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半球观察

东西半球最有好奇心的播客~

你们的P特、你们的阿P PiedPeter
1,682 订阅 28 集 1个月前
播客简介
《半球观察》是由主播阿P,P特两人为固定成员的对谈聊天节目,我们分布在东京和纽约,观察中日美三国的科技与社会生活。
节目

Vol.23. 【漫谈AGI】Seedance2.0与宇树机器人引爆春节档: Agent行业是否变天了?

半球观察

自2025年DeepSeek引爆春节档之后, 2026年的厮杀更为激烈, 我们所熟知的基模厂商几乎都悉数下场, 从春节前的千问App奶茶大战与元宝口令红包, 到春晚的“豆包红包”与宇树机器人的武术表演, 再到节前GLM5.0和Minimax2.5丢下的Vibe Coding重磅炸弹与字节跳动技惊全球的Seedance2.0模型, 一时之间, AI圈也提前下起了饺子, 过起了春节. 我们在上一期的节目 Vol.22. 【漫谈AGI】Meta收购Manus收官Agent元年: 2026年, Agent又将何去何从? 中说到, 如果LLM的范式停滞, 基模厂商下场做Agent, 会严重挤压Agent初创们的生存空间. 而春节档前后国内基模厂商与Claude和OpenAI在Coding Agent等领域的厮杀, 似乎正在印证着这点. 本期《半球观察》, 阿P与P特一起与大家聊聊这个热闹的春节档, 在AI圈“万马奔腾”的背后, 究竟是现金流压力下被迫面临上市继续烧钱叙事的“万马齐喑”, 还是将彻底改变人类社会工作生活方式的“一马当先”? 本期《半球观察》, 与您在马年的春节相约, 阿P与P特也为您献上马年新春最真挚的祝福. 【本期您将听到】 PART1: Seedance2.0 00:01:06 Seedance2.0火爆全网 00:11:38 Seedance2.0是视频领域的DeepSeek时刻 PART2: Coding Agent大战 00:15:06 Claude和Codex引发的Coding Agent大战(GLM5, MiniMax, Kimi2.5) 00:33:44 最近基础模型厂商的模型/Agent大战时间线 00:37:28 模型厂商和Coding Agent在影响硅谷的大厂Infra组 00:39:52 Coding Agent有点像当年工业革命时的“珍妮机” PART 3: 基模厂商下场做Agent, 行业是否变天? 00:46:38 基础模型厂商纷纷下场做Agent, Google现金流吃紧, OpenAI与XAI等寻求上市, 今年是否是资本寒冬? 00:50:00 ChatGPT2025一整年都在寻找商业化的道路, 但昏招频出 00:52:15 半导体行业如Nvidia也感受到了范式变化的危机感 1:00:02 2026年, 基础模型厂商的上市潮, 可能预示着今年行业是一场吃鸡游戏 PART 4: 具身智能与Physical AI 01:01:55 今年会是机器人/具身智能的爆发年吗?宇树机器人像DeepSeek一样在去年改变了行业生态吗? 01:04:00 AI硬件领域还缺少一个DeepSeek时刻 PART 5: AGI的神话暂时破灭了 01:07:07 Transformer已经无法将行业带向AGI, 也许之后LLM会出现像十年前深度学习遇到瓶颈时的发展现象 01:09:17 NIPS的论文实质上已经说明当前的RLVR范式只是Pretrain的延伸, 模型基础能力被Scaling锁死 (论文: Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?) 出场人物:阿P,P特 剪辑:P特 文本:P特 欢迎添加两位主播的微信号 philgroup、Peter-Banqiu或者小🍠搜索“半球观察”加入听友群与我们互动~

71分钟
99+
1个月前

Vol.22. 【漫谈AGI】Meta收购Manus收官Agent元年: 2026年, Agent又将何去何从?

半球观察

2025年的最后一个工作日, Meta突然宣布斥资数十亿美元收购Manus, 为跌宕起伏的2025年画上了一个完美绚烂的休止符。 在2025年初, 我们就曾在Vol.14.【漫谈AGI】Manus演绎Agent开年大戏:是规则改变者还是骗局?中聊过Manus这家公司, 那时他们所运用的ReAct和MCP开发范式还并没有成为开发者们的共识, 在此后的几个月里他们突飞猛进, 用1亿美元的ARR和数十亿美元的收购案证明了, 他们是“规则改变者”。 2025年出现了很多Agent产品, LLM Agent融入了我们的日常生活, 但似乎除了本就把握着互联网流量入口的各大巨头的Agent Feature性质的功能外, 类似于Manus这样的面向消费者的Agent依然寥寥。 本期《半球观察》, 阿P与P特就与您一起聊聊Meta收购Manus的始末, 以及2026年, Agent将何去何从。 《半球观察》,与您相约~ 【本期您将听到】 PART 1: Meta收购Manus事件经过 00:00:49 Meta收购Manus新闻传出后大家的反应 00:03:23 年初Manus的发布是饥饿营销吗? 00:07:51 Manus在七月份离开中国风波 00:11:01 Manus的出走与收购案是否会影响创投圈生态? PART 2: Manus为何被Meta青睐?Agent产品的护城河在哪? 00:17:15 Meta收购Manus值吗? 00:21:24 Manus是To C的Agent还是挂着To C名号的To B Agent产品? 00:25:40 Meta收购Manus和当年收购Oculus很像, 在买一个未来的入口和战略转向的旗帜 PART 3: Manus的模式是否代表了中国创投圈新范式? 00:30:55 Manus被商务部审查, 传递出怎样的信号? 00:36:58 Manus对中国创投圈意味着什么? 00:45:00 Manus是否是套壳并不重要, 他的成功代表了Agent依然是互联网应用的逻辑, 用户留存大于技术壁垒 PART 4: 2026年, Agent将何去何从? 00:53:27 To C Agent和To B Agent的区别, Agent作为产品最重要的是解决用户需求 01:04:12 回顾2025年的Agent生态, 2026年Agent可能有哪些发展? 01:05:07 从数据看Manus远没有胜出, Agent大战也许刚刚开始 01:09:22 Agent和基模能力是你死我活的关系, 只有基础模型能力见顶才会有Agent的发展空间 01:12:15 Agent不再是流量经济, 但也许是在帮助更多人拥有使用互联网进行消费的能力 01:26:19 Coding Agent越来越卷了 01:29:38 一些可能的Agent产品形态: 既然Agent本就是互联网产品, 能否以内容平台生产者和消费者的视角来定义产品? 01:31:37 Meta购买Manus, 也许是在巨头们都有Agent Feature下的焦虑使然 出场人物:阿P,P特 剪辑:P特 文本:P特 欢迎添加两位主播的微信号 philgroup、Peter-Banqiu或者小🍠搜索“半球观察”加入听友群与我们互动~

97分钟
99+
2个月前

Vol.21. 【漫谈AGI】AGI成为伪命题的当下,LLM应用流量爆发将如何改写AI Infra生态?

半球观察

在过去的一年里,我们在DeepSeek后几乎都没有再聊过AI。一方面是因为再也没有出现像DeepSeek那样的历史时刻,另一方面,随着豆包和Nano Banana的爆红,LLM应用成为了一个新的强劲用户增长点,可以说,从抖音的AI分身聊天框再到淘宝的AI万能搜,现在的LLM几乎走进了每个人的现实生活。 潜藏在这背后的,是LLM的范式在o1后几乎再也未曾改变过,AGI随着时间和LLM应用的大规模发展,逐渐成为了伪命题。 LLM App的爆发是恐怖的,过去一年,整个行业的Token消耗量几乎翻了几十上百倍,专门提供LLM Serving的云厂商和AI Infra如雨后春笋般冒出来,大有2021年左右随着Spark和Databrick,Snowflake的上市带来的流处理数据库创业潮之势。 随着年中Databrick和Oracle股价的暴涨,再到现在内存条和存储的价格飙升,我们终于不得不后知后觉的意识到,本次LLM Boom的第一枪,终究还是打响在了AI Infra这个赛道上。 本期【漫谈AGI】,阿P与P特与您共同聊一聊在AGI成为伪命题的当下,LLM应用流量的爆发将如何改写AI Infra生态。 《半球观察》,与您相约~ 【本期您将听到】 PART 1: LLM应用的流量爆发影响到了消费端硬件与开源生态 02:18 半导体与芯片不足愈发严重,甚至影响到了消费端 05:45 MinIO停止维护,Infra的战火烧到了开源生态 PART 2: to C端LLM应用的需求重塑了传统Infra架构 07:29 大模型LLM App爆发时代,为什么对象存储(Object Storage)会成为数据的一等公民?TiDB X的发布与Lakehouse架构 12:49 为什么模型生成范式影响了整个Infra生态端?大模型应用带来了写密集负载与数据形式多样性的双重挑战。 22:16 随着模型智能的提升,RAG已经被消灭了 29:16 虽然AGI成为了伪命题,但模型基础能力的提升使LLM App走进了人们的日常生活,重塑了人们的互联网体验 PART 3: to B/G 端LLM Infra的范式转变:私域化与基于Token的Infra策略 30:47 AI Infra在私域化部署端的需求:MoE架构下,KTransformers使CPU+内存来代替单一显卡推理成为可能 36:18 传统的Training和Inference的AI Infra依旧火爆,但已经趋于成熟:投机采样,训练优化,大模型量化,CuTile 41:08 AI Infra与传统Infra的区别:本质同样是降本增效,但LLM App相比互联网App,单用户Infra成本变得不可忽视 出场人物:阿P,P特 剪辑:P特 文本:P特 欢迎添加两位主播的微信号 philgroup、Peter-Banqiu或者小🍠搜索“半球观察”加入听友群与我们互动~

46分钟
99+
3个月前
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