每周，有超过2.3亿人在ChatGPT上询问健康和保健问题。在人类创造的所有数据中，有30%来自医疗领域，但其中真正被利用起来的，不足5%。
一边是巨大的数据金矿，一边是与未被满足的庞大需求，这正是AI的机会。
在年初的摩根大通医疗健康大会上，我们看到医疗与AI正在加速“双向奔赴”。礼来制药与英伟达达成10亿美元合作，试图用算力重塑药物发现的底层范式；在OpenAI发布ChatGPT for Health之后几天，Anthropic也迅速跟进，推出了Claude for Healthcare。而一家成立仅三年的初创公司OpenEvidence，以120亿美元的估值跻身AI医疗新贵——40%的美国医生每天都使用它。
面对这场火热的AI医疗争夺战，我们想问一个根本的问题：AI到底在解决医疗的什么问题？它只是巨头的游戏吗，创业公司还有没有机会？
我们从一位急诊室医生的真实经历聊起，他常常在凌晨三四点完成生死抢救后，站在传真机前处理medical coding。这不是个例——美国全科医生的周平均工作时长高达61.8小时，相当大的一部分精力耗费在了病历录入、保险对接、医疗编码这些琐碎却容错率极低的行政事务上，而这恰恰是AI最容易切入的场景。

【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
周叶斌，遗传学博士，现在药企从事免疫学研究（《说医解药》主播，微博@生物狗Y博，公众号：一个生物狗的科普小园）

【你将听到】
AI医疗大年拉开序幕
01:13 JPM大会见闻：药企集体“转身”，AI从“可选项”变为“必答题”
04:05 2026年AI医疗战局初探：谁在入局，谁在领跑？
04:58 医生“过劳”成常态，每周工作61.8小时，大部分时间竟不在看病

Anthropic：从行政合规切入
08:21 医疗支付系统有多复杂？碎片化行政工作拉扯医生精力
10:30 AI在医疗的最大机会：30%的人类数据在这里，但利用率不足5%
13:56 被忽视的“医疗编码”，为什么适合交给AI？
17:26 HIPAA合规模型：医疗AI的“入场券”
20:50 为什么医疗AI多用小语言模型？

OpenAI：ToB野心与生态博弈
21:34 OpenAI为何重注医疗ToB？不止是商业化，更是模型进化
23:57 医生的知识更新难题：AI 能做什么？
25:26 生态之争：OpenAI能否撼动微软的医疗地盘？
27:55 便宜又好用，开源模型带来的冲击

OpenEvidence：新贵独角兽能走多远
28:51 40%美国医生每天都在用，OpenEvidence是什么？
32:30 核心竞争力：顶级期刊独家高质量医学内容数据
33:25 商业模式隐忧：靠医疗广告赚钱，能保持客观吗？
35:12 垂直模型的优势：优质语料训练+本地化部署能力

展望AI医疗未来
40:19 AI如何促进医疗均衡？分层诊疗+提升效率是关键
44:16 HealthBench：从考“知识点”到考“真实场景下的对话能力”
48:31 巨头v.s初创：谁更适合做医疗AI？
52:27 医疗3.0时代：预防>治疗，生命质量成为核心

【延伸阅读和相关术语】
《健康保险可携带性和责任法案》（HIPAA）是一部联邦法律，要求制定国家标准以保护敏感的患者健康信息，以免在未经患者同意或不知情的情况下披露。
ChatGPT for Healthcare：OpenAI ToB产品，一套面向医疗机构的企业级产品套件，支持HIPAA合规性要求，还包括OpenAI API、评估系统HealthBench⁠等。
ChatGPT Health：OpenAI ToC产品，核心定位是用户的“个人健康助手”，旨在通过整合用户健康数据提供个性化建议，但明确声明不用于诊断或治疗，仅为辅助工具。
Claude for Healthcare：由Anthropic推出的医疗专用AI工具，为医疗服务提供者、保险公司和消费者提供符合HIPAA标准的人工智能服务。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Primary Code - Max Anson
Getting to It - Max Anson
Unfinished Stories - Lennon Hutton

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Special Guests: 周叶斌 and 张璐.

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

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Special Guests: Bruce Liu and Ren Yang.

本期节目是硅谷101新年直播精华系列的第一期。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。

回顾2025年的AI行业，我们见证了开源势力的崛起，见证了硅谷的人才大战，见证了“循环融资”模式的上演，也见证了万亿大基建和能源争夺的疯狂。
这一年，共识出现了转变，企业不再追求最贵最好的模型，而是转向垂直领域的小模型。大家比拼的也不再是谁的AI智商更高，而是比谁的能力更能落地到应用上。
站在2026的开头，我们很好奇这一年的故事将如何书写：是新一轮的范式革命？还是在Scaling Law的道路上继续前行？抑或是迎来AI应用爆发式的增长？
在这次直播中，嘉宾带来了一个有趣的洞察——头部玩家已分化为以OpenAI、Anthropic为代表的“模型中心派”，和以Google、xAI代表的“系统中心派”，后者凭借完整生态和反馈闭环，很可能在未来重新定义Scaling Law。

【主播】
陈茜，硅谷101联合创始人

【嘉宾】
Howie Xu（硅谷徐老师），资深硅谷技术高管、财富500强Gen首席AI/创新官
张璐，Fusion Fund创始合伙人

【你将听到】
01:25 2025年AI回顾：哪些趋势超出预期
02:09 AI发展主线与范式转移：企业AI共识成形
04:28 DeepSeek启示：中国模型与开源冲击
06:01 Neolab 2026年前瞻与下一代模型探索
10:57 Scaling Law未止：数据、算力与系统优化
16:50 Meta困境：收购Manus与模型战略争议
25:11 OpenAI上市路：估值挑战与生态竞争
29:08 Anthropic的ToB定位：在AI Coding战场稳扎稳打
35:22 AI应用元年？2026年或迎爆发增长
41:22 观众QA：垂直Agent与行业机会

【延伸阅读和相关术语】
本期播客中提到的Neolab：
Thinking Machines Lab (TML) ，由OpenAI前CTO Mira Murati创办
Safe Super Intelligence（SSI），由OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创办
Humans&，由前xAI研究员Eric Zelikman创办

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
The Secret Spring - Helmut Schenker
The Light from Within - Howard Harper
Ever Forward - Francis Wells

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Special Guests: 张璐 and 徐皞.

在上一期节目中，我们从产业的角度聊了AI数据中心万亿大基建，这一几乎会贡献今年美国全部的GDP增长的行业。
嘉宾的很多观点和数据都在播客发出来之后一一被市场验证，比如微软CEO萨提亚·纳德拉称，AI缺的不是GPU是电力。
但当我们谈论的不是一个1亿、 10 亿、 100 亿的产业，而是上万亿的投资规模的时候，很多人就开始讨论，我们是不是进入了一场AI的投资泡沫？不少听众希望我们从资本市场的角度，再来聊一集AI的大基建。
本期硅谷101播客，我们邀请了人气嘉宾郑迪，回答两个核心的问题——电从哪来？钱从哪来？以及这两个市场它又是如何交织在一起的？并且我们还将关注一股潜伏已久的关键力量——加密矿工。

本期节目为《硅谷101》与《Web3 101》串台节目。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
郑迪，前沿科技投资人（知识星球：22136749）

【本期口播广告由华夏基金赞助播出】
如果你想从市场角度更结构化地了解中国科技企业的整体表现，也有一些工具可以作为参考。例如纳斯达克上市的一只 ETF——CNQQ，全称是中国科技创新 ETF，它的成份股覆盖阿里巴巴、腾讯、宁德时代、美团网易等主流中国市场的公司。它更像是一个帮助我们“看趋势”的观察窗口，用来理解中国科技公司在全球市场中的动态。当然，它只是信息渠道，不构成任何投资建议。

【你将听到】
能源危机下的电力绿洲
03:30 摩根士丹利估算，比特币矿工转产可在未来的两年释放15Gw
05:34 另外三条解决AI能源问题的常规路径（核能，燃气，储能）
10:31 两条有难度的“非常规”路径（训练外迁，柴油）
12:45 市场疑问：“挖矿电”能变成稳定可靠的“AIDC电”吗？
15:00 未来两年能否攻克B端，成为AI大基建能否持续的关键
17:09 1Gw数据中心500亿美元成本拆解
19:49 当前估值低于建造成本，矿工转型缺乏动力

复刻地产融资游戏
23:20 矿工转AI的两种模式：“卖电/租场地”和“买GPU卖算力”
25:24 IREN：举债买卡的冒险家，困于“重资产”估值陷阱
30:00 生态为王：英伟达的“总包”霸权与AMD的“付费入场”
31:55 未来收益证券化+滚动开发，AI基建越来越像房地产
26:20 GPU证券化：底层资产是“AI金矿”还是“科技次贷”？
37:29 诺贝尔经济理论也出错？亲历者复盘当年的金融理论失误
40:43 AI产业链已经形成了“铁索连环”的金融风险
43:13 大厂策略：在高评级市场发债+打造“大而不能倒”格局+与国家战略捆绑
44:36 AI大基建的“终极买单者”——全球债券市场

浪潮中的转型博弈
48:57 行为金融学的囚徒困境：不惜代价搏一张AI船票
53:03 OpenAI的黄金上市时机：2026年上半年
57:00 加密矿场转AI，缺电及算力闲置仍是最大风险
62:50 比特小鹿：处于地缘政治的“灰色地带”
69:45 挖矿转AI成功的公司，都不是挖矿赛道的“优等生”
70:56 两种矿工：囤算力的（如Mara）vs 囤电力的（Iris）
75:09 矿工转型的最优解：挖矿保现金流，闲置电力滚动开发AIDC
77:15 比特币价格与AIDC转型，并非简单的线性关系

【延伸阅读和相关术语】
《AI热潮背后的隐忧：到2028年，美国电力缺口或相当于44座核电站》
《杠杆、垄断和泡沫：解析硅谷万亿资本闭环【101 Weekly】》
视频：《英伟达“两个儿子”的战争：AI算力的杠杆游戏与潜在泡沫【硅谷101】》

播客中提到的加密矿工：
Applied Digital
Core Scientific
CleanSpark
Riot Platforms
Cipher Mining
Galaxy Digital
IREN
比特小鹿/Bitdeer
Hut 8
Marathon Digital（MARA）
Crusoe Energy
Wulf

其他公司：
CoreWeave
Nebius
Oklo
GE Vernova (GEV)
Blue Energy
Anthropic
Blue Owl Capital

金融术语：
ATM（At-the-Market Offering ，按市价发行/增发）
ABS（Asset Backed Securitization，资产支持证券）
CDO（Collateralized Debt Obligation，担保债务凭证）
REIT（Real Estate Investment，房地产投资信托）

【风险声明】
本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。
本期节目参与者也均不持有节目中提到的股票。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Interruption - Craft Case
All Parts Equal - Airae
Anticipating a New Day - Stationary Sign

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Special Guest: 郑迪.

“2025年上半年，美国GDP增长几乎全部来自于数据中心与信息技术。”
“如果去掉信息技术与软件，美国GDP增长率仅有0.1%。”
——哈佛大学经济学家杰森·弗曼（Jason Furman）

最近一个大新闻是，OpenAI发公告完成架构与资本重组，为潜在IPO铺路，核心也是它承诺了未来1.4万亿的算力投入，这是一个巨大的资金缺口。
另一方面，美国滞后的基础设施建设，对万亿级数据中心蓝图形成了根本性掣肘。就在我们播客发出来前，10月27日，OpenAI发公开信致信白宫，称中国2024年新增电力为429吉瓦，而美国仅增加了51吉瓦，希望美国政府对AI基础建设项目优先审批。
这是一个比想象中更疯狂的大基建时代：美国极少的科技公司联合金融巨头，正在不成比例地对美国经济产生决定性影响。我们抛开钱的问题，来看看这轮AI大基建正在带火哪些行业，为何美国的电力建设又如此困难。

【主播】
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
徐熠兴（Ethan Xu），前微软能源战略经理，前突破能源科研总监
王辰晟，前特斯拉供应链总监

【JJLake创新空间】
JJLake是位于硅谷Mountain View的创新空间 + 孵化器，由管理规模近300亿美元的Oriza Holdings基金支持。目前JJLake孵化器项目正在招募创业团队，适合需要发挥亚洲的生产制造、供应链、市场等优势的创业者。另外，JJLake也向创业者提供高性价比的办公场地，欢迎联系JJLake负责人柳一夫详谈。
📮 邮箱：yliu@jjlaker.com

【你将听到】
02:25 JJLake创新空间
AI巨头押注算力规模
04:43 OpenAI最激进，目标构建10吉瓦乃至长期100吉瓦的算力容量
06:36 xAI、Meta同样激进，扫货发电机、抢占能源低廉土地
07:24 微软、Google、亚马逊：已有庞大基础，策略相对稳健
10:44 Power First战略背后的逻辑：“投资不足”风险远大于“过度投资”风险
13:43 细拆经济账：“比尔总会吃掉安迪”，集中化比分布式更经济，训练速度决定竞争胜负
15:59 算力需求从以训练为主，转向以推理为主（未来或占80%以上）
18:03 推理可以更分布式，但规模集群要比小数据中心节省运营成本

军备竞赛下的能源危机
21:14 AI发展的最大瓶颈已从“缺芯片”转变为“缺能源”
22:30 美国每年落下20吉瓦缺口，相当于2～3个纽约的用电
23:57 新建数据中心的短期应对策略：争取余量+天然气发电为主
24:55 Sam Altman的核裂变公司Oklo，还在施工股价就涨疯了
26:10 考虑到不同能源的容量系数，新增电力仍难填缺口
28:22 发电后如何输送到美国脆弱的电网系统，也是个难题
29:25 建数据中心的成本：1吉瓦数据中心≈500亿美元

资源抢夺与技术破局
30:40 燃气涡轮机订单排到2028年，马斯克横扫全美70%库存
34:52 变压器核心材料硅钢进口受限，制约电网基础设施升级
37:17 英伟达构想供电新方案，应对机柜功耗指数级飙升
-传统交流供电（目前主流）：转换环节多，1兆瓦机柜损耗22%，1吉瓦的数据中心需50万吨铜
-800V高压直流供电（未来方向）：损耗降至0.6%，用铜量少，但需整个产业链生态协同跟进
42:54 今年美国数据中心的用电量占全国5%，接近整个加州的用电量，并且2030年将翻倍
24:46 为什么中国年增电力，能做到美国的8～10倍？
46:19 避开长距离传输短板，美国科技公司选择在数据中心旁自建发电站
48:34 美国电力建设，带火了哪些能源股？
51:24 大规模AI训练真相：每周货车运送100吨故障芯片返厂

【数据更新】
32:47 根据媒体公开报道，马斯克在xAI 在孟菲斯的 Colossus 2 数据中心已经安装的是 119台风冷冷水机组，涡轮机为小几十台。

【延伸阅读和相关术语】
《杠杆、垄断和泡沫：解析硅谷万亿资本闭环【101 Weekly】》
安迪-比尔定理 （Andy and Bill’s Law），原话是 “Andy gives, Bill takes away.” 安迪指英特尔前CEO安迪·格鲁夫，比尔指微软前任CEO比尔·盖茨，这句话的意思是，硬件提高的性能，很快被软件消耗掉了。
容量系数（Capacity Factor），衡量发电设施在特定时间段内实际发电效率的关键指标，容量系数=实际发电量/理论发电量。

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕

【BGM】
Orbit Calling - Experia
Un Piccolo Party - Martin Landstrom
Silent Approval - Howard Harper-Barnes

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本节目中嘉宾所表达的观点均为其个人看法，不代表所在公司的立场。本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。

Special Guests: 徐熠兴 and 王辰晟.

ChatGPT Agent的技术本质是“浏览器+沙盒”的混合架构，与Manus、Genspark形成技术路线差异。在底层架构层面，浏览器（Browser-based）代理虽堪称“万能”，但运行速度较慢；沙盒（Sandbox）代理高效，但无法联网操作、工具库受限；而工作流集成（Workflow API）速度快、结果精准。在训练方法层面，强化学习（RL）被视为AGI从“执行者”向“创新者”跨越的重要路径，但当前面临的验证泛化与训练不稳定难题，如同两道枷锁锁住了这扇进阶之门。

强化学习能否成为通用AI爆发的关键引擎？AGI实现技术跃迁的分水岭究竟在哪？在把Agent产品化和商业化的道路上，又如何平衡模型能力与用户体验？本期《硅谷101》，主播泓君对话Pokee.ai创始人朱哲清，多维度测评ChatGPT Agent使用体验，并深入拆解Agent的四大底层设计逻辑、探讨强化学习的训练路径，以及我们迎接“超级智能时刻”所面临的技术挑战。

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】
朱哲清，Pokee.ai创始人，前MetaAI应用强化学习团队负责人，斯坦福强化学习博士（X：@ZheqingZhu）

【101 Weekly新节目预告】
硅谷101上线了一版更加轻量级的音视频节目「101Weekly」，每周由我们的三位主播复盘三个商业热点事件，每期10分钟左右，并请来行业专家来一手分析解读，希望这每周的30分钟，帮助大家轻松了解一周新闻大事件，点击收听。
音频版：Fireside｜小宇宙｜苹果播客｜Spotify
视频版：BiliBIli｜Youtube｜视频号｜抖音

【你将听到】
ChatGPT Agent首发体验与技术拆解
00:21 拆解AI Agent技术路径：什么是“聪明机器的大脑”？
02:12 ChatGPT Agent一手实测：浏览器操作如超人 VS 速度慢如蜗牛
04:26 视觉能力加持：Action体验有提升，但仍需等待
05:45 旅行规划场景：支付环节仍需人类介入，信任门槛尚未跨越
08:11 “全部推翻重来”：缺乏个性化机制、记不住反馈细节
10:07 ChatGPT Agent“打通搜索与执行”的本质：Deep Research + Operator的“拼贴工程”

通用型Agent技术路径对比
12:31 通用Agent技术类比：Operator最早专注Browser操作，如今叠加Sandbox后，在通用Agent里表现最强
14:52 四大技术方向优劣势对比：
15:40 浏览器为主：通用性强，但速度慢、体验差、成本高
17:21 开放虚拟机：本地运行快，但访问互联网等外部服务不易
17:37 大模型+虚拟机：GensPark模式，相对环节更封闭
18:46 Workflow+工具集成：Pokee模式，交付好但不是所有任务都能做
20:23 Manus模式：Browser-based，Sandbox强，全能但慢
22:28 Genspark模式：标化工作流，牺牲通用性换取速度与稳定性
23:41 Pokee模式：速度快成本低，但范围受限
26:52 B端客户还是C端客户，适用场景与底层技术逻辑完全不同
29:36 Agent将重塑互联网入口，传统门户流量将大幅下滑
32:03 MCP无人维护：2万个协议中，真正可用的不到200个
33:47 Agent时代的广告逻辑大变：反而更有利于创作者？

强化学习与AGI的五个层次
38:52 强化学习适用场景：目标明确、机制清晰但数据稀缺
41:50 新兴路径：强化学习预训练（RL Pretraining）
44:40 一个非共识：验证（Verification）方向的泛化性，可能产出人类所不拥有的知识
46:51 AGI五级路径中，“执行者”(L3) 与“创新者”(L4) 间存在巨大技术鸿沟，核心在于验证能力
50:37 强化学习预训练的致命弱点：给出的解决方案可能“人类都看不懂”
52:43 强化学习（RLHF） Vs 监督学习微调（SFT）：效果×2，但成本×10

Meta收购ScaleAI背后的逻辑
54:08 Meta收购Scale：多模态数据仍然是瓶颈
56:46 多模态数据的最大挑战：数据复杂 + 维度多 → 主观标准难统一
57:59 AI的核心问题：短期算力，中期数据，长期人才
59:10 如何让Agent调用更好用？自研模型
01:03:33 平衡模型能力与用户体验：模型能力决定下限，产品细节决定上限

强化学习的人才大本营
01:05:42 RL奠基人、2024年图灵奖得主Richard Sutton：想法极具前瞻性，且坚持原则
01:07:47 模型可塑性挑战：AI的“灾难性遗忘”亟待解决
01:09:56 奖励函数设计难：强化学习中如何设定“道德且有效”的多目标激励
01:11:47 RL核心研究圈：学术界与业界均高度集中
学术界：OpenAI早期团队，Peter Abbeel, Sergey Levine , Richard Sutton
业界：以David Silver为代表的DeepMind员工、以John Langford为代表的微软员工等
01:12:50 从AlphaGo开始，伦敦成为强化学习研究的重要中心
01:15:28 如何像投资人销售过于超前的想法：只说一个非共识
01:16:58 市场正在分化，技术路径选择是创业公司活下来的核心

【节目中提到的AI Agent】
OpenAI相关：
ChatGPT Agent｜Operator｜Deep Research

其他：
Manus｜Genspark｜Perplexity｜Claude Agent｜Fellou｜Flowise｜Zapier｜UIPath｜Replicate

【节目提到的相关术语】
MCP / Model Context Protocol（模型上下文协议）
A2A（Agent-to-Agent Protocol）
SDK（软件开发工具包）
API（应用程序接口）
Vision Model
Browser-based Agent
Sandbox（沙盒环境）
Virtual Machine (VM)
Token Consumption（Token消耗）
Tool Calling：调用第三方工具或API完成任务
Workflow-based Agent
Reinforcement Learning / RL（强化学习）
RL Fine-tuning / RLFT（强化学习微调）
RL Pre-training（强化学习预训练）
Verification（验证机制）
Ground Truth（基准真值）
Hallucination（幻觉）
Human Feedback（人类反馈）
Supervised Fine-tuning / SFT (监督式微调)
Human Readability（可读性）
Catastrophic Forgetting（灾难性遗忘）
Benchmark Score（基准分数）
ICML（International Conference on Machine Learning）：机器学习顶级学术会议

【相关节目】
E200｜投资人视角深聊：AI Agent的核心壁垒与投资逻辑
E195｜从工具到伙伴：七位AI Agent深度使用者的思考
E191｜小而美的机会来了，聊聊这轮AI Agent进化新范式

【监制】
泓君

【后期】
AMEI

【Shownotes】
陈思扬

【运营】
王梓沁

【BGM】
Simple Pleasantries - Arthur Benson
Anticipating a New Day - Stationary Sign

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Special Guest: 朱哲清.

今天我们邀请到了2010级的姚班学生，同时现在回到姚班任教的现任清华交叉信息研究院助理教授吴翼老师，来和我们聊聊，姚班到底是怎么样去打造“一流本科生”，培养这样一群天才的？

【主播】
泓君Jane，硅谷101创始人，播客主理人
【嘉宾】
吴翼，清华大学交叉信息研究院助理教授，边塞科技创始人，前OpenAI研究员

【JJ Lake办公室/孵化器入驻】
感谢JJ Lake对本期节目的赞助支持，这是一个位于硅谷中心Mountain View的创新空间 + 孵化器，不管大家对租用JJ Lake的办公空间感兴趣，还是对孵化器项目感兴趣，都可以联系JJ Lake的负责人柳一夫，他的微信是568476954，邮箱是yliu@jjlaker.com。

【你将听到】
00:03 JJ Lake 创新中心
02:18 正片
05:42 回顾姚班的三个发展阶段：理论计算机科学；海归学子留学归来；一流高校接轨
09:12 姚班的共同特点：重视理论、课程难，但自由度大
10:49 “听不懂讲座没关系，可以培养科学家气质”
16:40 在师兄的帮助下，成为第一个去facebook实习的大陆学生
18:15 姚班历届出来的业界创始人&学者们
21:49 姚期智先生的努力：课程改革、教学方案灵活变化、吸引海外老师任教
24:47 姚班可复制吗？可以，但是需要时间
27:16 不同时代的学生想法不同，现在的孩子们更自信
31:41 叉院当下的科研方向：理论计算机科学、芯片、系统、大模型、具身智能
33:26 学术界与工业界在AI研究中的不同角色：做大模型更适合在产业
43:05 OpenAI能脱颖而出：很多项目，但笃定坚持Scaling Law
49:51 聪明学生的自驱力都很强，找到自己喜欢的事
52:48 很多进姚班的小孩有挫败感，不要太焦虑
60:47 伟大不能被计划： 精英教育很残酷，往天上看

【提到的相关人物】
楼天城，2004级，小马智行联合创始人
鬲 融，2004级，杜克大学助理教授
唐文斌、杨沐、印奇，旷视科技创始人
陈丹琦，2008级，普林斯顿大学助理教授
马腾宇，2008级，斯坦福大学助理教授，Voyage AI创始人
吴佳俊，2010级，斯坦福大学助理教授
胡渊鸣，2013级，太极图形创始人

【相关书籍】
《为什么伟大不能被计划》

【监制】
Holiday
【后期】
AMEI

【BGM】
Bubble Bee - The Fly Guy Five
Simple Pleasantries - Arthur Benson

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Special Guest: 吴翼.

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

【相关补充信息】
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。

Sam Altman的投资版图

【监制】
Holiday
【后期】
AMEI、Joya
【Shownotes】
Holiday
【BGM】
King-SyncHits

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Special Guests: 张璐 and 骆轶航.

每一次技术的创新都会带来公司股权结构甚至是治理方式的改变。非营利组织，法律上编号为501(c)3，并不等于不盈利。这期节目我们会给大家聊聊错综复杂的非营利组织，以及如何以一种更加开放的方式去选举董事成员与理事会，或许维基百科的治理结构是一个可以参考的方案。

当我们聊到非营利组织时，也发现过往维基百科、Linux基金会与Mozilla基金会都曾与微软有过正面交锋，我们也会盘点这些开源组织与互联网巨头微软的三场经典战役。

【主播】
陈茜，硅谷101联合创始人，《硅谷101》视频主理人
【嘉宾】
张璐，Fusion Fund创始管理合伙人
周载南，D3Serve Labs CEO

【你将听到】
错综复杂的非营利组织
01:09 Open AI的架构选择：公益性目标与股东最大利益的冲突
04:29 非营利组织的架构：501(c)3，理事会与董事会的治理权设置
07:30 重新理解非营利组织：不等于不盈利与美国的捐赠文化
10:15 非营利性组织、NGO与501(c)3
12:07 Open AI架构考量因素分析
15:35 维基百科先例：如何同时满足普通服务器与科技巨头的爬虫，资金与道义的两难

OpenAI的架构与治理
18:19 OpenAI架构与每一位董事会成员分析
23:35 为何董事Adam D'Angelo能留下来？
27:51 选择董事会成员，历史上有这些相似架构的案例
29:22 “只要OpenAI选择董事会的方式不改变，未来还会是个地雷”
30:16 维基百科的治理：7个席位，专业评审与社区联合投票的选举体制
32:03 开放式董事会如何处理重大理念分歧：泄漏项目信息被董事会驱逐与高票重新回归
34:57 剥离公司与非营利组织，OpenAI完全拆分的N种方式探讨
41:39 每次技术创新都会引入新的治理结构的变化
46:23 当科研机构无法与巨头竞争，学术界正在与华盛顿沟通保持研究的前沿性
48:20 引发热议的Q*：并没有那么神乎其神？

非营利组织与巨头之战
51:15 维基百科：世界第五大站点的成长之路
52:44 Apache基金会：互联网软件与中间键基础设施的繁荣
55:36 Linux基金会：开源平台的强大生态
58:45 Mozilla基金会：浏览器的经典战役与技术进步带来的反复拉锯

【后期】
加菲
【BGM】
Cold and Blue——Roy Edwin Williams

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此外，《硅谷101》正在推出AIGC特辑，这是我们这个系列的第四期，对AIGC感兴趣的小伙伴欢迎持续关注。

【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
余家辉，AI研究员
陶芳波，心识宇宙MindVerse创始人

【你将听到】
【ChatGPT、GPT-3与Siri】
01:52 ChatGPT的第一印象：做了十年AI仍觉得惊艳
05:16 回答中庸，刻意为之
06:34 相比于GPT-3的提高：反馈函数与人工标注
08:53 人工标注：真人写答案，喂给GPT或者判断答案
11:49 Chat-GPT与Siri语音助手的区别

【取代程序员？】
15:08 ChatGPT与AlphaCode会不会取代程序员
17:49 公司正在把ChatGPT引入日常开发
19:54 代码版权问题： Stack Overflow禁掉ChatGPT
23:43 OpenAI新产品：可以反馈实时数据的Web GPT

【AI大模型的崛起】
25:10 AI大模型浪潮为何崛起
27:33 类似于大脑的技术架构
29:52 "大力出奇迹"不完全适用，OpenAI的四大优势
35:15 不断尝试定义自己的问题，在认识上探索大模型的使用边界
36:46 大公司的Research Lab：Follow不难，而需要定义问题
39:32 长远看，ChatGPT会是谷歌的竞争对手吗
42:47 ChatBot能做的比现在远多的多，蕴含很多平台级的机会
45:19 下一代互联网的基础设施
47:50 关于GPT4的想象力

【全脑模型】
51:20 以大模型能力为底座，Yann LeCun设计的全脑框架模型

【开源与商业模式】
58:40 争议开源：OpenAI不Open
64:00 Stability开源对团队的机会与挑战
66:00 ChatGPT稀释Jasper.ai用户，但应用层仍有价值
71:40 大模型如何赚钱

【相关播客】
S3E88 AIGC特辑｜赛跑开始：中国能长出自己的OpenAI吗？
S3E87 AIGC特辑｜一句话生成图片初体验，AI挑战艺术家谁会赢？
S3E91AIGC特辑｜与艺术家聊聊，AI绘画投入商用的两大障碍

【后期】
大元
【BGM】
Cheese and Crackers - Arthur Benson

【硅谷101新节目】
《硅谷101》视频
跟播客比较起来，我们的视频内容更倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件。欢迎大家在Youtube上搜索《硅谷101》，中国听众可以在B站、微信视频号、微博上来订阅我们。
《Web3 101》
另外，《硅谷101》播客也正在分叉出一档探索Web3世界的节目《Web3 101》，这档节目会讲述Web3世界发生的大事件。中国听众可以在苹果播客和小宇宙上收听，美国听众可以在苹果播客、Spotify上收听。

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Special Guests: 余家辉 and 陶芳波.

OpenAI，是一个人工智能研究的实验室，它是由非营利组织Open AI inc的母公司与一个盈利的子公司OpenAI LP组成。它的目标是实现通用人工智能，在实现这个目标的过程中，搞出了几个模型，一个是我们之前的播客讨论过的GPT3，还有一个是最近带火“文字生成图片”的Dall·E·2。如果说Google搜索引擎开启了上一个周期的印钞机模式，下一代的巨头是不是像OpenAI和Stability这样的做AI底层模型的公司呢？

本期播客封面图由《硅谷101》利用Midjourney自动生成。

【主播】
泓君，资深媒体人
【嘉宾】
晋英杰Jack，中国知名加速器AIGC负责人
胡家康，大厂AIGC战略

【你将听到】
【AIGC的创业格局】
04:28 Stable Diffusion催生整个中国文生图市场的火热
05:11 融资火爆，15倍超募
08:03 百万级用户，MidJourney如何火的？
12:50 文生图工具使用体验
15:35 中国文字生成图片的创业格局
17:44 百度、智源做底层，其他底层模型靠翻译
19:14 如何评估底层与应用层的核心实力
22:30 Jasper与Copy.ai收入过千万美元，好在哪儿
24:46 百度/阿里/字节/华为都在做文生图，腾讯开始布局

【OpenAI与中国的OpenAI们】
27:43 中国大算力为什么没有更进一步？
28:40 阿里万亿模型，效果并没有更好
30:51 生成类任务：千亿参数是门槛
32:28 为什么长不出中国的OpenAI？
37:10 跨学科超一流人才、资本耐心、政策，OpenAI如何做出来的
42:16 OpenAI建立的初心与背离

【AIGC的应用想象力在游戏】
48:04 为何谷歌LambDa与Imagen都没有开源
49:30 应用层会不会出现红海价格战
52:26 AIGC在游戏领域的应用
58:40 元宇宙最关键的基础设施
01:00:10 没捡到过一把相同的道具，像素风游戏如何PK 3A游戏

【生成式AI与AGI】
01:01:26 被怀疑诈骗到全行业追捧，红杉文章改变行业生态
01:04:46 生成式AI的应用与新玩法
01:10:15 AI的三个大层次：科学家的工具、编程、AI自己变成科学家
01:14:29 生成式AI：可生万物
01:15:28 理解式AI与生成式AI，儿童期与成长期
01:18:09 通向AGI的路径已经存在在人类的知识库里了，只是我们还没有找到路径把他们组合起来

【相关播客】
23: 人工智能又一里程碑式突破，GPT-3红了

【相关阅读】
《Generative AI: A Creative New World》——Sequoia
https://www.sequoiacap.com/article/generative-ai-a-creative-new-world/
中文版《生成式AI：一个创造性的新世界》
https://www.woshipm.com/ai/5611423.html

【后期】
Amei

【BGM】
Cheese and Crackers - Arthur Benson

【硅谷101新节目】
《硅谷101》视频
跟播客比较起来，我们的视频内容更倾向于用精炼的语言，15分钟讲清楚一个复杂的科技事件。欢迎大家在Youtube上搜索《硅谷101》，中国听众可以在B站、微信视频号、微博上来订阅我们。

《Web3 101》
另外，《硅谷101》播客也正在分叉出一档探索Web3世界的节目《Web3 101》，这档节目会讲述Web3世界发生的大事件。中国听众可以在苹果播客和小宇宙上收听，美国听众可以在苹果播客、Spotify上收听。

【在这里找到我们】
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