凤凰网科技讯（作者/陈和林）7月10日，格力电器官方昨日发文通报小米米家电风扇BPTS01DM侵犯专利权案维权进展，法院判决格力胜诉。对此，小米公司发言人表示，经查，我司并未收到任何环境电器相关诉讼。 有网友表示，该案侵权主体是零部件供应商而非小米公司。 7月9日，格力电器官方发文表示，侵权人向格力电器支付人民币185万元。 格力电器官方还称：“格力电器正告各侵权主体，立即停止生产、销售侵权产品，否则我司将采取法律措施坚决维护公司合法权益。” 相关阅读： 格力诉小米米家电风扇侵权一案胜诉，获赔185万元

作者 亿观资讯组 最近，从国内聚光灯中消失好几年的范冰冰，迅速成为了跨境电商行业的焦点。 范冰冰宣布正式入驻TikTok，希望为自己的美妆品牌Fan Beauty Diary，铺开一条新路。 近年来，辛巴、疯狂小杨哥纷纷出海并收获累累硕果，辛巴一场直播订单超过600万单，小杨哥也一度登顶TikTok新加坡直播榜首。 那么，范冰冰的出海之路好走吗？ 01. 范冰冰入驻TikTok 在5月底，范冰冰在小红书宣布，其自创美妆品牌Fan Beauty Diary已经入驻Lazada，正式加入到品牌出海的大军之中。 继在Lazada开店之后，Fan Beauty Diary又入驻TikTok。 目前，范冰冰在TikTok仅发两条视频，就有了5.49万的粉丝。她的一批老粉丝追到了TikTok上，让其视频播放量迅速攀升起来，尤其是她宣布入驻TikTok的视频，播放量很快突破了52万+。 Fan Beauty Diary创立于2018年，其中文品牌为“美黎汎”，是“美丽范”的谐音。这一名字，既突显了范冰冰对自己美丽的自信心，同时也展示了其品牌对美的追求。 Fan Beauty Diary主营面膜、护肤品、洗发水等美妆产品，目前已经在天猫、京东、小红书等开了店。 02. 范冰冰的TikTok之路好走吗？ 相对于大部分跨境电商卖家，范冰冰的出海之路会好走很多。 一、名人效应：范冰冰曾经是国内顶流红星，后因纳税事件之后，迅速从巅峰中跌落。不过，其在海外依然有影响力。 虽然这几年范冰冰在国内低调了很多，但她依然频频出现在海外的焦点舞台上，参加展会，走红地毯，参加电影节。 前阵子，范冰冰成为马来西亚马六甲州旅游年大使，又以特别嘉宾的身份，参与泰国超级泼水节活动的花车游行，接着得到时尚杂志《VOGUE》主编Anna的邀请，出席"Vouge World"巴黎奥运会主题活动等。 这些活动既给了她在海外顶级舞台上曝光的机会，同时也给她积累了海外的优质资源。 因此，范冰冰目前在一批海外人群尤其是华人群体中，依然有较大的号召力。她在TikTok上只发了两个视频，就收获5万+粉丝，就可以多少看出其海外影响力。 因此，范冰冰的名人效应，将会给她带来的大量的低价乃至免费的流量，而流量是普通跨境电商卖家的主要成本之一。 二、产品、供应链和运营根基：范冰冰虽然只是演艺明星，但一直以来是美妆产品的高频用户，对产品有较为深刻的理解，也比较挑剔。Fan Beauty Diary是作为以其名字命名的品牌，那么，她对供应链会更比较挑剔，对产品要求更高。 目前，Fan Beauty Diary已经在国内取得了一系列的进展，比如在最近的618购物节，Fan Beauty Diary一度登上淘宝、京东的热门榜单，也拿下了小红书618榜单的Top位置。这背后，就有过硬的供应链根基在支撑。 此外，Fan Beauty Diary在淘宝、京东等平台，也经常做店播，这些运营经验，也将为其在TikTok上的运作奠定一些的基础。 03. 疯狂小杨哥们出海经验，给范冰冰提供多少借鉴？ 目前，疯狂小杨哥、罗永浩、东方甄选都已经出海了。 几个月前，疯狂小杨哥旗下公司三只羊网络与新加坡本地达人@shop with sasax合作，进行了首场直播带货，创下TikTok电商板块在新加坡地区的新纪录，该直播间还登顶新加坡本地榜第一。 三只羊网络在2023年7月，成立了旗下的海外MCN机构Three Sheep Network，销售自有品牌小杨甄选和合作品牌产品，同时也开始筹建海外供应链系统。 在海外，三只羊网络又拿出了“切片分发”这一引流利器——将直播内容切成视频片断，然后大量分发到各渠道上。 这一打法，同样在东南亚奏效。 分发切片视频三个月后，三只羊网络在东南亚的粉丝，从0到200万。当然，这些粉丝并没有全部沉淀在三只羊的官方账号上，还有一部分沉淀已授权的切片分发账号。 快手头部主播辛巴的辛选集团也在2023年正式出海，并将泰国作为第一站。 与小杨哥不同的是，辛巴团队大部分销售泰国本地的产品，包括水果、护肤品、乳胶枕等几十款产品。辛巴也在海外收获累累。其某场直播的销售额总计超过了8.3亿元、总订单量超678万单。 俞敏洪的东方甄选也已是出海局中人。 前阵子，东方甄选发布了多个TikTok方向的职位，包括内容运营经理、商务经理、TikTok海外店铺运营等，月薪在2万-4万元之间。 早在2022年7月，部分已离职的教职员工收到新东方主播岗位邀请，其中就包括TikTok方向。 在2023年1月，东方甄选申请注册多个“EASTBUY”国际商标。彼时的CEO孙东旭宣布，东方甄选正在做出海的准备，推动“有中国地域特色”的产品将走出国门。 那么，这些“前辈”出海主播能给范冰冰带来什么借鉴呢？ 在流量方面，范冰冰或许可以借鉴小杨哥。范冰冰平时会生产很多视频内容，也有名人效应，可以学习疯狂小杨哥的“切片+分发”的模式，以此撬动最大化的流量。 辛巴则提供了一个本地供应链合作的样本，范冰冰在TikTok上的IP打出来之后，其自营品牌与海外品牌并行，也是一个思考的方向。 至于东方甄选方面，其人才储备丰富，且大部分是“语言+演讲”的双重人才，又了解西方文化，有较强的表现力和反应能力，很适合海外直播的场景。范冰冰本人在这方面优势不大，但可以凭借其IP力量，培植一批主播，撬动更大的GMV，也是有可能的。 04. TikTok直播，还有很长的路要走 毫无疑问，TikTok把持了一个很大的流量盘子，但它的直播业务可能会比抖音遇到更多障碍。 截至2023年，TikTok拥有超过16.77亿用户，其中月活跃用户为11亿。在全球范围内，超过10亿月活的社交平台，主要是Meta旗下的Facebook、YouTube、Instagram。 2023年期间，TikTok全球电商GMV约为136亿美元，东南亚地区贡献了超过90%。因此，目前TikTok美区虽然热闹，但其电商GMV并不大，TikTok的大本营目前还在东南亚。这就是为什么小杨哥与辛巴都选择将东南亚作为主要战场的原因。 总体来说，TikTok电商的盘子还不大，其2024年的GMV目标是500亿美元，相比之下，抖音电商在几年前就突破了1万亿。 这跟其直播业务在海外遇到障碍，有一定的关系： 一、欧美消费者对于直播带货的接受度较低：Coresight Research数据显示，2022年美国仅有22%的人看过直播带货，54%的受访者则表示不愿意在社交媒体购物，而在东南亚这一数据要好很多，82%的受访者观看过直播，且有63%的受访者曾在直播间下单购物。 在抖音、微信视频号直播中很常见的饥饿营销，在海外吃不开。外国人尤其是欧美消费者搞不清楚，为何主播会如此激动地喊着“3、2、1，开抢”。 很多外国人很理性，也很容易识破饥饿营销的套路，同时，欧美消费者习惯了物质极度丰富的场景，无法理解一件普通商品为何要搞饥饿营销。 二、用户上线的时间节点：海外直播的有一个特点，就是同一个时间节点上，同时在线的用户数量规模不如国内的大。这除了跟人口基数远不如中国那么大之外，跟欧美消费者的习惯有关。以美国为例目前，大量美国消费者还没有每日关注某个网红直播间的习惯，许多粉丝会错过直播购物。因此，我们经常看到，有大量粉丝的TikTok账号在直播的时候，在线的寥寥无几。 三、网红的认知和心态：在国外，许多网红更愿意把自己当成一个Creator（创作者），而不是一个Sales（销售者）。因此，海外网红们非常尊重其粉丝，不愿意做太多“广告性”的内容，在直播时，也不太愿意反复提及折扣、优惠吸引消费者下单。 许多欧美网红甚至认为，引导消费者小单，有点像“欺诈”“诱导”粉丝，会得罪自己的粉丝，进而损害自己的声誉。 在这种情况下，海外直播失去了热情，跟国内直播相比，不是那个味儿，比较难燃起消费者的“冲动消费”，这导致上文所说的TikTok直播转化率低的原因之一，也决定了其直播要在低空飞行相当长一段时间。 当然，TikTok近年来一直持续不断地度努力，在越来越多欧美人的心智中种下直播的认知。有机构预测，在2024年下半年，TikTok单场直播的GMV，有望突破500万美元。我们乐见这一进展，也期待更多范冰冰的出现，带动更多中国品牌走出去。

IT之家 7 月 10 日消息，格力官方今日再次发文，谈及“米家小米电风扇 BPTS01DM”侵犯自己相关专利事宜，具体内容如下： “小米官方旗舰店”销售的产品“米家小米电风扇 BPTS01DM”侵犯了我司相关专利，该侵权产品的委托方为“小米通讯技术有限公司”，制造商为“浙江星月电器有限公司”。制造商已更名为“造梦者（浙江）科技有限公司”，该公司已向我司支付 185 万元。 此外，格力官方作出备注：“小米科技有限责任公司”100% 控股的“天津金星创业投资有限公司”持有“造梦者（浙江）科技有限公司”8.0439% 的股权。 格力放出的米家直流变频塔扇规格图显示，该塔扇制造商为“浙江星月电器有限公司”括号内备注有“小米生态链企业”。 IT之家查询米家 App 内“米家直流变频塔扇”说明书获悉，该风扇委托方为小米通讯技术有限公司，制造商为浙江星月电器有限公司（小米生态链企业）；“米家直流变频塔扇 2”制造商为造梦者（浙江）科技有限公司（小米生态链企业）。 前情提要： 7 月 9 日 20:04 格力官方账号“格力文传”发文称：“收到最高人民法院 2024 年 6 月 18 日出具的【（2023）最高法知民终 1123 号】法律文书，该文书要求本案涉及侵权的米家小米电风扇不得再制造和销售，侵权人向格力电器支付人民币 185 万元。” 7 月 10 日 10:00 小米官方账号“小米公司发言人”发文称：“经查，我司并未收到任何环境电器相关诉讼。”

由于冠状病毒带来的特殊需求，全球半导体市场在2022年创下了5740亿美元的历史新高。然而，2023年，特殊需求结束，经济进入衰退，下降约8%至5269亿美元。今年（2024年），经济预计将从衰退中复苏，达到6112亿美元，超过新冠特殊需求的峰值。 与此同时，与半导体市场一样，由于冠状病毒带来的特殊需求，设备市场在2022年创下了1076亿美元的历史新高。然而，到2023年，当半导体市场大幅下滑时，设备市场规模将达到1063亿美元，仅下降13亿美元（2%）。换句话说，可以说2023年半导体和设备市场的行为将出现较大分化（图1）。 那么为什么会出现这种差异呢？ 本文认为，这种差异是由于受到美国出口限制的中国大量购买光刻设备造成的。接下来，我们将分析主要前端设备制造商的出货值趋势，并解释北方华创（NAURA）、中微半导体（AMEC）等中国制造商的快速进步。最后，我们要揭示一个事实，即日本前端加工设备的份额持续下降，到2023年将跌至第三位，仅次于美国和欧洲。 日本的半导体政策正在朝着不太可能实施的方向发展，比如Rapidus和台积电熊本工厂，而且没有迹象表明该公司会采取任何措施来提高设备制造商的竞争力。因此，只能依靠各设备厂商的自救努力来应对前端设备份额下降的危机。我们只能希望前端设备产业不要变得像日本的半导体器件产业一样。 中国在区域设备市场中快速增长 2023年全球半导体与设备市场差异的原因可以通过按地区查看设备市场来明确（图2）。 2022年至2023年，台湾和韩国将出现显着下降，而中国和美国将出现显着增长。此外，日本和欧洲似乎几乎持平。 在这里，我们总结了2022年和2023年各个国家和地区的设备市场，以及2022年到2023年的增减情况。预计到2023年，中国大陆将增加83.3亿美元，美国将增加15.7亿美元，欧洲将增加1.8亿美元，而韩国将增加15.6亿美元，中国台湾将增加68.8亿美元，日本将增加420百万美元，其他地区则减少了 23 亿美元。加起来，2022年至2023年全球经济将下降13.9亿美元。 换言之，可以说乍一看几乎持平的全球设备市场的增减，根据各个国家和地区的不同，差异很大。其中，已成为全球最大的中国装备市场增长尤为迅速。那么，为什么2023年中国设备市场在经济衰退的情况下却增长如此之大呢？ 光刻设备因各类前端设备出货量快速扩张 图4显示了各类前端设备的出货额趋势。另外，该图描绘了检查装置的目视检查和图案检查的合计、清洗装置的批量式和单片式的合计。 现在，再看上图，我们看到2023年，当因为疫情引起特殊需求崩溃时，许多设备市场，例如干蚀刻设备、检查设备和CVD设备将下降。然而，曝光设备市场迅速扩大，超越了此前排名第一的干蚀刻设备市场，以246亿美元成为最大市场。此外，PVD 设备也在增长，尽管速度不如曝光设备（其原因将在后面讨论）。 这里，2023年，当半导体衰退来袭时，中国的设备市场正在显着增长，曝光设备市场正在迅速扩大。这两件事被认为是相关的。理由如下。 2022年10月7日，美国对中国可制造先进半导体的设备实施出口限制。日本和荷兰也决定与美国法规保持一致，日本从 2023 年 7 月起暂停 ArF 浸没设备等设备的出口，荷兰从 2023 年 9 月起暂停出口，日本对 23 种物品实施出口限制。 因此，有人认为，中国在日本和荷兰实施出口限制之前，在最后一刻（无视经济原则）订购了大量ArF浸液。这或许是中国设备市场快速扩张以及2023年曝光设备市场快速增长的一个因素。 同样的现象也可以在前端设备厂商的出货值走势中看到。 ASML出货额跃居前端设备厂商榜首 下图显示了主要前端设备制造商的出货值趋势。 2022-2023年，美国应用材料公司（AMAT）小幅增长，泛林集团（Lam）、东京电子（TEL）、KLA下降，而欧洲主业为曝光设备的ASML快速增长，AMAT增长追上了他，跳到了山顶。 其背后的原因被认为是来自中国的ArF沉浸式订单量较大，这从ASML按曝光设备的出货量趋势可以清楚地看出。 ASML 每年出货约 80 个 ArF 浸入式装置。然而，到 2023 年，ArF 浸入式装置的出货量为 125 个，大约是其数量的 1.5 倍。增加的大部分似乎已出口到中国。 简单总结一下，2023年半导体衰退来袭时，全球设备市场之所以几乎持平，是因为当荷兰ASML联合美国对中国实施出口限制时，我们可以假设：这是因为他们下了很多订单。由此，中国设备市场快速增长，曝光设备市场迅速扩大，ASML在设备厂商中出货量跃居第一。 出货量排名前五位与后五位之间的差异 现在再看图5，我们看到ASML出货量排名第一（237亿美元），AMAT排名第二（204亿美元），Lam排名第三（115亿美元），TEL排名第四（103亿美元）。 ）。 有一个很大的不同。第三、第四名与第六名KLA（76亿美元）之间也存在较大差距。而且，第五名及以上与第六名及以下之间差距很大。简单来说，第五位及以上和第六位及以下之间，差距极其巨大。 但在图5中，排名第6位及以下的设备商的行为并不清楚，所以我画了一个纵轴为对数的图表（图7）。结果表明韩国的SEMES正在增长。此外，2016年以来，中国的NAURA快速增长，日本的Lasertec也快速增长。此外，研究发现，自2018年以来，中国AMEC一直在增长。 中国北方华创装备排名进入前十 这里，我们列出了2000年以来设备制造商销量排名前10名的变化趋势（图8）。首先我们可以看到，从2007年开始，前五名厂商就已经固定了。不过，前五名的排名偶尔会发生变化。 另一方面，第六位以下的排名每年都有很大变化，但自2016年以来，SEMES一直进入前十。 2023年，中国北方华创首次排名第8。 这是中国装备制造商首次进入前十名。因此，这是一个相当划时代的事件。此外，关于图4所示的各种前工序的出货量，表示虽然2023年许多设备将减少，但曝光设备和PVD设备将增加。 PVD 设备的增加似乎是由于NAURA 出货量的增加。 另一家中国设备制造商中微电子截至2023年排名第17位，可能仍需要相当长的时间才能跻身前十。不过，由于销量已经与尼康持平，中微未来可能会像北方华创一样成为不可忽视的设备制造商。 2023年各公司各类前端工艺设备占比 图9总结了各公司的前端设备份额、欧洲、美国和日本的份额以及2023年的市场规模。 首先看欧美日地区份额，ASML所在的欧洲垄断了94.2%的曝光设备。在美国，以AMAT、Lam、KLA为中心的有3家，包括干法刻蚀设备（62.3%）、CVD设备（66.0%）、溅射设备（87.9%）、CMP设备（70.4%）、视觉设备。检验设备（69.6%）和型式检验设备（90.3%）。 另一方面，在日本，涂布机/显影机（94.1%）、热处理设备（93.3%）、单片清洗设备（64.6%）、批量清洗设备（80.1%）、掩模检查设备（54.5%）、CD -SEM（70.3%），占比最高。 但日本占有率较高的设备市场规模并不是很大。另一方面，欧美占据前端设备全球市场份额，市场规模超过100亿美元。 ASML占246亿美元曝光设备中的94.6%，Lam和AMAT合计占154亿美元干蚀刻设备中的62.3%，KLA和AMAT占127亿美元视觉检测设备中的69.6%，以及69.6%。 102亿美元CVD设备中AMAT和Lam占66.0%。 也就是说，来自欧美的AMAT、ASML、Lam、KLA专注于市场规模较大的设备，垄断了全球市场份额。似乎有一种基于营销的自上而下的策略。 那么，所有前端流程的区域份额是多少？ 日本前端设备份额持续下降 我第一次注意到奇怪的事情是在两年前的 2022 年夏天。 众所周知，日本的半导体器件产业已遭到重创，但我原以为日本的设备和材料具有很强的竞争力。然而，在计算所有前端设备的地区份额时发现，自2010年以来，日本设备的份额大幅下降。 这种情况在接下来的一年2023年也没有改变。 此外，到了2024年，情况进一步恶化（图10）。 2023年，前端设备分地区份额为美国41.8%、欧洲29.3%、日本21.1%、韩国1.7%、中国0.6%，日本位居第三被欧洲超越后第一次跌倒。 在这一点上，要再放心一点是很危险的，因为与第三名的日本、第四名的韩国和第五名的中国之间仍然存在很大差距。这是因为韩国和中国的设备销售数据很难收集到准确的数字，因此韩国和中国的销售份额可能会更大。 特别是中国以设备自主制造为主，我认为区域市场份额不可能只有0.6%。因此，如果日本的市场份额继续下降，那么很有可能会低于韩国和中国。 日本前端设备份额下降的原因 那么为什么日本的装备份额下降如此之多呢？ 图11显示了原因分析的结果。看看2011年日本13种设备的份额，10年后的2021年，再到2022年和2023年，我们发现大部分设备的份额都在下降。 其中，曝光设备、干蚀刻设备、CVD设备、溅射设备、CMP设备、批量清洗设备、目视检查设备、测长SEM等市场份额下降最为显着。其中，曝光设备、干法刻蚀设备、CVD设备、外观检查设备是市场规模超过100亿美元的设备群，因此其市场份额的下降很大程度上与日本整体的下滑有关。我可以这么说。 另一方面，日本只有一种mask检测设备的市场份额显着增加。这是因为Lasertec在最先进的曝光设备EUV中使用的掩模检测设备方面取得了长足的进步，超越了此前一直处于领先地位的美国公司KLA。然而，即使只有一种口罩检测设备的市场份额大幅增加，也无法弥补其他设备市场份额的下降。 日本目前正计划向Rapidus、台积电熊本工厂等半导体器件制造商注入约4万亿日元补贴。然而，这些政策实现最初目标的机会极小，而且上述大部分补贴都将被浪费。 相反，应该立即采取措施，阻止各种前端设备市场份额的下降。现在可能是日本前端设备产业最后的机会了……就算我在这里讲课，在这里写文章，也根本不会体现在日本的半导体政策中。 在这种情况下，设备制造商别无选择，只能通过自救来求生存。

人工智能（AI）技术的迅猛发展正推动半导体产业，研究机构TechInsights预测，全球半导体产业销售额预计将在2030年达到1万亿美元大关；此外，预计到2034年，集成电路（IC）销售总额将达到1万亿美元。 根据机构预测，2025年半导体产业将创下增长率峰值，随后在2027年可能出现负增长，但总体将保持波动上升趋势。 机构表示，在IC各个细分市场中，DRAM（动态随机存取存储器）预计将呈现出最强劲的增长势头，未来十年的收入将翻一番以上。集成电路需求的激增与AI的广泛应用密切相关，AI推动了半导体平均销售价格（ASP）的上涨，从而提高了整体收入。 除了AI领域，机构认为其它因素也在影响半导体产业发展轨迹，比如不断扩大的数字经济、电动汽车的兴起等。 根据美国半导体行业协会（SIA）预测，2024年全球半导体销售额将达6112亿美元，同比增长15.8%；世界半导体贸易统计组织（WSTS）同样发布预测，预计这一数据增幅将达到16.0%。 （校对/张杰）

图片｜Photo by Wilmer Martinez on Unsplash ©自象限原创 作者丨罗辑 编辑丨程心 1998，第一个被广泛认可的智能手机操作系统问世。9年之后，乔布斯对着台下一脸迷茫的观众讲着这是“ios系统”，10年之后，Android系统才正式出现，那时距离移动互联网应用大爆发，还有两年的空档。 真正属于移动互联网的颠覆式应用，快手、美团创办于2011年、滴滴创办于2012年、字节跳动创办于2016年.... 参考此前的发展脉络就会发现，当底层完成革新之后，新的应用才会随之涌现。而之所以我们能记住上述几个名字，有一个很大的原因在于，他们并没有被大厂“吃掉”。 无论是百团大战、网约车大战、共享单车大战，每当新的应用机会出现，拥有着绝对资源优势的巨头们，总会想来分一杯羹，或者直接扼杀在摇篮里。 当我们把目光拉回到当下的AI创业热潮就会发现，上述两座大山同时存在：一是底层大模型的技术能力还未到真正可用的程度；二是巨头们目光敏锐身手矫捷，在一切有可能的地点插上自己的小旗。 这让创业者们喘不过气。 据IT桔子数据显示，2022年后，整个中国人工智能行业共计1780笔融资，涵盖了人工智能的多个子行业，其中AI通用应用层占比32.4%，但多处于种子轮和天使轮的早期。 同时我们对比了近几年的的整体情况，2024年上半年融资笔数为307笔，2023年上半年融资笔数为335笔，今年上半年的融资金额变得更高，但获得融资的公司开始变少，资本开始向头部聚集。 “上一轮融资的钱差不多到明年就花完了，新的融资没有落定，但投资人对商业化的追踪已越来越紧迫。”在一场大模型创业者的小型交流会上，到场的创业者脸上都挂着毫不掩饰的焦虑。 上周刚刚过去的WAIC中，展览馆二层是创业者组成的Future 100展区，场景都过于细分和垂直，一位做厨师GPT的创业者告诉我们：“以前我们说做OpenAI不做的，现在升级了，大厂能做的我们都没什么机会，剩下的也就不多了。” 创业者们，在了过去和未来的夹缝当中，两头为难。 大厂，成也萧何，败也萧何 李彦宏曾经讲过一个观点：大公司只能做小迭代，小公司才能做大创新。 但当下这个阶段，似乎完全相反。 6月科技圈有两件我们认为比较重要的事件。一是苹果在WWDC上发布了Apple Intelligence，通过在系统层面集成大模型的能力，让Siri可以联动多个APP来帮用户快速完成一些工作。 ▲Apple Intelligence 图源：苹果发布会截图 这本来并不颠覆，毕竟华为在去年就开始将AI能力集成在了鸿蒙系统里。但考虑到苹果拥有全球最大的软件生态，以及Apple Intelligence支持第三方开发的App的能力调用。也就是说，开发者开发出来的应用只要打通苹果的能力，即可通过Apple Intelligence来获得用户。 这意味着，OpenAI想做独立于系统之外的GPT Store的梦想，最终还是由苹果率先实现了。 另一件事则是快手内测并全面开放了视频生成模型「可灵」。「自象限」经过测试和询问了多位影视从业者后得到的结论是：目前「可灵」在清晰度和一致性上的表现是最好的也是真正可用的产品。 目前，快手并没有公开「可灵」的训练过程，但业内推断或许与它多年深耕短视频内容生态有着分割不开的关系。 类似的例子也发生在讯飞「星火」上，在六月的高考季，用大模型们也接受了集中大考。不少海淀妈妈通过「星火」给考生押题、当家教以及日常做基础的辅助。 一位家长反馈到：“理科题经常有画图或者公式，星火可以拍照精准识题，再给出解题过程，这一个小细节解决很多真实场景的使用问题。” 这家从1999年就成立的公司，做教育和政企业务做了近20年，这种能力自然而然的蔓延在了金融、能源、工业、运营商等领域，在6月底的讯飞星火大模型的发布会上，也发布“星火企业智能体平台”，已经覆盖400＋原子能力，集成90＋外部信源，打通100＋内部IT系统。目前围绕着生产、科创、办公、管理上线了32个企业智能体。 我们发现，目前能把大模型应用真正落地的，来源于生态的积累、技术的惯性和经验的延续。它的本质并不是因为大厂有更多的资金和人力，而是他们在上个互联网和移动互联网时代，有着各自在行业的深耕，也在这个新的时代里，率先着陆。 但问题也在于此，大厂的大模型应用落地，都依赖于过去移动互联网时代构建的生态。 而这种惯性，在一个新的时代，既是武器，又是软肋。 就像诺基亚久久在智能手机面前不肯低头一般，我们也看到了当下科技巨头们的“不适应”。 从去年开始，微软New Bing和谷歌就开始喊着“AI搜索”的口号，但到今年，却被一家叫Perplexity的创业公司做成了AI搜索的代名词，该公司也一跃成为了世界级的超级独角兽。 我们在《AI搜索“杀死”搜索》的文章中讲到了，AI搜索的核心在于去广告，但广告收入却是搜索引擎的现金牛。想要颠覆式的创新，就要率先动刀砍向自己。同样的，淘宝从去年开始便转型“AI电商”的策略，但时至今日也并没有出现“颠覆式创新”，究其根本仍然在于短时间内，还是“饭碗”更重要。 向大厂“投诚”，还是？ 在这样的背景下，我们看到了一个很有趣的现象，即越来越多的大模型创业公司开始选择向大厂“投诚”。 在国内，体现在拥抱大厂的应用生态。刚刚过去的钉钉生态大会上，MiniMax、月之暗面、智谱 AI、猎户星空、零一万物、百川智能六家大模型厂商都宣布与钉钉达成合作。更早之前，火山引擎旗下火山方舟也集成了7款大模型在生态底层，供用户灵活使用。 而在国外，则更加直接。5月中旬，曾凭借Stable Diffusion拿下1.01亿美元融资的Stability AI开始寻求卖身；疯狂融资15亿美元的Inflection AI 的创始团队全员被微软“挖角”，转身在微软升级了Copilot；6月初，AI独角兽Adept可能与Meta进行了沟通，寻求出售战略合作；7月初，Character.AI正在考虑卖出谷歌和Meta...... Reka AI、Replit、Tome、Deepgram、Jasper AI这些企业面临着同样的困境：原有的AI落地应用不及预期，商业化进度受阻。他们寻求出路的方向普遍也只有两个，其一是全面转向2B，以企业客户为核心。其二就是向科技巨头寻求收购，即能够获得资金支持，也能够借助巨头的生态进行商业化落地。 本着“打不过就加入”的原则，很多创业公司由于资金链、技术、资源等等方面的限制，开始靠近大厂生态甚至直接被收购。 能够像微软和OpenAI间维持一个微妙平衡的案例，可以说几乎没有第二个。 那么，属于创业者的机会到底在哪？ 回顾互联网的历史，确实有几次在大厂眼皮子底下窜出独角兽的事件。 最早是京东做自营电商。追溯当年的报道就会发现，马云不是不知道，他甚至公开发表过“B2C电商绝对做不成”的见解；接着是拼多多，拼团不是没人做过，低价是淘宝玩剩下的，能成什么大气候？在当时淘宝和京东都在品质升级之际，拼多多走的简直是条“死路”；最近的一次，是去年抖音电商全年GMV超过2万亿，在淘宝京东将目标放在拼多多上的时候，背地里生根发芽。 在这些历史的经验中教会我们，做大厂“不屑”做的事，是一条相对没有大山的路。 汤道生也提到过类似的观点“一旦进入模型应用领域，创业公司最好与大厂做差异化竞争，进入大厂不太关心的市场，或者大厂原来不熟悉的业务模式，比如像滴滴当年做打车。” 摆在大模型创业公司面前的问题已经越来越尖锐：如何在应用和大厂的夹缝中突出重围？ 颠覆式应用，石头里开花 首先是出海，这几乎是这一代大模型创业者共同的选择。 这是因为海外应用，一方面落地和运营会相对轻松，可操作空间更大。另一方面，则是能够避开国内大厂的锋芒。6月初，有媒体报道月之暗面在海外推出两款AI应用，包括AI角色扮演聊天应用Ohai，和音乐视频生成器Noisee。除此之外，该报道还提到月之暗面正在美国招聘员工，并计划推出Kimi的国际版。 虽然月之暗面对此予以否认，称目前没有开发和发布任何海外产品的计划。但月之暗面对海外市场的探索已经昭然若揭。 零一万物创始人、CEO李开复之前也在直播中提到，零一万物从去年 9 月开始就在海外探索生产力和社交赛道的应用，并已陆续上线4 款产品。李开复表示，目前零一万物海外生产力应用总用户接近千万，今年营收预期超过一亿人民币。 除此之外，去年6月，MiniMax在在海外推出了AI虚拟人物聊天软件Talkie；今年1月，爱诗科技在海外上线AI视频生成产品PixVerse；5月份，科大讯飞新加坡办公室正式开业... 在出海之外，大模型创业公司也在国内探索自己的商业路径。而关于这一点，不同的创业者其实都有自己的信仰和理论。 比如月之暗面的杨植麟，技术出身的他是一个坚定的AGI信仰者。几乎在每次采访中，他都会提到“第一性原理”。在这样的思考逻辑下，杨植麟认为用一个大模型来解决所有问题，要比用多个小模型来处理特定任务更有优势。 所以月之暗面从一开始就定位于C端市场。“我们不做（To B），我们从第一天起就决定做To C。”杨植麟说。关于未来，杨植麟在不同场合的采访中分别提到，“未来很长一段时间只做kimi这一款产品，然后把它做到极致。” 这个故事告诉我们，大模型创业，要么“绕道而行”，要么“头铁”。如果不能避开锋芒又不够坚决，很难挖出一条路。 与杨植麟的极客和理想主义相比，在商海沉浮几十年的李开复虽然也选择了2C的道路，但思路却更加清晰一些。 李开复认为，每个新的技术时代初期，用户需求都有着相似的模式。比如 PC 时代，第一批应用是像 Word 这样的办公软件。在移动互联网时代，豌豆荚、墨迹天气这样的工具也同样成为了先锋。这个理念的指导下，零一万物做了万知，可以帮助用户阅读文档、提供结论、撰写文档、作文、PPT、流程图等。李开复认为这是AI-first 理念下简单版的 Microsoft Office。 其次，作为微软亚研院的创立者，李开复同样深受微软的影响，所以规划零一万物的发展路径时，李开复最想要复制的，是微软在PC时代的成功。 ▲图源：Microsoft 在PC时代，微软的商业模式是系统与应用一体，软件与硬件共生。微软不仅有自己的Windows系统，同时提供系统中如Office套件这的核心应用。此外，作为软件开发商，微软与OEM厂商进行强绑定，形成软件与硬件共同开发的生态。 将微软作为参照，李开复为零一万物制定了“模型与应用一体”、“模机共建”和API三大模式。 即自主开发基础大模型，并自己开发核心应用，同时与手机等硬件厂商合作，共同建立生态，同时开放API能力。即李开复想要打造的，是一个AI时代的微软。 李开复想做微软，智谱想做“安卓”，意图打造大模型操作系统，让生态伙伴可以基于智谱的大模型进行应用开发。 2023年底，智谱曾推出一个名叫“Z计划”的活动，面向全球大模型创业者，除提供投资支持之外，还提供必要的起步AI大模型资源和技术服务。 智谱期望通过这种方式进行“拓荒”，为自己的“操作系统”培育种子用户。 ▲图源：X.com GenZ创业社区 如今的大模型创业公司，想要在大厂之外寻找到一个差异化的场景，就需要像蛮荒时代一样，自己开垦拓荒。 这是一个必须要经历，也是必然要经历的过程。 结尾 在这个AI时代刚刚到来的时候，我们兴奋的讨论过《谁是AI 2.0时代的字节跳动》。 但时至今日，我们发现，这样的想法可能是整个大模型创业者们一个“误解”。 想要创新、想要成为独角兽、想要一鸣惊人，在一个新时代下跃跃欲试，想要成为黑马。 但事实上，大部分的公司是滴滴或者是美团，在巨头生态之下，既能建立良性的合作模式，又能完全的主持着自己。 生存，才是创业公司的“第一性原理”。 因为相比于创造一个新的时代，更关键的是，如何坚持到这个时代。

快科技7月10日消息，据媒体报道，全球领先的三大内存制造商SK海力士、三星和美光正在积极推进高带宽内存（HBM）的扩产计划。 预计到2025年，这些厂商的HBM产量将实现显著增长，年增长率达到105%。根据业内专家的估计，到2025年，全球HBM的新增产量有望达到27.6万片，总产能预计将增至54万片。 目前，SK海力士和美光仍然是HBM的主要供应商，两者都采用1beta纳米工艺，并已向NVIDIA发货。三星采用1alpha nm工艺，预计将在第二季度完成认证，并在年中开始交付。 三星正在逐步升级其韩国平泽工厂（P1L、P2L、P3L），用于生产DDR5和HBM，另外华城工厂（Line 13/15/17）正在升级1α工艺，只保留了一小部分1y/1z工艺的产能，满足航空航天等特殊产业的需求。 SK海力士在韩国利川的M16生产线生产HBM，并将M14生产线升级为1α/1β工艺，用于用于生产DDR5和HBM，同时还打算将中国无锡工厂的DDR4/5生产线升级至1z/1α工艺。 美光则正在扩张日本广岛工厂的生产线，预计今年第四季度产能提升至2.5万个单位，长远来说会安装EUV光刻机，升级为1γ/1δ工艺，并建立一个新的洁净室，另外还会升级中国台湾新北和台中的生产线，增加1β工艺的比例。

文 | 袁宁 编辑 | 雪小顽 花大力气减碳的科技巨头，碳排放不降反增。 7月2日，谷歌发布2024年度环境报告。相较于2019年，谷歌温室气体排放量在五年内上升了48%，仅在上一年就增加了13%。 无独有偶，微软5月发布的可持续发展报告中也提到，2023财年的碳排放量相较于2020年增加了近30%。 分析碳排放增加的原因，两大巨头同时将矛头指向数据中心。认为数据中心的电力消耗和供应链排放，是导致公司碳排放量增长的罪魁祸首。 AI巨浪之下，数据中心成为新基建。全球科技大厂正以豪掷、抢占、加速的姿势，扩建数据中心。 仅今年6月，微软、亚马逊、英伟达相继宣布投资建设数据中心，其中以英伟达最大手笔，计划未来5年内投资3万亿美元。 但新问题随之而来——无论是已在运营中还是规划中，规模疯长的数据中心，成了巨头减碳的新高地。 回顾他们曾经定下的承诺，2020年微软表示，将在2030年达到碳负排放，并进一步计划至2050年清除自1975年成立以来的所有碳足迹。谷歌和Meta则将时间点定在2030年，承诺届时不仅是自身运营，连同整个价值链都将实现碳中和。 没人能精准预测未来。大公司做出承诺之时，数据中心减碳尚未进入公众视野。 而眼下，他们能否兑现承诺的不确定性大增。此前，微软曾将自身的碳中和目标比作“登月计划”，而现在，总裁布拉德·史密斯表示：“登月距离比2020年时远了5倍。”谷歌也承认，其碳中和目标订得有些“雄心勃勃”。 数据中心之所以成为碳排放大户，在于其巨大的能源电力需求。 国际能源署预测，到2026年，数据中心的总用电量可能达到1000TWh，相当于日本全国的电力需求。半导体产业分析机构SemiAnalysis也预测，到2030年，人工智能将导致数据中心消耗全球4.5%的能源。 数据中心减碳，成了时下热门议题。 数据中心内部，图片来源：视觉中国 数据中心减碳，难在散热 减碳的第一步，是摸清碳排放出自哪里。 36碳了解到，数据中心的碳排放主要集中在运营阶段，占比达90%。更具体地来说，除了AI服务器运行本身所需能耗之外，制冷系统以30%-40%的高能耗占比，成为碳排放的大头。 曙光数创CTO张鹏告诉36碳，近五年，芯片功耗急剧增加，从过去十年基本稳定的两三百瓦，飙升350至450瓦，增长几乎超过50%。而一个单柜，即容纳多台服务器、存储设备和其他网络设备的独立机架，功耗更是从几千瓦飙升至六七十千瓦。 这一跃升对散热技术带来巨大的挑战。 如果散热能力跟不上，不仅会加剧能源消耗，还会带来设备性能的损失，影响用户收益——制冷，成为数据中心的刚需。 许多数据中心选址在天然的低温环境下。例如贵州天然的山体、河北张家口的大风口，都为数据中心提供了理想的冷却环境。同样Meta把数据中心建到距离北极圈仅仅100公里的瑞典吕勒奥镇，也是这个道理。 环境之外，技术的力量必不可少。目前，虽然风冷仍是主流的散热技术，但液冷正凭借其更高的散热效率，逐渐进入规模化扩展阶段。 浸没式液冷，图片来源：作者拍摄 张鹏介绍，当机柜功耗较低时，风冷技术更有优势。 然而一旦机柜功耗超过十千瓦，液冷技术就会显示出其性价比，特别是对于功耗密度极高的机柜，利用液体的相变过程来吸收和带走热量，即相变浸没液冷技术，优势则更为显著。据悉，曙光数创浸没冷板的PUE值能到1.04，几乎接近1。 （注：PUE，Power Usage Effectiveness，即“电力使用效率”，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比。PUE值越接近1，表明数据中心的能源利用效率越高，浪费越少。想降低PUE，关键就在制冷。） “如果数据中心中的30%采用冷板或浸没式液冷技术，那么全社会将有3%的电能可以用于余热利用。即使只利用一半，也将是一个巨大的数字，对社会的能源结构和环境保护都会产生深远影响。”张鹏说道。 更多的数据中心则根据实际情况，融合多种技术来实现效果最优。36碳了解到，华为云芜湖数据中心通过其首创的直通风和间接通风自适应融合方案，利用自然通风和液冷技术，配合AI能效精准调优，让其PUE在东部气候相对较高的情况下将降至1.1。 这意味着，每100万台服务器每年可以节省10亿度电，相当于105万人一年的用电需求，减排二氧化碳约80万吨。 发力绿色能源，减碳要从源头抓起 相较于散热，提高可再生能源使用比例，优化供能结构，对于数据中心减碳的效果更加直接。 36碳了解到，在数据中心行业，目前主要有三种方式来直接应用可再生能源：直接采购可再生能源电力、获取绿色电力证书，以及利用分布式可再生能源。 大型科技公司是可再生能源的主要购买者。2024年仅前两个月，谷歌、微软就分别宣布签署609兆瓦和295兆瓦的可再生能源购电协议（PPA）。 微软更是已经成为全球最大的可再生能源企业买家之一。今年5月，微软与布鲁克菲尔德资产管理公司（Brookfield Asset Management）以及布鲁克菲尔德可再生能源公司 （Brookfield Renewable），共同宣布签订了10.5千兆瓦发电量的购电协议，成为史上最大一笔单一企业清洁能源购电协议。 购买，只是绿电使用走出的第一步。如何最大程度地保障绿电应用，才是更贴近现实的问题。 远景智能副总裁赵楚泓介绍，其新型电力系统主要通过三个技术来保障绿电使用。一是微网技术，确保在源网荷储场景下对用户平稳供电；二是图计算技术，用于捕捉全链条碳因子，帮助实现全生命周期的碳追踪和管理；三是区块链技术，为绿电交易提供认证，确保交易获得社会和行业的广泛认可。 “绿色能源成本的下降趋势符合摩尔定律，从长期的经济账上来看，绿色能源已经能够支撑数据中心的长期发展。”赵楚泓说。 远景新一代绿色能源AIDC解决方案 ，图片来源：远景零碳行动报告2024 我国《算力基础设施高质量发展行动计划》明确提出要引入绿色能源，鼓励算力中心采用源网荷储等技术，支持与风电、光伏等可再生能源融合开发、就近消纳。 相关实践已在进行。 合盈数据CTO周天宇告诉36碳，合盈数据（怀来）科技产业园是目前全国范围内最大的“源网荷储”一体化项目。新能源与数据中心项目完全投产以后，一年可发绿电130亿度，满足数据中心每年的用电需求，达成“投产即零碳”以及100%绿电供应。 风电、光伏之外，科技大厂还在探索更多样、更前沿的新能源电力。例如，微软与Helion Energy合作，预计到2028年将获得核聚变产生的电力。谷歌则与NV Energy合作，为其内华达州的数据中心提供地热能。 巨头对绿色能源的发力，也延伸到供应链管理。以微软为例，其要求供应商更多地提供纯绿电，包括要求特定规模、大批量供应商到2030年为Microsoft交付的商品和服务使用100%无碳电力。 更多绿色困境待解 数据中心想走向绿色，是一条漫长旅途。 现阶段，企业的绿电使用率还远远不够。据绿色和平和苏州高新区（虎丘区）碳中和国际研究院共同发布的《绿色云端2024》统计显示，过去两年，在国内互联网科技头部企业中，仅有万国数据一家可再生能源占比超过三分之一，阿里巴巴、腾讯与秦淮数据可再生能源占比超过10%。 “我们看到部分第一梯队企业在绿电消费总量和绿电消纳占比上都实现了新的突破，但遗憾的是，这一现象并未延伸至整个行业，部分已经做出100%可再生能源承诺的企业在实际行动上进展缓慢。”绿色和平气候与能源资深项目主任吕歆说，“要想在AI技术发展推高用电量的压力下实现气候目标，企业亟需进一步加速提升可再生能源比例。” 其他问题也相应而出。 例如在国内，36碳与多位业内人士交流后发现，数据中心想实现绿色化，还面临着绿电交易市场体系和认证机制不完善，额外增加储能装置成本高，碳排放核算难度大等问题。 多方都在探索解法，例如发挥绿色金融的激励作用。浦发银行投行部总经理牟军告诉36碳：“我们会把融资的成本和算力的绿色程度挂钩，通过浮动的贷款利率，鼓励这个产业更好的持续发展。” 数据中心减碳，未来还有很多想象空间。

作者 | 郑乔 编辑 | 汤安迪 7月4日，一位HR在脉脉上写了篇小作文，吐槽BOSS直聘： 1.销售只知道要钱。公司每年续费100W+，销售除了续费的时候联系，其他时间不会有任何沟通；什么招聘方案、建议都没有。 2.没有任何服务。某天账号弹出违规，销售一问三不知；公司几十个HR，节日礼物扣扣搜搜只给一份。 3.各种霸王条款...... 最后送了BOSS直聘两颗小星星~ 看起来很离谱的小作文，却引起一堆人共鸣： “每个操作都得付费” “客服态度不好” 为什么BOSS直聘能如此强势？背后是一份光鲜无比的财报。 2024年一季度，BOSS直聘狂赚17亿元，同比上涨33.4%！月活达4660万，同比上涨17.4%。 果然，世界上最稳妥的买卖，不是去挖金子，而是卖挖金子的铲子。 铲子两头卖 现在工作那么难找，BOSS直聘为何如此赚钱？ 因为人家遇到了好光景，就业难和招工难。它向求职者提供了简历投递的机会，为老板提供了挖掘人才的平台，一鱼两吃。 对于求职者来说、想要拿到大厂Offer、找到钱多事少离家近的SSR职位。 得加钱！ BOSS直聘推出了68元每个月的VIP套餐。提供自动简历刷新、竞争力分析等服务。 对于老板来说，想要迅速招到合适，能力出众的人才。 那就更得加钱了！ 企业发布职位信息，一条职位信息支付5元，时长一个月，收费标准是98元；如果想把职位信息置顶于行业的前几条，就需要支付498元每次；主动邀请候选人投递简历的话，价格是每次198元。 特别是这个搜索畅聊卡，一张卡328元，最多只能交流40个人次！要是没注意，点多了，那得额外氪金了！ 此外BOSS直聘还贴心地提供诸多豪华套餐，价格分别在10800元到17800元之间。 我就说BOSS直聘的HR怎么这么高冷，爱答不理的，原来人家是付费和你聊天的呀！ 虽然价格有点小贵，但是愿意付费的企业，越来越多！ 根据BOSS直聘2024Q1的财报显示： 截至2024年3月底，公司过去12个月的付费企业数达570万，同比增加42.5%。同时500人以上企业每日新增岗位数环比增加10%！ 但是，BOSS直聘收到的投诉也越来越多！ 根据黑猫投诉的资料显示，企业端投诉的问题聚焦在匹配效率低、霸王条款（冻结账号）以及强制消费等。 比如，企业花了钱买道具增加曝光，但实际带来的转化寥寥；或者是充钱发布职务，但审核一直未通过，最后账号无故被封，充进去的钱白白浪费等等。 月活猛涨 毕业生规模大 BOSS直聘营收高的原因之二，便是庞大的毕业生规模，所带来的市场效益！ 根据湖南文理学院的统计显示： 2024届全国普通高校毕业生规模预计达1179万，同比增加21万。同时预计2025年可能会继续以指数级增长，毕业生超过1500万！ 据DT商业观察的数据，硕博毕业生从2020年的72万左右，涨到2022年的86.21万人。 庞大的毕业生，带动了庞大的就业需求。 BOSS直聘的月活人数也从2019年的1150万人，飙升到2024年的4660万人，翻了整整四倍！ BOSS直聘也因为庞大的访问量屡次崩服，光是2023年就崩了三次！ 多次冲上了热搜！ 有这么庞大的用户群体，营收当然蹭蹭往上涨！ 蓝领需求很大！ 涨薪快 BOSS直聘、58同城、智联招聘等招聘软件，最近发布的报告中，都有提到， 蓝领招聘的需求在变大，并且是新的增长点。 BOSS直聘资料显示：蓝领用户数量绝对值和增速均超过白领用户，收入贡献达35%以上。 智联招聘发布《2024蓝领人才发展报告》也提到：国内蓝领人才需求持续攀升，今年一季度升至5年前同期3.8倍。 蓝领招聘薪酬比5年前上涨35.8%，涨幅高于全国总体水平。 电商发展驱动下，配送理货人才需求比5年前上涨8倍。 其中，配送理货和普工/技工的增幅最高，达到了803.7%和438.4%！ 目前来说，中国的蓝领工人极度短缺，特别是高精密制造领域，中国70%以上的技术工人都是高中学历。 只有5%的工业劳动力是真正的高级技术人才，远低于日本的40%和德国的50%。 由于职校毕业生的技术能力和制造人才需求严重不匹配。预计到了2025年，中国的信息技术产业可能面临950万人的缺口，电力装备领域的缺口也将超过1000万。 这不，职位的短缺导致蓝领的涨薪幅度，要比白领高上许多！ 根据《2023中国蓝领群体就业研究报告》显示，过去十年，蓝领群体平均月收入显著提升，是2012年的225%。白领的涨幅只有30%。 或许过几年，科小编也会去当蓝领了~ 结语 说个有趣的~ 虽然BOSS直聘的生意越做越大，但员工越来越少！ 根据BOSS直聘发布的《环境、社会与管治报告》来看： 2022年，BOSS直聘的总员工数目为5647人，包含5602名正式员工和45名兼职员工，当年的员工离职率为26.59%； 到了2023年，总员工数目下降为5435名，包括5346名正式员工和89名兼职员工。 总离职率升高到为27.24%。 好奇一下，BOSS直聘的员工，会在BOSS直聘上找工作吗？

快科技7月10日消息，今日，中国移动研究院宣布，中国移动联合佰才邦、ZED Mobile日前在赞比亚成功开通首台基于“破风8676”可重构5G射频收发芯片设计的大功率宏基站，并基于此基站的5G服务三方进行了远程视频连线对话。 官方表示，预计到2025年年底将部署100站，新增覆盖面积100平方公里以上。 ZED Mobile CEO Abdul Ally表示：“中国之芯提供了优良的品质和实惠的价格，解决了ZED Mobile的网络痛点。中国科技真的帮助我们快速建设5G网络。” 据了解，破风8676入选2023年度央企十大国之重器，这是中国移动在2023年8月30日发布的可重构5G射频收发芯片，完全自研打造。 值得一提的是，这也是中国国内首款基于可重构架构设计，可广泛商业应用于5G云基站、皮基站、家庭基站等5G网络核心设备中的关键芯片。 实现从0到1的关键性突破，有效提升了中国5G网络核心设备的自主可控度。

文丨师天浩 近两年，大模型喷涌，它们在文字、图片、音视频等内容形态的生成上大放异彩。内容创作一直认为是人“独属”的技能，自OpenAI于2022年发布ChatGPT之后，众多大模型开始挑战一直被人类把持的这一独特技能。从初期惊艳心态“祛魅”后，大众逐步了解了这个新生事物的“创作原理”。 它需要先“吞食”海量的文字内容、图片内容、音视频内容，这些大数据先被高速分析和处理，在深度学习技术的推动下，大模型愈发像人一样可以创作文字、图片、音视频等多模态内容。包含社交娱乐到工作学习等场景的内容生成，能力越来越强的大模型，将深刻改变未来世界。 快速发展背后，大模型侵权问题频繁爆发。 1 今年4月末，包括《纽约每日新闻》和《芝加哥论坛报》在内的多家新闻机构在纽约的联邦法庭对OpenAI及Microsoft提起了法律诉讼，控告二者在未获授权下，利用其新闻稿件来教导生成型人工智能（AI）技术。随后，美国调查新闻中心（CIR）指控OpenAI和Microsoft使用版权材料来训练其人工智能模型。一份在纽约联邦法院提交的投诉声称，OpenAI未经许可或付款就利用了CIR的内容。 这让人不得不联想到十年前，美国众多新闻机构对谷歌搜索引擎的法律诉讼。其实，大模型自诞生就被看做搜索引擎之后，网民的全新信息获取工具，相比于后者，大模型除了提供精准信息，还可以直接“原创”文字、图片、音视频内容供用户使用。 如今，谷歌已经对非常多新闻机构“付费”，大模型或许也难逃这个结局，虽然OpenAI对此强调使用公开材料训练AI模型属于合理使用。 新闻机构和互联网巨头的较量，最早可追溯到2009年。 2009年，美国新闻集团旗下的《华尔街日报》新闻网站采取收费制，网友打开该网站部分新闻可浏览第一段，若想阅读全文就须付费。彼时这类收费新闻若由谷歌搜寻链接，却可阅览全文。 在“2009年有线电视展会”上默多克谴责谷歌，称搜索巨人正在窃取不属于自己的内容，因此呼吁内容所有者进行反击。默多克控诉：“我们还要让谷歌继续窃取我们的版权内容吗？不能再这样下去了。” 即使到了今天，新闻网站的优质内容，仍是谷歌等搜索引擎向用户提供优质服务的必要组成部分。搜索引擎在赚取大量财富的同时，新闻网站却成了谷歌们的“陪嫁品”。围绕搜索引擎是否应该向新闻网站付费的讨论，从美国蔓延到全球，从十几年前争议持续到今天。 漫长时间的较量下，现在谷歌向新闻机构付费已是一种常态化现象。 早在2020年，谷歌公司就对外宣布，当时已与全球约200家报道机构建立了合作关系，将开始一项推送新闻的新服务，未来3年，谷歌将支付10亿美元的新闻稿件等的使用费。 2 相比于，搜索引擎的索引“侵权”和广告垄断等拷问。大模型与新闻机构的较量更为全面，双方的矛盾也更为激烈。 要知道，全球新闻网站依靠谷歌带去的源源不断流量，尚能够通过广告服务、付费阅读等业务盈利。而大模型的服务机制中，超链跳转所占比例并不高，也就说服务大多在大模型产品内就结束，新闻网站从中更难获取利益。 这一次，率先对大模型开战的为《纽约时报》，2023年底该报对OpenAI以及Microsoft提起诉讼，指控后者未经授权使用该报版权内容训练AI模型，并在ChatGPT产品中呈现给用户。截至今年6月底，已至少有13家新闻媒体机构对OpenAI和Microsoft提起了侵权诉讼。 据新闻集团首席执行官罗伯特汤姆森所说“媒体的集体知识产权正受到威胁，我们应该大声要求赔偿。”新闻行业律师Steven Lieberman更是直言，OpenAI的巨大成功也要归功于其他人的工作，它在未经许可或付款的情况下获取了大量优质内容。 这类起诉并非只是存在新闻行业，大模型多模态发展，也引起其他行业企业和机构展开反击。 美时间6月24日，全球三大唱片公司索尼音乐集团、环球音乐集团和华纳音乐联合多家唱片公司，向AI音乐生成公司Suno和Udio开发商Uncharted Labs发起诉讼，指控后者非法使用版权音乐来训练模型并提供服务。 唱片公司指控Suno抄袭了662首歌曲，Udio抄袭了1670首歌曲，正在尝试索取每件音乐作品最高15万美元的赔偿费用。 国内也发生了类似事件，今年6月6日360 AI发布会上，360集团创始人、董事长周鸿祎在演示360AI浏览器的创新功能“局部重绘”时，选用了一张女性古装写真图片进行演示。两天后，ID为DynamicWangs的创作者在社交平台上发难，认为该图片是他利用AI绘图模型精心创作，并指责360公司未得到自己的授权。 内容创作行业，追“新”是一个特点，最新的思想、最新的事件、最新的言论、最新的图画风格或最新的视频模式。对大模型而言，如果缺了最及时信息的提供，必然会被用户吐槽提供的内容过时、传统，而想要追“新”，就难免和各种内容行业机构产生在“版权”方面的纠纷。 在去年《纽约时报》起诉书中就有这样一段内容，ChatGPT几乎逐字复制了其新闻报道。该报举例称，2019年，《纽约时报》发表了一篇荣获普利策奖的关于纽约市出租车行业掠夺性贷款的系列文章。该报称，只要稍加提示，ChatGPT就会一字不差地背诵其中的大部分内容。 来源：《纽约时报》起诉书 显然，一部分ChatGPT用户已把大模型当做了搜索引擎来使用。这种形式究竟算不算侵权呢？法律定义上尚有讨论空间，可随着大模型的大踏步商业化，类似拷问会层出不穷。就算当下版权法体系下算不得“大事”，可随着版权方的积极维权，也难免会有新的立法来杜绝这种现象。毕竟，新闻网站主要是靠流量和伴生的广告盈利，ChatGPT这种直接杜绝用户和新闻网站“链接”的方式，侵犯了后者的利益。 其实，现在包括美国和中国两个AI大国，版权法方面和AI相关的法律内容尚在探索中，但考虑到大量内容创作者依靠版权吃饭的现实中，大模型和内容版权的较量将是个长期问题，从新闻网站与搜索引擎的十几年较量历史中总结，大模型公司向内容方付“版权费”或是一个必然的结果。 3 内容版权方未来向大模型“发难”主要在两个层面，第一是训练AI模型时有没有用到我的版权内容；第二是输出的文字、图片、音视频内容有没有涉及侵权的地方。 大模型商业化必然要面临“版权”问题，以OpenAI最新发布的GPT-4o为例，该大模型能够处理50种不同的语言，相比过去版本提升了速度和质量，并拥有了可读取人情绪的能力。它接受文本、音频和图像三者组合作为输入，并能生成文本、音频和图像的任意组合输出，“与现有模型相比，GPT-4o在图像和音频理解方面尤其出色。” 它的应用场景非常丰富，包括实时翻译、会议报告生成、法律咨询、创意写作、虚拟客服等场景，包括实时语音和视频分析功能。且用户还可以和它聊天，通过提问获取最新知识，甚至一些人开发了和大模型恋爱的“赛道”。 除了生活场景，大模型会在越来越多商业场景中应用。这就意味着，虽然OpenAI宣布GPT-4o目前可免费使用（限次数），但用户只有付费才可无限使用。况且，商业化权限一直在OpenAI手中。 图片介绍：左腾讯元宝、右文心一言 由于国内无法使用GPT-4o，小编就用腾讯元宝大模型、文心一言大模型提问“张艺谋三体电影怎么样”这个热点。从腾讯元宝的答案中，每一个答案段落都有其引用超链出处。文心一言上的答案虽然未提供超链，但下方也有相关话题的超链接。 其实，大模型只是工具，输入某方面的内容，才具备输出相关方面“答案”的能力。要知道，内容创作的进化非常快，在大模型生活场景、商用场景中，想要能够随时提供最佳体验予以用户，必须要“喂食”最新的数据。而且，在用户需求下，输出的答案难免会“复制”新闻网站或其他版权方的内容。在大模型目前刚起步时期，这类矛盾还只是限于部分大的新闻机构和大模型公司之间，一旦大模型在日常生活中应用普遍化，这种矛盾将会进一步激化。 未来，这种围绕版权的纠纷会以什么样的方式解决？现在，已经很多案例发生，未来类似问题解决方式跳不出这些圈子。 围绕人工智能的法案正在出台，2023年12月8日，欧盟委员会、欧洲议会和欧盟成员国代表达成的《人工智能法案》（AIAct）。该法案明确提出，对于类似ChatGPT的通用AI系统（GPAI）以及相关的GPAI模型，提供方需要制作技术文件、遵守欧盟版权法、披露训练系统时使用的数据内容汇总。如果各企业和机构违反欧盟的AI法将面临罚款。 今年8月15日，由国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行，这是我国首个针对生成式人工智能产业的规范性政策，也是全球第一部人工智能生成内容管理办法。 监管机构将对违规行为进行相应处罚，今年3月，法国市场监管机构宣布，已向美国谷歌公司开出一张2.5亿欧元（约合人民币19.7亿元）的罚单，原因是谷歌未经同意使用法国出版商和新闻机构的内容训练旗下的聊天机器人“巴德”（其升级版名为“双子座”），违反了欧盟知识产权的相关法规。 谷歌因此成为第一个因为训练数据“侵权”被罚款的公司。有了这个前车之鉴，未来或有更多大模型企业会因为训练数据问题，遭受相关的管制。 对于大模型公司而言，如何和拥有版权的内容公司获得合作，将是未来重要的战略。今年6月份，《时代》杂志与OpenAI宣布，两家公司达成了一项多年内容授权协议和战略合作伙伴关系。该协议允许OpenAI将这家出版商的内容引入ChatGPT，并帮助训练其最先进的AI模型。 据悉，双方合作内容非常深入，OpenAI甚至能够访问《时代》过去100多年的档案和文章，以训练其AI模型，并在其面向消费者的产品(如ChatGPT)中用于回复用户的询问。 作为回报的是，OpenAI使用《时代》杂志的内容时会注明引用并链接原始来源。《时代》杂志将可以使用OpenAI的技术，以便为其受众“开发新产品”。 无论怎么说，原创内容是互联网高速发展重要的支柱之一。过去，新闻网站、音乐公司、版权商和谷歌搜索引擎展开的十几年“版权战争”，将会在大模型领域重现，且斗争程度要远超过前者。 任何一种技术的繁荣，都不应该建立在“巧取豪夺”之上。大模型企业或可以用提高与新闻网站等内容机构的合作门槛，增加自身的竞争护城河。 目前来看，大模型没有办法由0变100。作为大模型“养料”供给方，内容原创者或机构，也完全有理由，从大模型蓬勃发展中获取合理的利益。

李开复曾提到过一个AI界流传的“骗子又来了曲线”。 人会不断给机器进行“是否具有人类智能”的鉴定，而这个过程，总是从被人工智能在某些领域的惊艳表现震撼，到逐渐认识到当时的人工智能还有各种局限，以至于产生巨大心理落差。 近来，人形具身智能机器人在WAIC世界人工智能大会上密集亮相，我们在现场所感受到的就是“人类要毁灭了”与“骗子又来了”，两种声音同时存在的复杂现象。 具体来说，认为“人类要毁灭了”，大多是不明觉厉的普通观众，而冷静甚至不看好人形机器人的多为AI、机器人领域的业内人士。 比如猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛就表示，“机器人在今年的展厅里是爆发了，但在日常生活当中，我们并没有看到它在哪个地方被大规模用起来。机器人行业的产业爆发还远远没有到来……对人形机器人的不看好一定会被时间证明”。 这两种心态，究竟哪一种才代表人形机器人产业的真相呢？ 其实并没有什么真相。不同的心态，是由不同的判定标准而产生的。大众、从业者和技术专家，都有一张“我心中的人形机器人”打分表，评价尺度各不相同。 而关于人形机器人的期待，在人形、大模型、具身三个标准上，大众的预期、媒体的宣传、产业的实际进展等都有比较大的分野。这构成了当前，人形机器人的理想与现实。 “变形金刚”的理想与现实 “他们怎么不动啊，不表演有什么必要插电源？” “插电亮着好看。” 本届WAIC最吸睛的，就是中央展厅的“十八金刚”了。18个人形机器人同台而立，几乎每个参观者都聚集在展台前打卡拍照，在展台旁边，我听到了这段对话。 大众理想中，人形机器人就是变形金刚、机甲战士那样，走路又稳又快，行动灵活，随意移动，无论是工厂上班、护理老人还是投递包裹，都手拿把掐。 但产业现实中，WAIC上的人形机器人大多数时间都待在展台上，在特定时间表演一些拿苹果、端杯子之类的手部动作，特斯拉的机器人甚至始终待在玻璃展柜中一动不动。和全场溜达的机器狗相比，人形机器人显得“内向”很多。 由此可见，到底需不需要“双足行走”，成了目前公众和从业者对人形机器人，最大的认知差异。 总的来说，双足人形机器人是“机器人的皇冠”，是终极方向，才是大众期待的“变形金刚”。 但至少要走过三步：双足行走、执行复杂任务、规模商用。 而目前，仅仅是第一步“双足行走”，在技术和商业上都并不是最佳状态。 一方面，稳定的行走，需要系统拥有极高的鲁棒性。 机器人在面临各种异常情况和输入时，仍然能快速通过运动控制模块调整姿态，保持正常运行。 要提升系统的鲁棒性（或者说稳健性），依赖于机器人与人类、物理世界的真实交互，来积累高质量数据。如果遇到训练环境中没有出现过的问题，机器人就可能出现异常或“死机”，系统研发效率是比较低的。 另外，商业上“双足行走”也并不是刚需。 比如特斯拉、Figure等都宣布要让人形机器人“进厂打工”，从事电池分拣等工作。但实际上，制造环节80%以上生产作业动作，其实很少用到下肢，用到躯干，主要是靠手来完成的。这种上肢为主的简单系统，可以减少控制难度，降低投入成本，并且更容易规模化量产，因为只需要将最重要的一部分功能（手部）进行复制。一旦加上四肢、躯干，控制难度、续航、成本都会大幅提升。 所以，目前能够规模化应用的机器人形态，都是以机器狗、机械手等单一、极简形态。满足大众期待的“变形金刚”，要在迈过很多步之后，才能带来极大产业效应。 几年之内，我们应该都会更常在展台和展柜中看见人形机器人，而非零距离互动。 大模型的理想与现实 “现场机器人好多，我都感觉主题有点跑偏了”，一位计算领域的从业者对我说道。 智能机器人在人工智能大会上遍地开花，根本逻辑是——大模型为具身智能开启了新的解决方案的大门。 传统的人工智能系统，受限于缺乏先验知识，理解力与泛化能力捉襟见肘，导致机器人难以像人类一样拥有基本的常识判断能力，这严重制约了高级别具身智能的发展。机器人执行任务时，往往需要人类工程师将复杂指令拆解为一系列简化的、程序化的步骤，再由机器人（如机械臂）逐一执行。显然，这种“智能水平”并不算很高，还需要人来做大量的代码和开发工作。 理想中，大模型会为人形机器人的“智能水平”，带来颠覆性的变革。 大模型相较于传统机器学习方法，拥有更加强大的泛化能力，可以为人形机器人的大量任务，比如复杂任务解析、流畅连续对话、零样本推理等，提供全新的解决方案。 举个例子，告诉人形机器人“我饿了”，它会自动分析这句话背后的需求，并拆解为可执行的具体动作，通过观察物理环境，从冰箱里拿出一个苹果给你吃，不需要人来拆分指令。 但现实中，大模型给人形机器人带来的变革，仍然停留在初级的“自然语言交互”。 目前绝大多数人形机器人，更多是拥有了类ChatGPT的“嘴”。这种结合，虽然能提供更自然生动的交互体验，但只是将现有的语音交互进行了升级，并非“端到端”任务执行能力的颠覆式突破。 无需人工参与的高度自动化，为什么有了大模型也没能快速实现呢？ 究其根本，机器人是一个非常复杂的学科，涉及精密机械、自动控制、电气电子、计算科学，最后呈现出一个非常复杂智能机电一体化系统。 从有监督机器学习到大语言模型，是计算领域的技术突破，可以在交互、规划、决策等环节发挥作用。然而，从机械化到高度自动化，人形机器人的再进化，还需要感知技术、驱动与传动技术、万兆网络等的技术和资源支持。 国产机器人崛起的理想与现实 “美国公司负责忽悠概念，中国公司负责让机器人落地、商用，把价格打下来，让人人实现机器人自由。” 此次WAIC大会，国产人形机器人的表现确实要比海外公司亮眼很多。无论是特斯拉、谷歌，在机器人的展示上都堪称乏味。而国产人形机器人不仅批量化、大规模出现，而且展现出了在很多具体场景中的商用能力，比如做饭机器人、电信机器人、家政陪伴机器人等。 那么，这是不是意味着国产人形机器人厂商会很快崛起呢？ 我们当然希望这一天能尽快实现，但目前来看现实还有不确定性。 数据层面，特斯拉、谷歌等科技巨头，在自动驾驶领域有多年积累，可以将足够多的空间数据喂给模型，解决人形机器人在复杂空间中的学习问题，从而更好地进行迭代学习。而在WAIC现场，我们看到的大多数国产人形机器人厂商的业务面还比较孤立，百度、商汤等数据积累面广的AI公司，则更多聚焦在汽车形态的智能机器人。这意味着，解决人形机器人的数据问题，还有赖于产生生态化、产业化、多方共建的解决方案。 算法层面，类GPT-4o能力的国产多模态大模型还比较稀缺，这使得人形机器人通过视觉、音频等多维度数据来识别地图和复杂场景的能力，大大受到限制。目前，海外产学界已经在多模态大模型上系统性发力。比如OpenAI基于GPT-4o为Figure 01构建了一个具身智能AI模型，谷歌推出了多模态具身视觉语言模型PaLM-E。加州大学伯克利分校推出了LM Nav，来实现硬件本体、运动小脑、决策大脑三部分逐渐融合。目前来看，国产基础大模型还有一段路要追赶。 发展国产人形机器人产业，是一条难而正确的路。在这条路上，我们既不希望“骗子又来了”，也不希望“人类被毁灭了”。历史告诉我们，技术发展过程中一定会经历上升、顶峰、陷入低谷、攀升、稳定5个阶段。 人形机器人产业要避免跌入低谷，持续发展，就要在理想与现实中，不断校正自己的坐标，在每一个发展阶段兑现实用价值。

【新智元导读】就在昨天，OpenAI正式封锁了中国地区API，但微软却向开发者们大方伸出橄榄枝：速来Azure！与此同时，中国大模型，已经准备好了一波爆发。 西方不亮东方亮。 OpenAI的API禁令昨日已经生效了，但微软却大方地向中国开发者敞开怀抱：Azure可用，速来！ 微软Azure已经在公开声明中明确表示，其人工智能模型可供中国客户使用。 作为OpenAI的投资母公司，微软居然放话表示，自己不会效仿OpenAI的做法。 这就奇了，所以，OpenAI封锁中国的API使用，并不是美国政府的要求？ 微软：不会效仿OpenAI，Azure还能用 微软发言人在接受媒体PYMNTS采访时表示，微软在中国提供的Azure OpenAI服务没有任何变化。 公司将继续通过在中国以外地区部署的模式，为中国符合条件的客户提供接入服务。 The Information也对此有一篇详尽报道。 这个消息，让大家松了一口气——只要注册微软的Azure云服务，国内企业依然可以使用OpenAI的模型。 微软在公开声明中明确表示，Azure中国作为与本地公司21Vianet的合资企业，会一直向中国提供Azure的OpenAI服务。 三家Azure的中国客户也证实，自己目前能够使用OpenAI的模型。 其中两家公司表示，会使用OpenAI的API来训练向中国客户销售的AI模型。比如，他们会将ChatGPT的回复反馈给中国的AI模型，来提高它们对用户指令的理解能力。 OpenAI的禁用消息一出，微软就火速po文，手把手教大家「迁移到Azure OpenAI」 不过，这其中很微妙的一点是，OpenAI仍能从微软在中国服务中获益。 根据OpenAI和微软签订的协议，前者可以从微软销售OpenAI服务获得的收入中获得20%的分成。也就是说，API禁归禁，但分成还是照样拿的。 当然，我国的云服务市场还是由几家本土科技巨头占主导，Azure在其中只是一个边缘角色，因此OpenAI的分成也不会太多。 微软和OpenAI的分歧 可以看出，关于在我国的业务如何部署，微软和OpenAI是有分歧的。 长期以来，中国一直是微软重要的研究中心和业务活动来源地，必应搜索引擎和云计算合资企业，都是这家软件巨头极为看重的布局。 但OpenAI对于国内，显然并不这么想。 微软发言人表示，「OpenAI作为一家独立公司，有自己的决定。」 那么，OpenAI的决定又是谁的决定呢？ 网友锐评，「不如说是美国国安局的决定」。（就在OpenAI发布这则通知的前夕，其安全团队刚刚迎来了一位美国退役陆军上将） 同样有国内网友猜测，这件事估计是OpenAI新董事会成员的手笔。 网友的猜测并不是空穴来风，目前美国的监管环境愈发严格，政府及军事服务数字化也不断加速。 早在今年1月，美国政府就对包括微软在内的主要云服务提供商提出了严格监管，迫使这些公司识别、积极调查在其平台上从事AI应用开发的外国客户。 可以推测，微软等提供商也一度面临政府施压，只是为何独独OpenAI亮明态度，大张旗鼓向中国开发者发起封锁，其中龃龉就不得而知了。 今年5月，一群美国议员就提出了一项两党法案，根据该法案，美国政府可以更轻易地阻止美国公司向中国出售人工智能。 显然，OpenAI认为，有必要向政府表明自己的态度，避免任何这方面的暗示。 问题是，微软能在多长时间内保持这种平衡。 G皇回宫 上个月，OpenAI给开发者广发警告信，称7月9日起开始拒绝不支持国家和地区的用户访问API。 今天，是OpenAI「禁令」开始的第二天。 据一些开发者透露，目前API的调用还未受到影响，但也基本上做好了从OpenAI到Azure的切换备案。 给这些地区的用户吃闭门羹，OpenAI自然有它如此「傲娇」的考量和底气。 随着近两年大模型井喷式发展，当作行业「活靶子」的GPT历经各种「力压」、「秒杀」和近一年的停滞之后，创下了新的访客记录，将其竞争对手远远抛在了身后。 据Similarweb估计，ChatGPT在2024年6月创下了新的访问者记录。网站当月记录了29亿次访问量，比之前2024年5月的25亿次访问量记录增长了15.6%。 与去年相比，增长了96%。在美国，增长更为显著，同比增长135.8%（环比增长5.55%）。 Sameweb报道称，ChatGPT的移动应用程序也在不断增长。6月份美国日活跃用户数量增长约13%，达到320万。 OpenAI最近进行了一些结构性改变。其中包括于2024年5月从子域chat.openai切换到独立域chatgpt。 此外，新型号GPT-4o于5月推出并免费提供使用，这标志着公司首次免费提供GPT-4类模型。 性能迭代升级生成响应速度更快，加上最诱人的「免费」，GPT自然大获流量。 尽管GPT-4o备受期待的实时语音功能最早要到秋天才能广泛使用，这一功能可能会刺激用户量和访问量进一步的增长。 竞争对手正在努力跟上 ChatGPT的增长步伐。最大竞争对手谷歌的人工智能聊天机器人Gemini 6月份的访问量较上月下降了16.6%。 但是，与去年同期相比，Gemini增长了150%。Sameweb指出，从bard.google更改为gemini.google可能会导致网络统计数据不准确。 Gemini的月访问量只有4亿左右，很难与ChatGPT竞争。 然而，谷歌还有一张王牌，那就是在搜索和Android等服务中实施Gemini，但这些服务并未包含在这些统计数据中。所以谷歌的模型和AI服务不仅仅是Gemini的使用。 但OpenAI模型也可通过API用于众多应用程序，包括许多Microsoft的AI服务。此使用情况也不包含在ChatGPT统计数据中。 值得一提的是，一个专注于个性化和娱乐的聊天机器人系统正在弯道超车，据Similarweb称，Character.ai的移动应用程序正在接近ChatGPT在美国的320万日活跃用户。 6月份，Character.ai游客人数同比增长62%，环比增长11.5%，达到3.09亿人次。 中国大模型自力更生 挑战与机遇总是并存，这也为国内的人工智能公司创造了机会，它们正想方设法抢夺吃了OpenAI闭门羹的用户。 在有关OpenAI API停服传出后，有的大厂为其AI模型提供5000万个免费token，以及免费迁移服务；有的大厂还为其AI模型向新用户赠送1亿个免费token。 直至7月底，国内这些竞争对手门正在为OpenAI的前用户提供迁移途径，将此视为扩大用户群的宝贵机会。 这么看来，OpenAI的决定可能会加速中国AI公司的发展，这些公司正在与美国竞争对手展开激烈竞争，同时也在相互竞争。 来自里昂证券的数据显示，中国至少拥有130个大模型，占全球总数的40%，仅次于美国。 但是，OpenAI等美国公司一直处于生成式人工智能的最前沿，而中国公司却一直在打价格战，一些分析师猜测这可能会损害它们的利润率和创新能力。 尽管如此，纽约大学教授、撰写中国技术文章的Winston Ma说，OpenAI的离开正值「中国大型科技企业缩小与OpenAI的性能差距」之际。 「OpenAI的离开对中国市场是一个短期冲击，但它可能为中国国内的语言模型提供了一个接受真正考验的长期机会。」Ma说。 到目前为止，中国公司相较于推进模型本身的发展，更加注重大语言模型的商业化。 OpenAI这一举动对中国大语言模型的独立和自力更生或许也是件好事。 随着OpenAI切断了与中国最后也是最重要的联系，也可能成为中国人工智能产业实现爆发式发展和商业化落地的序曲。

快科技7月10日消息，今日，三星在巴黎举办Unpacked 2024发布会，除了发布Galaxy Z Fold6、Galaxy Z Flip6两款折叠屏手机外，三星还发布了首款智能戒指——Galaxy Ring，国行售价3099元。 外观上，Galaxy Ring与普通戒指类似，共九种尺寸，可选钛黑、钛银、钛金三款配色，重量最轻2.3克，戴在手上基本无感。 Galaxy Ring内置三个传感器，可监测睡眠、活动、心率等多个指标，测量数据会被同步至三星健康应用。 其他方面，Galaxy Ring最长续航7天，防水性能达到10ATM，支持IP68级防尘防水。 据了解，购买Galaxy Ring时克免费获得尺码测量工具套装，收到该套装后的14天内，在 "我的订单 "页面选择尺寸，未选择尺寸的话，14天后订单将被取消。 如果收到尺码测量工具套装后，不想继续购买Galaxy Ring，三星将为用户退款，用户也无需退还工具套装。

品玩7月10日讯，据 Mspoweruser 报道，微软将会为 Word 增加新的 AI 功能，让 Microsoft Copilot 可以撰写出更具个性化的内容。 微软将会推出一项名为 Personalization 的配置文件，他会读取用户的偏好、兴趣和其他信息，为用户提供更加个性化的体验。这项功能可以模仿用户的口吻和经历，撰写出更符合用户风格的内容。 根据微软的描述，该功能本身将从本月开始在网络版上推出，适用于使用 Copilot Pro 和 Copilot for Microsoft 365 订阅计划的用户。

上个月， OpenAI 联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever宣布从OpenAI离职。此后，他的去向一直吸引着科技圈的注意。 毕竟，他在AI行业有着非常高的人气。 2015年跟山姆•奥特曼共同创立OpenAI，帮助公司吸引了大量顶尖人才，还成为OpenAI构建大模型的主要倡导者，这一战略对ChatGPT的崛起至关重要。 可以说，Ilya是OpenAI的灵魂人物之一。 直到最近，他终于带着自己的新项目重新归来——一家名为 Safe Superintelligence 的AI初创企业。除了Ilya，SSI另外两位联合创始人分别是Daniel Gross和Daniel Levy。 Gross是前YC合伙人、前苹果AI负责人，背景经历与奥特曼非常像 。 Levy则与Ilya在OpenAI任职的时候就一起训练AI大模型，拥有不小的名气。 这样的团队配置，令外界狠狠期待住了Ilya的新事业。 他能否再造一个OpenAI？ Gross能否顺利接下奥特曼的位置，塑造新的AI神话？ 01 Gross：下一个奥特曼？ 翻开Gross的成长经历和职业履历，可以说相当亮眼。 1991年，Gross出生于以色列耶路撒冷。值得一提的是，Ilya出生于俄罗斯后也在耶路撒冷长大，直到16岁才随家人移居加拿大，两位大佬的人生有着奇妙的重合。 奥特曼于1985出生于美国伊利诺伊州芝加哥，他对以色列有着很高评价，称那里拥有很大的“人才密度”，企业家具有“坚持不懈、干劲十足和雄心勃勃”的精神，可以让以色列的AI变得更繁荣。 从Gross此后的人生经历来看，他属于奥特曼所描述的那种企业家，并且跟奥特曼有诸多相似之处。 1. 少年编程天才 Gross的父亲从事计算机科学，家里必备电脑，因此Gross从小就自学计算机，同时也得到了父亲指导。10岁的Gross在接触编程后认为这没什么大不了的，全是简单的基本操作。虽然认为编程简单，但Gross最大的热情依然是它，因为在程序世界里他可以做自己想做的事。 同样，奥特曼从小也是技术天才，8岁时就学会了如何编程和拆解Macintosh计算机。 Daniel Gross 图源：TechCrunch 2. 连续创业和YC背景 2010年，Gross顺利通过YC面试。在YC期间，Gross推出搜索引擎Greplin，后来更名为Cue。2013年，Cue被苹果以约4000万美金的价格收购，Gross也加入苹果担任技术总监，负责机器学习与搜索业务，这时 Gross才刚满23 岁，可谓少年得志。 奥特曼同样有着创业经历，并且跟YC产生了联系。在斯坦福大学辍学后，奥特曼于2005年开发出应用程序 Loopt，他也因此成为了YC第一批入孵学员。 Loopt是YC最早孵化的八家公司之一，最后卖出4300万美元的价格，奥特曼大赚了一笔，此后创立风险基金还投资了YC。 YC创始人Paul Graham尤为欣赏奥特曼，并在2014年选中他担任YC总裁。奥特曼走马上任后，先后启动了创业公司学院、YC 成长计划等业务。 从YC创业到所创公司被苹果收购，Gross也逐渐在投资上有了初步探索。 从2013年开始，他以个人投资者的身份陆续投资了 Uber、GitHub、Coinbase、Instacart、Opendoor、Airtable等公司，投资理念和手法逐渐趋于成熟。 可以说，从Gross和奥特曼的经历来看，两人有非常多的相似之处：从小就热爱并且擅长技术，此后相继创立公司并且被收购、都与YC有着深厚渊源。 而且，他们还恰好都擅长同一样事情——AI投资。 02 AI投资里的“双雄” 2015年，奥特曼跟Ilya等人共同创立了OpenAI 。2019 年，为了专心发展OpenAI，奥特曼辞去了YC总裁一职。 另一边的Gross，也逐渐对AI产生很大兴趣。2017年，Gross辞去了其他所有职务，以合伙人的身份重返YC。此后，他不仅投资于AI领域，还将AI技术融入了YC的工作流程中，并创建了专门的“YC AI”计划。 2017年，Gross与Github前CEO Nat Friedman成立了风险投资基金AI Grant，参与投资了Character.ai、Perplexity AI、Weights & Biases 等AI领域的重要公司。 如今来看，Gross跟奥特曼在AI投资领域都建立了庞大的版图，都是AI投资领域里响当当的人物，而且投资类别和理念也有相似之处。 1. 投资类别 （1）AI+药物 6月25日，专注于生物学的AI初创公司 EvolutionaryScale 表示已筹集1.42 亿美元的种子资金，由Nat Friedman、Daniel Gross和Lux Capital领投。 EvolutionaryScale主要致力于将AI用于生成新型蛋白质，从而加速药物研发。其发布的ESM3是一种AI模型，能够像编程一样来设计蛋白质结构。 同样，奥特曼也在“AI+药物”上进行了布局。 今年5月，医药健康企业赛诺菲宣布了一项合作，即将与OpenAI和AI药企FormationBio合作推出一款AI驱动的药物开发软件。在这项合作当中，OpenAI提供一流的AI技术，而奥特曼以个人名义领投的Formation Bio更多聚焦在运营与执行环节。 （2）AI+芯片 芯片算力，也是Gross和奥特曼都在布局的投资领域。 去年，Nat与Gross用2,512个NVIDIA H100服务器芯片，组成了仙女座算力集群（Andromeda Cluster），并且对他们认为有潜力的AI初创公司开放。 这将形成双赢的局面：Gross能够通过Andromeda的使用权换取AI初创公司的股权，而初创公司将获得大公司才有的算力资源。 这种模式正在被不少风险投资效仿，而Gross也成为2023年AI领域最具影响力的100人。 奥特曼同样在加大布局芯片算力方面的投资。他不仅投资了芯片研发商Rain AI，还在筹划高达7万亿美元的“芯片计划”。 奥特曼希望实现的目标是，能够让芯片算力变得像空气和水一样触手可及。 这样的案例还有很多，Gross和奥特曼总是有意无意中产生交集。 比如Gross投资了通用AI公司Keen，而奥特曼此前试图说服Keen的创始人Carmack加入OpenAI。 总体上看，Gross和奥特曼的投资类别大多聚焦在前沿的AI领域和具有颠覆性潜力的项目，他们都倾向于支持那些能够改变市场格局的初创公司，尤其是能够对人类生活产生深远影响的公司。 除了投资类别，在投资理念上，两人也有着高度的相似性——主要是投人。 2. 投资理念 AI Grant在官网上写到“正在寻找能够打造出色产品的技术和务实的创始人”。 如果创始人因打造被别人喜欢使用的东西而感到兴奋，并且了解构建新产品只需要1%的想法和99%的迭代，那么AI Grant希望能够提供支持。 创业者的产品和务实，显然是Gross极为看重的特征。 奥特曼也曾将自己在投资上的成功归因于识人。他表示，在自己整个职业生涯中，取得过最多成功的一种投资方式就是找到非常优秀但尚未被发掘的天才。 由于都是技术天才、有着深厚的创业经历和YC背景，而且有着丰富的投资经验，部分业内人士非常看好Gross，认为他能够凭借不输奥特曼的实力，通过Ilya成为下一个科技先驱。 03 SSI，下一个OpenAI？ 那么，Gross所参与经营的SSI，究竟是家什么样的公司呢？ 根据SSI已经披露的内部信息来看，Ilya似乎是想再造一个“OpenAI”。 首先从业务上看，SSI的目标是在一个纯粹的研究机构内创建一个安全、强大的AI系统，让企业在优先考虑安全性的同时，能够快速推进AI系统。 去年Ilya跟奥特曼在特拉维夫大学的一次对话中，都表示出对人工智能和超级智能的担忧。Ilya表示，人工智能将是一种非常强大的技术，可以用来治疗疾病。但随着时间推移，它的能力将不断增强，也可能被用来制造疾病。制造人类无法控制的超级智能，将是一个大错误。 事实上，OpenAI最初的目标也是开发安全、有益的AI，为人类带来长远利益。 另外，SSI特别强调，自己布局AI跟OpenAI、谷歌和微软等科技公司不同的地方在于，他们需要承受商业化压力，而自己不受商业化干扰。 SSI表示，近期公司不打算销售AI产品或服务，不必处理复杂产品，也不必陷入激烈的竞争中，只用专注于搞研究。 要知道，OpenAI最初的目标也是不受商业和竞争压力的影响，就做一个纯粹的研究机构。 图源：Ai Trends 从愿景、业务、人员配置上，SSI都跟OpenAI有相似之处。不过，外界对于其发展仍然抱有疑问： 不考虑商业化，靠什么生存？ 毕竟，最开始OpenAI也抱有不考虑商业化这一美好理想。然而，随着规模的扩大，OpenAI对资金和算力的需求也逐渐扩大，不考虑商业化是不现实的。 这也导致OpenAI 离最初的理想目标越来越远，商业化的味道越来越重。 事实上，许多AI企业都会都面临商业化难题，毕竟真正能实现盈利的还是少数。 不过，Gross表示对于SSI来说钱不是问题，口气相当大。但是，他并没有透露投资者的名字和筹集的资金金额。 这种模棱两可的话，更加让外界好奇Gross接下来的发展，以及能否成为下一个奥特曼。 04 奥特曼的不可复制性 Gross真的能成为奥特曼吗？目前来看还是比较难的。 相比其他许多科技企业家， 奥特曼 身上最明显的优势是什么？ 不仅仅是技术和投资实力，更重要的是号召力与影响力，这是Gross在一定时间内无法做到的。 在OpenAI内部，奥特曼的影响力从一件事就能感受到：在奥特曼被“逼宫”离开OpenAI后，OpenAI几百名员工几乎所有人都签署了一封信，威胁董事会如果奥特曼不能复职，他们将离开公司追随奥特曼加入微软，强大影响力和个人魅力可见一斑。 在OpenAI外部，奥特曼的影响力更是蔓延到全球收获了一大批死忠粉。并且，由于奥特曼与日俱增的影响力，他在全球范围内跟当地的立法者、监管者和投资人谈合作时也变得更容易，从而加速OpenAI的成长。 这种影响力一方面源自奥特曼本身OpenAI创始人的身份，另一方面也源于他本身就是自我宣传的高手。 奥特曼此前写过一篇文章叫《How to be successful》，总结了他眼中获得成功的13个常见特质，其中一个就是： 做一个好销售。 图源：GIGAZINE 奥特曼认为，所有职业的本质都是销售，你必须向客户、潜在职员、媒体、投资者等宣传兜售自己计划，你要具备良好的沟通能力、一定的个人魅力以及强大的执行能力。在各种媒体平台上，能看到奥特曼大量的访谈和演讲。 因此，既有的影响力叠加“销售”能力，决定了奥特曼的不可复制性。 相对来看，Gross的“销售气质”稍微弱一些，他跟Ilya更接近属于偏向技术型的人才。 当然了，Gross也没必要去成为下一个奥特曼。他的技术和投资能力能够成为Ilya的重要补充，去推进SSI的“商业实验”。 科技的进步，从来不是简单的模仿，而是站在前人的肩膀开启更深层的创新。

尽管今年迄今 Meta( NASDAQ: META )已上涨 56%，但在“七巨头”中仍相对便宜。该公司在生成式人工智能方面投入了大量资金，成功实现了人工智能商业化，大大提高了广告收入和利润率。 在 2024 财年第一季度，Meta 的自由现金流同比增长 75%，而此前三个季度的同比增长率超过 100%。目前，Meta的非 GAAP 预期市盈率为 26.9 倍，相信Meta仍有足够的空间来扩大其估值倍数。 尽管Meta在第二季度的低收入预期可能令一些投资者感到失望，但该公司的广告收入在过去一年中经历了强劲的增长反弹。这一增长轨迹不仅归功于增加人工智能投资推动了广告总展示量，还归功于其应用系列的强大人工智能商业化。例如，Threads 现在每月用户超过 1.75 亿，并已开始专注于 广告货币化 。此外，该公司更新了新版本的 Meta AI，该版本由最新型号 Llama 3 提供支持，可帮助用户更有效地探索他们感兴趣的主题。 2024 财年第一季度 ，Meta广告展示总数同比增长 20%，而广告收入同比增长 27%，这表明在 AI 商业化的推动下，每则广告展示的平均价格有所上涨。该公司报告称，这一增长率为 6%。 从图表中我们可以看出，平均每广告展示收入的增长率在 2023 财年第四季度转为正值，并在 2024 财年第一季度继续加速。管理层在 2024 财年第一季度财报电话会议 上强调了推动收入增长的两个主要因素：提供引人入胜的体验并有效地将这种参与度商业化。随着总广告展示量增长率从 2023 财年第一季度的 26% 放缓至 2024 财年第一季度的 20%，Meta 已将重点转向将参与度商业化。通过在其应用程序系列中利用人工智能驱动的功能，它显著提高了商业化效率。 管理层表示，提高变现效率就是提升营销效果，而使用Meta Lattice 等 AI 模型则为营销效果提供了有力支持。Meta最近发布了一篇关于多标记预测模型的研究论文，与传统的大型语言模型相比，该模型显著缩短了训练时间并提高了预测质量。换言之，Meta很可能会继续利用 AI 加速其广告收入增长。 令人鼓舞的是，Meta不仅实现了广告收入的强劲增长，而且运营效率也得到了显著提升。Meta 的“效率之年”取得了巨大的成功，成本降低带来了利润率扩大的积极趋势。这主要是由于营销和销售费用大幅削减，自 2023 财年第一季度以来已连续 5 个季度同比下降。最后，其 Reality Labs 部门继续在巨额亏损的情况下运营，并且没有迹象表明近期利润率会有所提高。 早在 2022 财年，Meta就将其资本支出同比增长 68%，以在 GenAI 热潮中建立 AI 基础设施。这项重大投资影响了其自由现金流，自由现金流同比下降了 50%。因此，该股暴跌近 73%，在不到 11 个月的时间内从 331 美元跌至 91 美元。然而，强劲的投资回报率随后提振了公司的基本面，这反映在 2023 财年的收益结果中。 现在，Meta正在进入另一个资本支出周期，以加强其人工智能研发。如图所示，在过去四个季度资本支出增长下降之后，该公司在最近的财报电话会议上上调了资本支出预期。Meta现在预计 2024 财年的资本支出将在 350 亿美元至 400 亿美元之间，高于之前的 300 亿美元至 370 亿美元。这意味着 2024 财年的“资本支出占收入的百分比”同比增长 40.5%，同比增长 380 个基点。 然而，由于上图所示的 OCF 强劲增长，本轮资本支出周期不会像上一轮那样对 FCF 状况造成重大阻力。因此，尽管预计资本支出同比增长 40%，但相信Meta2024 财年的 FCF 利润率将显著高于 2022 财年的水平。 根据Meta之前强劲的投资回报率记录，这些人工智能投资将在 2025 财年产生可观的回报。参与度和广告效果的改善应该会转化为收入和盈利增长，这可以进一步提高其估值倍数。 尽管今年股价大幅上涨，但该股目前的市盈率并不高。该公司目前的 GAAP 市盈率为 29.3 倍，高于 5 年平均水平，但仍低于 10 年平均水平。如果将其未来 12 个月的非 GAAP EPS 预期考虑在内，市盈率将降至 26.9 倍，比纳斯达克 100 指数的预期市盈率低 8.8%。根据数据，Meta的非 GAAP PEG 预期仅为 1.47 倍，甚至比其 5 年平均值低 2.9%。这表明市场可能低估了Meta在其长期 GenAI 增长故事中的盈利增长潜力。同时，其预期 P/OCF 目前为 17 倍，这被认为是有吸引力的，因为Meta在过去几个季度显着提高了其 OCF 增长。因此，该股仍然具有巨大的上涨潜力，因为根据非 GAAP 市盈率预期指标，Meta目前是“七巨头”中仅次于谷歌的第二便宜的股票。 总之，Meta在上一轮周期对 GenAI 的大量投资不仅提高了其广告参与度，而且成功地将这种参与度商业化，从而提高了广告收入和利润率。尽管在 2024 财年又进行了一轮资本支出增加，但在 OCF 强劲增长的支撑下，该公司的 FCF 状况预计将保持弹性。尽管今年强劲反弹，但与其他同行相比，该股仍以相对便宜的估值交易。相信Meta有能力度过下一阶段的资本支出并进一步加速增长。

作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 科创南方7月10日报道，今天，如祺出行在港交所敲钟上市，成为了“自动驾驶运营科技第一股”。 如祺出行开盘价为30港元/股，定价35港元/股，最高股价为35.2港元/股。截止今日收盘，股价为33.9港元/股，跌超3%，市值为69.2亿港元。 成立于2019年的如祺出行，由腾讯和广汽集团发起成立，公司业务包括出行服务、技术服务，以及为司机及运力加盟商提供全套支持的车队销售及维修。其中，出行服务是如祺出行的重点业务。 根据弗若斯特沙利文的资料，按2023年交易额计算，如祺出行是大湾区第二大出行服务平台，在大湾区用户渗透率超过45%。 如祺出行基石投资人包括广汽工业、小马智行、WeRide(文远知行)、Voyager(滴滴自动驾驶)，共认购8.2亿港元。其中，广汽工业认购3.8亿港元，小马智行认购5311万港元、滴滴认购2.32亿港元、文远知行认购1.55亿港元。 从融资情况来看，如祺出行自成立以来已获得三轮首次公开发售前投资，投资者包括广汽、 广汽工业、Tencent Mobility、小马智行、 SPARX Group、DMR、广州产业投资集团、合肥国轩及其他机构投资者。 如祺出行招股书提及，此次募资总额为10.5亿港元，募集资金约有40%将用于自动驾驶及Robotaxi运营服务的研发活动，是占比最大的资金用途。同时，如祺出行已制定三个阶段的企业发展战略，以推动出行服务行业变革。 一、三年营收近46亿，亏损16亿，债务总计21亿 如祺出行的主要业务为出行服务、技术服务和车队销售及维修，以此为支撑，搭建多维度服务系统，服务并连接出行行业的各种参与者。收入来源主要来自向在平台上使用网约车服务的乘客收取服务费，以及网约车以外的其他出行服务、技术服务及车队销售及维修产生收入。 据招股书显示，2021年至2023年，如祺出行的营收分别为人民币10.14亿元、13.68亿元、21.61亿元；期内亏损分别为人民币6.85亿元、6.27亿元、6.93亿元，经调整净亏损分别为人民币6.68亿元、5.31亿元、5.41亿元。 在研发投入方面，如祺出行三年研发支出分别为人民币116.6百万元、105.4百万元及118.9百万元，占同期营业收入的11.5%、7.7%及5.5%。 在销售及营销开支方面，由于如祺出行本身品牌知名度的逐渐提高等，呈现一定的下降趋势，2021年至2023年分别为人民币2.65亿、2.31亿、2.19亿，占营收的百分比26.1%下降至16.9%、10.1%。 目前，如祺出行客户囊括使用网约车服务的个人客户、提供网约车服务企业用车解决方案的企业客户、提供技术服务的自动驾驶解决方案供应商、司机以及提供车队销售及维修的运力加盟商。来自这五大客户的收入分别为人民币1.0800亿元、7.12亿元及人民币26.58亿元。 从2021年到2023年，如祺出行的债务分别为人民币3567万元、10.33亿元、21.19亿元。截止今年4月30日，债务总计达到21.48亿元，债务主要包括贷款及借款、租赁负债、可转换可赎回优先股以及向投资者发行的其他金融负债。 如祺出行在招股书中表示，预计在2024年、2025年及2026年将继续产生净亏损及经营净现金流出，因此公司制定了一条盈利路线：包括扩大业务规模及促进收入增长；提高毛利率；提升经营和管理效率以及改善流动净负债状况。 二、以网约车服务为核心，探索自动驾驶 如祺出行的主营业务有出行服务、技术服务和车队销售及维修这三大方面。 一是出行服务方面，从2021年到2023年，收入分别为人民币10.12亿元、12.50亿元、18.14亿元。如祺出行建立了一套智慧出行服务组合，覆盖网约车、Robotaxi及其他出行服务。 其中，网约车业务是收入主要来源。如祺出行采用地域扩张战略，从广州扩展至相邻城市，并进一步扩展至大湾区其他地区，同时也凭借数据分析能力和AI算法进步，以及供需两端的精细化运营，提高运营效率。另外，作为推动Robotaxi商业化落地的先行者，如祺出行于2022年4月推出了全球首个开放式Robotaxi运营科技平台。 二是技术服务方面，2021年收入为人民币106万元，2023年收入为人民币2654万元。网约车服务积累的海量用户和行为数据为如祺出行的技术服务提供丰富的用户案例信息，如祺出行为汽车制造商及自动驾驶解决方案供应商提供人工智能数据及模型解决方案，以促进其在智慧出行技术的环境感知、路线规划、行为决策、控制等各个领域的研发活动。 同时，其也提供高精地图及其他技术服务，主要包括智能交通解决方案。 三是车队销售及维修方面，2022年收入为1.19亿元，2023年收入为3.20亿元。2022年4月，该公司推出了如祺车服，为司机及车辆提供车辆销售、维修保养以及司机服务等全场景车队销售及维修的线下商店。 截至最后实际可行日期，该公司经营四间如祺车服。如祺车服的出现，也标志着该公司线上影响力向线下延伸，形成线上至线下互补的服务。另外，车队销售及维修亦为Robotaxi服务赋能。 三、AI赋能智慧出行，率先推动Robotaxi商业化落地 在智慧出行上，如祺出行逐渐建立起了自身的技术优势。 自主研发的AI算法模型为司机和乘客生成路线和匹配方案，形成兼顾效率、可靠性、安全性的平台的基础。 而面向自动驾驶解决方案供应商、整车制造商及政府部门，如祺出行打造了自动驾驶数据解决方案，如人工智能数据及模型解决方案、高精地图及智能交通解决方案。 在其技术服务中，平台自有的AI感知算法基础模型在驾驶数据集中的AI预标注召回率 和准确率均达95%以上，并应用于该公司的人工智能数据及模型解决方案。从2021年、2022年到2023年，研发开支占总收入的比例分别为11.5%、7.7%及5.5%。 据弗若斯特沙利文数据，如祺出行为全球首个推出有人驾驶网约车与Robotaxi服务商业化混合运营的出行服务平台，Robotaxi接入如祺出行平台以进行示范商业运营。 在2021年，如祺出行开始推动Robotaxi的开发及商业化。目前，如祺出行已在广州和深圳提供有人驾驶网约车和Robotaxi服务商业化混合运营服务。截至2023年底，该公司Robotaxi服务已运营累计超2万小时，覆盖545个站点。 不过，如祺出行也在招股书中提到，可能无法成功将Robotaxi服务商业化，即使能够将该业务商业化，也不能确保能够提供安全、高效、具竞争力及经济上可行而且广受市场欢迎的Robotaxi服务并进一步实现自身财务预期。 四、个人客户占绝对主导，超2300万名 如祺出行客户包括个人客户、企业客户、自动驾驶解决方案供应商、司机以及运力加盟商，来自这五大客户的收入分别为人民币1080万元、7120万元及人民币2.658亿元。 使用网约车服务的个人客户是其最主要的收入来源，截至2023年12月31日，如祺出行平台的注册乘客有2380万名。 广汽工业同时为如祺出行的五大客户及五大供应商之一。2021年到2023年，来自广汽工业的收入分别为人民币520万元、人民币2000万元及人民币1.135亿元，分别占各期间总收入的0.5%、1.5%及5.3%。主要向广汽工业提供网约车服务、营销及推广服务、技术服务及维修保养服务。 在供应商方面，如祺出行主要供应商主要包括服务（主要包括车辆租赁、司机服务、司管服务、支付渠道服务、信息技术支持服务、技术支持服务、营销服务及信息服务）以及产品（主要包括行车记录仪、车辆、汽车产品及自动驾驶汽车）供应商。 从2021年到2023年，如祺出行向最大供应商的采购额分别为人民币1.041亿元、0.694亿元及2.79亿元，分别占各期间总采购额的6.6%、4.0%及10.9%。从2021年到2023年，如祺出行向五大供应商的采购额分别为人民币2.253亿元、1.927亿元、以及4.802亿元，分别占各期间总采购额的14.3%、11.0%及18.8%。 五、股东含腾讯、滴滴、小马智行、文行知远 如祺出行股东包括广汽集团、腾讯、小马智行、SPARX Group、DMR、广州产业投资集团、合肥国轩及其他机构投资者。 招股书显示，2019年，如祺出行创始轮融资完成。彼时，广汽集团联手腾讯、滴滴等共同出资，投资金额达9亿元。 A轮融资则发生在2022年1月至2023年4月之间，广汽集团继续追加。 如祺出行第三轮融资，在2022年9月至2023年8月，这一次由广汽集团母公司广汽工业直接领投，其背后实控人为广州国资委。 数据显示，广汽工业持股22.68%，腾讯持股15.87%，中隆持股12.84%，小马智行持股5.37%，广州公交集团持股4.90%。 如祺出行董事会由9名董事组成，分别是 1名执行董事蒋华，5名非执行董事高锐、肖艳、梁伟强、钟翔平和柏卉,3名独立非执行董事张君毅、张森泉和李贸祥。 结语：AI赋能智慧出行，自动驾驶网约车加速上路 从用AI算法提升运营效率，到推动自动驾驶网约车上路，这不仅代表着科技进步，更预示着人类出行方式的深刻变革。 自动驾驶在网约车运营上的运用，有望能够进一步优化路线规划、降低交通拥堵，减少人为操作的失误风险，同时也网约车乘客的乘车体验。 不过，尽管自动驾驶网约车的能够在一些场景接近甚至超越人类驾驶水平，但距离大规模社会化、商业化应用，仍然有很长的路要走。

作者 | 陈骏达 编辑 | 李水青 “有几乎过度的自信”、“善于推销自己”、“大胆”、“任性”、“让世界屈服于你的意志比想象中容易”，这是时任硅谷知名孵化器Y Combinator（简称YC）总裁的萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）在自己的个人博客上分享的成功秘诀。 ▲阿尔特曼博客截图（图源：阿尔特曼个人博客） 这篇名为“如何成功”的博客于2019年1月底发布，1个多月后，阿尔特曼从YC离职，并更多地参与OpenAI的工作，OpenAI也在此时告别其非营利组织的身份。 快进到5年后的今天，我们似乎也能在阿尔特曼在接手OpenAI后的决策和行为中，找到当年那篇博客的影子。 知情人士称，2022年底，阿尔特曼在董事会不知情的情况下仓促发布了ChatGPT，引发董事会和部分员工的不满，不过也由此掀起了生成式AI浪潮，一夜改变AI圈。 2023年，阿尔特曼如摇滚明星般巡回到访数十个国家与地区，发表演讲，与多位国家领导人会面，成为AI最响亮的代言人。 ▲阿尔特曼与法国总统马克龙会面（图源：X平台） 在全球各地的分享中，他以近乎威胁的口吻反复强调：AI便是下一个互联网，它必将到来，所以最好在为时已晚前加入这场浪潮。 似乎世界也如他所愿，屈服于他的意志。 2023年11月17日，阿尔特曼登上了亚太经合组织（APEC）旧金山会议的舞台，这是他最接近权力中心的时刻之一。他大谈AI是迄今为止最大的技术进步，他还呼吁道：“相信我们，这（AI）将变得非常强大，非常可怕，不过监管还是需要再放一放。” ▲阿尔特曼参与2023年旧金山APEC会议（图源：Youtube） 但此时，OpenAI内部的有些人员已经对他失去信心了。在阿尔特曼出席APEC会议仅1天后，他被董事会开除。至于开除原因，知情人士透露阿尔特曼随意调配公司内部资源，引发混乱；而OpenAI前首席科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）认为阿尔特曼挑起高管对立，还对董事会隐瞒信息。 不过，阿尔特曼对这样的场景并不陌生。他在自己第一个创业公司Loopt任CEO、在孵化器YC任总裁时便曾受到类似指控。但阿尔特曼在硅谷多年积累的人脉编织成了一张巨大的安全网，一次次帮助他化险为夷，体面退场。 在他被推下OpenAI CEO一职的瞬间，以风投家维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）、罗恩·康威（Ron Conway）和微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）为代表的一众在硅谷具有巨大影响力的人物都与他站在一起。阿尔特曼最终得以回归，前董事会也被解散。 ▲阿尔特曼拿着访客卡回到OpenAI进行谈判（图源：X平台） 不过，阿尔特曼这次并未能全身而退，OpenAI在阿尔特曼回归后持续动荡，不少对他的指控也陆续流出。 OpenAI前董事会成员海伦·特纳（Helen Toner）今年5月指控阿尔特曼操纵人心、对员工进行精神虐待。美国知名女演员斯嘉丽·约翰逊则在GPT-4o模型发布后指控，在她明确拒绝阿尔特曼的配音请求的情况下，OpenAI仍然使用了她的声音。为OpenAI提供初始资金的马斯克更是将阿尔特曼和OpenAI告上法庭，指控他们完全违背OpenAI为人类共同利益开发技术的初衷。 阿尔特曼究竟是一个怎样的人？他又是如何取得今天的成就？这或许是这几个月接二连三的戏剧性事件发生后，萦绕在不少人心中的疑问。 智东西通过分析过去近20年媒体对阿尔特曼的大量报道，结合音视频及网页存档等资料，揭示了这位看似完美无瑕，但实际争议满满的天才企业家和权力掮客，是如何凭借非比寻常的企业家特质，取得如今的成就，又是如何利用硅谷错综复杂的权力关系，一步步站上权力巅峰。 由于资料众多，这一报道将作为系列文章发布，共有3篇，分别讲述了阿尔特曼从“童年到首个创业公司Loopt”、“从加入YC到离开YC”和“担任OpenAI CEO”这3个人生阶段的故事。本次发布的是系列文章的第一篇，请各位读者持续关注。 一、中学时期便展现非凡自信，亲妹妹指控他控制欲强 阿尔特曼1988年出生于美国东北部芝加哥的一个犹太人家庭，不久后随着家人迁到美国中西部的圣路易斯市定居，并在那里长大。阿尔特曼是家中长子，他还有两个弟弟与一个妹妹。 ▲阿尔特曼家庭合照，阿尔特曼在二排最右侧（图源：X平台） 在《纽约客》杂志2016年的一篇报道中，阿尔特曼的弟弟回忆起童年时他们兄弟几人曾一起玩一种叫做“武士”的棋盘游戏，而阿尔特曼总是能赢，因为他会宣称自己是领导者，并说：“我必须赢，我掌管一切。” 虽然阿尔特曼的两个兄弟在谈及这一故事时十分轻松，但阿尔特曼的妹妹安妮·阿尔特曼却对他们的童年有不同的感受。在接受彭博社采访时，安妮说自己目前已与家庭成员们日益疏远，但她仍记得阿尔特曼童年时希望掌控一切的品质。她说道：“他（萨姆·阿尔特曼）控制欲很强，以我9岁的年龄差距来看，他似乎很想成为我们的第三个父母。” 安妮回忆，尽管他们是一个犹太人家庭，但圣诞节时家里总是会有一棵圣诞树。在阿尔特曼13岁受成人礼后，他为一家人做出决定，认为所有人都应遵循犹太传统，不应再过圣诞节，更不能有圣诞树。 2018年，阿尔特曼的父亲去世，阿尔特曼家的4个孩子都参加了葬礼。根据安妮的描述，阿尔特曼限制了他3个弟弟妹妹在葬礼上的发言时长。安妮认为，这样的行为其实很让人担忧，在家庭里，阿尔特曼就习惯在他其实并无权管辖的事情上扮演权威者的角色，那在其它领域他会如何行事呢？ ▲安妮·阿尔特曼与已故的父亲杰瑞·阿尔特曼（图源：X平台） 圣路易斯的约翰巴勒斯中学（John Burroughs School）是阿尔特曼的中学母校，这是全美排名前50的预科学校。在这样一所竞争激烈、学风优良的学校中，阿尔特曼轻松地脱颖而出，他那“几乎过度的自信”似乎让他受到了不少的欢迎。 阿尔特曼中学时的英语老师和高年级校长，同时也是约翰巴勒斯中学现任校长的安迪·阿博特（Andy Abbott）至今仍对阿尔特曼印象深刻。他说阿尔特曼是一个天生的领导者，极具个人魅力，是个非同寻常的人物。 他是学校年鉴的编辑，负责记录和纪念学校过去一年里的要事。他曾代表学校参与模拟联合国，还曾为学校设计了第一版官网。阿博特十分欣赏年少时的阿尔特曼，作为阿尔特曼的英文老师，他认为阿尔特曼是一名杰出的写作者，甚至暗暗希望阿尔特曼不要涉足科技领域，而是成为一名专业作家。 8岁时，阿尔特曼便获得了一台Mac电脑，他用这台电脑学会了编程。他还说这台电脑也帮助他发现了自己的性取向。中学时，阿尔特曼的学校举办了一场关于性取向的集会，而这遭到了当地社区基督教团体的抵制和反对。作为回应，阿尔特曼在反对者的集会上面对整个社区公开了自己的性取向，并质问学校究竟是要成为一个压制性的地方，还是一个对不同想法持开放态度的地方。 ▲中学时期的阿尔特曼，阿尔特曼在图片中间，图片下方是他的蓝色iMac（图源：X平台） 他中学时的大学申请辅导员玛德琳·格雷（Madelyn Gray）说，“阿尔特曼的所作所为彻底改变了这所学校，（阿尔特曼的行为）好像打开了一个装满各种各样孩子的大盒子，让他们见识到了外面的世界”。 尽管阿尔特曼此时还是个十几岁的孩子，但他表现得像个成熟的大人，更有自主性和自信。阿尔特曼中学时的经历似乎也预示了他未来职业生涯中某种特点——他擅长给人留下深刻的印象，尤其是那些对的人、年长的人、有影响力的人、有能力帮助他的人。认识阿尔特曼的人说，他的超能力是找出谁是负责人，并吸引他们的注意力。这一特质对阿尔特曼未来的成功有不可或缺的贡献。 二、大二辍学投入创业大军，一场临时会议截获首个合同 阿尔特曼高中后走上了一条科技行业教科书般的道路。他在斯坦福大学学习计算机科学，并开始创业，大二时从斯坦福辍学，那时他还不到20岁。 阿尔特曼的创业公司Loopt创办于2005年，是一家提供基于地点的社交服务的公司。Loopt类似于点评平台和地点服务的结合，能向使用者展示人们的具体位置、他们在做什么以及周边有哪些不错的商店或餐馆。 ▲创业早期的阿尔特曼（图源：《连线》杂志） 2005年左右，GPS功能陆续在手机上出现，基于地点的各类服务也成为重要的创业风口之一。不过那时，真正意义上的智能手机尚不存在，因此Loopt需要与传统的手机网络运营商达成合作，才能使Loopt的服务落地。 找到一家愿意与他们合作的运营商是Loopt面临的最大挑战，当时的运营商公司对这样一家名不见经传的创企并没有多大信心，但阿尔特曼的努力改变了这一局面。 2006年前后，阿尔特曼了解到美国当时最大的电信公司Sprint旗下的Boost Mobile正在寻找一家合作商，帮助他们在手机上实现位置功能。 阿尔特曼在得知这一消息后迅速飞往了Boost Mobile在尔湾（Irvine）的总部，在办公室外等候，争取与Boost当时的业务开发主管洛厄尔·韦纳（Lowell Weiner）等人会面的机会。韦纳回忆道，他们当时很快就要与另一家公司签订合同，但阿尔特曼介绍自己时说，他是在Sprint公司内部的某人推荐之下才来到了Boost。 母公司的推荐让韦纳决定与这个看上去只有高中年纪的人会面，阿尔特曼在会议中展现出了不符合他年纪的沉着和掌控感。韦纳说，如果你闭上眼睛听他说话，你会觉得他对材料的掌握程度、沟通和说服的技能，与之前见过的所有科技行业从业者都不相上下。会议开始半小时后，韦纳便认为Loopt和阿尔特曼才是最合适的合作伙伴。 阿尔特曼的努力获得了回报，他达成了与Loopt的交易，并在2006年底正式与Boost合作上线了Loopt的服务。 ▲Loopt服务正式上线时的报道，右侧为Loopt的用户界面（图源：Mobile Tracker） 三、年纪轻轻便得大佬赏识，创业失败却获超强人脉 在创办Loopt的过程中，阿尔特曼结识了第一位对他人生有重大影响的创业导师——保罗·格雷厄姆（Paul Graham）。格雷厄姆是世界上第一家应用服务提供商Viaweb的创始人。1998年，雅虎以近5000万美元的价格买下了Viaweb，这也使格雷厄姆一夜暴富。 那之后，格雷厄姆成为创业和科技领域活跃的写作者，是不少人眼中的创业导师。2005年，他与Viaweb的另外两位创始人和投资银行家杰西卡·利文斯顿（Jessica Livingston，二人于2008年结婚）创立了Y Combinator，并于当年夏天开始招募第一批初创企业。 ▲格雷厄姆在YC主持创业者交流活动（图源：YC） 阿尔特曼创立的Loopt便是YC第一批次的8家创企中的一家，每家创企都用自己6%的股权，从YC换取了1.2万美元的启动资金，外加格雷厄姆等人的创业辅导和资源引荐。目前，这8家创企中最成功的代表是社交论坛Reddit和直播平台Twitch，Reddit的市值目前已经超过100亿美元，而Twitch则被亚马逊在2014年以近10亿美元的高价收购。 阿尔特曼的Loopt并不是YC第一批次当中最成功的一个公司。曾担任Twitch CEO、且与阿尔特曼同为YC第一批次成员的埃米特·希尔（Emmett Shear）回忆道，Loopt的商业模式看上去摇摇欲坠，产品也不怎么样。但是阿尔特曼具有一个独特的优势——他擅长达成交易。Loopt当时其实并没有任何产品，但阿尔特曼设法与几乎所有主流运营商签订了合同。希尔说到，“我们所有人都雄心勃勃，阿尔特曼也是如此，但他的特点是极为擅长与人打交道”。 加入YC大大扩展了阿尔特曼的人脉网络。他开始更加频繁的与其它创始人见面。YC创始人格雷厄姆格外欣赏阿尔特曼，对阿尔特曼有着极高的评价。格雷厄姆曾盛赞他是年轻的比尔·盖茨。谈及阿尔特曼的商业能力，他写道，“如果把阿尔特曼空降到一个食人族的岛屿上，5年之后他必将成为那里的国王”。 他还在2009年的一篇博客中将阿尔特曼与乔布斯、拉里·佩奇（Larry Page）等人相提并论，称自己在思考设计的问题时，会问自己“乔布斯会怎么做”，而在思考野心或者战略问题时，他会问自己“阿尔特曼会怎么做”。 ▲阿尔特曼在YC的合影，他的右侧便是格雷厄姆（图源：YC） 在YC的投资训练结束后，阿尔特曼继续积极寻找机会。2006年，在一场创业大赛上，阿尔特曼获得了投资人帕特里克·钟（Patrick Chung）的注意。钟后续联合红杉资本，向阿尔特曼团队提供了500万美元的投资，助力他们实现Loopt的构想。 阿尔特曼之后和红杉展开更为深入的合作，利用自己在创业圈的人脉为红杉寻找潜在的投资对象。阿尔特曼为红杉引荐的投资对象包括估值曾一度超过1000亿美元的超级独角兽、美国互联网支付巨头Stripe。阿尔特曼通过自己在YC的关系网认识了Stripe的几位创始人，并在公司正式成立之前就为他们提供创业建议与个人投资。 阿尔特曼认为这是自己最成功的一笔投资。这笔投资还让他结识了同为Stripe早期投资者的彼得·泰尔（Peter Thiel）。泰尔是美国互联网支付公司PayPal的创始人，也是Facebook的早期投资者，这让他成为硅谷最富有的投资人之一。 泰尔很愿意提携年轻优秀的创始人，并为他们提供资金支持和战略咨询。不过他行事风格极为低调，只愿意在自己的家中举办小型派对，撮合投资者与创业者。根据《华尔街时报》的一篇报道，阿尔特曼是少数几位与泰尔有密切关系的人。泰尔还是硅谷少数站在权力巅峰的同性恋者，这让他与阿尔特曼有某种惺惺相惜的关系。在他们结识后的几年里，泰尔对阿尔特曼的投资和经营风格带来了巨大的影响。 ▲彼得·泰尔在斯坦福大学教授创业课程，阿尔特曼是这一课程的组织人（图源：斯坦福大学） 泰尔在创办PayPal期间与PayPal的其它创始人和早期员工建立了极为牢固的同盟，这一关系在他们出售PayPal之后也继续维持，形成了被称之为“PayPal Mafia（PayPal黑手党）”的创业者团体。 PayPal Mafia的其它成员还包括埃隆·马斯克（Elon Musk）、领英创始人里德·霍夫曼（Reid Hoffman）等人。从这些人在阿尔特曼后续投资和创业项目中的参与来看，他们都被阿尔特曼有效转化为自己人脉网络中的关键一环。 ▲PayPal Mafia，方桌左侧为彼得·泰尔，后方正中间为里德·霍夫曼（图源：《财富》杂志） 虽然阿尔特曼本人在硅谷混得风生水起，但他的创业公司Loopt的日子却过得不太容易。2008年，阿尔特曼作为开发者代表登上苹果的WWDC开发者大会，发布了iOS版本的Loopt，但那之后这家公司就开始走下坡路。阿尔特曼在谈及Loopt的失败原因时说到，Loopt的初衷是希望鼓励大家多走出门体验生活，但是显然大部分人还是喜欢躺在沙发上消费内容。 ▲略显青涩的阿尔特曼在2008年WWDC上介绍Loopt（图源：苹果） 不过Loopt的失败原因或许不只是消费者的习惯问题。Loopt成立几年后，一些高管便对阿尔特曼的管理失望。有人抱怨阿尔特曼利用Loopt的资源搞副业，一度将一些工程师转移到一款同性恋约会应用上，这些高管认为这是以牺牲Loopt的主要工作为代价的。 曾担任Loopt首席运营官马克·雅各布斯坦(Mark Jacobstein)说：“如果他（阿尔特曼）认为某件事是真的，那么它在他的脑海中就会变成真的，对于那些想做干一番大事的企业家来说，这是一个非凡的特质。不过这也可能会导致阿尔特曼行事过于激进，这会让人们感到不舒服。” 在阿尔特曼领导Loopt期间，Loopt的高管曾经两次向董事会投诉，要求解雇阿尔特曼，原因是阿尔特曼在公司内的行为具有欺骗性，并造成了公司内部的混乱。不过，阿尔特曼得到了公司主要投资者红杉资本的大力支持，这些投诉最终都没有获得成效。 2012年初，阿尔特曼正在寻求出售Loopt公司，这家公司已经处于经营困境，难以找到实现盈利的商业模式，他们还在基于地点的广告领域面临着来自美国运营商巨头AT&T的竞争。 阿尔特曼的人脉网络再次发挥作用，当时领导红杉资本的迈克尔·莫里茨（Michael Moritz）是阿尔特曼的个人顾问。莫里茨是硅谷知名投资者，主要投资项目包括谷歌、雅虎和YouTube等公司。当Loopt努力寻找买家时，莫里茨帮助策划了另一家红杉资本支持的公司——金融科技公司Green Dot的收购。阿尔特曼成功退场。 结语：撬动复杂关系与资源，硅谷权势新星由此发家 阿尔特曼早期的创业历程中的主线是自信、决心与野心，他以自己独特的方式在科技界掀起波澜，又巧妙地将自己置身于硅谷最有权势的人身边，并借用他们的影响力，为自己创造出更大的机遇。 然而，此时的阿尔特曼就已蒙受一定争议。他略显不择手段的行事风格或多或少地侵犯了同事、伙伴的权益，但他强大的人脉网络并未让这些插曲进一步发酵。 2年后，阿尔特曼将出人意料地成为当时已颇具影响力的YC的新任掌门人，他也将首次获得前所未有的权力与影响力。他的到来彻底改变了YC的投资风格，甚至影响了硅谷的创投生态。他也在这一阶段建立起了一个庞大的投资帝国，还与马斯克等人在YC体系下筹建了早期的OpenAI。智东西将在下一篇文章中，细数阿尔特曼在这一阶段的故事。