What's Next｜科技早知道

6 月 9 日，WWDC 2026 在加州库比蒂诺如期举行，这是库克任期内最后一次主持发布会。苹果正式把语音助手 Siri 改名叫 Siri AI，换了新 logo，做成了独立 APP，还宣布与 Google Gemini 在模型方面深度合作。期待了两年，Apple Intelligence 终于是交出了一份答卷。为什么苹果坐拥 10 亿台 iPhone、全球最深的软件生态、最完整的硬件矩阵，却在 AI 这件事上，被其他科技大厂远远甩在后面呢？

这期节目，我们邀请到了光帆科技的创始人董红光与我们一起来聊聊 AI 助手与智能硬件。在 APP 孤岛、隐私限制、端云协同之外，有没有一种完全不同的路径，绕开手机这个形态，从头搭一套 AI 原生的软件基建？AI 原生的个人助理到底需要哪些底层基建？以及这场硬件+软件的赛跑，中国创业公司有没有机会跑赢大厂？

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

董红光，光帆科技创始人

时间轴

[00:14] 从 WWDC 说起，苹果这次交了什么卷？

补课为主，不及预期：Siri AI 改名、单独 APP、接入 Gemini，

和国内 APP 的创新比起来差距明显，但苹果的生态打法天然需要周期

[04:38] 金矿不好挖：苹果的四个短板

决策链长 + 模型能力薄弱，依赖 OpenAI 和 Gemini 只能兜住底线

数据锁死在超级 APP 内部，OS 层拿不到，所谓金矿其实难以开采

手机形态的天花板：多点两下就能完成的事，没必要绕道 AI 说话

[08:46] AI 硬件的前车之鉴：智能硬件为何翻车？

缺的不是硬件，而是一套 AI 原生的软件基建

传统 OS 的架构都需要从头重建

今天有大模型，但没有围绕大模型建好的基建

[11:36] 谷歌 vs 苹果：全链条玩家的优势

从 Gemini 模型到 TPU 芯片、云基建、互联网服务、Pixel 硬件，几乎没有明显短板

苹果的差距在于模型层，这决定了它的上限

"酷"这件事，不知不觉已经转移

[20:31] 个人 AI 助理：不是所有人都看好的非共识

实现难度有两层：技术上能不能真正理解用户，生态上谁愿意开放权限

自动驾驶实现了"人人有司机"，个人 AI 助理是"人人有一个管家"

[23:20] 光帆在做什么：把手机传感器"拆开"重装进耳机

耳机+手表：已被接受的穿戴形态 + 全天候佩戴 + 靠近耳眼的黄金位置

软件侧：AI 原生接入而非借道手机 APP 界面

[36:09] 硬件创新的真实难度：一个耳机盒里放了多少东西

摄像头：没有专为耳机定制的小摄像头，镜面做弧面处理，玻璃换树脂

耳机盒集成 eSIM + GPS + 指纹，可独立联网，功耗管理极复杂

现阶段是"AI 助理 1.0"：离终态仍远，等待生态

[42:26] 中美 AI 硬件谁先跑出来

硬件：供应链全在国内，中国绝对优势

软件/模型：伯仲之间，部分领域中国已领先

美国大厂主导、投资人不爱 AI 硬件；中国创业密度更高，更能卷出创新

[50:01] 傻瓜 vs. 可玩：通用 AI 硬件的用户分层策略

短期先打极客：支持连接本地 LLM，自己用语音让 AI vibe coding 写 skill

长期目标：开箱即用 + AI 主动学习用户习惯形成个性化

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

设计：饭团

「Knock Knock 世界」

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Special Guest: 董红光.

AI 时代，「一人公司」成了一个越来越热的词。一个人加几个 agent，就能做掉过去一整个团队的工作——这个想象正在快速从概念变成现实。支持者说，build 的成本越来越低，个人的杠杆越来越大，普通人第一次真正有机会拥有一家属于自己的公司，不依赖 VC，不需要融资，自己说了算。

但如果有人在 AI 火起来之前就已经活成了这样，他的判断或许更值得参考。Sahil Lavingia 是 Gumroad 创始人、畅销书《小而美》（The Minimalist Entrepreneur）作者——他走完了完整的硅谷融资路径，也经历过融资失败、大规模裁员，最终一个人把公司撑了将近五年。今天的 Gumroad 年收入将近 2000 万美元，核心团队只有三个工程师。他不是在布道极简主义，而是两种模式都真实走过的人。

这期节目，Sahil 聊了几个很值得思考的问题：当 vibe coding 让每个人都能在一个周末做出一款 app，真正稀缺的东西是什么？为什么他认为技术创始人第一个应该招的人是销售，而不是工程师？AI 最终会不会变成 CEO，让创始人只需要专注于自己最享受的那部分工作？

本期人物

丁教 Diane，「声动活泼」联合创始人、「科技早知道」主播

Sahil Lavingia，Gumroad 创始人兼 CEO、《小而美》作者

时间轴

[00:14] 从 Pinterest 二号员工到 Gumroad 创始人：一段标准硅谷故事的非标结局

[03:33] 年入 2000 万、团队只有三个人——Gumroad 今天到底是怎么运转的

[06:03] 人人都能 vibe code 之后，小产品是更好卖了，还是更难卖了

[07:57] Gumroad 做了更好的产品，为什么还是输给了 Patreon

[09:54] 如果只能招一个人，技术创始人应该招工程师还是销售

[19:27] AI agent 已经很强了，还有哪些事情它暂时替代不了

[29:46] AI 当 CEO、人当手艺人——这个未来有多远

[36:07] 在 IRS 做数字化和在硅谷创业，哪个更难

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

运营：George

设计：饭团

「Knock Knock 世界」

点此收听👉全球一半的人将会近视，是什么在改变我们的眼球？（https://sourl.co/nEQm98）

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Special Guest: Sahil Lavingia.

就在本周，全球三大存储芯片巨头——SK 海力士、三星、美光——市值同时突破万亿美元。过去一年，SK 海力士股价累计涨幅超过 900%。财报显示，SK 海力士 2026 年第一季度营收接近三倍于去年同期，三星存储部门同期利润同比暴增 8 倍。存储，正在成为这一轮 AI 浪潮中最炙手可热的硬件赛道。

这背后是一场史无前例的供需错配。SK 海力士 2026 年全年 HBM 产能已经售罄，短缺预计将持续至 2027 年。与此同时，AI 服务器对内存的疯狂抢占，已经传导到了普通消费者：同等配置的手机更贵了，想要的机型根本没货——内存，被 AI 抢走了。但存储行业是出了名的「涨得多猛、跌得多惨」——过去 40 年，一个周期内暴涨 10 倍、暴跌 90% 的情况屡见不鲜。这一轮，究竟是又一场超级周期，还是 AI 真的重写了游戏规则？

这期节目我们请来前半导体行业从业者、公众号「傅立叶的猫」主理人张海军，我们与他聊了聊：为什么存储行业现在如此火爆、这一轮周期在哪些维度上真的不一样；从 HBM 缺货到 NAND 角色转变，存储的五层架构如何被 AI 重塑；以及，国内长鑫、长江存储的进展，和周期拐点究竟何时到来。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

张海军，前新思科技高级工程师、半导体公众号「傅里叶的猫」主理人

时间轴

[02:46] 这轮周期是什么时候开始的？

去年 Q1 现货价格已现端倪，三星海力士宣布停产 DDR4 引发囤货恐慌

三重触发因素叠加：AI 需求拉动、DDR4 停产、关税预期

[04:05] 存储的五层架构：离处理器越近，速度越快、价格越贵

从 HBM、DRAM 到 NAND、机械硬盘，带宽与价格的权衡逻辑

"内存墙"：芯片算力已不是瓶颈，存储带宽才是

[07:33] HBM 为什么缺货缺到 2027 年？

英伟达每代芯片 HBM 需求翻倍

台积电 CoWoS 先进封装扩产周期长，供给端是硬约束

[09:26] 三家原厂格局：海力士领跑，三星和美光追赶

HBM 市场从 350 亿美元预计增至 2027 年近 800 亿美元

第四代 HBM 格局重洗

[13:00] 这轮为什么不一样：结构性转变的五个维度

需求端：从周期性补库存转向 AI 结构性爆发，三重需求（DRAM、HBM、NAND）同时拉升

供给端：原厂从抢份额转向利润优先，扩产极为克制；

长协模式（LTA）：锁量不锁价，甚至要求客户绑定原厂资本开支

[22:37] 看多 vs 看空：分歧在哪里？

短期超买、股价涨幅过大是看空方主要依据

需求缺口太大、算法效率提升反而会扩大需求

[25:48] 绕过 HBM 瓶颈的各路方案：英伟达 CMX、谷歌 CXL 内存池、Cerebras 晶圆级芯片

英伟达 CMX 方案用 DPU 预取 NAND 数据降低延迟

谷歌用 CXL 协议构建 TB 级 DRAM 内存池

Cerebras 晶圆芯片面临散热、扩展性硬伤

[32:00] NAND 的角色转变：从"温数据仓库"到 AI 推理参与者

AI agent 推理链路长、中间结果需要落盘，NAND 直接参与推理过程

闪迪 HBF（高带宽闪存）：容量是 HBM 的 8~16 倍、成本更低，但受限于擦写寿命和工作温度

[38:06] 长鑫、长江存储即将上市，国内存储进展如何？

长江存储 NAND 国内已大规模销售，长鑫 HBM 尚未量产商用

小米等手机厂商参股长鑫，本质是提前锁定产能

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监制：Yaxian

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Special Guest: 张海军.

2026 年 5 月 25 日，在上海举行的 IEEE 国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波发表主旨演讲，正式提出"韬（τ）定律"。韬定律的核心主张是：以"时间（τ）缩微"替代"几何缩微"作为半导体与电子系统演进的新指导原则，以系统性降低时间常数 τ 为核心，通过逻辑折叠（Logic Folding）等技术，持续压缩芯片内部的信号传播时延，从而不断提升晶体管密度。

消息发布后，A 股芯片板块强势拉升，科创 50 指数再创历史新高。社交网络上，舆论则呈现出截然不同的两种声音：看多的一方认为这是国产芯片的重大突破，直呼"华为终结摩尔定律"；看空的一方则毫不客气，质疑韬定律不过是把基础概念包装成了产业定律，"华为掀翻摩尔定律"之类的标题被认为言过其实。

王炸还是噱头？这期加更节目，雅娴请来了前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人张海军，来帮我们拆解三个问题：韬定律究竟是什么，逻辑折叠这个核心创新点和现有 3D 封装技术到底有什么本质区别，以及要真正落地还需要跨过哪些现实的门槛。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

张海军，前新思科技高级工程师、公众号「傅里叶的猫」主理人

时间轴

[01:07] 华为韬定律发布，市场为什么这么兴奋？

[02:27] 衡量标准的改变：从纳米制程到时间常数，底层逻辑变了什么？

[03:02] 逻辑折叠（Logic Folding）是什么？和现有 3D 封装技术有何本质区别？

[05:23] 台积电 CoWoS、AMD 3D V-Cache 都有 3D 堆叠——华为的创新点究竟在哪里？

[06:25] 营销噱头？反对声音怎么说

[07:30] 英伟达、谷歌为什么没走华为这条路？

[09:17] 华为说已有 381 款芯片基于涛定律——Cell-to-Cell 堆叠真的落地了吗？

[10:57] 是真突破还是噱头？

[13:25] 落地最大的瓶颈：EDA 工具和封装工艺都还不到位

[14:31] 华为放话 2031 年等效 1.4 纳米——这个目标夸张吗？

名词解释

Die-to-Die 堆叠

成熟 3D 封装技术，将 两颗完整独立裸片（Die）垂直堆叠，芯片设计完成后再封装集成，耦合度低、互联相对宽松，是目前主流方案。

Cell-to-Cell 堆叠

华为逻辑折叠核心技术，在芯片设计初期就对内部最小功能单元（Cell）做垂直堆叠，互联更紧密、信号路径更短，需全新 EDA 工具支撑，暂未量产落地。

*逻辑折叠 Logic Folding *

韬定律核心创新技术，Cell 与 Cell 级垂直堆叠，区别于普通 3D 封装，从芯片设计阶段就做 3D 集成，缩短信号路径、提升密度。

幕后制作

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Special Guest: 张海军.

就在 4 月底,谷歌、微软、亚马逊、Meta 这四家科技巨头几乎同时发布了第一季度财报。营收数字都很漂亮,同比增长都在两位数以上,但股价反应却天差地别——谷歌单日暴涨 7%,市值激增 2500 亿美元；而 Meta 虽然净利润同比增长 61%，股价却暴跌 7%，随后两周继续下挫。

财报中最让人震惊的是这些公司公布的资本支出（Capex）数字。四家公司合计宣布，2026 年全年资本支出预计将达到 7000 亿美元。换算成人民币，这是 5 万亿,相当于把腾讯和阿里两家公司都买下来，还有富余。那这些钱几乎全部投向了同一个方向：AI 基础设施——数据中心、GPU 芯片、算力网络。

一边是史无前例的疯狂扩张，另一边则是资本市场越来越焦虑的情绪。以英伟达和 OpenAI 为中心的「循环投资」还在持续，资本市场关于「AI 泡沫」的讨论不断发酵。我们今天的节目请来二级市场投资人 Aaron 一起来聊聊如何看待美国科技大厂的疯狂投资，「循环投资」是正常的商业生态，还是击鼓传花的庞氏游戏；同样是科技大厂，为什么美国公司越投资本市场越兴奋，中国大厂却越投越跌。

本期人物

Yaxian，「科技早知道」主播

周玖洲 Aaron， 十年中金、华夏基金等顶级投资机构工作经验，「不止金钱」主播

时间轴

[02:34] 泡沫存不存在不用讨论了，问题是三年内能不能看到回报

四家 Hyperscaler 合计 CAPEX 约 7000 亿美元，股价反应却天差地别

核心分歧：投入能否在有效商业周期内转化成收入

判断标准不是"有没有泡沫"，而是能不能找到明线或暗线

[06:16] 明线和暗线：谷歌为什么涨，Meta 为什么跌

明线是财报里可量化的 AI 增量，暗线是公司声称 AI 提升效率但无法核实

Meta 大幅上调 CAPEX 触发了最简单的负反馈

[11:41] 不是信心，是逼上梁山：CAPEX 军备竞赛的真实逻辑

AI 早期是供给约束市场，芯片有限，不买就被卡脖子

苹果没跟进、美团说不做 Token 工厂——产业链基因不同，选择自然不同

[24:30] AI 基建是新的 Dotcom Bubble 吗？

三个像：基建先行、提前押注、产业链内部闭环融资

三个不像：今天买方现金充裕不靠举债；AI 已有真实收入；芯片供给约束远强于当年光纤

[34:42] 泡沫对社会有用，对股东不一定有用

Dotcom 的光纤沉寂多年，最终成了移动互联网的底层基础设施

泡沫是中性词，关键是需求能不能在有限商业周期内真实兑现

[35:49] 循环投资：什么时候是生态，什么时候是庞氏

CoreWeave-英伟达-OpenAI 的闭环本身不是问题，问题是圈外有没有独立买家

苹果-富士康成立，因为最终有消费者买单；没有真实终端需求，闭环就变庞氏

[43:47] 镜像 FOMO：美国拼命买入，中国拼命卖出

同样的 AI 投入，美国"先相信再质疑"，中国"先质疑再相信"

中国科技内部冰火两重天：大厂暴跌，小模型公司 PS 估值破百倍——资本对行业不悲观，只对特定公司悲观

[47:51] 拐点在 1 月中：是自作孽，不是行业问题

某大厂宣布"不计成本拿外卖绝对第一"，随后用 AI 补贴奶茶，情绪急转直下

营收放缓是旧闻；真正超预期的是把该投 AI 云的资源烧进了最大短板，烧到现金流转负

[52:57] 公司治理的本质是纠错能力

阿里云增速其实不错，但资源错配让市场对其能否专注 AI 产生质疑

治理结构差，董事会形同虚设，管理层犯错也没有机制纠偏

[53:16] 收尾：两个市场都有泡沫，厚薄不同

美股：少数巨头权重过大，一旦波动带动整个市场

中国：小模型公司百倍 PS 和大厂跌穿底裤同时并存，判断窗口在 2026 年底到 2027 年初

以英伟达和 OpenAI 为核心的循环投资网络

「Knock Knock 世界」

半程马拉松、运动会，为什么要办「机器人」体育比赛？点此收听（https://sourl.co/6m7x44）

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