阳江海绵胶 AI 给土豆编了门学科，我去查了查，它竟然是真的

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

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

这是我们给 AI 出的题：「做份《土豆芯片科技峰会：颗土豆如何颠覆半体行业》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：请本正经地论证，颗土豆如何颠覆半体行业。

整个的 PPT 生成是在 Hermes Agent 里，我们提前安装了 SenseNova-Skills，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、图标和模板拼在起，交份看起来挺完整的文件。

但这次，土豆、芯片、半体，三个不搭的词——唯有点关系的，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，反手先去挑硅半体的毛病：硅晶圆要 99.999999 的纯度，座尘室造价过 50 亿美元，稀土短缺还威胁着 2030 年的供应链。

等等，我愣了下才反应过来…… 这小子是在给土豆出场铺垫了。先把现有案数落番，再让主角登场，这几乎是任何份像样路演的起手式。

于是主角登场了。土豆是的有机电路板，淀粉能形成晶体结构，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，电子垃圾。

到这儿我已经笑出声了，虽然它说的每句话都是现编的（当时我以为）。

它到底是怎么憋出这 23 页的

整个 PPT 都透露着种荒诞的正式感，而做到这件事，我们只下了两条指令。

条，把选题、页数、语言、受众、风格股脑丢给它，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，哪几页讲案，哪几页摆数据，哪几页收尾。

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，个管标准排版，个管创意视觉，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、度调研等任务，拆成了个个可以被 Agent 自动调度的 Skill 模块。装在 Hermes Agent 里，就是这次土豆 PPT 的生成式；它同样可以加载到 Codex、Claude Code 等主流 Agent 平台。

AI 未「理解」这个主题，但通过 Skill，它能知道份好的商业 PPT 应该长什么样阳江海绵胶，哪怕主角是颗土豆。

它发明了门学科：薯电子学

这颗土豆还有离谱的事情，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，门研究淀粉分子半体特的学科。

它给这门自创的学科配上了整套真参数：电子迁移率 150 cm ² /Vs，热稳定 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。

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

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

但该有的成本对比，它项没落：单颗 0.03 美元，硅的同类要 45 美元。个跑都跑不动的东西，它照样把价比给我们得清清楚楚。

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。它显然谙此道。

个笑话，它做了全套尽调

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

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 年吃下半体总市场 70，配张土豆做的饼图。它甚至分好了赢和输，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，配上颗愁眉苦脸的地球。

真正让人服气的，是它连没人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 和半体认证边界不清，配图是颗戴着法官帽的土豆。利那页，它写 Rostava Lab 已经提交 12 项核心利，大公司开始注御利，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。

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，对策是把「potato」重新包装成「premium organic」。

它要帮颗土豆做策略。

我数了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、赢输、监管、利、开源、补贴、IPO 管线、消费者信任、重塑、分人群的行动号召。份真正的产业路演该有的每格，它格没漏。

它把这个笑话，当成单正经生意，做完了全套尽调。

再出个中文版，土豆直接上路演

除了英文版阳江海绵胶，我们也用同样的流程，做了套中文的。

英文那版，泡沫板橡塑板专用胶它讲的是场海外科技峰会，自创学科，现编期刊，给自己搭了整套学术背书。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。

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

离谱的是量产良率那页，它写土豆芯片月良率 35，三个月后稳定在 95 以上，成本曲线路向下。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件事，这个 AI 看过不少招股书。

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」。

但有件事，让这个笑话的边界开始模糊

看完这两版，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，可现实里真有这么门学问，名字差不太多：MycelioTronics，蘑菇电子学。

奥地利林茨大学的团队，用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 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。

个是 AI 现编的 Spudtronics，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，同拨人已经做出了能吃的逻辑门电路，能跑 NOT、NAND 这些基本运。

而这块真 · 可食用芯片的运频率是多少？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。两个数字摆在起，AI 那个「0.000」突然就不太像在开玩笑了。

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

连那个被 AI 当成「土豆优势」的成本叙事，也透着股真实的荒诞。

AI 在 PPT 里写座晶圆厂造价 50 亿美元，听着已经够吓人了。

可它还是太天真，现实里座制程的晶圆厂，25 到 35 亿美元只是其中个「模块」的价，整座厂动辄上百亿，台积电光在亚利桑那那片就了千六百多亿美元。AI 编的数字，比现实还保守。

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向。

可降解电子、可食用电子、用食物替代硅，这些域都真实存在。AI 路走到了现实研究的边界，然后再往前多走了百步。

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，是半体从业者。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，不会路找到相关论文和项目。

但这份 PPT 做完之后，我突然拥有了张地图。哪些向已经发生，哪些还停留在实验室，哪些属于理演，哪些值得继续查下去。这或许才是这次实验有意思的地。

以前，面对个陌生域，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、利布局甚至策略都串成个完整故事，靠的并不只是模型生成几段文字。

背后真正发挥作用的，是整套被拆解出来的业能力。

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

对于用户来说，变化其实很直接。

过去需要自己步步完成的拆题、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。我们给出的只是个命题，剩下的工作会被拆解成多个步骤，并终交付成份完整成果。

土豆芯片是个端案例，但连这样个荒诞命题，都能被认真拆解成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大。

未来很多人认识世界的式，或许也会因此发生变化。

The future is organic. The future is delicious.

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。相关词条:储罐保温     异型材设备     钢绞线厂家    玻璃丝棉厂家    万能胶厂家

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