星艦 V3 首飛雖有缺憾，但表現比哈利預期穩。Google I/O 則中規中矩，Gemini 3.5 Flash 與 Antigravity 2.0 都還在追 GPT-5.5 和 Opus 4.7。
重點
S1 文件沒打臉估算。哈利先前估 1GW 資料中心一年的算力租借營收是 350 億美元。S1 公開了 Anthropic 每月約 12.5 億美元的租金，他換算成一年 150 億美元，租到的算力不到 1GW、超過 0.3GW，兩邊對得起來，所以他那集的 SpaceX 估值不用改。
星艦 V3 首飛大致成功。booster 掉了一個引擎，飛船也掉了一個，太空中引擎重啟因此取消。但再入撐過去、翻身降落，精準落在印度洋預定點。哈利認為年底前有機會看到筷子夾星艦。
隔熱瓦是重複利用的關鍵。這次表面比前兩次好很多，馬斯克說沒有被燒穿。哈利把里程碑分成撐過一次、撐過很多次、撐過火星大氣層，做太空資料中心只需要第二個。
Gemini 3.5 Flash 好壞參半。GDPval 的 ELO 衝到 1656，哈利自己的一次 Clash Royale 實測也贏過 GPT-5.5 XHigh。但 token 價格只比 3.1 Pro 便宜一些，token efficiency 更差，跑 Artificial Analysis 的指數成本是 3.1 Pro 的兩倍。
Antigravity 2.0 方向對、執行差。改成以 agent 為中心、預設看不到程式碼，引來開發者一面倒的罵聲，用量也被抱怨。哈利認為方向正確，但 Google 要靠用量把資料飛輪轉起來才追得上。
Gemini Omni 的價值在世界模型。社群反應冷淡，哈利仍樂見 Google 持續投入。他認為世界模型短期沒有商業價值，長期是機器人大腦與訓練資料生成的基石。
時間軸 點時碼從那一段開始
- 本集兩個題目這集聊 Google 和 SpaceX。哈利先爆雷，他覺得這次 I/O 平平無奇，完全符合預期。
- S1 對照估值SpaceX 的 S1 在他錄完上市前分析的幾小時後公開。他拿 Anthropic 的租金回頭驗算，發現原本的估算不用改。
- 第十二次試飛為何重要第一次飛 V3，整艘火箭大改版，引擎換成 Raptor V3；同時是 IPO 前最後一次試飛。
- 試飛過程booster 掉一個引擎、這次本來就不接 booster；飛船進入太空、部署 Starlink 假衛星，引擎重啟因故障取消，再入後翻身降落海面。
- 精準降落與筷子夾星艦失去一個主引擎仍精準落在預定點，海面上有預先架好的相機。哈利預期年底前可以看到筷子夾星艦。
- 隔熱瓦的三個里程碑這次表面燒痕比前兩次輕，馬斯克說沒被燒穿。太空資料中心只要做到第二個里程碑，也就是反覆再入地球大氣層。
- 網路上的酸文哈利看到 Threads 上大量看到爆炸就罵馬斯克的貼文，他的態度是這樣也好，IPO 才買得到好價格。
- I/O 中規中矩發表內容和他預期幾乎一樣，連 Gemini 3.5 的名字都猜中，也猜中追不上 GPT-5.5 和 Opus 4.7。
- Pichai 承認落後Pichai 在 Hard Fork 訪談中承認，Agentic Coding 與長時間任務落後 Frontier。哈利以 Google 小股東的身分，認為這是好消息。
- Agents Everywhere搜尋更靠近 Gemini；新發表有 Gemini 3.5 Flash、Gemini Omni 與 Antigravity 2.0，TPU V8 不算 I/O 的東西。
- Demis 的結語結語由 Demis Hassabis 來講，他說我們可能站在奇點的山腳下。哈利覺得這句出自務實的 Demis，分量不同。
- 3.5 Flash 與 GDPval3.5 家族先出 Flash，Pro 約一個月後。GDPval 的 ELO 1656，比 3.1 Pro 的 1314 高很多，但仍低於 GPT-5.5 的 1769。哈利懷疑有刷榜。
- Clash Royale 實測Antigravity 2.0 加 Gemini 3.5 Flash 對 Codex 加 GPT-5.5 XHigh，Gemini 第一版就能玩，GPT 的角色卡在橋上。他強調只是一次小故事。
- 成本與 token efficiency價格是 3.1 Pro 的 50% 到 80%，但 token 用得更多，整體成本反而更高。哈利稱讚 GPT-5.5 把 token efficiency 當亮點。
- Antigravity 2.0 的改版從以 IDE 為中心換成以 agent 協作為中心的新 App，開發者大罵，哈利卻認為方向正確，未來開發者不碰程式碼。
- 用量、bug 與資料飛輪用量被抱怨後 Google 兩度調高三倍。Pichai 認為落後是因為 Antigravity 沒起飛，資料不夠。
- Antigravity 怎麼追哈利列出建議：調度更多算力、提高 token efficiency、用其他 agent 任務收集資料，團隊也可能要改革。
- Gemini SparkGoogle 的雲端版龍蝦，能裝 Skills、接 Google 自家服務。哈利說它是生態系優勢的展示，但客製化比不上自己架的龍蝦。
- Gemini Omni輸入有文字、影片、音訊，輸出是影片與文字，原生多模態，主打在對話裡反覆修改影片。
- 世界模型與機器人西方大廠只剩 Google 還在做世界模型。哈利說它長期能當機器人的大腦，也能生成訓練資料。
值得記的話
▶ 17:30「你可以回收，不代表你可以立刻再利用嘛」
▶ 36:08「我們不能是單獨比較模型本身我們要比較模型加他們最適合運行的環境」
▶ 41:53「API 價格只是一半而已，另外一半完全就是 Token Efficiency」
▶ 54:26「你本身稍微比較弱一點你的用量絕對要大到不行」
▶ 1:08:48「世界模型會成為機器人的大腦，也可以幫助訓練機器人的大腦」
名詞與人物
- Starship V3
- 星艦的第三代，從推進器到飛船全面改版，換上 Raptor Engine V3；哈利說它是第一代主力機型。
- 隔熱瓦
- 星艦的 Heat Shield，決定能重複利用幾次；哈利說中文沒有官方翻法，隔熱瓦比隔熱罩精準。
- S1 文件
- SpaceX 上市前繳交的文件，首度公開 Anthropic 租算力的金額。
- GDPval
- 測 AI 完成白領經濟任務的 benchmark，這集引用的是 Artificial Analysis 的 ELO 分數，他們用 AI 評分。
- Harness
- 模型運行的環境與工具，如 Antigravity、Codex；哈利說 2026 年模型與 Harness 是一起優化的。
- Token Efficiency
- 完成任務用掉多少 token，與 API 價格相乘才是實際成本。
- Antigravity 2.0
- Google 以 agent 協作為中心的新 coding App，沒有 IDE，可平行管理多個 agent。
- Gemini Spark
- Google 的雲端版龍蝦，尚未開放，是 Gemini App 裡的子頁面。
- Gemini Omni
- 原生多模態模型，輸入文字、影片、音訊，輸出影片與文字。
- 世界模型
- 哈利認為是 Physical AGI 與機器人的基石，目前最直接的用途是生成影片。
- Demis Hassabis
- Google DeepMind 的 CEO，這次 I/O 由他負責結語。
延伸
- 哈利提到 EP137 訪問 Rick Osterloh，結尾有 I/O 前的預測，這集拿來對答案；Gemini 在 Android 上的整合問題也在那集談過。
- 他先前另外錄過一集 SpaceX 上市前分析，這集用 S1 回頭驗證那集的估值。
- 世界模型的兩條路線，他說李飛飛的 WorldLabs 和 Yann LeCun 的 AMI 之前的集數都分析過。