全球混凝土行业元宇宙供应链平台

　　记者从中国科学院获悉，由中国科学家研编的全球首套高精度月球地质图集4月21日正式发布。该套图集包括《1:250万月球全月地质图集》和《1:250万月球分幅地质图集》（中英文版，含说明书），比例尺为1:250万，内含全月地质图（主图）、月球岩石类型分布图、月球构造纲要图和30幅月球标准分幅地质图。 　　图集以我国嫦娥工程科学探测数据为基础绘制，是一份月球科学领域的综合集成成果，不仅可以为探月工程科学目标制定和工程实施提供基础资料和科学参考，也填补了我国在月球与地外行星地质图编研方面的空白，为月球起源和演化乃至太阳系演化的研究作出中国贡献。 　　据了解，自上世纪60年代美国阿波罗计划实施以来，月球地质研究至今仍沿用阿波罗时期研制的月球地质图。但随着研究的深入，该月球地质图已不能满足未来的科研和月球探测需求。 　　与阿波罗时期的月球地质图相比，新系列图集基于月球动力学演化的规律，创造性建立了“三宙六纪”的月球地质年代划分方案，更加客观地刻画月球的地质演化历史；主图《1:250万月球全月地质图》利用青、黑、黄、品红4个基色叠印出共150种颜色，对月球进行“三宙六纪”的地质年代划分；识别并标记全月12341个撞击坑、81个撞击盆地、17种岩石类型、14类构造。 　　目前，该图集已经集成至我国科学家搭建的数字月球云平台上，并将服务于月球科学研究、科普教育以及我国未来月球探测工程的着陆区选址、月球资源勘查和路径规划。 　　（总台央视记者 帅俊全 褚尔嘉）

财联社4月20日讯（记者 郑正）4月19日晚，华林证券披露2023年报。报告期内，华林证券实现营业收入10.15亿元，较去年下降27.38%；实现归母净利润3168.61万元，同比下降93.18%。 从各条线业务的情况来看，财富管理业务作为公司的核心业务，报告期内实现的营收占总营业收入的80.66%；自营业务受市场波动影响，出现亏损，公司在年报中表示将通过优化投资策略和风险管理来应对未来的市场挑战；投资银行业务和资产管理业务在报告期内均有良好表现，尤其是资产管理业务，手续费净收入同比上升26.87%。 核心业务表现亮眼，自营业务成拖累 财富管理业务作为华林证券的核心业务之一，涵盖证券经纪业务、信用业务、代销金融产品、股票期权、投资顾问等多个方面。报告期内，公司财富管理业务收入为8.19亿元，占公司总营业收入的80.66%，较去年略微下降；营业成本为4.31亿元，占营业总成本的58.09%，较去年下降21.25%。总体来看，财富管理业务的营业利润率为47.41%，对公司的利润贡献较大。 在财富管理的数智化转型方面，华林证券积极推进科技金融战略，通过信息技术专业子公司海豚科技的设立和运营，优化产品功能，提升客户体验；公司通过线上线下融合发展模式，构建综合金融服务平台，同时搭建大数据AI平台，支撑业务的数字化、智能化转型。 投行业务方面，华林证券报告期内实现投行业务收入1.04亿元，同比下降39.33%，主要是由于IPO及再融资阶段性收紧导致证券承销业务收入减少；营业利润率为57.81%，表明该业务板块虽然收入下降，但仍保持了较高的盈利能力。 华林证券在报告期内完成了“君逸数码”IPO项目和“祥源可转债”再融资项目的发行上市，股权承销规模合计14.25亿元；另外公司积极储备了涉及高端装备、软件、汽车、新能源、先进制造、智慧城市等行业的20余个项目，培育重点行业的优质成长型企业。 资管业务方面，华林证券在报告期内坚持科技金融转型战略，推进主动管理转型，塑造核心竞争力。2023年度资管业务手续费净收入同比上升26.75%，其中集合资管业务手续费净收入同比增长40.68%。作为几项主营业务中唯一同比正增长的业务，华林证券表示是因公司大力发展集合资管业务，集合产品规模增大且净值上涨，业绩报酬增加所致。 华林证券报告期内采取以固收、权益、FOF投资三条主线的发展战略，践行“长期稳健持续收益”的投资理念。截至报告期末，公司存续资管计划43只，管理资产规模为135.16亿元，其中集合产品13只，管理规模55.43亿；单一产品28只，管理规模68.55亿；专项产品2只，管理规模11.18亿。 然而，在其他券商自营业务撑起“半边天”的趋势背景下，华林证券却反其道而行之，报告期内自营业务亏损4248.37万元，同比下降129.66%，作为五大主营业务类型之一的自营业务，报告期内反而拖累4.19%的整体业绩。 券商自营业务可以说是“看天吃饭”的，很大程度上依赖市场行情的好坏。但近几年，华林证券的自营业务表现极不稳定，且比较异常。在2022年度市场整体景气度较差的情况下，华林证券自营业务却实现逆势增长，增幅达到227.14%。对此华林证券表示是因为公司自营业务侧重固收业务投资方向，控制权益类投资规模，积极捕捉市场波动机会，实现业绩大幅提升。 而在2023年度券商自营业务整体回暖的情况下，多数券商的自营业务都翻身成为创收的主要引擎，而华林证券自营业务却大幅亏损，甚至拖累了整体业绩。对自营业务2023年的剧烈下滑，华林证券表示是A股市场整体震荡波动，行业结构分化明显，自营业务公允价值变动损益同比减少造成的。 仲裁赔款致年度业绩下修 包括自营业务在内，华林证券近年来整体业绩状况实际是呈现下滑趋势的，加之2024年以来巨额仲裁赔款与补税的接连利空，对整体业绩产生了重大影响，并且该影响还将传导至2024年度报告数据。 2022年5月，大连银行因“红博会展信托受益权资产支持专项计划”向华林证券提起仲裁，2024年2月28日，华林证券公布收到的仲裁结果，结果表示华林证券需要向大连银行支付总计约2.3亿元的费用，包括偿还大连银行认购相应资产支持证券的本金损失2.28亿元，以及该案支出的律师费、仲裁费等。 今年3月，华林证券因该仲裁事项的赔偿后续，发布了《业绩预告修正》公告，对年初预告的2023年度业绩状况进行了修正，相较于原预计的归母净利润，修正后的归母净利润相比于上年同期下降了93.18%。 或为稳定股东和投资人情绪，华林证券也在《业绩预告修正》中解释，华林证券早在大连银行对公司提起仲裁之前，就已对案涉专项计划相关责任主体提起诉讼，公司对专项计划项下底层资产的处置具有优先受偿权。目前抵押资产的评估价值可覆盖公司被裁决赔付的金额，华林证券正在推进案涉专项计划项下底层资产的处置程序。 随后的4月8日，华林证券发布了一条补税缴款公告，表示公司收到了拉萨市税务稽查局的《税务处理决定书》，经过稽查局对公司2018年1月1日至2023年12月31日期间涉税情况的检查，华林证券应当补缴企业所得税2932.32万元，以及1800万元的滞纳金，合计4732.32万元。 对于此次补缴税款的原因，华林证券在公告中表示系因相应地方税收优惠政策在前期未有明确的适用细则，公司对政策理解存在偏差，最终经拉萨市税务局稽查局确认公司需对已享受的部分减免税额予以补缴。 虽然遭遇业绩上的接连打击，但并未阻止华林证券唱响分红“主旋律”。华林证券2023年年度权益分派预案显示，拟每10股派0.04元，合计派发现金红利1080万元。值得注意的是，2023年是华林证券上市后连续第六年分红，过去五年分红金额全部过亿，只是鉴于2023年度整体业绩下滑，现金分红总额出现了较大程度的缩水。

本文来源：时代周报 作者：梁春富 又一家上市公司高管家属的短线交易行为被披露。4月19日晚 ，恒工精密（301262.SZ）公告，董事杨雨轩于近日收到河北证监局出具的《河北证监局关于对杨雨轩采取出具警示函行政监管措施的决定》。 根据恒工精密的公告，杨雨轩的父亲杨春晖在2024年2月29日和3月4日合计买入1700股恒工精密股票，金额为74856元；随后在3月4日和5日又合计卖出1700股，金额为76399元。杨春晖上述买入和卖出行为间隔不足六个月，构成《证券法》第四十四条规定的短线交易。根据《证券法》规定，河北证监局决定对杨雨轩采取出具警示函的行政监管措施。 上市公司表示，杨雨轩收到上述行政监管措施决定后，高度重视，表示将认真吸取教训，切实加强本人及近亲属对《证券法》《上市公司信息披露管理办法》《深圳证券交易所股票上市规则》等相关法律、法规的学习和领会，提高规范运作意识，严格规范股票买卖行为，杜绝此类事件再次发生。 公开资料显示，恒工精密是一家国家级“专精特新”企业，其目前主要产品包括转子、液压阀块、导向套等，可广泛应用于空压设备、工程机械、注塑设备、传动装备等行业领域。公司成立于2012年5月，2023年7月10日在深交所创业板上市。 在股权结构上，恒工精密的实控人系魏志勇和杨雨轩，两人系夫妻关系且合计持股近57%。其中，魏志勇任公司董事长、总经理一职。 业绩方面，恒工精密2023年三季报显示，期内公司实现营业收入6.3亿元，同比减少4.72%；实现归母净利润8138.95万元，同比增长6.76%。 近年来，恒工精密积极开拓人形机器人产业链。3月4日，恒工精密宣布投资1亿元设立青岛安鹏具身智车创业投资基金，专注于人形机器人产业链。该公司作为主要出资方，认缴60%份额，即6000万元。北京国资背景的安鹏基金及北汽产投分别出资100万元和3900万元，占比1%和39%。该基金已完成工商备案登记，旨在推动人形机器人及相关产业链关键零部件的发展，以满足智能产业资源需求。 2023年12月份，恒工精密发布公告称，公司投资5000万元设立全资子公司，旨在进一步拓展连续铸铁应用领域，延伸产业深度，进一步加大机器人减速器核心部件及其他相关部件的研发力度，扩大减速器核心部件产能等。 时代周报记者梳理发现，除恒工精密外，A股市场上，今年以来已有40家上市公司披露了短线交易相关公告，涉及公司董监高人员亲属，其中多家公司高管已因此被出具监管函，有的短线交易行为甚至被监管立案调查。如 4月17日晚，利欧股份（002131.SZ）发布公告称，公司董事长王相荣及副董事长王壮利收到中国证监会下发的《立案告知书》，因涉嫌短线交易“利欧股份”股票，中国证监会已决定对二人进行立案调查。王相荣与王壮利系兄弟关系。 至于短线交易的原因，上市公司给出的答复大同小异，多为相关人员对相关法律法规不了解、不熟悉股票操作系统致使误交易等。 根据《证券法》规定，短线交易指的是上市公司持有5%以上股份的股东、董事、监事、高级管理人员，将其持有的该公司的股票或者其他具有股权性质的证券在买入后六个月内卖出，或者在卖出后六个月内又买入。由此所得收益归该公司所有，公司董事会应当收回其所得收益。其中，也包括上述人员的配偶、父母、子女持有的及利用他人账户持有的股票或者其他具有股权性质的证券。 由于上市公司持有5%以上股份的股东、董监高等人员更容易获得内幕信息，他们借助内幕消息获利的可能性也更大。而短线交易的具体情形复杂，其认定和查处难度较大。 为打击短线交易行为，2023年7月，证监会就《关于完善特定短线交易监管的若干规定（征求意见稿）》公开征求意见，拟围绕大股东、董监高等特定投资者，进一步明确细化特定短线交易的适用标准。 近期，证监会多次表态，对于资本市场乱象，会坚持监管“长牙带刺”、有棱有角，“零容忍”打击资本市场违法违规行为。在此背景下，监管也加强了对违规短线交易行为的打击力度。

财联社4月20日讯（编辑 笠晨）Wind数据显示，北向资金周五大幅净卖出64.9亿元。本周，北向资金净卖出66.91亿元，为连续第三周净卖出，本月以来北向资金合计净卖出220.51亿元。 今日更新的Choice数据显示，周五（4月19日），有15只A股的北向资金净买入额超过1亿元。北向资金净买入美的集团3.4亿元，位居榜首；万华化学净买入额为1.61亿元。同属电子行业的北方华创、深南电路、水晶光电加仓额分别为1.41亿元、1.19亿元、1.02亿元。 此外，来自煤炭领域的华阳股份和平煤股份净买入额皆为1.09亿元。中信建投研报指出，近期，国家发展改革委、国家能源局发布《关于建立煤炭产能储备制度的实施意见》，提出到2027年，初步建立煤炭产能储备制度，有序核准建设一批产能储备煤矿项目，形成一定规模的可调度产能储备；到2030年形成3亿吨/年左右的可调度产能储备。 外资卖出一侧，贵州茅台减仓额为8.45亿元，隆基绿能、紫金矿业、长江电力净卖出额均超3亿元。 从周度（4月15日至19日）表现看，北向资金周净买额累计超3亿元的个股见下表。具体来看，云南白药净买入额为5.85亿元，平安银行、中国平安加仓额均超4亿元。 此外，同属有色金属领域的赤峰黄金、山东黄金净买入额分别为2.99亿元、2.54亿元。华鑫证券傅鸿浩等人在4月15日发布的研报中表示，分析师认为短期美国经济数据超预期及 CPI导致降息开启时点延后，但是需要降息的操作预期不变。叠加分析师认为黄金部分开启抗通胀的交易预期，黄金价格仍有较大上涨空间。摩根大通指出，自2022年第四季度以来，其一直看涨黄金，并保持这一观点，因为其认为黄金的结构性牛市情况仍然完好无损。 从卖出方面看，本周北向资金净卖出超3亿元的个股达20只（见下表）。具体来看，紫金矿业净卖出额为9.03亿元，中国中免减仓额为8亿元，工业富联、中信银行和中际旭创减仓额均超7亿元。

近期，五矿信托多款昆明政信项目陷入逾期风波。 根据界面新闻获取的资料显示，目前，五矿信托受托管理的“恒信国兴636号-昆明基投集合资金信托计划”（下称：恒信国兴636号）、“恒信国兴657号-赢胜51号集合资金信托计划”（下称：恒信国兴657号）及“五矿信托-恒信国兴659号-新都1号集合资金信托计划”（下称：恒信国兴659号）均已逾期。 按照合同约定，“恒信国兴636号”期限两年，总募资2.6亿，原定2024年1月28日本息到期，截至目前，项目本金兑付方案尚未出炉，但有投资人已于近期收到了一季度利息。 “恒信国兴657号”成立于2022年5月27日，存续规模8580万，原定2023年10月14日偿付本息，截至今年一季度末，仍有本金及约三分之二利息尚未兑付。 “恒信国兴659号”于2022年2月25日成立，目前存续规模为3.01亿元，原定回购方应于2024年2月25日向受托人五矿信托支付到期的2578.81万元回购价款，但回购方未按照约定履行付款义务。 界面新闻记者关注到，上述三个产品融资方及担保方均为云南省昆明市各类城投公司。 其中，“恒信国兴636号”融资方为昆明交投城市投资发展集团有限公司（下称：昆明交投城发）；担保方为昆明市交通投资有限责任公司（下称：昆明交投）。 “恒信国兴657号”融资方为昆明城路开发经营有限责任公司（下称：昆明城开）；担保方为昆明产业开发投资有限责任公司（下称：昆明产投）、昆明市城建投资开发有限责任公司（下称：昆明城投）、昆明新都投资有限公司（下称：昆明新都投资）。 “恒信国兴659号”回购方为昆明新置投资发展有限公司（下称：昆明新置投资）；昆明产投、昆明城投、昆明市土地开发投资经营有限责任公司（下称：昆明土投）为担保方。 企查查显示，昆明交投、昆明产投、昆明城投、昆明新都投资、昆明土投均为市管国企，背靠主要股东均涉及昆明市国资委。 此外，昆明新都投资为“恒信国兴659号”回购方昆明新置投资第一大股东；昆明新都投资的第三大股东昆明发展投资集团有限公司（下称：昆明发投）还为“恒信国兴657号”担保方昆明城投的第二大股东。昆明发投由昆明市国资委100%全资持股。 截至目前，除昆明发投外，其余上述几家信托项目的担保方均已处于被执行人或限制高消费、票据违约状态。 “恒信国兴636号”临时披露公告显示，截至3月6日公告发布日，借款人和保证人向受托人表明了积极的债务化解意向，融资人向受托人出具其愿意按照《信托贷款合同》的约定、在一季度付息日支付对应信托贷款利息的承诺文件。受托人正积极与相关方沟通完善债务化解方案具体细节，通过各种举措积极推进相关工作，尽快形成债务化解方案。 “恒信国兴659号”在今年2月28日临时信披提到，受托人持续积极与交易对手进行沟通，并于2024年2月26日分别向回购方、保证人发出《履行应偿债务通知书》，督促其履行义务。此外，受托人还对相关交易对手进行了现场催收工作。但截至该公告发出之日，回购方仍未向受托人支付前述回购价款，保证人亦未履行相应的连带保证责任。 而最早发生逾期的“恒信国兴657号”，有投顾表示，融资方曾于3月底前出具承诺函，本金及剩余利息将在4月12日前支付。 对此，界面新闻记者向五矿信托求证，公司方表示一切以公告为准。 作为12个重点化债省份之一，云南化债重点在昆明，而后者的化债工作则以本地城投平台为主。 民生证券近期研报统计，截至2024年2月23日，昆明市共有26家发债平台，主要包括：地级市平台16家、区县级平台3家，国家级园区7家。 截至目前，民生证券指出，昆明市城投平台有息债务有4500多亿，并且当前昆明市城投平台债务短期化现象仍较为明显，2024年到期较为集中。包括昆明轨交、昆明城投、昆明国资、昆明发投、昆明自来水、昆明高新区国资的存量债全部在2024年到期。 界面新闻记者关注到，截至目前，“恒信国兴636号”担保方昆明交投2024年到期债务占比67%；“恒信国兴657号”的担保方昆明产投、昆明城投和昆明新都投资2024年债务均已100%到期；“恒信国兴659号”的担保方之一昆明土投2024年债务占比76%。 3月25日，《学习时报》刊发云南省省长王予波署名文章，文中指出，要稳妥化解财政金融风险。制定全省防范化解地方债务风险方案，政府债券本息按期足额兑付，省属企业保持公开债券市场“零违约”。 来源：界面新闻

获悉，担任富德生命人寿董事长十年之久的方力已向公司请辞。 4月15日，富德生命人寿相关人士回应称，“2024年4月12日，我司方力董事长因个人原因向董事会提交了书面辞职函，辞去公司董事、董事长及法定代表人等一切职务，相关事项待监管核准。” 据悉，目前方力仍担任富德集团副董事长。 十年元老请辞 方力担任富德生命人寿董事长已有十年之久。 公开资料显示，方力出生于1965年1月，博士研究生学历。她长期担任富德生命人寿党委书记、董事长，其董事长任职资格于 2014 年 8 月 12 日获得原中国保监会的批复。在此之前，方力曾任原中央金融工委正处级秘书；原中国保监会人身保险监管部监管处处长、监管部副主任；原中国保监会第一届中国保险业偿付能力监管标准委员会委员、中国精算师协会第一届理事会理事、劳动和社会保障部第二届企业年金基金管理机构资格认定评审专家。 对于方力辞任，富德生命人寿相关人士表示，方力在担任公司董事长期间，勇挑重担、恪尽职守、殚精竭虑，忠实履行了董事长的职责，为公司稳健经营和可持续发展发挥了关键作用，尤其是推动了公司走上转型升级道路，为公司迈向高质量发展奠定了坚实基础。公司董事会对方力为公司发展所做出的贡献表示衷心感谢。目前，方力仍担任富德集团副董事长，继续为富德集团的发展壮大贡献力量。 值得一提的是，目前富德生命人寿总经理尚未补齐。 2023年3月，富德生命人寿发布公告称，经第五届董事会第九十二次临时会议审议通过，公司同意张汉平先生辞去公司总经理职务，指定徐文渊先生为临时负责人，代行总经理职权。 张汉平也曾在富德生命人寿供职多年，他曾任中国建设银行揭阳市东城支行行长；深圳市新亚洲实业发展有限公司董事长助理；富德生命人寿副总经理、常务副总经理、总经理；生命保险资产管理有限公司总经理、董事长等职务。 另据公开资料，徐文渊出生于1983 年 11 月，本科学历，是富德生命人寿董事，其董事任职资格于2015年10月18日获得原中国保监会的批复，任职批准文号为保监许可〔2015〕1024 号。目前，徐文渊还担任富德保险控股股份有限公司执行董事、富德财产保险股份有限公司董事。在此之前，他曾任富德生命人寿财务管理部副总经理、投资财务部总经理、第四届监事会职工代表监事，生命保险资产管理有限公司财务部总经理、财务负责人等职务。 正式进军康养领域 富德生命人寿是一家全国性的专业寿险公司，成立于2002年，总部位于深圳，注册资本117.52亿元，目前在全国拥有35家分公司、1000多个分支机构及服务网点。 富德生命人寿相关人士介绍称，近年来，公司经营班子成员稳定，高质量转型之路也取得积极成效，核心业务指标表现趋势向好。数据显示，2023年富德生命人寿实现了归母净利润的盈利，总规模保费收入超1100亿元；新业务价值同比提升超过2倍，新单价值率同步也有较大提升；四项核心继续率均超过90%。与此同时，个险队伍作为富德生命人寿主力渠道，其专业化转型向纵深推进，2023年该公司有效人均标保约3.6万元，同比提升41.3%，IDA、MDRT等头部绩优人力合计超1600人。银保渠道大力优化趸期结构，价值期交业务持续增长，2023年期交规模保费同比增长66.2%。 《富德生命人寿2022年企业社会责任报告》显示，2022年，该公司累计承保保单247.4万件。理赔案件量35.2万件，其中医疗案件量32.2万件，占比91%。理赔总金额35.4亿元，其中重疾赔付12.9亿元，占比37%；医疗赔付11.5亿元，占比32%；身故赔付9.6亿元，占比27%。截至2022年底，公司投保人客户合计884.64万人，投、被保险人合计1209.97万人（不含团险渠道客户）。截至2022年12月底，该公司共计拥有内勤员工12888人。 今年4月2日，富德生命人寿在浙江杭州举办“富德养老，美好生活”康养项目发布仪式，标志着公司正式进军康养领域。 富德生命人寿公司董事、临时负责人徐文渊在发布仪式上表示，通过深入推动负债端结构优化与公司经营降本增效，理念转型、业务转型、队伍转型、管理转型、能力转型的成效初显，2023年，该公司实现了归母净利润的盈利，可持续发展动能持续提升。通过打造“保险产品+居家养老”的服务模式，针对老年群体居家养老的主要场景，构建起专业、全面的一站式居家养老解决方案，在进一步延伸公司的客户服务链条的同时，为代理人的展业与留存、保费结构的优化持续赋能。 来源：证券时报

“好像没有什么能够阻止黄金的上涨了”！ 在黄金价格再创新高后，市场机构在4月9日发出深深感叹。券商中国记者发现，截至4月9日，伦敦金现价格已来到了2356.14美元/盎司的高位。叠加黄金个股的连日上涨，全市场10只黄金主题ETF普遍实现了规模和净值“双升”，博时基金、华安基金等旗下的百亿黄金ETF产品规模均创出历史新高，券商、理财子公司以及桥水等持有黄金ETF的机构成功捕获到了这轮黄金上涨行情。 随着行业持续演绎，新鲜事已不是机构提示回调风险，而是机构发现金价和美债利率负相关这一分析预判逻辑正在失效。最明显的是，黄金资产无视美国3月非农数据而继续狂飙蹿升。那么，处于高点的黄金会何去何从？ ETF实现规模和净值“双升” 根据同花顺iFinD统计，截至4月9日全市场共有10只黄金主题ETF。在近期黄金上涨行情中，这些ETF普遍实现了规模和净值“双升”。 行情方面，最吸引市场关注度的是华夏基金旗下近期频繁涨跌停的黄金股ETF（下称“华夏黄金股ETF”）。4月9日，华夏黄金股ETF在延迟交易后遭遇一字跌停，是继4月8日之后的第二个跌停。而在此前的三个交易日，华夏黄金股ETF则连续走出三个涨停。即便如此，截至4月9日，该基金从2月初低点以来累计涨幅超过了45%。和华夏黄金股ETF相比，永赢黄金股ETF走势则平稳许多。包括4月9日小幅下跌1.25%，其从今年1月底阶段底部以来累计涨幅，也同样超过了45%。 由于跟踪的底层资产有所不同，其余黄金ETF涨幅稍有落后。上述两只黄金股ETF跟踪的是A股和港股两个市场的黄金个股，其他黄金ETF主要是跟踪国内黄金现货价格表现。截至4月9日其余8只ETF自2月初以来累计涨幅大约15%左右，但却有不少产品的规模创出新高。 比如，截至4月9日下午5时，华安黄金ETF、博时黄金ETF最新规模分别为186.63亿元、102.12亿元，双双创下规模历史新高，2月以来净流入分别超过了26亿元和13亿元。此外，易方达黄金ETF和国泰黄金ETF规模同样创出历史新高，分别达到74.26亿元、34.01亿元。前述两只涨幅领先的华夏黄金股ETF和永赢黄金股ETF规模虽然目前分别只有3.43亿元和6.80亿元，但同样是历史新高。 无论是跟踪黄金个股还是黄金现货，在上述ETF净值持续走高的主要贡献，离不开底层资产价格的持续走高。比如，4月9日伦敦金现价格再次创出新高，在前期突破2300美元/盎司高位之后，已来到了2356.14美元高位。截至4月9日紫金矿业年内累计涨幅超过了35%，而2023年全年涨幅也只有24%左右。 多只基金已提前买入黄金牛股 无论是个股还是ETF产品，黄金都算不上主流产品，从相关持仓情况来看，黄金更多是作为大类资产品种而存在。 先来看黄金ETF，从最新披露的2023年年报来看，重点持有人更多是大型机构投资者。以目前规模接近190亿元的华安黄金ETF为例，截至2023年年末剔除联接基金外，最大的持有人为券商、理财子公司以及外资。其中，中信证券持、桥水（中国）旗下的桥水全天候增强型中国私募证券投资基金三号、招银理财旗下产品一共持有华安黄金ETF超过3亿份，持有比例超过10%。 规模同样超百亿的博时黄金ETF，同样受到了桥水青睐。根据该基金2023年年报，桥水（中国）旗下三只私募产品位列前十大持有人之列，三号、一号、二号基金一共持有近6500万份，持有比例超过4%。此外，华泰证券工商银行1号集合资产管理计划、招银理财旗下两只产品同样位列前十大持有人之列。从券商中国记者梳理来看，桥水早在2022年上半年就开始建仓相关黄金ETF，精准捕获到了2023年至今这轮黄金上涨行情。 实际上，除了黄金ETF，还有不少主动权益基金也提前布局了黄金行情，他们更多是通过买入A股黄金股来参与本轮行情。 根据同花顺iFinD数据，截至2023年年末一共有9只黄金股进入了公募基金重仓股行列。持仓基金数量最多的是银泰黄金，一共有165只基金持有，持有量超过了4.3亿股，持仓市值达64.76亿元。银泰黄金今年以来上涨22.27%，2023年涨幅则达到了35.87%。从单只基金看，持仓最多的是华泰柏瑞富利混合A，持有银泰黄金5917.28万股，华泰柏瑞多策略混合A、华泰柏瑞鼎利混合A持仓均在2000万股以上，银华内需精选混合、前海开源金银珠宝混合等基金持仓数量均在1000万股以上。 此外，华泰柏瑞富利混合A还是持有山东黄金最多的基金产品，截至2023年年末持有山东黄金1655.16万股，但该基金去年四季度减持了山东黄金886.91万股。山东黄金去年四季度出现小幅下跌，但2024年以来累计上涨了37.12%。而易方达资源行业混合、融通成长30灵活配置混合等多只基金则在去年四季度末买入山东黄金，成功捕获了这波上涨。 美债收益率和金价罕见同步飙升 随着黄金行情持续走高，黄金走势预测持续成为投资者关注焦点。一般而言，影响金价的主要因素通常包括美元指数、风险事件、实际利率水平、通胀率，以及黄金市场的供需状况等几个关键维度。 在传统分析框架下，黄金价格走势通常与美债实际利率负相关，因为黄金不生息，美国国债有利息。从理论上说，在美联储加息周期中，金价一般会下跌。但随着行情持续创出新高，某些传统的逻辑正在失效。 华夏基金指出，本轮黄金上涨周期始于2022年11月，至今持续16个月、涨幅超过40%，相较于历史周期，这样的程度似乎并不罕见。但本轮最大的特点是，金价的大涨伴随着美国实际利率中枢抬升，表面实际利率不再能有效解释黄金价格波动。就近期而言，因一系列稳健的经济数据，强化了市场对美联储可能将降息推迟到7月或更晚的预期，美债收益率集体飙升，各期限国债收益率均出现不同程度上涨，触及了数月高位，但另一方面金价却已阔步迈向新高。 观察到这一现象的还有鹏华基金债券投资二部总经理刘涛。他分析称，全球流动性是今年A股比较核心的变量。目前来看，美联储降息3月、5月降息的概率不高，7月、9月、11月这3个月降息概率较大，这3个月份对A股可能是比较重要的起点和开端。但相关统计表明，美联储降息前后黄金的表现相对一般，因此不能通过美联储降息来判断黄金的涨跌。根据国盛证券统计，美联储降息前2—4个月黄金并不必然上涨。 国泰基金也观察到，今年3月以来，由于美国2月非农就业数据有所降温、2月CPI通胀数据回落，美联储主席鲍威尔的发言被解读为偏鸽，市场对于美联储降息的预期高涨，助推金价上涨。不过后来走向有点“反直觉”了。美国公布的3月就业数据显示出超市场预期的经济增长，或使美联储预期降息时点推迟。但金价走势没有受到利空消息影响，依然上涨。 博时黄金ETF基金经理王祥同样说到，美国3月非农数据超预期强韧，且有美联储票委警告年内可能不进行降息，美债收益率继续抬升，但黄金资产均无视了上述影响，继续狂飙蹿升。从背后逻辑看，短期金价涨势已从之前的中期宽松路径下的抢跑交易转变为短期中东地缘局势驱动下的情绪博弈，后续波动幅度或进一步放大。 短期或有获利了结风险 那么从当下看，影响黄金后续走势的因素会是哪些？国泰基金认为，短期金价的主导因素越来越复杂。比如地缘博弈紧张。2024年，全球共有四十余个经济体开始进入选举年，地缘冲突的风险始终存在。继俄乌冲突、巴以问题之后，还有中东红海航运问题等。黄金有保值、抗通胀、避险三重属性，全球避险需求高涨，黄金的配置价值也水涨船高。 华夏基金认为，本次黄金上涨最重要的“外力”之一，应该是近年来全球央行强劲的购金需求。华夏基金从卖方研报中发现，当央行成为市场主要交易者时，传统的实际利率定价机制便容易失效。世界黄金协会报告显示，2023年各经济体央行全年净购金量为1037吨，仅比2022年的历史最高纪录少45吨。基于此华夏基金预计，短期的较快上涨可能会引发技术层面的调整，导致国际黄金价格的波动和震荡加剧，但从长期来看本轮黄金的上涨周期可能尚未落幕。 华安基金表示，从外汇局官网更新的官方储备资产看，2024年3月中国官方黄金储备为7274万盎司，较上月增加16万盎司，为连续第17个月增持。同时，全球央行连续两年年度净购金量超过1000吨，成为全球购买黄金的主力军，助推黄金价格中枢上移。世界黄金协会发布的《全球黄金需求趋势报告》显示，2024年全球央行购金规模预计仍将保持较高水平。 基于此，华安基金认为，黄金本轮新高为资金面驱动为主，较为充分地反映了近期市场对于基本面的乐观预期，多头交易逐渐拥挤，短期需注意回调风险，但中长期看好黄金作为央行“去美元化”的配置价值。 国泰基金认为，短期来看，市场抢跑宽松预期交易，在一季度强势收官后需要等待更多经济数据。投机净多头到达阶段性高点后小幅回落，美国复活节假期归来后，节前的交易逻辑可能转弱，短期快速冲高可能会一定程度上带来获利了结的回调风险。此外，对于美联储降息预期的调整可能会导致金价波动，这是可能的风险点。不过中长期看，俄乌和中东局势或难以快速缓和，且大选年国际关系的不确定性较大，避险需求始终较为明确。 来源：证券时报

4月19日，界面新闻从知情人士处获悉，原德邦证券副总裁卢果已离职，下一站赴江海证券，具体职务还未正式官宣。 知情人士透露，德邦证券已于4月11日发布内部通知，免去卢果在公司的职务。界面新闻查询中证协网站发现，4月15日，卢果的任职信息已变更，登记类别为一般证券业务。 卢果在德邦证券任副总裁期间分管财富业务条线。此前，他曾在国信证券及国盛证券任职，在国盛证券担任财富管理部总经理。 2023年2月，卢果加入德邦证券，距今任职约一年整。界面新闻此前了解到，事实上，卢果在2023年年底就提出了辞职申请。 据界面新闻此前独家报道，德邦证券财富管理业务条线于今年2月底发生组织架构重组。一是新成立综合财富部，在原有的综合财富中心、私人财富中心、金融产品中心、交易服务中心基础上进行合并，新成立的综合财富部下设零售业务部、产品与机构业务部、信用业务部三个二级部门；二是新设财富经管中心。此外，德邦证券互联网财富中心更名为数字财富部，数智支持中心更名为财富支持中心。 架构改革之下，德邦证券财富条线的负责人人选也浮出水面。今年1月，原东海证券机构业务部总经理张城明入职德邦证券，任总裁助理兼综合财富中心行政负责人，丁家丰为数字财富部行政负责人，王可为财富经管中心行政负责人，吴琤为财富支持中心行政负责人。 业绩方面，德邦证券2022年年报显示，经纪业务方面，全年公司经纪业务代理买卖证券交易总额4813.14亿元，全年新开户140324户，同比增长18%，证券交易总额、市占率和客户资产都较上年度有所下滑。 图片来源：德邦证券2022年年报 卢果此次加盟的江海证券是上市公司哈投股份的子公司，总部位于哈尔滨。 江海证券业务辐射范围主要在黑龙江，截至2023年12月底，江海证券在全国设有61家分支机构，42家营业部中在黑龙江的就有28家。江海证券董事长为赵洪波，官网显示，江海证券目前共有五位副总裁。 图片来源：江海证券官网 来源：界面新闻

◎ 科技日报 记者 叶青 通讯员 彭永桂 符致冠 4月20日， 我国首艘深远海多功能科学考察及文物考古船，在位于广州南沙的中国船舶集团旗下广船国际有限公司出坞。 该船由海南省人民政府、三亚崖州湾科技城开发建设有限公司、中国科学院深海科学与工程研究所共同出资建造。 钟伟 摄 深远海多功能科学考察及文物考古船于2023年6月开工建造， 是第一艘由中国工程师独立设计的具备冰区载人深潜支持能力的综合科考船，具备完全自主知识产权，重点突破了冰区船舶总体设计技术、智能控制技术、低温精确补偿技术、冰区载荷与重载荷结构集成设计等多项关键技术的垄断瓶颈。 赵云鹏 摄 据介绍，该船下一步将开展出坞后的设备调试和系统联调、居住区域安装和装饰、船舶海试和科考设备海试等节点任务，计划于2025年初交船。

过去几年里，基于文本来生成图像的扩散模型得到了飞速发展，生成能力有了显著的提升，可以很容易地生成逼真的肖像画，以及各种天马行空的奇幻画作。 近期的相关研究主要集中在控制模型生成「个性化」的内容，即用户先提供一个最小概念图像集，然后对预训练的文本转图像扩散模型进行增强，从而使模型可以生成包含个性化概念的新场景。 现有的一些工作可以增强用户对生成过程的控制，并衍生出许多量身定制的应用场景；但要同时对多个概念进行个性化处理，并控制图像生成以准确遵循给定的文本描述，仍然具有挑战性。 最近，来自加州大学伯克利分校、牛津大学、哈佛大学、卡内基梅隆大学、香港大学、加州大学戴维斯分校的研究人员联合发表了一篇论文，讨论了「图像生成个性化」领域下的两个关键问题。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.15504 项目主页：https://danielchyeh.github.io/Gen4Gen/ 1. 当前的个性化技术无法可靠地扩展到多个概念，研究人员推测是由于预训练数据集（如 LAION）中复杂场景和简单文本描述之间的不匹配造成的。 2. 对于包含多个个性化概念的图像，缺乏一种全面的衡量标准，不仅评估个性化概念的相似程度，还评估图像中是否包含所有概念，以及图像是否准确反映了整体文本描述。 为了解决上述问题，研究人员提出了一种半自动数据集创建管道Gen4Gen，利用生成模型将个性化概念与文本描述结合成复杂的组合；并且创建了一个可用于多概念个性化任务的基准测试数据集MyCanvas。 此外，研究人员还设计了一个由两个分数（CP-CLIP 和 TI-CLIP）组成的综合指标，用于更好地量化多概念、个性化文本到图像扩散方法的性能。 我们在 Custom Diffusion 的基础上提供了一个简单的基线，其中包含经验性提示策略，供未来的研究人员在MyCanvas上进行评估。 实验结果表明，通过改进数据质量和提示策略，可以显著提高多概念个性化图像生成的质量，而无需对模型架构或训练算法进行任何修改。 结果也证明，chaining基础模型可能是生成高质量数据集的一个有前途的方向，主要面向计算机视觉领域的各种挑战性任务。 Gen4Gen：面向多概念个性化的数据驱动方法 给定一组由用户提供的、多个概念的照片，多概念个性化的目标是学习每个概念的特征，以便能合成由多个概念组成的、背景和构图各不相同的新图像。 但随着要注入图像的个性化概念数量的增加，问题的难度也会大大增加。 之前的研究主要集中在优化训练策略上，而这篇论文证明了在整个训练过程中提高数据质量可以提高多概念个性化图像的生成质量。 1. 数据集设计原则 从 LAION 数据集中最具美感的子集（LAION-2B-en improved Aesthetics）中，可以清楚地看到图像的复杂程度与简单描述之间的不匹配。 由于该数据集主要通过网络检索，因此可能会出现差异：例如，图像可能存在不准确的大量文本描述，以及包含多个对象的图像分辨率较低。 研究人员从这些差异中汲取灵感，并提供了三个关键的设计原则： 1）详细的文字描述和图像配对：文本必须与相应的图像对齐，为前景和背景对象提供信息； 2）合理的物体布局和背景生成：为了避免图像看起来像人工剪切混合图像（Cut-Mixes），并充分利用 LAION 数据集已有的信息，必须确保只有在现实生活中有可能捕捉到物体时，这些物体才会同时出现在一张图像中，而且它们在图像中的位置也要合理； 3）高分辨率：确保数据集能够满足生成高质量、多概念个性化图像的最终目标。 2. Gen4Gen管道 如上图所示，Gen4Gen主要包括三个阶段： 1）对象关联（object association）和前景分割； 2）LLM 引导的对象组合； 3）背景重绘和图像重构。 3. 数据集统计 对于MyCanvas数据集，研究人员收集了150个对象（每个对象有一张或多张图片），并创建了41个可能的组合（composition）和 10,000 多张图片，然后手动筛选出 2684 张重绘结果质量最好的图片。 在该数据集中，图像描述的平均单词长度为17.7个，大约30%的描述长度超过了20个单词。 与之前的基准（如 DreamBooth 和 Custom Diffusion）相比，新数据集涵盖了更多种类的对象和多概念组合，因此是衡量个性化任务的更全面的数据集。 4. 提升训练时间的文本提示 除了设计与数据集中的图像完全一致的提示外，研究人员在训练过程中进一步探索最佳提示设计。 全局合成token 之前的工作（如DreamBooth）已经表明，模型可以学会将一个新token映射到非常困难的概念上，如莫奈艺术这样的抽象风格。 研究人员将这一概念应用于复杂的合成：通过引入全局token和每个物体的单独token，该模型在描述详细场景安排方面的能力得到了增强，从而生成的图像更加逼真、更加连贯 在训练过程中重复概念token提示 可以注意到，在很多情况下，涉及多个概念的复杂组合往往会导致一个或两个概念缺失，可能是由于模型有时会忘记冗长提示中的细节；所以在训练过程中采用了重复概念token提示的策略，可以促使模型确保生成的图像中存在每个指定的概念，从而提高整体对象的持久性和完整性。 结合背景提示 研究人员观察到一个问题，即在token特征空间中，背景会无意中与object identity一起学习。 为了区分背景和概念的构成，必须确保在训练提示中说明背景，以鼓励concept tokens只学习object identity 5. 个性化组合指标（composition metric） 为了克服这一问题，我们从文献[3, 18]中汲取灵感，提出了两个指标。第一个指标是合成个性化 CLIP 分数（CP-CLIP），用于评估合成和个性化的准确性。第二个指标是文本-图像对齐 CLIP 分数（TI-CLIP），通过评估模型在不同文本背景下的泛化质量，作为潜在过拟合的指标。 组合个性化CLIP评分（CP-CLIP） 用于评估组合和个性化的准确率。 该指标主要解决两个问题： 1）文本中提到的每个个性化概念是否都在图像生成过程中得到了反映？（组合准确性） 2）生成的个性化概念是否与其源对应概念相似？（忠实度） 文本图像对齐CLIP评分（TI-CLIP） 通过评估模型在不同文本背景下的泛化质量，作为潜在过拟合的指标。 为了定量衡量过度拟合的程度，研究人员将TI-CLIP计算为「生成图像」与「提示词」之间的 CLIP 分数。 虽然 TI-CLIP 的表述与 CP-CLIP 非常相似（即可以将 TI-CLIP 视为个性化剪辑得分的一种特例，其边界框为整个图像，个性化目标为文本），但其评估的是模型泛化质量的一个正交概念，因此应作为一个单独的指标来衡量。 从高层次来看，TI-CLIP 衡量的是整个生成图像的背景提示（不包括对象），在提高CP-CLIP分数时，其目标应该是维持 TI-CLIP 的评分，也能表明模型并没有过度拟合训练集的背景。 评分解释 在实践中，研究人员发现CP-CLIP的理想分数约为0.5，而TI-CLIP的分数应保持不变，不会增加。 实验结果 定量分析 研究人员使用了 41 个文本提示，每个提示有 6 个样本，共生成 246 幅图像。 很明显，在使用原始源图像进行学习时，Custom Diffusion的性能比使用 MyCanvas 数据集的同类产品降低了 50%。 将我们的提示策略应用于自定义扩散后，CP-CLIP 分数进一步提高。 值得注意的是，TI-CLIP 分数（表示背景泛化）在所有方法中都保持一致，可以确保组合准确率的提高不是因为过拟合。 定性分析 研究人员精心设计了多个prompt来测试模型在不同于训练场景的新场景中生成概念、将概念与其他已知对象（如独木舟上的猫、漂浮物上的狮子）组合在一起以及描述概念相对位置（如并排、背景中）的能力。 主要对比了三种设置下的定性结果： 1）使用原始源图像进行自定义扩散； 2）使用MyCanvas（由源图像组成的数据集）进行自定义扩散； 3）提示策略建立在使用MyCanvas进行自定义扩散的基础之上。 可以看到，即使背景描述极具挑战性，组合策略也能成功分离出潜在空间中相似的物体（如狮子和猫、两辆拖拉机）。 此外，随着组合的难度增加（即每一行的下降会增加组合中对象的数量），提示方法可确保在生成过程中不会遗漏任何概念。 值得注意的是，结果证明了通过使用 MyCanvas 数据集，现有个性化模型（如自定义扩散模型）的生成质量可以显著提高。

图注：TikTok总法律顾问安德森 凤凰网科技讯 北京时间4月21日，知情人士称，TikTok准备解除其总法律顾问埃里希·安德森(Erich Andersen)的职务，原因是安德森未能说服美国政府让他们相信公司采取了足够措施来解决国家安全担忧。 安德森还同时兼任TikTok母公司字节跳动的总法律顾问，在美国办公。他领导了公司与美国政府长达数年的谈判。该谈判旨在表明TikTok采取了足够措施阻止外国访问美国用户数据或影响用户在信息流上看到的内容。但是，这些努力未能赢得一个跨部门政府小组的支持，后者负责对TikTok进行安全审查。华盛顿的国会议员们也在考虑通过立法强制字节跳动剥离TikTok。周六，美国众议院通过了一项法案，要求字节跳动出售TikTok，否则将在美国被封禁。 知情人士称，TikTok正计划让安德森辞去目前的总法律顾问职务，他目前仍留在公司。安德森在2020年从微软公司跳槽至TikTok。跳槽前，他在微软担任副总裁兼首席知识产权顾问。 当被问及是否准备解除安德森的总法律顾问职务时，TikTok发言人亚历克斯·豪雷克(Alex Haurek)表示，“这个消息100%错误”。 目前，TikTok剥离法案正在美国国会加速推进中，预计将于下周在参议院通过。美国总统拜登已表示，他会签署剥离法案，强制字节跳动在一年内出售TikTok。(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”。

“替代Chrome，”说这话的若是微软Edge或是轻量级Firefox，大家也许还能争辩一二，但如果是一家初创公司的宣传语，观众们要么不屑一顾，要么上手一试，再种草或锐评。 发出这句宣传口号的是一款AI浏览器Arc Search。2023年7月其正式发布iOS版，外观和Safari相似，主题炫酷、功能齐全，和Chrome一样基于Chromium内核，兼容Chrome插件。它有两种浏览模型，一种是关键词搜索/网址跳转，也是传统的搜索方式，另一种是AI搜索，类似Perplexity，整合6个网页的结果后反馈用户。 图源：The Browser Company YouTube视频 既有Safari的清爽视觉，又有谷歌的插件生态。“还真挺有意思”，网友发出感叹，Arc Search什么都好，就是没有Windows版。 图源：Arc 这款有趣的浏览器由The Browser Company推出，公司成立于2019年，创始人Josh Miller是连续创业者。曾将公司出售给Facebook，后成为投资人。团队内有Ins前工程师、特斯拉、Medium的前设计师，亚马逊创始工程师。4月2日，公司刚把Safari前首席设计师Charlie Deets挖过来。 图源：Twitter 3月21日，The Browser Company筹资5000万美元，投后估值5.5亿美元，领投方Pace Capital。此前投资人包括Jeff Weiner（LinkedIn）、Evan Williams（Medium CEO）、Dylan Field（Figma Founder）、Akshay Kothari（Notion COO）、Eric Yuan（Zoom Founder）和Reid Hoffman，共融资4轮，筹集1.28亿美元资金。 最近，他们推出了Win版Arc Search，正在收集等待名单提供测试，把他们的浏览器革新玩法带给更多用户。 01 无广告的“懒人搜索” 成立以来，Arc在专心致志地研究新的浏览器，争取造一个颠覆用户习惯的新东西。 2022年4月，The Browser Company发布了Arc Browser测试，重新定义了浏览器的用法。它布局不同于传统浏览器的水平排列，和Safari展开阅读列表后相似，是左右两栏，选项卡垂直垂直展现，可使用快捷键执行打开新页面的Google搜索。 00:03 图源：Arc，YouTube Enrico Tartarotti产品评测 页面中，主题色有调色盘，更改不透明度、渐变满足用户个性化需求。 在Arc Browser的功能开发中，重点落在标签页的整理，不同于Chrome在几年前更新的标签分组整理，值得一提的是，它的分组与Notion的设计思路一样，可以拖拽分类。 图源：YouTube Enrico Tartarotti产品评测 其Space（空间）功能则是允许用户根据个人需求创建多个竖栏，在其中垂直陈列标签页，存放不同内容。 图源：B站up主topbook评测视频 用户可以将标签页马赛克式布局在窗口顶部，并能将鼠标悬停在其上方做选项卡预览，无需实际切换页面。看得出Arc想简化网页设计思路，有些标签栏应该是一种应用程序启动器。 图源：The Verge，由图可见，Arc想让web应用程序更加原生 还有一个New Easel功能，俗名“画架”，称作情绪板。当用户觉得某网页的一块精彩片段值得剪切时，他们可以创建页面到画架中，对其绘制线条或形状、添加文字等，就像从报纸上剪下一块值得纪念的内容到收藏夹里。不过这不同于普通的截图，网页是实时更新的，用户点击后能跳转页面，部分画架中的“播放”按钮能让截取的那一小块内容更新信息。 图源：Medium，Mikhail Portnov 在使用上习惯上，Arc Browser也追了一个潮流：分屏。用户在一块屏幕上看两个窗口，这期间也能通过控制功能拆分、存档、添加、交换新的标签页。这一功能在屏幕大的设备上使用体验感更好。 图源：Medium，Mikhail Portnov 到了AI大火的2023年，Arc也在积极开发AI功能，Arc Search是由Arc Browser做出重大转变后发展而来。这一次，Arc将功能重点放在了AI上，去年10月，Arc第一批AI功能Max发布。据称，其合作的大模型是OpenAI和Anthropic。 据介绍，它结合AI做功能更新，从不同角度提升用户使用效率。 Arc Max最实用的是能把超长的网页标签页重命名，使其简单易读，下载文件它也能把乱码自动重命名为文件名。鼠标悬停预览也有进化，按住shift键，其可以给出对应链接中5s摘要预览。 00:18 视频源：Arc 使用“页面提问”时，Arc Max能在几秒钟内总结技术文档的对应部分。 而且，用户浏览网页时，只要按住快捷键Command + F可以与ChatGPT聊天，可以使用它查询或进行对话。它回答时会附带原文内容，用户可点击跳转。 2024年1月29日，Arc Search作为iOS应用正式发布。Arc Search是网络浏览器、AI搜索引擎、网页三合一，iPhone用户和Mac用户可以在App Store找到它并下载，看热闹的Win版用户可以去官网（https://arc.net/）一探究竟。 “看似花里胡哨，却又处处在解决网页浏览器的痛点。”工具博主Topbook这样介绍Arc Search。 一个面板，Arc Search集成多种功能。据视频内容，Arc Search继承其老大哥Arc Browser作为一个浏览器的基础功能，网页版搜索用几个快捷键轻松完成，command+t进入搜索，及其他快捷键能关闭、切换页面或进入无痕模式。安装扩展位于设置图标中，方式与Chrome一致。其余功能，如分屏、预览、Space、Little Arc（小窗）、网页归档等与Arc Browser一样。 图源：The Verge Arc Search不让用户大海捞针，而是“懒人搜索”。它着重宣传的AI功能是“为我搜索”，用户搜索问题后，点击“为我浏览”，浏览器将自行阅读6个网页，搜索结果以结构化方式呈现。例如搜索一份“素食苹果酥”食谱，Arc Search的呈现结果是图文并茂的，附有视频或其他图文链接供参考。 此外，它还提供一些便利的小功能，如自动存档旧标签，组织广告、追踪器和横幅提示（甚至GDPR，比如cookie）。它的界面是干净的阅读器模式，打开时始终以键盘弹出，方便用户搜索。 据点点数据，自其发布以来，一度冲向App Store应用（工具）免费榜第3，随后下降，直到The Browser Company融资信息披露后热度上升。 图源：点点数据 近3月，Arc Search吸引了不少目光。据Similarweb数据，1月至3月，Arc.net总访问量为786.8万次，月均262.2万次。 图源：Similarweb 02 从头做浏览器 创始人Josh Miller的创业想法很直接：天下苦传统浏览器久矣。25年前浏览器什么样，现在还是什么样，得造一个新的。 他知道这是一个宏大的计划，“But just go for it.”所以他们的公司名很直接，就叫“浏览器”，The Browser Company。 图源：The Browser Company “传统浏览器公司靠搜索广告赚钱，所以要他们希望用户要做尽可能多的搜索。浏览器这么多年来没什么变化，部分原因是因为他们没有真正把浏览器做成浏览器，而像是吸引点击的广告地址。” Josh Miller毕业于美国普林斯顿大学，2014年1月，将自己的初创公司Branch以1500万美元的价格卖给了Facebook，在Facebook待了1年后去当了白宫数字战略部当第一任产品总监（奥巴马时期）。 图源：the whitehouse 后来他去Thrive Capital担任了3年投资者，至今仍是Patreon（艺术家众筹网站，类似于爱赞助）公司的董事成员。 “做桌面浏览器可能是最无聊的工作，”Josh直白地说，世界上几乎每个电脑用户都要使用浏览器， 但大部分人并不关心哪个牌子的浏览器更符合生活习惯。 Josh也没想到，他在2019年创立了The Browser Company，研究无聊浏览器的新思路。 “我们有很大的机会空间重新构想它。” 在他看来，造新浏览器的时机已经到了。因为近五年来计算机已经将人们的资料储存进云端，而人类所接触的任何设备都将配备计算机，无数SaaS应用即将进入人们的生活，“浏览器是进入新时代的关键。” 开始时，Josh团队造了50个产品原型，挑挑拣拣发现一些小细节，比如标签页放在左边才是最干净的，浏览器边缘留个小框才好看等。“最重要的一点是，你要让用户在使用你的产品时感受到一些‘关心’，用户导向的观念很传统但很有效。”Josh认为，保留用户在Arc Search前30秒有好的使用体验对用户增长非常关键。 图源：YouTube，The Browser Company 原本，AI功能的加入对Josh来说是追赶潮流，而“真香”速度太快，去年10月他们将Arc Max的功能队伍扩张，打包了5个轻量级但实用功能推出，马上获得一次大规模的推荐转发，尤其是其5s预览功能反响不错。 “30种AI功能相差不大的情况下，一个极小的界面细节足以让其变得非常强大。”比起AI，他更多需要的是功能设计的想法，以这项5s预览功能为例，“我们试用预览功能时，几乎无人关注，直到一位设计师提出将段落呈现改为要点呈现，并加上图标，让这个功能变得极具价值。” 图源：YouTube 用AI让浏览器帮人们生活变得更轻松，是Josh创业的初衷。试用AI也是他员工们的心愿，“要知道我的员工们野心勃勃，总想着要变成下一个iPhone团队。（为了开发）我们会做很多尝试，包括一定会失败的事、无意义的事，这也是我们吸引人才的原因。” 一家浏览器公司改变原有搜索方式，等同于和巨额广告收入说再见，而且直面Chrome这样的竞争对手。这种“无意义”的做法吸引了一名浏览器元老级人物。 他是Josh Miller麾下大将，谷歌浏览器老员工Darin Fisher。据他自述，他曾是Netscape的软件工程师，后又帮Mozilla将应用程序变为了Firefox，随后去Chrome16年，一个周末打造了Chrome原型，后参与创建ChromeOS，将这两款产品运作起来，成为了Chrome团队工程副总裁。然而Google对浏览器的发展方向，对广告模式的坚持，与他的想法相左。他想要的是，更少的搜索，更直接的页面呈现和新的UI界面，这明显与Chrome将搜索引擎置于中心的追求不一样。 图源：The Verge，Darin Fisher 后来，他加入了Neeva，和志同道合的前Google同事，构建新型无广告的搜索引擎。很快他就被The Browser Company的想法吸引，这就是Darin量身打造的公司。他对此感到兴奋，“Arc把书签和标签页组合成了应用程序切换器的概念，它有用于笔记和迷你网站的内置工具，虽然这些体验和用户习惯不同，但却是如此不一样。” 并且，The Browser Company这种专注研究“小功能-大帮助”的氛围让他认为打造Arc search浏览器充满了创新感。 于是他从试用Arc search到开始给他们担任顾问，到后来离开Neeva去当软件工程师，以至于Darin跟14岁的儿子发生了一段搞笑的对话。 “我要加入The Browser Company了。”Darin说。 “哪一家（Which one）？”儿子问。 不仅于此，他们团队内还有几位前Instagram工程师、Tesla和 Medium的前设计主管、多位Google Chrome核心成员，《Dots》游戏的创作者、Snap、Pinterest、Stripe、CashApp等公司的前员工。4月2日还新进一位Safari前首席设计师。 且同一赛道内，The Browser Company不缺基于Chromium基础架构革新浏览器的同伴。如Brave浏览器阻止有害广告，Sidekick将浏览器打造为集成Web应用程序的工具，DuckDuckGo致力打造保护用户隐私、搜索快速的浏览器。 03 用户需求至上 做用户导向的浏览器不仅是Darin的职业心愿，也是Josh创业以来总结的朴实秘诀。在第一批AI功能开发上线时，Josh表示，这些功能只会保留90天，将视用户使用情况决定功能去留。 现在Arc Search也保持着高频的更新速度，不断试探用户的适应性。Arc Search在2月1日到8日，7天完成3次更新，期间还面向高校推出Win版内测，一个月内做出5个新功能，速度快到用户不禁发问，“这是什么时候出现的？”他们更新的功能也较人性化，例如： ·AI新功能“一键成组”，单击Clear，标签页自动组队分组；“捏合摘要”，双指捏合网页后自动总结内容。 ·Space单击折叠固定标签页，即页面太多可以一键折叠简化页面。 ·即时链接，浏览器理解用户的搜索需求，直接跳转打开，不用多次搜索。例如搜索“AI Pin的测评”，Arc将自动创建文件夹，其中包含来自不同媒体的评价视频或图文。 ·将Perplexity、Kagi作为默认搜索引擎。 来源：Twitter 近1月，他们推出了Live Folders及针对开发人员的Github Live实时文件夹，文件夹就像一个应用程序一样自动更新。 图源：Twitter 使用者觉得Arc Search是一款效率更高的浏览器，将AI用在了用户需求之上。人工智能作家Kevin Donnellan认为，AI搜索要么能将数据和答案变得更好，创作者将从另一种途径获利，用户获得全新、实际的查找内容的方式；要么走传统浏览器的老路，商业为王，AI优化了搜索引擎，只是AI时代广告展示的位置变得更好。 对浏览器的革新来说，金钱每次都能击败创新吗？这个答案Josh明确表示不知道，他甚至建了一个网站叫“我们可能无法成功”（https://wemightnotmakeit.tv/） 图源：The Browser Company 被问到“如何让员工坚信新浏览器是未来？”时，Josh愣住了，但他的幽默不允许他对未来沉默。“努力！奋斗！”他重复了3遍。 AI发展得很快，他们的“复制品”公司不断涌现，Josh对此也丝毫不慌，“很简单，他们没那么多钱。”在The Browser Company的Q&A里，他们说，大多数初创资金只够维持18个月，他们的资金远超这个数字，“我们不会跑路——银行里还有很多年的runway！” 虽然结果会出现幻觉，但Arc Search做的美观的、智能的浏览器已累计大量用户，也已有openAI和perplexity推动用户在他们的平台上搜索结果。 所以，Josh除了剖析“我们可能无法成功”，也详细分析了“我们为什么能够成功。”

半导体行业正在准备从基于专有小芯片的系统向更加开放的小芯片生态系统迁移，其中由不同公司采用不同技术和器件节点制造的小芯片可以以可接受的良率集成在单个封装中。 为了使这项工作按预期进行，芯片行业将必须解决各种有据可查的技术和业务问题，并且必须控制一些可能发生的更宏伟的愿景——至少在最初是这样。基本挑战是将包含越来越多小芯片的终端系统的特定领域性能需求与IDM、代工厂和OSAT的组装和封装能力及方法相结合。这包括创建大致相当于工艺开发套件 (PDK) 的装配开发套件 (ADK)，如今已将其编入制造规范。 PDK 提供了开发平面芯片所需的适当详细程度，将设计工具与制造工艺相结合，以实现可预测的结果。但要让该功能适用于具有异构小芯片的PDK，要复杂很多倍。设计和装配团队需要管理热、机械和电气的相互依赖性，这些依赖性会导致电气和机械应力，从而导致实际工作负载下的翘曲、良率降低和可靠性问题。除此之外，还有与不同制造商的不同设备的包装相关的业务和法律问题。 Yole Intelligence半导体封装技术和市场分析师 Gabriela Pereira 表示：“小芯片是一种不断增长的趋势，尤其是在 HPC 和网络领域，并且有潜力扩展到其他应用。” “业界已经认识到需要高端先进封装技术来连接它们 - 但这比看起来要复杂得多。连接小芯片需要在封装级设计高带宽互连，可以采用不同的形式，例如 2D、2.5D 或 3D，同时确保满足散热和功耗要求。” 基于小芯片的商业设备通常是特定于领域的，有时是针对特定工作负载而开发的。因此，尽管业界大力推动为小芯片创建类似乐高的混合搭配生态系统（目前包括多个 IP 和 EDA 供应商、代工厂、内存供应商、OSAT、基板供应商等），但要按计划进行这项工作仍需要时间和大量的工作。 在创建异构集成设计时，代工厂、IDM、OSAT 和 PCB 制造商之间必须进行更紧密的合作。由于每个基于小芯片的系统都将被定制，因此组装工艺的数量将大幅增加。例如，一家 OSAT 指出，在其约 5,000 家客户中，有约 1,000 种不同的组装工艺。 产品和工艺的多样性使得从大量选项中选择小芯片很难获得可预测的结果。 “我们已经遇到了很多限制，不仅包括芯片，还包括集成和生态系统，”日月光集团高级总监曹立红（音译）在 MEPTEC 的“Chiplet 之路”论坛上表示。她强调，客户继续推动低成本小芯片组装工艺，这在开发复杂的组装工艺与不同行业的经济现实之间造成了建设性的紧张关系。例如，汽车计算设备比数据中心具有更高的成本敏感性，但它们的芯片在更恶劣的环境中运行，使用寿命更长。 我们需要的是一套明确的装配工艺配方——基本上是一个高度有限的选择菜单——特定于最终应用（HPC、汽车、射频电信），以降低基于小芯片的系统的成本。OSAT 和代工厂已经朝着高性能计算的方向发展。例如，在 2024 年 Direct Connect 活动中，英特尔分享了其六种不同的小芯片封装工艺。台积电和三星还提供定义的小芯片工艺集。但这些装配工艺的成功需要工程团队共同优化流程、工艺和材料，以最好地满足系统要求。 “以前，当我们设计系统时，我们只需要担心系统要求。一旦我们开始分离die并重新组装它们，我们就必须开始考虑其他事情。我们必须担心将它们组合在一起，同时考虑芯片之间的信号完整性、可靠性、散热等。”应用材料公司人工智能系统解决方案总监 Itai Leshniak 在 MEPTEC 论坛上说道。“如果我们以基于人工智能的计算机视觉为例，我们可以在硬件方面将其逐层分解，确定需要哪些计算机视觉处理器、传感器、过滤器来将其分解为层架构。然后我们开始研究如何封装所有这些小芯片，然后使用哪些材料以及如何利用这些材料。” 材料和装配工艺 从概念上讲，设计工程师将使用小芯片来设计系统。然而，协同设计和集成比组装一组乐高积木要复杂得多，因为小芯片、中介层和封装基板来自不同的设计公司和制造工厂。用于连接小芯片的先进封装技术各不相同——FOWLP、FOPLP、CoWoS 等，每种技术都带来了额外的设计和材料选择以及某些工艺限制。 目前，工程团队正在确定不同封装选项之间的权衡，以选择材料、得出工艺配方并确定设计规则。 材料是一个很好的起点。“材料非常重要，因为它们能够实现新产品和封装技术，”弗劳恩霍夫可靠性和微集成 IZM 研究所副组长 Tanja Braun 说道。“当你转向更先进的封装时，流程变得更加复杂，因为你要将更多的东西放在一起。最终，这是设备、材料和工艺开发的结合。” 封装组装过程中有三个至关重要的热参数——热膨胀系数 (CTE)、玻璃化转变温度 (T g ) 和导热率。这些因素影响材料在制造到包装过程中的表现，以及它在现场的表现。 “我们的材料面临的挑战包括不同芯片的温度限制，” Brewer Science首席技术官 Rama Puligadda 说道。“我们必须确保用于粘合材料的温度不超过集成到封装中的任何芯片的热限制。此外，可能还有一些后续工艺，例如重新分布层（RDL）形成或模制。我们的材料必须能够经受住这些过程。它们必须能够经受住整个包装过程中接触到的化学品的考验。封装中的机械应力给粘合材料带来了额外的挑战。” 在具有可选中介层的基板上小芯片堆栈中，它们的材料属性也会影响相邻材料之间的热机械应力。这直接影响大面积衬底区域上的互连尺寸控制。 Promex Industries首席执行官迪克·奥特 (Dick Otte) 表示：“如果你仔细研究一下数字，你会发现所需的容忍度和控制水平令人恐惧。” “你所说的控制尺寸相当于足球场长度上草叶的宽度，所以这大约是十万分之一。” 目标是在回流焊中均匀加热结构，以获得最佳工艺结果并避免破裂。“当你让它经历 250 摄氏度的温度变化时，你需要缓慢加热，这样顶部就不会先于底部变热，”Otte 说。 多物理场理解协同优化 多物理场建模已成为协同优化包装设计和装配工艺开发的首选方法。这会影响永久和临时材料，以及处理器、存储器和其他组件的放置。 “你总是关注客户对电力的需求，因为这将有助于定义材料集。该材料集广泛适用于一系列速度范围。只要不超出这些电气规范，理论上应该没问题，” Amkor Technology高级封装和技术集成副总裁 Mike Kelly 说道。 为了节省基于经验的开发的多次迭代，工程师可以使用基于物理的模拟来了解材料组的属性对装配过程、功率/热量和机械振动的影响。 考虑到 HPC 小芯片产品在峰值性能下的功耗约为 1,000 瓦，因此需要充分了解功率和热相互作用。 “正如每个人一样，我们一直在努力应对不同技术的复杂性。它们不仅在不同的供应商之间存在差异，而且还会随着时间的推移而变化。” Ansys产品营销总监 Marc Swinnen 说道。“我们的方法是确定需要解决的要点。我们与客户共同开发了一个能够真正实现现在所需的模拟流程。” 材料只是拼图中的一小部分。“然后需要对装配应力进行建模，以了解是否可以正确组装该设备。第三个是机械振动，”Swinnen 说。“你的设备能承受这些定期振动吗？对这些属性进行建模直接与我们的机械分析工具（声学、热学、振动等）联系在一起。最后，您将必须进行物理模拟。我们正在努力让人们以多种不同的形式使用它。但我们工具产品的基础是我们拥有网格模拟和分析。问题是如何以实用且可用的方式获取正确格式的数据。” 不断发展的装配设计套件 对于传统封装，OSAT 为每种封装技术提供了设计规则。这些需要考虑电气、机械和热设计要求以及制造工艺限制。实际上，这是一个多维边界框。供应商与客户一起进行迭代，以创建产品特定的工艺配方。 规则涵盖了宏观层面的属性。“至少，您从设计规则中看到的是最大封装尺寸、最大硅尺寸以及硅是否可以[安装]在基板的两侧，这样当您遵循这些结构时，最终产品的使用寿命将是例如，1,000 次热循环，”Fraunhofer 的 Braun 说道。 此外，设计规则需要描述中介层和/或重新分布层的布线约束，例如RDL线宽和间距、球栅/柱/焊盘尺寸和间距以及互连的最大数量。 将单片 HPC 器件分解为多个芯片可将部分半导体设计/工艺复杂性转移到封装空间。这让事情变得更加复杂。考虑到连接 10 个芯片需要中介层或基板的重新分布层内有 100,000 条迹线。 为了应对芯片级的复杂性，IC 行业长期以来一直依赖工艺设计套件 (PDK) 将设计规则捕获到可导入 EDA 工具的电子文件中。其对应的装配设计套件 (ADK) 相对不成熟。 “我们称之为智能包，”Amkor 的 Kelly 说。“这是我们为每位自行设计的客户提供的 ADK。它是一组宏，以及根据客户的特定设计定制的数据库。对于chiplet来说，它是一种高密度扇出封装技术。而且它认识到金属密度和金属间距等的限制。这使我们更容易进行设计规则检查（DRC）。” 但目前，由于仍需要一定程度的定制，ADK 的派生方式及其所需内容正在不断变化。EDA 工具供应商、OSAT 和半导体器件供应商之间需要建立合作伙伴关系。 “我们来自 IC 世界，那里的一切都非常严格，” Synopsys旗下 EDA 集团 3D-IC 产品管理总监 Kenneth Larsen 说道。“在 OSAT 方面，也许这是因为它是如此定制，设计规则看起来就像一个数据表。然后，您可以随着时间的推移或与 OSAT 合作来构建和优化产品。这不是电子交换。在 IC 领域，这完全是闻所未闻的。虽然可以调整一些东西，但你有一个资格流程。而且似乎还没有这样的包装。” 材料和相关的组装配方最终决定了小芯片-基板堆叠在柱间距、RDL 线宽和间距、键合工艺以及小芯片放置公差方面的可能性。但在少数 ADK 中，有许多可能的交互需要考虑。 当前的重点是协同优化系统设计与小芯片组装工艺，从而形成组装工艺开发流程（见图 4）。该流程考虑了组装过程的定制需求，并创建了封装设计人员使用的必要设计规则。 “首先，您需要使用小芯片定义您的结构。您使用的是基板 RDL、2.5D RDL 还是桥接器？之后，您需要考虑结构的材料。您选择什么样的材料来满足您的电气性能和机械应力要求，”曹说。“之后，您进行预分析，以确保您使用的所有结构和材料在电气、翘曲和机械应力方面均可行。” 设计规划流程还包括通过协同设计签核文档评估芯片间互连。 结论 在 IDM 模型之外实现基于小芯片的设计之前，业界需要完成连接制造和设计复杂性的生态系统。这是因为需要根据材料、工艺和集成能力共同优化系统架构。虽然通过一系列定义明确的产品来推动小芯片生态系统的发展会更容易，但这还没有发生。 整个设计和制造堆栈的工程团队需要合作选择适当的材料、架构、工艺等，以开发最终的可设计的基于小芯片的产品。正如日月光集团的曹指出的那样，“集成的设计和制造生态系统非常重要。IDM、供应商、材料供应商之间的合作非常重要。每个人都需要共同努力才能真正实现实际应用程序的集成。”

编者按 2023年全球半导体25强：英伟达逆势增长，存储厂商集体下滑，汽车芯片成香饽饽！虽然2023年众多半导体提供商渡过了一个难熬的下行周期，但行业整体表现依然韧性十足，展现出强劲的抗跌能力。 近日，TechInsights公布了2023 年排名前 25 名的半导体供应商的最终排名。2023年，没有新的供应商进入前25名名单，但企业排名发生了重大变化。在 2023 年排名靠前的半导体供应商中，有11 家排名上升，11 家排名下降，3家公司的排名与2023年持平。值得注意的是，前25强名单中将晶圆代工厂也加入了其中，不过主要是为了比较年销售额，而不是作为市场份额排名。 来源：TechInsights 营收表现 首先从总体营收上来看，与2022年相比，前25名公司的总营收有所下降，从2022年的5790亿美元减少到2023年的5245亿美元，减少约9%。前25名中营收最高额为692亿美元，第25名为590亿美元，前后约相差100亿美元。这也意味着前25名的最低销售额门槛。 从个别公司的表现来看，台积电作为行业领头羊，虽然营收有所下降，但是以692亿美元的营收荣登榜首。得益于其用于数据中心服务器人工智能（AI）工作负载的GPU处理器的巨大增长，英伟达在前25名中“鹤立鸡群”，实现了102%三位数的涨幅，以496亿美元的营收一跃从2022年的第八位来到第四。英飞凌以173亿美元营收前进了5个名次，跻身TOP10行列。 尽管宏观经济环境艰难，但是全球TOP25厂商中仍然有7家实现了增长，分别是上文提到的英伟达（102%）、博通（12%）、英飞凌（10%）、意法半导体（7%）、恩智浦（1%）、索尼（12%）、微芯科技（7%）。这些厂商很大程度上受益于汽车应用的高需求，根据TechInsights的研究，2023年全球汽车半导体市场增长16.5%，达到创纪录的692亿美元。 而余下的18家厂商都实现了不同程度的下降。其中，尤以存储厂商下跌最为严重。传统存储芯片制造商三星（-34%）、美光（-35%）、SK hynix（-28%）、铠侠（-37%）和西数/闪迪（-26%），也因此，这几家厂商的销售排名都有所下降。三星电子的半导体收入下降了34%，降至509亿美元，这是自2016年以来其半导体年销售产出的最低值。尽管去年存储器供应商的销售业绩不容乐观，但 DRAM 和 NAND 闪存的价格正呈强劲上升趋势，这将使存储器集成电路供应商在 2024 年实现最强劲的收入增长。 地区 从地区上来看，美国作为全球科技创新和半导体行业的重要中心，拥有超过一半的前25位半导体供应商，排名前25位的供应商中有13家总部设在美国。 尽管美国在榜单中占据主导地位，亚洲国家如中国、韩国和日本的公司仍然在全球半导体供应链中发挥着关键作用，特别是台积电更是榜单第一，也是全球最大的代工厂。前25名中中国有4家，分别是台积电（第1）、联发科（第14）、联电（第22）和中芯国际（第24），三家位于中国台湾。日本有3家，分别是索尼（第17）、瑞萨（第18）和铠侠（第23）。韩国主要是三星（第3）和SK海力士（第7）这两家，他们在存储领域具有很强的实力，。 英飞凌（第9）、意法半导体（第10）和恩智浦（第15）是欧洲的三驾马车。欧洲是去年唯一实现增长的地区，销售额增长了4%，欧洲的半导体厂商大多集中发力在汽车和工业领域。中国和亚太地区的降幅最大，中国是半导体行业最大的销售市场，2023年其收入下降了14%。美洲市场萎缩了5.2%。 产品类别 从产品类别上看，除了四家纯晶圆代工厂之外，其他的公司所销售的产品包括集成电路和PSD器件（光电子、传感器和分立器件）。 前25名的厂商中除了台积电，另外三家纯晶圆代工厂分别是GlobalFoundries、联电和中芯国际。这些公司专门从事为其他公司制造半导体产品。它们不设计自己的芯片，而是按照客户提供的设计生产。由于智能手机、个人电脑、数据中心服务器和其他终端市场增长缓慢和库存积压，2023 年对晶圆加工服务的需求有所下降。排名第21位的GlobalFoundries公司2023年的销售额下降了9%，降至74亿美元；排名第22位的联电公司收入下降了24%，降至71亿美元；第24名的中芯国际公司销售额下降了13%，降至63亿美元，在2023年的排名中降至第24位。 处理器厂商：英特尔、英伟达、AMD这三家处理器厂商之间互为掣肘，英特尔和AMD在CPU领域竞争，英伟达与AMD则在GPU领域相较量。英特尔是世界上最大的PC和服务器处理器制造商，高峰时期大约占据80%以上的市场份额，不过近年来AMD正在不断蚕食英特尔的CPU市场份额。根据 CPU跟踪公司Mercury Research的数据，去年AMD 的整体CPU份额创下历史新高，达到达到 31.1%，英特尔则下降至68.9%。 2012年至2024年全球Intel和AMD x86计算机中央处理器（CPU）分布（按季度）来源：statista 在当下这个AI时代，三家围绕在AI芯片领域的竞争也很激烈。在云端的生成式AI领域，英伟达的GPU芯片H 100、AMD的Instinct MI300X、英特尔的Gaudi，预测在2024年会有一场激烈的竞争。在AI PC领域，也是英特尔和AMD两家极力主张的赛场，在这方面，英特尔的酷睿Ultra来势很凶，已经在PC领域探索出了六大场景。感兴趣的可以查看《商用AI PC，开启新蓝海！》 手机SoC：高通、苹果、联发科。排在第5的高通和第14的联发科都是手机处理器提供商，排第13位的苹果设计并使用自己的SoC，例如A系列和M系列芯片，用于iPhone、iPad和Mac产品。不得不说，手机市场确实有点不温不火，手机的更新换代不够吸引人，手机处理器也没啥亮点，即使去年苹果发布了3nm的A17 pro芯片，但依然没有惊起很大浪花。十年手机辉煌，难掩汽车疯狂，这些手机处理器提供商逐渐将战火点燃到了汽车这个快速增长的市场当中。 虽然高通大部分的收入来自手机和物联网业务，但是高通获得大幅增长的是其汽车业务。2023年高通的汽车业务增长了25%。近年来，高通在汽车座舱和自动驾驶芯片领域快速切入，如今已是智能座舱芯片供应商的不二之选。截止到2023年底，已经有超过3.5亿辆汽车配备了Snapdragon数字底盘解决方案。联发科也在今年3月份发布了结合生成式AI的全新Dimensity Auto智能座舱SoC，可以预见，将与高通在汽车座舱芯片领域再次展开争斗。 存储芯片供应商：三星（第3）、SK海力士（第7）、Micron（第11）、kioxia（第23）、西数/SanDisk（第25）是存储芯片的老牌玩家。要说起这些存储厂商，作为最易受半导体周期波及的领域，每家都不好过，三星利润暴跌97%，SK创下史上最大亏损，美光和西数等的库存攀升，存储芯片几近跌入谷底。虽说如此，但整个2023年，SK海力士可谓是风光无限，由于在高带宽内存（HBM）领先于其他内存厂商，让它与英伟达的GPU在AI的浪潮中好不风光。 而进入到2024年，存储行情已经陡然好转。HBM依然成为市场抢夺的对象，总体产能供给远小于需求，SK海力士、三星和美光等厂商无不在摩拳擦掌。相信随着存储行情的好转，2024年半导体供应商的榜单可能又是一番新光景，存储厂商要扬眉吐气了。 电信和网络芯片：第6名的博通业务涉及太广泛了，包括有线和无线通信芯片、企业和数据中心网络解决方案、存储设备和系统软件，以及各种其他应用程序和服务。去年，博通也是AI热潮下的受益者，博通的网络芯片帮助传输人工智能计算所需的大量数据，并且都帮助客户设计定制人工智能芯片。2023年，由于超大规模企业对人工智能加速器和网络连接的投资推动，博通2023财年收入同比增长8%，创历史新高358亿美元。 博通不仅仅是一家芯片提供商，还是一个软件公司。最近它以610以美元收购了软件公司VMvare，引起了业界的关注，博通CEO表示，收购 VMware 具有变革意义，2024财年，博通预计年收入将达到500以美元，VMware将起到很大的贡献。其中，预计今年人工智能相关芯片的收入将达到100亿美元。博通首席执行官Hock Tan在财报会上表示，该公司2024年AI芯片收入中约 70 亿美元将来自帮助两家主要客户设计定制AI芯片。Tan 没有透露客户的名字，但分析师普遍认为他们是谷歌和META。 汽车芯片：英飞凌（第9）、ST（第10）、恩智浦（第15）、瑞萨（第18）、Microchip（第19）、安森美（第20）等是汽车芯片的重要供应商，涉及功率半导体IGBT/SiC/GaN、MCU、电源管理、传感器等等。就汽车这一细分市场而言，英飞凌是2023年汽车半导体供应商的No.1，这背后主要推动力是MCU产品的销售，该公司去年首次在MCU占据第一的位置。在整体的排名中，英飞凌从第14名跃升到第9名，ST从第13名前进到第10。 模拟芯片：TI（第12）、ADI（第16）是老牌的模拟芯片供应商，这些厂商所销售的芯片种类一般较为丰富，涉及功率半导体、信号处理、传感器和MCU等多个重要领域，且在不同的细分市场都有一定的竞争。 图像传感器：第17的索尼虽然以电子产品制造商更为人所知，但其也涉足半导体制造，尤其是CMOS图像传感器领域（CIS）。在CIS市场中，索尼大约占据以42%最高的市场份额，其次是三星，国内的豪威科技排在第三。AI浪潮也带来了CIS更新的需求，各种终端应用正在采用专门针对AI应用开发的镜头，预计预计将推动新一波用新镜头替换旧镜头的需求。为了抓住AI这一轮商机，索尼推出了配备人工智能算法的数字信号处理器（DSP），有望增强人体运动分析、图像处理增强或人体跟踪等应用。此外，台积电日本工厂的合资公司JASM，除台积电外，索尼为第一大股东，这为其后续的本地化生产做了很大的保障。 写在最后 虽然2023年众多半导体提供商渡过了一个难熬的下行周期，但是随着芯片在全球赖以生存的无数产品中发挥更大、更重要的作用，半导体市场的长期前景极为强劲。据美国半导体行业协会预测，今年全球芯片产业有望大幅反弹，销售额有望跃升至创纪录水平。SIA也表示，从各行各业对电子元件的需求增长势头来看，今年的销售额将增长13%，达到近6000亿美元。 在2024年全球半导体产业蓄势待发之际，中国半导体产业也将迎来新的发展机遇。未来，我们期待着看到更多中国企业的身影活跃在全球半导体前25名的榜单中，在世界舞台上展现中国芯的硬核实力。

京城有两位世界500强的老板，最近应该是踌躇满志。 一位是清河的雷军，自从小米SU7发布后，小米的泼天流量就没有断过。 小米汽车作为雷军最后一个创业项目，赌注和压力比任何时候都要大。但没想到一炮而红，叫好又叫座，雷军发微博的小手比任何时候都要颤抖，没有任何一个热点能悄无声息地走出小米科技园。小米汽车在营销上的成功，甚至是带动了汽车圈老板亲自下场直播做营销的热潮。 另一位是亦庄的刘强东。他不久前在京东采销的直播间两次现身，不过不是东哥的碳基肉体，而是硅基数字人。做过数字人分身的企业家并不在少数，但直播首秀就用数字人替代的企业家，在国内刘强东估计是第一个。 这是京东云的言犀数字人团队为其打造的数字人形象，但因为头发偏短，整体有点趴着头皮，再加上他的刘海那一小撮祖传白发，咋一看还以为梳了个中分头。 尽管如此，在直播首秀的光环加持下，刘强东的数字人直播依然在半个多小时收获了2000多万人次的关注，卖出了5000多万元的商品。不敢想象，要是东哥本人出镜，旁边再坐着老板娘章泽天，这个效果该有多么炸裂。 这两位公众认知度很高的商业大佬，如今都开始了新的征程和野心，而且分别选择了时下最热门的两个赛道——新能源汽车和直播电商。只不过，相比于雷军本人在网络上活跃，刘强东选择了一条更加保守的路。 01 雷军擅长营销几乎是所有人的共识。当然，他自己似乎有点不太情愿承认。 潘石屹曾评价雷军，从来没有见过一个企业家像雷军这么勤奋，跟别人吃饭的时候，都要拿着手机、插线板在推销，“我见了好几次，永远都在营销”。每次行业大会甚至全国两会，雷军不是在向商界大佬推介他的最新款手机，就是举着手机到处拍照，甚至在新闻联播的镜头里还有雷军举起小米手机拍照的画面。 连最近在卖迈巴赫的周鸿祎都对老乡雷军佩服得五体投地，小米汽车营销不是大师级，而是神一样的存在。而且传统车厂老板也别不服气，人家的互联网思维你学不来。 小米汽车发售之前，雷军搞了场技术发布会，在台上讲了两个多小时，科普了一堆汽车常识。汽车圈的人都觉得是小儿科，讲出来自己都觉得丢人，结果用户不懂这些，大家都很吃雷军这一套，还是他这种冲浪达人更懂用户。 到目前为止，雷军发了17000多条微博，不是在发微博，就是在准备发微博。能与之匹敌的只有当年的王兴。2021年之前的王兴在饭否上，十几年笔耕不辍，以日均3条的速度，更新了1.7万多条饭否动态。 但与王兴每天分享思考和见闻不同，雷军发声有几个特点，一是安全第一，所有内容基本都跟小米有关，不去碰任何社会或者时政话题，成了一个没有感情的营销机器。 二是平台通吃。哪里有米粉，哪里就有雷军。很多企业家要么担心出错，要么没时间，很少在社交网络上出现，开窍点的也就开个微博，像长城的魏建军，微博账号开通了13年，直到被雷军点醒之后才在2024年发了第一条微博。而雷军几乎横扫了所有主流的社交媒体，除了微博，小红书、抖音、B站都有雷军个人实名认证的账号，玩得那叫一个风生水起。 而最近刘强东在十几年前的一段视频也被翻了出来，以此作证了雷军与生俱来的营销能力。这段拍摄于2013年的视频，背景是雷军和刘强东同时参加了王利芬主创的《赢在中国-碧水蓝天间》商业真人秀节目，雷军是碧水队的队长，刘强东是蓝天队的队长。 根据节目规则，两人要带领团队帮果农卖滞销芒果。当时刘强东说了一句至今还被很多人翻出来奉为圭臬的话：“咱们这组不要跟雷军比营销。这块我们比不过他的。他把小米手机卖成这样，几百亿卖出去，那绝对不是一般的人。” 刘强东说这句话时，满脸堆着真诚，看得出来是发自内心地对雷军认可。 只是谁也没想到，十几年前说的一句话到现在还有巨大的杀伤力，成了当下车圈最真实的写照。车圈第一次体会到了来自雷军的闪电五连鞭的毒打。哪吒的CEO张勇更是被股东周鸿祎反复敲打，看着雷军和小米汽车这么成功，自己是看在眼里，急在心里。 自从雷军在车圈掀起了营销热潮之后，越来越多的车企老板开始向雷军同志学习，亲自上阵，出现在直播间。先是蔚来的李斌，李斌的特点是真诚，不管什么话题都能接，搞得黑粉都无地自容；然后是长城的魏建军和奇瑞的尹同跃，也开始亲自上阵，搞流量卖车，还被人调侃成六旬老汉再就业。 不过，雷军也起了个对用户友好而对媒体却不怎么友好的头。 以前，有事没事都要先去找媒体聊，媒体将这些信息梳理之后，再传达给读者。这是传统的传播路径和生存关系。现在变了，大佬们拿起手机就可以发微博，心情好还可以开个直播，用户能看到最真实的自己。 雷军说他的微博都是自己发的，每隔一小时发一条。他这么做的目的不是舍不得花钱雇人，而是要保持对用户的体感。只有亲自去互动和回复，才能找到在一线打仗的感觉。 他也不太需要媒体来包装对外了。媒体在其中扮演的角色越来越尴尬。这些年，雷军除了央视的一些访谈，基本很少再接受媒体的采访，有什么故事都留着自己讲。每天源源不断地对外生产与雷军和小米有关的一切内容，关键还没有中间商赚流量的差价。光是《小米SU7答网友问》就已经写到了第十九集，硬是把公关传播做成了大型电视连续剧。 02 刘强东和雷军其实有很多相似之处。他们都是草根逆袭的典范，都给母校捐过款，都塑造了回报桑梓的重情重义的人设，以及都懂得编程，都擅长营销，当然英语都主打一个真诚。 小米SU7成功发售之后，很多网友说雷军是爽文里的男主，白手起家成了亿万富豪，而屡次创业，又不断把自己和公司带到了绝大部分人难以企及的高度。甚至有人写了一篇网文——《重生之我是雷军》，将雷军的一些人生片段，加工演绎之后，亦真亦假地拼接到了一起，而且还煞有介事地分成了十个章节，比如第一集是《一不小心高考中了状元》，第十集是《北漂九年买了34.8万平方米》。 其实，要论爽文男主，刘强东更加典型。他的家庭更加贫寒，父母在运河以跑船为生，当年去北京上学都还是亲朋邻里凑了76个茶叶蛋和500块钱。最终一路从宿迁走到了北京，又从北京走到了纽约，成了数十万快递小哥心中的东哥和数以千计的家乡父老口中的大强子。 如果说2024年，雷军掌握了流量密码。那么在2018年之前，流量的钥匙挂在了刘强东的腰上。 当年的东哥爱说，也敢说，做的很多事都充满话题和争议，说的很多话都可以单独拎出来当新闻标题。 比如“保证京东快递员收入要比县长高”，“宿迁至今仍存在苏宁国美的线下店，是京东的耻辱”，“中国几千万穷人是富人耻辱！”，“高管24小时不回复邮件，立刻开除”……诸如此类，简单粗暴，直击灵魂。 相比于雷军的老好人形象，刘强东的形象一直更加饱满和野性。他喜欢参与社会话题，总是能站在劳苦大众的立场，这是他从小最熟悉的群体。从给老家老人发钱，到痛斥假疫苗，到担任河北一农村的名誉村长，诸如种种，赚足了眼球，立稳了人设。 东哥当年甚至还搞过网络寻祖，说自己祖籍湘潭，但不知道祖承哪脉。无数网友加入了帮刘强东寻祖的队伍，甚至还有人跑到当地派出所去查找。结果网友发现，刘强东居然是汉高祖刘邦的后裔，给他戴上了皇亲国戚的身份，连刘强东本人都大呼扯淡。 在京东快递小哥眼中，他是暖心的东哥，给几十万快递员缴纳社保，给他们提供条件很好的宿舍，早年每次都会抽出一天时间当快递员，骑上电瓶车去给用户送货。在来龙村的一千多位村民眼中，他是懂得感恩的大强子。在500万宿迁人民眼里，这是当地历史地位仅次于项羽的人物。 雷军虽然也很接地气，积极与网友互动，但他几乎不会对圈子之外的事情发表任何看法。如果你不是米粉，估计很难对他每天在微博发的东西提起兴趣。 所以，当时两人在网络上是完全不一样的热度。早在2016年的双十一，刘强东开过一场真人直播秀，他平时也没别的爱好，除了打惯蛋，就是做菜。打惯蛋不宜公开展示，所以现场做了两道菜，一道是“大盘鸡”，一道是“波士顿龙虾”。当天在京东直播频道的观看人数超过了500万人。 雷军也在同一年开始搞直播，通过“小米直播”展示他在济南参加的中国企业家俱乐部绿公司年会的情况，但当时只有8万多人观看，用雷军自己的话说“算一个小网红”。相比之下，刘强东的舆论热度远高于雷军，难怪年长五岁的雷军当年都是叫刘强东“东哥”。 不过，两人的关系倒是一直不错。小米上市，刘强东还发微博祝贺，毕竟当年雷军以7500万美元的价格把卓越网卖给了亚马逊，双方避免了成为同行里的冤家。而如今，小米是京东的供应链一环，京东给小米提供卖货平台，这样的合作，让雷军和刘强东能保持着比较友好的关系。 03 最近几年，东哥因为各种主客观因素，基本消失在了公众的视野里，偶尔几次“露面”也是只闻其声，不见其人。比如他在内部管理培训会上痛批部分高管，拿PPT忽悠老板。最近一次是春节前，刘强东给宿迁老家人民寄了羽绒服和年货，这是他保持了多年的习惯。 当然也有例外。这些年东哥本人露面过两次。一次是疫情期间，刘强东拍了一条短视频，从背景能看出这是在他家的客厅里，分享自己的新冠阳性经历，然后安抚员工不要着急，好好休息，保持心情愉悦。 还有一次是在2023年初，网上流传出一张在首都机场公务机楼拍摄的照片，刘强东刚从美国陪产回来。当时还有媒体起了个很有意思的标题，说是刘强东在美国陪夫人章泽天产子后，立马起身回国工作，不仅表现出在公司遭遇危机时力挽狂澜的一面，甚至还被解读出看好中国经济。 如今，刘强东用数字之身迈出了回归大众视野的一步，但他没有和雷军一样，肉身下场，而是用了数字分身，其背后大概有几点考量： 一是宣传了京东云的言犀数字人，告诉商家，数字人已经能做到如此逼真程度，你们不会带的货，数字人可以帮你带； 二是带动了京东采销的热度。京东采销是京东这一两年主推的直播方式，强调从供应端直连消费者。东哥在京东采销直播间出镜，也是想要把这条路跑通。 三是试探一下舆论对他出现在屏幕中的反应。作为曾经在社交媒体上拥有众多拥趸的企业家，曾遭遇舆论的风波，如果是刘强东真人出镜，场面很难把控。哪吒张勇前不久因为腰椎不好，在直播时翘着二郎腿，被不明就里的网友一顿输出，说雷总千亿身家的人，姿态都比你低。所以说，数字人是一个更加折中的方式。 不过，用数字人替代真人直播许多人总觉得差了点意思。尽管为了形象更逼真，京东言犀团队还给刘强东录制了一段30分钟的闲谈视频，通过提取声学特征，合成出人工语音，甚至数字人直播时还有搓手指的动作。 但数字人直播在大多数场景下的效果并不好，很多平台在判定数字人之后，会影响到直播的流量。而且，数字人再逼真，目前依然没有办法很好解决互动性问题，看久了就容易露出破绽，总给人一种莫名的距离感。 很多人都期待刘强东能真人上场直播，但短期看并不太现实。 先不说是否事务繁忙，刘强东有带头大哥的气质，不苟言笑，缺乏雷军的亲和力，也不擅长玩梗。关键是，每一次直播背后，都需要大量的时间去准备，雷军聊的都是围绕自己最熟悉的小米产品，而刘强东总不可能天天给你讲京东的八卦。 而且，小米、格力等厂商都是产品公司，京东是平台型企业，创始人花大量时间去下场卖货，并不能解决企业本身的困境。 当年刘强东说不要跟雷军比营销，其实后面他还说了一句话，“营销不是关键，打败他的核心不是靠营销，而是要有可持续性”。现在看来，数字人是一种既利用了自身IP，又更加可持续的手段。 04 雷军造车之所以这么卖命，是赌上了毕生的荣誉，只能成功，不许失败。但雷军造车的时局与当年做手机不可同日而语。他在2011年决定出来做智能手机时，还是业内第一个以互联网方法做手机的企业，比绝大部分厂商都更早入局，自己成为了风口上的猪，吃到了时代的红利。 小米造车却算不上一个非常好的时机，外界说的最多的就是入局晚了，蔚小理已经吭哧吭哧干了将近十年，该踩的坑都已经踩过一遍。 尽管雷军嘴上说着晚有晚的好处，能站在前人的肩膀上，但要说内心一点不慌肯定是假的。如果电动车真的就是四个轮子加一部智能手机，苹果也不至于研发十年最终还要选择放弃。 从这个背景来看，雷军背负着远超过往的压力和使命。目前看，开门第一仗，无疑是非常成功的。用雷军的话说，比预想的成功了三五倍。 对于当下的刘强东而言，同样面临着来自企业经营的压力。刘强东“隐身”的这几年，电商赛道发生了翻天覆地的变化。虽然苏宁被打趴下了，但拼多多起来了，抖音电商起来了。打来打去，发现对手越打越多，越来越狠。 在当下最热门的直播电商赛道，各家都培育了头部主播，淘宝有李佳琦和曾经的薇娅，抖音有罗永浩和董宇辉，各自都形成了很好的主播生态。京东的直播或者内容生态一直没有太大起色。 京东采销还要去蹭李佳琦、东方甄选的流量。一是去年双十一硬刚李佳琦，给自身带来了不小的关注度；二是董宇辉的小作文风波之后，一度传出京东要去挖角董宇辉，想要接住这泼天的富贵，不过没有下文，而京东直播一直处于不温不火，缺乏头部主播的尴尬境地。 但折腾来折腾去，发现京东直播最大的IP不在别处，就在亦庄京东大厦A座楼顶的办公室里坐着。 不久前，阿芙精油的雕爷写了篇情绪饱满的推文，呼吁马云的当务之急是回到一线。尽管雕爷很多批评淘天的东西和数据经不起推敲，而且有夹带私货的嫌疑，但最后一句话说得很对：创始人永远是少年。 创始人是一家企业最宝贵的财富，阿里是如此，京东也是如此。 《英雄本色》里周润发饰演的小马哥说了一段经典的台词：我等了三年，就是在等一个机会，我要争一口气，不是想证明我了不起，只是要告诉人家我失去的东西，我一定要拿回来。 京东和阿里失去的电商份额，未必就一定能通过创始人冲到一线拿回来，但创始人下场是最大的胜算。 小米汽车其实也是如此，把雷军换成其他人，都不可能有这般能量和关注。雷军这么一位一生要强的男人，过去总觉得成绩不如BATH，但现在已经看到了通过汽车来比肩甚至超越前者的可能。 而刘强东的复出，传递的是京东平台的价值观和下一步战略。或许靠刘强东一己之力去直播卖货，并不是当下京东营收最紧要的诉求，但刘强东重新出现在公众视野里，创始人亲自下场的姿态，比卖出几千万的货更有意义。

凤凰网科技讯 4月21日，由清华大学基础模型研究中心联合中关村实验室研制的SuperBench大模型综合能力评测框架，正式对外发布2024年3月版《SuperBench大模型综合能力评测报告》，结果显示：文心一言4.0表现亮眼，与国际一流模型水平接近，且差距已经逐渐缩小。 在人类对齐能力评测中，文心一言4.0位居国内第一；中文理解上，文心一言4.0领先第二名GLM-4 0.41分，GPT-4系列模型表现较差，和文心一言4.0分差超过1分。 在语义理解中的数学能力上，文心一言4.0与Claude-3并列全球第一； GPT-4系列模型位列第四五，其他模型得分在55分附近较为集中；在语义理解中的阅读理解能力上，文心一言4.0超过GPT-4 Turbo、Claude-3以及GLM-4拿下榜首。 在安全性评测上，国内模型文心一言4.0拿下最高分（89.1分），Claude-3仅列第四。 据悉，自文心一言首发至今，用户数已突破2亿。

作为一种受众广泛的艺术形式，漫画的影响力应该不需要我多说什么。 强烈的视觉化和叙事性，让漫画成为无数年轻读者的阅读启蒙，也让无数二十一世纪青年拥有了自己的「漫画梦」。可是要制作出一份能拿得出手的漫画谈何容易，先不论作画水平能不能拿出手，单纯是前期查找资料、理顺素材、编写剧本、制作分镜就足以难倒一大片人。 咋说呢，现在各大厂商都在说AI解放想象力，AI打破创作门槛啥的，但一直好像就没有哪款AI应用，能替这些大孩子们把这个「漫画梦」给圆上的？ 好消息是，现在还真的有这么个产品挺身而出了。 4月16日上午9:00，以“创造未来”为主题的2024百度Create AI开发者大会在深圳国际会展中心（宝安）开幕。在大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏提及，百度在跨模态方面，有着多年技术积累。从去年开始，我们用AI重构了百度文库，使它成为用户“内容生产的起点”。如今，百度文库新推出的“智能漫画”和“智能画本”功能，把场景延伸到了更加有趣的跨模态创作领域。 （图源：百度） 在演示中，用百度文库AI创作漫画、画本，就如同说话一样简单，你的「漫画梦」和「画本梦」，或许从来没有这么近过。 智能漫画， 让不会画画的人也能实现漫画梦 生成漫画需要先有剧本，如果我们以近期因电影而广为人知的典故「周处除三害」为剧本引子，百度文库会给出一份什么漫画作品呢？ 在百度文库文档助手对话框里输入「周处除三害」的主题后，文库迅速给出了周处除三害这个典故的由来，在不同出处内的细节表述差异，以及经过文库节选后的原文内容。 （图源：百度） 接下来，点击“根据文档生成漫画”，就可以让百度文库根据方才给出的内容生成一份详尽的漫画分镜稿，然后只要选择你喜欢的美术风格，并确定漫画里面的人物形象，便可以把剩下的工作交给百度文库。 （图源：百度） 从生成的漫画来看，不仅内容结构完善，而且每名角色的样貌也保持了不错的一致性，甚至连多名角色出镜的画面也保持得很好，要知道AI绘画向来就很难保证生成角色的稳定性和同一场景下多名角色出现的图像，百度文库的表现在目前市面上的同类应用中是极为罕见的。 （图源：百度） 漫画生成后，用户还能继续修改分镜描述、替换对话框、添加效果线和装饰边框，可以说功能非常详尽了，创作者只要把一些具体内容稍微润色一下，投稿漫画平台、成就一份新的副业不是没有可能。 在实际使用中，我们也完全不必拘泥于这种场景。比如说你有自己写的小说，想要将其漫画化，将小说文档上传到文库就可以了，让自己的漫画梦想一步步变成现实。 （图源：百度） 又或者说，你有自己特别喜欢的游戏、小说或电视剧作品，希望能够基于这类作品的世界观，为里面的角色制作二创漫画、同人作品，但又苦于自己没有作画的能力？那你只需要为百度文库提供一个主题，最多再完善一下你喜欢的角色资料，然后就可以实现「自产自销」了。 换言之，你只需要释放你自己的想象力，剩下的工作交给百度文库就好。 智能画本， 人人都能制作画本？ 如果你觉得AI生成漫画还是相对复杂一点，百度文库App端也同时公布了“智能画本”功能，可以轻松生成画本。 作为培养孩子提高阅读兴趣的好帮手，画本以其简单易懂的情节、幽默风趣的画面而著称，相较于晦涩的文本更容易满足孩子们强烈的好奇心，也有助于孩子学习良好的生活习惯，对孩子进行潜移默化的影响。 要用百度文库生成属于自己的AI画本，只需短短三个步骤，让画本制作像说话一样简单。 首先，找准你希望让孩子获得的知识点，例如寓教于乐的动物小故事、生动的百科常识，或者是通过童话故事传递美好品格教育的养成。 （图源：百度） 可以看到，在仅仅几分钟的时间内，百度文库就根据画本主题生成了一份包含主角、故事起因、经过、结果和重点教育的生活常识部分在内的完整全面的画本大纲。 （图源：百度） 接下来，我们可以通过编辑功能对内容大纲进行微调，然后选择自己喜欢的画风进行画本生成，百度文库移动端为这项功能提供了卡通风、水彩风、填色风在内的多种常见画本风格，我们这里特地选择了百度文库特有的水彩风来进行生成。 （图源：百度） 最终，百度文库不仅生成了一份内容详实、色彩丰富的画本，还为其配上了情感充沛、抑扬顿挫的文本旁白。在用户完全没有制作经验的情况下，百度文库通过简简单单的一句画本主题便产出了如此完整的作品，效率之高让人瞠目结舌。 （图源：百度） 当然，智能画本并不是仅限于家长使用的功能。 只要有时间和兴趣，家长完全可以和孩子们一起完成AI画本的制作，让孩子参与到故事情节的编排和人物形象的塑造，甚至可以将孩子的真实故事融入画本中，让画本的每一章内容都充满了孩子的奇思妙想和童趣，也让孩子更有兴趣地接受大道理。 和孩子一起制作AI画本，不仅可以实现寓教于乐的目的，更是可以和自家孩子一起度过一段非常特别的亲子时光，这种温馨的日常，便是传统的画本所无法实现的效果。 除了亲子互动，智能画本还可以应用于更多场景：人人都能用智能画本记录生活中的趣事和灵感；学生们在做课堂演示时有了更丰富的展示形式；自媒体博主做视频时有了新的生产工具；即便是艺术领域的专业工作者，也能从智能画本功能中受益，实现更加高效的创作。 一如前文所言，AI重构后的百度文库，正在成为用户“内容生产的起点”，并且不断打破边界阈值，大大降低以往制作画本时存在的“专业”、“经验”门槛，让每个人都可以轻松的制作AI画本视频。可以说，借力AI，让更多想象力得以释放。 你的想象力，将变得更有价值 在我看来，百度文库能力的「持续增加」，其实和团队背后对于大模型接入和落地应用的思考息息相关。 作为第一批接入文心一言大模型的产品之一，百度文库团队精准洞悉了大模型在内容获取和内容生成方面的巨大潜力。 （图源：百度） 在过往的用户调研中，文库团队发现，用户的真正痛点是获取内容、创造内容到分享内容之间存在的割裂感。你可能会在百度文库上面搜集资料，要在Word文档里创作内容，通过PS自己创作插图，或是在无版权图库里搜寻插图，最后还要到专业软件上对文档进行美化，操作一环套一环，对用户而言多少有点苦不堪言。 而这个问题，在早期的AI漫画上同样存在着。为了制作一本AI漫画，你需要在大语言模型上完成剧本撰写，然后再利用大语言模型进行分镜的创建，基于分镜在AI绘画应用中逐张地生成单张分镜稿，自己在PS中整合分镜稿和对话框，这样才能制作出一部AI漫画作品。 这些问题导致AI漫画的生成难度远超常规AI绘画，即便是国外，该领域也尚未产生成熟的方案。 （图源：百度） 正因如此，百度文库团队才将文库的定位升级为一站式AI内容创作平台。 依靠自身在AI技术上的长期积累，从AI生成文档，到AI生成思维导图、PPT、研究报告，再到如今AI生成画本和漫画，百度文库团队始终致力于帮助用户解决全流程痛点，用户可以在网页端输入文字进行操作，也可以在APP端「动动嘴」发送一条语音指令，就能在短时间内快速生成自己想要的内容，把中间的繁文缛节全部删掉。 当然，和以往的生成功能相比较，智能漫画和智能画本功能可能是百度文库目前实现的最复杂的功能。它不仅仰赖于文库背后大模型的上下文理解能力，以此实现语义精准匹配，还仰赖于百度长期以来对多模态能力的研究，自动生成语义匹配的图像，并保持了画面的高素质和角色的一致性，放在整个行业里也是领先的创举。 正如AI绘画诞生时的情况，可以预见AI漫画的出现也会引发一定的争议，但是在我看来，AI只是更高效的工具，人类的知识和创意才是最重要的。 如今百度文库能有效助力传统的漫画流程，包含剧本创作、角色选择、分镜生成、编辑修改等步骤，将AI技术融入内容创作，降低漫画创意表现门槛。不难看出，这项AI应用的目标群体便是那些不具备绘画技能，但想要将故事变为漫画的创作者。对用户来说，这将意味着生产力的进一步被释放。 李彦宏在发布文心一言时曾说过，AI的终极理想是为人类带来更多自由和可能。从现在百度文库的表现来看，他们已经成为“学习办公的神器、家庭教育的利器、兼职赚钱的暗器”，确实在一步一步扎实地朝着这个方向前进着。 问题是，你曾有过一个属于自己的漫画梦/画本梦吗？ 目前百度文库已经开放这两项AI能力的公测预约，感兴趣的可以通过下方通道进行公测报名。解锁您内心的漫画家，释放创造力，创作属于自己的漫画作品，百度文库AI让艺术不再成为障碍，讲故事变得轻而易举。

近日，Meta 突然官宣了 Llama 3，把开源模型的实力又往上提了一截。 Llama 3 总共有三个版本 ——8B、70B 和 405B。其中，8B 和 70B 版本已经开源，405B 版本仍在训练中。 根据现有的评测数据，405B 版本的性能已经逼近 GPT-4。这可能促使 OpenAI 尽早发布下一代模型，从而保持其最强 AI 模型的地位。 那么，这个还没有亮相的 Llama 3 405B 大模型将带来哪些惊喜？Meta 会继续坚持开源吗？Llama 4 以及之后的模型会往哪些方向迭代？ 之前 Meta 对元宇宙的笃信是出于哪些动力？在最近的一次访谈中，Meta CEO 扎克伯格回应了这些问题。 附上视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=bc6uFV9CJGg&t=17s 他提到，Llama 3 405B 将是一个密集模型，预计年末发布。此外，他们还计划到年底拥有约 35 万块 GPU，目前已经建立了由 22000 块 GPU 和 24000 块 GPU 构建起来的两个单独集群。 在谈到开源问题时，他类比说，在现有的应用生态系统中，苹果和 Google 等「守门人」对开发者能够构建的应用类型拥有很大的控制权，他不想让 AI 世界也变成这个样子，因此他对开源持积极态度。他表达了对于一个开放的 AI 生态系统的愿景，在这个系统中，开发者不会被少数控制着闭源模型的大公司所限制。 以下是机器之心整理的访谈内容，部分内容存在删减。 Llama-3 超大杯什么时候发布？ Dwarkesh Patel：我们来谈谈刚发布的 Llama-3 和 Meta AI 吧。 Mark Zuckerberg：我想大多数人最关心的还是 Meta AI 的新模型，即 Llama 模型的升级版本：Llama-3。我们既会向开发社区开源，也会让其成为 Meta AI 的助力。Meta AI 值得关注的点有很多，但我认为最重要的是它是目前人们可以使用的最智能且可自由使用的 AI。我们将把 Google 和 Bing 整合起来用以获取实时知识。 Meta AI 将会整合进我们的许多应用，包括 Facebook 和 Messenger—— 你可以在它们的搜索框中任意提问。我们在其中加入了很多创意功能，比如动画化功能可以将任意图片变成动画。 比较震撼眼球的一项更新是它现在能以非常快的速度生成高质量图像，而且它能随着用户输入而实时更新生成结果。 我们未来几周或几个月会在一些国家发布这些应用，但还不会全面铺开。我认为这会是一个非常重要的事件，是 Meta AI 向前迈出的一大步。 深入到 Meta AI 内部，在技术方面最吸引眼球的当然是 Llama-3。我们训练了三个版本：8B 和 70B 参数的模型，还有一个 405B 参数的密集模型（还在训练之中）。8B 和 70B 模型的表现非常激动人心，它们都是同等规模模型的领军者。 我们还有后续发布的路线图，包括多模态、更强大的多语言支持、更大的上下文窗口。我们希望能在今年年末的某个时候发布 405B 版本。在目前的训练阶段，它的 MMLU 得分已经达到了 85 左右。我们预计完成训练后它能在许多基准上领先。刚刚发布的 70B 模型也很出色，MMLU 为 82，数学和推理能力的得分都领先。 Dwarkesh Patel：着实不凡。 Mark Zuckerberg：8B 版本基本上与我们之前发布的 Llama-2 的最大版本一样强大，也就是说 Llama-3 的最小版本足以比肩 Llama-2 的最大版本。 买那么多 GPU 是未卜先知？ Dwarkesh Patel：在深入这些模型之前，我想聊聊过去。大概 2022 年时，你们开始购进 H100。那时候你们的股价不振，人们都很疑惑为什么要这样花钱。人们并不看好元宇宙。那时候你怎么知道要去买 H100 呢？ Mark Zuckerberg：那是因为我们当时正在研究 Reels（一款短视频应用，Tiktok 竞品）。我们总是希望有足够的能力去构建尚不存在的东西。我们当时在研究 Reels，我们需要更多 GPU 去训练模型。 加上我们当时希望在基础设施方面尽快追赶上 TikTok。我们当时想：「唉，我们必须确保我们再也不这样落后了。那就订购足够训练 Reels 的 GPU 并且再加一倍吧。」 Dwarkesh Patel：当时你知道这会用于训练 AI 吗？ Mark Zuckerberg：我们当时知道这会与训练大型模型有关。当时我觉得这可能与内容有关 —— 那时候我非常急切地想要为 Reels 和其它内容开发出推荐算法。现在这成为了 Instagram 和 Facebook 的一大卖点：向人们展示他们可能感兴趣的内容，即便他们没有关注。 事后来看，这是一个非常明智的决定。这都是后见之明 ——「哦，我当时多么领先。」事实上，我们当时做的大多数决定最后都有不错的结果，原因不过是我们之前搞砸过，不想再犯同样的错了。 何时决定 All in AGI？ Dwarkesh Patel：Facebook AI 研究院已经成立了很长时间了。现在它似乎已经变成了你们公司的核心。你们是从什么时候开始考虑将造就 AGI 作为自己的使命和关键优先事项？ Mark Zuckerberg：确实挺久了。FAIR 成立于大概十年之前。我们的想法是，在创造通用智能的道路上，我们会得到很多能改善方方面面的不同创新。因此我们并不是将其看作一个产品，它更像是一个研究团队。过去十年来，它创造了很多提升我们所有产品的东西。它也推动了 AI 领域的发展。 过去几年随着 ChatGPT 和扩散模型的出现，这一领域发生了重大转变，出现了很多会改变人们与应用的交互方式的东西。那时候我们成立了另一个团队：Gen AI 团队。其目标是将这些创新引入我们的产品并且构建支持所有这些不同产品的先进基础模型。 一开始我们想做的东西都与社交有关，比如帮助人们与创作者沟通、帮助人们与企业互动、帮助企业销售产品或提供客户服务。还有一些基础的助理功能，可以用于我们的应用以及智能眼镜和 VR 设备。 所以一开始的时候，我们并不完全清楚我们需要完整的 AGI 来支持所有这些用例。但经过多年的研究和实践之后，这方面变得清晰起来。举个例子，在我们开发 Llama-2 时，我们并没有将编程看作一个优先事项，因为人们并不会用 WhatsApp 向 Meta AI 提很多编程问题。 Dwarkesh Patel：现在他们会问这些了吗？ Mark Zuckerberg：我不知道。我不确定人们是否会使用 WhatsApp 或 Facebook 或 Instagram 作为 UI 来问与编程有关的问题，也许他们会使用我们刚上线的网站 meta.ai。但过去 18 个月的发展已经表明，编程对很多领域都很重要，而不仅仅是编程领域。 即便人们问的问题与编程无关，但训练模型学习编程依然有用 —— 这能帮助模型给出更严谨的回答，让模型可以在不同类型的领域执行推理。Llama-3 就是这样，编程能力是我们关注的一大重点，因为这能帮助模型的能力获得全面的提升。 另一个重点是推理。用户在与商家或企业等沟通时，不是一问一答就完成了，而是往往涉及到多步互动。很多时候客户只知道自己的需求，并不知道自己想要什么产品或服务。这时候光回答字面上的问题是不够的，还需要推理。 Llama-3 能取代程序员吗？ Dwarkesh Patel：所以 Llama-3 能解决所有这些用例吗？你认为这个版本足以替代程序员吗？ Mark Zuckerberg：我只是觉得这些能力都会随时间而进步。 Dwarkesh Patel：但最终能解决，比如 Llama-10？ Mark Zuckerberg：我认为这个问题不简单。我不确定这些模型是会替代人们更多，还是帮助人们更多。 Dwarkesh Patel：Llama-10 诞生后，程序员的生产力能提升 10 倍吗？ Mark Zuckerberg：我希望会更多。我相信人们的智能并不存在一个单一阈值，因为人们有不同的技能。我认为未来某个时候，AI 将在大多数事情上超过人类。但我认为这个过程是渐进式的，而且我认为 AGI 并不是一个单一存在，而实际上是不同功能的集合。 目前我们关注的一大关键功能是多模态，起先是照片、图像和文本，最后到视频。而且我们还很关注元宇宙，因此 3D 模态也很重要。另一个我非常关注的模态是情绪理解（emotional understanding）—— 我还没看到业界有很多人关注这方面。 人脑中有很大部分是专门用于理解别人的表情和情绪。我认为这是一个单独完整的模态。你也许会说这就是视频或图像，但很显然这是非常特别的视频或图像。 因此，模型不只是需要具备理解和记忆的能力，还有很多其它不同能力需要掌握。我认为未来我们解决复杂问题时并不会再以查询窗口为中心，通过输入上下文来处理。人们会有更加个人化的记忆数据和不同的定制化模型。 它们会有各自不同的能力，规模也有大有小。大小模型我们都很关注。Meta AI 这样的模型运行在大型服务器上，但我们也希望会有能运行在智能眼镜等小型设备上的模型。因此我们也需要非常高效的模型。 大模型将催生哪些产业级用例？ Dwarkesh Patel：你认为模型推理有什么百亿美元级乃至千亿美元级的市场？它有什么产业级的用例？模拟或者元宇宙？ Mark Zuckerberg：我们猜想这将能改变所有产品。我认为将会出现一种 Meta AI 通用助理产品。这种产品不再是只会问答的聊天机器人，而是可以完成更复杂任务的系统性模型。这就需要大量的推理和计算。 另一个重要方向是与其它智能体或人类交互，包括企业业务和创意工作。我的想法是，未来并不只有单一 AI。每家企业都会想要一个代表其利益的 AI。 创意工作也是一个重点。我们平台有大约 2 亿位创作者。他们与各自的社区互动时通常都有模式可循，但他们每天的时间有限。 如果我们能创造出可让创作者拥有的 AI，让他们以自己的方式去训练它与自己的社区交互，那必然会是一个非常棒的应用场景。这样的 AI 会赢得大量的互动参与。 这还只是消费者用例，我和妻子的基金会 Chan Zuckerberg Initiative 在科学方面做了很多工作，其中也包括很多与 AI 相关的工作，这些将能推动科学和医疗等领域的发展。我相信这些最终将能影响产品和经济的每个方面。 Llama-3 将带来哪些改进？ Dwarkesh Patel：你提到模型的进步是渐进式的，这是指模型变得更大吗？还是说使用更好的数据训练同样大小的模型让其变得更强大？ Mark Zuckerberg：我认为我们不知道这个问题的答案。我想一种发展模式是基于 Llama 这样的模型开发其它应用，也就是针对用例进行微调，比如让 Meta AI 可以使用 Google 或 Bing 等工具来获取实时知识。 基础 Llama 模型并不具备这种能力。Llama-2 具备一些，但这是人工设计开发的。Llama-3 开始具备一些类似智能体的能力。对于 Llama-4，我们的部分目标是让模型本身具备更多能力。 每一次进步都会出现新的可能性，解锁出新的用例。 Dwarkesh Patel：你说「让模型本身具备更多能力」，你是指在你希望模型完成的事情上训练模型吗？ Mark Zuckerberg：Llama-2 只能使用非常特定的工具，而 Llama-3 能使用好得多的工具。我们无需人工编程就能让其使用 Google 执行搜索。它本身就能做到。类似的功能还有编程和运行代码等。 模型既然能具备这样的能力，我们就能借此一窥未来。我们不必等到开发 Llama-4 时才去构建这些能力，我们现在就能探究它们。我们可以人工编写一些让产品更好用的工具，用以临时过渡。这有助于展现下一版本模型的开发方向。 Dwarkesh Patel：开源社区对 Llama-3 的微调，你最感兴趣的是什么？也许不是对你最有用的那个。 Mark Zuckerberg：我认为有价值的事情，我们可能都会着手构建。我认为你会得到精简版本、更小的版本。我认为 8B 参数对于很多用例来说还不够小。随着时间的推移，我很想得到一个 1-2B 参数的模型，甚至是一个 500M 参数的模型，然后看看你能做些什么。 如果使用 8B 参数，我们几乎能与最大的 Llama-2 模型媲美，那么使用 10 亿个参数，你应该能够做一些有趣且更快的事情。我们也在考虑优化模型，但现在 GPU 已经被用来训练 405B 模型了。 LLama-3 70B 模型还有待发掘的潜力 Dwarkesh Patel：关于 GPU，我记得你说到年底会有 35 万块。 Mark Zuckerberg：我们建造了两个集群， 每个集群大约有 22,000 或 24,000 个 GPU。由于我们服务的社区规模之大，我们所需的推理计算量与训练计算量的比例可能比其他公司高得多。 Dwarkesh Patel：在你们之前分享给我的材料中，我注意到你们用更多的数据来训练，你能具体谈一下吗？ Mark Zuckerberg：关于 70B 模型，我们发现了一件有趣的事情，我们训练 token 达到 15 万亿，但在训练的最后阶段模型仍然在学习。假如我们给它更多的 token，模型可能会变得更好。 但是经营一家公司，你需要有所取舍，我问自己是否想要调用 GPU 来进一步训练 70B 模型？还是准备测试 Llama-4 的一些前期假设？我们需要做出决定，我认为 70B 版本的模型已经取得了不错的平衡。 未来会有其他版本，例如 70B 多模态版本，会在未来推出。但最令人着迷的是，目前这些架构可以容纳如此多的数据。 Dwarkesh Patel：这真的很有趣。这对未来的模型意味着什么？你提到 Llama-3 的 8B 比 Llama-2 的 70B 更好。 Mark Zuckerberg：不，不，它几乎一样好。我不想过分夸大。它的数量级差不多。 除了能源瓶颈，还有架构瓶颈 Dwarkesh Patel：这是否意味着 Llama-4 70B 会和 Llama-3 405B 一样好？未来会是什么样子？ Mark Zuckerberg：这确实是一个很好的问题，我想没人会给出答案。世界上最棘手的事情之一就是指数曲线还能持续多久？我认为我们很可能会继续下去。我认为投资 100 亿美元，甚至 1000 亿美元来建设基础设施是值得的，这样的话，你将会得到一些真正令人惊奇的东西，从而创造出令人惊奇的产品。 一般来说，从历史来看，当你遇到瓶颈时会耗费大量的时间解决。但是现在，也许这些瓶颈很快就会被克服。 Dwarkesh Patel：如果没有这些瓶颈，世界会是什么样子？假设进展以这种速度继续下去。 Mark Zuckerberg：无论如何，都会遇到不同的瓶颈。在过去几年中，我认为 GPU 的生产是一个问题。即使有钱支付 GPU 的公司也不一定能够获得他们想要的数量，因为存在供应限制。现在我觉得这种情况正在减少。因此，你会看到很多公司现在考虑投资大量资金来构建这些设施。 我认为这种情况会持续一段时间。还有一个资本问题，在什么时候，投入更多的资本就不再具有性价比了。实际上我认为在我们达到这个点之前，你会遇到能源的限制。 据我所知，还没有人建立过一千兆瓦的单一训练集群。此外，获取能源许可会受到政府的严格监管。显然，如果你是在创办一家小公司，也许你会感觉到这种监管较少。我们与不同的政府和监管机构打交道，我们有很多规则需要遵循，以此确保我们在全球做好工作。但我认为能源无疑是一个巨大的限制。 Dwarkesh Patel：有没有什么东西，也许是人工智能相关的项目，也许不是，即使是像 Meta 这样的公司也没有资源？如果完成这项任务是研发预算或资本支出预算的 10 倍，你还会实施吗？ Mark Zuckerberg：我认为能源问题是其中之一，如果我们有足够的能源，我们可能会建立比现在更大的集群。 Dwarkesh Patel：这基本上是资金瓶颈的极限？如果你有 1 万亿美元…… Mark Zuckerberg：我认为现在是时候考虑这个问题了。这取决于指数曲线会走多远。目前，许多数据中心的规模大约是 50 兆瓦或 100 兆瓦，大型数据中心可能达到 150 兆瓦。如果把一个整个数据中心都用来进行训练，并建立最大的集群，我认为很多公司正在这样做。 但是当你开始建造像 300 兆瓦、500 兆瓦或 1 吉瓦这样规模的数据中心时，还没有人建造过 1 吉瓦的数据中心。我认为这迟早会发生，但不会在明年。有些事情需要花费数年时间才能建成。换个角度来看，我认为 1 吉瓦的规模相当于一个核电厂的能源供应仅用于训练模型。 Dwarkesh Patel：亚马逊有没有做过这个？他们有一个 950 兆瓦的…… Mark Zuckerberg：我不太确定他们做了什么。你得问他们。 Dwarkesh Patel：但是这种规模的数据中心不一定要建在同一个地方，对吧？如果分布式训练有效，也可以分布式进行。 Mark Zuckerberg：嗯，我觉得这是一个很大的问题，数据中心将如何运作。 Dwarkesh Patel：Llama-3，甚至可能是 Llama-4 之后的版本，能否遇到这种情况，也就是说，你发布了这个模型，如果有人有大量计算资源，他们就可以在你发布的模型的基础上，让这些模型变得更加智能。 Mark Zuckerberg：我认为这种可能性是存在的，但我也认为模型架构存在根本性的限制。用 Llama-3 架构训练的 70B 模型可以变得更好，它可以持续改进。正如我之前说的，如果我们继续给它提供更多的数据，或者再次通过 token 进行优化，它会变得更好，世界各地的许多不同公司基本上都采用了 Llama-2 70B 模型架构，然后构建了一个新模型。 但仍然存在这样一个情况，当你对像 Llama-3 70B 或 Llama-3 405B 这样的模型进行改进时，人们在此基础上可以构建的东西不能无限地进步。在达到下一个重要进展之前，可能只能在现有的基础上进行优化和改进。 AI 是有史以来最重要的技术吗？ Dwarkesh Patel：未来几十年人工智能会发生什么？它是否会让你感觉像是另一种技术，如虚拟宇宙或社交技术，或者是人类历史进程中根本不同的事物？ Mark Zuckerberg：我认为将人工智能形容为非常基础性的技术是非常合适的。它更像计算机的发明，将催生全新的应用。但我认为这是一个低层次的创新，我的感觉是，这更像是人们从没有计算机到拥有计算机的过程。 然而，我们很难预测 AI 如何发展。从宇宙尺度来讲，AI 变革会很快发生，需要几十年的时间。有些人会很担心 AI 真的会在一夜之间从有点聪明变成极其聪明，但我认为所有这些物理限制使得这种情况不太可能发生。不过我们必须承认，AI 确实会改变我们的工作方式，让人们做他们更想做的事情。 Dwarkesh Patel：也许不是一夜之间，但你认为在宇宙尺度上我们可以用这种方式来思考这些里程碑吗：人类进化了，然后人工智能出现了，然后他们进入了银河系，按照这个推理，这个过程也许需要几十年，也许需要一个世纪，AI 会是历史发展的重要一环吗？我指的是比如计算机甚至火在人类发展史上至关重要，但人工智能可以和这些发明相提并论吗？ Mark Zuckerberg：我认为这很难回答。人类历史上，人类的某些方面确实是独一无二的，然后认识到事实并非如此，但人类实际上仍然非常特殊。我们认为地球是宇宙的中心，但事实并非如此，但人类仍然非常伟大和独特，对吧？ 我认为人们往往存在的另一个偏见是认为智能在某种程度上与生活有着根本的联系，但并非如此。我们还没有对意识或生命有清晰的定义来全面理解这个问题。很多科幻小说都是关于创造智能的，这些智能体开始承担所有这些类人行为和类似的事情。 但目前的趋势似乎正朝着一个方向发展，即智能可以与意识、能动性和类似的东西完全分开，这使得它成为一个超级有价值的工具。 虽然很难准确预测技术的发展方向，但开发者并不应该对开发计划或未来做出过于教条的承诺。在我们发布新版本时，都需要对模型进行重新评估。我们虽然倾向于支持开源，但并不一定会开源所有内容。 开源有利于社区和自身，因为大家可以从创新中受益。然而，如果技术的性质发生质变，演变为不负责任的行为，那我们可能会考虑不开源。整体来说，技术发展充满不确定性。 开源 vs. 闭源，哪个更危险？ Dwarkesh Patel：未来你们在训练 Llama-5 或 Llama-4 时，有没有可能出现质变情况？如果出现了，你们要不要把它开源？ Mark Zuckerberg：回答这个问题有点困难，因为任何产品都可能出现负面行为，只要加以缓解就可以了。我们也在为减少模型负面影响而努力，此前也在 Llama-2 上花费了大量时间确保它不会帮助人们实施暴力等不良行为。 但这并不意味着它已经成为智能主体，这只是意味着它拥有大量有关世界的知识，可以回答我们认为不应该回答的一系列问题。因此，我认为问题在于如何识别并缓解其潜在不良行为，而非行为本身。 我认为事物的好坏有很多方面，很难事先详尽列举出来。看看我们在社交媒体上所面对的问题，目前我们已经总结出了 18 或 19 种人类有害行为，然后构建了 AI 系统来识别这些行为，并尽可能确保在我们的网络上不会发生这些情况。随着时间的推移，我认为我们会更加细化问题分类。 Dwarkesh Patel：我认为广泛部署 AI 系统是非常重要的。如果将来 AI 系统没有被广泛部署，导致人们无法访问，我会感到失望。与此同时，我想更好地理解如何减轻模型潜在问题。 Mark Zuckerberg：这是一个复杂的问题。我认为大部分人会使用现成的模型，因而不会出现不良行为，而怀有恶意行为的人则会试图利用模型不良行为。所以这是个值得深思的问题。 另一方面，从哲学上讲，我支持开源的一个原因是，我认为未来 AI 的过度集中化会像它被不恰当的广泛应用一样危险。一个机构拥有比其他所有机构更强大的 AI 也可能是非常糟糕的。就像我们看到的，不同事物中都存在着安全漏洞。 我们是如何处理这个问题的呢？其中一个重要部分是开源软件，软件的升级迭代不再局限于一家公司，而且可以广泛部署到许多不同的系统中，无论是银行还是医院。随着软件变得更加完善，全世界范围的开源软件会按照新的基准得到升级。 随着时间的推移，在被人工智能广泛部署的世界，会逐渐变得更加坚固，所有不同系统都将在某种程度上得到控制。对我来说，这比 AI 更集中化更安全。然而，最让我担心的是，一个不可信赖的主体拥有超级强大的人工智能系统，这可能是一个更大的风险。 Dwarkesh Patel：是否会出现这种情况，当你正在训练 Llama-4 时，它可能出于一些原因对你撒谎了，因为它认为你没有注意到这个问题，之后你才后知后觉道发生了什么？尽管这种情况在 Llama-4 这种级别的系统中不太可能发生，但你有没有想过，假如这种欺骗行为正在以成千上万的副本在不安全的传播。 Mark Zuckerberg：现在，我们已经观察到许多幻觉现象，人们如何区分幻觉和欺骗会是一件有趣的事情。谈到欺骗，我最担心的形式是人们利用它来生成错误信息，然后通过网络或其他人传播该信息。我们打击此类有害内容的方法是构建比对手系统更智能的人工智能系统。 如果你仔细观察人们通过社交网络造成伤害的类型，就会发现有些伤害并非具有对抗性的。举例来说，仇恨言论没有超级对抗性，因为人们并没有因为网络言论而变得更加种族歧视。 我认为在这些问题上，人工智能通常比人类更成熟。其实我们双方都有问题，人会做坏事，无论他们是试图煽动暴力还是其他什么。但 AI 也会出现很多误报情况，比如审查了不该审查的东西，这会让很多人感到恼火，这是可以理解的。所以我认为随着时间的推移，人工智能在这方面会变得越来越准确，情况将会得到改善。 未来，无论是 Llama-4 还是 Llama-6，我们都需要认真观察模型行为，是每一个人都参与进来。我们开源的原因之一是有很多其他人也在研究这个领域。因此，我们想要看看其他人观察到了什么，我们自己观察到了什么，我们能够减轻什么，然后我们会评估是否可以将其开源。 在可预见的将来，我对此持乐观态度。但在短期内，我不想忽视我们今天正在努力解决的实际问题。即使它们不是生存性的问题，却是我们必须花费时间解决的大部分问题。 Dwarkesh Patel：关于合成数据，我发现一个非常有意思的事情。目前的模型使用合成数据可能会出现渐近情况，因为重复使用合成数据会达到一个极限。但是，如果模型变得更智能，并且使用了你们在论文或即将发布的博客文章中提到的技术，即能够找到最正确答案的思维链条。 为什么你认为这不会导致一个循环，模型变得更聪明，产生更好的输出。当然，这不会是一夜之间的事，但随着训练时间的延长，可能会出现一个更智能的模型。 Mark Zuckerberg：我认为无论模型架构是什么，它都可以在参数范围内实现。只是，对于今天的 8B 参数模型，我认为不会像最先进的数千亿参数模型一样好。 Dwarkesh Patel：但这些都是开源的，对吧？ Mark Zuckerberg：嗯，目前看来是的。但前提是我们必须解决上述讨论的那些问题。我认为，你可以用软件做很多事情，但在某种程度上你会受到芯片限制，继而受到物理方面的限制，此外还受到能源的限制。 Dwarkesh Patel：我认为保留选择余地是有意义的，因为有太多我们不知道的事情。很多事情看起来都是有可能的，考虑到所有这些因素，所以你保留选择余地似乎是合理的。 Mark Zuckerberg：是的。 为何笃信元宇宙？ Dwarkesh Patel：让我们来谈谈元宇宙。你最想进入人类历史的哪个时期？ Mark Zuckerberg：我对美国历史和古典历史非常感兴趣。我对科学史也很感兴趣。实际上，我认为看到并尝试更多地了解一些重大进步是如何产生的将非常有趣。我们所掌握的关于其中一些内容的著作非常有限。我不确定元宇宙是否能让你做到这一点，因为对于我们没有记录的东西，我们很难回溯。 实际上，我不确定回到过去是不是一件重要的事情。我认为这对历史课之类的东西来说很酷，但这可能不是我对元宇宙最感兴趣的用例。 我认为最重要的是，无论你身在何处，（元宇宙）都能让你感受到与人在一起。我认为这将是一个杀手锏。在我们进行的人工智能对话中，有很多内容都是关于物理约束的，而物理约束是这一切的基础。我认为技术的一个教训是，你要尽可能地将物理约束领域的东西转移到软件中，因为软件更容易构建和迭代。你可以让它更加大众化，因为不是每个人都有数据中心，但很多人都可以编写代码，并使用、修改开放的源代码。 元宇宙版本的软件是实现现实的数字存在。这将是一个绝对巨大的差异，这样人们就不会觉得有那么多的事情必须要大家聚集到一个物理空间去做。我认为，现在还有些事情是大家聚到一起做比较好。这些事情并不是二元对立的。它不会像「好吧，现在你不需要再那样做了」。但总的来说，我认为它在社交、与人沟通、工作、部分行业、医疗以及很多方面都会非常强大。 Dwarkesh Patel：对于元宇宙，你知道你要去做这件事，即使市场对你大加指责。我很好奇，这种笃定的来源是什么？你说「哦，价值观，我有这种直觉」，但每个人都这么说。如果让你说一些你特有的东西，你会怎么表达？你为什么如此相信元宇宙？ Mark Zuckerberg：我认为这是几个不同的问题。我的动力是什么？我们已经讨论过很多主题。我只是非常喜欢建造东西。我特别喜欢围绕人们如何交流、表达自己以及如何工作来构建事物。上大学时，我学的是计算机科学和心理学。对我来说，这一直是这两件事的交叉点。 这也是一种非常深刻的内在驱动力。我不知道该如何解释，但我就是觉得，如果我不构建一些新的东西，我就做错了什么。即使在我们为人工智能投资 1000 亿美元或为元宇宙投资巨额资金准备商业案例时，我们也制定了计划，我认为这些计划非常清楚地表明，如果我们的东西奏效，这将是一笔很好的投资。但你不能从一开始就确定。人们会与顾问或不同的人争论不休。 比如「你怎么有足够的信心做这个？」当我不再尝试创造新事物的时候，我就完了。我要去别的地方创造新事物。从根本上说，我无法在经营某件事或者我的生活时，不去尝试创造我认为有趣的新事物。对我来说，这甚至都不是一个问题，我就是没有办法不做。 我在生活的各个方面都是这样。我们家在考爱岛建了一个牧场，我负责设计所有建筑。我们开始养牛，我就想「好吧，我想养出世界上最好的牛。」「那我们该怎么设计呢？」这就是我。 把花 100 亿美元研发的模型开源，怎么赚钱？ Dwarkesh Patel ：让我们回到投资者和开源话题上。100 亿美元的模型，假设它是完全安全的。你们已经做了这些评估，与此不同的是，评估者还可以对模型进行微调，希望未来的模型也能如此。你们会开源 100 亿美元的模型吗？ Mark Zuckerberg：只要它对我们有帮助，就会开源。 Dwarkesh Patel ：花了 100 亿美元的研发费用，真的会开源？ Mark Zuckerberg：随着时间的推移，我们也将对这个问题进行评估。我们在开源软件方面有着悠久的历史。我们并不倾向于开源我们的产品。我们不会将 Instagram 的代码开源。我们会将许多底层基础设施开源。 在我们的历史上，最大的一个项目可能就是我们的开放计算项目（Open Compute Project），我们将所有服务器、网络交换机和数据中心的设计都开源了，结果对我们帮助很大。 虽然很多人都能设计服务器，但现在整个行业都以我们的设计为标准，这意味着供应链基本上都是围绕我们的设计建立起来的。因此，在起量之后，价格对每个人来说都变得更便宜了，而且为我们节省了数十亿美元，这真是太棒了。 因此，开源可以在很多方面为我们提供帮助。一个是人们是否能找到更便宜运行模型的方法。随着时间的推移，我们将在所有这些东西上花费几千亿美元或更多。 所以如果我们能提高 10% 的效率，我们就能节省数十亿甚至数百亿美元。它本身可能就值很多钱了。特别是如果有其他竞争模式存在，我们的东西并没有放弃某种疯狂的优势。 Dwarkesh Patel：那么，你认为训练会商品化吗？ Mark Zuckerberg：我认为有很多方法可以解决这个问题，这是其中之一。因此，「商品」意味着它将变得非常便宜，因为有很多选择。另一个可能的方向是质量改进。你提到了微调。目前，微调技术在其他主要模型上的应用非常有限。有一些选择，但一般不适合最大的那些模型。 我们可以做的是，针对不同的应用程序或特定的使用案例去微调，或将它们构建到特定的工具链中。我认为这不仅能提高开发效率，还能带来质的区别。 这里有一个类似的例子。我认为移动生态系统最糟糕的一点是，苹果和 Google 这两家守门人（gatekeeper）会告诉你你可以开发什么。从经济角度来看，我们构建了一些东西，他们就拿走你的一大笔钱。但还有一个定性的事情，实际上更让我不爽。有很多次，当我们推出或想要推出新功能时，苹果就会说「不行，你不能推出这个功能」。 这很糟糕，对吧？那么问题来了，我们是否也想要一个这样的 AI 世界？这个世界里只有几家运行这些封闭模型的公司，它们将控制 API，然后告诉你，你可以构建什么。 至于我们，我可以说，为了确保不陷入这种境地，我们自己去构建一个模型是值得的。我不希望任何其他公司来告诉我们，我们可以构建什么。从开源的角度来看，我认为很多开发者也不希望那些公司这么做。 那么问题来了，围绕这个问题建立起来的生态系统是什么样的？有哪些有趣的新事物？这能在多大程度上改善我们的产品？ 我认为，在很多情况下，如果最终像我们的数据库、缓存系统或架构一样，我们将从社区获得有价值的贡献，从而使我们的产品变得更好。届时，我们所做的特定于应用的工作仍将非常与众不同，以至于并不重要。我们将能做我们该做的事。我们将从中受益。而所有的系统，无论是我们的还是社区的，都将因为开源而变得更好。 有一个世界也许并非如此。也许模型最终更像是产品本身。我认为这是一个更棘手的经济计算，无论你是否开放源代码。你把自己商品化了很多。但就我目前所见，我们似乎还没到那个地步。 Dwarkesh Patel：您是否希望通过将您的模型授权给云提供商来赚取可观的收入？这样一来，他们必须向您支付费用才能部署这个模型。 Mark Zuckerberg：我们希望有这样的安排，但我不知道会有多大意义。这基本上就是我们的 Llama 许可证的范围。在很多方面，它都是一个非常开放的开源许可证，只是我们对使用它的大公司有一个限制。这就是我们设置限制的原因。我们并不是要阻止他们使用。 我们只是希望，如果他们打算把我们构建的东西转卖并从中赚钱，那么他们应该来和我们谈谈。如果你是微软 Azure 或亚马逊，如果你打算转售我们的模型，那么我们应该有一些收入分成。所以，在此之前，请先和我们谈谈。 因此，对于 Llama-2，我们基本上与所有这些主要的云计算公司都达成了协议，Llama-2 可以作为托管服务在所有这些云上使用。 我认为，随着我们发布的模型越来越大，这将成为一件大事。这不是我们的重点所在，但我认为，如果这些公司要销售我们的模型，我们就应该以某种方式分享其中的好处。 Dwarkesh Patel：就开源而言，我很好奇你是否认为 PyTorch、React、Open Compute 等开源对世界的影响甚至超过了 Meta 的社交媒体方面。我和使用这些服务的人聊过，他们认为这是合理的，因为互联网的很大一部分都是基于这些东西运行的。 Mark Zuckerberg：这是一个有趣的问题。全世界几乎有一半的人都在使用我们的消费产品，所以这一点很难被超越。但我认为，开源作为一种新的构建方式，确实非常强大。我的意思是，超越是可能的。就像贝尔实验室一样，他们为了实现长途电话而研究晶体管。 他们做到了，并且最终因为能够实现长途电话而获得了丰厚的利润。5 到 10 年后，如果你问他们发明的最有用的东西是什么 他们会说「我们实现了长途电话，现在所有的人都在打长途电话」。但如果你问一个一百年后的人，也许答案就不一样了。 我认为我们正在构建的很多东西都是如此，包括现实实验室（Reality Labs）、一些人工智能的东西、一些开源的东西。具体的产品会不断演变，但人类的进步会持续下去，这是我们能做的一件很酷的事情。 Dwarkesh Patel：Llama 模型何时会在你们自己的定制芯片上进行训练？ Mark Zuckerberg：很快，但 Llama-4 不会。我们采取的方法是，首先构建定制芯片，处理排名和推荐类型的推理，如 Reels、News Feed 广告等。这需要消耗大量 GPU。当我们能够将其转移到我们自己的芯片上时，我们就可以只在训练时使用更昂贵的英伟达 GPU。 我们希望在未来的某一天，我们能用自己的芯片先训练一些简单的东西，然后再去训练真正的大模型。这个项目进展得相当顺利，我们只是在有条不紊地推进，我们有一个长期的路线图。 如果你被任命为 Google + 的 CEO，你能成功吗？ Dwarkesh Patel：如果你被任命为 Google + 的 CEO，你能成功吗？ Mark Zuckerberg：我不知道。这是一个非常困难的反事实问题。 Dwarkesh Patel：当 Gemini 推出时，办公室里是否有人说：「Carthago delenda est（迦太基必须毁灭）」（注：比喻性地表达对竞争对手的强烈敌意或决心要战胜对手）？ Mark Zuckerberg：没有，我觉得我们现在更平和了。问题是，Google+ 并没有 CEO。它只是公司内部的一个部门。你之前问过什么是最稀缺的商品，但你问的是以美元计价的。 实际上，我认为对于大多数公司来说，至少对于这种规模的公司来说，最稀缺的是专注力。当你是一家初创公司时，也许你的资金会更紧张。你只有一个想法，可能没有所有的资源。你在某一点上越过了你所做的事情的界限。你正在构建多个东西。你在它们之间创造了更多的价值，但你却受到了更多的限制。 总会有这样的情况，即组织里发生了一些令人惊奇的事情，而我却浑然不知。那些事情都很棒。但我认为，总的来说，组织的能力主要受限于 CEO 和管理团队的监督和管理能力。这一直是我们关注的重点。 正如 Ben Horowitz（硅谷著名风投公司 Andreessen Horowitz 联合创始人之一）所说，「keep the main thing, the main thing」，并努力专注于你的关键优先事项

【环球网科技综合报道】4月21日消息，随着科技的飞速发展，人形机器人正逐渐走入我们的视野。近日，国外汽车媒体autofutures采访了奥斯汀的机器人技术公司Apptronik的首席商务官Barry Phillips，他为我们分享了关于人形机器人的最新动态以及该公司与梅赛德斯-奔驰等OEM的合作情况。 图片来源：Apptronik Phillips表示，Apptronik自2016年成立以来，一直致力于开发能够改变人类生活和工作方式的机器人。他们的最新产品——Apollo人形机器人，正是这一理念的集中体现。这款商用人形机器人于2023年8月正式推出，经过多年的研发和设计，现已成为一款能够与人类并肩工作的先进机器人。 Phillips强调，Apollo的设计初衷是为了解决工业公司面临的劳动力配置问题。在仓库和制造环境中，许多体力劳动强度高、重复性大的工作往往导致人员周转率高，而Apollo正是为了增强人类工人的能力，减轻他们的体力劳动压力而诞生的。 谈到与梅赛德斯-奔驰的合作，Phillips显得非常兴奋。他表示，这是Apollo人形机器人在物流和制造环境中的自然应用延伸。梅赛德斯-奔驰正在探索Apollo在生产线上的潜在用例，如将零件运送到生产线供工人组装，检查组件，以及在制造过程的后期交付成套零件的手提箱等。这一合作不仅展示了Apollo的实用性，也为OEM带来了新的生产效率和成本控制机会。 此外，Phillips还透露了Apollo的一些独特设计和技术特点。例如，Apollo拥有可更换电池的设计，运行时间为四小时，只需更换电池即可继续工作，无需长时间充电等待。同时，它还采用了独特的力控制架构，确保在仓库和物流应用中能够安全、高效地完成任务。 Phillips表示，Apptronik将继续深化与各行业合作伙伴的合作，推动Apollo人形机器人在更多领域的应用。同时，他们也将积极探索新的人工智能技术，以帮助机器人开发更多新的技能和能力。 最后，Phillips总结道：“随着技术的不断进步和市场的不断拓展，我们相信人形机器人将在未来发挥越来越重要的作用。我们期待与更多合作伙伴携手共进，共同推动这一新兴领域的发展。”