誰能想到，這一天來得這麼快！在2026玄鐵RISC-V生態大會上，阿里達摩院直接官宣重磅好消息，新一代高性能處理器玄鐵C950正式發佈，這塊晶片可不簡單，一舉刷新RISC-V架構性能天花板。就在這場大會上，一輩子為中國國產晶片自主可控奔走的倪光南院士，當場擲地有聲地斷言—國外晶片雙寡頭長期壟斷的格局，到頭了！當初倪光南院士就預言，RISC-V架構可行，現如今，中國國產RISC-V真的成了，未來可期！可能有些朋友聽著很懵，雙寡頭？RISC-V？不就是一顆晶片嗎，怎麼就敢說壟斷終結了？今天就給大家掰開揉碎了講，這事兒有多提氣，對咱們每個人又有多重要！先說說，雙寡頭壟斷，讓我們吃了多少虧！咱們日常用的手機、電腦、家電，甚至新能源汽車，核心 “大腦” 都是CPU，也就是晶片的核心。過去幾十年，全球晶片架構市場，就被兩家企業死死攥住 ，這就是倪光南院士說的 “雙寡頭”。一個是搞x86架構的英特爾，咱們日常用的電腦，九成以上 CPU 都用的是它。另一個是ARM架構，手機裡的高通驍龍、華為麒麟、聯發科晶片，全是基於ARM開發的。這倆巨頭，就像全球晶片行業的 “收費收費站老闆”，通往晶片市場的路是他們修的，規矩是他們定的。你想造晶片？先交動輒上億的授權費，拿到人家的圖紙才行。而且每造一顆晶片、每賣一台裝置，還得按比例交專利費，等於每賺一筆錢，都得給他們 “上供”。更要命的是，這收費站啥時候開、給誰開，全憑他們一句話。不想給你用了，隨時關閘。你連最基礎的設計圖紙都拿不到，之前投幾百億、幾千億，最後全成廢鐵。這不是危言聳聽，都是實打實的教訓。2018 年中興事件，美國一道制裁令，英特爾直接停供x86晶片，中興這麼大的跨國企業，生產線停擺、海外訂單泡湯，最後只能捏著鼻子交10億美元天價罰款，才換來對方放行。2019 年開始，美國對華為的制裁更狠，最致命的一刀，就是逼ARM停止給華為新架構授權。當年華為麒麟晶片已經能和高通頂級驍龍平起平坐，甚至功耗、通訊能力更優，硬生生撕開了高端手機市場的口子。可就因為架構授權被卡，麒麟晶片沒法再迭代升級，手機業務一步步被擠壓，這事兒至今讓國人意難平。這也給整個中國科技行業敲了警鐘，造不如買、買不如租，全是死路！核心技術，買不來、討不來、租不來，只有牢牢握在自己手裡，才不會被人隨時釜底抽薪。就在我們被雙寡頭卡脖子最難受的時候，RISC-V架構出現了，這就是倪光南院士指明的新道路。和雙寡頭不同的是，RISC-V相當於全球工程師共建的免費開源公路，基礎圖紙全公開，誰都能用，沒人能封你的路。可這條公路剛出來時，幾乎沒人看好。國外雙寡頭沒把它放在眼裡，覺得開源架構沒統一管控，成不了氣候。中國也有人唱衰，說放著成熟的ARM不用，搞RISC-V就是瞎折騰、浪費錢。但阿里達摩院用玄鐵C950，狠狠打了所有唱衰者的臉。玄鐵C950完全基於RISC-V開源架構開發，綜合性能比上一代玄鐵旗艦翻倍，不僅刷新了RISC-V架構的性能世界紀錄，更是直接達到ARM最新頂級架構的水平，成了名副其實的全球最強RISC-V CPU。阿里達摩院搞玄鐵處理器，不是一時興起，已經沉下心搞了快十年。之前的玄鐵系列，累計出貨幾十億顆，不是實驗室樣品，而是經過市場千萬次檢驗的成熟產品。只是以前大家盯著手機、電腦的高端晶片，沒注意到，我們早已在RISC-V這條新賽道，悄悄跑到了全球最前面。這次玄鐵C950，把多年的技術積累一次性釋放，直接從低端市場殺進高端晶片核心戰場，捅破了國外雙寡頭壟斷幾十年的性能天花板。有人會問，不就一顆晶片性能強嗎，憑啥說壟斷終結？晶片行業從來不是單靠一顆晶片贏，最終贏的是生態。以前x86和ARM能壟斷，不是技術絕對無敵，而是攢了幾十年生態 ——Windows 只適配x86，Android只適配ARM。就算有性能更強的晶片，沒有生態，就是沒人用的廢鐵。這也是以前中國國產晶片就算做出來，也難活下去的核心原因。而這次玄鐵C950發佈，最厲害的不是性能，而是背後的RISC-V生態已經成型。這次生態大會，不是阿里獨角戲，幾百家中國晶片企業、軟體廠商、系統開發商、終端裝置商全來了，從晶片設計、晶圓製造、封裝測試，到作業系統、應用軟體、終端產品，整條產業鏈的從業者都聚在了一起。這意味著，我們不用再跟著x86和ARM的規矩走，自己建了新賽道、自己定了規則，而且越來越多全球企業，都願意來我們的賽道一起玩。以前我們是追趕者，在別人賽道上只能看人家尾燈。現在我們換了賽道，直接和對手站在同一起跑線，甚至跑到了前面。過去幾十年，我們在高鐵、新能源汽車、太陽能領域，都走通了從無到有、從弱到強、從被卡脖子到引領全球的路。現在，晶片領域，我們也正在走同樣的路。玄鐵C950的發佈，不是終點，而是全新起點。它撕開了國外雙寡頭的壟斷口子，點亮了中國國產高端晶片自主可控的前路。屬於中國晶片的時代，已經來了！ (W侃科技)

就在3月24日，半導體圈子裡炸開了鍋。阿里達摩院默默放了個大招——全球性能最強的RISC-V CPU，來了。名字叫玄鐵C950。這次不是PPT發佈，不是概念晶片，是真真切切能跑起來的硬傢伙。咱們先看幾個硬核參數。5nm製程，主頻3.2GHz，64位多核架構。這些數字放在行業裡是什麼水平？簡單說，就是直接對標全球主流廠商最頂級的量產CPU。但真正讓業內震驚的，是它的跑分資料。SPECint2006基準測試突破70分，這個成績刷新了全球RISC-V的性能紀錄。要知道，RISC-V這個架構之前一直被詬病性能不夠看，現在阿里直接用成績單打了所有人的臉。更狠的是，它在SPECint2006上每GHz能跑22分以上，SPECint2017也能跑到2.6/GHz。這意味著什麼？意味著這顆中國芯，在性能上已經可以和世界頂流的ARM架構掰手腕了。不過光跑分高沒用，關鍵看能不能幹活。玄鐵C950這次最讓人意外的地方，是它對大模型的支援。阿里這次在晶片裡塞了兩個加速器：一個是4K超寬向量加速引擎，另一個是張量計算引擎。後者最高能提供8TFLOPS的單核算力，這算力放在AI晶片裡都是個不錯的資料。重點來了——這顆晶片原生支援Qwen3和DeepSeek V3這類千億參數的大模型。FP8、FP4、MXFP8這些新型低精度資料類型，它全都支援。這就意味著，以後跑大模型可能不用專門買昂貴的GPU了，一顆玄鐵C950就能幹這個活。阿里還公佈了實際跑模型的數字。單晶片跑Qwen3-30B、Qwen3-235B，甚至671B的DeepSeek V3，都有不錯的性能表現。放在雲端運算場景裡，它的處理能力比主流產品提升了30%以上。這就有意思了。以前大家覺得RISC-V就是做做物聯網、搞搞嵌入式，現在阿里直接把它推到雲端運算、生成式AI、高端機器人的賽道上了。除了C950這個大殺器，阿里還順手發了一顆C925。這顆走的是能效路線，SPECint2006每GHz能跑12分以上，能效比C930提升了11%，面積卻小了34%。做智能終端、工業控制的廠商，估計要開始琢磨這顆晶片了。但最值得琢磨的，其實是阿里在生態上的動作。達摩院首席科學家孟建熠宣佈了一個消息：玄鐵要和香山合作了。香山是啥？是中國開放原始碼的RISC-V高性能處理器項目，相當於RISC-V界的Linux。這次玄鐵參與下一代香山“昆明湖V3”的聯合研發，在SMT多線程技術、片上互聯、通推一體架構這些硬核技術上深度合作。說白了，阿里這是要兩條腿走路。自己造頂級晶片，同時拉著整個生態一起往前走。這不光是造一顆晶片的問題，而是要把RISC-V的整個盤子做大。回頭看看阿里這次發佈的節奏，其實能品出點味道來。從玄鐵C930到現在的C950，不到一年時間，性能從跟跑到領跑。RISC-V這個曾經被看作“玩具”的架構，正在以肉眼可見的速度變成“真傢伙”。現在的問題是，性能已經追上來了，生態能不能跟上？軟體相容性怎麼樣？開發工具鏈好不好用？這些才是決定RISC-V能不能真正取代ARM的關鍵。阿里現在做的，就是把性能和生態這兩件事同時往前推。C950證明了硬體實力沒問題，和香山的合作則是在解決軟體生態的短板。回頭看看外媒的反應，有句話挺扎心：“這仗沒法打了”。雖然有點誇張，但確實說明了一個趨勢——在晶片這個賽道，中國企業正在從追趕者變成定義者。玄鐵C950的出現，可能是個轉折點。它證明了RISC-V架構不再是低功耗、低性能的代名詞，而是有實力站在世界舞台中央的選手。 (世界半導體技術論壇)

在這期吳說播客中，DINQ 聯合創始人 Sam Gao 與 Kelvin Sun 圍繞 AI Agent、Crypto 基礎設施與未來組織形態展開了系統討論。嘉賓指出早期 AI Agent 項目之所以難以真正落地，核心在於當時大模型推理能力尚不成熟。隨著模型能力提升，Agent 正從“回答問題”轉向“呼叫工具並直接執行任務”，這也讓 AI 與加密結合重新具備了現實空間。談到 AI 與 Crypto 的關係，兩位嘉賓認為，多數 AI 開發者對加密並非敵視，而是相對疏離、缺乏直接關聯感。但在更底層的能力上，加密仍可能成為 AI 時代的重要基礎設施，尤其體現在三方面：為 Agent 提供無需許可的原生支付體系，通過零知識證明等密碼學工具提升模型與結果的可信驗證，以及為未來去中心化算力網路提供可能性。也因此，他們判斷 AI 與 Crypto 長期不是替代關係，而更可能在支付、驗證和基礎設施層面深度互補。圍繞創業環境與行業文化，Sam 與 Kelvin 進一步比較了 AI 和 Crypto 的差異：前者更容易讓小團隊、個人能力和作品導向脫穎而出，後者則更容易受到資本、敘事和短期激勵驅動。兩人認為，AI 正在推動組織形式從傳統大團隊轉向更輕量、更模組化、更靈活協作的小團隊，甚至讓過去 DAO 曾描繪過的一些組織想像，開始在現實中逐步具備可執行性。放在更長周期裡看，真正值得關注的機會，或許正出現在 AI Agent 與加密基礎設施重新結合的交叉地帶。嘉賓發言不代表吳說觀點，不構成任何投資建議，請嚴格遵循當地法律法規。音訊轉錄由 GPT 完成，可能存在錯誤，請在小宇宙、YT 等收聽完整的播客。從土木工程到 AI 創業，再到 Agent 驅動的人才平台貓弟：歡迎來到《吳說不加密》。本期嘉賓是 Sam 高岱恆和 Kelvin。Sam 不是電腦科班出身，而是從土木工程轉向 AI，長期做演算法和人工智慧研發，曾在阿里達摩院工作 4 年。2024 年離開後，他開始探索 AI Agent 方向，參與過去年頗受關注的 elizaOS 相關工作，目前更專注於 AI 原生產品創業。Kelvin 長期深耕人才招聘、人才識別和組織匹配，對人才市場和創業團隊有深入觀察。基於技術和人才方向的互補，兩人目前正共同打造 DINQ — — 一個由 Agent 驅動的人才平台，希望用 AI 重構人才的發現、識別和匹配，可以把它理解為 Web4 時代的 LinkedIn。接下來，請兩位分別介紹一下自己的經歷，以及現在在做的事。Sam：我最早是土木和建築背景，讀研時因為 AI 興起，開始系統自學，後來通過開源貢獻和寫文章進入阿里達摩院，並在通義實驗室體系裡工作。2024 年後，我主要參與一些開放原始碼專案，重點關注 AI Agent，也機緣巧合參與了 elizaOS 技術白皮書相關工作。到 2025 年，我開始認真思考自己能提供什麼長期價值，後來遇到 Kelvin，就一起圍繞這個方向開始研究和創業。Kelvin：我職業前半段主要都在做招聘，基本上那個行業最熱，就會進入相關公司。最早在外企做中國區招聘，後來去了地產，再之後進入網際網路背後的資本領域。在紅杉資本時，我主要負責科技網際網路、TMT 和消費方向的人才招聘，尤其是為被投企業招募高管。離開紅杉後，我連續做過幾次創業，也嘗試過 HR Tech、跨境電商和 Crypto 等方向。直到前幾年，經一位 Crypto 行業前輩介紹認識了 Sam，交流後確定了現在這個方向，並一直做到今天。因為鏈上資料工具太貴，開始自己做追蹤產品貓弟：那我們從 Sam 的工作背景聊起。你剛才提到你最開始其實是在做 AI，那你當時是怎麼接觸到 AI，又是怎麼接觸到加密行業的？為什麼後來會決定去做 Eliza Labs、elizaOS 這樣一個 AI 和加密結合的項目？Sam：我是在 2021 年底到 2022 年初開始接觸 Crypto 的。當時身邊有朋友在做相關項目，我最初只是出於興趣瞭解，後來發現自己更喜歡資料類方向。那時比較典型的產品是 Nansen 和 Dune，尤其是 Nansen。它收費很高，但依然有很多使用者願意付費，這讓我意識到鏈上資料服務是個很有價值的方向。所以我當時就找朋友一起，利用業餘時間做過類似 Nansen 的鏈上資料追蹤產品，主要做以太坊和 BTC 上的“巨鯨追蹤”。後來我一邊做 AI，一邊持續關注 Crypto 裡能和 AI 結合的機會。到了 2024 年下半年，AI Agent 在 Crypto 圈開始真正升溫，我覺得這是一個很自然的切入點。再加上 Eliza 團隊當時正好缺懂演算法的人，而我能補上這塊，所以就參與進去了。Kelvin：這一波 AI 其實不是人們主動選擇去擁抱的，而是所有人都不得不進入其中。它已經不只是一個獨立行業，更像是一種新的基礎環境。對每個人來說，關鍵都是思考 AI 和自己到底是什麼關係，並找到一個邏輯自洽的位置。對我來說，我最擅長、也投入時間最多的事情一直是人才和招聘，所以我自然會去想，AI 能怎樣和招聘結合。那時候我正好在思考這個問題，也因此和 Sam 聊了起來。Sam 本身就是 AI 人才，對 AI 在招聘中的應用有很多自己的判斷。我們後來討論得最多的，就是 AI 到底會給招聘這個傳統行業帶來什麼根本性的改變。再加上我自己也算比較早使用 AI 的一批人，從 GPT-3.5 到早期的 Midjourney 都很早就在用了，所以我會很自然地覺得，這是一個很適合我切入的機會。後來我們也就順理成章地開始做這件事。從鏈上資料工具到 elizaOS：項目思路與爭議梳理貓弟：Nansen 最火大概是在 2021 年，你當時提到它 A 輪融了 8000 萬美元。那時候它很重要的一塊業務，其實是幫以太坊 L2 和跨鏈橋項目做空投識別，篩出那些使用者是在“擼毛”，並據此制定分發規則。你後來參與的另一個項目就是 elizaOS，而且你好像還是白皮書作者之一。這個項目當時也很火，市值一度衝到大約 1 億美元，算是當時關注度很高的 AI Agent 項目。不過後來它的幣價一路下跌，中間還出現了“Eliza”大小寫兩個代幣的問題，社區也因此出現分流和爭議。所以想請你從內部視角講講，Eliza 這個項目最初是怎麼做起來、又是怎麼火起來的；後來為什麼會出現大小寫之爭；以及為什麼最後沒能繼續走下去，連你這樣的核心開發者也選擇離開。Sam：首先，我只是進去幫他們做了一部分演算法相關的工作。第二，這個項目背後的代幣，我記得應該叫 AI16Z，而不是 Eliza 的大寫或小寫。你說的那兩個“Eliza”項目，其實都屬於山寨項目，和這個框架本身沒有關係。這個框架本身，實際上是服務於 AI16Z 這個 Token 的，大概是這麼一個情況。貓弟：我之前的理解是，AI16Z 有點像在模仿 a16z，想做一個 Meme 風格的 VC；而 elizaOS 更像是想做一個 AI Agent 的生態。我原本是這麼理解的。看來我的理解不太對，是嗎？其實你們那個白皮書，主要還是服務 AI16Z 這個 Token，可以這麼理解嗎？Sam：這個項目最早想解決的問題，其實很直接：當時大家都覺得 AI Agent 會是未來，而 Crypto 使用者手裡又分散著很多鏈上的零碎資產，但跨鏈橋、借貸、套利、儲存等協議太複雜，普通人很難真正用起來。所以最初的設想，就是能不能用 Agent 自動幫使用者完成這些鏈上操作。後來，項目發起人 Shaw 又把方向進一步擴展，希望做的不只是交易 Agent，而是一個更通用的 AI Agent。它既能處理鏈上操作，也能抓取新聞、打遊戲，甚至參與遊戲製作和經濟系統理解，本質上是想做一個可以執行多種任務的通用智能助手。但在我看來，當時它最大的不成熟之處，是大模型還缺少關鍵的推理能力，這也是早期 AI Agent 很難真正落地的核心限制。即便如此，elizaOS 在當時依然算很超前，無論是技術路線還是語言選擇都很領先。比如當時大多數 Agent 框架主要都用 Python，但考慮到 Crypto 世界大量基礎設施本來就基於 TypeScript、JavaScript 和 Rust，繼續用 Python 不僅性能未必合適，接入鏈上原子操作也會很麻煩。所以我們最後選擇用 TypeScript 做底層，這在當時本身就是一個比較新的方向。另外，elizaOS 也算比較早強調 Agent“個性”的項目之一，不只是讓它完成任務，還希望它具備人格特徵，從而延展出更多玩法。再加上當時項目也帶動了 FHE、TEE 這類安全執行環境相關討論，整體上它確實是一個很早期、但理念相當前沿的嘗試。貓弟：你們當時做 elizaOS，這個項目火了之後，確實也帶動了整個 AI Agent 賽道。聽你的意思，你覺得它後來沒能堅持下來的一個主要原因，是因為當時大模型底層的推理能力還不夠，是這個意思嗎？Sam：對，更準確地說，是當時其實還沒有真正成熟的推理能力。大模型的推理能力，實際上是到 2024 年 9 月 OpenAI 官宣相關方向之後，大家才開始真正意識到這件事，真正的模型發佈則是到 12 月。那個時候，其實大多數人都還不太懂這件事。貓弟：當時市場很熱，很多人其實也沒有認真研究這個方向。後來 DeepSeek 出來之後，團隊逐漸鬆散，繼續推進的人也越來越少。那放到現在看，隨著大模型推理能力快速提升、模型迭代不斷加快，如果今天重新啟動，或者繼續做 elizaOS 這樣的項目，你覺得它還有沒有發展空間？還是說，它其實已經落伍了？Sam：我覺得這項技術本身肯定很有前途，未來 AI 接管越來越多事情也是很自然的。但如果說要做出一個真正爆火的項目，很多時候靠的不只是能力，還是時機和運氣，很難靠規劃保證成功。所以如果現在重啟這類項目，我覺得關鍵還是看市場環境和具體時機，而不是說按部就班去做，就一定能做成一個現象級產品。這件事本身其實非常難。從旁觀者視角看 elizaOS：爆紅項目背後仍是個人驅動貓弟：那你們現在和 Shaw 還保持聯絡嗎？平時還會交流技術嗎？另外，當年“Eliza”大小寫代幣的爭議，你當時有沒有比較近距離地觀察到？我印象裡，好像是先有一個版本發出來，後來 Shaw 又說那不是官方版本，而是社區裡有人自己部署的，於是又出現了一個官方更支援的新版本，最後引發了社區分流和幣價波動。這件事當時是怎麼發生的？Shaw 有沒有和你們溝通過？Sam：沒有，我們當時主要關注的都是技術相關的事情。Kelvin：後半段我其實回答不了，因為在當時，Eliza 更像一個相當神秘的組織。除非你知道內部具體是誰在做事，否則外界很難看到太多細節。像 White Paper 這件事，如果不是後來知道 Sam 參與過，我之前也並不清楚。對外來說，大家真正能明確知道的，基本只有 Shaw。但這個項目當時確實非常火，這一點是市場公認的。那時候我在 Galaxy，市場上什麼賽道熱，大家都會關注，所以我們肯定注意到了它。只是作為旁觀者，我們更多也是感受到它很火，而不是能看到太多內部資訊。後來我也是機緣巧合，通過私人關係認識了 Sam。某種程度上，正因為 Eliza 本身已經足夠有名，它其實也在一定程度上證明了參與者的能力和背景，不需要太多額外解釋。如果一定要說一個更大的感受，我會覺得，不管是 Crypto AI，還是現在整個 AI 行業，整體都更偏個人英雄主義。往往是少數個體先大膽創新，把事情做出來；而上一代網際網路創業更像是集體作戰，大家知道的通常只是老闆，真正推動事情落地的其實是背後一整群人。AI 開發者對 Crypto 多數無感，但 Agent 原生支付仍可能長在鏈上貓弟：最近我們也提到過 OpenClaw。它的創始人似乎對 Crypto 比較反感，因為項目改名之後，一度有 Meme 幣去蹭熱度，不但搶先發幣，連相關域名也被人註冊了，所以他後來還發過推特，明確表示想遠離 Crypto。那從你們的觀察來看，現在是不是不只是 OpenClaw 創始人，很多 AI 開發者其實都對加密行業比較排斥？整體來看，AI 開發者群體現在到底怎麼看 Crypto？Sam：我覺得整體來說，大多數 AI 開發者對 Crypto 其實是無感的，更像把它當成一條平行賽道。你提到的那些反感，更多還是 Meme 風潮留下的後遺症 — — 每逢熱點，總會有人搶著發幣、蹭流量，這種做法確實會讓一部分 AI 從業者反感。但從更大的範圍看，多數人並不會因此對整個 Crypto 行業形成強烈排斥。因為大家更看重的還是實用性：誰能解決問題，誰就是有價值的。如果 AI 圈真的普遍反感 Crypto，那像 OpenRouter 這樣的產品就很難成立了。它的創始人本身就有很強的加密背景，但這並不影響它成為大模型領域最重要的中轉平台之一，說明市場並不會因為創始團隊有 Crypto 背景就天然排斥。所以我並不認為 Crypto 會對 AI 產生負面作用。相反，我覺得它最大的價值在於為 Agent 提供原生支付能力。現在 Agent 還缺少真正的消費和支付系統，而一旦這個問題被解決，很多產品形態和商業模式都會發生很大變化。也正因為這樣，我會比較關注像 Coinbase 在推進的 x402 這類方向。因為在我看來，未來如果真要出現適合 Agent 的原生支付體系，它大機率不會建立在傳統法幣系統之上。貓弟：你前面說的“無感”，是指 AI 開發者對 Crypto 沒有明顯厭惡，也不覺得它特別有吸引力，只是相對中性的態度；還是更接近一種“不太關心”，覺得這件事和自己關係不大？你說的無感，更偏那一種？Sam：更接近後者，但也不是負面的“不 care”。我的意思更像是：我知道有這麼個東西，但它按自己的邏輯發展，和我沒有太直接的關係。不是排斥，也不是完全忽視，而是一種相對疏離的旁觀態度。貓弟：你剛才提到 OpenSea CTO，也讓我想到一個傳聞。OpenAI 創始人 Sam Altman 不是還有 Worldcoin 嗎？外界一直有說法稱，Worldcoin 某種程度上是為了給 OpenAI 或相關 AI 事業融資，因為早期 AI 項目融資並不容易，而加密項目反而更容易獲得資本關注。你聽過這種說法嗎？你覺得真實性高不高？Sam：這個說法有一定真實性。尤其在 2018、2019 年，OpenAI 的處境確實比較困難，內部和外部都經歷了一些變化，所以他們當時確實認真考慮過通過 ICO 這樣的加密方式融資，來緩解融資壓力。貓弟：也就是說，OpenAI 某種程度上也算和 Crypto 擦肩而過了。Sam：可以這麼理解。不過嚴格來說，那時候這件事和 ChatGPT 還沒有直接關係。因為真正讓 GPT 路線被廣泛認知，已經是 GPT-3 之後、尤其 2022 年以後的事了。AI 從業者會不會買幣，以及加密行業是否又到了“牛夫人”階段貓弟：從你的觀察來看，你接觸到的 AI 開發者會持有加密資產嗎，比如 BTC、ETH？你自己有配置嗎？Sam：就我身邊做 AI 的人來說，大多多少少都會配一些，但主要還是比特幣、以太坊、Solana 這類主流資產。大部分人談不上特別關注，只是有一定配置；當然也有少數人會對新東西更感興趣，甚至會研究 Polymarket 這類產品怎麼參與。整體上我覺得，這件事更多還是看個人興趣和精力，和 AI 本身沒有特別強的直接關係，兩者相關性其實沒那麼高。貓弟：那我們也看看 Kelvin 這邊的身邊統計學。你待過加密公司，也在紅杉做過投資，現在又在做 AI 相關的人才和招聘。你觀察到的 AI 創業者和開發者，對 Crypto 是什麼態度？他們會持有加密資產嗎？Kelvin：我覺得和 Sam 的觀察差不多。在投資圈裡，加密其實早就不是新東西了，很多 VC 都是很早就開始接觸、嘗試的一批人，很多人也已經經歷過好幾輪周期，賺過也賠過。而且人才本來就是流動的，很多人都會在傳統行業、網際網路和加密行業之間來回切換。那裡有機會、那裡有資金，人才就會往那裡走。貓弟：那從人才和資金角度看，你覺得加密現在是不是又進入了一個相對被冷落的階段？畢竟最近比特幣也跌了不少。Kelvin：如果從跟風者視角看，確實會有這種感覺；但對長期參與者來說，這種波動其實並不新鮮，他們還是會期待下一個周期。所以我也一直覺得，當前未必不是一個進入這個行業的好時點。這裡說的“進入”不只是買資產，也包括去相關公司工作、創業，或者直接投身這個行業。因為你也有可能正好趕上下一個機會。AI 的個人英雄主義，與加密行業的結構性困境貓弟：Sam，我之前聽過你 2025 年的一期播客。你當時提到，很多 AI 開發者，甚至技術很強的人，並不一定有名校背景，也未必有很強的資金支援，但依然能做出很好的產品。這背後其實是一種很強的“個人英雄主義”，剛才 Kelvin 也提到了這一點。但對比來看，現在加密行業很多項目越來越偏 VC 主導，個人開發者反而更難冒出來。你覺得這種結構性差異，是否在一定程度上抑制了 Crypto 的創新？尤其從 DeFi Summer 到現在，行業裡似乎已經很久沒有出現那種被普遍認可的真正創新了，這兩者之間會不會有關係？Sam：我覺得確實有關係。AI 行業裡，很多關鍵項目的決策者都非常年輕，因為他們是靠作品和成果證明自己的。但加密行業的問題在於，草根開發者一旦做出點東西，資金很快就會湧進來，把項目和人一起推得失控。很多團隊本身沒有足夠清晰的方向和組織能力，最後很容易自己走散。另一方面，VC 又往往更追求快速回報，與其慢慢找真正有潛力的個人，不如直接“組項目”。但這樣做出來的團隊和項目，通常缺少真正的競爭力，結果其實也已經說明了這一點。所以我覺得，這個行業更需要的是研究型組織，去長期做底層技術和創新探索，比如區塊鏈基礎設施怎麼變得更好，Agent 怎麼和預言機、零知識證明、強化學習這些方向結合。問題在於，現在市場太急功近利，這類人和這類機構很難活下來。但如果行業始終缺少這種長期技術導向的力量，就很難真正產生新的創新，也很難吸引新的增量。貓弟：過去兩三年，Vitalik 一直在研究零知識證明等底層技術，但很多人批評這些東西遲遲沒有落地。相比之下，AI 似乎更容易和現實場景結合，也更容易看到實際應用。那會不會正因為加密技術落地太難，才反過來抑制了行業裡的研究和創新？Sam：我覺得兩者沒有直接關係。很多偉大的技術，最早看起來都沒什麼現實價值。AI 早期無論是打小遊戲，還是做下一個詞預測，本身也都談不上“有用”，它們都是一步步發展出來的。所以問題不在於 Vitalik 研究的東西沒價值，而在於這個市場太短視，缺少耐心。Vitalik 能提出方向，但真正缺的是願意長期執行和深耕的研究團隊。現在行業裡太少這種人了，很多想法最後就停留在概念層面。我反而覺得，隨著 AI 時代到來，會有更多人進入“人人都是研究者”的狀態，開始主動研究模型、資料、能力邊界。同樣地，只要環境允許，也會有更多人願意長期研究區塊鏈本身。所以根本問題不是技術沒有價值，而是市場太急功近利，容不下這類長期創新。貓弟：你現在是在 AI 領域創業，之前在 Eliza 更像是做核心技術、不是站在台前。那從你的親身經歷看，在 Crypto 和 AI 這兩個行業工作，最大的差異是什麼？尤其在行業文化、工作節奏和商業模式上，你覺得有那些特別明顯的不同？Sam：我之前做 AI 更多是在公司體系裡，上班相對不用直接承受太多結果和生存壓力。但 Crypto 不一樣，它非常考驗一個人的快速反應、深度思考和執行力，對個人綜合能力要求更高。這是一個高風險、高回報的行業。有人扛不住壓力拿不到結果，也有人即使扛住了，最後還是可能因為運氣等因素失敗。相比之下，AI 行業對大多數人更友好一些，只要足夠聰明、也足夠努力，下限通常不會太低。但從技術發展的歷史來看，很多真正重要的突破，在當下未必都是最受關注的方向。所以我也一直覺得，當你選擇的路和主流不完全一致時，不必急著懷疑自己，可以先堅持做下去。很多重要機會，往往就藏在這些非主流方向裡。所以我的判斷一直很簡單：在 AI 時代，機會始終都在。關鍵是你能不能持續做下去。貓弟：從你的經驗看，AI 和 Crypto 的創業環境有那些明顯差異？這些差異會不會也體現在，什麼樣的人更容易被看見、被支援和被放大？Kelvin：我覺得最大的不同，還是激勵機制不一樣。Crypto 的反饋和激勵通常來得更快，但也更短期；AI 相對更居中一些，不管是創業還是在機構裡做創新，往往一兩年內也能看到比較明確的成果。不過本質上，我不覺得兩者差別特別大，因為它們都屬於高度鼓勵創新的行業。都需要新想法、新的人，也都強調打破舊東西，有時候要打破的甚至不是舊時代，而是上個月的東西。從人才角度看，兩邊也有很強的通用性。現在很多 AI 公司的關鍵人物，前幾年其實都在 Crypto 行業做出過成績，也把加密行業裡一些成熟有效的打法帶到了 AI，這對 AI 行業的發展其實是有幫助的。交易所紛紛入局後，Crypto 真正需要什麼樣的 AI Agent貓弟：Sam，最近很多交易所平台，像 OKX、幣安，還有 Bitget，都推出了和 Agent 相關的一些功能或者產品。我不知道 Sam 你有沒有關注到這個事情。從你的角度看，整個 AI Agent 賽道現在大致發展到了什麼階段？以及你覺得，加密行業真正需要的 Agent 產品應該是什麼樣的？Sam：早期很多 AI Agent 本質上還是資訊型產品，你先提需求，它再給回答，但這種模式更多隻是解決單點問題，實際價值有限。現在的變化是，平台開始提供 skills、MCP、SDK、API 這類能力介面，讓 Agent 能主動呼叫工具，完成更複雜的任務鏈，而不只是回答問題。再加上如今很多 Agent 系統都有了定時執行、持續運行這類“心跳機制”，它們的主動性正在越來越強。我覺得，未來真正有價值的 AI Agent，大概需要三個特徵。第一，足夠理解使用者。它要能基於你的歷史資料、交易記錄和行為偏好，主動分析並直接執行操作，而不只是停留在“給建議”層面。第二，真正具備執行力。面對多鏈、多協議的複雜環境，Agent 的價值不是告訴你該怎麼做，而是直接幫你完成資產調度和收益管理，把複雜問題真正解決掉。第三，安全性足夠強。未來這類 Agent 一定需要更完善的安全機制，比如沙盒環境、權限控制、異常交易阻斷和緊急開關，避免失控或誤操作。所以總結下來，真正有價值的 Agent，不只是會分析，還要能執行，而且必須安全可控。貓弟：現在 AI 幾乎無處不在。那從你們的角度看，有沒有那些關鍵環節，是 AI 很難脫離 Crypto 獨立完成的？換句話說，AI 是否在某些地方天然需要加密技術或加密資產的支援？Sam：我覺得主要有三個方向。第一是支付。Agent 現在還沒有真正屬於自己的原生支付系統，而現有銀行、信用卡和支付平台本質上都是為人設計的。相比之下，Crypto 提供了一套無需許可的帳戶體系，這讓 Agent 更有可能成為真正能獨立行動和付費的主體。第二是可信驗證。比如使用者呼叫某個模型時，怎麼證明平台沒有偷偷換成能力更弱的版本？這類問題其實需要借助零知識證明等加密技術，在保護隱私的前提下驗證模型身份和結果真實性。第三是算力和基礎設施。未來如果真的出現可用的去中心化算力網路，就可能為 AI 提供更低成本、更靈活的訓練和研究資源。所以在我看來，支付、驗證和算力，這三點都是 AI 很難和 Crypto 完全分開的地方。如果 DINQ 走上正軌，更想去做年輕人的孵化與支援貓弟：假如你和 Kelvin 現在這個 AI 人才招聘平台已經走上正軌，完全不需要你們兩個人親自去工作了，AI 已經可以替你們託管一切。那你自己會不會考慮，結合你在 AI 方面的背景，再回到 Crypto 行業做一次新的創業？就你剛才提到的那三個方向來說，你覺得有這個可能嗎？或者說你個人有沒有這樣的意願？Sam：從我個人的角度來說，我做這個平台最核心的目的，還是希望讓更多有才華的年輕人能夠脫穎而出。如果 DINQ 真的走上正軌了，我反而更希望去做一些線下活動，或者去做孵化器，或者做一些早期投資機構。類似於 AllianceDAO，去扶持、幫助年輕人，讓他們做出更偉大的事情。我覺得這才是我特別想做的事情。至於在資助方式上，未來有沒有可能和 Crypto 做一些結合，我覺得對我來說也是比較開放的。在 Crypto 與 AI 工作，最大的差異是什麼貓弟：你現在在 AI 領域創業，之前在 Eliza 更像是做演算法和核心技術。那從你的體驗看，在 Crypto 和 AI 這兩個行業工作，最大的差異是什麼？尤其在行業文化、工作節奏和商業模式上，有那些明顯不同？Sam：我之前做 AI 更多是在公司體系裡，相對不用直接承受太多生存壓力；但 Crypto 更殘酷，也更看重個人的快速反應、深度思考和執行力，是一個高風險、高回報的行業。相比之下，AI 對大多數人更友好一些，只要足夠聰明、也足夠努力，下限通常不會太低。但我也一直覺得，很多真正重要的技術方向，在當下未必是最受關注的那一條線。所以如果你走的路和主流不完全一樣，也不必太早懷疑自己。AI 時代的機會一直都在，關鍵是能不能持續做下去。Kelvin：在我看來，Crypto 的組織方式更像傳統網際網路，通常還是需要較多人協同推進，更偏重團隊化運作。但 AI，尤其是應用層，很多團隊都非常 lean，往往是少數精英高效協作，把事情做出來。這不只是 AI 和 Crypto 的區別，更像是 AI 和過去大多數行業在組織方式上的差異。AI 也讓很多原本依附大公司的職能開始獨立出來。過去必須放在大組織裡的團隊，現在借助 AI 工具，已經能自己完成完整工作鏈條，變成更靈活、更模組化、也更可插拔的小團隊或外部合作方。所以我覺得，AI 帶來的一個本質變化，就是組織會越來越輕、越來越靈活。一人公司、DAO 與 AI 對 Crypto 組織形態的重塑貓弟：最近有個很火的概念，叫“一人公司”。一個人通過各種 AI Agent、AI 助理，就能實現整個公司的運轉。你覺得這更多是噱頭，還是說未來隨著 AI 技術的發展，它真的會實現，甚至成為一種常態？Kelvin：我只能說說我的看法。我覺得這個說法有點極端。肯定會有一些人，真的可以一個人完成很多事情，但這其實也不是一個全新的概念。過去也有很多這樣的例子，比如小紅書上有人一個人畫插畫、一個人接單，本質上那也是上一代的“一人公司”。但我覺得更常見的形態，可能還是小團隊。比如兩三個人、三五個人、十個人。很多人可能是自己公司的 CEO，但同時也能去另一家公司擔任 CTO，或者幫別人做一段時間諮詢。也就是說，大家會變得更加可插拔、更靈活地協作，彼此之間可以快速合作、及時交付、及時履約、及時付款。我覺得這種形態會越來越多。這樣一來，任何一家公司其實都有能力去享受人才帶來的優勢，因為很多人才本身就會以這種小型組織的方式對外提供服務。這是我現在比較明顯觀察到的趨勢。貓弟：感覺咱們剛才這段話特別像幾年前加密行業裡一個很火的概念，就是各種 DAO，去中心化組織。我感覺那種狀態好像一下子又回來了。Kelvin：我覺得確實是這樣。為什麼我對這個特別敏感？因為 DAO 裡的 O 是 Organization，如果我沒記錯的話，而“組織”這件事本來就是我的專業領域。我一直都會關注組織是如何形成的。所以當年我對 DAO 這個概念其實是非常 buy in 的。因為我本來就認為，聰明人組成的組織，本來就應該是那個樣子：高度自驅，不需要大家非得坐在一起上班。一個公司有 20 個人，來自 20 個國家，這在我看來其實是非常合理的。至少我過去觀察到的很多優秀組織，本身就是這樣運作的。貓弟：所以會不會整個加密行業其實也會受益於 AI 技術的發展？就是它之前很多設想過、但沒有真正實現的概念，可能會因為 AI 而真正落地。再延伸一步，雖然短期來看，AI 行業對加密行業無論是資金還是人才，可能都有衝擊，但長期來看，隨著效率提升，它反而可能成為加密行業的助力。你認可這個說法嗎？Kelvin：我是非常認可的。因為我最近也在和一些 Crypto 行業的創業者交流。至少從敘事層面來看，現在 AI 這邊很多流行的敘事，你只要願意去翻舊書、翻歷史，其實在過去每一代 Crypto 敘事裡幾乎都能找到影子。也就是說，至少在敘事創新這件事上，Crypto 一直都是比較領先的。你完全可以從裡面找出很多東西，再用 AI 重做一遍。因為現在和過去最大的不同是，這些事情真的開始能做了，不再只是停留在概念層面，也不只是敘事層面了。包括我們現在做的這個項目，其實我在 2017 年就見過一個叫 Braintrust 的公司，它做的就是一種“去中心化的領英”。雖然它當時的實現方式和今天不一樣，但那個概念我是非常 buy in 的。你包括現在再回頭看，我也會想，會不會今天我們反而有機會去實現當年它想描繪的那個未來。 (吳說Real)

阿里達摩院新一代旗艦處理器玄鐵C950發佈，達摩院首席科學家孟建熠稱其為全球性能最高的RISC-V CPU，在SPEC Cint2006測試中，單核性能首次超過70分。此外，玄鐵C950利用RISC-V開源開放特性，搭載自研AI加速引擎，首次原生支援Qwen3、DeepSeek V3等千億參數大模型。 (科創板日報)

近日，阿里巴巴達摩院舉辦了“2025玄鐵RISC-V生態大會”，發佈了玄鐵RISC-V系列晶片及“無劍600”開發平台。會上，阿里達摩院宣佈其首款伺服器級處理器C930預計於3月正式交付，該晶片在高性能應用場景中表現出色。 RISC-V是一種開放的指令集架構(ISA)，由加州大學柏克萊分校的研究團隊於2010年首次發佈，基於精簡指令集計算(RISC)原則。作為一個開源標準，RISC-V允許任何個人或組織自由使用、修改和擴展，無需支付專利費用，其設計目標是提供一個簡單、可擴展且靈活的指令集，適用於從微控製器到高效能運算在內的廣泛應用領域。 RISC-V的開放性和靈活性促進了創新和競爭，使其在學術研究、教育和商業應用中迅速獲得廣泛關注和採用。 據研究機構Semico預測，到2027年，RISC-V晶片的全球出貨量可望突破250億顆，相關晶片市場收入預計達到2,910億美元。中國工程院院士倪光南指出，RISC-V未來市場佔有率將超過25%，成為全球半導體產業的重要力量。 從產業鏈分工來看，相關概念股主要分為上游IP，晶片設計與製造，應用領域擴展等。開源架構的普及催生了大量的定製化需求，具備IP儲備和設計能力的企業將率先受益。例如，芯原股份作為中國RISC-V產業聯盟理事長單位，提供RISC-V IP核子及一站式晶片設計服務，涵蓋AI、汽車電子等高成長領域。隨著RISC-V生態的擴張，其技術授權模式可望持續放量。

聽說可以去聯合國的會上去分享她的故事，不會說英語的黃瑩（化名）既激動，又有點犯難。 2023年5月9日，黃瑩做了根治性胰尾切除手術，為了保險起見，脾臟也被一併切除。 時隔一年，除了血糖稍高，體檢一切正常。 好起來後，她會有意關注胰腺癌相關的消息，原來胰腺癌是公認的“癌症之王”，很多患癌的頂多撐半年，還有只活兩三個月的。黃瑩現在想想都後怕。

當地時間5月30日，聯合國在瑞士日內瓦召開「人工智慧造福人類全球峰會」（AI for Good），聯合國秘書長古特雷斯等人出席。中國科技企業阿里巴巴達摩院受邀分享其AI多癌早篩技術，贏得國際社會的廣泛讚譽。世衛組織（WHO）數字健康合作中心現場宣佈，將向全球推廣該項中國AI技術，協助更多開發中國家抗擊癌症。 ▲世衛組織數字健康合作中心與達摩院達成策略合作 在現場分享中，達摩院科學家呂樂博士向全球播放了一段特別的視訊，是一位中國女性患者在完成癌症手術後吹奏口琴的畫面，引起了現場的熱烈掌聲。她因為感冒咳嗽到醫院偶然做一次胸部CT，卻在兩萬多人的真實病例回顧性試驗中，被AI識別為疑似早期胰腺癌患者，隨後被確定為漏診病例並完成手術，成為全球首位AI胰臟癌早篩技術的受益者。人類第一次在與「癌症之王」的鬥爭中掌握了主動權。 癌症是全球公共衛生難題，世衛組織稱，三分之一的癌症可透過早篩早治實現治癒，但目前人類仍缺乏可靠的癌症早篩手段。阿里達摩院率先研究出「平掃CT+AI」多癌早篩技術，利用AI識別門診、體檢場景常見的普通平掃CT影像，能有效檢測出早期的癌症病灶。該技術在國內已為超過600萬人次提供服務，涵蓋胰臟癌、食道癌、腸癌、胃癌等多發癌症。相關論文登上國際頂級期刊《自然·醫學》，被該刊評價為「開啟癌症篩查黃金時代」。

達摩院醫療AI，又達新里程碑！國際頂刊《自然·醫學》直接將其評價為，開啟「醫療影像AI的黃金時代」。就在昨天，世衛組織亦宣布與達摩院合作，向發展中國家推廣這項來自中國的AI多癌早篩技術。 5月30日，在日內瓦舉行的AI for Good全球高峰會上，達摩院科學家播放的一段影像，讓在場的每位與會者印象深刻。 在影片中，一位華裔女性完成癌症手術後，恢復良好，用口琴吹奏《四季歌》。 先前由於咳嗽，她去醫院做了胸部CT檢查，卻意外被AI發現疑似早期胰腺癌的跡象。