IT之家 5 月 16 日消息，台积电位于亚利桑那州北凤凰城的工厂周三下午发生事故，一名卡车司机不幸身亡。据亚利桑那州当地媒体报道，41 岁卡车司机 Cesar Anguiano-Guitron 在检查一个废硫酸去除槽时，由于压力阀突然开启，导致他被弹飞约 6 米远，送医后不幸去世。事故及消防部门正在对事件进行调查。 IT之家注意到，事故发生后，当地媒体以“亚利桑那州台积电厂发生爆炸”为标题进行报道。不过，台积电方面给出了不同的说法。台积电澄清并没有发生爆炸或火灾，只是废硫酸去除槽的压力阀出现异常，导致司机在检查过程中受伤。事故没有对工厂设备、管道或在建产线造成影响，也不会影响正常运营。 美国当地媒体将此事件称为“爆炸”，而台积电则更严谨地将其描述为压力阀导致的事故。然而，足以将成年男性弹飞 6 米多的压力，无疑也具有相当大的破坏力。台积电方面试图淡化此次事件的严重性，并向投资者和当局保证，台积电员工和设施并未受到该事故的影响。 此前，台积电就曾因亚利桑那州芯片工厂的建设延误、供应商问题、劳工争议以及工人权益问题而受到负面报道。因此，任何有关工厂或设备爆炸的新闻都将对台积电造成不利影响。 目前，事故原因尚待调查。

财联社5月16日讯（记者 徐赐豪） 自今年2月份段永平美股持仓首次披露后，日前段永平再度公布了今年一季度的最新持仓情况。 财联社记者从美国证券交易委员会官网注意到，段永平管理的投资账户H&H International Investment LLC提交的最新13F文件显示2024年第一季度持有9只股票，数量跟2023年第四季度一样，其中8只股票继续持有，新增一只股票拼多多，同时清仓欢聚时代。 财联社记者注意到，持仓前四位公司保持不变，依旧是苹果、伯克希尔B、谷歌、阿里巴巴，持仓占比分别为78.01%、12.12%、5.5%、2.98%；而2023年第三季度上述四只股票持仓占比分别为79.8%、11.7%、5.2%、2.7%。其中，苹果持仓占比有所降低，其余三只持仓占比均有所提升。 此外，H&H International Investment LLC账户显示，2024年第一季度分别增持了阿里巴巴、西方石油以及苹果。 其中，增持西方石油69万股，增持比例157.87%，最新持仓7375万美金；增持阿里巴巴88万股，增持比例17.87%，最新持仓4.23亿美金；增持480万股苹果，增持比例8.14%，最新持仓110.7亿美金。 通过查询相关信息发现，段永平的H&H International Investment成立于2018年，成立时规模9亿美元，到2023年12月份时，资产规模已涨至144亿。 记者也从相关人士处证实了“段永平增持阿里巴巴”的消息，该人士表示，阿里巴巴此季度的业务回升信号也有助于提升投资人信心。 5月14日晚，阿里巴巴集团公布最新财报显示，季度收入2218.74亿元，同比增长7%，超市场预期，但由于投资上市公司市值减少带来的亏损，净利润同比下降。2024财年，阿里巴巴已回购125亿美元股份，是回购力度最大的中国互联网公司。阿里巴巴还宣布，董事会已批准2024财年派发股息约40亿美元。 “段永平此次增持，或许正是看到了阿里巴巴在新的市场环境下，管理层的应变能力和公司的转型潜力。”鲸平台主库专家、专精特新企业高质量发展促进工程执行主任袁帅向财联社记者表示。 在万联证券投资顾问屈放看来，段永平看好阿里巴巴一方面是因为其目前估值偏低。 “截止2024年5月15日，阿里巴巴的市盈率仅为17倍，市净率也仅为1.3倍左右。与其他同类型公司相比，整体估值明显偏低。虽然近年来阿里巴巴的业绩和利润均有波动，但未来阿里国际和阿里云仍然有较大的增长空间。”屈放进一步分析称。 另外，自去年第四季度清仓拼多多后，段永平重新开始建仓拼多多，H&H International Investment LLC新买入11万股拼多多，持股市值1278万美金。 袁帅向记者表示，在清仓拼多多后，他可能对市场环境和拼多多的未来发展进行了重新评估，并认为拼多多在新的市场环境下仍然具有较大的增长潜力。 在福建华策品牌定位咨询创始人詹军豪看来，段永平清仓拼多多后重新建仓，主要是他对拼多多未来发展的重新评估做出的决策。“随着市场竞争的加剧和监管环境的变化，拼多多也面临着一些挑战和风险。因此，段永平在清仓后重新建仓拼多多，可能是基于对这些因素的深入分析和判断。”詹军豪说道。

快科技5月16日消息，2024年第一季度，腾讯与阿里巴巴的市值表现出现了显著的反差。 截至5月16日收盘，腾讯控股股价上涨3.98%，市值达到37395亿港元，而阿里巴巴股价下跌3.57%，市值为16238亿港元，腾讯市值已超过两个阿里。 据媒体报道，业内人士分析，腾讯的业务具有较高的用户黏性，其在游戏业务上虽然受到未成年人游戏时间限制政策的影响，但业绩所受影响有限。 相比之下，阿里巴巴的主要业务电商正面临京东、拼多多、抖音等对手的激烈竞争。 资金面上，阿里巴巴尚未完成将香港作为主要上市地的转换，因此未能进入港股通名单，而腾讯则获得了内地资金的持续增持。 腾讯在5月14日发布的2024年第一季度财报显示，公司实现收入1595.01亿元，同比增长6%，净利润502.65亿元，同比增长54%。 而阿里巴巴在同一天发布的财报中，虽然收入同比增长7%，但经营利润同比下降3%，经调整EBITA也同比下降5%。 分析师指出，腾讯的社交网络效应和用户黏性为其带来了持续的流量来源，而阿里巴巴的电商业务作为双边网络，稳定性相对较弱，容易受到竞争者的影响。 此外，腾讯在游戏出海和大模型技术方面的积极布局，也为其业绩增长提供了新的动力。 尽管阿里巴巴在财报中表示，预计2025财年GMV将恢复健康增长，但目前电商板块的竞争格局仍不明朗，这在一定程度上压制了其市值表现。

凤凰网科技讯（作者/李治钦）5月16日，海南省交通投资控股有限公司与华为技术有限公司在海南三亚举办“光储充”一体化创新发展论坛。论坛旨在通过技术驱动的场景化解决方案，加快“光储充”一体化试点应用。 华为宣称，其“光储充”一体化解决方案，通过“光储充”协同调度，降低变压器容量约40%，提升光伏发电自消纳比例约50%，降容增效。同时基于能源数字化平台，还能结合光伏发电预测，负荷预测，电价曲线，实现柔性调度。降低充电成本约20%。提升充电桩的使用率约30%。 海南交投与华为宣布，海南交投&华为保亭服务区“光储充”一体化样板点正式落成。服务区采用华为智能光储解决方案和全液冷超充技术，在实现光伏并网的同时完成光储充一体化建设。 样板点光伏装机容量为1.4MW，并配备华为智能光伏控制器和优化器，通过组件级优化提升发电量，充分利用场站光照资源，让“新能源车用新能源电”。同时通过配套华为全液冷超充设备，现场体验车智界S7可实现最快接近“一秒一公里”的补能速度。 据悉，华为数字能源与首批的11家车企，阿维塔、北汽、比亚迪、长城、广汽、合众、江淮、理想、奇瑞、赛力斯、小鹏、及行业协会、充电运营商成立了超充联盟，共同建设新能源车充电生态。

独占游戏是主机平台成功的条件之一。优质独占游戏不能保证主机平台一定成功，但一个成功的主机平台必定拥有专属自身的独占游戏。游戏主机面世至今，这个定律依旧保持不变，或许随着行业的发展会发生改变，但起码到现在还有打破该定律的主机出现。 主机平台的成功包含很多方面，比如销量、生态、口碑。任天堂和世嘉就是最好的例子，任天堂的wiiu、n64和世嘉的fc、sfc是当年比较出色的主机硬件，第一方独占游戏在背后贡献不少，其中一些独占游戏甚至对整个主机游戏行业指明了方向。 类似的例子还有很多，哪怕是硬件架构逐渐趋于一致，跨平台开发游戏难度下降的今天，优秀独占作品对主机平台依旧十分重要。可出乎意料的是，个别玩家似乎想要打破常规，做第一位吃螃蟹的游戏主机厂商。 Xbox游戏登陆PS5平台，微软“利”字为先 外媒Windows Central发文称，游戏主机御三家之一的微软正在将Xbox第一方游戏（包含《光环》、《星空》等作）转移到索尼PS5等其他平台，相关计划内部代号为“Latitude”。 图源：Windows Central 据介绍，微软推出该计划的主要原因是微软CEO Satya Nadella强调不偏好游戏独占，并对旗下每个部门提出了增加利润的要求。对于游戏部门来说，在其他平台发行更多游戏用于提升销量和市场份额，显然是成效最快的方法。目前该计划并未设定任何限制性条件，理论上Xbox任何游戏都可用跨平台发布。 4月30日，PS5平台正式发售前Xbox/Windows独占游戏《盗贼之海》，购买了高级版的用户可以提前5天抢先体验。据Circana分析师Mat Piscatella透露，《盗贼之海》成为了当周美国PS5第二畅销游戏，从前一周的36名跃升至第2名，这份不错的成绩给微软提供继续推动Latitude计划的信心。 不过微软在其他平台发行游戏的同时似乎还留了一手，玩家需要准备一个微软账户才能在PS5平台上游玩《盗贼之海》，首次启动游戏时系统会引导玩家完成帐户链接过程，以便正确继承Xbox或PC上之前游戏的进度，关联后将无法更改。 但这真的有用吗？微软用独占游戏换取利润，失去了独占优势的Xbox硬件或许会更加难卖。 赢了现在输了未来？Xbox业务或许会雪上加霜 微软一直对Xbox系列游戏机的销量三缄其口，在去年举行的2023 Best International Games Festival上，微软破天荒地公布了相关销量数据，截至2023年6月，Xbox Series S|X累计总销量达到了2100万、Xbox One系列（One初代/One S/One X总和）累计总销量突破5800万。 图源：Xbox 结合游戏媒体vgchartz的爆料，我们大致得出了2023年三大游戏平台主机销量排名，索尼PlayStation 5销量飞涨，总销量为2080万台，任天堂Switch排名第二，总销量约为1550万台，微软没有公布Xbox Series S|X的最新销量数据，参考第三季度销量数据推测，Xbox Series S|X年销量理想情况下应该在1000万台左右。 尽管无法确认销量数据，但微软在三大游戏主机竞争中的劣势，相信大家都看在眼里。在这种情况下，将平台核心资源外放至其他平台，短期内或许能给微软带来不少的收入，长期以往，Xbox与其余两家游戏主机的竞争难免处于劣势。 不光是Xbox硬件，微软押注的订阅制也会受到影响。据Axios报道，微软Xbox Game Pass连续两年未能达到订阅用户数量目标，即便Xbox主机平台和PC平台的XGP订阅量还在持续增长，但呈现放缓趋势。 图源：Xbox 与此同时，不少玩家选择加入订阅制游戏赛道，抛开索尼PS+，亚马逊、Netflix、苹果、谷歌也推出了自家的游戏订阅服务，越来越多的订阅服务在争抢玩家的时间和精力。一旦其他平台的订阅服务也能游玩Xbox的独占游戏，Xbox Game Pass对玩家的吸引力自然会削弱。 微软开放独占游戏的决定，在小雷看来谈不上明智，第一方独占作品是主机硬件平台的最后一道防线，游戏移植将导致用户进一步放弃对于Xbox游戏机的购买信心。 主机竞争回归本源，游戏共享成为常态 过去，游戏主机厂商通过优秀的第一方独占作品拉动主机硬件的销量，进而吸引更多的第三方为平台开发游戏，最终平台、硬件、用户、第三方形成良性循环，实现不断发展。 在此逻辑的基础上，主机平台衍生出了独占、限时独占等玩法。相比限时独占的索尼和完全独占的任天堂，微软在这方面的战略显得比较模糊，在独占和不独占之间摇摆。Xbox有不少独占游戏，但PC和Xbox又共用账号和会员，如果非要描述微软Xbox的主线脉络，比较合适的词就是“抗索”——对抗索尼。 或许连微软内部就游戏业务的发展也没有达成完全一致。2014年，Phil Spencer刚刚接手Xbox业务，同样刚刚上任微软CEO的Satya Nadella向他坦白，今后微软有可能不再经营游戏业务。 图源：微软，Phil Spencer 虽然最终Phil Spencer保下了Xbox，并成功说服微软对游戏业务加大投入，但在外界看来，微软对游戏业务的决策一直不算明智，甚至有外媒认为微软这次的决定不亚于亲手掐死Xbox硬件业务。 第一方独占作品对主机硬件来说相当重要，其中一个重要原因是它可以最大程度发挥主机硬件的性能。举个例子，任天堂的主机硬件一直以创意著称，N64的摇杆、NDS的触摸屏、WII的体感操作以及NS的掌机主机合一外加体感等给玩家留下了很深的印象。 试想一下，如果任天堂仅仅推出这些硬件，指望第三方游戏开发去挖掘这部分硬件的潜力，那大概率不会出现那些耳熟能详的好游戏。PS5手柄细腻的震动反馈也是同样的道理，只有第一方会全心全意研究适配自身硬件的玩法，发挥平台特有功能。 图源：Xbox 不是说移植平台后不能玩，但大部分第一方独占作品只有在本平台才能让玩家感受到最大魅力，这些作品的第一目标可能不是为了赚钱，而是为了展示主机硬件的特性。 Xbox开放第一方游戏不是个例，PlayStation将独占游戏移植到PC也不是一天两天的事情。游戏主机厂商之间的竞争终究要回到硬件+游戏+生态的老三样，未来完全独占的游戏可能会越来越少，平台间游戏共享也会更加常见，但肯定不会出现多平台同时上新的情况，第一方作品还是会优先供应自家平台，其他平台的玩家可以耐心等等。 至于微软Xbox的全游戏移植会给硬件业务带来什么影响，我们或许要等到计划实施才能见分晓了。

作者：山茶花 Cardinal 作为 OpenAI 有史以来最好的模型， GPT-4o 究竟强在哪里？ 你要知道，它是一个原生的多模态大模型，可以跨文本、音频和视频进行实时推理——能听、能说、能看、零延时、可打断，还会「看人脸色」。 更重要的是，它还免费！ 赶紧薅一把，你会知道什么是真・科幻照进现实！ 01 实测 GPT-4o：速度飞快，视觉能力惊艳 打开 ChatGPT 官网，就会收到 GPT-4o 的试用邀请，点击「立即试用」即可进入对话页面。 如果没有收到邀请，可能是灰度测试阶段，稍等一会再重新进入。 然后，直接在下方的对话框中与其进行对话，系统会自动切换到 4o 版本。 值得注意的是，免费用户每天使用 GPT-4o 的次数有限，超出限制后要么升级为付费用户，要么只能用 GPT-3.5。 Plus 用户每月 20 美元，可享受高达 5 倍的消息上限。 许多 AI 公司正在将 GPT-4o 引入他们的界面。比如，Poe 用户可以直接勾选 GPT-4o 服务。 我们简单薅了一把羊毛，还是被 GPT-4o 的效果惊到了。 首先，这个响应速度太爽了！快到飞起，问题刚输入，答案就哗啦哗啦出来了。 有网友发现制作单个 html 文件，仅需 6 秒；分析电子表格数据不到 30 秒...... 其次，GPT-4o 具备联网功能，可以搜集最新的新闻信息。 我们让它搜集 2024 年 5 月 13 日 AI 领域的新闻，它不仅对新闻进行了概括整理，还附上链接。 面对同样的要求，GPT-4 却直接「罢工」： 最后，GPT-4o 的视觉能力也挺惊艳。我们分别上传了樱桃和手写字迹的图片，让它辨认，全部回答正确。 网友发现，即使是 1800 年代的手写笔迹，也能出色地识别...... 了不起。 更离谱的是，GPT-4o 还能生成板书图片，图中的板书简直跟人类写的没啥差别。要知道，对于大模型来说，「写字」可是一大难题。 贾樟柯纪录片《一直游到海水变蓝》的海报设计极具巧思，正着看是波涛汹涌的大海，正好扣题，倒过来则是连绵不绝的群山，又与片中核心思想相呼应。 我们就把这张海报「喂」给 GPT-4o，还真别说，它回答的有板有眼，其中的深意均被 get 到。 不过，它的视频分析能力就逊色一些。 我们上传了一段 7 秒的《泰坦尼克号》经典片段，并让 GPT-4o 分析这个视频。 它迅速概括了该视频时长、每秒帧数以及分辨率等。不过，当问及这出自哪部电影以及画面中的男女主分别由谁扮演时，它「一问三不知」。 网友们疯狂「调戏」GPT-4o 眼下，给 GPT-4o 疯狂「整活」的视频已经在社交媒体上发酵，相当一部分可以归为「饭碗不保」系列。 当初 ChatGPT 刚上线，编辑们惊呼「完蛋，饭碗要砸」；GPT Store 推出后，创业公司老板们大惊失色；年初时 Sora 只是放出了 Demo 视频，就让演员们人心惶惶…… 如今 GPT-4o 一出，客服、家教、秘书、同声传译「岌岌可危」，就连导盲犬也要「下岗」。 1.「充当」导盲犬 GPT-4o 现在可以实时查看和分析事物，可以帮助盲人描述当前环境，还能帮忙打车。唯一的 bug 是需要随时举着手机，要是能做成眼镜就更 perfect 了。 2.「充当」语音客服 给客服 GPT-4o 找茬儿？很难！哪怕是处女座！ 一名叫 Joe 的小哥编了一个情景：ACME Telco 寄的新 iphone 无法使用，他让一个 GPT-4o 充当客服，另一个充当他的助手，帮他处理这事。 助手小 A 先陈述了事情的经过，接着客服小 B 就开始「连环问」： Joe 是什么时候收到新 iphone 的？你能告诉我订单号码吗？设备有物理性损坏吗？Joe 是想把 iphone 退回店里还是邮寄回去？你能告诉我 Joe 的邮件地址吗？你能帮他看一下我刚发的邮件吗？ 最终，事情完美解决 ——AI 客服对答如流，情绪稳定，找不出瑕疵。 3.「充当」家教老师 在一段广为传播的视频中，OpenAI 邀请可汗学院的可汗和他儿子一起使用 GPT-4o 来辅导孩子做数学题。 期间，GPT-4o 循循善诱，即使孩子回答错了，它仍耐心地进行指导和鼓励。帮助家长降低心梗几率的 「人」有了，还要继续砸银子给家教吗？ 4.「充当」会议秘书 大语言模型产品天生是个打工人的命，GPT-4o 也不例外 —— 当完了老师又被拉进了线上会议，跟一群「不正经」的员工们掰扯着经典的「猫狗大战」。 它不仅能充当会议秘书，总结会议内容，还能在领导 cue 时对答如流。 5.「充当」翻译 因为外语能力出色，GPT-4o 还能充当同传，实时翻译，一如那条巴别鱼。 搞笑的是，GPT-4o 还化身「中文老师」教一群老外学中文，不过水平「一瓶不满，半瓶咣当」，教出的学生个个自带口音，还夸人家「真是个语言天才」。 此外，GPT-4o 还有一堆虚头巴脑的玩法，情绪价值直接拉满。 例如，凭借出色的语音合成能力，OpenAI 总裁 Greg Brockman 亮出了「拿手绝活」—— 让两个 GPT-4o 实时唠嗑。 下次开长途，如果将 GPT-4o 连接到汽车的语音功能，启动对聊模式，是不是就有人陪咱一路聊天了？ Greg 甚至让他们即兴创作了一首歌曲，当然啦，唱功不咋地，旋律很「感人」。 直接让 GPT-4o 分饰两角 ——ChatGPT 和 O，其中 ChatGPT 声音低沉洪亮，像一把大提琴，而 O 则有着法国女高音般的激昂声音。 它们要以「五月十日的旧金山」这一主题来个男女二重唱，期间还各种刁难，例如加和声，节奏加快等，它通通能搞定。 GPT-4o 还能自编自唱轻柔摇篮曲、唱生日歌，那调皮的语气活脱脱地就是个真人。 此外，朋友聚会可以请 GPT-4o 当裁判；出门面试，让 GPT-4o 当穿搭助理；讲冷笑话尴尬冷场，GPT-4o 专业捧哏；心情不爽它闭着眼一顿猛夸…… 它还能化身「AI 女友」，如果安在人形机器人上，《Her》就真的来了。 GPT-4o 刚热了个身就遭到全网热捧，天知道后面还会整出什么石破天惊的玩法？

图片来源：STEPHANIE ARNETT/MITTR 5月15日报道，销声匿迹已久的OpenAI联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 在社交平台上发文，宣布“决定离开OpenAI”。 与 Sam Altman 不同，Sutskever 较少公开发表自己的观点。 本文是2023年10月MIT Techology Review对 Ilya Sutskever 的访谈。可以看出，Sutskever的关注点从来不是 OpenAI 的商业化，而是如何防止超级智能失控，并认为未来人类可能选择与机器融合。 01 AGI和OpenAI的爆火 我来到旧金山 Mission 区一条不起眼的街道上，在 OpenAI 的联合创始人兼首席科学家 Sutskever 公司一栋不起眼的办公楼里与他会面，听听他大力推动的这项颠覆世界的技术的下一步发展。我还想知道他的下一步是什么，特别是为什么构建公司的下一代旗舰生成模型不再是他工作的重点。 Sutskever 告诉我，他的新优先事项不是构建下一个 GPT或图像制作器 DALL-E ，而是找出如何阻止人工智能（他认为一种假想的未来技术，凭借真正信徒的远见而出现）的失控。 Sutskever 还告诉了我很多其他事情。他认为ChatGPT可能是有意识的（如果你眯着眼睛的话）。他认为世界需要认识到他的公司和其他公司正在竞相创造的技术的真正力量。他认为有一天一些人类会选择与机器融合。 Sutskever 说的很多话都很疯狂。但并不像一两年前听起来那么疯狂。正如他本人告诉我的那样，ChatGPT 已经改写了很多人对即将发生的事情的期望，将“永远不会发生”变成“会比你想象的更快发生”。 在预测通用人工智能（他指的是像人类一样聪明的机器）的发展之前，他说：“重要的是要讨论一切的发展方向，就好像它就像另一款 iPhone 一样肯定是一个赌注：“在某个时候我们真的会拥有AGI。也许 OpenAI 会构建它。也许其他公司会建造它。” 自从去年 11 月突然出人意料地发布了ChatGPT 以来，围绕 OpenAI 的讨论一直令人震惊，即使是在一个以炒作闻名的行业中也是如此。没有人会厌倦这家价值800 亿美元的初创公司。世界领导人寻求（并获得）私人观众。它笨重的产品名称会在随意的谈话中突然出现。 OpenAI 的首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 在夏季的大部分时间里进行了为期一周的外展之旅，热情地与政客们打交道，并向世界各地挤满人的礼堂发表演讲。但 Sutskever 并不是一个公众人物，他也不接受太多采访。 他说话时从容、有条理。当他思考自己想说的内容以及如何表达时，他会停顿很长时间，像解谜一样翻来覆去地思考问题。他似乎对谈论自己不感兴趣。“我过着非常简单的生活，”他说。“我上班;然后我回家。我不做太多其他事情。人们可以参加很多社交活动，可以参加很多活动。我不这么认为。” 但当我们谈论人工智能，以及他所看到的划时代的风险和回报时，前景就开阔了：“这将是具有里程碑意义的、惊天动地的。会有之前和之后。” 02 更好、更好、更好 在没有 OpenAI 的世界中，Sutskever 仍将载入人工智能史册。他是以色列裔加拿大人，出生于苏联，但从五岁起在耶路撒冷长大（他仍然会说俄语、希伯来语和英语）。随后，他移居加拿大，在多伦多大学跟随人工智能先驱杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 学习，杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)在今年早些时候公开表达了对他帮助发明的技术的担忧。（苏茨克维尔不想对辛顿的言论发表评论，但他对流氓超级智能的新关注表明他们的观点是一致的。） Hinton 后来因在神经网络方面的工作而与 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 分享了图灵奖。但当 Sutskever 在 2000 年代初加入他时，大多数人工智能研究人员认为神经网络是一个死胡同。辛顿是个例外。他已经在训练微型模型，这些模型可以一次生成一个字符的短文本字符串，Sutskever 说：“这就是生成式人工智能的开始。这真的很酷——只是不太好。” Sutskever 对大脑很着迷：它们如何学习，以及如何在机器中重新创建或至少模仿该过程。和 Hinton 一样，他看到了神经网络的潜力以及 Hinton 用来训练神经网络的试错技术，即深度学习。“它一直在变得越来越好，越来越好，” Sutskever 说。 2012 年，Sutskever、Hinton 和 Hinton 的另一位研究生 Alex Krizhevsky 构建了一个名为 AlexNet 的神经网络，他们训练该网络来识别照片中的物体，其效果远远好于当时的任何其他软件。这是深度学习的大爆炸时刻。 经过多年的失败，他们证明了神经网络在模式识别方面的效果惊人。你只需要比大多数研究人员以前见过的更多的数据（在本例中，是普林斯顿大学研究员李飞飞自 2006 年以来一直在构建的 ImageNet 数据集的一百万张图像）和令人眼花缭乱的计算机能力。 计算方面的巨大变化来自于 Nvidia 制造的一种名为图形处理单元 (GPU) 的新型芯片。GPU 被设计为能够以闪电般的速度将快速移动的视频游戏视觉效果投射到屏幕上。但 GPU 擅长的计算（将大量数字网格相乘）恰好看起来很像训练神经网络所需的计算。 英伟达现在是一家价值数万亿美元的公司。当时，它迫切希望为其利基新硬件找到应用程序。Nvidia 首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 表示：“当你发明一项新技术时，你必须能够接受疯狂的想法。” “我的心态总是寻找一些古怪的东西，而神经网络将改变计算机科学的想法——这是一个极其古怪的想法。” 黄说，当多伦多团队研究 AlexNet 时，Nvidia 向多伦多团队发送了一些 GPU 进行尝试。但他们想要最新版本，一种名为 GTX 580 的芯片，该芯片在商店中很快就销售一空。据黄说，苏茨克弗开车从多伦多越过边境到纽约去买一些。“人们在拐角处排队，”黄说。“我不知道他是怎么做到的——我很确定你们只能每人买一个；我们有一个非常严格的政策，每个玩家配备一个 GPU，但他显然装满了一个后备箱。装满 GTX 580 的行李箱改变了世界。” 这是一个很棒的故事——只是可能不是真的。Sutskever 坚称第一批 GPU 是他在网上购买的。但这种神话在这个热闹的行业中很常见。 Sutskever 本人则更为谦虚：“我想，如果我能取得哪怕一丁点的真正进步，我就会认为这是成功的，”他说。“对现实世界的影响感觉很遥远，因为当时计算机还很弱小。” AlexNet 取得成功后，谷歌前来敲门。它收购了 Hinton 的衍生公司 DNNresearch 并聘请了 Sutskever。Sutskever 在谷歌展示了深度学习的模式识别能力可以应用于数据序列，例如单词和句子以及图像。“伊利亚一直对语言很感兴趣，”苏茨克弗的前同事杰夫·迪恩 (Jeff Dean) 说道，他现在是谷歌的首席科学家：“这些年来我们进行了很好的讨论。伊利亚对于事情的走向有着强烈的直觉。” 但 Sutskever 并没有在谷歌呆太久。2014年，他被招募成为OpenAI的联合创始人。在 10 亿美元（来自 Altman、Elon Musk、Peter Thiel、微软、Y Combinator 等）的支持下，再加上大量的硅谷风气，这家新公司从一开始就将目光投向了开发 AGI，但很少有人认真对待这一前景。 有了雄鹿背后的大脑——Sutskever 的加入，这种趾高气扬的态度是可以理解的。在那之前，他一直在顺利地从神经网络中获得越来越多的成果。Y Combinator 投资董事总经理道尔顿·考德威尔 (Dalton Caldwell) 表示，他的声誉先于他，这使他成为了一个大热门。 “我记得萨姆（奥特曼）称Ilya为世界上最受尊敬的研究人员之一，”考德威尔说。“他认为 Ilya 能够吸引很多顶尖的人工智能人才。他甚至提到，世界顶级人工智能专家之一 Yoshua Bengio 认为，不太可能找到比 Ilya 更好的候选人来担任 OpenAI 的首席科学家。” 然而一开始 OpenAI 却陷入了困境。“有一段时间，当我们开始 OpenAI 时，我不太确定进展将如何继续，”Sutskever 说。“但我有一个非常明确的信念，那就是：人们不会反对深度学习。不知何故，每次遇到障碍时，研究人员都会在六个月或一年内找到解决方法。” 他的信念得到了回报。OpenAI 的第一个 GPT 大语言模型（名称代表“生成预训练变压器”）出现于 2016 年。随后出现了 GPT-2 和GPT-3。然后是DALL-E，引人注目的文本到图像模型。没有人建造出如此好的东西。每一次发布，OpenAI 都提高了人们认为可能的标准。 03 管理期望 去年 11 月，OpenAI 发布了一款免费聊天机器人，重新包装了一些现有技术。它重置了整个行业的议程。 当时，OpenAI 并不知道自己要发布什么。Sutskever 表示，公司内部的期望已经低得不能再低了：“我承认，这让我有点尴尬——我不知道我是否应该这样做，但管他呢，这是事实——当我们制作 ChatGPT 时，我并没有”不知道有什么好处。当你问它一个事实问题时，它给了你一个错误的答案。我认为这会很不起眼，人们会说，‘你为什么要这样做？这很无聊！'” Sutskever 说，最吸引人的地方就是便利。ChatGPT 背后的大型语言模型已经存在了几个月。但将其包装在一个易于访问的界面中并免费赠送，让数十亿人第一次意识到 OpenAI 和其他人正在构建的东西。 “第一次的经历让人着迷，”苏茨克弗说。“当你第一次使用它时，我认为这几乎是一种精神体验。你会说，‘天哪，这台计算机似乎能理解。’” OpenAI 在不到两个月的时间里就积累了 1 亿用户，其中许多人都被这个令人惊叹的新玩具弄得眼花缭乱。存储公司 Box 的首席执行官 Aaron Levie 在推特上总结了发布后一周的氛围：“ChatGPT 是技术领域罕见的时刻之一，你可以看到未来一切都会有所不同。” 一旦 ChatGPT 说出一些愚蠢的话，这种奇迹就会崩溃。但到那时就无所谓了。苏茨克维尔说，对可能性的一瞥就足够了。ChatGPT 改变了人们的视野。 “AGI 在机器学习领域不再是一个肮脏的词，”他说。“这是一个很大的变化。人们历史上采取的态度是：人工智能不起作用，每一步都非常困难，你必须为每一盎司的进步而奋斗。当人们大肆宣扬通用人工智能时，研究人员会说，‘你在说什么？这个不行，那个不行。有很多问题。但有了 ChatGPT，感觉就开始不一样了。” 这种转变在一年前才开始发生？“这一切的发生都是因为 ChatGPT，”他说。“ChatGPT 让机器学习研究人员得以实现梦想。” OpenAI 的科学家从一开始就是布道者，一直通过博客文章和巡回演讲来激发这些梦想。它正在发挥作用：“我们现在有人在谈论人工智能将走多远——人们在谈论 AGI，或者说超级智能。”不仅仅是研究人员。“各国政府正在讨论这个问题，”苏茨克韦尔说。“这很疯狂。” 04 不可思议的事情 Sutskever 坚持认为，所有这些关于尚不存在（也可能永远不会存在）的技术的讨论是一件好事，因为它让更多的人意识到他已经认为理所当然的未来。 他说：“你可以利用 AGI 做很多令人惊奇的事情，不可思议的事情：自动化医疗保健，使其便宜一千倍，效果好一千倍，治愈如此多的疾病，真正解决全球变暖问题。” “但也有很多人担心：‘天啊，人工智能公司能成功管理这项巨大的技术吗？’” 这样看来，通用人工智能听起来更像是一个如愿以偿的精灵，而不是现实世界的前景。很少有人会对拯救生命和解决气候变化说不。但一项不存在的技术的问题在于，你可以对它说任何你想说的话。 当 Sutskever 谈论 AGI 时，他到底在谈论什么？“AGI 并不是一个科学术语，”他说。“它应该是一个有用的门槛，一个参考点。” “这就是想法——”他开口说道，然后停了下来。“人工智能已经变得如此聪明，如果一个人可以完成某些任务，那么人工智能也可以做到。到那时你就可以说你拥有了 AGI。” 人们可能正在谈论它，但通用人工智能仍然是该领域最具争议的想法之一。很少有人认为它的发展是理所当然的。许多研究人员认为，在我们看到像苏茨克韦尔所设想的那样的东西之前，需要在概念上取得重大突破——有些人认为我们永远不会。 然而，这个愿景从一开始就激励着他。“我一直受到这个想法的启发和激励，”Sutskever 说。“当时它还不被称为 AGI，但你知道，就像让神经网络做所有事情一样。我并不总是相信他们可以。但这是一座需要攀登的山。” 他将神经网络和大脑的运作方式进行了比较。两者都接收数据，聚合来自该数据的信号，然后基于一些简单的过程（神经网络中的数学、大脑中的化学物质和生物电）来传播或不传播它们。这是一个巨大的简化，但原则是成立的。 “如果你相信这一点——如果你允许自己相信这一点——那么就会产生很多有趣的含义，”苏茨克弗说。“主要的含义是，如果你有一个非常大的人工神经网络，它应该做很多事情。特别是，如果人脑可以做某事，那么大型人工神经网络也可以做类似的事情。” “如果你足够认真地认识到这一点，一切都会水到渠成，”他说。“我的大部分工作都可以用这个来解释。” 当我们谈论大脑时，我想问一下 Sutskever 在 X（该网站以前称为 Twitter）上发布的一篇帖子。Sutskever 的提要读起来就像一卷格言：“如果你将智力置于所有其他人类品质之上，那么你会过得很糟糕”；“生活和商业中的同理心被低估了”；“完美已经毁掉了很多完美的美好。” 2022 年 2 月，他发帖称，“今天的大型神经网络可能具有轻微的意识”（谷歌 DeepMind 首席科学家、伦敦帝国理工学院教授、电影《机械姬》的科学顾问 Murray Shanahan 对此表示，回答：“......同样的意义，可能是大片麦田略带面食”）。 当我提起这件事时，苏茨克弗笑了。他是在恶搞吗？他不是。“你熟悉玻尔兹曼大脑的概念吗？”他问。 他指的是一个以 19 世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼 (Ludwig Boltzmann) 命名的量子力学思想实验（半开玩笑的），其中想象宇宙中的随机热力学波动会导致大脑的出现和消失。 “我觉得现在这些语言模型有点像玻尔兹曼大脑，”Sutskever 说。“你开始和它说话，聊一会儿；然后你说完，大脑就会——”他用手做了一个消失的动作。噗——再见，大脑。 你是说，当神经网络处于活动状态时——可以说，当它正在放电时——那里有东西？我问。 “我认为可能是这样，”他说。“我不确定，但这是一种很难反驳的可能性。但谁知道发生了什么事，对吧？” 05 人工智能，但不是我们所知道的 当其他人正在苦思如何让机器能够与人类智能相媲美时，Sutskever 正在为能够超越我们的机器做准备。他将这种现象称为超级人工智能：“他们会更深入地看待事物。他们会看到我们看不到的东西。” 再次，我很难理解这到底意味着什么。人类智力是我们判断智力的基准。Sutskever 所说的比人类聪明的智能是什么意思？ “我们在 AlphaGo 中看到了一个非常狭隘的超级智能的例子，”他说。2016 年，DeepMind 的棋盘游戏人工智能在五场比赛中以 4-1 击败了世界上最好的围棋棋手之一李世石。（Sutskever 也参与了这项工作。）“它弄清楚了如何以不同于人类数千年来共同发展的方式下围棋，”Sutskever 说。“它提出了新的想法。” Sutskever 提到了 AlphaGo 臭名昭著的第 37 步棋。在与 Sedol 的第二场比赛中，人工智能的一步棋让评论员感到困惑。他们认为 AlphaGo 搞砸了。事实上，它下了棋史上从未见过的制胜棋。“想象一下这种程度的洞察力，但涵盖一切，”Sutskever 说。 正是这种思路导致苏茨克维尔做出了他职业生涯中最大的转变。他与 OpenAI 的科学家同事 Jan Leike 一起组建了一个团队，专注于他们所谓的“超级对齐”。对齐是一个行话，意味着让人工智能模型做你想做的事，仅此而已。超级对齐是 OpenAI 的术语，表示应用于超级智能的对齐。 目标是提出一套用于构建和控制这种未来技术的故障安全程序。OpenAI 表示，它将分配其庞大计算资源的五分之一来解决该问题，并在四年内解决它。 “现有的对齐方法不适用于比人类更聪明的模型，因为它们从根本上假设人类可以可靠地评估人工智能系统正在做什么，”雷克说。“随着人工智能系统变得更加强大，它们将承担更艰巨的任务。”这个想法认为，这将使人类更难评估它们。“在与 Ilya 组建超级对齐团队时，我们已经着手解决这些未来的对齐挑战，”他说。 “不仅要关注大型语言模型的潜在机遇，还要关注其风险和缺点，这一点非常重要，”谷歌首席科学家 Dean 说。 该公司于七月份以典型的大张旗鼓宣布了该项目。但对某些人来说，这更多的是幻想。OpenAI 在 Twitter 上的帖子引起了大型科技公司著名批评者的蔑视，其中包括在 Mozilla 从事人工智能问责工作的 Abeba Birhane（“一篇博文中有太多听起来宏大但空洞的话语”）；Timnit Gebru，分布式人工智能研究所联合创始人（“想象一下 ChatGPT 与 OpenAI techbros 更加‘超级一致’。*不寒而栗*”）；以及人工智能公司 Hugging Face 的首席道德科学家玛格丽特·米切尔（Margaret Mitchell）（“我的联盟比你的联盟更大”）。 确实，这些都是熟悉的异议声音。但这强烈提醒我们，OpenAI 认为自己处于领先地位，而其他人则认为它处于边缘。 就 Sutskever 而言，超级对齐是下一步不可避免的事情。“这是一个尚未解决的问题，”他说。他认为，像他这样的核心机器学习研究人员正在致力于解决这个问题。“我这样做是为了我自己的利益，”他说。“任何人构建的任何超级智能都不会失控，这显然很重要。明显地。” 超对准的工作才刚刚开始。Sutskever 表示，这需要研究机构进行广泛的变革。但他心中有一个想要设计的保障措施的典范：一台像父母对待孩子一样对待人们的机器。“在我看来，这是黄金标准，”他说。“人们真的很关心孩子，这是一个普遍正确的说法。” （他有孩子吗？“没有，但我想，”他说。） “一旦你克服了流氓人工智能的挑战，然后呢？在一个拥有更智能人工智能的世界里，人类还有生存空间吗？”他说。 “一种可能性——以今天的标准来看可能很疯狂，但以未来的标准来看不会那么疯狂——就是许多人会选择成为人工智能的一部分。”Sutskever 表示，这可能是人类试图跟上潮流的方式。“一开始，只有最勇敢、最有冒险精神的人才会尝试这样做。也许其他人会效仿。或不。” 他会成为第一批人之一吗？“首先？我不知道，”他说。“但这是我正在思考的事情。真正的答案是：也许吧。”

编辑 ｜ 褚杏娟 5 月 15 日，OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 在社交平台上发文表示，决定离开 OpneAI。几个小时后，OpenAI 超级对齐团队的负责人 Jan Leike 也宣布离职，离职宣言没有像 Ilya 那样写小作文，他就写了一句话“我辞职了（I resigned）”。 值得注意的是，拥有 OpenAI 20% 计算资源的超级对齐团队（Superalignment Team）是由上面两个人领导的。 根据统计，自 OpenAI 董事会事件和 Altman 复职以来，离开 OpenAI 的具有安全意识的人名单包括：Ilya Sutskever、Jan Leike、Leopold Aschenbrenner、Pavel Izmailov、William Saunders、Daniel Kokotajlo 和 Cullen O'Keefe。 此外，近期离职的人还包括非营利组织和战略计划主管 Chris Clark 和社会影响主管 Sherry Lachman。 每个 OpenAI 离职员工宣布离职后，几乎都可以看到有人问：What did you see ? 当然这个问题并没有人回答。 “OpenAI 似乎确实没有多少使命了——他们的 CEO 散发着二手车推销员的气息，他最近提到考虑允许他们的人工智能生成色情内容，现在又发布了一个调情的 AI 女友作为他给人类的礼物。”有网友评价道。 “元老科学家”所剩无几 “Karpathy 和 Ilya 现在都已从 OpenAI 消失了。看起来，现在是 Sam Altman 和 Greg Brockman 的表演舞台了。不得不承认，在这四个人中，Karpathy 和 Ilya 是给我印象最深刻的两个。”马斯克也曾这样称赞 Ilya：Ilya Sutskever 是 OpenAI 成功的关键。Altman 也在宣布离职的帖子里说到，“没有他，OpenAI 就不会存在。” 去年 11 月，Ilya 与另外三名董事会成员一道，迫使该公司高调的首席执行官 Sam Altman 辞职，但后来他表示后悔。据报道，双方争论的焦点是对 OpenAI 方向的分歧：Ilya 对 Altman 以牺牲安全工作为代价而急于推出人工智能产品感到沮丧。 Altman 在被赶下台的五天后就回到了 OpenAI，重申了自己的控制权，并继续推动越来越强大的技术，这让他的一些批评者感到担忧。Ilya 仍然是 OpenAI 的员工，但他再也没有回去工作。 围绕 Ilya 工作的模糊性引发了一个迷因：Ilya 在哪里？他看到了什么？OpenAI 联合创始人马斯克经常在他拥有的平台 X（以前的 Twitter）上亲自提出这个问题。 能看到的动态是，Ilya 在去年帮助 OpenAI 创建了超级对齐团队，任务是建立防护措施，以防止人工通用智能（AGI）失控。和其他人一样，他越来越担心人工智能可能变得危险，甚至可能毁灭人类。 但是，Ilya 和 Leike 领导的这个超级对齐团队人员非常不稳定。 今年 2 月，William Saunders 离开了 OpenAI。自 2021 年以来，Saunders 一直在安全团队工作，该团队后来成为超级对齐团队。Saunders 还是可解释性团队的经理，该团队研究如何使 AGI 安全，并检查模型如何以及为什么会这样表现。他与人合作撰写了几篇关于人工智能模型的论文。 也是在这个月，备受尊敬的研究科学家 Andrej Karpathy 也宣布离开 OpenAI。他表示，自己的离开并不是因为任何事件、问题或戏剧性事件，而是他要去追求自己的项目。 Karpathy 是 OpenAI 的创始成员，最初于 2017 年离开公司加入特斯拉。2022 年，他离开特斯拉，并在大约一年前重新加入 OpenAI。Karpathy 在社交媒体和 YouTube 上拥有大量粉丝，发布了有关新兴领域发人深省的文章以及解释人工智能内部运作原理的视频。 3 月，对齐研究员 Ryan Lowe 离开，参与过 GPT-4 对抗性测试的 Daniel Kokotajlo 也离开了 OpenAI。Kokotajlo 在他的网上论坛 LessWrong 个人主页上写道，他退出是因为“对 AGI 时代的行为失去信心”。 他还曾参与关于暂停 AGI 开发的讨论。Kokotajlo 写道：“大多数要求暂停的人都是在试图反对‘选择性暂停’，以及要求对处于进步前沿的大型实验室的实际暂停。” 他认为，目前的奥弗顿之窗（overton window ）似乎围绕评估风险和采取缓解措施的组合，这具有很高的监管俘获风险（即导致选择性暂停，而这并不适用于最需要暂停的大公司！)“我的幻灭感是我离开 OpenAI 的原因之一。” 4 月，据知情人士透露，OpenAI 解雇了两名涉嫌泄露信息的研究人员，其中包括超级对齐团队的 Leopold Aschenbrenner，Aschenbrenner 是 llya 的盟友。另一位从事推理研究的研究员 Pavel Izmailov 也曾在安全团队工作过。目前，Pavel Izmailov 已经跳槽到马斯克旗下的 xAI，明年也将成为纽约大学助理教授。 最近，多名涉嫌透露消息给外界的“内鬼”也被 OpenAI 开除。 “OpenAI 正在失去最优秀、最注重安全的人才。”这是大家对此的评价。鉴于最近从 OpenAI 离职的人数之多，不少网友都开始调侃：“我从 OpenAI 离职了”。 OpenAI 被营销支配？ “六位顶尖科学家早已离去。OpenAI 如今由营销、业务、软件和产品化人员运营。” 从左到右：Jakub Pachocki、Greg Brockman、Ilya Sutskeve、Sam Altman、Muri Murati 上图中，除去 Ilya，几乎就是当前 OpenAI 的重要管理层了。 OpenAI 的关键研究员 Jakub Pachocki 将接替 Ilya 担任该公司的首席科学家。在 Altman 被罢黜前几周，曾帮助监督 GPT-4 创建的 Pachocki 被提升到公司研究总监的位置，一度被提升到与 Ilya 并肩的职位。 Pachocki 于 2017 年加入 OpenAI Dota 团队，担任研究主管，该团队构建了一个能够在 Valve 的 Dota 2 策略游戏中击败人类玩家的人工智能系统。随后，Pachocki 成为 OpenAI 深度学习组织推理和科学的研究负责人，然后晋升为研究总监。目前尚不清楚 Pachocki 是否也会接任 OpenAI Superalignment 团队的负责人。 而 Jan Leike 离职后，他的职位将由该公司另一位联合创始人 John Schulman 担任。Schulman 在去年失败的董事会政变中站在了 Altman 一边。另外，Schulman 在 Superalignment 团队还担任了监督者角色。 当然，OpenAI 也在不断引进新的人才，年轻力量正在支撑 OpenAI。比如 GPT-4o 的多模态负责人 Prafulla Dhariwal，实际只有本科学历；Sora 的论文作者中有一位研究员今年刚满 21 岁，仅有高中毕业证。 但众所周知，OpenAI 更多使用的是谷歌提出的技术路线，其核心研发实力不如他们的工程能力。元老科学家们的出走还是让大家对 OpenAI 的未来产生了担忧：OpenAI 还能实现 AGI 吗？ AI 行业人才短缺是不争的事实，AI 相关的部门很难找到合适的员工。AI 人才争夺战已经开始，甚至有企业都给出了 100 万美元年薪。 薪酬数据和职业平台 Levels.fyi 联合创始人 Zuhayeer Musa 在采访中表示，OpenAI 提供的中位工资（包括奖金和股权）为 925,000 美元。Meta 的 344 名机器学习和人工智能工程师，包括奖金和股权在内的薪酬中位数约为 40 万美元。 除了巨额薪酬之外，从小型初创公司到 OpenAI、Meta 等，都在提供加速的股票兑现计划，甚至试图挖走整个团队。 “他们没有护城河。那些从事科学研究的人现在正在为其他公司做研究，并且会让 OpenAI 感到震惊。”有网友对 OpenAI 的人才出走评价道。 “OpenAI 对 Microsoft 的需要几乎就像 Microsoft 对 OpenAI 的需要一样”。有网友认为，“当下一波新的深度学习创新浪潮席卷全球时，微软会吃掉 OpenAI 剩下的东西。他们赚了很多钱，但除非他们弥补失去的东西，否则就没有未来。” OpenAI 与微软的紧密联系让一些人希望，至少出于对品牌保护，微软能够在安全研究上做一定的投入。但具有讽刺意味的是，微软在发布“人工智能”产品之前不进行安全检查方面是已经出名了的。 还有很多人认为，OpenAI 全力以赴地让大模型这只“金鹅”产生更多收益、专注于如何通过嵌入广告实现货币化，并通过主题限制继续提供“安全”等，而不是进一步沿着 AGI 路线前进。 “LLM 通往 AGI 或超级智能的机会为零。因此，如果这就是 OpenAI 在未来 5 年里要关注的全部内容，那么与 Superalignment 相关的小组就没有必要了。”有网友评价道。 有人推测，要么离 AGI 太远，以至于无论“对齐”意味着什么都是不必要的，要么就是奥特曼等人已确定这是商业成功的障碍。 “事实证明，我们已经结盟了，这就是所谓的资本主义。”也有人说道，“资本主义本身就是一种不结盟的人工智能，从这个角度来理解就可以澄清很多事情。” 结束语 “近十年后，我决定离开 OpenAI。这家公司的发展轨迹堪称奇迹，我相信 OpenAI 将打造出既安全又有益的人工智能。”38 岁的 llya 补充说，他正在启动一个新项目，但没有详细说明。 Karpathy 和 Ilya 都有了自己的项目，显然，人们希望那些伟大的人工智能科学家还能在一起做一些有意义的事情。不过，我们应该很快能看到他们多年从事 AI 研发的总结成果。

凤凰网科技讯 5月16日 360集团创始人、董事长周鸿祎在其微博账号上发表了对谷歌I/O大会的看法。 周鸿祎表示：“我的整体感觉是，现在留给谷歌的时间不多了，我建议谷歌把所有的产品都开源，然后通过开源重新变成开源世界的领军企业，领导着大家在多模态上一起合力来对付GPT、对付OpenAI。我觉得才有可能有胜算。” 以下为周鸿祎发表看法全文：

不公布榜单成绩和参数规模的字节系大模型，“别出心裁”地靠价格战出圈了。 相比百度、阿里同规格32k模型0.12元/千tokens定价，近期，字节首度对外亮相的豆包大模型价格号称比行业便宜99.3%，定价降至0.0008元/千tokens，这意味着，用户花0.8厘钱，就能处理1500多个汉字。 不惜以价格战开道的背后，在多个业务陷入增长瓶颈之下的字节内部，云服务正在担起更多的增长重任。 2021年11月，从张一鸣手中接任字节CEO半年后的梁汝波，开始重组组织架构，成立六个业务板块：抖音、火山引擎、大力教育、飞书、朝夕光年和TikTok。同一年，火山引擎正式发力laaS，加码云服务。 拓展云服务的策略，更早埋藏在张一鸣2016年时的规划中。当时，今日头条用户数首次达到6亿，张一鸣对外讲起公司未来突破点，其中提到两点：一是“公司越强大就越要往底层走，往整个社会的基础设施走”；二是“C 端做完可以往上游进入B端基础设施”。 但从去年11月以来，除了以火山引擎为代表的云服务尚保持业务和团队稳定外，字节其余业务板块相继遭遇发展阻碍——大力教育之外，朝夕光年为代表的游戏业务大裁员，飞书开始精简组织，TikTok也正面临美国封禁危机。 AI大模型浪潮的到来，无疑使得火山引擎的重要性进一步凸显，也给字节带来了一个将火山引擎打造为新增长引擎的机遇。 调整部分业务之余，新的资源正在同步向AI集聚。据晚点LatePost报道，去年11月，梁汝波在最近两个月的OKR里强调了探索AI业务，将调整公司组织以迎合AI战略，同期一个新的AI研发部分Flow在字节被组建起来。 在今日头条和抖音崛起过程中吃到用户规模红利的字节，如今想把这套策略移植到AI大模型领域，价格战则成为字节撬动用户量的新杠杆，并希望借此带动火山引擎云服务的增长。 但在国内其他研发大模型的云厂商，尚未走通以价格战带动云业务增长的路径之际，字节的以价换量策略仍有待接受市场的检验。 字节成为加入价格战竞争的最新大模型玩家。 在字节祭出价格战牌两天前，作为零一万物CEO的李开复，对外宣布零一万物千亿参数模型的训练成本同比降幅达一倍之多。 在大模型领域“既挖金子又卖铲子”的云厂商，更早一步发起了行业价格战。 今年2月份，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%，这被官方称为是阿里云史上最大力度的一次降价，涉及100多款产品、500多个产品规格，覆盖计算、存储、数据库等所有核心产品。两个月后的4月份，阿里云将降价策略扩大至海外公有云产品。 没有直接喊出“价格战”的百度，则通过优化成本的方式来了场变相降价。截至4月份，百度文心大模型推理性能提升105倍，推理成本降到原来的1%。这意味着，客户原来一天调用1万次，同样成本现在可以调用100万次。 无论百度还是阿里，借助降价手段的背后，都在追求云计算的网络效应和规模效应，即用云的客户越多，供应链采购成本、均摊研发成本和资源闲置成本就能越低，云厂商的降价空间也便越大，从而循环往复。 值得注意的是，在国内大模型厂商卷价格之际，国外厂商的重点，仍在致力于推进大模型技术的迭代升级：OpenAI推出了升级版GPT-4o，谷歌在I/O大会上推出了类Sora的视频生成模型Veo等。 除了国内大模型厂商主观上的选择之外，客观上，在算力等方面的限制，也某种程度上催动难以在技术上追赶国外玩家的国内厂商，将重心从技术优先转向应用优先，更加侧重使用成本的优化。 李开复甚至在PMF（Product-Market Fit，产品市场契合）之外，为大模型产品研发发明了一个新的概念，即加入Technology与Cost组成四维概念——TC-PMF。 与移动互联网时代相比，大模型时代，模型训练和推理成本构成了每一个创业公司必须面临的增长陷阱。 包括李开复、朱啸虎等在内的人，都开始认同一种观点：等到推理成本再下降100倍后，AI应用便大概率会迎来爆发期。 但这样的路径也并非没有风险，前提是国内大厂研发的基座大模型，能够在技术迭代上追上OpenAI的步伐。否则，创业者在一个相对落后的系统上开发应用，很可能最终沦为无源之水。顺着大模型风口率先起飞、又被通用大模型挤压生存空间的Jasper AI，便是前车之鉴。 考虑到在ChatGPT上被验证过的模型性能缩放法则（scaling laws），当下仍然生效，上述风险发生的概率，任何一家大模型厂商都难以忽视。 OpenAI CEO 山姆·奥特曼在近期一次访谈中就提到，目前OpenAI还没有达到AI发展曲线的顶点，“很多人的创业/研究方向是在补全现在AI的缺陷，本质是在赌AI不会变得更好，但未来的GPT-5、6会让这些努力变得没意义。” 在跳过刷榜和参数规模环节后，缺失技术亮点后，价格成为字节在这场大模型产品竞赛中，为数不多的记忆点。 相比阿里云在开源方面的领先，百度在All in AI方面的决心，乃至明星初创公司月之暗面Kimi凭借200万上下文爆火出圈，字节系大模型并未展现出独特之处。 首度对外亮相的主模型豆包通用模型pro，长文本支持力度只有128k，标示的理解、生成、逻辑等综合能力，也都是各家大模型产品的标配。 豆包通用模型pro在技术创新上的缺失，背后更是字节在大模型产品研发上整体节奏落后的现实。 跟随策略，成了字节AI大模型的主要指导方法论。 从2023年4月起，百度、阿里、腾讯相继通过旗下云服务对外提供大模型接入服务。直到一年后的2024年5月，字节自主研发的豆包大模型才开始通过火山引擎正式对外提供服务；2022年11月ChatGPT发布之后，百度、阿里等国内大厂相继在去年三四月份推出自研大模型文心一言和通义千问，但直到去年8月份，字节才对外亮相了云雀大模型（豆包大模型前身）。 AI进展缓慢的现实，一度引得梁汝波在1月底新一期的All Hands（员工面对面）上，批评道：“公司层面的半年度技术回顾，直到2023年才开始考虑GPT，而业内做得比较好的大模型创业公司，都是在2018年至2021年创立的。” 字节关注大模型乃至AI技术并不算晚。2017年的一次CEO面对面上，有员工问算法技术负责人杨震原：公司在人工智能上与 BAT 的差距在哪里？杨震原回答说，“今日头条本来就是一家人工智能公司，但不是机械手臂这种人工智能。” 张一鸣也认为公司占据了非常好的优势，“有应用场景、有活跃用户、有长使用时长。” 但字节并没有沿着AI这条路坚定投入。据晚点LatePost报道，2020年6月OpenAI发布GPT-3后，字节曾训练了一个数十亿参数的生成式语言大模型，由于参数规模有限，该模型生成能力一般，字节当时看不到它的商业化可能性，“ROI（投资回报率） 算不过来”，这次探索便浅尝辄止。 为了加速AI步伐，2月份，抖音前CEO张楠从抖音转岗剪映，着手推出一个新的AI生图和视频产品。 5月初，张楠交出了自己转岗后的首份作业——支持图片和视频生成的即梦AI，但让外界期待的类Sora高阶视频生成能力，目前官网显示仍处于内测阶段。初阶版视频生成能力，非会员仅支持生成3秒内容。 仅靠疯狂的价格战，能否拉动云服务的增长？在火山引擎之前，阿里云或许已经给出了部分答案。 去年就喊出史上最大降价的阿里云，并未能借助价格战换来新的增长。2024年第一季度，阿里云收入为256亿元，同比增幅只有3%，环比基本保持一致。 聚焦到国内公有云市场，阿里云市场份额甚至不增反减。IDC发布的《中国公有云服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，2023下半年IaaS市场中，阿里云市场占比27.1%，位居第一。但在2023上半年中国IaaS市场中，阿里云市场份额则为29.9%。 价格战的效果也在引起同类云厂商的反思。不同于去年发起价格战后，国内主流云厂商纷纷跟进的场面，今年当阿里云再次发起价格战后，仅剩市场份额不大的京东云高调接招。 有云厂商高管表示：“降价一直存在，并且只要摩尔定律在，降低计算成本将一直是云服务行业的趋势。但我们并没有看到竞争形势发生巨大变化，就像一年前业内针对中小企业的一轮高调但影响不大的降价一样。” 与增速停滞的阿里云场面对比，国外云厂商反而重新迎来高增长周期，增速保持两位数高增长。今年一季度，微软云 Azure收入190亿美元，同比增速31%；谷歌云收入96亿美元，同比增速28%；亚马逊AWS收入250亿美元，同比增速涨至17%。 AI成了推动国外云厂商高歌猛进的利器。微软CEO纳德拉更是在财报会上直言，“Azure已经成为几乎所有从事人工智能项目的人的停靠港。” 2021年正式发力laaS，加码云服务的火山引擎，一度被爆出想成为阿里云、腾讯云、华为云之外的 “中国第四朵云”。但截至2023年下半年，从IDC数据来看，火山引擎距离跻身中国公有云市场TOP5还有很大差距。更糟糕的是，相比三年前，运营商云的快速崛起，无疑给了火山引擎更大的挑战。 价格战也很难加速火山引擎继续前进的步伐。按奥特曼的话说，“OpenAI也可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零……”

划重点: - 💰 Stability AI 面临资金危机，已开始与潜在买家讨论出售事宜。 - 💸 这家四年前创立的人工智能初创公司从一些知名投资者处筹集了至少1.01亿美元资金，并在2022年以10亿美元估值获得了关注。 - 🤖 Stability AI 面临利用免费软件盈利的困境，面对竞争对手 OpenAI 和 Midjourney 的崛起。 站长之家5月16日 消息:根据知情人士透露，作为投资者追捧未经验证的人工智能初创公司的典型代表，Stability AI 最近几周已与至少一家潜在买家讨论出售事宜，因为该公司面临资金危机。 这家成立四年的初创公司从包括 Coatue Management 和 Lightspeed Venture Partners 在内的一些知名投资者那里筹集了至少1.01亿美元资金。 该公司在早期因为其帮助资助的开源人工智能图像生成器 Stable Diffusion 而引起了轰动，并在2022年达到了10亿美元的估值。此外，该公司还与亚马逊网络服务和其他一些知名科技公司建立了业务联系。 然而，通过其免费软件盈利却变得困难，特别是在竞争对手 OpenAI 和 Midjourney 的崛起之下，这些公司也在开发类似的人工智能技术，并在市场上获得了不少关注和投资。 Stability AI 目前正考虑出售的决定，可能是为了解决资金问题并寻求新的发展机遇。对于公司的未来，人工智能领域的观察者将继续密切关注其动向。

2024年5月9日，美国两党议员小组公布了一项法案，法案拟对美国的人工智能模型实施出口管制，并以国家安全的名义授予美国商务部禁止美国人与外国合作开发AI的权力，以保护美国核心技术免受其对手国家的侵害。 美国政府担心，对手国家可能会利用这些人工智能模型来发动侵略性网络攻击，甚至制造强大的生物武器。路透社援引消息人士的话称，美国这一新的限制措施将针对中国、俄罗斯、朝鲜和伊朗。 过去两年，美国已经对中国先进人工智能设备出口设置了一系列障碍，包括对高性能芯片、数据限制措施，以及拟议中关于通过云计算获取算力和AI大模型出口管制的法案。为了保护美国技术及其国家安全，美国正在全面限制中国构建人工智能的核心能力——数据、算力（芯片）、算法（大模型）。 由此引发的三个问题摆在中国人面前： 中国依赖美国的大模型吗？ 开源模型是否让美国对封闭人工智能模型的限制变得毫无意义？ 美国对专有人工智能模型的出口限制会对中国企业产生影响吗？ 一 中美人工智能发展进度对比 美国和中国是全球人工智能发展最重要的竞争对手。由于人工智能能极大地增强经济和军事实力，从而增强政治优势，因此两国人工智能的发展备受对方关注。 （1）研究前沿：中国在一半以上人工智能最热门领域的研究领先于美国 多年来，人们谙熟的说法是，虽然中国机构的人工智能论文数量最多，但这些论文的质量并不高，而且中国的研究内容主要是在美、欧及其他国家研究人员取得基础性进展之上的应用。 但美国智库“安全与新兴技术中心”(CSET)在2024年5月的最新研究指出，不仅全球人工智能研究论文数量排名前五的机构都是以中国科学院为首的中国机构，而且将分析范围缩小到“高被引论文”（highly cited papers）时，中国科学院仍然处于领先地位，谷歌位居第二，其次是中国的清华大学、美国的斯坦福大学和麻省理工大学。 CSET 团队的研究负责人扎卡里•阿诺德 (Zachary Arnold) 表示，中国在人工智能研究方面绝对处于世界领先地位，而且在许多领域很可能处于世界领先地位： 美国：在自然语言处理方面仍然比中国具有优势，谷歌和微软是这组研究中的顶尖机构。 中国：在计算机视觉方面发表的论文比世界其他国家更多。清华大学是该主题的世界顶级组织。中国人工智能的战略重点包括自动驾驶汽车、制造、监控和其他计算机视觉相关的应用。 （2）产业现状：生成人工智能领域中国相对于美国仍有差距 自从 OpenAI于 2022 年 11 月推出 ChatGPT 以来，美国已经牢牢掌握了生成式人工智能的领先地位，2024年2月份推出的文本视频生成器 Sora 再次在中美之间拉开了差距。 不得不说，OpenAI、谷歌、微软、Meta等美国公司在人工智能研究和开发方面处于领先地位，特别是在自然语言处理、机器学习和生成人工智能等领域。 百度、华为和科大讯飞等中国科技公司，一直致力于开发自己的“完全专有”人工智能模型。然而，科大讯飞副总裁刘聪在2024年3月海南省博鳌亚洲论坛的小组讨论中承认，中国的共识是，我们在生成式人工智能领域与世界领先者“仍有差距”。 根据《纽约时报》采访，十几位科技行业内部人士和顶尖工程师表示，中国目前在生成人工智能方面落后美国“至少一年”，有人甚至认为这一差距有“两到三年”。 二 中国“百模大战”与美国开源模型依赖 随着美国ChatGPT的发布，中国大模型也纷纷涌现，媒体喻之为“百模大战”。目前据不完全统计，中国大模型总数已经达到300个，仅北京发布的大模型数量就达到了160个。 然而，阿里研究院副院长、中国信息化百人会执委安筱鹏近日却坦言，“百模大战”其实并不存在。所谓的“百模大战”中，有真正的AI基础大模型，也有在基础模型上进行微调的垂直行业模型、基于开源模型套壳的模型、套壳微调的行业应用模型，甚至还有传统AI包装出来的伪大模型应用。 从AI基础大模型领域来看，能够跟上国际大模型创新步伐的国内选手不超过10个。 2023年11月，李开复创办的AI 2.0公司零一万物发布了首款开源预训练大模型 Yi-34B，不过随即被人爆出其架构基本采用了Meta的开源大模型LLaMA，只是重新命名了两个张量。李开复解释称，命名问题确实是己方疏忽，Yi-34B的确是建立在LLaMA上的，就像“大多数其他人工智能公司一样”。他还补充说，“使用开源技术是一种标准做法”。 2024年3月，Meta发布LLaMA 3系列两个开源大模型之后，业界普遍认为其性能超过GPT-3.5，因此百度、阿里、腾讯等国内云厂商迅速抢食LLaMA 3的算力部署需求。 这意味着，多数中国的人工智能模型在某种程度上依赖美国开发的开源模型。 三 美国人工智能模型出口管制真能全面遏制中国吗？ 目前，美国的出口管制并未将人工智能作为一个广泛的类别来“管制”，但美国智库“安全与新兴技术中心”(CSET)在其《对于人工智能出口管制，不要忘记“包罗万象”的基础知识》的研究中指出，现有的出口管制控制措施——基于项目的控制、最终用户控制、对美国人的控制——已经使美国人或外国人很难使用美国本土的LLM或其他人工智能系统来帮助其他国家开发武器。 然而，如果美国人工智能巨头有意将其开发的最强大的闭源人工智能模型出售给他国实体，美国政府的确没有任何法律法规可以阻止这一商业行为。因此，作为对过去两年采取的一系列芯片措施的补充，美国出台对于人工智能大模型的出口限制，也在意料之中。 但目前看，这一规则的有效性可能会受到一些限制： （1）开源趋势 生成式人工智能行业似乎呈现出转向开源模型的发展趋势。最早OpenAI的GPT-1、GPT-2都是开源的，GPT-3开源之后又闭源了。当OpenAI进场的时候，开源才是整个生成式人工智能的主流。 2023年，Meta和IBM成立了“人工智能联盟”，倡导以“开放科学”的方式进行人工智能开发。2024年4月，科技巨头Meta将其最新的LlaMA 3模型完全开源，这意味着任何人都可以检查和使用它。 谷歌在此前将其所有人工智能开发都保留为专有之后，2024年2月开始也更加接近开源。这家搜索引擎巨头表示，其新的人工智能“开放模型”系列将可供免费实验。 未来一段时间内，开源和闭源会形成互相博弈和竞争的格局。但至少，控制它的访问将非常困难。即使对更先进的专有模型实施控制也将具有挑战性，因为监管机构可能很难制定正确的标准来确定哪些模型应该受到控制。 （2）芯片管制的局限性 美国针对中国的芯片出口管制政策虽然在一定程度上影响了中国半导体生态系统，但同时也产生了令美国头疼的后果：中国正在加大对更先进芯片的国内投资，且由于美国芯片公司在中国市场份额的下降和收入的降低，对支撑竞争地位的研发投入也随之降低。 美国最大的人工智能芯片制造商英伟达首席财务官科莱特•克雷斯 (Colette Kress) 在 2024年2 月份表示，英伟达收入“在美国政府2023年10 月实施出口管制法规后大幅下降”。 战略与国际研究中心 (CSIS) 更新美国创新项目主任兼高级研究员Sujai Shivakumar认为，“残酷的事实是，美国公司正在新的环境下与他们的最大客户竞争……美国及其盟国可以显着减缓中国在微电子领域能力的观点只是一种假设”。 美国在芯片领域的出口管制后果，完全有可能出现在人工智能大模型领域。 四 只有“自主可控”才能实现“颠覆式”创新 中国科技部部长王志刚曾经用发动机和足球运动比喻人工智能的发展：大家都能做出发动机，但质量有所不同；踢足球都是盘带、射门，但是要做到梅西那么好也不容易——做到容易，做好很难！ 人工智能创新发展中，要在技术指标上接近甚至赶上美国技术，对中国企业来说也许并不困难，但我们要对“百模大战”的真实战况保持足够的清醒。 美国要制定人工智能大模型的出口管制规则，或许就是中国的反思契机：中国要实现人工智能技术的颠覆性变革，必须做到“自主可控”，我们不仅需要技术、知识、金钱，更在于方法论和范式的创新。

IT之家 5 月 16 日消息，自从 iPhone 6 出现“弯曲门”事件后，苹果推出任何轻薄设备都会让人质疑其坚固度，最新的 M4 iPad Pro 也难逃此命运，毕竟这是苹果迄今为止最薄的产品。不过最新测试显示用户大可放心，新款 iPad Pro 在正常使用情况下绝不会轻易弯折。 IT之家注意到，在发布会上发布新款 iPad Pro 时，苹果同时强调了这种轻薄设计并不会降低其坚固度，这是因为苹果调整了内部结构和机身材料。 当然，许多用户不会相信苹果的一面之词，他们需要更具说服力的证明。科技频道 JerryRigEverything 的 Zack Nelson 和其他一些 YouTuber 已经对 iPad Pro M4 进行了严苛的弯折测试，让持观望态度的用户们吃下了定心丸。 尽管 Zack 用尽全力来掰新款 iPad Pro，但它依然完好无损，Zack 甚至惊叹其 “拥有黑科技级别的结构强度”。然而，当他垂直弯折新款 iPad Pro 时，最终还是将 iPad Pro M4 掰断，不过这个过程也需要用很大的力气。 据 AndroidAuthority 称，虽然随着使用时间的推移，纤薄的平板电脑可能会略微弯曲，但可以肯定的是，正常日常使用下，新款 iPad Pro 应该绝不会断裂或出现明显弯曲。

作者 | 云鹏 智东西5月16日晚间报道，刚刚联想在北京总部举办了一场AI PC和AI手机的新品发布会，发售了YOGA Book 9i AI元启版、YOGA Pro 16s AI元启版、YOGA Air 14 AI元启版、拯救者Y9000X 2024 AI元启版以及联想首款AI手机moto X50 Ultra、两款moto buds真无线蓝牙耳机。 此前，联想在TechWorld创新科技大会上首次推出了自家的AI PC，并总结了其五大特性，此次发售体验会上亮相的4款AI PC均具有这些特征，即配备个性化的个人智能体——联想小天，它是一个具备内嵌个人大模型与用户自然交互的智能体；支持本地异构AI算力、拥有个人知识库和开放的人工智能应用生态，能保护个人数据和隐私安全。 此次由端云混合大模型驱动的联想个人智能体产品联想小天正式亮相。云端大模型的高性能、泛化能力和端侧大模型的低成本、数据隐私、高可靠可以相结合。 在体验会现场的演示中，联想小天展现出了较为出众的自然语言交互功能，可以用拟人化的语音和语气进行对话，为用户解决诸多问题，如日常对话、信息查找、设备操控、文件处理等多种需求。 在发布会现场，联想小天可以想象发布会现场的热闹氛围并给出自己的语句描述，小天也可以做自我介绍，并把中文自我介绍用英文再说一遍。从中我们可以看到，小天是具备“记忆”能力的。联想小天还可以给现场的演讲嘉宾提一些放松身心的建议。 据了解，联想小天高智商的背后是abab6.5模型，其为MoE架构，参数量达到了万亿级，上下文窗口为20万tokens。小天高情商的背后则是联想通过百亿条高质量对话数据训练其情绪反馈。 小天支持大模型声音合成，用户通过30秒录音就可以克隆自己的声音。 在演示中，演示者让小天跟大家告别，做出依依不舍的样子，此时小天说，如果我真的有身体，一定伸手告别，做出一副依依不舍的样子！可以看出，小天的回答中还不乏一丝幽默感。 据了解，这次开售的联想AI PC元启版产品，均已预装联想小天及相关AI应用。 可以看到，当下随着AI PC的到来，更直观、更人性化的多模态自然语言交互将逐步取代传统命令式交互和图形用户界面交互，成为新的人机交互方式。 除了个人智能体，AI PC上的AI体验还有哪些？此次联想通过X Power本地异构AI引擎，实现了100多款专业软件的专项优化，自研LA3 AI调度芯片可以智能感知场景，让笔记本电脑兼顾性能、静音和省电体验。 在AI手机方面，此次联想旗下手机品牌摩托罗拉发布了其首款AI手机——moto X50 Ultra。 AI影像方面，moto影像大脑提供AI影像算法，原画AI引擎则为用户提供更还原、更自然的成片色彩。 在moto看来，AI可以让复杂的拍照流程变得简单，让每一个人轻松拍出有“高级感”的照片。 在AI体验方面，moto X50 Ultra出厂搭载联想小天个人智能体，在能根据用户个体习惯学习成长的前提下，能进行自然语言对话、文档翻译、文档总结。 此外，moto X50 Ultra的“AI百宝箱”集成了出行助手、慧眼识屏、智慧场景等功能。 价格方面，YOGA Book 9i AI元启版17999元，YOGA Pro 16s AI元启版13999元起，YOGA Air 14 AI元启版7499元起，拯救者Y9000X 2024 AI元启版14499元起，moto X50 Ultra AI手机3999元起。

在宣布「All in AI」和「不再做传统手机」之后，魅族的一举一动都能收获不少关注。发布完「首款开放式 AI 终端」魅族 21 Pro 的 3 个月后，魅族又在今天举办「Flyme AIOS 暨魅族 21 Note」发布会，带来 Flyme AIOS 系统和魅族 21 Note 手机。 不过，期待魅族带来一款真正「AI 设备」的粉丝可能还要再等等了，魅族 21 Note 在很大程度上还是一台「传统手机」。 Flyme AIOS：AI 赋能的「手机」系统 FlymeOS 在国内一直有着一群忠实的拥趸和良好的口碑，虽然份额不大，但是在功能、稳定性和流畅度上都可圈可点。 而 All in AI 后，魅族在已经搭载了超过 40 种 AI 功能的 FlymeOS 10.5 基础上，升级成全新 Flyme AIOS。 虽然 Flyme AIOS 上推出了一系列数量丰富的 AI 功能，但大体上可以分成三类。 第一种功能是比较实用的「AI 解答」类型。 既有像 AI 文档解读、AI 搜索这种比较基础的生成式 AI 功能，也有像 AI 网页总结、拖拽流转等等更高阶的玩法。 AI 网页总结支持微信公众号、网页长文等场景，只需要粘贴链接就能获得要点总结，甚至不需要打开网页。而拖拽流转可以视为「即圈即搜」升级版，可以直接拖拽屏幕上所有的内容发送 AI，完成搜索和分享，无需切换多个应用进行搜索。 而第二种功能则是「听说写」能力的更新，包括通话助理、AI 全局录音和 AI 笔记创作。 星纪魅族首席产品体验官杨颜谈到了市场上的「通话助理」，认为都不是真正意义上的 AI 通话助理，更像是「AI 陪聊」，尽可能延长聊天。 而 Flyme AIOS 上的通话助手，能够理解和识别通话，快速挂断推销电话，智能回复外卖快递，还能记录生成通话摘要和待办事项。在通话之外的场景，AI 通话助手能够实现 AI 多国语言双向翻译。 而 AI 全局录音支持微信通话、博客笔记、课堂录音和直播纪要，AI 笔记创作能够实现会议议程、工作周报等内容快速代写。 第三类功能则是「任务剧本」，跳出 AI 聊天机器人的身份，提供主动信息提示、任务剧本、任务机器人，实现全场景自动执行。 特别是任务剧本和任务机器人，前者类似 iOS 上的快捷指令，但会根据 AI 学习自动推荐和生成「任务剧本」；后者则能实现「全自动运行」， 学习用户操作，实现跟真人一样叫外卖、打车等操作。 杨颜表示，这个任务机器人就是用户在手机上的 AI 分身。 除了上面三种功能，Flyme AIOS 还带来了智能体商店 Agent Store，号称「AI 时代的 App Store」，用户无需下载安装就可以使用商店中的 AI 智能体。 在小功能上，图片处理的魔法消除升级为 AIGC 消除，还支持 AI 一键转化照片风格；播放音乐时，AI 可以根据音乐的律动和氛围生成相应的壁纸。 虽然已经全面向「AI」进发，但 Flyme AIOS 上的更新不仅仅局限于此，还带来了其他功能上的更新，例如 UI 设计上的进一步升级，「Flyme 史上最好」的动画动效，以及「实况通知」、小插件升级等等功能。 魅族 21 Note 只是一台来自 2024 年的手机 2024 年以来，从中低端到高端，各款国产手机都陆续发布，这些发布会所介绍的内容都非常类似：一块好看又护眼的屏幕，轻薄且富有设计感的机身，强大的游戏性能和体验，以及最重要的—— AI 对手机的赋能。 魅族 21 Note 的亮点，总体来说也没有跳出以上的框架，因此，这是一台很典型的「2024 年」手机。 设计上，魅族 21 Note 背面延续了魅族 20 以来的设计，值得一提的是，这个家族式设计获得了今年的德国红点设计奖。 虽然网友们经常调侃这个背面撞脸某海外手机厂商，但是魅族也还是打出了自己的特色牌：Aicy 灵动环，虽然本质上就是一个「呼吸灯」，但还是为魅族手机带来一丝特别的「色彩」。 来到手机正面，魅族 21 Note 搭载了一块 6.78 英寸 8T LTPO 1.5K 直屏，支持 1-144Hz 刷新率，峰值亮度达 5000 尼特。屏占比达 93.55%，边框为四等边 1.75 毫米。 虽然边框非常窄，但魅族 21 Note 还是坚持了一直以来的白色配色+白色正面边框设计，在当今的 Android 市场确实算得上特别。 「护眼」已经是 2024 手机发布会上必提的一个关键词，魅族 21 Note 搭载全新「如然护眼」技术，获得了中国质量认证中心视觉健康友好度卓越级 S++ 认证。 魅族 21 Note 整机重量为 205 克，厚度为 8.2 毫米。 作为一款中端产品，魅族 21 Note 没有和大部分 2024 中端手机一样，搭载高通第三代骁龙 8s 或者第三代骁龙 7+ 平台，而是选择了上代旗舰处理器——第二代骁龙 8。 魅族对这块芯片进行了「AI+调校」的性能调度，搭载 360 度立体散热系统和 AI 智能全局温控算法，声称 CPU 性能提升 37%，GPU 性能提升 42%，AI 性能提升 335%，1 小时《王者荣耀》测试中，平均帧率 120.5 fps，平均功耗为 4.043W。 续航方面，魅族 21 Note 搭载了 5500 mAh 电池，支持 66W 有线充电，以及 65W PD 通用快充协议。 值得一提的是，魅族 21 Note 全系搭载 16GB 运存，测试中实现 30 款应用 3 小时保活 29 款。 魅族 21 Note 16GB+256GB 版本售价 2599 元，16GB+512GB 版本售价 2799 元，提供无界黑和魅族白两种配色。 从「手机特种兵」而不是「AI 终端特种兵」的 slogan 来看，中端机魅族 21 Note 离「AI」远了一点，离「手机」近了一点，发布会介绍的内容也只能说是「千会一面」。 不过，整个环节由「粤知一二」主播郭嘉峰和汽车博主张秋晨来进行介绍，两人的互动还是为这个略有点乏善可陈的发布会带来一丝新意和活力。 除了两道主菜 FlymeOS AIOS 和魅族 21 Note，魅族还在发布会上带来了 LIVE AI 真无线 HI-FI 降噪耳机，售价 599 元起。 这款耳机号称「挑战 1500 元内最强降噪性能 TWS 耳机」，搭载与楼氏联合研发的 LIVE PRO 动铁单元、索尼半导体解决方案 CXD3784 降噪芯片、同轴圈铁双单元发声架构，支持 AI 灵动听感。 虽然 2024 年各家厂商都陆续推出「AI 手机」，但魅族无疑是更「决绝」的一个，直接宣布「放弃传统手机研发」，选择 All in AI。 曾经以为魅族下一个产品会是像海外初创公司的 AI 产品 AI Pin 或者 Rabbit R1 一样的「真 AI 设备」，没想到是一台不太 AI 的中端手机魅族 21 Note，还是一台传统手机。 好吧，只能期待在下一个发布会上，魅族能拿出更加惊艳的「AI 设备」。

苹果全新 iPad Pro 毫无疑问是最近话题度最高的产品之一，这款主打「生产力」的平板电脑，凭借首发的 M4 芯片的亮眼性能获得不少好评，但又因为 iPadOS 平台的制约又充满遗憾，这引发了一个经久不衰的话题讨论：iPad 需要 macOS 吗？或者说 Mac 需要触控屏吗？ 最近，Mac 和 iPad 的营销主管 Tom Boger 在接受《华尔街日报》采访的时候，对 iPad 和 Mac 两个产品线进行了比较，并谈到了「触控屏 Mac」的可能性。 ▲ 图源：CNET 苹果对触控 Mac 已经没那么抵触 还在期待触摸屏 Mac 的用户，可能又要再一次失望了。 Tom Boger 在访谈中重申了 iPad 和 Mac 之间的「楚河汉界」：iPad 是一款触摸优先的设备，而 Mac 则是为使用鼠标或键盘等「间接操作」设计的设备，macOS 适用于和触摸屏截然不同的设备。 言下之意就是不管是「触摸屏」Mac，还是「macOS」版 iPad，都不太可能会成为苹果的下一个产品。 苹果对于非触控 MacBook 的执着也许发源于前任 CEO 史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）。这位非常有想法的创始人在 14 年前曾表示，他们也测试过触控 MacBook，但最终被证明是不符合人体工学的，因为一个触控屏不应该垂直于桌面，长时间抬起手臂会造成疲劳。 现任 CEO 蒂姆·库克（Tim Cook）也不对触控电脑有什么好感，在 12 年前微软 Surface 横空出世之时，库克对这款「PC 平板二合一」的设备嗤之以鼻，表示这就像把烤面包机和冰箱给结合了起来。 ▲2017 年库克来参加中国发展论坛时，被提供了一台「烤面包机+冰箱」 但现在和妙控键盘配套的 iPad Pro，很难不说是受到了 Surface 的影响。 不过笔记本上的触控屏更多是为了一些更直观简便的小操作，比如直接用手拖动和放大一些窗口和文件，或者应用。当然还有一些更加专业的使用场景，比如用 Apple Pencil 直接在画作和图片上进行小修小改，这些操作都不至于「长期使用」造成疲劳。 特别是在 MacBook 搭载 Apple Silicon 并支持 iPadOS 和 iOS 应用后，一些直接点击屏幕的操作会更便于使用这些原本为触控而生的 App。 而且，触控 Mac 也不一定要维持当前 MacBook 的传统笔记本形态，做成 360 度翻折，或者「类 Surface」也不是不行。 苹果也不是完全对「触控 + Mac」完全抵触，Touch Bar 就是一个不算成功的尝试。 这个曾经被苹果寄予「革新笔记本操作」厚望的功能，在 MacBook 上引入了触控操作，也没有出现乔布斯所不希望的「垂直触控」情形。不过这个噱头大于用处的功能，已经从最新 MacBook 产品上完全消失了。 苹果当然也有拒绝 Mac 搭载触控屏的理由和底气，别忘了 MacBook 可是搭载了可以说是行业第一水平的触控板，操作上不仅灵敏跟手，还非常简单和直观。 PC 阵营搭载触控屏，也有那么一点在操作上通过触控屏来补全不够好用的触控板，以此和 MacBook 相对抗的意味。 虽然短期内苹果可能不会推出触控 MacBook，但苹果对触控 Mac 的态度已经变得十分暧昧。 Tom Boger 在访谈中就表示，公司对触控 Mac 的看法不会永远不变。 而在去年年初，彭博社报道苹果正在测试为 Mac 添加触摸屏的想法。2022 年 10 月，苹果软件工程主管 Craig Federighi 在谈论触控 Mac 时表示，这件事谁也说不准。 在今年屡屡有消息流出的折叠屏 MacBook，很有可能就是一款触摸设备。 iPad Pro「如高」的生产力 谈到 iPad 和 Mac 的关系，Tom Boger 这么说道： iPad 和 MacBook 是互补关系而并非竞争关系。 这种互补关系在苹果强大的生态构建中确实能得以体现。在「连续互通」功能的支持下，iPad 和 Mac 之间可以以一种非常方便和优雅的方式协同工作：一套键鼠可以同时操控 Mac 和 iPad；随航功能化身为 Mac 第二块显示屏；通过 iPad，Apple Pencil 可以直接在 Mac 上作画…… 但这种互补，倒显得 iPad 更像是 Mac 的「拓展」，而给 iPad Pro 配备最新 M4 芯片，并且还推出了 iPad 版 Logic Pro X、Final Cut Pro 等不少杀手级应用的苹果，显然还是有让 iPad 成为专业生产力工具的目的。 不少媒体都在评测后表示，M4 芯片性能很强，速度很快，但是 iPadOS 平台极大制约了这款设备的可能性。 从 iOS 中独立出来的 iPadOS，已经从初代 iPad Pro 搭载的 iOS9 上走了很远，使 iPad 从一款「大号 iPhone」变成可以用键鼠，可以多窗口使用的「生产力」设备。 但 iPadOS 及其 app 都是以触控为主要逻辑开发的，这代表了其不少 UI 逻辑要更加简单，应用操作要简化再简化，一些功能也被去掉了。 比如说微软的办公三剑客，在 iPad 上的体验就因为不尽如人意经常被吐槽，不是连基本的拾色器也没有，就是 Word 行间距只有寥寥几个可选项 。 ▲ 微软论坛对 iPad 版 PowerPoint 功能缺失的抱怨 而苹果自己开发的 Final Cut Pro，也存在种种问题，有外网博主想尝试完全用它来剪视频，最终发现寸步难行。 ▲YouTube 账号 Mac Address 挑战用 iPad Pro 和 Final Cut Pro 剪一期节目，以失败告终 iPadOS 16 带来的台前调度功能，本意是为了让 iPad 能够更自由更高效管理 iPad 应用窗口，结果毁誉参半，很多用户反馈用起来不甚直观。 iPad 上的「文件管理」系统至今仍然是一个残血版本，体验和功能和 Mac 上的访达相去甚远，而文件管理对生产力的重要性不言而喻。 绘图、笔记等领域可以说是 iPad 和 Apple Pencil 的「舒适区」，体验上做到了行业领先，而在妙控键盘的加持下，用 iPad 完全也能胜任写写邮件和文档的轻办公 但是来到更专业的一些领域，iPad Pro 就变得有点尴尬，空有强劲的性能，而系统和软件有点制约了它大展拳脚。 这也是为什么说 iPad Pro 生产力「如高」：感觉应该会很高，但实际上又不是这么回事，因此「macOS 上 iPad」的呼声，在这几年越来越高。

2024中国生成式AI大会于4月18-19日在北京举行，在大会第二天的主会场AIGC应用专场上，极睿科技创始人兼CEO武彬以《AIGC全链路电商内容生成的前景与挑战》为题发表演讲。 成立于2017年的极睿科技是一家“清华系”创企，算法团队源自清华大学计算机系NLP实验室，基于AIGC打造电商内容生成引擎。武彬分享说，极睿科技打造了业界唯一的一站式全角色x全链路x全类型电商内容生成方案，把电商内容全部通过AI的方式来做。 在武彬看来，当下电商行业图文和短视频的内容数量与需求都在大幅上升，内容关联着平台、卖家与买家的核心交易诉求，但内容制作效率严重不足。而极睿科技的AIGC工具和方法论在电商场景已经得到很好的验证，帮助商家将成本缩减为原来的1/5。该公司曾用1条视频帮助一家杭州女装品牌一个月多卖出两三千万元。 极睿科技已推出ECGPT+FashionCLIP基座模型及多种电商垂直大模型，可支持商品AI拍摄、AI排版上新、AI直播切片、AI生成商品短视频、AI带货、一站式AI技术与数据服务平台、智能商品操作系统等多种功能，目前已合作超4万电商客户。 以下为武彬的演讲实录： 我们是一家基于AIGC能力做电商内容的公司。为什么选择这个赛道？电商内容满足两个条件： 第一，需求量非常大，大家可能日常都会在淘宝、京东、抖音、快手购物，每天都会产生大量的内容。 第二，电商内容的价值可量化，会极大影响GMV（商品交易总额），电商内容做得好或者不好，对GMV有很大的影响，我们希望能够通过AI的方式在这个领域降本增效，开源节流。 我们团队主要是清华背景的算法团队，我是清华本硕，出身于自然语言处理（NLP）实验室，是一个专门做大模型和自然语言的实验室。毕业后，我创业成立了这家公司，到目前为止拿了四轮融资，包括金沙江、红杉、魔量、顺为等。 我们现在在专注做“AI+电商”行业里算是比较头部的公司，目前服务全网大概两千家品牌和四万多家店铺，大家打开淘宝、抖音，上面很多耳熟能详的品牌，像安踏、伊芙丽、马克华菲，也包括电器、食品品类，图片视频基本是我们帮他们做的。 这样既省掉了原来的电商内容制作成本，也可以帮他们多卖钱。有的品牌通过我们制作的图片、视频，可能一个月多卖两三千万。AI既是一个省钱利器，也是一个挣钱工具。 我们也对接了国内非常多的电商平台，核心做了3个事情：电商内容的制作、管理、分发。我们可以自动化把电商内容做好、管好，分发到电商平台上，通过这些内容做进一步的成交。 这是我们整体产品的矩阵和链路，当商家把内容上传上来之后，通过多个自动化工具，包括PhotoMagic自动做图片，EC Pro自动做排版布局和加工，自动化做成主图、详情页海报，以及iCLIP视频工具，可以自动化做好视频。 我们把文本、图像、视频从拍摄、排版到短视频一站式做好。基本上商家所需要的电商内容，都可以通过AI的方式来做。 一、电商对内容的诉求攀升，内容决定商品卖得好不好 我们发现的行业趋势是整个电商对内容的诉求一直在上升。 一方面，电商变得越来越碎片化。之前淘宝一家独大，大家只要把淘宝图片做好就行，随着抖音、快手、微盟、拼多多、得物、小红书诞生，商家需要做各种平台适合的内容。 另一方面，之前大家只需要做图，现在也需要做视频、直播，做更多的内容，商家的人力成本上升了，同时平台数量也上升了。而每个平台对于内容的喜好不一样，比如这个平台主打降价促销，这个平台主打新品，这个平台主打次日达，要做出适合各个平台不同的内容。 我们能帮助商家用AI来自动做多个版本的内容，覆盖这些平台和消费者。 对于平台、商家和消费者来说，内容是非常重要的枢纽。平台希望通过内容把消费者留下，拉更多停留的时长，促更多的GMV；商家希望通过内容把自己的商品卖出去；消费者希望通过内容了解商品。很多消费者在线下购物，对于商品的感知可能是触摸一下、试穿一下，但在线上所有的理解都基于内容。 我们有一个观点，就是商品卖得好不好，极大程度上取决于内容，只有退不退取决于商品。因为商品到消费者手里之前，所有的理解都是基于内容，包括主播的讲解、图片和视频，内容会极大程度上影响成交。 目前我们通过一系列SaaS工具帮助商家做好内容，在上层通过工具来引导和实现更多的成交。 二、电商要求百分之百的可控性，AI工具能带来上万倍ROI投入产出比 我们定义一个产品诞生之后，基本会经历这些流程： 第一，拍摄。帮商家合成图片，包括模特图、场景图、外拍图。 第二，排版布局。把商品图变成精美的页面，大家日常去看主图详情页，可能看到这些海报的复杂程度非常高。 第三，短视频。短视频的制作方式前面有人提到Sora、Pika、Runway，但在电商里面这些工具很难直接来使用，因为电商要求百分之百的可控性。 如果通过Prompt指令做了这个衣服，有任何细节变化跟商品不一致，在电商里面都叫货不对版、虚假宣传，电商要求百分之百可控以及可控基础上的多样。目前来说不管图生视频还是文生视频，都很难解决这个问题。我们做的方式更多是基于图片或基于视频，做自动化剪辑、混剪或美化包装，跟Sora、Pika和Runway有些区别。 再到后面的运营、种草，我们也会通过AI做更多的内容。 我们的工具和方法论在电商里面得到很好的验证，比如成本能达到商家原来成本的1/4到1/5。之前商家需要雇很多人，像编辑、美工、运营、文案、剪辑师，一年的成本大概要二三十万，但我们基本上能做到原来成本的20%左右，可能只要三四万，比雇一个人的成本要低很多就能解决这个问题。 其次，因为我们积累了大量的数据，我们知道这个平台或者这个时代用什么样的背景音乐、特效字幕、水印、LOGO做视频更好，也知道不同的商品如何做包装更好，我们做出来的图片、视频点击率可能比单人做得更好。 通过之前的验证，我们做的单条视频帮助杭州一个女装品牌，用1条视频1个月卖了100多万，整体1个月多卖了两三千万。它只要付给我们一年几万的费用，对于它们来说一年有几个亿的产出，这个ROI投入产出比可能达到上万倍。 三、打造首个电商垂直大模型，提供图文、排版、直播多个工具 这是我们的底层模型，一部分是我们自研的基座模型，一部分是通用模型改的垂直电商大模型。 前面讲过由于电商的百分之百可控性要求，以及在可控基础上的多样性要求。在基座模型层面，我们通过NLP或者计算机视觉识别的能力，理解识别这是一个什么样的图片，以及图片当中是什么样的商品，或者这是一个什么样的视频，视频中是模特走秀、穿搭还是街拍，这个模特在闲聊还是讲什么样的卖点。在基座模型的基础之上，我们通过大模型做可控的生成，比如识别到是碎花V领连衣裙，应该通过什么方式来展现。 这是我们的几个产品基座。 图文板块PhotoMagic，可以通过假模特自动生成模特图，把衣服穿到一个真人身上。商家不需要请一个模特，不需要场景街拍，就可以实现一个模特在巴黎香榭丽舍大街或者塞纳河畔的样子，极大地降低了拍摄成本。 这是我们的排版布局产品ECPro，大家打开日常淘宝的主图详情页海报图，它可以通过识别图片生成相应的标题、文案，生成排版、作出裁剪，做出精美的页面。 这是直播切片工具iCut，我们会通过识别能力，识别到在一个七到八小时的直播当中，这个主播在哪一段核心卖点讲得比较高，比如讲了商品细节，讲了面料，讲了垂感、亲肤的材质，在这个地方讲了食品的安全性等。 识别到这个卖点更精准或者卖点密度更高的片段之后，我们把卖点摘取出来，放在混剪里，带货效果更好。如果这个商家不做直播的话，我们也会通过图片的方式帮它合成视频。 四、立项AI MCN机构，拓展海外业务和更多品类 我们看到做出来的视频或者图片带货效果更好，因此在去年开始立项自己做了AI的MCN机构，它其实更像是一个Agent服务。 我们之前的所有工具服务更像Copilot，商家使用我们的工具，一起来创作内容，我们通过内容的方式跟商家收SaaS订阅服务。MCN业务更像Agent服务，商家直接用我们的MCN，通过我们做出来的内容直接做带货成交，我们从额外的成交当中赚CPS（按销售成功订单付费）。 比如我们帮助商家一个月多卖了一千万，我们拿10%，100万左右的佣金。通过这样的方式也能证明我们的内容有价值，收集更多的数据，让我们知道什么样的内容有更好的变现方式，有更好的商品展示能力。 最后总结一下我们的优势。我们相当于有自己的行业Know-how，知道电商品类需要什么内容，我们非常专注在电商内容，但是有几个拓展方向。 第一是拓展海外。之前我们主要做国内商家，今年做了跨境服务，把国内的视频自动化翻译到海外。比如人脸翻译，将中国模特翻译到海外变成欧美、日韩或者其他模特；字幕、音频翻译，字幕变成英文，音频变成英文。 其次，拓更多的品类、区域和更多的变现方式，比如从传统的工具再到MCN业务，提供全链路、全流程、全类型的服务。 我们还有一个优势是能帮商家算清楚账。所有客户的价值排序都是开源节流、管理发展，首先是你能不能帮我多赚钱、省钱，再下面才是管理和发展的需求。我们可以算出来商家一个月通过我们的服务能多赚多少钱，视频帮他们多卖多少钱，以及省掉多少人工成本。这也是我们选择电商的理由，需求很大，并且内容的价值可量化。 我们在全国各地都有分布，尤其在电商聚集带，像杭州、上海、广州、深圳、厦门，今年可能会扩展一些海外业务。我也从去年开始做创始人IP，定期分享一些AI和电商的干货，大家如果对我们的业务感兴趣，或者对电商和AI感兴趣，都可以来关注我们。 以上是武彬演讲内容的完整整理。

特斯拉 裁员内幕 编者按：特斯拉创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）在结束访华之旅返回美国后，连夜裁掉了特斯拉超级充电团队负责人丽贝卡·蒂努奇（Rebecca Tinucci）和新产品负责人丹尼尔·何（Daniel Ho），以及他们的整个团队。 据报道称，这次裁员涉及约 500 名员工。这一决定让业界十分意外，因为超充一直是特斯拉的「标志性业务」。 但戏剧性的是，这次裁员很快就发生了转折。据彭博社报道，在裁员之后没过几天，特斯拉又单方面将部分被裁的超充团队员工返聘。 特斯拉的超级充电站在欧美市场面临日益加剧的竞争压力，盈利状况也未达到公司的预期。据业内人士分析，这可能涉及技术进展不及预期、市场竞争激烈以及难以盈利等多重因素。 在竞争激烈的电动汽车市场中，特斯拉的每一步都牵动着业界的神经。作为公司的灵魂人物，马斯克的每一次决策都将在很大程度上影响特斯拉的未来走向。 最近，路透社对这一事件幕后的来龙去脉进行了详细报道。以下是我们在报道里摘录的部分内容： 令人意外的大规模解雇：此前，为支持马斯克的裁员计划，特斯拉充电主管蒂努奇在其团队裁员了 15% - 20% 的员工。后续蒂努奇向马斯克进行汇报，但由于马斯克对其报告感到不满，随后便要求进一步裁员，最终致使蒂努奇和整个 500 人的团队被解雇。 对特斯拉内外部的影响：特斯拉的超级充电网络占美国高速充电桩的 60% 以上，这也是促使特斯拉电动汽车销售增长的重要因素。这次突然的裁员导致正在进行的项目和与供应商、公共事业公司的关系出现混乱。前员工表示，这些裁员和随后的动荡可能会削弱特斯拉在电动车市场保持竞争优势的能力。 供应商和承包商的担忧：裁员后，特斯拉指示供应商和承包商暂停新项目和材料购买。接管超级充电项目的能源团队难以应对额外的工作量。许多供应商和承包商已在基础设施上投入巨资，现在对未来的合作感到不确定。 缩减的扩展计划：尽管马斯克在社交媒体上承诺继续扩展超级充电网络，但实际上 2024 年计划的 5 亿美元投资相对于之前的计划大幅减少。这一预算削减预计会显著减缓新充电桩的部署速度，影响特斯拉满足电动车用户需求的能力。 原文链接：https://www.reuters.com/business/autos-transportation/inside-story-elon-musks-mass-firings-tesla-supercharger-staff-2024-05-15/ 四名特斯拉超充网络的前员工告诉路透社记者，在上个月，埃隆·马斯克几乎解雇了特斯拉电动车充电部门的所有员工。就在前一天，充电业务主管瑞贝卡·蒂努奇（Rebecca Tinucci）曾与马斯克会面讨论超充网络的未来。 在此前两周，蒂努奇裁减了其团队 15% 到 20% 的员工。这些员工们曾经十分相信，马斯克肯定会大规模扩展超充网络。 然而，最终的结果却令这些员工十分失望。员工们说，马斯克对蒂努奇的报告不满，他要求蒂努奇进行更进一步的裁员。当蒂努奇表示更大规模的裁员会破坏充电业务的基础时，马斯克做出了回应 —— 解雇了她和她的整个 500 人团队。 2023 年特斯拉投资者日，丽贝卡·蒂努奇（Rebecca Tinucci）、时任 CFO Zach 和马斯克一同在台上。图片来源：特斯拉直播 根据联邦统计数据显示，特斯拉超级充电站占美国高速充电桩的 60% 以上，而且迄今为止，特斯拉也是联邦 50 亿美元资助新充电桩资金的最大赢家。 此前路透社的报道，是现今关于超级充电站解雇事件及其影响最详细的描述文章，其基于对八名前充电部门员工、一名承包商的采访，以及特斯拉发给外部供应商的电子邮件。只有马斯克和蒂努奇参加了路透社所描述的会议，四位知情人士转述了他们从超级充电站部门经理那里听到的会议内容。 特斯拉官方、马斯克和蒂努奇均未回应路透社的置评请求。 尽管发生了大规模解雇事件，马斯克还是在社交媒体上承诺会继续扩大超充网络。但三名前充电团队员工告诉路透社，他们一直在接听来自供应商、承包商和电力公司的电话，其中一些公司为帮助建设特斯拉的网络，已经花费了数百万美元在设备和基础设施上。 特斯拉美国超充网络地图。图片来源：Not a Tesla App 根据路透社查阅到的一份副本资料，在这个月早些时候，特斯拉全球供应经理向超级充电站的承包商和供应商发出了一封信，指示他们「请暂缓任何新获得的建设项目的破土动工」，并停止购买材料。信中提到：「我理解，这一变动时期可能极具挑战性，在期待报酬时保持耐心并不是一件容易的事！」 三名特斯拉的前员工表示，特斯拉的能源团队为家庭和企业销售太阳能和电池储能产品，他们的任务是负责接管超级充电站，并联系一些合作伙伴以结束正在进行的充电站建设项目。 特斯拉超级充电站。图片来源：特斯拉官网 一位建筑承包商表示，自从特斯拉裁员以来，联系他的特斯拉员工「对情况一无所知」。这位承包商原本预计超级充电站项目将占 2024 年收入的约 20%，但现在他们计划多元化经营，以避免依赖特斯拉。 蒂努奇是特斯拉为数不多的女性高管之一。据四名前超充团队员工称，自电池和能源主管德鲁·巴格利诺（Drew Baglino）离职后，蒂努奇开始直接向马斯克汇报工作。巴格利诺历来负责监管充电部门，而马斯克参与较少。 特斯拉前电池和能源主管德鲁·巴格利诺和马斯克。图片来源：特斯拉直播 超充团队的裁员标志着特斯拉动荡一年中的最新一幕，马斯克关闭或推迟了多个核心项目，这些项目原本旨在推动投资者预期的电动车销售快速增长。相反，马斯克现在表示，特斯拉将把主要精力转向自动驾驶汽车，这是一个竞争激烈、风险较高的业务，可能需要数年时间才能发展起来。 在中国电动车制造商的激烈竞争和全球电动车需求降低的情况下，特斯拉一季度的汽车销量出现了自 2020 年以来的首次下滑。 据路透社 4 月的报道，特斯拉取消了备受期待的经济型汽车 Model 2 的计划。这使得特斯拉在墨西哥和印度的新工厂规划变得不确定。马斯克原本计划上个月前往印度，会见印度总理纳伦德拉·莫迪，但在最后一刻马斯克取消了行程。同时，多位高管在公司大规模裁员中离职。 缩减的超充网络规模 两名前特斯拉员工称，被分配接管超充网络的能源团队，在设计和建设方面有着相似的职责。但他们说，充电项目具有本质区别，因为充电桩位于公共场所，这需要与公用事业公司、地方政府和土地所有者进行广泛谈判。 两名前超充网络员工表示，能源团队已经很难应对现有的工作量。然而，在 4 月 30 日裁员时，马斯克发帖称公司「仍计划扩展超级充电网络，只是速度会慢一些。」上周五，马斯克又发帖称「特斯拉今年将花费超过 5 亿美元扩展我们的超级充电网络，新增数千个充电桩。」 两名前超充员工表示，这 5 亿美元的扩展预算，相比团队 2024 年的原计划大幅减少，这仍然是一个需要数百名员工共同面对的挑战。据旧金山研究公司 EVAdoption 提供的分析，今年 5 亿美元的投资意味着，特斯拉在美国每月建设充电桩将的数量将比 4 月份减少 77%。 特斯拉超级充电站。图片来源：特斯拉官网 「扔下包袱」 2012年，特斯拉在加利福尼亚州推出了第一超级充电站，马斯克称超充网络是电动汽车的「游戏规则改变者」，使长途旅行和便捷性达到「与汽油车相当」的水平。 电动车充电业务需要大量前期投资，分析师通常认为这无利可图。但据熟悉该部门财务业绩的四名特斯拉前员工称，特斯拉的网络在裁员之前一直是盈利的。 这得益于特斯拉的成本控制和对选址的深入分析，使特斯拉能够选择在全天都能吸引业务的地点，而不是只在电费飙升的用电高峰期设立。一名前超级充电站员工表示，特斯拉每个充电端口的成本通常比竞争对手低至少 50%。 就在上个月，特斯拉的一份证券文件表示，特斯拉需要扩大超充网络，以「确保为客户提供充足的充电服务」，特别是在福特、通用汽车、丰田和现代宣布将使其汽车兼容特斯拉的充电接口之后。 福特汽车使用特斯拉充电桩进行充电。图片来源：福特官网 另一名前员工表示，由于没有足够的新充电站上线，超充网络的扩展「完全陷入困境」，而且公司才刚刚开始实施为兼容其他制造商汽车的升级行动。 另有特斯拉的三名前员工称，这次裁员对美国充电网络的扩展是一个重大挫折，因为其导致了特斯拉员工与供应商和电力公司的关系被破坏。这些前员工说，特斯拉已成为美国许多大型公用事业公司的主要客户之一，许多公司会根据特斯拉的超充网络扩展计划，雇用新员工并对新的基础设施进行规划。 特斯拉充电器。图片来源：特斯拉官网 这些特斯拉前员工表示，其他公司可能能够填补这一空缺，但在大规模的充电投资下，特斯拉与公用事业公司和其他承包商建立的良好关系将很被难复制。 一名前员工说：「如今在这些不同的项目上，他们不得不扔下包袱，这真的很遗憾。」他还补充道：「看到所有这些关系被破坏，人们感到非常愤怒 —— 这是理所当然的。」

昏暗室内，地上散落着各种物体的碎片。一个女生走过这片狼籍，缓缓拿起一把破损不堪的吉他，坐在一个平台上。 随后，她看着三星 Galaxy Tab S9 上的乐谱，缓缓弹奏并哼唱起了小曲。 三星这周在 X 平台上发布了一段 43 秒的广告，在同样的场景下回应了苹果那个令人不适的广告。