节目

上回我们把这本书的前半本翻了一遍，从大脑的生物学基础一路聊到毕生发展。 这次接着往下走，进入剩下那几个更接近“人”本身的领域——动机、情绪、人格、心理障碍。 00:00 心理学中的动机与情绪 04:49 面部表情的研究 10:52 笑的力量 16:04 认知失调：如何调整认知以符合自我观念 21:38 过剩时代 44:23 感情中的死亡三角 58:22 自我防御机制 如果您喜欢本期节目并帮忙转发到朋友圈，凭借转发截图可以找小助理（联系方式在末尾）领取一本实体书。 这是我们的一点小小心意，感谢您的支持。

【演讲的艺术】Ep特别资料 学员结构化讲话条理清晰训练实录

我是苏菲。 前几期我们把基金分类讲明白了，今天进入实操环节——怎么买、怎么卖、怎么做最划算。很多人买了多年基金，却不清楚申购和赎回按什么价格成交，也不知道AC份额到底怎么选、赎回资金多久能到账。 这期我会把这些底层的交易规则一次性讲清楚：申赎的"未知价原则"是怎么回事、申购费赎回费怎么扣、AC份额怎么选才最省钱、场内场外有什么区别、为什么投顾组合总是赎不干净。全都是硬核实操科普，听完你就能避开那些"看不见的坑"。 精华指路 00:00 买基金按什么价格成交？未知价原则 03:00 为什么申购填金额、赎回填份额？ 06:00 实时估值为何下线？长期持有的监管导向 08:00 申购费、赎回费、运作费怎么扣？ 11:00 AC份额怎么选？长期持有选A，短期选C 14:00 基金申赎效率：货币/股票/QD基金到账时间 16:00 场内ETF vs 场外基金：费率、T0、涨跌幅区别 18:00 LOF的折溢价风险：千万别买溢价的基金 20:00 本期总结：场外交易帮你管住追涨杀跌的手 下期预告 下一期进入选基篇，教你从一万多只基金中选出真正能赚钱的那一只。 🎵 BGM： Larmes de caramel - Elsa Kopf 欢迎关注「苏菲说」公众号：Sophie Talk 有意向进群交流的听友们，可以扫描下方二维码添加苏菲企微。 投资是长跑，我们慢慢来。

雅典卫城之巅的帕特农神庙，凭什么被后人看作古典艺术的最高代表？它的前身在希波战争的大火里变成过废墟，为什么雅典人任由废墟搁置了三十多年，后来又是谁下决心把它重新建起来？重建的巨款，跟提洛同盟的金库又有什么关系？ 一座多立克神庙，为什么要在庙身上加一圈爱奥尼亚式的饰带？台基中间微微隆起，柱子略向内倾斜，这些肉眼几乎看不出的处理，目的是什么？ 山墙上，雅典娜在诸神注视下从宙斯头顶诞生；九十二块间板上，诸神与巨人厮杀，拉庇泰人与马人搏斗；而一百六十米长的饰带上，主角不是神，是雅典人自己的游行队伍。把凡人和诸神刻上同一座庙，雅典人凭什么敢这样做？ 后来的故事更曲折：神庙怎么先改成教堂，又改成清真寺？公元1687年那发落进火药库的炮弹，毁掉了什么？埃尔金勋爵为什么能把大批雕刻拆走运回英国？希腊追讨了几十年，为什么至今没有结果？建筑、雕塑、绘画三门艺术，就这样合在一座神庙上，希腊的艺术单元也到此收尾。 下一期我们转向希腊的文学，去听萨福与品达的抒情诗，看悲剧和喜剧怎么登场。

一个人当然可以因为喜欢而开始一条路，但能不能一直走下去，往往不是只由热爱决定。 这一期我们邀请到 Alex。他从小喜欢养鱼，大学和硕士在台湾念生命科学，博士来到美国研究五大湖区的鱼类。从珊瑚礁鱼类到 Lake Erie 的 walleye，他花了十几年和鱼打交道：出野外、抓鱼、采样、做统计分析，也把鱼类研究当成生命里很重要的一部分。 但职业选择很少只是一句“我喜欢什么”。鱼类研究的职位本来就少，环境科学研究经费会受政策影响，国际学生还要面对身份和签证的限制。喜欢一个领域，和能不能在这个领域里稳定生活下去，是两件不完全一样的事。 后来 Alex 从 fishery research 进入和斑马鱼相关的实验动物公司，再转到药厂做 real world data 和 observational research。现在的他写 R、Python，做 analytical pipeline，用流行病学方法分析真实世界里的药物效果和病人结果。看起来是从鱼类研究转到药厂数据，但底层仍然是同一种训练：提出问题、处理证据、理解数据里的不确定性。 这集也聊到美国和东亚实验室文化的差异、渔业研究和商业渔业之间并不直通的行业边界、鱼作为宠物和实验动物时人类共情的变化，以及一个很实用的冷知识：在美国买鱼和蔬菜，冷冻的有时反而比冷藏的更新鲜、更稳定。 从 Alex 的选择里我们也看到一份柔软的人生态度：不是每一份热爱都能原样变成职业，但人可以带着过去的训练和兴趣，在现实里继续找到新的位置。 00:01:02 Alex：从鱼类研究到药厂数据 00:03:01 生命科学到底学什么 00:05:49 为什么开始研究鱼 00:08:30 鱼类研究 vs. 渔业研究 00:11:08 出海抓鱼怎么做 00:14:19 五大湖野外采样 00:18:27 用数据追踪鱼从哪来 00:23:35 台湾和美国实验室文化 00:34:21 研究如何影响捕捞政策 00:38:03 研究鱼十几年之后 00:42:38 斑马鱼和医学研究 00:46:01 为什么离开鱼类研究 00:50:18 药厂里的 real world data 00:54:03 冷门行业的职业现实 00:59:16 鱼博士的买鱼建议 01:04:03 远程工作后的城市选择

·00:02:14 中国足球的未来：团结合作还是各自为政？ ·00:11:07 武磊单刀又不行了？罚了姜至鹏深圳就平静了？ ·00:22:18 申花输球因为误判？山东未来几年能多几冠？ ·00:55:48 达万停7场是应该还是被黑了？大连赛区为啥没罚？ ·01:06:51 三镇狂胜拿回主动权？天津现在最怕什么？ ·01:29:16 玉昆怎么被0-6虐了？乔迪和罗斯还能要吗？ ·01:40:25 徐正源打成都思路是啥？为啥中国俱乐部挣不到转会费？

欢迎收听《谈钱说事》，这是一档聚焦生活、消费和商业的轻播客节目。我们希望通过聊天的方式，让大家在一边花钱的同时，还能一边涨知识。 本期节目围绕大家非常熟悉的旺旺展开。这个暑假，旺旺挺忙的，一边是官方亲自下场，说“听劝”将推出更健康的旺仔牛奶，赚足消费者好感；另一边却是创始人发内部信，承认公司遇到大危机，转头就让基层员工写自评、搞裁员，领导却可以除外，对外有多温柔，对内就有多冷酷。这期节目，我们就来扒一扒旺旺的AB面，也聊聊老牌子转型，到底该听谁的劝。 主播：@姜姜是小姜 @橙子酱酱Go 🎧 时间戳 00:00:20 再看，再看我就把你喝掉！洗脑又搞笑的广告语 00:00:51 旺旺将响应消费者需求，推出更为健康的旺仔牛奶 00:01:49 蔡旺家说消费者是衣食父母 00:02:42 蔡衍明直白承认企业面临经营危机 00:04:12 旺旺让员工自评不足，领导打分，背刺感爆棚 00:05:37 旺旺于1983年创立，1992年进军大陆 00:06:26 广告轰炸+节庆绑定，旺旺成过年必备大礼包 00:07:36 旺仔牛奶撑起半壁江山，但创新动力不足 00:08:28 电商崛起+零食店竞争，情怀难敌市场变化 00:08:56 传统经销体系成包袱 00:10:32 组建健康研究中心：60名研究员搞定全生命周期产品 00:10:58 高层“逼迫”员工自己过失，很容易导致人才流失 欢迎多多关注~

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：The a16z Show Gavin Baker: Why AI Demand Is Outrunning Compute Supply 原内容更新时间：Mon, 31 Aug 2026 本期节目由 a16z 普通合伙人 David George 主持，对谈嘉宾是投资机构 Atreides Management 创始人兼 CIO Gavin Baker。Gavin 在整个夏天持续向 AI 产业领袖提出同一个问题：能否说出一个业务中正在恶化的量化指标？截至 7 月和 8 月，他得到的答案几乎都是"没有"——OpenAI、开源模型、Grok 等方向仍在加速，AI 需求并没有出现市场普遍预期中的明显降温。 这期对谈试图回答一个关键问题：AI 到底更像一场泡沫，还是一场供给严重不足的基础设施建设周期？两人从前沿模型、开源、应用、云服务商和英伟达的价值分配谈起，深入拆解 GPU 集群的回本周期、训练与推理之间的资本配置、AI 使用者从数百万扩展到数亿后的算力需求，以及数据中心对美国再工业化和地方经济的影响。 节目后半段进一步讨论轨道数据中心、可复用火箭、小行星采矿、多模型架构、企业智能抽象层，以及英伟达为何可能同时成为开源和 AI 碎片化趋势中的最大受益者。如果你正在关注 AI 投资、算力供需、芯片产业链、数据中心建设、模型商业化或未来产业格局，这期节目提供了大量来自投资一线的判断与反直觉观点。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Gavin Baker，Atreides Management 创始人兼首席投资官，长期专注于科技、半导体、云计算和 AI 基础设施投资。作为一名深度研究技术产业链与资本市场的投资人，他不仅关注哪家公司会赢，也关注资本如何进入算力建设、客户如何选择芯片、不同模型如何获得真实需求，以及基础设施投资何时能够回本。 Gavin 的独特之处在于，他会把 AI 热潮放回供需、融资、产业周期和企业经营的框架中分析：一方面承认重大技术变革几乎必然伴随泡沫与过度建设，另一方面又指出当前 AI 可能正处于需求刚刚开始扩散、供给却已经受到物理瓶颈限制的阶段。他对英伟达、SpaceX、开源模型和企业级 AI 的判断，也构成了本期最值得关注的投资与产业观察。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场：AI 热潮究竟有没有看空理由 01:07 Gavin 为何整个夏天都找不到恶化指标 01:17 本期节目：重新审视 AI 热潮的经济逻辑 03:13 "大家都会赢"：AI 为什么可能不是零和竞争 前沿实验室、商业化与资本配置 03:47 Anthropic 的财务重置与上市博弈 05:48 Anthropic 意外成为企业服务公司 06:09 训练和推理之间的巨大收入取舍 07:51 AI 产业为何可能出现多方共赢 算力建设的经济学：一年以内回本 08:51 实验室为何愿意牺牲自由现金流投入训练 10:44 花得不够会丢份额，花得太多可能破产 11:20 AI 基础设施投资为何拥有极高回报 11:33 Nebius、CoreWeave 与超短回本周期 需求侧才刚刚开始：从千万用户到十五亿知识工作者 13:47 过度建设论点与真实需求来源 14:17 AI 使用中的幂律分布 14:42 全球 15 亿知识工作者意味着什么 15:32 Token 消耗量在数月内增长 100 倍 AI 从辅助工具走向行动代理 16:00 Gavin 如何学习使用 AI 16:32 Claude Code 与 GrokBot 带来的生产力跃迁 17:44 工程师使用 AI 写代码从 20% 到 95% 18:27 从总结信息到自动化执行任务 泡沫、短缺与美国再工业化 19:05 重大技术变革为什么总会制造泡沫 20:31 铜、电力与算力的根本性瓶颈 22:30 数据中心为何可能是美国工薪阶层的机会 23:59 AI 建设如何帮助美国重新工业化 供不应求与算力不平等 27:51 到 2028 年仍可能没有多余算力 28:21 获取智能的价格可能大幅上涨 29:19 严重算力短缺会带来什么后果 30:10 为什么世界仍然需要建设更多数据中心 太空算力与 SpaceX 的未来 31:23 马斯克与黄仁勋正在改变文明结构 32:30 轨道数据中心并不是太空巨型建筑 34:13 轨道算力在物理上为何可行 34:52 星舰可复用性如何改变经济模型 多模型时代与企业智能抽象层 45:08 微软、模型组合与新的竞争格局 45:36 没有任何模型能在所有方面做到最好 47:09 企业为什么要拥有自己的智能 49:42 多模型、路由器与专业化智能的未来 英伟达：AI 产业的中央银行 57:00 黄仁勋为何处在极其有利的位置 57:25 半导体公司最应该对英伟达说什么 59:18 英伟达数据中心为何更容易获得融资 1:01:24 开源为什么反而利好英伟达 🌟 精彩内容 💡 AI 可能不是赢家通吃，而是"大家都会赢" Gavin 反对把 AI 产业理解成一场只能诞生一个赢家的零和竞争。在他看来，前沿模型、上一代模型、开源社区、应用公司、云厂商和英伟达分别占据不同价值层，只要整体智能需求持续增长，多个参与者都可能获得巨大回报。真正需要警惕的不是谁击败谁，而是市场用单一赢家叙事低估了整个产业的扩张空间。 "这不是非此即彼的单选题。这是个兼得的事情。" 💡 AI 基础设施可能不是泡沫，而是建设不足 市场经常担心数据中心和 GPU 投资过热，但两人的讨论指出，需求侧目前可能只来自不到千万级的重度用户，而全球有约 15 亿知识工作者。即便 2028 年前计划中的建设全部完成，也未必会有多余容量；如果需求扩散速度超过供给扩张，结果可能不是算力过剩，而是价格暴涨和算力不平等。 "大家都在担心供过于求。我其实更担心供不应求。" 💡 算力投资的回本周期正在重写资本规则 Nebius、CoreWeave 等公司的案例显示，GPU 集群可以通过客户预付款、现货市场和融资安排实现极短回本周期。与传统重工业相比，部分 AI 基础设施投入可能在一年以内收回，甚至还没有计入模型能力提升后 Token 价值上升带来的额外收益。 "在我的投资生涯里，真没有过多少这样的机会，能有公司投入几百亿、几千亿美元，却能在不到一年内回本。" 💡 数据中心可能成为美国再工业化的引擎 Gavin 认为，数据中心建设会带来电力、工程、建筑、设备和地方税收等一系列真实需求。对一些产业衰退的小镇而言，一个数据中心可能让税收增长数倍，并重新带动就业与基础设施建设。AI 的社会价值不能只用聊天机器人或搜索替代来衡量，也要看它是否为普通人带来可感知的经济收益。 "我们正在让美国重新工业化，这太棒了。" 💡 下一代 AI 用户将天然地使用行动型工具 Gavin 以自己使用 GrokBot、Claude Code 的经历说明，AI 的价值正在从"帮我总结"转向"替我采取行动"：分析信息、创建应用、追踪市场、提出建议，再进一步自动执行工作流。年轻用户可能会以更加原生的方式使用 AI，而当前用户增长的真正爆发点，可能还没有到来。 "我只想知道，怎么让我把工作做得更好。" 💡 企业未来需要拥有自己的智能 在企业场景中，最重要的资产不是一个通用模型本身，而是企业独有的数据、上下文和工作流程。更可能出现的架构是：企业使用高质量开源基座模型，用自己的数据进行微调，再通过路由器调用一两个前沿模型完成规划与校验。这样既能控制数据和成本，也能让智能真正嵌入业务。 "如果智能是你业务里一个极其重要的投入项，你会希望拥有并掌控自己的智能、它的能力以及它的成本。" 💡 英伟达的优势不只是 GPU，而是整套生态与融资系统 英伟达的护城河包括 CPU、GPU、网络、存储、机架、供应链、客户关系和融资能力。它不仅锁定了晶圆、DRAM、NAND、激光器、电容器等关键产能，还能通过残值担保、承购协议和融资安排降低客户建设数据中心的资本成本。竞争对手即便做出一款优秀芯片，也还需要补齐其余系统。 "他是 AI 的中央银行。他是 AI 的美联储。" 💡 轨道算力的关键不在科幻想象，而在发射成本 轨道数据中心并不意味着在太空建造巨型建筑，而可能是搭载芯片、太阳能电池板和散热器的模块化机架。它的经济性取决于星舰能否实现高频、低成本、可复用发射：地面数据中心的电力、冷却和人工成本可能持续上升，而太空可以利用太阳能和辐射散热。地面算力不会消失，但全球算力中进入轨道的比例可能越来越高。 "有了星舰的可复用性，发射成本能降到 10 亿以下，经济模型瞬间就反转了。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺

Reference 参考资讯 * 珈凌和她的室友们的社交媒体： 珈凌：柳珈凌_Charlynn 埕铷：小美妈！ 书菡：维吉 以下内容由珈凌和她的室友们提供： * 一些上课和进棚、拍作业的花絮 * 一起参加Photo Reason的拼图计划 * 一些进组和广告拍摄的花絮 * 必不可少的school Photo Reason 品牌资讯 * Jérôme Sessini X Photo Reason | 「拉美灵魂」墨西哥城亡灵节工作坊 * Mentorship类课程，「领航计划 Radar Plan」上线！ * 「拼图计划3.0」招募开启（模块四） * 线下空间：Photo Reason 正式入驻杭州S-Park * 摄影书展：壹本印画 x Photo Reason 展讯｜这一年，人们为什么还在做书？ * 在售商品：线上购买 * 特别活动及更多资讯：请关注「Photo Reason」同名公众号及小红书，获取详情。 @Photo Reason 2026 本期节目剪辑：珈凌 / 白熊 BGM：你知道天空有多蓝 -- 椅子乐队

Agent时代，黄叔会访谈Agent实战落地的朋友们！ 嘉宾沐白，做了八年产品经理，前大厂 AI 产品专家，现在主要做企业 AI 落地陪跑。过去 30 天，他的账户消耗了约 600 亿 Token，是黄叔AgentWork社群的榜一大哥。 这场对聊真正想回答的不是“烧了多少钱”，是：当 AI 用量大到这个程度，一个人的工作系统是怎么长出来的？ 沐白的答案很反直觉：不要自上而下搭一个庞大的知识库，要从每天的真实任务里长出系统；先有审美和数据清洗，才有资格谈 Skill 和自动化； 他用得最重的六步法，就是把一个任务走完“创建空间 → 交代背景 → 说清目标 → 跑最小闭环 → 讨论分工 → 沉淀技能”。 对我来说，这期最有价值的是他反复回到的那个判断： 只要它不能成为你的资产，它就会成为你的负债。 本期你会听到： 02:21 为什么他上来就买最贵的模型：测边界，保交付信任 04:31 不想只做“会聊 AI 的人”：用 Agent 给自己搭学习系统 11:21 知识库不是先搭大系统：从每天的真实任务长出来 19:04 Skill 的上限由数据质量决定：为什么三分之一 Token 花在清洗 26:59 黄金六步法：从建 Workspace 到沉淀 Skill 的完整闭环 32:55 Agent Team 怎么用：分片式与 PK 式 34:18 普通人从哪里开始：AI 通识、研究透一个 Agent、AI 编程 41:23 听众问答：怎么把做过的事沉淀成 Skill、注意力怎么分配 一句话 takeaway： 先让 AI 帮你把今天的活干完，再把干活的规则留下来。系统是被真实任务反复训练出来的，不是一次性设计出来的。 主播：黄叔 嘉宾：沐白 音频由 8 月 12 日直播对话重构剪辑而成。