AI 的更新迭代速度太快，科技媒体总是千篇一律没有自己的思考；
而推特又过于碎片化、刷一天记不住多少内容；
长篇大论的深度长文很难看进去，官方博客又往往只发产品介绍。
真正能让普通人跟上 AI 节奏的，只剩下：行业大佬的访谈、一线从业者的内部对话。
为什么是播客？
- Sam Altman 不会写一篇 5000 字的博客告诉你 OpenAI 的真实战略，但他会在 Dwarkesh 的麦克风前聊 3 小时；
- 月之暗面杨植麟不会接受 36kr 的快采访，但会和张小珺录一档 4 小时的深度对话；
- Karpathy 不会写技术博客解释他为什么从 Tesla 走人，但他在 No Priors 上一句话就讲清楚了。
文字访谈被压缩、被编辑、被改写；而播客是原始素材，你听到的就是他们脑子里真正在想的事。
而且播客天然伴随 AI 时代——通勤、洗碗、跑步、做饭这些时间本来就是被浪费的，听播客等于零成本获取信息。一周 5 小时通勤听完 3 期 No Priors，你对硅谷 AI 投资的判断会比 90% 看科技新闻的人更准。
下面是我认为最有价值的 5 个中文播客 + 5 个英文播客，供大家可以参考。
中文圈 Top 5
1、张小珺商业访谈录
主播：张小珺，前财新记者。 出品：语言即世界工作室。
她做的事情很简单：把 OpenAI 姚顺雨、Anthropic 姚顺宇、月之暗面杨植麟、Manus 肖弘、罗福莉这种人请到麦克风前，聊 3 到 7 小时。
为什么这件事重要？因为别的渠道做不到。新闻稿你只能看到回答 5 个问题、每个 200 字、措辞 PR 化的话术。聊 200 分钟以上，所有包装都磨穿了。
她的记者底子是关键。三年亚洲新闻奖不是白拿的，追问节奏能引导出嘉宾讲真东西。中文圈做 AI 长访谈的人不少，能把播客做成调查报道这一档级别的只有她。
推荐单期：对姚顺宇的 4 小时访谈，对罗福莉的 3.5 小时访谈
2、十字路口 Crossing
主播：杨远骋（Koji），真格基金投资合伙人 + AI Hacker House 发起人；
Koji 在真格的位置决定了这档播客拿到的早期 AI 创业者一手访谈质量极高。真格投过字节、知乎、小红书这一批，他们看过的早期创业者数量、判断准度在国内 VC 圈数一数二。Koji 同时也是 AI Hacker House 的发起人，所以新一代 AI 创业者基本都过他这条线。
听十字路口和听 OnBoard! 是两种感觉。OnBoard! 偏硅谷投资人视角，问的是"这家公司能成吗"；十字路口偏国内创业者社群视角，问的是"我们这群人在干什么、卡在哪"。
最近 Paperboy 那期把 AI Agent 的范式变迁讲得很透。他们甚至给一个叫 YoYo Agent 的实验项目做了 Token Grant 资助，投资人加实验场的双重身份，中文播客圈独一份。
推荐单期：Paperboy 创始人那期，还有讨论 Agent Harness 那期。
3、硅谷 101
主播：泓君 Jane，硅谷 101 创始人 + CEO，前《财经》杂志驻美记者。
泓君的优势是"她人在硅谷"，做了 5 年多、213 期。访谈出来的内容比国内财经媒体早 1 到 2 个月。
她请的嘉宾不是科普网红，是前 TPU 工程师、AI 医疗创业者、英伟达内部消息源——能把"谷歌为什么自己做 TPU"讲到芯片设计细节那一层的人。
中美双视角是另一个稀缺点。DeepSeek-R1 出来那次，她那一期是中文圈第一个把硅谷工程师群里的真实评价完整分享出来的。
她不只聊 AI，所以如果你想要的是"科技播客"而不只是"AI 播客"，硅谷 101 是更好的入口。
推荐单期：第 228 期前 TPU 工程师揭秘谷歌 TPU 能否撼动英伟达、第 224 期深度拆解 OpenClaw。
4、42章经
主播：曲凯（Kyle），42 Capital 创始人 + 42章经创始人。
曲凯是中文 AI 圈最早押注大模型应用的 VC 之一。2024 年 11 月他说过"越早勇敢相信 AI 的人越有机会获得更大回报"，那时候国内 AI 应用还没真的跑起来。后来 Manus 火了，他做了一系列 Manus 创始人访谈。
42章经的节奏比张小珺、十字路口都轻松，单集 30 到 60 分钟，通勤一次能听完。曲凯自己是早期 VC，访谈对象基本是真在做产品的创业者，话题聚焦在"这一年 AI 应用赛道发生了什么、哪些机会出现了"。
它的差异化在"判断 + 入门友好"。曲凯 2024 年就预言"底层大模型路线已经基本定型，未来的差异在应用层"，这种判断在 2025 年陆续被验证。同时它对一二级市场新人友好，不需要先懂一堆术语才能跟上。
每月 2 到 4 期，更新稳定。
推荐单期：Manus AI 创始人访谈系列、2024 年 11 月对 AI 应用赛道的总结。
5、屠龙之术
主播：庄明浩，前大厂、前 VC。
这档播客在 Top 5 里是个异类，它不是访谈，是单口。庄明浩自己一个人把过去 3 到 6 个月的 AI 行业动态压缩成 70 到 130 页 PPT，再配上语音讲解。一期听完等于读完一份合格的行业研究报告。
他的判断准是真准。GPT-3 之前预测过大模型路线，Agent 概念火之前讨论过 AutoGPT 的局限。中文 AI 评论圈里，知乎用户直接说过"这位院士对 LLM 发展的理解还不如庄明浩"，这种半带挑衅的认可背后是真实的圈内信任。
它的形式有得有失。优势是信息密度极高，半小时讲完别人聊 3 小时的内容，更新约 2 周到 1 个月一期。
但对需要快速建立 AI 行业全景的人，它替代不了。其他播客是嘉宾视角，它是分析师视角。
推荐单期：Vol.45 用 132 页 PPT 把 AI 行业 2025 年全年讲完、Vol.55 用 70 页 PPT 解读 Manus 与 AI Agent。
适合：需要快速建立 AI 行业全景的投资人、分析师、做战略判断的从业者。
英文圈 Top 5
1、Dwarkesh Podcast
主播：Dwarkesh Patel，独立播客人，入选 TIME 2024 年百大 AI 影响力人物。 定位：超长深度访谈，单集 3-5 小时
为什么值得听
Dwarkesh 是这一代英文 AI 播客主里准备做的最足的一个。
每一期访谈之前他会读完嘉宾发过的所有论文、内部报告、过去 5 年的公开访谈，然后带着 80 个细到不能再细的问题入场。这意味着嘉宾没有"我先讲一遍套话"的余地，他只问你没说过的。
结果就是嘉宾质量和深度都是英文圈天花板。Dario Amodei 一年来录两次（其中一次专门讨论 AI 2027 场景），Demis Hassabis 在 Gemini 3 发布后立刻来录，Mira Murati 离开 OpenAI 创立 Thinking Machines Lab 之后的第一档长访谈给了 Dwarkesh，Karpathy、Ilya 也都来过。
听 Dwarkesh 的一期，胜过读 10 篇关于这个嘉宾的二手报道。不过
他的语速很快、节奏紧凑——通勤时听可能会累，建议挑安静时段听。
推荐单期：Carl Shulman 那期（近 6 小时，业内公认必听）、Anthropic Dario Amodei 专场。
2、Latent Space
主播：swyx（Shawn Wang，AI 开发者布道师）+ Alessio Fanelli（Decibel Partners CTO in Residence）。 定位：AI 工程师向，关注智能体框架、推理架构、开源模型部署、GPU 经济学。
为什么值得听
英文圈最深的 AI 工程实战播客。Dwarkesh 聊的是"AI 会改变世界吗"，Latent Space 聊的是"我下周要给 Anthropic 的 API 加一层缓存怎么做最快"，后者更接近工程师的日常。
它的独特资产是 swyx 这个人——他自己是 AI 工程师社区"AI Engineer"会议的发起人，旧金山所有 AI 创业公司的 CTO 他都熟，所以请的嘉宾几乎全是 OpenAI、Anthropic、Meta、Databricks 一线工程师，对话直接进入"我们用什么模型、什么 token 价、什么延迟、什么坑"这种细节层。
每年底他们会发布"State of AI Engineering"行业报告，是 AI 工程领域事实上的年度基准。
推荐单期：年度 State of AI Engineering 特辑、任意一期智能体基础设施专题。
3、The Cognitive Revolution
主播：Nathan Labenz，AI 应用实战派——亲自参与过 GPT-4 内部红队测试。 定位：AI 应用 + 安全 + 政策综合访谈，每集 2-3 小时。
为什么值得听
Nathan 的独特优势是他做过 GPT-4 内部红队——也就是 OpenAI 在 GPT-4 发布前找他和一批人内测找漏洞。这段经历让他在 AI 安全和能力边界这个话题上有一手认知，能问出别的主播问不出的问题。
但让 Cognitive Revolution 真正出圈的是 Nathan 那期讲他用 AI 帮助患癌儿子做就医决策的亲历叙述。那一期把"AI 应用"从工程话题拉到"真实生活决策"那一层，是英文 AI 播客圈公认的现象级单集。
后来他又出了几期延续这个主题——AI 在医疗、教育、家庭场景中的具体决策影响。
如果你想了解 AI 不仅作为工具、而是作为生活伙伴的可能性，Cognitive Revolution 是英文圈做得最深的一档。
推荐单期：Nathan 用 AI 应对儿子病情那期、Bolt.new 创始人专访。
4、No Priors
主播：Sarah Guo（Conviction VC 创始人，前 Greylock 合伙人）+ Elad Gil（连续创业者，40+ 独角兽投资人）。 定位：VC 视角的 AI 创业访谈，集均 30-45 分钟。
为什么值得听
Sarah Guo 是硅谷最活跃的 AI 投资人之一，Elad Gil 投过的独角兽超过 40 家。两个人一起做的访谈相当于带你旁听硅谷顶级 VC 的内部会议——他们问的问题，是真的在判断"这家公司值不值得我投 5000 万美金"这种水平。
请的嘉宾也都是这个量级：Jensen Huang、Andrej Karpathy、Fei-Fei Li、Alexandr Wang、Bret Taylor。这些人接受访谈通常是讲方法论，但 Sarah 和 Elad 能让他们讲到具体战术——比如 Jensen 那期讲到 NVIDIA 内部 GPU 产能分配的逻辑。
它另一个独特优势是节奏。30-45 分钟一集，比 Dwarkesh 短得多，通勤一趟正好听完一期。如果你只能在路上听播客，No Priors 是英文圈密度和长度比最好的。
推荐单期：Jensen Huang 专访、Andrej Karpathy 专访。
5、Machine Learning Street Talk
主播：Tim Scarfe（机器学习博士）+ Keith Duggar（MIT 哲学博士）。 定位：学术向深度技术访谈，唯一把 AI 和认知科学、神经科学、意识哲学打通的技术播客。
为什么值得听
MLST 是这 10 个播客里学术密度最高的一档。Tim 和 Keith 一个是 ML 博士、一个是哲学博士，对话风格更接近顶级研究生组会而不是访谈节目。嘉宾包括 Karl Friston（自由能量原理的提出者）、Stephen Wolfram、Yudkowsky、Francois Chollet 这种研究员级别的人物。
它在英文圈是少数公开持"LLM 怀疑论"立场的播客——大部分 AI 播客在讨论"LLM 能走多远"，MLST 经常讨论"LLM 这条路本身是不是错的"。这种立场让它和主流的"AI 必将通向 AGI"的叙事形成对照，对训练自己独立判断很有价值。
不适合作为入门播客，但当你听完 9 个 AI 播客觉得"为什么大家都在说同一件事"的时候，MLST 会让你看到另一种可能。
推荐单期：Karl Friston 自由能量原理那期、Blaise Agüera y Arcas 人工生命专访。
几档没进 Top 5 但值得参考的
针对更细分的人群。
中文：
- 人民公园说 AI——JustSayAI 出品。三位合伙人跨 12 小时时差，“陪伴型"播客，老炮视角聊 AI 热点。配套的"JustSayAI 早晚报"是付费订阅产品。适合想轻松跟进 AI 新闻不烧脑的人。
- 三五环——刘飞主持，主线是城市局内人聊天，AI 是话题之一。刘飞引导嘉宾说真话的能力是中文播客里少有的。适合互联网产品经理、想从普通用户视角看 AI 的人。
- 硬地骇客——独立开发者圈中文播客之王，已 100+ 期。聊 indie hacking、远程、副业、跑出几百万美元 ARR 的真实故事，AI 实用主义。适合做独立产品、想用 AI 跑生意的人。
英文：
- Lex Fridman Podcast——YouTube 近 500 万订阅。AI 含量不到一半（政治、物理、格斗都占），但请 Karpathy、Amodei、Hassabis 时的访谈深度是英文圈天花板。当一次性专题听就行。
- Hard Fork——纽约时报出品，Kevin Roose 和 Casey Newton 主持。综合科技新闻播客，每周聊一些 AI 行业事件。风格轻松、节奏快、适合不想烧脑只想跟进新闻的人。
- TWIML AI Podcast——老牌，700+ 集。内容偏企业 ML 落地实战。需要查"X 公司怎么把 ML 落地的"这种问题时，TWIML 是英文圈找不到对应替代的档案库。
怎么入门英文播客？
不少人卡在英文播客这一关——听不下去、跟不上、单期 3 小时根本没空。下面几个方式可以让你把英文播客的回报率拉高几倍。
1、当英语听力素材，一举两得
英文 AI 播客的嘉宾基本都是英语为母语或者英语极好的研究者、工程师、CEO，发音清晰、用词标准、专业术语反复出现。比专门的英语学习教材好得多，因为内容本身你就关心。
从 No Priors（30-45 分钟单集、节奏快、双主持互动多）开始，比直接啃 Dwarkesh 6 小时的舒服。听不懂的段落跳过，整体能跟上 60% 就有收益。三个月后你会发现 AI 相关的英文阅读速度也跟着上来了。
2、用 AI 把英文文字稿压成中文摘要
几乎所有主流英文 AI 播客都同步发布文字稿（Dwarkesh、Latent Space、No Priors 都在 Substack 或自己网站上有完整文字版）。流程是：
- 找到当期文字稿（YouTube 描述区、节目网站、Substack）或直接用 AI 提取
- 复制全文丢给 Claude / GPT
- 提示词大概是"把这篇 AI 播客文字稿总结成中文，按 5 个关键观点 + 每个观点配嘉宾原话引用 + 一句话价值判断”
10 分钟读完一期 3 小时播客的核心。缺点是失去主播追问的节奏感和嘉宾思考时的微表情。
3、用 NotebookLM 把英文音频转成中文播客
Google 的 NotebookLM 现在支持把任何上传的资料（包括音频文字稿）生成一档中文双主持人对话播客。流程是：
- 拿到英文文字稿
- 上传到 NotebookLM
- 生成 audio overview，选"中文"
- 得到一段 10-15 分钟的中文双人对话播客，内容是基于原文的转译加二次加工
听到的不是机翻字幕，是两个 AI 主持人用自然中文聊原稿内容，节奏接近 OnBoard! 那种创投闲聊感。适合通勤时把英文长访谈"翻译"成中文摘要听。
4、订阅播客主的 Substack 看长摘要
英文播客主流玩法是音频加文字双发。Dwarkesh 的 Substack 有 8 万付费订阅，原因就是他的 Substack 不只是文字稿，还有手写的每集摘要、编辑过的关键引用、主播自己的反思笔记。
直接订阅 Dwarkesh / Latent Space / Cognitive Revolution 的免费 Substack 邮件列表。哪怕一行音频不听，每周扫一遍邮件就能跟上 70% 的行业核心信息。
5、YouTube 章节版加时间戳跳跃听
英文播客大多在 YouTube 同步。YouTube 自动生成的英文字幕质量已经够用，配合现在 YouTube 自带的章节标记（很多大播客主自己加了时间戳），可以做到：
- 先看章节列表，挑感兴趣的 2-3 段
- 跳到那个时间点听 10 分钟
- 不感兴趣的部分跳过
一期 3 小时播客往往能在 30 分钟内过完精华，比听完整集回报率高很多。
写在最后
不用一开始就全都关注，先从中英文播客都挑一个你最感兴趣的开始尝试，培养兴趣和习惯之后再开始扩展。
播客的信息质量和密度远大于科技媒体，听 2 小时播客中顶级大佬的分享对认知的提升要比看十篇科技媒体或刷 100 条推特高得多。
播客是 AI 时代被严重低估的信息源，希望这份清单能帮到你。
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