硅谷101

5月初，OpenAI成立了Deployment Company（部署公司），Anthropic也宣布与包括Blackstone在内的多家金融机构合作成立合资企业。这些顶尖模型公司，都开始押注同一种服务：不只是提供AI工具，而是深入企业内部，在具体业务场景中把AI能力真正部署起来。

这也让一个工种迅速走到台前：Forward Deployment Engineer（FDE），前线部署工程师。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。

这期播客中，我们请到了两位一线从业者讨论FDE和部署公司。一位是Cresta FDE团队负责人Jove。Cresta为企业呼叫中心提供AI Agent，Jove从去年年初就开始扩招FDE团队。另一位是前麦肯锡咨询师、现任Invisible Technologies企业业务VP的Oliver。他从私募和咨询行业的视角，解释了为什么模型公司选择直接与PE合作，而不是依赖传统咨询公司。

我们聊了FDE这份工作的具体形态、它与Palantir早年军方部署模式的渊源，也讨论了在这波AI落地浪潮中，私募基金和咨询行业正在经历怎样的变化。

Oliver的访谈以英文进行，在本期播客中以配音方式呈现。

【主播】

Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

Jove，Cresta FDE团队负责人

Oliver，Invisible Technologies企业业务VP、前麦肯锡咨询师

【你将听到】

模型公司为什么开始做部署

01:57 从DeployCo到合资企业，模型公司为什么要提供部署服务？

04:30 什么是FDE？让AI应用真正在客户企业跑起来的工程师

FDE的具体工作

07:58 应用层公司和模型公司的数据优势之争

09:18 FDE的工作现场和具体案例

12:43 FDE与Palantir的渊源：Echo和Delta团队

14:27 FDE和FDPM分工：像CTO和CEO的搭档

17:52 什么样的人最适合做FDE？

22:47 FDE会不会被AI自己取代？是长期职业还是过渡角色

私募与AI部署的重要入口

26:10 PE为什么找模型公司合作，而不是传统咨询公司

32:32 PE和私募机构选择和模型公司合作的三个核心诉求

34:08 LP为什么在推动GP做AI转型

36:04 PE工作流自动化的具体案例：AI销售助理、尽调平台、基金运营

AI如何改变咨询和企业自身

41:37 AI会代替咨询吗？

43:02 企业用AI最容易踩的两个坑：数据整合不到位、不该用AI的环节硬上AI

44:17 整合企业数据为什么比想象中难

46:19 模型能力不断发展，Agent本身会取代FDE吗？

48:14 技术专家之外的人的价值

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泓君

【后期】

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【运营】

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SpaceX上市进入最后倒计时，在它那份长达280页的招股说明书里，月球基地、点对点地表旅行、在轨制造、火星货物……这些别的公司不敢写的科幻元素，它都写了。但更让人印象深刻的是SpaceX的AI叙事，它预测在28.5万亿美元总潜在市场中，有超过90%来自AI板块，而这部分将受到“地球无法快速扩展发电能力”的严重制约。

面对电力紧缺，SpaceX的答案是：把数据中心搬上太空。上周一，马斯克在一段关于AI1卫星设计草图的视频中称，AI卫星不需要多么神奇的技术，这些技术已经在星链V3卫星中做出来了。谈到时间表时，马斯克预估SpaceX将在2027年底前实现每年1GW的太空AI算力的年化部署率，并逐年扩大量级。

这个大胆的宣言，究竟是IPO前夜的氛围烘托，还是下一代算力基础设施的真正方向？太空数据中心，技术上能实现吗？即使能做成，它真的比建在地面上更划算吗？本期硅谷101播客，我们就来算算这笔经济账。

本期节目不构成投资建议

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

Lewis Hong，Aris Fund合伙人，前SpaceX高管

刘冰雁，火箭爱好者

【你将听到】

SpaceX S-1解读

03:07 打卡指南：LA SpaceX总部&德州Boca Chica星舰发射中心

06:53 SpaceX招股书，1GW太空算力计划和“Elon Time”

09:40 1万颗卫星铺满一条晨昏线轨道是什么概念？

11:02 打个赌吧：Starship 100次发射时间线预测

成本拆解

16:52 极度乐观：只算燃料成本，两个月回本，但现实并非如此

19:41 保守估算：每公斤200美元，两年回本只能打平

22:14 考虑到GPU损耗等因素，成本估算再加40%冗余度

26:05 星舰还有改进空间，每公斤10–20美元经济账才成立

技术挑战

28:48 反常识：太空真空环境，散热为什么这么难？

31:02 两个思路：提升温度、增加散热面积

33:38 解决方案：热泵与半导体散热技术

38:24 太空芯片，谁来造？

41:38 太空辐射会让GPU算错，加屏蔽和纠错即可

42:13 太空只适合做推理，不适合大模型训练

45:05 星链12000颗卫星，99.85%完好——辐射风险可控

46:06 凯斯勒效应（碎片连锁撞击）在低轨并不可怕

48:36 星链一年进行30万次卫星轨道规避机动，技术已成熟

51:09 太空数据中心综合评估：理论可行，经济账还算不过来

52:27 另一个角度：地球容纳数据中心散热的能力终将触顶

战略价值

53:51 太空算力的战略价值：速度、扩展性与数据主权

59:01 太空数据中心热潮：放上去不难，经济地放才是真挑战

01:01:53 未来10年发射市场将多元化，中国稳步追赶

01:02:48 初创公司的机会：上游关键零部件/技术供应商

01:07:34 月球派vs火星派：NASA为何重启登月？

01:09:33 月球重力更适合发射，是人类开发宇宙的跳板

01:14:19 SpaceX的人都认为太空经济数倍于地球，但说出来没人信

01:15:40 财富到达一定程度，就开始寻求（或逃避）政治影响力

01:18:33 50多万人在问卷中愿意抛弃地球上的一切去火星

01:26:54 结尾彩蛋：一个太空火锅梦想，和一个在太空录播客的约定

感谢细心听众的指正：星舰Starship的推进剂应为液态甲烷(LCH₄)，而非煤油(RP-1)。煤油是SpaceX猎鹰9号使用的燃料，星舰从设计之初就选择了甲烷路线，主要原因是甲烷燃烧几乎不积碳、支持快速复用、可在火星合成。从单价上来说，液态甲烷比航天精炼煤油更便宜。

节目中2个月的能量回本时间假设基于500W/kg的太阳能板发电效率和约40%的火箭效率，不需要假设燃料类型。

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【延伸阅读和相关术语】

【视频】SpaceX崛起史：一切，为了去火星｜实地探访发射基地与总部

“没有她，SpaceX早倒闭了”：全世界最有权力的女性工程师是如何炼成的

【视频】马斯克 + 卫星工程主管Ian Dahl，首次公开AI1卫星详细设计与技术规格

SpaceX招股书

嘉宾往期播客节目：

E176｜SpaceX 的商业版图与太空经济的崛起

E155｜马斯克太空梦进度条70%，聊聊星舰的四次发射与SpaceX Mafia

E106｜真正造星舰的人来了，与SpaceX前高管聊聊马斯克的火星计划

Grasshopper（蚱蜢）、Starhopper（星虫）均为SpaceX的可回收火箭垂直起降技术试验平台。Tintin A/B 是星链计划的首批两颗技术验证卫星（2018年发射）。SpaceX的产品开发路径中，常以“试验平台——量产”的模式推进。

晨昏轨道（Dawn-Dusk Orbit），一种特殊的太阳同步轨道，卫星始终飞行在地球明暗分界线（晨昏线）的上方。由于轨道面与阳光方向近乎垂直，卫星的太阳能板可以持续面向太阳。在理想情况下，卫星一整年几乎都处于光照中，地食时间趋近于零——而普通低轨卫星每圈约有30%~40%的时间处于地球阴影中。这一特性使其成为需要恒定高功率供电任务的理想选择。

斯特藩-玻尔兹曼定律（Stefan-Boltzmann Law），热力学基本定律之一，描述黑体辐射的总功率与其绝对温度的四次方成正比。本期播客中刘冰雁解释太空散热的核心难点，正是基于这一定律——低温下辐射散热效率极低，必须通过提高散热器温度来把热量辐射出去。

凯斯勒效应（Kessler Syndrome），由NASA科学家Donald Kessler于1978年提出。描述的是当近地轨道上的太空垃圾密度达到临界点后，碎片之间会发生连锁碰撞，每一次碰撞产生更多碎片，进而引发更多碰撞，最终形成碎片密集的"碎片带"，使某些轨道在数百年内无法使用。

卡门线（Kármán Line），地球大气层与外太空的分界线，以航空航天工程师西奥多·冯·卡门命名。国际航空联合会（FAI）将其定义为海拔100公里处。其物理本质是气动升力让位于离心力的临界高度——在此高度以上，飞行器实际上已成为轨道航天器而非飞机。卡门线主要用于法律和监管目的，区分受各国领空管辖的航空器和属于自由空间的航天器。当前国际法并未明确规定外太空的边界高度。

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Idiosyncrasies STEMS INSTRUMENTS - Gavin Luke

Swerve Space - Lama House

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“Harness Engineering”（挽具工程）正在成为硅谷的新共识，Anthropic、OpenAI等公司都在探索这一工程范式。但真正理解Harness的人还不多。前不久，一篇题为《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》的文章在X上获得百万级阅读和热议，作者是来自硅谷CreaoAI的Peter Pang。在这篇文章里，Peter展示了Harness Agent系统激发出的极致效率：99%的代码由AI完成，每天平均3到8次生产部署，过去六周的产品流程，现在一天就能跑完。

本期播客，主播泓君邀请到Creao的三位创始人，聊聊这家公司对Harness的实践，以及在组织AI-First转型上的深度思考。嘉宾们指出，AI-First不等于“使用AI”，想要把效率提升100倍、1000倍，就不能只把AI当成工具，而要让AI成为所有生产力的主导。组织转型最难跨出的一步在于——是否能让所有员工都能做到信任AI。

这场对话中有一些有趣的观察，比如在Creao，市场不用再追着开发提需求，因为开发速度已经远超市场消化能力；当大量对齐工作被AI接管之后，拿掉产品经理，反而让团队效率大幅提升；初级工程师比资深工程师更适应AI时代的转型；尽管过去十年积累的专长正在快速贬值，但资深工程师仍然有竞争力，因为未来的核心竞争力不再是写代码，而是“找到AI Planning的缺陷”和“判断什么是有价值的”。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

Kai，Creao联合创始人/CEO

Peter，Creao联合创始人/CTO

Clark，Creao联合创始人/CPO，clark@creao.ai

【你将听到】

AI 主导的效率革命

02:32 什么是Harness（挽具）？

03:09 Harness范围远大于prompt/context engineering，榨干大模型能力

04:52 Harness成败在于，设计好系统自身的feedback loop

07:11 传统软件静态人主导，Harness动态AI主导迭代

08:10 一篇X爆文，揭秘CreaoAI的Harness实战

09:53 AI-first第一步：重构流程，降低对齐成本

13:19 思维转变：AI不是工具，是所有生产力的AI主导者

14:01 放弃传统开会讨论，让AI主导对齐，沟通成本大幅降低

19:12 Agent主导排查bug，50%以上问题由AutoFixing自动修复

23:48 搭建整个Agent系统，只需要1个Architect用一周定框架

25:47 Harness观念：AI是动态系统，出错要弥补系统而非简单纠错

27:13 你的内容和产品，受众可能是Agent

Harness时代的组织转型

31:09 组织转型挑战：只要有人觉得“不如人做”，改造就会被拉长

32:02 AI能力已达，CreaoAI 2026年1月用两周完成全部架构重构

36:00 “2026年我没有写过一行代码”，架构师的价值是找出AI planning的缺陷

38:22 产品开发超前于市场，市场尚不了解Harness Agent的工作方式

43:05 大企业难转型的原因：合规问题，人员过多

Harness时代人的价值

47:47 信任从人转向AI需要guardrails，产品经理角色被拿掉，对齐成本反而更低

52:00 交流成本＞落地成本，AI环境下复合型人才更重要

53:21 “资深悖论”：初级工程师更适应AI，资深专家转变难度大

01:00:30 人类未来最核心的能力和价值：定义需求，review结果

【延伸阅读和相关术语】

《Why Your “AI-First” Strategy Is Probably Wrong》

《The Self-Healing Agent Harness》

CI/CD（持续集成/持续部署），软件开发中的自动化流程。CI（Continuous Integration，持续集成） 指开发者频繁地将代码合并到主干，并自动运行测试，以便尽早发现集成错误。CD（Continuous Delivery/Deployment，持续部署/持续交付） 指通过自动化流水线将通过测试的代码自动发布到生产环境。

Agent Behavior（智能体行为），指AI Agent在执行任务时的行为模式，包括它如何理解指令、调用工具、做出决策、处理错误等。

【监制】

泓君

【后期】

Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

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Easily Served - Gerhard Feng

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离美加墨世界杯开赛还有一个月，央视和国际足联FIFA之间的版权谈判终于是谈妥了，本期我们来聊聊世界杯的定价逻辑与体育赛事版权生意的变化脉络。

【主播】

麻花，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

朱晓东，力赞体育CEO ，本届世界杯日本转播权销售顾问

张宾，《体育产业独立评论》主理人

【你将听到】

谈判的虚惊一场，赞助商的从中斡旋

02:40 价格细节：打包的版权交易里，很少透露单届的价格

04:25 FIFA的让步，单独售卖的女子世界杯，也被打包进来了

05:28 联想出面协调，背后动力是什么

08:31 谈判纷争的惯常套路，最终双方都会让步到促成交易

09:47 从18年到26年，世界杯的中国赞助商为什么在变少

12:30 赞助世界杯，到底能给中国企业带来多少好处

世界杯的定价逻辑

14:41 中国被FIFA设定到版权价格第一梯队，定价逻辑是什么？

19:00 体育赛事版权谈判的流程、阶段和套路

21:51 提前一个月转播权还没谈拢，这种情况经常发生

22:36 从02年到26年，FIFA对央视的版权要价涨了20倍

25:49 全球体育比赛的版权价格，都被转播方里的新玩家带起来了

27:30 2022年世界杯，央视入账了50亿

29:54 转播方能赚多少，在FIFA面前并非秘密

从中国到全球，体育赛事版权生意的变化脉络

33:14 全球范围内，大转播方的变现能力并没有变强

35:35 体育版权上亏钱的，可不止乐视体育

39:29 世界杯的转播权，为什么总是两届打包卖

41:31 赛事版权在中国，坐过速升速落的过山车

45:35 十年前中国的版权泡沫，源于不计成本的恶性竞争

49:30 对比国外版权市场，中国的同行打得太凶了

51:42 健康的版权生意，关键是要“量KPI为出”

53:09 中国版权生意难做，稳赚不赔的可能只有世界杯和奥运会

55:05 NFL、NBA和F1，为什么顶级赛事的版权都在疯涨

59:00 抖音和快手，正在尝试边解说比赛边直播带货

01:02:22 赛事版权的长期受益者，可能是优质IP持有方和去中心化的流量平台

【延伸阅读和相关术语】

央视签约世界杯背后：FIFA让了步，联想是关键协调者

世界杯版权，即将迎来转机？

咪咕：中国移动旗下的数字内容平台，旗下拥有中超、英超、法甲、WTT、UFC的独家版权，并拥有NBA、亚洲杯、汤尤杯等赛事的转播权。

电通：深度介入体育产业的日本广告营销公司，在体育版权中扮演“超级代理商”的角色，拥有世界杯、奥运会等诸多体育赛事在日本和部分亚洲国家的代理资源。

DAZN：总部位于英国的体育流媒体巨头，由Access Industries和Perform Group于2016年推出，资本雄厚，业务覆盖超过200个国家和地区，是全球体育版权市场最大的买家之一，被称为“体育界的Netflix”。

WTT：世界乒乓球职业大联盟，由国际乒联于2019年创立，旨在推动乒乓球职业化与商业化，由运营大满贯、冠军赛等全新赛事体系。

中国体育赛事版权泡沫：2015年前后，资本疯狂涌入体育产业，其中乐视体育花两年27亿购入中超新媒体版权，PP体育花3年7.2亿美元获得英超版权。随着乐视资金链断裂，以及中国付费习惯未养成、盗播泛滥等问题，体育赛事版权价格在中国回归理性。

PP体育：前身是视频网站PPTV，2013年被苏宁收购，曾是中国最早的互联网体育直播平台之一，巅峰时期手握英超、欧冠、意甲等50多项赛事的版权，但在20-21年间已因无力支付版权费而被逐一放弃。

新英体育：中国最早的体育版权巨头之一，2010-19赛季长期拥有英超在中国内地独家转播权，并于2013年在中国首推付费观赛模式，2018年与爱奇艺成立合资公司新爱体育。

League Pass：NBA官方推出的全球性赛事流媒体订阅服务，支持多场比赛同屏观看、比赛中实时叠加球员数据等，除了赛事直播，还提供7x24小时的NBA TV的节目，比如赛事分析和采访等。

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Kick Off - Earle Belo

In a Minute - John Runefelt

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All Parts Equal - Airae

Burn Away - Nyck Caution

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人类历史上第一批和生成式AI同时长大的学生，正在踏入毕业季。

去年我们和大学生聊AI时，讨论还集中在“要不要使用AI”、“教授怎么看”。然而仅一年后，AI真正成为了生产力工具。这届毕业生可能会发现：不管你学的是知识性课程，还是实用性技能，都难逃AI冲击，想要脱颖而出必须成为那个“更善于使用AI的人”。

当知识可以被AI调取，技能可以被工具取代，大学还能给你什么独一无二的东西？面对AI冲击，有哪些能力是不会被时代洗牌的“元能力”？

本期播客，我们邀请三位刚刚走出校园的名校毕业生——Alfred、Kolento、Jack，一起聊聊他们在教育标准化的大学里，如何用AI实现高度个性化的学习；从哪里汲取思想的养分，最看重的能力又是什么；站在毕业的关口，他们如何评估大学的价值，面对未来又做出了怎样的选择。

这也是一份送给所有大学生“自救指南”，那些AI取代不了的能力，才是教育留给我们的真正底气。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

林桐宇 (Alfred)，清华大学法学（国际）2026届

侯泰羽 (Kolento)，纽约大学应用心理学2026届

饶杰武 (Jack)，哥伦比亚大学管理科学与工程研究生2026届，Emergences Labs 创始人兼CTO

【你将听到】

Alfred

03:28 刚上大学就有了ChatGPT，预感打不过开始辅修AI

09:40 AI速通法律专业课：模拟教授出题，拿下4.0满绩

12:15 大学老师对AI态度发生转变，评估体系亟待升级

13:43 大学两大价值——认识自己 + 获得技能；后者被AI侵蚀

15:49 记忆类知识会过时，批判性思维和素养课程更值得投入

20:11 清华最重要的财富：同侪的深度交流、老师的解惑

Kolento

23:05 马斯克说对了，我上大学最重要的目的就是社交

26:30 学历不再是知识的证明，但仍是社会信任的重要凭证

28:35 追寻美德、向往真理，才能更好地驾驭AI技术

29:55 用AI在大学期间大量试错，而不是对中长期目标做死板的预设

32:32 AI可以做出决策（deciding），但只有人能做出选择（choosing）

36:38 “自顶向下”学习法：先见证最高水平的卓越，再提问、理解、验证

Jack

39:23 99%作业由AI参与，已经想不到任何没有AI参与的作业了

43:14 翻书不会把我变成一个更好学生，只是在浪费我的时间

44:44 当大家都用AI做作业，真正PK的还是每个人的理解和判断

进化的AI工具

46:19 最近常用AI工具盘点

52:05 哪些AI工具正在被抛弃？首当其冲：ChatGPT

58:12 适当关闭memory，避免模型被记忆污染形成信息茧房

元认知积累与AI上瘾

01:01:00 设计师的审美，程序员对代码的感觉，仍然不可替代

01:04:10 AI比短视频更上瘾，失去AI就失去了执行力和灵感来源

01:05:51 完全抽离AI我们还能做什么？还能回到手写代码吗？

01:12:20 用AI的资深工程师反而慢了19%，初学者在AI时代可能反成优势

01:16:33 2026最迷茫就业季，这一代毕业生就业向何处去

01:19:40 硅谷高中生反驳主播：为什么要假设，我们不会离开AI了

【本期节目中提到的AI工具】

Variant：输入一句话需求，几秒内生成数十套高保真网页与APP设计方案的AI设计工具。

Typeless：像真人一样自然说话，自动转化为润色后可直接发送的清晰文本的AI语音听写工具。

Dify：一个开源平台，让你能通过拖拽等可视化方式，快速构建和部署基于大模型的AI应用。

Raycast：用键盘统一控制整个电脑、快速启动应用与各类服务的Mac效率中枢。

Suno：支持上传个人声音克隆，一键生成包含人声与配器的完整原创歌曲的AI音乐创作平台。

Gemini Dynamic View：谷歌Gemini根据你的自然语言提示，实时生成可交互3D模型和定制UI界面的动态可视化功能。

Mercury 2：基于扩散架构每秒可生成超过1000个Token，比主流模型快5到10倍的极速推理大语言模型。

【监制】

泓君

【后期】

Amei

【运营】

朱婕

【BGM】

Between Moments - Amber Glow

Call Waiting - Future Joust

Pulse Runner - Helmut Schenker

First Flakes - Philip Ayers

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