PODCAST · 硅谷101

2024 年 4 月节目

4 期 · 4 期带分节

  • 04-30E149｜科技巨头们开始抢电？聊聊AI用电荒和核聚变创业热
    1. 01:52AI耗电现状：美国的AI数据中心当前耗电量堪比纽约市
    2. 03:05未来电力需求预测，电力单位的概念解释
    3. 06:00OpenAI导致微软电网崩溃？AI用电的特殊性和波动性，对传统电网设计的冲击
    4. 11:25美国电力行业面临的挑战：未来三五年，AI会和居民抢电吗？
    5. 16:10AI意外加重了能源转型的负担：电力将成为AI发展的新瓶颈
    6. 17:43硅谷公司们怎么布局数据中心？短期靠抢电，长期选址时考虑与电力公司的合作
    7. 22:19中国当前的电力供应结构：几种发电方式、基础设施建设能力相对好
    8. 25:45中国先进核能的“三步走”规划：热堆、快堆、核聚变堆
    9. 27:00科技巨头们的新难题：既要考虑气候变化又要发展AI，真贵
    10. 29:43AI消耗的能源有可能减少吗？AI训练数据耗尽 or GPU的效率提高
    11. 35:36核能作为未来能源解决方案的潜力：几种清洁能源的成本对比
    12. 39:28核裂变vs核聚变，选谁？
    13. 42:57什么时候能用上核聚变发的电？科学问题差不多了，还是巨大的成本问题
    14. 48:16Helion Energy与微软的对赌协议
    15. 50:04核聚变公司的几大流派
    16. 53:00美国、中国和欧洲数据中心的选址问题：数据资产、东数西算
    17. 55:42电网负担的解决方案：能源转型、分布式储能
    18. 59:00AI和能源行业相辅相成：AI赋能核聚变
  • 04-23E148读书日特辑｜那些改变世界的人，热爱、信仰与坚持的故事（附诺奖采访）
    1. 03:23作为小镇屠夫的女儿，经受了四十年的职业打压，三次被解雇，“mRNA疯女人“始终没有放弃
    2. 06:52被欺负、打压、不受重视，但家庭给了她足够的养分和支持
    3. 10:10不为任何实验室或者老板，只为自己的信仰和热爱工作，那个东西叫科学
    4. 14:40遇到有毒的老板，即使需要离家200公里也不能停下工作
    5. 20:092005年就发表了mRNA修饰技术的论文，十多年无人问津
    6. 23:18被中译名耽误的深度学习发展史
    7. 25:44百度曾经差一点得到Geoffrey Hinton和他的团队
    8. 27:42创新源头是什么？最开始的三到五个人为什么坚信深度学习能改变世界？
    9. 30:54看似“偏执”的科学家的共同之处：靠信念扛住打压和质疑
    10. 39:56Burn out（职场倦怠）是很多创作者都会遇见的常态
    11. 42:15为什么总有一股“劝退的力量”阻挠你的创作
    12. 43:52创意不会随机产生，“专业”首先要直面每天重复的工作
    13. 49:21创作终究不是一次百米冲刺，而是一场马拉松
    14. 51:01“Doing itself is what matters.” 我们在打的是一场创作的战争，而不是一场流量的战争
    15. 53:02这是一个普通的中老年妇女的日常，不是大开大合的史诗，人物描写细腻精确
    16. 56:00不需要一气读完这13个故事，可以每天读一点，在你心里留下一点点波澜
    17. 57:14被HBO改编成了同名限定剧，豆瓣评分9.4
    18. 58:02是老师，是妻子，是母亲，奥丽芙的不完美人生让人无限共鸣
    19. 01:04:15《硅谷101》独家对话2023年诺贝尔生理学或医学奖得主Katalin Karikó
  • 04-18E147｜Suno引爆音乐圈，与音乐人聊聊AI生成音乐与艺术的随机数
    1. 02:26为什么大家感觉是Suno是最火的呢？因为他敢最先把自己的文生音乐模型公之于众
    2. 02:43【测评一】“找不到工作的悲伤摇滚乐”，结果并不悲伤
    3. 07:30能听但没有态度，AI只能写出不愤怒的摇滚乐
    4. 11:02AI写的歌可以达到业界平均水平，但无法出挑成为头部作品
    5. 14:40速度是音乐创作最重要的指标之一，为什么AI写不出80 BPM的音乐？
    6. 18:26AI写歌与人类作曲不是一个逻辑，只能从左到右按顺序写，没有全局观
    7. 22:07训练素材足够全面和丰富，AI可能写出Taylor Swift水平的歌曲?
    8. 25:55同样的音乐，水平不同的演唱者演奏出来也不一样
    9. 27:20【测评二】英雄主题的交响乐，听感能得7分，作为乙方它不及格
    10. 33:40Suno不能按提示词生成指定的乐器，它只追求听上去大概相似
    11. 37:48AI生成音乐是无法抗拒的洪流，但暂时做不到像音乐家一样写歌
    12. 43:13【测评三】挑战规则严谨的赋格，Suno会表现得更好吗？
    13. 47:05赋格研究在AI音乐有20年历史，不过在巴赫的原曲面前还很稚嫩
    14. 52:32音乐技术与心理学：Mp3技术是如何被发明出来的？
    15. 53:57音乐的本质是“有组织的声音”，这是文生音乐大模型的底层逻辑
    16. 58:58最怕无聊？艺术需要跳出人类总结
    17. 63:12创作者的脑洞大开：在音乐里加入随机数机制
    18. 27:46/29:42 《Hero themed symphony》by Suno, instrumental, strings, woodwinds, brass, t
    19. 30:27《Hero themed symphony》by Suno, instrumental, strings, woodwinds, brass, timpani
    20. 46:21赋格曲 by Suno,Toccata and Fugue in D Minor. Dark and dramatic, featuring solo orga
  • 04-07E146｜对话李稻葵：Tiktok危机与跳动的博弈
    1. 00:03VSP投资训练营
    2. 01:48正片
    3. 03:40TikTok事件的来龙去脉：四年后以一种更周密的方式进行
    4. 06:45参议院投票通过流程：委员会讨论、全体议员辩论和投票，每个环节都可能会被延长
    5. 09:47参议院组成分析：制衡之道，“大佬们”更加谨慎
    6. 13:01美国参议院多数党领袖Chuck Schumer的三重压力：犹太团体、竞选资金来源与选民的压力
    7. 16:34Tiktok的应对策略：国会游说、周受资听证会、德克萨斯计划
    8. 20:12美国对Tiktok发难的真实目的：争夺舆论控制权？
    9. 22:03“国家安全”的帽子背后：问题简单化，越简单约有传播力
    10. 27:32中国的担忧：反向安全问题与敏感的算法
    11. 29:02卖与不卖？先把全部法律流程走完
    12. 31:19潜在买家分析：微软、苹果、英伟达、沃尔玛、甲骨文、美国前财政部长姆努钦
    13. 36:42最高法的考量：为何牵扯1.7亿用户但受理概率不大？
    14. 38:33特朗普态度的转变——实用主义
    15. 40:02Tiktok的打法：拖，时间是Tiktok的朋友
    16. 41:11Facebook曾在大选中引发重大争议，但Tiktok尚未出现负面事件
    17. 42:19间接参考案例：英国石油公司漏油、大众汽车尾气门与肢解阿尔斯通
    18. 43:36企业与政府打交道：不能上头、透明真诚、民众沟通
    19. 46:03未来走势：重大国际政治事件