PODCAST · 硅谷101

2026 年 8 月节目

5 期 · 5 期带分节

  • 08-28E250｜mRNA的第二战场：对话英博，拆解Moderna人类首个肿瘤疫苗三期突破
    1. 02:41从Moderna到创业，英博博士与mRNA
    2. 08:57Moderna三期，到底突破了什么
    3. 14:09“一人一药”如何让免疫系统治疗癌症
    4. 18:14制药“噩梦”：4-6周造出一支专属疫苗
    5. 24:42未来肿瘤治疗：手术刀＋疫苗＋PD-1
    6. 27:5734个新抗原“撒网”与肿瘤“逃逸”
    7. 31:39黑色素瘤之后，下一个是谁？
    8. 38:12技术路线：中国肿瘤疫苗走到了哪一步？
    9. 45:04肿瘤疫苗会比CAR-T更安全吗？
    10. 50:14成本：“做大容易，做小难”
    11. 54:01“AI离开自动化，就是空谈”
    12. 59:19AI如何应用于肿瘤疫苗的研发与制造？
    13. 01:01:26LNP：AI还算不动的“难题”
    14. 01:06:04“一人一药”怎么监管？
    15. 01:09:24为什么肿瘤疫苗等了几十年
  • 08-20E249｜Token经济转点：OpenClaw、Hermes到本地自研的Agent进化之路
    1. 04:55Token maxing，是泡沫吗？
    2. 09:52亲身体验：只选最强最贵，日烧四五百美元
    3. 14:15OpenClaw：从研究到工程的转折点
    4. 20:31龙虾退潮：“普罗米修斯”完成了使命
    5. 23:09Hermes：把成功经验沉淀成Skill
    6. 30:09“Agent动力学”：七嘴八舌烧Token换深度
    7. 35:12智商碾压：Fable 5一次搞定复杂任务
    8. 37:20本地开源模型经济账：每天电费1美元
    9. 43:42Token消耗不会停，更复杂的网络还在后面
    10. 52:36现在做Agent创业是好时机吗？看好toB和infra
    11. 01:03:24彩蛋：“办公室政治”和超预期行为
    12. 01:15:30IQ测试已超人类，AGI奇点已来
    13. 01:18:19新问题：当新岗位也不再需要人，人类如何自处？
  • 08-11E248｜一个“催发货”AI要跑通260步，和阿里瓴羊朋新宇聊聊中国式FDE
    1. 01:48硅谷的风向变了：AI战场从C端回到B端
    2. 06:33一个“催发货”背后藏着260步流程
    3. 12:3090天调价一万次，AI向最优秀的投手偷师
    4. 19:39为什么顺利的部署都是“自上而下”
    5. 25:07做标准化增长agent，跟Palantir反着走？
    6. 31:14销售Agent实战：从最落后区域到销冠
    7. 36:06部署周期：1/3熟悉岗位，1/3做建模，1/3调教AI
    8. 42:36FDE团队画像：BA定方向、AI架构师选模型、业务首席当教练
    9. 47:00Token成本，模型策略，“账算得过来”最重要
    10. 53:28中美FDE对比：信息化地基、付费习惯、工作方向
    11. 58:03人才观：懂AI、懂业务、懂数据
  • 08-05E247｜对话盛颖：xAI，Infra的浪漫，SGLang，开源，平权与“甄嬛传”
    1. 02:16违约金、纽约与数学之美：“世界与我无关”
    2. 16:06顶刊、低谷期与甄嬛传：“世界又与我有关了”
    3. 26:01谷歌实习：最早的“AI for code”
    4. 31:54Databricks：人生导师Ion Stoica与“making impact”价值观
    5. 34:37xAI：拥有“support”和“freedom”的美好v1.0时代
    6. 44:07RadixArk：“两个月也等不了”
    7. 48:07Two Sigma：“有组织的公司”应该有的样子
    8. 51:10SGLang：“AI Infra是浪漫的”
    9. 01:15:29SandHill Road的套路与规则
    10. 01:19:33“养大我”的开源生态
    11. 01:27:03LMSYS：平等、平权，以及“她赢了，不需要被解释”
    12. 01:37:42“世间的美好是存在的”
  • 08-01E246｜何谓蒸馏？聊聊硅谷如何看中国开放模型逼近前沿
    1. 01:45Kimi K3为什么突然成为硅谷关注的焦点？
    2. 03:33从DeepSeek、GLM到K3：硅谷对中国模型的判断如何变化
    3. 06:51企业为什么开始转向中国模型
    4. 10:23中国开放模型推理成本
    5. 13:24蒸馏争议：到底什么是蒸馏？
    6. 17:22K3是否可能在短时间内蒸馏最强闭源模型？
    7. 19:48蒸馏能解释模型的核心能力吗？
    8. 23:54K3 License与开放模型商业化
    9. 34:27开放模型会怎样冲击OpenAI和Anthropic的收入与估值？
    10. 37:39英伟达为什么支持开放权重
    11. 43:41中国公司为什么选择开放
    12. 45:04Thinking Machines为什么开放权重？
    13. 48:39开放模型催生的新生态
    14. 48:43OpenRouter等多模型平台为什么开始受益？
    15. 49:56对Agent产品和基础设施的影响
    16. 55:40接近前沿的模型，到底应不应该开放权重？
    17. 01:04:01开源和闭源模型，谁更容易被滥用？