华为 凤凰网科技讯 北京时间5月17日，美国众议院科学、太空和科技委员会正在着手调查华为公司资助美国大学前沿研究一事。彭博社此前报道称，华为通过华盛顿光学基金会(Optica Foundation)秘密资助哈佛大学等美国大学的前沿研究。华为当时回应称，它与该基金会的合作旨在支持全球研究和促进学术交流。 美国众议院科学、太空和科技委员会共和党籍主席弗兰克·卢卡斯(Frank Lucas)、该委员会民主党领袖佐伊·洛夫格伦(Zoe Lofgren)在周四致信光学学会CEO伊丽莎白·罗根(Elizabeth Rogan)，炮轰旗下光学基金会，指责其秘密接受华为的资金，称此举“违背”了美国旨在保护研究免受外国对手损害的努力。 “光学基金会决定接受华为的资金，并将其发放给不知情的接收者，这与我们在研究安全领域不断提高风险意识和透明度的努力背道而驰，”这两名资深众议员在信中写道，“你的的组织掩盖了光学基金会挑战赛的资金来源，损害了美国研究机构遵守法律的能力。” 九个问题 卢卡斯和洛夫格伦在信中向光学学会CEO罗根提出了九个问题，包括光学基金会在2022年、2023年和2024年从华为获得了哪些资助、捐赠或其他费用，以及华为的捐赠在光学基金会总预算中的占比是多少。 他们还向罗根询问，光学基金会是否接受了来自中国或其他受关注国家的其他实体的资助，以及基金会是否允许这些实体匿名。 此前，华为发言人已经回应称，该公司和光学基金会举办这项竞赛是为了支持全球研究和促进学术交流，之所以不公开华为的资助者身份，是为了不让竞赛被视为促销活动，并没有恶意。 光学学会CEO罗根之前也在一份声明中表示，一些基金会捐赠者“更喜欢保持匿名，包括美国捐赠者”，“这种做法没有什么不同寻常之处”。 卢卡斯和洛夫格伦写道，虽然光学基金会告诉彭博社，给予捐赠者匿名是很常见的事情，但这种说法忽视了国家安全担忧这一背景。他们指出，2022年和2023年，有三位获得华为资助的研究奖得主都与美国机构有关联。 这两位议员表示，光学基金会未能披露华为在研究竞赛中的参与度，要么表明对多年来美国围绕着研究安全进行的政策制定非常无知，要么就是一种“有意为之的策略，以匿名方式通过华为洗钱，以增强光学基金会的声誉和财务状况”。 截至发稿，光学学会、华为均尚未就此发表最新评论。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

阿博接受了Neuralink的脑机植入手术 核心提示： 1.当阿博跳入水中时，不知什么撞击了他的左脑，阿博立刻意识到自己瘫痪了。 2.植入手术伴有严重手术具备的所有标准风险，以及如此新颖的技术产生的未知风险。 3.马斯克与阿博通过视频软件上聊天，并在手术进行时到达了医院。 4.手术后，他好像拥有了超能力。但是一个月后，植入物出现故障，他的超能力开始消退。 诺兰·阿博(Noland Arbaugh)现在对于发生的一切仍然一头雾水。他的人生究竟经历了怎样的大悲大喜？其中很多关键细节他并不知晓。他也不清楚自己是如何变成了著名的半机器人的。 时钟要拨回到2016年年中。当时，他在美国宾夕法尼亚州斯塔鲁卡的艾兰湖夏令营担任体育顾问，第一天休假。那时的阿博还是得州农工大学的一名学生，之前的两个夏天他都在这个儿童夏令营工作。这里的人和周围环境，包括附近的一个人工湖，他都很熟悉。 身体瘫痪 这一天，和往常一样，他计划和一群朋友去湖边。当阿博和他的同伴到达时，已经有人在水里了。在岸上和朋友们聊完之后，阿博和其他几个人冲进水里，和大家一起玩。他们的计划是冲进去让几个在湖里嬉戏的女孩浸入水中。 “我们一起跳了进去，就像你跳进海里一样。接着，会有两个人从水里站起来，走过去把女孩们抱起来之类的。而我却没有浮出水面。”阿博说。 不知怎么的，当阿博跳进去的时候，有什么东西或什么人(他仍然不确定是什么)猛击了他的左脑，把他撞昏了一会儿。当他回过神来时，脸朝下沉在水里，想动弹，但动不了。他当时十分镇静，镇静的无法解释。阿博立刻意识到自己瘫痪了，对此他无能为力。他屏住呼吸，思索着自己的困境。10秒、15秒、20秒过去了，周围似乎没有人，他再也憋不下去了。“我当时想，好吧，现在还是最好的时机。我喝了一大口水就晕过去了。”他回忆说。 两个同事发现了阿博，把他从湖里拉了出来。他在岸上醒来，然后又昏过去。当他再次醒来时，他已经在一辆救护车上了。一位护理人员大声地推测说，阿博的颈部以下可能瘫痪了，并表示他很快就会被转移到一架直升机上，送往医院。然后他又昏迷了。当他在医院醒来时，医院正准备对阿博进行手术。他在被送到医院后很快就被确诊为脊椎脱位。虽然昏昏沉沉的，但他没有惊慌。在开始麻醉前，他要求护士等手术结束后再打电话给他的母亲米娅·尼利(Mia Neely)。他觉得最好让医生告诉妈妈他是死是活的具体消息，而不是让妈妈在他接受手术时担心。 阿博与继父在家里 这起湖边事故彻底改变了这位22岁年轻人的人生。他必须学会如何坐在电动轮椅上四处走动，用不同的力度向一个管子里吹气和吸气，以便使机器向不同的方向移动。他还不得不弄清楚如何用嘴里叼着的棍子戳iPad来使用电脑。他和家人的大部分时间都花在与医院、保险公司和护理人员打交道上。 人体试验 今年1月，阿博加入了埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下脑机接口公司Neuralink的临床试验，成为第一个接受该公司大脑植入物的人。该植入物不能帮助阿博再次走动，但能够让他通过意念来控制他的笔记本电脑，这确实让他看到了克服一些身体限制的希望。他现在已经能够通过植入物浏览网络，与朋友交流，不再需要点击他的iPad。 尽管其他人也植入了类似的设备，但阿博是公开程度最高的接受者，部分原因是马斯克所做的一切都受到了极大的关注。这是阿博第一次通过媒体分享他的故事。显然，他对瘫痪很不高兴，但他说，这一切的发生是有原因的，以这种方式将自己的身体奉献给科学是上帝对他计划的一部分。 现年30岁的阿博和他的母亲、继父大卫·尼利(David Neely)以及同母异父的弟弟塔维塔(Tavita)住在亚利桑那州尤马市。他们住了一个被沙漠和灌木丛包围的社区里，在一条土路旁拥有一座简陋的预制房屋。房屋后院摆放着养鸡、养殖公鸡、鹌鹑和火鸡用的笼子，还有一个养着几只尼日利亚矮山羊的大羊圈。 小时候，阿博喜欢运动，并加入了学校的乐队和国际象棋队。他有一帮密友，而且觉得上学很轻松，轻松到他经常逃课，只在考试时露面，但他通常都能拿高分。接着，他考上了得州农工大学，攻读政治学和国际研究，同时参加了学校提供的军校学员军事项目。几年后，阿博开始更频繁地逃课，大部分时间都花在调酒以及和朋友出去玩上。“我最终想去旅行，成为一个流浪的吉普赛人，什么都不做。”他说。 当然，这些计划都因为这次事故而化为泡影。但是，阿博表现得悠闲自在，聪明睿智，他以一种直率、耐心的方式谈论了他的伤势和病情带来的痛苦，带着他在得州上学时学会的轻松、快乐的拖腔。他留着小胡子，两个耳垂上都戴着小耳环。有时，阿博的身体会痉挛，他会找23岁的塔维塔帮忙，将他的手臂或腿伸直，因为它们已被扭曲到了一个麻烦位置。显然，兄弟俩已经对此已经很熟悉了。 植入物让阿博相对容易地玩游戏 事故发生后，阿博的朋友和家人没有抛弃他，但他依旧花了几年时间试图在世界上找到自己的位置。有时，他会感到无助，感觉自己就像一个负担。虽然他申请了工作，但他操作iPad的速度不够快，无法达到打字速度标准。“我很难做很多事情，”他说，“我试过其他方法，但就是做不到。” 他考虑完成他的大学学位，但无法从学校拿到成绩单，因为他无法支付未偿还的学生贷款。“我确信，只要父母还愿意照顾我，我就会和他们住在一起。然后，在某个时候，我就会被送到养老院，而我对此无能为力。”阿博说。 接触Neuralink 去年九月，他接到了军校室友格雷格·贝恩(Greg Bain)的电话。贝恩当时得知，Neuralink正在寻找第一个尝试使用其大脑植入物的病人。阿博从未听说过Neuralink，所以贝恩向他介绍了脑机接口的基本理念。这种脑机接口植入物有可能为瘫痪的人提供一种仅通过意念就能与电脑互动的方式。“我当时想，哦，这听起来很酷。”阿博说。 贝恩帮助阿博填写了一份在线调查问卷，内容包括他受伤的性质，还有多少运动能力，是否吸烟、喝酒或吸毒，是否有任何其他健康状况等等。阿博从来没有严重酗酒或吸烟，但是在大约两年前他就把烟和酒彻底戒掉了，这是他自我提升的一部分。他还学习了数学、科学和语言，并不断地听有声读物。“我只是决定，我想在我的生活中开始做点什么，这让我觉得自己很有成效。”阿博说。 带有Neuralink员工签名的阿博头部模型 第二天，Neuralink联系了阿博，并很快开始进行电话采访。几周后，该公司邀请他到凤凰城的巴罗神经学研究所进行身体测试，测试内容包括测量他的头骨厚度以及大脑和头骨之间的间隙。阿博曾经饱受医疗官僚主义和延误治疗之苦，所他很高兴看到整个医院楼层被清空以便对他的到来保密，而且一组医生和护士专门为他做了快速检查。虽然Neuralink尚未最终决定阿博是否能成为首位人体试验患者，但医院里的一些人开始向阿博暗示，他是领先的候选人。 “太棒了，因为你可以看到每个人都很兴奋，”他说，“你可以感受到这种能量。这很奇怪，因为他们不停地告诉我，见到我是多么的荣幸，我正在做世界上最伟大的事情。这是非常超现实的。”今年1月，Neuralink通知阿博，他确定将成为第一个接受大脑植入物的人。 手术 当你从颈部以下瘫痪时，你所剩下的最后一点正常来自于你的大脑。阿博允许Neuralink直接从肉体上接触他的大脑，这一手术过程伴有严重手术具备的所有标准风险，以及如此新颖的技术产生的未知风险。医生将切除他的部分头骨，并将Neuralink的硬币大小、带有电极线的设备(一种从未在人类身上测试过的异物)插入他的大脑。 阿博得到了妈妈和继父的祝福。如果出了什么差错，照顾阿博的仍然是他们俩。阿博还花了几个小时与贝恩和其他朋友讨论手术的优点。阿博说，一位朋友警告他，过往经验表明，马斯克为了追求进步而不顾其他一切，“他想让事情发生，不在乎过程中会发生什么”。另一位朋友提到了Neuralink在动物身上进行植入试验的负面报道，并认为阿博可能会因为这项手术而遭受某种可怕的后果。 阿博与妈妈、继父 作为马斯克的粉丝，阿博对此进行了反驳。他对那些动物试验报道的可信度提出了质疑。他还读过一篇报道，说的是马斯克在SpaceX首次将人类送入太空前一天晚上的行为。报道称，尽管马斯克不信教，但他无法入睡，并为宇航员的安全祈祷。“这真的让我放心了，”阿博说，“这让我觉得，如果他认为结果会很糟糕，他是不会这么做的。” 阿博说，推动他前进的主要是信念。他确信上帝让他戒烟戒酒，是为了让他有资格参加这次试验，他也确信上帝选择了巴罗神经学研究所作为手术地点，是因为那里离他的家只有几个小时的路程，这让一切成为了可能。“我一点也不担心，”阿博说，“对我来说，一切发生的顺其自然。我遭遇的事故是如此的奇怪，我一直在想为什么它会发生在我身上，上帝为我准备了什么。当我开始准备Neuralink手术的时候，我想，好吧，原来如此。” 超能力 1月28日(周日)凌晨5点左右，阿博抵达了医院。马斯克原本计划在手术前与他见面，但他的私人飞机出了问题。于是，两人在FaceTime上进行了简短的聊天。马斯克在手术进行时到达了医院。 手术持续了不到两个小时。当阿博醒来时，他看到母亲在他身边徘徊。他们对视了几秒，母亲尼利问他是否还好。“他说，你是谁？我不知道这是谁。”尼利回忆道。她突然哭了起来，想让医生注意到她，这时她发现阿博脸上露出了假笑。他事先计划好了这个恶作剧。“我想让她知道一切都很好，缓解紧张情绪。”阿博说。 在回家后的前几个星期，阿博让Neuralink团队成员在他的客厅和厨房里测试了植入设备。在研究环境中，由于精神和身体上的压力，脑部植入患者通常需要在测试两到四个小时后休息，但阿博参与测试的时间长达10个小时。这款设备的性能也超过了前代。从第一天起，他就开始打破一系列传统测试的速度记录，这种测试旨在衡量脑机接口植入物的性能。 一开始，阿博不得不学习如何调整Neuralink的软件以适应他的大脑模式，并掌握将想法转化为行动的要点。几个星期过去了，这个过程已经变成了阿博的第二天性(根深蒂固的习惯)。阿博可以在下棋的同时与人交谈。他好像拥有了超能力。 故障 但是大约一个月后，他发现自己对屏幕上光标的控制不再那么精准了，并且注意到他的意念和对应的计算机操作之间存在延迟。这些问题源自阿博大脑中电极线的移动，幅度要比Neuralink在动物试验中看到的要大得多。这破坏了他的大脑和电脑之间的连接质量。他的超能力开始消退。 Neuralink尚未详细披露到底是什么原因导致电极线移动幅度如此之大。其中一个原因可能是人类的大脑比动物的大脑更大，晃动得更多。阿博的头骨也比一般人厚，这可能影响了电极线在其组织中的放置方式。阿博将继续使用目前版本的植入物，但Neuralink很可能会调整手术程序，甚至是植入物本身的一部分，以解决这些问题，因为该公司今年将在更多患者身上测试该设备。 阿博 科技产品基本上都会逐步升级。阿博和贝恩谈过这个问题，他接受的可能是最糟糕的Neuralink植入物。但是，阿博之所以同意加入试验，正是因为这类问题可能会发生。他想通过帮助Neuralink根除植入物的缺陷来帮助其他人。然而，这并没有减轻他失去新能力的痛苦。 “我开始无法控制光标。我以为他们做了一些调整才导致这种情况，”阿博说，“但后来他们告诉我，我脑子里的电极线脱落。起初，他们不知道这件事会有多严重。听到这个消息真的很难受。我以为我或许可以用它一个月，然后试验就结束了。我以为他们只会继续收集一些数据，但是他们真的想在下一个人身上进行试验。我哭了一会。” Neuralink开始着手研究如何解决这些问题。它的软件工程师调整了记录阿博神经元数据的算法，并改变了数据被分析和传输到他的电脑的方式。阿博现在又开始创造纪录了。“我敢打赌，下一个进行试验的人肯定会和我有同样的感受，”他说，“一旦你尝到了使用它的滋味，你就停不下来了。这让我震惊不已。” 阿博每天使用他的植入物10到12个小时，只有在充电或睡觉的时候才休息。每天早上，他都会在笔记本电脑上阅读得州盖特威教堂(Gateway Church)的在线祈祷文，然后评估《梦幻棒球》游戏中的球员状态。他仍然在学习，浏览有声读物，玩很多电子游戏。 看到“活动”中的阿博有种神奇的感觉。他过去常常通过语音命令和他的口杆来完成很多日常任务。如果他正在播放有声读物，他就无法使用语音转文本功能进行交流，除非他停止阅读，借助口杆跳转到一个新的应用程序。现在他可以轻松地从一个应用跳转到另一个应用上。 尼利(Neely)是一名青年牧师，有时她不敢相信自己所看到的。她将和阿博一起在他的卧室里直播一个节目，做节目的同时阿博会用意念玩电子游戏。然而，对她来说最大的收获是，阿博更快乐了，痛苦也少了，因为能够以任何自己最舒服的姿势使用电脑。她表示：“我们看到的是，这个过程没有伤害，也不需要不断地去调整他的身体，他也不会因为太沮丧而把他的口杆吐出来。这太棒了。这是一种賜福。” 阿博想成为一名作家 阿博将他的植入物命名为“夏娃”。他说，部分原因是上帝将夏娃呈现给了亚当，给他当帮手。最近，他开始通过植入物控制光标，在电脑屏幕上追踪字母。这是训练Neuralink软件识别阿博正在思考的单词的第一阶段。阿博的希望是，他很快就能思考完整的句子，并让软件知道他想说什么。很久以来，他一直梦想成为一名奇幻小说作家，想写一本小说。 除此之外，阿博并不完全确定他在外界的关注下该做些什么。他想从这次经历中找到一种谋生的方法，这样他就不那么依赖家人了，他们也不用过多照顾他了。“我弟弟照顾我八年了，”阿博说，“他需要过自己的生活。”如果运气可以的话，他真的想赚足够的钱给他妈妈建一所房子，以感谢她为他所做的一切。 阿博已经同意将植入物留在他的大脑中，并向Neuralink提供一年的数据。在那之后，他和Neuralink将讨论是否要停用甚至移除该设备。 对于是否保留目前的植入物，阿博持怀疑态度。他也不知道能否能够在植入物的下一个版本准备好时用上它。“我想要升级，”他说，“希望他们能把我列入候选名单。”(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

三言科技 5月17日消息，今日，周鸿祎举办以“企业家要不要做IP”为主题的直播演讲。他表示，看到模仿他的“周鸿二”，才知道自己什么样。身边人说自己是呆萌。 周鸿祎称，以前很多人说“你怎么不笑”，他以为自己在笑。 前不久，短视频平台上出现周鸿祎的模仿者，昵称为“周鸿二的大螺丝”。“周鸿二”除了戴眼镜模仿、红衣、发型短寸，重点模仿了周鸿祎的说法语速、手势，脸其实不太像。 目前，周鸿二的粉丝量达到了1.1万，并且还开通了一个小号。

凤凰网科技讯（作者/周文浩）5月17日，由华为主办的“千帆竞发启航 共筑鸿蒙生态——HDD上海站·鸿蒙原生应用专场”活动在上海举行。来自上海本地超过百位合作伙伴参加了本次活动，迄今为止，涵盖餐饮、金融理财、交通、本地生活、汽车、教育等众多领域的400款应用已使用鸿蒙原生应用开发。 活动现场有30多款上海本地应用官宣启动鸿蒙原生应用开发，包括随申行、上海国拍、太平洋保险、IM智己、金斗云智投、哪吒汽车、中通快递、海底捞、掌上有色、看看生活、高顿、成语大词典、古代汉语词典、富国富钱包、友邦、药房网商城、问卷网、睿远基金、一个木函、i人事、桩到家、欧琳智控、励销云、CCMTV临床频道、Fit健身、拍拍贷、护理助手、堆糖等。 华为终端云全球生态发展与销售部总裁宁胜蓝强调，鸿蒙生态的繁荣与演进离不开合作伙伴的支持，期待更多上海企业与开发者加入鸿蒙生态，共同探索创新应用模式。 当前，超4000个便捷生活、出行文旅、金融理财、社交资讯、生产力工具、影音娱乐、游戏等领域的应用已经加入鸿蒙生态。此次活动是华为深入推进鸿蒙生态建设的重要举措，将进一步助力上海数字经济发展。

作者丨古廿 编辑丨伊页 回旋镖还是打到了李佳琦身上。 近期的美ONE618大促启动会上，李佳琦的一句“今年的618大促难不难，我觉得是难得”冲上热搜，一度占据榜一的位置。这不是第一次说难，在参加“信心中国”2024消费促进论坛时，他同样发言表示：“主播这个职业，要想做到好，非常难。” 2023年的李佳琦曾陷入舆论漩涡。9月份的一次日常带货直播中，因为有网友吐槽79元一支的花西子眉笔太贵，随即被李佳琦反驳，“不要乱说，眉笔一直79，国货品牌很难的，有时候找找自己原因，这么多年了工资涨没涨，有没有认真工作？” 这一发言引发全网群嘲，随之成为互联网一大热梗。当天#李佳琦带货怼网友#等相关话题也迅速登上热搜。品牌方花西子受到牵连，一天内销售额跌幅高达九成，李佳琦则一夜掉粉60万。随着舆论继续发酵，双方都接连向网友致歉。 如今“618大促难”的最新发言一经曝光，模仿李佳琦当年的嘲讽语气玩梗，迅速成为网友们的一大乐趣。 “为什么这么难呢？是因为我们不够努力吗？”“醒醒吧，不是之前非头部主播不可的时代了，我想买的东西很多但钱只有一个。”“很难吗？每一年都是这样一个情况好吗，有时候多找找自己的原因，这么多年有没有努力工作，好吧？” 言论翻车事件之后，粉丝们对李佳琦不再买账，也对他的带货号召力带来不小打击。去年李佳琦的年度净收入为20亿+，在直播带货圈排名第三，相较于前几年的顶流影响力有明显下滑。 因此，走出淘宝直播间和更大范围的社会影响力绑定，正在成为李佳琦挽回声誉的新曲线。 去年上海“五五购物节”期间，李佳琦所属美腕的三个直播间响应上海市政府的号召，开展了多个专场直播，与上海本土品牌与老字号力推多款本地生活类商品，创新线上线下的直播形式。 同时从去年开始，李佳琦直播间还先后举办了多次“丝路电商”主题专场，通过邀请外交官、文化使者在直播间为消费者介绍当地风土人情形式，提升商品和文化的融合的消费者兴趣，增加丝路伙伴国特色产品的曝光度。 选择走向文化带货的还有董宇辉，他们都试图将平台的算法流量引流至政企合作的城市发展流量，以此获取长期价值。 参加“信心中国”2024消费论坛时，李佳琦对于流量还有一段反思。他强调：“我一直记得对自己说的一句话，只有为消费者负责，流量才是一个褒义词。”只是不知道重新明白流量含义的他，还需要多久才能重获消费者的信心。

作者丨樱木 编辑丨伊页 消失30天之后，抖音一哥疯狂小杨哥回归直播带货，人气不减打破多项纪录。近两个小时的直播中，观看人数超1400万人，开播13分钟卖出4000万元，22分钟卖出8000万元，1小时销售额突破了1亿元。只是热闹的背后，一场危机似乎正在发酵。 据报道显示，当晚在小杨哥直播间，卖得最好的产品是一款名为“准新品的苹果 iPhone15 ProMax 512G 全网通国行手机”，售价为8888元。数据显示，仅这一单品的销售额就已超过1亿元。 但正是这款产品，给小杨哥带来了麻烦。 虽然小杨哥声称一个月没有直播，就是为了砍价格，但原话对苹果准新机的定义是，“顾客买回去7天后又退回来的产品，我们是从转转及富士康挑选出来的，没有任何使用痕迹的”。 然而，业内人士通常将准新机称之为“资源机”。资源机的来源有几种，有的是14天无理由退换货退回来的机器，翻新之后再出售；有的是用富士康剩余零部件生产出来的机器，这类机器在生产过程中质检不会像零售机那样严格，存在一定的瑕疵。故而这类机器不支持全国联保，主要售卖渠道就是二手电商平台和第三方渠道商。 再说价格方面，在转转官网上，99新与全新的同配置苹果手机价格区间从8398-10000元不等，与小杨哥带货的价格带较为接近，均价来看并未便宜太多。 资源机不一定有问题，但安全隐患多，以及售后保障弱，都是消费者不太愿意购买的原因。同时，此次小杨哥售卖的是准新资源机里的高端品类，在二手平台中属于较难卖的存在，因为高价位受众原本就对产品价格并不敏感，没必要买二手。在转转的热度排行中小杨哥同款产品排行热度第七，同时价格最贵。 风险大、不好卖，此次小杨哥的带货选品与其过往的画风违和，原因从这批手机的来源可见一斑。橱窗信息显示，该款产品的关联店铺为“采货侠数码店”，而“采货侠”二手手机交易平台公司的主体为“北京侠客汇信息技术有限责任公司”，该公司为“转转二手交易平台”旗下全资子公司。也就是说，小杨哥2个小时的直播，重点是在帮转转清库存。 根据App Growing数据显示，转转位列2023年电商App热投榜的第4名。无论是头部账号的剧情中，还是腰部的硬广，转转的身影无处不在。但从效果上来说并不尽如人意，转转更多只是刷了一个“脸熟”。人们虽然熟知转转，却不敢轻易尝试。 特别是在去年某博主爆料出转转“阴阳检测合同”丑闻之后，一度让转转的投放边际效益进一步减退。流量进入到枯水期时，转转需要新的手段去维持现金流转，而抖音一哥正是那个最佳人选。 今年315的槽头肉事件之后，小杨哥几乎成了众矢之的，办电音节被曝天价水，拍短剧被指圈钱。抖音一哥的流量急需在流失之前更快地变现。于是，曾经以低价好货扬名的小杨哥卖起了天价的准新苹果手机。 销售记录破了，转转的库存也下降了，但这场热闹之后，粉丝们成了信息差之下的“试验品”。或许当他们变成以亿为单位的数字后，就没那么重要了。

文 | 陈桥辉 在河南开封万岁山武侠城景区，61岁赵梅老师主持的相亲节目“王婆说媒”在2024年火遍全网，“王婆”也成为了年轻人追捧的对象，大家亲切地称她为“干娘”。 王婆在年轻人中突然走红，不仅仅是因为她扮演的那位深入人心的“王婆”形象。更重要的是该节目形式不仅简单直接，还充满了乐趣和惊喜。女游客上台说出自己的择偶要求，男士们则可以现场表白。 在“王婆”的鼓励下，年轻人勇敢地追求自己的幸福，这种直来直往的方式让爱情的可能性大大增加。 “王婆说媒”的爆火，让外界看到了年轻人对爱情的向往和追求。他们不再满足于传统的相亲模式，而是希望通过更加有趣、真实的方式，找到自己的另一半。 而在抖音、快手、小红书等社交媒体平台上，就有着不少类似“王婆说媒”这种新模式的媒婆。而且，媒婆形象也不再局限于传统观念中的四五十岁中年女性，Tech星球发现，此前大喊“单身万岁”的年轻人，也一反常态在这些平台做起了媒婆生意。 在抖音直播中做媒婆的大学生李红告诉Tech星球，“年轻人的媒婆，就应当由年轻人来做，传统媒婆的那套情感说辞不再适合年轻人，反而是95后、00后当媒婆，可以更好地和同龄的脱单人打成一片。一场直播下来，最好时的收入可达4位数。” 涉世未深的年轻人，把媒婆生意也做得风生水起。 年轻人争相做媒婆 悦悦是一个在抖音和小红书粉丝过万的博主，起初只是分享自己的情感故事，但随着粉丝中不少人私信，并分享给她一些情感经历，让悦她敏锐地察觉到这是可以发挥自己“红娘”天赋的新机会。 在悦悦看来，找她倾诉分享情感经历的部分单身男女生之间，有着相似的情感共鸣，如果自己牵线搭桥，说不定能为这些人寻找到合适的另一半。于是，她开始在自己的账号上，发布一些关于单身男女的信息和有趣的相亲故事。 起初，她的账号并没有引起太多的关注。通过不断地学习如何制作吸引人的视频和图文内容，提升自己的表达能力和亲和力，渐渐地，她的这些内容开始受到一些人的关注和喜爱。 随后，她又开始分享一些关于恋爱技巧、情感心理的文章，同时也会发布一些单身人士的详细资料和照片。为了确保信息的真实性，悦悦会认真审核每一位报名者的信息，确保他们都是真诚地寻找爱情。 随着时间的推移，悦悦促成的情侣越来越多。她的账号也在抖音和小红书上积累了大量的粉丝和关注。有些情侣还会专门发视频感谢悦悦，这让她更加坚定了自己要在这条路上继续走下去的决心。 除了悦悦这样的线上媒婆外，还有线下的校园媒婆。李红就是其中一位，因为家里开婚介所的缘故，再加上她平日里就是社交达人，所以希望成为月老，去帮助同学、校友脱单。 李红开始有意识地收集想脱单的同学信息，并建立起脱单微信群。她会在和同学们聊天，挖掘他们对另一半的期望。然后，根据自己的判断，尝试为一些同学牵线搭桥。 在这个过程中，悦悦不仅收获了帮助他人找到幸福的快乐，也结识了许多志同道合的朋友。她认为，效仿“开封王婆”，自己也可以在校园中成为“校园王婆”，让更多的人找到属于自己的爱情和幸福。 还有一些年轻人，则是采用当下最火的直播相亲间模式，在直播间里当起了媒婆。譬如，晓琳会定期在抖音、快手上发布一些单身男女的信息和自我介绍短视频，突出每个人的特点和优势。 然后，通过直播的方式让大家互动交流。相比传统的直播间，不会是老套的那番说辞，而是更加直接了当的切入正题，并加入狼人杀、真心话大冒险等玩法，活跃直播间的气氛。 有一次，她就成功地在直播间内为一对同城的年轻人牵线搭桥，他们通过线上的初步了解后，线下见面便迅速牵手。如今，他们已经在一起，还时常在晓琳的直播间里偶尔刷刷礼物支持。 这些年轻人正在以各种方式，打破传统相亲模式的局限。他们以更加适合年轻人的渠道，通过有趣的方式为单身人士提供了相识的机会。 传统媒婆搞不定年轻人的婚恋生意 如今，传统“媒婆”在年轻人的婚恋生意中逐渐式微，这其中有着多方面的原因。 首先，科技的飞速发展改变了人们的社交方式和生活节奏。年轻人越来越依赖互联网和移动设备，他们更倾向于在各种社交平台上结识新朋友，这种方式更加自由、便捷且具有更多的选择。而传统媒婆的牵线方式相对局限和固定，无法满足年轻人对多样化和即时性的需求。 Tech星球发现，如B站推出的异性交友节目《90婚介所》，就受到了年轻人们的好评，该档综艺由孟非担任主持人，但加入了阚清子、沈奕斐、孟常等年轻明星作为节目助恋团，玩法也契合年轻人。在豆瓣上，《90婚介所‎2021》、《90婚介所2022‎》的评分分别为6.8、6.6分，高于传统的婚恋综艺节目《非诚勿扰2010》的6.2评分。 其次，年轻人的婚恋观念发生了很大的转变。他们更加注重个人的感觉、兴趣爱好的契合以及精神层面的交流。传统媒婆往往更注重一些外在条件的匹配，难以深入理解和把握年轻人内心真正的需求。相比之下，同龄的年轻人媒婆，则可以感同身受的融入到脱单男女的交谈中。 此外，年轻人追求个性化和自主化，他们不希望被过多地干涉和安排自己的感情生活。传统媒婆的牵线方式可能会让他们感觉到束缚和不自在。 最重要的是，伴随着婚恋平台的野蛮生长，传统媒婆在平台上只顾推销、无审核、侵犯隐私权、信任危机等乱象问题也浮出水面。2017年苏享茂翟欣欣事件，让公众对网络婚恋平台的传统媒婆信任危机达到顶峰。 正因如此，年轻人开始主动当起了媒婆的角色。据新京报报道，豆瓣写相亲帖、小红书发布相亲日记、B站学习观摩脱单技巧……甚至某宝的基金讨论区都变成了单身青年的网络相亲角，渴望婚恋的年轻人也没有放过互联网的每个角落。 而传统“媒婆”很难进入到这些年轻人的自留地，且难以适应年轻人的婚恋需求和模式。 打赏、红包、赞助、带货，年轻人媒婆赚钱花样多 年轻人做媒婆，也能赚到不少的收入。 “每晚都会开相亲直播，一场直播下来收入100-500元不等”，在抖音做相亲媒婆的张阳告诉Tech星球。 直播的收入分为两种，一种是直播间打赏，另外一种是私下的红包答谢。 直播间打赏的多少，主要依靠媒婆的玩法新颖程度和口才水平。摒弃以往那种无趣的相亲直播，张阳会组织各种新颖的相亲活动，比如密室逃脱相亲、剧本杀相亲等。这些活动让单身男女在轻松愉快的氛围中相识相知。张阳还会为每对相亲的人精心准备小礼物和惊喜，让他们感受到特别的关怀。 “如果男女嘉宾认可我的业务水平，或者最终双方牵手成功，就会刷给我礼物，在扣除平台55%的抽成后，就是实际赚到的钱，每天会直播5个多小时，每场直播下来，能赚个300多元左右。如果是业务做的大的媒婆主播，他们一场下来的收入是在4位数以上。” 张阳补充道，“除了线上的收入外，有些人也会私下进行答谢，比如发个几十元或百元的红包。特别是男性粉丝，因为成功脱单的他们有种幸福感。” 另一位做媒婆的年轻人苏娜，原来是个很有想法的女孩，她把以前的语音厅直播变成了一个爱情的舞台。 她会邀请单身男女连麦，让他们直接在直播间展示自己的魅力和个性，并让男女双方展示才艺。单身男女们之所以接受她，是因为她能让相亲变得像一场有趣的派对。他们可以在直播间里尽情地表现自己，也能看到其他人的真实状态。 苏娜赚钱的方式，主要是通过粉丝的打赏、介绍费和一些赞助商的合作。其中，赞助商更像是带货模式，会在直播间里挂载一些商品进行销售，获得提成。在既有的5万粉丝的基础上，以及两种商业模式的加持下，一个月可以达到2万元的收入。 有一次，苏娜举办了一场特别的直播相亲活动，吸引了众多优质单身男女参与。在活动中，很多人都找到了心仪的对象，苏娜也因此获得了丰厚的回报。通过创新和改进自己的直播内容，让更多人愿意关注和参与。 年轻人当媒婆，凭借他们的科技素养、创新能力和对同龄人的理解，有望在婚恋市场中开辟出一片新天地。

IT之家 5 月 17 日消息，微软曾在 2020 年初雄心勃勃地宣布，不仅要在 2030 年实现碳负排放，还要在 2050 年前抵消自公司成立以来产生的所有碳足迹。然而，这条通往碳负排放的道路似乎并不平坦。 图源 Pixabay 本周，微软发布了 2024 年度的环境可持续发展报告。报告指出，微软为云计算和人工智能服务而新建数据中心的行为导致其间接碳排放大幅上升。 IT之家注意到，微软总裁 Brad Smith 表示，与 2020 年相比，公司在 2023 财年的直接运营排放（范围一和范围二排放）确实下降了 6.3%。 然而，这一降幅却被间接排放（范围三排放）的巨幅增长所抵消。与 2020 年相比，2023 财年的范围三排放增长了惊人的 30.9%。Smith 写道，直接排放和间接排放的综合排放量在 2023 财年比 2020 年增长了 29.1%。 “范围三排放的上升主要来自数据中心建设过程中使用的建筑材料和硬件组件（例如半导体、服务器和机架）的隐含碳，” Smith 指出，“作为不断扩展数据中心的领先云服务商，我们面临着独特的挑战。但更重要的是，这也反映了世界在开发和使用更绿色的混凝土、钢材、燃料和芯片方面亟待克服的难题。这些都是我们范围三排放挑战的主要驱动因素。” Smith 补充说，微软现已启动了一项全公司范围的举措，旨在降低范围三排放，新政要求微软的主要供应商在 2030 年之前使用完全无碳的电力来交付微软的产品和服务。 众所周知，许多数据中心都需要大量的水来冷却庞大的服务器集群。Smith 本周表示，微软最新设计的数据中心将完全不依赖水来进行冷却。这些举措能否帮助微软在短短六年内实现碳负排放目标，让我们拭目以待。

作者丨樟稻 编辑丨伊页 百度的2024年一季度财报，处处写满了AI。 当季营收为315.13亿元，同比增长1%。这一增速远不及上年同期的10%，不过在非通用会计准则下，百度归母净利润同比增长22%，达到70.11亿元，超出市场预期。 聚焦到百度智能云业务上，李彦宏在财报会上透露，百度云收入为47亿元，同比增长12%，其中6.9%来自外部客户使用大模型及生成式AI相关服务。 以此计算，当季生成式AI给百度云带来的收入约为3.24亿元。相比之下，2023年四季度外部客户使用大模型及生成式AI相关服务占百度云收入的4.8%，约为2.74亿元。财报还披露，文心大模型的每日API调用量目前约为2亿次，而去年12月仅为5000万次。 可见，文心大模型的API调用量显著增长，显示出市场对百度AI技术需求的强劲。生成式AI不仅为百度云带来了新的收入来源，也增强了百度在技术服务市场的竞争力。 百度在2024年一季度取得了一些亮眼的成绩，但云行业面临的挑战也不容忽视。 目前，国内云行业正处于多事之秋，刚刚经历了“开源还是闭源”的激烈争论。现在市场在关注百度云取得成绩的同时，也将目光转向了关于价格的讨论。 今年2月，国内云计算领域的老大阿里云宣布全线下调云产品官网售价，平均降价幅度超过20%，最高降幅达55%，属于历史上最大的力度。 市场还未完全消化这一降价行动，与之共生的大模型服务价格战又接踵而至。 5月15日，字节跳动在火山引擎原动力大会上正式发布了豆包大模型，以其超低的价格引发了行业震动。据悉，豆包主力模型的推理输入价格仅为0.0008元／千Tokens，比行业平均价格便宜了99.3%。 火山引擎的自研大模型服务推出较晚，落后于阿里云、腾讯云和百度云一年多，但在价格上却却狠狠博了一把眼球。 对于“大模型价格战”的说法，火山引擎总裁谭待认为，大模型市场仍在发展初期，远远没到激烈竞争的阶段。“池塘有多大，鱼就有多大，现在整个池塘还在培养的过程。”降价可以扩大整个池塘的规模。 然而，这种价格上的竞争给包括百度云在内的云厂商显然带来了不小的压力。 百度在应对价格战方面并不积极，通过优化成本的方式进行变相抵御——相比一年前，文心大模型的算法训练效率提升了5.1倍，周均训练有效率达到98.8%，推理性能提升了105倍，推理成本降到了原来的1%。这意味着百度选择不直接参与价格战，而是通过降低成本来保持竞争力。 财报电话会上，沈抖也对此进行了回应。在云产品的定价方面，他认为云供应商调整某些产品的定价是很常见的现象，这也是我们过去多次观察到的趋势。他还指出，由于百度的云产品已经从传统的CPU云扩展到高价值的AI产品和服务，CPU云定价的变化对百度AI云的发展影响甚微。 对于大模型推理价格，沈抖认为，评估不同模型在不同工作负载下的性价比非常重要，而不仅仅关注表面的价格。言外之意，可能是说字节豆包大模型的技术底子还浅。 目前，生成式AI对百度云业务整体营收的贡献比例为6.9%，对整体营收的影响有限。如果其他业务表现不佳，这部分增长可能无法弥补整体财务压力。 在价格战的背景下，百度需要在技术创新和成本控制之间找到平衡点。持续的技术创新可以帮助百度云在提供高附加值服务的同时，增强市场竞争力；而有效的成本控制则有助于在价格战中保持盈利能力。 总之，面对市场上其他厂商的降价举措，沈抖强调还要评估性价比的重要性，但价格战作为云市场中无往不利的杀手锏，依然不可忽视。百度云能否在价格战中保持竞争力，又是否能留住现有客户并吸引新客户，仍需时间来验证。

撰文|赵卫卫 老对手，新戏码。 过去一周，美国 GPT 热潮的主角是 OpenAI 和谷歌，国内大模型市场的主角则是字节跳动和腾讯。 一方进攻，另外一方往往就是防守反击。赶在谷歌 i/o 发布一系列 AI 新产品之前，OpenAI 发布了能看能听的智能助手「GPT-4o」，o 代表「omnimodel」（全能模型）。 与过往的语音助手不同，GPT-4o 可以实现更自然流畅的语音交互，相当于给大模型装上了眼睛、耳朵和嘴巴，这被视为彻底改变了人机交互的历史。 大洋彼岸的国内 AI 市场也在发生类似的竞逐。 在开源与闭源的站队中，腾讯混元大模型选择了将 AI 文生图功能版本开源，并公布了混元大模型在 AI 产业上一系列落地应用。 而抢在 5 月 17 日的腾讯云生成式 AI 应用峰会之前，字节宣布通过火山引擎为豆包大模型对外提供服务，并用远低于行业的使用定价掀起了价格战。 金沙江创投基金主管合伙人朱啸虎评论说，一下子都从卷scaling law 180 度转弯变成卷价格卷免费了，说好的AGI梦想呢？ 从国外到国内，卷价格还是技术应用，正成为当前中美 AI 科技行业竞逐中的最大看点。 01 字节掀价格战 国内大模型在应用产品层落地上，字节的豆包已经成为用户量第一的 APP。 根据 QuestMobile 最新公布的数据，截止到 2024 年 3 月，AIGC APP 行业用户已经突破 7380 万，同比增长了 8 倍，其中，抖音旗下的豆包、百度旗下的文心一言以及天工、讯飞星火、Kimi 智能助手月活跃用户分别为 2328.2 万、1466.1 万、966.1 万、620.4 万、589.7 万 。 而根据火山引擎公布的最新数据，豆包 APP 的月活已经超过了 2600 万。豆包的成绩已经肉眼可见，而且豆包开始取代云雀，成为字节跳动旗下火山引擎对外提供大模型服务的统一名字。 在 5 月 15 日火山引擎的原动力大会上，豆包大模型正式开启对外服务，其中最抓人眼球的就是远远低于行业标准的使用价格。 以豆包通用模型 pro-32k 版为例，模型推理输入价格仅为 0.0008 元/千 Tokens。市面上，同规格模型的定价一般为 0.12 元/千 Tokens，所以醒目的标题是 32k 版本的豆包模型价格比行业低了 99.3%，128k 版本的豆包大模型比行业价格低了95.8%。 豆包大模型的价格无疑震动了行业，但对于真正打算使用豆包大模型的开发者来说，他们更在意的一个是模型质量，一个则是使用范围。「作为 API 为客户生成内容则需接受良心的拷问，所以 800 元/10 亿 token 的价格虽然香，也要看质量」，有开发者表示。 「人人用得起的才是好模型」，这是豆包大模型低价战略的一个卖点，但有开发者表示，他看到价格之后计划开始使用豆包大模型，却发现需要企业认证。也就是说，豆包大模型的价格虽然很香，但只是针对企业用户，而不是个人开发者。 此外，很重要的一点就是「豆包大模型家族」的亮相，这让字节在 AI 大模型领域的布局已经初步成型。 豆包大模型旗下模型数量有 9 个，分别是豆包通用模型 Pro、豆包通用模型 liti、豆包・角色扮演模型、豆包・语音合成模型、豆包・声音复刻模型、豆包・语音识别模型、豆包・文生图模型、豆包・Function Call 模型。可以明显看出，豆包大模型在卡位不同的赛道，在应用场景的丰富度上已经初具规模。 但归根结底，能赢得更多优质的客户，才是当下国内大模型竞逐的方向。 原动力大会上，展示出豆包大模型的合作伙伴有 18 家，包括招商银行、蒙牛、OPPO等，此外，现场还分别成立了手机、汽车两个生态伙伴联盟，尤其是当下竞逐激烈的汽车领域，合作伙伴包括吉利、长城等 20 余家厂商。 但这也侧面反映出目前 AI 应用市场的发展还处于早期，比如作为案例的奇瑞汽车子品牌捷途汽车，其使用豆包大模型的范围是打造智能客服，还通过豆包大模型与数字营销相结合，成为广告投放的导航，加深了企业对用户的理解。 价格战是表面，实际目的是把降价作为卖点，吸引更多用户和企业使用，进一步探索面向未来的大模型应用。找到大模型用户使用场景，这成为豆包大模型当下的思路。 02 腾讯终于提速 去年年底，「蓝洞商业」在《大模型「混乱期」：谨慎如腾讯，激进如字节》一文已经点明，腾讯和字节在大模型之路上背道而驰，腾讯当时在 C 端用户市场没有做独立 APP，只选择利用微信小程序这一方式，而字节跳动的大模型在国内和国际市场都做了广泛产品布局。 进入到 2024 年年中，腾讯混元大模型终于开始提速。 其中最引人注意的两个动作，一个是宣布混元文生图大模型对外开源，未来确定还会开源文生文大模型；另一个则是将在 5 月 30 日正式发布元宝 APP，这个大模型产品中集合了搜索、文档总结、翻译官和口语陪练等功能。 元宝 APP 是腾讯混元大模型第一款面向 C 端的独立产品。在豆包和文心一言等 APP 占领的国内市场中，腾讯还能拿下多少 AI 用户规模？显然是一件值得期待的事情，毕竟豆包 APP 2600 万的月活并不是一个很高的天花板。 而混元大模型开源的技术路线，也标志着腾讯在大模型之路上开始站队。 值得注意的是，腾讯混元大模型选择开源的文生图大模型，是与 OpenAI 发布的文生视频模型 Sora 相同的 DiT（Diffusion Models with transformer）架构，是业内首个中文原生的 DiT 架构，不仅能够支持文生图，也能作为视频等多模态视觉生成的基础。此外，混元文生图大模型支持中英文双语输入及理解，参数量 15 亿。 腾讯在最新一季的财报会提到，腾讯在微信和 QQ 等很多服务中都部署了混元大模型。 广告可能是大模型最先见效的业务，正如 Meta 基于大型语言模型 Advantage+ 改进了他们的广告工具。腾讯混元文生图能力，已经广泛被用于素材创作、商品合成、游戏出图等多项业务及场景中。 今年年初，基于腾讯混元大模型，腾讯发布了一站式 AI 广告创意平台腾讯广告妙思，可为广告主提供文生图、图生图、商品背景合成等多场景创意工具，有效提高了广告生产及投放效率。 但目前看来，混元大模型对腾讯核心的游戏业务帮助度并不高。财报会上提到游戏上尚未用上生成式 AI，混元可以利用 NPC 创造某种互动体验，但还不能取代现有的游戏内容创作。目前游戏业务中是使用混元最大的场景是客服。 OpenAI 选择闭源大模型，谷歌则是开源路线。国内市场，除了百度是闭源路线，阿里的通义千问、百川智能、昆仑万维等公司都属于开源路线，发布过不同参数的开源大模型。如今，腾讯也站队开源，只能说明开源大模型大概率是未来大势所趋。 当下，开源和闭源的路线之争还难见分晓，「在开源和闭源的问题上，我们认为两者都有其独特的价值和作用。我们已经有计划在未来开源更多的模型，同时我们也在积极地开发通用人工智能，并探索如何广泛地分配其带来的利益。」OpenAI 创始人奥特曼最近表态说。 智源研究院副院长林咏华也曾对《财新》指出，模型需要的是机构持续投入迭代创新，一旦落后很容易被替代，而软件工具链则是技术积累、不断做加法，不会突然间被取代。「模型一直会是后浪推前浪，最开始热闹的未必能笑到最后，反而是工具链通过生态的不断积累能够建起护城河。」 03 OpenAI 进攻，谷歌反击 GPT-4o 让人眼前一亮的，就是其生动的交互体验。 在其展示的视频中，GPT-4o 作为一个大模型语音助手，可以随时被用户的指令打断，在不同的情绪和语调中切换自然、实时响应，这让 GPT-4o 大大超越了以往的人工智能语音助手。 而之所以命名为 o，就是因为其可以处理文本、音频和图像的组合。GPT-4o 可以通过手机摄像头看到现实世界的情况，例如可以给一位视障男子叫一辆出租车，告诉他车辆在靠近以及何时挥手。GPT-4o 还可以是一个数学老师，在识别数学问题之后，通过语音指令一步步循循善诱的告诉孩子如何解答这道题。 GPT-4o 在翻译、会议场景、语言培训方面的用途显然极具想象力，「GPT4 的实际可用性太强了，现在开发者面前有个以小博大的机会，就是立刻做一个 GPT-4o 的套壳，去吊打市面上所有的 AI 陪伴类产品，这是一个典型的新技术带来 10 倍好体验 x OpenAI 不会做的方向。」有国内的大模型开发者这样认为。 更重要的是，大模型装上了眼睛、耳朵和嘴巴，势必会带来 ChatGPT 在用户层面的进一步渗透。 行业分析人士认为，从 OpenAI 的产品路线看，「当下发布的 GPT-4o 大概率只是 GPT-4.5 的一部分，估计 GPT-4.5 拆成两个版本发完才会到 GPT-5」，而 GPT-5 将在当前的技术基础上实现巨大的飞跃。 要想在未来几周内体验 GPT-4o，仍需要成为付费 ChatGPT-Plus（该公司每月 20 美元的功能）的用户，而对于企业用户来说，GPT-4o 的速度将是其当前顶级产品 GPT-4 Turbo 的两倍，成本仅为其一半。 这也摆明了一个事实，那就是好东西都不会免费，GPT-4o 的推出意味着科技巨头们越来越急迫的扩大付费用户规模，以平衡在研发上投入的巨大资金和费用。 华尔街最新公布的数据是，预计今年谷歌和 OpenAI 在人工智能服务的技术基础建设上，二者合计的支出高达 970 亿美元，这个数字比去年增长了 42%。这种高投入的模式无疑让大模型成为大厂之间的竞逐游戏，也让玩家们面临如何平衡投资回报之间的挑战。 人工智能竞赛中的大模型进化，更像是一个烧钱机器的比赛。 谷歌与 OpenAI 背后的微软已经在 AI 行业形成对垒之势，表面上看是 OpenAI 一直处于攻势，而谷歌处于防守之势，但美国的投资公司更愿意相信，在人工智能的这场竞赛中，获胜者不可能只有一个，谷歌依然是人工智能竞赛中的领先者。 在 Google I/O 开发者大会上，针对 OpenAI 的发布但迟迟没能开放的视频模型 Sora，谷歌发布了视频生成模型 Veo；针对语音助手模型的 GPT-4o，谷歌发布了同样针对人工智能语音智能的 Project Astra；在文生图模型上发布了最新的 Imagen 3；更重要的是，升级版的最强大AI模型 Gemini 将重塑传统搜索模式，通过「人工智能概述」功能，自动推理回答用户的需求。 大模型的进化之路依旧漫长，当下没有标准答案。 今年以来，谷歌的股价上涨了 22%，这是微软同期的两倍。所以，OpenAI 与谷歌之间的对垒，将成为大模型第一梯队未来很长一段时间的重要看点。 国内不论字节的豆包还是腾讯的混元，都在深挖内部需求的同时，极力招揽外部客户，进而构建自己的应用层能力。各家的每一个动作，都可能被看作对手间的攻防之战。

IT之家 5 月 17 日消息，微软公司与人工智能公司 Mistral AI 的合作案将免于英国反垄断调查。英国竞争与市场管理局（CMA）5 月 17 日发布声明称，裁定微软与 Mistral AI 的合作伙伴关系不符合英国《2002 年企业法》合并条款下的调查资格。 2 月底，微软宣布与“欧洲版 OpenAI”、法国人工智能初创企业 Mistral AI 建立新的合作伙伴关系。微软在一份声明中表示，将投资 20 亿欧元（IT之家备注：当前约 157 亿元人民币）帮助 Mistral AI 开启“新的商业机会”，并向全球市场扩张。 根据协议，Mistral AI 的大语言模型 (LLM) 将在微软的 Azure 云计算平台上提供，成为继 OpenAI 之后第二家在该平台上托管 LLM 的公司。微软还将帮助 Mistral AI 获得新客户，后者将推出其 ChatGOT 风格的多语言对话助手“Le Chat”。 CMA 称，微软并未获得“实质性影响”Mistral AI 商业政策的能力，因此决定结案。上个月，英国监管机构宣布正在收集有关该合作的信息，以评估其是否会威胁英国的竞争环境。同时，他们还启动了针对微软与 Inflection AI 合作案以及亚马逊与 Anthropic 的投资案的初步调查。 微软与 OpenAI 的合作案也正处于 CMA 的初步调查阶段。不过，由于该合作案未达到收购的定义标准，预计将避免欧盟的反垄断审查。

百度的AI硬仗开始进入深水区。一方面，保住利润与现金流，合理降本增效，是打赢AI持久战的重中之重。另一方面，百度的闭源模型正在遇到强大开源对手们的挑战。能否顺利走通获客，百度需要向市场提供更强的说服力。 作者 | 董温淑 赵子坤 编辑 | 李 原 运营 | 刘 珊 最近，百度的日子过得内忧外患。 先是自家公关一号“自曝”狼性文化，给自家公司制造了一场舆论危机。虽然几天后，百度高级副总裁崔珊珊在内部会议上，重申了百度“简单可依赖”的价值观，但百度的公众形象无疑受到了伤害。 “内患”未解之时，对手们纷纷“上新”：OpenAI、谷歌、字节、华为等大模型劲敌扎堆迭代新产品，AI应用加速进入深水区。 李彦宏比以往任何时候，都更需要AI交出一份满意答卷，给百度注入一针强心剂。 5月16日美股盘前，百度公布了2024第一季度未经审计财报。 AI，意料之中成为了百度在财报中奋力对外输出的关键词。 晚间财报会上，百度创始人李彦宏披露了几个积极数字：百度搜索上已有11%的结果由AI生成；生成式AI为百度智能云贡献了6.9%的收入；AI已帮百度实现了广告变现，从去年下半年开始，每季度都带来了数亿元的增量收入。 但市场对于百度的这剂AI猛药，仍表现出了观望姿态。 财报公布后，百度美股开盘后一度下跌，最低跌至-4.9%，后逐步回升，截至收盘股价上涨1.66%。 利润离不开降本增效 当下，保住利润与现金流，是百度战略的重中之重。 毕竟百度目前的核心搜索产品DAU用户黏性偏弱；在经济承压环境影响下广告增长乏力；AI又处于商业化早期，且需要长期投入。 据财报显示，今年第一季度，百度实现营收315.13亿元。归属百度的净利润（NON-GAAP）70.11亿元，同比增长22%；归属于百度核心的净利润（NON-GAAP）66.28亿元，同比增长26%。但在GAAP口径下，一季度百度的净利润变为54.46亿元，同比下滑6%——市场认为，利润变化主要受到了投资行为影响。 为力保利润不失，在积极为AI输血的同时，百度也没有停下“降本增效”的脚步。 财报显示，百度一季度资本开支同比陡增56%，其中很大一部分应投向了AI硬件建设。同时，百度的核心研发费用下降了1%；期权激励项同期下滑了24%。可以合理猜测，百度上一季度的人员成本，很可能出现了收缩。 当然，此时百度头上最大的压力，仍来自于“造血”引擎不足。 据财报显示，体现百度广告收入的“在线营销收入”为170亿元，同比仅增长2.7%。与之相对，同期公布财报的腾讯“网络广告”受益于视频号带动，收入同比大增26%。 广告增长遇到瓶颈，百度对此的解释是第一季度房产以及垂直领域广告主投入意愿下降。但作为今年的投放大门类，AI广告对百度的刺激，又还不足以填补这一缺位。 尽管李彦宏在业绩说明会上表示：“目前百度搜索上已有11%的搜索结果由AI生成。”但据海外报道，广告大户Meta与谷歌，AI已能够直接为公司贡献10%左右的广告收入。 另据市场人士对「市界」透露，据其观察今年一季度，月之暗面发布的Kimi大模型在各平台广撒投放：“有一段时间，不论是搜文心一言还是搜通义千问、智谱AI，百度上第一条出现的都是Kimi。” 争先入局大模型的百度，却能容忍竞品投放凌驾于自家产品，也侧面印证了百度的广告焦虑。 AI需要大客户 保住利润“现金牛”之外，真正能体现百度AI实力的核心业务仍在“百度智能云”上。据财报显示，第一季度智能云营收47亿元，同比增长12%——生成式AI贡献的收入比例占其中的6.9%。 不过数亿元的收入，还不足以化解百度的竞争焦虑。对手不断追赶上来，据调研机构“Similarweb”4月数据显示，文心一言的日均访问量在国内排名落至第二位。 ▲ （ 图源/Similarweb） 要大幅提升云业务收入，终归要从to B层想办法。特别是进入到今年，随着大模型基础层玩家悉数入场，AI竞赛已从卷算力、卷技术，进入到了卷生态、拼“获客”的阶段。 今年4月，随着竞赛转场升级，中美业界同时上演了一场激烈的“开闭源”之争。作为国内发布较早、也率先收费的百度，是否能保持领先身位，开始遇到更严峻的挑战。 简而言之，“开闭源”之争意味着下一站的大模型比拼基础逻辑——开源模型，利于拔高生态；而闭源模型则依赖API调用，安全性更好，但更利于平台方收费，回收成本。 今年3月，针对闭源的OpenAI，马斯克将旗下大模型Grok-1开源。4月，Meta发布了新一代开源Llama 3大模型。原本选择闭源的谷歌，也在近日上线了开源的Gemma 2大模型，开源闭源齐头并进。 在国内，开源大模型以阿里云为代表，以“现金+算力”的模式，将月之暗面、Minimax、百川智能等明星创企投了个遍。“大模型五虎”里，零一万物、百川智能也都选择了开源。与百度站在一起的，一线公司里只有智谱AI等少数选手。 百度的闭源选择是否正确？今年以来，李彦宏的每次露面，几乎都是站在中心呼吁行业“卷应用”。4月11日，他更在内部讲话中表态：“大模型开源意义不大，技术落后，闭源才能走通商业模式。” 但反对者大有人在。360创始人周鸿祎迅即反驳：“开源有生态之后，发展会非常快。说这话的公司（指百度）自己都是借助开源的力量才成长到今天。” 金沙江创投主管合伙人朱啸虎亦公开谈到：等闭源技术迭代曲线缓慢下来，开源会上去。自己“不会投资中国的基座大模型创业公司”。 据内部人士向「市界」透露，李彦宏在百度内部对周鸿祎的表达十分不满。但百度如何在闭源之中打开“获客”局面，仍挑战重重。 据百度介绍，截至2024年4月9日，百度AI应用商店月活跃用户超过40万；为努力留客，百度在大模型中也预置了包含Llama、百川、ChatGLM在内的十余个主流开源模型；便于用户更灵活调用。 但据「市界」了解，业内认为，百度大模型提供的“智能体”使用价格仍然较高，对于小公司，选择百度的不少服务需要数十万到百万之间的投入，劝退了一些有意试水AI生成的初创公司。 难解流量焦虑 搜索产品与广告收入不断被短视频平台分流；AI需要更广泛的落地，以及更为低廉的获客成本，百度此刻对于流量的焦虑症尤为明显。 近日，周鸿祎也在接受媒体访谈时表示：大模型需要被拉下神坛，走进百行千业、千家万户；也要越做越小，模型需要上手机、上电脑、上车，找到垂直场景。据「市界」了解，周鸿祎在360内部专为周鸿祎新组建了AI相关的直播与市场团队，以打造人设、拉动流量。 某种程度上，“璩静事件”的意外爆发，也折射出了百度当下对流量、以及“狼性”战斗力的迫切需求。 「市界」从百度内部了解，今年年初开始，百度公关部便被全员要求做短视频账号，且有较重的KPI考核。不过，璩静的激进做法，也遇到了内部挑战。一位百度员工告诉「市界」，4月前后，崔珊珊就亲自过问璩静，团队做的短视频“为什么条条都能过万”，要求其解释。 虽然舆情事件发生后，百度在一年一度的先进颁奖活动上，再度重申了“简单可信赖”的文化；但百度的流量焦虑，并不会随着璩静离职被“秒批”而轻松化解。 内忧外患之中，百度对于曾给予发展空间的“第二增长曲线”，也制定了更为紧迫的盈利时间表。 5月15日，百度Apollo在武汉发布了“萝卜快跑”的第六代无人车。百度智能驾驶事业群组总裁王云鹏在会上豪言：特斯拉想要做到当前百度的全无人运营水平，需要少则3年、多则5年。 但据“晚点”报道，百度内部已对“萝卜快跑”制定了盈利时间表。今年4月，王云鹏在一封内部信中说：先有1亿营收，再有1亿利润。 此外，外界也期待百度可以拿出更大力度回购股票，以提振市场信心。 据财报披露：2024年第一季度，百度回购金额为2.29亿美元；而同期，阿里在财报中公布的回购力度为48亿美元；腾讯则表示会以148亿港元回购股份。外界猜测，百度此时或许想将更多现金流，留给AI投入。

在5月15日的火山引擎大会上，字节跳动将自研的“云雀”大模型统一改名为“豆包”大模型，并一次发布了9个大模型产品。毫无疑问，当前的国内生成式AI行业还处于群雄逐鹿的混乱状态，竞争格局高度不稳定，字节跳动在技术上并不属于最领先的（就连是否属于第一集团都还有争议）；但是，凭借自己的消费端产品开发经验、内容数据储备、以及管理层的重视，它已经在国内生成式AI市场占据了举足轻重的地位。 我认为字节跳动的AI野心相当庞大：它想建立一个以消费端（C端）应用为基础，横跨C端和B端（企业端）的“大而全”的体系，然后以此为支点，进一步打入云计算等技术基建生态。相比之下，阿里是希望以云计算为基础、以B端为突破口，对C端不是特别重视；百度是摇摆于B端和C端之间，两边好像都取得了一些成果，但两边都没有做好；腾讯则尚未形成清晰统一的AI战略，或许形成了但是没有对外公开；至于华为的主要精力则是集中在硬件相关生态，对于AI应用层的实际投入有限。 基于从各种渠道获得的信息，我们可以确信，字节跳动赋予了AI相当高的战略定位，聚集了很多资源，并确定了未来一段时间的打法： 字节跳动在AI技术及产品方面聚集了大批精兵强将，其中包括抖音和TikTok当年的一些灵魂人物，这是它所能拿出的最强有力的阵容了。 字节跳动的AI业务可以说是应用驱动的，其C端应用发展非常快，数量多、垂类覆盖广，大有当年做“移动APP工厂”的架势。 豆包大模型设置了极低的价格，对于国内所有大模型创业公司而言是一个严峻冲击，不过我们尚不知道这种冲击的实际效果如何。 字节跳动大模型的负责人是朱文佳，曾任TikTok产品技术负责人。2023年11月成立的Flow（AI应用）部门负责人是朱骏，是原Music.ly创始人、原TikTok负责人；Flow移动产品负责人是陆游，曾任抖音社交负责人。不久前从抖音调任剪映的张楠（女），其重要任务也是依托AI去改造剪映产品。上述阵容不仅是字节跳动最拿得出手的精兵强将，在整个中国互联网行业也堪称豪华。对于其他互联网大厂而言，派出一线大将主管AI大模型是常见的，但是在AI应用层堆积这么多大将就显得太奢侈了。 有人会问：为什么不把这些大将用于抖音等“旗舰业务”，而要用于前途未卜的AI业务？答案很简单：因为抖音不再需要那么多人了，对于业务领导者的素质要求也有很大改变。上面列举的张楠、朱骏、朱文佳、陆游等人，几乎全是产品向人才，即所谓“打江山的人”；现在抖音大局已定，没什么江山可以打了，要打也是作为防御一方而不是进攻一方。在用户渗透率见顶、产品功能和技术不需要激进迭代的情况下，抖音最需要的是商业化人才，即“从打下的江山上收钱的人”。 过去一年多在抖音内部地位上升的人，例如新任本地生活业务负责人浦燕子，基本都来自张利东麾下，而张利东是整个中国互联网行业最成功的商业化负责人之一。抖音的商业化已经非常成功了，在此基础上若还想深挖，就要对领导团队进行改组，使其从“产品驱动”进一步转向“商业化驱动”。AI技术及其应用，恰恰是吸纳那些从抖音退下来的“产品型人才”的最佳场所。 字节跳动的生成式AI业务从一开始就是应用驱动的。作为大模型负责人，朱文佳对朱骏虽然没有实线汇报关系，但仍然存在虚拟汇报关系（这在字节跳动内部相当常见）；在大模型统一改名“豆包”之后，Flow应用部门对AI大模型开发的影响力可能进一步加强。在其他互联网大厂，大模型研发团队可能具备相当高的自主性，乃至“自下而上”推动应用建设；在字节跳动，“自上而下”的逻辑则占据主导地位，应用团队奖其需求传导到了基础研发团队，由此形成高度实用的组织决策模式。 迄今为止，字节跳动已经推出了11款AI应用；其中，豆包是国内用户最多的AI独立应用，其MAU可能已达到2000万量级。需要指出的是，这并不意味着豆包大模型（原名云雀大模型）的使用量是全国最大的，因为阿里的通义千问、百度的文心一言均通过网页端和API拥有上亿级别的客户，其API调用次数也远远高于豆包。但是如果只比较独立APP，豆包的用户优势是无可争议的——这就是字节跳动一贯的打法，以高效率的移动应用迭代去占领新兴市场。 我们不难看出，同样是在战略上高度重视生成式AI的大厂，字节跳动与阿里的打法完全不同。后者以阿里云为基础，先建立一个涵盖闭源和开源大模型、具备成熟开发环境和开发工具的完整生态，以B端客户为主攻方向，与现有应用融合时也是优先考虑钉钉这样的To B应用。前者则以豆包等C端APP为基础，先建立一个广阔的、用户众多的、覆盖各种垂类的AI移动APP生态，然后再逐步扩大对B端的影响力。5月15日的火山引擎发布会，在一定程度上体现了字节跳动对目前的C端AI进展比较满意，计划加强对B端的进攻了。 豆包大模型最重要的特点是价格低廉：与类似水平的国产通用大模型相比，其Token价格要低95%以上。如果这个价格是真实的、不限量的，那么对于国内大模型创业公司而言，简直是灭顶之灾！请注意以下事实： 在现有的Token价格水平上，如果考虑到训练成本摊薄的因素，几乎所有国产大模型在财务上都是亏损的。 由于国产大模型太多，价格战愈演愈烈，有的大模型甚至是边际亏损的：不考虑训练成本摊薄，只考虑推理成本，毛利率仍然是负数。 受到国内经济形势以及人力成本低廉的影响，B端客户对大模型的价格相当敏感，即使技术水平比较优越的大模型也卖不出更高的价格。 虽然AI创投看起来很热闹，但是雷声大雨点小，创业公司拿到的钱很少（其中很大一部分还以算力形式支付），根本没有本钱打价格战。 假如豆包真的打穿了大模型的“地板价”并且坚持执行下去，其他互联网大厂肯定也会跟进，那么国产大模型创业赛道可能迎来一场浩劫。只有大厂才能在这种不计成本的消耗战当中幸存，绝大多数创业公司难逃垮掉或被整合的命运！这就是用C端应用思维做B端产品的可怕之处，至于这套思维在长期是不是可持续，那又是另一个问题了。反正字节跳动烧得起钱，其他大厂也跟得起，只有小公司受伤的世界达成了？ 至于豆包大模型的技术水平如何，倒不是一个特别重要的问题。很多人会疑惑，字节跳动生成式AI部门的人员背景相当庞杂，其中仅有极少数具备真正的AI技术背景，而且是“应用驱动”的——这是否天然不利于大模型技术开发？不过，在国内现有环境下，哪怕豆包大模型的技术水平不领先，也不影响其业务应用在短期的蓬勃发展。我们需要意识到： 与国内最先进的一些大模型（名字就不点了）相比，豆包的最新版本可能有10%左右的效率差距。但是对于C端用户而言，这种差距不太明显；对于B端用户而言，巨大的价格优势足以弥补这一点技术差距。 国内大模型创业公司在产品、商务、二次开发等层面上，普遍处于“草台班子”阶段，能够把大模型研发做好已属不易。无论面向C端还是B端用户，与字节跳动等武装到牙齿的大厂相比，它们的天然劣势十分明显。 国内部分大模型的领先，并不是OpenAI那种划时代意义的领先，而是在小地方当老大而已。与GPT-4相比，国产大模型作为一个整体的落后幅度很大。既然如此，豆包与它们的短期技术差距也不是什么大不了的事情。 字节跳动的AI野心能否成功，取决于国内生成式AI应用的发展大势：它最早取得突破、实现良性循环的领域，如果是B端，那么阿里无疑将取得较大优势，百度也有机会；如果是C端，那么字节跳动的优势将相当明显。在前一种场景下，国内大模型创业公司或许还能通过对垂直应用的理解和定制开发能力，占据一席之地；在后一种场景下，成熟的互联网大厂将会一手遮天，AI将不会促进行业“再平衡”，而只会加固极少数巨头的地位。 还有一个问题，不仅对字节跳动很重要，对整个行业都很重要，那就是算力问题。我在上文刻意忽略了这个问题，因为我不知道怎么解答。所有国内互联网大厂都储备了一定量级的AI训练及推理算力；具体到字节跳动，不仅自身有较大的算力储备，还从阿里云租用了大量算力。可是如果AI应用真能取得上亿级别的MAU，乃至像抖音那样成为头部C端应用，目前全国的算力储备都是远远不够的。许多用户已经注意到了，一些国内AI聊天应用经常出现提问需要排队的现象，这就是算力不足的一个体现。这种算力瓶颈是不能依靠砸钱去解决的，因为供应商已经不再收钱了。 在可见的未来，如果我们还是无法以合理的成本解决算力问题，那么生成式AI在国内的C端应用的道路将会很窄，因为推理算力可能只够满足少数专业化的B端客户的需求（价格也会被推得很高）。这样的问题显然不是字节跳动或任何一家互联网大厂所能解决、所应该考虑的。我希望它能得到妥善解决，尽管我完全不知道怎么解决。

IT之家 5 月 17 日消息，据“阿里云”公众号今日推文，微博 COO（IT之家注：首席运营官）、新浪移动 CEO 王巍表示，AIGC 发展速度远超想象，包括通义 2.5 在内，行业已涌现出不少大模型。同时他指出，大模型开源势不可挡，“阿里云开源 1100 亿参数规模大模型，是非常了不起的。”。 王巍表示，微博是通义大模型最早的外部客户之一，并已在多个场景广泛落地。“大语言模型就像百科全书，一个国家有几本就够了，我们不需要做 100 个大模型，这其实是很大的资源浪费。我更倾向于使用阿里云‘通义千问’这类基础大模型，同时利用我们的自有数据，以更加精巧的模式产出好的落地应用”。 据介绍，微博已经将大模型技术应用于 AI 评论、AI 明星陪聊、虚拟角色账号、星座大模型、信息流广告创意生成等场景。 据IT之家本月初报道，5 月 9 日，通义千问 2.5 大模型发布，号称多项能力赶超 GPT-4。官方表示，在中文语境下，文本理解、文本生成、知识问答 & 生活建议、闲聊 & 对话和安全风险等多项能力上赶超 GPT-4。

【编者按】： 本周，OpenAI推出新一代旗舰AI模型——GPT-4o。而早在2023年3月15日，GPT-4就已正式问世，其强大的文本生成能力迅速使生成式AI成为全球焦点，掀起了一场AI技术竞赛的浪潮。 在国内，生成式大模型的发布同样风起云涌。2023年3月16日，百度发布“文心一言”大模型；2023年4月10日，商汤科技的日日新发布；2023年4月11日，阿里巴巴的通义千问发布；2023年7月7日，华为云推出盘古大模型3.0……各方力量争先恐后，争奇斗艳，这股热潮被形象地称为“百模大战”。 那么，一年多过去了，国内大模型企业的发展现状如何？硅谷的生态又有怎样的新变化？在这一领域中，科技巨头和初创企业展现出了怎样的发展方向？对此，《每日经济新闻》特推出《“百模大战”周年考》策划，深入探讨这些问题。 一年前的3月15日，随着OpenAI多模态预训练大模型GPT-4的发布，国内包括百度、华为、腾讯等科技巨头，百川智能等初创企业，以及智谱AI研究院等研究机构纷纷扬帆起航，投身到人工智能（AI）大模型开发，试图搭上这趟时代的列车，轰轰烈烈的“百模大战”也由此开启。 据《每日经济新闻》记者的不完全统计，截至今年4月底，国内共计推出了305个大模型。而截至5月16日，只有约140个大模型完成生成式人工智能服务备案，占发布总量的45.9%。这意味着，还有约165个大模型尚未获得“过审”机会。 这一严峻现实的背后除了有技术层面的难度，还有训练和推理过程中高昂算力成本的制约；即便是跨过这一关，大模型企业如何实现商业化，依然着面临不小的难度。而对这场竞赛中可能被“出局”的公司来说，未来的路又在何方呢？ 现状：305个大模型发布，仅约四成完成备案 GPT-4的发布在全球掀起了“炼大模型”的热潮，面对这一新蓝海，科技巨头、初创企业以及科研院校相继开启布局，没人想错过这趟时代的列车。 据《每日经济新闻》不完全统计，截至今年4月底，国内共推出了约305个大模型，在过去一年推动着语言理解、图像识别等多个领域的技术进步。 图片来源：每经制图 截至2024年5月16日，国内共有约140个大模型完成生成式人工智能服务备案，占305个大模型的45.9%左右。 此前，国家网信办有关负责人就《办法》相关问题回答媒体提问时介绍，《办法》规定，利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务，适用本办法。 在已备案的大模型中，在地域分布上，北京以70个备案大模型领跑全国，凸显了其在AI领域的集聚效应。上海和广东紧随其后，分别有28个和19个模型备案。 图片来源：每经制图 而“140”这一数字同时也意味着，从备案层面来看，大约还有165个大模型依旧未通过备案，无法公开向公众提供服务。这些尚未能“过审”的大模型中，不乏一些备受关注的明星项目，包括曾号称是“国内首个ChatGPT”的元语智能大模型ChatYuan。 更多未完成备案的是“学院派”大模型。在305个大模型中，有60个大模型是由大学或研究院所研发。或许是由于研究机构的项目更偏重学术探索，而非商业应用，备案动力或流程可能不如企业迅速。也有大模型转向“境内深度合成服务算法”备案，例如恒生电子的大模型。 一名大模型行业创业者对《每日经济新闻》记者介绍称，当前模型相关的备案申请有点像专利申请，并不一定会通过，且申请周期较长，约在4~6个月。他表示，当下，大模型只要做To C服务，就需要备案，而在B端，一些大客户会要求大模型公司完成备案工作。 不过他同时强调，没备案的大模型也不代表就消失在市面上，很多来自研究所、大学的大模型仅仅只用于研究，就没有动机去完成备案。 一家大模型头部企业从业人士也告诉记者，来自大学的大模型，如果只做自己学术范围内的研究，是可以不用备案的。 “百模大战”行至此时，最终留下3~5家大模型已经成为行业对于这场竞赛最终结局的共识。“大模型这个行业（到最后）可能就不存在了，未来大模型就是几个最基本的底座，只有少数的几家公司。”行行AI董事长、顺福资本创始人李明顺曾在接受《每日经济新闻》记者采访时坦言。 难点：成本高，日活千万需年入超100亿元才能覆盖数据中心成本 算力资源的稀缺性是制约大模型发展的关键瓶颈。对不少大模型来说，没能挺过一周年，难搞的算力要负很大责任。对于模型厂商而言，目前主要的算力成本包括预训练成本和推理成本。模型推理应用阶段对算力的需求要远远高于训练阶段。 据中国工程院院士郑纬民计算，在大模型训练的过程中，70%的开销要花在算力上；推理过程中95%的花费也是在算力上。 以GPT-4为例，该模型的训练需要一万块英伟达A100芯片跑上11个月。假设每块A100的成本为10000美元（价格因供应商和购买数量而异），那么一万块A100的总成本约为1亿美元。 对于许多急匆匆踏上大模型赛道的创业公司或科技企业来说，在“烧”了一阵子钱后，他们绝望地发现，算力不仅越来越贵，质量也开始下降。 郑纬民表示，目前，市面上只有三类系统可支持大模型训练。其中，基于英伟达GPU的系统一卡难求；基于国产AI芯片的系统面临国产卡应用不足、生态系统有待改善的问题；而基于超级计算机的系统，虽然可在作好软硬件协同设计的情况下实现大模型训练，但需在超算机器尚未饱和的前提下操作，私人企业获得超算设备的机会并不大。 据英特尔方面介绍，在大模型领域，去年关注点更多是在模型训练上，对成本和功耗并不那么重视，彼时，企业都希望能训练一个自己的通用大模型。随着很多通用大模型被训练出来，今年关注的重点则转移到了推理。对企业来说，大模型训练出来是需要变现且能够盈利的。但目前市场上很多大模型都是基于开源的，性能差不多，用于训练的数据也差不多，很难通过差异化来盈利。 没有足够的资金支撑推理过程，成了很多创业者败退的原因之一。为了降低成本，部分企业正在尝试探索是否可以用CPU来做大模型推理。从当前一些案例来看，在130亿参数以下的大模型中，CPU是可以做到的这一点的。 然而，即便是熬过了推理关，企业要将大模型变现仍有不小的难度。在行云集成电路创始人季宇看来，大模型的商业落地与早期互联网时代相比区别很大，边际成本仍然非常高。大模型每增加一个用户，基础设施需增加的成本是肉眼可见的，一个月几十美元的订阅费用根本不足以抵消背后高昂的成本。 更为关键的是，眼下大模型要大规模商业化，在模型质量、上下文长度等方面还有进一步诉求，不排除会进一步增加边际成本。目前来看，日活千万的通用大模型一年需超过100亿元的收入才能支撑其背后的数据中心成本，未来大模型要像互联网产业一样服务上亿人，成本一定是迈不过去的槛。 寻找新“航道”：投身应用或专注垂类细分行业 如果说“百模大战”最后的赢家只属于少数几家公司，那在这场赛事中被淘汰的公司，未来会走向何方？ 昆仑万维董事长方汉曾在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，“百模大战”会淘汰一部分公司，剩下的科技公司肯定会继续全速前进。 在行云集成电路创始人季宇看来，当下和未来两三年，大模型的商业探索会在成本和Token质量上相互妥协，并逐渐分化为两派。 一派是质量优先，用高端系统打造高质量的通用大模型，寻找超级应用来覆盖高昂的成本。另一派是成本优先，用足够便宜的硬件提供基本够用的Token质量，寻找垂直场景的落地。若能在同样的成本下买到规格大得多的芯片，跑一个百亿千亿模型，支持超长上下文，商业化的空间会比今天大得多，就像曾经的显卡和游戏行业一样。 启明创投合伙人周志峰认为，当下，绝大多数的大模型企业是包着大模型的皮，裹着应用的心，“拥有模型能力的团队更容易在算法、模型、数据、模型的加速方面去做优化，以达到体验更好的产品，尤其对比那些用第三方模型纯粹做应用的公司。这一类公司其实不是模型公司，未来一定会是一家应用公司”。 周志峰以字节跳动为例，从今日头条到抖音到TikTok，背后的轴是AI驱动的推荐引擎。“字节跳动第一轮、第二轮融资的时候跟我们投资人讲得更多的故事是AI驱动的推进引擎，而今天不会再去说字节跳动是一家AI技术公司，只会记得是哪几个应用造成了这么大的规模。”同理，今天大部分的大模型公司未来也一定是靠它最终闯出了超级应用，大家因为这个超级应用而记住这家公司。 李明顺也持同样的观点，即不远的未来，有一部分大模型公司要转型成应用公司，因为大模型领域不需要这么多公司，“有一些大模型公司的创始人有Plan A和Plan B的双计划，就是一旦我的模型实在是拼不过前面的5家之后，就要被迫在一些垂直领域里面找到生存之地，它就会转型为一家应用公司。” 在备案成功的大模型中，部分模型已经从通用型转变为聚焦特定领域或行业的细分垂类模型。 中科闻歌董事长王磊在接受《每日经济新闻》记者采访时坦言，在过去的半年到一年内，适当做小行业大模型，降低参数规模的趋势已经变得非常明显。真正成功的商业应用不是制造一个巨无霸，而是能够被用户广泛使用且价格适中。“实用至上是关键，不必为了面子而去追求大规模，高昂的代价会影响产品的市场推广和用户的使用，实用性才是商业发展的主导原则。” 王磊表示，目前国内企业都意识到，最受欢迎的规模是70亿和130亿，300亿是单台推理的参数规模，比较受欢迎。“在我们的大模型发布时，国外网友评价这是企业级应用的小型参数规格。我认为一般的企业可能难以承受更大规模的产品。对于文本生成任务，这个规模基本上是足够的，但对于一些特定领域的任务，还需要强化模型的能力。” 第四范式也同样坚定选择投入行业大模型。“如果说无限把模型做大，往里面放无限多的数据，最后可能会达到AGI的状态，但是在每一个垂直应用，我们都要平衡好能力以及代价”。创始人戴文渊此前在第四范式的业绩沟通会上也表示，从技术的角度来说，第四范式也追求AGI，但是与此同时，“对于每一个客户的具体场景，我们也要做一定的裁剪，比如说这个考试只考数学，不一定需要让它有物理的能力。”

近日，OpenAI发布了全新大模型GPT-4o，GPT-4o中的“o”不只是一个字母，它代表的是“omni”，意味着这款模型拥有多模态的能力，能够灵活处理文本、图像和音频等多种类型的数据。 这款大模型集成了多模态交互能力，实现在320毫秒内实时响应，并具备增强的智能与情感理解能力，不管是与它闲聊，还是向它咨询问题、交代任务，都像与真人交互一样丝滑。这款模型将在未来几周内逐步向广大开发者和消费者推出，并且，它将面向免费客户开放。 在与Logan Bartlett的深度访谈中，OpenAI首席执行官Sam Altman透露了这一突破性产品诞生的关键内情。 Altman坦言，GPT-4o的出现并非一蹴而就，而是过去几年OpenAI在音频、视觉模型及模型结合研究方面努力的最佳力作。他认为GPT-4o关键不仅在于性能，更在于其高效运行状态，以至于这一当今全球最佳模型之一甚至可供免费用户使用，令人叹为观止。 在谈及模型未来发展时，他表示AGI（通用人工智能）只是智能连续发展过程中的一个节点，很可能会以过去10年的疯狂速度持续向前，让我们有机会亲历更多不可思议的时刻。他大胆预测，在不远的将来，编程或将成为最重要的应用领域；同时，具备泛化推理能力的通用模型将扮演比众多专业化模型更为关键的角色，成为驱动科技进步的中流砥柱。 以下为本期内容目录： 01GPT-4o新品发布 02AI发展预测 03AI创业机会 04通往AGI之路 05OpenAI内部运营 06Sam的个人思考 / 01 / GPT-4o新品发布 Logan Bartlett：你今天早些时候宣布了GPT-4o的消息。它可以同时处理文本、语音和视觉信息。你能谈谈这为什么重要吗？ Sam Altman：我认为这是一种令人难以置信的人机交互方式。一直以来，我们都有语音控制计算机的想法，比如Siri之类的东西。但对我来说，它们从来没有真正让人感觉自然好用。GPT-4o则完全不同，因为它可以实现很多事情，比如速度快、可以理解多种模态、语调自然，还可以根据你的指令改变说话速度和语气。它的流畅性和灵活性让我着实着迷。 Logan Bartlett：你有没有发现一些让你印象深刻的用例呢？ Sam Altman：目前我只用了一个星期左右，但让我惊讶的一个用例是在我全神贯注工作的时候，我可以把手机放在桌子上，不用再切换窗口，而是直接用GPT-4o作为另一个信息通道。比如说，我正在处理某件事，以前我可能不得不停下来，切换到另一个标签页，然后用谷歌搜索一些东西，点击来回浏览等等。但是现在，我只需要问它问题，它就可以立即给我答案，而我仍然可以专注于电脑屏幕上的内容，这太酷了。 Logan Bartlett：促成GPT-4o诞生的是架构上的转变还是计算能力的提升？ Sam Altman：这应该是过去几年我们所学到的一切的共同作用。我们一直在研究音频模型、视觉模型，以及如何将它们结合起来，同时也在努力提高模型的训练效率。并不是说我们突然解锁了一项疯狂的新技术，而是将许多部分整合到了一起。 Logan Bartlett：你们是否还需要开发类似于设备模型的东西，以便降低延迟到可用水平？ Sam Altman：对于视频处理来说，也许是这样。网络延迟在某些情况下会带来麻烦。比如说，我一直认为最酷的事情之一是，未来我们可以戴上AR眼镜之类的设备，然后实时用语音与世界交互，看着事物随之改变。而网络延迟可能会成为这种应用的障碍。不过就目前而言，2300毫秒的延迟感觉上已经非常快了，甚至比人类的响应速度还要快。 Logan Bartlett：关于后续的ChatGPT版本，人们猜测下一个重大发布可能不会是GPT-5，而是会采取一种迭代的开发方式。你们公司似乎也的确是这样做的。这种理解方式正确吗？以后不会再有盛大的发布活动推出全新版本GPT-5，而是会采用另一种方式？ Sam Altman：我们老实说还不知道。我认为我学到的一件事是，人工智能和惊喜并不总是相辅相成的。尽管科技公司通常会以发布会的方式推出产品，我们或许应该尝试不同的方式。也许我们仍然可以把它命名为GPT-5，但以不同的方式发布，或者换个名字。 但就目前而言，我并不认为我们已经找到给这些产品命名和打造品牌的方法。从GPT-1到GPT-4的发布似乎还算合理。现在，GPT-4显然还在不断改进。我们还有一个想法，那就是可能存在某种“虚拟大脑”，它可以在某些情况下比其他模型产品思考得更深入。也许这会是不同的模型，但用户可能并不关心它们是否相同。因此，我们还没有想清楚如何将这些产品推向市场。 / 02 / AI发展预测 Logan Bartlett：这是否意味着随着模型的不断增量改进，对计算能力的需求可能比历史上要少？ Sam Altman：我想我们总会尽可能利用可获得的计算力。现在我们正在取得令人难以置信的效率提升，这非常重要。今天发布的语音模式显然是一个很酷的功能。但也许更重要的是，我们能够以如此高的效率运行它，甚至可以将其提供给免费用户。可以说，这是目前世界上最好的模型之一。任何想要免费下载ChatGPT的人都可以使用它，这比GPT-4和GPT-4Turbo有着显著的效率提升，而且我们还有很大的改进空间。 Logan Bartlett：你说ChatGPT本身并没有改变世界，而只是改变了人们对世界的期望？ Sam Altman：是的，如果你想用经济指标来衡量，可能找不到ChatGPT发布后生产力或其他方面的显著提升。 Logan Bartlett：在未来12个月里，你认为哪些应用或领域最具前景？ Sam Altman：虽然这可能会因为我所处的位置而让我产生偏见，但我认为编程是一个非常重要的领域。 Logan Bartlett：这有点类似于你最近提到的一个深刻教训，你谈到了针对特定数据和特定目的训练的深度专业化模型与能够进行真正推理的泛化模型之间的区别。 Sam Altman：我认为具有泛化能力的模型更重要。如果模型能够进行泛化推理，能够自己弄清楚新的东西，那么当它需要处理新的数据类型时，你可以把它输入进去，它就可以完成任务。但反之则不然，一堆特化模型组合在一起，在我看来，是无法进行泛化推理的。 Logan Bartlett：你认为在未来两年内，人类和人工智能之间主要的沟通方式是什么？ Sam Altman：自然语言似乎是一个非常好的选择。我对这样一个总体想法很感兴趣，即我们应该规划一种未来，让人类和人工智能能够使用相同的方式进行交流。因此，比起其他形式的机器人，我更倾向于人形机器人。因为我认为现在世界的一切基本上都是为人类设计的，我并不希望为了某种更有效的东西而改变这一切。我喜欢这样一种想法，即我们与人工智能的交流可以使用经过优化非常适合人类的语言，甚至它们彼此之间也用这种方式交流。也许我的想法并不成熟，但总的来说，我认为这是一个值得探索的方向。 Logan Bartlett：对于C端用户来说，商业交互页面和易用性才是重头戏？ Sam Altman：这些当然很重要。它们一如既往地很重要。你知道，我可以设想还有其他情况，比如一种市场或网络效应，在那里我们的agents能够互相沟通。当然，也可能有不同的公司和应用商店，但我倾向于认为一般的商业规则在这里仍然适用。每当有新技术出现时，人们就会认为它们不适用，但这通常是假新闻。一切传统的创造价值方式在这里依然重要。 Logan Bartlett：有报道说你打算募集大量资金投资晶圆厂和半导体行业等。我想《华尔街日报》是比较可信的报道来源。英伟达也在加紧满足对AI基础设施的需求预期。你最近说过，你认为世界需要更多的AI基础设施。你是否看到了需求方面的一些情况，需要比目前英伟达和台积电等提供的AI基础设施多得多？ Sam Altman：首先，我确信我们将找到办法大幅降低交付当前系统的成本。其次，我确信在做到这一点后，需求将大幅增加。第三，我确信通过构建更大更好的系统，将会有更多需求。 我们都应该希望拥有一个智能太廉价以至于无需计量的世界。它无处不在，丰富无比。人们可以将其用于各种用途，甚至不会考虑是否使用，比如说:“哦，我是否需要这个来帮我阅读所有邮件并回复？”或者是“我是否要用它来治愈癌症？”你当然会选择治愈癌症。但答案是，你希望它能把这些事都做了。我只是想确保我们有足够的资源。 Logan Bartlett：像Humane和Limitless这样的不同实体设备助理而言，你认为它们做错了什么？或者你认为它们的采用率可能还没有达到用户的期望？ Compaq TC1000，发布于2003年 Treo 90，发布于2002年 Sam Altman：我认为这只是一个早期阶段。我一直是各种计算设备的早期使用者。我在大学一年级时就拥有并非常喜欢Compaq TC1000平板电脑。我觉得它太酷了，尽管它离iPad还有很长的距离。然后我买了Treo（于2002年首发的一系列智能手机），那时候孩子们是没有这个的。它离iPhone还有一段距离，但我们最终还是走到那一步了。而且，你知道，这些东西给人一种很有前景的方向，只是需要一些迭代。 / 03 / AI创业机会 Logan Bartlett：你最近提到，许多建立在GPT-4之上的企业将被未来的GPT“碾压”。你能详细阐述一下这一点吗？此外，你认为哪些AI企业能够在GPT不断进步的情况下生存下来？ Sam Altman：我发现唯一有效的框架是，你要么建立一个业务，赌下一代模型在这个业务上表现不会太出色，要么建立一个可以从下一代模型的出色表现中获益的业务。有时你为了使一个GPT-4无法解决的使用场景能够成功运作而做了大量工作，最终你让它勉强可以工作了。然而随后GPT-5出现，它可以非常好地完成这个用例以及所有其他事情，你就会为之前那种将这个用例勉强实现感到遗憾。但如果你有一个总体来说还不错，人们可以用于各种用途的产品，而你并没有为了让某个用例勉强工作而投入大量工作，然后GPT-5或无论我们将其命名为什么出现，它的表现远远更出色，你原有的一切事物都将随之受益。 我建议的是，在大多数情况下，你并不是在创建一个AI企业，而是在创建一个利用AI技术的企业。在App Store早期，我认为确实存在着填补一些明显空白的应用，但最终苹果修复了这些问题，你就不再需要从App Store下载手电筒之类的应用了，它已成为操作系统的一部分，这是必然会发生的事情。然后还有一些像Uber这样，是受益于智能手机的出现而存在，但确实建立了一个非常有护城河的长期业务。我认为你就应该瞄准后一种类型。 Logan Bartlett：你能举一些新颖的概念作为例子吗？可以是真实的公司，也可以是一个有趣的想法。 Sam Altman：实际上我会赌注在新公司身上。人们经常举的一个常见例子是试图打造类似AI医生或AI诊断师的东西。人们会说，我不想在这里创业，因为Mayo Clinic（美国老牌顶级医院）或其他人会做这件事。但我会赌是一家新公司做这种事情。 Logan Bartlett：对于那些希望投身于此的CEO，你有何建议？ Sam Altman：智能作为一种服务将会每年变得更好、更便宜，但这只是你取胜的必要非充分条件。因此，你仍然必须找出你的业务的长期防御性是什么。如今这个赛场比很长一段时间以来都要开放。有令人难以置信的新事物可做。但即使你现在有更多的手段去实现，你也不能免于建立持久价值的艰苦工作。 Logan Bartlett：你能想象在5年内，由于AI的发展而出现或变得主流的职位或工作职责吗？也许现在这种工作还很小众或不存在。 Sam Altman：我正尝试着找到未来将有1亿或5000万人从事的工作是什么，应该是新型艺术、娱乐的宽泛领域，有点像是人与人之间的相互连接。我不知道这个职位会叫什么。我不知道5年内我们是否能实现这一点，但我认为以人为本、现场的具身体验将会备受推崇。我不知道我们会怎么称呼它，但我可以看到这将成为一个全新的、非常庞大的类别。 Logan Bartlett：OpenAI最近一轮融资的估值约为900亿美元左右。在实现AGI之前，有一两件事情你认为将让OpenAI成为万亿美元公司吗？ Sam Altman：我认为，如果我们能够保持目前的改进速度，并找到继续利用这项技术制作出良好产品的方法，而且收入持续像现在这样增长，我不知道具体的数字，但我认为我们会很好。 Logan Bartlett：目前的商业模式能否创造出万亿美元的公司估值？ Sam Altman：是的，ChatGPT的订阅模式对我们来说真的很管用。出乎意料的是，我原本不会赌注于此，没有足够的信心认为它会像现在这样成功，但结果确实不错。 Logan Bartlett：我想我们都听你谈过有关盈利模式等问题。手工劳动显然是第一步，然后是白领工作，再接下来是创作。不过实际情况在某种程度上却恰恰相反。还有其他一些你曾经预设了某种观点，但事实证明完全相反的事情吗？ Sam Altman：这绝对是我最大的意外之处，就是你提到的那一点。有其他一些，比如我没想到它这么早就能如此擅长法律工作，因为我认为那是一件非常精确、复杂的事情。但没错，最大的惊喜就是你所说的那一点，体力劳动、脑力劳动和创作劳动的顺序颠倒过来了。 / 04 / 通往AGI之路 Logan Bartlett：在通往AGI的道路上，你认为最大的障碍是什么？听起来你认为目前的规模化趋势或许还能在未来几年内持续？ Sam Altman：我认为最大的障碍是新的研究。你知道，我从互联网软件转向人工智能时必须学会的一件事是，研究并不像工程那样按照相同的时间表进行，这通常意味着需要更长的时间，有时候也意味着进展速度比任何人预测的都快得多。 Logan Bartlett：什么意思？你能详细解释一下，为什么说它不是线性进展的？ Sam Altman：最好的解释方式是举一些历史例子。我可能会搞错数字，但我想中子（neutron）首次被提出概念是在20世纪初期，可能是在10年代或20年代被首次探测到。关于后来的原子弹的工作始于30年代，40年代就实现了。从完全没有中子这个概念，到能够制造原子弹，彻底打破我们对物理学的所有直觉，这一切发生得太快了。还有一些不那么纯粹的科学例子，比如著名的关于莱特兄弟的引语。我也会搞错数字，但假设是在1906年，他们说飞行还需要50年时间，但在1908年他们就做到了，大致如此。科学和工程史上还有许多其他类似的例子。当然，也有我们提出理论但从未实现的事情，或是耗时几十年甚至几个世纪才实现的情况。但有时事情确实会进展得非常迅速。 Logan Bartlett：在可解释性方面我们处于什么位置？长远来看，它对AI有多重要？ Sam Altman：可解释性有几种不同类型。一种是我是否理解神经网络中每一个机械层面上的每一个细节；另一种是我能否审视输出结果，指出其中的逻辑缺陷等等。我对OpenAI和其他机构在这方面正在进行的工作感到兴奋。我认为可解释性作为一个更广义的领域，看起来很有前景且令人兴奋。 Logan Bartlett：人们既对AGI发展感到兴奋，又担心由你或OpenAI这样的人单方面掌控并做出决定。这让人们觉得需要一个类似政府的结构，由选举出来的领导者而不是你们来做决定。 Sam Altman：我认为对现有能力的模型进行严格监管可能是一个错误，但当模型确实对世界构成重大灾难风险时，就应该有某种监管。现在的问题是，在何处设置门槛，以及如何进行测试。 Logan Bartlett：那些被指控可能会遭受监管约束的风投人士，你认为他们没有看到AI潜在风险的哪些方面？ Sam Altman：我认为他们根本就没有认真思考过AGI的问题。事实上，那些最大声疾呼监管会成为阻碍的人，不久前还在完全否认AI的可能性。我理解他们的立场，监管确实没有为科技带来什么好处，看看欧洲的科技行业就知道了。但我认为，我们正在走向一个门槛，超过这个门槛后，我们所有人的想法都可能会有所不同。 Logan Bartlett：你认为开源模型本身存在一些固有的危险吗？ Sam Altman：目前还没有，但我可以想象未来可能会出现这种情况。 Logan Bartlett：我听你说过，所谓的“安全”在某些方面是一种错误的表述，因为这更像是一种关于我们明确接受什么程度的风险的讨论，就像航空业一样。 Sam Altman：对，安全不是一个非黑即白的事物。你之所以愿意乘坐飞机，是因为你认为它们相当安全，尽管你知道偶尔也会出现坠机事故。至于称一家航空公司为“安全的”需要达到何种程度，这就需要讨论了，人们会有不同意见。这是一个极具典型意义的说法。就目前而言，整个航空业的安全性已经令人难以置信地提高了，可以说是一个巨大的成就。但“安全”并不意味着飞机绝对不会出事故，有人会在飞机上丧生。 Logan Bartlett：我很好奇，有很多不同的快速爆发场景。而我们今天所面临的一个制约因素就是缺乏AI基础设施，对吗？我猜，如果有研究人员开发出一种对当前的transformer架构的修改，可以大幅减少所需的数据和硬件规模，更像人脑那样。我们是否有可能看到一种快速爆发的情况？ Sam Altman：这是可能的，当然可能。而且甚至可能不需要任何修改。但这不是我认为最有可能的路径，不过我也不会完全排除这种可能性。我们有必要将它列入可能发生的情况加以考虑。我认为事情可能会更加连续，即使是加速发展。我们不太可能在一夜之间就拥有真正的超级智能。但即便爆发过程持续一年或几年，在某种程度上也算是快速的。 Logan Bartlett：当你思考模型会变得越来越智能时，你之前稍微提到了创造力这个元素，那么你认为人类仍然独特的是什么呢？当模型开始能够做我们曾经认为它们做不到的事情时。 Sam Altman：我认为，即使是多年以后，人类仍然会关心其他人类。你知道，我在网上看到有人说，现在每个人都会爱上ChatGPT了，每个人都会把ChatGPT当作女朋友之类的。我不这么认为。我们如此渴望长期关心其他人，以各种方式。这种对他人的痴迷将会持续下去。 / 05 / OpenAI内部运营 Logan Bartlett：在经营OpenAI这家公司时，你在YC构建了很多如何经营业务的规则或框架。然后你也打破了其中的一些规则。对于这家公司，你是否雇佣了与你创办消费互联网公司或B2B软件公司时不同类型的人，尤其是在高管层？ Sam Altman：研究人员和产品工程师大多数情况下是非常不同的。而且，我大多数情况下并没有外聘高管。 Logan Bartlett：在OpenAI的运营过程中，你做出过哪些决定感觉最重要？当时你是如何做出这些决定的？ Sam Altman：很难只指出一个，但我们决定采取所谓的迭代部署策略，而不是秘密地构建AGI，然后一次性推向世界，后者是当时普遍的智慧，也是一些其他公司的计划。我认为这是我们做出的一个非常重要的决定，当时也觉得它很重要。押注于语言模型也是一个重要的决定，当时也觉得很重要。 Logan Bartlett：实际上我不太了解你们当初押注于语言模型的故事。这是怎么开始的呢？ Sam Altman：嗯，我们当时有其他一些项目，正在从事机器人和视频游戏方面的工作。然后有一个非常小的努力开始关注语言建模，伊利亚（Ilya Sutskever）真的相信这个方向，相信即将到来的语言模型时代。我们做出了GPT-1，GPT-2，开始研究规模化定律，扩展到GPT-3，然后我们做出了一个重大押注，决定把语言模型作为我们要做的事情。当时的情况看起来并不那么显而易见，我当时的感觉并非如此。 / 06 / Sam的个人思考 Logan Bartlett：你最近还提到了两种使用AI的方法，一种是复制自己，另一种是最聪明的员工方式。 Sam Altman：这不是指AI本身，而是关于你想如何使用它。就像你想象与你的个人AI助手互动时的情况。 Logan Bartlett：当时你做出这种区分时，似乎有很深的见解，但你能再解释一下吗？因为这似乎体现了你对AI未来使用场景的独特看法。 Sam Altman：如果你在未来的5年给我发短信，我认为你需要明确是在给我发短信还是给我的AI助手。然后，如果是我的AI助手要把信息打包在一起，稍后再答复。我认为将这些事情分开并保持独立是有价值的，而不是AI仅仅是Sam的延伸。我不知道我在和Sam还是Sam的AI幽灵交谈，但没问题，因为它们是一回事。这是一个合并的实体。我认为会有像我和我的AI助手这样的存在，这个东西并非只是和我的延伸联系在一起，而是一个我可以越过屏障与之交流的独立实体。它会替我回复消息，我会把它看作是一个非常出色的合作伙伴，我可以对他说：“嘿，你能做这件事吗？完成后你再告诉我”。但我不会把它当成我自己。 Logan Bartlett：当你思考教育体系时，比如说2030年或2035年的大学生，将来的某个群体，你认为应该在大学教育体系中做出哪些具体的改变，以使人们为未来做好准备？ Sam Altman：最大的一点是，我认为人们不仅应该被允许，而且应该被要求使用这些工具。当然，在某些情况下，我们希望人们用老式方法，因为那有助于理解。你知道的，就像我记得有时在数学课上，有些题你不能用计算器。但总的来说，在现实生活中，你可以使用计算器。你需要理解它，但你也必须熟练使用计算器。如果你上数学课从不用计算器，那你将来做工作时就会技能不足。你知道，如果OpenAI的所有研究人员从未使用过计算器，OpenAI可能就不会存在了。至少在教授电脑知识时，我们没有试图让人们不使用计算器和电脑。我认为，我们也不应该培养人们不使用AI。它将成为未来从事有价值工作的一个重要组成部分。 Logan Bartlett：在谈及AGI及其未来发展时，您曾提及AGI只是智能连续发展过程中的一个节点，进展很可能会持续下去，维持过去十年中所见进展的速度很长一段时间。您有没有亲自停下来思考或想象未来会是什么样子？或者说这个问题太抽象了无法思考。 Sam Altman：我一直在思考。我并不像科幻电影那样憧憬着天空中飞驰的汽车和充满未来感的城市，但当我想到一个人可以完成数百甚至数千人协作才能做到的事情，这让我着实兴奋。同样的，虽然我们或许无法穷尽所有科学领域的知识，但这种感觉就像——如果我们真的可以发现所有科学奥秘，那么世界会变成什么样子呢？这是我一直在思考且为之兴奋的。

最近有条新闻不知道差友们刷到没？ QQ、微信上线地震预警功能，同时腾讯还升级了微信平台预警功能以及 “ 四川省地震预警平台微信小程序 ”，从而实现了四川全省 5 级以上地震在震后 5-15 秒发布地震预警的能力。 作为小米手机用户，第一眼看到这新闻，我的嘴角不自觉往上一翘，一句 “ 切，就这？” 差点没从嘴巴里蹦出来。 原因相信用安卓手机的差友都懂，地震预警这个功能，如今但凡是台国产手机，系统基本都已经内置了好吧？根本用不着通过微信和 QQ 来预警，腾讯明摆着就是给苹果用户准备的。 之前咱们就聊过，因为 iOS 在国内一直没上线地震预警功能。 所以 iPhone 用户想实现地震预警，只能从 App Store 下载一个由 “ 四川成都高新减灾研究所 ” 开发的地震预警 App，然后再授予它各种运行权限，相当于也是通过 App 实现预警： 只是它的预警效果嘛，肯定不能跟系统自带的功能比。 我看到小红书还有评价里有人反馈直到地震过去，iPhone 都没收到通知，原因可能是因为 App 权限没拿够，又或者是推送过程中，某个环节出问题了，总之容错率就。。。挺低的。 而换成原生支持预警的国产手机就没这问题。 当检测到地震的时候，不管手机处在啥界面，都会被地震预警直接接管，我们在屏幕上就能看到诸如倒计时、震级等跟地震有关的信息，它的优先级别非常高，要多醒目就有多醒目： 值得一提的是，国产手机上的这套地震预警服务，同样由成都高新减灾研究所提供，导致两者预警体验不在一个层级的主要原因，就在于一个是通过第三方 App 实现，一个是系统内置。 更让苹果用户觉得难受的一点是什么呢？ App 版地震预警 ，之前一直都能免费用，但是从 2024.1.0 版本开始，它就把地震预警功能改成了类似订阅制的服务，连续包年的价格 10 元/年，而内置在安卓系统中的地震预警还是不收费。 之所以从免费改为收费，高新所那边给出的理由是它们跟苹果达成了相关协议，至于具体是啥协议没说，反正对苹果用户来说，说没落差感那是假的，甚至还会纠结要不要掏钱支持。 毫无疑问，这次腾讯在自家 QQ 还有微信上推出这项功能，等于是给了 iPhone 用户一个新选择。 我也是尝试体验了微信端的地震预警，该说不说它用起来还挺简单，只要关注 “ 四川地震台 ”，跟着图文引导允许该公众号使用位置、关闭免打扰，再添加预警位置就算设置成功。 就是它的效果，还是不能超出微信 App 本身的限制，它在发出预警的时候，不能主动开启系统震动，也不能主动把音量调整到最高，不过有总比没有好，就看后续能不能优化下了。 看到这里，我相信很多差友都会有这样的疑问 —— 既然安卓手机能在系统里内置这项功能，为什么 iOS 就不行？我也是尝试打听了下，从业内人士那边多少了解到了一些小道消息。 不保证以下消息绝对准确，各位就当听个乐呵。 这么说吧，地震预警这功能，之前成都高新所其实一直都是当做公益项目来做的，后来某家国内手机厂商注意到了，觉得不错，就跟他们谈了个系统底层植入，还资助了他们一笔钱。 其他几家看到之后也有样学样都谈成了系统级的集成，然后也各自意思意思捐了一笔 —— 资助公共事业发展嘛。 而苹果这边，前两年果子本来也想跟他们谈合作，但因为要往系统层植入东西，其中涉及到很多层面，后面经过认真评估之后，苹果就取消把这项功能植入进 iOS 系统里边的想法了。 后来因为经历了几次地震，网上有很多小伙伴骂为什么 iPhone 没有地震预警，所以高新所又主动做了个 App，上架到了苹果 App Store。 后面为什么只有苹果开始弹收费，就是因为其他手机都是 “ 系统级模块 ”，高新所真要收费也可以直接管厂商，而苹果这边因为是 “ App ”，要不到苹果头上，就只能管用户要了。 至于为啥收钱，我这里也有个猜想：我一年前打听的时候，听说他们想把地震预警功能扩展到全国，但这事要想做成就要建大量的地面检测站，这么做毫无疑问肯定需要大量资金。 目前地震预警系统主要分为四个环节：地震监测、预警信息分析和处理、预警信息发布、预警信息接收和应用。 具体来说，在地震危险区域布设高密度的台网，用来监测地震，监测仪将监测到的震动关键信息发送至预警中心进行分析和处理，然后预警中心发布预警信息给用户，每个环节都要投入。 根据小米公布的地震预警使用区域来看，目前地震预警覆盖确实不是很全，比如浙江就只支持温州和丽水，像是杭州、宁波啥的就不在这个列表内，离覆盖全国还有很长一段路要走。 虽然直接管用户要钱确实不是很优雅。。。但可能也间接说明他们确实除了厂商资助没太多进项了，想扩大盘子只能从用户头上打主意。 之前有些小米手机里多了个 “ 地震预警志愿者 ”（ 把手机传感器变成地震预警器 ）的自愿项目，其实应该就是这个全国范围预警策划的衍生项目，不过看起来用户参与度不是很高。 我看了下，目前加入地震监测志愿者的人数也才一百多万人，正在使用小米手机的差友如果感兴趣，可以在设置里搜地震预警，就会看到 “ 加入地震监测 ”，点击加入就能成为志愿者。 OK，事情大概就是这么个事儿，文章最后我还是建议 iPhone 用户，如果你不打算换手机，那还是把微信和 QQ 的地震预警功能打开，动动手给自己多上一道保险，总归不是什么坏事～ 撰文：胖虎 编辑：面线&米罗

是老北京味儿的。

最近托尼在冲浪的时候，发现一个叫饭卡手机的东西，频频登上热搜，引得一众媒体纷纷下场，提醒家长们注意自己孩子有没在偷用。 到底是怎么个事儿，竟然能让大家如此紧张，如临大敌呢？ 托尼上网一查，发现这玩意，真就是蛊惑学生（ 包括当年的我 ）的神器。 视频里作者完整地给大家展示了，如何将一个二手的 iPhone 5s 大卸八块，重新排列组合，让它重获新生。 整个改造过程中最关键的一步，就是把这台二手 iPhone 5s 的内屏上的前偏光片取了下来，放到了眼镜上。 再把手机剩下的零件都给整合到了一个饭卡卡套里。 一开始只看最终改造完的手机，我还觉得平平无奇，感觉它浑身上下都透着一股 DIY 半成品的味道。 但是一看完手机的演示效果，托尼就绷不住了——因为视频的画风突然就变得很像某音上的电影解说： 注意看，这个男人叫小帅，他此时正在上晚自习，只见他正在盯着自己发光的饭卡端详，时不时还会发出傻笑。 镜头一转，奇怪的事情就发生了，从小帅的眼镜里看过去，饭卡居然变成了手机屏幕的样子。 看完大家估计对饭卡手机到底是个什么东西，已经有个基本的了解了——除了长得很像饭卡之外，还只有带了特殊眼镜的人，才能看到里面的具体内容。 可究竟是什么原理呢？是又有高速运转的机器进入中国了吗？ 其实秘密就存在于从内屏上撕下来的偏光片上。 偏光片其实是屏幕的一个光学部件，移除了偏光片之后，屏幕就失去了对光线控制的能力，无法控制每个像素点显示什么颜色，自然就变成么得感情的白色饭卡了。 而要解释清楚偏振片是怎么控制光线的，还得从光本身的性质说起。 小学二年级的科学课应该就有讲过，光的本质就是电磁波，既然是电磁波，那就会有振动的方向。 而 LCD 屏幕的背光模组发出的属于自然光，它的振动方向是 360 °的。 而偏振片对光的控制作用，说白了就是给光套上一个栅栏，只让光线里振动方向跟栅栏缝隙相同的部分通过，其他的通通都给过滤掉。 这时候如果再增加一个 “ 栅栏 ” ，让它的方向跟前一块偏光片方向稍微有点偏移，就会发生第二次 “ 过滤 ” ，能通过的光线就会进一步减少，光也就会更暗。 极限情况下，两张偏光片的方向完全垂直，两块偏光片就组成了一张密不透风的网，把所有振动方向上的光线都给阻挡住了，从正看的话就是乌漆麻黑的一片。 手机上的 LCD 屏幕也用上了两块偏光片。 把手机的 LCD 屏幕放大，就会发现每一个像素点的结构里都会有两块偏光片，一块水平偏光片，一块垂直偏光片，两片偏光片之间还会有 TFT 阵列、液晶和彩色滤光片。 光线从背光模块出来之后经过垂直偏光片，就变成只在垂直方向上振动，按理说是完全没有办法通过后面的水平偏光片的。 这样屏幕是没法用的，因为根本没亮屏。。。 要解决这个问题，其实得靠卡在中间的 TFT 阵列和液晶，他们能让从垂直偏振片出来的光线的振动方向发生旋转，往水平方向靠。 这样光就能部分地通过后面那块偏光片。振动方向旋转得越厉害、越靠近水平，在经过最后一块偏光片时，透过的光就越多，亮度也就越高。 搞明白怎么点亮一个像素点之后，下一步要解决的就是怎么让像素点显示不同的颜色。 原理上讲，只要让红、绿、蓝三种颜色的光按照一定的比例混合，就能让像素点显示出特定的颜色。 这时候就轮到彩色滤光片发挥作用了——每个像素的彩色滤光片会被分成红、绿、蓝三个颜色区域。 而 TFT 阵列和液晶会根据需要，让进入 “ 红绿蓝 ” 三个滤光片的光，分别旋转不同的角度，之后通过水平偏光片时，就可以得到不同亮度的 “ 红绿蓝 ” 光，组合在一起，就可以得到我们想要的颜色。 比如，当你想让一个像素点显示紫色时， TFT 阵列和液晶的组合可以让红色和蓝色区域的光旋转 90 度，再让绿色的光保持原来的方向不变。 这样蓝色和红色的光就和后面的水平偏光片对上了，而绿色的光则和垂直偏光片的方向一致，这样遇到水平偏光片之后，就会被完全挡住。 蓝光和红光再一混合，就形成了屏幕上的紫色。 要显示其他的颜色也是同样的操作，想要显示出来的颜色偏红就多 “ 滤 ” 一点红色的光过去，多筛掉一点其他两个颜色的光。 而在饭卡手机的故事里， “ 嫌疑人 ” 主要的 “ 作案手法 ” 就是移除掉的这块水平偏光片。 这也就意味着屏幕失去了 “ 过滤颜色 ” 的能力，红、绿、蓝三种颜色的光虽然角度不同，但依旧会一股脑地全都照出来，混在一起之后，就变成了白色。 这也是为什么饭卡手机在没带上特制眼镜之前，只能看到白蒙蒙的一片。 至于为什么三原色混在一起之后会变成白色，托尼就不多解释啦，还不熟悉的差友们可以回去翻看一下初中的物理课本，或者参考一下这个 GIF 。 但不得不说现在的学生们脑洞是真的大，动手能力也真的够强。 托尼上学的时候都还只是刷刷机什么的，现在的学生甚至心思都动到了手机屏幕内部的偏光片上去了。 只能说，甘拜下风。 撰文：施昂 编辑：面线 美编：萱萱