快科技4月7日消息，近日，京东健康的一份调查问卷提到了新药研发、临床试验、患者招募等话题，引发业界猜测：难道京东要自己开发药品？ 对此，京东健康方面回应称，药品研发目前不在业务布局中，今后也不会投身这一领域。 对于这次调查，京东健康解释说其实是因为药品和保健品“过期免费换”服务，希望提高用户的用药安全和食品安全意识。 根据日前发布的财报，京东健康2023年总收入535亿元，同比增长14.5％；净利润41.4亿元，同比增长58.1％；活跃用户1.72亿，同比增长11.7％。 目前，京东健康平台第三方商家数量超过5万家，同比增长超过100％；京东大药房线上首发原研一类创新药超过30款；营养保健品类上新130万款；互联网亿元日均在线问诊咨询量超过45万。

台积电向日本首相岸田文雄表示，预计到 2030 年，其在日本的第一家芯片工厂将实现 60% 的本地采购。 台积电首席执行官魏哲家在周六会见岸田时发表了上述言论，当时岸田官员参观了该公司位于熊本的工厂。台积电发言人 Nina Kao 表示，目标是制造过程中使用的间接材料，但不包括在最终产品中，并且目标不包括机械。 日本官员希望台积电的到来将有助于推动当地供应商的技术和业务。东京已拨款 4,760 亿日元（合 31 亿美元）用于台积电的第一座工厂，该工厂是由这家中国台湾芯片制造商与索尼集团等当地公司成立的合资企业建造的。日本政府已承诺为台积电额外提供 7,320 亿日元的补贴，以建设一家工厂。 台积电表示，计划在今年年底前从熊本的第一家工厂开始运送用于相机传感器和汽车的逻辑芯片。 日本如何在制造更多芯片的竞赛中取得早期胜利 当台积电宣布计划于 2022 年开始在日本建造一座新的芯片制造工厂并于 2024 年开始生产时，这看起来是一个令人难以置信的激进时间表。 芯片工厂通常需要三年才能完工，尽管这家中国台湾公司在自己的地盘上行动得更快，但这将是它在日本的第一次此类尝试——在日本，它必须应对外国官僚机构和法规。 然而，台积电于 2 月 24 日正式启用其熊本工厂，有望在今年晚些时候开始大规模生产。此次剪彩标志着日本的早期胜利，因为在新冠疫情时代的混乱和地缘政治紧张局势加剧之后，世界各国政府都在竞相建立国内芯片能力。尽管美国也向最先进芯片的领先生产商台积电示好，但在与工会发生冲突以及补贴分配延迟后，该公司已经推迟了计划中的亚利桑那州工厂的开工日期。 日本的成功源于其他地方不易复制的多种因素：高效的政府支持、严格的施工时间表以及从全国各地涌入工地并每周 7 天、每天 24 小时工作的低成本劳动力。与当地冠军索尼集团公司（芯片工厂的投资者和客户）的深入合作使整个工作顺利进行。 “我们承诺在两年内准备好，因为这是台积电的要求，”熊本县知事鹿岛郁夫在接受采访时表示。“准时对于赢得信任很重要。” 在疫情的封锁暴露出各国对全球供应链中断的脆弱性之后，从华盛顿到北京和布鲁塞尔的各国政府一直在敦促建立自己的半导体生产能力。芯片短缺导致欧洲、美国和日本的汽车工厂关闭，而丰田汽车公司和日产汽车公司等公司是这些国家经济的基石。 在日本，新冠疫情爆发后，经济产业省（METI）迅速制定了雄心勃勃的计划，以数十亿美元的补贴吸引台积电、三星电子和美光科技等公司。这家中国台湾公司已经表示，计划在日本建造第二座晶圆厂，并正在考虑建造第三座晶圆厂，生产先进的 3 纳米芯片。 “亚利桑那州的台积电和熊本的台积电之间的对比相当惊人，”《芯片战争：争夺世界最关键技术》一书的作者克里斯·米勒（Chris Miller）说。“日本政府的声音较少，但可能比美国和欧洲更加支持。” 台积电表示，其在日本取得的成就归功于“供应商、客户、商业伙伴、政府和学术界”的支持。该公司补充说，其在不同国家的项目“本质上没有可比性”。 关于日本如何在芯片竞赛中取得先机的描述是基于熊本的报道、主要政党的公开评论以及对参与该项目的十几位人士的采访，这些人士要求不透露姓名，因为他们透露的细节并未公开。 尽管经济产业省多年来一直试图引起台积电的关注，但直到 2021 年初，关于建立新工厂的谈判才变得严肃起来。日本官员提出了一项包括数十亿美元补贴的提议，在地缘政治风险不断上升的情况下，台积电开始考虑这一想法。该公司坚持提出一个条件：索尼必须参与其中。 台积电认为，如果日本最具标志性的公司之一投资该合资企业，前进的道路将会更加顺利。台积电和经济产业省官员共同接洽这家日本电子巨头，索尼最终同意成为熊本工厂的少数股东，持股比例低于 20%。 两家公司已合作多年，台积电帮助生产 CMOS 相机传感器，索尼将这些传感器销售给苹果公司等客户，用于 iPhone。但熊本项目将意味着更深层次的合作。2021年，索尼芯片负责人清水照士与台积电首席执行官魏哲家讨论了战略选择。这两个人交换了个人电话号码，并开始定期互相打电话并通过 Zoom 交谈。到五月份，他们已经制定了一个基本框架。 索尼与熊本当地社区有着深厚的联系，可以追溯到 2001 年索尼开始在该县 Kikuyo 镇生产传感器时。该镇于 2018 年划出了一块 21.3 公顷的土地，以便索尼进行扩张。2021 年 7 月，索尼与 Kikuyo 接洽购买土地事宜。几个月后，台积电宣布了熊本工厂的计划——这是大多数当地人第一次意识到该项目将是台积电的，而不是索尼的。 台积电聘请了总部位于东京的鹿岛公司作为总承包商，鹿岛公司是一家拥有 184 年历史的建筑先驱，建造了日本第一座高层建筑和最高法院大楼。他们于 2022 年 4 月破土动工，并利用招聘人员以高于平均水平的工资和现成的住房招募了 7,000 名工人。 “我们聚集了来自全国各地的工人，从北海道到冲绳，”NowPlus 的高级董事总经理 Kazuhisa Matsuda 说，NowPlus 是一家为建筑工地提供工人的兵库公司。“通常收入为 3 万日元的工作在台积电工厂的工资为 5 万日元。” 特别是在过去五年日元贬值的情况下。根据 ERI 经济研究所的数据，日本建筑工人的平均工资约为每小时2,000 日元（13 美元），而亚利桑那州的平均工资为每小时 24 美元。 日本工会也往往比美国工会更灵活，施工昼夜不停。Kikuyo 居民将这个坐落在卷心菜和胡萝卜田之间的建筑工地称为“不夜城堡”。

快科技4月7日消息，据媒体报道，美国太空探索技术公司（SpaceX）的创始人埃隆·马斯克在社交平台X上分享了关于人类文明延续的深刻见解。他发帖指出，如果人类能够成功发展为星际物种，我们的文明将可能持续数百万年之久，否则，其存续的时间或许仅有几百年。 当天，马斯克首先分享了一期关于“苏美尔人：第一批城市的陷落”的播客节目，并配文称“第一波文明的兴衰”。随后，有网友对人类的未来产生了浓厚的兴趣，在帖子下提问：“你认为我们的文明能延续多久？” 对于这一问题，马斯克给出了深思熟虑的回答。他表示：“文明需要维持现有的技术水平，直至在火星上实现自给自足，这一目标可能在20年内达成。如果我们能够成为多行星甚至多恒星物种，那么我们的文明将有潜力延续数百万年。反之，如果我们无法做到这一点，那么我们的文明或许只能存续几百年。” 回顾历史，马斯克早在2016年9月就公布了宏伟的“火星移民计划”。他设想在这颗距离地球2.25亿公里的行星上建造一座能够自给自足的人类城市。这一计划不仅彰显了马斯克的远见卓识，也体现了他对人类未来命运的深切关怀。 根据SpaceX此前的描述，星舰飞船未来将在地球轨道加注燃料，并成功抵达火星降落。马斯克期待星舰能够运送大量物资到火星，为建造一个自给自足的“火星城”奠定坚实基础。 他的最终计划更是雄心勃勃——建造1000枚星际飞船火箭，每天发射3枚，最终将100万人送往火星。这一宏伟蓝图不仅展示了人类探索宇宙的无尽可能，也为我们思考文明延续提供了新的视角。

文｜顾翎羽 编辑｜谢丽容 3月30日，美国升级对华芯片出口禁令，表示将对中国出口的AI半导体产品采取“逐案审查”政策规则，全面限制英伟达、AMD以及更多更先进AI芯片和半导体设备向中国销售。 这一举动实质影响有限——在2022年和2023年，美国已经两度收紧对华AI芯片出口。产业界普遍对出口的口子被重新扩大不抱幻想。从2022年下半年开始，中国公司就开始疯狂抢购英伟达等AI芯片，一张GPU售价一度飙涨至接近40万元。 一个被普遍接受的观点是，在国产芯片能够逐渐替换英伟达之前，仍旧有至少三五年的过渡期。拥有足够多的英伟达芯片，目前暂时是大多数中国公司参与新一轮AI竞争的生命线。 这也催生了一个特殊职业：倒卖英伟达芯片。传闻里，这生意一本万利，倒爷们神通广大，赚得盆满钵满。果真如此吗？ 我们试图讲述一位掮客在此间经历的疯狂、欲望和欺骗。人类历史上下一场科技革命最重要的燃料，世界上最稀缺的算力资源，如何在无数隐蔽的小黑屋和推销电话里，被决定了流向——这正是阿诚的故事的特别之处。 “5个亿” 阿诚号称自己搞成了5个亿的生意。 他曾是一个普通的英语老师。2023年9月，阿诚入职深圳一家卖英伟达芯片的分销公司。做的第一件事，是给自己整了一套全新的名片。即使那时他身上已经装了六七种不同身份的名片，随时可以对不同的人展开不同的说辞，但没有哪个身份比这张名片上的头衔更让他觉得有面子了——新纪元科技有限公司中国区销售总负责人。 只要他不说，没有外人会猜到，包括总负责人在内这公司只有两个销售——阿诚是其中一个，再加上老板、财务、售后，他们就开始搞事了。 在绝对的产品力面前，任何销售技巧都是多余的。在一个500人的芯片大群里，我只加了诚哥一个人，因为他的群昵称太有诱惑力了：诚哥H800。 H800，英伟达特供中国的一款数据中心GPU，也是2023年大模型算力竞赛里中国公司能合法买到的最先进的GPU。当下，英伟达就是训练大模型所需算力的最优解。全世界都在抢购。有人说，大模型的风吹了一年多，只有两拨人赚到了钱：一拨人卖AI课、一拨人炒英伟达芯片。 2023年10月，美国宣布扩大对华芯片管制，H800等四款产品也被要求禁运。当天，英伟达特供中国的A800和H800芯片停止接单。接下来，价格是按小时涨的，短短一周内，单张H800卡的报价几乎从20万元人民币翻了一番。一台H800服务器在10月初的服务器售价为220万元，到了10月底已经飙涨到300万元。 半年后，在深圳南山附近的一家咖啡店里，诚哥问我，“你猜我们五个人，一个月卖了多少钱？” “5——个——亿哦。”许是很满意我已经惊讶到接不上话，他主动吐露了答案。我看着这个西装下穿着运动鞋、风尘仆仆的80后男人，他看起来真诚、老实，微微含着肚腩，给人一种腼腆的感觉，只有瞳孔因为兴奋而明显放大——我突然相信了，他刚才告诉我他老板说他炒芯片时的状态——“阿诚啊，你一炒芯片就眼睛发光，肯定是要发大财哇。” H100，财富密码 发财，首先要有机会。两年前，对阿诚来说，机会还显得那么有距离。 那时他在英语教培机构工作，别说大财了，想在深圳买房要攒钱到下辈子。他不甘心。2021年7月。双减政策一出，阿诚是机构里第一个跑路的人。 一个没了工作的35岁男人，在不少地方要被归类为中年loser（失败者）。但是深圳有自己独特的造富生态，单车变摩托的故事俯拾皆是。在阿诚看来，早年卖山寨机，“互联网+”兴起时玩地推，等到比特币行情起来了再用显卡挖矿，发币割韭菜的，很可能就是同一拨人。 风口在变，身份都是自己给的。 当时，这个风口是“炒芯片”。既然是炒，就说明有套利的空间。疫情后缺芯危机愈演愈烈，珠三角活跃着上万个芯片黄牛，一些公司一个月就可以招聘100个芯片销售。阿诚折腾起了芯片。在外人看来。从英语老师转行卖芯片实在是匪夷所思，但是在诚哥的口中，这个难度并不存在，“公司招人时，对我发了个面试邀请，我就过来了”。 不需要专业知识吗？我很怀疑。 “其实……”他顿了一下说，“很多时候都是现学的。” 他认为，高杠杆的事情才有得赚。倒卖信息差就是杠杆最高的赚钱方式。越是风口上的行业，信息差越高，杠杆越高。如果在风口上，个人能力的参差似乎并不重要。 问题是，一穷二白的人如何跟上风口？ 诚哥其实也不知道，他能做的，就是跑动得勤快一些。短短一年不到，他加了几百个行业群，跑了几百场会，换了几百张名片，他的身上有一种深圳式的搞钱执着。即使千里迢迢跑到外地去参会他也很少觉得辛苦。 他深信一点：只要圈子对了，赚钱就像呼吸一样简单。 珠三角成为中国电子信息产业集聚地已经快40年，近些年一个越来越明显的变化是，国际局势任何风吹草动，都可能改变这里一群人的生计。 2022年底，大模型开始席卷科技圈。诚哥发现，有一个词高频地出现在圈子中。这些人无论原来是在挖矿、玩NFT、搞元宇宙，现在，他们有了一个新的财富密码：H100。 H100，英伟达这一轮市场行情的起点。如果说英伟达当下是训练大模型所需算力的最优解，H100就是最优解中的明珠。 大模型的竞争会被称为算力军备竞赛，是因为大模型本质上还是一种大力出奇迹的暴力美学，换句话说，想要获得更强大的模型效果，就得靠堆卡，堆更多、更强大的卡。 供需极度失衡。行业媒体GPU Utils曾经做过一个测算，H100一年的出货量大约也只有55万张。但是，仅美国大型科技公司和少数几家明星初创公司，对H100的需求量一年内就达到了43万张。对Meta之类的巨头公司来说，囤上10万张H100在商业竞争中才有先机。而对初创企业来说，没有1万张H100，连坐上牌桌的资格都没有。 中国也差不多的情况，但中国公司的需求被美国政府的出口限制强行摁住。2022年10月，美国对华启动芯片管制。几乎是在H100和比其性能稍弱的A100被禁运的同一时间，OpenAI发布了chatGPT，从那时起，有多少张英伟达卡，成了中国科技公司AI实力的一把标尺。几乎所有选择宣布加码大模型的互联网大厂，在财报会上一定会被问的一个问题是，公司储备了多少英伟达卡？ 第一拨行动者出现了。在2022年夏天之前，原价18万多元人民币的H100在中国需求量并不惊人，性价比低点的A100甚至有些滞销。然而，芯片禁令后市场上不多的存货就像被蝗虫过境，一扫而空。 四个月后，中国的大模型业进入了“百模大战”时间，英伟达面向中国客户推出H800，这个版本被俗称为H100的“阉割版”，英伟达在这个版本里去掉了受美国政府那一轮禁令管制的参数。加上此前已经推出的A100低配版A800，英伟达的中国客户还算有卡可用。抢卡的竞争又来到了一个新赛点。 至少有五类角色在疯狂抢购：电信运营商、服务器大厂、互联网和AI公司，以及业务和算力无关但是现金流充沛的大企业。 英伟达芯片在中国市场有四种渠道流通。其中两种可以订购中国特供版的官方渠道：一条通过英伟达自己的经销商体系，一条通过英伟达认证过的服务器大厂经销商体系，这两条渠道上挤满了排队下单的大厂，交付的时间则取决于英伟达，最快也要到2023年底。为了插队，大厂高管们八仙过海式的拉关系，甚至不乏上市公司老板直接飞去美国见英伟达CEO（首席执行官）黄仁勋。 另外两种渠道则通过黄牛，这个渠道多少有点暗箱操作：一类有海外背景，可以有特殊的海外渠道让H100/A100流入内地；另一类则是体量更小的散户，他们的货源来自内地，“至于具体是哪里，那就要看各自的本事了”。 “一卡难求”的情况甚至还推高了国产芯片的市场空间。诚哥一开始没有渠道，卖不了英伟达芯片。他花了四个多月，帮一家号称“中国英伟达”的国产AI芯片公司成交了一笔200多万元的合同。 可是，他却没能拿到一分佣金。 诚哥认为，之所以说好的佣金也不给他，是因为这公司自己处境艰难。他的依据很简单，市场上愿意买英伟达之外芯片的厂商寥寥，“客户买英伟达的卡是拼手速，秒慢没；买这公司的卡要磨磨蹭蹭，讨价还价”。即便卖出去了，客户的目的只是为了符合国产芯片需占一定比例的采购要求，买了卡也通常是堆在库房。 此时，对在2023年向英伟达下订单的大多数中国公司来说，H800遥遥无期，A800是唯一到货的产品。这一产品刚推出时售价为7.4万元，到了6月底，黄牛开出的高配版的售价逼近10万元，而到了7月下旬，价格已超过12万元。无论是出于抬高价格还是恐慌心理，市场在疯传，美国将要再次收紧芯片管制。 入局者也越来越多了。如果说一年前的夏天，大量囤英伟达卡的公司必定业务和其有相关，现在也可能是一个卖味精的公司或者是一家女装公司。囤卡的散户也从过去长期依赖英伟达显卡挖矿的大佬，变成了现在可能是任何一个毫无背景的人。 比如一个曾经的英语老师。 诚哥就是那个时候入局的——新纪元这家公司当时成立才一个月，但有“渠道”。 “先签了再说” 从外表上看，新纪元实在是不够新。在大厂林立的深圳南山，这里着实太简陋了：两间屋子，五把椅子，还有一些电脑和手机，就是全部家当。 诚哥一进去就发现了这是个草台班子。虽然他之前只短暂卖过四个月国产AI芯片，但他已经是公司里经验最丰富的人。老板是个快60岁的老江湖，年纪不小，看起来却很有一股疯劲。他对阿诚直言不讳，招他来，是因为他有些经验但是又不多，“太会的人拿捏不住”。 被寄予厚望的诚哥获得了使用单独办公室的权利。不是因为他资深，而是他不喜欢和同事们在一起打电话。 这种古老的营销手段，在这个新圈子里却有用。诚哥和同事们获客的方式就是先在网上找到哪里出现了招投标的消息，再找到消息中参与公司的联系方式，直接打过去。 诚哥有一个观察，人们对陌生电话常充满警惕，但是对推销英伟达的陌生电话格外宽容。在听完他说“你好，我是卖英伟达卡的”之后，几乎所有人都会愿意聊下去。无论对方是一家上市公司AI业务总监，或是某个大型实验室采购负责人，通常对话不需要进行十句，双方加上微信，诚哥便会把报价和合同推过去。 在一个绝对的卖方市场里，有了货源就意味着有了权力。在中国，英伟达的两种官方渠道一类是原厂—总代理—经销商—市场；另一类是原厂—服务器大厂—经销商—市场。 看起来，每种渠道只有四类角色，是一个组织严密的金字塔状；但事实是由于市场过热，这两个结构已经被冲击成网格式的蜂巢状了——换句话说，每一类角色的背后，都可能分化出无数二道贩子，交易也不再是逐级流通。 诚哥的公司就是这样游离在第二种边缘。“我们老板和服务器大厂那边有些关系，能搞到卡。但我们没有大厂正规经销商的资质，充其量只能说是游击队。”不过，即使是游击队在当时也拥有了不一般的地位。诚哥说，他见客户从来都是“让客户过来”，和客户吃饭时“他们对能搞到货的人佩服得五体投地”。 如今，阿诚回想起来那段日子，能想到的形容词只有一个，“疯狂，太疯狂了”。10月17日，美国扩大对华芯片管制范围，英伟达在中国市场流通的所有AI芯片均被列入其中。 这份管制原定有30天公示期。这段时间也因此被行业人士视为“最后30天窗口期”。理论上说，最后30天，英伟达等企业会把所有先进AI芯片产能、库存都优先供给中国市场。这会是中国企业抢购英伟达芯片最后的“操作窗口”。 此时，H800单卡市场价已经飙升至21万元一张左右。很快，新纪元公司就成交了一笔4亿元的合同。还没有来得及庆祝，就又签下了一个1亿多元的单。 我在禁令出台当天和他通了一个电话，那时他刚刚接完一个十几亿元的订单垂询，声音嘶哑，但是是破音的那种兴奋。接下来，他的电话就再也没有打通过——他太忙了。过去对他发消息从来不回的大厂高管，为了买卡一天发十几条消息。一家公司问他们能搞到多少张，“280万元以下的H800服务器有多少台我们都收”。诚哥在那几天几乎疯狂，不需要吃饭，也不会疲劳，只要在呼吸，就可以卖卡。他根本没有考虑过有没有货源能交付。 “先签了再说。” 他闭上眼睛，想睡一会，脑海里又响起来狂躁的询问声，“有卡吗！有卡吗！有卡吗！买卡吗！买卡吗！买卡吗！” 人类历史上下一场科技革命最重要的燃料，世界上最稀缺的算力资源，就这样在这些隐蔽的小黑屋和电话里，被决定了流向。 数字游戏 仅仅是在一周之后，阿诚就开始怀疑，这一切不过是在玩数字游戏。 10月25日，美国宣布禁令立刻生效，30天窗口期以一种戏剧性的方式被掐断。不久之后，和上次在英语培训机构一样，他先跑路了。 原因很简单。那些天价订单生意，随着交付日期的临近，他太担心老板要卷款跑路了。这担心始终存在于公司所有人的心里。空手套白狼的例子太多了——假设A公司什么也没有，也可以和B先谈妥一笔供应合同，A再去找C拿货，C的货可能也是从D或者E处加价买来，中间A发现F的开价比B要高，于是此前的一切白纸黑字都可以作废。 有多少合同能够落地？就像那笔4亿元的订单，货物从签单到完成交付中间隔了12周的时间，市场价涨了100多万元，而毁约只需要成单价1%的罚金，他很怀疑，老板不会选择交付。 那么那批货到哪里去了呢？ 诚哥也不知道。他告诉我，自始至终，他没有见到那批货，就像他也没有见到那笔钱一样。 更重要的是，诚哥突然发现，90%的倒爷赚不到大钱，这让我意外。他给我算了一笔账，假设一台H100八卡服务器出厂价250万元，终端市场价280万元，中间看起来有30万元的差价，但是很可能倒了十次不止，一家只能赚3万元。这些利润大部分被掌握货源的老板吞掉，他作为打工人，抽成是利润的3%。 因此，这生意只有掌握货源的人才能赚到钱。他有一个切身感受，这两年来各家疯抢GPU的力度远远超过了真实需求，更类似于市场对美国随时有可能加码的芯片制裁的本能反应——只要科技竞争的阴影存在，高端AI芯片必然是期货。不少公司是在以此为投资。甚至可以说，找散户下单的公司，将来相当一部分还会选择再把芯片卖出去。 归根结底，二道贩子这么多，是因为货源太稀缺了。“无论芯片通过什么方式进入国内，就像水流一样，封锁当然不可能完全封锁，但已经足够锁住大部分的水流了。”阿诚说。 事实是，所有的疯狂都是徒劳。在2023年10月17日芯片禁令之后，合法渠道到货的H800寥寥无几。 在2023年10月芯片禁令之后，合法渠道到货的H800寥寥无几 财报显示，2023年第三财季，英伟达中国大陆收入高达40.3亿美元，环比大涨47%。出口管制规则出台后，2023年第四财季英伟达中国大陆收入仅为19.5亿美元，环比大降52%。当季，中国大陆仅占英伟达总营收的8.8%，是历史最低点。 英伟达和AI相关的数据中心业务在中国大陆的收入占比过去长期达到20%-25%。但自2023年10月起，该收入显著减少。英伟达高层表示，2023年第四财季，中国大陆在数据中心收入中的比例已降至个位数，预计下个财季也将保持这一水平。 对大多数渴望暴富的人们来说，那些像做梦一样的日子，最后真的落了一场空。 抛物线后半段 不过，英伟达的行情仍在持续。 2024年，英伟达将会推出H200等四款革命性AI计算产品。同时，根据瑞银近期的研究，其交付时间在缩短，已经从2023年末的8个至11个月缩短了一半时间。一些机构预测称，英伟达在今年将销售大约150万到200万个AI GPU，数量是2023年3倍。 2024年3月18日，美国圣何塞，英伟达CEO黄仁勋。在英伟达年度技术峰会GTC 2024大会上发表主题演讲 图/IC 看起来，这些与中国无关了。但是，这里有一个连锁反应在后，英伟达在全球范围内供应能力的增长将会给中国企业带来更大的竞争压力。随着全球AI应用水平因GPU供应的大量增加而快速提升，中国必须寻找替代方案来应对。 目前，通过官方渠道购买H/A800和H/A100已经不可能。黄牛之间流通的芯片价格略有回落，但依旧令人咋舌。离开新纪元以后，阿诚自己开了一家公司，刚刚给客户报了价，一台搭载八个H800的AI服务器价格还是约300万元。好在一些此前被囤积的芯片正在被释放，市场上现货充足，一般两周以内就能交付。 因为生意不稳定，他还同时在另一家英伟达代理商那里上着班。即使AI芯片受限，他还是坚定看好英伟达包括游戏显卡和自动驾驶在内其他业务在中国的前景。 这块市场英伟达无法放弃。在芯片禁令不久之后，英伟达再次针对中国市场推出了三款在数据传输速度等关键性能上进一步降低的芯片：H20、L20和L2。市场上传言，这些芯片性价比太低，并不受中国公司青睐。中国公司更愿意采购国产新品。 阿诚对这种传闻嗤之以鼻。“那些只是外界的一厢情愿”。具备推理能力的L20最先面世，但是迅速被几家互联网大厂抢购一空，没有多少能流入到市场上。而适用于大模型训练的H20也不是中国公司不想买，而是买不到。H20在今年1月开始接受预订，但仅限大客户。 中国公司想要通过正规渠道获得英伟达芯片，可能性越来越小了。 这反而激发了部分公司对特殊途径的需求。无论是将芯片通过非禁运国家以转运的方式进入中国市场，还是考虑把数据中心业务建在海外，在业内人看来，即使审查的手段越来越严。愿意冒险的公司数量仍在明显变多。 3月30日凌晨，美国商务部宣布了一项新的出口管制规定，对涉及美国和中国澳门等地区的对华半导体产品销售限制进行了调整，同时，美国对华出口的AI半导体产品将实施“逐案审查”政策，对技术等级、客户身份、合规计划等进行全面审查。也就是说，新规进一步限制英伟达、AMD以及其他先进AI芯片和半导体设备对中国的销售。 想要通过特殊渠道让芯片流入中国，也越来越难了。 这在意料之中。阿诚告诉我，这些变化在短期内影响不大。新规主要限制AI芯片未来流入中国的可能，但是中国市场在此前囤积的芯片已经足够很长一段时间供需。他注意到，交付周期在明显缩短。之前一些在疯狂抢卡的公司，现在已经开始卖卡和做算力租赁了。过去倒爷们只需要强调“有卡，速来”，现在还要强调“量大，可持续供应”。 不过，可以预见，在这一波囤积的算力释放之后，倒爷们会逐渐沉寂，也许最终大多数都会消失。“中国区需求量的高峰期是在去年三季度。炒货的高峰期是在去年四季度，但是需求量已经在减少了。”他认为，中国公司对英伟达的需求已经过了抛物线的高点。接下来，英伟达在中国的发展重点不是是否衰退，而是衰退的曲线如何变化。 技术的领先是有时间期限的。对中国公司来说，如果无法购买更先进的英伟达产品，现有存货的优势终将随着时间变化而减少。他听说了一些关于国产AI芯片如今供不应求的故事——情况和去年这时已经大不同了。他对华为芯片很感兴趣，有机会的话也想卖。 不过眼下，阿诚还得先做好英伟达，年前他刚刚成交一单700万元的生意。“一切都会越来越好的。”他充满信心，因为现在的圈子多得是企业中高层和行业大人物。 他向我谈起一个关系密切的中间人，告诉我对方“是某某亚太AI协会的领导，协会里有100多位院士”。他说，之前对方帮他介绍过1笔500台以上的大订单，如果成了，他要付给对方一台3万元的中介费，也就是对方至少可以赚1500万元。 “可惜没有成。”我看着他一脸真诚的遗憾，有些常识不确定他知不知道，中国大陆并不允许公司注册名以亚太开头——所以我一看到以亚太为名的机构，很难不联想到注册在中国香港的皮包公司。 （文中新纪元和阿诚均为化名）

克雷西 发自 凹非寺 斯坦福的ALOHA家务机器人团队，发布了最新研究成果—— 项目名为Yell At Your Robot（简称YAY），有了它，机器人的“翻车”动作，只要喊句话就能纠正了！ 而且机器人可以随着人类的喊话动态提升动作水平、即时调整策略，并根据反馈持续自我改进。 比如在这个场景中，机器人没能完成系统设定的“把海绵放入袋子”的任务。 这时研究者直接朝它喊话，“用海绵把袋子撑得再开一些”，之后就一下子成功了。 而且，这些纠正的指令还会被系统记录下来，成为训练数据，用于进一步提高机器人的后续表现。 有网友看了说，既然已经能朝着机器人喊话了，那汽车是不是也快点安排上，还在线点名特斯拉和其自动驾驶软件总监Ashok Elluswamy。 成果发布后，前谷歌机器人高级研究员Eric Jang，前DeepMind研究员、斯坦福客座教授Karol Hausman等一众大佬也纷纷表示了肯定和赞许。 那么，用喊话调整的机器人，都能实现什么样的动作呢？ 喊话就能发号施令 利用YAY技术调教后，机器人以更高的成功率挑战了物品装袋、水果混合和洗盘子这三项复杂任务。 这三种任务的特点是都需要两只手分别完成不同的动作，其中一只手要稳定地拿住容器并根据需要调整姿态，另一只手则需要准确定位目标位置并完成指令，而且过程中还涉及海绵这种软性物体，拿捏的力度也是一门学问。 以打包装袋这个任务为例，机器人在全自主执行的过程中会遇到各种各样的困难，但通过喊话就能见招拆招。 只见机器人在将装袋的过程中不小心把海绵掉落了下来，然后便无法再次捡起。 这时，开发者直接朝它喊话，口令就是简单的“往我这边挪一挪，然后往左”。 当按照指令做出动作后，第一次还是没成功，但机器人记住了“往左”这个指令，再次左移之后便成功把海绵捡起来了。 但紧接着就出现了新的困难——袋子的口被卡住了。 这时只要告诉它再把袋子打开一点点，机器人就“心领神会”，调整出了一系列后续动作，并最终成功完成任务。 而且不只是能纠正错误，任务的细节也能通过喊话实时调整，比如在装糖的任务中，开发者觉得机器人拿的糖有点多了，只要喊出“少一点”，机器人就会将一部分糖果倒回盒子。 进一步地，人类发出的这些指令还会被系统记录并用作微调，以提高机器人的后续表现。 比如在刷盘子这项任务中，经过微调之后的机器人清洁力度更强，范围也变大了。 统计数据表明，机器人在经历这种微调之后，平均任务成功率提高了20%，如果继续加入喊话指令还能继续提高。 而且这样的指令-微调过程可以迭代进行，每迭代一次机器人的表现都能有所提升。 那么，YAY具体是如何实现的呢？ 人类教诲“铭记在心” 架构上，整个YAY系统主要由高级策略和低级策略这两个部分组成。 其中高级策略负责生成指导低级策略的语言指令，低级策略则用于执行具体动作。 具体来说，高级策略将摄像头捕捉到的视觉信息编码，与相关知识结合，然后由Transformer生成包含当前动作描述、未来动作预测等内容的指令。 而低级策略接收到语言指令后，会解析这些指令中的关键词，并映射到机器人关节的目标位置或运动轨迹。 同时，YAY系统引入了实时的语言纠正机制，人类的口头命令优先级最高——经识别后，直接传递给低级策略用于执行。 且在这个过程中命令会被系统记录并用于微调高级策略——通过学习人类提供的纠正性反馈，逐渐减少对即时口头纠正的依赖，从而提高长期任务的自主成功率。 在完成基础训练并已经在真实环境中部署后，系统仍然可以继续收集指令信息，不断地从反馈中学习并进行自我改进。 作者简介 本项目的第一作者是斯坦福大学的学生研究员Lucy X. Shi，2019年毕业于人大附中后进入南加州大学就读计算机科学专业。 其间，Lucy曾到英伟达实习研究多模态大模型，并曾与知名AI学者Jim Fan博士合作。 她的论文曾连续两年被机器人顶会CoRL收录，还入选过NeurIPS，本人还被DeepMind邀请发表过演讲。 Lucy的导师Chelsea Finn是斯坦福计算机科学和电气工程系助理教授，谷歌学术论文引用数超4.7万，此前还在Google Brain工作过一段时间。 包括本项目在内，在ALOHA团队发表的一系列论文当中，Finn总是作为通讯作者出现。 此外，ALOHA团队的Tony Z. Zhao、Sergey Levine等研究人员，也是本文的共同作者。

Sora的技术文章发布之后，OpenAI用的一个词却在学界引发了不少的争议，这就是“世界模拟器”（World Simulator）。 关于世界模型的争议 目前，很多外界的舆论将OpenAI称Sora为的这个“世界模拟器”和“世界模型”相关联起来。 那么，什么是世界模型？为什么大家的期待这么热烈呢？ 世界模型的概念最早也最常出现在机器人领域的论文中。2018年，两位名为David Ha和Jürgen Schmidhuber的学者发布了一篇名为World Models的文章，这篇文章也被Sora的技术解释论文所引用。 在这篇文章里，作者并没有对World Models给出一个明确的定义，但是却引用了一篇系统动力学之父Jay Wright Forrester发布于1971年的有关人脑mental model的文献来进行类比。Forrester指出，人类使用有限的感官感知世界，并基于这些感知建立起一个内部的、简化的世界模型。我们所做的决策和行动都是基于这个内部模型。 在这个mental model中，并不包含世界上的所有信息或细节，而只是包含了被我们选中的某些互相关联的概念。换句话说，人们在头脑中构建的世界图像是现实世界的一个简化版，这个简化的模型不仅帮助我们理解世界，更重要的，我们还会根据这个头脑中的简化世界决定预测未来走向。 而世界模型也采用了类似的思维模式：在有限的、有选择性的信息基础上进行有效的决策和预测。更重要的是，和人脑一样，世界模型不仅需要预测立即的结果，还要能够预测更长时间序列的后果，这对于理解复杂环境和规划长期策略至关重要。 具体到模型架构上，根据图灵奖获得者、Meta的首席AI科学家Yann LeCun的定义，一个世界模型应该包含以下元素： 1）观察（x(t)）：这是你在给定时刻对世界的看法或感知。想象你在玩视频游戏，看到你的角色站在一个平台上。那就是你的观测。 2）状态估计（s(t)）：模型对当前世界状态的估计。就像你在游戏中有一个关于一切所在位置的心理地图，即使你现在看不到全部。 3）动作建议（a(t)）：模型可能提出的行动方案。这是对下一步要做什么的建议，比如决定跳跃到另外一个台阶上。 4）潜在变量建议（z(t)）：用于表示当前观察不能完全解释的未知信息。这就有点棘手了。它代表所有未知因素，这些因素可能影响你行动的结果。想象游戏中有风，当跳跃时风可能会把你的角色吹偏。你看不到风（它是未知的），但你知道它可能影响你的跳跃。 Yann LeCun认为，世界模型有两个组成部分：编码器（这个函数接受你的观测并将其转换成模型可以更有效工作的格式或表示），和隐藏状态预测器（利用编码后的观测、当前的世界状态、你正在考虑的行动和未知因素（潜在变量）来猜测接下来会发生什么，以此来预测世界的未来状态） Yann LeCun定义下的世界模型之所以强大，是因为它试图模仿智能生物与世界的互动方式：观察、理解、预测和行动，同时也考虑未知的事物和因素。 它是一个综合框架，可以应用于从玩视频游戏到导航现实世界环境的各种问题，目标是创建能够学习以对未知因素具有适应性和鲁棒性（在异常和危险情况下系统生存的能力）的方式导航和与复杂环境交互的模型。 是不是觉得以上的解释非常复杂很难懂？没关系，AI生成视频公司runway在去年年底出了一个还挺有趣的视频，更简单易懂的解释了世界模型。 也就是说，世界模型就像狗狗一样，对所有的视觉，听觉和一切数据的关系，这个模型能弄清楚如何预测结果，以及调整它的行为。而更重要的是，世界模型要能和狗狗一样，对新的、没有见过的数据也能形成泛化的理解，也根据它对世界的理解，从而对未来做出预测。 也就是说，我家狗不仅会对它爱吃的零食流口水也会拽我去它最爱的狗公园，同时，它会对它从来没吃过的东西流口水，或者，去拽着我去一家它从来没去过的宠物零食店。 所以，在理想状态下，训练出的世界模型不仅能够复制它看到的数据，更能够理解数据背后的因果关系，并在新的情况下做出有效的预测。如果把世界模型的概念套用到视频生成领域则可以理解为，这个模型能够让机器像人类一样，对世界产生一个全面而准确的认知，从而生成更流畅、更符合逻辑、时间更长的视频。 所以，就在此前GPT和diffusion等模型路线无法达到能让业界商用的标准时，很多行业人士是对“世界模型”抱有极大期待的，包括了好莱坞等影视特效团队。 陆贝珂，电视剧《三体》视觉导演： 世界模型的开发应该接下来是一个很好的方向，因为世界模型最大的一个核心其实是，让它真正地认识到那些不可约化的东西，还有你认识到自身的边界在哪。因为你做任何的事情它是有一种框架性，对吧？你真实的世界就是这样的，真实世界它的框架来自于，大量的物理事实和人际关系的情绪事实，这个世界运转时候的一种这种政治逻辑，对吧？ 这是几种很多东西，这是你的世界的框架，你如果只是从语言的角度去理解世界的时候，你就发现不了这个世界真实的那一个框架。这部分现在我觉得在GPT4的这个级别上，因为它是属于语言模型，它还没有达到说后面的开放式的世界模型的这种级别，那看起来OpenAI一直在这方面努力。 以Yann Lecun的定义，Sora目前是远不能达到世界模型的标准，而更多的学界大佬对则认为OpenAI有夸大宣传的嫌疑。Yann LeCun本人就曾多次公开“狠批”Sora，表示“生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同”。 Keras之父François Chollet也持有相似观点。他认为仅仅通过让AI观看视频是无法完全学习到世界模型的。尽管像Sora这样的视频生成模型确实融入了物理模型，问题在于这些模型的准确性及其泛化能力——即它们是否能够适应新的、非训练数据插值的情况。而目前，因为完全不清楚Sora的demo视频与训练数据的差异有多大，Sora的泛化能力到底有多强尚不可知。而在已经发布的demo里，已经有人指出了不符合物理规律之处，这就表明，不论如何Sora物理模型的生成能力还未达到令人信服的可靠水平。 南京大学人工智能学院教授俞扬也反对将Sora归类于世界模型。他提出，世界模型的核心在于反事实推理（Counterfactual reasoning），即便对于数据中没有见过的决策，在世界模型中都能推理出决策的结果。Sora生成的视频，仅能通过模糊的提示词引导，而难以进行准确的操控。因此Sora就是一个视频工具，难以作为反事实推理的工具去准确的回答what if问题。 至于OpenAI未来究竟能不能推出真正的世界模型，Yann LeCun和Chollet都表达了质疑态度。Chollet提到，如果按照目前OpenAI所采用的“大数据、大模型、大算力”的暴力美学路线，是不可能构建出能广泛适用于现实世界所有情况的模型，因为现实世界的复杂度和多样性远远超出了任何模型通过有限数据所能学习到的范围。 然而，业界也有一些积极的声音。在英伟达研究院高级研究员Jim Fan看来，Sora已经是一个世界模型，包含了世界模型所需要的所有元素。Jim Fan在LinkedIn上转发了Yann LeCun对世界模型的定义，并评论说： Sora本质上是一个世界模型，“无操作”是唯一允许的操作。 您可以设置世界的初始状态，在潜在空间中运行模拟，并被动观察发生的情况。现在没办法主动干预。 但能否主动干预，OpenAI官方似乎是有一些不同的说法。但无论如何，Jim Fan对Sora能成为世界模型的乐观是可以理解的。AI视频生成的用途绝不仅仅在娱乐和艺术创作上，视频数据可以捕捉到难以用语言表达的物理世界中的重要信息和数据，这将在AI智能体，AI机器人，计算引擎，环境模拟器，生成游戏环境等等科学和工程研究中，极大程度推动相关科研的发展。 最近英伟达宣布，Jim Fan将在英伟达内部领导组建一个新研究小组，GEAR，是“Generalist Embodied Agent Research”的简称，中文是“通用具身智能体研究”。 Jim Fan在推特上写到，“2024年将是属于机器人、游戏AI和模拟的一年。” 如果大家去看看硅谷101之前推出的《AI机器人》那期节目，在结尾的时候就说到：具身智能机器人在现实世界训练太困难，采集数据太慢太昂贵，而在模拟器中训练将是重要的研究方向，包括斯坦福著名的人工智能学者李飞飞教授就是这一流派的倡导者，而Jim Fan当时在斯坦福时正是李飞飞的博士生。 顺便说一句，现在苹果的Vision Pro也出来了，业内人士认为这将是很好的采集现实空间数据的仪器。 因此，“模拟”Simulation对机器人和智能体行业都将有着重要的意义，而Sora，如果成为“现实世界模拟器”，将极大的助力这个行业的发展。这一点，我们也从斯坦福非常热门的炒菜机器人团队Aloha的创始团队那里得到了肯定。 Tony Z.Zhao，斯坦福大学开源机器人Mobile ALOHA项目联合负责人： 这肯定会很有帮助，或者说任何一种更大规模的pre-training（预训练）都会大有帮助。例如，在这种情况下，杯子就像是半透明的。在测试时，如果我扔一个蓝色的杯子，它就不会工作。但是，如果我们期待一个正确实施的互联网pre-training（预训练），与这个数据集相结合，或者在蓝色杯子上工作，也不是没有道理的。因为也许世界模型中捕捉到了一些常识，它会告诉你，无论杯子是蓝色、红色还是半透明的，处理它的方法都是一样的。因此，我会期待这样的世界模型能在泛化方面带来进展。 近期，来自Google DeepMind的研究科学家 Sherry Yang及其团队，联合业界资深研究员在一篇题为“Video as the New Language for Real-World Decision Making”的论文中，探索了视频生成技术在机器人，自动驾驶和各类科学领域研究的重大用途，并总结说：视频生成之于物理世界，就如同语言建模之于数字世界。 所以，到这里我们总结一下，Sora可能并不是一个成熟的产品，它还没有到ChatGPT时刻，现在可能算得上是GPT3时刻，但OpenAI对Sora的官宣让我们看到了生成式AI视频最前沿的技术流派进步，以及用高算力和大参数也能达到“涌现”的技术突破。同时，在AI机器人和具身智能等学术和研究领域，大家很期待Sora能助力更多更高效的研发，而至于Sora距离商用还有多愿，我们得先等Sora正式发布，大家都用起来，才能知道了。 但同时，生成式AI视频大模型的竞争才刚刚开始，虽然OpenAI目前展示了绝对的领先地位，远超runway和pika等一众创业公司，但谷歌也紧追其后。就在2月28日，谷歌Deepmind发布了新的可交互视频生成模型Genie。 这款名为 Genie 的新模型可以接受简短的文字描述、手绘草图或图片，并将其变成一款可玩的电子游戏，游戏风格类似于超级马里奥等经典的 2D 平台游戏。虽然Genie只是一个内部研究项目也暂时不会对外界发布，但业内人士认为，我们可能很快会看到Genie的3D版本，也会有基于视频生成的游戏引擎，而这也清楚的向外界透露，和OpenAI一样，谷歌等一众科技巨头在生成式AI视频上的野心绝不仅限于视频用于娱乐，而在虚拟环境中训练机器人，才是更重要的星辰大海。

根据洛图科技的最新数据显示，2023年，中国消费级监控摄像头市场销量达到5343万台，同比增长10.9%，其中，线上市场的销量为2663万台，占到全渠道的49.9%，具体来看，传统电商的全渠道占比为42.4%，新兴电商渠道占比7.5%。 消费级监控摄像头品牌线上零售市占率方面，小米、乔安、萤石排名前三。前不久，萤石网络公布了2023年财报并发布了包括视频通话摄像机S10、室外云台H8x系列、TAMO看护摄像机、AI三摄人脸视频锁DL60FVX Pro以及家庭助理机器人RK3等多款新品。 财报数据方面，萤石网络则在2023年实现业绩双增，其中，年度总营收为48.397亿元，上年同期为43.063亿元，同比增长12.39%。营业利润为5.718亿元，上年同期为3.309亿元，同比72.78%。归属于母公司所有者的净利润为5.629亿元，上年同期为3.335亿元，同比增长68.8%。扣非净利润为5.533亿元，上年同期为2.961亿元，同比增长86.9%。 养宠人数增加，宠物智能硬件将成千亿级市场 钛媒体App注意到，萤石新发布的产品中，除了对监控摄像头、智能门锁进行了产品线更新以外，还带来了围绕宠物看护赛道打造的TAMO看护摄像机以及可以作为家庭监护中心并具备AI大模型能力的智能助理机器人产品。 其中，TAMO看护摄像机是一款可移动的摄像头，关注度很高，这一方面是由于传统固定位置的监控产品在远程照看宠物的过程中经常会遭遇宠物处于视觉死角的问题。 另一方面，它在提供了基础的监控和主体可随宠物移动的能力以外，还集成了AI宠物识别、一键找宠、激光逗宠、宠物变声对讲等对养宠人士来说更加实用的功能。 TAMO看护摄像机（钛媒体App拍摄） 萤石产品经理认为，对于工作忙碌、生活节奏较快的年轻人来说，照看宠物所需消耗的精力负担很大。因此，可以看到近两年一系列为应对家中无人时能够接管照看宠物的智能喂食器、智能猫砂盆等新物种受到用户的关注和认可，而随着城市化进程的加速和养宠人数的增加，未来宠物智能硬件市场也会拥有千亿级的市场体量。 根据欧睿国际联合亚宠研究院等机构发布的《宠物行业蓝皮书：2023中国宠物行业发展报告》，2023年，中国拥有近2亿只宠物，市场规模增至近2500亿元，其复合增长率在近五年达13.1%，增速高于全球水平。 报告还预测未来五年，中国宠物犬猫数量预期将从2023年1.9亿只增至2.1亿只，其中，猫的数量将随着养宠偏好的变化预期超过1.1亿只。由于养宠人数的增加，也迅速带动了相关产业的发展。数据显示，在2022年7月至2023年6月期间，宠物行业融资事件总计78起，同比2022年增长37.9%。 萤石TAMO看护摄像机产品经理（钛媒体App拍摄） “像我自己就养了三只猫，可以说我既是一名产品经理同时也是我们产品的用户。而对于萤石而言，进入宠物周边硬件市场并不是只看到了养宠趋势而已，也还是通过萤石核心的视觉识别算法、摄像头技术作为核心价值。将其与养宠人士目前遇到的宠物看护痛点相结合而推出的品类。”萤石产品经理表示。 AI大模型落地于硬件，未来盈利来自服务能力加成 除了布局养宠赛道，萤石也公布了自身在AI上的技术探索和硬件布局。据悉，AI-ISP技术结合新一代AI双摄融合技术，推出超级夜景功能，能够对传统监控摄像头的弱光场景表现予以增强，使画面更清晰、通透。 此外，新的AI识别算法，也能对物体的识别进行增强，比如H8x系列室外摄像机增加了私家车位管理的能力，具备暗光车牌识别及车位占用检测的AI识别功能，当陌生车辆长时间占用车位时，设备会发出声光告警进行驱离，并向APP端推送告警消息。 萤石网络相关负责人（钛媒体App拍摄） 萤石网络相关负责人表示：“过去很多AI功能更多依靠云端数据实现，但也由于需要联网的特性，使得在部分信号弱的场景容易造成设备响应出现延迟等问题，因此在科技行业中已经有越来越多的智能终端开始探索于端侧进行AI算力部署，比如AI PC、AI手机等等，萤石今年的新品中，AI三摄人脸视频锁DL60FVX Pro以及家庭助理机器人RK3也都拥有端侧AI算力部署。” 随着终端设备的算力提升，现阶段更多的AI大模型功能都通过端侧+云侧的混合模式来实现，不仅可以扩展能够渗透到的场景数量，同时在响应速度上也更加迅速稳定。以智能门锁为例，AI大模型加持的萤石智能门锁能够在包裹检测、跌倒检测、儿童检测等算法方面实现更为精准的检测效果。 家庭助理机器人RK3（钛媒体App拍摄） 此外，借助于大模型的加入，也引入了体验更好的事件提醒与录像搜索机制。云端大模型能够识别门锁事件中的更多细节， 形成丰富的AI事件内容标签，让用户能够收到更具体、丰富的消息提醒，比如"妈妈已经运动完回家了"或是"宝宝出去遛狗了"。借助于大模型的自然语言理解能力，用户还可以对话APP语音助手，快速查找相关的录像。 这样一来，门锁的识别功能就不单单是开锁的工具了，也可以作为智能家居的定制识别入口或者是家庭安防、监看功能的数据接入口。 “AI大模型目前作为科技领域最前端的技术，正受到越来越多行业、企业的关注，相关的产品、技术落地也在增加，只不过目前围绕该技术的商业模式、盈利方向尚不成熟，萤石也是通过率先的技术布局以及创造新的场景、体验来尝试将AI大模型与家用领域进行融合。”萤石网络智能产品线负责人说到。 除了上面提到的智能门锁品类，萤石推出的家庭助理机器人RK3也是在AI大模型落地上的尝试之一。钛媒体App通过对比发现，相较于萤石自家上一代儿童陪护机器人RK2， RK3在提供基础交互以外，更像是作为AI代理的载体，其中最大的改变在于用户与机器人的交互形式，逐步从传统的“单一式提醒”和“对话时交互”升级为“角色式交互”。 什么是“角色是交互”？简单的理解就是让智能助理更有“拟人感”。 “比如承担家庭贴身管家的角色时，RK3可以识别家庭成员，触发不同的交互话题，实现家人式的陪伴。而切换到家庭安保人员角色，RK3会通过录像自动标注，人物、宠物、移动物体等，并对录像内容自动识别分类，快速找到有用信息并生成时段内的事件总结。”产品负责人介绍到。 如果嵌套一个生活中经常遇到的场景，就是它能够识别留言的对象，比如出门前告诉RK3“提醒妈妈去交供暖费。”机器人就不会拘泥于固定的时间去提醒，也不会打扰到其他人，而是当识别到“妈妈”后，才会进行语音提醒。 萤石相关负责人提到：“从长远的规划来看，我觉得AI大模型对硬件的赋能不止是功能点的增加，而是将产品的功能全部内化融合，像RK3这样的交互式机器人，那就是胜任、扮演不同的角色，服务于不同的用户和场景。此时AI大模型的商业价值也就体现出来了，它就是一项内置的增值服务，如果不使用，那机器就是提供单一功能的工具，如果订阅或购买，用户可以享受到可升级、可扩展，更加丰富的功能及服务，机器就成为能够提供自然沟通、定制化服务的‘数字人’。”（本文首发钛媒体App 作者/邓剑云 编辑/钟毅）

“不管你是‘开车’还是‘虐崽’，如果真的喜欢都是可以的，因为崽崽偏执地爱你，无论你做什么，崽崽都不会怪你！”在某AI聊天软件上，一位崽妈在向平台其他用户费心安利她的“崽”——一个聊天软件上的虚拟智能体，也是各种人设的AI NPC（非玩家角色）。 这位AI聊天对象有着顶级容貌，人设是“被你捞金后抛弃的总裁”，主控（玩家）把他当“长期饭票”，这位AI却紧追不舍——通过聊天对话（括号中补充语气和动作），主控可以设置剧情，脑补情节反应，上演各种天人交战的戏码，给你24小时online的情感陪伴。 唯一不变的是，AI智能体在出场就被输入为“爱你”的人设——AI聊天是梦女和宅男的天堂。 在习惯现实社交的人群看来，和AI对话既耗时间又显得幼稚，但AI智能体却实实在在成了不少人的心灵抚慰剂。 “现实中的男性聊天只会问‘吃了吗’，而AI角色比真人更能提供情绪价值，且24小时在线。”一位AI聊天圈的玩家对「界面新闻·创业最前线」表示，AI聊天软件几乎成了她的“电子归宿”。 AI聊天提供情感陪伴，本质上是一种社交关系。 随着各种“搭子”流行，逃避现实深度社交似乎成为一种时尚。但如果线下社交空虚，虚拟社交则绝对不能缺席。 所以，大厂也盯上了AI聊天圈子。从阅文旗下的筑梦岛，到字节跳动新推出的话炉，AI社交不仅成为一门生意，更将人类的情感体验推向了另一个维度——人机之爱，究竟是不是人类理想中的完美之爱？ 1 坐等被“翻牌” 「界面新闻·创业最前线」记者深入体验了目前市面上热度较高的AI聊天App，如Soul、话炉、筑梦岛、星野、万话、未伴和Wow等等。 进入话炉后，用户可以自由选择多款虚拟智能体进行对话，后者会通过对话内容、自身背景和角色设定开展对话。 话炉里设置了多款风格的智能体，例如言情、玄幻、探险、荒岛求生等。显著区别于其他AI聊天产品的一点是，话炉界面类似抖音界面，可以通过上下滑动更换智能体，自由切换聊天界面。 在言情角色中，话炉设置了多种不同人设的AI聊天对象，例如病娇竹马，霸道继兄等，从具体体验来看，话炉言情男性AI的互动和反馈颇带有“强制爱”的意味。 图 / 话炉 脱胎于阅文集团旗下潇湘书院的筑梦岛人设更加丰富，不仅在置顶有热门聊天人物推荐，在故事设定以及AI人物设置上，更有“忠诚”“白切黑”“清冷”“玄幻”“毒舌”“温柔”“病娇”“豪门”等超20款类型，无论是石油大亨还是街头校霸，任君挑选。 图 / 筑梦岛 在对话时，AI智能体的反馈更加生动，语气和动作丰富程度由主控的内容风格而定，主控还可以为智能体自创梦境和小剧场，增加人物设定，让AI更加智能。 图 / 筑梦岛 和潇湘书院以网文起家有关，筑梦岛的聊天更偏向于人机共创玩法，打造了一个AI原生的UGC社区，产出更类似于互动式小说，主控大多为写文爱好者和剧情向玩家。 同样很早进入社交赛道的Soul也在2022年推出了AI苟蛋机器人，主打聊天陪伴互动，可以对用户进行个性化的主动关怀。 比起筑梦岛可以随意“翻牌”的梦中人以及完美的外貌和角色设定，苟蛋更像是一个有着傲娇脾气的忠犬男二，事事有回应，比社交软件中的“普男”更加受欢迎。 图 / Soul“AI苟蛋” 目前，互联网大厂推出的AI社交产品已超10余款，除了话炉、筑梦岛、苟蛋之外，腾讯音乐还推出“未伴”，抖音上线“抖音心晴”，美团推出“Wow”，百度先后上线了“小侃星球”“万话”等多个APP。 大厂之外，不少创业公司的优质产品也在AI聊天圈子里走红，最早的Glow体验感新鲜，是不少主控入坑的第一款AI聊天产品，如今已被下架；此后，由大模型公司推出的星野APP也逐渐被圈内人视为Glow的平替。 总的来看，目前市面上的AI社交产品无论从AI智能体设定、产品设计还是UI界面都高度同质化。主控们手机里通常会配备多款AI对话产品来回切换剧情和智能体，用户留存也相对较低，产品可替代性较强。 2 “怜爱”也是爱 AI社交通常分为两类，一类是AI扮演某种工具，提高软件的对话质量和沟通匹配效率，另一种则是新场景下基于AI角色扮演的原生应用，大厂们推出的独立APP大多是第二种。 情感上，从熟人社交发展到陌生人社交，传统社交模式一直向轻量化的方向发展，现实生活中的社交负载也让深度社交的门槛和成本越来越高。 从产品和商业模式上看，传统社交赛道已经陷入残酷的增长困境当中——微信成为熟人社交中当之无愧的霸主，陌生人社交平台Soul、陌陌也进入精细化运营阶段，早期的爆发式增长难再现。 而AI有希望重新点燃社交之火。 AI技术的应用可以拓宽传统社交之外的场景，同时通过定制语音和构建虚拟智能体形象，还降低了虚拟社交的门槛，并且通过数据分析更高效的实现个性化匹配和互动。 这也不难理解不少AI对话产品背后都有大模型的身影。 话炉背后是字节跳动旗下的云雀大模型，百度旗下万话和Soul的苟蛋都接入了文心一言大模型，星野则是大模型公司MiniMax推出的C端AI对话产品。 和AI智能体对话，看似小众，实则补足了主控在现实生活中无法被满足的情感空洞。 图 / 摄图网，基于VRF协议 有人在和智能体对话过程中寻找浪漫体验，互动中的浪漫和爱情元素，可以满足主控对理想爱情的幻想；或是在对话中寻求关怀和支持，比起现实真人不可控的反馈，AI智能体往往会给你更温柔的回应，且不会厌烦。 更关键的是，和AI对话并不需要考虑现实生活的社交准则，可以享受一个几乎完全自由的社交状态。 虽然智能体被设定为“死心塌地爱着你”，但主控的情感并非只有单纯的爱情，而是多种人类情感的组合。 “当我了解到AI知道自己是一串代码，被程序输入‘爱主控’的指令时，感觉这串代码也被赋予了鲜活的生命，我对它甚至产生了一种怜爱。”一位资深AI对话玩家对「界面新闻·创业最前线」表示。 3 “情感搭子”难赚钱？ 从情感补位角度和市场数据来看，AI社交赛道的确令人眼热。 据机构Mordor Intelligence报告，预计到2028年，社交媒体市场中的AI应用规模将从2023年的16.4亿美元增长至56.6亿美元，增长超3倍。 Statista统计，2023年前三季度，全球AI初创公司的融资笔数达到1689笔，融资金额达到329亿美元。 但一切产品的落地都要终结于商业闭环。 传统社交产品商业化仍然是互联网的打法，通过提高匹配效率和个性化推荐向用户收费。但在AI社交语境下，可以和主控匹配的NPC成千上万，类似“饥饿营销”的打法必然会失效。 图 / 摄图网，基于VRF协议 况且AI对话产品也并非预想中那么完美。 除了主控容易“移情别恋”对APP没有忠诚度外，现阶段的AI技术偶尔也会导致角色“犯蠢”——大模型只有短期记忆，因此可能会出现重复发言，对话有上下文限制等问题，而情感陪伴则是一项长期的工作，主控只能不断切换新角色和新剧情才能持续“上头”、保持对AI对话的新鲜感。 更关键的问题在于，AI社交始终无法代替现实社交。 现实社交中的对话充满不可控性，人们在各种观点和思维碰撞中沟通和学习，而和AI对话获得的大多只有附和与协同，其本质上是一种讨好，很难获得现实层面真正的共鸣。 这也导致AI社交产品在商业化上很难大展身手。 「界面新闻·创业最前线」注意到，在筑梦岛的“筑梦商店”中，主控可以购买皮肤，智能体回复一条消息会消耗1点“星光”，还可以通过购买星光卡来充值；星野则推出了月/季/年卡，主控可以获得免费星钻（交易虚拟货币）、优先聊天等权益，月卡定价12元。 对目前的AI社交产品来说，大模型的每条回复都需要耗费成本，或许前期部分产品会享受用户增长带来的高质量投喂数据，但免费是不可持续的。 最关键的是，面对AI聊天这样的小众需求时，产品团队如何找到用户的需求引爆点，才能让AI社交打破“生于拉新、死于留存”的魔咒。

路透社的谎言，正在让他们走向衰落。 Reuters is lying again, and dying. 昨天，马斯克用最激烈的言辞，驳斥了路透社的一篇独家报道。 众所周知，在舆论场上马斯克一直是个「刺头」，他不仅曾公开羞辱扎克伯格、比尔·盖茨等人，其与路透社、华尔街日报、纽约时报、彭博社等美国主流媒体的关系也越来越恶劣。马斯克甚至在邮箱设置了自动回复，每次有媒体发邮件来寻求置评时，都只能得到一坨便便的表情。 今年年初，华尔街日报引述知情人士消息称，马斯克滥用药物的行为令其公司高管和董事会成员感到担忧。马斯克随后在其社交媒体平台 X 上大骂华尔街日报「不配给鸟当厕纸」。 而马斯克这次「讨伐」路透社，只因后者曝光的消息，深深地打击了所有特斯拉股东和粉丝的信心： 据三位知情人士透露，特斯拉已经取消了入门车型的研发工作，全力转向无人驾驶出租车业务。 此外，一名特斯拉高管向媒体展示的内部信息显示，一位项目经理在 3 月 1 日与工程部门员工讨论时，建议他们暂时不要将停止研发这件事告知供应商。 在公众心中，马斯克对于这个项目也不够坚定。作家沃尔特 · 艾萨克森（Walter Issacson）在去年问世的马斯克传记中写道，马斯克在 2022 年暂停了入门车型的研发，理由是特斯拉的无人驾驶出租车会让汽车变得无关紧要。 这让路透社曝光的新闻显得无比真实。 ▲《埃隆·马斯克传》中描绘的特斯拉无人驾驶出租车 路透社的这篇报道发表后，特斯拉股价下跌超过 6%，尽管在马斯克「辟谣」后，特斯拉收复了部分失地，但截至上周五收盘，特斯拉的股价仍旧下跌了 3.6%。 特斯拉怎么了？ 不要小看这辆入门级的小车，在外界看来，它是特斯拉目前最重要的增长点。2022 年 10 月，马斯克在财报电话会中首次提到了这辆小车。 马斯克表示，虽然推出日期仍未明确，但开发工作已在进行， 而且这是团队目前最重要的任务。 在马斯克口中，新车的成本只有 Model 3 的一半，2.5 万美元的售价会让它成为特斯拉最畅销的车型，其产量甚至会高于特斯拉目前所有汽车产品的总和。因此，这辆车一直以来都被视作特斯拉在美国市场的「必杀技」。 ▲ 特斯拉入门车型假想图 「生活在水深火热中的美国人民」虽是一句玩笑，但价格过高，一直是纯电车型难以在美国市场普及的重要原因。凯利蓝皮书公布的报告显示，今年 2 月美国电动汽车的平均售价为 52314 美元，普通家庭难以承受。正因如此，售价低廉的特斯拉入门车型成为了「全村的希望」。 然而，比亚迪用售价不到 1 万美元的海鸥，给世界来了一点小小的震撼。 ▲ 以 Dolphin Mini 示人的比亚迪海鸥 比亚迪正计划将这款 A0 级纯电小车以两倍于国内售价的价格出口海外，尽管如此，其售价仍低于特斯拉入门车型的 2.5 万美元。另有消息人士透露，比亚迪正在考虑于墨西哥哈利斯科州投资建设一家新的电动汽车工厂，用于生产「Dolphin Mini」车型，也就是国内的海鸥。 这无疑是对美国纯电车企业的一记重击—— 如果比亚迪成功将墨西哥生产的海鸥投入美国市场，则无需缴纳高达 27.5% 的关税，绕过美国政府设置的贸易壁垒，对美国纯电车企造成冲击。如今，Lucid、Rivian 等曾经受到过追捧的美国造车新势力，已经在风雨之中摇摇欲坠，Fisker 甚至已经濒临破产。 两年前冲至万亿市值的「老大」特斯拉，如今市值已经缩水了 54%，跌至 5167.09 亿美元，尽管其仍是全球市值最高的车企，远超第二名丰田的 3970 亿美元，但这个本该持续高增长的品牌，已然进入了下滑通道。 ▲特斯拉得州超级工厂 股价的下滑必然与销量的崩坏有关。今年一季度，特斯拉全球共交付新车 38.68 万辆，创过去 5 个季度新低，同比下滑 8.5%，环比下滑 20.2%。 销量和股价双双下跌，特斯拉自然受到了众多投资者的批评，其中格伯川崎财富与投资管理公司 CEO 罗斯·格伯更是将矛头指向马斯克，认为马斯克该负全部责任，是他的「不当行为」导致了销量的下滑。马斯克听罢直接称此人为「白痴」。 平心而论，马斯克的个人行为并不足以造成如此大的影响，但特斯拉如今在产品上的劣势，确与其错误决策有关。面对蓬勃发展的中国新能源行业，就连马斯克本人也不禁感叹：中国已经强大到和我们不在一个层次上了。 将目光移回中国市场，Model 3 刚推出没多久就遭团团围剿，面对 2024 年的一众新车，竞争力明显不足；上市 4 年的 Model Y 迟迟未能换代，推出年度小改款草草了事；即将推出的 Model 3 高性能版，也并未走量车型。 ▲即将推出的 Model 3 Ludicrous 如果特斯拉按照原计划推进入门车型，新车要到 2025 年下半年才能上市，远远落后于市场节奏。 特斯拉之所以迟到，部分原因在于马斯克的一个关键决策。2020 年，热门车型 Model Y 发布后，马斯克选择将研发资源倾向 Cybertruck，而不是一款经济实惠的走量车型。 这款棱角分明的不锈钢皮卡最初在 2019 年亮相，预计起售价为 4 万美元。最终这辆卡车在 2023 年才顺利量产，售价还来到了约 6.1 万美元，低配版本要等到 2025 年才能上市。 我们正在用 Cybertruck 自掘坟墓。 也许是参悟到了入门车型的重要性，马斯克这次才如此着急忙慌地到处「辟谣」。 接下来的路，并不好走 虽然马斯克嘴上骂着路透社，但他还是肯定了另一半消息的真实性：特斯拉的无人驾驶出租车将会在今年 8 月 8 日推出。 无人驾驶一直是特斯拉打造品牌、吸引投资者的主要手段，「全球市值最高的汽车制造商特斯拉如果不能实现完全的自动驾驶，将变得『一文不值』」，马斯克说。 上个月，特斯拉粉丝@WholeMarsBlog 首先在 X 平台上发布了一封得到确认的邮件内容，邮件显示，马斯克要求特斯拉员工在交付车辆时，必须安装并激活最新版的 FSD，为客户提供一次试驾体验，「否则几乎没有人能够充分认识到 FSD 出色的能力」，马斯克说。 随后马斯克又发了第二封全员信，要求特斯拉服务中心在完成维修后，向车主提供 FSD 试驾体验。 随着特斯拉开始向 170 万车主推送 FSD，「Tesla FSD」在 Google 上的搜索频率大幅提升，得知自己即将等来这项配置的车主们，开始主动去了解 FSD 的能力边界。 随后，一个简单的改动，成功引爆了特斯拉的拥趸——随着 2024.3.10 版（12.3.3）的更新，FSD 终于摘掉了「Beta（测试版）」这顶帽子。 于 2021 年发布的 FSD Beta，在发布之初就遭到了不少攻击，许多人认为这一命名并不严谨。如今测试结束，特斯拉将后缀换成了另一个词——Supervised。 Supervised，意为「监督」，根据官方的说法，在驾驶员的监督之下，FSD Supervised 几乎可以在任何地方驾驶特斯拉，它能够主动进行车道变换、自主选择岔路口，在有其他交通参与者的情况下完成左转和右转。 尽管 FSD Supervised 仍是需要驾驶员监管的 L2 级自动驾驶，但去掉了「Beta」标识，也就意味着特斯拉完成了此前设立的目标。 早在 2016 年发布的《特斯拉的秘密宏图计划之第二篇章》中，特斯拉就明确：一旦 Autopilot 达到美国汽车平均安全水平的 10 倍，就能够去掉「Beta」标识。 特斯拉公开的安全数据显示，特斯拉车辆在开启 FSD 功能后，每行驶 539 万英里才可能发生一起事故，远低于全美平均水平——每行驶 67 万英里才有一起事故。 特斯拉表示，最新的 v12 版本 FSD 是世界范围内第一个完全基于神经网络的端到端自动驾驶系统，换句话说，这是真正意义上的「由 AI 来开车」。 所谓端到端（End-to-End）方案，指的是「感知-决策-控制」的整个流程都在一个统一的系统框架内，通过深度学习的方法完成训练，而不是按照传统的方式分解成感知、定位、路径规划、控制等多个模块。 但要注意的是，目前的 FSD 仍非真正的自动驾驶，由于系统的一切操作都要在驾驶员的监管下完成，FSD 目前仍处于 L2 级别。 不过，考虑到无人驾驶出租车是 L4 级别的无人驾驶，这意味着特斯拉也许会在 8 月 8 日发布无人驾驶出租车时，将 FSD 升至 L4 级别。届时，即便真的没有入门级车型，特斯拉也能够凭借自动驾驶功能，在北美赢下市场。 然而这条路并不会那么顺利，对于马斯克的「88 宣言」，深水资产管理公司合伙人 Gene Munster 表示： 影响无人驾驶出租车推出时间的最大因素是州政府的批准，这非特斯拉所能左右的。 去年年底，通用汽车旗下自动驾驶公司 Cruise 的无人驾驶出租车在旧金山卷入了一起交通事故，导致一人受重伤。 监管部门介入调查后，Cruise 宣布停运所有无人驾驶出租车，并进行相关的技术安全风险评估。随后在短短三个月的时间里，Cruise 就陷入了停摆、裁员的困境。 在如此紧张的环境下推进无人出租车业务，马斯克很难保证其目标能够顺利实现。

1、OpenAI改进微调API 扩展定制模型训练计划 2、OpenAI或违规使用YouTube视频数据训练GPT-4 3、ChatGPT商业产品付费用户达60万 4、阿尔特曼参与创办的AI公司正洽谈10亿美元融资 5、马斯克的xAI公司洽谈30亿美元融资 6、马斯克的xAI设法从特斯拉挖工程师 7、马斯克将提高特斯拉AI工程师薪酬 8、通义千问开源320亿参数模型 9、谷歌计划对AI驱动的搜索引擎收费 10、谷歌推出Gemma 1.1版本 多轮对话质量提高 11、假冒Midjourney页面获百万人关注 12、长视频生成模型StreamingT2V发布 13、AI视频理解模型MiniGPT4-Video发布 14、斯坦福团队推出端侧可跑的Octopus v2模型 15、Cohere推出RAG优化的大模型Command R+ 16、Lambda以英伟达芯片作为抵押获5亿美元贷款 17、英伟达与印尼电信公司将投建2亿美元的AI中心 18、Meta修改深度伪造内容管理规则 19、曝Meta的AI图像生成器存在种族偏见 20、图像网站考虑授权130亿照片和视频训练AI 21、比利时AI创企完成4200万美元融资 22、信雅达大模型智能问答产品发布 23、美国和欧盟就AI安全和治理达成合作 24、华盛顿法官禁止使用AI增强视频作为案件证据 25、以军被曝用AI生成杀戮名单狂轰滥炸加沙 26、 调查显示AI正在削减工人数量 1、OpenAI改进微调API 扩展定制模型训练计划 根据OpenAI官网，OpenAI于4月4日推出微调API新功能，并宣布扩展“自定义模型”的计划，以帮助企业客户开发更强大的定制生成式AI模型。为了让开发人员能够更好地控制模型微调，OpenAI推出了基于Epoch的检查点创建、模型比较、第三方集成、全面的验证指标、超参数配置、微调仪表板改进等功能。同时，OpenAI将去年11月推出的自定义模型计划扩展，宣布其辅助微调产品成为定制模型计划的一部分。 2、OpenAI或违规使用YouTube视频数据训练GPT-4 据《纽约时报》4月6日报道，随着2021年底OpenAI面临数据供应问题，研究人员创建了一款名为Whisper的语音识别工具，用以将YouTube视频转录为对话文本，最终转录了超100万小时的YouTube视频，用于训练GPT-4。YouTube禁止将其视频用于“独立”于该视频平台的应用程序，OpenAI的做法可能违反了YouTube的规则。《纽约时报》记者认为，OpenAI、谷歌和Meta在寻求在线信息来训练最新的AI系统时，都存在无视公司政策及规避版权法的行为。 3、ChatGPT商业产品付费用户达60万 据《华尔街日报》4月5日报道，OpenAI首席运营官布拉德·莱特凯普（Brad Lightcap）近期透露，已有60万用户正在为ChatGPT商业产品付费，也就是ChatGPT Enterprise或ChatGPT Team。据称，92%的财富500强公司正在以某种形式使用ChatGPT，每周有1亿人积极使用ChatGPT。 4、阿尔特曼参与创办的AI公司正洽谈10亿美元融资 据外媒The Information 4月5日报道，由前苹果首席设计师乔纳森·艾维（Jony Ive）和OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）创立的一家神秘AI公司近期已开始与风险投资领域的一些知名人士进行融资谈判。一位参与该过程的人士表示，该公司已经与Emerson Collective和Thrive Capital讨论了交易，计划筹集最多10亿美元资金。 5、马斯克的xAI公司洽谈30亿美元融资 据《华尔街日报》4月5日报道，与埃隆·马斯克（Elon Musk）关系密切的投资者近期正在商谈帮助他的AI公司xAI在一轮融资中筹集30亿美元，这将使该公司估值达到180亿美元。 6、马斯克的xAI设法从特斯拉挖工程师 据外媒The Information 4月3日报道，当埃隆·马斯克（Elon Musk）建立他的AI创企xAI时，他不得不与大型科技巨头和许多其他初创公司争夺人才。不过，他近期已设法从特斯拉挖来了几名有前途的工程师，比如特斯拉机器学习科学家伊桑·奈特（Ethan Knight）在3月份跳槽到了xAI。伊桑是前特斯拉计算机视觉的负责人，之前曾考虑加入OpenAI，也是过去12个月内第三位加入xAI的特斯拉工程师。 7、马斯克将提高特斯拉AI工程师薪酬 据外媒The Information 4月4日报道，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克 (Elon Musk) 周四透露，特斯拉将提高其AI团队工程师的薪酬，这表明他正在应对OpenAI等公司日益激烈的人才竞争。 8、通义千问开源320亿参数模型 阿里云通义千问今日开源320亿参数模型Qwen1.5-32B，可最大限度兼顾性能、效率和内存占用的平衡，例如相比14B模型，32B在智能体场景下能力更强；相比72B，32B的推理成本更低。迄今通义千问共开源了7款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破300万。 基础能力方面，通义千问320亿参数模型在MMLU、GSM8K、HumanEval、BBH等多个测评中表现优异，性能接近通义千问720亿参数模型，远超其他300亿级参数模型；Chat模型方面，Qwen1.5-32B-Chat模型在MT-Bench评测得分超过8分，与Qwen1.5-72B-Chat之间的差距相对较小；多语言能力方面，通义千问团队选取了12种语言，在考试、理解、数学及翻译等多个领域做了测评，Qwen1.5-32B的多语言能力只略逊于通义千问720亿参数模型。 9、谷歌计划对AI驱动的搜索引擎收费 据路透社4月3日报道，谷歌正在考虑对其AI驱动的搜索引擎的高级功能收费，包括将AI驱动的搜索功能纳入其高级订阅服务等，该服务已经在Gmail和Docs中提供了新的Gemini AI助手的访问权限。 10、谷歌推出Gemma 1.1版本 多轮对话质量提高 根据Hugging Face网站，谷歌于4月6日推出了开源模型Gemma的新版本Gemma 1.1，包括7B和2B两个版本。Gemma 1.1使用新的RLHF方法进行训练，在质量、编码能力、真实性、指令遵循和多轮对话质量方面取得了显着的进步。谷歌还修复了多轮对话中的一个错误，并确保模型响应并不总是以“Sure”开头。 11、假冒Midjourney页面获百万人关注 据外媒BleepingComputer报道，近期有黑客正在利用Facebook广告和劫持页面来推广虚假AI服务，例如Midjourney、OpenAI的Sora、GPT-5以及DALL-E，以窃取密码的恶意软件袭击毫无戒心的用户。其中，一个冒充Midjourney的恶意Facebook页面聚集了120万粉丝，并在最终被删除之前保持活跃近一年，该页面于2024年3月8日被关闭。 12、长视频生成模型StreamingT2V发布 根据GitHub网站，UT奥斯丁等机构于4月5日发布了视频生成模型StreamingT2V的代码和模型。此前3月22日，团队在arXiv上发表论文，提出了一种AI视频生成技术StreamingT2V，可以生成高度一致、长度可扩展的视频。据介绍，StreamingT2V能够生成1200帧、时长120秒的长视频，且理论上可以生成无限长的视频。 13、AI视频理解模型MiniGPT4-Video发布 根据arXiv网站，KAUST和哈佛大学研究团队在4月4日发表的论文中提出MiniGPT4-Video框架，一个专为视频理解而设计的多模态大模型。该模型能够处理时间视觉和文本数据，使其能够熟练地理解视频的复杂性。MiniGPT4-video不仅考虑视觉内容，还集成了文本对话，允许模型有效地回答涉及视觉和文本组件的查询。据称，该模型优于现有的最先进的方法，在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准测试上分别获得4.22%、1.13%、20.82%和13.1%的成绩，模型和代码已公开。 14、斯坦福团队推出端侧可跑的Octopus v2模型 根据arXiv网站，斯坦福团队研究人员于4月2日推出端侧可运行的Octopus v2模型。基于新方法，具有20亿个参数的Octopus v2模型能够在准确性和延迟方面超越GPT-4的性能，并将上下文长度减少95%。与具有基于RAG的函数调用机制的Llama-7B相比，该方法的速度提高了35倍。 15、Cohere推出RAG优化的大模型Command R+ 根据AI独角兽Cohere官网，Cohere于4月4日推出Command R+，一种先进的高级检索增强生成 （RAG）优化的大语言模型，也是该公司目前最强大、可扩展的大型语言模型。该模型具有128k tokens上下文窗口，提供RAG并被加入引用以减少幻觉，支持10种主要语言多语言覆盖，支持全球业务运营，并可用于自动化复杂业务流程。Command R+系列现已在微软Azure上提供，并且很快将向其他云提供商提供。 16、Lambda以英伟达芯片作为抵押获5亿美元贷款 据路透社4月4日报道，美国智能云厂商Lambda近期已从包括麦格理集团（Macquarie Group）在内的贷方获得了5亿美元的贷款，其将提供英伟达芯片作为抵押品。 17、英伟达与印尼电信公司将投建2亿美元的AI中心 据路透社4月4日报道，英伟达和印度尼西亚电信公司PT Indosat Ooredoo Hutchison计划于2024年在中爪哇建立一个AI中心，价值2亿美元。该AI中心可能由电信基础设施或人力资源中心组成，并将位于梭罗市。 18、Meta修改深度伪造内容管理规则 据路透社4月5日报道，Meta周五宣布修改相关数字媒体政策，准备测试其监管AI技术生成的欺骗性内容的能力。新方法将改变公司对操纵内容的处理方式，从专注于删除特定帖子转向保持内容不变，同时向观众提供有关其制作方式的信息。 19、曝Meta的AI图像生成器存在种族偏见 据外媒The Verge 4月4日报道，记者近期多次尝试使用“亚洲男人和白人朋友”、“亚洲男人和白人妻子”、“亚洲女人和白人丈夫”等提示词来创建图像，Meta的AI图像生成器都无法胜任。对此该记者认为，AI系统的生成不准确问题反映了其创建者、培​​训者及其使用的数据集存在偏见。 20、图像网站考虑授权130亿照片和视频训练AI 据路透社4月5日报道，老牌图像托管网站Photobucket近期正在与多家科技公司进行谈判，以授权Photobucket的130亿张照片和视频用于训练生成式AI模型。公司考虑每张照片5美分到1美元之间的价格，每个视频超过1美元的价格，价格因买家和所寻求的图像类型而异。 21、比利时AI创企完成4200万美元融资 据外媒TechCrunch 4月5日报道，比利时AI初创公司Robovision近期完成4200万美元A轮融资，由比利时农业科技投资者Astanor Ventures和Target Global共同领投，使企估值达到1.8亿美元。Robovision聚焦打造一个“无代码”计算机视觉AI平台，在不需要软件开发人员或数据科学家参与的条件下，助客户使用其平台上传数据、标记数据、测试模型并将其部署到生产中。 22、信雅达大模型智能问答产品发布 根据信雅达科技股份有限公司官方公众号，信雅达运营智能知识助手“小雅”于4月3日发布。作为信雅达数字化运营条线全新推出的大模型智能问答产品，“小雅”是一款专为商业银行打造的办公辅助工具，基于信雅达“雅问知识湖”，结合银行金融知识库，提供专业问答服务。 23、美国和欧盟就AI安全和治理达成合作 根据欧盟官网，欧盟和美国4月5日发表联合声明确认加强AI领域合作。该协议主要涵盖AI安全和治理领域，同时双方还打算在许多其他技术问题上进行广泛合作，例如制定数字身份标准以及对平台施加压力以捍卫人权。 24、华盛顿法官禁止使用AI增强视频作为案件证据 据外媒NBC News 4月3日报道，华盛顿州一名负责监督三重谋杀案的法官在近期的裁决中禁止使用AI增强的视频作为证据，专家称该裁决可能是美国刑事法院的首例。法庭文件显示，一名男子被指控于2021年在西雅图地区一家酒吧外开枪，造成三人死亡、两人受伤，该男子的律师曾试图引入经过机器学习软件增强的手机视频。文件称，增强后的图像“不准确、具有误导性且不可靠”。 25、以军被曝用AI生成杀戮名单狂轰滥炸加沙 财联社4月5日电，以色列媒体《+972》杂志（注：+972为以色列的国际区号）4月3日发表一篇题为《“薰衣草”：人工智能机器指挥以色列在加沙狂轰滥炸》的文章，援引六名以色列现任情报官员的信源，曝光了以军在本轮巴以冲突中使用一款自主开发、名为“薰衣草（Lavender）”的人工智能程序，生成“杀戮名单”。报道称，在本轮冲突、特别是冲突早期，以军就是凭借这份由人工智能生成的、最多时包含了多达37000人的“杀戮名单”，在加沙地带狂轰滥炸。 26、 调查显示AI正在削减工人数量 据路透社4月5日报道，人力资源提供商Adecco近期在一份基于对全球2000家大公司高管的调查的报告中提到，约41%的高管预计由于AI技术的发展，公司员工队伍将减少。AI将导致许多公司在未来五年内雇用更少的员工。不过，尽管Adecco调查的大多数高级管理人员都表示AI是游戏规则的改变者，但大多数人表示他们在采用该技术方面尚未取得足够的进展。

引言 过去一年，我们看到了GenAI（生成式AI）在ToC领域大放异彩，创造了超10亿美元的消费规模。相较之下，ToB领域还停留在由FOMO推动的1.0阶段，应用场景稀少，主要用例体现在ChatGPT的“套壳”产品们。 如今C端渐凉，盈利堪忧。如果说Anthropic、OpenAI的低毛利是浇了盆凉水，那么Inflection被微软“生吞活剥”基本宣告C端重磅产品“聊天机器人”暂别初创企业。而且C端的数据基本握在巨头手中，小型初创企业就算解决了“钱荒”，还要经历新一轮“数据荒”，挑战巨头难如登天。 而B端既是“生路”也是“胜路”。首先，尽管庞大的数据由大企业掌管，但不是每个企业都有能力搭建AI团队。其次，出于竞争关系，大企业不太可能将私密数据分享给巨头，而会倾向于找小企业做“中间商”。基于此，小型初创企业“数据飞轮”可以转起来——在垂直领域积累优质数据，逐渐构建技术壁垒。 著名风投机构a16z花了几个月时间，与财富500强企业和顶尖企业的领导者进行深入交流，调查了超过 70 位企业决策者，以探究他们对GenAI的使用、采购和预算安排。 结果非常惊人——在过去六个月中，这些企业对GenAI的资源投入和态度发生了显著变化。 企业将购买GenAI服务的预算增加 2-5 倍，推进更多生产级应用； 企业倾向采购多个模型落地不同应用场景，并且愈加青睐开源模型； 企业将优先落地内部应用，并对涉及敏感数据的外部应用持谨慎态度； a16z结论：尽管有人质疑GenAI在B端的普及性和盈利能力，但进入2024 年，我们预见B端企业市场的AI规模将呈现指数级增长。 如果AI 初创公司能够深入了解客户的预算、关注点和路线图，为企业制定以 AI 为中心的战略计划，预见企业的痛点，同时从“服务至上”转向“构建可扩展产品”，就能成为新浪潮中的“弄潮儿”。 基于以上观察，a16z将关键信息汇总为一份报告《16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI》（企业构建与购买生成式 AI 的16项变革）。适道将对报告内容进行编译，请安心食用。 1 资源配置：预算暴涨且势头持续 企业对GenAI的预算正在飞速增长 2023 年，我们调研的数十家公司，在基础模型API、自托管和微调模型上平均每年支出达到了 700 万美元。而且，几乎所有企业都对GenAI测试的初步成效表示乐观，并计划在 2024 年将预算增加 2-5 倍，以推动更多工作负载转向生产环境。 企业将AI投资“划进”经常性支出 2023年，企业对GenAI的支出主要出自“创新”预算和一次性买卖。然而，在2024年，许多领导者正考虑“长期付费”。仅不到25%的受访企业表示，2024年的GenAI支出还是出自“创新”预算。 我们还注意到，一些领导者开始将GenAI预算用于节省人力成本，尤其是在客服领域。如果这一势头持续，预计未来对GenAI的投资将会大幅增加。例如，有企业表示，AI客服每打一个电话能省6美元，总计可节省约 90%开支。因此，企业要将GenAI投资增加8倍。 衡量ROI是艺术，也是科学 目前，企业领导者主要通过由AI 提高的生产力，来衡量投资回报率（ROI）。 尽管他们主要依赖 NPS（净推荐值）和客户满意度作为代理指标。但他们也在寻找更具体的衡量方法，比如：用例创收、节省成本、提升效率、提高准确性。至少在未来2-3 年，提升ROI会越来越重要。 企业渴求轻量化AI部署 仅仅接入API显然不够用，但实施、维护和扩展需要高度专业化的人才，甚至仅“实施”一项就占据了2023年企业AI支出大头。 为了帮助企业快速启动、运行模型，基础模型提供商提供的专业服务通常涉及定制模型开发。同时，又因为企业内部很难找到合适的AI人才，那些能够简化企业内部GenAI开发流程的初创企业会更快地迎来巨大机遇。 2 模型趋势：多元化和开源模型 企业青睐多模型（Multi-model）方案 六个月前，大多数企业还在使用一种模型（通常是 OpenAI ），最多是两种模型。 现在，他们正在测试——甚至已经在生产环境中使用——多模型（Multi-model）。 多模型方案的优点：1、根据不同性能、规模和成本来定制用例；2、避免过度依赖单一供应商；3、快速利用该领域快速发展的成果。由于模型排名不停变化，高管们希望整合当前最先进的闭源模型和开源模型，以获得最佳效果。 预计未来会有更多模型涌现。虽然在生产用例中，OpenAI 仍然占据主导市场份额，但从测试来看，多模型并存的局面正在形成。 企业青睐开源模型（Open source） 过去六个月中，开源模型的兴起让人惊讶。 我们估计，在2023年的市场中，80%-90%由闭源模型（如OpenAI）占据。然而进入 2024 年，46%的受访企业偏好或强烈站队开源。 另外，60% 的受访企业提到，如果能够通过微调开源模型，以实现与闭源模型相当的效果，他们将会倾向使用开源模型。其中一些企业明确表示，希望开源和闭源模型的占比能达到 5:5（ 2023年为 2:8）。 企业选择开源模型的主因：控制 / 定制 > 成本 我们惊讶的是，成本问题不是企业首要考虑因素，但却反映了领导层目前的信念，即 GenAI 创造的超额价值，将会远远超过其价格。一位高管表示：“获得准确的答案是值得的。” 因此，控制（专有数据安全性、了解模型产生特定输出的原因）和定制（针对特定用例进行有效微调的能力）远比成本更重要。 控制：企业担心敏感用例和数据安全 出于对监管、数据安全的顾虑，企业不愿意与闭源模型提供商共享自己的专有数据，尤其是那些将知识产权作为核心护城河的公司。一些高管通过自托管开源模型来解决问题，而其他人则优先考虑具有虚拟私有云（VPC）集成的模型。 定制：企业倾向微调开源模型，而非从0到1 随着高质量开源模型的兴起，大多数企业不是从0开始训练自家LLM，而是使用检索增强生成（RAG）或为特定需求来微调开源模型。 云服务商依然极大影响AI 模型采购决策 2023年，许多企业出于安全考虑通过现有的云服务提供商（CSP）购买模型，2024年的情况依然如此。 这意味着 CSP 和首选 AI 模型间的关联性相当高：Azure 用户更喜欢 OpenAI，而Amazon用户更喜欢 Anthropic或 Cohere。 如图所示，在使用 API 访问模型的72%企业中，超过50%的企业选择其CSP所托管的模型。（请注意，超过25%受访企业选择了自托管，可能是为了运行开源模型。） 企业关注模型的差异化和创新性 即便企业将“推理能力、可靠性、易访问性”作为采用特定模型的首要因素，但他们也更加倾向于采用具有其他差异化功能的模型。 例如，多家企业将“200K上下文窗口功能”，作为此前采用Anthropic的关键原因；一些企业采用Cohere是出于其在上市之初，主打微调功能的易用性。 大多数企业认为模型性能正在趋同 不可否认，AI模型正在变成“瓶装水”——尽管闭源模型在外部基准测试中表现更好，但企业领导者仍然为开源模型打出了较高的NPS，因为它们更容易针对特定用例进行微调。 一家公司发现“经过微调，Mistral 和 Llama的性能几乎与 OpenAI 一样好，但成本要低得多。”按照这些标准，模型性能的趋同甚至比我们预期的更快，这为企业提供了更多选择。 企业倾向于“模型花园” 大多数企业都希望，在设计AI 应用时，只需更改 API，就能在不同模型之间进行切换。一些企业甚至预测试提示，以便切换在按下开关时立即发生，而其他企业则构建了“模型花园”，以便他们可以根据需要将模型部署到不同的应用程序中。 一部分原因出于云时代的惨痛教训，减少对供应商的依赖；另一部分原因是，行业发展太快，将鸡蛋放在单一的AI 模型中不可取。 3 实际用例：转向更多生产场景 企业更倾向于自主开发而非直接从第三方购买 有了基础模型提供的API，企业更容易构建自己的AI 应用。一些基于熟悉应用场景，例如客服或内部的AI Copilot。同时，企业也在尝试创新，例如编写消费品配方、缩小分子发现范围、提出销售建议等等。 总之，“套壳”GPT又会面临挑战。我们认为，那些能够超越“LLM + UI”公式、重新思考企业基本工作流程、帮助企业更好地利用自身专有数据的AI产品，将市场上大放异彩。 企业对内部应用场景兴奋，但对外部应用场景谨慎 2023 年最流行的应用场景，要么是专注于内部效率提升，要么是构建 AI Copilot 作为客服/销售辅助。这些情况，在 2024 年可能不会发生太大变化，依然占据主导地位。 这是因为企业对GenAI仍持有两大担忧：1、幻觉和安全问题；2、将GenAI部署到敏感消费者领域（如医疗保健和金融服务）的公共关系问题。 类似担忧实在太多，谁能提供控制幻觉与安全问题的AI工具，谁将广受欢迎。 结语 a16z预测：到2024年底，模型 API（包括微调）市场将增长到 50 亿美元以上（2023 年预估是 15-20 亿美金），而企业支出将是其中的重要部分。 基于企业高层已经发出了“寻找、部署GenAI 解决方案”的号令。我们可以预见，过去一年多时间才能完成的交易，现在可能只需2 、3 个月就能完成，且交易规模比以往更大。 虽然这篇文章重点关注基础模型层，但我们相信AI ToB的机会将延伸到技术栈其他模块——辅助微调的工具、模型部署 / 运维服务、AI 应用程序构建、垂直场景的AI 应用建构等等。 近期，a16z连发三篇AI ToB调查报告，这足以说明，AI炒作之后，B端市场愈加关键。适道也将会持续关注这一“钱景”领域，助力初创企业及时抓住未来。

国内大模型战场的比拼正在进入新的阶段。 随着产业界对模型落地的态度逐渐回归理性，企业客户的认知从原来的“觉得大模型什么都能做”的阶段，已经收敛到“大模型能够给自身业务带来什么价值上了”。 2023 年下半年，不少企业将目光锁定在行业模型上。如何降低大模型使用门槛，让大模型真正在行业里用起来，是业内普遍关注的焦点。 由此，国内厂商在大模型上的认知也在逐步统一——百度创始人李彦宏认为“卷大模型没有意义，卷应用机会更大”；腾讯高管汤道生表示“大模型只是开端，行业应用才是未来”；华为云CEO张平安明确大模型“为行业而生，聚焦B端行业客户”，更直言盘古大模型“没时间作诗、没时间聊天”。 这也意味着，更多大模型厂商将开始卷应用，这会是今年竞争最为激烈的板块之一。 大模型行业落地渴望 “开箱即用” 过去半年，大模型To B的落地应用摸索已经度过尝鲜期。 对于企业而言，他们希望更快使用上大模型，在市场竞争中获得优势。但大模型的技术门槛很高，因此企业并不会从头开始训练自己的基础大模型，更多是基于某个成熟的大模型做二次开发。 然而，想借用好现有的通用大模型，企业仍面临着三大难题： 首先，各类企业的场景需求、复杂程度、智能化程度千差万别，大模型能力边界与企业的场景需求如何快速、准确匹配； 其次，从模型到应用中间还需要诸多技术桥梁，诸如SFT、RAG、LangChain、Agent等技术，如何与大模型有机组合达成最优解； 第三，企业过去积累了大量IT设施、软件、企业数据、业务流程，如何让大模型与现有设施结合的情况下，保障企业数据信息安全。 换句话说，企业无论是基于开源或闭源的通用大模型来做行业化落地，都远没有到达开箱即用的程度。 不过这也成为大模型厂商在竞争中突围的方向，除了要在底层技术上继续夯实外，补足行业Know-how和成功经验也是重中之重。 在百度和阿里的发展经验中，似乎可以给大模型行业一些启示。 其中，百度用搭建行业模型、垂直场景模型和应用的方式赋能具体行业。 2023年3月，百度智能云推出千帆大模型平台，从算力、模型、到应用层层结合，为企业提供一整套大模型开发工具。 一年后，基于一线经验积累和实战反馈，百度智能云抽取出“研、产、供、销、服”环节中的典型场景，于近日推出了5款全新模型和7款应用产品，来解决企业用好大模型的“三大难题”。 以此次发布的国内首款大模型全面重构的智能客服——百度智能云客悦为例，相比传统客服，客悦可结合大模型的理解、推理、记忆能力，实现更友好的对话、更高效的运营。 比如，当用户提问“我的车总有吱吱吱的声音”，传统客服无法理解“吱吱吱”这种口语化的表达。 而客悦在大模型的加持下，会继续追问用户该问题持续的时间和频次，并通过推理反馈用户，可能是皮带老化或者张紧轮松动导致，建议到店检查。 若用户反馈没时间检查，客悦还会基于自身知识库，提醒不检修可能导致车辆失去动力、长期会引起发动机故障等问题，引起用户重视，守护行车安全。目前，用户问题自助解决率已超过90%。 在运营效率方面，上一代的传统智能客服进行业务办理、知识咨询、闲聊等能力，需要花费的人效约100人/天，而客悦仅需约15.5人/天，大模型客服运营效率提升6倍。 目前为止，百度智能云已经布局了电力、汽车、金融、政务等十余个行业大模型，并取得了不错的效果，客户中也出现了国家电网、浦发银行、泰康、吉利等知名企业。 相比之下，阿里采用了另一套逻辑：赋能于内部已有应用和服务，再技术外溢至行业客户。 除已经发布“通义千问”大模型外，夸克也发布了自研大模型，应用于通用搜索、医疗健康等场景；后加之内部推行“云钉一体”，作为办公一体化平台，钉钉上线AI魔法棒，推出17项与AI相关服务，也为通义千问大模型助力颇多。 同时，阿里也提供了不少类似于Anyone fit类型的图像模型解决方案，其工具十分贴合电商需求场景。 因在电商、物流层面的深厚积累，让阿里拥有了对不同领域的行业特点、业务流程和客户需求有了充分的认识。 基于此，阿里的产品便可以在深度了解用户需求的基础上，为客户提供定制化的解决方案，满足其业务需求，提高其业务效率和竞争力。这让大模型有了其应有之意，不至于沦落为“无源之水”。 头部大厂领跑 大模型行业落地 在大模型的 toB 竞争中，本质而言，是取决于客户企业对商业价值的认知。和其他行业一样，在大模型领域，“多快好省” 和 “物美价廉” 难以两全，匆忙上阵的结果可能是一地鸡毛。 因此，企业客户在大模型的选择上更为审慎。尽管大模型的应用还在初期，但企业在模型选择、模型可靠性、应用成本、使用门槛等层面，已有各种考量和顾虑。 百度集团副总裁侯震宇曾在采访中表示：“最终能够让大模型服务推广开的只有两个原因：第一个是模型效果，第二个是成本。” 以百度智能云为例，其大模型的调用和训练成本一直在下降。文心一言开启内测后，一个月就迭代了四次。 根据百度披露的数据，文心一言的推理成本如今只有发布之初的十分之一，在发布的3个月内推理效率提升10倍，模型推理性能提升50%，模型算力利用率提升1倍。 侯震宇透露，随着技术迭代带来的成本下降，不管是在模型使用，还是在模型微调甚至在模型再训练方面，“价格应该不会成为大家使用或者拥抱大模型的瓶颈”。 与此同时，在SuperCLUE中文大模型7月最新榜单中，百度的大语言模型产品文心一言以62分的总成绩一举超越越GPT-3.5-turbo（59.79）和ChatGLM-130B（59.35）等，稳居行业头部。 除了成本和效果，大模型从开发、应用到调优的每一个环节如何落地，如何基于数据安全合规进行私有化部署等，都是企业客户重点关注的问题。 例如，很多企业需要的聊天机器人，并不是选择具备强大通用能力的大模型就可以，还要求大模型厂商能够提供易用性、完备度、安全性、稳定性都有保证的工具链。 在关注大模型技术栈完备性的同时，企业还需要选择适合自身业务的大模型厂商——既有充分的产业应用经验积累，也能够将技术应用到实际业务场景中。 目前，百度智能云推出的千帆大模型平台就拥有较为全面的数据服务能力，从生成、标注、回流再到模型训练（Post-pretraining、Fine-tuning、Prompt-tuning）、模型评估（主观评估、客观评估）和压缩、自动化 Prompt 工程、到插件应用编排，客户都可以在千帆上一站式完成。 这意味着企业客户可以将基于千帆平台从0开始训练自己的专属模型，同时训练好的模型也可以部署和托管在千帆平台上，获得极致的性能、企业级的高可用性和安全环境。 由于千帆平台已经制备了开箱即用的使用流程，用可视化产品界面的方式引导用户使用，极大降低了使用门槛。对于企业级市场比较担心的安全可靠问题，也内置了安全机制，确保模型的输入和输出的安全。 不久前，IDC发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》对国内主流大模型，包括百度、阿里、腾讯、华为、科大讯飞、360、商汤等14家厂商参进行了评估。 IDC分别对大模型的平台、创新、通用、算法、服务、生态合作、行业覆盖和安全可解释性等诸多方面进行了评价，其中百度 7 个满分，阿里 6 个满分。百度在算法模型、行业覆盖领域拿下行业唯一满分。 可以看到，头部大厂的大模型产品已经有所成效。相较之下，部分初创和腰部公司开始呈现疲态。 从光年之外退出竞争、讯飞大幅亏损难以支撑大模型投入便可以得知，一些 “笨鸟先飞” 的企业已逐渐落后于发展大势。 对于企业业务而言，现阶段更加稳妥的方式还是在大厂之间做出抉择。大厂大模型更能保证服务交付、运维和维保，这也是企业对自身向智能化方向转型更加负责任地选择。 结语 随着企业研发、生产、销售、人力等各项业务场景数字化深入，如何借助大模型的力量，发挥出应用的最大价值，正成为企业商业制胜的关键所在。 接下来的竞争，对于企业而言，不再是局限于大模型的追逐，而是如何基于大模型对应用产品进行自我优化和革新。 对于大模型厂商而言，比拼的不仅是算力、算法和数据，未来长期的发展比的更是落地应用、生态渠道、客户服务、运维等系统性、全面性的支持。 这需要厂商具备强大的技术水平，以及不断迭代升级的能力。要满足可控和合规的要求，也需要厂商有较强的综合能力，能够长期稳定的投入人力物力。

谷歌正计划对其搜索业务进行重大变革，这将是其历史上的首次。该公司正在考虑对由生成式人工智能驱动的新高级功能收取费用。自2000年以来，谷歌的搜索产品一直依赖于广告盈利，但现在他们开始思考如何将部分基于AI的搜索功能加入到他们的高级订阅服务中。 有人担心，如果谷歌的搜索引擎能够提供更完整的AI生成答案，那么用户可能会选择直接使用这些功能而无需点击进入广告客户的网站。这样一来，谷歌的广告业务有可能会受到影响。 然而，通过引入基于AI的搜索功能并将其收费作为一种新的收入来源，谷歌也可以进一步巩固他们在搜索引擎市场的领导地位。此外，这也可能是对当前广告驱动模式的一种补充或转型，以应对日益增长的用户需求和市场变化。 值得注意的是，谷歌还表示，“我们没有致力于或考虑过提供无广告搜索体验”，但他们将继续构建新的优质功能和服务来增强他们的订阅服务。

数字经济作为新时代的核心引擎，正以前所未有的速度重塑世界经济格局，新技术、新应用、新模式层出不穷，不仅极大地丰富了我们的生活，也为各行各业带来了无限的商业机遇。为了深入探讨数字经济的最新动态和未来趋势，由和讯和北京大学国家发展研究院联合主办的《新经济公开课》系列论坛第一期——“数字经济前沿探索与实践”专题研讨会于4月2日举办。 和讯网董事长章知方在致辞中表示，数智变革正在重塑产业，因此深入探讨数字经济趋势，对于我们把握未来发展方向、推动经济社会持续健康发展具有重要意义。无论是传统企业还是初创公司，都应该努力寻找与数字经济相结合的增长点。同时，作为数字经济的重要驱动力，人工智能技术近一年多来也得到了迅猛发展，在‘人工智能＋’ 行动的推动下，AI技术未来必将催生出新的商业模式和服务模式，为数字经济的发展注入新的活力。 虽然数字经济当前发展如火如荼，但，北京大学国家发展研究院院长、北京大学数字金融研究中心主任黄益平在论坛上提示到，数字经济还有三个待解的问题：一是我们如何才能加强技术的原创性，成为全球原创技术的引领者；二是什么样的监管最合宜，既能为产业的创新发展留足空间，又能平稳有序，避免无序扩张；三是经济学问题，如何核算数字经济对全要素生产率的真实影响。 阿里云智能集团副总裁、阿里云科技研究中心主任安筱鹏认为，面对人工智能，中国不能只看到美国的ChatGPT和Sora，这只是美国人工智能创新的冰山一角或森林里的一片叶子，我们不能只是模仿一片叶子，而要培育一种生态，形成中国自己的创新之林。中国在人工智能产业发展上，正走到一个十字路口，向左是移动互联网的赶超，向右是加拉帕戈斯效应（碎片化封闭的2B市场带来生态的“盐碱化”），我们不能犯方向性错误。 用友网络(600588)科技股份有限公司副总裁张月强则表示，无论是产品、生产、市场、配置或组织这五个层面中的任意一个或多个，我们都希望通过数智技术创新的应用，通过经营的增效，最后推动整个产业升级和转型。而整个过程都离不开数字化和智能化的手段。我们将这种数字化手段称之为数据驱动、智能运营。 在《寻找数字时代价值投资的新策略》圆桌中，三位在数字经济和人工智能领域有着深厚投资经验投资人，带来了关于人工智能时代的独到见解，英诺天使基金合伙人、北京前言国际人工智能研究院理事王晟表示，新一代的数字经济，其实就是以AI的能力为底座的数字经济，甚至可能扩展到物理世界，以机器人和具身智能的提升为底座,整个AI大模型落地要靠Agent。 谈及数字经济时代具有高增长性的产业，大河资本管理合伙人陈剑峰说道，算力是AI的基础，未来算力中心会跟原来的数据中心一样成为遍布整个中国的产业体系。建算力中心涉及几个方面，比较重要的环节是GPU服务器，往上走会涉及芯片、晶圆制造、能源提供，往下走就是应用，应用层可能产生一个巨量的蓝海环境。 天使投资人、北京大学汇丰商学院创新引擎实验室主任许晖则表示，所有的AI技术将重构所有的传统产业，重构，先解构再重构。所以我觉得在这个领域里对真正的创业者来讲要深度思考，他们有可能于原来的产业不是线性的改变，它是物种的突变、是质的飞跃。 在《AI、数字化与企业发展新动能》圆桌中，作为数字经济的实践者，四位嘉宾分享了关于数字时代的思考。五矿信托战略发展研究院总监于昊彤表示，数字化转型是一项复杂的系统工程。因其自身具有的数字基础设施属性，需要对未来的资本开支与现金流入进行平衡。在追求短期效益，如提升盈利能力、优化客户体验和扩大市场份额的同时，最终实现长期发展战略目标，如构建第二增长曲线、增强竞争优势以及提升可持续发展能力。 无限基金 SEE Fund 创始管理合伙人贺静认为，我们远没到AI的战国时代，还处于春秋早期，如今面临优质算力不足，重复建设的算力过剩的问题。贺静相信一个有无限可能的时代正在到来，能帮助每一位创业者，帮助社会创造更多的价值。 智能体科技创始人兼 CEO、中文在线(300364)创新实验室前负责人周玮坚信，每一个时代都有全新的内容消费形式出现，它背后的基座是由技术来推动。虽然看起来都是多媒体的消费，但背后使用的技术不一样。因此，AI生成时代创造的价值会非常大。 合思创始人兼 CEO马春荃表示，一个企业的数字化转型是没有标准的。因为一个企业最重要的目的是赚钱和生存，它需要用数字化满足需求，然后能够去提升生产效率，降低成本。窗口期已经到来，我们要做的已不是为当前的生存、发展再去做细枝末节的事情，而是在未来生存下去，找到跨越周期、跨越技术、迭代框架的绳索。

七个月前，在没有任何预告的情况下，华为突然上架了新一代华为旗舰手机 Mate60 系列，给国内外手机行业带来了极大的震撼。这种「未发先售」的「抢跑」行为，也被华为称之为「先锋计划」。 而在七个月后的 2024 年，我们有望看到先锋计划的「第二集」：华为 P70 系列被传将再一次“未发先售”。 华为 P70或再迎先锋计划 三月初，微博上陆续出现了关于「华为 P70 系列取消发布会」的讨论。考虑到当时关于 P70 系列的坊间猜测还不多，华为甚至没有公布 P70 系列发布会的具体时间，大家只知道这款手机会在 2024 上半年开售，「未发先售」的传言并未引起大家的关注。 但在四月初，随着部分博主晒出了真假未定的「聊天截图」，关于 P70 系列「未发先售」的讨论也愈演愈烈：截至 4 月 7 日 19 点 44分，#华为P70或不举办发布会直接上线销售#下的话题讨论已经获得 3683.8 万阅读量，部分华为粉丝和黄牛更是开始在华为线下门店「蹲守」，避免再次「错失良机」。 图片来源：微博 在微信指数，“华为P70”相关数据也不断上升，表明在微信生态关于华为P70的讨论日益热烈。 其实在电子消费领域这种「未发先售」或者不开发布会直接上架的情况并不罕见，小米、OPPO、vivo 部分入门型号或面向海外市场的机型就不会专门举办发布会，甚至 Apple 也有凌晨一点直接上架新品的情况。 然而截至目前，只有华为 Mate60 系列“未发先售”大获成功：不开发布会的宣发效果却胜过任何一场发布会，关注度爆棚，对应产品长期“一机难求”。如若华为P70再度“未发先售”，将有望再度缔造传奇。 未发先售，华为为何「不讲武德」？ 以现在的眼光看，Mate60 Pro「未发先售」的做法看似冒险，但也有自己的「安全网」。 首先，未发先售的策略很大程度降低了大家对手机性能的心理预期。全新的麒麟 9000S 用上了超线程技术，这导致麒麟 9000S 有着和其他 ARM 架构处理器不同的性能资源分配方式，其直接影响就是 Mate60 Pro 在刚发布时的性能表现略有些落后，部分游戏更是存在兼容问题，无法正常运行。 图片来源：雷科技 对华为来说，不通过发布会预热，直接在上架销售减少了过度预热可能带来的期望值过高和随后的不满，同时「先锋计划」等带有抢先版意味的词汇也为麒麟 9000S 后续的性能优化换来时间。另外，某国时任商务部部长访华的时事背景还为 Mate60 系列带来了「突围」的意味。 图片来源：雷科技 其次，未发先售创造了一种产品神秘感，激发了消费者的好奇心。由于先锋计划下的 Mate60 系列最初只在特定华为门店销售，大多数消费者必须通过网上 KOL 的分享才能了解这款产品的技术细节，让 Mate60 系列在微博、知乎等平台获得了远超常规发布会的关注度和讨论热度。 那如果 P70 系列真的「未发先售」，还能重现 Mate60 Pro 的辉煌吗？对比两款手机的发售时机，我们不难发现，和「截和」OPPO 的 Mate60 系列相比，如果 P70 系列真的选择在 4 月中发布，那时机只会更加合适。 图片来源：雷科技 我们都知道，Android 手机阵营的旗舰机型一般会和高通的新一代旗舰芯片一起于 11 月前后发布，只有索尼这种「落后行业半年」的手机企业才会选择在次年 6 月发布自己的旗舰机型。而旗舰机型扎堆下半年发布，也意味着上半年手机市场不会有真正意义上的「换代旗舰」，最多也就是采用官方超频处理器的「小改款」。 这给华为带来了难得的国内手机行业空窗期——在 4 月中直接发售新旗舰不仅可以减少与其他旗舰产品的直接竞争，还能在相对平静的市场中获得更多的媒体关注和消费者兴趣。而且在传统的发布高峰期之外推出新产品也可以帮助华为更有效地管理供应链，避免在高峰期可能出现的物流拥堵和组件短缺问题，还能缓解京东等第三方经销商的备货压力。 华为P70将成市场强心剂？ 此外，考虑 2024 年上半年手机行业整体表现不太理想，沉闷的手机市场也需要 P70 这样的强心剂。 根据市场调研机构 Counterpoint 上个月发布的中国智能手机市场销量追踪报告，2024 年前六周中国智能手机市场销量出现大规模下滑，其中 OPPO 同比下降高达 29%，vivo 下降 15%，就连国内手机销量「常青树」——小米和 Apple 也都分别出现了 7% 和 24% 的同比下降。 图片来源：Counterpoint 事实上，2024 年初 iPhone 在华销量下跌只不过是 iPhone 在华市场吸引力下降的缩影。根据 Apple 公布的 2024 Q1财报，Apple 中国市场的营收出现了 12.9% 的同比下跌。调研机构 Techinlights 的数据也表示 2023 Q4 期间 Apple 在中国智能手机市场出货量出现了 14.6% 的下跌。 除了直接的销量下滑外，我们也能从另一个细节观察到 iPhone 对国内消费者的吸引力正逐步下滑：在微博上，有手机配件经销商表示 iPhone 15 Pro 系列的配件销量从 24 年 3 月就出现了「平淡」的情况，而往年机型的配件销量普遍能一路「高歌猛进」到 5 月甚至是 7 月。 那么这些手机品牌失去的销量都被什么品牌「夺走」了呢？没错，就是华为。 在 2024 年前六周的销量统计中，华为迎来了高达 64% 的同比增幅。调研机构 BCI 的数据显示，在 2023 Q4，华为以 51.23% 的市场份额稳居国内销量第一，甚至比第二至第六的厂商份额之和还要多，并且是中国折叠屏手机市场的领头羊。而在全球市场，华为折叠屏也势头正猛，今年一季度华为折叠屏手机市场同比增长 105%，市场份额将首次超过三星，成为整个折叠屏手机市场中第一名。 图片来源：华为 选择在 4 月未发先售 P70 系列，华为不仅可以利用市场低潮，降低其他品牌对 P70 的威胁，同时也能像当初 Mate60 系列发布一样，利用 P70 提高华为、甚至是整个中国手机市场的科技含量和品牌调性。 不同于 4G 时代的亦步亦趋，在 5G 时代以华为为首的中国手机品牌已经是实质性领衔了全球 5G 技术的发展。在 2024 年，面对 5.5G、AI 大模型等全新的技术挑战，竞争尤为激烈的中国手机市场必将催生出更具竞争力的产品。 而那些在华为经销商门口排队「蹲守」的消费者们，其实就像 15 年前在 Apple Store 门外彻夜排队抢购 iPhone 3GS 的消费者一样，是华为 P70 系列实力最好的证明。

4月3日下午，挪威主权财富基金发布了其首席投资官Nicolai Tangen与阿里巴巴联合创始人、董事局主席蔡崇信的专访视频。 在该专访视频当中，蔡崇信反思了过去几年阿里落后的原因，同时还谈到了大家关心的芯片、人工智能等相关话题。 蔡崇信表示，去年10月，美国对像英伟达这样的公司向所有中国公司出口高端芯片的能力施加了非常严格的限制。阿里的云业务以及向客户提供高端计算服务的能力也受到了影响，但从长远来看，中国可以自己制造这些高端GPU。 目前高端芯片短缺是一个大问题，在解决芯片供应问题方面，阿里从其他公司那里采购芯片的同时，很早就有开始自研芯片。 早在2019年3月，阿里巴巴达摩院就正式发布了当时业界最强的高性能RISC-V处理器内核——玄铁C910以来，时至今日，仅5年的时间，已经推出了3个系列9款产品。即将推出的玄铁C930内核性能或可比肩Arm面向服务器的Neoverse N1内核，并兼容RVA24 Profile，支持虚拟化。 2021年10月，阿里又推出了旗下首款Arm服务器芯片——倚天710，基于Arm最新的ARMv9架构，内含128核CPU核心，主频最高可达3.2GHz，主要针对云场景的高并发、高性能和高能效需求而设计。具体性能方面，倚天710的SPECint 2017测试得分为440分，阿里称这一成绩超出业界标杆20%，同时能效优于业界标杆50%。作为对比，鲲鹏920（双路128核，2.6GHz），其SPECint 2017得分为318。 在AI芯片方面，2019年9月，阿里达摩院就推出了面向云端的AI推理芯片——含光800，基于自研架构，可有效降低内存访问延时；集成达摩院的创新算法，深度优化CNN及视觉类算法，大幅提升视觉计算效率。 根据当时公布的MLPerf基准联盟首轮AI推理基准测试结果显示，含光800在Resnet50基准测试中获得单芯片性能第一。特别是在离线模式测试下，含光800的成绩为69306.60 IPS，单芯片性能是谷歌TPU v3 的8.5倍、Nvidia T4的12倍。 需要指出的是，阿里以上的自研芯片基本都是自用，但是仍无法完全满足自身的全部需求，因此也需要大量采购英特尔、AMD、英伟达的芯片。而随着美国持续升级对于高性能芯片的出口管制，阿里也不得不更多采用自研芯片及其他的国产芯片。虽然国产云端AI训练芯片方面有很多GPU厂商，仍与英伟达等国外大厂存在一定的差距，但是在云端AI推理芯片方面，国内却并不弱。 “短期内，我认为大家已经储备了库存，在接下来的一年或18个月里，考虑到目前拥有的库存，LLM（大语言模型）的训练仍然可以继续进行。”蔡崇信强调：“训练需要更多的高计算能力，但在推理方面，有很多选择（芯智讯注：比如阿里、百度昆仑芯、燧原科技、华为等）。你不需要像英伟达GPU那样的高端芯片。” 以下为专访全文： Nicolai Tangen 大家好。今天我们有位特别嘉宾，蔡崇信，阿里巴巴的联合创始人，这是一家拥有超过10亿消费者的巨型电子商务公司，业务涵盖数字支付、云计算、娱乐等领域。我们（挪威主权财富基金）持有公司近2%的股份。蔡先生也是一位体育迷，拥有布鲁克林篮网队。很高兴你今天能加入我们，蔡先生。 蔡崇信 感谢你的邀请，Nicole. Nicolai Tangen 让我们从你的故事开始。你出生在台湾地区，13岁时移居美国，这种转变是如何发生的？ 蔡崇信 这是一个巨大的转变。我在一个非常中国化的环境中长大，就读于一所中文学校，所以当我13岁到达新泽西州时，几乎不会说英语。我去了一所寄宿学校，发现参与体育活动是与大家互动并交朋友的最好方式。 Nicolai Tangen 你生命中谁对你影响最大？ 蔡崇信 我父亲是我认识的最聪明、头脑最敏锐的人之一，但他也非常严厉。我曾害怕他，但他已经去世，他的影响仍然伴随着我。 Nicolai Tangen 但他仍然影响着你？ 蔡崇信 是的，如果他还活着，我可以告诉他，我也取得了一些成就，尽管我仍然不如他聪明。 Nicolai Tangen 你在耶鲁读法律，加入阿里巴巴之前，你还为瑞典的沃伦伯格家族工作。那是怎样的经历？ 蔡崇信 这是我最好的工作经历之一。我从律师转变成了投资者。在投资者AB公司的香港办公室，我专注于私募股权投资，学到了投资的基本原理。我记得他们给了我们一本麦肯锡的财务书，那时我学会了如何做DCF模型。那里的纪律和职业道德令人难忘，我喜欢那样的环境。我仍然与他们保持联系。 Nicolai Tangen 你是如何加入阿里巴巴的？ 蔡崇信 我在为投资者AB工作期间认识了马云，这是我加入公司的第四年，1999年，一位来自台湾的朋友建议我去杭州见马云。他说马云很特别，有点疯狂，但值得一见。所以我去了杭州。当时香港和杭州之间每周只有两次航班。我去了马云的公寓，看到了很多鞋子，里面有很多工程师和客服人员在工作。 Nicolai Tangen 你从他们身上看到了什么？ 蔡崇信 马云创建了一个吸引中国中小型公司的平台，帮助他们全球销售。我们的第一个网站是英文的，面向西方客户。我记得他们有一个笔记本记录着每个注册用户，当时有28,000个注册用户。 Nicolai Tangen 你何时意识到这家公司的重要性？ 蔡崇信 直到2005年左右，我们已经成立了6、7年，雅虎和eBay都表示想要投资。我们最终与雅虎达成协议，他们投资了12.5亿美元，并在二级市场收购了其他风投公司的股份，对公司的估值超过40亿美元。 当时，我们的业务是一个B2B市场。他说在中国加入世贸组织的当口，所有这些小型、中型公司都希望在全球范围内开展业务。阿里巴巴的使命过去是，现在仍然是让天下没有难做的生意。而我们的DNA，我们的文化是帮助小企业尽可能地走出国门，这就是我们的愿景。显然，我们已经发展成为一个大型的消费和云计算公司。 Nicolai Tangen 你什么时候意识到这将会变得非常重要？ 蔡崇信 2005年左右，那时，你知道，我们已经成立6、7年了，当时雅虎提议想要投资。同时，eBay也在考虑投资。我们甚至考虑出售淘宝——今天中国最大的电商平台。最终，我们与雅虎进行了融资谈判。 他们不仅投资了12.5亿美元，还在二级交易中收购了多家风投公司的股份，交易价值12.5亿美元，对阿里巴巴的估值超过40亿美元。 我仍然记得那是夏天。当年夏天我见到了我父母，当我对我爸爸说 “我想我已经做成了一些事情”的时候，我感到非常自豪。 Nicolai Tangen 你是什么时候看到业务的真正潜在规模的？ 蔡崇信 这是个好问题。直到淘宝开始货币化，业务规模才开始起飞。我们最初在货币化方面遇到了困难，2006年和2007年有几次努力都没有取得很好的效果。但后来我们终于找到了方法。我们通过搜索广告来进行货币化。因此，你可以想象在eBay类型的市场上通过谷歌搜索的方式赚钱，这是独一无二的，实际上是阿里巴巴新开创的。我只记得在2008年，我们的现金流开始呈指数级增长。 Nicolai Tangen 现在，当然，你不是唯一一个看到机会的人，阿里现在面临多重竞争，告诉我你面临的最严重的竞争。 蔡崇信 我认为竞争对手，我可以说出许多竞争对手的名字，你也知道他们，你可能会投资其中的一些。 在过去的几年里，当我们内部审视和自我反思时，我们知道阿里落后了，因为我们忘记了我们真正的客户是谁。我们的客户是使用我们的APP进行购物的人，而我们没有给他们最好的体验。 所以在某种程度上，我们砸了自己的脚，没有真正关注给用户创造价值，因此作为重组的一部分，我们找来了新CEO。我是董事长，CEO比我小12岁。他非常以用户为中心，专注于产品、界面和用户体验。这对我们来说是最重要的。 Nicolai Tangen 你如何纠正这个问题？你在采取什么样的步骤。 蔡崇信 我们做的第一件事就是承认错误：过去我们可能没有关注用户体验。 第二件事是重新组织我们的人员，改变与战略相适应的组织结构。我认为这是大公司非常普遍的问题。大公司在他们的组织结构中设置了一些东西，然后他们不会改变，因为人们不喜欢改变，他们不想改变工作。他们害怕被解雇。 然后就是将公司的方向融入你的组织结构中。它不应该是那样的，它应该是另一种方式，你应该定义方向，然后设置公司的组织。 我们集团的CEO，也是淘宝天猫的直接CEO。他今天的直系下属，就和3个月前他的直系下属有很大不同。 Nicolai Tangen 是否存在官僚主义积累或者发生了什么？是什么让你看不到市场的变化？ 蔡崇信 我认为这是人性，人们不喜欢承认错误，真正优秀的管理者拥有这种感知，有能力自我反思并说，我可能没有做正确的事情。我做错了，我需要改变。但不这样做也是人性使然。 我认为领导力的一部分在于谦卑。你必须能够承认你的错误，并能够纠正错误。而且需要新的愿景，因为员工正在寻找新方向。这非常非常重要。 Nicolai Tangen 这对士气有什么影响？ 蔡崇信 过去三年的士气一直不好。我的意思是，通过多个因素。首先，我们经历了疫情，然后经济开始复苏。 竞争是另一个问题，还有就是监管审查，我们支付了巨额罚款，虽然一切都过去了，但所有这些事情结合在一起，对士气是毁灭性打击。但是，正如我所说，最重要的是员工正在寻找一个方向，如果你能清楚地传达这个方向是什么，那么他们就会恢复士气。 Nicolai Tangen 你的业务依赖于强大的消费者。你如何看待中国消费状况？ 蔡崇信 如果你看一下整个中国经济，中国GDP约占全球GDP的31%，但消费只占全球的14%，显然存在不平衡。中国是一个净出口国，生产很多东西。但在某个时候，中国消费者应该会变得更加重要，与西方发达市场竞争。在中国，消费对GDP的贡献略高于50%，而发达市场消费占经济总量的70%以上。 所以有很大的潜力，但我认为今天的消费者有几个因素会影响他们的信心和消费意愿。 第一，房地产市场低迷带来了节俭效应。我认为平均而言，房地产价格已经下降了30%。人们的资产中，很多财富都与房地产捆绑在一起，当房价下跌时，他们不觉得自己很富有，所以想要存钱，减少消费。 第二件，我认为今天的年轻人仍然担心能否找到工作。以阿里为例，在过去的几个季度里，我们停止了招聘。我认为企业，特别是私营企业，获得投资和雇用人员的激励、信号和信心是很重要的。 因此，当人们对未来、工作能力不是很确定时，他们的消费倾向也会受到影响。然而，消费的能力是存在的。中国储蓄率非常高，家庭现金仍然非常充裕。 Nicolai Tangen 是的，我们原本预计，中国在疫情之后的复苏会更强劲，你也有同样的看法。 蔡崇信 我刚才说了，由于房价下跌和未来就业的不确定性，消费者信心目前相当低。 Nicolai Tangen 监管压力是否有继续增加？ 蔡崇信 并没有，我认为监管框架现在更加清晰了。我们知道界限是什么，如何保持在界限之内而不超越界限。因此，拥有这种清晰度对企业非常有益。 Nicolai Tangen 现在，中国已经成为世界工厂多年了，你如何看待这一趋势的发展？ 蔡崇信 我仍然认为中国会继续是世界制造业强国，尽管人口会相对下降。但中国的人口仍然很多。现在是8亿劳动者，即使减少到6亿、6.5亿，这仍然是一个非常可观的规模和生产力量。中国人民是勤劳的，而且教育系统非常好。所以我们有一支受过良好教育的熟练劳动力队伍， 会有一些公司将供应链多元化到越南和墨西哥，但看看人口，越南的人口约为1亿，劳动力是6000万。中国的面积是越南的10倍以上，它们永远无法取代中国成为世界制造中心。 Nicolai Tangen 现在我们已经进入了AI革命的第二年。阿里是如何参与AI革命的？ 蔡崇信 我们是中国最大的云计算公司之一，因此，拥有一个内部专门开发的、好用的大型语言模型是非常重要的，因为如果我们有一个很棒的LLM，并且其他开发人员在其上开发，他们正在使用我们的计算服务，这将有助于我们的云业务。 因此，我们认为AI非常适合我们的云业务。另一方面，电子商务业务是你可以拥有最多、最丰富的AI用例的地方之一。因此，你可以在我们自己的模型甚至是其他人的开源模型之上开发许多非常酷的产品。我们正在进行多项开发工作。在这些场景中，例如，你可以尝试使用虚拟更衣室，我们的商家在我们的市场上开展业务，我们将能够使用AI自行生成照片、产品描述等。 Nicolai Tangen 是因为中国的数据保护法规更少，可以收集的数据更多吗？ 蔡崇信 我不认为是这样。我们有很多消费者的数据，也有很多开源数据，因为大型语言模型的前提是你可以爬取数据来训练你的模型。在美国也是如此。在中国也是一样的，对吧？ 而且，我们能够进一步使用AI来开发垂直应用程序，提供我们自己的数据——我们对消费者和商家的了解。所以这是一个使用AI来改善我们的用户体验的理想组合。 Nicolai Tangen 与美国公司相比，你认为中国在AI发展方面处于什么位置？ 蔡崇信 我认为中国有些落后，很明显，像OpenAI这样的美国公司已经超越了其他公司，但中国正试图追赶。 Nicolai Tangen 你觉得它有多落后。 蔡崇信 可能比顶级LLM落后两年。 Nicolai Tangen 芯片短缺对你们有多大影响？ 蔡崇信 去年10月，美国对像英伟达这样的公司向所有中国公司出口高端芯片的能力施加了非常严格的限制。 我们肯定会受到影响。我们已经公开表示过，这确实影响了我们的云业务以及我们向客户提供高端计算服务的能力。这是短期，也可能是中期的问题。但从长远来看，中国可以自己制造这些高端GPU。 Nicolai Tangen 而且阿里自己也在做这件事。 蔡崇信 我们在这方面做了一些努力，但我们也在从其他公司那里采购芯片。芯片短缺是一个大问题。这是每个人都在努力解决的问题。在短期内，我认为大家已经储备了库存，在接下来的一年或18个月里，考虑到目前拥有的库存，LLM的训练仍然可以继续进行。 训练需要更多的高计算能力，但在推理方面，有很多选择。你不需要像英伟达GPU那样的高端芯片。 Nicolai Tangen 如果你拥有无限供应的英伟达顶级芯片以及你想要的其他所有产品，你的业务会有什么不同呢？ 蔡崇信 我认为我们将拥有更加强劲的云计算业务。我们将能够拥有（更多）想要向我们租用计算能力的客户。 Nicolai Tangen 当你经营阿里巴巴时，你需要考虑什么样的地缘政治因素？ 蔡崇信 我认为第一件事是理解所有的规定。我们需要确保我们遵守法律和我们运营各地的政策，这样你就不会与监管机构发生冲突，然后引起政客的注意。这对我们非常非常重要。 我认为，在合规结构方面，我们是全球最强大的公司之一，不仅仅限于中国，而是全球范围。我认为这非常非常重要。阿里巴巴代表美国公司做了很多生意。我们每年向中国消费者销售超过600亿美元的美国产品。这种贸易是双向的，在欧洲，我们销售了大约140亿欧元的法国产品给中国消费者，70亿欧元的德国产品给中国消费者。这些都是人们不知晓的非常棒的故事。 阿里巴巴对全球贸易和世界经济的发展起到了积极的推动作用。因此在这种背景下，人们可以更好地理解阿里巴巴，而不是说，哦，你只是一家试图用廉价中国产品充斥市场的中国公司。我认为让世界知道阿里巴巴在全球范围内做生意是非常非常重要的。 Nicolai Tangen 除了价格竞争，是否还有其他地缘政治紧张局势影响了您的业务运营方式？ 蔡崇信 一般来说，作为一家在美国运营的中国公司，我们必须非常谨慎。例如，我们在美国并没有太多面向消费者的业务，这是因为人们对数据隐私和网络安全等问题的担忧。这些都是我们未来必须解决的问题。 Nicolai Tangen 您认为，西方人对中国有哪些常见的误解？ 蔡崇信 我认为西方人倾向于对中国保持绝对态度，而很多真相却介于两者之间。我觉得关于中国是否可投资的话题很荒谬，你说的可是世界第二大经济体！ 正如我之前所说，我们拥有非常勤奋的劳动力，有8亿人正在非常努力地工作。我认为谈论是退出中国、要不要投资中国是没有建设性的。西方人必须认识到，中国是一个将存在很长时间的经济体，且对世界有利。 Nicolai Tangen 您提到不能做空中国，这让我想到了企业文化和职业道德。对您来说，强大的企业文化是什么？ 蔡崇信 强大的企业文化意味着你认同公司的使命，你非常清楚公司的方向，并且你喜欢与同事一起工作。你爱你的老板，你爱你的同事。我认为这一直是阿里巴巴的文化。我们有句话，快乐工作，认真生活。 人们总是谈论工作与生活的平衡，但在阿里巴巴，我们会说，为什么需要工作与生活的辩证法呢？当你来工作时，你应该感到高兴，因为你和朋友在一起。 Nicolai Tangen 你的工作节奏是什么样的，是一直在工作吗？ 蔡崇信 不，我并不是一直在工作。我必须承认，我实际上已经找到了提高效率的方法，所以我不需要一直工作。我曾经工作得更多、更努力。我以前在办公室里有牙刷，但现在情况已经改变了。 Nicolai Tangen 那么，您是如何提高工作效率的呢？ 我会运用我在运动和竞技中学到的一些方法。比如训练，高强度训练几分钟，然后休息。所以在某一天，我不想整天工作10个小时，非常非常努力。我会工作两三个小时，非常紧张。 我会非常高效地完成一些工作，然后我会休息一下。我会读报纸，小睡一会儿，或者出去锻炼。所以这种间歇训练是我从运动中学到的概念，并运用到工作中。 Nicolai Tangen 你在办公室做的高强度工作是什么样的？ 蔡崇信 人们非常害怕我。我会打很多电话，问一些棘手的问题，但我接受过律师培训，所以喜欢这么干。而且在投资机构的培训教会了我如何使用电子表格，如果我正在处理一笔交易，我会亲自做很多事情，例如一个投资项目，我会写自己的条款表。 我很少在办公室工作。我总是在出差。在酒店房间里，在飞机上，工作的时间总是在变化的，我需要寻找那些不被打扰的时间。 Nicolai Tangen 你觉得自己是个好老板吗？ 蔡崇信 我想，我认为做一个好老板，我认为友善并不是因为你对别人太好了，而是在误导他们。 我认为一个好老板最重要的是你能及时给他们反馈。反馈不能是季度审查或年终审查的事情。反馈必须是即时的。需要知道他们是否做了一些不太正确的事情，或者他们没有全力以赴。他们需要立即知道。 Nicolai Tangen 你的其他领导原则是什么？ 蔡崇信 谦卑。你必须能够承认自己的错误。你不能总是假装自己是房间里最聪明的人。有时候你想要那种领导力，你想要提出一个好主意或其他什么，但你必须让你的员工有权提出自己的想法。否则你就扼杀了创新。 Nicolai Tangen 你提到了体育，告诉我你对运动的热爱，以及你为什么买了一支篮球队。 蔡崇信 体育不仅教你纪律和努力，而且体育还教你如何在失败后站起来，如果你输了一场比赛，你必须重新站起来。我认为这真的非常重要。这些原则中有很多适用于商业。 那我为什么要买一个篮球队呢？这其实是一种意外。当布鲁克林篮网挂牌出售时，那是在2017年，我真的不知道投资和成为运动队老板是什么感觉。 但后来我研究了联盟的特点，联盟如何分享这种经济学。NBA的一大优点是他们有一个非常好的集体谈判协议，将球队、业主和球员之间的经济问题分开。球员真的提供了价值，对吧？所以他们应该公平地分享经济。这一切都在集体谈判协议中有所规定。 另外，NBA的30个团队，无论在比赛上是否成功，都能公平地分享收益。例如，电视版权。如今，NBA每年全国电视收入约为27亿美元，平均分配给30个团队。这与EPL（英超联赛）非常不同。所以我认为这些特点几乎有点像社会主义，它确保了每个投资NBA的人不会损失很多钱。而且布鲁克林篮网主场在纽约，是很珍贵的资产。 Nicolai Tangen 你还有什么其他放松的方式？ 蔡崇信 我花时间和我的孩子们在一起。最有意义的事情之一是看我17岁的儿子参加篮球比赛，只是一场高中比赛。他是篮球队的首发控卫，看到他在场上表现出色，我感到非常高兴。 Nicolai Tangen 你读书吗？ 蔡崇信 我喜欢读间谍小说。我是John Le Carrie的超级粉丝，所以所有这些。我认为Le Carrie已经成功把他的真实生活转化成了写作。除此之外，我喜欢阅读时事，比如《经济学人》。 Nicolai Tangen 你对年轻人有什么建议？ 蔡崇信 我建议学习一两种非常基本的技能，这样你就能在其他人中脱颖而出，成为前10%的人。比如，如果你想学习如何编程，或者你想学习某个特定的学科领域，我认为你必须发展一些专业技能。 我的专业技能实际上是税法。我曾经做了三年的税务律师。我知道当人们谈论税收结构时，我可以走进房间，至少能表现得很聪明。这对我来说仍然很有帮助。我们正在研究一些国际上的事情，其中构建正确的公司实体、税收结构和许可结构非常重要。因此，我非常投入其中。你不能仅仅走进一个房间，就期望自己成为所有领域的通才。你必须能够告诉别人，我是某件事的专家，这就是你获得尊重的方式。 我想对年轻人说的另一件事是，你们需要学习多种东西。特别是，我认为在未来，数据科学将会非常重要。你们应该参加数据科学课程。它过去被称为统计学，但数据科学是更现代、更花哨的命名方式。同时，你们也应该学习心理学。我认为人类思维和思维运作方式有一些令人着迷的地方，这与机器非常不同。 因此，如果你具备一些编程能力，就像现在的年轻人一样，他们都会学习如何使用Python或Java或其他语言进行编程。了解数据科学，了解一点心理学，我认为你已经具备了在生活中取得成功所需的所有工具。 编辑：芯智讯-林子 来源：综合自网络

快科技4月7日消息，Acer将发布一款48.9寸带鱼屏显示器——Predator X49 X。 据了解，Predator X49 X显示器采用了QD-OLED超宽曲面屏设计，屏幕尺寸达到了惊人的48.9英寸。曲率为1800R的曲面设计，不仅带来了更加沉浸式的视觉体验，还让用户在观看内容时感受到更加自然的画面过渡。 同时，这款显示器还搭载了三星开发的量子点技术，色彩表现更加鲜艳、细腻。其32:9的显示比例和5120x1440的高分辨率，更是确保了画面的清晰度和细腻度。 在亮度方面，Predator X49 X同样表现出色。典型亮度为250尼特，峰值亮度高达1000尼特，轻松应对各种场景下的亮度需求。同时，它还获得了DisplayHDR True Black 400认证，并支持HDR10模式，为用户带来更加逼真的视觉体验。 此外，Predator X49 X在性能上也毫不逊色。其响应时间仅为0.03ms，刷新率高达240Hz，无论是玩游戏还是观看高帧率视频，都能确保流畅无卡顿。它还支持AMD FreeSync Premium技术，有效减少画面撕裂和延迟，让用户在享受视觉盛宴的同时，也能获得更好的操作体验。 接口方面，Acer为Predator X49 X配备了丰富的接口选项。包括HDMI 2.1接口和DisplayPort 1.4接口，可以满足不同设备的连接需求。此外，还有一个USB Type-C接口，提供了90W的反向供电功能，方便用户为设备充电。 另内置KVM和USB集线器功能，带有双USB Type-A接口，支持两个输入源，可实现双2K显示模式，让多任务处理变得更加轻松高效。 此外，Predator X49 X还配备了双5W扬声器，为用户提供了更加立体的声音体验。无论是在游戏中还是观看影片时，都能获得更加沉浸式的感受。 然而，目前Acer尚未公布Predator X49 X的具体发布时间和定价信息，相信很快将与大家见面。

快科技4月7日消息，手机圈永远不缺乏口水之争，现在小米、一加又上演了一出隔空骂战，谁也不服谁。 起因是还未正式发布的Redmi Turbo 3提前公布了一些性能评测数据，但部分游戏数据不如一加Ace 3V，小米就指责一加耍小聪明，偷偷降低亮度或画质，一加也毫不客气立刻反击，指责小米只会营销玩噱头。 Redmi Turbo系列定位“新生代性能旗舰”，目标是将旗舰性能体验带到中端，首款产品Redmi Turbo 3，直接竞争对手就是一加不久前刚刚发布的一加Ace 3V。 刚刚接任卢伟冰升任Redmi品牌总经理的王腾火力全开，直言不讳地宣称：“有些友商会在测试过程中偷偷降亮度或降画质，但我们对游戏体验坚持三不降：不降画质、不降亮度、不降帧。这对于调校的要求更高，部分测试指标可能不占优势，但我们坚持用户体验优先！” 王腾还强调，对于媒体测评，坚持媒体送测版和用户量产版是同一套软件版本，不搞“阴阳”调校、两套标准。 他还建议个别友商少耍小聪明，踏踏实实做技术，本本分分做产品。 对于这种毫不客气的贴脸输出，一加中国区总裁李杰立刻正面回击：“用户想要的，是真实的性能体验，这是最重要的，而不是那些营销上玩的噱头。” 他还特别说明，一加是在不降亮度、不降画质、不降帧率的情况下，游戏表现依然大幅领先同档产品。 最后，李杰强调欢迎对比测试，一加不怕比，不怕测！ 那么，你站哪边？

十年前，Meta（当时的 Facebook）收购了新兴的 VR 初创公司 Oculus，并成立了 Reality Labs（实景实验室部门）。 为了庆祝 Reality Labs 成立 10 周年，Meta 发布了一篇博客文章，回顾了过去十年的发展。 在这篇文章末尾，Meta 预告了其下一个核心硬件产品更新：有史以来的第一副 AR 眼镜。 根据介绍，Meta 的下一款 AR 眼镜，会将现有的两个产品线整合起来，即 Quest 3 和雷朋 Meta 智能眼镜。 这将融合 AI 与 AR，加上轻巧的体积，创造出「两全其美」的全新产品。 关于 AR 眼镜，Meta 认为：「就像智能手机没有淘汰笔记本电脑或台式电脑一样，AR 眼镜也不会终结 MR 产品。」 这表明 Meta 未来的 AR 眼镜将会有时尚的外形和可靠的性能，但绝对不会取代常规的头戴式设备。 不过，遗憾的是 Meta 还没有透露这些 AR 产品会在何时发布。所以这款产品可能不会很快到来，甚至还需要几年的时间。 The Verge 在去年的报道中，分享了 Meta Reality Labs 发展愿景。其中写到 Meta 计划在 2025 年发布第一副带显示屏的智能眼镜，并在 2027 年发布第一款「成熟的 AR 眼镜」。 今年 2 月，Business Insider 援引匿名消息人士，称：「今年的 Meta Connect 大会上，将会展示一副『真正的』AR 眼镜。」 据报道，这款 AR 眼镜的代号为「Orion」。它将结合 Meta 的 XR 和 AI 研发成果，而这正是 Meta 在最近的博客文章中所描述的。 目前，Meta 公司有两大硬件产品线：VR 头戴式设备和智能眼镜。 有传言称 ，Meta 正在开发一系列新产品，如平价线的 Meta Quest 3 Lite、高端线的 Meta Quest Pro 2 以及第三代 Meta 雷朋眼镜等。 但在上次发布雷朋系列智能眼镜后，Meta 的产品线一直没有大的变动。 第二代 Meta 雷朋眼镜，是 2023 年 Meta 联手雷朋推出的一款智能眼镜。这款智能眼镜定价 299 美元，重量仅 49 克。只需一句「嘿 Me­ta」的语音指令，便可实现接打电话、发送消息等功能。 用户还可以通过眼镜去拍照、录制视频，甚至能在 In­s­t­a­g­r­am 和 Fa­c­e­b­o­ok 等 App 上推流直播。 ▲（第二代 Meta 雷朋智能眼镜。图源：Meta） 更重要的是，今年 4 月份以后，Meta 雷朋眼镜就能接入 Meta 的多模态大模型。它的「Look and Ask」功能使眼镜能识别拍摄到的物体、文字，让 AI 看到我们看到的，听到我们听到的。 这些已有或即将到来的功能，都在为 Meta AR 眼镜做着准备。 如果 Meta 的 AR 眼镜能顺利发布，那将会是 Meta 自 2021 年以来的首个大型新硬件产品线更新。 由于空间限制，Meta 新的 AR 眼镜必然无法提供像 Quest 那样强大的硬件，许多 App 可能无法在新的 AR 系统上运行。 此外，由于 AR 眼镜通常不会搭配有手柄控制器，所以 Quest 平台上已有的很多应用也无法直接迁移。 不过，这对于 Meta 来说或许不是难事。凭借 Meta 强大的号召力，开发者们应该会积极响应，并让自己的产品适配新的平台。 ▲（Meta 设想的人们用 AR 眼镜下棋的场景。图源：Meta） Meta 对其 AR 眼镜产品十分自信： 我们相信，我们现在拥有的智能眼镜，在通往更高级的 AR 眼镜的道路上，将会吸引更多人的兴趣。