科技慢半拍

Ian言

科技慢半拍是一档以科技话题为主,采用对话和讲述多种形式的播客节目,会涉及到最新的科学技术,信息化数字化前沿信息,以及对各个行业的洞察和发现,但是不追风、不赶热点,而是以慢半拍的节奏,用自然轻松的方式为听众带来新鲜的听觉体验。每周一更,敬请期待!

  1. 1d ago

    #151 AI蛋糕的第三层|Neoclouds新云的诞生

    【节目介绍】 黄仁勋“五层蛋糕”中的第三层基础设施真正要解决的问题则是:如何把成千上万颗芯片、电力、网络、存储和数据中心组织起来,变成可以持续出售的计算能力?这正是Neocloud崛起的背景。本期节目从Neocloud这个词的来源讲起,回到CoreWeave、Nebius等公司的兴起,解释为什么AI时代的大规模计算需求催生了一个不同于AWS、Azure、Google Cloud的新型云计算产业。我们也会继续往下追问:当GPU逐渐不再是唯一的瓶颈,真正稀缺的会是什么?为什么数据中心正在从“存放服务器的地方”变成“生产计算能力的工厂”?而当计算能力能够被长期购买、租赁并产生稳定现金流之后,金融资本又为什么开始进入这个市场?Neocloud表面上讲的是云计算,背后讲的其实是AI时代“计算”如何从一种IT设备,逐渐变成一种可以被生产、交易、融资和投资的基础设施资产。 【时间线】 00:16 引言 05:02 什么是Neocloud(新云)? 09:59 新云的集成和交付能力 13:28 新云的竞争格局 16:46 物理资源的博弈 19:28 数据中心金融化 29:00 总结 【参考资料】 The Golden Age of Neoclouds(新云的黄金时代) The Age of Neoclouds (新云时代) NVIDIA Just Unlocked Trillions of Dollars of Capital(英伟达刚刚释放了数万亿美元的资本) How a data center is built from scratch? (数据中心从零开始是如何建成的?) 深度拆解Neocloud:AI时代“第四朵云”诞生? 【片头片尾音乐】 Jay Clifford - Vale Of Tears 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  2. Sep 13

    #150 AI蛋糕的第二层|芯片、存储和连接的底层逻辑

    【节目介绍】 这一期,我们继续沿着黄仁勋“五层蛋糕”的思路往上走,从英伟达 GPU 的演进讲起,进一步拆开 AI 算力背后的另一条主线:GPU 为什么需要 HBM?为什么 GPU 越来越多以后,互联反而成为新的瓶颈?为什么铜线最终会把我们推向光通信和 CPO?AI 的竞争,正在从“谁能算得更快”,逐渐变成“谁能让数据移动得更快、更近、更省电”。从 GPU 到 HBM,从 NVLink 到光通信,再到 CPO,我们会看到一条非常清晰的演进路径:算力不断集中,数据不断膨胀,而解决问题的办法,却越来越接近物理世界——缩短距离、提高带宽、降低搬运成本。当计算、存储和通信的边界开始逐渐消失,AI 芯片最终竞争的,也许已经不再是一颗芯片的性能,而是整个系统作为一台“计算机器”的效率。 【时间线】 00:14 引言 AI 五层蛋糕中的第二层——芯片与系统层,重点讨论 GPU、HBM、互联和封装如何共同支撑 AI 算力。 00:44 英伟达的GPU GPU 如何从游戏显卡发展为 AI 计算核心。CUDA 建立了英伟达的软件生态,而 NVLink、NVSwitch 等技术则让多颗 GPU 组成更大的算力系统。 07:07 AI芯片行业 英伟达的核心优势不只是硬件,而是 CUDA 生态。其他厂商则通过自研芯片、专用加速器和国产生态建设,寻找不同的突破路径。 11:27 高带宽内存 HBM 为了解决“内存墙”问题,HBM 通过缩短 GPU 与内存之间的距离,提高数据传输速度和能效,成为 AI 芯片的重要组成部分。 18:53 光通信 当AI集群规模扩大后,数据传输成为新的瓶颈。光通信、NVLink、NVSwitch 和 CPO 等技术,都是为了解决芯片和机架之间的高速互联问题。 30:17 总结 AI 算力竞争已经从单颗芯片性能,转向计算、存储、互联、封装和散热共同协作的系统级能力。 【参考资料】 The Age of Interconnection(互联的时代) SerDes Part 1: The Technology You Should Know Before CPO(在成为 CPO 之前应该了解的技术) SerDes Part 2: The Bigger Picture Behind the Copper–Optics WarSerDes (铜缆之争背后的真相) 【片头片尾音乐】 江楠 - 巴黎阴转晴 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  3. Sep 6

    #149 AI蛋糕的最底层|重塑电力基础设施

    【节目介绍】 本期节目,我们将带你走完这趟“一度电的AI之旅”——从马斯克绕开电网自建发电厂,到800伏高压直流电的强势回归;从电源模块塞进芯片屁股底下的“垂直供电”,到把芯片翻过来从背面送电的纳米级工艺革命。不管你是在追AI风口,还是关心投资的下一站,或者只是好奇:我们会不会被自己的AI“吃掉”整个电网?这期节目都会给你一个全新的视角。 【时间线】 00:20 引言 英伟达黄仁勋提出的“五层蛋糕”模型中,能源是最底层,只有电力供给足够强,芯片、机房、模型和应用才能持续扩张。 02:15 为什么电力变得这么重要? AI 的发展正在从“模型竞争”变成“能源竞争”。每一次训练和推理都需要大量电力,电力已经成为 AI 能否继续扩张的底层约束。 09:23 发电和公共电网 AI 公司缺的不只是电,更是尽快拿到电。公共电网建设慢、并网慢,所以中国通过“西电东送、东数西算”做全国调度,美国科技巨头则开始自建或锁定发电资源。 19:14 电力传输 传统交流电进入数据中心后要多次转换成直流电,过程中会损耗大量能源。因此,高压直流输电和直流配电正在重新变得重要。 26:02 机架成为新的电网 AI 机架功耗暴涨,过去的 48V 供电已经不够用。行业开始转向 800V 供电,让单个机架像一个小型电网一样运行。 36:19 芯片供电 AI 芯片需要极大的瞬时电流,传统主板供电方式已经接近极限。供电模块必须更靠近芯片,甚至通过垂直供电来缩短最后几厘米的电力路径。 42:39 芯片内部集成 当外部供电也接近极限后,电力开始进入芯片内部结构设计。背面供电让电力从芯片背面进入,把信号和电力分开,提高效率,但制造和散热难度也大幅上升。 50:37 总结 从发电、电网、输电、机架、主板,到芯片背面,所有技术变化都围绕同一个方向展开:缩短电力路径,降低能量损耗,提高供电密度。 【参考资料】 How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive(实验室如何解决电力危机) The AI Power Crisis(AI 能源危机):第一部分,第二部分,第三部分,第四部分 【片头片尾音乐】 Danny Bensi - The Current War,2017 STOSLIV,LOVIXX - Don't tell your dreams 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  4. Aug 30

    #148 如何理解AI泡沫?从资本市场到技术革命

    【节目介绍】 回顾铁路、电力、互联网等技术革命的历史,这一期,我们从资本市场出发,沿着卡萝塔·佩蕾丝的“技术革命与金融资本”、Ricardo Caballero的“投机性增长模型”,一路追踪AI繁荣背后的资本循环:为什么金融资本会如此疯狂地押注一个尚未完全兑现的未来?为什么高估值有时反而可能成为技术革命的资本动员机制?而当金融市场的时钟跑得比现实世界更快,AI又会不会出现“技术成功,但投资失败”的局面?最终,我们会发现,技术革命是真的,并不意味着围绕它形成的资产价格一定合理;而泡沫破裂,也并不意味着技术革命失败。 【时间线】 00:21 引言 04:18 AI泡沫观点的支持者 06:00 资本市场的观点 07:56 AI泡沫的反对者 19:11 技术革命和金融资本 25:09 山脊理论 33:15 AI泡沫的三种风险 39:45 总结 【参考资料】 Ray Dalio: I Predicted The 2008 CRASH, I Know What Comes Next!(瑞·达利奥:我曾预测 2008 年崩盘,我知道接下来会发生什么!) Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages(技术革命与金融资本),卡洛塔·佩雷斯,2002 Speculative Growth and the AI “Bubble”(人工智能投机性增长与双重均衡),里卡多·卡瓦列罗 AI is probably not a bubble(人工智能很可能不是泡沫) When the Plumbing Breaks: AI Capex and the $7 Trillion Problem Nobody's Hedged For(水管爆裂:人工智能资本支出与无人防范的7万亿美元危机) 【片头片尾音乐】 林宥嘉 - 全世界谁倾听你 G.E.M.邓紫棋 - 泡沫 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  5. Aug 16

    #147 智能组织的核心骨架|从岗位职责到责任网络

    【节目介绍】 从塔勒布《Skin in the Game》中“切肤之痛”的古老智慧,到罗马皇帝亲赴战场、李世民虎牢关决战的历史故事;从现代企业专业分工带来的责任碎片化,到航空业如何把一次次事故转化为系统学习能力——本期节目,我们尝试回答一个重要问题:为什么很多组织拥有越来越多流程、制度和审批,却依然难以真正学习?答案可能在于:我们过去设计的是岗位和流程,却忽略了隐藏在结果背后的责任网络。在AI时代,组织的核心竞争力不再只是执行效率,而是能否建立一套连接“结果—责任—决策—学习”的新型组织机制。工作流决定事情如何发生,决策流决定组织如何选择,而责任网络决定组织如何持续进化。错误不应该成为事故的终点,而应该成为组织下一次成长的燃料。 【时间线】 00:16 引言 02:40 什么是“切肤之痛”? 07:41 责任缺失是效率的副产品 18:09 重新定义“责任网络” 22:55 从追责到组织的学习和进化 31:25 总结:智能组织的四层结构 【参考资料】 切肤之痛/非对称风险(Skin in the Game: Hidden Asymmetries in Daily Life),纳西姆·尼古拉斯·塔勒布(Nassim Nicholas Taleb) 【片头片尾音乐】 阿亚,花间 - 纸月亮 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  6. Aug 9

    #146 智能组织中的决策革命|从决策流到组织进化

    【节目介绍】 当 AI 让执行变得越来越廉价,企业真正稀缺的能力,正在从“把事情做完”转向“如何做出正确决策”。本期节目,我们继续探讨智能组织的底层变化:为什么企业不能只管理工作流,而必须开始管理决策流?从决策治理、决策流设计,到执行留痕、监控合规和闭环迭代,一套可追溯、可优化、可持续进化的“组织算法”正在形成。我们将通过银行贷款审批的案例,看看一家企业如何把少数管理者的经验判断,沉淀为整个组织都能共享和进化的决策能力。 Demo视频(https://www.bilibili.com/video/BV1mm3g6gEbs/?share_source=copy_web&vd_source=6ca5de8e6046ac79ad705429240bf47f) 【时间线】 00:13 引言 02:48 从工作流到决策流:决策流真正管理的是组织算法 11:01 决策治理:决定组织算法的边界 19:46 决策流设计:跨节点影响 31:18 执行留痕:留下组织算法的训练数据 36:45 决策监控:监控的不是员工,而是组织算法 48:08 闭环迭代:修参数 → 修结构 → 组织算法持续进化 52:26 总结 【参考资料】 #145 智能组织中的决策革命|从 工作流到决策流 【片头片尾音乐】 陈尤利 - 木偶假说 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  7. Aug 2

    #145 智能组织中的决策革命|从 工作流到决策流

    【节目介绍】 过去,企业管理的是流程(Workflow);未来,智能组织真正需要管理的,可能是一条由人类与AI共同完成的决策流(Decision Flow)。哪些决策应该交给AI?哪些必须由人承担?为什么AI越聪明,人反而越需要学会做决策?未来企业真正稀缺的资源,到底是算力、模型,还是人的判断力?这一期节目,我们将从Herbert A. Simon的"有限理性"、Daniel Kahneman的认知偏差理论,到《聪明的选择》中的PrOACT决策框架,一路讨论决策科学一百多年的发展,并进一步思考一个全新的问题:AI时代,人与AI应该如何重新分配决策权? 【时间线】 00:12 引言 04:26 什么是决策? 06:45 泰勒制 09:33 赫伯特·西蒙的《管理行为》 10:52 丹尼尔·卡尼曼的《思考快与慢》 13:29 什么是认知偏差? 16:00 用于决策的PrOACT框架 21:55 智能组织中的决策分工 33:15 人与AI协同的决策流程 37:50 总结 【参考资料】 Frederick Winslow Taylor (弗雷德里克·温斯洛·泰勒) - Tylerism(泰勒制),Scientific management (科学管理) Herbert Simon(赫伯特·西蒙)- 《Administrative Behavior》(管理行为) Daniel Kahneman(丹尼尔·卡尼曼) - 《Thinking, Fast and Slow》(思考快与慢) John Hammond(约翰·哈蒙德)《Smart Choices: A Practical Guide to Making Better Decisions》(聪明的选择) #140 突破企业规模悖论,AI时代的智能组织革命 【片头片尾音乐】 邹晔Ganny - 表演表演 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

  8. Jul 19

    #144 路径依赖总在拖慢未来|从电力到AI革命

    【节目介绍】 历史告诉我们,真正拖慢未来的,往往不是技术,而是我们对过去的依赖。为什么今天的键盘布局,仍然沿用着一百多年前蒸汽时代的设计?为什么电动机发明后,工厂的生产率并没有立刻提高?为什么上世纪80年代企业花费巨资采购计算机,却出现了著名的“索洛悖论”?而今天,当ChatGPT、Agent和各种AI工具席卷全球,我们是不是又正在重复同样的故事? 本期节目,我们将走进Paul David经典论文《The Dynamo and the Computer》,穿越电力革命、计算机革命和互联网时代,重新理解“路径依赖”如何一次次拖慢技术革命,也重新思考:AI真正需要改变的,究竟是工具,还是组织本身。 【时间线】 00:15 引言 00:46 键盘的故事 06:04 路径依赖 10:10 电力革命 14:59 计算机革命 20:21 AI时代的革命 25:39 总结 【参考资料】 The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox(发电机与计算机:关于现代生产率悖论的历史视角),Paul David 1990 【片头片尾音乐】 Andy Tubman - Quiet Inside 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持,请听友及时订阅微信公众号,查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目,本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。 在小宇宙查看该单集文稿

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