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AI 给土豆编了一门学科,我去查了查,它竟然是真的

2026-06-12 14:04:32

一颗土豆,表皮上爬满发光电路,焦黄的皮和银色走线贴在一起,像是英伟达和肯德基联名了。

标题端端正正:Potato Chip Tech Summit——一颗土豆如何颠覆半导体行业。

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这是我们给 AI 出的题:「做一份《土豆芯片科技峰会:一颗土豆如何颠覆半导体行业》的英文 PPT,20-25 页,面向大众媒体,风格创意趣味。」

翻译成人话就是:请一本正经地论证,一颗土豆如何颠覆半导体行业。

整个的 PPT 生成是在 Hermes Agent 里,我们提前安装了 SenseNova-Skills,一套包含覆盖信息图、PPT、Excel 数据分析等多种工作场景的技能包

本来就等着看它编出一些好笑的文案。毕竟这几年 AI 做 PPT 已经没什么新鲜感了,很多工具都能把标题、大字、图标和模板拼在一起,交一份看起来挺完整的文件。

但这次,土豆、芯片、半导体,三个完全不搭的词——唯一有点关系的,只能让我想到用柠檬可以做水果电池。

结果在 Hermes Agent 里,两步操作之后,AI 给了我们有模有样的 23 页完整 PPT。

它压根没打算糊弄我

开头那个稍显正式的封面之后,AI 没急着夸土豆,反手先去挑硅半导体的毛病:硅晶圆要 99.999999% 的纯度,一座无尘室造价超过 50 亿美元,稀土短缺还威胁着 2030 年的供应链。

等等,我愣了一下才反应过来…… 这小子是在给土豆出场铺垫了。先把现有方案数落一番,再让主角登场,这几乎是任何一份像样路演的起手式。

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于是主角登场了。土豆是天然的有机电路板,淀粉能形成晶体结构,导电路径可以「长」出来而不靠蚀刻,每颗土豆有数百万个微通道,用完还能生物降解,零电子垃圾。

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到这儿我已经笑出声了,虽然它说的每一句话都是现编的(当时我以为)。

它到底是怎么憋出这 23 页的

整个 PPT 都透露着一种荒诞的正式感,而做到这件事,我们只下了两条指令。

第一条,把选题、页数、语言、受众、风格一股脑丢给它,让它先出个大纲。它读懂了这个离谱命题,自己把 23 页的骨架搭好了:哪几页讲问题,哪几页讲方案,哪几页摆数据,哪几页收尾。

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第二条,照着大纲生成文件。它自己调度了三个不同的 PPT 生成技能,sn-ppt-standard、sn-ppt-creative、sn-ppt-entry,一个管标准排版,一个管创意视觉,一个管开场封面,并行生成完整 PPTX。

这套技能包来自SenseNova-Skills,商汤开源的工具集。

它把信息图、PPT、Excel 数据分析、深度调研等任务,拆成了一个个可以被 Agent 自动调度的 Skill 模块。装在 Hermes Agent 里,就是这次土豆 PPT 的生成方式;它同样可以加载到 Codex、Claude Code 等主流 Agent 平台。

AI 未必「理解」这个主题,但通过 Skill,它能知道一份好的商业 PPT 应该长什么样,哪怕主角是一颗土豆。

它发明了一门学科:薯电子学

这颗土豆还有更离谱的事情,PPT 的内容在介绍完土豆芯片基本情况之后,它还造了个词,叫 Spudtronics——薯电子学,一门研究淀粉分子半导体特性的学科。

它给这门自创的学科配上了一整套真参数:电子迁移率 150 cm²/Vs,热稳定性 85°C。数字精确得像从论文里抄来的,只可惜那篇论文并不存在。

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但它确实顺手给自己搭了套学术背书,一个实验室,Rostava Lab;一本《Nature》子刊,Nature Bo-Tech。

更有意思的是原型机那一页。它老老实实写了这台机器的时钟速度:0.000 GHz,这颗芯片的运算速度,约等于一颗土豆该有的速度。

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但该有的成本对比,它一项没落:单颗 0.03 美元,硅的同类要 45 美元。一个跑都跑不动的东西,它照样把性价比给我们算得清清楚楚。

做融资 PPT 的本质是什么?是让投资人看完先上头,来不及细想逻辑。它显然深谙此道。

一个笑话,它做了全套尽调

接着它给土豆芯片算了能耗账:每批耗能 0.003 GWh,碳足迹降低 99.7%,水耗从 1000 升砍到 5 升,乍看还以为是世界 500 强的 ESG 年报。

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市场预测上,2025 年试点,2028 年拿下低功耗设备 15% 的市场份额,2035 年吃下半导体总市场 70%,配一张土豆做的饼图。它甚至分好了赢家和输家,土豆产区、农机厂、生物科技公司赢麻了;部分地区的晶圆代工厂和稀土矿商被它判了死刑,配上一颗愁眉苦脸的地球。

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真正让人服气的,是它连没人爱做的那几页都补齐了。

监管那页,它说食品电子还没有监管框架,FDA 和半导体认证边界不清,配图是一颗戴着法官帽的土豆。专利那页,它写 Rostava Lab 已经提交 12 项核心专利,大公司开始抢注防御性专利,开源土豆芯片倡议同步上线,预计 2027 年爆发 20 亿美元的诉讼——它给这页起了个名,叫 The Patent Wars。

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它还做了用户调研:72% 的人愿意接受土豆电子,主要顾虑是耐久性,对策是把「potato」重新包装成「premium organic」。

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它要帮一颗土豆做品牌策略。

我数了一下它认认真真填满的格子:行业瓶颈、技术原理、原型验证、能耗、市场、赢家输家、监管、专利、开源、补贴、IPO 管线、消费者信任、品牌重塑、分人群的行动号召。一份真正的产业路演该有的每一格,它一格没漏。

它把这个笑话,当成一单正经生意,做完了全套尽调。

再出个中文版,土豆直接上路演

除了英文版,我们也用同样的流程,做了一套中文的。

英文那版,它讲的是一场海外科技峰会,自创学科,现编期刊,给自己搭了一整套学术背书。中文版里,土豆不进实验室了,直接走进了中文创投路演的现场。

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画风瞬间切换:功耗降低 90%,碳足迹减少 95%,良率 98.5%,算力 500 TOPS,单颗成本 0.05 美元。每一个数字都像是为了让投资人瞳孔放大而量身定制。

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最离谱的是量产良率那页,它写土豆芯片首月良率 35%,三个月后稳定在 95% 以上,成本曲线一路向下。一个明明从地里刨出来的东西,硬是被写出了晶圆厂爬坡的味道。

看到这页的时候我确认了一件事,这个 AI 看过不少招股书。

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在英文里包装成学术峰会,在中文里变成创投路演,连笑点都跟着换了:从「土豆能造芯片吗」,变成了「它怎么连路演话术都学得这么熟」。

但有一件事,让这个笑话的边界开始模糊

看完这两版,一开始想要难住 AI 那点心思早没了。

土豆造芯片,本来也没什么准不准可言。所以查证原本不在我的计划里。可有个念头我没忍住:英文版的薯电子学也好,中文版的量产良率也好,它们底下赌的是同一件事——有机材料能拿来造电子。这事,现实里真有影子吗?

我搜了搜,然后就笑不出来了,因为现实比 PPT 还绷不住。

AI 自创的那门学科,现实里真的存在

AI 以为「薯电子学」是自己现造的,可现实里真有这么一门学问,名字差不太多:MycelioTronics,蘑菇电子学。

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奥地利林茨大学的团队,用一种灵芝长出来的菌皮,做成了可降解的电路基板,论文 2022 年发在《Science》子刊上。这层蘑菇皮能耐 250°C 高温,能用激光在上面刻线路,他们还真拿它做出了能用的湿度和距离传感器。

一个是 AI 现编的 Spudtronics,一个是真发在 Science 上的 MycelioTronics。

「能吃的芯片」,也不是 AI 瞎编的

意大利理工学院有个叫 Caironi 的团队,2023 年做出了世界上第一块可充电的「可食用电池」。材料表是维生素 B2、海苔、可食用金箔、蜂蜡。到 2025 年,同一拨人已经做出了能吃的逻辑门电路,能跑 NOT、NAND 这些基本运算。

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而这块真·可食用芯片的运算频率是多少?1.32 赫兹。

AI 编的那颗土豆芯片写着 0.000 GHz,听着像个段子;可现实里能吃的电路,真就跑在个位数赫兹上。两个数字摆在一起,AI 那个「0.000」突然就不太像在开玩笑了。

更狠的是,Caironi 团队的长期目标,写出来跟那份土豆 PPT 几乎是同一句话:用食物里天然存在的半导体,去替代硅。这事还有正经的欧盟项目在掏钱,名字叫 ELFO。

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连那个被 AI 当成「土豆优势」的成本叙事,也透着一股真实的荒诞。

AI 在 PPT 里写一座晶圆厂造价 50 亿美元,听着已经够吓人了。

可它还是太天真,现实里一座先进制程的晶圆厂,25 到 35 亿美元只是其中一个「模块」的价,整座厂动辄上百亿,台积电光在亚利桑那那一片就砸了一千六百多亿美元。AI 编的数字,比现实还保守。

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土豆芯片当然是个笑话。真正让我停下来查资料的,是这份 PPT 背后那些真实存在的技术方向。

可降解电子、可食用电子、用食物替代硅,这些领域都真实存在。AI 一路走到了现实研究的边界,然后再往前多走了一百步。

而我原本根本不知道这些东西。用 ChatGPT 的 10 亿用户里,很少有人是材料学家,是半导体从业者。如果没人告诉我,我大概率不会主动搜索 MycelioTronics,不会知道真有人在研究可食用电池,更不会一路找到相关论文和项目。

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但这份 PPT 做完之后,我突然拥有了一张地图。哪些方向已经发生,哪些还停留在实验室,哪些属于合理推演,哪些值得继续查下去。这或许才是这次实验最有意思的地方。

以前,面对一个陌生领域,第一步往往是大量阅读资料,再慢慢建立自己的理解框架。现在,这个过程正在被压缩。

土豆 PPT 能够把技术路线、产业逻辑、市场预测、监管风险、专利布局甚至品牌策略都串成一个完整故事,靠的并不只是模型生成几段文字。

背后真正发挥作用的,是一整套被拆解出来的专业能力。

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这次实验里使用的 SenseNova-Skills,正是商汤开源的一套 Skill 集合。PPT 生成、信息图制作、数据分析、深度调研等能力,都被封装成独立 Skill,可以根据任务自动调用和组合。

对于用户来说,变化其实很直接。

过去需要自己一步步完成的拆题、调研、整理、制作流程,现在越来越多环节可以交给 Skill 自动完成。我们给出的只是一个命题,剩下的工作会被拆解成多个步骤,并最终交付成一份完整成果。

土豆芯片是一个极端案例,但连这样一个荒诞命题,都能被认真拆解成一份像模像样的产业路演。当我们的命题本身来自真实工作时,这套能力能够发挥的空间显然更大。

未来很多人认识世界的方式,或许也会因此发生变化。

The future is organic. The future is delicious.

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这次土豆实验用到的 SenseNova-Skills,商汤已经开源。

开源地址:https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills

安装方式也很简单,直接告诉你常用的 Agent:「请帮我把 https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills 安装到你的 skills 目录。」剩下的事情,交给它就行。

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