硅谷101

侯晓迪是自动驾驶界最有故事的人之一。他是图森未来联合创始人，曾担任图森CTO、董事会主席、总裁及CEO。如今，侯晓迪的新公司Bot Auto来到第二年，最近完成了“枢纽对枢纽”的无人驾驶卡车验证运行。 侯晓迪是我们大会去年的超人气嘉宾。今年，随着特斯拉FSD和Waymo等无人驾驶玩家开启激烈的扩城运营竞赛，他在主题演讲中分享了在自动驾驶行业中如何穿越周期，以及硬科技赛道早期与后期创业的“生存战斗”经验。 “风口站对了，猪都能飞起来”，但风总会停，这就是Gartner Cycle of Hype（Gartner技术成熟度曲线，也被称为“炒作周期”）告诉我们的市场规律。侯晓迪用一场keynote的揭秘他的“后热潮时代”的生存公式：忘掉估值，回归正常的商业逻辑——像经营一家餐厅一样思考成本与收入。 硅谷101于2025年10月5日在硅谷线下举办的Alignment 2025年度科技大会上，不少演讲嘉宾分享了极具价值的观点，我们将会把一些重要观点逐渐整理上线。我们的线下大会是全英文，嘉宾的分享将用中文字幕的方式呈现，请大家多担待🌹。 Keynote Speaker: 侯晓迪，Bot.auto创始人/前图森未来创始人兼CEO 时间轴： 00:00-02:48 风险资本与共识资本：热潮的起点 02:48-03:54 创业者的两种选择：时间驱动还是结果驱动？ 03:54-05:30 热潮周期的规律：高德纳曲线的启示 05:30-10:16 后热潮时代：回归正常商业世界 10:16-15:35 硬科技生存法则：餐厅公式 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8&t=1093s https://www.youtube.com/watch?v=sdsiJAyO4Fw&t=1144s https://www.youtube.com/watch?v=sdsiJAyO4Fw&t=1164s https://www.youtube.com/watch?v=DFyc0rFBptE&t=566s https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI&t=364s https://www.youtube.com/watch?v=44skDPOPbgo https://www.youtube.com/watch?v=65TkswVEd5Y&t=422s https://www.youtube.com/watch?v=8uHur4G1ZVI&t=2240s https://www.youtube.com/watch?v=H-G76kecXfY&t=1136s https://www.youtube.com/watch?v=h8FTJxGu_hA&t=704s https://www.youtube.com/watch?v=_f2c0eZ-N7M&t=302s https://www.youtube.com/watch?v=3el8ppdGnSk https://www.youtube.com/watch?v=AGLzjvykebo https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s&t https://www.youtube.com/watch?v=2PSCnOFkR3U&t https://www.youtube.com/watch?v=b_OpjUz7zN8 https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4&t=2510s https://www.youtube.com/watch?v=Jy5OozI1zMs https://www.youtube.com/watch?v=58bS_-215vI&t=137s https://www.youtube.com/watch?v=sKVVl89pv_0&t=107s https://www.youtube.com/watch?v=PSfdilqMxRM&t=875s https://www.youtube.com/watch?v=LyCv2Dm9A1o&t=1725s https://www.youtube.com/watch?v=lyAP8bRKUJo&t=1472s

2026年8月，Moderna与默沙东联合开发的个体化mRNA癌症疫苗公布三期临床积极结果，Moderna股价一度暴涨超过200%。这不是一款预防癌症的疫苗，而是一种为患者量身定制的治疗性疫苗。“一人一药”，似乎正在离现实越来越近。 这期视频，我们邀请到艾博生物创始人、CEO英博博士，他曾在Moderna从事mRNA相关的核心研发。我们从这次三期临床结果出发，拆解个体化癌症疫苗究竟如何工作、为什么要与PD-1联合使用，以及它真正证明了什么、还有哪些问题没有被证明。我们也会聊到Moderna、BioNTech以及中国公司正在探索的不同技术路线，以及“一人一药”背后真正困难的制造、自动化、成本与监管问题。 癌症疫苗为什么研究了二三十年，直到今天才跨过这道关键门槛？AI究竟能在新抗原预测和疫苗设计中解决多少问题，它真的能让癌症疫苗变成一个“软件问题”吗？如果每位患者都需要一支不同的药，这套系统又如何服务成千上万甚至更多患者？我们距离“为每一个癌症患者定制一支疫苗”，究竟还有多远？ 采访嘉宾： 英博 博士，艾博生物创始人、董事长兼CEO 主持人： Yushan，硅谷101特约研究员、生物医药行业从业者 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 mRNA癌症疫苗 02:52 从Moderna到创业，英博博士与mRNA 09:04 Moderna三期，到底突破了什么 16:15 “一人一药”如何让免疫系统治癌 19:09 4-6周，造出一支专属疫苗 25:46 “一把手术刀＋一支疫苗＋PD-1” 29:21 34个新抗原与肿瘤“逃逸” 33:19 黑色素瘤之后，还能复制吗？ 40:24 技术路线：中国癌症疫苗走到了哪一步？ 47:50 癌症疫苗会比CAR-T更安全吗？ 53:31 成本：“做大容易，做小难” 01:00:33 “AI离开自动化，就是空谈” 01:03:46 AI如何应用于肿瘤疫苗的研发与制造？ 01:07:10 LNP：AI还算不动的“难题” 01:11:16 “一人一药”怎么监管？ 01:15:37 为什么癌症疫苗等了几十年 01:18:51 最后的瓶颈，还是疗效 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=J5_90lWxM_o https://www.youtube.com/watch?v=89ThCi5qq-A https://www.youtube.com/watch?v=H35nVgNGyo8 https://www.youtube.com/watch?v=NEHcGq80GQ0 https://www.youtube.com/watch?v=l5K_icg5JQA https://www.youtube.com/watch?v=svNElhOYajQ https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

一个模型被问：“会织网的动物有几条腿？”它回答8。问题里没有出现“蜘蛛”，但模型内部其实已经判断这个动物是蜘蛛。研究者没有改动问题，只把模型内部“蜘蛛”的表示换成“蚂蚁”，答案就变成了6。也就是说，在AI说出答案之前，它内部可能已经完成了我们看不到的判断和推理。但大模型究竟如何一步步得到答案，至今仍没有清楚的答案。 本期视频，我们与AI可解释性研究者Aryaman Arora聊聊，研究者如何“打开”AI黑箱：思维链是真正的思考过程吗？模型内部会形成对世界的理解吗？我们能否通过观察和干预模型，找到它做出判断的原因？即使开始看懂模型，也不意味着我们已经有能力修改它。有时，AI为什么做对一件事，反而比它为什么犯错更容易解释。 我们也聊到了AI正在呈现的新变化：模型会根据对用户的判断调整回答，也逐渐表现出不同的“性格”。可解释性的意义，不只是“看懂”AI，更是理解它为何这样判断、是否值得信任，以及我们应该在多大程度上把重要决策交给它。随着模型能力增强，理解AI也正变得越来越重要。 采访嘉宾： Aryaman Arora，斯坦福大学博士 主持人： Yiwen，硅谷101特约研究员 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 AI可解释性？ 03:53 J-Space：AI没说出口的想法 08:17 思维链的作用 09:37 为什么我们需要理解AI？ 11:54 Divine Benevolence：Noam Shazeer将研究结果归因于天意 12:49 可解释性、对齐和信任AI 16:53 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）：翻译AI的内部表示 20:17 可解释性研究的两条路线 24:53 从语言学到Scaling Law 30:48 评测（Benchmark）：怎么衡量对AI的理解有没有进步？ 32:17 我们真的能修改AI的想法吗？ 33:32 Golden Gate Claude：把AI的思想改成金门大桥 34:51 Transluce：AI知道自己在和谁说话？ 36:51 Weird Chat：AI为什么突然说出奇怪的话？ 37:44 可解释性是不是都在研究边缘问题？ 39:18 如何理解AI幻觉 41:09 H3论文：可解释性对模型架构的改变 43:47 学术界 vs. 产业界：谁在推动可解释性？ 45:38 Goodfire与可解释性的“双重用途” 48:11 可解释性的另一目标：科学发现 48:57 可解释性已经能帮助监管AI了吗？ 50:52 AI的人格训练 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=89ThCi5qq-A https://www.youtube.com/watch?v=H35nVgNGyo8 https://www.youtube.com/watch?v=NEHcGq80GQ0 https://www.youtube.com/watch?v=l5K_icg5JQA https://www.youtube.com/watch?v=svNElhOYajQ https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

2026年还没过完八月，美国五大科技巨头已经发了2081亿美元公司债，是2024年全年的十二倍。钱借来了，数据中心也在盖，可翻开财报，其中很大一部分债务，却像凭空消失了。 我们翻遍五家公司两年半的申报文件，找出了至少五种让债务“消失”的方式：微软把它拆进其他负债，谷歌记成信用衍生品，亚马逊与甲骨文把它留在尚未起租的合同里。Meta则通过七家“贝奈饼”壳公司发行273亿美元债券，债不在Meta表上，租金却仍由Meta支付。站在这些结构背后的，是Blue Owl、PIMCO、黑石等私募资本；GPU也正成为可抵押、可投资的新资产。 为什么巨头宁可多付利息，也要换一张干净的资产负债表？华尔街如何成为数据中心的新话事人？当二三十年的债务押在五六年就可能过时的GPU上，风险最终流向哪里？“AI版次贷”真的正在萌芽吗？ 采访嘉宾： Rob Li，纽约Amont Partners管理合伙人 刘沁东 Bruce Liu，美国Esoterica Capital（济容投资）CEO&CIO Christina Xu，硅谷AI Infra投资人、《硅谷非共识》主理人 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 AI数据中心的金融游戏 01:01 回购骤减，巨头的钱去哪了 03:20 公开债为何越借越难 11:36 华尔街的另一场麻烦 15:10 Meta的“藏债大法”：七个“贝奈饼” 17:11 273 亿为什么不在Meta的表上 18:32 还钱的钱，从哪儿来 19:35 真正的抵押品，是Meta自己 22:37 “八仙过海”，五大巨头各有一套藏债术 25:10 “还钱的艺术” 26:55 华尔街的“金融刀法” 32:17 私募资本提前五年布局 35:13 传统银行的败退与重返牌桌 39:33 债务圈内倒手，GPU加速贬值 44:36 AI版次贷危机成立吗？ 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=H35nVgNGyo8 https://www.youtube.com/watch?v=NEHcGq80GQ0 https://www.youtube.com/watch?v=l5K_icg5JQA https://www.youtube.com/watch?v=svNElhOYajQ https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

8月第一周，谷歌灵魂人物Jeff Dean带着其他几位高管离开Google，创办Discovery Loop，将目光投向AI for Science。当大模型学会推理、编程和调用工具，AI for Science正成为AI巨头的下一场竞赛：AI不再只回答问题，也开始提出假设、设计实验。 为什么AI for Science会在此刻爆发？谷歌DeepMind前资深研究科学家曹原从Google内部的组织变化谈起，拆解AI for Science、AI for AI与RSI的关系，以及AI科研闭环如何运转。从数学、代码到生物、材料和物理，问题越容易计算和验证，AI进展越快；一旦进入真实世界，实验周期、验证成本与反馈速度便成为核心瓶颈。自动实验室、科研Agent和符号系统，可能成为AI跨越这道障碍的关键。 本期视频，我们与曹原讨论Jeff Dean出走背后的Google取舍、三大AI公司的科学路线、符号主义与连接主义的结合，以及数学究竟是发现还是发明。更重要的是，当AI已经会解题、搜索与组合，它能否创造新的概念和知识？科学发现，会是通往AGI的最后一英里吗？ 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 AI4S爆发 02:40 谷歌灵魂人物Jeff Dean出走 15:02 概念：AI4AI、AI4S与RSI 24:58 问题定义 30:37 表征 33:36 模型：通用与垂直模型 34:27 实验：Exploitation与Exploration 37:39 闭环（Loop） 42:59 因果机制 48:00 验证（Verification） 49:58 发现（Discovery） 52:22 符号主义 01:04:03 三大AI巨头押注Science的不同路线 01:11:18 AI与数学 01:18:47 抽象出新概念 01:25:44 当数学证明开始过剩 01:32:05 AI与物理 01:37:27 商业化 01:40:03 一点哲学上的讨论 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=NEHcGq80GQ0 https://www.youtube.com/watch?v=l5K_icg5JQA https://www.youtube.com/watch?v=svNElhOYajQ https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

DeepSeek、智谱、Kimi接连掀起热潮，黄仁勋亲自下场推动开放模型联盟，AI行业的“开放”正在从中国模型厂商的突围，演变成一场席卷全球的产业浪潮。 但如今的“开放模型”，其实并不等同于真正的“开源”，更多指的是“开放权重”。那么，所谓的“开放权重”模型究竟开放了什么？ 本期视频，我们从一个AI模型的训练与发布流程讲起，梳理闭源、开源和开放权重之间的区别，并进一步对比了Llama、DeepSeek、Kimi等主流开放权重模型之间的开放差异。 为什么整个AI行业正在不断拓宽开放权重的边界？开放权重就意味着可以免费使用吗？不同的许可证，又决定了开发者可以怎样使用、修改和商用这些模型？更重要的是，当越来越强大的模型开始开放权重，它究竟会给开发者、企业和整个AI产业带来什么？ 这期视频，我们就来深入拆解”开放权重”模型背后的技术逻辑、商业模式，以及它正在重塑的AI生态。 采访嘉宾： 王铁震，前Hugging Face亚太生态负责人 Keith Zhai，TinyFish联合创始人 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 开源之战打响 01:08 AI模型如何“炼”成 03:51 开源 VS 开放权重 05:47 主流模型“开放”对比 08:34 暗藏玄机的“许可证” 11:37 模型开放的生意经 15:18 谁爱“开放权重”？ 18:08 黄仁勋联盟 19:41 潜在的危险 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=l5K_icg5JQA https://www.youtube.com/watch?v=svNElhOYajQ https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

在整个AI行业疯抢HBM的时候，有一家芯片公司，选择了一条不同的路线。 2026年5月，Cerebras登陆纳斯达克，上市首日股价上涨68%，市值一度逼近千亿美元。十年前，它却是一家几乎没人看好的疯狂赌注。2015年，五位曾一起共事的工程师，决定重新设计为AI而生的计算机；与此同时，百度AI实验室率先发现Scaling Law，意识到未来的大语言模型终将撞上算力瓶颈。一场关于AI未来的豪赌，就此开始。 从百度AI实验室和世界上最大的芯片，到G42、OpenAI和推理时代，这不仅是一家AI芯片公司的崛起史，更是一场关于下一代AI基础设施的竞争。当整个行业选择不断扩展GPU集群时，Cerebras试图把计算、内存和互联全部集成到同一块硅片上，用另一种架构突破AI的数据传输瓶颈。 为什么百度会成为最早相信Cerebras的人之一？为什么一块大到违反常识的芯片，曾经被认为几乎不可能制造？为什么Cerebras会在AI推理时代突然迎来机会，选择2026年上市？GPU、HBM和晶圆级芯片，究竟代表着怎样三种不同的AI计算思路？当AI开始从训练走向推理，我们又到底需要什么样的计算机？ 采访嘉宾： Nan Zhou 周楠，Cerebras早期投资人、前Qualcomm Ventures合伙人 Greg Diamos，现任TensorWave ScalarLM架构师、MLCommons联合创始人 Angela Yeung，Cerebras产品资深副总裁 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 Cerebras崛起史 01:17 百度AI实验室：发现Scaling Law 04:25 五名工程师：重新发明计算机 08:42 一场没人相信的豪赌 17:46 3年烧掉3亿美元：造出世界最大芯片 21:58 G42：救命客户和政治风险 25:12 平安夜的两笔200亿美元合同 28:29 推理时代到来的芯片转型 36:08 产品演进：从晶圆级芯片到云推理 37:35 IPO：十年赌局兑现 41:27 未来：GPU、HBM与芯片竞争 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=svNElhOYajQ https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

我们这期视频播客的嘉宾是盛颖，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。 在开源模型集中爆发之际，盛颖在AI Infra（基础设施）领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”，是产品本身，需要有“美感”。 由此，我们走进盛颖的世界。 她曾经想成为一个数学家，沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。 但从哥大到斯坦福，从形式化验证到 AI Infra，盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光，背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到，自己无法勉强去做一件不感兴趣的事；只有真正被一个问题吸引，她才能进入高度专注的状态，并把它做到极致。 SGLang，是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎，也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。 在早期的xAI，她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”，参与搭建生产级推理系统。但随着SGLang社区迅速扩张，仅靠开发者在业余时间维护，已经无法支撑项目继续向前。为了让这件事真正走下去，她选择离开xAI，创立RadixArk。 这期节目，我们从盛颖眼中的数学之美、论文和低谷聊到SGLang、xAI与RadixArk，也聊一个人如何逐渐理解自己的天性，并决定不再与之对抗。 盛颖说，她在乎的不是“making impact”，而是那些她认为正确的事情，最终有没有发生。从“世界与我无关”，到“想要构建那个跟强力AI共存、且人类不会输的未来”，这，是盛颖的故事。 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 盛颖 03:14 违约金、纽约与数学之美：“世界与我无关” 17:04 顶刊、低谷期与甄嬛传：“世界又与我有关了” 26:59 谷歌实习：最早的“AI for code” 32:52 Databricks：人生导师Ion Stoica与“making impact”价值观 35:35 xAI：拥有“support”和“freedom”的美好v1.0时代 45:05 RadixArk：“两个月也等不了” 49:05 Two Sigma：“有组织的公司”应该有的样子 52:09 SGLang：“AI Infra是浪漫的” 01:16:27 SandHill Road的套路与规则 01:20:31 “养大我”的开源生态 01:28:01 LMSYS：平等、平权，以及“她赢了，不需要被解释” 01:38:40 “世间的美好是存在的” 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=cB_X6AImPjQ&t=1s https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

OpenAI、谷歌、Deepseek...各大AI前沿模型最近开始了一场"造芯大战"，市场依旧缺卡缺算力，因而如何让手里的GPU发挥出更大价值，正在成为硅谷AI Infra（基础设施）背后千亿级的热门赛道。 当推理成为AI的主战场，GPU看似满载，却仍把大量时间耗在重复计算、缓存搬运和任务等待上。AI Infra深处，一场围绕调度与系统优化的效率革命已经开始。 为什么最昂贵的GPU仍会“又忙又闲”？AI Infra还能榨出多少藏在“硅”里的性能？当算力增长不再只靠堆卡，AI竞争的尺度会被怎样改写？这期视频，我们与推理引擎开源社区SGLang孵化出的RadixArk团队一起，深入探讨这场算力效率变革。 采访嘉宾： 朱邦华，RadixArk联合创始人、英伟达前首席研究科学家 陈震林Richard，RadixArk Member of Technical Staff Ethan Xu，前微软能源战略经理、突破能源科研总监 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 榨出“硅”的极限：重新定义一块GPU 01:43 昂贵的GPU，大多数时候是很“闲”的 04:21 AI Infra的四层架构 08:45 优化“计算”：SGLang、Radix Tree与K/V Cache的极致复用 14:43 优化“等待”：PD分离 16:54 优化“算力”：多释放一倍算力的两条路径 21:03 资源协同：适配RL后训练的Miles 25:50 RadixArk的更大野心：“以后没有Frontier Lab这个词” 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=Hq4jFGd4YxE https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

近期Kimi K3发布后再次震动硅谷，也把月之暗面推回全球AI竞争的中心。 Kiwi说，自己在AI行业“打杂了十年”。她亲历了上一代“AI四小龙”的兴起，也在美团龙珠主导推动了A1轮的投资。这期视频播客，在她的讲述里，Kimi并不是一个突然出现的成功故事：杨植麟、唐杰、创新工场AI工程院，以及上一轮AI创业留下的人才、经验与技术理想，共同构成了一条延续多年的中国AI脉络。上一代公司的起伏没有让这些积累消失，它们正在大模型时代重新汇合。 月之暗面当时没有产品，胜算也并不明朗，美团龙珠为何仍决定领投？Kimi的崛起背后，两代“AI四小龙”的人才、经验与技术理想如何重新汇合？当算力差距短期内难以弥合，中国AI公司还能靠什么逼近全球前沿？ 采访嘉宾： 叶奇意Kiwi，Ailoha!创始人 时间轴： 00:00 Kiwi与Kimi 03:18 “寻找杨植麟” 13:47 美团领投月之暗面 18:09 投流争议与算力困境 21:47 DeepSeek R1带来的关键转折 26:34 K2到K3：“让中国开源模型第一次摸到SOTA” 29:52 Kimi的“摇滚乐气质” 32:30 AI 1.0为何困于“高级外包”？ 38:57 人才迁徙与信仰传承 46:18 更年轻的DeepSeek 49:10 Scaling Law与“中文版GPT-2” 56:29 “卖模型能力不是一门好生意” 01:02:28 零一万物缺的是什么？ 01:05:19 中国的大公司们 01:07:50 不做AI“二等公民” 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=jXZGeF6sJOc https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

AI可以写代码、做研究，甚至预测复杂的现实世界，但面对一场足球比赛，它却常常失灵。即使拥有海量数据和顶级算法，AI依然很难回答那个最关键的问题：怎样才能赢球？ 从利物浦与DeepMind的角球实验，到AI球探寻找下一个超级球星，再到智能足球和半自动越位系统，AI已经进入战术、选援、判罚和转播。但足球充满偶然性与难以量化的变量，真正有价值的数据又高度分散、难以获取。与此同时，这个拥有几十亿观众的全球第一运动，却始终没能孕育出一门足够大的AI生意。 AI为什么算不准足球？足球为什么养不出AI独角兽？如果AI还无法帮球队赢球，它究竟能改变足球的什么？ 采访嘉宾： Myles Spittle，联想FIFA项目DWS负责人 【欢迎加入硅谷101 Discord讨论群】 👉https://discord.gg/PACWRvyfCm 时间轴： 00:00 失效的足球AI 04:26 偶然性：AI算不出佛得角 07:02 数据疆界 10:12 三个荷兰学生的野望 12:46 足球AI的四大障碍 15:15 消失的独角兽们 17:35 隐形裁判 18:34 探访世界杯“大脑” 22:08 更“科技”的运营 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=tnvyMcmtAiw https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

OpenClaw，这个在2026年初引爆全球AI圈的现象级项目，让Mac Mini卖到断货，也引发了关于AI安全与边界的全民讨论。当喧嚣褪去，这项技术真正为我们的生活带来了什么改变？ 在WAIC 2026现场，我们对话了OpenClaw基金会首席架构师Vincent Koc，从项目爆火背后的故事聊起，也深入讨论了Agent为什么在中国风靡、OpenClaw如何从开源项目成长为全球社区，以及“降温”之后，为什么真实下载量反而创下新高？作为项目的核心设计者，他也详细拆解了OpenClaw“中枢神经”的Gateway网关架构，并回应关于安全、成本、模型偏见等一系列核心争议。 相比讨论模型能力，这期视频更关注Agent真正进入现实世界后的挑战与机会。“后Claw时代”，Agent的格局正在被重写，也许保持开源，才是“把它送给全世界”的唯一方式。 时间轴： 00:00 龙虾热的前夜 02:15 疯狂 03:41 与Peter共事 04:26 13000个PR 07:44 为什么OpenClaw在中国爆火？ 10:56 降温与“后Claw时代” 14:28 大公司造Claw的成与败 20:47 当前挑战 23:23 Gateway 24:45 安全边界 28:33 Agent背后的模型与框架 32:09 记忆难题 34:34 多智能体协同 35:41 康威定律 40:09 智能体Aha时刻未到 41:37 退潮的经验与教训 43:09 企业与个人Agent：互相喂养的增长飞轮 44:28 OpenClaw App的布局 48:04 Hermes Agent 51:00 OpenClaw基金会：让“小龙虾”公平活下来的唯一方式 55:08 如何招人 55:52 如何决策 57:40 Peter去OpenAI后：消除个人依赖风险 01:00:55 保持开源：“把它送给全世界”的唯一方式 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=nilNLfW7izg&t=2252s https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

7月10日，SK海力士以ADR形式在纳斯达克挂牌，融资265亿美元，随后市值突破1万亿美元。即便近期经历回调，它的股价仍比一年前上涨近三倍——靠着HBM，这家公司正在卡住全球AI的脖子。 但海力士的故事，远不只是押中了一项技术。它的前身来自现代集团，经历过政府主导的产业整合、债务危机和存储行业的反复洗牌，曾差点被美光收购，后来又被SK接盘。再往前追溯，是一家纺织企业如何靠石油和通信成长为顶级财阀，是韩国政府、产业资本与家族权力交织出的复杂历史，也包括一场持续八年、牵出权力旧账的天价离婚案。 HBM为什么成为AI算力的命门？SK海力士凭什么在量产、封装和散热工艺上领先？一家长期身处“苦生意”的存储公司，如何等来最好的时代？当市场再次相信存储行业“这次不一样”，AI真的能打破它的周期魔咒吗？ 采访嘉宾： 权小星，韩国高丽大学校长特别外事顾问 你会看到： 00:00 SK海力士“荒诞”崛起史 01:35 SK集团：两次“蛇吞象”的收购，纺织厂变财阀 03:41 韩国押注半导体，现代电子由此诞生 06:43 强制合并与周期崩盘：海力士的“天崩开局” 08:31 在SK收购之前，海力士差点被卖给美光 12:40 关键决策之一：“吃掉存储周期之外的钱” 14:28 关键决策之二：押注卡住AI脖子的HBM 18:04 HBM为何重要：AI算力最终撞上“内存墙” 20:06 SK海力士为何领先：工艺突围与量产 27:06 全线涨价：SK海力士现在凭啥这么赚钱？ 30:33 全部售罄：扩产难解近渴，黄仁勋也要当众求货 35:35 财阀公子与总统千金的“天价离婚案” 41:27 政治权力旧账：韩国前总统与SK 46:40 AI真的能打破存储行业“周期魔咒”吗？ 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=i0t3RyLILnw https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

当2026世界杯再次成为全球焦点，很难想象，FIFA这个拥有巨大财富和影响力、掌控全球第一运动的组织，长期以来却只是一个受到有限监管的“非营利协会”。 更讽刺的是，过去几十年里，FIFA几乎一直与腐败如影随形。 一场从主席头顶飘落的“美元雨”，成了这套权力体系最直白的隐喻。高层默许地方足协和商业代理从转播、赞助与门票中获利，换取稳定的选票；体育记者为了保住采访资格选择沉默，直到一位英国调查记者撕开第一道裂缝。最后击穿这座堡垒的，不是FIFA内部，而是美国司法系统。 一个拥有巨大商业价值的足球帝国，为什么能长期游离在监管之外？“一国一票”和“禁止政府干预足球”，又怎样从自治原则变成腐败的保护层？ 2015年之后，FIFA换了人、改了规则，但这场权力的游戏，真的结束了吗？ 你会看到： 00:00 “美元雨”：FIFA腐败的讽刺名场面 01:14 权力共生网络：“封疆大吏”为主席收割选票 05:59 一个英国老头，撕开FIFA第一道裂缝 07:28 “准入权交易”：体育媒体的集体沉默 09:16 阿维兰热上台，玩转“现金换选票” 13:08 ISL的“终极黑盒”：转播、赞助与高层回扣的权钱闭环 16:25 “门票黑市”：FIFA盯上了普通球迷的钱包 17:15 主办权交易：从可疑资金到国家级利益交换 23:24 “三个免死金牌”：FIFA为何能长期逃过监管 28:11 美国出手：电汇系统与RICO的跨国破局 31:44 “超级卧底”：美国司法打入FIFA权力核心 35:40 变革之后：旧人离场，腐败诱惑仍未消失 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=erIEZkMd9_w https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=ULi-TCF2cQE&t=5s https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

2026年4月，美国AI研究者Nathan Lambert来到中国，走访了阿里巴巴、月之暗面、智谱、清华、美团、小米、蚂蚁、零一万物等AI团队。 他说：“能见到这些技术背后的人，我真的很高兴。” 作为长期关注开放模型的研究者，他想知道的不是某一个模型到底强不强，而是这些模型背后的组织和产业生态，究竟是如何运转的。 在他看来，中国AI正在被重新理解。它不只是DeepSeek之后的短暂热潮，也不只是模型参数和榜单排名，而是一套由年轻人才、工程文化、开源模型、超级App生态、算力约束和“技术所有权心态”共同塑造出来的生态。中国实验室发布模型更快，也更愿意通过开放模型进入全球开发者社区；但与此同时，算力、数据产业、真实用户反馈和产品闭环，仍然决定着这场竞赛的上限。 这次对话里，我们和Nathan聊了他走进中国AI实验室之后的真实感受： 为什么美国AI圈更焦虑未来，而中国AI圈更焦虑算力？为什么中国公司普遍想自己做模型？为什么开放模型正在成为中国AI最重要的全球名片？以及在人才、组织、数据、芯片和应用层之间，中美AI发展到底走出了怎样不同的路径。 采访嘉宾： Nathan Lambert 美国知名AI研究员、艾伦人工智能研究所（Ai2）后训练负责人 你会看到： 00:00 对话Nathan Lambert 02:22 中国之旅：去看看AI大模型背后的人 12:05 月之暗面：“这些人都太年轻了” 16:41 智谱：“AGI展示厅”与上市的“大公司” 20:03 美团与小米：让AI进入产品和业务 25:14 中国公司的“技术所有权心态” 26:59 阿里千问：模型能力与云业务的冲突与平衡 30:16 在中国，消失的“美国式中间层” 32:34 零一万物：并非每家公司都需要做出SOTA模型 35:40 中美模型差距：永远是6至9个月吗？ 38:47 开源模型：美国已经输掉了比赛，英伟达是唯一希望 44:20 中国AI的人才与组织架构优劣势 56:35 “算力是中国实验室最大的焦虑” 01:05:42 国产芯片 01:11:35 数据：中国AI被忽视的短板 01:14:45 AI应用：中国有机会超车吗？ 01:16:21 全球AI竞赛的下一站 01:22:01 彩蛋：office tour｜茜姐梦想中的办公室～ 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

美国AI研究员是怎么看中国大模型的？ 2026年4月，美国AI研究者Nathan Lambert来到中国，走访了阿里巴巴、月之暗面、智谱、清华、美团、小米、蚂蚁、零一万物等AI团队。他说：“能见到这些技术背后的人，我真的很高兴。” 作为长期关注开放模型的研究者，他想知道的不是某一个模型到底强不强，而是这些模型背后的组织和产业生态，究竟是如何运转的。 在他看来，中国AI正在被重新理解。它不只是DeepSeek之后的短暂热潮，也不只是模型参数和榜单排名，而是一套由年轻人才、工程文化、开源模型、超级App生态、算力约束和“技术所有权心态”共同塑造出来的生态。中国实验室发布模型更快，也更愿意通过开放模型进入全球开发者社区；但与此同时，算力、数据产业、真实用户反馈和产品闭环，仍然决定着这场竞赛的上限。 这次对话里，我们飞去西雅图，和Nathan聊了他走进中国AI实验室之后的真实感受：为什么美国AI圈更焦虑未来，而中国AI圈更焦虑算力？为什么中国公司普遍想自己做模型？为什么开源模型正在成为中国AI最重要的全球名片？以及在人才、组织、数据、芯片和应用层之间，中美AI发展到底走出了怎样不同的路径？ 以下是本期时间轴： 00:00 对话Nathan Lambert 02:22 中国之旅：去看看AI大模型背后的人 12:05 月之暗面：“这些人都太年轻了” 16:41 智谱：“AGI展示厅”与上市的“大公司” 20:03 美团与小米：让AI进入产品和业务 25:14 中国公司的“技术所有权心态” 26:59 阿里千问：模型能力与云业务的冲突与平衡 30:16 在中国，消失的“美国式中间层” 32:34 零一万物：并非每家公司都需要做出SOTA模型 35:40 中美模型差距：永远是6至9个月吗？ 38:47 开源模型：美国已经输掉了比赛，英伟达是唯一希望 44:20 中国AI的人才与组织架构优劣势 56:35 “算力是中国实验室最大的焦虑” 01:05:42 国产芯片 01:11:35 数据：中国AI被忽视的短板 01:14:45 AI应用：中国有机会超车吗？ 01:16:21 全球AI竞赛的下一站 01:22:01 彩蛋：office tour｜茜姐梦想中的办公室～ 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

2026美加墨世界杯，可能是史上最会赚钱的一届世界杯。 门票、停车费、转售佣金、赞助费、转播版权，几乎所有和世界杯有关的价格都在上涨。FIFA预计会在2023-2026周期获得130亿美元收入，光2026年，平均每个比赛日就能赚2.3亿美元。 很难想象，国际足联这个全世界最会赚钱的体育赛事，背后竟然是一个“非盈利组织”。从1974年账上只剩24美元，到后来学会卖IP、卖版权、卖赞助、卖全球影响力，FIFA用了五十多年，把世界杯一步步变成全球体育生意的顶级样本。 这条商业化之路上，有三位关键的启蒙老师，也有美国体育市场这个“实操教练”。从1984年洛杉矶奥运会，到1994年美国世界杯，再到今天的美加墨世界杯，门票、转播、赞助、招待业务、动态定价、主办城市权益和税收博弈，都在重新定义世界杯的商业价值。 当足球盛会变成超级生意，它离普通球迷的热爱，是不是越来越远了？ 采访嘉宾： 张兵，体育媒体《摸鱼的熊彼得》主理人 朱晓东，力赞体育CEO，体育赛事营销&版权专家 你会看到： 00:00 越来越贵的世界杯 03:30 世界杯最早只靠门票活着 05:35 阿维兰热：为了竞选承诺，必须开始“找钱” 08:11 霍斯特：赛事、媒体、品牌的“三角关系” 10:23 Patrick Nally：设计现代体育赞助蓝本 12:31 “扩军”：更多比赛，更多收入 13:21 版权涨价：越来越值钱的IP 15:39 赞助分级：量身定制的权益与服务意识 20:40 “再次扩军”：史无前例的营收增幅 21:46 美国商业化样板：1984年洛杉矶奥运会 25:29 世界杯商业化的美式预演：1994年美国世界杯 28:03 美加墨的天时与地利 30:26 乐于为体育花钱的美国人 34:09 “补水时间”的质疑 36:52 美国城市也要分蛋糕 38:49 球队奖金税收争议 40:48 “强势的美国人”手握FIFA黑历史 42:58 “世界杯变味了” 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=9mpazu2K3qU https://www.youtube.com/watch?v=jnYWv_0MzBw https://www.youtube.com/watch?v=nWc1tpQnhqY https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

十年前，18岁的王熙乔在一篇万字长文里写到，“大量职业会被AI替代，新职业会更需要创造力和好奇心。” 他意识到，科技如果按照推演般发展，“教育要出大问题了”。于是他放弃了美国大学的offer，决定自己创办一所学校：探月学校。 然而，接下来的十年，做创新教育的困难程度超出了他的想象：扩张失误、“双减”政策、疫情等事件让王熙乔不得不带着几百名学生和老师被迫搬校区，一度在酒店、老年活动中心、保险公司办公室开学。这被媒体称为“流浪月球”。 十年后，探月终于稳定了下来：接手了原清华附中国际部，并从原有的高中部扩展了初中和小学部，完成对K12的系统性覆盖。 这期对话，我与王熙乔深入聊了聊过去十年的“流浪”，对教育的反思，对AI时代的展望，以及人类文明延续背景下，对下一代成长的希望。他说，“让生命力茁壮地冒出来”，就是教育者最大的使命。 采访嘉宾： 王熙乔：探月学校创始人、校长 你会看到： 【AI预言】 00:00 十年前的18岁中国少年 03:39 探月价值观 07:29 被磨灭的“大问题” 14:38 大学依然有价值 【王熙乔与探月十年】 22:16 从绵阳“逃”到北京 30:37 北大附中与美国教授夫妇 35:43 “高中生校长” 46:50 第一批相信者 54:56 自大，疫情与“流浪月球” 01:03:54 妻子的房产证 01:07:34 “教育根本不该考虑营利” 【创新教育探索】 01:14:25 AI素养图谱 01:20:49 探月的老师们：在“道”不在“术” 01:33:56 人类终极追求：感知爱和幸福 01:49:13 直面不确定性与恐惧 02:02:05 “让生命力冒出来” 02:07:42 成为父亲 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=y2bZdXZBeBc https://www.youtube.com/watch?v=vZ1kAuU_ogw https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

又是一年高考季。你还记得当年查成绩、等分数、填志愿的那一天吗？ 最近，一所来自北京的创新学校——探月学校，频繁出现在AI和科技圈的讨论里：被马斯克点赞的17岁AI论文作者、被外媒专访的哲学老师、被VC盯上的“超级高中生”，都和这所学校有关。 我们在探月学校待了两天，深入小学、初中和高中的课堂，也和校长王熙乔、一线老师、学科设计者、在读学生、毕业生聊了聊。这里的高中生不只是在上课：有人做智能硬件，有人开设计工作室，有人注册公司、组建60多人团队。上大学，在他们的人生清单里，也不再是唯一选项。 当AI让知识获取变得越来越容易，学校还应该教什么？当“名校、学历、稳定工作”的路径不再稳固，大学之外是否还有另一种出口？探月不是标准答案，也不一定适合所有人，但它足够让学生、家长，以及每个关心教育的人重新思考：面对不确定的未来，我们真正需要培养的能力是什么。 采访嘉宾： 王熙乔：探月学校创始人 曹竹飞：探月学校高中部副校长 陈雯：“探月一小步”项目负责人 Kolento：探月第二届毕业生、Emergences Labs CEO Kolento Hou 徐浩铭：探月学校高中生 刘奕周：探月学校高中生 姜胤：探月学校高中生 阿蔺：探月学校高中部艺术路径负责人 郭旭峥：探月学校设计学科负责人 张宜婕：探月学校MakerSpace负责人 顾万通：探月小初学部STREAM负责人 杨晓彤：探月学校全纳教育老师 张铭健：探月学校计算机教师、初中绿院院长 你会看到： 00:00 热点中的探月：AI时代“被重新看见”的创新学校 03:12 “超级高中生”：智能硬件、设计工作室与60人团队 07:27 大学不是必选：“一小步计划”把高中推向真实社会 13:25 创校契机：探月源于一次对未来的预判 18:16 导师制与书院制：重新设计校园与师生关系 22:52 非传统高中学科课程：建立理解世界的不同视角 31:46 设计工作室：以设计能力连接真实社会 35:54 创客空间：学生从学习者变成创造者 38:42 哲学与历史必修课：建立认识自我与理解世界的底层思维 42:09 小学的社会情感学习：先关注自我相处与认知 51:17 全纳教育：关注不同孩子的“个体差异” 56:15 STREAM课程：培养科学探究能力与工程思维 01:03:05 素质本位教育：培养AI时代不被“蒸馏”的技能 01:08:02 “手搓第一颗芯片”：探月的价值、局限与现实门槛 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=vZ1kAuU_ogw https://www.youtube.com/watch?v=hIdvhl8PUwc https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

田渊栋的判断是：AI research。Coding之所以能快速商业化，是因为它替代的是高薪、高ROI的工作；而 AI研究人才更贵，自动化后的回报可能更大。 从新药、新材料，到训练模型的新方法，AI research的想象空间是天文级的，但也意味着高风险。 相比大公司多线押注，RSI的差异化在于更聚焦：不是让AI优化某段代码，而是让AI学会优化自己。 这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版。

一家还没有产品的AI实验室，为什么能融到6.5亿美元、估值46.5亿美元？ 田渊栋的回答很直接：最顶级的资本，还是看人。在AI变化极快的阶段，具体产品和商业模式都可能被新模型迅速改写，真正稀缺的是团队的判断力、执行力和调整方向的能力。 这也是RSI选择从“自动化AI科研”切入的原因：不急着做一个短期赚钱的垂直应用，而是押注更底层的自我进化范式。AI创业的核心，可能不是先做什么产品，而是谁能在范式变化里一直活下来。 这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版。

当公司开始“蒸馏员工”，AI时代的个人价值会发生什么变化？ 在田渊栋看来，Meta的争议只是一个开始：公司想沉淀员工经验、降低组织成本，这在商业上可以理解，但也可能让员工和公司进入新的对立关系。 更大的问题是，大厂可能真的不再需要那么多人。未来3到5年，很多人会发现，跳槽只是从一个正在干涸的水坑，跳到另一个水坑。 真正的出路，可能不是继续找水，而是重新定义自己在AI时代的位置。 这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版📷

这是库克卸任前最后一次主持WWDC，也是苹果在Apple Intelligence延期、翻车、诉讼和内部重组之后，重新交出AI答卷的一年。 但迟到两年的苹果AI，这次真的不一样了吗？新Siri、五款自研模型、Gemini合作、Private Cloud Compute隐私计算、App Intents生态，究竟是苹果重新定义消费者AI的开始，还是一次迟来的补课？ 我们受邀来到WWDC26现场，也与前苹果工程师、AI从业者、投资人聊了聊：苹果AI为什么慢了？重组之后改变了什么？华尔街为什么仍然观望？以及真正属于消费者AI的“iPhone Moment”，到底什么时候会来到我们身边？ 苹果AI还没有交出惊艳答案，但它也没有出局。它真正押注的不是单点模型能力，而是端侧设备、系统权限、个人上下文、隐私架构和开发者生态。AI时代，苹果最大的对手，也许是过去那个过于成功、过于谨慎的自己。 采访嘉宾： Nathan Wang：硅谷101特约研究员、前苹果工程师/资深AI agent开发者 Rob Li：纽约Amont Partners管理合伙人 Guanlan Dai：Founder & CEO, Runta Howie Xu：Gen Digital首席AI/创新官、硅谷资深技术专家 你会看到： 00:00 WWDC26：迟到的苹果AI 03:18 组织权力重组，AI进入苹果核心战场 06:17 详解苹果五款AFM模型 09:49 Gemini合作与云端模型部署 12:54 新Siri AI与系统调度 15:01 App Intents生态：Siri开始调用第三方APP 18:12 PCC架构：苹果和谷歌“花了大力气做隐私安全” 26:34 儿童账户升级：苹果开始认真帮你“管孩子” 31:37 华尔街反响平淡：观望新管理层、demo落地与全球监管 40:14 苹果的新时代：最大的对手是过去的自己 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=x2meJPOn9ws https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

你，想去火星吗？ 马斯克用24年的努力，试图向世人证明人类成为跨行星物种是有可能的。 在SpaceX冲击“人类史上最大IPO”之际，我们与SpaceX前高管Lewis Hong一起走进了SpaceX的两个关键现场：德州最南端的Boca Chica星舰发射中心，以及见证SpaceX早期成长的洛杉矶总部。 从洛杉矶机场旁的小仓库到Starbase，从猎鹰1号到星舰，SpaceX正在把发射、通信、国防、月球任务和太空港口，串成一套新的太空基础设施。 它如何在猎鹰1号连续失败后命悬一线，又如何靠NASA订单活下来；如何用可回收火箭重写发射成本；如何通过星链、星盾和政府订单，撑起星舰这样的超级火箭研发；以及我们在Starbase现场看到的，那个正在德州边境形成的“太空港口”为什么会成为全球各地的新常态。 SpaceX为什么能从一家被嘲笑的创业公司，变成NASA、美军和资本市场都无法忽视的航天巨头？难以想象的压力下，内部实行着如何的管理方式？马斯克的“去火星”到底是梦想、商业故事，还是一套已经跑起来的工程系统？ SpaceX真正想做的，从第一天起，就是去火星。而火星，只是人类的另一个起点。 采访嘉宾： Lewis Hong：SpaceX前高管、猎鹰9号工程师 你会看到： 00:00 实地探访：回顾SpaceX的崛起之路 01:26 一切的开始：马斯克决定自己造火箭 05:13 猎鹰1号的三次失败：陷入绝境后的“绝处逢生” 12:50 “救命稻草”：NASA真的偏袒SpaceX了吗？ 22:50 “砍掉它们”：研发成本的“极致压缩” 29:34 成功研发火箭回收：猎鹰9号频繁爆炸后的“全力以赴” 39:54 星链：SpaceX的现金流引擎 43:12 波音之战的胜利：重新定义载人飞船 49:46 星盾与国防订单：万亿估值的重要组成 52:01 集大成的星舰：解决火星物资需求与技术创新 01:04:24 Starbase：火箭制造、测试与发射为一体的“太空港口” 01:09:47 殖民火星：IPO只是开始，去火星也不是终点 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

马斯克曾说：“没有她，SpaceX早就倒闭了。”她就是SpaceX的总裁兼COO Gwynne Shotwell。过去二十年，当马斯克站在聚光灯下喊出“移民火星”的口号，是Gwynne在背后谈下了救活公司的NASA 16亿美元大单，是她在猎鹰9号爆炸后一个个打电话保住客户，是她推动星链进入全球100多个国家。 从协调各部门关系，到扮演缓冲垫角色、照顾被马斯克“伤害”的员工，她几乎参与了SpaceX运营中的每一个环节，甚至被员工亲切地称为“Space Mom”。更重要的是，在马斯克一次次提出疯狂目标时，她负责把这些看似不可能的想法变成真正能够运行的商业体系。 在SpaceX即将迎来世纪IPO之际，让我们一起揭开这位“打工女皇”的传奇成长史。 🔔也和大家预告一下，下期长视频我们实地去到了SpaceX的德州发射中心与总部，与前高管Lewis Hong一起重走SpaceX的崛起之路。请持续关注我们的频道，不要错过更新～ 采访嘉宾： Lewis Hong：SpaceX前高管、猎鹰9号工程师 你会看到： 00:00 五小时化解NASA危机：SpaceX的定海神针 01:34 SpaceX前高管亲述：有问题就找“太空妈妈” 04:40 38岁单亲妈妈，押注一家疯狂创业公司 06:11 拿下改变历史的NASA合同，于破产边缘拯救公司 06:57 与阿斯伯格综合症患者相处，做被痛骂员工的缓冲垫 09:17 天才的疯狂想法由她落地：搞定百亿收购与星链扩张 11:36 世纪IPO在即，她持有的股份或超20亿美金 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=F7oNfszczVc https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

AI会不会有一天自己改进自己，甚至推动科学发现？RSI实验室联合创始人田渊栋向我们解释了Recursive Self Improvement，也就是“递归自我改进”的核心逻辑：用AI来优化AI，让模型变得更强，再借助更强的模型继续发现新的知识、逻辑和洞察。 他认为，这类系统的终极愿景，是把算力输入进去，输出新的知识发现，从而提高人类社会理解世界、推动进步的速度。但当AI能修改代码、设计实验，甚至做出超出人类预期的发现时，安全与可解释性也会变得更加重要。 可解释性不仅是安全机制，也是提升研发效率的重要工具。只有理解模型如何工作、如何“思考”，人类才能判断它是在发现新东西，还是已经越过了失控的边界。

近期，Anthropic公开呼吁全球暂停AI开发，原因是“AI正在以惊人速度加速AI自身的开发进程”。这样的进程被称为之Recursive Self-Improvement（递归自我改进），即AI系统无需人类干预、能自主设计并改进自身的能力。而这个方向，正是Meta前FAIR研究总监田渊栋官宣估值46.5亿美元的新实验室Recursive Superintelligence(RSI)正在押注的赛道：用AI实现AI的自进化。 这期视频播客，我们来到旧金山的RSI，与田渊栋进行半年之后的第二次对话，聊聊他为什么会选择这条新路、RSI到底在押注怎样的未来，也继续追问当前AI前沿模型的厮杀、路线之争与neolab生态的变化。AI会不会开始“研究AI”本身？前沿实验室的真正胜负手究竟是模型、数据，还是组织效率？ 对于当前大公司加速“蒸馏”员工、普通人的职业位置越来越不稳定这一现实问题，田渊栋用了一个很形象的比喻：未来如果总想着在大厂之间跳来跳去，可能就像一条不断跳出鱼缸的鱼，但水却在越来越少。最终，你得变成一个“四维生物”，才能活下来。 AI时代，我们该如何找到自己的意义，不被时代推成一颗螺丝钉？欢迎观看我们Neolabs特辑的第二期内容～ 采访嘉宾： 田渊栋：Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监 你会看到： 00:00 再访田渊栋：离开Meta之后，RSI的新旅程 05:45 “最顶级的资本还是看人”：8位联合创始人的新赌注 14:03 递归自我改进：押注AI自动化科研 19:38 当AI开始研究AI：可解释性为什么更重要 22:50 人类洞察力VS AI自主性：新的科研协作模式 25:32 “语言不是思考本体”：Coconut与新推理路线 29:22 顿悟与泛化：重新理解预训练 31:54 商业化思考：RSI如何规划研发路线 38:04 为什么是“现在”：做RSI最好的时机 42:36 下一代AI实验室：SSI、AMI Labs、Ineffable Intelligence 50:42 预训练VS强化学习：能力提升的两条路径 52:35 数据还能怎么往前走：合成数据与连续学习 55:14 大公司 VS 小公司：Neolab的挑战与护城河 01:01:10 人才争夺战：RSI想招什么样的人 01:05:14 Frontier Lab大乱斗：前沿模型竞争与下一步 01:18:38 Meta争议与就业冲击：AI时代的职业变化 01:23:35 xAI：前沿大模型之争其实是组织架构之争 01:29:28 彩蛋：office tour｜46.5亿美元估值的Neolab长啥样？ 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

SpaceX即将迎来万众瞩目的IPO，但很少有人知道，作为重要股东的谷歌，为什么要在2015年投资一家发射火箭的公司。 在投资SpaceX之前，谷歌曾连续尝试互联网气球、太阳能无人机和低轨卫星三条路线，希望让全球更多人接入互联网，然而三个项目都先后失败。就在这时，马斯克推出了星链计划，谷歌迅速联合富达下注10亿美元，成为SpaceX的重要股东，而这笔投资或许将成为谷歌历史上最成功的一笔。这期视频我们就来盘一盘谷歌这三次失败究竟输在哪里？

*本期视频由高通赞助播出。 AI大模型之战趋于白热化之际，另一场更安静、也更关键的变化，已经开始发生了：AI正在从“云”走向“端”，手机、汽车、眼镜、机器人等等这些终端都正在被重新定义。 这次我们来到高通骁友会五周年现场，和高通公司全球副总裁徐晧聊聊，AI为什么会加速进入终端设备，而高通又是如何把芯片、通信和端侧AI放到同一个布局里的。我们也在现场体验了“随音而舞”的AI手机、机器人踢足球、智能眼镜导航和五屏联动的智能座舱，在真实场景中去理解以智能体为中心的人机交互新范式为什么今年大爆发？Physical AI到底意味着什么？ 面对算力、内存与功耗的“不可能三角”，芯片技术如何破局？当AI真正进入物理世界之后，未来最重要的终端会是什么？站在AI智能体的元年，高通又是如何理解下一代AI终端的演化方向？ 采访嘉宾： 徐晧：高通公司全球副总裁、中国区研发负责人、IEEE Fellow 时间轴： 00:00 高通押注端侧AI：Physical AI成下一轮核心战场 04:43 AI手机崛起：智能交互开始取代传统APP 06:41 荣耀Robot Phone：手机Agent正式登场 08:48 Agent Phone vs. SuperApp：两条AI手机路线之争 10:42 具身智能：顶尖算力支持最复杂的应用 13:57 6G为AI而生：端侧算力和低延迟时代到来 18:41 汽车正在变成AI空间：智能座舱与自动驾驶融合 21:28 中央集算平台：数字底盘打造未来座舱 25:15 AI汽车的下一步：生态互联与协议打通 26:49 智能眼镜与AIPC：内存、功耗与性能的不可能三角 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=DZIhQeFEdXI https://www.youtube.com/watch?v=1Rh7Zwd7Vx0 https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ

这期视频继续硅谷101的《机器人系列》，来聊聊本体硬件进化，量产与供应链。 宇树刚刚把载人变形机甲都端出来了，机器人在半马上打破人类历史，各家公司也开始在舞台上整活：空翻、功夫、跨栏都不成问题。抛开“大脑”不谈，具身智能的“肉身”在过去两年发展真的很迅速。 但，如果把机器人拆开来看，我们会发现真正厉害的不是某一个动作，而是它背后那套复杂的“身体系统”。人形机器人几乎每天都在承受接近车祸级别的冲击，还时不时被工程师推倒、踹倒、反复测试。它为什么不会散架？又是如何完成这些复杂动作的？ 本期视频，我们顺着机器人“肉身”的每一层，看看它到底是怎么被造出来的。 机器人到底难在哪？为什么这两年它的进化会这么快？当供应链越来越成熟，真正决定一家机器人公司能不能跑出来的，到底是单点技术，还是系统整合能力？ 采访嘉宾： 王闯：智元机器人合伙人/高级副总裁/通用业务部总裁 Kerry刘向科：前特斯拉人工智能硬件负责人 某机器人公司前采购总监（匿名采访） 时间轴： 00:00 机器人“肉身”拆解：本体进化与行业护城河 01:17 骨架材料升级：轻量化与抗冲击的平衡 03:57 执行器成为核心：关节是最贵也最难的部分 05:47 拆解三大减速器：性能、成本与耐用的“不可能三角” 09:31 直线执行器与丝杠：高爆发、抗冲击，却不适合商业化量产 12:05 电机与伺服系统：能效、散热与稳定性挑战 17:01 成本最高的部件：执行器自研 VS 采购 19:10 惯性测量单元：防止机器人摔倒的“前庭系统” 20:55 摄像头与雷达：车规级的迁移与差异 24:23 触觉仍处早期：从材料到数据的双重难题 26:56 大脑与小脑架构：芯片分工与融合趋势 30:42 电池与线束：机器人的“心脏”、“神经”与“血管” 31:37 组装与量产难题：能动不等于好用 35:42 供应链成熟加速：机器人进化的关键原因 37:04 下一个里程碑：从空翻到接住一片落叶 【关于硅谷101】 我们是由海内外一线媒体记者/主持人创办的栏目，深度解析硅谷创新趋势，以轻松的风格分享科技行业的最新动态。我们采过顶级科技大佬，积累了数万小时的媒体经验，做过调查性报道，操盘过千万级传播量的知名深度稿，引发全国讨论和微博热搜；致力于将最专业的媒体素养和信息搜集能力转化为易传播的新媒体力量。 旗下同名播客栏目：https://www.youtube.com/@valley101podcast 关注我们，从这里驶向未来。 联系我们：video@sv101.net 【往期精彩视频】 https://www.youtube.com/watch?v=ZvHIuIIZ3Is https://www.youtube.com/watch?v=9RMvKWHgyF8 https://www.youtube.com/watch?v=qs0ovkaacls https://www.youtube.com/watch?v=g5hw1HZfwTc https://www.youtube.com/watch?v=cqW_VWYbIcU https://www.youtube.com/watch?v=HqsTB0avrh8 https://www.youtube.com/watch?v=ppRvzPXGpEw https://www.youtube.com/watch?v=HLJdElh2tFc https://www.youtube.com/watch?v=jn_H3vuUC6E https://www.youtube.com/watch?v=CIDVbaXWp64 https://www.youtube.com/watch?v=7D_8zimKtB4 https://www.youtube.com/watch?v=tzEWYNQmnmc https://www.youtube.com/watch?v=kjqOsLdvSFg https://www.youtube.com/watch?v=HjopX519nXg https://www.youtube.com/watch?v=pdcT2jwXP0s https://www.youtube.com/watch?v=uCvqXv_FJtI https://www.youtube.com/watch?v=SYuSZIIYOfI&t https://www.youtube.com/watch?v=Tzp0EF-sysI https://www.youtube.com/watch?v=CfxuqbB9dj4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDXIUO7CRzo https://www.youtube.com/watch?v=18qSqzTdnbs https://www.youtube.com/watch?v=j13RPyHHCWk https://www.youtube.com/watch?v=VJgIENvy14k https://www.youtube.com/watch?v=thUc2wdtUTY https://www.youtube.com/watch?v=Hemlsyob1Ng https://www.youtube.com/watch?v=bO6xBjIx9JQ