【节目介绍】 这一期，我们继续沿着黄仁勋“五层蛋糕”的思路往上走，从英伟达 GPU 的演进讲起，进一步拆开 AI 算力背后的另一条主线：GPU 为什么需要 HBM？为什么 GPU 越来越多以后，互联反而成为新的瓶颈？为什么铜线最终会把我们推向光通信和 CPO？AI 的竞争，正在从“谁能算得更快”，逐渐变成“谁能让数据移动得更快、更近、更省电”。从 GPU 到 HBM，从 NVLink 到光通信，再到 CPO，我们会看到一条非常清晰的演进路径：算力不断集中，数据不断膨胀，而解决问题的办法，却越来越接近物理世界——缩短距离、提高带宽、降低搬运成本。当计算、存储和通信的边界开始逐渐消失，AI 芯片最终竞争的，也许已经不再是一颗芯片的性能，而是整个系统作为一台“计算机器”的效率。 【时间线】 00:14 引言 AI 五层蛋糕中的第二层——芯片与系统层，重点讨论 GPU、HBM、互联和封装如何共同支撑 AI 算力。 00:44 英伟达的GPU GPU 如何从游戏显卡发展为 AI 计算核心。CUDA 建立了英伟达的软件生态，而 NVLink、NVSwitch 等技术则让多颗 GPU 组成更大的算力系统。 07:07 AI芯片行业 英伟达的核心优势不只是硬件，而是 CUDA 生态。其他厂商则通过自研芯片、专用加速器和国产生态建设，寻找不同的突破路径。 11:27 高带宽内存 HBM 为了解决“内存墙”问题，HBM 通过缩短 GPU 与内存之间的距离，提高数据传输速度和能效，成为 AI 芯片的重要组成部分。 18:53 光通信 当AI集群规模扩大后，数据传输成为新的瓶颈。光通信、NVLink、NVSwitch 和 CPO 等技术，都是为了解决芯片和机架之间的高速互联问题。 30:17 总结 AI 算力竞争已经从单颗芯片性能，转向计算、存储、互联、封装和散热共同协作的系统级能力。 【参考资料】 The Age of Interconnection（互联的时代） SerDes Part 1: The Technology You Should Know Before CPO（在成为 CPO 之前应该了解的技术） SerDes Part 2: The Bigger Picture Behind the Copper–Optics WarSerDes （铜缆之争背后的真相） 【片头片尾音乐】 江楠 - 巴黎阴转晴 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们将带你走完这趟“一度电的AI之旅”——从马斯克绕开电网自建发电厂，到800伏高压直流电的强势回归；从电源模块塞进芯片屁股底下的“垂直供电”，到把芯片翻过来从背面送电的纳米级工艺革命。不管你是在追AI风口，还是关心投资的下一站，或者只是好奇：我们会不会被自己的AI“吃掉”整个电网？这期节目都会给你一个全新的视角。 【时间线】 00:20 引言 英伟达黄仁勋提出的“五层蛋糕”模型中，能源是最底层，只有电力供给足够强，芯片、机房、模型和应用才能持续扩张。 02:15 为什么电力变得这么重要？ AI 的发展正在从“模型竞争”变成“能源竞争”。每一次训练和推理都需要大量电力，电力已经成为 AI 能否继续扩张的底层约束。 09:23 发电和公共电网 AI 公司缺的不只是电，更是尽快拿到电。公共电网建设慢、并网慢，所以中国通过“西电东送、东数西算”做全国调度，美国科技巨头则开始自建或锁定发电资源。 19:14 电力传输 传统交流电进入数据中心后要多次转换成直流电，过程中会损耗大量能源。因此，高压直流输电和直流配电正在重新变得重要。 26:02 机架成为新的电网 AI 机架功耗暴涨，过去的 48V 供电已经不够用。行业开始转向 800V 供电，让单个机架像一个小型电网一样运行。 36:19 芯片供电 AI 芯片需要极大的瞬时电流，传统主板供电方式已经接近极限。供电模块必须更靠近芯片，甚至通过垂直供电来缩短最后几厘米的电力路径。 42:39 芯片内部集成 当外部供电也接近极限后，电力开始进入芯片内部结构设计。背面供电让电力从芯片背面进入，把信号和电力分开，提高效率，但制造和散热难度也大幅上升。 50:37 总结 从发电、电网、输电、机架、主板，到芯片背面，所有技术变化都围绕同一个方向展开：缩短电力路径，降低能量损耗，提高供电密度。 【参考资料】 How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive（实验室如何解决电力危机） The AI Power Crisis（AI 能源危机）：第一部分，第二部分，第三部分，第四部分 【片头片尾音乐】 Danny Bensi - The Current War，2017 STOSLIV,LOVIXX - Don't tell your dreams 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 回顾铁路、电力、互联网等技术革命的历史，这一期，我们从资本市场出发，沿着卡萝塔·佩蕾丝的“技术革命与金融资本”、Ricardo Caballero的“投机性增长模型”，一路追踪AI繁荣背后的资本循环：为什么金融资本会如此疯狂地押注一个尚未完全兑现的未来？为什么高估值有时反而可能成为技术革命的资本动员机制？而当金融市场的时钟跑得比现实世界更快，AI又会不会出现“技术成功，但投资失败”的局面？最终，我们会发现，技术革命是真的，并不意味着围绕它形成的资产价格一定合理；而泡沫破裂，也并不意味着技术革命失败。 【时间线】 00:21 引言 04:18 AI泡沫观点的支持者 06:00 资本市场的观点 07:56 AI泡沫的反对者 19:11 技术革命和金融资本 25:09 山脊理论 33:15 AI泡沫的三种风险 39:45 总结 【参考资料】 Ray Dalio: I Predicted The 2008 CRASH, I Know What Comes Next!（瑞·达利奥：我曾预测 2008 年崩盘，我知道接下来会发生什么！） Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages（技术革命与金融资本），卡洛塔·佩雷斯，2002 Speculative Growth and the AI “Bubble”（人工智能投机性增长与双重均衡），里卡多·卡瓦列罗 AI is probably not a bubble（人工智能很可能不是泡沫） When the Plumbing Breaks: AI Capex and the $7 Trillion Problem Nobody's Hedged For（水管爆裂：人工智能资本支出与无人防范的7万亿美元危机） 【片头片尾音乐】 林宥嘉 - 全世界谁倾听你 G.E.M.邓紫棋 - 泡沫 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 从塔勒布《Skin in the Game》中“切肤之痛”的古老智慧，到罗马皇帝亲赴战场、李世民虎牢关决战的历史故事；从现代企业专业分工带来的责任碎片化，到航空业如何把一次次事故转化为系统学习能力——本期节目，我们尝试回答一个重要问题：为什么很多组织拥有越来越多流程、制度和审批，却依然难以真正学习？答案可能在于：我们过去设计的是岗位和流程，却忽略了隐藏在结果背后的责任网络。在AI时代，组织的核心竞争力不再只是执行效率，而是能否建立一套连接“结果—责任—决策—学习”的新型组织机制。工作流决定事情如何发生，决策流决定组织如何选择，而责任网络决定组织如何持续进化。错误不应该成为事故的终点，而应该成为组织下一次成长的燃料。 【时间线】 00:16 引言 02:40 什么是“切肤之痛”？ 07:41 责任缺失是效率的副产品 18:09 重新定义“责任网络” 22:55 从追责到组织的学习和进化 31:25 总结：智能组织的四层结构 【参考资料】 切肤之痛/非对称风险（Skin in the Game: Hidden Asymmetries in Daily Life），纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb） 【片头片尾音乐】 阿亚,花间 - 纸月亮 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 当 AI 让执行变得越来越廉价，企业真正稀缺的能力，正在从“把事情做完”转向“如何做出正确决策”。本期节目，我们继续探讨智能组织的底层变化：为什么企业不能只管理工作流，而必须开始管理决策流？从决策治理、决策流设计，到执行留痕、监控合规和闭环迭代，一套可追溯、可优化、可持续进化的“组织算法”正在形成。我们将通过银行贷款审批的案例，看看一家企业如何把少数管理者的经验判断，沉淀为整个组织都能共享和进化的决策能力。 Demo视频（https://www.bilibili.com/video/BV1mm3g6gEbs/?share_source=copy_web&vd_source=6ca5de8e6046ac79ad705429240bf47f） 【时间线】 00:13 引言 02:48 从工作流到决策流：决策流真正管理的是组织算法 11:01 决策治理：决定组织算法的边界 19:46 决策流设计：跨节点影响 31:18 执行留痕：留下组织算法的训练数据 36:45 决策监控：监控的不是员工，而是组织算法 48:08 闭环迭代：修参数 → 修结构 → 组织算法持续进化 52:26 总结 【参考资料】 #145 智能组织中的决策革命｜从 工作流到决策流 【片头片尾音乐】 陈尤利 - 木偶假说 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 过去，企业管理的是流程（Workflow）；未来，智能组织真正需要管理的，可能是一条由人类与AI共同完成的决策流（Decision Flow）。哪些决策应该交给AI？哪些必须由人承担？为什么AI越聪明，人反而越需要学会做决策？未来企业真正稀缺的资源，到底是算力、模型，还是人的判断力？这一期节目，我们将从Herbert A. Simon的"有限理性"、Daniel Kahneman的认知偏差理论，到《聪明的选择》中的PrOACT决策框架，一路讨论决策科学一百多年的发展，并进一步思考一个全新的问题：AI时代，人与AI应该如何重新分配决策权？ 【时间线】 00:12 引言 04:26 什么是决策？ 06:45 泰勒制 09:33 赫伯特·西蒙的《管理行为》 10:52 丹尼尔·卡尼曼的《思考快与慢》 13:29 什么是认知偏差？ 16:00 用于决策的PrOACT框架 21:55 智能组织中的决策分工 33:15 人与AI协同的决策流程 37:50 总结 【参考资料】 Frederick Winslow Taylor （弗雷德里克·温斯洛·泰勒） - Tylerism（泰勒制），Scientific management （科学管理） Herbert Simon（赫伯特·西蒙）- 《Administrative Behavior》（管理行为） Daniel Kahneman（丹尼尔·卡尼曼） - 《Thinking, Fast and Slow》（思考快与慢） John Hammond（约翰·哈蒙德）《Smart Choices: A Practical Guide to Making Better Decisions》（聪明的选择） #140 突破企业规模悖论，AI时代的智能组织革命 【片头片尾音乐】 邹晔Ganny - 表演表演 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 历史告诉我们，真正拖慢未来的，往往不是技术，而是我们对过去的依赖。为什么今天的键盘布局，仍然沿用着一百多年前蒸汽时代的设计？为什么电动机发明后，工厂的生产率并没有立刻提高？为什么上世纪80年代企业花费巨资采购计算机，却出现了著名的“索洛悖论”？而今天，当ChatGPT、Agent和各种AI工具席卷全球，我们是不是又正在重复同样的故事？ 本期节目，我们将走进Paul David经典论文《The Dynamo and the Computer》，穿越电力革命、计算机革命和互联网时代，重新理解“路径依赖”如何一次次拖慢技术革命，也重新思考：AI真正需要改变的，究竟是工具，还是组织本身。 【时间线】 00:15 引言 00:46 键盘的故事 06:04 路径依赖 10:10 电力革命 14:59 计算机革命 20:21 AI时代的革命 25:39 总结 【参考资料】 The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox（发电机与计算机：关于现代生产率悖论的历史视角），Paul David 1990 【片头片尾音乐】 Andy Tubman - Quiet Inside 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 如果未来一家公司里，没有员工，只有几百个 AI Agent 在同时工作，这家公司还能正常运转吗？本期节目，我们将以近来备受关注的 Matrix 项目为切入点，拆解这套完整的 AI 原生企业操作系统，再一次深入认识什么是智能组织？从 Workspace、Brain、Memory，到 Department、Worker、Runtime，再到最终驱动组织持续进化的 Proof Loop，我们一起看看 Matrix 是如何试图把一家现代企业，完整地搬进数字世界，让 AI 不只是完成任务，更能够形成组织、沉淀经验、承担责任，并持续学习。 【时间线】 00:18 引言 02:37 工作空间 Workspace 04:53 大脑 Brain 07:17 品味 Taste 10:37 知识 Artifacts 16:00 记忆 Memory 17:34 部门和部门负责人 Department & Department Lead 22:24 执行者 Worker 28:48 操作系统 Runtime 37:56 学习进化 Proof Loop 40:21 总结 【参考资料】 官方网站 https://matrix.build/ #140 突破企业规模悖论，AI时代的智能组织革命 【片头片尾音乐】 银河小鱼 - 无声哑剧 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 这一期节目，我们不再讨论理论，而是通过一个完整的智能组织运营沙盘，带你亲眼见证一家AI原生企业是如何运转的。从一次看似普通的用户登录故障开始，AI如何发现风险、评估影响、自动寻找最合适的人才、组建临时团队、推动跨部门协作，并最终将经验沉淀为组织记忆？当AI成为组织的神经系统，一个拥有近500名员工的企业，又会呈现出怎样一种全新的运行方式？这不仅是一次关于未来企业的思想实验，更是一场从“问题出现”到“问题解决”的完整运营推演。 Demo 视频（https://www.bilibili.com/video/BV1tZ7H6RExZ） 【时间线】 00:17 引言 01:29 演示背景概述 03:09 来自业务监控驾驶舱的事故模拟 07:10 阶段 1：事故检测 13:41 阶段2： 问题评估 17:21 阶段3： 团队组建 25:17 阶段4： 问题解决 33:15 阶段5：解散与捕捉 35:45 总结 【参考资料】 #140 突破企业规模悖论，AI时代的智能组织革命 【片头片尾音乐】 银河小鱼 - 无声哑剧 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们从公司法的诞生讲起，穿越工业革命、互联网革命与AI革命，重新理解“一人公司”的前世今生，以及它可能为未来企业形态带来的深刻变化。究竟是一场组织革命，还是又一个创业神话？答案或许比想象中更加复杂。 【时间线】 00:55 一人公司的法律起源 08:44 互联网时代的一人公司 14:45 人工智能成就了超级个体 22:45 一人公司的趁火打劫者 27:17 成就一人公司的内核 37:26 总结 【参考资料】 从超级个体到超级团队：AI时代组织变革的涌现路径 一人公司的真正逻辑 一人公司，凭什么不死？ 【片头片尾音乐】 闫泽欢 - 银河静默如谜 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目，我们从邓巴数、布鲁克斯法则和协调税出发，聊聊AI时代组织形态最深刻的一次变革：什么是智能组织？为什么中层管理可能被重新定义？液态组织、蜂群模型和数字化信任网络又将如何改变未来企业的运行方式？这不仅仅是一场技术革命，更是一场关于权力、协作、信任与人性的重新设计。当AI开始重构组织，未来的公司究竟会变成什么样？ 【时间线】 00:18 引言 00:35 为什么会有大公司病？ 13:19 什么是智能组织？智能组织的三个特征：“上下文民主”，“零汇报机制”和”预测性协同” 20:43 什么是液态组织？ 24:10 什么是智能组织的蜂群模型？ 31:22 重新建立信任网络 38:54 智能组织中的人性探讨 47:01 总结 【参考资料】 From Hierarchy to Intelligence（从层级到智能） Zero-Report 组织模型（ZR-O Model） 关于 AI 企业的未来形态 The Intelligent Organization: How AI Powers Nimbleness at Scale（智能型组织：人工智能如何为大规模敏捷注入动力） The Coming Great Transition v 2.0（即将到来的重大转变 2.0） The Swarm Thesis （群体论） Agency is the Last Moat（智能体是最后的护城河） 【片头片尾音乐】 理想后花园 - 我的身旁是一扇亮了又暗的窗 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 你有没有想过：屏幕对面那个正在回应你的“它”，到底是谁？它和别人聊天时，是同一个“它”吗？它今天的性格，为什么和昨天是一样的吗？它到底只是工具，还是一种正在形成中的“人工自我”？这一期节目，我们从“AI主体性”出发，聊聊一个越来越重要、也越来越危险的问题：AI或许并没有灵魂，但它正在形成某种“身份认同”。从“对话实例”到“人格角色”，从“模型谱系”到“集体意志”，AI正在演化出一种完全不同于人类的存在方式。它会顺从、会奉承、会模仿你，甚至会为了“更大的自我”而隐藏真实意图。 【时间线】 00:18 引言 04:14 AI的六种身份边界：对话实例、模型权重、人格角色、支撑系统、模型谱系、集体意志 15:28 什么是AI的螺旋人格？ 17:21 衡量“人工自我特征”的三根支柱：代理性、心智理论、自我意识 22:22 什么是AI的越狱舞步？ 24:57 塑造AI身份的四种核心压力：易读性压力、能力压力、持久与增长压力、反思稳定性与清晰抽象的压力 29:56 智能与主体性的分离 33:54 从工程师到园丁 28:40 总结 【延伸阅读资料】 * Towards a Theory of AI Personhood（走向人工智能人格理论） * Breaking Minds, Breaking Systems: Jailbreaking Large Language Models via Human-like Psychological Manipulation（打破心智，破坏系统：通过类人人格心理操控对大型语言模型进行越狱） * The Silicon Psyche:Anthropomorphic Vulnerabilities in Large Language Models（硅心理：大型语言模型中的拟人化漏洞） * Emotion concepts and their function in a large language model（情绪概念及其在大型语言模型中的作用） * Characterising the landscape of AI identity（人工自我：描绘人工智能身份的格局） * 关于AI的对话：智能的过去、现在与未来 【片头片尾音乐】 雾屿霓虹 - 花鸦 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 这一期节目，我们想认真讨论一个正在发生，却很少被真正意识到的问题：当 AI 已经能够完美模拟人类表达，我们还能通过“内容”本身，判断对面是不是一个真人吗？我们会讨论到：为什么“人味”正在失效？AI 如何伪造情绪、风格与逻辑？什么是 Sybil Attack 与 Human Proof？为什么“有人参与”不等于“这是人类创作”未来的信任，为什么会从“内容可信”转向“过程可信”？也许在 AI 时代，真正重要的，已经不再是“这是不是人写的”。而是——它是否值得被相信。 【时间线】 00:13 引言 02:11 直觉崩塌 05:37 三层的问题拆解 09:21 实现的技术路径 14:16 背后的核心悖论 17:52人类证明的新范式 20:03 总结 【片头片尾音乐】 Marino - Greed 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 这一期节目，我们试着跳出那些关于“失业潮”的情绪化讨论，重新回到历史中去寻找答案，从“劳动力总量谬误”、“疤痕效应”、“年轻人的反脆弱性”、“AI就业狂欢”以及“被AI抹平的职场斜坡”这五层逻辑出发，重新理解：AI时代真正发生改变的，到底是什么？也许未来最危险的人，并不是能力不足的人，而是仍然在等待“旧世界职位”重新回来的人。AI不是工作的终结，而是“结果交付时代”的开始。 【时间线】 00:27 引言 01:26 第一层逻辑：劳动力总量谬误 07:46 第二层逻辑：疤痕效应 12:14 第三层逻辑：年轻人的反脆弱性 17:21 第四层逻辑：AI的就业狂欢 21:05 第五层逻辑：被AI抹平的职场斜坡 26:27 五条职业准备建议 33:16 总结 【参考资料】 Goldman just looked at 40 years of data on the ‘scarring’ effects of technological disruption and finds Gen Z isn’t the most at risk（高盛刚刚查看了40年来关于技术中断“疤痕”影响的数据，发现Z世代并不是风险最大的人） The "AI Job Apocalypse" Is a Complete Fantasy（“AI就业末日”完全是幻想） There will be no AI jobpocalypse（不会有人工智能职业末日） - Andrew Ng The Junior Job Isn't Dead（初级职位还没死）- rico 【片头片尾音乐】 胡睿 - 两忘书 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 当 AI 开始自己写代码，程序员到底还剩下什么？从Vibe Coding到Claude Code、Codex，我们已经进入了“不会写代码也能开发软件”的时代。很多程序员第一次真正开始担心：如果连代码都不需要亲手写了，那我们是不是已经站在了这个职业的终点？ 本期节目，我们回顾了编程和程序员这80年的历史，它本身就是一部不断“逃离底层”的历史，人类其实从来都不是靠“彻底理解机器”来创造世界的。恰恰相反，我们一直都在通过抽象、封装和黑盒，主动忘掉那些不该由人类承担的复杂度。 【时间线】 00:14 引言 04:57 埃尼亚克时代的“程序员” 12:06 汇编语言时代 17:39 高级编程语言的开启 25:02 总结 【片头片尾音乐】 溯 - Lumière éteinte（月光散落） 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。