硅谷101 E183：比特币巨鲸策略 microstrategy

这篇播客讲述了美股微策略公司的运行逻辑，这个公司会发债/融资大量购买比特币，提供相对于btc etf更大的流动性。因为自带高杠杆加上high volatility，hf或者其他玩家很喜欢买他。并且他是美股，所以很多没办法买etf的资金（国外的养老基金，州基金）也可以买。而被制裁的国家现在也在推荐多弄一些btc储备。这个公司ceo非常会做营销，并且宣传的卖点就是高波动，最近在跟美国政府的交流中建议美国多搞点不止比特币的储备。

更深有感触的一点是，嘉宾最后提到了链上经济的意义，在这个国与国冲突加剧的时间，谁能主导链上经济那么谁将会主导全球的经济。比如cn控制资金外流，但是假如有了一个很大的链上经济那么流动性全都跑过去了。这个嘉宾也之前也讲了tether，usdt稳定币的公司，你越买稳定币相当于直接买美债了（tether已经是美国第18大债主，超越了很多国家）。所以，为了防止美元霸权，一些国家也在推行自己的链上交易货币。我觉得自己可能也需要搞个冷钱包屯点btc，大概 5% - 10%总资产比较合适。btc可能是偏离了传统价值投资，但是他作为新链上经济的鼻祖有着不可替代的价值。

所以目前看，虽然科技上美国不一定能继续霸权，国内川皇马一龙乱搞通胀已经越来越高了，但是美元的霸权目前来看全世界毫无替代。

潜空间：季雨，谁困住了ai产业大型机化的计算机形态与变革的可能

官方笔记：https://miracleplus.feishu.cn/docx/SngpdNt4XoNXHvxzFkFcJNd5nGh

作者回顾了人工智能发展的历史，并说明大模型的scaling阶段是处在l2 - l3的阶段。但是它上限就在这里，尽管o1带来了rl post training的范式，目前大模型的能力上线就是语言这个复杂系统的上线。（嘉宾顺口提及了复杂系统会带来全新的能力，比如每个人的组成大家都知道，但是这个社会由于特别多的人的相互作用，变成了一个复杂的系统，产生了远超于每个人本身组成的能力）然后嘉宾回顾了一下pc时代和互联网时代，发现是因为大模型时代缺乏一个”更低的成本，完整的功能，并支持开放和兼容”的生态，也就是说缺少一个llm时代的商业模型。

在大型机 - 个人机的时代，intel发明的微型芯片使得每个人都能接触到计算机和智能时代，并且人们著需要一次买断就能后续一直使用。在互联网时代，最伟大的发明是”羊毛出在羊身上”，也是人类历史上最伟大的商业模式：广告。用户通过出售注意力获得服务，催生了推荐系统的研究。但是目前，nvda这种高溢价卖显卡和其他公司卖token的商业模式明显不如前两个，所以短期也不能真正的改变世界。作者认为，现在买家觉得成本太高，开发者的roi又很低，所以这种超算的模式需要转换到个人设备上，才能开启新的时代。至于他自己的公司我没怎么听，但是这个历史讲的别有有意思。一方面我很认同他的观点，另一方面他也cover到了我很多没想到的地方（pc时代）。

高能量 160 - 161：解读政府工作报告，ai人才争夺战

第一个节目是解读政府的报告，强调了政府对科技的重视，具体没什么印象了。

第二个节目是一个ai 猎头公司，讲述国内公司对于ai人才的追求。13年的时候，美国的人才并不愿意回去，因为待遇差（钱少事多）。但是从2024以来，越来越多的人才开始回流。成体的趋势有一点马太效应，巨头愿意花大钱抢顶级人才，但是差一点的人才并不好找工作。嘉宾预言，次一级别的人才可能需要进入传统公司，比如国内某租房软件吸引了一大波人才，做了ai转型。然后强调了宇宙厂字节不惜一切代价，重金挖人，张一鸣亲自1对1接触很多ai人才。

我的感想是，本人也是属于次级人才，所以很能体会嘉宾说的只有头部人才好找工作的问题。那么除了让自己不断学习成为头部人才，短期内也要考虑非科技行业。

晚点聊85： 国家从无到有

从零开始建设国家比起点小说要困难的多，即使开了外挂也得好多年。

人民公园说ai：豆包只是产品的中间态

讲了字节系的豆包/扣子开发者大会。感受是字节系确实nb，愿意烧钱也烧的起钱，不论是产品，科研，人才全部都拿下了，目前感觉是国内唯一t0。阿里也不错，其他几家拉跨了一点。

硬地骇客88： 开发翻译产品

嘉宾是字节系的前pm，自己通过用chatgpt开发了一个漫画翻译app，实现了盈利。

六岔路口：宠物需要的情绪价值很难替代

阿里高管出来创业，做狗粮品牌。强调了创业更难，但是自己会有心理上的轻松，团队也相对松散。嘉宾强调了现在人和宠物的链接，并且人的belief会影响他对于宠物产品的消费：比如说，假如一个人很重视饮食的健康，那么他在选购狗粮时也会买强调这个饮食健康的品牌。

科技早知道：从deepseek到manus

女嘉宾号称是前open ai研究员，但是听上去感觉对ai了解极其有限。比如，她对于开源项目的商业化缺乏了解，不清楚开源到底靠什么赚钱的。并且也有一些明显错误的技术认识，比如”开源模型的api一定比自己部署贵”。尽管徐老师和男嘉宾尽力了，但是由于女嘉宾占的篇幅比较多带不动。听了差不多等于没听。