What's Next｜科技早知道

AI 时代，「一人公司」成了一个越来越热的词。一个人加几个 agent，就能做掉过去一整个团队的工作——这个想象正在快速从概念变成现实。支持者说，build 的成本越来越低，个人的杠杆越来越大，普通人第一次真正有机会拥有一家属于自己的公司，不依赖 VC，不需要融资，自己说了算。

但如果有人在 AI 火起来之前就已经活成了这样，他的判断或许更值得参考。Sahil Lavingia 是 Gumroad 创始人、畅销书《小而美》（The Minimalist Entrepreneur）作者——他走完了完整的硅谷融资路径，也经历过融资失败、大规模裁员，最终一个人把公司撑了将近五年。今天的 Gumroad 年收入将近 2000 万美元，核心团队只有三个工程师。他不是在布道极简主义，而是两种模式都真实走过的人。

这期节目，Sahil 聊了几个很值得思考的问题：当 vibe coding 让每个人都能在一个周末做出一款 app，真正稀缺的东西是什么？为什么他认为技术创始人第一个应该招的人是销售，而不是工程师？AI 最终会不会变成 CEO，让创始人只需要专注于自己最享受的那部分工作？

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

Sahil Lavingia，Gumroad 创始人兼 CEO、《小而美》作者

时间轴

[00:14] 从 Pinterest 二号员工到 Gumroad 创始人：一段标准硅谷故事的非标结局

[03:33] 年入 2000 万、团队只有三个人——Gumroad 今天到底是怎么运转的

[06:03] 人人都能 vibe code 之后，小产品是更好卖了，还是更难卖了

[07:57] Gumroad 做了更好的产品，为什么还是输给了 Patreon

[09:54] 如果只能招一个人，技术创始人应该招工程师还是销售

[19:27] AI agent 已经很强了，还有哪些事情它暂时替代不了

[29:46] AI 当 CEO、人当手艺人——这个未来有多远

[36:07] 在 IRS 做数字化和在硅谷创业，哪个更难

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

设计：饭团

「Knock Knock 世界」

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在「Knock Knock 世界」里，听到全球新鲜事，还能成为「全球观察员」，报选题、参加选题会。2026 年的节目正在持续更新，4 期节目可以免费试听。

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Special Guest: Sahil Lavingia.

就在本周，全球三大存储芯片巨头——SK 海力士、三星、美光——市值同时突破万亿美元。过去一年，SK 海力士股价累计涨幅超过 900%。财报显示，SK 海力士 2026 年第一季度营收接近三倍于去年同期，三星存储部门同期利润同比暴增 8 倍。存储，正在成为这一轮 AI 浪潮中最炙手可热的硬件赛道。

这背后是一场史无前例的供需错配。SK 海力士 2026 年全年 HBM 产能已经售罄，短缺预计将持续至 2027 年。与此同时，AI 服务器对内存的疯狂抢占，已经传导到了普通消费者：同等配置的手机更贵了，想要的机型根本没货——内存，被 AI 抢走了。但存储行业是出了名的「涨得多猛、跌得多惨」——过去 40 年，一个周期内暴涨 10 倍、暴跌 90% 的情况屡见不鲜。这一轮，究竟是又一场超级周期，还是 AI 真的重写了游戏规则？

这期节目我们请来前半导体行业从业者、公众号「傅立叶的猫」主理人张海军，我们与他聊了聊：为什么存储行业现在如此火爆、这一轮周期在哪些维度上真的不一样；从 HBM 缺货到 NAND 角色转变，存储的五层架构如何被 AI 重塑；以及，国内长鑫、长江存储的进展，和周期拐点究竟何时到来。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

张海军，前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人

时间轴

[02:46] 这轮周期是什么时候开始的？

去年 Q1 现货价格已现端倪，三星海力士宣布停产 DDR4 引发囤货恐慌

三重触发因素叠加：AI 需求拉动、DDR4 停产、关税预期

[04:05] 存储的五层架构：离处理器越近，速度越快、价格越贵

从 HBM、DRAM 到 NAND、机械硬盘，带宽与价格的权衡逻辑

"内存墙"：芯片算力已不是瓶颈，存储带宽才是

[07:33] HBM 为什么缺货缺到 2027 年？

英伟达每代芯片 HBM 需求翻倍

台积电 CoWoS 先进封装扩产周期长，供给端是硬约束

[09:26] 三家原厂格局：海力士领跑，三星和美光追赶

HBM 市场从 350 亿美元预计增至 2027 年近 800 亿美元

第四代 HBM 格局重洗

[13:00] 这轮为什么不一样：结构性转变的五个维度

需求端：从周期性补库存转向 AI 结构性爆发，三重需求（DRAM、HBM、NAND）同时拉升

供给端：原厂从抢份额转向利润优先，扩产极为克制；

长协模式（LTA）：锁量不锁价，甚至要求客户绑定原厂资本开支

[22:37] 看多 vs 看空：分歧在哪里？

短期超买、股价涨幅过大是看空方主要依据

需求缺口太大、算法效率提升反而会扩大需求

[25:48] 绕过 HBM 瓶颈的各路方案：英伟达 CMX、谷歌 CXL 内存池、Cerebras 晶圆级芯片

英伟达 CMX 方案用 DPU 预取 NAND 数据降低延迟

谷歌用 CXL 协议构建 TB 级 DRAM 内存池

Cerebras 晶圆芯片面临散热、扩展性硬伤

[32:00] NAND 的角色转变：从"温数据仓库"到 AI 推理参与者

AI agent 推理链路长、中间结果需要落盘，NAND 直接参与推理过程

闪迪 HBF（高带宽闪存）：容量是 HBM 的 8~16 倍、成本更低，但受限于擦写寿命和工作温度

[38:06] 长鑫、长江存储即将上市，国内存储进展如何？

长江存储 NAND 国内已大规模销售，长鑫 HBM 尚未量产商用

小米等手机厂商参股长鑫，本质是提前锁定产能

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Special Guest: 张海军.

2026 年 5 月 25 日，在上海举行的 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲，正式提出"韬（τ）定律"。韬定律的核心主张是：以"时间（τ）缩微"替代"几何缩微"作为半导体与电子系统演进的新指导原则，以系统性降低时间常数 τ 为核心，通过逻辑折叠（Logic Folding）等技术，持续压缩芯片内部的信号传播时延，从而不断提升晶体管密度。

消息发布后，A 股芯片板块强势拉升，科创 50 指数再创历史新高。社交网络上，舆论则呈现出截然不同的两种声音：看多的一方认为这是国产芯片的重大突破，直呼"华为终结摩尔定律"；看空的一方则毫不客气，质疑韬定律不过是把基础概念包装成了产业定律，"华为掀翻摩尔定律"之类的标题被认为言过其实。

王炸还是噱头？这期加更节目，雅娴请来了前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人张海军，来帮我们拆解三个问题：韬定律究竟是什么，逻辑折叠这个核心创新点和现有 3D 封装技术到底有什么本质区别，以及要真正落地还需要跨过哪些现实的门槛。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

张海军，前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人

时间轴

[01:07] 华为韬定律发布，市场为什么这么兴奋？

[02:27] 衡量标准的改变：从纳米制程到时间常数，底层逻辑变了什么？

[03:02] 逻辑折叠（Logic Folding）是什么？和现有 3D 封装技术有何本质区别？

[05:23] 台积电 CoWoS、AMD 3D V-Cache 都有 3D 堆叠——华为的创新点究竟在哪里？

[06:25] 营销噱头？反对声音怎么说

[07:30] 英伟达、谷歌为什么没走华为这条路？

[09:17] 华为说已有 381 款芯片基于涛定律——Cell-to-Cell 堆叠真的落地了吗？

[10:57] 是真突破还是噱头？

[13:25] 落地最大的瓶颈：EDA 工具和封装工艺都还不到位

[14:31] 华为放话 2031 年等效 1.4 纳米——这个目标夸张吗？

名词解释

Die-to-Die 堆叠

成熟 3D 封装技术，将 两颗完整独立裸片（Die）垂直堆叠，芯片设计完成后再封装集成，耦合度低、互联相对宽松，是目前主流方案。

Cell-to-Cell 堆叠

华为逻辑折叠核心技术，在芯片设计初期就对内部最小功能单元（Cell）做垂直堆叠，互联更紧密、信号路径更短，需全新 EDA 工具支撑，暂未量产落地。

*逻辑折叠 Logic Folding *

韬定律核心创新技术，Cell 与 Cell 级垂直堆叠，区别于普通 3D 封装，从芯片设计阶段就做 3D 集成，缩短信号路径、提升密度。

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Special Guest: 张海军.

就在 4 月底,谷歌、微软、亚马逊、Meta 这四家科技巨头几乎同时发布了第一季度财报。营收数字都很漂亮,同比增长都在两位数以上,但股价反应却天差地别——谷歌单日暴涨 7%,市值激增 2500 亿美元；而 Meta 虽然净利润同比增长 61%，股价却暴跌 7%，随后两周继续下挫。

财报中最让人震惊的是这些公司公布的资本支出（Capex）数字。四家公司合计宣布，2026 年全年资本支出预计将达到 7000 亿美元。换算成人民币，这是 5 万亿,相当于把腾讯和阿里两家公司都买下来，还有富余。那这些钱几乎全部投向了同一个方向：AI 基础设施——数据中心、GPU 芯片、算力网络。

一边是史无前例的疯狂扩张，另一边则是资本市场越来越焦虑的情绪。以英伟达和 OpenAI 为中心的「循环投资」还在持续，资本市场关于「AI 泡沫」的讨论不断发酵。我们今天的节目请来二级市场投资人 Aaron 一起来聊聊如何看待美国科技大厂的疯狂投资，「循环投资」是正常的商业生态，还是击鼓传花的庞氏游戏；同样是科技大厂，为什么美国公司越投资本市场越兴奋，中国大厂却越投越跌。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「不止金钱」主播

时间轴

[02:34] 泡沫存不存在不用讨论了，问题是三年内能不能看到回报

四家 Hyperscaler 合计 CAPEX 约 7000 亿美元，股价反应却天差地别

核心分歧：投入能否在有效商业周期内转化成收入

判断标准不是"有没有泡沫"，而是能不能找到明线或暗线

[06:16] 明线和暗线：谷歌为什么涨，Meta 为什么跌

明线是财报里可量化的 AI 增量，暗线是公司声称 AI 提升效率但无法核实

Meta 大幅上调 CAPEX 触发了最简单的负反馈

[11:41] 不是信心，是逼上梁山：CAPEX 军备竞赛的真实逻辑

AI 早期是供给约束市场，芯片有限，不买就被卡脖子

苹果没跟进、美团说不做 Token 工厂——产业链基因不同，选择自然不同

[24:30] AI 基建是新的 Dotcom Bubble 吗？

三个像：基建先行、提前押注、产业链内部闭环融资

三个不像：今天买方现金充裕不靠举债；AI 已有真实收入；芯片供给约束远强于当年光纤

[34:42] 泡沫对社会有用，对股东不一定有用

Dotcom 的光纤沉寂多年，最终成了移动互联网的底层基础设施

泡沫是中性词，关键是需求能不能在有限商业周期内真实兑现

[35:49] 循环投资：什么时候是生态，什么时候是庞氏

CoreWeave-英伟达-OpenAI 的闭环本身不是问题，问题是圈外有没有独立买家

苹果-富士康成立，因为最终有消费者买单；没有真实终端需求，闭环就变庞氏

[43:47] 镜像 FOMO：美国拼命买入，中国拼命卖出

同样的 AI 投入，美国"先相信再质疑"，中国"先质疑再相信"

中国科技内部冰火两重天：大厂暴跌，小模型公司 PS 估值破百倍——资本对行业不悲观，只对特定公司悲观

[47:51] 拐点在 1 月中：是自作孽，不是行业问题

某大厂宣布"不计成本拿外卖绝对第一"，随后用 AI 补贴奶茶，情绪急转直下

营收放缓是旧闻；真正超预期的是把该投 AI 云的资源烧进了最大短板，烧到现金流转负

[52:57] 公司治理的本质是纠错能力

阿里云增速其实不错，但资源错配让市场对其能否专注 AI 产生质疑

治理结构差，董事会形同虚设，管理层犯错也没有机制纠偏

[53:16] 收尾：两个市场都有泡沫，厚薄不同

美股：少数巨头权重过大，一旦波动带动整个市场

中国：小模型公司百倍 PS 和大厂跌穿底裤同时并存，判断窗口在 2026 年底到 2027 年初

以英伟达和 OpenAI 为核心的循环投资网络

「Knock Knock 世界」

半程马拉松、运动会，为什么要办「机器人」体育比赛？点此收听（https://sourl.co/6m7x44）

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AI 短剧无疑是最近热度最高，增速最猛的赛道。中国的微短剧市场规模从 2020 年到 2024 年这几年间增长了是超过了 50 倍，在 2024 年是达到了 504 亿人民币，首次超过了中国电影的总票房， 2025 年更是超过了 900 亿元人民。那随着 AI 工具不断更新迭代， AI 短剧的产能也出现了大爆发。

2026 年2月在播的 AI 短剧总数达到了 12.78 万部，那今年春节档 86 亿的短剧播放里， AI 漫剧就占到了 30%，那毫无疑问影视行业的某些底层规则正在被以一种我们还没有完全意识到的速度被重写。我们今天的嘉宾是两位 AI 短剧行业的一线从业者--抽象仔 XEIIZO 和台台，他们在一年多前全面投入 AI 短视频和短剧的创作，他们创作的 AI 短视频《新鸳鸯蝴蝶梦》，还有出海 AI 仿真人短剧 《五个哥哥都宠我》《亿万富翁回归》（海外 Reel.ai 平台上线）都在海外获得了过亿的播放量。那我们今天就想来跟他们一起来聊一聊， AI 究竟给影视行业带来了哪些变革？AI 创作能不能在商业性和艺术性之间取得一个平衡？以及作为创作者，他们如何看待影视行业的未来。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

抽象仔 XEIIZO，AIGC 导演，抽象示界科技有限公司联合创始人，即梦超级创作者

台台，编剧/策划，抽象示界科技有限公司联合创始人，即梦超级创作者

时间轴

[02:18] 从央视纪录片导演到 AI 拍短剧，积累了什么，颠覆了什么

中传毕业，进央视拍纪录片

第一个爆款——把嘻哈 beef 改编成三国故事

在做"正经事"时积累的脑洞和发散思维，往往是爆款的来源

[07:54] 工作流拆解：从第一部 AI 短剧到现在，效率提升有多夸张

第一部出海 AI 短剧第一集不到两分钟，花了将近 10 天制作

Seedance 2.0 多参模式大幅提升执行效率

[13:19] AI 抽卡师：这个职业是怎么诞生的，又为什么正在消亡

以"图生视频"为主的时代，"抽卡"是核心技术门槛，需要大量人力分工执行

Seedance 2.0 让抽卡师这个岗位正在被快速淘汰

[16:40] 成本对比：AI 短剧能替传统真人剧省多少钱

一部 60 集、每集 1.5 分钟的现代甜宠剧，AI 版本大约降到三分之一

人工成本是 AI 短剧的最大支出；但随着工具效率提升，整体成本还在下降

[19:37] 工具横评：Seedance、可灵分别拿来干什么

Seedance 2.0 是当前工作流核心

可灵 4K 分辨率出众，单镜头特写效果好

[23:57] 商业生态：制作方、投流方、平台方，谁赚钱，谁亏钱

平台方是最大赢家，制作方处于产业链最底层

保底制作费持续下降，分成依赖流量表现

[32:15] 出海壁垒：为什么不是每个人都能做成出海爆款

在国内做流量是共识性机会，但海外共鸣极难获得

团队对西方叙事逻辑有深度理解是难以复制的核心壁垒

[34:28] AI 将让「商业化」、「流量」和「艺术性」的不可能三角成为现实

「Knock Knock 世界」

2 小时跑完马拉松，是如何从一个「科幻故事」变成现实的？https://sourl.co/HEkUQv

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