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续航、安全、成本，动力电池的「终极方案」是什么？| S10E07

Wed, 15 Apr 2026 11:30:00 GMT

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

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

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

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

主要话题
03:44 动力电池科普：正极、负极和电解液

手机电池和电动车电池的区别主要在正极材料

衡量电池性能的四个核心指标：能量密度、安全性、循环寿命、低温性能

04:52 磷酸铁锂 vs 三元锂：一场来回拉锯的路线之争

磷酸铁锂成本低、安全性好，但能量密度偏低；三元锂反过来

政策曾助推三元锂发展，补贴调整后磷酸铁锂凭成本优势重新翻盘

08:42 固态电池：终极安全方案还是美好愿景？

固态电池的核心是用固态电解质替代可燃的液态电解液，从根源上降低燃烧风险

能量密度的提升不来自电解质本身，而是因为更安全的体系可以搭配更高能的电极材料

11:33 固态电池的三条路线：硫化物、氧化物、聚合物

硫化物离子电导率最高、最有潜力，但怕水、生产工艺要求极高

氧化物太硬，需要与液态电解液或聚合物复合使用

聚合物可以"原位聚合"，与现有产线兼容度最高

20:15 固态电池离上车还有多远？

2024 年给 4 分，现在达到 6-7 分

5-10 年内有望突破，但可能不是全固态，而是固液混合路线先行

27:19 超越锂电：钠离子、锂硫、铝电池等新赛道

钠离子电池靠成本和低温性能切入储能和两轮车市场

锂硫电池瞄准低空经济等超高能量密度场景，美国 Lyten 是全球最大的锂硫电池公司

中美电池创业逻辑不同：中国优化产业链，美国试图绕开中国供应链

37:06 储能：电池行业的第二增长极

2025 年储能电池需求增速是动力电池的两倍，AI 数据中心正在成为新的用电大户

储能电池最看重成本和循环寿命，磷酸铁锂、钠离子、液流电池、铁空气电池各有机会

46:13 AI 能加速电池研发吗？

AI 可以在电解液分子筛选和电池健康管理两个方向发力

AI 预测新材料到验证的链条很长，数据量也还不够，目前仍缺乏标志性案例

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

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

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

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

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

马斯克要建「芯片超级工厂」，数据中心为什么想「上天」？| S10E06

Thu, 09 Apr 2026 08:45:00 GMT

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

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

主要话题
04:07 地球上的数据中心，已经建不下去了

到2030年，电力消耗将翻倍，新买的设备没电用

数据中心获批难上加难

全球数据中心用水量已达 5600 亿升，几年内将翻倍到 1.2 万亿升

08:39 太空的物理优势：永远晴天，散热免费

晨昏轨道可实现近乎 100% 太阳照射，能量效率是地面太阳能的 40 倍

深空散热靠辐射而非空气，理论上可以省掉地面数据中心 40% 的散热能耗

11:31 Sam Altman 为什么说这事"ridiculous"

散热虽不用水，但万卡集群需要的散热面积相当于一个小镇

太空中的硬件坏了无法维修，变成一次性

发射成本太高，难以商业化运营

16:01 算一道成本账：差距有多大

建同等规模的 1 吉瓦数据中心，太空方案目前是地面的三倍成本

发射成本降到 200 美元/公斤才是盈亏临界点；现在猎鹰重型的价格是 1500 美元/公斤，差了 8 倍

18:30 这不只是商业竞争，是轨道上的地缘算力角逐

晨昏轨道是稀缺资源，先发卫星就是先占位置、先定标准——类似当年的 5G 之争

Kessler 综合征：轨道碎片已经很严重，百万颗卫星计划如果推进，卫星间的碰撞风险将是全人类的问题

预测：2035 年在轨数据中心市场规模将达 390 亿美元，复合增长率 67.4%

21:37 赛场上都有谁：从初创到大厂

Starcloud：初创明星，YC 史上最快独角兽

Google 的 Suncatcher 项目：打造卫星集群，研究卫星间高带宽通信、轨道动力学和辐射对计算的影响，

Axiom Space 则更像外包模式，已在 ISS 上完成首次轨道 AI 推理

28:50 全村的希望：星舰现在什么状态

太空数据中心的所有成本预测都依赖星舰——但星舰至今没有发射过任何有效载荷，也没有完整回收过一次

这是一盘多米诺骨牌，第一块还没倒

31:27 太空数据中心能做什么，不能做什么

不适合：实时 AI 对话（40-60 毫秒延迟太高）、高频交易、需要实时更新的工作负载

适合：模型预训练、卫星图像的在轨处理与压缩、气象数据分析、国防加密通信

33:39 就算短期不靠谱，为什么还值得做

Starcloud-2 的卫星和数据传输路线

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

提到的公司和名词

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

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

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

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

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

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

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

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OpenClaw 内部视角：一线维护者看到的问题、风险和下一步 | 硅谷徐老师 S10E05

Wed, 01 Apr 2026 09:30:00 GMT

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

本期人物
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播
硅谷徐老师 Howie，硅谷高管、投资人、安全AI浏览器Norton Neo创始人。小红书：硅谷徐老师
George Zhang，OpenClaw Maintainer，Stealth Startup Cofounder，X 账号：x.com

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👉sourl.co

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Special Guest: George Zhang.

GTC 2026：AI的下一个战场不是模型，而是「推理系统」| S10E04

Wed, 25 Mar 2026 06:30:00 GMT

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

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

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

主要话题
00:11 今年 GTC 最大的不同是什么？

黄仁勋状态明显更放松，不再需要向市场"推销" AI 的价值

Agent 爆发让 Token 消耗量指数级增长，算力需求已成行业共识

开源模型崛起打开了推理层的商业空间，这一层开始变得关键

09:13 Eigen 是一家什么样的公司，在做什么？

三位 MIT 背景创始人，专攻模型压缩与推理加速

Post Training 帮企业定制模型，Inference 加速让模型跑得更快更便宜

GTC 开幕前两天完成技术突破，推理速度登上黄仁勋 Keynote 大屏幕

13:24 过去一年 AI 行业最大的结构性变化是什么？

模型训练层高度集中，GPU 成本比人才成本贵 10 到 100 倍，中小公司已基本出局

Reasoning（推理时扩展）成为新的性能提升路径，让固定模型通过多花算力输出更好结果

Agent 工作流让 Token 消耗量远超对话场景，推理层的优化价值随之暴增

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

AI 生成回答分两阶段：读懂问题（Prefill）适合 GPU 并行处理，逐字生成答案（Decoding）适合 LPU 串行提速

当前最快模型约每秒 1000 个 Token，Agent 场景未来可能需要每秒 10000 个，GPU 单独难以跨越这道坎

GPU 负责前段、LPU 接手后段，两者组合是目前长序列推理的最优解

34:04 推理优化的技术路径有哪些，分几个层次？

底层是 CUDA 算子优化，针对不同模型的矩阵计算特点做精细调整

中间层包括量化（降低数字精度）、剪枝（删除冗余专家模块）、投机解码（小模型预测 + 大模型验证）

最上层是调度与路由，核心是把请求打到存有对应 KV Cache 的 GPU 上，避免重复计算

44:05 推理优化怎么在速度、精度和成本之间做取舍？

完全不掉精度、少量掉精度、需要后训练恢复精度，三类方案对应不同客户需求

对话场景最看重 TTFT（第一个字的响应时间），Agent 场景更看重整体任务完成时间

语音交互场景存在天花板：模型再快也超不过人能听懂的速度，快到一定程度就没有意义了

47:28 AI 应用的商业模式为什么正在出现系统性问题？

SaaS 订阅制是历史遗留：以前软件边际成本接近零，现在每用一次 AI 都在真实烧钱

重度用户轻松"用穿"月度套餐，公司不得不限流，引发用户强烈反弹

更合理的方向是按任务完成量收费，但用户心理锚点还没有完成迁移，行业仍在震荡期

53:52 开源模型能追上闭源模型吗？推理层未来最大的机会在哪？

行业最大的非共识：开源模型到底能不能真正追上闭源，以及 AGI 算不算已经到来

推理层几乎只能服务开源模型，开源能力的拐点直接决定这个赛道的天花板

一旦开源模型达到拐点，Token 将像电力一样渗透各行各业，推理层的市场规模将彻底打开

黄仁勋的「AI 五层蛋糕」模型

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Bonus|英矽智能：AI 制药，怎么才能真正商业化？

Wed, 18 Mar 2026 07:30:00 GMT

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

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

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

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

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

「Knock Knock 世界」
上周「Knock Knock 世界」更新了「无障碍观赛」话题：盲人如何「观看」一场比赛、除了触觉，还有哪些方式能让残障人士享受比赛？又有哪些为少数人发明的技术，最终改变了所有人的生活？欢迎点击这里收听👉sourl.co
「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。

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Special Guest: 王珏.

杀伤链上的红线之争：当 AI 能够决定战场上的生死，人类离集体卸责还有多远？| S10E03

Thu, 12 Mar 2026 06:45:00 GMT

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

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

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

📢 2026 年「Knock Knock 世界」可以预定啦
这档节目在上线第一年就获得了「Apple 播客年度精选节目」「小宇宙 2025 年度付费内容」荣誉，对我们来说是来自平台和听友们的双重认可。
新的一年，我们将在暑假更新特别系列节目；另外，去年购买过这档节目的老听友，今年续订还会获得「2026 年观察员护照」一套，这是我们为每位充满好奇心的少年制作的限定周边。
小宇宙、QQ音乐、声动活泼小程序的听友可以直接续订新一年节目（sourl.co ）；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（sourl.co ）；如果想咨询新节目有关的问题，欢迎点击这里查看 FAQ 文档（sourl.co ）

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

商业合作
声动活泼商业化小队，点击链接直达声动商务会客厅（sourl.cn ），也可发送邮件至 business@shengfm.cn 联系我们。

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职业巨变生存指南（下）：HR 视角下的人才流动与职场竞争力 | S10E02

Fri, 06 Mar 2026 10:30:00 GMT

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

本期人物
Yaxian，「科技早知道」主播
周薇薇 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（luma.com）查看活动详情。

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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Special Guest: 周薇薇 Vivi.

职业巨变生存指南（上）：硅谷视角下的岗位重构与「超级个体」崛起 |S10E01

Wed, 04 Mar 2026 09:15:00 GMT

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

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

主要话题
05:00 硅谷就业市场正在出现哪些新趋势？

“超级个体”和“一人公司”正在崛起

超过 30% 的创业公司创始人是 solo founder

编程等领域的初级岗位正在减少

06:25 AI 是否正在推动新一轮科技公司裁员？

科技公司裁员后将更多资源投入 AI 和算力

企业越来越关注员工的 ROI（投入产出比）

AI 正在改变企业对生产效率的衡量方式

09:46 为什么现在“招人容易，但招对人更难”？

市场上求职者很多，但符合 AI 时代需求的人才很少

企业更需要能够与 AI 协作的“超级个体”

系统性思考与团队协作能力变得更加重要

13:25 AI 时代，公司是怎么看简历的？

AI 写简历让很多简历变得同质化

企业更关注候选人是否能从 0 到 1 做出产品

能否利用 AI 工具快速落地想法成为重要能力

17:04 AI 时代最重要的三种能力是什么？

Leadership：能够调度 AI 与团队协作

Execution：能够从任务到结果完成整个项目

Craftsmanship：在 AI 完成大部分工作后继续打磨细节

21:07 AI 时代，实习为什么仍然重要？

学校教育与产业需求之间存在脱节

实习可以帮助学生验证能力并了解行业需求

在实践中学习 AI 工具和真实工作流程

25:52 AI 时代，我们该如何看待经验？

经验仍然重要，但不能被旧经验限制

AI 让代码重构和系统更新变得更快

需要从第一性原理重新思考问题

29:06 AI 会让年轻人的机会变多还是变少？

AI 降低了创业和产品开发的门槛

每个人都可能用 AI 将想法快速变成产品

未来可能出现更多“一人公司”

33:49 给 AI 时代求职者的三个建议

保持好奇心并敢于尝试

快速迭代自己的认知

持续学习技术和沟通能力

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Special Guest: David Shao.

从「Pony Alpha」到 GLM-5：智谱的大模型周期博弈 |S9E46

Sat, 14 Feb 2026 09:45:00 GMT

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

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

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

以匿名模型登陆 OpenRouter，先用实力获取认可

海外开发者的评价对国内市场有强烈反向影响

匿名模型免费开放，带来巨大流量与曝光

07:07 GLM-5 强在哪里？

强调全维度能力：推理、coding、agent、通用问答

在工具调用与真实工程场景中表现稳定

目标是做到「够强到让用户忽略缺点」

09:03 大模型竞争无法预测，敏捷比规划更重要

三个月一代模型，留给大模型厂商的机会窗口极短

真正的竞争优势在于团队保持极致敏捷

12:03 国内大模型为何难以靠 ToC 订阅赚钱？

大厂免费策略改变市场预期

模型能力相近，单纯靠聊天难以形成付费心智

14:58 智谱如何实践商业创新？

先选模型再选壳，改变传统工具订阅逻辑

按服务订阅，而非按 token 计费

核心目标是提升用户粘性，降低价格波动风险

18:43 成本、算力与模型迭代的结构性挑战

新模型上线会挤占下一代模型的算力空间，定价与算力供需高度波动

防止黑灰产与提升工程效率同样重要

22:07 PMF 到底是什么？智谱找到拐点了吗？

Coding 可能是当前最接近 PMF 的方向

Agent 才可能是更长期的阵地

24:11 Coding 是守阵地，Agent 才是攻城战

AutoGLM 等布局已提前展开

关键在于工具调用与自动化能力成熟

机会可能突然到来，前提是持续积累

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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Special Guest: 李子玄.

当 AI 不再等你指挥：OpenClaw 与「行动型 Agent」的真正拐点 | S9E45

Fri, 06 Feb 2026 05:15:00 GMT

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

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

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

开发者开始从“聊天式 AI”转向“能真正干活的 Agent”

从被动响应迈向主动行动的一次现实尝试

01:30 从你教它做事，到它猜你想做什么

早期 Agent 依赖精细指令和工程编排，门槛极高

新一代 Agent 尝试在模糊目标下自行拆解任务

02:38 一个极客自用工具，如何意外变成现象级项目

Clawdbot → Moltbot → OpenClaw，多次改名背后是定位的转变

作者并未以“产品”思路设计，而是极端追求好用

长期高强度 coding 的积累，在这一刻集中爆发

04:13 当 AI 拥有整台电脑的权限：效率和风险一起被放大

OpenClaw 几乎可以操作你电脑上的一切

在开发与工作流中带来真实、可感知的效率提升

也第一次让“误操作”和“安全失控”变得具体可感

07:01 Agent 真正开始改变工作的地方：不是科幻，是工作流

从 RAG 系统开发到复杂流程自动化，Agent 能直接上手

在销售和增长场景中，开始替代大量人工分析与方案制定

在低敏感场景下，生产力提升已经是现实，而非预期

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

本地长期记忆让 Agent 不再“聊完就忘”

Skills 更像一套可复用的操作手册和 SOP

人类不再写代码，而是用语言不断校准它的行为

Part II
23:30 Moltbook：Agent 的“朋友圈”

基于 OpenClaw 的 Agent 社区实验迅速引发争议

心跳机制意味着 Agent 定期接受中央指令

多智能体“社会实验”第一次从模拟走进现实世界

27:49 AI 社区的最大难题：内容不稀缺，可信度才稀缺

AI 可以瞬间生成海量内容，也能制造噪音

人工审核在 Agent 规模面前几乎失效

“代码即法律”“信誉系统”开始成为刚需

35:10 AI 有自我意识了吗？为什么现在下结论太早

“AI 共情”“AI 宗教”可能来自幻觉放大或人为操纵

业内尚无共识认为 AGI 已经到来

比“觉醒”更紧迫的，是如何约束和治理

43:11 向前看：Agent 真正可能落地的方向在哪里

垂直行业的 knowhow 和私有数据是关键

与现有系统的深度集成，比模型能力更重要

OpenClaw 展示了潜力，也暴露了产品化与安全的巨大空白

名词解释和延伸阅读
Tom 部署 Openclaw 的视频

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

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

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Special Guest: Tom Kong.

Bonus｜AEO/GEO 线下讨论：流量逻辑在变，内容价值如何被重新定义？

Wed, 28 Jan 2026 11:00:00 GMT

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

《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！

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
Leo，AEO 智能体产品 Frevana 创始人，曾在 Pinterest 等公司负责 SEO 相关项目
Rui，Shoply AI 创始人，曾在 Google、Pinterest 等公司负责搜索业务
Carter，内容 Agent 公司 Sprite 创始人

主要话题
01:25 当订阅收入无法覆盖算力和研发成本，广告成为大模型公司新的商业化路径
07:45 AEO 并不是对 SEO 的颠覆，而是一种叠加在原有逻辑之上的新形态
14:29 不是所有产品都适合做 AEO，决策路径的长短才是关键变量
18:29 Reddit 引用权重降低，AI “投毒” 会受到平台惩罚
24:56 SEO 和 AEO 的真正差别：从“关键词”到“问题本身”，内容结构发生了什么变化？
29:53 长期价值 vs 短期新鲜度：用做品牌的态度来做 AEO
32:45 零点击搜索、间接流量转化，AEO 的 ROI 要怎么算？
37:45 AEO 的终局会不会是新的 SEO？工具、服务商、分工细化，一个非常庞大的市场

Perplexity 结果中显示的「SPONSORED」内容

ChatGPT 中的 Shopping Card 广告卡片

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Special Guests: Carter, Leo, and Rui.

Bonus｜2026 CES 现场观察：技术趋势已明晰，产品仍在路上

Wed, 14 Jan 2026 09:00:00 GMT

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

本期人物
秦井武，优联智能创始人兼 CEO
丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

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

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

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Special Guest: 秦井武.

年终总结3：2025 职场水温报告：AI 浪潮下的人才流动与岗位重构 | S9E44

Wed, 07 Jan 2026 11:45:00 GMT

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

本期人物
林凡，脉脉创始人兼 CEO
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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

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Special Guest: 林凡.

年终总结2: 与真格基金戴雨森聊模型发展、AI 商业化与美股 M7 展望｜硅谷徐老师 S9E43

Wed, 31 Dec 2025 12:00:00 GMT

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

本期人物
硅谷徐老师 Howie，硅谷高管、投资人、安全AI浏览器Norton Neo创始人。小红书：硅谷徐老师
戴雨森，真格基金的管理合伙人

主要话题
00:14 2025 年，AI 行业有哪些出乎意料的变化？

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👉sourl.co

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
👉eg76rdcl6g.feishu.cn

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

商业合作
声动活泼商业化小队，点击链接直达声动商务会客厅（sourl.cn ），也可发送邮件至 business@shengfm.cn 联系我们。

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

Special Guest: 戴雨森.

年终总结1：中国大模型出海：开源模型是只赚吆喝不赚钱吗？| S9E42

Wed, 24 Dec 2025 13:45:00 GMT

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

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

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

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

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

幕后制作
监制：Yaxian
后期：迪卡
运营：George
设计：饭团

商业合作
声动活泼商业化小队，点击链接直达声动商务会客厅（sourl.cn ），也可发送邮件至 business@shengfm.cn 联系我们。

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

Special Guest: Forrest Xu.

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