晚点聊 LateTalk

「一段鲜少被人提及的故事。」

今天的嘉宾是目前任职于高通创投（Qualcomm Ventrues）的投资人周楠。她是 5 月中旬 IPO 的 Cerebras Systems 的早期投资人之一。这是一家提供新架构 AI 算力的芯片与系统公司，被外界视作英伟达的补充，甚至是挑战者。

9 年前完成这笔投资时，周楠刚从投行加入百度的硅谷人工智能实验室。那时吴恩达是百度人工智能业务负责人，Anthropic 的创始人 Dario 也曾在百度美研工作，期间作为一作发表了 DeepSpeech2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin 一文。

今天这期节目，我们从 Cerebras 的 IPO 切入，聊了 AI 算力的趋势，也通过回顾这段投资过程，回到了 10 年前，scaling law 在硅谷萌芽的阶段和当时百度美研的状态。

那是一段现在的地缘环境下，鲜少被人提及的故事，但它值得在 AI 历史中有一席之地。

本期嘉宾：周楠（Nan Zhou），Qualcomm Ventures 投资人

本期主播：程曼祺 《晚点 LatePost》科技报道负责人

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-Cerebras IPO，英伟达之外的 AI 算力

03:26 Cerebras 离“英伟达挑战者”还有多远？

11:16 从 Sam Altman 最早投 Cerebras 到如今与 OpenAI 的 200 亿美元订单

18:27 Cerebras 的上限与下限，WSE 架构优劣

-9 年前的那笔非共识投资

23:28 为什么百度当时要投芯片？

29:02 Dario Amodei 的早期代表作 DeepSpeech 2，Scaling laws 的萌芽

32:17 Cerebras, Graphcore, Wave Computing，三选一

37:06 与研究员一起做尽调，逐一排查风险点

46:18 IC 投决过程，未流片前的决策

53:35 Cerebras 的至暗两年，如何挺过流片不顺

-“遗落”的百度美研

01:00:02 “黄埔军校”和一份生不逢时的 deal list

01:04:04 OpenAI 和 Anthropic 早期都未得典型 VC 支持

01:09:04 他们后来为什么离开百度？

01:12:23 起了大早，赶了晚集，一部分是“宿命”

-新的非共识

01:18:30 推理优化和 Infra 的更多创新

01:26:11 真正的早期投资变难，一股趋势是募大钱投显然的 winner

01:31:11 物理 AI，下一阶段的大分歧和机会

**01:35:49 连点成线*

剪辑：甜食

相关链接：

《晚点聊》159 期：马斯克Terafab太空算力、英伟达重拾CPU|与Fusion Fund张璐聊AI算力新趋势

《晚点聊》156 期：【AI季报_26Q1】：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化

附录：一些术语解释

WSE（Wafer Scale Engine，晶圆级引擎）：由 Cerebras 公司推出，是将整片晶圆封装为单一芯片的超大算力处理器。

ASIC：专用集成电路，专为特定功能定制设计的芯片。

模拟验证：通过仿真测试电路功能、性能，排查设计缺陷的芯片研发环节。

流片：把芯片设计版图交由晶圆厂，正式量产制造芯片的过程。（本期聊到，百度当时投资 Cerebras 时，Cerebras 尚未完成第一次流片，处于模拟验证的研发阶段。百度对 Cerebras 的性能尽调也是基于模拟推测的。）

Adept AI：曾推出 Devin 的美国创业公司，核心成员 Erich Elsen 曾在百度工作。

Egien AI：本期后面聊到的，被 Nebius 收购的一家 Infra 公司。

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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“具身的泡沫什么时候破？” 王新宇的答案却是：中国投入这个领域的钱不是太多，而是太少。

他是美团龙珠的合伙人，十年前入行时就在投科技，先后在 GGV、昆仑万维战投部工作，2021 年加入美团龙珠，开始负责科技投资。

整个美团系——包括美团战投和美团龙珠——现在是宇树最大的外部股东，累计投资宇树超 4 亿元，合计占股约 9.65%。其中，美团战投持股 7.61%，是宇树科技的早期战略投资者；美团龙珠随后投资，目前持股 2.04%。

宇树刚刚在上周完成科创板 IPO 过会，这成为龙珠科技投资不可忽视的一笔。

王新宇也在 2023 年 7 月的早期阶段就投了月之暗面，这是龙珠重注的一家大模型创业公司。龙珠先后投资月暗 4 轮，并领投了 200 亿美元估值的最新一轮。

从王兴兴到杨植麟，王新宇反复看到一种新的创业范式：由热爱驱动的创业——热爱带来极致的专注和力争世界第一的雄心。他也看到了一类反复出现创业者——“年轻的大哥”：他们实际年龄小，但在某个领域已深耕多年。

本次采访，我们回顾了王新宇十年科技投资的思考和故事和龙珠的科技投资布局。

本期节目的图文版也已经发布:从王兴兴到杨植麟，美团龙珠怎么投科技？

本期嘉宾：王新宇，美团龙珠合伙人

本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人

剪辑：吴宇量

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-GGV、昆仑万维：“我能不能吃投资这碗饭？”

01:31 2008 级 5023，“复旦最牛宿舍”

11:37 计算机视觉背景，为何没投 CV 四小龙？

17:05 离开大机构，验证自己能否长期做投资

-美团龙珠：三纵三横里的科技机会

23:37 理想汽车是一笔传奇投资，王兴有不灭的好奇心

33:20 龙珠的“三纵三横”科技推演

38:08 2023 年 7 月投资月之暗面，“见面后，杨植麟打消了我的一切负面疑问”

47:10 DeepSeek 冲击，“人教人教不会，事教人一次就会”

51:27 已投十余家 AI 应用公司，创始人出生高峰是 1997 年

-投入具身智能的钱不是太多，而是太少

01:01:08 2023 年底之后，看懂了宇树，也看到了具身智能大概率会发生

01:11:15 具身智能的链主不一定自己造本体

01:12:47 谈“泡沫”：投入具身的钱不是太多，而是太少

01:19:37 怎么定义具身智能的 GPT-3.5 时刻？

01:28:38 类比自动驾驶，为什么 2019 年是个拐点？

01:33:02 十年前的王兴兴，十年前的宇树

01:43:55 具身市场推演：集中度、产业链分工

01:54:19 语言模型和具身智能之外

02:01:26 一个思想游戏：如果 AI 今天被质子锁死，然后呢？

相关链接：

《晚点聊》 148 期：它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡

《晚点聊》 145 期：极壳孙宽：首个「消费级外骨骼」的诞生

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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「AI 来了，学习这件事会怎么变」

本期嘉宾是洋葱学园联合创始人和 CEO 杨临风，而他一直不怎么追风。

在哈佛读本科时，杨临风修的是计算机，而毕业后，他和朱若辰、李诺在 2013 年创立洋葱学园，做了教育科技，想让更多学生驾驭自主学习。

几年后在线教育融资汹涌，最火的形式是双师直播课、名师录播课等，而洋葱学园都没有做，他们不想做培训，继续用 5~8 分钟的动画内容吸引孩子课外自学。

今天我们聊 AI，临风也不怎么讲流行技术词汇，更多聊学习本身。

与其说洋葱是一家教育公司，它更像一家学习公司。他们一直在研究孩子可以如何自发、自主地学习。这在今天变得更重要了。也可以说，AI 正加速让学习回归本来面目。

本期节目由洋葱学园支持播出。

本期嘉宾：

杨临风，洋葱学园联合创始人 & CEO

本期主播：

程曼祺，晚点 LatePost 科技报道负责人

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-从公益到创业，追求实现“自主学习”

02:32 哈佛支教、阳光书屋

08:58 自主学习是意愿、能力和工具的协同

16:04 为什么数学？为什么 5~8 分钟动画

28:23 AI 能提升制作教育内容的效率，但提升有限

-在线教育最疯狂的那几年

39:13 不做双师大班课，不追风口

48:30 就算没有双减，双师大班也很难满足教育新需求

-AI 热潮之后

52:51 洋葱、猿辅导、与爱为舞……AI 教育的不同思路

01:05:45 AI 动摇应试教育，但学知识的过程依然必要，学校依然必要

01:11:00 K12 最重要目标：学会自立

01:15:52 各家大模型在教育场景的表现

-回归自主学习

01:18:14 曾经受到的最大质疑：自主学习只适合少数人？

01:28:38 过去相信先赚钱再实现目标，后来发现不必如此

01:33:55 创业不是开不开心的问题

连点成线

相关链接：

108 期：与马毅聊智能史:“DNA是最早的大模型”，智能的本质是减熵

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「回到智能，进入家庭。」

从 2026 年 3 月开始，许华哲有了一个新身份：破壳机器人的创始人。之前的两年多里，许华哲是星海图的联创和首席科学家。

这次重新创业，许华哲想自己主导推动一个大梦想：通用机器人，第一步就是家庭机器人。

他也想跳出此前中国具身智能行业的一些路径依赖，更回归通用智能的探索：他说具身智能不是 robotics、不是自动驾驶，也不是“史前深度学习”。

这并不是现在最流行的叙事，他是怎么想的？破壳会怎么做？

本期节目的图文版也已经发布:对许华哲：具身智能不是机器人学，不是自动驾驶，是世界上的新物种

本期嘉宾：许华哲，破壳机器人创始人 & CEO

本期主播：程曼祺，晚点科技报道负责人

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-科学家创业，不好吗？

01:56 离开星海图，看到家庭机器人

17:02 再次创业的信号与 concern

26:27 “学习好”对创业前所未有地重要

-再次出发的 bet

41:11 不是 Robotics，不是自动驾驶，也不是史前深度学习

56:46 强化学习可能被低估了

01:06:06 “不要小瞧投资人的梦想”

01:10:14 18~24 个月后会？重资源竞争、大公司入场

01:16:32 最好的会在中国发生，但别错过最大的西瓜

-技术之美：简单的、一致的

01:29:18 从游戏到物理世界

01:35:56 大多数科研是“噪音”

01:51:49 技术之美：简单的、一致的

01:57:26 具身智能的“时间检验奖”还没出现

02:08:48 一场尽力的马拉松

02:18:29 创业后，找回曾经的自己

02:23:55 连点成线

剪辑：宇亮、Nick

相关链接，《晚点聊》的往期具身智能创业者访谈：

86 期：国家从无到有，拢共分几步？｜工业化之路 01

161 期：原力灵机唐文斌：中国最早的 AI 创业者和他的具身新旅程

155 期：至简动力贾鹏：从英伟达到理想，具身智能的六边形战士

152 期：访谈千寻创始人韩峰涛：20 亿新融资、具身模型淘汰赛、落地非共识

148 期：它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡

112 期：与千寻高阳聊具身：一个像机器人的人，怎么做像人的机器人

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本期《晚点聊》，我与刚从港科大博士毕业的一位年轻研究者高深远，他从去年开始在英伟达实习，接下来马上会正式加入英伟达的具身智能实验室 GEAR。

我们聊了深远 2024 年以来一直专注的方向：世界模型。

前 1 个多小时，我们展开了整个世界模型的大图景：它的分类？它是为了解决什么问题？它的现状、瓶颈和未来方向，以及各主要公司的思路。

很多人认为世界模型的说法太模糊、涵盖太多，这是一些早期技术的常见现象，这期正好厘清，目前有哪些做世界模型的方法和思路。

后一部分，我们聊了GearLab 在世界模型上的一些实践。尤其是去年底至今，他们陆续发布的世界模型 DreamDojo，（深远是这个工作的联合一作）以及被认为有可能会取代 VLA 的世界动作模型 DreamZero 的研发历程和具体创新点。也延展聊了世界模型可能的竞争局面。

深远描绘了他认为非常有前景的一种自进化循环——它由世界模型、策略模型（如 VLA、WAM 等）和连接二者的 Agent 构成。在英伟达，世界模型和策略模型有 DreamDojo-DreamZero 的组合，在 DeepMind 有 Genie-SIMA的组合。以下的图示更容易帮助理解播客里的讨论。

图注：图中大脑代表 agent，机器人代表 policy，地球代表世界模型，中间是数据集。世界模型的输出（对世界下一刻的预测）是 agent 的输入，供 agent 给预测打分，打分可用以优化 policy；同时世界模型的输出也是 policy 的输入，而 policy 的输出（动作）是世界模型的输入。同时，agent 也给 policy 做任务规划。

世界模型到 agent 和 policy 是用视频/图像通信；policy 到世界模型是用 action 通信；agent 到 policy 是用文本通信；agent 优化 policy 可以是一个打分数值，也可以是由文本媒介转过来的一种分数信号。

本期节目的图文版也已经发布:与英伟达 GEAR 高深远聊世界模型、自进化循环和 DreamDojo

本期嘉宾：高深远，英伟达 GEAR 研究员

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剪辑：Nick、甜食

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- 世界模型大图景

02:19 世界模型是什么？ 施加动作，预测世界下一刻的状态

05:35 多 Agent（车/机器人）互联的世界模型

09:57 按世界状态的表征方式分类： 4 种世界模型

15:33 最看好 video 世界模型， 因为数据够丰富

19:36 世界模型为何热起来？ 数据增多 + 策略模型变强了

- 世界模型、策略模型和 Agent 的自进化循环

21:42 策略是什么？和世界模型的关系

23:39 WAM（DreamZero）相比 VLM 的变化

28:26 世界模型的一大价值是服务策略： 测评、生成数据、突破物理限制的虚拟强化学习

33:42 循环三要素： 世界模型、策略、Agent，它们如何彼此连接、优化

- 世界模型的未来

43:07 当前最大瓶颈，突破泛化： 物理的泛化、动作的泛化

51:49 世界模型难以横评， 难以直观看到不同模型的差别

55:28 各团队的世界模型进展： DeepMind、Nvidia、OpenAI、General Intuition

- 从自动驾驶到具身，从 AI Lab 到 GEAR

01:02:44 “在学界继续做自动驾驶世界模型没意思了”

01:06:30 加入 GEAR，DreamDojo 和 DreamZero 的发起

01:14:12 在英伟达构建最大规模 Human Center 数据

01:21:05 跨本体的 Latent action，以后还需要吗？

01:28:41 DreamDojo 的评测： 自建 6 个 benchmark 的逻辑

01:34:50 自己不掌握视频基模，能做出有竞争力的世界模型吗？

- 01:45:44 连点成线

相关链接：

157 期：【具身季报 26Q1】宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

150 期：【年末AI回顾】从模型到应用、从技术到商战，拽住洪流中的意义之线|Solo

148 期:它石智航陈亦伦：具身的三道曙光和第一道关卡

附录：一些名词解释

- 级联误差，Cascade Error：指在包含多个串联模块或阶段的系统中，前一阶段产生的误差未被纠正，直接传递给下一阶段，误差被放大。

- Genie（Generative Interactive Environments）：DeepMind 团队发布的基础世界模型。它能通过一张图或一段文字描述生成一个动作可控的虚拟世界。目前发布到 Genie 3

- SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）：DeepMind团队开发的虚拟角色策略模型（DeepMind 称其为 Agent），能理解玩家用自然语言下达的指令（如“向左转”、“拿起斧头”），在 Genie 等各种虚拟环境中操控角色执行任务（产生动作）。

-** Intuition**：一家希望打造空间智能的美国创业公司。

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