科技慢半拍

【节目介绍】

当 AI 不仅比我们懂得更多，还能替我们分析、决策、执行，甚至开始回答“什么是对的”“人应该怎样生活”，它会不会成为新的“神”？本期节目，我们从一张人才能力地图聊起，看看专才、通才与普通人在 AI 时代的位置如何改变？当能力不再是人的独有优势，我们还能守住什么？如果我们把维度升起来又会发生什么？如果你也有这些疑问，请让我们一起进入本期节目吧！

【时间线】

00:21 引言

05:50 从人才能力地图谈起

08:07 AI 的影响，是一条不断向外扩张的能力边界

• 最初的突破：在狭窄任务里，获得很强的专业能力

• 两条路线并行：专用模型继续向上，语言模型开始向右

• 推理能力增强：不只是生成答案，还能分解问题、检查和修正

• 当前的AI模型：把专业分析与跨工具执行连接起来

• 更强的AI：还在实验室里

• AI已经开始“神”化了

• AI能力覆盖矩阵

23:58 AI 覆盖大多数人之后，人应该做什么？

• 左上角留下的专才

• 右下角的通才

• 两个方向的最终指向

37:09 真正的风险：AI 能力越来越强，谁来决定它做什么？

• AI 神权

• AI 独裁

• AI 制衡，哪里是我们的“锡安”（Zion）？

49:14 另一个维度重新定义人的价值

52:39 结语

【参考资料】

What work can robots do? Anthropic

#155 AI蛋糕的第四层｜ RSI：AI开始制造AI

#156 AI蛋糕的第五层｜ AI应用是替你干活还是为你探索未知？

【片头片尾音乐】

老狼,叶蓓等 - 在路上

【感谢】

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【节目介绍】

当 AI 开始替我们办事，软件却不肯开门，会发生什么？从豆包手机助手遇到的边界，到钉钉、飞书、支付宝的开放尝试，本期节目我们聊聊国内的软件生态，封闭已经成为软件生态在AI 时代的一道难题：当用户不再亲自打开 App，依赖流量和入口的生意还能怎么做？开放不只是提供几个接口，而是重新思考软件如何创造价值。未来的竞争，或许不再是谁把用户留得更久，而是谁能让 AI 真正把事办成。⁠⁠

【时间线】

00:21 当 AI 开始替你使用软件

• 从豆包手机上，我们看到了什么？

• 过去软件商业模式，正在发生变化

• 软件公司最大的壁垒，不是没有 AI，而是只给自己的软件加 AI

13:52 国内软件，到底有多封闭？

• 国内软件，也有在开放的

• 同样是软件，为什么有的愿意开放，有的不愿意？

23:43 开放：怎么才能变成真正的竞争力？

• AI要把事情办成

• 开放到底成本高不高？

36:21 未来的软件，为什么应该成为一种资源？

• 个人 Agent 会重新组织我们与个人数据的关系

• 专业软件不一定会消失，但它的使用方式和价值判断肯定会发生变化

• 企业软件正在从信息系统变成AI执行的基础设施

• 软件变成资源，并不意味着软件公司不再重要

47:22 过度封闭的代价

• 封闭曾经是一种非常有效的商业策略

• 小软件的封闭，可能让自己越来越难被发现

• 大平台的封闭，可能保护了入口，却限制了生态

56:29 国内软件真正需要面对的是什么？

• 国内互联网的巨大成功，主要是建立在大公司、大平台的超级入口的商业模式之上

• 流量生意让开放变得更加矛盾

• 国内更擅长经营消费互联网平台，而不是围绕企业服务和开发者协作去建立能力网络

• 企业之间的信任不足，以及围绕开放形成的治理机制还不够成熟。

• 我们对软件开放的理解，有时候还停留在“提供接口”的层面。

• 我们在开放精神上，也同样需要反思

【参考资料】

Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to MCP Servers for Tool-Augmented LLMs，Meriem Mastouri、Emna Ksontini、Wael Kessentini

【片头片尾音乐】

边缘/粘了咕叽 - 遗憾总是贯穿人生始终

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【节目介绍】

如果AI不再只是回答问题，而是开始制造下一代AI，会发生什么？本期《科技慢半拍》，我们来到AI“五层蛋糕”的第四层——模型层，聊聊正在从思想实验走向现实的“递归式自我改进”（RSI）。从自己写代码、做实验，到修改自己的工作方式，AI正一步步接过研发的工具。但会修改自己，就等于能无限变强吗？当AI既当运动员，又想改写裁判的规则，人类该如何守住边界？这一期，我们一起拆解那台正在成形的“制造智能的机器”。⁠

【时间线】

00:16 引言

03:10 AI的三个“摩尔定律”

09:43 RSI到底是什么：从图灵到古德，再从元学习到“起飞速度”

15:00 AI设计AI的历史

22:42 从反思到递归：四个容易混淆的概念

25:05 RSI的五个等级和五块拼图

48:51 递归，一定会爆炸吗

52:56 总结

【参考资料】

• The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement（人类造的最后一个AI：走向真正的递归式自我改进）

• The Darwin Gödel Machine: AI that improves itself by rewriting its own code（达尔文哥德尔机：通过改写自身代码实现自我改进的AI）

• AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms（AlphaEvolve：用Gemini设计先进算法的编程智能体）

• Self-Harness: Harnesses That Improve Themselves（能够自我改进的工作框架）

• Self-Taught Optimizer (STOP): Recursively Self-Improving Code Generation（自学优化器：递归式自我改进的代码生成）

• The Plunging Price of Thought（智能的价格正在暴跌）

【片头片尾音乐】

林子,袁顶顶 - 疯人院

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【节目介绍】

AI应用正在从“回答你的问题”，走向“替你把事办完”。从编程助手、办公同事，到全天候在线的数字管家，AI究竟是在替人干活，还是在为人类探索未知？作为AI蛋糕系列节目的收官篇，我们登上第五层——应用层，借“Token是时间的单位”这把尺子，看懂两条轨道背后的生意与突破：为什么编程率先爆发，办公应用走向价格战，数学与新药研发却跑着不同的时钟？当你交出一件事、买回一段时间，谁在为AI买单，谁又能留下真正的价值？

【时间线】

00:21 引言

01:52 劳动的四象限（有界还是无界 X 长程还是短程）

07:18 轨道一的三波冲击

• 第一波：AI 编程

• 第二波：办公智能体

• 第三波：每个人的数字管家

22:39 轨道二：从数学到生物制药

• 数学从一道题到一批题

• 物理和生物：越来越慢的钟

40:02 两条轨道的交汇：反馈的速度和反身性

46:49 总结：AI不等式

【参考资料】

Giovanni Cattani, Nobody is talking seriously about AI demand（没有人认真讨论 AI 需求）

Scott Aaronson, The Mathocalypse（数学末日）

Jared Duker Lichtman, The Future of Mathematics（数学的未来）

【片头片尾音乐】

Bon Iver - Hey, Ma

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【节目介绍】

欢迎收听，原创的软件史实故事广播节目《超越代码：软件史上的璀璨时刻》，第三十集 从好奇到灾难｜病毒如何终结计算机世界的纯真年代。

这是一档独特而引人入胜的广播节目，我们将带您穿越时间与空间，探索软件发展的辉煌历程，为您呈现软件史上最为重要的里程碑，带您深入了解软件行业的从业人员，以及他们背后精彩的故事，为您揭开软件发展的神秘面纱，让您领略软件世界的无限魅力。

本节目同期发布到喜马拉雅播客和苹果播客。

【时间线】

02:11 跳过开头

04:44 1949年 冯·诺依曼的自我复制自动机

08:34 1961年 Bell Labs 的 DARWIN

14:30 1970年 科幻小说《The Scarred Man》

16:17 1971年 Creeper 与 Reaper

23:00 1970年代 Rabbit（Wabbit）

26:45 1975年 ANIMAL与PERVADE

32:36 1982年 Elk Cloner

37:59 1983年 Fred Cohen

44:20 1986年 PC-Write Trojan木马

49:13 1986年 Brain

54:52 1987年 杀毒软件G DATA和McAfee

01:01:59 1988年 Morris Worm蠕虫病毒

01:09:46 总结和片尾歌曲《Kiss from a Rose》

【版权声明】

封面图片由AI生成。

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【节目介绍】

欢迎收听，原创的软件史实故事广播节目《超越代码：软件史上的璀璨时刻》，第二十九集 数字图像帝国｜Photoshop与Adobe公司的故事。

这是一档独特而引人入胜的广播节目，我们将带您穿越时间与空间，探索软件发展的辉煌历程，为您呈现软件史上最为重要的里程碑，带您深入了解软件行业的从业人员，以及他们背后精彩的故事，为您揭开软件发展的神秘面纱，让您领略软件世界的无限魅力。

本节目同期发布到喜马拉雅播客和苹果播客。

【时间线】

02:11 跳过开头

05:24 查尔斯·格什克（Charles Geschke）

09:46 约翰·沃诺克 (John Warnock)

14:03 Adobe创业

14:41 PostScript

16:48 Illustrator

17:42 诺尔兄弟的Photoshop

26:23 PDF的诞生

28:35 查尔斯·格施克的绑架案

30:48 收购Macromedia

31:34 与苹果公司的Flash之战

37:23 皇后乐队的歌曲《I Want To Break Free》

【版权声明】

封面图片由AI生成。

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【节目介绍】

欢迎收听，原创的软件史实故事广播节目《超越代码：软件史上的璀璨时刻》，第二十八集 PowerPoint｜一款软件如何改变世界的表达方式。

这是一档独特而引人入胜的广播节目，我们将带您穿越时间与空间，探索软件发展的辉煌历程，为您呈现软件史上最为重要的里程碑，带您深入了解软件行业的从业人员，以及他们背后精彩的故事，为您揭开软件发展的神秘面纱，让您领略软件世界的无限魅力。

本节目同期发布到喜马拉雅播客和苹果播客。

【时间线】

02:11 跳过开头

06:07 个人电脑时代

08:23 Forethought公司的创立

14:51 PowerPoint的诞生

20:14 微软的收购事件

23:25 PowerPoint的捆绑销售

29:20 PowerPoint的负面评论

35:45 歌曲《The Power of Slides 》

【版权声明】

封面图片由ChatGPT生成。

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【节目介绍】

黄仁勋“五层蛋糕”中的第三层基础设施真正要解决的问题则是：如何把成千上万颗芯片、电力、网络、存储和数据中心组织起来，变成可以持续出售的计算能力？这正是Neocloud崛起的背景。本期节目从Neocloud这个词的来源讲起，回到CoreWeave、Nebius等公司的兴起，解释为什么AI时代的大规模计算需求催生了一个不同于AWS、Azure、Google Cloud的新型云计算产业。我们也会继续往下追问：当GPU逐渐不再是唯一的瓶颈，真正稀缺的会是什么？为什么数据中心正在从“存放服务器的地方”变成“生产计算能力的工厂”？而当计算能力能够被长期购买、租赁并产生稳定现金流之后，金融资本又为什么开始进入这个市场？Neocloud表面上讲的是云计算，背后讲的其实是AI时代“计算”如何从一种IT设备，逐渐变成一种可以被生产、交易、融资和投资的基础设施资产。

【时间线】

00:16 引言

05:02 什么是Neocloud（新云）？

09:59 新云的集成和交付能力

13:28 新云的竞争格局

16:46 物理资源的博弈

19:28 数据中心金融化

29:00 总结

【参考资料】

The Golden Age of Neoclouds（新云的黄金时代）

The Age of Neoclouds （新云时代）

NVIDIA Just Unlocked Trillions of Dollars of Capital（英伟达刚刚释放了数万亿美元的资本）

How a data center is built from scratch? （数据中心从零开始是如何建成的？）

深度拆解Neocloud：AI时代“第四朵云”诞生？

【片头片尾音乐】

Jay Clifford - Vale Of Tears

【感谢】

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【节目介绍】

这一期，我们继续沿着黄仁勋“五层蛋糕”的思路往上走，从英伟达 GPU 的演进讲起，进一步拆开 AI 算力背后的另一条主线：GPU 为什么需要 HBM？为什么 GPU 越来越多以后，互联反而成为新的瓶颈？为什么铜线最终会把我们推向光通信和 CPO？AI 的竞争，正在从“谁能算得更快”，逐渐变成“谁能让数据移动得更快、更近、更省电”。从 GPU 到 HBM，从 NVLink 到光通信，再到 CPO，我们会看到一条非常清晰的演进路径：算力不断集中，数据不断膨胀，而解决问题的办法，却越来越接近物理世界——缩短距离、提高带宽、降低搬运成本。当计算、存储和通信的边界开始逐渐消失，AI 芯片最终竞争的，也许已经不再是一颗芯片的性能，而是整个系统作为一台“计算机器”的效率。

【时间线】

00:14 引言

AI 五层蛋糕中的第二层——芯片与系统层，重点讨论 GPU、HBM、互联和封装如何共同支撑 AI 算力。

00:44 英伟达的GPU

GPU 如何从游戏显卡发展为 AI 计算核心。CUDA 建立了英伟达的软件生态，而 NVLink、NVSwitch 等技术则让多颗 GPU 组成更大的算力系统。

07:07 AI芯片行业

英伟达的核心优势不只是硬件，而是 CUDA 生态。其他厂商则通过自研芯片、专用加速器和国产生态建设，寻找不同的突破路径。

11:27 高带宽内存 HBM

为了解决“内存墙”问题，HBM 通过缩短 GPU 与内存之间的距离，提高数据传输速度和能效，成为 AI 芯片的重要组成部分。

18:53 光通信

当AI集群规模扩大后，数据传输成为新的瓶颈。光通信、NVLink、NVSwitch 和 CPO 等技术，都是为了解决芯片和机架之间的高速互联问题。

30:17 总结

AI 算力竞争已经从单颗芯片性能，转向计算、存储、互联、封装和散热共同协作的系统级能力。

【参考资料】

The Age of Interconnection（互联的时代）

SerDes Part 1: The Technology You Should Know Before CPO（在成为 CPO 之前应该了解的技术）

SerDes Part 2: The Bigger Picture Behind the Copper–Optics WarSerDes （铜缆之争背后的真相）

【片头片尾音乐】

江楠 - 巴黎阴转晴

【感谢】

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【节目介绍】

本期节目，我们将带你走完这趟“一度电的AI之旅”——从马斯克绕开电网自建发电厂，到800伏高压直流电的强势回归；从电源模块塞进芯片屁股底下的“垂直供电”，到把芯片翻过来从背面送电的纳米级工艺革命。不管你是在追AI风口，还是关心投资的下一站，或者只是好奇：我们会不会被自己的AI“吃掉”整个电网？这期节目都会给你一个全新的视角。

【时间线】

00:20 引言

英伟达黄仁勋提出的“五层蛋糕”模型中，能源是最底层，只有电力供给足够强，芯片、机房、模型和应用才能持续扩张。

02:15 为什么电力变得这么重要？

AI 的发展正在从“模型竞争”变成“能源竞争”。每一次训练和推理都需要大量电力，电力已经成为 AI 能否继续扩张的底层约束。

09:23 发电和公共电网

AI 公司缺的不只是电，更是尽快拿到电。公共电网建设慢、并网慢，所以中国通过“西电东送、东数西算”做全国调度，美国科技巨头则开始自建或锁定发电资源。

19:14 电力传输

传统交流电进入数据中心后要多次转换成直流电，过程中会损耗大量能源。因此，高压直流输电和直流配电正在重新变得重要。

26:02 机架成为新的电网

AI 机架功耗暴涨，过去的 48V 供电已经不够用。行业开始转向 800V 供电，让单个机架像一个小型电网一样运行。

36:19 芯片供电

AI 芯片需要极大的瞬时电流，传统主板供电方式已经接近极限。供电模块必须更靠近芯片，甚至通过垂直供电来缩短最后几厘米的电力路径。

42:39 芯片内部集成

当外部供电也接近极限后，电力开始进入芯片内部结构设计。背面供电让电力从芯片背面进入，把信号和电力分开，提高效率，但制造和散热难度也大幅上升。

50:37 总结

从发电、电网、输电、机架、主板，到芯片背面，所有技术变化都围绕同一个方向展开：缩短电力路径，降低能量损耗，提高供电密度。

【参考资料】

How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive（实验室如何解决电力危机）

The AI Power Crisis（AI 能源危机）：第一部分，第二部分，第三部分，第四部分

【片头片尾音乐】

Danny Bensi - The Current War，2017

STOSLIV,LOVIXX - Don't tell your dreams

【感谢】

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