跨国串门儿计划

📝 本期播客简介
本期我们克隆了：硅谷顶级技术播客《Latent Space》 Marc Andreessen introspects on Death of the Browser, Pi + OpenClaw, and Why "This Time Is Different"
当互联网时代的开创者马克·安德森（Marc Andreessen）谈论 AI 时，他看到的不仅是 ChatGPT 的爆发，而是长达八十年的技术长征。在 a16z 的办公室里，这位网景浏览器的创始人与主持人 Alessio 和 Swyx 进行了一场极具穿透力的对话。
马克在节目中提出了一个震撼的观点：我们正处于“八十年磨一剑的瞬间成功”。他不仅回顾了从 Lisp 语言到 Transformer 的演进，更对当下的智能体（Agent）革命给出了极其清晰的定义——“LLM + Unix Shell”。在这期节目中，你会听到关于“为什么这次真的不同”、GPU 投资是否是泡沫、编程语言是否会消亡，以及 AI 如何重塑“管理者资本主义”的深刻见解。这不仅是一场技术预测，更是一次关于人类社会结构如何应对技术奇点的思想激荡。
👨‍⚕️ 本期嘉宾
马克·安德森 (Marc Andreessen)，硅谷著名风险投资家，a16z 联合创始人。他是互联网早期的先驱，创办了首个广泛使用的浏览器 Mosaic 以及 Netscape（网景）。他曾提出“软件正在吞噬世界”，是硅谷最具影响力的思想家之一。
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00:00 开场 & 播客简介
AI 的历史维度：八十年的“瞬间成功”
01:55 为什么说 AI 是“八十年磨一剑”？
03:54 a16z 的转向：从加密货币到生成式 AI 的内幕
05:28 历史的层叠：从 AlexNet 到 Transformer 的蓄势待发
06:55 寒冬还是永恒的夏天？为什么“这次真的不同”
规模定律与投资迷局
11:49 规模定律（Scaling Laws）即是新时代的摩尔定律
15:24 复盘点 com 泡沫：为什么现在的 GPU 投资不是重蹈覆辙
18:39 算力短缺的真相：我们现在用的只是“缩水版”AI
19:39 为什么做空英伟达是“自找苦吃”？
智能体革命：Pi 与 OpenClaw
27:56 软件史上最重要的突破：智能体 = LLM + Unix Shell
31:48 智能体的超能力：自我迁移、内省与无限自我进化
33:25 编程的终结：当 AI 开始直接预测模型权重
软件与协议的未来演进
34:20 历史的回响：为什么当初互联网协议选择了“人类可读性”
37:55 编程语言的消亡：以后还需要 Rust 或 Python 吗？
40:54 浏览器的终结：如果机器人不再需要 UI，世界会怎样？
44:43 AI 与加密货币的大统一：当智能体拥有银行账户
社会、政治与“管理者主义”
50:50 物理与虚拟的不对称威胁：无人机与“人类证明”（World 项目）
53:34 管理者资本主义的终结：AI 如何赋予创始人“亨利·福特式”的超能力
57:55 现实的阻力：工会、职业认证与政府垄断如何阻碍 AI 增长
01:00:25 结语：科幻小说正在变为现实
🌟 精彩内容
💡 八十年磨一剑的瞬间成功
马克指出，神经网络架构的争论持续了六七十年。现在的爆发是对几十年严肃研究的一次大释放。他认为 o1（推理）、智能体和 RSI（自我改进）的出现，标志着 AI 已经真正进入了现实应用阶段。
🛠️ 智能体的本质：LLM + Unix Shell
马克对智能体给出了一个极简且深刻的定义：底层是语言模型，上面是一个 Bash Shell，状态存储在 Markdown 文件中。这种架构让智能体可以独立于模型存在，具备完全的“内省”能力，甚至可以自己重写代码来扩展功能。
💰 为什么这次不是点 com 泡沫？
马克对比了 1990 年代电信公司背负巨额债务建设光纤的教训。不同于当年带宽需求的增长滞后，现在的算力投入（GPU）正在被微软、谷歌等巨头即刻转化为收入，且供应链长期处于售罄状态。
💻 编程语言与 UI 的消亡
马克大胆预测，未来高质量软件将变成无限供应的商品。人类不再需要手写代码，甚至不需要编程语言作为中间层，AI 会直接输出二进制文件或模型权重。最终，我们可能连浏览器和用户界面都不再需要。
🏛️ AI 时代的组织变革
马克引用詹姆斯·伯纳姆的理论，认为 AI 将终结平庸的“管理者阶层”。AI 擅长处理所有的行政和文书工作，这将让具备天才火花的创始人（新亨利·福特）拥有前所未有的管理杠杆。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Latent Space: Marc Andreessen introspects on Death of the Browser, Pi + OpenClaw, and Why "This Time Is Different"
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的；
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
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本期我们克隆了：知名科技博主 Gergely Orosz 的深度访谈节目《The Pragmatic Engineer》 Building WhatsApp with Jean Lee
嘉宾 Jean Lee 的职业生涯起点极具传奇色彩——她是 WhatsApp 的第 19 号工程师。在那个硅谷疯狂追求功能堆砌和复杂流程的年代，WhatsApp 像是一个“异类”：没有代码审查、没有 Scrum 站会、没有敏捷开发，甚至创始人 Jan Koum 会对 99% 的新功能提议说“不”。
在这期节目中，Jean 将带我们回到那个 30 人支撑 4.5 亿用户的纯粹时代。你将听到：一个极简团队如何原生开发 8 个移动平台？为什么那一美元的年费是用来“抑制增长”的？当扎克伯格走进会议室宣布 190 亿美金收购时，工程师们在想什么？此外，Jean 还深度拆解了她在 Meta 担任工程经理期间观察到的职场真相：为什么技术最好的工程师不一定能晋升？经理在绩效考核中到底扮演什么角色？无论你是开发者、产品经理还是创业者，这期关于效率、专注与职场本质的对话都不容错过。
👨‍⚕️ 本期嘉宾
Jean Lee，WhatsApp 早期初创成员（第 19 号工程师）。她见证了 WhatsApp 从几十人团队到被 Facebook 高价收购的全过程。在 Meta 期间，她曾担任工程经理并负责筹建伦敦办公室。目前她是一位活跃在 YouTube 和 LinkedIn 上的科技博主与职业教练。
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00:00 开场 & 播客简介
传奇的起点：加入 WhatsApp
02:03 19 号工程师的视角：初创期的 WhatsApp 并不标准
03:46 职业选择：为什么离开 IBM 这种“有架构”的大公司？
08:41 面试往事：没有 LeetCode，只有关于系统设计的深度对谈
11:16 人才密度：为什么一个 30 人的团队里大部分是 30 岁以上的老兵？
极简主义的胜利：技术栈与流程
13:43 疯狂的技术栈：30 个人如何维护 8 个不同的原生平台？
14:26 揭秘 Erlang：像在飞机飞行时维护引擎
16:26 拒绝跨平台：为了让“偏远小镇的老奶奶”也能顺畅使用
17:16 极致精简：没有代码审查，没有文档，只有极致的信任
18:51 首席 QA 官：创始人 Jan 如何亲自下场“搞破坏”
20:01 拒绝的艺术：为什么对 99% 的功能说“不”反而成就了伟大？
190 亿美金的签约时刻
24:13 降噪耳机里的震撼：宣布收购的那一刻，办公室发生了什么？
26:08 扎克伯格走进会议室：工程师们最担心的竟然是“卖掉孩子”
30:17 增长策略：那一美元的收费其实是为了“减缓增长”？
31:55 财务自由之后：29 岁如何管理突如其来的巨额财富
大厂生存指南：定级、管理与晋升
32:30 尴尬的定级：从早期成员到 Meta 的 L3 初级工程师
36:43 转型管理：当团队成员求着让你当经理时
39:38 绩效真相：经理其实是代表你的“律师”
41:04 曝光度逻辑：为什么在 Workplace 发帖对晋升至关重要？
44:44 离开的理由：当公司大到你叫不出同事名字的时候
AI 时代的工程启示与建议
48:25 AI 改变了什么？小规模团队的效率回归
51:21 给毕业生的建议：工具会变，但基础永远不会过时
52:39 排除干扰：评估一个创始人是否优秀的最高标准
🌟 精彩内容
💡 极致的“不”成就了极致的“是”
Jean 提到创始人 Jan Koum 极其反感功能堆砌。在竞争对手疯狂上线视频通话、动态表情时，WhatsApp 甚至连群组功能都推迟了很久。这种定力确保了产品在任何极端网络环境下都能稳定运行。
🛠️ 流程是规模的代价，而非工作的本质
相比于 Skype 拥有一千名工程师和复杂的 Scrum 培训，WhatsApp 仅用 30 人就实现了更快的交付。Jean 的经历证明：当人才密度足够高且沟通路径足够短时，流程反而是效率的杀手。
⚖️ 经理是你的“辩护律师”
在 Meta 的绩效评估中，经理并没有直接决定权。Jean 揭秘道，经理的角色是在校准会议上为下属“陈述案情”。因此，工程师平时的“可见度”和“影响力证据”是经理手中最重要的武器。
🚀 “抑制增长”的智慧
在初创期，WhatsApp 曾通过收费来控制用户增速，以确保服务器成本和短信验证码费用不至于拖垮公司。这种“收支平衡”的稳健心态，让他们在没动用融资的情况下就做到了巨大的规模。
📚 推荐书单
- 《你的降落伞是什么颜色？》：职业规划与自我认知的经典。
- 《周围全是白痴》（Surrounded by Idiots）：学习与不同人格类型的人沟通。
- 《漫步华尔街》：理财入门必读。
- 《饥饿游戏》：Jean 最爱的小说，关于女性克服重重挑战。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：The Pragmatic Engineer: Building WhatsApp with Jean Lee
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本期我们克隆了：硅谷顶级产品播客《Lenny's Podcast》Why we’ve passed the AI inflection point and automation has already started | Simon Willison
本期嘉宾 Simon Willison 的履历足以令任何开发者仰望：他是知名 Web 框架 Django 的共同创始人，也是 Datasette 等众多开源项目的发起者。但在 AI 浪潮下，这位拥有 25 年经验的“十倍速工程师”却选择彻底重塑自己的工作流。
在这场深度对话中，Simon 揭示了为什么 2024 年 11 月是 AI 编程的“拐点”，以及他如何做到 95% 的代码不再亲手敲击。你会听到“氛围编程”如何让非技术人员也能构建应用，以及更硬核的“智能体工程”和“软件暗工厂”模式——在这些模式下，代码不仅由 AI 编写，甚至不再需要人类阅读。除了令人兴奋的效率提升，Simon 也发出了冷峻的警示：我们正处于“越轨行为常态化”中，一场 AI 界的“挑战者号”灾难或许正在酝酿。无论你是想提升效率的开发者，还是关注 AI 行业未来的观察者，这期节目都将为你提供最前沿的实战心法与风险洞察。
👨‍⚕️ 本期嘉宾
Simon Willison，传奇软件工程师，Django 框架共同创始人。他是一位活跃的开源贡献者，创造了 Datasette 数据分析工具，并因在 AI 安全（特别是提示词注入）和智能体开发领域的深度研究而享誉全球。他通过个人博客 simonwillison.net 持续分享 AI 时代的开发范式转移。
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00:00 开场 & 播客简介
十一月拐点：AI 编程的范式转移
04:34 2024 年 11 月：从“大部分能跑”到“真的成了”的跨越
07:44 氛围编程（Vibe Coding）：当代码变成一种“感觉”
10:15 智能体工程：如何让 AI 智能体构建生产级软件
12:33 软件暗工厂：不写代码、不读代码，软件该如何诞生？
效率与野心的悖论
17:53 瓶颈的迁移：当编码变廉价，产品经理和设计师该做什么？
24:22 认知爆栈：为什么用 AI 编程反而让人精疲力竭？
31:48 资历的中间层危机：初级与资深工程师的放大器，中级的挑战
34:10 2025 预测：年底前大多数工程师将由 AI 编写 95% 的代码
实战工具栈与黑话
39:00 Simon 的工具箱：Claude Code, GPT-5.4 与“YOLO 模式”
43:34 鹈鹕骑自行车：一个衡量模型空间推理能力的奇葩基准测试
50:10 知识囤积狂：如何在 GitHub 建立你的 AI 研究仓库
55:29 红绿测试驱动开发（TDD）：让智能体写出可靠代码的秘诀
01:01:28 模板的力量：用精简骨架引导 AI 的“口味”
安全与未来的警示
01:02:33 提示词注入与“致命三要素”：AI 应用的阿喀琉斯之踵
01:06:36 越轨行为常态化：预言一场“挑战者号”级别的 AI 灾难
01:12:02 Open Interpreter 与“爪子”机器人：个人助理的崛起与风险
01:17:13 数据新闻与普利策奖：AI 如何辅助追求真相
01:20:02 结尾彩蛋：来自新西兰鸮鹦鹉的 2026 年好消息
🌟 精彩内容
💡 十一月拐点与“代码廉价化”
Simon 观察到，随着推理模型的进步，AI 编程已跨越门槛。以前需要两周的繁琐编码，现在只需 20 分钟。这意味着“写代码”本身变得极其廉价，开发者的核心价值正在向“主体性”和“架构设计”转移。
🛠️ 软件暗工厂（Dark Factories）
Simon 分享了 StrongDM 公司的激进实验：禁止员工写代码，甚至禁止读代码。他们通过构建大量的“智能体测试员”和模拟环境（如模拟 Slack/Jira），在完全黑暗中通过自动化测试来验证软件质量。这预示着未来软件生产可能像自动化工厂一样运作。
🦖 认知疲劳与“十倍速”代价
虽然 AI 提升了效率，但 Simon 坦言这极其耗费脑力。并行启动四个智能体解决问题，会让资深工程师在上午十一点就处于“认知过载”状态。AI 不是让人闲下来，而是让人的野心无限膨胀，去挑战以前不敢想的复杂项目。
⚠️ 致命三要素（The Deadly Trio）
作为提示词注入（Prompt Injection）术语的创造者，Simon 提出了“致命三要素”：访问私密信息、暴露在恶意指令下、具备外泄机制。他警示，如果不能解决这些安全漏洞，我们构建的 AI 助手极有可能变成出卖用户隐私的“内鬼”。
🎨 奇思妙想：鹈鹕骑自行车
Simon 创造了一个独特的 SVG 基准测试——让模型画一只骑自行车的鹈鹕。这个看似荒诞的测试，却能精准反映模型在代码生成、空间推理和遵循指令方面的综合实力。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Lenny's Podcast: An AI state of the union: We’ve passed the inflection point & dark factories are coming
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本期我们克隆了：CNBC 顶尖财经播客《Squawk Pod》Squawk Pod: Warren Buffett in Omaha - 03/31/26 | Audio Only
这是沃伦·巴菲特卸任伯克希尔·哈撒韦 CEO 后的首次正式访谈。在这场信息量巨大的对话中，90 多岁高龄的巴菲特不仅分享了他对苹果公司、3500 亿现金储备和接班人格雷格·阿贝尔的最新看法，更罕见地深入探讨了地缘政治核危机、美国社会的“赌场化”倾向，以及笼罩在慈善界上空的爱泼斯坦丑闻阴影。你将听到一位智者如何看待人性的复杂、权力的脆弱以及他为何在此时选择保持沉默。这不仅是一场关于财富的对谈，更是一次关于文明、责任与生存的深刻反思。
👨‍⚕️ 本期嘉宾
沃伦·巴菲特（Warren Buffett），伯克希尔·哈撒韦公司董事长，被誉为“奥马哈先知”。他是全球最成功的投资者之一，也是当代最慷慨的慈善家之一，发起了“赠予承诺”（Giving Pledge）行动。
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00:00 开场 & 播客简介
慈善午餐的“复出”与传承
02:22 意外的回归：为什么巴菲特决定再次举办慈善午餐？
03:39 格莱德基金会往事：苏茜、塞西尔与被世界抛弃的人
06:30 权力交接：从 21 岁教到 90 岁，身体发出的停步信号
07:46 跨界联手：为什么选择斯蒂芬·库里作为接班人？
伯克希尔的新篇章
08:53 卸任后的生活：每天依然去办公室，但“格雷格比我更优秀”
10:40 投资决策的现状：15 秒挂断投行电话的艺术
11:34 3500 亿美金现金流：为什么伯克希尔是短期国债的最大买家？
13:34 市场波动心法：跌幅 50% 都不算什么，我们买的是企业
苹果、消费品与管理艺术
16:33 苹果投资复盘：卖得太早，但买得更早
17:33 重新定义苹果：它不是科技股，而是不可替代的消费品
18:42 蒂姆·库克 vs 史蒂夫·乔布斯：谁才是更好的“发牌手”？
21:14 拒绝学习 AI？巴菲特坚持“不熟不投”的底层逻辑
宏观经济与“赌场”隐喻
22:38 美联储的重担：储备货币的风险与印钱的代价
25:04 银行系统的脆弱性：当摩根大通也面临“无担保”恐惧
28:02 教堂与赌场：美国经济系统最宏伟的矛盾
30:10 批评合法博弈：政府不该把民众当成“傻瓜”来征税
文明的终极威胁
33:12 核危机忧虑：从 45 亿年寿命预期到 500 年的缩减
34:22 改变历史的一封信：爱因斯坦、西拉德与罗斯福的决策
36:14 总统的深夜抉择：如果导弹已经在天上，你会反击吗？
38:00 伊朗与北韩：当理性领导人消失，世界将面临什么？
慈善、盖茨与爱泼斯坦风波
39:15 谈爱泼斯坦：人性复杂的震惊，以及“职业骗子”的猎食手段
40:40 幸存者的庆幸：为什么巴菲特庆幸自己没住在纽约
44:00 退出盖茨基金会内幕：我发现自己对现状一无所知
46:17 与比尔·盖茨的现状：在事情弄清楚前，多说无益
50:30 慈善法的未来：爱泼斯坦档案是否会引发国会听证会？
53:40 “赠予承诺”的阻力：科技亿万富翁的“觉醒”抵制
总结与展望
58:10 美国奇迹：在分裂的党派政治中依然繁荣的资本主义
59:12 政治立场告白：从共和党到民主党，再到独立人士
🌟 精彩内容
💡 3500 亿美金与“格雷格效率”
巴菲特高度评价了他的接班人格雷格·阿贝尔，称其处理事务的速度在自己巅峰时期也难以企及。面对三千多亿美金的现金储备，巴菲特依然保持极度耐心，拒绝任何价格不合理的交易。
“格雷格一天处理的事情比我一周处理的还要多……如果格雷格认为某件事是错的，我们就不会去做。”
🛠️ 苹果公司的“护城河”
巴菲特再次强调他将苹果视为消费品公司。他认为消费者的热爱是任何监管都无法摧毁的，并盛赞蒂姆·库克将乔布斯留下的“这副牌”打到了极致。
“华盛顿不应该去毁掉选民们喜欢且自己也在用的东西……蒂姆·库克做到了乔布斯可能都做不到的管理高度。”
🚀 教堂旁边的赌场
巴菲特对美国当前的投机风气表示了深切的忧虑。他将美国经济比作宏伟的教堂，但旁边却紧连着一个合法的赌场，人们在其中进行数学上极其愚蠢的博弈。
“美国资本主义制度是行得通的，但跟庄家对赌是行不通的……我不认为政府的职能应该是把它的民众当成傻瓜。”
💻 爱泼斯坦档案与慈善阴影
在谈到涉及比尔·盖茨的争议时，巴菲特表现得非常谨慎且坦诚。他承认自己对基金会内部的某些情况并不知情，并解释了为何在离婚诉讼后选择辞去受托人职务。
“我发现自己根本不知道发生了什么……在事情弄清楚之前，我不想在宣誓作证的情况下说话。”
❤️ 总统的“十分钟”决策
巴菲特分享了他与一位前总统关于核反击的私人对话，揭示了核威慑背后残酷的逻辑：即使反击无法拯救任何人，政策依然要求发动。
“总统说，他任期内每天都在想这个问题……你只有十分钟时间做决定。”
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📝 本期播客简介
本期我们克隆了挪威主权基金的播客 How we use AI in practice | AI Summit 2026 | Norges Bank Investment Management
深入挪威银行投资管理公司（NBIM）的人工智能研讨会现场。作为管理着全球最大主权财富基金的机构，NBIM 并没有将 AI 停留在口号上，而是发起了一场自上而下的效率革命。CEO Nikolay Tangen 设定了一个大胆的目标：利用 AI 将组织效率提升 20%。
在这期节目中，你将听到 NBIM 如何通过业务内包、云迁移和极其枯燥的数据清洗打下地基；他们如何彻底抛弃传统的 Scrum 开发模式，转向更轻量、更高效的 AI 协作小组。最精彩的部分在于 10 个首次公开的实战案例——从能在 1 小时内辅助完成 300 亿克朗交易决策的智能体，到能预测谈判对手策略的模拟器，再到每年节省数十亿交易成本的市场预测模型。这不仅是一场技术分享，更是一本传统大型金融机构如何在 AI 时代重塑竞争力的实战手册。
👨‍⚕️ 本期嘉宾
Nikolay Tangen，挪威银行投资管理公司（NBIM）首席执行官。
Birgitte Bryne，NBIM 首席运营官。
Stian Peiche，NBIM AI 转型负责人。
以及来自投资、合规、法律、通讯等部门的 10 位一线业务专家。
⏱️ 时间戳
00:00 开场：AI 时代的“技术悬置”与生产力梦想
打好 AI 的地基
03:16 转型三部曲：业务内包、公有云迁移与“Mart NBIM Core”数据仓库
04:41 首席执行官的吐槽：为什么清洗数据是世界上最枯燥但最重要的工作？
从组织到工具的全面重塑
05:44 愿景落地：从采访 Sam Altman 到设定 20% 效率提升目标
08:07 强制性培训：为什么 AI 技能提升不能是“自愿”的？
09:41 工具栈揭秘：Claude、Gemini、Cursor 以及全员编程的现状
12:15 告别 Scrum：AI 如何让 3 人团队爆发出 10 人的战斗力
负责任的 AI 框架
13:52 治理结构：基于风险的 AI 指南与人类参与原则
16:10 文化熏陶：让每一位员工都具备批判性看待 AI 输出的能力
10 个改变游戏规则的实战案例
18:45 案例 1：投资智能体——如何在 1 小时内完成超大规模股权交易分析
21:26 案例 2：Echo 系统——2 人团队如何监测全球 5 万篇媒体报道的情绪
24:22 案例 3：网络安全——AI Agent 如何在 5 分钟内完成半小时的人工分诊
27:03 案例 4：会议模拟——用一万小时的“模拟面试”准备 3000 场公司会议
29:51 案例 5：Eva 代理——交易监控中的误报过滤器
32:20 案例 6：法务会计——识别 7000 家公司财务报表中的“妆容”与造假
34:48 案例 7：报表自动化——2.5 人的团队如何通过 AI 腾出 8 天的生产时间
38:13 案例 8：ESG 筛查——跨越 60 个国家、7000 家公司的风险扫描
41:18 案例 9：谈判模拟器——预测对手 80% 的论点并进行语音对练
44:10 案例 10：交易停车场——利用 AI 预测市场模式，每年节省 60 亿克朗
🌟 精彩内容
💡 效率提升 20% 的“金霸王电池”
NBIM 的 AI 转型是由 CEO Nikolay Tangen 强力推动的。他被同事形容为“永远不会没电的金霸王电池”，通过强制性培训和“2025 技术年”活动，确保 AI 渗透到组织的每一个角落，甚至包括最保守的法律和会计部门。
🛠️ 抛弃 Scrum，拥抱 AI 极简团队
传统的敏捷开发（Scrum）在 AI 时代可能太慢了。NBIM 发现，通过利用 AI 工具，2 个开发人员加 1 个业务人员的自主团队，可以省去繁琐的每日站会和冲刺仪式，以更快的速度交付更高质量的代码。
🤖 10 个实战 Agent 的协同作战
从投资到合规，NBIM 展示了大量“多智能体（Multi-Agent）”系统。例如在 ESG 筛查中，不同的 Agent 分别负责追踪供应链、查看直接业务和财务关系，最后汇合给出一个风险评分，由人类分析师做最终决策。
📈 每年节省 60 亿克朗的“停车场”
在交易环节，NBIM 利用 AI 预测市场走势。如果 AI 预测股价会跌，交易员就会保持耐心；同时通过内部“停车场”机制，抵消不同投资组合间的相反订单，避免了巨额的佣金和税费，去年节省了约 60 亿挪威克朗。
⚖️ 谈判模拟器：在无风险环境中对练
法律部门开发的谈判模拟器不仅能预测对方 80% 的论点，还能通过语音模式进行现场模拟。律师可以切换角色，看看 AI 坐在自己的位子上会如何处理强硬的折扣要求，从而在真实谈判中赢得关键条款。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：Norges Bank Investment Management: How we use AI in practice | AI Summit 2026
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight