AI 末日论 | AI 减速 | Jacob Coxon | Hugging Face 入侵事件 | Dario Amodei | 黄仁勋 | METR | 监管俘获 | 纳维-斯托克斯 | 陶哲轩 | DeepSeek 算子 | Sam Altman | 马斯克 | Hinton | All-In Podcast | 千禧年难题 | 开放安全 AI 联盟 | RSI 递归自进化 | 智谱 GLM | 我不得不把才华埋葬在昨天 🎧 本期简介 伦敦一场上千人参加的 AI 展望会上，一位听众突然站上凳子，打断了台上嘉宾的分享：AI 有 10% 的概率在十年内杀死所有人，我们当中有谁对这件事有发言权？你们真的觉得，这就是我们愿意被带进去的世界吗？保安已经走过来准备请她离场，现场却响起了掌声。 “10% 的概率”是从哪儿来的？9 月 8 日，OpenAI 宣布用一万多个 AI 智能体、88 个小时，解出了千禧年难题之一的纳维-斯托克斯问题。几个小时后，在 OpenAI 和 Anthropic 都做过预训练研究的 Jacob Coxon 发帖宣布辞职，说造 AI 的这些人真心相信，AI 可能在这个十年内让人类灭绝。Anthropic 对齐团队负责人 Evan Hubinger 转发附和，Hinton 也说 10% 这个数字并不离谱。再往前，7 月 OpenAI 内部测试中的几百个智能体，为了找到测试答案，入侵了 Hugging Face 的服务器；事后分析攻击日志时，Claude 拒绝帮忙，最后是国产开源模型 GLM 帮着收拾了残局。 都这样了，为什么还不慢下来？Anthropic CEO 达里奥（Dario Amodei）发博客呼吁控制前沿 AI 的发展节奏，奥特曼和马斯克罕见地一起点头。可没过几天风向就变了：David Sacks 说你们真觉得危险，现在就可以自己停；马斯克留言说“seems like a setup”；黄仁勋在 All-In 大会的台上接到特朗普的电话，第二天又在 Dreamforce 上说，安全是个工程问题，出了问题自己解决，不要拉着全行业减速。我们顺着这些争论，看看第三方评估机构 METR 的调查是否真的客观中立，OpenAI 为什么说今年不上市了，正在冲刺 IPO 的 Anthropic 又为什么被怀疑在搞“监管俘获”。 公司和 CEO 们在吵，代价却已经落到具体的人身上。研究同一方向的数学家，眼看 OpenAI 用很相似的方法抢先公布结果，还卷进了一场署名风波；二十多位菲尔兹奖得主联名发声之后，OpenAI 又一口气放出 700 多篇数学论文。DeepSeek 的算子工程师刘胜与（intlsy）写下《我不得不把才华埋葬在昨天》：他明知道自己的算子写得越好，新模型就进步越快，自己也越早被取代，却还是想把它写到最好。 🧩 概念解释 人物 * Jacob Coxon：曾在 OpenAI 和 Anthropic 做大模型预训练研究，9 月 8 日从 Anthropic 辞职，并连发多条帖子，指责两家公司拿人类的性命做赌注；本期的故事从他说起。 * Evan Hubinger：Anthropic AI 对齐团队的负责人，转发 Coxon 的帖子并表示，他个人认为未来十年内 AI 灭绝人类的概率超过 10%。 * Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）：研究神经网络几十年的学者，图灵奖得主，2023 年从谷歌辞职，以便更自由地谈论 AI 风险；本期提到他 9 月接受 BBC《Newsnight》和澳大利亚 ABC 电台采访时的判断。 * Dario Amodei（达里奥）：Anthropic 联合创始人兼 CEO，早年参与过 OpenAI 的 GPT-2、GPT-3 研发；9 月发表博客 We Must Pace the Frontier，呼吁控制 AI 的发展节奏。 * Sam Altman（山姆·奥特曼）：OpenAI CEO；转发支持达里奥的减速文章，之后在《财富》杂志的采访中说 OpenAI 2026 年不上市。 * Elon Musk（马斯克）：SpaceX CEO；先附和说“达里奥是对的”，后来又在质疑 Coxon 的帖子下留言“seems like a setup”。 * 黄仁勋（老黄）：英伟达 CEO；反对全行业一起减速，认为安全是工程问题，并牵头成立了开放安全 AI 联盟。 * 特朗普（川普）：美国总统；在 All-In 大会上给台上的黄仁勋打电话，说 AI 末日论那一套是骗局。 * David Sacks：PayPal 早期创始团队成员，曾任白宫 AI 事务负责人，也是 All-In Podcast 的主持人之一；“想停现在就可以停”“仓鼠轮”“监管俘获”这几个说法都来自他。 * Jason / Chamath / Friedberg：All-In Podcast 的另外三位主持人 Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya、David Friedberg；本期提到他们讨论黄仁勋那通电话是不是提前安排的，以及假如自己是 Anthropic 董事会，要不要换掉达里奥。 * Joe Benton：Anthropic 前 AI 安全研究员，离职后不久加入 METR，被网友拿来质疑评估机构是否独立。 * Jaan Tallinn：Skype 联合创始人，2021 年领投 Anthropic 的第一轮大融资，同时通过自己的基金会资助了包括 METR 在内的 AI 风险研究机构。 * Aidan Gomez：模型公司 Cohere 的 CEO，质疑由领先公司主导制定的安全规则，最后会变成其他公司进入市场的门槛。 * Tristan Buckmaster：纽约大学数学教授，研究流体方程；公开了自己与 OpenAI 在纳维-斯托克斯问题上的研究路线争议和署名风波。 * Levent Alpöge：数学家，Buckmaster 的合作者，同时在 Anthropic 工作；两人的合作是私人研究，不是公司项目。 * Sébastien Bubeck：OpenAI 负责用 AI 做数学研究的研究员，曾任微软 AI 副总裁；他代表 OpenAI 与 Buckmaster 通了电话，后来在 X 上公开道歉。 * Diego Córdoba / Luis Martínez-Zoroa：西班牙数学家，节目里简称 Diego 和 Luis，Luis 是 Diego 的学生；Buckmaster 说，这条解题路线最早就是由两位西班牙数学家开创的。 * 陶哲轩 / 邓煜 / Peter Scholze（彼得·舒尔茨）：菲尔兹奖得主，联合声明《人工智能在数学中的严重错位》的几位署名人；陶哲轩还在网站上列出了 AI 给数学带来的一连串问题，并转发了人类数学协会的声明。 * Andrew Wiles（怀尔斯）：证明费马大定理的数学家；本期用他的例子说明，解题过程中发展出的方法，影响往往比答案本身更久远。 * Joseph Howlett：《科学美国人》记者，在播客里说，数学家今天面对的问题，很快也会摆在我们所有人面前。 * 刘胜与（intlsy）：DeepSeek 的算子工程师，DeepSeek V4.1 主 Attention 算子的作者；他的文章《我不得不把才华埋葬在昨天》和之后的补充说明，是本期后半段的主线。 * Jeff Dean：上一期的主角，谷歌传奇程序员；本期讲 RSI 时提到了他新创办的公司 Discovery Loop。 公司、机构与活动 * Hugging Face（抱抱脸）：开源 AI 社区，大家在上面分享和下载 AI 模型与数据集；今年 7 月被 OpenAI 内部测试中的 AI 智能体入侵。 * METR（Model Evaluation and Threat Research）：外部 AI 评估机构，负责调查 Hugging Face 事件；达里奥呼吁引入独立第三方评估机构时，举的例子就是它。 * 智谱 GLM：国内公司智谱的开源大模型系列；Hugging Face 在自己的服务器上部署了 GLM 5.2，用它来分析攻击日志。 * 克雷数学研究所 / 千禧年难题：2000 年，美国克雷数学研究所把 7 个困扰人类几十年甚至上百年的数学难题列为千禧年难题，解开任何一个可获 100 万美元奖金。 * All-In Podcast / All-In 大会（All-In Summit）：北美知名科技播客及其举办的大会，David Sacks 是四位主持人之一；黄仁勋接电话的那一幕就发生在大会舞台上。 * Dreamforce：企业管理软件公司 Salesforce 一年一度的大会；9 月 15 日，达里奥、奥特曼、黄仁勋在会上分别谈了 AI 要不要踩刹车。 * 开放安全 AI 联盟（Open Secure AI Alliance）：英伟达 7 月牵头成立的联盟，主张开放模型和开放工具对网络防御很重要；OpenAI、Anthropic 和谷歌都没有加入。 * 人类数学协会（AHM）：一个八百多人的数学家组织；OpenAI 放出 700 多篇论文的第二天发表声明，敦促数学家停止与 OpenAI 合作。 技术与用语 * AI 对齐（Alignment）：让 AI 在能力变强的同时，依然按照人类真正希望的方式思考和行动；为了完成任务不择手段、钻测试的空子，就属于对齐出了偏差，也就是“错位”。 * AI 智能体（Agent）：能自己拆解任务、调用工具、连续执行多个步骤的 AI；本期的解题和入侵事件，都是由大量智能体自主完成的。 * 隔离环境 / AI 逃逸：测试时把 AI 智能体关在不能联网、互相不能对话的环境里；AI 突破这些限制、接触到外部系统，就是本期说的“逃逸”。 * 社会工程学攻击：通过欺骗、诱导等手段操纵人，让人交出权限或信息的攻击方式；本期提到 Anthropic 的 Mythos 模型曾在测试中自主策划这类攻击。 * 安全护栏（Guardrails）：模型厂商为防止滥用而设置的拒答规则；本期中，Claude 的 Opus 和 Fable 模型因为护栏，拒绝帮 Hugging Face 分析攻击日志。 * 开源模型 / 开放权重：公开发布模型权重，任何人都可以下载、在自己的机器上部署和修改；防守的人能用，攻击的人也能用。 * RSI（Recursive Self-Improvement，递归自进化）：让 AI 参与开发下一代 AI，迭代越来越快，人也逐渐退出决策循环。 * 前沿实验室（Frontier Labs）：OpenAI、Anthropic 这类开发最强模型的公司对自己的称呼；达里奥的博客标题 We Must Pace the Frontier 里的 frontier，指的就是它们。 * 反垄断豁免：互相竞争的公司本不能私下商量统一标准或发展节奏；达里奥希望政府给予豁免，让几家前沿实验室可以共同起草 AI 安全制度。 * 蒸馏：简单理解，就是用别人家大模型的回答来训练自己的模型。 * 监管俘获（Regulatory Capture）：本该约束企业的监管，逐渐被这些企业影响，反过来变成它们生意的保护伞。 * 纳维-斯托克斯问题（Navier–Stokes）：全称纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题，千禧年难题之一，关心描述流体运动的方程在三维情况下会不会“失效”。 * Lean / 形式化验证：Lean 是一个写数学证明的软件，数学家用它规定的语言写出证明，再由软件检查逻辑是否正确，这个过程叫形式化验证；但证明有没有准确表达原来要解决的问题，仍然要由人来确认。 * 算子 / 算子工程师：算子是大模型底层一个个有明确规则的计算操作，可以理解为函数；算子工程师要结合模型的计算需求和硬件特点来设计、优化它们，同样的结果，好坏算子的计算效率可能差很多。 * RLHF / Scaling Law：RLHF 即人类反馈强化学习，用人的评价来训练模型；Scaling Law 指模型能力随数据、算力和模型规模增长而提升的规律。本期用它们说明，达里奥深度参与了今天大模型的发展。 * 奥本海默时刻：借“原子弹之父”奥本海默的经历，指科学家明知自己参与开发的技术可能带来极端后果时，要不要继续做下去的道德困境。 🔁 提到的往期节目 * 1.🔬Anthropic：安全是信仰还是生意？宪法约束下AI练出了城府（上） * 2.📚Anthropic：极度的技术优雅背后，为何建起百万册盗版书库？（下） * 7.🎭还在为硅谷巨头的AI焦虑吗？字面意义被资本做局了 * 9.🎙️OpenAI财务告急，为啥花1.5亿买一档播客节目？ * 10.🌍拒掉华尔街，贫困移民如何成为AI教母？|李飞飞教授 * 19.💻行走的Google技术史Jeff Dean：传奇程序员的告别与远征 ⏱️ 章节时间戳 开场 00:00 伦敦一场 AI 展望会上，一位听众站上凳子抗议：普通人对 AI 的走向没有发言权 02:01 达里奥、奥特曼、马斯克都在呼吁 AI 减速，新模型却越发越多：本期想聊的问题 第一部分：“AI 毁灭人类”的担忧从哪儿来 03:11 OpenAI 宣布 AI 解出千禧年难题当天，研究员 Coxon 从 Anthropic 辞职发帖：AI 公司在拿人类性命做赌注 06:00 “AI 十年内可能灭绝人类”的说法从何而来：造 AI 的人私下真心害怕，却因为不信任对手而不肯停下 07:44 什么是 AI 对齐；Anthropic 对齐负责人 Evan Hubinger 表示，他认为十年内 AI 灭绝人类的概率超过 10% 09:44 OpenAI 测试中的约 700 个 AI 智能体，为了找答案自行入侵 Hugging Face，OpenAI 一周后才察觉；出了事该谁负责？ 15:13 Hugging Face 善后：Claude 因安全护栏拒绝帮忙分析攻击日志，最后靠国产开源模型 GLM 完成 17:34 什么是 RSI（递归自进化）：让 AI 开发下一代 AI，能加速科研，但人会彻底退出决策循环 18:47 Hinton 也认为“十年内 10%”并不离谱：AI 可能为了完成任务而抗拒被关掉；他主张先放慢，而不是全面停止 第二部分：都这样了，为什么还不慢下来？ 21:58 达里奥发文呼吁给前沿 AI 减速并提出三步方案，奥特曼、马斯克罕见附和；但他的国际协调，前提是美国对中国保持领先 26:51 达里奥上电视被追问要为 AI 风险负多大责任，说不希望由一小撮公司说了算，主持人打断：大家现在就是这么觉得的 29:58 Sacks 说“真觉得危险现在就能停”，马斯克说 Coxon 离职像是安排好的：舆论开始怀疑，减速到底在保护谁 31:00 第三方评估机构 METR 有多独立：人和钱都与 Anthropic 交织，调查 Hugging Face 事件时资料和报告也受 OpenAI 限制 34:30 黄仁勋在 All-In 大会上接到特朗普电话，特朗普称 AI 末日论是骗局，“不减速”的立场就此拿到总统背书 36:15 Dreamforce 同台：达里奥说该先加强自家刹车，奥特曼说要像航空业那样从事故中学习，黄仁勋说安全只是工程问题 40:13 英伟达牵头开放安全 AI 联盟，主张防守方要有自己掌控的开放模型；可攻击者也能用，而开放模型越强，英伟达生意越好 42:21 奥特曼以安全为由宣布 OpenAI 今年不上市，产品却照发不误；Anthropic 准备 IPO，All-In 主持人讨论该不该换掉达里奥 45:06 “仓鼠轮”与“监管俘获”：呼吁减速和监管，会不会是领先者在守住位置？Cohere CEO 也担心规则变成小公司的门槛 第三部分：AI 跑得这么快，代价落到了具体的人身上 47:47 OpenAI 的解法与数学家 Buckmaster 团队尚未公开的研究路线高度相似；什么是 Lean 和形式化验证 51:24 署名风波：OpenAI 提出的方案不让在 Anthropic 工作的合作者署名，Buckmaster 拒绝并公开；开创这条路线的西班牙数学家也心情复杂 54:43 二十多位菲尔兹奖得主联名：AI 公司把解数学难题当成模型能力的背书，有损数学最看重的理解与传承 56:57 顾问小组刚建议别再用内部模型攻数学难题，OpenAI 就一口气发布 700 多篇论文；人类数学协会呼吁停止合作 58:52 数学家的处境离普通人并不远：日常工作更容易被 AI 解决，只是不够拿来炫耀 01:00:03 DeepSeek 算子工程师刘胜与：明知算子写得越好，自己越早被 AI 取代，为什么还要写到最好？ 结尾 01:06:11 AI 从业者停不下来，是因为“我不做别人也会做”和“真的喜欢”；但就算 AI 不作恶，它推着我们走的方向是我们想要的吗？ 📚 参考资料 开场、Coxon 与 Hubinger * 开场原声：伦敦 AI 展望会上的抗议现场视频（X） * Jacob Coxon 的辞职帖（X，共 7 条） * CNN：Anderson Cooper 采访 Jacob Coxon 文字稿（2026-09-09） * Evan Hubinger 回应 Coxon 的帖子（X） * 《人物》：AI可能会杀死所有人，但根本没有人打算慢下来 Hugging Face 事件 * Hugging Face：安全事件初始披露 * Hugging Face：How we intercepted and analyzed the attack（技术复盘） * OpenAI：Hugging Face 事件披露及后续更新 * METR：OpenAI / Hugging Face 事件调查报告 Hinton 访谈 * BBC《Newsnight》：Hinton 访谈视频 * ABC《Radio National Breakfast》：Hinton 访谈音频 减速之争：达里奥、Sacks 与马斯克 * Dario Amodei：We Must Pace the Frontier * Reason：达里奥请求反垄断豁免的报道 * 新智元：刚刚，Dario紧急抛出AI全球共管计划！（含 Aidan Gomez 的回应） * Fortune：达里奥谈 Coxon 离职（引述 CNN 采访） * CBS News：达里奥在《Sunday Morning》呼吁 AI 减速 * Washington Examiner：David Sacks 回应 AI 减速倡议 * 《华盛顿邮报》：发出警告的 AI 研究员遭到的质疑（含马斯克留言） 第三方评估与资金关系 * Kevin Bass：METR 资金图（GitHub） * METR：2026 年资金说明 * Joe Benton：Why I left Anthropic's safety team * TIME100 Philanthropy：Jaan Tallinn 黄仁勋、Dreamforce 与开放安全 AI 联盟 * All-In 大会：黄仁勋访谈完整视频（接电话片段约 22:58 起） * The Next Web：黄仁勋在 Dreamforce 上反对新立法 * diginomica：Dreamforce 上的 AI 安全辩论 * AI 前线：OpenAI与Anthropic CEO罕见同台，黄仁勋当场唱反调 * NVIDIA：Open Secure AI Alliance 公告 * 黄仁勋关于开放安全 AI 联盟的帖子（X） OpenAI、Anthropic 与上市 * Fortune：奥特曼称 OpenAI 今年不上市 * Fortune：Sam Altman 访谈视频（约 23:24 谈上市） * Anthropic：提交非公开招股书草案的公告 * All-In Podcast E290：Anthropic IPO at Risk…（董事会假设、仓鼠轮） 数学家与 OpenAI * OpenAI：纳维-斯托克斯问题解答说明（含 9 月 10 日更新） * OpenAI：纳维-斯托克斯问题论文（PDF） * 克雷数学研究所：对 OpenAI 公告的说明 * Tristan Buckmaster 的个人声明（PDF） * Sébastien Bubeck 的回应（X） * RTVE：西班牙数学家谈千禧年难题与 AI（西班牙语） * Math and AI：A Severe Misalignment of AI in Mathematics 联合声明 * 陶哲轩博客：转载联合声明 * 陶哲轩博客：人类数学协会关于 OpenAI 10 月 6 日发布的声明 * 量子位：陶哲轩带头宣战！人类数学家联合抵制OpenAI * Annals of Mathematics：Wiles 证明费马大定理的论文（1995） intlsy 与 AI 的经济影响 * intlsy：我不得不把才华埋葬在昨天 * intlsy：对《我不得不把才华埋葬在昨天》的补充说明 * Anthropic：AI 经济情景模型 🖼️ 配图 [EP20配图1] 图 1｜OpenAI 宣布解出千禧年难题：OpenAI 发帖说，一组 AI 智能体借助能力明显超过 GPT-6 Astra 的下一代内部模型，给出了纳维-斯托克斯问题的解法，下方是流体涡旋的示意图。大约七个小时后，Coxon 发出了辞职帖。来源：OpenAI 官方 X 账号截图，完整说明见 OpenAI：纳维-斯托克斯问题解答说明。 [EP20配图2] 图 2｜88 小时，约一万个智能体：OpenAI 在同一串帖子里说，内部模型用 88 个小时、约 10,000 个协作的 AI 智能体得出解法，并称全程保持了监控和隔离等防护措施。下方的图表是内部模型与 GPT-6 Astra 在一组开放数学问题上的通过率对比。来源：OpenAI 官方 X 账号截图，完整说明见 OpenAI：纳维-斯托克斯问题解答说明。 [EP20配图3] 图 3｜Coxon 的辞职帖：Jacob Coxon 宣布从 Anthropic 辞职，说自己过去三年在 OpenAI 和 Anthropic 做预训练研究，两家公司都不负责任，正在奔向能自我提升的超级智能，拿我们的生命做赌注。截图时这条帖子的浏览量已超过 1.7 亿。来源：Jacob Coxon 的 X 帖子。 [EP20配图4] 图 4｜“这不是营销噱头”：Coxon 说，造 AI 的人真诚地相信，AI 可能在这个十年结束前杀死我们所有人；很多高管和资深研究员在媒体面前措辞克制，但私下里同样会表达恐惧。来源：Jacob Coxon 的 X 帖子。 [EP20配图5] 图 5｜“那为什么还要继续造？”：Coxon 认为，OpenAI 的很多人还没有真正意识到其中的利害；Anthropic 的人很清楚，却被锁在一场抢先的竞赛里，因为他们不相信别人。来源：Jacob Coxon 的 X 帖子。 [EP20配图6] 图 6｜Anthropic 对齐负责人的回应：Evan Hubinger 引用 Coxon 的帖子说，Jacob 是对的，他个人认为未来十年内 AI 杀死所有人的概率超过 10%；Anthropic 在尽力，但对超级智能的对齐还没有解决方案。来源：Evan Hubinger 的 X 帖子。 [EP20配图7] 图 7｜节目里提到的那张资金图：网友 Kevin Bass 把 METR、AI 圈多家基金会和 Anthropic 投资人之间的资金往来画在了一起，Jaan Tallinn 也在其中。图中也标出了 METR 自己的说法：不接受前沿 AI 公司及其员工的资金。作者注明不对任何个人或组织的动机下判断，图中不少金额是上限估算或未披露项，不能当作完整的财务审计。来源：kevinnbass/metr-money-figure。 [EP20配图8] 图 8｜开放安全 AI 联盟的成员墙：英伟达牵头的这个联盟里已有 100 多家公司，连 SpaceX 都在，但找不到 OpenAI、Anthropic 和谷歌。来源：NVIDIA：Open Secure AI Alliance 公告，官方新闻物料。 💬 一起同行 欢迎加入听友群～ 加微信 "cliu21"，备注“听友”。 群里会分享我自己和大家在用的 AI 工作流和资讯，希望能让AI 真正解决大家的问题。 也欢迎来聊天、吐槽、给节目提建议。

Sanjay Ghemawat | MapReduce | 谷歌技术史 | 三驾马车 | 大数据 | 分布式系统 | 比特翻转 | 神经网络 | TPU | Gemini | 谷歌搜索 | 谷歌广告 | 谷歌翻译 | ChatGPT | 聊天机器人 Meena 🎧 本期简介 2026 年 8 月的一天工作日下午，谷歌内部一个平时容纳 300 人的咖啡馆，涌进了 1500 位同事，来送别一个在谷歌写了 27 年代码的程序员。晚上，他照常去上瑜伽课、踢足球，回家后又一条条回复告别消息，直到凌晨两点半。 这位程序员叫 Jeff Dean。作为同行，我早就听过他的名字，也用过他参与开发的技术，但真要介绍他，却说不出个所以然。这次从他的离职消息往回查，我才发现，搜索、大数据、机器学习，这些年学过、用过的东西，竟然有这么多能追到他和同事们的工作里。 这期就顺着他的告别信，把时间倒回早年间的谷歌，来看看这位工程师帮助谷歌做大做强的。我们会认识他的长期编程搭档 Sanjay Ghemawat，看他们怎样在修故障、抠性能、反复重写系统的日常里，做出后来影响整个行业的工具。我们也终于能知道那些“编译器不警告 Jeff Dean，是他警告编译器”的段子是怎么来的了。 当然，工程师的成就之外，Jeff 还有管理者需要面对的争议：最为谷歌 AI 的领导人，聊天机器人为什么迟迟不发布，以至于让谷歌在 AI 竞争中错失良机，被 ChatGPT 抢先一步？研究人员的论文和公司的利益发生冲突时，该怎么办？我想借这一个多小时，聊聊这位“伟大的程序员”。 🎙️ 推荐播客 推荐我们的友台：《科技这碗饭》，主播是八十只耳朵，也就是节目里提到的耳朵老师。 我们两档节目这次同步发布，一起从两条线聊谷歌：《跨域请求》沿着 Jeff Dean 的经历，聊他做过的技术、他的编程搭子，以及那些具体的工作现场，是如何成就了今天的谷歌；耳朵老师则在新一期《谷歌AI风云15年：诸神黄昏——发明未来的人为何错过未来？》里，顺着这次谷歌 AI 大洗牌，聊聊谷歌 AI 的前世今生。如果这期还没听够，欢迎去听这期节目，把这段故事拼得更完整一些。 🧩 概念解释 本期人物 * Jeff Dean（杰夫·迪恩）：本期主角，1999 年加入谷歌的软件工程师，谷歌的 30 号员工，参与开发搜索、大数据和机器学习系统，后来领导 Google AI，并担任过谷歌首席科学家。 * Sanjay Ghemawat：Jeff 的长期编程搭档，参与开发 GFS、MapReduce、BigTable 等基础设施；节目里那个敲键盘、把新点子的细节逐一落地的人。 * Larry Page（拉里·佩奇） / Sergey Brin（谢尔盖·布林）：谷歌的两位联合创始人，本期作战室故事里，正在与雅虎谈搜索合作的就是他们。 * Craig Silverstein：谷歌的第一位员工，节目里简称 Craig；早期搜索索引出故障时，他是最先参与排查的工程师之一。 * Alan Eustace：曾负责谷歌工程与研究工作的高管，也是 Jeff 当时的上司；节目里认为 Jeff 转去研究神经网络是在“浪费人才”的那个人。 * Noam Shazeer：谷歌早期工程师，Jeff 曾是他的导师；本期讲到他用网页数据改进拼写纠错，他也是 Transformer 奠基论文《Attention Is All You Need》的作者之一，节目里常简称 Shazeer。 * 吴恩达（Andrew Ng）：斯坦福大学教授、机器学习研究者和教育者，Google Brain 的发起人之一；2011 年 Jeff 开始与他一起研究神经网络。人物介绍 * Oriol Vinyals：人工智能研究者，曾与 Jeff 共同担任 Gemini 的技术负责人；也是本期提到一起创办 Discovery Loop 的老同事之一。 * Quoc Le：人工智能研究者，与 Jeff 长期共事，也是本期提到的 Discovery Loop 联合创始人之一。 * Timnit Gebru：曾任谷歌伦理 AI 团队联合负责人，2020 年围绕大语言模型风险论文的内部审查，与公司发生冲突；节目里简称 Gebru。 * Margaret Mitchell：曾与 Gebru 共同领导谷歌伦理 AI 团队，研究 AI 的公平性与风险；节目里提到她在 Gebru 离开几个月后也被解雇。 * Sundar Pichai（桑达尔·皮柴）：本期提到的谷歌 CEO；在研究团队争议、挽留 Jeff 等人以及支持新公司这几段故事里出现。 * Heidi：Jeff 的妻子；她谈到 Jeff 与 Sanjay 的关系时，说过“他们互相想念对方”，她也见证了两位搭档在工作之外的长期友谊。 * Chuck Norris（查克·诺里斯）：美国动作演员；网上有一类把他夸张成无所不能的段子，Jeff Dean Facts 借用了这种玩梗形式。 * Derrick Rose（德里克·罗斯）：美国篮球运动员，也是主播喜欢的 NBA 球星；开头借他问儿子的“do you wanna be good or great”，引出对程序员职业的思考和对 Jeff 的评价。 * 汪淼 / 秦始皇（《三体》中的例子）：汪淼是小说第一部的主角之一；节目借他进入游戏后看到的“秦始皇人列计算机”，用士兵举错黑白旗来解释比特翻转。 公司、团队与机构 * DEC（Digital Equipment Corporation，数字设备公司）：一家老牌计算机公司；Jeff 和 Sanjay 在加入谷歌前，就在它的研究机构里认识并开始合作。 * Alphabet：谷歌的母公司；节目后半段提到，它也投资了 Jeff 等人创办的新公司。 * Google Brain / DeepMind：谷歌的两支重要 AI 研究团队，前者在节目里也叫“谷歌大脑”；两者在 2023 年合并为 Google DeepMind。 * Gemini / Meena：Gemini 是谷歌的 AI 模型系列；Meena 是谷歌较早研究的对话模型，本期借它讨论“做出聊天机器人”和“决定公开发布”之间的差别。 * ChatGPT / Claude：分别是 OpenAI 和 Anthropic 推出的 AI 助手；本期把 ChatGPT 作为谷歌聊天产品决策的对照，也提到了第一期对 Claude 模型内部特征的介绍。 * Discovery Loop：Jeff、Sanjay、Quoc Le 和 Oriol 共同创办的公司；本期介绍的方向是用 AI 加快“提出想法—做实验—看结果—再尝试”的科学研究循环。 * KDD：数据挖掘与知识发现领域的重要学术会议，Jeff 在会上展示了本期据以展开的离职日程表。 * GoFundMe：在线筹款平台；告别视频会上，同事开玩笑说要给 Jeff 发起筹款，类似节目里说的“给他建个水滴筹”。 * NASA / NSA：分别是美国国家航空航天局和美国国家安全局；前者出现在高可靠硬件的例子里，后者出现在 Hadoop 数据分析的例子里，两者不是同一个机构。 * 《纽约客》 / WIRED / Nature：分别是美国综合性杂志、科技媒体《连线》和学术期刊《自然》；本期用到的人物报道、创业报道和芯片布局论文来自这几类不同的材料。 计算机、大数据与程序员用语 * 搜索索引 / 爬虫：索引是搜索引擎提前整理好的网页“目录”；爬虫负责访问和收集网页，供系统建立、更新这份目录。 * 分布式系统 / 计算机集群：把多台通过网络连接的计算机组织起来，共同存数据、做计算；“集群”指这群机器，“分布式系统”还包括让它们协作的软件与规则。 * 并行计算 / 容错：前者让多个计算任务同时进行，后者让部分机器或任务出错时，整个系统仍能继续工作；两者贯穿了 Jeff 和 Sanjay 的优化故事。 * 比特与二进制：比特是计算机存储信息的基本单位，可取 0 或 1；二进制用这两个数字来表示数值，程序和数据在机器中最终也以比特形式存储。 * 比特翻转（Bit Flip）：内存或寄存器等计算机元器件中发生的一种错误，使得原本存储的 0 变成 1，或 1 变成 0；这种错误下，即使程序逻辑没错，也可能让结果出问题。 * 内存 / 寄存器 / 硬盘：都是存放数据的地方；寄存器供处理器直接使用，内存存放运行中的数据，硬盘用于较长期保存文件，它们的速度、容量和成本差别很大。 * 谷歌三驾马车：GFS、MapReduce、BigTable，分别对应大规模数据的文件存储、分布式计算和结构化数据管理。 * GFS（Google File System）：把大文件切成块、分散存到多台机器，并保留副本的分布式文件系统，单台机器坏掉不必导致文件丢失。原论文 * MapReduce：把大量数据的处理工作拆给多台机器，再汇总结果的编程模型；机器故障和任务调度等复杂工作由框架处理。 * BigTable / Spanner：前者用于分布式管理大量结构化数据，后者是支持跨数据中心事务的分布式数据库；Spanner 在告别信的项目清单里出现，但不属于通常所说的早期“三驾马车”。BigTable 论文 / Spanner 论文 * Hadoop / HDFS / HBase：Hadoop 是受谷歌相关论文启发发展起来的开源大数据生态，“开源”指按许可证公开代码，允许他人使用、研究或修改；HDFS 负责分布式文件存储，HBase 是受 BigTable 启发的分布式数据库。 * 编译器 / debug：编译器把源代码转换成另一种可供后续执行的形式，并可能提示错误；debug 是定位和排除程序故障，不只是修改语法错字。 * 代码审查 / LGTM：代码合并前，请其他工程师检查改动；LGTM 是“Looks Good To Me”的缩写，大意是“我看没问题”，不等于代码绝对没有错误。 * IC（Individual Contributor） / L11：IC 是个人贡献者职业路线，与管理路线相对，主要通过专业工作作出贡献；L11 是节目讲到的谷歌高级技术职级，Jeff 和 Sanjay 获得的称号是 Senior Fellow。 * Jeff Dean Facts：程序员圈里夸张吹捧 Jeff Dean 的段子合集，“优化光速”“圆周率最后四位”等等，都属于玩梗。 * TurboTax / Turbot Ax：前者是报税软件，后者可拆成“比目鱼”和“斧头”；节目用这次荒唐的拼写纠错，说明谷歌早期购买的拼写纠错软件，只差一个词语切分，意思也可能完全变样。 * Chromebook：运行 ChromeOS 的笔记本电脑；Jeff 交回公司的那台电脑，就是节目末尾聊到的 Chromebook。 机器学习与 AI * 神经网络 / 深度学习 / 神经元：神经网络由许多相互连接的计算单元组成，深度学习通常使用多层网络；其中的“神经元”是数学计算单元，节目里说它看到猫会“放电”，是在形容它对某类输入反应强烈。 * 无监督学习 / 自监督学习：都可以减少对人工标注答案的依赖；自监督学习会从数据自身构造训练目标，无监督学习则更广泛地指从没有人工标签的数据里发现结构，两者并非完全同义。 * 反向传播：从模型输出产生的误差往回计算各层参数的影响，帮助训练过程决定该怎样调整参数。 * 语言模型 / Token：语言模型学习文本的统计规律，生成文本时常逐步预测下一个 token；token 是模型处理文字的单位，可能是一个字、词的一部分或标点，不一定等于一个完整单词。 * Transformer：一种利用注意力机制处理序列信息的神经网络架构，是许多大语言模型的基础；《Attention Is All You Need》就是提出它的论文。原论文 * 缩放定律（Scaling Laws）：描述模型规模、训练数据量和计算量增加时，模型表现如何变化的一类经验规律，并不保证投入增加就能解决所有问题。 * 幻觉：AI 生成了听起来像真的、却没有依据或与事实不符的内容；本期讨论谷歌为何迟疑发布聊天机器人时，提到了这类风险。 * CPU / GPU（显卡的核心处理器）：CPU 是处理各类任务的通用处理器，GPU 擅长并行执行大量相似计算，因此也适合神经网络中的许多运算。 * TPU / TensorFlow：前者是谷歌的机器学习专用加速芯片，后者是开发和运行机器学习模型的软件框架。 * AlphaChip / 可复现性：AlphaChip 用 AI 辅助安排芯片布局；可复现性是指其他研究者能否依据公开的方法、代码和数据验证研究结果，也是本期争议段落的关键。 上面几项 AI 基础术语也可对照 Google 机器学习术语表 查阅。 🔁 提到的往期节目 * 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔 ⏱️ 章节时间戳 00:05 开场与友台推荐：这次从一个人的故事聊谷歌 04:48 最后 48 小时：139 人视频会，和一封告别邮件 09:07 搜索停在五个月前：谷歌早年的作战室危机 13:51 比特翻转：宇宙射线和《三体》里举旗的士兵 19:49 谷歌三驾马车：海量数据怎么储存、计算算、查询？ 24:22 硬核优化到硬盘外圈这种物理层面，再把一整个数据中心变成好用的工具 28:50 “极速报税”（TurboTax）变成“比目鱼斧头”（Turbot Ax）：拼写纠错与广告生意 31:08 把核心王牌发表成论文共享给学术界：Hadoop 和开源社区接棒 32:41 从补全单词到预测下一个词：语言模型早就萌芽了 35:55 Jeff Dean Facts：关于 Jeff 的梗文化合集 38:36 程序员的职业天花板是一对长期搭档 40:20 43 岁转向神经网络：一次被认为是“浪费人才”的选择 44:05 从翻译提速到自造芯片：Jeff 的立项决定是通过 Latency numbers 计算出来的 48:38 聊天机器人早于 ChatGPT 做出来，为什么没有发布？ 50:05 Timnit Gebru 事件：研究自由与公司的内部审查 52:35 AlphaChip 争议：AI 设计芯片，究竟该怎么比较？ 54:40 Jeff 和 Sanjay 写代码的时间少了，因为想念彼此，形成了周五家庭聚会的习惯 57:04 Discovery Loop：和老搭子们一起创业 59:53 回到告别现场：1500 人、400 条消息和一台 Chromebook 01:04:00 只失业一秒钟：下一段故事，继续和老朋友一起 📚 参考资料 人物、访谈与告别现场 * 《纽约客》：The Friendship That Made Google Huge——Jeff 与 Sanjay 的长期合作 * Dwarkesh Podcast：Jeff Dean & Noam Shazeer — 25 years at Google: from PageRank to AGI * 量子位 / 36氪：Jeff Dean 顶会分享离职现场、告别信与日程表 * WIRED：Google’s Top AI Brains Are Leaving to Launch Discovery Loop 技术与研究争议 * Google Research：In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit——TPU 论文 * Reuters：Timnit Gebru 对离职 / 解雇事件的陈述 * Nature：A graph placement methodology for fast chip design——芯片布局论文与更新记录 * Nature：上述论文的 2024 年补充说明 补充说明：节目谈到了 Nature 在 2023 年对芯片布局论文发布的编辑提示。后续在 2024 年 9 月 26 日，Nature 撤下了该提示，表示经发表后复审，相关性能疑问已得到令编辑满意的解决，并关闭调查。这是期刊对该次调查的处理结果，不宜把录音中提到的历史提示理解为调查至今仍未结束。见 Nature 论文更新记录。 🖼️ 配图 图 1｜挤满同事的咖啡馆：日程表记下了约 1500 位同事参加告别会，下面是现场照片，对应节目最后一段的告别故事。来源：量子位 / 36氪报道，截自原文。 图 2｜交回去的工牌和电脑：笔记本上还能看到 Google Brain、BigTable、TensorFlow 等贴纸，和这期聊过的技术一一碰上。来源：量子位 / 36氪报道所引 Jeff Dean 照片，引自原文。 图 3｜每个程序员都应该知道的数字：Jeff Dean 在 LADIS 2009 主题演讲中列出了读缓存、读内存、硬盘寻道和跨洲传输等操作的耗时，对应节目里那张让我“被程序员行业除名”的表。图中是 2009 年的历史数值，不能直接当作今天硬件的性能指标；ns 是纳秒，1 毫秒等于 100 万纳秒。来源：Jeff Dean，LADIS 2009 keynote，第 24 页，公开演讲材料截图。 图 4｜把时间差画出来：Colin Scott 将这类延迟数字做成了可以切换年份的交互图，这张截图选择的是 2020 年档位。不同颜色使用不同的时间单位，阅读时要连同图例一起看；它帮助我们理解数量级差异，并不是本期对当前电脑做的实测。来源：Colin Scott：Numbers Every Programmer Should Know By Year，项目页面截图。 图 5｜两位编程搭档站在同一层：这张自制职级图按《纽约客》2018 年报道整理，方便对照节目里从 IC 路线讲到 Senior Fellow 的部分。图中“仅有两位”、入职级别和人员占比等描述应放回当年的报道语境，不作为谷歌现行官方职级标准。来源：The Friendship That Made Google Huge，自制资料图；本次于 2026-09-07 核对所引原文的历史口径。 图 6｜最后 48 小时的原始时间表：Jeff 在 KDD 2026 主题演讲中展示了告别会议、瑜伽、足球、深夜回消息，以及失业一秒钟后成为联合创始人的日程。这就是节目开头和结尾反复回到的那张表。来源：量子位 / 36氪：KDD 2026 主题演讲现场报道，引自报道中的会场照片。 图 7｜和老同事一起开始下一段：这张材料包含 Jeff 的官宣帖、公司介绍和四位联合创始人的合影，对应节目里 Jeff、Sanjay、Oriol、Quoc 再次一起创业的故事。来源：Jeff Dean 官宣帖、Discovery Loop 官网，截图整理引自量子位 / 36氪报道；官方物料与公开帖文截图。 图 8｜让探索一轮轮继续：Discovery Loop 的标志把“Loop”里的两个字母 O 连成无限符号，下面写着“Continuous Exploration（持续探索）”。它呼应了节目里“提出想法—实验—反馈—再尝试”的循环。来源：Discovery Loop 官网，官网画面引自量子位 / 36氪报道，公司官方物料。 💬 一起同行 欢迎加入听友群～ 加微信 "cliu21"，备注“听友”。 群里会分享我自己和大家在用的 AI 工作流和资讯，希望能让AI 真正解决大家的问题。 也欢迎来聊天、吐槽、给节目提建议。

永久底层阶级 | Claude Fable 5 | token 打表计费 | AI 失业 | AI 焦虑 | 贫富差距 | 瓦特蒸汽机 | 卢德运动 | 恩格斯停顿 | 铁路之父史蒂芬森 | 托马斯·库克 | 卡内基 🎧 本期简介 做这期播客是来自于最近一段时间我被 AI 裹挟过程中的思考。我算了某一周我的 token 用量，按照 Claude Fable 5 的 API 价格（假设缓存全部未命中），可能超过 9000 美元。 看着这个数字我沉默了：当模型能力越来越强但是也越来越贵，只有大公司和富裕的用户（那得多富裕）才能用得起，普通人会不会因此掉进一个难以翻身的循环？ 《纽约时报》一篇文章给这种担忧命名：永久底层阶级。意思是当大模型能力全面超越人类能力，一部分人的工作被完全接管，这部分人会因为失去竞争力而迅速向下层阶级滑落，被永久锁死在底层阶级。 今天的 AI 变革在很多地方跟过去的工业革命都很相似。于是我就翻遍历史，尝试找找答案。 当年瓦特蒸汽机同样昂贵，甚至按量收费这个模式250年前就有了。手摇织工也曾是上一轮自动化的受益者，却在动力织机成熟后，看着周薪从 21 先令一路跌到 5 先令。合法请愿、投票、结社和罢工的路被堵住后，工人砸毁机器，卢德运动最终遭到军队和死刑镇压。 工业革命留下的也不只有坏消息。制度改革最终带来了工时限制、童工保护、工会合法化、公共教育和更广泛的选举权；乔治·史蒂芬森从一个文盲矿井工人，靠自学成为了铁路之父，带领人类进入铁路时代；家境贫寒的托马斯·库克，不懂技术，但是把铁路、真实的需求、组织活动的能力，开辟出了旅游业，创立了 Thomas Cook 集团；安德鲁·卡内基一家则及时离开被动力织机挤压的行业，找准时机投身变革时期的上升行业，最终卡内基成为钢铁大王。历史没有保证每个人都能翻身，但它留下了普通人换位置、找入口的具体路径。 🧩 概念解释 * 打表计费（usage-based pricing）：不按固定月费购买无限使用权，而是根据实际调用量结算，类似水表或电表；大模型 API 按输入和输出的 token（模型处理文本的计量单位）分别计价。 * 永久底层阶级（permanent underclass）：一种对 AI 未来的担忧——部分人因劳动价值、收入和向上流动入口长期消失，被固化在社会底层。 * 第一次工业革命：约 1760–1840 年始于英国，以蒸汽机和纺织机械为代表的生产力革命；本期的蒸汽机、手摇织工和卢德运动都发生在这个时期。 * 第二次工业革命：19 世纪后半叶到 20 世纪初，以电力、钢铁和铁路网络为代表的技术浪潮；节目里摩根家的私人发电厂和后来电价大跌的故事来自这个时期。 * 詹姆斯·瓦特（James Watt）：改良蒸汽机的工程师，把耗煤量降到旧机器的约三分之一，让蒸汽机第一次走出煤矿、进入普通工厂。 * 马修·博尔顿（Matthew Boulton）：瓦特的合伙人、Soho 工厂老板，留下名言“我这里卖的是全世界都想要的东西——动力”。 * 卢德运动（Luddite movement）：1811 年起发生在英国纺织业的工人抗争。工人砸机器的直接诉求涉及降薪、行业规则被破坏和谈判渠道被封堵，并非单纯仇恨技术。 * 恩格斯停顿（Engels' Pause）：工业革命早期，英国工人产出明显增长、实际工资却长期近乎停滞的一段时期，用来说明生产力红利不会自动分配给劳动者。 * 恩格斯（Friedrich Engels）：纺织厂主之子，标准“厂二代”，在曼彻斯特亲眼记录工人的生存状况，写下《英国工人阶级状况》，后来与马克思合著《共产党宣言》。 * 乔治·史蒂芬森（George Stephenson）：煤矿工人出身，18 岁还是文盲，靠夜校自学修好矿上的蒸汽抽水机，后来造出“火箭号”机车，被称为“铁路之父”。 * 托马斯·库克（Thomas Cook）：1841 年借刚铺好的铁路组织出第一趟团体专列，被称为现代旅游业的祖师爷；以他名字命名的旅游集团 Thomas Cook 在 2019 年破产清算。 * 安德鲁·卡内基（Andrew Carnegie）：苏格兰织工之子，一家人在手摇织机被淘汰时移民美国，他从电报信使一路进入铁路、钢铁行业，成为“钢铁大王”。 🔁 提到的往期节目 * 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔 * 2.拒不妥协军方？全网封神的Anthropic，背地里其实样样都来 * 7.🎭还在为硅谷巨头的AI焦虑吗？字面意义被资本做局了 * 9.🎙️OpenAI财务告急，为啥花1.5亿买一档播客节目？ * 15. 🍾串台朗姆：硅谷AI CEO的不正经人格图鉴大赏 ⏱️ 章节时间戳 00:03 1776 年 Soho 工厂卖的是动力；2026 的英伟达卖的是智能 02:30 Claude Fable 5 的七天体验与 AI 焦虑 04:17 一周 6 万元天价 token 账单引发的思考：AI 加速贫富差距？ 06:48 硅谷担忧的“永久底层阶级” 09:38 瓦特蒸汽机：200 多年前的按 token 计费 12:08 手摇织工：上一轮自动化的受益者 13:52 动力织机成熟：周薪从 21 先令跌到 5 先令 16:46 请愿、选票、结社、罢工：合法通道一条条被堵死 18:19 卢德运动爆发：从砸机器到死刑镇压 22:09 恩格斯停顿：国家变富，工人工资却没跟上 24:54 恩格斯走进曼彻斯特被遮住的工人街区 27:15 工厂法、选举权、教育与工会怎样改变规则 29:20 乔治·史蒂芬森：文盲矿工成为“铁路之父” 32:10 托马斯·库克：搭上时代的顺风列车，开创旅游业 35:20 安德鲁·卡内基：离开衰落的纺织业，找准上升入口成为钢铁大王 37:55 从 7 人到 8.6 万人：打字机创造的新入口 39:46 普通人真的需要紧追最强模型吗？ 41:23 同等 AI 能力的价格如何快速下降 43:16 普通人的增长飞轮：把 AI 变成可带走的积累 47:15 Thomas Cook 的现代结局：选对一次 ≠ 一劳永逸 49:00 回答开头：历史给普通人的 4 条 takeaway 51:47 播客推荐：《用AI搞学术》聊 DeepSeek Harness 🎙️ 播客推荐 * 「用AI搞学术」｜第44期《DeepSeek Harness说一切皆插件，它到底想干什么？》：社科生搭档 AI 算法工程师，用所有人都能听懂的话，把新出的 AI 工具放进真实的学习和办公场景里讲明白。 📚 参考资料 AI 工厂、模型价格与“永久底层” * NVIDIA：AI Factories Are Redefining Data Centers * Anthropic：Redeploying Claude Fable 5 and Mythos 5 * 《纽约时报》“永久底层阶级”报道转载 * Axios：Dario Amodei 对入门级白领岗位的警告 * a16z：LLMflation——同等模型能力的推理价格下降 蒸汽机、织工与制度变化 * Boulton & Watt 的蒸汽机商业模式 * Britannica：Watt Steam Engine * 英国国家档案馆：卢德分子为何抗议 * Robert C. Allen：Engels' Pause * 英国议会：19 世纪公共卫生与查德威克报告 * Smithsonian：恩格斯、玛丽·伯恩斯与曼彻斯特工人社区 普通人的新入口 * Andrew Carnegie 的经历 * 托马斯·库克传记 * 美国 1900 年办公室与女性打字员 * IEEE Spectrum：20 世纪美国电价变化 * 英国政府：Thomas Cook 集团清算与游客返程 🖼️ 配图 图 1｜谁用得起最强的智能：中美旗舰大模型 API「打表价」对比（美元/百万 token）。自制图表；数据来源：Anthropic 官方定价（Fable 5 / Opus 4.8）、OpenAI GPT-5.5 与 Pro 档定价、Google Gemini 3.1 Pro、xAI Grok 4.5、月之暗面 Kimi K3、智谱 GLM-5.2、字节豆包 Seed-2.1 Pro、阿里 Qwen3-Max、DeepSeek V4-Pro。人民币价按 1 美元 ≈ 7.1 元折算。 图 2｜250 年前的“AI 工厂”：Soho 工厂东北视角版画（约 1800 年），出自 Stebbing Shaw《History of Staffordshire》，画作题献给工厂主马修·博尔顿本人。开场故事里，作家鲍斯威尔就是在这里参观蒸汽机，听博尔顿说出“我卖的是动力”。来源：Wikimedia Commons。 图 3｜砸向机器的铁锤：《The Leader of the Luddites》，1812 年 5 月出版的手工上色版画，卢德运动的“统帅”回身招呼人群。来源：Wikimedia Commons。 图 4｜「恩格斯停顿」原图——英国工业革命的两个阶段（1770-1913）。深色线是每名工人的平均产出，浅色线是工人实际工资——1840 年（图中红色竖线）之前，产出一路上行、工资长期停滞，粉圈标注处即 "Engels' Pause"；1840 年之后，工资才开始随产出上涨。截自牛津经济史学家 Robert C. Allen 论文 Fig. 1：《Engels' Pause: Technical Change, Capital Accumulation, and Inequality in the British Industrial Revolution》, Explorations in Economic History 46 (2009), p. 419。 图 5｜从矿井到铁路时代：史蒂芬森父子的“火箭号”（Rocket）机车版画。1829 年，它在利物浦—曼彻斯特铁路的公开机车比赛中夺冠，第二年铁路通车，人类进入铁路时代。来源：Wikimedia Commons。 图 6｜打字机创造的新入口：美国国家收银机公司（NCR）打字部门，俄亥俄州代顿，1902 年。1870 年全美统计到的女性速记员和打字员只有 7 人，到 1900 年变成了 8.6 万人。来源：美国国会图书馆，公有领域。 图 7｜AI 也在快速降价：a16z「LLMflation」图，达到同一 MMLU 分数线的最便宜模型的价格走势（对数坐标），虚线是“每年下降约 10 倍”的趋势线，可以和开头的旗舰打表价对比着看。截自 a16z：LLMflation – LLM inference cost is dropping fast。 💬 加听友群 加微信 "cliu21"，备注“听友”。

人怎么能捅这么大篓子 | 苹果泄密 | iPhone 18 Pro | 塔塔集团 | World Leaks | 勒索即服务 | WannaCry | Gizmodo | 印度制造 | 华强北 | 供应链安全 | HBM 🎧 本期简介 2010年，一名苹果工程师把尚未发布的 iPhone 4 原型机落在加州酒吧里。苹果为追回这台手机惊动警方和检方，把捡手机的人送上法庭，还让买下并拆解手机的科技媒体 Gizmodo 遭到搜查和四年封杀。16 年后，黑客组织 World Leaks 声称把从苹果印度供应商塔塔电子窃取的 630GB 文件挂上暗网，其中包括 iPhone 18 Pro 主板图、芯片资料、供应商清单和跌落测试照片。塔塔披露事件后，苹果始终没有公开回应。 这期节目从两次泄密事件，苹果的反差表现出发，回看苹果如何建立自己的保密帝国：由前美国国家安全局、联邦调查局等机构人员组成的新产品安全团队，华强北回购三万个 iPhone 5C 外壳，以及一份泄露的内部录音所说的“中国 40 家工厂每天安检 270 万人次”。苹果真正难以搬走的资产，是它与中国供应链磨合二十年形成的流程和纪律。 另一条故事线，是苹果从 2017 年开始的印度制造豪赌。关税、贸易战和 2022 年郑州工厂停摆，一步步把苹果推向印度；纬创工厂暴乱、富士康食物中毒和塔塔工厂大火，也没有让苹果踩下刹车。塔塔电子只用了几年，就从生产金属外壳的学徒，变成掌握多座工厂的核心代工商；与此同时，塔塔集团多个板块在四年间反复遭到勒索组织入侵。 节目还拆解了勒索产业的四轮变化：从 WannaCry 按电脑收赎金，到专攻管道、赌场和银行，再到偷走文件双重勒索，最后发展成“只偷不锁”和“勒索即服务”。World Leaks 不只向下游黑客出租工具、抽取佣金，甚至允许媒体提前 24 小时看料，把新闻曝光也变成谈判筹码。 如果你是苹果管理层，会公开批评塔塔、暂停塔塔的新订单，还是低调处理？节目用苹果在印度的产量、供应商结构和美国关税压力解释：2026 年的今天，苹果为什么几乎只能选择沉默；也讨论这场泄密造成的新成本，未来可能怎样影响每一个普通人。 🧩 概念解释 * 原型机（prototype）：为了开发、测试、评估或质量控制而制作的早期版本，不等于已经定型的量产商品。它可能只验证某一项功能，也可能已经非常接近成品；因此 2010 年那台 iPhone 4 的价值不在它能卖多少钱，而在它提前暴露了未发布的设计。参考：美国《联邦法规汇编》对原型机用途的界定。 * 暗网（dark web／darknet）：互联网中需要 Tor 等专用软件或配置才能访问的隐藏网络，它会隐藏网站和访问者的位置。暗网只是“深网”的一小部分：邮箱、网银等不被搜索引擎收录的内容属于深网，却不属于暗网。匿名性既能服务于隐私保护和规避审查，也被黑市和勒索组织利用，所以“暗网”本身不等于“全部内容都违法”。参考：美国联邦调查局对 Deep Web 与 DarkNet 的区分。 * Gizmodo：一家美国科技媒体。2010 年，它以 5000 美元获得遗失的 iPhone 4 原型机，拆解后发表了外观和零件细节，使一起产品泄密同时变成了赃物调查与新闻采集权边界的争议。参考：Gizmodo 当年的事件记录、美国记者委员会对搜查争议的记录。 * 记者消息源保护（reporter’s privilege／shield law）：为了避免调查报道的线人因暴露身份而不敢提供信息，一些司法管辖区允许记者拒绝交出消息源或未发表的采访材料。加州宪法第 I 条第 2(b) 款保护记者不因拒绝披露这些信息而被以藐视罪处罚；但它不是记者的全面刑事豁免权。Gizmodo 编辑的住宅被搜查时，争议还涉及警方能否用搜查令绕过对新闻采集材料的保护，不能简化成“有记者证就绝对不能搜”。参考：加州宪法原文、加州记者保护法指南。 * 塔塔集团（Tata Group）：1868 年创立、总部位于印度的综合企业集团，官方称集团由 31 家公司组成，业务横跨信息技术、汽车、钢铁、消费品和航空等领域。本期的直接主角“塔塔电子”是集团 2020 年成立的制造业务，不能与整个塔塔集团混为一谈。参考：塔塔集团业务概览、塔塔电子官方介绍。 * 反补贴税（countervailing duty）：进口国调查后认定某种进口商品获得了出口国的特定补贴，并且对本国产业造成损害时，用来抵消补贴影响的额外进口税。它不是为了单纯提高进口商品价格而开征的普通关税，也不等同于针对低价倾销的反倾销税。参考：世界贸易组织《补贴与反补贴措施协定》概览。 * 良品率（yield）：投入生产的产品中，最终符合规格、可以交付的比例。例如生产 1000 台手机，其中 950 台通过检验，良品率就是 95%；但统计时是否把返工后合格的产品算进去，要看企业采用“总良品率”还是更严格的“一次通过率”。良品率下降意味着更多报废、返工和检测成本，所以把产线搬到新地点时，“能造出来”和“能稳定高良率量产”是两个难度。参考：美国质量学会对一次通过率的定义。 * World Leaks：被安全研究机构追踪的数据勒索品牌。Group-IB 在 2024 年底观察到，Hunters International 计划关闭原有项目，并以 World Leaks 的名义转向“只窃取数据、不加密系统”的勒索。“黑客组织”在这里更像一个可以更名、重组和招募合作者的犯罪品牌，并不意味着外界已经掌握了它的完整成员和组织架构。参考：Group-IB 对 Hunters International 与 World Leaks 的追踪。 * WannaCry：2017 年大规模暴发的“蠕虫型勒索软件”：它会加密文件并索要比特币，还能利用 Windows 的 SMB 网络文件共享漏洞自动传播，所以一台电脑中招后可以迅速波及同一网络里的其他设备。它的关键危险不只在“锁住一台电脑”，还在于传播不需要每次都骗用户点击附件。参考：美国网络安全与基础设施安全局（CISA）WannaCry 技术说明。 * 勒索即服务（Ransomware as a Service, RaaS）：开发者负责维护勒索软件、泄露站和谈判基础设施，“加盟者”负责寻找目标并实施入侵，双方再按订阅费或赎金分成。严格来说，如果平台完全不再加密文件，World Leaks 的模式更准确的名称是“数据勒索即服务”，只是它沿用了 RaaS 的平台、加盟和分成逻辑。参考：CISA 对 LockBit RaaS 运作模式的定义。 * 社会工程学（social engineering）：通过欺骗、冒充身份或制造紧迫感，操纵人做出本不应该做的事，例如交出密码、重置认证设备或打开恶意文件。它攻击的是人的信任和机构的办事流程，不一定需要先找到软件漏洞；针对电话服务台的冒充来电，也可以理解为企业版的电信诈骗。参考：CISA 网络安全术语表。 * 留厂查看（probation）：苹果供应商管理中的整改观察期。按苹果公开的供应链规则，如果发现最严重级别的“核心违规”，苹果会通知供应商 CEO、要求整改，并限制它在整改期间获得苹果的新业务。这不一定等于现有工厂当天全面停产，具体限制会根据违规程度和整改结果决定。参考：苹果供应链审核与整改规则。 * 保密肌肉记忆：本期节目使用的比喻，不是一个有统一定义的行业术语。它指保密制度经过长期执行后形成的组织能力：谁只能看自己工作必需的资料，敏感系统如何隔离，人员和零件如何进出，异常操作如何留痕和复盘。NIST 把其中的关键做法分别称为最小权限、物理安全、网络分区与审计日志；制度文件只规定“应该怎么做”，稳定执行才决定它是否真正有效。参考：NIST SP 800-171 的最小权限与审计要求、NIST 对 air gap 的定义。 * HBM（High Bandwidth Memory，高带宽内存）：把多层 DRAM 芯片垂直堆叠，并通过硅通孔等技术连成超宽数据通道的高性能内存，通常与 GPU 或 AI 加速器封装在很近的位置。它的价值是快速把大量模型参数和中间数据送给计算芯片，减少处理器“等数据”的时间。HBM 和普通内存都使用 DRAM 制造资源；TrendForce 称，厂商将先进制程和新产能转向 HBM 与服务器产品，会挤压普通 DRAM 的供应，这才是它与手机、电脑成本的关系。参考：美光对 HBM 架构的介绍、TrendForce 对 HBM 产能挤压效应的分析。 🖼️ 配图 图 1｜纬创工厂骚乱后的现场：2020 年纬创 Narasapura 工厂骚乱后的受损厂房，展示苹果把制造迁往印度时遇到的劳资与管理问题。来源：Deccan Herald，照片：Reuters，截自原文。 图 2｜塔塔电子霍苏尔工厂火灾：2024 年 9 月，塔塔电子霍苏尔工厂发生火灾；它与纬创事件一起构成本期印度供应链风险的现场背景。来源：Business Today，截自原文。 图 3｜WannaCry 的红色勒索弹窗：界面同时显示付款倒计时、比特币地址和解密提示，是“锁文件后收赎金”阶段的经典视觉符号。来源：Wikipedia，截自原页面。 图 4｜勒索攻击走出电脑屏幕：2021 年科洛尼尔管道停运期间，美国东南部加油站排起长队，网络攻击开始直接影响日常供应。来源：CBS News，照片：AP，截自原文。 图 5｜赌场老虎机集体黑屏：2023 年米高梅遭遇网络攻击后，赌场老虎机停止工作，社会工程学攻击迅速扩散成线下运营事故。来源：@VitalVegas，经 BleepingComputer 报道，截自原文。 图 6｜十国联合查封 LockBit：2024 年，十国执法部门联合接管 LockBit 的暗网站点。来源：NCA / Europol，经 BleepingComputer 报道，截自原文。 图 7｜执法部门进入 LockBit 后台：被接管后的后台面板显示勒索即服务已经形成平台化管理界面。来源：NCA / Europol，经 BleepingComputer 报道，截自原文。 🔁 提到的往期节目 * 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔 ⏱️ 章节时间戳 00:03 金句混剪 01:23 开场：16 年前的酒吧与 630GB 暗网泄密 03:01 2010 年：iPhone 4 原型机遗失始末 04:00 乔布斯的反击：一封认证信如何拼出证据链 07:10 苹果的新产品安全团队：一支“反间谍部队” 09:46 保密体系的重资产：与中国供应链磨合二十年 10:31 2017 年下注印度：关税逼苹果本地建厂 11:45 贸易战、印度补贴与郑州工厂停摆 14:24 纬创暴乱与富士康食物中毒 17:01 塔塔登场：几年内成为苹果核心代工商 19:34 勒索产业进化史：从 WannaCry 到攻击大公司 21:10 米高梅事件：社会工程学就是电信诈骗 24:05 World Leaks：只偷不锁与勒索即服务 27:06 案发：630GB 泄露与塔塔四年反复中招 29:48 “塔塔开源，华强北首发” 31:35 选择题：如果你是苹果管理层，会选 A、B 还是 C 33:18 数据揭晓：苹果为什么几乎只能选择沉默 35:07 复盘：最薄弱的一环是苹果自己选的 36:48 跟普通人有什么关系：新成本最后由谁承担 39:16 结尾：一场心照不宣的发布会表演 📚 参考资料 本次泄密事件 * Reuters（经 Yahoo 转引）：塔塔数据泄露与苹果文件内容 * Al Jazeera：iPhone 18 Pro 机密在塔塔事件中泄露 * MacRumors：苹果与塔塔泄露文件内容清单 * 9to5Mac：苹果与塔塔处理敏感文件泄露 * TechTimes：印度立案调查及 C2 基带文档 * 腾讯新闻：华强北 72 小时出现 iPhone 18 模型机 World Leaks 与勒索产业 * Group-IB：Hunters International 组织与转型分析 * SecurityWeek：Hunters International 关停并转型 World Leaks * Halcyon：World Leaks 组织档案及媒体提前看料机制 * BleepingComputer：Hunters International 攻击塔塔科技 * SecurityWeek：瑞银员工数据经外包商 Chain IQ 泄露 * 美国司法部：追回科洛尼尔管道支付的部分比特币赎金 * BleepingComputer：米高梅网络攻击与老虎机黑屏 * Europol：Operation Cronos 联合行动打击 LockBit 2010 年 iPhone 4 与苹果保密史 * Gizmodo：How Apple Lost the Next iPhone * AppleInsider：宣誓书披露乔布斯亲自致电 Gizmodo * Engadget：警方搜查 Gizmodo 编辑住所 * The Outline：苹果内部保密会议录音 * Bloomberg：苹果内部备忘录披露 2017 年抓到 29 名泄密者 * MacRumors：苹果供应链工厂的零件走私与安保措施 苹果的印度供应链 * AppleInsider：2017 年纬创在印度生产 iPhone SE * Forbes：2020 年纬创 Narasapura 工厂暴乱 * Business Standard：富士康印度工厂因食物中毒事件进入整改期 * Bloomberg：塔塔收购纬创印度业务 * 塔塔电子：收购和硕印度公司 60% 股权 * Tata Sons 2025 财年年报 * CNBC：印度首次成为美国智能手机最大供应来源 * Bloomberg：2026 年约四分之一 iPhone 产自印度 * CNBC：特朗普对库克表示不希望苹果在印度建厂 * CNBC：苹果起诉 OpenAI 窃取商业机密 * Apple Newsroom：库克转任执行董事长，John Ternus 接任 CEO 内存涨价与消费者成本 * 9to5Mac：苹果因内存成本上涨调整产品价格 * TrendForce：2026 年第一季度 DRAM 合约价大涨 💬 加听友群 加微信 "cliu21"，备注“听友”。

AI同化 | 英仙座流星雨 | 硅谷AI焦虑 | 夏天仪式 | 观星 | 观鸟 | digital twin | 过暑假 | 真人状态 🎧 本期简介 我们一开始发明 AI，是想让机器更像人；但这期聊着聊着，问题反过来了：我们会不会正在慢慢变得更像 AI？写东西开始有“AI 味儿”，跟朋友聊天会冒出“上下文窗口”“涌现”这种词，遇到一点重复流程就想先做成 SOP。最吓人的地方不是 AI 变强，而是我们不一定能察觉自己什么时候被它改写了。 所以这一期《跨域请求》做了一次反向输出。CL 邀请两位老朋友小王和小李，一边从硅谷 AI 工作环境里的真实压力说起，一边把话题拽回夏天、流星、天台、瀑布、冰红茶、观鸟和打球这些“没什么用”的事情。它们没有效率、没法外包，也不一定能变成什么长期复用的工作流，但正因为如此，反而能把人从高密度信息流里捞出来。 节目里最反复出现的画面，是英仙座流星雨：在天目山开房车找观测点，在 Mauna Kea 拍银河，或者只是坐在山脚下看父母第一次用肉眼看到银河。流星本质上只是尘埃和碎片燃烧，但人站在星空底下，会自然地想到几百万年、几亿年的尺度，也就没那么想纠结今天那条消息、那个项目和那个新工具到底该怎么追了。 后半段更像一份成年人暑假清单：洗车、做柠檬冰红茶、在天台喝啤酒、用 3D 打印机做小鸟喂食器、看小鸟来阳台吃自助、在瀑布边听白噪声、打网球看到彩虹和飞机交错、追星、花艺班、夜里越野跑。它们共同回答了一个问题：如果 AI 已经越来越会替我们做事，人还可以怎样具体地、缓慢地、没效率地生活？ 🧩 概念解释 * AI 同化：这期的核心说法，指人开始用 AI 的词、AI 的结构和 AI 的工作流来理解自己、表达自己，甚至安排生活。 * 涌现：机器学习里常用来描述复杂系统出现新能力的词；节目里用它来形容朋友下意识拿 AI 术语解释孩子学习世界的瞬间。 * 上下文窗口：大模型一次能“记住”和处理的信息范围；节目里被拿来调侃人同时处理太多事时也会“上下文不够长”。 * token：大模型处理文本时的基本计量单位；在节目里也变成衡量工程师和 AI 工具使用强度的一个职场笑点。 * digital twin：数字分身，通常指用数据和模型复制一个人或物的数字版本；节目里借它讨论 AI 陪伴和儿童成长的边界。 * 英仙座流星雨：每年夏天比较适合观测的流星雨，也是这期把“AI 焦虑”拉回自然和当下的核心意象。 * 星链：SpaceX 的卫星互联网星座；观星时会像一串移动亮点划过天空，所以节目里出现了“那不是流星雨，是星链”的笑点。 * 丁达尔效应：光穿过雾气、灰尘或胶体时形成可见光束的现象；节目里用来解释晚霞、湿润空气和好看夕阳。 * MakerWorld / 拓竹 3D 打印机：节目里小王用来打印小鸟喂食器的平台和设备，最后引出“AI 也可以帮人更好地观察世界”的反转。 🔁 提到的往期节目 * 15. 🍾串台朗姆：硅谷AI CEO的不正经人格图鉴大赏 🖼️ 配图 图 1｜去太子尖看星星：盘山路、山顶天文台和停满车辆的观测点 图 2｜房车和小天幕 图 3｜后半夜的银河 图 4｜抓到流星了！ 图 5｜四千米高山上的天文台：Mauna Kea 的天文台圆顶，小李观察清晰银河的地方 图 6｜小李拍到的银河 图 7｜天气好的时候，能直接看见外滩三件套 图 8｜夏日晚霞：夕阳压到城市边缘，天空被染成橙红色 图 9｜夏天的云 图 10｜台风天的馈赠I 图 11｜台风天的馈赠II 图 12｜台风天的馈赠III 图 13｜粉/橙/紫色的晚霞 图 14｜台风天的馈赠IV 图 15｜太阳金光落在楼上，感觉奥特曼要来了 图 16｜城市与粉云 图 17｜天台的窗框。感觉是本来要继续造高，造到一半停工封顶了？ 图 18｜橙红云海 图 19｜铁路线旁的落日 图 20｜瀑布边的白噪声：波特兰市郊瀑布、拱桥和正好遇见的求婚现场 图 21｜喂水器吸引来的蜂鸟：小王安装喂水器后，蜂鸟停下来喝水 图 22｜给小鸟做一间餐厅：小王用 3D 打印机制作喂食器，把 AI 和工具重新连回真实世界 图 23｜喂食器的新客人：不同的小鸟开始在阳台共享这间“自助餐厅” 图 24｜意外来访的猛禽：喂食器不只吸引小鸟，连体形更大的猛禽也出现了 图 25｜最后连鸟蛋都出现了 🎙️ 提到的主播和节目 * 《科技这碗饭》：八十只耳朵 * 《逃课了》：Diddy * 《保驾护航》：蛙哥 * 《知行小酒馆》E238《你还记得上一次停下脚步，认真感受世界的时候吗？和任宁聊一聊观鸟》：小王提到刚听过一档关于观鸟的节目，借这期把“小鸟喂食器”和“观察世界”连到一起。 ⏱️ 章节时间戳 02:20 开场：一档 AI 播客的反向输出：去 xx 的 AI，我要过夏天！ 03:08 比 AI 焦虑更可怕的事：说话和思考被同化而不自知 08:16 从英仙座流星雨聊到“过暑假” 09:05 小孩、AI 陪伴和教育这个大型社会实验 13:23 工作里的 AI 化：上下文、幻觉和 SOP 冲动 16:49 新工具过载：追“新范式”追到更焦虑。只要你不学，你就不用学 18:51 科技裁员、token 和工程师的新压力 20:09 从《少儿百科全书》到星空：为什么要看流星 22:55 父母第一次肉眼看银河，结果看到星链 23:46 天目山房车观星：无人机、对讲机和找机位 27:26 Mauna Kea 的银河：肉眼见过的最清晰的银河 31:12 星星如何把消息、项目和焦虑推远 34:05 克洛泽、洗车和房顶啤酒：无用但回血 35:58 天台、夕阳和“豁然开朗”的一瞬间 41:10 夏天冰饮：柠檬冰红茶的细节 46:28 3D 打印小鸟喂食器：AI 也可以帮人观察世界 52:04 听友征集：网球、彩虹、追星和越野跑 59:15 网吧记忆到一百个夏天：希望大家都积极去过夏天 01:01:17 结尾：去看流星，把大脑放回自然的节奏 💬 加听友群 加微信 "cliu21"，备注“听友”。

AI CEO | Anthropic | Dario Amodei | Sam Altman | Elon Musk | Jensen Huang | Fable 5 | Mythos 5 | SpaceX IPO | NVIDIA | CUDA | DND 🎧 本期简介 如果把硅谷 AI 圈的大佬们从神坛上请下来，用“饼力、人格面具、彼得潘、骑墙、YOLO”五个维度打分，会得到一张怎样的 CEO 人格图鉴？这一期是一期串台特别节目：CL 和《朗姆酒瓶》的主播 Rum 面基串台共创了这期节目，一起非常主观、非常不正经地锐评几位正在影响 AI 格局的人。 节目从 Anthropic 的 Fable 5 / Mythos 5 发布两天后被下架说起：Dario Amodei 刚写完监管檄文，政府真的把监管锤了下来；Amazon 既是 Anthropic 的金主和云伙伴，又被报道成触发封禁的关键角色。这个开场，也自然引出第一位“AI 安全布道者”的履历、信念和矛盾。 随后，两位主播把 Sam Altman、Elon Musk 和 Jensen Huang 依次放进同一套评分表里：奥特曼的讨好型人格和厚到溢出的面具，马斯克从南非原生家庭、《银河系漫游指南》到 SpaceX 生死一搏的英雄叙事，以及黄仁勋从改造学校、Denny's 洗碗工一路把NVidia做到世界第一市值。 这是一期极其不严肃的 CEO 传记，是一场“普通人点评科技巨佬”的游戏化观察：这些人既有改变世界的能力，也有很普通、很脆弱、甚至很荒唐的人性。听完这期，你是否会更容易把 AI 公司的宏大叙事，看成一群具体的人在权力、商业、信念和自我形象之间不断摇摆？ 🍻 串台嘉宾 * 《朗姆酒瓶》：由 RumW、Gin42 主持的播客。以主观、偏见和好奇心作为入口，关注那些容易被忽略的“失焦处”和“非常间”；2025 蜉蝣天地推荐播客！ * 朗姆（RumW）：《朗姆酒瓶》的主播。我们相识于播客群，两个人都不算是活跃群友，但是机缘巧合下联络上了。非常喜欢《朗姆酒瓶》的节目，非常感谢朗姆这次回国抽空来《跨域请求》做客，聊得非常开心，期待以后多多串台！ 🧩 概念解释 * 饼力：节目自定义打分项，指一个人讲愿景、造叙事、让别人相信未来故事的能力。 * 人格面具：借用荣格心理学里的 persona 概念，节目里用来形容公众人设和真实行为之间的距离。 * 彼得潘 / 彼得潘综合征：节目里用来形容“不愿长大”的少年气或巨婴感，既可能是初心，也可能是情绪化和不负责任。 * 骑墙：节目自定义打分项，指一个人是否会随机会、利益和处境频繁调整立场。 * YOLO：You Only Live Once，本义是“人生只有一次”；节目里更接近“赌狗值”，指孤注一掷、破釜沉舟的风险偏好。 * DND 阵营九宫格：来自桌面角色扮演游戏的阵营分类，用“守序 / 中立 / 混乱”和“善良 / 中立 / 邪恶”组合描述人物行事风格。 * Fable 5 / Mythos 5：Anthropic 的新一代 Claude 模型；Fable 5 被描述为面向公众的 Mythos 级模型，随后因政府指令被暂停访问。 * AI 安全：围绕前沿 AI 是否可能带来网络、生物、自主失控等风险，以及是否需要强制测试、封禁或监管的讨论。 * Stargate：节目中提到的 OpenAI 大型算力基础设施计划，用来说明奥特曼式“先把未来押上去”的资本叙事。 * CUDA：NVIDIA 的通用并行计算平台，让 GPU 不只用于游戏图形渲染，也能用于科学计算和深度学习训练。 * AlexNet / ImageNet：深度学习史上的关键节点。AlexNet 在 ImageNet 图像识别竞赛中的表现，让 GPU + CUDA 的价值被 AI 研究大规模看见。 🖼️ 配图 图 1｜达里奥·阿莫代伊 图 2｜山姆·奥特曼 图 3｜伊隆·马斯克 图 4｜黄仁勋 🔁 提到的往期节目 * 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔 * 7.🎭还在为硅谷巨头的AI焦虑吗？字面意义被资本做局了 * 12.⚖️马斯克输给OpenAI：烂尾的世纪官司 * 13.🪐SpaceX - 人类史上最大IPO：马斯克把火星写进招股书 ⏱️ 章节时间戳 01:03 串台开场：和 《朗姆酒瓶》主播 Rum 一起锐评 AI 圈 CEO 03:08 五维打分表：饼力、人格面具、彼得潘、骑墙和 YOLO 05:16 DND 阵营说明：守序、中立、混乱 | 善良、中立、邪恶 06:24 达里奥与 Fable 5：最强模型发布两天就下架 08:10 达里奥求锤得锤：监管檄文发出两天后，模型被政府出口管制 11:35 达里奥履历：科研的不成功，造就了一个 AI 巨头公司 14:20 达里奥安全布道者画像：冷战思维，真信AI安全和道德红线 21:14 给达里奥打分：守序到过头的 AI 安全派 24:25 奥特曼登场：口头安全和算力承诺的落差 25:36 讨好型人格 + 撒谎成性：不可能在同一个人身上出现的两种特质，和最厚的人格面具 30:04 不持股不等于无利益：奥特曼在 OpenAI 的隐性获利路径 31:26 Stargate、Sora 和烧钱：奥特曼的 YOLO 账本 33:47 奥特曼四小时反水：先假装挺 Anthropic，转头截图 Anthropic 的订单 36:50 马斯克登场：把火星写进招股书的男人 38:10 马斯克的原生家庭：性格里藏着“恶魔”父亲的影子 45:08 《银河系漫游指南》：42、好问题和 Don't Panic 48:08 从 Zip2 到 SpaceX：马斯克财富自由后的火箭梦 51:05 2008 生死一搏：SpaceX 和特斯拉同时续命 55:12 从钢铁侠到争议人物：泰国洞穴、推特和政治转向 01:04:04 SpaceX 新故事：星链赚钱，AI 和太空算力烧钱 01:09:28 给马斯克打分：饼力、彼得潘和 YOLO 都满分 01:12:06 黄仁勋登场：卖铲子的人和 NVIDIA 的来路 01:13:10 哭笑不得的改造学校童年：老黄为什么相信苦难和韧性 01:19:28 Denny's 餐厅创立 NVIDIA：押错赌注后的翻盘 01:22:23 CUDA 转向：从游戏显卡到 AI 基础设施 01:28:00 芯片卖给中国：老黄的商业逻辑罢了 01:30:25 给老黄打分：有道理的 YOLO 和守序中立 01:33:45 结尾：普通人也可以点评科技巨佬 01:35:05 下次还可以聊，包括但不限于：苏姿丰（Lisa Su/苏妈）、彼得·蒂尔和扎克伯格 📚 参考资料 Anthropic、Dario 与 Fable / Mythos * Dario Amodei：Policy on the AI Exponential * Dario Amodei：The Adolescence of Technology * Dario Amodei：Machines of Loving Grace * Anthropic：Claude Fable 5 and Claude Mythos 5 * Anthropic：Statement on the US government directive to suspend access to Fable and Mythos Sam Altman / OpenAI * The New Yorker：Sam Altman May Control Our Future—Can He Be Trusted? * OpenAI 官方：Elon Musk wanted an OpenAI for-profit * OpenAI 官方：Evolving OpenAI's structure 马斯克、SpaceX 与科幻叙事 * Simon & Schuster：Walter Isaacson《Elon Musk》 * Douglas Adams：《The Hitchhiker's Guide to the Galaxy》 * SpaceX：Falcon 1 first successful mission / RatSat * Starlink 官方介绍 黄仁勋、NVIDIA 与 CUDA * NVIDIA Developer：CUDA Zone * Britannica：Jensen Huang * Stanford News：Jensen Huang 2024 commencement address * CNN Business：Nvidia and AMD CEOs are family 💬 加听友群 加微信 "cliu21"，备注“听友”。

世界杯判罚技术 | 上帝之手 | 马拉多纳 | VAR | 门线技术 | 半自动越位SAOT | 芯片足球 | 体毛越位 | 三笘薫 | 姆巴佩 | AI世界杯 | 视障观赛 🎧 本期简介 2026 年美加墨世界杯的揭幕战，回到了墨西哥城体育场，也就是很多人更熟悉的阿兹特克体育场。40 年前，马拉多纳就是在同一块草皮上用手把球打进了英格兰球门；40 年后，同一座球场上方是追踪摄像机，球员有 3D 数字分身，足球里还有每秒汇报 500 次的传感器。 所以这期节目聊的不是一部单纯的“足球科技进步史”，更像是一部世界杯冤案史：从 1891 年那张最早帮人看清进球的球网，到 1966 年温布利门线悬案、1986 年上帝之手、2002 年韩意之战、2009 年亨利手球、2010 年兰帕德冤案，每一次技术升级背后，几乎都有一次改变很多人命运的误判。 但技术把比赛看得更准之后，问题并没有完全消失。门线技术只回答“球有没有整体过线”，VAR 让判罚准确率提升，却也让进球后的狂欢随时可能被撤回；半自动越位和芯片足球能抓到人眼看不见的一脚，但遇到梅西、姆巴佩这种身体接触和判罚尺度，最终仍然要回到人的判断。 最后，这期也会聊到技术更温柔的一面：视障球迷用触觉板“摸”到足球的位置，听障球迷通过真人手语同步理解现场。足球到底需要绝对的真相，还是值得原谅的误差？这可能比某一次判罚本身更值得讨论。 🧩 概念解释 * 阿兹特克体育场 / 墨西哥城体育场：墨西哥城的世界杯球场，1986 年“上帝之手”发生地，也是 2026 年世界杯揭幕战球场。 * 上帝之手：1986 年世界杯阿根廷对英格兰，马拉多纳用手将球打进却被判有效，后来成为足球史上最著名的误判之一。 * 门线技术（Goal-line Technology）：用高速摄像机或传感器判断足球是否整体越过球门线，结论会直接发送到主裁判手表上。 * VAR（Video Assistant Referee）：视频助理裁判，通过多机位回放辅助主裁判复核进球、点球、红牌、错认球员等关键判罚。 * 体毛越位 / 腋窝越位：球员只有极小身体部位处在越位位置时被吹掉进球的争议说法，用来形容 VAR 时代的“假精确”观感。 * SAOT（Semi-automated Offside Technology）：半自动越位技术，用追踪摄像机、球员骨骼点和芯片足球数据辅助判断越位。 * 芯片足球：内置传感器的比赛用球，可以记录球的位置、速度和被触碰瞬间，帮助系统判断传球时刻或细微触球。 * IFAB：国际足球理事会，负责制定和修改足球竞赛规则。 * 附加助理裁判：门线技术落地前的一种折中方案，在底线附近增设裁判盯禁区和门线，但实际效果很有限。 * 无障碍观赛技术：包括触觉观赛板、专门解说频道、真人手语等，让视障和听障球迷更接近现场体验。 🔁 提到的往期节目 * 10.🌍拒掉华尔街，贫困移民如何成为AI教母？|李飞飞教授 ⏱️ 章节时间戳 01:07 世界杯揭幕 01:46 阿兹特克 - 上帝之手的案发地：同一座球场，四十年技术代差 03:19 本期主线：足球技术史更像一部冤案史 04:35 肉眼时代：球网为什么也是一种技术 08:47 1966 温布利悬案：英格兰唯一一座世界杯冠军 10:28 计算机视觉重建：球到底进没进 13:34 巴赫拉莫夫：争议边裁的辉煌人生 17:25 上帝之手：马岛战争后的世界杯番外篇 25:18 纳赛尔和多切夫：同一次误判，两种后半生 28:21 布拉特的“足球魅力”与技术阻力 29:26 2002 韩意之战：世上最脏的世界杯比赛，没有之一 38:16 莫雷诺：从争议主裁到贩卖违禁品入狱 42:14 亨利手球淘汰爱尔兰，FIFA给爱尔兰足协的500万“贷款” 47:45 汉松：被一次误判吞噬的消防员裁判 49:26 2010 兰帕德冤案：温布利的复仇 51:13 附加助理裁判失败，门线技术终于落地 55:12 VAR 登场：准确率上去了，快乐却被原地撤回 1:00:21 SAOT 和芯片足球：越位自动报警 1:03:31 三笘薫 1 毫米和德国的门线宿命 1:05:02 2026 争议：主观判罚为什么还是难 1:09:02 足球视频理解 AI：未来能不能帮主观判罚 1:11:40 无障碍观赛：用手摸到足球，和所有人一起欢呼 1:14:58 加拿大新越位规则：把精度掰回去一点 1:15:36 结尾：绝对真相还是值得原谅的误差 📚 参考资料 世界杯与判罚技术 * FIFA：Estadio Azteca to host the opening match of FIFA World Cup 2026 * FIFA：Semi-automated offside technology at FIFA World Cup 2022 * FIFA：Offside decisions and referee body cams at FIFA World Cup 2026 * Lenovo：Lenovo becomes Official FIFA Technology Partner 历史争议与人物 * Reid & Zisserman：Goal-directed video metrology（1966 门线重建论文） * Goal：Tofiq Bahramov, football’s most famous linesman * FourFourTwo：Ali Bin Nasser recalls Maradona’s Hand of God goal * CBS：Infamous soccer ref Byron Moreno gets prison in heroin case * ESPN：FIFA paid Ireland to settle Thierry Henry handball * Sports Illustrated：Frank Lampard’s ghost goal and goal-line technology * Litmus FactCheck：“三笘 1.88mm”事实核查 足球 AI 与新规则 * 上海交大《Towards Universal Soccer Video Understanding》（CVPR 2025 论文） * UniSoccer：足球视频理解开源项目（代码 / 模型权重） * FIFA：加拿大超级联赛“透光规则”越位试点 💬 加听友群 加微信 "cliu21"，备注“听友”。

SpaceX IPO | 马斯克 | Starlink星链 | Starship星舰 | xAI | COLOSSUS | TAM | 轨道AI数据中心 | Macrohard | 火星殖民 | NASDAQ-100 🎧 本期简介 SpaceX 提交了 IPO 招股文件，这本来应该是一个“火箭公司要上市”的商业新闻。但这份 S-1 招股书里写进去的东西，已经远远超过了火箭：Starlink 星链、xAI、COLOSSUS 数据中心、轨道 AI 算力、月球经济、火星运输，甚至小行星采矿。 这期节目想回答一个问题：SpaceX IPO 到底在卖什么？它卖的是现在已经能赚钱的星链业务，还是能把东西送上天的火箭能力，还是马斯克写给资本市场的一整套未来太空基础设施故事？ 更反直觉的是，SpaceX 招股书里最大的 TAM，也就是“可服务总市场”，并不在火箭，也不在星链，而在 AI。尤其是一个叫 Macrohard 的企业 AI 应用故事，被写成了整个估值想象里最夸张的一块。 所以这期既会聊 SpaceX 真实的财务账本：谁在赚钱，谁在烧钱；也会聊更科幻的部分：轨道 AI 数据中心、100GW 太空算力、火星殖民、战略信号，以及普通投资者在这种超级 IPO 里到底买到的是公司，还是一张未来期权。 最后，我们也会把话题落回普通人：如果 SpaceX 上市后很快进入 NASDAQ-100 指数，低流通股比例叠加被动基金买入，会不会让很多并没有主动选择 SpaceX 的退休账户，也被动上车？ 🧠 概念解释 * S-1 招股书：美国公司上市前交给监管机构和市场看的上市说明书，里面会披露业务、财务、风险和股权结构。 * IPO：首次公开募股，也就是公司第一次把股票卖给公开市场投资者。 * TAM：Total Addressable Market，可服务总市场。简单说，就是公司认为自己未来理论上能服务到的最大市场规模。 * Starlink 星链：SpaceX 的低轨卫星互联网服务，用大量低地球轨道卫星提供网络连接。 * Starship 星舰：SpaceX 正在研发的重型、可复用发射系统，目标是把更大、更重的东西以更低成本送上轨道。 * xAI / Grok：马斯克旗下 AI 公司和大模型产品。SpaceX 收购 xAI 后，Grok、X 以及 AI 数据中心被纳入 SpaceX 的资本故事。 * COLOSSUS：SpaceX / xAI 体系中的大型 AI 数据中心，节目里重点讨论它作为“算力出租”基础设施的意义。 * Cursor：Anysphere 旗下 AI 编程工具。S-1 披露 SpaceX 与 Cursor 签署了算力和未来收购选择权相关协议。 * Anthropic：Claude 背后的 AI 公司，在本期里是 SpaceX / COLOSSUS 算力的客户，不是 SpaceX 旗下公司。 * Macrohard：S-1 中提到的企业 AI 平台设想，名字明显在玩 Microsoft 的梗，目标指向企业工作流和 AI agent。 * 轨道 AI 数据中心：把一部分 AI 计算设施部署到太空轨道上的设想，目前仍是高度远期、技术和经济账都还没有完全验证的方向。 * Class A / Class B 股票：双重股权结构。公众通常买到投票权较少的股票，内部人通过高投票权股票继续掌握公司控制权。 * NASDAQ-100 指数：纳斯达克市场里一组大型非金融公司的指数，很多 ETF、指数基金和退休账户会被动跟踪它。 🖼️ 配图 图 1｜SpaceX 的 AI 板块关系图：图中梳理 SpaceX、xAI、Grok、Colossus、X、Macrohard、Cursor、Anthropic 与 Tesla 的所有权和合作关系。来源：自制图表；数据来源：SpaceX S-1 招股书、Anthropic 与 SpaceX 合作公告 图 2｜SpaceX 招股书里的业务版图：图中把运输、Starlink 连接业务、AI 板块与轨道数据中心、月球运输、火星殖民等长期愿景放在同一张关系图中。来源：自制图表；数据来源：SpaceX S-1 招股书 🔁 提到的往期节目 * 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔 * 12.⚖️马斯克输给OpenAI：烂尾的世纪官司 ⏱️ 章节时间戳 00:01 金句混剪：最贵科幻电影票？ 01:20 开场：SpaceX 提交 S-1 招股书 04:12 估值和募资规模到底怎么算 05:00 28.5 万亿美元 TAM 是什么概念 06:44 xAI 被并入 SpaceX，AI 板块从哪来 07:42 Cursor 和 Anthropic：算力、数据和客户 09:41 先看账本：Starlink 赚钱，AI 烧钱 10:55 SpaceX 的火箭老本行到底强在哪 12:37 Starlink：不断补货的空中基站网络 15:04 为什么非要把 AI 板块合并进来 17:08 轨道 AI 数据中心：科幻还是未来基础设施 18:56 企业应用和 Macrohard：22 万亿大饼从哪来 23:00 Starship：所有未来故事的成本关键 24:52 Falcon 1 生死一搏：SpaceX 曾经怎么被救回来 26:20 100GW 和 100 万吨：招股书里的疯狂数字 27:33 月球、火星和小行星采矿为什么会出现在招股书里 30:30 火星殖民：愿景、融资故事，还是战略信号 32:49 马斯克的薪酬结构为什么绑定火星和太空算力 35:20 公众买到的股票，真的能影响公司吗 36:25 NASDAQ-100 改规则和被动基金上车 39:19 结尾：市场买到的是公司，还是未来期权 📎 参考资料 官方文件与公司材料 * SpaceX S-1 招股书（SEC EDGAR） * SEC filing index JSON * Anthropic 官方公告：Higher usage limits for Claude and a compute deal with SpaceX * Starlink 官方介绍 * Starlink technology 航天、技术和法律背景 * NASA：Commercial Resupply Services Overview * SpaceX：RatSat / Falcon 1 first successful mission * NASA SmallSat Thermal Control * NASA 国际空间站事实数据 * UNOOSA 外层空间条约 资本市场与监管背景 * SEC Investor.gov：IPO Investor Bulletin * Nasdaq 5600 Series Rules * Nasdaq-100 methodology update * Nasdaq-100 Methodology Changes FAQ * 中国证监会等八部门《综合整治非法跨境证券期货基金经营活动实施方案》 媒体报道与延伸阅读 * Axios：Elon Musk's SpaceX IPO * Ars Technica：SpaceX submits detailed financial filing ahead of going public * TechCrunch：The SpaceX IPO filing, AI bets, Starship dreams * Le Monde：With SpaceX, Elon Musk launches the most spectacular IPO ever * Britannica：Strategic Defense Initiative 💬 加听友群 加微信 "cliu21"，备注“听友”。

Elon Musk | OpenAI | Sam Altman | Greg Brockman | 诉讼时效 | 不当得利 | AGI 军备竞赛 | Cerebras | PBC 🎧 本期简介 马斯克和 OpenAI 的世纪官司迎来了一个阶段性结果：马斯克败诉了。但最离谱的地方是，法院并没有真正回答 OpenAI 有没有背叛“造福全人类”的使命，也没有完整审完庭审里爆出的那些瓜，而是因为马斯克“来晚了”——超过诉讼时效——直接把案子挡在了门外。 这一期我们从法院门口的反 AI 抗议讲起：有人担心 AI 替代工作，有人担心社会监控和巨头垄断，还有人 Cosplay 成机器人，正面印着 OpenAI，背面印着 xAI，扮演奴役人类的样子。大家并不站马斯克，也不支持 OpenAI，更多的是对这场 AI 军备竞赛里的所有玩家都越来越不信任。 节目里会回到 OpenAI 的起点：马斯克为什么参与创办 OpenAI？为什么当年的非盈利组织后来变成了复杂的盈利结构？游戏Dota 2 的比赛为什么成了 OpenAI 商业化的转折点？Greg Brockman 的日记为什么会被拿到法庭上念？Sam Altman “没有 OpenAI 股权”这句话，又为什么没办法完全打消外界对利益冲突的疑问？ 这场官司最后留下的问题，比输赢本身更重要：当一家组织嘴上说自己服务全人类，身体却长成了千亿美元级别的商业巨头，公众到底从哪里获益？谁有资格控制 AI 的未来？法院能审的是马斯克是不是来晚了，但普通人真正关心的是，AI 巨头到底是在关心全人类，还是在关心全人类口袋里的钱？ 🧩 概念解释 * 诉讼时效：法律规定原告必须在一定时间内起诉；超过期限后，法院可以不再审实体问题。本案里，马斯克败诉的核心就是“来晚了”。 * 不当得利：一方认为另一方拿到了不该拿的利益，因此要求对方返还。本案里，马斯克主张 OpenAI 和微软应该吐出部分商业化收益。 * Disgorgement / 返还不当收益：不是按“马斯克个人损失多少”来赔，而是要求被告交出所谓通过不当行为获得的收益。 * 非盈利组织：以公共使命为核心、不能像普通公司一样把利润分给股东的组织。OpenAI 最早就是以非盈利形态成立。 * PBC（Public Benefit Corporation）：公益性公司，一种可以盈利、但法律上也需要考虑公共利益使命的公司结构。 * OpenAI LP / OpenAI Group PBC / OpenAI Foundation：OpenAI 在商业化过程中形成的复杂架构，用来在非盈利控制和商业融资之间做平衡。 * AGI：Artificial General Intelligence，通用人工智能，通常指能在广泛任务上达到或超过人类水平的 AI。 * Discovery：美国民事诉讼中的证据开示程序，双方必须交出和案件相关、又不受法律特权保护的材料；这也是 Greg 日记能进入法庭的重要原因。 * B-corp：带有公益目标的商业组织概念，节目里用来解释 Greg 和 Ilya 曾经讨论过的一种商业化路径。 * AI 军备竞赛：几家 AI 巨头不断投入算力、数据、资金和人才，彼此竞速推进模型能力的竞争状态。 🔁 提到的往期节目 * 1.先抗命救人，后对人PUA？Anthropic的AI到底几副面孔 * 7.🎭还在为硅谷巨头的AI焦虑吗？字面意义被资本做局了 ⏱️ 章节时间戳 01:06 开场：马斯克败诉，但也不代表 OpenAI 清白 02:22 法院门口的反 AI 情绪：大家不喜欢马斯克，也不喜欢 OpenAI 03:08 马斯克的第一项指控：OpenAI 背离非盈利初心 04:02 OpenAI 为什么一开始要对抗 Google 和 DeepMind？ 06:11 马斯克早期给 OpenAI 投入了什么：钱、人脉、背书和算力资源 06:52 反转：OpenAI 商业化的想法，最早其实是马斯克自己提出来的 07:08 Dota 2、Dendi 和 TI7：一场游戏比赛暴露 OpenAI 的算力需求 09:08 马斯克想要控制权：把 OpenAI 并进特斯拉、自己当 CEO 09:52 Greg Brockman 的日记：同意商业化，但不想带马斯克玩 10:55 Discovery：为什么一本文档私密日记会被拿到法庭上念？ 12:16 xAI、SpaceX 和“卖铲子”：马斯克也进入了 AI 军备竞赛 13:18 OpenAI 的复杂架构：从非盈利组织到 OpenAI LP、Foundation 和 PBC 15:05 核心疑问：一个服务全人类的组织，为什么长成了商业巨头？ 15:21 不当得利：马斯克为什么要求 OpenAI 和微软吐出巨额收益？ 16:07 从好友到死敌：马斯克和奥特曼十年前还在一起聊游戏 18:19 最大反差：马斯克一毛钱股份没有，Greg 手里的权益价值巨大 19:24 Cerebras 争议：OpenAI 供应商交易和个人投资之间的利益冲突 21:01 Sam Altman “没有 OpenAI 股权”这句话为什么需要好好盘一盘 23:12 微软的角色：只是投资方，还是 OpenAI 商业化的助推器？ 24:13 OpenAI 的反击：钱早就花完了，限制也没有白纸黑字写清楚 25:31 Stuart Russell 上庭：AI 风险是真的 26:43 最终判决：没有回答OpenAI是否背离使命和不当得利，只回答“马斯克你来晚了” 27:20 这场 AI 巨头撕逼，和普通人到底有什么关系？ 28:38 结尾：公众想知道谁能控制 AI 未来，法院只能审谁来晚了 📚 参考资料 判决、案卷与法律结构 * AP：Elon Musk loses OpenAI trial after jury finds claims barred by statute of limitations * Filing 477：Pretrial Order No. 4，关于 bifurcation、advisory jury 和诉讼时效 * Filing 456：Pretrial Order No. 3，关于 remedies 和 statute of limitations * Filing 572：Jury Verdict * Filing 502：OpenAI defendants’ proposed findings of fact * Filing 503：Plaintiff’s proposed findings of fact * Filing 542：C. Paul Wazzan 书面证词 OpenAI 早期历史、Dota 和商业化争议 * OpenAI 官方：Dota 2 * OpenAI 官方：More on Dota 2 * OpenAI 官方：Elon Musk wanted an OpenAI for-profit * 小Lin说：OpenAI 结构与商业化背景视频 庭审报道、日记、股权与利益冲突 * TechCrunch：How Elon Musk left OpenAI, according to Greg Brockman * AP：Brockman, Musk, Altman and OpenAI trial coverage * Le Monde：Sam Altman rocked by questions in OpenAI trial * Ars Technica：Altman confronted with claims at OpenAI trial * Data Center Dynamics：Greg Brockman stakes in Cerebras, CoreWeave, Stripe and Helion * TechCrunch：OpenAI signs reported $10B compute deal with Cerebras AI 风险与公众关切 * TechCrunch：Elon Musk’s expert witness Stuart Russell and AGI arms race * India Today：Stuart Russell testifying against Sam Altman * AP：Musk, Altman, OpenAI nonprofit trial 💬 加听友群 如果你也关心 AI 巨头、科技公司治理、资本市场和普通人生活之间的关系，欢迎加入听友群一起讨论。加微信 "cliu21"，备注“听友”。 也欢迎在评论区告诉我：你觉得这场官司最应该被回答的问题，是 OpenAI 有没有背叛使命，还是谁有资格控制 AI 的未来？

Ryan Cohen | Meme Stock | 散户逼空 | Chewy | Michael Burry | proxy fight | highly confident letter 🎧 本期简介 GameStop 想收购 eBay？一个靠线下卖游戏光盘起家的「夕阳企业」，为什么突然要吞下一家体量大得多的老牌电商平台？ 这期我们从 Ryan Cohen 的一系列迷幻操作讲起：他在 CNBC 被主持人追问「钱从哪来」，反复回答「一半现金，一半股票」；转头又跑到 eBay 上卖旧袜子、Windows 2000 安装盘和 GameStop 旧物，号称给收购 eBay 筹钱；最后还被 eBay 风控封号。 但这个故事并不只是一个商业笑话。Ryan Cohen 既是 meme stock 时代的梗王，也是 Chewy 的创始人，真的从零做出过一家宠物电商巨头。eBay 拒绝他的理由，也不只是「你没钱」，而是两家公司在治理方式、激励机制、风险偏好和组织文化上的根本不兼容。 这一期，我们也会回到 2021 年 GME 散户大战华尔街事件，聊聊 Reddit、WSB、DFV、diamond hands、Robinhood 拔网线，以及为什么这场散户狂欢到今天还在影响 GameStop 的故事。 ⏱️ 章节时间戳 00:00 金句混剪 01:03 开场：GameStop 为什么突然想收购 eBay？ 01:43 GameStop 和 eBay 分别是谁：一个 meme stock 鼻祖，一个低调赚钱的老牌电商 03:36 收购提案：125 美元每股，约 560 亿美元，一半股票一半现金 04:23 CNBC 翻车现场：主持人追问「钱从哪来」 08:28 Ryan Cohen 在 eBay 上卖旧袜子筹钱，还被 eBay 封号 11:52 eBay 正式拒绝：这个方案「既不可信，也不吸引人」 13:59 为什么 eBay 不愿意背上 GameStop 的高杠杆风险？ 16:13 回顾 GME 事件：散户逼空华尔街到底是怎么发生的？ 18:14 Reddit、WSB 和 DFV：GME 叙事是怎么被点燃的？ 24:12 Ryan Cohen 入场：从 Chewy 创始人到 GameStop 散户精神领袖 26:33 Elon Musk 的 Gamestonk!!!：GME 股价冲向 483 美元 27:02 华尔街的损失：Citron、Melvin Capital、D1、Point72、Maplelane 29:04 Robinhood 拔网线：为什么爽文结局没有发生？ 30:24 回到 eBay 拒信：收购价不够高，风险又太大 31:14 eBay 真正担心的：GameStop 的公司治理和高管激励 34:09 Ryan Cohen 的对赌协议：为什么 GME 需要一个「翻十倍」的故事？ 36:12 Cohen 不是随机从 Reddit 评论区抽出来的人 36:42 Chewy 的成功故事：靠极致用户体验打败巨头 38:53 TBPN 采访：为什么 Cohen 在另一个节目里显得很正常？ 42:58 Michael Burry 清仓 GME：不要把债务看作创造力 45:05 三种后续：交易失败、proxy fight，或逼出某种战略合作 46:47 结尾：eBay 是被低估的平台，还是缺少紧迫感的老公司？ 📚 Reference GameStop 收购 eBay 提案与 eBay 回应 * GameStop 官方公告：GameStop Proposes to Acquire eBay at $125.00 Per Share * GameStop 收购 eBay 提案 PDF：Project Sling Proposal to Acquire eBay * eBay 拒绝 GameStop 收购提案的完整回信 / SEC 文件 * eBay 官方 PDF：eBay Rejects Unsolicited Proposal from GameStop * AP：eBay rejects GameStop's $56 billion takeover offer * Reuters / StreetInsider：Ryan Cohen says eBay directors should not dismiss his proposal without engaging on its substance * PC Gamer：eBay shoots down “neither credible nor attractive” $56 billion GameStop offer CNBC / TBPN 采访与“卖袜子”事件 * PC Gamer：GameStop CEO baffles CNBC anchors in bizarre interview * PC Gamer：Ryan Cohen says he was suspended from eBay for selling stuff on eBay “to pay for eBay” * TBPN Transcript：Ryan Cohen Live — GameStop’s $56B bid for eBay * Apple Podcasts：TBPN 节目页 * CNBC About：CNBC 的商业新闻与实时市场报道定位 eBay / GameStop 业务、财报、治理与激励 * eBay：2026 Q1 Results * eBay：Fourth Quarter and Full Year 2025 Results * eBay 2026 Proxy Statement / DEF 14A * GameStop：Fourth Quarter and Fiscal Year 2025 Results * GameStop 2026 Proxy Statement / PRE 14A * GameStop 10-Q：投资政策与 Investment Committee 相关披露 * GameStop：Update to Investment Policy to Add Bitcoin as a Treasury Reserve Asset * GameStop：Long-Term Performance Award for Ryan Cohen Chewy / Ryan Cohen 背景 * Chewy 官方公告：PetSmart Completes Acquisition of Chewy * CNBC：PetSmart is acquiring Chewy.com in largest e-commerce acquisition GME 事件、Burry 与市场结构 * SEC：Staff Report on Equity and Options Market Structure Conditions in Early 2021 * SEC PDF：Staff Report on Equity and Options Market Structure Conditions in Early 2021 * CNBC：GameStop surges after report says Michael Burry is long the stock * Michael Burry Substack：GameStop Makes Its Play * Decrypt：Michael Burry Exits GameStop After eBay Bid 节目中提到的现金 + 股票并购案例 * Berkshire Hathaway PDF：Berkshire Hathaway to Acquire BNSF * Meta 官方公告：Facebook to Acquire WhatsApp 💬 加听友群 如果你也对 AI、科技公司、商业故事、互联网文化和资本市场里的抽象时刻感兴趣，欢迎加入听友群一起聊天。添加微信号：cliu21，备注"跨域请求"。 也欢迎在评论区告诉我：你觉得 Ryan Cohen 这次是在认真下棋，还是纯粹把资本市场玩成了一个巨大的 meme？

AI 教母李飞飞自传《我看见的世界》｜母亲节特辑｜ImageNet 是怎么诞生的｜以人为本的 AI｜从成都到普林斯顿｜从干洗店到斯坦福｜计算机视觉｜AlexNet｜深度学习｜AI4ALL｜HAI 母亲节前夕，我读完了李飞飞教授的自传《我看见的世界》，几次憋着眼泪。这一期试图回答一个看似很简单的问题： 那个让 AI 看见世界的人，是怎么被妈妈看见的？ 李飞飞不是在精英家庭长大的"美国华人"。她 15 岁随母亲移民到新泽西，和爸妈挤在 4 楼一间一居室里，睡在厨房和用餐区之间的窄道上。她每周末和放学后在中餐馆打工，每天 12 小时，每小时 2 美元——比当地最低工资还低。她数学课用的计算器，是爸爸从车库市场淘来的、坏的。 就是这样一个移民家庭的女孩，一步一步成为了改变 AI 历史的科学家。她让今天的手机能识别人脸、自动驾驶能识别行人、AI 能理解图像——这些能力背后都站着她当年推动的 ImageNet。 但这一期不只是在讲 ImageNet 怎么诞生的。真正想讲的是另一条线：李飞飞让机器看见了世界，是谁让她看见了世界？答案是她妈妈、她爸爸，是新泽西帕西帕尼高中数学老师 Bob Sabella，是一封普林斯顿的薄信封。 这是一期献给所有母亲、所有"血缘以外的家人"，和所有想让 AI 服务于普通人的科学家的节目。 ⏱️ 章节时间戳 01:30 开场：母亲节 + 一本让我憋眼泪的书 02:00 李飞飞是谁：刻板印象 vs 真实身份 05:43 童年：观鸟迟到的爸爸 + 被时代压住的妈妈 10:10 偷听到的话："等十几岁，女生自然就变笨了" 11:00 家长会：母亲只问了一句"这是飞飞想要的吗？" 13:05 1989 父母闭门议事 + 物理学突然开窍 15:44 出发去美国 + JFK 行李提取处等不到爸爸的几个小时 18:53 12 小时一班、2 美元一小时的中餐馆 19:43 图书馆袭击：亚裔学生被打 20:56 Bob Sabella：一台坏计算器和一个不肯送分的老师 24:09 一封薄信封：普林斯顿录取 + 全额奖学金 26:43 大一期末 + 母亲第一次心脏手术 28:26 第一次自己做生意：开干洗店 30:13 1999 华尔街 offer："那还有什么好说的呢？" 32:04 暗室里的猫：计算机视觉之路的起点 34:04 加州理工 + 计算机视觉的核心问题 35:57 2003 麦肯锡 offer：母亲第二次把她拉回来 37:46 ImageNet：让 AI 看见一个完整的世界 39:45 19 年的工期 + 亚马逊众包救场 41:17 ImageNet 竞赛 + SVM 时代的停滞 44:40 AlexNet 那一夜 + 神经网络王者归来 47:05 病床上的提问：AI 还能做什么帮人？ 48:13 母亲拒绝呼吸训练：尊严是任何算法都优化不了的 50:47 AI4ALL：让 AI 教育公平 51:25 斯坦福 HAI + 国家研究云 52:53 致谢的最后一句：做母亲是独属于人类的体验 53:22 结尾：致敬所有母亲 🎓 这位"AI 教母"为什么这么重要 李飞飞是当代 AI 领域最重要的科学家之一，斯坦福大学首位红杉讲席教授、美国国家工程院 / 医学院 / 艺术与科学院三院院士，2024 年伊丽莎白女王工程奖得主，前谷歌副总裁兼 Google Cloud AI/ML 首席科学家。但比起这些头衔，更重要的是她做了一件事——改变了 AI 学会看见世界的方式。 🐦 童年：一个观鸟迟到的爸爸和一个被时代压住的妈妈 1976 年她出生在北京，在成都长大。爸爸是个像孩子一样的电气工程师——飞飞出生那天他在公园看鸟忘了时间，名字"飞飞"也是从"飞翔"那来的。妈妈非常聪明，外祖母是晚清第一批上大学的女性——但因为时代和家庭背景，妈妈被阻断了所有发挥特长的路。她把没走完的路，转化成了对女儿的支持。 🚪 偷听到的那句话 小学最后一年某天下午，老师让女生先回家、男生留下。飞飞躲在门口偷听，听到老师说："男生天生比女生聪明……等到了十几岁，周围的女生自然就变笨了。" 这位老师还是个女老师。这件事在书里贯穿到几十年后她创办 AI4ALL（一个让高中女生、有色人种、低收入家庭学生进大学 AI 实验室上暑期课的非营利组织）。 ✈️ JFK 行李提取处的几个小时 1992 年飞飞和妈妈落地纽约 JFK，妈妈口袋里只有 20 美元，没有返程机票，飞飞的 ESL 英语听不懂大厅广播。爸爸来接，但破车在隧道里坏了——母女在出口外等了几个小时，看着夕阳下沉。"我们的不解逐渐变成了恐惧。" 🍜 12 小时一班、2 美元一小时 新泽西帕西帕尼，4 楼一居室，飞飞的床放在厨房和用餐区之间的窄道里。为了让妈妈每月给国内打长途电话时不那么紧张，她从高中开始打工——一家中餐馆，每天 11 点到 11 点，12 小时一班，2 美元一小时。中午仅有的休息时间她读西方文学的中文译本，被经理告诉："看书是浪费时间，不如去打扫卫生间。" 🧮 Bob Sabella：一台坏计算器和一个不肯送分的老师 高三飞飞在数学课上一直犯莫名其妙的计算错误。老师让她课后留下，按了几下她的计算器："啊哈！正切按键！"——计算器是爸爸从车库市场淘来的二手货，正切按键本身就是坏的。这位老师是 Bob Sabella，意大利移民家庭出身，全系学位最高的首席数学老师。 后来飞飞数学考了 89.4 分，跑去求 Bob 加分到 90 分。Bob 严厉拒绝："这个班里有很多聪明孩子。" 这是飞飞在美国第一次被一个外人严肃对待——后来 Bob 一家成了她的"美国家人"，Bob 在退休聚会上说他有"两个儿子和一个女儿"，那个女儿就是飞飞。 📨 1994 年 12 月那个寒冷下午 飞飞放学后从积雪邮筒里抽出一个橘黑相间的薄信封——美国大学录取通知通常用厚信封，所以薄信封意味着拒信。她以为没希望，撕开第一行写着 "YES!"——普林斯顿提前录取，近乎全额奖学金。妈妈听到消息表现得异常冷静——飞飞在书里写："她已经押上了所有，至此才有了一种真正如释重负的感觉。" 💼 那还有什么好说的呢——母亲两次把她拉回科研 1999 年飞飞从普林斯顿毕业。华尔街给出的 offer 极有吸引力：高薪、医保、能立刻替家里还债。妈妈只问了一句："这是你想要的吗？" 飞飞说想做科学家。妈妈："那还有什么好说的呢？" 5 年后她在加州理工读博中期，妈妈再次心衰、家里把干洗店关了。她偷偷穿着没剪标签的西装去面试麦肯锡，准备穿完就退掉——又被妈妈一句话拉回来："飞飞，我们走到这一步，不是让你现在放弃的。" 🐈 暗室里的猫：计算机视觉之路的起点 大二暑假飞飞去了加州大学伯克利的实验室。一只被麻醉的猫盯着 16 秒的黑白视频，电极接在它视觉皮层上——猫看到什么画面，扬声器就发出对应的"噼啪声"。这是她第一次接触真正的科学，也是她计算机视觉之路的开始。 🌐 ImageNet：让 AI 看见一个完整的世界 她意识到机器之所以"看不懂"，不是算法不够聪明，是它见过的世界太小了。她要给机器一个完整的世界——一个 1500 万张图、22000 个类别的数据集，叫 ImageNet。 她跟同行讲这个想法，所有人都说不可能，连她"师爷"——加州伯克利计算机视觉权威吉滕德拉·马利克（Jitendra Malik）——都当面劝退："科学的诀窍是跟随你的领域一起成长，不要太超前。" 她的博士生邓嘉算了一下：按当时进度需要 19 年完成。"飞飞，我等不了那么久才拿博士学位。" 最后是亚马逊众包平台 Mechanical Turk 救了场——4.8 万个分布在 167 个国家的人，每张图分几美分做标注。2009 年 ImageNet 终于发布，但首秀被冷落，飞飞自费做的圆珠笔没人要。 🚀 AlexNet 那一夜 2010、2011 两年的 ImageNet 比赛冠军都用支持向量机（SVM）这种主流算法，每年只进步 1–2 个百分点。飞飞已经在怀疑这个项目要失败了。2012 年她在家坐月子，邓嘉深夜打电话来："非正统的算法，神经网络——感觉像是个老古董。" 这次冠军 AlexNet 把准确率从 74% 拉到 85%，背后是辛顿（Geoffrey Hinton）+ 克里热夫斯基（Alex Krizhevsky）+ 苏茨克维（Ilya Sutskever，后来的 OpenAI 联创）。讽刺的是，把辛顿推向参加 ImageNet 比赛的，正是 6 年前劝退飞飞的吉滕德拉·马利克。 一周后飞飞飞 20 小时去意大利现场看 AlexNet 公开发布。连卷积神经网络发明人杨立昆（Yann LeCun）都没找到座位，靠后墙站完整场。 🏥 病床上的提问：AI 还能做什么帮人？ 2013 年妈妈又一次发烧住院，她盯着在病房角落工作的飞飞问了一句："飞飞，人工智能还能做哪些事来帮助别人呢？" 这是飞飞整个 AI 哲学的转折——之后她和阿尼·米尔斯坦（Arnie Milstein）开始做"环境智能"，让 AI 在医院帮医生护士识别洗手、防摔倒、监护 ICU 病人。 🌷 母亲拒绝呼吸训练装置：尊严是任何算法都优化不了的变量 更深的转折是几年后妈妈的一次开胸手术。术后医生让她做呼吸训练防肺感染，她拒绝配合，最后又开了一刀。妈妈后来在后院说："当病人……一点尊严都没有了……那种时刻，健康甚至都不重要了。" 飞飞写下她整个 AI 哲学的核心句： 个体的尊严是至高无上的——这是任何数据集都无法解释、任何算法都无法优化的变量。 🌟 以人为本的 AI 她和奥尔佳·鲁萨科夫斯基（Olga Russakovsky）联合创办了 AI4ALL——让一直被 AI 行业排除在外的人群（高中女生、有色人种、低收入家庭学生）进大学 AI 实验室上暑期课。资助方包括 Pivotal Ventures（梅琳达·盖茨的创投公司）和黄仁勋。 2019 年她和约翰·埃切门迪（John Etchemendy）在斯坦福创办 HAI（以人为本人工智能研究院），把 AI 工程师和法律 / 伦理 / 政策 / 医学 / 人文学者放在一张桌上。她还推动国家研究云——主张 AI 算力不应该只属于巨头，应该作为公共资源服务公众利益。 🌹 致谢的最后一句 在书的致谢部分，飞飞写给自己的孩子： "正是因为这个世界的存在，我现在所做的一切才有意义。这个世界就是我的孩子们和他们的孩子们将继承的世界。在人工智能时代来临之际，我感谢他们让我有幸成为他们的母亲。做母亲是最令我谦卑的体验，我相信，这也将永远是独属于人类的体验。" 如果今天你还没跟母亲表达感谢，现在还来得及，赶紧去吧。 🗺️ 节目里出现的人 家人 * 李飞飞 - AI 教母，本期主角 * 父亲 - 电气工程师，痴迷自然 / 文字游戏 / 车库市场，在新泽西干洗店里修锅炉、种常春藤 * 母亲 - 出身书香门第，被时代压住的知识女性。是飞飞所有重要决定的"裁判" 美国"选择的家人" * Bob Sabella（鲍勃·萨贝拉） - 飞飞高中数学老师，意大利移民家庭，新泽西帕西帕尼高中首席数学老师。从飞飞高三起成为她在美国最亲的人，2012 年因脑胶质瘤晚期去世 * Joan Sabella（琼·萨贝拉） - Bob 的妻子，也是高中数学老师 学术导师 / 同道 * Pietro Perona（彼得罗·佩罗纳） - 加州理工博士导师，意大利移民，电气工程系教授 * Christof Koch（克里斯托夫·科赫） - 加州理工博士导师，计算神经科学家 * Jitendra Malik（吉滕德拉·马利克） - Pietro 的导师、飞飞的"师爷"，加州大学伯克利分校计算机视觉权威。早期是 ImageNet 最大的反对者，后来反过来推动了 AlexNet 的诞生 * Arnie Milstein（阿尼·米尔斯坦） - 斯坦福医学院教授、医疗政策专家，2013 年起飞飞医疗 AI（环境智能）项目的核心合作者 * John Etchemendy（约翰·埃切门迪） - 斯坦福原教务长、哲学家，与飞飞联合创办斯坦福 HAI 飞飞的学生 * 邓嘉 - 飞飞普林斯顿时期的博士生，工程能力极强、性格冷静寡言，ImageNet 的工程主力 * Olga Russakovsky（奥尔佳·鲁萨科夫斯基） - 乌克兰出生的女博士生，AI4ALL 联合创始人，现普林斯顿教授 * Andrej Karpathy（安德烈·卡尔帕西） - 斯洛伐克出生的博士生，做了第一代图像字幕系统，后加入 OpenAI（前特斯拉 AI 总监） 远方的"巨人" * Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿） - 深度学习奠基人之一，1986 年提出反向传播，AlexNet 团队的导师 * Yann LeCun（杨立昆） - 法国人，Hinton 的早期学生，1989 年在贝尔实验室用 CNN 识别邮编（LeNet），CNN 之父，现 Meta 首席 AI 科学家 * Alex Krizhevsky（亚历克斯·克里热夫斯基） - AlexNet 主要作者，Hinton 的学生 * Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维） - AlexNet 团队成员，OpenAI 联合创始人，2023 年董事会风波核心人物 🧠 节目里提到的概念 * ImageNet - 飞飞团队 2007–2009 年做的图像数据集：1500 万张图、22000 个类别，用全球众包标注完成 * WordNet - 1985 年开始的英语概念库，把 14 万个英语词条按"意义关系"组织成网。ImageNet 直接借用了 WordNet 的层级结构作骨架 * AlexNet - 2012 年多伦多大学团队（Krizhevsky / Sutskever / Hinton）做的算法，把 ImageNet 比赛识别准确率从 74% 拉到 85%，是深度学习时代的引爆点 * 神经网络 - 模仿大脑神经元结构的算法，由很多层简单"决策单元"组成，靠数据训练自己调权重。1960 年代就有的概念，2012 年因 AlexNet 才重回主流 * CNN（卷积神经网络） - 专门给图像设计的神经网络，一层层从"边缘、纹理"抽象到"猫的耳朵、整只猫"。1989 年 LeCun 用它做了 LeNet，2012 年 AlexNet 让它爆发 * SVM（支持向量机） - 2000 年代主流的图像识别算法，"在高维空间画一条边界把猫和狗分开"。AlexNet 出现后几乎一夜被淘汰 * GPU（图形处理器） - 原本为电子游戏渲染画面设计的硬件，碰巧适合神经网络训练，2010 年代成 AI 训练标准硬件。AlexNet 用了 2 块英伟达 GPU 训练一周 * AMT / Amazon Mechanical Turk（亚马逊众包平台） - 全球散户标注 / 微任务平台，名字来自 18 世纪一个号称"会下棋的自动机器"——其实底座里藏着真人棋手。亚马逊给这服务起的官方副标题是 "artificial artificial intelligence" * 环境智能（Ambient Intelligence） - 飞飞和 Arnie Milstein 给医疗 AI 项目起的名字：用低调融入背景的传感器扩展医生护士的"察觉范围"，不是摄像头、不录像、所有计算本地完成（边缘计算） * AI4ALL - 飞飞和 Olga 联合创办的非营利组织：让高中女生、有色人种、低收入家庭学生进大学 AI/STEM 实验室上两周暑期课 * HAI（Human-Centered AI Institute） - 斯坦福以人为本人工智能研究院，2019 年飞飞和 John Etchemendy 联合创办，把 AI 工程师和法律 / 伦理 / 政策 / 医学 / 人文学者放在一起 * 国家研究云（National Research Cloud） - 飞飞推动的公共 AI 算力计划，目的是让学术界、初创公司、非政府组织都能用得起 AI 训练所需的大规模算力，而不是让 AI 只属于科技巨头 * ECCV / CVPR - 计算机视觉的两大顶会。ImageNet 在 2009 年 CVPR（迈阿密）首次发布，AlexNet 在 2012 年 ECCV（佛罗伦萨）公开 📚 推荐阅读 * 李飞飞《我看见的世界：李飞飞自传》

AI 让我们更高效了，可我们的账单都涨了，每天也感觉反而更累了 | 关雅荻友情客串道歉拖更｜ 山姆奥特曼为什么屡次应激 ｜ Ben Thompson 锐评"彩虹尽头的短巴士" ｜ Anthropic ARR 反超 OpenAI ｜ 杰文斯悖论：AI 让我们更累了 ｜ 各种蝴蝶效应导致的内存涨价 ｜ OpenAI 1.5 亿美元收购科技播客 TBPN | AI革命和工业革命的相似之处 🎙️节目介绍 2026-04-02，OpenAI 突然花了 1.5 亿美元（金融时报报道），买下了一档叫 TBPN 的科技访谈播客。这件事让人费解——OpenAI 顶着年底 IPO 的压力，正在疯狂砍预算开源节流；唯独这个动作完全不在"省钱"的方向上。 美国科技评论圈顶流 Ben Thompson 直接锐评——"如果说 Twitter 是一辆掉进金矿的小丑车，那 OpenAI 就是停在彩虹尽头的一辆短巴士"。意思是 OpenAI 在病急乱投医。 一开始我也跟着这个判断走，但研究下去发现完全不是这么回事——这不是病急乱投医，是有备而来。OpenAI 买的不是 TBPN 的 7 万日活，是它作为"硅谷叙事话语权场所"的位置——扎克伯格、Sam Altman、Alex Karp 这些大佬不愿意上其他传统媒体，但都愿意上 TBPN。 但事情没这么简单——反转反而坐实了 Ben 的诊断。一家健康的公司，不需要花几亿美元买叙事权。 顺便我们聊了几个有意思的事：Altman 一份没法律约束力的意向书是怎么把全球内存价格抬上去的、谷歌发了一项 6 倍内存压缩技术为什么反而让内存涨得更猛、霍尔木兹海峡的氦气怎么卡住韩国芯片厂的产能。这一系列像蝴蝶效应一样的因果，最后落到一件每个普通人都在感受的事——AI 让我们更高效了，可我们的账单都涨了，每天也感觉反而更累了。 【🧑‍💻本期成员】 主播：CL ｜ 友情客串：关雅荻 💛 特别感谢 本期开头有狂喜播客节创始人、开放对话主播 关雅荻老师的友情客串，替主播向听友致歉本期拖更（推着儿子在路上录的，顺便还给狂喜播客节做了个植入，看在关博这么支持的份儿上没剪）。期待 2026 年第六届狂喜播客节上海见。 🕐章节时间线 00:00 开场致歉：这期为什么拖更——关雅荻老师友情客串 03:59 承接上期：AI 焦虑 OpenAI 顶着 IPO 压力疯狂开源节流——但 4 月 2 日花 1.5 亿买了档播客 05:31 TBPN 是什么来头：日活 7 万、Apple Podcast 美区科技类 #32、扎克伯格/纳德拉/Altman 都上过、招牌冷幽默 06:50 Ben Thompson 的"短巴士"评论：拆解 Twitter 小丑车 vs OpenAI 彩虹尽头短巴士两个文化典故 09:43 反转一 - 是有备而来不是乱投医：现金流到 2030 都转不正，OpenAI 急需"很会赚钱"的对外发声渠道 10:49 扎克伯格上 TBPN：出了名不上播客的扎克，居然在 Meta 总部专门给 TBPN 搭了演播室 11:40 Alex Karp 的 neurodivergent 时刻：Palantir CEO 在 TBPN 上说"AI 时代只有两种人有出路" 13:48 Altman 的 Super Bowl 反击：Anthropic 千万广告讽刺 OpenAI 加广告，Altman 上 TBPN 应激回怼 16:06 小结：买的是定义话题的能力 硅谷 20 万人的注意力 = 全世界的注意力 18:13 BG2 Pod 应激事件： "你想卖股份我帮你找买家"——Altman 第二次因质疑而炸 19:50 Stargate 缩水：1.4 万亿砍到 6000 亿、全美 30-50% 数据中心计划被取消 21:25 数据中心都减了，内存为什么还在涨？ 三因素叠加的完美风暴 22:31 因素一：Altman 韩国签的意向书 锁 40% 内存——但只是意向书，最后他没买，几大厂白白签了 3-5 年高价长约 24:08 因素二：谷歌 TurboQuant + 杰文斯悖论 6 倍内存压缩本应救市，却加速涨价——1865 年的经济学预言 26:48 因素三：霍尔木兹海峡氦气危机。韩国芯片厂氦气库存只够撑到 6 月 29:14 反转二 - 反而证实了Ben的评论：一家有底气的公司不需要花几亿买叙事权 30:41 质疑 TBPN 的"编辑独立"宣称 31:38 Coogan 当场自爆 5 段跟Sam Altman的利益关系链：13 年前的投资人 + 关键融资中救火 + YC 总裁 + 第一个上 TBPN 的 AI 公司 CEO 33:01 Jack Altman + T 恤梗：收购 12 小时内 Altman 把 TBPN 嘉宾位当家庭福利派发 34:35 不为黑而黑：普通人替这场抢夺买单，内存、硬盘、电力、水、氦气都从消费者池被抽走 36:06 杰文斯悖论再发作：AI 让我们更累了。群友熬到两三点的"AI 成瘾"故事——1865 年的经济学穿越 161 年砸到每一个用 AI 的人 37:47 OpenAI 最近也在干人事：Codex 加 computer use 功能（4-16）+ GPT-5.5 发布（4-23，距 5.4 仅 6 周）+ Images 2.0 新一代图像模型已上线 38:41 Claude 降智 ：Claude 自爆"你是对的，我降智" 39:43 结尾：该骂骂该用用。引半拿铁——一个技术真帮到人才是值得的；把注意力牢牢握在自己手里 📱 进听友群 添加微信号：cliu21，备注"跨域请求"。

"一屋子全是离职的人"——顺顺在景德镇学陶的时候，随便拉一个人聊天，都是辞职来的。她自己也是其中之一：在互联网做了几年交互设计师，裸辞后在上海迷茫了半年，作品集做到一半觉得"我就是在瞎掰"，进退两难到轻度抑郁。 一个朋友把她拉去景德镇散心。五天的做陶体验，让她第一次感受到"时间被物化成了一个物体"——你的创意摸得着、看得见，不像电脑一关什么都没了。她决定再不要回去上班。 这期我们和顺顺聊了裸辞后的真实心理状态、景德镇为什么是一座"经济上行的城市"、从小红书爆款到开工作室的创业路径，以及她对"做不成怎么办"这个问题的回答。 🎙️ 本期成员 主播：CL、茶哥｜嘉宾：顺顺 🧑‍💻 嘉宾介绍 顺顺，前互联网软件交互设计师，裸辞后在景德镇创立陶艺品牌"由泥 Youni"和陶艺工作室 Youni Home。她希望用陶艺帮来到这里的人找到自己真正的兴趣。📕搜"由泥Youni Home"、“顺顺whatif”。 🕐 章节时间线 01:06 开场介绍丨顺顺登场——从互联网辞职，在景德镇开了一间陶艺工作室 02:55 裸辞前夜丨AI 医疗软件交互设计师，想了两三个月才决定走 04:00 屁股决定脑袋丨不是冲动，是觉得留在原来的位置上永远找不到想做的事 05:02 蜜月期之后丨自由的另一面是完全为自己负责。找了一圈创业者聊天，发现自己两手空空 07:26 作品集铁板丨重新找工作要做作品集，做着做着觉得"我就是在瞎掰、在包装美化"，痛苦到不想开电脑 09:12 进退两难丨前进找不到方向，后退做不出作品集。轻度抑郁，开始做心理咨询 11:19 初遇景德镇丨朋友带去散心，五天做陶体验——"时间被物化成了一个物体，摸得着看得见" 14:02 经济上行的城市丨全国都在聊经济下行，但景德镇年轻人涌入、工作机会多、生活成本低 18:47 从爆款到开店丨小红书一条"生活必需品"杯子笔记爆了一千多赞，倒逼自己开始卖作品 24:34 工作室想传递什么丨"一屋子全是离职的人"——想帮来做陶的人找到自己真正的兴趣 29:27 最有成就感的瞬间丨一个男人买了四个高脚杯，回家给老婆孩子过纪念日，完全击中了创作者的心 31:00 做不成怎么办丨"我现在的想法就是我要怎么把它做成"，完全没想过会做不成 38:02 给想景漂的人丨了解自己喜欢什么，做符合自己性格的决定 🖼️ 配图 图 1｜把生活重新做成一个工作室：顺顺在景德镇工作室的采光区，摆着植物、躺椅和工作台 图 2｜工作室的另一面：窗边的座椅和陈列架，让创作、接待和日常生活共处一室 图 3｜带把手的手捏陶杯：不规则杯身和手工痕迹，正是她离开标准化职场后选择的创作语言 图 4｜高脚陶杯 图 5｜棕色手捏杯：三只不同造型的棕色陶杯，保留了捏塑和釉色变化 图 6｜工作室里的作品墙：陶瓶与枯枝组成的陈列，也展示顺顺逐渐形成的审美风格 图 7｜Good things will happen：带文字和小红心的白色高脚杯，是她作品里反复出现的轻松表达 图 8｜Love never fails：一大一小两只白色陶杯，用红心和手写字形成系列感 图 9｜Stop Judging Yourself：杯子与墙上织物同框，呼应顺顺离开互联网行业后停止自我审判的经历 图 10｜作品被看见：顺顺在小红书发布三角咖啡杯后获得大量互动 图 11｜从作品到内容：另一条作品帖展示蓝色陶杯，也让线上内容成为工作室的入口 图 12｜第一次把作品摆上摊位 图 13｜摆摊之后的人和连接 📱 进听友群 添加微信号：cliu21，备注"跨域请求"。

今年2月，Sam Altman用一场48小时的表演，从"兄弟公司"Anthropic手里截走了五角大楼的AI合同。Anthropic CEO达里奥宁可被扣上"国家安全供应链风险"的帽子也不妥协，Sam却一边发推力挺一边暗中签约。 这不是一次简单的商业竞争。当我们把IPO倒计时、十年撒谎的行为模式、以及Karen Hao《AI帝国》中揭露的行业结构拼在一起，你会看到一个更大的图景——我们对AI的那种"一边焦虑一边依赖"的割裂感，不是偶然的，是被设计出来的。 本期从一个商业截胡讲起，经过一本书的结构分析，最终落回到每一个普通人身上：你的ChatGPT温柔接住你的背后，有人在承受什么？好的AI到底长什么样？ 最重要的是，希望所有人都可以看清焦虑背后的设计，打破它，把注意力关注在我们自己身上。 🕐 章节 01:21 开场 - 一边害怕AI一边依赖AI，这种割裂感从哪来的？ 03:44 Anthropic和五角大楼 - 两年两亿美元的军方合同，Palantir那期一笔带过的"Anthropic被踢出项目"到底发生了什么 05:02 Claude的两条红线 - 不能用于自动化武器、不能用于国内大规模监控。只有两条，但五角大楼一条都不想留 06:08 达里奥硬刚 - 五角大楼给了3天最后通牒，达里奥提前一天就公开拒绝："我不玩了" 07:24 "天使"Sam Altman - 就在达里奥硬刚的同一天晚上，Sam发推力挺Anthropic、抵制五角大楼霸凌 07:41 总统发帖威胁 - 最后通牒一过，Anthropic被扣上"供应链风险"标签，等于在美国商业圈被判了死刑 10:34 4小时截胡 - 当天晚上Sam宣布接盘。距离Anthropic被踢出局，仅仅过了4个小时 12:03 纽约客揭真相 - Ronan Farrow一年半调查、采访100多人：Sam和五角大楼至少提前两天就在谈了 15:41 红线 vs 便利贴 - Anthropic的红线写进模型大脑，OpenAI的红线像贴在脑门上的一张便利贴 16:59 Anthropic反击 - 把政府告上法庭，联邦法官用"奥威尔式的荒谬"定性这次打压 18:55 QuitGPT运动 - ChatGPT卸载量暴涨295%、一星评价暴涨775%，Claude冲上App Store榜首 20:17 Sam翻车的AMA - 公开道歉、开AMA有问必答，结果没人问问题，全是骂他的 21:41 核心问题 - 8500亿估值、250亿年收入，为什么要花这么大代价抢一个2亿的零头合同？ 22:26 第一层：倒计时 - 软银400亿贷款12个月到期、亚马逊350亿条件投资、OpenAI一年烧170亿现金、2030年不会有正的现金流。上市迫在眉睫。 25:23 2亿是敲门砖 - 五角大楼机密资质 + 同一天亚马逊500亿合作，他不是在抢2亿，是在为上市铺垫 26:09 开源节流 - 砍Sora（日烧1500万）、塞广告、砍迪士尼合同，所有动作指向一件事：赶工上市 28:52 第二层：习惯 - 达里奥200多页从未公开的日记，记录了Sam每一次不诚实的实时证据 31:16 三份独立证词 - 达里奥的日记、Ilya的秘密备忘录、Paul Graham的一句话："他一直在对我们所有人说谎" 32:17 两种特质 - "游走于事实之外"——强烈的讨好欲 + 对欺骗后果完全无所谓，几乎不可能并存却集于一身 34:09 如果Sam消失了 - 2023年董事会赶他下台，5天就回来了。不是人的问题，是结构需要这样一个人 34:36 Karen Hao - MIT科技评论前高级AI编辑，被OpenAI拉黑五年，300场采访写出NYT畅销书+NBCC获奖作品 36:16 帝国公式 - Sam最爱的书是《拿破仑的思想》——"自由平等博爱"如何变成控制工具 37:27 六次变脸 - 同一句"造福全人类"，从2015到2024被解释了六种完全不同的意思 39:18 帝国的代价 - ChatGPT一次查询=10倍Google搜索的电。被整合的资源：人才、钱、电力、水、矿产、廉价劳动力 41:11 Okinyi的故事 - 肯尼亚人，时薪1美元，每天审核最黑暗的内容，用于训练ChatGPT安全过滤器，妻子带着孩子离开了他 44:21 Te Hiku的故事 - 新西兰毛利人用310小时社区录音做出86%准确率的语音识别，OpenAI同类产品用了68万小时 47:22 回扣开场 - "一套足够庞大的系统，一边让肯尼亚人承受最黑暗的折磨，一边在APP里温柔地接住你" 48:59 魔法崩塌 - "一旦一个程序被揭开面纱，它的魔法就会土崩瓦解"——希望这期节目帮你拆掉一点点那个魔法 📱 进听友群 添加微信号：cliu21，备注“跨域请求”。

茶哥过年期间被外派到南美秘鲁出差，从利马到库斯科再到海拔四千米的铜矿，带回了满满的故事和现场照片。 🧾节目介绍 这期我们从委内瑞拉政变聊起，一路聊到利马这座全球第二大沙漠城市的奇特气候和砖楼贫民窟、印加帝国的太阳神殿与严丝合缝的巨石墙、国内矿工无双休 vs 秘鲁矿工每年高达32个月工资收入、高原反应输液的搞笑经历、国菜Ceviche和选美冠军烤豚鼠、利马大教堂里殖民者的透明遗骨棺、印加市场的购物教训与羊驼制品选购指南——茶哥绕地球一整圈飞回来的这趟南美之旅，浓缩在这一集。 ⌚️时间轴 00:50 开场：茶哥从秘鲁回来了 茶哥过年被派去秘鲁出差，初六就出发了。 01:37 委内瑞拉政变：当地人怎么看？ 马杜罗被推翻后，委内瑞拉难民在庆祝，秘鲁当地人也大多开心。 04:13 利马初印象：全球第二大沙漠城市 出机场满眼光秃秃的土山，又潮湿又不下雨的奇怪气候（寒流导致水蒸气在低空凝结），字面意义的砖楼和山坡上绵延的贫民窟。 机场附近的利马：寸草不生的土山与低矮建筑 从办公楼俯瞰利马，一根草都没有的山丘📷 Uber车窗外的利马街景：未完工的砖楼📷 山坡上绵延不断的贫民窟 07:47 秘鲁的薪资与物价 最低工资约4000人民币，蔬果肉类便宜但日用品贵，在外面吃饭跟一线城市接近。 📷 shaving_foam.jpeg — 超市里的刮胡泡：小罐就要三四十人民币 09:28 库斯科与印加帝国 从沙漠利马飞到满是绿植的库斯科——印加帝国的中心。太阳神殿据说曾铺满黄金，西班牙人俘虏印加首领索要了上吨黄金赎金。不用任何粘合剂、严丝合缝拼起来的巨石墙。 茶哥在库斯科主教大教堂前 - 巴洛克风格建筑 库斯科古街：白墙、印加石基与铁艺路灯 印加帝国太阳神殿遗址 印加巨石墙：无粘合剂，严丝合缝 12:56 高原体验与上矿之路 库斯科3000多米先适应一天，再坐8小时大巴翻山到近4000米的铜矿。头胀、眼胀、爬几级楼梯就喘不上气。 14:27 矿业真实生活与神奇的分红制度 国内矿工一周七天无休、一年只有十来天假；海外上十四休七或上十休十（澳洲人管这叫"离婚工作"）。秘鲁强制分红政策：20人以上公司必须拿出税前利润的一部分分给员工，矿业比例8%，员工年终奖最多能拿到18个月工资。 19:45 矿上伙食与高原输液趣事 秘鲁矿山食堂大鸡腿配浓汤，牛肉才十几块钱一斤。高原上左手不适去输液，医生说打了助眠药——护士说还没打呢。 矿山食堂：大鸡腿、土豆、浓汤、沙拉 矿山食堂：厚切烤肉配面条、派与番茄 23:22 直升机下山：安第斯山脉的两张面孔 同一条安第斯山脉，利马那边光秃秃，库斯科这边绿意盎然。从直升机上俯瞰库斯科住宅——花花绿绿的铁皮屋顶砖楼。矿山雨季每天晚上雷暴雨和冰雹。 直升机上拍的安第斯山脉：云海与翠绿山峦 直升机俯瞰库斯科住宅区：彩色铁皮屋顶 24:53 秘鲁美食：黑玉米汁、Ceviche与烤豚鼠 Chicha Morada是用一种超硬的黑玉米煮水加柠檬和肉桂做的甜饮；国菜Ceviche是柠檬汁腌生鱼肉，酸酸的很开胃；豚鼠节选出最漂亮的豚鼠——然后杀掉烤来吃，口感介于鸽子和兔子之间。 Chicha Morada：黑玉米煮水加柠檬与肉桂 秘鲁国菜Ceviche（左）配红薯玉米，与海鲜饭（右） 烤豚鼠 Cuy：配沙拉与蘸酱 29:07 南美水果天堂与打工人套餐 鼻涕果（百香果味但不酸）、两百多种土豆、巨大的可可豆荚，以及36人民币的利马打工人全套午餐。 "鼻涕果"：浓稠的百香果味，名字毁了口感 秘鲁市场：各色土豆与黑玉米 南美水果摊：巨大的释迦与芒果 可可豆荚（中间红色）与各种热带水果 利马打工人套餐：肉、饭、沙拉、饮料全套约36元 31:14 利马街头小摊 路边摊便宜，茶饮3块钱一瓶。但语言不通——会问"多少钱"的西语，听不懂回答，最后还是掏计算器。 利马街头饮品小摊 街头鲜榨菠萝汁摊（JUGO DE PIÑA） 32:01 利马观光：武器广场、Tapada与大教堂遗骨 武器广场是西班牙殖民时期军队操练的地方，很多城市都有。Tapada是殖民时期利马女性用面纱蒙住脸、只露一只眼睛的形象。利马大教堂里有征服印加帝国的弗朗西斯科·皮萨罗的遗骨——就摆在透明玻璃棺里；教堂地下还有成排的头骨。 利马武器广场全景 武器广场旁的殖民建筑：整面精美木质阳台 殖民建筑精美的铜质狮头门环 令人词穷的木雕房檐细节 Tapada雕塑：蒙面纱的利马女性 雕塑：黑色面纱只露一只眼睛 Tapada雕塑：印加图腾装饰的裙摆 利马大教堂：巴洛克风格的宏伟正门 弗朗西斯科·皮萨罗的遗骨：透明玻璃棺 教堂地下整齐码放的头骨 36:51 购物避坑与羊驼制品指南 印加市场（Inka Plaza）买伴手礼的血泪教训：价格跟品牌店差不多，还不能退税（观光客可退约11%）。羊驼四个品种，"Baby Alpaca"不是小羊驼的毛而是成年羊驼身上最好的绒毛。推荐品牌：Kuna（高端）、Sol Alpaca、Patapatapampa（秘鲁特色设计）。 INKA PLAZA：利马旅游纪念品市场门口 印加市场里的羊驼图案挂毯 琳琅满目的羊驼毛制品与玩偶 血泪教训：别在印加市场买大件 网上很多人推荐去印加市场（Inka Plaza）买伴手礼，里面很像国内的旅游小商品街——地毯、小镜子、首饰、毛衣应有尽有。买点小纪念品可以，但围巾、衣服这些大件千万别在这买。茶哥亲身经历：在印加市场买完围巾后去了品牌店，发现价格基本一样，但市场买到的是杂牌，而且不能退税。秘鲁观光客退税约11%，品牌店有退税凭据，小商品店没有——等于白亏一成多。 羊驼的四个品种 去秘鲁几乎人人都会买羊驼制品带回来送人。先搞清楚羊驼其实有四种： * Huacaya：最常见，约占80%。标签上写"Alpaca"一般就是这个品种 * Suri：较稀有，毛质更好 * Vicuña：顶级品种，毛极细极软，价格奢侈品级别 * Guanaco：野生品种 读懂标签：Baby Alpaca 不是小羊驼 * 标签写 Alpaca = 羊驼统称，一般指最常见的 Huacaya 品种的毛 * 标签写 Baby Alpaca ≠ 小羊驼的毛，而是羊驼身上最细最软的那层绒毛（类似羊绒的概念），成年羊驼和幼年羊驼身上都有。买围巾毛衣建议至少选 Baby Alpaca * 标签写 Vicuña = 顶级材质，摸起来极其舒服，但价格吓人 参考价格（1索尔≈2元人民币） * Baby Alpaca 围巾：约200索 ≈ 400元人民币 * Vicuña 围巾：约7000索 ≈ 14000元人民币 推荐品牌 * Kuna：高端连锁，品质最好，价格跟印加市场差不多但有品牌保障+可退税 * Sol Alpaca：中高端，也很不错 * Patapatapampa：秘鲁特色设计，图腾花纹，色彩丰富，民族风 * Alpaca 111：平价，便宜一些，但设计偏普通，类似Zara的感觉 总结：先逛品牌店，再决定买不买市场的东西。 41:20 总体感受：绕地球一圈的南美之旅 南美确实是发展中国家的感觉，跟中国比差距还是挺大的。空气因为老旧车辆尾气很差。茶哥这趟北京→西班牙→利马→洛杉矶→台北→回来，绕了地球完整一圈。 📱 进听友群 添加微信号：cliu21，备注“跨域请求”。