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0hi，这里是硅基觉醒。这是一档围绕AI前沿技术和商业变革的节目，汇聚了AI创业者、投资人、以及大厂一线的实践和观察。我们希望一起见证超级智能的到来，迎接硅基觉醒的年代。
转眼之间，2026年已经过去一半，虽然这段时间没有更新栏目，但硅基觉醒的主播们仍在继续AI领域的探索，我们认为是时候分享下我们最近半年关于AI新的体悟和思考。
这半年，国内外各大企业响应Tokenmaxxing的趋势，为员工们配足模型资源，提倡AI转型，员工们持续飙涨的Tokens消耗，带来了大模型公司收入的创纪录增长。
然而近期Palantir CEO在接受CNBC访谈时，提出了几个尖锐的问题。企业一直在为Token买单，但它们是否获得了预期价值？企业大量使用大模型，但是也正在把自己最核心的数据、知识源源不断的喂给大模型，是否在瓦解掉自身的壁垒？
我们将从这半年个人使用AI的变化聊起，聊聊如何看待企业Tokenmaxxing带来的变化、如何看待AI产生的真实价值、大模型的竞争格局变化、AI在B端和C端市场的演进，以及大模型自迭代目前的实际落地。
【本期嘉宾】
Harry浩同学，7年一级市场投资经验，AGI信徒
小苏，互联网大厂工作多年，AI Agent产品负责人
小马，北大博士，人工智能研究员
【本期内容】
最近半年个人使用AI发生了哪些变化？
日常使用的AI工具在收敛
工作开始不用PPT了，协作沟通的方式也在变化
为什么AI提效了10倍，但产出没有增加？
代码量的多少和产出并没有关系
企业花了这么多钱买Tokens，是否获得了应有的价值？
大模型公司真的在瓦解垂类公司的壁垒吗？
AGI的道路就是让AI学会一切
Deepseek斩杀线以及模型的经济性
竞争格局方面，国内大模型会重蹈新能源车的覆辙吗？
海外与国内的大模型公司究竟有何不同
对闭源与开源模型的看法
怎么看待OpenAI的战略变化，从C端转向B端是长期趋势吗？
OpenAI最大的问题是缺少灵魂人物
大模型目前真的可以自己训练自己了吗？
