What’s Next｜科技早知道
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- 9. Nov. 2026
Über den Podcast
原「硅谷早知道」，全新改版的「What's Next｜科技早知道」我们会继续放眼全球，不仅聚焦纯科技的话题，也会关注科技引领世界以及商业格局变化等新话题。 新一季我们的节目会由多个模块共同组成，除了延续我们以往不同科技领域新技术新动向的话题，我们也会加入出海、多视角解读科技行业大事件。 本节目由声动活泼制作播出。
Folgen 437
通用 AI 助手走向大众，垂直 Agent 的机遇藏在哪里？｜对话小影科技韩晟 S10E35
Mit 韩晟 Sam
最近，Personal Agent 开始成为 AI 行业的新热点。它们能够理解用户的个人习惯和需求，连接不同工具，甚至主动替用户处理购物、生活服务和工作中的复杂任务。但当一个通用 Agent 遇到专业任务时，是否什么都能做好？未来的通用 Agent 和垂直领域的专业 Agent，又会如何分工与协作？ 视频创作就是一个很有代表性的场景。从过去需要用户自己操作剪辑工具，到今天只需告诉 AI 想要什么，Agent …
Shownotes
最近，Personal Agent 开始成为 AI 行业的新热点。它们能够理解用户的个人习惯和需求，连接不同工具，甚至主动替用户处理购物、生活服务和工作中的复杂任务。但当一个通用 Agent 遇到专业任务时，是否什么都能做好？未来的通用 Agent 和垂直领域的专业 Agent，又会如何分工与协作？
视频创作就是一个很有代表性的场景。从过去需要用户自己操作剪辑工具，到今天只需告诉 AI 想要什么，Agent 就可以理解需求、选择素材、组织内容，甚至像一个专业导演一样完成整条视频的创作。这背后也意味着，AI 正在尝试把过去只有专业团队才能提供的创作能力，交付给普通用户。
本期节目，我们邀请小影科技创始人、CEO 韩晟 Sam，从团队十多年的视频创作产品经验出发，聊聊 Personal Agent 时代垂直 Agent 的机会、AI 视频创作产品的演进，以及自研模型和本地化运营如何构建竞争壁垒。更重要的是，当 AI 开始承担越来越多专业创作工作，普通人是否真的有机会从生活记录者，变成能够创作内容、经营个人品牌甚至实现商业价值的「生活导演」？
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
韩晟 Sam，小影科技创始人兼 CEO
主要话题
[00:00] 从通用 Agent 到垂直 Agent，创业机会在哪里？
- 从 Muse 等通用 Agent 的实际使用体验出发，聊聊 Agent 自主完成任务、交付结果的能力，以及垂直领域的 AI 应用如何找到自己的位置。
[04:29] 从使用工具到交付结果，视频创作 Agent 需要做什么？
过去的视频剪辑工具需要用户自己完成操作，而 Agent 需要理解用户的真实需求、做出专业判断，并协调素材选择、内容组织和剪辑，最终交付一个令人满意的作品。
以汉堡店制作周末促销视频为例，Agent 需要理解目标顾客、产品卖点和营销目标，判断视频是否真正能够吸引顾客并促成购买。
[06:40] AI Coding 降低开发门槛之后，什么样的应用还有机会？
模型能力提升带来了应用开发量的增长，但也让产品同质化更加普遍。与此同时，满足小众个性化需求的小产品，以及过去想得到却做不出来的垂直场景应用，开始有了新的机会。
当开发不再是最大的门槛，识别真实需求的能力就变得更加重要。
[08:40] 视频创作只是手段，用户真正需要的是什么？
- 对普通用户和小商户来说，视频往往只是实现某个目标的手段。专业客户通常能够清楚描述自己的需求，而大众用户的表达更加模糊，Agent 需要进一步理解视频背后的目的和评价标准。
[10:25] 如何让 AI 具备专业导演的判断力？
- 小影科技尝试把行业专家的经验沉淀为产品能力，通过了解商户背景、主动提问和专业方案匹配，让不懂视频创作的用户也能获得接近专业团队的服务。
[12:09] 通用 Agent 与垂直 Agent，未来如何分工？
通用 Agent 掌握用户长期积累的个人信息和上下文，垂直 Agent 则负责具体任务的专业交付。两者可以像「老管家」与专业团队一样协作。
对于低频需求，用户可以通过通用 Agent 调用专业工具；对于高频创作需求，则可能直接使用垂直 Agent。
[16:20] 面向大众用户具体场景的视频 Agent，为什么要自研模型？
重新思考了调用第三方 API 与自研模型之间的关系，判断标准主要有两个：能否掌握决定核心体验的能力，以及能否在达到相同效果的前提下显著降低推理算力成本。
从旅行视频的素材选择、故事组织，到口播、宠物唱歌等具体生成场景，垂直领域积累的数据和后训练能力，可能成为差异化优势。
[20:10] 一句话生成视频，为什么没有想象中那么好用？
用户能够描述自己想做一个旅行视频，却未必能准确表达自己想要的创作风格和情绪。第一版作品往往是用户进一步明确需求的起点。
创作 Agent 需要根据用户反馈持续修改，而产品评价也不能只看生成成功率，还要看用户是否愿意继续创作、修改了多少次，以及最终是否获得满意的作品。
[23:02] AI 创业，机会一定属于最热门的赛道吗？
从自身长期积累出发，选择大众视频创作以及更熟悉的拉美、中东市场；而 AI 短剧业务则因为涉及剧本创作和美术效果把控等非自身优势，最终选择放弃。
创业者需要判断机会是否真正属于自己，而不只是追逐热门赛道。
[26:04] 垂直 Agent 的机会，可能藏在线上线下结合的复杂服务里
- 当一个业务涉及复杂的人机交互、多步骤流程，以及线上线下的协同交付时，通用 Agent 未必能够提供完整体验，这也给垂直 Agent 留出了空间。
[27:13] AI 产品出海，本地化远不只是翻译语言
从巴西狂欢节到印度排灯节，不同市场的文化、节日、音乐和视觉表达都存在差异。真正的本地化需要理解当地用户当下喜欢什么，以及他们希望如何表达。
通过本地运营团队连接当地创作者，结合持续共创和上线后的数据反馈，寻找真实的用户需求。
[31:27] 一个关于 AI 视频创作的非共识：人人都能成为生活导演
Agent 有机会填补能力鸿沟，让普通用户从记录生活、表达情绪，进一步走向涨粉、自媒体创作甚至商业变现。
类比 AI Coding，Claude Code 让专业程序员提高效率，而 Lovable 则让原本不会编程的人也能创造软件。视频创作领域可能出现类似的新增市场。
[35:59] 给 AI 出海创业者的两个建议
- 第一，找到自己的长处，把过去积累的能力进一步放大；第二，深入理解用户和客户的真实需求，不要只盯着热门赛道，而要在自己熟悉的领域里找到机会。
幕后制作
监制：Diane
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
商业合作
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Anthropic冲刺IPO：2万亿美元估值贵不贵？拆解Claude的增长、成本与竞争｜S10E34
Mit Aaron und Raymond Huang
一家成立只有五年的公司，能否撑起2万亿美元的估值预期？2026年10月26日，Claude背后的公司Anthropic公开了IPO招股书。2026年上半年，它的收入接近163亿美元，约为上年同期的14倍；截至9月底，净收入留存率达到约900%。这些数字让外界看到了AI需求的增长，也带来了新的问题：客户会一直增加使用量吗？模型领先能维持多久？如果收入增长放缓，提前锁定的算力成本又该如何消化？ …
Shownotes
一家成立只有五年的公司，能否撑起2万亿美元的估值预期？2026年10月26日，Claude背后的公司Anthropic公开了IPO招股书。2026年上半年，它的收入接近163亿美元，约为上年同期的14倍；截至9月底，净收入留存率达到约900%。这些数字让外界看到了AI需求的增长，也带来了新的问题：客户会一直增加使用量吗？模型领先能维持多久？如果收入增长放缓，提前锁定的算力成本又该如何消化？
本期，「科技早知道」主播丁教邀请「涉市未深」主播九州Aaron和「苔藓之火」主播Raymond，从二级市场投资人的视角，一起拆解Anthropic的增长、成本与竞争。我们聊到了为什么选择现在上市、如何理解万亿美元估值、Coding之外的商业机会，以及中国开源模型在全球市场的位置。两位嘉宾总体看好Anthropic，但对模型迭代、技术差距和买入时点有不同判断：当真实需求与高预期同时存在，我们该如何理解这门生意的机会与风险？
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
Aaron，周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「涉市未深」主播，「不止金钱」主播，
Raymond Huang，科技投资人、「苔藓之火」主播
主要话题
[02:32] 现金充裕，Anthropic为什么还要赶着上市？
先进入公开市场的公司，有机会成为投资人理解和定价这个行业的参照，后来的公司则需要解释自己的差异。
上市身份还能打开股权、债务等更多融资渠道，即使账上资金充裕，公司也需要为下一阶段的竞争储备资源。
[08:30] 大模型到底是轻资产还是重资产生意？
AI基础设施需要巨额投入，但这些资产由云厂商持有还是模型公司自建，会形成完全不同的财务结构。
即使不持有全部硬件，模型公司也可能通过长期采购承诺承担很重的成本。
[10:03] 1.5万亿到2万亿美元的估值，到底贵不贵？
按2026年全年约600亿美元收入估算，1.5万亿美元估值对应约25倍市销率（PS），2万亿则约33倍。
估值贵不贵不取决于绝对金额，还要看收入规模、增长速度，以及这些预期最终能否兑现。
[15:36] 模型像海鲜，领先优势只能维持几个月吗？
Anthropic披露，2026年第三季度超过80%的收入来自过去六个月发布的模型版本。
今天领先的产品必须不断面对更新模型的竞争；但如果迭代速度放缓，不同代际的模型也可能长期共存。
[21:41] 900%的净收入留存率，究竟是什么概念？
同一客户群带来的收入约为上年同期的9倍，它衡量的是原有客户的收入变化，而不是用户数量。
增长来自客户把AI用于更复杂、更长的工作流程；但从少量尝鲜转向正式使用时，较低的起点也会放大增长倍数。
[24:23] 除了卖模型和API，Anthropic还能怎么赚钱？
模型公司可能从工具提供者，进一步变成参与解决行业问题的商业伙伴，例如进入新药研发等更完整的业务流程。
如果未来按结果收费或参与收益分成，收入来源和竞争壁垒都可能改变，但这距离稳定、规模化的收入仍需要验证。
[29:15] 下一个Coding会是什么？答案可能还是Coding
Coding的市场空间不能只按程序员人数或工资估算，编程能力还能支撑工作流自动化、工具开发等更广泛的数字任务。
下一个增长点未必来自全新的行业，也可能来自更多人通过AI完成原本不会编程、没有时间编程或需要团队协作才能完成的工作。
[30:36] 给AI花的钱，已经超过给员工的钱了吗？
2026年4月，Anthropic内部Claude用量按公开标价折算的价值，首次超过当月不含股权激励的人事费用。
这反映的是AI在公司内部的使用规模，不能直接解释成公司实际付给AI的现金已经超过员工工资。
[32:59] 单季度经营盈利，为什么上半年仍有巨额净亏损？
2026年第二季度经营利润接近10亿美元，而上半年净亏损超过800亿美元，两个数字处在利润表的不同层级。
净亏损主要来自可转债等融资工具的公允价值变动，非现金损失不等于当期烧掉了同等金额的现金。
[34:33] 云厂商既是股东和渠道，又有自己的模型，会不会成为风险？
云平台既帮助Anthropic触达企业客户、提供算力，又同时拥有自己的模型产品，合作与竞争交织在一起。
多方合作不等于绑定某一家或形成资金自循环，真正需要持续观察的是Anthropic能否扩大自己的客户关系和渠道。
[38:46] 需求还不确定，为什么先签长期算力合同？
算力供给需要提前建设、提前锁定，但客户未来的购买并没有同样长期的保证，风险来自投入期限与收入确定性的错配。
2026年第二季度，每1美元算力支出已能带来约2美元收入；但算力并非全部成本，盈利能力仍要结合完整利润表和现金流判断。
[41:08] AI需求是真的，估值也可能跌吗？
需求真实存在与估值出现调整可以同时发生：企业可能继续扩大AI应用，只是增速没有市场原先设想得那么快。
对一家被寄予高增长预期的公司来说，继续增长也可能意味着不及预期。
[42:53] 对比智谱和MiniMax，为什么不能只看增速？
各家公司的收入基数、客户市场和融资环境差异很大，相似的高增长百分比，未必代表相近的业务规模和商业成熟度。
更值得关注的是现金流何时持续改善，以及融资环境变化后公司能否继续投入。
[49:26] 中国开源模型的机会，只是更便宜吗？
一家巴西企业计划到2027年底，把约一半的Token用量转向开源模型，便宜之外也有真实的使用需求。
中美模型能力的差距会随版本迭代不断变化，不宜把某一时点的差距直接外推为长期结局。
[57:45] 看好Anthropic，是否意味着上市就应该买入？
长期看好与在某个具体价格买入是两层判断，需要结合上市时的估值和市场情绪，过热时可以等待。
参与长期技术浪潮很重要，但也要预期价格会出现较大波动。
名词解释
Anthropic、Claude与Claude Code
Anthropic是公司名称；Claude是其模型家族及相关AI助手产品的名称；Claude Code则是面向编程任务的Agent工具。
IPO与S-1
IPO（Initial Public Offering）指首次公开发行股票。S-1是公司向美国证券交易委员会提交的一类证券发行注册文件，通常包含业务、财务、风险和发行信息。提交S-1不代表发行价格已经确定。
市销率 PS或P/S
Price-to-Sales Ratio，用公司总市值或股权估值除以某一年度的收入。
ARR与年化收入
ARR（Annual Recurring Revenue）通常指年度经常性收入。Anthropic披露的Run-Rate Revenue则把近期消费型和订阅型收入年化，用于描述某一时点的业务规模。年化值不等于已经实现的全年收入，也不保证下一年的收入下限。
净收入留存率 NRR
Net Revenue Retention，比较同一客户群在两个时期带来的收入，综合体现增购、缩减使用和流失。Anthropic的口径排除Claude Pro和Max固定价格订阅；900%意味着相关客户群收入约为基期9倍。
资本开支 CAPEX与长期算力承诺
CAPEX（Capital Expenditures）通常指购买或建设长期资产的支出，例如服务器和数据中心。长期购买云算力的合同承诺不全部等同于CAPEX；即使自有资产较少，公司仍可能承担大量未来付款义务。
公允价值变动
部分资产或负债需要按公允价值重新计量，其变化可能计入当期损益。例如可转债负债价值上升，可能形成会计损失，却不意味着当期支付了同等现金。
GAAP与Non-GAAP
GAAP是美国通用会计准则；Non-GAAP是公司在准则指标基础上作调整后披露的指标。使用调整后指标时，需要同时看它剔除了哪些项目，以及与GAAP指标的对照。
延伸阅读
2万亿美元为节目讨论的估值预期，不是已确定的IPO发行估值。
节目中的全年收入和未来商业模式判断属于嘉宾预测；历史财务数据与预测需分别理解。
本期讨论仅供信息交流，不构成投资建议。
幕后制作
监制：Diane
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
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从免费披萨到订错机票：硅谷创业者正在解决 Agent 的哪些麻烦？ | 硅谷线下活动 S10E33
Mit Daniel Tian und Jiaao Chen
最近几个月，像 Meta 的 Muse，OpenAI 的 Dots 这样的 Personal agent 产品大火。模型不仅越来越擅长调用工具、规划任务，也开始能够执行数百甚至上千个步骤的复杂工作。但当 AI 真正进入现实世界，问题也随之出现：订错机票怎么办？执行到一半忘记了原本的任务怎么办？如果 Agent …
Shownotes
最近几个月，像 Meta 的 Muse，OpenAI 的 Dots 这样的 Personal agent 产品大火。模型不仅越来越擅长调用工具、规划任务，也开始能够执行数百甚至上千个步骤的复杂工作。但当 AI 真正进入现实世界，问题也随之出现：订错机票怎么办？执行到一半忘记了原本的任务怎么办？如果 Agent 需要使用你的邮箱、银行卡和个人数据，我们又该如何确保它不会越权操作？这些问题背后，指向一个更深层的变化：当互联网的使用者从人类逐渐变成 AI Agent，我们今天熟悉的软件、通信、安全和支付系统，可能都需要重新设计。
上周末，「科技早知道」主播 Diane 在硅谷 Builder Odyssey 活动现场主持了一场圆桌论坛，与来自 AI Agent 基础设施领域的创业者和从业者，一起探讨 Agent 从技术演示走向大规模应用，还缺少哪些关键能力。我们聊到了长期任务的可靠性、人类与 Agent 的沟通、个人隐私与安全，以及在模型不断进步的背景下，下一代 AI 基础设施还有哪些创业机会。
本期人物
硅谷徐老师 Howie，硅谷高管、投资人、Gen 首席 AI 与创新官
Jiaao Chen，Nebius 首席 AI 工程师
Daniel Tian，Photon 联合创始人
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
时间轴
[00:00] AI Agent 订错机票，谁来承担损失？
当 AI 从回答问题变成替人执行任务，犯错的代价也开始从数字世界进入现实世界。订错机票产生的退改签费用、执行任务时泄露的个人隐私，都可能带来真实的损失。
随着 Muse、Dots 等个人 AI Agent 产品出现，我们不仅需要关注 AI 能做什么，也需要思考它做错事情之后，责任应该由谁承担。
[01:56] 圆桌讨论前瞻：AI Agent 还有哪四道关要过？
长期任务的可靠性： 模型调用工具和规划任务的能力显著进步，但当执行过程持续数天、涉及上千个步骤时，Agent 仍可能遗忘目标、犯错，需要保存状态、纠正错误和恢复任务的能力。
人与 Agent 的沟通： 当 AI 无法确定下一步操作时，应该能够通过短信或电话及时向用户确认，而不是擅自作出可能造成损失的决定。
安全与信任： 从个人数据泄露到 AI 助理频繁骚扰商家，Agent 需要新的行为监管、安全授权和透明机制，而人类对 AI 的信任也需要逐步建立。
基础设施的创业机会： 简单的工具调用和 Prompt Engineering 可能被更强大的模型取代，但执行效率、高并发处理和垂直行业模型适配，仍然值得长期投入。
[07:45] AI Agent 越来越强，为什么还不能独立工作？
过去几个月，模型调用工具、规划任务的能力显著提升，模型与执行框架（Harness）的协同训练也推动了 Agent 的进步。
但面对需要跨平台操作、处理多模态信息的复杂任务，今天的 AI Agent 仍然存在明显的能力瓶颈。
[09:14] 什么是 Agent 的长期任务能力？
Long-horizon task 指的是需要数百甚至上千个步骤、持续数小时乃至数天才能完成的复杂任务，例如独立开展调研、运行实验并撰写技术报告。
随着执行时间拉长，Agent 可能因为上下文压缩而遗忘最初的目标，甚至产生幻觉。让 AI 在无人监督的情况下持续工作，仍是行业的重要挑战。
[11:15] 人人都有 AI 助理，还缺少什么？
随着 OpenClaw 等产品的普及，AI Agent 开始从开发者工具走向普通用户，但用户是否愿意长期使用，仍需要找到真正有价值的应用场景。
Photon 希望让 Agent 直接通过 iMessage、WhatsApp、电话等现有通信渠道与用户互动，让持续运行的 AI 助理不必局限在一个独立的应用程序里。
[12:43] Agent 时代，互联网需要推倒重来吗？
模型能力只是 Agent 基础设施的一部分。长期记忆、身份授权、安全合规和支付等系统，都需要适应 AI 自主执行任务的新需求。
现有互联网主要围绕人类用户设计，而 Agent 可能需要临时权限、跨系统协作和持续运行的能力，这意味着底层基础设施需要发生结构性变化。
[15:31] AI 订错机票，谁来承担损失？
长期任务的关键不仅是 Agent 能不能完成工作，更是它能否可靠地完成，以及在出错后能否恢复。
比如用户要求订一张到上海浦东机场的机票，Agent 却订到了虹桥机场。现实中的退改签可能产生费用，而目前的软件环境并不具备完善的错误恢复机制。
在长时间执行任务的过程中，Agent 还可能遗忘安全限制，意外向外部网站泄露地址、邮箱等个人信息。
[18:12] AI 为什么还需要随时联系主人？
当 Agent 无法确定下一步操作时，与其自行作出可能造成损失的决定，不如通过短信或电话及时向用户确认。
Human-in-the-loop（人在回路中）仍然非常重要。未来的 Agent 不仅需要能够执行任务，还需要知道什么时候寻求人类帮助，以及如何把任务交还给用户。
[21:49] 你愿意把 Gmail 和银行账户交给 AI 吗？
圆桌嘉宾分享了自己使用个人 AI 助理的经历：即使对平台的数据隐私有所顾虑，Agent 主动提出建议、替用户完成工作的能力，依然具有吸引力。
随着个人 Agent 的使用量增加，一些商家开始收到大量 AI 助理拨打的电话。如何限制 Agent 的行为、避免对现实服务系统造成干扰，正在成为新的问题。
[25:40] 如何让 AI Agent 值得信任？
用户不仅需要知道 Agent 最终完成了什么，还希望能够查看它的执行过程，包括访问了哪些数据、向谁披露了个人信息，以及花费了多少钱。
从在线购物的发展历史来看，用户信任的建立既需要技术上的安全保障，也需要长期的使用经验。Agent 的普及同样需要经历这个过程。
[27:37] 模型越来越强，AI Infra 还有创业机会吗？
判断一个基础设施方向是否值得投入，一个重要标准是：它会不会随着下一代模型变强而失去价值？简单的工具调用优化和 Prompt Engineering，可能逐渐被模型自身的能力吸收。
执行效率、系统并发能力和垂直行业适配仍有发展空间。例如，企业可以结合自己的专业数据，把开源模型训练成适合特定业务的 Agent，在降低成本的同时提升效率。
[31:52] 为了一张免费披萨，你会交出多少隐私？
一家创业公司以免费披萨吸引用户连接 Gmail 的活动。大量用户愿意用个人数据换取便利，但集中涌入的订单也暴露出系统崩溃、错误扣费和配送地址出错等问题。
这个案例揭示了 Agent 商业化的两面性：消费者可能愿意以隐私换取服务，但真正的大规模应用，还需要解决高并发、可靠性以及 Agent 与商家之间的通信问题。
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
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Special Guests: Daniel Tian and Jiaao Chen.
用光调控神经细胞：今年诺贝尔奖如何改变我们对情绪的理解？ | 串台「声东击西」S10E32
Mit 吴承翰
2026 年诺贝尔生理学或医学奖将聚光灯投向了光遗传学。科学家从藻类中找到一种对光敏感的蛋白，再把它引入神经细胞，就可以通过光来控制神经元的活动。过去，我们研究大脑，更多只能观察哪些脑区在某种情绪下变得活跃，却很难判断它们究竟是情绪产生的原因，还是结果。光遗传学改变了这一局面，让科学家第一次有机会以极高的精度主动操控神经环路，探索大脑活动与情绪、行为之间的因果关系。它也为理解抑郁症、焦虑症、强迫症等精神疾病，以及寻找更 …
Shownotes
2026 年诺贝尔生理学或医学奖将聚光灯投向了光遗传学。科学家从藻类中找到一种对光敏感的蛋白，再把它引入神经细胞，就可以通过光来控制神经元的活动。过去，我们研究大脑，更多只能观察哪些脑区在某种情绪下变得活跃，却很难判断它们究竟是情绪产生的原因，还是结果。光遗传学改变了这一局面，让科学家第一次有机会以极高的精度主动操控神经环路，探索大脑活动与情绪、行为之间的因果关系。它也为理解抑郁症、焦虑症、强迫症等精神疾病，以及寻找更精准的治疗方法，打开了新的可能。
这期节目是《声东击西》和《科技早知道》的一次串台。我们邀请到前神经外科医生、诺奖得主 Karl Deisseroth 著作《照亮破碎之心》的中文译者吴承翰，一起聊了聊，光遗传学究竟如何改变了科学家研究大脑的方式？它距离真正治疗人类精神疾病还有多远？以及，当我们越来越有能力干预大脑时，应该如何重新理解人类的情绪、疾病与自我？
本期人物
吴承瀚，ZAP Surgical Chief Medical Officer、台北医学大学教授
徐涛， 「声东击西」主播，声动活泼联合创始人
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[04:03] 诺奖得主 Karl Deisseroth，是个怎样的人？
光遗传学从 2005 年的突破性研究发展为神经科学的重要工具，深刻改变了科学家研究大脑的方式。
Karl Deisseroth 不仅是一位神经科学家，也是一位精神科医生和作家，始终尝试在科学研究与患者的主观体验之间建立联系。
[11:40] 从冰锥手术到药物：精神疾病治疗的曲折历史
20 世纪的脑白质切开术曾被视为治疗精神疾病的重要突破，却因为对大脑的粗暴破坏，成为医学史上极具争议的治疗方式。
随着精神类药物的发展，医生逐渐拥有了更安全、更容易推广的治疗手段，但药物仍然无法帮助所有患者。
从经颅磁刺激到脑深部电刺激，神经调控技术正在尝试以更加精准的方式干预大脑活动，为难治性精神疾病提供新的可能。
[20:35] 我们真的知道抑郁症是怎么产生的吗？
过去的神经科学更多依靠脑成像和行为观察寻找相关性，却很难证明某个神经环路是否真正导致了特定情绪或行为。
与癌症等疾病不同，精神疾病目前仍然缺少被广泛用于临床诊断的客观生物学指标，诊断很大程度上依赖量表和医患交流。
[30:06] 用一束光控制大脑，光遗传学如何做到？
科学家从藻类中发现了能够响应光刺激的蛋白，并尝试将这种能力引入原本不具备感光能力的神经细胞。
借助病毒载体将光敏蛋白送入特定神经元，再通过植入光纤进行刺激，研究者能够以很高的时间精度控制特定神经环路的活动。
光遗传学让大脑研究从被动观察迈向主动干预，科学家可以通过打开或关闭特定神经环路，进一步验证它们与行为之间的因果关系。
[37:35] 小鼠实验里的《盗梦空间》：光遗传学可以唤醒恐惧记忆吗？
科学家先标记小鼠经历恐惧时活跃的神经细胞，再利用光刺激重新激活它们，让小鼠在安全环境中也表现出恐惧反应。
光遗传学能够帮助研究者验证特定神经环路与焦虑、恐惧、抑郁样行为之间的联系，而不只是观察它们是否同时出现。
[42:43] 抑郁症不只是化学失衡，大脑还有哪些秘密？
胡海岚团队通过光遗传学研究发现，外侧缰核中特定的异常放电模式能够诱发小鼠的抑郁样行为，为理解抑郁症提供了神经环路层面的解释。
氯胺酮等快速起效的抗抑郁药物能够影响相关神经环路的活动，这些研究也为理解药物作用机制提供了新的线索。
[53:28] 人类的负面情绪在进化中可能提供了某些生存优势
我们习惯用“焦虑”概括一种情绪，但实际上呼吸急促、回避行为和主观感受可能分别由不同的神经环路调控。
面对恐惧，有的人会逃跑，有的人则会僵住不动，这些看似矛盾的反应可能对应不同的神经活动和进化形成的生存策略。
焦虑和恐惧本身并非毫无价值的负面情绪，它们在进化过程中帮助人类应对危险，真正复杂的是如何判断正常情绪与疾病之间的界限。
[01:02:00] 当人类可以操控大脑，我们还有自由意志吗
通过调控下丘脑中与进食相关的神经元，科学家能够改变小鼠的进食行为，甚至让已经吃饱的小鼠继续寻找食物。
这些实验揭示，饥饿感与进食行为并不完全依赖主观意志，而是受到大脑中特定神经环路的深刻影响。
在进食障碍等疾病的治疗中，即使通过神经调控改变了患者的行为，也不代表医生已经理解或解决了疾病背后复杂的心理与生理问题。
[01:08:05] 从实验室走向临床，还有多远的距离？
光遗传学的重要价值不只是直接操控神经元，还在于帮助科学家发现与疾病有关的神经环路，从而为新药研发和其他神经调控技术提供靶点。
在动物身上能够精准操控某个神经环路，并不意味着同样的方法可以直接用于人类，技术安全性、个体差异和大脑复杂性仍然是重大障碍。
未来精神医学可能逐渐从根据症状进行诊断和治疗，转向结合神经环路及生物学机制，对不同患者进行更加个体化的干预。
[01:22:40] 焦虑的人越来越多，我们真的更容易生病了吗？
越来越多人开始关注焦虑、抑郁和 ADHD，但诊断数量的变化也可能与公众认知提高、诊断方式变化和社会环境有关。
精神状态往往存在连续的光谱，正常与异常之间并没有绝对清晰的界限，简单的疾病标签也难以概括一个人复杂的精神世界。
《照亮破碎之心》展现了科学解释的力量，也提醒我们，即使能够测量和干预大脑活动，患者独特的感受、经历和人格仍然值得被理解和尊重。
Demo, Don’t Tell｜AI Showcase
10 月 18 日，我们想在硅谷做一场有点不一样的 AI 活动。
这一次，不是坐下来听创业者讲 AI 将如何改变世界，而是直接让他们把产品拿出来，现场 Demo 给大家看。
AI Agent 已经能帮我们完成哪些任务？AI 正在怎样改变产品的用户体验？今天的 AI 创作者又能做出怎样的影像作品？
我们会邀请一批有意思的 AI Builders 和创作者，带来：
💻 Real Product Demos — 看看 AI 产品今天究竟能做到什么。
🎤 Founder Conversations — 听听他们做产品过程中最意外的发现。
🎬 AI Film Screening — 现场观看 AI 创作者的作品。
🔵🟢 Audience Choice — 每位观众都可以参与贴纸投票，选出自己最喜欢的产品创意和 Demo。
没有复杂的评审，也不需要懂技术。只要你对 AI、新产品和未来的用户体验感兴趣，都欢迎来现场看看。
时间： 10 月 18 日（周日）2:30–6:00 PM
地点： 旧金山，具体地址见活动报名页
策划参与： What’s Next 科技早知道
欢迎湾区的听友、创业者、开发者和所有对 AI 好奇的朋友！
Come see what’s actually being built.
APPLY TO DEMO：https://eg76rdcl6g.feishu.cn/share/base/form/shrcnkcYC3TWngjAioFkgbCAsSd
报名参加活动：https://luma.com/seamate-tey7
幕后制作
监制：Yaxian
后期：赛德、迪卡
运营：George
设计：饭团
商业合作
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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
Mit Shawn, Ziad Asghar, 王博 und 王吉平
几天前，2026 高通骁龙峰会在夏威夷茂宜岛开幕。高通今年整场峰会就围绕一个核心叙事： Agentic AI 的时代，手机正在从「以 App 为中心」转向「以智能体为中心」。围绕 Agentic AI 的方向，高通在芯片上一口气发了两颗的 2nm 的旗舰芯片，设备形态从手机延伸到了 眼镜、耳机、甚至 AI Pin；还和阿里、 Google等软件厂商合作了 AI 笔记本电脑 …
Shownotes
几天前，2026 高通骁龙峰会在夏威夷茂宜岛开幕。高通今年整场峰会就围绕一个核心叙事： Agentic AI 的时代，手机正在从「以 App 为中心」转向「以智能体为中心」。围绕 Agentic AI 的方向，高通在芯片上一口气发了两颗的 2nm 的旗舰芯片，设备形态从手机延伸到了 眼镜、耳机、甚至 AI Pin；还和阿里、 Google等软件厂商合作了 AI 笔记本电脑 。你能感觉到，高通不只是在发一颗芯片，而是想把整个智能体时代的基础设施全部握在手里。
除了带给大家峰会现场的最新发布，我们还想跟大家聊聊三个大的话题：手机、眼镜和耳机这些新的 AI 设备给我们带来了什么？我们有了这么多的 AI 入口，手机的地位会不会改变？还有就是当我们拥有了如此之多的 AI 设备以后，谁来把我们的这些记忆统一起来，更高效地服务我们？
本期人物
王博：甲子光年 首席内容官
Ziad Asghar：高通产品管理高级副总裁（Senior Vice President, Product Management, Qualcomm）
王吉平：IDC 分析师（聚焦终端业务：PC、平板、手机、可穿戴、机器人等）
Shawn：Memories.ai 创始人，前 Meta Reality Labs
时间轴
[01:18] Agentic AI 的体验将从意图开始
CEO Cristiano Amon 宣布手机从 APP 中心转向智能体中心
高通的野心不止芯片，从眼镜、耳机到笔记本，要做 AI 时代的基础设施
[08:51] 手机会被取代吗？
终端入口变多了，但手机仍是承载个人上下文和隐私信息的中枢
手机从贴身工具升级为 hub，边缘侧算力分发给眼镜等配件
[11:48] 消费者会为新的终端买单吗？
存储超级周期之下，手机出货量跌 16.7%，安卓均价涨 40%
消费者是否愿意付费要看 AI 溢价能否撑起消费者的涨价承受力
[17:39] Remember → Understand → Act：高通画出个人 AI 路线图
终端持续感知和记录，AI 判断哪些重要、哪些是隐私
Memories.ai 给 AI 装上“视觉记忆”，把海量视频高效 index 成可检索的个人记忆
[25:01] 隐私放在哪？端侧和云端的分工
感知数据和个人记忆留在本地，复杂推理和 agent 任务去云端
“它就是我的另一个大脑，存在我信任的设备里”
[27:06] 跨设备互操作标准，高通的软件生态野心
高通正在 Snapdragon 设备间推进互操作协议，目标是开放为行业标准，让非高通设备也能接入
39 亿美元买下 Modular，Mojo 和 MAX 帮助模型在不同硬件上统一部署
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
商业合作
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Snap 做了十年眼镜，终于等到它的时代了吗？| S10E30
Mit 王泽霖 und 脑潘
十年前，Snap 推出第一代 Spectacles。售价 129.99 美元、造型鲜艳、通过黄色自动售货机 Snapbot 限量销售，Evan Spiegel 甚至把它称作一个「toy」。十年后，Spectacles 变成了 SPECS，价格涨到 2195 美元，Snap 也不再满足于把一台相机戴到人脸上，而是想把它变成一台真正的空间计算机。 今年的 SPECS 重量从上一代的 226 克降到 132/136 …
Shownotes
十年前，Snap 推出第一代 Spectacles。售价 129.99 美元、造型鲜艳、通过黄色自动售货机 Snapbot 限量销售，Evan Spiegel 甚至把它称作一个「toy」。十年后，Spectacles 变成了 SPECS，价格涨到 2195 美元，Snap 也不再满足于把一台相机戴到人脸上，而是想把它变成一台真正的空间计算机。
今年的 SPECS 重量从上一代的 226 克降到 132/136 克，FOV 提升到 51 度，并且第一次真正作为消费者产品出售。但另一面，130 多克仍然远重于普通眼镜，2195 美元的价格也注定它很难成为一件普通消费电子产品。
那么，Snap 花了十年做出的这副眼镜，究竟走到了哪里？这期节目，我们请刚刚现场体验过 SPECS 的泽霖，和长期关注 AR/XR 的开发者脑潘一起聊了聊。为什么 SPECS 明明取得了很大的工程进步，依然让人觉得离日常佩戴很远？如果我们不再要求 AR 眼镜全天候佩戴，它会不会反而变得更有用？当 AI 已经可以通过摄像头「看见」世界，人类究竟还需不需要眼前的这块屏幕？
我们也从 SPECS 出发，聊到了今天整个 XR 行业面对的一个更大的问题：当苹果、Meta 和 Snap 都选择了不同的技术路线，下一代计算平台究竟应该长什么样？
本期人物
王泽霖，「声动早咖啡」监制，本次 Snap Specs 发布活动现场体验者
脑潘，AR/XR 开发者、VR Play社区发起人
丁教Diane，「科技早知道」主播
时间轴
[02:30] 真正把 Specs 戴到脸上，是比想象中好，还是更差？
130 多克依然明显重于普通眼镜，但实际重量分布和佩戴感受比预期更好
显示和空间交互已经可以完成不少 AR demo，但软件的流畅度和完成度仍然无法与 Vision Pro 相比
从「发布会看起来怎么样」到「真正戴起来怎么样」，几个人给 Specs 打出了完全不同的分数
[05:17] 2195 美元、130 多克，这副眼镜到底是卖给谁的？
Specs 想同时覆盖娱乐、生产力、AI、开发者和企业场景，很难用一个 killer use case 定义
相比 Ray-Ban Meta 的轻量日常路线和 Vision Pro 的重度空间计算路线，Specs 试图把更多能力直接塞进眼镜
当一款产品「什么都想做」，它也可能因此卡在不同产品形态的中间
[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？
FOV、亮度、重量、续航、算力和发热彼此牵制，真正困难的是整套系统的 trade-off
Specs 从上一代 226 克降到 132/136 克，减重约四成是明显的工程进步，但「进步很多」和「足够日常佩戴」是两个不同的问题
Optical See-Through 让人眼直接看到现实世界，现实世界本身没有显示延迟，因此虚拟物体的延迟和漂移会格外明显
[15:08] HoloLens 和 Magic Leap 都没解决的问题，Specs 为什么还要做？
企业培训、工业操作和医疗等场景曾经被认为是 AR 最先落地的市场，但过去十年的商业化并不容易
Specs 的一个不同点，是 Snap 已经积累了 Lens Studio 和 AR 创作者生态，而不是从零开始寻找开发者
真正的问题不只是硬件能不能工作，而是开发者能否找到足够高频、足够有商业价值的使用场景
[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？
当 AI 能识别真实物体，再把下一步操作直接叠加在物体上，空间计算开始出现手机和普通 AI 眼镜难以替代的价值
AR 眼镜未必一定要像普通眼镜一样全天候佩戴，也可能更像「阅读镜」：只有需要空间计算的时候才拿起来
一旦使用时间从 8 小时变成 20 分钟，人们对重量、续航和外形的容忍度也会发生变化
[36:10] 从 129.99 美元的玩具到 2195 美元的电脑，Snap 花了十年
2016 年第一代 Spectacles 本质上还是第一人称相机；2019 年加入第二颗摄像头，开始获得深度信息
2021 年第四代第一次加入 AR 显示，2024 年第五代推出 Snap OS，并进一步成为一套空间计算平台
十年前 Snap 想把一个好玩的相机戴到人脸上；十年以后，它想把一台完整的空间计算机戴到人脸上
从「toy」到「computer」，Specs 的能力越来越强，但它需要回答的产品问题也越来越难
[42:07] AI 需要「眼睛」，但人真的需要一块屏幕吗？
摄像头已经可以让 AI 理解用户看到的环境，因此「AI 需要视觉」并不天然意味着「用户需要 AR display」
Camera-only AI glasses、带摄像头的耳机和 AR 眼镜，代表的是不同的人机交互路线
Specs 必须证明 display + spatial computing 能创造纯摄像头设备无法提供的价值
空间指引、shared AR 和多人互动，可能是显示真正不可替代的场景
[52:21] 一副真正的大众 AR 眼镜，还要等多少年？
限制 AR 眼镜的不只是产品设计，还有电池能量密度、芯片能效、散热、光学和材料等底层技术
对眼镜而言，比峰值算力更关键的问题可能是：在人脸能够接受的重量和温度里，究竟可以持续提供多少计算能力
今天的智能眼镜可能首先让消费者习惯摄像头和 AI 出现在脸上，但这条路线是否能直接走到完整的空间计算眼镜，仍然存在争议
[58:01] XR 行业已经没有「灯塔」了吗？
Quest 2 时代曾经存在相对明确的行业路线，但 Vision Pro 之后，一体式、分体式、OST、VST、AI 眼镜和空间计算头显同时发展
Snap、Meta 和苹果正在用不同方式回答同一个问题：下一代计算设备究竟应该把多少能力放在人脸上？
没有明确答案让开发者更难下注，却也意味着 XR 再次进入技术路线百花齐放的阶段
Specs 未必已经给出答案，但它让下一代计算平台最难的几个 trade-off 变得非常具体
名词解释
AR（Augmented Reality，增强现实） 将数字内容叠加到用户看到的真实环境中，让虚拟信息与真实空间和物体发生关系。
Spatial Computing（空间计算） 让计算机理解用户所在的三维空间，并让数字内容与真实环境、物体和人的位置发生关系。除了显示，还涉及空间定位、环境理解、手势交互和多人共享空间等能力。
OST（Optical See-Through，光学透视） 用户通过透明镜片直接看到现实世界，同时由光学系统将虚拟图像叠加到视野中。Specs、HoloLens 等采用这一思路。
VST（Video See-Through，视频透视） 通过摄像头拍摄现实世界，再将现实画面与虚拟内容共同显示到屏幕上。Apple Vision Pro、Meta Quest 3 等属于这一类。
FOV（Field of View，视场角） 用户能够看到虚拟内容的视野范围。更大的 FOV 可以提供更完整的空间体验，但通常也会增加光学设计、体积、功耗等方面的工程难度。
Waveguide（光波导） AR 眼镜中将微型显示器产生的光引导到人眼前的核心光学组件。它会影响视场角、亮度、清晰度、光学效率以及眼镜的整体尺寸。
Motion-to-photon latency（运动到显示延迟） 从用户发生头部等运动，到显示系统根据运动更新对应画面之间的时间。对于 OST 设备，因为用户直接看到的现实世界本身没有显示延迟，虚拟内容的延迟和漂移会更加明显。
Snap OS Snap 为 Spectacles/Specs 打造的操作系统，用于运行 AR 体验并支持手势、空间交互等能力。
Lens Studio Snap 的 AR 创作和开发平台，开发者和创作者可以用它制作在 Snapchat 和 Specs 等设备上运行的 Lens 和 AR 体验。
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
商业合作
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Special Guests: 王泽霖 and 脑潘.
AI for Science 爆发：AI 能解锁伟大的科学发现吗？ | S10E29
Mit 宋乐
2026 年上半年，全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元，成为 AI 赛道里讨论最多，竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招：4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind，6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science；前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop，想用 AI …
Shownotes
2026 年上半年，全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元，成为 AI 赛道里讨论最多，竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招：4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind，6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science；前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop，想用 AI 自动化整个科研流程。拿到诺奖的 Demis Hassabis 则说，AI 是加速科研发现的终极工具。
AI 究竟如何驱动和加速科学发展呢？这期节目我们的嘉宾是 GenBio AI 的联合创始人兼 CTO 宋乐，他是佐治亚理工学院前终身教授、百图生科前 CTO，曾主导训练当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型，现在致力于用 AI 构建细胞的世界模型。我们聊了聊 AI for Science 的两条技术路径，AI 能否带来伟大的科学发现，以及如何用 AI 来打造生命科学的「世界模型」。
本期人物
宋乐，GenBio AI 联合创始人兼 CTO
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[02:33] 计算机背景，为何跨界做生物？
博士期间开始用机器学习分析基因表达
家庭环境塑造对生物学问题的好奇与兴趣
[04:43] Georgia Tech 十年，见证人工智能的路线转移
2000 年代神经网络并非主流学术路线
目前在学术界做大模型已经不太可能
聚焦把图学习和深度学习结合做药物设计
[09:31] 离开学术界，投身工业界研究
2017 年学术休假去蚂蚁金服，把图神经网络用在支付网络
2020 年新冠叠加 AlphaFold 1，加入百图生科
训了当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型
[16:50] 从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？
蛋白质再往上走是细胞、组织、个体，每一层都更慢、更贵、更危险
顶尖科学家先后加入，GenBio AI 在硅谷成立
[20:53] AI for Science 的两条路线
大厂走自动化 Coding agent：自动化读文献、调工具、出报告
另一条路深入领域数据，AlphaFold 是标杆
[25:02] AI 已经能顶一个初级博士生了
Coding + harness engineering 让 agent 长程自主工作
博士生的培养模式需要改变
[33:34] 孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？
孟德尔从 3:1 比例推断出“遗传因子"，这种无中生有 AI 做不了
香农把物理学的熵搬到信息论，科学发现是先跳跃再补全
元推理可以积累，但可能需要超越当前架构的新系统
[42:51] 虚拟细胞凭什么叫"世界模型"？
从 DNA 到细胞表型跨越上千倍尺度，需要多模态一致性建模
需要构建「带状态」的模拟器——每一步扰动都得记住
[48:41] AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？
单模态基础模型已有，跨模态整合刚开始
预计 4-5 年走到 AlphaFold 3 的水平
[50:43] 深度学习为什么还输给线性模型？
公开数据噪音大、批次效应重，100 万个细胞可能都是同一个人的血
关键不是细胞数量，是细胞种类和信息量
[54:01] 让 AI 自己决定下一个实验做什么
AI 主动学习：算出哪个数据点能最大程度降低自身不确定性
不是数据越大越好，是信息增量决定模型提升速度
[01:02:19] 虚拟细胞先在哪里先落地？
细胞疗法、免疫细胞激活、虚拟肝脏毒理预测是先行场景
以前筛 100 个分子才有 1 个成功，现在计算先砍到 10 个
70 分就可商用，从 70 到 90 是长尾
延伸内容： 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
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团
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Special Guest: 宋乐.
Hassabis 卸任、Jeff Dean 离开，Google DeepMind 为什么突然大洗牌？| S10E28
Mit 周健工
8 月初，谷歌发生了一场人事地震：Google DeepMind 创始人 Demis Hassabis 卸任 CEO，转任 DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家；在谷歌效力 27 年的传奇工程师 Jeff Dean 与另外三位核心成员一同离开，创办面向科学发现的 AI 公司 Discovery Loop。消息公布当天，Alphabet 股价下跌 4%。而在半年前，Gemini 3 …
Shownotes
8 月初，谷歌发生了一场人事地震：Google DeepMind 创始人 Demis Hassabis 卸任 CEO，转任 DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家；在谷歌效力 27 年的传奇工程师 Jeff Dean 与另外三位核心成员一同离开，创办面向科学发现的 AI 公司 Discovery Loop。消息公布当天，Alphabet 股价下跌 4%。而在半年前，Gemini 3 才刚刚登顶各大榜单、压过 OpenAI 与 Anthropic；如今 Gemini 3.5 Pro 从 6 月拖到 7 月再拖到现在，连续错过三个发布期限，曾经风光无限的 Gemini 似乎正在被遗忘。手握全球最顶级天才的 DeepMind，为什么一再落后？
这期节目我们请到的嘉宾事周健工，他是「未尽研究」创始人，曾任《第一财经》 CEO、《福布斯》中文版总编辑，也是《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者。我们聊了聊 Google 为什么会接二连三的人才出走，Google 在上一次的模型竞争中是如何落后和追赶的，以及到了今天 Google 还剩哪些底牌，中国的前沿开源模型又凭什么能与 Anthropic、OpenAI 正面对抗。
本期人物
周健工，《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者，「未尽研究」创始人
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[00:19] 谷歌人事大地震：
哈萨比斯卸任、Jeff Dean 出走创办 Discovery Loop
AlphaGo 之父 David Silver 年初离开，继续押注强化学习
Noam Shazeer 被 OpenAI 挖角； John Jumper 转投 Anthropic
[06:35] Gemini 为什么掉队？
编程成为 AI 第一个跑通商业化的行业
智谱、Kimi、DeepSeek 等中国开源模型挤入 agentic AI 与 coding
[13:47] Jeff Dean 为什么离开？
Jeff Dean 是谷歌基础设施缔造者
Discovery Loop：不超过 10 人的小团队，把全部资源倾注在科学发现一件事上
[20:43] 谷歌在模型竞争中是如何落后的？
Transformer 发布，DeepMind 瞧不上
哈萨比斯认为语言模型不够「接地」，押注强化学习，错过一个时代
[30:54] 马里奥计划：Deepmind 曾经试图脱离谷歌
借 Alphabet 重组之机，哈萨比斯与苏莱曼策划把 DeepMind 拆出去
皮查伊上台翻脸、苏莱曼被匿名举报，计划最终以创始人出走告终
[37:43] 谷歌的底牌：基础设施、搜索与生态
英伟达之外，唯一算力和基础设施能与之抗衡的玩家
10 个以上 10 亿级用户应用的数据飞轮；当务之急是 Gemini 4
[41:15] 中美打成平手？中国开源从"学霸"到"必选项"
智谱、DeepSeek、Kimi 估值数千亿人民币，跨入前沿领域
中国开源从"学霸型不中用"到"好用"再到"必选项"，美国也开始重视
幕后制作
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Special Guest: 周健工.
硅谷「最性感」工作落地中国：一个 FDE 的「救火」日常 | S10E27
Mit 申悦
2026 年，FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）被称为「硅谷最性感的工作」：过去两年，全球 FDE 岗位数量增长了几十倍，薪水也水涨船高。OpenAI、Anthropic 等公司纷纷组建自己的 AI 部署团队，帮客户解决 AI 落地的「最后一公里」。但热度之下，几乎还没有人让我们真正看到过——一个真实的 FDE，他的工作现场到底长什么样，每天都在做什么？ …
Shownotes
2026 年，FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）被称为「硅谷最性感的工作」：过去两年，全球 FDE 岗位数量增长了几十倍，薪水也水涨船高。OpenAI、Anthropic 等公司纷纷组建自己的 AI 部署团队，帮客户解决 AI 落地的「最后一公里」。但热度之下，几乎还没有人让我们真正看到过——一个真实的 FDE，他的工作现场到底长什么样，每天都在做什么？
这期节目，我们请来了真正驻扎在一线的 AI 工程师申悦来讲述他的一线 FDE 经历。他曾做过 12 年互联网产品经理，最近两年转向 AI 落地。他跟我们讲述了他的在中国给企业客户落地 AI 的故事。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
申悦，前互联网大厂产品经理，AI 培训讲师和企业咨询顾问
时间轴
[03:36] FDE 为什么突然火了？
[06:25] 「赋能者」其实是就是乙方
[08:48] 赶去「救火」：一个陷入死循环的国企项目
[18:36] AI 落地，最难的从来不是技术
[19:48] 民企老板：AI 能不能把 6000 人砍到 3000 人 ？
[27:46] 为什么要做 FDE?
延伸阅读：
硅谷最火职位在中国：好苦，好痛，正在救火路上雷鸟 iO AI 眼镜
雷鸟 iO AI 眼镜把全球最小的 0.1cc 光引擎藏进 34 克的复古镜框，日程、天气、消息都能抬头即看，还有录音和实时翻译功能。无论你是创作者、上班族，还是只想让生活更高效的人，它都能让你少低头看手机，把信息和灵感打理得井井有条。感兴趣的朋友，点击链接了解更多。
想听你分享与 AI 相关的故事
还有很多正在亲历 AI 改变的人没有被看见：用 AI 提效的普通用户、正在落地 AI 项目的创业者、决定要不要上 AI 的企业管理者……我们希望把麦交给你。无论你的故事是大厂里的 AI 落地，还是小团队的一次试错，只要值得一说，都欢迎通过这份问卷讲给我们，它可能成为我们下一期节目的素材。
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宇树上市震荡，机器人商业化还需要更大的想象力｜S10E26
Mit Aaron
2026 年 8 月 19 日，机器人公司宇树科技正式登陆科创板。宇树的上市可以说是万众瞩目，所有人都期待它在二级市场的表现。宇树上市首日盘中最高触及 4400 多亿元市值，比发行价是上涨了六倍多，收盘仍有 3400 多亿元；与此同时，机器人板块指数却下跌近 8%。一家公司成为市场焦点，却没有顺势给整个板块带来上涨，这种市场表现的反差让大家非常疑惑。 这期节目请来二级市场投资人周玖洲 …
Shownotes
2026 年 8 月 19 日，机器人公司宇树科技正式登陆科创板。宇树的上市可以说是万众瞩目，所有人都期待它在二级市场的表现。宇树上市首日盘中最高触及 4400 多亿元市值，比发行价是上涨了六倍多，收盘仍有 3400 多亿元；与此同时，机器人板块指数却下跌近 8%。一家公司成为市场焦点，却没有顺势给整个板块带来上涨，这种市场表现的反差让大家非常疑惑。
这期节目请来二级市场投资人周玖洲 Aaron，从投资和商业逻辑的角度，重新拆解宇树上市以及人形机器人赛道的进展。我们一起聊了聊，宇树的千亿市值是不是成为了机器人赛道的「估值锚」，人形机器人是不是通往商业化的最优形态，以及现有的叙事之外，机器人是否还有更大的商业想象空间。
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
Aaron，周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「不止金钱」主播
主要话题
[00:01] 宇树上市是给行业定了「估值锚」吗？
盘中 4400 多亿元、收盘 3400 多亿元，宇树首日行情有多夸张
宇树上涨与机器人板块下跌同时发生，市场究竟在交易什么
[02:06] 人形机器人为什么非得像人？
从高达到机器人：形态是否真的决定功能
本田“New Mobility”思路：人类世界天然适合人形机器人
如果没有“人形机”概念，宇树还能获得今天的估值吗
[07:49] 谁在买机器人，买完还会买吗？
从四足机器狗到两足机器人，宇树的产品叙事发生了什么变化
科研、政府采购和商演是真需求，但复购率是否足够支撑商业闭环
机器人公司真正要回答的是谁会持续购买
[10:07] 马斯克把机器人赛道带偏了吗？
特斯拉机器人点燃了人形机器人的想象
特斯拉拥有制造、电机电控、大模型和工厂训练场景，形成了独特闭环
其他机器人公司很难复制这套路径
[11:24] 平台价值，能不能变成股东价值？
宇树降低机器人平台成本，让高校和科研机构拥有更多实验机会
社会价值、平台价值与股东价值并不天然一致
上市之后，市场会从宏大愿景转向财务数据和商业闭环
[16:29] 存量业务之外，期权价值值多少钱？
宇树当前能赚钱、能生存的业务，构成企业的存量价值
平台、大脑和未来机器人生态，更像尚未兑现的期权
估值中枢不是谁单方面算出来的，而是在市场交易中逐步形成的
[20:41] 需求已经出现，但离普及还很远
科研教育、商演、导览、服务等场景已有真实需求
仓储物流和工业协作机器人已经在部分场景形成商业闭环
家庭机器人面对无结构化环境，形态、功能和安全边界仍然未知
[24:01] 机器人训练：从虚拟世界走向现实
工业场景相对结构化，家庭环境则充满猫、小孩和随机变化
World Labs 收购 SceniX，指向用模拟环境生成更多机器人训练数据
自动驾驶的经验提醒我们：技术之外，法规、安全和责任划分同样棘手
[28:59] 迪士尼不谈机器人，却在做最好的机器人
Disney Imagineering 以沉浸感和角色可信度为目标，而不是强调 AI 或机器人
观众购买的可能不是机器人，而是 IP、体验和与角色互动的情感价值
[35:26] 机器人不一定要靠卖机器人赚钱
机器人可以成为内容、体验和陪伴产品的一部分
人形机器人不必只围绕“替代多少劳动力”来计算市场空间
回到宇树：真正的答案要等商业周期闭环之后才会出现
延伸阅读：
李飞飞关于空间智能与机器人的播客
迪士尼 Imagineering 研发视频
迪士尼机器人项目 Project Kiwi幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
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【重听】朱雀三号副总师：火箭回收只有成与败，没有中间态| S9E41
Mit 董锴
北京时间 2026 年 8 月 19 日，早上 7 点 35 分，蓝箭航天自主研制的朱雀三号遥二运载火箭，在东风商业航天创新试验区点火升空。起飞大约两分多钟之后，一二级分离，二子级继续往上飞，将载荷顺利送入预定轨道；一子级则调姿、再入、减速，最后着陆在甘肃省民勤县的朱雀三号着陆场坪上。 这次任务是我们国家第一次实现运载火箭一子级用着陆支腿的方式回收，那朱雀三号，也成为了中国第一枚成功回收的商业航天火箭。朱雀三号从立项到 …
Shownotes
北京时间 2026 年 8 月 19 日，早上 7 点 35 分，蓝箭航天自主研制的朱雀三号遥二运载火箭，在东风商业航天创新试验区点火升空。起飞大约两分多钟之后，一二级分离，二子级继续往上飞，将载荷顺利送入预定轨道；一子级则调姿、再入、减速，最后着陆在甘肃省民勤县的朱雀三号着陆场坪上。
这次任务是我们国家第一次实现运载火箭一子级用着陆支腿的方式回收，那朱雀三号，也成为了中国第一枚成功回收的商业航天火箭。朱雀三号从立项到成功回收，仅仅用了三年的时间。
本期节目是我在 2025 年 12 月 3 日，朱雀三号第一次试飞之后，与朱雀三号副总师董锴的一期对谈。当时，朱雀三号的一子级在距离回收落点仅仅40米的地方遗憾坠毁，离回收成功只有一步之遥。节目中，董锴老师系统拆解这次首飞任务的真实得失，讨论了为什么中国的可回收火箭普遍走向“猎鹰 9 构型”，朱雀三号回收究竟难在何处，以及可重复使用火箭对中国商业航天未来意味着什么。
本期人物
董锴 蓝箭航天朱雀三号可复用火箭型号副总师
Yaxian，「科技早知道」主播
主要话题
[02:42] 朱雀三号是一型什么样的火箭？
中大型两级液体火箭，液氧甲烷推进剂
从立项之初就以“可重复使用”为第一目标
「青春版」vs. 「完全体」，两者差在哪？
[05:26] 朱雀三号是「国产猎鹰 9」吗？
国内多数可回收火箭选择了与猎鹰 9 相似的工程构型
这是基于工程验证后的“合理性选择”，而非简单模仿
猎鹰 9 是目前唯一经过长期运营验证的可复用火箭标杆
[10:36] 这次首飞在工程上是如何打分的？
入轨和回收是两套独立评定标准，并非单选题
回收标准非常直接：是否稳定立住并保持一分钟
[19:13] 为什么选择液氧甲烷 + 不锈钢这条路线？
工程上不存在“先进或落后”，只有是否服务于目标
关键考量是降低维护需求、提高复用频率
相比物料成本，工程师更在意时间成本
[38:13] 一级回收全过程是如何设计的？难点在哪？
分离后依次经历 80km 减速点火、气动控制、4km 着陆点火
栅格舵与边条翼用于气动段姿态与攻角控制
着陆阶段采用五台发动机序列点火，为首飞保留冗余
[52:06] 商业化与下一步：朱雀三号接下来怎么走？
可复用火箭的核心价值在于放大单位时间投放能力
遥二飞行预计在明年，目标是完成回收
更长远方向是更高频次发射与更大级别的全复用火箭
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
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Special Guest: 董锴.
用 AI 让我们变笨了吗？| S10E25
不知道大家最近有没有这种感觉，有了 AI 工具以后，我们的学习效果并没有突飞猛进，好像反而变差了。明明把查资料、写初稿的活外包给了 AI，一天结束却好像什么都没有记住，脑子却比以前更累了。这种现象也得到了科学研究的佐证：MIT Media Lab 近期发表的一份研究显示，长期使用 AI 工具写作的年轻人在学习过程中脑电（EEG）活动偏低，大脑处于「偷懒的休眠」状态 -- 研究者把这种依赖 AI …
Shownotes
不知道大家最近有没有这种感觉，有了 AI 工具以后，我们的学习效果并没有突飞猛进，好像反而变差了。明明把查资料、写初稿的活外包给了 AI，一天结束却好像什么都没有记住，脑子却比以前更累了。这种现象也得到了科学研究的佐证：MIT Media Lab 近期发表的一份研究显示，长期使用 AI 工具写作的年轻人在学习过程中脑电（EEG）活动偏低，大脑处于「偷懒的休眠」状态 -- 研究者把这种依赖 AI 后大脑激活减弱、记忆暴跌的现象命名为「认知债务」（cognitive debt）
这期节目，我们就从神经科学的角度一起来聊聊，AI 对我们的学习和记忆究竟造成了什么影响；大脑的记忆究竟是怎么形成和封存的；睡眠对我们的记忆巩固起到什么样的作用；以及我们如何拥有更好更充沛的精力。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
时间轴
[00:15] 记忆力下降，是 AI 惹的祸吗？
「认知卸载」：从远古问族人到 Google 搜索，本质都是记忆外包
Science 论文研究 Google 搜索对记忆的影响：不用记内容，记住「去哪找」就行
外部工具越多，没有它时越焦虑——依赖已经形成
[08:21] MIT 的脑电实验：AI 写作让大脑“休眠”
三组人写 SAT 作文：纯手写、Google 搜索、ChatGPT，ChatGPT 组神经耦合度最低
没人能复述自己写的句子，且文章逻辑框架、行文风格高度雷同
4 个月后换回手写，大脑活性依然偏低——“认知债务”，由俭入奢易
[13:01] 外包了工作，为什么反而更累？
AI 推来的信息量远超从前，以前手动搜的文献有限，现在所有相关文献都涌过来
从“创造者”变成“审核者”：review AI 产出比自己写更枯燥、更内耗
微软内部调研也印证：员工用了 Copilot 后并未觉得工作变轻松
[17:48] 「合意困难」：学习必须费力才记得住
Desirable difficulty：当下越绞尽脑汁，长期记忆和深度理解越好
神经元间的连接需要高频重复刺激达到阈值才能重塑，就像健身必须做到力竭才长肌肉
刷短视频两小时觉得“学了好多”，关掉手机啥也记不住——AI 问答也类似
[26:57] 沃顿实验：给 AI 加“护栏”效果完全不同
近千名高中生分三组做数学题：自由用 ChatGPT、加引导护栏的 ChatGPT、纯靠自己
练习阶段 AI 组成绩提升，但考试时自由用 AI 组下滑约 20%，有护栏组几乎没变化
[30:24] 睡眠才是记忆的“保存键”
慢波睡眠（SWS）把海马体的临时记忆迁移到新皮层做长期存储，快速动眼睡眠（REM）在分子层面加固突触
一晚交替四五个周期，记忆经历反复“迁移—封存”；熬夜补觉无法挽回这个时间窗口
[36:48] 睡眠温度：被忽视的变量
入睡后核心体温下降、深睡时维持、快醒时回升，环境温度需要配合这个节律
男女对睡眠温度需求不同，雌激素影响女性体温降幅
[42:24] 喝酒助眠是误区，饮食和运动同样重要
酒精能更快入睡但会打乱 REM 和慢波睡眠节律，HRV 数据明显下降
对大脑有益的是地中海饮食：鱼类、橄榄油、低糖、少反式脂肪
补剂非必须，7000-10000 步走路加力量训练是性价比最高的运动方案
Eight Sleep 让你拥有更好的睡眠 进入京东或天猫，或报专属暗号：【科技早知道】，领取 1000 元专属优惠券
Diane 用 Eight Sleep 检测的睡眠报告
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
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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
Mit 贾扬清
今天的节目，是与声动活泼旗下另外一档节目《声东击西》的串台，也是《声东击西》十周年的特别节目之一。 上个月，《声东击西》的主播徐涛在硅谷采访到了一位重量级的嘉宾贾扬清。贾扬清是全球最有影响力的AI科学家之一，三年前他刚刚离开阿里开始创业的时候曾经做客过我们的节目。他的第一家创业公司成立仅仅两年就出售给了英伟达。那他现在又开启了新的创业之旅，创立了第二家公司并在上周官宣。 …
Shownotes
今天的节目，是与声动活泼旗下另外一档节目《声东击西》的串台，也是《声东击西》十周年的特别节目之一。
上个月，《声东击西》的主播徐涛在硅谷采访到了一位重量级的嘉宾贾扬清。贾扬清是全球最有影响力的AI科学家之一，三年前他刚刚离开阿里开始创业的时候曾经做客过我们的节目。他的第一家创业公司成立仅仅两年就出售给了英伟达。那他现在又开启了新的创业之旅，创立了第二家公司并在上周官宣。
在今天的节目中，他非常详细的讲述了十多年来，他从实验室到大厂，从硅谷的 Google，Meta 到国内的阿里的研究和工作经历，也分享了很多他在经历过一波又一波的科技浪潮后如何思考此刻的创业和AI的未来。
本期人物
贾扬清，AI 科学家、连续创业者，Intent Lab 创始人、CEO
徐涛，声动活泼联合创始人
主要话题
2005-2012 ：从“人工智能已死”到开始“百花齐放”
[05:34] “我本质有点像一个文科生”
[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”
[14:20] 一个各种各样观点在碰撞的阶段
[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
2013-2022 从实验室到科技巨头的押注和竞赛
[26:53] Google Brain，Facebook AI Research 与 AI 竞赛的开始
[37:56] 2016 年 AlphaGo 时刻，却离开 Google选择「乱七八糟、生机勃勃」的 Facebook
[46:11] AI 领域还小，但为什么硅谷愿意为长期技术下注
[50:28] 从 Facebook 到阿里，“这个技术能不能广泛铺到所有领域中”
2022-2024 AI 的再一次惊人跃迁和浪潮中的创业机会
[01:05:05] GPT时刻，AI 的再一次跃迁
[01:12:38] 第一次创业：在 AI 淘金热中「卖铲子」
[01:17:07] 大公司的缓慢，和创业者的洞察
[01:25:35] Lepton AI 第二年实现盈利，很快被英伟达收购
2024- 公司、工作与人的重新定义
[01:32:37]被英伟达收购几个月后，二次创业的想法袭来
[01:37:56] 单个 Agent 足够聪明，一群 Agent 为什么还不是团队
[01:49:47] 当 AI 能够完成更多工作，公司需要怎样的人
[01:55:44] 当解决问题越来越快，人类还需要创造什么
[02:03:59] 从完成任务到获得信任，AI 进入社会还缺少什么
商业合作
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国产 AI 算力能凭「超节点」弯道超车吗? | WAIC 深度观察 S10E23
Mit 张海军
2026 年 7 月的世界人工智能大会 （WAIC） 现场，上海 40 度的高温里，跟天气一样热的，还有国产算力「超节点」。自从去年华为第一个推出 CloudMatrix 384 超节点后，今年就有超过 10 家厂商跟进——华为昇腾、阿里云磐久、百度智能云天池，国产 AI 芯片「四小龙」也都把超节点机柜摆上了展位最显眼的位置。券商把 2026 …
Shownotes
2026 年 7 月的世界人工智能大会 （WAIC） 现场，上海 40 度的高温里，跟天气一样热的，还有国产算力「超节点」。自从去年华为第一个推出 CloudMatrix 384 超节点后，今年就有超过 10 家厂商跟进——华为昇腾、阿里云磐久、百度智能云天池，国产 AI 芯片「四小龙」也都把超节点机柜摆上了展位最显眼的位置。券商把 2026 年叫作「国产超节点元年」。单颗芯片算力追不上英伟达，把几百甚至上千颗芯片堆在一起做成超节点，就能在系统层面弯道超车吗？
这期节目我们请来前芯片行业从业者张海军和我们一起聊聊 WAIC 现场，并且深度的从硬件架构到商业格局逐层拆解超节点。我们一起聊了聊从去年到今年超节技术方案都有哪些进展；国产超节点的性能能否真正超越英伟达--差距和机会分别在哪；当所有人都冲进同一条赛道，谁能在硬件产能和软件生态的夹击下活到最后。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
张海军，前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人
时间轴
[01:44] 逛展观察：FOMO 蔓延，超节点成了展商标配
人流量远超去年，同类产品扎堆，同质化竞争严重
国产超节点数量远超预期，连 OEM 厂商都推自己的方案
[06:10] 从 8 卡机到机柜：超节点要拆的是“通信墙”
传统 8 卡机时代，AI 芯片大量时间不在计算，而在等数据传输
超节点用低延时高带宽网络把几十到上千颗芯片组成 Scale-up 域
[08:30] Scale-up 与 Scale-out：两者的边界逐渐模糊
华为 16 个机柜 384 卡也算 Scale-up，阿里磐久单柜内分上下两半
新定义：软件能把一整片区域当做“巨型 GPU”跑集合通信，就是 Scale-up
[11:43] 单芯片追不上，系统层面补
国产单芯片制程落后，短时间难弥补，从系统层面提升是务实选择
Kimi K3 总参数 2.8T、896 个专家，官方建议 64 卡以上超节点推理
海外 NV、谷歌、AMD 单芯片提升也遇瓶颈，互联技术成熟让超节点产品化成为可能
[15:21] 割裂的 Scale-up 生态：UALink 松散，私有协议割据
海外 UALink 联盟看似豪华，实际只有 AMD 一家在推，博通已退出自搞
国内华为 UB、阿里、壁仞、摩尔线程、沐曦各有私有协议，互不兼容
华为 UB 的独特优势：NPU、CPU、SSD 全用同一协议，
NV 的 NVLink 和 InfiniBand 则分属两个团队
[21:35] 标杆对比：NVL72 与 CloudMatrix 384，功耗换算力的取舍
NVL72 单柜 72 颗 B200，功耗超 120 千瓦
CloudMatrix 384 单卡算力仅 B200 的约 30%，总算力却是 NVL72 的 1.7 倍
铜缆 vs 光纤、延时 vs 算力的多重折中
[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
中兴推出自研 OLink 交换芯片
曦智科技刚 IPO，定位超节点里的光通信和光交换模块供应商
[32:50] 国产超节点能超英伟达吗？
系统层面参数确实超过 NVL72，但“堆料强”不等于“超 NV”
参数赢了，CUDA 还没破
[37:03] 产能才是真瓶颈：年底拿不到大单，后面就难了
芯片种类多但产能小，卡点在量产而非方案设计
软件生态各异，互联网大厂不可能适配太多家，洗牌比自动驾驶来得更快
[42:42] 超节点的连锁反应：800V 供电、液冷渗透、国产交换芯片
供电：NV 推 800V 高压直流，电源也要上液冷
液冷：谷歌预计 2027 年液冷需求价值量是今年的 4 倍
网络：国产交换芯片已能跟博通相媲美，Scale-out 域开始国产替代
「Knock Knock 世界」
春晚耍刀弄剑的人形机器人，真能走进我们的日常生活了吗？https://sourl.co/QQAdZr
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新，有4期免费试听，苹果播客上还可以还【按月】随时订阅节目。
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后期：迪卡
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可以给你的 Agent 发一点零花钱了 | S10E22
Mit Patrick Wu und 高宁
今年年初，智能体支付（Agent Payment ）还是一个大家觉得「千万别交给 AI」的方向。半年过去，Visa、Mastercard、Stripe、Google、OpenAI 几乎同时开始布局，一个新的基础设施层正在 AI 时代悄悄形成。Visa 和 Mastercard 从卡组网络侧推出 Agent 支付凭证和认证协议，OpenAI 联合 Stripe、Google 则从 AI 平台侧发布各自的 Agent …
Shownotes
今年年初，智能体支付（Agent Payment ）还是一个大家觉得「千万别交给 AI」的方向。半年过去，Visa、Mastercard、Stripe、Google、OpenAI 几乎同时开始布局，一个新的基础设施层正在 AI 时代悄悄形成。Visa 和 Mastercard 从卡组网络侧推出 Agent 支付凭证和认证协议，OpenAI 联合 Stripe、Google 则从 AI 平台侧发布各自的 Agent 商务协议（ACP、UCP），Amazon 也在测试「Buy for Me」AI 购物代理——支付网络、大模型公司、电商平台几乎同时从不同角度切入。
但质疑声同样不少：Agent 的安全问题、交易责任归属，还有用户体验都是尚未解决的瓶颈。我们这期节目邀请到 Clink 创始人兼 CEO Patrick Wu 和 Linkloud 联合创始人、前高瓴创投投资人高宁一起来聊一聊，Agent Payment 现在能做什么？Visa、Stripe、Google 分别在布局什么？如果 Stripe 都做了，创业公司的机会在哪里？以及 Agent Economy 真的会到来吗？
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教
Patrick Wu，Clink 创始人兼 CEO
高宁， Linkloud 联合创始人、前高瓴创投投资人
时间轴
[04:32] Agent Payment 的两种场景：Agent 代你买 vs. Agent 自己买
人类明确需求的 commerce（定机票、挑礼物），Agent 只做执行
Agent 自主消费：跑任务时自己买 token、查研报、调 API，小额高频
前者体量大但链路长，后者新兴但更接近 Agent 经济本质
[07:35] 三道关卡：信任、授权、商户就绪度
Agent 推荐质量不够，用户信任未建立
Agent 不能被信任保管卡信息，盗刷责任归属悬而未决
商户保守：Agent 来下单，客户关系归谁？
[10:09] Clink × Visa VIC：亚太第一笔 Agent 交易
Clink 是 Visa 全球生态首个 Agent Enabler
端到端流程：Agent 传意图 → Clink 校验签名 → Visa 转换支付能力 → 完成订单
[12:56] Clink 为什么选法币不选稳定币？
消费者信任在法币体系内更好解决，银行和卡组的保护机制成熟
Web3 优势明显，但“钱一旦付出不可逆”对消费者信心是硬伤
法币体系下追责（liability）归属清晰，是 Agent 支付跑通的前提
[16:16] 稳定币赛道：智能合约做“链上支付宝”
Stripe、Coinbase 等玩家众多，超小额超高频的基础设施已比较完整
有人尝试用智能合约做托管：确认交付后才释放资金，缓解完全不可逆的问题
Visa、Mastercard 也在买入稳定币公司，但更多用于 B2B 跨境结算替换 SWIFT
[19:39] 协议混战：UCP、ACP，商户一头雾水
Google 出 UCP，OpenAI 出 ACP，单个协议就涵盖 catalog、优惠、积分、运费、支付
商户面对多个协议无所适从，接入成本高
法币体系下授权认证和追责流程让体验不够丝滑，用户试几次可能放弃
[22:30] Clink 是高速公路之间的匝道
不押注单一协议，而是兼容 UCP、ACP、Shopify、Magento、WooCommerce
生态里有很多条高速公路，Clink 做路和路之间的匝道和转换
Stripe 既是收单方又出协议，Clink 做中立衔接层
[29:35] 中国支付生态：支付宝 AMP、腾讯 Agent 卡
国内没有争议退款体系，盗刷少见，更多是客诉性质——与海外卡生态逻辑不同
千问等平台仍要求每笔授权，但国内电子支付基建成熟，找到路径后迭代会很快
Knock Knock 世界
雨天也不耽误人出游！新加坡是怎么做到的？https://sourl.co/JH3Q5t
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新，有4期免费试听，苹果播客上还可以还【按月】随时订阅节目。
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如何「兜住」一颗火箭？| S10E21
Mit Jerry
2026年7月10日，长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场点火升空，一子级在南海海域被“领航者”号回收船的张力网稳稳兜住。这是中国首次成功回收运载火箭，也是全球第一次用海上网系捕获方式完成回收。 这次回收最引人关注的，不只是成功本身，而是它走了一条全世界没人走过的路——海上网系捕获。我非常好奇，这种回收方式与我们常见的着陆腿，还有机械臂回收有什么不一样？第一次回收成功了，离我们大运力、低成本、高频次的航天运输目标还有 …
Shownotes
2026年7月10日，长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场点火升空，一子级在南海海域被“领航者”号回收船的张力网稳稳兜住。这是中国首次成功回收运载火箭，也是全球第一次用海上网系捕获方式完成回收。
这次回收最引人关注的，不只是成功本身，而是它走了一条全世界没人走过的路——海上网系捕获。我非常好奇，这种回收方式与我们常见的着陆腿，还有机械臂回收有什么不一样？第一次回收成功了，离我们大运力、低成本、高频次的航天运输目标还有多远？
这期节目请来航天行业从业者 Jerry，他是知乎上航天话题的优秀答主我们聊了聊长十乙从发射到回收经历了什么、不同的回收路线各自的优劣取舍是什么、以及下半年我们的中国航天还有哪些值得期待的大事件。
本期人物
Jerry，航天行业从业者，在知乎上以「太空僧」为 ID，是航天与天文学话题优秀答主
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[03:18] 中国火箭的「破冰时刻」：长十乙是什么样的火箭？
一子级沿用长十甲载人版，液氧煤油；二子级用液氧甲烷，走混合动力路线
长十系列分甲、乙、丙三型，分别指向载人登月、重型货运和全商业化
[08:10] 从发射到回收，一枚火箭都经历了什么？
一二级分离后，一子级经历滑行调姿、动力减速、气动减速、精确着陆
一子级速度降为零，最终垂直落入 54 米见方的海上天窗
[13:35] 闯过最后一公里的「鬼门关」：回收背后的三道关键考验
失重条件下推进剂需"沉底"，否则发动机点火可能失败
气动加热考验箭体隔热，格栅舵在几马赫气流中修正姿态
耗时 17 年研发电静压伺服系统，实现发动机精准方向控制
[21:28] 火箭头顶为什么冒黑烟？
煤油不完全燃烧产生的「烟炱」说明推进剂有浪费但并非危险信号
全过冷加注技术影响初期燃烧稳定性
[26:12] 用一张网兜住火箭：网系捕获怎么做到的？
人字形挂钩配合回收船井字形柔性网，类似航母阻拦索
柔性缓冲吸收动能，箭体无需着陆腿和缓冲结构，落点容差达几十米
领航者号 144 米长、满载 2.5 万吨，DP2 系统在四级海况下定位精度优于 0.5 米
[40:31] 朱雀三号和长十二甲回收为什么失败？
两次失败都在着陆阶段发动机不稳定，着陆是可复用火箭最难环节
失败提供了真实飞行数据，为长十乙成功积累了经验
[48:00] 着陆腿、筷子夹、网系捕获：三条路线全面对比
着陆腿成熟但吃运力，筷子夹无需腿但精度要求极高且塔架昂贵
网系回收简化箭体、兼容性强，但回收船贵、周转周期长、成熟度仍低
中国选择网系基于南海发射区位和船舶工业基础，而非单纯追求技术先进
[53:46] 从首飞成功到高频复用有多远？
长十乙目标 2026 年底完成二次复用，但全面检测、发动机积碳排查、专家评审流程漫长
网系柔性缓冲对箭体损伤小，维修复杂度低于猎鹰 9 号
[58:29] 下半年看点：谁能接棒长十乙
朱雀三号遥二即将验证入轨加回收，民营首次回收成功将提振商业航天信心
"商业火箭才是可回收火箭的真正未来"，国家队是后盾，盈利才是关键
「领航者号」在海上成功捕获长征十号乙的一子级
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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
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
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为什么硅谷开始重新定义「AI 记忆」| S10E20
Mit 康洪文 Henry
就在一个多月前，黄仁勋在 Computex 2026 上发布了英伟达 RTX Spark——第一个面向消费级 PC 的 AI 超算芯片，1 Petaflop 算力、128GB 统一内存，能在笔记本本地跑 120B 甚至 200B 参数的大模型。几乎同一时间，苹果 M5 系列也将端侧 AI 推到了前所未有的高度。硬件就位了，但一个老问题依然存在：如果 AI …
Shownotes
就在一个多月前，黄仁勋在 Computex 2026 上发布了英伟达 RTX Spark——第一个面向消费级 PC 的 AI 超算芯片，1 Petaflop 算力、128GB 统一内存，能在笔记本本地跑 120B 甚至 200B 参数的大模型。几乎同一时间，苹果 M5 系列也将端侧 AI 推到了前所未有的高度。硬件就位了，但一个老问题依然存在：如果 AI 助理不记得你是谁、不记得你三年前说过什么，再强的算力也只是个聪明的失忆者。
这期节目的嘉宾是 Clipto.AI 的创始人兼 CEO 康洪文（Henry Kang），他在做一款在端侧本地运行的多模态 AI 产品，能读懂你所有的音视频、图片和文档，并在此基础上构建个人记忆系统。我们一起聊了聊大模型做记忆（memory）的天花板在哪里，为什么端侧比云端更适合承载个人记忆；把云上成熟的 AI 架构搬到端侧，都会遇到什么挑战；以及当苹果、谷歌这样的 OS 巨头自己做记忆层（memory layer）时，一家创业公司凭什么不被碾压。
本期人物
康洪文 Henry， Clipto.AI 创始人兼 CEO
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[02:12] 英伟达 RTX Spark 的突破是什么？
算力与内存双重突破，让本地跑百亿参数模型成为可能
OpenAI 就是大型机，端侧助理就像个人PC
[04:58] 大模型的万亿参数是公域知识的最大似然估计（MLE）
大模型的生态位应是存储世界共识与通识
用万亿参数去做个人知识是“杀鸡用牛刀”
生态中缺一个专门记录和存储个人记忆的 player
[09:35] Clipto 在做什么：端侧多模态记忆系统
本地 100% 运行，10 个模型协同将裸数据结构化
上层构建时空对齐的知识记忆系统，支持文本和语音查找
[18:16] 大模型做记忆的三条路径与共同天花板
Context Window、RAG、LoRA 微调都在尝试让模型记住用户
共同问题：都没跳出大模型 MLE 框架，只能提供概率性记忆
无法精确定位到“三年前某天下午和谁聊了什么”这种事实记忆
[22:14] 数据不等于记忆：坐在金矿上的穷人
每个人都是 data rich 但 memory poor，数据没有被结构化就不叫记忆
只有可查找、可复用、可执行的记忆才是真正的记忆
[36:58] 云上架构搬到端侧：垂直整合怎么做？
带着云上思维框架看端侧“完全不 work”
从芯片算子优化到算力调度到模型优化到 Agent 搭建，每一步都需要攻克
[41:48] Memory layer 苹果和 Google 能做吗？创业公司的机会在哪里？
苹果是硬件设备公司基因，更应搭建好 macOS 生态与第三方合作
集齐“芯片+算力+模型+独立产品运营”，大公司极难发生
谷歌、Meta 诞生第一天都是应用公司，终局是 memory layer 平台
[52:06] 两年前的预判：算力涨、模型小，两件事必然发生
苹果 M1 已具备 AI 推理能力，摩尔定律指向算力指数级增长
第一个模型最复杂，后续一定有办法优化——模型变小是必然
以终局看可能只做了 1/10，但完整记忆系统已搭建起来
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从会跳舞到有感知，触觉是机器人通往智能的门票吗？| S10E19
Mit 李智强 Eric
2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样 …
Shownotes
2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样的开源数据集都几乎不存在。2026 年被称为「触觉元年」——但这一年，真的来了吗？
本期嘉宾是一目科技创始人兼 CEO 李智强（Eric），他用十年时间把触觉传感器从实验室带到了量产线。我们在一起聊了聊机器人触觉有哪些解决方案；触觉作为一种全新模态，如何整合进机器人的大脑；以及触觉传感器商业化落地的场景在哪里。
本期人物
李智强 Eric，一目科技创始人兼 CEO
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
Yaxian，「科技早知道」主播
时间轴
[02:15] 视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉
视觉测距只能到毫米级，灵巧操作需要亚毫米精度
物体的背面完全被遮挡，手到底碰到了没有、力有多大，视觉完全不知道
[05:05] 三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分
运动控制已非常接近完成，硬件本身的自由度甚至超过人类
灵巧手的技术方案有了但还没过质量门槛，高自由度路线还未收敛
大脑最差：没有物理世界的触觉信息，大语言模型「读万卷书」但还没「行万里路」
[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
视触觉本质是触觉：弹性皮肤接触物体后产生形变和光影变化，用光学方式读取并转化为力和纹理
行业里曾有纯视觉路线，但视觉的精度、遮挡、力控缺陷无法绕开，两者是互补而非替代
从第一性原理出发，类人五感的核心是「类人」——人类的指尖有 3000 个点位、12000 个受体神经
[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
做 VLA 和世界模型的公司已撞到模态天花板——视觉和语言都有了，一上手还是落不了地
技术路线从电磁、压阻、电容多条路线收敛到视触觉这一条
成本端：触觉传感器是投资回报率极高的模态——性能提升十万倍但成本只增加百分之几十
[23:41] 触觉模型怎么构建？
触觉数据有三个特点：离物理真相最近（准）、数据量相对小、高频连续信号
前端用小模型 Encoder 做语义理解，再跟视觉等其他模态对齐
行业正在从 VLA 向 VTLA（加入 Tactile）演进
[30:20] 数据难题：触觉数据的独特困境
真机数据最好但太贵太难获得，仿真数据占大头
一个全新思路：预训练用大量纯视觉数据先「学个样」，再叠加触觉进行 fine-tuning
[36:27] 触觉在哪先落地？
人类工人 30 秒一道工序，机器人起初要 100 秒；四个月后做到 15 秒，比人快一倍
一旦 learning-based 的模型收敛，就像 AlphaGo 一样，人就再也赢不了了
[43:01] 一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河
最底层是自研超表面硅光感光芯片，把传感器厚度压缩到 10 毫米
材料学悖论：既要捕捉微米级纹理，又要百万次按压不变形——从单体分子开始自研自产
十年积累带来量产工程化能力：全行业成本最低，性能最好
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1 人公司，扛 5 个人的活，还要管 50 个 Agents ？| S10E18
Mit 余一 und 歸藏
中国现有 1600 万家一人公司，每三家新企业就有一家是一人创业——但当 AI 把生产效率推上新台阶，一个人到底能撑起多大的生意？撑到什么时候又必须招人？ 本周，《科技早知道》在亚马逊云科技中国峰会现场举办了一场名为「One Person Company | AI 时代的创业复兴」的圆桌论坛，请到了两位 AI 时代的实践者分享他们的 AI 实验：余一打造了自己的数字分身，帮自己做自媒体一年从 2000 粉做到近 20 …
Shownotes
中国现有 1600 万家一人公司，每三家新企业就有一家是一人创业——但当 AI 把生产效率推上新台阶，一个人到底能撑起多大的生意？撑到什么时候又必须招人？
本周，《科技早知道》在亚马逊云科技中国峰会现场举办了一场名为「One Person Company | AI 时代的创业复兴」的圆桌论坛，请到了两位 AI 时代的实践者分享他们的 AI 实验：余一打造了自己的数字分身，帮自己做自媒体一年从 2000 粉做到近 20 万，她把 AI 看作能独立决策的合伙人；归藏是设计背景的独立开发者，PPT Skill 在 GitHub 收获超 2 万 Star，他更看重工具的可控性——agent 是工具，不是员工。
在现场，我们聊了聊非技术背景的人如何用 AI 跑通产品开发和内容生产的全流程；OPC 的天花板在哪里，什么时候必须引入团队；以及当一个人真的用 AI 把生意跑起来之后，和 AI 的协作关系到底是什么样的。
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
余一，大厂高级研究员，HowOneAI & AI 跃迁者调研主理人
歸藏，CodePilot 作者，AI Agent 产品实践者
时间轴
[05:05] 从视频号到调研工作台，AI 自运营是怎么跑起来的
[10:47] Skill 能赚钱吗？现在在哪卖、卖给谁都还没有答案
[13:53] OPC 最难的不是做出来，是获客和复购：agent 该先改造哪一段？
[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
[24:05] 超级个体的天花板：为什么 OPC 终究可能需要团队
[28:35] 超级个体的一天怎么过：上下班也很重要
[31:13] 被 AI 卷进去是什么感觉：AI 带来的负面情绪螺旋
[37:22] Agent 是员工还是工具？
[46:48] OPC 能融资吗？VC 体系和一人公司之间存在天然冲突
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AI 时代的超级入口还是手机吗？| S10E17
Mit 陈一强 und 韩伯啸
过去两年，AI 眼镜、AI 耳机、AI 指环——各种智能终端层出不穷。但其实离我们最近、使用时间最长的是我们的手机，它是天然的 AI 载体的延伸。随着大模型能力提升和端侧芯片算力突破，手机产品其实正在经历一场深度重构。 就在刚刚结束的世界移动通信大会上，vivo 全球首次展示了即将发布的 X Fold6 折叠屏手机，搭载了和联发科技共同研发的天玑 9500 超能版芯片。所以我请来了这个产品背后的两位关键人物 …
Shownotes
过去两年，AI 眼镜、AI 耳机、AI 指环——各种智能终端层出不穷。但其实离我们最近、使用时间最长的是我们的手机，它是天然的 AI 载体的延伸。随着大模型能力提升和端侧芯片算力突破，手机产品其实正在经历一场深度重构。
就在刚刚结束的世界移动通信大会上，vivo 全球首次展示了即将发布的 X Fold6 折叠屏手机，搭载了和联发科技共同研发的天玑 9500 超能版芯片。所以我请来了这个产品背后的两位关键人物 -- vivo X 系列产品部总经理和联发科技无线通信事业部副总经理。他们从两年前就开始联合研发天机 9500 这颗芯片，一起定义了从底层芯片到终端应用的每一个环节。那我们一起聊了聊折叠屏用户的需求在哪里？芯片厂和手机厂怎么样用两年时间一起去预判 AI 的进化趋势，还有他们如何思考端侧 AI 未来演化的方向。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
韩伯啸，vivo X 系列产品部总经理
陈一强，联发科技无线通信事业部副总经理
时间轴
[02:16] 手机厂商和芯片厂商如何共同定义一个产品？
[06:45] 折叠屏的更新进化史
[10:23] 端侧 AI 的机会：云端越蓬勃，端侧需求越大
[14:13] 两三年的芯片周期如何适配日新月异的需求迭代？
[22:33] 联合研发中的 battle：影像功能与 AI 之间的权衡
[25:01] 硬件、软件、模型、应用，端侧需求间如何适配？
[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
[40:55] 在未来端侧 AI 会有新的形态吗？vivo X Fold6 折叠屏手机
独家原子工作台，最强多任务体验
AI 识别交互意图，一句话开启
AI 跨窗拖放，无缝协作，一拖即用
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真正改变世界的技术，为什么一开始都不被看好？| S10E16
Mit 汪波
AI 发展太快了，快到我们几乎所有的目光都追着最前沿的模型跑。但在这几年追逐热潮的过程中，我开始对它底层的东西产生了好奇：AI 是如何一步步进化到今天的？驱动它的那些硬件，又是从哪里来的？ 带着好奇，我开始读《芯片简史》。这本书从 1947 年晶体管的原理讲起，一路走过集成电路、逻辑/存储芯片，一直到今天的 GPU 与 AI …
Shownotes
AI 发展太快了，快到我们几乎所有的目光都追着最前沿的模型跑。但在这几年追逐热潮的过程中，我开始对它底层的东西产生了好奇：AI 是如何一步步进化到今天的？驱动它的那些硬件，又是从哪里来的？
带着好奇，我开始读《芯片简史》。这本书从 1947 年晶体管的原理讲起，一路走过集成电路、逻辑/存储芯片，一直到今天的 GPU 与 AI 芯片。它不只是一部技术史，更是一部关于创新如何被忽视、被压制、又最终爆发的故事集。读完这本书，我最大的感触是：我们今天在 AI 时代里看到的一切，六七十年前都以相似的方式发生过。但历史不是简单的重复，但它藏着创新最底层的逻辑——而那些逻辑，在今天依然在运转。
这期节目，我请来了《芯片简史》的作者汪波老师，与他聊了聊书里哪个故事最让他动容；他如何理解破坏性创新与创新者的窘境；以及站在这六七十年的历史面前，他怎么看 AI 的未来。
本期人物
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汪波，资深芯片研究专家，科普作家，《芯片简史》作者
时间轴
[01:21] 晶体管数量 10 年翻 1000 倍？没人相信摩尔定律是真的！
[08:14] 摩尔定律不是定律，是一个自我实现的预言
[08:45] 「韬定律」的质疑：它是新时代的摩尔定律吗？
[16:27] 半导体的未来：更多摩尔，不止摩尔，超越摩尔
[20:07] MOS 晶体管被雪藏了十年 -- 什么是「破坏性创新」？
[31:18] 大公司无法避免「创新者的窘境」吗？
[36:00] 黄仁勋的口头禅："我们的现金流只能支撑 6 个月"
[37:11] AI for 半导体：芯片工程师会被替代吗？
[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
[50:48] 在 AI 时代，人的不可替代性在哪里
AWS 上海线下活动观众/嘉宾招募
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WWDC 26 补上了 AI，但离真正的 AI 助手还差什么？| S10E15
Mit 董红光
6 月 9 日，WWDC 2026 在加州库比蒂诺如期举行，这是库克任期内最后一次主持发布会。苹果正式把语音助手 Siri 改名叫 Siri AI，换了新 logo，做成了独立 APP，还宣布与 Google Gemini 在模型方面深度合作。期待了两年，Apple Intelligence 终于是交出了一份答卷。为什么苹果坐拥 10 亿台 iPhone、全球最深的软件生态、最完整的硬件矩阵，却在 AI …
Shownotes
6 月 9 日，WWDC 2026 在加州库比蒂诺如期举行，这是库克任期内最后一次主持发布会。苹果正式把语音助手 Siri 改名叫 Siri AI，换了新 logo，做成了独立 APP，还宣布与 Google Gemini 在模型方面深度合作。期待了两年，Apple Intelligence 终于是交出了一份答卷。为什么苹果坐拥 10 亿台 iPhone、全球最深的软件生态、最完整的硬件矩阵，却在 AI 这件事上，被其他科技大厂远远甩在后面呢？
这期节目，我们邀请到了光帆科技的创始人董红光与我们一起来聊聊 AI 助手与智能硬件。在 APP 孤岛、隐私限制、端云协同之外，有没有一种完全不同的路径，绕开手机这个形态，从头搭一套 AI 原生的软件基建？AI 原生的个人助理到底需要哪些底层基建？以及这场硬件+软件的赛跑，中国创业公司有没有机会跑赢大厂？
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董红光，光帆科技创始人时间轴
[00:14] 从 WWDC 说起，苹果这次交了什么卷？- 补课为主，不及预期：Siri AI 改名、单独 APP、接入 Gemini，
- 和国内 APP 的创新比起来差距明显，但苹果的生态打法天然需要周期
[04:38] 金矿不好挖：苹果的四个短板
- 决策链长 + 模型能力薄弱，依赖 OpenAI 和 Gemini 只能兜住底线
- 数据锁死在超级 APP 内部，OS 层拿不到，所谓金矿其实难以开采
- 手机形态的天花板：多点两下就能完成的事，没必要绕道 AI 说话
[08:46] AI 硬件的前车之鉴：智能硬件为何翻车？
- 缺的不是硬件，而是一套 AI 原生的软件基建
- 传统 OS 的架构都需要从头重建
- 今天有大模型，但没有围绕大模型建好的基建
[11:36] 谷歌 vs 苹果：全链条玩家的优势
- 从 Gemini 模型到 TPU 芯片、云基建、互联网服务、Pixel 硬件，几乎没有明显短板
- 苹果的差距在于模型层，这决定了它的上限
- "酷"这件事，不知不觉已经转移
[20:31] 个人 AI 助理：不是所有人都看好的非共识
- 实现难度有两层：技术上能不能真正理解用户，生态上谁愿意开放权限
- 自动驾驶实现了"人人有司机"，个人 AI 助理是"人人有一个管家"
[23:20] 光帆在做什么：把手机传感器"拆开"重装进耳机
- 耳机+手表：已被接受的穿戴形态 + 全天候佩戴 + 靠近耳眼的黄金位置
- 软件侧：AI 原生接入而非借道手机 APP 界面
[36:09] 硬件创新的真实难度：一个耳机盒里放了多少东西
- 摄像头：没有专为耳机定制的小摄像头，镜面做弧面处理，玻璃换树脂
- 耳机盒集成 eSIM + GPS + 指纹，可独立联网，功耗管理极复杂
- 现阶段是"AI 助理 1.0"：离终态仍远，等待生态
[42:26] 中美 AI 硬件谁先跑出来
- 硬件：供应链全在国内，中国绝对优势
- 软件/模型：伯仲之间，部分领域中国已领先
- 美国大厂主导、投资人不爱 AI 硬件；中国创业密度更高，更能卷出创新
[50:01] 傻瓜 vs. 可玩：通用 AI 硬件的用户分层策略
- 短期先打极客：支持连接本地 LLM，自己用语音让 AI vibe coding 写 skill
- 长期目标：开箱即用 + AI 主动学习用户习惯形成个性化
幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团「Knock Knock 世界」
来自中国企业的新技术，如何阻击「世界头号」传染病杀手？https://sourl.co/gCqqhb
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。商业合作
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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
Mit Sahil Lavingia
AI 时代，「一人公司」成了一个越来越热的词。一个人加几个 agent，就能做掉过去一整个团队的工作——这个想象正在快速从概念变成现实。支持者说，build 的成本越来越低，个人的杠杆越来越大，普通人第一次真正有机会拥有一家属于自己的公司，不依赖 VC，不需要融资，自己说了算。 但如果有人在 AI 火起来之前就已经活成了这样，他的判断或许更值得参考。Sahil Lavingia 是 Gumroad …
Shownotes
AI 时代，「一人公司」成了一个越来越热的词。一个人加几个 agent，就能做掉过去一整个团队的工作——这个想象正在快速从概念变成现实。支持者说，build 的成本越来越低，个人的杠杆越来越大，普通人第一次真正有机会拥有一家属于自己的公司，不依赖 VC，不需要融资，自己说了算。
但如果有人在 AI 火起来之前就已经活成了这样，他的判断或许更值得参考。Sahil Lavingia 是 Gumroad 创始人、畅销书《小而美》（The Minimalist Entrepreneur）作者——他走完了完整的硅谷融资路径，也经历过融资失败、大规模裁员，最终一个人把公司撑了将近五年。今天的 Gumroad 年收入将近 2000 万美元，核心团队只有三个工程师。他不是在布道极简主义，而是两种模式都真实走过的人。
这期节目，Sahil 聊了几个很值得思考的问题：当 vibe coding 让每个人都能在一个周末做出一款 app，真正稀缺的东西是什么？为什么他认为技术创始人第一个应该招的人是销售，而不是工程师？AI 最终会不会变成 CEO，让创始人只需要专注于自己最享受的那部分工作？本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
Sahil Lavingia，Gumroad 创始人兼 CEO、《小而美》作者时间轴
[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
[03:33] 年入 2000 万、团队只有三个人——Gumroad 今天到底是怎么运转的
[06:03] 人人都能 vibe code 之后，小产品是更好卖了，还是更难卖了
[07:57] Gumroad 做了更好的产品，为什么还是输给了 Patreon
[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
[19:27] AI agent 已经很强了，还有哪些事情它暂时替代不了
[29:46] AI 当 CEO、人当手艺人——这个未来有多远
[36:07] 在 IRS 做数字化和在硅谷创业，哪个更难幕后制作
监制：Yaxian
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设计：饭团「Knock Knock 世界」
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存储三巨头破万亿市值，存储超级周期何时能见顶？| S10E13
Mit 张海军
就在本周，全球三大存储芯片巨头——SK 海力士、三星、美光——市值同时突破万亿美元。过去一年，SK 海力士股价累计涨幅超过 900%。财报显示，SK 海力士 2026 年第一季度营收接近三倍于去年同期，三星存储部门同期利润同比暴增 8 倍。存储，正在成为这一轮 AI 浪潮中最炙手可热的硬件赛道。 这背后是一场史无前例的供需错配。SK 海力士 2026 年全年 HBM 产能已经售罄，短缺预计将持续至 2027 …
Shownotes
就在本周，全球三大存储芯片巨头——SK 海力士、三星、美光——市值同时突破万亿美元。过去一年，SK 海力士股价累计涨幅超过 900%。财报显示，SK 海力士 2026 年第一季度营收接近三倍于去年同期，三星存储部门同期利润同比暴增 8 倍。存储，正在成为这一轮 AI 浪潮中最炙手可热的硬件赛道。
这背后是一场史无前例的供需错配。SK 海力士 2026 年全年 HBM 产能已经售罄，短缺预计将持续至 2027 年。与此同时，AI 服务器对内存的疯狂抢占，已经传导到了普通消费者：同等配置的手机更贵了，想要的机型根本没货——内存，被 AI 抢走了。但存储行业是出了名的「涨得多猛、跌得多惨」——过去 40 年，一个周期内暴涨 10 倍、暴跌 90% 的情况屡见不鲜。这一轮，究竟是又一场超级周期，还是 AI 真的重写了游戏规则？
这期节目我们请来前半导体行业从业者、公众号「傅立叶的猫」主理人张海军，我们与他聊了聊：为什么存储行业现在如此火爆、这一轮周期在哪些维度上真的不一样；从 HBM 缺货到 NAND 角色转变，存储的五层架构如何被 AI 重塑；以及，国内长鑫、长江存储的进展，和周期拐点究竟何时到来。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
张海军，前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人时间轴
[02:46] 这轮周期是什么时候开始的？- 去年 Q1 现货价格已现端倪，三星海力士宣布停产 DDR4 引发囤货恐慌
- 三重触发因素叠加：AI 需求拉动、DDR4 停产、关税预期
[04:05] 存储的五层架构：离处理器越近，速度越快、价格越贵
- 从 HBM、DRAM 到 NAND、机械硬盘，带宽与价格的权衡逻辑
- "内存墙"：芯片算力已不是瓶颈，存储带宽才是
[07:33] HBM 为什么缺货缺到 2027 年？
- 英伟达每代芯片 HBM 需求翻倍
- 台积电 CoWoS 先进封装扩产周期长，供给端是硬约束
[09:26] 三家原厂格局：海力士领跑，三星和美光追赶
- HBM 市场从 350 亿美元预计增至 2027 年近 800 亿美元
- 第四代 HBM 格局重洗
[13:00] 这轮为什么不一样：结构性转变的五个维度
- 需求端：从周期性补库存转向 AI 结构性爆发，三重需求（DRAM、HBM、NAND）同时拉升
- 供给端：原厂从抢份额转向利润优先，扩产极为克制；
- 长协模式（LTA）：锁量不锁价，甚至要求客户绑定原厂资本开支
[22:37] 看多 vs 看空：分歧在哪里？
- 短期超买、股价涨幅过大是看空方主要依据
- 需求缺口太大、算法效率提升反而会扩大需求
[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
- 英伟达 CMX 方案用 DPU 预取 NAND 数据降低延迟
- 谷歌用 CXL 协议构建 TB 级 DRAM 内存池
- Cerebras 晶圆芯片面临散热、扩展性硬伤
[32:00] NAND 的角色转变：从"温数据仓库"到 AI 推理参与者
- AI agent 推理链路长、中间结果需要落盘，NAND 直接参与推理过程
- 闪迪 HBF（高带宽闪存）：容量是 HBM 的 8~16 倍、成本更低，但受限于擦写寿命和工作温度
[38:06] 长鑫、长江存储即将上市，国内存储进展如何？
- 长江存储 NAND 国内已大规模销售，长鑫 HBM 尚未量产商用
- 小米等手机厂商参股长鑫，本质是提前锁定产能
阶跃星辰 Step 3.7 Flash 模型
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监制：Yaxian
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华为的「韬定律」，是创新还是噱头？| Bonus
Mit 张海军
2026 年 5 月 25 日，在上海举行的 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲，正式提出"韬（τ）定律"。韬定律的核心主张是：以"时间（τ）缩微"替代"几何缩微"作为半导体与电子系统演进的新指导原则，以系统性降低时间常数 τ 为核心，通过逻辑折叠（Logic Folding）等技术，持续压缩芯片内部的信号传播时延，从而不断提升晶体管密度。 …
Shownotes
2026 年 5 月 25 日，在上海举行的 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲，正式提出"韬（τ）定律"。韬定律的核心主张是：以"时间（τ）缩微"替代"几何缩微"作为半导体与电子系统演进的新指导原则，以系统性降低时间常数 τ 为核心，通过逻辑折叠（Logic Folding）等技术，持续压缩芯片内部的信号传播时延，从而不断提升晶体管密度。
消息发布后，A 股芯片板块强势拉升，科创 50 指数再创历史新高。社交网络上，舆论则呈现出截然不同的两种声音：看多的一方认为这是国产芯片的重大突破，直呼"华为终结摩尔定律"；看空的一方则毫不客气，质疑韬定律不过是把基础概念包装成了产业定律，"华为掀翻摩尔定律"之类的标题被认为言过其实。
王炸还是噱头？这期加更节目，雅娴请来了前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人张海军，来帮我们拆解三个问题：韬定律究竟是什么，逻辑折叠这个核心创新点和现有 3D 封装技术到底有什么本质区别，以及要真正落地还需要跨过哪些现实的门槛。本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
张海军，前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人时间轴
[01:07] 华为韬定律发布，市场为什么这么兴奋？
[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？
[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？
[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？
[06:25] 营销噱头？反对声音怎么说
[07:30] 英伟达、谷歌为什么没走华为这条路？
[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？
[10:57] 是真突破还是噱头？
[13:25] 落地最大的瓶颈：EDA 工具和封装工艺都还不到位
[14:31] 华为放话 2031 年等效 1.4 纳米——这个目标夸张吗？名词解释
Die-to-Die 堆叠
成熟 3D 封装技术，将 两颗完整独立裸片（Die）垂直堆叠，芯片设计完成后再封装集成，耦合度低、互联相对宽松，是目前主流方案。
Cell-to-Cell 堆叠
华为逻辑折叠核心技术，在芯片设计初期就对内部最小功能单元（Cell）做垂直堆叠，互联更紧密、信号路径更短，需全新 EDA 工具支撑，暂未量产落地。
*逻辑折叠 Logic Folding *
韬定律核心创新技术，Cell 与 Cell 级垂直堆叠，区别于普通 3D 封装，从芯片设计阶段就做 3D 集成，缩短信号路径、提升密度。幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
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7000 亿美元砸向 AI：这是下一代互联网，还是泡沫重演？| S10E12
Mit Aaron
就在 4 月底,谷歌、微软、亚马逊、Meta 这四家科技巨头几乎同时发布了第一季度财报。营收数字都很漂亮,同比增长都在两位数以上,但股价反应却天差地别——谷歌单日暴涨 7%,市值激增 2500 亿美元；而 Meta 虽然净利润同比增长 61%，股价却暴跌 7%，随后两周继续下挫。 财报中最让人震惊的是这些公司公布的资本支出（Capex）数字。四家公司合计宣布，2026 年全年资本支出预计将达到 7000 …
Shownotes
就在 4 月底,谷歌、微软、亚马逊、Meta 这四家科技巨头几乎同时发布了第一季度财报。营收数字都很漂亮,同比增长都在两位数以上,但股价反应却天差地别——谷歌单日暴涨 7%,市值激增 2500 亿美元；而 Meta 虽然净利润同比增长 61%，股价却暴跌 7%，随后两周继续下挫。
财报中最让人震惊的是这些公司公布的资本支出（Capex）数字。四家公司合计宣布，2026 年全年资本支出预计将达到 7000 亿美元。换算成人民币，这是 5 万亿,相当于把腾讯和阿里两家公司都买下来，还有富余。那这些钱几乎全部投向了同一个方向：AI 基础设施——数据中心、GPU 芯片、算力网络。
一边是史无前例的疯狂扩张，另一边则是资本市场越来越焦虑的情绪。以英伟达和 OpenAI 为中心的「循环投资」还在持续，资本市场关于「AI 泡沫」的讨论不断发酵。我们今天的节目请来二级市场投资人 Aaron 一起来聊聊如何看待美国科技大厂的疯狂投资，「循环投资」是正常的商业生态，还是击鼓传花的庞氏游戏；同样是科技大厂，为什么美国公司越投资本市场越兴奋，中国大厂却越投越跌。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「不止金钱」主播时间轴
[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- 四家 Hyperscaler 合计 CAPEX 约 7000 亿美元，股价反应却天差地别
- 核心分歧：投入能否在有效商业周期内转化成收入
- 判断标准不是"有没有泡沫"，而是能不能找到明线或暗线
[06:16] 明线和暗线：谷歌为什么涨，Meta 为什么跌
- 明线是财报里可量化的 AI 增量，暗线是公司声称 AI 提升效率但无法核实
- Meta 大幅上调 CAPEX 触发了最简单的负反馈
[11:41] 不是信心，是逼上梁山：CAPEX 军备竞赛的真实逻辑
- AI 早期是供给约束市场，芯片有限，不买就被卡脖子
- 苹果没跟进、美团说不做 Token 工厂——产业链基因不同，选择自然不同
[24:30] AI 基建是新的 Dotcom Bubble 吗？
- 三个像：基建先行、提前押注、产业链内部闭环融资
- 三个不像：今天买方现金充裕不靠举债；AI 已有真实收入；芯片供给约束远强于当年光纤
[34:42] 泡沫对社会有用，对股东不一定有用
- Dotcom 的光纤沉寂多年，最终成了移动互联网的底层基础设施
- 泡沫是中性词，关键是需求能不能在有限商业周期内真实兑现
[35:49] 循环投资：什么时候是生态，什么时候是庞氏
- CoreWeave-英伟达-OpenAI 的闭环本身不是问题，问题是圈外有没有独立买家
- 苹果-富士康成立，因为最终有消费者买单；没有真实终端需求，闭环就变庞氏
[43:47] 镜像 FOMO：美国拼命买入，中国拼命卖出
- 同样的 AI 投入，美国"先相信再质疑"，中国"先质疑再相信"
- 中国科技内部冰火两重天：大厂暴跌，小模型公司 PS 估值破百倍——资本对行业不悲观，只对特定公司悲观
[47:51] 拐点在 1 月中：是自作孽，不是行业问题
- 某大厂宣布"不计成本拿外卖绝对第一"，随后用 AI 补贴奶茶，情绪急转直下
- 营收放缓是旧闻；真正超预期的是把该投 AI 云的资源烧进了最大短板，烧到现金流转负
[52:57] 公司治理的本质是纠错能力
- 阿里云增速其实不错，但资源错配让市场对其能否专注 AI 产生质疑
- 治理结构差，董事会形同虚设，管理层犯错也没有机制纠偏
[53:16] 收尾：两个市场都有泡沫，厚薄不同
- 美股：少数巨头权重过大，一旦波动带动整个市场
- 中国：小模型公司百倍 PS 和大厂跌穿底裤同时并存，判断窗口在 2026 年底到 2027 年初
以英伟达和 OpenAI 为核心的循环投资网络「Knock Knock 世界」
半程马拉松、运动会，为什么要办「机器人」体育比赛？点此收听（https://sourl.co/6m7x44）
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从央视纪录片到爆款 AI 短剧：第一批「转身」的导演 | S10E11
Mit 台台 und 抽象仔 XEIIZO
AI 短剧无疑是最近热度最高，增速最猛的赛道。中国的微短剧市场规模从 2020 年到 2024 年这几年间增长了是超过了 50 倍，在 2024 年是达到了 504 亿人民币，首次超过了中国电影的总票房， 2025 年更是超过了 900 亿元人民。那随着 AI 工具不断更新迭代， AI 短剧的产能也出现了大爆发。 2026 年2月在播的 AI 短剧总数达到了 12.78 万部，那今年春节档 86 亿的短剧播放里， …
Shownotes
AI 短剧无疑是最近热度最高，增速最猛的赛道。中国的微短剧市场规模从 2020 年到 2024 年这几年间增长了是超过了 50 倍，在 2024 年是达到了 504 亿人民币，首次超过了中国电影的总票房， 2025 年更是超过了 900 亿元人民。那随着 AI 工具不断更新迭代， AI 短剧的产能也出现了大爆发。
2026 年2月在播的 AI 短剧总数达到了 12.78 万部，那今年春节档 86 亿的短剧播放里， AI 漫剧就占到了 30%，那毫无疑问影视行业的某些底层规则正在被以一种我们还没有完全意识到的速度被重写。我们今天的嘉宾是两位 AI 短剧行业的一线从业者--抽象仔 XEIIZO 和台台，他们在一年多前全面投入 AI 短视频和短剧的创作，他们创作的 AI 短视频《新鸳鸯蝴蝶梦》，还有出海 AI 仿真人短剧 《五个哥哥都宠我》《亿万富翁回归》（海外 Reel.ai 平台上线）都在海外获得了过亿的播放量。那我们今天就想来跟他们一起来聊一聊， AI 究竟给影视行业带来了哪些变革？AI 创作能不能在商业性和艺术性之间取得一个平衡？以及作为创作者，他们如何看待影视行业的未来。
本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
抽象仔 XEIIZO，AIGC 导演，抽象示界科技有限公司联合创始人，即梦超级创作者
台台，编剧/策划，抽象示界科技有限公司联合创始人，即梦超级创作者时间轴
[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- 中传毕业，进央视拍纪录片
- 第一个爆款——把嘻哈 beef 改编成三国故事
- 在做"正经事"时积累的脑洞和发散思维，往往是爆款的来源
[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
- 第一部出海 AI 短剧第一集不到两分钟，花了将近 10 天制作
- Seedance 2.0 多参模式大幅提升执行效率
[13:19] AI 抽卡师：这个职业是怎么诞生的，又为什么正在消亡
- 以"图生视频"为主的时代，"抽卡"是核心技术门槛，需要大量人力分工执行
- Seedance 2.0 让抽卡师这个岗位正在被快速淘汰
[16:40] 成本对比：AI 短剧能替传统真人剧省多少钱
- 一部 60 集、每集 1.5 分钟的现代甜宠剧，AI 版本大约降到三分之一
- 人工成本是 AI 短剧的最大支出；但随着工具效率提升，整体成本还在下降
[19:37] 工具横评：Seedance、可灵分别拿来干什么
- Seedance 2.0 是当前工作流核心
- 可灵 4K 分辨率出众，单镜头特写效果好
[23:57] 商业生态：制作方、投流方、平台方，谁赚钱，谁亏钱
- 平台方是最大赢家，制作方处于产业链最底层
- 保底制作费持续下降，分成依赖流量表现
[32:15] 出海壁垒：为什么不是每个人都能做成出海爆款
- 在国内做流量是共识性机会，但海外共鸣极难获得
- 团队对西方叙事逻辑有深度理解是难以复制的核心壁垒
[34:28] AI 将让「商业化」、「流量」和「艺术性」的不可能三角成为现实
「Knock Knock 世界」
2 小时跑完马拉松，是如何从一个「科幻故事」变成现实的？https://sourl.co/HEkUQv
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探访 Hacker House：硅谷年轻人，正在搬进「AI 创业宿舍」| S10E10
黑客之家（Hacker House）是一种创业者合住空间——一群正在写代码、做产品或早期创业的人，住在同一屋檐下，一起吃饭、写代码、见投资人、做 demo。上世纪 90 年代，硅谷第一批程序员就开始把租来的房子变成写代码的地方，在同一屋檐下孵化想法、互相激励。最近几年，伴随着 AI 热潮，Hacker House …
Shownotes
黑客之家（Hacker House）是一种创业者合住空间——一群正在写代码、做产品或早期创业的人，住在同一屋檐下，一起吃饭、写代码、见投资人、做 demo。上世纪 90 年代，硅谷第一批程序员就开始把租来的房子变成写代码的地方，在同一屋檐下孵化想法、互相激励。最近几年，伴随着 AI 热潮，Hacker House 开始从「合租房」演化成一种新型的超早期投资机构——它提供的不只是床位，而是人脉网络、融资通道、和一种能让人专注到极致的创业氛围。
这期节目，我们走访了旧金山的知名 Hacker House 孵化器 The Residency，带回了一手的观察与采访。今天的 Hacker House 到底有哪些不同的玩法？Hacker House 靠什么赚钱，这个模式在商业上能走得通吗？它在整个硅谷创业生态里到底扮演了什么角色？
节目中提到的 Hacker House ：The Residency，HF Zero（House Fund Zero），AGI House，Accelr8，Frontier Tower
本期人物
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[00:12] 什么是 Hacker House？从合租房到创业生态位- 一群正在写代码、做产品或创业的人合住在一起，介于合租房和小型孵化器之间
- a16z 年度报告将其列为科技创业生态的重要趋势，触发了这期节目
[04:30] 三种模式图谱：自发合租、品牌收租、股权置换
- Hacker House 分三类：朋友自发合租、有品牌有组织但只收租金、以股权换资源的新型孵化机构
- 只有股权型才能捕获创业公司的长期价值，也是正在快速增长的方向
[05:57] 草根实验：Accelr8 和 Frontier Tower 的两种赌注
- Accelerate 靠收租起家，拒绝 VC 融资，正在把模式规模化到整栋楼
- Frontier Tower 用 1100 万美元买下前 WeWork 总部，押注旧金山复兴
[12:30] 股权型玩家：低调的 HF Zero 与内讧的 AGI House
- HF Zero 极度神秘，只接受内推，提供最高 100 万美元换 5% 股权，吸引力在于人脉网络而非资金本身
- AGI House 2023 年联合创始人分家，双方各自声称正统，目前仍在打商标官司
[15:37] 为什么现在：疫情回流、住房困难、价值捕获前移
- Hacker House 从"可有可无"变成刚需
- 早期投资的价值捕获点正在从 YC 种子轮继续往前移，Hacker House 开始在 Pre-seed 阶段抢占先机
[19:13] The Residency 的商业模式：不是基金，而是公司
- The Residency 以 C Corp 公司形式而非基金融资
- 核心创新是"batch equity pool"：投资人买的是整批创始人的股权池，而非押注单个赢家
[23:01] 入驻者画像：月入六位数的人为什么还来住 Hacker House？
- 20 岁的 Braden 月收入已达 10 万美元，Arthur 是连续创业者，Adrian 有 Berkeley MBA
- 用几周时间压缩通常耗时数月的湾区融资流程，同时快速接入本地人脉网络
[27:00] 沉默的协作：Hacker House 里的氛围效应
- 移除生活杂事干扰、专注写代码
- 身处同样雄心勃勃的人群中，"silent collaboration" 激发创造力
[32:27] 投资人也在抢入场券：Demo Day 一票难求
- 小型基金在 YC Demo Day 已经抢不到份额
- 投资人甚至直接申请入住以观察项目
[34:32] 运营挑战：每年 200 万美元成本，短期现金压力真实存在
- 长期靠股权退出变现，但模式仍在验证中；Peter 正探索将运营经验做成课程以缓解短期现金压力
「Knock Knock 世界」
小白鼠、猴子......曾经必做的动物实验，在发生哪些变化？https://sourl.co/P7jFJX
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团商业合作
声动活泼商业化小队，点击链接直达声动商务会客厅（https://sourl.cn/9h28kj ），也可发送邮件至 [email protected] 联系我们。加入声动活泼
声动活泼正在招聘全职商务运营经理、早咖啡内容实习生和社群实习生，如果你也对播客行业的内容制作感兴趣，欢迎点击招聘入口关于声动活泼
「用声音碰撞世界」，声动活泼致力于为人们提供源源不断的思考养料。
我们还有这些播客：声动早咖啡、声东击西、吃喝玩乐了不起、反潮流俱乐部、泡腾 VC、商业WHY酱、跳进兔子洞 、不止金钱
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欢迎扫码添加声小音，在节目之外和我们保持联系。Google 的 AI 策略：不赌模型，赌什么？| Google Cloud Next 现场 S10E09
刚刚结束的 Google Cloud Next 大会创下历届新高，这期节目，我们也带着第一手的现场观察回来：Google Cloud CEO Thomas Kurian 在 Keynote 上说出 「the era of the pilot is over, the era of the agent is here」。我们今年最强烈的感受之一就是「One Google」的战略，在其它厂商都在拼模型的时候，Google …
Shownotes
刚刚结束的 Google Cloud Next 大会创下历届新高，这期节目，我们也带着第一手的现场观察回来：Google Cloud CEO Thomas Kurian 在 Keynote 上说出 「the era of the pilot is over, the era of the agent is here」。我们今年最强烈的感受之一就是「One Google」的战略，在其它厂商都在拼模型的时候，Google 几乎没怎么聊模型，而是在传达自己整合底层算力到上层应用野心。
大会的另一个主题是「落地」：当模型的能力早已远远跑在企业实际能用上的能力前面，落地的瓶颈不在技术，而是要克服将 AI 嵌入到现有工作流中的挑战与摩擦。自动化的 Multi-agent 系统已经在哪些场景落地？Agent 落地的安全问题要如何解决？当大厂把全栈一层层往上吃，创业公司还有没有机会？我们今天的节目就带来来自拉斯维加斯的一手观察。本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
Yaxian，「科技早知道」主播主要话题
[00:00] 32000 人挤爆拉斯维加斯：Google Cloud Next 已经不是 ToB 大会了
[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
[04:48] One Google：从算力到应用打通的全栈策略
[10:33] TPU 第一次拆分训练和推理：AI 工作负载已经精细到这种程度
[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
[17:07] 「Problem First 」mindset：从写代码到描述问题，开发者的工作变了
[22:54] 落地比技术更难：Capability overhang 才是今年行业的真问题
[28:20] Agentic Defense 与 「龙虾热」：Agent 的安全困局
[30:31] 全栈是双刃剑：什么都做的反面是什么都不深
[32:00] 创业公司的出路：Service as a software，Day one 全球化收费
[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「Knock Knock 世界」
英国国防部门请「科幻作家」来写小说，这背后是什么原因？收听链接👉https://sourl.co/cWhSbh
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团商业合作
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我们还有这些播客：声动早咖啡、声东击西、吃喝玩乐了不起、反潮流俱乐部、泡腾 VC、商业WHY酱、跳进兔子洞 、不止金钱
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Mit Danilo McGarry
AI 正在以前所未有的速度重塑每一个行业——它不再只是提效工具，而是正在改变公司存在的方式本身。对于企业领导者而言，这场转型带来的困境不是"要不要做"，而是"不知道怎么做"：策略模糊、组织抵触、预算不知从哪里开始，焦虑从 C 级高管一路蔓延到每一位普通员工。 这期节目，我们邀请了 AI 转型顾问 Danilo McGarry。他曾深入花旗集团、联合健康等全球顶级机构，主导超过 1400 …
Shownotes
AI 正在以前所未有的速度重塑每一个行业——它不再只是提效工具，而是正在改变公司存在的方式本身。对于企业领导者而言，这场转型带来的困境不是"要不要做"，而是"不知道怎么做"：策略模糊、组织抵触、预算不知从哪里开始，焦虑从 C 级高管一路蔓延到每一位普通员工。
这期节目，我们邀请了 AI 转型顾问 Danilo McGarry。他曾深入花旗集团、联合健康等全球顶级机构，主导超过 1400 个落地项目，是少数既懂战略框架又能推进执行的实战派顾问。Danilo 带来了一套反直觉的转型框架：不是先买工具，不是先清洗数据，更不是「token 花得越多越好」——而是先从顶层建立战略共识，再分三步重构人机协作流程，最后才谈自动化规模化。
这期节目里，我们和 Danilo 聊了：为什么大多数公司的 AI 策略从一开始就错了、转型的正确顺序是什么，如何在有限预算下启动并滚动推进，当 AI 焦虑袭来时，个人层面如何真正管理好自己的注意力和能量，以及中国用户对 AI 的「创业者心态」可能是未来几年决定性的竞争优势。
本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
Danilo McGarry，AI 和数字转型专家[08:34] 从流水线到 AI：效率革命的历史欠账
- 从亨利·福特的流水线到今天的格子间，人类几十年来一直在被工业化思维"机器人化"。
- AI 的突破在于：这是第一次出现比大多数人更聪明、记忆完美、拥有全球知识储备的技术。
[11:36] 转型三步走：别把旧流程喂给超级系统
- 第一步：建立工作流引擎，让 AI 与人类交替接力完成任务，而不是一方完全替代另一方。
- 第二步：先重新设计流程再引入 AI，而非让超级系统去执行原本就低效的旧流程。
- 第三步：借助 AI 探索全新产品和服务——行业边界正在消失，咨询公司可以做法律，传媒可以做科技。
[16:45] 战略从董事会开始：80% 的公司连起点都没找到
- 转型必须从最高决策层启动。
- 只要规则清晰，数百万人可以在不同场地自主运转，不需要逐层"灌输"。
[18:40] 懒领导的量化陷阱：测量容易测量的，而非应该测量的
- 错误的指标导向：不烧够半个月薪资的 token 就炒鱿鱼
- 真正的领导者测量的是员工是否在用 AI 推进公司年度目标
[22:00] 没钱、没数据？这两个理由都是借口
- 真正转型中的公司需要人力，不会裁员。
- AI 带来的产能释放，应该被导向新产品、新服务、新行业
[26:42] 好公司不靠 AI 裁员，靠 AI 创造新岗位
- AI 真正在转型中的公司根本不缺人用——裁员只是在逃避更难的那道题。
- AI 释放出的人力，应该被导向新产品、新服务，而不是直接压缩人头。
[29:15] 文化黑客：把 AI 目标写进每个人的 KPI
- 树立 AI 冠军、发奖状——这些积累的动能不够，无法带动全公司真正行动。
- 把"用 AI 多创造 10% 产出"写进每个人的绩效目标，影响薪资和晋升，才能让公司真正跃进。
[37:15] 中国视角：把 AI 当机会，而非威胁
- 中国「小龙虾」热——"我能用它做什么"的创业者心态，是很多其他国家所欠缺的。
- 态度上的差异，可能在未来几年成为中国在 AI 领域形成领先的关键变量。
[39:20] 三圈法则：管理 AI 焦虑的实用心法
- 把生活分成三圈：能直接控制的、能影响的、完全无法左右的——只在前两圈投入注意力。
「Knock Knock 世界」
本周「Knock Knock 世界」更新了春秋假的话题。看起来是个小小的假期牵动的却是整个系统、甚至还和什么是学习、什么是玩耍观念变化有关。点此收听：https://sourl.co/wf9Cjh
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团商业合作
声动活泼商业化小队，点击链接直达声动商务会客厅（https://sourl.cn/9h28kj ），也可发送邮件至 [email protected] 联系我们。加入声动活泼
声动活泼正在招聘全职商务运营经理、早咖啡内容实习生和社群实习生，如果你也对播客行业的内容制作感兴趣，欢迎点击招聘入口点击招聘入口关于声动活泼
「用声音碰撞世界」，声动活泼致力于为人们提供源源不断的思考养料。
我们还有这些播客：声动早咖啡、声东击西、吃喝玩乐了不起、反潮流俱乐部、泡腾 VC、商业WHY酱、跳进兔子洞 、不止金钱
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