Show Notes
节目简介 今年除夕，我们更新一集“机器人主题”的陪伴型播客：从 Amazon 收购 Kiva 讲起，聊机器人为什么最先在仓储物流落地、为什么中国公司在“智能机器人”（非工业机械臂、非通用人形）这一层几乎把全球第一拿了个遍，以及“通用/人形/具身智能”到底是梦想、叙事，还是可交易机会。 Jennifer作为一个近十年的硬科技投资人，用三层框架把机器人给大家讲清楚： 1）工业机器人：有日德四大巨头，成熟、巨头垄断、增长趋缓甚至变负； 2）智能机器人：在有限/结构化场景里自主感知+决策+执行，仓储/送餐/清洁/Robotaxi 都在这一层，优必选/极智嘉/越疆/云迹等等自2025年起陆续在港股上市； 3）通用/人形/具身：最容易被“造词”带偏，商业化与可验证 demo仍是关键分歧。 框架是框架，最终我们回到了二级市场到底怎么买：本体vs零部件、一级 vs二级。 最后一如既往是我们的生活环节：投资和工作方式如何反过来重构睡眠、运动、饮食、旅行，如果通过投资获得更好的生活。 本集适合谁： 想快速建立机器人投资“框架感”的人 看多通用人形但又担心被叙事带跑的人 想把“宏大主题”落到可交易标的/产业链的人 以及：过年在家有点无聊、需要一点陪伴的人
时间戳 01:38 本集主题：机器人为什么是中长期选题，美股还在左侧 03:33 关键故事：Amazon 收购 Kiva，机器人最早的超级落地场景=仓储物流 04:31 Kiva 讲清楚：人不动、货架动——仓库效率革命怎么发生的 06:03 命名彩蛋：Kiva 的灵感来自“蚂蚁搬家” 06:54 两个结论：7亿美元在当年很夸张；物流机器人爆发由此被点燃 10:27 机器人“三层框架”：工业 / 智能 / 通用（人形/具身） 10:45 第一层工业机器人：四大家族、成熟稳定但增长趋缓 13:29 第二层智能机器人：自主感知+决策+执行；仓储/送餐/清洁/Robotaxi都在这层 20:32 第三层通用/人形/具身：最火也最容易被叙事带偏，商业化仍在验证 24:32 落到交易：二级怎么买？本体 vs 零部件（“卖铲子”逻辑） 29:30 Figure争议 & 大模型合作疑问：硬件公司到底值不值钱？ 32:18 生活分享：旅行、睡眠运动饮食routine、AI怎么真正用起来 42:46 收尾拜年：除夕快乐，马年见
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More from Her Alpha | 超额姐妹
震荡市里，Jennifer 想好了一个小红书标题：“好消息挣到钱了，坏消息流量掉了。”但她觉得，平平无奇的市场里依然藏着阿尔法——这期我们聊 AI 制药。 为什么是现在？从 Anthropic、OpenAI 到英伟达×礼来、字节分拆、Isomorphic Labs 的大额融资，科技巨头和大模型公司在过去一年里集中涌向同一个赛道。 Jennifer 从靶点、分子讲起，拆解 AI 真正能加速的两步。Lily 替外行一路追问：“AI 直接生成出来的，不就是药吗？”答案藏在干实验与湿实验的区别里：线上一次生成上万个候选分子，线下实验反而成了瓶颈。 于是我们顺着瓶颈找铲子：DNA 合成里的 Twist、重组蛋白里的国产厂商、自动化实验室里的 Ginkgo 与 Adaptyv。哪一环的 AI 增量已经进了财报，哪一环还只是故事？ 至于 AI 药企本身，Jennifer 直说：这是她的知识盲区，不如简单点买铲子。也欢迎懂行的听众来评论区帮我们补课。 以上内容仅为个人研究与交流，不构成投资建议。
本期简介 比特币一个月反弹约22%，这是牛回了，还是熊市里一次被逼空放大的反弹？我们这次要走在牛市之前，让大家提前做好预案。 这期从人尽皆知的四年周期讲起，非常小白友好。但依旧从供需和技术面给大家拎出来多个监测信号，并且给大家了非常体贴的建议。 7709送走的钱，这次原生家庭补回来。
本期简介 开源大模型已经赢下用量，却没有赢下收入。OpenRouter 上，头部 Token 流量越来越多流向中国开源模型；但同一批流量经过路由、托管、云和 Agent 入口后，真正回到模型公司的钱却很少。但开源不是做慈善，即使开源了，也要努力的收钱。 这期我们从一笔流水账开始拆：OpenRouter 为什么收费，Together AI、Fireworks AI 怎样靠部署赚钱，云厂商拿走什么，以及 DeepSeek 为什么即便开放权重，仍可能依靠部署效率和官方 API 保留成本优势。问题的关键不只是单 Token 定价，而是谁拥有入口、用户心智和收口。 我们负责把账追到底：如果海外流量大多漏给了第三方，开源 Lab 怎样提高商业化渗透？Claude Code 这类 Agent harness 为什么能把模型从“比价商品”变成产品？智谱、DeepSeek、Kimi 和 MiniMax，又分别押注了私有化部署、成本工程、前沿模型和海外 C 端产品。 最后两个人把话题落回投资：二级市场和一级市场在给什么定价，P/ARR 能不能信，社区许可又是否真能把“漏掉的钱”收回来，也请期待我们下一期的大模型公司拆解。
本期简介 2026年8月，具身智能热到全顶着几百亿的估值要去IPO了，宇树/银行通用/自变量/星海图/智平方等等等等，但机器人今天连抓个杯子都还会失败。这些公司能不能上市、上市了要不要买？——在我们反复的自我逼问下，我们出了这一期具身智能播客。 我们这期不聊浅的，从技术开始尽量大白话，把这个“看起来都长两条腿，里面到底差在哪”的行业讲明白。从数据采集、到模型训练、到终端应用，从RT-2、端到端、再到VLA、Scaling Law、和世界模型，一路拆到最现实的问题——机器人还没有完全找到自己的GPT路径，而且数据比大模型难搞得多。 主播这期扎实的聊了30分钟技术（人又学废了），咱们还是得落到投资决策，这部分简介里先不写了，欢迎大家自己去找我们的观点～
播客简介 6月底以来市场多次急跌，"AI泡沫要破"的鬼故事满天飞。这一期盘中闲聊，Jennifer 和 Lily 想给大家做一次心理按摩 这一轮下跌不适合与2000年互联网泡沫对比，真正值得回看的是去年的 DeepSeek Moment。两次恐慌的共同点都不是 AI 需求出了问题，而是市场对巨额资本开支"是否有效率、利润最终归谁"的内生质疑。 我们从博通指引、Meta"出租过剩算力"的发酵讲起，拆解算力租赁价格的数据陷阱、训练与推理的算力叙事反转、token 定价的粗糙与 AI 商业化的巨大空间，再对照 Gavin Baker 两次经典的逆势 call，聊聊产业周期与股价周期为何不同步。 最后送给正在挣扎的科技投资人两条建议：建立产业链分层思维，找到 AI 环节中真正的瓶颈与阿尔法所在；做好仓位管理，用高信念+高纪律对抗情绪与波动，避免在急跌中造成 permanent loss。 时间戳 00:09 开场：主播介绍（Jennifer & Lily）