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？

• 补课为主，不及预期：Siri AI 改名、单独 APP、接入 Gemini，
• 和国内 APP 的创新比起来差距明显，但苹果的生态打法天然需要周期

[04:38] 金矿不好挖：苹果的四个短板

• 决策链长 + 模型能力薄弱，依赖 OpenAI 和 Gemini 只能兜住底线
• 数据锁死在超级 APP 内部，OS 层拿不到，所谓金矿其实难以开采
• 手机形态的天花板：多点两下就能完成的事，没必要绕道 AI 说话

[08:46] AI 硬件的前车之鉴：智能硬件为何翻车？

• 缺的不是硬件，而是一套 AI 原生的软件基建
• 传统 OS 的架构都需要从头重建
• 今天有大模型，但没有围绕大模型建好的基建

[11:36] 谷歌 vs 苹果：全链条玩家的优势

• 从 Gemini 模型到 TPU 芯片、云基建、互联网服务、Pixel 硬件，几乎没有明显短板
• 苹果的差距在于模型层，这决定了它的上限
• "酷"这件事，不知不觉已经转移

[20:31] 个人 AI 助理：不是所有人都看好的非共识

• 实现难度有两层：技术上能不能真正理解用户，生态上谁愿意开放权限
• 自动驾驶实现了"人人有司机"，个人 AI 助理是"人人有一个管家"

[23:20] 光帆在做什么：把手机传感器"拆开"重装进耳机

• 耳机+手表：已被接受的穿戴形态 + 全天候佩戴 + 靠近耳眼的黄金位置
• 软件侧：AI 原生接入而非借道手机 APP 界面

[36:09] 硬件创新的真实难度：一个耳机盒里放了多少东西

• 摄像头：没有专为耳机定制的小摄像头，镜面做弧面处理，玻璃换树脂
• 耳机盒集成 eSIM + GPS + 指纹，可独立联网，功耗管理极复杂
• 现阶段是"AI 助理 1.0"：离终态仍远，等待生态

[42:26] 中美 AI 硬件谁先跑出来

• 硬件：供应链全在国内，中国绝对优势
• 软件/模型：伯仲之间，部分领域中国已领先
• 美国大厂主导、投资人不爱 AI 硬件；中国创业密度更高，更能卷出创新

[50:01] 傻瓜 vs. 可玩：通用 AI 硬件的用户分层策略

• 短期先打极客：支持连接本地 LLM，自己用语音让 AI vibe coding 写 skill
• 长期目标：开箱即用 + AI 主动学习用户习惯形成个性化

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

「Knock Knock 世界」
来自中国企业的新技术，如何阻击「世界头号」传染病杀手？https://sourl.co/gCqqhb
在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新。

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Special Guest: 董红光.

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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Special Guest: Sahil Lavingia.

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
运营：George
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Special Guest: 张海军.

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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监制：Yaxian
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Special Guest: 张海军.

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.

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.

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

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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

「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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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

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

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

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

[08:34] 从流水线到 AI：效率革命的历史欠账

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

[11:36] 转型三步走：别把旧流程喂给超级系统

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

[16:45] 战略从董事会开始：80% 的公司连起点都没找到

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

[18:40] 懒领导的量化陷阱：测量容易测量的，而非应该测量的

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

[22:00] 没钱、没数据？这两个理由都是借口

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

[26:42] 好公司不靠 AI 裁员，靠 AI 创造新岗位

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

[29:15] 文化黑客：把 AI 目标写进每个人的 KPI

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

[37:15] 中国视角：把 AI 当机会，而非威胁

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

[39:20] 三圈法则：管理 AI 焦虑的实用心法

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

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

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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Special Guest: Danilo McGarry.

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
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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Special Guest: 庞全全.

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

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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.

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

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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监制：Yaxian
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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。

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监制：Yaxian
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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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幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
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Special Guest: David Shao.

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
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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Special Guest: 李子玄.

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

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后期：迪卡
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设计：饭团

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Special Guest: Tom Kong.

《科技早知道》用户访谈报名

为了做出更好听的节目，我们邀请你参加我们的电话访谈。请点击链接填写问卷，我们会第一时间联系你！

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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.

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！

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本期人物
林凡，脉脉创始人兼 CEO
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主要话题
[01:19] 如果用三个词总结 2025 年职场，会是哪三个？

• AI：DeepSeek 显著拉低落地成本，AI 从 PPT 走向真实业务
• 回暖：6 月起招聘需求出现明显反弹
• 贸易战：直接推动芯片与出海电商相关人才需求

[07:28] 脉脉社区里，2025 年最热的三个关键词是什么？

• AI：从「要不要用」变成「用多深、用多好」
• 年终奖：薪酬向少数高绩效核心人才集中
• 内推：海投失效，关系网络变得更重要

[13:37] 如果给 2024 和 2025 的职场打分，差别在哪？

• 2024 年明显偏冷；2025 年进入「温」的状态
• AI 岗位发布量同比增长 543%，成为核心驱动力
• 岗位回暖高度集中在少数赛道

[20:25] 哪些行业在吸人，哪些在持续流出？

• 净流入：AI、机器人、智能硬件、新能源、出海电商
• 净流出：地产、传统金融、部分传统服务业
• 智能硬件成为“覆盖面最广”的人才黑洞

[26:38] 美国科技公司的裁员，究竟在裁什么？

• 2025 年裁员规模已是四年最低
• 主要裁中层和初级（Entry-level）岗位
• 本质是「还旧债 + 投未来」

[34:00] 中国和美国，在 AI 用人逻辑上有什么不同？

• 美国：算力贵、人力贵，更强动力用 AI 替人
• 中国：算力受限，更依赖「用人放大算力效率」
• 中国互联网大厂进入「增本增效」阶段

[55:56] 为什么 2025 年主动离职率反而上升？

• 年轻人主动跳向 AI 等热赛道
• 35 岁以上人群出现「职业暂停期」
• 离职背后，是两种完全不同的动机

[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？

• 薪资重要性下降，长期确定性上升
• 行业前景、岗位成长性权重提高
• 大变革期，稳定不再等于安全

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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Special Guest: 林凡.

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？

• 中国模型公司的追赶速度明显超出年初预期
• 开源模型的主导权正在向中国转移
• 市场对 AI 的信心与对泡沫的担忧同时上升

[03:02] 中国模型为什么能在一年内追得这么快？

• 头部 SOTA 的进展从「阶跃式」变成更 incremental 的提升
• 训练成本与推理 API 价格都在显著下探
• 开源生态从年初的 LLAMA 叙事转向「中国开源模型的天下」

[07:59] 为什么硅谷又冒出一批「以研究为主」的新 AI Lab？

• 现有范式还能榨取空间，但不再是指数级/阶跃式增长
• 新范式需要更宽松、更 bottom-up 的研究环境，而不是 KPI 赛马
• 做范式创新不一定需要百亿千亿，但需要长期探索自由

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

• Pretraining + Posttraining/RL 仍有效，但边际收益在放缓
• 真正想逼近更强的自我学习能力，需要研究突破来解锁
• 中美顶尖研究员开始聚焦相似的「下一步问题」（如 continuous learning、世界模型等）

[22:28] Agent 为什么是「十年的开始」，而不是一年结束战斗？

• 真正的 Agent 更接近 L3：给目标与资源，能规划、执行、反思、调整
• 难点不在演示，而在完成度、可靠性与「谁来背锅」
• corner case 与错误后的 self-recovery 才是长期瓶颈

[38:06] AI 创业为什么不像移动互联网那样靠分发赢？

• 移动互联网更像分发渠道创新，AI 更像 RD 驱动的代际迭代
• 现在用户时间已被占满，新应用获客是一场「Uphill battle」
• 最有效的路径是把模型能力做成「魔法时刻」的产品体验，靠口碑扩散

[43:45] AI 到底怎么赚钱：订阅、广告还是用量计费？

• 先有好产品，再慢慢长出原生商业模式是常态（类比 Google/Facebook）
• Chatbot 对搜索广告有冲击，但广告更像存量博弈（从 Google/Meta/TikTok 抢）
• Token 只有 SOTA/near-SOTA 能长期收费，随后会商品化走向 flat rate/开源/端侧

[52:42] 为什么 2026 年是 AI 的第一次「交作业之年」？

• 市场已经在交易 2026、甚至 2027 的预期，预期被打得很满
• 边际定价者越来越在看用户、收入、兑现节奏，而不是宏大叙事
• 低垂果实快摘完了，提高付费率与 ARPU、跨越鸿沟都比想象难

[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
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Special Guest: 戴雨森.

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？

• OpenRouter 是以价格为核心的模型路由平台，强调“自动选择最便宜方案”
• 美国市场缺乏持续更新的高质量开源模型
• 中国厂商在开源模型的性能与成本上形成明显优势

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

• 路由平台：用户不知道具体模型，随时切换，几乎没有品牌忠诚度
• Inference Partner：与企业签署合同，明确模型、算力位置和数据归属

[14:10] 美国企业真正担心的是模型来自中国吗？

• 企业最核心的关切是数据是否出境、是否可控
• 只要数据留在美国或指定地区，模型来源并非首要问题
• 地缘政治压力更多体现在法务和合规层面

[16:12] 企业客户在合同中最常见的三项核心要求是什么？

• 数据不得进入中国大陆
• 输入和输出数据不得用于再训练
• 数据需可按需删除，并具备明确 SLA （service level agreement ）

[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？

• 开源模型几乎不直接产生收入
• 利润主要集中在推理服务商和中间层
• 模型厂商更多是在积累品牌、声誉和长期生态位置

[26:53] 推理模型的爆发，与中国开源模型之间有什么关系？

• 推理能力的扩散高度依赖开源社区
• 推理正在从“高端能力”变成“默认能力”
• 中国开源模型在这一轮技术演进中起到了关键推动作用

[34:38] 开源模型未来是否存在新的商业化路径？

• 探讨通过授权 (licensing) 的方式实现“开源但收费”
• 在西方企业环境中，license 合规具有现实可行性
• 开源并不必然等于无法商业化

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。
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Special Guest: Forrest Xu.

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？

• 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？

[05:13] 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

[10:24] 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

[19:33] 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

[38:33] 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

[52:26] 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

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
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Special Guest: 董锴.

本期人物
拉斯·特维德 Lars Tvede， 企业家、金融投资人和畅销书作家
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「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

主要话题
[09:26] 为什么要研究商业周期并写书？经济学如何变成人人能读懂的故事？
“我最好的学习方式，就是写一本书。”

• 写《逃不开的经济周期》是为了把复杂理论转成自己能讲清楚的故事。
• 交易与阅读互相验证，让理解更扎实。
• 把人物、冲突、历史事件编织进理论，让逻辑更具象。
• 让经济学“像坐在篝火边听故事一样”易懂

[18:13] 经历六个经济周期，投资直觉是怎么形成的？
“直觉，是长年数据沉淀的瞬间反应。”

• 2008 年金融危机前，他登机前几分钟突然决定做空。
• 这种“直觉”来自长期观察情绪、图表与周期结构。
• 直觉不是玄学，而是潜意识对大量信息的快速整合。

[25:46] 低通胀、高创新时代：我们正走向怎样的未来？
“通缩＋创新，会产生一个又一个泡沫。”

• 历史数据显示：低通胀时期泡沫数量最多。
• AI、自动化、机器人带来的强通缩，使货币流向金融资产而非消费品。
• 未来 10–20 年将出现“密集泡沫的超级周期”。

[33:18] AI 是泡沫吗？为什么反而是黄金更危险？
“我更担心黄金，而不是 AI。”

• AI 的价值创造速度可能还没被估值完全反映；黄金更多依赖情绪，没有生产力杠杆。
• 高创新时代，生产力资产比储值资产更值得持有。
• AI 的贵是“合理的贵”。

[37:03] 美国：AI 资本开支正启动新一轮上行周期？
“美国增长的 40%，来自 AI 设备投资。”

• 数据中心、能源、芯片构成新的“AI 基建周期”。设备投资只占 GDP 6–7%，却贡献近 40% 的增量。
• 降息将进一步带动房地产与投资回暖。
• 美国正处在周期上升的起点。

[40:03] 中国：房地产下行后，经济如何软着陆？
“这是一个被精确管理的、有序衰退。”

• 房地产占比从 28% → 12%，但缺口被基础设施与创新吸收。
• 亲眼看到中国电网、轨交、新能源等投资的高速推进。
• 62 项关键技术中，中国领先 57 项。
• 中国是“把资本从房地产迁移到创新”的成功范例。

[45:55] 中美 AI 会不会出现“两套体系”？
“中美的 AI 不会走向两个互不兼容的世界。”

• 美国公司正在大量使用中国的开源模型。
• 美国推动 Safe Compute Zones，但技术层面依然高度互通。
• 脱钩主要发生在战略与国安层，而不是工程与应用层，不认为 AI 会出现不可兼容的双体系。

[1:01:10]你的投资组合如何押注未来？
“不必须买最贵的 AI 公司，整个供应链都有机会。”

• 25% 投资配置在中国，因为盈利收益率远高于存款与国债。
• 重仓工业金属（铜、铀、稀土）——AI、电车、数据中心都依赖金属。
• 核心策略：押注能长期支撑 AI 的底层基础设施。

[1:16:54] 给全球创业者与投资人的一句话：
“Be bullish.”

• 未来 20 年将比大多数人想象得更好。
• AI 是本世纪最大的创业窗口，不拥抱相当于错过“蒸汽机时刻”。
• 全球经济的“速度上限”将因 AI 而被整体抬升。

「Knock Knock世界」科学家专访
我们的另一档节目「Knock Knock世界」前一阵去到了「世界顶尖科学家论坛」现场，这是亚洲地区规格最高的国际科学大会。他们采访了来自世界各地、不同领域的科学家。其中一位是荷兰物理天文学家宁克，她在研究行星的形成。她博士期间就有重大发现，去年更是获得了突破物理奖当中的早期成就奖。物理天文学在研究什么、宁克又是怎么年纪轻轻就跻身顶尖科学家之列的？感兴趣的各位可以点开这里免费收听：https://sourl.co/yravSN

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Special Guests: 周玖洲 Aaron and 拉斯·特维德 Lars Tvede.

本期人物
Joy，Deeplumen 联合创始人
Yaxian，「科技早知道」主播

主要话题
[03:08] Deepblumen 做什么：AI 原生营销的第一原则

我们做的不是 AIGC，而是让品牌和用户在 AI 生态里更高效连接

• Deepblumen 的核心是 AI 搜索可见性（AI Visibility）。
• AI 搜索让品牌曝光从靠链接变成靠语义理解。
• 不只 Deepseek，小红书等也加入了 AI 搜索战场。

[08:07] SEO/SEM 的过去：为什么我们需要新的 GEO？

SEM 解决速度，SEO 解决长线资产，但 AI 时代它们都不够用了

• SEM：通过付费快速买量、测试人群；SEO：靠内容质量与网站权重换取免费流量。
• AI 时代用户不再点击十个链接，而是大模型总结答案。
• 品牌必须从「为搜索引擎」写转向 「为大模型写」。

[13:45] GEO 是什么？AI 时代的新 SEO

GEO 的核心就是——当用户问问题时，让模型想到你。

• GEO = Generative Engine Optimization，让品牌被纳入模型回答，而不是网页结果列表。
• 大模型重视语义结构、真实数据、专家引用。
• 做好 SEO 依然是做 GEO 的前提

[28:00] OpenAI Shop Card：AI 正在重建电商闭环

用户未来不需要跳 10 个页面，一个答案和一个购买按钮就够了。

• ChatGPT 正把 「搜索 + 比价 + 决策 + 下单」整合到一条链。
• 对品牌意味着：电商入口会从平台迁移到 AI 助手。
• AI 电商比传统平台更「去中间化」。

[33:01] 为什么 Deepblumen 要出海？中美 AI 搜索生态有何不一样？

海外生态更开放，工具链更完整，资本更看好这一赛道。

• OpenAI 商业化节奏快，可接入生态更丰富。
• 像 Profound 这样的第三方监测工具成熟。
• 海外 Saas 与服务体系更配合品牌自建增长体系。
• 中国生态偏向自闭环（抖音、阿里），路径不同。

[51:53] GEO 会不会误导用户？品牌能操纵 AI 搜索吗？

我们不做虚假信息，AI 搜索也无法容纳虚假——因为语义理解会暴露它。

• GEO 不能制造虚假内容，否则无法通过模型语义筛选。
• 大模型相比 SEO 时代更能识别「垃圾内容」。
• 品牌要求的第一原则是信息必须准确。
• AI 搜索推荐机制依然基于真实需求与内容质量。

[1:00:29] 最终趋势：AI Agent 才是电商终局

未来不是你下单，而是你的 AI Agent 替你下单。

• AI Agent 将读取需求 → 比价 → 决策 → 直接购买。
• 品牌内容必须结构化，以便 Agent 能抓取、比对、调用。
• GEO 是 Agent 时代的基础建设。
• 现在准备，决定品牌能否在未来被自动选中。

🐰🦊「疯狂动物城 2」主创专访特别节目
少年播客节目「Knock Knock 世界」在迪士尼中国的邀请下，前往「疯狂动物城 2」全球庆典现场，专访到两位重量级嘉宾：

• 🐰 兔朱迪的英文配音演员 Jennifer Goodwin
• 🐍 新角色蛇盖瑞的英文配音演员 关继威 他们分享了动画配音幕后最真实的工作方式，欢迎收听：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/692d7c40ba2292550fadff0e

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