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20.NVIDIA买入口，AMD买未来：AI芯片战争进入全栈时代
October 9, 2026 · 32 minNVIDIA花130亿买下Hugging Face，AMD用82亿收了李飞飞的World Labs。同样是芯片厂买模型层，买到的东西完全不同。 Hugging Face作为独立公司很难靠营收扩张，放进NVIDIA才值钱：开发者选模型、测模型的早期信号都在这，抓住源头就能影响inference最后跑在谁的卡上。大厂都在自研芯片，企业却没人造得起TPU，只能买现成的，开源模型的使用者才是GPU的基本盘。小模型已经够用，最贵的token适用场…
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19.Claude劝退5000万，个人AI是刹车还是神谕？
September 12, 2026 · 37 min从孙宇晨把资产丢进 Claude Code、问 AI“5000 万美元该不该给”说起，这期《硅谷温差》聊 Personal AI 个性化 AI 助理 到底靠不靠谱。 Lewis 和 Will 都分享了自己用 AI 分析投资账户和资产配置的经历：AI 已经能把很多陌生领域从 0 分拉到 80 分，但真正的个性化不只是 memory，而是完整 context、信任和决策边界。模型能读懂你的问题，却未必拿得到你生活里的真实上下文。 Will 现在把 agent 当成自己的…
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18.DeepSeek开源harness，新风口还是没得选
August 29, 2026 · 32 minDeepSeek把harness开源，连agent loop都是可换的plugin，本质是放权给模型；为什么开源？用open weights的企业根本不会用它的API，这是唯一的触达路径。企业侧的温差很实在：现在的harness也就一个9，企业要三个9，同一个任务跑五遍结果都不一样就很难落地。有人把信用卡号告诉过模型，下次它直接拿去结账，决策和执行不分层，人就失控。Pi靠四个tool和不到1000 token的system prompt…
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17.Agent自我进化的真机会和假壁垒
August 22, 2026 · 33 min这一期《硅谷温差》聊AutoResearch和Self-improving Agent：AI Agent真的能自己变聪明吗？还是只是被包装成自我进化的Workflow Automation？ Lewis和Will从Karpathy提出的AutoResearch、Jeff Dean的Discovery Loop、AI Scientist、Deep Research、Hermes Agent、企业 SaaS 自我迭代等案例出发，拆解self-improving…
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16.AI不是泡沫，是大多数公司
August 15, 2026 · 39 min接着上期的Stanford EMBA，大家带着三个问题来硅谷：AI是不是泡沫？AI会不会改变员工的工作？VC还赚不赚钱? Lewis的判断是这轮不是泡沫，芯片和能源都不够用，能做这件事的就那么几家公司，巨头互相买是把整条供应链盘活的唯一路径。课上老师那句“AI replaces task, not job”被当场拆穿。Task被吃掉得足够多，那就是工作没了。企业侧的实情更直接，客户把裁员正经立项，叫workforce transform…
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15.花9万上斯坦福太值了？
August 10, 2026 · 32 minLewis刚从斯坦福Stanford Executive Program六周集训回来，这期我们用工程师思维把这个项目当成一个产品来拆：它卖的到底是什么，谁在买单，ROI怎么算。把两年MBA的课表压进六周课表，学费8.9万美元，早上5点45分bootcamp，8点15上课，一直排到晚上9点，一天超过12小时。178个人来自37个国家，卡的不只是年限和履历，还有你从哪儿来。 真正有意思的是课堂内部的错位，教授只负责引路，case stud…
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14.你在用AI还是在烧钱? Impact per Token
July 19, 2026 · 33 min本集深度简介 这期我们把token这个被讲烂、却没几个人讲透的概念从头拆到底。Lewis用"模型认知世界的最小切片"给它下定义，复盘了当年Gemini坚持用字符定价、最后被整个行业倒逼着改用token的往事。一次典型的技术导向的胜利。 真正的摩擦从agent时代开始：使用方式从chatbot转向agent，token消耗爆炸式增长，一年预算三四个月就见底。更隐蔽的坑是not every token is created equal。同一…
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13.拆OpenRouter不堪一击的护城河
July 10, 2026 · 32 min本集深度简介 这期拆的是被网友点名很久的OpenRouter: 把400多个模型收进一个API的中间商，一年半干到5千万美元ARR，估值13亿。听起来是开发者福音，但越拆分歧越大是本集的看点。Will的判断很冷：这护城河不堪一击。5%抽成对任何认真在model上花钱的公司都是不可接受的，一年在token上花1000万，5%就是50万，够在湾区雇个全职工程师；一旦所有model趋同，选择器只剩一条逻辑：越便宜越好，跟用电一样不看来源只看价…