Show Notes
紧身裤几乎快从商场和电商页面上里消失了。 尽管它是这个世纪10年代的爆火单品，但人们正在以光速厌弃它。零售情报公司Edited发现，截至2025年第一季度，紧身裤在运动品牌下装中的占比已经从2022年的47%回落到了39%，取而代之的是，各种宽松版型的裤子正在占领人们的衣橱。除此之外，过去长期被认为很土、穿着像米其林的排骨羽绒服，成为了这个冬天最畅销的外套款式之一。 曾经的爆款为什么跌落神坛？曾经的“土掉渣”又是怎么被推到服饰潮流趋势的C位？本期节目，我们邀请到了来自电商平台和服装品牌的代表，和他们聊了聊，到底什么在影响服饰潮流，什么在影响我们的OOTD（今日穿搭）。
【主播】 麻花，硅谷101特约研究员
【嘉宾】 齿牙，淘宝服饰趋势小二 老马，时尚博主，女装品牌Marius创始人
【你将听到】 那些年火过的时尚单品 03:53 松弛感当道，紧身裤从热卖款里消失了 07:23 从牛仔裤的演变史，看服饰潮流的变化路径 12:41 经济、流行文化和社会思潮，联手导致了紧身裤的过气 14:15 球鞋、老爹鞋、棒球服……盘点过期的上一代流行单品 16:21 气候、审美、成本和设计迭代，让排骨羽绒服成了新爆款 21:37 排骨羽绒服大卖背后，也有一衣多穿的场景需求
服饰潮流的传导链条 23:43 不同传播时代，和定义服饰潮流的不同方式 25:52 穿搭博主从哪儿获得潮流信息？ 27:14 电商在潮流演变中的多重角色 30:25 电商商家人手一份的趋势报告，到底是个什么东西 31:39 排骨羽绒服的爆火背后，电商做了什么 33:37 平台放大的款式同质化，是时尚行业面临的“甜蜜负担” 34:45 具备长期视野的品牌，要学会对潮流做二次加工
时尚的圈层化、性别差异和轮回理论 37:41 服饰潮流的圈层化，深化和泛化在双线并行 40:16 品牌面对圈层化，在风格上守圈和在人群上破圈 42:11 新服饰性别差：女性追求舒适，男性更想展现自己 47:53 潮流五年一更迭，品牌该不该跟风 50:56 三个标尺，判断某个潮流是否快速过气 51:59 时尚有轮回，背后是不同年龄层消费者的审美代沟 57:00 预言下一波时尚潮流，过气紧身裤可能要回来了！
【本期节目由专业生发品牌达霏欣赞助播出】 达霏欣24年专研生发，男女分治双浓度，男性女性均有选择，止脱生发认准达霏欣，买达霏欣就上京东APP！ 【专属购买链接】https://3.cn/-10USAJYi 【5%浓度购买人群建议】男性首选，适合中重度脱发人群，清爽不油腻。 【2%浓度购买人群建议】女性首选，适合防脱及头皮敏感人群，温和不刺激。
【延伸阅读】 Hedi Slimane：曾在Dior Homme、Saint Laurent和Celine等奢侈品牌担任创意总监，以极窄剪裁的男装设计和融合摇滚美学的风格闻名。 “老佛爷”：Karl Lagerfeld，长期担任香奈儿艺术总监和芬迪创意总监，被誉为“时装界的凯撒大帝”。 Demna Gvasalia： Gucci 艺术总监兼 Balenciaga 创意总监，Vetements 联合创始人，被认为是能帮助Gucci复兴的关键人物。 Athlesuire：兼具运动功能性和日常穿着舒适性的服装风格，比如运动裤、卫衣、运动鞋等单品。 Vibe 风：通过棒球夹克、卫衣、工装裤、氧化底球鞋等基础单品和低饱和度色彩营造随性舒适的感觉，强调"氛围感"。 Athflow风：将运动服饰与偏正装的单品混搭，比如卫衣、运动裤搭配西装外套、风衣等。 薄荷曼波：以低饱和度薄荷绿色系为核心，通过轻盈面料和清新配色营造自然治愈的视觉感。 琥珀流光：以大地色为基础，加入微光闪烁的质感，打造温暖通透的视觉效果。 猴哥睡衣：24/25年兴起的网络爆款，以孙悟空同款绿色长衫睡袍为标志性单品，在大学生群体中颇受欢迎。 WGSN：权威时尚趋势预测机构，为服装、设计、零售等行业提供趋势和色彩预测，被业界称为"时尚界的彭博”。 Vogue：康泰纳仕集团旗下的综合性时尚生活杂志，是时尚界影响力最大、历史最悠久的时尚杂志之一。 City Boy：是源自日本杂志《POPEYE》的都市男性穿搭风格，强调休闲、舒适与实用性的混搭，常见单品包括宽松衬衫、工装裤、帆布鞋等。 Clean Fit：近年流行的极简穿搭风格，以干净利落的剪裁、中性色调和简约单品为主，追求"少即是多"。 Y2K：“Year 2000"的缩写，指2000年前后的千禧年时尚风格，以金属感、荧光色、低腰裤、露脐装、蝴蝶元素等为标志，近年在Z世代中强势回归。 New Vintage：将真正的古着单品（Vintage）与现代基础款混搭，通过新旧结合让古着焕发新意。 ARCHIVE ：设计师或品牌在特定时期最具标志性的经典单品，与普通古着相比更强调设计师的巅峰创作和时代代表性。 少淑、中淑和大淑：分别面向18-25岁年轻女性、25-38岁轻熟女性和38岁以上成熟女性的服装风格。 祖母衣橱：从祖母辈衣橱中寻找灵感，将复古印花、针织开衫、珍珠配饰等怀旧元素与现代单品混搭。 白小T ：创立于2019年的中国服装品牌，以"一件白T走天下"为理念，主打基础款T恤。 CORTIS 男团：是韩国HYBE公司2025年推出的5人男团，出道专辑销量破纪录。 Baggy Jeans ：宽松版型的牛仔裤，裤腿从大腿到脚踝都保持宽松剪裁。 Playboi Carti，美国说唱歌手、词曲作者。
【监制】 泓君 【后期】 AMEI 【运营】 朱婕 【BGM】 Quirky Hip Hop Dramedy In a Minute - John Runefelt San Pedro - Sugoi Vem Ficar Comigo (Instrumental Version) - Luiz Mura Short Circuit - Ryan James Carr
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回顾9月，AI圈的重磅新闻一个接一个。 先是OpenAI发布GPT-6 Astra，总裁格雷格·布罗克曼在发布会上宣布：AGI已经到来。 这场发布对机器人行业的冲击，来得有些意外，一个发布会报告里只字未提机器人的通用模型，转身就空降了机器人评测榜首，甚至让很多机器人的Benchmark都失效了。有人开玩笑说：机器人领域等了这么多年的“GPT时刻”，居然是GPT自己。 同样在这个月里：Meta Muse冲上美国App Store榜首，它的竞争对手Instinct估值也涨到了100亿美元；xAI的Grok Bot也开放了企业部署；不生成文本、只给选项打概率的决策模型Jev以“系统1”走红，发布24天就融了8.7亿美元。 在AI for Science方面，Claude发现类CRISPR的新酶系统；扎克伯格夫妇资助成立的Biohub宣布将虚拟细胞计划扩大到18亿美元，这些进展又会为科学发现带来哪些改变？ 本期《硅谷101》，我们请来三位分别站在Agent、机器人和AI制药一线的研究者，聊清楚三件事：个人Agent商业化卡在哪？机器人怎么被Astra这样的底层模型冲击？AI制药真正的瓶颈是什么？ （本期节目录制于2026年9月29日）
模型在榜单上越来越强，为什么真正把工作交给AI，还是需要人反复解释、检查和兜底？ 半年前，我们与阿里国际站总裁张阔聊了Accio Work，以及Agent如何参与采购和日常经营。半年后，我们再次请到他，聊聊这半年来商家使用Accio Work的真实案例，试图回答这个问题：模型能力的提升，究竟有多少变成了商家工作里的进步？ 张阔分享，很多模型的通用评测成绩已经接近满分，但团队在真实经营中，并没有感受到同样幅度的提升。为此，他们从实际业务中整理了107个任务，包括比较供应商报价、识别钓鱼邮件、预订船期和处理交易纠纷。据他介绍，在这套特定评测中，最前沿模型在无人干预条件下的任务通过率约为61%。 这些任务没有数学竞赛那么耀眼，却直接关系到商家的成本、交期和利润。一个好用的Agent，既要能把工作做完，也要让人用得起；既要理解工具和流程，也要理解这盘生意究竟想追求什么。 这期节目，我们聊聊榜单成绩与实际交付之间的落差、通用模型与垂直产品的竞争，以及当AI接手越来越多的执行工作，人还需要保留哪些判断。
这个夏天，来自全球各地的多个气象机构都拉响了同一个警报，一场史无前例的超级厄尔尼诺正在上演。 来自摩根大通的经济学家预计，全球的食品通胀将在2027年的上半年上升到5%，明显高于今年同期的2.8% 。这其中有来自霍尔木兹海峡封锁和黑海冲突的因素，也部分归因于我们正身处的这场、50年来颇为罕见的超级厄尔尼诺。 它究竟会通过什么方式影响到全球供给？它所带来的危害是否真的像媒体报道的那么大？在一次次与极端气候变化的对抗中，人们又为应对厄尔尼诺做了怎样的准备？
随着AI模型能力提升，训练需求更复杂，一批为模型公司提供训练数据的新公司正在快速增长：AfterQuery今年4月宣布A轮融资时，估值为3亿美元，到了9月，据媒体报道，新一轮融资已经将其估值推至32亿美元。另一家提供训练数据与智能体环境的公司Bespoke Labs，也在今年7月宣布，种子轮与A轮融资合计达到4000万美元。 虽然估值水涨船高，AI数据行业对外界来说却极其不透明。问题来了：这些公司究竟在卖什么？ 过去提到数据标注，我们容易想到给图片打标签、给模型回答打分。但随着AI从回答问题走向执行任务，数据公司的交付物也在变化：从专家写出的评分标准，到包含任务、工具和验证机制的强化学习环境。它们需要找到懂行的人，获得真实的行业资料，再把专业知识与工作经验转化成模型能够学习的训练信号。 与此同时，新的AI评测层出不穷。榜单分数提高了，究竟代表哪些能力变强了？针对评测生产数据，什么时候能改善真实用户体验，什么时候又会变成单纯的刷分？对于每天训练模型的研究员来说，他们最需要的数据，到底是什么？ 本期节目，我们邀请到在Scale AI负责后训练与评测研究的何允中，以及加州大学伯克利分校博士后、Agents’ Last Exam项目研究者孙一铀，从产业与研究两个视角，拆解这门透明度不高、又变化极快的生意。 我们聊了Scale、Mercor、Surge等数据公司的不同背景，也讨论了小团队在合成环境与垂直领域中的机会。从采购一份游戏源码，到验证专家提交的任务，再到设计让人愿意交出经验的激励机制，好数据的难点，往往藏在榜单之外。
【本期节目由Eight Sleep赞助播出】 在这个健康意识崛起的时代，我们越来越愿意花大价钱管理自己的身体。睡眠，就是其中最重要的方面之一。 与手表、戒指等可穿戴设备不同，Eight Sleep的产品是一张能够自动控温的智能床套。马斯克、扎克伯格、Bryan Johnson、Sam Altman，都是它的用户。多名职业运动员，也习惯带着它去比赛。这张售价约两万元的智能床套，究竟替我们做了什么？ 这期播客，我们邀请了Eight Sleep的两位创始人，Matteo Franceschetti和Alex Zatarain，聊聊睡眠科技和文化。 他们说，现代人已经熟悉了各项睡眠指标，例如深度睡眠、REM、HRV。但Eight Sleep想要更进一步：在人们熟睡时，根据身体的变化，自动调整床面温度、床体高度，让技术在你毫无知觉的时候工作。 这张床套背后，也是一家消费硬件公司十多年的摸索。从拆开电热毯做原型机，到众筹卖爆却发现卖一台亏一台；从搬到中国学习制造，到反复经历现金流危机，创始人踩了很多坑，才慢慢探索出令人满意的产品形态。 今年4月，Eight Sleep进入中国。消费竞争激烈的中国市场，反而是他们增长最快的一个。一张床套卖两万人民币，Eight Sleep如何解释自己的定价？进入全球35个国家，这家公司从上百万用户身上学到了什么？ 我们也聊到伴侣之间的温差、孕期与产后的睡眠变化，以及他们更远的野心：从改善睡眠，走向健康异常预警和预防医疗。最后，我们还是回到那个最朴素的问题：究竟怎么才算睡个好觉？