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    <title>硅谷101 - Episodes Tagged with “英伟达”</title>
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    <pubDate>Wed, 25 Mar 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
    <description>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》是由媒体人泓君发起的深度访谈节目，是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客。
公众账号：硅谷101
联系邮箱：podcast@sv101.net
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    <language>zh-cn</language>
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    <itunes:subtitle>这是一档分享当下最新鲜的技术、知识与思想的科技播客</itunes:subtitle>
    <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
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公众账号：硅谷101
联系邮箱：podcast@sv101.net
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  <title>E230｜1万亿收入预期背后：英伟达的巅峰与软肋</title>
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  <pubDate>Wed, 25 Mar 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:subtitle>本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起，</itunes:subtitle>
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本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起：
1万亿——这是黄仁勋预期到2027年底，Blackwell和Vera Rubin两个平台带来的订单收入。
7块——这是大会一次性发布的Vera Rubin新芯片数量。
10倍、35倍——这是Vera Rubin NVL72 AI机架系统，相比Blackwell，它的推理效率提升了10倍，每瓦Token产出性能是之前的35倍。
但我们聊的远不止数字本身，也不只是芯片的故事。当推理拐点全面到来，算力狂奔的路上，芯片设计、代工产能、推理架构、软件生态、电力基建、云服务运营……这些环节都在被重新丈量。
在这场串联起AI全产业链关键节点的线下对谈中，我们试图穿透英伟达庞大的AI生态帝国表象，看清它真正的护城河，以及那些潜伏在高速增长背后的软肋与隐忧。
【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人
Dr.Mark Ren, Agentrys创始人&amp;amp;CEO，前英伟达研究总监
Dr.Zhibin Xiao, ZFLOW AI创始人&amp;amp;CEO，前CASPA主席与董事会顾问
Alex Yeh，GMI Cloud创始人&amp;amp;CEO
https://imagev2.xmcdn.com/storages/50ad-audiofreehighqps/EE/F3/GKwRIW4NmdQWADbk8QR_pxN9.png
【你将听到】
万亿野心背后的产业现实
03:21 万亿目标背后，推理业务正成为英伟达关键收入来源
05:50 供应链瓶颈：CoWoS产能成最大挑战，硬件周期非资金可突破
09:03 七芯齐发的关键：英伟达全公司都在用 Coding Agent 做芯片
10:10 Groq的优势：纯SRAM架构专攻低延迟
15:43 推理芯片创业还有机会吗？关键：找英伟达短板
19:07 未来数据中心是异构的，系统级优化比单芯片更重要
21:25 OpenClaw引爆TOKEN消耗，英伟达NemoCloud能让人惊艳吗？
24:27 SaaS面临挑战：未来软件公司卖的不是软件，是AI劳动力
28:36 未来企业架构：CEO同时管员工和智能体，HR、财务都可外包
30:07 英伟达芯片设计模型ChipNemo，硬件代码也能写，难点在于优化
31:47 谷歌TPU系统能力强，但英伟达的护城河已从CUDA扩展到全栈基础设施
35:28 英伟达的护城河：执行力与供应链
36:14 未来挑战：垂直领域、边缘端与私有化部署的崛起、推理市场红利被分流、资本压力
40:16 观众提问1： 英特尔是否有望成为代工第二源？
42:56 观众提问2：CUDA护城河是否会被Coding Agent削弱？
 (https://picui.ogmua.cn/s1/2026/03/26/69c40ec134afd.webp)
一线云服务商谈数据中心瓶颈
46:30 数据中心竞速：靠自发电与预制集装箱加速
50:22 谁在引爆GPU云需求？模型训练、视频生成、AI Coding以及OpenClaw
53:39 模块化、标准化、全套打包的AI工厂方案
56:57 不止GPU缺货，数据中心核心配件供应趋紧
58:42 运营GPU云的核心能力：先有卡，再稳得住，SLA是生死线
01:01:04 GPU折旧比资本市场预估更耐久
01:02:08 观众提问3：AI云服务商的差异化策略
https://imagev2.xmcdn.com/storages/121b-audiofreehighqps/DF/36/GKwRIRwNmcTMACQAOwR_ox4C.jpg
【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Pulse Runner - Helmut Schenker
Interstate 895 - Bonnie Grace
Unfinished Stories - Lennon Hutton
Seven Daughters - Fabien Tell
AI sing-along recaps GTC keynote
本期节目不构成任何投资建议
https://imagev2.xmcdn.com/storages/139a-audiofreehighqps/BF/FB/GKwRIW4NqiVHAAKfCwSGO-Sb.jpg
【在这里找到我们】
公众号：硅谷101
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」
联系我们：podcast@sv101.net Special Guests: Alex Yeh, Dr.Mark Ren, Dr.Zhibin Xiao, and 张璐.
</description>
  <itunes:keywords>英伟达, GPU, GTC, Groq, 推理芯片, AI数据中心, TOKEN经济</itunes:keywords>
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    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/c4ce-audiofreehighqps/29/FA/GAqhI8INmcS2AAHpNQR_oxXw.jpg" alt=""></p>

<p>本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起：<br>
<strong>1万亿</strong>——这是黄仁勋预期到2027年底，Blackwell和Vera Rubin两个平台带来的订单收入。<br>
<strong>7块</strong>——这是大会一次性发布的Vera Rubin新芯片数量。<br>
<strong>10倍、35倍</strong>——这是Vera Rubin NVL72 AI机架系统，相比Blackwell，它的推理效率提升了10倍，每瓦Token产出性能是之前的35倍。<br>
但我们聊的远不止数字本身，也不只是芯片的故事。当推理拐点全面到来，算力狂奔的路上，芯片设计、代工产能、推理架构、软件生态、电力基建、云服务运营……这些环节都在被重新丈量。<br>
在这场串联起AI全产业链关键节点的线下对谈中，我们试图穿透英伟达庞大的AI生态帝国表象，看清它真正的护城河，以及那些潜伏在高速增长背后的软肋与隐忧。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，硅谷101创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人<br>
Dr.Mark Ren, Agentrys创始人&amp;CEO，前英伟达研究总监<br>
Dr.Zhibin Xiao, ZFLOW AI创始人&amp;CEO，前CASPA主席与董事会顾问<br>
Alex Yeh，GMI Cloud创始人&amp;CEO</p>

<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/50ad-audiofreehighqps/EE/F3/GKwRIW4NmdQWADbk8QR_pxN9.png" alt=""></p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>万亿野心背后的产业现实</strong><br>
03:21 万亿目标背后，推理业务正成为英伟达关键收入来源<br>
05:50 供应链瓶颈：CoWoS产能成最大挑战，硬件周期非资金可突破<br>
09:03 七芯齐发的关键：英伟达全公司都在用 Coding Agent 做芯片<br>
10:10 Groq的优势：纯SRAM架构专攻低延迟<br>
15:43 推理芯片创业还有机会吗？关键：找英伟达短板<br>
19:07 未来数据中心是异构的，系统级优化比单芯片更重要<br>
21:25 OpenClaw引爆TOKEN消耗，英伟达NemoCloud能让人惊艳吗？<br>
24:27 SaaS面临挑战：未来软件公司卖的不是软件，是AI劳动力<br>
28:36 未来企业架构：CEO同时管员工和智能体，HR、财务都可外包<br>
30:07 英伟达芯片设计模型ChipNemo，硬件代码也能写，难点在于优化<br>
31:47 谷歌TPU系统能力强，但英伟达的护城河已从CUDA扩展到全栈基础设施<br>
35:28 英伟达的护城河：执行力与供应链<br>
36:14 未来挑战：垂直领域、边缘端与私有化部署的崛起、推理市场红利被分流、资本压力<br>
40:16 观众提问1： 英特尔是否有望成为代工第二源？<br>
42:56 观众提问2：CUDA护城河是否会被Coding Agent削弱？</p>

<p><a href="https://picui.ogmua.cn/s1/2026/03/26/69c40ec134afd.webp" rel="nofollow"></a></p>

<p><strong>一线云服务商谈数据中心瓶颈</strong><br>
46:30 数据中心竞速：靠自发电与预制集装箱加速<br>
50:22 谁在引爆GPU云需求？模型训练、视频生成、AI Coding以及OpenClaw<br>
53:39 模块化、标准化、全套打包的AI工厂方案<br>
56:57 不止GPU缺货，数据中心核心配件供应趋紧<br>
58:42 运营GPU云的核心能力：先有卡，再稳得住，SLA是生死线<br>
01:01:04 GPU折旧比资本市场预估更耐久<br>
01:02:08 观众提问3：AI云服务商的差异化策略</p>

<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/121b-audiofreehighqps/DF/36/GKwRIRwNmcTMACQAOwR_ox4C.jpg" alt=""></p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【后期】</strong><br>
Amei<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Pulse Runner - Helmut Schenker<br>
Interstate 895 - Bonnie Grace<br>
Unfinished Stories - Lennon Hutton<br>
Seven Daughters - Fabien Tell<br>
AI sing-along recaps GTC keynote</p>

<p><em>本期节目不构成任何投资建议</em></p>

<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/139a-audiofreehighqps/BF/FB/GKwRIW4NqiVHAAKfCwSGO-Sb.jpg" alt=""></p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
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收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐<br>
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」<br>
联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" rel="nofollow">podcast@sv101.net</a></p><p>Special Guests: Alex Yeh, Dr.Mark Ren, Dr.Zhibin Xiao, and 张璐.</p>]]>
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<p>本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起：<br>
<strong>1万亿</strong>——这是黄仁勋预期到2027年底，Blackwell和Vera Rubin两个平台带来的订单收入。<br>
<strong>7块</strong>——这是大会一次性发布的Vera Rubin新芯片数量。<br>
<strong>10倍、35倍</strong>——这是Vera Rubin NVL72 AI机架系统，相比Blackwell，它的推理效率提升了10倍，每瓦Token产出性能是之前的35倍。<br>
但我们聊的远不止数字本身，也不只是芯片的故事。当推理拐点全面到来，算力狂奔的路上，芯片设计、代工产能、推理架构、软件生态、电力基建、云服务运营……这些环节都在被重新丈量。<br>
在这场串联起AI全产业链关键节点的线下对谈中，我们试图穿透英伟达庞大的AI生态帝国表象，看清它真正的护城河，以及那些潜伏在高速增长背后的软肋与隐忧。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，硅谷101创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人<br>
Dr.Mark Ren, Agentrys创始人&amp;CEO，前英伟达研究总监<br>
Dr.Zhibin Xiao, ZFLOW AI创始人&amp;CEO，前CASPA主席与董事会顾问<br>
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<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>万亿野心背后的产业现实</strong><br>
03:21 万亿目标背后，推理业务正成为英伟达关键收入来源<br>
05:50 供应链瓶颈：CoWoS产能成最大挑战，硬件周期非资金可突破<br>
09:03 七芯齐发的关键：英伟达全公司都在用 Coding Agent 做芯片<br>
10:10 Groq的优势：纯SRAM架构专攻低延迟<br>
15:43 推理芯片创业还有机会吗？关键：找英伟达短板<br>
19:07 未来数据中心是异构的，系统级优化比单芯片更重要<br>
21:25 OpenClaw引爆TOKEN消耗，英伟达NemoCloud能让人惊艳吗？<br>
24:27 SaaS面临挑战：未来软件公司卖的不是软件，是AI劳动力<br>
28:36 未来企业架构：CEO同时管员工和智能体，HR、财务都可外包<br>
30:07 英伟达芯片设计模型ChipNemo，硬件代码也能写，难点在于优化<br>
31:47 谷歌TPU系统能力强，但英伟达的护城河已从CUDA扩展到全栈基础设施<br>
35:28 英伟达的护城河：执行力与供应链<br>
36:14 未来挑战：垂直领域、边缘端与私有化部署的崛起、推理市场红利被分流、资本压力<br>
40:16 观众提问1： 英特尔是否有望成为代工第二源？<br>
42:56 观众提问2：CUDA护城河是否会被Coding Agent削弱？</p>

<p><a href="https://picui.ogmua.cn/s1/2026/03/26/69c40ec134afd.webp" rel="nofollow"></a></p>

<p><strong>一线云服务商谈数据中心瓶颈</strong><br>
46:30 数据中心竞速：靠自发电与预制集装箱加速<br>
50:22 谁在引爆GPU云需求？模型训练、视频生成、AI Coding以及OpenClaw<br>
53:39 模块化、标准化、全套打包的AI工厂方案<br>
56:57 不止GPU缺货，数据中心核心配件供应趋紧<br>
58:42 运营GPU云的核心能力：先有卡，再稳得住，SLA是生死线<br>
01:01:04 GPU折旧比资本市场预估更耐久<br>
01:02:08 观众提问3：AI云服务商的差异化策略</p>

<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/121b-audiofreehighqps/DF/36/GKwRIRwNmcTMACQAOwR_ox4C.jpg" alt=""></p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【后期】</strong><br>
Amei<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Pulse Runner - Helmut Schenker<br>
Interstate 895 - Bonnie Grace<br>
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<p><em>本期节目不构成任何投资建议</em></p>

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  <title>E228｜谷歌TPU能撼动英伟达吗？前TPU工程师首次揭秘</title>
  <link>https://sv101.fireside.fm/241</link>
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  <pubDate>Thu, 12 Mar 2026 17:00:00 -0700</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:season>4</itunes:season>
  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？</itunes:subtitle>
  <itunes:duration>1:06:46</itunes:duration>
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  <description>https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg
在AI算力争霸时代，英伟达凭借GPU市值一路狂飙。但如今，它的蛋糕正在被一点点分食——2024年，苹果论文披露Apple Intelligence全部由TPU训练；2025年，Anthropic签下数十亿美元订单，购买TPU训练Claude；近期，Meta与谷歌签署数十亿美元协议，租用TPU跑Llama。
TPU一直是谷歌低调的“自家武器”，在过去十年里驱动着几乎全部核心产品。直到TPU训练的Gemini 3打了一场漂亮的翻身仗，人们才开始重新审视：这套从搜索推荐系统中长出来的定制芯片，究竟藏着多少秘密？
本期播客，我们邀请到前谷歌TPU工程师Henry。他在2018年至2024年间深度参与了三代TPU的研发，也见证了大模型时代TPU的关键转型。他将从硬件架构、软件生态、生产供应链三个维度，一层层揭开TPU的神秘面纱。
我们将深入探讨：TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？
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【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
Henry Zhu，前Google TPU工程师，参与V6/V7/V8 TPU研发
【你将听到】
TPU挑战GPU
03:06 架构对决：GPU像多个大厨，TPU像流水线接力
06:41 TPU vs GPU：谁在模型训练上更强？
10:20 TPU产能之困：HBM、封装与良率
XLA软件黑盒
14:06 Anthropic为何率先下单百万部署？
16:01 黑盒优化如何“榨干”硬件性能
17:47 XLA与CUDA，两种生态之争
19:53 苹果为什么能成为TPU大客户？
“大模型客户”
20:45 Gemini成功背后，TPU做了什么？
22:34 TPU是如何做MoE优化的？
23:45 设计难点：如何押中两三年后的算法？
26:05 TPU的转身：V6开始押注大模型预训练
28:53 Transformer先发优势带来的旗鼓相当能持续多久？
32:04 Meta的TPU托管服务：生态逐渐走向兼容
供应链命门
36:08 拓扑通信架构如何为TPU打赢数据中心成本战
38:27 博通（Broadcom）是谁？为什么它如此关键
42:04 挑战GPU的机会：用户规模越大推理越快
45:36 V7（Ironwood）之后：Gemini实现100%TPU训练
48:15 一句话总结TPU优劣势
TPU十年进化史
49:49 V1推理芯片试水，V2训练芯片旗舰，V4优化推荐算法
52:16 V5/V6：进入大模型时代，推出推理专用版本
56:05 团队演变：软件组话语权越来越重
新星Groq
57:14 踩准每一次红利的编译器公司
59:27 差异化定位：做小规模部署的低延迟优化
01:01:59 AI算力芯片新战局
【更正】
54:20 口误，Groq创始人Jonathan Ross，现为英伟达首席软件架构师
【延伸阅读】
《谷歌收获大单：与Anthropic达成数百亿美元合作，部署100万个TPU芯片》 (https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_31831042)
《不再单押英伟达，Meta斥资数十亿美元租用谷歌TPU》 (https://news.qq.com/rain/a/20260227A0243600)
【监制】
泓君
【剪辑】
小师 Jacob
【运营】
朱婕
【BGM】
Virtuoso Violin - Rafael Krux
Angular Pulse - Guy Copeland
Top Flow - This Violin
【在这里找到我们】
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联系我们：podcast@sv101.net
本期节目中嘉宾所表达观点均为其个人看法。
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。 Special Guest: Henry Zhu.
</description>
  <itunes:keywords>TPU, 谷歌, Gemini, Ironwood, GPU, 英伟达, Groq, AI, 芯片</itunes:keywords>
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    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p>在AI算力争霸时代，英伟达凭借GPU市值一路狂飙。但如今，它的蛋糕正在被一点点分食——2024年，苹果论文披露Apple Intelligence全部由TPU训练；2025年，Anthropic签下数十亿美元订单，购买TPU训练Claude；近期，Meta与谷歌签署数十亿美元协议，租用TPU跑Llama。<br>
TPU一直是谷歌低调的“自家武器”，在过去十年里驱动着几乎全部核心产品。直到TPU训练的Gemini 3打了一场漂亮的翻身仗，人们才开始重新审视：这套从搜索推荐系统中长出来的定制芯片，究竟藏着多少秘密？<br>
本期播客，我们邀请到前谷歌TPU工程师Henry。他在2018年至2024年间深度参与了三代TPU的研发，也见证了大模型时代TPU的关键转型。他将从硬件架构、软件生态、生产供应链三个维度，一层层揭开TPU的神秘面纱。<br>
我们将深入探讨：TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？</p>

<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/53ac-audiofreehighqps/25/65/GAqhVp8NiJDXAALbYgR4uiFR.jpg" alt=""></p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，硅谷101创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
Henry Zhu，前Google TPU工程师，参与V6/V7/V8 TPU研发</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>TPU挑战GPU</strong><br>
03:06 架构对决：GPU像多个大厨，TPU像流水线接力<br>
06:41 TPU vs GPU：谁在模型训练上更强？<br>
10:20 TPU产能之困：HBM、封装与良率</p>

<p><strong>XLA软件黑盒</strong><br>
14:06 Anthropic为何率先下单百万部署？<br>
16:01 黑盒优化如何“榨干”硬件性能<br>
17:47 XLA与CUDA，两种生态之争<br>
19:53 苹果为什么能成为TPU大客户？</p>

<p><strong>“大模型客户”</strong><br>
20:45 Gemini成功背后，TPU做了什么？<br>
22:34 TPU是如何做MoE优化的？<br>
23:45 设计难点：如何押中两三年后的算法？<br>
26:05 TPU的转身：V6开始押注大模型预训练<br>
28:53 Transformer先发优势带来的旗鼓相当能持续多久？<br>
32:04 Meta的TPU托管服务：生态逐渐走向兼容</p>

<p><strong>供应链命门</strong><br>
36:08 拓扑通信架构如何为TPU打赢数据中心成本战<br>
38:27 博通（Broadcom）是谁？为什么它如此关键<br>
42:04 挑战GPU的机会：用户规模越大推理越快<br>
45:36 V7（Ironwood）之后：Gemini实现100%TPU训练<br>
48:15 一句话总结TPU优劣势</p>

<p><strong>TPU十年进化史</strong><br>
49:49 V1推理芯片试水，V2训练芯片旗舰，V4优化推荐算法<br>
52:16 V5/V6：进入大模型时代，推出推理专用版本<br>
56:05 团队演变：软件组话语权越来越重</p>

<p><strong>新星Groq</strong><br>
57:14 踩准每一次红利的编译器公司<br>
59:27 差异化定位：做小规模部署的低延迟优化<br>
01:01:59 AI算力芯片新战局</p>

<p><strong>【更正】</strong><br>
54:20 口误，Groq创始人Jonathan Ross，现为英伟达首席软件架构师</p>

<p><strong>【延伸阅读】</strong><br>
<a href="https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_31831042" rel="nofollow">《谷歌收获大单：与Anthropic达成数百亿美元合作，部署100万个TPU芯片》</a><br>
<a href="https://news.qq.com/rain/a/20260227A0243600" rel="nofollow">《不再单押英伟达，Meta斥资数十亿美元租用谷歌TPU》</a></p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【剪辑】</strong><br>
小师 Jacob<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Virtuoso Violin - Rafael Krux<br>
Angular Pulse - Guy Copeland<br>
Top Flow - This Violin</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
公众号：硅谷101<br>
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐<br>
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」<br>
联系我们：<a href="mailto:podcast@sv101.net" rel="nofollow">podcast@sv101.net</a></p>

<p><em>本期节目中嘉宾所表达观点均为其个人看法。<br>
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。</em></p><p>Special Guest: Henry Zhu.</p>]]>
  </content:encoded>
  <itunes:summary>
    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p>在AI算力争霸时代，英伟达凭借GPU市值一路狂飙。但如今，它的蛋糕正在被一点点分食——2024年，苹果论文披露Apple Intelligence全部由TPU训练；2025年，Anthropic签下数十亿美元订单，购买TPU训练Claude；近期，Meta与谷歌签署数十亿美元协议，租用TPU跑Llama。<br>
TPU一直是谷歌低调的“自家武器”，在过去十年里驱动着几乎全部核心产品。直到TPU训练的Gemini 3打了一场漂亮的翻身仗，人们才开始重新审视：这套从搜索推荐系统中长出来的定制芯片，究竟藏着多少秘密？<br>
本期播客，我们邀请到前谷歌TPU工程师Henry。他在2018年至2024年间深度参与了三代TPU的研发，也见证了大模型时代TPU的关键转型。他将从硬件架构、软件生态、生产供应链三个维度，一层层揭开TPU的神秘面纱。<br>
我们将深入探讨：TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？</p>

<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/53ac-audiofreehighqps/25/65/GAqhVp8NiJDXAALbYgR4uiFR.jpg" alt=""></p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君，硅谷101创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
Henry Zhu，前Google TPU工程师，参与V6/V7/V8 TPU研发</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>TPU挑战GPU</strong><br>
03:06 架构对决：GPU像多个大厨，TPU像流水线接力<br>
06:41 TPU vs GPU：谁在模型训练上更强？<br>
10:20 TPU产能之困：HBM、封装与良率</p>

<p><strong>XLA软件黑盒</strong><br>
14:06 Anthropic为何率先下单百万部署？<br>
16:01 黑盒优化如何“榨干”硬件性能<br>
17:47 XLA与CUDA，两种生态之争<br>
19:53 苹果为什么能成为TPU大客户？</p>

<p><strong>“大模型客户”</strong><br>
20:45 Gemini成功背后，TPU做了什么？<br>
22:34 TPU是如何做MoE优化的？<br>
23:45 设计难点：如何押中两三年后的算法？<br>
26:05 TPU的转身：V6开始押注大模型预训练<br>
28:53 Transformer先发优势带来的旗鼓相当能持续多久？<br>
32:04 Meta的TPU托管服务：生态逐渐走向兼容</p>

<p><strong>供应链命门</strong><br>
36:08 拓扑通信架构如何为TPU打赢数据中心成本战<br>
38:27 博通（Broadcom）是谁？为什么它如此关键<br>
42:04 挑战GPU的机会：用户规模越大推理越快<br>
45:36 V7（Ironwood）之后：Gemini实现100%TPU训练<br>
48:15 一句话总结TPU优劣势</p>

<p><strong>TPU十年进化史</strong><br>
49:49 V1推理芯片试水，V2训练芯片旗舰，V4优化推荐算法<br>
52:16 V5/V6：进入大模型时代，推出推理专用版本<br>
56:05 团队演变：软件组话语权越来越重</p>

<p><strong>新星Groq</strong><br>
57:14 踩准每一次红利的编译器公司<br>
59:27 差异化定位：做小规模部署的低延迟优化<br>
01:01:59 AI算力芯片新战局</p>

<p><strong>【更正】</strong><br>
54:20 口误，Groq创始人Jonathan Ross，现为英伟达首席软件架构师</p>

<p><strong>【延伸阅读】</strong><br>
<a href="https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_31831042" rel="nofollow">《谷歌收获大单：与Anthropic达成数百亿美元合作，部署100万个TPU芯片》</a><br>
<a href="https://news.qq.com/rain/a/20260227A0243600" rel="nofollow">《不再单押英伟达，Meta斥资数十亿美元租用谷歌TPU》</a></p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【剪辑】</strong><br>
小师 Jacob<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Virtuoso Violin - Rafael Krux<br>
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<p><em>本期节目中嘉宾所表达观点均为其个人看法。<br>
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。</em></p><p>Special Guest: Henry Zhu.</p>]]>
  </itunes:summary>
</item>
<item>
  <title>新年直播3：华尔街视角下的AI泡沫、芯片及黑天鹅</title>
  <link>https://sv101.fireside.fm/233</link>
  <guid isPermaLink="false">752a8b52-eb8b-42c6-aacc-674b998f5604</guid>
  <pubDate>Wed, 14 Jan 2026 20:00:00 -0800</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
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  <itunes:season>4</itunes:season>
  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>驱动市场的究竟是 “叙事”还是“基本面”？谷歌的TPU能否挑战GPU的霸主地位？“资本内循环”推高的估值泡沫，又是否会在2026年迎来它的拐点？</itunes:subtitle>
  <itunes:duration>44:04</itunes:duration>
  <itunes:explicit>no</itunes:explicit>
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  <description>https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg
本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第三期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。
2025年下半年，美股市场完全被AI热潮主导。英伟达市值突破5万亿美元，定义了芯片算力的价值高度。谷歌则凭借Gemini与TPU生态全年暴涨66%，证明了其全栈AI体系深度整合的价值。
当估值已经处高位，投资却仍在加码，穆迪的最新报告指出，未来五年内全球将有至少3万亿美元流向AI数据中心。
站在2026年的起点，或许每个投资者心中都面临着一些灵魂拷问——驱动市场的究竟是 “叙事”还是“基本面”？谷歌的TPU（ASIC）能否挑战GPU的霸主地位？“资本内循环”推高的估值泡沫，又是否会在2026年迎来它的拐点？
我们邀请到两位华尔街资深人士，共同拆解AI估值泡沫、芯片路线战争与2026年的潜在黑天鹅。
【主播】
陈茜，硅谷101联合创始人
【嘉宾】
Bruce Liu，美国Esoterica Capital(济容投资)首席执行官兼首席投资官
Ren Yang，美国Esoterica Capital(济容投资)联合创始人
【你将听到】
00:19 2025年投资回顾：错过谷歌与边际机会
08:23 投资逻辑与框架：如何区分叙事型与基本面
10:09 2026年宏观展望：财政支持与增长分化
13:57 谷歌估值挑战：模型领先与盈利路径
16:23 GPU vs ASIC：生态竞争与垂直整合
25:08 AI泡沫会破裂吗？钱不值钱，信仰才值钱
28:03 OpenAI上市前瞻：盈利挑战与生态卡位
32:12 SpaceX上市前瞻：太空数据中心故事能跑通吗？
36:54 潜在黑天鹅：AI信仰动摇与宏观冲击
39:33 观众QA：传统板块是否有机会？
41:30 观众QA：2026年AI概念股投资策略
42:20 观众QA：当前处于投资市场周期中的什么位置？
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎
【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Lens Flare 3 - Peter Sandberg
The Light from Within - Howard Harper
Say a Prayer (Instrumental Version) - Egaoya
【在这里找到我们】
公众号：硅谷101
收听渠道：Apple Podcast｜Spotify｜小宇宙｜喜马拉雅｜蜻蜓FM｜荔枝FM｜网易云音乐｜QQ音乐
其他平台：YouTube｜Bilibili 搜索「硅谷101播客」
联系我们：podcast@sv101.net Special Guests: Bruce Liu and Ren Yang.
</description>
  <itunes:keywords>美股市场, 英伟达, 谷歌, TPU, OpenAI</itunes:keywords>
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    <![CDATA[<p><img src="https://imagev2.xmcdn.com/storages/a723-audiofreehighqps/B7/79/GAqhfD0NByqOAAHpNQRBU__s.jpg" alt=""></p>

<p><em>本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第三期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。</em></p>

<p>2025年下半年，美股市场完全被AI热潮主导。英伟达市值突破5万亿美元，定义了芯片算力的价值高度。谷歌则凭借Gemini与TPU生态全年暴涨66%，证明了其全栈AI体系深度整合的价值。<br>
当估值已经处高位，投资却仍在加码，穆迪的最新报告指出，未来五年内全球将有至少3万亿美元流向AI数据中心。<br>
站在2026年的起点，或许每个投资者心中都面临着一些灵魂拷问——驱动市场的究竟是 “叙事”还是“基本面”？谷歌的TPU（ASIC）能否挑战GPU的霸主地位？“资本内循环”推高的估值泡沫，又是否会在2026年迎来它的拐点？<br>
我们邀请到两位华尔街资深人士，共同拆解AI估值泡沫、芯片路线战争与2026年的潜在黑天鹅。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
陈茜，硅谷101联合创始人</p>

<p><strong>【嘉宾】</strong><br>
Bruce Liu，美国Esoterica Capital(济容投资)首席执行官兼首席投资官<br>
Ren Yang，美国Esoterica Capital(济容投资)联合创始人</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
00:19 2025年投资回顾：错过谷歌与边际机会<br>
08:23 投资逻辑与框架：如何区分叙事型与基本面<br>
10:09 2026年宏观展望：财政支持与增长分化<br>
13:57 谷歌估值挑战：模型领先与盈利路径<br>
16:23 GPU vs ASIC：生态竞争与垂直整合<br>
25:08 AI泡沫会破裂吗？钱不值钱，信仰才值钱<br>
28:03 OpenAI上市前瞻：盈利挑战与生态卡位<br>
32:12 SpaceX上市前瞻：太空数据中心故事能跑通吗？<br>
36:54 潜在黑天鹅：AI信仰动摇与宏观冲击<br>
39:33 观众QA：传统板块是否有机会？<br>
41:30 观众QA：2026年AI概念股投资策略<br>
42:20 观众QA：当前处于投资市场周期中的什么位置？</p>

<p><em>本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎</em></p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【后期】</strong><br>
AMEI<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Lens Flare 3 - Peter Sandberg<br>
The Light from Within - Howard Harper<br>
Say a Prayer (Instrumental Version) - Egaoya</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
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  </content:encoded>
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<p><em>本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第三期。我们将三小时完整直播拆分成了三期播客，分别围绕2025年备受关注的几个领域：AI、自动驾驶与美股投资。</em></p>

<p>2025年下半年，美股市场完全被AI热潮主导。英伟达市值突破5万亿美元，定义了芯片算力的价值高度。谷歌则凭借Gemini与TPU生态全年暴涨66%，证明了其全栈AI体系深度整合的价值。<br>
当估值已经处高位，投资却仍在加码，穆迪的最新报告指出，未来五年内全球将有至少3万亿美元流向AI数据中心。<br>
站在2026年的起点，或许每个投资者心中都面临着一些灵魂拷问——驱动市场的究竟是 “叙事”还是“基本面”？谷歌的TPU（ASIC）能否挑战GPU的霸主地位？“资本内循环”推高的估值泡沫，又是否会在2026年迎来它的拐点？<br>
我们邀请到两位华尔街资深人士，共同拆解AI估值泡沫、芯片路线战争与2026年的潜在黑天鹅。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
陈茜，硅谷101联合创始人</p>

<p><strong>【嘉宾】</strong><br>
Bruce Liu，美国Esoterica Capital(济容投资)首席执行官兼首席投资官<br>
Ren Yang，美国Esoterica Capital(济容投资)联合创始人</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
00:19 2025年投资回顾：错过谷歌与边际机会<br>
08:23 投资逻辑与框架：如何区分叙事型与基本面<br>
10:09 2026年宏观展望：财政支持与增长分化<br>
13:57 谷歌估值挑战：模型领先与盈利路径<br>
16:23 GPU vs ASIC：生态竞争与垂直整合<br>
25:08 AI泡沫会破裂吗？钱不值钱，信仰才值钱<br>
28:03 OpenAI上市前瞻：盈利挑战与生态卡位<br>
32:12 SpaceX上市前瞻：太空数据中心故事能跑通吗？<br>
36:54 潜在黑天鹅：AI信仰动摇与宏观冲击<br>
39:33 观众QA：传统板块是否有机会？<br>
41:30 观众QA：2026年AI概念股投资策略<br>
42:20 观众QA：当前处于投资市场周期中的什么位置？</p>

<p><em>本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎</em></p>

<p><strong>【监制】</strong><br>
泓君<br>
<strong>【后期】</strong><br>
AMEI<br>
<strong>【运营】</strong><br>
朱婕<br>
<strong>【BGM】</strong><br>
Lens Flare 3 - Peter Sandberg<br>
The Light from Within - Howard Harper<br>
Say a Prayer (Instrumental Version) - Egaoya</p>

<p><strong>【在这里找到我们】</strong><br>
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  </itunes:summary>
</item>
<item>
  <title>E185｜无共识的量子竞赛：群雄逐鹿与争议中的微软</title>
  <link>https://sv101.fireside.fm/194</link>
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  <pubDate>Tue, 25 Mar 2025 16:00:00 -0700</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
  <enclosure url="https://aphid.fireside.fm/d/1437767933/f0f20376-8faf-4940-b920-84af6c734e2d/8b4a5de6-2ed7-4743-8163-8f0fbf1a80ed.mp3" length="110986499" type="audio/mpeg"/>
  <itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
  <itunes:season>4</itunes:season>
  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>市场发现14家量子计算公司相互之间几乎完全不兼容，这是量子计算届最大的问题</itunes:subtitle>
  <itunes:duration>1:17:04</itunes:duration>
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  <itunes:image href="https://media24.fireside.fm/file/fireside-images-2024/podcasts/images/f/f0f20376-8faf-4940-b920-84af6c734e2d/cover.jpg?v=6"/>
  <description>“如果宇宙是一台量子计算机，我们正在试图破解它的管理员密码。” 
在刚刚过去的GTC大会上，英伟达创始人黄仁勋邀请了14家顶级量子计算企业。市场却发现这14家量子计算公司相互之间几乎完全不兼容，这个现象是量子计算届最大的问题，也是为何量子日之后量子计算的股票持续走低的原因。
之前的播客中我们已经着重聊过了超导量子计算的路径，本期播客我们将更加系统地对量子计算行业做一个梳理，盘点量子计算行业的五种主流的技术路径与代表公司，以及量子计算与AI之间如何互相影响，看看我们离拿到打开宇宙的钥匙还有多远。
【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
尤亦庄，加州大学圣地亚哥分校物理系副教授
侯万达，加州大学圣地亚哥分校物理学博士生
【你将听到】
微软亚马逊芯片解读
04:48 微软量子计算方案及争议：类似于咖啡涡旋的拓扑结构
10:23 假信号、撤稿？微软争议点：只在理论中存在，实验数据解读成疑
14:08 亚马逊：用猫态来增加量子比特的稳定性
五种主流路径及优缺点
17:21 中性原子量子比特： Atom Computing、Pasqal、QuEra
19:56 评价量子比特线路优越性：多快好省
21:29 离子阱量子比特： IonQ、Quantinuum
26:00 光子量子计算： Xanadu、PsiQuantum
31:06 拓扑量子计算（马约拉纳）：微软
33:05 超导量子比特：IBM、谷歌、亚马逊（部分）、Rigetti
39:12 自旋量子比特、硅基量子比特：Intel、IQM
40:17 量子计算vs经典计算：随机数生成是所有生成模型的基础
AI与量子计算
45:28 AI对量子计算的作用：量子编译、量子纠错、数字孪生模拟器、自然语言量子编程
51:51 人脑内的“量子纠缠”：量子神经网络记忆功能远超经典计算机
应用
59:10 量子化学与新药研究
60:54 QuEra展示出优化金融的组合投资
61:45 虫洞与宇宙的秘密：用量子纠缠实现瞬间转移
66:12 改变时空结构：引力的实质是大规模的量子纠缠
67:50 宇宙本身就是一台量子计算机
69:06 从百科全书到物理学之路
72:06 量子计算的发展不是渐进式的，是突飞猛进的
【相关播客】
E180｜量子计算的Transformer时刻与科技巨头的路径之争 (https://sv101.fireside.fm/187)
【硅谷101招聘】
《硅谷101》在持续招人，欢迎更多的内容人才加入我们，我们招聘播客运营、主播；视频主持人、后期、特效，以及实习生人才发展计划，诸多职位开放中，招满即止。
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【后期】
AMEI
【BGM】
Swerve Space - Lama House
Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen
Anticipating a New Day - Stationary Sign
Clockmaker's Daydream - 369
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公众号：硅谷101
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联系我们：podcast@sv101.net Special Guests: 侯万达 and 尤亦庄.
</description>
  <itunes:keywords>量子计算,黄仁勋,量子计算机,英伟达,GTC</itunes:keywords>
  <content:encoded>
    <![CDATA[<p>“如果宇宙是一台量子计算机，我们正在试图破解它的管理员密码。” </p>

<p>在刚刚过去的GTC大会上，英伟达创始人黄仁勋邀请了14家顶级量子计算企业。市场却发现这14家量子计算公司相互之间几乎完全不兼容，这个现象是量子计算届最大的问题，也是为何量子日之后量子计算的股票持续走低的原因。</p>

<p>之前的播客中我们已经着重聊过了超导量子计算的路径，本期播客我们将更加系统地对量子计算行业做一个梳理，盘点量子计算行业的五种主流的技术路径与代表公司，以及量子计算与AI之间如何互相影响，看看我们离拿到打开宇宙的钥匙还有多远。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人<br>
<strong>【嘉宾】</strong><br>
尤亦庄，加州大学圣地亚哥分校物理系副教授<br>
侯万达，加州大学圣地亚哥分校物理学博士生</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>微软亚马逊芯片解读</strong><br>
04:48 微软量子计算方案及争议：类似于咖啡涡旋的拓扑结构<br>
10:23 假信号、撤稿？微软争议点：只在理论中存在，实验数据解读成疑<br>
14:08 亚马逊：用猫态来增加量子比特的稳定性</p>

<p><strong>五种主流路径及优缺点</strong><br>
17:21 中性原子量子比特： Atom Computing、Pasqal、QuEra<br>
19:56 评价量子比特线路优越性：多快好省<br>
21:29 离子阱量子比特： IonQ、Quantinuum<br>
26:00 光子量子计算： Xanadu、PsiQuantum<br>
31:06 拓扑量子计算（马约拉纳）：微软<br>
33:05 超导量子比特：IBM、谷歌、亚马逊（部分）、Rigetti<br>
39:12 自旋量子比特、硅基量子比特：Intel、IQM<br>
40:17 量子计算vs经典计算：随机数生成是所有生成模型的基础</p>

<p><strong>AI与量子计算</strong><br>
45:28 AI对量子计算的作用：量子编译、量子纠错、数字孪生模拟器、自然语言量子编程<br>
51:51 人脑内的“量子纠缠”：量子神经网络记忆功能远超经典计算机</p>

<p><strong>应用</strong><br>
59:10 量子化学与新药研究<br>
60:54 QuEra展示出优化金融的组合投资<br>
61:45 虫洞与宇宙的秘密：用量子纠缠实现瞬间转移<br>
66:12 改变时空结构：引力的实质是大规模的量子纠缠<br>
67:50 宇宙本身就是一台量子计算机<br>
69:06 从百科全书到物理学之路<br>
72:06 量子计算的发展不是渐进式的，是突飞猛进的</p>

<p><strong>【相关播客】</strong><br>
<a href="https://sv101.fireside.fm/187" rel="nofollow">E180｜量子计算的Transformer时刻与科技巨头的路径之争</a></p>

<p><strong>【硅谷101招聘】</strong><br>
《硅谷101》在持续招人，欢迎更多的内容人才加入我们，我们招聘播客运营、主播；视频主持人、后期、特效，以及实习生人才发展计划，诸多职位开放中，招满即止。<br>
详细招聘信息请点击<a href="https://the-valley101.feishu.cn/docx/XQr6dHWIboQB0YxSHgUcjwehnId?from=from_copylink" rel="nofollow">这里 </a><br>
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<p>在刚刚过去的GTC大会上，英伟达创始人黄仁勋邀请了14家顶级量子计算企业。市场却发现这14家量子计算公司相互之间几乎完全不兼容，这个现象是量子计算届最大的问题，也是为何量子日之后量子计算的股票持续走低的原因。</p>

<p>之前的播客中我们已经着重聊过了超导量子计算的路径，本期播客我们将更加系统地对量子计算行业做一个梳理，盘点量子计算行业的五种主流的技术路径与代表公司，以及量子计算与AI之间如何互相影响，看看我们离拿到打开宇宙的钥匙还有多远。</p>

<p><strong>【主播】</strong><br>
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侯万达，加州大学圣地亚哥分校物理学博士生</p>

<p><strong>【你将听到】</strong><br>
<strong>微软亚马逊芯片解读</strong><br>
04:48 微软量子计算方案及争议：类似于咖啡涡旋的拓扑结构<br>
10:23 假信号、撤稿？微软争议点：只在理论中存在，实验数据解读成疑<br>
14:08 亚马逊：用猫态来增加量子比特的稳定性</p>

<p><strong>五种主流路径及优缺点</strong><br>
17:21 中性原子量子比特： Atom Computing、Pasqal、QuEra<br>
19:56 评价量子比特线路优越性：多快好省<br>
21:29 离子阱量子比特： IonQ、Quantinuum<br>
26:00 光子量子计算： Xanadu、PsiQuantum<br>
31:06 拓扑量子计算（马约拉纳）：微软<br>
33:05 超导量子比特：IBM、谷歌、亚马逊（部分）、Rigetti<br>
39:12 自旋量子比特、硅基量子比特：Intel、IQM<br>
40:17 量子计算vs经典计算：随机数生成是所有生成模型的基础</p>

<p><strong>AI与量子计算</strong><br>
45:28 AI对量子计算的作用：量子编译、量子纠错、数字孪生模拟器、自然语言量子编程<br>
51:51 人脑内的“量子纠缠”：量子神经网络记忆功能远超经典计算机</p>

<p><strong>应用</strong><br>
59:10 量子化学与新药研究<br>
60:54 QuEra展示出优化金融的组合投资<br>
61:45 虫洞与宇宙的秘密：用量子纠缠实现瞬间转移<br>
66:12 改变时空结构：引力的实质是大规模的量子纠缠<br>
67:50 宇宙本身就是一台量子计算机<br>
69:06 从百科全书到物理学之路<br>
72:06 量子计算的发展不是渐进式的，是突飞猛进的</p>

<p><strong>【相关播客】</strong><br>
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</item>
<item>
  <title>E119｜英伟达与芯片史上的大赢家们：凡是伟大的，都是叛逆的</title>
  <link>https://sv101.fireside.fm/125</link>
  <guid isPermaLink="false">4ce65459-a1b5-440b-bbd6-d646e1f03317</guid>
  <pubDate>Mon, 21 Aug 2023 17:15:00 -0700</pubDate>
  <author>硅谷101</author>
  <enclosure url="https://aphid.fireside.fm/d/1437767933/f0f20376-8faf-4940-b920-84af6c734e2d/4ce65459-a1b5-440b-bbd6-d646e1f03317.mp3" length="70410554" type="audio/mpeg"/>
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  <itunes:season>4</itunes:season>
  <itunes:author>硅谷101</itunes:author>
  <itunes:subtitle>芯片的发展史是一部创新史与叛逆史</itunes:subtitle>
  <itunes:duration>48:53</itunes:duration>
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  <itunes:image href="https://media24.fireside.fm/file/fireside-images-2024/podcasts/images/f/f0f20376-8faf-4940-b920-84af6c734e2d/cover.jpg?v=6"/>
  <description>人工智能在今年上半年出现了爆发式的发展，芯片尤其是GPU是这轮人工智能热潮背后真正的大赢家。中国芯片发展会何去何从，从历史的角度去看待这些问题，更能给当下的这些问题以启发。
“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。”这是《硅谷101》成立播客以来的发刊词，而我也在汪老师的书中看到了一段相似的表述：“很多发明他们一开始都不受待见，就是因为芯片的发展离不开持续地创新和超越，但是创新越大，对传统的叛逆和颠覆就越大，遭到传统势力的抵制也更大，所以芯片的发展史其实是一部创新史与叛逆史。”
这期节目我们从底层逻辑和历史的角度聊了聊英伟达的崛起、中国芯片的困难与机遇，以及芯片史上的英雄人物们。如果大家对英伟达这家公司的发展历史感兴趣，请大家关注硅谷101的视频节目，我们很快会上线对这家公司的系统性梳理。
感谢VSP投资人培训营项目对本期节目的支持，如果大家对这个项目感兴趣，更多信息可以在这里找到 (https://mp.weixin.qq.com/s/MJ-u-PMaoKG7Aq9g3_N5jg)，报名链接在这里 (https://forms.gle/wbU1VwD1HAGeNyNi8)。如果大家有任何问题，可以发邮件到vsp@sav.vc 咨询详情。本项目每个季度开营一次，报名链接长期有效。
【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
汪波，资深芯片研究专家，科普作家，著有《芯片简史》
汪波简介：
早年留学法国，获法国里昂国立应用科学学院集成电路硕士学位和利摩日大学高频微电子学博士学位，分别在华为公司、法国里昂纳米国家实验室和北京大学深圳研究生院从事集成电路设计的教学与科研工作，积累了二十余年经验。
【你将听到】
00:12 VSP投资训练营
英伟达崛起
02:24 正片
04:25 CPU与GPU的区别
08:17 CUDA的开发系统——英伟达的核心优势
11:53 从高校实验室的合作开始研发软件生态
14:05 竞争对手不是没追，而是早年CUDA没有市场
16:33 晶体管的发明者们反被排挤，芯片史上那些叛逆的奠基者
17:14 从不被看好到人工智能带来的起飞
21:21 消费疲软，GPU与CPU市场，谁更大？
中国“芯”事
23:13 人工智能芯片有多耗电：摩尔定律的PPA三角
27:42 中国公司做芯片为什么那么难？
31:59 从历史发展中寻找机会：先占领细分领域与低端市场
35:13 追赶不是线性方式，而是突然爆发式的发展
芯片崛起中的英雄人物
37:16 芯片行业创新驱动力：底层基础科学创新+应用拉动
38:46 把芯片工艺整整推进7代的华侨工程师——林本坚
42:30 站在一艘航母前把它叫停：业界几十亿的研发打水漂
44:14 荷兰光刻ASML崛起：唯一接受林本坚新技术的公司
46:02 芯片的发展史就是一部叛逆史，贝尔实验室也曾是芯片创新中的抵制力量
【相关阅读】
《芯片简史》 (https://book.douban.com/subject/36357053/) ——汪波著，浙江教育出版社, 2023-04
【后期】
AMEI
【BGM】
A Walk on the Mile - John Utah 
The Sanctuary Within - Erasmus Talbot 
Cause for Concern - Howard Harper-Barnes 
Oleka - Franz Gordon
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  <itunes:keywords>汪波, 芯片简史, 英伟达, 林本坚</itunes:keywords>
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    <![CDATA[<p>人工智能在今年上半年出现了爆发式的发展，芯片尤其是GPU是这轮人工智能热潮背后真正的大赢家。中国芯片发展会何去何从，从历史的角度去看待这些问题，更能给当下的这些问题以启发。</p>

<p>“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。”这是《硅谷101》成立播客以来的发刊词，而我也在汪老师的书中看到了一段相似的表述：“很多发明他们一开始都不受待见，就是因为芯片的发展离不开持续地创新和超越，但是创新越大，对传统的叛逆和颠覆就越大，遭到传统势力的抵制也更大，所以芯片的发展史其实是一部创新史与叛逆史。”</p>

<p>这期节目我们从底层逻辑和历史的角度聊了聊英伟达的崛起、中国芯片的困难与机遇，以及芯片史上的英雄人物们。如果大家对英伟达这家公司的发展历史感兴趣，请大家关注硅谷101的视频节目，我们很快会上线对这家公司的系统性梳理。</p>

<p>感谢VSP投资人培训营项目对本期节目的支持，如果大家对这个项目感兴趣，更多信息可以<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/MJ-u-PMaoKG7Aq9g3_N5jg" rel="nofollow">在这里找到</a>，报名链接<a href="https://forms.gle/wbU1VwD1HAGeNyNi8" rel="nofollow">在这里</a>。如果大家有任何问题，可以发邮件到<a href="mailto:vsp@sav.vc" rel="nofollow">vsp@sav.vc</a> 咨询详情。本项目每个季度开营一次，报名链接长期有效。</p>

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<p>【主播】<br>
泓君，资深媒体人<br>
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<p>汪波简介：<br>
早年留学法国，获法国里昂国立应用科学学院集成电路硕士学位和利摩日大学高频微电子学博士学位，分别在华为公司、法国里昂纳米国家实验室和北京大学深圳研究生院从事集成电路设计的教学与科研工作，积累了二十余年经验。</p>

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<p><strong>【你将听到】</strong></p>

<p>00:12 VSP投资训练营</p>

<p><strong>英伟达崛起</strong><br>
02:24 正片<br>
04:25 CPU与GPU的区别<br>
08:17 CUDA的开发系统——英伟达的核心优势<br>
11:53 从高校实验室的合作开始研发软件生态<br>
14:05 竞争对手不是没追，而是早年CUDA没有市场<br>
16:33 晶体管的发明者们反被排挤，芯片史上那些叛逆的奠基者<br>
17:14 从不被看好到人工智能带来的起飞<br>
21:21 消费疲软，GPU与CPU市场，谁更大？</p>

<p><strong>中国“芯”事</strong><br>
23:13 人工智能芯片有多耗电：摩尔定律的PPA三角<br>
27:42 中国公司做芯片为什么那么难？<br>
31:59 从历史发展中寻找机会：先占领细分领域与低端市场<br>
35:13 追赶不是线性方式，而是突然爆发式的发展</p>

<p><strong>芯片崛起中的英雄人物</strong><br>
37:16 芯片行业创新驱动力：底层基础科学创新+应用拉动<br>
38:46 把芯片工艺整整推进7代的华侨工程师——林本坚<br>
42:30 站在一艘航母前把它叫停：业界几十亿的研发打水漂<br>
44:14 荷兰光刻ASML崛起：唯一接受林本坚新技术的公司<br>
46:02 芯片的发展史就是一部叛逆史，贝尔实验室也曾是芯片创新中的抵制力量</p>

<p><strong>【相关阅读】</strong></p>

<p><a href="https://book.douban.com/subject/36357053/" rel="nofollow">《芯片简史》</a> ——汪波著，浙江教育出版社, 2023-04</p>

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<p>“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。”这是《硅谷101》成立播客以来的发刊词，而我也在汪老师的书中看到了一段相似的表述：“很多发明他们一开始都不受待见，就是因为芯片的发展离不开持续地创新和超越，但是创新越大，对传统的叛逆和颠覆就越大，遭到传统势力的抵制也更大，所以芯片的发展史其实是一部创新史与叛逆史。”</p>

<p>这期节目我们从底层逻辑和历史的角度聊了聊英伟达的崛起、中国芯片的困难与机遇，以及芯片史上的英雄人物们。如果大家对英伟达这家公司的发展历史感兴趣，请大家关注硅谷101的视频节目，我们很快会上线对这家公司的系统性梳理。</p>

<p>感谢VSP投资人培训营项目对本期节目的支持，如果大家对这个项目感兴趣，更多信息可以<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/MJ-u-PMaoKG7Aq9g3_N5jg" rel="nofollow">在这里找到</a>，报名链接<a href="https://forms.gle/wbU1VwD1HAGeNyNi8" rel="nofollow">在这里</a>。如果大家有任何问题，可以发邮件到<a href="mailto:vsp@sav.vc" rel="nofollow">vsp@sav.vc</a> 咨询详情。本项目每个季度开营一次，报名链接长期有效。</p>

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<p>汪波简介：<br>
早年留学法国，获法国里昂国立应用科学学院集成电路硕士学位和利摩日大学高频微电子学博士学位，分别在华为公司、法国里昂纳米国家实验室和北京大学深圳研究生院从事集成电路设计的教学与科研工作，积累了二十余年经验。</p>

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14:05 竞争对手不是没追，而是早年CUDA没有市场<br>
16:33 晶体管的发明者们反被排挤，芯片史上那些叛逆的奠基者<br>
17:14 从不被看好到人工智能带来的起飞<br>
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<p><strong>中国“芯”事</strong><br>
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27:42 中国公司做芯片为什么那么难？<br>
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<p><strong>芯片崛起中的英雄人物</strong><br>
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<p><a href="https://book.douban.com/subject/36357053/" rel="nofollow">《芯片简史》</a> ——汪波著，浙江教育出版社, 2023-04</p>

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