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从 Omarchy 聊起,AI 正在如何重塑操作系统、开源生态与软件商业模式?
2026/10/14
如果有一天,你不再需要学习如何使用软件,而是直接告诉电脑你想做什么,让 AI 帮你配置系统、开发工具,甚至修改操作系统本身,软件行业会发生什么变化?
最近,我们体验了一款基于 Arch Linux 的发行版 Omarchy。它由 Ruby on Rails 创始人 DHH 发起,采用 Hyprland 等技术构建了一套高度可定制的桌面环境。过去,Linux 的自由和开放总是伴随着高昂的学习与配置成本。你可以控制一切,但首先得学会一切。而在 AI Agent 的帮助下,这种局面开始改变:安装中文输入法、解决系统问题、调整桌面布局,甚至开发一套完全符合个人需求的语音输入法,都可以通过自然语言完成。
这段体验让我们开始重新思考一个问题:过去几十年,软件行业一直在努力让用户适应软件;AI 时代,会不会变成软件主动适应每一个用户?
从命令行、图形界面到移动 App,操作系统的发展史也是一部不断降低使用门槛的历史。但易用性的提升往往伴随着自由度的牺牲。苹果通过高度封闭和统一的软硬件生态提供了优秀的用户体验,而 Linux 虽然开放,却始终难以摆脱复杂配置带来的门槛。当 AI 可以帮助用户理解、配置甚至修改系统,这种长期存在的矛盾是否终于有了解决的可能?
更进一步,当 AI 能够随时生成满足特定需求的软件,我们是否还需要购买、安装和学习那么多 App?从一款语音输入工具,到旅行途中临时开发的网络共享程序,越来越多的软件需求可以通过自然语言直接实现。软件可能不再是一件需要长期维护和反复使用的产品,而是变成一种随时生成、即用即抛的工具。这种变化又会如何冲击 Office、Photoshop这类大型软件,乃至复杂的企业软件市场?
从 App 到 API,再到 MCP,软件与用户之间的交互方式也正在改变。当 AI Agent 开始成为用户访问数字世界的重要入口,应用程序是否还需要传统的图形界面?操作系统又该如何为 AI 提供足够开放、安全且标准化的能力?
也许未来,我们不再需要寻找最适合自己的软件,而是让软件直接长成自己需要的样子。
本期活动天津 GDG DevFest 2026 开发者活动将于 10 月 17 日下午在天津华苑产业园举办,围绕真实场景中的 AI 应用展开技术分享和动手实践,节目主播也将分享语音转文本服务开发中的具体技术实践。报名链接:https://www.huodongxing.com/event/4881295270000
活动内容
分享 :让沉睡的音视频成为数据资产:AuralWise 基于 PGPU 闲置算力网络的工程实战
分享人:朱峰(AuralWise 负责人,天津 GDG 组织者)
分享内容:在真实企业环境中,会议、客服、培训等海量音视频录音往往因高昂的云端推理成本而长期躺在硬盘“沉睡”。如何用极具竞争力的成本完成全量音视频的多模态理解与归档?本次分享将深入解析 AuralWise 的生产落地实践:不仅涵盖一次调用输出转写、说话人声纹及 521 类声音事件的端到端能力设计,还将重点揭秘独创的 PGPU 算力网络架构——如何借鉴 PCDN 思路,通过 Pull 式任务调度、语言路由与弹性伸缩,让异构且分散的闲置 GPU 像单台机器一样稳定高效地提供服务,将成本结构降低一个数量级,真正让 AI 听懂世界各处的真实声音。
Workshop:动手实践:用 Google Cloud Run + Gemini API + N8N 在 1 小时内构建你的第一个 AI 自动化应用
分享人:白宦成(天津代码矩阵技术有限公司负责人,天津 GDG 组织者)
分享内容:
你将跟随讲师,从零开始,一步一步在自己的电脑上完成一套基于 Google Cloud 的 AI 自动化工作流的搭建与部署。无论你是初次接触大模型落地,还是已有开发经验但还没跑通云端部署,这场 Workshop 都能让你带着一个真实跑起来的项目离场。
【本期主播】朱峰:「津津乐道播客网络」创始人,产品及技术专家。(微博:@zhufengme)
某高老师:「科技乱炖」主播,资深运维专家,互联网和 IT 行业从业20 年,现任某互联网安全公司高管。(微博:@某高老师,Blog:某高老师 – 人间观察)
高春辉:「科技乱炖」主播。“中国互联网站长第一人”,科技、互联网领域的连续创业者。(微博:@高春辉,微信公众号:老高的互联网杂谈)
白宦成:独立开发者,开发者生态顾问,资深技术专家,前 Linux 中国技术社区技术负责人,是多个开源软件项目的作者或管理者。
【制作团队】后期 / 卷圈
封面 / 姝琦
运营 / 卷圈
监制 / 姝琦
产品统筹 / bobo
场地支持 / 声湃轩北京录音间
【联系我们】希望大家在听友群和评论区多多反馈收听感受,这对我们来说十分重要。欢迎添加津津乐道小助手微信:dao160301,加入听友群。
【关于「科技乱炖」】由多名资深从业者主持的科技点评播客,以实际工作中积累的经验为基础,结合实际,把近期科技热点变成犀利、独到、深刻的独家观点。
【关于「津津乐道播客网络」】在一派纷繁芜杂里,我们为愉悦双耳而生。科技、教育、文化、美食、生活、技能、情绪……严肃认真却不刻板,拒绝空泛浮夸。与专业且有趣的人携手缔造清流,分享经历,传播体验,厘清世界与你的关系。
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Anthropic口中的AI安全,为什么听起来像一场生意保卫战?
2026/09/15
最近,Anthropic很忙。
它发布威胁情报报告,讲Claude如何被用于模型蒸馏、网络攻击、诈骗和监控系统;它隐藏思维链、升级风控、严查账号;它还呼吁整个行业放慢脚步,警惕发展过快的AI威胁人类。
这些担忧当然不全是假的。问题是,当一家模型公司开始判断谁可以使用AI、什么用途值得警惕,甚至把用户行为写进公开报告时,它究竟是在守护安全,还是在争夺定义“安全”的权力?
更耐人寻味的是,平时互不相让的达里奥、奥特曼和马斯克,这一次竟然罕见地在“AI应该慢一点”上找到了共同语言。但在一场谁先减速、谁就可能掉队的竞赛里,他们真的会松开油门吗?
要理解今天这场争论,我们把时间拨回到冷战时期。从“巴统”的技术禁运,到东芝机械向苏联出售高精度机床,再到美国议员当众砸烂东芝收音机,历史反复证明一件事:技术管制从来不只关乎安全,也关乎市场、盟友、产业利益,以及谁有资格破例。
当年的关键词是机床、潜艇和半导体,今天则换成了芯片、云端算力、模型蒸馏与开源AI。工具变了,围绕技术修墙、绕路和讨价还价的故事,却熟悉得惊人。
我们并不打算简单判断Anthropic是善是恶。AI确实需要边界,滥用也确实存在。但当“为了全人类”与一家公司的商业利益恰好指向同一个方向,我们至少应该多问一句:
这场安全讨论,究竟是在给AI踩刹车,还是在给后来者设置路障?
【本期主播】
朱峰:「津津乐道播客网络」创始人,产品及技术专家。(微博:@zhufengme)某高老师:「科技乱炖」主播,资深运维专家,互联网和 IT 行业从业20 年,现任某互联网安全公司高管。(微博:@某高老师,Blog:某高老师 – 人间观察)高春辉:「科技乱炖」主播。“中国互联网站长第一人”,科技、互联网领域的连续创业者。(微博:@高春辉,微信公众号:老高的互联网杂谈)
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在一派纷繁芜杂里,我们为愉悦双耳而生。科技、教育、文化、美食、生活、技能、情绪……严肃认真却不刻板,拒绝空泛浮夸。与专业且有趣的人携手缔造清流,分享经历,传播体验,厘清世界与你的关系。
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从抢 GPU 到喂 AI,互联网正在悄悄更换主人
2026/09/02
AI 淘金热最热闹的时候,卖铲子的英伟达几乎收走了全世界的钱。投资人的钱绕上一圈,最后变成机房里一排排 GPU。但当一把铲子贵到足以撑起惊人的利润,所有人都会产生同一个念头——能不能自己造一把?
于是,英伟达的护城河开始迎来试探。云厂商自研芯片,大模型公司优化国产算力,客户想方设法降低成本。有人真正动手挖墙脚,有人只是需要向资本市场证明,自己没有向唯一的生态举手投降。
而在大洋另一端,GPU 已经不只是一件硬件,更像一种高风险的大宗商品。一台八卡服务器报价上千万元,现货的“保鲜期”可能只有几个小时;买卖双方隔着多层中介互相验资、验货,期货合同、信用证与仓单轮番登场。每个人都说自己有货或有买家,真正能插电点亮的机器却少得可怜。
而当模型能力逐渐接近,企业会怎么选?创造力要求高、失败代价大的任务,仍然会押注最好的模型;稳定、重复、可量化的生产任务,则会迅速滑向成本竞争。未来的 AI 系统可能不再迷信一个全能模型,而是像组建一家公司那样,把不同价格、不同专长的模型拼成一条工作流。
更深的变化发生在互联网本身。过去,网站是写给人看的,产品设计相信简洁、留白和清晰的视觉路径;现在,越来越多页面还要考虑 AI 能不能抓取、理解和调用。对人友好的极简主页,在 AI 眼里可能只是一片信息荒地。完整叙事、结构化内容、服务端渲染、Markdown 接口,甚至面向 Agent 的支付协议,都开始变成新的基础设施。
互联网的下一位主要读者,也许不再是人,而是替人阅读、比较、测试、购买和执行任务的 AI。页面如何设计、产品如何介绍、模型如何定价,乃至一家公司怎样组织服务,都可能因此重新来过。
【本期主播】
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当机器人学会认路,物理世界才真正接上了 AI
2026/08/23
机器人,可能是过去两年科技行业里最像“一夜之间冒出来”的东西。
世界机器人大会的展馆里,几百家公司同时在做人形机器人、机器狗、机械臂。它们会跑、会跳、会翻跟头,甚至已经开始尝试自己出门买咖啡。
但机器人当然不是突然出现的。
从上世纪五六十年代的工业机器人,到日本对人形机器人的早期探索,再到 ASIMO、波士顿动力,人类已经折腾了几十年。机械结构、电机、控制系统不断进步,但机器人始终有一个很难跨过去的门槛:它可以被控制得越来越好,却很难真正理解自己要干什么。
直到 AI 开始补上这块缺失已久的“大脑”。
强化学习让机器人学会保持平衡、走路和奔跑;大模型和视觉模型则进一步让它开始理解环境、拆解任务、做出判断。机器人发展的重点,也因此从“怎么让它动起来”,逐渐变成了“怎么让它自己决定该怎么动”。
这也是“机器人”开始变成“具身智能”的关键一步。
这期《科技乱炖》,我们来到世界机器人大会 2026 的现场,从机器人的几十年发展史聊起:为什么机器人和人工智能的发展一直彼此交错?为什么过去那些看起来已经很厉害的机器人,很多动作其实仍然是预编程的?大模型究竟改变了机器人什么?
以及,一个更现实的问题:当机器人终于有了“大脑”,它接下来应该去干什么?
【本期嘉宾及主播】
唐文彬:高德具身业务负责人朱峰:「津津乐道播客网络」创始人,产品及技术专家。(微博:@zhufengme)某高老师:「科技乱炖」主播,资深运维专家,互联网和 IT 行业从业20 年,现任某互联网安全公司高管。(微博:@某高老师,Blog:某高老师 – 人间观察)
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没有方向盘的出行,走到哪一步了? NVIDIA × 小马智行一次聊透智能驾驶
2026/08/12
第一次坐上一辆没有司机的车,大多数人很难不紧张:它真的会看红绿灯吗?会避让突然冲出来的人吗?前面堵住了,它会像老司机一样判断、变道,还是原地发呆?但也很有意思,很多人只需要五分钟,就会从“它行不行啊”变成“好像真的比我开得稳”。
这期节目,我们从 Robotaxi(无人驾驶出租车)这个具体场景出发,聊透智能驾驶正在发生的关键变化。它不是简单的没有司机这个角色,也不是把今天车上的辅助驾驶功能一路升级到“无人驾驶”。L2、L3、L4 这些听起来像台阶的等级,背后其实是完全不同的责任边界、技术路线、计算平台和商业模式。
这也是为什么,我们会把 NVIDIA 请到这期节目里。很多人对 NVIDIA 的印象还是显卡、GPU、AI 算力,但在智能汽车和自动驾驶领域,它提供的并不只是“芯片”,而是一整套从车端计算、软件开发、模型训练、仿真测试到功能安全的底层平台。换句话说,汽车要真正能“自己跑起来”,需要一套能支撑它持续学习、验证、升级和安全运行的技术底座。
小马智行的张宁老师则从运营和商业化角度,把 Robotaxi 的另一面讲得很透:无人驾驶不是一次次简单的 demo,也不是几辆车在示范区里跑一圈就算完成。真正的 Robotaxi 要管理的是一整支车队,包括调度、充电、清洁、维修、保养、事故处理、乘客体验,以及车辆从投入运营到退役的全生命周期成本。车能开只是第一步,车队能不能规模化、安全地跑,并且算得过账,才是商业化真正的门槛。
您将在本期节目里听到:
00:00 辅助驾驶和自动驾驶到底差在哪07:36 L2、L3、L4 的关键区别20:19 软件平台和安全架构支撑自动驾驶落地28:05 NVIDIA 的三台计算机是什么36:22 Robotaxi 的商业本质01:01:33 长尾场景、世界模型和仿真01:09:30 从座舱 AI 到移动第三空间
本期嘉宾:
卓睿:NVIDIA 中国区软件解决方案高级总监主要负责的领域包括辅助驾驶、机器人和智慧城市等。工作重点包括带领团队提供人工智能解决方案,帮助客户快速产品落地。中国科学技术大学本硕毕业,硕士期间的主要研究方向为人工智能算法在机器人领域的应用,在人工智能算法和嵌入式领域有着丰富的经验。
张宁:小马智行副总裁全面负责小马智行 L4 自动驾驶技术研发,主导推动北京、广州两地 Robotaxi 常态化运营与商业化落地,使公司成为国内首家实现 Robotaxi 常态化运营的企业。加入小马智行前曾任职谷歌,负责 Gmail、Inbox 等十亿用户级产品的性能优化。拥有清华大学学士学位与加拿大滑铁卢大学硕士学位,为图灵奖得主姚期智院士创办的”清华学堂计算机科学实验班”(姚班)首届毕业生。
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期权这张饼,为什么越来越难吃了?
2026/08/03
曾经,期权是互联网公司最迷人的叙事之一:公司还小,现金不多,但未来很大;你先一起扛几年,等到上市、并购、估值起飞,今天的“纸面权益”就可能变成明天的真金白银。它像一张通往未来的票,也像创业公司和员工之间的一次互相信任。
但问题是,很多人后来发现,自己拿到的不是票,而是一张解释权归公司所有的饼。
这一期,我们从最近引发争议的某互联网公司期权纠纷聊起:为什么员工明明被授予了期权,公司却能在上市前后以各种理由说“不算”?为什么一个看似个体的劳动争议,可能牵出 VIE 架构、上市主体、境内劳动合同和海外控股公司之间的复杂关系?为什么监管、法院、投资者和员工,最终都绕不开同一个问题:这家公司到底认不认自己画过的饼?
节目里,我们也把“期权”这件事拆开讲清楚。它不是股票,也不是奖金,更不是白送的钱。期权本质上是一种未来的选择权:公司承诺你在某个时间之后,可以用约定价格购买一定数量的股票或权益。它真正值钱,需要几个条件同时成立:公司得活得好,最好能上市或被并购;市场得愿意给高估值;合同和制度得被承认;最重要的是,公司不能在饼快熟的时候把桌子掀了。
从硅谷早期的期权激励,到中国互联网公司借 VIE 架构赴海外上市;从期权、RSU、限制性股票的区别,到行权、归属、期权池和回购条款里藏着的坑;从“金手铐”到“空头支票”,这期节目试图回答一个更现实的问题:当经济上行、上市窗口和公司信用都不再像过去那样稳定,期权还配不配占据你薪酬包里的重要位置?
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AI 不只比智商,WAIC 和 Kimi K3 透露了什么新竞争
2026/07/23
本节目录制时,媒体尚未发出梁文峰的内部讲话,本期节目观点与其讲话内容有部分重叠,纯属巧合,不涉及任何抄袭和未注明的引用。
今年的 WAIC,看起来依然很热闹:大厂展台、算力集群、机器人表演、满场的 AI 应用和 Agent。但如果把那些“参数更大”“能力更强”“现场更酷”的热闹拨开,真正值得关注的问题反而变得更朴素了:AI 到底能不能干活?能不能稳定地干活?能不能便宜地干活?以及,谁愿意为它买单?
这一期我们从一次“云看展”聊起。去过现场的朋友纷纷倒下,没去成现场的我们,反而借着报道、观察和自己的落地实践,重新看了一遍今年 WAIC 暴露出的行业变化:大模型已经不再只是拼智商、拼榜单、拼发布会的阶段,产业正在进入一个更难也更现实的竞争场。大家开始关心的,不是“哪个模型最强”,而是“哪个模型够用、稳定、便宜、可交付”。
节目里,我们聊到机器人展区为什么依旧更像表演现场,具身智能离真正进入家庭和产业还有多远;也聊到 AI 应用创业为什么看起来门槛降低了,但真正的壁垒并没有消失。AI 可以帮你写原型、写代码、做方案,但它解决不了所有问题,尤其解决不了行业 know-how、客户在哪里、产品为什么有人买单这些最硬的商业问题。
Kimi K3 的发布,则给这期节目提供了另一个切口。我们聊了实际使用 K3 写 Agent 的体验:它不完美,慢,消耗 token 多,也不一定在所有能力上超过海外顶级模型;但它已经足够好,足够可用,并且在成本、部署、开放权重和模型选择上,把竞争的逻辑往前推了一步。
一个模型是不是 SOTA,可能没有过去那么重要了。对大量真实业务来说,能完成 80% 的工作,价格可接受,调用稳定,才是更关键的事。
这也引出了本期最核心的判断:未来 AI 的竞争,不只是模型智商的竞争,而是工程优化、成本结构、路由系统、生态选择和落地能力的竞争。顶级模型可能会越来越像“工业母机”,用来写代码、造工具、解决最难的问题;而真正嵌入产品、服务用户的,往往是更小、更便宜、更快、更适合具体场景的模型组合。
相关资料
李晨老师的公众号文章: https://mp.weixin.qq.com/s/7h2TiSgd8NlKdBwBgUwB9AAuralWise语音转写服务: https://auralwise.cn/refid=vngklusi
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把身体数据存起来,可能是普通人最划算的 AI 投资
2026/07/07
这几年,AI 医疗被讲得太热,也太容易被讲偏。有人把它当成“赛博神医”,拍一张化验单就想让模型给诊断;也有人一听 AI 看病就立刻警惕,觉得这东西离真实医疗还差得很远。
但这一期我们想聊的,恰恰不是“AI 能不能替医生看病”。
真正值得讨论的问题是:如果 AI 不负责下诊断、不替医生开处方,而是帮你长期看住身体的变化,它会不会变成一种更现实、更有价值的健康管理工具?
本期我们请到长期从事数据、AI 与医疗相关工作的姜旭,一起从互联网医疗早年的失败聊起,聊到今天 AI 为什么可能重新打开健康管理的想象空间。过去很多慢病管理产品没能跑通,不是因为需求不存在,而是因为医生服务太贵、用户依从性太低、商业模式难闭环。可当 AI 开始具备处理长期个人数据的能力,事情可能发生变化:它未必能替你“治病”,却有机会在你还没真正生病之前,帮你发现趋势。
所以更合理的方向,也许不是“AI 医生”,而是“AI 帮医生和用户更早看见问题”。
这一期也聊到了动态血糖监测、糖前人群、慢病年轻化,以及为什么健康管理不能只靠一次体检。我们还从 AI 医疗延伸到更大的问题:当 AI 把很多标准化技能变得不再稀缺,普通人该如何重新理解职业、教育和自身价值?
姜旭在节目中分享了他的新书《第五维度》的写作初衷:这不是一本单纯讲 AI 技术的书,而更像是一封写给孩子、也写给普通人的 AI 时代生存指南。它提醒我们,未来真正重要的可能不是成为更标准的人,而是找到自己那些不容易被平均化、不容易被模型覆盖的部分。
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朱峰:「津津乐道播客网络」创始人,产品及技术专家。(微博:@zhufengme)某高老师:「科技乱炖」主播,资深运维专家,互联网和 IT 行业从业20 年,现任某互联网安全公司高管。(微博:@某高老师,Blog:某高老师 – 人间观察)高春辉:「科技乱炖」主播。“中国互联网站长第一人”,科技、互联网领域的连续创业者。(微博:@高春辉,微信公众号:老高的互联网杂谈) 姜迅:前阿里数据仓库技术负责人,云从科技前副总裁,长期从事数据、AI 与医疗相关工作,拥有二十多年数据领域经验。
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OPC 的真正难题,是 AI 还没学会替你把东西卖出去
2026/07/01
如果说今年最适合被包装成“新机会”的词,OPC 一定榜上有名。
一个人,一台电脑,再加上一堆 AI 工具,理论上就能拥有产品、运营、营销、客服、财务,甚至一个虚拟团队。听起来很迷人,尤其在就业压力、AI 热潮、各地园区补贴和“出海赚钱”叙事叠在一起的时候,OPC 几乎像是一个时代给普通人的创业快捷键。
但问题也在这里:快捷键是真的存在,还是只是把你更快地带到下一个坑里?
这不是一期劝所有人别创业的节目。恰恰相反,它更像是在给热闹降温:如果你已经在一个领域里很强,AI 确实可能帮你变得更快、更轻、更高效;但如果你只是因为 AI 看起来什么都会,就想跨进一个自己完全不懂的行业,那它给你的可能不是能力,而是信心过剩。
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把 AI 吹成核武器的人,亲手拉下了新冷战铁幕
2026/06/22
这期节目从一个很现实的尴尬开始:WWDC 上苹果讲了很多 AI 新功能,但中国用户能用到的寥寥无几。技术发布会明明是全球直播,真正落到产品里,却越来越像一张分区地图。这个区能用,那个区不能用;这个模型开放,那个模型又被关掉。过去我们习惯了“软件一上线,全世界一起更新”的互联网想象,现在它正在被监管、出口管制、商业利益和地缘竞争重新切开。
更戏剧性的,是 Anthropic 高阶模型的风波。一个被反复强调“能力太强”“风险太高”的模型,在短暂开放后迅速触发出口管制。问题是,当一家 AI 公司不断把自己的模型比作核武器,政府真的把它当成核武器来管,好像也很难说完全意外。于是,模型厂商、云服务商、美国政府、海外用户、开源社区,被一起卷进了一场荒诞又真实的新冷战预演。
这一期我们聊的不是宏大叙事里的“冷战复刻”,而是 AI 时代更难处理的新问题:如果被管制的不是芯片、导弹、机器,而是一段可以通过 API 调用、可以被复制、可以被开源替代的能力,传统的贸易禁运还管用吗?当技术已经变成信息流动的一部分,想要重新竖起铁幕,最后会不会先挡住自己的商业模式?
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我们把 AI 塞进花店后,才知道AI落地有多脏
2026/06/08
这期节目从一段让人血压升高的外卖平台提示音开始。
“咨询已超过一分钟未回复,为保证您的店铺权益,请尽快回复。”如果你是一个普通用户,这可能只是手机里一闪而过的提示;但如果你真的开了一家花店,它就会变成一种新的闹钟,一天响无数次,逼着你从早六点支棱到晚十点。
过去几年,大家聊 AI 落地,常常聊模型、Agent、工作流、效率革命,听起来都很干净。但当我们真的把 AI 放进一家线下花店,才发现所谓“落地”不是把一个炫酷功能接进业务,而是先被现实按在地上摩擦一遍:花艺师不看电脑、店员不愿盘点、外卖平台不开放数据、客户要看替换后的效果图、老板被一分钟响应考核追着跑。
于是这期节目不是一次关于 AI 的宏大论道,而是一场很具体、很狼狈,也很有价值的实践复盘。我们聊了为什么花店不是一个“降低损耗”就能解决的生鲜生意,为什么 AI 生成花束图片看似简单实际很难,为什么线下行业最难的地方常常不是技术,而是人、平台、流程和那些没人愿意做但每天都要做的脏活。
你会听到一个很反直觉的判断:AI 真正能落地的地方,往往不是老板最先想象出来的地方,而是在你亲自开店、亲自接单、亲自被平台规则折磨之后,才会从一堆琐碎细节里冒出来。
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当华为抛出韬定律,我们该信它到哪一步?
2026/06/02
当一个芯片概念突然冲出技术圈,开始在朋友圈、公众号和群聊里被反复转发,它往往已经不只是一个技术概念了。
这期我们聊的,就是最近被热议的“韬定律”。它被放在“后摩尔时代”的语境里,被解释为华为试图绕开传统制程竞赛、通过 3D 堆叠和“逻辑折叠”来提升芯片性能的一套新思路。听起来很振奋:摩尔定律走到物理边界之后,难道真有一条新的路,可以让算力继续往前走?
但问题也正在这里。一个新概念从工程方向变成“定律”,中间隔着很多东西:可验证的指标、持续兑现的时间表、行业共识,以及它能否让别人不得不跟随。华为提出“韬定律”,当然不只是给外界看的技术宣言,它也像是一种内部动员方式,一套让组织、资源和工程目标重新对齐的语言。
所以这一期,我们没有急着“赢了”,也没有急着“打假”。而是在刚从松山湖学习回来的某高老师的引导下,试着把这件事拆开:韬到底是什么,为什么芯片要从“摊大饼”走向“叠起来”,它和摩尔定律的差别在哪里,华为为什么需要这样一种叙事,以及我们作为旁观者到底该信它到哪一步。
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AI 会写代码了,为什么你还是做不出产品?
2026/05/25
AI 会写代码,这件事现在已经没什么悬念了。真正有悬念的是,为什么大家一边感叹“门槛被打平了”,一边又很快发现,离“做出一个真的能用的产品”还是差着一大截。
这期节目,我们聊的不是那种“AI 很厉害”“未来已来”的泛泛结论,而是更具体也更扎心的现实经验:当你真的开始把 AI 当程序员用,它到底在哪些地方特别好用,哪些地方又会让人迅速翻车。有人拿它补上了过去“就差个程序员”的项目,把一直想做却没空做的系统真正落了地;也有人很快意识到,AI 能帮你写代码,不等于它能自动替你想明白需求、补齐边界、处理架构、承担产品上线后的后果。
节目里几位嘉宾从自己的实战经验出发,聊到了一个很关键的判断:AI 编程真正放大的,往往不是“写代码的能力”,而是你对需求、流程、测试和产品化的理解。你越知道自己要什么,越会拆问题、给约束、做验证,AI 越像一个高效、听话、还能顺手补文档和测试的工程师;但如果你对产品逻辑、使用场景、工程边界本来就没谱,那 AI 往往只会更快地把问题做出来。
这也是为什么“能写出一个 demo”和“能做出一个产品”之间,依然隔着很长的路。自己用的小工具,也许出点问题无伤大雅;可一旦要给别人用、要长期维护、要考虑协作、成本、稳定性和各种边界条件,事情就完全不是“给 AI 一段提示词”那么简单了。
如果你也在好奇,普通人到底该怎么用 AI 写代码,怎样才不至于掉进“虾式编程”的坑里,这期会给你很多很具体的启发。它不贩卖神话,也不刻意泼冷水,只是把当下最真实的一线经验摊开来讲清楚。
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从QQ会员到豆包包月,中国人为什么总觉得软件该免费
2026/05/12
豆包可能收费这件事,最近在中文互联网掀起了一波熟悉的讨论:
“AI 不应该免费吗?”“广告不够养活吗?”“一个聊天工具凭什么收钱?”
很多人的第一反应,不是“值不值”,而是“为什么还要付费”。
但如果把时间线拉长一点,你会发现,中国互联网用户对“软件应该免费”这件事,其实是被过去二十年的产品逻辑训练出来的。从 QQ 会员、视频网站,到网盘、音乐平台,再到今天的 AI 工具,我们习惯了一种模式:
基础功能免费增值服务收费广告补贴一切用户规模比盈利更重要
可 AI 的成本结构,和过去的互联网产品完全不是一回事。
这期节目,我们就从豆包可能收费这件事聊起,看看:
为什么中国用户天然抗拒 AI 订阅制为什么 ChatGPT 能收 20 美元,而国产 AI 一收费就挨骂AI 产品到底是在卖“工具”,还是在卖“陪伴”免费互联网时代,可能真的要结束了
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付费片花:平台的暴力抵抗与互联网大厂的隐形税收
2026/04/29
这期节目聊到了一些大厂 GR(政府关系)部门平时绝对不会让你听到的内幕。故事的起点是一块插了真花的蛋糕,却在 2025 年底演变成了一场震惊业内的肢体冲突。当监管部门上门调查 9,000 多家违规店铺时,迎接他们的不是配合,而是隐瞒办公地点、推搡甚至导致执法人员骨折的暴力抵抗。这种看似荒诞的“武斗”,背后其实折射出大厂在面对监管时深度的战略误判与权力傲慢。
但暴力只是表象,更值得听友们警惕的是藏在背后的行业“隐形税收”。我们深度起底了鲜花和蛋糕行业的转单潜规则——一个名叫“转单宝”的十亿级平台,如何像 CDN 负载均衡一样,将高溢价的订单分发给那些证照造假的“黑作坊” 。我们还算了一笔账:在平台精准的算法计算下,商家需要交纳高达 25% 的综合“税收”,包括佣金、流量费以及被强加的合规成本。在这种被计算到极致的利润空间里,中小商家与其说是老板,不如说是被平台豢养在全国各地的“前置仓”和“快递员”。这是一场关于秩序、分配与生存压力的硬核拆解,希望能陪你一起看清互联网丛林里的真实法则。
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Podcast reviews
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x.com/zhuangyin8 2025/10/29
垃圾
垃圾
Shawne Sun 2024/10/09
.
By the way , 考虑在这开一个订阅频道。(就不用跑去其它平台付费收听了,参考八分半)
iNSERTERtj 2023/11/17
声音太过于气短
主持人的声音太难听了
Const Empty 2022/07/06
好
哟,还不错哦😌
Somebodyinthecorner 2021/12/19
乱炖第一期的片尾曲好可爱呀
音乐又俏皮又燃 不知是谁的作品呀 难道你们几位科技大佬还会玩音乐!?话说怎么后来再也不用了呢?
赞赞赞 听不厌的好节目
paushen 2020/09/17
這是個好節目
老聽眾了 最新一期很有新意 可以多「抓」各行業達人一起亂燉哦
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