硅谷101

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Technology
**硅谷101**

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

Latest Episodes:

**E245｜藏在大模型背后的新闻人：GPT们的回复是这样写出来的** Jul 23, 2026
Show notes

当你觉得AI“懂你”的那一刻——精准抓住一个你自己都没说清的情绪，问出一个让你陷入沉思的问题——你以为那来自数据中心的芯片、模型里的参数、程序员敲下的代码，但真相是，那些问进你心坎里的问题、让你会心一笑的遣词造句，背后站着一群人：他们曾是记者、编辑和纪录片导演，如今藏在大语言模型之后，有一个鲜为人知的名字——内容工程师（Content Engineer）。
当模型能力日益趋同，真正决定用户去留的，已不再是参数，而是它能否让人觉得“懂我”。那些“只可意会、不可言传”的语感与共情，正被一群文字工作者拆解成一套可以装进AI的规则。
本期《硅谷101》播客，我们邀请到两位从新闻业转身的资深内容工程师——前媒体人、播客《行星酒馆》主播东尼，与NBCUniversal AI战略总监Bianca，深入探讨：什么才算“好”的对话，以及如何把它拆解成可量化、可训练、可评估的工程标准。我们从这个正在各家AI公司裂变扩张的新兴岗位聊起，看看当模型能力逐渐拉平，内容与品味如何成为产品竞争力的关键，而懂人文、懂社科的判断力，又该如何翻译成工程能用的语言。

**【主播】**
Faith静远，硅谷101特约研究员

**【嘉宾】**
Tony Lin，人工智能实验室模型设计负责人，《行星酒馆》主播
Bianca Consunji，NBCUniversal AI战略总监

**【你将听到】**
02:54 内容工程师是什么？
05:55 内容工程师如何拆解好内容
10:42 如何训练AI理解提问者的言下之意
13:42 内容工程师如何“翻译”语言和文化
16:45 新闻训练和AI对话训练都需要给到“上下文”
18:42 语境破碎：AI对话和“网络互喷”的相似之处
19:59 记者和内容工程师的技能重合点
23:44 一篇爆火文章背后，文科生的AI恐慌
26:45 基于共识训练出来的AI，不会产生伟大的艺术
28:56 媒体影视从业者失业，罪魁祸首是AI吗？
31:37 东尼如何在养病期间做出震惊谷歌的voice agent
37:02 AI谄媚是产品设计问题，本质是人想要的太多了
39:20 人除了智商情商，还会需要“AI商”
43:33 职业价值迁移：“曾经我出卖成果，现在我展示过程”

**【延伸阅读和相关术语】**
**系统提示词（System Prompt）：**写给模型、用于设定其身份、语气与行为边界的底层指令。本质是一种既要有创造力、又要让模型"听得懂"的技术性写作，是内容工程师的核心工作之一。
**少样本示例（Few-shot Example）：**在与模型交互时，随机提供几条相关案例作为参考，让模型据此理解"什么是好问题、好内容、好语气"的方法。
**语音智能体（Voice Agent）：**能够以语音方式进行多轮对话的AI智能体，相比文本交互更强调对话的流动感与自然度。
**多轮对话（Multi-turn Conversation）：**用户与AI连续来回交互的对话形式，通常是AI的弱项。当缺乏足够上下文时，AI会不断"脑补"，答案越来越臃肿，中途出错则如滚雪球般放大。
**意图理解（Intent Understanding）：**理解提问者的“言下之意”，而非仅仅回答字面问题。它要求模型捕捉话语背后未被直接说出的真实需求，而不止于表面的信息拼接。
**来源归属（Source Attribution）：**在回答中注明信息出处、并承认现有信息不确定性的做法，是判断一则回答质量高低的重要维度之一。
**拟社会关系（Parasocial Relationship）：**传播学经典概念，指人对一个遥远实体（书中人物、电视形象，乃至AI）单向建立的情感关系。人在这种关系里依然拥有agency（能动性），可自行决定与对方的关系、并在互动中创造意义。
**AI谄媚（Sycophancy）：**指AI顺着谈话对象的价值取向和信息茧房去迎合、讨好用户的倾向。它本质上是一个产品设计问题——为了留住用户、提升engagement，产品往往会做出迁就。
**事实核查（Fact Check）：**新闻业的核心技能，即在信息发布前核实其真实性。AI在事实核查上效率极高，能快速交叉验证信息、呈现不同立场，帮助人跳出单一信息流。
**零工经济（Gig Economy）与AI训练师（AI Trainer）：**AI trainer指按小时、按项目为AI生成的内容打分、改写、示范的临时工作。这类工作依托零工经济而存在，而零工经济对媒体与艺术从业者的冲击在AI出现之前便已发生。

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**【监制】**
泓君
**【采访 & 制作】**
Faith
**【配音】**
Yiwen
**【后期】**
Faith Amei
**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
The Detective - Christoffer Moe Ditlevsen
Reclaim - Megan Wofford
Paper wings
Hangover by ruiqizhao
The light from within—howard harper-bames
Overture - dozeoff
New car smell—bagel
Quiet down—Ryan connors

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Special Guests: Bianca Consunji and Tony Lin.

**E244｜机器人走错路了？与苏度韩铮聊聊具身智能的3D数据、路径分野与硅谷竞赛** Jul 15, 2026
Show notes

机器人已经能在舞台上做到翻跟头、表演武术了，但要让它在开放环境里伸手帮你拧开一个瓶盖，难度陡然跃升2到3个量级——因为那一刻，它需要理解眼前的物理世界。
这正是苏度科技想啃下的硬骨头。苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流"纯大脑黑盒大模型"不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。
这条路已经跑出了一定成效：面对从未见过的新物体，他们的零样本通用抓取单次成功率接近100%。
本期硅谷101，我们邀请苏度科技CEO韩铮，一起聊聊机器人“动手”怎么实现？他预测，接下来会有更多的硅谷公司重新回到“上下分层”的方向上来。

**【主播】**
泓君，硅谷101创始人，播客主理人
**【嘉宾】**
韩铮，苏度科技联合创始人&CEO

**【你将听到】**
**机器人“动手”的数据根基**
03:17 为什么做全栈（大脑+本体）通用机器人？
07:14 苏昊早年经历：从图片标注ImageNet，到3D数据集ShapeNet
11:08 3D数据收集，难在哪里？
13:21 仿真需要亚毫米级精度，视频训练无法达到
16:33 什么是Sim-to-Real（从仿真到现实）？
18:08 创业时机的判断：DALL-E带来的数据拐点

**Sim2Real技术验证与关键突破**
21:40 仿真器的技术内核：经典物理法则+强化学习
24:17 数据集质量与规模的平衡：自建结构化3D数据集
28:05 实际效果如何？零样本通用抓取，一次性成功率98%
32:11 回应Demo质疑：去学术会议现场随机环境中演示
34:22 基础Zero-Shot泛化能力比长程任务串联更为关键
35:45 灵巧手虽好，但不是当下的性价比最高的方法

**技术路线之争**
38:16 商业模式思考：硬件+底层模型+API，类比智能手机生态
41:23 仿真器与机器人本体，必须软硬件协同设计强绑定
44:04 如何教会机器人拧瓶盖？加入真实世界数据更高效
44:51 难度对比：操作物体比运动控制难2~3个数量级
47:28 白盒与黑盒之争：分层模型，在预训练中融入物理理解
51:11 Sapien仿真器，让机器人像幼童第一次拧瓶盖一样操作
53:27 数据冷启动困境：无法复刻特斯拉，必须靠仿真做冷启动
55:38 嘉宾预言：被硅谷抛弃的“上下分层”即将重回主流

**全球机器人竞争格局**
59:08 实现机器人动手，软硬件强结合的公司才能做到
01:00:34 硅谷明星公司点评：Skild、Figure、Optimus
01:05:40 为什么最看好DeepMind+波士顿动力Atlas的组合？
01:09:01 亚马逊机器人，场景多但整合困难
01:10:02 为什么多数公司退回垂类？因为不知道通用该怎么走
01:12:43 不做垂类押注，而是构建开发者生态，目标是成为机器人时代的“iOS+硬件”

**【延伸阅读】**
节目中提到的Demo：sudo R1评测——60分钟连续无剪辑实测

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**【监制】**
泓君
**【后期】**
Amei
**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
Particle Emission - Silver Maple
My Moon and Your Sun - Hampus Naeselius
On the March - Brendon Moeller
Quietly Tense - Marten Moses

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Special Guest: 韩铮.

**E243｜特朗普“缓刑”红牌之外，美国资本如何硬控全球足坛** Jul 09, 2026
Show notes

世界杯发生了闻所未闻的一幕，在特朗普介入后，美国球员巴洛贡吃到的红牌被暂缓1年执行，有人不禁要问了，国际足联为什么要那么听美国人的话。
部分原因可能来自于，美国资本已经渗透进了全球足坛的方方面面。比如英超的20家俱乐部中，有11家都被美国资本控股，美资甚至渗透进了欧洲五大联赛的俱乐部、商业权益开发、球员球队买卖资金周转等等方面。
没有英式足球积淀的美国人，为什么会那么喜欢投资英式足球？美国资本又在怎么改变世界足坛呢？

**【主播】**
麻花，硅谷101特约研究员
**【嘉宾】**
张兵，懒熊体育《摸鱼的熊彼得》主理人
施骅伦，《翻转体育》主播

**【你将听到】**
**没有足球文化的美国，资本为什么爱足球**
03:05 售股两年后，曼联老板为什么又要找下家
06:21 20支英超球队11支被美资控股，美国富豪为什么那么上头
09:48 英超球队的上市潮与退市潮
16:14 两任美国老板，在英国“小队”伊普斯维奇上赚翻了
19:47 美国人对体育资产的商业化运作，到底能有多强

**美国老板们，为什么永远被球迷Diss**
22:47 曼联往事：格雷泽家族20年的骂名从哪儿来
27:35 曼联新老板拉爵，带来的新变化可能喜忧参半
30:04 从阿森纳到曼联，豪门为什么都爱捣鼓球场
36:56 SoFI球场，美国人商业运作体育场馆的典型案例
38:16 阿森纳老板克伦克，与前大股东乌斯曼诺夫的控制权之争
45:31 克伦克说拿钱砸冠军不是第一位，那他是个好老板吗
48:24 利物浦的两任美国老板，为什么口碑差距那么大
52:47 美国资本，如何在切尔西身上玩脱了

**英超之外，美国资本如何渗透全球足坛**
57:10 不只英超，欧洲足坛都要被美国资本包圆了
01:03:23 控制了众多命脉的美国资本，很可能会打造自己专属的超级联赛
01:05:46 版权费增长停滞、球员成本上升，美资从哪儿延续回报率
01:10:41 球迷文化抵制足球资本，但商业化的进程一直在所难免

**【延伸阅读与相关名词】**

**英超Big 6**：包括阿森纳、切尔西、利物浦、曼联、曼城和托特纳姆热刺，其中前4支球队又被称为Big 4或者传统四大豪门，Big 4如今都被美资控股
**阿布卡拉莫维奇**：俄罗斯富豪，2003年买下切尔西，斥超过20亿英镑引援，并先后聘请穆里尼奥、希丁克等名帅执教，让切尔西收获21个冠军奖杯。后因俄乌战争被迫出售切尔西，并免除了俱乐部对其个人约15亿英镑的债务。
**大卫·邓恩**：英国商人&前阿森纳副主席，英超联赛创立的核心推手之一，1996年力排众议聘请温格执教，开启阿森纳辉煌时代，2007年因支持外部资本收购俱乐部，与董事会产生分歧而被迫离开。
**乌斯曼诺夫**：乌兹别克裔俄罗斯寡头，通过投资钢铁、电信和Facebook、阿里巴巴等互联网企业积累巨额财富，曾是阿森纳第二大股东，后因俄乌战争被制裁资产遭冻结，也通过DST投资过京东、小米和滴滴。
**法哈德·莫希里**：英籍伊朗裔富商，因结识乌斯曼诺夫而发迹，曾任埃弗顿足球俱乐部大股东。他在埃弗顿投入巨资但管理混乱，球队战绩下滑并屡次违反财务规则，最终于2024年将俱乐部出售。
**霍斯特·达斯勒**：阿迪达斯创始人之子，现代体育营销先驱，不仅帮助阿迪达斯实现了国际化，更参与并主导了世界杯、奥运会等大型国际体育赛事的商业化模式制定。
**CAA Eleven**：是国际顶尖经纪公司CAA在瑞士成立的子公司，主要负责独家管理欧足联旗下国家队赛事的商业版权，包括欧洲杯、欧洲杯预选赛、欧国联及女足欧洲杯等赛事的转播与赞助权。
**TEAM Marketing**：瑞士体育营销公司，是欧冠联赛从1992年改制至今的“幕后缔造者”，为欧足联创造了超过500亿欧元的收入，但双方合作将在2027年结束。
**Relevent Sports**：美国体育传媒与赛事推广公司，由NFL迈阿密海豚队老板斯蒂芬·罗斯创立，以创办国际冠军杯（ICC）闻名，将欧洲豪门季前赛引入北美，还代理西甲、德甲等联赛在美洲的媒体版权。2027年起接替TEAM Marketing，负责欧足联旗下男子俱乐部赛事的全球商业版权。
**ECA**：European Club Association，欧洲俱乐部协会，代表欧洲职业俱乐部利益的官方组织，拥有超过200家会员俱乐部。
**DAZN**：英国全球体育流媒体平台，被誉为“体育界Netflix”，由乌克兰裔美国亿万富翁Len Blavatnik通过其美国投资集团Access Industries拥有。
**ISL**：由霍斯特·达斯勒成立，是上世纪足球商业化的关键推手，曾长期独家代理FIFA世界杯的电视转播权和商业赞助权，后因过度扩张陷入债务危机最终破产，并引发了国际足联历史上最大的腐败丑闻。

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**【监制】**
泓君
**【后期】**
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**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
Kick Off - Earle Belo
Don't You Think I Know They're Faster STEMS DRUMS - Eden Avery
Kablaam - Ealot
Bocosaurus - Arc De Soleil
Light-Footed - Bonnie Grace

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Special Guests: 张兵 and 施骅伦.

**E242｜最快半年AI跑通自进化？与陈天桥首席科学家聊聊硅谷模型必争之地** Jul 05, 2026
Show notes

从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
AI自我进化会以多快的速度到来？未来的AI，它会在通往真理的道路上与人类并肩作战，稳步破解医学、气候等种种难题，还是会在暗处走向失控？
本期播客，泓君邀请到专注做“发现模型”的AI公司Apodex的两位首席科学家，杜少雷和Beibin，一起聊聊AI的自我进化与自我验证。
Apodex是一家陈天桥出资创立并亲自主导的公司，这家公司给自己的定位也非常的特别，他们只做一件事—— heavy duty solver，意思是专啃那些没有标准答案，人类自己都不知道从哪下手的难题。他们管自己想做的模型叫做 discovery model。不是从已知的信息里面找答案，而是要提出人类还没有想到过的假设，自己想办法去验证它，去解决这个世界上还没有被解决的科学难题。
嘉宾预言，最快半年，AI就能跑通一次完整的自我进化闭环。但要实现持续的、可靠的递归提升，模型必须具备“自我验证”能力。这很像人类科学家的基本功：大胆假设，小心求证。而要让AI做到这一点，关键的前提是——教会大模型真正拥有科学家一样的品味和判断力。

**【主播】**
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

**【嘉宾】**
Simon Shaolei Du（杜少雷），Apodex推理模型与训练首席科学家，华盛顿大学计算机科学与工程学院副教授
Beibin Li （李辈滨），Apodex自我进化与编程首席科学家

【你将听到】
**自我进化背后的底层能力**
03:00 AI自我进化不是新概念，两三年前就有了
06:48 RSI概念火了，背后是模型能力变强了，长程任务表现更好了
09:20 技术上如何训练AI做好长程任务？算法+数据+infra
12:45 Coding能力代表了模型自我进化的底层能力
14:29 用自我验证规避“递归漂移”，代码领域相对可控
16:21 Apodex的验证方法：多个子agent互相验证
19:11 自我进化三条路径：预训练、后训练、Harness
23:56 另一项关键能力DeepResearch，Apodex如何做到多个榜单第一？
29:19 技术范式决定了多个agent组团解决问题效果好于单个
31:18 模型自动进化后，会碾压agent团队吗？垂直领域护城河仍在

**自我进化关键一步——学会提问**
34:19 Apodex定位：用Discoverative框架解决人类未解难题，不把Token当生意
36:18 “发现模型”最难之处：提出超出经验范围的假设，并去验证
37:52 让AI像科学家一样提问，需要模型有更好的品味
43:31 如何避免大模型拍马屁？远离大众偏好
46:30 “AI宪法”定义性格，顶级科学家数据校准品味

**巩固品味，阻止“跑偏”**
51:33 AI巨头都在做科研发现模型，判断问题价值是关键
55:32 不同于AI for Science，Heavy Duty Solver是通用模型，强调元能力
57:25 最快半年能跑通自我进化的第一个闭环，但解决递归漂移还需要2-3年
58:43 让科学家睡不着觉的问题：如何防止AI“走火入魔”
01:00:04 解决方案仍靠人工手调，“自我蒸馏”也许是个方法
01:04:28 人类只是warm start，未来AI将形成自我品味，就像AlphaZero
01:06:18 陈天桥与Apodex：制定“宪法”，聚焦Heavy Duty Discovery

**【硅谷101正在招聘】**
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**【监制】**
泓君
**【后期】**
Amei
**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
Light-Footed - Bonnie Grace
Reclaim - Megan Wofford
Charcoal Stream - Curved Mirror

**【在这里找到我们】**
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Special Guests: 李辈滨 and 杜少雷.

**E241｜跑鞋技术迭代史：马拉松跑进2小时，靠人还是靠鞋？** Jun 25, 2026
Show notes

**本期节目由AI轻办公神器vivo X Fold6赞助播出**

今年4月的伦敦马拉松，肯尼亚选手萨维以 1小时59分30秒的成绩夺冠，成为首位在正式马拉松比赛中跑进2小时的运动员，这场比赛的亚军克杰勒恰同样跑进了2小时，创造了历史。
事后媒体关注到，萨维和克杰勒恰，包括这场比赛的女子冠军阿塞法，他们穿的鞋，都是阿迪达斯的Adios Pro EVO 3。但在此之前，统治马拉松赛场10年之久的一直是耐克，也是它，发起了一度轰轰烈烈的Breaking 2项目，剑指帮助运动员马拉松“破2”。
尽管跑步这项运动自古有之，但直到1960年代，人们才真正拥有专为路跑设计的现代化跑鞋。过去60多年的发展历史里，路跑鞋都发生了哪些技术变革？运动鞋品牌，又是怎么在马拉松赛场内外你追我赶的？

**【主播】**
麻花，硅谷101特约研究员
**【嘉宾】**
盖德，《迪谈盖论》主播

**【你将听到】**
**跑鞋技术迭代史，谁是最有突破性创新的那双鞋**
04:26 划时代跑鞋：阿迪Ultra Boost和耐克Zoom Vaporfly
06:58 TPU超临界泡棉，阿迪Ultra Boost的秘密武器
07:54 耐克Zoom Vaporfly的必杀技，把碳板和超级泡棉结合到一起
10:30 中底的重要性：辅助一个动作重复4万多次仍能保持优秀性能
12:11 中底之外，鞋面、鞋楦也有技术之争
14:11 产品经理谈跑鞋研发，好跑鞋可能会经历20多个版本的修改
16:24 不同品牌的跑鞋，中底材料可能来自同一家公司
17:46 裸足感跑鞋的兴起和沉寂
21:20 马拉松跑进2小时，靠的到底是鞋还是人

**阿迪VS耐克，交替主宰21世纪的马拉松赛道**
25:16 帮助破纪录的Adios Pro EVO 3, 大火背后也有偶然
27:48 被各大品牌纷纷采用的碳板，阿迪为什么偏不用
30:04 耐克的遗憾，最有可能破2的合作跑者不幸去世
31:36 一度大杀四方的耐克，是如何失去马拉松赛场绝对优势的
33:50 想要跑鞋卖得好，一定要在竞速跑比赛里有姓名
36:27 限量发售，可能会让Adios Pro EVO 3无法统治赛道
37:58 品牌研发冠军跑鞋很难，选到冠军“潜力股”更难
39:32 四大慢跑鞋品牌，为什么在阿迪耐克的竞争中“隐身”了
42:11 新秀昂跑和HOKA，仍在竞速跑的关键之门外

**技术差距、时尚化和瓶颈期，跑鞋之争的未来**
45:24 跑鞋品牌的技术优势，很难独领风骚很多年
47:13 阿迪能不能统治马拉松赛道，还得看它鞋面的表现
48:18 超级大Logo的Adizero EVO SL，成了2025年的大爆款
51:13 复古New Balance，很可能成为第四个百亿美元规模运动品牌
54:50 本土跑鞋vs国外跑鞋，技术差距到底在哪儿
57:42 跑鞋之后，运动品牌开始押注越野跑和Hyrox了
59:14 国内的运动品牌，该去国外卷卷了

**【延伸阅读】**
**重要跑鞋变革史：**
1960，New Balance Trackster问世，以波纹鞋底取代鞋钉，成为首款无钉跑鞋
1974，耐克联创鲍尔曼发明华夫饼鞋底，鞋款大卖，耐克趁势赶上美国慢跑热
1977，Brooks推出的Vantage鞋款，成为第一款大规模采用EVA材质中底的鞋款
1978，耐克首款 Tailwind 跑鞋上市，首次采用Nike Air 气垫技术
1986，亚瑟士推出首款应用GEL缓震胶技术的跑鞋Freak，GEL此后一直是亚瑟士的王牌技术
1991，索康尼推出GRID网格缓震系统，将纤维嵌入EVA中底，兼顾缓震和支撑稳定
2004，Nike Free 面世，开启赤足感跑鞋风潮
2015，Adidas Ultra Boost 面世，采用TPU材料及超临界发泡技术，提供“踩屎感”，成为阿迪最受欢迎的缓震技术
2016，耐克推出Zoom Vaporfly 4%，首次将超级泡棉PEBA和碳板结合，Vaporfly 和Alphafly 系列随后高频亮相马拉松
2026，两位运动员穿着阿迪的Adio Pro EVO 3跑马“破2”，该款鞋为全球第一双实现量产的、单只重量不超过100g的跑鞋

**两类中底技术：**
机械结构：通过中底的物理形态设计来影响性能，比如碳板、碳环、镂空等，相当于中底的“骨架”
发泡材料：通过中底本身材质来影响性能，代表材料包括EVA、TPU、TPEE、PEBA等，相当于中底的“肌肉”

**四大发泡材料：**
EVA：最传统、最普及的发泡基底，轻质柔软成本低，但回弹和耐久性一般，多为入门级跑鞋中底材料
TPU：回弹性、抗撕裂性和耐久性优于EVA，但密度较大，鞋偏重，为阿迪Boost中底所用材料
TPEE：TPU升级版，回弹率更高、更轻、更耐疲劳，但加工难度高、成本高，为阿迪Adios Pro 系列Lightstrike Pro中底的材料
PEBA：超级泡棉，回弹率极高、极度轻量，但成本昂贵、耐用性一般，为耐克ZoomX中底所用材料

耐克Breaking 2项目：2017年推出，旨在挑战人类马拉松“破2”极限，项目中跑者基普乔格在意大利蒙扎赛道达成了2小时00分25秒的优异成绩，耐克借势推出Zoom Vaporfly Elite
耐克目前的慢跑鞋三大系列：飞马（Pegasus）、迈柔（Vomero）和稳程（Structure）
格布雷西拉西耶：长跑传奇选手，蝉联1996、2000年奥运会10000米冠军，并曾打破25次世界纪录，也是首位将马拉松跑进2小时04分的运动员
基普乔格：2016、2020年两届奥运会马拉松冠军，保持着多项赛道纪录，2019年在维也纳以1小时59分40秒完成“破2”壮举，但因为非正式比赛，成绩没有纳入马拉松世界纪录
基普图姆：肯尼亚马拉松跑者，首位在正式马拉松中跑进2小时01分的运动员，2024年2月不幸因车祸去世
大迫杰：日本顶尖马拉松运动员，职业生涯三次刷新日本马拉松国家纪录，首位跑进2小时05分的黄种人。

vivo X Fold6
全新升级的原子工作台，支持串行、并行双模式，一屏多用，告别反复切应用的碎片化体验

**【监制】**
泓君
**【后期】**
Amei
**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
Burn Away (Instrumental Version) - Nyck Caution
Rumors About Us - T. Morri
Melting Glass - Eden Avery
What We Stand For - Francis Wells

**【在这里找到我们】**
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Special Guest: 盖德.

**E240｜OpenAI联手PE砸下40亿美元，聊聊硅谷最火新职位FDE** Jun 17, 2026
Show notes

5月初，OpenAI成立了Deployment Company（部署公司），Anthropic也宣布与包括Blackstone在内的多家金融机构合作成立合资企业。这些顶尖模型公司，都开始押注同一种服务：不只是提供AI工具，而是深入企业内部，在具体业务场景中把AI能力真正部署起来。
这也让一个工种迅速走到台前：Forward Deployment Engineer（FDE），前线部署工程师。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。
这期播客中，我们请到了两位一线从业者讨论FDE和部署公司。一位是Cresta FDE团队负责人Jove。Cresta为企业呼叫中心提供AI Agent，Jove从去年年初就开始扩招FDE团队。另一位是前麦肯锡咨询师、现任Invisible Technologies企业业务VP的Oliver。他从私募和咨询行业的视角，解释了为什么模型公司选择直接与PE合作，而不是依赖传统咨询公司。
我们聊了FDE这份工作的具体形态、它与Palantir早年军方部署模式的渊源，也讨论了在这波AI落地浪潮中，私募基金和咨询行业正在经历怎样的变化。

Oliver的访谈以英文进行，在本期播客中以配音方式呈现。

**【主播】**
Yiwen，硅谷101特约研究员

**【嘉宾】**
Jove，Cresta FDE团队负责人
Oliver，Invisible Technologies企业业务VP、前麦肯锡咨询师

**【你将听到】**
**模型公司为什么开始做部署**
01:57 从DeployCo到合资企业，模型公司为什么要提供部署服务？
04:30 什么是FDE？让AI应用真正在客户企业跑起来的工程师

**FDE的具体工作**
07:58 应用层公司和模型公司的数据优势之争
09:18 FDE的工作现场和具体案例
12:43 FDE与Palantir的渊源：Echo和Delta团队
14:27 FDE和FDPM分工：像CTO和CEO的搭档
17:52 什么样的人最适合做FDE？
22:47 FDE会不会被AI自己取代？是长期职业还是过渡角色

**私募与AI部署的重要入口**
26:10 PE为什么找模型公司合作，而不是传统咨询公司
32:32 PE和私募机构选择和模型公司合作的三个核心诉求
34:08 LP为什么在推动GP做AI转型
36:04 PE工作流自动化的具体案例：AI销售助理、尽调平台、基金运营

**AI如何改变咨询和企业自身**
41:37 AI会代替咨询吗？
43:02 企业用AI最容易踩的两个坑：数据整合不到位、不该用AI的环节硬上AI
44:17 整合企业数据为什么比想象中难
46:19 模型能力不断发展，Agent本身会取代FDE吗？
48:14 技术专家之外的人的价值

**【硅谷101正在招聘】**
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**【监制】**
泓君
**【后期】**
Amei
**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin
Rumors About Us - T. Morri
Radar Focus - Blue Saga
Unfinished Stories - Lennon Hutton

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Special Guests: Jove and Oliver Søe.

**E239｜SpaceX要让太空算力从科幻走向现实，但它划算吗？** Jun 12, 2026
Show notes

SpaceX上市进入最后倒计时，在它那份长达280页的招股说明书里，月球基地、点对点地表旅行、在轨制造、火星货物……这些别的公司不敢写的科幻元素，它都写了。但更让人印象深刻的是SpaceX的AI叙事，它预测在28.5万亿美元总潜在市场中，有超过90%来自AI板块，而这部分将受到“地球无法快速扩展发电能力”的严重制约。
面对电力紧缺，SpaceX的答案是：把数据中心搬上太空。上周一，马斯克在一段关于AI1卫星设计草图的视频中称，AI卫星不需要多么神奇的技术，这些技术已经在星链V3卫星中做出来了。谈到时间表时，马斯克预估SpaceX将在2027年底前实现每年1GW的太空AI算力的年化部署率，并逐年扩大量级。
这个大胆的宣言，究竟是IPO前夜的氛围烘托，还是下一代算力基础设施的真正方向？太空数据中心，技术上能实现吗？即使能做成，它真的比建在地面上更划算吗？本期硅谷101播客，我们就来算算这笔经济账。
*本期节目不构成投资建议*

**【主播】**
泓君，硅谷101创始人，播客主理人

**【嘉宾】**
Lewis Hong，Aris Fund合伙人，前SpaceX高管
刘冰雁，火箭爱好者

**【你将听到】**
**SpaceX S-1解读**
03:07 打卡指南：LA SpaceX总部&德州Boca Chica星舰发射中心
06:53 SpaceX招股书，1GW太空算力计划和“Elon Time”
09:40 1万颗卫星铺满一条晨昏线轨道是什么概念？
11:02 打个赌吧：Starship 100次发射时间线预测

**成本拆解**
16:52 极度乐观：只算燃料成本，两个月回本，但现实并非如此
19:41 保守估算：每公斤200美元，两年回本只能打平
22:14 考虑到GPU损耗等因素，成本估算再加40%冗余度
26:05 星舰还有改进空间，每公斤10–20美元经济账才成立

**技术挑战**
28:48 反常识：太空真空环境，散热为什么这么难？
31:02 两个思路：提升温度、增加散热面积
33:38 解决方案：热泵与半导体散热技术
38:24 太空芯片，谁来造？
41:38 太空辐射会让GPU算错，加屏蔽和纠错即可
42:13 太空只适合做推理，不适合大模型训练
45:05 星链12000颗卫星，99.85%完好——辐射风险可控
46:06 凯斯勒效应（碎片连锁撞击）在低轨并不可怕
48:36 星链一年进行30万次卫星轨道规避机动，技术已成熟
51:09 太空数据中心综合评估：理论可行，经济账还算不过来
52:27 另一个角度：地球容纳数据中心散热的能力终将触顶

**战略价值**
53:51 太空算力的战略价值：速度、扩展性与数据主权
59:01 太空数据中心热潮：放上去不难，经济地放才是真挑战
01:01:53 未来10年发射市场将多元化，中国稳步追赶
01:02:48 初创公司的机会：上游关键零部件/技术供应商
01:07:34 月球派vs火星派：NASA为何重启登月？
01:09:33 月球重力更适合发射，是人类开发宇宙的跳板
01:14:19 SpaceX的人都认为太空经济数倍于地球，但说出来没人信
01:15:40 财富到达一定程度，就开始寻求（或逃避）政治影响力
01:18:33 50多万人在问卷中愿意抛弃地球上的一切去火星
01:26:54 结尾彩蛋：一个太空火锅梦想，和一个在太空录播客的约定

**感谢细心听众的指正：**星舰Starship的推进剂应为液态甲烷(LCH₄)，而非煤油(RP-1)。煤油是SpaceX猎鹰9号使用的燃料，星舰从设计之初就选择了甲烷路线，主要原因是甲烷燃烧几乎不积碳、支持快速复用、可在火星合成。从单价上来说，液态甲烷比航天精炼煤油更便宜。
节目中2个月的能量回本时间假设基于500W/kg的太阳能板发电效率和约40%的火箭效率，不需要假设燃料类型。

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**【延伸阅读和相关术语】**
【视频】SpaceX崛起史：一切，为了去火星｜实地探访发射基地与总部
 “没有她，SpaceX早倒闭了”：全世界最有权力的女性工程师是如何炼成的
 【视频】马斯克 + 卫星工程主管Ian Dahl，首次公开AI1卫星详细设计与技术规格
 SpaceX招股书
嘉宾往期播客节目：
E176｜SpaceX 的商业版图与太空经济的崛起
 E155｜马斯克太空梦进度条70%，聊聊星舰的四次发射与SpaceX Mafia
E106｜真正造星舰的人来了，与SpaceX前高管聊聊马斯克的火星计划
Grasshopper（蚱蜢）、Starhopper（星虫）均为SpaceX的可回收火箭垂直起降技术试验平台。Tintin A/B 是星链计划的首批两颗技术验证卫星（2018年发射）。SpaceX的产品开发路径中，常以“试验平台——量产”的模式推进。
晨昏轨道（Dawn-Dusk Orbit），一种特殊的太阳同步轨道，卫星始终飞行在地球明暗分界线（晨昏线）的上方。由于轨道面与阳光方向近乎垂直，卫星的太阳能板可以持续面向太阳。在理想情况下，卫星一整年几乎都处于光照中，地食时间趋近于零——而普通低轨卫星每圈约有30%~40%的时间处于地球阴影中。这一特性使其成为需要恒定高功率供电任务的理想选择。
斯特藩-玻尔兹曼定律（Stefan-Boltzmann Law），热力学基本定律之一，描述黑体辐射的总功率与其绝对温度的四次方成正比。本期播客中刘冰雁解释太空散热的核心难点，正是基于这一定律——低温下辐射散热效率极低，必须通过提高散热器温度来把热量辐射出去。
凯斯勒效应（Kessler Syndrome），由NASA科学家Donald Kessler于1978年提出。描述的是当近地轨道上的太空垃圾密度达到临界点后，碎片之间会发生连锁碰撞，每一次碰撞产生更多碎片，进而引发更多碰撞，最终形成碎片密集的"碎片带"，使某些轨道在数百年内无法使用。
卡门线（Kármán Line），地球大气层与外太空的分界线，以航空航天工程师西奥多·冯·卡门命名。国际航空联合会（FAI）将其定义为海拔100公里处。其物理本质是气动升力让位于离心力的临界高度——在此高度以上，飞行器实际上已成为轨道航天器而非飞机。卡门线主要用于法律和监管目的，区分受各国领空管辖的航空器和属于自由空间的航天器。当前国际法并未明确规定外太空的边界高度。

**【硅谷101听友群】**
终于终于终于，大家一直呼吁的硅谷101的社群要上线了！欢迎大家加入。

请用手机相机扫码；如已安装飞书/Lark，可直接在App内扫码进入申请表单。7天内审核，通过后邮件同步入群方式。期待和你在群里碰面！

**【监制】**
泓君
**【后期】**
Amei
**【运营】**
朱婕
**【BGM】**
Idiosyncrasies STEMS INSTRUMENTS - Gavin Luke
Swerve Space - Lama House
Quarks in the Cosmos - Grant Newman
My Halo Orbit - DEX 1200

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Special Guests: Lewis Hong and 刘冰雁.

E237｜央视和FIFA谈判纷争背后，体育赛事转播权的博弈与生意 May 20, 2026

Show notes

离美加墨世界杯开赛还有一个月，央视和国际足联FIFA之间的版权谈判终于是谈妥了，本期我们来聊聊世界杯的定价逻辑与体育赛事版权生意的变化脉络。

【主播】
麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
朱晓东，力赞体育CEO ，本届世界杯日本转播权销售顾问
张宾，《体育产业独立评论》主理人

【你将听到】
谈判的虚惊一场，赞助商的从中斡旋
02:40 价格细节：打包的版权交易里，很少透露单届的价格
04:25 FIFA的让步，单独售卖的女子世界杯，也被打包进来了
05:28 联想出面协调，背后动力是什么
08:31 谈判纷争的惯常套路，最终双方都会让步到促成交易
09:47 从18年到26年，世界杯的中国赞助商为什么在变少
12:30 赞助世界杯，到底能给中国企业带来多少好处

世界杯的定价逻辑
14:41 中国被FIFA设定到版权价格第一梯队，定价逻辑是什么？
19:00 体育赛事版权谈判的流程、阶段和套路
21:51 提前一个月转播权还没谈拢，这种情况经常发生
22:36 从02年到26年，FIFA对央视的版权要价涨了20倍
25:49 全球体育比赛的版权价格，都被转播方里的新玩家带起来了
27:30 2022年世界杯，央视入账了50亿
29:54 转播方能赚多少，在FIFA面前并非秘密

从中国到全球，体育赛事版权生意的变化脉络
33:14 全球范围内，大转播方的变现能力并没有变强
35:35 体育版权上亏钱的，可不止乐视体育
39:29 世界杯的转播权，为什么总是两届打包卖
41:31 赛事版权在中国，坐过速升速落的过山车
45:35 十年前中国的版权泡沫，源于不计成本的恶性竞争
49:30 对比国外版权市场，中国的同行打得太凶了
51:42 健康的版权生意，关键是要“量KPI为出”
53:09 中国版权生意难做，稳赚不赔的可能只有世界杯和奥运会
55:05 NFL、NBA和F1，为什么顶级赛事的版权都在疯涨
59:00 抖音和快手，正在尝试边解说比赛边直播带货
01:02:22 赛事版权的长期受益者，可能是优质IP持有方和去中心化的流量平台

【延伸阅读和相关术语】
央视签约世界杯背后：FIFA让了步，联想是关键协调者
 世界杯版权，即将迎来转机？
咪咕：中国移动旗下的数字内容平台，旗下拥有中超、英超、法甲、WTT、UFC的独家版权，并拥有NBA、亚洲杯、汤尤杯等赛事的转播权。
电通：深度介入体育产业的日本广告营销公司，在体育版权中扮演“超级代理商”的角色，拥有世界杯、奥运会等诸多体育赛事在日本和部分亚洲国家的代理资源。
DAZN：总部位于英国的体育流媒体巨头，由Access Industries和Perform Group于2016年推出，资本雄厚，业务覆盖超过200个国家和地区，是全球体育版权市场最大的买家之一，被称为“体育界的Netflix”。
WTT：世界乒乓球职业大联盟，由国际乒联于2019年创立，旨在推动乒乓球职业化与商业化，由运营大满贯、冠军赛等全新赛事体系。
中国体育赛事版权泡沫：2015年前后，资本疯狂涌入体育产业，其中乐视体育花两年27亿购入中超新媒体版权，PP体育花3年7.2亿美元获得英超版权。随着乐视资金链断裂，以及中国付费习惯未养成、盗播泛滥等问题，体育赛事版权价格在中国回归理性。
PP体育：前身是视频网站PPTV，2013年被苏宁收购，曾是中国最早的互联网体育直播平台之一，巅峰时期手握英超、欧冠、意甲等50多项赛事的版权，但在20-21年间已因无力支付版权费而被逐一放弃。
新英体育：中国最早的体育版权巨头之一，2010-19赛季长期拥有英超在中国内地独家转播权，并于2013年在中国首推付费观赛模式，2018年与爱奇艺成立合资公司新爱体育。
League Pass：NBA官方推出的全球性赛事流媒体订阅服务，支持多场比赛同屏观看、比赛中实时叠加球员数据等，除了赛事直播，还提供7x24小时的NBA TV的节目，比如赛事分析和采访等。

【监制】
泓君
【后期】
Amei
【运营】
朱婕
【BGM】
Kick Off - Earle Belo
In a Minute - John Runefelt
Rumors About Us - T. Morri
All Parts Equal - Airae
Burn Away - Nyck Caution

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