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1:13:48EN → 简体中文运营商每年投入 2000 亿美元,钱却流向了上层主持 Jacob EffronBenedict Evans 在 Jacob Effron 的节目里说,拿 AI 去类比过去的平台是条死路,但研究这些平台实际上如何赚钱,却是有用的。
50:57EN → 简体中文一万亿美元的 GPU 五年后只值 1000 亿美元:LSTM 提出者 Jürgen Schmidhuber 这样说主持 Jacob Effron这位 AI 先驱在《Unsupervised Learning》节目中对 Jacob Effron 说,他为何对这项技术极为乐观,却对买下芯片的模型公司极为悲观。
1:06:36EN → 简体中文账单一夜翻倍,接下来 API 可能会消失主持 Jacob Effron隔了半年,Ari Morcos 和 Rob Toews 再次与 Jacob Efron 碰面,讲了为什么编程智能体终于能用了,为什么接近前沿的开放权重模型可能已经见顶,以及算力短缺为何可能让公开 API 被拔掉插头。
57:37EN → 简体中文OpenAI 企业产品负责人:换模型只改一个参数的日子已经过去主持 Jacob EffronOlivier Godement 谈 GPT-5.1、Codex、企业用的骨架层(harness,即把模型接到工具上的那一层),以及真正让 AI 在大公司落地的三条做法。
59:06EN → 简体中文推理成本降了 100 倍,Tri Dao 说还能再降 10 倍,英伟达 90% 的份额守不住主持 Jacob EffronFlashAttention 作者、Together AI 首席科学家谈为什么硬件可移植性是个神话,Claude Code 如何把他的效率提升到原来的 1.5 倍,以及为什么工作负载会瓜分芯片市场。
43:51EN → 简体中文只有 AI 成为 1.5 万亿美元的市场,1770 亿美元的 GPU 押注才说得通主持 Jacob EffronRedpoint 的四位合伙人向自己的有限合伙人(LP)讲解 AI 价值将在哪里积累,以及为什么收入如今是最容易看错的指标。
1:10:23EN → 简体中文每美元一百万个 Token:为什么 Noam Shazeer 认为推理算力(inference compute)仍未被充分挖掘主持 Jacob EffronTransformer 共同发明人 Noam Shazeer 与 Gemini 研究员 Jack Rae 讲述测试时算力(test-time compute)、Ilya Sutskever 对通用人工智能(AGI)的批评,以及一个四岁孩子如今能给老师讲蜥蜴的故事。
45:06EN → 简体中文Mike Schroepfer:AI 的瓶颈是电力,一艘超级油轮装的聚变燃料就够美国用一年主持 Jacob EffronMeta 前首席技术官(CTO)对 Redpoint 说,超大规模云厂商(hyperscaler)的需求为何是气候故事的核心,Llama 的本质为何是一场“获取”布局,以及明天的 CTO 为何依然取决于优先级队列(priority queue)。
1:24:57EN → 简体中文50000 块 GPU 的上限,和 1700 块芯片的漏洞主持 Jacob EffronSemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 梳理 AI 扩散规则、中国的算力困境,以及 xAI 如何在孟菲斯一座封闭的家电工厂里搭起一个 100000 块 GPU 的集群。
48:18EN → 简体中文Noam Brown:没有硬墙,只有八个数量级的余地主持 Jacob Effron一次 ChatGPT 查询大约一分钱。他说,社会最关心的那些问题,值一百万美元。
1:00:10ENThe Long Leash and the Narrow Fences: Eric Ries and Jeremy Howard on Building AI’s Edison Lab主持 Jacob EffronEric Ries and Jeremy Howard discuss Lean Startup discipline in AI, Answer.AI’s for-profit R&D lab model, efficient fine-tuning, language-heavy applications, and AI safety regulation.
51:55ENThe Search Engine Under AI Apps: Why Bigger Context Windows Aren't Enough主持 Jacob EffronTurbopuffer CEO Simon on object-storage databases, vector-search trade-offs, and the AI features that will become SaaS table stakes.








