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Author: 小排量 | 阿秋在摸鱼

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解读大佬的一手行业洞察,提炼前沿​​趋势​​、​​商业策略​​与​​人生哲学​​。
​​在这里,与改变世界的人同频思考。
25 Episodes
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🎙️ ​​​​​​​​​​​​Dr. Daniel Amen​​——美国精神科医生、脑成像先驱与大脑健康革命家,被誉为“美国大脑健康之父”。他创立全球闻名的亚蒙诊所,拥有超11.5万份脑SPECT扫描数据库,提出“心理疾病本质是大脑健康问题”的核心观点。作为12次荣登《纽约时报》的畅销书作家,他著有《改变你的大脑,改变你的生活》等作品,倡导通过成像技术精准诊断7种ADD类型,并融合营养、运动与认知训练实现脑区优化。其“BRIGHT MINDS”风险模型与四圈健康理论,将大脑可塑性理念推向大众,致力终结心理污名化,被《华盛顿邮报》称为“全美最受欢迎的精神科医生”。⏱️ 时间戳​​04:53 酒精对大脑百害而无一利10:55 碳水和脂肪,哪个对大脑更好?13:30 人太消极,大脑也会跟着不行16:45 色情内容成了新时代青少年的毒品18:18 我的大脑还有救吗?24:22 童年创伤也会影响大脑28:18 阿尔茨海默病的预防31:23 如何培养拥有健康心智的孩子💡 思考​​ 日常生活中,你觉得有哪些事情会对大脑造成潜在伤害?例如:饮酒,摄入甜食,睡前刷手机......🔗 参考资料​​The No.1 Brain Doctor: This Parenting Mistake Ruins Your Kids Brain & Alcohol Will Ruin Yours!
🎙️ ​​​​​​​​​​​​Michael Easter​​——纽约时报畅销书作家、行为科学研究者,以探索“稀缺心态”与“舒适危机”闻名。他深入全球极端环境(从北极到战地),采访诺贝尔奖得主与顶尖运动员,提炼出应对现代焦虑的科学方案。其著作《稀缺大脑》(Scarcity Brain)与《舒适危机》(The Comfort Crisis)揭示人类进化本能与现代社会的错配,提出“2%不适原则”——通过主动挑战微小困难重塑心理韧性。他的理念被职业运动队与军方采纳,致力于帮助大众在便利时代重获专注力与幸福感。⏱️ 时间戳​​04:54 人类的“出厂设置”08:07 现代健康危机的根源14:43 锻炼需要与户外结合才有效23:35 我们对困难的感知并不客观26:21 重设大脑的简单方法32:19 无聊是非常有价值的37:24 投资多巴胺,而不是消费多巴胺42:30 人与人的真实连接是写在基因里的需求💡 思考​​ 如果我们因为生活的便利,有车开,有外卖吃,有搜索引擎,有娱乐填补空闲,而逐渐停止了主动探索、有意识挑战,停止了那些需要我们调动全部身心去适应脑荡、解决问题的活动,那么,我们是否也有可能在一种不自觉的温水煮青蛙的过程中,慢慢地消化掉了我们自身更深层次的潜能、更强的适应力,以及探索更广阔世界和内在深度的可能性?为了眼前的安逸,是否在献祭长远的潜能?🔗 参考资料​​How to Grow From Doing Hard Things | Michael Easter
🎙️ ​​​​​​​​​​Sergey Levine​​——全球机器人强化学习(RL)与具身智能领域的权威学者,加州大学伯克利分校-电气工程与计算机科学系副教授,明星机器人公司Physical Intelligence(PI)联合创始人。他以​​18万+谷歌学术引用​​的学术影响力,主导开发了谷歌机器人大模型RT-1、RT-2及跨本体数据集RT-X,其提出的​​“热启动强化学习(WSRL)”​​ 和​​“动作分块(Q-Chunking)”​​ 技术大幅提升了机器人学习效率。2025年,他深度阐释AI如“洞穴观察者”的认知局限,主张通过​​视觉-语言-动作模型(VLA)与强化学习的融合​​,推动机器人在真实世界中实现通用智能。⏱️ 时间戳​​07:22 真正的家用机器人应该是什么样的?10:33 家用机器人还要多久才能研发完成?13:31 机器人和大语言模型的进化曲线类似18:42 机器人和自动驾驶的发展过程有何不同?30:52 数据飞轮的启动看质量不看数量31:46 机器人也有自己的涌现能力37:33 机器人的进步一定会冲击到体力劳动者💡 思考​​ 当机器人真的开始能够处理越来越多的体力劳动,甚至是一些过去被认为需要人类基本常识和判断力才能完成的服务性任务时,我们作为人类应该如何重新审视和定位自身的价值?我们应该如何利用这些日益强大的新工具来放大我们自身独特的创造力、情感连接能力、复杂决策能力以及那些机器难以复制的人类特质,而不是感到被取代或威胁?🔗 参考资料​​Fully autonomous robots are much closer than you think – Sergey Levine
🎙️ ​​​​​​​​​​​​埃隆·马斯克(Elon Musk)——是一位出生于南非的企业家、工程师和发明家,拥有南非、加拿大和美国三重国籍。他以其宏大的愿景和颠覆性的创新而闻名,是特斯拉(Tesla)的联合创始人兼首席执行官,致力于加速世界向可持续能源的转变;同时也是太空探索技术公司(SpaceX)的首席执行官兼首席技术官,目标是降低太空运输成本,并最终实现人类在火星的殖民。此外,他还领导着脑机接口公司Neuralink、隧道建设公司The Boring Company,并拥有社交媒体平台X(前身为Twitter),是美国国家工程院院士,英国皇家学会院士,美国党创始人,现为世界首富 。⏱️ 时间戳​​03:00 别人没有,那就自己卷起袖子加油干08:42 特斯拉要做“有知觉”的自动驾驶09:52 Grok可以成为新时代的维基百科10:56 2030年人工智能将“超越”人类12:27 星链未来2年实现全球卫星通信14:24 SpaceX将继续遥遥领先17:15 西方文明正在自我毁灭20:00 人类的希望在于拥抱好奇心22:55 2055年火星基地可能会成💡 思考​​ 你觉得哪项突破最有可能从根本上改变我们的世界:人形机器人,自动驾驶,星链手机,火星移民?🔗 参考资料​​Elon Musk on DOGE, Optimus, Starlink Smartphones, Evolving with AI, Why the West is Imploding
🎙️ ​​​​​​​​​​Dylan Patel​​——AI与半导体领域的顶尖分析师,SemiAnalysis首席分析师,以对半导体制造、AI模型及基础设施全供应链的深度洞察著称。他擅长解析AI硬件革新与模型扩展的前沿趋势,其分析覆盖从芯片架构、高效能计算到软件优化的全栈技术路径,曾精准预测行业关键转折点。作为全球半导体产业策略论坛的核心演讲嘉宾,他频繁受邀分享对AI算力竞争、技术范式转换(如推理优化与MoE架构)及地缘政治影响的独到见解,其观点被业内巨头与投资机构广泛采纳。⏱️ 时间戳​​02:21 对GPT-5有点失望10:46 OpenAI要把“好钢用在刀刃上”17:08 AI模型现在不是光“大”就行28:10 英伟达是这波AI浪潮里的“卖铲子巨头”38:08 谷歌最有希望挑战英伟达47:24 芯片、软件与模型的协同进化53:57 中美的AI之战01:06:38 英特尔面临重大生存危机01:12:40 给各大科技巨头的扎心建议💡 思考​​ AI未来的走向是会更加中心化、寡头化,还是会找到某种方式实现更普惠、更持续的发展?🔗 参考资料​​Dylan Patel on GPT-5's Router Moment, GPUs vs TPUs, Monetization
🎙️ ​​​​​​​​​​摩根·豪泽尔(Morgan Housel)是一位美国金融作家、畅销书作者及风险投资基金合作基金(The Collaborative Fund)的合伙人。他曾担任《华尔街日报》和《The Motley Fool》的专栏作家,并两次获得美国商业编辑与作家协会颁发的“最佳商业新闻奖”。豪泽尔因《金钱心理学》(The Psychology of Money)一书而广为人知,该书全球销量超800万册,强调财务成功并非单纯依赖数学公式,而是取决于人类的行为和心态。他的作品专注于探讨金钱、心理学与生活选择的关系,倡导长期主义、风险管理和财富的自由价值。⏱️ 时间戳​​02:15 理性与乐观是成功的必需品07:11 魔法往往发生在压力之下12:48 一夜悲剧与长期奇迹22:04 乐观与悲观的动态平衡28:01 警惕效率陷阱32:52 认识你自己💡 思考​​ 在你现在的生活和工作中,哪些是你真正投入时间和精力去追求的墓志铭美德(在你离开这个世界时爱你的人,了解你的人会在你的葬礼上提起用来评价你是个什么样的的人的那些品质。比如你是否善良,是否诚实,是否有爱心,是否勇敢,是否谦逊,你与人相处的方式等),哪些又仅仅是简历美德(写在简历上,用来向世界展示我们有多能干、多成功的东西。比如你的学位,你的职位,你赚了多少钱,你获得了什么奖项,这些是我们在职业市场上竞争的资本)?我们是否常常在不经意之间过于看重后者,甚至为了追求后者而牺牲了前者?🔗 参考资料​​Understand & Apply the Psychology of Money to Gain Greater Happiness | Morgan HouselDeconstructing Success Down To The Psychological Level - Morgan Housel⚠️ 风险提示:本播客所述投资相关内容皆以交流分享为目的,仅供参考,不构成任何市场预测、判断,或投资、咨询建议。市场有风险,投资需谨慎。主持人、嘉宾及听众互动对投资相关内容的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证,并提醒您对相关内容请结合自身情况进行独立评估,依据或使用相关内容所造成的后果由您独自承担。
🎙️ ​​​​​​​​​​瑞·达利欧(Ray Dalio)​​——华尔街"周期投资先知",桥水基金创始人,以"原则驱动"和"全天候策略"重塑现代投资哲学。出身纽约普通中产家庭的他,12岁用做球童的积蓄买入第一只股票获利三倍,26岁在公寓创立桥水基金,曾因误判市场濒临破产却提炼出"痛苦+反思=进步"的核心原则。他独创债务周期模型和风险平价策略,精准预测2008年金融危机(当年基金收益14%),管理规模超1600亿美元。其著作《原则》《大债务危机》《变化的世界秩序》系统阐述"极度求真""创意择优"等理念,提出"世界秩序三要素"理论和"帝国兴衰六阶段论",被全球投资者奉为圭臬。⏱️ 时间戳​​04:15 债务危机就好比心脏病发作07:08 信贷是血液,债务是血栓09:48 国家选择印钞的底层原因17:04 三个关键债务风险指标28:32 美国政府的心有余而力不足36:21 达利欧给美国开的药方47:33 五大力量塑造时代变迁57:44 美元无法永远特殊下去1:02:19 普通人在这个时代该怎么办💡 思考​​ 在美国以及可能在其他许多国家都日益严重的政治上的绝对主义深刻的两极化,以及由此导致的几乎无法达成任何理性妥协的僵局,这种人与人之间、派别与派别之间充满了敌意,缺乏信任、难以合作的状态,那么即使存在技术层面、经济逻辑上看起来可行的解决方案,但人和人之间的问题会不会让方案无法实施?🔗 参考资料​​How Countries Go Broke: The Big CycleThe Changing World OrderRay Dalio with David Rubenstein: How Countries Go Broke⚠️ 风险提示:本播客所述投资相关内容皆以交流分享为目的,仅供参考,不构成任何市场预测、判断,或投资、咨询建议。市场有风险,投资需谨慎。主持人、嘉宾及听众互动对投资相关内容的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证,并提醒您对相关内容请结合自身情况进行独立评估,依据或使用相关内容所造成的后果由您独自承担。
🎙️ ​​​​​​​​​​霍华德·马克斯(Howard Marks)​​——华尔街"周期投资大师",橡树资本联合创始人,以"第二层思维"和"钟摆理论"重塑现代投资哲学。先后毕业于宾夕法尼亚沃顿商学院、芝加哥大学,从花旗银行债券分析师起步,1995年创立橡树资本并管理超1200亿美元资产,以精准预言"2000年科技泡沫破裂"闻名。其《投资备忘录》被巴菲特奉为必读,著有《投资最重要的事》和《周期》,提出"买得好比买好的更重要",强调"在市场恐慌时买入,狂热时卖出"的逆向投资智慧。⏱️ 时间戳​​02:01 哪怕是AI都算不出来资产的精确内在价值12:54 现实世界里的资产价格是一场拔河比赛26:47 4种获得超额回报的方式32:15 美股很高了,但还没疯43:26 美股七巨头的估值是合理的50:40 这次真的不一样吗?56:30 6级戒备系统💡 思考​​ 在你评估当前的市场叙事,比如关于AI的热潮或者其他流行的投资主题,对照我们今天讨论的这些关于价值/价格和基本面的原则,你需要特别警惕哪些你个人的认知偏差或心理陷阱。比如说你是不是容易被fomo情绪裹挟,或者容易陷入确认偏误,只愿意听支持你看法的信息?你又该如何主动的去培养必要的客观性,以便在市场这台喧嚣的投票机面前,更好的运用称重机的视角来进行独立判断呢?🔗 参考资料​​The Calculus of Value2025年8月:价值演算⚠️ 风险提示:本播客所述投资相关内容皆以交流分享为目的,仅供参考,不构成任何市场预测、判断,或投资、咨询建议。市场有风险,投资需谨慎。主持人、嘉宾及听众互动对投资相关内容的准确性、可靠性、时效性及完整性不作任何明示或暗示的保证,并提醒您对相关内容请结合自身情况进行独立评估,依据或使用相关内容所造成的后果由您独自承担。
🎙️ ​​​​​​​​Michael Truell​​——AI编程新贵,麻省理工辍学生,Cursor创始人兼CEO。14岁开发热门编程游戏,18岁考入MIT,22岁与三位同学辍学创立Anysphere公司,推出颠覆性AI代码编辑器Cursor。这款工具将GPT-4等大模型深度集成到VSCode中,能通过自然语言对话生成、优化和调试代码,甚至让8岁儿童在45分钟内做出聊天机器人。短短两年内,Cursor实现年收入3亿美元、估值超90亿美元,被特斯拉前AI总监评价为"碾压GitHub Copilot"。Truell提出"后代码时代"理念,认为未来程序员将是"给AI下指令的逻辑设计师"。​⏱️ 时间戳​​04:12 Cursor选择了给自己做工具06:22 Cursor的野心比Copilot大11:47 编程天然就适配AI14:52 AI能让更多人参与到创作中来20:48 AGI是渐进的过程,不是奇点事件22:30 品味,不仅是审美,更是判断力24:32 Cursor的招聘:不面试,不做题💡 思考​​ 如果未来编程能够简化到,你只需要向AI清晰地描述你的意图,就能让它为你构建出可靠的软件系统。有哪些因为过去实现起来过于复杂而被我们放弃的想法,可能会因为AI的赋能而变得触手可及?🔗 参考资料​​Cursor CEO: Going Beyond Code, Superintelligent AI Agents, And Why Taste Still MattersWhy tech is racing to adopt AI coding
🎙️ ​​​​Dario Amodei​​——AI安全领域的"理性派革命者",普林斯顿神经科学博士,前OpenAI研究副总裁(主导GPT-3开发),因担忧AI安全风险创立Anthropic。他提出"宪法AI"框架,打造出企业级AI明星产品Claude系列,坚持"宁可慢也要安全"的开发理念,甚至将公司注册为"公共利益机构"以确保AI发展符合人类长期福祉。这位兼具物理学、神经科学和AI背景的科学家,正在用工程思维重塑AI伦理边界。⏱️ 时间戳​​04:39 父亲去世的遗憾:技术进步的紧迫性08:29 在斯坦福的顿悟:弃生物学,从AI行业15:02 OpenAI内部矛盾二三事17:52 回应黄仁勋的批评:无耻的谎言19:38 创办Anthropic:以人为本27:30 靠安全与高情商破局的Claude31:00 如何与巨头竞争:人才密度与资本效率36:44 末日不会必然来临,但是人类不能失去对AI的控制💡 思考​​ 考虑到​​​​Dario Amodei​​这种如此强烈的个人动力很大程度上是源于失落,源于对本可避免的悲剧的遗憾,这种独特的驱动力在未来引导AI发展的那些关键决策时刻,究竟会成为他更敏锐洞察风险的一种优势,还是说可能因为这种执念过于强烈,反而会影响他的判断?无论是让他过于偏向加速,还是过于偏向保守,这跟其他那些由不同动力(比如技术好奇心、商业利益或权利)驱动的AI领导者相比,又有什么根本的不同?🔗 参考资料​​Anthropic CEO Dario Amodei: AI's Potential, OpenAI Rivalry, GenAI Business, Doomerism
🎙️ ​​​​戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)​​——AI领域的"跨界天才",13岁成为国际象棋大师,后转战游戏开发(《主题公园》主创),又攻读神经科学博士研究记忆机制。2010年创立DeepMind,带领团队开发出震惊世界的AlphaGo(击败围棋冠军)和革命性的AlphaFold(破解蛋白质折叠难题,获2024年诺贝尔化学奖)。这位希腊-塞浦路斯与新加坡华裔混血的科学家,始终致力于推动通用人工智能(AGI)发展,被誉为"地球上最聪明的人之一"。​⏱️ 时间戳​​05:30 AlphaFold预测蛋白质折叠的原理10:11 我们对经典计算机系统的探索,甚至还没有触及表面15:14 AI真的懂流体力学吗?19:24 到2030年,我们将有50%的概率实现AGI29:52 AI通往AGI之间最大的障碍31:00 当下所谓的AI游戏只是一堆选择的幻觉35:35 大力还能继续出奇迹,至少短期内39:48 算力会持续爆炸性增长42:15 通过AI带来的科技突破,特别是能源上的突破,实现人类文明的最大繁荣,最终走向星辰大海46:38 AI的冲击强度是工业革命的100倍💡 思考​​ 如果未来真的出现了一个足够先进的AI,他通过对这些基于信息的自然过程进行了足够深入的模拟和理解之后,他有没有可能反过来揭示出一些关于我们这个现实世界本身的某种更深层次的计算本质?能否提供一些线索或者证据,让我们去思考宇宙是否本身就是一个巨大的计算系统?🔗 参考资料​​Demis Hassabis: Future of AI, Simulating Reality, Physics and Video Games | Lex Fridman Podcast #475
🎙️ 本期节目给大家介绍一位华尔街金融巨头摩根大通(JP Morgan)的掌门人——杰米·戴蒙(Jamie Dimon),回顾他从1998年在花旗集团黯然离职(当时普遍认为他将接任CEO),到打造全球最具影响力银行的传奇历程。如今的摩根大通已成为金融巨擘——全球最具系统重要性的非政府金融机构,其市值甚至是紧随其后的竞争对手的两倍多。但这一切绝非一蹴而就!杰米将带我们重温他从濒临倒闭的芝加哥第一银行重启职业生涯,到如何将该平台改造为现代摩根大通基石的峥嵘岁月。我们将深入解析定义其任期的"堡垒资产负债表"战略,并逐幕还原杰米应对次贷危机、收购贝尔斯登与华盛顿互惠银行、处置第一共和银行等重大战役的决策过程。敬请收听!⏱️ 时间戳​​00:00 - 揭秘杰米·戴蒙如何打造摩根大通金融帝国本期节目聚焦华尔街传奇人物杰米·戴蒙,探讨他如何将摩根大通发展成为市值超过8000亿美元的金融巨头。通过对戴蒙的采访内容进行梳理,我们揭示了他的经营哲学、关键决策,以及塑造摩根大通的重要时刻。这不仅是一个关于银行和金钱的故事,更关乎如何在风浪中保持韧性、正确看待风险,以及长期战略眼光的重要性。01:09 - 戴蒙被解雇后的心态转变与东山再起对话围绕戴蒙在1998年被花旗集团解雇这一职业生涯的重大挫折展开,讨论了他如何保持内在的自我价值和韧性,特别是在面对家庭的担忧和压力时。戴蒙强调,尽管失去的是净资产,但自我价值并未受损。这种心态和韧性被视作他后来能够东山再起的关键因素。尽管遭受巨大打击,他并未消沉,而是继续前行,最终成就了更多。02:27 - 戴蒙如何通过改革和决心重振第一银行2000年,一位领导者选择加入问题重重的第一银行,决心彻底扭转局面。这家银行规模远小于花旗,内部系统混乱,董事会成员分为两派,矛盾重重。该领导者个人投资了约6000万美元购买公司股票,相当于他当时个人净资产的一半,以此展示与公司共存亡的决心。他通过一系列措施,如取消会议室不准喝咖啡的规定,展示了打破旧规则、推动文化变革的决心。这一系列行动体现了在危机时刻领导者的决断力、个人承诺以及推动变革的勇气。正是在第一银行,他全面实践和推动了后来使他名声大噪的理念。04:21 - 堡垒式资产负债表的核心理念与价值对话围绕堡垒式资产负债表(Fortress Balance Sheet)的核心理念展开,强调其极端审慎和保守的策略,即为最坏的情况做准备。这种理念体现在严格的贷款质量管理、提高风险拨备以及重视非利息收入等方面,旨在确保金融机构的长期稳定和生存。在当时的华尔街追求高杠杆、高风险、高回报的背景下,这种长期主义思维显得尤为独特,最终在2008年金融危机中证明了其价值。05:55 - 2004年第一银行与摩根大通合并的商业逻辑2004年,第一银行与摩根大通合并,基于双方业务的高度互补性。第一银行在零售银行业务和信用卡业务方面实力强劲,而摩根大通在投资银行和资产管理领域有显著优势。此次合并旨在通过零售银行低成本存款支持投资银行业务,产生协同效应。合并协议中规定,18个月后戴蒙将接任CEO,除非董事会75%成员反对,这一条款确保了其对合并后公司的掌控。此合并案例展示了大型金融机构战略并购的商业逻辑。随后,此次合并也迎来了对金融机构的一次重大考验。08:03 - 2008年金融危机中摩根大通的策略与收购对话围绕2008年金融危机期间摩根大通的策略展开,讨论了摩根大通如何在危机前降低次贷风险、囤积流动性资产,并在危机中通过收购贝尔斯登和华盛顿互惠银行应对危机。收购贝尔斯登被描述为代价高昂的救火行动,而收购华盛顿互惠银行则被视为战略性扩展,极大增强了摩根大通在美国零售银行市场的地位。这显示了摩根大通在危机中稳健经营和市场对其信任的认可。11:26 - 摩根大通持续成功的秘诀与戴蒙的驱动力摩根大通持续成功的秘诀在于战略协同、持续投入、客户中心主义、强大的企业文化以及卓越的效率,特别是其运营成本控制极佳,效率非常高,形成了巨大的竞争优势。戴蒙的驱动力则来源于家庭、对国家的责任感以及通过摩根大通为社会做出贡献的使命感,显示出超越商业本身的格局。13:28 - 杰米·戴蒙的领导力与金融风险挑战对话回顾了杰米·戴蒙在金融领域的经历,从他在花旗的早期挑战到领导摩根大通的崛起。他的成功归功于对风险的敬畏、战略性并购和高效的运营。然而,对话指出当前最大的风险是网络安全,这对于高度互联的金融系统构成了严峻挑战。这引发了一个思考:传统堡垒式风险管理能否应对这种看不见、但破坏力巨大的网络风险,以及金融行业如何应对这一新挑战。💡 思考​​ 针对传统金融风险,比如信用风险、市场风险建立起来的堡垒理念,在面对看不见、摸不着,但破坏力可能极其巨大的网络风险时,它还足够坚固吗?🔗 参考资料​​The Jamie Dimon Interview: How JP Morgan Became an $800 Billion Bank
🎙️ ​​​​​​​​彼得·蒂尔(Peter Thiel)​​——硅谷"逆向思维教父",PayPal联合创始人、Facebook首位外部投资人(2004年50万美元投资获10亿美元回报),Palantir与Founders Fund创始人。这位德裔美籍亿万富翁(2024年净资产112亿美元)以"垄断创造价值"的投资哲学著称,主导了SpaceX、LinkedIn等明星项目,同时通过Thiel Fellowship鼓励年轻人辍学创业。作为自由意志主义者,他既资助AI与寿命延长研究,又警示"技术停滞"危机,近年更重仓加密货币,构建从比特币到以太坊的金融基础设施帝国。⏱️ 时间戳​​01:58 我们早就进入了科技停滞的时代,被困在了原地07:39 最近的30年,世界没有翻天覆地的变化09:06 低垂的果实摘完了,制度僵化到失去勇气10:58 中产阶级就是那些期待自己的孩子能比自己过得好的人11:29 低增长的社会,最后会像朝鲜一样压抑13:40 为什么要政治风险投资川普17:44 民粹主义虽然充满风险,但却是打破停滞的最好选项 20:55 AI不是科技停滞的救世主24:08 超级智能AI不应该成为平庸的放大器26:31 当下科学的想象力还不如宗教28:40 2024年开始,马斯克变了31:20 全球管制就是从煎锅里跳进了火坑33:25 极权国家靠恐惧让人们主动放弃自由36:09 人类还有选择的余地吗💡 思考​​ 我们到底应该如何在对技术的潜在风险,无论是AI、生物技术等保持必要警惕的同时,又能避免因为这种恐惧本身而陷入一种自我束缚,导致万马齐喑、全面停滞的陷阱呢?🔗 参考资料​​A.I., Mars and Immortality: Are We Dreaming Big Enough? | Interesting Times with Ross Douthat
🎙️ Andrej Karpathy——AI界"深度学习传教士",斯坦福AI实验室博士,OpenAI创始成员兼特斯拉前AI总监。16岁编写病毒式传播的神经网络教程,25岁打造斯坦福爆款课程CS231n(全球超50万开发者启蒙教材)。2015年参与创建OpenAI,后主导特斯拉Autopilot系统研发,实现800万辆汽车智能驾驶落地。2023年发布《大语言模型堆栈》技术蓝图,提出"软件3.0"概念,预言"未来编程是数据、提示词与损失函数的艺术"。其主理的《AI for Beginners》教程播放量破亿,被硅谷工程师称为"21世纪的《计算机程序设计艺术》"。马斯克曾评价:"他让汽车学会理解世界"。​⏱️ 时间戳​​00:43 软件开发的百年未有之大变局07:42 软件3.0让自然语言成为了编程语言10:38 特斯拉AI的实际应用案例14:08 AI是新时代的电力18:26 大语言模型是新时代的操作系统25:18 大语言模型像是个人生模拟器31:12 当前的AI就是钢铁侠的战衣41:35 越来越火的vibe coding💡 思考​​ 当自然语言成为编程语言,人人都是程序员成为现实,这会对我们的社会结构、教育体系,甚至我们对创造力本身的定义产生哪些深远影响?🔗 参考资料​​Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
🎙️ Neuralink​​——脑机接口革命先锋,由特斯拉与SpaceX创始人埃隆·马克斯于2016年创立,致力于构建"数字第三层大脑皮层"。这家硅谷公司2023年获FDA批准开展人体试验,2025年成功帮助瘫痪患者通过意念操控电脑并恢复基础触觉。其"全脑接口"技术融合神经科学、微电子与AI算法,目标直指治疗脑疾病、增强认知能力及终极的"意识上传"。尽管面临生物兼容性挑战与伦理争议,这家估值超50亿美元的前沿企业,正以"将科幻变为临床现实"的魄力,重塑人类与技术的共生边界。​⏱️ 时间戳​​04:13 当一家科技公司瞄准了一个哲学问题11:34 现代人离开了手机就像断了手脚一样16:36 心灵感应就是意念控制18:50 脑机接口让失明者重见光明21:43 激进的发展愿景25:44 鼓舞人心的用户故事36:30 神经元的摩尔定律39:50 成本与效率的双重优化43:19 未来的目标是制造超人💡 思考​​ 如果思想可以高效转化为行动或语言,如果视觉、听觉等感官可以被恢复甚至被增强到超越自然的程度,如果你可以和数字世界、AI进行高带宽连接,这会如何改变你的生活方式、工作模式,与他人互动的方式?那时,生物的你和数字的你之间的界限在哪?哪个才是真正的你?🔗 参考资料​​Neuralink Update, Summer 2025
🎙️ 随着稳定币发行商Circle在美股上市后的优异表现(上市以来累计涨幅超670%),稳定币市场的当前状况及未来走向成为了关注焦点。稳定币的成功关键在于其分销渠道,而非单纯的技术或产品特性。大型加密货币交易所、社交媒体巨头及传统银行被视为实现大规模分销的三大渠道,但新进入者面临极高门槛,这大大增加了进入市场的难度。尽管稳定币模式因高利润和潜在政策吸引力而受市场追捧,投资者被警告需保持谨慎,警惕仅依赖营销而缺乏稳固分销渠道的项目。同时,提出了关于未来是否会出现绕过现有分销体系的新创新模式的疑问,引发了对去中心化稳定币的深入讨论。​⏱️ 时间戳​​00:51 - USDT在加密货币市场的发展历程回顾了USDT自2015年通过Bitfinex平台推出以来的发展历程,特别是在大中华区的作用以及与华人加密社区建立的信任。随着银行对加密货币账户的严格管控,USDT成为了交易者和交易所寻找的替代方案。2017年的ICO热潮进一步推动了USDT的需求,因其成为了连接法币入口和纯币交易市场的桥梁,尤其是在以太坊的ERC20标准下,USDT的集成变得容易,从而在加密市场中大规模转移美元中扮演了重要角色。03:15 - 成功稳定币项目的三大核心渠道成功推广稳定币的关键在于三大渠道:大型加密货币交易所、web 2社交媒体巨头和传统银行交易所。新项目要进入这些渠道面临极高的门槛,交易所已深度绑定现有稳定币项目,社交媒体巨头可能更倾向于自建系统,而传统银行由于体系僵化和监管限制,也难以与外部创业公司合作。因此,没有这些渠道的支持,新的稳定币项目很难取得成功。​​05:27 - 稳定币市场热络背后的赚钱逻辑与风险这段讨论了尽管新玩家在稳定币市场的机会渺茫,但市场仍然热度不减的原因,主要在于其商业模式的盈利能力。发行方通过净利息差(NIM)赚钱,即用用户资金投资(如购买国债)而不需支付利息给稳定币持有者,由此产生可观利润。Circle上市和潜在政策空间也进一步推动了市场的热情。然而,对于投资者来说,需要极其谨慎,特别是在判断新的稳定币项目时,应重点考察其是否具有可靠的大规模分销渠道,否则需高度警惕。同时,对话也提出了关于未来可能的创新模式能否突破现有分销格局的问题,供听众思考。💡 思考​​ 关于稳定币,未来可能出现哪些新的模式,能绕开传统分销渠道的壁垒?🔗 参考资料​​Arthur Hayes - Assuem The Position
🎙️ 微软CEO萨提亚·纳德拉分享了对当前AI变化及其历史对比的看法,强调了AI可能带来的全栈颠覆性变革,指出商业模式变化的难度大于技术本身。他提到,微软曾错失互联网时代最大商业模式的机会,强调这次AI浪潮的核心价值在于超大规模计算,预计将促进云服务需求增长。纳德拉认为,AI模型市场可能不会出现赢家通吃的现象,但面向普通消费者的应用如ChatGPT可能会产生超级赢家。他还讨论了“杰文斯悖论”,指出技术进步可能刺激更大总需求量。​⏱️ 时间戳​​⏳ 00:00 - 引言:AI浪潮的颠覆性​​ ​​AI vs. 历史技术浪潮​​:比客户端服务器、互联网影响更深,带来​​全栈颠覆​​(硬件→软件→商业模式) ​​核心挑战​​:技术突破≠商业成功(例:微软错过搜索广告)​​💻 01:22 - 超大规模计算与商业模式​​ ​​算力决定智能​​:智能提升与所需算力呈对数函数关系,即智能的微小提升需算力指数级增长 → ​​云服务需求暴增​​ ​​市场格局​​:​​企业市场​​不会赢家通吃(客户倾向多元化+开源模型+政府监管);​​消费市场​​:可能出现超级应用(如ChatGPT) ​​杰文斯悖论​​:AI越便宜,使用量越疯狂 → 推动医疗/教育普惠(尤其发展中国家)​​🤖 03:23 - AI重塑知识工作​ ​​AI = 知识工作的"精益生产"​​:消除浪费,提升效率(纳德拉自曝用Copilot准备访谈) ​​未来趋势​​:需​​"AI代理管理器"​​协调多个AI助手​​🔬 04:06 - 量子计算革命性突破​​ ​​马约拉纳费米子​​:​​物理性质稳定​​,自带纠错能力;量子比特错误率暴跌 → ​​容错量子计算机可行​​ ​​微软目标​​:造出​​数万物理量子比特​​芯片,2027-2029年推出​​首台容错量子计算机​​​​🏢 05:31 - 企业长青秘诀:创新与相关性​​ ​​核心观点​​:​​"相关性>长寿"​​(例:微软放弃Windows独占思维) ​​方法论​​:​​​​好奇心驱动基础研究(如微软研究院);​重新创业​​:主动颠覆成功产品,快速适应变化 ​​社会议题​​:AI发展需匹配​​伦理/法律/监管框架​;平衡技术潜力与​​负责任部署​​💡 思考​​ 随着AI智能体越来越强,甚至可能自主决策权越来越大。除了技术上要保证他们的目标和我们一致,而关于非技术的社会层面,比如伦理规范、法律框架、监管机制,哪些是我们最需要优先去设计和建立的?🔗 参考资料​​Satya Nadella – Microsoft’s AGI Plan & Quantum Breakthrough
🎙️ 本期内容Sundar Pichai从在贫困中成长于印度金奈,到领导市值达2万亿美元的科技企业谷歌,这位CEO的人生故事展现了科技对个人和社会的巨大影响力。他认为人工智能(AI)如同火或电一样,是一种革命性技术,能加速创造、促进科学发现和艺术革新,尤其强调AI的递归自我改进能力,使其不仅执行任务,还能学习、优化并自主探索新方法。尽管认识到AI可能带来的风险,如失控的担忧,但他保持乐观态度,相信人类集体有能力应对包括AI在内的各种挑战。他鼓励年轻人热爱工作并与杰出人才合作,以加速成长。最后,他指出AI的加速创造潜力可能挑战人类的创造力和身份认同,促使人们深入思考未来。🔥 高光语录 ​​"AI不是工具,而是会自我进化的'创造之神'"​​ AI的递归自我改进能力将让它​​独立发现科学定律​​ 惊人预言:未来艺术/学术突破可能​​由机器主导​​,人类仅作为"观众"​⏱️ 时间戳​​​ ​​ 00:00 ​谷歌CEO:从印度贫民窟到科技巨头的旅程 童年记忆:等待5年才装上的拨盘电话,邻居排队借用 生活转折点:验血报告需耗时数小时领取→催生"技术消除不平等"的信念 02:09 ​​AI的颠覆性潜力​​​​递归自我改进​​ AI不仅能执行任务,更能自主优化方法(如科学发现/艺术创作) ​​创造引擎论​​:AI或将独立生成人类从未构想的新知识、新艺术​​ 03:30 风险与乐观的辩证​​ 承认"AI末日论"(AI doom)的合理性 核心论点:人类历史上面对核威胁/气候变化时展现的集体调节能力04:21 ​​谷歌的AI实践哲学​​ AI Overviews不是取代互联网,而是"智能助手层" 关键原则:​​赋能不替代​​,维护网络开放生态​​💡 思考题​​ 你童年是否有类似"技术震撼时刻"?(如第一次用智能手机) 你更倾向"AI威胁论"还是"AI赋能论"? 如果未来AI不光是辅助人类创造,甚至能独立产生人类从未构想过的新事物、新艺术、新知识。那这对人类自己的创造力意味着什么呢?​​🔗 参考资料​​ Sundar Pichai: CEO of Google and Alphabet | Lex Fridman Podcast #471
🎙️ 本期内容本期节目探讨了人工智能(AI)进步对知识工作者的深远影响,超越了单纯的失业。AI不仅取代了曾经需要人类智能的任务,还挑战了许多人将其职业作为自身价值和身份核心的观念。通过具体的例子,例如一位因生成式AI失去工作的软件工程师和一位摄影师,强调了工作身份的丧失以及AI如何重塑人类劳动和意义之间的关系。知识工作者必须经历一场认知迁移,从与机器竞争转向重新定义人类独有的能力,例如同理心、道德判断和创造性表达,以在AI时代找到新的目的和归属感。⏱️ 时间戳​​​​ 00:30 AI引发的"身份崩塌"危机​​ 真实案例:高薪软件工程师因AI失业,被迫开网约车住拖车深层冲击:不仅是经济困境,更是专业身份与自我价值的瓦解 02:27 ​​"认知迁移"概念深度解析 ​​对比历史变革:工业革命(体力迁移)→数字革命(信息处理迁移)→AI革命(认知能力迁移)关键差异:AI直接挑战人类最引以为傲的逻辑、语言与复杂信息整合能力 04:06 ​​人类最后的"避风港"在哪里?​​​​莫拉维克悖论​​: 机器擅长逻辑运算,人类强在感知直觉不可替代的人类特质:共情能力、伦理判断、意义创造、真实体验(如摄影师案例) ​​ 06:00 社会适应的阵痛​​ 教育系统与职场结构的滞后性个体可能经历的"悲伤五阶段":否认→愤怒→讨价还价→沮丧→接受🤔 听众互动​​ 你的工作是否已被AI影响?程度如何?​​🔗 参考资料​​ From disruption to reinvention: How knowledge workers can thrive after AI From silicon to sentience: The legacy guiding AI’s next frontier and human cognitive migration The great cognitive migration: How AI is reshaping human purpose, work and meaning
🎙️ 本期内容OpenAI计划在德克萨斯州艾比林市启动“星际之门”项目,预计投资5000亿美元,建设8座超大型数据中心,容纳40万个高级GPU芯片,旨在加速人工智能发展,探索通用人工智能的可能性。项目将采用先进冷却与供电技术,利用当地风能,对电网与气候目标构成挑战。除了技术难题,项目还引发了对成本效率、能源消耗、安全、创造力和版权、就业与社会影响的广泛讨论。OpenAI对AI的未来持乐观态度,期望加速科学发现和软件开发,同时寻求伦理与社会影响的解决方案。此项目凸显了AI技术发展的双刃剑性质,提出了个人与社会是否能适应并引导这一变革的核心问题。🔥 高光语录 "我们像被时空传送的人,一睁眼发现世界已面目全非"——奥特曼谈AI进化速度 "这不是基建,是为AGI准备的‘染料’"——项目核心逻辑 "75万户家庭的用电量,只为了给AI‘喂饭’"——能源消耗的震撼对比​⏱️ 时间戳​​​ ​​ 00:02 得州"星际之门"大揭秘 ​​1200英亩土地+8个数据中心,塞满40万块英伟达Blackwell GPU 总投资或达5000亿美元(OpenAI+软银+甲骨文),代号"Project Lucques" 24/7施工,目标2026年首期交付——"荒谬速度"应对AI算力饥渴 ​​ 02:21 能源与技术的极限挑战​​ 电力需求=75万美国家庭用量,依赖得州风能+天然气备用 单次GPT查询耗电=10次谷歌搜索,闭环水冷系统节水设计 矛盾点:奥特曼承认净零目标难实现,却相信AI能反哺新能源突破 03:47 ​​OpenAI的生态野心 ​​ChatGPT周活破5亿,GPT-4o多模态能力再进化 战略目标:成为"手机里的核心AI订阅服务",开放API构建生态 大胆预测:2027年人形机器人创造经济价值,AI代理自主编程05:36 争议风暴眼​​​​效率质疑​​ 对比DeepSeek等轻量模型,算力堆砌是否必要? ​版权困局​​:禁止模仿在世艺术家风格,收益分成机制仍模糊 安全红线​​:自主执行AI若被黑客操控,或引发金融灾难 ​就业震荡​​:奥特曼坦言"社会适应速度跟不上技术变革"​​💡 延申思考​​ 社会需要多快的"消化系统",才能承受技术爆炸的冲击波?​​🔗 参考资料​​ Inside OpenAI's Stargate Megafactory with Sam Altman | The Circuit OpenAI's Sam Altman Talks ChatGPT, AI Agents and Superintelligence — Live at TED 2025 OpenAI's Sam Altman on Building the 'Core AI Subscription' for Your Li
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