本周的十字路口，我们来聊聊 AI Infra，AI 的基础设施。今年，OpenAI 这个基建狂魔疯狂刷屏，先是传闻中耗资千亿美元的星际之门（Stargate）超级计算机项目；最近又与 Oracle 签下价值高达 3000 亿美元的订单，要在全美建设 4.5 吉瓦的巨型数据中心。这是什么概念？4.5 吉瓦，相当于近四个核电站的发电量；3000 亿美金，超过了许多国家的年度 GDP。这些天价合同背后，传递出一个越来越清晰的信号——在 AI 的下半场，算法的创新固然重要，但算力好像正在成为终极的变量。这场关于未来的军备竞赛，已经从代码和模型，延伸到了芯片、电力和数据中心这些更底层的物理世界。正如 OpenAI 在去年底的一份报告标题：「Infrastructure is destiny」——AI Infra，就是命运。那么此时，中国的科技公司们在如何布局？在这场决定未来的竞赛中，我们又处于什么样的位置？本周，我们请到的嘉宾是百度智能云 AI 计算首席科学家，王雁鹏。他的职业生涯完整经历了从大数据时代开始的中国互联网基础设施演进，他将“亲述”这段历程——从 CPU 时代的自研服务器，到 GPU 时代的大规模集群，再到今天，百度已建成国内首个全自研的三万卡集群。此外，雁鹏还和我们聊了很多话题，比如： 对硅谷 AI 巨头（OpenAI, Google, Meta）的看法 国产 AI 芯片破局的唯一路径是什么？ 作为架构师，如何不沦为“运维”，并找到自己的职业价值？希望这期内容能对你有所启发。🟢 02:41 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍百舸。🟢 03:38 一部互联网基础设施演进史从打车去机房搬服务器，到一键调度万卡集群，一个亲历者眼中的三大计算时代。 第一阶段：大数据时代。Google 用三篇论文定义了游戏规则，用廉价 PC 搭建高性能系统，让互联网大厂开始自建数据中心。 第二阶段：云计算时代。亚马逊以“弹性”为核心，通过虚拟化技术，让创业者告别了自己搬服务器的“史前时代”。 第三阶段：AI 时代。计算范式从 CPU 跃迁到 GPU，算力被堆到极致，但代价是必须“软硬一体”，软件不再能免费享受硬件红利。 为什么说大模型是真正的“工业革命”？它带来了 Scaling Law——一个可复制、可预测的“工业范式”，堆算力就能换智能。 当年的英特尔 vs 今天的英伟达：一个信奉“软硬解耦”，一个坚持“软硬一体”，为何后者成为了 AI 时代的唯一霸主？🟢 25:06 OpenAI 千亿美金的投入是远见还是浪费？“如果 AI 投资白花几千亿是很不幸，但不投的风险更大。” 算力、算法、数据，哪个更重要？——算力。互联网数据已基本耗尽，未来无论是合成数据还是强化学习，都需要算力“制造”新数据。 DeepSeek 的“巧劲”能否对抗 OpenAI 的“大力”？两者不矛盾，算法效率仍需算力实践。 中美算力差距：3 万卡 vs 10 万卡，物理鸿沟将如何影响创新？ 万卡集群挑战：电力是巨大瓶颈，一个 3 万卡集群需园区级变电站。 “现在建数据中心是浪费吗？”——不建才是问题。不建就是拒绝创新，现在的投入是“用钱缩短到达未来的时间”。🟢 40:10 百度百舸：为何敢称“迄今最强”？ 百舸是什么？一个为 AI 打造的高效算力平台，核心理念是支持超大规模、异地异构异网使用，追求极致工程效能。 “最强”的底气：源自百度十几年 AI 应用积累与芯片—平台—模型—应用的全栈一体化布局。 百舸的差异化：四层架构联合优化，实现内外打平、极致高效。🟢 45:20 中国会诞生英伟达吗？AI Infra 还有创业机会吗？ AI Infra 创业的现实：有机会，但难诞生巨头。 中国版英伟达的唯一路径：它必须与“最先进的模型”深度绑定一起出现。 当国产芯片能支撑最领先模型时，它就成功了。🟢 49:16 美国 AI 巨头们：各有路径 Google 卷土重来：拥有最不缺的算力（TPU）与最深的技术栈。 Meta 的天价挖人：资本逻辑合理（1 亿挖人 vs 1000 亿买卡），但组织上不健康。 OpenAI：用未来愿景加杠杆，以高风险推动基建革命。🟢 58:42 AI 时代，给新一代工程师的建议“不懂算法的 Infra 不是好 Infra。” 如何摆脱“救火队员”的宿命，做出能拿“100 万美金最高奖”的创新？ 为什么未来不懂 Infra 的算法工程师会被淘汰？ 顶尖 AI 人才的全栈能力：从应用到架构都要懂。 对新一代工程师的建议：这是个美妙的时代，打通技术栈，决定你能走多远。欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。
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刚完成亿元级融资，他要如何挑战 AI 硬件的“不可能三角”｜对谈马啸：未来智能创始人/CEO
在今年火热的 AI 硬件赛道里，AI 耳机几乎已经是一张“明牌”。它方便携带，能通过录下用户听到的声音作为 AI 的“耳朵”来补充物理世界的信息，弥补 AI 所需要的上下文。那么，如何做一款 AI 耳机呢？本周，我们邀请刚刚宣布获得来自蚂蚁、启明等投资机构亿元级规模融资的未来智能创始人兼 CEO 马啸，这已是他们今年的第三次融资。未来智能推出的讯飞 AI 耳机在各大电商平台稳坐 AI 耳机销量榜首，创业到现在已经实现了持续盈利。马啸分享了他做 AI 耳机的 15 年旅程，对 AI 硬件如何成为“入口”的理解，以及在硬件本身的“不可能三角”（即性能、续航与重量）中，如何做出艰难的取舍，并最终超越它。除此之外，马啸也和我们分享了他在职场这些年的一些心路历程，当坚持把耳机做下去的决定不被理解，当所有人都告诉他此路不通，他如何顶着巨大的压力，在内心深处反复诘问自己：“万一是别人错了呢？” ——正是这份反思，让他学会在低谷中理解自己，并最终在“贵人”的点拨下，做出“follow my heart”的决定，开启了创业之路。希望这些分享能让大家有所收获。🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。🟢 02:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、创业前在做什么 🟢 04:54 穿越周期：AI 硬件的血泪与选择我们给自己的定位：做全球最好的“AI 软硬件一体化”的办公助理公司。穿越周期的感悟：亲身经历过上一代 AI 浪潮（第三波）“喧嚣过后又归于沉寂”的全过程。所有的硬件都可以被 AI 再改造一轮，但你不能什么事儿都自己做，必须要有重点。 🟢 06:51 AI 入口不是“下一个手机”未来的 AI 入口可能不只是一个，不要总想着“用另一个硬件去打败手机”。为什么是耳机？它是用自然语言跟 AI 交互的好方式，可以随时随地携带。耳机的优势是随身，劣势是没屏幕、交互效率可能不高，但它是一个不可避免的交互途径。 🟢 10:09 AI 耳机的“5+X”能力与“不可能三角”创业初期的坑：AI 功能很强，但耳机本身很烂。一个好的 AI 硬件，首先要具备它原来该有的功能。什么是“5”？耳机的五个基本盘：音质、外观、续航、降噪、佩戴舒适度。什么是“X”？AI 耳机要超越传统耳机，它要能“陪用户一起听”，把外界的自然信息实时转换成数据流。硬件的“不可能三角”：续航、重量（舒适度）和处理性能。必须取舍。 🟢 14:27 “性感”与“皮实”：AI 耳机的艰难取舍牺牲一定的“性感”和“优美”，换取“商务化”和“皮实”。商务用户一天可能有 6-8 小时的会议，需要 AI 录音全程在线，不能中途换耳朵充电。把通话续航做到了 9-10 小时，市面通常是 5-6 小时。最大的取舍之一：音质。好的喇叭是能耗大户，必须在续航和音质间找一个平衡点。 🟢 17:47 红海中的“非共识”：为什么平台巨头做不了未来智能在做的事情？“AI 耳机”是共识，但“做什么样的 AI 耳机”这个问题下有大量非共识。手机厂商（苹果、华为）必须做量大面广的耳机，在“5”个属性上卷到极致。“我们从第一天就很清楚：创业公司很难跟苹果竞争。”在垂直领域（会议办公）找突破。服务几千万人的垂直办公助理，对平台（苹果）来说是“杀鸡用牛刀”，他们短期不会做。 🟢 23:03 未来智能的看家本领：在蓝牙窄带上传输音频流行业难题：蓝牙通话会占满经典蓝牙带宽，无法再传数据。未来智能的“黑科技”：改造 BLE GATT 协议（原用于传小指令），稳定传输语音流。技术护城河只是短期优势。真正的护城河是用户的心智和认可。 🟢 30:22 “用户一边骂一边用”：靠 80% 月活数据说服果链代工厂2021 年（ChatGPT 前），“AI 耳机”概念不被接受。打动苹果的耳机供应商关键数据：讯飞上一款失败的产品（只卖 4 万台），App 月活竟高达 80%。“用户一边骂一边用”：骂耳机难看、音质烂，但就是离不开录音转文字功能。创业的底气：只要把耳机本身做好，这个 AI 功能就能引爆。 🟢 41:14 务实的 8 小时：为什么不做 24 小时“Always-on”24 小时全天候录音？这个想法很激进，但现在一定是非主流。人对隐私的关注非常高，技术、伦理、社会接受度都要跨越。先把“工作 8 小时”里最有价值的点做好。 🟢 51:56 为什么不做《Her》？我踩过“万能助理”的坑在讯飞做过中文第一个类 Siri 产品，但有两个瓶颈至今难解。瓶颈一（已解决）：AI 的理解能力。瓶颈二（未解决）：“服务贯通能力”。你想语音订机票？在线服务平台根本不愿开放他们的内部交易流程。“万能助理”最大的失败：告诉用户什么都能干，但每一样都干得非常平庸。 🟢 56:29 “硬件是短板原理，互联网是长板原理”“为什么很多互联网公司做硬件都不太成功？就是他用互联网思维做硬件。”互联网（长板）：一个功能特别好就行，别的 bug 快速迭代。硬件（短板）：一旦发布，一个致命缺陷就能让公司完蛋。研发、开模、库存“像山一样压过来”。硬件的渠道信心极其重要。我为什么还选硬件？“硬件更像种地，春种秋收，能逐渐积累优势，让人感觉踏实。” 🟢 01:06:21 “万一是别人错了呢？” ——决定创业的 30 分钟电话“我就怀疑自己，难道我想错了吗？... 万一是别人错了呢？”在讯飞后期的困境：公司高层已拍板砍掉耳机业务。内心煎熬：抓着 80% 的月活数据，觉得“再做一代就能成”。科大讯飞联合创始人胡郁对马啸说：一定要 Follow your heart，才能把自己的能量发挥出来。以前听了这么多 follow your heart，但当自己真的在那个情境里了才真正明白这句话。 🟢 01:18:40 AI 人才的“巨大断层”：老专家可能不如新学生做一家“本分”的公司，做“人机协同、解放人的能力”的 AI，而不是替代人的 AI。AI 人才出现了巨大的“撕裂和断层”。上一代 AI，算法、产品、Coding 是分离的。新一代 AI，他们天然就把场景、Coding 和算法融为一体。 欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻 主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。
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当阿里入局全球 AI Coding，战场里的 60 天 | 对话叔同：Qoder 创始人
“很正确，无比正确。”当我们问起阿里巴巴 Qoder （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。AI Coding 可能是今年 AI 领域最热的话题。Cursor 年营收达到 5 亿美元、估值飙升至 100 亿，成为硅谷最炙手可热的独角兽；Anthropic 也凭借其强大的 Claude Code，让收入增长曲线比 OpenAI 更陡峭。在这片卷得炽热的战场，后来者阿里的机会在哪里？本周，我们邀请到了曾多年担任阿里巴巴“双十一”技术负责人、最早在国内推进全行业云原生化的技术领头人，听他独家分享 Qoder 上线 60 天即取得“开门红”的背后，是怎样的产品思考、技术布局和组织能力在支撑。🎉 本期节目特意选在 1024 上线，祝所有用代码改变世界的朋友们节日快乐，发量浓密，代码无 Bug！🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、Qoder 前的探索经历🟢 03:27 AI Coding 全景图：从 0 到 1 vs 从 1 到 100一个典型的用户路径：先用 AI 生成一个网站雏形，当它开始产生商业价值，再用更专业的工具去维护和迭代。这背后反映了什么？ AI 写码赛道的三种主流形态：服务于创作者的“想法落地”型工具、服务于专业开发者的“效率提升”型工具，以及直接替代人力的“数字员工”。 为什么说所有形态的 AI 写码工具，最终都不可避免地会走向“大一统”？ “没有自研模型的 AI Coding 工具，只是在帮模型厂商打工”，为什么说 Cursor 这样的公司最终一定会构建自己的模型能力？ 大厂做 AI Coding 产品有何天然优势？除了成本，更重要的是能和模型进行端到端的联动优化。🟢 09:48 红海突围：Qoder 的战略选择当所有人都去摘那些“低垂的果实”时，我们选择了直接进攻“价值高地”。 一个关键的战略选择：我们绕过从 0 到 1 生成新项目的“酷炫”场景，直接切入占开发者 95% 工作时间的“真实软件”研发领域。 为什么我们把 Qoder 定义为“智能体编程平台”？因为未来的开发协作模式，将从“人机协同”进化为“AI 自主编程”。 “我不干，智能体干”，这是一种全新的开发范式。 另辟蹊径的原因：作为一个后来者，我们希望通过差异化定位，快速在红海中找到自己的生态位。🟢 16:55 需求文档是最重要的！AI 不但擅长写代码，更擅长写需求文档。 从“提示词工程”到“上下文工程”，我们如何让 AI Agent 能够独立完成更大、更复杂的任务？答案是 Spec-Driven（需求文档驱动）。 一个典型的 Spec-Driven 工作流：用户提出一句话需求 -> “文档 Agent” 自动生成详细设计文档 -> 用户确认后驱动“代码 Agent”长时间执行。 这其实是对现实世界中“老板提需求 -> 产品经理写 PRD -> 工程师开发”这一流程的 AI 化映射。🟢 21:44 产品哲学：从“不打断心流”到“给你掌控感”AI 时代，开发者被迫进行“结对编程”，过去那种完全不被打扰的“心流”已难以维持。 AI 时代的新矛盾：既要提供趁手的工具，又不可避免地会打断用户的心流，如何平衡？ 我们的答案：与其徒劳地追求不被打断，不如给用户完全的“掌控感”，让他成为 AI Agent 的管理者。 一个反常识的产品设计：为什么 Qoder 至今不让用户选择模型？ 因为“机选优于人选”，也避免了用户成为“模型测试员”而产生的决策疲劳。 我们如何平衡性能、效率、成本这个“不可能三角”？核心在“上下文工程”的精细化运营。🟢 32:26 组织与方法：如何支撑一场闪电战？为什么 Qoder 能够快速起步？因为我们不是从零开始，而是整合了阿里内部多个成熟团队的人才和技术积累。 从服务中国市场的“通义灵码”，到面向全球的“Qoder”，背后发生了怎样的组织和战略演进？ 一个关键决策：为了争取全球市场的时间窗口，我们先用全球最好的模型服务开发者，同时“以战养战”，为自研模型的发展赢得时间。 “它就是独立经营的一块业务”，大厂内部创业如何通过组织设计，真正地“甩掉包袱”，实现创业公司级别的敏捷？🟢 40:13 Repo Wiki：攻克“祖传代码”的秘密武器我们学计算机第一课，老师就说要写好文档和注释，但几乎没有团队能真正做到。这是一个如此显性的需求，为什么之前没人做？ 开发 Repo Wiki 的第一性原理：“文档是会骗人的，但代码永远是最新的。” 我们如何用 AI 解构“祖传代码”？通过分析代码的当前切片和所有历史提交记录，还原出整个系统的设计思想和业务逻辑。 如何保证这个文档不过时？随着代码库的变更，AI 会实时、增量地更新这份“活文档”。 为什么我们有信心构建壁垒？因为这不是一个原子能力，而是一整套深度定制的模型、Agent 和与 Git 结合的团队协作工作流。🟢 01:03:19 | 1024 寄语：AI 时代，程序员如何进化？程序员可能是最不惧怕学习的群体，这恰恰是我们在 AI 时代最大的优势。 AI 会取代程序员吗？不会，同时“杰文斯悖论”告诉我们，当成本降低，需求会爆炸式增长，程序员的数量可能会变得更多。 未来工程师的核心竞争力是什么？从单一的编码能力，转变为“需求洞察、整体设计、结果验收”等复合能力。 给计算机大一新生的建议：拥抱 AI，但更要学好计算机体系结构，因为你得知道 AI 有没有在“忽悠”你。🟢 01:09:48 | 双十一往事：一个顶级架构师的两次“高考”老板给了一个疯狂的目标：双十一流量翻 50 倍，集团能不能不多花一分钱？我们最终做到了。 “在双十一之前，先创造无数个双十一”，如何通过“全链路压测”这剂猛药，在真实流量下反复演练，驯服上千个系统？ 技术人如何永远“跟技术要红利”？从解决稳定性问题，到通过容器化、云原生技术极致地优化成本，这背后是一套完整的方法论。 顶级架构师的成长之路：从解决一个技术难题，到构建一套技术体系，再到将技术能力产品化、商业化，最终寻找更大的舞台。欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻 主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。
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2025 AI 现场：我们这一年的目击与狂想
本周的十字路口，我们和庄明浩（「屠龙之术」主播）一起，复盘 2025 年的 AI 和科技行业的大事件，以及身处其中的我们的一些记忆与感受。这一年，我们既是目击者，见证着技术的快速迭代、产品以前所未有的方式颠覆日常；同时，我们也被卷入了一场关于未来的集体狂想，在创新的巨浪和无尽的可能性面前，时而兴奋，时而迷茫。我们从明浩提出的年度关键词“拐点”聊起，复盘了从年初的 DeepSeek R1 到最近的 Sora 2 的各种模型大战、Manus 引爆的“Agent 元年”；探讨了开源生态和人才流向；并最终将目光投向资本市场——当我们该如何理解这场关乎未来的集体狂想？欢迎收听本期内容，和我们一起将在 2025 年亲历的观察与感受，沉淀为这段 AI 时代的共同记忆。————本期节目由鸿蒙特别呈现：「“码”上出发，洞见生态的力量」——🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。🟢 02:09 2025：向上还是向下的“拐点之年”“我们不知不觉地走到了很多事情的极限里面，技术也好，产品也好，钱也好。” 尝试用一个词概括 2025，为什么说“拐点”一词最妙？ 向上的拐点：数据中心的建设狂潮预示着 2026 年的爆发。 向下的拐点：泡沫何时破裂？我们是否已在不知不觉中触碰到技术和增长的极限？🟢 03:24 大模型战场：中美技术路线的分野与共识 DeepSeek r1 如何用百万美金成本，撬动了百亿美金的基建叙事？ Sam Altman 重新定义“图灵时刻”：为什么 AGI 可能不会“翻天覆地”，而是“轻轻迈过”？ 头部模型厂商的生存法则：Anthropic 做深 B 端，xAI 走野路子，微软为何被迫自研模型？ 在纯 Chatbot 战场，战役已经打完了吗？ChatGPT 8 亿周活的背后，是护城河还是增长极限？ 中国厂商的共识与武器：为什么“开源”成了对抗美国 AI 趋势的唯一手段？ DeepSeek V3.2 的发布意味着什么？为什么我们今年可能等不到 V4 和 R2 了？🟢 23:42 AGI 的另一条路：从 Sora 2 到世界模型“如果视觉模型也是主桌，那它可能用另外一种方式会实现 AGI。” 多模态战场为何比语言模型竞争更激烈？美图、营销视频 Agent... 场景和商业化路径无比清晰。 OpenAl 的产品心法：为什么是 Sora 2 走入了千家万户，而不是技术同样领先的其他产品？ 这个世界真的不需要一个“AI 抖音”吗？或许 OpenAl 的目的根本不是做抖音。 Google 回来了！世界模型 Genie 会是通向 AGI 的另一条路，甚至是“世界的子宫”吗？🟢 39:04 Agent 元年，然后呢？ 为什么 Agent 将在 L3 阶段停留很久？因为它第一次将 AI 能力从“语言”延伸到了“行为”。 Manus 的历史意义：它让用户第一次知道了 Agent 该长什么样，心智定义价值千金。 Agent 创业公司如何活下去？当通用 Agent 成为巨头显学，垂直领域的法律、金融、营销反而异常繁荣 注意力经济的挤压效应：当主流赛道挤满人，为什么连“AI 动态漫”这种天花板有限的赛道都能拿到钱？🟢 49:11 手机厂商的端侧 Agent 为什么说真正的“手机助理”，Siri 做不到，但今天的端侧 Agent 可以？ 鸿蒙 HMAF 框架的启示：当 OS 不再自己做一切，而是将意图下发给 APP 的原生 Agent，会为开发者带来什么新机会？🟢 53:00 开源、鸿蒙：中国特色的生态 从“头部模型一定是闭源”到“2026 年开源模型会登顶”，Sam Altman 的观点为何发生转变？ 开源如何商业化？DeepSeek 的 API 照样卖钱，且成本比 OpenAI 低几十倍。 开源如何成为一种“武器”？在争夺欧洲、东南亚、中东等中间地带时，开源天然地拥有信任优势。 本地部署的需求有多旺盛？一款内存和显存超大的笔记本电脑，因为适合本地部署大模型而被迅速抢购一空。 开发者有哪些新的“生态位”可以抢占？鸿蒙开发者凭借数款小应用月入 7 万。🟢 01:08:36 二级市场狂热，一级市场呢？“当年大家认为 AI 是一个技术、一个产业，今天 AI 就是市场本身。” Sam Altman 的“终局思维”：当一家公司试图将未来五年的增长预期全部打包，会发生什么？ 另一面，中国创投圈“我们太过熟悉的移动互联网增长叙事，在今天不能复制。” 投资人如何寻找信心？当 AI 纯软件的故事讲不通时，大家开始集体投向大疆、石头、追觅背景的硬件创始人。 与互联网泡沫的终极拷问：光纤可以为未来铺路，但三年就会过时的显卡呢？ 有趣的信号：除了英伟达，今年标普 500 涨得最好的竟是希捷和西部数据这两家硬盘公司。 泡沫警报：当 AI 巨头开始依赖债务融资，令人想起“次贷危机”的幽灵是否正在靠近？欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻 主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。
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拜托了，AI！帮忙解决「看病难、看病贵」吧｜对谈王国鑫：京东健康探索研究院首席科学家
最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。这些公司共同展示出一个趋势：AI 正在全球范围内迅速重塑医疗行业。在国内，AI+医疗同样在如火如荼地发生。硅谷知名风险投资机构 a16z 预言：医疗保健将成为从 AI 中受益最多的行业。因此本周，我们邀请到京东健康探索研究院首席科学家王国鑫 Nico，请他分享「京医千询2.0」大模型与「AI 医院」的研发与应用。他不仅谈到在企业战略层面，AI 产品如何通过京东健康的医检诊药生态，来满足用户健康需求，也解析了以 OpenEvidence 为代表的美国初创公司目前在 AI+医疗方向的主要探索与不同侧重。医疗是监管最严、数据最敏感、决策最攸关生死的垂直领域。因此，Nico 今天分享的经验和方法——如何找到真实痛点、如何积累专业数据、如何在产品和战略层面争夺用户心智——**对所有垂直大模型行业都具有启发意义，**相信也能给正在思考 AI 落地的你带来一些参考与帮助。最后，Nico 还带来了他作为科学家的个人健康管理小技巧，简单实用，谁都能用得上。🟢 01:49 「十字路口的」的快问快答：年龄、在京东健康的年限、MBTI 与星座、一句话介绍产品“京医千询”、公司收入与利润，以及大模型业务的核心战略定位。🟢 02:42 AI 的终极拷问：如何解决医疗行业最根本的痛点？“我相信每个人是都想活一辈子… AI 在这个里面扮演的最大的特点就是能不能提升供给水平。” 京东健康每天有 49 万次医疗服务咨询，AI 最初的角色是保证业务“合规”与“降本”。 为什么大模型让所有人眼前一亮？因为它表现出高度的“类人水平”，开始让人思考创造“医生水平”的 AI 的可能性。 AI 能否低成本扩大供给，让我们每个人都有一种均等的高水平服务？这是所有做医疗 AI 的人，最终极的价值创造。 大模型不仅能在身体健康上实现平权，也能在精神健康上实现“情绪平权”，接住每一个人的情绪。🟢 07:57 医疗数据的「痛并快乐着」医疗数据可能是数字化水平最高的行业之一，但为什么它仍然是垂直模型最难啃的骨头？ 医疗 AI 从业者的“幸运”：国内医院花了巨大的力气，跑过了信息化时代，数字化水平相对较高。 核心痛点：医生的思考和推理过程是缺失的，模型只能看到提炼后的结果，无法学习“如何思考”。 数据天然在物理上是分散的，确权也存在问题——数据到底属于医院、医生，还是患者？ 为什么以前跨医院检查不互认？即便同是 CT，也可能因为设备、技师的原因导致结果无法形成共识，这背后是专业壁垒。🟢 12:10 一个内部申请预算的公式：什么样的行业值得做垂类大模型？ 判断是否需要垂类模型，可以从“数据是否低成本可获取”和“商业模式是否显而易见”两个维度来划分。 如果一个行业的知识门槛不高，经验能被新技术轻易替代（如语言教育），那么做垂类模型的机会就比较小。 为什么代码是垂类模型的“天选之子”？因为它的商业模式清晰到让所有通用模型公司都无法拒绝。 垂类模型机会的两大特征：数据拥有独占性和独特性；商业模式足够清晰且价值足够高。🟢 25:29 京医千询 2.0：不止于文本，三大核心进化 进化 1：从真实数据到大量使用“合成数据”，并向行业开放了可模拟真实医患对话的 Agent。 进化 2：从单模态到多模态，一个模型内同时支持 CT、MRI、X 光等影像数据的理解。 进化 3：从简单推理到“循证推理”，模型做出的每个判断，都能追溯到具体的证据来源（如顶刊论文、国家指南）。 如何验证海量合成数据的准确性？通过“三层漏斗”：内部全职医生团队、合作医学院、百人外部专家质控委员会。🟢 34:07 灵魂拷问：垂直模型在哪些具体问题上能秒杀 GPT？“医学最重要的是诊断准确和处置方案有效，专业压过服务体验。” 专业模型的核心是“拟专家能力”：通过简短的核心问题快速做出判断，而不是像通用模型一样为了全面而问遍所有可能。 如果让通用大模型去看一张医疗影像，效率会大打折扣，而垂直模型专门为影像的专业词汇、脏器位置、微小病灶做了优化。 跑分和真实产品体验没有百分之百的关联，我们内部更相信专家的评估指标。 为用户建立专属的、可长期追踪的“家庭健康档案”，这是通用模型很难做到的产品差异化。 做心理医生的难度，远高于做内科医生。如何衡量和优化模型的“共情能力”是目前的技术难点。🟢 55:17 AI 医院：一场争夺「未来健康第一入口」的阳谋 为什么要做“AI 医院”？当你有内科、药师、营养师等多个 Agent 后，需要一个统一的产品心智，去争夺用户的“健康第一入口”。 京东做医疗的底气是什么？我们是一家有实体医疗机构、有药品供应链、能实现 30 分钟送药上门的公司。 未来的竞争，将是 Chatbot 的能力，再叠加后端服务能力的通盘竞争。 对于通用大模型公司，我们更多地将其当做“合作伙伴”，而非“竞争对手”。🟢 01:11:57 给普通人的建议：如何利用 AI 更好地生活？ 一个很反人性的洞察：健康的“需求”是无限的，但只有在“失去”健康时，这个需求才变得真实。 一个普通人能立刻执行的健康建议：每年强制拿出一笔钱投入到健康上，用经济手段“逼”自己调整认知，这在中期看是省钱的。 要相信一句话：很多疾病在早期发现，以今天的科技水平都是有解法的；一旦错过，就只剩下缓解的方法。🟢 01:15:34 投资人视角：如何判断一个垂直大模型公司？ 这个行业的知识深度和数据壁垒真的存在吗？这是一个 0 和 1 的问题。 它的商业机会不能那么大，否则大公司一旦注意到，你就没戏了。 这家公司的商业落地预期是什么？是 API 付费、产品付费，还是销售驱动？创始团队的背景和能力是否匹配？欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻 主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。
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