体内CAR-T：阿斯利康、艾伯维、百时美施贵宝和礼来等公司，先后收购了仍处于临床前或早期临床阶段的相关企业；其中金额最大的一笔，是礼来于2026年4月20日宣布收购Kelonia，交易总额最高达70亿美元。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 【相关名词解释】 【监制】 | |||
| E234｜未来实拍电影还存在吗？AI给影视人的恐惧与自由 | 22 avr. 2026 | 00:40:16 | |
最近，《灵魂摆渡·浮生梦》成为中国首部全AI生成的电影，暑期档即将上映 。“AI能否替代真人演员”、“真人短剧是不是在被AI团灭”，这些话题最近都在冲上微博热搜，成为大家讨论的焦点。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 陆川，中国著名导演，中国AIAIA联盟主席，红树林AI电影周创始主席 黄莺，国家一级演员，上海电影译制厂有限公司译制导演，配音代表作：《哈利波特》赫敏、《盗梦空间》梅尔等 KiSA，编剧、策展人，故事接龙StoryStorm AI影视社区发起人 【两场线下活动预告，南湾见！】 硅谷101这两周有两场线下活动，泓君会在两场活动中各主持一场panel，两场活动都是免费的，名额有限，抓紧报名！ 第一场：Scaling AI — The Infrastructure, Energy & Capital Triangle 4月25日（周六）下午 联合华丰能源举办。 报名链接：luma.com/u4z0gwfc 今年大家都在聊大模型、聊算力，但算力背后的能源问题很少被认真讨论——电从哪来、基建怎么布局、资本怎么进场。这次我们请到了GMI Cloud创始人Alex Yeh、华丰能源董事长David Xu、ZFLOW AI创始人Dr. Zhibin Xiao、华丰集团CTO Harish Jere、Franchise Capital高级总监Christina Xu，一起聊聊AI基础设施这条线上正在发生的事。 第二场：CONNECT 2026 — 首届全球具身智能大会（GEIS） 4月28日（周二）下午2:00 Santa Clara Convention Center 报名链接：luma.com/01fxspog 今年具身智能明显在加速，我们觉得是时候把造机器人的人聚在一起好好聊一次了。开场keynote请到了图灵奖得主Martin Hellman教授，两场panel分别围绕BODY（硬件、灵巧手、供应链）和BRAIN（感知、大模型、决策），嘉宾来自Tesla、NVIDIA、Amazon、Stanford以及多家量产中的机器人公司。现场有真机体验，结束后有after party。 【你将听到】 AI目前能做出什么样的电影？ 00:56 AI视频工具因涉嫌系统性侵权遭到好莱坞的集体声讨，引发关于AI是否威胁影视从业者生计的广泛讨论 04:28 传统影视困境：IP开发周期长、成本高、返工常态化 06:03 AI创作初体验：48小时完成短片，创作门槛被彻底打破 07:36 陆川：传统视效流程长达6个月，AI将效率提升近100倍 11:48 陆川讲AI创作痛点：人物形象同质化，模型审美被大众数据绑架 14:24 陆川认为专业影视创作需要专属工具与统一工作流 16:35 陆川认为AI只是工具，电影的价值仍要回归作品本身 20:21 配音演员黄莺讲AI无法复刻人类下意识、情感与表演逻辑 AI时代的版权和维权困境 25:59 声音的边界：AI克隆、版权侵权与行业维权困境 27:31 声音权利：声音与肖像权同等重要，未经授权属于侵权 AI不可替代的是什么？ 29:36 陆川动情讲述《南京！南京！》拍摄现场，AI无法替代的创作瞬间 32:18 陆川认为未来AI会成为一把尺，实拍将成为顶级奢侈创作 37:02 创作者的底气：AI让每一个想法都有机会被拍成电影 38:31 陆川对给年轻创作者的建议：电影学院的现场体验无法被AI替代 【延伸阅读和相关术语】 Midjourney：全球主流 AI 图像生成工具，可根据文字提示快速生成高精度图片，广泛用于影视概念设计、分镜与场景可视化。 Story board artist（分镜师）：影视制作核心岗位，负责将剧本、导演创意绘制成连续静态画面，确定镜头、构图与叙事节奏，是拍摄与后期的执行蓝图。 Motion board（动态分镜）：在静态分镜基础上加入简单运动、转场与节奏，形成初步动态预览，用于快速验证镜头逻辑与叙事流畅度。 【监制】 泓君 【采访 & 制作】 静远 【运营】 朱婕 【BGM】 Waiting in Vain - Kikoru The Connection - Lennon Hutton Poisson d'Avril - Ludvig Moulin Oh Please - Gerhard Feng Open Road - Lennon Hutton The Big Truth - August Wilhelmsson Cassette Party - Automatic Bananas Charcoal Stream - Curved Mirror Elan - Jakob Ahlbom Deep meaning - Timur Haisyn Deep motivation - Abstract solar Hidden Place - Finval | |||
| E233｜硅谷右翼的权力网如何形成？聊聊彼得·蒂尔的思想启蒙拼图 | 17 avr. 2026 | 00:49:32 | |
Peter Thiel，是硅谷最具争议和影响力的思想家之一。如果要用一句话概括他的思想，那就是：世界是由少数天选之人在幕后驱动的，而他就是其中之一。这套理论，不仅在以他为核心的“硅谷右翼”圈子中产生了影响，还通过Peter Thiel的政治参与，影响了更多的人。 【你将听到】 | |||
| E232｜餐饮出海有新招儿吗？从鼎泰丰与贡茶拿下美国初代销冠聊起 | 10 avr. 2026 | 01:06:36 | |
2025年，中国餐饮品牌开启了声势浩大的出海美国。喜茶在纽约开出了更具辨识度的LAB店，霸王茶姬、瑞幸和蜜雪冰城也在这一年正式登陆美国。 但要问目前在美国做得最好的中餐和茶饮品牌，答案可能会出乎你意料——中餐第一是一度退出中国华北市场的鼎泰丰，茶饮标杆则是早在内地销声匿迹的贡茶。 究其原因，餐饮企业想顺利出海美国，不仅需要足够的“做时间的朋友”的耐心，需要对当地商业规则足够了解，更要吃透当地主流人群的生活习惯和饮食需求。想要更运筹帷幄，还得和本国的文化输出打好配合。 这期播客，我们邀请到了北美吃货传媒的三位嘉宾，我们一起聊了聊，那些在媒体高频关注的企业之外的、餐食茶饮闯美国的好生意和坏生意。 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 Amy Duan，北美吃货传媒公司创始人，专注中餐出海、北美餐饮孵化落地投资 Cosmo Hu，北美餐饮食品行业协会发起人、TOA中美餐饮大会执行主席、易升资本联合创始人 Yuxuan Xiao (Henry)，AC Marketing营销传播公司CEO 【你将听到】 美国中餐茶饮的初代销冠是怎么练成的 02:57 鼎泰丰的出海史：标准化、单店打磨、品类优势和本地化 11:08 贡茶的秘密：利用资本优势抢占点位红利 15:20 寻找“二代店”，应对美国点位区域保护的好方式 19:19 餐饮立足北美，要卖的是体验而不是口味 23:11 国粹麻辣烫，可能不算出海美国的好品类 25:33 费大厨在美国改了招牌菜，这算好招还是坏招 文化输出，怎么和餐饮出海打配合 29:18 必品阁和辛拉面，绑定Kpop做出海 31:40 日本所有主要动漫里，都有它们想出海的食物 32:53 霸榜美国速冻饺子，必品阁的渠道收购和本地化洞察 35:08 泰餐在美的突飞猛进，政府连厨师的英语都培训了 37:07 中餐出海，暂时还难以匹配更合适的文化输出 38:07 太执着于自我表达和地域自豪，反而容易“帮倒忙” 43:32 海底捞和喜茶：结合中国文化做出海的好案例 内卷致胜的中国品牌，能把“卷”复制到美国吗 45:53 目标别太激进，出海美国注定是门慢生意 47:26 在美国，雇主是乙方，员工才是甲方 51:26 海底捞：卷不了服务，就卷体验的稀缺性 52:47 卷创新和噱头很难，因为美国人没那么爱追新 55:20 茉莉奶白：用“轻中式”拿下泛亚裔人群 58:26 霸王茶姬：视觉上做减法，时尚上做加法 01:00:00 中小品牌的机会：没有总部强束缚，反而更好发挥 01:01:39 华莱士 vs Jollibee：亚洲炸鸡去美国可不能主打性价比 【延伸阅读和相关术语】 熊猫快餐（Panda Express）：1983年创立于美国，主打美式中餐，总门店数2500+，门店覆盖全球12个国家及美国49个州，为全球规模最大的中式快餐连锁品牌。 快可立（Quickly），珍珠奶茶品牌，1996年创立于中国台湾，门店遍布日本、韩国、泰国、菲律宾、新加坡、美国、加拿大等地。 Chipotle：1993年创立，主打墨西哥卷饼、碗餐等，年营收约113亿美元，门店超3700家，现为全球市值第三的连锁餐饮品牌。 快乐蜂（Jollibee）：1975年创立于菲律宾，主打炸鸡等西式快餐，全球门店超一万家，为菲律宾最大餐饮集团，旗下还拥有添好運、永和大王等19个品牌。 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Oh Please - Gerhard Feng Rumors About Us - T. Morri Melting Glass - Eden Avery Quietly Tense - Marten Moses | |||
| E231｜从B2B到A2A：Agent新基建，如何让“一人企业”做全球生意？ | 01 avr. 2026 | 00:59:21 | |
“龙虾热”正在退潮，但它带来的创新冲击还在持续——当它与行业know-how相结合，正在迸发出新的能量。 阿里国际站有着26年的B2B数据和经验积累，今年初，OpenClaw、Cowork这些工作范式被验证，让他们看到了打通B2B闭环的智能体，终于到了可以落地的临界点。 于是春节之后，“外贸版龙虾”Accio Work来了，海外用户只需要和这个Agent对话，它就能自主跑完从市场分析、选品设计、供应商筛选、商品发布和日常运营的全过程，把原本需要数周甚至数月的流程，压缩成几句对话。 以往复杂的专业知识壁垒正在被Agent攻破，生产力被重新定义。从数据上来看，Accio Work40%的用户都是Solopreneur（一人企业）。降低门槛的同时，生意越做越精明了，在AI的帮助下今年阿里国际站EBITA（息税摊销前利润）增长了18%。 在AI带来巨大变革的时代，工作流程如何被Agent重构？人才的标准发生了怎样的变化？SaaS行业的转型机会在哪里？本期播客，我们与阿里国际站总裁张阔一起聊聊，他作为互联网巨头的掌舵人，在这一轮AI浪潮下，对新业务、新人才的思考与判断。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 张阔，阿里国际站总裁 【你将听到】 硅谷AI生态初印象 03:49 AI吞噬SaaS，或者让它变得更好？ 05:46 两种工作新范式：OpenClaw与Claude Cowork 当B2B遇到Agent 11:57 未来所有的B2B都会走向A2A 15:16 Accio：AI如何使采购流程缩短5倍 18:52 B2B的强化学习：以成功撮合交易为正反馈 21:52 Accio Work智能体进化：从采购到日常经营，覆盖整个商品销售周期 24:07 AI原生产品的检验标准：能否随着模型的升级而变得更聪明 SaaS的转型机会 25:30 让“一个企业”也能拥有“数字团队” 29:36 中小企业的真实画像与“开箱即用”的产品设计 31:48 商业模式双轨：Token计费 + 平台服务 34:42 当推荐从1000个变成5个，广告还好卖吗？ 36:26 AI不是颠覆商业模式，而是把市场做大 39:15 数据闭环很重要，用户挑剔倒逼极致效率 41:41 A2A时代的竞争：谁能成为那个“主智能体”（Master Agent）？ 43:01 成功标准：不看token消耗量，看用户留存和单位token价值 AI时代工作方式 45:07 人才新标准：产品经理要预判6个月后的模型能力 47:49 工程新范式：主Agent调度子Agent，群聊驱动的开发助手 50:11 衡量AI是否有效：看“有效想法”上线数量，看指标是否“非线性增长” 51:59 检验AI原生的试金石：新模型来了，团队兴奋还是焦虑？ 55:01 OpenClaw冲击波：当AI能力被验证，新一轮的创新开始涌现 【Accio Work · 免费试用】 想让AI帮你管理从设计采购到售后的全部流程？前往www.accio.com下载Accio Work，新用户享7天免费试用，亲自体验“一人企业”如何做全球生意。 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Waiting in Vain - Kikoru Hidden Agenda-Experia Spring Dance - Forever Sunset | |||
| E230｜1万亿收入预期背后：英伟达的巅峰与软肋 | 26 mars 2026 | 01:06:21 | |
本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起： 1万亿——这是黄仁勋预期到2027年底，Blackwell和Vera Rubin两个平台带来的订单收入。 7块——这是大会一次性发布的Vera Rubin新芯片数量。 还有两个数字是关于它的Vera Rubin NVL72 AI机架系统，相比Blackwell，推理效率提升了10倍，每瓦Token产出性能是之前的35倍。 但我们聊的远不止数字本身，也不只是芯片的故事。当推理拐点全面到来，算力狂奔的路上，芯片设计、代工产能、推理架构、软件生态、电力基建、云服务运营……这些环节都在被重新丈量。 在这场串联起AI全产业链关键节点的线下对谈中，我们试图穿透英伟达庞大的AI生态帝国表象，看清它真正的护城河，以及那些潜伏在高速增长背后的软肋与隐忧。 【你将听到】 万亿野心背后的产业现实 03:21 万亿目标背后，推理业务正成为英伟达关键收入来源 05:50 供应链瓶颈：CoWoS产能成最大挑战，硬件周期非资金可突破 09:03 七芯齐发的关键：英伟达全公司都在用 Coding Agent 做芯片 10:10 Groq的优势：纯SRAM架构专攻低延迟 15:43 推理芯片创业还有机会吗？关键：找英伟达短板 19:07 未来数据中心是异构的，系统级优化比单芯片更重要 21:25 OpenClaw引爆TOKEN消耗，英伟达NemoCloud能让人惊艳吗？ 24:27 SaaS面临挑战：未来软件公司卖的不是软件，是AI劳动力 28:36 未来企业架构：CEO同时管员工和智能体，HR、财务都可外包 30:07 英伟达芯片设计模型ChipNemo，硬件代码也能写，难点在于优化 31:47 谷歌TPU系统能力强，但英伟达的护城河已从CUDA扩展到全栈基础设施 35:28 英伟达的护城河：执行力与供应链 36:14 未来挑战：垂直领域、边缘端与私有化部署的崛起、推理市场红利被分流、资本压力 40:16 观众提问1： 英特尔是否有望成为代工第二源？ 42:56 观众提问2：CUDA护城河是否会被Coding Agent削弱？ 一线云服务商谈数据中心瓶颈 46:30 数据中心竞速：靠自发电与预制集装箱加速 50:22 谁在引爆GPU云需求？模型训练、视频生成、AI Coding以及OpenClaw 53:39 模块化、标准化、全套打包的AI工厂方案 56:57 不止GPU缺货，数据中心核心配件供应趋紧 58:42 运营GPU云的核心能力：先有卡，再稳得住，SLA是生死线 01:01:04 GPU折旧比资本市场预估更耐久 01:02:08 观众提问3：AI云服务商的差异化策略 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Pulse Runner - Helmut Schenker Interstate 895 - Bonnie Grace Unfinished Stories - Lennon Hutton Seven Daughters - Fabien Tell AI sing-along recaps GTC keynote 本期节目不构成任何投资建议 | |||
| E229｜从手工作坊到全球第一：中国动力电池逆袭史 | 20 mars 2026 | 01:04:57 | |
这几年，如果说全球制造业里，有哪个故事最值得被重新讲一遍，那一定是动力电池。 中国在动力电池产业链中，建立了极强的优势。当欧洲电池巨头Northvolt破产，日韩也不再具备领先地位，很多人会问：为什么很多原始技术并非源自中国，但最后却是中国把它做成了最完整、强势的产业？这背后到底是政策红利、市场规模，还是极致的工程能力在起作用 ？ 这一期节目，我们邀请了材料学博士、TDK Ventures 投资人何倩然，和《三联生活周刊》资深记者、也是新书《电车之心：中国动力电池传》作者杨璐和张从志，一起聊聊中国动力电池产业的逆袭故事。《电车之心》通过大量核心人物采访和工厂一线走访，拿到了许多难得的一手资料，这本书也在试图回答一个问题：为什么中国能在动力电池产业弯道超车？ 这一期节目会沿着几条线展开：先看中国动力电池优势是怎么形成的，再拆解这个行业真正难的地方；接着看固态电池、钠离子电池等关键路线走到了哪一步；最后再讨论，下一阶段全球动力电池竞争的重点会怎么变。 【主播】 刘一鸣，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 Katherine He，硅谷TDK Ventures高级投资经理 杨璐，三联生活周刊资深编辑 张从志，三联生活周刊主笔 【你将听到】 产业突围：中国动力电池如何跑出来 02:48 决定性优势：中国在产业链的很多环节，市占率达到80%以上 03:11 关键拐点：“十城千辆”如何在早期用政策先创造需求 05:03 白名单与补贴：“白名单”政策，怎样进一步扶起本土电池厂商 06:43 全球格局对比：中国领跑，日韩稳定跟进，美国更像是一个“聪明但掉队”的学生 制造逻辑：为什么工程能力才是核心护城河？ 12:47 “手搓电池”的往事：早期中国电池企业有多“狼狈” 14:59 砸锅卖铁解决问题：曾毓群当年如何从贝尔实验室授权技术，并攻克核心的“鼓气”难题 17:37 极致制造的差距：电池是“微米级制造”，难在一致性 21:56 从磁带到电池：揭秘涂布技术秘籍 26:41 电池厂最深的护城河：不只是配方，更是极致的工程能力 28:27 工程师红利：中国工厂的“内卷”，与美国工厂“下午五点准时下班”的差异 城市竞争：从“五粮液”到“动力电池之都” 35:48 常州的“四小时产业圈”：四小时车程内，可以配齐绝大部分零部件 39:40 地方政府的“产投”逻辑：从“铜头铁嘴”到“兔子腿” 40:25 宜宾的转型奇迹：白酒与动力电池 下一代电池：谁能实现真正的颠覆？ 50:06 固态电池的瓶颈：全固态电池仍需等到2030年之后 55:32 钠电池的战略意义：无需依赖关键金属，它是美国电网储能的更优解吗？ 01:00:38 弯道超车的尝试：美国公司正在寻找新赛道 01:03:12 Northvolt 破产启示录：曾毓群说“从头到脚都做错了” 想了解关于中国动力电池崛起的故事，欢迎阅读上海译文出版社新书《电车之心：中国动力电池传》 作者：杨璐 张从志 【监制】 泓君 【后期】 Amei 【运营】 朱婕 【BGM】 Invasion 2 - Fredrik Ekstrom Pulse Runner - Helmut Schenker All Parts Equal - Airae 本期节目录制于2026年1月16日 | |||
| E228｜谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘 | 13 mars 2026 | 01:06:47 | |
在AI算力争霸时代，英伟达凭借GPU市值一路狂飙。但如今，它的蛋糕正在被一点点分食——2024年，苹果论文披露Apple Intelligence全部由TPU训练；2025年，Anthropic签下数十亿美元订单，购买TPU训练Claude；近期，Meta与谷歌签署数十亿美元协议，租用TPU跑Llama。 TPU一直是谷歌低调的“自家武器”，在过去十年里驱动着几乎全部核心产品。直到TPU训练的Gemini 3打了一场漂亮的翻身仗，人们才开始重新审视：这套从搜索推荐系统中长出来的定制芯片，究竟藏着多少秘密？ 本期播客，我们邀请到前谷歌TPU工程师Henry。他在2018年至2024年间深度参与了三代TPU的研发，也见证了大模型时代TPU的关键转型。他将从硬件架构、软件生态、生产供应链三个维度，一层层揭开TPU的神秘面纱。 我们将深入探讨：TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？ 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 Henry Zhu，前Google TPU工程师，参与V6/V7/V8 TPU研发 【你将听到】 TPU挑战GPU 03:06 架构对决：GPU像多个大厨，TPU像流水线接力 06:41 TPU vs GPU：谁在模型训练上更强？ 10:20 TPU产能之困：HBM、封装与良率 XLA软件黑盒 14:06 Anthropic为何率先下单百万部署？ 16:01 黑盒优化如何“榨干”硬件性能 17:47 XLA与CUDA，两种生态之争 19:53 苹果为什么能成为TPU大客户？ “大模型客户” 20:45 Gemini成功背后，TPU做了什么？ 22:34 TPU是如何做MoE优化的？ 23:45 设计难点：如何押中两三年后的算法？ 26:05 TPU的转身：V6开始押注大模型预训练 28:53 Transformer先发优势带来的旗鼓相当能持续多久？ 32:04 Meta的TPU托管服务：生态逐渐走向兼容 供应链命门 36:08 拓扑通信架构如何为TPU打赢数据中心成本战 38:27 博通（Broadcom）是谁？为什么它如此关键 42:04 挑战GPU的机会：用户规模越大推理越快 45:36 V7之后：Gemini实现100%TPU训练 48:15 一句话总结TPU优劣势 TPU十年进化史 49:49 V1推理芯片试水，V2训练芯片旗舰，V4优化推荐算法 52:16 V5/V6：进入大模型时代，推出推理专用版本 56:05 团队演变：软件组话语权越来越重 新星Groq 57:14 踩准每一次红利的编译器公司 59:27 差异化定位：做小规模部署的低延迟优化 01:01:59 AI算力芯片新战局 【更正】 54:20 口误，Groq创始人Jonathan Ross，现为英伟达首席软件架构师 【监制】 泓君 【剪辑】 小师 Jacob 【运营】 朱婕 【BGM】 Virtuoso Violin - Rafael Krux Angular Pulse - Guy Copeland Top Flow - This Violin 本期节目中嘉宾所表达观点均为其个人看法。 本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。 | |||
| E227｜美国医疗市场AI争夺战：巨头押注，创业公司能赢吗？ | 04 mars 2026 | 00:59:39 | |
每周，有超过2.3亿人在ChatGPT上询问健康和保健问题。在人类创造的所有数据中，有30%来自医疗领域，但其中真正被利用起来的，不足5%。 一边是巨大的数据金矿，一边是与未被满足的庞大需求，这正是AI的机会。 在年初的摩根大通医疗健康大会上，我们看到医疗与AI正在加速“双向奔赴”。礼来制药与英伟达达成10亿美元合作，试图用算力重塑药物发现的底层范式；在OpenAI发布ChatGPT for Health之后几天，Anthropic也迅速跟进，推出了Claude for Healthcare。而一家成立仅三年的初创公司OpenEvidence，以120亿美元的估值跻身AI医疗新贵——40%的美国医生每天都使用它。 面对这场火热的AI医疗争夺战，我们想问一个根本的问题：AI到底在解决医疗的什么问题？它只是巨头的游戏吗，创业公司还有没有机会？ 我们从一位急诊室医生的真实经历聊起，他常常在凌晨三四点完成生死抢救后，站在传真机前处理medical coding。这不是个例——美国全科医生的周平均工作时长高达61.8小时，相当大的一部分精力耗费在了病历录入、保险对接、医疗编码这些琐碎却容错率极低的行政事务上，而这恰恰是AI最容易切入的场景。 【主播】 泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人 【嘉宾】 张璐，Fusion Fund创始管理合伙人 周叶斌，遗传学博士，现在药企从事免疫学研究（《说医解药》主播，微博@生物狗Y博，公众号：一个生物狗的科普小园） 【你将听到】 AI医疗大年拉开序幕 01:13 JPM大会见闻：药企集体“转身”，AI从“可选项”变为“必答题” 04:05 2026年AI医疗战局初探：谁在入局，谁在领跑？ 04:58 医生“过劳”成常态，每周工作61.8小时，大部分时间竟不在看病 Anthropic：从行政合规切入 08:21 医疗支付系统有多复杂？碎片化行政工作拉扯医生精力 10:30 AI在医疗的最大机会：30%的人类数据在这里，但利用率不足5% 13:56 被忽视的“医疗编码”，为什么适合交给AI？ 17:26 HIPAA合规模型：医疗AI的“入场券” 20:50 为什么医疗AI多用小语言模型？ OpenAI：ToB野心与生态博弈 21:34 OpenAI为何重注医疗ToB？不止是商业化，更是模型进化 23:57 医生的知识更新难题：AI 能做什么？ 25:26 生态之争：OpenAI能否撼动微软的医疗地盘？ 27:55 便宜又好用，开源模型带来的冲击 OpenEvidence：新贵独角兽能走多远 28:51 40%美国医生每天都在用，OpenEvidence是什么？ 32:30 核心竞争力：顶级期刊独家高质量医学内容数据 33:25 商业模式隐忧：靠医疗广告赚钱，能保持客观吗？ 35:12 垂直模型的优势：优质语料训练+本地化部署能力 展望AI医疗未来 40:19 AI如何促进医疗均衡？分层诊疗+提升效率是关键 44:16 HealthBench：从考“知识点”到考“真实场景下的对话能力” 48:31 巨头v.s初创：谁更适合做医疗AI？ 52:27 医疗3.0时代：预防>治疗，生命质量成为核心 【延伸阅读和相关术语】 《健康保险可携带性和责任法案》（HIPAA）是一部联邦法律，要求制定国家标准以保护敏感的患者健康信息，以免在未经患者同意或不知情的情况下披露。 ChatGPT for Healthcare：OpenAI ToB产品，一套面向医疗机构的企业级产品套件，支持HIPAA合规性要求，还包括OpenAI API、评估工具HealthBench。 ChatGPT Health：OpenAI ToC产品，核心定位是用户的“个人健康助手”，旨在通过整合用户健康数据提供个性化建议，但明确声明不用于诊断或治疗，仅为辅助工具。 Claude for Healthcare：由Anthropic推出的医疗专用AI工具，为医疗服务提供者、保险公司和消费者提供符合HIPAA标准的人工智能服务。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Primary Code - Max Anson Getting to It - Max Anson Unfinished Stories - Lennon Hutton | |||
| E226｜聊聊DeepMind创始人哈萨比斯：一个科学家与失控的AI竞赛 | 26 févr. 2026 | 01:13:14 | |
他是霍金口中“地球上最聪明的人之一”，4岁下国际象棋，13岁获大师称号，却在一场对弈中突然顿悟，转身奔向人工智能。 他是DeepMind创始人，AlphaGo、AlphaFold背后的大脑，2024年诺贝尔化学奖得主。他也是那个因执念于强化学习险些错失大语言模型时代，又率领谷歌Gemini逆袭，成功回到牌桌的“孤傲天才”。 我们想聊聊哈萨比斯，不仅因为他的天才传奇，更想了解：发明终极技术的那一小撮人，他们的思想从何而来，动机又是什么？ 作者塞巴斯蒂安·马拉比在传记中抛出一个问题：哈萨比斯一直想做正确的事，但他能做到吗？ 本期播客，我们邀请到了《哈萨比斯：谷歌AI之脑》译者周健工，他也是中国最早当面采访哈萨比斯的媒体人。我们从哈萨比斯的少年往事聊起，复盘DeepMind被谷歌收购的博弈，以及错失大模型的战略失误，也追问了那个绕不开的问题：当一个科学家手握可能改变人类命运的技术，他的理想、执念与野心，会把我们带向何方？ 【主播】 泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人 【嘉宾】 周健工，未尽研究创始人，资深媒体人，《哈萨比斯：谷歌AI之脑》译者 【你将听到】 03:12 外表普通，智力超群——译者对哈萨比斯的第一印象 06:53 作者马拉比为什么选择哈萨比斯 哈萨比斯早年经历 10:38 象棋神童的顿悟时刻：下棋并非人生的全部，转向人工智能 13:41 他在游戏中植入“智能体”的雏形，却因算力不足失败 15:50 “如果你不能把一个东西造出来，你就不能真正理解它” 17:22 对强化学习的执念，为未来悄悄埋下伏笔 20:15 学派之争：萨顿的“强化学习”和辛顿的“深度学习” DeepMind崛起和失误 22:23 DeepMind另外两位创始人登场：肖恩·莱格和苏莱曼 26:17 融资历程：彼得·蒂尔觉得他商业上不成立，却还是投了 31:33 扎克伯格“端水”回答，让DeepMind果断选择谷歌 37:59 从围棋到生物学难题：“没有我玩不赢的游戏” 41:18 AI发展里程碑：2024年诺贝尔化学奖背后的故事 46:07 密谋脱离谷歌的“马里奥计划”、NHS数据风波和苏莱曼的离开 52:42 昔日伙伴各自成为谷歌、微软AI掌门人 55:16 孤傲下的战略失误：DeepMind为什么错失大语言模型 故事的背后，我们再聊聊…… 59:31 Gemini逆袭背后，谷歌内部经历了什么 1:03:02 AI末日警告？顶级科学家态度各不同 01:07:24 客观看待作者倾向性：与硅谷保持距离的“英国立场” 01:09:13 哈萨比斯的矛盾：他不愿意控制别人，却一定要赢过别人 想了解更多故事，欢迎关注哈萨比斯官方授权传记—— 《哈萨比斯：谷歌AI之脑》（The Infinity Machine：Demis Hassabis, DeepMind, and the Quest for Superintelligence） 作者：[美]塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby） 译者：周健工 【监制】 【BGM】 Divine Wire - Martin Klem Conspiracy Inc. - Alec Slayne Between Moments - Amber Glow Floating in Space - Eva Hummingbird | |||
| E225｜SaaS业数千亿市值蒸发：AI如何变革组织架构？ | 14 févr. 2026 | 00:55:48 | |
2026年2月的第一周，全球软件行业经历了一场如“葬礼”般的信仰地震。随着Anthropic基于Claude Cowork平台，发布了11款覆盖法律、金融、销售等核心业务的职能插件，全球软件板块市值，在短短一周内蒸发了数千亿美元。华尔街的交易员们直言：SaaS的末日到了。 【主播】 【嘉宾】 本节目由百融云创赞助播出 【你将听到】 SaaS的黄昏与RaaS的崛起 03:46 “信仰地震”：为何Anthropic的插件更新，成了压死传统SaaS的最后一根稻草？ “硅碳共治”：管理20万硅基员工的实战录 15:05 组织重塑：碳基员工汇报给硅基员工？从黄仁勋的1亿AI助手说起 行业深拆：Agent如何在实战中“杀疯了” 34:06 最终目标：建立 AgentStore，打造一个像Apple Store一样的硅基生态系统 未来展望：传统企业的求生指南 47:53 麦肯锡已拥2.5万“硅基员工”：未来三年，你的工作只剩审核签字？ 【延伸阅读和相关术语】 【监制】 | |||
| E224｜深度拆解Clawdbot，为何它能成为2026年第一个现象级产品？ | 04 févr. 2026 | 01:19:40 | |
AI正在冲出浏览器，走向了接管电脑权限、主动为人打工的新阶段，为了它，你得买台Mac mini？ GitHub星标数几天内突破14万，社交媒体上全网刷屏，甚至直接带火了Mac mini的销量，Clawdbot成了2026“AI Agent爆发元年”第一个现象级产品，它不再是冷冰冰的聊天框，而是一个住在你电脑里、甚至能在AI“朋友圈”里社交的“数字生命”。 Clawdbot的“活人感“来自哪里？那些让人“上头”的Agent功能，在真实工作流中到底能实现什么？把电脑权限交给AI，到底是在请“管家”还是请“黑客”？未来的Agent硬件形态会是什么样？我们真的需要给Agent配一台独立计算机吗？ 本期播客，我们邀请了三位嘉宾，分别代表了用户侧、软件算法侧和硬件侧三个方向，希望全方位拆解Clawdbot的底层逻辑，以及它对2026年AI行业产生的深远影响。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 对Clawdbot的深度拆解（软件侧） 05:04 长期记忆与主动性，赋予了Clawdbot“活人感” Agent 专用硬件与部署方案（硬件侧） 31:40 物理隔离部署是应对Agent高系统权限隐私风险的必选项 组织重塑与商业展望 43:22 鲁棒性挑战：生产级Agent需要透明的审核机制与系统级回滚能力 【监制】 | |||
| E223｜应用爆发之年：聊聊模型技术进化与商业化 | 30 janv. 2026 | 01:06:42 | |
2025年被称作“AI应用元年”，大模型不再只是实验室里的技术玩具，而是真正走向生产线、走进企业流程、走入消费者日常。它已经冲进各行各业，开始“搞钱”！ 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 模型的技术进步与商业化 03:23 视频生成进入“可控生产”时代 影石Insta360如何用AI 38:54 AI剪辑：从“拼接”到“理解” 不止是降本，更是增效 48:57 AI能在咨询行业做哪些事 【监制】 | |||
| E222｜紧身裤消失，谁在定义时尚潮流？ | 26 janv. 2026 | 01:02:07 | |
紧身裤几乎快从商场和电商页面上里消失了。 尽管它是这个世纪10年代的爆火单品，但人们正在以光速厌弃它。零售情报公司Edited发现，截至2025年第一季度，紧身裤在运动品牌下装中的占比已经从2022年的47%回落到了39%，取而代之的是，各种宽松版型的裤子正在占领人们的衣橱。除此之外，过去长期被认为很土、穿着像米其林的排骨羽绒服，成为了这个冬天最畅销的外套款式之一。 曾经的爆款为什么跌落神坛？曾经的“土掉渣”又是怎么被推到服饰潮流趋势的C位？本期节目，我们邀请到了来自电商平台和服装品牌的代表，和他们聊了聊，到底什么在影响服饰潮流，什么在影响我们的OOTD（今日穿搭）。 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 齿牙，淘宝服饰趋势小二 老马，时尚博主，女装品牌Marius创始人 【你将听到】 那些年火过的时尚单品 03:53 松弛感当道，紧身裤从热卖款里消失了 07:23 从牛仔裤的演变史，看服饰潮流的变化路径 12:41 经济、流行文化和社会思潮，联手导致了紧身裤的过气 14:15 球鞋、老爹鞋、棒球服……盘点过期的上一代流行单品 16:21 气候、审美、成本和设计迭代，让排骨羽绒服成了新爆款 21:37 排骨羽绒服大卖背后，也有一衣多穿的场景需求 服饰潮流的传导链条 23:43 不同传播时代，和定义服饰潮流的不同方式 25:52 穿搭博主从哪儿获得潮流信息？ 27:14 电商在潮流演变中的多重角色 30:25 电商商家人手一份的趋势报告，到底是个什么东西 31:39 排骨羽绒服的爆火背后，电商做了什么 33:37 平台放大的款式同质化，是时尚行业面临的“甜蜜负担” 34:45 具备长期视野的品牌，要学会对潮流做二次加工 时尚的圈层化、性别差异和轮回理论 37:41 服饰潮流的圈层化，深化和泛化在双线并行 40:16 品牌面对圈层化，在风格上守圈和在人群上破圈 42:11 新服饰性别差：女性追求舒适，男性更想展现自己 47:53 潮流五年一更迭，品牌该不该跟风 50:56 三个标尺，判断某个潮流是否快速过气 51:59 时尚有轮回，背后是不同年龄层消费者的审美代沟 57:00 预言下一波时尚潮流，过气紧身裤可能要回来了！ 【本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出】 达霏欣24年专研生发，男女分治双浓度，男性女性均有选择，止脱生发认准达霏欣，买达霏欣就上京东APP！ 【专属购买链接】https://3.cn/-10USAJYi 【5%浓度购买人群建议】男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。 【2%浓度购买人群建议】女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激。 【延伸阅读】 Hedi Slimane：曾在Dior Homme、Saint Laurent和Celine等奢侈品牌担任创意总监，以极窄剪裁的男装设计和融合摇滚美学的风格闻名。 “老佛爷”：Karl Lagerfeld，长期担任香奈儿艺术总监和芬迪创意总监，被誉为“时装界的凯撒大帝”。 Demna Gvasalia： Gucci 艺术总监兼 Balenciaga 创意总监，Vetements 联合创始人，被认为是能帮助Gucci复兴的关键人物。 Athlesuire：兼具运动功能性和日常穿着舒适性的服装风格，比如运动裤、卫衣、运动鞋等单品。 Vibe 风：通过棒球夹克、卫衣、工装裤、氧化底球鞋等基础单品和低饱和度色彩营造随性舒适的感觉，强调"氛围感"。 Athflow风：将运动服饰与偏正装的单品混搭，比如卫衣、运动裤搭配西装外套、风衣等。 薄荷曼波：以低饱和度薄荷绿色系为核心，通过轻盈面料和清新配色营造自然治愈的视觉感。 琥珀流光：以大地色为基础，加入微光闪烁的质感，打造温暖通透的视觉效果。 猴哥睡衣：24/25年兴起的网络爆款，以孙悟空同款绿色长衫睡袍为标志性单品，在大学生群体中颇受欢迎。 WGSN：权威时尚趋势预测机构，为服装、设计、零售等行业提供趋势和色彩预测，被业界称为"时尚界的彭博”。 Vogue：康泰纳仕集团旗下的综合性时尚生活杂志，是时尚界影响力最大、历史最悠久的时尚杂志之一。 City Boy：是源自日本杂志《POPEYE》的都市男性穿搭风格，强调休闲、舒适与实用性的混搭，常见单品包括宽松衬衫、工装裤、帆布鞋等。 Clean Fit：近年流行的极简穿搭风格，以干净利落的剪裁、中性色调和简约单品为主，追求"少即是多"。 Y2K：“Year 2000"的缩写，指2000年前后的千禧年时尚风格，以金属感、荧光色、低腰裤、露脐装、蝴蝶元素等为标志，近年在Z世代中强势回归。 New Vintage：将真正的古着单品（Vintage）与现代基础款混搭，通过新旧结合让古着焕发新意。 ARCHIVE ：设计师或品牌在特定时期最具标志性的经典单品，与普通古着相比更强调设计师的巅峰创作和时代代表性。 少淑、中淑和大淑：分别面向18-25岁年轻女性、25-38岁轻熟女性和38岁以上成熟女性的服装风格。 祖母衣橱：从祖母辈衣橱中寻找灵感，将复古印花、针织开衫、珍珠配饰等怀旧元素与现代单品混搭。 白小T ：创立于2019年的中国服装品牌，以"一件白T走天下"为理念，主打基础款T恤。 CORTIS 男团：是韩国HYBE公司2025年推出的5人男团，出道专辑销量破纪录。 Baggy Jeans ：宽松版型的牛仔裤，裤腿从大腿到脚踝都保持宽松剪裁。 Playboi Carti，美国说唱歌手、词曲作者。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Quirky Hip Hop Dramedy In a Minute - John Runefelt San Pedro - Sugoi Vem Ficar Comigo (Instrumental Version) - Luiz Mura Short Circuit - Ryan James Carr | |||
| E221｜聊聊CES与中国品牌出海：我们真的需要人形机器人吗？ | 20 janv. 2026 | 00:59:23 | |
今年拉斯维加斯国际消费电子展上，人形机器人再次成为焦点——舞狮、打拳击、后空翻、打乒乓球，各种炫技的Demo，将“科技春晚”氛围拉满。但如果你期待的是泛化能力的突破，那么今年的展或许不会给你太多惊艳。 本期播客是机器人特辑的延续，此前我们探讨过许多关于机器人泛化的前沿探索，今天我们掉过头来，追问一个更根本的问题：我们真的需要人形机器人吗？ 本期嘉宾傅盛认为，人形机器人硬件并不遵循“摩尔定律”，靠堆料实现的性能很难走向商业场景，更谈不上有意义的量产。真正能落地的机器人，往往是从具体的场景中逐步迭代、打磨“生长”出来的，而非一开始就追求通用性和完美形态。 尽管这次CES展会上，机器人“泛化时刻”尚未迎来曙光，但我们看到的是，中国品牌以更成熟、更国际化的姿态占据了全球消费电子舞台的中央。而对于众多探索出海的中国机器人企业来说，美国仍然是那个最理想的市场，所以我们的嘉宾们也用亲身经历给出海者提出了几点建议。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 傅盛，猎豹移动董事长兼CEO，猎户星空董事长 硅谷徐老师，Gen Gigital首席AI和创新官，连续创业者 【你将听到】 CES现场观察与机器人热潮反思 02:26 CES第一感受：“宛如深圳展” 03:42 Boston Dynamics展位火爆，但量产计划是否能落地？ 07:06 为什么放弃人形机器人？ 10:17 Demo虽精彩，难以体现泛化能力 11:51 机器人的形态：“一步到位”还是“逐渐生长”？ 16:13 热潮反思：“宁可错判，不能错过”？ 19:26 CES惊艳瞬间：Sharpa灵巧手折纸风车的超级长程任务表现 人形机器人的商业化难题 23:42 成本拆解：电机、减速器、关节等机械部件占大部分 26:24 硬件寿命有限，缺乏产业链支持，阻碍人形机器人落地 30:08 垂直场景机器人（如餐厅递送）落地核心挑战是可靠性 34:13 国外为什么没有酒店做机器人送餐？ 机器人出海与中美文化差异 35:27 中国厂商凭快速产品化能力闯入美国市场 36:22 商业化关键：在成本约束下打磨可靠性 38:03 机器人出海首选美国，大客户销售难点在改变“流程” 41:13 从CES看中国厂商的变化：从人海战术到品牌感提升 46:50 给出海者的建议：理解和尊重当地市场渠道 47:43 从川普第一次下架Tiktok失败，看美国商业社会的“关系学” 51:31 切勿滥用投机思维，尊重渠道商利益，建立长期信任 54:54 机器人发展路径探讨：探索泛化v.s商业落地 【Consensus Hong Kong 2026】 2026年2月10至12日，Consensus Hong Kong（香港共识大会）将回归香港。届时，来自100多个国家和地区的6,000 余家企业和机构的代表，将与各国的监管者、政策制定者、数字资产和前沿科技的投资者、行业领袖、一线的从业者、还有区块链技术开发者将汇聚一堂。 由CoinDesk主办的Consensus大会是金融科技、区块链、数字资产和 Web3领域全球最大且历史最悠久的行业峰会。今年的会议还增加了AI 与机器人的相关议题，探讨AI、机器人与区块链技术结合在推动全球创新中的可能性。 如果你也有兴趣参与到香港Consensus大会（https://sourl.co/Xvmd3Y）中，欢迎点击购票链接（https://sourl.co/GebTEi）输入「THEVALLEY」获得硅谷101专属折扣。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Ruffles and Rust - Fabien Tell Paradigm Shift - Gavin Luke Lost in Time - Aiyo | |||
| 新年直播3：华尔街视角下的AI泡沫、芯片及黑天鹅 | 15 janv. 2026 | 00:44:04 | |
本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第三期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。 2025年下半年，美股市场完全被AI热潮主导。英伟达市值突破5万亿美元，定义了芯片算力的价值高度。谷歌则凭借Gemini与TPU生态全年暴涨66%，证明了其全栈AI体系深度整合的价值。 当估值已经处高位，投资却仍在加码，穆迪的最新报告指出，未来五年内全球将有至少3万亿美元流向AI数据中心。 站在2026年的起点，或许每个投资者心中都面临着一些灵魂拷问——驱动市场的究竟是 “叙事”还是“基本面”？谷歌的TPU（ASIC）能否挑战GPU的霸主地位？“资本内循环”推高的估值泡沫，又是否会在2026年迎来它的拐点？ 我们邀请到两位华尔街资深人士，共同拆解AI估值泡沫、芯片路线战争与2026年的潜在黑天鹅。 【主播】 陈茜，硅谷101联合创始人 【嘉宾】 Bruce Liu，美国Esoterica Capital(济容投资)首席执行官兼首席投资官Ren Yang，美国Esoterica Capital(济容投资)联合创始人 【你将听到】 00:19 2025年投资回顾：错过谷歌与边际机会 08:23 投资逻辑与框架：如何区分叙事型与基本面 10:09 2026年宏观展望：财政支持与增长分化 13:57 谷歌估值挑战：模型领先与盈利路径 16:23 GPU vs ASIC：生态竞争与垂直整合 25:08 AI泡沫会破裂吗？钱不值钱，信仰才值钱 28:03 OpenAI上市前瞻：盈利挑战与生态卡位 32:12 SpaceX上市前瞻：太空数据中心故事能跑通吗？ 36:54 潜在黑天鹅：AI信仰动摇与宏观冲击 39:33 观众QA：传统板块是否有机会？ 41:30 观众QA：2026年AI概念股投资策略 42:20 观众QA：当前处于投资市场周期中的什么位置？ 本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Lens Flare 3 - Peter Sandberg The Light from Within - Howard Harper Say a Prayer (Instrumental Version) - Egaoya | |||
| 新年直播2：特斯拉FSD以及自动驾驶的商业战争 | 15 janv. 2026 | 00:39:22 | |
本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第二期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。 2026年的新年，自动驾驶圈发生了两件有趣的事。 第一件：一位特斯拉车主完全依赖FSD V14，从美国西海岸一路开到东海岸，整个行程（包括多次进出超级充电站）未出现任何人工接管。 第二件：旧金山发生了一次交通大拥堵，起因是停电影响了交通灯，让依赖规则驱动Waymo无人车们在道路上集体停摆…… 这两件事的发生仅仅是偶然，还是技术路径的必然？ 本期节目中，我们邀请到两位身处技术前沿、并坚定选择特斯拉路线的嘉宾，深入剖析：“端到端”如何颠覆传统“规则驱动”的逻辑？特斯拉如何通过自研芯片构建护城河？马斯克的“第一性原理”在这场技术路径选择中扮演了怎样的角色？ 需要特别说明的是，我们深知，在自动驾驶这个关乎生命安全的领域，任何技术路线都需经历最严苛的审视与辩论。所以我们将在后续节目中持续引入不同路线的声音，力求呈现更全面的产业图景。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】大卫，惠尔智能CEO及创始人，《大小马聊科技》主播 于振华，特斯拉前AI工程师 【你将听到】 02:58 特斯拉FSD V14体验：进展显著与用户反馈 08:44 Waymo vs 特斯拉：规则驱动与端到端之争 12:11 端到端优势：数据驱动与系统协同 18:56 数据与仿真创新：人才、勇气与算力的全面领先 22:48 信念与执行力：领导力与团队文化驱动 25:13 硬件护城河：自研芯片与软硬件协同 33:03 作为投资者会愿意投资Waymo吗？ 35:34 观众QA：FSD如何满足安全性的需求？ 36:31 观众QA：今年自动驾驶会从L2跳跃到L4吗？ 本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Smiling Neighborhood - Claude Signet The Light from Within - Howard Harper Ever Forward - Francis Wells | |||
| 新年直播1：AI的2025与2026，技术领域的共识与非共识 | 15 janv. 2026 | 00:45:20 | |
本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第一期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。 回顾2025年的AI行业，我们见证了开源势力的崛起，见证了硅谷的人才大战，见证了“循环融资”模式的上演，也见证了万亿大基建和能源争夺的疯狂。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 【延伸阅读和相关术语】 【监制】 | |||
| E220｜谈谈Hyrox，“找虐运动”如何火遍全球 | 29 déc. 2025 | 01:03:20 | |
在所有的体育运动里，Hyrox绝对谈不上轻松。它要求参赛者在跑8个一公里，并在每个一公里之后做一组高强度的力量训练，比如让女生推动100公斤重的雪橇。 但就是这样一个运动，成了这两年全球最时髦的健身项目。它2017年成立，初创期就遇到了疫情，2021年在伦敦办赛时只有几百人参赛。但到2025年，伦敦赛参赛者已经达到了3.4万人，和一场城市马拉松相当。而25/26赛季，它预计会在全球举办100场比赛，参赛总人数预计突破130万。 人们会用很多词来形容Hyrox，心肺拉爆、成绩打卡站、肌肉盛宴、大型荷尔蒙现场……它也正在成为新型社交货币，你玩过Hyrox，就是健康生活和强大意志的证明。 我们很好奇，一个对普通人来说并不算简单的小众运动，是如何引爆全球的，也想去看看，当AI逐渐充斥我们的工作和生活后，AI暂时无法进入的，这种需要肉身高度参与的沉浸式线下活动，满足了人们的哪些需求。 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 袁放，Hyrox中国区负责人 Mike，国内某连锁健身房前团课负责人 夏禹，Hyrox官方教练，多场赛事参赛者 【你将听到】 Hyrox火爆背后，半低不低的门槛和想寻求突破的人们 02:28 Hyrox的比赛规则，8段1公里跑+8个体能项目 04:21 Hyrox背后，混合训练是怎么火起来的 06:10同为混训练赛，Hyrox是最简单易上手的那个 08:05把人累到暴汗，Hyrox真有那么低门槛吗？ 13:00 谁在参加Hyrox：工作高压人群需要追求突破和运动释放 14:47再虐也要参赛，寻找成就感、目标感，给自己打个分 16:01不到一年，首期教练的课从不满员到排大队 18:04 传统健身房没落后，社群运动成为新增长点 一个小众运动是如何成为社交货币的 20:22 Mike的Hyrox初印象：洋气、身材好、颜值高 22:49 剖析Hyrox：难度不高，但强度很大 25:15 Hyrox成了“汇率”最高的社交货币 26:38 从飞盘到露营，上一代社交货币是怎么贬值的 28:06Hyrox的核心人群，也是新兴消费和生活方式品牌都在争抢的人 30:12 从Hyrox到“苏超”，人们关注有沉浸感的线下生活 32:38 Ins、Tiktok和小红书，放大了Hyrox的观赏性和荷尔蒙 33:51 肌肉也分有用和没用，Hyrox更接近大众对肌肉的审美 35:15UGC内容+碎片化信息，让Hyrox不比赛时也能有传播 36:46 开了Hyrox课的健身房，就像购物中心有了网红店 39:40谈谈一项运动成为流行的偶然与必然 推广Hyrox，从和健身房搞好关系开始 42:09盈方投资Hyrox，看中了一个可以量化训练成果的健身赛事 44:04拆解Hyrox商业模式：门票+赞助+零售+IP授权 45:24另类团课：标准化的比赛规则，和非标准化的训练课程 46:42 4年时间：伦敦站报名者从600人到4万人 48:59 拓展赛事的首要战略，拓展合作健身房 50:39沉浸式带动观众，把观赛点安在比赛场地中央 51:28从10家到200家，说服健身房为小众比赛和小众人群开课 55:18 Hyrox的推广，国外重精英，国内重鼓励 57:25 赋能合作健身房，小红书和滴滴都一并用上了 01:00:14 避免热度消散，和生态参与者打造利益共同体 【延伸阅读和相关术语】 1. Hyrox比赛规则详解 2. 混合训练（综合体能训练）：区别于单一力训、有氧运动，强调平衡发展身体稳定性、灵活性、协调性、力量、耐力、爆发力等多项运动素质，致力于帮助训练者达到全面强健的目标，从而提高生活质量的训练方式。 3. 三大能量系统：人体能量系统主要由磷酸原系统、糖酵解系统和有氧氧化系统构成：磷酸原系统作为瞬时供能机制，通过ATP-CP分解为高强度短时运动提供6-8秒能量支持；糖酵解系统在无氧状态下分解糖原产生ATP，维持1-3分钟中高强度运动需求；有氧氧化系统主导长时间低强度活动的能量供应。运动强度和时间共同决定三大系统的供能权重。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Whiskey & Gasoline - Def Lev The Vindicator Waltz - FormantX The Pump - Bonkers Beat Club In a Minute - John Runefelt Star Voyage - Out To The World | |||
| E219｜140亿欧元爱马仕股份是怎么消失的？ | 18 déc. 2025 | 01:19:12 | |
12月初，爱马仕的第五代继承人之一尼古拉斯·皮埃奇，将LVMH告上了法庭，理由是对方夺走了自己价值140亿欧元的600万股爱马仕股份。 整个案件起源于皮埃奇的两个身边人：他的40年好友兼私人财富顾问，以及他最近爱到视如己出的一位摩洛哥园丁。 事情的背后却牵涉到了奢侈品行业的一场世纪收购大战：2010年10月，LVMH突然宣布它已经获得了爱马仕接近20%的股份，爱马仕家族则团结了52名家族成员，聚集起手里的股份启动了反击，赶走了门口的野蛮人。 这个过程中，曾经爱马仕最大的个人股东皮埃奇没有站在家族保卫战这边，他的财富在最近的调查中被认定早早就转移到了LVMH那边…… 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 约小亚，《商业就是这样》主播 肖文杰，《商业就是这样》主播 【你将听到】 糊涂的爱马仕最大个人股东，和他消失的140亿欧元 02:36 尼古拉斯·皮埃奇，爱马仕家族的异类 04:37 爱马仕的股票构成，散落在全球各地的200位家族股东 06:52 疑案初现，园丁老婆打了财富顾问的小报告 12:34 财富顾问弗雷蒙德，前科累累的40年好友 15:37 天价爱马仕股票，居然采用了“不记名”的方式 20:18 无休止的诉讼，卡塔尔王室也被牵扯进来了 21:59 承认600万股份给了LVMH后，财富顾问自杀了 25:28 再谈皮埃奇，一个太容易被忽悠的有钱人 LVMH的收购奇袭，和爱马仕的家族保卫战 29:44 步步为营，LVMH拿下了爱马仕两成股份 33:56 股权互换方案，帮助LVMH绕过监管偷天换日 44:16 LVMH的假日突袭，“我手里有你们很多股份” 47:39 爱马仕的反击，联合52名成员的家族保卫战 51:46 最大个人股东皮埃奇，并没有站在爱马仕这边 54:08 AMF调查报告：皮埃奇的股票已经卖给了LVMH 59:39 闹剧收尾：LVMH被罚了也赚足了 什么造就了资本最爱的爱马仕 01:04:15 从二级市场到二手市场，爱马仕为什么那么香 01:08:26 极致稀缺供给，塑造了爱马仕的极致奢侈品定位 01:12:32 爱马仕的克制，为什么其他公司学不会 01:14:42 传统的爱马仕家族，为什么要选择公开上市 【延伸阅读和相关术语】 1. 商业就是这样《Vol.234 小历史 | LVMH的一年、一个月和一天》 https://www.ximalaya.com/sound/935064725 2. 爱马仕家族的家族谱系图 图片来源：《日内瓦论坛报》 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 One Step Away - Dian Shuai Gossip Talk - Arthur Benson Straight Flush - Isaac Larson Quirky Hip Hop Dramedy - Loop | |||
| E218｜Netflix与派拉蒙竞购华纳兄弟，好莱坞的洗牌时刻？ | 15 déc. 2025 | 00:53:43 | |
关注Netflix历史的人都知道，这是一个几乎不参与大型收购的科技公司，而它却突然出手，提出高价收购华纳兄弟探索集团（WBD）这样一家体积庞大、历史悠久的传奇制片厂，究竟是要拯救它，还是毁了它？ 【主播】 【嘉宾】 【本期口播由小红书赞助播出】 【你将听到】 【延伸阅读和相关术语】 华纳兄弟探索（Warner Bros. Discovery）：华纳兄弟电影制片厂、HBO Max流媒体、CNN新闻、Discovery有线电视频道群（动物星球、TLC等）。 派拉蒙（Paramount Skydance）：派拉蒙影业、Paramount+流媒体、CBS电视网、MTV/Nickelodeon等有线电视频道、Pluto TV免费流媒体。 康卡斯特（Comcast）：环球影业、NBC电视网、Peacock流媒体、主题公园（环球影城）。 专业术语： SVOD：Subscription Video On Demand，就是按月/年付费订阅，无限观看的流媒体模式。相对应的有AVOD（Advertising VOD）免费但有广告模式，如Youtube。 窗口期：电影在影院独家放映和其他平台发行之间的时间间隔。传统窗口期结构为先在院线上映，之后登陆流媒体平台。疫情后窗口期大幅变短。 敌意收购：收购方越过目标公司管理层和董事会，直接向股东发起收购。 【监制】 | |||
| E217｜机器人开可乐发扑克有多难？聊聊灵巧手的硬件与算法 | 11 déc. 2025 | 01:10:57 | |
2026年，人形机器人将迎来规模化量产的元年。 最清晰的信号来自特斯拉，“金色擎天柱”Optimus Gen 3预计在2026年第一季度亮相，并计划在年底前建成产能高达100万台的生产线。马斯克曾多次表示，特斯拉未来约80%的价值来自这里，而非汽车。而“擎天柱”的攻关关键，正在于它的“手与前臂”。 【主播】 【嘉宾】 【本期口播由腾讯广告算法大赛赞助播出】 【你将听到】 Demo背后的虚与实 02:37 评估灵巧手能力的关键：精细运动、泛化能力与可靠性 三大技术路线 算法、数据、触觉 【延伸阅读和相关术语】 《机器人的“最后一公里”：深聊灵巧手的“不可能三角”与六大技术门派》 本期播客中提到的公司： 【监制】 | |||
| E216｜对话机器人投资人：投资也得看论文，规模性商业化还很远 | 28 nov. 2025 | 01:07:40 | |
最近，人形机器人仍然在“泡沫”与“前夜”的争论中。硅谷人形机器人初创公司1X，近期发布的 Neo演示视频，在社交媒体上引发热议，但随即而来的，是外界对其依赖远程操控（Teleoperation）而非自主能力的质疑。这让人不禁联想到2023年那些声称拥有AI能力、实则依赖人工后台处理的初创公司。 【主播】 【嘉宾】 【你将听到】 【延伸阅读】 SemiAnalysis：Robotics Levels of Autonomy Morgan Stanley：China Industrials Asia Pacific Humanoids How Far Apart Are Reality and Ideal Goldman Sachs：China Humanoid Robot- Supply chain field trip takeaways Bernstein：Asia Emerging Robotics Embrace the Humanoid Era Rodney Brooks：Why Today’s Humanoids Won’t Learn Dexterity WSJ：The ‘Hands Problem’ Holding Back the Humanoid Revolution 本期播客中提到的公司： 【监制】 | |||
| E215｜资本视角聊聊万亿大基建钱从哪儿来，以及电力破局的六条路径 | 21 nov. 2025 | 01:20:19 | |
之前我们讲美国数据中心基建时，嘉宾很多观点和数据都在播客发出来之后一一被市场验证，比如微软CEO萨提亚·纳德拉称，AI缺的不是GPU是电力。 【主播】 【嘉宾】 【本期口播广告由华夏基金赞助播出】 【你将听到】 复刻地产融资游戏 浪潮中的转型博弈 【节目中提到的相关公司和术语】 其他公司： 金融术语： 【风险声明】 【监制】 【在这里找到我们】 | |||
| E214｜拯救发际线的硬核科普，现代医学与自然选择的拉锯战 | 17 nov. 2025 | 01:15:56 | |
雄激素脱发，这个困扰数十亿人的“头顶大事”，已经被“非那雄胺”和“米诺地尔”两款经典老药统治了数十年。 2016年之后随着短视频的兴起，颜值经济拉动了防脱市场在全球范围内的显著增长，也激发了科学研究和药企的创新动力。 防脱药的副作用如何权衡？植发真能一劳永逸吗？防脱洗发水究竟是护理还是“玄学”？未来五年，科学家和药企将带来哪些拯救发际线的新武器？本期节目，我们邀请到振东药业董事长李昆与斯坦福医药化学博士Janice Zang，不仅解答了这些常见迷思，更深入探讨了药物递送技术、联合疗法、个性化诊疗等前沿方向。无论你正被脱发困扰，还是对生命科学和商业创新充满好奇，这期关于脱发的硬核科普都不容错过。 【本节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出】 达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣上京东！ 请按药品说明书或医师指导使用。 【专属链接】→https://item.jingdonghealth.cn/100212891080.html 【达霏欣2%浓度】购买人群建议：女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激； 【达霏欣5%浓度】购买人群建议：男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 李昆，振东制药董事长 Janice Zang臧晓羽博士，斯坦福医药化学博士，N1 Life联合创始人兼CEO 【你将听到】 人类探索脱发问题的历史 03:36 脱发类型分几种，但90%都是雄激素脱发 08:44 进化论的bug：一个不利特征为何被保留？ 13:14 从古希腊到现代医学，人类是如何找到脱发“元凶”的？ 15:52 在“不秃村”罕见病中找到关键靶点后，人类有了第一款防脱发药物：非那雄胺 19:13 米诺地尔的故事：原本治疗高血压，副作用竟是促进毛发生长 21:57 “马尾辫”们注意了，别小看“牵拉性脱发”的威力 两款药物撑起的百亿级市场 23:04 两款药物的制剂，需要朝着哪些方向改进？ 26:53 从55°酒精敷头，到纯净水配方，多肽用于药物递送的前景 31:52 一个由庞大刚需支撑的百亿级市场，等待新药出现重构价值 35:25 非那雄胺暴露于血液有副作用，好在新技术正在努力把药效“锁”在头皮上 37:53 无论米诺地尔，还是非那雄胺，都需要长期坚持使用 39:18 别指望植发能拯救脱发，没有药物维持，移植的头发还是会掉 40:54 使用米诺地尔时，“先掉后长”是好事，说明药有用 值得期待的新药物和新疗法 41:54 未来3～5年，脱发领域可能会有这些新药上市？ 44:02 原本治疗斑秃的口服Jak抑制剂，用来尝试治疗雄秃 44:45 斯坦福的创新疗法：皮肤镜定量+治疗个性化+超适应症用药 47:29 2016年后，短视频的发展拉动了皮肤科地位和全球脱发品类的增长 53:43 防脱洗发水，“辅助”而非“治疗”，防脱有可能，生发不现实 聊聊药企转型和AI赋能 59:15 嘉宾对药企转型战略的思考：聚焦“有医生背书”的ToC属性产品 62:49 在新渠道中经历失败后摸索出的一些经验：光有“网感”是不行的 65:20 AI在药物创新中扮演着什么样的角色？ 67:52 用AI用于电商服务，洞察全球客户偏好 72:59 两位嘉宾给普通人的养发tips：抗炎，减压，头皮防晒 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Who's the Boss Now - Stationary Sign Moonbug - Harry Edvino (Version a14336e6) - fullmix_high_quality 【在这里找到我们】 | |||
| E213｜从爱好到投资，卡牌能成为年轻人的第一桶金吗？ | 07 nov. 2025 | 00:59:57 | |
“80后炒股、90后炒币、00后炒鞋，进入2020年后大家转行炒卡。”虽然这只是一句玩笑话，但多少折射出了卡牌交易市场的火热。 卡牌最开始只是出现在烟草公司的烟盒里，作为赠品用来提高香烟销量。之后被开发出了对战属性，拥有了自己的卡牌游戏拥趸。 但如今的卡牌显然不只是一个小众文化那么简单。 《宝可梦》卡和球星卡目前的世界交易记录，分别是527.5万美元和1293.2万美元。 市场调研公司Verified Market Research报告显示，仅是球星卡，在全球市场2020-2027年的复合增长率就达到了23%，2027年市场规模预计接近千亿美元。 英国金融公司Raisin UK则认为，卡牌的投资价值，已经超过了古董车和威士忌。 卡牌作为一种小众文化，是如何一步步演变为投资品的？在炒卡成风的当下，它背后有怎样的暗流涌动，又真的能成为年轻人的第一桶金吗？ 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 Vincent，静电森林创始合伙人， Dice Con（华人桌面游戏大会）策展人 大白，静电森林卡牌项目负责人，卡牌社区旅法师营地创始人 【你将听到】 一些科普：TCG和CCG的前世今生 02:54收藏式卡牌（CCG），从烟盒里长出的小爱好 04:04集换式卡牌（TCG），当卡牌有了对战属性 05:38TCG里的“御三家”：万智牌、游戏王和宝可梦 08:19卡牌成功的背后，运营远比IP重要 11:17天价球星卡的诞生：稀有度、球星起落和高光时刻碎片 卡牌投资，门道可太多了 14:29想成投资品，先从成为文化现象开始 16:49卡牌背后的炒货联盟 17:34当王炸TCG遇上“禁牌表” 19:54在国内炒牌，也得有国际化视野 21:54选TCG卡牌，就像经纪公司选偶像练习生 23:59想玩好球星卡，先从做个草根球探开始 26:47敲黑板忠告：想玩卡，首先得喜欢 32:17宝可梦卡在中国，去年短暂低谷、今年又行了 34:15卡牌交易的重要一环：评级 一些一手经验分享 38:36嘉宾亲历：玩卡牌谁赔了谁赚了 44:35单卡店的生意，一个纯纯辛苦活儿 47:05非卡牌爱好者，能做好卡牌投资吗？ 顺便聊聊卡牌圈生态 48:29国内火爆的卡游，为什么在全球卡牌交易市场里水花还很小 53:11 新参与者，都在怎么切入卡牌市场 55:16 一些建议，送给想试水卡牌投资的素人 【延伸阅读】 万智牌（Magic: The Gathering，简称MTG）：第一款集换式卡牌游戏，由美国数学教授理查·加菲于1993年设计，由威世智公司发行，是全球最受欢迎的卡牌游戏之一。 游戏王（Yu-Gi-Oh!）：由日本科乐美公司（KONAMI）开发，基于日本漫画家高桥和希的同名漫画《游戏王》改编，曾获得吉尼斯世界纪录认证为全世界销量最高的集换式卡牌。 PSA（Professional Sports Authenticator），全球最大的第三方卡牌评级和认证机构，成立于1991年，为体育卡、游戏卡、纪念品等提供专业的评级服务。除PSA外，其他全球知名卡牌认证机构还包括BGS（Beckett Grading Services）、CGC（Certified Guaranty Company Cards）和SGC（Sportscard Guaranty Corporation）。 播客中提到的NBA球员：维克托·文班亚马（Victor Wembanyama)、库珀·弗拉格（Cooper Flagg）、卡梅伦·布泽尔（Cameron Boozer）、凯登·布泽尔（Cayden Boozer）、泰里斯·哈利伯顿（Tyrese Haliburton）、乔丹·普尔（Jordan Poole） 播客中提到的天价卡：来自2007-08赛季的Upper Deck Exquisite系列，乔丹科比“双标志签名卡”，经PSA评级为EX-MT6，编号为1/1，今年8月拍卖出1293.2万美元，打破了球星卡的最高售价纪录。 【监制】 【BGM】 【在这里找到我们】 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E212｜AI数据中心的万亿大基建时代：美国GDP增长全靠它 | 31 oct. 2025 | 00:54:11 | |
“2025年上半年，美国GDP增长几乎全部来自于数据中心与信息技术。” 最近一个大新闻是，OpenAI发公告完成架构与资本重组，为潜在IPO铺路，核心也是它承诺了未来1.4万亿的算力投入，这是一个巨大的资金缺口。 【主播】 【嘉宾】 【JJLake创新空间】 � 邮箱：yliu@jjlaker.com 【你将听到】 军备竞赛下的能源危机 资源抢夺与技术破局 【延伸阅读和相关术语】 【监制】 【BGM】 【在这里找到我们】 本节目中嘉宾所表达的观点均为其个人看法，不代表所在公司的立场。本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。 | |||
| E211｜站在内容创作者与机器人的交界处：聊聊3D数字人的进化 | 24 oct. 2025 | 01:04:05 | |
9月的最后一天，Sora2发布，它可以把一句话变成一段10秒的短视频；好莱坞完全由AI创作的演员Tilly Norwood，诞生6个多月就获得了6.5万粉丝，她发自拍、代言品牌，却从未真实存在。数字人，正在成为新的内容生产者。 但从“生成一段视频”，到与一个3D数字人实时稳定互动，中间隔着很多技术壁垒。本期嘉宾柴金祥教授，他在2000年就已经进入卡内基梅隆大学研究机器人，但因为机器人应用与落地极为困难，他们团队反而成为世界上最早用AI做3D动画的团队；18年来，他几乎在做同样的研究。 从机器人到好莱坞的AI动画，到我们今天讨论的3D数字人模型是不是又可以反过来驱动机器人，这听起来像是一种轮回，却也是一种新的开始。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 柴金祥，魔珐科技创始人兼CEO，TAMU计算机科学和工程系终身教授、博导 【你将听到】 数字人下一代内容生产者 02:45 从Sora2的发布，看“文生视频”的进步与局限 05:58 Text-to-Video与Text-to-3D的核心区别：像素和参数 08:55 成本革命的基石：文生3D多模态大模型（星云平台） 13:33 传统虚拟数字人是如何动起来的？ 16:34 好莱坞有数据无算法，AI公司有算法无数据 多模态大模型重塑人机交互 19:46 柴教授的从业经历：从机器人控制到数字人动画 20:46 Jessica Hodgins：数字人物理动画的先驱 22:24 很多做Robotics很厉害的人，其实都是做动画的 26:49 “交互-游戏-好莱坞”，渐进式的技术落地路线图 29:45 虚拟数字人的两条岔路：预制的完美v.s实时的鲜活 32:07 AI渲染+分层模型，终结“显卡依赖” 3D数字人的商业化前景 37:02 B端的统一形象与C端的个人分身 40:36 规模化落地需翻越“三座大山”：质量、延时、成本 42:21 自研语音，风格化“人设”为数字人注入灵魂 加速具身智能突破泛化 45:07 对机器人产业判断：白领场景将早于蓝领场景落地 46:13 用海量3D动作数据教机器人动作规划，但缺乏力的反馈 47:18 从“运动学”到“动力学”，小脑进化仍需强化学习突破 49:23 从“爬楼梯”这件小事，看数据如何促进泛化 58:33 跳脱细节调配，机器人研究进入“黑盒模式” 【延伸阅读和相关术语】 文生3D多模态大模型：一种人工智能模型，输入一段文字描述，就能直接生成一个立体的、会动、会说话的3D数字人，“多模态”指输出包含了语音、表情、肢体动作等多种信息模式。 VLA模型：下一代机器人的“大脑”模型，它能让机器人理解看到的画面（Vision），理解人类的语言指令（Language），并直接规划出要执行的动作（Action）。 运动学和动力学（Kinematics and Dynamics）：机器人运动的两个基础学科。运动学解决 “做什么动作” 的问题，不考虑力；动力学解决 “用多大力气做” 的问题。让机器人完成精细操作，需要两者结合。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Azoic - Max Anson Treasure Hunt - Helmut Schenker Lost in Time - Aiyo 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E210｜日本“失去的30年”，炼成了中国餐厅排队王？ | 22 oct. 2025 | 01:08:14 | |
在中国本土餐饮纷纷陷入价格内卷和增长放缓时，一线商场的排队王，被来自日本的两家回转寿司店——寿司郎和滨寿司承包了。 它们不仅人气超高，高峰期要排队两三个小时，在资本市场的战绩也颇为漂亮。寿司郎的母公司Food & Life股价两年涨了2.7倍，滨寿司的母公司泉膳控股，则是股价持续增长了25年的日本餐饮最牛股。 如果你还对在中国享有高性价比盛名的萨莉亚有印象，那么请注意，Food & Life、泉膳和萨莉亚，都是经历了“日本失去的30年”、熬过了地狱模式的企业。在日本自1990年开始的通货紧缩里，日本民众捂紧钱袋子谨慎消费，餐饮企业不得不开打价格战，为了生存的它们，也练就了一身降本增效的功夫。 我们本期播客的嘉宾东子，既是一家基金的研究总监，也是一位长居中国的日本人，在他看来，穿越周期、在中国成为人气王的日本餐企，擅长的不止是降本增效，更会提供“表演式的烟火气”。 在播客中，我们还谈到了“失去的30年”给日本餐饮行业带来的新创业产物，以及中国餐饮出海日本的新气象。但东子想反复强调的是——千万不要照抄日本的作业。 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 东子，启承资本研究总监 【你将听到】 回转寿司，一种效率极高的经营圣体 06:45 连海底捞都想开的回转寿司，翻台率高到可怕 12:52 食材成本近50%的寿司品类，是如何控制成本的？ 14:09 从回转寿司技术迭代，看日本所擅长的“线性创新” 21:54 回转寿司是个超级工厂，我们是流水线上负责吃的“工人” “失去的三十年”，如何重塑日本餐饮业 24:38 一份萨莉亚的意面，背后也有效率的提升 25:50 垂直供应链很好，但不是每个国家都适合 29:11 警示：极致降本增效给日本社会带来了什么？ 30:59 “表演式烟火气”：餐饮标准化下的致胜法宝（e.g.丸龟制面） 存量竞争里，日本餐饮创业的新产物 36:33 日本版“滴灌通”venture link：盘活连锁餐饮后，为何自己破产了？ 40:59 “中食”的兴起，日本给中国“预制菜”的启示 47:59 日本餐饮创业的“阶段化”和“分工化”（e.g.七宝麻辣烫） 学习日本餐饮，可千万别“刻舟求剑” 52:19 中日土壤大不同，照抄经验可就太偷懒了 57:48 日本餐企重估中国市场：曾经败北，如今意外适配“通缩”环境 59:31 日企出海的最大挑战：“非语言默契”的文化壁垒 62:15 杨国福日本爆火背后的“口味经济学” 63:51 会表演、有没包袱的品牌，适合去日本闯闯看（e.g.M Stand咖啡） 65:29 给中国餐饮出海日本的两点建议 【听众福利】 本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出。 达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣就上京东！ 【专属链接】→https://item.jingdonghealth.cn/100113752287.html 【达霏欣2%浓度】购买人群建议：女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激； 【达霏欣5%浓度】购买人群建议：男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。 欢迎大家在评论区参与互动，我们会抽取5名听众各送出达霏欣防脱洗发水1份。 【延伸阅读和相关术语】 寿司郎：自2011年起营业额连续10年位列日本回转寿司第一，母公司为FOOD & LIFE Companies。目前寿司郎在亚洲已拥有超过800家直营店铺，其中中国门店100家，人均价格约120元。 滨寿司：日本三大回转寿司品牌之一，全球直营门店超700家，其中中国门店125家，客单价约85元。滨寿司母公司为日本最大连锁餐企泉膳控股，后者拥有30多个连锁品牌，包括食其家。 萨莉亚：日本连锁意式餐饮品牌，全球门店超1500家，其中中国内地约500家，因性价比极高，被称为“预制菜之王”“日本的意大利沙县小吃”。 丸龟制面：日本东利多旗下乌冬面连锁品牌， 2012年进入中国市场后曾开设45家门店，后于2022年8月全面退出。东利多旗下还有谭仔米线、村屋拉面等品牌。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Ga$ Money - Xavy Rusan Yami Ichi (Black Market) - Isaku Kageyama No Turning Back - Alan Carlson-Green Cramp Blues - John Runefelt Un Piccolo Party - Martin Landstrom Simple Pleasantries - Arthur Benson 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E209｜挑战Neuralink，硅谷大佬争相涌入的超声脑机接口是什么？ | 13 oct. 2025 | 01:32:15 | |
在人工智能领域打正火热的时候，OpenAI创始人Sam Altman正在低调布局一家脑机接口公司Merge Lab，用基因改造与超声波的方式在脑机接口领域正式跟马斯克竞争。 就在2025年上半年，越来越多关于超声脑机接口公司陆续得到硅谷顶级富豪的资本支持。这条路径与Neuralink这种需要破脑膜的方式完全不同，Neuralink是通过电信号进行通信的脑植入物，而另一个路径则是超声波检测到的血流信号来揭开大脑的秘密。 最有意思的是，我们从一个完全不同的技术路径再去看Neuralink，就像站在月球看地球，又打开了一个新世界，聊到最后我们会发现脑机接口、人工智能、机器人，正在朝着融合的方向发展，这就是硅谷有意思的地方。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 彭雷，格式塔Gestala创始人兼CEO，脑虎，客如云创始人，复旦类脑院博士，天府锦城实验室研究员 【AIAS研讨会】 2025年10月27日-28日，陈天桥雒芊芊研究院和加州大学伯克利分校联合举办的AIAS 2025研讨会将于旧金山One Sansome举行，聚焦AI如何加速科学发展。本次活动大咖云集，光诺贝尔奖得主就有三位——Omar Yaghi、David Baker 和 Jennifer Doudna。活动可以免费参加，但席位有限，感兴趣的听众欢迎通过aias2025.org来报名。 【你将听到】 01:00 AIAS 2025研讨会 整体地去解读大脑 03:56 传统电学脑机接口原理——通过电信号解码&编码大脑 05:12 为什么做超声脑机接口：整体地解读大脑，去接近思维意识的终极答案 08:47 功能核磁成像（fMRI）是人类第一次对大脑整体进行解码，但缺乏时序性 11:16 当脑机接口的时间和空间的分辨率都达到极致，大脑在我们面前就是透明的 12:34 目前最先进的Neuralink，只能覆盖大脑表面空间1.3‰ 14:43 以“摩尔定律”预测电学脑机接口发展，不断缩小的中美差距 电学vs超声，脑机接口优势比拼 17:41 空间覆盖上，一个超声脑机接口可覆盖大脑区域的25% 18:49 时效性上，都是实时，但电信号和血流信号天然存在时间差 20:43 电学脑机接口擅长“读”，做运动解码和语言解码 21:13 超声脑机接口擅长“写”，以相控阵方式对神经元产生影响 22:06 超声脑机接口的第一个应用场景：疼痛管理 24:17 超声脑机接口不存在“侵入式”，更易被接受 超声脑机接口的商业化前景 26:13 用于调控的超声能量大，用于大脑更需谨慎，拿证需时间 30:22 第二个场景：减少缺血性脑中风患者的神经元死亡 30:54 第三个场景：为阿尔茨海默提供治疗新路径 - 加速大脑内有害蛋白（Tau蛋白、Aβ蛋白）的代谢 - 打开血脑屏障，帮助AD药物进入大脑 - 直接作用于海马体，加强神经元再生能力 33:19 第四个场景：睡眠管理 34:30 更多场景：抑郁症等精神类疾病、成瘾、癫痫等 硅谷大佬隐秘布局超声脑机接口 37:22 盘点值得关注的5家超声脑机接口公司，都是谁在投？ - Spire，陈天桥投资（该领域的主要股东） - Nudge，创始人Fred是Coinbase的co-founder，由Thrive Capital投资（特朗普亲家） - Forest Neurotech，主要捐赠者是Eric Schmidt（前Google CEO） - Sanmai，Reid Hoffman投资（LinkedIn创始人） - Merge Labs，Sam Altman成立（由OpenAI联合创始人） 41:28 AI大佬押注脑机接口，神经科学跟人工智能是一个硬币的两面 42:31 黑客帝国红蓝药丸现实版：是否要选择基因改造大脑？ 44:12 人脑+AI融合共生的终极形态：人脑改造和数字颅骨 顶尖AI科学家们，如何从生命科学角度看AI 48:03 下一代AI可能告别冯诺依曼架构，变得更像大脑“湿件” 51:19 为什么拿了诺奖的“人工智能之父”Geoffrey Hinton说他想回到神经科学领域？ 52:00 另一个诺奖得主、谷歌高管Demis，研究细胞AI化，还成立了Isomorphic Labs（同构实验室），要“治愈一切疾病” 进化了数百万年的人脑，还可以给AI带来哪些启示？ 54:57 不同于语言模型的精确性，AI的下一代世界模型的模态是不可精确描述的 57:04 人工智能、具身智能、脑机接口——这三个事迟早会交叉在一起 58:40 如果我们无法破解大脑的工作机制，所有调控都是“瞎子摸象” 01:04:08 脑机接口能真正推动全脑视角的研究，成为生命科学底层的重要工具，如同基因测序 再聊聊创业 01:06:14 医疗领域的中美创业环境对比 01:11:29 马斯克说的“2028年实现知识和记忆上传”靠谱吗？ 01:16:38 从嘉宾六次创业经历，看中国互联网20年创业浪潮 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 In All Seriousness - Howard Harper-Barnes Un Piccolo Party - Martin Landstrom The Big Truth - August Wilhelmsson | |||
| E208｜量产CEO这事儿，是怎么被宝洁办成的？ | 24 sept. 2025 | 01:12:11 | |
如果有家公司的特长是量产CEO，而这家公司还是卖洗发水、洗衣粉和尿不湿的宝洁，你会怎么想？ 培养机制，好苗子怎么长起来的 26:03 宝洁的Coach机制，是怎么帮助员工成长的？ 31:04 培养人才时，大多数公司的“盲区”。 34:06 所谓的“领导力”，到底怎么个培养法？ 谈谈Coach，好的职场导师哪里找 36:49 源源不断的职场导师，源于好的企业文化。 40:38 关于一个优秀Coach的职业素养。 宝洁的人才方法论，你能借鉴多少 42:29 唯快不破的商业社会，怎么学宝洁的“慢培养”？ 49:17 中美商业社会，还有哪些人才培养超级公司？ 自建人才之外，再谈谈空降高管 51:53 闪亮亮的空降高管，怎么就不好用了？ 57:41 给空降高管多少时间练手算合适？ 59:13 空降高管的“磨合加速剂”是什么？ 一些建议，留给想成为“潜在高管”的人 1:04:27 想成为能被培养的潜力股，嘉宾给了些锦囊。 【延伸阅读和相关术语】 宝洁八大问：由宝洁的人力资源专家设计的8个经典面试问题，主要考核面试者的内在潜力和综合素质。 MECE原则：即相互独立、完全穷尽（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）。由麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托提出，主要用于商业计划、信息整理与提升逻辑思维，旨在将一个事物分解为相互独立且无遗漏的类别。 IKIGAI：源自日语，意思是“存在的理由”或“生活的意义”，指代让你感到快乐、有成就感、能贡献社会、并且能获得相应回报的事情，是工作与生活的平衡点。 【听众福利】 本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出。 达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣就上京东！ 【达霏欣2%浓度】 购买人群建议：女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激； 【达霏欣5%浓度】 购买人群建议：男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。 欢迎大家在评论区参与互动，我们会抽取5名听众各送出达霏欣防脱洗发水1份。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Cat's Tango - Guto Lucena Simple Pleasantries - Arthur Benson Unfinished Stories - Lennon Hutton Cold and Blue - Roy Edwin Williams Lost in Time - Aiyo 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E207｜智能体创业者们的成本突围与商业落地 | 18 sept. 2025 | 00:52:33 | |
人工智能奠基人马文·明斯基（Marvin Minsky）在1985年出版的《意识的社会》（The Society of Mind）中首次系统提出“智能体”（Agent）概念，他将其定义为“众多异构能力代理间受管理的互动模式”。 40年后，我们迎来了“智能体元年”。2025年，Manus等智能体产品的横空出世，多场景应用爆发，标志着AI走到了从技术突破到大规模价值创造的关键拐点。 9月11日，在2025 Inclusion·外滩大会“智能体时代进化论”分论坛上，硅谷101泓君与三位行业领袖，直面智能体落地的现实瓶颈，围绕技术路径与商业模式的可持续性展开深度对话。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 朱哲清，Pokee.ai 创始人兼CEO 陶芳波，Second Me 创始人兼CEO 陈志博，Lovart CTO 【硅谷101科技峰会】 【你将听到】 01:36 今年智能体最火的赛道：编程类、垂直类、通用类。 Pokee.ai：解决工具调用难题 06:35 如何在调用工具方面帮助语言模型降低成本？ 11:14 当Chat Bot取代前端网页，工具生态的开放是无法撤回的趋势 Second Me：打造AI分身 14:09 身份智能体不是为了doing something，而是关心你的being Lovart：不仅仅是生成图片 18:01 与文生图工具相比，设计类智能体需要了解你的审美偏好，实现个性化的创作 推理成本之痛 22:00 调用模型占成本80%～90%，单次复杂任务8～10美元，做C端都在亏钱 技术路径的选择 32:01 SFT（监督微调）受制于数据和标记，RFT（强化学习微调）路径亦会面对诸多问题 商业模式的探索 37:57 盈利展望：B端、垂直领域有望打平，C端看模型厂商脸色 智能体产品观察分享 46:54 Pine：一个结果导向型的Agent，处理争议账单 【监制】 Ever Forward - Francis Wells The Light from Within - Howard Harper-Barnes 【在这里找到我们】 | |||
| E206｜临近机器人GPT-3时刻，具身智能开源模型的加速演进 | 10 sept. 2025 | 01:10:44 | |
今年机器人模型领域最重要的突破，就是模型的通用性大幅提升，开始了泛化能力的探索，与此同时，这个行业依然面临着长尾问题、数据采集、缺乏统一维护平台等挑战，这期节目我们就来聊聊，业内将如何面对这些挑战？中国和美国的机器人发展路径又有何区别？ 本期节目我们邀请了中国具身智能公司自变量机器人的CTO王昊，在这期节目上线时，他们刚开源了大规模真实数据训练的端到端具身基础模型WALL-OSS；以及来自美国具身智能公司Physical Intelligence的研究员柯丽一鸣（Kay Ke），她是π₀、π₀.₅论文作者。 在节目中，嘉宾们表示目前具身智能模型已达到了GPT-2的水平，在最近2到3年将优先在半结构化场景应用，那么我们距离全场景的通用机器人又还有多远？机器人公司又该如何平衡商业化与研发的节奏？ 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 王昊，自变量机器人CTO 柯丽一鸣（Kay Ke），Physical Intelligence研究员，π₀、π₀.₅论文作者 【硅谷101科技峰会】 《硅谷101》的年度科技大会又回来了，这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年，用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日，期待与各位见面，从这里驶向未来！ 【你将听到】 行业突破与泛化能力 05:36 2025年关键进展：模型通用性提升，开始泛化能力探索 07:38 何为模型泛化能力：从熟悉环境到陌生环境的能力一致性 11:44 泛化核心难点：长尾问题、数据采集与缺乏标准评测体系 16:04 如何评判具身智能模型能力：对比任务学习数据量与现实应用表现 数据挑战与硬件瓶颈 17:17 其他两大难点：数据质量与数量平衡、硬件维护缺乏统一平台 20:03 为何需要至少100万小时的数据，才能构成优秀的大模型？ 23:06 人类VS机器人学习机制对比：人类的进化已包含了“预训练” 27:15 合成数据在机器人领域的应用：降低数据收集成本，但难以模拟现实物理交互 模型架构与技术路径 31:35 具身智能开源模型WALL-OSS发布：上万小时真实数据，补足当前开源模型的欠缺能力 35:36 WALL-OSS模型开源动机与优势：降低研究门槛，加速生态创新 38:03 架构之争：端到端统一训练VS分层系统设计，模型技术路径尚未统一 40:58 从VLA（视觉语言模型）出世后，具身智能模型路线开始走向趋同化 44:10 具身模型已达到GPT-2的水平，将在1～2年时间达到GPT-3水平 45:31 中美机器人技术路径区别：美国自上而下、先做大模型，中国从现实需求出发、双轨并行 52:31 抓到耗子的都是好猫：算法与操控的难度平衡 54:12 模型高频控制的意义：对未来情况做决策，但更高频率无意义 58:13 视觉难以对未来做精确的预测和建模，但能弥补触觉缺失与力的反馈 01:00:20 传感器比想象更成熟，但机器人还是依赖视觉作为主要训练参数 商业化与落地前景 01:01:31 家用机器人预测：2～3年内进入半结构化场景，5～10年全场景使用 01:05:29 如何平衡商业化与研发：尽可能服务于开放式场景，提高公司组织能力 01:08:43 现实部署的机器人量越大、场景越多样，数据反馈和模型迭代效果将越好 【节目中提到的相关公司和术语】 Physical Intelligence (PI)：美国具身智能公司，推出了π₀、π₀.₅模型 自变量机器人：中国具身智能公司，开源了端到端具身基础模型WALL-OSS RT-2：Robotics Transformer 2，谷歌DeepMind推出的新一代AI学习模型 Genie3：谷歌世界模型的第3代，是DeepMind首个支持“实时交互”的世界模型 VLA：Vision-Language-Action，视觉-语言-动作模型架构 Covariant Robotics：一家专注于机器人大脑软件开发的硅谷公司 长程任务：Long-Horizon Task，包含一系列连续步骤、需要机器人进行多步推理、规划并执行，最终才能完成的复杂任务 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 王梓沁、孙泽平 【BGM】 Ever Forward - Francis Wells Mixed Emotions - Arthur Benson Supine - Peter Sandberg 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E205｜和丛乐聊基因编辑：碳基生命如何面对硅基挑战？ | 01 sept. 2025 | 01:09:55 | |
基因编辑是2020年获得诺贝尔奖的技术，它的专利权之争在美国的学术界与资本市场都掀起了轩然大波。今天与我一起的嘉宾，他作为第一作者参与的一篇CRISPR-Cas9论文，可以说是把这项技术从实验室概念推向哺乳动物细胞应用的里程碑之作。这篇2013年的论文，也可以被视为基因编辑领域的“GPT 时刻”。 这一期，我们就来聊聊这篇论文的起源以及与它带来的专利之战，以及AI在基因编辑领域的应用。 【主播】 泓君，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 丛乐，斯坦福大学医学院病理系及遗传系教授 【你将听到】 00:08 硅谷101创业挑战赛报名 研发往事 02:44 2013年Science的CRISPR-CAS9论文为何重要？ 05:51 求学之路：从George Church的读基因到张锋实验室写基因 09:05 基因编辑研发之路：新脂蛋白到CRISPR技术，成本降低1000倍 12:15 灵感起源：09年的一篇报告、一篇论文与一次深刻的聊天 17:50 原创科研，很多人没看清楚路的时候，极好的眼光与判断力 18:33 一场速度的竞赛：过于完美的准备是否正确 21:03 诺奖风波：褒奖理论研究者还是应用？ 21:49 张锋实验室论文疯狂发表期：底层技术突破后应用全面开花 23:40 专利之战：上亿美元的诉讼费 基因编辑应用 25:55 基因编辑的应用：让土豆保存时间更长；改造蚊子不再传播疾病 27:52 硅机进化速度过快，为什么碳基生命进化速度这么慢？ 30:58 基因编辑如何治愈疾病：地中海贫血、肝脏与心脑血管罕见病 32:51 喝酒脸红可以改变，单个基因影响的细胞基因编辑更容易 36:30 基因编辑的三重难点：安全问题、递送最难、方案设计 42:15 线粒体蛋白RNA编辑，下一个类似于Cas9的范式改变？ CRISPR-GPT 44:01 与王梦迪教授+Deepmind联合开发的CRISPR-GPT：设计实验流程 45:06 如何避免幻觉：真人数据强化学习+评测+多智能体审核员 51:13 CRISPR-GPT如何帮助研究者编辑阿兹海默的影响基因ApoE4 59:53 基因编辑的使用边界与人类未知的蛋白 63:04 顶级研究者：独立思考、快速失败、批判性思维 64:43 频繁陷入争议的George Church：倾向于说yes的性格 68:28 从更底层价值观上重新思考硅基智能与碳基生命 【相关阅读】 丛乐（Le Cong）2013年CRISPR-Cas9论文 《Multiplex Genome Engineering Using CRISPR/Cas Systems》 沃尔特·艾萨克森撰写的基因编辑开创者珍妮弗·杜德纳传记： 《解码者：珍妮弗·杜德纳、基因编辑的历史与未来》 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 孙泽平、王梓沁 【BGM】 Paradigm Shift - Gavin Luke The Secret Spring - Helmut Schenker Supine - Peter Sandberg 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E204｜运动品牌的成长烦恼：lulu低谷与Alo Yoga崛起 | 22 août 2025 | 01:11:22 | |
消费行业有条做品牌的方法论是，你需要找个尽可能细分的切口、面对尽可能细分人群提供产品和服务。但关于品牌从0到1、从1到10闯出来之后，怎么继续保持增长却成了难题。 lululemon就碰到了这样的困境，它靠给super girl提供瑜伽裤起家，还成了全球第三大百亿美元单一运动品牌，规模仅次于耐克和阿迪达斯。 但因为新晋品牌的冲击，以及在扩张品类和人群的过程中不再独特，lululemon正在经历增速见顶，股价降到了过去62月以来的新低。 伴随lululemon的潮起潮落，运动品牌行业正在发生一些变化，Alo Yoga、Vuori等新兴品牌突飞猛进，跑鞋正在成为全球增速最快的细分鞋服品类之一，低调老牌选手亚瑟士在疫情后增长迅猛，连运动品牌面向大众的叙事逻辑都正在发生变化…… 本期《硅谷101》，我们聊了聊运动户外行业的故事：上一代新星为什么走向低谷，新品牌靠着什么迅猛狂飙，这个品类又会有怎样的成长烦恼。它们的起起落落可能不只是公司本身战略的问题，更关系着人们怎么参与运动、又怎么消费和享受运动。 【主播】 麻花，硅谷101特约研究员 【嘉宾】 郑浩榕，懒熊体育内容负责人 【你将听到】 lululemon的困境 05:00 lululemon的困境，可能更是女装品类的困境 06:57 Alo Yoga定位：lululemon目标用户的“女儿” 08:57 Alo Yoga和Vuori怎么一点点蚕食掉lulu的市场份额 12:35 不扩品类和人群，lululemon还有其他增长方式吗？ 运动品牌圈的古早沉浮史 16:54 “男版lululemon”安德玛跌下神坛，可能是因为它太想进步了 22:31 耐克和阿迪达斯，是怎么成为多轮周期的幸存者的？ 26:54 运动鞋服的“大杀器”，在“鞋”而不在“服” 这些运动品牌都是怎么爆火的 32:01 解密Alo Yoga：因社交媒体而爆火，相比功能营销更擅长视觉营销 37:25 跑鞋品类的疯狂增长，怎么和人口老龄化挂钩的？ 39:03 昂跑和HOKA，靠“长得丑”和耐克抢生意？ 43:58 股价5年涨8倍，“平平无奇”的亚瑟士是怎么无招胜有招的？ 你还会爱体育中的“竞技”成分吗 47:40 体育品牌的叙事逻辑，正在越来越去中心化 53:38 阿迪的新方向与大下注，脱离专业竞技的讲故事方式 本土创业运动品牌的必修课 55:58 中国本土运动户外品牌，靠什么阻击国际品牌？ 59:57 闯出来的本土新品牌，为什么都集中在女性运动和户外上？ 1:03:05 创业品牌的下一步，勇敢提价还是硬卷平价 1:06:08 陷入成长陷阱前，本土新品牌们先稳稳做到10亿吧 【节目中提到的相关品牌和术语】 Alo Yoga：高端瑜伽服饰品牌，2007年创立，主打时尚与功能结合的“Studio-to-Street”概念，目前全球门店近130家，公开数据营收超10亿美元，被认为是lululemon最主要的竞争对手。 Vuori：早期主打男性瑜伽服饰的高端运动服饰品牌，2015年创立，目前门店不到100家，曾获软银投资，去年底完成8.25亿美元融资，估值达到了55亿美元。 Brooks：美国百年跑鞋品牌，创立于1914年， New Balance、Saucony、ASICS 并称“世界四大跑鞋”。 昂跑（On）：2010年创立于瑞士，因鞋底的镂空外型和缓震功能具有高认知度，并获得了费德勒的投资，主力产品包括Cloudsurfer、Cloudmonster等。 HOKA：2009年创立于法国，以越野跑鞋起家，因厚鞋底和鲜明配色具有高认知度，后被Deckers Outdoor收购，主力产品包括Bondi、Clifton等。 亚瑟士： 1949年创立于日本，以跑鞋文明，主力产品包括KAYANO、NIMBUS和MetaSpeed。前身为鬼冢虎（Onitsuka Tiger），后者不但是公司时尚潮流线的门面，也和耐克的创立有渊源。 中产三宝：国内社交网络对城市中产爱穿的品牌的概括性称呼，涉及的品牌包括lululemon、萨洛蒙、始祖鸟、拉夫劳伦、昂跑、HOKA等，挤入“中产三宝”的品牌正在变多，也说明这个领域的竞争激烈。 伯希和（PELLIOT）：创立于2012年的本土户外运动品牌，2024年营收17.66亿元，门店超140家，主打冲锋衣、防晒衣、登山鞋，以高性价比被认为是国外户外品牌平替。 凯乐石（KAILAS）：创立于2003年的本土户外运动品牌，产品以专业攀登装备为核心，覆盖登山、攀岩、越野跑等全场景户外运动，现为全球三大全系攀登品牌之一。 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 孙泽平、王梓沁 【BGM】 Quirky Hip Hop Dramedy - Full Interruption - Craft Case Unsolved - Mythical Score Society Melting Glass - Eden Avery The Road to Odessa - Lama House | |||
| E203｜股票代币化时代，揭秘Robinhood商业模式与加密野心 | 16 août 2025 | 01:11:53 | |
传统金融世界，正迎来资产代币化和链上时代的变革。2025年7月，传统交易平台Robinhood在欧洲推出股票代币化产品，而加密交易所Kraken也与XStocks合作上线链上股票交易，全球最大的资产管理公司贝莱德（Blackrock）去年已将部分美国国债基金迁移至区块链。在全球资产呈现跨体系、跨时区、跨监管的多方直接竞争态势下，未来资产的定价权与流动性将由谁主导？ 本期《硅谷101》，我们聚焦Robinhood。它打通了股票二级市场与风投一级市场，将传统资产与数字资产纳入同一交易入口。Robinhood的商业模式有何逻辑？股票代币化是金融创新还是监管套利？而万物上链将如何影响全球金融格局，又将往何处去？ 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 刘锋，Web3 101主理人，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑 【嘉宾】 郑迪，前沿科技投资人（知识星球：22136749） 【你将听到】 Robinhood欧洲布局：以CFD切入股票代币化 03:04 两种路径：Robinhood vs XStocks 04:01 证券衍生品：立陶宛MiFID II+收购BitStamp MTF双牌照监管 07:24 “镜像”而非“映射”：类似CFD差价合约，模拟分红收益而非真实股东权益 09:52 代币化股票不可铸造和赎回，不具备稳定币式1:1映射特性 10:29 Arbitrum链上记账：具体信息未披露，为未来1:1映射铺路 卖订单流的商业模式：加密返点远超股票期权 12:05 “零佣金”Robinhood的核心盈利模式：卖客户订单流（PFOF） 12:38 返点差异巨大：股票0.8BP，期权8BP，加密高达55BP（约股票45倍） 13:26 加密暴利模型：单笔55BP收入=返点+滑点+路由溢价 15:08 战略转型动因：加密交易降温倒逼Robinhood探索股票上链 16:04 Robinhood野心：万物上链后，全资产按加密返点逻辑盈利 监管灰色地带、Robinhood盈利模式与风险 17:00 股票订单流返现多国已禁：欧美等市场对PFOF管控严格，加密仍无监管 19:20 Robinhood风险：一旦暗收费模式纳入监管，加密收入将受冲击 21:09 商业模式的秘密：零佣金表面优惠，但通过买卖价差暗中获利 23:52 PFOF的类投行模式：Robinhood销售+Citadel交易模式 25:28 其他券商模式：Coinbase撮合、eToro对手盘、盈透以利息收入为主 26:25 违反公平，欧盟、英国、新加坡、加拿大、澳大利亚禁止PFOF模式 28:32 PFOF：民主党反对，共和党默许，中期选举决定下一步战略 31:01 山寨币做市商通过返点和滑点，每日“抽血”约480万美元 36:25 二阶段布局：1:1映射代币+链上抵押借贷，但技术和合规细节仍待落实 37:42 为何说xStocks合规风险大 万物上链的金融战争：美国链上霸权的阳谋 42:26 Robinhood或冲击美股交易和传统金融 44:02 美国化债：第一步稳定币，第二步万物上链 46:21 若美国主导链上KYC和白名单，其他国家税源将严重流失 50:45 CFD→STO过渡障碍：主要是合规门槛，而非技术问题 52:17 SEC主席：券法的100多年只有四个项目使用Reg.A发行 垫资池危机：从T+2到实时清结算 53:39 WSB事件回顾：Robinhood因账期与保证金危机被迫暂停交易 56:22 Trump Coin Moonshot危机事件：10亿+美元资金缺口，靠紧急支援化解 58:24 从T+2到链上清算体系引发的交易危机 01:01:56 链上7×24小时交易效率跃升，但多层架构仍限制完全实时 一级半市场重塑定价与风投格局 01:02:36 未上市公司代币化：OpenAI、SpaceX等CFD衍生品可能影响估值与定价 01:05:32 IPO革命：充分流动的一级半市场剥夺投行定价权 01:08:47 风投或受挤压？或被迫转战早期或学习二级博弈 【节目中提到的相关术语】 播客中提到的公司 •Kraken •XStocks / Xstocks •Robinhood •Bybit •Solana •Coinbase •BlackRock •Ondo Finance 交易与监管术语 •PFOF（Payment for Order Flow） •CEX（Centralized Exchange） •DEX（Decentralized Exchange） 国际中央证券托管机构（ICSD） •Euroclear（欧洲清算系统） •Clearstream（清算银行） 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【Shownotes】 陈思扬 【运营】 孙泽平、王梓沁 【BGM】 Interruption - Craft Case Clockmaker's Daydream - 369
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。 本期节目参与者也均不持有Robinhood股票。 | |||
| E202｜对话肖风：在香港稳定币沸腾时刻，一些回归常识的冷思考 | 31 juil. 2025 | 01:24:23 | |
香港稳定币发牌之际，在稳定币、RWA 这些区块链词汇成为中文世界超热门词汇，有「中国区块链教父」之称的 HashKey Group 董事长兼CEO肖风博士和我们分享了他对这股热潮一些回归根本常识的冷思考。 【主播】 刘锋，Web3 101主理人，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 肖风，HashKey Group董事长兼CEO，万向区块链董事长 【你将听到】 稳定币和RWA热潮中的冷静思考 01:15 给稳定币热降降温：香港的监管会「出乎意料的严格」 03:19 反差：内地讨论稳定币关注「大国货币竞争」视角；香港更关切反洗钱漏洞 06:10 回望来时路：在香港监管机构受冷遇 11:12 新的希望：「内地会从接受稳定币开始，接受整个Crypto」 13:11 「既然开始接受稳定币，就必然接受公链，否则你的稳定币不会有全球竞争力」 13:16 「明年这个时候，内地可能开始接受资产代币化，毕竟 RWA 能支持实体经济」 13:38 「接受 RWA 之后，未来第三步可能接受比特币」 14:44 影响中国拥抱数字资产的挑战：坑蒙拐骗增加 18:04 重新读懂 RWA（现实世界资产）的三个阶段：法币代币化；金融资产代币化与实物资产代币化 重回常识：区块链到底解决什么问题 24:14 今天市场上的讨论都是从货币的角度解读稳定币，缺乏对底层逻辑变革的思考 24:48 人类记账方法的三次变迁 31:52 分布式账本在重构金融市场基础设施 33:42 纽交所为何推行23小时交易，而不是24小时？ 香港加密资产监管的核心看点 38:34 香港修订反洗钱条例后的三张牌照：7号牌、VATP、货币兑换点牌照 39:05 香港加密资产反洗钱监管政策的变化和核心框架 44:05 为什么加密资产反洗钱措施比传统金融更有效？ 47:22 稳定币真实用例 重探加密资产世界的发展脉络 52:17 「稳定币被创造出来不是为了支付」 55:49 联盟链上的稳定币不会成功 56:41 「成功的应用都是在无需许可的状态下出来的」 58:13 传统券商和加密资产交易所之间的竞合 01:00:53 合规数字资产交易所价值何在？ 香港 vs. 新加坡 01:04:14 香港有望成为数字资产交易中心 01:06:19 香港又成为资本市场宠儿的两个原因 01:09:11 新加坡的定位是亚洲的瑞士，香港的定位是亚洲的华尔街 10:18:15 HashKey上市的目标和选择 加密世界闯荡中那些难忘的瞬间 01:19:55 13/14年初次接触区块链时在海外看到的新世界 01:21:29 如何给 Vitalik 和以太坊开出第一张支持的支票 01:22:48 16 年支持以太坊开发者大会在上海举办，看到参会者面孔的瞬间 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 孙泽平、王梓沁 【BGM】 Paradigm Shift - Gavin Luke The Sanctuary Within - Erasmus Talbot 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||
| E201｜OpenAI挑战通用型AI Agent，聊聊Agent的底层架构、AGI转折点与RL人才分布 | 26 juil. 2025 | 01:19:34 | |
美国时间7月17日，OpenAI终于迎来了它的“Agent时刻”——通用型ChatGPT Agent正式发布。它整合了深度研究工具Deep Research与执行工具Operator，可一站式完成复杂任务，但仍存在速度慢、个性化不足等短板。 ChatGPT Agent的技术本质是“浏览器+沙盒”的混合架构，与Manus、Genspark形成技术路线差异。在底层架构层面，浏览器（Browser-based）代理虽堪称“万能”，但运行速度较慢；沙盒（Sandbox）代理高效，但无法联网操作、工具库受限；而工作流集成（Workflow API）速度快、结果精准。在训练方法层面，强化学习（RL）被视为AGI从“执行者”向“创新者”跨越的重要路径，但当前面临的验证泛化与训练不稳定难题，如同两道枷锁锁住了这扇进阶之门。 强化学习能否成为通用AI爆发的关键引擎？AGI实现技术跃迁的分水岭究竟在哪？在把Agent产品化和商业化的道路上，又如何平衡模型能力与用户体验？本期《硅谷101》，主播泓君对话Pokee.ai创始人朱哲清，多维度测评ChatGPT Agent使用体验，并深入拆解Agent的四大底层设计逻辑、探讨强化学习的训练路径，以及我们迎接“超级智能时刻”所面临的技术挑战。 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 朱哲清，Pokee.ai创始人，前MetaAI应用强化学习团队负责人，斯坦福强化学习博士 【你将听到】 ChatGPT Agent首发体验与技术拆解 00:21 拆解AI Agent技术路径：什么是“聪明机器的大脑”？ 02:12 ChatGPT Agent一手实测：浏览器操作如超人 VS 速度慢如蜗牛 04:26 视觉能力加持：Action体验有提升，但仍需等待 05:45 旅行规划场景：支付环节仍需人类介入，信任门槛尚未跨越 08:11 “全部推翻重来”：缺乏个性化机制、记不住反馈细节 10:07 ChatGPT Agent“打通搜索与执行”的本质：Deep Research + Operator的“拼贴工程” 通用型Agent技术路径对比 12:31 通用Agent技术类比：Operator最早专注Browser操作，如今叠加Sandbox后，在通用Agent里表现最强 14:52 四大技术方向有劣势对比： 15:40 浏览器为主：通用性强，但速度慢、体验差、成本高 17:21 开放虚拟机：本地运行快，但访问互联网等外部服务不易 17:37 大模型+虚拟机：GensPark模式，相对环节更封闭 18:46 Workflow+工具集成：Pokee模式，交付好但不是所有任务都能做 20:23 Manus模式：Browser-based，Sandbox强，全能但慢 22:28 Genspark模式：标化工作流，牺牲通用性换取速度与稳定性 23:41 Pokee模式：速度快成本低，但范围受限 26:52 B端客户还是C端客户，适用场景与底层技术逻辑完全不同 29:36 Agent将重塑互联网入口，传统门户流量将大幅下滑 32:03 MCP无人维护：2万个协议中，真正可用的不到200个 33:47 Agent时代的广告逻辑大变：反而更有利于创作者？ 强化学习与AGI的五个层次 38:52 强化学习适用场景：目标明确、机制清晰但数据稀缺 41:50 新兴路径：强化学习预训练（RL Pretraining） 44:40 一个非共识：验证（Verification）方向的泛化性，可能产出人类所不拥有的知识 46:51 AGI五级路径中，“执行者”(L3) 与“创新者”(L4) 间存在巨大技术鸿沟，核心在于验证能力 50:37 强化学习预训练的致命弱点：给出的解决方案可能“人类都看不懂” 52:43 强化学习（RLHF） Vs 监督学习微调（SFT）：效果×2，但成本×10 Meta收购ScaleAI背后的逻辑 54:08 Meta收购Scale：多模态数据仍然是瓶颈 56:46 多模态数据的最大挑战：数据复杂 + 维度多 → 主观标准难统一 57:59 AI的核心问题：短期算力，中期数据，长期人才 59:10 如何让Agent调用更好用？自研模型 01:03:33 平衡模型能力与用户体验：模型能力决定下限，产品细节决定上限 强化学习的人才大本营 01:05:42 RL奠基人、2024年图灵奖得主Richard Sutton：想法极具前瞻性，且坚持原则 01:07:47 模型可塑性挑战：AI的“灾难性遗忘”亟待解决 01:09:56 奖励函数设计难：强化学习中如何设定“道德且有效”的多目标激励 01:11:47 RL核心研究圈：学术界与业界均高度集中 学术界：OpenAI早期团队，Peter Abbeel, Sergey Levine , Richard Sutton 业界：以David Silver为代表的DeepMind员工、以John Langford为代表的微软员工等 01:12:50 从AlphaGo开始，伦敦成为强化学习研究的重要中心 01:15:28 如何像投资人销售过于超前的想法：只说一个非共识 01:16:58 市场正在分化，技术路径选择是创业公司活下来的核心 【节目中提到的AI Agent】 OpenAI相关： ChatGPT Agent Operator Deep Research 其他： Manus Genspark Perplexity Claude Agent Fellou Flowise Zipper UIPath Replicate 【节目提到的相关术语】 MCP / Multi-Agent Capability Protocol协议（多智能体协作协议） A2A（Agent-to-Agent Protocol） SDK（软件开发工具包） API（应用程序接口） Vision Model Browser-based Agent Sandbox（沙盒环境） Virtual Machine (VM) Token Consumption（Token消耗） Tool Calling：调用第三方工具或API完成任务 Workflow-based Agent Reinforcement Learning / RL（强化学习） RL Fine-tuning / RLFT（强化学习微调） RL Pre-training（强化学习预训练） Verification（验证机制） Ground Truth（基准真值） Hallucination（幻觉） Human Feedback（人类反馈） Supervised Fine-tuning / SFT (监督式微调) Human Readability（可读性） Catastrophic Forgetting（灾难性遗忘） Benchmark Score（基准分数） ICML（International Conference on Machine Learning）：机器学习顶级学术会议 【相关节目】 E200｜投资人视角深聊：AI Agent的核心壁垒与投资逻辑 E195｜从工具到伙伴：七位AI Agent深度使用者的思考 E191｜小而美的机会来了，聊聊这轮AI Agent进化新范式 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【Shownotes】 陈思扬 【运营】 王梓沁 【BGM】 Simple Pleasantries - Arthur Benson Anticipating a New Day - Stationary Sign | |||
| E200｜投资人视角深聊：AI Agent的核心壁垒与投资逻辑 | 17 juil. 2025 | 00:54:31 | |
2025年上半年，硅谷AI Agent融资与并购热潮迭起。编程明星Cursor母公司以近百亿美元估值完成9亿美元融资，Windsurf核心团队被抢疯……这一波爆发并非偶然，Agent惊人的应用场景拓展、模型能力提升及开源生态迭代，进一步展现了行业潜力。在钱多、优质项目少的“AI并购通胀时代”，什么样的Agent才值得投资？是巨头，还是“小而美”？投通用型，还是垂类？ 本期《硅谷101》，主播泓君邀请到Fusion Fund管理合伙人张璐和Cyber Creation Ventures管理合伙人周炜，解析AI Agent的发展逻辑、投资标准及未来趋势，探讨这波浪潮下的机遇与挑战。 【腾讯广告算法大赛报名征集】 如果大家对AI推荐系统、多模态学习，或生成式模型等前沿技术感兴趣，欢迎报名参加2025腾讯广告算法大赛。 2025腾讯广告算法大赛聚焦于“全模态生成式推荐”这一前沿课题，参赛者将基于图文、音频、视频等多模态数据，设计下一代推荐系统。大赛提供统一算力平台及百万至千万级真实数据集，总奖金池360万元，冠军独享200万元现金奖励，并有机会获得腾讯 offer。 报名通道现已开启，目前已有超2000支队伍报名，将在7月31日截止报名。 【主播】 泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人 【嘉宾】 张璐，Fusion Fund管理合伙人 周炜，Cyber Creation Ventures管理合伙人 【你将听到】 AI Agent 融资热，明星公司扎堆登场 00:12 硅谷Agent公司融资热：Cursor, Windsurf, Devin, Glean, GensPark, Manus…… 2:29 Agent爆发引擎：公司增速惊人 + 应用场景爆发 + 开源模型迭代 4:21 定义Agent：可自主处理复杂任务，但需人类提供工具和知识库 7:33 直面模型层竞争，Cursor用户大量转向Claude Code 08:42 Claude Code非独立IDE，但集成工具好 09:28 新入场的编程玩家：Grok4、Genimi CLI终端 12:15 Cursor、Windsurf凭何突围？AI集成+自动补全 vs 多步骤执行 14:10 “卷王”Cursor：快速迭代竞争 ，越“冲”越兴奋 押注ToB垂类Agent：低成本、高壁垒的隐秘战场 15:11 ToB垂类模型：数据好、成本低、市场大 16:40 7人小团队逆袭：一星期完成60亿美元商业票据合作 20:20 破解幻觉难题：提前布局底层架构 + 强化学习 22:15 微调小模型“真香”：低成本 + 强隐私 24:05 通用Agent困局：通用Agent解决行业问题成本太高 Agent投资逻辑：泡沫狂欢与理性博弈 28:05 周末大瓜：OpenAI谈崩，谷歌24亿拿下Windsurf 核心团队 31:25 几十亿美金的并购通胀时代：僧多粥少助推Agent泡沫 32:57 大模型时代的创业公司生存哲学：时间先发优势变弱，该卖就卖 36:54 Manus大火背后：用户只要端到端结果，谁管你指挥几个AI 39:31 中国企业持续付费意愿低，收入上限明显 Agent投资核心逻辑与矛盾：通用高风险VS垂类低天花板 41:23 押注通用Agent：成功率低，但没有梦想=咸鱼 42:13 重点布局复杂ToB垂类：懂行业、通流程才是壁垒 46:33 看好的ToC赛道：个性化、重情感的陪伴机器人 47:23 GPT-4精准诊断EB病毒后，健康管家是刚需 49:06 Agent的灵魂：记住你，更懂你 51:00 中美投资分水岭：美国看团队能力，中国算商业收入 51:55 风险投资不再起最重要的作用，巨头逐渐掌控Agent赛道 53:00 创业者的曙光：中途并购也是胜利 【节目中提到的AI Agent公司】 Cursor（Anysphere）｜Windsurf ｜Devin（CognitionAI）｜Glean｜Harvey AI｜Thining Mach. ne Lab ｜Manus｜GensPark 【相关节目】 E195｜从工具到伙伴：七位AI Agent深度使用者的思考 E191｜小而美的机会来了，聊聊这轮AI Agent进化新范式 【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【Shownotes】 陈思扬 【运营】 王梓沁 【BGM】 Anticipating a New Day - Stationary Sign Unfinished Stories - Lennon Hutton The Light from Within - Howard Harper-Barnes Lost in Time - Aiyo 【在这里找到我们】 公众号：硅谷101 收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐 其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」 联系我们：podcast@sv101.net | |||