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硅谷101 247 Episodes Aug 19, 2026

《硅谷101》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目,分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。节目探讨硅谷精神领袖的失败、背叛与不被理解,以及他们作为科学家、创造者、行动派的独立价值观。

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E249|Token经济转点:OpenClaw、Hermes到本地自研的Agent进化之路
E249|Token经济转点:OpenClaw、Hermes到本地自研的Agent进化之路 Aug 19, 2026 1:27:02 去年年底,硅谷掀起了一股风潮——“Token Maxing”(最大化token使用量),科技公司创始人和工程师们争相晒出账单,比谁家Token消耗更吓人,以此彰显对AI的全力押注。但到了今年年中,成本失控和虚假生产力让这场烧钱竞赛到达了转折点。Uber在四个月里烧穿了全年的AI预算,Meta被迫给员工设定token使用上限,一些公司会提醒员工使用AI的时候注意成本。大家开始认真思考:如何更经济地使用Token? 这期节目的嘉宾黄东旭,就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经每天烧掉三四百美元,只用最前沿的模型。让他逐渐转变的,是中国开源模型们的崛起,大量的日常任务都可以做到“只烧电费,不烧Token”。他的结论是:不是前沿模型用不起,而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配,成本可控,更具性价比。 我们聊了这半年Agent产品的进化史——从OpenClaw,到He
E248|一个“催发货”AI要跑通260步,和阿里瓴羊朋新宇聊聊中国式FDE
E248|一个“催发货”AI要跑通260步,和阿里瓴羊朋新宇聊聊中国式FDE Aug 10, 2026 1:03:54 不久前,我们聊了硅谷最火的新职位FDE(前线部署工程师)。硅谷的逻辑是,AI要进企业,就要开行业最高的薪资,派一批最聪明的人驻扎进去。但这件事在中国,还是同一个剧本吗? 我们邀请到阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇。他是阿里数据中台方法论的创立者,他的团队做这件事已经5年,比“FDE”这个词流行起来还要早。在AI浪潮到来之后,他们发布企业级Agent平台:AgentOne。 他们的做法很不“硅谷”,不接定制化的大单,不做1000人天的驻场开发。他们找的是企业里最耗人、最耗钱、最耗时的环节,把预设好的agent接入企业私有数据,去解决真实的业务难题。 举例来说:一个催发货流程,客服agent需要跑通260步流程;一个顶级人类投手,90天内调价10000次,AI要学会这10000次调价背后的决策逻辑,这背后靠的是团队配合和工程化的推进。 在朋新宇讲述中,没有全能型的个人
E247|对话盛颖:xAI,Infra的浪漫,SGLang,开源,平权与“甄嬛传”
E247|对话盛颖:xAI,Infra的浪漫,SGLang,开源,平权与“甄嬛传” Aug 4, 2026 1:46:26 这期播客的嘉宾是盛颖,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
E246|何谓蒸馏?聊聊硅谷如何看中国开放模型逼近前沿
E246|何谓蒸馏?聊聊硅谷如何看中国开放模型逼近前沿 Jul 31, 2026 1:07:12 7月27日,月之暗面正式发布Kimi K3的完整模型权重。自7月16日API上线以来,K3就在在多项测试中展现出接近前沿模型的能力。因此,它成为了硅谷最近讨论开源时的重要案例之一。从2025年初的DeepSeek时刻,到当下的Kimi K3,中国开源模型正在从成本更低、能力稍弱的替代品,逐渐逼近甚至超过最强的闭源前沿模型。 随之而来的,是一场越来越激烈的蒸馏争论。什么是蒸馏?通过闭源模型的输出进行训练,和未经授权的大规模能力提取,有什么区别?即使中国实验室使用过美国模型生成的数据,它又究竟能解释多少最终能力? 本期播客,我们邀请到两位嘉宾来分别从开源生态和企业的视角,讨论这一波中国开源模型的影响:前Hugging Face亚太开源生态负责人王铁震,和TinyFish联合创始人Keith Zhai。 我们从K3带给硅谷的挑战聊起,讨论了为什么把中国模型的进步全部归因于
E245|藏在大模型背后的新闻人:GPT们的回复是这样写出来的
E245|藏在大模型背后的新闻人:GPT们的回复是这样写出来的 Jul 23, 2026 46:00 当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪,问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码,但真相是,那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句,背后站着一群人:他们曾是记者、编辑和纪录片导演,如今藏在大语言模型之后,有一个鲜为人知的名字——内容工程师(Content Engineer)。 当模型能力日益趋同,真正决定用户去留的,已不再是参数,而是它能否让人觉得“懂我”。那些“只可意会、不可言传”的语感与共情,正被一群文字工作者拆解成一套可以装进AI的规则。 本期《硅谷101》播客,我们邀请到两位从新闻业转身的资深内容工程师——前媒体人、播客《行星酒馆》主播东尼,与NBCUniversal AI战略总监Bianca,深入探讨:什么才算“好”的对话,以及如何把它拆解成可量化、可训练、可评估的工程标准。我
E244|机器人走错路了?与苏度韩铮聊聊具身智能的3D数据、路径分野与硅谷竞赛
E244|机器人走错路了?与苏度韩铮聊聊具身智能的3D数据、路径分野与硅谷竞赛 Jul 15, 2026 1:17:19 机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了,但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖,难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻,它需要理解眼前的物理世界。 这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一,师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流"纯大脑黑盒大模型"不太一样的路:软硬件协同设计,上下分层架构,上层负责任务规划与环境理解,下层负责具体物体操作;Sim-to-Real作为核心训练范式,让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化,再迁移到现实。 这条路已经跑出了一定成效:面对从未见过的新物体,他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。 本期硅谷101,我们邀请苏度科技CEO韩铮,一起聊聊机器人“动手”怎么实现?他预测,接下来会有更多的硅谷公司重新回到“上下分层”的方向上来。 【主播】 泓君,硅谷101创始人,播客主理人
E243|特朗普“缓刑”红牌之外,美国资本如何硬控全球足坛
E243|特朗普“缓刑”红牌之外,美国资本如何硬控全球足坛 Jul 9, 2026 1:16:28 世界杯发生了闻所未闻的一幕,在特朗普介入后,美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行,有人不禁要问了,国际足联为什么要那么听美国人的话。 部分原因可能来自于,美国资本已经渗透进了全球足坛的方方面面。比如英超的20家俱乐部中,有11家都被美国资本控股,美资甚至渗透进了欧洲五大联赛的俱乐部、商业权益开发、球员球队买卖资金周转等等方面。 没有英式足球积淀的美国人,为什么会那么喜欢投资英式足球?美国资本又在怎么改变世界足坛呢? 【主播】 麻花,硅谷101特约研究员 【嘉宾】 张兵,懒熊体育《摸鱼的熊彼得》主理人 施骅伦,《翻转体育》主播 【你将听到】 没有足球文化的美国,资本为什么爱足球 03:05 售股两年后,曼联老板为什么又要找下家 06:21 20支英超球队11支被美资控股,美国富豪为什么那么上头 09:48 英超球队的上市潮与退市潮 16:14 两任美国老板,在英国
E242|最快半年AI跑通自进化?与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地
E242|最快半年AI跑通自进化?与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地 Jul 5, 2026 1:10:54 从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在,不过短短两三年,AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月,Anthropic在一份公开报告中预测,AI未来将进入"递归自我提升"(Recursive Self-Improvement, RSI)阶段,并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。 AI自我进化会以多快的速度到来?未来的AI,它会在通往真理的道路上与人类并肩作战,稳步破解医学、气候等种种难题,还是会在暗处走向失控? 本期播客,泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家,杜少雷和Beibin,一起聊聊AI的自我进化与自我验证。 Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司,这家公司给自己的定位也非常的特别,他们只做一件事—— heavy duty solver,意思是专啃那些没有标准答案,人类自己都不
E241|跑鞋技术迭代史:马拉松跑进2小时,靠人还是靠鞋?
E241|跑鞋技术迭代史:马拉松跑进2小时,靠人还是靠鞋? Jun 25, 2026 1:01:45 本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出 今年4月的伦敦马拉松,肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒 的成绩夺冠,成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员,这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时,创造了历史。 事后媒体关注到,萨维和克杰勒恰,包括这场比赛的女子冠军阿塞法,他们穿的鞋,都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前,统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克,也是它,发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目,剑指帮助运动员马拉松“破2”。 尽管跑步这项运动自古有之,但直到1960年代,人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里,路跑鞋都发生了哪些技术变革?运动鞋品牌,又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的? 【主播】 麻花,硅谷101特约研究员 【嘉宾】 盖德,《迪谈盖论》主播 【你将听到】 跑鞋技术迭代
E240|OpenAI联手PE砸下40亿美元,聊聊硅谷最火新职位FDE
E240|OpenAI联手PE砸下40亿美元,聊聊硅谷最火新职位FDE Jun 17, 2026 51:24 5月初,OpenAI成立了Deployment Company(部署公司),Anthropic也宣布与包括Blackstone在内的多家金融机构合作成立合资企业。这些顶尖模型公司,都开始押注同一种服务:不只是提供AI工具,而是深入企业内部,在具体业务场景中把AI能力真正部署起来。 这也让一个工种迅速走到台前:Forward Deployment Engineer(FDE),前线部署工程师。他们既要懂模型和技术,也要理解客户的数据、流程和业务痛点,核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。 这期播客中,我们请到了两位一线从业者讨论FDE和部署公司。一位是Cresta FDE团队负责人Jove。Cresta为企业呼叫中心提供AI Agent,Jove从去年年初就开始扩招FDE团队。另一位是前麦肯锡咨询师、现任Invisible Technolo
E239|SpaceX要让太空算力从科幻走向现实,但它划算吗?
E239|SpaceX要让太空算力从科幻走向现实,但它划算吗? Jun 12, 2026 1:29:43 SpaceX上市进入最后倒计时,在它那份长达280页的招股说明书里,月球基地、点对点地表旅行、在轨制造、火星货物……这些别的公司不敢写的科幻元素,它都写了。但更让人印象深刻的是SpaceX的AI叙事,它预测在28.5万亿美元总潜在市场中,有超过90%来自AI板块,而这部分将受到“地球无法快速扩展发电能力”的严重制约。 面对电力紧缺,SpaceX的答案是:把数据中心搬上太空。上周一,马斯克在一段关于AI1卫星设计草图的视频中称,AI卫星不需要多么神奇的技术,这些技术已经在星链V3卫星中做出来了。谈到时间表时,马斯克预估SpaceX将在2027年底前实现每年1GW的太空AI算力的年化部署率,并逐年扩大量级。 这个大胆的宣言,究竟是IPO前夜的氛围烘托,还是下一代算力基础设施的真正方向?太空数据中心,技术上能实现吗?即使能做成,它真的比建在地面上更划算吗?本期硅谷101播客
E238|聊聊Harness时代AI-First的组织架构:从信任人到信任AI
E238|聊聊Harness时代AI-First的组织架构:从信任人到信任AI May 24, 2026 1:05:20 “Harness Engineering”(挽具工程)正在成为硅谷的新共识,Anthropic、OpenAI等公司都在探索这一工程范式。但真正理解Harness的人还不多。前不久,一篇题为《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》的文章在X上获得百万级阅读和热议,作者是来自硅谷CreaoAI的Peter Pang。在这篇文章里,Peter展示了Harness Agent系统激发出的极致效率:99%的代码由AI完成,每天平均3到8次生产部署,过去六周的产品流程,现在一天就能跑完。 本期播客,主播泓君邀请到Creao的三位创始人,聊聊这家公司对Harness的实践,以及在组织AI-First转型上的深度思考。嘉宾们指出,AI-First不等于“使用AI”,想要把效率提升100倍、1000倍,就不能只把AI当成工具,而要

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