硅谷101|中国版

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、评估工具HealthBench⁠。
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

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

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

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕

【BGM】
Divine Wire - Martin Klem
Conspiracy Inc. - Alec Slayne
Between Moments - Amber Glow
Floating in Space - Eva Hummingbird

2026年2月的第一周，全球软件行业经历了一场如“葬礼”般的信仰地震。随着Anthropic基于Claude Cowork平台，发布了11款覆盖法律、金融、销售等核心业务的职能插件，全球软件板块市值，在短短一周内蒸发了数千亿美元。华尔街的交易员们直言：SaaS的末日到了。
这不仅是股价的波动，更是生存模式的更迭。当“按人头卖坐席”的万亿帝国，在AI Agent面前显得摇摇欲坠时，每一位职场人和企业管理者，都不得不面对那个迫在眉睫的问题：在“硅碳共治”的时代，我的位置在哪里？
本期节目，我们邀请到了百融云创创始人、AI时代的“急先锋”张韶峰。他的公司拥有1000多位人类员工，却指挥着20多万个拥有工号、KPI，甚至退役机制的“硅基员工”。这套体系可以把很多公司流程缩短、效率提升，我们将深度拆解Agent如何终结软件工具时代。

【主播】
刘一鸣，硅谷101特约研究员
【嘉宾】
张韶峰，百融云创 创始人

本节目由百融云创赞助播出

【你将听到】
SaaS的黄昏与RaaS的崛起
03:46 “信仰地震”：为何Anthropic的插件更新，成了压死传统SaaS的最后一根稻草？
05:14 三年“救赎期”：概率模型时代，复杂流程如何成为传统软件最后的护城河？
09:46 RaaS崛起：告别“坐席费”，从“螺丝刀”进化为按结果付费

“硅碳共治”：管理20万硅基员工的实战录
15:05 组织重塑：碳基员工汇报给硅基员工？从黄仁勋的1亿AI助手说起
18:17 “硅基员工之家”：有名字、有工号、有绩效，甚至有退出机制的管理系统
20:50 数字替身：CEO如何在除夕夜，为自己定制一个永不下线的助理？
22:32 消失的“合成感”：2020年银行系统里，那场让客户完全感知不到AI的技术潜行
27:07 角色转变：45名客服转岗AI训练师，从成本中心走向利润中心

行业深拆：Agent如何在实战中“杀疯了”

34:06 最终目标：建立 AgentStore，打造一个像Apple Store一样的硅基生态系统
38:20 招聘革命：流程从28天砍到2天，AI如何识别被隐藏的“真人才”？
41:07 Vibe Coding时代：拒绝纯人工写代码，为何不再招聘不会用AI的员工？
42:29 法律提效：一份法务合同审核，从56分钟缩短至4分钟的实操经验

未来展望：传统企业的求生指南
47:53 麦肯锡已拥2.5万“硅基员工”：未来三年，你的工作只剩审核签字？
49:47 拒绝FOMO：传统企业转型第一步，是厘清“大脑”（模型）与“手脚”（智能体）的区别
52:37 愿景实现：具备领域Know-how的“将军”，如何统领Agent军团开启“一人公司”模式？

【延伸阅读和相关术语】
SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务）是三种主要的云计算服务模型，它们的区别如下：
• SaaS：提供完整的软件应用，用户开箱即用，构建在PaaS之上，用户无需管理底层基础设施（相当于精装修、沙发电器床都是齐全的，直接拎包入住）
• PaaS：提供应用开发和部署平台，用户专注于代码与数据，构建在IaaS之上，增加了开发环境和工具（相当于给你毛坯房和工具箱，你可以自己根据自己的喜好来建）
• IaaS：提供基础计算资源，用户自主管理操作系统及以上层面，它为PaaS和SaaS提供底层的硬件资源支持（相当于给你一块地，也就是最底层的资源，自己盖房，适合技术大牛）
TaaS：Transaction as a Service（交易即服务），企业不再是单纯购买一个软件工具，而是要求服务商直接帮客户促成交易，并从最终的交易结果中分享价值
53:28 Prosumer，意指“Producer + Consumer”，既是生产者也是消费者

【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

AI正在冲出浏览器，走向了接管电脑权限、主动为人打工的新阶段，为了它，你得买台Mac mini？
GitHub星标数几天内突破14万，社交媒体上全网刷屏，甚至直接带火了Mac mini的销量，Clawdbot成了2026“AI Agent爆发元年”第一个现象级产品，它不再是冷冰冰的聊天框，而是一个住在你电脑里、甚至能在AI“朋友圈”里社交的“数字生命”。
Clawdbot的“活人感“来自哪里？那些让人“上头”的Agent功能，在真实工作流中到底能实现什么？把电脑权限交给AI，到底是在请“管家”还是请“黑客”？未来的Agent硬件形态会是什么样？我们真的需要给Agent配一台独立计算机吗？
本期播客，我们邀请了三位嘉宾，分别代表了用户侧、软件算法侧和硬件侧三个方向，希望全方位拆解Clawdbot的底层逻辑，以及它对2026年AI行业产生的深远影响。

【主播】
刘一鸣，硅谷101特约研究员

【嘉宾】
知县，北京大学计算机系本硕，AI爱好者和社区项目OwliaBot builder，X handle@zhixianio
华祯豪Troy，EverMind VP，负责技术生态，本科毕业于清华姚班，卡耐基梅隆硕士（研究NLP和对话系统方向），曾在硅谷任职大型互联网公司算法团队，后创业，加入EverMind
叶天奇，PamirAI CEO

【你将听到】
对Clawdbot的深度拆解（软件侧）
05:04 长期记忆与主动性，赋予了Clawdbot“活人感”
12:24 创始人在旅行中的Aha Moment，Clawdbot自我实现了语音功能
13:28 预判意识：Agent能根据对话碎碎念，自动推送生活与工作建议
14:06 降本增效：Agent通过监控，自主削减服务器预算
14:24 自动化闭环：AI十秒内自主摸清仓库规则并完成配图发布
16:28 模拟操作：Agent通过浏览器点击，绕过API限制完成文件跨路径保存
21:40 结构化存储：MD文本记忆系统比Context压缩更确保持久稳定
26:04 混合检索：70%语义匹配加30%关键词搜索，实现秒级记忆定位
29:48 心跳机制：让Agent在静默状态下，也能定期自我触发任务

Agent 专用硬件与部署方案（硬件侧）
31:40 物理隔离部署是应对Agent高系统权限隐私风险的必选项
50:42 性价比首选：Mac mini成为本地运行Agent的理想基座
52:11 专用硬件逻辑：Agent电脑取消屏幕依赖，转而强化I/O与状态灯
53:50 Agent电脑的核心参数：在于大内存与高频存储空间
56:22 物理隔离：独立硬件能有效保护敏感信息

组织重塑与商业展望
43:22 鲁棒性挑战：生产级Agent需要透明的审核机制与系统级回滚能力
1:00:55 厂商博弈：大模型公司布局第一方Agent应用，旨在避免沦为底层纯算力管道
1:07:58 商业重构：互联网的商业模式有可能会往“按爬取付费”转型
1:10:33 .md域名与文件，正成为自然语言编译时代的新形态
1:12:56 一人公司可行性：具备know-how的“将军”，能统领Agent军团实现生产力爆发
1:17:26 开发范式转移：在AI极速迭代的时代，Idea的重要性已超越纯粹的执行力

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
Getting to It - Max Anson
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin
Rumors About Us - T. Morri
Primary Code - Max Anson
Star Voyage - Out To The World

2025年被称作“AI应用元年”，大模型不再只是实验室里的技术玩具，而是真正走向生产线、走进企业流程、走入消费者日常。它已经冲进各行各业，开始“搞钱”！
这一期对话揭示了一个清晰的时代信号：大模型正在从“技术狂热”走向“商业务实”。无论是阿里通过千问大模型推动全行业渗透，还是影石和语忆科技在一线将AI融入智能硬件、企业数据分析等真实业务流程，都表明：AI的价值不在于它多“智能”，而在于它多“有用”。
当前阶段，成本下降、工具成熟、企业认知提升，或许未来竞争不在于谁有最大的模型，而在于谁最能理解企业场景、最能封装业务价值、最能持续迭代。
如果你在思考：
● AI如何在我所在的行业落地？
● 投入AI到底划不划算？
● 未来哪些AI能力会成为标配？
这一期节目或许能给你带来不少启发。本期播客我们邀请到阿里千问大模型商业化总经理徐栋，以及两家在AI落地一线的企业代表——影石Insta360 研究院总监亓鲁教授和语忆科技联合创始人&CEO吕瀛杰，共同拆解大模型在商业前线“开荒”的逻辑、成本和隐藏关卡。

【主播】
泓君，《硅谷101》创始人，播客主理人

【嘉宾】
徐栋，阿里云千问大模型业务总经理
亓鲁教授，Insta360研究院总监
吕瀛杰，语忆科技联合创始人&CEO

【你将听到】
模型的技术进步与商业化
03:23 视频生成进入“可控生产”时代
06:57 AI漫剧、短剧是怎么挣钱的
10:12 2025年语言模型的进步
16:27 AI+智能硬件，你可以通过智能眼镜买咖啡了
19:18 大模型商业化两个方向：生产力、用户体验
22:13 端云结合，七成通用任务本地处理
23:51 B端用户关注点迁移：从模型效果转向性能和成本
26:45 推理成本指数级下降背后的驱动因素
29:31 什么做“开源”大模型？开源与闭源模型如何平衡？
33:33 评价指标的演进：从Token到商业价值
35:40 基础大模型研发进入精耕细作阶段，聚焦Agent实用能力

影石Insta360如何用AI
38:54 AI剪辑：从“拼接”到“理解”
40:49 AI面临的挑战：理解用户模糊的意图
43:02 如何从全景相机中找出素材处理

不止是降本，更是增效
48:57 AI能在咨询行业做哪些事
54:16 选择基模看重哪些能力
56:05 用AI辅助企业发现营销机会
01:00:24 作为“中间层”的竞争力
01:03:34 ToB观察：AI让企业更接受为SaaS付费了

【监制】
泓君
【后期】
AMEI
【运营】
朱婕
【BGM】
All Parts Equal - Airae
Poisson d'Avril - Ludvig Moulin