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2023 First episode About 屠龙之术 你好，我是庄明浩。
这里是我的个人播客节目《屠龙之术》。
我是一个游走在互联网与风险投资行业的边缘人士，身上的标签很多：
2C互联网、文娱、二次元、电竞、直播、风险投资、美元VC等等；
这些标签大多和我的工作经历有关……
而在当下，这些关键词所蕴含的那些信息似乎都成为了某种意义上的”屠龙之术“。
这些方法论们要解决的“龙”已经快要不复存在，那么他们的价值还是什么呢？
我没有什么答案……
这档播客更多的会作为我个人的记录与表达，
或许某天再有新的“龙”出现的时候，
也就是这档播客停更之时……
如果你和我一样，还在缅怀那些“屠龙”的岁月，欢迎收听我的节目，我们一起缅怀；
如果你和我不一样，并不了解这些所谓的方法论，也欢迎收听我的节目，你可以去了解下这些陈芝麻烂谷子的”术“是否在今天依然能有可以被借鉴的地方。
想加入粉丝群的可以添加微信37452090
Publisher 庄明浩
Category business
Language zh
Explicit No
First episode 19 Sept 2023
Latest episode 28 Sept 2026 Latest episodes 134 episodes in the feed.
28 Sept 2026
当AI开始设计芯片---聊聊EDA与AI时代的芯片设计 上期播客关于AICC的节目中我提及到，
作为一个平时关注模型、应用、平台这样广义上的“软件”层的行业观察者，
会发现越来越多需要了解的是“硬件”层的相关事情，比如能源、数据中心，
以及今天这期播客的议题：芯片。
为了回答我的很多问题，本期播客我找到了一位非常合适的嘉宾进行对谈，
他就是在芯片设计行业有超过20年工作经验，
来自新思科技 (https://www.synopsys.com/zh-cn.html)的产品解决方案销售总监---严华。
我们围绕EDA行业地位、系统厂商自研芯片趋势、AI对芯片设计的影响等等话题进行了对谈。
且基于今天对谈的内容，我用AI生成了一份简单明了的PPT。
PPT在我的ima数据库中，有需要可以去ima获取；
ima相关链接我放在了shownotes末尾的小组件中。
下面正片开始……
00:34 新思科技的介绍
03:29 新思科技的行业影响力
04:44 20年前的芯片行业和今天的芯片行业对比
09:13 为什么人人都想做自己的芯片？
16:05 芯片的自研如何开始
20:39 AI来了对于EDA行业的影响
26:58 人类的边界、安全、权限
28:06 作为硅基员工存在的Agent
34:35 当所有人开始认真算账
39:46 当前系统遇到的瓶颈
44:58 未来几个人就可以设计芯片？
47:24 AI全自动造芯的“神话”实现了么？
53:05 我们需要什么样的芯片人才？
57:15 写在最后
【播客简介】
屠龙之术是一档关注科技、互联网、风险投资的播客，
主播庄明浩是一个游走在互联网和风险投资行业的边缘人士。
其工作多年所积累的认知似乎都成为了某种意义上的”屠龙之术“……
或许某天再有新的“龙”出现的时候，就是这档播客停更之时。
在小宇宙查看该单集文稿 (https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6ab9f026e742e36efcbc0d88?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false)
22 Sept 2026
AI进入生产阶段之后， 智能、算力、芯片 会走向哪里？ 本周一（9.21）我去北京参加了AICC2026-人工智能计算大会，
作为已经举办了7年的国内最顶级的关注“计算”本身的行业大会，
其嘉宾阵容可以说是“顶级”配置……
我全程听完了大会主论坛的嘉宾分享以及部分分论坛的环节后做了这期内容。
相较于此前我参加的AIEC，AICC大会更加关注的是底层基础设施；
比如算力系统、芯片、软硬适配、Token生产等等。
我今天的内容设计三个章节，分别是：
从Chat到Agent，需求侧的结构性跃迁
智能本身的重新定义，从概率拟合到可信生产
算力与芯片，系统、器件、生态的突围
PPT在我的ima数据库中，有需要可以去ima获取；
屠龙之术VIP报告库 https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb (https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb)
（想加粉丝群的请先+微信：rosicky311)
下面正片开始……
【时间线】
00:14 标题
01:17 AICC2026
02:33 第一章：从Chat到Agent
02:40 Agent=Model+Harness
04:19 IDC-浪潮信息联合发布《中国人工智能计算力发展评估报告》
报告下载，小程序搜索：技术价值白皮书
07:34 Agent发展阶段
08:52 当前共识work+coding
09:47 Token增长的三个系数
11:35 算力缺口持续存在
13:21 IDC观点总结
14:58 第二章：智能本身的重新定义
15:08 同济大学郑庆华院士的演讲
16:29 当前大模型的局限所在
17:29 从“人脑”结构找寻解决方案
18:23 机器记忆智能
19:22 可靠评测体系
21:21 可靠性
22:27 全链路覆盖
23:34 所谓“可靠”
24:01 评测体系发布
25:13 一体两面
25:46 第三章：算力与芯片
26:00 系统、器件、生态的突围
26:41 浪潮信息的主张：智算系统的双唯进化
27:48 能力型智算的极端要求
28:59 双轨实施
30:17 浪潮信息的新产品发布
31:13 芯算一体的主张
32:02 让计算走进存储
33:12 已有的实施效果
33:42 场景拓展
34:15 上个价值
35:09 FlagOS的生态
35:52 软件生态也是壁垒
37:01 万能插座
37:25 国产模型与国产芯片的Day 0适配
39:01 生态壮大中
39:54 回顾三章
40:28 写在最后，金字塔的比喻
40:53 致谢
【播客简介】
屠龙之术是一档关注科技、互联网、风险投资的播客，
主播庄明浩是一个游走在互联网和风险投资行业的边缘人士。
其工作多年所积累的认知似乎都成为了某种意义上的”屠龙之术“……
或许某天再有新的“龙”出现的时候，就是这档播客停更之时。
【ima知识库】屠龙之术VIP报告库 https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb (https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb)
在小宇宙查看该单集文稿 (https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6ab2b85df04646b3a955a1de?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false)
15 Sept 2026
智能的下一幕，让人兴奋---73页PPT solo 本来我不算做季度的AI行业梳理的，
但恰巧有朋友找到我希望给他们同事做个内部培训，
所以趁着这个机会我还是做了一个PPT内容，
以及这一期的主题如果关注我的即刻应该都能猜到：
《Own Your Intelligence-从模型竞争到智能生产》
第一部份关于模型竞争：
过去几个月，模型发布的速度越来越快，版本号、参数规模与日期不断叠加，
模型训练和迭代逐渐呈现出“制造业”特征。
当模型之间的能力差距缩小，传统 Benchmark 也越来越难以准确衡量模型价值，
行业开始借助 3D 生成、游戏、无限流等更直观的“奇观”来展示模型能力。
也由此展开对中美模型竞争、开源与闭源、本地与云端模型关系的讨论。
第二部分聚焦“智能分化”：
最强的模型不再等同于最好用、最适合企业的智能。
随着开源模型能力快速提升、模型价格持续下降，企业开始重新思考如何拥有自己的智能；
包括模型选择、数据准备、Benchmark 设计、评估体系、后训练、Agent Harness、路由与强化学习环境等。
围绕这些环节，一整套新的 AI 基础设施和服务产业正在形成，
模型训练、数据、评估与 Agent 开发逐渐被拆解并商品化，
企业也从单纯调用模型 API，走向构建适合自身业务的智能系统。
第三部分讨论“循环自生”：
当 AI 不只是完成任务，而是开始参与数据生成、环境搭建、模型训练、评估和自身改进，
自动化研究、RSI、Test-time Training 与各种 Loop 成为行业关注的方向。
AI 参与改进 AI，可能带来新的研发飞轮，但 Loop 并不是万能的魔法；
不同任务在可验证性、可编辑性上的差异，决定了哪些领域更容易形成有效闭环。
节目也进一步追问：当越来越多的工作可以交给 Agent Loop，
人类的价值是否会更多体现在定义目标、寻找新的“高峰”与提出关键洞察上？
最后，本期节目讨论“界面重构”：
从 Coding Agent、办公 Agent，到 Personal Agent，
AI 产品正在改变软件的入口、交互和组织方式。
与此同时，产品也需要把复杂的技能、连接器、插件和工作流内化，
而不是继续把复杂度转嫁给用户。
老规矩，PPT在我的ima数据库中，有需要可以去ima获取；
屠龙之术VIP报告库 https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb (https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb)
最后本期节目感谢欧倍青DMG洗发水的赞助播出。
保持对世界的兴奋，也保持自己的好状态。
欧倍青为听友们带来新一代头皮“兴奋剂”，欧倍青旗下最强配方「欧倍青DMG洗发水」源自德国的强发科技-专利DMG+咖啡因:DMG长效续航，促进头皮微循环;咖啡因瞬时启动，快速激活发根--双通路协同为毛囊持续供能。每天2分钟，让头皮保持兴奋，也让自己状态持续在线。
相关产品可以在欧倍青天猫商城 (https://mo.m.tmall.com/page/37911876?shop_id=443817874&item_id=1006653806719)了解和购买。
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下面正片开始……
【时间线】
03:38 这次的PPT和过往的有些不同
05:18 一些核心关键词
07:25 第一章：模型狂奔
07:43 模型密集发布
08:29 总量和频率上的趋势
10:55 版本号的变化
12:21 纯纯的“制造业”
13:35 benchmark的失效
14:33 为什么要用3D效果衡量模型能力？
15:43 “注意力”
18:15 中美对抗
18:44 开源闭源之争
19:09 云端与本地模型
20:21 第二章：智能分化
20:41 近期两笔大收购
21:23 一个默认前提松动
22:34 企业支出的变化
23:49 核心原因：模型价格
25:01 过去三年半开源模型的发展
26:17 价格趋势非常明显
27:39 要决定是否own了
28:22 开始之前的问题
28:59 第一个问题：成本
29:23 第二个问题：组织
29:39 执行路径
30:34 最后评估效果
30:56 Harvey的实施
32:16 LangChain的主张
32:44 Mercor的主张
33:13 为什么需要Agent和Harness
33:42 简而言之～
34:08 模型训练的商品化与分工
34:49 一级市场热门方向出现了
35:33 brex和ramp的榜单也出现了一样的趋势
36:17 YC明星公司也证明了这一点
37:28 新的可能性出现了
39:46 第三章：循环自生
40:01 《When AI builds itself》
40:31 L1-L5和智谱GLM-6.0
41:18 GPT 6和Seed也都提及了Loop
41:34 “Take Over”
42:24 neolabs疯狂融资
43:11 他们在bet什么？
43:40 大佬们的共识似乎也收敛了
44:56 人类的价值放哪里？
45:32 Loop之后的里程碑怎么确立？
46:10 所有都可以Loop么？
47:15 Loop的又岂止是技术和产品
47:47 第四章：界面重构
47:57 软件的时代变了
48:50 个人Agent的梦想
49:17 阶段性共识出现
49:32 codex的共识
50:12 办公Agent战役能打多久？
50:37 阶段性数据
51:04 再吐槽一些数据
51:37 “护城河”
52:09 组织调整
52:24 复杂度都给用户？
53:03 界面……创新
53:30 Grok Bot和Meta Muse
54:25 国产厂商？
55:05 收尾
【播客简介】
屠龙之术是一档关注科技、互联网、风险投资的播客，
主播庄明浩是一个游走在互联网和风险投资行业的边缘人士。
其工作多年所积累的认知似乎都成为了某种意义上的”屠龙之术“……
或许某天再有新的“龙”出现的时候，就是这档播客停更之时。
【ima知识库】屠龙之术VIP报告库 https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb (https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb)
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