Jasper.ai是一个人工智能的写作助手，可以自动为企业客户写广告、电子邮件、产品描述、社交媒体推广文案，成立2年，成为生成式AI应用层最值得被关注的公司之一。2022年10月，Jasper.ai不但宣布完成了 1.25 亿美金的 A 轮融资，估值达到了 15 亿美金，到2022年上半年，在生成式AI还未大火之前，就已经有4000万美元的营收，如今已经收入过亿。本期我们就来聊聊Jasper.ai是如何在两年内成为估值15亿美元的独角兽，以及整个AIGC行业应用层的机会在哪里。【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
王英骁Wally，SAV（Scale Asia Ventures）创始合伙人【你将听到】
01:25 营收过亿，估值15亿，Jasper两年跻身应用层独角兽
02:30 ChatGPT推出之后，Jasper.ai数据不降反涨
04:00 起源于GPT3，从续写文章到企业端的工具
08:56 招聘减少，AI替代人写文稿，在营销领域已经发生
12:42 创始团队SAAS起家，用户需求做到极致
18:31 不做自己的模型，但全领域进攻
19:55 企业服务基因，我为什么会早期投资Jasper
22:44 来自Grammarly估值与市场的启发
23:17 市场营销端的超级独角兽？Jasper该对标哪家公司？
25:23 Jasper pk Midjourney：to B与to C底层逻辑的不同
29:04 创始人不谈技术不谈大模型，一个产品与商业化的团队
33:34 不管是B端还是C端，最大的挑战来自于微软
41:22 成本高收入降低：Bard不是最好的模型，源自谷歌无动力？
44:13 成本降低可预期，但大公司入场变现难【后期】
Amei【BGM】
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E101 | 两年营收过亿美元，聊聊AIGC的应用层独角兽|AIGC特辑

失败、背叛、不被理解，硅谷精神领袖一直都不是完美的存在；他们是科学家，创造者，行动派，他们有独立的价值观。《硅谷101》是由驻美媒体人刘泓君Jane发起的访谈节目，与各个领域的实干派聊聊天。这档节目创建的初衷是，听一听这些亲历者与行业一线的人怎么说

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随着OpenAI首席科学家Ilya Sutskeve的官宣离开，他所带领的“超级对齐团队”成员接连离职。曾经说要安全使用AI守护人类的OpenAI，解散了内部关注模型长远安全的团队，并悄悄在公司章程里删除了不能用于“军事与战争”的条款，OpenAI陷入新一轮危机。
而就在团队大动荡、公司负面新闻频出之时，作为CEO的Sam Altman依然周旋于媒体与政客之间，这给极度擅长于公关与营销的Sam也带来很多公关灾难。
这一期，我们就从硅谷的视角，来聊一聊最近正在走下神坛的Sam Altman的商业布局与个人投资，以及隐藏在OpenAI深处的两颗大雷。当算力资源从技术倾向商业化，OpenAI还能领先多久？
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人
骆轶航，硅星人创始人 & CEO【你将听到】
【OpenAI的难题】
02:06 争议一：IIya离职，OpenAI宫斗后续
03:20 员工吐槽Sam Altman：不是在录节目，就是在录节目的路上
06:20 安全对齐团队离职：分歧严重，当初承诺没有兑现
08:00 争议二：不签“封口费”收回股权：很不硅谷
10:21 争议三：OpenAI总是抢对手头条？初创公司挑战巨头红利消逝
14:20 GPT-4o vs Gemini1.5：产品不够惊艳、PR难弥补
19:00 争议四：OpenAI删除“军事与战争”条款引起的风波
21:23 OpenAI隐藏的另外两个雷：非盈利架构、与微软的关系微妙
25:00 OpenAI的核心护城河：技术而非产品
28:32 过去两周将成为OpenAI的转折点：结构化与深层次问题暴露【Sam Altman的投资布局】
32:26 Sam Altman个人投资偏好：宏大愿景
35:13 OpenAI创业基金 vs Sam个人投资：“战略投资”和“家族办公室”
37:00 如何评价Sam的业绩？早期不错
38:24 频繁出手的OpenAI早期投资人Vinod Khosla：专精技术、控制欲强、爱投有争议的人
44:00 与Sam关系密切的Peter Thiel，但投资思维师承Y Combinator
46:37 社群达人Sam被OpenAI创始团队挑中：大佬们需要会造势的人
49:15 两则2017年的YC趣闻
52:52 OpenAI Mafia？还没有形成，但投资人小圈子存在【OpenAI的投资战略】
56:00 OpenAI创业基金更多是战略投资，比如布局机器人：应用场景+多样化数据
59:00 数据，OpenAI投资最看重的核心资源
61:30 创业公司如何选择模型：底层大模型+开源小模型的鸡尾酒分层打法
64:30 大模型价格战：价格已经下降90%以上，推理成本在上升
67:01 个性迥异的硅谷企业家：马斯克一致性强、Sam适合做政客
72:50 Sam的个人投资Indent引入OpenAI【相关阅读】
小模型：AI小模型是指相对于大规模模型而言参数量较少的深度学习模型，通常具有数百万到数千万个参数，相比于大模型更加轻量级、易于部署，适合在资源有限的设备上运行，适用于执行简单任务或作为复杂系统的辅助。Humane：由苹果公司前高管于2018年创立，于2023年11月发布首款AI硬件产品AI-Pin，计划于2024年4月开始发货。Perplexity.AI：Perplexity AI 是一个创新型的搜索引擎，成立于2022年8月。它基于 GPT-3.5 加上自己的模型对 URL 内容进行处理并输出摘要，可以看作是 ChatGPT 和 Google 搜索的混合体，旨在提供更加精准和个性化的搜索体验。
【监制】
Holiday
【后期】
AMEI、Joya
【Shownotes】
Holiday
【BGM】
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E153｜聊聊被过度营销反噬的Sam Altman与OpenAI的深层危机

视觉、语言理解等多模态大模型和仿真训练技术的结合像是给机器人打了鸡血，让它们变得越来越聪明，行动能力越来越强，越来越像人。 “具身智能”的出现，让机器不再仅仅是被动的计算设备，而是能够主动与物理世界互动的智能体。从创业公司到科技巨头，从软件平台到硬件开发，这场机器人竞赛的参与者越来越多。从特斯拉的Optimus到波士顿动力的Atlas，这些类人形机器人展现了无与伦比的交互能力，实现了从视觉到动作的端到端神经网络闭环。这些进展似乎预示着“莫拉维克悖论”的终结，即机器人在感知和运动任务上的困难正逐步被克服。随着技术成本的降低和成熟度的提高，人形机器人的商业化应用是否已近在咫尺？在这场竞赛中，哪类玩家能够抢占先机？本期《硅谷101》邀请到了NVIDIA中国区机器人业务负责人李雨倩 (Lily Li) 和五源资本董事总经理陈哲 (Peter Chen)，与大家分享他们对机器人行业的见解，讨论AI加持下的机器人行业有哪些新的工具和技术，还需要经历哪些挑战，才能真正实现规模化和商业化。
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
李雨倩 (Lily Li) ，NVIDIA中国区机器人业务负责人
陈哲 (Peter Chen)，五源资本董事总经理
【你将听到】
03:32 大模型、仿真训练和巨头的入场加速了复杂形态机器人的发展
06:19 SayCan，PaLM-E，RT-2等大模型是突破的关键
08:58 NVIDIA做机器人早有积累：从训练、仿真到推理
15:52 大火的“具身智能”关键在于智能体与外界有交互
21:14 机器人一定要像人吗？有时三个手臂更实用，但“人形”是人类文明的形象承载
26:14 中国的机器人开发者最关心什么时候可以用上GR00T
31:31 物理世界 or 仿真平台：不管在哪里训练机器人，都离不开真实世界数据
37:03 泼个冷水：通用机器人尚无商业化案例
38:49 垂直品类的机器人主要在扫地、仓储搬运、无人机
45:37 现在做通用机器人，难度大于在2005年做特斯拉
46:15 十年：当通用机器人商业化时间超过一家基金的存续期
47:57 让机器人“学会拿杯子”就可以拿诺贝尔奖
51:18 各有所长：中国领先供应链和垂直落地场景、美国擅长探索通用能力
55:10 做机器人要有长期主义心态，在低谷期建立复原能力
56:37 “技术泡沫”也意味着顶级聪明人的聚集和新的商业机会
【相关音频】
E113 | 大模型来了，但机器人研究依然很难，商业化更难
【相关补充信息】具身智能
Embodied Artificial Intelligence，是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。1950年，图灵在其为人工智能奠基、提出图灵测试的经典论文《Computing Machinery and Intelligence》的结尾展望了人工智能可能的两条发展道路：一条路是聚焦抽象计算（比如下棋）所需的智能，另一条路则是为机器配备最好的传感器、使其可以与人类交流、像婴儿一样地进行学习。这两条道路便逐渐演变成了非具身和具身智能。Project GR00T
NVIDIA 于今年3月发布的人形机器人通用基础模型，GR00T 驱动的机器人（00代表通用机器人00技术）将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作——快速学习协调、灵活性和其它技能，以便导航、适应现实世界并与之互动。
PaLM-EPaLM-E是一个由谷歌和柏林工业大学在2023年共同提出的具身多模态语言模型（Embodied Multimodal Language Model）。这个模型能够将现实世界的连续传感器模式直接纳入到已经预训练好的大型语言模型中，从而在单词和感知（words and percepts）之间建立联系，其核心设计理念是将连续的、具身的观察（如图像、状态估计或其他传感器模式）注入到预先训练好的LLM的语言嵌入空间中。PaLM-SayCan
谷歌研究团队于2022年提出的一种机器人学习算法，结合了大型语言模型与预训练的机器人行为，机器人充当语言模型的“手和眼睛”，语言模型则提供关于任务的高级语义知识。这种方法使得机器人能够根据自然语言指令执行复杂的物理任务，同时确保这些任务在特定的真实世界环境中是可行的。Google RT-1/RT-2
由Google的机器人研究团队开发的先进机器人学习模型。RT-1（Robotics Transformer 1）是一种视觉语言行动（VLA）模型，RT-2是其进化版本，目标是训练一个端到端的模型，该模型可以直接从机器人的观测到动作，同时利用大规模预训练视觉语言模型的优势。RT-2通过对互联网级别的视觉语言任务进行预训练，然后在真实世界的机器人任务上进行微调，从而获得更好的泛化能力和涌现能力。
【监制】
杜秀
【后期】
AMEI
【Shownotes】
杜秀
【BGM】
Swerve Space - Lama House
Elephanti - Osoku【在这里找到我们】
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E152｜对话NVIDIA和五源资本：“具身智能”能带领这波机器人热走多远？

2018年10月印尼狮航的波音737 MAX飞机坠毁，5个月后，埃塞俄比亚航空公司的波音737 MAX 8型客机发生空难，两起空难共造成346人遇难。不幸的是，这并不是故事的结束。今年，波音公司再次频繁登上头条新闻，这一次是因为多起令人震惊的事故在短时间内接连发生——包括内嵌式应急门脱落、引擎起火、轮胎掉落、冲出跑道以及机翼受损等。今年4月，美国国会参议院举行了听证会，波音公司的安全文化受到了严格的审查。在听证会上，包括波音前工程师萨姆·萨利赫普尔在内的多名证人出庭作证，他们对波音飞机的安全性提出了严重的担忧。更令人震惊的是，正在波音接受国会和司法调查期间，两位波音的吹哨人在不到两个月时间内非自然死亡。作为全球航空业的巨头，波音公司正面临着新一轮的信任危机。美国航空监管机构、航空公司、乘客甚至波音公司自己的员工都在纷纷发出抗议的声音。投资者也表达了自己的担忧：波音公司的股票今年下跌了 28%，成为标准普尔 500 指数中表现第二差的公司，仅次于特斯拉。波音到底怎么了？《硅谷101》邀请到了Wintell & Co 律所高级顾问，Eding Yi，回顾最近举行的波音听证会，讨论多起事故背后的原因、以及未来的飞行安全。
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
杜秀，硅谷101播客监制
【嘉宾】
Eding Yi, Winter & Co 高级顾问【你将听到】
03:16 波音事故频发不是偶然事件
04:13 设计有缺陷的MCAS是737 Max两起坠机的罪魁祸首
08:11 全链条漏洞使得波音飞机的失事无法避免
11:43 多位吹哨人将波音推进舆论漩涡
14:52 五年前的空难后，美国与波音公司达成不起诉协议
15:32 吹哨人在听证会爆料被波音公司持续无视和打压
18:54 百人遇难却无人入刑——航空灾难的诉讼流程极为冲突且复杂
24:30 听证会的底色对波音相对友好
26:36 即是裁判员又是运动员：FAA对波音问题的处理能力有限
30:45 听证会期间两位吹哨人接连死亡是巧合吗？
32:25 吹哨人：“鉴于我在波音所看到的一切，我不再敢乘坐飞机”
36:34 失去向日本学习精益制造的机会，波音是美国制造的黑暗时代
39:06 心态更放松的空中客车在订单储备上已经超越了波音公司
43:35 航空供应链并非流水线化，依然是匠人精神与以人为本
48:07 非官方建议：出行可以选航司，还可以参考ICAO官方安全报告【相关补充信息】MCAS系统
Maneuvering Characteristics Augmentation System（机动特性增强系统）是波音737 MAX飞机上采用的一种飞行控制律，在原始设计中MCAS依靠来自单个迎角传感器的输入数据来监控飞机在飞行中的迎角，原本是为了增强飞机在高迎角条件下的俯仰稳定性，但在实际运行中，由于对系统潜在风险的沟通不足以及传感器数据的依赖问题，导致了严重的事故。在两起涉及波音737 MAX飞机的空难之后，波音公司对MCAS系统进行了升级。FAA
美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）的缩写。它是美国政府机构，负责制定与飞机相关的规则和标准。ICAO Safety Reports
国际民用航空组织（International Civil Aviation Organization）发布的安全报告。该年度报告提供有关全球航空安全情况的更新，包括事故统计数据、相关风险因素分析以及与全球航空安全计划（Global Aviation Safety Plan，简称 GASP）相关的指标更新。【监制】
杜秀
【后期】
AMEI
【Shownotes】
杜秀【BGM】
Fatal Flaws - Howard Harper-Barnes
No Turning Back - Alan Carlson-Green
Are You Alone_ - Victor Lundberg
Reviving - Megan Wofford【在这里找到我们】
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E151｜事故频发、吹哨人离奇死亡，波音怎么了？

作为全球自动驾驶第一股，图森未来经历了被做空、被美国监管机构调查以及创始人内斗等种种问题，在大国科技交锋的风口浪尖上，图森未来比Tiktok的故事更加跌宕起伏，更艰难。在今天跟侯晓迪的对谈中，你会感受到他犀利、坦诚，一个多灾多难的公司，加上一个棱角分明的创始人，侯晓迪一直都处在舆论风暴的中心。在我们采访到侯晓迪的时候，他已经开始了他新的一次自动驾驶卡车创业，新公司的名字叫做Bot.auto。我们与侯晓迪聊了聊大家对自动驾驶行业的错误认知，以及大模型如何帮到自动驾驶行业，还有他为何认为马斯克是自动驾驶行业的一个搅局者。
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人陈茜，硅谷101联合创始人，视频主理人

【嘉宾】
侯晓迪，无人驾驶卡车公司Bot.auto创始人兼CEO
【你将听到】
00:07 图森未来三大挫折与退市全过程
03:46 为什么再次创业还是无人驾驶：2027年能赚钱
07:56 为了生存，无人驾驶公司能做的“副业”
08:42 自动驾驶级别的科普、不同级别商业模式不同
11:26 马斯克宣布8月推Robotaxi：他也许没有赢，但我们已经占下风了
14:56 L4挣钱之前要解决的核心问题：安全性、冗余与运营
15:21 模型越大效果越强？并不是
18:10 高速比拥堵的城市更容易实现无人驾驶：不必面临太多权责不清的交通场景
20:31 具备迁移能力的大模型，爆火出圈只是小创新累积的必然成果
24:33 大模型对自动驾驶行业的启发：低成本、高效率的冷启动
27:33 从小在互联网被骂，创业对自己的意义
29:41 创业那些事儿：招人标准、股权分配、初创公司容易踩的坑
33:38 “看十年，想三年，做一年”，公司战略不能只为了融资
35:50 做人形机器人的都是骗子？会飞的汽车、科幻和商业的矛盾
37:12 波士顿动力是长期主义的公司，探索控制论的边界
42:12 谈招人：你在火箭上不挑座位
43:45 离开图森后、再次创业前的思考斟酌，今非昔比的市场环境
49:49 “实名反对马斯克：他在伤害无人驾驶行业”
55:27 自动驾驶行业低谷——加息带来的资本寒冬
57:19 激光雷达 vs 机器视觉：能抓到耗子的就是好猫
58:28 谈谈Sora与世界模型：新瓶装旧酒
62:05 长尾问题目前不是无人驾驶卡车的主要阻碍
【相关阅读】
提到的Andy grove的两本书：
Only the Paranoid Survive（1988）
High output management（1983）
【后期】
Amei
【BGM】
Interruption - Craft Case
LBRTY - Heyson
I Am Back - Ruiqi Zhao
The Deal - Ruiqi Zhao
Adventurous Legend - Ruiqi Zhao
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E150｜与侯晓迪聊聊自动驾驶与搅局的马斯克

你知道每使用一次ChatGPT，OpenAI需要交多少电费吗？前阵子模型微调平台OpenPipe创始人Kyle Corbitt爆料称，如果在美国一个州内使用超过10万个H100芯片，就会使电网瘫痪。部分国家也已经在限制AI数据中心对电力系统的占用。在新技术诞生和应用的历史潮流中，我们经常发现，技术本身并非是最大的障碍，往往伴随而来的是对现有基础设施建设的挑战，比如家家户户会用到的电力系统。所以AI巨头们的竞赛，不仅仅要囤芯片，还需要屯变压器，还要抢电。未来3-5年内，AI带来的电力短缺到底有多少？如果大基建跟不上，巨头们的解决方案还有哪些？我们今天就来掀开数据中心的电表看一看。【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人【嘉宾】
徐熠兴（Ethan），微软能源战略部资深项目经理
项江，瀚海聚能CEO【你将听到】
「AI用电荒」
01:52 AI耗电现状：美国的AI数据中心当前耗电量堪比纽约市
03:05 未来电力需求预测，电力单位的概念解释
06:00 OpenAI导致微软电网崩溃？AI用电的特殊性和波动性，对传统电网设计的冲击
11:25 美国电力行业面临的挑战：未来三五年，AI会和居民抢电吗？
16:10 AI意外加重了能源转型的负担：电力将成为AI发展的新瓶颈
17:43 硅谷公司们怎么布局数据中心？短期靠抢电，长期选址时考虑与电力公司的合作
22:19 中国当前的电力供应结构：几种发电方式、基础设施建设能力相对好「能源现状与解决办法」
25:45 中国先进核能的“三步走”规划：热堆、快堆、核聚变堆
27:00 科技巨头们的新难题：既要考虑气候变化又要发展AI，真贵
29:43 AI消耗的能源有可能减少吗？AI训练数据耗尽 or GPU的效率提高
35:36 核能作为未来能源解决方案的潜力：几种清洁能源的成本对比
39:28 核裂变vs核聚变，选谁？
42:57 什么时候能用上核聚变发的电？科学问题差不多了，还是巨大的成本问题
48:16 Helion Energy与微软的对赌协议
50:04 核聚变公司的几大流派「未来对策」
53:00 各国数据中心的选址问题：数据资产、东数西算
55:42 电网负担的解决方案：能源转型、分布式储能
59:00 AI和能源行业相辅相成：AI赋能核聚变【名词解释】
电力单位换算
电量单位：千瓦时（kWh）、度
电力单位：千瓦（KW）、兆瓦（MW）、吉瓦（GW）
1 GW（吉瓦） = 1000 MW（兆瓦）
= 1000000 KW （千瓦）
= 1000000000 W（瓦特）「星际之门」计划：微软与 OpenAI开发的全新人工智能超级计算机，计划投入 1000 亿美元，配备数百万专用AI芯片，以提供前所未有的计算能力，预计于2028年完成。东数西算工程：“数”指的是数据，“算”指的是算力。“东数西算”是通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动，于2022年2月正式启动。「托克马克」：托克马克(Tokamak）是一种环形容器，它通过约束电磁波驱动，创造氘、氚实现聚变的环境和超高温，并实现人类对核聚变反应的控制。托卡马克的名字来源于环形（toroidal）、真空室（kamera）、磁（magnet）和线圈（kotushka）这几个俄语单词的结合，目前是实现可控核聚变的主流方式。中国科学家设计并建成的EAST（Experimental Advanced Superconducting Tokamak，全超导托卡马克核聚变实验装置）是这一领域的一个突出成就。「氘氘（D-D）反应」&「氘氚（D-T）反应」：是指氢的两种同位素氘（Deuterium，化学符号D）和氚（Tritium，化学符号T）之间发生的核聚变反应。氘氘反应是指两个氘原子核聚合在一起，生成一个氦原子核和一个中子，同时释放出能量。这种反应在自然界中很少见，但在实验室条件下可以被诱发。氘氚反应是将氘核与氚核碰撞而产生的核聚变反应，它是目前研究中最容易实现的核聚变方式之一。「Helion Energy」：一家总部位于华盛顿州雷德蒙德市的核聚变公司，专注于开发磁惯约束性聚变（MIF）技术。微软是其长期合作伙伴，计划在未来五年内从Helion购买电力。「CFS」：全称Commonwealth Fusion Systems，一家美国核聚变发电公司，从麻省理工学院分拆出来后，于 2018 年在马萨诸塞州剑桥市成立。其既定目标是建造一座基于ARC托克马克设计的小型聚变发电厂。「BEV」：全称Breakthrough Energy Ventures，是由比尔·盖茨牵头成立的投资公司，专注于投资清洁能源创新科技，以应对气候变化所带来的挑战。该基金成立于2016年12月12日。【后期】
Amei【BGM】
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