What's Next｜科技早知道

2026 年诺贝尔生理学或医学奖将聚光灯投向了光遗传学。科学家从藻类中找到一种对光敏感的蛋白，再把它引入神经细胞，就可以通过光来控制神经元的活动。过去，我们研究大脑，更多只能观察哪些脑区在某种情绪下变得活跃，却很难判断它们究竟是情绪产生的原因，还是结果。光遗传学改变了这一局面，让科学家第一次有机会以极高的精度主动操控神经环路，探索大脑活动与情绪、行为之间的因果关系。它也为理解抑郁症、焦虑症、强迫症等精神疾病，以及寻找更精准的治疗方法，打开了新的可能。

这期节目是《声东击西》和《科技早知道》的一次串台。我们邀请到前神经外科医生、诺奖得主 Karl Deisseroth 著作《照亮破碎之心》的中文译者吴承翰，一起聊了聊，光遗传学究竟如何改变了科学家研究大脑的方式？它距离真正治疗人类精神疾病还有多远？以及，当我们越来越有能力干预大脑时，应该如何重新理解人类的情绪、疾病与自我？

本期人物

吴承翰，ZAP Surgical Chief Medical Officer、台北医学大学教授

徐涛， 「声东击西」主播，声动活泼联合创始人

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[04:03] 诺奖得主 Karl Deisseroth，是个怎样的人？

光遗传学从 2005 年的突破性研究发展为神经科学的重要工具，深刻改变了科学家研究大脑的方式。

Karl Deisseroth 不仅是一位神经科学家，也是一位精神科医生和作家，始终尝试在科学研究与患者的主观体验之间建立联系。

[11:40] 从冰锥手术到药物：精神疾病治疗的曲折历史

20 世纪的脑白质切开术曾被视为治疗精神疾病的重要突破，却因为对大脑的粗暴破坏，成为医学史上极具争议的治疗方式。

随着精神类药物的发展，医生逐渐拥有了更安全、更容易推广的治疗手段，但药物仍然无法帮助所有患者。

从经颅磁刺激到脑深部电刺激，神经调控技术正在尝试以更加精准的方式干预大脑活动，为难治性精神疾病提供新的可能。

[20:35] 我们真的知道抑郁症是怎么产生的吗？

过去的神经科学更多依靠脑成像和行为观察寻找相关性，却很难证明某个神经环路是否真正导致了特定情绪或行为。

与癌症等疾病不同，精神疾病目前仍然缺少被广泛用于临床诊断的客观生物学指标，诊断很大程度上依赖量表和医患交流。

[30:06] 用一束光控制大脑，光遗传学如何做到？

科学家从藻类中发现了能够响应光刺激的蛋白，并尝试将这种能力引入原本不具备感光能力的神经细胞。

借助病毒载体将光敏蛋白送入特定神经元，再通过植入光纤进行刺激，研究者能够以很高的时间精度控制特定神经环路的活动。

光遗传学让大脑研究从被动观察迈向主动干预，科学家可以通过打开或关闭特定神经环路，进一步验证它们与行为之间的因果关系。

[37:35] 小鼠实验里的《盗梦空间》：光遗传学可以唤醒恐惧记忆吗？

科学家先标记小鼠经历恐惧时活跃的神经细胞，再利用光刺激重新激活它们，让小鼠在安全环境中也表现出恐惧反应。

光遗传学能够帮助研究者验证特定神经环路与焦虑、恐惧、抑郁样行为之间的联系，而不只是观察它们是否同时出现。

[42:43] 抑郁症不只是化学失衡，大脑还有哪些秘密？

胡海岚团队通过光遗传学研究发现，外侧缰核中特定的异常放电模式能够诱发小鼠的抑郁样行为，为理解抑郁症提供了神经环路层面的解释。

氯胺酮等快速起效的抗抑郁药物能够影响相关神经环路的活动，这些研究也为理解药物作用机制提供了新的线索。

[53:28] 人类的负面情绪在进化中可能提供了某些生存优势

我们习惯用“焦虑”概括一种情绪，但实际上呼吸急促、回避行为和主观感受可能分别由不同的神经环路调控。

面对恐惧，有的人会逃跑，有的人则会僵住不动，这些看似矛盾的反应可能对应不同的神经活动和进化形成的生存策略。

焦虑和恐惧本身并非毫无价值的负面情绪，它们在进化过程中帮助人类应对危险，真正复杂的是如何判断正常情绪与疾病之间的界限。

[01:02:00] 当人类可以操控大脑，我们还有自由意志吗

通过调控下丘脑中与进食相关的神经元，科学家能够改变小鼠的进食行为，甚至让已经吃饱的小鼠继续寻找食物。

这些实验揭示，饥饿感与进食行为并不完全依赖主观意志，而是受到大脑中特定神经环路的深刻影响。

在进食障碍等疾病的治疗中，即使通过神经调控改变了患者的行为，也不代表医生已经理解或解决了疾病背后复杂的心理与生理问题。

[01:08:05] 从实验室走向临床，还有多远的距离？

光遗传学的重要价值不只是直接操控神经元，还在于帮助科学家发现与疾病有关的神经环路，从而为新药研发和其他神经调控技术提供靶点。

在动物身上能够精准操控某个神经环路，并不意味着同样的方法可以直接用于人类，技术安全性、个体差异和大脑复杂性仍然是重大障碍。

未来精神医学可能逐渐从根据症状进行诊断和治疗，转向结合神经环路及生物学机制，对不同患者进行更加个体化的干预。

[01:22:40] 焦虑的人越来越多，我们真的更容易生病了吗？

越来越多人开始关注焦虑、抑郁和 ADHD，但诊断数量的变化也可能与公众认知提高、诊断方式变化和社会环境有关。

精神状态往往存在连续的光谱，正常与异常之间并没有绝对清晰的界限，简单的疾病标签也难以概括一个人复杂的精神世界。

《照亮破碎之心》展现了科学解释的力量，也提醒我们，即使能够测量和干预大脑活动，患者独特的感受、经历和人格仍然值得被理解和尊重。

Demo, Don’t Tell｜AI Showcase

10 月 18 日，我们想在硅谷做一场有点不一样的 AI 活动。

这一次，不是坐下来听创业者讲 AI 将如何改变世界，而是直接让他们把产品拿出来，现场 Demo 给大家看。

AI Agent 已经能帮我们完成哪些任务？AI 正在怎样改变产品的用户体验？今天的 AI 创作者又能做出怎样的影像作品？

我们会邀请一批有意思的 AI Builders 和创作者，带来：

💻 Real Product Demos — 看看 AI 产品今天究竟能做到什么。

🎤 Founder Conversations — 听听他们做产品过程中最意外的发现。

🎬 AI Film Screening — 现场观看 AI 创作者的作品。

🔵🟢 Audience Choice — 每位观众都可以参与贴纸投票，选出自己最喜欢的产品创意和 Demo。

没有复杂的评审，也不需要懂技术。只要你对 AI、新产品和未来的用户体验感兴趣，都欢迎来现场看看。

时间： 10 月 18 日（周日）2:30–6:00 PM

地点： 旧金山，具体地址见活动报名页

策划参与： What’s Next 科技早知道

欢迎湾区的听友、创业者、开发者和所有对 AI 好奇的朋友！

Come see what’s actually being built.

APPLY TO DEMO：https://eg76rdcl6g.feishu.cn/share/base/form/shrcnkcYC3TWngjAioFkgbCAsSd

报名参加活动：https://luma.com/seamate-tey7

幕后制作

监制：Yaxian

后期：赛德、迪卡

运营：George

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Special Guest: 吴承翰.

几天前，2026 高通骁龙峰会在夏威夷茂宜岛开幕。高通今年整场峰会就围绕一个核心叙事： Agentic AI 的时代，手机正在从「以 App 为中心」转向「以智能体为中心」。围绕 Agentic AI 的方向，高通在芯片上一口气发了两颗的 2nm 的旗舰芯片，设备形态从手机延伸到了 眼镜、耳机、甚至 AI Pin；还和阿里、 Google等软件厂商合作了 AI 笔记本电脑 。你能感觉到，高通不只是在发一颗芯片，而是想把整个智能体时代的基础设施全部握在手里。

除了带给大家峰会现场的最新发布，我们还想跟大家聊聊三个大的话题：手机、眼镜和耳机这些新的 AI 设备给我们带来了什么？我们有了这么多的 AI 入口，手机的地位会不会改变？还有就是当我们拥有了如此之多的 AI 设备以后，谁来把我们的这些记忆统一起来，更高效地服务我们？

本期人物

王博：甲子光年 首席内容官

Ziad Asghar：高通产品管理高级副总裁（Senior Vice President, Product Management, Qualcomm）

王吉平：IDC 分析师（聚焦终端业务：PC、平板、手机、可穿戴、机器人等）

Shawn：Memories.ai 创始人，前 Meta Reality Labs

时间轴

[01:18] Agentic AI 的体验将从意图开始

CEO Cristiano Amon 宣布手机从 APP 中心转向智能体中心

高通的野心不止芯片，从眼镜、耳机到笔记本，要做 AI 时代的基础设施

[08:51] 手机会被取代吗？

终端入口变多了，但手机仍是承载个人上下文和隐私信息的中枢

手机从贴身工具升级为 hub，边缘侧算力分发给眼镜等配件

[11:48] 消费者会为新的终端买单吗？

存储超级周期之下，手机出货量跌 16.7%，安卓均价涨 40%

消费者是否愿意付费要看 AI 溢价能否撑起消费者的涨价承受力

[17:39] Remember → Understand → Act：高通画出个人 AI 路线图

终端持续感知和记录，AI 判断哪些重要、哪些是隐私

Memories.ai 给 AI 装上“视觉记忆”，把海量视频高效 index 成可检索的个人记忆

[25:01] 隐私放在哪？端侧和云端的分工

感知数据和个人记忆留在本地，复杂推理和 agent 任务去云端

“它就是我的另一个大脑，存在我信任的设备里”

[27:06] 跨设备互操作标准，高通的软件生态野心

高通正在 Snapdragon 设备间推进互操作协议，目标是开放为行业标准，让非高通设备也能接入

39 亿美元买下 Modular，Mojo 和 MAX 帮助模型在不同硬件上统一部署

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

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Special Guests: Shawn, Ziad Asghar, 王博, and 王吉平.

十年前，Snap 推出第一代 Spectacles。售价 129.99 美元、造型鲜艳、通过黄色自动售货机 Snapbot 限量销售，Evan Spiegel 甚至把它称作一个「toy」。十年后，Spectacles 变成了 SPECS，价格涨到 2195 美元，Snap 也不再满足于把一台相机戴到人脸上，而是想把它变成一台真正的空间计算机。

今年的 SPECS 重量从上一代的 226 克降到 132/136 克，FOV 提升到 51 度，并且第一次真正作为消费者产品出售。但另一面，130 多克仍然远重于普通眼镜，2195 美元的价格也注定它很难成为一件普通消费电子产品。

那么，Snap 花了十年做出的这副眼镜，究竟走到了哪里？这期节目，我们请刚刚现场体验过 SPECS 的泽霖，和长期关注 AR/XR 的开发者脑潘一起聊了聊。为什么 SPECS 明明取得了很大的工程进步，依然让人觉得离日常佩戴很远？如果我们不再要求 AR 眼镜全天候佩戴，它会不会反而变得更有用？当 AI 已经可以通过摄像头「看见」世界，人类究竟还需不需要眼前的这块屏幕？

我们也从 SPECS 出发，聊到了今天整个 XR 行业面对的一个更大的问题：当苹果、Meta 和 Snap 都选择了不同的技术路线，下一代计算平台究竟应该长什么样？

本期人物

王泽霖，「声动早咖啡」监制，本次 Snap Specs 发布活动现场体验者

脑潘，AR/XR 开发者、VR Play社区发起人

丁教Diane，「科技早知道」主播

时间轴

[02:30] 真正把 Specs 戴到脸上，是比想象中好，还是更差？

130 多克依然明显重于普通眼镜，但实际重量分布和佩戴感受比预期更好

显示和空间交互已经可以完成不少 AR demo，但软件的流畅度和完成度仍然无法与 Vision Pro 相比

从「发布会看起来怎么样」到「真正戴起来怎么样」，几个人给 Specs 打出了完全不同的分数

[05:17] 2195 美元、130 多克，这副眼镜到底是卖给谁的？

Specs 想同时覆盖娱乐、生产力、AI、开发者和企业场景，很难用一个 killer use case 定义

相比 Ray-Ban Meta 的轻量日常路线和 Vision Pro 的重度空间计算路线，Specs 试图把更多能力直接塞进眼镜

当一款产品「什么都想做」，它也可能因此卡在不同产品形态的中间

[13:12] 为什么 AR 眼镜每解决一个问题，都可能制造另一个问题？

FOV、亮度、重量、续航、算力和发热彼此牵制，真正困难的是整套系统的 trade-off

Specs 从上一代 226 克降到 132/136 克，减重约四成是明显的工程进步，但「进步很多」和「足够日常佩戴」是两个不同的问题

Optical See-Through 让人眼直接看到现实世界，现实世界本身没有显示延迟，因此虚拟物体的延迟和漂移会格外明显

[15:08] HoloLens 和 Magic Leap 都没解决的问题，Specs 为什么还要做？

企业培训、工业操作和医疗等场景曾经被认为是 AR 最先落地的市场，但过去十年的商业化并不容易

Specs 的一个不同点，是 Snap 已经积累了 Lens Studio 和 AR 创作者生态，而不是从零开始寻找开发者

真正的问题不只是硬件能不能工作，而是开发者能否找到足够高频、足够有商业价值的使用场景

[29:58] 拼 Lego、装家具：如果不需要全天戴，Specs 会不会反而变得有用了？

当 AI 能识别真实物体，再把下一步操作直接叠加在物体上，空间计算开始出现手机和普通 AI 眼镜难以替代的价值

AR 眼镜未必一定要像普通眼镜一样全天候佩戴，也可能更像「阅读镜」：只有需要空间计算的时候才拿起来

一旦使用时间从 8 小时变成 20 分钟，人们对重量、续航和外形的容忍度也会发生变化

[36:10] 从 129.99 美元的玩具到 2195 美元的电脑，Snap 花了十年

2016 年第一代 Spectacles 本质上还是第一人称相机；2019 年加入第二颗摄像头，开始获得深度信息

2021 年第四代第一次加入 AR 显示，2024 年第五代推出 Snap OS，并进一步成为一套空间计算平台

十年前 Snap 想把一个好玩的相机戴到人脸上；十年以后，它想把一台完整的空间计算机戴到人脸上

从「toy」到「computer」，Specs 的能力越来越强，但它需要回答的产品问题也越来越难

[42:07] AI 需要「眼睛」，但人真的需要一块屏幕吗？

摄像头已经可以让 AI 理解用户看到的环境，因此「AI 需要视觉」并不天然意味着「用户需要 AR display」

Camera-only AI glasses、带摄像头的耳机和 AR 眼镜，代表的是不同的人机交互路线

Specs 必须证明 display + spatial computing 能创造纯摄像头设备无法提供的价值

空间指引、shared AR 和多人互动，可能是显示真正不可替代的场景

[52:21] 一副真正的大众 AR 眼镜，还要等多少年？

限制 AR 眼镜的不只是产品设计，还有电池能量密度、芯片能效、散热、光学和材料等底层技术

对眼镜而言，比峰值算力更关键的问题可能是：在人脸能够接受的重量和温度里，究竟可以持续提供多少计算能力

今天的智能眼镜可能首先让消费者习惯摄像头和 AI 出现在脸上，但这条路线是否能直接走到完整的空间计算眼镜，仍然存在争议

[58:01] XR 行业已经没有「灯塔」了吗？

Quest 2 时代曾经存在相对明确的行业路线，但 Vision Pro 之后，一体式、分体式、OST、VST、AI 眼镜和空间计算头显同时发展

Snap、Meta 和苹果正在用不同方式回答同一个问题：下一代计算设备究竟应该把多少能力放在人脸上？

没有明确答案让开发者更难下注，却也意味着 XR 再次进入技术路线百花齐放的阶段

Specs 未必已经给出答案，但它让下一代计算平台最难的几个 trade-off 变得非常具体

名词解释

AR（Augmented Reality，增强现实） 将数字内容叠加到用户看到的真实环境中，让虚拟信息与真实空间和物体发生关系。

Spatial Computing（空间计算） 让计算机理解用户所在的三维空间，并让数字内容与真实环境、物体和人的位置发生关系。除了显示，还涉及空间定位、环境理解、手势交互和多人共享空间等能力。

OST（Optical See-Through，光学透视） 用户通过透明镜片直接看到现实世界，同时由光学系统将虚拟图像叠加到视野中。Specs、HoloLens 等采用这一思路。

VST（Video See-Through，视频透视） 通过摄像头拍摄现实世界，再将现实画面与虚拟内容共同显示到屏幕上。Apple Vision Pro、Meta Quest 3 等属于这一类。

FOV（Field of View，视场角） 用户能够看到虚拟内容的视野范围。更大的 FOV 可以提供更完整的空间体验，但通常也会增加光学设计、体积、功耗等方面的工程难度。

Waveguide（光波导） AR 眼镜中将微型显示器产生的光引导到人眼前的核心光学组件。它会影响视场角、亮度、清晰度、光学效率以及眼镜的整体尺寸。

Motion-to-photon latency（运动到显示延迟） 从用户发生头部等运动，到显示系统根据运动更新对应画面之间的时间。对于 OST 设备，因为用户直接看到的现实世界本身没有显示延迟，虚拟内容的延迟和漂移会更加明显。

Snap OS Snap 为 Spectacles/Specs 打造的操作系统，用于运行 AR 体验并支持手势、空间交互等能力。

Lens Studio Snap 的 AR 创作和开发平台，开发者和创作者可以用它制作在 Snapchat 和 Specs 等设备上运行的 Lens 和 AR 体验。

幕后制作

监制：Yaxian

后期：迪卡

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Special Guests: 王泽霖 and 脑潘.

2026 年上半年，全球 AI for Science 领域的融资超过 44.3 亿美元，成为 AI 赛道里讨论最多，竞争也最激烈的一块。各大前沿模型厂商也接连出招：4 月 OpenAI 发布面向生命科学研究的推理模型 GPT-Rosalind，6 月 Anthropic 推出整合多种科研工具的 Claude Science；前谷歌科学家 Jeff Dean 离职后创办 Discovery Loop，想用 AI 自动化整个科研流程。拿到诺奖的 Demis Hassabis 则说，AI 是加速科研发现的终极工具。

AI 究竟如何驱动和加速科学发展呢？这期节目我们的嘉宾是 GenBio AI 的联合创始人兼 CTO 宋乐，他是佐治亚理工学院前终身教授、百图生科前 CTO，曾主导训练当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型，现在致力于用 AI 构建细胞的世界模型。我们聊了聊 AI for Science 的两条技术路径，AI 能否带来伟大的科学发现，以及如何用 AI 来打造生命科学的「世界模型」。

本期人物

宋乐，GenBio AI 联合创始人兼 CTO

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[02:33] 计算机背景，为何跨界做生物？

博士期间开始用机器学习分析基因表达

家庭环境塑造对生物学问题的好奇与兴趣

[04:43] Georgia Tech 十年，见证人工智能的路线转移

2000 年代神经网络并非主流学术路线

目前在学术界做大模型已经不太可能

聚焦把图学习和深度学习结合做药物设计

[09:31] 离开学术界，投身工业界研究

2017 年学术休假去蚂蚁金服，把图神经网络用在支付网络

2020 年新冠叠加 AlphaFold 1，加入百图生科

训了当时世界最大的千亿参数蛋白质语言模型

[16:50] 从百图生科到 GenBio：蛋白质之上还有什么？

蛋白质再往上走是细胞、组织、个体，每一层都更慢、更贵、更危险

顶尖科学家先后加入，GenBio AI 在硅谷成立

[20:53] AI for Science 的两条路线

大厂走自动化 Coding agent：自动化读文献、调工具、出报告

另一条路深入领域数据，AlphaFold 是标杆

[25:02] AI 已经能顶一个初级博士生了

Coding + harness engineering 让 agent 长程自主工作

博士生的培养模式需要改变

[33:34] 孟德尔、香农和门捷列夫：AI for Science 缺的到底是什么能力？

孟德尔从 3:1 比例推断出“遗传因子"，这种无中生有 AI 做不了

香农把物理学的熵搬到信息论，科学发现是先跳跃再补全

元推理可以积累，但可能需要超越当前架构的新系统

[42:51] 虚拟细胞凭什么叫"世界模型"？

从 DNA 到细胞表型跨越上千倍尺度，需要多模态一致性建模

需要构建「带状态」的模拟器——每一步扰动都得记住

[48:41] AlphaFold 1 的前夜：虚拟细胞走到哪了？

单模态基础模型已有，跨模态整合刚开始

预计 4-5 年走到 AlphaFold 3 的水平

[50:43] 深度学习为什么还输给线性模型？

公开数据噪音大、批次效应重，100 万个细胞可能都是同一个人的血

关键不是细胞数量，是细胞种类和信息量

[54:01] 让 AI 自己决定下一个实验做什么

AI 主动学习：算出哪个数据点能最大程度降低自身不确定性

不是数据越大越好，是信息增量决定模型提升速度

[01:02:19] 虚拟细胞先在哪里先落地？

细胞疗法、免疫细胞激活、虚拟肝脏毒理预测是先行场景

以前筛 100 个分子才有 1 个成功，现在计算先砍到 10 个

70 分就可商用，从 70 到 90 是长尾

延伸内容： 从理解疾病到药物发现，科技巨头们押注的「虚拟细胞」究竟是什么？| 深科技系列 S9E37

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8 月初，谷歌发生了一场人事地震：Google DeepMind 创始人 Demis Hassabis 卸任 CEO，转任 DeepMind 董事长和 Alphabet 首席科学家；在谷歌效力 27 年的传奇工程师 Jeff Dean 与另外三位核心成员一同离开，创办面向科学发现的 AI 公司 Discovery Loop。消息公布当天，Alphabet 股价下跌 4%。而在半年前，Gemini 3 才刚刚登顶各大榜单、压过 OpenAI 与 Anthropic；如今 Gemini 3.5 Pro 从 6 月拖到 7 月再拖到现在，连续错过三个发布期限，曾经风光无限的 Gemini 似乎正在被遗忘。手握全球最顶级天才的 DeepMind，为什么一再落后？

这期节目我们请到的嘉宾事周健工，他是「未尽研究」创始人，曾任《第一财经》 CEO、《福布斯》中文版总编辑，也是《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者。我们聊了聊 Google 为什么会接二连三的人才出走，Google 在上一次的模型竞争中是如何落后和追赶的，以及到了今天 Google 还剩哪些底牌，中国的前沿开源模型又凭什么能与 Anthropic、OpenAI 正面对抗。

本期人物

周健工，《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的中文译者，「未尽研究」创始人

Yaxian，「科技早知道」主播

时间轴

[00:19] 谷歌人事大地震：

哈萨比斯卸任、Jeff Dean 出走创办 Discovery Loop

AlphaGo 之父 David Silver 年初离开，继续押注强化学习

Noam Shazeer 被 OpenAI 挖角； John Jumper 转投 Anthropic

[06:35] Gemini 为什么掉队？

编程成为 AI 第一个跑通商业化的行业

智谱、Kimi、DeepSeek 等中国开源模型挤入 agentic AI 与 coding

[13:47] Jeff Dean 为什么离开？

Jeff Dean 是谷歌基础设施缔造者

Discovery Loop：不超过 10 人的小团队，把全部资源倾注在科学发现一件事上

[20:43] 谷歌在模型竞争中是如何落后的？

Transformer 发布，DeepMind 瞧不上

哈萨比斯认为语言模型不够「接地」，押注强化学习，错过一个时代

[30:54] 马里奥计划：Deepmind 曾经试图脱离谷歌

借 Alphabet 重组之机，哈萨比斯与苏莱曼策划把 DeepMind 拆出去

皮查伊上台翻脸、苏莱曼被匿名举报，计划最终以创始人出走告终

[37:43] 谷歌的底牌：基础设施、搜索与生态

英伟达之外，唯一算力和基础设施能与之抗衡的玩家

10 个以上 10 亿级用户应用的数据飞轮；当务之急是 Gemini 4

[41:15] 中美打成平手？中国开源从"学霸"到"必选项"

智谱、DeepSeek、Kimi 估值数千亿人民币，跨入前沿领域

中国开源从"学霸型不中用"到"好用"再到"必选项"，美国也开始重视

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