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声动活泼 · 中文 · 433 期 · 2018 年起

关注全球科技前沿，以及技术怎样改变商业格局。

科技全球行业
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全部节目

433 期 · 102 个月 · 297 期带分节

2026 年 9 月

4 期
  • 09-30当眼镜、耳机、手机都有 AI，谁来统一你的「第二大脑」| 2026 高通骁龙峰会 S10E31
    1. 01:18Agentic AI 的体验将从意图开始
    2. 08:51手机会被取代吗？
    3. 11:48消费者会为新的终端买单吗？
    4. 17:39Remember → Understand → Act：高通画出个人 AI 路线图
    5. 25:01隐私放在哪？端侧和云端的分工
    6. 27:06跨设备互操作标准，高通的软件生态野心
  • 09-18Snap 做了十年眼镜，终于等到它的时代了吗？| S10E30
    1. 02:30真正把 Specs 戴到脸上，是比想象中好，还是更差？
    2. 05:172195 美元、130 多克，这副眼镜到底是卖给谁的？
    3. 13:12为什么 AR 眼镜每解决一个问题，都可能制造另一个问题？
    4. 15:08HoloLens 和 Magic Leap 都没解决的问题，Specs 为什么还要做？
    5. 29:58拼 Lego、装家具：如果不需要全天戴，Specs 会不会反而变得有用了？
    6. 36:10从 129.99 美元的玩具到 2195 美元的电脑，Snap 花了十年
    7. 42:07AI 需要「眼睛」，但人真的需要一块屏幕吗？
    8. 52:21一副真正的大众 AR 眼镜，还要等多少年？
    9. 58:01XR 行业已经没有「灯塔」了吗？
  • 09-09AI for Science 爆发：AI 能解锁伟大的科学发现吗？ | S10E29
    1. 02:33计算机背景，为何跨界做生物？
    2. 04:43Georgia Tech 十年，见证人工智能的路线转移
    3. 09:31离开学术界，投身工业界研究
    4. 16:50从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？
    5. 20:53AI for Science 的两条路线
    6. 25:02AI 已经能顶一个初级博士生了
    7. 33:34孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？
    8. 42:51虚拟细胞凭什么叫"世界模型"？
    9. 48:41AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？
    10. 50:43深度学习为什么还输给线性模型？
    11. 54:01让 AI 自己决定下一个实验做什么
    12. 01:02:19虚拟细胞先在哪里先落地？
  • 09-02Hassabis 卸任、Jeff Dean 离开，Google DeepMind 为什么突然大洗牌？| S10E28
    1. 00:19谷歌人事大地震：
    2. 06:35Gemini 为什么掉队？
    3. 13:47Jeff Dean 为什么离开？
    4. 20:43谷歌在模型竞争中是如何落后的？
    5. 30:54马里奥计划：Deepmind 曾经试图脱离谷歌
    6. 37:43谷歌的底牌：基础设施、搜索与生态
    7. 41:15中美打成平手？中国开源从"学霸"到"必选项"

2026 年 8 月

5 期
  • 08-26硅谷「最性感」工作落地中国：一个 FDE 的「救火」日常 | S10E27
    1. 03:36FDE 为什么突然火了？
    2. 06:25「赋能者」其实是就是乙方
    3. 08:48赶去「救火」：一个陷入死循环的国企项目
    4. 18:36AI 落地，最难的从来不是技术
    5. 19:48民企老板：AI 能不能把 6000 人砍到 3000 人 ？
    6. 27:46为什么要做 FDE?
  • 08-21宇树上市震荡，机器人商业化还需要更大的想象力｜S10E26
    1. 00:01宇树上市是给行业定了「估值锚」吗？
    2. 02:06人形机器人为什么非得像人？
    3. 07:49谁在买机器人，买完还会买吗？
    4. 10:07马斯克把机器人赛道带偏了吗？
    5. 11:24平台价值，能不能变成股东价值？
    6. 16:29存量业务之外，期权价值值多少钱？
    7. 20:41需求已经出现，但离普及还很远
    8. 24:01机器人训练：从虚拟世界走向现实
    9. 28:59迪士尼不谈机器人，却在做最好的机器人
    10. 35:26机器人不一定要靠卖机器人赚钱
  • 08-19【重听】朱雀三号副总师：火箭回收只有成与败，没有中间态| S9E41
    1. 02:42朱雀三号是一型什么样的火箭？
    2. 05:26朱雀三号是「国产猎鹰 9」吗？
    3. 10:36这次首飞在工程上是如何打分的？
    4. 19:13为什么选择液氧甲烷 + 不锈钢这条路线？
    5. 38:13一级回收全过程是如何设计的？难点在哪？
    6. 52:06商业化与下一步：朱雀三号接下来怎么走？
  • 08-12用 AI 让我们变笨了吗？| S10E25
    1. 00:15记忆力下降，是 AI 惹的祸吗？
    2. 08:21MIT 的脑电实验：AI 写作让大脑“休眠”
    3. 13:01外包了工作，为什么反而更累？
    4. 17:48「合意困难」：学习必须费力才记得住
    5. 26:57沃顿实验：给 AI 加“护栏”效果完全不同
    6. 30:24睡眠才是记忆的“保存键”
    7. 36:48睡眠温度：被忽视的变量
    8. 42:24喝酒助眠是误区，饮食和运动同样重要
  • 08-06贾扬清：我所经历的「人工智能已死」到「AI 颠覆世界」的数年巨变丨串台「声东击西」S10E24
    1. 05:34“我本质有点像一个文科生”
    2. 08:04第一次听见「人工智能」时，“当时至少整个业界判定它的死亡了，大家认为人工智能是一个历史概念”
    3. 14:20一个各种各样观点在碰撞的阶段
    4. 17:46一张快递盒送来的英伟达GPU ，一个 side project，和成为 AI 基础开源工具的 Caffe 的诞生
    5. 26:53Google Brain，Facebook AI Research 与 AI 竞赛的开始
    6. 37:562016 年 AlphaGo 时刻，却离开 Google选择「乱七八糟、生机勃勃」的 Facebook
    7. 46:11AI 领域还小，但为什么硅谷愿意为长期技术下注
    8. 50:28从 Facebook 到阿里，“这个技术能不能广泛铺到所有领域中”
    9. 01:05:05GPT时刻，AI 的再一次跃迁
    10. 01:12:38第一次创业：在 AI 淘金热中「卖铲子」
    11. 01:17:07大公司的缓慢，和创业者的洞察
    12. 01:25:35Lepton AI 第二年实现盈利，很快被英伟达收购
    13. 01:32:37被英伟达收购几个月后，二次创业的想法袭来
    14. 01:37:56单个 Agent 足够聪明，一群 Agent 为什么还不是团队
    15. 01:49:47当 AI 能够完成更多工作，公司需要怎样的人
    16. 01:55:44当解决问题越来越快，人类还需要创造什么
    17. 02:03:59从完成任务到获得信任，AI 进入社会还缺少什么

2026 年 7 月

5 期
  • 07-27国产 AI 算力能凭「超节点」弯道超车吗? | WAIC 深度观察 S10E23
    1. 01:44逛展观察：FOMO 蔓延，超节点成了展商标配
    2. 06:10从 8 卡机到机柜：超节点要拆的是“通信墙”
    3. 08:30Scale-up 与 Scale-out：两者的边界逐渐模糊
    4. 11:43单芯片追不上，系统层面补
    5. 15:21割裂的 Scale-up 生态：UALink 松散，私有协议割据
    6. 21:35标杆对比：NVL72 与 CloudMatrix 384，功耗换算力的取舍
    7. 27:01整机厂商不甘只做组装：中兴自研交换芯片，曦智押注光互连
    8. 32:50国产超节点能超英伟达吗？
    9. 37:03产能才是真瓶颈：年底拿不到大单，后面就难了
    10. 42:42超节点的连锁反应：800V 供电、液冷渗透、国产交换芯片
  • 07-22可以给你的 Agent 发一点零花钱了 | S10E22
    1. 04:32Agent Payment 的两种场景：Agent 代你买 vs. Agent 自己买
    2. 07:35三道关卡：信任、授权、商户就绪度
    3. 10:09Clink × Visa VIC：亚太第一笔 Agent 交易
    4. 12:56Clink 为什么选法币不选稳定币？
    5. 16:16稳定币赛道：智能合约做“链上支付宝”
    6. 19:39协议混战：UCP、ACP，商户一头雾水
    7. 22:30Clink 是高速公路之间的匝道
    8. 29:35中国支付生态：支付宝 AMP、腾讯 Agent 卡
  • 07-14如何「兜住」一颗火箭？| S10E21
    1. 03:18中国火箭的「破冰时刻」：长十乙是什么样的火箭？
    2. 08:10从发射到回收，一枚火箭都经历了什么？
    3. 13:35闯过最后一公里的「鬼门关」：回收背后的三道关键考验
    4. 21:28火箭头顶为什么冒黑烟？
    5. 26:12用一张网兜住火箭：网系捕获怎么做到的？
    6. 40:31朱雀三号和长十二甲回收为什么失败？
    7. 48:00着陆腿、筷子夹、网系捕获：三条路线全面对比
    8. 53:46从首飞成功到高频复用有多远？
    9. 58:29下半年看点：谁能接棒长十乙
  • 07-08为什么硅谷开始重新定义「AI 记忆」| S10E20
    1. 02:12英伟达 RTX Spark 的突破是什么？
    2. 04:58大模型的万亿参数是公域知识的最大似然估计（MLE）
    3. 09:35Clipto 在做什么：端侧多模态记忆系统
    4. 18:16大模型做记忆的三条路径与共同天花板
    5. 22:14数据不等于记忆：坐在金矿上的穷人
    6. 36:58云上架构搬到端侧：垂直整合怎么做？
    7. 41:48Memory layer 苹果和 Google 能做吗？创业公司的机会在哪里？
    8. 52:06两年前的预判：算力涨、模型小，两件事必然发生
  • 07-01从会跳舞到有感知，触觉是机器人通往智能的门票吗？| S10E19
    1. 02:15视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉
    2. 05:05三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分
    3. 09:30触觉的技术路线：「视触觉」不是视觉，光触觉才是更好的名字
    4. 16:51触觉元年到了吗？价值共识、技术收敛、成本可行性的三重拐点
    5. 23:41触觉模型怎么构建？
    6. 30:20数据难题：触觉数据的独特困境
    7. 36:27触觉在哪先落地？
    8. 43:01一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河

2026 年 6 月

5 期
  • 06-261 人公司，扛 5 个人的活，还要管 50 个 Agents ？| S10E18
    1. 05:05从视频号到调研工作台，AI 自运营是怎么跑起来的
    2. 10:47Skill 能赚钱吗？现在在哪卖、卖给谁都还没有答案
    3. 13:53OPC 最难的不是做出来，是获客和复购：agent 该先改造哪一段？
    4. 19:27奇葩 OPC 样本：卖减肥药、卖定制鞋、做保险销售，真正赚到钱的是哪类
    5. 24:05超级个体的天花板：为什么 OPC 终究可能需要团队
    6. 28:35超级个体的一天怎么过：上下班也很重要
    7. 31:13被 AI 卷进去是什么感觉：AI 带来的负面情绪螺旋
    8. 37:22Agent 是员工还是工具？
    9. 46:48OPC 能融资吗？VC 体系和一人公司之间存在天然冲突
  • 06-25AI 时代的超级入口还是手机吗？| S10E17
    1. 02:16手机厂商和芯片厂商如何共同定义一个产品？
    2. 06:45折叠屏的更新进化史
    3. 10:23端侧 AI 的机会：云端越蓬勃，端侧需求越大
    4. 14:13两三年的芯片周期如何适配日新月异的需求迭代？
    5. 22:33联合研发中的 battle：影像功能与 AI 之间的权衡
    6. 25:01硬件、软件、模型、应用，端侧需求间如何适配？
    7. 36:43端侧核心价值在于「实时感知」，物理世界与虚拟世界的信息融合云端无法替代
    8. 40:55在未来端侧 AI 会有新的形态吗？
  • 06-17真正改变世界的技术，为什么一开始都不被看好？| S10E16
    1. 01:21晶体管数量 10 年翻 1000 倍？没人相信摩尔定律是真的！
    2. 08:14摩尔定律不是定律，是一个自我实现的预言
    3. 08:45「韬定律」的质疑：它是新时代的摩尔定律吗？
    4. 16:27半导体的未来：更多摩尔，不止摩尔，超越摩尔
    5. 20:07MOS 晶体管被雪藏了十年 -- 什么是「破坏性创新」？
    6. 31:18大公司无法避免「创新者的窘境」吗？
    7. 36:00黄仁勋的口头禅："我们的现金流只能支撑 6 个月"
    8. 37:11AI for 半导体：芯片工程师会被替代吗？
    9. 47:57技术在变，人的情绪反应没有变：既不要过于乐观，也不要陷入恐慌
    10. 50:48在 AI 时代，人的不可替代性在哪里
  • 06-10WWDC 26 补上了 AI，但离真正的 AI 助手还差什么？| S10E15
    1. 00:14从 WWDC 说起，苹果这次交了什么卷？
    2. 04:38金矿不好挖：苹果的四个短板
    3. 08:46AI 硬件的前车之鉴：智能硬件为何翻车？
    4. 11:36谷歌 vs 苹果：全链条玩家的优势
    5. 20:31个人 AI 助理：不是所有人都看好的非共识
    6. 23:20光帆在做什么：把手机传感器"拆开"重装进耳机
    7. 36:09硬件创新的真实难度：一个耳机盒里放了多少东西
    8. 42:26中美 AI 硬件谁先跑出来
    9. 50:01傻瓜 vs. 可玩：通用 AI 硬件的用户分层策略
  • 06-03一人公司的另一种可能：AI 负责经营，人类负责热爱 | 英文访谈 S10E14
    1. 00:14从 Pinterest 二号员工到 Gumroad 创始人：一段标准硅谷故事的非标结局
    2. 03:33年入 2000 万、团队只有三个人——Gumroad 今天到底是怎么运转的
    3. 06:03人人都能 vibe code 之后，小产品是更好卖了，还是更难卖了
    4. 07:57Gumroad 做了更好的产品，为什么还是输给了 Patreon
    5. 09:54如果只能招一个人，技术创始人应该招工程师还是销售
    6. 19:27AI agent 已经很强了，还有哪些事情它暂时替代不了
    7. 29:46AI 当 CEO、人当手艺人——这个未来有多远
    8. 36:07在 IRS 做数字化和在硅谷创业，哪个更难

2026 年 5 月

5 期
  • 05-29存储三巨头破万亿市值，存储超级周期何时能见顶？| S10E13
    1. 02:46这轮周期是什么时候开始的？
    2. 04:05存储的五层架构：离处理器越近，速度越快、价格越贵
    3. 07:33HBM 为什么缺货缺到 2027 年？
    4. 09:26三家原厂格局：海力士领跑，三星和美光追赶
    5. 13:00这轮为什么不一样：结构性转变的五个维度
    6. 22:37看多 vs 看空：分歧在哪里？
    7. 25:48绕过 HBM 瓶颈的各路方案：英伟达 CMX、谷歌 CXL 内存池、Cerebras 晶圆级芯片
    8. 32:00NAND 的角色转变：从"温数据仓库"到 AI 推理参与者
    9. 38:06长鑫、长江存储即将上市，国内存储进展如何？
  • 05-27华为的「韬定律」，是创新还是噱头？| Bonus
    1. 01:07华为韬定律发布，市场为什么这么兴奋？
    2. 02:27衡量标准的改变：从纳米制程到时间常数，底层逻辑变了什么？
    3. 03:02逻辑折叠（Logic Folding）是什么？和现有 3D 封装技术有何本质区别？
    4. 05:23台积电 CoWoS、AMD 3D V-Cache 都有 3D 堆叠——华为的创新点究竟在哪里？
    5. 06:25营销噱头？反对声音怎么说
    6. 07:30英伟达、谷歌为什么没走华为这条路？
    7. 09:17华为说已有 381 款芯片基于涛定律——Cell-to-Cell 堆叠真的落地了吗？
    8. 10:57是真突破还是噱头？
    9. 13:25落地最大的瓶颈：EDA 工具和封装工艺都还不到位
    10. 14:31华为放话 2031 年等效 1.4 纳米——这个目标夸张吗？
  • 05-207000 亿美元砸向 AI：这是下一代互联网，还是泡沫重演？| S10E12
    1. 02:34泡沫存不存在不用讨论了，问题是三年内能不能看到回报
    2. 06:16明线和暗线：谷歌为什么涨，Meta 为什么跌
    3. 11:41不是信心，是逼上梁山：CAPEX 军备竞赛的真实逻辑
    4. 24:30AI 基建是新的 Dotcom Bubble 吗？
    5. 34:42泡沫对社会有用，对股东不一定有用
    6. 35:49循环投资：什么时候是生态，什么时候是庞氏
    7. 43:47镜像 FOMO：美国拼命买入，中国拼命卖出
    8. 47:51拐点在 1 月中：是自作孽，不是行业问题
    9. 52:57公司治理的本质是纠错能力
    10. 53:16收尾：两个市场都有泡沫，厚薄不同
  • 05-13从央视纪录片到爆款 AI 短剧：第一批「转身」的导演 | S10E11
    1. 02:18从央视纪录片导演到 AI 拍短剧，积累了什么，颠覆了什么
    2. 07:54工作流拆解：从第一部 AI 短剧到现在，效率提升有多夸张
    3. 13:19AI 抽卡师：这个职业是怎么诞生的，又为什么正在消亡
    4. 16:40成本对比：AI 短剧能替传统真人剧省多少钱
    5. 19:37工具横评：Seedance、可灵分别拿来干什么
    6. 23:57商业生态：制作方、投流方、平台方，谁赚钱，谁亏钱
    7. 32:15出海壁垒：为什么不是每个人都能做成出海爆款
    8. 34:28AI 将让「商业化」、「流量」和「艺术性」的不可能三角成为现实
  • 05-08探访 Hacker House：硅谷年轻人，正在搬进「AI 创业宿舍」| S10E10
    1. 00:12什么是 Hacker House？从合租房到创业生态位
    2. 04:30三种模式图谱：自发合租、品牌收租、股权置换
    3. 05:57草根实验：Accelr8 和 Frontier Tower 的两种赌注
    4. 12:30股权型玩家：低调的 HF Zero 与内讧的 AGI House
    5. 15:37为什么现在：疫情回流、住房困难、价值捕获前移
    6. 19:13The Residency 的商业模式：不是基金，而是公司
    7. 23:01入驻者画像：月入六位数的人为什么还来住 Hacker House？
    8. 27:00沉默的协作：Hacker House 里的氛围效应
    9. 32:27投资人也在抢入场券：Demo Day 一票难求
    10. 34:32运营挑战：每年 200 万美元成本，短期现金压力真实存在

2026 年 4 月

5 期
  • 04-29Google 的 AI 策略：不赌模型，赌什么？| Google Cloud Next 现场 S10E09
    1. 00:0032000 人挤爆拉斯维加斯：Google Cloud Next 已经不是 ToB 大会了
    2. 02:47去年大家在问 「怎样打造一个 agent」，今年已经在做 agent 的系统化管理
    3. 04:48One Google：从算力到应用打通的全栈策略
    4. 10:33TPU 第一次拆分训练和推理：AI 工作负载已经精细到这种程度
    5. 13:25「Pilot 时代结束了，Agent时代真正到来」，Google 内部 75% 的新代码已由 AI 生成
    6. 17:07「Problem First 」mindset：从写代码到描述问题，开发者的工作变了
    7. 22:54落地比技术更难：Capability overhang 才是今年行业的真问题
    8. 28:20Agentic Defense 与 「龙虾热」：Agent 的安全困局
    9. 30:31全栈是双刃剑：什么都做的反面是什么都不深
    10. 32:00创业公司的出路：Service as a software，Day one 全球化收费
    11. 38:00李飞飞：不要老问AI 来了人的瓶颈是什么，多聊聊人的机会是什么
  • 04-22英文访谈｜和 Danilo McGarry 聊企业 AI 转型：1400 个项目之后的实用 framework | S10E08
    1. 08:34从流水线到 AI：效率革命的历史欠账
    2. 11:36转型三步走：别把旧流程喂给超级系统
    3. 16:45战略从董事会开始：80% 的公司连起点都没找到
    4. 18:40懒领导的量化陷阱：测量容易测量的，而非应该测量的
    5. 22:00没钱、没数据？这两个理由都是借口
    6. 26:42好公司不靠 AI 裁员，靠 AI 创造新岗位
    7. 29:15文化黑客：把 AI 目标写进每个人的 KPI
    8. 37:15中国视角：把 AI 当机会，而非威胁
    9. 39:20三圈法则：管理 AI 焦虑的实用心法
  • 04-15续航、安全、成本，动力电池的「终极方案」是什么？| S10E07
    1. 03:44动力电池科普：正极、负极和电解液
    2. 04:52磷酸铁锂 vs 三元锂：一场来回拉锯的路线之争
    3. 08:42固态电池：终极安全方案还是美好愿景？
    4. 11:33固态电池的三条路线：硫化物、氧化物、聚合物
    5. 20:15固态电池离上车还有多远？
    6. 27:19超越锂电：钠离子、锂硫、铝电池等新赛道
    7. 37:06储能：电池行业的第二增长极
    8. 46:13AI 能加速电池研发吗？
  • 04-09马斯克要建「芯片超级工厂」，数据中心为什么想「上天」？| S10E06
    1. 04:07地球上的数据中心，已经建不下去了
    2. 08:39太空的物理优势：永远晴天，散热免费
    3. 11:31Sam Altman 为什么说这事"ridiculous"
    4. 16:01算一道成本账：差距有多大
    5. 18:30这不只是商业竞争，是轨道上的地缘算力角逐
    6. 21:37赛场上都有谁：从初创到大厂
    7. 28:50全村的希望：星舰现在什么状态
    8. 31:27太空数据中心能做什么，不能做什么
    9. 33:39就算短期不靠谱，为什么还值得做
  • 04-01OpenClaw 内部视角：一线维护者看到的问题、风险和下一步 | 硅谷徐老师 S10E05
    1. 04:39OpenClaw 的起源：想用手机控制编程
    2. 07:13Capability Overhang：模型明明很强，为什么表现不行？
    3. 13:28拿掉紧箍咒：OpenClaw 到底做对了什么？
    4. 23:18Prompt Injection：一个极具挑战的 AI 原生安全难题
    5. 28:54Agent 时代的"安全卫士"：四五十年的安全史要重来一遍
    6. 46:00Agent 时代的"安全卫士"：四五十年的安全史要重来一遍
    7. 37:05CEO 用 Agent 15 分钟部署上线，三周后被黑
    8. 40:08Token 烧钱问题：先粗暴地跑起来，再慢慢优化
    9. 44:15开源的终局：谁是 Agent 时代的 Google？

2026 年 3 月

5 期
  • 03-25GTC 2026：AI的下一个战场不是模型，而是「推理系统」| S10E04
    1. 00:11今年 GTC 最大的不同是什么？
    2. 09:13Eigen 是一家什么样的公司，在做什么？
    3. 13:24过去一年 AI 行业最大的结构性变化是什么？
    4. 23:34英伟达为什么要花约 200 亿美元收购 Groq？GPU 和 LPU 各自擅长什么？
    5. 34:04推理优化的技术路径有哪些，分几个层次？
    6. 44:05推理优化怎么在速度、精度和成本之间做取舍？
    7. 47:28AI 应用的商业模式为什么正在出现系统性问题？
    8. 53:52开源模型能追上闭源模型吗？推理层未来最大的机会在哪？
  • 03-18Bonus | AI 制药，怎样才能真正商业化？
    1. 01:31高风险、高投入、长周期：一款新药是怎么从 0 到 1 被做出来的？
    2. 04:08AI 制药面临的最大质疑是什么？
    3. 04:56AI 制药公司的三种商业模式：卖软件、卖服务、自己做药
    4. 08:38晶泰科技 vs. 英矽智能：同样讲 AI，为什么路径完全不同?
    5. 12:09从 AlphaFold 到 ChatGPT，制药行业对 AI 的态度发生了什么变化
    6. 17:45案例1：TNIK for IPF （特异性肺纤维化），万众瞩目的明星分子是如何诞生的？
    7. 21:23案例2：PHD for IBD （炎症性肠病），如何设计“肠道限制性”小分子
    8. 24:57英矽智能如何实现商业化？卖软件、研发服务、自研管线
    9. 28:18高风险、高投入，英矽智为什么要自己做药？
    10. 31:00大药企合作看中的究竟是什么？MNC 真的在乎「AI 含量」吗？
    11. 39:50AI 制药行业目前最核心的挑战是什么？
  • 03-12杀伤链上的红线之争：当 AI 能够决定战场上的生死，人类离集体卸责还有多远？| S10E03
    1. 01:39一份军方合同，为什么会一步步升级成舆论风暴？
    2. 05:07真正的导火索，是谁有权为 AI 设限
    3. 08:20表面上是合同纠纷，背后却是两套价值观的直接碰撞
    4. 13:19Anthropic 还在犹豫和拉扯，OpenAI 已经率先冲进场
    5. 19:42争议焦点：两条红线到底在防什么?
    6. 20:54从发现目标到评估战果，AI 已经悄悄嵌入战争的杀伤链 (kill chain）
    7. 26:57AI 在战争中最可怕的，未必是更强的杀伤力，而是更轻松的道德卸责
    8. 37:39这会不会是 AI 时代的「奥本海默时刻」?
  • 03-06职业巨变生存指南（下）：HR 视角下的人才流动与职场竞争力 | S10E02
    1. 05:222026 春招出现了什么变化？
    2. 12:32AI 如何改变招聘流程？
    3. 16:26企业招聘 AI 人才的新标准
    4. 24:12初级岗位正在减少吗？
    5. 29:01AI 产品经理需要具备哪些能力
    6. 32:31求职者如何让企业快速识别自己
    7. 42:30给 AI 时代求职者的建议
    8. 46:13AI 时代人类仍然重要的能力
  • 03-04职业巨变生存指南（上）：硅谷视角下的岗位重构与「超级个体」崛起 |S10E01
    1. 05:00硅谷就业市场正在出现哪些新趋势？
    2. 06:25AI 是否正在推动新一轮科技公司裁员？
    3. 09:46为什么现在“招人容易，但招对人更难”？
    4. 13:25AI 时代，公司是怎么看简历的？
    5. 17:04AI 时代最重要的三种能力是什么？
    6. 21:07AI 时代，实习为什么仍然重要？
    7. 25:52AI 时代，我们该如何看待经验？
    8. 29:06AI 会让年轻人的机会变多还是变少？
    9. 33:49给 AI 时代求职者的三个建议

2026 年 2 月

2 期
  • 02-14从 「Pony Alpha」 到 GLM-5：智谱的大模型周期博弈 |S9E46
    1. 03:15从「Pony Alpha」 到 GLM-5：为什么要匿名发布？
    2. 07:07GLM-5 强在哪里？
    3. 09:03大模型竞争无法预测，敏捷比规划更重要
    4. 12:03国内大模型为何难以靠 ToC 订阅赚钱？
    5. 14:58智谱如何实践商业创新？
    6. 18:43成本、算力与模型迭代的结构性挑战
    7. 22:07PMF 到底是什么？智谱找到拐点了吗？
    8. 24:11Coding 是守阵地，Agent 才是攻城战
  • 02-06当 AI 不再等你指挥：OpenClaw 与「行动型 Agent」的真正拐点 | S9E45
    1. 00:00OpenClaw 为何突然成为硅谷热议话题
    2. 01:30从你教它做事，到它猜你想做什么
    3. 02:38一个极客自用工具，如何意外变成现象级项目
    4. 04:13当 AI 拥有整台电脑的权限：效率和风险一起被放大
    5. 07:01Agent 真正开始改变工作的地方：不是科幻，是工作流
    6. 11:42为什么 OpenClaw 会“越聊越聪明”？记忆和 Skills 才是关键
    7. 23:30Moltbook：Agent 的“朋友圈”
    8. 27:49AI 社区的最大难题：内容不稀缺，可信度才稀缺
    9. 35:10AI 有自我意识了吗？为什么现在下结论太早
    10. 43:11向前看：Agent 真正可能落地的方向在哪里

2026 年 1 月

3 期
  • 01-28Bonus｜AEO/GEO 线下讨论：流量逻辑在变，内容价值如何被重新定义？
    1. 01:25OpenAI 为什么最终还是选择了广告模式？
    2. 07:45AEO 会不会颠覆传统 SEO？
    3. 14:29为什么不是所有产品都适合做 AEO？
    4. 18:29AI 时代的“投毒式内容”还能奏效吗？
    5. 24:56SEO 和 AEO 在内容结构上的本质差别是什么？
    6. 29:53为什么做 AEO 必须关注长期价值而不是短期新鲜度？
    7. 32:45AEO 的 ROI 为什么始终算不清楚？
    8. 37:45AEO 的终局会不会成为“新的 SEO”？
  • 01-14Bonus｜2026 CES 现场观察：技术趋势已明晰，产品仍在路上
    1. 02:37最大感受：趋势已经在主会场完成，英伟达「抢占的不是发布窗口，而是生态高地」
    2. 04:30展馆里的反差：AI 原生、范式级产品稀缺，更多是升级、叠加与工程改进
    3. 08:10产品之外，讲故事和营销能力成了新竞争力
    4. 08:34一些有趣的小产品：AI 对话口罩、Pebble 手表复活背后的故事
    5. 10:24成熟赛道的高度内卷，产品创新但并不意外
    6. 12:30工业自动化视角看 CES：机器人、AI、系统与交付能力的真实差距
    7. 15:07为什么今天的具身机器人更像“工程玩具”？
    8. 17:43芯片之外，生态、服务器、系统能力是刚需
    9. 19:09传统工业机器人正在被 AI 重构：封闭系统走向学习型系统的关键拐点
    10. 24:00AI 基础设施需求爆发，数据中心、控制系统、供电与冷却成为核心机会
    11. 25:29在 AI Infra 时代，新玩家与巨头站在同一起跑线
    12. 26:00一句话总结：趋势已经非常清楚了，但产品还在路上
  • 01-07年终总结3：2025 职场水温报告：AI 浪潮下的人才流动与岗位重构 | S9E44
    1. 01:19如果用三个词总结 2025 年职场，会是哪三个？
    2. 07:28脉脉社区里，2025 年最热的三个关键词是什么？
    3. 13:37如果给 2024 和 2025 的职场打分，差别在哪？
    4. 20:25哪些行业在吸人，哪些在持续流出？
    5. 26:38美国科技公司的裁员，究竟在裁什么？
    6. 34:00中国和美国，在 AI 用人逻辑上有什么不同？
    7. 55:56为什么 2025 年主动离职率反而上升？
    8. 59:57在不确定时代，求职者最看重什么？给职场新人的建议有哪些？

2025 年 12 月

5 期

2025 年 11 月

4 期
  • 11-26在转型与竞争中重写汽车的「操作系统」 -- 对话大众中国执行副总裁韩三楚
    1. 02:41华为 → 长安 → 大众 CARIAD，Frank 为何选择在大众「重塑汽车大脑」？
    2. 08:49大众的困局——在中国的新能源市场为什么举步履维艰？
    3. 12:32什么是 CEA 架构？它为什么重要？
    4. 14:48打破部门墙，整车研发与软件部门如何实现 「One Team」协同研发。
    5. 26:31大众与小鹏是如何合作的？工程师被送去当「学生」，借小鹏体系加速交付
    6. 32:09CEA 1.0 今年落地，大众将让 CEA 成为自己的 iOS 操作系统
    7. 38:05汽车将演化成一个「多智能体系统」，车内每个功能都有自己的 AI Agent
    8. 44:11为什么自动驾驶还未到 ChatGPT 时刻？缺少因果理解与 4D 世界模型。
    9. 57:00年轻人为什么还要买大众？更安全、更智能、更大众
    10. 59:55未来 3～5 年是淘汰赛，流量不是答案，产品与安全才是生死线。
  • 11-20从理解疾病到药物发现，科技巨头们押注的「虚拟细胞」究竟是什么？| 深科技系列 S9E37
    1. 00:35从 DeepMind、CZI 到 NVIDIA，为什么科技巨头纷纷押注「虚拟细胞」？
    2. 02:29什么是虚拟细胞？它是一个试图模拟真实细胞行为的超级大模型
    3. 06:46生物学曾被视为「天书」，AI 如何解构这种极度复杂的高维系统？
    4. 09:24从「90%实验+10%计算」到「10%实验+90%计算」，AI 带来生物学研究的范式转移
    5. 15:57科技大厂追求通用基座模型，药企更务实于垂直专有模型，谁能跑赢？
    6. 18:17虚拟细胞进化史：从 「规则模型」到「数据驱动」
    7. 29:47如何构建虚拟细胞？统一表征 → 多组学数据 → 模型 → 实验验证（lab-in-the-loop）
    8. 36:53模型幻觉与黑箱：生物模型的可靠性和可解释性
    9. 46:32虚拟细胞的应用：药物发现、合成生物学、细胞与基因治疗（CGT）
    10. 53:27数据量的匮乏与维度的缺失——为什么我们需要千万级的多组学数据？
    11. 01:09:12「图谱计划」的争议：为什么大规模测序是 AI 时代的必要基础设施？
  • 11-12声音，是 AI 创业的隐藏入口？和 ListenHub 创始人聊语音产品的下一波机会 | S9E36
    1. 04:15从大模型公司 MiniMax 产品负责人到 AI 创业者。
    2. 08:37为什么语音是人类最自然、却被低估的交互方式？
    3. 11:19Listenhub 是什么？一键生成 AI 播客、配音与故事书
    4. 14:25交互的未来：语音为何是最自然的交互方式？它将如何改变我们与 AI 的沟通？
    5. 16:51AI 声音有感情吗？为什么「标注情绪」没有用？
    6. 18:38用 AI 做内容，博主两个月涨粉 50 万
    7. 23:40面对科大讯飞和 Eleven Labs 等对手，Listenhub 的差异化优势是什么？
    8. 27:06产品出海的挑战：海外用户要的不是 「全能」，而是「简单」
    9. 33:27「露脸经济」时代，AI 可以模仿完美，却学不会 「粗糙感」
    10. 36:21Sora2 让人上瘾，从短视频到可玩内容的演化
    11. 46:35为什么语音是「反注意力」的入口？它不抢时间，却能陪伴
    12. 51:09反思注意力经济：未来的好产品，应该像「三文鱼」一样，健康、有乐趣，不上瘾。
  • 11-05从与 Meta、Uber 创始人共事，到自己创业， 他说要先懂年轻人 | 硅谷徐老师 S9E35
    1. 02:00回到 2010 年的 Facebook：硅谷的「996」，工程师文化和写代码的小扎
    2. 06:52Facebook 「工程师驱动」文化与「A/B 测试哲学」 避免工程师自嗨
    3. 10:50Facebook 的超强执行力：「快」和「MVP」 (最小可行性产品) 理念如何深入人心。
    4. 16:20为何离开Facebook，选择加入风险更高、更早期的 Uber？
    5. 23:22为什么 Uber 的员工创业成功率更高？因为它教会大家如何用技术影响真实世界。
    6. 26:08从 Uber 到 Afterpay：从澳大利亚到美国市场，年轻人与「先买后付」模式的金融创新
    7. 31:15三家顶级公司的共同点：所有伟大的产品都始于为「年轻人」解决问题。
    8. 40:40Jarsy 做什么：让普通年轻人也有机会投资 SpaceX 和 OpenAI 这样的未上市公司。
    9. 42:04为什么一定要用区块链？它带来的「透明性」比「去中心化」更重要。
    10. 51:33区块链的真正潜力在于「On-chain to Off-chain」，与真实世界金融服务的结合。
    11. 01:00:06什么是 AI Native 的公司？AI 如何让 2-3 人的工程团队实现 10 人的效率。
    12. 01:05:42给 职场人的建议：积极拥抱 AI，把自己当成 CEO 来经营你的职业生涯。

2025 年 10 月

4 期
  • 10-29半年 10 万台背后，和魂伴科技聊聊 IP 如何为陪伴型机器人注入灵魂 | S9E34
    1. 01:20「魂伴科技」的创业故事：从影视、IP 再跨界到消费机器人
    2. 08:13为什么「AI+IP」是最佳组合？AI 就是机器人 IP 的「人格放大器」
    3. 11:37日本流行的弱机器人是「聪明的笨蛋」，刻意设计的笨拙感反而更受欢迎
    4. 14:23第一梯队的 IP 不适合初创公司：第一个 IP 合作是如何打磨的？
    5. 17:34陪伴型产品面临的大问题：思考慢，延迟长
    6. 21:40如何保持 IP 角色的一致性？编剧团队与剧情矩阵是关键
    7. 25:17「西部世界」里的机器人还很遥远，娱乐型机器人更易商业化
    8. 30:34中国 vs 美国：供应链是中国最大的优势
    9. 32:51国内太卷，出海是必然的选择
  • 10-22从 AlphaFold 到 RNA 靶点预测，AI 如何重塑新药研发的未来? | 深科技系列 S9E34
    1. 02:42为什么蛋白质结构如此重要？解析蛋白结构是理解生命机器的关键
    2. 05:47蛋白质结构预测简史（超硬核）：基于模板 --> 碎片拼接 --> 二面角+距离预测
    3. 14:26「1+2=3」：AlphaFold 革命性飞跃的背后
    4. 17:40结构生物学家会不会被替代？聊聊 AlphaFold 还做不了的事
    5. 23:26RNA 结构预测为何更难？仅4个碱基，结构不稳定，已知数据稀缺
    6. 29:24蛋白质只是「提线木偶」，RNA 才是「操纵者」
    7. 31:56从靶向蛋白到靶向 RNA -- HIV蛋白酶抑制剂的成功和 KRAS 蛋白的「光滑锁眼」的难题
    8. 35:49靶向 RNA 药物的里程碑：首个靶向 RNA 的小分子药利司扑兰（Risdiplam）
    9. 38:50在缺乏结构数据的情况下，如何开发靶向 RNA 的药物？
    10. 43:06AI 在新药研发中的真实作用：是加速器，而非革命
    11. 45:39AI for Science：摆脱数据依赖，回归物理，寻找分子世界的「牛顿定律」
  • 10-15从「上瘾模型」到「专注力训练」，如何在被算法理解的世界里重新找回主动？| 英文访谈 S9E33
    1. 04:38重温 《上瘾》（Hooked）：「上瘾模型」没有改变，因为人类心理不会改变
    2. 05:45人类行为的根源：我们所有的行动都来自逃避不适
    3. 08:10相比刷手机，我们应该鼓励人们去做「更有意义」的事吗？
    4. 12:00说服 (Persuasion) vs 胁迫 (Coercion) ：产品应被用来「让人上瘾于好事」
    5. 16:20从《上瘾》到《专注力》（Indistractable）：如何摆脱坏习惯、重新掌控注意力？
    6. 20:40「预先规划，是抵御所有分心的唯一方法」（The antidote to impulsiveness is forethought）
    7. 24:00「10-minute rule」和「Time boxing」原则，帮你找回越来越稀缺的注意力
    8. 36:15在AI时代，我们如何构建新的产品形态?
    9. 45:09如何培养有专注力的下一代？首先成为不分心的父母
  • 10-09Sora2 之后，我们离「3D 抖音」还有多远？与 VAST 创始人聊聊 3D 创作的未来 | S9E32
    1. 02:41从 Tripo AI 模型到 Tripo Studio，VAST 为创作者打造端到端的内容生产平台
    2. 05:21为什么要做 AI 3D 生成？3D 内容平台的出现，是信息表达方式「解压缩」的必然结果。
    3. 09:52从 AI 1.0 到 AI 2.0 的范式转移，3D 生成正处于「起新墙」的快速发展期
    4. 14:36AI 3D 不只是工具，而是「新的发明」，极大地降低了创作者的门槛和成本
    5. 18:153D 生成是否有「真需求」？为什么 3D UGC 平台一定会出现？
    6. 23:10这个时代创业公司的最大机会：高投入、小市场、非共识
    7. 27:41探索 3D 模型的技术突破就像在「沙漠中找绿洲」
    8. 33:26从「言出法随」到「神笔马良」，3D 生成的落地场景远超想象
    9. 37:41「真正让人坚持下来的，不是道德水平，而是热爱」
    10. 46:39原生市场的的爆发点在哪里？何时能出现 3D TikTok？

2025 年 9 月

2 期
  • 09-10保持好奇，我们将升级再出发！
  • 09-08美国车源 + 中国供应链 + 非洲市场：Carloha 汽车出海的「三国拼图」| S9E31
    1. 06:19Carloha 创立故事：从美国 C2C 二手车平台到 all in 尼日利亚
    2. 09:41为什么是尼日利亚？人口大国、法律体系成熟，却缺乏本土汽车工业
    3. 14:48中国师傅+本地工人：把美国车源、中国零配件和非洲劳动力拼接在一起
    4. 22:02建立尼日利亚版「Kelly Bue Book」：用数据驱动二手车定价与采购
    5. 27:55打破刻板印象，尼日尼亚工人其实也很「卷」
    6. 31:07上海工厂落地：获得首个保税区资质，产销分离，迈向全球市场
    7. 35:55打造全球二手车流通中枢，临港能否成为「东方迪拜」？
    8. 42:51不止二手车：与奇瑞合作，在尼日利亚布局汽车组装线
    9. 45:24全球化 2.0：中国制造如何在汽车出海中抓住下一个浪潮？

2025 年 8 月

4 期
  • 08-29从「物理同频」到「心灵同频」，聊天之外 AI 陪伴还有别的可能吗？| S9E30
    1. 02:54新版本上线用户数量激增，服务器被用户热情冲垮
    2. 05:30从 Beta 到 1.0 版本的背后是多模态技术突破驱动的产品迭代
    3. 17:53为什么做游戏搭子？游戏是承载共同经历、放大情绪价值的完美场景
    4. 23:39游戏里的「情感共鸣」：用户真正需要的情绪价值不只是「彩虹屁」
    5. 35:14纯聊天不是好的交互形态：真正的陪伴需要从「物理同频」到「心灵同频」
    6. 44:17从大厂高管到创业者：忘记资源与光环，凡事亲力亲为
    7. 48:52创业的反共识：要做大，先做小；慢就是快
  • 08-20空气变石油：「碳生万物」的产业革命正在发生 | 硅谷徐老师 S9E29
    1. 02:15新能源为何无法替代石油？能源与「碳源」的双重属性
    2. 07:45工业化「人工光合作用」：从空气+阳光+水合成燃料与材料
    3. 10:13第一个落地产品：可持续航空燃油（SAF/ESAF）
    4. 18:33在特斯拉学到的第一性原理：做足够大、影响全球的事情
    5. 22:35现有碳捕集模式的局限：欧美的「赎罪式」碳指标 vs 碳生万物的商业逻辑
    6. 30:14欧盟 ReFuelEU 法规带来市场契机：目标 2027 年进入实际航空应用
    7. 39:24500 年后的回望：燃烧石油或被视为人类历史上最「愚蠢」的行为
  • 08-13不止游戏：当大模型实现 3D 实时互动，AI 娱乐的未来是什么? | S9E28
    1. 01:22ChinaJoy 新观察：传统游戏正被 AI 解构，用户期待更多「情绪价值」
    2. 06:14不只是游戏，Feeling AI 要打造实时互动的 3D 内容共创平台
    3. 15:35从 NPC 到全新交互模式，AI 如何重塑游戏行业？
    4. 20:42游戏强调「控制」，GenAI 强调「发散」，机会就藏在二者的对撞中
    5. 24:13技术生态支持、降低成本、快速试错：平台企业如何赋能创业公司？
    6. 28:08成本、实时性与物理仿真催生 2D 与 3D 生成的融合趋势
    7. 32:12创业公司如何找到自己的 PMF？
    8. 43:52AI 互动娱乐的未来：新物种诞生时，总会超出我们当时的想象
  • 08-06工具 or 朋友：马斯克入局的 AI 陪伴赛道是真需求还是伪命题？| S9E27
    1. 02:05Grok 的 AI 伴侣上线，是行业利好还是平庸之作？
    2. 04:52AI 陪伴进化史：从《Her》的启蒙，到 Replika 和 Character.AI 的探索
    3. 08:40「走向虚拟」还是 「回归现实」：AI 陪伴的两种产品哲学
    4. 13:11深度记忆与上下文推理，让 AI 伴侣理解你的潜台词
    5. 20:36ChatGPT 的「觉醒时刻」与 AI 记忆的「Aha Moment」
    6. 26:07用户没有用新 AI 的需求，但是有交新朋友的需求，如何让 AI 产品变成用户的好朋友？
    7. 35:00面对大厂，AI 陪伴创业公司是否会被「降维打击」？
    8. 43:50AI 陪伴的商业化路径探索，IP 变现还是付费订阅？

2025 年 7 月

6 期
  • 07-30再聊自动驾驶：比「路线之争」更重要的是「产品定义」| S9E26
    1. 03:06特斯拉和 Waymo 谁更高级？不是同类产品，没有比较的必要
    2. 07:47自动驾驶的目标不一定是 L5，产品定义才是关键
    3. 10:09数据多≠技术领先，「优质数据」才是稀缺资源
    4. 17:00模块化 vs 端到端：模型背后的路径依赖与工程挑战
    5. 22:00什么才算自动驾驶的「产品内核」？L2 比 L4 更难定义
    6. 27:00如何看待「L2 做的越好，离 L4 越远」
    7. 31:24为何自动驾驶路线之争如此激烈？迭代太慢技术难收敛
    8. 35:35全栈自研 vs 智驾供应商：聊聊自动驾驶的商业化路径
    9. 46:50自动驾驶要成为车的内核，不只需要提供「情绪价值」更需要真正的「价值」
  • 07-23端侧时代，更快更省的 RWKV 架构是下一个 Transformer 吗？| S9E25
    1. 03:30训练效率低、Scaling law 见顶，成本高昂，Transformer 的瓶颈催生新架构的探索
    2. 08:15高效并行、低复杂度，易端侧部署，RWKV 为 Transformer 提供了可替代方案
    3. 13:24新型 RNN 与 Attention 混合模型就像油电混动车，但纯电才是大模型的未来
    4. 17:07大厂押注新架构：基于 RWKV 架构的模型已达到 70B 激活参数
    5. 23:47突破算力、内存和功耗限制，RWKV 天生适合端侧部署
    6. 26:24未来 80% 的 AI 计算将在端侧，巨头尚未涉足的增量市场才是创业公司的机会
    7. 32:35端侧机会有哪些？空间计算或是下一个风口
    8. 38:20RWKV 的 「ChatGPT」时刻将至：新架构对 AGI 的实现必不可少
  • 07-18中餐出海（下）：「中国经验」可以弥合碎片化的美国供应链吗？| S9E24
    1. 01:32从 Fintech 到开餐厅：像做房地产基金一样做餐饮
    2. 06:45疫情期间「闭眼赚钱」？靠 Catering团餐盘活成本，选对赛道和客户
    3. 10:17大城市不是破局点，「农村包围城市」在北美更可行
    4. 14:17停留在纸单时代的美国餐饮，疫情后才开始用 Apple Pay
    5. 22:50供应商极度碎片化：开一家门店要联系 6 个供货商
    6. 34:16标准化与中央厨房：降低对人的依赖，是连锁的前提
    7. 39:35供应链爆发前夜：美国餐饮是 2008 年之前的中国吗？
    8. 48:17从冷链仓储到系统软件，「绝味鸭脖」的供应链打法能否在美国复制？
    9. 52:27今天的餐饮出海，需要 Being globally，而不是 Copy from China
  • 07-16中餐出海（上）：美国餐饮的「大」市场与「慢」生意 | S9E23
    1. 05:14生意出海的第一步是肠胃出海，餐饮出海的本质也是文化输出
    2. 09:32品牌周期长，单店利润高：只有美国可能成为「第二个中国市场」
    3. 17:17出海连锁品牌踩坑：加盟乱象与区域保护缺失
    4. 22:15在美国做餐饮，最难「搞定」的是房东
    5. 31:24海底捞式服务为何难复制？美国特色的「防内卷」机制
    6. 37:15想要打开北美市场，公司「一号位」必须过来
    7. 42:35开一家新店要一年，美国开店为什么那么慢？
    8. 54:12茶饮比中餐更易成为主流，供应链仍是出海最大瓶颈
  • 07-09通往 L5 的道路只有一条吗？从特斯拉试运 Robotaxi 说起 | S9E22
    1. 02:08特斯拉 Robotaxi 落地是自动驾驶「跃迁式」发展的里程碑
    2. 06:14Waymo vs. 特斯拉：技术终将收敛，赢家可能只有一个
    3. 09:41元戎从 L4 转向 L2，「有图方案」是自动驾驶的「开卷考试」
    4. 13:24从端到端到 VLA 模型：AI 司机需要在驾驶中做到理解和推理
    5. 17:04激光雷达 vs 纯视觉：长期差异将被大模型能力弥合
    6. 28:24小米事故之后：安全问题推动行业监管升级
    7. 29:47未来不会有太多玩家，L5 在三到五年内有望实现
  • 07-02Meta 抢人：被天价挖角的 Scale 是 AI 界的台积电还是富士康？| 硅谷徐老师 S9E21
    1. 00:01Meta 开启天价抢人大战，组建超级智能实验室 （MSL）
    2. 03:39从标注自动驾驶数据到引领 GenAI 革命，Scale AI 为何如此独特？
    3. 06:39Scale AI 为何能一直站在数据风口？Alex 对前沿的研究和趋势极其敏感
    4. 13:00劳动伦理引争议：Scale AI 到底是 AI 界的「台积电」和是 「富士康」？
    5. 18:53MIT，斯坦福等天才学生扎堆：Scale AI 凭什么吸引名校毕业生？
    6. 21:51143 亿美元挖角 Scale AI，Meta 想要的是什么？
    7. 26:14Run through the wall，Alex 的管理哲学可能可能重塑 Meta 文化
    8. 35:07灵魂人物离开，没有 Alex 的 Scale AI 挑战重重
    9. 39:41值得学习的 Scale 文化：Ambition Shapes Reality，Earn Customer Love

2025 年 6 月

4 期
  • 06-25SaaStr 2025：Agent 成行业主角，但「人味儿」依然重要 | S9E20
    1. 07:112025 Saastr 观察：AI 成绝对主角，Agent 能力进化远超预期
    2. 12:48从交互方式到商业模式都在重塑， SaaS 的规则被 AI 改写了吗？
    3. 15:11Agent 产品如何定价? Usage based vs. Outcome based
    4. 20:00定义 ICP，自动联系、写个性化邮件，AI 销售代表的自动化工作流
    5. 23:45Artisan 的核心价值： 让 AI 完成枯燥重复的工作，人类去做高价值的事
    6. 35:32人类当导演，AI 做执行：销售工作的新分工时代
    7. 42:49「Stop Hiring Humans」广告引争议：大胆营销的正反面
    8. 48:19AI 初创公司如何突围：讲好故事、大胆试错，优化产品、数据驱动
  • 06-19不只「加速」，从英伟达「量子日」看量子计算的拐点与未来生态 | S9E19
    1. 03:51量子计算的「拐点」时刻：正从「量子」走向「计算」
    2. 06:28从 Quantum DGX 到 CUDA-Q，英伟达要打造量子时代的计算生态系统
    3. 10:47超导、中性原子、离子阱、光量子比特......量子计算的实现路线为何如此分歧？
    4. 17:05量子计算硬件的两大挑战：量子比特的数量与质量
    5. 22:14量子计算的首波应用将是 「量子 + 经典」的混合架构
    6. 24:22不只「加速」，量子计算的卓越之处更在于算的「不同」
    7. 26:03材料化学、大语言模型、赋能AI，量子计算的价值可能超过我们的想象
    8. 31:23初创公司股价如同 「过山车」，资本对待量子的态度如何？
    9. 34:27中美量子计算生态差异：资本结构、人才分布、技术发展、创新模式
    10. 43:18未来 5~10 年，量子计算的应用落地将逐步成型
  • 06-11WWDC 2025 现场 ：从界面革新到模型开放，什么是只有苹果才能做的事？| S9E18
    1. 02:21Apple Park 现场直击：WWDC 是一场开发者的盛宴
    2. 09:45AI 不够，界面来凑，「液态玻璃」成发布会最大亮点
    3. 18:05全家桶设计语言全统一，苹果生态迈入「26系列」时代
    4. 22:09管理层动荡、团队人心惶惶，「Apple Intelligence」为一拖再拖？
    5. 26:09开发者的福音：不要钱的「基础模型框架」大大降低了开发门槛
    6. 32:30Spotlight 成为 Mac 「超级入口」，第三方 APP 压力山大
    7. 37:40极致的视觉设计，跨 APP 的 AI 助理，什么才是只有苹果能做的事？
    8. 44:21视觉智能、健康管理、通话助手，AI 体验润物细无声，但Siri 去哪了？
    9. 51:16苹果开放基础模型， AI 普惠的时代到来了吗？
  • 06-04大药企疯抢中国管线：资本寒冬下中国 Biotech 的机会与幻觉 | S9E17
    1. 03:02资本寒冬的另一面：跨国药企在中国疯狂买买买
    2. 07:16外企来华扫货，中国资产为什么又好又便宜？
    3. 12:14从 biotech 到 biopharma，重磅产品、商业化能力、领导团队缺一不可
    4. 15:42中国 biotech 能否复制日本药企的成功路径？
    5. 20:59如何找到重磅药物? Blockbuster 可遇而不可求的
    6. 27:31传统药企的艰难转型：同样是卖药，卖仿制药和创新药有何区别？
    7. 34:46展望未来：AI 在医药行业的必然角色

2025 年 5 月

4 期
  • 05-29Bonus：AI 提效的理想在企业实现了吗？与 CIO 们聊聊 AI 落地的问题与挑战
    1. 01:27CEO 与 CIO 的张力本质：短期回报 vs 长期投入、宣传期待 vs 落地进度
    2. 04:58AI 落地的「长周期定律」：利润提升需 3~4 年才能显现
    3. 10:13企业实践路线图：别一上来就搞大模型，基础建设先补齐
    4. 14:19医疗场景中的 AI：从检出率到体检报告的组织配套变革
    5. 18:31从「请假智能体」说起：流程没打通，agent 没法动
    6. 20:02实习生和中台岗位要消失了吗？法律行业的变化给出线索
  • 05-21专访 OceanBase CTO 杨传辉： 数据洪流下，如何重构 AI 时代的数据基础设施？ | S9E16
    1. 01:54数据三重挑战：类型爆发、体量翻倍、混合查询
    2. 03:53AI 时代数据赛道的确定性：PaaS 层是企业刚需
    3. 05:18从「数据债」到 「数据资产」：企业如何补课？
    4. 12:28AI for Data vs. Data for AI: 双向驱动已成主流范式
    5. 15:51AI 重构传统 IT 分工，中间件、SaaS 会消失吗？
    6. 22:00数据公司 x AI 公司：为何终将殊途同归？
    7. 25:47OceanBase 的技术坚持：「复杂留给我们，简单留给客户」
    8. 28:42数据基础设施出海：中国公司如何建立全球生态？
    9. 32:21从交易、分析到 AI 混合处理：一体化架构的演进逻辑
    10. 41:46向千万家企业普及 AI 数据底座：开源战略背后的全球愿景
  • 05-15人形≠通用≠落地：人形机器人的真问题| S9E15
    1. 03:07人形机器人热潮从哪来？Optimus、马拉松赛事与特斯拉的野心
    2. 08:36机器人一定要人形么？人形 vs 实用性的争议
    3. 14:23通用机器人=终极目标？从泛化能力聊起
    4. 24:30触觉感知、力反馈、可靠性，机器人上肢发展的现实瓶颈
    5. 36:08大模型的路线之争：端到端（VLA ）模型 vs 模块化控制路径
    6. 47:03训练数据从哪来？仿真 vs 真机 vs 互联网模仿学习
    7. 51:47人形机器人落地的不可能三角：成功率、通用性与成本如何取舍？
    8. 59:12家庭机器人、可控核聚变、量子芯片，哪个会先实现？
  • 05-08得上下文者得天下：OpenAI 收购 Windsurf 背后的 AI 编程格局 | S9E14
    1. 02:42AI coding 进化史：大模型突破助推从 Copilot 到 Agent 的演进
    2. 07:48红极一时的 Devin 为何迟迟不能落地？从模型瓶颈看上下文限制
    3. 14:20上下文就是护城河？终端如何收集真实用户标注
    4. 24:01AI coding 的受众是谁？小白编程是伪命题吗？
    5. 31:42Vibe Coding ：下一个编程范式，还是圈内自嗨？
    6. 40:05为什么 Cursor 能挑战微软？非共识的胜利路径
    7. 55:57谁能赢下 AI 编程终局？To B、To C 还是 To P？

2025 年 4 月

5 期
  • 04-28关税风暴下，跨境卖家的生存现状与突围路径｜S9E13
    1. 03:42关税政策反复调整，卖家信心为何未被击垮？
    2. 06:19危机之下，工厂型卖家、贸易型卖家困境各不相同
    3. 10:07从美国转向欧洲：跨境卖家的成本对冲策略？
    4. 15:10美国仍是出海最大市场，积极应对而非盲目悲观
    5. 16:30优化货物体积、合理申报关税，卖家可将关税成本降低 50%
    6. 26:56品牌商与自建站卖家，在风暴中更具韧性
    7. 32:31T86 政策取消冲击低价平台，中小卖家将经历一轮洗牌与转型
    8. 36:05高关税政策为何注定不可持续？
    9. 41:45全球布局产业链：头部卖家早已将工厂开到了东南亚和拉美
    10. 52:32关税对价格的影响尚未显现，但高成本终将被消费者承担
    11. 55:43关税战：多输格局下的卖家自救路径
    12. 01:02:56新入场者指南：先布局多地，再评估美国市场
  • 04-18从教育品牌到流行文化符号，多邻国究竟做对了什么？| S9E12
    1. 00:50颠覆传统：疯狂整活背后是多邻国敢于冒险的文化基因
    2. 09:1317亿社媒曝光，现象级「多儿假死复活」事件是如何打造的？
    3. 13:25中国市场本地化实践：「TikTok难民」涌入小红书学英语
    4. 16:04好营销 ≠ 高预算，好内容自然撬动算法与流量
    5. 21:54数据驱动的爆款创意：如何用社交洞察预测下一个爆款
    6. 28:45ChatGPT 冲击下，AI 时代学语言学习还有意义吗？
    7. 31:44AI 赋能产品进化：与拽姐打电话，告别「哑巴外语」的困境
    8. 35:28关于未来：更惊艳的创意永远是下一个创意
  • 04-11加关税、废法案、特朗普能让美国制造业再伟大吗？| S9E11
    1. 03:48为什么总是关税？不受国会钳制，它是总统抄起来就能用的武器
    2. 07:38关税暂缓90天：股市跌幅超出预期，特朗普退半步接受谈判
    3. 12:08关税大棒下的各国反应：臣服妥协 or 报复性硬刚 or 首鼠两端
    4. 18:08增加税收、振兴制造业、保护国家安全 ：特朗普在下一盘大棋吗？
    5. 20:39特朗普的短期政治诉求：拉拢蓝领工人选票才是最急迫的目标
    6. 26:12拜登政府的《芯片法案》能拯救空心的美国芯片制造业吗？
    7. 32:36技术人才稀缺、供应链高度分散，制造业回流美国困难重重
    8. 45:13激进的关税策略下，特朗普政府的中长期的打算是什么？
    9. 53:42新一轮贸易战：中美两国都在各自的经济周期中，各有各的问题要解决
  • 04-09AI agent 是不是来革 SaaS 的命？零售新范式正在发生 | S9E10
    1. 03:32从语言模型到智能系统：AI agent 弥合了「想象力」与市场之间的差距
    2. 07:04SaaS 的进化路径：从 GUI 到 Copilot，再到智能 Agent 的三段论
    3. 17:55自动化正在落地：客服、内容生成、广告投放等工作流率先被 Agent 接管
    4. 28:37AI 原生品牌的崛起：为什么一两人就能撑起百万级生意？
    5. 33:45消费体验变革：从「千人千面」迈向「一人一面」的精准供给
    6. 39:23商业模式演进：为什么 Agent 的终局是「为结果买单」？
    7. 44:34AI 并非另起炉灶：它是站在传统 SaaS 肩膀上的升级系统
  • 04-02社交电商在美国为什么跑不起来？因为缺了「微信式」中间件| S9E09
    1. 02:19美国的电商经济落后中国 5~10 年，结构性红利仍在释放
    2. 04:19为何美国迟迟难跑出社交电商闭环？——心智未转、链路割裂、技术缺位
    3. 13:31广告红利仍在，平台基建落后，红人带货要里又要面 -- 美国社交电商发展阻力重重
    4. 17:43内容电商 （TikTok Shop）vs. 货架电商（Shopify） ：信任与转化的范式跃迁
    5. 25:21高转化 × 低退货 × 可控私域：Pear 如何帮出海品牌和红人在美国实现差异化竞争？
    6. 37:13从 Lime 到 Pear ，如何将中国商业模式创新「本土化」落地美国市场？
    7. 43:45连续创业者的心态修炼：在被误解中坚持判断，在慢工中重构信心

2025 年 3 月

5 期
  • 03-27DeepSeek 之后，黄仁勋的「AI 平台」故事能讲得通么？|英伟达 GTC 2025 S9E08
    1. 01:01英伟达股价先跌后涨，黄仁勋讲的不是「新故事」，但却是「新现实」
    2. 03:55英伟达三大推理基础设施：Llama Nemotron 开源大模型，Dynamo 推理系统、AI 数据模型
    3. 07:22Dynamo 软件 ：AI 厨房的中央调度系统，让推理更快更高效
    4. 11:40原生 GPU cloud 服务商崛起：AI 时代云计算格局大洗牌
    5. 15:16拼大模型训练的时代已经过去，为什么推理才是未来 AI 的主战场？
    6. 20:46Agentic AI 全面爆发，Physical AI 即将到来
    7. 23:04机器人赛道突飞猛进：Cosmos 生成模拟数据，Issac GR00T N1 提供基础模型
    8. 26:45自动驾驶技术的未来：Road AGI 指日可待
  • 03-19特斯拉暴跌、M7 回调、「川普溢价」退潮，高歌猛进的美国科技股到头了吗？| S9E07
    1. 03:41特斯拉暴跌 15%，是因为索罗斯恶意做空吗？
    2. 13:03「川普溢价」退潮，特斯拉股价、数字货币和川普媒体公司均跌回胜选前水平
    3. 17:08股价下跌的内因与外因：特斯拉销量下滑，马斯克站到舆论靶心
    4. 21:15股市和债券市场剧烈震荡：特朗普在关税问题上反复摇摆，投资者预期来回波动
    5. 26:20一季度 GDP 预期增长为负，美国经济又要衰退啦？
    6. 31:08Deepseek之后，英伟达、M7 需要一个新的叙事
  • 03-13从 DeepSeek 到 Manus：大模型开源的胜利与 Agent 赛道的开启 | 硅谷徐老师 S9E06
    1. 02:48DeepSeek 海外爆火：两成因技术，八成因「预期落差」
    2. 07:45为什么 Mistral 未能出圈？DeepSeek 选择开源的深远影响
    3. 11:38大模型开源的真相：开源究竟开了什么，为什么数据无法开源？
    4. 20:18开源AI如何赚钱？ 盈亏平衡点的关键在于用户规模
    5. 25:18DeepSeek 如何让 OpenAI 和 Anthropic 募资变难？
    6. 31:07前沿探索 vs 「下沉市场」：大模型的发展路线会出现分歧吗？
    7. 39:04英伟达股价大跌，DeepSeek 对 GPU 产业有何冲击？
    8. 47:55大模型没有护城河？算力、数据、人才都不是壁垒？
    9. 50:12Manus 会是下一个 DeepSeek 吗？ AI Agent 的竞争升温
    10. 54:11AI 未来的进化路径：多智能体 Multi-Agent 何时落地？
  • 03-07职场上的置之死地而后生，和 Joan 姐聊聊跨越周期的选择| 3.8 特别策划
    1. 03:35职业道路上的数次转身，探索世界和自我的边界。
    2. 12:2245 岁从 500 强车企跳到创投行业：如何熬过转行的「至暗时刻」
    3. 16:59面对职场变化：保持思考和警觉，预判大势和主动调整。
    4. 22:11人生低谷时的意外相遇——张海迪的一句话如何改变了她？
    5. 29:24女性创业者如何熬过「悬崖边上」的时刻？
    6. 38:32数字时代的超级基础设施如何帮助女性在职场突围？
    7. 43:44我们与父母的关系：庇护你的东西也一定会阻挡你成长
    8. 46:24事业与家庭，女性如何做出真正属于自己的选择？
    9. 51:52种子计划：为什么培养年轻创业者的「冒险精神」很重要？
    10. 56:38给职场女性的建议：像男人一样思考，像女人一样感性
  • 03-022025 Consensus 大会：区块链生态逐步完善，进入应用新时代 | S9E04
    1. 03:12Edith Yeung：被创始人的初心打动，第一个投资了 Solana lab
    2. 05:39香港 vs. 美国市场：特朗普上台一定会积极推动稳定币的上市和应用
    3. 12:26区块链生态就是江湖，以太坊是 iOS，Solana 是 Android
    4. 15:385年后，数字金融和区块链生态一定会更加繁荣
    5. 18:12Richard Liu: 想解决金融科技公司的资金问题，创立 Huma Finance
    6. 21:30PayFi （Payment Finance）：用区块链技术快速、安全的实现借贷和支付
    7. 24:36PayFi 生态的六层塔：从底层区块链到顶层应用
    8. 29:53稳定币是数字金融项目落地的地基，是区块链技术最大革新
    9. 33:34让大家理解 PayFi 转账的高效和安全是大规模落地的最大挑战

2025 年 2 月

3 期
  • 02-19和同创伟业郑伟鹤聊聊中国风险投资的20年浮沉和未来 | S9E03
    1. 02:51从证券律师到创业投资人，同创成立的目标是打造中国的「红杉」和「黑石」
    2. 12:15投资的底层逻辑：广泛布局各个行业，聚焦细分市场的「隐形冠军」
    3. 16:23超过 100 家被投企业 IPO，同创伟业如何「闻出上市的味道」？
    4. 20:30扎根中国资本市场且要“不断的出手”
    5. 31:27香港为什么最近又成为了国内企业上市的优选？
    6. 44:57未来是科技爆炸的时代，人工智能、机器人和生物医药将是核心赛道
    7. 55:06中国的奇迹依然在继续，投资人要保持耐心、好奇心与热情
  • 02-12与 NVIDIA 聊聊这波 AI 革新如何重构零售业「要」与「给」的游戏 | S9E02
    1. 04:19从元宇宙到生成式 AI，人工智能正在颠覆零售行业的「人、货、场」
    2. 07:40线上和线下联动，软件与硬件配合，零售科技让企业的服务和管理更加精准和高效
    3. 17:52用数字化手段解决供需错配、用数据更好的理解和触达用户需求，AI 为零售企业提供了更加科学的解决方案。
    4. 25:29个性化服务、规模化交付、品质保障和成本控制 -- 零售行业需要解决的「四格迷途」
    5. 32:35将消费者从 nobody 转化到 somebody 再到 Mr. Right，零售企业需要经营的「两个漏斗」和「一个抽屉」
    6. 38:05零售的本质是「要」和「给」的游戏，生成式 AI 让供需双方的需求更快的被理解和满足
    7. 45:45数字孪生与新零售：数据驱动下，面向客户提升消费体验，面向企业提高运营效率
    8. 53:03环境边界、客商边界和人机边界，变革之下零售企业需要重新思考的三种关系
    9. 58:51AI 能够高效解决标准化问题，但是个性化的情绪价值仍然需要人来提供
    10. 01:05:25新零售发展趋势：AI 时代的原生应用，帮助企业建立人工智能与物理时间的关系
  • 02-11从「学技能」到「学思维」：AI 时代如何让自己不可替代 | S9E01
    1. 01:37万老师在日常工作中如何高效使用 AI 学习和创作
    2. 07:34会担心被 AI 替代么？AI 是强大的摄影机，但人更像摄影师，带领观众用不一样的角度看世界
    3. 10:56保持终身学习：摆脱学生押题心态，职场学习必须是主动的过程
    4. 18:27怎样才能不被时代所淘汰？职场人必备硬技能与软技能
    5. 28:26关于儿童教育：自由放任的教育观念，相信小孩的兴趣驱动
    6. 34:08面对未知的领域，如何选择知识，横向整合并形成系统化思维？
    7. 41:18AI 革命比肩量子力学，Jeff Hinton 获奖是诺贝尔物理学奖的荣幸
    8. 45:06系统的研究一个领域：只有对学科中的观点和争论产生清晰的好恶才算入门
    9. 49:02超级人工智能即将到来，人类的生活和工作方式将发生巨变

2025 年 1 月

3 期
  • 01-16年终总结 4：2025 年 CES：AI 硬件回归理性，中国成为硬件创新主导者
    1. 04:022025 CES 最大感受：AI 不再生搬硬套，消费硬件回归用户需求
    2. 06:05具身智能机器人: AI 落地的热门赛道
    3. 09:10「陆地航母」飞行汽车: 一半在路上，一半在天上
    4. 15:17带把手的扫地机器人：精准拿捏用户痛点
    5. 19:54充电电池贩售机: 没有 AI 也能挣钱
    6. 25:21XbotPark: CES 创客馆中的中国力量
    7. 32:14中国企业的创新能力和全球化视野已经打破了以往的刻板印象
  • 01-08年终总结 3： 当科幻照进现实 ：谷歌量子芯片 Willow 你需要知道的| S8E32
    1. 04:24究竟什么是计算？跳出图灵机的框架思考计算的本质
    2. 07:41量子世界的波粒二象性：旋转的硬币和半死半活的猫
    3. 11:07信息密度的极大提升：经典比特像开关，量子比特像旋钮
    4. 15:07Willow 发布，比特币大跌，量子计算要破解加密系统了？
    5. 20:24量子比特从 100 个到 100 万个，首先解决量子纠错问题
    6. 26:00假如实现了量子计算规模化，人类的未来将如何改变？
  • 01-03年终总结2：ETF 上市，传统机构入场，特朗普加持，加密货币市场终于走向主流了吗？ | S8E31
    1. 01:332024年比特币第一波上涨：ETF 上市让数字货币从边缘走向主流
    2. 04:482024年第二波上涨：特朗普、马斯克、美国大选和加密货币激励政策
    3. 12:08Paypal 推出稳定币：想要在潜力巨大的加密货币市场分一杯羹
    4. 19:08链下资产加入区块链：主流金融机构开始尝试真实世界资产的代币化
    5. 25:27积极推动加密货币流动性和交易合规化，香港会成为 Web3 领域的中心吗？
    6. 33:00随着加密货币的主流化，Cryoto 市场还能有造富神话吗？
    7. 39:57监管加强、新周期开启，加密货币市场进入 2.0 阶段

2024 年 12 月

4 期
  • 12-27年终总结 1：创新激励与极致内卷：从英伟达的崛起看黄仁勋的商业智慧与管理哲学 | S8E30
    1. 04:46时代的交叉口：台积电的芯片代工业务重创英特尔的 IDM 模式
    2. 12:00布局 AI 的重要战役：英伟达截胡英特尔，抢先收购 Mellanox
    3. 16:07停掉 Larrabee 架构，拒绝投资 OpenAI， CEO 昏招频出让英特尔与 AI 渐行渐远
    4. 24:10危机感与忧患意识: 在英伟达，优秀的人能够发挥最大的价值
    5. 28:32白板文化，一人管 60 个人，黄仁勋独特的管理哲学成就英伟达的崛起
    6. 37:44公司内部没有二号人物，老黄的成功可以被复制么？
    7. 44:30芯片玩家奋起直追，英伟达在激烈的竞争中还能保持领先吗？
  • 12-18硅谷与白宫：科技巨头的躬身入局和置身事内 | S8E29
    1. 02:14Q3 美股七巨头表现：特朗普当选对科技股票有影响么？
    2. 16:47美国科技巨头的「参政议政」是从什么时候开始的
    3. 23:56从看不对眼到双向奔赴，扒一扒马斯克和特朗普的关系发展史
    4. 25:27马斯克在俄乌战争中扮演了怎样的角色
    5. 41:23科技大佬们是如何从民主党的长期支持者转投共和党的
    6. 49:40严肃一点来看 DOGE 存在的合理性
    7. 58:48为了靠近特朗普，科技大佬们都想了哪些奇招
    8. 01:06:24未来的社会治理可能会因为科技巨头发生怎样的改变
  • 12-11不卷、容易形成品牌化，从供应链看东南亚跨境电商的机会 | 出海专栏S8E28
    1. 03:16东南亚电商三巨头：稳居第一的 Shopee、衰落的 Lazada 和崛起的 TikTok Shop
    2. 04:51TikTok Shop 如何突围？货架和直播一同发力达到「货直共振」
    3. 12:20电商爆发的三个阶段：平台、物流设施和支付系统
    4. 14:52全托管 vs 半托管：为何流量都往半托管倾斜？
    5. 21:54跨境物流的三大挑战：投递时效、仓库安全和资费问题
    6. 27:23不论目的地是美国还是东南亚，商家都需要做好产品的本地化
    7. 30:58出海去哪里？平台怎么选？本地市场怎么样？出海之前先搞清这些问题
    8. 39:01宠物、美妆、洞洞鞋、消费电子在东南亚受欢迎，当地消费水平类似中国四五线城市
    9. 41:37东南亚市场逐渐走向正规，不同国家的法律和政策是出海面临的主要挑战
    10. 46:54在法律上做合规，在产品上做本地化，品牌出海绝不再是一门普通的小生意
    11. 54:53与 CEO Cons 的快问快答
  • 12-06英特尔 CEO 辞职的背后：芯片巨头的兴衰与永续的硅谷精神 ｜硅谷徐老师 S8E27
    1. 03:22Windows 操作系统与 x86 架构形成的 Wintel 联盟让英特尔几乎独占了个人计算机市场
    2. 05:24英特尔卖掉 ARM 架构许可证，从此错失掉手机芯片市场
    3. 13:14苹果曾希望与英特尔合作开发手机芯片，却遭英特尔拒绝
    4. 15:51在成熟的 CPU 带来的市场成功面前，GPU 在英特尔的研发被边缘化
    5. 19:23技术的护城河变成了创新的绊脚石，这样的例子在科技企业中屡见不鲜
    6. 22:26失去手机芯片市场之后：英特尔的晶圆厂已无法再与台积电相抗衡
    7. 26:46假如时光可以倒流，英特尔的 CEO 们还会做出同样错误的决定吗？
    8. 32:58CEO Pat Gelsinger 的传奇人生：18 岁加入英特尔，08 年负气出走，21 年重新回归
    9. 34:43Pat 上任后的晶圆厂复兴计划：一个正确但注定失败的选择
    10. 38:57冒险精神：大公司最需要也最稀缺的企业文化
    11. 42:10悲观的现实和乐观的未来：英特尔可能面临分拆，但硅谷精神将永续

2024 年 11 月

4 期
  • 11-29从自研大模型到 AI 应用商业化，与彩云科技聊聊 AI 创业十年之路｜S8E26
    1. 01:42彩云不是一家只做应用公司，还是一家做模型的公司
    2. 04:33搞清 transformer 黑盒子的运行机制，实现 1.7 ~ 2 倍的模型效率提升
    3. 09:57缺钱、缺数据、缺算力，创业公司靠什么做出优质的大模型？
    4. 12:42Scaling law 见顶？ 除了卷数据和算力，还有一条路是模型优化
    5. 17:49从 AI 翻译到彩云小梦，生成式 AI 非常适合故事创作
    6. 22:39算力等价原理：人类大脑创作「三体」需要十年， AI 创作伟大的作品也需要同样的算力和时间
    7. 26:44消费性不够，留存率不足，现阶段 AI 造梦师只能让 bubble 持续半小时
    8. 32:07未来的 AI 创作：随时进入任意时空和宇宙，生命得到极大延展
  • 11-21战争、制裁与意外的窗口期：出海俄罗斯的风险与机遇｜S8E25 出海专栏
    1. 01:07Yandex 是一家集搜索、支付、外卖、网约车、智能硬件和 AI 大模型于一体的俄罗斯科技企业。
    2. 01:49出发前心中忐忑不安：现在的俄罗斯安全吗？
    3. 08:51小哥上门快递信用卡：看一个经济制裁下的国家如何灵活的求生存
    4. 11:57莫斯科的日常仿佛在中国：网约车、外卖和街上的奶茶店随处可见
    5. 14:18「战争期间，中国与俄罗斯的贸易肉眼可见的增加了」
    6. 18:37战争之下，俄罗斯对消费品的需求依然存在，消费力也并未明显减退
    7. 23:47新能源车出海俄罗斯：两年时间，中国汽车品牌的市场份额从 3% 上涨到 57%
    8. 33:08战争给出海企业带来了机遇，但也是最大的风险点所在
    9. 35:40物流、支付和语言是出海企业最关注的问题
    10. 41:21战争和制裁给了中国一个窗口期，越来越多的中国品牌开始关注俄罗斯的机会与市场
  • 11-13以史明今：从科技革命的规律看 AI 时代的机会｜S8E24
    1. 04:05我们会被科技替代吗？Jim Casey 用福特 T 型车从报童成为 UPS 创始人
    2. 11:03从抽水到驱动火车和轮船，瓦特蒸汽机和它创造的全新业务模式
    3. 18:06一个技术如何能够创造更多的财富？规模生产、市场覆盖还有规模消费
    4. 24:46集装箱、特斯拉和沃尔玛 -- 过往工业革命的实质是「实体经济的规模化」
    5. 34:23「我们已经处在 AI 规模化和产品爆发的前夜了」
    6. 35:08具有「行动智能」的业务模式将让 AI 成为我们的合伙人而不是打工人
    7. 40:50长寿科技：未来的 AI 软硬件将提供个性化和持续性的健康管理
    8. 55:32AI 让我们更好的认识到人类的价值：协调能力和综合判断能力
    9. 01:00:39授之以鱼不如授之以渔：如何用 AI 工具快速学习和总结归纳？
    10. 01:10:12未来 5~10 年将是人工智能的应用展开期，每个普通人都有机会参与其中
  • 11-05从 SearchGPT 到高管出走：与「奥尔特曼传」作者聊 OpenAI 的转型阵痛与未来博弈｜S8E23
    1. 01:29SearchGPT 使用初体验：Perplexity 和 Google 搜索引擎还有护城河吗？
    2. 04:57暴风雨中心的 Kevin：「采访他时还志得意满，没想到三天后就被 fire 了」
    3. 08:18Ilya、Mira 还有 Greg 为何离开？核心成员出走的背后是 OpenAI 从学术机构到盈利公司的转型阵痛
    4. 19:28硅谷的宗教战争：有效加速主义和有效利他主义两派人马的激烈交锋
    5. 22:02初创公司的人员动荡不会影响 VC 决策，投资人更看重公司产品力
    6. 24:14OpenAI 架构演化史：向盈利公司转型的道路困难重重
    7. 28:05对 Sam Altman 的抨击和黑化：Elon 利用 X 占领了舆论的制高点
    8. 34:25OpenAI 的超高估值和巨额融资：是谁在力挺这家初创公司？
    9. 38:10「Sam Altman 就像一个政客，比起赚钱，他更在乎获取权利」

2024 年 10 月

3 期
  • 10-23AI 算不算物理？与物理学和人工智能博士聊聊诺贝尔奖争议｜硅谷徐老师 S8E22
    1. 03:13Hopfield 和 Hinton 的贡献：是物理学塑造了他们，还是他们推动了物理学？
    2. 07:27获奖工作与 AI 革命关系不大，组委会只想蹭热点？
    3. 09:10基于第一性原理的物理学领域研究，在未来可能通过借鉴 AlphaFold 模式匹配和模式寻找的 AI 方法实现突破
    4. 13:16从宏观变量入手的中医可能被我们误解了？
    5. 20:45「Hinton 得图灵奖就很合适，但诺贝尔奖就是有点文不对题」
    6. 22:09Hinton 他是一个不忘初心的人，他的研究所有都源于对人脑到底怎么运作的好奇
    7. 23:30如果 100 年前有 AI, 他可以像爱因斯坦一样推导出相对论吗？
    8. 27:17Hopfield 论文详解：从物理学跨界到神经生物学的建模能力让人惊叹
    9. 35:54现在的 AI 其实是回归了物理最开始牛顿定律之前的研究方式
    10. 37:21人工智能时代，AI 是自动化的工具，人必须找到自己的主体性
  • 10-17从筚路蓝缕到做大做强，从「星舰」进化史看中国商业航天的发展与未来 ｜S8E21
    1. 01:19完全可重复使用：星舰让大规模空间投放成为可能
    2. 05:59「我知道你行，没想到你这么行！」SpaceX 把星舰从 PPT 快速迭代成火箭的基础是它的制造能力
    3. 15:08不只是「筷子」夹火箭，星舰回收路上原来有这么多坎：发动机并联，冷分离 vs 热分离，发动机减速 vs 气动减速
    4. 22:00开发可复用火箭真的有必要吗？肉眼可见范围内，可回收火箭是提升投放运力最容易的路径
    5. 27:14中国航天发展史：我们既不妄自菲薄，也不妄自尊大
    6. 36:02发动机燃料之液氧煤油 vs 液氧甲烷： 技术路线的选择都是为了匹配当时的战略需求
    7. 41:25火箭可回收的关键：发动机推力和调节、发动机多次启动、高空风修正和火箭材料
    8. 55:45我们的目标是星辰大海：星座卫星提供通讯，超重火箭负责运输
  • 10-11直播电商在美国跑不通？和美国头部 MCN 公司聊聊近期市场的变化和机会 ｜S8E20 出海专栏
    1. 02:37TikTok shop 北美进化史：从中国卖家到本土商店，店铺形式逐渐多样
    2. 05:40TikTok 直播 GMV 猛增的背后：平台砸钱补贴，四倍流量扶植
    3. 09:54中美直播对比：中国更像娱乐节目，美国更像大卖场
    4. 14:35反直觉的 KOL 生态：百万粉丝头达带货能力不如邻家大妈
    5. 20:18反直觉直播目标：注重内容和 branding, 看待 GMV 很佛系
    6. 27:27算法和内容创作是 Tiktok 不同于其它电商的看家本领，管理层下了血本在美国赌直播
    7. 30:35国内 MCN 出海的挑战：能够照搬的经验有限，深度本土化才是成功的关键
    8. 35:00给国内出海品牌的建议：循序渐进的深耕品牌的宽度与深度
    9. 39:38美国市场空间广阔，只要深耕任何赛道都有机会

2024 年 9 月

6 期

2024 年 8 月

4 期
  • 08-30AI 硬件浪潮下国产 AI 端侧芯片的中国机会| S8E16
    1. 02:37终端芯片的未来：解决实际问题比芯片性能更重要
    2. 05:11AI 智能体：AI 浪潮中需要更懂我的终端应用
    3. 11:08AI + 硬件只是噱头么？AI 技术如何让产品变得更优秀
    4. 16:22没有英伟达 CUDA 这样的平台是国内硬件产品的瓶颈
    5. 21:10扫地机、剪草机，终端应用的多样化将是中国企业发展的机会
    6. 25:27穆斯林智能戒指大卖：满足用户需求是 AI 硬件产品的核心竞争力
    7. 34:47端侧 AI 芯片发展的挑战
  • 08-24谷歌反垄断裁决解读，会走上微软「失去的12年」之路吗？| 硅谷徐老师 S8E15
    1. 01:25案件过程梳理：美国司法部状告谷歌案的来龙去脉
    2. 02:14诉讼的法律依据：两个法案和以往的判例
    3. 06:01诉讼的两个阶段：目前只是认定谷歌垄断，尚未明确后续处理方案
    4. 07:34从微软的反垄断案看谷歌的上诉路径
    5. 10:21法院是如何判断谷歌违反反垄断法案的？
    6. 17:20反垄断法其实是国家管理宏观经济的工具
    7. 22:08微软反垄断案对微软和科技界的重大影响
    8. 30:04被判垄断，谷歌会被拆分吗？
    9. 37:24谷歌此次判决的对科技圈生态影响重大
    10. 51:31判决告一段落，后续还有很长的路
  • 08-14全球股市闪崩，美股科技七巨头回调，经济衰退真的要来了么？| S8E14
    1. 00:59日本央行加息并不是全球股市崩盘的主要原因，而是内外部因素综合作用的结果
    2. 11:25美国失业率抬头：这是经济衰退的预兆吗？
    3. 19:00美国股市已经到达顶峰，很难再维持上涨了吗？
    4. 24:40美股七巨头的近期表现：表现分化严重，近期趋于收敛
    5. 31:16AI 板块普跌，软件公司 Palantier 逆势上涨的原因
    6. 35:31巴菲特出售苹果股票，是防御风险还是看空苹果？
    7. 40:42这一轮人民币对美元升值是对人民币资产的利好吗？
    8. 47:05Airbnb 和迪士尼的财报表明旅游等大件消费放缓，衰退已经来了吗？
    9. 50:55美联储降息能否抑制衰退，让经济软着陆？
    10. 56:22作为个人，能做的就是保持收支平衡，平稳度过周期
  • 08-07硅谷徐老师解析初创公司 Wiz 拒绝谷歌 230 亿美元并购 | S8E13
    1. 04:02Wiz 是一家什么样的云安全公司
    2. 06:22第 10 名出现也不晚，Wiz 创立时恰好是做网络安全最好的时机
    3. 09:35Wiz 的成功要诀：单点业务够强，公司文化够卷
    4. 15:50Wiz 创始人 Assaf 为何拒绝 Google 230 亿美元的 offer？
    5. 18:44Google 历史上最大金额的并购 230 亿美元值得么？背后收购原因又是什么？
    6. 27:52Cloudstrike 导致Windows系统蓝屏，并不是技术的问题

2024 年 7 月

2 期
  • 07-12S8 Bonus | 从美国大选再来看安·兰德和被她影响的硅谷
    1. 02:22聊聊大选：不是硅谷信仰变了，而是民主党变了
    2. 09:58竞选辩论变成了笑话，民主党会换候选人么？
    3. 15:05安·兰德 （Ayn Rand ）是谁，她在硅谷为什么那么受欢迎
    4. 19:03安·兰德哲学核心思想：客观主义（Objectivism）
    5. 27:38硅谷创业者们喜欢安·兰德是因为他们的人生哲学很相似吗
    6. 36:06AI 产业的出现阻止了美国滑向大萧条
    7. 38:18安·兰德 的哲学是一个自圆其说且切合实际的系统
    8. 41:14安·兰德作品的争议：借鉴尼采？角色扁平化？
    9. 46:30回到大选：硅谷创业家们还相信拜登么？
  • 07-03S8E12 | Apple Vision Pro: 硬件不及格，但是 VisionOS 很有潜力
    1. 04:02在 WWDC 上「一闪而过」的 Vision Pro
    2. 06:55关于 Vision Pro 两大更新：支持跨平台应用和动画工具升级
    3. 11:43Vision pro 提供了全新的交互平台，但第三方应用严重缺乏
    4. 17:17VR 应用的开发者：基于Meta Quest的游戏开发是市场主流
    5. 23:00Vision pro 一言难尽的用户体验算到及格线了吗？
    6. 26:43AR 眼镜: 还无法做到与 VR 头显类似的体验
    7. 33:41Vision pro 的未来方向：更简单还是更全能？
    8. 38:22AR/VR 行业还未发展到达爆发的突破点
    9. 38:22回顾 Meta Quest 系列：出道即巅峰
    10. 47:55即将发布的 Meta Quest 3S 值得期待
    11. 51:34为什么要买 VR 头显？请给我一个理由

2024 年 6 月

5 期
  • 06-26S8E11 | AI巨头抢电，2028 能用上可控核聚变发的电吗？
    1. 01:58核聚变反应的原理：原子核撞击和聚变三乘积
    2. 06:01可控核聚变科学上可行了，离商业化还远么？
    3. 10:45核聚变发电的真正瓶颈是反应原料
    4. 14:04Helion energy 的技术路线：参数好看但天花板很低
    5. 20:55国际合作建造的 ITER 装置：三个和尚没水喝
    6. 25:43老树发新枝：私营核聚变公司的技术五花八门
    7. 27:50可控核聚变很难，投资人看待聚变日趋理性
    8. 30:30AI 公司的电力问题真的需要核聚变来解决吗？
    9. 37:23AI for science 在核聚变研究中起到很重要的作用
    10. 40:54核聚变发电，有生之年我们能看到么？
  • 06-21S8E10 | AI 喧嚣之下，数据双巨头的隐秘战争｜硅谷徐老师
    1. 05:36从 Snowflake 和 Databricks 峰会看数据生态新趋势：AI for data 和 Open data catalog
    2. 09:50] Open data catalog 大火 : 统一数据湖仓数据架构，为 AI 引擎和数据引擎承上启下
    3. 13:53引擎多样化和数据管理需求驱动统一和独立的 open data catalog 生态
    4. 19:28Databricks 收购 Tabular：会继续拥抱中立还是与商业利益捆绑？
    5. 23:14Snowflakes 与 Databrick 暗暗较劲：Iceberg 社区会良性发展还是走向分裂？
    6. 25:10Databricks 管理 Apache 社区 : 开源社区走向商业化是社区良性发展的重要标志
    7. 29:56Databricks 营收增长迅猛：战斗力来自于其开源属性
    8. 31:25从 data for AI 到 AI for data: GenAI 时代的数据服务新方向
    9. 40:17Semantic search (语义搜索）是 AI 与 data 相互整合的一个突破口
  • 06-19S8 Bonus | 林亦LYi返场，从参观硅谷计算机博物馆看计算机、手机智能的迭代
    1. 02:41参观计算机博物馆有感：计算机如何一步步做到 computing for the rest of us
    2. 14:29手机智能化迭代史：iPhone 颠覆手机操作系统
    3. 19:29AI 时代，你愿意为智能让渡隐私吗？
    4. 23:24产品细节：Apple intelligence 在运行机制上的小巧思
    5. 28:01不止会聊天，苹果让 AI 助理长出了手
    6. 30:50开空调、放音乐：苹果迈出了个性化 AI 助理的第一步
    7. 32:15苹果 vs 谷歌：封闭生态倒逼第三方应用适配 Apple intelligence
  • 06-11S8E09 | 苹果 WWDC 现场速递，大众可以使用的 AI 到来了吗？
    1. 03:28AI 交互、隐私保护、合作伙伴… 今年的 WWDC 我们都在期待什么
    2. 07:39写作辅助、图像生成、Siri 对话，苹果的 " Apple Intelligence" 都落在了哪里
    3. 11:36苹果的 AI 如何实现「个人化」
    4. 15:23AI 时代下，苹果会用什么样的方法来保护用户隐私
    5. 21:26数据安全和技术进步能否兼得？苹果的选择是……
    6. 28:28对整合能力的新考验：苹果的 AI 助手如何调用非自身应用内的信息？
    7. 32:45新的苹果生态对第三方开发者而言是新机遇还是又一次的降维打击？
    8. 37:05一个能够读取你屏幕内容的新 Siri
    9. 38:54定制化功能的放开，苹果迎合用户需求的一些努力
  • 06-07S8E08 | 药红是非多，从礼来新药获批看看千亿减肥药市场的竞争格局与新机会
    1. 04:33GLP-1 药物的市场格局：群雄并起，烽烟遍地
    2. 08:27GLP-1 药物的上游产业链：国产原料药与诺和诺德的专利之争
    3. 12:21什么样的专利算有效？创新药专利知识大科普
    4. 22:03从心血管病到阿尔兹海默：司美格鲁肽的各种疗效靠谱吗？
    5. 26:08司美格鲁肽导致 ED？来仔细读读学术文章
    6. 27:55什么样的信息真实可信？信源金字塔的 1-10 级
    7. 34:40减肥热潮雀巢也要来分一杯羹？
    8. 40:23让 Josh 迷惑的严肃医疗和大健康领域投资区别以及严肃医疗的投资铁律

2024 年 5 月

4 期
  • 05-31S8E07 | 还不能预测万物，聊聊AlphaFold3的创新和局限
    1. 03:00相比 AlphaFold 2，AlphaFold 3 有何区别与改进？
    2. 05:25Isomorphic lab：专注商业化的帮手
    3. 09:30竞争对手在做什么？同领域中美竞争格局
    4. 14:29AlphaFold 3 无法大幅缩短药物研发周期
    5. 17:53AlphaFold 3 模型优化：流水线整合为一体化
    6. 22:24医药领域 AI 应用：短期被高估，长期被低估
    7. 29:58技术的商业潜力：改变世界也创造财富
    8. 32:28从药厂 AI 应用说起，开源是行业发展必然吗？
    9. 39:39冲突、幻觉、手性错误？AlphaFold 3 仍有局限性
    10. 42:08指数级增长的未来与跨学科合作趋势
  • 05-24S8E06 | 详解科技七巨头 Q1 财报，公司含 AI 量还能决定股价高低吗？
    1. 01:27英伟达：最新的 Q1 财报有哪些亮点？
    2. 09:01看空者都怎么看？英伟达背后的隐忧
    3. 16:03M7 第一季度整体表现分化明显
    4. 20:13特斯拉：盘后上涨，把握大众市场和 AI 两大领域
    5. 29:57苹果：「AI 时代路人甲」，千亿股票回购稳定股价而不是投入研发
    6. 36:02亚马逊：表现不温不火，但略有压力
    7. 41:04微软：稳健增长，「中庸」或是大公司的最好选择
    8. 48:34谷歌：从 AI 领头羊到追赶者，谷歌现在的主线任务是什么？
    9. 58:37Meta：打着元宇宙旗号，但靠 AI 逆袭的 Meta
    10. 01:02:24含 AI 量与股价高低到底有没有联系？
  • 05-17S8E05 | 深度解析GPT4o、谷歌AI助理：留给OpenAI和Google的时间不多了 ｜ 硅谷徐老师
    1. 05:19嘉宾来自 OpenAI 发布会现场的观察
    2. 11:51多模态虚拟助理将引发新一轮人机交互革命
    3. 16:36Demo啥时候能照进现实，GPT-4o 是否过度抬高期望值？
    4. 24:26GPT-4o VS Astra，多模态模型第一轮较量谁胜谁负？
    5. 31:33「小而美」的 OpenAI，与「大而全」的谷歌
    6. 34:23「船大难掉头」? 皮查伊应该辞职
    7. 39:36智能硬件成为主流设备还有多远的距离？
    8. 47:41“渣男”苹果选 OpenAI 还是谷歌？可能是一招定生死
    9. 53:36OpenAI 两大挑战：产品形态与商业模式
    10. 01:01:34开源闭源的终局，留给 OpenAI 的时间还多吗？
  • 05-10Bonus | 线下沙龙：开源如何选择商业模式并构建护城河？

2024 年 4 月

3 期
  • 04-24S8E04 | 70%以上的公司都在做 AI？这届 YC 有哪些值得关注的新动向
    1. 02:25今年 YC Demo Day 上几家值得关注的有趣新公司
    2. 11:41一半以上的公司都在做 AI
    3. 13:27新 CEO 上任后为什么对 YC 进行了聚焦化变革？
    4. 18:00应该怎样看待从 YC 毕业的公司的估值？
    5. 24:16一百多家以生成式 AI 作为核心技术的公司，投资人觉得哪类公司最有前景？
    6. 27:01代码生成服务今年又有了哪些新突破？
    7. 29:04市场营销领域的 AI 服务竞争激烈
    8. 32:23皇冠上真正的「宝石」是应用
    9. 34:18硅谷投资人为什么更愿意投资处在发展早期阶段的公司
    10. 36:28「泡沫」是正常现象：为什么说 AI 时代的泡沫不会比互联网时代的泡沫更糟糕？
    11. 38:38一个能够帮你收房租的 AI 是怎样的？
  • 04-17S8E03 | 后 Sora 时代的深度伪造 「AI换脸术」怎么防？
    1. 04:18Deepfake 深度伪造技术攻击案例与前两年相比数量呈指数型上升
    2. 06:53个体消费者如何防范应用深度伪造技术的骗局？
    3. 09:53警觉经济利益涉及，设置特定安全口令
    4. 10:46重视日常风险的分散与备份
    5. 13:00除人脸识别外「异军突起」的生物识别特征
    6. 18:39当下处于加密学「道高一尺魔高一丈」的对抗阶段吗？
    7. 20:18东南亚的防黑产技术类似中国 5 到 10 年前的数字化发展阶段
    8. 21:18黑产攻击也在「数字化升级改造」
    9. 23:43首先我们要理解黑产攻击的利益诉求
    10. 24:45快捷体验与身份安全是一个相对矛盾的点
    11. 27:08后 Sora 时代下 ZOLOZ 与防 Deepfake 黑产行业的共识和技术进步
    12. 28:40挖掘批量化攻击背后的共性以快速响应
    13. 30:26提倡政企合作建立可信签名机制
    14. 31:12ZOLOZ 建立的端云一体全链路防控体系
    15. 34:02如何预防开源模型被不法分子利用
    16. 34:48从 Cheapfake 到 Deepfake，ZOLOZ 2019 年开始的深度伪造技术研究
  • 04-03S8E02 | AI 时代的仙童八叛逆？聊聊 Transformer 论文八子的 AI 创业公司都在做什么
    1. 01:55「Transformer 八子」和历史上开创硅谷的「仙童八叛逆」真的很像
    2. 05:51Transformer 模型是注意力机制优化与前馈神经网络相结合的产物
    3. 07:27谷歌宽松的人才氛围促成「Transformer 八子」合作发表论文《Attention is all you need》
    4. 09:532017 年 Illia Polosukhin 创立 NEAR Protocol，实现区块链领域加密货币的创新
    5. 12:182019 年 Aiden Gomez 创立 Cohere，专注为企业部署定制化本地 AI 服务
    6. 14:38Cohere 推出检索增强生成技术，服务包括 Notion 在内的多家企业
    7. 17:252021 年 Jakob Uszkoreit 创立 Inceptive，将 AI 与疫苗、药物研究相结合
    8. 21:002021 年 Noam Shazeer 创立 Character AI，主打虚拟角色 AI 陪伴式聊天
    9. 21:51Character AI 在 A16Z 发布的全球最受欢迎消费级 AI 产品榜单居第三，用户黏性及活跃度极高
    10. 23:18Character AI 上最受欢迎的虚拟角色是谁？
    11. 26:462023 年 Ashish Vaswani 和 Niki Parmar 创立 Essential AI，利用产品提升数据分析师的工作效率
    12. 30:012023 年 Llion Jones 在东京创立 Sakana AI，这是一家底层大模型公司
    13. 31:06Sakana AI 发布最新研究成果「模型合并」（Evolutionary Model Merge），为 AI 自动化设计开辟可能性

2024 年 3 月

1 期
  • 03-22S8E01 | 2024 英伟达 GTC，我们看到的芯片之外的野心
    1. 01:18从「卖 GPU 的公司」到「AI 生态系统不可或缺的基石」
    2. 02:55各路神仙云集，英伟达下了一盘十年的大棋
    3. 06:14黄仁勋总结的五大会议亮点，开启行业新变革
    4. 11:41类比80年代的 Windows 和 Intel，英伟达如何搭建起自己的生态系统？
    5. 14:53史上最强 Gen AI 论坛：「Attention Is All You Need」论文作者们都讨论了些什么？
    6. 17:03Aidan Gomez：我们仍然需要比 transformer 更好的大模型
    7. 18:32Illia Polosukhin：自适应计算是接下来需要解决的重要问题
    8. 20:01推理技术将成为下一个热门研究方向
    9. 20:53为什么搬离硅谷的创业者和投资人最近又回来了？
    10. 21:25现场的投资人们如何看待朱啸虎与王小川之争，AI 技术是否能够落地应用？

2024 年 2 月

1 期
  • 02-23S8Bonus | 抱歉，Sora 还不能称为「世界模拟器」
    1. 02:23聊聊看到 Demo 视频后的意料之外与情理之中
    2. 03:58Diffusion 和 Transformer 大家都在用，为什么只有 Sora 能生成 60s 的视频？
    3. 10:53Sora 训练用的数据可能部分来自游戏引擎生成？
    4. 15:08Sora 训练参数大猜测
    5. 16:33文生视频领域不同技术路线的优劣对比
    6. 20:41国内外大厂想要追赶 Sora，有哪些壁垒需要突破？
    7. 24:18Sora 模型的无奈：原理局限与数据瓶颈
    8. 32:56对话生成还是新的 UI 界面： Sora 可能的商业化模式
    9. 34:24文生视频消灭中间环节，渲染引擎结合 Sora 的想象空间？
    10. 36:34距离用户端大规模用上 Sora 还有多久？
    11. 39:03为什么说「Sora 是世界模拟器」不够准确？
    12. 41:38融入传感器和检索，畅想「世界模拟器」的其他可能性
    13. 44:13Sora 让我们与 AGI 的距离更近一步？

2024 年 1 月

3 期
  • 01-24S7E43 | 年终总结 4：2024 顶级投资机构看好的这些市场，我们分析给你听
    1. 02:35科技巨头 (Magnificent 7) 占标普 500 总市值比重近 30%，创下历史新高
    2. 10:392023 年 AI 浪潮下头部科技股估值是否虚高？
    3. 16:01中国散户，竟然要花 20% 的溢价，去买一个日本市场指数基金？
    4. 21:57去年「春斗」期间，日本大型企业同意了 30 年来最高涨薪？
    5. 27:33印度股市持续上涨：美国的供应链转移，以及一系列根本优势
    6. 38:50墨西哥市场 2 个特点：墨交所一半市值被分割，IPO 几乎为零
    7. 41:48美国推动「友岸外包 (friend-shoring)」，墨西哥是「下一个美洲工厂」
    8. 45:56越南被划分为「前沿市场」，风险远高于「新兴市场」
    9. 49:10越南的「内忧外患」：严监管反腐、房地产泡沫破灭、外资流出
    10. 54:42俄罗斯 MOEX 指数上涨 44%，与经济基本面和投资者实际收益几乎无关
    11. 57:52海外投资需要提升「有效认知」，躲开风险本身就事半功倍
  • 01-18S7E42 | 年终总结 3: 2024 最大的科技会议 CES 现场速递
    1. 01:38中国参展商比去年多了 3 倍，CES 有什么新现象？
    2. 04:37从「IoT 蓬勃发展」到「AI 无处不在」
    3. 06:53施华洛世奇光学推出 AI 望远镜：不是观鸟爱好者都激动了！
    4. 10:162024：AR 眼镜终于是一个普通消费者能用的产品了
    5. 14:12世上第一个 AI 鼠标：以后再也不用键盘了？
    6. 18:24Diane 为啥会被一个电磁炉惊艳到？
    7. 21:59中国出海企业逐渐品牌化，出海生态更加成熟和完善
    8. 25:24想参展明年 CES？这里有几个小 Tips
    9. 27:53美国西南偏南 (SXSW) 展会即将举行，比 CES 更好玩！
  • 01-10S7E41 | 年终总结2：和大观资本聊聊 2023 年出海圈令人意外的新赛道
    1. 01:27疫情后的出海圈：忙
    2. 04:30比「生而全球化」更进一步，出海人又升级了
    3. 06:58AI 出海新赛道给出海圈带来了很多新气象
    4. 13:39短剧出海赛道的火爆背后的逻辑是中国人把网文商业化玩的很明白
    5. 19:52SaaS 出海赛道，中国创业者要利用好中国市场 know-how 的优势
    6. 29:10出海第一步，先把海外行业展会参加明白
    7. 35:21「直播」正渗透到海外：内容视频化、直播化是海外市场机会
    8. 37:34拼多多的 Temu 在包裹量级上超越 Shein，下一步可能与沃尔玛短兵相接
    9. 40:43开启 2024 年：忘记出海、重视中国市场经验的移植

2023 年 12 月

3 期
  • 12-20S7E40 | 年终总结 1：行业巨变、裁员压力、意义感缺失，科技职场人心理健康指北
    1. 03:47一旦有任何公司爆出「裁员」的消息，整个团队就会「军心涣散」
    2. 06:31别人眼中的光鲜亮丽：工作中「意义感」和「幸福感」的缺失
    3. 15:06自我觉察的三个方面：生活规律、心理状态、人际关系
    4. 17:31到 2028 年，美国心理咨询师的「需求」会比「供给」多 40%
    5. 22:55寻求心理咨询师的 2 个省钱小技巧
    6. 30:51心理咨询后「看不见的进步」：相信自己的内心和躯体的感觉
    7. 40:04在美华人对心理咨询接受度高，但对使用药物治疗精神疾病仍有些偏见
    8. 44:02在大语言模型的发展下，AI 会取代心理咨询师吗？
    9. 49:08创业过程中，该如何面对自己的心理或情绪问题？
    10. 57:41意义不仅来自工作，还来自于生活中的点点滴滴
  • 12-15S7E39 | 从 OpenAI 看公司治理：控制权之争的深层原因是机制问题？串台「音为所以」
    1. 03:27回顾 OpenAI 宫斗事件：反转反转再反转
    2. 05:02辞退 Sam 的投票揣测：三票赞成，一票摇摆
    3. 07:33OpenAI 这样规模的公司，董事会合理规模是 9 至 13 人
    4. 08:06公司治理机制的原理和起源
    5. 13:26微软投资 130 亿美元，持有 49% 股份，却没有董事席位？
    6. 16:57股东和董事会的委托关系若要成立，有 4 个关键问题要明确
    7. 22:20Sam Altman，以及他的乌托邦式情怀和愿景
    8. 30:45关于「独立董事」的讨论：为何存在、如何选择、概念区别
    9. 40:58「硅谷创业圈文化」VS「中国创业公司文化」
    10. 54:41法律是为了应对人性的不确定性而存在，你不能永远相信人性
    11. 55:52脑洞大开：猜测一下 OpenAI 以及通用人工智能的未来走向
  • 12-06Bonus | 硅谷徐老师线下研讨录音：大模型对职场的影响
    1. 02:36当数据类岗位被工程师替代，管理者是否要重新衡量 IC 产出效率？
    2. 06:02在大模型时代，有哪些核心竞争力不会轻易被取代？
    3. 16:38今后 5 年、10 年，数据搜集需要交给更专业的人才
    4. 20:17在 AI 科技行业里，如何思考「利己」与「利他」 ？
    5. 31:55大模型会对艺术领域产生什么冲击？
    6. 36:18新兴企业在 AI 革新中拥有的机会，将远超传统行业
    7. 42:02ChatGPT 的出现使岗位之间的界限变得模糊，未来需要全能型人才

2023 年 11 月

6 期
  • 11-30S7E38 | 当一个国家抛弃自己的货币：阿根廷「全面美元化」下的绝望与豪赌
    1. 02:03玩摇滚的经济学家当选总统：阿根廷的「特朗普」？
    2. 04:56内忧外患：阿根廷当下的经济困境
    3. 07:49「美元化」与「去美元化」：其他国家已有的实践案例
    4. 20:09大多数央行都不具备独立性，受政治层面影响和控制
    5. 26:21新总统和极端政策背后：选民需要的不仅是勇气，还有失望和绝望
    6. 32:23「美元化」意味着放弃货币主权和铸币税，将会有哪些代价？
    7. 37:21反复在左右派之间摇摆，生产力水平和经济结构问题仍无法解决
    8. 48:15阿根廷「大变天」，对中国经济有什么影响？
  • 11-23爱、理念、领导力：OpenAI 政变到和解的智慧博弈 | S7E37 硅谷徐老师串台商业WHY酱
    1. 01:31回顾超过 5 天的 OpenAI 闹剧全过程
    2. 05:47从马斯克的离开到 Anthropic 的创立，这已经是 OpenAI 的第三次危机
    3. 10:16Sam Altman 被董事会解雇的导火索，是 chatGPT-5 技术的突破吗？
    4. 19:25OpenAI 的命运，仅由 6 位董事会成员决定？
    5. 42:30Sam 和 Ilya，「破镜」后还会「重圆」吗？
    6. 51:16后续推演：OpenAI 的结局，对 AI 生态创业者有何影响？
  • 11-21S7E36 | 马斯克用来对抗 AI 威胁的脑机接口，发展的怎么样了
    1. 05:01从科幻走进现实：「脑机接口」的定义、分类和最终目标
    2. 09:24马斯克 Neuralink 的侵入式开颅手术，是一个疯狂的想法吗？
    3. 11:0430 多年历史的 DBS 脑部电击手术，把 1mm 的电极植入到大脑的特定部位
    4. 16:03浙大 19 年帮助高位截瘫老人，在数字化时代重新「活」了一次
    5. 17:58汽水盖大小、60 条电线、1024 个电极，Neuralink 的植入手术有哪些难点？
    6. 24:44马斯克的 Neuralink 让「脑机接口」成为了热点
    7. 31:50「脑机接口」的信号算法，绝对是未来很重要的突破点
    8. 35:30在自己的虎口植入 NFC 芯片？加密货币和家门的密码都可以放上去！
    9. 39:50未来 5 到 10 年，「脑机接口」最快的突破点在哪？
    10. 44:01除了高位截瘫患者，「脑机接口」还会让哪些疾病患者提高生活质量？
  • 11-14OpenAI 大会杀死了开发者？硅谷徐老师访谈 4 位现场活动参加人 | S7E35
    1. 02:30从 OpenAI DevDay 现场出来后，后劲很大！
    2. 07:59小型创业公司在 OpenAI 颠覆之下的生存思路：「更深、更细、更快」
    3. 14:18ChatGPT 人均停留时长仅约 8 分钟，而 Character.AI 竟然有近 30 分钟？
    4. 16:40OpenAI 不仅引进苹果的「饥饿营销」，还挖走苹果的核心负责人
    5. 22:04「坚定纯粹的 AGI 信仰者」VS「商业化的好奇心和尝试」
    6. 26:23微软和 OpenAI：现在「甜甜蜜蜜」，未来「貌合神离」
    7. 35:08GPT Store 怎么样助力技术平权？
    8. 40:21OpenAI 潜在的隐私安全问题背后，创业者和公司该如何考量？
    9. 43:08GPT Store，有可能会是下一个 App Store吗？
    10. 50:03开发者大会 Keynote 之外，现场还有哪些看点？
    11. 52:27现场员工、投资人们，对「开源模型的未来」的看法
    12. 56:17从创业者、投资人、大厂从业者的角度，分享对 OpenAI 生态圈内创业者的建议
  • 11-08S7E34 | 从共享办公巨头到负债百亿美元，WeWork 为什么不 Work 了？
    1. 02:36从上市那一刻起，WeWork 就注定会以「破产」结局
    2. 05:04WeWork 人均获客成本高达 $9500，但会员费仅每月 $550？
    3. 08:07支付 20% 巨额佣金吸引中介带客，WeWork 砸钱用数字化颠覆传统工作型态
    4. 10:40联合办公的三大需求：性价比、便利性、契合度
    5. 16:08数字游民的「居住+办公」新模式，会成为未来的主流吗？
    6. 26:51旧金山的 B 级和 C 级写字楼，平均空置 3 年是常态
    7. 30:59打造具有社交属性的「第四空间」，是自救也是机遇
    8. 35:58提倡「社群化经营」的共享办公空间，未来在哪里？
  • 11-01S7E33 | 3秒克隆声音？我们怎么面对 AI 的黑暗面
    1. 01:57尝试使用 AI 克隆播客主播的声音，你打多少分？
    2. 02:58美国记者的 AI 拟声实验，居然成功骗过家人朋友、Snapchat CEO和银行？
    3. 04:27只需 3 秒就能克隆声音，一张照片就能换脸？
    4. 08:21用工具检测学生作业是否为 AI 生成的，有必要吗？
    5. 09:47如何辨别 AI 深度伪造的内容？现在是道高一尺还是魔高一丈？
    6. 14:38社交媒体平台怎么发现并且处理 AI 虚假信息？平台怎么应对战争、大选满天飞的假内容？
    7. 21:58个人信息泄露不可避免的 AI 新世界，我们该如何保护自己？

2023 年 10 月

2 期
  • 10-17S7E32 | 硬核对话：当音乐和播客，遇上生成式 AI
    1. 03:20用芯片跑AI算法优化音质，工作原理是什么？其实有点像显卡插像素/帧技术
    2. 07:44AI 对于播客制作来说，有哪些帮助？
    3. 15:18高通还有哪些音频黑科技？
    4. 19:50端侧大模型，已经跑在智能手机芯片上了
    5. 34:25从事 AI 研发工作25年，有很多事情没有预料到
    6. 37:03骁龙如何突破终端限制，让大模型满血运行？
    7. 39:30展望未来，AI 和芯片技术正推动更多音频技术创新发生
  • 10-11S7E31 | 加以冲突特辑：连线以色列当地华人，讲讲战况和科创市场
    1. 01:23正常工作暂时中断，一些同事应征上战场
    2. 03:18不止战争：为何 Startup Nation 正在经历资金、项目外流？
    3. 07:38中国企业在以色列，近况如何？
    4. 14:48一次次冲突磨练出的创业者，选择活在当下
    5. 18:28期待恢复和平，但一切不会很快结束

2023 年 9 月

5 期
  • 09-26What's Next 番外篇 E08｜独立厂牌并肩好莱坞大厂，百年品牌迪士尼的发展选择
    1. 01:50成本、名望、自由度……好莱坞大厂为何热衷于收购小厂？
    2. 11:19等待被选择与主动出击 —— 美国新电影人的两条选择道路
    3. 19:08独立精神还是商业支持？独立厂牌的两难之选
    4. 22:34老少咸宜的合家欢影片：迪士尼的品牌定位是光环还是枷锁
    5. 38:13无法被定义的二十世纪影业，如何帮助迪士尼拓展新边界
  • 09-19S7E30 | 王斌：我在小米做 AI
    1. 01:28小米端侧大模型：险些没赶上年度发布会
    2. 06:01经历四个不同时代的机器学习，内在的异同
    3. 16:50何为端侧大模型？为什么小米选择这个方向？
    4. 27:17王斌如何看待 OpenAI 的参考意义？
    5. 29:46不同背景和风格的公司，在通用人工智能上的不同打法
    6. 37:19小米科技战略升级之后，米粉将会感知到怎样的变化？
  • 09-18S7E29 | 凯文·凯利：不是未来学家，只想「预测」当下
    1. 05:05KK 不是未来学家：我们所做的一切都只是在「预测」当下
    2. 07:48给「AI 末日论者」的一句忠告
    3. 12:59KK 用 AI 做了什么、在使用哪些工具？
    4. 17:41人到暮年，怎么就开始写忠告了？
    5. 27:32世界这么糟，为什么我们还要保持激情与乐观？
    6. 32:24与恶龙缠斗太久，如何避免成为恶龙？
    7. 37:36给写作者的建议：为什么你应该写的更短一些？
    8. 42:05KK 从谁那里获得忠告？Long Now Foundation
    9. 43:06给马斯克，以及给所有想要成为他的人，一句忠告
  • 09-12S7E28 | 凭什么 iPhone 有这么多「特权」？科早 × 脑放电波
    1. 00:08录制的背景介绍
    2. 13:32iPhone 并不是没有「低端」SKU：前代旗舰三四年后仍在生产，成了苹果的入门机型
    3. 20:46iOS 系统持续更新8年，使得 iPhone 生命周期显著延长；安卓手机多在2-3年就不再更新
    4. 29:37USB-C 时代的苹果，MFi 的收税生意还会继续吗？
    5. 38:01一位关注 USB-C 技术标准多年的前科技记者的吐槽
    6. 43:35苹果如何在「创新者」和「跟随者」之间切换身份？
    7. 49:48苹果的基本盘：准时交付大量高利润的产品——所以它从不庆祝「新品几分钟售罄」
    8. 53:40苹果不做快充的「傲慢」，完全没有借口。
  • 09-06S7E27 | 美国版的「举国之力办大事」：奥本海默和他身后的国家实验室
    1. 07:07洛斯阿拉莫斯：研发出原子弹的国家实验室是如何建立起来的？
    2. 12:27格罗夫斯：电影里的「好好先生」和现实中的「铁腕将军」
    3. 15:29战争结束之后，是哪些声音在决定国家实验室的未来走向？
    4. 23:18疯狂「上访」的西拉德，核扩散面前的反对声音
    5. 26:16内部竞争导致的资源浪费，拖住了国家实验室扩张增殖的脚步
    6. 28:00转变的发生 —— 为国防而设的实验室如何开始用科技服务更广泛的社会群体
    7. 37:21国家实验室体系的后世影响：从科技进步、公共卫生，以及文化的角度

2023 年 8 月

6 期
  • 08-29硅谷徐老师聊硅谷核心竞争力：反叛、生态、信仰、多元、传承 | S7E26
    1. 00:03徐老师观察：最近半年AI没有变的更红火，但也并未退潮；一些顶尖风投机构加入只投资 AI 的队伍
    2. 07:43近10年的 AI 投资创业热度曲线是怎样的？
    3. 17:10为什么徐老师认为 AGI 从某种程度上已经到来：幻觉和阿谀奉承的毛病，人类也有嘛！
    4. 29:46在硅谷，创业者 all-in 一件事的内驱力，很多时候跟（赚）钱没有太大关系
    5. 42:27现在硅谷人都怎么看 OpenAI？徐老师：很多人羡慕啊！
    6. 48:19国内大厂对于 OpenAI 式的存在，会感觉到恐惧吗？
    7. 49:58OpenAI 之后，硅谷人才流动「季后赛」怎么打？
    8. 57:17中国创业者的想象力，真就不如硅谷创业者吗？
    9. 64:32对于想在这波 AGI 浪潮里做了不起事情的人，应该关注什么，有哪些经验可以分享？
  • 08-22S7E25 | 一款意外发现的减肥「神药」，正在横扫全球
    1. 02:10免责声明
    2. 06:25通过社交媒体，以及感谢马斯克，原本是降糖药的 GLP-1 类药物「破圈」了
    3. 11:04丹麦医药巨头诺和诺德：250 亿刀，84%毛利，GLP-1 占其半壁江山
    4. 15:44混乱的原料药/仿药市场，以及背后原料工厂爆发的原因
    5. 17:40司美格鲁肽的作用原理，为何阴差阳错成了减肥药？
    6. 25:29明显的不良反应，以及停药反弹的副作用
    7. 31:27一款充满争议性的新药走向普及，在体系尚未完善时，危害可能远大于好处
    8. 35:51不负责任预测：在诺和诺德专利过期后，会发生哪些新变化（在亚洲、非洲、大洋洲等）
    9. 39:56Josh 和丁教的减肥经验：把嘴养刁、疯狂输出
  • 08-17贫穷限制 AI 想象？｜硅谷徐老师对话英伟达、DeepMind 大模型专家（下）
    1. 01:35多模态模型是怎样工作的？为什么 Llama 2 对于大模型生态带来巨大推动？
    2. 16:28要能够处理多模态模型的数据，有哪些核心的难点？
    3. 19:59对于 Jim 和涵俊，在 OpenAI 实习和工作的哪些印象最深刻？
    4. 21:322016 年，GPT/ChatGPT 的「影子」在 OpenAI 内部浮现
    5. 27:47当学术界被「贫穷」限制了想象：OpenAI 开创一种新的模型训练思维模式，让学术界自然语言研究大牛都觉得传统模式要完蛋了
    6. 34:32做大语言模型，最被高估和低估的挑战是什么？
    7. 40:1810-15 年后，纯语言模型的智商可能已经超越人了
    8. 46:40普通人练就 critical thinking 本领，才能更好迎接 AI 时代的到来
    9. 60:19Jim 被贝索斯关注的时候在想什么？
    10. 61:40涵俊、Jim 和徐老师的结尾寄语
  • 08-16AI Agent 智能体 真相和未来 | 硅谷徐老师对话英伟达、DeepMind大模型专家（上）
    1. 03:55嘉宾个人+主攻方向/项目介绍
    2. 11:48Agent（AI 智能体）应该具备哪些核心构成？
    3. 16:00在企业场景里，有哪些和 AI 智能体有关的尝试？遇到哪些挑战？
    4. 21:43从 AINPC 和斯坦福虚拟小镇，看 AI 智能体技术在游戏方面的创新进展
    5. 31:19AI 写代码的精准度，何时能够追上人类工程师的水平？
    6. 39:11在充分利用 AI 智能体的未来，软件的世界会被怎样改变？
    7. 47:48AI 智能体的市场，会出现「赢家通吃」现象吗？
    8. 54:20Meta 的 Llama 2 问世，为何立刻刺激了大量大模型创新？
    9. 61:01你的论文，OpenAI 半年前就玩过了：开源和闭源模型差距只会越来越大
    10. 63:57大模型像炼金，顶级人才都在 OpenAI、Google、Anthropic 之间流动
    11. 67:57基础模型越来越强，特定领域模型的壁垒还存在吗？
  • 08-09S7E23｜给 LK-99 泼一盆冷水，为什么领域专家都对它充满怀疑？
    1. 03:12超导是什么？有什么用？为什么大家这么兴奋？
    2. 09:04LK-99 的「民科狂潮」，是怎样在社交网络上炒起来的？
    3. 13:54用维基词条追踪各团队复现 LK-99 的进展
    4. 18:33From Russia, with love: LK-99 并不是第一个「未识别室温超导体」
    5. 23:41LK-99 未展现出室温超导证据，它的阻抗表现甚至不如铜
    6. 27:44大炼钢铁式的复现，有意义，也没有意义——为什么？
    7. 32:18懒人包！关于 LK-99 的所有问题，一次性回答！
    8. 32:55这次 LK-99 是不是又在忽悠人？
    9. 33:50为什么 LK-99（尽管可能没有超导性）仍是有意思的材料？
    10. 34:38改善复现制备，就能让 LK-99 获得室温超导？这个思路为什么不对
    11. 35:34Q-Center 在没有完全验证前提下就抢发论文，是为了刷存在吗？
    12. 40:52如果超导性验证不了，这个材料在超导以外的其它方面有没有突破？
    13. 41:52驱动下一次工业革命的核心技术，到底是室温超导还是人工智能？
  • 08-02S7E22｜海外所向披靡的字节跳动，怎么就「仿」不好一本小红书？
    1. 02:09字节的海外版小红书，为什么爆火之后又迅速冷却
    2. 10:32算法、平台强运营，是什么让 Lemon8 上的内容同质化严重
    3. 17:24背靠字节，拥有 TikTok 的自然流量，Lemon8 为什么却一点都不「酷」
    4. 29:38小红书自己做的海外产品也不受欢迎，这种图文模式的产品在海外到底有机会吗
    5. 34:45中国另一家明星公司 Shein 怎么也「翻车」了

2023 年 7 月

5 期
  • 07-25超级独角兽 Databricks 联合创始人：从对决 Snowflake，到人类如何与 AI 共存 ｜ S7E21 硅谷徐老师
    1. 05:50生成式 AI 对软件业的最大冲击，可能在于交互方式的彻底改变
    2. 18:17科技早知道硅谷线下见面会，启动！
    3. 21:04Reynold 点评自己和友商 Snowflake 最近一次用户大会的「对决」以及谁造成了发布会
    4. 25:44对于企业级行业来说，开源和闭源的大语言模型的优劣？
    5. 32:12为什么 Reynold 认为超大语言模型不一定适合企业级场景？盲目上大模型有哪些弊端？
    6. 36:18GPU 缺货的背景下，AI 和数据库公司如何聪明地突破算力的瓶颈?
    7. 45:49Databricks 为什么收购 MosaicML？这是一家「历史上增长速度最快」的企业服务公司
    8. 49:14通用人工智能 (AGI) 对人类将会产生哪些看得见摸得着的影响？Reynold 对AI/数据科学领域新人的建议
  • 07-18S7E20｜ xAI vs OpenAI 背后，揭开马斯克和 Altman 竞逐硅谷「顶流」的隐秘战争
    1. 01:17关于 xAI 的目标和概况，马斯克在发布会上都说了些什么？
    2. 08:56对抗 AI 霸权、从谷歌和 FB 挖人，OpenAI 成立背后的故事
    3. 23:38OpenAI 初期的道路选择，以及马斯克的不满
    4. 31:43利益冲突还是权力斗争？马斯克正式与 OpenAI 分道扬镳
    5. 34:56秉持 OpenAI 最初理念，产品使用体验媲美 GPT-4，Anthropic 是什么来头？
    6. 40:25介于财务投资与战略投资之间，AI 实验室与大公司的合作模式
    7. 45:49风生水起的 Sam Altman，终于证明了自己作为创始人的实力
    8. 51:36xAI 是否会和特斯拉合作？AI 监管要如何进行？发布会上的其他信息
  • 07-12S7E19｜一亿人支持 Meta 新产品「像素级拷贝」Twitter，只因马斯克太招骂？
    1. 00:28马斯克为啥向扎克伯格约架
    2. 08:04半个多月过去了Reddit 大规模宕机后续
    3. 10:51Threads 是个怎样的产品？目前的使用体验
    4. 17:271亿用户背后，Threads 拥有的天时地利人和
    5. 26:20背靠社交网络巨头 Meta，Threads 玩儿去中心化社交网络有人信吗？这是一件好事吗
    6. 40:56Threads 能否帮 Meta 翻身？科技圈大佬的看法
  • 07-07S7E18｜硬核对谈华为云田奇院士，从盘古大模型看 AI 在硬工业领域的未来｜AI学者系列
    1. 01:18九七年与 AI 结缘，Thomas Huang
    2. 04:32团队先从计算机视觉（CV）开始发力，为什么？
    3. 09:10大模型在工业领域的商业实例有哪些？
    4. 17:58盘古做一次海洋预测只需要 1 秒钟？
    5. 23:452020 年就曾判断小模型到大模型的趋势
    6. 31:18团队正在积极探索哪些新领域？
    7. 42:56盘古大模型是如何训练的？
  • 07-05抱歉，我们要推迟更新了

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