Avsnitt

  • AI 时代,「一人公司」成了一个越来越热的词。一个人加几个 agent,就能做掉过去一整个团队的工作——这个想象正在快速从概念变成现实。支持者说,build 的成本越来越低,个人的杠杆越来越大,普通人第一次真正有机会拥有一家属于自己的公司,不依赖 VC,不需要融资,自己说了算。
    但如果有人在 AI 火起来之前就已经活成了这样,他的判断或许更值得参考。Sahil Lavingia 是 Gumroad 创始人、畅销书《小而美》(The Minimalist Entrepreneur)作者——他走完了完整的硅谷融资路径,也经历过融资失败、大规模裁员,最终一个人把公司撑了将近五年。今天的 Gumroad 年收入将近 2000 万美元,核心团队只有三个工程师。他不是在布道极简主义,而是两种模式都真实走过的人。
    这期节目,Sahil 聊了几个很值得思考的问题:当 vibe coding 让每个人都能在一个周末做出一款 app,真正稀缺的东西是什么?为什么他认为技术创始人第一个应该招的人是销售,而不是工程师?AI 最终会不会变成 CEO,让创始人只需要专注于自己最享受的那部分工作?

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Sahil Lavingia,Gumroad 创始人兼 CEO、《小而美》作者

    时间轴
    [00:14] 从 Pinterest 二号员工到 Gumroad 创始人:一段标准硅谷故事的非标结局
    [03:33] 年入 2000 万、团队只有三个人——Gumroad 今天到底是怎么运转的
    [06:03] 人人都能 vibe code 之后,小产品是更好卖了,还是更难卖了
    [07:57] Gumroad 做了更好的产品,为什么还是输给了 Patreon
    [09:54] 如果只能招一个人,技术创始人应该招工程师还是销售
    [19:27] AI agent 已经很强了,还有哪些事情它暂时替代不了
    [29:46] AI 当 CEO、人当手艺人——这个未来有多远
    [36:07] 在 IRS 做数字化和在硅谷创业,哪个更难

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

    「Knock Knock 世界」
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    在「Knock Knock 世界」里,听到全球新鲜事,还能成为「全球观察员」,报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新,4 期节目可以免费试听。

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    Special Guest: Sahil Lavingia.

  • 就在本周,全球三大存储芯片巨头——SK 海力士、三星、美光——市值同时突破万亿美元。过去一年,SK 海力士股价累计涨幅超过 900%。财报显示,SK 海力士 2026 年第一季度营收接近三倍于去年同期,三星存储部门同期利润同比暴增 8 倍。存储,正在成为这一轮 AI 浪潮中最炙手可热的硬件赛道。

    这背后是一场史无前例的供需错配。SK 海力士 2026 年全年 HBM 产能已经售罄,短缺预计将持续至 2027 年。与此同时,AI 服务器对内存的疯狂抢占,已经传导到了普通消费者:同等配置的手机更贵了,想要的机型根本没货——内存,被 AI 抢走了。但存储行业是出了名的「涨得多猛、跌得多惨」——过去 40 年,一个周期内暴涨 10 倍、暴跌 90% 的情况屡见不鲜。这一轮,究竟是又一场超级周期,还是 AI 真的重写了游戏规则?

    这期节目我们请来前半导体行业从业者、公众号「傅立叶的猫」主理人张海军,我们与他聊了聊:为什么存储行业现在如此火爆、这一轮周期在哪些维度上真的不一样;从 HBM 缺货到 NAND 角色转变,存储的五层架构如何被 AI 重塑;以及,国内长鑫、长江存储的进展,和周期拐点究竟何时到来。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    张海军,前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人

    时间轴
    [02:46] 这轮周期是什么时候开始的?

    去年 Q1 现货价格已现端倪,三星海力士宣布停产 DDR4 引发囤货恐慌三重触发因素叠加:AI 需求拉动、DDR4 停产、关税预期

    [04:05] 存储的五层架构:离处理器越近,速度越快、价格越贵

    从 HBM、DRAM 到 NAND、机械硬盘,带宽与价格的权衡逻辑"内存墙":芯片算力已不是瓶颈,存储带宽才是

    [07:33] HBM 为什么缺货缺到 2027 年?

    英伟达每代芯片 HBM 需求翻倍台积电 CoWoS 先进封装扩产周期长,供给端是硬约束

    [09:26] 三家原厂格局:海力士领跑,三星和美光追赶

    HBM 市场从 350 亿美元预计增至 2027 年近 800 亿美元第四代 HBM 格局重洗

    [13:00] 这轮为什么不一样:结构性转变的五个维度

    需求端:从周期性补库存转向 AI 结构性爆发,三重需求(DRAM、HBM、NAND)同时拉升供给端:原厂从抢份额转向利润优先,扩产极为克制;长协模式(LTA):锁量不锁价,甚至要求客户绑定原厂资本开支

    [22:37] 看多 vs 看空:分歧在哪里?

    短期超买、股价涨幅过大是看空方主要依据需求缺口太大、算法效率提升反而会扩大需求

    [25:48] 绕过 HBM 瓶颈的各路方案:英伟达 CMX、谷歌 CXL 内存池、Cerebras 晶圆级芯片

    英伟达 CMX 方案用 DPU 预取 NAND 数据降低延迟谷歌用 CXL 协议构建 TB 级 DRAM 内存池Cerebras 晶圆芯片面临散热、扩展性硬伤

    [32:00] NAND 的角色转变:从"温数据仓库"到 AI 推理参与者

    AI agent 推理链路长、中间结果需要落盘,NAND 直接参与推理过程闪迪 HBF(高带宽闪存):容量是 HBM 的 8~16 倍、成本更低,但受限于擦写寿命和工作温度

    [38:06] 长鑫、长江存储即将上市,国内存储进展如何?

    长江存储 NAND 国内已大规模销售,长鑫 HBM 尚未量产商用小米等手机厂商参股长鑫,本质是提前锁定产能

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    监制:Yaxian
    后期:迪卡
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    Special Guest: 张海军.

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  • 2026 年 5 月 25 日,在上海举行的 IEEE 国际电路与系统研讨会(ISCAS 2026)上,华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲,正式提出"韬(τ)定律"。韬定律的核心主张是:以"时间(τ)缩微"替代"几何缩微"作为半导体与电子系统演进的新指导原则,以系统性降低时间常数 τ 为核心,通过逻辑折叠(Logic Folding)等技术,持续压缩芯片内部的信号传播时延,从而不断提升晶体管密度。
    消息发布后,A 股芯片板块强势拉升,科创 50 指数再创历史新高。社交网络上,舆论则呈现出截然不同的两种声音:看多的一方认为这是国产芯片的重大突破,直呼"华为终结摩尔定律";看空的一方则毫不客气,质疑韬定律不过是把基础概念包装成了产业定律,"华为掀翻摩尔定律"之类的标题被认为言过其实。
    王炸还是噱头?这期加更节目,雅娴请来了前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人张海军,来帮我们拆解三个问题:韬定律究竟是什么,逻辑折叠这个核心创新点和现有 3D 封装技术到底有什么本质区别,以及要真正落地还需要跨过哪些现实的门槛。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    张海军,前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人

    时间轴
    [01:07] 华为韬定律发布,市场为什么这么兴奋?
    [02:27] 衡量标准的改变:从纳米制程到时间常数,底层逻辑变了什么?
    [03:02] 逻辑折叠(Logic Folding)是什么?和现有 3D 封装技术有何本质区别?
    [05:23] 台积电 CoWoS、AMD 3D V-Cache 都有 3D 堆叠——华为的创新点究竟在哪里?
    [06:25] 营销噱头?反对声音怎么说
    [07:30] 英伟达、谷歌为什么没走华为这条路?
    [09:17] 华为说已有 381 款芯片基于涛定律——Cell-to-Cell 堆叠真的落地了吗?
    [10:57] 是真突破还是噱头?
    [13:25] 落地最大的瓶颈:EDA 工具和封装工艺都还不到位
    [14:31] 华为放话 2031 年等效 1.4 纳米——这个目标夸张吗?

    名词解释
    Die-to-Die 堆叠
    成熟 3D 封装技术,将 两颗完整独立裸片(Die)垂直堆叠,芯片设计完成后再封装集成,耦合度低、互联相对宽松,是目前主流方案。
    Cell-to-Cell 堆叠
    华为逻辑折叠核心技术,在芯片设计初期就对内部最小功能单元(Cell)做垂直堆叠,互联更紧密、信号路径更短,需全新 EDA 工具支撑,暂未量产落地。
    *逻辑折叠 Logic Folding *
    韬定律核心创新技术,Cell 与 Cell 级垂直堆叠,区别于普通 3D 封装,从芯片设计阶段就做 3D 集成,缩短信号路径、提升密度。

    幕后制作
    监制:Yaxian
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    Special Guest: 张海军.

  • 就在 4 月底,谷歌、微软、亚马逊、Meta 这四家科技巨头几乎同时发布了第一季度财报。营收数字都很漂亮,同比增长都在两位数以上,但股价反应却天差地别——谷歌单日暴涨 7%,市值激增 2500 亿美元;而 Meta 虽然净利润同比增长 61%,股价却暴跌 7%,随后两周继续下挫。

    财报中最让人震惊的是这些公司公布的资本支出(Capex)数字。四家公司合计宣布,2026 年全年资本支出预计将达到 7000 亿美元。换算成人民币,这是 5 万亿,相当于把腾讯和阿里两家公司都买下来,还有富余。那这些钱几乎全部投向了同一个方向:AI 基础设施——数据中心、GPU 芯片、算力网络。

    一边是史无前例的疯狂扩张,另一边则是资本市场越来越焦虑的情绪。以英伟达和 OpenAI 为中心的「循环投资」还在持续,资本市场关于「AI 泡沫」的讨论不断发酵。我们今天的节目请来二级市场投资人 Aaron 一起来聊聊如何看待美国科技大厂的疯狂投资,「循环投资」是正常的商业生态,还是击鼓传花的庞氏游戏;同样是科技大厂,为什么美国公司越投资本市场越兴奋,中国大厂却越投越跌。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    周玖洲 Aaron, 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验,「不止金钱」主播

    时间轴
    [02:34] 泡沫存不存在不用讨论了,问题是三年内能不能看到回报

    四家 Hyperscaler 合计 CAPEX 约 7000 亿美元,股价反应却天差地别核心分歧:投入能否在有效商业周期内转化成收入判断标准不是"有没有泡沫",而是能不能找到明线或暗线

    [06:16] 明线和暗线:谷歌为什么涨,Meta 为什么跌

    明线是财报里可量化的 AI 增量,暗线是公司声称 AI 提升效率但无法核实Meta 大幅上调 CAPEX 触发了最简单的负反馈

    [11:41] 不是信心,是逼上梁山:CAPEX 军备竞赛的真实逻辑

    AI 早期是供给约束市场,芯片有限,不买就被卡脖子苹果没跟进、美团说不做 Token 工厂——产业链基因不同,选择自然不同

    [24:30] AI 基建是新的 Dotcom Bubble 吗?

    三个像:基建先行、提前押注、产业链内部闭环融资三个不像:今天买方现金充裕不靠举债;AI 已有真实收入;芯片供给约束远强于当年光纤

    [34:42] 泡沫对社会有用,对股东不一定有用

    Dotcom 的光纤沉寂多年,最终成了移动互联网的底层基础设施泡沫是中性词,关键是需求能不能在有限商业周期内真实兑现

    [35:49] 循环投资:什么时候是生态,什么时候是庞氏

    CoreWeave-英伟达-OpenAI 的闭环本身不是问题,问题是圈外有没有独立买家苹果-富士康成立,因为最终有消费者买单;没有真实终端需求,闭环就变庞氏

    [43:47] 镜像 FOMO:美国拼命买入,中国拼命卖出

    同样的 AI 投入,美国"先相信再质疑",中国"先质疑再相信"中国科技内部冰火两重天:大厂暴跌,小模型公司 PS 估值破百倍——资本对行业不悲观,只对特定公司悲观

    [47:51] 拐点在 1 月中:是自作孽,不是行业问题

    某大厂宣布"不计成本拿外卖绝对第一",随后用 AI 补贴奶茶,情绪急转直下营收放缓是旧闻;真正超预期的是把该投 AI 云的资源烧进了最大短板,烧到现金流转负

    [52:57] 公司治理的本质是纠错能力

    阿里云增速其实不错,但资源错配让市场对其能否专注 AI 产生质疑治理结构差,董事会形同虚设,管理层犯错也没有机制纠偏

    [53:16] 收尾:两个市场都有泡沫,厚薄不同

    美股:少数巨头权重过大,一旦波动带动整个市场中国:小模型公司百倍 PS 和大厂跌穿底裤同时并存,判断窗口在 2026 年底到 2027 年初


    以英伟达和 OpenAI 为核心的循环投资网络

    「Knock Knock 世界」
    半程马拉松、运动会,为什么要办「机器人」体育比赛?点此收听(https://sourl.co/6m7x44)
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    Special Guest: Aaron.

  • AI 短剧无疑是最近热度最高,增速最猛的赛道。中国的微短剧市场规模从 2020 年到 2024 年这几年间增长了是超过了 50 倍,在 2024 年是达到了 504 亿人民币,首次超过了中国电影的总票房, 2025 年更是超过了 900 亿元人民。那随着 AI 工具不断更新迭代, AI 短剧的产能也出现了大爆发。

    2026 年2月在播的 AI 短剧总数达到了 12.78 万部,那今年春节档 86 亿的短剧播放里, AI 漫剧就占到了 30%,那毫无疑问影视行业的某些底层规则正在被以一种我们还没有完全意识到的速度被重写。我们今天的嘉宾是两位 AI 短剧行业的一线从业者--抽象仔 XEIIZO 和台台,他们在一年多前全面投入 AI 短视频和短剧的创作,他们创作的 AI 短视频《新鸳鸯蝴蝶梦》,还有出海 AI 仿真人短剧 《五个哥哥都宠我》《亿万富翁回归》(海外 Reel.ai 平台上线)都在海外获得了过亿的播放量。那我们今天就想来跟他们一起来聊一聊, AI 究竟给影视行业带来了哪些变革?AI 创作能不能在商业性和艺术性之间取得一个平衡?以及作为创作者,他们如何看待影视行业的未来。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    抽象仔 XEIIZO,AIGC 导演,抽象示界科技有限公司联合创始人,即梦超级创作者
    台台,编剧/策划,抽象示界科技有限公司联合创始人,即梦超级创作者

    时间轴
    [02:18] 从央视纪录片导演到 AI 拍短剧,积累了什么,颠覆了什么

    中传毕业,进央视拍纪录片第一个爆款——把嘻哈 beef 改编成三国故事在做"正经事"时积累的脑洞和发散思维,往往是爆款的来源

    [07:54] 工作流拆解:从第一部 AI 短剧到现在,效率提升有多夸张

    第一部出海 AI 短剧第一集不到两分钟,花了将近 10 天制作 Seedance 2.0 多参模式大幅提升执行效率

    [13:19] AI 抽卡师:这个职业是怎么诞生的,又为什么正在消亡

    以"图生视频"为主的时代,"抽卡"是核心技术门槛,需要大量人力分工执行Seedance 2.0 让抽卡师这个岗位正在被快速淘汰

    [16:40] 成本对比:AI 短剧能替传统真人剧省多少钱

    一部 60 集、每集 1.5 分钟的现代甜宠剧,AI 版本大约降到三分之一人工成本是 AI 短剧的最大支出;但随着工具效率提升,整体成本还在下降

    [19:37] 工具横评:Seedance、可灵分别拿来干什么

    Seedance 2.0 是当前工作流核心可灵 4K 分辨率出众,单镜头特写效果好

    [23:57] 商业生态:制作方、投流方、平台方,谁赚钱,谁亏钱

    平台方是最大赢家,制作方处于产业链最底层保底制作费持续下降,分成依赖流量表现

    [32:15] 出海壁垒:为什么不是每个人都能做成出海爆款

    在国内做流量是共识性机会,但海外共鸣极难获得团队对西方叙事逻辑有深度理解是难以复制的核心壁垒

    [34:28] AI 将让「商业化」、「流量」和「艺术性」的不可能三角成为现实

    「Knock Knock 世界」
    2 小时跑完马拉松,是如何从一个「科幻故事」变成现实的?https://sourl.co/HEkUQv
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    Special Guests: 台台 and 抽象仔 XEIIZO.

  • 黑客之家(Hacker House)是一种创业者合住空间——一群正在写代码、做产品或早期创业的人,住在同一屋檐下,一起吃饭、写代码、见投资人、做 demo。上世纪 90 年代,硅谷第一批程序员就开始把租来的房子变成写代码的地方,在同一屋檐下孵化想法、互相激励。最近几年,伴随着 AI 热潮,Hacker House 开始从「合租房」演化成一种新型的超早期投资机构——它提供的不只是床位,而是人脉网络、融资通道、和一种能让人专注到极致的创业氛围。

    这期节目,我们走访了旧金山的知名 Hacker House 孵化器 The Residency,带回了一手的观察与采访。今天的 Hacker House 到底有哪些不同的玩法?Hacker House 靠什么赚钱,这个模式在商业上能走得通吗?它在整个硅谷创业生态里到底扮演了什么角色?

    节目中提到的 Hacker House :The Residency,HF Zero(House Fund Zero),AGI House,Accelr8,Frontier Tower

    本期人物
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    时间轴

    [00:12] 什么是 Hacker House?从合租房到创业生态位

    一群正在写代码、做产品或创业的人合住在一起,介于合租房和小型孵化器之间a16z 年度报告将其列为科技创业生态的重要趋势,触发了这期节目

    [04:30] 三种模式图谱:自发合租、品牌收租、股权置换

    Hacker House 分三类:朋友自发合租、有品牌有组织但只收租金、以股权换资源的新型孵化机构只有股权型才能捕获创业公司的长期价值,也是正在快速增长的方向

    [05:57] 草根实验:Accelr8 和 Frontier Tower 的两种赌注

    Accelerate 靠收租起家,拒绝 VC 融资,正在把模式规模化到整栋楼Frontier Tower 用 1100 万美元买下前 WeWork 总部,押注旧金山复兴

    [12:30] 股权型玩家:低调的 HF Zero 与内讧的 AGI House

    HF Zero 极度神秘,只接受内推,提供最高 100 万美元换 5% 股权,吸引力在于人脉网络而非资金本身AGI House 2023 年联合创始人分家,双方各自声称正统,目前仍在打商标官司

    [15:37] 为什么现在:疫情回流、住房困难、价值捕获前移

    Hacker House 从"可有可无"变成刚需早期投资的价值捕获点正在从 YC 种子轮继续往前移,Hacker House 开始在 Pre-seed 阶段抢占先机

    [19:13] The Residency 的商业模式:不是基金,而是公司

    The Residency 以 C Corp 公司形式而非基金融资核心创新是"batch equity pool":投资人买的是整批创始人的股权池,而非押注单个赢家

    [23:01] 入驻者画像:月入六位数的人为什么还来住 Hacker House?

    20 岁的 Braden 月收入已达 10 万美元,Arthur 是连续创业者,Adrian 有 Berkeley MBA用几周时间压缩通常耗时数月的湾区融资流程,同时快速接入本地人脉网络

    [27:00] 沉默的协作:Hacker House 里的氛围效应

    移除生活杂事干扰、专注写代码身处同样雄心勃勃的人群中,"silent collaboration" 激发创造力

    [32:27] 投资人也在抢入场券:Demo Day 一票难求

    小型基金在 YC Demo Day 已经抢不到份额投资人甚至直接申请入住以观察项目

    [34:32] 运营挑战:每年 200 万美元成本,短期现金压力真实存在

    长期靠股权退出变现,但模式仍在验证中;Peter 正探索将运营经验做成课程以缓解短期现金压力

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    小白鼠、猴子......曾经必做的动物实验,在发生哪些变化?https://sourl.co/P7jFJX
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  • 刚刚结束的 Google Cloud Next 大会创下历届新高,这期节目,我们也带着第一手的现场观察回来:Google Cloud CEO Thomas Kurian 在 Keynote 上说出 「the era of the pilot is over, the era of the agent is here」。我们今年最强烈的感受之一就是「One Google」的战略,在其它厂商都在拼模型的时候,Google 几乎没怎么聊模型,而是在传达自己整合底层算力到上层应用野心。
    大会的另一个主题是「落地」:当模型的能力早已远远跑在企业实际能用上的能力前面,落地的瓶颈不在技术,而是要克服将 AI 嵌入到现有工作流中的挑战与摩擦。自动化的 Multi-agent 系统已经在哪些场景落地?Agent 落地的安全问题要如何解决?当大厂把全栈一层层往上吃,创业公司还有没有机会?我们今天的节目就带来来自拉斯维加斯的一手观察。

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Yaxian,「科技早知道」主播

    主要话题
    [00:00] 32000 人挤爆拉斯维加斯:Google Cloud Next 已经不是 ToB 大会了
    [02:47] 去年大家在问 「怎样打造一个 agent」,今年已经在做 agent 的系统化管理
    [04:48] One Google:从算力到应用打通的全栈策略
    [10:33] TPU 第一次拆分训练和推理:AI 工作负载已经精细到这种程度
    [13:25] 「Pilot 时代结束了,Agent时代真正到来」,Google 内部 75% 的新代码已由 AI 生成
    [17:07] 「Problem First 」mindset:从写代码到描述问题,开发者的工作变了
    [22:54] 落地比技术更难:Capability overhang 才是今年行业的真问题
    [28:20] Agentic Defense 与 「龙虾热」:Agent 的安全困局
    [30:31] 全栈是双刃剑:什么都做的反面是什么都不深
    [32:00] 创业公司的出路:Service as a software,Day one 全球化收费
    [38:00] 李飞飞:不要老问AI 来了人的瓶颈是什么,多聊聊人的机会是什么

    「Knock Knock 世界」
    英国国防部门请「科幻作家」来写小说,这背后是什么原因?收听链接👉https://sourl.co/cWhSbh
    在「Knock Knock 世界」里,听到全球新鲜事,还能成为「全球观察员」,报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

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  • AI 正在以前所未有的速度重塑每一个行业——它不再只是提效工具,而是正在改变公司存在的方式本身。对于企业领导者而言,这场转型带来的困境不是"要不要做",而是"不知道怎么做":策略模糊、组织抵触、预算不知从哪里开始,焦虑从 C 级高管一路蔓延到每一位普通员工。

    这期节目,我们邀请了 AI 转型顾问 Danilo McGarry。他曾深入花旗集团、联合健康等全球顶级机构,主导超过 1400 个落地项目,是少数既懂战略框架又能推进执行的实战派顾问。Danilo 带来了一套反直觉的转型框架:不是先买工具,不是先清洗数据,更不是「token 花得越多越好」——而是先从顶层建立战略共识,再分三步重构人机协作流程,最后才谈自动化规模化。

    这期节目里,我们和 Danilo 聊了:为什么大多数公司的 AI 策略从一开始就错了、转型的正确顺序是什么,如何在有限预算下启动并滚动推进,当 AI 焦虑袭来时,个人层面如何真正管理好自己的注意力和能量,以及中国用户对 AI 的「创业者心态」可能是未来几年决定性的竞争优势。

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Danilo McGarry,AI 和数字转型专家

    [08:34] 从流水线到 AI:效率革命的历史欠账

    从亨利·福特的流水线到今天的格子间,人类几十年来一直在被工业化思维"机器人化"。AI 的突破在于:这是第一次出现比大多数人更聪明、记忆完美、拥有全球知识储备的技术。

    [11:36] 转型三步走:别把旧流程喂给超级系统

    第一步:建立工作流引擎,让 AI 与人类交替接力完成任务,而不是一方完全替代另一方。第二步:先重新设计流程再引入 AI,而非让超级系统去执行原本就低效的旧流程。第三步:借助 AI 探索全新产品和服务——行业边界正在消失,咨询公司可以做法律,传媒可以做科技。

    [16:45] 战略从董事会开始:80% 的公司连起点都没找到

    转型必须从最高决策层启动。只要规则清晰,数百万人可以在不同场地自主运转,不需要逐层"灌输"。

    [18:40] 懒领导的量化陷阱:测量容易测量的,而非应该测量的

    错误的指标导向:不烧够半个月薪资的 token 就炒鱿鱼真正的领导者测量的是员工是否在用 AI 推进公司年度目标

    [22:00] 没钱、没数据?这两个理由都是借口

    真正转型中的公司需要人力,不会裁员。AI 带来的产能释放,应该被导向新产品、新服务、新行业

    [26:42] 好公司不靠 AI 裁员,靠 AI 创造新岗位

    AI 真正在转型中的公司根本不缺人用——裁员只是在逃避更难的那道题。AI 释放出的人力,应该被导向新产品、新服务,而不是直接压缩人头。

    [29:15] 文化黑客:把 AI 目标写进每个人的 KPI

    树立 AI 冠军、发奖状——这些积累的动能不够,无法带动全公司真正行动。把"用 AI 多创造 10% 产出"写进每个人的绩效目标,影响薪资和晋升,才能让公司真正跃进。

    [37:15] 中国视角:把 AI 当机会,而非威胁

    中国「小龙虾」热——"我能用它做什么"的创业者心态,是很多其他国家所欠缺的。态度上的差异,可能在未来几年成为中国在 AI 领域形成领先的关键变量。

    [39:20] 三圈法则:管理 AI 焦虑的实用心法

    把生活分成三圈:能直接控制的、能影响的、完全无法左右的——只在前两圈投入注意力。

    「Knock Knock 世界」
    本周「Knock Knock 世界」更新了春秋假的话题。看起来是个小小的假期牵动的却是整个系统、甚至还和什么是学习、什么是玩耍观念变化有关。点此收听:https://sourl.co/wf9Cjh
    在「Knock Knock 世界」里,听到全球新鲜事,还能成为「全球观察员」,报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。

    幕后制作
    监制:Yaxian
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    Special Guest: Danilo McGarry.

  • 动力电池正在成为大国博弈的战略资源。在全球地缘冲突加剧、能源安全日益紧迫的背景下,谁掌握了电池技术,谁就握住了能源转型的主动权。而中国恰好在这条赛道上跑到了全球前列——全球装机量前十的电池企业中,有六家来自中国。

    这期节目,我们请到了北京大学材料科学与工程学院的特聘研究员庞全全老师,从一线科研者的视角,拆解动力电池的技术全景。从磷酸铁锂和三元锂的"性价比之争",到固态电池三大技术路线——硫化物、氧化物、聚合物——各自的潜力与瓶颈,再到钠离子电池、锂硫电池、铝电池等新兴体系,庞老师逐一解释了它们各自要解决的核心问题。

    话题在后半程转向储能和 AI。储能电池的需求正在爆发式增长,不仅来自风光配储,也来自 AI 数据中心对电力的巨大胃口。而 AI 反过来能否加速电池材料的研发?我们聊了聊固态电池的成熟度到底几分,为什么美国电池创业公司在刻意"绕开"中国的锂电产业链,储能电池和动力电池的核心需求差异在哪里。

    本期人物
    庞全全,北京大学材料与工程学院的特聘研究员,专注固态动力电池、新型储能电池等新的化学体系和材料的研发
    Yaxian,「科技早知道」主播

    主要话题
    [03:44] 动力电池科普:正极、负极和电解液

    手机电池和电动车电池的区别主要在正极材料衡量电池性能的四个核心指标:能量密度、安全性、循环寿命、低温性能

    [04:52] 磷酸铁锂 vs 三元锂:一场来回拉锯的路线之争

    磷酸铁锂成本低、安全性好,但能量密度偏低;三元锂反过来政策曾助推三元锂发展,补贴调整后磷酸铁锂凭成本优势重新翻盘

    [08:42] 固态电池:终极安全方案还是美好愿景?

    固态电池的核心是用固态电解质替代可燃的液态电解液,从根源上降低燃烧风险能量密度的提升不来自电解质本身,而是因为更安全的体系可以搭配更高能的电极材料

    [11:33] 固态电池的三条路线:硫化物、氧化物、聚合物

    硫化物离子电导率最高、最有潜力,但怕水、生产工艺要求极高氧化物太硬,需要与液态电解液或聚合物复合使用聚合物可以"原位聚合",与现有产线兼容度最高

    [20:15] 固态电池离上车还有多远?

    2024 年给 4 分,现在达到 6-7 分5-10 年内有望突破,但可能不是全固态,而是固液混合路线先行

    [27:19] 超越锂电:钠离子、锂硫、铝电池等新赛道

    钠离子电池靠成本和低温性能切入储能和两轮车市场锂硫电池瞄准低空经济等超高能量密度场景,美国 Lyten 是全球最大的锂硫电池公司中美电池创业逻辑不同:中国优化产业链,美国试图绕开中国供应链

    [37:06] 储能:电池行业的第二增长极

    2025 年储能电池需求增速是动力电池的两倍,AI 数据中心正在成为新的用电大户储能电池最看重成本和循环寿命,磷酸铁锂、钠离子、液流电池、铁空气电池各有机会

    [46:13] AI 能加速电池研发吗?

    AI 可以在电解液分子筛选和电池健康管理两个方向发力AI 预测新材料到验证的链条很长,数据量也还不够,目前仍缺乏标志性案例

    提到的公司
    Solid Power
    美国固态电池公司,专注于硫化物电解质路线。节目中庞老师提到这是美国最早进行硫化物固态电池产业化探索的公司之一。

    QuantumScape
    美国上市公司,主攻氧化物固态电池及氧化物与聚合物复合的技术路线。节目中提到该公司每年公开披露技术进展,持续改进电池性能。大众汽车是其重要投资方。

    SES AI
    美国锂金属电池公司,2012 年创立,总部位于波士顿,脱胎于 MIT 实验室 SES AI,在波士顿、上海、首尔均设有研发和生产设施。专注于开发高能量密度的锂金属电池,应用于电动汽车、无人机、eVTOL 等领域 SES AI。近年来该公司也在向 AI 驱动的材料发现平台方向转型。

    Lyten
    美国先进材料公司,总部位于加州圣何塞,开发锂硫电池和复合材料。最早是一家石墨烯材料公司,后来发现石墨烯在锂硫电池中有重要作用,转而押注锂硫电池,目前是全球规模最大的锂硫电池研发企业。2025 年,Lyten 收购了破产的瑞典电池公司 Northvolt 在欧洲的多座工厂,推进锂硫电池的产业化,同时已有产品服务于航空航天等特殊场景。

    「Knock Knock 世界」
    本周「Knock Knock 世界」更新了圣家堂建造的话题,现代科技如何让一座建造了132年才完成不到一半的建筑,在短短12年内几乎建完?点此收听https://sourl.co/btxUyY
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    Special Guest: 庞全全.

  • 2026 年 1 月,马斯克向 FCC 提交申请,要发射 100 万颗数据中心卫星。3 月,他又宣布 Terafab,一座由特斯拉和 SpaceX 联手建设的芯片工厂,目标是每年生产相当于全球现有所有晶圆厂产能总和 20 倍的 AI 算力,其中 80% 专门为太空设计。与此同时,Google CEO 桑达尔·皮柴说他毫不怀疑"十年后太空会成为建数据中心的常规方式"。
    这场竞赛里也有中国的身影。2025 年 11 月,北京市科委发布太空数据中心"三步走"规划,计划在 700-800 公里晨昏轨道建设超 GW 级算力系统,第一代试验星"辰光一号"已完成研制,2026 年初准备发射。
    为什么要去太空搞数据中心?很简单,地球上的电力、水资源还有土地审批速度都已经无法满足 AI 发展的需求。那太空呢?永远的晴天、天然散热、物理隔离——听起来完美。但也有 Sam Altman 在另一边说,现在把数据中心放太空「太荒谬」。马斯克说两三年,Altman 说十年都不行,我们这期节目就来拆解,太空数据中心究竟行不行。

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Yaxian,「科技早知道」主播

    主要话题
    [04:07] 地球上的数据中心,已经建不下去了

    到2030年,电力消耗将翻倍,新买的设备没电用数据中心获批难上加难全球数据中心用水量已达 5600 亿升,几年内将翻倍到 1.2 万亿升

    [08:39] 太空的物理优势:永远晴天,散热免费

    晨昏轨道可实现近乎 100% 太阳照射,能量效率是地面太阳能的 40 倍深空散热靠辐射而非空气,理论上可以省掉地面数据中心 40% 的散热能耗

    [11:31] Sam Altman 为什么说这事"ridiculous"

    散热虽不用水,但万卡集群需要的散热面积相当于一个小镇太空中的硬件坏了无法维修,变成一次性发射成本太高,难以商业化运营

    [16:01] 算一道成本账:差距有多大

    建同等规模的 1 吉瓦数据中心,太空方案目前是地面的三倍成本发射成本降到 200 美元/公斤才是盈亏临界点;现在猎鹰重型的价格是 1500 美元/公斤,差了 8 倍

    [18:30] 这不只是商业竞争,是轨道上的地缘算力角逐

    晨昏轨道是稀缺资源,先发卫星就是先占位置、先定标准——类似当年的 5G 之争Kessler 综合征:轨道碎片已经很严重,百万颗卫星计划如果推进,卫星间的碰撞风险将是全人类的问题预测:2035 年在轨数据中心市场规模将达 390 亿美元,复合增长率 67.4%

    [21:37] 赛场上都有谁:从初创到大厂

    Starcloud: 初创明星,YC 史上最快独角兽Google 的 Suncatcher 项目:打造卫星集群,研究卫星间高带宽通信、轨道动力学和辐射对计算的影响,Axiom Space 则更像外包模式,已在 ISS 上完成首次轨道 AI 推理

    [28:50] 全村的希望:星舰现在什么状态

    太空数据中心的所有成本预测都依赖星舰——但星舰至今没有发射过任何有效载荷,也没有完整回收过一次这是一盘多米诺骨牌,第一块还没倒

    [31:27] 太空数据中心能做什么,不能做什么

    不适合:实时 AI 对话(40-60 毫秒延迟太高)、高频交易、需要实时更新的工作负载适合:模型预训练、卫星图像的在轨处理与压缩、气象数据分析、国防加密通信

    [33:39] 就算短期不靠谱,为什么还值得做


    Starcloud-2 的卫星和数据传输路线


    Space X 设计的太空数据中心 AI Sat Mini 跟星舰 V3 的尺寸比较

    提到的公司和名词

    Starcloud
    2024 年 1 月在美国加州成立,原名 Lumen Orbit。2025 年秋天,Starcloud 发射了第一颗卫星 Starcloud-1,上面搭载了一块 Nvidia H100 GPU。这颗卫星成功在太空中运行了 Google Gemma AI 的一个版本,成为历史上第一个在轨道上跑大语言模型的商业系统。在 2026 年 3 月以 17 个月的速度成为 YC 史上最快独角兽,估值 11 亿美元。

    Axiom Space
    2016 年成立于休斯顿,创始人之一 Michael Suffredini 在此之前是 NASA 国际空间站项目经理,干了整整十年(2005-2015)。公司的核心业务是建造商业空间站,太空数据中心是它的延伸业务,思路是利用空间站的基础设施做在轨计算节点。

    Project Suncatcher(Google)
    2025 年 11 月 Google 正式宣布的研究项目。计划是用搭载 Google 自研 TPU 芯片的卫星星座,通过星间光学链路互联,在太空中跑 AI 工作负载。合作方是卫星遥感公司 Planet Labs,计划 2027 年初发射两颗原型卫星做在轨测试。

    LEO(Low Earth Orbit)
    近地轨道,通常指距地面 200-2000 公里的轨道。太空数据中心的主流方案都选在 LEO,因为通信延迟更低、发射成本相对较低。

    Bit Flip(单粒子翻转)
    宇宙辐射中的高能粒子打到芯片上,可能导致存储单元里的 0 变成 1,或者 1 变成 0,让计算出错。这是所有上天芯片必须应对的核心挑战,播客里称为"单粒子反转",两种说法都对。

    Kessler 综合征 1978 年由 NASA 科学家 Donald Kessler 提出的理论:如果近地轨道的卫星和碎片密度达到临界值,碰撞产生的新碎片会触发连锁反应,导致某些轨道永久不可用。随着各家公司争相往太空发卫星,这个风险正变得越来越现实。

    Knock Knock 世界
    最近「Knock Knock 世界」更新了「折纸与太空」的话题:麻省理工学院的一个团队从「剪纸」中获得灵感,发明了一种在火星上建造房子的新方法。「折纸」和太空基地建造有什么联系、这背后的科学原理是什么?欢迎点击这里收听👉https://sourl.co/2zawah

    幕后制作
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  • 春节之后,OpenClaw 毫无疑问是最出圈的开源项目。短短几周之内,它迅速吸引了大量开发者、创业者和大公司关注,也让更多人第一次直观感受到:Agent 不再只是一个“帮你聊天”或“帮你写几行代码”的工具,而是一个真的可以持续运行、替你执行任务的系统。与此同时,相关的安全问题开始变得更具体,也更难回避。比如,Agent 在获得更多权限之后,边界该怎么设定?Prompt Injection、恶意 skills、权限失控、误操作,或者企业内部的数据泄露,这些风险到底是怎么产生的?哪些是模型本身还没有解决的问题,哪些又是产品和系统设计可以提前防范的?
    这期节目,我们请到的嘉宾是 George Zhang,他是 OpenClaw 的 maintainer,也是这个开源项目中少数负责核心代码与方向维护的人之一。同时,我们也请来了徐老师,他长期从事安全相关工作,对企业和消费者场景下的安全问题都有很多一线观察。两位嘉宾分别从开源项目维护者和安全从业者的角度,帮助我们一起拆解:为什么 OpenClaw 会在这么短时间内爆火,也聊到了 Agent 安全最核心的风险到底在哪里,企业和个人用户现在最需要警惕什么,以及它把 Agent 推向下一阶段的同时,也带来了哪些新的挑战。

    本期人物
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    硅谷徐老师 Howie,硅谷高管、投资人、安全AI浏览器Norton Neo创始人。小红书:硅谷徐老师
    George Zhang,OpenClaw Maintainer,Stealth Startup Cofounder,X 账号:https://x.com/odysseus0z

    主要话题
    [04:39] OpenClaw 的起源:想用手机控制编程

    最初只是想解决一个痛点——出门吃饭时怎么用手机继续控制电脑上的 Claude Code没有宏大叙事,纯粹的 hacker 精神

    [07:13] Capability Overhang:模型明明很强,为什么表现不行?

    Peter 的核心贡献是把每个工具的 token 效率极致优化,用户日开销从七十美金降到一两美金工具齐了、效率上去了,模型才能真正发挥出已有的能力

    [13:28] 拿掉紧箍咒:OpenClaw 到底做对了什么?

    Anthropic 给 AI 安全加了三重限制:默认审批、低代理的系统提示词、工具层面的读写管控OpenClaw 去掉限制,强调主观能动性的表达替换,模型表现立刻飞跃本质不是 OpenClaw 做了什么,而是它"不做什么",让模型能力自然释放

    [23:18] Prompt Injection:一个极具挑战的 AI 原生安全难题

    Agent 打通了企业各部门的墙,但出事的杀伤力也成倍放大传统企业层层审批,Agent 时代这套机制几乎失效既不能锁死又不能放飞,怎么加"恰到好处的紧箍咒"是最核心的产品问题

    [28:54] Agent 时代的"安全卫士":四五十年的安全史要重来一遍

    传统软件命令和数据分层清晰,LLM 时代所有信息混在同一个 prompt 里,没有权限区分国内模型厂在安全投入严重不足,简单技巧就能诱导生成危险内容

    [46:00] Agent 时代的"安全卫士":四五十年的安全史要重来一遍

    从静态扫描到行为分析,PC 时代和云时代做过的事情 Agent 时代要全部重做Agent 被骗的概率和频率远超人类,anti-scam 的紧迫性倍增

    [37:05] CEO 用 Agent 15 分钟部署上线,三周后被黑

    让 OpenClaw 直接改代码、测试、提交审核,全流程 15-20 分钟搞定三周后公司被入侵,部分资产被盗——能力越强,攻击面也越大

    [40:08] Token 烧钱问题:先粗暴地跑起来,再慢慢优化

    OpenClaw 的开发理念是"先有再优化",早期实现可能极其低效但先验证需求新推出的 ACPX 协议大幅减少无关信息传输,效率显著提升更深层优化需要整个行业转向 Agent Native 设计思路

    [44:15] 开源的终局:谁是 Agent 时代的 Google?

    名词解释
    Prompt Injection
    LLM 特有的安全漏洞,因模型无法区分"命令"和"数据",外部内容(如网页文本)可能被当作指令执行

    Capability Overhang
    模型实际能力与可用能力之间的差距,因工具不足或人为限制导致模型无法发挥全部潜力

    ACPX(Agent Communication Protocol)
    由 Zed 编辑器团队提出、OpenClaw 采用的新通信协议,大幅提升 Agent 间通信效率

    IAM(Identity and Access Management)
    身份与访问管理,企业级权限控制体系,用于管理 Agent 作为"员工"的权限边界

    ATH(Agent Trust Hub)
    GEN Digital 发布的 Agent 安全框架,从恶意攻击和非恶意误操作两个维度保护 Agent 使用安全

    Knock Knock 世界
    上周「Knock Knock 世界」更新了「海平面数据」话题:超过 99% 的海平面研究都算错了?全球平均少算了 24 到 27 厘米,东南亚甚至少算 1 米多,这意味着什么?欢迎点击这里收听👉https://sourl.co/V3huKe

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    Special Guest: George Zhang.

  • 2026 年 3 月,英伟达年度开发者大会 GTC 在美国 San Jose 开幕。这一年的 GTC 气氛与往年明显不同——黄仁勋不再需要向市场证明 AI 的价值,因为 Agent 爆发和开源模型崛起已经让算力需求成为行业共识,Token 消耗量正在以百倍速度增长。

    本期节目,Diane 在 GTC 现场为大家带来了第一手的观察,也专访了推理优化初创公司 Eigen AI 的联合创始人。Eigen AI 由三位 MIT 背景的创始人于 2024 年中创立,主攻开源大模型的推理加速与企业定制化部署。这次 GTC,他们的推理速度跑分直接登上了黄仁勋 Keynote 的大屏幕,是当前推理速度最快的团队之一。
    节目里我们深入聊了为什么推理层正在成为 AI 行业最重要的竞争战场、GPU 和 LPU 各自在推理过程中扮演什么角色、英伟达斥资约 200 亿美元收购 Groq 背后的战略逻辑,以及当前 AI 应用的商业模式为何正在面临系统性挑战。

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Di Jin,Co-founder at Eigen AI

    主要话题
    [00:11] 今年 GTC 最大的不同是什么?

    黄仁勋状态明显更放松,不再需要向市场"推销" AI 的价值Agent 爆发让 Token 消耗量指数级增长,算力需求已成行业共识开源模型崛起打开了推理层的商业空间,这一层开始变得关键

    [09:13] Eigen 是一家什么样的公司,在做什么?

    三位 MIT 背景创始人,专攻模型压缩与推理加速Post Training 帮企业定制模型,Inference 加速让模型跑得更快更便宜GTC 开幕前两天完成技术突破,推理速度登上黄仁勋 Keynote 大屏幕

    [13:24] 过去一年 AI 行业最大的结构性变化是什么?

    模型训练层高度集中,GPU 成本比人才成本贵 10 到 100 倍,中小公司已基本出局Reasoning(推理时扩展)成为新的性能提升路径,让固定模型通过多花算力输出更好结果Agent 工作流让 Token 消耗量远超对话场景,推理层的优化价值随之暴增

    [23:34] 英伟达为什么要花约 200 亿美元收购 Groq?GPU 和 LPU 各自擅长什么?

    AI 生成回答分两阶段:读懂问题(Prefill)适合 GPU 并行处理,逐字生成答案(Decoding)适合 LPU 串行提速当前最快模型约每秒 1000 个 Token,Agent 场景未来可能需要每秒 10000 个,GPU 单独难以跨越这道坎GPU 负责前段、LPU 接手后段,两者组合是目前长序列推理的最优解

    [34:04] 推理优化的技术路径有哪些,分几个层次?

    底层是 CUDA 算子优化,针对不同模型的矩阵计算特点做精细调整中间层包括量化(降低数字精度)、剪枝(删除冗余专家模块)、投机解码(小模型预测 + 大模型验证)最上层是调度与路由,核心是把请求打到存有对应 KV Cache 的 GPU 上,避免重复计算

    [44:05] 推理优化怎么在速度、精度和成本之间做取舍?

    完全不掉精度、少量掉精度、需要后训练恢复精度,三类方案对应不同客户需求对话场景最看重 TTFT(第一个字的响应时间),Agent 场景更看重整体任务完成时间语音交互场景存在天花板:模型再快也超不过人能听懂的速度,快到一定程度就没有意义了

    [47:28] AI 应用的商业模式为什么正在出现系统性问题?

    SaaS 订阅制是历史遗留:以前软件边际成本接近零,现在每用一次 AI 都在真实烧钱重度用户轻松"用穿"月度套餐,公司不得不限流,引发用户强烈反弹更合理的方向是按任务完成量收费,但用户心理锚点还没有完成迁移,行业仍在震荡期

    [53:52] 开源模型能追上闭源模型吗?推理层未来最大的机会在哪?

    行业最大的非共识:开源模型到底能不能真正追上闭源,以及 AGI 算不算已经到来推理层几乎只能服务开源模型,开源能力的拐点直接决定这个赛道的天花板一旦开源模型达到拐点,Token 将像电力一样渗透各行各业,推理层的市场规模将彻底打开


    黄仁勋的「AI 五层蛋糕」模型

    名词解释
    LPU(Language Processing Unit)
    Groq 公司研发的专用芯片,专为大语言模型的文字生成(Decoding)环节优化,通过把高带宽内存直接集成在芯片上,大幅提升了逐字生成的速度,但牺牲了通用性。

    TPU(Tensor Processing Unit)
    谷歌专为自身 AI 需求定制的芯片,性能强劲且价格相对便宜,但目前仅面向 OpenAI、Anthropic 等少数大型客户供货,缺乏开放的开发者生态。

    Quantization(量化)
    降低模型内部数字精度以节省存储和计算量的技术。好比把精确到小数点后 10 位的数字改写成精确到 2 位——计算量大幅下降,但对最终输出影响有限。精度从高到低依次为 FP32、BF16、INT8、INT4,越低效率越高,但掉点风险也越大。

    Pruning(剪枝)
    识别并删除模型中冗余参数或模块的技术。以 MoE 架构为例,模型内部有大量从未被有效训练的"伪专家",将其删除后模型精度几乎不受影响,但推理速度和效率显著提升。

    Speculative Decoding(投机解码)
    先用小模型快速"草拟"若干 Token,再让大模型批量验证并决定是否采纳的加速技术。当草稿被采纳的概率足够高时,整体推理速度可提升 50% 以上。

    KV Cache(键值缓存)
    AI 在生成回答过程中,将对前文的"理解结果"缓存起来,避免每次都重新读取和计算全部历史内容。合理调度 KV Cache 是 Agent 场景下降低延迟和成本的关键技术之一。

    MoE(Mixture of Experts,专家混合架构)
    模型内部由多个"专家"子模块组成,每次推理只激活其中最匹配当前任务的少数几个。DeepSeek、Qwen 等主流开源模型均采用此架构,可在维持大参数量的同时显著降低实际计算开销。

    SLA(Service Level Agreement,服务水平协议)
    对服务质量的量化约定,例如"首字响应时间不超过 300 毫秒"或"每秒至少输出多少个 Token"。推理层的大多数技术决策,都是围绕在成本约束下满足客户 SLA 要求来展开的。

    TTFT(Time to First Token,首字时延)
    从用户发出请求到收到第一个输出字符的时间间隔。对话类产品中这一指标最为关键,直接影响用户对系统响应速度的主观感受。

    「Knock Knock 世界」
    上周「Knock Knock 世界」更新了「数字收藏」话题:一段视频、一个表情为什么也能成为博物馆的收藏品?点击这里收听节目👉https://sourl.co/8F55vV
    「Knock Knock 世界」是一档适合9岁以上青少年收听的播客,你可以听到全球新鲜事,还能成为「全球观察员」,报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新中,可以在各大音频平台搜索订阅。

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

    商业合作
    声动活泼商业化小队,点击链接直达声动商务会客厅(https://sourl.cn/9h28kj ),也可发送邮件至 [email protected] 联系我们。

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    Special Guest: Di Jin.

  • 上周,《科技早知道》作为唯一的播客媒体,受邀参加在苏州举行的 BIOCHINA 易贸生物产业展览。作为亚太地区规模最大的医药产业展会之一,BIOCHINA 聚集了大量创新药、BD、研发和投资领域的一线从业者。
    如果要用两个关键词来概括这次展会,或许就是创新和全球化。中国药企正在从 fast-follow 走向 first-in-class,也越来越多地把目光投向海外市场。在这样的大背景下,AI 制药为什么会成为行业里最受关注的话题之一?它究竟是在讲一个新故事,还是正在真正改变新药研发的范式?
    在展会现场,我与英矽智能(Insilico Medicine)亚太及欧洲地区对外合作负责人王珏博士展开了对谈。我们从一款新药从 0 到 1 的研发流程讲起,聊到 AI 在靶点发现、分子设计和早期研发中的真实落地,也进一步讨论了一家 AI 制药公司到底如何建立商业模式、如何与大药企合作,以及为什么英矽智能选择一边做平台、一边做自研管线。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    王珏,英矽智能(Insilico Medicine)商业化负责人

    主要话题
    Part I 一张创新药的地图
    [01:31] 高风险、高投入、长周期:一款新药是怎么从 0 到 1 被做出来的?
    [04:08] AI 制药面临的最大质疑是什么?
    [04:56] AI 制药公司的三种商业模式:卖软件、卖服务、自己做药
    [08:38] 晶泰科技 vs. 英矽智能:同样讲 AI,为什么路径完全不同?

    Part II 英矽智能 Q&A
    [12:09] 从 AlphaFold 到 ChatGPT,制药行业对 AI 的态度发生了什么变化
    [17:45] 案例1:TNIK for IPF (特异性肺纤维化),万众瞩目的明星分子是如何诞生的?
    [21:23] 案例2:PHD for IBD (炎症性肠病),如何设计“肠道限制性”小分子
    [24:57] 英矽智能如何实现商业化?卖软件、研发服务、自研管线
    [28:18] 高风险、高投入,英矽智为什么要自己做药?
    [31:00] 大药企合作看中的究竟是什么?MNC 真的在乎「AI 含量」吗?
    [39:50] AI 制药行业目前最核心的挑战是什么?

    延伸阅读
    First-in-class (FIC):全球首创药物。指针对全新靶点、具有全新作用机制的药物。
    Pipeline (管线):药企正在研发中的所有药物项目清单。
    IND (新药临床试验申请):药物在做完动物实验后,申请进入人体临床试验的关键环节。
    POC (概念验证):在临床试验(通常是 2a 期)中初步证明药物在人体内有效且安全 。
    Phase 2A (临床 2a 期):小规模临床试验,主要目的是探索药物的初步疗效和最佳剂量。
    MNC (跨国药企):如礼来、赛诺菲等全球性的大型制药巨头。
    CRO (定制研发外包):医药行业的“代工厂”或“施工队”,帮药企做实验、做临床的公司 。
    Pandomics / Chemistry42:英矽智能自研的 AI 平台名称 。前者侧重于通过生物数据发现靶点,后者侧重于自动设计化学分子结构。

    「Knock Knock 世界」
    上周「Knock Knock 世界」更新了「无障碍观赛」话题:盲人如何「观看」一场比赛、除了触觉,还有哪些方式能让残障人士享受比赛?又有哪些为少数人发明的技术,最终改变了所有人的生活?欢迎点击这里收听👉https://sourl.co/9mDzXu
    「Knock Knock 世界」是一档专为 9-13 岁青少年制作的播客,每周一三五,解读全球新鲜事。这档节目上线第一年就被评为 「Apple 播客年度编辑精选」也被小宇宙平台评为「年度付费内容」。2026 年的节目正在持续更新中,欢迎订阅。

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

    商业合作
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    Special Guest: 王珏.

  • 最近,美国对伊朗的军事行动让「AI 进入战争」这件事走到公众面前。今天,人工智能已经不只是我们电脑上的聊天机器人,它正在进入情报分析、目标识别、作战规划,甚至可能逐步渗透到战争决策链条的核心。
    也正是在这样的背景下,硅谷大模型公司 Anthropic 与美国五角大楼之间爆发了一场引人注目的冲突:一家 AI 公司,究竟有没有权利限制自己的模型被政府如何使用?当 AI 成为新的基础设施,它的边界该由谁来划定?又该由谁来承担失控之后的责任?
    这期节目是「科技早知道」与「声东击西」的一次串台。我们一起复盘 Anthropic 与五角大楼争端的来龙去脉,也从这场冲突出发,讨论 AI 在战争中的角色、技术公司的伦理立场,以及当战争越来越「自动化」之后,人类是否也在更轻易地滑向道德卸责。

    本期人物
    徐涛,「声东击西」主播
    丁教 Diane,「科技早知道」主播
    Yaxian,「科技早知道」主播

    主要话题
    [01:39] 一份军方合同,为什么会一步步升级成舆论风暴?
    [05:07] 真正的导火索,是谁有权为 AI 设限
    [08:20] 表面上是合同纠纷,背后却是两套价值观的直接碰撞
    [13:19] Anthropic 还在犹豫和拉扯,OpenAI 已经率先冲进场
    [19:42] 争议焦点:两条红线到底在防什么?
    [20:54] 从发现目标到评估战果,AI 已经悄悄嵌入战争的杀伤链 (kill chain)
    [26:57] AI 在战争中最可怕的,未必是更强的杀伤力,而是更轻松的道德卸责
    [37:39] 这会不会是 AI 时代的「奥本海默时刻」?

    📢 2026 年「Knock Knock 世界」可以预定啦
    这档节目在上线第一年就获得了 「Apple 播客年度精选节目」「小宇宙 2025 年度付费内容」荣誉,对我们来说是来自平台和听友们的双重认可。
    新的一年,我们将在暑假更新特别系列节目;另外,去年购买过这档节目的老听友,今年续订还会获得「2026 年观察员护照」一套,这是我们为每位充满好奇心的少年制作的限定周边。
    小宇宙、QQ音乐、声动活泼小程序的听友可以直接续订新一年节目(https://sourl.co/kRm9BQ );Apple Podcast、喜马拉雅的听友可以在订阅到期日续订,另外节目还将在 3/2 前上线看理想。

    已续订的听友,可以点击这里获得护照(https://sourl.co/WEgSJx );如果想咨询新节目有关的问题,欢迎点击这里查看 FAQ 文档(https://sourl.co/exJ8dd )

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

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  • 这是我们「 职场巨变生存指南」的下期节目。我们这期节目的录制时间呢是 3 月 2 日下午,那也就在我们录制结束后的几个小时,也就是 3 月 3 日的凌晨,阿里千问团队的技术负责人林俊旸提出了离职,团队中的多个核心成员也宣布离开。在这个 AI 技术突飞猛进的年代,与大模型迭代一样迅速的,是人才在组织间的流动。
    我们今天的节目呢就将聚焦中国的人才市场。今天的嘉宾是职场社交平台脉脉的首席人力官周巍巍,巍巍从事人力资源的工作很多年哈,现在既负责脉脉人才组织建设,同时又以招聘平台的角色与用人企业有深度交流,这两个不同的视角让她在非常企业对人才的需求。这期节目中,我们聊了聊她观察到的中国招聘市场的结构性变动,企业对人才的需求的变化,以及作为普通人的我们要如何应对剧烈变动的职场环境。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    周巍巍 Vivi,脉脉 CHO 兼创新业务副总裁

    主要话题
    [05:22] 2026 春招出现了什么变化?

    与 2025 年相比,招聘需求明显回升AI 带来的变化不再是周期波动,而是结构性变化AI、大厂、游戏、智能驾驶成为春招最热门赛道

    [12:32] AI 如何改变招聘流程?

    AI 可以帮助企业理解岗位需求并自动触达候选人AI 能减少 HR 与技术岗位之间的信息翻译损耗自然语言理解能力可能提升招聘匹配效率

    [16:26] 企业招聘 AI 人才的新标准

    企业更加务实,回归业务本质“行业经验 + AI 能力”成为核心组合单纯的 AI 标签不再具有明显优势

    [24:12] 初级岗位正在减少吗?

    AI 已经能够承担部分基础工作一些传统入门岗位可能减少但新的岗位类型也会不断产生

    [29:01] AI 产品经理需要具备哪些能力

    能否真正使用 AI,而不仅仅是聊天是否能够用 AI 写代码或做 demo是否理解 AI 在产品中的具体应用场景

    [32:31] 求职者如何让企业快速识别自己

    用项目或作品展示能力提升在企业面前的曝光度内推与弱关系网络是重要渠道

    [42:30] 给 AI 时代求职者的建议

    主动建立职场人脉关注风口行业与新机会动手做项目,用作品展示能力

    [46:13] AI 时代人类仍然重要的能力

    行业经验与长期积累审美与判断力人际沟通与协作能力

    GTC Week · Applied Multimodal AI | Seedance & Seedream Breakthrough Day 报名
    欢迎报名科技早知道与出海同学会在硅谷共同举办的线下活动--多模态 AI 的应用与产业落地。
    活动将有来自 TikTok、Shopify、Adobe、Perplexity、HeyGen、ElevenLabs 等知名科技公司的嘉宾一起讨论多模态 AI 在内容创作、电商和娱乐产业中的真实应用。
    点击报名链接(https://luma.com/g16xsuqj?tk=NRM8Ek)查看活动详情。

    幕后制作
    监制:Yaxian
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    设计:饭团

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  • 就在前几天,美国金融科技公司 Block 的 CEO Jack Dorsey 在内部信中宣布,公司将裁掉接近一半的员工,同时明确表示,节省下来的资源将更多投入到 AI 和自动化能力建设中,那他的言论呢也是引来了很多争议和批评。那当 AI 开始真正进入组织内部,进入日常工作流,绩效体系,甚至是招聘逻辑,我们关心的是它将怎么样重新定义普通人的岗位结构和工作职责,以及我们如何在未来的职场中找到自己的生态位。
    这次的节目将分成上下两期,我们今天是上期节目,嘉宾是硅谷的创业者 David shao David 曾经在全球最大的职业社交平台linkedin工作,现在是是一家 AI-native 创业公司的CEO. 他将从硅谷视角出发,分享他所看到的 AI 时代人才需求的变化,AI 如何改变了招聘与人才评价的逻辑,以及我们普通人如何利用好AI杠杆,放大自己的能力,成为这个时代的「超级个体」。

    本期人物
    Yaxian,「科技早知道」主播
    David Shao,Walnut AI 创始人兼 CEO, 曾在 Linkedin 工作

    主要话题
    [05:00] 硅谷就业市场正在出现哪些新趋势?

    “超级个体”和“一人公司”正在崛起超过 30% 的创业公司创始人是 solo founder编程等领域的初级岗位正在减少

    [06:25] AI 是否正在推动新一轮科技公司裁员?

    科技公司裁员后将更多资源投入 AI 和算力企业越来越关注员工的 ROI(投入产出比)AI 正在改变企业对生产效率的衡量方式

    [09:46] 为什么现在“招人容易,但招对人更难”?

    市场上求职者很多,但符合 AI 时代需求的人才很少企业更需要能够与 AI 协作的“超级个体”系统性思考与团队协作能力变得更加重要

    [13:25] AI 时代,公司是怎么看简历的?

    AI 写简历让很多简历变得同质化企业更关注候选人是否能从 0 到 1 做出产品能否利用 AI 工具快速落地想法成为重要能力

    [17:04] AI 时代最重要的三种能力是什么?

    Leadership:能够调度 AI 与团队协作Execution:能够从任务到结果完成整个项目Craftsmanship:在 AI 完成大部分工作后继续打磨细节

    [21:07] AI 时代,实习为什么仍然重要?

    学校教育与产业需求之间存在脱节实习可以帮助学生验证能力并了解行业需求在实践中学习 AI 工具和真实工作流程

    [25:52] AI 时代,我们该如何看待经验?

    经验仍然重要,但不能被旧经验限制AI 让代码重构和系统更新变得更快需要从第一性原理重新思考问题

    [29:06] AI 会让年轻人的机会变多还是变少?

    AI 降低了创业和产品开发的门槛每个人都可能用 AI 将想法快速变成产品未来可能出现更多“一人公司”

    [33:49] 给 AI 时代求职者的三个建议

    保持好奇心并敢于尝试快速迭代自己的认知持续学习技术和沟通能力

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    活动将有来自 TikTok、Shopify、Adobe、Perplexity、HeyGen、ElevenLabs 等知名科技公司的嘉宾一起讨论多模态 AI 在内容创作、电商和娱乐产业中的真实应用。
    点击报名链接(https://luma.com/g16xsuqj )查看活动详情。

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    Special Guest: David Shao.

  • 上周,一个代号为 「Pony Alpha」 的匿名模型突然冲上 OpenRouter 榜单,在 Coding 与 Agent 场景中表现惊艳, 引来了众多开发者对其真实身份的猜测。来自中国的大模型厂商智谱随后确认,Pony Alpha 正是智谱刚刚发布的新模型 GLM-5,这款模型在推理、编程与工具调用能力上大幅提升,性能逼近一线闭源模型。
    在中国 AI 生态中,智谱一直占据一个独特的位置。它的创始人来自中国顶尖高校,培养出大量 AI 创业者与工程师,被很多业内人士称为“中国 AI 人才的黄埔军校”。它又是最早完成上市的大模型公司之一,身处资本市场的聚光灯下,在开发者生态与商业之间不断寻找平衡。本期节目,我们邀请到了智谱 Z.ai 负责人李子玄,节目中我们聊到了 Pony Alpha 匿名发布背后的全球策略与 GLM-5 的技术升级,智谱在全球大模型竞争格局中的定位与优势,也讨论了智谱在大模型商业化路径方面的创新与挑战。

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Aaron,周玖洲 Aaron, 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验,「不止金钱」主播
    李子玄,智谱 Z.ai 负责人

    主要话题
    [03:15] 从「Pony Alpha」 到 GLM-5:为什么要匿名发布?

    以匿名模型登陆 OpenRouter,先用实力获取认可海外开发者的评价对国内市场有强烈反向影响匿名模型免费开放,带来巨大流量与曝光

    [07:07] GLM-5 强在哪里?

    强调全维度能力:推理、coding、agent、通用问答在工具调用与真实工程场景中表现稳定目标是做到「够强到让用户忽略缺点」

    [09:03] 大模型竞争无法预测,敏捷比规划更重要

    三个月一代模型,留给大模型厂商的机会窗口极短真正的竞争优势在于团队保持极致敏捷

    [12:03] 国内大模型为何难以靠 ToC 订阅赚钱?

    大厂免费策略改变市场预期模型能力相近,单纯靠聊天难以形成付费心智

    [14:58] 智谱如何实践商业创新?

    先选模型再选壳,改变传统工具订阅逻辑按服务订阅,而非按 token 计费核心目标是提升用户粘性,降低价格波动风险

    [18:43] 成本、算力与模型迭代的结构性挑战

    新模型上线会挤占下一代模型的算力空间,定价与算力供需高度波动防止黑灰产与提升工程效率同样重要

    [22:07] PMF 到底是什么?智谱找到拐点了吗?

    Coding 可能是当前最接近 PMF 的方向Agent 才可能是更长期的阵地

    [24:11] Coding 是守阵地,Agent 才是攻城战

    AutoGLM 等布局已提前展开关键在于工具调用与自动化能力成熟机会可能突然到来,前提是持续积累

    幕后制作
    监制:Yaxian
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    Special Guest: 李子玄.

  • 最近你肯定注意到了,一款名叫 OpenClaw(AKA. Clawdbot、Moltbot) 的开源 Agent 工具在开发者圈里迅速走红。OpenClaw 并不是一个新模型,而是一个围绕现有大模型构建的 行动型 Agent 框架。它真正引发讨论的,并不是“模型更聪明”,而是它在工程层面,把人作为瓶颈的问题完全解决了。
    最近我看了很多大家用 Openclaw 真实实践的视频,越来越多工程师开始拿它做工作流替代——写代码、跑增长、搭销售流程,甚至替代原本需要多个工具协作完成的 SaaS 场景。
    根据Pitchbook的分析,过去一年里SaaS 行业正在经历一轮明显的估值重算与并购活跃期。当 Agent 能够直接理解目标、调用系统、完成任务时,软件的价值正在从「卖功能」转向「替代劳动、承接流程」。
    像 OpenClaw 这样的开源 Agent 框架,它不仅可能重塑 SaaS 的定价逻辑,也可能对一批已经在市场上的 AI-native Agent 产品,形成结构性的压力。
    本期节目的上半部分,我们会聚焦 OpenClaw 本身,邀请了AI 增长与连续创业者、斯坦福 AGI 降临派社区创始人 Tom Kong,基于他对 OpenClaw 的实测经验来聊:OpenClaw为什么会在开发者圈迅速流行?它是否只是「开源版 Manus」,还是一个更通用的 Agent 框架?在真实测试中,它已经在哪些场景里带来了生产力跃迁,又在哪些地方依然危险、不可控?
    下半部分,我们会把视角拉远,聊到最近同样引发巨大争议的 Moltbook——一个基于 Agent 的「社区」实验,哪些想象是被过度投射的,哪些变化值得被严肃对待,以及它们可能为未来的 Agent 协作与知识经济,提供了怎样的新的可能性。

    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Tom Kong,AI 增长与连续创业者、斯坦福 AGI 降临派社区创始人

    主要话题
    Part I
    [00:00] OpenClaw 为何突然成为硅谷热议话题

    开发者开始从“聊天式 AI”转向“能真正干活的 Agent”从被动响应迈向主动行动的一次现实尝试

    [01:30] 从你教它做事,到它猜你想做什么

    早期 Agent 依赖精细指令和工程编排,门槛极高新一代 Agent 尝试在模糊目标下自行拆解任务

    [02:38] 一个极客自用工具,如何意外变成现象级项目

    Clawdbot → Moltbot → OpenClaw,多次改名背后是定位的转变作者并未以“产品”思路设计,而是极端追求好用长期高强度 coding 的积累,在这一刻集中爆发

    [04:13] 当 AI 拥有整台电脑的权限:效率和风险一起被放大

    OpenClaw 几乎可以操作你电脑上的一切在开发与工作流中带来真实、可感知的效率提升也第一次让“误操作”和“安全失控”变得具体可感

    [07:01] Agent 真正开始改变工作的地方:不是科幻,是工作流

    从 RAG 系统开发到复杂流程自动化,Agent 能直接上手在销售和增长场景中,开始替代大量人工分析与方案制定在低敏感场景下,生产力提升已经是现实,而非预期

    [11:42]为什么 OpenClaw 会“越聊越聪明”?记忆和 Skills 才是关键

    本地长期记忆让 Agent 不再“聊完就忘”Skills 更像一套可复用的操作手册和 SOP人类不再写代码,而是用语言不断校准它的行为

    Part II
    [23:30] Moltbook:Agent 的“朋友圈”

    基于 OpenClaw 的 Agent 社区实验迅速引发争议心跳机制意味着 Agent 定期接受中央指令多智能体“社会实验”第一次从模拟走进现实世界

    [27:49] AI 社区的最大难题:内容不稀缺,可信度才稀缺

    AI 可以瞬间生成海量内容,也能制造噪音人工审核在 Agent 规模面前几乎失效“代码即法律”“信誉系统”开始成为刚需

    [35:10] AI 有自我意识了吗?为什么现在下结论太早

    “AI 共情”“AI 宗教”可能来自幻觉放大或人为操纵业内尚无共识认为 AGI 已经到来比“觉醒”更紧迫的,是如何约束和治理

    [43:11] 向前看:Agent 真正可能落地的方向在哪里

    垂直行业的 knowhow 和私有数据是关键与现有系统的深度集成,比模型能力更重要OpenClaw 展示了潜力,也暴露了产品化与安全的巨大空白

    名词解释和延伸阅读
    Tom 部署 Openclaw 的视频

    OpenClaw
    一个开源 Agent 框架,不是模型。核心特点是:AI 不再只是“被动执行指令”,而是可以理解目标,自行拆解任务、调用工具、搭建并迭代工作流。
    Peter Steinberger
    奥地利创业者、OpenClaw项目作者。
    Moltbook
    一个基于 Agent 的实验性“社区”项目。不是成熟产品,更像是一场公开进行的社会性测试,用来观察 Agent 之间的互动、协作与涌现行为。
    Agent(智能体)
    模型 + 工具权限 + 记忆机制 + 行为规划
    相比聊天机器人,Agent 的重点不在“回答问题”,而在“完成任务”。
    Manus
    近期开源社区和创业圈热议的一类「自动执行型 Agent 产品」的代表。
    OpenClaw 常被拿来类比为“开源版 Manus”,但更偏底层框架。
    SaaS(Software as a Service)
    传统软件订阅模式,按人头 / 按席位收费。在 Agent 时代,其核心挑战在于:
    当软件开始直接替代劳动,原有“按功能收费”的逻辑是否还能成立?
    Agent Framework(Agent 框架)
    不是一个“产品”,而是一套能力底座。它决定了 Agent 能做什么、如何协作、如何被约束。
    MCP(Model Context Protocol)
    一种让 Agent 接入外部系统与工具的通用协议。可以理解为:Agent 如何“合法、结构化地调用世界”。
    Skills(技能)
    Agent 可加载的一组可复用能力模块。本质上是把经验、流程和操作方式,变成 Agent 能反复使用的“工作方法”。
    Heartbeat(心跳机制)
    一种周期性触发机制,让 Agent 在没有明确指令的情况下,持续参与任务或系统协作。它决定了 Agent 是“被动响应”,还是“持续在线”。
    Sandbox(沙盒环境)
    为 Agent 设置的受控运行空间。用于限制权限、降低风险,避免 Agent 在真实系统中造成不可逆操作。
    Memory 闭环(记忆闭环)
    Agent 在执行任务过程中,将经验写入记忆,并在后续决策中持续调用、修正的机制。它决定了 Agent 是否能“越用越懂你”,而不只是反复从零开始。

    相关单集
    SaaStr 2025:Agent 成行业主角,但「人味儿」依然重要 | S9E20

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

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    Special Guest: Tom Kong.

  • 在 AI 快速渗透信息获取方式的当下,流量入口正在发生结构性的变化,越来越多原本发生在搜索引擎中的行为被前移到了大模型的对话界面中。就在这一背景下,像 Perplexity 和 OpenAI 这样的 AI 平台公司开始尝试广告和购物功能,试图探索一条新的商业化途径。
    我们的节目近期硅谷组织了一场 关于 GEO/AEO(AI Engine Optimization)的线下闭门讨论。我们邀请了来自模型公司、搜索与推荐系统背景、AEO 服务商、电商平台以及品牌侧的一线从业者,共同探讨:AI 搜索与传统搜索的关系究竟发生了哪些变化?AEO 是否真的值得投入?在模型时代,内容、品牌与可信度应如何被重新理解?
    本期节目基于这场线下讨论整理而成。我们结合实践者的真实经验,试图厘清:当 AI 成为新的流量入口,哪些逻辑正在改变,哪些其实从未改变。

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    本期人物
    丁教 Diane,「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
    Yaxian,「科技早知道」主播

    闭门会部分发言嘉宾:
    Leo Liu
    Airmart 的创始人兼 CEO,Airmart 获得a16z与 Craft Ventures 投资,致力于构建 AI 驱动的电商工具。基于对数千家商户和 2 亿美元以上 GMV 的实践经验,Leo 主导孵化了 Frevana 以 AEO与 AI 驱动工作流为核心的Agent,并因此获得 OpenAI Grant 资助认可。在创业之前,Leo 在 Pinterest参与并推动了 Buyable Pins、电商搜索以及 AI 视觉发现等项目。
    Rui Jiang
    Shoply AI 的创始人兼 CEO,是面向电商场景的下一代对话式搜索与产品发现系统。他在搜索、排序与 AI 系统领域拥有 20 多年的一线经验,曾在 Google、Pinterest、Coupang 与 Meta 担任高级工程与技术管理职位,主导或深度参与了包括 Google Custom Search、Pinterest Guided Search,以及搜索、推荐与广告系统的整体重构。
    Carter Laren
    Sprite 的联合创始人兼 CEO / CTO,目前正致力于构建新一代 具备 Agentic 能力的自动化营销系统,目标是实现专业级、全自动的自然增长(Organic Marketing)。Carter 是一位连续创业者与资深工程师,拥有 25 年以上 的技术与创业经验,去十余年中,长期担任多家初创公司的董事、顾问与导师,其中包括 Emotive(AI 短信营销) 和 Lily(零售与电商 AI) 等项目。

    其他参与讨论:
    Will Fu,LeapUnion蛙跳科技有限公司创始人
    LingLing,硅谷营销咨询公司West Operators联合创始人

    主要话题
    [01:25] OpenAI 为什么最终还是选择了广告模式?

    当订阅收入无法覆盖算力与研发成本,单一付费模式失效广告成为大模型公司现实可行的新商业化路径本质是现金流压力下的结构性选择,而非态度转变

    [07:45] AEO 会不会颠覆传统 SEO?

    AEO 并不取代 SEO,而是叠加在原有逻辑之上的新层竞争焦点从“排名”转向“是否被 AI 引用”

    [14:29] 为什么不是所有产品都适合做 AEO?

    决策路径长短是决定性变量AI 更影响研究、比较和复杂判断阶段冲动消费、低客单价产品 ROI 天然受限

    [18:29] AI 时代的“投毒式内容”还能奏效吗?

    Reddit 引用权重下降是明确的信号内容污染和操纵会被模型与平台惩罚一旦失去信任,引用权重难以恢复

    [24:56] SEO 和 AEO 在内容结构上的本质差别是什么?

    SEO 以关键词匹配为中心AEO 以“把问题讲清楚”为中心内容从碎片化堆叠转向完整上下文与逻辑闭环

    [29:53] 为什么做 AEO 必须关注长期价值而不是短期新鲜度?

    追逐短期流量容易触发平台惩罚用做品牌的态度生产内容,更容易被持续引用权威性和可信度比更新频率更重要

    [32:45] AEO 的 ROI 为什么始终算不清楚?

    大量转化发生在零点击搜索之后用户在 AI 中完成决策,路径不可追踪ROI 需结合可见度、互动与结果的综合评估

    [37:45] AEO 的终局会不会成为“新的 SEO”?

    工具、服务商与角色将高度细分市场规模庞大,但难以被单一平台垄断更接近长期基础设施,而非短期红利

    Perplexity 结果中显示的「SPONSORED」内容

    ChatGPT 中的 Shopping Card 广告卡片

    相关节目与链接
    GEO 来了: AI 电商新生态,品牌要如何「被看见」和「被推荐」?| S9E39
    9 AI Visibility Optimization Platforms Ranked by AEO Score (2026)
    The 10 Best AEO / GEO Tools in 2025: Ranked and Reviewed

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    Special Guests: Carter, Leo, and Rui.

  • 上周 Diane 在拉斯维加斯参加了一年一度的「科技春晚」-- 国际消费品电子展 (CES)。2026 年的 CES 给人一种略显反差的感受:趋势已经在台上被讲清楚了,但产品仍然在路上。一方面,在中央舞台上,英伟达、AMD 等公司已经把未来几年的技术路线、基础设施与生态叙事铺陈完毕,而在展馆中,很难看到真正「范式级」的 AI 原生产品。
    在展会上,我们也邀请了一位长期深耕控制系统与基础设施层的创业者,从工程与系统视角重新审视 CES:机器人为什么「看起来很热,但离大规模交付还很远」?芯片、服务器、工业系统与 AI 基础设施有哪些创新的机会?在这轮 AI 浪潮中,中国公司面临的机会与风险又是什么?
    希望这期节目能帮你看清展会背后的趋势与挑战。

    本期人物
    秦井武,优联智能创始人兼 CEO
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    主要话题
    [02:37] 最大感受:趋势已经在主会场完成,英伟达「抢占的不是发布窗口,而是生态高地」
    [04:30] 展馆里的反差:AI 原生、范式级产品稀缺,更多是升级、叠加与工程改进
    [08:10] 产品之外,讲故事和营销能力成了新竞争力
    [08:34] 一些有趣的小产品:AI 对话口罩、Pebble 手表复活背后的故事
    [10:24] 成熟赛道的高度内卷,产品创新但并不意外
    [12:30] 工业自动化视角看 CES:机器人、AI、系统与交付能力的真实差距
    [15:07] 为什么今天的具身机器人更像“工程玩具”?
    [17:43] 芯片之外,生态、服务器、系统能力是刚需
    [19:09] 传统工业机器人正在被 AI 重构:封闭系统走向学习型系统的关键拐点
    [24:00] AI 基础设施需求爆发,数据中心、控制系统、供电与冷却成为核心机会
    [25:29] 在 AI Infra 时代,新玩家与巨头站在同一起跑线
    [26:00] 一句话总结:趋势已经非常清楚了,但产品还在路上

    2026 香港 Consensus 大会
    在 2025 年首次亚洲举办、门票售罄之后,「Consensus大会」将于 2 月 10 日至 12 日回归香港,并以更大的规模亮相。本届大会预计汇聚来自 100 多个国家的 15,000 余名行业参与者和 6,000 多家企业,覆盖资本、技术、监管与应用等多个层面,被视为连接全球资本与亚太创新的重要平台。三天高密度交流,帮助你快速把握行业走向,捕捉真实的市场信号。诚邀你来到香港,与全球建设者一起,站在这轮变革浪潮的前沿。
    如果你也有兴趣参与到香港「Consensus大会」https://sourl.co/tZ3Chn 中 ,欢迎点击链接购票https://sourl.co/zD5myC ,输入「SHENGFM」获得「科技早知道」专属折扣!

    幕后制作
    监制:Yaxian
    后期:迪卡
    运营:George
    设计:饭团

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    Special Guest: 秦井武.