硅谷101

本期播客是硅谷101在GTC 2026大会期间的线下特别录制，我们从老黄在Keynote上抛出的那几个大数字开始聊起：

1万亿——这是黄仁勋预期到2027年底，Blackwell和Vera Rubin两个平台带来的订单收入。

7块——这是大会一次性发布的Vera Rubin新芯片数量。

10倍、35倍——这是Vera Rubin NVL72 AI机架系统，相比Blackwell，它的推理效率提升了10倍，每瓦Token产出性能是之前的35倍。

但我们聊的远不止数字本身，也不只是芯片的故事。当推理拐点全面到来，算力狂奔的路上，芯片设计、代工产能、推理架构、软件生态、电力基建、云服务运营……这些环节都在被重新丈量。

在这场串联起AI全产业链关键节点的线下对谈中，我们试图穿透英伟达庞大的AI生态帝国表象，看清它真正的护城河，以及那些潜伏在高速增长背后的软肋与隐忧。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

张璐，Fusion Fund创始管理合伙人

Dr.Mark Ren, Agentrys创始人&CEO，前英伟达研究总监

Dr.Zhibin Xiao, ZFLOW AI创始人&CEO，前CASPA主席与董事会顾问

Alex Yeh，GMI Cloud创始人&CEO

【你将听到】

万亿野心背后的产业现实

03:21 万亿目标背后，推理业务正成为英伟达关键收入来源

05:50 供应链瓶颈：CoWoS产能成最大挑战，硬件周期非资金可突破

09:03 七芯齐发的关键：英伟达全公司都在用 Coding Agent 做芯片

10:10 Groq的优势：纯SRAM架构专攻低延迟

15:43 推理芯片创业还有机会吗？关键：找英伟达短板

19:07 未来数据中心是异构的，系统级优化比单芯片更重要

21:25 OpenClaw引爆TOKEN消耗，英伟达NemoCloud能让人惊艳吗？

24:27 SaaS面临挑战：未来软件公司卖的不是软件，是AI劳动力

28:36 未来企业架构：CEO同时管员工和智能体，HR、财务都可外包

30:07 英伟达芯片设计模型ChipNemo，硬件代码也能写，难点在于优化

31:47 谷歌TPU系统能力强，但英伟达的护城河已从CUDA扩展到全栈基础设施

35:28 英伟达的护城河：执行力与供应链

36:14 未来挑战：垂直领域、边缘端与私有化部署的崛起、推理市场红利被分流、资本压力

40:16 观众提问1： 英特尔是否有望成为代工第二源？

42:56 观众提问2：CUDA护城河是否会被Coding Agent削弱？

一线云服务商谈数据中心瓶颈

46:30 数据中心竞速：靠自发电与预制集装箱加速

50:22 谁在引爆GPU云需求？模型训练、视频生成、AI Coding以及OpenClaw

53:39 模块化、标准化、全套打包的AI工厂方案

56:57 不止GPU缺货，数据中心核心配件供应趋紧

58:42 运营GPU云的核心能力：先有卡，再稳得住，SLA是生死线

01:01:04 GPU折旧比资本市场预估更耐久

01:02:08 观众提问3：AI云服务商的差异化策略

【监制】

泓君

【后期】

Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

Pulse Runner - Helmut Schenker

Interstate 895 - Bonnie Grace

Unfinished Stories - Lennon Hutton

Seven Daughters - Fabien Tell

AI sing-along recaps GTC keynote

本期节目不构成任何投资建议

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Special Guests: Alex Yeh, Dr.Mark Ren, Dr.Zhibin Xiao, and 张璐.

这几年，如果说全球制造业里，有哪个故事最值得被重新讲一遍，那一定是动力电池。

中国在动力电池产业链中，建立了极强的优势。当欧洲电池巨头Northvolt破产，日韩也不再具备领先地位，很多人会问：为什么很多原始技术并非源自中国，但最后却是中国把它做成了最完整、强势的产业？这背后到底是政策红利、市场规模，还是极致的工程能力在起作用 ？

这一期节目，我们邀请了材料学博士、TDK Ventures 投资人何倩然，和《三联生活周刊》资深记者、也是新书《电车之心：中国动力电池传》作者杨璐和张从志，一起聊聊中国动力电池产业的逆袭故事。《电车之心》通过大量核心人物采访和工厂一线走访，拿到了许多难得的一手资料，这本书也在试图回答一个问题：为什么中国能在动力电池产业弯道超车？

这一期节目会沿着几条线展开：先看中国动力电池优势是怎么形成的，再拆解这个行业真正难的地方；接着看固态电池、钠离子电池等关键路线走到了哪一步；最后再讨论，下一阶段全球动力电池竞争的重点会怎么变。

【主播】

刘一鸣，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

Katherine He，硅谷TDK Ventures高级投资经理

杨璐，三联生活周刊资深编辑

张从志，三联生活周刊主笔

【你将听到】

产业突围：中国动力电池如何跑出来

02:48 决定性优势：中国在产业链的很多环节，市占率达到80%以上

03:11 关键拐点：“十城千辆”如何在早期用政策先创造需求

05:03 白名单与补贴：“白名单”政策，怎样进一步扶起本土电池厂商

06:43 全球格局对比：中国领跑，日韩稳定跟进，美国更像是一个“聪明但掉队”的学生

制造逻辑：为什么工程能力才是核心护城河？

12:47 “手搓电池”的往事：早期中国电池企业有多“狼狈”

14:59 砸锅卖铁解决问题：曾毓群当年如何从贝尔实验室授权技术，并攻克核心的“鼓气”难题

17:37 极致制造的差距：电池是“微米级制造”，难在一致性

21:56 从磁带到电池：揭秘涂布技术秘籍

26:41 电池厂最深的护城河：不只是配方，更是极致的工程能力

28:27 工程师红利：中国工厂的“内卷”，与美国工厂“下午五点准时下班”的差异

城市竞争：从“五粮液”到“动力电池之都”

35:48 常州的“四小时产业圈”：四小时车程内，可以配齐绝大部分零部件

39:40 地方政府的“产投”逻辑：从“铜头铁嘴”到“兔子腿”

40:25 宜宾的转型奇迹：白酒与动力电池

下一代电池：谁能实现真正的颠覆？

50:06 固态电池的瓶颈：全固态电池仍需等到2030年之后

55:32 钠电池的战略意义：无需依赖关键金属，它是美国电网储能的更优解吗？

01:00:38 弯道超车的尝试：美国公司正在寻找新赛道

01:03:12 Northvolt破产启示录：曾毓群说“从头到脚都做错了”

【听众福利】

想了解关于中国电力电池崛起的故事，欢迎关注《电车之心：中国动力电池传》

作者：杨璐 张从志

我们将在评论区抽出3名幸运听众赠送这本书，快来留言参与吧（截止时间3月24日）

【监制】

泓君

【后期】

Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

Invasion 2 - Fredrik Ekstrom

Pulse Runner - Helmut Schenker

All Parts Equal - Airae

本期节目录制于2026年1月16日

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Special Guests: 何倩然, 张从志, and 杨璐.

在AI算力争霸时代，英伟达凭借GPU市值一路狂飙。但如今，它的蛋糕正在被一点点分食——2024年，苹果论文披露Apple Intelligence全部由TPU训练；2025年，Anthropic签下数十亿美元订单，购买TPU训练Claude；近期，Meta与谷歌签署数十亿美元协议，租用TPU跑Llama。

TPU一直是谷歌低调的“自家武器”，在过去十年里驱动着几乎全部核心产品。直到TPU训练的Gemini 3打了一场漂亮的翻身仗，人们才开始重新审视：这套从搜索推荐系统中长出来的定制芯片，究竟藏着多少秘密？

本期播客，我们邀请到前谷歌TPU工程师Henry。他在2018年至2024年间深度参与了三代TPU的研发，也见证了大模型时代TPU的关键转型。他将从硬件架构、软件生态、生产供应链三个维度，一层层揭开TPU的神秘面纱。

我们将深入探讨：TPU与GPU的架构有何根本不同？TPU的产能瓶颈卡在哪里？当谷歌开始向Anthropic、Meta开放TPU，它在软件生态上要迈过哪些坎？如果未来模型的底层范式发生改变，TPU还能押准方向吗？而最关键的问题是：TPU真的有机会撼动英伟达的霸主地位吗？

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

Henry Zhu，前Google TPU工程师，参与V6/V7/V8 TPU研发

【你将听到】

TPU挑战GPU

03:06 架构对决：GPU像多个大厨，TPU像流水线接力

06:41 TPU vs GPU：谁在模型训练上更强？

10:20 TPU产能之困：HBM、封装与良率

XLA软件黑盒

14:06 Anthropic为何率先下单百万部署？

16:01 黑盒优化如何“榨干”硬件性能

17:47 XLA与CUDA，两种生态之争

19:53 苹果为什么能成为TPU大客户？

“大模型客户”

20:45 Gemini成功背后，TPU做了什么？

22:34 TPU是如何做MoE优化的？

23:45 设计难点：如何押中两三年后的算法？

26:05 TPU的转身：V6开始押注大模型预训练

28:53 Transformer先发优势带来的旗鼓相当能持续多久？

32:04 Meta的TPU托管服务：生态逐渐走向兼容

供应链命门

36:08 拓扑通信架构如何为TPU打赢数据中心成本战

38:27 博通（Broadcom）是谁？为什么它如此关键

42:04 挑战GPU的机会：用户规模越大推理越快

45:36 V7（Ironwood）之后：Gemini实现100%TPU训练

48:15 一句话总结TPU优劣势

TPU十年进化史

49:49 V1推理芯片试水，V2训练芯片旗舰，V4优化推荐算法

52:16 V5/V6：进入大模型时代，推出推理专用版本

56:05 团队演变：软件组话语权越来越重

新星Groq

57:14 踩准每一次红利的编译器公司

59:27 差异化定位：做小规模部署的低延迟优化

01:01:59 AI算力芯片新战局

【更正】

54:20 口误，Groq创始人Jonathan Ross，现为英伟达首席软件架构师

【延伸阅读】

《谷歌收获大单：与Anthropic达成数百亿美元合作，部署100万个TPU芯片》

《不再单押英伟达，Meta斥资数十亿美元租用谷歌TPU》

【监制】

泓君

【剪辑】

小师 Jacob

【运营】

朱婕

【BGM】

Virtuoso Violin - Rafael Krux

Angular Pulse - Guy Copeland

Top Flow - This Violin

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本期节目中嘉宾所表达观点均为其个人看法。

本期节目不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。
Special Guest: Henry Zhu.

每周，有超过2.3亿人在ChatGPT上询问健康和保健问题。在人类创造的所有数据中，有30%来自医疗领域，但其中真正被利用起来的，不足5%。

一边是巨大的数据金矿，一边是与未被满足的庞大需求，这正是AI的机会。

在年初的摩根大通医疗健康大会上，我们看到医疗与AI正在加速“双向奔赴”。礼来制药与英伟达达成10亿美元合作，试图用算力重塑药物发现的底层范式；在OpenAI发布ChatGPT for Health之后几天，Anthropic也迅速跟进，推出了Claude for Healthcare。而一家成立仅三年的初创公司OpenEvidence，以120亿美元的估值跻身AI医疗新贵——40%的美国医生每天都使用它。

面对这场火热的AI医疗争夺战，我们想问一个根本的问题：AI到底在解决医疗的什么问题？它只是巨头的游戏吗，创业公司还有没有机会？

我们从一位急诊室医生的真实经历聊起，他常常在凌晨三四点完成生死抢救后，站在传真机前处理medical coding。这不是个例——美国全科医生的周平均工作时长高达61.8小时，相当大的一部分精力耗费在了病历录入、保险对接、医疗编码这些琐碎却容错率极低的行政事务上，而这恰恰是AI最容易切入的场景。

【主播】

泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人

【嘉宾】

张璐，Fusion Fund创始管理合伙人

周叶斌，遗传学博士，现在药企从事免疫学研究（《说医解药》主播，微博@生物狗Y博，公众号：一个生物狗的科普小园）

【你将听到】

AI医疗大年拉开序幕

01:13 JPM大会见闻：药企集体“转身”，AI从“可选项”变为“必答题”

04:05 2026年AI医疗战局初探：谁在入局，谁在领跑？

04:58 医生“过劳”成常态，每周工作61.8小时，大部分时间竟不在看病

Anthropic：从行政合规切入

08:21 医疗支付系统有多复杂？碎片化行政工作拉扯医生精力

10:30 AI在医疗的最大机会：30%的人类数据在这里，但利用率不足5%

13:56 被忽视的“医疗编码”，为什么适合交给AI？

17:26 HIPAA合规模型：医疗AI的“入场券”

20:50 为什么医疗AI多用小语言模型？

OpenAI：ToB野心与生态博弈

21:34 OpenAI为何重注医疗ToB？不止是商业化，更是模型进化

23:57 医生的知识更新难题：AI 能做什么？

25:26 生态之争：OpenAI能否撼动微软的医疗地盘？

27:55 便宜又好用，开源模型带来的冲击

OpenEvidence：新贵独角兽能走多远

28:51 40%美国医生每天都在用，OpenEvidence是什么？

32:30 核心竞争力：顶级期刊独家高质量医学内容数据

33:25 商业模式隐忧：靠医疗广告赚钱，能保持客观吗？

35:12 垂直模型的优势：优质语料训练+本地化部署能力

展望AI医疗未来

40:19 AI如何促进医疗均衡？分层诊疗+提升效率是关键

44:16 HealthBench：从考“知识点”到考“真实场景下的对话能力”

48:31 巨头v.s初创：谁更适合做医疗AI？

52:27 医疗3.0时代：预防>治疗，生命质量成为核心

【延伸阅读和相关术语】

《健康保险可携带性和责任法案》（HIPAA）是一部联邦法律，要求制定国家标准以保护敏感的患者健康信息，以免在未经患者同意或不知情的情况下披露。

ChatGPT for Healthcare：OpenAI ToB产品，一套面向医疗机构的企业级产品套件，支持HIPAA合规性要求，还包括OpenAI API、评估系统HealthBench⁠等。

ChatGPT Health：OpenAI ToC产品，核心定位是用户的“个人健康助手”，旨在通过整合用户健康数据提供个性化建议，但明确声明不用于诊断或治疗，仅为辅助工具。

Claude for Healthcare：由Anthropic推出的医疗专用AI工具，为医疗服务提供者、保险公司和消费者提供符合HIPAA标准的人工智能服务。

【监制】

泓君

【后期】

AMEI

【运营】

朱婕

【BGM】

Primary Code - Max Anson

Getting to It - Max Anson

Unfinished Stories - Lennon Hutton

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Special Guests: 周叶斌 and 张璐.

他是霍金口中“地球上最聪明的人之一”，4岁下国际象棋，13岁获大师称号，却在一场对弈中突然顿悟，转身奔向人工智能。

他是DeepMind创始人，AlphaGo、AlphaFold背后的大脑，2024年诺贝尔化学奖得主。他也是那个因执念于强化学习险些错失大语言模型时代，又率领谷歌Gemini逆袭，成功回到牌桌的“孤傲天才”。

我们想聊聊哈萨比斯，不仅因为他的天才传奇，更想了解：发明终极技术的那一小撮人，他们的思想从何而来，动机又是什么？

作者塞巴斯蒂安·马拉比在传记中抛出一个问题：哈萨比斯一直想做正确的事，但他能做到吗？

本期播客，我们邀请到了《哈萨比斯：谷歌AI之脑》译者周健工，他也是中国最早当面采访哈萨比斯的媒体人。我们从哈萨比斯的少年往事聊起，复盘DeepMind被谷歌收购的博弈，以及错失大模型的战略失误，也追问了那个绕不开的问题：当一个科学家手握可能改变人类命运的技术，他的理想、执念与野心，会把我们带向何方？

【主播】

泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人

【嘉宾】

周健工，未尽研究创始人，资深媒体人，《哈萨比斯：谷歌AI之脑》译者

【你将听到】

03:12 外表普通，智力超群——译者对哈萨比斯的第一印象

06:53 作者马拉比为什么选择哈萨比斯

哈萨比斯早年经历

10:38 象棋神童的顿悟时刻：下棋并非人生的全部，转向人工智能

13:41 他在游戏中植入“智能体”的雏形，却因算力不足失败

15:50 “如果你不能把一个东西造出来，你就不能真正理解它”

17:22 对强化学习的执念，为未来悄悄埋下伏笔

20:15 学派之争：萨顿的“强化学习”和辛顿的“深度学习”

DeepMind崛起和失误

22:23 DeepMind另外两位创始人登场：肖恩·莱格和苏莱曼

26:17 融资历程：彼得·蒂尔觉得他商业上不成立，却还是投了

31:33 扎克伯格“端水”回答，让DeepMind果断选择谷歌

37:59 从围棋到生物学难题：“没有我玩不赢的游戏”

41:18 AI发展里程碑：2024年诺贝尔化学奖背后的故事

46:07 密谋脱离谷歌的“马里奥计划”、NHS数据风波和苏莱曼的离开

52:42 昔日伙伴各自成为谷歌、微软AI掌门人

55:16 孤傲下的战略失误：DeepMind为什么错失大语言模型

故事的背后，我们再聊聊……

59:31 Gemini逆袭背后，谷歌内部经历了什么

1:03:02 AI末日警告？顶级科学家态度各不同

01:07:24 客观看待作者倾向性：与硅谷保持距离的“英国立场”

01:09:13 哈萨比斯的矛盾：他不愿意控制别人，却一定要赢过别人

【听众福利】

想了解更多故事，欢迎关注哈萨比斯官方授权传记：《哈萨比斯：谷歌AI之脑》（The Infinity Machine：Demis Hassabis, DeepMind, and the Quest for Superintelligence）

作者：[美]塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby）

译者：周健工

我们将在评论区抽出2名幸运听众赠送这本书，快来留言参与吧（截止时间3月2日）

【监制】

泓君

【后期】

AMEI

【运营】

朱婕

【BGM】

Ashbound Oath - Ruiqi Zhao

Estimations - Christoffer Moe Ditlevsen

Floating in Space - Eva Hummingbird

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Special Guest: 周健工.