What's Next｜科技早知道

2026 年上半年，全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元，成为 AI 赛道里讨论最多，竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招：4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind，6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science；前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop，想用 AI 自动化整个科研流程。拿到诺奖的 Demis Hassabis 则说，AI 是加速科研发现的终极工具。

AI 究竟如何驱动和加速科学发展呢？这期节目我们的嘉宾是 GenBio AI 的联合创始人兼 CTO 宋乐，他是佐治亚理工学院前终身教授、百图生科前 CTO，曾主导训练当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型，现在致力于用 AI 构建细胞的世界模型。我们聊了聊 AI for Science 的两条技术路径，AI 能否带来伟大的科学发现，以及如何用 AI 来打造生命科学的「世界模型」。

本期人物

宋乐，GenBio AI 联合创始人兼 CTO

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:33] 计算机背景，为何跨界做生物？

博士期间开始用机器学习分析基因表达

家庭环境塑造对生物学问题的好奇与兴趣

[04:43] Georgia Tech 十年，见证人工智能的路线转移

2000 年代神经网络并非主流学术路线

目前在学术界做大模型已经不太可能

聚焦把图学习和深度学习结合做药物设计

[09:31] 离开学术界，投身工业界研究

2017 年学术休假去蚂蚁金服，把图神经网络用在支付网络

2020 年新冠叠加 AlphaFold 1，加入百图生科

训了当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型

[16:50] 从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？

蛋白质再往上走是细胞、组织、个体，每一层都更慢、更贵、更危险

顶尖科学家先后加入，GenBio AI 在硅谷成立

[20:53] AI for Science 的两条路线

大厂走自动化 Coding agent：自动化读文献、调工具、出报告

另一条路深入领域数据，AlphaFold 是标杆

[25:02] AI 已经能顶一个初级博士生了

Coding + harness engineering 让 agent 长程自主工作

博士生的培养模式需要改变

[33:34] 孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？

孟德尔从 3:1 比例推断出“遗传因子"，这种无中生有 AI 做不了

香农把物理学的熵搬到信息论，科学发现是先跳跃再补全

元推理可以积累，但可能需要超越当前架构的新系统

[42:51] 虚拟细胞凭什么叫"世界模型"？

从 DNA 到细胞表型跨越上千倍尺度，需要多模态一致性建模

需要构建「带状态」的模拟器——每一步扰动都得记住

[48:41] AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？

单模态基础模型已有，跨模态整合刚开始

预计 4-5 年走到 AlphaFold 3 的水平

[50:43] 深度学习为什么还输给线性模型？

公开数据噪音大、批次效应重，100 万个细胞可能都是同一个人的血

关键不是细胞数量，是细胞种类和信息量

[54:01] 让 AI 自己决定下一个实验做什么

AI 主动学习：算出哪个数据点能最大程度降低自身不确定性

不是数据越大越好，是信息增量决定模型提升速度

[01:02:19] 虚拟细胞先在哪里先落地？

细胞疗法、免疫细胞激活、虚拟肝脏毒理预测是先行场景

以前筛 100 个分子才有 1 个成功，现在计算先砍到 10 个

70 分就可商用，从 70 到 90 是长尾

延伸内容： 从理解疾病到药物发现，科技巨头们押注的「虚拟细胞」究竟是什么？| 深科技系列 S9E37

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监制：Yaxian

后期：迪卡

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8 月初，谷歌发生了一场人事地震：Google DeepMind 创始人 Demis Hassabis 卸任 CEO，转任 DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家；在谷歌效力 27 年的传奇工程师 Jeff Dean 与另外三位核心成员一同离开，创办面向科学发现的 AI 公司 Discovery Loop。消息公布当天，Alphabet 股价下跌 4%。而在半年前，Gemini 3 才刚刚登顶各大榜单、压过 OpenAI 与 Anthropic；如今 Gemini 3.5 Pro 从 6 月拖到 7 月再拖到现在，连续错过三个发布期限，曾经风光无限的 Gemini 似乎正在被遗忘。手握全球最顶级天才的 DeepMind，为什么一再落后？

这期节目我们请到的嘉宾事周健工，他是「未尽研究」创始人，曾任《第一财经》 CEO、《福布斯》中文版总编辑，也是《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者。我们聊了聊 Google 为什么会接二连三的人才出走，Google 在上一次的模型竞争中是如何落后和追赶的，以及到了今天 Google 还剩哪些底牌，中国的前沿开源模型又凭什么能与 Anthropic、OpenAI 正面对抗。

本期人物

周健工，《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者，「未尽研究」创始人

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[00:19] 谷歌人事大地震：

哈萨比斯卸任、Jeff Dean 出走创办 Discovery Loop

AlphaGo 之父 David Silver 年初离开，继续押注强化学习

Noam Shazeer 被 OpenAI 挖角； John Jumper 转投 Anthropic

[06:35] Gemini 为什么掉队？

编程成为 AI 第一个跑通商业化的行业

智谱、Kimi、DeepSeek 等中国开源模型挤入 agentic AI 与 coding

[13:47] Jeff Dean 为什么离开？

Jeff Dean 是谷歌基础设施缔造者

Discovery Loop：不超过 10 人的小团队，把全部资源倾注在科学发现一件事上

[20:43] 谷歌在模型竞争中是如何落后的？

Transformer 发布，DeepMind 瞧不上

哈萨比斯认为语言模型不够「接地」，押注强化学习，错过一个时代

[30:54] 马里奥计划：Deepmind 曾经试图脱离谷歌

借 Alphabet 重组之机，哈萨比斯与苏莱曼策划把 DeepMind 拆出去

皮查伊上台翻脸、苏莱曼被匿名举报，计划最终以创始人出走告终

[37:43] 谷歌的底牌：基础设施、搜索与生态

英伟达之外，唯一算力和基础设施能与之抗衡的玩家

10 个以上 10 亿级用户应用的数据飞轮；当务之急是 Gemini 4

[41:15] 中美打成平手？中国开源从"学霸"到"必选项"

智谱、DeepSeek、Kimi 估值数千亿人民币，跨入前沿领域

中国开源从"学霸型不中用"到"好用"再到"必选项"，美国也开始重视

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2026 年，FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）被称为「硅谷最性感的工作」：过去两年，全球 FDE 岗位数量增长了几十倍，薪水也水涨船高。OpenAI、Anthropic 等公司纷纷组建自己的 AI 部署团队，帮客户解决 AI 落地的「最后一公里」。但热度之下，几乎还没有人让我们真正看到过——一个真实的 FDE，他的工作现场到底长什么样，每天都在做什么？

这期节目，我们请来了真正驻扎在一线的 AI 工程师申悦来讲述他的一线 FDE 经历。他曾做过 12 年互联网产品经理，最近两年转向 AI 落地。他跟我们讲述了他的在中国给企业客户落地 AI 的故事。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

申悦，前互联网大厂产品经理，AI 培训讲师和企业咨询顾问

时间轴

[03:36] FDE 为什么突然火了？

[06:25] 「赋能者」其实是就是乙方

[08:48] 赶去「救火」：一个陷入死循环的国企项目

[18:36] AI 落地，最难的从来不是技术

[19:48] 民企老板：AI 能不能把 6000 人砍到 3000 人 ？

[27:46] 为什么要做 FDE?

延伸阅读：
硅谷最火职位在中国：好苦，好痛，正在救火路上

雷鸟 iO AI 眼镜

雷鸟 iO AI 眼镜把全球最小的 0.1cc 光引擎藏进 34 克的复古镜框，日程、天气、消息都能抬头即看，还有录音和实时翻译功能。无论你是创作者、上班族，还是只想让生活更高效的人，它都能让你少低头看手机，把信息和灵感打理得井井有条。感兴趣的朋友，点击链接了解更多。

想听你分享与 AI 相关的故事

还有很多正在亲历 AI 改变的人没有被看见：用 AI 提效的普通用户、正在落地 AI 项目的创业者、决定要不要上 AI 的企业管理者……我们希望把麦交给你。无论你的故事是大厂里的 AI 落地，还是小团队的一次试错，只要值得一说，都欢迎通过这份问卷讲给我们，它可能成为我们下一期节目的素材。

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2026 年 8 月 19 日，机器人公司宇树科技正式登陆科创板。宇树的上市可以说是万众瞩目，所有人都期待它在二级市场的表现。宇树上市首日盘中最高触及 4400 多亿元市值，比发行价是上涨了六倍多，收盘仍有 3400 多亿元；与此同时，机器人板块指数却下跌近 8%。一家公司成为市场焦点，却没有顺势给整个板块带来上涨，这种市场表现的反差让大家非常疑惑。

这期节目请来二级市场投资人周玖洲 Aaron，从投资和商业逻辑的角度，重新拆解宇树上市以及人形机器人赛道的进展。我们一起聊了聊，宇树的千亿市值是不是成为了机器人赛道的「估值锚」，人形机器人是不是通往商业化的最优形态，以及现有的叙事之外，机器人是否还有更大的商业想象空间。

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教

Aaron，周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「不止金钱」主播

主要话题

[00:01] 宇树上市是给行业定了「估值锚」吗？

盘中 4400 多亿元、收盘 3400 多亿元，宇树首日行情有多夸张

宇树上涨与机器人板块下跌同时发生，市场究竟在交易什么

[02:06] 人形机器人为什么非得像人？

从高达到机器人：形态是否真的决定功能

本田“New Mobility”思路：人类世界天然适合人形机器人

如果没有“人形机”概念，宇树还能获得今天的估值吗

[07:49] 谁在买机器人，买完还会买吗？

从四足机器狗到两足机器人，宇树的产品叙事发生了什么变化

科研、政府采购和商演是真需求，但复购率是否足够支撑商业闭环

机器人公司真正要回答的是谁会持续购买

[10:07] 马斯克把机器人赛道带偏了吗？

特斯拉机器人点燃了人形机器人的想象

特斯拉拥有制造、电机电控、大模型和工厂训练场景，形成了独特闭环

其他机器人公司很难复制这套路径

[11:24] 平台价值，能不能变成股东价值？

宇树降低机器人平台成本，让高校和科研机构拥有更多实验机会

社会价值、平台价值与股东价值并不天然一致

上市之后，市场会从宏大愿景转向财务数据和商业闭环

[16:29] 存量业务之外，期权价值值多少钱？

宇树当前能赚钱、能生存的业务，构成企业的存量价值

平台、大脑和未来机器人生态，更像尚未兑现的期权

估值中枢不是谁单方面算出来的，而是在市场交易中逐步形成的

[20:41] 需求已经出现，但离普及还很远

科研教育、商演、导览、服务等场景已有真实需求

仓储物流和工业协作机器人已经在部分场景形成商业闭环

家庭机器人面对无结构化环境，形态、功能和安全边界仍然未知

[24:01] 机器人训练：从虚拟世界走向现实

工业场景相对结构化，家庭环境则充满猫、小孩和随机变化

World Labs 收购 SceniX，指向用模拟环境生成更多机器人训练数据

自动驾驶的经验提醒我们：技术之外，法规、安全和责任划分同样棘手

[28:59] 迪士尼不谈机器人，却在做最好的机器人

Disney Imagineering 以沉浸感和角色可信度为目标，而不是强调 AI 或机器人

观众购买的可能不是机器人，而是 IP、体验和与角色互动的情感价值

[35:26] 机器人不一定要靠卖机器人赚钱

机器人可以成为内容、体验和陪伴产品的一部分

人形机器人不必只围绕“替代多少劳动力”来计算市场空间

回到宇树：真正的答案要等商业周期闭环之后才会出现

延伸阅读：

李飞飞关于空间智能与机器人的播客
迪士尼 Imagineering 研发视频
迪士尼机器人项目 Project Kiwi

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北京时间 2026 年 8 月 19 日，早上 7 点 35 分，蓝箭航天自主研制的朱雀三号遥二运载火箭，在东风商业航天创新试验区点火升空。起飞大约两分多钟之后，一二级分离，二子级继续往上飞，将载荷顺利送入预定轨道；一子级则调姿、再入、减速，最后着陆在甘肃省民勤县的朱雀三号着陆场坪上。

这次任务是我们国家第一次实现运载火箭一子级用着陆支腿的方式回收，那朱雀三号，也成为了中国第一枚成功回收的商业航天火箭。朱雀三号从立项到成功回收，仅仅用了三年的时间。

本期节目是我在 2025 年 12 月 3 日，朱雀三号第一次试飞之后，与朱雀三号副总师董锴的一期对谈。当时，朱雀三号的一子级在距离回收落点仅仅40米的地方遗憾坠毁，离回收成功只有一步之遥。节目中，董锴老师系统拆解这次首飞任务的真实得失，讨论了为什么中国的可回收火箭普遍走向“猎鹰 9 构型”，朱雀三号回收究竟难在何处，以及可重复使用火箭对中国商业航天未来意味着什么。

本期人物

董锴 蓝箭航天朱雀三号可复用火箭型号副总师

Yaxian，「科技早知道」主播

主要话题

[02:42] 朱雀三号是一型什么样的火箭？

中大型两级液体火箭，液氧甲烷推进剂

从立项之初就以“可重复使用”为第一目标

「青春版」vs. 「完全体」，两者差在哪？

[05:26] 朱雀三号是「国产猎鹰 9」吗？

国内多数可回收火箭选择了与猎鹰 9 相似的工程构型

这是基于工程验证后的“合理性选择”，而非简单模仿

猎鹰 9 是目前唯一经过长期运营验证的可复用火箭标杆

[10:36] 这次首飞在工程上是如何打分的？

入轨和回收是两套独立评定标准，并非单选题

回收标准非常直接：是否稳定立住并保持一分钟

[19:13] 为什么选择液氧甲烷 + 不锈钢这条路线？

工程上不存在“先进或落后”，只有是否服务于目标

关键考量是降低维护需求、提高复用频率

相比物料成本，工程师更在意时间成本

[38:13] 一级回收全过程是如何设计的？难点在哪？

分离后依次经历 80km 减速点火、气动控制、4km 着陆点火

栅格舵与边条翼用于气动段姿态与攻角控制

着陆阶段采用五台发动机序列点火，为首飞保留冗余

[52:06] 商业化与下一步：朱雀三号接下来怎么走？

可复用火箭的核心价值在于放大单位时间投放能力

遥二飞行预计在明年，目标是完成回收

更长远方向是更高频次发射与更大级别的全复用火箭

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不知道大家最近有没有这种感觉，有了 AI 工具以后，我们的学习效果并没有突飞猛进，好像反而变差了。明明把查资料、写初稿的活外包给了 AI，一天结束却好像什么都没有记住，脑子却比以前更累了。这种现象也得到了科学研究的佐证：MIT Media Lab 近期发表的一份研究显示，长期使用 AI 工具写作的年轻人在学习过程中脑电（EEG）活动偏低，大脑处于「偷懒的休眠」状态 -- 研究者把这种依赖 AI 后大脑激活减弱、记忆暴跌的现象命名为「认知债务」（cognitive debt）

这期节目，我们就从神经科学的角度一起来聊聊，AI 对我们的学习和记忆究竟造成了什么影响；大脑的记忆究竟是怎么形成和封存的；睡眠对我们的记忆巩固起到什么样的作用；以及我们如何拥有更好更充沛的精力。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

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时间轴

[00:15] 记忆力下降，是 AI 惹的祸吗？

「认知卸载」：从远古问族人到 Google 搜索，本质都是记忆外包

Science 论文研究 Google 搜索对记忆的影响：不用记内容，记住「去哪找」就行

外部工具越多，没有它时越焦虑——依赖已经形成

[08:21] MIT 的脑电实验：AI 写作让大脑“休眠”

三组人写 SAT 作文：纯手写、Google 搜索、ChatGPT，ChatGPT 组神经耦合度最低

没人能复述自己写的句子，且文章逻辑框架、行文风格高度雷同

4 个月后换回手写，大脑活性依然偏低——“认知债务”，由俭入奢易

[13:01] 外包了工作，为什么反而更累？

AI 推来的信息量远超从前，以前手动搜的文献有限，现在所有相关文献都涌过来

从“创造者”变成“审核者”：review AI 产出比自己写更枯燥、更内耗

微软内部调研也印证：员工用了 Copilot 后并未觉得工作变轻松

[17:48] 「合意困难」：学习必须费力才记得住

Desirable difficulty：当下越绞尽脑汁，长期记忆和深度理解越好

神经元间的连接需要高频重复刺激达到阈值才能重塑，就像健身必须做到力竭才长肌肉

刷短视频两小时觉得“学了好多”，关掉手机啥也记不住——AI 问答也类似

[26:57] 沃顿实验：给 AI 加“护栏”效果完全不同

近千名高中生分三组做数学题：自由用 ChatGPT、加引导护栏的 ChatGPT、纯靠自己

练习阶段 AI 组成绩提升，但考试时自由用 AI 组下滑约 20%，有护栏组几乎没变化

[30:24] 睡眠才是记忆的“保存键”

慢波睡眠（SWS）把海马体的临时记忆迁移到新皮层做长期存储，快速动眼睡眠（REM）在分子层面加固突触

一晚交替四五个周期，记忆经历反复“迁移—封存”；熬夜补觉无法挽回这个时间窗口

[36:48] 睡眠温度：被忽视的变量

入睡后核心体温下降、深睡时维持、快醒时回升，环境温度需要配合这个节律

男女对睡眠温度需求不同，雌激素影响女性体温降幅

[42:24] 喝酒助眠是误区，饮食和运动同样重要

酒精能更快入睡但会打乱 REM 和慢波睡眠节律，HRV 数据明显下降

对大脑有益的是地中海饮食：鱼类、橄榄油、低糖、少反式脂肪

补剂非必须，7000-10000 步走路加力量训练是性价比最高的运动方案

Eight Sleep 让你拥有更好的睡眠 进入京东或天猫，或报专属暗号：【科技早知道】，领取 1000 元专属优惠券

Diane 用 Eight Sleep 检测的睡眠报告

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今天的节目，是与声动活泼旗下另外一档节目《声东击西》的串台，也是《声东击西》十周年的特别节目之一。

上个月，《声东击西》的主播徐涛在硅谷采访到了一位重量级的嘉宾贾扬清。贾扬清是全球最有影响力的AI科学家之一，三年前他刚刚离开阿里开始创业的时候曾经做客过我们的节目。他的第一家创业公司成立仅仅两年就出售给了英伟达。那他现在又开启了新的创业之旅，创立了第二家公司并在上周官宣。

在今天的节目中，他非常详细的讲述了十多年来，他从实验室到大厂，从硅谷的 Google，Meta 到国内的阿里的研究和工作经历，也分享了很多他在经历过一波又一波的科技浪潮后如何思考此刻的创业和AI的未来。

本期人物

贾扬清，AI 科学家、连续创业者，Intent Lab 创始人、CEO

徐涛，声动活泼联合创始人

主要话题

2005-2012 ：从“人工智能已死”到开始“百花齐放”

[05:34] “我本质有点像一个文科生”

[08:04] 第一次听见「人工智能」时，“当时至少整个业界判定它的死亡了，大家认为人工智能是一个历史概念”

[14:20] 一个各种各样观点在碰撞的阶段

[17:46] 一张快递盒送来的英伟达GPU ，一个 side project，和成为 AI 基础开源工具的 Caffe 的诞生

2013-2022 从实验室到科技巨头的押注和竞赛

[26:53] Google Brain，Facebook AI Research 与 AI 竞赛的开始

[37:56] 2016 年 AlphaGo 时刻，却离开 Google选择「乱七八糟、生机勃勃」的 Facebook

[46:11] AI 领域还小，但为什么硅谷愿意为长期技术下注

[50:28] 从 Facebook 到阿里，“这个技术能不能广泛铺到所有领域中”

2022-2024 AI 的再一次惊人跃迁和浪潮中的创业机会

[01:05:05] GPT时刻，AI 的再一次跃迁

[01:12:38] 第一次创业：在 AI 淘金热中「卖铲子」

[01:17:07] 大公司的缓慢，和创业者的洞察

[01:25:35] Lepton AI 第二年实现盈利，很快被英伟达收购

2024- 公司、工作与人的重新定义

[01:32:37]被英伟达收购几个月后，二次创业的想法袭来

[01:37:56] 单个 Agent 足够聪明，一群 Agent 为什么还不是团队

[01:49:47] 当 AI 能够完成更多工作，公司需要怎样的人

[01:55:44] 当解决问题越来越快，人类还需要创造什么

[02:03:59] 从完成任务到获得信任，AI 进入社会还缺少什么

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2026 年 7 月的世界人工智能大会 （WAIC） 现场，上海 40 度的高温里，跟天气一样热的，还有国产算力「超节点」。自从去年华为第一个推出 CloudMatrix 384 超节点后，今年就有超过 10 家厂商跟进——华为昇腾、阿里云磐久、百度智能云天池，国产 AI 芯片「四小龙」也都把超节点机柜摆上了展位最显眼的位置。券商把 2026 年叫作「国产超节点元年」。单颗芯片算力追不上英伟达，把几百甚至上千颗芯片堆在一起做成超节点，就能在系统层面弯道超车吗？

这期节目我们请来前芯片行业从业者张海军和我们一起聊聊 WAIC 现场，并且深度的从硬件架构到商业格局逐层拆解超节点。我们一起聊了聊从去年到今年超节技术方案都有哪些进展；国产超节点的性能能否真正超越英伟达--差距和机会分别在哪；当所有人都冲进同一条赛道，谁能在硬件产能和软件生态的夹击下活到最后。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

张海军，前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人

时间轴

[01:44] 逛展观察：FOMO 蔓延，超节点成了展商标配

人流量远超去年，同类产品扎堆，同质化竞争严重

国产超节点数量远超预期，连 OEM 厂商都推自己的方案

[06:10] 从 8 卡机到机柜：超节点要拆的是“通信墙”

传统 8 卡机时代，AI 芯片大量时间不在计算，而在等数据传输

超节点用低延时高带宽网络把几十到上千颗芯片组成 Scale-up 域

[08:30] Scale-up 与 Scale-out：两者的边界逐渐模糊

华为 16 个机柜 384 卡也算 Scale-up，阿里磐久单柜内分上下两半

新定义：软件能把一整片区域当做“巨型 GPU”跑集合通信，就是 Scale-up

[11:43] 单芯片追不上，系统层面补

国产单芯片制程落后，短时间难弥补，从系统层面提升是务实选择

Kimi K3 总参数 2.8T、896 个专家，官方建议 64 卡以上超节点推理

海外 NV、谷歌、AMD 单芯片提升也遇瓶颈，互联技术成熟让超节点产品化成为可能

[15:21] 割裂的 Scale-up 生态：UALink 松散，私有协议割据

海外 UALink 联盟看似豪华，实际只有 AMD 一家在推，博通已退出自搞

国内华为 UB、阿里、壁仞、摩尔线程、沐曦各有私有协议，互不兼容

华为 UB 的独特优势：NPU、CPU、SSD 全用同一协议，

NV 的 NVLink 和 InfiniBand 则分属两个团队

[21:35] 标杆对比：NVL72 与 CloudMatrix 384，功耗换算力的取舍

NVL72 单柜 72 颗 B200，功耗超 120 千瓦

CloudMatrix 384 单卡算力仅 B200 的约 30%，总算力却是 NVL72 的 1.7 倍

铜缆 vs 光纤、延时 vs 算力的多重折中

[27:01] 整机厂商不甘只做组装：中兴自研交换芯片，曦智押注光互连

中兴推出自研 OLink 交换芯片

曦智科技刚 IPO，定位超节点里的光通信和光交换模块供应商

[32:50] 国产超节点能超英伟达吗？

系统层面参数确实超过 NVL72，但“堆料强”不等于“超 NV”

参数赢了，CUDA 还没破

[37:03] 产能才是真瓶颈：年底拿不到大单，后面就难了

芯片种类多但产能小，卡点在量产而非方案设计

软件生态各异，互联网大厂不可能适配太多家，洗牌比自动驾驶来得更快

[42:42] 超节点的连锁反应：800V 供电、液冷渗透、国产交换芯片

供电：NV 推 800V 高压直流，电源也要上液冷

液冷：谷歌预计 2027 年液冷需求价值量是今年的 4 倍

网络：国产交换芯片已能跟博通相媲美，Scale-out 域开始国产替代

「Knock Knock 世界」

春晚耍刀弄剑的人形机器人，真能走进我们的日常生活了吗？https://sourl.co/QQAdZr

在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新，有4期免费试听，苹果播客上还可以还【按月】随时订阅节目。

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

设计：饭团

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今年年初，智能体支付（Agent Payment ）还是一个大家觉得「千万别交给 AI」的方向。半年过去，Visa、Mastercard、Stripe、Google、OpenAI 几乎同时开始布局，一个新的基础设施层正在 AI 时代悄悄形成。Visa 和 Mastercard 从卡组网络侧推出 Agent 支付凭证和认证协议，OpenAI 联合 Stripe、Google 则从 AI 平台侧发布各自的 Agent 商务协议（ACP、UCP），Amazon 也在测试「Buy for Me」AI 购物代理——支付网络、大模型公司、电商平台几乎同时从不同角度切入。

但质疑声同样不少：Agent 的安全问题、交易责任归属，还有用户体验都是尚未解决的瓶颈。我们这期节目邀请到 Clink 创始人兼 CEO Patrick Wu 和 Linkloud 联合创始人、前高瓴创投投资人高宁一起来聊一聊，Agent Payment 现在能做什么？Visa、Stripe、Google 分别在布局什么？如果 Stripe 都做了，创业公司的机会在哪里？以及 Agent Economy 真的会到来吗？

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播｜小红书、视频号、抖音：声动活泼-丁教

Patrick Wu，Clink 创始人兼 CEO

高宁， Linkloud 联合创始人、前高瓴创投投资人

时间轴

[04:32] Agent Payment 的两种场景：Agent 代你买 vs. Agent 自己买

人类明确需求的 commerce（定机票、挑礼物），Agent 只做执行

Agent 自主消费：跑任务时自己买 token、查研报、调 API，小额高频

前者体量大但链路长，后者新兴但更接近 Agent 经济本质

[07:35] 三道关卡：信任、授权、商户就绪度

Agent 推荐质量不够，用户信任未建立

Agent 不能被信任保管卡信息，盗刷责任归属悬而未决

商户保守：Agent 来下单，客户关系归谁？

[10:09] Clink × Visa VIC：亚太第一笔 Agent 交易

Clink 是 Visa 全球生态首个 Agent Enabler

端到端流程：Agent 传意图 → Clink 校验签名 → Visa 转换支付能力 → 完成订单

[12:56] Clink 为什么选法币不选稳定币？

消费者信任在法币体系内更好解决，银行和卡组的保护机制成熟

Web3 优势明显，但“钱一旦付出不可逆”对消费者信心是硬伤

法币体系下追责（liability）归属清晰，是 Agent 支付跑通的前提

[16:16] 稳定币赛道：智能合约做“链上支付宝”

Stripe、Coinbase 等玩家众多，超小额超高频的基础设施已比较完整

有人尝试用智能合约做托管：确认交付后才释放资金，缓解完全不可逆的问题

Visa、Mastercard 也在买入稳定币公司，但更多用于 B2B 跨境结算替换 SWIFT

[19:39] 协议混战：UCP、ACP，商户一头雾水

Google 出 UCP，OpenAI 出 ACP，单个协议就涵盖 catalog、优惠、积分、运费、支付

商户面对多个协议无所适从，接入成本高

法币体系下授权认证和追责流程让体验不够丝滑，用户试几次可能放弃

[22:30] Clink 是高速公路之间的匝道

不押注单一协议，而是兼容 UCP、ACP、Shopify、Magento、WooCommerce

生态里有很多条高速公路，Clink 做路和路之间的匝道和转换

Stripe 既是收单方又出协议，Clink 做中立衔接层

[29:35] 中国支付生态：支付宝 AMP、腾讯 Agent 卡

国内没有争议退款体系，盗刷少见，更多是客诉性质——与海外卡生态逻辑不同

千问等平台仍要求每笔授权，但国内电子支付基建成熟，找到路径后迭代会很快

Knock Knock 世界

雨天也不耽误人出游！新加坡是怎么做到的？https://sourl.co/JH3Q5t

在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持

2026年7月10日，长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场点火升空，一子级在南海海域被“领航者”号回收船的张力网稳稳兜住。这是中国首次成功回收运载火箭，也是全球第一次用海上网系捕获方式完成回收。

这次回收最引人关注的，不只是成功本身，而是它走了一条全世界没人走过的路——海上网系捕获。我非常好奇，这种回收方式与我们常见的着陆腿，还有机械臂回收有什么不一样？第一次回收成功了，离我们大运力、低成本、高频次的航天运输目标还有多远？

这期节目请来航天行业从业者 Jerry，他是知乎上航天话题的优秀答主我们聊了聊长十乙从发射到回收经历了什么、不同的回收路线各自的优劣取舍是什么、以及下半年我们的中国航天还有哪些值得期待的大事件。

本期人物

Jerry，航天行业从业者，在知乎上以「太空僧」为 ID，是航天与天文学话题优秀答主

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[03:18] 中国火箭的「破冰时刻」：长十乙是什么样的火箭？

一子级沿用长十甲载人版，液氧煤油；二子级用液氧甲烷，走混合动力路线

长十系列分甲、乙、丙三型，分别指向载人登月、重型货运和全商业化

[08:10] 从发射到回收，一枚火箭都经历了什么？

一二级分离后，一子级经历滑行调姿、动力减速、气动减速、精确着陆

一子级速度降为零，最终垂直落入 54 米见方的海上天窗

[13:35] 闯过最后一公里的「鬼门关」：回收背后的三道关键考验

失重条件下推进剂需"沉底"，否则发动机点火可能失败

气动加热考验箭体隔热，格栅舵在几马赫气流中修正姿态

耗时 17 年研发电静压伺服系统，实现发动机精准方向控制

[21:28] 火箭头顶为什么冒黑烟？

煤油不完全燃烧产生的「烟炱」说明推进剂有浪费但并非危险信号

全过冷加注技术影响初期燃烧稳定性

[26:12] 用一张网兜住火箭：网系捕获怎么做到的？

人字形挂钩配合回收船井字形柔性网，类似航母阻拦索

柔性缓冲吸收动能，箭体无需着陆腿和缓冲结构，落点容差达几十米

领航者号 144 米长、满载 2.5 万吨，DP2 系统在四级海况下定位精度优于 0.5 米

[40:31] 朱雀三号和长十二甲回收为什么失败？

两次失败都在着陆阶段发动机不稳定，着陆是可复用火箭最难环节

失败提供了真实飞行数据，为长十乙成功积累了经验

[48:00] 着陆腿、筷子夹、网系捕获：三条路线全面对比

着陆腿成熟但吃运力，筷子夹无需腿但精度要求极高且塔架昂贵

网系回收简化箭体、兼容性强，但回收船贵、周转周期长、成熟度仍低

中国选择网系基于南海发射区位和船舶工业基础，而非单纯追求技术先进

[53:46] 从首飞成功到高频复用有多远？

长十乙目标 2026 年底完成二次复用，但全面检测、发动机积碳排查、专家评审流程漫长

网系柔性缓冲对箭体损伤小，维修复杂度低于猎鹰 9 号

[58:29] 下半年看点：谁能接棒长十乙

朱雀三号遥二即将验证入轨加回收，民营首次回收成功将提振商业航天信心

"商业火箭才是可回收火箭的真正未来"，国家队是后盾，盈利才是关键

「领航者号」在海上成功捕获长征十号乙的一子级

相关节目

火箭回收只有成与败，没有中间态」，与朱雀三号副总师聊聊可回收火箭的路线与挑战| S9E41

从筚路蓝缕到做大做强，从「星舰」进化史看中国商业航天的发展与未来 ｜S8E21

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就在一个多月前，黄仁勋在 Computex 2026 上发布了英伟达 RTX Spark——第一个面向消费级 PC 的 AI 超算芯片，1 Petaflop 算力、128GB 统一内存，能在笔记本本地跑 120B 甚至 200B 参数的大模型。几乎同一时间，苹果 M5 系列也将端侧 AI 推到了前所未有的高度。硬件就位了，但一个老问题依然存在：如果 AI 助理不记得你是谁、不记得你三年前说过什么，再强的算力也只是个聪明的失忆者。

这期节目的嘉宾是 Clipto.AI 的创始人兼 CEO 康洪文（Henry Kang），他在做一款在端侧本地运行的多模态 AI 产品，能读懂你所有的音视频、图片和文档，并在此基础上构建个人记忆系统。我们一起聊了聊大模型做记忆（memory）的天花板在哪里，为什么端侧比云端更适合承载个人记忆；把云上成熟的 AI 架构搬到端侧，都会遇到什么挑战；以及当苹果、谷歌这样的 OS 巨头自己做记忆层（memory layer）时，一家创业公司凭什么不被碾压。

本期人物

康洪文 Henry， Clipto.AI 创始人兼 CEO

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:12] 英伟达 RTX Spark 的突破是什么？

算力与内存双重突破，让本地跑百亿参数模型成为可能

OpenAI 就是大型机，端侧助理就像个人PC

[04:58] 大模型的万亿参数是公域知识的最大似然估计（MLE）

大模型的生态位应是存储世界共识与通识

用万亿参数去做个人知识是“杀鸡用牛刀”

生态中缺一个专门记录和存储个人记忆的 player

[09:35] Clipto 在做什么：端侧多模态记忆系统

本地 100% 运行，10 个模型协同将裸数据结构化

上层构建时空对齐的知识记忆系统，支持文本和语音查找

[18:16] 大模型做记忆的三条路径与共同天花板

Context Window、RAG、LoRA 微调都在尝试让模型记住用户

共同问题：都没跳出大模型 MLE 框架，只能提供概率性记忆

无法精确定位到“三年前某天下午和谁聊了什么”这种事实记忆

[22:14] 数据不等于记忆：坐在金矿上的穷人

每个人都是 data rich 但 memory poor，数据没有被结构化就不叫记忆

只有可查找、可复用、可执行的记忆才是真正的记忆

[36:58] 云上架构搬到端侧：垂直整合怎么做？

带着云上思维框架看端侧“完全不 work”

从芯片算子优化到算力调度到模型优化到 Agent 搭建，每一步都需要攻克

[41:48] Memory layer 苹果和 Google 能做吗？创业公司的机会在哪里？

苹果是硬件设备公司基因，更应搭建好 macOS 生态与第三方合作

集齐“芯片+算力+模型+独立产品运营”，大公司极难发生

谷歌、Meta 诞生第一天都是应用公司，终局是 memory layer 平台

[52:06] 两年前的预判：算力涨、模型小，两件事必然发生

苹果 M1 已具备 AI 推理能力，摩尔定律指向算力指数级增长

第一个模型最复杂，后续一定有办法优化——模型变小是必然

以终局看可能只做了 1/10，但完整记忆系统已搭建起来

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2025 年，Tesla Optimus Gen 2 能拿鸡蛋，宇树机器人能翻跟头，波士顿动力 Atlas 能 360 度旋转——机器人的运动能力已逼近 90 分。但如果你让机器人扣一颗扣子、给手机充个电，它可能连插头都找不准。具身智能的最后一块拼图——触觉，至今还没装上。触觉到底是通往 AGI 的必经之路，还是一个可有可无的锦上添花？一边是头部公司纷纷自研视触觉传感器，另一边是触觉传感器至今没有大规模量产落地，连像样的开源数据集都几乎不存在。2026 年被称为「触觉元年」——但这一年，真的来了吗？

本期嘉宾是一目科技创始人兼 CEO 李智强（Eric），他用十年时间把触觉传感器从实验室带到了量产线。我们在一起聊了聊机器人触觉有哪些解决方案；触觉作为一种全新模态，如何整合进机器人的大脑；以及触觉传感器商业化落地的场景在哪里。

本期人物

李智强 Eric，一目科技创始人兼 CEO

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:15] 视觉三大死穴：精度、遮挡、缺乏力觉

视觉测距只能到毫米级，灵巧操作需要亚毫米精度

物体的背面完全被遮挡，手到底碰到了没有、力有多大，视觉完全不知道

[05:05] 三张成绩单：运动 90 分、灵巧手 59 分、大脑只有 30 分

运动控制已非常接近完成，硬件本身的自由度甚至超过人类

灵巧手的技术方案有了但还没过质量门槛，高自由度路线还未收敛

大脑最差：没有物理世界的触觉信息，大语言模型「读万卷书」但还没「行万里路」

[09:30] 触觉的技术路线：「视触觉」不是视觉，光触觉才是更好的名字

视触觉本质是触觉：弹性皮肤接触物体后产生形变和光影变化，用光学方式读取并转化为力和纹理

行业里曾有纯视觉路线，但视觉的精度、遮挡、力控缺陷无法绕开，两者是互补而非替代

从第一性原理出发，类人五感的核心是「类人」——人类的指尖有 3000 个点位、12000 个受体神经

[16:51] 触觉元年到了吗？价值共识、技术收敛、成本可行性的三重拐点

做 VLA 和世界模型的公司已撞到模态天花板——视觉和语言都有了，一上手还是落不了地

技术路线从电磁、压阻、电容多条路线收敛到视触觉这一条

成本端：触觉传感器是投资回报率极高的模态——性能提升十万倍但成本只增加百分之几十

[23:41] 触觉模型怎么构建？

触觉数据有三个特点：离物理真相最近（准）、数据量相对小、高频连续信号

前端用小模型 Encoder 做语义理解，再跟视觉等其他模态对齐

行业正在从 VLA 向 VTLA（加入 Tactile）演进

[30:20] 数据难题：触觉数据的独特困境

真机数据最好但太贵太难获得，仿真数据占大头

一个全新思路：预训练用大量纯视觉数据先「学个样」，再叠加触觉进行 fine-tuning

[36:27] 触觉在哪先落地？

人类工人 30 秒一道工序，机器人起初要 100 秒；四个月后做到 15 秒，比人快一倍

一旦 learning-based 的模型收敛，就像 AlphaGo 一样，人就再也赢不了了

[43:01] 一张芯片、自研材料、十年磨一剑：一目的三重护城河

最底层是自研超表面硅光感光芯片，把传感器厚度压缩到 10 毫米

材料学悖论：既要捕捉微米级纹理，又要百万次按压不变形——从单体分子开始自研自产

十年积累带来量产工程化能力：全行业成本最低，性能最好

点击链接，了解一目科技更多信息！

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中国现有 1600 万家一人公司，每三家新企业就有一家是一人创业——但当 AI 把生产效率推上新台阶，一个人到底能撑起多大的生意？撑到什么时候又必须招人？

本周，《科技早知道》在亚马逊云科技中国峰会现场举办了一场名为「One Person Company | AI 时代的创业复兴」的圆桌论坛，请到了两位 AI 时代的实践者分享他们的 AI 实验：余一打造了自己的数字分身，帮自己做自媒体一年从 2000 粉做到近 20 万，她把 AI 看作能独立决策的合伙人；归藏是设计背景的独立开发者，PPT Skill 在 GitHub 收获超 2 万 Star，他更看重工具的可控性——agent 是工具，不是员工。

在现场，我们聊了聊非技术背景的人如何用 AI 跑通产品开发和内容生产的全流程；OPC 的天花板在哪里，什么时候必须引入团队；以及当一个人真的用 AI 把生意跑起来之后，和 AI 的协作关系到底是什么样的。

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

余一，大厂高级研究员，HowOneAI & AI 跃迁者调研主理人

歸藏，CodePilot 作者，AI Agent 产品实践者

时间轴

[05:05] 从视频号到调研工作台，AI 自运营是怎么跑起来的

[10:47] Skill 能赚钱吗？现在在哪卖、卖给谁都还没有答案

[13:53] OPC 最难的不是做出来，是获客和复购：agent 该先改造哪一段？

[19:27] 奇葩 OPC 样本：卖减肥药、卖定制鞋、做保险销售，真正赚到钱的是哪类

[24:05] 超级个体的天花板：为什么 OPC 终究可能需要团队

[28:35] 超级个体的一天怎么过：上下班也很重要

[31:13] 被 AI 卷进去是什么感觉：AI 带来的负面情绪螺旋

[37:22] Agent 是员工还是工具？

[46:48] OPC 能融资吗？VC 体系和一人公司之间存在天然冲突

亚马逊云科技创业复兴活动报名 点击链接报名

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过去两年，AI 眼镜、AI 耳机、AI 指环——各种智能终端层出不穷。但其实离我们最近、使用时间最长的是我们的手机，它是天然的 AI 载体的延伸。随着大模型能力提升和端侧芯片算力突破，手机产品其实正在经历一场深度重构。

就在刚刚结束的世界移动通信大会上，vivo 全球首次展示了即将发布的 X Fold6 折叠屏手机，搭载了和联发科技共同研发的天玑 9500 超能版芯片。所以我请来了这个产品背后的两位关键人物 -- vivo X 系列产品部总经理和联发科技无线通信事业部副总经理。他们从两年前就开始联合研发天机 9500 这颗芯片，一起定义了从底层芯片到终端应用的每一个环节。那我们一起聊了聊折叠屏用户的需求在哪里？芯片厂和手机厂怎么样用两年时间一起去预判 AI 的进化趋势，还有他们如何思考端侧 AI 未来演化的方向。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

韩伯啸，vivo X 系列产品部总经理

陈一强，联发科技无线通信事业部副总经理

时间轴

[02:16] 手机厂商和芯片厂商如何共同定义一个产品？
[06:45] 折叠屏的更新进化史
[10:23] 端侧 AI 的机会：云端越蓬勃，端侧需求越大
[14:13] 两三年的芯片周期如何适配日新月异的需求迭代？
[22:33] 联合研发中的 battle：影像功能与 AI 之间的权衡
[25:01] 硬件、软件、模型、应用，端侧需求间如何适配？
[36:43] 端侧核心价值在于「实时感知」，物理世界与虚拟世界的信息融合云端无法替代
[40:55] 在未来端侧 AI 会有新的形态吗？

vivo X Fold6 折叠屏手机

独家原子工作台，最强多任务体验

AI 识别交互意图，一句话开启

AI 跨窗拖放，无缝协作，一拖即用

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AI 发展太快了，快到我们几乎所有的目光都追着最前沿的模型跑。但在这几年追逐热潮的过程中，我开始对它底层的东西产生了好奇：AI 是如何一步步进化到今天的？驱动它的那些硬件，又是从哪里来的？

带着好奇，我开始读《芯片简史》。这本书从 1947 年晶体管的原理讲起，一路走过集成电路、逻辑/存储芯片，一直到今天的 GPU 与 AI 芯片。它不只是一部技术史，更是一部关于创新如何被忽视、被压制、又最终爆发的故事集。读完这本书，我最大的感触是：我们今天在 AI 时代里看到的一切，六七十年前都以相似的方式发生过。但历史不是简单的重复，但它藏着创新最底层的逻辑——而那些逻辑，在今天依然在运转。

这期节目，我请来了《芯片简史》的作者汪波老师，与他聊了聊书里哪个故事最让他动容；他如何理解破坏性创新与创新者的窘境；以及站在这六七十年的历史面前，他怎么看 AI 的未来。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

汪波，资深芯片研究专家，科普作家，《芯片简史》作者

时间轴

[01:21] 晶体管数量 10 年翻 1000 倍？没人相信摩尔定律是真的！

[08:14] 摩尔定律不是定律，是一个自我实现的预言

[08:45] 「韬定律」的质疑：它是新时代的摩尔定律吗？

[16:27] 半导体的未来：更多摩尔，不止摩尔，超越摩尔

[20:07] MOS 晶体管被雪藏了十年 -- 什么是「破坏性创新」？

[31:18] 大公司无法避免「创新者的窘境」吗？

[36:00] 黄仁勋的口头禅："我们的现金流只能支撑 6 个月"

[37:11] AI for 半导体：芯片工程师会被替代吗？

[47:57] 技术在变，人的情绪反应没有变：既不要过于乐观，也不要陷入恐慌

[50:48] 在 AI 时代，人的不可替代性在哪里

AWS 上海线下活动观众/嘉宾招募

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![科技早

6 月 9 日，WWDC 2026 在加州库比蒂诺如期举行，这是库克任期内最后一次主持发布会。苹果正式把语音助手 Siri 改名叫 Siri AI，换了新 logo，做成了独立 APP，还宣布与 Google Gemini 在模型方面深度合作。期待了两年，Apple Intelligence 终于是交出了一份答卷。为什么苹果坐拥 10 亿台 iPhone、全球最深的软件生态、最完整的硬件矩阵，却在 AI 这件事上，被其他科技大厂远远甩在后面呢？

这期节目，我们邀请到了光帆科技的创始人董红光与我们一起来聊聊 AI 助手与智能硬件。在 APP 孤岛、隐私限制、端云协同之外，有没有一种完全不同的路径，绕开手机这个形态，从头搭一套 AI 原生的软件基建？AI 原生的个人助理到底需要哪些底层基建？以及这场硬件+软件的赛跑，中国创业公司有没有机会跑赢大厂？

本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
董红光，光帆科技创始人

时间轴
[00:14] 从 WWDC 说起，苹果这次交了什么卷？

[04:38] 金矿不好挖：苹果的四个短板

[08:46] AI 硬件的前车之鉴：智能硬件为何翻车？

[11:36] 谷歌 vs 苹果：全链条玩家的优势

[20:31] 个人 AI 助理：不是所有人都看好的非共识

[23:20] 光帆在做什么：把手机传感器"拆开"重装进耳机

[36:09] 硬件创新的真实难度：一个耳机盒里放了多少东西

[42:26] 中美 AI 硬件谁先跑出来

[50:01] 傻瓜 vs. 可玩：通用 AI 硬件的用户分层策略

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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」
点此收听👉全球一半的人将会近视，是什么在改变我们的眼球？（https://sourl.co/nEQm98）
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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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？

[04:05] 存储的五层架构：离处理器越近，速度越快、价格越贵

[07:33] HBM 为什么缺货缺到 2027 年？

[09:26] 三家原厂格局：海力士领跑，三星和美光追赶

[13:00] 这轮为什么不一样：结构性转变的五个维度

[22:37] 看多 vs 看空：分歧在哪里？

[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

[32:00] NAND 的角色转变：从"温数据仓库"到 AI 推理参与者

[38:06] 长鑫、长江存储即将上市，国内存储进展如何？

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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。

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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

[06:16] 明线和暗线：谷歌为什么涨，Meta 为什么跌

[11:41] 不是信心，是逼上梁山：CAPEX 军备竞赛的真实逻辑

[24:30] AI 基建是新的 Dotcom Bubble 吗？

[34:42] 泡沫对社会有用，对股东不一定有用

[35:49] 循环投资：什么时候是生态，什么时候是庞氏

[43:47] 镜像 FOMO：美国拼命买入，中国拼命卖出

[47:51] 拐点在 1 月中：是自作孽，不是行业问题

[52:57] 公司治理的本质是纠错能力

[53:16] 收尾：两个市场都有泡沫，厚薄不同

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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「用声音碰撞世界」，声动

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

[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

[13:19] AI 抽卡师：这个职业是怎么诞生的，又为什么正在消亡

[16:40] 成本对比：AI 短剧能替传统真人剧省多少钱

[19:37] 工具横评：Seedance、可灵分别拿来干什么

[23:57] 商业生态：制作方、投流方、平台方，谁赚钱，谁亏钱

[32:15] 出海壁垒：为什么不是每个人都能做成出海爆款

[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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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
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

时间轴

[00:12] 什么是 Hacker House？从合租房到创业生态位

[04:30] 三种模式图谱：自发合租、品牌收租、股权置换

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

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

[15:37] 为什么现在：疫情回流、住房困难、价值捕获前移

[19:13] The Residency 的商业模式：不是基金，而是公司

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

[27:00] 沉默的协作：Hacker House 里的氛围效应

[32:27] 投资人也在抢入场券：Demo Day 一票难求

[34:32] 运营挑战：每年 200 万美元成本，短期现金压力真实存在

「Knock Knock 世界」
小白鼠、猴子......曾经必做的动物实验，在发生哪些变化？https://sourl.co/P7jFJX
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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
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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
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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
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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

[11:36] 转型三步走：别把旧流程喂给超级系统

[16:45] 战略从董事会开始：80% 的公司连起点都没找到

[18:40] 懒领导的量化陷阱：测量容易测量的，而非应该测量的

[22:00] 没钱、没数据？这两个理由都是借口

[26:42] 好公司不靠 AI 裁员，靠 AI 创造新岗位

[29:15] 文化黑客：把 AI 目标写进每个人的 KPI

[37:15] 中国视角：把 AI 当机会，而非威胁

[39:20] 三圈法则：管理 AI 焦虑的实用心法

「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
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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

[04:52] 磷酸铁锂 vs 三元锂：一场来回拉锯的路线之争

[08:42] 固态电池：终极安全方案还是美好愿景？

[11:33] 固态电池的三条路线：硫化物、氧化物、聚合物

[20:15] 固态电池离上车还有多远？

[27:19] 超越锂电：钠离子、锂硫、铝电池等新赛道

[37:06] 储能：电池行业的第二增长极

[46:13] AI 能加速电池研发吗？

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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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

[08:39] 太空的物理优势：永远晴天，散热免费

[11:31] Sam Altman 为什么说这事"ridiculous"

[16:01] 算一道成本账：差距有多大

[18:30] 这不只是商业竞争，是轨道上的地缘算力角逐

[21:37] 赛场上都有谁：从初创到大厂

[28:50] 全村的希望：星舰现在什么状态

[31:27] 太空数据中心能做什么，不能做什么

[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

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
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
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

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

[13:28] 拿掉紧箍咒：OpenClaw 到底做对了什么？

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

[28:54] Agent 时代的"安全卫士"：四五十年的安全史要重来一遍

[46:00] Agent 时代的"安全卫士"：四五十年的安全史要重来一遍

[37:05] CEO 用 Agent 15 分钟部署上线，三周后被黑

[40:08] Token 烧钱问题：先粗暴地跑起来，再慢慢优化

[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

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（

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？

[09:13] Eigen 是一家什么样的公司，在做什么？

[13:24] 过去一年 AI 行业最大的结构性变化是什么？

[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？

[34:04] 推理优化的技术路径有哪些，分几个层次？

[44:05] 推理优化怎么在速度、精度和成本之间做取舍？

[47:28] AI 应用的商业模式为什么正在出现系统性问题？

[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？

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"

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

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关于声动活泼
「用声音碰撞世界」，声动活泼致力于为人们提供源源不断的思考养料。
我们还有这些播客：声动早咖啡、声东击西、吃喝玩乐了不起、反潮流俱乐部、

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 ）

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欢迎在即刻、

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？

[12:32] AI 如何改变招聘流程？

[16:26] 企业招聘 AI 人才的新标准

[24:12] 初级岗位正在减少吗？

[29:01] AI 产品经理需要具备哪些能力

[32:31] 求职者如何让企业快速识别自己

[42:30] 给 AI 时代求职者的建议

[46:13] AI 时代人类仍然重要的能力

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。

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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？

[06:25] AI 是否正在推动新一轮科技公司裁员？

[09:46] 为什么现在“招人容易，但招对人更难”？

[13:25] AI 时代，公司是怎么看简历的？

[17:04] AI 时代最重要的三种能力是什么？

[21:07] AI 时代，实习为什么仍然重要？

[25:52] AI 时代，我们该如何看待经验？

[29:06] AI 会让年轻人的机会变多还是变少？

[33:49] 给 AI 时代求职者的三个建议

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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。
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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？

[07:07] GLM-5 强在哪里？

[09:03] 大模型竞争无法预测，敏捷比规划更重要

[12:03] 国内大模型为何难以靠 ToC 订阅赚钱？

[14:58] 智谱如何实践商业创新？

[18:43] 成本、算力与模型迭代的结构性挑战

[22:07] PMF 到底是什么？智谱找到拐点了吗？

[24:11] Coding 是守阵地，Agent 才是攻城战

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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

[01:30] 从你教它做事，到它猜你想做什么

[02:38] 一个极客自用工具，如何意外变成现象级项目

[04:13] 当 AI 拥有整台电脑的权限：效率和风险一起被放大

[07:01] Agent 真正开始改变工作的地方：不是科幻，是工作流

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

Part II
[23:30] Moltbook：Agent 的“朋友圈”

[27:49] AI 社区的最大难题：内容不稀缺，可信度才稀缺

[35:10] AI 有自我意识了吗？为什么现在下结论太早

[43:11] 向前看：Agent 真正可能落地的方向在哪里

名词解释和延伸阅读
Tom 部署 Openclaw 的视频

OpenClaw
一个

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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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？

[07:45] AEO 会不会颠覆传统 SEO？

[14:29] 为什么不是所有产品都适合做 AEO？

[18:29] AI 时代的“投毒式内容”还能奏效吗？

[24:56] SEO 和 AEO 在内容结构上的本质差别是什么？

[29:53] 为什么做 AEO 必须关注长期价值而不是短期新鲜度？

[32:45] AEO 的 ROI 为什么始终算不清楚？

[37:45] AEO 的终局会不会成为“新的 SEO”？

Perplexity 结果中显示的「SPONSORED」内容

ChatGPT 中的 Shopping Card 广告卡片

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
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

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

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 business@shengfm.cn 联系我们。

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声动活泼目前开放商务合作实习生、社群运营实习生和 BD 经理等职位，详情点击招聘入口详情点击招聘入口

关于声动活泼
「用声音碰撞世界」，声动活泼致力于为人们提供源源不断的思考养料。
我们还有这些播客：声动早咖啡、声东击西、吃喝玩乐了不起、反潮流俱乐部、泡腾 VC、商业WHY酱、跳进兔子洞 、不止金钱
欢迎在

在美国，一边是科技大厂持续裁员、岗位收缩，另一边，Meta 却不惜以天价挖角 Alexander Wang 这样的顶级 AI 人才；在中国，职场同样呈现出一种高度割裂的状态：一方面，初级岗位明显减少，应届毕业生的就业形势愈发严峻；另一方面， 顶尖 AI 人才依然能够拿到千万年薪 Offer。裁员、AI 替代、高薪抢人，这些看似互相矛盾的信号不断叠加，让人很难判断当下的人才市场，到底是在降温，还是在重构？
AI 是否正在大规模「替代工作」？为什么同一时间，会并存着「应届生找不到工作」和「AI 人才被天价争抢」？美国科技公司「边裁边招」的逻辑，和中国企业的用人策略有何不同？这一期节目，我们邀请到的嘉宾是脉脉的创始人兼 CEO 林凡。作为长期处在一线观察人才流动的从业者，脉脉同时也发布了最新的《2025 年度人才迁徙报告》，让我们得以用报告中的数据重新理解这一轮变化。

本期人物
林凡，脉脉创始人兼 CEO
Yaxian，「科技早知道」主播

主要话题
[01:19] 如果用三个词总结 2025 年职场，会是哪三个？

[07:28] 脉脉社区里，2025 年最热的三个关键词是什么？

[13:37] 如果给 2024 和 2025 的职场打分，差别在哪？

[20:25] 哪些行业在吸人，哪些在持续流出？

[26:38] 美国科技公司的裁员，究竟在裁什么？

[34:00] 中国和美国，在 AI 用人逻辑上有什么不同？

[55:56] 为什么 2025 年主动离职率反而上升？

[59:57] 在不确定时代，求职者最看重什么？给职场新人的建议有哪些？

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监制：Yaxian
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运营：George
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回望 2025，人工智能的引擎依然高速运转，但关于 AI 泡沫的质疑也从未停止。
今天的节目是硅谷徐老师 Howie 与真格基金的管理合伙人戴雨森站在2025年年末的对谈，Howie 与雨森聊了聊中美大模型这一年的追赶趋势，AI 公司的商业化路径，还有美股七巨头的长期发展，也聊了聊对 AI 泡沫的质疑、资本投入与回报的巨大鸿沟，以及2026年 AI 企业面临最大的考验是什么。

本期人物
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
戴雨森，真格基金的管理合伙人

主要话题
[00:14] 2025 年，AI 行业有哪些出乎意料的变化？

[03:02] 中国模型为什么能在一年内追得这么快？

[07:59] 为什么硅谷又冒出一批「以研究为主」的新 AI Lab？

[08:57] 为什么说「过去是 scaling 的日子，现在要回到 research 的日子」？

[22:28] Agent 为什么是「十年的开始」，而不是一年结束战斗？

[38:06] AI 创业为什么不像移动互联网那样靠分发赢？

[43:45] AI 到底怎么赚钱：订阅、广告还是用量计费？

[52:42] 为什么 2026 年是 AI 的第一次「交作业之年」？

[01:05:59] AI 时代，美股七巨头谁更危险，谁还有机会？

Knock Knock 世界年度榜单
💡给你推荐一个特别的年度榜单💡榜单中有的新闻你今年可能还没听过！
榜单上有 8 条少年们最想让全世界知道的新闻。我们在思考前沿科技议题的同时，也关注到这些科技的未来使用者正是这些孩子们，而他们正在关注这个世界上发生的哪些事情呢，不妨借助这个榜单一起来看看， 为今年增加一个全新的回顾视角吧！点此收听👉https://sourl.co/NpZV8r

GEO/AEO 闭门会

在上一期节目中，我们收到了很多关于 AEO（Answer Engine Optimization） 的评论和反馈。
1 月 11 日， CES 结束之后我们将在硅谷组织一场小规模闭门交流，邀请在这个领域有较早探索的公司和产品以及AI平台与搜索引擎相关嘉宾一起来讨论：
• AEO 在 AI 产品出海中的最新实践
• ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜索入口的变化
• Reddit 等技术社区在 AEO 中的角色
• 当前阶段哪些方法有效，哪些值得谨慎对待

这将是一场以交流和讨论为主的闭门会，如果你有兴趣参与，请通过下方链接填写报名表。
我们将根据报名情况 定向发出邀请。
📍 时间：1 月 11 日
📍 地点：硅谷（具体地点将通过邀请函告知）
📍 形式：小规模、定向邀请制
👉https://eg76rdcl6g.feishu.cn/share/base/form/shrcnX5Qr2tmZm9qI4EBCLVwbwg

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

2025 年，大模型行业经历了一个明显的转折点。从 DeepSeek moment 开始，中美两端都感受到了一次「被重新洗牌」的冲击，经过一年的时间，中国的大模型，正在真实地进入全球使用场景之中。一份由 OpenRouter 与 Andreessen Horowitz 联合发布的报告 《State of AI:An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》显示：2024 年，中国开源模型在全球调用中的占比只有约 1.2%，而到了 2025 年，这一比例已经上升至接近 30%。

这些被大量调用的中国模型，究竟是被谁在使用？在数据隐私、合规与地缘政治压力下，美国企业是否有所顾虑？中国模型出海，流量、影响力和商业化之间是否正在出现错位？节目邀请了大模型出海的一线观察者 Forrest Xu，从 OpenRouter、Inference Partner、企业级部署结构、开源与闭源模型的商业路径等多个层面，系统拆解了中国模型出海的真实运行机制。

本期人物
Forrest Xu，大模型出海从业者
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

主要话题
[03:28] OpenRouter 是什么平台？为什么中国模型会在这里大量出现？

[07:08] OpenRouter 与 Inference Partner 的本质区别是什么？

[14:10] 美国企业真正担心的是模型来自中国吗？

[16:12] 企业客户在合同中最常见的三项核心要求是什么？

[22:40] 中国开源模型被大量使用，但为什么模型厂商本身并不赚钱？

[26:53] 推理模型的爆发，与中国开源模型之间有什么关系？

[34:38] 开源模型未来是否存在新的商业化路径？

GEO/AEO 闭门会

在上一期节目中，我们收到了很多关于 AEO（Answer Engine Optimization） 的评论和反馈。
1 月 11 日， CES 结束之后我们将在硅谷组织一场小规模闭门交流，邀请在这个领域有较早探索的公司和产品以及AI平台与搜索引擎相关嘉宾一起来讨论：
• AEO 在 AI 产品出海中的最新实践
• ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜索入口的变化
• Reddit 等技术社区在 AEO 中的角色
• 当前阶段哪些方法有效，哪些值得谨慎对待

这将是一场以交流和讨论为主的闭门会，如果你有兴趣参与，请通过下方链接填写报名表。
我们将根据报名情况 定向发出邀请。
📍 时间：1 月 11 日
📍 地点：硅谷（具体地点将通过邀请函告知）
📍 形式：小规模、定向邀请制
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12 月 3 日，蓝箭航天自主研制的朱雀三号可重复使用运载火箭迎来首飞：二级成功进入预定轨道，一级回收在最后阶段遗憾失利，但整体飞行已是中国商业航天在「回收复用」道路上的一次关键跨越。朱雀三号从设计之初就对标 SpaceX 的猎鹰 9 号，采用相似的两级构型，并且首飞即挑战回收，同时在推进剂和材料上选择了液氧甲烷与不锈钢这条更偏向高频复用的技术路线。
本期节目我们邀请到 蓝箭航天朱雀三号总体副总师董锴，从一线工程师视角，系统拆解这次首飞任务的真实得失，另外我们也深入讨论了为什么中国的可回收火箭普遍走向“猎鹰 9 构型”，朱雀三号此次回收究竟难在何处，以及可重复使用火箭对中国商业航天未来意味着什么。

本期人物
董锴 蓝箭航天朱雀三号可复用火箭型号副总师
Yaxian，「科技早知道」主播

主要话题
[02:37] 朱雀三号是一型什么样的火箭？

[05:13] 朱雀三号是「国产猎鹰 9」吗？

[10:24] 这次首飞在工程上是如何打分的？

[19:33] 为什么选择液氧甲烷 + 不锈钢这条路线？

[38:33] 一级回收全过程是如何设计的？难点在哪？

[52:26] 商业化与下一步：朱雀三号接下来怎么走？

往期节目

从筚路蓝缕到做大做强，从「星舰」进化史看中国商业航天的发展与未来

AEO 闭门会
在上一期节目中，我们收到了很多关于 AEO（Answer Engine Optimization） 的评论和反馈。
1 月 11 日， CES 结束之后我们将在硅谷组织一场小规模闭门交流，邀请在这个领域有较早探索的公司和产品以及AI平台与搜索引擎相关嘉宾一起来讨论：
• AEO 在 AI 产品出海中的最新实践
• ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜索入口的变化
• Reddit 等技术社区在 AEO 中的角色
• 当前阶段哪些方法有效，哪些值得谨慎对待

这将是一场以交流和讨论为主的闭门会，如果你有兴趣参与，请通过下方链接填写报名表。
我们将根据报名情况 定向发出邀请。
📍 时间：1 月 11 日
📍 地点：硅谷（具体地点将通过邀请函告知）
📍 形式：小规模、定向邀请制
👉报名问卷链接：https://eg76rdcl6g.feishu.cn/share/base/form/shrcnX5Qr2tmZm9qI4EBCLVwbwg

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