硅谷101

By 硅谷101Business Entrepreneurship Technology

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硅谷101 episodes

October 19 E256｜Agent、机器人与制药，谁先被GPT-6 Astra改写？
回顾9月，AI圈的重磅新闻一个接一个。
先是OpenAI发布GPT-6 Astra，总裁格雷格·布罗克曼在发布会上宣布：AGI已经到来。
这场发布对机器人行业的冲击，来得有些意外，一个发布会报告里只字未提机器人的通用模型，转身就空降了机器人评测榜首，甚至让很多机器人的Benchmark都失效了。有人开玩笑说：机器人领域等了这么多年的“GPT时刻”，居然是GPT自己。
同样在这个月里：Meta Muse冲上美国App Store榜首，它的竞争对手Instinct估值也涨到了100亿美元；xAI的Grok Bot开放了企业部署；不生成文本、只给选项打概率的决策模型Jev以“系统1”走红，发布24天就融了8.7亿美元。
在AI for Science方面，Claude发现类CRISPR的新酶系统；扎克伯格夫妇资助成立的Biohub宣布将虚拟细胞计划扩大到18亿美元……这些进展又会为科学发现带来哪些改变？
本期《硅谷101》，我们请来三位分别站在Agent、机器人和AI制药一线的研究者，聊清楚三件事：个人Agent商业化卡在哪？机器人怎么被Astra这样的底层模型冲击？AI制药真正的瓶颈是什么？
本期节目录制于2026年9月29日
【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
许华哲，破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授（X:@HarryXu12）
朱哲清，Pokee.ai创始人兼CEO，前MetaAI应用强化学习团队负责人，斯坦福强化学习博士（X:@ZheqingZhu）
王晟，华盛顿大学计算机学院助理教授（X:@profshengwang）
【你将听到】
00:05 新播客《消费101》上线啦！
00:49 9月AI大事记
04:18 各领域实测Astra感受
Agent领域
09:11 生物医学“古董级软件”有了Computer Use
12:17 Computer Use是什么？与API调用的区别
15:47 Meta Muse会走Manus的老路吗？
17:31 Meta Muse破局关键——软硬件结合
19:37 商家愿意开access，前提是确认身份
22:21 个人助手Agent新一轮烧钱获客大战
24:57 Grok Bot，“走在后面的人”
25:44 前沿Lab最烧token的是AI for Science
27:48 小模型追大模型，差距在缩小，但可能追错了benchmark
机器人领域
30:19 未来需要快决策模型 + Astra的推理能力
35:48 筷子夹小球效果：自研模型 V.S Astra
37:25 Astra冲击：利好本体硬件
39:07 从TAMP到Agentic：机器人规划重回台前
40:19 数据标注新门槛：标注因果与直觉物理
43:06 惊艳之后，Astra也有明显短板
45:12 Jev“快系统”的潜在价值
生物医学领域
47:10 实验设计完成度只有30%，Astra缺什么？
51:39 AI制药，离不开实验室的验证和数据积累
53:15 制药时间线：AI设计分子快，真实验证慢
55:01 从AlphaFold开源，看垂直科学公司的数据护城河
58:24 未来趋势：湿实验公司用MCP/API直连大模型
01:02:15 人类科学家的角色转向“定义问题”
01:03:47 好的benchmark，应该是无上限的
01:02:15 ART的启示：酶和蛋白质实验周期短，最先跑出来
尾声
01:07:48 “蒸馏”是否让普通人失去了价值？
1:11:51 Agent、机器人与AI制药的核心问题
【消费101】
《消费101》是《硅谷101》团队新开设的消费垂类节目，由资深消费记者&研究员麻花担任主播，是一档提供有趣、有料、有用的消费行业观察与品牌解读的播客。每周更新，欢迎关注！
【硅谷101听友群】
在这里，和同好一起深聊科技、商业与未来，期待你的声音，也期待更多有趣的讨论。
扫码加入，即刻相遇！
【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Imba Wimbo - RaFa Orchestra
Signal Containment - Out To The World
Flickering Torches - Christian Andersen
Video Knights - Sebastian Winskog
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Special Guests: 朱哲清, 王晟, and 许华哲.
1 hr 20 min
October 08 E255｜模型越来越强，为什么用户没感觉？再访阿里国际站总裁张阔
模型在榜单上越来越强，为什么真正把工作交给AI，还是需要人反复解释、检查和兜底？
半年前，我们与阿里国际站总裁张阔聊了Accio Work，以及Agent如何参与采购和日常经营。半年后，我们再次请到他，聊聊这半年来商家使用Accio Work的真实案例，试图回答这个问题：模型能力的提升，究竟有多少变成了商家工作里的进步？
张阔分享，很多模型的通用评测成绩已经接近满分，但团队在真实经营中，并没有感受到同样幅度的提升。为此，他们从实际业务中整理了107个任务，包括比较供应商报价、识别钓鱼邮件、预订船期和处理交易纠纷。据他介绍，在这套特定评测中，最前沿模型在无人干预条件下的任务通过率约为61%。
这些任务没有数学竞赛那么耀眼，却直接关系到商家的成本、交期和利润。一个好用的Agent，既要能把工作做完，也要让人用得起；既要理解工具和流程，也要理解这盘生意究竟想追求什么。
这期节目，我们聊聊榜单成绩与实际交付之间的落差、通用模型与垂直产品的竞争，以及当AI接手越来越多的执行工作，人还需要保留哪些判断。
【主播】
Yiwen，硅谷101主持人
【嘉宾】
张阔，阿里国际站总裁
【你将听到】
从写代码到做生意，Agent还差什么？
01:18 AI同事市场：编程之外，专业工作走到了哪一步？
02:38 商业任务为什么比编程更难？
03:48 从采购搜索到日常经营，Accio Work的任务边界如何扩展
06:12 商家案例：植物监测产品，从创意走到设计、供应链和销售
07:47 找工厂、比报价、拿样品：采购流程里，人和AI如何协作
通用模型越来越强，垂直产品还有什么优势？
10:13 中美Agent生态的差异：垂直SaaS与平台工具
11:30 AI会替代SaaS吗？
14:11 独立站与平台电商：不同市场如何影响产品设计
15:16 Agent公式：模型 × 工程框架 × 上下文
17:46 模型与工程联合优化，不能只等模型升级
榜单接近满分，真实工作为什么还会失败？
20:29 107个真实任务：无人干预条件下，最前沿模型通过率约61%
24:32 报价、钓鱼邮件、订船和纠纷：怎样才算真正完成任务？
26:33 新版本也可能退步，评测必须持续做
28:55 多平台经营：有流水，不代表有利润
32:39 产品品味、市场判断与预算分配：老板仍要做的选择
最贵的模型，不一定是最好的选择
33:44 多模型路由：如何为不同任务匹配能力与成本？
38:05 多个Agent建议冲突，商家该听谁的？
40:35 上云、定时任务、事件响应与长期经营，是不同的能力
43:05 CoCreate现场：商家对Agent有哪些期待？
44:43 小企业如何借助AI，把生意做得更大
【往期相关】
E231｜从B2B到A2A：Agent新基建，如何让“一人企业”做全球生意？
【硅谷101年会来了，线下见】
10月10日—11日，我们将在【硅谷】举办Alignment 2026年度大会，从大模型、Agent、机器人到AI Infra，从实验室里的突破，到真实世界的商业化，我们直击AI变化最剧烈的前沿。来自OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta、Google DeepMind、SemiAnalysis、Cerebras等公司的研究者、创业者与投资人将齐聚现场，分享正在发生的机遇和挑战。
点击报名入口，使用折扣码【FANS15】注册，还可以获得15%折扣。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Trace - Lennon Hutton
Signal Containment - Out To The World
Reclaim - Megan Wofford
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Special Guest: 张阔.
47 min
September 29 E254｜超级厄尔尼诺来了，我们的日常所需真会因它涨价吗？
这个夏天，来自全球各地的多个气象机构都拉响了同一个警报，一场史无前例的超级厄尔尼诺正在上演。
来自摩根大通的经济学家预计，全球的食品通胀将在2027年的上半年上升到5%，明显高于今年同期的2.8% 。这其中有来自霍尔木兹海峡封锁和黑海冲突的因素，也部分归因于我们正身处的这场、50年来颇为罕见的超级厄尔尼诺。
它究竟会通过什么方式影响到全球供给？它所带来的危害是否真的像媒体报道的那么大？在一次次与极端气候变化的对抗中，人们又为应对厄尔尼诺做了怎样的准备？
【主播】
麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
张思齐，资深大宗商品期货交易员
【你将听到】
超级厄尔尼诺，如何影响农业生产
03:17 农业几多产，起决定因素的不只是气候
08:56 超级厄尔尼诺，以及它的影响边界
16:03 厄尔尼诺如何影响棕榈油、天然橡胶和咖啡豆
19:26 哪些终端商品，价格可能受到大波动
22:20 秘鲁禁捕鳀鱼，受波及的除了日料水产，还有宠物食品
25:10 都说厄尔尼诺导致减产，但也有产区因它收益
极端气候之外，生产资料的供应紧张和农民的应对之策
27:53 作物减产是否影响终端价格，还要看产区和出口集中度
29:52 推高全球粮食价格的，还有供应紧缺的氮肥
32:27 大宗商品期货交易员会有哪些工具关注气候变化
35:25 不确定性对于期货交易，究竟是好是坏
40:08 与不确定性对抗多年，农民如何应对极端气候变化
42:07 上有厄尔尼诺，下游农民活用期货
45:22 气候变化引起的出口限制，可能进一步加剧供给危机
巴拿马运河和全球铜矿的减产，厄尔尼诺要背多大的锅
47:02 极端气候带来的干旱，让巴拿马运河的运力更紧张了
50:23 全球铜矿产量下降的锅，厄尔尼诺背不了太多
56:25 做服装的人，也在厄尔尼诺面前为难了
57:41 被极端气候影响的电力、加工食品和保险行业
59:48 大宗商品交易门外汉，可以怎么观察这个行业
【延伸阅读】
• 《纽约时报：This Year’s Record-Breaking El Niño in 3 Charts》

• NOAA: 美国国家海洋和大气管理局，隶属美国商务部。它负责监测海洋、大气和气象变化，提供天气预报、气候预测和海洋资源管理服务。
• El Niño set to become very strong, raising risks of extreme weather into 2027
• 澳洲小麦升贴水（Basis）：澳洲本地小麦现货价格与国际小麦期货价格之间的差价，主要反映澳洲当地的供需、物流及汇率等因素。
• IFPRI: Will extreme weather lead to multiple breadbasket failures and threaten global food security?
• Forbes: 巴拿马运河运力使用经济体Top20
• USDA:U.S. Department of Agriculture
【硅谷AI视频黑客松招募】
最懂内容的影视团队，与最懂AI的一群科学家，在硅谷相遇，会碰撞出如何的火花？
今年，硅谷101把一次现场创作实验带到 Alignment 2026：STORY101 LAB — AI Storytelling Challenge。我们邀请你用AI，完成一部不超过三分钟的视频作品。
比赛设【探索组】与【专业组】双赛道，资深AI影片团队与零基础新手皆可参与。我们提供免费workshop培训，优胜者更可获丰厚奖金与千人线下展映机会。
时间：2026年10月10–11日
地点：Sunnyvale, California
报名入口
【硅谷101年会来了，线下见】
10月10日—11日，我们将在【硅谷】举办Alignment 2026年度大会，从大模型、Agent、机器人到AI Infra，从实验室里的突破，到真实世界的商业化，我们直击AI变化最剧烈的前沿。来自OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta、Google DeepMind、SemiAnalysis、Cerebras等公司的研究者、创业者与投资人将齐聚现场，分享正在发生的机遇和挑战。
点击报名入口，使用折扣码【FANS15】注册，还可以获得15%折扣。
听友福利：在评论区说出你对Alignment大会的期待，我们将在小宇宙、B站、YouTube各抽取3位幸运听众，赠送Alignment 2026现场门票，参与截止时间：10月2日24:00。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Sucker (Instrumental Version) - Gamma Skies
Mindscape - Lennon Hutton
Flickering Torches - Christian Andersen
Kablaam - Ealot
Spring Dance - Forever Sunset
Seashore - Adriel Fair
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Special Guest: 张思齐.
1 hr 3 min
September 28 E253｜谁在给大模型出题、卖题、判卷？聊聊AI数据行业的野蛮生长
随着AI模型能力提升，训练需求更复杂，一批为模型公司提供训练数据的新公司正在快速增长：AfterQuery今年4月宣布A轮融资时，估值为3亿美元，到了9月，据媒体报道，新一轮融资已经将其估值推至32亿美元。另一家提供训练数据与智能体环境的公司Bespoke Labs，也在今年7月宣布，种子轮与A轮融资合计达到4000万美元。
虽然估值水涨船高，AI数据行业对外界来说却极其不透明。问题来了：这些公司究竟在卖什么？
过去提到数据标注，我们容易想到给图片打标签、给模型回答打分。但随着AI从回答问题走向执行任务，数据公司的交付物也在变化：从专家写出的评分标准，到包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。它们需要找到懂行的人，获得真实的行业资料，再把专业知识与工作经验转化成模型能够学习的训练信号。
与此同时，新的AI评测层出不穷。榜单分数提高了，究竟代表哪些能力变强了？针对评测生产数据，什么时候能改善真实用户体验，什么时候又会变成单纯的刷分？对于每天训练模型的研究员来说，他们最需要的数据，到底是什么？
本期节目，我们邀请到在Scale AI负责后训练与评测研究的何允中，以及加州大学伯克利分校博士后、Agents’ Last Exam项目研究者孙一铀，从产业与研究两个视角，拆解这门透明度不高、又变化极快的生意。
我们聊了Scale、Mercor、Surge等数据公司的不同背景，也讨论了小团队在合成环境与垂直领域中的机会。从采购一份游戏源码，到验证专家提交的任务，再到设计让人愿意交出经验的激励机制，好数据的难点，往往藏在榜单之外。
【主播】
Yiwen，硅谷101主持人
【嘉宾】
何允中，Scale AI研究总监（后训练与评估方向）
孙一铀，加州大学伯克利分校博士后
【你将听到】
拆解数据生意和玩家
05:03 数据公司之间的区别：招聘平台、众包标注、合成数据
08:27 从预训练到后训练，模型需要的数据发生了哪些变化？
09:32 Rubric数据：把专业判断变成评分标准
10:46 强化学习（RL）环境：从回答问题到动手干活
12:18 从vibe coding，到vibe everything：详解Agents’ Last Exam
14:10 游戏好不好玩、作品好不好看，主观判断能被量化吗？
17:33 Rubric 与环境如何配合：人与Agent协作
评测与模型真实能力
20:05 从做评测到卖数据：benchmark的生意
23:25 什么样的评测值得刷？核心能力与真实场景
27:29 没上热门榜单的评测，也可能带来真实的数据需求
31:39 模型公司如何权衡内部评测、公开榜单与用户反馈
什么是好数据：采购、版权与小众行业工作流
33:30 两三个人的数据创业公司，为什么也能找到机会？
38:56 模型越来越会自己造数据，外部供应商的机会还能持续多久？
40:48 模型公司为什么仍然需要外部数商？研发周期与行业采购的难题
有了数据，之后呢？
44:04 数据买回来之后怎么用？从 SFT、强化学习到模型训练模型
47:03 训练数据不是越难越好：为不同模型匹配难度与解题轨迹
48:22 SWE-bench Verified 的争议：测试缺陷与数据污染
50:04 专家交来的数据也可能造假，如何验证真实的工作过程？
54:03 数据行业的下一步：收购企业、获取数据，还是持续投入研发？
【感谢科沃斯对本期节目的大力支持】
这期我们聊了很多验证和评测：写代码跑一遍沙盒就知道对错，家务却是每天都在变的开放任务，对机器人来说，真实家庭环境就是最严格的评测现场。
科沃斯在服务机器人领域已扎根28年，连续11年稳居国内线上扫地机器人销售额第一，产品销售全球150多个国家和地区，拥有超过1200项全球专利。
从全能清扫的扫地机器人，到解放高空与双手的擦窗机器人，再到割草、泳池清洁，科沃斯让每个场景都有对应的专职选手，为人清空琐碎，让生活的每一刻都“无难事”。
数据来源：北京奥维云网大数据科技股份有限公司；统计时间：2015年-2025年；统计范围：中国扫地机器人市场全渠道(线上、线下)监测数据
欢迎了解更多，复制淘口令打开淘宝：48￥ CZ001 mBdFTN9ipmh￥ https://m.tb.cn/h.8EbY9YU 【新品】科沃斯X12S PRO扫地机器人滚筒活洗3.0全自动扫拖一体
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本期福利：下单备注【硅谷101】额外加赠抗菌滚筒拖布一个
把家务交给科技，享受属于你自己的惬意生活吧！
【硅谷AI视频黑客松招募】
最懂内容的影视团队，与最懂AI的一群科学家，在硅谷相遇，会碰撞出如何的火花？
今年，硅谷101把一次现场创作实验带到 Alignment 2026：STORY101 LAB — AI Storytelling Challenge。我们邀请你用AI，完成一部不超过三分钟的视频作品。
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时间：2026年10月10–11日
地点：Sunnyvale, California
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【相关阅读和名词解释】
Rubric（评分标准）：针对具体任务制定的一组评价条件，用来判断回答或工作成果是否达到要求。它可以包含正确性、完整性、指令遵循等维度，也可以融入专家判断。
RL Environment（强化学习环境）：让模型通过行动和反馈进行学习的环境。在本期讨论的Agent训练中，通常包括任务、可操作的软件与工具，以及判断任务是否完成、完成质量如何的验证和奖励机制。
Benchmark（评测基准）：通过一组任务与评价规则，衡量模型或智能体在特定能力和场景中的表现。评测数据与训练数据需要保持适当隔离，才能有效检验模型面对新问题的能力。
Reward Hacking（奖励投机）：模型利用评分机制的漏洞获得高分，却没有真正完成预期任务。例如，绕过正常操作修改结果，让验证程序误以为任务已经成功。
Agents’ Last Exam（ALE）：由Berkeley RDI与行业专家共同构建的智能体评测项目，关注具有经济价值、需要多步骤执行且结果可验证的专业任务。
Humanity’s Last Exam（HLE）：由Center for AI Safety与Scale AI共同组织推出的评测，覆盖数学、人文、自然科学等领域的高难度专家问题。
SWE Atlas：Scale推出的软件工程智能体评测套件，覆盖代码库问答、测试编写和代码重构。
SWE-bench Verified：经过人工审核的软件工程评测，让模型修复真实开源项目中的问题。OpenAI于2026年2月宣布停止报告其分数，指出测试设计缺陷与数据污染影响了它衡量前沿模型能力的有效性。
【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Mindscape - Lennon Hutton
Light-Footed - Bonnie Grace
Smiling Neighborhood - Claude Signet
Ruffles and Rust - Fabien Tell
Reclaim - Megan Wofford
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Special Guests: 何允中 and 孙一铀.
59 min
September 24 E252｜硅谷睡眠外挂：富人的玩具，还是预防医疗的入口？｜对话Eight Sleep创始人
【本期节目由Eight Sleep赞助播出】
在这个健康意识崛起的时代，我们越来越愿意花大价钱管理自己的身体。睡眠，就是其中最重要的方面之一。
与手表、戒指等可穿戴设备不同，Eight Sleep的产品是一张能够自动控温的智能床套。马斯克、扎克伯格、Bryan Johnson、Sam Altman，都是它的用户。多名职业运动员，也习惯带着它去比赛。这张售价约两万元的智能床套，究竟替我们做了什么？
这期播客，我们邀请了Eight Sleep的两位创始人，Matteo Franceschetti和Alex Zatarain，聊聊睡眠科技和文化。
他们说，现代人已经熟悉了各项睡眠指标，例如深度睡眠、REM、HRV。但Eight Sleep想要更进一步：在人们熟睡时，根据身体的变化，自动调整床面温度、床体高度，让技术在你毫无知觉的时候工作。
这张床套背后，也是一家消费硬件公司十多年的摸索。从拆开电热毯做原型机，到众筹卖爆却发现卖一台亏一台；从搬到中国学习制造，到反复经历现金流危机，创始人踩了很多坑，才慢慢探索出令人满意的产品形态。
今年4月，Eight Sleep进入中国。消费竞争激烈的中国市场，反而是他们增长最快的一个。一张床套卖两万人民币，Eight Sleep如何解释自己的定价？进入全球35个国家，这家公司从上百万用户身上学到了什么？
我们也聊到伴侣之间的温差、孕期与产后的睡眠变化，以及他们更远的野心：从改善睡眠，走向健康异常预警和预防医疗。最后，我们还是回到那个最朴素的问题：究竟怎么才算睡个好觉？
本期节目由Eight Sleep赞助播出。访谈使用英文进行，播客采用中文配音。我们也将原版的英文访谈制作成了视频播客。如果想要收听原版，可以在硅谷101播客的B站或YouTube账号上收看本期节目。
【主播】
Yiwen，硅谷101主持人
【嘉宾】
Matteo Franceschetti，Eight Sleep联合创始人、CEO
Alex Zatarain，Eight Sleep联合创始人、CMO
【你将听到】
00:05 一张被马斯克搬进办公室的床套
04:51 从追踪到干预：一张床套想替你做什么？
07:43 从“不睡觉”到Sleep-maxxing，睡眠文化的十年转向
12:04 看了那么多睡眠分数，然后呢？
14:16 睡眠数据里，有哪些预测疾病的信号
14:46 为什么最终选择床套，而不是床垫或可穿戴设备？
16:15 把液冷系统搬上床，解决伴侣之间的温差之争
20:38 孕期、产后与更年期：被忽视的女性睡眠需求
24:46 数据与自研传感器：哪些积累难以复制？
25:34 治疗癌症？从睡眠监测到预防医疗
30:22 消费硬件创业：制造、成本与现金流的现实考验
31:47 搬到中国学制造：从原型机到量产，没有捷径
35:49 中国成为增长最快的市场，哪些反馈超出了预期？
38:30 两万元的床套怎么定价？“我们还在Model S阶段”
42:05 带着床套跑遍赛场，职业运动员在意什么？
43:56 旅行、时差与轮班：作息不固定，如何安排睡眠？
47:25 更多产品、更多国家，Eight Sleep的下一步
58:15 温控原理：人们一整晚的温度需求为何不同？
50:42 两万元买一晚好觉，你觉得值得吗？
【试睡感受】
在使用Eight Sleep的几个月里，我亲身感受到了合适的温度对睡眠的重要性。除此之外，Eight Sleep每天早上会发送一段前一晚的睡眠总结，并给出怎么做能睡的更好的建议。

现在在国内购买Eight Sleep产品，除赠送长期有效的Autopolit标准版订阅之外，还有硅谷101听众专属的1200元优惠券，可以点击天猫优惠券、京东优惠券领取，或联系店铺客服报暗号【硅谷101】领取；海外听众可在eightsleep.com使用SV101折扣码，获得200美元优惠。
【硅谷101年会来了，线下见】
10月10日—11日，我们将在【硅谷】举办Alignment 2026年度大会，从大模型、Agent、机器人到AI Infra，从实验室里的突破，到真实世界的商业化，我们直击AI变化最剧烈的前沿。来自OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta、Google DeepMind、SemiAnalysis、Cerebras等公司的研究者、创业者与投资人将齐聚现场，分享正在发生的机遇和挑战。
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【监制】
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【配音】
daniel大牛如蓝
【运营】
朱婕
【BGM】
Dangerous Fling - Alexandra Woodward
Dusk Movers - Alexandra Woodward
Gossip Talk - Arthur Benson
City Phases STEMS INSTRUMENTS - John Abbot
Flickering Torches - Christian Andersen
The Secret Spring - Helmut Schenker
None of My Business - Arthur Benson
Short Circuit - Ryan James Carr
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Special Guests: Alex Zatarain and Matteo Franceschetti.
55 min
September 18 外滩大会线下圆桌｜敢把钱包交给AI吗？聊聊Agent交易爆发前夜的信任基建
本期节目来自2026 Inclusion·外滩大会主论坛圆桌——“当Agent成为交易主体”。
Agent的爆发不止于应用层，当应用不断涌现，底层的交易和支付方式也在被重写。今年的AI交易正沿着两条线同时展开：一条是Agent帮人完成任务，比如今年6月上线的AI版支付宝，一句话就能打车、点咖啡；另一条是Agent-to-Agent，比如两个月前，Mastercard发布了专为机器间支付设计的网络服务。
当Agent从对话走向办事、从推荐走向交易，“信任”成了绕不开的关键词。它替你花出的每一分钱，都真的经过了你授权吗？发起交易的Agent究竟是谁？它的支付权限有多大？出了问题又该由谁负责？这些围绕授权、身份、权限、责任的一个个问题，决定了我们距离“钱包交给AI”有多远。
【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
韩歆毅，蚂蚁集团CEO
Jorn Lambert，万事达卡首席产品官
刘作虎，OPPO高级副总裁兼首席产品官
周靖人，阿里巴巴集团首席科学家
（Jorn Lambert先生的发言为后期中文配音呈现）
【你将听到】
04:25 “先有鸡还是先有蛋”：智能体商业为什么卡住了
06:26 当Agent开始交易，支付网络一切都要彻底重写
10:15 手机将成为意图入口、个人智能和主动智能
12:34 模型还缺什么？长期上下文、提问能力与可靠执行
16:00 信任基建：授权、身份、KYA、资金安全与可追溯
19:59 手机厂商视角：能力信任、风险信任与A2A行为规范
22:55 “普拉提课测试”，授权、沙箱与安全执行
26:03 未来5年新商业机会：800亿Agent的商业想象
28:44 一杯咖啡怎么选出来？大模型推荐机制拆解
30:36 未来20年，手机仍是最核心设备吗
31:15 A2A商业，海量微交易所需的支付轨道
【硅谷101年会来了，线下见】
10月10日—11日，我们将在【硅谷】举办Alignment 2026年度大会，从大模型、Agent、机器人到AI Infra，从实验室里的突破，到真实世界的商业化，我们直击AI变化最剧烈的前沿。来自OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta、Google DeepMind、SemiAnalysis、Cerebras等公司的研究者、创业者与投资人将齐聚现场，分享正在发生的机遇和挑战。
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【监制】
泓君
【后期】
Amei
【中文配音】
daniel大牛
【运营】
朱婕
【BGM】
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36 min
September 16 E251｜推理芯片之战：聊聊Groq、Cerebras与OpenAI三大路径与Bill Dally的设计哲学
过去几年，推理消耗的Token爆炸式增长，Token经济随之成型，推理专用芯片也持续升温：去年年底，英伟达以约200亿美元对AI芯片初创公司Groq进行“收购”（acqui-hire）；做晶圆级“大芯片”的Cerebras今年6月IPO，市值达到670亿美元；OpenAI联手博通，推出了首款自研推理芯片Jalapeño，从设计到流片仅用了9个月——加上我们之前聊过的谷歌TPU，推理芯片牌桌上的玩家越来越多。
在这场推理芯片大战中，各家真正比拼的是什么？为什么走向了不同的技术路径？推理芯片未来又会向什么方向收敛？
本期硅谷101，我们请来两位AI芯片创业者，逐一拆解这些热门推理芯片在技术路径上的取舍与得失。其中嘉宾Mark是英伟达首席科学家Bill Dally的学生。Bill Dally是现代GPU并行架构最重要的奠基者之一。我们也借由Mark的视角，去了解这位芯片大师是如何思考问题和看待创新的。
【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
Mark，AI芯片创业者
徐子扬，AI芯片创业者
【你将听到】
Groq、Cerebras技术路线
04:17 为什么训练看算力，推理看带宽
14:13 SRAM、DRAM、HBM的优劣
16:39 Groq和Cerebras的技术路径选择
19:34 Groq：确定性、静态编译调度，动态性不足
25:18 Cerebras 的软肋：良率、成本与系统适配
32:32 英伟达为什么要acqui-hire Groq
33:58 “推理时代，Cuda一定会被绕过”
推理时代芯片护城河
39:19 两位芯片创业者的SRAM推理芯片方案
41:07 最重要的指标：速度、性价比、耗电量
44:25 速度越快，AI越聪明
49:04 面对模型迭代，抓住“不变量”
54:15 消失的算力：为何芯片利用率跑不满
58:27 芯片设计全流程：需求、架构、RTL、验证、后端、流片、封装测试、良率、交付
01:01:16 国内优势：供应链+基础设施+开源生态
01:03:17 创业者做芯片，如何和模型厂商竞争
Bill Dally芯片设计哲学
01:05:17 为未来AI补齐强逻辑
01:09:40 “一切围绕局部性展开”
01:11:43 跳出local minimum，必须想清楚牺牲什么
01:13:03 Bill给学生的创业建议
01:14:47 亚马逊的工程哲学
OpenAI自研推理芯片解析
01:17:30 Jalapeño：通用芯片，低能耗，9个月流片
01:20:10 选择HBM4，不缺钱，但缺电
01:24:15 SRAM优势还能保持多久
01:27:03 芯片内异构，暗硅，另一种路径
【硅谷101年会来了，线下见】
10月10日—11日，我们将在【硅谷】举办Alignment 2026年度大会，从大模型、Agent、机器人到AI Infra，从实验室里的突破，到真实世界的商业化，我们直击AI变化最剧烈的前沿。来自OpenAI、Anthropic、NVIDIA、Meta、Google DeepMind、SemiAnalysis、Cerebras等公司的研究者、创业者与投资人将齐聚现场，分享正在发生的机遇和挑战。
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【相关阅读和名词解释】
挑战GPU、绕过HBM，深挖史上最大芯片背后的Cerebras
谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘
Prefill / Decode：大模型推理的两个阶段。Prefill（预填充）一次性并行处理完整输入提示词，生成KV缓存和第一个Token，是计算密集型，瓶颈在算力；Decode（解码）基于KV缓存逐个自回归生成后续Token，是内存带宽密集型，每生成一个词都要把整个模型权重从存储读到计算单元。
KV Cache（键值缓存）：是注意力机制中的中间计算结果，避免每次生成新Token时重复计算历史Token的键值向量。当新请求与之前处理过的内容有相同前缀时，可直接复用已有KV Cache，称为“缓存命中”。
Attention / FFN：Transformer架构的两个核心模块。Attention（注意力机制）负责“找关系”，让每个Token关注序列中其他Token的信息，参数量较小但计算模式随上下文长度变化。FFN（前馈网络）负责“加工信息”，独立处理每个Token，参数量极大，是模型静态权重的主要部分。
SRAM / DRAM / HBM：SRAM用6个晶体管存1bit，延迟仅0.3-3ns，带宽性价比极高，但容量极小。DRAM用1晶体管+1电容，容量大、成本低，但延迟50-100ns且需刷新。HBM本质是3D堆叠的DRAM，通过超宽总线实现高带宽，容量较大但成本高，且市场上极度缺货。
Kernel（算子）：连接AI算法与芯片硬件的“翻译官”，将矩阵乘法、注意力等算法操作转化为硬件可执行的指令。算子开发属于内核级编程，直接决定模型的推理速度、能耗和芯片兼容性。
系统级异构：指在系统层面组合不同类型的计算芯片（如GPU、SRAM推理芯片、专用加速器），用最合适的硬件做对应部分的应用，而非用一颗芯片包揽所有工作。OpenAI Jalapeño则选择将异构收进单颗芯片内部。
流片（Tape Out）：指芯片设计完成后，将电路版图数据交给晶圆厂进行实际制造的过程。晶圆厂据此制作掩模（Mask），再通过光刻等工序生产芯片。流片成本极高，先进制程一次可达数百万美元，且若设计有误，整批芯片可能报废。
【监制】
泓君
【后期】
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Special Guests: Mark and 徐子扬.
1 hr 32 min
August 28E250｜mRNA的第二战场：对话英博，拆解Moderna人类首个肿瘤疫苗三期突破
2026年8月，Moderna与默沙东联合开发的个体化mRNA肿瘤疫苗公布三期临床积极结果，Moderna股价一度暴涨177%。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，拆解个体化肿瘤疫苗究竟如何工作、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。
肿瘤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，它真的能让肿瘤疫苗变成一个“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？
【主播】
Yushan，硅谷101特约研究员，生物医药行业从业者
【嘉宾】
英博博士，艾博生物创始人、董事长兼CEO
【你将听到】
02:41 从Moderna到创业，英博博士与mRNA
08:57 Moderna三期，到底突破了什么
14:09 “一人一药”如何让免疫系统治疗癌症
18:14 制药“噩梦”：4-6周造出一支专属疫苗
24:42 未来肿瘤治疗：手术刀＋疫苗＋PD-1
27:57 34个新抗原“撒网”与肿瘤“逃逸”
31:39 黑色素瘤之后，下一个是谁？
38:12 技术路线：中国肿瘤疫苗走到了哪一步？
45:04 肿瘤疫苗会比CAR-T更安全吗？
50:14 成本：“做大容易，做小难”
54:01 “AI离开自动化，就是空谈”
59:19 AI如何应用于肿瘤疫苗的研发与制造？
01:01:26 LNP：AI还算不动的“难题”
01:06:04 “一人一药”怎么监管？
01:09:24 为什么肿瘤疫苗等了几十年
【2026 外滩大会】
2026 Inclusion·外滩大会将于2026年9月9日-12日在上海黄浦世博园区举行。外滩大会是全球高级别前沿科技与金融科技盛会，本届大会还设置了超现实AI音乐会、科技展、创投meetup等趣味环节，活动免费，名额有限，先到先得。
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【延伸阅读与相关术语】
核酸药物 以DNA、RNA或其类似物为核心的一类药物，通过补充、调控或沉默遗传信息来治疗疾病。mRNA、小核酸等都属于核酸药物。
小核酸 通常指较短的寡核苷酸药物，多通过与目标RNA配对，调控或抑制特定基因的表达。mRNA通常不归入“小核酸”范畴。
mRNA（信使核糖核酸） 可以理解为细胞里的临时“蛋白质生产指令”，把遗传信息交给细胞的蛋白质合成系统，指导制造特定蛋白。
个性化肿瘤疫苗 根据每位患者自身的肿瘤突变“量身定制”疫苗，训练免疫系统识别并攻击其肿瘤。它属于治疗性疫苗，不是给健康人预防癌症的疫苗。
CMC Chemistry, Manufacturing and Controls，药物的工艺开发、生产与质量控制体系，决定一种药能否稳定、合规地从实验室走向临床和商业化。
核酸递送 把核酸药物安全、稳定地送进目标细胞，并在正确位置释放。由于RNA本身容易降解、也很难直接进入细胞，递送是核酸药物的核心技术之一。
LNP（脂质纳米颗粒） 由多种脂质自组装形成的纳米级载体，可以理解为mRNA的“运输胶囊”：包裹并保护mRNA，帮助它进入细胞。
GalNAc N-乙酰半乳糖胺，一种能“精准找到”肝细胞的糖分子，常与小核酸连接，用于实现肝脏靶向递送。
三期临床试验 药物上市前最关键的大规模验证阶段之一，通常用于进一步确认疗效和安全性，并与现有治疗或对照方案进行比较。
PD-1（程序性死亡受体 1） 位于 T 细胞表面，可以理解为免疫系统的“刹车”。很多肿瘤细胞会在表面表达 PD-L1，与 T 细胞上的 PD-1 结合后，传递抑制信号，从而降低它的活性，借此逃避免疫系统的追杀。抗 PD-1 药物通过阻断这条通路，让免疫系统重新攻击肿瘤。
RFS（Recurrence free survival）无复发生存期，通常指治疗或手术后，到肿瘤复发或死亡的时间。
免疫原性 一种物质激发人体免疫反应的能力。疫苗通常希望产生足够强的免疫原性。
免疫耐受 免疫系统对某种抗原“不攻击”或反应较弱的状态。肿瘤可以利用这种机制逃避免疫系统的清除。
Neoantigen 新抗原，肿瘤细胞发生基因突变后，会制造出一些正常细胞里没有的蛋白质。免疫系统有机会把这些“从没见过的蛋白质”识别为异常，并攻击产生它们的肿瘤细胞。
In Vitro Transcription（IVT）体外转录，以DNA为模板，在无细胞体系中合成mRNA，是目前mRNA药物生产中的核心步骤。
SOC（Standard of Care）标准治疗，即当前临床上普遍认可、常规采用的治疗方案，也是新疗法常用的比较基线。
DC疗法 又称树突状细胞疗法，通常把患者自身的树突状细胞取出，在体外加载肿瘤抗原后再回输，用它们“教会”T细胞识别并攻击肿瘤。
Off-the-shelf 现货型疗法，固定配方、可以提前批量生产，并用于多个符合条件的患者；相对的是“一人一药”的个性化治疗。
Driver Mutation 驱动突变，能够直接推动肿瘤发生、生长的关键基因突变。并不是所有肿瘤突变都是驱动突变。这里后面提到的 EGFR、KRAS，都是常见的肿瘤驱动基因。
CAR-T 把患者的T细胞取出，在体外进行基因改造，让它们拥有识别特定肿瘤抗原的“雷达”，再回输患者体内杀伤肿瘤。
CRS 细胞因子释放综合征，免疫细胞短时间内被大量激活并释放细胞因子，引发发热、低血压等全身炎症反应，是CAR-T等免疫疗法的重要副作用之一。
可电离阳离子脂质 LNP最关键的成分之一。在生理环境下大多接近中性，进入细胞内的酸性环境后会带正电，从而帮助mRNA释放到细胞质，同时降低毒性。
pre-F 融合前F蛋白，RSV的F蛋白在病毒与细胞融合之前的结构状态，是RSV疫苗非常重要的抗原靶点；针对pre-F可以诱导较强的中和抗体反应。
【监制】
泓君
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Spring Dance - Forever Sunset
Mindscape - Lennon Hutton
High 118 - Wendel Scherer
Radar Focus - Blue Saga
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Special Guest: 英博.
1 hr 17 min
August 20 E249｜Token经济转点：OpenClaw、Hermes到本地自研的Agent进化之路
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Hermes，到Agent蜂群的智能涌现潜力，Agent消耗Token的趋势不会停止，未来还会有更复杂的A2A网络。亲历了互联网、移动互联网、AI三波浪潮的张宏江认为，Token Maxing折射出的是所有人在面临AI浪潮时的不知所措，AGI奇点已经到来，现在做Agent是好时机，但关键是：别做容易被大模型碾压的应用。
【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
张宏江，Llama Ventures高级技术合伙人，美国国家工程院外籍院士，北京智源人工智能研究院（BAAI）理事长，源码资本合伙人，曾任微软亚洲工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官、北京金山软件有限公司首席执行官
黄东旭，Llama Ventures合伙人，PingCAP CTO&co-founder
【你将听到】
04:55 Token maxing，是泡沫吗？
09:52 亲身体验：只选最强最贵，日烧四五百美元
14:15 OpenClaw：从研究到工程的转折点
20:31 龙虾退潮：“普罗米修斯”完成了使命
23:09 Hermes：把成功经验沉淀成Skill
30:09 “Agent动力学”：七嘴八舌烧Token换深度
35:12 智商碾压：Fable 5一次搞定复杂任务
37:20 本地开源模型经济账：每天电费1美元
43:42 Token消耗不会停，更复杂的网络还在后面
52:36 现在做Agent创业是好时机吗？看好toB和infra
01:03:24 彩蛋：“办公室政治”和超预期行为
01:15:30 IQ测试已超人类，AGI奇点已来
01:18:19 新问题：当新岗位也不再需要人，人类如何自处？
【9月6日·成都泓君线下开麦】
华夏基金携手小红书小红点计划，共同推出「红火开麦日2.0」线下活动，以「发现身边的ETF经济学」为主题，从身边小事发现经济趋势，捕捉藏在日常里的投资灵感。9月6日，成都·蔚蓝湖滨艺术中心，泓君将与华夏基金数量投资部总监荣膺一起，聊聊普通人如何被卷入全球AI定价战。
活动免费，名额有限，扫码即可报名，期待与你线下相见！
【硅谷101听友群】
在这里，和同好一起深聊科技、商业与未来，期待你的声音，也期待更多有趣的讨论。
扫码加入，即刻相遇！
【监制】
泓君
【后期】
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Impossible Theory - Rachel Sandy
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Special Guests: 张宏江 and 黄东旭.
1 hr 28 min
August 11 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
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，没有全能型的个人英雄，也没有对SOTA模型的迷信。“企业算得过来账，背后用什么token，老板不会在乎”。务实，算账，打地基，这就是FDE在中国的故事。
【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
朋新宇（花名小芃），阿里巴巴集团副总裁，阿里瓴羊CEO
【你将听到】
01:48 硅谷的风向变了：AI战场从C端回到B端
06:33 一个“催发货”背后藏着260步流程
12:30 90天调价一万次，AI向最优秀的投手偷师
19:39 为什么顺利的部署都是“自上而下”
25:07 做标准化增长agent，跟Palantir反着走？
31:14 销售Agent实战：从最落后区域到销冠
36:06 部署周期：1/3熟悉岗位，1/3做建模，1/3调教AI
42:36 FDE团队画像：BA定方向、AI架构师选模型、业务首席当教练
47:00 Token成本，模型策略，“账算得过来”最重要
53:28 中美FDE对比：信息化地基、付费习惯、工作方向
58:03 人才观：懂AI、懂业务、懂数据
【延伸阅读】
E240｜OpenAI联手PE砸下40亿美元，聊聊硅谷最火新职位FDE
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What We Discovered - Philip Ayers
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Special Guest: 朋新宇.
1 hr 4 min