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    Science

    跨国串门儿计划

    这是一档使用 AI 技术来将英文播客翻译为中文播客的节目~ 在翻译的同时,也能保留原有声线,用中文听懂外语播客!

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    Latest Episodes:
    #655.比尔·阿克曼:如何识别能穿越周期的“持久复利机器” Jul 30, 2026
    Show notes

    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 Money News Network Which Companies Bill Ackman Is Bullish and Bearish on Right Now

    原内容更新时间:2026-07-20

    本期嘉宾是华尔街传奇投资人、潘兴广场创始人比尔·阿克曼,主持人是金融专家 Nicole Laffin。阿克曼是那种发一条推文就能撼动市场的重量级人物,而 Nicole 则以把复杂金融概念讲得通俗易懂著称。这期节目录制于 2026 年 7 月,正值 AI 基础设施狂热、市场估值高企、地缘政治动荡的微妙时刻。

    阿克曼在节目中系统拆解了他的长期投资哲学:为什么要把股票看作一种“票息不确定的债券”、如何识别能穿越周期的“持久复利机器”、以及为什么在别人恐慌时手里有钱才是最大的优势。他还坦率分享了对 AI 竞赛、SpaceX、比特币、黄金、纽约政治的真实看法,并给出了一个比读 MBA 还有用的极简投资框架。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    比尔·阿克曼,潘兴广场资本管理公司创始人兼 CEO。他是华尔街最具影响力的对冲基金经理之一,以集中持股、深度参与被投公司治理、以及在市场崩盘时大胆出手而闻名。他的公开言论和推文常常直接引发市场波动。近年来,他通过推出公开交易基金 PSUS,试图将对冲基金的投资机会向普通投资者开放。

    ⏱️ 时间戳

    开场 & 市场大局判断

    00:00 本期克隆节目介绍

    01:11 长期投资者的核心心法:在别人恐慌时手里有钱

    02:40 当前最大的故事是 AI,不是地缘政治

    03:15 AI 会摧毁就业还是创造就业?

    AI 竞赛:谁会赢?

    04:09 Anthropic 领先,但 OpenAI 的巨额亏损令人担忧

    04:32 SpaceX 是一组不可思议的资产集合

    05:09 永远不要做空马斯克

    阿克曼的投资哲学:像看债券一样看股票

    05:34 生意的本质是一张“票息不确定的债券”

    06:34 只投真正可预测、市场地位稳固的公司

    07:54 如果现在有 1000 美元,应该怎么投?

    08:47 潘兴广场的“持久复利机器”组合

    市场风险与给新手的警告

    14:00 给新投资者的第一条建议:理解复利,别想快富

    18:55 不要借钱买股票,不要玩体育博彩

    20:05 我们很大一部分利润来自市场崩盘时

    21:46 下一次危机的导火索:高杠杆与利率上升

    快速问答:看多还是看空?

    26:27 黄金:没看法,它不产生任何收益

    28:19 比特币:我不懂,所以不碰

    29:25 Chipotle 与星巴克:CEO 的重要性

    30:27 特朗普:看好他最后这两年半

    31:10 纽约市长 Mamdani:看空,他在吓跑资本

    财富传承与成功秘诀

    38:02 希望留给女儿们一个怎样的世界

    39:39 给孩子留够生活的钱,但别多到不用工作

    42:13 成功的秘诀都是基本的东西:准时、多做、说到做到

    44:02 极简投资框架:尽早开始,长线思维,少交税

    🌟 精彩内容

    💡 股票就是一张“票息不确定的债券”

    阿克曼用债券类比股票:债券有固定票息和到期还本,而股票的“票息”是公司盈利,只是这个盈利未来会增长还是归零,需要你判断。这个框架把投资拉回到最本质的问题——这门生意未来能产生多少现金。

    “我们看公司的方式,就是把它的盈利看作这门生意的收益率。一只股票 PE 是 20 倍,倒过来就是 5% 的盈利收益率。”

    💡 在别人恐慌时手里有钱,才是长期赢家的关键

    阿克曼坦言,潘兴广场过去二十多年很大一部分利润来自市场崩盘时的部署。不是预测崩盘,而是在崩盘时有现金加仓。这需要两个前提:一是不加杠杆,二是有长期视角。

    “成为一个成功的长期投资者的关键,就是能在市场动荡、所有人都在恐慌的时期活下来。事实上,你应该在别人恐慌的时候有钱去投资。”

    💡 永远不要做空马斯克

    谈到 SpaceX 时,阿克曼承认它不在潘兴广场组合里,因为不具备他们要求的可预测性。但他同时强调,SpaceX 拥有一组不可思议的资产集合,由这代最有才华的技术企业家运营,唯一的问题是价格。

    “永远不要做空马斯克。SpaceX 在未来不管多久,都会是一家极其重要的公司。”

    💡 你不懂的东西,不需要有看法

    当被问到对比特币和黄金的看法时,阿克曼坦率承认自己“完全没概念”。他认为投资的妙处就在于,你不需要对每个资产类别都有看法,只需要知道自己懂什么、不懂什么。

    “我不懂比特币,也不懂黄金,所以这两个我都不碰。你只需要知道自己懂什么、不懂什么。”

    💡 成功的秘诀都是“明天就能拥有”的东西

    阿克曼认为商界最成功的人通常不是智商最高的,而是大家喜欢、大家信任、工作更努力的那个人。诚实、努力、钻研,这些都是你明天就可以决定拥有的品格特质。

    “你需要的所有品格特质,明天就能拥有,你只需要下定决心。但你没法选择让自己智商更高。”

    💡 长线思维是你最大的竞争优势

    阿克曼指出,绝大多数投资者都非常短视,而这恰恰是长线玩家的优势所在。长期持有不仅让复利充分发挥,还更省税——政府只在你卖出时才征税。

    “长线玩家能成为大赢家。绝大多数投资者都非常短视,这是你能建立竞争优势的地方。”

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


    在小宇宙查看该单集文稿

    #654.Huberman Lab: 关于您的顶级健康问题解答 Jul 30, 2026
    Show notes

    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 Andrew Huberman Your Top Health Questions Answered

    原内容更新时间:2026-07-27

    本期是斯坦福大学神经生物学教授安德鲁·休伯曼的一期特别单口节目。他没有邀请嘉宾,而是首次在节目中实时回答听众通过语音留言提出的各种健康与科学问题。这些问题涵盖范围极广,从深夜训练后如何保证睡眠、有哪些不影响睡眠的训练前补剂,到神经科学支持的记忆力与嗅觉提升方法,再到男女生育营养、围绝经期与心理健康的关联,以及如何找到人生真正的热情。

    休伯曼教授以他一贯的深度与严谨,将复杂的神经科学机制拆解成普通人也能理解和应用的具体工具。他不仅给出了基于文献的答案,还反复强调“优化”不等于僵化,真正的健康方案必须适应每个人独特的生活阶段和限制。如果你正在寻找一套既有科学依据、又充满人性关怀的健康与生活指南,这期节目会给你带来巨大的收获。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    安德鲁·休伯曼(Andrew Huberman),斯坦福大学医学院神经生物学与眼科学教授。他的播客《Huberman Lab》是全球最受欢迎的健康与科学节目之一,专注于将复杂的神经科学、生理学研究成果转化为普通人可以日常使用的工具。他长期研究大脑可塑性、视觉系统以及压力与睡眠的神经机制。

    ⏱️ 时间戳

    开场 & 节目形式介绍

    00:00 节目开场:跨国串门计划介绍

    00:33 本期克隆节目介绍:Huberman Lab 特别问答节目

    01:10 休伯曼开场:这是一期实时回答听众语音问题的单口节目

    深夜训练与睡眠:如何两全其美

    02:36 听众问题:晚上训练后一个半小时就要睡觉,什么补剂能提升力量又不影响睡眠?

    04:19 咖啡因的禁忌:睡前8-10小时内摄入会扰乱睡眠

    04:47 核心推荐:Alpha GPC 既能提升训练专注度,又能增加REM睡眠

    07:03 关键风险:Alpha GPC 可能升高TMAO水平,需用大蒜提取物抵消

    09:42 训练后助眠:洗热水澡与长呼气呼吸法

    晨间光照与昼夜节律

    13:54 听众问题:早上看西边的天空,能重置昼夜节律吗?

    14:21 任何环境日光都有益:光子数量是关键,不必非得看到太阳

    16:35 清晨光照的核心机制:让促兴奋化学物质早上达峰,为夜晚睡眠铺路

    18:18 昼夜节律的灵活性:视交叉上核整合的是过去两三天的光照情况

    健康优化的边界:何时会弊大于利

    20:29 听众问题:当长寿方案本身变成压力来源,优化何时会适得其反?

    21:32 优化的本质:把每一天当作独立单元,适应现实限制

    25:27 过度优化的根源:觉得必须时时刻刻做所有事

    27:13 解决优化焦虑的三种方法:改变态度、评估可持续性、检查怨恨情绪

    神经科学支持的记忆力与嗅觉提升法

    30:40 听众问题:从神经科学角度看,改善记忆力和嗅觉的顶级技巧是什么?

    33:32 记忆编码的第一步:保持警觉与专注

    36:21 学习的核心机制:你必须犯错,把自己逼到能力极限之外

    38:18 最被忽视的强大方法:自我测试

    42:23 提升嗅觉:用不同气味进行多次嗅闻训练

    男女生育力:营养与补剂的科学建议

    47:21 听众问题:哪些特定食物能真正提升男性或女性的生育能力?

    47:48 热量平衡原则:需要足够热量保证生育,但又不能过剩

    51:01 外源性睾酮的警告:一定会降低精子数量

    53:24 低炎症饮食:高微量营养素、低糖发酵食品是关键

    57:27 共识补剂:左旋肉碱和辅酶Q10对精子与卵子质量有益

    围绝经期与心理健康

    01:00:12 听众问题:围绝经期对心理健康的实际影响是什么?惊恐发作与此有关吗?

    01:03:47 激素变化与焦虑的关联:绝对存在

    01:05:35 激素替代疗法的重新评估:早期研究结论有缺陷,时机和剂量至关重要

    手术恢复与肌肉保留

    01:11:12 听众问题:肾脏捐献手术后如何尽可能保留肌肉?

    01:11:59 术前准备:以最佳体能和休息状态进入手术

    01:14:49 术后恢复的关键:尽快建立正常的昼夜节律

    01:16:21 肌肉记忆的真相:重新获得力量和肌肉尺寸比第一次容易得多

    如何找到人生真正的热情

    01:18:59 听众问题:一个人怎样才能找到自己真正热爱的东西?

    01:20:29 找到热情的第一步:继续有结构地安排日常生活

    01:22:20 斯特拉默法则:没有输入,就没有输出

    01:23:31 两大禁忌:远离是非,别让自己麻木

    01:26:30 先当学徒:掌握核心基本功之前,别急着带入个人风格

    🌟 精彩内容

    💡 Alpha GPC:既能提神又能助眠的独特补剂

    休伯曼指出,大多数兴奋剂都会干扰睡眠,但Alpha GPC通过提高乙酰胆碱水平来提升专注力,同时还能适度增加REM睡眠。不过它可能升高TMAO水平,带来心血管风险,因此建议同时服用大蒜提取物来抵消。

    "Alpha GPC也是我所知的少数几种能增加快速眼动睡眠,也就是REM睡眠的补充剂之一。"

    💡 记忆力的核心秘密:自我测试与主动犯错

    神经可塑性发生的前提是,你的神经系统必须被逼到能力极限之外。最有效的学习方法不是反复阅读或划重点,而是进行自我测试,并在想不起来的时候允许自己犯错,那个"卡住"的瞬间正是大脑准备重塑的时刻。

    "当你失败、当你搞砸的时候,这会通过一套非常有趣的回路发出信号……你大脑的其他部分就得重塑自己。"

    💡 优化的本质是灵活,而非僵化

    面对"方案过载"带来的焦虑,休伯曼强调真正的优化是把每一天当作独立单元,根据当天的限制条件做出最好的选择。如果对某个方案感到怨恨,就需要重新评估。不要为做自己而道歉。

    "优化不是要僵化,而是要灵活适应。……你是你自己的主人。你为自己负责。"

    💡 找到热情的配方:没有输入,就没有输出

    休伯曼引用碰撞乐队乔·斯特拉默的法则,强调必须保持对世界积极的兴趣,去接触那些能触动你、唤醒你的事物。同时,在走上任何一条路之后,都必须先经历"砍柴挑水"的阶段,掌握核心基本功,然后才能在上面打上自己独特的印记。

    "你得先当学徒。……你不能一上来就说,我就是我,我要改变游戏规则。不行,得先砍柴挑水。"

    💡 晨间光照不必完美,但要坚持

    很多人纠结于必须看到东边的太阳,但休伯曼解释,任何环境日光都比室内强得多,关键是让足够的光子进入眼睛。你的生物钟整合的是过去两三天的光照情况,所以偶尔错过一天完全没关系。

    "你对比一下,比如在隆冬时节,一个阴天的早上九点,你面朝西边,这时的亮度,和前一天半夜的亮度相比,要亮得多,光子数量要多得多。"

    💡 低糖发酵食品:被严重忽视的抗炎利器

    在讨论生育营养时,休伯曼特别强调了低糖发酵食品的价值。斯坦福的研究表明,每天摄入几份低糖发酵食品(如保加利亚酸奶、酸菜、泡菜)能显著降低多项炎症指标,这对整体健康和生育能力都至关重要。

    "低糖发酵食品组的好多项炎症指标都显著下降了。……低糖发酵食品这个建议,我自己肯定是已经采纳了。"

    💡 日落婚礼比日出婚礼更科学

    当被问到婚礼该选日出还是日落时,休伯曼从睡眠类型学出发,指出大多数人属于中间型或夜猫子,让人提前打起精神比让人稍微熬晚一点困难得多。傍晚的活动对所有宾客的昼夜节律都更友好。

    "让人提前打起精神,在比平时起床时间更早的时候保持清醒和警觉,就非常困难了。"

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


    在小宇宙查看该单集文稿

    #653.Sam Altman 谈通用人工智能、算力与人类自主权 Jul 30, 2026
    Show notes

    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 Invest Like The Best Sam Altman on AGI, Compute, and Human Agency

    原内容更新时间:2026-07-28

    本期嘉宾是 OpenAI 的 CEO Sam Altman,主持人是 Patrick O'Shaughnessy。这期对谈发生在 2026 年 7 月,正值 OpenAI 经历战略大调整之后。Sam 坦诚地回顾了过去一年 OpenAI 从"摊子铺得太大"到"重新聚焦做最好、最充裕、最具成本效益的智能"的艰难过程,并分享了他在算力竞赛、通用人工智能临近感、以及 AI 时代人类自主性等核心议题上的最新思考。

    这期节目不只是关于 OpenAI 的战略,更是一场关于 AI 时代权力、责任与人类未来的深度对话。Sam 罕见地谈到了他对 AI 权力集中的恐惧、对"AI 霸主"世界的拒绝,以及为什么在技术加速的时代,保住人类共同决定自己未来的能力比以往任何时候都重要。如果你关心 AI 将如何重塑经济、就业、竞争格局和人类自身的角色,这期会提供大量一手洞察和高密度判断。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    Sam Altman,OpenAI 联合创始人兼 CEO。他是当前人工智能领域最核心的领导者之一,带领 OpenAI 推动了 ChatGPT 等产品的诞生,深刻影响了全球对 AI 的认知。在创办 OpenAI 之前,他曾担任 Y Combinator 的总裁,是一位经验丰富的创业者和投资人。Sam 以对技术趋势的敏锐判断、对通用人工智能的坚定追求,以及在 AI 安全与治理上的直言不讳而闻名。

    ⏱️ 时间戳

    开场 & 战略聚焦

    00:00 本期克隆节目介绍

    01:52 过去一年为什么艰难:摊子铺太大,不够聚焦

    02:59 2025 年初的转折点:算力需求远超预期

    04:05 OpenAI 的核心业务:销售 AI,让人们创造不可思议的东西

    算力竞赛与数据中心

    05:14 早期锁定算力的疯狂故事:所有人都觉得我们疯了

    07:21 从 GPT-4 开始真正坚定信念

    08:11 给云厂商、芯片厂、能源供应商打电话,大多数人拒绝

    08:58 吉瓦级数据中心的规模:一万名建筑工人干一年半

    竞争、蒸馏与开源

    11:56 Kimi 发布:如何看待蒸馏和开源模型的竞争

    13:03 对蒸馏问题的淡定:不在十大担忧清单上

    14:55 真正的担忧:Hugging Face 安全事件

    通用人工智能与人类自主性

    16:13 OpenAI 的使命:人类历史上最伟大的技术成就

    17:49 AI 带来的权力集中是件非常可怕的事

    19:08 精灵的比喻:我们即将创造出一个能实现任何愿望的精灵

    20:26 GPT 5.6 已经非常接近通用人工智能

    研究、就业与人类角色

    21:00 瓶颈一直在变:算力、研究思路、数据

    23:32 AI 对就业的影响:为什么经济没有被颠覆

    26:00 活在这个时代的感觉:人几乎什么都能适应

    29:12 这种新智能的本质:非常异类的智能

    机器人、产品与未来

    33:52 机器人的"ChatGPT 时刻"会在两三年内到来

    35:19 ChatGPT 诞生的故事:原本只是个研究预览版

    42:06 未来 6 到 36 个月会发生什么

    45:28 最有趣的开放问题:如何避免认知衰退

    🌟 精彩内容

    💡 "我们即将创造出一个能实现任何愿望的精灵"

    Sam 用"精灵"比喻即将到来的通用人工智能,但强调第一批愿望应该让整个世界受益。他担心的是,人们用对 AI 的恐惧作为理由,将权力集中在一小部分人手中。

    "我觉得没人会想活在一个被 AI 霸主统治的世界里,或者被一家差不多等同于 AI 霸主的公司所控制。"

    💡 AI 产品不是造桥,而是酿啤酒

    Sam 解释了为什么 AI 时代必须极度聚焦:你只能去做那少数几件真正伟大的事。OpenAI 砍掉了大量业务,重新聚焦到一件事上——做出最好、最充裕、最具成本效益的智能。

    "我们正处在一个不可思议的历史时刻,你只能去做那少数几件真正伟大的事。"

    💡 瓶颈永远都在,只是在不同地方转移

    从研究思路到算力到数据,OpenAI 的瓶颈一直在变。Sam 透露,现在为下一轮训练做风险对冲的规模,已经跟 18 个月前整轮训练的算力差不多大。

    "算力越多,研究就能做得越好,你能尝试的东西也更多。"

    💡 人类价值观之所以有价值,就因为它是人类的

    Sam 观察到,尽管 AI 能力飞速提升,人们仍然更信任和享受与其他人一起工作。他举了艺术品的例子:签名占了大部分价值,因为你想了解作品背后的人。

    "人们非常信任并且享受与其他人一起工作。我自己也绝对更愿意跟人打交道,而不是跟 AI。"

    💡 最好的公司几乎从来都不是那些看起来很热门的

    Sam 从彼得·蒂尔和保罗·格雷厄姆那里学到:要想做得极其出色,你几乎总是得做一些跟别人不一样的事。跟着趋势走只能做得还行。

    "你不能只是跟着新浪潮走。"

    💡 有孩子之后,更在乎人类自主性和充实人生的意义

    Sam 罕见地谈到为人父如何改变了他对 AI 使命的思考。他不需要孩子来提醒他不想毁灭世界,但确实比以前更多地思考人类自主性的角色。

    "这种同理心会延伸到所有孩子,然后可能是所有父母,再然后可能是所有人。"

    💡 去做有意义的事,去做真正重要的事

    Sam 最常给创业者的建议是:去做更难的事。如果这件事你不做,如果你的公司没做成,它可能就永远不会发生了。

    "一个雄心勃勃、甚至有点大胆到离谱的愿景,本身就是非常强大的招聘工具。"

    💡 人几乎什么都能适应,经历"奇点"并没有感觉更怪异

    Sam 分享了一个深刻的观察:人类适应变化的能力超乎想象。从疫情封锁到通用人工智能临近,人们很快就调整过来了。

    "看着模型不断变强,兴奋感一点没少。我每天早上起来第一件事,就是看模型训练的进展。"

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


    在小宇宙查看该单集文稿

    #652.黄仁勋:打造英伟达的思维模式 Jul 29, 2026
    Show notes

    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 Y Combinator Jensen Huang: The Mindset That Built NVIDIA

    原内容更新时间:2026-07-26

    本期是 Y Combinator 总裁 Garry Tan 在 Startup School 2026 上对英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的深度访谈。一位是孵化出无数独角兽的推手,另一位是引领全球 AI 算力革命的掌舵人。黄仁勋罕见地坦诚回顾了英伟达创立之初选错技术方向、靠三本教科书和一笔“违约”合同续命的至暗时刻。

    这期节目不只是一段创业史,更是一场关于创始人如何面对现实、保持学习能力,以及如何用“能有多难”的心态去挑战不可能的高密度对谈。如果你正在思考 AI 时代的组织形态、创始人模式、系统思维以及物理 AI 的未来,这期会提供非常多一手经验和高密度判断。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    黄仁勋,英伟达创始人兼 CEO。英伟达是全球 AI 算力与图形技术的核心公司,市值突破万亿美元。黄仁勋是一位典型的技术型创始人,长期关注加速计算、深度学习与物理 AI,以其独特的“创始人模式”管理风格和对第一性原理的坚持闻名。

    ⏱️ 时间戳

    开场与英伟达的至暗时刻

    01:47 公司赖以成立的技术,完全是错的

    03:21 兜里揣着几百美元去书店买教科书自救

    06:26 与世嘉的合作:承认失败并请求对方继续付钱

    创始人的底层心态与学习能力

    04:00 技术不重要,面对现实和学习能力才重要

    04:14 “能有多难”的心态:别人能做到,我也能做到

    10:58 好奇心驱动:CEO 是在服务公司、赋能他人

    创始人模式与组织打造

    12:17 像冲浪一样做 CEO:理解第一性原理才能驾驭混乱

    13:17 创始人是在造一辆自己要亲自去比赛的 F1 赛车

    14:25 创始人模式可以持续 34 年,从零做到 5 万亿美元

    AI 时代的系统思维与 Agent

    08:53 意识到 AlexNet 是通用函数逼近器的那一刻

    14:58 未来最有用的技能是系统思维

    15:59 Agent 的粗粒度递归式自我改进与可控性

    开源、物理 AI 与机器人的未来

    21:26 OpenClaw 的出现很像当年 Linux 出现的时刻

    26:08 能生成视频的那一刻,机器人关节动作就近在眼前了

    28:25 物理 AI 最先产生经济价值的是自动驾驶汽车

    给年轻人的建议与创业感悟

    31:12 简单的事情会被自动化,硬科学和系统思维不会过时

    33:39 创业初期的恐惧:买完《如何创办公司》发现书太厚

    35:29 别让焦虑阻止你,告诉自己“能有多难”然后动手去做

    🌟 精彩内容

    💡 “我们公司赖以成立的技术,完全是错的”

    黄仁勋坦言,英伟达 1993 年创立时选择的 3D 图形算法根本行不通。在 1995 年意识到这一点时,市场上已有 35 到 40 家竞争对手。他带着几百美元去书店买了三本教科书交给工程师,靠自学重新发明了现代计算机图形学。

    “我们是先创办了公司,融了资,然后才去买教科书。”

    💡 “能有多难?”

    这是黄仁勋面对所有新技术、新市场时的核心心态。他认为,如果一件事值得做,就去学,不要被想象中的困难吓倒。虽然结果总是比预想的难得多,但你必须用这种心态去开始,让苦头一点一点来找你,而不是让焦虑阻止你行动。

    “你不需要一天就把整个人生搞定。你只需要搞定那个早晨,搞定今天,就今天。”

    💡 创始人是在造一辆自己要亲自去比赛的 F1 赛车

    黄仁勋反对创始人为了迎合传统管理技巧而改变自己。他认为 CEO 应该让组织来适应自己,而不是反过来。当有人问他离开后公司怎么办,他的回答是:等我在工作岗位上挂了,下一任 CEO 会自己重塑这家公司。

    “你是在造一辆 F1 赛车,但得造得让你自己能开。你应该让车来适应你。”

    💡 AlexNet 不只是图像识别,而是通用函数逼近器

    黄仁勋回忆,15 年前看到 AlexNet 时,他意识到这比一个具体算法要底层得多——这是一种做软件的全新方式。他立刻开始想象这对整个计算栈、处理器、中间件和应用层意味着什么,并决定把整个产业技术栈重做一遍。

    “我们刚刚学会了通用函数逼近器。我们可以给它几乎任何函数的答案,它就能学会那个函数是什么。”

    💡 语言就是思想,文本就是智能

    在讨论 Agent 和 markdown 文件时,黄仁勋和 Garry Tan 达成共识:语言是思想的载体。当人们轻视 markdown 文件“只是文本”时,他们忽略了文本本身就是智能的体现。你试试不用语言去思考。

    “语言就是思想。”

    💡 AI 消除的是任务,不是工作

    针对 AI 导致失业的担忧,黄仁勋用数据反驳:编程任务被自动化了,但软件工程师岗位年增 10%;放射影像阅读被自动化了,但放射科医生岗位增加了 20%。原因在于积压的需求被释放,生产力提升反而驱动了更多就业。

    “我们积压的想法、积压的雄心和抱负是如此之多,以至于如果我们能把编程自动化掉,我们就能雇佣更多的人去做更多的事。”

    💡 韧性是最重要的一件事

    回顾 34 年创业路,黄仁勋认为最重要的智慧是韧性。他回忆创业初期因为害怕融资而焦虑,但后来发现所有不懂的事情到头来都不重要。只要相信自己有能力学会,每天克服当天的困难,坚持得足够久,英伟达就发生了。

    “如果你相信一件事,就放手去做,别让恐惧、焦虑、缺乏自信阻止你去追求它。你只需要告诉自己,我会一路学过去。”

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

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    #651.OpenAI产品工程负责人:工作的未来、AI 通才、创意与品味 Jul 29, 2026
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    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名 AI 工程播客 Latent Space OpenAI’s Plan to Make ChatGPT the Everything App — Akshay Nathan, OpenAI

    原内容更新时间:2026-07-28

    本期嘉宾是 OpenAI 核心产品工程负责人 Akshay Nathan,主持人是 swyx 和 Vibhu。Akshay 的职业生涯很有意思,从在 Airtable 做无代码产品,到现在领导团队打造 ChatGPT Work,他一直想把软件的能力带给那些不会写代码的人。这期节目围绕 ChatGPT Work 的发布,深入聊了聊他们是怎么把 AI 助手从开发者群体,一步步推向更广泛的知识工作者,以及这背后产品整合的思路和挑战。

    如果你正在思考 AI 时代的产品策略、组织形态、个人生产力,或者好奇 OpenAI 如何将 ChatGPT 打造成一个超级应用,这期对谈会提供大量一手经验和来自产品核心构建者的高密度判断。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    Akshay Nathan,OpenAI 核心产品工程负责人,负责生产力团队,主导了 ChatGPT Work 的发布。他此前在 Airtable 从事无代码产品工作,职业生涯早期在消费金融科技领域。Akshay 长期关注如何将软件和代码的能力,以更低门槛的方式带给更广泛的非技术用户。

    ⏱️ 时间戳

    开场与产品哲学

    00:00 节目与嘉宾介绍

    01:17 核心观点:瓶颈会变成想法和品味

    02:45 从无代码到 ChatGPT Work:把代码的魔力带给每个人

    ChatGPT Work 的诞生与整合逻辑

    04:19 加入 OpenAI 的初心与公司文化

    08:01 发布 ChatGPT Work 的决策过程:Codex 在非开发者中的意外爆发

    09:51 产品定位:Codex、ChatGPT 与 Work 如何整合

    14:16 为什么没有把 Codex 和 Work 做成两个独立 App

    模型、运行框架与使用建议

    16:05 ChatGPT 经典模式与 Codex 运行框架的演变

    18:24 新模型的使用建议:默认设置就是最好的

    19:59 Soul Lite 搭配 Goal 模式的使用技巧

    21:07 推理强度滑块的设计哲学

    Artifacts、网站与新的工作产出物

    22:07 Artifacts 的体验:Agent 化的 Excel 与退休计算器

    26:06 网站作为知识工作的新产出物,取代 PPT 和 Excel

    27:42 实战案例:用 ChatGPT Work 构建可玩的 3D 游戏

    31:35 产品设计的元挑战:在设计一个能制造产品的产品

    Agent、记忆与个人生产力

    36:03 用户拓展路径:从开发者到知识工作者,再到每一个人

    37:38 给重度用户的建议:持续拓展想象的边界

    40:00 AI 写评审的边界与礼仪:用 Agent 收集上下文而非替代判断

    56:51 记忆系统 V3:让 ChatGPT 真正了解你

    AI 时代的团队与生产力衡量

    01:02:41 AI 前后构建方式的变化:想法到产品的循环极大加速

    01:03:57 未来每个人都是 T 型人才,角色界限正在模糊

    01:05:05 瓶颈回归到想法和品味

    01:06:22 如何定义和衡量生产力:区分“动作”与“进展”

    🌟 精彩内容

    💡 瓶颈会变成想法和品味

    Akshay 认为,当 AI 让“做东西”这件事变得人人可行,真正的限制不再是技术能力,而是你手头有多少好想法,以及你辨别好坏的能力。想法不是凭空产生的,它们来自与用户的交流、对摩擦的观察和对反馈的闭环。

    “瓶颈永远是你的想法数量和手头在做的事情。”

    💡 我们不想让用户困在某个标签页里

    OpenAI 刻意没有把 Codex 和 ChatGPT Work 做成两个独立 App,因为 AI 正在模糊写代码的人、写文档的人、做营销的人之间的界限。试图根据用户身份划一条硬边界会很难,应该让用户自己选择,但不把他们框死。

    “我们不想规定你什么时候该用哪种体验,但我们也不想限制任何人。”

    💡 默认设置就是最好的

    面对众多模型和配置选项,Akshay 的建议出人意料地简单:用默认的就好。团队花了很多精力让默认配置对绝大多数场景足够好,高级选项是给那些清楚自己在做什么的用户准备的。

    “默认设置应该能覆盖绝大多数使用场景。所以我对大多数人的建议就是,用默认的就好。”

    💡 网站正在取代 PPT 和 Excel,成为知识工作的新产出物

    OpenAI 内部财务团队已经把月度报告从幻灯片和电子表格全部迁移到了网站上。网站的信息承载能力更强,几乎什么都能做,你让它做什么,它就能给你做出来。一旦人们见识到这种魔力,价值就体现出来了。

    “以前那种标准产出物,比如一份演示文稿,现在正变成一个网站。”

    💡 你在设计一个能制造产品的产品

    当产品能创造出无限多种东西时,设计挑战变成了元设计:怎么在简洁和能力之间找到平衡。界面需要在用户表达需求时出现,然后就得退到一边去,用展示而非说教的方式让用户自己发现下一个用例。

    “我们一直在努力寻找的平衡点是:怎么给用户一个恰到好处的界面,让他们能表达自己的想法,然后界面就得退到一边去。”

    💡 区分“动作”和“进展”

    管理者最容易掉进的坑,是把“动作”和“进展”混为一谈。现在工具太强大了,做出“动作”比以前任何时候都容易,但“进展”需要你非常明确、有意识地去想清楚到底要达成什么。

    “这个坑可能是把‘动作’和‘进展’混为一谈了。因为现在工具很强大,做出‘动作’比以前任何时候都容易。”

    💡 尝试次数才是衡量团队的新标准

    当代码行数、PR 数量这些替代指标开始失效,Akshay 更看重“尝试次数”:团队能不能高效地走完从想法、构建、反馈、调整到验证假设的完整循环,并且在整个过程中保持动力和兴奋感。

    “我们团队有没有在培养一种能力,不只是追求尝试的数量,更是追求尝试的质量?”

    💡 持续拓展想象的边界

    Akshay 给重度用户最大的建议是:不断去尝试那些你以前觉得模型绝对做不到的事。他举例说,六个月前 AI 写评审还完全没用,现在却能抓取代码、Slack、评审记录等所有上下文,做得比人还好。

    “技术进步太快了,有些事哪怕三个月前,你还会觉得不可能,模型绝对做不到。但现在,你会惊叹,哇,居然真的可以。”

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

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    #650. 在没有风投资金的情况下打造软件巨头 | DHH, 37signals Jul 27, 2026
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    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 David Senra DHH: How to Build a Profitable Company Without Losing Control

    原内容更新时间:2026-07-26

    本期嘉宾是 Ruby on Rails 之父、37signals 联合创始人 David Heinemeier Hansson(DHH),主持人是《Founders》播客的主理人 David Senra。Senra 痴迷于研读历史上最伟大企业家的传记,而 DHH 则是他研究了十五年的一位"活着的传奇"。这期节目,是两位 David 之间一场长达两小时的深度对谈,充满了高密度的商业洞察和人生哲学。

    DHH 花了二十五年时间,围绕一个核心理念来构建自己的软件事业:那就是没人能对他指手画脚。从最初以 15 美元时薪、每周仅用 10 小时打造出 Basecamp 的第一版,到如今坐拥每年数千万美元的利润,他始终在对抗行业的主流叙事。在这期对话中,他毫无保留地分享了约束如何激发创造力、为什么他"不信任"拥有无限资源的自己、如何通过"内容碾压"来对抗巨头的营销预算,以及他为何将最终的自由定义为"连客户都不需要拥有"。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    David Heinemeier Hansson(DHH),著名 Web 开发框架 Ruby on Rails 的创造者,37signals 的联合创始人兼 CTO。37signals 是一家极度注重利润和独立的软件公司,旗下拥有 Basecamp、HEY 等知名产品。DHH 是一位典型的"建造者",他不仅是顶尖的程序员,还对商业策略、组织文化、产品美学有着极其独特且坚定的见解。他常年通过写作和博客分享其反主流的商业理念,影响了全球无数开发者和创业者。

    ⏱️ 时间戳

    约束与简洁:为什么"更少"才是真正的力量

    01:23 对简洁的自我怀疑与《Getting Real》的写作哲学

    03:52 无情的删减:如何将"更少的软件"理念应用到产品上

    04:42 AI 时代坚持简洁为何更难:当构建成本趋近于零

    08:07 不信任自己:无限资源必然导致糟糕的产品

    独立与掌控:打造一个没人能指手画脚的事业

    08:52 为什么不担心微软:大公司的诅咒是无限的资源

    13:52 对风险投资的怀疑:巨额融资如何毁掉好软件

    14:50 软件不改反而是种好处:打印机哲学与 Basecamp 的版本策略

    20:40 对"成品软件"的欣赏:为什么不能先欣赏你手上已有的东西?

    建造者的孤独:内向、远程与深度工作

    22:48 独处的时间与内向者的能量来源

    24:56 对开放式办公室的根深蒂固的厌恶

    25:59 建造者模式 vs 管理者模式:心流需要大段不被打扰的时间

    27:32 极简的工作环境:连杂乱都会吸走你的注意力

    AI 时代的转型:从怀疑到拥抱

    30:58 托比亚斯·吕特克如何影响了他对 AI 的思考

    31:37 AI 自动补全是开放式办公室的超级加强版

    34:54 被托比"引诱"去深入钻研 AI 并改变看法

    36:10 Shopify 如何用 AI 领先世界:内部工具比商业产品更好

    痴迷与分享:从 Ruby on Rails 到 Omarchy

    38:31 从 Mac 死忠到全身心投入 Linux 的转变

    40:10 发现 r/UNIXporn:一个波兰小孩如何秒杀苹果

    44:14 Hyprland 的魔力:完全用键盘操控电脑的快感

    53:00 Omarchy 的含义:主厨精选、Arch Linux 与 Hyprland 的融合

    资本主义、利润与庆祝成功

    01:14:31 资本主义是有效的:赚钱的方式很重要

    01:15:47 展示成功的义务:为什么你应该买一辆法拉利

    01:19:50 生活方式企业:我既有企业,又有生活方式,你有什么?

    01:23:06 安德鲁·卡内基的信条:省下来的每一分钱都是永久的

    危机、文化与"觉醒主义"的对抗

    01:27:41 杰夫·贝佐斯如何给了他放手一搏的信心

    01:34:38 2021 年的公司文化大爆发与艰难决定

    01:37:58 马克·安德森在至暗时刻的慷慨相助

    01:40:46 理解"觉醒文化"的历史:一场跨越几十年的文明之战

    🌟 精彩内容

    💡 "我们想做爵士乐队,不想做军乐队"

    DHH 用"爵士乐队"形容理想的组织状态:不是没有结构,而是在结构中允许即兴、协作和个人发挥。AI 时代变化太快,传统计划与层级不足以应对每周都在变的技术环境。

    "我们想做爵士乐队,不想做军乐队。"

    💡 无限资源是一种诅咒

    DHH 坦言他不信任拥有无限资源的自己,因为那必然会造出"四不像"。他以乔治·卢卡斯为例,指出《星球大战》在技术受限时是杰作,而有了无限预算后却搞出了加·加·宾克斯。约束,才是创造力的真正源泉。

    "如果你有无限的时间、无限的钱和无限的人,你肯定会造出一个四不像。"

    💡 软件不改反而是种好处

    他分享了自己的"打印机哲学":一台插上就能用、十年都不需要改变的黑白打印机,完美地解决了他的问题。Basecamp 的很多客户也正是这样使用产品的,他们不想要新功能,只希望自己已经学会的工具能一直稳定运行。

    "我不想要不一样的东西,我就想要我现在用的这个破玩意儿,因为我知道它所有的问题在哪,而且我已经接受了。"

    💡 最好的营销是在教育上超越你的竞争对手

    面对微软这样的巨头,37signals 的策略不是砸钱投广告,而是通过博客、书籍和开源软件,分享更有价值的见解,用内容建立信任和互惠关系。这个想法来自 Kathy Sierra,它成就了整个 37signals。

    "我们不可能在营销活动上砸钱超过他们。那永远不可能发生。但我们可以在内容上碾压他们。"

    💡 我拼命工作,就是为了没人能对我指手画脚

    DHH 将独立和掌控视为人生的最高追求。他不仅拒绝投资人,甚至将"没有客户"视为比"财务自由"更高一层的境界。在开源项目中,他与志同道合者协作,没有任何商业义务,这是一种纯粹的创造乐趣。

    "那根神经就是,我拼命工作,不只是在生活中,在生意上也是,就是为了获得近乎完全的独立,这样没人能对我指手画脚。"

    💡 你有义务去庆祝成功

    DHH 认为,通过提供好产品赚到钱的人,有道德义务去消费,去购买那些美好的东西,比如法拉利。这不仅是对自己努力的奖赏,也是让资金回流到系统里,支持那些制造美好事物的工匠。

    "如果你做得非常好,你就有道德义务去买一辆法拉利,或者兰博基尼,或者帕加尼……我们就是这样才能拥有好东西的。"

    💡 利润和价格是周期性的,但省下来的成本是永久的

    他极度痴迷于削减成本,并引用了安德鲁·卡内基的信条。对他而言,控制成本就像打磨产品一样,是一种审美上的追求。一家高效、精干的企业,本身就是一件值得欣赏的艺术品。

    "利润和价格是周期性的,会受到市场上各种短暂因素的影响。然而,成本是可以被严格控制的,任何在商品成本上省下来的钱,都是永久的。"

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


    在小宇宙查看该单集文稿

    #649. Anthropic 技术产品经理:为什么最优秀的产品领导者正在为 2028 年布局 Jul 27, 2026
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    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 Lenny's Podcast How Anthropic builds products like Claude Code before the AI models are ready | Dianne Penn

    原内容更新时间:2026-07-26

    本期嘉宾是Anthropic公司AI研究与实验室团队的产品负责人Dianne Penn。她三年多前作为公司第一位技术产品经理加入,当时整个产品团队只有五名工程师,如今她已深度参与了从Claude 2到Fable的每一款模型发布,并帮助孵化了Claude Code、MCP、Skills、computer use等核心产品。

    这期节目由知名产品人Lenny Rachitsky主持,两人围绕一个核心问题展开深度对谈:Anthropic如何在模型能力尚未完全成熟时,就提前孵化出前沿产品?Dianne分享了从早期只有一名API工程师的创业状态,到如今模型能力指数级爆发的全过程,以及产品经理这个角色在AI时代正在发生的深刻变化——评估(evals)正在取代产品需求文档(PRD),产品人得像打磨像素一样去琢磨token。

    如果你正在思考AI时代的产品策略、组织形态、产品经理角色的进化,或者好奇站在AI研究最前沿的人如何工作和思考,这期节目会提供大量一手经验和高密度判断。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    Dianne Penn,Anthropic公司AI研究与实验室团队的产品负责人。她于2023年加入Anthropic,是公司第一位技术产品经理,当时产品团队仅有五名工程师。从Claude 2到Fable,Anthropic的每一款模型发布都有她的深度参与,她还帮助孵化了Claude Code、MCP、Skills、Claude Design,以及computer use、tool use和reasoning等核心能力。在加入Anthropic之前,她曾在亚马逊参与构建Alexa的AI能力,更早之前则在摩根大通担任高收益债券交易员。她是一位深度的产品思考者,也是AI产品管理领域最具实践洞察力的人之一。

    ⏱️ 时间戳

    Anthropic的早期岁月与关键转折点

    01:20 2023年刚加入时,没人把Anthropic和编程联系在一起

    04:00 早期Anthropic:只有五名工程师,一名API工程师

    05:53 隐藏的转折点:Golden Gate Claude的24小时实验

    09:46 Opus 3:在父母家里训练出的信任基础

    11:08 意识到编程是核心差异化

    模型与产品的共生关系

    12:28 Opus 4.5与Claude Code:模型和产品互相成就

    14:24 身处指数级增长曲线内部是什么体验

    16:47 缩放定律中的涌现能力:模型会突然学会新技能

    18:31 每年花10万美元在token上,你过的是2028年的生活

    实验室如何孵化非连续的大赌注

    21:26 实验室是什么?识别非连续的大赌注

    23:14 小团队文化:从零到一实验需要特定性格的人

    24:37 研究员的一天:宏大愿景与贴近细节并存

    30:19 假设Claude 8出来了,用户行为会怎么变?

    产品经理这个角色正在发生什么变化

    35:00 招PM时最看重什么?第一性原理思考

    36:28 evals就是新的产品需求文档

    37:43 像打磨像素一样去琢磨token

    44:19 管理者必须亲自动手,否则做不好决策

    如何与AI共存而不被吞噬

    46:38 怎么在AI中找到乐趣?实验不是一个人的运动

    50:59 用Claude成为更好的管理者和教练

    53:07 会担心“脑腐”和过度依赖AI吗?

    55:54 为什么重视对齐和安全反而让Claude更有趣?

    人类大脑的独特价值与未来

    01:02:11 人类大脑在哪些方面会持续最有价值?

    01:03:55 你会鼓励孩子学什么?培养内心的声音

    01:06:01 如何避免burnout?进入集体心流

    01:11:32 我们还需要产品经理吗?更需要了

    🌟 精彩内容

    💡 “evals就是新的产品需求文档”

    在AI产品开发中,传统的PRD正在被评估集取代。因为要交付用户价值,关键不在于写一份漂亮的文档,而在于找到正确的用户反馈,将其转化为可衡量、可复现的评估标准,让研究员能直接据此改进模型。

    “我们团队里其实有句话叫evals就是新的产品需求文档。”

    💡 “你得像打磨像素一样去琢磨token”

    过去做用户研究是看用户流程中的每一个像素,现在做AI产品则需要深入阅读对话记录,理解每一个失败的轨迹,判断是幻觉、过度自信还是工具调用失败。这种颗粒度的细节理解,是做出好产品的唯一路径。

    “你得像抠像素一样去抠token。”

    💡 模型和产品是共生关系,缺一不可

    Opus 4.5的成功不是因为模型本身有多强,而是因为有Claude Code这个出色的产品载体。反过来,没有Opus 4.5的智能水平,Claude Code也不会那么快被广泛采用。前沿模型需要前沿产品才能释放魔力。

    “没有Claude Code这样的产品,Opus 4.5就不会有那个高光时刻。而没有Opus 4.5,Claude Code也不会那么快被大家用起来。”

    💡 “假设Claude 8出来了,用户的行为会有什么变化?”

    在技术指数级进步的时代,做产品必须向前兼容。Dianne经常问团队这个问题,以此倒推今天的产品决策是否能在未来依然成立。野心不只是喊口号,而是要落到具体的推演和描述上。

    “假设Claude 8出来了,用户的行为会有什么变化?这对你今天做产品的方式意味着什么?”

    💡 为什么重视对齐和安全反而让Claude更有趣?

    为了让AI真正有用,它必须知道什么时候该提出质疑,而不是一味顺从。一个只会附和的AI无法帮你得出更好的结论。Anthropic的对齐研究恰恰赋予了Claude这种“敢于反驳”的特质,这让它成为更好的思考伙伴。

    “为了让Claude尽可能聪明、尽可能强大,它必须能在正确的节点提出质疑……思考伙伴不会只是附和你,它应该给你加分。”

    💡 管理者必须亲自动手,没有捷径

    在AI时代,无论你在公司层级里处于什么位置,如果你不自己动手构建、不真正去跟模型对话、不去交付产品,你就无法建立对“什么算好”的判断力。Dianne自己也会留出时间实际跟一两个工作流,以保持对模型能力的真实认知。

    “要想带好团队、做好PM,你自己必须非常亲自动手……你必须花一部分时间真正去交付产品。”

    💡 实验不是一个人的运动

    面对AI的快速变化,独自摸索容易感到疲惫和孤立。Dianne建议找一个对此兴奋的人搭档,针对一个你关心的用例一起合作。Anthropic内部的“公开实验”文化——全公司在Slack频道里一起测试早期模型——正是集体发现魔力的关键。

    “实验不一定总是一个人的事……乐趣的一部分,也来自于看到别人发现新的用例。”

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


    在小宇宙查看该单集文稿

    #648.黄仁勋谈 AI 末日论者、就业担忧与中国开源模型 Jul 26, 2026
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    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 Axios Jensen Huang says the AI doomers have it wrong

    原内容更新时间:2026-07-23

    本期嘉宾是英伟达联合创始人兼 CEO 黄仁勋,主持人是 Axios 联合创始人 Mike Allen。作为全球市值最高公司的掌舵人,黄仁勋在这场独家对话中火力全开,直接驳斥了 AI 将毁灭人类或消灭一半工作岗位的极端预测,称其为"彻头彻尾的胡说八道"。

    对话覆盖了当下 AI 领域最尖锐的议题:中美科技博弈、开源与闭源模型的未来、华尔街对 AI 建设的误判,以及 AI 对就业市场的真实影响。黄仁勋以他一贯的工程师思维和直率风格,解释了为什么免费的 AI 对英伟达是好事,为什么美国不应该限制中国模型,以及他如何用"痛苦和磨难"将英伟达带到今天的位置。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    黄仁勋,英伟达联合创始人兼 CEO。他从 1993 年公司创立第一天起就担任 CEO,将英伟达从一家专注于 3D 图形游戏显卡的公司,发展为全球 AI 计算基础设施的核心供应商。英伟达目前是全球市值最高的公司之一,黄仁勋本人也被视为 AI 时代最具影响力的商业领袖之一。

    ⏱️ 时间戳

    开场与中美 AI 博弈

    01:44 中国是否会收紧 AI 模型出口管制

    03:04 美国是否应该禁止中国 AI 模型

    05:26 面对中国这个 AI 对手,美国的交战规则

    05:55 英伟达在中国的销售额现在基本是零

    开源模型正在改变游戏规则

    06:47 中国模型 Kimi 震动市场,美国公司该怎么办

    08:10 英伟达的开源模型 Nematron 会主导市场吗

    09:51 开源模型用更低成本产生智能,闭源实验室怎么办

    11:16 开源与闭源模型竞争的未来

    AI 不会消灭工作,反而在创造就业

    13:05 AI 做过最让人惊叹或吓人的事

    15:06 AI 能黑进银行,有什么需要停下来想想的事

    17:52 英伟达面临严峻逆风,如何应对

    18:44 中国在 AI 领域赶上了吗

    华尔街误判与 AI 基础设施大建设

    23:10 投资者抛售英伟达股票,华尔街误解了什么

    24:20 AI 已经见顶了吗

    26:10 半导体行业会迎来萧条吗

    27:30 客户发债几百亿美元买产品,盛宴何时结束

    Token 经济学与 AI 的盈利飞轮

    29:25 为什么 token 会持续变得越来越赚钱

    30:16 这一代工业建设的泡沫风险

    31:26 黄仁勋会用中国开源模型 Kimi 吗

    对抗 AI 末日论,拥抱美国精神

    32:52 为什么亚洲对 AI 的看法跟美国不一样

    35:39 对 AI 的反对演变成暴力,如何考虑安全

    37:05 担心下一任总统是反 AI 的社会主义者吗

    39:05 与特朗普总统的沟通与合作

    就业、机器人与 AI 的下一个时代

    48:17 英伟达 5 万员工如何做到高效

    49:39 哪些工作会像历次工业革命那样消失

    51:12 机器人的 ChatGPT 时刻何时到来

    52:06 AI 的 Agent 时代之后是什么

    人生经验与领导力哲学

    53:04 哪一段痛苦和磨难带来的收获最大

    54:40 对 9 岁即将来美国的自己说什么

    56:02 为什么不戴手表

    56:24 不工作时和家人在一起的完美周六

    🌟 精彩内容

    💡 "会用 AI 的人,会抢走我们的工作"

    黄仁勋认为 AI 不会消灭工作,但会重新定义工作。他引用放射科医生和律师助理的数据证明,AI 自动化了任务后,能服务的人更多了,反而创造了更多岗位。真正危险的不是 AI 本身,而是拒绝使用 AI。

    "但会用 AI 的人,会抢走我们的工作。所以我们必须确保尽快采用 AI,把 AI 扩散到各行各业。"

    💡 "免费的 AI 对硬件来说是好事"

    当华尔街因中国开源模型发布而抛售英伟达股票时,黄仁勋直言市场搞错了。他的逻辑很简单:好模型带来高使用量,高使用量带来更大增长,需要更多芯片和数据中心。DeepSeek 那次股价跌了 30%,这次 Kimi 也一样,都是误判。

    "免费的 AI 对硬件来说应该是好事。免费的 AI 对芯片来说应该是好事。免费的 AI 对数据中心来说也应该是好事。所以我觉得市场就是搞错了。"

    💡 "说 AI 会终结人类,完全是胡说八道"

    黄仁勋对 AI 末日论者毫不客气。他认为那些关于奇点、模拟世界的说法都是科幻小说和好莱坞编造的,正在错误地吓唬公众和政策制定者。他呼吁行业讲述事实:AI 正在创造数百万个工作岗位。

    "说什么这会终结人类,完全是胡说八道。说这会毁掉美国一半的工作岗位,也完全是胡说八道。所有的事实、所有的证据都指向完全相反的方向。"

    💡 "当下就是最重要的时间"

    黄仁勋不戴手表,拒绝让 Outlook 或任何日程工具管理他的生活。他相信专注当下是最重要的事,如果迟到得太离谱,会有人告诉他。这种对时间的独特态度,反映了他对专注力和自主性的极致追求。

    "因为当下就是最重要的时间。我拒绝让 Outlook 来管理我的生活,也拒绝让一块手表来管理我的生活。"

    💡 "痛苦和磨难是必须的"

    回顾从 9 岁被送到美国寄宿学校、受欺负,到 30 岁创办英伟达,再到今天掌舵全球市值最高公司,黄仁勋认为没有哪段痛苦是白费的。正是大量的练习、挫折和失败塑造了品格,给了他在高压下让时间"慢下来"的能力。

    "没有一个伟大的运动员是凭空出现的。那背后是无数没人看见时的练习,大量的挫折,大量的失败。就是大量的痛苦和磨难。"

    💡 "美国本来就在英伟达有股份"

    当被问到如果特朗普总统要求政府入股英伟达他会怎么说时,黄仁勋的回应既巧妙又务实:美国已经通过税收和就业在英伟达的成功里占了很大份额。公司越成功,交税越多,创造就业越多,所有美国人都受益。

    "没这个必要。美国已经在英伟达有股份了。它在我们成功里占的股份可不少。我们去年交了 100 亿美元的税。"

    💡 "我们正在打地基,这还只是刚刚开始"

    黄仁勋将当前的 AI 建设称为人类历史上最大规模的工业基础设施建设。这不是周期性的需求驱动,而是计算基础技术的根本性改变。半导体行业规模需要比现在大 5 到 10 倍,而一切才刚刚开始。

    "我们正在打地基、建基础设施,这是人类历史上最大规模的工业基础设施建设,为的是给下一代人、给未来的各行各业打好基础。而这还只是刚刚开始。"

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


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    #647.美国是否该封禁Kimi K3?开源 AI 之争、Anthropic 的 15 亿美元支出 Jul 26, 2026
    Show notes

    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 All-In Podcast The Fight Over Open Source AI, Anthropic's $1.5B Payout, NYC Socialists: Evictions = Violence?

    原内容更新时间:2026-07-24

    本期节目由四位硅谷顶尖投资人 Jason Calacanis、David Sacks、Chamath Palihapitiya 和 David Friedberg 共同主持。他们围绕一场正在华盛顿上演的 AI 监管风暴展开了激烈辩论,核心议题是美国可能封禁中国开源模型引发的巨大争议,以及这背后关于知识产权、市场竞争和地缘政治的深层博弈。

    这期节目火药味十足,四位最佳拍档不仅深度剖析了 Anthropic 和 OpenAI 等闭源巨头推动监管的真实动机,还探讨了开源模型商品化对科技巨头估值和 IPO 的潜在冲击。此外,节目还涉及了科技巨头们创纪录的巨额资本支出,以及纽约市一项将“驱逐”定义为“暴力”的颇具争议的租房新规。

    如果你关心 AI 时代的开源与闭源之争、中美科技博弈的走向、以及科技巨头们的资本游戏,这期节目将为你提供来自硅谷核心圈层的一手洞察和高密度判断。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    本期嘉宾为《All-In Podcast》的四位常驻主持人:Jason Calacanis(知名天使投资人、企业家)、David Sacks(Craft Ventures 联合创始人、前白宫AI与加密货币事务负责人)、Chamath Palihapitiya(Social Capital 创始人兼CEO)和 David Friedberg(The Production Board 创始人)。他们均为硅谷资深投资人,拥有丰富的创业、运营和政策制定经验,对科技产业和宏观经济有着深刻且独到的见解。

    ⏱️ 时间戳

    开场与AI监管风暴

    00:00 节目开场与Kimi K3引发的恐慌

    01:35 白宫介入与中国开源模型封禁争议

    03:08 Sacks预言成真:闭源巨头推动监管捕获

    04:58 Sacks立场:封禁开源是悲剧性错误

    蒸馏技术的真相与商业动机

    08:27 蒸馏技术解析:它为何不是盗窃

    09:46 模型商品化:闭源实验室的估值保卫战

    12:56 政府干预将导致市场混乱与“Token税”

    开源的价值与中美科技博弈

    14:30 Friedberg:蒸馏是通用技术,非AI独有

    19:29 开源即言论自由:如何执行禁令?

    20:21 开源对世界更好:互联网历史的启示

    39:43 中国的长线布局:压缩知识经济,掌控分子经济

    版权诉讼与知识产权虚伪性

    45:26 Anthropic 15亿美元和解AI版权诉讼

    48:00 Sacks揭露闭源巨头的双重标准

    52:09 Friedberg的版权思想实验:知识无法被圈禁

    科技巨头资本支出与市场反应

    01:04:00 Google与特斯拉财报:资本支出飙升,股价暴跌

    01:06:13 Chamath:相信谷歌这台32%复利机器

    01:08:53 Friedberg:押注AI,谷歌是最佳选择

    社会主义角:纽约租房新规

    01:13:26 社会主义角开张:纽约市“驱逐即暴力”听证会

    01:15:24 Friedberg怒喷:私有财产权是美国自由的基石

    01:19:16 Sacks:禁止驱逐最终伤害的是工薪阶层

    01:22:51 Chamath:增加供给才是降低租金的唯一解

    🌟 精彩内容

    💡 封禁开源是自断手脚的悲剧性错误

    David Sacks 认为,如果政府对开源生态系统采取行动,只会损害美国在AI竞赛中的地位。美国开发者必须能使用公共领域的一切,否则就是跟自己过不去。

    “如果政府对开源生态系统采取行动,那将是一个悲剧性的错误。这只会损害美国在这场 AI 竞赛中的地位。”

    💡 闭源巨头的“监管捕获”与虚伪

    Sacks 指出,Anthropic 和 OpenAI 一边主张自己有权用全世界的输出训练模型,一边却试图将中国模型基于其输出的学习定义为“知识产权盗窃”,这是彻头彻尾的虚伪。

    “他们相信自己应该能训练全世界所有创作者的作品…然而,他们又说,有一种内容你绝对不应该拿来训练,那就是他们自己的产出。”

    💡 模型商品化与估值保卫战

    Chamath 认为,模型能力正在以惊人速度商品化,闭源实验室推动监管的本质是一场“估值保卫战”,真正的价值正在向应用层和基础设施层转移。

    “少数几家美国公司意识到,哇,我们今天看到的这种价值,在五年、十年的周期里可能无法持续…这些闭源前沿实验室在玩一场估值保卫战。”

    💡 开源AI将避免价值被少数人控制

    Friedberg 以互联网历史类比,指出开源AI将确保AI的经济价值扩散到每个人手里,而不是被两三家公司和一小撮亿万富翁股东控制,从而避免引发更严重的社会问题。

    “如果开源 AI 起飞…你不会看到 AI 的所有价值,都集中到两三家或四家公司,以及它们背后那一小撮亿万富翁股东手里。”

    💡 中国的长线布局:压缩比特,掌控原子

    Friedberg 提出一个宏观框架:中国通过开源推动知识经济商品化,最终目标是凭借其压倒性的制造能力和能源优势,掌控全球“分子经济”的价值。

    “通过压缩知识经济和服务经济,把它彻底商品化,最后他们手里就握着全球经济中所有的价值,因为他们能造东西,而且比任何人都便宜。”

    💡 私有财产权是美国自由的基石

    针对纽约市将“驱逐”定义为“暴力”的新规,Friedberg 引用约翰·昆西·亚当斯的论述,强调私有财产权是美国立国根基,任何对此的侵蚀最终都会导向暴政。

    “当社会承认财产不再像上帝的律法那样神圣,并且没有法律和公共正义的力量来保护它时,无政府状态和暴政就开始了。”

    💡 禁止驱逐最终伤害的是工薪阶层

    Sacks 补充,无法驱逐问题租客不仅损害房东,更让楼里的其他住户,尤其是负担不起搬家的老人和工薪阶层,陷入生活质量的向下螺旋。

    “当你不能驱逐那个闹事的租客时,没错,房东会受影响,但邻居受的影响更大。因为他们现在被困在一个向下的螺旋里。”

    🌐 播客信息补充

    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

    如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight


    在小宇宙查看该单集文稿

    #646.Cerebras CEO:CUDA绝非护城河 Jul 25, 2026
    Show notes

    📝 本期播客简介

    本期我们克隆了:知名播客 The MAD Podcast with Matt Turck Cerebras CEO: Why GPUs Can't Do Fast Inference

    原内容更新时间:2026-07-23

    本期嘉宾是 Cerebras 联合创始人兼 CEO Andrew Feldman,主持人是知名投资人 Matt Turck。Cerebras 造出了计算史上最大的芯片,比 GPU 大 58 倍,并且刚刚完成了半导体行业有史以来规模最大的 IPO。但 Andrew 没有停留在这些商业头条上,而是从“什么是晶圆”开始,一步步拆解 AI 推理在硅层面到底是怎么运作的。

    这期节目深入探讨了为什么在 AI 进入大规模应用后,推理速度成了新的核心战场,以及 GPU 架构在快速推理上为什么存在根本性瓶颈。Andrew 还分享了 Cerebras 在“没人想要这种芯片”的十年里如何熬过沙漠期、如何解决计算史上没人解决过的难题,以及他对 CUDA 护城河、AI 泡沫、智能体未来的真实看法。如果你想真正搞懂当下的芯片格局,这期节目就是为你准备的。

    👨‍⚕️ 本期嘉宾

    Andrew Feldman,Cerebras 联合创始人兼 CEO。他是一位在芯片领域摸爬滚打多年的连续创业者,此前创办的公司卖给了 AMD。Cerebras 以晶圆级芯片闻名,专注于为 AI 工作负载从零设计架构,不走传统 GPU 路线。Andrew 是一位典型的深科技创始人,对计算机架构、AI 基础设施和行业格局有着极为深刻且直白的判断。

    ⏱️ 时间戳

    开场 & 速度成为 AI 新核心战场

    02:56 速度是不是已经成了今天 AI 领域最核心的话题?

    03:27 一旦 AI 变得有生产力,速度就重要了

    04:28 AI 的“宽带时刻”类比:从寄 DVD 到流媒体

    芯片行业格局:GPU、ASIC 与 Cerebras 的位置

    05:40 当下芯片行业的格局:一个芯片包打天下的时代结束了

    07:17 什么是 ASIC(专用集成电路)

    08:24 Nvidia 收购 GRAC,证明 GPU 做不了快速推理

    三种没人提的供应链短缺

    16:24 当前三个主要瓶颈:HBM 内存、COAS 封装、3 纳米产能

    18:30 计算机行业历史上造出的最大芯片,比 GPU 大 58 倍

    19:11 智能体 AI 正在引爆 CPU 短缺

    在沙漠里游荡的十年:从没人要到大爆发

    20:38 刚刚完成了一场非常精彩的 IPO,时机堪称完美

    24:33 一开始就告诉风投:我们要攻克一个非常难的问题

    27:31 十八个月里每月烧掉八百万美元,却造不出来

    29:15 第一次成功时,我们五个人就站在那里,不敢相信它真的能工作

    为什么 Cerebras 比 GPU 快得多

    33:15 为什么这比 GPU 快?根本原因是什么

    33:51 推理的两个步骤:预填充和解码

    34:56 为了生成一个词,你得把 100 部高清电影从内存搬到计算单元

    推理、Agent 与多模态的未来

    38:00 推理并不总是所有问题的正确解法

    40:15 一堆更小的模型跑得更快,还是一个超大模型

    40:52 多模态在更大的模型里处在什么位置

    Cerebras 的业务、OpenAI 交易与护城河

    41:38 Cerebras 的业务:芯片供应商、云服务商、数据中心提供商

    42:35 与 OpenAI 的历史性交易:高达 750 兆瓦电力

    47:06 我不认为 CUDA 是护城河

    🌟 精彩内容

    💡 GPU 做快速推理存在根本性瓶颈

    在 AI 推理中,生成每个 token 都需要把整个模型的权重从内存搬到计算单元。Andrew 用一个生动的比喻解释:一个 700 亿参数的模型,权重大概相当于 100 部高清电影。为了生成一个词,你得把这 100 部电影搬过去,生成下一个词又得再搬一次。GPU 用的 HBM 内存在这个环节太慢了,而 Cerebras 把所有权重放在 SRAM 里,搬运速度快了 2500 倍。

    "为了生成一个词,你得把 100 部高清电影从内存搬到计算单元。然后生成下一个词,又得再搬一次。"

    💡 AI 的“宽带时刻”:速度会改变一切

    Andrew 用 Netflix 的类比来解释速度如何重塑行业:以前网速慢的时候,Netflix 是用信封寄 DVD 的;后来网速变快了,他们并没有在寄 DVD 这件事上变得更高效,而是直接变成了一家电影制片厂。AI 推理速度的提升同样会打开一个全新的领域,让你能用完全不同的方式使用 AI。

    "慢速搜索的市场有多大?拨号上网的市场有多大?答案是零。"

    💡 在沙漠里游荡十年,然后就有了“完美的时机”

    Cerebras 在 2020 年就交付了计算史上没人解决过的晶圆级芯片,但根本没人在意。Andrew 坦言,那时候 AI 只是个爱好,没人关心你的爱好跑得特别快。他们熬过了没人买、没人关心的阶段,一代一代迭代,直到 AI 进入生产环境,速度才突然变成了所有人最在乎的事。

    "所谓时机完美,其实就是先熬十年糟糕的时机,然后你就有了完美的数据。"

    💡 CUDA 在推理领域根本没有护城河

    Andrew 直言,两年前每个最先进的模型都在 CUDA 流程里训练,但现在 Gemini 不用 CUDA,Claude 也不用 CUDA,训练最先进模型这块 Nvidia 已经丢掉了 70% 的份额。而在推理领域,从 GPU 切到 Cerebras,在云上只需要敲 8 个键。

    "在云端从 GPU 切到我们,只需要敲八下键盘。"

    💡 深科技创业的真相:那些别人根本不知道的难关才是真正的难关

    Andrew 分享了 Cerebras 早期每月烧掉八百万美元却造不出来的经历。他说,大家都觉得难的地方他们很快就解决了,而那些别人根本不知道的地方——比如怎么把晶圆固定到主板上、怎么供电、怎么散热——才是真正的难关。他用攀登珠峰的类比:从来没人越过某些关卡,所以他们连该怕什么都不知道。

    "我们有过一段十八个月的时期,每个月烧掉八百万美元,却造不出来。"

    💡 你今天用的模型会是你用过的最差的模型

    Andrew 对 AI 的未来给出了一个确定的判断:你今天正在用的模型,不管是 GPT-5 还是 GPT-6,都会是你用过的最差的模型。六个月后你就会觉得它又无聊又落后。他还观察到,年轻工程师使用 AI 的方式和他自己完全不同,这是一个可以向团队里年轻人学习的阶段。

    "你现在觉得它多厉害,六个月后就会觉得它又无聊又落后。这太让人兴奋了。"

    💡 AI 对 SaaS 的冲击可能是无法修复的

    Andrew 认为,以前那些因为要跨越公司内部组织壁垒而变得很困难的事情,现在都变了。你可以直接对 AI 说“帮我做一个像 Salesforce 一样的工具”,30 秒后就有了一个能用的工具。这种破坏对大多数 SaaS 公司来说可能是无法修复的。

    "你可以直接对你的 AI 说,帮我做一个像 Salesforce 一样的工具。30 秒后,你就有了一个能用的工具。"

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    本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的

    使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;

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