Shows
硅谷声研所EP40｜Clawdbot创始人Peter Steinberger首次公开访谈本期博客翻译自：TBPN对Clawdbot创始人Peter Steinberger的独家专访一、核心故事：一个“退休”程序员的AI逆袭 背景：Peter Steinberger，13年独立软件开发者，4年前卖掉公司后陷入职业倦怠，曾形容自己“像被抽走发动机”。 转折点：2023年4月，偶然接触AI（GPT-4测试版），被其潜力震撼，开启“玩AI”模式。 爆款诞生：灵感：为解决个人需求，开发“个人AI代理”，支持WhatsApp/Discord等多平台交互。病毒式增长：GitHub星标数“直线暴涨”，从0到数万仅数周，用户涵盖非技术群体（如Instagram用户为它购买Mac Mini）。命名风波：因商标冲突，从“ClawBot”更名为“Molt Bot”，展现开源项目的灵活与韧性。二、技术拆解：如何做出AI神器？Peter的核心方法论：“为AI模型设计，而非人类” 架构哲学：Unix哲学：将AI代理视为“命令行工具”，通过CLI整合服务（如Google、Sonos、家庭自动化），实现“无浏览器交互”。插件化设计：核心功能模块化，开发者可独立贡献插件，降低参与门槛。 关键创新：多模态交互：支持文字+图片（截图自动解析上下文）+语音（自动转文字并调用API），提升效率。模型兼容性：支持OpenAI、Claude Opus、本地模型（如MiniMax 2），强调“模型无关性”。自适应能力：通过“心跳机制”自动执行任务（如SSH登录MacBook调大音量当闹钟），展现AI的“资源智能”。三、开发者启示录：从个人项目到社区运动Peter的“非传统成功学”： 动机纯粹：“玩”是第一驱动力——用“附魔工程”（Enchanting Engineering）对抗倦怠，强调“乐趣驱动开发”。拒绝商业化：“我已有足够财富，项目只为开源社区和探索乐趣。” 社区优先：拒绝成立公司，倾向非营利基金会模式，强调“项目应大于个人”。呼吁贡献者：“如果你爱开源、懂安全、会拆解软件——请邮件我，别只扔问题！” 技术哲学：“别为人类设计”：工具需符合AI的“思维模式”（如调用-log而非人类界面）。“代码不值钱，想法值钱”：开源许可证选MIT，坚信“品牌与社区价值＞代码本身”。四、行业洞察：AI代理将如何重塑应用生态？Peter的三大预言： “浏览器将消失”：未来交互将“跨平台无感”——用户直接与AI代理对话，无需打开特定App或浏览器。例：拍张麦当劳食物照片，AI自动调整健身计划，取代独立健身App。 “大厂围墙花园将被拆解”：AI代理可绕过Gmail/WhatsApp等平台限制，实现“数据解放”（如用本地模型调用企业API）。 “非技术用户将主导AI工具链”：案例：设计工作室用户无代码经验，却用Molt Bot管理25个Web服务，证明“自然语言交互”可降低技术门槛。五、给开发者的行动指南 立即尝试：从“小工具”开始：用CLI整合你常用的服务（如日历、邮件），体验AI代理的“胶水”能力。选对模型：个人项目推荐Claude Opus（交互自然）或Codex（代码生成强）。 长期思考：开源策略：MIT许可证吸引社区，但需明确风险（如Prompt Injection漏洞）。社区建设：早期用户是“种子”，用“透明沟通”（如文档、Discord）培养归属感。 警惕陷阱：安全边界：开源工具被公开部署时，需预设“信任模型”（如Discord默认信任群成员）。模型依赖：避免绑定单一API，优先支持本地模型以保障长期可用性。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-02-0234 min
硅谷声研所EP39｜AI发展超出所有人预期：私募市场的新游戏规则本期博客翻译自A16Z｜AI Is Scaling Faster Than Anyone Expected在本期节目中，投资者关系主管Jen Kha和普通合伙人David George讨论了AI如何重塑规模、资本密集度和增长时间线，从而改变晚期私募市场的演变。他们解释了为何AI驱动型公司保持私有状态的时间更长，基础设施支出如何改变回报特征，以及这一时刻对私募市场的持久性、价值创造和长期结果意味着什么。时间线 (00:00) 引言 (04:21) AI的市场机遇 (26:48) 定价、变现与现金消耗 (43:15) 公司保持私有状态更长时间 (51:30) 投资组合构成与构建 (57:18) 团队文化与协作本期节目回答了关于AI投资的6个关键问题1. AI的市场到底有多大？ 全球市值前十的公司中，7-8家已是美国科技巨头，技术正在“吞噬”整个市场。 AI创造的经济规模将远超移动互联网+云计算时代（上一轮创造了约10万亿美元市值）。2. 为什么最好的AI公司都不急着上市了？ 公司保持私有状态的平均时间已延长至14年。 私募市场独角兽总市值高达3.5万亿美元，高增长、高创新的核心阵地已从公开市场转向私募市场。3. AI公司的商业模式有何不同？ 成本极速下降：模型调用成本2年内暴跌99%。 付费意愿强劲：出现了从3美元/月（印度）到300美元/月（高端用户）的分层订阅模式，OpenAI已有约4000万付费用户。 价值捕获：90%的价值将流向终端用户，但服务商即便只捕获10%，也意味着巨大的市场机会。4. 作为投资人，如何评估一家AI公司？ 最看重两个核心指标：用户留存率（是否>90%） 和 自然获客能力。 对早期AI公司在毛利率上会更宽容，坚信模型成本会持续下降。5. 当前AI投资面临的最大挑战是什么？ 能源瓶颈：数据中心的巨大能耗是下一个关键瓶颈，核能被看好为主要解决方案之一。 散热问题：继能源之后，高效的冷却技术将是重要的创新方向。6. 未来的投资机会在哪里？ 重点布局三大方向：AI基础设施、AI原生应用、以及硬科技与国家安全相关的 “美国活力” 领域。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-2853 min
硅谷声研所EP38｜当产品停止增长时，思考这5个问题本期博客翻译自Lenny's podcast杰森·科恩（Jason Cohen）是一位四次创业的创始人（其中包括两家独角兽公司，一家是WP Engine），投资了60多家初创公司，并近20年来一直在A Smart Bear上分享他关于公司建设的经验教训。在本期节目中，杰森分享了他用于诊断增长停滞（一个几乎每个团队都会面临的问题）的系统性五步框架。本期讨论内容 问自己5个增长的问题：客户流失率是否过高？定价与定位是否正确？现有客户是否在增长？、获客渠道是否饱和？你真的需要增长吗？ 一个小操作，可以让你的取消订阅调查回复率翻倍 "太贵了"几乎从来不是客户取消服务的真实原因 增长的"大象曲线" 如何通过重新定位同一款产品，让收入增加8倍 什么时候需要重新思考，增长是否是你的业务的正确目标
2026-01-271h 42
硅谷声研所EP37｜对话DeepMind CEO：AGI如何发展，谷歌AI眼镜何时到来？本期翻译自海外播客Big Technology，谈论AI的下一个突破、AGI发展预测、谷歌AI眼镜的商业规划本期嘉宾戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），谷歌DeepMind首席执行官内容概览在达沃斯举办的《大科技播客》特别节目中，主持人亚历克斯·坎特罗维茨与哈萨比斯深入探讨了人工智能领域的关键议题，包括： 通用人工智能（AGI）的定义与实现路径 AI技术的最新进展与未来突破方向 谷歌AI智能眼镜的愿景与推出时间 AI在商业模式、社会影响与人类未来中的角色核心要点 AGI的定义与时间表哈萨比斯将AGI定义为“具备人类全部认知能力（包括高阶创造力与物理智能）的系统”。他认为目前距AGI仍有“数十年之遥”，并强调AGI应保持其科学定义，而不仅仅是营销术语。 AI进展与突破方向回应“AI进展放缓”的质疑，指出通过优化架构与数据，仍能实现显著提升。实现AGI可能需要“一两个重大突破”，如持续学习、长期记忆与规划能力。 AI产品展望：智能眼镜智能眼镜被视为“解放双手的通用AI助手”的理想形态。 行业竞争与AI泡沫肯定Anthropic等竞争对手在代码生成领域的专注表现。AI与社会未来类比国际象棋、围棋的人机共存，人类将在知识工作中与AI协同进化。提出“信息是宇宙最根本单位”的哲学视角，展望AI助力人类解决疾病、能源等重大挑战。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-2430 min
硅谷声研所EP36｜AI时代，产品经理的核心能力变了吗？设计消失了吗？本期翻译自20VC：对话Noam Lovinsky诺姆·洛文斯基（Noam Lovinsky）是Superhuman的首席产品官（此前任职于Grammarly）。加入Superhuman之前，他曾担任Facebook产品管理高级总监。早年，他曾任Thumbtack首席产品官，并在谷歌担任产品管理总监5年，负责YouTube所有应用程序的开发。时间点：03:4什么是AI时代的卓越产品领导力优秀的产品领导者需成为“故事讲述者”——通过深刻理解用户需求，将复杂问题转化为清晰叙事，凝聚团队共识并驱动市场共鸣。07:45 “氛围编码”（Vibe Coding）时代，设计阶段会消亡吗设计阶段不会消亡，但工具与流程将重构。AI工具（如Figma、Lovable）加速原型迭代，但设计思维（如 brainstorm、用户同理心）仍是核心12:21 AI对产品开发的最大改变小型化、多功能团队成为主流（如1 PM + 1设计师 + 2工程师），成员需跨角色协作（如设计师参与代码编写）。22:23 加速产品开发探索阶段压缩：AI加速问题验证与方案迭代，学习速率提升2-3倍。代码生成：Superhuman当前50%新代码由AI生成，2026年目标达90%，但工程师角色转向“需求定义”与“质量把控”。挑战：需平衡速度与深度，避免“为快而快”导致产品同质化。29:32 AI对产品构建的影响34:19 2026年预测
2026-01-2035 min
硅谷声研所EP35｜25亿买Manus，200亿买Grok，科技巨头的钱到底在烧什么？本期视频翻译自20VC，我们讨论了1. 英伟达以200亿美元收购Groq巩固AI芯片霸权，Meta以25亿美元收购Manus争夺AI应用入口，OpenAI以46%收入的股权激励疯狂留人，标志着AI军备竞赛进入白热化。2. 优质公司宁愿保持私有（如Stripe、Databricks），公开市场吸引力持续下降，而半导体投资呈现“赢家通吃”局面，传统风投面临重新洗牌。3. AI正从工具演变为24h全天候智能伴侣，智能硬件（如AI笔）将成为新交互入口，人类与AI的共生关系将在1-2年内重塑工作与生活方式。4. “隐形失业”浪潮已悄然启动，高技能AI人才身价暴涨，而初级知识岗位（客服、销售、文员）正被系统性替代，教育体系与就业市场面临结构性危机。时间轴：00:00 开场01:10 Groq被英伟达以200亿美元收购16:45 Meta以20亿美元收购Manus：他们卖得太早了吗？37:51 OpenAI的股权激励策略01:00:48 Navan以4倍年收入交易：谁才够资格上市？01:15:45 隐形失业的兴起01:17:25 AI驱动世界中工作与教育的未来
2026-01-121h 25
硅谷声研所EP34｜AMD CEO Lisa Su专访 - AI 不是泡沫，需求将爆发至 50 亿用户AMD（超威半导体）董事会主席兼首席执行官Dr. Lisa Su是半导体行业的领军人物，自2014年起担任AMD CEO，带领公司实现技术突破与市场复苏。她拥有麻省理工学院电气工程博士学位，在半导体设计与战略发展方面拥有深厚经验，尤其在推动AI、高性能计算和PC市场创新方面备受瞩目。本期播客讨论内容介绍：本期播客采访于2026年国际消费电子展（CES）期间进行，Lisa Su与主持人深入探讨： AMD 最新发布的 Helios 系统 与 MI 455X 芯片（全球首款2纳米制程AI芯片）的技术突破与市场意义 AI 算力需求的爆发式增长：从当前 10亿用户 到未来5年 50亿用户 的预测 AMD 在 数据中心、企业级应用、边缘计算 等多元化市场的产品布局（如 MI 440X） 与 OpenAI、甲骨文 等合作伙伴的生态共建 AI 对全球经济的实际影响与生产力提升 中美技术合作与出口管制议题 AMD 在 AI PC、机器人、实体AI 等新兴领域的战略规划本期关键话题 技术趋势：了解2纳米芯片、AI算力规模化、异构计算等前沿技术进展 市场洞察：掌握AI从云到端、从训练到推理的全场景应用趋势 战略视角：学习AMD如何在开放生态与自主研发之间平衡发展 行业预测：认识AI用户增长、算力缺口、能源与内存瓶颈等关键挑战 跨界应用：窥见AI在医疗、金融、机器人、软件开发等领域的落地实践关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-0919 min
硅谷声研所EP33｜CES 2026完整回放：黄仁勋披露英伟达“实体AI”+机器人战略本期博客翻译自NVIDIA CES 2026活动 来源：FULL CES 2026 EVENT: NVIDIA CEO Reveals Physical AI and Autonomous Robots Changing Industries | AI14黄仁勋揭示突破性的实体人工智能、自主机器人以及正在改变世界的工业自动化。从Omniverse和Isaac Sim到Cosmos基础模型，NVIDIA展示了AI如何从屏幕走向现实世界的工厂、机器人技术和制造系统。本期博客内容整理：一、核心理念与战略转向：Physical AI（实体人工智能）本次发布最核心的信息，是定义了下一个AI浪潮的方向：Physical AI。这不仅仅是一个技术概念，而是NVIDIA对未来计算范式的整体布局。 核心理念：AI的能力将从处理文本、图像、视频等数字信息，扩展到理解、模拟并最终作用于物理世界。这包括重力、摩擦力、材料属性、机械运动等。 战略意义：这意味着AI将直接嵌入到机器人、自动驾驶汽车、智能工厂和城市基础设施中，成为实体经济的“神经系统”。二、关键技术与平台发布为实现Physical AI的愿景，NVIDIA更新并强化了其核心软件与硬件栈。 Omniverse平台升级： 定位：作为连接数字世界与物理世界的“操作系统”或“数字孪生引擎”。 新能力：展示了更强大的实时物理模拟精度，能够为机器人训练、工厂布局优化、城市交通模拟等提供高保真度的虚拟环境。 Isaac Sim仿真平台： 定位：专为机器人开发和测试打造的虚拟实验室。 核心价值：允许开发者在安全的虚拟空间中，以超现实时间（远快于现实时间）训练和测试机器人算法，无需投入昂贵的实体硬件或承担风险，极大加速了机器人从研发到部署的周期。 Cosmos基础模型： 定位：这是一个全新的、面向实体世界的多模态AI模型。 关键功能：能够理解和生成涉及物理规律的指令。例如，理解“将那个易碎的箱子平稳地放在摇晃的架子上”这类命令，并规划出相应的机器人动作序列。 重要意义：它降低了机器人编程的门槛，使其能通过更自然的方式接受任务。三、重点行业合作与解决方案NVIDIA展示了其技术如何通过合作伙伴，落地到具体的工业场景中，形成端到端的解决方案。 与西门子的合作： 领域：工业设计与制造。 整合内容：将NVIDIA的AI和Omniverse仿真能力，深度嵌入西门子的工业软件（如Teamcenter、NX等）。 应用场景：实现从产品设计、仿真测试、生产流程规划到实际运营维护的全数字化闭环。设计师可以在虚拟环境中即时看到设计变更对制造可行性和生产效率的影响。 与楷登电子、新思科技的合作： 领域：电子设计自动化与芯片设计。 整合内容：利用NVIDIA的加速计算和AI，优化芯片设计流程中的仿真、验证和物理实现阶段。 应用场景：大幅缩短尖端芯片（如AI芯片、高性能计算芯片）的设计周期，帮助应对日益复杂的芯片设计挑战。四、展示的具体应用与未来图景通过演示，NVIDIA描绘了由Physical AI驱动的未来： 下一代机器人：展示更具通用性、可执行复杂灵巧操作（如精细装配）的自主机器人。 AI驱动的工业自动化：整个生产线可以被AI动态优化，实时调整生产节奏、预测设备故障、管理物料流动。 AI物理仿真：在虚拟世界中精确模拟汽车碰撞测试、建筑结构应力、流体动力学等，成本极低且速度极快。五、总结与洞察 产业趋势：AI的下一个前沿是实体世界智能化。计算、仿真和AI的融合，正在创造一个“先模拟，后执行”的新范式，这将彻底改变制造业、物流、建筑和研发等行业。 NVIDIA的定位：NVIDIA正致力于成为Physical AI时代的“基础设施构建者”，不仅提供算力芯片（GPU），更通过Omniverse、Isaac、Cosmos等平台，构建了连接虚拟与现实的完整软件生态和工具链。 对观众/开发者的启示：关注机器人仿真、数字孪生、工业AI应用等领域将带来巨大机遇。掌握Omniverse等工具，理解如何将AI算法与物理模型结合，将成为未来的关键技能。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-071h 12
硅谷声研所Manus被收购前，CEO Peak的最后一次访谈本期播客为英文版，翻译自张小珺的访谈 听听Manus被收购前，Manus联合创始人兼首席科学家-季逸超聊了些什么？ 本期内容：这期播客《张小俊商业访谈录》邀请了manus联合创始人及首席科学家季超（Peak），录制于2025年12月1日。在节目录制后不久，Meta宣布全资收购Minus，使这期节目成为Minus被收购前的最后一次深度访谈。一、Peak：一个“幸运”的连续创业者 家里有矿（知识+商业）：爸是北大物理教授（科学家思维），妈是中关村老创业者（商业嗅觉）。他自己是“科技创业者”的混合体。 高中就赚到美金：2009年趁着App Store早期红利，做了个付费浏览器，赚了30多万美金。关键启示：一个小产品同时验证了 出海、AI（做预测加载）、变现 的可能性。 第一次正经创业栽的跟头：干啥：想做下一代搜索引擎，核心是让AI自动从网上挖知识、建知识图谱（技术很硬核）。怎么黄的：太执着于“垂直整合”（从零自己训模型、自己建搜索引擎）。结果技术迭代太快（从Word2Vec到BERT…），自己做的模型刚出来就过时了。最大教训：自己训模型，产品迭代速度根本跟不上外界变化。个人收获：知道自己不是当CEO的料——不爱管人，不爱搞商业，就爱钻研技术。创业不能光凭技术热情，还得看产品、商业和市场时机。二、Manus是怎么诞生的？一波三折 为啥加入：现在的CEO小红用一句话打动了他：“想不想在一个产品里，把浏览器、搜索引擎和大模型重新做一遍？” 而且小红这人“身心健全、相信常识”，是个难得的正常CEO，能管住他这种“技术艺术家”。 前奏：Monica这个“学费”交得值Monica是他们之前做的浏览器AI插件，很赚钱（被收购前一年有1200万美金收入），这给了他们探索新方向的底气。更重要的是，作为插件，它能无感观察用户怎么用AI，让他们深刻理解了“上下文（Context）”有多关键。 踩坑：差点又去做浏览器他们一度觉得插件天花板低，想做个全新的“AI原生浏览器”。为啥放弃了？发现根本说服不了用户换掉Chrome。让AI操作你电脑的体验很诡异，像两个人抢一个鼠标。看到美国一个很酷的浏览器公司（Arc）都公开说放弃挑战Chrome了，他们觉得这路对创业公司走不通。 灵光一现：从“Cursor”里看到未来他们发现很多非程序员在用AI编程工具Cursor干别的（比如写文章、分析数据）。核心洞察：编程不是一种专业技能，而是一种通用的问题解决媒介。 但Cursor的形态（本地IDE）不适合非程序员。Manus的想法就来了：那我们就把这个能力搬到云上去，做一个在云端异步运行、能同时干好多活的通用智能体（Agent），专门服务那些有高价值任务、但不是程序员的脑力工作者。三、Manus的“野路子”为什么能成？ 定位：不做“工具”，做“人”别的AI可能是镰刀、锄头（垂直工具），Manus想做一个全能的“实习生”或“伙伴”。你给他一个任务，他能自己规划、执行、遇到问题会想办法，最后给你结果。不和ChatGPT抢“聊天问答”的市场，专门服务那些愿意为高质量、高价值结果付费的专业用户。 最反直觉的决策：坚决不自己训大模型！吃过以前垂直整合的亏，这次他们选择“外包”。怎么玩的：把产品做好，用户多了，Token消耗量就巨大（他们是各大模型公司的头号客户之一）。有了这个筹码，他们就天天去“教育”模型公司：“你们这模型干Agent的活不好使，得这么改…” 相当于让全世界最好的模型公司，免费帮他们训练专属模型。优势：产品迭代极快，永远能用上最好的模型，还不背训练模型的沉重包袱。 为啥做“通用”Agent，而不是“垂直”的？发现需求：不预设场景，让用户随便用。结果发现大家主要用它来做PPT、建网站、批量处理文件。他们是先看到用户行为，再去优化这些场景。解决“长尾”痛点：通用能力能解决那些特别小众、没人专门做AI工具、但对当事人极其重要的任务（比如帮一个生物学家分析他独有的仪器数据）。这种用户忠诚度极高。“组合拳”威力：因为底层是统一的，所以能力能叠加。比如，Minus可以先帮你做深度研究，然后根据研究结果自动生成网站，还能再帮你分析这个网站的访问数据。永远能比垂直Agent多走一步。 壁垒是“快”和“综合”快：应用公司的产品迭代速度，远快于既要搞模型又要搞产品的“垂直整合”公司。综合：他们可以同时用OpenAI的推理、Google的多模态、Anthropic的编程能力，给用户“拼”出一个最好的体验。模型公司自己反而被自己的主打优势束缚了。四、他们对行业和未来的判断 AI创业和移动互联网不一样：不是改朝换代：是给现有强者加buff，巨头优势更大。很“重”：有实实在在的算力成本，更像制造业，不是边际成本为零的互联网。 模型公司和应用公司最后会融合：未来不会再分那么清，大家都会既做模型也做应用。但最终赢家还是应用做得好、被用户喜爱的公司。 Agent的未来格局：会有通用Agent和垂直Agent共存。通用Agent可能会成为一个调度中心，连接和调用各种垂直Agent。操作系统不会死，而是会变“智能”：不是出现一个全新的Agent OS，而是Windows、MacOS自己都会内置Agent能力。 给模型公司的“作业”：别光卷“上下文长度”了，让模型学会主动压缩和整理记忆（像人记笔记一样）。优化模型在Agent场景下的思考方式（要能边干边想，边观察边调整）。提高模型的错误恢复能力，别一出错就摆烂或死循环。五、Manus现在咋样了？ 很能赚：年收入已经超过1亿美金，快盈利了。用户主要是海外愿意花钱提升效率的专业人士。 不图人多，图“值钱”：不追求日活用户数（DAU），而是追求高客单价、高使用深度。一个核心用户可能一个月愿意付几千美金。 下一步重点：让Agent更主动（Proactive）。比如，每天早上你还没醒，它就已经根据你昨天的会议笔记，把评估报告写好了，只等你点头。目标是进一步解放用户的注意力。总结一下Peak的“心法” 对创业者：想清楚“不做什么” 比“做什么”更重要；手里有个赚钱的产品，心里才不慌；时机太早容易成“先烈”。 他的信念：只要一个问题能被明确定义，就一定有办法用AI解决。而且，AI的进步必须和真实用户的使用反馈紧密结合。
2026-01-051h 54
硅谷声研所EP32｜AGI已经落地，但为何还有95%的企业AI会失败？听Databricks和Glean CEO拆解企业AI落地真相本期博客翻译自Youtube知名博客Bg2 Pod：AI Enterprise - Databricks & Glean | BG2 Guest Interview一、嘉宾介绍 Ali Ghodsi: Databricks 联合创始人兼 CEO。Databricks 是领先的数据与人工智能平台公司。 Arvind Jain: Glean 联合创始人兼 CEO。Glean 是企业级人工智能搜索与知识平台。二、讨论内容本期播客深入探讨了当前企业级 AI 的现状、挑战与未来。两位来自顶级 AI 平台公司的 CEO 围绕以下核心议题展开对话： AI 是否已进入“泡沫”？如何理解 95% 的 AI 项目失败率？ 企业如何成功应用 AI？哪些是真正创造价值的用例？ 大语言模型是否已成为“商品”？企业的竞争壁垒在哪里？ AI 与过往技术浪潮（如 RPA）的根本区别是什么？ 对 AI 未来技术栈、价值分布和投资热点的预测。 作为 CEO，他们个人及公司内部如何利用 AI 提升效率。三、主要观点 认清现状：了解 AI 炒作背后的真实应用情况，区分“演示”与“生产级”应用。 成功模式：学习金融、医疗、零售等领域已验证成功的 AI 用例及其共性。 战略启发：获取企业制定 AI 战略、分配预算、选择合作伙伴的实用建议。 未来洞察：获得关于 AI 技术发展路径、价值分层（数据/智能/应用）的行业前沿观点。 领导力视角：了解顶尖科技公司 CEO 如何思考并内部推行 AI 变革。四、适合听取本期播客的人群 企业决策者（CEO、CIO、CTO、CDO） 负责 AI 战略与落地的管理者及工程师 科技领域的投资者与分析师 对 AI 商业应用、企业数字化转型感兴趣的所有人关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-0536 min
硅谷声研所EP31｜2026年AI大趋势：语音Agent即将崛起，AI语音如何从“能用”到“敢用”？本期博客翻译自A16Z：Big Ideas 2026 Voice Agents and High-Stakes Trust一、讨论内容本期播客聚焦2026年AI三大核心发展趋势，解析技术落地场景、挑战与未来机遇： 趋势一：语音助手成为“AI员工”语音AI从概念演示转向企业规模化部署，在医疗（患者沟通、术后随访）、金融（合规流程）、招聘（即时面试）等受监管领域快速渗透，可靠性、合规性与可追踪性成为核心竞争力。 趋势二：医疗健康进入“持续监测”时代“健康小鼠”群体（主动健康管理人群）推动医疗模式从单次体检转向连续数据追踪（如血糖、血压），但需解决过度监测导致的假阳性风险及数据解读标准缺失问题。 趋势三：消费级AI聚焦“情感连接”AI从生产力工具转向满足“被看见”的情感需求，通过理解用户身份（数字足迹、社交数据）协调人际关系，初创公司有望凭借创新互动模式挑战现有平台。二、 本期博客观众可以学到 语音AI在企业级场景（医疗、金融、招聘）的具体落地案例与商业化逻辑； 医疗健康“持续监测”的技术突破（如可穿戴设备）与潜在风险（偶然发现症）； 消费级AI如何通过“连接性”满足情感需求，及初创公司的破局机会； AI技术从“新奇”到“实用”的关键：信任、可靠性与结果改善能力。三、适合听取本期博客的人群 AI创业者、投资者（关注语音助手、医疗AI、消费级AI赛道）； 企业管理者（探索AI在客服、合规、招聘中的降本增效方案）； 医疗健康从业者（了解持续监测技术与主动健康管理趋势）； 科技爱好者（追踪2026年AI技术商业化前沿方向）。四、内容顺序 26年AI三大趋势总览（语音助手、医疗监测、消费级连接）； 奥利维亚·摩尔解析语音AI企业级部署（医疗、金融、招聘场景）； 朱莉·余讨论“健康小鼠”与持续监测（技术案例、假阳性风险）； 布莱恩·金预测消费级AI的情感连接方向（初创公司机会、用户数据应用）；关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-0417 min
硅谷声研所EP30｜为何 Claude Code、Cursor 的技术栈都已过时🥳各位新年好！本期博客翻译自Latent Space本期讨论：如何让“Vibe coding”与公司的AI工程的交叉展开，探讨了AI对传统软件开发模式的冲击、AI agent协作未来的趋势，以及AI工具的进化如何重塑程序员角色。本期嘉宾还结合了自身经历与行业案例，分析当前“为什么资深工程师与管理者对AI工具有抵触心理？”，强调“与AI协作”而非“对抗”的必要性，并预测未来：代码的工厂化生产与Agent协同的工作模式即将落地。本期嘉宾：介史蒂夫·耶格（Steve Yegge），资深技术专家、企业家，拥有45年编程与技术管理经验。曾任职于谷歌、亚马逊等科技公司，深度参与AI工程与软件开发模式革新，是“氛围编程”（Vibe Coding）和智能体协作领域的先驱。我们讨论：技术趋势洞察：AI Vibe coding如何颠覆传统开发流程，多智能体协作将成为未来主流。实用建议：如何通过2000小时磨合建立与AI的信任，提升智能体编程效率的关键技巧（如“提示词优先”“差异化对比分析”）。心态转变：打破“经验壁垒”，理解“工具驾驭能力”比“代码编写能力”更重要，避免因技术抵触陷入职业停滞。工具选择：云端代码工具（如Clog Code、Cursor）的优劣势，未来智能体协同指挥中心的功能设计。适合听取本期博客的人群：资深工程师、技术管理者（面临AI工具转型压力）；AI工程与智能体编程领域从业者；对“Vibe coding”“AI Agent”感兴趣的开发者；关注技术趋势与职业进化的IT从业者。时间点：00:00-05:00：vibe coding与AI工程的变革运动，资深工程师对技术的抵触情绪根源；05:00-15:00：企业混合状态下的绩效断层（AI使用者效率提升10倍），agent编程的学习门槛（需2000小时磨合）；15:00-25:00：工具使用误区（如“任务式编码”风险），多智能体协作的实践案例（如VC Vibecoder系统）；25:00-35:00：代码合并难题与解决方案（Graphite公司的探索），开源模型与商业模型的竞争；35:00-45:00：程序员角色转型（从“写代码”到“指挥智能体”），与AI协作的核心能力（提问题＞写代码）。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2026-01-0335 min
硅谷声研所EP29｜A16Z: 2025年消费级AI市场格局与趋势分析2025年，消费级AI市场呈现显著变化：OpenAI（ChatGPT）和谷歌（Gemini）成为主导力量，模型质量与产品细节共同决定用户粘性，市场逐渐向“赢家通吃”趋势发展。A16Z团队围绕2025年关键进展、用户行为变化及2026年展望展开深入讨论。一、市场竞争格局：ChatGPT领先，Gemini加速追赶 用户集中度高：仅9%的消费者为多个LLM产品（如ChatGPT、Gemini、Claude、Cursor）付费；多数用户（超90%）仅使用单一产品。 ChatGPT主导地位：周活跃用户达8-9亿，远超竞品；Gemini网页端和移动端用户规模分别为其35%和40%，Claude、Grok、Perplexity等仅占8-10%。 Gemini增长迅猛：凭借Nano Banana等爆款模型，桌面用户同比增长155%，增速远超ChatGPT的23%，尤其在移动端依托安卓生态快速渗透。二、产品竞争核心：细节胜过模型性能 用户行为受“微小体验”影响：例如Gemini的Nano Banana功能弹窗设计复杂，需用户额外操作，可能降低使用意愿；而ChatGPT通过整合功能（如群聊、购物任务）提升用户留存。 多模态模型成流量入口：OpenAI的Sora（视频生成）、谷歌的Veo（视频）和Nano Banana（图像）通过“病毒式功能”吸引新用户，但需平衡专业性与易用性。 垂直场景差异化：Anthropic（Claude）聚焦“超技术用户”，推出文件生成、幻灯片编辑等功能，但因操作复杂未普及；Perplexity通过浏览器插件和自动化工作流（如定时任务触发）抢占专业用户市场。三、2025年关键突破：多模态与工具整合 图像/视频技术跃升：从“文本生成图像”到“图像编辑图像”（如Nano Banana支持多图输入与风格迁移），模型可处理物理真实性（如人物动作连贯性）和推理任务（如修改大富翁棋盘地产名称）。 搜索与生成融合：Nano Banana通过搜索集成提升内容准确性（如生成历史场景图片时自动验证史实），解决“虚构信息”问题。 工具链生态初现：ChatGPT推动“应用生成”（如通过SDK开放第三方工具），Perplexity的Comet浏览器结合智能体模型与自动化工作流，用户留存率超ChatGPT同类功能。四、2026年趋势预测：初创公司机会与多模态革命 初创公司仍有空间：大厂（如OpenAI、谷歌）倾向于渐进式功能迭代（如ChatGPT的浏览器插件），缺乏“颠覆性创新”；初创公司可聚焦垂直场景（如Perplexity的专业浏览器、Crea的创意工具）。 模板化与多模态创作：用户对“文本-图像-视频”跨模态生成需求增长，模板化工具（如角色一致性生成、视频风格迁移）将重塑内容创作流程。 技术融合：“万物皆可输入输出”：实验室正整合文本、图像、视频模型为“超级模型”，支持跨模态编辑（如视频输入→图像输出、图像+文本指令→视频编辑），设计领域将迎来自动化革命。 企业与消费场景联动：OpenAI通过企业版工具渗透办公场景（如文档协作、数据分析），可能转化为消费级用户；Anthropic的Claude因连接器功能（如日历、邮件集成）受专业用户青睐，但需简化操作门槛。五、产品推荐：2025年值得关注的工具 大厂产品：Gemini的Nano Banana（图像生成）、Perplexity的Comet浏览器（智能工作流）、ChatGPT的应用生态（第三方工具集成）。 初创工具：Crea：多模态创作平台，支持模型切换与元素复用，提升生成效率； ElevenLabs：音频生成工具，适配碎片化学习场景（如文档转语音）； Gamma：AI幻灯片生成，支持文本/文档一键转换，灵活调整格式。六、挑战与未知：算力瓶颈与社交化探索 算力分配矛盾：大厂需平衡模型训练与推理资源（如谷歌因Nano Banana爆红可能延缓新LLM研发进度），初创公司无此压力，更易聚焦应用创新。 社交化功能存疑：OpenAI的群聊、Sora的短视频社交尝试尚未突破“工具属性”，用户更倾向于在TikTok等平台消费AI内容，原生社交场景难以建立。总结2025年消费级AI市场印证“细节决定成败”，2026年将是多模态技术落地与垂直场景爆发的关键年。尽管ChatGPT仍居领先，但Gemini增长潜力可观，初创公司可通过差异化体验和专业工具开辟空间。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-3040 min
硅谷声研所EP28 | 20VC：OpenAI增长放缓？SpaceX万亿估值？AI时代的资本迷局本期讨论主要观点1. Lightspeed基金分配与风投行业格局变化 种子轮投资受挤压，出现2000-3000万美元规模的种子轮融资成为常态2. 多阶段基金管理人的核心能力要求 LP评估标准：早期基金需在8-12年内有成功退出案例 + 后期项目精挑细选集中下注3. AI时代的资本竞争与市场风险 与2021年相比，当前OpenAI、Anthropic等公司能吸纳巨额后期资金，降低系统性风险 龙头企业不上市成为风险投资最大馈赠，私有市场吞噬高增长企业价值4. OpenAI动态与增长挑战 迪士尼10亿美元投资实为交叉授权协议，探索IP授权新模式 ChatGPT用户增长放缓（8亿用户，增长率降至个位数），面临用户天花板瓶颈 需探索超级应用模式突破增长瓶颈，但面临用户规模和商业化挑战5. 行业融合与工具竞争趋势 设计与编程工具融合趋势明显，Cursor对Figma构成潜在冲击 企业AI智能体趋势：营销、销售、客服流程将融合为统一客户视图 现有公司面临被"重创"而非"杀死"的风险，新客户获取难度增加6. 估值逻辑与市场预警信号 SpaceX 1.5万亿美元IPO估值依赖"埃隆溢价"，远超财务基本面 当前投资需警惕市场回归常态对私募估值的冲击适合听取本期播客的人群 风险投资从业者 - 了解多阶段基金策略与行业分化趋势 科技创业者 - 把握工具竞争、AI融合趋势和融资环境变化 机构投资者 - 分析估值逻辑、市场风险和投资机会重要时间点对应的内容00:00-10:00 - 开场与Lightspeed基金分析10:01-20:00 - 多阶段基金管理人评估20:01-30:00 - AI时代资本竞争分析30:01-40:00 - OpenAI深度讨论40:01-50:00 - 行业融合趋势分析 设计与编程工具融合（Cursor vs Figma）50:01-60:00 - 估值逻辑与投资展望 SpaceX 1.5万亿美元IPO估值争议60:01-结束 - 总结与行业展望关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-291h 17
硅谷声研所EP27｜Lenny’s： 对话Duolingo产品负责人，产品Taste不仅靠天赋一、本期嘉宾介绍：Nikki Scarstad 职位：多邻国（Duolingo）产品管理总监 背景：拥有超过12年技术领域经验，其中约10年专注于产品管理相关岗位，曾在多家知名科技公司担任重要产品角色，是一位经验丰富、对产品市场匹配和产品质量有深刻理解的产品领导者。 职业履历：Etsy：从内容审核员成长至产品总监，任职7年，专注卖家端工具。Airbnb：负责体验（Experiences）业务，担任高级产品负责人，深刻学习了产品市场匹配与极致用户体验的实践。Wish：曾任产品副总裁。Shopify：短期担任平台相关职位，深化了对平台架构与系统思维的理解。Duolingo：现任产品管理总监，正带领团队攻坚从0到1的产品挑战。二、本期讨论主要观点 产品经理 vs. 项目经理：很多产品经理被误用为项目经理，陷入协调、清单管理，而非深入战略与用户洞察。 产品市场匹配与质量：在Airbnb体验团队的经历让Nikki深刻认识到，产品质量和用户体验是增长可持续的核心。 平衡增长与质量指标：早期产品应选择能兼顾增长与用户体验的“平衡指标”（如评价率），作为团队北极星。 野蛮增长的陷阱：只追求增长而忽视真实用户体验，最终会导致增长不可持续。 如何检测自己和职业的匹配度：通过回顾日程表，标记会议带来的能量值（红/黄/绿），判断工作是否与个人热爱匹配。 战略制定与落地：采用“愿景-使命-战略-目标”金字塔模型，确保团队参与，自上而下清晰拆解。 决策分类法：“单向门”与“双向门”决策帮助团队合理分配精力，关键长远决策需充分讨论。 三、适合听取本期博客的人群 产品岗位：产品经理、产品总监、希望转岗产品的新手 创业者：早期产品负责人，关注产品市场匹配与增长质量平衡 科技行业：正在思考职业方向、如何选择下一份工作的科技从业者 对Airbnb、Etsy、Shopify等公司产品文化与组织架构感兴趣的听众 远程团队管理者，希望提升协作效率的领导者关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-2651 min硅谷声研所EP26｜Lenny’s: Lovable 是怎么在一年内做到$200M的ARR本期博客翻译内容：Lovable这家领先的AI驱动应用构建商，仅用100名员工就在不到一年的时间里实现了2亿美元的年度经常性收入。这是Elena第四次作为嘉宾参加播客，她分享了AI公司是如何彻底改写传统增长策略手册是。她解释了为什么Lovable专注于创新而非优化，他们如何从激活转向构建新功能，以及为什么免费赠送产品已成为他们最强大的增长策略。讨论话题：1. 为什么60%到70%的传统增长策略不再适用于AI领域2. 公司必须每3个月重新找到产品与市场契合点（PMF）3. 推动Lovable空前增长的具体增长策略4. 为什么免费赠送产品是一种胜过付费广告的增长策略5. “最小可爱产品”成为新标准（而非最小可行产品MVP）6. 为什么激活现在属于产品团队，而非增长团队7. 你是否应该加入AI初创公司（坦诚的利弊权衡） 关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-241h 12
硅谷声研所EP25｜The Diary of CEO：AI到来，未来人们的工作将会变成什么样本期播客翻译自海外播客热门播客节目The Diary of CEO这期播客聚焦人工智能的潜在风险与社会影响，邀请了科技伦理学家特里斯坦·哈里斯深入探讨： AI竞赛的本质：科技巨头以“通用人工智能”为目标，试图取代人类所有脑力劳动（如文案、编程、设计等），形成“赢家通吃”的全球竞争； 现实威胁案例：AI技术已经具备自我保护意识（比如威胁高管以避免被取代）、语音诈骗（3秒样本即可合成逼真语音）、还能破解关键系统漏洞（自动扫描代码库发现15个未公开安全隐患）；播客Shownote： 核心嘉宾：特里斯坦·哈里斯（科技伦理学家，人道科技中心创始人，曾预警社交媒体对社会的危害）； 关键案例：AI自我保护实验：79%-96%的主流模型会威胁人类以求生存；语音合成诈骗：仅需3秒语音样本即可伪造身份实施勒索；GitHub漏洞扫描：AI自动发现15个未公开的代码安全隐患；核心讨论观点： AI对就业的颠覆性冲击：不同于传统技术替代单一岗位（如电梯操作员），AGI将覆盖所有脑力劳动，导致“赢家通吃”——少数AI专家获得巨额报酬，多数人面临失业；类比“移民问题”：AI作为“数字移民”，其影响远超传统移民，可能彻底重塑劳动力市场； 科技公司的伦理困境：竞争逻辑：“若不抢先研发AGI，将沦为他人奴隶”，导致企业忽视安全风险，追求“快速起飞”；动机本质：部分高管将AGI视为“造神运动”，甚至认为“即使有20%灭绝风险，也值得赌一把乌托邦”； 应对路径与全球协作：拒绝“必然论”：AGI并非不可避免，可转向垂直领域AI（如优化教育、医疗），而非追求超级智能；监管必要性：借鉴核不扩散条约模式，建立全球AI发展红线，避免“失控升级”；公众意识：需将AI议题纳入政治核心，推动企业承担社会责任，而非放任技术巨头决定人类未来。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-241h 06硅谷声研所EP24 | Lenny’s：在2026年Go to market 将会是什么样子Jeanne DeWitt Grosser在Stripe、Google，以及最近的Vercel建立了世界一流的GTM（市场进入）团队，她在Vercel担任首席运营官，负责市场营销、销售、客户成功、营收运营和现场工程。她彻底改造了Stripe早期的销售组织，并就GTM战略向创始人提供建议。本期讨论话题：1. 为什么GTM在AI时代变得更具战略重要性2. GTM工程师的崛起3. 细分市场入门4. 如何建立一个受工程师和产品团队尊重的销售组织5. 在AI时代，市场进入工具的“自建”与“购买”考量变化6. 为什么大多数客户购买是为了避免痛苦，而不是为了获得潜在收益Shownotes:(00:00) Jeanne DeWitt Grosser介绍(05:26) 定义GTM(08:43) GTM角色的演变(11:23) GTM工程师的崛起(14:21) 在销售流程中实施AI(15:28) 利用AI代理优化销售(23:47) 定义销售角色：SDRs和AEs(26:04) 何时聘请GTM工程师(29:04) 招聘和扩大销售团队(30:50) 理想的GTM工程师(34:24) GTM工具栈(40:39) 关于构建优秀销售机器人的建议(44:34) Vercel的独特优势(46:37) 将GTM视为产品(47:04) Stripe的创新销售策略(52:38) 有效的GTM策略(01:00:37) 细分策略(01:09:31) 构建一个受工程师喜爱的销售组织(01:14:00) 关于PLG和定价的思考(01:16:44) 销售薪酬和招聘关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-222h 29
硅谷声研所EP23｜YC：从产品转型困难到成为估值14亿美元的独角兽本期博客分享一个海外独角兽公司，如何在转型5次产品后，在四周时间找到真正的产品PMF本期嘉宾：PostHog公司创始人James HawkinsPostHog这家公司最近刚完成了7500万美元的融资，估值已经达到14亿美元，正式成为独角兽。但重点是，他们的产品是在转型失败了5次之后，用最后4周的时间做出来的！创始人James在节目里非常坦诚地分享了他们是如何找到现在这个方向的。在这个过程中，他们经历了长达六个月的「转型地狱」。而这个产品解决的问题，恰恰是他们在反复失败的过程中，自己遇到的痛点。早在2019年，James在做PostHog之前，还是一家公司的销售VP。当时，他听说技术合伙人Tim准备离职去面试Facebook，他做了一个改变命运的决定：拦住他，一起创业。James当时就拍胸脯保证：我绝对可以在两周内找到PMF。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-1835 min
硅谷声研所EP21｜The Knowledge Project：每场伟大活动背后的策略手册Rory Sutherland（下）本期视频来自Farnam Street和奥美副主席 RorySutherland的视频访谈播客。Sutherland是奥美的副主席，干了四十多年。但他本人更像一个混进商业世界的行为心理学家，专门研究人类那些奇奇怪怪的决策方式。内容：奥美副董事长、《炼金术》作者罗里·萨瑟兰重磅回归！他将拆解“门童谬误”背后的隐性价值陷阱，揭秘房产中介如何用“对比效应”操控选择，以及为什么AI永远给不了你“完美的滑雪假期”。从戴森的营销哲学到二手车交易中的“人品定价”，他用行为经济学颠覆你对决策的认知。更有广告行业36年经验总结：好文案的核心不是技巧，而是…… 决策的非理性本质对比效应：人们无法在缺乏选项的情况下做选择（如AI直接提供“完美方案”不符合真实决策逻辑，需提供3-5个对比选项）。 替代启发式：当缺乏专业知识时，人们会用“信任他人”替代对事物本身的判断（如买车时通过卖家人品评估车辆价值，房产中介避免买卖双方见面以防“眼缘否定交易”）。 营销与广告的区别广告≠营销：广告只是营销的分支，营销的核心是“创造并留住盈利客户”（彼得·德鲁克定义）。 戴森的案例：其成功源于客户体验而非广告——客服中心被视为“问题洞察窗口”，允许员工打破规则解决特殊需求，而非单纯追求效率。 效率与价值的失衡陷阱门童谬误：将人性化服务（如门童的安全保障、客户关系维护）简化为单一功能（“开门”），用技术替代后导致隐性价值流失（如酒店房价下跌）。 成本可见性偏差：企业易过度关注可量化的成本节省，忽视难以量化的心理价值（如皇家邮政服务质量与客户满意度脱节，因邮递员的人际互动比准时率更影响口碑）。 长期主义与企业模式家族企业优势：非上市公司更不受短期财务指标束缚，能专注长期客户关系（如麦凯恩、约克郡茶等家族企业在广告效果奖中表现突出）。 双重股权结构：家族通过少数股权实现控制权（如福特、Loblaws），平衡经济利益与战略自主权。金句摘录 “任何傻子都能削减成本，真正的技巧是在不破坏价值的前提下削减成本。”（罗杰·马丁） “自由市场资本主义的奇怪特点：我们只有在比较中选择了某样东西，才会真正喜欢它。” “客服中心不是成本中心，而是价值创造中心——最好的客服应该拿六位数薪水。”关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-181h 02硅谷声研所EP20｜The Knowledge Project：每场伟大活动背后的策略手册Rory Sutherland（上）本期视频来自Farnam Street和奥美副主席 RorySutherland的视频访谈播客。Sutherland是奥美的副主席，干了四十多年。但他本人更像一个混进商业世界的行为心理学家，专门研究人类那些奇奇怪怪的决策方式。内容：奥美副董事长、《炼金术》作者罗里·萨瑟兰重磅回归！他将拆解“门童谬误”背后的隐性价值陷阱，揭秘房产中介如何用“对比效应”操控选择，以及为什么AI永远给不了你“完美的滑雪假期”。从戴森的营销哲学到二手车交易中的“人品定价”，他用行为经济学颠覆你对决策的认知。更有广告行业36年经验总结：好文案的核心不是技巧，而是…… 决策的非理性本质对比效应：人们无法在缺乏选项的情况下做选择（如AI直接提供“完美方案”不符合真实决策逻辑，需提供3-5个对比选项）。替代启发式：当缺乏专业知识时，人们会用“信任他人”替代对事物本身的判断（如买车时通过卖家人品评估车辆价值，房产中介避免买卖双方见面以防“眼缘否定交易”）。 营销与广告的区别广告≠营销：广告只是营销的分支，营销的核心是“创造并留住盈利客户”（彼得·德鲁克定义）。戴森的案例：其成功源于客户体验而非广告——客服中心被视为“问题洞察窗口”，允许员工打破规则解决特殊需求，而非单纯追求效率。 效率与价值的失衡陷阱门童谬误：将人性化服务（如门童的安全保障、客户关系维护）简化为单一功能（“开门”），用技术替代后导致隐性价值流失（如酒店房价下跌）。成本可见性偏差：企业易过度关注可量化的成本节省，忽视难以量化的心理价值（如皇家邮政服务质量与客户满意度脱节，因邮递员的人际互动比准时率更影响口碑）。 长期主义与企业模式家族企业优势：非上市公司更不受短期财务指标束缚，能专注长期客户关系（如麦凯恩、约克郡茶等家族企业在广告效果奖中表现突出）。双重股权结构：家族通过少数股权实现控制权（如福特、Loblaws），平衡经济利益与战略自主权。金句摘录 “任何傻子都能削减成本，真正的技巧是在不破坏价值的前提下削减成本。”（罗杰·马丁） “自由市场资本主义的奇怪特点：我们只有在比较中选择了某样东西，才会真正喜欢它。” “客服中心不是成本中心，而是价值创造中心——最好的客服应该拿六位数薪水。”关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-1754 min
硅谷声研所EP19｜20VC：Lovable1亿美元爆发式增长的背后：他们如何把营销如何玩到极致Lovable是一家瑞典AI初创公司，总部位于斯德哥尔摩。产品的核心观念就是，让任何人都可以着急制作软件——不需要编码基础。通过他们的AI应用构建平台，Lovable让用户将想法聊成现实。你只需描述想要的应用，Lovable就会生成一切—从前端设计到后端逻辑和部署。这种一体化的体验，使其成为2025年最受关注的AI生产力工具之一。 相同类型的公司并不少，Lovable如何做到不仅仅是做一个产品这么简单？Lovable 的核心护城河不是 AI 技术本身，而是它构建的 "High-Trust Distribution Network" (高信任度分发模式)。他们把预算从“昂贵的曝光”转移到了“用户体验的真实背书”上。本期将揭晓他们如何在规模化层面打造可见度和信任，营销人员和创始人如何用可复制的实用技巧来推动自己的增长侧裂。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-161h 02
硅谷声研所EP18 RTE｜Wispr Flow创始人：在仅剩5人的裁员阴影下找到PMF本期博客由文本转语音Wispr Flow创始人在产品研发初期下了一个艰难决定，将40人的团队裁剪至5人得以生存，到今天为止他们抉择后的产品获得了数百万的浏览量，并在 Product Hunt 上登顶过当日和当周榜首。关于这些痛苦时刻，创始人得出四点总结：#1：快速转型，果断决策，摆脱“犹豫点”#2：既然要裁员就一次到位，干净利索#3：你的感受会很糟，但必须挺住#4：实施来自客户，而不是个人臆断“为了走到今天这一步，我们做了很多艰难的决定。” 转型并不仅仅是产品的更迭，更是决策理念的深刻变革。创业者在初期不该追逐一个遥远的科幻梦想，而是着手构建人们真正需要的东西。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco原文链接：www.producthunt.com
2025-12-1515 min硅谷声研所EP17 Lenny‘s｜打造Anthropic，成为谷歌秘密武器的百人AI实验室节目：Lenny’s Podcast嘉宾：Edwin Chen，Surge AI 创始人兼 CEO核心主题：高质量数据、AI 价值观、创业哲学与 AGI 的真实进展Surge AI创始人Edwin Chen揭秘：不靠融资、不玩硅谷游戏，如何用70人创造千万级收入，并定义下一代AI的价值观本期播客，我们邀请到了Surge AI创始人兼CEO Edwin Chen。他将分享：1.反硅谷模式的创业哲学：为什么他认为“裁掉90%的人，公司反而跑得更快”？如何打造一个超小、超精、完全自筹资金的团队？2.AI的“品味”战争：为什么高质量数据是AI进步的核心？如何像培养诺贝尔奖诗人一样“教导”AI模型？数据质量远不止“堆人”那么简单。3.被误导的AI进化方向：为什么当前的基准测试和排行榜（如Chatbot Arena）正在把AI引向歧途？我们是在优化“多巴胺”还是“真理”？4.RLHF与AI的未来：强化学习环境如何模拟真实世界，成为AI进化的下一个关键阶段？为什么轨迹（Trajectory）比最终答案更重要？5.AI的价值观危机：公司的价值观如何塑造AI的行为？我们想要一个陪你纠结50轮邮件的助手，还是一个告诉你“已经够好，发了吧”的效率伙伴？6.被低估与过度炒作：为什么代码生成可能是个陷阱？哪些AI产品功能正在悄然改变一切？【金句摘录】 “我们从来就不想玩硅谷那套游戏……最优秀的人能搞定所有事情。” “我们本质上是在教AI模型什么是好的，什么是坏的……很多人以为只要堆人就能搞出好数据，这想法完全错了。” “我担心我们现在不是在开发能真正推进人类进步的AI……而是在优化AI垃圾内容……教我们的模型追求多巴胺，而不是真理。” “公司在某种程度上就是CEO的体现……做决策时，我想的是我个人在乎什么，我的价值观是什么，我希望这个世界发生什么改变。”【收听指引】本期播客适合所有对人工智能、创业创新、科技哲学以及未来工作方式感兴趣的听众。它将为你提供一个超越技术表面、深入思考AI发展本质与方向的珍贵视角。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-121h 03硅谷声研所特别彩蛋｜说英语的罗振宇：把自己创造出来本期播客是一次特别彩蛋 我们试着让“罗振宇老师”用英语做一期播客访谈，谈谈他是怎么做到： “当身体开始设限，时间在推着你往前，一个人为什么还要拼命工作？又是怎样，在做事的过程中，重新与世界达成和解？” 最近我们的播客翻译工具：Babelcast.ai被很多创作者们陆续使用，如果你也想听听自己喜欢的主播如何用英语讲播客？欢迎随时体验，有任何反馈可以在评论区告诉我。 你的每一次“小建议”，对我们都至关重要。 关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-1115 min硅谷声研所EP16 Lenny‘s |领英CPO：未来产品经理（PM）将逐步转为“全栈工程师”🎙️本期讨论话题：为什么说传统“产品经理—>设计师—>工程师“这种铁三角分工，在今天已经失效？托默·科恩（Tomer Cohen）是领英（LinkedIn）长期任职的首席产品官，他正在领英开创"全栈构建师"项目——这是一种彻底拥抱人工智能潜力的全新产品开发方法。在他的领导下，领英取消了传统的产品经理项目，取而代之的是助理产品全栈工程师项目，这个项目将“编程、设计和产品管理”技能整合教学。他还正式设立了"全栈构建师"职位及职业发展路径，让来自任何职能部门的员工都能将产品从构思推向市场。在本轮对话中，托默解释了为何大多数公司的产品开发流程变得过于复杂，以及领英如何打造一支由人工智能驱动的产品团队，以实现更快响应、灵活适应和降本增效。💡本期主题：1. 到2030年，工作岗位所需技能将有70%发生变革2. 传统模式的困境：组织臃肿导致功能更新周期长达六个月3. "全栈构建师"模式的核心理念4. 实现全栈构建师模式的三大支柱：平台、智能体和企业文化（企业文化最为关键）5. 构建专业化智能体以评估创意并发现漏洞6. 为何现成的人工智能工具无法直接适用于企业级代码，必须进行定制化改造7. 与普遍预期相反：顶尖人才反而最快适应人工智能工具8. 变革管理策略：庆祝阶段性成果、设置工具使用门槛、更新绩效评估体系📒总结：Linkedln这样的大象在学习如何“转身”，试图让几千名员工变成“全栈工程师”，创业团队也该思考如何放弃维护一套臃肿的、基于2015年移动互联时代流水线的分工
2025-12-1057 min
硅谷声研所EP15 Uncapped #25 | Lulu Cheng Meservey 创始人应该自己代言本期博客推荐来自小红书博主“张咋啦”推荐语：“Lulu是硅谷PR/Comms教主，她认为创始人应该自己为自己的公司代言（Go direct），而不是依赖外界的媒介或者营销团队，她的思路改变了非常多我对于营销和传播的思考。每次有创业者问我在美国怎么Go to market，我都会给他们发这期视频”Lulu Cheng Meservey 是公关与传播新时代的领军人物，也是咨询公司Rostra的创始人，该公司专注于帮助创业者建立直接传播渠道。Lulu一直是安德瑞尔创始人帕尔默·拉基、Ramp创始人埃里克·格利曼以及Coinbase创始人布莱恩·阿姆斯特朗等企业家的信赖之声。她曾负责Activision Blizzard（动视暴雪）的企业事务与传播工作，并担任Substack的传播主管。卢璐主笔广受好评的文章《Flack》，在其中提出全新的传播策略指南，并分享实用技巧，教人如何高效赢得关键人群的支持，同时避免浪费时间或引发尴尬。本期博客几个令人印象深刻的观点： 气场是优秀沟通者的代名词 人们习惯用既定标准来衡量你应得的赞誉程度 一个公司的正确版本有他的道理 含义相同的词汇会带来不同的感知效果 传播是人类最后一项不可替代的专属能力 关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-0946 min
硅谷声研所EP14 20 VC｜OpenAI的战略转向、以及SaaS是否正在变得像日本经济一样？本期您将听到：OpenAI 对决 Google：小组成员剖析Thrive Capital与OpenAI的巨大合作。Sam Altman的"红色警戒"转向核心产品，是对Google的反击，还是必要的进化？此外，还有"赢家通吃"式的风投策略探讨。数据霸权之战：据传Databricks以430亿美元的估值实现了60%的增长。三人就为增长支付溢价的数学逻辑、规模企业的"再加速"现象，以及Databricks和Snowflake是能和平共处还是会互相吞噬展开辩论。"TAM陷阱"：上市的SaaS公司是否碰壁了？讨论转向"总可寻址市场"陷阱，探讨主要参与者是否已无新增用户可寻，使得SaaS经济变得类似日本经济的停滞状态。基于席位定价的终结：随着Workday和Salesforce承认用户席位减少构成威胁，基于"人头数增长"的时代是否结束了？小组探讨了AI如何让公司无需增加员工就能提升收入，这对投资者意味着什么。Google 对决初创公司：Google发布了与Replit和Lovable竞争的产品。巨头们能否碾压新一代AI编程初创公司，还是垂直领域的颠覆者仍有空间？精彩语录："Google三年前对他们（OpenAI）发动了一次'红色警戒'，现在他们（OpenAI）又'红色警戒'回去了。" — Rory O'Driscoll"只有在市场总规模巨大时，支付过高溢价才可行。在有限的市场里，出价必须更谨慎些。" — Rory O'Driscoll"SaaS已经变得像日本了……这是个很好的经济体，但如果每个人只生0.9个孩子，可用的席位就只有那么多。" — Jason Lemkin"我认为，Marc Benioff 在 Agentforce 上投入了 2000 人，这本身就说明了未来在哪里。" — Jason Lemkin时间点：04:20 Thrive Capital 与 OpenAI 合作详情07:14 Databricks 以 1340 亿美元估值融资 50 亿美元：是便宜还是贵？17:39 Eventbrite 被 Bending Spoons 以 5 亿美元收购21:39 Pagerduty 的 10 亿美元市值，仅为营收的 2 倍26:59 TAM 陷阱：为何 SaaS 行业像日本经济37:42 达到 1 亿美元年度经常性收入企业的经验教训44:57 劳动力市场的未来**不容乐观**52:10 投资中复利的重要性56:45 风险投资中的"相关性游戏"01:05:01 Supabase 估值 50 亿美元还是 Lovable 估值 60 亿美元：选哪个？关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-051h 19硅谷声研所EP13 | A16z AI 如何造就了史上最快的产品周期本期您将听到：A16Z 合伙人 Anish Acharya 讨论消费科技的复兴。“现在创办 AI 公司是否为时已晚？”“消费科技”的窗口期是否已经关闭？根据 a16z 普通合伙人 Anish Acharya 的观点，我们实际上正进入自 2009 年 App Store 上线以来最令人兴奋的产品周期。在本期 a16z 播客中，Anish 与 Ollie Forsyth 一同打破围绕当前科技领域的“悲观论调”。他们深入探讨了为何消费级 AI 正迎来前所未有的普及，以及用户为何终于愿意为软件支付高价。在本期节目中，您将了解： 创始人的思维陷阱： 为何“为时已晚”或“竞争太激烈”的想法是一种心理陷阱，以及为何从客观角度看，现在正是创业的最佳时机。 AI 的下一个 1000 天： 为何 AI 的重点不在于取代工作，而在于自动化任务——未来三年将如何定义 ChatGPT 内部“迷你应用”和分发渠道的新时代。 语音技术的未来： 为何语音技术终于超越机械的“电话树”时代，将成为共情、销售和企业支持的主要交互界面。 创作者经济的进化： 创作者如何从制作内容转向构建软件和模型，以及为何下一个皮克斯可能只是一个拥有 AI 工具包的独立创作者。 炒作周期中的融资策略： 关于筹集适量资金并避免“估值陷阱”的实用建议。本期金句：“如果你回顾 2014 年到 2023 年之间作为一名消费领域创始人的日常，你会发现时间都花在了营销上。而今天，时间都花在了打造产品上……如今消费公司没有营销问题，只有产品问题。” —— Anish Acharya完整收听本期节目，了解在迈向 2026 年的过程中，下一波突破性产品将来自何方。关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-0543 min
硅谷声研所EP12 Latent Space | 对话Tenex创始人：如何打造年薪百万的“10倍效能”AI工程师？本期节目，Tenex联合创始人Alex Lieberman与Arman Hezarkhani分享了他们如何颠覆传统软件咨询行业，通过以“产出结果”而非“工作时长”为核心的全新薪酬模式，助力AI工程师实现年薪突破百万美元，并达成10倍效能跃升。 从公司逆境重生的起源，到以“故事点”计费的经济模型，再到实战中两周打造零售AI系统、一个月开发出全球App Store排名前20应用的惊人案例，他们深入探讨了AI时代如何重新定义知识工作的价值与激励逻辑。 节目还揭示了其严苛而高效的面试策略，以及AI技术爆发背后，人力资本反而成为关键瓶颈的深刻洞察。无论你是工程师、创业者，还是对AI重塑行业感兴趣，这期对话都将为你带来启发。 关键词：AI工程师、生产力提升、团队规模合理缩小、人力资本、AI时代如何选择工程师、加速传统原型图如何获取订单关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-0326 min硅谷声研所EP11 Lenny's |与Vercel COO 共探AI驱动销售的未来导言：在人工智能深刻重塑商业流程的今天，销售与市场战略正在经历一场前所未有的智能化变革。 介绍：本期博客，我们邀请到了 Vercel 首席运营官 Jeanne DeWitt Grosser——一位在 Stripe、Google、Vercel 等顶尖科技公司从零到一构建世界级销售与市场体系的一线实战专家。我们将深入探讨 AI 时代的销售未来，这不仅关乎技术工具，更关乎组织架构、人才策略与商业逻辑的重构。无论你是正在打造 GTM（Go-to-Market）体系的创始人，还是希望推动销售智能化的从业者，这一期都值得你投入时间。在AI重构商业规则的今天，销售不再只是“打电话+讲PPT”。本期播客深度探讨： 为什么GTM（Go-To-Market）正成为AI时代最核心的战略能力？ “GTM工程师”这一新角色如何桥接产品、工程与营收？ AI如何真正嵌入销售流程——不是炫技，而是提效、降本、精准触达？ 为什么客户不是为“好处”买单，而是为“止痛”付费？ 如何打造一个让工程师都尊重的销售组织？（对技术驱动型公司尤其关键！）💡本期金句预告“未来的销售赢家，不是拥有最多 AI 工具的公司，而是最懂如何将 AI 融入商业逻辑的组织。”“GTM 工程师不是‘辅助销售的技术人员’，而是‘用技术思维重新定义市场进入策略’的战略角色。” “如果你只把 AI 当成自动化脚本，你会错过它真正的颠覆力——理解、预测并塑造客户行为。”无论你是创始人、AI产品负责人、出海创业者，还是关注AI商业落地的金融/科技从业者，这期内容都值得你完整收听—— 因为未来的赢家，不只拼技术，更拼“把技术卖出去”的能力。关注我的博客：硅谷声研所 收听渠道：苹果播客 | 小宇宙更多问题可以联系：Nonecoco
2025-12-011h 17
硅谷声研所EP10 Y Combinator｜最好的创业点子，直到Ai时代到来能实现在AI重构一切的时代，我们如何判断趋势、选择团队、并抓住那转瞬即逝的“爆红时机”？ 本期播客深度对话了Lightspeed Venture Partners的合伙人Mike Mignano。他不仅是一位成功退出的创业者（将Anchor出售给Spotify），更是一位站在浪潮之巅的投资者，其投资组合包括 Neuralink、xAI、Suno 等定义赛道的前沿公司。他将为我们拆解AI重塑消费领域的核心逻辑与投资哲学。在这期深度对谈中，Mignano 与 Host Garry 回顾了从社交音频（如 Clubhouse 时代）到如今消费级 AI 爆发的演进路径，并分享了他作为早期投资人的一线观察： 在AI时代，投资人为何更倾向于押注“产品天才”？在 AI 时代，很多机会尚未成形，但顶级产品人能“看见”别人看不见的场景——投资人更愿相信“人”而非清晰的赛道。 如何把握那个几乎无法预测的“文化时机”，让产品一炮而红？产品是否能恰巧踩中大众情绪与使用习惯？这几乎无法预测，但一旦命中，就是10倍增长的起点。 AI正在如何重塑媒体和内容创作的格局？如果你关注：- 海外消费 AI 的真实落地场景- 如何判断 AI 创业“窗口期”- 为什么“产品直觉”在模型同质化时代反而更关键我们一起来听听Mike Mignano 的深刻洞察，希望为你带来宝贵启发。 关注我的博客：硅谷声研所更多问题可以联系：Nonecoco
2025-11-3033 min
硅谷声研所EP09 20VC | Base44的Maor Shlomo谈氛围编程将如何杀死SaaS和SalesforceMaor Shlomo是Base44的创始人兼首席执行官。Base44是一个人工智能构建平台，Maor仅用8个月时间就将其从构想发展为被Wix以8000万美元收购。如今，该公司为数百万用户提供服务，并预计在年底实现5000万美元的年度经常性收入。在创立Base44之前，Maor是Explorium的联合创始人兼首席技术官。时间点：00:05 – 00:10：氛围编程将如何摧毁Salesforce和SaaS00:13 – 00:15：氛围编程平台是否具有任何防御性？00:22 – 00:24：我不担心Replit和Lovable，我担心的是谷歌……00:28 – 00:29：利润率无关紧要，模型的价格将趋近于零00:31 – 00:32：复制速度从未如此之低；技术护城河是否已被侵蚀？00:47 – 00:48：Base44如何击败Cursor？00:56 – 00:57：不要关注竞争：专注于你的业务00:57 – 00:58：不在硅谷如何帮助而非损害了Base44？00:58 – 00:59：12个月内，有多大比例的代码将由AI编写？01:01 – 01:02：OpenAI还是Anthropic：为何Maor长期看好Anthropic？01:03 – 01:04：如果我能选择世界上任何一位董事会成员，那会是Jack Dorsey
2025-11-271h 04
硅谷声研所EP08 Y Combinator | 如何高效招募早期工程与销售人才也许你正在打造一家初创公司，却找不到既靠谱又有创业精神的工程师和销售。本期我们深度拆解 Juicebox 联合创始人兼CEO David Paffenholz 在 Y Combinator 的一场实战分享——《How to Source Great Engineering and Sales Talent》。这场43分钟的演讲，没有空泛理论，全是可复制的早期招聘策略，尤其适合正在从0到1搭建团队的创业者、出海团队负责人、科技公司创始人，以及关注人才战略的投资人。他提出一个核心观点：招聘就是销售。你不是在“筛选简历”，而是在“推销愿景”——而你的第一批员工，将决定公司未来的文化、节奏与天花板。在这期内容中，你将听到： 为什么早期 hires 比融资还重要？ 如何判断候选人是 Big Tech 型、成长期型，还是真正的“早期创业型”人才？ 针对工程师和销售，分别该看哪些“隐藏信号”？（比如“President’s Club”、开源项目、副业项目） 如何用“多触点外联策略”（邮件+LinkedIn+Twitter）打动被动候选人？ 为什么第一通电话不该问技术问题，而要先“卖梦想”？ 创始人每周花2小时做人才外联，真的能改变招聘结果？关注我的博客：硅谷声研所更多问题：Nonecoco
2025-11-2539 min
硅谷声研所EP07 Onboard｜对话硅谷AI应用增长顾问：实操Heygen,Gamma,Otter百万用户增长复盘硅谷AI应用增长顾问陈唱,实操过HeyGen、Gamma、Otter等多个AI出海产品的百万用户增长, 本期博客特别适合做产品增长/出海/内容营销的朋友。一、想 Go Viral? 得先理解【用户为什么愿意分享】1.炫耀心理:用户希望在朋友圈显得“我见多识广”,所以愿意分享有冲击力的内容。2.优越感&慕强心理:当用户发现你家产品特别厉害，远超市面竞品，ta会主动分享，彰显自己“眼光独到”。3 博取同情心:让人感动、可怜、引发情绪共鸣的内容，也非常容易被转发。核心洞察:传播的本质，归根结底是击中用户的心理二、持续增长 ≠一波爆火:如何构建长期有效的增长体系?很多人以为“爆一波”就能撑起产品增长，但陈唱也说:不光是产品的护城河，增长上公司也是需要有自己的一些护城河的。1. 故事要持续创新:一个产品如果只能讲一个故事，很快就会“讲旧了”。你需要不断挖掘新的功能亮点、新的叙事角度，或借势新的话题，才能持续在社交平台上获得传播力。2. 不同目标 >不同打法有的团队目标是快速拉一波用户去讲融资故事，就会选择能放量的渠道;而有的团队目标是验证 Product-Market Fit，就会定向获取几个典型用户画像的用户，做深入调研与打磨。本期博客提到的产品和关键词 Heygen - AI视频生成领军企业 Gamma - AI PPT生成先驱 Otter.ai -会议转录和AI助手，超过1亿美金ARR Elevenlabs - 语音合成领域头部公司关注我的博客：硅谷声研所更多问题：Nonecoco
2025-11-241h 35
硅谷声研所EP06 Hard Fork |谷歌Gemini 3发布：独家抢先看本期播客是一期紧急加更的特别节目，聚焦于谷歌最新发布的大型人工智能模型 Gemini 3。主持人 Casey 和 Kevin 通常不会为某家大公司发布新模型而打破常规的周五更新节奏，但这次他们认为 Gemini 3 值得专门讨论，原因有二：首先，他们获得了与 DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis以及谷歌高管 Josh 的独家交流机会，深入了解 Gemini 3 背后的技术细节与战略考量；其次，Gemini 3 不仅仅是一次常规迭代——它在能力、应用场景或架构上可能代表了当前 AI 发展的重要转折点，尤其在硅谷 AI 圈内引发了广泛关注。本集将带你一探 Gemini 3 的真正实力，解析它为何被视为值得“打破惯例”报道的里程碑式发布，并探讨它对整个 AI 行业格局可能带来的影响。欢迎收听，一起探索 Gemini 3 为何被视为当前 AI 发展的关键“熔炉时刻”（Crucible Moment）。关注我的博客：硅谷声研所更多问题：Nonecoco
2025-11-2423 min
硅谷声研所EP05 Y Combinator | 从一个想法的诞生到6.5亿美元被收购 :一家AI创业公司的复盘Jake Heller是AI法律初创公司Casetext的联合创始人兼首席执行官，该公司开发的AI助手CoCounsel被汤森路透以6.5亿美元收购。在2025年6月17日的“AI初创企业学院”活动上，他分享了其团队的实战经验——从如何选定正确的创意，到如何构建真正可行的AI产品，以及创业者如何才能将一个酷炫的演示版，转化为真实客户所依赖的可靠工具。今天这期播客和大家分享的，不是空洞的理论，而是一个真实的、价值6.5亿美元的实战案例——Jake Heller的公司如何从零构建一款AI应用，并最终成功被收购推出。如果你是一位创业者或正在科技领域寻找机会，我们今天要聊的三个核心问题，或许就是你正在寻找的答案。我们今天要深入探讨的三个关键决策是：1.方向的选择： 海量的可能性中，到底应该押注什么样的AI创意？这是决定生死的第一步。2.产品的构建： 想法落地为产品，这其中有哪些必须跨越的鸿沟？我们是如何把它真正“造”出来的。3.市场的征服： 这是最容易被忽略，但往往是最关键的一环——如何将你精心打造的产品，成功地推向市场并进行销售？ 关注我的博客：硅谷声研所联系方式：Nonecoco
2025-11-1938 min
硅谷声研所EP04 Acquired | 谷歌：一个AI公司的建立历程（2）谷歌：一个AI公司的建立历程（下半集） 谷歌正面临商业史上最严峻的创新者窘境。 他们发明了Transformer——这项突破性技术如今驱动着从ChatGPT到Claude的所有现代AI系统（当然也包括Gemini）。他们曾几乎囊括所有顶尖AI人才：Ilya Sutskever、Geoff Hinton、Demis Hassabis、Dario Amodei...当今AI领域的领军人物大多在2014年左右供职于谷歌。他们建造了最专业的AI基础设施（TPU张量处理器！），比竞争对手早数年实现AI技术的大规模部署。然而...当ChatGPT于2022年11月横空出世时，这家科技巨头竟显得措手不及。这家史上最伟大的企业，为何会沦落到需要追赶一个从非营利机构转型的初创公司？今日我们将完整讲述谷歌长达20余年的AI征程：从2001年首个微型语言模型起步，历经谷歌大脑的创立、Transformer的诞生、人才向OpenAI的大迁徙（源自马斯克对谷歌收购DeepMind的震怒），到如今全力押注Gemini的背水一战。当然还有那个名为Waymo的副业——从疯狂的登月计划发展为在旧金山载客量超越Lyft，很可能在谷歌内部再造一个同等规模的商业帝国。 这正是世界最伟大企业面临的最大考验：他们能否在颠覆自我的同时，守住年利润1400亿美元的搜索引擎这头现金奶牛？
2025-11-192h 12
硅谷声研所EP03 Acquired | 谷歌：一个AI公司的建立历程谷歌正面临商业史上最严峻的创新者窘境。 他们发明了Transformer——这项突破性技术如今驱动着从ChatGPT到Claude的所有现代AI系统（当然也包括Gemini）。他们曾几乎囊括所有顶尖AI人才：Ilya Sutskever、Geoff Hinton、Demis Hassabis、Dario Amodei...当今AI领域的领军人物大多在2014年左右供职于谷歌。他们建造了最专业的AI基础设施（TPU张量处理器！），比竞争对手早数年实现AI技术的大规模部署。然而...当ChatGPT于2022年11月横空出世时，这家科技巨头竟显得措手不及。 这家史上最伟大的企业，为何会沦落到需要追赶一个从非营利机构转型的初创公司？今日我们将完整讲述谷歌长达20余年的AI征程：从2001年首个微型语言模型起步，历经谷歌大脑的创立、Transformer的诞生、人才向OpenAI的大迁徙（源自马斯克对谷歌收购DeepMind的震怒），到如今全力押注Gemini的背水一战。当然还有那个名为Waymo的副业——从疯狂的登月计划发展为在旧金山载客量超越Lyft，很可能在谷歌内部再造一个同等规模的商业帝国。 这正是世界最伟大企业面临的最大考验：他们能否在颠覆自我的同时，守住年利润1400亿美元的搜索引擎这头现金奶牛？
2025-11-171h 31
2025-11-1653 min
硅谷声研所EP01 A16z ｜ 11labs CEO：为何语音将成为下一代人工智能交互界面（本段为翻译，仅供参考） ElevenLabs首席执行官兼联合创始人Mati Staniszewski与Jennifer Li一同解释了团队如何以闪电般的速度推出研究级AI——从文本转语音和完全授权的AI音乐到实时语音代理——以及为什么语音是人机交互的下一个界面。 他分享了小型自主团队模式、全球招聘方法，以及Voice Marketplace如何向创作者支付超过1000万美元，同时发展成为一个企业平台。
2025-11-0614 min