PODCAST · 屠龙之术

2026 年 9 月节目

5 期 · 5 期带分节

  • 09-28当AI开始设计芯片---聊聊EDA与AI时代的芯片设计
    1. 00:34新思科技的介绍
    2. 03:29新思科技的行业影响力
    3. 04:4420年前的芯片行业和今天的芯片行业对比
    4. 09:13为什么人人都想做自己的芯片？
    5. 16:05芯片的自研如何开始
    6. 20:39AI来了对于EDA行业的影响
    7. 26:58人类的边界、安全、权限
    8. 28:06作为硅基员工存在的Agent
    9. 34:35当所有人开始认真算账
    10. 39:46当前系统遇到的瓶颈
    11. 44:58未来几个人就可以设计芯片？
    12. 47:24AI全自动造芯的“神话”实现了么？
    13. 53:05我们需要什么样的芯片人才？
    14. 57:15写在最后
  • 09-22AI进入生产阶段之后， 智能、算力、芯片 会走向哪里？
    1. 00:14标题
    2. 01:17AICC2026
    3. 02:33第一章：从Chat到Agent
    4. 02:40Agent=Model+Harness
    5. 04:19IDC-浪潮信息联合发布《中国人工智能计算力发展评估报告》
    6. 07:34Agent发展阶段
    7. 08:52当前共识work+coding
    8. 09:47Token增长的三个系数
    9. 11:35算力缺口持续存在
    10. 13:21IDC观点总结
    11. 14:58第二章：智能本身的重新定义
    12. 15:08同济大学郑庆华院士的演讲
    13. 16:29当前大模型的局限所在
    14. 17:29从“人脑”结构找寻解决方案
    15. 18:23机器记忆智能
    16. 19:22可靠评测体系
    17. 21:21可靠性
    18. 22:27全链路覆盖
    19. 23:34所谓“可靠”
    20. 24:01评测体系发布
    21. 25:13一体两面
    22. 25:46第三章：算力与芯片
    23. 26:00系统、器件、生态的突围
    24. 26:41浪潮信息的主张：智算系统的双唯进化
    25. 27:48能力型智算的极端要求
    26. 28:59双轨实施
    27. 30:17浪潮信息的新产品发布
    28. 31:13芯算一体的主张
    29. 32:02让计算走进存储
    30. 33:12已有的实施效果
    31. 33:42场景拓展
    32. 34:15上个价值
    33. 35:09FlagOS的生态
    34. 35:52软件生态也是壁垒
    35. 37:01万能插座
    36. 37:25国产模型与国产芯片的Day 0适配
    37. 39:01生态壮大中
    38. 39:54回顾三章
    39. 40:28写在最后，金字塔的比喻
    40. 40:53致谢
  • 09-15智能的下一幕，让人兴奋---73页PPT solo
    1. 03:38这次的PPT和过往的有些不同
    2. 05:18一些核心关键词
    3. 07:25第一章：模型狂奔
    4. 07:43模型密集发布
    5. 08:29总量和频率上的趋势
    6. 10:55版本号的变化
    7. 12:21纯纯的“制造业”
    8. 13:35benchmark的失效
    9. 14:33为什么要用3D效果衡量模型能力？
    10. 15:43“注意力”
    11. 18:15中美对抗
    12. 18:44开源闭源之争
    13. 19:09云端与本地模型
    14. 20:21第二章：智能分化
    15. 20:41近期两笔大收购
    16. 21:23一个默认前提松动
    17. 22:34企业支出的变化
    18. 23:49核心原因：模型价格
    19. 25:01过去三年半开源模型的发展
    20. 26:17价格趋势非常明显
    21. 27:39要决定是否own了
    22. 28:22开始之前的问题
    23. 28:59第一个问题：成本
    24. 29:23第二个问题：组织
    25. 29:39执行路径
    26. 30:34最后评估效果
    27. 30:56Harvey的实施
    28. 32:16LangChain的主张
    29. 32:44Mercor的主张
    30. 33:13为什么需要Agent和Harness
    31. 33:42简而言之～
    32. 34:08模型训练的商品化与分工
    33. 34:49一级市场热门方向出现了
    34. 35:33brex和ramp的榜单也出现了一样的趋势
    35. 36:17YC明星公司也证明了这一点
    36. 37:28新的可能性出现了
    37. 39:46第三章：循环自生
    38. 40:01《When AI builds itself》
    39. 40:31L1-L5和智谱GLM-6.0
    40. 41:18GPT 6和Seed也都提及了Loop
    41. 41:34“Take Over”
    42. 42:24neolabs疯狂融资
    43. 43:11他们在bet什么？
    44. 43:40大佬们的共识似乎也收敛了
    45. 44:56人类的价值放哪里？
    46. 45:32Loop之后的里程碑怎么确立？
    47. 46:10所有都可以Loop么？
    48. 47:15Loop的又岂止是技术和产品
    49. 47:47第四章：界面重构
    50. 47:57软件的时代变了
    51. 48:50个人Agent的梦想
    52. 49:17阶段性共识出现
    53. 49:32codex的共识
    54. 50:12办公Agent战役能打多久？
    55. 50:37阶段性数据
    56. 51:04再吐槽一些数据
    57. 51:37“护城河”
    58. 52:09组织调整
    59. 52:24复杂度都给用户？
    60. 53:03界面……创新
    61. 53:30Grok Bot和Meta Muse
    62. 54:25国产厂商？
    63. 55:05收尾
  • 09-04中国一级半市场的水下江湖-续集｜串台苔藓之火
    1. 02:28其实我之前一起播客既不水下，也不江湖
    2. 03:10解释一级半市场的基本概念
    3. 06:24字节、小红书、kimi是少有的主动回购员工股份的公司
    4. 07:195000美金就可以在上市之前投资SpaceX？？？
    5. 09:42某种程度上我们要感谢web3那一波的“金融民主化”的叙事
    6. 11:44为什么小红书/公众号一堆人挂着SpaceX投资人的title？
    7. 14:05其实你现在可以花100美金成为OpenAI/anthropic的投资人
    8. 14:40Robinhood推出的非上市公司股权是怎么回事？
    9. 16:10中国人不是不能投资美国的AI公司么？
    10. 18:06一级市场的真.MAG7
    11. 21:32美国非上市公司股权交易热度排名-The Setter 30
    12. 21:53每年Sam很重要的一项工作就是帮员工卖老股
    13. 22:58FOMO的程度占比是多少？
    14. 25:40当然还有一些标的是已经不在快速发展过程中的
    15. 27:08每年的独角兽榜单上其实存在很多“僵尸独角兽”
    16. 28:24直接接手投资基金的份额操作
    17. 30:45交易标的定价的来源
    18. 35:34字节在国内太过特殊
    19. 37:00聊一下36氪这个留言板
    20. 41:42这仅仅只是一个类似“布告板”的存在，不代表真实成交
    21. 42:48交易本身的实现很困难，中间很多法律上的“瑕疵”
    22. 46:15小红书上和杭州商K里似乎都能买到这些“份额”
    23. 47:14Shein的案例探讨
    24. 52:12“能够进入榜单的公司其实都值得被讨论的”
    25. 53:55clubdeal的代表-菜鸟网络
    26. 55:08说过无数次的：“滴滴出事之前的世界和之后的世界是两个世界”
    27. 56:39行业轮转：消费/互联网-web3/元宇宙-AI-硬科技-国产GPU/机器人/火箭
    28. 57:48从“买”到“卖”
    29. 60:10Raymond用AI分析了几家头部AI公司的几万份简历情况
    30. 61:50关于并购的延展
    31. 65:05下一个字节跳动？
  • 09-02AI李时珍带你“尝百草”---小宇宙先声活动演讲---91页PPT solo
    1. 00:05“李时珍”
    2. 02:47我为什么说之前的一次带ppt的播客是这次活动的“预演”
    3. 04:20我的信息源
    4. 04:49平均每天5张图表+1.5个PDF报告
    5. 05:43第一张开始 CapEX
    6. 06:19锤子找钉子
    7. 06:41云厂商份额
    8. 07:35cloud增长
    9. 08:06斩杀线
    10. 09:12capex增长
    11. 09:43setter 30榜单
    12. 10:33标普500
    13. 11:01英伟达对外投资上市公司
    14. 11:36capex增长
    15. 12:05capex vs GDP
    16. 12:36GPU租赁价格
    17. 12:57AI VS 软件
    18. 13:29SpaceX财报
    19. 14:04SpaceX CapEX
    20. 14:48AMD收入构成
    21. 15:07SpaceX收入和利润构成
    22. 15:34电力与GDP相关性
    23. 16:04Jeff Dean的BP
    24. 17:19第一个20页暂停
    25. 17:44又一个标普500
    26. 18:10星际争霸的比喻
    27. 19:06SpaceX CapEX增长
    28. 19:29CapEX vs Sales
    29. 20:08DeepSeek价格
    30. 21:26Token价格趋势
    31. 22:12卖铲子的人
    32. 22:55中国CapEX
    33. 23:23和互联网对比
    34. 24:36Agent带来的Token增长
    35. 25:03VC退出集中度
    36. 25:45Loop象限划分
    37. 26:22现金流
    38. 26:56热门叙事与热门公司的时间gap
    39. 27:36巨大的特斯拉芯片工厂
    40. 28:09“escaped”
    41. 28:41数据中心建设 vs 办公室建设
    42. 29:08meme-AI经济
    43. 29:34毛利对比
    44. 30:17市值排名
    45. 30:48第二次暂停
    46. 31:06meme-梁圣
    47. 31:24CapEX
    48. 31:57估值和ARR倍数
    49. 32:24增加了SpaceX的CapEX
    50. 32:44AI行业价值链
    51. 33:09价值的传导
    52. 33:34斩杀线更新
    53. 33:58Fable5占比
    54. 34:27模型发布频率
    55. 35:55循环融资
    56. 36:22AI采用率
    57. 36:37neocloud双强
    58. 36:49OpenAI ARR
    59. 37:00VC2026
    60. 37:15vc投资项目分布
    61. 37:35存储占比
    62. 37:54codex活跃用户
    63. 38:17中国市值最大公司
    64. 38:36开源模型
    65. 39:00模型发布
    66. 39:24第三次暂停
    67. 39:35Anthropic ARR
    68. 39:54Anthropic 估值
    69. 40:17Neocloud
    70. 40:34模型token于spend分布
    71. 41:04cursor退出回报
    72. 41:38英伟达对台投资上市公司更新
    73. 41:53标普500今年TOP10涨幅
    74. 42:15OpenAI token统计
    75. 42:48本地可部署模型持续缩短和sota模型差距
    76. 43:51循环融资
    77. 44:06Brex TOP 25
    78. 44:46Anthropic ARR
    79. 44:59万亿美金俱乐部
    80. 45:12Ramp 8月榜单
    81. 45:31数据中心建设 vs 办公室建设
    82. 45:43头部两家模型厂商的ARR增长
    83. 46:17存储市场份额
    84. 46:2776张图表之后
    85. 46:45回想一下……
    86. 48:02“叙事”的选择
    87. 49:31扩展到季度、半年、年度
    88. 49:55图表之外还有pdf呢
    89. 50:13skill搞得定吗？
    90. 50:41寻找自己的loop
    91. 51:21“我好和他们告别”