硅谷101

2026年8月，Moderna与默沙东联合开发的个体化mRNA肿瘤疫苗公布三期临床积极结果，Moderna股价一度暴涨177%。这不是一款预防癌症的疫苗，而是一种为患者量身定制的治疗性疫苗。“一人一药”，似乎正在离现实越来越近。

这期视频，我们邀请到艾博生物创始人、CEO英博博士，他曾在Moderna从事mRNA相关的核心研发。我们从这次三期临床结果出发，拆解个体化肿瘤疫苗究竟如何工作、为什么要与PD-1联合使用，以及它真正证明了什么、还有哪些问题没有被证明。我们也会聊到Moderna、BioNTech以及中国公司正在探索的不同技术路线，以及“一人一药”背后真正困难的制造、自动化、成本与监管问题。

肿瘤疫苗为什么研究了二三十年，直到今天才跨过这道关键门槛？AI究竟能在新抗原预测和疫苗设计中解决多少问题，它真的能让肿瘤疫苗变成一个“软件问题”吗？如果每位患者都需要一支不同的药，这套系统又如何服务成千上万甚至更多患者？我们距离“为每一个癌症患者定制一支疫苗”，究竟还有多远？

【主播】

Yushan，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

英博博士，艾博生物创始人、董事长兼CEO

【你将听到】

02:41 从Moderna到创业，英博博士与mRNA

08:57 Moderna三期，到底突破了什么

14:09 “一人一药”如何让免疫系统治疗癌症

18:14 制药“噩梦”：4-6周造出一支专属疫苗

24:42 未来肿瘤治疗：手术刀＋疫苗＋PD-1

27:57 34个新抗原“撒网”与肿瘤“逃逸”

31:39 黑色素瘤之后，下一个是谁？

38:12 技术路线：中国肿瘤疫苗走到了哪一步？

45:04 肿瘤疫苗会比CAR-T更安全吗？

50:14 成本：“做大容易，做小难”

54:01 “AI离开自动化，就是空谈”

59:19 AI如何应用于肿瘤疫苗的研发与制造？

01:01:26 LNP：AI还算不动的“难题”

01:06:04 “一人一药”怎么监管？

01:09:24 为什么肿瘤疫苗等了几十年

【2026 外滩大会】

2026 Inclusion·外滩大会将于2026年9月9日-12日在上海黄浦世博园区举行。外滩大会是全球高级别前沿科技与金融科技盛会，本届大会还设置了超现实AI音乐会、科技展、创投meetup等趣味环节，活动免费，名额有限，先到先得。

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【延伸阅读与相关术语】

核酸药物 以DNA、RNA或其类似物为核心的一类药物，通过补充、调控或沉默遗传信息来治疗疾病。mRNA、小核酸等都属于核酸药物。

小核酸 通常指较短的寡核苷酸药物，多通过与目标RNA配对，调控或抑制特定基因的表达。mRNA通常不归入“小核酸”范畴。

mRNA（信使核糖核酸） 可以理解为细胞里的临时“蛋白质生产指令”，把遗传信息交给细胞的蛋白质合成系统，指导制造特定蛋白。

个性化肿瘤疫苗 根据每位患者自身的肿瘤突变“量身定制”疫苗，训练免疫系统识别并攻击其肿瘤。它属于治疗性疫苗，不是给健康人预防癌症的疫苗。

CMC Chemistry, Manufacturing and Controls，药物的工艺开发、生产与质量控制体系，决定一种药能否稳定、合规地从实验室走向临床和商业化。

核酸递送 把核酸药物安全、稳定地送进目标细胞，并在正确位置释放。由于RNA本身容易降解、也很难直接进入细胞，递送是核酸药物的核心技术之一。

LNP（脂质纳米颗粒） 由多种脂质自组装形成的纳米级载体，可以理解为mRNA的“运输胶囊”：包裹并保护mRNA，帮助它进入细胞。

GalNAc N-乙酰半乳糖胺，一种能“精准找到”肝细胞的糖分子，常与小核酸连接，用于实现肝脏靶向递送。

三期临床试验 药物上市前最关键的大规模验证阶段之一，通常用于进一步确认疗效和安全性，并与现有治疗或对照方案进行比较。

PD-1（程序性死亡受体 1） 位于 T 细胞表面，可以理解为免疫系统的“刹车”。很多肿瘤细胞会在表面表达 PD-L1，与 T 细胞上的 PD-1 结合后，传递抑制信号，从而降低它的活性，借此逃避免疫系统的追杀。抗 PD-1 药物通过阻断这条通路，让免疫系统重新攻击肿瘤。

RFS（Recurrence free survival）无复发生存期，通常指治疗或手术后，到肿瘤复发或死亡的时间。

免疫原性 一种物质激发人体免疫反应的能力。疫苗通常希望产生足够强的免疫原性。

免疫耐受 免疫系统对某种抗原“不攻击”或反应较弱的状态。肿瘤可以利用这种机制逃避免疫系统的清除。

Neoantigen 新抗原，肿瘤细胞发生基因突变后，会制造出一些正常细胞里没有的蛋白质。免疫系统有机会把这些“从没见过的蛋白质”识别为异常，并攻击产生它们的肿瘤细胞。

In Vitro Transcription（IVT） 体外转录，以DNA为模板，在无细胞体系中合成mRNA，是目前mRNA药物生产中的核心步骤。

SOC（Standard of Care） 标准治疗，即当前临床上普遍认可、常规采用的治疗方案，也是新疗法常用的比较基线。

DC疗法 又称树突状细胞疗法，通常把患者自身的树突状细胞取出，在体外加载肿瘤抗原后再回输，用它们“教会”T细胞识别并攻击肿瘤。

Off-the-shelf 现货型疗法，固定配方、可以提前批量生产，并用于多个符合条件的患者；相对的是“一人一药”的个性化治疗。

Driver Mutation 驱动突变，能够直接推动肿瘤发生、生长的关键基因突变。并不是所有肿瘤突变都是驱动突变。 这里后面提到的 EGFR、KRAS，都是常见的肿瘤驱动基因。

CAR-T 把患者的T细胞取出，在体外进行基因改造，让它们拥有识别特定肿瘤抗原的“雷达”，再回输患者体内杀伤肿瘤。

CRS 细胞因子释放综合征，免疫细胞短时间内被大量激活并释放细胞因子，引发发热、低血压等全身炎症反应，是CAR-T等免疫疗法的重要副作用之一。

可电离阳离子脂质 LNP最关键的成分之一。在生理环境下大多接近中性，进入细胞内的酸性环境后会带正电，从而帮助mRNA释放到细胞质，同时降低毒性。

pre-F 融合前F蛋白，RSV的F蛋白在病毒与细胞融合之前的结构状态，是RSV疫苗非常重要的抗原靶点；针对pre-F可以诱导较强的中和抗体反应。

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Special Guest: 英博.

去年年底，硅谷掀起了一股风潮——“Token Maxing”（最大化token使用量），科技公司创始人和工程师们争相晒出账单，比谁家Token消耗更吓人，以此彰显对AI的全力押注。但到了今年年中，成本失控和虚假生产力让这场烧钱竞赛到达了转折点。Uber在四个月里烧穿了全年的AI预算，Meta被迫给员工设定token使用上限，一些公司会提醒员工使用AI的时候注意成本。大家开始认真思考：如何更经济地使用Token？

这期节目的嘉宾黄东旭，就是Token Maxing热潮的亲历者。他曾经每天烧掉三四百美元，只用最前沿的模型。让他逐渐转变的，是中国开源模型们的崛起，大量的日常任务都可以做到“只烧电费，不烧Token”。他的结论是：不是前沿模型用不起，而是本地开源模型底座+前沿模型的搭配，成本可控，更具性价比。

我们聊了这半年Agent产品的进化史——从OpenClaw，到Hermes，到Agent蜂群的智能涌现潜力，Agent消耗Token的趋势不会停止，未来还会有更复杂的A2A网络。亲历了互联网、移动互联网、AI三波浪潮的张宏江认为，Token Maxing折射出的是所有人在面临AI浪潮时的不知所措，AGI奇点已经到来，现在做Agent是好时机，但关键是：别做容易被大模型碾压的应用。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

张宏江，Llama Ventures高级技术合伙人，美国国家工程院外籍院士，北京智源人工智能研究院（BAAI）理事长，源码资本合伙人，曾任微软亚洲工程院院长、微软亚太研发集团首席技术官、北京金山软件有限公司首席执行官

黄东旭，Llama Ventures合伙人，PingCAP CTO&co-founder

【你将听到】

04:55 Token maxing，是泡沫吗？

09:52 亲身体验：只选最强最贵，日烧四五百美元

14:15 OpenClaw：从研究到工程的转折点

20:31 龙虾退潮：“普罗米修斯”完成了使命

23:09 Hermes：把成功经验沉淀成Skill

30:09 “Agent动力学”：七嘴八舌烧Token换深度

35:12 智商碾压：Fable 5一次搞定复杂任务

37:20 本地开源模型经济账：每天电费1美元

43:42 Token消耗不会停，更复杂的网络还在后面

52:36 现在做Agent创业是好时机吗？看好toB和infra

01:03:24 彩蛋：“办公室政治”和超预期行为

01:15:30 IQ测试已超人类，AGI奇点已来

01:18:19 新问题：当新岗位也不再需要人，人类如何自处？

【9月6日·成都 泓君线下开麦】

华夏基金携手小红书小红点计划，共同推出「红火开麦日2.0」线下活动，以「发现身边的ETF经济学」为主题，从身边小事发现经济趋势，捕捉藏在日常里的投资灵感。9月6日，成都·蔚蓝湖滨艺术中心，泓君将与华夏基金数量投资部总监荣膺一起，聊聊普通人如何被卷入全球AI定价战。

活动免费，名额有限，扫码即可报名，期待与你线下相见！

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Impossible Theory - Rachel Sandy

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Special Guests: 张宏江 and 黄东旭.

不久前，我们聊了硅谷最火的新职位FDE（前线部署工程师）。硅谷的逻辑是，AI要进企业，就要开行业最高的薪资，派一批最聪明的人驻扎进去。但这件事在中国，还是同一个剧本吗？

我们邀请到阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇。他是阿里数据中台方法论的创立者，他的团队做这件事已经5年，比“FDE”这个词流行起来还要早。在AI浪潮到来之后，他们发布企业级Agent平台：AgentOne。

他们的做法很不“硅谷”，不接定制化的大单，不做1000人天的驻场开发。他们找的是企业里最耗人、最耗钱、最耗时的环节，把预设好的agent接入企业私有数据，去解决真实的业务难题。

举例来说：一个催发货流程，客服agent需要跑通260步流程；一个顶级人类投手，90天内调价10000次，AI要学会这10000次调价背后的决策逻辑，这背后靠的是团队配合和工程化的推进。

在朋新宇讲述中，没有全能型的个人英雄，也没有对SOTA模型的迷信。“企业算得过来账，背后用什么token，老板不会在乎”。务实，算账，打地基，这就是FDE在中国的故事。

【主播】

泓君，硅谷101创始人，播客主理人

【嘉宾】

朋新宇（花名小芃），阿里巴巴集团副总裁，阿里瓴羊CEO

【你将听到】

01:48 硅谷的风向变了：AI战场从C端回到B端

06:33 一个“催发货”背后藏着260步流程

12:30 90天调价一万次，AI向最优秀的投手偷师

19:39 为什么顺利的部署都是“自上而下”

25:07 做标准化增长agent，跟Palantir反着走？

31:14 销售Agent实战：从最落后区域到销冠

36:06 部署周期：1/3熟悉岗位，1/3做建模，1/3调教AI

42:36 FDE团队画像：BA定方向、AI架构师选模型、业务首席当教练

47:00 Token成本，模型策略，“账算得过来”最重要

53:28 中美FDE对比：信息化地基、付费习惯、工作方向

58:03 人才观：懂AI、懂业务、懂数据

【延伸阅读】

E240｜OpenAI联手PE砸下40亿美元，聊聊硅谷最火新职位FDE

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泓君

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What We Discovered - Philip Ayers

Signal Containment - Out To The World

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Special Guest: 朋新宇.

这期播客的嘉宾是盛颖，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。

在开源模型集中爆发之际，盛颖在AI Infra（基础设施）领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”，是产品本身，需要有“美感”。

由此，我们走进盛颖的世界。

她曾经想成为一个数学家，沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。

但从哥大到斯坦福，从形式化验证到 AI Infra，盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光，背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到，自己无法勉强去做一件不感兴趣的事；只有真正被一个问题吸引，她才能进入高度专注的状态，并把它做到极致。

SGLang，是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎，也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。

在早期的xAI，她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”，参与搭建生产级推理系统。但随着SGLang社区迅速扩张，仅靠开发者在业余时间维护，已经无法支撑项目继续向前。为了让这件事真正走下去，她选择离开xAI，创立RadixArk。

这期节目，我们从盛颖眼中的数学之美、论文和低谷聊到SGLang、xAI与RadixArk，也聊一个人如何逐渐理解自己的天性，并决定不再与之对抗。

盛颖说，她在乎的不是“making impact”，而是那些她认为正确的事情，最终有没有发生。从“世界与我无关”，到“想要构建那个跟强力AI共存、且人类不会输的未来”，这，是盛颖的故事。

【主播】

陈茜，硅谷101联合创始人

【嘉宾】

盛颖，RadixArk联合创始人&CEO，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人

【你将听到】

02:16 违约金、纽约与数学之美：“世界与我无关”

16:06 顶刊、低谷期与甄嬛传：“世界又与我有关了”

26:01 谷歌实习：最早的“AI for code”

31:54 Databricks：人生导师Ion Stoica与“making impact”价值观

34:37 xAI：拥有“support”和“freedom”的美好v1.0时代

44:07 RadixArk：“两个月也等不了”

48:07 Two Sigma：“有组织的公司”应该有的样子

51:10 SGLang：“AI Infra是浪漫的”

01:15:29 SandHill Road的套路与规则

01:19:33 “养大我”的开源生态

01:27:03 LMSYS：平等、平权，以及“她赢了，不需要被解释”

01:37:42 “世间的美好是存在的”

【延伸阅读】

本期节目视频版已上线，附精校字幕及术语注解，适合想逐句细听的听友

“榨”出硅的极限：怎么让GPU不“闲着”？｜与SGLang、RadixArk深聊AI Infra技术与千亿美元市场-硅谷101视频 及文字版

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【监制】

泓君

【采访】

陈茜

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Frentee Jacob Amei

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Special Guest: 盛颖.

7月27日，月之暗面正式发布Kimi K3的完整模型权重。自7月16日API上线以来，K3就在在多项测试中展现出接近前沿模型的能力。因此，它成为了硅谷最近讨论开源时的重要案例之一。从2025年初的DeepSeek时刻，到当下的Kimi K3，中国开源模型正在从成本更低、能力稍弱的替代品，逐渐逼近甚至超过最强的闭源前沿模型。

随之而来的，是一场越来越激烈的蒸馏争论。什么是蒸馏？通过闭源模型的输出进行训练，和未经授权的大规模能力提取，有什么区别？即使中国实验室使用过美国模型生成的数据，它又究竟能解释多少最终能力？

本期播客，我们邀请到两位嘉宾来分别从开源生态和企业的视角，讨论这一波中国开源模型的影响：前Hugging Face亚太开源生态负责人王铁震，和TinyFish联合创始人Keith Zhai。

我们从K3带给硅谷的挑战聊起，讨论了为什么把中国模型的进步全部归因于蒸馏，实际上忽略了架构、强化学习、数据工程和推理基础设施上的创新。而当蒸馏从一种中性的训练技术，变成商业竞争和政策讨论中的指控时，争议的核心又变成了什么？

在此之外，我们也讨论了K3针对大型推理服务商设计的商业授权：当开源权重模型持续压低成本，它会如何冲击OpenAI、Anthropic等闭源实验室的商业模式？当模型能力逐渐商品化，未来AI行业的价值会流向模型本身、推理基础设施，还是Agent与企业工作流？

注：本期播客中提到的“开源”，更准确地说是开放权重（open weights）。K3官方称自己为开放模型，它使用的是Kimi K3 License，不是标准 MIT/Apache 这类完全开放的OSI license。

【主播】

Yiwen，硅谷101特约研究员

【嘉宾】

王铁震，Hugging Face前亚太生态负责人

Keith Zhai，TinyFish联合创始人

【你将听到】

中国开放模型，硅谷怎么看？

01:45 Kimi K3为什么突然成为硅谷关注的焦点？

03:33 从DeepSeek、GLM到K3：硅谷对中国模型的判断如何变化

06:51 企业为什么开始转向中国模型

10:23 中国开放模型推理成本

蒸馏争端始末

13:24 蒸馏争议：到底什么是蒸馏？

17:22 K3是否可能在短时间内蒸馏最强闭源模型？

19:48 蒸馏能解释模型的核心能力吗？

开放模型对闭源商业模式的影响

23:54 K3 License与开放模型商业化

34:27 开放模型会怎样冲击OpenAI和Anthropic的收入与估值？

37:39 英伟达为什么支持开放权重

43:41 中国公司为什么选择开放

强大的开放能力下，Agent生态如何变化？

45:04 Thinking Machines为什么开放权重？

48:39 开放模型催生的新生态

48:43 OpenRouter等多模型平台为什么开始受益？

49:56 对Agent产品和基础设施的影响

开放模型的安全之争

55:40 接近前沿的模型，到底应不应该开放权重？

01:04:01 开源和闭源模型，谁更容易被滥用？

【延伸阅读和相关术】

Kimi K3官方技术报告与模型权重

Kimi K3授权协议

Anthropic对蒸馏攻击的指控

《开放权重与美国AI领导力》

【相关术语】

开放权重（Open Weights）：指模型开发者公开模型训练完成后的参数文件，允许用户下载模型，并在自己的设备或云端进行部署、推理、微调或进一步开发。开放权重并不意味着训练数据、训练代码和完整训练流程也同时公开，具体使用方式还会受到模型授权协议的限制。

开源模型（Open-Source Models）：通常指不仅公开模型权重，还公开足以让外部开发者研究、修改和复现模型的更多组成部分，例如训练代码、模型架构、数据处理方法、训练流程，以及在部分情况下使用的训练数据。由于大模型很少完整披露所有训练材料，目前业界对什么样的模型可以被严格称为“开源”仍存在争议。

思维链（Chain of Thought）：指模型在生成最终答案之前，用一系列中间步骤拆解问题、组织信息和进行推理的过程。

规模扩展效率（Scaling Effiency）：指模型将计算资源转化为能力提升的效率，也就是在使用相同或更少的算力、数据或训练成本时，能否获得更好的模型表现。

键值缓存（KV Cache）：指模型在处理上下文和生成内容时，保存此前token在注意力计算中产生的Key和Value数据。这样，模型在生成下一个token时不必重新计算全部历史内容，可以显著降低重复计算，提高生成速度；但上下文越长，KV Cache占用的内存通常也越大。

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Kablaam - Ealot

Flickering Torches - Christian Andersen

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