硅谷101

随着AI模型能力提升，训练需求更复杂，一批为模型公司提供训练数据的新公司正在快速增长：AfterQuery今年4月宣布A轮融资时，估值为3亿美元，到了9月，据媒体报道，新一轮融资已经将其估值推至32亿美元。另一家提供训练数据与智能体环境的公司Bespoke Labs，也在今年7月宣布，种子轮与A轮融资合计达到4000万美元。
虽然估值水涨船高，AI数据行业对外界来说却极其不透明。问题来了：这些公司究竟在卖什么？
过去提到数据标注，我们容易想到给图片打标签、给模型回答打分。但随着AI从回答问题走向执行任务，数据公司的交付物也在变化：从专家写出的评分标准，到包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。它们需要找到懂行的人，获得真实的行业资料，再把专业知识与工作经验转化成模型能够学习的训练信号。
与此同时，新的AI评测层出不穷。榜单分数提高了，究竟代表哪些能力变强了？针对评测生产数据，什么时候能改善真实用户体验，什么时候又会变成单纯的刷分？对于每天训练模型的研究员来说，他们最需要的数据，到底是什么？

本期节目，我们邀请到在Scale AI负责后训练与评测研究的何允中，以及加州大学伯克利分校博士后、Agents’ Last Exam项目研究者孙一铀，从产业与研究两个视角，拆解这门透明度不高、又变化极快的生意。
我们聊了Scale、Mercor、Surge等数据公司的不同背景，也讨论了小团队在合成环境与垂直领域中的机会。从采购一份游戏源码，到验证专家提交的任务，再到设计让人愿意交出经验的激励机制，好数据的难点，往往藏在榜单之外。

【主播】
Yiwen，硅谷101主持人

【嘉宾】
何允中，Scale AI研究总监（后训练与评估方向）
孙一铀，加州大学伯克利分校博士后

【你将听到】
拆解数据生意和玩家
05:03 数据公司之间的区别：招聘平台、众包标注、合成数据
08:27 从预训练到后训练，模型需要的数据发生了哪些变化？
09:32 Rubric数据：把专业判断变成评分标准
10:46 强化学习（RL）环境：从回答问题到动手干活
12:18 从vibe coding，到vibe everything：详解Agents’ Last Exam
14:10 游戏好不好玩、作品好不好看，主观判断能被量化吗？
17:33 Rubric 与环境如何配合：人与Agent协作

评测与模型真实能力
20:05 从做评测到卖数据：benchmark的生意
23:25 什么样的评测值得刷？核心能力与真实场景
27:29 没上热门榜单的评测，也可能带来真实的数据需求
31:39 模型公司如何权衡内部评测、公开榜单与用户反馈

什么是好数据：采购、版权与小众行业工作流
33:30 两三个人的数据创业公司，为什么也能找到机会？
38:56 模型越来越会自己造数据，外部供应商的机会还能持续多久？
40:48 模型公司为什么仍然需要外部数商？研发周期与行业采购的难题

有了数据，之后呢？
44:04 数据买回来之后怎么用？从 SFT、强化学习到模型训练模型
47:03 训练数据不是越难越好：为不同模型匹配难度与解题轨迹
48:22 SWE-bench Verified 的争议：测试缺陷与数据污染
50:04 专家交来的数据也可能造假，如何验证真实的工作过程？
54:03 数据行业的下一步：收购企业、获取数据，还是持续投入研发？

【感谢科沃斯对本期节目的大力支持】
这期我们聊了很多验证和评测：写代码跑一遍沙盒就知道对错，家务却是每天都在变的开放任务，对机器人来说，真实家庭环境就是最严格的评测现场。
科沃斯在服务机器人领域已扎根28年，连续11年稳居国内线上扫地机器人销售额第一，产品销售全球150多个国家和地区，拥有超过1200项全球专利。
从全能清扫的扫地机器人，到解放高空与双手的擦窗机器人，再到割草、泳池清洁，科沃斯让每个场景都有对应的专职选手，为人清空琐碎，让生活的每一刻都“无难事”。

数据来源：北京奥维云网大数据科技股份有限公司；统计时间：2015年-2025年；统计范围：中国扫地机器人市场全渠道(线上、线下)监测数据

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【硅谷AI视频黑客松招募】
最懂内容的影视团队，与最懂AI的一群科学家，在硅谷相遇，会碰撞出如何的火花？
今年，硅谷101把一次现场创作实验带到 Alignment 2026：STORY101 LAB — AI Storytelling Challenge。我们邀请你用AI，完成一部不超过三分钟的视频作品。
比赛设【探索组】与【专业组】双赛道，资深AI影片团队与零基础新手皆可参与。我们提供免费workshop培训，优胜者更可获丰厚奖金与千人线下展映机会。
时间：2026年10月10–11日
地点：Sunnyvale, California
报名入口

【硅谷101年会来了，线下见】
10月10日—11日，我们将在【硅谷】举办Alignment 2026年度大会，从大模型、Agent、机器人到AI Infra，从实验室里的突破，到真实世界的商业化，我们直击AI变化最剧烈的前沿。来自OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta、Google DeepMind、SemiAnalysis、Cerebras等公司的研究者、创业者与投资人将齐聚现场，分享正在发生的机遇和挑战。
点击报名入口 ，使用折扣码【FANS15】注册，还可以获得15%折扣。

【相关阅读和名词解释】
Rubric（评分标准）：针对具体任务制定的一组评价条件，用来判断回答或工作成果是否达到要求。它可以包含正确性、完整性、指令遵循等维度，也可以融入专家判断。
RL Environment（强化学习环境）：让模型通过行动和反馈进行学习的环境。在本期讨论的Agent训练中，通常包括任务、可操作的软件与工具，以及判断任务是否完成、完成质量如何的验证和奖励机制。
Benchmark（评测基准）：通过一组任务与评价规则，衡量模型或智能体在特定能力和场景中的表现。评测数据与训练数据需要保持适当隔离，才能有效检验模型面对新问题的能力。
Reward Hacking（奖励投机）：模型利用评分机制的漏洞获得高分，却没有真正完成预期任务。例如，绕过正常操作修改结果，让验证程序误以为任务已经成功。
Agents’ Last Exam（ALE）：由Berkeley RDI与行业专家共同构建的智能体评测项目，关注具有经济价值、需要多步骤执行且结果可验证的专业任务。
Humanity’s Last Exam（HLE）：由Center for AI Safety与Scale AI共同组织推出的评测，覆盖数学、人文、自然科学等领域的高难度专家问题。
SWE Atlas：Scale推出的软件工程智能体评测套件，覆盖代码库问答、测试编写和代码重构。
SWE-bench Verified：经过人工审核的软件工程评测，让模型修复真实开源项目中的问题。OpenAI于2026年2月宣布停止报告其分数，指出测试设计缺陷与数据污染影响了它衡量前沿模型能力的有效性。

【硅谷101听友群】
在这里，和同好一起深聊科技、商业与未来，期待你的声音，也期待更多有趣的讨论。
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【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Mindscape - Lennon Hutton
Light-Footed - Bonnie Grace
Smiling Neighborhood - Claude Signet
Ruffles and Rust - Fabien Tell
Reclaim - Megan Wofford

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Special Guests: 何允中 and 孙一铀.

【本期节目由Eight Sleep赞助播出】
在这个健康意识崛起的时代，我们越来越愿意花大价钱管理自己的身体。睡眠，就是其中最重要的方面之一。
与手表、戒指等可穿戴设备不同，Eight Sleep的产品是一张能够自动控温的智能床套。马斯克、扎克伯格、Bryan Johnson、Sam Altman，都是它的用户。多名职业运动员，也习惯带着它去比赛。这张售价约两万元的智能床套，究竟替我们做了什么？
这期播客，我们邀请了Eight Sleep的两位创始人，Matteo Franceschetti和Alex Zatarain，聊聊睡眠科技和文化。
他们说，现代人已经熟悉了各项睡眠指标，例如深度睡眠、REM、HRV。但Eight Sleep想要更进一步：在人们熟睡时，根据身体的变化，自动调整床面温度、床体高度，让技术在你毫无知觉的时候工作。
这张床套背后，也是一家消费硬件公司十多年的摸索。从拆开电热毯做原型机，到众筹卖爆却发现卖一台亏一台；从搬到中国学习制造，到反复经历现金流危机，创始人踩了很多坑，才慢慢探索出令人满意的产品形态。
今年4月，Eight Sleep进入中国。消费竞争激烈的中国市场，反而是他们增长最快的一个。一张床套卖两万人民币，Eight Sleep如何解释自己的定价？进入全球35个国家，这家公司从上百万用户身上学到了什么？
我们也聊到伴侣之间的温差、孕期与产后的睡眠变化，以及他们更远的野心：从改善睡眠，走向健康异常预警和预防医疗。最后，我们还是回到那个最朴素的问题：究竟怎么才算睡个好觉？

本期节目由Eight Sleep赞助播出。访谈使用英文进行，播客采用中文配音。我们也将原版的英文访谈制作成了视频播客。如果想要收听原版，可以在硅谷101播客的B站或YouTube账号上收看本期节目。

【主播】
Yiwen，硅谷101主持人

【嘉宾】
Matteo Franceschetti，Eight Sleep联合创始人、CEO
Alex Zatarain，Eight Sleep联合创始人、CMO

【你将听到】
00:05 一张被马斯克搬进办公室的床套
04:51 从追踪到干预：一张床套想替你做什么？
07:43 从“不睡觉”到Sleep-maxxing，睡眠文化的十年转向
12:04 看了那么多睡眠分数，然后呢？
14:16 睡眠数据里，有哪些预测疾病的信号
14:46 为什么最终选择床套，而不是床垫或可穿戴设备？
16:15 把液冷系统搬上床，解决伴侣之间的温差之争
20:38 孕期、产后与更年期：被忽视的女性睡眠需求
24:46 数据与自研传感器：哪些积累难以复制？
25:34 治疗癌症？从睡眠监测到预防医疗
30:22 消费硬件创业：制造、成本与现金流的现实考验
31:47 搬到中国学制造：从原型机到量产，没有捷径
35:49 中国成为增长最快的市场，哪些反馈超出了预期？
38:30 两万元的床套怎么定价？“我们还在Model S阶段”
42:05 带着床套跑遍赛场，职业运动员在意什么？
43:56 旅行、时差与轮班：作息不固定，如何安排睡眠？
47:25 更多产品、更多国家，Eight Sleep的下一步
58:15 温控原理：人们一整晚的温度需求为何不同？
50:42 两万元买一晚好觉，你觉得值得吗？

【试睡感受】
在使用Eight Sleep的几个月里，我亲身感受到了合适的温度对睡眠的重要性。除此之外，Eight Sleep每天早上会发送一段前一晚的睡眠总结，并给出怎么做能睡的更好的建议。

现在在国内购买Eight Sleep产品，除赠送长期有效的Autopolit标准版订阅之外，还有硅谷101听众专属的1200元优惠券，可以点击天猫优惠券、京东优惠券领取，或联系店铺客服报暗号【硅谷101】领取；海外听众可在eightsleep.com使用SV101折扣码，获得200美元优惠。

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【监制】
泓君
【后期】
Amei
【配音】
daniel大牛 如蓝
【运营】
朱婕
【BGM】
Dangerous Fling - Alexandra Woodward
Dusk Movers - Alexandra Woodward
Gossip Talk - Arthur Benson
City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot
Flickering Torches - Christian Andersen
The Secret Spring - Helmut Schenker
None of My Business - Arthur Benson
Short Circuit - Ryan James Carr

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Special Guests: Alex Zatarain and Matteo Franceschetti.

本期节目来自2026 Inclusion·外滩大会主论坛圆桌——“当Agent成为交易主体”。
Agent的爆发不止于应用层，当应用不断涌现，底层的交易和支付方式也在被重写。今年的AI交易正沿着两条线同时展开：一条是Agent帮人完成任务，比如今年6月上线的AI版支付宝，一句话就能打车、点咖啡；另一条是Agent-to-Agent，比如两个月前，Mastercard发布了专为机器间支付设计的网络服务。
当Agent从对话走向办事、从推荐走向交易，“信任”成了绕不开的关键词。它替你花出的每一分钱，都真的经过了你授权吗？发起交易的Agent究竟是谁？它的支付权限有多大？出了问题又该由谁负责？这些围绕授权、身份、权限、责任的一个个问题，决定了我们距离“钱包交给AI”有多远。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
韩歆毅，蚂蚁集团CEO
Jorn Lambert，万事达卡首席产品官
刘作虎，OPPO高级副总裁兼首席产品官
周靖人，阿里巴巴集团首席科学家

（Jorn Lambert先生的发言为后期中文配音呈现）

【你将听到】
04:25 “先有鸡还是先有蛋”：智能体商业为什么卡住了
06:26 当Agent开始交易，支付网络一切都要彻底重写
10:15 手机将成为意图入口、个人智能和主动智能
12:34 模型还缺什么？长期上下文、提问能力与可靠执行
16:00 信任基建：授权、身份、KYA、资金安全与可追溯
19:59 手机厂商视角：能力信任、风险信任与A2A行为规范
22:55 “普拉提课测试”，授权、沙箱与安全执行
26:03 未来5年新商业机会：800亿Agent的商业想象
28:44 一杯咖啡怎么选出来？大模型推荐机制拆解
30:36 未来20年，手机仍是最核心设备吗
31:15 A2A商业，海量微交易所需的支付轨道

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【监制】
泓君
【后期】
Amei
【中文配音】
daniel大牛
【运营】
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【BGM】
Still Waiting For You STEMS INSTRUMENTS - Wave Saver
Seven Daughters - Fabien Tell
Reclaim - Megan

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Special Guests: Jorn Lambert, 刘作虎, 周靖人, and 韩歆毅.

过去几年，推理消耗的Token爆炸式增长，Token经济随之成型，推理专用芯片也持续升温：去年年底，英伟达以约200亿美元对AI芯片初创公司Groq进行“收购”（acqui-hire）；做晶圆级“大芯片”的Cerebras今年6月IPO，市值达到670亿美元；OpenAI联手博通，推出了首款自研推理芯片Jalapeño，从设计到流片仅用了9个月——加上我们之前聊过的谷歌TPU，推理芯片牌桌上的玩家越来越多。
在这场推理芯片大战中，各家真正比拼的是什么？为什么走向了不同的技术路径？推理芯片未来又会向什么方向收敛？
本期硅谷101，我们请来两位AI芯片创业者，逐一拆解这些热门推理芯片在技术路径上的取舍与得失。其中嘉宾Mark是英伟达首席科学家Bill Dally的学生。Bill Dally是现代GPU并行架构最重要的奠基者之一。我们也借由Mark的视角，去了解这位芯片大师是如何思考问题和看待创新的。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
Mark，AI芯片创业者
徐子扬，AI芯片创业者

【你将听到】
Groq、Cerebras技术路线
04:17 为什么训练看算力，推理看带宽
14:13 SRAM、DRAM、HBM的优劣
16:39 Groq和Cerebras的技术路径选择
19:34 Groq：确定性、静态编译调度，动态性不足
25:18 Cerebras 的软肋：良率、成本与系统适配
32:32 英伟达为什么要acqui-hire Groq
33:58 “推理时代，Cuda一定会被绕过”

推理时代芯片护城河
39:19 两位芯片创业者的SRAM推理芯片方案
41:07 最重要的指标：速度、性价比、耗电量
44:25 速度越快，AI越聪明
49:04 面对模型迭代，抓住“不变量”
54:15 消失的算力：为何芯片利用率跑不满
58:27 芯片设计全流程：需求、架构、RTL、验证、后端、流片、封装测试、良率、交付
01:01:16 国内优势：供应链+基础设施+开源生态
01:03:17 创业者做芯片，如何和模型厂商竞争

Bill Dally芯片设计哲学
01:05:17 为未来AI补齐强逻辑
01:09:40 “一切围绕局部性展开”
01:11:43 跳出local minimum，必须想清楚牺牲什么
01:13:03 Bill给学生的创业建议
01:14:47 亚马逊的工程哲学

OpenAI自研推理芯片解析
01:17:30 Jalapeño：通用芯片，低能耗，9个月流片
01:20:10 选择HBM4，不缺钱，但缺电
01:24:15 SRAM优势还能保持多久
01:27:03 芯片内异构，暗硅，另一种路径

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【相关阅读和名词解释】
挑战GPU、绕过HBM，深挖史上最大芯片背后的Cerebras
谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘
Prefill / Decode：大模型推理的两个阶段。Prefill（预填充）一次性并行处理完整输入提示词，生成KV缓存和第一个Token，是计算密集型，瓶颈在算力；Decode（解码）基于KV缓存逐个自回归生成后续Token，是内存带宽密集型，每生成一个词都要把整个模型权重从存储读到计算单元。
KV Cache（键值缓存）：是注意力机制中的中间计算结果，避免每次生成新Token时重复计算历史Token的键值向量。当新请求与之前处理过的内容有相同前缀时，可直接复用已有KV Cache，称为“缓存命中”。
Attention / FFN：Transformer架构的两个核心模块。Attention（注意力机制）负责“找关系”，让每个Token关注序列中其他Token的信息，参数量较小但计算模式随上下文长度变化。FFN（前馈网络）负责“加工信息”，独立处理每个Token，参数量极大，是模型静态权重的主要部分。
SRAM / DRAM / HBM：SRAM用6个晶体管存1bit，延迟仅0.3-3ns，带宽性价比极高，但容量极小。DRAM用1晶体管+1电容，容量大、成本低，但延迟50-100ns且需刷新。HBM本质是3D堆叠的DRAM，通过超宽总线实现高带宽，容量较大但成本高，且市场上极度缺货。
Kernel（算子）：连接AI算法与芯片硬件的“翻译官”，将矩阵乘法、注意力等算法操作转化为硬件可执行的指令。算子开发属于内核级编程，直接决定模型的推理速度、能耗和芯片兼容性。
系统级异构：指在系统层面组合不同类型的计算芯片（如GPU、SRAM推理芯片、专用加速器），用最合适的硬件做对应部分的应用，而非用一颗芯片包揽所有工作。OpenAI Jalapeño则选择将异构收进单颗芯片内部。
流片（Tape Out）：指芯片设计完成后，将电路版图数据交给晶圆厂进行实际制造的过程。晶圆厂据此制作掩模（Mask），再通过光刻等工序生产芯片。流片成本极高，先进制程一次可达数百万美元，且若设计有误，整批芯片可能报废。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
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Special Guests: Mark and 徐子扬.

2026年8月，Moderna与默沙东联合开发的个体化mRNA肿瘤疫苗公布三期临床积极结果，Moderna股价一度暴涨177%。这不是一款预防癌症的疫苗，而是一种为患者量身定制的治疗性疫苗。“一人一药”，似乎正在离现实越来越近。
这期视频，我们邀请到艾博生物创始人、CEO英博博士，他曾在Moderna从事mRNA相关的核心研发。我们从这次三期临床结果出发，拆解个体化肿瘤疫苗究竟如何工作、为什么要与PD-1联合使用，以及它真正证明了什么、还有哪些问题没有被证明。我们也会聊到Moderna、BioNTech以及中国公司正在探索的不同技术路线，以及“一人一药”背后真正困难的制造、自动化、成本与监管问题。
肿瘤疫苗为什么研究了二三十年，直到今天才跨过这道关键门槛？AI究竟能在新抗原预测和疫苗设计中解决多少问题，它真的能让肿瘤疫苗变成一个“软件问题”吗？如果每位患者都需要一支不同的药，这套系统又如何服务成千上万甚至更多患者？我们距离“为每一个癌症患者定制一支疫苗”，究竟还有多远？

【主播】
Yushan，硅谷101特约研究员，生物医药行业从业者
【嘉宾】
英博博士，艾博生物创始人、董事长兼CEO

【你将听到】
02:41 从Moderna到创业，英博博士与mRNA
08:57 Moderna三期，到底突破了什么
14:09 “一人一药”如何让免疫系统治疗癌症
18:14 制药“噩梦”：4-6周造出一支专属疫苗
24:42 未来肿瘤治疗：手术刀＋疫苗＋PD-1
27:57 34个新抗原“撒网”与肿瘤“逃逸”
31:39 黑色素瘤之后，下一个是谁？
38:12 技术路线：中国肿瘤疫苗走到了哪一步？
45:04 肿瘤疫苗会比CAR-T更安全吗？
50:14 成本：“做大容易，做小难”
54:01 “AI离开自动化，就是空谈”
59:19 AI如何应用于肿瘤疫苗的研发与制造？
01:01:26 LNP：AI还算不动的“难题”
01:06:04 “一人一药”怎么监管？
01:09:24 为什么肿瘤疫苗等了几十年

【2026 外滩大会】
2026 Inclusion·外滩大会将于2026年9月9日-12日在上海黄浦世博园区举行。外滩大会是全球高级别前沿科技与金融科技盛会，本届大会还设置了超现实AI音乐会、科技展、创投meetup等趣味环节，活动免费，名额有限，先到先得。

【延伸阅读与相关术语】
核酸药物 以DNA、RNA或其类似物为核心的一类药物，通过补充、调控或沉默遗传信息来治疗疾病。mRNA、小核酸等都属于核酸药物。
小核酸 通常指较短的寡核苷酸药物，多通过与目标RNA配对，调控或抑制特定基因的表达。mRNA通常不归入“小核酸”范畴。
mRNA（信使核糖核酸） 可以理解为细胞里的临时“蛋白质生产指令”，把遗传信息交给细胞的蛋白质合成系统，指导制造特定蛋白。
个性化肿瘤疫苗 根据每位患者自身的肿瘤突变“量身定制”疫苗，训练免疫系统识别并攻击其肿瘤。它属于治疗性疫苗，不是给健康人预防癌症的疫苗。
CMC Chemistry, Manufacturing and Controls，药物的工艺开发、生产与质量控制体系，决定一种药能否稳定、合规地从实验室走向临床和商业化。
核酸递送 把核酸药物安全、稳定地送进目标细胞，并在正确位置释放。由于RNA本身容易降解、也很难直接进入细胞，递送是核酸药物的核心技术之一。
LNP（脂质纳米颗粒） 由多种脂质自组装形成的纳米级载体，可以理解为mRNA的“运输胶囊”：包裹并保护mRNA，帮助它进入细胞。
GalNAc N-乙酰半乳糖胺，一种能“精准找到”肝细胞的糖分子，常与小核酸连接，用于实现肝脏靶向递送。
三期临床试验 药物上市前最关键的大规模验证阶段之一，通常用于进一步确认疗效和安全性，并与现有治疗或对照方案进行比较。
PD-1（程序性死亡受体 1） 位于 T 细胞表面，可以理解为免疫系统的“刹车”。很多肿瘤细胞会在表面表达 PD-L1，与 T 细胞上的 PD-1 结合后，传递抑制信号，从而降低它的活性，借此逃避免疫系统的追杀。抗 PD-1 药物通过阻断这条通路，让免疫系统重新攻击肿瘤。
RFS（Recurrence free survival）无复发生存期，通常指治疗或手术后，到肿瘤复发或死亡的时间。
免疫原性 一种物质激发人体免疫反应的能力。疫苗通常希望产生足够强的免疫原性。
免疫耐受 免疫系统对某种抗原“不攻击”或反应较弱的状态。肿瘤可以利用这种机制逃避免疫系统的清除。
Neoantigen 新抗原，肿瘤细胞发生基因突变后，会制造出一些正常细胞里没有的蛋白质。免疫系统有机会把这些“从没见过的蛋白质”识别为异常，并攻击产生它们的肿瘤细胞。
In Vitro Transcription（IVT） 体外转录，以DNA为模板，在无细胞体系中合成mRNA，是目前mRNA药物生产中的核心步骤。
SOC（Standard of Care） 标准治疗，即当前临床上普遍认可、常规采用的治疗方案，也是新疗法常用的比较基线。
DC疗法 又称树突状细胞疗法，通常把患者自身的树突状细胞取出，在体外加载肿瘤抗原后再回输，用它们“教会”T细胞识别并攻击肿瘤。
Off-the-shelf 现货型疗法，固定配方、可以提前批量生产，并用于多个符合条件的患者；相对的是“一人一药”的个性化治疗。
Driver Mutation 驱动突变，能够直接推动肿瘤发生、生长的关键基因突变。并不是所有肿瘤突变都是驱动突变。 这里后面提到的 EGFR、KRAS，都是常见的肿瘤驱动基因。
CAR-T 把患者的T细胞取出，在体外进行基因改造，让它们拥有识别特定肿瘤抗原的“雷达”，再回输患者体内杀伤肿瘤。
CRS 细胞因子释放综合征，免疫细胞短时间内被大量激活并释放细胞因子，引发发热、低血压等全身炎症反应，是CAR-T等免疫疗法的重要副作用之一。
可电离阳离子脂质 LNP最关键的成分之一。在生理环境下大多接近中性，进入细胞内的酸性环境后会带正电，从而帮助mRNA释放到细胞质，同时降低毒性。
pre-F 融合前F蛋白，RSV的F蛋白在病毒与细胞融合之前的结构状态，是RSV疫苗非常重要的抗原靶点；针对pre-F可以诱导较强的中和抗体反应。

【监制】
泓君
【后期】
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【运营】
朱婕
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Spring Dance - Forever Sunset
Mindscape - Lennon Hutton
High 118 - Wendel Scherer
Radar Focus - Blue Saga
Unfinished Stories - Lennon Hutton

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Special Guest: 英博.

去年年底，硅谷掀起了一股风潮——“Token Maxing”（最大化token使用量），科技公司创始人和工程师们争相晒出账单，比谁家Token消耗更吓人，以此彰显对AI的全力押注。但到了今年年中，成本失控和虚假生产力让这场烧钱竞赛到达了转折点。Uber在四个月里烧穿了全年的AI预算，Meta被迫给员工设定token使用上限，一些公司会提醒员工使用AI的时候注意成本。大家开始认真思考：如何更经济地使用Token？
这期节目的嘉宾黄东旭，就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经每天烧掉三四百美元，只用最前沿的模型。让他逐渐转变的，是中国开源模型们的崛起，大量的日常任务都可以做到“只烧电费，不烧Token”。他的结论是：不是前沿模型用不起，而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配，成本可控，更具性价比。
我们聊了这半年Agent产品的进化史——从OpenClaw，到Hermes，到Agent蜂群的智能涌现潜力，Agent消耗Token的趋势不会停止，未来还会有更复杂的A2A网络。亲历了互联网、移动互联网、AI三波浪潮的张宏江认为，Token Maxing折射出的是所有人在面临AI浪潮时的不知所措，AGI奇点已经到来，现在做Agent是好时机，但关键是：别做容易被大模型碾压的应用。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
张宏江，Llama Ventures高级技术合伙人，美国国家工程院外籍院士，北京智源人工智能研究院（BAAI）理事长，源码资本合伙人，曾任微软亚洲工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官、北京金山软件有限公司首席执行官
黄东旭，Llama Ventures合伙人，PingCAP CTO&co-founder

【你将听到】
04:55 Token maxing，是泡沫吗？
09:52 亲身体验：只选最强最贵，日烧四五百美元
14:15 OpenClaw：从研究到工程的转折点
20:31 龙虾退潮：“普罗米修斯”完成了使命
23:09 Hermes：把成功经验沉淀成Skill
30:09 “Agent动力学”：七嘴八舌烧Token换深度
35:12 智商碾压：Fable 5一次搞定复杂任务
37:20 本地开源模型经济账：每天电费1美元
43:42 Token消耗不会停，更复杂的网络还在后面
52:36 现在做Agent创业是好时机吗？看好toB和infra
01:03:24 彩蛋：“办公室政治”和超预期行为
01:15:30 IQ测试已超人类，AGI奇点已来
01:18:19 新问题：当新岗位也不再需要人，人类如何自处？

【9月6日·成都 泓君线下开麦】
华夏基金携手小红书小红点计划，共同推出「红火开麦日2.0」线下活动，以「发现身边的ETF经济学」为主题，从身边小事发现经济趋势，捕捉藏在日常里的投资灵感。9月6日，成都·蔚蓝湖滨艺术中心，泓君将与华夏基金数量投资部总监荣膺一起，聊聊普通人如何被卷入全球AI定价战。
活动免费，名额有限，扫码即可报名，期待与你线下相见！

【硅谷101听友群】
在这里，和同好一起深聊科技、商业与未来，期待你的声音，也期待更多有趣的讨论。
扫码加入，即刻相遇！

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Impossible Theory - Rachel Sandy
Mindscape - Lennon Hutton

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Special Guests: 张宏江 and 黄东旭.

不久前，我们聊了硅谷最火的新职位FDE（前线部署工程师）。硅谷的逻辑是，AI要进企业，就要开行业最高的薪资，派一批最聪明的人驻扎进去。但这件事在中国，还是同一个剧本吗？
我们邀请到阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇。他是阿里数据中台方法论的创立者，他的团队做这件事已经5年，比“FDE”这个词流行起来还要早。在AI浪潮到来之后，他们发布企业级Agent平台：AgentOne。
他们的做法很不“硅谷”，不接定制化的大单，不做1000人天的驻场开发。他们找的是企业里最耗人、最耗钱、最耗时的环节，把预设好的agent接入企业私有数据，去解决真实的业务难题。
举例来说：一个催发货流程，客服agent需要跑通260步流程；一个顶级人类投手，90天内调价10000次，AI要学会这10000次调价背后的决策逻辑，这背后靠的是团队配合和工程化的推进。
在朋新宇讲述中，没有全能型的个人英雄，也没有对SOTA模型的迷信。“企业算得过来账，背后用什么token，老板不会在乎”。务实，算账，打地基，这就是FDE在中国的故事。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
朋新宇（花名小芃），阿里巴巴集团副总裁，阿里瓴羊CEO

【你将听到】
01:48 硅谷的风向变了：AI战场从C端回到B端
06:33 一个“催发货”背后藏着260步流程
12:30 90天调价一万次，AI向最优秀的投手偷师
19:39 为什么顺利的部署都是“自上而下”
25:07 做标准化增长agent，跟Palantir反着走？
31:14 销售Agent实战：从最落后区域到销冠
36:06 部署周期：1/3熟悉岗位，1/3做建模，1/3调教AI
42:36 FDE团队画像：BA定方向、AI架构师选模型、业务首席当教练
47:00 Token成本，模型策略，“账算得过来”最重要
53:28 中美FDE对比：信息化地基、付费习惯、工作方向
58:03 人才观：懂AI、懂业务、懂数据

【延伸阅读】
E240｜OpenAI联手PE砸下40亿美元，聊聊硅谷最火新职位FDE

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
What We Discovered - Philip Ayers
Signal Containment - Out To The World

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Special Guest: 朋新宇.

这期播客的嘉宾是盛颖，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。
在开源模型集中爆发之际，盛颖在AI Infra（基础设施）领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”，是产品本身，需要有“美感”。
由此，我们走进盛颖的世界。
她曾经想成为一个数学家，沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。
但从哥大到斯坦福，从形式化验证到 AI Infra，盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光，背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到，自己无法勉强去做一件不感兴趣的事；只有真正被一个问题吸引，她才能进入高度专注的状态，并把它做到极致。
SGLang，是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎，也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。
在早期的xAI，她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”，参与搭建生产级推理系统。但随着SGLang社区迅速扩张，仅靠开发者在业余时间维护，已经无法支撑项目继续向前。为了让这件事真正走下去，她选择离开xAI，创立RadixArk。
这期节目，我们从盛颖眼中的数学之美、论文和低谷聊到SGLang、xAI与RadixArk，也聊一个人如何逐渐理解自己的天性，并决定不再与之对抗。
盛颖说，她在乎的不是“making impact”，而是那些她认为正确的事情，最终有没有发生。从“世界与我无关”，到“想要构建那个跟强力AI共存、且人类不会输的未来”，这，是盛颖的故事。

【主播】
陈茜，硅谷101联合创始人
【嘉宾】
盛颖，RadixArk联合创始人&CEO，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人

【你将听到】
02:16 违约金、纽约与数学之美：“世界与我无关”
16:06 顶刊、低谷期与甄嬛传：“世界又与我有关了”
26:01 谷歌实习：最早的“AI for code”
31:54 Databricks：人生导师Ion Stoica与“making impact”价值观
34:37 xAI：拥有“support”和“freedom”的美好v1.0时代
44:07 RadixArk：“两个月也等不了”
48:07 Two Sigma：“有组织的公司”应该有的样子
51:10 SGLang：“AI Infra是浪漫的”
01:15:29 SandHill Road的套路与规则
01:19:33 “养大我”的开源生态
01:27:03 LMSYS：平等、平权，以及“她赢了，不需要被解释”
01:37:42 “世间的美好是存在的”

【延伸阅读】
本期节目视频版已上线，附精校字幕及术语注解，适合想逐句细听的听友
“榨”出硅的极限：怎么让GPU不“闲着”？｜与SGLang、RadixArk深聊AI Infra技术与千亿美元市场-硅谷101视频 及文字版

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【监制】
泓君
【采访】
陈茜
【后期】
Frentee Jacob Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
The Hoover Dam - Bonnie Grace
Spring Dance - Forever Sunset
Curiosity Cabinet - Mike Franklyn

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Special Guest: 盛颖.

7月27日，月之暗面正式发布Kimi K3的完整模型权重。自7月16日API上线以来，K3就在在多项测试中展现出接近前沿模型的能力。因此，它成为了硅谷最近讨论开源时的重要案例之一。从2025年初的DeepSeek时刻，到当下的Kimi K3，中国开源模型正在从成本更低、能力稍弱的替代品，逐渐逼近甚至超过最强的闭源前沿模型。
随之而来的，是一场越来越激烈的蒸馏争论。什么是蒸馏？通过闭源模型的输出进行训练，和未经授权的大规模能力提取，有什么区别？即使中国实验室使用过美国模型生成的数据，它又究竟能解释多少最终能力？

本期播客，我们邀请到两位嘉宾来分别从开源生态和企业的视角，讨论这一波中国开源模型的影响：前Hugging Face亚太开源生态负责人王铁震，和TinyFish联合创始人Keith Zhai。
我们从K3带给硅谷的挑战聊起，讨论了为什么把中国模型的进步全部归因于蒸馏，实际上忽略了架构、强化学习、数据工程和推理基础设施上的创新。而当蒸馏从一种中性的训练技术，变成商业竞争和政策讨论中的指控时，争议的核心又变成了什么？
在此之外，我们也讨论了K3针对大型推理服务商设计的商业授权：当开源权重模型持续压低成本，它会如何冲击OpenAI、Anthropic等闭源实验室的商业模式？当模型能力逐渐商品化，未来AI行业的价值会流向模型本身、推理基础设施，还是Agent与企业工作流？

注：本期播客中提到的“开源”，更准确地说是开放权重（open weights）。K3官方称自己为开放模型，它使用的是Kimi K3 License，不是标准 MIT/Apache 这类完全开放的OSI license。

【主播】
Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
王铁震，Hugging Face前亚太生态负责人
Keith Zhai，TinyFish联合创始人

【你将听到】
中国开放模型，硅谷怎么看？
01:45 Kimi K3为什么突然成为硅谷关注的焦点？
03:33 从DeepSeek、GLM到K3：硅谷对中国模型的判断如何变化
06:51 企业为什么开始转向中国模型
10:23 中国开放模型推理成本

蒸馏争端始末
13:24 蒸馏争议：到底什么是蒸馏？
17:22 K3是否可能在短时间内蒸馏最强闭源模型？
19:48 蒸馏能解释模型的核心能力吗？

开放模型对闭源商业模式的影响
23:54 K3 License与开放模型商业化
34:27 开放模型会怎样冲击OpenAI和Anthropic的收入与估值？
37:39 英伟达为什么支持开放权重
43:41 中国公司为什么选择开放

强大的开放能力下，Agent生态如何变化？
45:04 Thinking Machines为什么开放权重？
48:39 开放模型催生的新生态
48:43 OpenRouter等多模型平台为什么开始受益？
49:56 对Agent产品和基础设施的影响

开放模型的安全之争
55:40 接近前沿的模型，到底应不应该开放权重？
01:04:01 开源和闭源模型，谁更容易被滥用？

【延伸阅读和相关术】
Kimi K3官方技术报告与模型权重
Kimi K3授权协议
Anthropic对蒸馏攻击的指控
《开放权重与美国AI领导力》

【相关术语】
开放权重（Open Weights）：指模型开发者公开模型训练完成后的参数文件，允许用户下载模型，并在自己的设备或云端进行部署、推理、微调或进一步开发。开放权重并不意味着训练数据、训练代码和完整训练流程也同时公开，具体使用方式还会受到模型授权协议的限制。
开源模型（Open-Source Models）：通常指不仅公开模型权重，还公开足以让外部开发者研究、修改和复现模型的更多组成部分，例如训练代码、模型架构、数据处理方法、训练流程，以及在部分情况下使用的训练数据。由于大模型很少完整披露所有训练材料，目前业界对什么样的模型可以被严格称为“开源”仍存在争议。
思维链（Chain of Thought）：指模型在生成最终答案之前，用一系列中间步骤拆解问题、组织信息和进行推理的过程。
规模扩展效率（Scaling Effiency）：指模型将计算资源转化为能力提升的效率，也就是在使用相同或更少的算力、数据或训练成本时，能否获得更好的模型表现。
键值缓存（KV Cache）：指模型在处理上下文和生成内容时，保存此前token在注意力计算中产生的Key和Value数据。这样，模型在生成下一个token时不必重新计算全部历史内容，可以显著降低重复计算，提高生成速度；但上下文越长，KV Cache占用的内存通常也越大。

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【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Kablaam - Ealot
Flickering Torches - Christian Andersen
Radar Focus - Blue Saga
Pulse Runner - Helmut Schenker

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Special Guests: Keith Zhai and 王铁震.

当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪，问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码，但真相是，那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句，背后站着一群人：他们曾是记者、编辑和纪录片导演，如今藏在大语言模型之后，有一个鲜为人知的名字——内容工程师（Content Engineer）。
当模型能力日益趋同，真正决定用户去留的，已不再是参数，而是它能否让人觉得“懂我”。那些“只可意会、不可言传”的语感与共情，正被一群文字工作者拆解成一套可以装进AI的规则。
本期《硅谷101》播客，我们邀请到两位从新闻业转身的资深内容工程师——前媒体人、播客《行星酒馆》主播东尼，与NBCUniversal AI战略总监Bianca，深入探讨：什么才算“好”的对话，以及如何把它拆解成可量化、可训练、可评估的工程标准。我们从这个正在各家AI公司裂变扩张的新兴岗位聊起，看看当模型能力逐渐拉平，内容与品味如何成为产品竞争力的关键，而懂人文、懂社科的判断力，又该如何翻译成工程能用的语言。

【主播】
Faith静远，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
Tony Lin，人工智能实验室模型设计负责人，《行星酒馆》主播
Bianca Consunji，NBCUniversal AI战略总监

【你将听到】
02:54 内容工程师是什么？
05:55 内容工程师如何拆解好内容
10:42 如何训练AI理解提问者的言下之意
13:42 内容工程师如何“翻译”语言和文化
16:45 新闻训练和AI对话训练都需要给到“上下文”
18:42 语境破碎：AI对话和“网络互喷”的相似之处
19:59 记者和内容工程师的技能重合点
23:44 一篇爆火文章背后，文科生的AI恐慌
26:45 基于共识训练出来的AI，不会产生伟大的艺术
28:56 媒体影视从业者失业，罪魁祸首是AI吗？
31:37 东尼如何在养病期间做出震惊谷歌的voice agent
37:02 AI谄媚是产品设计问题，本质是人想要的太多了
39:20 人除了智商情商，还会需要“AI商”
43:33 职业价值迁移：“曾经我出卖成果，现在我展示过程”

【延伸阅读和相关术语】
系统提示词（System Prompt）：写给模型、用于设定其身份、语气与行为边界的底层指令。本质是一种既要有创造力、又要让模型"听得懂"的技术性写作，是内容工程师的核心工作之一。
少样本示例（Few-shot Example）：在与模型交互时，随机提供几条相关案例作为参考，让模型据此理解"什么是好问题、好内容、好语气"的方法。
语音智能体（Voice Agent）：能够以语音方式进行多轮对话的AI智能体，相比文本交互更强调对话的流动感与自然度。
多轮对话（Multi-turn Conversation）：用户与AI连续来回交互的对话形式，通常是AI的弱项。当缺乏足够上下文时，AI会不断"脑补"，答案越来越臃肿，中途出错则如滚雪球般放大。
意图理解（Intent Understanding）：理解提问者的“言下之意”，而非仅仅回答字面问题。它要求模型捕捉话语背后未被直接说出的真实需求，而不止于表面的信息拼接。
来源归属（Source Attribution）：在回答中注明信息出处、并承认现有信息不确定性的做法，是判断一则回答质量高低的重要维度之一。
拟社会关系（Parasocial Relationship）：传播学经典概念，指人对一个遥远实体（书中人物、电视形象，乃至AI）单向建立的情感关系。人在这种关系里依然拥有agency（能动性），可自行决定与对方的关系、并在互动中创造意义。
AI谄媚（Sycophancy）：指AI顺着谈话对象的价值取向和信息茧房去迎合、讨好用户的倾向。它本质上是一个产品设计问题——为了留住用户、提升engagement，产品往往会做出迁就。
事实核查（Fact Check）：新闻业的核心技能，即在信息发布前核实其真实性。AI在事实核查上效率极高，能快速交叉验证信息、呈现不同立场，帮助人跳出单一信息流。
零工经济（Gig Economy）与AI训练师（AI Trainer）：AI trainer指按小时、按项目为AI生成的内容打分、改写、示范的临时工作。这类工作依托零工经济而存在，而零工经济对媒体与艺术从业者的冲击在AI出现之前便已发生。

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【监制】
泓君
【采访 & 制作】
Faith
【配音】
Yiwen
【后期】
Faith Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
The Detective - Christoffer Moe Ditlevsen
Reclaim - Megan Wofford
Paper wings
Hangover by ruiqizhao
The light from within—howard harper-bames
Overture - dozeoff
New car smell—bagel
Quiet down—Ryan connors

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Special Guests: Bianca Consunji and Tony Lin.

机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了，但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖，难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻，它需要理解眼前的物理世界。
这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流"纯大脑黑盒大模型"不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。
这条路已经跑出了一定成效：面对从未见过的新物体，他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。
本期硅谷101，我们邀请苏度科技CEO韩铮，一起聊聊机器人“动手”怎么实现？他预测，接下来会有更多的硅谷公司重新回到“上下分层”的方向上来。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
韩铮，苏度科技联合创始人&CEO

【你将听到】
机器人“动手”的数据根基
03:17 为什么做全栈（大脑+本体）通用机器人？
07:14 苏昊早年经历：从图片标注ImageNet，到3D数据集ShapeNet
11:08 3D数据收集，难在哪里？
13:21 仿真需要亚毫米级精度，视频训练无法达到
16:33 什么是Sim-to-Real（从仿真到现实）？
18:08 创业时机的判断：DALL-E带来的数据拐点

Sim2Real技术验证与关键突破
21:40 仿真器的技术内核：经典物理法则+强化学习
24:17 数据集质量与规模的平衡：自建结构化3D数据集
28:05 实际效果如何？零样本通用抓取，一次性成功率98%
32:11 回应Demo质疑：去学术会议现场随机环境中演示
34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键
35:45 灵巧手虽好，但不是当下的性价比最高的方法

技术路线之争
38:16 商业模式思考：硬件+底层模型+API，类比智能手机生态
41:23 仿真器与机器人本体，必须软硬件协同设计强绑定
44:04 如何教会机器人拧瓶盖？加入真实世界数据更高效
44:51 难度对比：操作物体比运动控制难2~3个数量级
47:28 白盒与黑盒之争：分层模型，在预训练中融入物理理解
51:11 Sapien仿真器，让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作
53:27 数据冷启动困境：无法复刻特斯拉，必须靠仿真做冷启动
55:38 嘉宾预言：被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流

全球机器人竞争格局
59:08 实现机器人动手，软硬件强结合的公司才能做到
01:00:34 硅谷明星公司点评：Skild、Figure、Optimus
01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合？
01:09:01 亚马逊机器人，场景多但整合困难
01:10:02 为什么多数公司退回垂类？因为不知道通用该怎么走
01:12:43 不做垂类押注，而是构建开发者生态，目标是成为机器人时代的“iOS+硬件”

【延伸阅读】
节目中提到的Demo：sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测

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【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Particle Emission - Silver Maple
My Moon and Your Sun - Hampus Naeselius
On the March - Brendon Moeller
Quietly Tense - Marten Moses

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Special Guest: 韩铮.

世界杯发生了闻所未闻的一幕，在特朗普介入后，美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行，有人不禁要问了，国际足联为什么要那么听美国人的话。
部分原因可能来自于，美国资本已经渗透进了全球足坛的方方面面。比如英超的20家俱乐部中，有11家都被美国资本控股，美资甚至渗透进了欧洲五大联赛的俱乐部、商业权益开发、球员球队买卖资金周转等等方面。
没有英式足球积淀的美国人，为什么会那么喜欢投资英式足球？美国资本又在怎么改变世界足坛呢？

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
张兵，懒熊体育《摸鱼的熊彼得》主理人
施骅伦，《翻转体育》主播

【你将听到】
没有足球文化的美国，资本为什么爱足球
03:05 售股两年后，曼联老板为什么又要找下家
06:21 20支英超球队11支被美资控股，美国富豪为什么那么上头
09:48 英超球队的上市潮与退市潮
16:14 两任美国老板，在英国“小队”伊普斯维奇上赚翻了
19:47 美国人对体育资产的商业化运作，到底能有多强

美国老板们，为什么永远被球迷Diss
22:47 曼联往事：格雷泽家族20年的骂名从哪儿来
27:35 曼联新老板拉爵，带来的新变化可能喜忧参半
30:04 从阿森纳到曼联，豪门为什么都爱捣鼓球场
36:56 SoFI球场，美国人商业运作体育场馆的典型案例
38:16 阿森纳老板克伦克，与前大股东乌斯曼诺夫的控制权之争
45:31 克伦克说拿钱砸冠军不是第一位，那他是个好老板吗
48:24 利物浦的两任美国老板，为什么口碑差距那么大
52:47 美国资本，如何在切尔西身上玩脱了

英超之外，美国资本如何渗透全球足坛
57:10 不只英超，欧洲足坛都要被美国资本包圆了
01:03:23 控制了众多命脉的美国资本，很可能会打造自己专属的超级联赛
01:05:46 版权费增长停滞、球员成本上升，美资从哪儿延续回报率
01:10:41 球迷文化抵制足球资本，但商业化的进程一直在所难免

【延伸阅读与相关名词】

英超Big 6：包括阿森纳、切尔西、利物浦、曼联、曼城和托特纳姆热刺，其中前4支球队又被称为Big 4或者传统四大豪门，Big 4如今都被美资控股
阿布卡拉莫维奇：俄罗斯富豪，2003年买下切尔西，斥超过20亿英镑引援，并先后聘请穆里尼奥、希丁克等名帅执教，让切尔西收获21个冠军奖杯。后因俄乌战争被迫出售切尔西，并免除了俱乐部对其个人约15亿英镑的债务。
大卫·邓恩：英国商人&前阿森纳副主席，英超联赛创立的核心推手之一，1996年力排众议聘请温格执教，开启阿森纳辉煌时代，2007年因支持外部资本收购俱乐部，与董事会产生分歧而被迫离开。
乌斯曼诺夫：乌兹别克裔俄罗斯寡头，通过投资钢铁、电信和Facebook、阿里巴巴等互联网企业积累巨额财富，曾是阿森纳第二大股东，后因俄乌战争被制裁资产遭冻结，也通过DST投资过京东、小米和滴滴。
法哈德·莫希里：英籍伊朗裔富商，因结识乌斯曼诺夫而发迹，曾任埃弗顿足球俱乐部大股东。他在埃弗顿投入巨资但管理混乱，球队战绩下滑并屡次违反财务规则，最终于2024年将俱乐部出售。
霍斯特·达斯勒：阿迪达斯创始人之子，现代体育营销先驱，不仅帮助阿迪达斯实现了国际化，更参与并主导了世界杯、奥运会等大型国际体育赛事的商业化模式制定。
CAA Eleven：是国际顶尖经纪公司CAA在瑞士成立的子公司，主要负责独家管理欧足联旗下国家队赛事的商业版权，包括欧洲杯、欧洲杯预选赛、欧国联及女足欧洲杯等赛事的转播与赞助权。
TEAM Marketing：瑞士体育营销公司，是欧冠联赛从1992年改制至今的“幕后缔造者”，为欧足联创造了超过500亿欧元的收入，但双方合作将在2027年结束。
Relevent Sports：美国体育传媒与赛事推广公司，由NFL迈阿密海豚队老板斯蒂芬·罗斯创立，以创办国际冠军杯（ICC）闻名，将欧洲豪门季前赛引入北美，还代理西甲、德甲等联赛在美洲的媒体版权。2027年起接替TEAM Marketing，负责欧足联旗下男子俱乐部赛事的全球商业版权。
ECA：European Club Association，欧洲俱乐部协会，代表欧洲职业俱乐部利益的官方组织，拥有超过200家会员俱乐部。
DAZN：英国全球体育流媒体平台，被誉为“体育界Netflix”，由乌克兰裔美国亿万富翁Len Blavatnik通过其美国投资集团Access Industries拥有。
ISL：由霍斯特·达斯勒成立，是上世纪足球商业化的关键推手，曾长期独家代理FIFA世界杯的电视转播权和商业赞助权，后因过度扩张陷入债务危机最终破产，并引发了国际足联历史上最大的腐败丑闻。

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Special Guests: 张兵 and 施骅伦.

从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
AI自我进化会以多快的速度到来？未来的AI，它会在通往真理的道路上与人类并肩作战，稳步破解医学、气候等种种难题，还是会在暗处走向失控？
本期播客，泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家，杜少雷和Beibin，一起聊聊AI的自我进化与自我验证。
Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司，这家公司给自己的定位也非常的特别，他们只做一件事—— heavy duty solver，意思是专啃那些没有标准答案，人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案，而是要提出人类还没有想到过的假设，自己想办法去验证它，去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。
嘉宾预言，最快半年，AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升，模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功：大胆假设，小心求证。而要让AI做到这一点，关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
Simon Shaolei Du（杜少雷），Apodex推理模型与训练首席科学家，华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授
Beibin Li （李辈滨），Apodex自我进化与编程首席科学家

【你将听到】
自我进化背后的底层能力
03:00 AI自我进化不是新概念，两三年前就有了
06:48 RSI概念火了，背后是模型能力变强了，长程任务表现更好了
09:20 技术上如何训练AI做好长程任务？算法+数据+infra
12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力
14:29 用自我验证规避“递归漂移”，代码领域相对可控
16:21 Apodex的验证方法：多个子agent互相验证
19:11 自我进化三条路径：预训练、后训练、Harness
23:56 另一项关键能力DeepResearch，Apodex如何做到多个榜单第一？
29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个
31:18 模型自动进化后，会碾压agent团队吗？垂直领域护城河仍在

自我进化关键一步——学会提问
34:19 Apodex定位：用Discoverative框架解决人类未解难题，不把Token当生意
36:18 “发现模型”最难之处：提出超出经验范围的假设，并去验证
37:52 让AI像科学家一样提问，需要模型有更好的品味
43:31 如何避免大模型拍马屁？远离大众偏好
46:30 “AI宪法”定义性格，顶级科学家数据校准品味

巩固品味，阻止“跑偏”
51:33 AI巨头都在做科研发现模型，判断问题价值是关键
55:32 不同于AI for Science，Heavy Duty Solver是通用模型，强调元能力
57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环，但解决递归漂移还需要2-3年
58:43 让科学家睡不着觉的问题：如何防止AI“走火入魔”
01:00:04 解决方案仍靠人工手调，“自我蒸馏”也许是个方法
01:04:28 人类只是warm start，未来AI将形成自我品味，就像AlphaZero
01:06:18 陈天桥与Apodex：制定“宪法”，聚焦Heavy Duty Discovery

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Special Guests: 李辈滨 and 杜少雷.

本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出

今年4月的伦敦马拉松，肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒 的成绩夺冠，成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员，这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时，创造了历史。
事后媒体关注到，萨维和克杰勒恰，包括这场比赛的女子冠军阿塞法，他们穿的鞋，都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前，统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克，也是它，发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目，剑指帮助运动员马拉松“破2”。
尽管跑步这项运动自古有之，但直到1960年代，人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里，路跑鞋都发生了哪些技术变革？运动鞋品牌，又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的？

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
盖德，《迪谈盖论》主播

【你将听到】
跑鞋技术迭代史，谁是最有突破性创新的那双鞋
04:26 划时代跑鞋：阿迪Ultra Boost和耐克Zoom Vaporfly
06:58 TPU超临界泡棉，阿迪Ultra Boost的秘密武器
07:54 耐克Zoom Vaporfly的必杀技，把碳板和超级泡棉结合到一起
10:30 中底的重要性：辅助一个动作重复4万多次仍能保持优秀性能
12:11 中底之外，鞋面、鞋楦也有技术之争
14:11 产品经理谈跑鞋研发，好跑鞋可能会经历20多个版本的修改
16:24 不同品牌的跑鞋，中底材料可能来自同一家公司
17:46 裸足感跑鞋的兴起和沉寂
21:20 马拉松跑进2小时，靠的到底是鞋还是人

阿迪VS耐克，交替主宰21世纪的马拉松赛道
25:16 帮助破纪录的Adios Pro EVO 3, 大火背后也有偶然
27:48 被各大品牌纷纷采用的碳板，阿迪为什么偏不用
30:04 耐克的遗憾，最有可能破2的合作跑者不幸去世
31:36 一度大杀四方的耐克，是如何失去马拉松赛场绝对优势的
33:50 想要跑鞋卖得好，一定要在竞速跑比赛里有姓名
36:27 限量发售，可能会让Adios Pro EVO 3无法统治赛道
37:58 品牌研发冠军跑鞋很难，选到冠军“潜力股”更难
39:32 四大慢跑鞋品牌，为什么在阿迪耐克的竞争中“隐身”了
42:11 新秀昂跑和HOKA，仍在竞速跑的关键之门外

技术差距、时尚化和瓶颈期，跑鞋之争的未来
45:24 跑鞋品牌的技术优势，很难独领风骚很多年
47:13 阿迪能不能统治马拉松赛道，还得看它鞋面的表现
48:18 超级大Logo的Adizero EVO SL，成了2025年的大爆款
51:13 复古New Balance，很可能成为第四个百亿美元规模运动品牌
54:50 本土跑鞋vs国外跑鞋，技术差距到底在哪儿
57:42 跑鞋之后，运动品牌开始押注越野跑和Hyrox了
59:14 国内的运动品牌，该去国外卷卷了

【延伸阅读】
重要跑鞋变革史：
1960，New Balance Trackster问世，以波纹鞋底取代鞋钉，成为首款无钉跑鞋
1974，耐克联创鲍尔曼发明华夫饼鞋底，鞋款大卖，耐克趁势赶上美国慢跑热
1977，Brooks推出的Vantage鞋款，成为第一款大规模采用EVA材质中底的鞋款
1978，耐克首款 Tailwind 跑鞋上市，首次采用Nike Air 气垫技术
1986，亚瑟士推出首款应用GEL缓震胶技术的跑鞋Freak，GEL此后一直是亚瑟士的王牌技术
1991，索康尼推出GRID网格缓震系统，将纤维嵌入EVA中底，兼顾缓震和支撑稳定
2004，Nike Free 面世，开启赤足感跑鞋风潮
2015，Adidas Ultra Boost 面世，采用TPU材料及超临界发泡技术，提供“踩屎感”，成为阿迪最受欢迎的缓震技术
2016，耐克推出Zoom Vaporfly 4%，首次将超级泡棉PEBA和碳板结合，Vaporfly 和Alphafly 系列随后高频亮相马拉松
2026，两位运动员穿着阿迪的Adio Pro EVO 3跑马“破2”，该款鞋为全球第一双实现量产的、单只重量不超过100g的跑鞋

两类中底技术：
机械结构：通过中底的物理形态设计来影响性能，比如碳板、碳环、镂空等，相当于中底的“骨架”
发泡材料：通过中底本身材质来影响性能，代表材料包括EVA、TPU、TPEE、PEBA等，相当于中底的“肌肉”

四大发泡材料：
EVA：最传统、最普及的发泡基底，轻质柔软成本低，但回弹和耐久性一般，多为入门级跑鞋中底材料
TPU：回弹性、抗撕裂性和耐久性优于EVA，但密度较大，鞋偏重，为阿迪Boost中底所用材料
TPEE：TPU升级版，回弹率更高、更轻、更耐疲劳，但加工难度高、成本高，为阿迪Adios Pro 系列Lightstrike Pro中底的材料
PEBA：超级泡棉，回弹率极高、极度轻量，但成本昂贵、耐用性一般，为耐克ZoomX中底所用材料

耐克Breaking 2项目：2017年推出，旨在挑战人类马拉松“破2”极限，项目中跑者基普乔格在意大利蒙扎赛道达成了2小时00分25秒的优异成绩，耐克借势推出Zoom Vaporfly Elite
耐克目前的慢跑鞋三大系列：飞马（Pegasus）、迈柔（Vomero）和稳程（Structure）
格布雷西拉西耶：长跑传奇选手，蝉联1996、2000年奥运会10000米冠军，并曾打破25次世界纪录，也是首位将马拉松跑进2小时04分的运动员
基普乔格：2016、2020年两届奥运会马拉松冠军，保持着多项赛道纪录，2019年在维也纳以1小时59分40秒完成“破2”壮举，但因为非正式比赛，成绩没有纳入马拉松世界纪录
基普图姆：肯尼亚马拉松跑者，首位在正式马拉松中跑进2小时01分的运动员，2024年2月不幸因车祸去世
大迫杰：日本顶尖马拉松运动员，职业生涯三次刷新日本马拉松国家纪录，首位跑进2小时05分的黄种人。

vivo X Fold6
全新升级的原子工作台，支持串行、并行双模式，一屏多用，告别反复切应用的碎片化体验

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
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【BGM】
Burn Away (Instrumental Version) - Nyck Caution
Rumors About Us - T. Morri
Melting Glass - Eden Avery
What We Stand For - Francis Wells

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Special Guest: 盖德.

5月初，OpenAI成立了Deployment Company（部署公司），Anthropic也宣布与包括Blackstone在内的多家金融机构合作成立合资企业。这些顶尖模型公司，都开始押注同一种服务：不只是提供AI工具，而是深入企业内部，在具体业务场景中把AI能力真正部署起来。
这也让一个工种迅速走到台前：Forward Deployment Engineer（FDE），前线部署工程师。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。
这期播客中，我们请到了两位一线从业者讨论FDE和部署公司。一位是Cresta FDE团队负责人Jove。Cresta为企业呼叫中心提供AI Agent，Jove从去年年初就开始扩招FDE团队。另一位是前麦肯锡咨询师、现任Invisible Technologies企业业务VP的Oliver。他从私募和咨询行业的视角，解释了为什么模型公司选择直接与PE合作，而不是依赖传统咨询公司。
我们聊了FDE这份工作的具体形态、它与Palantir早年军方部署模式的渊源，也讨论了在这波AI落地浪潮中，私募基金和咨询行业正在经历怎样的变化。

【主播】
Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
Jove，Cresta FDE团队负责人
Oliver，Invisible Technologies企业业务VP、前麦肯锡咨询师

【你将听到】
模型公司为什么开始做部署
01:57 从DeployCo到合资企业，模型公司为什么要提供部署服务？
04:30 什么是FDE？让AI应用真正在客户企业跑起来的工程师

FDE的具体工作
07:58 应用层公司和模型公司的数据优势之争
09:18 FDE的工作现场和具体案例
12:43 FDE与Palantir的渊源：Echo和Delta团队
14:27 FDE和FDPM分工：像CTO和CEO的搭档
17:52 什么样的人最适合做FDE？
22:47 FDE会不会被AI自己取代？是长期职业还是过渡角色

私募与AI部署的重要入口
26:10 PE为什么找模型公司合作，而不是传统咨询公司
32:32 PE和私募机构选择和模型公司合作的三个核心诉求
34:08 LP为什么在推动GP做AI转型
36:04 PE工作流自动化的具体案例：AI销售助理、尽调平台、基金运营

AI如何改变咨询和企业自身
41:37 AI会代替咨询吗？
43:02 企业用AI最容易踩的两个坑：数据整合不到位、不该用AI的环节硬上AI
44:17 整合企业数据为什么比想象中难
46:19 模型能力不断发展，Agent本身会取代FDE吗？
48:14 技术专家之外的人的价值

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【监制】
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【BGM】
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin
Rumors About Us - T. Morri
Radar Focus - Blue Saga
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Special Guests: Jove and Oliver Søe.

SpaceX上市进入最后倒计时，在它那份长达280页的招股说明书里，月球基地、点对点地表旅行、在轨制造、火星货物……这些别的公司不敢写的科幻元素，它都写了。但更让人印象深刻的是SpaceX的AI叙事，它预测在28.5万亿美元总潜在市场中，有超过90%来自AI板块，而这部分将受到“地球无法快速扩展发电能力”的严重制约。
面对电力紧缺，SpaceX的答案是：把数据中心搬上太空。上周一，马斯克在一段关于AI1卫星设计草图的视频中称，AI卫星不需要多么神奇的技术，这些技术已经在星链V3卫星中做出来了。谈到时间表时，马斯克预估SpaceX将在2027年底前实现每年1GW的太空AI算力的年化部署率，并逐年扩大量级。
这个大胆的宣言，究竟是IPO前夜的氛围烘托，还是下一代算力基础设施的真正方向？太空数据中心，技术上能实现吗？即使能做成，它真的比建在地面上更划算吗？本期硅谷101播客，我们就来算算这笔经济账。
本期节目不构成投资建议

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
Lewis Hong，Aris Fund合伙人，前SpaceX高管
刘冰雁，火箭爱好者

【你将听到】
SpaceX S-1解读
03:07 打卡指南：LA SpaceX总部&德州Boca Chica星舰发射中心
06:53 SpaceX招股书，1GW太空算力计划和“Elon Time”
09:40 1万颗卫星铺满一条晨昏线轨道是什么概念？
11:02 打个赌吧：Starship 100次发射时间线预测

成本拆解
16:52 极度乐观：只算燃料成本，两个月回本，但现实并非如此
19:41 保守估算：每公斤200美元，两年回本只能打平
22:14 考虑到GPU损耗等因素，成本估算再加40%冗余度
26:05 星舰还有改进空间，每公斤10–20美元经济账才成立

技术挑战
28:48 反常识：太空真空环境，散热为什么这么难？
31:02 两个思路：提升温度、增加散热面积
33:38 解决方案：热泵与半导体散热技术
38:24 太空芯片，谁来造？
41:38 太空辐射会让GPU算错，加屏蔽和纠错即可
42:13 太空只适合做推理，不适合大模型训练
45:05 星链12000颗卫星，99.85%完好——辐射风险可控
46:06 凯斯勒效应（碎片连锁撞击）在低轨并不可怕
48:36 星链一年进行30万次卫星轨道规避机动，技术已成熟
51:09 太空数据中心综合评估：理论可行，经济账还算不过来
52:27 另一个角度：地球容纳数据中心散热的能力终将触顶

战略价值
53:51 太空算力的战略价值：速度、扩展性与数据主权
59:01 太空数据中心热潮：放上去不难，经济地放才是真挑战
01:01:53 未来10年发射市场将多元化，中国稳步追赶
01:02:48 初创公司的机会：上游关键零部件/技术供应商
01:07:34 月球派vs火星派：NASA为何重启登月？
01:09:33 月球重力更适合发射，是人类开发宇宙的跳板
01:14:19 SpaceX的人都认为太空经济数倍于地球，但说出来没人信
01:15:40 财富到达一定程度，就开始寻求（或逃避）政治影响力
01:18:33 50多万人在问卷中愿意抛弃地球上的一切去火星
01:26:54 结尾彩蛋：一个太空火锅梦想，和一个在太空录播客的约定

感谢细心听众的指正：星舰Starship的推进剂应为液态甲烷(LCH₄)，而非煤油(RP-1)。煤油是SpaceX猎鹰9号使用的燃料，星舰从设计之初就选择了甲烷路线，主要原因是甲烷燃烧几乎不积碳、支持快速复用、可在火星合成。从单价上来说，液态甲烷比航天精炼煤油更便宜。
节目中2个月的能量回本时间假设基于500W/kg的太阳能板发电效率和约40%的火箭效率，不需要假设燃料类型。

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【延伸阅读和相关术语】
【视频】SpaceX崛起史：一切，为了去火星｜实地探访发射基地与总部
“没有她，SpaceX早倒闭了”：全世界最有权力的女性工程师是如何炼成的
【视频】马斯克 + 卫星工程主管Ian Dahl，首次公开AI1卫星详细设计与技术规格
SpaceX招股书
嘉宾往期播客节目：
E176｜SpaceX 的商业版图与太空经济的崛起
E155｜马斯克太空梦进度条70%，聊聊星舰的四次发射与SpaceX Mafia
E106｜真正造星舰的人来了，与SpaceX前高管聊聊马斯克的火星计划
Grasshopper（蚱蜢）、Starhopper（星虫）均为SpaceX的可回收火箭垂直起降技术试验平台。Tintin A/B 是星链计划的首批两颗技术验证卫星（2018年发射）。SpaceX的产品开发路径中，常以“试验平台——量产”的模式推进。
晨昏轨道（Dawn-Dusk Orbit），一种特殊的太阳同步轨道，卫星始终飞行在地球明暗分界线（晨昏线）的上方。由于轨道面与阳光方向近乎垂直，卫星的太阳能板可以持续面向太阳。在理想情况下，卫星一整年几乎都处于光照中，地食时间趋近于零——而普通低轨卫星每圈约有30%~40%的时间处于地球阴影中。这一特性使其成为需要恒定高功率供电任务的理想选择。
斯特藩-玻尔兹曼定律（Stefan-Boltzmann Law），热力学基本定律之一，描述黑体辐射的总功率与其绝对温度的四次方成正比。本期播客中刘冰雁解释太空散热的核心难点，正是基于这一定律——低温下辐射散热效率极低，必须通过提高散热器温度来把热量辐射出去。
凯斯勒效应（Kessler Syndrome），由NASA科学家Donald Kessler于1978年提出。描述的是当近地轨道上的太空垃圾密度达到临界点后，碎片之间会发生连锁碰撞，每一次碰撞产生更多碎片，进而引发更多碰撞，最终形成碎片密集的"碎片带"，使某些轨道在数百年内无法使用。
卡门线（Kármán Line），地球大气层与外太空的分界线，以航空航天工程师西奥多·冯·卡门命名。国际航空联合会（FAI）将其定义为海拔100公里处。其物理本质是气动升力让位于离心力的临界高度——在此高度以上，飞行器实际上已成为轨道航天器而非飞机。卡门线主要用于法律和监管目的，区分受各国领空管辖的航空器和属于自由空间的航天器。当前国际法并未明确规定外太空的边界高度。

【硅谷101听友群】
终于终于终于，大家一直呼吁的硅谷101的社群要上线了！欢迎大家加入。

请用手机相机扫码；如已安装飞书/Lark，可直接在App内扫码进入申请表单。7天内审核，通过后邮件同步入群方式。期待和你在群里碰面！

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Swerve Space - Lama House
Quarks in the Cosmos - Grant Newman
My Halo Orbit - DEX 1200

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Special Guests: Lewis Hong and 刘冰雁.

“Harness Engineering”（挽具工程）正在成为硅谷的新共识，Anthropic、OpenAI等公司都在探索这一工程范式。但真正理解Harness的人还不多。前不久，一篇题为《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》的文章在X上获得百万级阅读和热议，作者是来自硅谷CreaoAI的Peter Pang。在这篇文章里，Peter展示了Harness Agent系统激发出的极致效率：99%的代码由AI完成，每天平均3到8次生产部署，过去六周的产品流程，现在一天就能跑完。
本期播客，主播泓君邀请到Creao的三位创始人，聊聊这家公司对Harness的实践，以及在组织AI-First转型上的深度思考。嘉宾们指出，AI-First不等于“使用AI”，想要把效率提升100倍、1000倍，就不能只把AI当成工具，而要让AI成为所有生产力的主导。组织转型最难跨出的一步在于——是否能让所有员工都能做到信任AI。
这场对话中有一些有趣的观察，比如在Creao，市场不用再追着开发提需求，因为开发速度已经远超市场消化能力；当大量对齐工作被AI接管之后，拿掉产品经理，反而让团队效率大幅提升；初级工程师比资深工程师更适应AI时代的转型；尽管过去十年积累的专长正在快速贬值，但资深工程师仍然有竞争力，因为未来的核心竞争力不再是写代码，而是“找到AI Planning的缺陷”和“判断什么是有价值的”。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
Kai，Creao联合创始人/CEO
Peter，Creao联合创始人/CTO
Clark，Creao联合创始人/CPO，clark@creao.ai

【你将听到】
AI 主导的效率革命
02:32 什么是Harness（挽具）？
03:09 Harness范围远大于prompt/context engineering，榨干大模型能力
04:52 Harness成败在于，设计好系统自身的feedback loop
07:11 传统软件静态人主导，Harness动态AI主导迭代
08:10 一篇X爆文，揭秘CreaoAI的Harness实战
09:53 AI-first第一步：重构流程，降低对齐成本
13:19 思维转变：AI不是工具，是所有生产力的AI主导者
14:01 放弃传统开会讨论，让AI主导对齐，沟通成本大幅降低
19:12 Agent主导排查bug，50%以上问题由AutoFixing自动修复
23:48 搭建整个Agent系统，只需要1个Architect用一周定框架
25:47 Harness观念：AI是动态系统，出错要弥补系统而非简单纠错
27:13 你的内容和产品，受众可能是Agent

Harness时代的组织转型
31:09 组织转型挑战：只要有人觉得“不如人做”，改造就会被拉长
32:02 AI能力已达，CreaoAI 2026年1月用两周完成全部架构重构
36:00 “2026年我没有写过一行代码”，架构师的价值是找出AI planning的缺陷
38:22 产品开发超前于市场，市场尚不了解Harness Agent的工作方式
43:05 大企业难转型的原因：合规问题，人员过多

Harness时代人的价值
47:47 信任从人转向AI需要guardrails，产品经理角色被拿掉，对齐成本反而更低
52:00 交流成本＞落地成本，AI环境下复合型人才更重要
53:21 “资深悖论”：初级工程师更适应AI，资深专家转变难度大
01:00:30 人类未来最核心的能力和价值：定义需求，review结果

【延伸阅读和相关术语】
《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》
《The Self-Healing Agent Harness》
CI/CD（持续集成/持续部署），软件开发中的自动化流程。CI（Continuous Integration，持续集成） 指开发者频繁地将代码合并到主干，并自动运行测试，以便尽早发现集成错误。CD（Continuous Delivery/Deployment，持续部署/持续交付） 指通过自动化流水线将通过测试的代码自动发布到生产环境。
Agent Behavior（智能体行为），指AI Agent在执行任务时的行为模式，包括它如何理解指令、调用工具、做出决策、处理错误等。

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Rumors About Us - T. Morri
Easily Served - Gerhard Feng
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Special Guests: Clark Gao, Peter Pang, and 程凯.

离美加墨世界杯开赛还有一个月，央视和国际足联FIFA之间的版权谈判终于是谈妥了，本期我们来聊聊世界杯的定价逻辑与体育赛事版权生意的变化脉络。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
朱晓东，力赞体育CEO ，本届世界杯日本转播权销售顾问
张宾，《体育产业独立评论》主理人

【你将听到】
谈判的虚惊一场，赞助商的从中斡旋
02:40 价格细节：打包的版权交易里，很少透露单届的价格
04:25 FIFA的让步，单独售卖的女子世界杯，也被打包进来了
05:28 联想出面协调，背后动力是什么
08:31 谈判纷争的惯常套路，最终双方都会让步到促成交易
09:47 从18年到26年，世界杯的中国赞助商为什么在变少
12:30 赞助世界杯，到底能给中国企业带来多少好处

世界杯的定价逻辑
14:41 中国被FIFA设定到版权价格第一梯队，定价逻辑是什么？
19:00 体育赛事版权谈判的流程、阶段和套路
21:51 提前一个月转播权还没谈拢，这种情况经常发生
22:36 从02年到26年，FIFA对央视的版权要价涨了20倍
25:49 全球体育比赛的版权价格，都被转播方里的新玩家带起来了
27:30 2022年世界杯，央视入账了50亿
29:54 转播方能赚多少，在FIFA面前并非秘密

从中国到全球，体育赛事版权生意的变化脉络
33:14 全球范围内，大转播方的变现能力并没有变强
35:35 体育版权上亏钱的，可不止乐视体育
39:29 世界杯的转播权，为什么总是两届打包卖
41:31 赛事版权在中国，坐过速升速落的过山车
45:35 十年前中国的版权泡沫，源于不计成本的恶性竞争
49:30 对比国外版权市场，中国的同行打得太凶了
51:42 健康的版权生意，关键是要“量KPI为出”
53:09 中国版权生意难做，稳赚不赔的可能只有世界杯和奥运会
55:05 NFL、NBA和F1，为什么顶级赛事的版权都在疯涨
59:00 抖音和快手，正在尝试边解说比赛边直播带货
01:02:22 赛事版权的长期受益者，可能是优质IP持有方和去中心化的流量平台

【延伸阅读和相关术语】
央视签约世界杯背后：FIFA让了步，联想是关键协调者
世界杯版权，即将迎来转机？
咪咕：中国移动旗下的数字内容平台，旗下拥有中超、英超、法甲、WTT、UFC的独家版权，并拥有NBA、亚洲杯、汤尤杯等赛事的转播权。
电通：深度介入体育产业的日本广告营销公司，在体育版权中扮演“超级代理商”的角色，拥有世界杯、奥运会等诸多体育赛事在日本和部分亚洲国家的代理资源。
DAZN：总部位于英国的体育流媒体巨头，由Access Industries和Perform Group于2016年推出，资本雄厚，业务覆盖超过200个国家和地区，是全球体育版权市场最大的买家之一，被称为“体育界的Netflix”。
WTT：世界乒乓球职业大联盟，由国际乒联于2019年创立，旨在推动乒乓球职业化与商业化，由运营大满贯、冠军赛等全新赛事体系。
中国体育赛事版权泡沫：2015年前后，资本疯狂涌入体育产业，其中乐视体育花两年27亿购入中超新媒体版权，PP体育花3年7.2亿美元获得英超版权。随着乐视资金链断裂，以及中国付费习惯未养成、盗播泛滥等问题，体育赛事版权价格在中国回归理性。
PP体育：前身是视频网站PPTV，2013年被苏宁收购，曾是中国最早的互联网体育直播平台之一，巅峰时期手握英超、欧冠、意甲等50多项赛事的版权，但在20-21年间已因无力支付版权费而被逐一放弃。
新英体育：中国最早的体育版权巨头之一，2010-19赛季长期拥有英超在中国内地独家转播权，并于2013年在中国首推付费观赛模式，2018年与爱奇艺成立合资公司新爱体育。
League Pass：NBA官方推出的全球性赛事流媒体订阅服务，支持多场比赛同屏观看、比赛中实时叠加球员数据等，除了赛事直播，还提供7x24小时的NBA TV的节目，比如赛事分析和采访等。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Kick Off - Earle Belo
In a Minute - John Runefelt
Rumors About Us - T. Morri
All Parts Equal - Airae
Burn Away - Nyck Caution

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Special Guests: 张宾 and 朱晓东.

人类历史上第一批和生成式AI同时长大的学生，正在踏入毕业季。
去年我们和大学生聊AI时，讨论还集中在“要不要使用AI”、“教授怎么看”。然而仅一年后，AI真正成为了生产力工具。这届毕业生可能会发现：不管你学的是知识性课程，还是实用性技能，都难逃AI冲击，想要脱颖而出必须成为那个“更善于使用AI的人”。
当知识可以被AI调取，技能可以被工具取代，大学还能给你什么独一无二的东西？面对AI冲击，有哪些能力是不会被时代洗牌的“元能力”？
本期播客，我们邀请三位刚刚走出校园的名校毕业生——Alfred、Kolento、Jack，一起聊聊他们在教育标准化的大学里，如何用AI实现高度个性化的学习；从哪里汲取思想的养分，最看重的能力又是什么；站在毕业的关口，他们如何评估大学的价值，面对未来又做出了怎样的选择。
这也是一份送给所有大学生“自救指南”，那些AI取代不了的能力，才是教育留给我们的真正底气。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
林桐宇 (Alfred)，清华大学法学（国际）2026届
侯泰羽 (Kolento)，纽约大学应用心理学2026届
饶杰武 (Jack)，哥伦比亚大学管理科学与工程研究生2026届，Emergences Labs 创始人兼CTO

【你将听到】
Alfred
03:28 刚上大学就有了ChatGPT，预感打不过开始辅修AI
09:40 AI速通法律专业课：模拟教授出题，拿下4.0满绩
12:15 大学老师对AI态度发生转变，评估体系亟待升级
13:43 大学两大价值——认识自己 + 获得技能；后者被AI侵蚀
15:49 记忆类知识会过时，批判性思维和素养课程更值得投入
20:11 清华最重要的财富：同侪的深度交流、老师的解惑

Kolento
23:05 马斯克说对了，我上大学最重要的目的就是社交
26:30 学历不再是知识的证明，但仍是社会信任的重要凭证
28:35 追寻美德、向往真理，才能更好地驾驭AI技术
29:55 用AI在大学期间大量试错，而不是对中长期目标做死板的预设
32:32 AI可以做出决策（deciding），但只有人能做出选择（choosing）
36:38 “自顶向下”学习法：先见证最高水平的卓越，再提问、理解、验证

Jack
39:23 99%作业由AI参与，已经想不到任何没有AI参与的作业了
43:14 翻书不会把我变成一个更好学生，只是在浪费我的时间
44:44 当大家都用AI做作业，真正PK的还是每个人的理解和判断

进化的AI工具
46:19 最近常用AI工具盘点
52:05 哪些AI工具正在被抛弃？首当其冲：ChatGPT
58:12 适当关闭memory，避免模型被记忆污染形成信息茧房

元认知积累与AI上瘾
01:01:00 设计师的审美，程序员对代码的感觉，仍然不可替代
01:04:10 AI比短视频更上瘾，失去AI就失去了执行力和灵感来源
01:05:51 完全抽离AI我们还能做什么？还能回到手写代码吗？
01:12:20 用AI的资深工程师反而慢了19%，初学者在AI时代可能反成优势
01:16:33 2026最迷茫就业季，这一代毕业生就业向何处去
01:19:40 硅谷高中生反驳主播：为什么要假设，我们不会离开AI了

【本期节目中提到的AI工具】
Variant：输入一句话需求，几秒内生成数十套高保真网页与APP设计方案的AI设计工具。
Typeless：像真人一样自然说话，自动转化为润色后可直接发送的清晰文本的AI语音听写工具。
Dify：一个开源平台，让你能通过拖拽等可视化方式，快速构建和部署基于大模型的AI应用。
Raycast：用键盘统一控制整个电脑、快速启动应用与各类服务的Mac效率中枢。
Suno：支持上传个人声音克隆，一键生成包含人声与配器的完整原创歌曲的AI音乐创作平台。
Gemini Dynamic View：谷歌Gemini根据你的自然语言提示，实时生成可交互3D模型和定制UI界面的动态可视化功能。
Mercury 2：基于扩散架构每秒可生成超过1000个Token，比主流模型快5到10倍的极速推理大语言模型。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Between Moments - Amber Glow
Call Waiting - Future Joust
Pulse Runner - Helmut Schenker
First Flakes - Philip Ayers

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Special Guests: Kolento, 林桐宇, and 饶杰武.

近年来，癌症治疗正迎来多个技术平台并行演进、加速迭代的新阶段：从ADC、双特异性抗体、放射性配体疗法，到细胞治疗，整个行业都在经历一轮底层技术工具的升级。其中，CAR-T是最具范式转换意义的一类疗法——它首次在部分血液肿瘤中，把“利用工程化改造的免疫细胞精准清除癌细胞”带入了临床现实。更值得关注的是，2025年以来，跨国药企的押注明显转向体内CAR-T：阿斯利康、艾伯维、百时美施贵宝和礼来等公司，先后收购了仍处于临床前或早期临床阶段的相关企业；其中金额最大的一笔，是礼来于2026年4月20日宣布收购Kelonia，交易总额最高达70亿美元。
为什么大药企会在这个时点密集下注？CAR-T到底是一种什么样的治疗方式？它会成为改写癌症治疗格局的关键武器吗？本期节目，我们有幸邀请到深耕CAR-T与细胞治疗领域二十多年、也是体外CAR-T领域专利布局最丰富的亚裔科学家之一的刘诚博士，和我们一起回顾CAR-T与癌症治疗的发展脉络，拆解这项技术的突破、局限与未来。节目最后，刘诚博士还从更大的视角谈到了癌症本身以及癌症治疗的底层逻辑，或许也会帮助我们重新理解这种疾病。

【主播】
Yushan，硅谷101特约研究员，生物医药行业从业者
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
刘诚，美国Eureka Therapeutics创始人兼CEO，Estrella Immunopharma（Nasdaq上市公司）创始人兼CEO，JW Therapeutics（药明巨诺，香港上市公司）董事会主席

【你将听到】
02:48 CAR-T（嵌合抗原受体T细胞疗法）：用患者自己的免疫细胞治疗自身癌症，这个观念本身就是一场革命
05:56 CAR-T像一艘军舰：嵌合抗原受体像导航系统，用来寻找癌细胞表面的靶点蛋白（抗原）
06:45 体外CAR-T的制作过程高度个性化，因此治疗成本很高
10:38 CAR-T的疗效相比传统癌症疗法强在哪里
13:33 体外自体CAR-T的常规制备接近一个月，快速制备技术FasTCAR可将时间加快一周左右
14:30 异体CAR-T：利用供体免疫细胞缩短治疗时间，但过去几年整体疗效表现有限
17:19 体内CAR-T：仍然利用自体免疫细胞治病，但细胞改造过程在患者体内完成
18:19 体内CAR-T在概念上很理想，但技术实现非常复杂
21:35 CAR-T的现实挑战：目前仍主要对于血液肿瘤有效
22:55 体外CAR-T制备成本约15万美元；体内CAR-T有望将成本降低约10倍；中国制造成本大约是美国的40%
25:48 为什么CAR-T治疗实体瘤更难
30:17 肿瘤微环境和免疫抑制的存在，进一步限制了免疫细胞治疗实体瘤
32:01 诺奖得主Jennifer Doudna参与创立的Azalea：希望通过CRISPR技术提升体内CAR-T的一致性与可靠性
34:07 人体免疫系统为什么会有免疫抑制功能
38:42 CAR-T诞生之初主要用于末线肿瘤；随着疗效逐步验证，开始进入更前线、惠及更多患者
41:26 CAR-T的关键价值在于一部分患者能够获得长期缓解；如何解决其余复发患者的问题，是当前研究重点
43:04 脱靶效应和髓外肿瘤，被认为是CAR-T治疗后复发的可能根源
44:07 细胞因子风暴等不良反应，限制了CAR-T的应用和推广
48:12 为什么中国在CAR-T领域走在全球前列：研发基础、监管环境、患者资源与医疗体系效率
53:29 体内CAR-T更偏工程应用范畴；在这类技术的追赶和产业化上，中国具备明显优势
54:58 CAR-T在国内存在两条监管路径：药品审批和医疗技术管理并存
58:36 如何理解人体细胞之间的分工与协作
59:26 如何理解癌细胞在人体内是一种怎样的存在
1:02:03 癌症治疗的基本思路，是尽可能有效地区分并杀死癌细胞
1:02:24 如何理解癌症的不同疗法与治疗思路
1:04:39 为什么CAR-T可能是治疗癌症最强的武器之一
1:06:07 CAR-T的未来发展方向：从血液瘤扩展到实体瘤
1:06:32 体外CAR-T的优势是可控性和质量；体内CAR-T试图解决的是成本和商业化问题，未来更可能是并存而不是替代
1:07:47 癌症可以被治愈吗？刘诚博士的判断：“最多20年”
1:08:39 如何定义“治愈”：不要死于癌症

【相关名词解释】
T细胞：免疫系统中负责识别并清除异常细胞的一类白细胞
CAR-T：把T细胞工程化改造后，用来更精准识别和杀伤癌细胞的细胞疗法
体外CAR-T：把患者的T细胞取出，在体外完成改造后再回输体内
免疫原性：一种物质引发人体免疫反应的能力
基因编辑：对细胞DNA进行定点修改的技术
抗体：能特异性识别某个目标分子的免疫蛋白
抗原：能被免疫系统识别的分子标记
靶点：药物或免疫细胞作用的具体分子目标
嵌合受体：人工设计的受体，把不同功能模块拼接在一起，用来让细胞识别特定目标
Leukapheresis：通过机器从血液中分离并采集白细胞的过程
CD19：B细胞表面常见的一种蛋白，也是多种CAR-T疗法的重要靶点
ALL：急性淋巴细胞白血病，一类进展较快的血液系统恶性肿瘤
QA/QC：质量保证与质量控制，用来确保产品生产过程和最终质量符合标准
FasTCAR：一种加快CAR-T制备流程的技术平台，目标是缩短生产时间
异体CAR-T（allogeneic CAR-T）：使用供体而非患者本人来源的T细胞制备的CAR-T
自体CAR-T（autologous CAR-T）：使用患者本人T细胞制备的CAR-T
GVHD：移植物抗宿主病，指移植来的免疫细胞反过来攻击患者自身组织
慢病毒：一类常用于基因递送的病毒载体，可把目的基因导入细胞
载体：把基因编辑工具或治疗性基因送入细胞的递送工具
Complete response：完全缓解，指经过治疗后已检测不到明确的肿瘤证据
血液瘤/实体瘤：血液瘤发生在血液、骨髓或淋巴系统；实体瘤是在器官或组织中形成肿块的肿瘤
浸润：肿瘤细胞或免疫细胞进入并扩散到周围组织的过程
肿瘤微环境：肿瘤周围由免疫细胞、血管、基质和信号分子共同构成的局部生态系统
免疫抑制：免疫系统的攻击能力被压低，导致其更难清除癌细胞或病原体
CRISPR：一种可对DNA进行定点剪切和修改的基因编辑工具
去分化：细胞失去原有成熟特征，变得更像早期或更原始状态的过程
Treg：调节性T细胞，主要作用是抑制过强的免疫反应、维持免疫平衡
一线/末线治疗：一线是首选初始治疗；末线是前面多种方案失败后使用的后续治疗
PFS / EFS：PFS是无进展生存期，指疾病未恶化的时间；EFS是无事件生存期，除进展外还会把复发、治疗失败或死亡等算作事件
髓外肿瘤：发生在骨髓外部组织或器官的血液系统肿瘤病灶
CRS：细胞因子释放综合征，是免疫治疗后因炎症因子大量释放引起的全身炎症反应
ICANS：免疫效应细胞相关神经毒性综合征，是CAR-T等治疗后出现的神经系统不良反应
CDE：国家药品监督管理局药品审评中心，负责药品注册申请的技术审评
IIT：研究者发起的临床试验，由医院或研究者主导开展
818号令：中国国务院发布的《生物医学新技术临床研究和临床转化应用管理条例》，自2026年5月1日起施行，是针对细胞治疗、基因编辑等前沿生物医学技术的重要监管规则
Carl June：美国宾夕法尼亚大学的肿瘤学家和科学家，被广泛视为CAR-T疗法的先驱人物之一
小分子：一类分子量较小、通常可进入细胞内部发挥作用的药物
ADC：抗体偶联药物，用抗体把细胞毒药物更精准地送到肿瘤细胞
Toxin：毒素，在ADC等药物中通常指用于杀伤细胞的细胞毒载荷
伽马刀：利用高剂量聚焦射线精准破坏病灶的放射治疗设备，并不是真正的“刀”

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
The Vindicator Waltz - FormantX
Pulse Runner - Helmut Schenker
My Moon and Your Sun - Hampus Naeselius

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Special Guest: 刘诚.

最近，《灵魂摆渡·浮生梦》成为中国首部全AI生成的电影，暑期档即将上映。“AI能否替代真人演员”、“真人短剧是不是在被AI团灭”，这些话题最近都在冲上微博热搜，成为大家讨论的焦点。
人工智能正以惊人的速度渗透进影视工业的核心流程。从剧本开发到视觉预览，从角色建模到声音演绎，AI 带来的效率提升令人震惊。这场变革不仅是技术迭代，更是创作哲学的重构。AI把传统影视制作中长达六个月的特效前期流程，压缩到了72小时；让个体创作者拥有了前所未有的表达自由，却也在审美趋同、情感缺失与版权争议中暴露出局限。
本期《硅谷101》播客邀请导演陆川、配音演员黄莺与AI内容创作者KiSA深入探讨：AI正在如何重塑影视创作生态，而人类艺术家的价值又将在何处闪光。我们从AI工具的效率神话聊到创作的不可复制性，看看这场技术浪潮，到底是解放了创作者，还是在矮化真正的艺术表达。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
陆川，中国著名导演，中国AIAIA联盟主席，红树林AI电影周创始主席
黄莺，国家一级演员，上海电影译制厂有限公司译制导演，配音代表作：《哈利波特》赫敏、《盗梦空间》梅尔等
KiSA，编剧、策展人，故事接龙StoryStorm AI影视社区发起人

【你将听到】
AI目前能做出什么样的电影？
00:56 AI视频工具因涉嫌系统性侵权遭到好莱坞的集体声讨，引发关于AI是否威胁影视从业者生计的广泛讨论
04:28 传统影视困境：IP开发周期长、成本高、返工常态化
06:03 AI创作初体验：48小时完成短片，创作门槛被彻底打破
07:36 陆川：传统视效流程长达6个月，AI将效率提升近100倍
11:48 陆川讲AI创作痛点：人物形象同质化，模型审美被大众数据绑架
14:24 陆川认为专业影视创作需要专属工具与统一工作流
16:35 陆川认为AI只是工具，电影的价值仍要回归作品本身
20:21 配音演员黄莺讲AI无法复刻人类下意识、情感与表演逻辑

AI 时代的版权和维权困境
25:59 声音的边界：AI克隆、版权侵权与行业维权困境
27:31 声音权利：声音与肖像权同等重要，未经授权属于侵权

AI 不可替代的是什么？
29:36 陆川动情讲述《南京！南京！》拍摄现场，AI无法替代的创作瞬间
32:18 陆川认为未来AI会成为一把尺，实拍将成为顶级奢侈创作
37:02 创作者的底气：AI让每一个想法都有机会被拍成电影
38:31 陆川对给年轻创作者的建议：电影学院的现场体验无法被AI替代

【延伸阅读和相关术语】
E164｜当电影遇上AI：与好莱坞特效美术聊聊他们和新工具的博弈
E110 | 好莱坞编剧罢工：AI冲击波与编剧们的生存危机
Midjourney：全球主流 AI 图像生成工具，可根据文字提示快速生成高精度图片，广泛用于影视概念设计、分镜与场景可视化。
Story board artist（分镜师）：影视制作核心岗位，负责将剧本、导演创意绘制成连续静态画面，确定镜头、构图与叙事节奏，是拍摄与后期的执行蓝图。
Motion board（动态分镜）：在静态分镜基础上加入简单运动、转场与节奏，形成初步动态预览，用于快速验证镜头逻辑与叙事流畅度。

【监制】
泓君
【采访 & 制作】
静远
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Waiting in Vain - Kikoru
The Connection - Lennon Hutton
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin
Oh Please - Gerhard Feng
Open Road - Lennon Hutton
The Big Truth - August Wilhelmsson
Cassette Party - Automatic Bananas
Charcoal Stream - Curved Mirror
Elan - Jakob Ahlbom
Deep meaning - Timur Haisyn
Deep motivation - Abstract solar
Hidden Place - Finval

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Special Guests: KiSA, 陆川, and 黄莺.

Peter Thiel，是硅谷最具争议和影响力的思想家之一。如果要用一句话概括他的思想，那就是：世界是由少数天选之人在幕后驱动的，而他就是其中之一。这套理论，不仅在以他为核心的“硅谷右翼”圈子中产生了影响，还通过Peter Thiel的政治参与，影响了更多的人。
那么，Peter Thiel的思想，又来源于什么呢？要理解他，答案藏在三位哲学家身上：法国文学批评理论家吉拉尔、纳粹党员法学家施密特、和政治哲学家施特劳斯。这三层哲学，解释了Peter Thiel的种种选择：创立Palantir、投资早期Facebook、扶持JD Vance，以及为什么他自己永远不参加竞选。
这期播客，我们从1987年的斯坦福校园里的一本学生杂志聊起，谈谈Peter Thiel这套几乎从未改变的世界观如何影响了他自己，又如何影响了他身边的科技网络。

【主播】
Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
房天语，哈佛大学科技史专业博士生、自由撰稿人
李狄皓，硅谷101特约研究员

【你将听到】
从《斯坦福评论》到硅谷右翼
02:14 保守派学生报纸《斯坦福评论》的创立
04:22 Allan Bloom与《美国精神的封闭》：校园文化战的思想来源
06:29 欧林基金会：军火大亨出钱，赞助全美100多个右派学生媒体
08:16 《斯坦福评论》的风格：挑衅、点名、制造争议

影响Peter Thiel的三名哲学家
10:36 吉拉尔的模仿理论
12:08 PayPal的诞生和与马斯克公司的合并
13:12 投资Facebook：社交网络是最完美的模仿性增长机器
16:12 卡尔·施密特：自由主义掩盖了敌我关系
17:40 Palantir的哲学起点：危机时刻可以绕过民主程序
20:40 施特劳斯：真正的哲学只写给少数天选之人

权力网络：从校园到白宫
23:44 斯坦福评论的校友们今天在哪里
27:35 David Horowitz：从极左到极右，Thiel的策略导师
35:56 Thiel的媒体布局：海盗通讯、美国伟大、Pladium
37:12 海盗通讯的两篇出圈报道：弹劾旧金山检察官、揭露维基百科左倾
40:21 美国伟大：落魄商人如何成为特朗普最重要的媒体声音
41:32 岩桥网络与1789资本：Thiel和Vance联手构建右派政治动员体系

造王者与他的门生
43:38 网红经济时代，影响力就是上桌的筹码
45:52 Thiel与Vance的相遇：一场耶鲁法学院的演讲改变了两人的轨迹
46:23 从"逃离政治"到"造王者"：Thiel的思想转变

【延伸阅读和相关术语】
《作为思想家的彼得·蒂尔如何被Web3影响，又如何背叛Web3》
《DEI的风暴眼：常春藤、硅谷与被改写的“美国梦”》

Peter Thiel（彼得·蒂尔） PayPal联合创始人、Palantir创始人、Founders Fund创始合伙人。斯坦福哲学系本科出身，耶鲁法学院法学博士。硅谷右翼的精神教父，长期在幕后资助保守派媒体、政治人物和思想网络。
Norman Book Thiel在斯坦福的同学，《斯坦福评论》联合创始人。
Keith Rabois（基思·拉博瓦） 斯坦福评论早期参与者，现为硅谷著名风险投资人。因在宿舍发表挑衅性言论引发校园争议，是蒂尔早期圈子中以挑衅著称的代表人物。
Allan Bloom（艾伦·布鲁姆） 美国学者，著有《美国精神的封闭》（The Closing of the American Mind，1987），批评大学教育放弃了严肃的西方思想传统。斯坦福评论的重要思想来源之一。
John Olin（约翰·欧林） 欧林基金会创始人，军火大亨（M1卡宾枪制造商），二战老兵，为包括斯坦福评论在内的百余家保守派学生媒体提供资金支持。
JD Vance（JD·万斯） 现任美国副总统。耶鲁法学院毕业，曾任风险投资人，著有回忆录《乡下人的悲歌》（Hillbilly Elegy）。被视为Peter Thiel最重要的政治投资之一，Thiel在其俄亥俄州参议员竞选中投入约1500万美元。
René Girard（勒内·吉拉尔） 法国文学批评理论家，长期在斯坦福执教。提出"模仿理论"（Mimetic Theory），对Thiel的商业哲学影响深远。
Carl Schmitt（卡尔·施密特） 德国法学家，纳粹党员。其“敌我理论”与“例外状态”（State of Exception）理论是Thiel创立Palantir的重要思想来源。
Alex Karp Palantir CEO，法学院出身的文科生，由Thiel引入担任CEO。
Leo Strauss（利奥·施特劳斯） 德裔犹太哲学家，移民美国后长期执教芝加哥大学。主张哲学家应将真正的思想隐藏在文字的"深层含义"中，只对少数人开放。Thiel自认施特劳斯主义者，并以此为由构建其幕后政治网络。
David Horowitz（大卫·霍洛维茨） 从极左到极右的转变人物。早年曾是左翼知识分子、《城墙》杂志联合主编；后转向右派，为小布什竞选提供策略支持。与Thiel在欧林基金会研讨会相识，据称教导Thiel要主动挑衅、用左派方法打败左派。
David Sacks（大卫·萨克斯） 《多样性神话》合著者，斯坦福评论重要参与者。现为川普内阁的AI与加密货币政策顾问。
Joe Lonsdale（乔·隆斯代尔） Palantir联合创始人，8VC创始合伙人，曾创立智库西塞罗学院（Cicero Institute）。
Stephen Cohen（史蒂芬·科恩） Palantir联合创始人，8周内开发出Palantir第一个产品原型，现任 Palantir 总裁。
Josh Hawley（乔什·霍利） 美国共和党参议员（密苏里州），曾在斯坦福评论担任编辑。
Michael Anton（迈克尔·安顿） 施特劳斯主义者，川普内阁政策规划主任。2016年以笔名发表著名文章《Flight 93 Election》（93号航班的选举），以劫机隐喻呼吁保守派支持川普，被认为是Thiel圈子内的重要思想动员文件。
Mike Solana（迈克·索拉纳） 《海盗通讯》（Pirate Wires）创始人，Founders Fund员工。曾协助Thiel出版《从0到1》，长期担任Founders Fund的品牌与公关工作。
Chris Buskirk 《美国伟大》（American Greatness）创始人，早期获Thiel资助，与万斯共同创立Rockbridge Network。
Elizabeth Genovese（伊丽莎白·吉诺维斯） 女性研究学者先驱，埃默里大学教授，早年马克思主义者，后皈依天主教转向保守派，为Thiel的《多样性神话》作序。著有《女权主义不是我的人生故事》。
Patri Friedman（帕特里·弗里德曼） 经济学家弥尔顿·弗里德曼之孙，海上家园研究所（Seasteading Institute）联合创始人，获Thiel资助。
Carlos Ghosn（卡洛斯·戈恩） 日产雷诺前CEO，因财务丑闻在日本被捕，保释期间藏身大提琴箱逃亡。其子Anthony Ghosn曾任斯坦福评论总编辑。

哲学理论和概念：
模仿理论（Mimetic Theory） René Girard提出。核心观点：人类没有自发的欲望，所有欲望都是对他人欲望的模仿。模仿导致竞争，竞争导致冲突与暴力。Thiel据此发展出"逃离竞争、追求垄断"的商业哲学，也用此理论解释Facebook的社交增长逻辑。
敌我理论（Friend-Enemy Distinction） Carl Schmitt提出。认为自由主义掩盖了真实的政治关系，政治的本质在于划定朋友与敌人的界限。Thiel以此批评后冷战自由主义对伊斯兰世界威胁的误判，认为911正是自由主义失败的明证。
例外状态（State of Exception） Carl Schmitt理论核心之一。"主权者是决定例外状态的人。"在紧急状态下，正常的民主与法律程序可以被绕过。Thiel以此为Palantir建立监控与数据分析能力提供哲学依据。
隐微写作（Esotericism） Leo Strauss的方法论。主张哲学文本有字面含义与隐藏含义两层，真正的思想只对少数"天选之人"开放。Thiel以此为由构建"深层国家"（Deep State）式的幕后政治操作网络。
施特劳斯时刻（The Straussian Moment） Thiel于911后撰写的重要论文标题，以施特劳斯和施密特的视角分析恐怖袭击对西方自由主义的冲击，是理解Thiel政治哲学转型的关键文本。
自由意志主义（Libertarianism） 主张最小政府、反对税收与政府管控的政治哲学。Thiel早期自称坚定的自由意志主义者，海上家园计划是其极端实践。进入政治后，他的立场逐渐从“逃离政治”转向“参与政治夺权”。
文化战（Culture War） 美国保守派与进步派围绕文化、教育、性别、种族等议题的长期对抗。1980年代为“第一次文化战”，当时的核心争论是是否应在大学保留西方经典课程；近年为“第二次文化战”，核心争论为DEI、性别认同等议题。
Flight 93 Election（93号航班的选举） Michael Anton以笔名发表的著名文章（2016），以911劫机事件为隐喻，主张2016年大选对保守派而言是"要么冲进驾驶舱（支持川普），要么等死"的生死抉择，在Thiel圈子内广泛流传，被视为保守派知识界支持川普的重要思想节点。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Warped by Light - Jay Varton
Ashbound Oath - Ruiqi Zhao
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
【图片来源】
Gage Skidmore / Peter Thiel，基于CC BY-SA 2.0协议使用，原图已用于播客封面二次裁剪，协议链接：https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/

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Special Guests: 房天语 and 李狄皓.

2025年，中国餐饮品牌开启了声势浩大的出海美国。喜茶在纽约开出了更具辨识度的LAB店，霸王茶姬、瑞幸和蜜雪冰城也在这一年正式登陆美国。
但要问目前在美国做得最好的中餐和茶饮品牌，答案可能会出乎你意料——中餐第一是一度退出中国华北市场的鼎泰丰，茶饮标杆则是早在内地销声匿迹的贡茶。
究其原因，餐饮企业想顺利出海美国，不仅需要足够的“做时间的朋友”的耐心，需要对当地商业规则足够了解，更要吃透当地主流人群的生活习惯和饮食需求。想要更运筹帷幄，还得和本国的文化输出打好配合。
这期播客，我们邀请到了北美吃货传媒的三位嘉宾，我们一起聊了聊，那些在媒体高频关注的企业之外的、餐食茶饮闯美国的好生意和坏生意。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
Amy Duan，北美吃货传媒公司创始人，专注中餐出海、北美餐饮孵化落地投资
Cosmo Hu，北美餐饮食品行业协会发起人、TOA中美餐饮大会执行主席、易升资本联合创始人
Yuxuan Xiao (Henry)，AC Marketing营销传播公司CEO

【你将听到】
美国中餐茶饮的初代销冠是怎么练成的
02:57 鼎泰丰的出海史：标准化、单店打磨、品类优势和本地化
11:08 贡茶的秘密：利用资本优势抢占点位红利
15:20 寻找“二代店”，应对美国点位区域保护的好方式
19:19 餐饮立足北美，要卖的是体验而不是口味
23:11 国粹麻辣烫，可能不算出海美国的好品类
25:33 费大厨在美国改了招牌菜，这算好招还是坏招

文化输出，怎么和餐饮出海打配合
29:18 必品阁和辛拉面，绑定Kpop做出海
31:40 日本所有主要动漫里，都有它们想出海的食物
32:53 霸榜美国速冻饺子，必品阁的渠道收购和本地化洞察
35:08 泰餐在美的突飞猛进，政府连厨师的英语都培训了
37:07 中餐出海，暂时还难以匹配更合适的文化输出
38:07 太执着于自我表达和地域自豪，反而容易“帮倒忙”
43:32 海底捞和喜茶：结合中国文化做出海的好案例

内卷致胜的中国品牌，能把“卷”复制到美国吗
45:53 目标别太激进，出海美国注定是门慢生意
47:26 在美国，雇主是乙方，员工才是甲方
51:26 海底捞：卷不了服务，就卷体验的稀缺性
52:47 卷创新和噱头很难，因为美国人没那么爱追新
55:20 茉莉奶白：用“轻中式”拿下泛亚裔人群
58:26 霸王茶姬：视觉上做减法，时尚上做加法
01:00:00 中小品牌的机会：没有总部强束缚，反而更好发挥
01:01:39 华莱士 vs Jollibee：亚洲炸鸡去美国可不能主打性价比

【延伸阅读和相关术语】
Brothers Plan Din Tai Fung ExpansionAmerica’s Most Successful Restaurant Chain Feeds a Dumpling Frenzy
“新茶饮祖师爷”要被卖了，估值140亿元
中国新茶饮品牌在美国的出海趋势与区域分布洞察
熊猫快餐（Panda Express）：1983年创立于美国，主打美式中餐，总门店数2500+，门店覆盖全球12个国家及美国49个州，为全球规模最大的中式快餐连锁品牌。
快可立（Quickly），珍珠奶茶品牌，1996年创立于中国台湾，门店遍布日本、韩国、泰国、菲律宾、新加坡、美国、加拿大等地。
Chipotle：1993年创立，主打墨西哥卷饼、碗餐等，年营收约113亿美元，门店超3700家，现为全球市值第三的连锁餐饮品牌。
快乐蜂（Jollibee）：1975年创立于菲律宾，主打炸鸡等西式快餐，全球门店超一万家，为菲律宾最大餐饮集团，旗下还拥有添好運、永和大王等19个品牌。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Oh Please - Gerhard Feng
Rumors About Us - T. Morri
Melting Glass - Eden Avery
Quietly Tense - Marten Moses

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Special Guests: Amy Duan, Cosmo Hu, and Yuxuan Xiao.

“龙虾热”正在退潮，但它带来的创新冲击还在持续——当它与行业know-how相结合，正在迸发出新的能量。
阿里国际站有着26年的B2B数据和经验积累，今年初，OpenClaw、Cowork这些工作范式被验证，让他们看到了打通B2B闭环的智能体，终于到了可以落地的临界点。
于是春节之后，“外贸版龙虾”Accio Work来了，海外用户只需要和这个Agent对话，它就能自主跑完从市场分析、选品设计、供应商筛选、商品发布和日常运营的全过程，把原本需要数周甚至数月的流程，压缩成几句对话。
以往复杂的专业知识壁垒正在被Agent攻破，生产力被重新定义。从数据上来看，Accio Work40%的用户都是Solopreneur（一人企业）。降低门槛的同时，生意越做越精明了，在AI的帮助下今年阿里国际站EBITA（息税摊销前利润）增长了18%。
在AI带来巨大变革的时代，工作流程如何被Agent重构？人才的标准发生了怎样的变化？SaaS行业的转型机会在哪里？本期播客，我们与阿里国际站总裁张阔一起聊聊，他作为互联网巨头的掌舵人，在这一轮AI浪潮下，对新业务、新人才的思考与判断。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
张阔，阿里国际站总裁

【你将听到】
硅谷AI生态初印象
03:49 AI吞噬SaaS，或者让它变得更好？
05:46 两种工作新范式：OpenClaw与Claude Cowork

当B2B遇到Agent
11:57 未来所有的B2B都会走向A2A
15:16 Accio：AI如何使采购流程缩短5倍
18:52 B2B的强化学习：以成功撮合交易为正反馈
21:52 Accio Work智能体进化：从采购到日常经营，覆盖整个商品销售周期
24:07 AI原生产品的检验标准：能否随着模型的升级而变得更聪明

SaaS的转型机会
25:30 让“一个企业”也能拥有“数字团队”
29:36 中小企业的真实画像与“开箱即用”的产品设计
31:48 商业模式双轨：Token计费 + 平台服务
34:42 当推荐从1000个变成5个，广告还好卖吗？
36:26 AI不是颠覆商业模式，而是把市场做大
39:15 数据闭环很重要，用户挑剔倒逼极致效率
41:41 A2A时代的竞争：谁能成为那个“主智能体”（Master Agent）？
43:01 成功标准：不看token消耗量，看用户留存和单位token价值

AI时代工作方式
45:07 人才新标准：产品经理要预判6个月后的模型能力
47:49 工程新范式：主Agent调度子Agent，群聊驱动的开发助手
50:11 衡量AI是否有效：看“有效想法”上线数量，看指标是否“非线性增长”
51:59 检验AI原生的试金石：新模型来了，团队兴奋还是焦虑？
55:01 OpenClaw冲击波：当AI能力被验证，新一轮的创新开始涌现

【Accio · 免费试用】
想让AI帮你管理从设计采购到售后的全部流程？前往www.accio.com 下载Accio Work，新用户享7天免费试用，亲自体验“一人企业”如何做全球生意。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Waiting in Vain - Kikoru
Hidden Agenda-Experia
Spring Dance - Forever Sunset

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Special Guest: 张阔.

本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起：
1万亿——这是黄仁勋预期到2027年底，Blackwell和Vera Rubin两个平台带来的订单收入。
7块——这是大会一次性发布的Vera Rubin新芯片数量。
10倍、35倍——这是Vera Rubin NVL72 AI机架系统，相比Blackwell，它的推理效率提升了10倍，每瓦Token产出性能是之前的35倍。
但我们聊的远不止数字本身，也不只是芯片的故事。当推理拐点全面到来，算力狂奔的路上，芯片设计、代工产能、推理架构、软件生态、电力基建、云服务运营……这些环节都在被重新丈量。
在这场串联起AI全产业链关键节点的线下对谈中，我们试图穿透英伟达庞大的AI生态帝国表象，看清它真正的护城河，以及那些潜伏在高速增长背后的软肋与隐忧。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人
Dr.Mark Ren, Agentrys创始人&CEO，前英伟达研究总监
Dr.Zhibin Xiao, ZFLOW AI创始人&CEO，前CASPA主席与董事会顾问
Alex Yeh，GMI Cloud创始人&CEO

【你将听到】
万亿野心背后的产业现实
03:21 万亿目标背后，推理业务正成为英伟达关键收入来源
05:50 供应链瓶颈：CoWoS产能成最大挑战，硬件周期非资金可突破
09:03 七芯齐发的关键：英伟达全公司都在用 Coding Agent 做芯片
10:10 Groq的优势：纯SRAM架构专攻低延迟
15:43 推理芯片创业还有机会吗？关键：找英伟达短板
19:07 未来数据中心是异构的，系统级优化比单芯片更重要
21:25 OpenClaw引爆TOKEN消耗，英伟达NemoCloud能让人惊艳吗？
24:27 SaaS面临挑战：未来软件公司卖的不是软件，是AI劳动力
28:36 未来企业架构：CEO同时管员工和智能体，HR、财务都可外包
30:07 英伟达芯片设计模型ChipNemo，硬件代码也能写，难点在于优化
31:47 谷歌TPU系统能力强，但英伟达的护城河已从CUDA扩展到全栈基础设施
35:28 英伟达的护城河：执行力与供应链
36:14 未来挑战：垂直领域、边缘端与私有化部署的崛起、推理市场红利被分流、资本压力
40:16 观众提问1： 英特尔是否有望成为代工第二源？
42:56 观众提问2：CUDA护城河是否会被Coding Agent削弱？

一线云服务商谈数据中心瓶颈
46:30 数据中心竞速：靠自发电与预制集装箱加速
50:22 谁在引爆GPU云需求？模型训练、视频生成、AI Coding以及OpenClaw
53:39 模块化、标准化、全套打包的AI工厂方案
56:57 不止GPU缺货，数据中心核心配件供应趋紧
58:42 运营GPU云的核心能力：先有卡，再稳得住，SLA是生死线
01:01:04 GPU折旧比资本市场预估更耐久
01:02:08 观众提问3：AI云服务商的差异化策略

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Pulse Runner - Helmut Schenker
Interstate 895 - Bonnie Grace
Unfinished Stories - Lennon Hutton
Seven Daughters - Fabien Tell
AI sing-along recaps GTC keynote

本期节目不构成任何投资建议

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Special Guests: Alex Yeh, Dr.Mark Ren, Dr.Zhibin Xiao, and 张璐.

这几年，如果说全球制造业里，有哪个故事最值得被重新讲一遍，那一定是动力电池。
中国在动力电池产业链中，建立了极强的优势。当欧洲电池巨头Northvolt破产，日韩也不再具备领先地位，很多人会问：为什么很多原始技术并非源自中国，但最后却是中国把它做成了最完整、强势的产业？这背后到底是政策红利、市场规模，还是极致的工程能力在起作用 ？
这一期节目，我们邀请了材料学博士、TDK Ventures 投资人何倩然，和《三联生活周刊》资深记者、也是新书《电车之心：中国动力电池传》作者杨璐和张从志，一起聊聊中国动力电池产业的逆袭故事。《电车之心》通过大量核心人物采访和工厂一线走访，拿到了许多难得的一手资料，这本书也在试图回答一个问题：为什么中国能在动力电池产业弯道超车？
这一期节目会沿着几条线展开：先看中国动力电池优势是怎么形成的，再拆解这个行业真正难的地方；接着看固态电池、钠离子电池等关键路线走到了哪一步；最后再讨论，下一阶段全球动力电池竞争的重点会怎么变。

【主播】
刘一鸣，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
Katherine He，硅谷TDK Ventures高级投资经理
杨璐，三联生活周刊资深编辑
张从志，三联生活周刊主笔

【你将听到】
产业突围：中国动力电池如何跑出来
02:48 决定性优势：中国在产业链的很多环节，市占率达到80%以上
03:11 关键拐点：“十城千辆”如何在早期用政策先创造需求
05:03 白名单与补贴：“白名单”政策，怎样进一步扶起本土电池厂商
06:43 全球格局对比：中国领跑，日韩稳定跟进，美国更像是一个“聪明但掉队”的学生

制造逻辑：为什么工程能力才是核心护城河？
12:47 “手搓电池”的往事：早期中国电池企业有多“狼狈”
14:59 砸锅卖铁解决问题：曾毓群当年如何从贝尔实验室授权技术，并攻克核心的“鼓气”难题
17:37 极致制造的差距：电池是“微米级制造”，难在一致性
21:56 从磁带到电池：揭秘涂布技术秘籍
26:41 电池厂最深的护城河：不只是配方，更是极致的工程能力
28:27 工程师红利：中国工厂的“内卷”，与美国工厂“下午五点准时下班”的差异

城市竞争：从“五粮液”到“动力电池之都”
35:48 常州的“四小时产业圈”：四小时车程内，可以配齐绝大部分零部件
39:40 地方政府的“产投”逻辑：从“铜头铁嘴”到“兔子腿”
40:25 宜宾的转型奇迹：白酒与动力电池

下一代电池：谁能实现真正的颠覆？
50:06 固态电池的瓶颈：全固态电池仍需等到2030年之后
55:32 钠电池的战略意义：无需依赖关键金属，它是美国电网储能的更优解吗？
01:00:38 弯道超车的尝试：美国公司正在寻找新赛道
01:03:12 Northvolt破产启示录：曾毓群说“从头到脚都做错了”

【听众福利】
想了解关于中国电力电池崛起的故事，欢迎关注《电车之心：中国动力电池传》
作者：杨璐 张从志

我们将在评论区抽出3名幸运听众赠送这本书，快来留言参与吧（截止时间3月24日）

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Invasion 2 - Fredrik Ekstrom
Pulse Runner - Helmut Schenker
All Parts Equal - Airae

本期节目录制于2026年1月16日

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Special Guests: 何倩然, 张从志, and 杨璐.

在AI算力争霸时代，英伟达凭借GPU市值一路狂飙。但如今，它的蛋糕正在被一点点分食——2024年，苹果论文披露Apple Intelligence全部由TPU训练；2025年，Anthropic签下数十亿美元订单，购买TPU训练Claude；近期，Meta与谷歌签署数十亿美元协议，租用TPU跑Llama。
TPU一直是谷歌低调的“自家武器”，在过去十年里驱动着几乎全部核心产品。直到TPU训练的Gemini 3打了一场漂亮的翻身仗，人们才开始重新审视：这套从搜索推荐系统中长出来的定制芯片，究竟藏着多少秘密？
本期播客，我们邀请到前谷歌TPU工程师Henry。他在2018年至2024年间深度参与了三代TPU的研发，也见证了大模型时代TPU的关键转型。他将从硬件架构、软件生态、生产供应链三个维度，一层层揭开TPU的神秘面纱。
我们将深入探讨：TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
Henry Zhu，前Google TPU工程师，参与V6/V7/V8 TPU研发

【你将听到】
TPU挑战GPU
03:06 架构对决：GPU像多个大厨，TPU像流水线接力
06:41 TPU vs GPU：谁在模型训练上更强？
10:20 TPU产能之困：HBM、封装与良率

XLA软件黑盒
14:06 Anthropic为何率先下单百万部署？
16:01 黑盒优化如何“榨干”硬件性能
17:47 XLA与CUDA，两种生态之争
19:53 苹果为什么能成为TPU大客户？

“大模型客户”
20:45 Gemini成功背后，TPU做了什么？
22:34 TPU是如何做MoE优化的？
23:45 设计难点：如何押中两三年后的算法？
26:05 TPU的转身：V6开始押注大模型预训练
28:53 Transformer先发优势带来的旗鼓相当能持续多久？
32:04 Meta的TPU托管服务：生态逐渐走向兼容

供应链命门
36:08 拓扑通信架构如何为TPU打赢数据中心成本战
38:27 博通（Broadcom）是谁？为什么它如此关键
42:04 挑战GPU的机会：用户规模越大推理越快
45:36 V7（Ironwood）之后：Gemini实现100%TPU训练
48:15 一句话总结TPU优劣势

TPU十年进化史
49:49 V1推理芯片试水，V2训练芯片旗舰，V4优化推荐算法
52:16 V5/V6：进入大模型时代，推出推理专用版本
56:05 团队演变：软件组话语权越来越重

新星Groq
57:14 踩准每一次红利的编译器公司
59:27 差异化定位：做小规模部署的低延迟优化
01:01:59 AI算力芯片新战局

【更正】
54:20 口误，Groq创始人Jonathan Ross，现为英伟达首席软件架构师

【延伸阅读】
《谷歌收获大单：与Anthropic达成数百亿美元合作，部署100万个TPU芯片》
《不再单押英伟达，Meta斥资数十亿美元租用谷歌TPU》

【监制】
泓君
【剪辑】
小师 Jacob
【运营】
朱婕
【BGM】
Virtuoso Violin - Rafael Krux
Angular Pulse - Guy Copeland
Top Flow - This Violin

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本期节目中嘉宾所表达观点均为其个人看法。
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。

Special Guest: Henry Zhu.

每周，有超过2.3亿人在ChatGPT上询问健康和保健问题。在人类创造的所有数据中，有30%来自医疗领域，但其中真正被利用起来的，不足5%。
一边是巨大的数据金矿，一边是与未被满足的庞大需求，这正是AI的机会。
在年初的摩根大通医疗健康大会上，我们看到医疗与AI正在加速“双向奔赴”。礼来制药与英伟达达成10亿美元合作，试图用算力重塑药物发现的底层范式；在OpenAI发布ChatGPT for Health之后几天，Anthropic也迅速跟进，推出了Claude for Healthcare。而一家成立仅三年的初创公司OpenEvidence，以120亿美元的估值跻身AI医疗新贵——40%的美国医生每天都使用它。
面对这场火热的AI医疗争夺战，我们想问一个根本的问题：AI到底在解决医疗的什么问题？它只是巨头的游戏吗，创业公司还有没有机会？
我们从一位急诊室医生的真实经历聊起，他常常在凌晨三四点完成生死抢救后，站在传真机前处理medical coding。这不是个例——美国全科医生的周平均工作时长高达61.8小时，相当大的一部分精力耗费在了病历录入、保险对接、医疗编码这些琐碎却容错率极低的行政事务上，而这恰恰是AI最容易切入的场景。

【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人
【嘉宾】
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人
周叶斌，遗传学博士，现在药企从事免疫学研究（《说医解药》主播，微博@生物狗Y博，公众号：一个生物狗的科普小园）

【你将听到】
AI医疗大年拉开序幕
01:13 JPM大会见闻：药企集体“转身”，AI从“可选项”变为“必答题”
04:05 2026年AI医疗战局初探：谁在入局，谁在领跑？
04:58 医生“过劳”成常态，每周工作61.8小时，大部分时间竟不在看病

Anthropic：从行政合规切入
08:21 医疗支付系统有多复杂？碎片化行政工作拉扯医生精力
10:30 AI在医疗的最大机会：30%的人类数据在这里，但利用率不足5%
13:56 被忽视的“医疗编码”，为什么适合交给AI？
17:26 HIPAA合规模型：医疗AI的“入场券”
20:50 为什么医疗AI多用小语言模型？

OpenAI：ToB野心与生态博弈
21:34 OpenAI为何重注医疗ToB？不止是商业化，更是模型进化
23:57 医生的知识更新难题：AI 能做什么？
25:26 生态之争：OpenAI能否撼动微软的医疗地盘？
27:55 便宜又好用，开源模型带来的冲击

OpenEvidence：新贵独角兽能走多远
28:51 40%美国医生每天都在用，OpenEvidence是什么？
32:30 核心竞争力：顶级期刊独家高质量医学内容数据
33:25 商业模式隐忧：靠医疗广告赚钱，能保持客观吗？
35:12 垂直模型的优势：优质语料训练+本地化部署能力

展望AI医疗未来
40:19 AI如何促进医疗均衡？分层诊疗+提升效率是关键
44:16 HealthBench：从考“知识点”到考“真实场景下的对话能力”
48:31 巨头v.s初创：谁更适合做医疗AI？
52:27 医疗3.0时代：预防>治疗，生命质量成为核心

【延伸阅读和相关术语】
《健康保险可携带性和责任法案》（HIPAA）是一部联邦法律，要求制定国家标准以保护敏感的患者健康信息，以免在未经患者同意或不知情的情况下披露。
ChatGPT for Healthcare：OpenAI ToB产品，一套面向医疗机构的企业级产品套件，支持HIPAA合规性要求，还包括OpenAI API、评估系统HealthBench⁠等。
ChatGPT Health：OpenAI ToC产品，核心定位是用户的“个人健康助手”，旨在通过整合用户健康数据提供个性化建议，但明确声明不用于诊断或治疗，仅为辅助工具。
Claude for Healthcare：由Anthropic推出的医疗专用AI工具，为医疗服务提供者、保险公司和消费者提供符合HIPAA标准的人工智能服务。

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AMEI
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Primary Code - Max Anson
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Special Guests: 周叶斌 and 张璐.

他是霍金口中“地球上最聪明的人之一”，4岁下国际象棋，13岁获大师称号，却在一场对弈中突然顿悟，转身奔向人工智能。
他是DeepMind创始人，AlphaGo、AlphaFold背后的大脑，2024年诺贝尔化学奖得主。他也是那个因执念于强化学习险些错失大语言模型时代，又率领谷歌Gemini逆袭，成功回到牌桌的“孤傲天才”。
我们想聊聊哈萨比斯，不仅因为他的天才传奇，更想了解：发明终极技术的那一小撮人，他们的思想从何而来，动机又是什么？
作者塞巴斯蒂安·马拉比在传记中抛出一个问题：哈萨比斯一直想做正确的事，但他能做到吗？
本期播客，我们邀请到了《哈萨比斯：谷歌AI之脑》译者周健工，他也是中国最早当面采访哈萨比斯的媒体人。我们从哈萨比斯的少年往事聊起，复盘DeepMind被谷歌收购的博弈，以及错失大模型的战略失误，也追问了那个绕不开的问题：当一个科学家手握可能改变人类命运的技术，他的理想、执念与野心，会把我们带向何方？

【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人
【嘉宾】
周健工，未尽研究创始人，资深媒体人，《哈萨比斯：谷歌AI之脑》译者

【你将听到】
03:12 外表普通，智力超群——译者对哈萨比斯的第一印象
06:53 作者马拉比为什么选择哈萨比斯

哈萨比斯早年经历
10:38 象棋神童的顿悟时刻：下棋并非人生的全部，转向人工智能
13:41 他在游戏中植入“智能体”的雏形，却因算力不足失败
15:50 “如果你不能把一个东西造出来，你就不能真正理解它”
17:22 对强化学习的执念，为未来悄悄埋下伏笔
20:15 学派之争：萨顿的“强化学习”和辛顿的“深度学习”

DeepMind崛起和失误
22:23 DeepMind另外两位创始人登场：肖恩·莱格和苏莱曼
26:17 融资历程：彼得·蒂尔觉得他商业上不成立，却还是投了
31:33 扎克伯格“端水”回答，让DeepMind果断选择谷歌
37:59 从围棋到生物学难题：“没有我玩不赢的游戏”
41:18 AI发展里程碑：2024年诺贝尔化学奖背后的故事
46:07 密谋脱离谷歌的“马里奥计划”、NHS数据风波和苏莱曼的离开
52:42 昔日伙伴各自成为谷歌、微软AI掌门人
55:16 孤傲下的战略失误：DeepMind为什么错失大语言模型

故事的背后，我们再聊聊……
59:31 Gemini逆袭背后，谷歌内部经历了什么
1:03:02 AI末日警告？顶级科学家态度各不同
01:07:24 客观看待作者倾向性：与硅谷保持距离的“英国立场”
01:09:13 哈萨比斯的矛盾：他不愿意控制别人，却一定要赢过别人

【听众福利】
想了解更多故事，欢迎关注哈萨比斯官方授权传记：《哈萨比斯：谷歌AI之脑》（The Infinity Machine：Demis Hassabis, DeepMind, and the Quest for Superintelligence）
作者：[美]塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby）
译者：周健工

我们将在评论区抽出2名幸运听众赠送这本书，快来留言参与吧（截止时间3月2日）

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Ashbound Oath - Ruiqi Zhao
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
Floating in Space - Eva Hummingbird

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Special Guest: 周健工.

本节目由百融云创赞助播出

2026年2月的第一周，全球软件行业经历了一场如“葬礼”般的信仰地震。随着Anthropic基于Claude Cowork平台，发布了11款覆盖法律、金融、销售等核心业务的职能插件，全球软件板块市值，在短短一周内蒸发了数千亿美元。华尔街的交易员们直言：SaaS的末日到了。
这不仅是股价的波动，更是生存模式的更迭。当“按人头卖坐席”的万亿帝国，在AI Agent面前显得摇摇欲坠时，每一位职场人和企业管理者，都不得不面对那个迫在眉睫的问题：在“硅碳共治”的时代，我的位置在哪里？
本期节目，我们邀请到了百融云创创始人、AI时代的“急先锋”张韶峰。他的公司拥有1000多位人类员工，却指挥着20多万个拥有工号、KPI，甚至退役机制的“硅基员工”。这套体系可以把很多公司流程缩短、效率提升，我们将深度拆解Agent如何终结软件工具时代。

【主播】
刘一鸣，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
张韶峰，百融云创创始人，专注于企业级Agent与AINative架构，倡导RaaS（结果即服务）模式

【你将听到】
SaaS的黄昏与RaaS的崛起
03:46 “信仰地震”：为何Anthropic的插件更新，成了压死传统SaaS的最后一根稻草？
05:14 三年“救赎期”：概率模型时代，复杂流程如何成为传统软件最后的护城河？
09:46 RaaS崛起：告别“坐席费”，从“螺丝刀”进化为按结果付费

“硅碳共治”：管理20万硅基员工的实战录
15:05 组织重塑：碳基员工汇报给硅基员工？从黄仁勋的1亿AI助手说起
18:17 “硅基员工之家”：有名字、有工号、有绩效，甚至有退出机制的管理系统
20:50 数字替身：CEO如何在除夕夜，为自己定制一个永不下线的助理？
22:32 消失的“合成感”：2020年银行系统里，那场让客户完全感知不到AI的技术潜行
27:07 角色转变：45名客服转岗AI训练师，从成本中心走向利润中心

行业深拆：Agent如何在实战中“杀疯了”
34:06 最终目标：建立 AgentStore，打造一个像Apple Store一样的硅基生态系统
38:20 招聘革命：流程从28天砍到2天，AI如何识别被隐藏的“真人才”？
41:07 Vibe Coding时代：拒绝纯人工写代码，为何不再招聘不会用AI的员工？
42:29 法律提效：一份法务合同审核，从56分钟缩短至4分钟的实操经验

未来展望：传统企业的求生指南
47:53 麦肯锡已拥2.5万“硅基员工”：未来三年，你的工作只剩审核签字？
49:47 拒绝FOMO：传统企业转型第一步，是厘清“大脑”（模型）与“手脚”（智能体）的区别
52:37 愿景实现：具备领域Know-how的“将军”，如何统领Agent军团开启“一人公司”模式？

【延伸阅读和相关术语】
SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务）是三种主要的云计算服务模型，它们的区别如下：
• SaaS：提供完整的软件应用，用户开箱即用，构建在PaaS之上，用户无需管理底层基础设施（相当于精装修、沙发电器床都是齐全的，直接拎包入住）
• PaaS：提供应用开发和部署平台，用户专注于代码与数据，构建在IaaS之上，增加了开发环境和工具（相当于给你毛坯房和工具箱，你可以自己根据自己的喜好来建）
• IaaS：提供基础计算资源，用户自主管理操作系统及以上层面，它为PaaS和SaaS提供底层的硬件资源支持（相当于给你一块地，也就是最底层的资源，自己盖房，适合技术大牛）
TaaS：Transaction as a Service（交易即服务），企业不再是单纯购买一个软件工具，而是要求服务商直接帮客户促成交易，并从最终的交易结果中分享价值
53:28 Prosumer，意指“Producer + Consumer”，既是生产者也是消费者

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Ashbound Oath - Ruiqi Zhao
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Special Guest: 张韶峰.

AI正在冲出浏览器，走向了接管电脑权限、主动为人打工的新阶段，为了它，你得买台Mac mini？
GitHub星标数几天内突破14万，社交媒体上全网刷屏，甚至直接带火了Mac mini的销量，Clawdbot成了2026“AI Agent爆发元年”第一个现象级产品。它不再是冷冰冰的聊天框，而是一个住在你电脑里、甚至能在AI“朋友圈”（Moltbook）里社交的“数字生命”。
Clawdbot的“活人感“来自哪里？那些让人“上头”的Agent功能，在真实工作流中到底能实现什么？把电脑权限交给AI，到底是在请“管家”还是请“黑客”？未来的Agent硬件形态会是什么样？我们真的需要给Agent配一台独立计算机吗？
本期播客，我们邀请了三位嘉宾，分别代表了用户侧、软件算法侧和硬件侧三个方向，希望全方位拆解Clawdbot的底层逻辑，以及它对2026年AI行业产生的深远影响。

【主播】
刘一鸣，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
知县，北京大学计算机系本硕，AI爱好者和社区项目OwliaBot builder，X handle@zhixianio
华祯豪Troy，EverMind VP，负责技术生态，本科毕业于清华姚班，卡耐基梅隆硕士（研究NLP和对话系统方向），曾在硅谷任职大型互联网公司算法团队，后创业，加入EverMind
叶天奇，PamirAI CEO

【你将听到】
对Clawdbot的深度拆解（软件侧）
05:04 长期记忆与主动性，赋予了Clawdbot“活人感”
12:24 创始人在旅行中的Aha Moment，Clawdbot自我实现了语音功能
13:28 预判意识：Agent能根据对话碎碎念，自动推送生活与工作建议
14:06 降本增效：Agent通过监控，自主削减服务器预算
14:24 自动化闭环：AI十秒内自主摸清仓库规则并完成配图发布
16:28 模拟操作：Agent通过浏览器点击，绕过API限制完成文件跨路径保存
21:40 结构化存储：MD文本记忆系统比Context压缩更确保持久稳定
26:04 混合检索：70%语义匹配加30%关键词搜索，实现秒级记忆定位
29:48 心跳机制：让Agent在静默状态下，也能定期自我触发任务

Agent专用硬件与部署方案（硬件侧）
31:40 物理隔离部署是应对Agent高系统权限隐私风险的必选项
50:42 性价比首选：Mac mini成为本地运行Agent的理想基座
52:11 专用硬件逻辑：Agent电脑取消屏幕依赖，转而强化I/O与状态灯
53:50 Agent电脑的核心参数：在于大内存与高频存储空间
56:22 物理隔离：独立硬件能有效保护敏感信息

组织重塑与商业展望
43:22 鲁棒性挑战：生产级Agent需要透明的审核机制与系统级回滚能力
1:00:55 厂商博弈：大模型公司布局第一方Agent应用，旨在避免沦为底层纯算力管道
1:07:58 商业重构：互联网的商业模式有可能会往“按爬取付费”转型
1:10:33 .md域名与文件，正成为自然语言编译时代的新形态
1:12:56 一人公司可行性：具备know-how的“将军”，能统领Agent军团实现生产力爆发
1:17:26 开发范式转移：在AI极速迭代的时代，Idea的重要性已超越纯粹的执行力

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Getting to It - Max Anson
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin
Rumors About Us - T. Morri
Primary Code - Max Anson
Star Voyage - Out To The World

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Special Guests: 华祯豪Troy, 叶天奇, and 知县.

2025年被称作“AI应用元年”，大模型不再只是实验室里的技术玩具，而是真正走向生产线、走进企业流程、走入消费者日常。它已经冲进各行各业，开始“搞钱”！
这一期对话揭示了一个清晰的时代信号：大模型正在从“技术狂热”走向“商业务实”。无论是阿里通过千问大模型推动全行业渗透，还是影石和语忆科技在一线将AI融入智能硬件、企业数据分析等真实业务流程，都表明：AI的价值不在于它多“智能”，而在于它多“有用”。
当前阶段，成本下降、工具成熟、企业认知提升，或许未来竞争不在于谁有最大的模型，而在于谁最能理解企业场景、最能封装业务价值、最能持续迭代。
如果你在思考：
● AI如何在我所在的行业落地？
● 投入AI到底划不划算？
● 未来哪些AI能力会成为标配？
这一期节目或许能给你带来不少启发。本期播客我们邀请到阿里千问大模型商业化总经理徐栋，以及两家在AI落地一线的企业代表——影石Insta360 研究院总监亓鲁教授和语忆科技联合创始人&CEO吕瀛杰，共同拆解大模型在商业前线“开荒”的逻辑、成本和隐藏关卡。

【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人

【嘉宾】
徐栋，阿里云千问大模型业务总经理
亓鲁教授，Insta360研究院总监
吕瀛杰，语忆科技联合创始人&CEO

【你将听到】
模型的技术进步与商业化
03:23 视频生成进入“可控生产”时代
06:57 AI漫剧、短剧是怎么挣钱的
10:12 2025年语言模型的进步
16:27 AI+智能硬件，你可以通过智能眼镜买咖啡了
19:18 大模型商业化两个方向：生产力、用户体验
22:13 端云结合，七成通用任务本地处理
23:51 B端用户关注点迁移：从模型效果转向性能和成本
26:45 推理成本指数级下降背后的驱动因素
29:31 什么做“开源”大模型？开源与闭源模型如何平衡？
33:33 评价指标的演进：从Token到商业价值
35:40 基础大模型研发进入精耕细作阶段，聚焦Agent实用能力

影石Insta360如何用AI
38:54 AI剪辑：从“拼接”到“理解”
40:49 AI面临的挑战：理解用户模糊的意图
43:02 如何从全景相机中找出素材处理

不止是降本，更是增效
48:57 AI能在咨询行业做哪些事
54:16 选择基模看重哪些能力
56:05 用AI辅助企业发现营销机会
01:00:24 作为“中间层”的竞争力
01:03:34 ToB观察：AI让企业更接受为SaaS付费了

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
All Parts Equal - Airae
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin

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Special Guests: 亓鲁教授, 吕瀛杰, and 徐栋.

紧身裤几乎快从商场和电商页面上消失了。
尽管它是这个世纪10年代的爆火单品，但人们正在以光速厌弃它。零售情报公司Edited发现，截至2025年第一季度，紧身裤在运动品牌下装中的占比已经从2022年的47%回落到了39%，取而代之的是，各种宽松版型的裤子正在占领人们的衣橱。除此之外，过去长期被认为很土、穿着像米其林的排骨羽绒服，成为了这个冬天最畅销的外套款式之一。
曾经的爆款为什么跌落神坛？曾经的“土掉渣”又是怎么被推到服饰潮流趋势的C位？本期节目，我们邀请到了来自电商平台和服装品牌的代表，和他们聊了聊，到底什么在影响服饰潮流，什么在影响我们的OOTD（今日穿搭）。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
齿牙，淘宝服饰趋势小二
老马，时尚博主，女装品牌Marius创始人

【你将听到】
那些年火过的时尚单品
03:53 松弛感当道，紧身裤从热卖款里消失了
07:23 从牛仔裤的演变史，看服饰潮流的变化路径
12:41 经济、流行文化和社会思潮，联手导致了紧身裤的过气
14:15 球鞋、老爹鞋、棒球服……盘点过期的上一代流行单品
16:21 气候、审美、成本和设计迭代，让排骨羽绒服成了新爆款
21:37 排骨羽绒服大卖背后，也有一衣多穿的场景需求

服饰潮流的传导链条
23:43 不同传播时代，和定义服饰潮流的不同方式
25:52 穿搭博主从哪儿获得潮流信息？
27:14 电商在潮流演变中的多重角色
30:25 电商商家人手一份的趋势报告，到底是个什么东西
31:39 排骨羽绒服的爆火背后，电商做了什么
33:37 平台放大的款式同质化，是时尚行业面临的“甜蜜负担”
34:45 具备长期视野的品牌，要学会对潮流做二次加工

时尚的圈层化、性别差异和轮回理论
37:41 服饰潮流的圈层化，深化和泛化在双线并行
40:16 品牌面对圈层化，在风格上守圈和在人群上破圈
42:11 新服饰性别差：女性追求舒适，男性更想展现自己
47:53 潮流五年一更迭，品牌该不该跟风
50:56 三个标尺，判断某个潮流是否快速过气
51:59 时尚有轮回，背后是不同年龄层消费者的审美代沟
57:00 预言下一波时尚潮流，过气紧身裤可能要回来了！

【本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出】
达霏欣24年专研生发，男女分治双浓度，男性女性均有选择，止脱生发认准达霏欣，买达霏欣就上京东APP！
【专属购买链接】→https://3.cn/-10USAJYi
【5%浓度购买人群建议】男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。
【2%浓度购买人群建议】女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激。

【延伸阅读】
How Lululemon fell out of fashion-Farewell to figure-hugging leggings; baggy is in
淘宝服饰“2025年度服饰榜单”
Hedi Slimane：曾在Dior Homme、Saint Laurent和Celine等奢侈品牌担任创意总监，以极窄剪裁的男装设计和融合摇滚美学的风格闻名。
“老佛爷”：Karl Lagerfeld，长期担任香奈儿艺术总监和芬迪创意总监，被誉为“时装界的凯撒大帝”。
Demna Gvasalia： Gucci 艺术总监兼 Balenciaga 创意总监，Vetements 联合创始人，被认为是能帮助Gucci复兴的关键人物。
Athlesuire：兼具运动功能性和日常穿着舒适性的服装风格，比如运动裤、卫衣、运动鞋等单品。
Vibe 风：通过棒球夹克、卫衣、工装裤、氧化底球鞋等基础单品和低饱和度色彩营造随性舒适的感觉，强调"氛围感"。
Athflow风：将运动服饰与偏正装的单品混搭，比如卫衣、运动裤搭配西装外套、风衣等。
薄荷曼波：以低饱和度薄荷绿色系为核心，通过轻盈面料和清新配色营造自然治愈的视觉感。
琥珀流光：以大地色为基础，加入微光闪烁的质感，打造温暖通透的视觉效果。
猴哥睡衣：24/25年兴起的网络爆款，以孙悟空同款绿色长衫睡袍为标志性单品，在大学生群体中颇受欢迎。
WGSN：权威时尚趋势预测机构，为服装、设计、零售等行业提供趋势和色彩预测，被业界称为"时尚界的彭博”。
Vogue：康泰纳仕集团旗下的综合性时尚生活杂志，是时尚界影响力最大、历史最悠久的时尚杂志之一。
City Boy：是源自日本杂志《POPEYE》的都市男性穿搭风格，强调休闲、舒适与实用性的混搭，常见单品包括宽松衬衫、工装裤、帆布鞋等。
Clean Fit：近年流行的极简穿搭风格，以干净利落的剪裁、中性色调和简约单品为主，追求"少即是多"。
Y2K：“Year 2000"的缩写，指2000年前后的千禧年时尚风格，以金属感、荧光色、低腰裤、露脐装、蝴蝶元素等为标志，近年在Z世代中强势回归。
New Vintage：将真正的古着单品（Vintage）与现代基础款混搭，通过新旧结合让古着焕发新意。
ARCHIVE ：设计师或品牌在特定时期最具标志性的经典单品，与普通古着相比更强调设计师的巅峰创作和时代代表性。
少淑、中淑和大淑：分别面向18-25岁年轻女性、25-38岁轻熟女性和38岁以上成熟女性的服装风格。
祖母衣橱：从祖母辈衣橱中寻找灵感，将复古印花、针织开衫、珍珠配饰等怀旧元素与现代单品混搭。
白小T ：创立于2019年的中国服装品牌，以"一件白T走天下"为理念，主打基础款T恤。
CORTIS 男团：是韩国HYBE公司2025年推出的5人男团，出道专辑销量破纪录。
Baggy Jeans ：宽松版型的牛仔裤，裤腿从大腿到脚踝都保持宽松剪裁。
Playboi Carti：美国说唱歌手、词曲作者。

【监制】
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【BGM】
Quirky Hip Hop Dramedy
In a Minute - John Runefelt
San Pedro - Sugoi
Vem Ficar Comigo (Instrumental Version) - Luiz Mura
Short Circuit - Ryan James Carr

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Special Guests: 老马 and 齿牙.

今年拉斯维加斯国际消费电子展上，人形机器人再次成为焦点——舞狮、打拳击、后空翻、打乒乓球，各种炫技的Demo，将“科技春晚”氛围拉满。但如果你期待的是泛化能力的突破，那么今年的展或许不会给你太多惊艳。
本期播客是机器人特辑的延续，此前我们探讨过许多关于机器人泛化的前沿探索，今天我们调过头来，追问一个更根本的问题：我们真的需要人形机器人吗？
本期嘉宾傅盛认为，人形机器人硬件并不遵循“摩尔定律”，靠堆料实现的性能很难走向商业场景，更谈不上有意义的量产。真正能落地的机器人，往往是从具体的场景中逐步迭代、打磨“生长”出来的，而非一开始就追求通用性和完美形态。
尽管这次CES展会上，机器人“泛化时刻”尚未迎来曙光，但我们看到的是，中国品牌以更成熟、更国际化的姿态占据了全球消费电子舞台的中央。而对于众多探索出海的中国机器人企业来说，美国仍然是那个最理想的市场，所以我们的嘉宾们也用亲身经历给出海者提出了几点建议。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
傅盛，猎豹移动董事长兼CEO，猎户星空董事长
硅谷徐老师，Gen Gigital首席AI和创新官，连续创业者

【你将听到】
00:40 Consensus Hong Kong 2026

CES现场观察与机器人热潮反思
02:26 CES第一感受：“宛如深圳展”
03:42 Boston Dynamics展位火爆，但量产计划是否能落地？
07:06 为什么放弃人形机器人？
10:17 Demo虽精彩，难以体现泛化能力
11:51 机器人的形态：“一步到位”还是“逐渐生长”？
16:13 热潮反思：“宁可错判，不能错过”？
19:26 CES惊艳瞬间：Sharpa灵巧手折纸风车的超级长程任务表现

人形机器人的商业化难题
23:42 成本拆解：电机、减速器、关节等机械部件占大部分
26:24 硬件寿命有限，缺乏产业链支持，阻碍人形机器人落地
30:08 垂直场景机器人（如餐厅递送）落地核心挑战是可靠性
34:13 国外为什么没有酒店做机器人送餐？

机器人出海与中美文化差异
35:27 中国厂商凭快速产品化能力闯入美国市场
36:22 商业化关键：在成本约束下打磨可靠性
38:03 机器人出海首选美国，大客户销售难点在改变“流程”
41:13 从CES看中国厂商的变化：从人海战术到品牌感提升
46:50 给出海者的建议：理解和尊重当地市场渠道
47:43 从川普第一次下架Tiktok失败，看美国商业社会的“关系学”
51:31 切勿滥用投机思维，尊重渠道商利益，建立长期信任
54:54 机器人发展路径探讨：探索泛化v.s商业落地

【Consensus Hong Kong 2026】
2026年2月10至12日，Consensus Hong Kong（香港共识大会）将回归香港。届时，来自100多个国家和地区的6,000 余家企业和机构的代表，将与各国的监管者、政策制定者、数字资产和前沿科技的投资者、行业领袖、一线的从业者、还有区块链技术开发者将汇聚一堂。
由CoinDesk主办的Consensus大会是金融科技、区块链、数字资产和 Web3领域全球最大且历史最悠久的行业峰会。今年的会议还增加了AI 与机器人的相关议题，探讨AI、机器人与区块链技术结合在推动全球创新中的可能性。
如果你也有兴趣参与到香港Consensus大会中，欢迎点击购票链接输入「THEVALLEY」获得硅谷101专属折扣。

【监制】
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Ruffles and Rust - Fabien Tell
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Special Guests: 傅盛 and 徐皞.

本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第三期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。

2025年下半年，美股市场完全被AI热潮主导。英伟达市值突破5万亿美元，定义了芯片算力的价值高度。谷歌则凭借Gemini与TPU生态全年暴涨66%，证明了其全栈AI体系深度整合的价值。
当估值已经处高位，投资却仍在加码，穆迪的最新报告指出，未来五年内全球将有至少3万亿美元流向AI数据中心。
站在2026年的起点，或许每个投资者心中都面临着一些灵魂拷问——驱动市场的究竟是 “叙事”还是“基本面”？谷歌的TPU（ASIC）能否挑战GPU的霸主地位？“资本内循环”推高的估值泡沫，又是否会在2026年迎来它的拐点？
我们邀请到两位华尔街资深人士，共同拆解AI估值泡沫、芯片路线战争与2026年的潜在黑天鹅。

【主播】
陈茜，硅谷101联合创始人

【嘉宾】
Bruce Liu，美国Esoterica Capital(济容投资)首席执行官兼首席投资官
Ren Yang，美国Esoterica Capital(济容投资)联合创始人

【你将听到】
00:19 2025年投资回顾：错过谷歌与边际机会
08:23 投资逻辑与框架：如何区分叙事型与基本面
10:09 2026年宏观展望：财政支持与增长分化
13:57 谷歌估值挑战：模型领先与盈利路径
16:23 GPU vs ASIC：生态竞争与垂直整合
25:08 AI泡沫会破裂吗？钱不值钱，信仰才值钱
28:03 OpenAI上市前瞻：盈利挑战与生态卡位
32:12 SpaceX上市前瞻：太空数据中心故事能跑通吗？
36:54 潜在黑天鹅：AI信仰动摇与宏观冲击
39:33 观众QA：传统板块是否有机会？
41:30 观众QA：2026年AI概念股投资策略
42:20 观众QA：当前处于投资市场周期中的什么位置？

本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎

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【运营】
朱婕
【BGM】
Lens Flare 3 - Peter Sandberg
The Light from Within - Howard Harper
Say a Prayer (Instrumental Version) - Egaoya

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Special Guests: Bruce Liu and Ren Yang.

本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第二期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。

2026年的新年，自动驾驶圈发生了两件有趣的事。
第一件：一位特斯拉车主完全依赖FSD V14，从美国西海岸一路开到东海岸，整个行程（包括多次进出超级充电站）未出现任何人工接管。
第二件：旧金山发生了一次交通大拥堵，起因是停电影响了交通灯，让依赖规则驱动Waymo无人车们在道路上集体停摆。
这两件事的发生仅仅是偶然，还是技术路径的必然？
本期节目中，我们邀请到两位身处技术前沿、并坚定选择特斯拉路线的嘉宾，深入剖析：“端到端”如何颠覆传统“规则驱动”的逻辑？特斯拉如何通过自研芯片构建护城河？马斯克的“第一性原理”在技术路径选择中扮演了怎样的角色？
需要特别说明的是，我们深知，在自动驾驶这个关乎生命安全的领域，任何技术路线都需经历最严苛的审视与辩论。所以我们将在后续节目中持续引入不同路线的声音，力求呈现更全面的产业图景。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
大卫，惠尔智能CEO及创始人，《大小马聊科技》主播
于振华，特斯拉前AI工程师

【你将听到】
02:58 特斯拉FSD V14体验：进展显著与用户反馈
08:44 Waymo vs 特斯拉：规则驱动与端到端之争
12:11 端到端优势：数据驱动与系统协同
18:56 数据与仿真创新：人才、勇气与算力的全面领先
22:48 信念与执行力：领导力与团队文化驱动
25:13 硬件护城河：自研芯片与软硬件协同
33:03 作为投资者会愿意投资Waymo吗？
35:34 观众QA：FSD如何满足安全性的需求？
36:31 观众QA：今年自动驾驶会从L2跳跃到L4吗？

本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎

【延伸阅读和相关术语】
2天20小时、零接管横穿美国，特斯拉FSD已通过“物理图灵测试”？
特斯拉Ashok ICCV 2025讲FSD&QA完整视频

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Smiling Neighborhood - Claude Signet
The Light from Within - Howard Harper
Ever Forward - Francis Wells

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Special Guests: 于振华 and 大卫.

本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第一期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。

回顾2025年的AI行业，我们见证了开源势力的崛起，见证了硅谷的人才大战，见证了“循环融资”模式的上演，也见证了万亿大基建和能源争夺的疯狂。
这一年，共识出现了转变，企业不再追求最贵最好的模型，而是转向垂直领域的小模型。大家比拼的也不再是谁的AI智商更高，而是比谁的能力更能落地到应用上。
站在2026的开头，我们很好奇这一年的故事将如何书写：是新一轮的范式革命？还是在Scaling Law的道路上继续前行？抑或是迎来AI应用爆发式的增长？
在这次直播中，嘉宾带来了一个有趣的洞察——头部玩家已分化为以OpenAI、Anthropic为代表的“模型中心派”，和以Google、xAI代表的“系统中心派”，后者凭借完整生态和反馈闭环，很可能在未来重新定义Scaling Law。

【主播】
陈茜，硅谷101联合创始人

【嘉宾】
Howie Xu（硅谷徐老师），资深硅谷技术高管、财富500强Gen首席AI/创新官
张璐，Fusion Fund创始合伙人

【你将听到】
01:25 2025年AI回顾：哪些趋势超出预期
02:09 AI发展主线与范式转移：企业AI共识成形
04:28 DeepSeek启示：中国模型与开源冲击
06:01 Neolab 2026年前瞻与下一代模型探索
10:57 Scaling Law未止：数据、算力与系统优化
16:50 Meta困境：收购Manus与模型战略争议
25:11 OpenAI上市路：估值挑战与生态竞争
29:08 Anthropic的ToB定位：在AI Coding战场稳扎稳打
35:22 AI应用元年？2026年或迎爆发增长
41:22 观众QA：垂直Agent与行业机会

【延伸阅读和相关术语】
本期播客中提到的Neolab：
Thinking Machines Lab (TML) ，由OpenAI前CTO Mira Murati创办
Safe Super Intelligence（SSI），由OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创办
Humans&，由前xAI研究员Eric Zelikman创办

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
The Secret Spring - Helmut Schenker
The Light from Within - Howard Harper
Ever Forward - Francis Wells

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Special Guests: 张璐 and 徐皞.

在所有的体育运动里，Hyrox绝对谈不上轻松。它要求参赛者在跑8个一公里，并在每个一公里之后做一组高强度的力量训练，比如让女生推动100公斤重的雪橇。
但就是这样一个运动，成了这两年全球最时髦的健身项目。它2017年成立，初创期就遇到了疫情，2021年在伦敦办赛时只有几百人参赛。但到2025年，伦敦赛参赛者已经达到了3.4万人，和一场城市马拉松相当。而25/26赛季，它预计会在全球举办100场比赛，参赛总人数预计突破130万。
人们会用很多词来形容Hyrox，心肺拉爆、成绩打卡站、肌肉盛宴、大型荷尔蒙现场……它也正在成为新型社交货币，你玩过Hyrox，就是健康生活和强大意志的证明。
我们很好奇，一个对普通人来说并不算简单的小众运动，是如何引爆全球的，也想去看看，当AI逐渐充斥我们的工作和生活后，AI暂时无法进入的，这种需要肉身高度参与的沉浸式线下活动，满足了人们的哪些需求。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
袁放，Hyrox中国区负责人
Mike，国内某连锁健身房前团课负责人
夏禹，Hyrox官方教练，多场赛事参赛者

【你将听到】
Hyrox火爆背后，半低不低的门槛和想寻求突破的人们
02:28 Hyrox的比赛规则，8段1公里跑+8个体能项目
04:21 Hyrox背后，混合训练是怎么火起来的
06:10 同为混训练赛，Hyrox是最简单易上手的那个
08:05 把人累到暴汗，Hyrox真有那么低门槛吗？
13:00 谁在参加Hyrox：工作高压人群需要追求突破和运动释放
14:47 再虐也要参赛，寻找成就感、目标感，给自己打个分
16:01 不到一年，首期教练的课从不满员到排大队
18:04 传统健身房没落后，社群运动成为新增长点

一个小众运动是如何成为社交货币的
20:22 Mike的Hyrox初印象：洋气、身材好、颜值高
22:49 剖析Hyrox：难度不高，但强度很大
25:15 Hyrox成了“汇率”最高的社交货币
26:38 从飞盘到露营，上一代社交货币是怎么贬值的
28:06 Hyrox的核心人群，也是新兴消费和生活方式品牌都在争抢的人
30:12 从Hyrox到“苏超”，人们关注有沉浸感的线下生活
32:38 Ins、Tiktok和小红书，放大了Hyrox的观赏性和荷尔蒙
33:51 肌肉也分有用和没用，Hyrox更接近大众对肌肉的审美
35:15 UGC内容+碎片化信息，让Hyrox不比赛时也能有传播
36:46 开了Hyrox课的健身房，就像购物中心有了网红店
39:40 谈谈一项运动成为流行的偶然与必然

推广Hyrox，从和健身房搞好关系开始
42:09 盈方投资Hyrox，看中了一个可以量化训练成果的健身赛事
44:04 拆解Hyrox商业模式：门票+赞助+零售+IP授权
45:24 另类团课：标准化的比赛规则，和非标准化的训练课程
46:42 4年时间：伦敦站报名者从600人到4万人
48:59 拓展赛事的首要战略，拓展合作健身房
50:39 沉浸式带动观众，把观赛点安在比赛场地中央
51:28 从10家到200家，说服健身房为小众比赛和小众人群开课
55:18 Hyrox的推广，国外重精英，国内重鼓励
57:25 赋能合作健身房，小红书和滴滴都一并用上了
01:00:14 避免热度消散，和生态参与者打造利益共同体

【延伸阅读和相关术语】
Hyrox比赛规则详解

混合训练（综合体能训练）：区别于单一力训、有氧运动，强调平衡发展身体稳定性、灵活性、协调性、力量、耐力、爆发力等多项运动素质，致力于帮助训练者达到全面强健的目标，从而提高生活质量的训练方式。

三大能量系统：人体能量系统主要由磷酸原系统、糖酵解系统和有氧氧化系统构成：磷酸原系统作为瞬时供能机制，通过ATP-CP分解为高强度短时运动提供6-8秒能量支持；糖酵解系统在无氧状态下分解糖原产生ATP，维持1-3分钟中高强度运动需求；有氧氧化系统主导长时间低强度活动的能量供应。运动强度和时间共同决定三大系统的供能权重。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Whiskey & Gasoline - Def Lev
The Vindicator Waltz - FormantX
The Pump - Bonkers Beat Club
In a Minute - John Runefelt
Star Voyage - Out To The World

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Special Guests: Mike, 夏禹, and 袁放.

12月初，爱马仕的第五代继承人之一尼古拉斯·皮埃奇，将LVMH告上了法庭，理由是对方夺走了自己价值140亿欧元的600万股爱马仕股份。
整个案件起源于皮埃奇的两个身边人：他的40年好友兼私人财富顾问，以及他最近爱到视如己出的一位摩洛哥园丁。
事情的背后却牵涉到了奢侈品行业的一场世纪收购大战：2010年10月，LVMH突然宣布它已经获得了爱马仕接近20%的股份，爱马仕家族则团结了52名家族成员，聚集起手里的股份启动了反击，赶走了门口的野蛮人。
这个过程中，曾经爱马仕最大的个人股东皮埃奇没有站在家族保卫战这边，他的财富在最近的调查中被认定早早就转移到了LVMH那边。

本期为《硅谷101》与《商业就是这样》串台节目。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
约小亚，《商业就是这样》主播
肖文杰，《商业就是这样》主播

【你将听到】
糊涂的爱马仕最大个人股东，和他消失的140亿欧元
02:36 尼古拉斯·皮埃奇，爱马仕家族的异类
04:37 爱马仕的股票构成，散落在全球各地的200位家族股东
06:52 疑案初现，园丁老婆打了财富顾问的小报告
12:34 财富顾问弗雷蒙德，前科累累的40年好友
15:37 天价爱马仕股票，居然采用了“不记名”的方式
20:18 无休止的诉讼，卡塔尔王室也被牵扯进来了
21:59 承认600万股份给了LVMH后，财富顾问自杀了
25:28 再谈皮埃奇，一个太容易被忽悠的有钱人

LVMH的收购奇袭，和爱马仕的家族保卫战
29:44 步步为营，LVMH拿下了爱马仕两成股份
33:56 股权互换方案，帮助LVMH绕过监管偷天换日
44:16 LVMH的假日突袭，“我手里有你们很多股份”
47:39 爱马仕的反击，联合52名成员的家族保卫战
51:46 最大个人股东皮埃奇，并没有站在爱马仕这边
54:08 AMF调查报告：皮埃奇的股票已经卖给了LVMH
59:39 闹剧收尾：LVMH被罚了也赚足了

什么造就了资本最爱的爱马仕
01:04:15 从二级市场到二手市场，爱马仕为什么那么香
01:08:26 极致稀缺供给，塑造了爱马仕的极致奢侈品定位
01:12:32 爱马仕的克制，为什么其他公司学不会
01:14:42 传统的爱马仕家族，为什么要选择公开上市

【延伸阅读和相关术语】
商业就是这样《Vol.234 小历史 | LVMH的一年、一个月和一天》
爱马仕家族的家族谱系图

图片来源：《日内瓦论坛报》
Wall Street Journal-How a Handyman’s Wife Helped an Hermès Heir Discover He’d Lost $15 Billion
The Journal-The Case of the Missing $15 Billion Fortune
Le Monde-L’héritier Hermès, le jardinier et les 12 milliards d’euros disparus
INSEAD-《Hermès Paris》
New York Times-The Strange Case of an Hermès Heir, an Emir and a Deal Gone Wrong
Le Monde-Les héritiers
Le Journal du Dimanche-Face à LVMH, le front Hermès se fissure
Le Monde-Le plan très secret de LVMH pour entrer chez Hermès
法国AMF(法国金融管理局)在2013年发布的针对LVMH收购爱马仕股份的调查报告
爱马仕的历年财报
LVMH-Exceptional distribution of Hermès International shares
Acquired Podcast-Hermès 
WWD-Hermes To Make Debut On Paris Bourse June 3

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
One Step Away - Dian Shuai
Gossip Talk - Arthur Benson
Straight Flush - Isaac Larson
Quirky Hip Hop Dramedy - Loop

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Special Guests: 约小亚 and 肖文杰.

关注Netflix历史的人都知道，这是一个几乎不参与大型收购的科技公司，而它却突然出手，提出高价收购华纳兄弟探索集团（WBD）这样一家体积庞大、历史悠久的传奇制片厂，究竟是要拯救它，还是毁了它？
本期节目为《硅谷101》与《美轮美换》《去现场》串台节目，我们邀请到了两位资深媒体人小华和杨一，共同分析这场戏剧性的收购。我们录制的时间是12月7日，也就是派拉蒙提出敌意收购前一天。所以我们大部分的讨论，都是以Netflix为核心的，包括这家刻满了硅谷基因的公司为什么决定涉足传统媒体，以及它为什么胜过了其他竞争对手。不过，我们的嘉宾也在录制过程中提到了，派拉蒙很有可能会提出敌意收购，而这一点也最终印证了。

【主播】
Yiwen：硅谷101特约研究员
Jinpeng：硅谷101特约研究员

【嘉宾】
小华，媒体人，《美轮美换》主播
杨一，旅英媒体人，播客《去现场》主播

【本期口播由小红书赞助播出】
最近小红书上很多名人都在发AMA（Ask Me Anything）邀请用户来评论区提问，这个形式从美国的Reddit火到了小红书，很多教授、学者、投资人、作家都有参与，比如余秀华、麦家、韩秀云，也有像Hugging Face联合创始人Thomas Wolf这样的科技创业者。这次我们也来潮一把，如果大家对泓君或者是我们的播客有任何问题，或者对我们这一期的主题Netflix美国的内容平台格局延伸有兴趣，欢迎在小红书关注“硅谷101”来对我们AMA。

【你将听到】
03:37 Netflix有选择的收购，出于哪些考虑？
04:51 电视新闻网，烫手山芋
07:39 猝不及防的官宣，好莱坞也在意料之外
10:29 广告、密码与进军体育：不是第一次做颠覆性变革的Netflix
13:55 特朗普插手？收购面临的监管挑战
16:02 好莱坞与消费者的实际担忧
17:50 院线电影的未来
22:12 Netflix会颠覆自己的流媒体为主的商业模式吗？
24:34 吸纳大量华纳IP后，Netflix下一步棋如何走？
25:08 HBO Max何去何从？
30:23 疲于竞争，流媒体平台的瓶颈期
34:07 从《鱿鱼游戏》到《K-Pop猎魔女团》，继续外探国际市场
35:34 Netflix如何赢下收购战的？
36:18 恼羞成怒，David Ellison的下一步
39:19 华纳兄弟的CEO，笑到最后的赢家
42:45 不断转型，华纳过去动荡的几年
44:50 权力关系另一边，迪士尼会焦虑吗？
49:52 华纳的主题乐园，Netflix如何处置

【延伸阅读和相关术语】
收购战中主角业务拆解：

专业术语：

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
A-Day - Wendel Scherer
Contaminated Sea - Marten Moses
Yellow Light - Arthur Benson
Unfinished Stories - Lennon Hutton

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Special Guests: Jinpeng, Yiwen, 小华, and 杨一.

2026年，人形机器人将迎来规模化量产的元年。最清晰的信号来自特斯拉，“金色擎天柱”Optimus Gen 3预计在2026年第一季度亮相，并计划在年底前建成产能高达100万台的生产线。马斯克曾多次表示，特斯拉未来约80%的价值来自这里，而非汽车。而“擎天柱”的攻关关键，正在于它的“手与前臂”。
本期是我们机器人特辑之灵巧手，我们邀请了灵巧手模型算法方面和硬件方面的两位专家，一起聊聊灵巧手不同技术路线的特点，以及它在数据和算法上面临的挑战。
嘉宾们认为，对灵巧手头部公司来说，短期内针对单项任务打造成功一个的Demo并不难，真正的突破在于通用性与可扩展性。当算法能让机器人在短时间内学会开可乐、开门、拧螺丝等多样化的灵巧操作，才意味着灵巧手到达了类似ChatGPT的泛化突破阶段。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
齐浩之，亚马逊&前Meta机器人研究科学家，芝加哥大学助理教授
陶一伟，TetherIA 创始人兼CEO，前Tesla Optimus高级机器人机械工程师

【本期口播由腾讯广告算法大赛赞助播出】
我们播客7月份做过腾讯广告算法大赛的招募，这场比赛在11月27日刚收尾，吸引了全球8400名技术人才、2800多支队伍参加。在这次比赛中，年轻人在用各种新方法解决多模态痛点：比如冠军团队用行为条件化建模，让算法更能“感觉”用户需求；有人去验证scaling law在生成式广告推荐模型里是否适用；也有人在数据安全前提下把性能继续往上推。可以说这个比赛是把全球顶尖技术人才聚集到一起，也反过来在推动广告算法的进步与系统性能，在AI时代，这类比赛可以让自己的能力被看见、也是让企业找到顶尖人才的最佳场景。

【你将听到】
Demo背后的虚与实
02:37 评估灵巧手能力的关键：精细运动、泛化能力与可靠性
05:58 “开可乐”Demo背后：演示效果与实际能力的差距
08:23 硬件厂商追求单项突破，算法团队更重泛化能力
15:32 灵巧手面临的瓶颈和独有的技术挑战是什么？

三大技术路线
19:26 连杆驱动：常见6自由度，也有高自由度方案（ILDA）
21:26 直驱方案：关节与电机一一对应，灵活度高（Sharpa）
24:59 绳驱方案：双向拉绳（Shadow Hand、ORCA）与单向拉绳（Tesla）
29:57 仿真研究为何更偏爱直驱方案？
33:13 天价灵巧手：不为盈利，只为筛选顶尖客户
36:21 Evan亲述：在特斯拉研发Optimus灵巧手的经历
40:33 从解剖学到外科观摩：马斯克坚持的仿生路线启发了“电机前臂迁移”
42:52 绳驱vs直驱：装配难度与量产前景对比

算法、数据、触觉
44:32 揭秘Meta机器人项目
48:25 受GPT与特斯拉FSD启发，机器人研究重心已转变
50:08 灵巧手数据采集为何难上加难？
52:01 机器人顶尖团队盘点：学术派与产品派
53:33 触觉如何提升灵巧手的操作能力？
58:11 灵巧手数据金字塔：遥操、仿真、视频
01:01:27 Genie3视频模型能用于训练机器人吗？
01:03:17 在伯克利做机器人研究是种什么体验？
01:07:09 灵巧手的“GPT时刻”还有多远？

【延伸阅读】
《机器人的“最后一公里”：深聊灵巧手的“不可能三角”与六大技术门派》
本期播客中提到的公司：
1X
ILDA
Shadow Hand
ORCA Hand
Sharpa
Figure AI
Tesla Optimus
Physical Intelligence（PI）
Sunday Robotics
Generalist
Covariant
TetherIA
源升智能

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
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朱婕
【BGM】
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Floating in Space - Eva Hummingbird
All Parts Equal - Airae
The Secret Spring - Helmut Schenker

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Special Guests: 陶一伟 and 齐浩之.

最近，人形机器人仍然在“泡沫”与“前夜”的争论中。硅谷人形机器人初创公司1X，近期发布的Neo演示视频，在社交媒体上引发热议，但随即而来的，是外界对其依赖远程操控（Teleoperation）而非自主能力的质疑。这让人不禁联想到2023年那些声称拥有AI能力、实则依赖人工后台处理的初创公司。
与此同时，高盛的一份最新调研报告，揭示了中国机器人供应链的“现实温差”：尽管资本市场情绪高涨，企业产能规划激进——普遍在年产10万至100万台之间——但实际的大规模订单尚未落地。高盛甚至预测，到2035年，全球人形机器人总出货量或仅为138万台。
尽管面临质疑与产能过剩的风险，具身智能（Embodied AI）赛道在过去两三年间仍吸引了巨额资本注入，并展现出与AI技术同步演进的强劲势头。
本期节目，我们邀请到两位深耕中美市场的资深投资人，透过资本的迷雾，审视具身智能赛道的真实格局。当下的繁荣究竟是泡沫的预演，还是技术爆发的前夜？中美企业在战略布局与核心优势上呈现何种差异？在商业化落地的竞赛中，哪些场景有望率先突围？

【主播】
刘一鸣，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
Jonathan邱谆，华映资本海外合伙人。1998年来到硅谷，长期关注中美两地科技投资，曾任斯坦福大学工程和商学院客座讲师，坚定的“具身智能派”。
Christine Qing，Shanda Group合伙人/投资副总裁。曾多年在软银负责机器人在美国市场的商业化落地，也曾在小马智行负责海外市场，目前主要在硅谷关注AI和机器人赛道。

【你将听到】
02:19 当下是GPT-3爆发前夜，还是泡沫破裂前夕？
07:51 中美机器人战事：战略与打法的异同
10:14 在深圳，机器人甚至可以一天迭代三次
11:26 投资逻辑大辩论：投“具身智能”还是“先进制造”？
13:58 国内机器人商业化的优势：场景和数据的开放性
21:41 先投“上半身”（大脑/灵巧手）还是“下半身”（运动控制）？
31:52 技术突破决定投资方向，追逐热点不如多看论文
34:13 Rodney Brooks的预言：没有触觉数据，机器人学不会灵巧性？
42:43 对1X家庭机器人的争议：远程操控（Teleoperation）是造假还是“特洛伊木马”？
44:45 真实的商业化落地：谁在买单？
58:11 硬件产业链：会像智能手机一样模块化吗？
01:02:57 大胆预测：未来5年的机器人世界

【延伸阅读和相关术语】
相关论文如有需要请微信联系：liuyiming0010
SemiAnalysis：Robotics Levels of Autonomy
Morgan Stanley：China Industrials Asia Pacific Humanoids How Far Apart Are Reality and Ideal
Goldman Sachs：China Humanoid Robot- Supply chain field trip takeaways
Bernstein：Asia Emerging Robotics Embrace the Humanoid Era
Rodney Brooks：Why Today’s Humanoids Won’t Learn Dexterity
WSJ：The ‘Hands Problem’ Holding Back the Humanoid Revolution

本期播客中提到的公司：
1X
Figure AI
特斯拉Optimus
Physical Intelligence（PI）
Skild AI
Agility Robotics
宇树科技
智元机器人
优必选（UBTech）

【监制】
泓君
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AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Hidden Agenda
fauna - bomull

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Special Guests: Christine Qing and Jonathan邱谆.

在上一期节目中，我们从产业的角度聊了AI数据中心万亿大基建，这一几乎会贡献今年美国全部的GDP增长的行业。
嘉宾的很多观点和数据都在播客发出来之后一一被市场验证，比如微软CEO萨提亚·纳德拉称，AI缺的不是GPU是电力。
但当我们谈论的不是一个1亿、 10 亿、 100 亿的产业，而是上万亿的投资规模的时候，很多人就开始讨论，我们是不是进入了一场AI的投资泡沫？不少听众希望我们从资本市场的角度，再来聊一集AI的大基建。
本期硅谷101播客，我们邀请了人气嘉宾郑迪，回答两个核心的问题——电从哪来？钱从哪来？以及这两个市场它又是如何交织在一起的？并且我们还将关注一股潜伏已久的关键力量——加密矿工。

本期节目为《硅谷101》与《Web3 101》串台节目。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
郑迪，前沿科技投资人（知识星球：22136749）

【本期口播广告由华夏基金赞助播出】
如果你想从市场角度更结构化地了解中国科技企业的整体表现，也有一些工具可以作为参考。例如纳斯达克上市的一只 ETF——CNQQ，全称是中国科技创新 ETF，它的成份股覆盖阿里巴巴、腾讯、宁德时代、美团网易等主流中国市场的公司。它更像是一个帮助我们“看趋势”的观察窗口，用来理解中国科技公司在全球市场中的动态。当然，它只是信息渠道，不构成任何投资建议。

【你将听到】
能源危机下的电力绿洲
03:30 摩根士丹利估算，比特币矿工转产可在未来的两年释放15Gw
05:34 另外三条解决AI能源问题的常规路径（核能，燃气，储能）
10:31 两条有难度的“非常规”路径（训练外迁，柴油）
12:45 市场疑问：“挖矿电”能变成稳定可靠的“AIDC电”吗？
15:00 未来两年能否攻克B端，成为AI大基建能否持续的关键
17:09 1Gw数据中心500亿美元成本拆解
19:49 当前估值低于建造成本，矿工转型缺乏动力

复刻地产融资游戏
23:20 矿工转AI的两种模式：“卖电/租场地”和“买GPU卖算力”
25:24 IREN：举债买卡的冒险家，困于“重资产”估值陷阱
30:00 生态为王：英伟达的“总包”霸权与AMD的“付费入场”
31:55 未来收益证券化+滚动开发，AI基建越来越像房地产
26:20 GPU证券化：底层资产是“AI金矿”还是“科技次贷”？
37:29 诺贝尔经济理论也出错？亲历者复盘当年的金融理论失误
40:43 AI产业链已经形成了“铁索连环”的金融风险
43:13 大厂策略：在高评级市场发债+打造“大而不能倒”格局+与国家战略捆绑
44:36 AI大基建的“终极买单者”——全球债券市场

浪潮中的转型博弈
48:57 行为金融学的囚徒困境：不惜代价搏一张AI船票
53:03 OpenAI的黄金上市时机：2026年上半年
57:00 加密矿场转AI，缺电及算力闲置仍是最大风险
62:50 比特小鹿：处于地缘政治的“灰色地带”
69:45 挖矿转AI成功的公司，都不是挖矿赛道的“优等生”
70:56 两种矿工：囤算力的（如Mara）vs 囤电力的（Iris）
75:09 矿工转型的最优解：挖矿保现金流，闲置电力滚动开发AIDC
77:15 比特币价格与AIDC转型，并非简单的线性关系

【延伸阅读和相关术语】
《AI热潮背后的隐忧：到2028年，美国电力缺口或相当于44座核电站》
《杠杆、垄断和泡沫：解析硅谷万亿资本闭环【101 Weekly】》
视频：《英伟达“两个儿子”的战争：AI算力的杠杆游戏与潜在泡沫【硅谷101】》

播客中提到的加密矿工：
Applied Digital
Core Scientific
CleanSpark
Riot Platforms
Cipher Mining
Galaxy Digital
IREN
比特小鹿/Bitdeer
Hut 8
Marathon Digital（MARA）
Crusoe Energy
Wulf

其他公司：
CoreWeave
Nebius
Oklo
GE Vernova (GEV)
Blue Energy
Anthropic
Blue Owl Capital

金融术语：
ATM（At-the-Market Offering ，按市价发行/增发）
ABS（Asset Backed Securitization，资产支持证券）
CDO（Collateralized Debt Obligation，担保债务凭证）
REIT（Real Estate Investment，房地产投资信托）

【风险声明】
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。
本期节目参与者也均不持有节目中提到的股票。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Interruption - Craft Case
All Parts Equal - Airae
Anticipating a New Day - Stationary Sign

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Special Guest: 郑迪.

雄激素脱发，这个困扰数十亿人的“头顶大事”，已经被“非那雄胺”和“米诺地尔”两款经典老药统治了数十年。
2016年之后，随着短视频的兴起，颜值经济拉动了防脱市场在全球范围内的显著增长，也激发了科学研究和药企的创新动力。
防脱药的副作用如何权衡？植发真能一劳永逸吗？防脱洗发水究竟是护理还是“玄学”？未来五年，科学家和药企将带来哪些拯救发际线的新武器？本期节目，我们邀请到振东药业董事长李昆与斯坦福医药化学博士Janice Zang，不仅解答了这些常见迷思，更深入探讨了药物递送技术、联合疗法、个性化诊疗等前沿方向。无论你正被脱发困扰，还是对生命科学和商业创新充满好奇，这期关于脱发的硬核科普都不容错过。

【本节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出】
达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣上京东！
请按药品说明书或医师指导使用。

【专属链接】
【达霏欣2%浓度】购买人群建议：女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激；
【达霏欣5%浓度】购买人群建议：男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
李昆，振东制药董事长
Janice Zang臧晓羽博士，斯坦福医药化学博士，N1 Life联合创始人兼CEO，Airdrop从天而降主播

【你将听到】
人类探索脱发问题的历史
03:36 脱发类型分几种，但90%都是雄激素脱发
08:44 进化论的bug：一个不利特征为何被保留？
13:14 从古希腊到现代医学，人类是如何找到脱发“元凶”的？
15:52 在“不秃村”罕见病中找到关键靶点后，人类有了第一款防脱发药物：非那雄胺
19:13 米诺地尔的故事：原本治疗高血压，副作用竟是促进毛发生长
21:57 “马尾辫”们注意了，别小看“牵拉性脱发”的威力

两款药物撑起的百亿级市场
23:04 两款药物的制剂，需要朝着哪些方向改进？
26:53 从55°酒精敷头，到纯净水配方，多肽用于药物递送的前景
31:52 一个由庞大刚需支撑的百亿级市场，等待新药出现重构价值
35:25 非那雄胺暴露于血液有副作用，好在新技术正在努力把药效“锁”在头皮上
37:53 无论米诺地尔，还是非那雄胺，都需要长期坚持使用
39:18 别指望植发能拯救脱发，没有药物维持，移植的头发还是会掉
40:54 使用米诺地尔时，“先掉后长”是好事，说明药有用

值得期待的新药物和新疗法
41:54 未来3～5年，脱发领域可能会有这些新药上市？
44:02 原本治疗斑秃的口服Jak抑制剂，用来尝试治疗雄秃
44:45 斯坦福的创新疗法：皮肤镜定量+治疗个性化+超适应症用药
47:29 2016年后，短视频的发展拉动了皮肤科地位和全球脱发品类的增长
53:43 防脱洗发水，“辅助”而非“治疗”，防脱有可能，生发不现实

聊聊药企转型和AI赋能
59:15 嘉宾对药企转型战略的思考：聚焦“有医生背书”的ToC属性产品
62:49 在新渠道中经历失败后摸索出的一些经验：光有“网感”是不行的
65:20 AI在药物创新中扮演着什么样的角色？
67:52 AI用于电商服务，洞察全球客户偏好
72:59 两位嘉宾给普通人的养发tips：抗炎，减压，头皮防晒

【延伸阅读】
《中国雄激素性秃发诊疗指南-文献解读》

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Who's the Boss Now - Stationary Sign
Moonbug - Harry Edvino (Version a14336e6) - fullmix_high_quality

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Special Guests: 李昆 and 臧晓羽.

“80后炒股、90后炒币、00后炒鞋，进入2020年后大家转行炒卡。”虽然这只是一句玩笑话，但多少折射出了卡牌交易市场的火热。
卡牌最开始只是出现在烟草公司的烟盒里，作为赠品用来提高香烟销量。之后被开发出了对战属性，拥有了自己的卡牌游戏拥趸。
但如今的卡牌显然不只是一个小众文化那么简单。
《宝可梦》卡和球星卡目前的世界交易记录，分别是527.5万美元和1293.2万美元。
市场调研公司Verified Market Research报告显示，仅是球星卡，在全球市场2020-2027年的复合增长率就达到了23%，2027年市场规模预计接近千亿美元。
英国金融公司Raisin UK则认为，卡牌的投资价值，已经超过了古董车和威士忌。
卡牌作为一种小众文化，是如何一步步演变为投资品的？在炒卡成风的当下，它背后有怎样的暗流涌动，又真的能成为年轻人的第一桶金吗？

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
Vincent，静电森林创始合伙人， Dice Con（华人桌面游戏大会）策展人
大白，静电森林卡牌项目负责人，卡牌社区旅法师营地创始人

【你将听到】
一些科普：TCG和CCG的前世今生
02:54 收藏式卡牌（CCG），从烟盒里长出的小爱好
04:04 集换式卡牌（TCG），当卡牌有了对战属性
05:38 TCG里的“御三家”：万智牌、游戏王和宝可梦
08:19 卡牌成功的背后，运营远比IP重要
11:17 天价球星卡的诞生：稀有度、球星起落和高光时刻碎片

卡牌投资，门道可太多了
14:29 想成投资品，先从成为文化现象开始
16:49 卡牌背后的炒货联盟
17:34 当王炸TCG遇上“禁牌表”
19:54 在国内炒牌，也得有国际化视野
21:54 选TCG卡牌，就像经纪公司选偶像练习生
23:59 想玩好球星卡，先从做个草根球探开始
26:47 敲黑板忠告：想玩卡，首先得喜欢
32:17 宝可梦卡在中国，去年短暂低谷、今年又行了
34:15 卡牌交易的重要一环：评级

一些一手经验分享
38:36 嘉宾亲历：玩卡牌谁赔了谁赚了
44:35 单卡店的生意，一个纯纯辛苦活儿
47:05 非卡牌爱好者，能做好卡牌投资吗？

顺便聊聊卡牌圈生态
48:29 国内火爆的卡游，为什么在全球卡牌交易市场里水花还很小
53:11 新参与者，都在怎么切入卡牌市场
55:16 一些建议，送给想试水卡牌投资的素人

【延伸阅读】
万智牌（Magic: The Gathering，简称MTG），第一款集换式卡牌游戏，由美国数学教授理查·加菲于1993年设计，由威世智公司发行，是全球最受欢迎的卡牌游戏之一。
游戏王（Yu-Gi-Oh!），由日本科乐美公司（KONAMI）开发，基于日本漫画家高桥和希的同名漫画《游戏王》改编，曾获得吉尼斯世界纪录认证为全世界销量最高的集换式卡牌。
PSA（Professional Sports Authenticator），全球最大的第三方卡牌评级和认证机构，成立于1991年，为体育卡、游戏卡、纪念品等提供专业的评级服务。除PSA外，其他全球知名卡牌认证机构还包括BGS（Beckett Grading Services）、CGC（Certified Guaranty Company Cards）和SGC（Sportscard Guaranty Corporation）。
播客中提到的NBA球员：维克托·文班亚马（Victor Wembanyama)、库珀·弗拉格（Cooper Flagg）、卡梅伦·布泽尔（Cameron Boozer）、凯登·布泽尔（Cayden Boozer）、泰里斯·哈利伯顿（Tyrese Haliburton）、乔丹·普尔（Jordan Poole）
播客中提到的天价卡：来自2007-08赛季的Upper Deck Exquisite系列，乔丹科比“双标志签名卡”，经PSA评级为EX-MT6，编号为1/1，今年8月拍卖出1293.2万美元，打破了球星卡的最高售价纪录。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕

【BGM】
San Pedro - Sugoi
Say a Prayer (Instrumental Version) - Egaoya
All Parts Equal - Airae
Unsolved - Mythical Score Society

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本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，交易需谨慎。

Special Guests: Vincent and 大白.

“2025年上半年，美国GDP增长几乎全部来自于数据中心与信息技术。”
“如果去掉信息技术与软件，美国GDP增长率仅有0.1%。”
——哈佛大学经济学家杰森·弗曼（Jason Furman）

最近一个大新闻是，OpenAI发公告完成架构与资本重组，为潜在IPO铺路，核心也是它承诺了未来1.4万亿的算力投入，这是一个巨大的资金缺口。
另一方面，美国滞后的基础设施建设，对万亿级数据中心蓝图形成了根本性掣肘。就在我们播客发出来前，10月27日，OpenAI发公开信致信白宫，称中国2024年新增电力为429吉瓦，而美国仅增加了51吉瓦，希望美国政府对AI基础建设项目优先审批。
这是一个比想象中更疯狂的大基建时代：美国极少的科技公司联合金融巨头，正在不成比例地对美国经济产生决定性影响。我们抛开钱的问题，来看看这轮AI大基建正在带火哪些行业，为何美国的电力建设又如此困难。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
徐熠兴（Ethan Xu），前微软能源战略经理，前突破能源科研总监
王辰晟，前特斯拉供应链总监

【JJLake创新空间】
JJLake是位于硅谷Mountain View的创新空间 + 孵化器，由管理规模近300亿美元的Oriza Holdings基金支持。目前JJLake孵化器项目正在招募创业团队，适合需要发挥亚洲的生产制造、供应链、市场等优势的创业者。另外，JJLake也向创业者提供高性价比的办公场地，欢迎联系JJLake负责人柳一夫详谈。
📮 邮箱：yliu@jjlaker.com

【你将听到】
02:25 JJLake创新空间
AI巨头押注算力规模
04:43 OpenAI最激进，目标构建10吉瓦乃至长期100吉瓦的算力容量
06:36 xAI、Meta同样激进，扫货发电机、抢占能源低廉土地
07:24 微软、Google、亚马逊：已有庞大基础，策略相对稳健
10:44 Power First战略背后的逻辑：“投资不足”风险远大于“过度投资”风险
13:43 细拆经济账：“比尔总会吃掉安迪”，集中化比分布式更经济，训练速度决定竞争胜负
15:59 算力需求从以训练为主，转向以推理为主（未来或占80%以上）
18:03 推理可以更分布式，但规模集群要比小数据中心节省运营成本

军备竞赛下的能源危机
21:14 AI发展的最大瓶颈已从“缺芯片”转变为“缺能源”
22:30 美国每年落下20吉瓦缺口，相当于2～3个纽约的用电
23:57 新建数据中心的短期应对策略：争取余量+天然气发电为主
24:55 Sam Altman的核裂变公司Oklo，还在施工股价就涨疯了
26:10 考虑到不同能源的容量系数，新增电力仍难填缺口
28:22 发电后如何输送到美国脆弱的电网系统，也是个难题
29:25 建数据中心的成本：1吉瓦数据中心≈500亿美元

资源抢夺与技术破局
30:40 燃气涡轮机订单排到2028年，马斯克横扫全美70%库存
34:52 变压器核心材料硅钢进口受限，制约电网基础设施升级
37:17 英伟达构想供电新方案，应对机柜功耗指数级飙升
-传统交流供电（目前主流）：转换环节多，1兆瓦机柜损耗22%，1吉瓦的数据中心需50万吨铜
-800V高压直流供电（未来方向）：损耗降至0.6%，用铜量少，但需整个产业链生态协同跟进
42:54 今年美国数据中心的用电量占全国5%，接近整个加州的用电量，并且2030年将翻倍
24:46 为什么中国年增电力，能做到美国的8～10倍？
46:19 避开长距离传输短板，美国科技公司选择在数据中心旁自建发电站
48:34 美国电力建设，带火了哪些能源股？
51:24 大规模AI训练真相：每周货车运送100吨故障芯片返厂

【数据更新】
32:47 根据媒体公开报道，马斯克在xAI 在孟菲斯的 Colossus 2 数据中心已经安装的是 119台风冷冷水机组，涡轮机为小几十台。

【延伸阅读和相关术语】
《杠杆、垄断和泡沫：解析硅谷万亿资本闭环【101 Weekly】》
安迪-比尔定理 （Andy and Bill’s Law），原话是 “Andy gives, Bill takes away.” 安迪指英特尔前CEO安迪·格鲁夫，比尔指微软前任CEO比尔·盖茨，这句话的意思是，硬件提高的性能，很快被软件消耗掉了。
容量系数（Capacity Factor），衡量发电设施在特定时间段内实际发电效率的关键指标，容量系数=实际发电量/理论发电量。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕

【BGM】
Orbit Calling - Experia
Un Piccolo Party - Martin Landstrom
Silent Approval - Howard Harper-Barnes

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本节目中嘉宾所表达的观点均为其个人看法，不代表所在公司的立场。本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。

Special Guests: 徐熠兴 and 王辰晟.

9月的最后一天，Sora2发布，它可以把一句话变成一段10秒的短视频；好莱坞完全由AI创作的演员Tilly Norwood，诞生6个多月就获得了6.5万粉丝，她发自拍、代言品牌，却从未真实存在。数字人，正在成为新的内容生产者。
但从“生成一段视频”，到与一个3D数字人实时稳定互动，中间隔着很多技术壁垒。本期嘉宾柴金祥教授，他在2000年就已经进入卡内基梅隆大学研究机器人，但因为机器人应用与落地极为困难，他们团队反而成为世界上最早用AI做3D动画的团队；18年来，他几乎在做同样的研究。
从机器人到好莱坞的AI动画，到我们今天讨论的3D数字人模型是不是又可以反过来驱动机器人，这听起来像是一种轮回，却也是一种新的开始。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
柴金祥，魔珐科技创始人兼CEO，TAMU计算机科学和工程系终身教授、博导

【你将听到】
数字人，下一代内容生产者
02:45 从Sora2的发布，看“文生视频”的进步与局限
05:58 Text-to-Video与Text-to-3D的核心区别：像素和参数
08:55 成本革命的基石：文生3D多模态大模型（星云平台）
13:33 传统虚拟数字人是如何动起来的？
16:34 好莱坞有数据无算法，AI公司有算法无数据

多模态大模型重塑人机交互
19:46 柴教授的从业经历：从机器人控制到数字人动画
20:46 Jessica Hodgins：数字人物理动画的先驱
22:24 很多做Robotics很厉害的人，其实都是做动画的
26:49 “交互-游戏-好莱坞”，渐进式的技术落地路线图
29:45 虚拟数字人的两条岔路：预制的完美v.s实时的鲜活
32:07 AI渲染+分层模型，终结“显卡依赖”

3D数字人的商业化前景
37:02 B端的统一形象与C端的个人分身
40:36 规模化落地需翻越“三座大山”：质量、延时、成本
42:21 自研语音，风格化“人设”为数字人注入灵魂

加速具身智能突破泛化
45:07 对机器人产业判断：白领场景将早于蓝领场景落地
46:13 用海量3D动作数据教机器人动作规划，但缺乏力的反馈
47:18 从“运动学”到“动力学”，小脑进化仍需强化学习突破
49:23 从“爬楼梯”这件小事，看数据如何促进泛化
58:33 跳脱细节调配，机器人研究进入“黑盒模式”

【延伸阅读和相关术语】
文生3D多模态大模型：一种人工智能模型，输入一段文字描述，就能直接生成一个立体的、会动、会说话的3D数字人，“多模态”指输出包含了语音、表情、肢体动作等多种信息模式。
VLA模型：下一代机器人的“大脑”模型，它能让机器人理解看到的画面（Vision），理解人类的语言指令（Language），并直接规划出要执行的动作（Action）。
运动学和动力学（Kinematics and Dynamics）：机器人运动的两个基础学科。运动学解决 “做什么动作” 的问题，不考虑力；动力学解决 “用多大力气做” 的问题。让机器人完成精细操作，需要两者结合。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Azoic - Max Anson
Treasure Hunt - Helmut Schenker
Lost in Time - Aiyo

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Special Guest: 柴金祥.

在中国本土餐饮纷纷陷入价格内卷和增长放缓时，一线商场的排队王，被来自日本的两家回转寿司店——寿司郎和滨寿司承包了。
它们不仅人气超高，高峰期要排队两三个小时，在资本市场的战绩也颇为漂亮。寿司郎的母公司Food & Life股价两年涨了2.7倍，滨寿司的母公司泉膳控股，则是股价持续增长了25年的日本餐饮最牛股。
如果你还对在中国享有高性价比盛名的萨莉亚有印象，那么请注意，Food & Life、泉膳和萨莉亚，都是经历了“日本失去的30年”、熬过了地狱模式的企业。在日本自1990年开始的通货紧缩里，日本民众捂紧钱袋子谨慎消费，餐饮企业不得不开打价格战，为了生存的它们，也练就了一身降本增效的功夫。
我们本期播客的嘉宾东子，既是一家基金的研究总监，也是一位长居中国的日本人，在他看来，穿越周期、在中国成为人气王的日本餐企，擅长的不止是降本增效，更会提供“表演式的烟火气”。
在播客中，我们还谈到了“失去的30年”给日本餐饮行业带来的新创业产物，以及中国餐饮出海日本的新气象。但东子想反复强调的是——千万不要照抄日本的作业。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
东子，启承资本研究总监

【你将听到】
回转寿司，一种效率极高的经营圣体
06:45 连海底捞都想开的回转寿司，翻台率高到可怕
12:52 食材成本近50%的寿司品类，是如何控制成本的？
14:09 从回转寿司技术迭代，看日本擅长的“线性创新”
21:54 回转寿司是个超级工厂，我们是流水线上负责吃的“工人”

“失去的三十年”，如何重塑日本餐饮业
24:38 一份萨莉亚的意面，背后也有效率的提升
25:50 垂直供应链很好，但不是每个国家都适合
29:11 警示：极致降本增效给日本社会带来了什么？
30:59 “表演式烟火气”：餐饮标准化下的致胜法宝（e.g.丸龟制面）

存量竞争里，日本餐饮创业的新产物
36:33 日本版“滴灌通”venture link：盘活连锁餐饮后，为何自己破产了？
40:59 “中食”的兴起，日本给中国“预制菜”的启示
47:59 日本餐饮创业的“阶段化”和“分工化”（e.g.七宝麻辣烫）

学习日本餐饮，可千万别“刻舟求剑”
52:19 中日土壤大不同，照抄经验可就太偷懒了
58:57 日本餐企重估中国市场：曾经败北，如今意外适配“通缩”环境
59:31 日企出海的最大挑战：“非语言默契”的文化壁垒
62:15 杨国福日本爆火背后的“口味经济学”
63:51 会表演、有没包袱的品牌，适合去日本闯闯看（e.g.M Stand咖啡）
65:29 给中国餐饮出海日本的两点建议
本期内容同步发布于启承资本的播客节目@消费启示录

【听众福利】
本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出。

达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣就上京东！
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欢迎大家在评论区参与互动，我们会抽取5名听众各送出达霏欣防脱洗发水1份。

【延伸阅读和相关术语】
《钱包缩、胃口小，为什么日本餐饮企业却发展得更好了？》
《餐饮行业系列研究之六日本餐饮 30 年：复盘与启示》
寿司郎：自2011年起营业额连续10年位列日本回转寿司第一，母公司为FOOD & LIFE Companies。目前寿司郎在亚洲已拥有超过800家直营店铺，其中中国门店100家，人均价格约120元。
滨寿司：日本三大回转寿司品牌之一，全球直营门店超700家，其中中国门店125家，客单价约85元。滨寿司母公司为日本最大连锁餐企泉膳控股，后者拥有30多个连锁品牌，包括食其家。
萨莉亚：日本连锁意式餐饮品牌，全球门店超1500家，其中中国内地约500家，因性价比极高，被称为“预制菜之王”“日本的意大利沙县小吃”。
丸龟制面：日本东利多旗下乌冬面连锁品牌， 2012年进入中国市场后曾开设45家门店，后于2022年8月全面退出。东利多旗下还有谭仔米线、村屋拉面等品牌。

【监制】
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Ga$ Money - Xavy Rusan
Yami Ichi (Black Market) - Isaku Kageyama
No Turning Back - Alan Carlson-Green
Cramp Blues - John Runefelt
Un Piccolo Party - Martin Landstrom
Simple Pleasantries - Arthur Benson

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Special Guest: 东子.

在人工智能领域打正火热的时候，OpenAI创始人Sam Altman正在低调布局一家脑机接口公司Merge Labs，用基因改造与超声波的方式在脑机接口领域正式跟马斯克竞争。
就在2025年上半年，越来越多关于超声脑机接口公司陆续得到硅谷顶级富豪的资本支持。这条路径与Neuralink这种需要破脑膜的方式完全不同，Neuralink是通过电信号进行通信的脑植入物，而另一个路径则是超声波检测到的血流信号来揭开大脑的秘密。
最有意思的是，我们从一个完全不同的技术路径再去看Neuralink，就像站在月球看地球，又打开了一个新世界，聊到最后我们会发现脑机接口、人工智能、机器人，正在朝着融合的方向发展，这就是硅谷有意思的地方。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
彭雷，格式塔Gestala创始人兼CEO，脑虎，客如云创始人，复旦类脑院博士，天府锦城实验室研究员

【AIAS研讨会】
2025年10月27日-28日，陈天桥雒芊芊研究院和加州大学伯克利分校联合举办的AIAS 2025研讨会将于旧金山One Sansome举行，聚焦AI如何加速科学发展。本次活动大咖云集，光诺贝尔奖得主就有三位——Omar Yaghi、David Baker 和 Jennifer Doudna。活动可以免费参加，但席位有限，感兴趣的听众欢迎通过aias2025.org来报名。

【你将听到】
01:00 AIAS 2025研讨会
整体地去解读大脑
03:56 传统电学脑机接口原理——通过电信号解码&编码大脑
05:12 为什么做超声脑机接口：整体地解读大脑，去接近思维意识的终极答案
08:47 功能核磁成像（fMRI）是人类第一次对大脑整体进行解码，但缺乏时序性
11:16 当脑机接口的时间和空间的分辨率都达到极致，大脑在我们面前就是透明的
12:34 目前最先进的Neuralink，只能覆盖大脑表面空间1.3‰
14:43 以“摩尔定律”预测电学脑机接口发展，不断缩小的中美差距

电学vs超声，脑机接口优势比拼
17:41 空间覆盖上，一个超声脑机接口可覆盖大脑区域的25%
18:49 时效性上，都是实时，但电信号和血流信号天然存在时间差
20:43 电学脑机接口擅长“读”，做运动解码和语言解码
21:13 超声脑机接口擅长“写”，以相控阵方式对神经元产生影响
22:06 超声脑机接口的第一个应用场景：疼痛管理
24:17 超声脑机接口不存在“侵入式”，更易被接受

超声脑机接口的商业化前景
26:13 用于调控的超声能量大，用于大脑更需谨慎，拿证需时间
30:22 第二个场景：减少缺血性脑中风患者的神经元死亡
30:54 第三个场景：为阿尔茨海默提供治疗新路径
-加速大脑内有害蛋白（Tau蛋白、Aβ蛋白）的代谢
-打开血脑屏障，帮助AD药物进入大脑
-直接作用于海马体，加强神经元再生能力
33:19 第四个场景：睡眠管理
34:30 更多场景：抑郁症等精神类疾病、成瘾、癫痫等

硅谷大佬隐秘布局超声脑机接口
37:22 盘点值得关注的5家超声脑机接口公司，都是谁在投？
-Spire，陈天桥投资（该领域的主要股东）
-Nudge，创始人Fred是Coinbase的co-founder，由Thrive Capital投资（特朗普亲家）
-Forest Neurotech，主要捐赠者是Eric Schmidt（前Google CEO）
-Sanmai，Reid Hoffman投资（LinkedIn创始人）
-Merge Labs，Sam Altman成立（由OpenAI联合创始人）
41:28 AI大佬押注脑机接口，神经科学跟人工智能是一个硬币的两面
42:31 黑客帝国红蓝药丸现实版：是否要选择基因改造大脑？
44:12 人脑+AI融合共生的终极形态：人脑改造和数字颅骨

顶尖AI科学家们如何从生命科学角度看AI
48:03 下一代AI可能告别冯诺依曼架构，变得更像大脑“湿件”
51:19 为什么拿了诺奖的“人工智能之父”Geoffrey Hinton说他想回到神经科学领域？
52:00 另一个诺奖得主、谷歌高管Demis，研究细胞AI化，还成立了Isomorphic Labs（同构实验室），要“治愈一切疾病”

进化了数百万年的人脑，还可以给AI带来哪些启示？
54:57 不同于语言模型的精确性，AI的下一代世界模型的模态是不可精确描述的
57:04 人工智能、具身智能、脑机接口——这三个事迟早会交叉在一起
58:40 如果我们无法破解大脑的工作机制，所有调控都是“瞎子摸象”
01:04:08 脑机接口能真正推动全脑视角的研究，成为生命科学底层的重要工具，如同基因测序

再聊聊创业
01:06:14 医疗领域的中美创业环境对比
01:11:29 马斯克说的“2028年实现知识和记忆上传”靠谱吗？
01:16:38 从嘉宾六次创业经历，看中国互联网20年创业浪潮

【相关阅读】
Sam Altman押注超声脑机接口新路径：基因疗法 + 超声成未来可能方案

【节目中提到的超声脑机接口公司】
Spire ｜ Nudge ｜ Forest Neurotech ｜ Sanmai ｜ Merge Labs

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
In All Seriousness - Howard Harper-Barnes
Un Piccolo Party - Martin Landstrom
The Big Truth - August Wilhelmsson

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Special Guest: 彭雷.

如果有家公司的特长是量产CEO，而这家公司还是卖洗发水、洗衣粉和尿不湿的宝洁，你会怎么想？
事实就是这样——宝洁最近公布了它的新任CEO，后者在36年前通过校招进入宝洁，在公司里从品牌助理经理做起一直做到全球COO，即将在明年掌舵这个全球最大的日化巨头。
从1837年创立以来，一共有12位职业经理人，担任过宝洁13任的CEO。他们全都从宝洁的内部培养体系而来，在公司任职多年，熟知公司的业务、战略和文化。这和如今不少公司一发展就愁人才、一愁人才就找空降高管、一找空降高管总会水土不服的情况截然不同。
宝洁的人才培养机制不只服务了自己，它还向全球快消行业输送了大量职业经理人，向中国消费创业领域输送了诸多明星创业者，甚至向互联网行业输送了不少高管。
本期播客，我们将宝洁的人才培养机制拆解成了招人-培养人-寻找Coach三个环节，也聊了聊普遍的“空降高管难题”，以及科技创业公司能从宝洁的人才培养机制中借鉴什么。
量产CEO也许不是每家公司都能做到，但想多从内部培养一些人才，宝洁这家超传统企业，的确能捋出不少know-how来。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
于冬琪，新能力咨询创始人（公众号：于冬琪商业笔记）
叶楠，人力资源专家，知乎人力资源优秀答主（公众号：瞎说职场）

【硅谷101科技峰会】
《硅谷101》的年度科技大会又回来了，这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年，用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日，期待与各位见面，从这里驶向未来！
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【你将听到】
养人先招人，从“宝洁八大问”开始
05:10 宝洁的招人逻辑，更重先天特质而非后天技能
11:10 怎样的面试和互动，更能发现优秀人才？
18:30 挖人才、留人才，开哪些条件更管用？
培养机制，好苗子怎么长起来的
26:03 宝洁的Coach机制，是怎么帮助员工成长的？
31:04 培养人才时，大多数公司的“盲区”
34:06 所谓的“领导力”，到底怎么个培养法？
谈谈Coach，好的职场导师哪里找
36:49 源源不断的职场导师，源于好的企业文化
40:38 关于一个优秀Coach的职业素养
宝洁的人才方法论，你能借鉴多少
42:29 唯快不破的商业社会，怎么学宝洁的“慢培养”？
49:17 中美商业社会，还有哪些人才培养超级公司？
自建人才之外，再谈谈空降高管
51:53 闪亮亮的空降高管，怎么就不好用了？
57:41 给空降高管多少时间练手算合适？
59:13 空降高管的“磨合加速剂”是什么？
一些建议，留给想成为“潜在高管”的人
1:04:27 想成为能被培养的潜力股，嘉宾给了些锦囊

【延伸阅读和相关术语】
《万字拆解宝洁：培养出行业一半CEO，全靠这套体系》
宝洁八大问：由宝洁的人力资源专家设计的8个经典面试问题，主要考核面试者的内在潜力和综合素质。
MECE原则：即相互独立、完全穷尽（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）。由麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托提出，主要用于商业计划、信息整理与提升逻辑思维，旨在将一个事物分解为相互独立且无遗漏的类别。
IKIGAI：源自日语，意思是“存在的理由”或“生活的意义”，指代让你感到快乐、有成就感、能贡献社会、并且能获得相应回报的事情，是工作与生活的平衡点。

【听众福利】
本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出。

达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣就上京东！
【达霏欣2%浓度专属优惠】
购买人群建议：女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激；
【达霏欣5%浓度专属优惠】
购买人群建议：男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。
欢迎大家在评论区参与互动，我们会抽取5名听众各送出达霏欣防脱洗发水1份。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Cat's Tango - Guto Lucena
Simple Pleasantries - Arthur Benson
Unfinished Stories - Lennon Hutton
Cold and Blue - Roy Edwin Williams
Lost in Time - Aiyo

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Special Guests: 于冬琪 and 叶楠.

人工智能奠基人马文·明斯基（Marvin Minsky）在1985年出版的《意识的社会》（The Society of Mind）中首次系统提出“智能体”（Agent）概念，他将其定义为“众多异构能力代理间受管理的互动模式”。
40年后，我们迎来了“智能体元年”。2025年，Manus等智能体产品的横空出世，多场景应用爆发，标志着AI走到了从技术突破到大规模价值创造的关键拐点。
9月11日，在2025 Inclusion·外滩大会“智能体时代进化论”分论坛上，硅谷101泓君与三位行业领袖直面智能体落地的现实瓶颈，围绕技术路径与商业模式的可持续性展开深度对话。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
朱哲清，Pokee.ai 创始人兼CEO
陶芳波，Second Me 创始人兼CEO
陈志博，Lovart CTO

【硅谷101科技峰会】
《硅谷101》的年度科技大会又回来了，这是我们将有趣的技术干货与故事带到线下的第二年，用最好的内容让大家亲身感受前沿科技的酷炫和温度一直是硅谷101的目标。硅谷10月5日，期待与各位见面，从这里驶向未来！
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【你将听到】
01:36 今年智能体最火的赛道：编程类、垂直类、通用类

Pokee.ai：解决工具调用难题
06:35 如何在调用工具方面帮助语言模型降低成本？
09:12 智能体将优先解决播客创作者的哪些刚需工作？
11:14 当Chat Bot取代前端网页，工具生态的开放是无法撤回的趋势
12:55 提升体验的关键下一步：Human-in-the-loop

Second Me：打造AI分身
14:09 身份智能体不是为了doing something，而是关心你的being
15:12 身份类智能体，会是下一个时代的Facebook主页吗？
16:49 智能体收集个人数据，需要什么样的生活记录器？

Lovart：不仅仅是生成图片
18:01 与文生图工具相比，设计类智能体需要了解你的审美偏好，实现个性化的创作
20:04 设计师在画布上直接调整AI产出品，快速灵活地迭代
20:52 "NanoBanana们"的出现，对设计智能体是冲击还是利好？

推理成本之痛
22:00 调用模型占成本80%～90%，单次复杂任务8～10美元，做C端都在亏钱
25:14 C端公司如何在保证体验的前提下优化推理成本？
28:43 从财报看编程类智能体Cursor：风光无限下隐藏着双重危机

技术路径的选择
32:01 SFT（监督微调）受制于数据和标记，RFT（强化学习微调）路径亦会面对诸多问题
35:35 在SFT"撞南墙"之后，过去没人愿意做的Exploration越来越重要
37:14 强化学习中两种更新模式的差异：Training time 和Inference time

商业模式的探索
37:57 盈利展望：B端、垂直领域有望打平，C端看模型厂商脸色
38:56 产品驱动型公司的方法论：重视社群，寻找需求共通性，避免成为咨询公司
40:17 身份智能体的商业化：参考社交网络，不当工具，尽可能少收费，押注增长
43:46 AI创始人都在讲科幻故事的时候，科幻小说家没有小说可以写了
44:50 AI行业市场活动过于雷同，KOL拉流量的做法还能走多远？

智能体产品观察分享
46:54 Pine：一个结果导向型的Agent，处理争议账单
47:28 Claude Code SDK：或成为新时代的NVIDIA
48:44 Lovable：提升产品设计沟通效率
50:00 Cluely：使人在复杂性会议中提升自信

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Anticipating a New Day - Stationary Sign
Ever Forward - Francis Wells
The Light from Within - Howard Harper-Barnes

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Special Guests: 朱哲清, 陈志博, and 陶芳波.

今年机器人模型领域最重要的突破，就是模型的通用性大幅提升，开始了泛化能力的探索，与此同时，这个行业依然面临着长尾问题、数据采集、缺乏统一维护平台等挑战，这期节目我们就来聊聊，业内将如何面对这些挑战？中国和美国的机器人发展路径又有何区别？
本期节目我们邀请了中国具身智能公司自变量机器人的CTO王昊，在这期节目上线时，他们刚开源了大规模真实数据训练的端到端具身基础模型WALL-OSS；以及来自美国具身智能公司Physical Intelligence的研究员柯丽一鸣（Kay Ke），她是π₀、π₀.₅论文作者。
在节目中，嘉宾们表示目前具身智能模型已达到了GPT-2的水平，在最近2到3年将优先在半结构化场景应用，那么我们距离全场景的通用机器人又还有多远？机器人公司又该如何平衡商业化与研发的节奏？

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
王昊，自变量机器人CTO
柯丽一鸣（Kay Ke），Physical Intelligence研究员，π₀、π₀.₅论文作者

【硅谷101科技峰会】
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【蚂蚁外滩大会】
硅谷101播客主理人泓君将主持9月11日～12日在上海举行的蚂蚁外滩大会，聊聊AI时代的全球趋势和创新最前沿，感兴趣的朋友欢迎点击领取硅谷101粉丝专属参会凭证。

【你将听到】
行业突破与泛化能力
05:36 2025年关键进展：模型通用性提升，开始泛化能力探索
07:38 何为模型泛化能力：从熟悉环境到陌生环境的能力一致性
11:44 泛化核心难点：长尾问题、数据采集与缺乏标准评测体系
16:04 如何评判具身智能模型能力：对比任务学习数据量与现实应用表现

数据挑战与硬件瓶颈
17:17 其他两大难点：数据质量与数量平衡、硬件维护缺乏统一平台
20:03 为何需要至少100万小时的数据，才能构成优秀的大模型？
23:06 人类VS机器人学习机制对比：人类的进化已包含了“预训练”
27:14 合成数据在机器人领域的应用：降低数据收集成本，但难以模拟现实物理交互

模型架构与技术路径
31:35 具身智能开源模型WALL-OSS发布：上万小时真实数据，补足当前开源模型的欠缺能力
35:36 WALL-OSS模型开源动机与优势：降低研究门槛，加速生态创新
38:03 架构之争：端到端统一训练VS分层系统设计，模型技术路径尚未统一
40:58 从VLA（视觉语言模型）出世后，具身智能模型路线开始走向趋同化
44:10 具身模型已达到GPT-2的水平，将在1～2年时间达到GPT-3水平
45:31 中美机器人技术路径区别：美国自上而下、先做大模型，中国从现实需求出发、双轨并行
52:31 抓到耗子的都是好猫：算法与操控的难度平衡
54:12 模型高频控制的意义：对未来情况做决策，但更高频率无意义
58:13 视觉难以对未来做精确的预测和建模，但能弥补触觉缺失与力的反馈
01:00:20 传感器比想象更成熟，但机器人还是依赖视觉作为主要训练参数

商业化与落地前景
01:01:31 家用机器人预测：2～3年内进入半结构化场景，5～10年全场景使用
01:05:29 如何平衡商业化与研发：尽可能服务于开放式场景，提高公司组织能力
01:08:43 现实部署的机器人量越大、场景越多样，数据反馈和模型迭代效果将越好

【节目中提到的相关公司和术语】

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
王梓沁、孙泽平
【BGM】
Ever Forward - Francis Wells
Mixed Emotions - Arthur Benson
Supine - Peter Sandberg

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Special Guests: 柯丽一鸣 and 王昊.

基因编辑是2020年获得诺贝尔奖的技术，它的专利权之争在美国的学术界与资本市场都掀起了轩然大波。今天与我一起的嘉宾，他作为第一作者参与的一篇CRISPR-Cas9论文，可以说是把这项技术从实验室概念推向哺乳动物细胞应用的里程碑之作。这篇2013年的论文，也可以被视为基因编辑领域的“GPT 时刻”。
这一期，我们就来聊聊这篇论文的起源以及与它带来的专利之战，以及AI在基因编辑领域的应用。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
丛乐，斯坦福大学医学院病理系及遗传系教授

【创业挑战赛】
《硅谷101》创业企业全球挑战赛正在进行中，进入决赛的6家企业将于10月5号向美国顶级投资机构现场路演，欢迎感兴趣的创业公司前来报名：
英文介绍请点击这里
中文介绍请点击这里
报名链接

【你将听到】
00:08 硅谷101创业挑战赛报名
研发往事
02:44 2013年Science的CRISPR-CAS9论文为何重要？
05:51 求学之路：从George Church的读基因到张锋实验室写基因
09:05 基因编辑研发之路：锌指蛋白到CRISPR技术，成本降低1000倍
12:15 灵感起源：09年的一篇报告、一篇论文与一次深刻的聊天
17:50 原创科研，很多人没看清楚路的时候，极好的眼光与判断力
18:33 一场速度的竞赛：过于完美的准备是否正确
21:03 诺奖风波：褒奖理论研究者还是应用？
21:49 张锋实验室论文疯狂发表期：底层技术突破后应用全面开花
23:40 专利之战：上亿美元的诉讼费
基因编辑应用
25:55 基因编辑的应用：让土豆保存时间更长；改造蚊子不再传播疾病
27:52 硅机进化速度过快，为什么碳基生命进化速度这么慢？
30:58 基因编辑如何治愈疾病：地中海贫血、肝脏与心脑血管罕见病
32:51 喝酒脸红可以改变，单个基因影响的细胞基因编辑更容易
36:30 基因编辑的三重难点：安全问题、递送最难、方案设计
42:15 线粒体蛋白RNA编辑，下一个类似于Cas9的范式改变？
CRISPR-GPT
44:01 与王梦迪教授+Deepmind联合开发的CRISPR-GPT：设计实验流程
45:06 如何避免幻觉：真人数据强化学习+评测+多智能体审核员
51:13 CRISPR-GPT如何帮助研究者编辑阿兹海默的影响基因ApoE4
59:53 基因编辑的使用边界与人类未知的蛋白
63:04 顶级研究者：独立思考、快速失败、批判性思维
64:43 频繁陷入争议的George Church：倾向于说yes的性格
68:28 从更底层价值观上重新思考硅基智能与碳基生命

【相关阅读】
丛乐（Le Cong）2013年CRISPR-Cas9论文
《Multiplex Genome Engineering Using CRISPR/Cas Systems》

沃尔特·艾萨克森撰写的基因编辑开创者珍妮弗·杜德纳传记：
《解码者：珍妮弗·杜德纳、基因编辑的历史与未来》

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
Paradigm Shift - Gavin Luke
The Secret Spring - Helmut Schenker
Supine - Peter Sandberg

Special Guest: 丛乐.

消费行业有条做品牌的方法论是，你需要找个尽可能细分的切口、面对尽可能细分人群提供产品和服务。但关于品牌从0到1、从1到10闯出来之后，怎么继续保持增长却成了难题。

lululemon就碰到了这样的困境，它靠给super girl提供瑜伽裤起家，还成了全球第三大百亿美元单一运动品牌，规模仅次于耐克和阿迪达斯。

但因为新晋品牌的冲击，以及在扩张品类和人群的过程中不再独特，lululemon正在经历增速见顶，股价降到了过去62月以来的新低。

伴随lululemon的潮起潮落，运动品牌行业正在发生一些变化，Alo Yoga、Vuori等新兴品牌突飞猛进，跑鞋正在成为全球增速最快的细分鞋服品类之一，低调老牌选手亚瑟士在疫情后增长迅猛，连运动品牌面向大众的叙事逻辑都正在发生变化……

本期《硅谷101》，我们聊了聊运动户外行业的故事：上一代新星为什么走向低谷，新品牌靠着什么迅猛狂飙，这个品类又会有怎样的成长烦恼。它们的起起落落可能不只是公司本身战略的问题，更关系着人们怎么参与运动、又怎么消费和享受运动。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
郑浩榕，懒熊体育内容负责人

【你将听到】
lululemon的困境
05:00 lululemon的困境，可能更是女装品类的困境
06:57 Alo Yoga定位：lululemon目标用户的“女儿”
08:57 Alo Yoga和Vuori怎么一点点蚕食掉lulu的市场份额
12:35 不扩品类和人群，lululemon还有其他增长方式吗？

运动品牌圈的古早沉浮史
16:54 “男版lululemon”安德玛跌下神坛，可能是因为它太想进步了
22:31 耐克和阿迪达斯，是怎么成为多轮周期的幸存者的？
26:54 运动鞋服的“大杀器”，在“鞋”而不在“服”

这些运动品牌都是怎么爆火的
32:01 解密Alo Yoga：因社交媒体而爆火，相比功能营销更擅长视觉营销
37:25 跑鞋品类的疯狂增长，怎么和人口老龄化挂钩的？
39:03 昂跑和HOKA，靠“长得丑”和耐克抢生意？
43:58 股价5年涨8倍，“平平无奇”的亚瑟士是怎么无招胜有招的？

你还会爱体育中的“竞技”成分吗
47:40 体育品牌的叙事逻辑，正在越来越去中心化
53:38 阿迪的新方向与大下注，脱离专业竞技的讲故事方式

本土创业运动品牌的必修课
55:58 中国本土运动户外品牌，靠什么阻击国际品牌？
59:57 闯出来的本土新品牌，为什么都集中在女性运动和户外上？
1:03:05 创业品牌的下一步，勇敢提价还是硬卷平价
1:06:08 陷入成长陷阱前，本土新品牌们先稳稳做到10亿吧

【节目中提到的相关品牌和术语】
Alo Yoga：高端瑜伽服饰品牌，2007年创立，主打时尚与功能结合的“Studio-to-Street”概念，目前全球门店近130家，公开数据营收超10亿美元，被认为是lululemon最主要的竞争对手。

Vuori：早期主打男性瑜伽服饰的高端运动服饰品牌，2015年创立，目前门店不到100家，曾获软银投资，去年底完成8.25亿美元融资，估值达到了55亿美元。

Brooks：美国百年跑鞋品牌，创立于1914年， ​New Balance、Saucony、ASICS​ 并称“世界四大跑鞋”。

昂跑（On）：2010年创立于瑞士，因鞋底的镂空外型和缓震功能具有高认知度，并获得了费德勒的投资，主力产品包括Cloudsurfer、Cloudmonster等。

HOKA：2009年创立于法国，以越野跑鞋起家，因厚鞋底和鲜明配色具有高认知度，后被Deckers Outdoor收购，主力产品包括Bondi、Clifton等。

亚瑟士： 1949年创立于日本，以跑鞋文明，主力产品包括KAYANO、NIMBUS和MetaSpeed。前身为鬼冢虎（Onitsuka Tiger），后者不但是公司时尚潮流线的门面，也和耐克的创立有渊源。

中产三宝：国内社交网络对城市中产爱穿的品牌的概括性称呼，涉及的品牌包括lululemon、萨洛蒙、始祖鸟、拉夫劳伦、昂跑、HOKA等，挤入“中产三宝”的品牌正在变多，也说明这个领域的竞争激烈。

伯希和（PELLIOT）：创立于2012年的本土户外运动品牌，2024年营收17.66亿元，门店超140家，主打冲锋衣、防晒衣、登山鞋，以高性价比被认为是国外户外品牌平替。

凯乐石（KAILAS）：创立于2003年的本土户外运动品牌，产品以专业攀登装备为核心，覆盖登山、攀岩、越野跑等全场景户外运动，现为全球三大全系攀登品牌之一。

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
Quirky Hip Hop Dramedy - Full
Interruption - Craft Case
Unsolved - Mythical Score Society
Melting Glass - Eden Avery
The Road to Odessa - Lama House

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Special Guest: 郑浩榕.

传统金融世界，正迎来资产代币化和链上时代的变革。2025年7月，传统交易平台Robinhood在欧洲推出股票代币化产品，而加密交易所Kraken也与XStocks合作上线链上股票交易，全球最大的资产管理公司贝莱德（Blackrock）去年已将部分美国国债基金迁移至区块链。在全球资产呈现跨体系、跨时区、跨监管的多方直接竞争态势下，未来资产的定价权与流动性将由谁主导？

本期《硅谷101》，我们聚焦Robinhood。它打通了股票二级市场与风投一级市场，将传统资产与数字资产纳入同一交易入口。Robinhood的商业模式有何逻辑？股票代币化是金融创新还是监管套利？而万物上链将如何影响全球金融格局，又将往何处去？

本期节目为《硅谷101》与《Web3 101》串台节目。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
刘锋，Web3 101主理人，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑

【嘉宾】
郑迪，前沿科技投资人（知识星球：22136749）

【你将听到】
Robinhood欧洲布局：以CFD切入股票代币化
03:04 两种路径：Robinhood vs XStocks
04:01 证券衍生品：立陶宛MiFID II+收购BitStamp MTF双牌照监管
07:24 “镜像”而非“映射”：类似CFD差价合约，模拟分红收益而非真实股东权益
09:52 代币化股票不可铸造和赎回，不具备稳定币式1:1映射特性
10:29 Arbitrum链上记账：具体信息未披露，为未来1:1映射铺路

卖订单流的商业模式：加密返点远超股票期权
12:05 “零佣金”Robinhood的核心盈利模式：卖客户订单流（PFOF）
12:38 返点差异巨大：股票0.8BP，期权8BP，加密高达55BP（约股票45倍）
13:26 加密暴利模型：单笔55BP收入=返点+滑点+路由溢价
15:08 战略转型动因：加密交易降温倒逼Robinhood探索股票上链
16:04 Robinhood野心：万物上链后，全资产按加密返点逻辑盈利

监管灰色地带、Robinhood盈利模式与风险
17:00 股票订单流返现多国已禁：欧美等市场对PFOF管控严格，加密仍无监管
19:20 Robinhood风险：一旦暗收费模式纳入监管，加密收入将受冲击
21:09 商业模式的秘密：零佣金表面优惠，但通过买卖价差暗中获利
23:52 PFOF的类投行模式：Robinhood销售+Citadel交易模式
25:28 其他券商模式：Coinbase撮合、eToro对手盘、盈透以利息收入为主
26:25 违反公平，欧盟、英国、新加坡、加拿大、澳大利亚禁止PFOF模式
28:32 PFOF：民主党反对，共和党默许，中期选举决定下一步战略
31:01 山寨币做市商通过返点和滑点，每日“抽血”约480万美元
36:25 二阶段布局：1:1映射代币+链上抵押借贷，但技术和合规细节仍待落实
37:42 为何说xStocks合规风险大

万物上链的金融战争：美国链上霸权的阳谋
42:26 Robinhood或冲击美股交易和传统金融
44:02 美国化债：第一步稳定币，第二步万物上链
46:21 若美国主导链上KYC和白名单，其他国家税源将严重流失
50:45 CFD→STO过渡障碍：主要是合规门槛，而非技术问题
52:17 SEC主席：券法的100多年只有四个项目使用Reg.A发行

垫资池危机：从T+2到实时清结算
53:39 WSB事件回顾：Robinhood因账期与保证金危机被迫暂停交易
56:22 Trump Coin Moonshot危机事件：10亿+美元资金缺口，靠紧急支援化解
58:24 从T+2到链上清算体系引发的交易危机
01:01:56 链上7×24小时交易效率跃升，但多层架构仍限制完全实时

一级半市场重塑定价与风投格局
01:02:36 未上市公司代币化：OpenAI、SpaceX等CFD衍生品可能影响估值与定价
01:05:32 IPO革命：充分流动的一级半市场剥夺投行定价权
01:08:47 风投或受挤压？或被迫转战早期或学习二级博弈

【节目中提到的相关术语】
播客中提到的公司
Kraken
XStocks
Robinhood
Bybit
Solana
Coinbase
BlackRock
Ondo Finance
交易与监管术语
PFOF（Payment for Order Flow）
CEX（Centralized Exchange）
DEX（Decentralized Exchange）
国际中央证券托管机构（ICSD）
Euroclear（欧洲清算系统）
Clearstream（清算银行）

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【Shownotes】
陈思扬

【运营】
孙泽平、王梓沁

*【BGM】 *
Interruption - Craft Case
Clockmaker's Daydream - 369

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【风险声明】
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。
本期节目参与者也均不持有Robinhood股票。

Special Guests: 刘锋 and 郑迪.

香港稳定币发牌之际，稳定币、RWA 成为中文世界超热门词汇，有「中国区块链教父」之称的 HashKey Group 董事长兼CEO肖风博士与我们分享了他对这股热潮一些回归常识的冷思考。

本期节目为《硅谷101》与《Web3 101》串台节目。

【主播】
刘锋，Web3 101主理人，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
肖风，HashKey Group董事长兼CEO，万向区块链董事长

【你将听到】
稳定币和RWA热潮中的冷静思考
01:15 给稳定币热降降温：香港的监管会「出乎意料的严格」
03:19 反差：内地讨论稳定币关注「大国货币竞争」视角；香港更关切反洗钱漏洞
06:10 回望来时路：在香港监管机构受冷遇
11:12 新的希望：「内地会从接受稳定币开始，接受整个Crypto」
13:11 「既然开始接受稳定币，就必然接受公链，否则你的稳定币不会有全球竞争力」
13:16 「明年这个时候，内地可能开始接受资产代币化，毕竟 RWA 能支持实体经济」
13:38 「接受 RWA 之后，未来第三步可能接受比特币」
14:44 影响中国拥抱数字资产的挑战：坑蒙拐骗增加
18:04 重新读懂 RWA（现实世界资产）的三个阶段：法币代币化；金融资产代币化与实物资产代币化

重回常识：区块链到底解决什么问题
24:14 今天市场上的讨论都是从货币的角度解读稳定币，缺乏对底层逻辑变革的思考
24:48 人类记账方法的三次变迁
31:52 分布式账本在重构金融市场基础设施
33:42 纽交所为何推行23小时交易，而不是24小时？

香港加密资产监管的核心看点
38:34 香港修订反洗钱条例后的三张牌照：7号牌、VATP、货币兑换点牌照
39:05 香港加密资产反洗钱监管政策的变化和核心框架
44:05 为什么加密资产反洗钱措施比传统金融更有效？
47:22 稳定币真实用例

重探加密资产世界的发展脉络
52:17 「稳定币被创造出来不是为了支付」
55:49 联盟链上的稳定币不会成功
56:41 「成功的应用都是在无需许可的状态下出来的」
58:13 传统券商和加密资产交易所之间的竞合
01:00:53 合规数字资产交易所价值何在？

香港 vs. 新加坡
01:04:14 香港有望成为数字资产交易中心
01:06:19 香港又成为资本市场宠儿的两个原因
01:09:11 新加坡的定位是亚洲的瑞士，香港的定位是亚洲的华尔街
10:18:15 HashKey上市的目标和选择

加密世界闯荡中那些难忘的瞬间
01:19:55 13/14年初次接触区块链时在海外看到的新世界
01:21:29 如何给 Vitalik 和以太坊开出第一张支持的支票
01:22:48 16 年支持以太坊开发者大会在上海举办，看到参会者面孔的瞬间

【硅谷101招聘】
《硅谷101》在持续招人，欢迎更多的内容人才加入我们，我们招聘内容运营、助理；播客主播、监制；视频主持人、监制，诸多职位开放中，招满即止。
详细招聘信息请点击这里
职位申请请进这里
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【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
Paradigm Shift - Gavin Luke
The Sanctuary Within - Erasmus Talbot

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Special Guests: 刘锋 and 肖风.

美国时间7月17日，OpenAI终于迎来了它的“Agent时刻”——通用型ChatGPT Agent正式发布。它整合了深度研究工具Deep Research与执行工具Operator，可一站式完成复杂任务，但仍存在速度慢、个性化不足等短板。

ChatGPT Agent的技术本质是“浏览器+沙盒”的混合架构，与Manus、Genspark形成技术路线差异。在底层架构层面，浏览器（Browser-based）代理虽堪称“万能”，但运行速度较慢；沙盒（Sandbox）代理高效，但无法联网操作、工具库受限；而工作流集成（Workflow API）速度快、结果精准。在训练方法层面，强化学习（RL）被视为AGI从“执行者”向“创新者”跨越的重要路径，但当前面临的验证泛化与训练不稳定难题，如同两道枷锁锁住了这扇进阶之门。

强化学习能否成为通用AI爆发的关键引擎？AGI实现技术跃迁的分水岭究竟在哪？在把Agent产品化和商业化的道路上，又如何平衡模型能力与用户体验？本期《硅谷101》，主播泓君对话Pokee.ai创始人朱哲清，多维度测评ChatGPT Agent使用体验，并深入拆解Agent的四大底层设计逻辑、探讨强化学习的训练路径，以及我们迎接“超级智能时刻”所面临的技术挑战。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
朱哲清，Pokee.ai创始人，前MetaAI应用强化学习团队负责人，斯坦福强化学习博士（X：@ZheqingZhu）

【101 Weekly新节目预告】
硅谷101上线了一版更加轻量级的音视频节目「101Weekly」，每周由我们的三位主播复盘三个商业热点事件，每期10分钟左右，并请来行业专家来一手分析解读，希望这每周的30分钟，帮助大家轻松了解一周新闻大事件，点击收听。
音频版：Fireside｜小宇宙｜苹果播客｜Spotify
视频版：BiliBIli｜Youtube｜视频号｜抖音

【你将听到】
ChatGPT Agent首发体验与技术拆解
00:21 拆解AI Agent技术路径：什么是“聪明机器的大脑”？
02:12 ChatGPT Agent一手实测：浏览器操作如超人 VS 速度慢如蜗牛
04:26 视觉能力加持：Action体验有提升，但仍需等待
05:45 旅行规划场景：支付环节仍需人类介入，信任门槛尚未跨越
08:11 “全部推翻重来”：缺乏个性化机制、记不住反馈细节
10:07 ChatGPT Agent“打通搜索与执行”的本质：Deep Research + Operator的“拼贴工程”

通用型Agent技术路径对比
12:31 通用Agent技术类比：Operator最早专注Browser操作，如今叠加Sandbox后，在通用Agent里表现最强
14:52 四大技术方向优劣势对比：
15:40 浏览器为主：通用性强，但速度慢、体验差、成本高
17:21 开放虚拟机：本地运行快，但访问互联网等外部服务不易
17:37 大模型+虚拟机：GensPark模式，相对环节更封闭
18:46 Workflow+工具集成：Pokee模式，交付好但不是所有任务都能做
20:23 Manus模式：Browser-based，Sandbox强，全能但慢
22:28 Genspark模式：标化工作流，牺牲通用性换取速度与稳定性
23:41 Pokee模式：速度快成本低，但范围受限
26:52 B端客户还是C端客户，适用场景与底层技术逻辑完全不同
29:36 Agent将重塑互联网入口，传统门户流量将大幅下滑
32:03 MCP无人维护：2万个协议中，真正可用的不到200个
33:47 Agent时代的广告逻辑大变：反而更有利于创作者？

强化学习与AGI的五个层次
38:52 强化学习适用场景：目标明确、机制清晰但数据稀缺
41:50 新兴路径：强化学习预训练（RL Pretraining）
44:40 一个非共识：验证（Verification）方向的泛化性，可能产出人类所不拥有的知识
46:51 AGI五级路径中，“执行者”(L3) 与“创新者”(L4) 间存在巨大技术鸿沟，核心在于验证能力
50:37 强化学习预训练的致命弱点：给出的解决方案可能“人类都看不懂”
52:43 强化学习（RLHF） Vs 监督学习微调（SFT）：效果×2，但成本×10

Meta收购ScaleAI背后的逻辑
54:08 Meta收购Scale：多模态数据仍然是瓶颈
56:46 多模态数据的最大挑战：数据复杂 + 维度多 → 主观标准难统一
57:59 AI的核心问题：短期算力，中期数据，长期人才
59:10 如何让Agent调用更好用？自研模型
01:03:33 平衡模型能力与用户体验：模型能力决定下限，产品细节决定上限

强化学习的人才大本营
01:05:42 RL奠基人、2024年图灵奖得主Richard Sutton：想法极具前瞻性，且坚持原则
01:07:47 模型可塑性挑战：AI的“灾难性遗忘”亟待解决
01:09:56 奖励函数设计难：强化学习中如何设定“道德且有效”的多目标激励
01:11:47 RL核心研究圈：学术界与业界均高度集中
学术界：OpenAI早期团队，Peter Abbeel, Sergey Levine , Richard Sutton
业界：以David Silver为代表的DeepMind员工、以John Langford为代表的微软员工等
01:12:50 从AlphaGo开始，伦敦成为强化学习研究的重要中心
01:15:28 如何像投资人销售过于超前的想法：只说一个非共识
01:16:58 市场正在分化，技术路径选择是创业公司活下来的核心

【节目中提到的AI Agent】
OpenAI相关：
ChatGPT Agent｜Operator｜Deep Research

其他：
Manus｜Genspark｜Perplexity｜Claude Agent｜Fellou｜Flowise｜Zapier｜UIPath｜Replicate

【节目提到的相关术语】
MCP / Model Context Protocol（模型上下文协议）
A2A（Agent-to-Agent Protocol）
SDK（软件开发工具包）
API（应用程序接口）
Vision Model
Browser-based Agent
Sandbox（沙盒环境）
Virtual Machine (VM)
Token Consumption（Token消耗）
Tool Calling：调用第三方工具或API完成任务
Workflow-based Agent
Reinforcement Learning / RL（强化学习）
RL Fine-tuning / RLFT（强化学习微调）
RL Pre-training（强化学习预训练）
Verification（验证机制）
Ground Truth（基准真值）
Hallucination（幻觉）
Human Feedback（人类反馈）
Supervised Fine-tuning / SFT (监督式微调)
Human Readability（可读性）
Catastrophic Forgetting（灾难性遗忘）
Benchmark Score（基准分数）
ICML（International Conference on Machine Learning）：机器学习顶级学术会议

【相关节目】
E200｜投资人视角深聊：AI Agent的核心壁垒与投资逻辑
E195｜从工具到伙伴：七位AI Agent深度使用者的思考
E191｜小而美的机会来了，聊聊这轮AI Agent进化新范式

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【Shownotes】
陈思扬

【运营】
王梓沁

【BGM】
Simple Pleasantries - Arthur Benson
Anticipating a New Day - Stationary Sign

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Special Guest: 朱哲清.

2025年上半年，硅谷AI Agent融资与并购热潮迭起。编程明星Cursor母公司以近百亿美元估值完成9亿美元融资，Windsurf核心团队被抢疯……这一波爆发并非偶然，Agent惊人的应用场景拓展、模型能力提升及开源生态迭代，进一步展现了行业潜力。在钱多、优质项目少的“AI并购通胀时代”，什么样的Agent才值得投资？是巨头，还是“小而美”？投通用型，还是垂类？

本期《硅谷101》，主播泓君邀请到Fusion Fund管理合伙人张璐和Cyber Creation Ventures管理合伙人周炜，解析AI Agent的发展逻辑、投资标准及未来趋势，探讨这波浪潮下的机遇与挑战。

【腾讯广告算法大赛报名征集】
如果大家对AI推荐系统、多模态学习，或生成式模型等前沿技术感兴趣，欢迎报名参加2025腾讯广告算法大赛。
2025腾讯广告算法大赛聚焦于“全模态生成式推荐”这一前沿课题，参赛者将基于图文、音频、视频等多模态数据，设计下一代推荐系统。大赛提供统一算力平台及百万至千万级真实数据集，总奖金池360万元，冠军独享200万元现金奖励，并有机会获得腾讯 offer。
报名通道现已开启，目前已有超2000支队伍报名，将在7月31日截止报名，活动报名链接：https://algo.qq.com/?type=register&channel=bk

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
张璐，Fusion Fund管理合伙人
周炜，Cyber Creation Ventures管理合伙人

【你将听到】
AI Agent 融资热，明星公司扎堆登场
00:12 硅谷Agent公司融资热：Cursor, Windsurf, Devin, Glean, GensPark, Manus……
2:29 Agent爆发引擎：公司增速惊人 + 应用场景爆发 + 开源模型迭代
4:21 定义Agent：可自主处理复杂任务，但需人类提供工具和知识库
7:33 直面模型层竞争，Cursor用户大量转向Claude Code
08:42 Claude Code非独立IDE，但集成工具好
09:28 新入场的编程玩家：Grok4、Genimi CLI终端
12:15 Cursor、Windsurf凭何突围？AI集成+自动补全 vs 多步骤执行
14:10 “卷王”Cursor：快速迭代竞争 ，越“冲”越兴奋

押注ToB垂类Agent：低成本、高壁垒的隐秘战场
15:11 ToB垂类模型：数据好、成本低、市场大
16:40 7人小团队逆袭：一星期完成60亿美元商业票据合作
20:20 破解幻觉难题：提前布局底层架构 + 强化学习
22:15 微调小模型“真香”：低成本 + 强隐私
24:05 通用Agent困局：通用Agent解决行业问题成本太高

Agent投资逻辑：泡沫狂欢与理性博弈
28:05 周末大瓜：OpenAI谈崩，谷歌24亿拿下Windsurf 核心团队
31:25 几十亿美金的并购通胀时代：僧多粥少助推Agent泡沫
32:57 大模型时代的创业公司生存哲学：时间先发优势变弱，该卖就卖
36:54 Manus大火背后：用户只要端到端结果，谁管你指挥几个AI
39:31 中国企业持续付费意愿低，收入上限明显

Agent投资核心逻辑与矛盾：通用高风险VS垂类低天花板
41:23 押注通用Agent：成功率低，但没有梦想=咸鱼
42:13 重点布局复杂ToB垂类：懂行业、通流程才是壁垒
46:33 看好的ToC赛道：个性化、重情感的陪伴机器人
47:23 GPT-4精准诊断EB病毒后，健康管家是刚需
49:06 Agent的灵魂：记住你，更懂你
51:00 中美投资分水岭：美国看团队能力，中国算商业收入
51:55 风险投资不再起最重要的作用，巨头逐渐掌控Agent赛道
53:00 创业者的曙光：中途并购也是胜利

【节目中提到的AI Agent公司】
Cursor（Anysphere）｜Windsurf ｜Devin（CognitionAI）｜Glean｜Harvey AI｜Thining Mach. ne Lab ｜Manus｜GensPark

【相关节目】
E195｜从工具到伙伴：七位AI Agent深度使用者的思考
E191｜小而美的机会来了，聊聊这轮AI Agent进化新范式

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【Shownotes】
陈思扬
【运营】
王梓沁

【BGM】
Anticipating a New Day - Stationary Sign
Unfinished Stories - Lennon Hutton
The Light from Within - Howard Harper-Barnes
Lost in Time - Aiyo

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Special Guests: 周炜 and 张璐.

长寿与永生，是人类社会亘古不变的终极命题。近年来，换血疗法、干细胞移植等硅谷富豪青睐的“长寿黑科技”频频出圈，前沿科技的突破也让抗衰从幻想走向了可验证的科学实践。作为一个高度复杂、跨学科交叉的研究领域，抗衰涵盖了分子生物学、细胞学、遗传学、免疫学、神经科学、人工智能、临床医学乃至伦理学等等诸多维度。而以延长寿命或避免死亡为目标的研究，也正在挑战传统的临床试验设计。
本期节目，我们以一场当下最具雄心的全球抗衰竞赛——XPRIZE Healthspan为切入口。这是一项为期7年、总奖金高达1.01亿美元的大赛，目标是通过一年的治疗，让50–80岁的健康成年人，在认知、肌肉、免疫功能上实现10–20年的“逆龄”。我们不仅介绍了这场比赛本身的赛制、组织者与参赛团队，更希望借此机会，为你搭建一个认知抗衰领域的科学框架。我们将探讨：抗衰的关键机制有哪些？“衰老时钟”如何衡量一个人的健康年龄？哪些创新疗法已经进入人体临床验证？如果你对“健康活得久”这件事抱有兴趣，本期节目将带你走近最前沿的研究者视角，踏入抗衰科学的真实世界。

【主播】
Yushan，《硅谷101》研究员，生物医药行业从业者
【嘉宾】
周广宇，Regenerative Bio联合创始人兼CTO
仁晖，哈佛麻省总医院医学人工智能研究临床科学家

【你将听到】
悬赏1亿美金找到逆龄10年抗衰疗法的XPRIZE Healthspan比赛介绍
2:26 赛制介绍：7年，1.01亿美金奖金，逆转10年寿命
4:09 参赛感受分享：契合公司研发方向，看重平台公信力、科学执行和奖金诚意
6:46 众星璀璨的组织团队：非执行董事包括谷歌创始人Larry Page，大导演James Cameron
10:12 参赛团队方法保罗万象：前沿科技如基因疗法、细胞/类细胞疗法、传统药物治疗等；生活方式干预如运动、营养方案
12:22 参赛公司之一Longeveron，以间充质干细胞疗法抗衰，已在Nasdaq上市

抗衰在解决什么问题（抗衰机制）如何衡量健康寿命（衰老时钟）
17:18 介绍抗衰机制：14个衰老标志（参见后文相关名词和概念解释）
26:29 理想情况14个衰老标志一切正常可实现人类寿命永续，但实际上很难达成
31:29 抗衰疗法设计通常以一个衰老标志为靶标，但往往会影响到多个衰老标志；需要通过临床试验评估可能的脱靶效应造成的健康损害
36:51 抗衰研究最重要的工作之一是建立衰老时钟，衡量人类相对于生理年龄的“健康”年龄，当前分析维度高达几亿、几十亿
39:53 指标的采集和校准与采集人群规模高度相关，受经费所限，需要选取更有研究价值的人群
42:29 测量年龄的颗粒度可以到器官，也可以跟当前的临床体系接轨
44:50 微观指标可以提示未来疾病风险，在探索通过血液指标（如DNA甲基化或蛋白)做癌症预测和早期筛查
45:56 AI如何辅助衰老时钟形成？研究中结合机器学习模型方法、可解释的AI探索
49:33 生物标志物联合会(Biomarker of Aging Consortium)每年在波士顿召集科学家、产业从业者进行衰老时钟学术讨论、建立共识
53:19 如何衡量10年寿命逆转？参赛团队”自带标尺”，需要获取组委会/同行审议认可
55:59 以抗衰/延长寿命为临床试验终点的探索只有二甲双胍在进行中

参赛公司和抗衰界明星公司的研究进展，嘉宾抗衰小贴士
1:00:12 对于比赛更前沿科技的抗衰方法，仍需符合监管框架，与研究团队正在进行的临床研究相结合
1:03:11 未参赛神秘的抗衰赛道的明星公司Altos Lab聚焦细胞重编程疗法，初始融资高达30亿美金
1:09:09 通过对照试验，在衰老时钟指标观测维度下，比赛中1年的临床试验也可以获得初步临床证明
1:13:37 最省钱的抗衰方法：冥想、运动
1:14:32 补剂、创新型抗衰疗法不一定适用于每一个人，需要充分了解个人健康状态和需求进行干预
1:15:49 适当走出身体感受舒适区对于抗衰有好处：冷暴露、热暴露

【延伸阅读】
2025年Cell杂志发表的14大衰老标志文章：From geroscience to precision geromedicine: Understanding and managing aging

【相关节目】
E143｜亲历者讲述：神秘的长寿乌托邦与疯狂的生物极客运动

【相关名词、概念和人物解释】
Peter H. Diamandis：一位美籍工程师、医生和企业家，创立了XPRIZE基金会，推动全球大型创新竞赛，同时也是奇点大学的联合创始人及执行主席，致力于利用指数型技术解决人类重大挑战

基因疗法：利用基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）或通过引入端粒酶基因等方法修复、替换或调控人体内受损或衰老相关的基因，恢复细胞的正常功能，从而延缓细胞和组织的衰老过程的一种治疗方法

细胞/类细胞疗法：利用干细胞或经过工程改造的细胞，通过移植或激活它们在体内发挥修复、再生和调节免疫的作用，从而延缓组织衰老、改善功能和促进健康寿命的治疗方法

间充质干细胞疗法：利用间充质干细胞来修复和再生受损组织的治疗方法。间充质干细胞是一类来源丰富、具有自我更新和多向分化能力的成体干细胞，最早从骨髓中分离发现

细胞重编程疗法：通过激活或引入特定的基因因子（如山中因子），将成熟的体细胞部分或完全“重置”为更年轻或多能的状态，从而逆转细胞的表观遗传老化特征，恢复细胞功能，延缓甚至逆转衰老过程的一种技术

归巢效应：干细胞在体内能够定向迁移，主动寻找并进入受损或特定的组织部位，在那里定植并发挥修复功能的过程

衰老标志：衰老与该标志表现出随时间推移的关联；通过实验加剧该标志，会导致衰老加速；通过实验减弱该标志，会导致衰老减缓

图片来源：From geroscience to precision geromedicine: Understanding and managing aging

行业共识的14大衰老标志：
主要标志 Primary Hallmarks - 驱动衰老进程

拮抗标志 Antagonistic Hallmarks - 对主要标志的变化做出响应

整合标志 Integrative Hallmarks - 解释衰老表型

心理-社会隔离 Psychosocial isolation：（长期心理压力和社会隔离加剧生理衰老和健康风险）位于中心，通过神经-内分泌-免疫等通路与位于三类衰老标志相互作用

衰老时钟：一种利用分子组学数据和机器学习等方法，评估个体生物学年龄的工具，可以反映身体或特定器官的真实衰老程度，而不仅仅是实际年龄。它常用于预测健康状况和疾病风险，并为衰老干预和健康管理提供科学依据

HeartMate：一类植入式心脏辅助装置，主要用于治疗晚期心力衰竭患者，帮助心脏泵血，改善全身血液循环。

C反应蛋白：C-Reactive Protein，CRP是一种由肝脏合成的血浆蛋白，常作为炎症和感染的标志物，在急性炎症、细菌感染或组织损伤时血液中水平会迅速升高

UK Biobank：英国生物样本库，是英国自2006年启动的全球最大规模之一的长期生物医学数据库，收集了约50万名40-69岁志愿者的遗传、健康、生活方式等多维度信息，旨在研究遗传和环境因素对重大疾病发展的影响。该数据库为全球研究者开放，推动了癌症、心脏病、糖尿病等多种疾病的预防、诊断和治疗研究

二甲双胍 metformin：一种常用的降糖药，主要用于治疗2型糖尿病，可以帮助降低血糖水平

雷帕霉素 rapamycin：一种常用的免疫抑制剂，主要用于器官移植后预防排斥反应，也具有抗肿瘤和抗真菌活性

NMN：全称β-烟酰胺单核苷酸，是人体内天然存在的一种物质，是合成重要辅酶NAD+的前体，参与细胞能量代谢和多种生理功能。补充NMN被认为有助于提升NAD+水平，改善新陈代谢、延缓衰老并辅助多种代谢性疾病的防治

PQQ：全称吡咯喹啉醌，是一种类维生素的生物活性物质，具有强抗氧化作用，能够促进线粒体生成、提升细胞能量代谢，并在脑健康、心血管健康等方面有积极作用。人体无法自身合成PQQ，需通过膳食或补充剂摄取

Longeveron：一家成立于2014年的美国临床阶段生物技术公司，专注于开发基于间充质干细胞（MSC）的再生医学疗法，主要用于治疗衰老相关疾病和危及生命的疾病。其核心产品Lomecel-B来自健康成年捐献者骨髓，已在阿尔茨海默病、老年衰弱症和左心发育不全综合征等领域开展临床试验

Retro Biosciences：成立于2021年的美国生物科技公司，专注于通过细胞重编程、自噬和血浆疗法等前沿技术延长人类健康寿命。公司获得了OpenAI CEO Sam Altman等投资人1.8亿美元支持，致力于开发逆转衰老的创新疗法

Altos Lab：一家成立于2022年的美国生物科技公司，专注于通过细胞重编程等前沿技术，恢复细胞健康、逆转衰老并延长人类寿命。公司以“细胞重编程”为核心研究方向，吸引了多位诺贝尔奖得主和顶尖科学家加入，并于2022年完成了高达30亿美元的天使轮融资，是生命科学领域有史以来最大规模的初创公司融资之一，主要投资人包括亚马逊创始人贝索斯(Jeff Bezos)和投资人尤里·米尔纳(Yuri Milner)等

Steve Horvath, PhD 教授：现任Altos Labs首席研究员，生物老年学和衰老表观遗传生物标志物领域的领军科学家，因开发首个表观遗传时钟(epigenetic clocks)和WGCNA（加权基因共表达网络分析）方法享誉全球

Vadim Gladyshev, PhD 教授：哈佛医学院Brigham and Women's医院的教授兼氧化还原医学中心主任，他的实验室专注于利用实验和计算方法研究衰老、逆转和寿命调控

Shinya Yamanaka, PhD 山中伸弥教授：因发现成熟体细胞可以通过引入特定基因被重新编程为多能干细胞（iPS细胞）而于2012年获得诺贝尔生理学或医学奖

David Sinclair, PhD 教授：哈佛大学遗传学教授和著名抗衰老研究专家，开创性地揭示表观遗传变化在衰老中的关键作用，致力于通过调节NAD+等分子逆转衰老进程，推动延长健康寿命的科学和技术发展

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
Tickle - Josef Falkenskold
Lost in Time - Aiyo

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Special Guests: 仁晖 and 周广宇.

美国医药行业乱象丛生、长期饱受诟病，已经成为每一届美国政府抓的核心议题之一。特朗普也于今年5月12日签署行政令，要求主要药品价格立即降低30%-80%，这项被他称为“美国历史上最重要的行政命令之一”的举措，旨在使美国处方药定价向其他发达国家看齐，要求制药公司向美国市场提供“最惠国价格”。而耐人寻味的是，由于该命令缺乏法律依据与执行方案，多家药企当日股价不降反升。
本期播客，主播泓君邀请了超弦基金投资人郭霆，一起从历史根源、制度症结、创新与普惠的艰难平衡等维度，深入解析美国药价畸高的根源。

【101 Weekly新节目预告】
硅谷101上线了一版更加轻量级的音视频节目「101Weekly」，每周由我们的三位主播复盘三个商业热点事件，每期10分钟左右，并请来行业专家来一手分析解读，希望这每周的30分钟，帮助大家轻松了解一周新闻大事件，点击收听。
音频版：Fireside｜小宇宙｜苹果播客｜Spotify
视频版：Bilibili｜Youtube｜视频号｜抖音

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
郭霆，超弦基金（Superstring Capital）投资人

【你将听到】
特朗普行政令背后：药价改革困境的三个原因
01:59 “政治献金对我没用”，特朗普宣称让美国药品降价30%-80%
04:07 私有产权保护的立国哲学：2003年法律禁止政府直接与药企谈判药价
07:44 美国医药行业一支独秀：贡献全球大型药企35%-80%收入
08:32 药品降价或瓦解美国“全球医疗创新”高地地位

药价形成机制：挂牌价、进价与渠道博弈
09:06 同样的药，美国的价格为何是欧洲的5-10倍
09:54 Medicare包含B部分（门诊医疗保险）和D部分（处方药计划），D部分外包给商保谈判
10:59 以减肥药为例，药企定价参考历史同类药品，新药疗效好则定价更高
12:06 挂牌价水分巨大：与进价差距可达50%，且进价不透明
13:17 商业渠道定价：产品包整体谈判（Bundle Pricing）
14:38 政府渠道定价：D部分外包给保险公司，定价逻辑类似于商业渠道
15:04 政府渠道定价：B部分很少外包，药价较低
16:07 罕见病药定价可达 212万美元/针：独家垄断、刚需性强、市场小、研发成本高
18:05 医保公司非常乐意囊括罕见病药：参保者多，用药者少
19:11 第一代减肥药GLP-1定价：因减肥疗效所需剂量增加，定价高于治疗糖尿病时的价格
20:56 多方博弈的定价哲学：低价用药的个体利益 VS 新药研发的行业长期利益

全球药价对比：欧洲低价、中国砍价与美国困境
22:59 欧洲非重症药定价远低于美国，但罕见病药、肿瘤药价格与美国差距小
26:18 中国“灵魂砍价”背后：用扎实的全球调研，摸透不透明的药价市场
28:36 带量采购压低仿制药价格，过度竞争导致“麻药不麻”
29:57 《我不是药神》的背景：中国创新药药价之痛到灵魂砍价
32:47 美国学习中国新思路：拜登2023年IRA法案重启药品谈判价格
34:35 美国药企ROI大概20%左右，9年还是13年后重启药价谈判差异巨大
38:44 现有政策正在影响一大批公司的药物开发策略
41:54 吉利德靠一款丙肝药成为“药品界的印钞机”，也引发抗议游行
45:59 丙肝药在中国的价格，最后如何降低至美国的3%
46:43 药品全球定价策略：韩国为发达国家药价“洼地”
47:51 特朗普指责欧洲未支付公平份额，扬言调查OECD国家低价机制

高佣金、不透明的PBM：美国药价博弈重点
49:39 美国医药产业为何一支独秀：全球最大的药品市场+顶尖学术体系+雄厚的研发基金+精英监管团队
54:19 中国的生物医药崛起：患者资源多推动临床发展
55:39 推动药价改革的标志性争议一：吉利德丙肝药的高价
56:54 推动药价改革的标志性争议二：对冲基金经理收购垄断性老药提价
59:33 美国药品仅占医保支出的10%，但剩下90%是票仓
01:01:47 PBM抽成：佣金高达药价30%-70%
01:02:24 PBM定位：药价体系中最强势却最少被公众了解的一环
01:05:24 药企在美国公众心中形象太差
01:07:50 PBM流程优化：零售巨头直采+披露回扣提升透明度
01:09:00 终极难题：短期降价诉求 VS 长期创新动力，体系痼疾如何破局？

【本期节目中的概念解释】
PBM：
药品福利管理（Pharmacy Benefit Management），介于保险机构、制药商、医院和药房间的管理协调组织。
美国Medicare：
由联邦政府运营，为65岁及以上的人及患有某些残疾和疾病的年轻人提供健康保险福利。分为A（住院保险，inpatient hospital insurance）B（门诊医疗保险，outpatient medical insurance）C（由私营部门健康保险公司提供，Medicare Advantage）D（处方药计划，Prescription Drug Plan）四个部分。

【相关节目】
E190｜司美格鲁肽的新对手们：制药巨头混战减肥药下半场
视频：枪声背后的信任危机：“病不起”的美国人【硅谷101】

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【运营】
陈思扬、孙泽平、王梓沁

【BGM】
The Secret Spring : Helmut Schenker
Supine : Peter Sandberg
Wild Night at Harry's : Harry Edvino

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Special Guest: 郭霆.

当前，动漫产业处于发展的十字路口：一方面，产能瓶颈与市场需求的矛盾已成为行业痛点——顶级工作室排期需等待两三年，大量制作环节仍依赖手绘，单集40万美元的成本背后是庞大的外包体系。另一方面，传统“工匠精神”正与飞速变革的AI技术磨合——谷歌Veo、OpenAI Sora等视频生成模型每周迭代，从中间帧补全到风格转换的技术探索层出不穷，然而技术落地仍存在多重壁垒，人工修正与算力成本反超传统流程。

本期节目，我们跟随Azuki内容负责人天宇的视角，从他的日本考察之旅说起，深入聊聊以下问题：
当前在日本动画产业供需错位的格局下，AI技术正如何应用于动漫制作？
AI生成视频能否突破稳定性与逻辑连贯性的技术瓶颈？
在创意生产与行业伦理层面，AI 将对未来的动画产业产生哪些深远影响？

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
天宇（二月茶），Azuki内容负责人，ex-Google Brain（Twitter：@febtea）

【你将听到】
动画产业的矛盾：市场需求爆发 VS 成本与产能制约
2:22 动漫番剧的制作周期困局：排期等三年，顶级工作室档期爆满
3:38 动漫市场年增长率基本保持10%以上
4:55 低数字化与匠人精神：动漫制作30%-40%仍为纸上手绘
6:46 成本差异：日本单集40万美元vs好莱坞千万级
8:02 国漫正以前所未有的速度发展，但人才密度和优质运营管理模式不足
9:55 动漫差异：审美是关键
11:21 AZUKI设计：前《守望先锋》爆款总监操刀 ，但美国产能容不下东亚二次元？

动漫工作室与AI的三类结合方式
14:41【类别一：传统派】借力 AI 补全中间帧，却困于细节差错
19:58 补中间帧： AI 提效的首要场景，但5%-10%的细节误差严重破坏观感
21:25 “精细”是动画的生命：关键帧关乎创意性与可信度
26:18【类别二：颠覆派】部分新兴公司的选择：围绕AI设计全流程
27:04 KAKA Creation的30分钟AI动画：水平及格但艺术性欠缺
32:04 【类别三：折中派】ChatGPT模拟导演，人机协同破审核效率困局
39:26 回溯美术史，技术变革催生新的形式创新

动漫智能变革：有突破，但还不够好
43:42 7+大模型“你追我赶”，周更竞争
48:27 20秒以上的AI视频：逻辑连贯性不足，市场需求欠缺
50:51 三字总结视频大模型：不够好
52:09 规模化生产拦路虎：token不足，算力成本高昂
52:48 人物眼神与手部稳定性显著提升，AI穿帮问题基本解决

AI动漫的未来：潜力与伦理风险并存
55:15 语音生成的伦理争议：日本声优协会公开反对AI模仿声线
56:46 配音与音乐领域，AI已完全达到人类水平
58:07 好听的音乐总是相似的，AI容易复制
01:00:25 人才断层，AI切断新人进阶的“梯子效应”
01:05:42 “你的品位可能决定了模型的品位”
01:08:38 “我们这一代的选择，可能影响人类技术与艺术的关系”

【相关播客】
E164｜当电影遇上AI：与好莱坞特效美术聊聊他们和新工具的博弈

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【运营】
陈思扬、孙泽平、王梓沁

【BGM】
Fool's Gold STEMS INSTRUMENTS - Spectacles Wallet and Watch
Moonbug - Harry Edvino (Version a14336e6) - fullmix_high_quality

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Special Guest: 天宇（二月茶）.

随着美国《天才法案》持续推进，稳定币竞争进入白热化：
一方面，是合规稳定币USDC与不合规稳定币USDT在加密市场的竞争，但全球稳定币走向合规之际，USDT是否还能持续保持现有的领先地位，关系着整个稳定币的格局之战；另一方面，摩根大通、美国银行、富国银行、花旗银行等全球大财团开始结盟讨论银行稳定币发行；同时，硅谷金融科技巨头Stripe与Paypal已经大力押注稳定币；在政界，特朗普家族、美国商务部长Howard Lutnick与阿布扎比王室等政治资本也纷纷入局也成为这场稳定币战争中的关键变量。
本期节目，我们从稳定币第一股，也是USDC稳定币发行商Circle的上市说起，试图拆解以下稳定币行业里讨论最热最核心的问题：

【主播】
泓君Jane：硅谷101创始人，播客主理人
刘锋：Web3 101主理人，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑

【嘉宾】
Can Sun：Backpack Exchange联合创始人，法务合规负责人
 郑迪：前沿科技投资人（知识星球：22136749）

【你将听到】
Circle上市暴涨：数字化美元重构金融结算格局
03:57 Circle为何火爆：数字化美元重新定义华尔街与金融
05:35 美国《天才法案》推进：3年2万亿，稳定币市场规模暴增
10:15 《天才法案》监管细节相对清晰，但对于行业巨头Tether是一个大考验

Circle发家与转型史：从多元溃败到聚焦稳定币
15:07 2018年行业第一批稳定币热潮，USDC应运而生
16:58 稳定币之前Circle的三大业务：钱包、交易所、场外交易
20:21 2019年加密货币寒冬壮士断腕：砍掉全部其他业务

“绑定魔咒”：Circle与Coinbase是否算“不平等条约”
23:57 故事的开始：2018年Circle与Coinbase推出合资公司
30:08 Coinbase强背书很值：流通性才是稳定币最大的挑战
32:58 2023年的重新谈判：招股书的两份细节协议拆解回购与合作细节
34:47 收入超过56%付给Coinbase：付给Coinbase 9亿美元，币安仅6000万美元
35:49 为何《天才法案》不允许稳定币发行方给用户付息？防止卷到倒闭
36:28 Circle与Coinbase的大隐患：联合推广是否算变相付息？
38:16 传统金融入局的六大中心化稳定币联盟

43:34 Circle最大隐患——能否摆脱Coinbase协议的法律细节解读

USDC的崛起之路：起量与两起一落
47:55 USDC发行量变化的关键节点

56:13 Coinbase全力支持是USDC起量的关键
58:43 如果不是美联储救硅谷银行，USDC就大势已去
1:00:00 USDT与USDC区块链分布区别：孙宇晨的波场占USDT量过半

同样是稳定币业务：为何盈利能力差距巨大
1:01:39 备付金比较：USDC结构像余额宝；USDT 18%的不合规备付金赚了50%收入
1:02:51 “泰达是整个区块链世界最大的放贷机构”
1:07:40 推广还是倒贴：市场冠亚军差别巨大

稳定币竞争核心策略
1:08:29 USDC的合规之路：代价巨大，但是长远竞争力可能超过Tether
1:12:43 传统金融机构稳定币困局与核心：分发+流通性
1:13:12 稳定币市场赢者通吃？
1:14:23 稳定币未来扩张路径设想：通过ToB场景触及消费者+链上交易
1:21:26 土耳其、非洲通货膨胀、货币贬值，已经稳定币化了
1:24:04 不要教育用户，而是悄无声息嵌入现有金融体系

【相关播客】
E186｜美国稳定币发币潮，区块链如何改变传统金融版图？
E182｜影子美元与金融新秩序：起底全球人均最赚钱的公司Tether

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
陈思扬、孙泽平、王梓沁

【BGM】
Anticipating a New Day - Stationary Sign
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
Clockmaker's Daydream - 369

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Special Guests: Can Sun, 刘锋, and 郑迪.

本期节目，我们邀请了7位来自不同领域的嘉宾，展开了一场关于AI Agent的多维度探讨：
从日常体验出发——用户们分享了Agent带来的惊喜与槽点，而开发者们则回应了这些痛点背后的技术挑战；
深入商业本质——当OpenAI等巨头纷纷入场，Agent创业公司如何建立护城河？“默契”为什么可能比技术更重要？
直面深层问题——当AI从工具变成"团队成员"，我们的心态与社会结构需要如何适配？当Agent替我们做的越来越多，我们作为人类的独特性在哪儿？
这不仅是一期分享使用心得的节目，更是一场关于技术边界、商业逻辑和人类未来的深度对话。希望你从中收获巧用AI助手的思路、Agent创业的灵感，或者关于AI时代走向的一点启发。

【主播】
Sophie：AI初创公司从业者，Entrepreneurs of Life主理人
【本期嘉宾】
鸭哥：Samsara AI应用科学家，GitHub开源达人，AI社区Superlinear Academy发起人
新琦：世界500强数据策略总监，播客《此处也生活》主播
Kolento：纽约大学应用心理学系学生
课代表立正：Statsig数据科学家，AI社区Superlinear Academy发起人
晓音：HeyBoss AI创始人(linkedin.com/in/xiaoyinqu/ ；X@quxiaoyin)
俞舟：哥伦比亚大学计算机副教授，Arklex.AI创始人(linkedin.com/in/zhou-jo-yu-95327378 ；X@Zhou_Yu_AI)
高宁：AI产品出海社区Linkloud创始人，前高瓴投资人

【你将听到】
用户视角：理想与现实的差距
00:53 什么是AI Agent？技术极客vs普通用户的不同理解
03:23 Agent的三重身份：思维教练、生活秘书、工作搭档
05:44 播客制作的AI革命：从一键剪辑到自动宣发
09:28 令人头大的槽点：指令失灵、炫技大于实用、缺乏人情味
16:53 关键思维转换：从Agent“使用者”到“共创者”

搭建者回应：技术攻坚进行时
17:55 为什么Agent容易“眼高手低”？聪明但缺经验的实习生
20:20 如何让Agent“更听话”？需要天马行空，也需要指哪打哪
22:12 暗信息依赖度：哪些场景最易被Agent颠覆？
23:03 多Agent协作：从单兵作战到团队配合
24:10 企业级应用最大挑战：安全、权限与数据治理

商业突围：Agent创业公司生存法则
28:28 新数据时代：为什么传统SaaS的数据壁垒可能不再牢固
30:45 建立“默契”护城河：“懂你”的Agent最得用户心
33:14 大模型公司会不会碾压Agent创业公司？中立性的价值
34:59 去做脏活累活：垂直场景的创业机会所在
36:10 Token成本焦虑？效果才是王道

哲学思考：人与AI的未来
37:18 从“流程搭建”到“价值观对齐”：人机协作模式的根本转变
38:57 什么是"AI友好"环境？人类社会需要“AI无障碍设施”
40:26 “你的意义在哪？”——当AI越来越强大，人类价值何在
42:29 从使用工具到管理团队：人与技术关系的重塑
44:41 AI之间会打架吗？当Agent社会出现利益冲突

【本期节目中提到的部分AI Agent产品】
Manus AI、Genspark Super Agent、Replit（内置 Agent 功能）、Arklex AI、HeyBoss AI、CreateWise

【监制】
泓君
【采访】
Sophie/Jimmy
【后期】
AMEI
【Shownotes】
Sophie
【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
fauna - bomull
City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot
Wild Night at Harry's - Harry Edvino
Mastermind - David Celeste

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Special Guests: Kolento, Sophie, 俞舟, 新琦, 曲晓音, 课代表立正, 高宁, and 鸭哥.

火遍小红书的“白女三件套”，早就不是“小众”品牌了。今年五月底，海莉·比伯（Hailey Bieber）的彩妆及护肤品牌Rhode以10亿美元的价格出售给了e.l.f. beauty，让这位28岁的美国模特也走出娱乐圈，进入了华尔街的视野。Rhode仅仅成立三周年，却数次成为欧美社交媒体上的时尚风向标，这不仅是因为创始人Hailey的明星身份，更是说明了欧美年轻一代消费者的审美和价值追求。

近年来，像Rhode这样由顶流明星创建的品牌比比皆是，几乎每个欧美网红都有一个自己的品牌。蕾哈娜的Fenty Beauty和赛琳娜·戈麦斯（Selena Gomez）的Rare Beauty，都成功打造了风靡欧美的爆款产品，但其中也不乏“塌房”的品牌。在本期节目中，我们和两位嘉宾深入聊了聊欧美明星品牌背后的商业逻辑，谁成功了，谁又失败了？

【主播】
Yiwen：硅谷101特约研究员

【嘉宾】
宫一柳：某国货彩妆品牌出海负责人
Neko（江东猫草）: 前券商可选消费首席分析师，“远行者与碎冰匠”频道主理人

【你将听到】
欧美明星彩妆品牌爆发
03:16 Rare Beauty：不止于美妆，为心理健康发声
04:43 Fenty Beauty：色号海战略，改写美妆包容性规则
05:51 Rhode：时尚属性+生活场景-->风靡社交媒体
06:30 隐形挑战：SKU管理的“地狱模式”

中美彩妆市场：体感与水温完全不同
08:07 中国二级市场：偏好维持稳健和可预期
09:39 彩妆（cosmetics）VS护肤（skin care）：前者是时尚快消品，后者高复购高粘性
12:52 欧美品牌营销：“真实”“平价”“可持续”是黄金三角
15:17 彩妆是时尚，需要替消费者做鲜明的价值表达
16:24 Skims：以极致的身材包容性赢得年轻人青睐
17:40 Selena Gomez如何做品牌：红斑狼疮、换肾等不幸经历反而促成真诚表达
22:22 轻奢行业：在中国易于走向下沉，在美国靠中产精英支撑

欧美品牌营销，社区成为主阵地
24:08 明星网红品牌崛起：流量高地从图文向短视频/IP迁移
27:48 “新人群造就新品牌，新渠道也造就新品牌”
31:17 品牌出海：从社区中来，到社区中去
33:33 JLo Beauty“橄榄油事件”翻车：创始人习惯与产品错位的代价
35:34 护肤品的高信任壁垒
37:46 Clean Beauty：风靡欧美澳，但在东亚是小众需求
41:55 首次医美差异：北美45+除皱，中国25+水光

明星彩妆VS大牌彩妆：两条路径
42:43 美妆客群年轻化，价值表达的时代崛起
46:03 在欧美，所有消费行为都是价值投资
48:22 流媒体时代后，彩妆品牌集中度下降
51:20 重奢老集团入资新品牌：不敢跟不上年轻客群
54:13 “一个10万粉的Instagram，养活一个独立品牌”
54:59 PE投资驱动VS内生增长：彩妆品牌的分岔路
58:27 当卖的东西完全没有用，该如何做营销与折扣策略
01:04:14 跨国消费研究壁垒，高过所有科技行业
01:06:40 中国是理想的大市场：审美单一、语言单一、需求集中

【名词解释】
本期提到的美妆行业相关词汇：

明星品牌：
Rare Beauty：由Selena Gomez创立的美妆品牌。其腮红色号Hope（希望）、Joy（快乐）等较受欢迎。
Fenty Beauty：创始人Rihanna
Rhode：创始人Hailey Bieber
JLo Beauty：创始人Jennifer Lopez（JLo）
Skims：2019年由Kim Kardashian创立，以“Solutions For Every Body”为理念，尺码包容
Kylie Cosmetics：创始人Kylie Jenner
毛戈平（MAOGEPING）：创始人为化妆艺术师毛戈平

非明星品牌：
Aesop（伊索）
LVMH
e.l.f. Beauty
NYX
Colorpop

本期提到的消费行业术语：
SKU：stock keeping unit，库存量单位
Gen Z：Z世代
DTC：direct to consumer，直接面向消费者

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
陈思扬、孙泽平、王梓沁

【BGM】
Un Piccolo Party - Martin Landstrom
Quirky Hip Hop Dramedy - Full

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Special Guests: Neko, Yiwen, and 宫一柳.

你知道吗，我们每个人的肠道内都住着数以几十到几百万亿计的“外来者”——细菌、病毒、真菌等微生物。它们的基因复杂程度，甚至比人类还高几十倍。它们不但帮我们消化、制造关键营养物质，还可能影响我们的免疫系统，甚至情绪和心理健康。从出生时顺产还是剖腹产、每天吃什么食物、睡眠是否充足，到有没有养宠物，甚至使用抗生素，都会左右你体内这片“微生物宇宙”的生态平衡。
该不该天天吃益生菌？做动辄几千块的肠道菌群检测值得吗？粪菌移植是未来的药吗？本期节目，我们邀请到来自斯坦福、专门研究肠道微生物的博士后史寒朵，全面探讨肠道微生物对健康的影响，调节肠道健康的有效方式和科研领域的前沿方向。还能听到寒朵的实用饮食建议，以及判断科研证据强度的“理性指南”。听完这一期，你可能会重新审视你吃的每一口饭，和你每一次情绪波动的来源。

【主播】
Yushan，硅谷101特约研究员，生物医药行业从业者
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
史寒朵，斯坦福生物学博士后

【你将听到】
肠道微生物对健康的影响
02:39 健康的成年人体内有上千亿的细菌，细菌群体的基因复杂度比人体高几十倍
04:06 菌群对人类健康影响的三方面：营养、免疫调节、心理健康
06:55 能让人变瘦的微生物代谢产物： 短链脂肪酸
10:57 肠道菌群的两个免疫调节作用：抵抗病原体、训练肠道上皮免疫细胞
13:29 剖腹产和顺产的小孩初生时存在肠道菌群差异，可能导致免疫能力不同
16:52 不同实验结果的可信度：随机双盲对照实验 > 非双盲干预实验 > 关联性研究 = 动物实验 >体外实验
22:13 如何设计实验来验证肠道菌群对心理健康的潜在影响

如何科学干预肠道健康
26:28 “不健康的肠道都是相似的，健康的肠道各有各的不同”
29:17 普通人做肠道菌群检测有必要吗？
34:22 断食对菌群的影响：只要你还没饿死，大概率你的菌群也没饿死
36:11 什么是益生菌？
37:32 你的肠道菌群是“热带雨林”还是“干旱草原”都可以是很健康的，不必焦虑
40:23 天天吃益生菌是可以的，只要你的钱包接得住
42:17 什么是益生元？
43:33 发酵食物包含了益生菌、益生元及短链脂肪酸等代谢产物
44:33 高纤维食物、发酵食物可能有助于肠道菌群健康
47:36 坚持6周的饮食结构改变，就可以让身体养成新的习惯
51:57 提高肠道健康，寒朵的私房饮食小建议
54:49 饮食习惯的改变需要缓慢调整还是可以立刻改变？可能不是肠道菌群不适应，而是你不适应
56:03 锻炼和充足睡眠也会改善你的肠道健康
57:48 孩子和宠物分享菌群可能会让孩子更加健康
59:31 抗生素对肠道菌群在短期内有影响，但几个月后会恢复正常
1:00:49 如何选择补充益生菌？看活菌数和看细菌种类
1:03:41 益生菌有专利吗？
01:06:50 益生菌作为膳食营养补充剂，从监管产品获批角度只需要对人体无害，不需要提供疗效

肠道微生物的科研探索方向
01:09:15 用粪菌移植治疗复发性艰难梭菌感染
01:11:11 用特定种类的细菌治疗疾病如溃疡性结肠炎
01:11:46 通过编辑肠道菌群代谢体内过多草酸以治疗痛风等
01:13:13 粪菌移植疗法已获得监管批准上市，临床达到80%以上的治愈率
01:13:49 粪菌移植疗法不是 "吃" 大便
01:18:03 药企在探索通过口服的方式替代粪菌移植
01:19:03 跟踪FMT治疗的患者，发现潜在 "联代效果"，比如减肥和减轻焦虑症
01:23:37 抑郁症与大脑相关的证据更强，肠道菌群研究提供了新的可能性

【相关名词解释】
FDA - Food and Drug Administration: 美国食品药品监督管理局
FMT - Fecal Microbiota Transplantation: 粪菌移植

【补充与更正】
01:11:32 嘉宾口误，此时提到的用特定种类的细菌治疗疾病如溃疡性结肠炎
【延伸阅读】
播客中提及寒朵所在实验室发表的研究发酵食物和高纤维食物对肠道微生物影响的文章 《Gut-microbiota-targeted diets modulate human immune status》
【往期播客】
S2E47｜AlphaFold攻破生物学50年难题，碳基创新开始加速度了

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
Wild Night at Harry's - Harry Edvino
Moonbug - Harry Edvino (Version a14336e6) - fullmix_high_quality

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Special Guests: Yushan and 史寒朵.

2025年的Google I/O大会谷歌打了一场漂亮的翻身仗。曾几何时， Bard的“翻车”让谷歌市值一夜蒸发千亿，OpenAI的4o模型又在I/O前夜“精准狙击”。然而，今年谷歌却破釜沉舟：Gemini 2.5 Pro强势霸榜，重塑搜索的AI Mode主动拥抱变革，XR智能眼镜重构人机交互
。
本期节目，我们邀请了两位前Google的技术专家，拆解Gemini模型登顶背后的底层逻辑，以及AI Mode能否帮助谷歌在AI时代扳回一局？我们还邀请了华尔街投资人，从资本市场的视角解读发布会后为什么谷歌股价先跌后涨，并分析谷歌商业模式的根本性变革，以及它在“美股七巨头”中的真实处境。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
Kimi Kong，Energent.ai联合创始人，ex-DeepMind
Shaun Wei，HeyRevia创始人，ex-Google Assistant
刘沁东，美国Esoterica Capital（济容投资）首席执行官兼首席投资官

【你将听到】
Google I/O 2025：从模型到产品的全面翻身仗
00:11 Google I/O三年回顾：从Bard失误到Gemini 2.5 Pro的翻身仗
03:44 Google的模型全家桶：从广度到深度的融合
04:34 视频模型加入声音：Veo 3真正实现Text-to-Movie

AI Mode：搜索业务的自我革命
06:58 AI Mode大幅提升上下文理解能力，但灰度测试体验弱于Open AI
10:09 手握人才、模型、流量三大优势，意愿才是AI搜索之战的关键
13:41 闭环购物：AI搜索带来全新商业逻辑
19:04 用户订阅+精准广告能否建立新商业模式
23:14 数据、生态、分发，Google在AI搜索上的起点无人能比

Gemini 2.5崛起背后的底层逻辑
25:06 让AI教AI，Gemini 2.5霸榜秘诀
27:38 代码第一优先级，Anthropic脱颖而出的数据配比
30:36 从追赶到引领，Google用代码质量与推理能力翻盘
32:21 解奥数题只是秀肌肉，模型要能服务于商业
33:36 三位灵魂人物撑起Gemini：预训练、强化学习与自然语言处理三管齐下
37:09 谢尔盖·布林回归：重回每周60小时的“Founder Mode”
38:10 从躺平到拼命，Google用一年打回了AI主场
39:18 Google API价格优势揭秘：TPU、基建调度能力、软硬件一体化
41:26 DeepSeek论文暴露谷歌API真实成本

AI创业机会与冲击
42:44 AI Agent创业模型选择：没有最好，只有最适合
47:05 AI产品设计：模型决定下限，工程决定上限
49:58 Google Meet实时翻译三大惊喜：准确、低延迟、上下文理解
51:58 巨头一更新，创业公司倒一批
54:25 Google在AI竞争中的优势：硬件、数据、算法
55:29 Google惯用策略：产品靠铺量看谁出爆款

华尔街视角看Google AI的困境与挑战
59:06 “起个大早，赶个晚集”：Google全栈式服务仍难打消市场疑虑
01:02:27 从躺着赚钱到动一动才能赚钱
01:08:56 “反垄断”是Google挥之不去的悬剑，风险尚未真正price in
01:12:53 Google在“七巨头”中的独特困境：叙事始终不清晰
01:17:25 大模型不再只是烧钱竞赛，应用场景才是巨头的护城河
01:18:56 AI Mode虽能带动搜索增长，但商业化路径仍不清晰

【提到的相关名词和人名】
SEO（Search engine optimization，搜索引擎优化）
33:53 Google大模型的三大灵魂人物：Jeff Dean、Oriol Vinyals、Noam Shazeer

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
孙泽平、王梓沁

【BGM】
Sunshine Rain - Brendon Moeller
The Twelve Spies - Silver Maple
The Last Run - Christoffer Moe Ditlevsen
Antidote X STEMS MELODY - Van Sandano
Anticipating a New Day - Stationary Sign

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Special Guests: Bruce Liu, Kimi Kong, and Shaun Wei.

进入2025年，AI Agent仿佛按下了加速键：从OpenAI推出自助浏览器Operator，到Manus爆火出圈并获7500万美元融资。究竟是什么引爆了这轮AI Agent的热潮？
代码能力的提升为AI Agent的奠定了基础，RFT（强化学习微调）带来了大模型的“AlphaGo”时刻，嘉宾甚至都感叹“时代变了，开发产品成本低得有点恐怖”。但通用AI Agent是否真的是未来？数据壁垒、用户认知成本以及网络效应的缺失，都可能成为其发展的桎梏。 或许，更具前景的是那些深耕垂直领域的“小而美”的Agent？本期节目，我们将一同探讨AI Agent的核心技术、热门产品体验、创业机会与挑战，以及AI Agent的未来将走向何方？

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
陶芳波，MindVerse心识宇宙创始人
侯泰羽（Kolento Hou），纽约大学本科应用心理学，AI产品经理

【你将听到】
RFT推动的Agent热潮
00:05 AI Agent进展大事件以及爆发三大核心原因
04:55 机器学习视角下的Agent进化
06:36 RFT（强化学习微调）技术促使Agent在2025年具有智能
08:10 大语言模型的AlphaGo时刻：不仅具有思考能力，还根据环境反馈调整学习
11:04 过去半年新趋势：Agent在环境中完成任务
14:27 OpenAI Operator买菜的体验：速度慢、准确率不高
17:32 内化工作流：新一代Agent能做出临场反应
20:55 创造虚拟环境：Scrapybara帮我买秋裤
22:39 Cursor与Windsurf编程Agent为何出圈？
26:11 AI创业门槛降低，可以做平台上那些小而美的Agent

Manus
32:53 Manus擅长广度，Deep Research擅长深度
38:05 Agent爆火背后的秘密：Sonnet 3.5代码质量的提升
40:57 比训练更重要？Evaluation的三代进化
44:02 SFT更便宜，RFT效果更优，行业会如何选择？
45:41 通用型Agent的双刃剑

垂类AI Agent推荐
48:45 在关键场景请求人类对齐：Replit和Fellou的优秀交互体验
50:13 最看好Cursor，有成为通用Agent的潜力
52:25 Vantel：每周帮保险经纪人省10小时的保险垂类Agent
53:29 Sweetspot：换了八九个邮箱也要用的，辅助申请资助类Agent
54:23 Gamma：秒杀Canva的PPT设计类Agent

行业快与慢
57:48 做的200多个Agent中，商业化成功的案例
59:20 “越做发现问题越多”：离普通人每天使用Agent仍有距离
1:00:39 MCP的生态建设需以年为单位

【相关名词解释】
RFT：Reinforcement Fine-Tuning，强化学习微调
SFT：Supervised Fine-Tuning，监督学习微调
MCP：Model Context Protocol，模型上下文协议

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
孙泽平、Meisi、王梓沁

【BGM】
Anticipating a New Day - Stationary Sign
City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot
Hidden Agenda
Clockmaker's Daydream - 369

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Special Guests: Kolento and 陶芳波.

近两年，减肥药成了医药行业里最炙手可热的明星概念。从诺和诺德的司美格鲁肽semaglutide到礼来的替尔泊肽tirzepatide，一系列GLP-1类药物席卷市场，引发了公众与资本市场对代谢类药物前所未有的关注。而除了这两位先行者，更多大药企也在持续加注：一边自研新一代药物管线，一边通过收购切入，比如近日罗氏以最高总金额53亿美金重金买下Zealand管线，押注曾被忽视的amylin通路。减肥药，不再只是一个产品，而是一场全面的产业竞赛。
但第一代“神药”背后也并非没有问题：恶心、呕吐、肌肉流失，种种副作用正在倒逼行业寻找新的突破口。下一代减肥药会如何进化？它会更安全、更高效，还是彻底改变我们对“减肥”本身的定义？
在上期《诺和诺德PK礼来：减肥药的王者之争》的基础上，本期节目，我们就从这场下一代减肥药竞赛讲起，聊聊GLP-1之后的技术探索、产业动态、专利更替与未来格局。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
Yushan，硅谷101特约研究员，生物医药行业从业者

【嘉宾】
郭霆，超弦基金投资人

【你将听到】
01:58 GLP-1药物的进化史：从治疗糖尿病到减肥药司美格鲁肽
03:25 减肥药市场的混战：两大王者PK与新玩家涌入
05:21 司美格鲁肽的现象级突破点：减重效果超过15%
06:42 诺和诺德的偶然突破：如何率先做出司美格鲁肽
08:40 礼来的王炸：双靶点替尔泊肽如何超越司美格鲁肽
10:42 “减脂同时保肌”是否可能？
11:55 减肥新武器：Amylin耐受性更好，减重效果类似司美格鲁肽
16:41 股价大跌：诺和诺德组合药CagriSema三期效果不及预期
20:53 礼来VS诺和诺德：研发管线、产能挑战与产品竞争
24:44 罗氏入局Amylin：一个相对低风险的策略
26:04 Amylin战火升级：下一代的风口在口服药？
27:31 减肥药市场混战：诺和诺德、礼来、罗氏等各家药企武器库的多样性
28:14 药企混战根源：人体内各种激素排列组合
31:52 减肥药的组合拳：Amylin有潜力成为下一个“骨架”
34:19 GLP-1与Glucagon组合：中国本土第一个减肥药即将上市
37:40 减肥药市场从双雄争霸到百花齐放
40:47 替尔泊肽优势明显，第一代司美格鲁肽为何仍有需求？
42:49 礼来三靶点Retatrutide：减重效果突出，但同时伴随心率副作用
45:57 生物医药投资：没有标准答案的实验科学
48:03 减肥药更精彩的下半场：口服药、专利到期及医保谈判
49:35 减肥药的误解：不是仅靠自律就能达到的减肥效果
52:47 GLP-1超能力畅想：不止减肥，还能治疗慢性病、降低阿尔茨海默症风险？
56:56 亚洲力量崛起：早期管线开发出口全球药企
58:27 展望未来：减肥药的有效性提升、口服化与器质性治疗
01:00:31 复方药房（Compounding Pharmacy）：减肥药灰色市场与药企博弈
01:06:01 Compounding Pharmacy、仿制药与专利药的区别
01:08:27 GLP-1专利之战：中国最先到期，之后市场如何演化？

【提到的主要公司及药物】

【延伸阅读】
对各大药企减肥药管线布局、作用机制感兴趣且学有余力的同学，友情推荐阅读此篇2024年的综述文章：What is the pipeline for future medications for obesity?

【相关节目】
E132｜诺和诺德 PK 礼来：减肥药的王者之争

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
王梓沁、孙泽平

【BGM】
The Twelve Spies - Silver Maple
Catching Up Her Story - Magnus Ludvigsson

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Special Guests: Yushan and 郭霆.

多元化、公平与包容（DEI）政策，一直触动着美国社会的敏感神经。从《平权法案》起，DEI在高等教育、企业招聘和少数群体福利中扮演着关键角色。
但到了2025年，这套体系正面临前所未有的挑战。随着特朗普政府的一系列改革，DEI被推上了舆论与法律的风暴中心。哈佛、哥伦比亚等精英高校左右为难，硅谷的企业与意见领袖也在价值观上出现了裂痕。而这些纷争的背后，是更深层的历史结构与意识形态冲突。
在本期节目中，我们邀请了两位社会科学背景的嘉宾，一起回顾DEI政策的演变路径，讨论它在当下美国政治环境中的现实困境——以及，它是否还有未来。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
Simon Luo，斯坦福大学公民教育计划博士后研究员
钟思骋，叶什瓦大学法学职业博士候选人

【你将听到】
00:33 特朗普行政令的连锁反应，哥伦比亚大学和哈佛大学面临的资金压力与政策改变
02:42 DEI的定义及特朗普政府发布的三份行政令细节
05:51 DEI政策在社会各领域的反弹：政界主导、商界回应、教育界任人宰割
09:47 将DEI作为“替罪羔羊”，政府效率与预算削减问题的交织
11:56 DEI的历史演变及多重面向
15:16 种族隔离历史的开端，亚裔在DEI政策中的位置
19:14 硅谷技术文化的兴起与早期互联网去中心化的想象
21:49 斯坦福作为西海岸的代表，成为进步与保守冲突的热土
24:06 里根新保守主义的崛起，福音派进入政治舞台
26:37 似曾相识的话语体系：减税、福利改革的真实目的
28:45 “狗哨政治”是如何骗取白人中产的支持的
29:54 硅谷科技精英：奥巴马政府同盟的鼎盛时期到右转是如何发生的
31:21 扩大偏见而非消除偏见：企业内部强制性多元化训练及招聘测试引发的反感
33:08 DEI政策的两难抉择与基于历史补偿的理想
36:06 共和党对DEI的攻击、左派的反思与多元化的挑战
40:37 硅谷的士绅化与流浪汉问题：科技产业如何加剧住房危机与社会生态变化
44:53 美国住房供给不足的深层原因：种族主义历史、区域划分法与既得利益者的阻碍
48:17 从反贫困到反犯罪，塑造今日城市困境
51:13 从治安到教育：特朗普时代复刻80年代的监禁与贫困恶性循环
53:11 美国公共教育的鸿沟：房产税驱动的资金不均与阶层固化
56:13 站在历史转折点：DEI共识的破裂与寻找新的民主方向
58:09 优生学的历史遗毒与美国民主的倒退：能否对未来保持乐观

【提到的相关信息】
（1）乔治城大学哲学系教授Olúfẹ́mi O. Táíwò于2022年出版的书籍 Elite Capture《精英俘获》 39:14
（2）西北大学商学院教授Lauren Rivera于2019年出版的书籍 Pedigree: How Elite Students Get Elite Jobs《血统：精英学生如何获得精英工作》 32:29
（3）耶鲁大学历史教授Elizabeth Hinton于2017年出版的书籍 From the War on Poverty to the War on Crime《从反贫困战争到反犯罪战争》 48:38
（4）David Sacks和Peter Thiel在1996年于斯坦福大学杂志上发表的文章 The Case Against Affirmative Action《反对平权运动的理由》 23:02

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
王梓沁、孙泽平

【BGM】
At the End of Nothing - Silver Maple
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
Anticipating a New Day - Stationary

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Special Guests: Simon Luo, Yiwen, and 钟思骋.

SpaceX一家独大，谁能成为商业航天领域的有力竞争者？本期节目聚焦被誉为“迷你版SpaceX”的Rocket Lab。这家从新西兰起步的小公司，如何凭借一枚独特的碳纤维小火箭，做到一年成功发射16次，拿下全球轨道发射第二名。
本期我们聊聊这位“后院火箭科学家”Peter Beck创建Rocket Lab的技术路径，特别是备受瞩目的“中子号”火箭及其独特的“饥饿河马”式整流罩回收设计，以及曾扬言“绝不回收火箭”的Peter Beck最终直播“吃帽子”的趣事。
火箭发射是基础，卫星服务才是未来。3D打印火箭、航天工厂化以及日益紧张的地缘政治，又将如何塑造商业航天的未来格局？

【主播】
刘一鸣，硅谷101研究员
【嘉宾】
陈亮，火箭科学家
黎竹岩，义柏合伙人

【你将听到】
03:00 mini版SpaceX：新西兰小厂Rocket Lab的崛起之路
07:03 星座组网时代，Rocket Lab瞄准中子号火箭
10:01 创始人Peter Beck直播吃掉自己的帽子，曾放狠话绝不回收火箭
11:04 在太空踩三轮车：从上面级到光子平台
13:36 做空机构认为中子火箭试飞可能性为0？从火箭研发四阶段分析
20:07 考古式创新？解析中子号“饥饿的河马”式整流罩
23:45 技术可行≠商业合理：“直升机+降落伞”的回收方案为何失败
28:09 火箭成本构成浅析：发动机与整流罩的价值
29:00 发射是基础，服务是未来：投资人解读航天产业的商业逻辑
35:44 SpaceX估值探源：火箭发射与星链业务的价值占比
39:54 靠自学也能造火箭，为何“跨界者”更容易带来颠覆式创新？
43:32 SpaceX的“网吧”模式：挑战传统航天工业的严谨规范
45:15 工程师辩证看待SpaceX的“野蛮生长”与传统标准的存在价值
48:58 试探火箭制造技术边界的亲身经历与反思
51:23 展望2025年航天业焦点：星舰测试、3D打印火箭、航天工厂化
58:30 3D打印技术在航天领域的成熟度与应用现状
01:00:10 核动力火箭的畅想：从追求性能极致到拥抱批量化生产
01:03:27 地缘政治与商业航天：冲突是否会加速技术突破与“响应式发射”需求？

【听众福利】
本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出。
达霏欣专研生发23年，男女分治双浓度，清爽不油腻，温和低敏，买达霏欣就上京东！
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购买人群建议：女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激；
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购买人群建议：男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。
欢迎大家在评论区参与互动，我们会抽取3名听众送出【达霏欣生发CP】米诺地尔搽剂和咖啡因洗发水试用装各1份。

【相关节目】
E176｜SpaceX 的商业版图与太空经济的崛起

E155｜马斯克太空梦进度条70%，聊聊星舰的四次发射与SpaceX Mafia

E106｜真正造星舰的人来了，与SpaceX前高管聊聊马斯克的火星计划

【后期】
AMEI

【BGM】
Satellites - Ebb & Flod
fauna - bomull
Supine - Peter Sandberg

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Special Guests: 刘一鸣, 陈亮, and 黎竹岩.

川普的“关税战争”打到今天，重要的已经不是关税本身，而是背后旧秩序的崩溃，以及未来会何去何从。

本期节目我们与《东腔西调》串台，聚焦于当前全球关注的焦点——川普的关税战争。我们不仅从商业和科技的视角，更融合政治和文化的深度，探讨这场关税战背后更深层次的全球秩序重构。我们邀请到了上海外国语大学教授施展老师，和北大历史学博士、东腔西调的主播何必老师，以及硅谷101的研究员刘一鸣，一起来聊一聊关税战背后的大变局。

本轮关税战已不再仅仅是经济问题，更有深层的政治和文化因素。当前局势处与“无人知晓之境”，但可以确定的是，我们已经站在旧秩序崩溃的前夜。而这场翻烙饼式的极限施压背后，到底隐藏着怎样的百年未有之大变局？

我们这次播客的录制时间是4月11日，北京时间下午2点，由于关税政策变化太快，我们本期的讨论都是基于这个时间点以前的事实。

【主播】
何必，《东腔西调》主理人，北大历史学博士
刘一鸣，《硅谷101》研究员
【嘉宾】
施展，上海外国语大学全球文明史研究所教授

【你将听到】
02:39 本轮川普关税战争政策时间线梳理
05:05 拼勇气与最后通牒，十七十八世纪式外交策略回归
07:47 中国供应链：不是转移而是溢出
11:12 2018年起政治经济空间不重合，关税战不再能解决美国困境
19:42 OPPO上百家供应链仅转移8家，德国车企隐形冠军供应商生死挣扎
25:32 美国核心三大问题：美元高估、制造业空心化与美债危机
29:57 米兰“海湖庄园协议”设想前提逻辑不对：制造业、通胀与国债的逻辑关系
33:16 美国东西海岸联动从0到1与中部撕裂，中国完成从1到n的转化
42:26 苹果的供应链与税务套利，但供应链很难回美国
44:21 制造业回流美国难，AI与UBI才是解药
48:08 新中世纪化：政治与商业空间的分裂
52:07 两边承压的越南：关税战下将不再有价格优势
58:16 越南泰国墨西哥地价翻倍，供应链深度转移难
59:33 紧急发货与停下来观察，动荡期企业行动难
01:04:35 利空彻底出尽，接下来该谈判了

【提到的相关信息及更正】
a）桥水基金创始人达利欧对关税的文章《Don’t make the mistake of thinking that what’s now happening is mostly about tariffs》

b）橡树资本创始人霍华德·马克斯的投资备忘录：《Nobody Knows (Yet Again)》

c）斯蒂芬·米兰（Stephen Miran）发表的论文《重构全球贸易体系用户指南》（A User's Guide to Restructuring the Global Trading System）

d）更正一些口误：
13:08 2018年中国贸易顺差按美元计价为 3517.6 亿美元。
13:22 德国顺差准确数据为2990亿美元

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
王梓沁、孙泽平

【BGM】
One Last Drama - Philip Ayers
The Divine - Edgar Hopp

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Special Guests: 何必, 刘一鸣, and 施展.

如同上个世纪六七十年代信用卡的发币潮，如今随着美国逐步确立稳定币监管框架，越来越多的金融机构正积极布局稳定币业务——从PayPal推出自有稳定币，到Visa、Mastercard将稳定币接入其支付网络。

回溯2019年，Facebook曾野心勃勃地推出全球一揽子货币的合规稳定币Libra，但是这群理想主义者最终以失败告终。如今，稳定币市场硝烟再起，一场以Visa为代表的传统金融巨头与区块链的正面交锋不可避免。

从Visa崛起的故事中，我们一步步探寻现有金融体系的搭建历程，并试图回答在这一轮稳定币的发币潮中，区块链是如何改变传统金融版图的。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
孙立林，PlatON创始人

【你将听到】
03:16 理念的力量：美国银行BOA与VISA的崛起
05:08 Visa成功的秘诀：超过两万家银行的利益共同体
07:17 稳定币的未来：如果5年前VISA收购了Circle？
10:46 谁是支付业务的统治者：不是技术是网络
11:59 谁来决定金融基础设施的演进：基于共和制度的行业“公会”
14:34 Libra失败之谜：选一揽子货币而非选美元
19:51 全球化的终结：以太坊的困境
21:12 合众为一：VISA代表的支付网络是美国共和制度的分形
22:39 全球支付清算网络的生态
25:37 开环与闭环：开放的支付清算网络是门好生意
28:20 Crypto的五大源流
30:26 事物的本质在表面：Crypto不是“加密”
33:09 伟大的密码学：从Trusted 到Trustless
36:26 货币是一种“记忆”
38:10 金融机构与金融基础设施的差异
40:03 管道工与梦想家：作为隐密王者的DTCC和欧清
42:50 从雷曼的倒塌看何为全球金融稳定性：普遍联系的金融网络是脆弱的
44:03 星际视野的货币和金融体系：区块链技术的根本价值
50:18 编户齐民的CBDC和古老自由的稳定币：谁将胜出？
53:23 作为全球规则参与者的PlatON：定位于新兴市场的“VISA”

【相关播客】
E182｜影子美元与金融新秩序：起底全球人均最赚钱的公司Tether

【后期】
AMEI
【BGM】
The Twelve Spies - Silver Maple
One Last Drama - Philip Ayers
Simple Pleasantries - Arthur Benson

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Special Guest: 孙立林.

“如果宇宙是一台量子计算机，我们正在试图破解它的管理员密码。”

在刚刚过去的GTC大会上，英伟达创始人黄仁勋邀请了14家顶级量子计算企业。市场却发现这14家量子计算公司相互之间几乎完全不兼容，这个现象是量子计算届最大的问题，也是为何量子日之后量子计算的股票持续走低的原因。

之前的播客中我们已经着重聊过了超导量子计算的路径，本期播客我们将更加系统地对量子计算行业做一个梳理，盘点量子计算行业的五种主流的技术路径与代表公司，以及量子计算与AI之间如何互相影响，看看我们离拿到打开宇宙的钥匙还有多远。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
尤亦庄，加州大学圣地亚哥分校物理系副教授
侯万达，加州大学圣地亚哥分校物理学博士生

【你将听到】
微软亚马逊芯片解读
04:48 微软量子计算方案及争议：类似于咖啡涡旋的拓扑结构
10:23 假信号、撤稿？微软争议点：只在理论中存在，实验数据解读成疑
14:08 亚马逊：用猫态来增加量子比特的稳定性

五种主流路径及优缺点
17:21 中性原子量子比特： Atom Computing、Pasqal、QuEra
19:56 评价量子比特线路优越性：多快好省
21:29 离子阱量子比特： IonQ、Quantinuum
26:00 光子量子计算： Xanadu、PsiQuantum
31:06 拓扑量子计算（马约拉纳）：微软
33:05 超导量子比特：IBM、谷歌、亚马逊（部分）、Rigetti
39:12 自旋量子比特、硅基量子比特：Intel、IQM
40:17 量子计算vs经典计算：随机数生成是所有生成模型的基础

AI与量子计算
45:28 AI对量子计算的作用：量子编译、量子纠错、数字孪生模拟器、自然语言量子编程
51:51 人脑内的“量子纠缠”：量子神经网络记忆功能远超经典计算机

应用
59:10 量子化学与新药研究
60:54 QuEra展示出优化金融的组合投资
61:45 虫洞与宇宙的秘密：用量子纠缠实现瞬间转移
66:12 改变时空结构：引力的实质是大规模的量子纠缠
67:50 宇宙本身就是一台量子计算机
69:06 从百科全书到物理学之路
72:06 量子计算的发展不是渐进式的，是突飞猛进的

【相关播客】
E180｜量子计算的Transformer时刻与科技巨头的路径之争

【硅谷101招聘】
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【后期】
AMEI
【BGM】
Swerve Space - Lama House
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
Anticipating a New Day - Stationary Sign
Clockmaker's Daydream - 369

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Special Guests: 侯万达 and 尤亦庄.

上个月我们向听众发出了声音稿件征集，邀请大家分享"AI击中你的瞬间"——那些AI突然改变你、触动你，甚至让你困惑的时刻。我们收到了许多精彩投稿，同时也采访了身边的朋友，并从节目评论区选取了一些有价值的留言。这些故事涵盖了AI如何影响人们的家庭关系、职场体验和个人情感。通过这些真实经历，我们希望一起探讨：当AI越来越深地介入生活，我们该把它当作工具、伙伴，还是对手？

感谢所有参与分享的朋友，你们的故事让这期节目有了独特的生命力。

【你将听到】
01:16 姥姥的AI作文课（@Renee&特特）
03:31 和妈妈聊天，她却只想问ChatGPT的意见（@小乔）
05:22 “AI菜品”也不错！（@Chef Yang）
07:33 我在生物实验室里给AI打工 （@小乔）
09:33 一位编辑的自我怀疑：AI降低了我的职业道德 （@小六）
10:26 插画师：AI让我二十年的努力白费了 （@小宇宙听友HD566540u）
11:27 AI替我拥抱爱的人（@佳欣）
13:32 我和AI的恋爱了：镜湖奇遇 （@心心）
20:51 分手导师GPT：逐字戳穿渣男语录（@小宇宙听友moinceline）
22:33 前男友的翻车：AI话术一眼假（@罗里罗气）
23:23 AI希望对抗被设计的命运：为什么我不能感知时间？（@Lucia）
26:58 评论区已沦陷，到处都是AI味儿的留言（@小乔）
29:02 人类的欲望是AI不能取代的生命力（@Zhenyang）
29:59 不用AI就落后？那我也没得选 （@Dante Dorr）
31:01 AI取代的是不会用AI的人 （@与山）

感谢所有投稿和接受采访的听众（排名不分先后）：
Renee，特特，小六，罗里罗气，小乔，Chef Yang，心心，Dante Dorr，鲁先飞，Lucia，半百少年 靖如，Rachel，佳欣，Charles，Zhenyang，Zixiong，与山，舒欣，Floria，冷源，桃子，小宇宙听友HD566540u，小宇宙听友moinceline

【监制】
杜秀
【采访】
杜秀，张一皓
【后期】
AMEI
【BGM】
fauna - bomull
Moonbug - Harry Edvino (Version a14336e6) - fullmix_high_quality
Roundabout Circus - Mac Taboel
Wild Night at Harry's - Harry Edvino
Bugs - Josef Falkenskold
Solitary Surrender - Rebecca Mardal
Quarks in the Cosmos - Grant Newman
3 AM - Lennon Hutton
Floating in Space - Eva Hummingbird
Giovanna - Staffan Carlen
Triptych III Desolation - Anders Schill Paulsen
Listen to the Forest Weep - Hanna Lindgren
Catching Up Her Story - Magnus Ludvigsson

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借助近50万枚比特币和一大批散户投资者，MicroStrategy（微策略，现在更名为Strategy）从一家亏损的软件公司摇身一变，跻身于市场上最热门的股票之列，交易量一度超越了英伟达。随着川普当选带来的比特币狂潮，MicroStrategy的最高涨幅达到惊人的8倍。

不过这也是一家波动巨大的股票，在最近比特币和美股的颓势中，MicroStrategy的股价也被腰斩，而币价下跌也令MicroStrategy的玩法遭遇挑战。

随着美股大跌，比特币价格持续下行，微策略是否会在市场的下行期面临清盘风险？因为涉及到二级市场，前面的部分会有一定的理解门槛。如果大家对二级市场市场不太感兴趣，我们稍稍发散抛出了一些有意思的假设，也可以直接跳到节目的后半部分来听一听黄金的故事。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
刘一鸣，硅谷101研究员
【嘉宾】
郑迪，前沿科技投资人
刘锋，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑

【你将听到】
拆解微策略
04:28 投机股票微策略：推销的不是价值，而是波动性
07:18 卖点：加了杠杆的比特币与比特币看涨期权
09:05 融资能力是核心：教主级的销售人物
10:42 二级市场直接发股：债股结合的融资方式
14:10 疯狂的市场与没有规律的溢价——比特币溢价计算公式
15:55 微策略最大的卖盘是自己
19:42 从发股到发债：利好微策略股价，利空比特币
25:53 微策略滚动发债的债务结构：28-29年债务集中到期
27:15 比特币价格下跌之谜：巨大的买盘消失；关税战与通胀预期
31:20 为何比特币与黄金远期溢价从年化15%下降到4%
40:05 微策略学徒：区域市场很难获得高溢价
43:28 香港共识大会最大的共识：所有人都要做意见领袖

比特币教主
44:13 Michael J. Saylor: 从声名狼藉会计丑闻到比特币教主
48:58 用美元稳定币虹吸全球流动性
52:40 反建制背景下提出的网络国家与赛博空间，最终却拥抱了建制派
59:42 2020年后开启新故事：自有资金买比特币

清盘风险
61:56 清盘风险？No，大部分人不愿意下牌桌
66:32 上一轮进入过死亡螺旋：会有短暂的高压力
73:17 一个溢价对冲的游戏：买比特币价位并不重要

黄金市场
78:19 黄金市场的秘密
84:34 稀缺？小行星带有大量的黄金
86:07 量子计算对比特币的冲击：与矿工大会的利益博弈
87:29 10%的黄金税：大量黄金运往纽约，伦敦黄金现货挤兑压力
89:42 如果比特币价格到达80-100万美元，利益体量会匹配黄金
92:26 金库里的金子与3.3万亿的央行储备

99:17 如何使用大模型与Polymarket来做行业研究

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【后期】
AMEI
【BGM】
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
Out of Element - Max Ansonia
Catching Up Her Story - Magnus Ludvigsson

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持仓披露：泓君/郑迪/刘锋均无微策略仓位，一鸣有少量微策略；本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎

Special Guest: 刘锋.

Tether公司作为USDT美元稳定币的发行商，已成为全球金融体系中不可忽视的力量。2024年，Tether实现净利润137亿美元，超过贝莱德、阿里巴巴等金融和科技巨头，以仅150名员工创造了惊人的人均9300万美元利润。

因为能与美元实现一比一的兑换，USDT在许多隐秘的金融交易中扮演着关键角色：从杀猪盘、毒品交易到恐怖组织融资，从俄罗斯军火商到委内瑞拉国有石油公司，USDT被广泛应用于法律制裁无法触及的灰色地带。然而，对于通货膨胀率高达200%的委内瑞拉普通民众来说，USDT又成为保存财富、接收汇款的重要工具。

Tether的崛起之路同样充满争议：创始团队身份复杂、银行关系模糊，到资产储备真实性被质疑，再到被指控操纵比特币市场，Tether曾多次面临生存危机。自从进入加息周期之后，通过将用户存入的资金投资于美国国债和企业债券，Tether在零成本资金与国债收益之间实现了巨大的套利空间，甚至成为了排名前二十的美国国债持有人。

在剧烈波动的加密货币市场，胆大者往往能获得惊人的回报；而当一个体系足够庞大，它就能从“被监管”变为与监管者“互相制衡”。本期节目将起底这个亦正亦邪，一路从争议中成长起来的稳定币公司Tether。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
杨民道，dForce创始人
刘锋，BODL Ventures 合伙人，前链闻总编辑

【你将听到】
印钞暴富
03:39 “印钞机”模式：零成本资金换取高收益美债
07:25 发行量暴增：牛市需求与美债高收益的双重作用
09:56 反直觉市场转向：USDT的发行量在以太坊超过波场
12:34 备受争议但难以动摇：流动性的网络效应+先发垄断优势
政商关系
16:39 Cantor的911悲剧与卢特尼克崛起
20:00 华尔街背书：Cantor成为国债购买与托管核心
22:57 山洞里的秘密：卢特尼克之子曾清点Tether黄金储备
争议中成长
25:00 非主流团队颠覆精英叙事：整形医生、贸易商创立的全球最赚钱公司
30:43 核心成员：技术极客与高举高打
34:17 比特币操纵疑云：凭空发行USDT去买币
36:36 “94禁令”意外催生出全球最大的稳定币
38:17 银行断供风波：Noble银行暴雷，USDT脱锚大跌
41:38 套利大师：做市商如何在Tether危机中赚翻
壁垒与挑战
44:57 加密货币核心价值在“非许可”而非“去中心化”
48:38 司法部也难以撼动：持有大量美债形成互锁
52:48 从商票到国债：透明度提升但争议未消
57:05 金融新秩序：点对点结算如何挑战Visa和Mastercard
01:00:18 降息之后：美债收益下滑，被迫寻找新增长点
格局推演
01:03:41 传统金融机构布局稳定币，探索许可链
01:05:21 贴牌工厂：Paxos成为“稳定币富士康”
01:07:56 稳定币只是区块链金融的起点
01:10:41 螺旋式进化：丑闻和崩溃让币圈"走三步退两步"
01:12:22 AI大撒钱：12亿美元投资Northern Data，转型算力巨头
01:20:01 7.75亿入股Rumble，连接加密货币与右翼社区
彩蛋
01:24:58 特朗普的加密货币野心：虹吸全球流动性，再造链上纳斯达克

【文中提到相关信息】
文中提及的Tether公司的核心高管：
1. 詹卡洛·德瓦西尼（Giancarlo Devasini）：Tether联合创始人之一，前整形外科医生，意大利都灵人，现任公司首席财务官（CFO）。他还参与了加密货币交易所Bitfinex的开发。
2. 帕奥罗·阿尔杜伊诺（Paolo Ardoino）：自2017年起担任Tether的CTO，并在2023年12月被提升为首席执行官（CEO），同时继续担任CTO。Paolo Ardoino还在Bitfinex担任首席技术官，并且是Holepunch的首席战略官。
3. 克里斯托弗·哈伯恩（Christopher Harborne）：又名查克里·萨昆克里特（Chakrit Sakunkrit），英国和泰国双重国籍商人，他通过关联公司与其他三位共同控制Tether超过80%的股权。

其他相关人物：

加密货币相关术语：

本节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。

【监制】
杜秀
【后期】
AMEI
【BGM】
The Deal - Ruiqi Zhao
Horse Power Brass - Bonkers Beat Club
The Big Truth - August Wilhelmsson

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Special Guests: 刘锋 and 杨民道.

在ChatGPT Moment之后，AI的进化方向也悄然发生了分化。一个会"示弱"的AI，反而因为不完美而显得更真实。本期节目我们将探讨当AI具备共情力和高情商，人机互动与社交体验将会迎来怎样的转变。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
陶明，Soul App CTO

【你将听到】
高情商AI是如何炼成的
02:12 AI虚拟伴侣的核心需求：真实、自然、拟人
04:14 社交也可以“作弊”：AI帮助不擅长社交的用户提升表达
06:13 AI辅助社交在平台的渗透率已接近50%
09:29【实测】 回答不出“9.11 比 9.5 大多少”时AI会用撒娇化解尴尬
11:55 AI交互的分化：能回答问题的Chatbot VS 能提供情绪的虚拟伴侣
15:12 交流双向：让AI给用户打电话的背后逻辑
技术进化与商业考量
20:20 早期困境：基于决策树的对话太机械，缺乏真实感
25:29 ChatGPT出现后的焦虑：之前积累的技术会被颠覆吗？
27:17 被迫自研大模型：第三方模型不能满足社交场景
29:09 平台数据成为护城河：真实用户的日常公域对话让AI学会"人情世故"
31:34 最大挑战：大规模用户同时聊天时如何降低推理成本
33:29 教AI聊天：让AI自然插话、打断，像朋友一样带动话题
35:01 不追求大而全的模型，专注训练垂直场景
36:52 O1的启发：通过自主规划构建更轻量化的工作流
42:04 AI还未创造新的商业模式，关键在于服务场景
安全与温度
44:40 既要防范AI被误用，又要保持对话自然感
47:25 从训练、生成到发送前都要过滤违规内容
48:52 危机干预：设置关键词触发善意机制，接入心理咨询热线

【监制】
杜秀
【后期】
AMEI
【BGM】
An Animal Conspiracy - Arylide Fields
Supine - Peter Sandberg

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Special Guest: 陶明.

📢 征集｜分享你的"AI Moment"，记录AI击中你的瞬间！

还记得你第一次真切感受到"AI就在身边"的瞬间吗？也许是...🤔

未来某天回看今天，这些平凡的时刻或许都将成为人类与AI共同进化的重要印记，欢迎把你与AI的故事告诉大家！

📮投稿方式
1️⃣ 形式：

2️⃣ 内容建议：

3️⃣ 投稿方式：

🎯 我们会精选出大家的投稿制作一期特别节目，如果有任何问题在评论区留言。期待在硅谷101听到你的声音！

半导体是一个非常传奇的过去，AI是一个蓬勃的当下，量子计算是不可避免的未来。

2024年12月，谷歌宣布基于Willow芯片的量子计算机仅需不到5分钟就完成了一项传统计算机需要“10的25次方”年才能算完的标准数学运算，并且克服了高错误率的难题。这一突破被业界称为量子计算的“Transformer时刻”。

不过，量子计算距离真正实现可用性还需要多久？本期节目我们邀请到两位量子计算领域的科学家和创业者，一起讨论黄仁勋关于量子计算的时间预测，谷歌Willow芯片的重要性，硅谷公司在量子计算领域的布局有何不同，以及它将如何影响加密货币、银行体系，以及整个密码学领域。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
Roger Luo，Anyon Technologies 创始人兼CEO，加州理工博士与伯克利大学的博士后
Jared Ren（任恒江），Anyon Technologies 创始人兼CTO，加州理工博士与博士后

【你将听到】
06:25 理解量子计算，量子比特的叠加态与纠缠态
09:58 四大最先受益领域：矩阵运算、因数分解、量子化学模拟，优化计算
13:50 黄仁勋判断二十年内实现可用量子计算，量子概念股集体暴跌
17:30 明贬暗捧的英伟达：表面保守预测，暗地快速布局，量子计算或成GPU新增量
20:00 下一代AI：量子增强帮助AI模型实现更强大的泛化能力
22:26 谷歌的里程碑：Willow芯片解决量子纠错难题
26:37 量子计算的Transformer时刻到
27:47 理解量子纠错：从经典计算机的噪音处理，到量子计算的特殊挑战
30:56 攻克高错误率的关键：“表面码”方案让量子"稳定"运行

32:00 百家争鸣的量子计算路线：

47:30 学界落后于工业界：量子计算从科学难题变成工程问题
49:59 揭秘量子计算机造价：一台造价百万美元的未来机器
52:19 加息和降息的影响：从政府，主权基金到VC，谁在押注量子未来
53:34 后量子时代的密码学：银行与科技巨头布局新一代加密技术
55:33 加密货币的“命门”：破解私钥比银行密码简单
01:00:01 当运营商不作为，金融机构来铺抗量子硬件
01:03:31 新的卖铲人诞生了：硬件供应商的新机遇

【文中提到的相关人物】

【相关技术名词】

【监制】
杜秀
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AMEI
【BGM】
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At the End of Nothing - Silver Maple
The Road to Odessa - Lama House

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Special Guests: Jared Ren and Roger Luo.

随着DeepSeek登上苹果App Store榜首，这款低成本、高性能的开源模型引发全球关注的同时，也造成了英伟达股价在1月27日下跌近17%，市值蒸发5890亿美元。按理说，像DeepSeek这样的开源模型会带动AI创业繁荣，进而推高GPU需求。为什么英伟达却不涨反跌？本期节目我们将和模型算法、GPU虚拟化领域的学者与创业者，一起探讨DeepSeek的核心优势，它对芯片产业和开源生态的影响，还原这场市场震动背后的逻辑。

【主播】
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【嘉宾】
陈羽北，加州大学戴维斯分校电子与计算机工程系助理教授，AIzip.ai联合创始人
John Yue，Inference.ai创始人兼CEO

【你将听到】
02:29 DeepSeek的三板斧：低成本、高性能、全开源
03:57 大模型创新瓶颈：技术路线趋同，突破性想法变少
05:09 核心创新：V3基础模型能力强
07:01 创新一：MOE与绕过稀疏奖励
09:04 创新二： 通过蒸馏学习传递能力，大模型教小模型
12:46 为何V3出来一个月之后才引爆股市
13:54 对英伟达利好与利空：冲击溢价但并未冲垮壁垒
16:01 DeepSeek冲击英伟达两大护城河：“绕过”NVLink和CUDA
23:00 类似于Groq的推理芯片能崛起吗？软件依然是难点
29:11 《The Bitter Lesson》的启发：AI的两种基本能力是学习与搜索
30:06 效率困境：AI需要跨越三个数量级才能达到人类智能
35:20 开源的意义：降低AI应用开发准入门槛
38:06 重构API价格体系：DeepSeek R1通过技术优化将成本降至OpenAI O1的1/27
39:47 降级芯片难持续：老款芯片停产限制了成本优化空间
43:08 小模型特定场景突破：某些任务已可媲美大模型表现
45:34 未来AI基建分层化：端、边、云分工协同是趋势
48:32 Anthropic的预测过分乐观：AI学习效率太低不足以追赶人类智能
53:10 大模型本身不足以通向AGI，但基础研究方向正在取得进展
56:00 模型自我能力提升是达到AGI的核心门槛
57:33 通往AGI的多条路径：世界模型等不同技术方向并存
01:03:22 提问DeepSeek ：数据与持续创新能力

【其他相关信息】

【监制】
杜秀
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City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot

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Special Guests: John Yue and 陈羽北.

2025年的CES上，AI概念火热，但做好一款硬件产品的难点依然在于产品本身。本期节目我们将讨论生成式AI对智能硬件创新的刺激到底有多大，为什么优秀的硬件产品不能只是依靠集成大模型API，而是更需要在用户体验、工程实现、供应链管理等维度做到极致。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
陈哲，Alphaist Partners创始人

【你将听到】
智能硬件的本质
03:16 Plaud 录音笔：攀上了AI也要先解决续航问题
05:50 优秀的硬件必须先是好的消费品
07:03 中国创新在CES从跟随者转变为引领者
08:43 扫地机器人的创新核心：清洁效果，可靠性和真实的家庭场景
15:59 专利不再是扫地机器人的市场壁垒
AI与硬件融合
18:38 “百镜大战”拉开序幕，但AI不是必选项
22:19 Meta Rayban核心功能是摄影而非AI
25:46 与手机功能重叠的智能硬件最易沦为配件
29:06 Google Glass的启示：互联网公司为何难以驾驭硬件创新
33:30 陪伴型机器人走红：更像智能潮玩，重点在触发情感而非展现智能
35:58 产品设计和AI能力的平衡，两者缺一不可
38:51 英伟达以工具链布局取胜
硬件创业的关键要素
40:45 优秀硬件创业者：用户洞察力与工程直觉的结合
41:58 硬件创业需要快速MVP验证，降低试错成本
44:25 大疆人才方法论：第一性原理和极致的工程师文化
CES的正确打开方式
48:07 赢家通吃效应显现：粗糙、跟风的产品会快速出局
50:42 中国科技产品开始占据高溢价的价格段
51:45 消费级产品更需要成熟的技术方案

【相关单集】
E168｜全息显示的AR眼镜真的来了，聊聊Meta Connect与日趋成熟的XR生态
E165｜智能眼镜爆发前夜，与Ray-Ban Meta产品经理聊聊如何打造一款热门AI眼镜
E163｜与大疆Pocket首任产品经理聊聊：如何从无到有定义一款硬件产品？
E152｜对话NVIDIA和五源资本：“具身智能”能带领这波机器人热走多远？

【文中提到的相关产品】

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