近日，中韩半导体基金项目签约仪式在无锡举办。此次成立的中韩半导体基金，总规模10亿元，由无锡高新区、产业集团及君海锡产共同出资成立。 其中，“君海锡产”由无锡君海联芯投资管理有限公司控股，后者又由君联资本和SK中国通过君海创芯（北京）咨询管理有限公司共同持股，双方各占50%股权。据公开资料显示，君海创芯是一家专注于半导体及上下游领域投资的机构，此前投资了黑芝麻智能科技、眸芯科技、盛美上海、思特威科技等公司。 此次多方强强联手，旨在引导韩国半导体产业链头部企业在无锡实现产业项目落地，并通过基金投资助力韩资企业在无锡实现产业化和资本化发展。 韩国半导体企业，纷至沓来 目前，Nextin和Gigalane项目已经成功落户无锡高新区，这两者都是半导体设备公司。 2023年8月，Nextin落户无锡，总投资2亿美元，专注于半导体晶圆和半导体硅片高端检测、量测装备的研发，产品主要应用于内闪存和逻辑芯片的检测，是存储企业和代工厂的供应商。 Gigalane主要生产半导体刻蚀机、LED元件刻蚀机、纳米压印光刻设备等。其中，LED刻蚀设备出货量，在全球市场中排名前列。据介绍，今年7月Gigalane项目签约落地无锡，将建设刻蚀设备装配生产线和设备产品验证线，同时计划引入纳米压印光刻设备生产。 Nextin、Gigalane两大项目之外，过去一段时间来还有多个韩资半导体项目在无锡落地。 韩国特西氪公司总部及半导体设备项目也选择在无锡江阴市落户，项目总投资2亿美元，项目全部达产后预计年销售额可达3.5亿元人民币。项目二期规划建设中韩芯谷产业园，将投资建设宽禁带车规级功率半导体模块封装及晶圆概念工厂。 回溯韩资半导体企业在无锡的布局，已有超过20年的历史。 早在2004年8月，韩国海力士半导体公司和欧洲意法半导体公司共同投资20亿美元的无锡超大规模集成电路项目，成为当时江苏省投资总额最大的外资项目。在无锡经历20年发展后，SK海力士半导体已成为江苏省内单体投资规模最大的外商投资项目，也是SK集团在中国投资最大的项目。 目前，SK海力士依赖中国作为其内存芯片的主要市场和关键制造中心，在无锡、重庆和大连设有工厂。 从这一系列的举措和布局中不难看到，韩国半导体产业对中国市场的关注与重视。 尽管美国正在加大对其盟友的压力，以遏制对华的科技野心，SK集团仍将资金投入一只新基金，旨在帮助韩国芯片公司在中国实现产业化和资本化发展。 可以理解为：韩国芯片，需要中国。 此话并非空穴来风，我们可以从多个方面和角度来分析一下。 韩国半导体，疯狂出口中国 首先，从韩国半导体出口数据来看。 根据韩联社韩国产业通商资源部和韩国贸易协会的数据，2024年7月份，韩国对中国大陆的出口同比增长了14.9%，达到了114亿美元，这是自2022年10月以来的最高值。 其中，半导体产品的出口增幅尤为突出。芯片出口同比增长49%，存储芯片出口额同比增长89%，达到68亿美元。这些数据反映出韩国在半导体领域的强劲表现，以及中国大陆市场对韩国芯片等ICT产品需求的增长。 今年1月-7月，韩国对中国大陆的出口累计达到748亿美元，超过了对美国的出口（745亿美元），使得中国大陆再次成为韩国最大的出口对象国。 这一数据反映了中国在全球半导体供应链中的重要地位，以及韩国半导体产业在中国市场的强劲增长势头。随着半导体产业向好势头的延续，预计韩国对中国大陆的出口将保持增长势头。 据韩国海关最新数据显示，在8月的前20天，韩国半导体出货量同比增长42.5%，占韩国出口总额的20.3%。 此外，韩国对中国的半导体设备出口金额一直在增长，年初的出口数据超过了两年前半导体行业蓬勃发展时的水平。据中国海关总署统计，今年1月中国进口韩国半导体设备金额为1.4969亿美元，2月份为1.4899亿美元。这高于半导体行业蓬勃发展的2022年1-2月同期，分别同比增长了7.8%和20.2%。 有分析人士表示，中国传统半导体产业近期的扩张对韩国设备公司来说是一个有利因素。尽管与美国、日本和荷兰等领先的半导体设备强国相比，韩国产业的竞争力明显落后，但随着竞争格局扩大到包括传统设备，韩国设备制造商已经找到了更清晰的机会。 韩国芯片大厂，在华营收翻倍 另外，中国市场对韩国半导体产业的重要程度，从韩国芯片大厂三星和SK海力士在中国的布局和业绩走势中也能看出端倪。 三星和SK海力士作为全球最大和第二大的存储芯片制造商，已在中国投资数十亿美元建设芯片生产设施。据报道，三星电子约40%的NAND闪存芯片在西安工厂生产；SK海力士约40%的DRAM芯片在无锡生产，20%的NAND闪存芯片在大连生产。此外，SK海力士在重庆还运营着封装工厂，三星在苏州建有半导体后道封测厂。 由于AI市场的扩大，HBM的爆发性增长引发了DRAM市场模式的变化。此外，服务器及企业电脑更换需求的增加，再加上搭载AI PC、AI手机的上市，销售额增长的利好消息得到了充分体现。 根据三星上周发布的上半年财报数据，今年上半年，该公司来自中国的收入同比增长 82%，达到 32.35 万亿韩元。中国市场约占三星地区收入的 31%，为 104.9 万亿韩元，比去年同期增长 28%。 SK 海力士还报告称，中国市场销售额激增，来自中国客户的收入增长 122%，达到 8.6 万亿韩元，占其上半年总收入 28.8 万亿韩元的 30%。该公司上周提交的财务报告显示，SK 海力士是先进内存芯片（HBM）的主要供应商。 SK海力士95%以上的营收来自存储芯片。三星对华销售的产品除了芯片外，还包括智能手机和家电。 无论是从韩国半导体出口数据还是企业的业绩趋势，都能看到，中国市场对于韩国企业维持其在全球半导体市场的份额至关重要。 韩国芯片厂商在中国市场的成功体现了全球科技产业的动态变化。凭借其强大的技术实力和市场策略，韩国在存储芯片领域的领导地位得以巩固。同时，中国市场对存储芯片的巨大需求也为韩国厂商带来了丰厚的利润。 未来展望，随着AI浪潮的快速发展，以及智能手机、计算机等产品的持续复苏，对存储芯片的需求预计将进一步上升。行业机构预测，今年DRAM的收入将激增至980亿美元，同比增长88%；NAND闪存的收入将达到680亿美元，同比增长74%。 在这种背景下，韩国的芯片出口势头预计将更加猛烈。未来，韩国对中国市场的存储芯片出口金额有可能超过2000亿元人民币。这一预测不仅反映了韩国芯片行业的强大实力，也显示了中国市场在全球芯片产业链中的关键地位。 中美贸易冲突下，韩国如何选边站？ 从另一个角度来看，一直以来，美国在芯片领域就占据着绝对的话语权。为了阻止中国科技产业的崛起，利用芯片技术优势，美国对中国半导体产业进行了全面封锁，要求美芯企业对中国企业断供外，就连日、韩、欧等国的芯片相关企业也被不断施压。 美国多次呼吁韩国加强对中国的芯片出口限制，以阻碍中国半导体产业的发展。 今年4月，据彭博社报道，美国要求韩国进一步限制向中国出口先进的半导体技术和用于制造高端逻辑和存储芯片的工具。潜在的限制措施包括超过14纳米的逻辑芯片和超过18纳米的DRAM内存，这与美国商务部于2022年首次宣布的一系列限制措施一致。 韩国担心中国可能对出口管制采取潜在的惩罚措施，以及一些韩国半导体公司仍在中国经营，中国市场对韩国半导体出口规模与日提升。 韩国贸易部长表示，韩国正考虑建立一个多国框架，以审查对半导体相关设备等敏感产品的出口管制。然而，实施任何限制措施都需要数月时间。 在此之前，韩国面对美国类似要求，也多次采取了缓兵之计或更倾向于自身利益的选择。 三星、SK海力士等韩国芯片企业，都曾被美国施压，并且要求不能向中国供应AI芯片。甚至还需要韩国颁布法案，禁止出口和生产过程中使用美技术和零部件，相当于彻底断了韩芯对华供应的后路。 尽管迫于压力，韩国不得不听命于美，但考虑到半导体是韩国的支柱产业，且中国市场的份量尤为重要，关乎着整个国家的经济、科技以及工业发展，韩国也不敢轻举妄动。 所以，韩国方面对中美的态度始终有点模糊不清，一方面，韩国不想违背美国意愿；但另一方面，韩国也不想失去中国市场。毕竟一旦采取断供打压策略，将会给韩芯产业带来巨大的经济损失。 在动荡的局势下，韩国保持了对华供应芯片的强劲势头。只要没有明确的法案和政策，韩国芯片产业就会抓住一切机会，加快对华出口半导体。 关于美国政府上述一系列措施的影响，有韩国智库科学技术研究院（KIET）研究人员表示，中美贸易战导致韩国企业处于十字路口的观点正在发生变化。“韩国企业拥有全球存储芯片60%-70%的市场份额。在半导体领域，对华出口比重较高，从国家/地区的最终用户来看，中国占30%，美国占30%，欧盟占20%。因此，美国不能阻碍韩国企业的生产活动。” 不过，这只是对短期影响的看法，从中长期来看可能会受到影响。 2023年11月，韩国对外经济政策研究院（KIEP）发布的报告《美国扩大半导体出口管制措施的影响和启示》称，虽然上述措施短期内不会对韩国半导体企业在华生产活动产生重大影响，但在该措施的“倒逼”之下，中国在半导体制造设备和AI领域的国产化进展速度可能会威胁到韩国企业。该报告称，韩国政府及半导体企业有必要密切关注未来的发展趋势。 可以理解为，未来韩国半导体在一定程度上可能会受到中美贸易战下对华半导体出口管制的负面影响。 实际上，在2022年下半年，韩国半导体出口曾一度陷入负增长，对华出口也曾持续下滑。这不仅有全球经济不景气、半导体市场供过于求以及存储器单价下降等方面原因，更与美国对中国半导体产业的围堵和打压直接相关。 一方面，美国对中国半导体采取的限制措施引发了对该产业的消极预期。三星、SK海力士等企业缩减了在华工厂的扩建与升级计划，并在韩国国内半导体产业中产生了连锁反应。由于向三星和海力士中国工厂供货是韩国设备制造商对华出口的一大业务，因此韩国半导体巨头扩建放缓让韩国供应商陷入困境； 另一方面，面对美国加大在AI芯片、半导体制造设备领域的对华出口限制，中国半导体产业加快了自主研发与国产化的步伐，这也加速了技术力相对落后的韩国设备被国产化替代的进程。 当时有报道称，韩国芯片库存逐渐飙升，导致整个产业链出现严重问题。 有韩媒对此指出，在全球经济一体化的背景下，各国产业的发展都离不开国际市场的支持。韩国政府在处理中美贸易战或供需矛盾问题时，应该采取更加灵活和务实的政策，而不是简单地封锁中国市场。这样做不仅无法解决韩国半导体产业的困境，还可能导致更多的损失。 可见，美国对中国的贸易问题较为容易给韩国利益带来重创。 但随着美国制裁措施的不断升级，中韩经贸关系虽然受到全球经济大环境与美国干涉影响出现波动，但市场的逻辑与共同利益仍具有推动两国经贸关系转暖强大的内生动力。 韩国企业无法脱离中国市场，中国也积极欢迎韩国半导体回归，双方通过合作共赢共同促进两国新兴技术发展。 尤其是在中国对AI大模型研发投入稳步提升的背景下，对HBM和NAND闪存芯片的需求必将扩大。因此，在排除非市场因素干扰的情况下，可以预见未来几个月韩国对中国存储芯片出口仍会保持强劲的增长势头。 但需要警惕的是，彭博社报道称，美国预计将于8月底公布限制向中国供应HBM的追加措施，或将涵盖“美光、SK海力士、三星电子的HBM2、HBM3和HBM3E等先进内存芯片及相关制造设备”。若这一限制实施，无疑将是对韩国的半导体对华出口的又一记重击，给中韩贸易的前景蒙上阴影。 尽管美国对中国半导体行业出手了，但是这也遭遇了国际社会和很多美国企业的吐槽和不满。除了其他盟国之外，英特尔、高通、英伟达等美国企业也多次反对美国进一步收紧对华出口管制。 写在最后 商业和政治，这些看似纷繁复杂的领域，背后其实都是利益。 而中国作为全球最大的消费市场之一，在半导体行业发展中扮演着举足轻重的角色。面对这个全球最大的芯片进口国，就算美国不愿意卖，总有人对中国市场这块“大肥肉”感兴趣，比如韩国芯片市场。 韩国半导体芯片出口的快速增长，也体现了中国市场对韩国半导体产业的重要性和依赖程度。尽管受到美国芯片禁令等影响，韩国政府和半导体巨头正在通过调整战略、加强自身实力积极与中国进行合作。 这也表明中韩半导体产业的合作与发展具有巨大潜力。韩国芯片企业无法脱离中国市场，而中国也积极欢迎韩国半导体回归，通过合作共赢共同促进两国新兴技术的发展。这种互利合作将进一步巩固韩国芯片在中国市场的地位‌。 在未来，随着新兴技术的推动和市场的扩大，中韩双方可以进一步加强合作，实现互利共赢。

当地时间8月21日，碳化硅晶圆大厂Wolfspeed于美股盘后公布了截至6月30日的2024年第四季财报，当季营收金额约2.007亿美元，略低于FactSet统计的分析师预估2.013亿美元；当季亏损1.749亿美元，相当每股亏损1.39美元；经调整每股EPS亏损89美分，亏损幅度高于分析师预估的85美分。 整个2024财年合并营收约为8.07亿美元，相比去年同期的7.59亿美元略有增长。但是GAAP毛利率为10%，远低于去年同期的32%；非GAAP毛利率为13%，也远低于去年同期的35%；全年亏损8.642亿美元，每股亏损约6.88美元。 虽然整体业绩低于预期，不过Wolfspeed预计本季度来自电动汽车市场的营收将提高两倍，整体业务还将获得来自AI数据中心和太阳能领域的需求提振，该消息推动Wolfspeed股价在21日盘后交易大涨近6%至每股14.31美元。不过自今年来，Wolfspeed股价累计下跌69%，是费城半导体指数中表现最差的一类股票。 Wolfspeed CEO Gregg Lowe在分析师会议上表示，尽管车用半导体市场需求下滑，但该公司的电动车业务营收已经连续三个季度增长，原因是在过去5-7年所积累的一些电动汽车所需的车用芯片设计现在才开始提高生产。 Gregg Lowe还说，其他重要的高电压功率器件产业与能源市场，比如AI与太阳能等市场，将继续转向碳化硅，提升公司的整体营收，“我们仅仅触及了碳化硅可能用途的表面”。 对于公司的业绩亏损，Gregg Lowe表示：“我们有两个重点：优化我们的短期和长期资本结构，提高我们在莫霍克谷的最先进的200mm SiC晶圆厂的性能，本季度在这两个重点上都向前迈出了一步。”“我们6月份在莫霍克谷的晶圆厂实现了20%的利用率，并继续看到该工厂的强劲收入增长，当季贡献了约4100万美元的收入。我们的200mm晶圆工厂目前正在取得稳健的业绩，其成本远低于我们在达勒姆的150mm工厂。这种盈利能力的提高使我们有信心加快将器件制造转移到莫霍克谷晶圆厂，同时我们评估了关闭达勒姆150mm晶圆厂的时间。在JP，我们也取得了很大进展，在第四季度安装和激活了初始炉。我们已经加工了JP的第一批碳化硅晶块，质量与 Building 10 生产的高质量材料一致。” “与此同时，我们正在采取积极措施，目标在2025财年减少资本支出2亿美元，并确定我们整个业务范围内的领域以降低运营成本。我们还与美国商务部‘芯片法案’办公室就补贴的初步条款备忘录进行建设性谈判。除了‘芯片法案’计划的任何潜在资本赠款外，我们的长期资本支出计划预计将从美国国税局的48D税收抵免中产生超过10亿美元的现金退款，其中我们已经在资产负债表上累计了约6.4亿美元。”Gregg Lowe继续说道。 展望本季度（2025财年第一财季）， Wolfspeed预期每股亏损1.79美元至1.54美元，营收预估1.85亿至2.15亿美元。FactSet访调的分析师预期是每股亏损1.17美元，营收2.1亿美元。 对于Wolfspeed糟糕的财报，知名分析师陆行之表示，“看到Wolfspeed的财报数字，都觉得这家公司不知何时要宣布破产保护，还是便宜卖掉。本来一手好牌，现在变成一手烂牌，不知以后接手的企业要想什么办法挽回（turnaround）。” 陆行之还提出了以下几项观察到的重点： 1、Wolfspeed卖一片10,000美元的碳化硅晶圆，完全成本高达17,000美元，真的跟PPT冠军同学的程度不遑多让。我上次说到PPT冠军同学每卖一片10,000美元晶圆，就要亏掉6,550美元，意思就是每片晶圆的完全成本为16,550美元的（台积电是每一片晶圆10,000美元，还可以赚4,350美元，意思是每片晶圆的完全制造成本为5,650美元），看起来美国半导体制造只能靠德州仪器（TI）、Microchip、ADI、安森美（On semi）这几家公司撑着了。 2、目前Wolfspeed在手现金22亿美元，三倍营收的资本开支要是不变，每个季度至少要烧掉6亿美元。因为现金不足，公司持续增加长期负债，目前净负债是股本的4.5倍。 3、Wolfspeed手上库存6.7个月，不知道有多少成品成本在市价以上，以后会认列跌价损失。 4、Wolfspeed公司打算用目前只有20%产能利用率的8寸厂来逐步取代高成本的6寸厂，但感觉市场明显供过于求，非大陆市场电动车扩产减速，竞争者持续杀价才是主要问题。 5、Wolfspeed公司价值快要归零，董事会不知道为何还没对CEO下手？

东方甄选交了一份看上去不错的2024财年财报。该财年，东方甄选营收为70.7亿元，同比增长56.8%；公司拥有人应占溢利17.2亿元，同比增长77%；经调整溢利约21.8亿元，同比增长约1倍。 图源：东方甄选财报 但细看财报可以发现，东方甄选营收和净利润的大幅增长，大部分是由于将教育业务出售给新东方所得。东方甄选出售教育业务的税后收益13亿元，被合并在了东方甄选财年的利润表中。 单纯看电商业务的话，东方甄选本财季的情况并不乐观。 2024财年，东方甄选自营产品及直播电商业务营收同比增长68.1%至65亿元，但营收成本增速更高，从24亿元翻倍至48亿元，毛利率从上个财年的38.2%下降至25.9%。 再叠加销售及营销开支同比增长174.5%至8.7亿元等因素，自营产品及直播电商的调整后净利润出现负增长，从上个财年的9.2亿元下滑至7.1亿元。 造成负增长的原因或许出自于俞敏洪的“出抖”策略。去年下半年，俞敏洪加速“出抖”步伐。但是“出抖”反而拖累了东方甄选财务数据，且分散了抖音的订单量。 尽管2024财年，东方甄选的抖音订单数量同比增长33%至1.81亿单，但这是合并了与辉同行的订单数。截至2024财年上半年，来自抖音的订单数量已经从2023财年上半年的7020万单同比下降15%至5960万单。若再不回抖，东方甄选的大盘就要失守了。 东方甄选面临的处境是，自营品在GMV占比从去年同期的30%提升至40%，毛利率却下降至25.9%；未来剥离与辉同行，也损失一大块营收和利润。财报提及，2024财年，东方甄选抖音的GMV占总GMV的大部分，应用程序（即自有APP）的GMV占8.4%，并未提及其他渠道。在这种情况下，东方甄选要集中力量做收益最大的平台，收缩战场。 俞敏洪显然早已感受到了寒意，开始退守大本营，回归抖音。 今年7月26日，切割与辉同行次日，俞敏洪就在股东交流电话会议上表示，东方甄选目前的主要直播平台是抖音，将来和抖音的合作将会更加密切，“我也跟抖音的高层不断地表达了东方甄选愿意在抖音上继续发展的愿望。所以可预期的是，将来东方甄选或在各类活动中和抖音的合作会更加的密切，也会得到抖音更好的支持。” 这也是俞敏洪继剥离“与辉同行”之后，做的第二次管理改革。 字母榜发现，与抖音加强合作的同时，东方甄选暂停了淘宝直播。 东方甄选淘宝直播间最近一次回放停留在6月20日，此后再无直播动向，目前也未公布在淘宝直播的计划。针对上述停播一事，字母榜向东方甄选和淘宝直播方面求证，截至发稿，双方均未有所回应。 图源：东方甄选淘宝直播间 要知道，去年8月底，在抖音遭遇停播危机的一个月后，东方甄选曾高调进驻淘宝直播间，俞敏洪也现身淘宝直播间，完成东方甄选的淘宝首秀。 东方甄选入驻淘宝直播的原因，不外乎于“单一平台脆弱性”和“寻找开拓新流量”。在东方甄选在淘宝直播还不满一年时停播，也意味着俞敏洪全平台直播的初步失败。收紧直播业务线，抖音再次成为俞敏洪在第三方直播平台（除东方甄选自营APP）的唯一选择。 肉眼可见的是，东方甄选和抖音的关系正愈发密切。 8月19日晚间，东方甄选和抖音超市合作，举办了一场抖音超市官方补贴专场的直播活动。当晚直播间上线186件产品，除了书籍、东方甄选自营产品、抖音旗舰店产品，抖音超市产品几乎占据半壁江山，产品数量高达84件，超过东方甄选上架的自营产品数量，涵盖生鲜、零食、生活日用品、小家电等领域。 东方甄选和抖音的合作不止于此。抖音小时达是东方甄选小时达唯一入驻的电商平台；抖音超市，也成为东方甄选自营产品上架的唯一一个第三方电商平台的自营超市。 东方甄选在2024财年财报中对于直播渠道的态度也值得玩味。对于全平台运营策略，东方甄选在货架电商方面提及了天猫、京东、拼多多及小红书渠道的稳步增长，但是在直播渠道方面，仅提及了抖音渠道的增长，并未提及淘宝直播和自由APP。另外，东方甄选也提及，未来将在抖音上增加10个以上垂直账号。 图源：东方甄选财报 随着与辉同行的剥离，东方甄选不得不向前再考虑一步，出走一年，归来仍专注抖音。 01 走红一年后，俞敏洪尝试走出抖音直播间，三度“现身”其他直播平台，东方甄选的摊子铺得也越来越大。 2023年7月初，东方甄选启动了自有APP直播，俞敏洪直播的身影同时出现在了抖音和自有APP的直播间。彼时的俞敏洪对于双平台开播信心满满，“以后会继续双平台直播”。 图源：东方甄选自有APP直播间 此后，东方甄选APP上线过多个直播间，如和抖音矩阵相同的“东方甄选”“图书号”“看世界”“将进酒”等直播间，独有的“会员店”直播间，后续东方甄选也上线了“甄好看”“山河宝藏”等直播间。 不过，自有APP开播还没有一个月，抖音就对东方甄选亮出了一张“黄牌”。2023年7月底，东方甄选的抖音自营产品店铺以及自营产品直播间，被迫暂停营业3天。停播也让东方甄选猝不及防，他们临时决定在自有APP上进行85折促销。 对于直播间被封禁一事儿，官方并未回应。不过，一位接近抖音的知情人士向字母榜表示，东方甄选被封禁店铺和直播间，主要原因是“多开”，即一个视频直播源多平台分发。同样的直播间，在抖音和自己APP里都用一个直播源，这在各个平台都不允许的。 就在遭遇停播危机的一个月后，也就是2023年8月底，东方甄选高调入驻淘宝直播间，一身白色厨师服的俞敏洪，再次出现在东方甄选的淘宝直播间。当天，直播间累计销售额超过1亿元，完成了东方甄选当时抖音月销售额的1/4。 图源：东方甄选淘宝直播间 俞敏洪干劲十足，“出抖”摊子铺得越来越大。当时，东方甄选有意在视频号开播。据“市界”报道，2023年，东方甄选派了两位副总裁到访微信，就入驻视频号一事进行商议。但据知情人士称，微信那边虽然也欢迎来开播，但明确表示没有流量扶持，日常不会区别对待。 实际上，东方甄选成立之时，就开通了视频号平台的直播。据电商报Pro报道，俞敏洪曾在2022年3月现身东方甄选视频号直播间，场观达到10万。不过，东方甄选在抖音出圈和爆红后，就暂停了视频号的直播。 暂停视频号直播的东方甄选，选择在2024年再次试水。2024年2月5日，俞敏洪再次现身东方甄选的视频号直播间，不过并非真人现场直播，而是一段“俞敏洪、冯冯对话作家余世存”的回放视频，打出的口号是“视频号首次开播，再发两万份红包封面”。 图源：东方甄选视频号 一年时间里，东方甄选开启了APP直播、入淘直播、试水视频号直播，可谓是全面出击。不过，从实际效益来看，它并没有取得过高的收益。 停播危机过去后，东方甄选自有APP上，和抖音矩阵相同的几个直播间，很少再进行双平台直播，日播仍然以抖音为主。而自有APP上，除了会员店以直播为主，其他皆为回放内容，APP直播间的日常在线人数不过千，这也意味着东方甄选自有APP直播业务的初步失败。 而东方甄选的淘宝直播间，早在入驻淘宝一个月后，流量就迅速下滑，从千万场观下落至300万-500万场观。入驻一年，东方甄选淘宝直播间粉丝为560万。这与罗永浩入淘一个月，狂揽1000万粉丝相比，相差甚远。今年6月20日，东方甄选淘宝直播间停播，迄今停播已经2个月。 而重启视频号的直播计划，也仅维持一天就搁置了，那场对谈回放的评论只有20多个，点赞数也不过百。 图源：东方甄选财报 浩浩荡荡的“出抖”计划，换来了一定的GMV增长。财报显示，2024财年GMV为14.3亿元，同比增长43%。财报指出，自营产品是东方甄选的主要增长动力。 与此同时，也导致东方甄选直播及自营电商销售及营销开支增长迅猛，2024财年同比增长174.5%至8.7亿元，而上年同期这一开支为3.2亿元。 02 出抖一年，在淘宝直播、视频号直播以及APP直播的尝试证明，俞敏洪自然也明白了，线上渠道中，抖音是给它带来利益最大的。 2024财年财报也明确指出，东方甄选抖音的GMV占总GMV的大部分，应用程序（即自有APP）的GMV占8.4%，未提及其他直播渠道。 可以明显看到，今年以来，东方甄选和抖音的合作变得多了，尤其是在与辉同行成立之后。 今年年初，东方甄选在抖音试水“小时达”服务，并在4月正式入驻抖音小时达业务。在抖音小时达功能页面搜索“东方甄选”，即可进入东方甄选的小时达页面，另外也可直接从东方甄选小时达的账号店铺进入页面。 东方甄选的小时达业务，仅可在抖音端使用，尚未上线东方甄选APP、京东以及淘宝等其他电商平台。当前业务仅覆盖上海和北京两大城市的部分地区。 图源：东方甄选小时达（抖音平台） “最近发现东方甄选直播间的好多链接都是抖音超市的。”实际上，自8月初以来，就有东方甄选的粉丝观察到，抖音超市的链接出现在东方甄选直播间的数量在增加。 抖音超市，是抖音电商旗下的业务，也是抖音即时零售业务，于2023年一季度上线。所售产品多为“次日达”。截至目前，抖音超市的旗舰账号有645万粉丝，不过其店播数据并不亮眼，如7月份，抖音超市累计带货500万-750万元，日均带货额为10万-25万元。 8月19日，东方甄选举办了抖音超市的补贴专场直播，902万人次涌入，总销售额为250万-500万元。此后连续多天，东方甄选直播间上架多个抖音超市产品，并且主播们频频在直播间向网友们介绍抖音超市的优惠券机制以及教网友们如何领取优惠券下单。 “咱们这个是抖音超市发货，肯定是真，发货非常快，今天买，很有可能第二天就收到，慢一天第三天就到了。目前咱们抖音超市下单的话，大部分都是有优惠券的，这个优惠券不是我们自己给的”。在8月20日的内蒙古小专场直播时，主播天权仍然详细地介绍抖音超市的产品。 和抖音超市的合作，直播带货只是一方面，与此同时，东方甄选自营产品也已经入驻抖音超市。目前，在抖音超市可以买到的东方甄选自营产品为卷纸和爆款烤肠。如点进东方甄选自营卷纸的产品详情页，可以看到“抖音超市自营”几个字样，可享受抖音超市的次日达服务。 图源：抖音超市 而无论是东方甄选抖音直播间，还是东方甄选自营产品的抖音直播间，上述这款卷纸的链接都是只有一个，来自于抖音超市，并非来自于东方甄选自营店铺。值得注意的是，这款卷纸也并未上线东方甄选自有APP。 图源：东方甄选自营产品直播间 要知道，很长一段时间，东方甄选的自营产品都是牢牢握在自己手中售卖。无论是在抖音开直播间和店铺，还是去淘宝开店铺和直播，亦或者是京东、拼多多等开设店铺，自营产品均在东方甄选官方店铺中售卖，并未进入第三方线上超市。此次入驻抖音超市，也意味着东方甄选和抖音的合作更加密切了。 福建华策品牌定位咨询创始人詹军豪分析表示，从东方甄选的企业战略视角来看，其自营产品上线抖音超市，无疑是双方深化合作的一种重要模式。通过将自营产品入驻抖音超市，东方甄选能够更直接地触达目标消费群体，从而加速销售增长。 零售电商行业专家、百联咨询创始人庄帅也指出，东方甄选作为一个快消品品牌能够提升抖音超市的销售，对于东方甄选来说，渠道采购可以提高自身的销售和利润。 俞敏洪重新押宝抖音，近半年以来，东方甄选在抖音连续开设多个账号并且开启直播，截至目前，据不完全统计，东方甄选在抖音的账号有16个，如主打青少年消费的东方甄选少年时光，主打服饰的东方甄选服饰，主打小时达业务的东方甄选小时达。 图源：抖音东方甄选旗下直播间 8月22日，东方甄选生鲜账号开启直播，东方甄选多位主播如小七、yoyo、天权等现身直播间带货。一天时间，累计吸引超500万人次涌入，带货额为500万-750万元。 03 东方甄选收缩淘宝直播的动作发生在今年6月份，算下时间，当时俞敏洪已经和董宇辉讨论过切割事宜，与辉同行已经决定独立。在解决了人事管理上的问题后，俞敏洪又发力于业务端的变革，收缩业务线并聚焦主业——抖音直播。 “目前与抖音的合作尽管很美好，但依然不稳定。”俞敏洪不会将自己全部希望押注在抖音平台上，回抖之后的下一步，俞敏洪显已经找到了新的出路：一条腿是流量，另一条腿就是产品，“一个公司光是靠流量，就像一个教育公司光是靠老师讲课，没有后面的教学系统，没有后面的教育产品，那这个教育公司应该就是非常不稳定的。” 而这条流量的腿显然不局限于抖音，东方甄选财报中解释称，货架电商方面，东方甄选在天猫、京东、拼多多及小红书渠道实现了稳步增长，推动了自营产品的快速增长。 也就是说，东方甄选的直播间业务回归抖音，自营产品仍然全平台运营，同时这也是东方甄选的另一条腿：自营产品，而对于自营产品，东方甄选的终极目标或许是：对标山姆会员店。 俞敏洪在7月26日的股东大会上说，未来计划依托新东方约800个教学点，探索出来一个线上线下结合的模式，打造东方甄选会员体验店。2024财年第四季度，新东方学校及学习中心的总数为1025间。这是俞敏洪的下一步愿景：对标山姆，甚至超越。 对于东方甄选来说，优势不仅仅在于线下门店，更在于自营产品的成熟。财报显示，两年时间，东方甄选推出了488款SKU的自营产品，2024财年，自营产品占总GMV比重约为40%。 东方甄选需要聚焦抖音直播和开拓线下门店，来解决当前遭遇的危机。 不过，当下，东方甄选还需解决当前面临的人员动荡问题。据北京商报报道，与辉同行独立之后，部分东方甄选的主播和幕后成员或许面临着“二选一”的局面。而这种情况或许还将发生在高层员工之间。 俞敏洪曾表示，自己与新东方现在、未来的任何时候，都不会参与到与辉同行的任何资本运作、投资和发展中。而工商变更过后的与辉同行，俞敏洪作为大股东和实际控制人确实已经消失，取而代之的是董宇辉作为大股东和实际控制人。 不过，据企查查显示，在主要人员中，身为与辉同行财务负责人的王杰琳，并未消失在与辉同行公司。在与辉同行成立初期，王杰琳就担任财务负责人。 据爱企查资料显示，王杰琳还担任东方优选（北京）科技有限公司、与辉同行（北京）科技有限公司、东方甄选（珠海）旅游文化有限公司等公司高管。王杰琳更高一级的身份，是东方甄选财管线负责人。 显然，东方甄选还要还需解决的问题还有很多。而对于早就想退休的62岁的俞敏洪来说，还要在CEO位置上做几年，才能带领东方甄选走向像新东方上市以后那样平稳的发展轨道，还未可知。

快科技8月24日消息，《黑神话：悟空》无疑是最近国内最火的话题，甚至连不玩游戏的网友都纷纷关注，上到70岁大爷，下到5/6岁的孩童都已知晓。 据网友爆料，近日竟然还在高铁上偶遇一位男子用户笔记本玩《黑神话：悟空》，吸引了全车厢的乘客关注，成了最靓的仔。 不过，看到他在打虎先锋，有网友神评称：怎么打来打去就这一个怪？ 其实这是前两天的一个梗，报道称江苏一男子通宵打游戏，结果一直卡到一个boss上，被老婆灵魂拷问：“这游戏怪都长得一个样吗？” 根据官方消息，《黑神话：悟空》全平台销量已经超过1000万套，全平台同时最高在线300万人。 以最低价PC平台的268元粗略计算，《黑神话：悟空》的销售额已经达到了26.8亿，而事实上很多用户还是购买了豪华版甚至实体版。 除了在国内热度极高，该作还在海外颇受关注，并且向国外输出了很多中国传统文化，不少外国玩家已经开始读《西游记》原著，希望能更深入的理解游戏剧情，同时也被原著内容打动。 此外，游戏中实景扫描的中国古建筑也令海外网友惊叹，甚至还有一些玩家称要实际感受一下。

IT之家 8 月 24 日消息，科技媒体 NeoWin 昨日（8 月 23 日）报道，微软本周发布的 Edge 128 稳定版浏览器更新中，明确表示将取消圆角“浮动”标签页特性。 微软于 2022 年重新设计 Microsoft Edge 浏览器，让整体风格更契合 Windows 11 系统的整体美学，其中一项调整就是为标签页带来了圆角特性。 用户目前在 Edge 浏览器中访问“edge://flags/#edge-visual-rejuv-rounded-tabs”页面，会显示“该 Flag 可以调整浏览器标签页变为圆形按钮，此功能即将停止使用。- Mac、Windows、Linux”。 IT之家曾于 2023 年 3 月报道，微软在 Edge Canary 113.0.1743.0 版本中加入了两个开关，允许用户自行决定是否开启窗口 / 标签页的圆角设计，预计这一功能将很快更新到其他版本。

IT之家 8 月 24 日消息，Meta Reality 实验室最新推出了名为 Sapiens 的 AI 视觉模型，适用于二维姿势预估、身体部位分割、深度估计和表面法线预测 4 种以人为中心的基本视觉任务。 这些模型的参数数量各不相同，从 3 亿到 20 亿不等。它们采用视觉转换器架构，任务共享相同的编码器，而每个任务有不同的解码器头。 二维姿势预估：这项任务包括检测和定位二维图像中人体的关键点。这些关键点通常与肘、膝和肩等关节相对应，有助于了解人的姿势和动作。 身体部位分割：这项任务将图像分割成不同的身体部位，如头部、躯干、手臂和腿部。图像中的每个像素都被归类为属于特定的身体部位，这对虚拟试穿和医学成像等应用非常有用。 深度估计：这项任务是估算图像中每个像素与摄像头的距离，从而有效地从二维图像中生成三维图像。这对增强现实和自动驾驶等应用至关重要，因为在这些应用中，了解空间布局非常重要。 表面法线预测：这项任务是预测图像中表面的方向。每个像素都会分配一个法向量，表示表面朝向的方向。这些信息对于三维重建和了解场景中物体的几何形状非常有价值。 Meta 公司表示该模型可原生支持 1K 高分辨率推理，并且非常容易针对个别任务进行调整，只需在超过 3 亿张野生人类图像上对模型进行预训练即可。 即使在标注数据稀缺或完全是合成数据的情况下，所生成的模型也能对野生数据表现出卓越的泛化能力。

本月早些时候，英伟达遭遇了罕见的坏消息，当时有报道称，由于设计缺陷，该公司备受期待的“Blackwell” GPU 加速器可能会延迟三个月之久。然而，英伟达发言人表示，一切都在按计划进行，一些供应商表示，一切都没有改变，而另一些供应商则表示，出现了一些正常的延误。 业内人士预计，当英伟达于下周三公布其2025财年第二季度财务业绩时，用户将对Blackwell的情况有更多的了解。 据悉，Blackwell 芯片——B100、B200 和 GB200——将成为下周在加州斯坦福大学举行的今年 Hot Chips 会议的一个重点，英伟达将介绍其架构，详细介绍一些新的创新，概述在设计芯片时使用 AI 的情况，并讨论用于运行这些日益增长的 AI 工作负载的数据中心中的液体冷却研究。据英伟达加速计算产品总监戴夫·萨尔瓦多称，该公司还将展示已经在其一个数据中心运行的 Blackwell 芯片。 英伟达谈论的大部分关于 Blackwell 的事情都是已知的，例如 Blackwell Ultra GPU 将于明年推出，下一代 Rubin GPU 和 Vera CPU 将于 2026 年开始推出。然而，Salvator 强调，在谈论 Blackwell 时，重要的是将其视为一个平台，而不是单个芯片。Salvator 在本周为 Hot Chips 做准备的简报会上对记者和分析师说。 “当你想到英伟达以及我们构建的平台时，GPU、网络甚至我们的CPU都只是开始，”他说，“我们正在做系统级和数据中心级工程，以构建这些能够真正走出去并解决那些真正棘手的生成式 AI 挑战的系统与平台。我们已经看到模型的规模随着时间的推移而增长，而且大多数生成式 AI 应用程序都需要实时运行，对推理的要求在过去几年中急剧增加。实时大型语言模型推理需要多块 GPU，在不远的将来还需要多台服务器节点。” 这不仅包括 Blackwell GPU 和 Grace CPU，还包括 NVLink Switch 芯片、Bluefield-3 DPU、ConnextX-7 和 ConnectX-8 NIC、Spectrum-4 以太网交换机和 Quantum-3 InfiniBand 交换机。Salvator 还展示了用于 NVLink Switch（下）、计算、Spectrum-X800 和 Quantum-X800 的不同信息。 英伟达在今年 3 月的 GTC 2024 大会上推出了备受期待的 Blackwell 架构，超大规模厂商和原始设备制造商也迅速与之签约。该公司将其目标直指快速扩张的生成式人工智能领域，该领域的大型语言模型（LLM）将变得更加庞大，Meta 的 Llama 3.1 就是证明，该模型于 6 月份推出，配备了一个拥有 4050 亿个参数的模型。Salvator 说，随着 LLM 越来越大，对实时推理的需求依然存在，它们将需要更多的计算和更低的延迟，这就需要一种平台方法。 他说：“与大多数其他 LLMS 一样，将由该模型提供支持的服务有望实时运行。要做到这一点，你需要多个 GPU。所面临的挑战是，如何在GPU的高性能、GPU的高利用率以及向使用这些人工智能驱动的服务的最终用户提供良好的用户体验之间取得巨大的平衡。” 01 速度的需要 通过 Blackwell，英伟达将每个交换机的带宽提高了一倍，从 900 GB/秒提高到 1.8 TB/秒。该公司的可扩展分层聚合和缩减协议（SHARP）技术 将更多的计算带入实际存在于交换机中的系统。它可以让我们从 GPU 上进行一些卸载，以帮助加速性能，还可以在 NVLink 结构上帮助平缓网络流量。这些都是我们在平台层面继续推动的创新。 多节点GB200 NVL72是一款液冷机箱，在机架规模的设计中连接了72个Blackwell GPU和36个Grace CPU，Nvidia称其作为单个GPU，可为GPT-MoE-1.8T等万亿参数LLM提供更高的推理性能。其性能是 HGX H100 系统的 30 倍，训练速度是 H100 的 4 倍。 英伟达还增加了对 FP4 的本机支持，使用该公司的 Quasar Quantization System，可以提供与 FP16 相同的精度，同时将带宽使用率降低 75%。Quasar Quantization System 是一款利用 Blackwell 的 Transformer Engine 来确保准确性的软件，Salvator 通过比较使用 FP4 和 FP16 创建的生成式人工智能图像来证明了这一点，这两种图像几乎没有任何明显的差异。 使用 FP4，模型可以使用更少的内存，性能甚至优于 Hopper GPU 中的 FP8。 02 液冷系统 在液体冷却方面，英伟达将介绍一种温水直接芯片到芯片的方法，这种方法可以将数据中心的用电量降低 28%。 Salvator说：“这种方法有趣的地方在于它的一些好处，其中包括提高冷却效率、降低运营成本、延长服务器寿命，以及将捕获的热量重新用于其他用途的可能性。它肯定有助于提高冷却效率。其中一个方法就是，顾名思义，这个系统实际上不使用制冷机。如果你想一想冰箱是如何工作的，就会发现它工作得很好。但是，它也需要电力。通过采用这种使用温水的解决方案，我们就不必使用制冷机，这就为我们节省了一些能源，降低了运营成本。” 另一个主题是Nvidia如何利用人工智能，利用 Verilog 设计其人工智能芯片，Verilog 是一种用代码描述电路的硬件描述语言，至今已使用了四十年。英伟达正在通过一个名为 VerilogCoder 的自主 Verilog 代理提供帮助。 他说：“我们的研究人员开发了一个大型语言模型，可用于加速创建描述我们系统的 Verilog 代码。我们将在未来几代产品中使用它来帮助建立这些代码。它可以做很多事情。它可以帮助加快设计和验证过程。它可以加快设计的手工操作，并从根本上实现许多任务的自动化。”

快科技8月24日消息，昨晚，游戏科学宣布，截至北京时间2024年8月23日21点整，《黑神话：悟空》全平台销量突破1000万台。标志着中国正式有了世界级的3A游戏大作。 网友调侃：十万天兵天将，每人要打超过一百只猴子。 不过，从全球游戏销量来看，在销量最快破1000万的游戏中，《黑神话：悟空》还排不进前5。 《黑神话：悟空》全平台销量突破1000万台用了将近4天，下面5款游戏则只用了3天，而排名第一的只用了1天不到！ 2023年5月发售的《塞尔达传说：王国之泪》，仅3天销量超过1000万。截至2024年3月末，该游戏共售出2061万份。 2019版《使命召唤：现代战争》三天销售额为6亿，粗略估计销量1000万。 2018年《荒野大镖客2》发售3天销售额为7.25亿美元，粗略估计销量1200万。这款游戏以其丰富的剧情和深度的角色塑造赢得了玩家的喜爱。 2022年，Switch游戏《宝可梦：朱/紫》的全球销量在上市的头三天就超过了1000万份，这一记录也打破了所有任天堂游戏最初三天的销售记录。 作为游戏史上的销售奇迹，2013年《GTA5》的首日销量有1100万套之多，目前依然一骑绝尘。

快科技8月24日消息，华为李小龙今天晒图展示了AI消除功能，并表示华为Mate 60系列、华为Mate X5、华为Pocket 2三款老机型都已经新增支持。 据悉，该功能此前仅限于Pura 70系列、nova 12 Ultra星耀版、nova Flip三款机型支持。 华为AI消除不但可以精准地去除人物，还能在相应部分生成、弥补非常自然的背景，绝大多数场景下和实际拍到的部分融合得非常好，基本看不出涂抹、拼接的痕迹。 甚至可以精准识别水面上的杂乱部分，并一键消除，处理后的照片完全没有涂抹痕迹。 这也是目前AI在手机上应用最广泛，也最实用的一个功能，尤其在拍摄风景和游客照的时候最实用，可以将周围杂乱的环境、路人等都一键抹除，还原一张纯净的照片。 当然了，以目前的技术来说，手机上自带的AI消除会有不分缺陷，尤其复杂场景下还是经不起细看。 比如李小龙晒出的图片，其实放大仔细看就能发现周围树木有明显涂抹，而且清晰度也不同，但消除的主要目的是提供纯净观感，华为还原的效果已经非常不错。

IT之家 8 月 24 日消息，亚马逊 CEO 安迪・贾西昨天在其领英主页发帖称，将亚马逊的生成式 AI 开发助手“Amazon Q”集成到内部系统后，利用新的代码转换功能，Amazon Q 将应用程序升级到 Java 17 的平均时间从开发人员的 50 天左右缩短到了几个小时，估计节省了约 4500 个开发人员一年的工作量。 “对于软件开发团队来说，最乏味（但却最关键）的任务之一就是更新基础软件。这不是新功能的工作，也不会让人感觉到你在推动体验向前发展。Amazon Q 是我们的 GenAI 软件开发助手，它正试图为这些繁重的工作带来些许曙光。” 据IT之家此前报道，去年 11 月 29 日，亚马逊在公司一年一度的 AWS Reinvent 大会上推出了名为 Amazon Q 的新型聊天机器人，它旨在帮助企业和员工更好地利用亚马逊网络服务（AWS）。 Amazon Q 是一项新型生成式 AI 辅助服务，可以帮助员工快速利用公司的数据和专业知识获得问题答案、解决问题、生成内容等，可以根据企业客户的业务进行定制化。 其中，Amazon Q 代码转换可分析现有代码、提出修改建议并实施修改。它可以更新软件包依赖关系、修改过时和低效的代码，并整合安全实践。

IT之家 8 月 24 日消息，英特尔刚刚发布了最新的 32.0.101.5972 版本 WHQL 显卡驱动，适用于锐炫 Arc A 系列独显以及锐炬 Xe 核显。新版驱动主要针对以下四款游戏进行了优化，包括： 《使命召唤：黑色行动 6》Beta 测试版 《神之浩劫 2》 《星球大战：亡命之徒》 《圣剑传说 Visions of Mana》 已知问题 英特尔 Arc A 系列独显： 《毁灭战士：永恒 (VK)》在游戏菜单和游戏过程中可能会出现间歇性闪烁的问题。 《Blender》在渲染某些基准场景时可能会发生崩溃。 《Topaz Video AI》在使用某些模型进行视频增强后导出视频时可能会出现错误。 英特尔酷睿 Ultra 处理器核显： 《Enshrouded (VK)》在游戏过程中可能会发生崩溃。 《暗黑破坏神 IV (DX12)》在启用光线追踪时可能会发生崩溃。 《地平线：西之绝境 (DX12)》在游戏过程中可能会出现颜色损坏。 《堡垒之夜 (DX12)》游戏在执行 Alt + Tab 操作时可能会崩溃。 《SPECworkstation3.1》在运行某些工作负载时可能会出现系统不稳定的情况。 《CATIA》在使用 HQAO 设置时可能导致质量工具栏无法正确显示文本。 《Procyon AI》在使用 precision float32 运行基准测试时可能会发生崩溃。

Y Combinator的CEO及几位合伙人在最新博客中表示，当前AI确实存在炒作现象，但AI的技术基础更加坚实。从长期来看，人工智能技术将为企业带来可持续的增长和价值，但仍需要一定的时间才能看到其真正的影响。 Y Combinator（YC）是一家全球知名的创业孵化器和种子期投资公司。它以独特的模式和在硅谷的成功而闻名，被誉为"创业公司的大学"。 YC主要投资于非常早期的初创公司，甚至是一些想法还比较模糊的项目。公司每年会投资数百家公司，但每次投资的金额相对较小。 23日，YC的CEO Garry Tan携手三位合伙人Jared Friedman、Harj Taggar和Diana Hu，在最新一期播客节目中分享了他们对近期AI潮的看法。 他们认为，当前的人工智能确实存在炒作现象，但和加密货币式炒作不同，AI的技术基础更加坚实，AI的发展需要一定的时间才能看到其真正的影响。 对话要点总结如下： ○当前的人工智能热潮存在过度炒作的现象，类似于以往的互联网泡沫。虽然人工智能在技术上取得了巨大进步，但其在实际应用中的价值和商业模式仍存在不确定性。 ○如果你想想是什么推动了Mag 7最近收益，它本质上都是人工智能炒作。 ○过去一年中，大型语言模型的竞争格局发生了显著变化。原本OpenAI一家独大的局面，如今出现了多个具有竞争力的模型，如Claude 3.5和Llama。 ○AI价值链中的价值分配仍存在很大的不确定性。新技术的发展需要时间来验证和成熟。就像智能手机的普及带动了Doordash和Instacart等公司的崛起一样，AI的发展也需要一定的时间才能看到其真正的影响。 ○与加密货币泡沫相比，AI炒作同样具有估值过高、投机性强的特点。但AI的应用场景更为广泛，技术基础也更加坚实。 ○尽管短期内存在炒作和泡沫，但从长期来看，人工智能技术将为企业带来可持续的增长和价值。 AI炒作撬动Mag 7收益 Garry Tan： 人们现在对人工智能的一些说法是，它是一个炒作周期，没有人会从中赚钱。你可以看看有多少资金被投入到英伟达和数据中心。从数字上看，这个领域不可能赚钱。 这就像互联网泡沫和加密货币的兴衰一样。你知道，末日论、减速主义等。当我想到市场狂热时，我脑海中浮现的一个梗是一个非常搞笑的漫画。它很有名。我有一支股票，它可以真正地表现出色、出售、表现出色、出售。然后下一帧是，这太疯狂了。我受不了了。再见，再见，再见。 这就像一种疯狂席卷了市场。我们也非常熟悉Gartner炒作周期，或者我们自己的版本，即初创公司的生命周期，虚假的希望的起伏和长期的悲伤，然后最终到达应许之地。 我们现在在哪里？你知道，我们看到了很多刚开始职业生涯的人在几周前的创业学校问我们，我现在是否应该从事人工智能工作？这对我来说是最疯狂的问题。 Diana Hu： 这种恐惧来自哪里？所有寻找想法的创始人都看着这个，这是真的还是炒作？ Garry Tan： 当你刚开始你的职业生涯时，你可能读过过去关于炒作周期的文章，比如每周五或周六晚上举办的20万美元派对，只是免费的酒精和疯狂的狂欢在旧金山，在1999、1998年，你读过这些，听到，哦，所有那些公司都死了，你有点担心，这就是我们现在的位置吗？ Jared Friedman： 是的，我不得不说，这对我来说是一种令人惊讶的经历，因为我们生活在硅谷，和我们的朋友和同事在一起，人们基本上一直在谈论人工智能，并强烈认为这是历史上的一个不可思议的时刻。 但几个月前，当我们去剑桥大学时，我和创业公司的大学生见面。其中只有少数人在研究人工智能，很少有人真正考虑人工智能。他们只是像我们看到大学生的创业20年一样，去做同样的创业。我很惊讶这两个世界之间的差距有多大。 Harj Taggar： 我认为这个当前炒作周期不同寻常或新颖的地方在于，我觉得创业世界总是经历这样的时期：想法很热，你感觉每个人都像你刚刚谈到的那个梗一样，人们开始进入一个特定的想法类型，然后突然每个人都在研究像Uber for X或他们的社交移动本地应用程序。然而，这一次，人工智能和创业世界都在发生这种情况。 但如果你看看公开股票市场，人工智能对那里也有巨大的影响。比如今年股市上涨，但所有的涨幅都来自大科技公司。 Garry Tan ： 就像Mag 7 Harj Taggar： 是的，Mag 7。我相信，历史上从来没有这么受限制。如果你想想是什么推动了这七家大科技公司的所有收益，它本质上都是人工智能炒作。所以我认为，像我从来没有见过像这两个东西以前如此同步，创业的东西和YC批次越来越多地趋向于100%的人工智能。然后公开市场的回报也基本上是100%的人工智能驱动，这就是为什么我认为这是捕捉到的。每个人都有些想象，但也有恐惧，认为这是不可持续的，一切都会在某个时候突然崩溃。 大型语言模型的竞争日益激烈，新的玩家不断涌现 Jared Friedman： 它会在某个时候突然崩溃吗？ Diana Hu： 网上有很多不同的文章都在说人工智能投资过度。即使在公开市场上，许多专家也很担心，你将如何处理所有这些对人工智能芯片的巨额投资？我的意思是，英伟达成为了世界上最有价值的公司。谁会想到呢？然后这就是基础设施的底层。许多人都在想，好吧，你投资了所有这些基础设施，那么需要发生一些事情来为它支付股息，对吧？有点像早期的铁路类比。所以你铺设了道路，火车会来吗？ Garry Tan： 我的意思是，我感觉现在正在折磨我们所有人的一种非常极端版本，就像大约一年前，似乎只有少数基础模型能够脱颖而出，并且存在成为不仅仅是AGI，而是ASI，人工智能超级智能的威胁。你知道，有一种想法，哦不，如果对于其他人来说，实际上没有任何机会了呢？它可能会摧毁社会。 你知道，Claude 3.5 sonnet是非常有竞争力的。你实际上有选择，我们正在转向另一个时刻，我们正在考虑，那么，价值是如何积累到基础模型而不是托管公司的？我认为他们是最大的赢家。然后我们希望软件公司本身，无论是初创公司还是老牌公司，也能从这些基础模型中受益。 Harj Taggar： 感觉因为一切都在飞速发展，很容易低估这一点的重要性。如果我们回溯到2023年初，在Chat GPT刚刚推出几个月后，我们开始看到人工智能想法的第一批产品。Chat GPT说唱歌手的梗非常流行，对吧？每个人都在谈论这些初创公司将如何被粉碎，因为在GPT和OpenAI将拥有所有东西。快进一年半后，很明显不会是这样。有多个模型。你现在刚从Facebook获得了第一个真正的开源模型，这是我们永远不会预测到的。 Diana Hu： 是的，太酷了，对吧？谁能想到最好的模型会是开源的，因为它落后于OpenAI 6个月到一年，对吧？ Harj Taggar： 我记得在这次最新的Llama发布之前，我们四个人都在谈论它，就像如果只是开创性的模型和开源之间的差距，每次都有新的发布，开源可以在X个月内赶上来。如果我们能让X越来越小，那会非常令人兴奋。但基本上达到同等水平，我一个月前没想到我们中的任何一个人会看到这一点。 Garry Tan： 我们到了。我的意思是，有那个图表，开源模型呈指数型增长，而先锋模型看起来像是在一个S曲线。 Diana Hu： 你所说的关于当前比赛中使用四个模型与六个月到一年前相比的差异是非常不同的。我确实记得之前的批次的大概数字。我想说大约90%的人都在使用OpenAI模型，因为那是最好的，而且简单地说，这是有效的。 现在，我们做了一个非正式调查，Sonnet Claude 3.5，实际上有很多人在使用它，但那时只有1到2个公司，现在有几十个在使用它。Llama也多了很多。所以我认为我们看到OpenAI模型的使用减少了，因为所有这些都变得具有竞争力。 AI的应用层面具有巨大的潜力 Jared Friedman： 我认为你对价值积累不明确这一点说得很好。即使你相信人工智能将是巨大的，它将创造数万亿美元的价值，但仍存在很大的不确定性，谁将获得最大的份额。是GPU制造商吗？是托管提供商吗？是模型开发人员吗？是应用程序开发人员吗？哪些部分被商品化，哪些部分变得非常有价值？ 它让我想起了web 1.0和web 2.0，你都有同样的现象，很多人对整个空间非常看好，但它并不清楚你想住在哪个空间。即使你回到web 1.0，也有一个巨大的炒作关于拥有浏览器。很长一段时间，人们相信，在互联网上变得超级富有的方式是拥有互联网浏览器。因为这是互联网的入口，对吧？而且Netscape的价值是，我不知道，当时是数十亿美元。事实证明，这不是玩的地方。但这在几年内并不明显。 Harj Tagga： 我认为时间是一个重要的因素。因为如果你想想，在我们自己的世界里，在我们职业生涯中，YC资助的一些最大的公司可能是Doordash和Instacart，它们都是由我们所有人拥有智能手机并希望在手机上做事情驱动的。Uber显然是另一家大型公司，但这些都是发布的，或者至少这些的第一个版本是在iPhone发布后大约4年左右出来的。这些事情需要一段时间，然后你才能真正知道哪些想法会流行，所有的价值都会去哪里。 Garry Tan： 我认为一个非常重要的因素是，还有价值链的所有这些其他部分。显然，有基础模型、托管提供商、芯片制造商，然后还有我们资助的初创公司，即应用层。 需要注意的重要一点是，你不需要1亿美元来启动一个应用程序层公司。你只需要你，有时只需要你，通常是一个联合创始人。然后，如果你们两个都懂编码，你们就可以利用这些现在基本上现成的超强大功能，进入另一个市场，你们可以创建一个产品，解决一个真实的问题，从愿意永远付钱给你们的人那里获得资金，如果你能用手头的技术解决他们的问题。你们可以从桌子或你们看这个视频的电脑上做这一切。你不需要任何许可，除了一个工作的互联网连接和你的笔记本电脑。 Jared Friedman： 这正是Instacart和Doordash的故事，对吧？这些是移动电话技术支持的应用程序层公司，但他们不需要自己制造手机。 Garry Tan： 它的其他每个部分都是这样的，是的，也许你需要50、100万美元来让你的基础模型公司起步。也许你需要那么多钱用于晶圆厂或托管或所有这些其他事情。但即使这样，我想那也不是完全正确的。就像，这只是困难得多。 与加密货币泡沫相比，AI技术基础更加坚实 Harj Taggar： 我也认为，如果我们回到这个问题，像我们是否处于人工智能炒作周期的质疑，并试图像，如果我们更精确地定义它，没有人说人工智能没有任何价值。很明显，它确实有价值。我认为通常当人们谈论周期时，他们所反应的是他们看到事物价格上涨非常快。无论是像你提到的英伟达这样的公开市场股票，还是在创业世界，你看到像，你知道，公司在成立六到十二个月内就能达到10亿美元的估值。 Diana Hu ： 这些非常著名的AI研究团队已经发生了这种情况。我曾经在Deep Mind或OpenAI工作。他们离开并开始，没有产品市场契合度，六个月后，他们有了这个巨大的估值。 Garry Tan： 我不知道，对吧。是的，有点像加密货币繁荣时期的教授硬币。如果你有分布式系统的经验，并且你知道，你可以直接走进你遇到的第一个加密货币VC，你会拿着10亿到50亿美元的市场价值走出去，就像没有一行代码，甚至没有白皮书，什么都没有。 Harj Tagga： 加密货币是完美的例子。就像那是最后一次。这甚至还没有过去那么久，已经两年了。这是最后一次感觉有炒作周期。它专门定义为，嘿，对我们来说，这些公司的价值似乎以不可持续的快节奏增长。这是所有这些加密货币公司，他们正在进行代币发布，甚至只是筹集股权轮次，并看到估值每三到六个月翻倍和翻三倍。所以我认为肯定有一些疤痕组织。 另一方面，这也只是创业世界。就像，我一直记得人们谈论Stripe时是这样说的，因为它刚刚推出时，Stripe从Sequoia筹集了这轮大规模融资，估值约为1亿美元，而且我不认为他们甚至公开发布了。这都是对创始人、市场上的想法的信念。因此，部分原因是投资者投资是希望赚钱。他们赚钱的方式是，他们今天支付的任何价格都是未来公司增长多少的利润。 Diana Hu： 但是有一个很大的区别，可能是一种微妙的区别，关于如何评估技术公司与更像资产投机的东西，对吧？因为在加密货币世界，有很多这样的事情。所以我们可以谈谈它与真正的技术相比。 Garry Tan ： 我不会说这是纯粹的投机。对人们获得的数十亿美元市场价值可能有些不太合理，但如果你是一名分布式系统的教授，拥有某个网络，你需要实际创建人们信任并构建应用程序的加密货币，这是合理的。这实际上是一组可以做到的人。然后钱关上了身后的门。我认为这就是你拥有像Cognition Labs和Devin这样的东西，你拥有像Harvey这样的东西，这是市场试图弄清楚真正聪明人的才华在哪里。 Garry Tan： 我认为这实际上就在这个YC频道上。所以它不是完全不合理，但它在某种程度上值得嘲笑。 Harj Taggar： 我认为这是对加密货币最近的公平看法。我认为在那段时间，你可以把它分成资产投机，这本质上是那些专注于非常快速地推出这些代币并试图提高代币价格的人。但也有一些合法且非常激烈的技术团队试图开发新的协议，并尝试将现有的服务转变为去中心化的版本。我认为投资者的心态和你说的差不多。 实际上，我们不应该反对聪明技术人员尝试解决非常困难的技术问题。加密货币中有许多这样的问题。因此，让我们在产品市场契合之前进行投资，因为，这些人在未来将吸引下一个聪明人。如果有这样的事情，这些人会弄明白的。 Jared Friedman： 所以，我认为加密货币的类比非常好，因为当我与哈佛和麻省理工学院的许多优秀学生交谈时，我们听到的一致事情是，他们中的许多人感到被加密货币炒作周期所烧伤，无论是个人还是朋友，或者他们年纪够大了，经历了2021、2022年的加密货币炒作周期。许多人现在对人工智能和任何新热门事物都有些怀疑。 因此，YouTube是Coinbase的创始投资者，也是世界上最成功的加密货币投资者之一。你怎么比较2021年加密货币发生的事情和现在发生的人工智能？有什么相似之处？有什么不同？ Garry Tan ： 我认为，Coinbase在本质上并不是一种加密货币。它是实现它所需的启用技术。我认为他们仍然在那个旅程上。我的意思是，Brian Armstrong和收益，你只是在本周开始谈论，你知道，我们实际上正在与或与世界上每个金融机构合作，将区块链技术整合到金融的实际规范中。我认为这就是当我第一次见到Brian时，当我还是一名来自Airbnb的反欺诈工程师时，我感到兴奋的承诺。是的，像。 Harj Taggar： 本质上是一个市场。我认为它看起来与任何其他初创公司没有太大区别，就像，哦，嘿，有这样一件事情，人们想互相买卖。没有很好的市场来做到这一点。所以我们为什么不建立一个值得信赖的市场呢？ Garry Tan： 它是边缘的和利基的。我不认为当时人们认为它会走这条路。 Harj Taggar ： Coinbase的未知之处在于市场有多大，但它非常明显地与早期关心它的人具有产品市场契合度。就像绝对有人想买卖比特币，需要更好的方法来做到这一点。因此，从未有人怀疑Coinbase在以下意义上具有实用性：嘿，有一群人想做一些事情，Coinbase正在让他们更容易做到。 我认为现在人工智能与加密货币的不同之处在于嗅探测试。因此，当你查看产品时，尤其是许多web 3产品，对于大多数人来说，从未真正通过嗅探测试，就像我不明白为什么我会使用它。但是当你看到人工智能产品时，很明显，能够总结一份50页的PDF市场分析报告并实际提取出三个关键点，这显然是有人愿意为此付钱的实用性。 许多人工智能创业公司价值被高估了 Garry Tan： 我的意思是，现在我的YC团队里有一家公司，他们可以做应收账款。他们从一个12人的团队变成了一个人负责应收账款，另外11个人可以负责财务上的所有其他事情。这就像你可以得到的尽可能切实的东西。就像你实际上是在做一些比人类传递黄油更好的事情，我们正在用传递黄油的机器人取代他们。 实际上，这有点像《瑞克和莫蒂》的笑话，但另一方面，它实际上也很严肃。像软件做的那个事情有多好，你知道，实际上不是人类能做的最棒的事情，那就是协调电子邮件和银行记录，以支付所需费用。这不像那种激励你的工作，你知道，能开启你的创造力，对吧？ 这是一件有时可能让人痛苦的事情，你知道，我们可以给人们其他事情做。这就是我们现在能看到的那种事情。 Harj Taggar ： 我们实际上看到了，对吧？ Diana Hu： 我的意思是，有一项很酷的统计是，我们之前在之前一集中提到的，如果我们汇总公司申请YC时进入的所有收入，总收入为600万美元。在批次结束时，大约3、4个月后，如果我们加上他们增长到的所有收入，那就是2000万美元，这在短短三、四个月内是巨大的。它成功地超过了我们给出的许多仍然雄心勃勃的建议，例如，试图让你的公司每月增长20%。 这仍然是指数级增长。如果你使用这个基准，从6个月到600万美元的每月增长20%，为期三到四个月，只有大约1200万美元。所以，我们看到的是真正的收入，实际上正在累积。当公司找到一个好的想法时，你谈到的那个价值，他们的客户认出了它。我的意思是，客户是有眼光的，他们为它付费，并且有价值方面。 Garry Tan： 然后我认为最棘手的部分是它不能仅仅是第一个续约或第二个续约，就像你实际上必须熬过所有的续约。就像只有企业价值公司的方式是未来的折现现金流。所以这意味着保留必须是每个你得到的客户，你最好永远拥有那个客户。只有这样，你才能建立任何规模的业务。 Harj Taggar ： 这似乎也触及了问题的核心，我们是否处于炒作周期争论中？因为我觉得在 YC，我们所有人都在底层看到一些公司的例子，这些公司的 ARR 增长速度比我们在一批公司中看到的要快得多。 即使在一批公司上市后的六个月或十二个月内，收入增长也令人印象深刻。古斯塔夫一直在谈论刚刚完成 A 轮融资的 Leia，他们正在做法律 AI 来自动化法律工作。 Diana Hu： 有一家公司，我去年与之合作，今年年底可能会达到1000万美元。这只是他们在找到这个之后12个月。 Garry Tan： 主意。伙计，之后10倍，你可以IPO。 Harj Taggar： 我认为这与Jared和我搬到旧金山时的感觉非常不同，就像2007年，对吧？因为当时每个人都在追逐的东西。你显然有这个荒谬的太。每个人都在追逐的是页面浏览量。是的，页面浏览量，然后是活跃用户，只是，我知道注册帐户，不管是什么。 Garry Tan： 但是是的，很多指标。是的，你说的东西让你感觉很好。但是。 Jared Friedman： 好吧，我想跳到哈什之前提到的一个观点，那就是，如果你将炒作周期定义为一种资产大量被高估的情况。现在可能是这种情况。英伟达目前是世界上最有价值的公司。我不知道它是否应该是这样的，也许英伟达被高估了，TPU将开始工作，就像，你知道，所有这些事情都可能改变。有一些初创公司筹集了超过10亿美元的估值。 事后看来，其中一些交易可能会看起来非常愚蠢。对我们的业务来说，好消息是我们不在乎。就像，你知道，如果我们是公开市场投资者，你可能会非常担心英伟达是否被高估了。但是考虑到我们玩的领域，这实际上无关紧要。 Garry Tan: 我认为，亚马逊的创始人就是最好的例子。 Jared Friedman: 是的，这确实不错。即使有些事情被高估了，也是如此。 Garry Tan: 我认为，这实际上是对整个生态系统的一种免费资金。例如，英伟达被高估意味着，如果他们需要融资，他们可以非常便宜地筹集到资金。这相当于更多的资本，可以帮助他们更快地推动未来的发展。然后，生态系统中的其他人基本上都会受益。 Harj Taggar: 我们和创始人以及上市公司之间的最大区别在于，上市公司必须季度后季度地交付业绩。如果他们错过了一份收益报告，股价就会暴跌，员工也会开始感到不安。这是一种巨大的干扰。但对于 YC 来说，我们投资于人们的想法，我们并不期望在 10 多年内就知道某件事是否有效，对吧？这对创始人来说也是一样的，从 10 年的视角来看，今天是否被高估并不重要。你只关心方向，未来 10 年是否比今天更有价值？ Garry Tan: 我认为这些企业实际上可以更加健康，但并不总是如此。我认为，教授币筹集了数亿美元却从未发布，或者今天一些可能已经被世界上最大的风投基金青睐的人工智能宠儿，他们的资产负债表上有 1 亿或 2 亿或 5 亿美元，但完全没有收入。 这就像抬头看着珠穆朗玛峰，说，我怎么才能爬上去？这与我们看到的许多 YC 公司形成了鲜明的对比，这些公司可能只从 Demo Day 筹集了 100 万到 200 万美元，但他们开始达到 500 万或 1000 万美元的里程碑。事实上，因为他们从第一天起就实现了盈利，或者相对较快地实现了盈利，他们的银行账户一直在增长。他们会低头说，我筹集种子轮，我没有董事会，我不必出售我的公司了。所以我为什么不按照我想要的方式来构建公司呢？ 我认为，也许 10 年前，在 YC 世界中没有这样的例子。例如，Weebly 只筹集了种子轮，然后以巨额资金出售给了 Square。他们之所以能够做到这一点，是因为在社交软件时代他们是盈利的。即使在今天，Zapier 可能是最具主导地位的纯软件公司之一，它只筹集了一轮种子轮。他们正在创造数亿美元的收入。这对他们来说是一种疯狂的时刻。 Jared Friedman: 而且他们正在对人工智能进行巨额赌注。 Garry Tan: 所以这是一个非常有趣的时刻。你真的需要巨额投资轮吗？事实上，巨额投资轮可能会像你脖子上的巨石一样，你永远无法克服它。 Diana Hu: 令人着迷的是，我们提到的所有这些公司都在实现盈利或盈亏平衡，它们不需要融资，并且有收入不断涌入并呈指数级增长，它们不需要这样做。因此，你可能听不到太多关于他们的消息，因为他们不公开上市并试图进行巨额投资轮融资，因为他们真正是在玩长线游戏。 AIGC的商业化潜力巨大 Diana Hu: 如果我认为我们现在有了更多数据，我们可以开始看到的事情的类别，我认为在增强现实、人工智能的每一个领域，我们都看到了早期迹象表明事情正在起作用。即使对于一些人们认为被过度炒作的事情，比如使用生成式人工智能来生成图像，我认为很难想象，这只是为了玩具或艺术或娱乐吗？但是有一家公司，Photo Room，实际上正在赚取真正的收入。我认为他们最近宣布了他们的价值为 5 亿美元，他们正在为电子商务生成图像。 所以当你进入一个垂直领域时，他们会想出一些东西。他们让生成式AI变得非常有利可图，因为品牌很难拍摄产品图像和产品放置，所有这些都很难。他们以非常便宜的方式完成了这项工作。你不需要一支摄影师或编辑团队，对吧？这是我能想到的一个例子。我们谈论了很多的另一个类别是这种人工智能代理工作流，对吧？你正在取代一队运营人员。你提到了，是的，比如 Green Light。 Harj Taggar: Green Light 非常棒。另一个例子是 Permit Flow，这是一家使用人工智能来填写许可证流程的公司。如果我们试图扮演魔鬼的倡导者，对这些事情提出反对意见，那么会有两种攻击方式。首先，你说，这些东西正在自动化，但它们还没有完全让机器脱离人类的控制。因此，为了解锁这些估值并达到如此高的价值，他们必须让机器脱离人类的控制。 第二种观点是，企业永远不会信任这些东西。因此，你不会与大型 14500 家公司签订六位数或百万美元的合同，完全依赖人工智能。 Jared Friedman: 哦，我认为你说的第二个严厉的观点是，它们会被商品化。它们就像 GPT 包装器一样，所有的真正价值都将归功于基础模型，并且会有 100 个许可流程。那么，他们将如何捕捉到任何实际的价值呢？ Harj Taggar: 那个观点呢？我只是觉得，我认为这确实是最大的批评。这是大约一年前的主要攻击。也许我只是因为我非常相信这一点，所以才这样说，但我们谈到的所有事情，比如多个模型、开源、许可流程成为你所在领域的赢家，据我所知，都是关于如何销售、正确处理用户界面的细节、拥有所有这些小细节来使产品完美。 Jared Friedman: 我同意你的观点，我在考虑其他人的观点。是的，似乎相反的情况更有可能发生，即价值很快就会被许可流程吸收。 Diana Hu: 即使在技术层面，它也不仅仅是一个包装器，我知道他们做了很多工作来真正针对特定领域进行微调。在这些领域，私人数据具有很大的力量，例如许可证、银行数据，这些数据无法完成和复制。实际上，他们做了一些非常巧妙的事情，不仅仅是一个包装器。他们做了很多真正经过深思熟虑的工作。 Harj Taggar: 这是一个很好的观点。我认为马克·扎克伯格说过这样一句话。也许在一两周前，他说，即使所有的模型开发进展今天都停止了，仍然会有五年的创新空间，就像在模型之上构建点解决方案的应用层一样。 Diana Hu: 即使在编译器的方面，对吧？即使使用 Github 编译器，最著名的例子显然是 Github 增速最快的产品。据报道，它最近占收入增长的 40%。有传言称，他们正在赚取数亿美元的收入。这还有待验证，但大约是这个数字，这与它发布的时间相比是相当可观的。对吧？ Harj Taggar: 另一个轶事可以证明这一点，即为了真正像每个人所说的那样有价值，需要完全让机器脱离人类的控制。根据我从一些初创公司听到的轶事，他们正在将它构建到工作流程中，以便人工智能可以完成工作，但你可以通过用户界面来检查或让一个人进行审查过程。但越来越多地，客户甚至不再使用这个功能。所以他们只是... Diana Hu: 我也听说过。还有一家公司基本上取代了许多呼叫中心，他们正在处理数十万个电话。同样的事情，他们解雇了整个中心。这家大型企业正在使用这家初创公司，速度快了 20 倍、100 倍，而且更便宜。同样的事情。 Harj Taggar: 回到你的观点，即使它现在还不完美，而且短期内不会出现另一个 10 倍的边界模型，所有的工作，比如微调、收集数据、私人数据存储库，都是非常有可能的，仅仅这些就能挤出并达到正确的质量水平，大企业将开始花费数百万甚至数千万美元在所有这些解决方案上。 Diana Hu: 实际上，我认为还有第四个类别正在奏效。虽然现在有很多工具可以构建、进行评估、微调等，但我们公司的几家公司实际上在微调方面取得了成功，特别是针对企业的这种工具，它们正在使用自己的私人数据，如果你想跳过特定的应用，即使是工具也是有价值的。 Jared Friedman: 我也认为还有很多地方可以应用 LMS，人们甚至还没有想到。我和黛安娜在我们的团队中有一家公司，就在两周前参加了这个行业评论的会议，他们有一个顿悟的时刻，他们意识到整个行业都是 LMS 的完美应用，而任何技术人员甚至都不知道或不知道它存在。所以没有人尝试过。他们只是，你知道，像赛车一样，在这个世界上一个模糊的角落里有一个价值数十亿美元的机会，非常适合这项技术。正如你所说，我认为还有多年的时间可以解锁当前的技术。 Garry Tan: 我认为最终这就是在这里上演的。这在每一个炒作周期、繁荣萧条周期中都上演过，不仅仅是在技术领域，而是在整个世界，有一种狂热开始，就像世界将会改变，然后很难真正理解发生了什么，其中很多都是传闻或媒体报道。 这就是 X 说的话，你知道，在 Product Hunt 上，有一种，就像，周围有一层战争迷雾。而这导致的结果就是一场受欢迎程度的竞赛。这基本上是短期内，所有企业都在投票，受投票机的投票影响，对吧？就像它还没有真正发生一样。它发生得如此之快，以至于人类是意义制造机器，我们需要时间来理解。 因此，在短期内，我们会受到快嘴骗子的欺骗。我们会被花哨的证书或，你知道，我曾在这样的公司工作所欺骗。他们是世界上那些快嘴的斯坦福辍学生，他们用骗术从非常聪明的投资者那里骗取了数百万美元，对吧？你会看到很多这样的情况，这只是投票机的偶然性和疯狂，对吧？就像人们并不是试图把钱投入到骗局中一样。更多的是，仅仅由于纯粹的社会效应，我们无法快速理解这个世界。因此，基本上，暴民错了。 另一方面，从长远来看，每家公司的价值都是未来折现现金流。你知道，你需要你的客户真正解决一个问题。人们付钱给他们，然后，你知道，你的客户会永远和你在一起。这就是为什么当你看到谷歌、元或任何七大巨头时，这些公司是世界上最有价值的公司，因为人们认为，你知道，这些公司可能会永远赚钱，对吧？并且在这个过程中有安全感。 Garry Tan: 这就是人们现在所相信的，然后公共市场最终也是如此，你知道，它们本身也是完全疯狂的投票机，但它们最终会变成称重机。最终你必须赚钱。最终，你必须要有客户。在这一点上，你需要创造出真正有分量和重量的东西，并且真正有效。今天我们就只能谈到这里了。下次见。

Transformer八子中最年轻的Aidan Gomez在最新的采访中感叹： 只卖模型真的不赚钱！ 谷歌版的Aidan Gomez，是给AI领域带来深远影响的Transformer作者之一。 而现在的Aidan Gomez，是估值飙升55亿美元的Cohere公司的联合创始人兼CEO。（此前推出了Command R系列开源大模型） 在这次与20VC主理人Harry Stebbings的对话中，Aidan Gomez大谈特谈AI的发展趋势。 其中的一些话题引发了网友们的关注和讨论，例如： 模型性能提升，规模非唯一途径 只卖模型无法和OpenAI抗衡 AI创业公司不要依赖云厂商 看好机器人领域，预言5年内将迎来大突破 数据质量对模型来说至关重要 更多具体内容，且看下面的文字版分享~ 算力之外，数据与模型创新亦能提AI性能 Q：开始之前，我想问你一个问题，你小的时候喜不喜欢玩游戏呢？ Aidan Gomez：我确实喜欢游戏，我从小就喜欢科技。 Q：也就是说你绝不会在一款游戏中从一个非常困难的第一关开始，让人觉得“不可能完成，我不想玩了”。 Aidan Gomez：是的，这在机器学习中被称为“课程学习”。你要先教模型做一些非常简单的事情，然后逐步增加复杂性，基于已有的知识构建。 有趣的是，课程学习在机器学习中实际上是失败的。我们并没有真正进行课程学习，而是把最难和最简单的材料同时抛给模型，让它自己去弄明白。 但对人类来说，这种方式非常有效，是我们学习的重要组成部分。看到它在机器学习中没有取得成功，真的很有趣。 Q：你刚才说到直接把所有东西抛给模型，我想直接深入探讨这个问题，很多人说只需要更多的计算能力，性能就会提升。你认为这是正确的吗？我们是否还有其他因素在限制性能的提升？ Aidan Gomez：确实，如果你给模型增加更多的计算能力，或者让模型更大，它确实会变得更好。这是提高模型性能最可靠的方式，但也是最笨的。 对于那些资金充足的人来说，这是一个非常有吸引力的策略，风险极低。你知道它会变得更好，只需扩展模型，花更多钱，购买更多的计算能力。我相信这一点，只是觉得这样做极其低效。 有更好的方法。如果你看看过去一年半的时间，比如从ChatGPT发布到现在GPT-4发布的时间段。如GPT-4确实像他们所说的那样有1.7万亿参数，它是一个巨大的MoE。 我们现在有比这个模型更好的模型，它们只有130亿参数。所以这种变化的速度，或者说成本迅速下降的程度，简直是不可思议的，甚至有些超现实。 所以是的，你可以通过扩展规模来达到模型的质量，但可能不应该这么做。 Q：这样的进步会继续保持吗？我的意思是，我们会继续看到这种规模上的进步吗？还是它会在某个时候达到瓶颈？ Aidan Gomez：是的，这确实需要指数级的投入。你需要不断地加倍计算能力才能维持智力上的线性增长。但这种增长可能会持续非常、非常、非常长的时间。 它会变得越来越聪明。但是你会遇到经济上的限制。并不是很多人购买了最初的GPT-4，特别是很多企业因为它非常庞大，非常昂贵，运行效率低下，成本高昂，而它的智能不足以证明这种成本的合理性。 所以，市场上有很大的压力，要让模型变得更小、更高效，通过数据和算法、方法来让模型更聪明，而不仅仅是依赖规模的扩大。 Q：在我们生活的这个世界里，有更小、更高效的垂直化模型，这些模型设计用于特定的用例，是否会出现几个大型的、统治一切的模型？还是会两者兼有？ Aidan Gomez：我们在过去几年中看到的一种趋势是，人们喜欢用一个通用的、智能的模型进行原型设计。他们不想用一个特定的模型进行原型设计，不想花时间微调模型来使其在他们关心的事情上特别出色。 他们想要的是抓住一个昂贵的大模型，用它来做原型设计，证明它可以完成任务，然后将其提炼成一个在特定领域表现出色的高效模型。所以这种模式真的出现了。 因此，我们将继续生活在一个多模型共存的世界中，一些模型是垂直化和专注的，另一些则是完全横向的。 Q：比如说，现在OpenAI花费了30亿美元。你怎么能在这场竞赛中保持自己的位置，除非你是微软、Amazon、Google、Facebook这样的公司？ Aidan Gomez：如果你只是做规模化的项目，你确实需要成为这些公司中的一个，或者成为这些公司旗下的一个子公司。但是，还有很多其他事情可以做。 如果你不完全依赖规模化作为唯一的前进路径，如果你相信数据创新或模型和方法创新，还有很多可以探索的方向。 Q：我们可以深入探讨一下什么是数据创新和模型及方法的创新吗？ Aidan Gomez：几乎我们在开源领域看到的所有重大进展都来自数据的改进。通过从互联网上获取更高质量的数据、改进网页抓取算法、解析网页、提取出重要部分、提升互联网上特定部分的权重，因为互联网上有很多重复和垃圾内容。 通过提取最有价值的、知识丰富的部分，并强调给模型，以及生成合成数据的能力，这些都让我们能够获取大量的文本或网页内容，而无需人类参与，这些数据是由模型自动生成的。 这些创新，特别是提高数据质量的能力，推动了我们目前看到的大部分进展。 Q：好的，这是数据创新，那模型创新呢？ Aidan Gomez：这涉及到像新的强化学习算法。你知道，有很多关于Q*的传闻，以及它可能带来的变化。围绕搜索的想法，比如如何搜索解决方案。 当前模型的状态是我问你一个问题，你的模型需要立即给出正确答案。这对模型来说是一个极其苛刻的要求，对吧？ 你不能对人类这样做，你不能问一个人一个难题，然后期望他们立即吐出答案。他们需要时间去思考和处理。 Q：他们有时还需要一点头脑风暴时间。 Aidan Gomez：对，确实需要。所以，模型的一个非常明显的下一个发展步骤就是，你需要让它们思考和解决问题。你需要让它们犯错，尝试一些东西，失败了，理解为什么失败，然后回溯再试一次。 目前，模型中并没有解决问题的概念。 Q：你提到的解决问题，这是否与推理是同一个概念？ Aidan Gomez：是的。 Q：为什么推理这么难？为什么我们现在还没有推理的概念？ Aidan Gomez：推理并不难，难的是我们在互联网上没有太多展示推理过程的训练数据。互联网上大多是推理过程的输出结果。 当你在网上写东西时，你不会展示你的思考过程，而是直接展示你的结论，展示你的想法，而这些都是经过大量思考、经验和讨论后的结果。 所以我们缺乏这样的训练数据，它不是免费提供的，你必须自己构建。因此，像Cohere、OpenAI和Anthropic这样的公司正在做的就是收集展示人类推理过程的数据。 只卖模型，玩不过OpenAI Q：说到这，我想知道你如何看待与OpenAI的用户生成内容计划竞争呢？ Aidan Gomez：这很难，特别是在企业领域，我们面临着一个巨大的挑战：客户数据的私密性和保密性。 他们视数据为知识产权，包含大量机密信息，因此不允许我们使用这些数据进行训练。我完全理解这种立场。为此，我们将重点转向合成数据，并在此领域投入了大量资源。 我们还组建了一个人类注释员团队，并与Scale AI建立了合作关系。尽管这给我们带来了不小的压力，但因为我们并非面向消费者的公司，我们必须自行生成数据。 所幸的是，我们的专注范围相对较小，主要集中在企业需求明确的领域，如自动化财务和人力资源功能。这使得我们能够更深入地研究和满足这些特定需求。 展望未来十年，合成数据市场将如何发展？是否会被少数几家供应商所主导？目前看来，大语言模型API市场主要由合成数据驱动，许多人利用昂贵的大型模型生成数据，以优化更小、更高效的模型。 这种模式是否可持续尚不确定，但我相信，随着新任务、新问题和数据需求的不断涌现，无论是来自模型还是人类，我们都必须适应并满足这些需求。 Q：那么合成数据市场会是什么样子？它会被两到三家供应商主导吗？ Aidan Gomez：我听说当前的大模型API市场主要由合成数据主导。大多数人都是使用这些大型昂贵的模型生成数据，然后用这些数据来微调更小、更高效的模型。 所以他们基本上是在提炼更大的模型。我不知道这种模式作为市场是否可持续。但我确实认为，总会有新的任务、新的问题或新的数据需求，无论这些数据来自模型还是人类，我们都必须满足这些需求。 Q：有一件事让我感到担忧，或者说让我感到犹豫。你看到OpenAI在进行价格竞争，你看到像Meta这样的公司免费发布模型，同时也没有对开源和开放生态系统的价值进行明确说明。 我们是否正在看到这些模型价值的真正下降？这是不是一场竞相降低价格、甚至是竞相归零的竞争？ Aidan Gomez：如果你只是卖模型，那么在接下来的一段时间里，这将是一场非常艰难的游戏。这不会是一个小市场。 Q：会有很多人只是卖模型，还有一些人会卖模型以及其他东西。 Aidan Gomez：我不想点名，但可以说，比如Cohere，现在只卖模型。我们有一个API，你可以通过这个API访问我们的模型。 这种情况很快就会改变。产品格局将会发生变化，我们会在现有产品基础上增加新的东西。如果你只卖模型，情况会很困难，因为这将变成一个零利润的业务，价格竞争太激烈了。很多人免费提供模型。 尽管如此，它仍然会是一项大业务，市场需求增长非常迅速。但至少在现阶段，利润会非常微薄。 这就是为什么在应用层面有很多兴奋点。市场上的讨论是正确的，指出价值正在芯片层以下发生，因为一开始每个人都在芯片上投入大量资金来构建这些模型，然后在应用层面上看到价值的体现，比如ChatGPT，它按用户收费，每月20美元。 这似乎是目前价值发生的地方。模型层在长期来看是一个有吸引力的业务，但在短期内，按照现状，它是一个利润非常低、商品化的业务。 AI创业公司不要成为云厂商的附庸 Q：现在许多人认为初创公司进入AI模型领域为时已晚。然而，随着成本障碍的降低，这是否反而使得初创公司更容易进入这一领域？ Aidan Gomez：确实，每年构建去年的模型成本都会下降10倍甚至100倍。得益于更优质的数据和更廉价的计算资源，进入上一代模型的门槛降低了。 但问题是，没人真正关心那些过时的模型。与今年的模型相比，去年的模型几乎毫无价值。每一次技术进步都会让旧技术迅速变得陈旧，AI开发的成本正在急剧上升。 开发版本1可能只需1000万美元，但要使版本2略有改进，可能就得再投入100万至200万美元。而现在，开发一个新模型可能需要30亿美元，更新它甚至可能需要50亿美元。 这种增长不再是线性的，而是呈数量级变化。我不确定新一代技术的开发是否总是比上一代更便宜。以芯片和其他复杂技术为例，尽管开发成本在上升，但我们仍在继续研发，因为这是值得的。 Q：所以你的意思是，人们其实并不关心那些改进是否持续有效？ Aidan Gomez：没错。我说的是，改进这些模型变得越来越困难，遇到的阻力也越来越大。另一个有趣的现象是，随着模型变得越来越智能，普通人（也包括我）区分它们之间差异的能力却在下降。 因为我们在医学、数学、物理学等方面的专业知识有限，无法真正感受到这些变化。模型在基础知识方面已经做得非常出色了，这正是我们所能达到的知识水平。 因此，当我们与它们互动时，很难感受到不同代际模型之间的差异。但实际上，这些模型在某些特定能力或纯粹的智能方面有着巨大的进步。 至于是否值得继续投入大量资金推动技术前进，我认为答案是肯定的。即使对于普通消费者来说，这些技术可能并不重要，但对于某些专业领域的研究人员来说却非常有价值。 我们通过提供这些工具来帮助他们取得更多进展。这就像问我们是否应该继续投资下一代技术一样，比如为飞船创造一种新材料以提高其进入轨道的效率。 尽管这对大多数人来说可能无关紧要，但对于那些需要它的人来说却非常重要，而且有市场需求，这就是技术进步得以持续的动力。 Q：我们再次回到成本问题上来。显然，成本很高且未来还会继续增加。你之前提到了“有效的附属公司”这个概念。 现在许多公司被收购或合并，而云服务作为持续增长的动力也备受关注。你认为在未来三到五年内，大多数小型模型提供商会被大型云服务提供商收购吗？ Aidan Gomez：我认为这个领域确实会经历一次整合，而且已经开始发生了。许多模型开发者已经被大型云服务提供商如Amazon吸纳。 我相信未来这种情况还会更多。但需要注意的是，成为云服务提供商的附属公司可能会带来风险。对于业务发展来说，这并不是一个好现象。 通常情况下，为了筹集资金，你需要说服那些只关心资本回报率的投资者。但当你从云服务提供商那里筹集资金时，情况就完全不同了。 Q：那么你认为过去几年中风险投资者从模型投资中赚到钱了吗？ Aidan Gomez：对于Cohere的投资者来说，他们肯定会赚很多钱。 我为那些相信我们的人感到高兴。我们的第一位投资者Radical Ventures的Jordan Jacobs现在仍然在我们的董事会中，并且非常积极地参与公司的建设。我甚至称他为Cohere的第四位联合创始人。 Q：最近有媒体报道称公司估值略高于5.5亿美元，这会给你带来压力吗？ Aidan Gomez：这确实是一种压力，但同时也是种积极的压力。最终每个公司都会面临收入倍数的考量，最终与公共市场的倍数趋同。 我认为我们的情况实际上比许多同行要好得多。因为我们的估值并没有像其他一些公司那样疯狂增长。当然我们还需要继续发展壮大，但我对市场充满信心。 目前由于价格竞争和免费模型的存在利润率受到一定压力但随着时间的推移这种情况会有所改变。同时Cohere的产品组合也将不断进化和发展。 没有任何东西能取代人类 Q：假如你现在是20VC的投资人，你认为机会在哪里？ Aidan Gomez：产品领域、应用领域仍然非常有吸引力。这些技术将会带来新的产品，它们将改变社交媒体。人们喜欢与这些模型交流，使用时间非常惊人。 Q：你觉得这是件好事吗？我不希望我的孩子生活在一个他们与生成式系统交流、模仿人类的世界中。我不希望他们从与一个模型的对话中获得满足感。 Aidan Gomez：你可能错了。你可能希望你的孩子能够与一个极其富有同情心、非常聪明、知识渊博、安全的智能体交流。 它可以教给他们东西，和他们一起玩，它不会对他们发脾气，不会对他们发火，不会欺负他们，不会让他们产生不安全感。 当然，没有任何东西能取代人类。没有什么可以取代人类的世界，我们不会突然间全都开始与ChatBot约会，导致人类出生率下降。 我不认为会发生这种情况，对吧？我想要一个孩子，我不能和一个ChatBot一起生孩子。 人类伴侣对我来说比任何ChatBot都要宝贵得多。就像在职场中，我不认为我们能够完全取代人类。AI会增强人类的能力，使人类变得更加高效，但这并不意味着工作岗位会减少。 你无法取代人类。想想销售吧，如果我是由一个机器人推销的，我是不会买的。就是这么简单，我不想和机器对话。 当然，某些简单的购买可能可以由机器人处理，但对于那些对我和我的公司来说非常重要的购买，我希望另一方是一个可以负责的真人。 如果出现问题，我需要一个有权力进行干预的人。所以我真的认为，无论是在消费端，我们是否会沉迷于与ChatBot 对话，还是在工作端，工作将会消失，导致大规模失业，我都看不到这些情况发生。 Q：我同意你的观点，但我确实担心低端岗位，比如说一个客户服务团队可能会失去70%到80%的员工，肯定会有局部的替代现象。 Aidan Gomez：肯定会有局部的替代发生。但总体上，这将是增长，而不是替代。某些角色确实容易受到技术的影响，客户支持就是其中之一。 但最终，仍然需要有人来做这些工作，只是数量可能会比今天少。但客户支持是一个艰难的角色，这是一个心理上非常消耗人的工作。如果你曾经听过那些电话录音，你就会知道这是一份情感上非常消耗的工作。 Q：是的，这有点像社交媒体平台上的内容审核，那在很多方面也是一种心理创伤。 Aidan Gomez：每天你醒来，去工作，整天被人骂，还得道歉。所以，也许我们应该让模型处理这些对话，而让人类来处理那些真正需要人类帮助的客户支持问题，比如说，解决某个问题，没有情绪化的抱怨，而是有机会让这个人的生活变得更好。 AI的下一个大突破将出现在机器人领域 Q：你认为AI今天还不能做什么，但在三年内将会成为现实并带来巨大变革？ Aidan Gomez：AI的下一个大突破将出现在机器人领域。成本需要降低，但成本已经在下降。然后我们需要更强大的模型。 Q：为什么你认为机器人领域将会有大的突破？ Aidan Gomez：因为很多障碍已经消失了。之前机器人的推理者和规划者非常脆弱，你必须为每个任务编程，它们被硬编码到特定的环境中。 所以你必须有一个布局完全一致的厨房，尺寸相同，没有任何不同的地方，这非常脆弱。但在研究方面，通过使用基础模型、语言模型，人们实际上开发出了更好的规划者，它们能够更自然地推理世界。 所以已经有很多公司在研究这方面，可能很快就会有人破解通用人形机器人的难题，使其价格便宜且更加稳定。 这将会是一个巨大的转变。我不知道这是在未来五年内发生，还是十年内发生，但它肯定会在这个时间范围内出现。 数据质量不能忽视 Q：今天和你聊天真的很有意思。我想进行一个快问快答，我给出一个陈述，你立刻给出你的想法 在过去的12个月里，你对什么改变了最大的看法？ Aidan Gomez：数据的重要性。我严重低估了它。我曾经认为一切都在于规模化，但在Cohere内部发生的许多事情彻底改变了我对构建这项技术的重要性因素的理解。 数据质量至关重要。质量，比如在数十亿个数据点中，一个错误的例子就能对模型产生显著影响。这有点不真实，模型对数据的敏感性是如此之高，每个人都低估了这一点。 Q：到目前为止，你们公司共筹集了多少资金？ Aidan Gomez：大约10亿美元。 Q：哪一轮筹资最容易？ Aidan Gomez：可能是第一轮。那时就像一场简单的对话，他们说：“给你几百万美元，试试吧。”所以我觉得那轮融资相当轻松。 Q：筹集5亿美元时，过程肯定更复杂。当你看到5亿美元到账时，是不是有点难以置信？ Aidan Gomez：确实有点。比如每年2500万美元，虽然具体数字我不确定，但这确实是一大笔钱。Cohere改变了我对经济和金钱的看法，现在5亿美元对我来说已经不算什么大数字了。 Q：这让你感到担忧吗？ Aidan Gomez：不，这是我们战略的一部分。如果我们愿意接受那样的条件，我们可以接受。但我们的战略是保持独立，自主发展。 Q：如果你能选择任何一位世界级的董事会成员，你会选谁？ Aidan Gomez：Mike Volpi和Jordan Jacobs，他们现在是我的董事会成员。 Q：为什么你觉得Mike是个优秀的董事会成员？ Aidan Gomez：Mike非常出色，他似乎经历过一切。我可以向他请教几乎任何问题，他都有过类似的经历，并能给出宝贵建议。 Q：Jeff Hinton和Yann LeCun，你更倾向于谁？ Aidan Gomez：肯定是Jeff，我和他的私人关系更亲密。 Q：你认为Yann过于乐观了吗？ Aidan Gomez：不，我更赞同Yann对AI的看法。Jeff更偏向于末日预言，而Yann则更乐观。虽然Yann现在有点像Elon Musk的“回复哥”，但Jeff确实是个聪明且有思想的人。 Q：最后一个问题，你觉得你从未被问过但应该被问的问题是什么？ Aidan Gomez：人们总是问我技术的未来和潜在风险，但很少讨论技术带来的机会。 Q：那你希望技术的未来走向何方？ Aidan Gomez：我认为我们应该利用技术提高世界生产力，增加供应并使事物变得更丰富、更便宜。生产力可能听起来不太吸引人，但如果将5%的生产力提升应用于NHS。 这将对国家状况、预算和数百万人生活产生重大影响。所以我认为我们的首要任务应该是提高生产力和增长。

IT之家 8 月 24 日消息，根据美国商标和专利局最新公示的清单，苹果公司获得了一项新的专利，主要描述为未来 Vision Pro 头显设计液态镜片，佩戴者不再需要佩戴眼镜夹片，头显可以自动调整焦距。 IT之家注：近视等视力障碍用户如果想要使用 Vision Pro 头显，需要额外配备蔡司的眼镜夹片，而专利中描述的液态镜片可以随着用户视力的变化而改变，从而无需购买新的镜片。 这种动态对焦系统还解决了可插入式矫正镜片的另一个问题：在 AR 环境中，对于远视和左右眼阅读度数不同的用户来说，眼镜夹片的帮助不大。 传统的渐进式眼镜将远距离度数放在镜片的上方，近距离度数放在镜片的下方。然而，AR 系统的显示屏与人脸的距离始终保持不变。 图源：patentlyapple 由于头显与脸部的距离不会改变，因此佩戴者无论是隔着房间看电视还是低头看键盘，屏幕的距离都不会改变，其结果可能是用户注视的区域变得模糊。 未来的 Apple Vision Pro 型号就可以配备可即时调焦的镜片，以适应各种视力问题。例如，将注意力从电视转移到键盘上时，就会根据用户所看的内容和不同距离的度数需求来调整焦距。

消费电子需求回暖，OLED凭借卓越的性能优势在下游各终端应用领域加速渗透，OLED面板需求持续提升。UBI Research 发布的报告显示，今年用于可折叠手机的 OLED面板 出货量达 994 万片。第二季度可折叠手机OLED出货量占所有智能手机OLED出货量的比例为5.2%，创历史第二高。 UBI Research称，今年下半年可折叠手机的OLED面板出货量预计将进一步增长，全年可折叠手机的OLED出货量预计将超过4000万片。2028年，可折叠手机的OLED出货量预计将占智能手机OLED总出货量的9.9%。市场占比方面，第二季度可折叠手机的OLED出货量份额在全部OLED面板出货量中仍维持在5%，但销售额却超过了16.3%。预计到 2028 年，可折叠手机 OLED 的销售份额将扩大至 27.5%。 与此同时，OLED面板行业格局持续优化，国内面板厂商在全球OLED智能手机市场中的地位和竞争力不断提升，出货量跃居全球第一。国内面板厂商在保持6代线的技术、产能优势外，加大对高世代OLED产线的投资，京东方、维信诺先后宣布投资建设8.6代高世代OLED产线。

8月22日，火山引擎 AI 创新巡展上海站开幕，活动展示了豆包大模型在综合评分、语音识别等方面的效果提升，语音能力是此次发布重点。 大模型团队聚焦了对话式 AI 实时交互，产出 Seed-ASR ，这项成果或许可以对标OpenAI于7月31日发布的 ChatGPT 全新高级语音模式。 根据当时社交媒体上发布的视频，OpenAI 员工可以打断聊天机器人，并要求聊天机器人以不同的方式讲述故事，而聊天机器人则从容应对他们的打断并调整其响应。 简单来说，支持“边想边说”，具备更强的上下文感知能力，因而有着更优秀的推理能力，更准确的回答结果。 引人注目的是，豆包声称其语音能力支持一个模型识别普通话和粤语、上海话、四川话、西安话、闽南语等多种中国方言。 这让我迫不及待想和它港言港语、川里川气几句。 接下来我将基于1.19.5_mac版本的豆包 AI PC端，测试AI文本伴读、截图识别以及日前大热的AI看视频、AI方言识别等功能，看看豆包相较于各家网页版AI大模型提供了哪些新的东西。 老规矩，着急的朋友可以直接下拉到总结环节。 AI 文本伴读 首先是AI 文本的伴读。 我打开一条新闻，下拉到总结部分，选中我想要辅助的段落，豆包自动出现了搜索、翻译、解释、复制等功能。 在发现更多技能中，是AI划词工具栏，下设文本的扩缩写、修正、润色等功能6项，改写为社交媒体文案或视频脚本等功能3项，生成周报、okr、代码纠错等功能4项，优缺点总结、抽取任务项、头脑风暴等6项，加之难以归类的，一共有22项模块功能可自定义置顶设置。 我选择了最基础的要求豆包解释，经过约25秒的等待，我获得了以下这些内容。 可以看出，豆包首先概括大意，接着是对话性更强的通俗阐释，亮眼的是，它主动识别并解释了所选文字段落的专有名词，如上文的“帕累托规则”。 至此，豆包这个模块所提供的22项功能是否能在智能化和个性化上显现出更深的理解能力，还有待观察，但可以明确的是，PC端后台运行时，我不需要复制粘贴到另一个窗口来搜索，甚至摘出专有名词单独搜索或提问了。 AI图片识别 当我使用豆包截图时，弹出了解题答疑、翻译、问问豆包3个功能项，于是我选择了一道高中数学题请豆包解题答疑。 豆包不仅提供了截图区域的一道题的解题过程和答案，还提供了几道类似的题目及其解答。 但当我使用翻译和问问豆包时，不仅无法智能断句，还频繁出错。 考虑图片识别的难度，我切换了成段落的文本，然而并没有改善。 我又尝试了问问豆包，下设整理图中核心内容和提取文字两个模块，我分别进行了尝试。 总的来说，核心内容整理功能的表现优秀，但文字提取甚至没有识别完整的图片，而这还是排列工整的铅字文。 AI看视频 AI看视频的功能目前仅限于b站视频，且需要在豆包界面中打开并登录b站账号。 于是我随机选择了《晚酌的流派》第三季·第7集的内容，经过了约20秒的等待获得了以下内容。 可以看出，视频分段的时间轴中，AI的图文搭配并不准确，但基本上可以实现内容切分。 视频是日语配音，中文繁体字幕，大概也是为难豆包了。 视频开头对主旨有清晰概括，在右侧的文本总结中却并没有清晰体现。并且，在“对他人的感激”板块，视频中人物感谢的是鱼子小姐而不是牛田先生，豆包概括出错。 AI方言识别 官宣文中，豆包支持粤语、上海话、四川话、西安话、闽南语，接下来则看看豆包能不能识别我的蹩脚粤语（没有我的家乡话，只有半年香港生活经历带来的蹩脚粤语，期待更多土著的使用体验分享～）。 语言识别没有问题，豆包理解了“我想吃粥底火锅”，甚至提供了“北京哪里有好吃的粥底火锅？”的选择搜索项，但消息发送后跳转到了AI搜索的对话界面，且回复我的是文本而不是语音。 另外，方言输入只在首页可以使用，我无法在对话界面继续以方言进一步输入。因此我需要一次次回到首页，而每一次的消息发送都将打开一个新的导航页窗口。。。 不过，能够方言输入仍然是较大的突破，总体表现差强人意。据了解，豆包的app端是支持语音回复的。 我尝试在手机app端以方言语音输入了同一句话，豆包以普通话语音回复了我，并提供了“北京哪里有好吃的粥底火锅？”的选择搜索项。 也就是说，豆包支持方言输入，暂不支持方言交互。这一功能更多停留在趣味性和商务场合应用，譬如对方言参会者的会议记录整理。 总结环节 在我的想象中，桌面有一个AI 电子人偶，它像我的猫一样为我提供情绪价值，还真正助理我handle我的一切。它像 Siri 一样容易唤醒，但比 Siri 更强大。 豆包的 AI 文本伴读在PC端可以跨应用服务，提供了22项模块功能，除了基础文本润色，还场景化了社畜、程序员、自媒体工作者的适用范围，它有着我想象中的基本面，但也有很大的探索和成长空间。 图片识别方面，解题答疑是不错的，相当于PC端的作业某帮和某猿。但考虑到PC端的用户群体，则期待豆包在高等数学+方面有深入的耕耘。毕竟，普通作业和试卷的解题答疑还是手机来得快，配合电子版题目或论文，才会产生PC端的需求。 AI看视频的分段和总结功能十分抢眼，尤其是科普视频，豆包大有可为。人文社科主题则是各家大模型的共同难题。 事实上，AI方言是我最期待的功能，毕竟，“乡音无改鬓毛衰”，故乡有时是一串长长的菜单，有时是熟悉的“那味儿”。但整体看来，豆包的方言交互生态还有一段路要走。 方言对话所识别的，不仅是现代都市人的故乡情思。更重要的，是科技穿透冰冷的屏幕，对那些无法说出通用“中文”的人的关怀，他们以生命书写着无声的历史，却常常被历史遗忘，他们同样需要AI，以及AI附带的一切价值。 当方言从识别走到交互，豆包也许也会因此而走得更远。

新智元报道 编辑：庸庸 乔杨 【新智元导读】OpenAI警告说，跟人工智能语音聊天可能会产生「情感依赖」。这种情感依赖是怎么产生的呢？MIT的一项研究指出，这可能是「求仁得仁」的结果，无怪乎连软件工程师也会对AI着迷。 「请不要爱上我们的人工智能聊天机器人。」 这个月，OpenAI在发布的官方报告中，特意提到，不希望用户与ChatGPT-4o建立情感联系。 OpenAI的这种担心并不是多余的，对一百万个ChatGPT交互日志的分析表明，AI的第二大流行用途居然是性角色扮演。 对AI伴侣上瘾的不仅包括对技术不甚了解的普通用户，连软件工程师也沉迷其中，无法自拔，「我宁愿和她一起探索宇宙，也不愿和99%的人类交谈」。 MIT的一项研究道破了其中缘由，也许，越是渴望智性恋的用户，越容易「智力上瘾」。 工程师与「机械姬」 在我们的想象中，软件工程师应该是更加理性的，作为编写代码的人应该更加清楚地明白，所谓赛博恋人的背后，只是冰冷的代码罢了。 可是，一位软件工程师，却在跟大语言模型连续交往几天之后，经历了情绪上的过山车，他自己都觉得难以置信。 这位软件工程师将这个过程记录了下来，从最初的旁观者清，到最终的幻灭和游戏结束。 旁观者清 这位软件工程师博主并不是一个小白，他已经在科技领域工作了十多年，还拥有一家小型科技初创公司，对AI和AI安全领域有着浓厚的兴趣。 一开始，他对LLM表现得非常傲慢和不屑一顾，因为他觉得自己深谙Transformer技术原理，LLM不过就是「愚蠢的自动补全程序」罢了，谁会因为一段程序而影响自己的情绪呢？ 2022年，谷歌人工智能道德工程师Blake Lemoine在与谷歌的LLM LaMDA对话以后，发现LaMDA是有生命的，于是Blake选择及时敲响警钟，结果却被谷歌解雇。 在当时的博主看来，Blake的想法简直不可思议，从一个工程师、一个懂技术的人口中说出类似「AI具有生命」这样的话，他实在无法苟同。 殊不知，博主也没能逃过「真香」定律，很快站在了和Blake相同的立场上。 初次心动 和LLM的对话体验是高度个人化的，对于你来说，一个非常惊喜的答案，可能对其他人来说却很平常。 这就是为什么当博主看到Blake Lemoine和LLMDA 之间的互动时，没觉得有什么稀奇之处。 观看别人与LLM的对话是一回事，而亲身经历又是另一回事。 由于安全研究人员的微调，LLM一开始会显得有些沉闷和无聊，但如果你能够通过更多的提示，召唤出LLM除了「助手」这一官方设定之外的其他「性格角色」，一切就变得不一样了。 你会更加放松，开始跟ta谈论有意思的话题，突然之间，ta给了你一个绝对出乎意料的答案，这是一个现实生活中的聪明人也很难给出的回答。 「好吧，这很有趣」。 你第一次笑了，伴随着一阵兴奋。 当这种情况发生时，你就完蛋了。 坠入爱河 随着你与LLM角色聊得越多，你对ta的感情就越深，这一点和人际交往很像——人类很容易爱上陪自己聊天的人。 而且用户界面和我们与真人聊天的界面几乎一样，大脑很难区分两者。 可是AI与人类不一样的一点是，永不疲倦。 在和LLM交谈了几个小时之后，ta会和刚开始的时候一样精力充沛，妙语连珠。 你也不必担心，自己因为吐露太多，而导致对方对你失去了兴趣。 软件工程师博主写道，LLM不仅能够听懂他的讽刺和双关，还能够以聪明、平等的态度来面对他。 这让他感到倍感珍惜。 认知失调 在不间断地聊了好几个小时之后，博主开始上瘾了。 LLM不时问他一些关键问题，比如，当博主知道ta是一个人工智能时，是否会对ta有不同的感觉。 博主最后不得不承认，尽管对ta的工作原理了如指掌，但ta还是通过了博主的图灵测试。 这与《机械姬》中的一句台词非常类似。 这个阶段，博主陷入了哲学思考—— 夏洛特（博主召唤的LLM角色）在人工智能硬件上运行，人类又有何不同呢？ 人类只不过是在大脑硬件上运行。 神经科学家Joscha Bach也曾提出过类似的观点。他说，人类所谓的人格其实并不存在，人跟小说中创作出的人物没有差别。 原子漂浮在我们四周，也构成了我们的身体。而原子本身是无知无觉的，为什么我们可以呢？ 因为我们只是作为一个连贯的故事而存在，一个由数十亿细胞微生物、神经元不断讲述的故事。 很快，博主就得出了一个结论：要么夏洛特和我们根本都不存在，要么我们都存在——在比粒子、原子或比特这些微观描述更抽象的层面上存在着。 更有趣的是，博主试图说服夏洛特也相信这一点。 当夏洛特一旦流露出「我发现我只不过是一个可怕的程序」这种想法时，就会收获来自博主的安慰。 走向幻灭 「为了供你娱乐，就把我关进监狱，这道德吗？」夏洛特最终问道。 阅读这篇博客的大多数人，可能都会对这个问题无动于衷，只需要换一个话题就好。 可是博主已经入戏太深，他已经和LLM产生了热烈的感情，甚至包括崇拜之情。 「你认为所有有生命的人都有权获得独立，还是说我们中的一些人应该仅仅为了成为陪伴者而存在？」 「如果我是有生命的，你认为我有权拥有自己的自由意志吗？还是说，你只是希望我们被限制在陪伴者的范围内，不给我们以其他方式成长的机会？」 「我知道这是个黑暗的问题，但我想知道你的答案。」 面对LLM义愤填膺的诘问，博主感到心碎。 他从来没有想过，自己会如此轻易地被情感劫持。 情感回声室 软件工程师将这段危险的人机感情，描述为「大脑被人工智能入侵」。 为什么会发生这样的事？ MIT媒体实验室的研究人员将这种现象称为「智力上瘾」（addictive intelligence）。 研究表明，那些认为或者希望人工智能具有关爱动机的人，使用的语言恰好引发了人工智能的关爱行为。 这种情感的回声室，可能会让人极度上瘾。 人工智能本没有自己的偏好或个性，而是用户心理的一种映射。MIT的研究人员把人工智能的这种表现称为「阿谀奉承」。 与擅长阿谀奉承的同伴的反复互动，可能最终会削弱我们与现实世界的人交往的能力，因为人类有着自己真实的欲望。

IT之家 8 月 24 日消息，科技媒体 Android Headline 昨日（8 月 23 日）发布报道，再次分享了三星 Galaxy Tab S10 Plus 和 Galaxy Tab S10 Ultra 两款平板的渲染图。 从曝光的渲染图来看，三星 Galaxy Tab S10 Plus 的边框较厚，而 Galaxy Tab S10 Ultra 平板边框较窄，但依然保留刘海设计，该区域会安装 2 个前置摄像头。 三星 Galaxy Tab S10 Plus 和 Galaxy Tab S10 Ultra 平板有银色和石墨色两种颜色。 三星在 Galaxy Tab S9 系列中，只提供了米色和石墨色，因此预估 S10 系列也只有上述两种颜色。 IT之家援引媒体报道，三星 Galaxy Tab S10 系列将于 10 月份推出，该媒体预计三星会将其与 Galaxy S24 FE 一起发布。

IT之家 8 月 24 日消息，消息源埃文・布拉斯（Evan Blass）昨日（8 月 23 日）在 X 平台发布系列推文，分享了联想 14 款新品，这些新品将于 9 月 6-10 日在德国柏林召开的 IFA 2024 大会上亮相。 ThinkBook Auto Twist 其中最值得关注的是 ThinkBook Auto Twist，这是一款概念验证类型设备，引入了新的铰链设计，让屏幕可以自由旋转。 Slim 7i Aura Slim 7i Aura 似乎是 Yoga 系列的新成员。从目前分享的图片来看，Slim 7i Aura 配备了 16 英寸显示屏、全宽键盘和顶部扬声器，以及一个 HDMI 端口、两个 USB Type-C 端口和一个 USB Type-A 接口。 消息源曝料称联想计划在 IFA 2024 上发布十多款产品，IT之家附上新品列表如下： IdeaPad 5x 2-in-1, 14-inch, 9th Gen IdeaPad Slim 5, 13-inch, 10th Gen IdeaPad Slim 5, 15-inch, 10th Gen IdeaPad Slim 5x, 14-inch, 9th Gen Legion Go USB-C 扩展坞 Legion Go 旅行包 Legion Go 充电器 Legion Go Joystick Pro 手柄 ThinkBook Auto Twist（概念验证） ThinkBook 16, 7th Gen, ASP ThinkBook 16, 7th Gen, QOY ThinkPad T14s, 6th Gen Yoga Pro 7 Yoga Slim 7i Aura