递归自我改进离我们还有多远？三位前沿 AI 研究者圆桌
原访谈与文字稿：Dwarkesh Podcast
John Schulman、Beren Millidge 与 Charlie O’Neill 围绕 RSI、长程 RL、持续学习、真实世界反馈及中国模型追赶展开的一场前沿圆桌。
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Jerry Tworek 对谈 AGI House：为何「evals 时代已终结」，以及自动化 AI 实验室的下一步
AGI House（主持人 Rocky）· 嘉宾 Jerry Tworek（前 OpenAI 研究副总裁，o1/o3/Codex 核心作者，现 Core Automation CEO）
“推理模型之父” Jerry Tworek 离开 OpenAI 后的一场技术对谈。核心判断：在 RL 已到高峰、任何基准都能被迅速刷爆的今天，“evals 的时代已经结束”——应转向部署到真实世界、看模型连续自我改进的“过程式评估”。深聊：交易背景如何塑造对算法的“偏执”、scaling RL 在 OpenAI 内部从少数派到 GPU 分配的自我实现预言、工具使用“99% 是系统工程、1% 是算法”、test-time compute 为何卡在延迟与 Transformer 长上下文泛化、以及为何静态模型永远无法成为 AGI——持续学习（test-time training）与超越 Transformer 的新架构才是下一个前沿。
Matt Smith 对谈 Patrick O'Shaughnessy：没人看见的 2028 天然气危机与 AI 电力（Invest Like The Best）
《Invest Like The Best》· Patrick O'Shaughnessy 主持 · 嘉宾 Matt Smith（能源分析师）
经过 18 个月从单井层面自下而上重建产区/管道/处理/LNG 出口/AI 电力项目的图景，Matt Smith 提出一个尚未被市场计价的非共识判断：美国最早在 2028 年就会以史无前例的速度消耗天然气工作库存，2029 年跌破所有历史记录。天然气已占美国发电 40%+。深聊为何供给追不上（岩层/处理/集输/管道四重约束 + 只建了一条州际管道）、Bloom 燃料电池每吉瓦日耗 1.5 亿立方英尺、天然气价格上行风险“无界且凸性”、以及 AI 下一个短缺为何是电力与天然气、hyperscaler 经济学与美国消费者如何为此买单。
Engram 联创 Dan Biderman & Jessy Lin：记忆与持续学习，AI 的真正瓶颈（Sequoia Training Data）
Sequoia《Training Data》播客 · Dan Biderman & Jessy Lin（Engram 联合创始人）
刚以 Kleiner Perkins 领投 9800 万美元 A 轮出隐身的 AI 记忆/持续学习 neolab。两位联创（源自斯坦福 Chris Ré 的 HazyResearch）提出逆共识主张：不再把越来越大的 prompt 塞进 context window、也不靠外挂 RAG，而是用 frontier 实验室训练前沿数学/代码的那套 training pipeline，把每个团队的知识（LoRA/adapter）烘焙进模型权重，做成可插拔的"神经卡带"——在匹配甚至超越前沿模型的同时，把推理 token 消耗降低 10–100 倍。深聊 memory 与 continual learning 为何是一体两面、记忆容量与灾难性遗忘、以及"每个人都有自己模型"的世界观。
Engram CEO Dan Biderman 对谈 General Catalyst：从神经科学到 AI 记忆层创业
General Catalyst（Marc Bhargava 主持）· Dan Biderman（Engram 联合创始人兼 CEO）
Engram CEO Dan Biderman 讲述从以色列情报部门、哥大理论神经科学博士、斯坦福 Chris Ré 博士后到创业的历程，以及为何离开学术界押注"AI 记忆是真正的瓶颈"。深聊如何组建世界级团队、与前沿实验室的差异化（不赌它们失败，而是做数据层的新模型接口）、context rot 问题、10–100 倍推理 token 削减的单位经济学、triage 等企业任务的实证价值、以及为何 M365/Notion/Harvey 等横向知识平台是切入口、开源模型成熟为何让"现在"成为正确时机。
Lightmatter CEO Nick Harris：AI 下一道扩展瓶颈是互连，不是算力（EE Times）
EE Times · AI with Sally（Sally Ward-Foxton 主持）· Nick Harris（Lightmatter CEO）
硅光子公司 Lightmatter CEO Nick Harris 解释为什么铜互连已触及物理极限、AI 从受限于算力转为受限于内存与互连，以及公司为何从光子计算转向互连与激光器：Passage 平台（NPO/CPO/光子中介层）的采用节奏（27 年 NPO、28–29 年 CPO）、为何激光器占 CPO 一半收入机会、新激光网络接口卡（GuideDR）以 4 倍密度 + 液冷重塑外形尺寸，以及 Passage 让相同 GPU 训练提速三倍的结果。
Noam Brown 谈大规模 Test-Time Compute：当模型获得 1000 万美元单任务预算（No Priors）
No Priors（Sarah Guo 主持）· Noam Brown（OpenAI 研究科学家）
OpenAI reasoning 教父 Noam Brown 重返 No Priors：为什么传统 benchmark 图表已经失效、模型能力是投入预算的函数、给模型 1000 万美元单任务预算会发生什么、当能力随算力缩放时的 AI 安全评估盲区、递归自我改进的真实限制，以及前沿实验室的“三国”竞争。
Daytona CEO Ivan Burazin 谈 Agent 沙箱与全球 CPU 短缺（MAD Podcast）
The MAD Podcast（Matt Turck）· Ivan Burazin（Daytona CEO）
Matt Turck 与 Ivan Burazin 从第一性原理拆解 agent 基础设施：为什么每个 agent 都需要自己的安全沙箱、harness 与沙箱的边界、为何 Daytona 抛弃 Kubernetes 自研调度器、单实验室一次性 500 万并发沙箱的请求，以及为什么自主 agent 浪潮可能比想象中更快触发全球 CPU 短缺。
给 Agent 一台计算机——对话 Daytona CEO Ivan Burazin
Latent Space（swyx）· Ivan Burazin（Daytona 联合创始人兼 CEO）
Daytona 的 CEO 解释为什么 AI agent 需要的不只是代码执行盒子，而是可组合的有状态计算机：裸金属架构、60ms 启动、单客户每天 85 万次沙箱运行、RL/eval 负载从 0 涨到约 50%、平均利用率仅 15%，以及为什么下一个算力瓶颈可能不是 GPU 而是 CPU。
Jane Street：GPU、交易与招聘——Dwarkesh 访谈
Jane Street · Dwarkesh Patel / Ron Minsky / Dan Pontecorvo
Dwarkesh 走进 Jane Street 德州数据中心，讨论百纳秒级交易、GPU 与 FPGA 的分工、CoreWeave 算力采购、液冷机柜、电力瓶颈，以及为什么 AI 时代反而更需要优秀工程师和交易员。
Sohn 2026：Orlando Bravo 谈软件、AI 与超竞争
Sohn Conference Foundation · Orlando Bravo（Thoma Bravo）
Orlando Bravo 讨论 AI 对 enterprise software 的真实冲击、私募股权如何识别软件赢家、超竞争时代的管理层执行力，以及 SaaS 商业模式的下一阶段。
Sohn 2026：体育如何成为新的机构投资赛道
Sohn Conference Foundation · Alexis Ohanian / Marc Lasry
从女子体育、社交媒体粉丝参与、球队估值到 media rights，讨论体育资产如何从奖杯资产转向可机构化配置的内容与社区资产。
Chips、Gigawatts、AI 与 Agents
Sourcery with Molly O'Shea · Jaimin Rangwalla（Coatue 公募 CIO）
Coatue 公募 CIO Jaimin Rangwalla 拆解 AI 周期中的私有巨头、算力短缺、Gigawatts 框架、半导体供需与 Agents 带来的数字人口爆炸。
Sohn 2026：Gavin Baker 科技投资访谈
Sohn Conference Foundation · Gavin Baker（Atreides Management）
Gavin Baker 在 Sohn 2026 上讨论投资框架、AI 与半导体短缺、HBM/内存周期、数据中心瓶颈，以及科技股长期胜负手。
Sohn 2026：David Einhorn 五家公司转型 Pitch
Sohn Conference Foundation · David Einhorn（Greenlight Capital）
David Einhorn 在 Sohn 2026 提出五个美国转型股：ACHC、CNC、FLR、VSNT、VSCO，核心是业务重定位与未来质量之间的预期差。
不确定性锥形区间
Invest Like the Best · Krishna Rao（Anthropic CFO）
Anthropic CFO Krishna Rao 首次播客访谈，拆解算力采购与分配、Trainium/TPU/GPU 的可互换使用、年化收入从 2.5 亿美元到 300 亿美元的增长，以及前沿智能在企业端的高回报。
代币的供需关系
Invest Like the Best · Dylan Patel（SemiAnalysis 创始人/CEO）
Dylan Patel分析了AI代币的爆炸式需求——他自己公司的Claude支出已达年化700万美元，是薪资支出的25%。同时深入拆解了内存、逻辑芯片、晶圆设备三大供给瓶颈。
万亿美元的健康革命
Invest Like the Best · Alex Karnal（生命科学投资人）
Alex Karnal描绘了医学史上最令人振奋的时刻：GLP-1等药物首次证明我们能预防而非仅仅治疗疾病，一场横跨心血管、神经认知、代谢的万亿级健康革命正在开启。
押注原子
Invest Like the Best · Scott Nolan（SpaceX第35号员工 / General Matter创始人）
SpaceX第35号员工、Founders Fund资深投资人Scott Nolan讲述了从SpaceX到Founders Fund再到创立General Matter的历程，以及美国如何重建本土铀浓缩能力来解决核电瓶颈。
目标的清晰度
Invest Like the Best · Alan Waxman（Sixth Street 创始人）
Sixth Street创始人Alan Waxman用System 1/2/3框架解读从1933年Glass-Steagall到今天私募信贷爆炸的百年金融史，揭示当下资本市场格局的深层逻辑。
构建通用物理智能
Invest Like the Best · Sergey Levine（Physical Intelligence 联合创始人）
Physical Intelligence联创Sergey Levine详解为何机器人领域需要一个像LLM一样的通用基础模型，以及如何让一个模型控制任何形态的机器人完成任意任务。
退休就是死亡
Invest Like the Best · Paul Tudor Jones（传奇交易员）
传奇宏观交易员Paul Tudor Jones讲述人生哲学、善意的涟漪效应、以及他对当前市场、AI、地缘政治的深刻洞察。录制于2026年2月，彼时地缘冲突尚未全面爆发。
打造投资机器
Invest Like the Best · Mitchell Green（Lead Edge Capital 创始人）
Lead Edge Capital创始人Mitchell Green分享了如何把一家投资机构运营得像软件公司一样：10000次冷电话建立模式识别、世界级LP网络作为护城河、以及8个选股标准驱动的系统化流程。
玩不同的游戏
Invest Like the Best · William Hockey（Column / Plaid 联创）
Plaid联创、Column创始人William Hockey讲述如何在拥有银行牌照的基础上构建软件公司，为何要去金沙萨而不是硅谷寻找灵感，以及他对AI时代创业哲学的独特见解。
致敬异端者
Invest Like the Best · Shyam Sankar（Palantir Technologies CTO）
Palantir CTO Shyam Sankar深入讲述了美国军事历史上的'异端者'——那些改变历史走向却被体制排斥的人，以及如何将这种精神注入今天的美国再工业化进程。
市场中最好的席位
Invest Like the Best · John Arnold（史上最成功的能源交易员）
史上最成功的能源交易员John Arnold分享中国考察见闻——从NIO工厂到机器人公司，亲历中国制造业的速度与规模震撼；以及如何在退出交易后成为最具创新精神的慈善家。
AppLovin CEO Adam Foroughi 访谈：1600 亿市值、54.8 亿营收、人均 1000 万 EBITDA 的利润机器
原视频：$160B Market Cap, $5.48B Revenue, $10M EBITDA Per Head: Inside AppLovin's Profit Engine · 对谈：Harry Stebbings（20VC） × Adam Foroughi（AppLovin 创始人/CEO） · 约 80 分钟
从 92% 暴跌到 1600 亿市值的反转——Adam Foroughi 拆解：创始人心态、AXON 2.0 重建、组织从 1500 人砍回 900 人的 A 级文化、AI 时代的 token 预算与价值导向、为何用 Cash Flow − SBC 看公司、500 亿美金的回购艺术、CEO 薪酬结构如何与股东利益对齐。
Google TPU v8 网络架构大师课：两颗芯片，两套拓扑（Semi Doped × Vik Sekar）
原视频：Semi Doped on YouTube · 原推文：@semidoped × @vikramskr · 约 47 分钟
Cloud Next 2026 发布次日深度解读：TPU v8 真正的新闻不是双芯片（8T 训练 + 8I 推理），而是双拓扑——Virgo 全光 OCS scale-out 47 Pb/s × 4 提升、3D torus 魔方训练拓扑、Boardfly MoE 推理拓扑、TPUDirect RDMA、CAE 集合加速。Workload-specific everything 的极致协同设计。
黄仁勋访谈全文中文翻译：英伟达如何锁定半导体供应链
原视频：Dwarkesh Podcast · 文字稿：dwarkesh.com
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋与Dwarkesh Patel深度对谈：供应链锁定策略、TPU竞争、为何不做云服务商、对华芯片出口管制，以及芯片架构选择背后的战略逻辑。
Reiner Pope（MatX 创始人）访谈全文中文翻译
原视频：X @reinerpope · 对谈：Reiner Pope × Youssef Smulki · 约1h14min
MatX 芯片设计、SRAM 与 HBM 架构、数值精度、训练与推理、互连设计、性能建模、Prefill vs Decode——从第一性原理重新思考 AI 芯片的每一个设计决策。
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