经济观察报 记者 叶心冉《繁花》里，汪小姐的明珠公司举办开业庆典的那天晚上，宝总没有现身，但他托人为汪小姐送来一辆据说在当时价值百万的凯迪拉克。这辆车的车牌暗藏玄机——沪AZ0027，“外滩27号”外贸大楼正是汪小姐曾经工作过的地方。一个冷知识是，这张车牌在上世纪90年代的上海，也要花费至少十万元才能拍得。在那个年代，上海还曾拍出一张30.5万元的沪AZ0518天价车牌。 1992年，车牌拍卖制在上海正式登场。2016年5月，共超过27万人参与沪牌竞拍，人数达到历史顶峰。不过，自2021年12月开始，每月沪牌竞拍人数便一路下跌。 今年1月，上海车牌的竞拍人数达到过去9年来的最低点——59991人。 1月20日，1月沪牌拍卖结果公布，竞拍人数从去年1月的123503人跌破6万，中标率从2023年1月的9%一路走高至今年1月的20.8%。 这个跌幅超过了业内人士的预期。代拍帮创始人薛高告诉记者，过去一年，竞拍人数每月下跌幅度在2000至3000人，最多在6000人，结果今年1月环比下跌超1万人。 同时，沪牌抛售的数量依然居高位。2024年1月，共有2933张车牌被抛售，在前一月（2023年12月），沪牌抛售突破3000张的历史大关。 一边竞拍人数大幅缩水，一边抛售人次不断增加，沪牌似乎失去了既往璀璨夺目的吸引力。“最贵铁皮”黯淡了吗？ 拍牌人数降低 转购新能源车、蓝牌（油车车牌）投放额度加大以及消费降级下的观望是记者在采访中获取的竞拍人数锐减的三大主要原因。 沪牌课代表、沪牌学长品牌创始人胡伟（化名）告诉记者：“我们流失的客户中基本上有三成的人转购新能源车，去年表现得尤其明显。”硕博沪牌品牌创始人陈书全表示，免费绿牌（新能源车牌）与蓝牌同权，一定程度上抑制了蓝牌的发展。 蓝牌投放额度加大使得需求加快消耗也是人数锐减的原因之一。陈书全表示，额度的发放量增加，每个月会投放1.2万—1.5万张车牌，存量客户消耗大，导致参拍人数不断减少。 记者查询发现，2019年，上海个人非营业性客车额度总投放量在11.21万辆，2020年、2021年、2022年、2023年分别为17.37万辆、13.51万辆、18.02万辆、15.56万辆，呈震荡上升。 经济压力下的观望也是其中一个因素。2018年购车的程先生向记者表示，购车以后，连续两三年的时间基本每个月都参与拍牌，近期改成了观望，一方面受大环境影响面临一定的经济压力，另一方面，对比新能源车，9万元一张的沪牌，性价比变低了，后续考虑入手一台新能源车。 胡伟告诉记者，沪牌拍牌资格要求外地户口在上海有连续36个月的社保缴纳记录，他有一个客户，今年1月被裁员，一方面面临社保断缴风险，另一方面考虑经济压力，所以暂时放弃拍牌，之前这位客户已经连续拍了3个月的时间。 对于客户们转购新能源车，胡伟的观察是：“同样20万元的预算，如果是燃油车，就只能买10万元的车，再花10万元去拍牌，而且燃油车还要缴纳车船税、消费税、燃油附加税等，使用成本更高，选择新能源车是在以更低的成本解决出行需求。” 在上海，购买新能源汽车，可以免费获得专用牌照额度支持，即绿牌和蓝牌的路权一致，不会受到限行政策的影响。 不过，与蓝牌不同，新能源牌照采用的是“跟车不跟人”的政策，也就是说，一旦车辆变更登记、注销登记，新能源指标也将一同作废，并不能像蓝牌一样转让。 曾经，上海高涨的拍牌需求养活了一个代拍行业。但如今，多位代拍企业人士都表达了同一句话：“做好寒冬准备。” 在业内人士的描述里，2016、2017、2018年是代拍行业非常火热的三年，基本不愁生意。当时在上海国拍中心蹲守的代拍“黄牛”一个月都可以拉到至少200个单子，而现在，200单的体量已经是多数代拍企业难以企及的高度。 陈书全告诉记者，现在每月的咨询量只能达到高峰时期的30%，过去代拍业务可以占到公司总业务的90%，目前只有50%。 一位代拍企业的人士更是向记者直言：“代拍行业早就名存实亡了。” 薛高表示，行业内之所以非常多的人持悲观态度，原因在于沪牌命中率提升，新增顾客减少，且传统的代拍公司没有有效的获客渠道。薛高预估，目前行业内的代拍门店相较2019年高峰期仅剩下30%，今年和明年还会有一波人离场。 谁在抛售沪牌 与竞拍人数不断下滑同样值得关注的，还有不断增长的沪牌抛售数量。 数据显示，今年1月，个人在用车有效额度委托拍卖2933辆。这一数值处在过去三年月抛售沪牌数量的高位。2021—2023年，每年个人在用车有效额度委托拍卖分别共计11167辆、19917辆、27150辆，一路增长。2023年12月，个人在用车有效额度委托拍卖3083辆，达到历史高点。 从采访来看，抛售沪牌的车主主要有三种情况，一种是出售蓝牌，置换新能源车；一种是将蓝牌额度置换成现金流；还有一种是离开了上海。 前两者占大多数。 易先生在2007年、2014年分别以5万元、8万元的价格购入了两张沪牌，2023年，他以9万多的价格退了一张沪牌，购入新能源车，“一油一电正合适”。 胡伟介绍，2022年有一位陆续拍中3张沪牌的客户选择全部清仓。 身处代拍行业近10年，沪牌的走势也为胡伟提供了一个观察经济的另类窗口。“我见证了这位顾客生意的起伏。他从事餐饮服务行业，2015年、2016年生意火爆，财富积累迅速，陆续通过我们拍中了3张车牌，但在2021年之后，他的资金链出现问题，开始抵押、处理资产，2022年，他将3张车牌全部售出”。 胡伟还有一个有意思的发现是，2018年、2019年，下单代拍的顾客主要从事建筑业、外贸业、制造业，现如今来咨询代拍的从事传媒行业的人以及自媒体、直播的博主很多，“也从侧面说明财富在发生转移”。 为何价格仍然坚挺 即便竞拍人数不断下探，但是沪牌的价格依然坚挺，多年来保持稳中有序的增长。 今年1月，上海市个人非营业性客车额度最低成交价是92900元，平均成交价92990元。2023年1月至2023年12月，最低成交价的区间是91900元—92700元，平均成交价的区间是92077元—92753元。 价格稳定的支撑来源于警示价。 2013年4月，上海为抑制车牌价格的不合理上涨，在投标拍卖首次出价阶段，试行增设理性出价“警示价”。 警示价每月由官方发布。上海拍牌的出价分为两个阶段，第一阶段，竞拍者出价时不可超过警示价，否则系统不予接收，第二阶段，竞拍者有两次修改出价的机会，但上下均不可超过300元。 警示价给了上海蓝牌持有者底气——沪牌价格崩盘几无可能。 但是换个角度看，过去为了抑制车牌价格快速上涨的“警示价”如今成了稳住价格底盘的守护者。 沪牌竞拍带来的财政收入的体量不可忽视。以每月平均成交价格为参考计算，2023年这部分的财政收入约达140.80亿元。 自沪牌竞拍制度问世以来，这部分可观的资金对上海公共交通的建设和运转作出了不小的贡献。 目前在上海市财务局网站上可以公开查看到新增机动车额度拍卖收入使用情况的年份是2009年至2014年。以2014年为例，上海新增机动车额度拍卖收入77.5亿元，期初余额60亿元，该年巴士公交历年综合补贴支出40亿元，公交购车补贴35.9亿元，公交基础设施建设和维护17.7亿元，轨道交通更新改造等补贴10.2亿元……该年共计支出128.4亿元，支出项基本与公共交通有关。 政策影响起伏 至今仍坚定留在代拍行业的人，依然认可蓝牌所代表的稀缺资源。 薛高表示，对于上海车主来说，沪牌代表着使用上海道路资源的权利，是上海的一个通行证。从长远角度，新能源车的绿牌不可能一直免费发放下去，目前对绿牌的发放已经有所收紧，油电混动的车也已经停止发放免费牌照，未来大概率还会有新的政策出现。 从既往趋势看，政策会明显影响沪牌的竞拍走势。 2020年10月24日，上海发布《上海市公安局关于调整本市部分道路交通管理措施的通告》，宣布自2020年11月2日起，外牌高架限行时间由原来的8小时（7时至10时，15时至20时）延长为13小时（7时至20时）。周六、日及全体公民放假日除外。 可以明显发现，2020年11月的竞拍人数从上月的12万人激增至接近19万人，2020年12月又涨到接近23万人，2021年一整年每月都有超过20万人参与拍牌。 薛高形容，2020年10月之后的几个月，公司的多名业务员除去睡觉的时间基本都在接待咨询，手机不停有拨入的电话，订单量在2021年2月达到高峰期，四个月翻了5倍。 因此，现在不断下探的拍牌人数使得大家都在猜测，接下来是否会有新的政策来托一托这个盘子。 根据乘用车市场信息联席会官网发布的数据，2023年12月，上海市新能源车保有量128.76万辆，占上海汽车总量的23.50%，去年同期的占比为17.57%。 为鼓励新能源汽车消费，上海将原本在2023年底到期的新能源车牌照免费的政策延期到2024年年底。 多位受访者均推测，绿牌可能会面临摇号或是竞拍，如果与蓝牌一样采用竞拍机制，那么价格如何框定、属性如何、是否与蓝牌一样终身制等等，这些都是值得关注的问题。

1月24日，在纪录片《杨振宁：百年科学之路》首映式的一场圆桌论坛上，朱松纯提到：现在很多顶尖科学家不敢说话，科学方面有争议的事情不敢站出来说，怕得罪人。 “开会的时候，大家都是一团和气”，朱松纯认为，这个气氛对中国科学的发展非常不利。他佩服杨振宁几年前论证高能物理大项目时站出来提出反对，敢于说得罪很多人的话，这种精神是当代缺失的。科学的争论最后还是需要科学家出来说话，敢于辩论。

薛笑影/文 专精特新即“专业化、精细化、特色化、新颖化”，专精特新企业是指具有这四类特征的中小企业。截至2023年8月20日，我国共培育省级专精特新企业超9.6万家，共1798家在A股上市，占 A股上市公司总数的34.20%。本文围绕专精特新上市公司的分布特征、财务状况及发展特征进行深度刻画，注重从发展视角提炼专精特新企业面临的问题，研究提出针对性的政策建议。 一、A股专精特新上市公司基本情况 （一）专精特新企业发展势头迅猛 专精特新上市公司数量增长超五成。截至2023年8月20日，我国共培育专精特新企业超9.8万家，1798家在A股上市，同比增长51.35%；总市值10.69万亿，同比增长8.75%。 专精特新企业在A股占比日益增加，已超三成。截至2023年8月20日，A股上市公司总数共5259家，专精特新企业占比34.19%，较去年同期增加9.62个百分点；A股上市公司总市值87.14万亿元，专精特新占比12.28%，较2022年同期增加1.05个百分点。 （二）超六成来自江浙沪粤 江浙沪粤是专精特新上市公司主力军，贡献超六成。专精特新上市公司地域分布较广，覆盖全国30个省级行政区。其中，江苏省专精特新A股上市企业数量最多，共337家，占比18.74%。广东省、浙江省、上海市专精特新A股上市企业数量紧随其后，分别为299家、274家、182家，占比均超过10%；江浙沪粤专精特新A股上市公司总数达到1092家，占比60.73%。北京专精特新A股上市企业数量为135家，位居第五，占比7.51%。 专精特新上市公司在本省市A股上市公司中占比日益增加。从各省市专精特新A股上市公司数量占本省市A股上市公司比例来看，江浙沪位居前三，分别为 49.78%、42.52%、40.00%。另外，专精特新上市公司涉及的30个省市，除陕西省外，其余29个省市2023年专精特新上市公司占本省市上市公司总数较2022年均有所上升，其中广东省、江苏省、河北省、河南省占比增加均超过10个百分点。 江浙沪粤专精特新A股上市公司总市值位居前列。截至2023年8月20日，江苏省专精特新上市公司总市值最高，达到18556.75亿元，占全国专精特新上市公司总市值的17.36%；其次是广东省、上海市及浙江省，这三省市专精特新上市公司总市值分别为16884.61亿 元 、15033.69亿 元 、12881.86亿元，分别占比15.80%、14.07%、12.05%。北京专精特新A股上市公司市值9761.84亿元，占比9.13%，位居第五。 各省市专精特新A股上市公司平均市值差异较大，以云南表现最好。截至2023年8月20日，云南省专精特新A股上市公司平均市值最大，为208.71亿元；福建省及内蒙古自治区专精特新A股上市公司平均市值均超过100亿元，分别为109.49亿元、100.12亿元，广西最小，为26.94亿元。江浙沪及广东专精特新上市公司的平均市值表现也各有不同，分别为55.06亿元、47.01亿元、82.60亿元、56.47亿元。 （三）超八五成分布在制造业 1798家专精特新A股上市公司中，制造业行业专精特新企业数量最多，达到1536家，占比85.43%。其余行业数量远远小于制造业，其中信息传输、软件和信息技术服务业行业数量142家，占比7.90%；“科学研究和技术服务业”“水利、环境和公共设施管理业”“建筑业”行业企业数量均小于100家，分别为42家、33家、11家；其余行业企业数量仅为个位数，合计34家。（四）创业板数量最多，北交所增速最快 创业板专精特新上市公司较2022年同期增长51.46%。截至2023年8月20日，创业板专精特新上市公司数量最多，达到674家，较去年同期增长51.46%；科创板、上主板、深主板、北交所专精特新上市公司数量分别为400家、282家、270家、172家，相较于去年同期增长43.88%、25.89%、59.76%、138.89%。从中可以看出，北交所增速最快，这和北交所功能定位与专精特新更为契合及北交所发展速度有着很大的关系。 北交所上市公司专精特新占比80.00%，各板块专精特新占比均有所上升。截止2023年8月20日，北交所专精特新上市公司占该板块上市公司总数的比例最高，为80.00%，较去年同期增长11.43个百分点。科创板、创业板、深主板、上主板专精特新上市公司占各自板块上市公司总数的71.94%、51.53%、17.99%、16.80%，较去年同期分别增长10.16、13.36、6.48、3.19个百分点。 二、专精特新上市公司基本数据 （一）总市值上升，超六成企业市值处于10亿—100亿元 截止到2023年8月20日，1798家专精特新上市公司总市值为106887.18亿元，占A股上市公司总市值的12.27%；平均市值为59.45亿元，小于A股上市公司平均市值220.90亿元。由于专精特新上市公司多为中小企业,其在规模上与A股有较为明显的差距。 （二）营收总额稳步增长，约六成企业实现营收正增长 营业收入总额稳步增长，六成企业营收增幅为正。截止到2023年8月20日，1798家专精特新上市公司均披露2022年年报，其2022年营业收入合计为30236.27亿元，较2021年增长15.07%；平均营业收入为16.82亿元，远远低于A股平均营收136.85亿元。从营业收入增幅来看，共有1080家企业营业收入实现正增长，占比60.07%。其中，九安医疗营收增幅最高，达到997.80%，主要原因系疫情期间公司新冠抗原检测iHealth试剂盒的销售。 （三）超八成企业实现盈利，近五成企业净利润实现正增长 1798家专家特新上市企业2022年净利润合计为2707.90亿元，较2021年增长3.96%；平均净利润为1.51亿元，低于A股平均净利润10.95亿元；1538家企业实现盈利，盈利面达到85.54%。从净利润增幅来看，共有842家企业净利润实现正增长，占比46.83%；108家企业净利润增幅超过100%，11家企业净利润增幅超过500%。 （四）平均研发强度高，科创属性强 2022年专精特新上市公司平均研发强度为5.44%，高于A股1.96%。剔除营收为0的异常值后，以余下1797家企业为研究对象。从研发强度分布情况看，405家企业研发强度高于10%，占比22.54%；610家企业研发强度处于5%—10%，占比33.95%；601家企业研发强度处于3%—5%，占比33.44%；合计1616家企业研发强度高于3%，占比89.93%；其余181家企业研发强度低于3%，占比10.07%。经交叉对比，共有5家企业营收处于前100、研发费用处于前100且研发强度超过10%（分别为韦尔股份、千方科技、广和通、麦格米特、北京君正）。 （五）各板块对比情况 科创板平均市值最高，上主板平均营收表现最好，深主板平均净利润最佳。分板块看，科创板平均市值最高，达到75.45亿元，上主板、深主板、创业板、北交所平均市值分别为67.57亿元、62.85亿元、57.58亿元、10.89亿元。上主板平均营收表现最好，达到29.22亿元，深主板、创业板、科创板、北交所平均营收分别为24.97亿元、14.45亿元、11.59亿元、5.13亿元。深主板平均净利润最佳，达到2.61亿元，上主板、科创板、创业板、北交所平均净利润分别为2.18亿元、1.27亿元、1.16亿元、0.57亿元。 三、相关建议 （一）推动实现从增量培育向增质培育方式转变“专精特新”中小企业高质量发展不仅要关注增量培育，还要重视其升级改造，建议通过数字化技改和平台化服务赋能推动专精特新中小企业转型升级，提高产业链上下游协同能力，助力专精特新中小企业提质增效，扩大发展规模。 （二）畅通融资渠道，为专精特新企业引入优质资本 专精特新中小企业受限于规模较小、经营波动性大等因素，不易获得金融资源青睐，长期以来存在较大融资缺口。建议畅通专精特新企业融资渠道，从信贷融资、债券市场融资到上市融资和再融资等多方面，支持专精特新企业不断发展壮大。 （三）强化政策支持，激发企业创新发展活力 树立创新生态观，转变创新竞争思路，转变管制方式，以强化监管的治理方法替代过去管制型治理方式。发挥好人才评价制度的指挥棒作用，加快推进科研机构创新体制改革，健全有利于激发创新的人才评价制度体系，提高科技产出质量和效率。既要充分发挥基础研究的作用，集中力量攻克关键共性技术和前沿引领技术，又要建立科技创新长效机制，形成有助于培育“无用”基础研究的土壤，提升企业的核心竞争力。 （作者系中关村上市公司协会研究员）

原标题：美国出台新规：限制中企利用美国数据中心训练AI大模型 1月27日消息，美国商务部长吉娜·雷蒙多于当地时间本周五表示，美国拜登政府提议要求美国云服务公司进行自查，以确定外国实体是否正在访问美国数据中心以训练人工智能模型。 雷蒙多在接受路透社采访时表示：“我们不能让非国家行为者、中国或是我们不想让他们访问我们的云服务的人，来训练他们的模型。”（We can't have non-state actors or China or folks who we don’t want accessing our cloud to train their models） “我们对芯片实行出口管制，”她指出。“这些芯片位于美国云数据中心，因此我们还必须考虑关闭潜在恶意活动的途径。” 拜登政府正在采取一系列措施，阻止中国将美国技术用于人工智能，因为这一新兴行业引发了安全担忧。 拟议的《采取额外步骤，以处理严重恶意网络活动方面的国家紧急情况》法规已于本周五发布在“联邦公报”官网上供公众查阅，并将于下周一正式发布。“这是一件大事，”雷蒙多说。 早在去年10月，外媒就曾爆料称，继美国政府于10月17日出台了进一步限制高性能计算芯片对华出口的措施之后，美国政府可能还将进一步限制在华企业利用美国云服务厂商的算力来提升自身人工智能能力的行为。 报道称，虽然美国政府限制了英伟达（NVIDIA）、AMD等相关企业向中国实体出口先进的人工智能和高性能计算芯片，但是并没有阻止中国企业在通过云端获取此类处理器的算力服务，中国企业目前可以继续使用Amazon Web Services（AWS） 和 Microsoft Azure（微软Azure） 等服务来训练大型语言模型或执行其他对性能要求较高的任务。 美国商务部工业与安全部副部长艾伦·埃斯特维兹（Alan Estevez）当时就曾，表示，美国正在评估实施限制，以阻止中国获取美国云计算服务。如果做出这一决定，它将成为监管技术资源的更广泛举措的一部分，从而抑制中国人工智能应用的进步。 根据市场研究机构Gartner最新公布的数据显示，2022年全球计算基础设施服务（IaaS，基础设施即服务）市场达到了1,203亿美元，相比2021年的 928 亿美元增长了 29.7%。从相关厂商的市场份额来看，AWS和微软Azure这两家美国云服务厂商的市场份额分别高达40% 和 21.5%，即AWS在2022年收入超过481亿美元，微软Azure收入达258.6亿美元。中国阿里云虽然排第三，但收入只有92.8亿美元，大幅落后于微软Azure。排名第四的是谷歌云，2022年收入为90.7亿美，市场份额为7.5%。华为云排名第五，2022年收入为52.5亿美元，市场份额为4.4%。 Gartner 副总裁兼分析师 Sid Nag 表示，阿里云虽然于中国 IaaS 市场占据优势，但在中国以外的市场潜力受限（资料显示，阿里巴巴于2015年在美国加州圣克拉拉开设了两个云数据中心），导致增长放缓。预估企业采用更多生成式 AI，主权、道德、隐私和可持续性问题将形成新机会，让大型云端服务供应商规模更加扩大。 据另一家研究机构Dgtl Infra最新统计显示，2023年全球排名前10的云服务提供商分别是：Amazon Web Services、微软Azure、谷歌云、阿里云、甲骨文云、IBM云（Kyndryl）、腾讯云、OVHcloud、DigitalOcean和Linode（隶属于Akamai）。其中，微软Azure覆盖的区域和数据中心的数量居首位。从所属国家来看，前十个厂商中除了中国厂商有两家，美国厂商有7家，仅OVHcloud是法国的云巨头。 虽然国内不少云服务厂商近两年来在中东地区，特别是在沙特都有积极的布局。但是美国最新公布的新规，不仅将高性能计算芯片的出口许可要求扩大到中国企业的海外子公司，并且将沙特和阿联酋都列入了“D5国家组”进行了进一步限制。这可能也导致这些海外数据中心获取高性能计算芯片也同样受限。 所以，综合来看，如果美国限制中国企业使用美国的云服务厂商所提供的“云上算力”的话，所能够选择的有实力的海外的云服务提供商相对有限。当然，如果有足够的市场需求的，相信也可能会有美国以外的其他云服务提供商会考虑增加对于相关基础设施的投资，以提升其云上的AI算力来满足特定客户的需求，以快速扩大市场份额。

经济观察报 记者 胡艳明 陈咏骐 伪造客户金融资产证明、风险测评结果未经投资者确认——光大兴陇信托有限责任公司（以下简称“光大信托”）旗下客户经理的这番操作，被投资者举报到监管部门。近期，监管部门将相关核查结果反馈给投资者。 2023年12月底，投资者李先生收到国家金融监督管理总局甘肃监管局（以下简称“甘肃监管局”）的举报回函（以下简称“回函”）。回函内容指出，光大信托的客户经理存在伪造客户金融资产证明、风险测评未经客户签字确认的违规操作行为，已督促光大信托对客户经理及团队负责人进行问责。 2021年12月28日，李先生认购“光大信托光信·光禄·善益15号集合资金信托计划”（以下简称“善益15号”），金额100万元。两年多来，该产品的净值“跌跌不休”。根据光大信托提供的产品净值表，截至2024年1月5日，善益15号的净值低于0.7，意味着李先生这笔投资的亏损超过30%。 与李先生的遭遇相似，常女士于2021年10月20日认购“光大兴陇信托光信·光禄·善益7号集合资金信托计划”，金额100万元。2023年11月，投资者常女士收到甘肃监管局的举报回函显示，经核查，光大信托客户经理未提交客户签字的风险测评问卷作为附件，也未将风险测评结果与客户进行最终确认，存在违规操作行为。 他们均认为自己在购买上述善益产品时，客户经理存在违规操作行为，于是向监管部门举报，并收到了回函。 记者采访了解到，善益系列产品在成立之初，重仓配置的是近期密集出现风险、被市场广泛关注的“雪球”产品。 2024年1月24日，李先生向光大信托方面提出，由于理财师上述违规行为，自己才会购买“善益15号”产品，光大信托应该对他的损失给予赔偿。光大信托客服回复表示：甘肃监管局对理财师的违规行为作出了回应，目前公司对于理财师的违规行为已经按照公司内部制度进行了处罚。公司对于李先生的其他诉求，暂时没有办法进行满足。 监管查实违规行为 官网信息显示，光大信托是2014年由中国光大集团股份有限公司（以下简称“光大集团”）在原甘肃信托的基础上重组成立，光大集团为控股股东，持股51%，甘肃省国有资产投资集团有限公司持股23.42%，甘肃金融控股集团有限公司持股21.58%，天水市财政局持股4%。其为光大集团金融板块中与银行、保险、证券并列的核心子公司之一。 2023年9月，李先生向甘肃监管局举报，光大信托财富管理总部负责人及天津财富中心客户经理存在伪造客户金融资产证明、风险测评的违规行为。甘肃监管局于2023年9月28日受理了李先生的举报。 2023年12月底，李先生收到了甘肃监管局回函。回函指出，经核查，光大信托客户经理存在伪造客户金融资产证明、风险测评未经李先生签字确认的违规操作行为。光大信托财富管理总部原负责人在对人员管理方面未尽到责任。 回函中称，李先生于2021年4月26日首次提交风险测评结果显示为“稳健型”，后于2021年5月6日再次进行风险测评结果为“进取型”，并由客户经理提交，但未将李先生签字的风险测评问卷作为附件，也未将风险测评结果与李先生进行最终确认，存在违规操作行为。 甘肃监管局表示，对李先生反映并经核实的问题，已督促光大信托对客户经理及团队负责人进行问责。 常女士于2023年8月向甘肃监管局举报称，自己从2020年5月第一次购买光大信托产品起，截至目前未做过合格投资者认证，仅在当时开户时做过1次纸质版风险测评，测评结果为C3稳健型，之后3年自己从未再做过风险测评。 2023年11月2日，甘肃监管局向常女士回函表示，根据光大信托提供的后台风险测评记录，常女士分别于2020年5月26日、2021年6月7日、2021年10月19日和2022年11月15日有4次风险测评记录，经核查，光大信托客户经理未提交客户签字的风险测评问卷作为附件，也未将风险测评结果与常女士进行最终确认，存在违规操作行为，已督促光大信托对经办客户经理的违规行为进行了处分，取消经办客户经理2023年基本薪酬上浮资格并对KPI考核进行扣分。 此前，多位善益系列产品的投资者向记者反映，自己在购买善益系列产品之前，理财师曾表示该系列产品年化收益率可达8%至12%。上述“善益15号”的投资者李先生提供的其与理财师的微信聊天记录显示，理财师向他表示，赎回产品时可以保证8%的收益率。 一位善益系列产品的投资者曾向记者提供微信聊天记录截图显示，理财师发给他的产品介绍文字为：“善益8号（权益类主动管理）：光大信托主动管理，纯标品投资，特有风险保障金调拨机制，保障最低收益，期限12个月，年化8%—12%，半年分红。” 李先生向记者提供的《善益系列集合资金信托计划推介材料》显示，善益系列产品的本质为：综合运用主动管理能力+多策略、多工具+创新设计，真正适合信托的权益类投资产品；善益的业绩比较基准：长期年化8%—12%，低于股票类产品，基本等于雪球等结构化产品，高于非标类产品；善益的风险承担：低于股票类产品、低于雪球等结构性产品，市场风险高于非标类产品，信用风险较低。 配置“雪球”产品 李先生提供的善益系列产品最新周报显示，截至2024年1月19日，善益系列产品处于全线亏损中，21只产品的净值全部低于0.7。 经济观察报曾于2022年11月14日刊发《重仓“雪球”产品 光大信托善益系列全线亏损》，彼时，光大信托内部人士确认，善益系列产品有约60%的仓位投资于“雪球”产品（带有雪球结构收益特征的产品）；善益系列产品成立总规模接近14亿元。 据悉，“雪球”产品是一种衍生金融工具，其核心特征是一种奇异期权，设置有敲入价格和敲出价格（可以理解为给标的指数的运行空间定两条线，一个上线和一个下线，超出上线就是敲出，跌破下线就是敲入。敲入意味着投资者可能面临亏损的情况，敲出与之相反）。 善益系列产品的成立日期区间为2021年9月3日至2022年3月4日，彼时，中证500指数在7278点至6808点范围。 根据此前投资者提供的一份名为《致“善益系列”投资人的一封信》的资料中表述，善益系列产品投资了17只“雪球”相关产品合约，“雪球”产品仓位约60%。该信件发送日期为2022年4月29日，发送人为善益投资管理团队。这17只“雪球”产品中，有16只为挂钩中证500指数的“雪球”产品，敲入价格线最低为5131.95点，最高为6086.14点；有1只为挂钩沪深300指数的“雪球”产品，敲入价格线为3884.75点。 2022年4与26日，中证500指数收于5234.01点的阶段性低点，已经触及上述15只“雪球”产品的敲入价格线；沪深300指数收于3784.12点的阶段性低点，触及上述挂钩沪深300指数的雪球产品的敲入价格线。这意味着，该系列产品在持仓“雪球”产品期间，大部分产品发生敲入，在陆续持仓到期后，或发生大幅亏损。 按照上述善益系列产品最新周报披露，截至2024年1月19日，场外衍生品方面，光大信托提前终止了中证500雪球13、中证500雪球14两只产品。善益系列产品配置“雪球”产品比例降至0%。 权益标品大幅亏损 从全行业来看，2023年，信托机构旗下权益标品的业绩并不乐观。 普益标准披露，从产品类别看，截至2023年4季度末存续且披露了类别的26918款标品信托产品中，固定收益类产品有18941款，占比70.37%；权益类产品有5806款，占比21.57%；混合类产品有1856款，占比6.90%；商品及金融衍生品类产品有315款，占比1.17%。 关于标品信托产品的运作情况，普益标准披露，截至2023年4季度末，固定收益类产品的近6月年化收益率均值为2.47%，环比下降0.59%； 相比之下，权益类产品的近6月年化收益率均值为-10.93%，环比下降3.91%；混合类产品近6月年化收益率均值为-7.96%，环比下降5.57%；商品及金融衍生品类产品近6月年化收益率均值为-9.13%，环比下降10.26%。 回顾2023年，A股主要股指大多数收跌。其中，沪指全年下跌3.7%，收在3000点下方；深证成指累计下跌13.54%；创业板指下跌19.41%，跌幅居首；上证50、沪深300指数年线3连阴。 尽管如此，在非标转标的背景下，信托机构对于非标产品的配置比例持续增加。 中国信托业协会披露，信托公司作为机构投资者积极参与资本市场，主动把握金融市场投资机遇，培育专业化的资产管理能力，大力开拓资产管理信托业务。 截至2023年3季度末，资金信托总规模为16.44万亿元，同比上升9.52%，环比上升4.76%。从资金信托的投向构成看，投向证券市场（含股票、基金、债券）的规模合计为5.75万亿元，合计占比34.96%，增幅持续攀高，比2季度末提高2.73个百分点，是权重比例最大的信托资金投向。从证券投资信托的配置类型分析，组合投资占比为69.54%，二级市场占比为26.87%，信托公司专业化的资产配置能力逐步增强。 截至2024年1月19日，李先生提供的周报数据显示，目前光大信托善益系列产品仓位主要配置于定增、量化指增、公募基金、股票多头等。 光大信托善益管理团队认为，眼下这种普遍存在的较差预期和悲观情绪，将在何时、何地、通过何种方式得到改善，可能是本轮熊市结束的最重要催化剂。相信在市场相对低位的认购应有希望获得较好收益。该团队称：“我们对善益的调仓暂时告一段落，未来一段时间会维持善益系列目前的配置弹性，为未来的反弹做好充分准备。” 对于光大信托出现客户经理违规操作的事件，北京市京师律师事务所律师、财经评论员孟博分析认为，金融机构应当建立健全资产管理业务人员的资格认定、培训、考核评价和问责制度，确保从事资产管理业务的人员具备必要的专业知识、行业经验和管理能力，充分了解相关法律法规、监管规定以及资产管理产品的法律关系、交易结构、主要风险和风险管控方式，遵守行为准则和职业道德标准。 孟博建议，金融消费者在对外投资时，应当提高风险防范意识和风险识别能力，应当理性投资，同时还要注意留存相关证据。此类案件专业性较强，诉讼策略的选择对案件结果具有重要影响，而诉讼程序具有不可逆性，即“程序中的某一环节一旦经过，便不能再回复或重新启动，当事人和法官都必须受到既有诉讼状态的拘束”。因此，出现纠纷后，相关当事人应尽早寻求专业帮助，以便争取到最好结果。

央广网北京1月28日消息 1月28日，2024年央广网财经年会在北京召开。中国国际经济交流中心资深专家咨询委员会委员、商务部原副部长魏建国表示，未来五年到十年全球经济的核心竞争力是各个国家新质生产力的竞争。新质生产力是当代经济发展的一种飞跃，也是中国现代化先进生产力的具体表现形式。新质生产力同过去特别是改革开放四十年发展的传统生产力相比，最大的不同是以创新驱动为引领，彻底改变人力资源、能源传统驱动为核心的增长模式，更重要的是新质生产力具有化低成本优势为科技创新以及可持续发展的优势。 魏建国介绍，中国要走快速发展之路必须围绕新质生产力谋篇布局抢占发展的制高点。其中，尽快建立高标准的技术要素市场是当务之急，这主要是由以下三方面决定的。 首先，生产要素与过去不同。过去传统全生产要素主要是土地、资本、人力和技术等，现在要把全生产要素的范围扩大，将人工智能、云计算、物联网，甚至量子计算、智慧城市等都包含起来。即中国企业今后首先要具备更强、更高的智能化、自动化、数字化的水平，通过抓手来实现全生产要素低投入、高产出、效力高、收益好的最佳配置。 其次，当前理念与任务有所变化。中国制造业目前迫切的任务是转型升级，在巩固全球中低端产业链、供应链的基础上，向全球中高端产业链发展。这对全国民营企业家、央企科技人员、银行、金融界、智库就提出一个重要问题：改变观念。 “世界上大多数人都是看见以后才相信，只有少数人在还没出现的时候就相信了，这种人值得敬佩。创新就是在这种理念下产生。必须要转变理念，才有新发展的动力，产生新赛道、新产业、新模式。” 另外，人力资源的变化与过去不同。在人力资源红利减少，人才资源红利增加的情况下，高标准的技术要素市场显得越发重要。发展国家生产力，需要加大研发投入，加大创新人才的培养。 “我们不仅有大批的优秀的科学家，更有全球数量最多的工程师、技术专家，中国有人才培养和鼓励技术创新的传统，在各种激励、鼓励和政策以及加大研发投入的资金和技术创新的能力，这为新质生产力的人才的奠定，加大了基础。” 魏建国最后将中国特色高标准要素市场的特色归纳为四句话“统一开放、竞争有序、制度完备、治理完善。”他指出，科技部发布的“十四五”技术要素市场专项规划文件提出的宏伟规划，在全球只有中国才能想得到、办得到、实现得了，他坚信一个高标准的技术要素市场将推动中国特色的新式生产力不断地发展、壮大。

据韩国媒体BusinessKorea报道，最近，韩国海关破获了一起史上最大规模芯片走私案，一家未具名的“公司A”(Company A)被指向中国走私了多达5.3万颗被美国禁售的芯片，案值达1160万美元(约合人民币8330万元)。 据称，从2020年8月到2023年8月期间，“公司A”合法地陆续购买了这批芯片，并进口到韩国，一切行为都合规合法，只是数量远超其所需。 然后，这些芯片分为144批次，通过空运走私到中国，均未向海关申报，但居然全都成功了。 这些芯片的具体厂商、型号未披露，报道只是说它们是通讯类处理器，可用来制造大规模杀伤性武器。 目前，公司A的所有高管都已经被起诉，可能会面临3年起步的刑期。 在此之前，向中国走私芯片的最大规模为400万美元，涵盖CPU、SSD等芯片，通过香港进入内地。 PS：外媒这种报道往往都是别有用心、肆意夸大，看看就好了，尤其是美国说你有大规模杀伤性武器的时候，你最好真的有……

根据最新的规定，苹果将在欧洲数字市场法案（DMA）的要求下允许开发者提交不基于WebKit的浏览器。这一变革将适用于iPhone和iPad用户，并预计于今年3月份实施。为了满足这一要求，Opera宣布将在欧洲推出一款基于自研引擎的全新AI浏览器。 Opera移动副总裁J?rgen Arnesen表示：“我们是欧洲领先的浏览器开发商，接受DMA带来的变革，并希望促进竞争并为iOS用户提供更多样化的浏览器选择。”他还提到，“我们打算通过以AI为中心的Opera One for iOS来实现这一点。” 此外，苹果公司也宣布将允许iOS用户在移动设备上设置他们最喜欢的浏览器为默认应用程序。这将为iOS用户提供更大的自由度。Arnesen表示对苹果公司宣布新的互操作性申请表非常兴奋，“这将允许开发者提交更多与iPhone和iOS硬件和软件功能的互操作性申请”。 与此同时，中国已经可以下载到名为"Opera One"的浏览器软件，该软件支持macOS、Windows和Linux系统，并且可以使用中文语言。

「你骗了我们，我那么信任你，你却偷了我们苹果的东西！」 1983 年 11 月的一天，两位年轻人在一间会议室对峙，一位年轻人怒吼着，另一位年轻人则冷静地回应道： 「好吧，史蒂夫，我觉得现在的情况更接近是这样——我们都有一个有钱的邻居，叫施乐，有一天，我闯入他的房子想偷电视机，却发现你已经把它偷走了。」 如果已经了解这段历史，就应该知道说出这句话的年轻人正是微软创始人比尔·盖茨，而对面正在愤怒的年轻人则是苹果创始人史蒂夫·乔布斯。 （离开苹果的）乔布斯和盖茨，图/ David Graham 在乔布斯看来，微软正在开发的 Windows 是「偷取」苹果 （Classic）Mac OS 图形用户界面（GUI）后的产物。但在盖茨看来，（Classic）Mac OS 也好，Windows 也罢，都是从施乐研究中心（PARC）「偷来」了图形用户界面。 然而包括两个「小偷」——乔布斯和盖茨在内，恐怕当时还没有人能想到，40 年后苹果和微软能够继续领导技术革命，并且双双突破 3 万亿美元市值的纪录。 本月底，紧接在苹果之后，微软市值首次突破 3 万亿美元，成为全球第二家加入「3 万亿美元俱乐部」的科技公司，随后两家公司围绕「3 万亿美元」进行了多轮交锋。 截止 1 月 26 日收盘，苹果已经跌落 3 万亿美元以下，而微软则继续保持在 3 万亿美元。 苹果滑落「3 万亿美元」，图/谷歌搜索 事实上，从 2024 年伊始，微软市值就凭借在人工智能领域抢占的先机一路走高，并多次超越苹果，在此之前，苹果一直牢牢稳坐全球最高市值的第一名。 这也让人不禁想起了微软与苹果之间横跨个人电脑、智能手机以及生成式 AI 多次技术革命、长达快 50 年的「恩怨情仇」。 开机：个人电脑时代 Apple I，图/ Ed Uthman 1976 年 4 月，史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克成立了苹果公司，并在家酿计算机俱乐部上展示了一款改变游戏规则的产品—— Apple I，标志着电脑从实验室和专业领域走向普通消费者家庭的重大转变，也由此开启了个人电脑时代。 就在苹果成立的一年前，比尔·盖茨和保罗·艾伦也成立了微软公司，从卖 BASIC 解释器起家逐渐转向操作系统开发，于 1980 年为 IBM PC 开发了 MS-DOS 系统，由此奠定了其在操作系统市场的主导地位。 时间来到 1984 年前后，虽然苹果与微软之间的合作关系已然「破裂」，但也再次从不同角度「加速」了个人电脑的时代大潮。 1984 年，苹果发布了其首款麦金塔个人电脑——Macintosh 128K，首次配齐图形用户界面、屏幕、鼠标和键盘，一举奠定了个人电脑的产品范式。巧合的是，日前正好是Mac电脑40岁生日，雷科技在《Mac，40！》一文对Mac的发展历程进行了回顾。而微软则在一年后正式推出 Windows 操作系统零售版，真正带着无数人迈步走入个人计算的时代。 这两件事不仅定义了苹果和微软早期的发展轨迹——前者注重硬件的创新和用户体验，后者专注于软件的普及和操作系统的标准化，同时也预示了两家公司在个人电脑时代的竞争与合作。 分野：软件吞噬硬件 最初，软件被认为是硬件的附庸，但很快，人们开始意识到软件比硬件更接近消费者。 进入 90 年代，电脑行业迎来了又一场关键的转变。1990 年发布的 Windows 3.0，极大地改进了外观设计，再配合一系列的技术改进，成为了微软首款在商业上取得广泛成功的操作系统，在首销 6 个月内就卖出了两百多万份。 紧接着，微软在 1995 年正式推出了 Windows 之后的大版本更新，可能也是计算机操作系统历史最为关键的一次更新——Windows 95。对 Windows 95 最好的评价可能还是 CNET 后来说的： 「当 Windows 95 终于在 2001 年走下市场时，它已然牢牢地钉在了全世界的电脑上。」 图/微软 而在微软加速个人电脑全球普及，继而称霸电脑市场的同时，苹果还在经历一段艰难的时期，其创始人乔布斯已经被「扫地出门」。当时苹果公司面临财务危机，市场份额不断下滑，创新能力受到质疑。 苹果的 Mac 电脑虽然在图形设计和教育领域保持了一定的市场份额，但在更广泛的个人电脑市场上，却无法与基于 Windows 的 PC 竞争。苹果产品高昂的价格和相对封闭的生态系统导致其在市场上的吸引力有限，苹果不得不进行重组和战略调整，以求生存和发展。 于是，苹果在各种尝试失败过后选择了邀请了一个人，一个曾经缔造过苹果辉煌历史的人——乔布斯。 转折：反垄断与回归 1997 年，通过收购 NeXT 电脑公司，苹果再次回归到创始人乔布斯治下。乔布斯回归后很快结束了与「宿敌」微软的专利诉讼，甚至为了换取盖茨的资金支持选择在 Mac 上预装 IE 浏览器。 彼时，微软已经成长为了一家令人「恐惧」的公司，垄断了 90% 以上的电脑操作系统市场，雅虎创始人杨致远公开说，「你永远、永远也不想和微软竞争。如果他们想和你竞争，你得赶快跑开，做点别的事。」 但就在乔布斯回归苹果的一年后——1998 年 5 月，美国司法部及 20 个州联合发起对微软的反垄断诉讼，核心之一就是微软通过捆绑安装 IE 浏览器垄断了浏览器市场。在两年多的拉锯后，法院曾一度裁决拆分微软，不过该结果最终还是被上诉法院推翻。 直到后来，谷歌证明了搜索引擎才是互联网的第一入口，浏览器不是那么地至关紧要，然后才有 Paul Graham 的那篇《微软已死》。 iMac G3，图/苹果 与此同时，乔布斯正在完成对苹果大刀阔斧的改革。除了裁员和精简产品线，乔布斯把更多的精力都聚焦在了产品上。同样在 1998 年 5 月，苹果发布了乔布斯回归后的第一款主要产品 iMac G3 ——集成了显示器和主机的全新一体机。 iMac 的成功不仅挽救了苹果当时的困境，更标志着苹果重新回到创新的前沿。紧接着，2001 年，苹果又发布了 iPod，这款便携音乐播放器改变了数字音乐的消费方式，也进一步巩固了苹果作为创新领导者的地位。 再然后，就是改变一切的 iPhone。 颠覆：智能手机革命 2008 年 9 月，Google 发布了 Android 1.0，对苹果和微软都造成巨大的刺激。 乔布斯对《乔布斯传》作者说，如果需要的话，他要用尽最后一丝力量和苹果账户里的全部 400 亿美元现金，来纠正这个恶行，「我要摧毁 Android 。因为它是个偷窃的贼，为此我不惜发起热核战争。」 另一边微软早就在 2000 年就推出了 Windows Mobile，却始终「不得要领」，在 Android 发布整整一年后又匆忙推出了 Windows Mobile 的最后一版——Windows Mobile 6.5，转身就投入到 Windows Phone 操作系统的开发之中。 Windows Phone，图/ PickPik 面对 Android 的崛起，苹果通过不断创新和完善其产品和服务来巩固 iPhone 的市场地位。苹果强调其产品的高品质、优秀的用户体验和强大的生态系统，包括 App Store、iCloud 和 iOS 操作系统的不断更新。 尽管 Android 设备在数量上占据优势，苹果依靠其品牌忠诚度和高利润率成功保持了竞争力。但 Windows Phone 却在面对 Android 的竞争时遇到了更大的挑战。 微软试图通过与诺基亚的合作、推出新的界面设计和改进的操作系统来提升 Windows Phone 的吸引力。然而，由于市场已经由 Android 和 iOS 两大阵营主导，Windows Phone 难以找到有效的市场立足点。其应用生态系统的不足和较晚的市场进入时机，使得 Windows Phone 难以与 Android 和 iPhone 竞争。 到微软推出 Windows Phone 7、苹果推出 iPhone 4 的 2010 年，苹果市值首次超越了微软，成为全球市值最高的公司，苹果与微软之间的强弱也发生了彻底地逆转。 写在最后：新浪潮再起 刚刚过去不久的 2023 年，同样也是微软与苹果的又一个「关键时刻」。 微软依靠对 OpenAI 的前瞻性押注以及坚决的「Copilot 化」，在不断刷新人们对于微软的认知以及市值；苹果当然也不可能放过人工智能的变革浪潮，但始终还是更关注于产品，更关注于下一个空间计算时代。 我们当然可以对两种选择作出分析和判断，但最终，只有时间会告诉我们选择的结果。也不论结果如何，微软和苹果这一对「宿敌」，恐怕依旧会是未来最重要的科技公司之一。

1月28日晚，“看今朝 创未来——格力 2024 全球梦想盛典”在珠海格力职业学院举行，近2万人现场参加了这场盛典，他们是格力电器（SZ000651，股价33.66元，市值1896亿元）的员工、供应商、经销商。 《每日经济新闻》记者现场获悉，格力电器董事长兼总裁董明珠现身发表“创新就是企业生命力”主题演讲。她表示，2023年虽然外部形势复杂，但格力电器取得了历史最好的成绩，这得益于格力电器的创新。据格力电器此前发布2023年度业绩预告，格力电器预计2023年实现营业总收入2050亿元—2100亿元，实现归母净利润270亿元—293亿元，同比增长10.2%—19.6%。 董明珠在讲话中透露，2023年格力电器的净利润是290亿元左右。2012年至今，格力电器实现营收18767亿元，实现净利润累计2304亿元，累计纳税1534.4亿元，期间公司还累计向股东分红1067.6亿元。近5年，格力电器平均每年股票分红达140.73亿元。 图片来源：企业提供 “格力电器不关心股价，因为我们不靠股价生存。但有的股民说‘你不关心股价，我关心股价’。但是我相信，你对格力有耐心，就应该长期持格力股票。”董明珠说。 她还表示，企业要以利他思维做创新，比如格力电器研发的矿井空调，付出了很多研发经费，并没有盈利，但让矿工能更有尊严地工作。28日晚，董明珠还宣布了格力品牌的核心内涵升级，品牌口号变为“共创人类美好生活”。 每日经济新闻

原标题：马斯克回应特斯拉2023年研发支出远低于苹果：研发支出有效性不同 IT之家 1 月 28 日消息，特斯拉本周公布的 2023 年研发支出为 39.69 亿美元（IT之家备注：当前约 284.97 亿元人民币），创下公司历史新高，但仍远低于“七巨头”中的其他一些科技公司。 苹果在 2023 财年投入了高达 299.2 亿美元用于研发，微软的研发支出也达到了 272 亿美元。 电动汽车分析师索耶・梅里特在 X 上发帖称：“2023 年，苹果在研发上花费了约 290 亿美元，比特斯拉历史上在研发上的总花费还要多。这真的能让你看到，特斯拉每投入一美元研发经费，就能获得多少创新。”特斯拉 CEO 埃隆・马斯克（Elon Musk）则回应道：“在研发支出的有效性方面，企业之间存在巨大差异。” 需要注意的是，三家公司的财年计算方式不同。微软的 2023 财年截止于 6 月 30 日，苹果的截止于 9 月 30 日，而特斯拉的截止于 12 月 31 日。 此前 2022 年 4 月马斯克曾经表示，他将整个特斯拉公司视为研发部门，这是针对媒体报道特斯拉 2021 年研发支出低于包括大众、福特和通用汽车在内的竞争对手汽车制造商做出的回应。

文 | 幸芙 编辑 | 郑玄 经过与欧美监管机构近两年的艰辛、曲折斗争，微软终于在三个月前将动视暴雪收入囊中——本周四，微软对动视暴雪启动了收购后的第一个大动作——裁员。 微软宣布裁撤了 1900 名游戏部门的员工，涉及动视暴雪、ZeniMax 和 Xbox 团队的员工，约占微软游戏部门员工总数的近 8%。此外，微软取消了动视暴雪部门最大的游戏开发项目之一——生存 MMO 游戏《奥德赛》（Odyssey）。 除了裁员之外，暴雪总裁 Mike Ybarra 和暴雪联合创始人兼首席设计官 Allen Adham 也将辞职，微软计划下周任命一位新的暴雪总裁。Ybarra 在加入暴雪前曾在微软工作超过 20 年，他此前曾对外表示，《奥德赛》的开发团队将在 2022 年扩大一倍，并计划进一步扩大项目规模。 对于裁掉该项目的理由，彭博社援引信源称主要是因为游戏引擎研发不顺利，导致项目上线遥遥无期。此前微软完成收购时，该团队曾希望扩大团队规模以确保《奥德赛》能在 2026 年上线，而对一部分内部人士来说，这个预期似乎「过于乐观」。 今天游戏行业的整体环境，决定了这种以 10 年为周期的大型游戏研发项目，越来越成为一种奢望。甚至某种意义上来说，如果这种模式依然可行，那么动视暴雪一开始就没有被微软收购的必要。而指望收购后让财大气粗的微软去养希望渺茫的项目，也只是一种不切实际的幻想。 《奥德赛》项目：投入遥遥无期，不如趁早「断臂」 《奥德赛》是一款以新宇宙为背景的生存 MMO 游戏，它是暴雪继《守望先锋》之后推出的首个独立 IP，也是暴雪的第一款生存游戏——这意味着这款游戏在暴雪的战略地位很高。 暴雪在这款游戏上投注了超长的时间、资源。2017 年，《奥德赛》由曾参与《魔兽世界》的暴雪资深人士克雷格·阿迈 (Craig Amai) 发起。它的开发时间超过六年，比其他暴雪孵化项目的寿命都长。 2022 年，暴雪公开了《奥德赛》项目的情报，并开始招聘更多员工。这些年，暴雪对奥德赛进行了大量投资，并组建了 100 多人的团队来开发它。 暴雪为这款生存游戏招人。图源 | 暴雪官网 据彭博社报道，该项目陷入困境主要是由游戏引擎问题。《奥德赛》最初是在 Epic Games 的 UE 引擎商进行原型设计，但暴雪高管决定进行转换到内部引擎，部分原因是 UE 引擎无法同时支持多达 100 名玩家同时在线的庞大地图。暴雪指示《奥德赛》团队使用 Synapse，后者是该公司最初为移动游戏开发的内部引擎。 但微软高管得出结论，Synapse 尚未准备好投入生产——这意味着，《奥德赛》距离完成还需要数年时间。暴雪一度希望这款游戏能在 2026 年发布，但这个时间点或许也过于乐观。 或许正是这种不确定性，让微软决定放弃。微软游戏内容和工作室总裁 Matt Booty 在一份内部备忘录中说道，微软会将部分工作人员「转移到暴雪处于开发早期阶段的几个有前景的新项目之一」。 而微软游戏首席执行官菲尔·斯宾塞 (Phil Spencer) 的一份内部备忘录则显示，裁员是「具有可持续成本结构的执行计划」的一部分。 今年 1 月游戏行业的裁员数，占到了去年的一半 事实上，游戏行业裁员是海内外普遍情况。 本月，几大游戏公司纷纷宣布裁员。《英雄联盟》开发商 Riot Games 表示将裁员近 500 人（占公司 11%）；亚马逊旗下视频流媒体平台 Twitch 也宣布将裁员近 500 人（占公司 35%）；游戏社交平台 Discord 宣布裁员 近 200 人（占公司 18%）；而游戏引擎开发商 Unity 裁员 1800 人（占公司 25%）； 据VideoGameLayoffs.com 网站统计，开年不到一个月，游戏行业已裁员 5673 人。这几乎是 2023 年全年公开信息中可以查到的游戏行业裁员人数的一半以上。 VideoGameLayoffs.com 统计，今年截止 1 月，游戏行业已裁员 5673 人。图源 | VideoGameLayoffs.com 而在国内，11 月，字节旗下游戏工作室朝夕光年也进行了大规模业务收缩和裁员：对已上线的且表现良好的游戏，会在保证运营的情况下寻求剥离；对还未上线的项目，除少量创新项目及相关技术项目外，均会关停。 据 36 氪报道，此次字节的调整决策由游戏业务负责人严授和字节跳动 CEO 梁汝波反复讨论完成。梁汝波认为，虽然游戏业务取得了一定成绩，但过去几年字节游戏追求「大而全」，项目不聚焦，资源分散，应该把精力和资源投入到更基础、更创新、更有想象力的项目。 纽约大学研究游戏业务的教授 Joost van Dreunen 表示，视频游戏行业「现在正在经历一个冬天」。 与此同时，公司正在裁员并削减成本以保持竞争力。「如果你周围的每个人都在削减管理费用，而你却不这样做，那么你就会在某个时候激起股东的愤怒。」van Dreunen 说。 在游戏行业整体入冬的大背景下，放弃前景不够明确的项目、裁减人员控制成本，已成为普遍趋势。哪怕对于微软这样的行业巨头、以及其刚「牵手」的暴雪来说，也是如此。从这个角度来说，此次微软裁减《奥德赛》项目、裁员近 2000 人，或许只是一个开始。

 1 月 28 日消息，三星电子称其已经在美国硅谷开设了一个新的 R&D 研究实验室，专注于下一代 3D DRAM 芯片的开发。 该实验室位于硅谷 Device Solutions America（DSA）运营之下，负责监督三星在美国的半导体生产，并致力于开发新一代的 DRAM 产品，以帮助三星继续引领全球 3D DRAM 市场。 三星去年 9 月推出了业界首款且容量最高的 32 Gb DDR5 DRAM 芯片，采用 12nm 级工艺打造，可生产出 1TB 的内存产品，从而巩固了三星在 DRAM 技术方面的领导地位。 IT之家注：Gb 即兆位（G bit），是 DRAM 密度单位，与 GB（G Byte）不同。一根内存条有多枚 DRAM 芯片，这些 DRAM 颗粒组合起来就是 Rank（内存区块），大家常见的逻辑容量主要包括 8GB、16GB、32GB 这些，但也有 128GB 的服务器级内存，其中就使用了不等数量的 DRAM 芯片，目前美光官网列出的 DDR5 SDRAM 产品都是 16Gb 和 24Gb 产品，三星官网 DDR5 SDRAM 产品都是 16Gb 产品，SK 海力士也是 16Gb 产品。 基于 2013 年全球首款 3D 垂直结构 NAND（3D V-NAND）商业化的成功经验，三星电子的目标是主导 DRAM 3D 垂直结构的开发。 在去年 10 月举行的“内存技术日”活动上，三星电子宣布计划在下一代 10 纳米或更低的 DRAM 中引入新的 3D 结构，而不是现有的 2D 平面结构。该计划旨在克服 3D 垂直结构缩小芯片面积的限制并提高性能，将一颗芯片的容量增加 100G 以上。 三星电子去年在日本举行的“VLSI 研讨会”上发表了一篇包含 3D DRAM 研究成果的论文，并展示了作为实际半导体实现的 3D DRAM 的详细图像。 分析师预计，3D DRAM 市场将在未来几年快速增长，到 2028 年将达到 1000 亿美元。三星和其他主要内存芯片制造商正在激烈竞争，以引领这一快速增长的市场。

近年来全球首富的宝座变动频繁，但马斯克和阿尔诺却是“常客”。 1月28日，据福布斯排行榜，奢侈品牌界一哥路威酩轩集团（LVMH）董事长兼CEO阿尔诺再次超过特斯拉CEO埃隆·马斯克，成为全球首富。根据福布斯实时亿万富翁排行榜，阿尔诺及其家族净资产为2076亿美元（约合人民币1.49万亿元），位列福布斯全球富豪榜榜首，马斯克以2047亿美元净资产紧随其后，杰夫·贝索斯则排名第三。 此前，LVMH财报大放异彩，当地时间1月25日，LVMH发布了2023年年报。财报显示，2023年LVMH年收入862亿欧元，同比增长9%；净利润152亿欧元，同比增长8%。尽管这一数据大致符合市场预期，但与公司2022年营收23%的增速相比，LVMH2023年的营收增速明显放缓。 分地区来看，如果单看营收占比，亚洲地区仍是LVMH最大的消费市场。包含中国在内的亚洲地区（不包括日本）贡献了最高的营收267.07亿欧元，占集团营收的31%，比2022年上升了1%；美国和欧洲分别贡献了215.38亿欧元，占集团营收25%，其中美国营收占比下降2个百分点，欧洲则上升一个百分点；日本营收60.31亿欧元，占比维持在7%，其他地区为12%。 LVMH首席财务官Jean-Jacques Guiony透露，现在中国顾客数量是2019年的两倍。来自游客的业务占比相对下降，但这部分的收入仍然与之前持平。这意味着中国国内的购买量大幅增长，为满足这一需求，Louis Vuitton和Christian Dior正在考虑在中国开设更大的门店。 “经常有人告诉我，为什么你只实现了8%或9%？我发现8%或9%的增长率已经相当不错了，我希望我们不会超过这个数字。”LVMH董事长兼首席执行官、全球第二大富豪伯纳德·阿诺特（Bernard Arnault）在财报会议上表示，奢侈品行业正呈现出非常高的增长率，需要稍微踩一下刹车。他宁愿放慢脚步，也不愿推动继续加速。 财报中，LVMH表示，尽管地缘政治和宏观经济环境仍存在不确定性，但LVMH对其在2024年继续增长的能力充满信心，对其产品为客户提供的高度独特的品质和创造力以及其管理层的专业精神充满信心，认为自己能够脱颖而出，获得市场份额。 受良好业绩刺激，LVMH股价大涨。 与此同时，1月25日，特斯拉（TSLA）大跌12.13%，市值一夜蒸发800亿美元。截至26日美股收盘，特斯拉报收183.25美元，总市值5825亿美元。 1月25日，特斯拉发布2023年第四季度财报，尽管全年总营收增长了3%，但净利润却同比减少了39%，而且毛利率也只有17.6%，低于分析师预测。纵观2023年，特斯拉总营收增加了19%，但是相比于前两年增速放缓，而且营业利润下滑了35%。增收不增利，毛利率不断下降，是特斯拉的现状。 “每辆车的销售成本下降到36000美元左右，现在我们已经接近汽车成本下降的自然极限，不过我们会继续关注从原材料到生产交付环节的成本进一步降低”，特斯拉在财报中表示，未来汽车售价或许仍然有下降空间。 对于第四季度总收入仅增长3%，特斯拉解释称，车辆平均售价同比下降、FSD Beta于2022年第四季度在北美全面发布导致FSD收入确认同比下降。 第四季度，特斯拉的营业收入同比下降至21亿美元，营业利润率为8.2%。特斯拉表示这是因为定价的原因导致收入下滑，还有部分原因是人工智能和其他研发项目推动的运营费用增加，FSD（完全自动驾驶）收入确认同比下降，赛博皮卡生产成本等。 特斯拉表示，目前已经降低了每辆车的成本，包括降低原材料成本、物流成本等。 编辑|程鹏 毕陆名 盖源源 易启江 校对|卢祥勇 封面图片来源：视觉中国

1 月 28 日消息，微软游戏部门近日宣布裁员 1900 人，引发了网络舆论的强烈抨击，玩家和业内人士纷纷对微软高层表达不满。 图源 Pexels Xbox 负责人 Phil Spencer 在内部邮件中解释了裁员决定，称是为了“建立可持续的成本结构”，他感谢了被裁员员工的贡献，并承诺提供离职补偿和过渡支持。然而，玩家们显然无法接受这样的解释，网络上充斥着对 Spencer 的愤怒指责。 一位名为 @RoninRakurai 的用户写道：“在盛大的 Xbox 游戏展之后无情地裁员？那些制作了你展示的游戏的人们被解雇了。菲尔・斯宾塞、亚伦、萨拉和剩下的‘小丑’们逍遥法外。” 类似的激烈言论不胜枚举，不少玩家对微软的裁员决定感到寒心。 值得注意的是，此次裁员发生在微软斥资 700 亿美元收购动视暴雪不到半年之后，并且就在微软成为继苹果之后市值突破 3 万亿美元（IT之家备注：当前约 21.54 万亿元人民币）的第二家科技公司一天之后。这让许多人质疑，拥有巨额资金的微软为何还要裁员。 除了裁员之外，暴雪娱乐总裁 Mike Ybarra 也宣布离职。此外，暴雪正在开发的一款未命名生存游戏也被取消。 根据游戏网站 Kotaku 的统计，仅 1 月份，整个游戏行业就已经裁员近 6000 人。这些数字背后，是无数个被剥夺生计的家庭和破碎的梦想。

一夜之间，Bard逆袭GPT-4，性能直逼最强GPT-4 Turbo！ 这个听起来似乎像梦里的事情，确确实实地发生了。 就在昨天，谷歌首席Jeff Dean发推提前透露了谷歌的最新版模型——Gemini Pro-scale。 基于此，Bard相较于3月份的首次亮相，不仅在表现上有了显著的提升，而且还具备了更多的能力。 可以看到，在最新的Gemini Pro-scale加持下，Bard直接蹿升到了排行榜第二名的位置。 一口气把之前的两款GPT-4模型斩于马下，甚至和排名第一的GPT-4 Turbo的差距也非常小。 虽然Jeff Dean并没有具体阐述「scale」的含义，但从名称上推测，很可能是一个比初代Gemini Pro规模更大的版本。 而根据前段时间外媒曝出的内部邮件，搭载Gemini Ultra的Bard Advanced已经全面开放给谷歌员工试用。 也就是说，距离谷歌最强模型的上线，已经不远了。 随着谷歌对Gemini Pro更新后不断大幅上涨的表现，也让所有人对完全体Gemini Ultra的能力有了更多的期待。 不过，新推出的Bard目前只接受了约3,000次评价，而GPT-4的评价次数已高达30,000次。因此，这个结果后续很可能还会发生变动。 但不管怎样，这对于谷歌来说是一项令人瞩目的成就，也让人对即将发布的、预期将超过Gemini Pro-Scale性能的最强AI模型Gemini Ultra充满期待。 谷歌Bard超越GPT-4跃居第二 简单介绍一下，这个由UC伯克利主导，CMU，UCSD等顶级高校共同参与创建的聊天机器人竞技场「Chatbot Arena」，是学术圈内一个很权威的大模型对话能力排行榜。 榜单通过类似Moba游戏中的「排位赛」机制，让各家大模型通过PvP的方式来排出性能高低。 期间，用户会与模型（不知道具体型号）进行互动，并选择他们更喜欢的回答。而这些投票将会决定模型在排行榜上的名次。 这种方式能够有效地避免很多PvE基准测试中可能出现的，通过「刷题」来提高成绩的问题，被业界认为是一个比较客观的大模型能力排行榜。 为了便于区分，LMSYS Org指出，目前Gemini Pro市面上总共有3个版本： - Gemini Pro API：用户可以通过谷歌云的Vertex AI API进行访问 - Gemini Pro（dev）API：开发者API可以通过谷歌 AI Studio进行访问 - Bard（1月4日更新的Gemini Pro）：是目前唯一可以访问到1月24日更新的Gemini Pro的方式 同时，谷歌Bard项目的高级总监Sadovsky也透露，排行榜上的Bard和Gemini Pro（API）是两个在微调层面不同的模型，而且Bard可以检索互联网上的信息。 在ChatBot Arena中，1月24号更新的Bard由于支持检索互联网，相比于之前放出的Gemini Pro（API）对于实时信息问题的回复提升巨大。 从谷歌的这波更新可以看出，Gemini Pro的潜力似乎远远没有被完全释放，希望谷歌能再接再厉，对OpenAI一家独大的格局形成挑战。 以下是1月14号更新的Bard在ChatBot Arena中的成绩的明细： 模型A相对于模型B在所有非平局对决中获胜的比例 不同模型组合间对决的次数统计（排除平局情况） 通过1000轮随机抽样对Elo评分进行的自举法（Bootstrap）估计 在假设等概率抽样和不存在平局的情况下，相对于所有其他模型的平均胜率 Elo评分系统 Elo等级分制度（Elo rating system）是一种计算玩家相对技能水平的方法，广泛应用在竞技游戏和各类运动当中。其中，Elo评分越高，那么就说明这个玩家越厉害。 比如英雄联盟、Dota 2以及吃鸡等等，系统给玩家进行排名的就是这个机制。 举个例子，当你在英雄联盟里面打了很多场排位赛后，就会出现一个隐藏分。这个隐藏分不仅决定了你的段位，也决定了你打排位时碰到的对手基本也是类似水平的。 而且，这个Elo评分的数值是绝对的。也就是说，当未来加入新的聊天机器人时，我们依然可以直接通过Elo的评分来判断哪个聊天机器人更厉害。 具体来说，如果玩家A的评分为Ra，玩家B的评分为Rb，玩家A获胜概率的精确公式（使用以10为底的logistic曲线）为： 然后，玩家的评分会在每场对战后线性更新。 假设玩家A（评分为Ra）预计获得Ea分，但实际获得Sa分。更新该玩家评分的公式为： 网友热议 对此，网友提问：现在能够访问的Bard就是这个排名第二的Bard了吗？ 谷歌官方回复，是的，而且现在访问的Bard比排行榜的上的Bard还能支持更多的像地图扩展等应用。 不过还是有网友吐槽，即使在PvP排行榜上Bard已经取得了很好的成绩，但是对于理解用户需求和解决实际问题的能力，Bard和GPT-4依然还有很大差距。 也有网友认为，用能联网的Bard和离线的GPT-4打有失公平。甚至，就这样还没打过…… 而最有意思的，还要数网友在排行榜中发现的「华点」了：号称是GPT-4最大竞品的Claude居然越更新越弱了。 对此，之前有分析认为，Anthropic一直在大力发展的与人类对齐，会严重影响模型的性能。 GPT-4 Turbo超长上下文A/B测试 有趣的是，这个连Jeff Dean都亲自下场的「刷榜」，正巧就在OpenAI连发5款新模型的第二天。 根据OpenAI的介绍，新版GPT-4 Turbo——gpt-4-0125-preview，不仅大幅改善了模型「偷懒」的情况，而且还极大地提升了代码生成的能力。 不过，正如大家对Bard的怀疑，GPT-4这次到底有没有变强也有待验证。 对此，AI公司Smol的创始人Shawn Wang，就在超过100k单词的超长上下文中，对比测试了新旧GPT4-Turbo的总结能力。 Wang表示，两次测试使用的是完全相同提示词，以及基本相同的语料库。 虽然没有严格严格，但每个模型都进行了超过300次的API调用，因此对于总结任务而言，这一结果还是具有一定参考价值的。 结果显示，2024年1月的GPT4-Turbo花费了19分钟来生成20,265个单词，相比之下，2023年11月的用16分钟生成了18,884个单词。 也就是说，新模型的生成速度大约慢了 18%，且生成文本的长度平均偏长约7%。 质量方面： - 2024年1月的模型在主题选择上略有改善，但仍存在问题 - 2023年11月的模型会产生更多错误信息 - 2024年1月的模型在总结中添加小标题的能力略有提升 - 2024年1月的模型出现了一次严重的格式错误，而这在之前是极为罕见的 - 2023年11月的模型文本详情更加丰富 总体而言，新版GPT4-Turbo在总结这一应用场景上有所退步。 左侧：2023年11月；右侧：2024年1月（左右滑动查看全部） OpenAI最后的「开源遗作」两周年 不得不说，AI领域的发展过于迅猛，甚至让人对时间的流速都产生了错觉。 今天，英伟达高级科学家Jim Fan发推纪念了InstructGPT发布二周年。 在这里，OpenAI定义了一套标准流程：预训练 -> 监督式微调 -> RLHF。直到今天，这依然是大家遵循的基本策略（尽管有些许变化，比如DPO）。 它不仅仅是大语言模型从学术探索（GPT-3）到转化为具有实际影响力的产品（ChatGPT）的关键转折点，而且也是最后一篇OpenAI详细说明他们如何训练前沿模型的论文。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.02155 - InstructGPT在2022年的NeurIPS会议上首次亮相，但它并不是RLHF的发明者。实际上，相关博客将读者引向了OpenAI团队在2017年完成的原始RLHF研究。 这项研究最初的目的是解决模拟机器人领域中难以明确定义的任务——通过一名人类标注者提供的900个二选一偏好，RLHF让一个简单的「跳跃」机器人在模拟环境中学会了后空翻。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03741v4 - 模型提供了三种规模：1.3B、6B、175B。与旧的、需要复杂提示设计的GPT-3-175B相比，标注者明显更喜欢Instruct-1.3B。微软最知名的「小模型」Phi-1也是1.3B。 - InstructGPT展示了如何精彩地呈现研究成果。三个步骤的图表清晰易懂，并且成为AI领域最标志性的图像之一。引言部分直接了当，用粗体突出了8个核心观点。对局限性和偏见的讨论实事求是、坦诚直接。

IT之家 1 月 28 日消息， 彭博社记者马克・古尔曼（Mark Gurman）在最新一期的 Power On 时事通讯中透露，新款 iPad Pro 和 M3 MacBook Air 已在苹果供应链中开始生产，预计将在今年 3 月底正式发布。 Gurman 预测，3 月份苹果将发布多款新品，包括采用 OLED 显示屏的重新设计的 iPad Pro，升级配置的 iPad Air，并增加更大尺寸的 12.9 英寸机型，以及搭载 M3 处理器的新一代 13 英寸和 15 英寸 MacBook Air。 2023 年整年没有推出新的 iPad 硬件后，苹果将在 2024 年对整个 iPad 产品线进行更新。今年 3 月，将率先迎来新的 iPad Pro 和 iPad Air。 IT之家注意到，Gurman 此前曾报道，新款 iPad Pro 将搭配新的配件，例如带铝合金底座的妙控键盘。iOS 17.4 测试版中的代码也暗示，新款 iPad Pro 将采用类似第十代 iPad 的横向前置摄像头。 但 2024 年 iPad 系列最大的亮点无疑是显示技术的升级，首次采用 OLED 面板。这将带来更丰富色彩、更高对比度和更省电的屏幕，从而延长电池续航时间。 此外，苹果还将推出一款更大尺寸的 iPad Air，让 12.9 英寸 iPad 的尺寸以更亲民的价格进入更多用户手中。 M3 MacBook Air 系列预计变化较小，外观设计保持不变，但内部将搭载去年年底首次亮相于 14 英寸 MacBook Pro 的最新 M3 芯片。由于 15 英寸机型的生产延迟，M2 版本的两款笔记本上市时间相差一年，但这次 13 英寸和 15 英寸型号将同时升级至 M3 芯片。

夕小瑶科技说 原创 作者 | 王二狗 大家好我是二狗。 今天谷歌Bard的排名在Imsys的LLMs 排位赛上超过了GPT-4,直接跃居第二名（但没有超过OpenAI最新的 GPT-4 Turbo模型）: 遇到这好事，谷歌首席科学家 Jeff Dean 当然是第一时间前来“炫耀”，并给自家的 Gemini Pro模型带货。 排行榜介绍 这个LLMs 排行榜（Chatbot Arena基准平台）是由 UC伯克利研究人员主导的LMSYS (Large Model Systems Organization)组织发起的。通过在LLMs 间进行随机匿名的 1V1 battle 方式，并基于 Elo 评级系统得出排名。 如下图所示，你可以随便问一个问题，左侧是模型A的回答，右侧是模型B的回答。然后你可以给这两个模型的回答打分，一共有四个选项「A更好；B更好；A和B一样好；A和B一样差」，如果一轮聊天判断不出来，你可以继续聊天，直到选出你认为更好的，但如果在聊天过程中暴露了大模型的身份，则投票将不被计算在内。 下图显示了模型A在对战模型B时获胜几率（不包含平局 ）的比例分布图： 下图显示了每种模型组合的battle次数（无平局）） 下图显示了单个模型相对于所有其他模型的平均胜率： OpenAI霸榜，中国玩家未进前十 下图是该榜单目前排名的 Top 10，可以看出GPT-系列模型还是占据绝对优势的（前四名中占据了其三），而 Anthropic旗下的 Claude 系列模型则是在前十中占据了三席。号称是欧洲版OpenAI的 Mistral公司，这次也有两个模型进入前十。 另外请看上图最右侧一列，排名 Top 10的模型中，有9家都是闭源的私有模型，这说明开源模型还是有一段路要走。 遗憾的是中国玩家的大语言模型没有进入前十。 其中排名最高的是李开复创业公司零一万物旗下的 Yi-34B-Chat模型，位居13名。 其次是阿里旗下的 通义千问 Qwen-14B-chat模型，排名36: 再之后是清华教授唐杰创业公司智谱AI旗下的ChatGLM系列模型： 需要说明三点： 1、有很多中国大厂研发的模型可能没有参与到该榜单排名； 2、该榜单是面向全球公众的，所以选择用英文来聊天的用户要远比中文多，这可能对中国玩家研发的大语言模型不利； 3、该榜单仅仅统计了20w用户的随机提问和聊天，代表了用户和LLMs聊天的真实评价，但由于用户的提问和专业程度参差不齐，所以评价具有一定的主观性。 最后我们说回谷歌，在裁员和科学家离职创业的内忧外患之际（详情请移步谷歌危机大爆发！科学家纷纷离职创业、员工裁员不断...），谷歌24年究竟能不能完成“帝国反击战”呢？ 让我们拭目以待吧！

你认为的 AGI 是什么样子的？OpenAI 联创、前特斯拉 AI 总监 Karpathy 发文，用自动驾驶诠释 AGI！对于「通用人工智能」，OpenAI 科学家 Karpathy 下场做出了解释。 前几天，Karpathy 在个人 blog 发表了一篇文章「将自动驾驶作为 AGI 的一个案例来研究」。 不知是何原因，他却删除了这篇文章，幸而，还有网络备份。 众所周知，Karpathy 不仅是 OpenAI 的创始成员之一，还曾是特斯拉前 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人。 他将自动驾驶作为案例，研究 AGI，这篇文章的观点确实值得一看。 自动驾驶 LLM 的爆发引发了众多关于 AGI 降临的时间，甚至它可能是什么样子的讨论。有的人对 AGI 未来充满希望，持有乐观的态度。而有的人却充满恐惧和悲观的情绪。 不幸的是，其中也有很多讨论过于抽象，导致人们的观点互不接轨。因此，我总是在寻找具体的类比和历史先例，用更具体的术语来探讨这个主题。 特别是，当我被问及「你认为 AGI 会是什么样子」时，我个人喜欢用自动驾驶举例。在这篇文章中，我想解释一下原因。让我们从 AGI 的一个常见定义开始： AGI：一个在大多数有经济价值的工作中超越人类能力的自主系统。 请注意，在这个 AGI 定义中有两个具体要求。 首先，它是一个完全自主的系统，即自己运作，很少或根本没有人类监督。 其次，它在大多数有经济价值的工作上都是自主运作的。关于这部分数据，我个人喜欢参考美国劳工统计局的职业指数。 一个同时具有这两种性质的系统，我们将其称之为 AGI。 我想在这篇文章中建议的是，最近我们自动驾驶能力的发展是一个非常好的早期案例，研究了日益自动化的社会动态，可以拓展到对 AGI 的总体样貌和感受的研究。 我这样认为的原因是，这个领域具有几个特征。可以简单地说「it is a big deal」：自动驾驶对社会来说非常容易理解，更常见。 它在经济规模上占据了很大一部分，并且雇佣了大量的人类劳动力。驾驶是一个足够复杂的问题，但我们已经实现自动化，并引来社会的高度关注。 当然，也还有其他的行业实现了大规模的自动化，但要么是我个人对它们不太熟悉，要么它们在上述一些属性方面有所欠缺。 L2 级自动化 驾驶的自动化被认为是 AI 领域中一个极具挑战的问题，并非一蹴而就。 它是通过逐步将驾驶任务自动化的过程而成的，这个过程中涉及了许多阶段性的「工具型 AI」。 在车辆自动化方面，目前许多汽车已经配备了 L2 级驾驶辅助系统。即一个能与人类司机协作，共同完成从起点到终点旅程的 AI。 虽然它还不能完全自主驾驶，但 L2 已经能处理许多驾驶中的基础任务。有时，它甚至能自动完成整个操作流程，比如自动泊车。 在这一过程中，人类主要扮演监督角色，甚至可以随时接手，直接驾驶或下达高级指令（如换道请求）。 在某些方面（比如保持车道居中和快速决策），AI 的表现甚至超过了人类，但在一些罕见的情况下还是会有所不足。 这与我们在其他行业看到的许多 AI 工具非常相似，特别是随 LLM 最近的技术突破。 例如，作为程序员，当我用 GitHub Copilot 来自动补全一段代码，或使用 GPT-4 编写更复杂的函数时，我实际上是将基础任务交给了自动化系统. 但同样，如有需要，我也可以随时介入进行调整。 换句话说，Copilot 和 GPT-4 就像是在编程领域的「二级」自动化工具。 在整个行业中，有许多类似的「二级」自动化解决方案，但并不是所有的都基于大模型，从 TurboTax，到亚马逊仓库中机器人，再到翻译、写作、艺术、法律、营销等领域的各种「工具型 AI」。 全自动驾驶 随着时间的推移，一些系统的可靠性达到了新高度，变得就像今天的 Waymo 那样。 它们正逐步实现「全自动驾驶」。 如今，在旧金山，你只需打开应用，就能叫到一辆 Waymo 无人驾驶车，它将会来接你，并把你安全送达目的地。 这实在是令人惊叹。你无需懂得驾驶，也无需关注路况，只需舒服地靠后坐，并小憩片刻，系统便会将你从起点带到终点。 与我交谈过的许多人一样，我个人更倾向于选择 Waymo 而非 Uber，我几乎只使用它来进行市内交通。 你会拥有更稳定、可预测的旅程体验，而且驾驶过程平稳，可以听音乐，不用顾及司机在听你说话时在想什么。 「复合经济」 虽然自动驾驶技术已经走入现实，但仍有许多人选择使用 Uber。原因何在？ 首先，很多人根本不知道他们可以选择 Waymo 作为出行工具。即便知道，许多人对自动化系统仍缺乏足够的信任，更倾向于由人类司机驾驶。 不过，即使有些人接受自动驾驶，或许他们还是更倾向于人类司机，比如享受与司机的交谈，以及与他人的互动。 不仅仅是个人偏好，从现在应用中不断增长的等待时间可以看出，Waymo 面临着供不应求的问题。市场上的车辆数量远远无法满足需求。 这部分原因可能是，Waymo 在管理和监测风险和舆论方面非常谨慎。 另一方面，据我所知，Waymo 受到监管机构的限制，只能在街道上部署一定数量的车辆。另一个限制因素是，Waymo 不能一夜之间就完全取代 Uber。 他们需要建立基础设施，生产汽车，扩大运营规模。 我个人认为，其他经济领域的自动化也将面临同样的情况 —— 有些人 / 公司会立即采用它们，但许多人（1）不了解这些技术，（2）即便了解，也不会信任它们，（3）即使信任，他们仍然更愿意与人类合作。 但除此之外，需求超过供应，AGI 也将因为同样的原因受到同样的限制，包括开发商的自我约束、监管限制以及资源短缺，比如需要建立更多的 GPU 数据中心。 技术全球化 正如我已经在资源限制中暗示的那样，这种技术的全球化部署成本非常高，还需要耗费大量人力，推广速度也慢。 今天，Waymo 只能在旧金山和凤凰城驾驶，但这种技术本身是通用的，还可以扩展，因此该公司可能很快就会推广到洛杉矶、奥斯汀等地。 自动驾驶汽车还可能会受到其他环境因素的限制，比如在大雪中驾驶。在一些罕见的情况下，它甚至可能需要操作员的救援。 此外，技术能力的扩展还需要很多资源成本，并非是免费的。 比如，Waymo 必须投入资源后才能进入另一个城市，比如绘制街道地图、整体感知路径规划、控制算法以适应某些特殊情况，或当地的法规。 就像我们的工作比喻所示，许多工作可能只在某些特定环境下才能实现自动化，若是扩大范围还需要大量的工作。 无论哪种情况，自动驾驶技术本身都是通用的和可扩展的，其应用前景将随着时间的推移而逐步拓宽。 社会反应：很快成为「过眼云烟」 关于自动驾驶技术逐渐融入社会的过程，我觉得特别有趣的一点是 —— 就在几年前，人们还在热烈讨论并对其充满了疑虑和担忧，争论着它是否能够成功运作，甚至是否可行，这成了一个广泛关注的议题。而现在，自动驾驶不再是未来的梦想，它真的出现了。 它不仅仅是一个研究原型，而是成为了一种可以用金钱购买的完全自动化交通方式。 在目前的应用范围内，自动驾驶技术已经实现了完全的自主性。 然而，总体来看，这似乎并没有引起太多人的关注。我交流过的大多数人（包括科技领域的！）甚至都不知道这一进展。 当你乘坐 Waymo 在旧金山的街道上行驶时，你会发现很多人对它投以好奇的目光。他们首先会感到惊讶，然后好奇地凝视。之后，他们就会继续自己的生活。 当自动驾驶技术在其他行业也实现完全自主时，世界可能并不会因此而动荡不安。 大多数人可能一开始，甚至都没意识到这一变化。当他们注意到时，可能只是好奇地看一眼，然后不以为意，这种反应从否认到接受都有。 有些人可能会因此感到不安，甚至采取一些抗议行动，比如向 Waymo 汽车前放置交通锥这样的举动。 当然，到目前为止，我们距离见证这一现象完全上演还很遥远。但当它发生时，我期望它在很大程度上具有预测性。 经济影响 当我们讨论就业时，不可否认，Waymo 明显地取代了驾驶员的岗位。 但同时，它也催生了许多以前不存在的工作岗位，这些岗位相对不那么显眼 —— 比如为神经网络收集训练数据的标注人员、远程协助遇到问题汽车的客服人员、负责建造和维护车队的工作人员等等。 首先诞生的是一个包含各种传感器和相关基础设施的全新行业，旨在构建这些装备精密的高科技汽车。 正如人们对工作的普遍看法一样，许多岗位都将发生改变，一些岗位会因此消失，但也会出现很多新的岗位。 这其实是工作形态的一种转变，而非简单的岗位减少，尽管岗位减少是最直观的变化。 虽然很难说总体就业人数不会随着时间推移而减少，但这种变化的速度比人们简单预想的要慢得多。 竞争环境 最后，我想谈谈自动驾驶领域的竞争环境。 几年前，自动驾驶汽车公司如雨后春笋般涌现。但今天，随着人们逐渐意识到这项技术的复杂性（我个人认为，基于当前的人工智能和计算技术，实现自动化仍然十分困难），这个领域已经经历了大规模的整合。 其中，Waymo 成为了首个完整展示自动驾驶未来的公司。 尽管如此，还有一些公司仍在紧追不舍，比如 Cruise、Zoox，以及我个人特别喜欢的 Tesla。 这里我要简单提一下，基于我在这个领域的经历和参与。在我看来，自动驾驶行业的终极目标是实现全球范围内的完全自动驾驶。 Waymo 选择了先实现自动驾驶再全球扩展的策略，而 Tesla 则是先全球布局再逐步提升自动驾驶技术。 显然，这两家公司将会面临截然不同的调整：一家主要是软件方面的工作，另一家则是硬件方面的工作。 目前，我对他们的产品都非常满意，个人而言，我更是对技术本身充满了支持。 同样的，很多其他行业也可能经历一个快速增长和扩张的阶段（就像大约在 2015 年的自动驾驶领域），但最终，可能只有少数几家公司在这场竞争中存活下来。 在这个过程中，将会有许多实用的 AI 辅助工具（比如现在的 L2 ADAS 功能）和一些开放平台（比如 Comma）得到广泛应用。 通用人工智能（AGI） 以上就是我对通用人工智能（AGI）未来发展的大致设想。 想象一下，这样的变革将以不同的速度遍布整个经济体，并伴随着许多难以预料的相互影响及连锁反应。 虽然这个设想可能不尽完美，但我认为它是一个值得记住并有益参考的模型。 从模因（memetic）的角度来看，AGI 与那种逃离我们控制、在网络空间自我递归提升、制造致命病原体或纳米机器人、最终把银河系变为灰色粘质的超级智能相去甚远。 相比之下，它更像是自动驾驶技术的发展 —— 一项正在快速推进且能改变社会的自动化技术。其发展速度会在包括受教育的劳动力资源、信息、材料、能源，以及监管等多个方面受到限制。 在这之中，社会既是观察者也是参与者。 世界不会因此崩溃，而是会适应、变化并重新构建。 就自动驾驶本身而言，交通自动化将大大提升安全性，城市将变得更加清新、通畅，而那些占据道路两旁的停车场和停放的汽车将逐渐消失，从而让出更多的空间。 对于通用人工智能（AGI）带来的所有这些可能的变革，我个人是充满期待的。 网友热议 总而言之，Karpathy 将 AGI 看作更像是自动驾驶的发展，这一具体类比的观点，引发了众多网友的讨论。 「看到那个无法交付 FSD 的人，决定将 FSD 与 AGI 进行类比，实际上确实给了我信心，我们还有几十年的时间」。 是啊，他好像忘记了「G」。我记得 Norvig 在几十年前的人工智能著作中曾说过，「智能」并不意味着无所不能，一个智能体要想有用，解决一个小问题就足够了。在我看来，这就是 G 的由来。 而我们现在却突然又回到了以前那个狭隘的定义？我仍然看不到从 LLM 和自动驾驶到 AGI 的路径。 当然，AGI 的发展可能是渐进而缓慢的，就像我们看到 Waymo 打造自动驾驶汽车一样。但这只是众多方式中的一种，你也可以看到 AGI 通过非常不同的方式突然出现，就像通过扩展大规模 LLM 那样。