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菜鸟 凤凰网科技讯 北京时间3月26日，阿里巴巴集团今天宣布，其物流子公司菜鸟已撤回在港交所的首次公开招股(IPO)申请，并计划以37.5亿美元收购菜鸟少数股东所持股权。知情人士称，阿里取消菜鸟IPO是因为股票市场状况不佳。 据知情人士透露，由于市况不佳，阿里决定推迟菜鸟的IPO交易。在股市下跌的情况下，阿里失去了在今年推进菜鸟IPO的兴趣。不过，知情人士也补充说，如果市场复苏，阿里可能会选择重启菜鸟的IPO。去年9月，菜鸟向港交所提交了IPO申请。 阿里董事局主席蔡崇信周二在博文中解释称：“鉴于菜鸟对阿里的战略重要性，以及我们在构建全球物流网络方面看到的重大长期机遇，我们认为现在是阿里加大对菜鸟投资的合适时机。” 阿里目前持有64%的菜鸟股份。按照阿里周二提出的少数股权收购计划，菜鸟的估值约为103亿美元。这是阿里第二次取消主要业务的上市计划。去年，阿里宣布取消旗下阿里云业务的分拆和IPO计划。(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”。

马斯克 凤凰网科技讯 北京时间3月26日，一封泄露并获得证实的邮件显示，特斯拉公司CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)要求员工在交付汽车前，必须使用公司最新全自动驾驶系统(FSD)为新客户提供“短暂试驾”。 当地时间周一早晨，马斯克向全体员工发送邮件称，将“强制性”要求员工在特斯拉汽车上安装和激活FSD系统，并且为客户提供试驾。 “今后，在北美必须安装并激活FSD V12.3.1，并在交付汽车之前让客户进行短暂的试驾。几乎没有人真正意识到(受监督的)FSD实际表现有多出色，”马斯克在邮件中表示，“我知道这将放慢交付流程，但这仍然是一个硬性要求。” 马斯克的邮件 随后，马斯克又向全公司员工发送了一封跟进邮件，告诉员工在车辆从服务中心返回后向客户进行演示。“这非常重要。”马斯克在后续邮件中写道。 目前，所有特斯拉车型都配备了Autopilot自动辅助驾驶系统。特斯拉车主还可以支付1.2万美元购买该公司的FSD测试版功能，或者每月支付199美元进行订阅。FSD测试版能够让车辆自动变道，进出高速公路，识别停车标志和交通信号灯以及停车。这两个系统仍然需要一名有驾照的监督员随时监控系统。特斯拉的人工智能系统会在车主开车时收集车主数据，以改进系统。 特斯拉会定期通过远程更新向车主推送最新FSD版本。马斯克在X上表示，FSD的最新版本V12.3.1将于本月推出。今年3月初，马斯克在X上写道：“大约每两周就会对FSD进行三项重大改进。到4月底或5月初时，它就应该非常出色了。” 截至发稿，特斯拉发言人尚未置评。(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”。

快科技3月26日消息，今日，“微信安全中心”公众号发布“针对在微信使用‘外挂’行为的打击公告”。 官方表示，用户在使用微信软件的过程中不得进行影响用户体验、侵犯腾讯知识产权、危及平台安全、损害他人权益的行为。 根据《微信个人账号使用规范》规定，微信明确禁止使用各类外挂。 但近期微信发现，有部分用户存在多次违规使用外挂软件，或在朋友圈发布外挂售卖信息的行为。 对此，微信安全团队进行了专项清理，并将持续加大清理力度。 上述行为一经发现确认，将依据国家相关法律法规及《腾讯微信软件许可及服务协议》《微信个人账号使用规范》，根据违规严重程度进行阶梯式处理；对于多次违规者，将加重处罚。 同时，官方还列出了常见的微信外挂类型。 一类是以各种噱头诱导用户直接下载使用的： 一键转发朋友圈：可以批量转发朋友圈图文以及好友发送过来的短视频； Android模拟器：在电脑上模拟手机端登录微信，实现和微信手机端一样的操作； 红包外挂：当微信收到红包消息之后，自动完成微信抢红包的操作； 皮肤微信：可以更换微信logo图标，自定义微信主题； 微信多开：在一台设备上使用多个微信号。 另一类是利用群控技术开发的外挂，通常被包装成“微营销”神器： 微信群控：通过虚拟定位、批量打招呼等方式，实现批量添加好友，自动化批量发朋友圈，一键点赞，一键评论等功能； 微信机器人：微信群营销，实现定时群发，自动回复，自动聊天等控制功能。 微信表示，外挂软件存在多种风险，包括隐私风险、威胁财产安全、 被利用骚扰别人、影响使用微信的稳定性等。

自从ChatGPT面世以来，生成式AI已经给我们带来了诸多惊喜，并且AI对于不同行业的影响力还在不断扩散。2024年才刚过去3个月，就已经涌现出一批新的AI大模型：文字生成视频的Sora、支持200万字长文本处理的Kimi，以及文生音频的新星——Suno。 「音乐界的ChatGPT」、「可能席卷全世界的可怕AI音乐」、「颠覆音乐圈」，这些是无数网友和媒体在体验过Suno后给出的真实评价。 图源：rollingstone Suno是AI初创公司Suno推出的音乐生成模型，无论用户是否拥有乐理知识，只需输入简单的提示词，比如音乐风格、音乐流派、歌词内容、音色等，等待几秒就能快速生成带有歌词和节拍的2分钟音乐。 值得注意的是，近期Suno公司还推出了V3版本，该版本首次能够生成广播质量的音乐，并新增了更丰富的音乐风格和流派选项，比如古典音乐、爵士乐、Hiphop、电子等新潮曲风。官方表示V4版本已经在开发中，并计划推出全新功能。 Suno初体验：一键成歌，效果惊艳 看到这里，雷科技抱着好奇打开了Suno官网。我们首先看到的是许多首由Suno生成的音乐，以英文歌曲为主。随机试听了几首之后，感觉旋律还挺上头，这让我对Suno的表现有了更高的期待。 图源：Suno 点击右上角的制作按钮，就能进入到主界面了。在探索页面，我们能看到由网友创作的优秀作品，有电子音乐、重金属摇滚、传统民谣、蓝调等不同流派，Suno根据播放量和点赞量对歌曲进行排名。可以看出，Suno支持包括中文、英文在内的多种语言，对中文生成的AI歌曲非常友好。像「如梦令」、「水调歌头」等歌曲听起来十分舒服，相当符合国人的歌曲喜好。 图源：Suno 注册好账号，我们打开创造页面。整体界面和ChatGPT类似，拥有关键词输入框、音乐流派、模型选择等选项。 话不多说，下面正式开始「音乐小白」的创作之路。为了体现Suno的实力，雷科技特意用中文输入了自己都无法理解的关键词：「用民谣描述关于金刚与哥斯拉的爱情故事」。 图源：Suno 等待数秒后，雷科技第一首歌曲「金刚与哥斯拉的爱情故事」制作完成。从歌词来看，Suno精准识别到了金刚和哥斯拉两个关键词，并在它们怪物身份上延伸出了战斗等场景描述。 点击播放歌曲，结果让我感到震惊，完全不相信这是由我给与的关键词创作而成的歌曲。至少听起来没有AI生成常有的生涩感，歌词押韵，甚至还附带有和声、分段。作为「音乐小白」，雷科技感觉这首歌曲是符合要求的，具体效果大家可移步到雷科技微信（ID：leitech）回复“Suno”品鉴。 图源：Suno 随后雷科技连续生成了几首不同流派、不同主题的歌曲，新鲜感过去后，雷科技发觉Suno生成相同曲风的歌曲有种千篇一律的感觉，虽然歌词和旋律不一样，但个人感觉与抖音上常听的口水歌非常相似。 在查阅资料的过程中，雷科技发现Suno原来还有进阶玩法。在创造界面的自定义模式下，用户可以自行制定Intro（引子或前奏）、Verse（诗歌部分 / 主歌）、Chorus（合唱部分 / 副歌）、Bridge（桥接部分）、Outro（尾奏）等部分的歌词，并通过关键词技巧，让AI理解用户表达。 因为涉及到实际乐理知识，不懂音乐的朋友理解起来相当麻烦，雷科技将其总结为：「风格+情感+乐器+节奏+人声」。如果你觉得自己想歌词太麻烦，但又对歌词感兴趣，可以结合ChatGPT，让AI生成符合你要求的歌词文本。 如果你想参考现有歌曲的节奏，则需将歌曲的BPM（节奏）和Key（调高）输入到关键词中。 一番体验下来，雷科技认为Suno表现十分惊人。无论是面向小白的一键生成，还是专业向的自定义生成，都能在极短时间内生成出颇具质量的歌曲。尤其是自定义生成，探索页面的优秀作品向我们展示了Suno的无限可能。至少从目前看来，还没有人能断言Suno V3版本的上限，每日不断涌现的最新作品就是最好的证明。 图源：Suno 目前Suno新注册用户每天能生成10首歌曲，对于玩票性质的普通用户已经足够，如果你还有更多需求，还可以订阅「Pro」和「Premier」计划，分别是8美元/月和24美元/月。 AI音乐强大，但“人类音乐”永远无可替代 可能有很多人会感到好奇，究竟是一家什么样的公司才能创造出如此神奇的Suno V3。目前，Suno团队成立仅两年，团队成员只有12个人，部分团队成员此前服务于Meta、TikTok和Kensho Technologies等科技公司。 其实在Suno出现之前，市面上已经出现了数款AI音乐生成工具，Dream Track、Jammable以及Project Music GenAI就是其中的代表。Suno之所以能在互联网上形成病毒式传播，主要原因是其简化了普通人创造歌曲的步骤，用户只需简单引导就能自动完成人声、歌词、风格、曲谱等内容。 图源：Suno 这令普通人与专业音乐创作者之间的差距瞬间缩小，就像Midjourney生成图像引起设计行业动荡那样，Suno同样引起了部分音乐人的警觉。虽然现阶段Suno的创作水平还远远没有达到足以颠覆音乐圈的阶段，但AI最可怕的是学习能力。Suno团队在2023年7月才在生成模型中加入了人声音乐功能，仅仅过去9个月时间，就已经迭代至V3版本，或许没有人能预测出Suno的最终水平。 在雷科技看来，Suno确实可以让普通人大批量创造「原创」歌曲，但颠覆音乐圈的可能性不高。 首先，歌曲的本质是人们的自我表达，和文字、图片是一个道理，只不过歌曲的表现形式更为复杂，光是声音层次就能形成若干种可能。 AI固然可以通过高强度的学习，还原出各种声音与曲风，甚至未来还能形成连贯性的长音乐。 但一首好的歌曲之所以能与听众形成共鸣，是因为它与人、社会有着充分联系，这也是为什么我们在听部分歌曲时会激动、会难过的原因。而AI音乐暂时还没有表现出对应的能力，鉴于当前情况，我更愿意称之为「无情的创作机器」。 图源：Suno 其次，还是老生常谈的版权问题。Suno团队至今未公布Suno模型是用什么数据训练而成，如果他们在未经允许的情况下，使用了有版权保护的作品，那么他们将面临起诉，而用户借助Suno生成的音乐作品也有着同样的风险。 许多用户除了生成全新歌曲外，还会对现有歌曲进行二创，这部分操作是否合法，至今仍未有定论。AI生成内容给现有法律体系带来了不少难题，AI网文、AI图像，AI音乐、AI复活等技术的诞生给知识产权带来了新的复杂性，如何避免法律风险，合法且道德引导用户使用Suno制作音乐，是阻碍Suno发展的首要难题。 实际上，Suno团队也意识到了AI音乐和音乐圈之间的复杂关系，他们表示团队正致力于让人们深入接触音乐创作，而非替代音乐家。 最后，Suno真正颠覆的应该是专门打造网络神曲的制作公司，一直以来，公式化创作歌曲是这批公司的强项，但Suno显然比他们更具优势。在Suno的冲击下，这个行业又将迎来新一轮洗牌。 Suno是偶然，AIGC重构内容产业是必然 大模型进入人们视线范围的时间其实并不长，但它给人们生活带来了切切实实的改变。更高的效率和更低的门槛，两者是大模型的最大魅力。在「AI+X」的场景中，过去行业的限入门槛没了，人人都可以是创作者，每个人都能尽情表达自我。 Suno像ChatGPT、Sora、Kimi等诸多前辈一样，成功引起了对应行业的震撼。虽说还无法达到人类输出实际情感的要求，但其歌曲生成效率已经成功打败了99%的音乐人，并且这个优势还会不断扩大。 雷科技实际体验Suno的时间并不长，但在攻略的帮助下已能创作出一些看似有点专业性的歌曲。「音乐小白」尚且如此，专业音乐创作者使用Suno的效率必然更高，得到的惊喜自然也会更多。 当AI音乐泛滥，用户如何在歌曲海洋中找到符合自己审美的音乐，或许又会成为新的难题。大模型与音乐内容结合的新一代AI音乐推荐，也将迎来新的机会。 Suno以及其代表的AIGC平台，正在重构内容产业秩序。 雷科技想起了抖音以及TikTok。从名字可以看出，抖音十分注重“音乐”在短视频内容中的价值，TikTok的前身业务很大一部分源自于字节收购的Musical.ly。毫不夸张地说，抖音以及TikTok均是从“音乐”出发去建构了短视频帝国，这正是快手等短视频平台不具备的特质。如今，抖音在事实上也已成为网红音乐制造机。 因此，Suno的出现，以及AIGC的爆发，最直接冲击的应该是抖音等短视频内容平台，因为内容的生产逻辑正在发生剧变。或许正是因为此，一手将抖音做大的抖音集团前CEO会辞任转而主攻剪映。字节在AIGC上的储备与实力跟其体量无法匹配，也无法跟微软、Google、Meta、百度、阿里等巨头比肩。好在字节正在加码AIGC，因为AI是字节的基因，AIGC是字节最不能输的战争——至于游戏、教育、飞书等业务，都不属于核心。 AIGC的浪潮正以超出所有人预期的速度，奔涌而来。

撰文 | 曹双涛 编辑 | 杨博丞 继去年裁撤VR头显PICO和游戏团队后，飞书也迎来新一轮裁员。 飞书CEO谢欣发布全员信称，决定适当精简团队规模，并对受影响的员工提供补偿方案或转岗机会的支持。后续飞书将实现更聚焦的业务方向、更高效的组织架构以及更具战斗力的团队。有知情人士透露，此次飞书裁员或将涉及1000人，内部转岗也不一定能找到合适岗位。 裁员的1000人约占当前飞书总员工数量的1/8。2023年谢欣对外辟谣称飞书没有8000人，人数为6000多人。但若是算上本轮裁员涉及1000人，在2022年至2023年初曾经裁员超过10%，达到1000人以上，飞书员工或将达到8000人以上。 作为对比，企业微信和钉钉的员工数量均在2000人左右。也难怪钉钉的叶军和金山办公的章庆元均发出疑问：飞书8000人，到底在干什么？ 如此庞大的人员，也加剧了飞书的亏损。据雷锋网报道，飞书颠覆时期一年总成本高达100亿。但谢欣曾在飞书的全员信中指出，2023年飞书软件订阅收入超2亿美元，相比2022年翻倍。 但本轮裁员真的能够让飞书在协同办公市场取得更大的竞争力吗？改变当前飞书组织臃肿，人效较低，持续亏损的问题吗？恐怕这里仍值得商榷。 一、“极致体验”的背后，产研人员有五六千人 从产品体验的角度来看，飞书绝对算得上一款特别优秀的产品。理想创始人李想不仅在朋友圈公开推荐飞书，也拉上蔚来和小鹏一起上飞书，“蔚小理”集体上飞书曾成为行业标杆案例。极氪从飞书切换企业微信后，因飞书和企业微信的差距较大，也对极氪的办公效率构成影响。 “好用”的背后，却是字节在飞书上的高投入。为支撑飞书的“all in one”战略，字节先后收购朝夕日历、Tower、黑帕云等多款产品以及这些产品的创始人。另据相关媒体报道，飞书产研人员占比2/3高达五六千人，这一数字超过抖音产研人员数量。 来自国内某家互联网大厂的产品总监李伟告诉DoNews，飞书的产品其实用不了这么多产研人员。互联网企业根据产品功能、企业规模、业务场景复杂度、公司对业务的重视程度等方面的不同，配置的产品经理和技术人员会有所不同。 以OTA类产品为例，因机票同时涉及多家航司、支付、用户退改签、保险、价格浮动、售后等诸多问题，业务场景复杂程度相对较高，中型OTA企业往往配置2-3名机票产品经理。 类似于酒店、金融、保险等业务若是和第三方企业合作，1名产品经理和对应业务商务即可。技术人员会根据业务紧急程度不同，进行灵活调整。 飞书的很多功能如审批、工资单、汇报、日报、周报、出差申请、付款申请等等，单个产品经理前期完成调研，梳理需求文档上线后，后续只需进行功能维护即可，可创新空间有限。 更重要的是，飞书一款面向ToB端的产品不像机票那样牵扯太多用户售后问题，产品经理日常也无须和客服对接处理用户售后。 图源：飞书PC版 如李伟所言，现阶段互联网APP的核心功能已让用户核心需求得以满足，甚至可以说是过度满足。留给某家互联网企业能发挥的空间有限，互联网企业想要实现重大功能更新也面临着极大压力。 去年12月份至今飞书的版本更新，或是对现有功能的简单优化，或是结合节日上线一些活动，并没有重大功能更新的版本。就算飞书相较于其他互联网企业只有安卓版、IOS版，多了PC版本。但裁员后的飞书仍有几千名产研人员，这一比例是否还是过高呢？ 图源：七麦数据 缺乏重大版本更新的背后，正是飞书产研人员严重饱和，带来的内耗加剧。当某一业务人员严重饱和后，很容易出现内部中层暗斗、拉帮结派、小团队盛行等各种办公室文化。且多人同时负责一个产品模块时，又出现权责不分，明争暗斗，在细节上浪费时间、效率严重低下等问题，这将让顶尖人才选择加速撤离。 2020年2月飞书产品负责人徐哲离职，7月陈满砚成为飞书负责人。从徐哲到陈满砚，再到后来的齐俊元、合童遥，一年更换一次产品负责人，几乎成为飞书“惯例”。不仅仅是产品负责人在更换，飞书产品总负责人也在谢欣和张楠之间更换。 但谢欣本人性格比较固执，关注重点全部在产品本身，甚至抠细节抠到极致。有飞书离职人员在社交媒体上吐槽称，几千名产研人员被谢欣逼着琢磨产品上哪些线条粗了，颜色深了或者浅了，哪里又多了一个像素。甚至很多优秀团队，争着做一件很弱智的小事。 但在李伟看来，抠APP上的线条、颜色这些完全就是无用功。如员工想找领导在飞书上审批请假时，基本不会关注APP上的线条、颜色这些细节。 且字节给到薪酬在互联网行业属于TOP级，内部的UI设计师基本是国内外顶尖美院出来的高材生。你觉得这些多年受过美术训练科班出来的人，他们的审美意识以及对颜色的把控会不强吗？ 当一家“企业”的核心力量终日忙于内斗时，不仅让飞书的日活停留在百万级别，且海外市场给飞书带来的增量也有限。严重患上“大企业病”的飞书，仅靠一两次裁员就能根治内部的种种问题吗？ 二、用ToC产品模式做ToB，可行吗？ 目前摆在飞书身上最大的问题就是，用做ToC端方式产品增长的方式去做ToB端。产品好用，用户体验感强是能够带动围绕ToC端移动互联网APP新增用户、平台日活、用户黏性等关键数据的增长。但产品好用，却不一定能带来多少ToB付费客户。 若是站在今天来看10年前金蝶的ERP产品，或许不一定好用。甚至当时很多小白刚刚接触金蝶的ERP产品时，可能还需要别人教。但2014年金蝶的营收就已突破17.8亿元，超过2023年飞书营收。 相较于飞书，钉钉的UI设计、产品页面、使用体验等方面，可能仍有很大的改善空间。但Quest Mobile的数据显示，2022年10月至2023年9月期间，钉钉平均月活在2.14亿，日活近1亿，远超飞书百万级日活。 差异的背后在于SaaS产品是否好用，这并不是甲方老板关心的事情。毕竟很多甲方老板使用SaaS频率较低，采购后都是一线员工大量使用。员工为完成领导日常交代的工作，即使SaaS软件使用欠佳也只能继续使用。与其抱怨环境，不如适应环境，员工没有必要因SaaS产品是否好用而把工作搞丢。 围绕ToB端的SaaS产品只有和甲方的业务场景契合度高，能够帮助甲方对内降本增效，对外降低获客成本，甲方老板才愿意为这种SaaS产品付费。 如2021年企业级SaaS细分市场规模中，零售电商SaaS占比最大。零售的本质就是流通效率和品类管理，面对海量的商品SKU和订单、日常商品进销存以及大量供应商货款、小时达和次日达追求的高效率，必然需要借助零售SaaS来进行数字化管理。 甚至可以说零售业如离开SaaS，整个效率就会变得极其低下，这和其他行业是否需要SaaS改造有着本质区别。 图源：艾瑞咨询 ERP对制造业数字化的提升，财税SaaS对中大型企业财务效率的提升，均兼具上述属性。类似携程商旅这种费控SaaS走的是长账期+客户关系，稳定的现金流又是企业生存的关键，这也是2023年携程商旅订单持续增长的另一原因。 图源：安信国际 相较于ERP、财税SaaS、费控SaaS，甲方老板对借助协同办公SaaS完成数字化改造的意愿可能并不是很强。飞书上的审批、工资单等OA功能，很多企业基于数据安全和风险角度考虑，往往会考虑自建内部OA系统。蒙牛、顺丰以及在技术上占据优势的中型互联网企业，均有自己内部的OA系统。 图源：飞书PC版 同时在2023年企业追求降本增效的背景下，很多中小企业老板会认为在协同办公软件上投入更多费用没有必要。飞书的在线沟通、招聘、培训学习等功能，很多小企业老板觉得可有可无。甚至有的企业老板会觉得，难道不给员工配置协同办公软件，员工就不工作了吗？ 中小企业老板付费意愿本就偏低下，去年2月份飞书却提高收费标准，价格上涨更劝退了中小企业。对标SaaS和云服务类产品，因产品功能和服务模式价格仍是服务商获取客户的重要方式，这也是阿里云频频发动行业价格战的原因。 对内投入大量产研人员抠一些无关紧要的细节，对外涨价劝退客户，飞书的协同办公之路是否走偏了，需要纠正呢？ 三、如何撬动更多大客户？ 因小微企业客户具有流失率高、合规性差、决策过于集中一人等特点，目前市面上围绕小微企业的SaaS类产品鲜有能跑通的，决定SaaS企业生存的关键一定是服务大客户。 飞书或许也意识到这一问题，但为抢夺大客户飞机几乎不考虑成本，处在赔本赚哟呵阶段。 2019年飞书为拿下华润，组建300人的定制化团队。若按照每人每年100万的成本，仅人力成本就高达3000万。若同时考虑服务器成本、日常差旅和客情成本，费用恐怕更高。但华润最终给飞书结算的价格只有几百万，且现在飞书还没有覆盖华润的全部产品线。 同样的故事也发生在小米身上，为拿下小米的订单，不仅张一鸣和谢欣一起游说雷军、王川等十几位高管，而且还耗费上亿元购买金山云服务。但小米给飞书的结算价格约在200万，这就相当于字节不仅没有能从小米这个项目上赚到钱，且损失巨大。 如果说前期是飞书为拿下这些大客户的订单，提高品牌知名度和产品声量的话，这种打法后续或将加剧飞书的亏损。 一方面，围绕大客户从前期开发、到中期确定需求，产品交付，到后续跟踪客户回款，服务周期相对较长。诸多行业的销售本就是靠提成吃饭，长周期销售也加剧飞书销售的离职。围绕销售类的产品，不管何种行业企业规模大小，很多老板最担心的就是销售离职后带走客户。 另一方面，综合考虑到数据安全、数据合规、业务风险等问题，类似于华润和小米这样的大型企业SaaS产品普遍采用私有化定制。定制过程中因需保证对客户业务洞察清晰，飞书也需组建从产品到技术到商务到企业咨询的专门团队。 为拿下某一个大客户，飞书必须承担较高的成本。但考虑到给小米和华润的价格相对较低，SaaS行业降价容易涨价难，这就意味着未来给到其他大客户的价格涨价幅度有限。无法获得更多市场定价权之下，或将制约飞书的盈利。 除大客户外，飞书想要拓展更多ToG端客户目前也面临一些挑战。互联网企业员工本就不擅长和ToG端打交道，如互联网企业员工交流中喜欢中英文混杂，喜欢讲述如赋能、裂变等行业黑话。但很多ToG端领导却并不喜欢这种交流方式，引发客户反感的同时很容易丢单。 飞书或许也意识到自身问题，在服务政务客户时，选择“曲线救国”。如和上文中的华润合作时，飞书只是华润集团的丙方，华润分拆的子公司华润数科才是华润的乙方，飞书没直签华润，只是华润数科的乙方。定制项目被层层分包后，留给飞书的利润还有多少呢？ 结语： 张利东曾说，飞书是天花板很高且能实现全球化的机会，如能做成全球化，有可能成为 “字节未来最主要的竞争力之一”。梁汝波则强调了火山引擎和飞书还有机会突破。 承载字节高层希望的飞书，想要真正迎来逆风翻盘，裁员或许只是第一步，商业化的探索、内部组织文化的变革、拿下更多客户的订单等等，飞书想要改变的或许真的还有很多。

作者 | 陈法善 编辑 | 刘杨 在之前大规模裁员的基础上，飞书即将开启新一轮人员“优化”，裁员比例在20%以上。 3月26日一早，飞书CEO谢欣发布全员信，公布了裁员的消息，称组织自身存在问题，团队不够精干，效率在变低，力量不够聚焦，不利于业务的长期发展，将精简团队规模，“有部分同学会因此不得不离开”。 从去年开始，被字节跳动CEO梁汝波点评“ROI”不理想的飞书，便一直在收缩规模，据36氪报道，其员工数已经从峰值的6000多人，减少至目前的5000人左右。 在协同办公软件钉钉、企业微信、飞书的“三国杀”中，飞书最晚入局。错失先机的飞书寄希望于通过人海战术“大力出奇迹”，在三家中，飞书是人数增长最快、团队最庞大的那个，但由于错过了国内企业数字化迁移的浪潮，一步慢、步步慢，追赶得比较吃力。 为了跟钉钉、企微差异化竞争，飞书剑走偏锋，试图通过树标杆、追求极致的协作、all in one等策略弥补后发劣势。不过，习惯了“文化输出”的字节忽视了用户的真实诉求：大部分企业更喜欢“上对下”的管控，而非员工间的协作。 发错力的后果也很明显：虽然用户对飞书的文档协作口碑不错，但也给员工带来开不完的会、看不完的群消息、疯狂被外部文档@等烦恼。 想要进行重新“创业”的飞书，还能逆境重生吗？ 1、再裁员，较峰值减员三分之一 虽然对裁员早有预感，但是当这一天真的来临时，基层员工还是意难平。 3月26日清早，飞书员工打开邮箱，收到了CEO谢欣发来的一封全员信。谢欣在信中称，由于存在团队规模大、组织不够精干、效率变低、力量不够聚焦等问题，经过反复讨论和慎重抉择，公司决定做一些调整，适当精简团队规模，“有部分同学会因此不得不离开我们。同时，我们也会为受到影响的同学提供补偿方案或转岗机会的支持，帮助平稳过渡”。 飞书管理层希望通过调整团队规模，重新回到初创公司“day 1”的状态——方向更聚焦、组织更高效、团队更有战斗力。 与管理层的愿景相比，身处火线的员工更关心眼前的安危。 在某职场社交软件上，飞书裁员的消息排在热榜第一位。“发完邮件，开始了，受影响的兄弟们来说说N+几？”这条动态吸引了近200人留言，有猎头在线挖人，有跪求“活水”私聊，有的则报出了“N+8，老员工无情抛弃”的条件，但又被很快质疑“大于N+2的都是扯蛋”。 实际上，业内人士对飞书本轮裁员并不感到意外，问题只是在什么时候、进行多大程度的调整。 早在本月初，飞书就已经露出“优化”的苗头。据关注字节动态的猎头透露，之前就听说飞书业务在绩效沟通方面出现了延迟，原定于3月12日开始的绩效沟通突然被推迟，而字节其他部门的绩效沟通则正常展开。这一反常情况已经让不少人联想到内部是否会发生重大变动。 员工有这样的想法不难理解，团队臃肿，但人效低下，这在追求ROI的互联网公司，堪称致命的BUG。 2021年，飞书的员工数约为两千多人，2022年高峰期达6000多人，不到两年时间扩张了三倍，规模远超钉钉和企微。但不论是用户规模，还是营收情况，飞书与钉钉、企微尚有不小的差距。2022年，飞书人均年度经常性收入（ARR）1.25万美元（约9万元人民币），甚至低于当年全国城镇非私营单位员工11.4万元的平均工资。 如果说为了追赶上钉钉、企微，字节此前对飞书招兵买马搞人海战术宽容度较高的话，眼下，飞书因规模臃肿、营收不利等问题，正受到越来越多的挑战。早在2023年年初的全员会上，梁汝波便公开表示，公司对飞书投入很大，不低于抖音、Tiktok，但ROI不划算。在这种情况下，当字节开始“去肥增瘦”时，飞书自然成了重点考虑对象。 据36氪、第一财经等报道，目前，飞书员工约在5000人左右，本轮优化计划再裁员1000+，届时，员工数将较峰值减少三分之一。不过，这一数字仍大于钉钉与企微员工数之和。 2、“非输”不可？ 后发劣势让飞书选择“不走寻常路”。 在飞书之前，钉钉已经牢牢占据传统to B、政务、教育市场；企业微信则依靠打通个人微信的独特优势，在to C领域有宽阔的护城河。也就是说，有付费能力的大企业优先考虑的是拥抱钉钉、企微的生态圈，而非“空降”这一赛道的飞书。 艾瑞网统计的数据显示，截至2024年2月，以月度独立设备数看，钉钉为1.6亿部，企微为9745万部，飞书仅有665万部，分别是钉钉、企微的1/24和1/15。 此外，办公软件远比聊天软件复杂得多，往往集成了聊天、OA审批、文档等功能，切换办公软件意味着所有流程都要重新梳理、测试，这对企业来说，是一笔巨大的隐性成本和潜在风险，而且大多数企业对尝鲜更为保守。 因此，to B和to C都不占优势的飞书，把弯道超车的筹码压到了打造标杆上。 不论是在飞书官网，还是线下广告，飞书都主打“先进团队，先用飞书”，并拉来理想汽车、小米、元气森林等明星企业做背书。好处是这些企业舆论声量很高，容易为飞书推广造势。但另一方面，包装案例需要真金白银，投入大，但收入低，甚至有可能不赚钱。 通常，有付费能力的大客户对服务的要求苛刻，为了保障数据安全，往往要求定制化服务、私有化部署。飞书不得不匹配数百人的团队，长期耗在单一大客户身上，成本高、周期长，而客户的预算是固定的，就容易造成飞书亏损，在营收上不可持续。 同时，飞书对“先进”的理解与企业的实际需求未必匹配。不少飞书的用户表示，飞书的文档协作体验确实不错，但企业真的需要这么极致的协作体验吗？ 在很多小企业看来，使用办公软件无非是利用考勤、打卡、发工资条等基础功能。对大企业来说，员工协作只是工作的分支，更重要的是“上对下”的有效管理。也就是说，飞书追求的极致协作，很多小企业用不到，又不是大企业的关注焦点。 即便采购了飞书，企业也未必能变得跟飞书一样高效。多位飞书用户坦承，过于开放的协作也会带来困扰。例如，莫名被跨部门拉进会议群，手头工作做不完，还要挤出时间参会；在同事的文档里频频被@，要求汇报工作进度，感觉很心累。 而压倒不少用户的，则是飞书一年多之前开启的收费模式。2023年2月，飞书更新了收费标准，如果不付费，用户权益将缩水，包括文档云盘空间从50G缩小至10G；聊天记录只保留180天，此前这些服务都是永久免费的。 2020年初，飞书在疫情期间靠免费政策，圈住了一批种子用户，随着收费政策的变化，价格敏感型用户不得不考虑去留的问题。 3、飞到哪儿去？ 飞书裁员后往哪个方向走，备受外界关注。 在全员信中，谢欣称，将服务好to B客户，提升AI能力以增强产品竞争力。 但据业内人士透露，飞书在裁员后不排除考虑出售，潜在买家包括百度、金山等，目前还处于询价阶段。 而且，飞书擅长的文档协作功能并非不可替代品，WPS等办公软件都能很好实现。例如，在WPS选中一段文字，可选择“WPS AI”，自动实现续写、扩充篇幅、润色修改等功能。 反观行业，企微之所以能突破钉钉的“封锁”，在to B市场占据一席之地，关键在于找到了“链接个人微信”这一人无我有的独特优势，飞书目前还缺少这样的特质。 生态并不占优的飞书，并不像看上去那样开放。对企业来说，协同办公、人力资源管理、绩效管理是核心职能之一，也是采购办公软件必买的服务。过去在字节“钞能力”的支持下，飞书通过收购朝夕日历、黑帕云、Tower等办公软件，填补自己在B端的短板，推出自己的Office、People模块。 协同办公行业人士对《豹变》表示，飞书all in one的策略，什么赚钱就自己去做，不愿意给生态伙伴赚钱的机会，跟业内的关系比较紧张，未来格局还得打开一点。 此外，适合字节的，并不一定适合用户，飞书还需要更“接地气”。据“Tech星球”报道，在前期推广过程中，飞书组织了多次线下推介会，参会的中国黄金首席信息官周韩林直言，飞书比较适合互联网公司，尤其是内容公司，但并不适合中国黄金。 另据“晚点LatePos”报道，2020年年底前后，飞书和钉钉竞争宁德时代的单子，参与竞标的钉钉人士称：“飞书可能认为它的文档是全中国最好的，一定得换成它的文档。我们从头到尾没提这个，我们就是乙方。你不能说你牛，你教人家怎么做事。” 可见，大客户都有自己的调性，并不一定认同字节的文化与价值观。眼下，全社会都在强调降本增效，这也是办公软件替客户着想的第一要义，而不是让客户按飞书的思维做事。这或许正是梁汝波口中的“大公司病”。 在2024年1月举行的字节年度全员会上，HR出身的梁汝波坦言，最大的危机感，是担心自己作为一个组织，正变得平庸，无法取得新的突破，现在的字节“该有的大公司病都有了”，组织有平庸化的趋势，包括低效、迟钝、标准低等。 放眼整个企服行业，几乎都面临着类似的难啃的骨头。深耕企服20多年的北森是业内的头部企业，2023年4月登陆港股，被称为HR SaaS第一股。让人大跌眼镜的是，上市三个交易日股价合计跌去46%，目前已从上市的29.8港元/股跌至5港元/股，跌幅83%。可见B端客户的钱有多难赚。 而在今年1月29日召开的腾讯年度大会上，马化腾表示，“听说企业微信已经盈利了，可喜可贺，to B市场非常难打”，“现在我们还有很多产品在水面以下，除了特别重要的战略性产品和基础性投入，必须尽快上岸、浮出水面，这是内生的压力”。 当原本就领先的竞争对手再次领先时，飞书还能飞得起来吗？

编辑：陈萍、杜伟 Sora 第三方口碑出炉，或许带给艺术家们最大的好处是：让他们的想象力、创造力更少地受到技术层面的限制。 自 OpenAI 推出 Sora 以来，一直是该团队的成员放出演示视频，何时向公众开放测试我们不得而知。 Sora 的初体验到底如何？或许艺术家、创意家、导演等公众人物的试用点评值得大家参考。 今早，OpenAI 首次展示了一些 Sora 生成的作品，这些作品是获得 Sora 访问权限的电影制作人、艺术家、广告公司和音乐家制作完成的。 以下是艺术家作品的一些示例，以及他们对 Sora 如何融入其工作流程和业务的早期想法。总结下来：Sora 极大地改变甚至重塑了艺术家们的工作和创作流程，让想象力和创造力得到较以往更充分地释放。 shy kids：Sora 可以创作完全超现实的东西 总部位于多伦多的 shy kids 是一家多媒体制作公司，他们利用 Sora 制作了一部关于气球人的短片 Air Head。该短片导演 Walter Woodman 评价道：Sora 在创造看似真实的事物方面表现出色，但最令我们兴奋的是它能够创造出完全超现实的事物。

随着生成式 AI 的浪潮汹涌而至，即使是好莱坞这个长久以来被视为电影梦工厂的圣地，也迎来了变革的十字路口。 几天前，据彭博社报道，OpenAI 计划与好莱坞达成合作，鼓励电影制作人将 Sora 整合到工作流中，以此来拓展 OpenAI 在娱乐行业的影响力。 而在今天，一群与 OpenAI 合作的艺术家们用七部超现实主义大片给好莱坞的导演们「打了个样板」，并向整个影视行业发出了一次强有力的呼吁： 是时候该正视 AI 在艺术创作中的角色了。 教好莱坞导演「拍」短片 shy kids ，「空中梦想家」 位于多伦多的 shy kids 是一家多媒体制作公司，他们利用 Sora 讲述了一个关于气球人的故事。 短片的三位核心成员 Walter Woodman、Sidney Leeder 和 Patrick Cederberg 表示，Sora 的到来让他们能够将那些难以实现的故事变为现实。 视频来自 @dotey（已翻译），下同 导演 Walter 对 Sora 在创作过程中的表现给予了高度评价，「Sora 在创造看似真实的作品方面表现得非常出色，但更兴奋的是，它能够带来超越现实的创意。这不仅仅是技术上的突破，更是抽象表现主义进入一个全新阶段的标志。」 对整个行业来说，「来自世界各地、内心充满着想要迸发的故事的人们，终于有了一个机会，向世界展示他们心中的宇宙。」 Paul Trillo，导演 Paul Trillo 是一位跨领域的艺术家、作家及导演，他的作品获得《滚石》和《纽约客》等权威媒体的高度评价。 Paul 荣获 19 次 Vimeo Staff Picks 奖项，这是Vimeo 平台对其顶尖短片的认可。 「与 Sora 合作，我首次感受到了作为电影制作人的绝对自由，」他表示。「不再受时间、财力或他人意见的束缚，我可以更加大胆且充满激情地探索和实验。」 Sora 的力量在于，当我们不再复制旧有的东西，而是创造出全新的、以往我们无法想象的可能时，它能展现出惊人的能力。 Nik Kleverov，创意总监 / Native Foreign 坐落于洛杉矶的加州，Native Foreign 是一家获得艾美奖提名的创意机构，以精湛的品牌叙事、动效与标题设计，以及生成式 AI 的工作流程方面的专长而闻名。 作为联合创始人的 Nik Kleverov 正在利用 Sora「将概念视觉化，并为品牌伙伴的创意快速打磨迭代」，在他看来，预算将不再限制创意的叙事。 Nik 还分享了他的制作体验：「我是那种习惯于动态思维的创意工作者，因此当我在 Sora 中工作时，感觉就像能够将任何想法变为现实。」 August Kamp， 艺术家/音乐家 August Kamp 是一位多才多艺的艺术家，身兼音乐家、研究者、创意倡导者和跨学科艺术家多重身份。 对于 August 而言，Sora 的出现标志着一个历史性的突破。她曾感受到自己的艺术创作受限于想象力与现实可能性之间的张力，而 Sora 为她提供了一个全新的解决路径。 能够如此直接地打造和精炼电影级视觉效果，为我开辟了前所未有的艺术创作道路…… 我真的非常期待，随着这些工具的未来发展，我们还能接触到哪些新的故事讲述形式。 Josephine Miller， 创意总监 Josephine Miller 是伦敦 Oraar Studio 的联合创始人及创意总监，她领导的工作室擅长 3D 视觉、增强现实和数字时尚的设计。 Josephine 对于 Sora 带来的影响同样有着深刻的体会：「Sora 为我开启了一个全新的领域，让那些我多年梦想中的构思成为可能，这些构思以往因为技术壁垒而难以实现... 这种快速将想法以高品质概念化的能力，不仅对我的创意过程构成了挑战，也促进了我的故事讲述技巧的成长。它使我能够在更少的技术束缚下，将我的想象力转化为现实。」 Don Allen Stevenson III， 数字增强现实/混合现实艺术家 Don Allen III 是一位在梦工厂动画开始其职业生涯的多领域创作者，演说家和顾问，一直专注于探索混合现实、虚拟现实和人工智能的应用，不断推动创意和技术的界限。 我一直有个念头，创造一些我脑海中觉得有趣的增强现实异种生物。 有了 Sora，我现在能更简便地对这些构思进行初步实现，再进一步完善出 3D 角色，将它们置入增强现实环境中。 Don 特别强调了 Sora 的特别之处：「它打破了传统的物理定律和思维框架的束缚。」 他认为使用 Sora 可以使得他能够从技术的限制中解放出来，转而专注于无拘无束的创造性思考。「开启了即刻呈现想象和快速打造原型的新世界。」 同时，Don 也提到：「这让我能更有效地分配我的时间和精力，在正确的方向上深入挖掘，进一步增强我创作的角色想要传达的情感深度。」 Alex Reben， 雕塑家/艺术家，OpenAI 的驻地艺术家 Alexander Reben 这十年来致力于创作探讨 AI 中人性幽默与荒谬的艺术作品。 他通过手工将 AI 生成的图像转换成三维模型，并将这些模型具象化于现实世界中，创造出一系列引人深思的雕塑作品。 亚历克斯分享了他对 Sora 的看法：「我开始将 Sora 作为开发三维雕塑的新起点。我深入研究了摄影测量学及其在雕塑创作中的应用潜力，这一探索过程让我感到无比兴奋。 特别是，将视频转换成三维模型的可能性，让我意识到我们有能力将 AI 系统的应用推向一个全新的维度。」 Hollywood？Sorawood! 一周前，Factorial Funds 发布了一篇深入分析的文章，对 Sora 的运行成本进行了详细估算。 尽管有关 Sora 技术的详细信息虽然有限，但 Factorial Funds 研究人员认为可以将 Sora 看作是 DiT（Diffusion Transformers）在视频生成方面的扩展，并在推算过程中参考了 DiT 论文的数据。 DiT-XL 模型有 675M 参数，使用了大约 1021 FLOPS 的总计算量，相当于大约 0.4 个英伟达 H100 运行一个月。 假设视频以 24fps 编码，1 分钟的视频包含 1440 帧。考虑到 Sora 的空间和时间压缩的技术特性，如果按 DiT 论文的 8 倍压缩率，原本 1440 帧的视频在潜在空间中可能只需要 180 帧来表示。因此，相较于 DiT 处理图像，处理视频的计算量至少增加了 180 倍。 由于估计 Sora 的模型参数数量可能远超 675M，所以假设该模型为 20B 参数的模型，这意味着相比于 DiT，Sora 的计算需求增加了 30 倍。此外，Sora 训练的数据集比 DiT 也要大，这进一步增加了计算需求，乘数在 4 到 10 倍之间。 综合考量上述各项因素之后，研究人员估算出 Sora 训练一个月所需的计算资源大约在 4211-10528 块 H100 之间。 训练计算是一次性的大量计算，而推理计算虽然较小，但随着模型的广泛应用，会被频繁调用。 平衡点是指花费在推理上的计算量超过训练所需计算量的时刻。基于 DiT 到 Sora 的推算，Sora 每生成一段视频的计算成本约为 708×10^15 FLOPS，相当于每块 H100 GPU 大约每小时能生成 5 分钟视频。 在生成 1530 万 到 3810 万分钟视频后，推理计算将超过训练计算。考虑到 YouTube 每天上传的视频量约为 4300 万分钟，这个平衡点在实际应用中很快就会达到。 不过，需要说明的是，上述许多数字都是估计值，并且依赖于简化的假设，并不一定为准确的数据。例如，它们没有考虑 GPU 的实际 FLOPS 利用率、内存容量和内存带宽的限制以及推测解码等先进技术。 研究人员估算了使用 Sora 生成覆盖一些主流视频平台内容所需 H100 GPU 的数量。由上文推算可知，每块 H100 每小时能制作 5 分钟的视频，也就意味着每块 H100 每天能制作大约 120 分钟的视频。 TikTok 每天总视频数大约为 3.4 亿，平均时长约为 30 秒，那 TiKtok 每天大约产生约 1.7 亿分钟的视频，同理，YouTube 每天产生的视频总时长约为 4.3 亿分钟。 假设 AI 参与视频生成的比例为 15%（大部分视频时长低于 2 分钟），那么 AI 每天产生的视频时长约为 1.07 亿分钟。 也就是说，仅仅为了支持 Tiktok 和 YouTube 上的创作者社区，所需英伟达 H100 GPU 的总量约为 89000 块。 然而上述的推算还算偏保守，因为还需要考虑其他因素： 首先，在实际情况中，GPU 的计算能力可能会受到内存限制和通信瓶颈的影响，导致实际可用的计算能力低于理论最大值。因此，认为 50% 的利用率更为现实，这意味着为了达到相同的计算效果，所需的 GPU 数量需要增加一倍。 其次，视频制作的需求在一天中不是均匀分布的，而是集中在某些高峰时段。在这些高峰时段，由于需求激增，需要更多的 GPU 来处理这些额外的计算任务，这可能导致所需的 GPU 数量再次翻倍。 在制作视频时，创作者通常会制作多个候选版本，然后从中选择最佳的一个上传。研究人员估计，平均每上传一个视频，会制作两个候选视频。这意味着实际的视频制作过程需要的计算资源是单个视频的三倍，因此所需的 GPU 数量也还需要增加一倍。 综合考虑这些因素，研究人员得出了一个保守的估计，即在高峰时段，大约需要 72 万块 H100 GPU 来满足实际需求。 附上原文链接：https://www.factorialfunds.com/blog/under-the-hood-how-openai-s-sora-model-works 作为对比，Meta CEO 扎克伯格曾宣布为了推进 AGI，将豪砸上百亿美元购买 35 万个有价无市的 H100 GPU，而这一数字还只是覆盖 Tiktok 和 YouTube 所需计算资源的一半。 不久前，好莱坞知名制片人兼导演泰勒·派瑞在接触 Sora 没几天后，突然宣布搁置筹备了长达四年的 8 亿美元制片厂扩建计划，成了 Sora 诞生的首个受害者。 由于 Sora 和我看到的东西，所有这一切都被无限期搁置。 这一表态在影视行业引起了不少的恐慌，如今看来，倘若上文推算的数据属实，那么 Sora 要想短时间抢走影视工作者的饭碗，似乎还有一段长路要走。 此外，美国《纽约客》杂志的一篇报道指出，ChatGPT 每天用电量是美国家庭平均用电量的 1.7 万多倍。并且随着生成式 AI 的进一步普及，耗电量还会持续攀升。 马斯克也曾发出警告，未来两年内，行业的主要障碍将由「缺硅」转为「缺电」，并或将成为 AI 发展的新瓶颈。 但这些只不过是技术发展道路上的短暂性难题，随着时间的推移，算力的限制和资源等外在因素的桎梏也是最容易被攻克的一环。 就 Sora 目前展现出的技术成果来看，生成画面的震撼足以掩盖音效上的瑕疵，而且我们至今仍未窥见 OpenAI 的弹药库里是否还藏着音效界的 ChatGPT。 即使 OpenAI 尚未发展此类技术，市场上先进的 ElevenLabs、以及近日爆火的 Suno 等音效工具也完全有能力填补 Sora 在工作流中的最后一块空白。 因此，可预见的是，在不远的将来，影视制作将变得前所未有的简单——仅需一部剧本，就能一键生成一部完整的电影作品。 而剧本创作的门槛，早在 ChatGPT 问世之后，就已经成了生成式 AI 最先颠覆的领域。

3月26日，科大讯飞与华为举行鸿蒙合作签约仪式，正式宣布旗下讯飞星火、讯飞同传、讯飞语记、智学网、讯飞AI学、羚羊等16个App启动鸿蒙原生应用开发，加上已启动的讯飞输入法、讯飞听见App，迄今讯飞旗下全系列产品均已启动鸿蒙原生应用开发，涵盖智能语音助手、智能翻译、智能客服等多个领域。双方强强合作，将为鸿蒙生态注入更强大的AI能力，共同推动人工智能技术的创新与应用，将AI技术更广泛的应用于智能家居、智能驾驶、智能医疗等诸多领域， 为用户带来更加智能、便捷的生活体验。 科大讯飞此次全面拥抱鸿蒙，旨在通过原生应用开发，将自身的AI技术与鸿蒙系统深度融合，共同打造更智能、更高效的生态系统。科大讯飞旗下全系应用将能够充分利用鸿蒙操作系统的全场景、分布式特性以及原生智能能力，实现应用的多端设备全面覆盖，为用户带来更加人性化、个性化、流畅化的智能体验，以及更丰富的功能拓展。双方也将发挥各自的技术优势，共同推动智能应用的创新发展。 签约仪式上，科大讯飞集团高级副总裁于继栋表示：“鸿蒙作为华为自主研发的操作系统，其端云协同的特性，极大的提升了开发效率；创新的隐私架构，从根源上降低了隐私数据泄露的风险。作为华为重要产业合作伙伴之一，我们凭借AI技术助力鸿蒙分布式能力的拓展，共同探索、创新应用模式，为用户提供丰富多彩的智能生活体验。科大讯飞将继续携手华为，共同打造更加原生智能的智慧应用，繁荣鸿蒙生态。” 华为终端云服务全球生态发展与销售部副总裁张思建表示：“作为知名的智能语音和人工智能领军企业，科大讯飞在智能语音、计算机视觉、自然语言处理、认知智能等领域拥有深厚的积累和丰富的经验。HarmonyOS操作系统分布式架构和跨平台能力以及安全性和智能化管理等方面具有领先优势，双方合作将发挥各自的技术优势，实现互利共赢，共同推动人工智能技术的发展以及应用的创新突破。” 随着科大讯飞旗下应用不断加速鸿蒙化，未来，将有更多的创新、智能、高效的产品，为用户提供更加便捷、智能的服务体验，推动智能科技在各个领域的深入应用，开启万物互联的全场景时代。

编译 | 王傲翔 编辑 | Panken 智东西3月26日消息，美国AI公司OpenAI今日发布博客文章，展示了多位艺术家使用视频生成模型Sora制作的作品，以及他们对Sora如何融入艺术创作过程和艺术业务的初步想法。 自2月推出Sora以来，OpenAI一直在与世界各地的视觉艺术家、设计师、创意总监以及电影制作人合作，了解Sora如何在他们的创作中发挥作用。

作者 | 徐珊 编辑 | 漠影 智东西3月26日报道，近日，全球增长咨询公司弗若斯特沙利文发布了《2024年中国大模型能力评测》，评测显示，百度文心一言稳居国产大模型首位，拿下数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等五大评测维度的四项第一。 当下正值文心一言发布一周年，从去年3月文心一言发布到如今的文心大模型4.0版本，用户们见证了文心一言的迅猛成长，这不仅代表的是搜索平台、工具的迭代升级，更是人们对信息获取、理解和应用的一次全面革新。 在过去这一年里，大模型及生成式AI工具爆发式增长，正改变着传统工作流程，重塑各行各业。百度创始人、CEO李彦宏在今年3月的财报会议上提到，文心大模型的日调用量已超过5000万次，大约有2.6万家企业调用文心大模型，每1分钟企业调用文心大模型的次数超过3.4万次。 在以文心一言为代表的大模型狂飙的这一年里，我们从最新的成绩单中，看到了中国大模型产业发展的新动力。 一、技术扎实可打，文心一言还是国产大模型一哥 近期，沙利文发布的《2024年中国⼤模型能⼒评测》对国内主流的15个大模型进行了横评，从而将中国大模型分成了三个梯队。 如下图所示，百度、腾讯、阿里等互联网大厂旗下大模型位于第一梯队，综合表现更为优异。其中，文心一言能力最为全面，五项评测维度均为优势能力，并取得四项第一。 ▲沙利文《2024年中国大模型能力评测》：大模型综合竞争力气泡图 评测主打一个全面综合，维度包括通用基础能力和专业应用能力两大方面。 具体来说，通用基础能力重点评估⼤模型在语言理解、知识储备、道德风险控制等方面的表现，以揭示其在自然语言理解和交互水平上的能力。而专业应用能力则着重检验⼤模型在实际应用中的效能与价值，通过考察其在任务规划、超长文本处理、行业内容生成等方面的表现，以衡量⼤模型在不同应用场景下的实际价值产出能力。 报告显示，文心一言在通⽤基础能⼒评测中超越部分国际大模型，能够精确解析⽂本、捕捉语义，并⽣成符合语法和语境规则的⽂本。但我们也能看到国际领先模型在通⽤基础能⼒和专业应⽤能⼒上略优于中国领先模型。 整体测评中，文心一言拿下数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等五大评测维度的四项第一，在21个细化二级维度均表现突出。 ▲文心一言综合表现最佳：5大维度取得4项第一 沙利文预测，2024年，大模型的技术发展将趋向多功能与小型化，同时产业端将强调自主研发和行业标准化，而伦理责任和数据标准规范将成为持续发展的关键。 二、技术为根，客户+应用成国产大模型“新考场” 过去一年间，中国大模型如雨后春笋般涌现。 根据国家数据局3月25日发布的最新工作报告，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域，形成上百种应用模式，赋能千行百业。 千行百业的客户与应用正成为国产大模型的“新考场”，AI根技术的“试金石”。 以“带头大哥”文心一言为例，过去一年，百度基于独有的四层AI技术架构，分别从芯片、框架、模型和应用层面出发，迭代技术。 尤其是框架和模型的协同优化，让文心大模型能不断提升效率。飞桨在过去一年里不断升级，向上支撑大模型生产，提高模型部署效率和灵活性；向下适配各类硬件，提高硬件适配效率和降低成本。据了解，如今文心大模型不断降低推理成本，目前已降至去年3月版本的1%。 同时为了让更多人用起大模型，百度推出了两款MaaS产品，用于应用开发的千帆AppBuilder和用于专有模型开发精调的千帆ModelBuilder，累计帮助用户精调1.3万个大模型，服务8万企业用户，帮助用户开发出16万个大模型应用。 截至目前，文心大模型的日调用量已超过5000万次，季度环比增长190%；去年12月，约有2.6万家企业调用文心大模型，季度环比增长150%。三星、荣耀、汽车之家等知名企业均与百度达成合作。 总的来说，只有技术和客户应用两手抓，大模型发展才是抓住了“牛鼻子”。 随着2024年的“百模大战”进入深水区，大模型产业将迎来玩家新洗牌。一方面，模型技术迭代和评测比拼将继续挑战极限；另一方面，大模型技术与行业应用加深结合，有推动证新的“灯塔式”案例跑出来，从而为产业筛选出更加有实力的选手。 三、用户生态，大模型未来图景哺育者 “独木不成林”，大模型产业的发展需要生态共建。 大语言模型的出现，犹如热带雨林里蝴蝶轻轻扇动的翅膀，悄然间引发了一场深刻改变人们生活的“龙卷风”。而掀起这阵龙卷风的，不仅是AI大模型厂商，还有众多上下游的AI应用开发者、行业从业者及工程商等伙伴。 过去一年里，52岁的虎哥在这场AI“龙卷风”中找到了自己的第一个着陆点——利用AI助力考研。他通过文心一言帮助自己记忆知识点、总结归纳重点，用了100天的时间在考研的初试中取得了398的高分。如今，他称自己的这套学习方法为“AI学习法”。 “最简单的就是拿这个题直接去问文心一言，AI就会直接给我答案。”虎哥回顾自己的AI学习法时说。他还让文心一言提供“1小时快速回顾高中化学知识的计划”、“AI解答所有不能够理解的地方”、“让AI给出政治题参考答案，并总结成三个关键词背诵”等等。 “AI学习法，我觉得要学、要用就要尽快用，因为大家都会用了以后，你的时间差就没有了。”虎哥在谈到AI学习的好处时分享道。他还对比了ChatGPT和文心一言4.0，在中文回答上能感受到文心一言有时更胜一筹。 生成式AI不仅成为了虎哥的学习神器，也能成为一些特殊人群的“AI良药”。95后的李朋程和其团队也是通过文心一言打造了帮听障人士学说话的产品“声桥AI语训”。 凭借文心大模型的能力，“声桥AI语训”能够有效比对使用者的发音与标准发音之间的差异，并据此以文字形式提供针对性的正确发音指导，帮助用户改善发音质量。这也让部分听障群体能够在一遍遍的比对之中，听懂声音的含义、学会张口说话，纠正发音的偏差，从而节省下高达十几万的康复训练费用。 10后的熠墨小朋友通过文心一言，成功为自己的妹妹复刻出一个“数字爸爸”，让这个虚拟的陪伴者能够陪伴妹妹聊天，时刻维持着亲情的温暖。谢菲尔德大学的博士生彭煦潭，借助飞桨AI技术，开发出了一款“汉语-少数民族语言”词典，实现了汉语与少数民族语言之间的顺畅翻译，让少数民族语言能够在更广阔的范围内得到应用。 站在国产大模型狂飙突进一周年的节点上，我们看到，大模型的创新已层出不穷，一些有价值的应用也已经陆续出现，同时要真正走到规模化部署仍有一定距离。 2024年有望成为大模型落地应用元年。随着AI进入千行百业，它不仅让人们的生活和生产更便捷，也能帮人们将爱与善意具象化。随着用户生态的发展壮大，我们离大模型的未来图景将更近一步。

品玩3月26日讯，据 analyticsindiamag 报道，根据 Factorial funds 的估算，OpenAI 的 Sora 每台英伟达 H100 每小时产生 5 分钟的视频，相当于每台 H100 每天产生 120 分钟的视频。 该报告进一步补充说，估计大约需要8.9万个英伟达H100 GPU来支持TikTok和YouTube上的创作者社区。将 TikTok 和 YouTube 上由人工智能生成的视频制作结合起来，可以得出每天由人工智能制作的视频总时长为 1070 万分钟。 然而，考虑到实际利用率、高峰需求和繁忙流量等因素，高峰需求时所需的 Nvidia H100 GPU 数量估计约为 72 万个，大大高于基于简化假设的初步计算结果。

《科创板日报》3月26日讯（编辑 宋子乔） 今日在国新办新闻发布会上，工业和信息化部新闻发言人、总工程师赵志国表示，人工智能赋能制造业发展是加快形成新质生产力的三要点之一。 赵志国称，要着力提升产业科技创新能力。加快推动以大模型为代表的人工智能赋能制造业发展。今年将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能新型工业化。持续优化创新平台网络。按照已经印发的《制造业中试创新发展实施意见》，加快建设现代化中试能力，还要新建一批国家制造业创新中心、试验验证平台。打造世界领先的科技园区和创新高地。在已有的178家国家高新区、45个国家先进制造业集群基础上，今年将启动创建国家新型工业化示范区，开展先进制造业集群培育提升等工作，推动国家高新区在发展高科技、实现产业化、加快形成新质生产力上发挥更大作用。 何为“中试能力”？ 《制造业中试创新发展实施意见》由工信部、发改委于1月份印发，其中提出，中试是把处在试制阶段的新产品转化到生产过程的过渡性试验，是科技成果产业化的关键环节，是制造业创新体系的有机组成部分和现代化产业体系的重要支撑。到2025年，我国制造业中试发展取得积极进展，重点产业链中试能力基本全覆盖，数字化、网络化、智能化、高端化、绿色化水平显著提升，中试服务体系不断完善，建设具有国际先进水平的中试平台5个以上，中试发展生态进一步优化，一批自主研发的中试软硬件产品投入使用，中试对制造业支撑保障作用明显增强。 这份文件中，人工智能与制造业的结合点在于“推动中试智能化”，即推动智能中试线建设，加快中试智能化改造，全面提升试验过程、管理服务、安全保障的智能化水平。推动机器视觉、机器学习、人工智能大模型在中试环节的应用，通过全面感知、实时分析、科学决策和精准执行，优化工艺过程，提升试验效率。 ▌大模型+制造业或是人工智能新的爆发点 华为给予更高优先级 这波人工智能革新以大模型为突破点，从产品上看，接近用户层的大模型或C端应用频繁出圈，包括文生视频领域的Sora、Pika，问答领域的OpenAI、Kimi等。 人工智能在制造领域的应用似乎被忽视了。然而，该领域的前景不可估量。 除了“聊天”，更要会“干活”，是学界对人工智能更高的期许。中国工程院院士邬贺铨此前表示，大型模型的出现将为我们的工业数字化转型和高质量发展带来良好的技术支持，“虽然中国几个著名的大型模型单位有一些语料对话和聊天，但事实上，纯粹的对话和聊天绝对不是刚需，而且很难形成一种商业模式。” 香港中文大学（深圳）机器人与智能制造研究院副院长丁宁也认为，“未来的智能体不仅要会聊天，擅长语文、数学，还得会干活，对物理世界有更深层次的认知和底层的理解。” 从产业端来看，华为大模型产业化的初衷便在于开辟更多B端业务场景，华为多位高管对此均有明确表态—— 华为云人工智能领域首席科学家田奇多次提到，AI for Industries是人工智能新的爆发点，大模型是连接技术生态和商业生态的桥梁，是未来AI生态的核心，“（华为）将工业化的一面放置在更高的优先级上”。华为常务董事、华为云CEO张平安在发布盘古大模型3.0的同时，强调，“华为做AI的方向始终是AI for Industries”。 图源：华为2023年人工智能大模型技术高峰论坛 据华为相关业务人士表示，华为云盘古大模型在行业大模型层面，精选并落地了数个高优行业，包括政务、矿山、气象、汽车、医学、数字人、计算研发等。 去年年底，《科创板日报》记者了解到，华为云盘古大模型正寻求创新行业落地，华为云在构建大模型能力同时，还重建了大量B端面向不同产业的应用落地方案。 华为之外，众多传统制造业公司公司正积极接入大模型，让人工智能参与智能客服与售后服务、供应链优化、质量控制、产品设计与研发、能源管理、智能制造等多个生产环节，典型案例包括： 海尔集团利用AI技术提升了其售后服务的效率和客户满意度；三一重工利用AI进行设备监控和预测性维护；中国商飞在C919大型客机的研发中应用了AI技术；富士康的“灯塔工厂”采用了AI和IoT技术；宝钢股份利用AI技术进行能源管理；西门子将ChatGPT技术与其现有的自然语言技术相结合，有效实现了操作者与系统自然语言的交互…… 华泰证券此前表示，生成式AI将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能、更广阔应用场景。随着以ChatGPT为首的生成式AI同工业领域深度融合，工业或将成为大模型重点应用垂直领域。

集微网消息，OLED电视市场被公认为顶级高端电视领域，正迎来复苏的气息。全球OLED电视面板市场龙头LG Display（LG显示）能否力挽狂澜，备受关注。 Omdia市场研究公司3月25日发布的数据显示，全球电视出货量一直在下降，2020年约为2.25亿台，2021年约为2.13亿台，2022年为2.32亿台，2023年为2.12亿台。然而，2024年预计下滑速度放缓，降至2.05亿台。 最引人注目的是OLED电视市场的增长。Omdia预计今年电视总出货量将增长1.8%，而OLED电视出货量预计将增长12.5%。由于OLED电视约占全球出货量的40%，预计举办巴黎奥运会和2024年欧洲杯等大型体育赛事的欧洲的高需求预计将推动OLED电视出货量增长。 因此，一直专注于消耗面板库存的电视机制造商预计从第一季度开始增加库存，预计今年OLED电视面板出货量将超过电视出货量（630万片），达到740万片。此外，大型OLED工厂的开工率去年维持在50%，由于出货量增加，预计今年下半年将升至75%。 在此背景下，LG显示计划利用其新的Meta Technology 2.0加强其在高端电视市场的领导地位。该技术能够实现当前OLED电视面板中最高的亮度，可达3000尼特。

IT之家 3 月 26 日消息，市场调查机构 Canalys 近日发布报告，预估 2024 年中国个人电脑（PC，不含平板电脑）市场得益于商用市场的换机需求将迎来反弹，同比增长达到 3%，2025 年增长 10%。 PC（不含平板） 2023 年第四季度，中国大陆 PC（不含平板电脑）市场出货量为 1130 万台，同比下降 9%。其中，台式机出货量同比下降 13%，降至 330 万台；笔记本出货量同比下降 7%，降至 810 万台。因此，2023 年全年出货量为 4120 万台，同比下降 17%。 细分到品牌，IT之家附上 2023 年全年品牌出货量情况如下： 联想 2023 年全年出货量为 1553 万台，同比减少 19%，市场份额为 38% 排名第一； 惠普 2023 年全年出货量为 430.9 万台，同比减少 2%，市场份额为 10% 排名第二； 华为 2023 年全年出货量为 398.6 万台，同比增加 11%（TOP5 唯一正增长），市场份额为 10% 排名第三； 戴尔 2023 年全年出货量为 314.8 万台，同比减少 44%，市场份额为 8% 排名第四； 华硕 2023 年全年出货量为 286.3 万台，同比减少 24%，市场份额为 7% 排名第五； 平板 由于数字化进程的深入和渗透率的提高，平板电脑市场预计在 2024 年和 2025 年都将增长 4%。 平板电脑市场在 2023 年第四季度下降 3%，达到 840 万台，2023 年全年总出货量为 2830 万台。随着新玩家对这一类别的关注，使得该品类在 2024 年的竞争更加激烈。 细分到品牌，2023 年全年出货量情况如下： 苹果 2023 年全年 iPad 出货量为 899.5 万台，同比下降 10%，市场占有率为 32%，排名第一； 华为 2023 年全年出货量为 646 万台，同比增长 65%（TOP5 中增幅最大），市场占有率为 23%，排名第二； 小米 2023 年全年出货量为 326.7 万台，同比下降 14%，市场占有率为 12%，排名第三； 荣耀 2023 年全年出货量为 299.9 万台，同比增长 26%，市场占有率为 11%，排名第四； 联想 2023 年全年出货量为 231.6 万台，同比增长 3%，市场占有率为 8%，排名第五；

AI模型百舸争流，AIGC 能改变什么？能带来什么？是一个被行业反复拆解、讨论、畅想的话题。 人们相信 AI 可以改变一切，却又怀疑 AI 是一场科幻的梦。无论是 AI 模型参与者，还是普通用户都在期待AIGC走完落地的最后一公里。 时间来到 2024 年，AI PC成为热门话题。在英特尔举办的2024全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会上，关于 AI的落地，英特尔和自己的生态伙伴们给出了自己的答案。 AI PC将带来效率的提升，改变社会、经济、生活的方方面面。如果要给这一切增加一个期限，那么 2024 年有望成为AI PC 开始的那一年。 01 AI 利万物而共生 英特尔酷睿Ultra处理器是英特尔首个内置神经处理单元（NPU）的个人电脑平台，是英特尔推出面向企业用户的处理器。相比使用3年的老旧PC，办公应用生产力提升最高达47%，在视频会议场景下，处理器功耗下降最高可达 36%，与上一代产品相比视频编辑的 AI 性能实现最高提升可达 2.2 倍。 芯片层面这样的提升，让AI PC的性能可以媲美移动工作站。 基于高性能的硬件产品，AI PC 的目标是赋能全新应用场景，进而为行业增效。 英特尔的生态伙伴们在各行各业展示了当前的成果。在教育领域，AI PC助力提高备课效率，实现教育资源共享；在医疗行业，英特尔帮助新药靶点实现 ；在康复养老，借助动作捕捉技术，AI PC对老人健康实时捕捉，也可以指导用户打“八段锦”；在最基础的办公场景，通过大模型本地化，AI PC一方面可以满足隐私监管需求，也让 AI 大模型实现“无网运行”。 在发布会上，英特尔反复强调，酷睿Ultra代表了40年来英特尔架构最大的革新。因为这款芯片首次搭载了神经网络处理单元（NPU），可以带来2.5倍于上一代产品的能效表现。 英特尔不是唯一一家通过 NPU布局AI PC产品的处理器巨头。AMD 也在不久前推出了锐龙7040，锐龙8040处理器。根据 AMD介绍，锐龙8040系列基于Zen4 CPU架构、RDNA3 GPU架构、XDNA NPU架构，通过提升各部分的频率和效率，带来更上一层的AI性能。 处理器领域的另一家巨头，英伟达也发布了针对 AI PC的相关产品。 英伟达发布了GeForce RTX 40 SUPER 系列 GPU，GeForce RTX 4080 SUPER生成AI视频的速度是GeForce RTX 3080 Ti GPU的1.5倍，生成图像的速度是前者的1.7倍。SUPER GPU中的Tensor核心每秒可提供高达836万亿次操作，为游戏、创造和日常生产力带来变革性的AI能力。 事实上，高通也发布了为 AI PC 设计的处理器产品骁龙 X Elite SoC，以此发力PC市场。 “芯”动不如行动。处理器巨头动起来了，产业链上的 OEM 也坐不住了。戴尔、惠普、联想等等厂商，都动起来了。在“群雄割据”的PC 市场，也许短期内很难再看到这么多竞争对手同心协力地做一件事了吧。 02 AI PC是一场世纪大和解 苏姿丰说：“如果你仔细观察AI PC，这是一个全新的设备类别。” 人们期待AI PC带来划时代的改变，但如果从描述来看AI PC似乎只是PC+软件的产物。从种种对于AI PC的描述中来看，AI PC似乎并没有那么神奇。 IDC 在报告中指出，AI PC 能够针对工作、学习、生活等场景，提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务在内的个性化服务。例如，在工作中，AI PC 可以帮助起草会议通知、准备会议材料、记录会议内容，甚至进行文件创作。但问题在于，自从AIGC 在办公领域密集落地，各家办公软件推出的AI 功能，已经让用户感知到差异性。从用户的体验来看 AI PC 能给用户带来的“革命性”改变更像是一张大饼。 芯片厂商们告诉你，AI PC会很神奇；PC 厂商们告诉你，AI PC会很神奇；甚至办公软件公司也告诉你，AI PC会很神奇。但事实上，对于已经感受到 AIGC 的效率的那批人，他们已经通过各种软件先“享受世界”了；而那些暂时还没有被 AI“改造”的人，不想为天花乱坠的概念“买单”。 AI PC产品仍处在市场教育期，而这个市场的成熟会带来极大的增长可能。这是整个 PC 产业达成和解的根本原因。让用户了解 AI PC，愿意体验 AI PC，认同 AI PC，是整个生态链的共同目标。 在今天的发布会上，可以看到宏碁、浪潮、博通、神州数码、智谱等公司都已经加入了英特尔 AI PC 的生态共建。 在AI PC 行业应用圆桌论坛上，华东师范大学、英矽科技、腾宇智远、实在科技带来了 AI PC 在教育、医疗、养老、政企办公行业的应用。帮助老师完成教学备案、出考题；借助 AI PC 实现靶点发现、小分子生成、临床实验结果预测等等。这些展示让科幻电影中“AI 统治世界”的画面有了实感。 03 “AI 成就PC”还是“PC 成就 AI”？ AI PC看似是PC厂商的一场浩浩汤汤的革命，但如果它本质上还是PC市场的竞争，那么三大巨头和诸多OEM的世纪和解将不符合逻辑。没有玩家会All in 一个存量市场。抛开现象看本质，到底是什么样的需求让三巨头“统一战线”？ 第一个原因，AIGC是革命性的技术。 AI 被视为“第四次科技革命”， 有望开启新一轮技术创新周期。第一次科技革命中，蒸汽机给计算机行业带来的影响或许没那么大，但当时英国数学家巴贝奇已经在政府的支持下，开始建造以蒸汽引擎驱动的差分机，用来比较数字间的差异。虽然这个产品最后没有成功问世，但这是一次最新科技与计算机行业融合的尝试。随着电的出现，电子计算机问世，再之后电子计算机又促成了集成电路产业的发展。科技的发展在各种力量的促进下，滚滚向前。 因此，作为第四次革命的 AIGC技术与 PC 的结合也是理所当然的尝试。在今天的分享中，AI PC与医疗健康行业的结合案例让人印象颇深。工作人员介绍，基于 AI PC产品与医疗大模型的结合并不是硬件厂商主动找来的生意，而是医院方面的医生们主动联系英特尔的生态伙伴们提出的需求。医院方面能主动提出需求的原因，正是之前 AIGC 大模型在疾病的预防、控制、治疗方面带来了有效的影响。而这正是 AI行业或者说全社会期待的发展方向。 第二个原因，云厂商需要端侧算力。 在 AI PC 的生态下，除了 PC厂商，其实云厂商也是重要的推动者。为了减少自身推理算力的开支，以及建设推理算力所带来的折旧、维护等费用压力，云厂商有极大诉求将推理算力下放到端侧。 经优化后的端侧设备现已具备对AI大模型进行推理的能力，而相关的训练工作则必须在云端环境中完成。鉴于AI大模型的训练过程对算力需求极大，随着模型参数规模的不断增长，所需算力呈指数级提升。因此，依赖个人电脑进行此类训练几乎不切实际。为确保训练的高效进行，必须构建大规模的数据中心，并充分利用云端的强大算力资源。 AI推理过程所需的算力资源相对较少。部分垂直领域的模型相较于通用大模型，其参数规模有所缩减，从而进一步降低了推理所需的算力。此外，通过对通用大模型进行剪枝、蒸馏、量化等技术手段，可以有效地压缩模型参数，将数据类型转化为int8甚至int4，从而进一步减少推理过程中的算力需求。因此，在端侧进行大模型的推理操作已成为可行的选择。 第三个原因，用户需要个性化和高效率的 AI 体验。 试想，如果未来所有人都用同一套数据库训练出来的大模型，那么 AI 生成的内容是否还具备所谓的创意与个性化？对于个人用户来说，本地大模型通常与本地的知识和数据有更便捷的集成和充分地利用，能够有效避免“幻觉”的产生（就是 AI 一本正经地胡说八道）。且能够针对用户风格喜好，精准生成符合用户需求的作品。这种准确、可靠的服务是 AI PC 所特有的优势。 高效率的 AI 体验和上一个原因的延续。在 2023 年 IDC 实施的针对用户 AIGC 平台使用体验的调研中，“响应速度慢”“反馈时间长”是用户主要的负面反馈。AI PC 以本地推理为主，边缘和云端推理为辅，能够在混合算力、混合模型之间智能、合理地调配任务，有效缩减响应时间。本地化的大模型能力，离线状态下的可操作性成为 AI PC 不可忽视的优势。 AI PC 在没有互联网连接的情况下依然能够发挥作用，在任何时间、任何地点都能为用户进行创造性的工作，让用户不再受制于网络条件的约束，也会提升用户的 AI 体验。再换句话说，如果PC已经是你的工作必需品，当身边的同事们因为使用 AI PC “加速办公”时，你会怎么选择？ 互相成就，共同成长。AI利万物也利 PC，AI PC 是一个生态，有水也有鱼。 04 PC行业会变天吗？ 行业很多人认为，AI PC是挑战Wintel生态的机遇点，但其实英特尔和微软本身就是AI PC的排头兵。 2023 年 9 月，微软推出全新 Copilot 平台，Microsoft Copilot 定位“日常 AI 伴侣”，将人工智能引入 GitHub 编程工具、 Microsoft 365 生产力协同工具箱、Bing 搜索引擎、Edge 浏览器和 Windows 操作系统中提高工作效率。2024 年 3月22日，微软科技通过官方公众号宣布推出首批专为商业用户打造的Surface AI PC：Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版。 不过，在看了 AI PC在各行各业中的应用之后。与其讨论 PC行业是否会被颠覆，不如去畅想哪些非 PC 行业会被颠覆。毕竟，正如联想副总裁王传军所说“AI PC 要卷 AI 不是卷人类。” 回顾计算机的发展史，从算盘，到机械计算器，再到电子计算器。每一个新产品的出现，都会经历一波又一波的质疑，而他们也带来了一个又一个美好的改变。 对于 AI，一个美好的愿景或许是，人能够成为人，用语言和人类交流，而不是用编程和机器交流，而 AI PC或许能成为人与机器之间的翻译官。

众所周知，这两年AI太火爆了，让GPU芯片直接就走向了神坛。 而GPU领域的大哥英伟达，也因为AI的火爆，一路狂飙，市值都达到了2.4万亿美元左右，离苹果的2.67万亿美元市值，已经只差3000亿美元不到了。 不过大家都清楚，美国生怕中国利用英伟达的GPU，训练出强大的AI，抢了美国的饭碗，于是将英伟达的高端AI卡禁运了。 A100、H100、A800、H800，以及H200、B100、B200等这些强大的芯片，都无法卖到中国来，目前只有H20这款阉割又阉割的残废版了，它的性能只有A100的50%，H100的20%。 而从大家的测试来看，H20的性能，甚至只有华为昇腾910B的50%左右，所以大家都觉得华为的机会到了，迎来了属于华为的“泼天富贵”。 实话实说，如果美国不打压，英伟达的芯片能够随便售卖的话，华为的AI芯片，估计很多国内的厂商，不会使用的，毕竟英伟达的芯片强很多，像B200是昇腾910B性能的10多倍。 但如果美国打压，英伟达的高端GPU芯片买不到，低端的H20还不如华为昇腾910B呢，为何要买H20，不买910B呢，除非是傻了。 事实上，对于芯片企业而言，硬件问题并不难解决，性能高一点，低一点并不是那么的难以接受，为什么呢？因为大家都是大规模的购买，然后通过集群来实现性能堆积的。 比如H20只有H100的20%，那我就买5块H20，集群之后，就有H100的性能了吧，不过是投资多一点，对于企业而言，只要能解决问题，多花点钱，并不是什么大事。 同样的，如果从性能来看，华为的910B替代A100，甚至H100，或者B200也不是问题，性能不够，就数量来凑，一张不行，就10张，10张不行就100张，群集之后，算力就上来了。 真正难解决的，其实是生态，英伟达的GPU生态是CUDA，这个大名鼎鼎了。 目前全球众多的AI应用，AI模型，其实大多是基于CUDA训练出来的，如果没有CUDA生态，这些应用，AI模型，都用不了。 举个例子，就像编程一样，程序都是基于JAVA写的。突然告诉你，没有JAVA运行环境了，程序运行不了，你怎么办？要么你换一个环境，用C语言重新编写一遍。 但用C语言编一遍，相当于重新从0开始，更何况C语言一定就能够实现当初JAVA语言的一切功能，达到一样的效果么，还真不一定。 就比如你在windows操作系统下有CAD，切换到linux下，没有了CAD了，你要用，要么重新自己写一个出来，要么找替代品，但这个替代品，就有windows下的CAD好用么？那可不一定。 所以，说真的，国产GPU芯片要替代英伟达的芯片，硬件还真不是问题，芯片就算性能差一些，也是可以集群的，而CUDA生态才是关键。 不过好在，目前国产GPU厂商们，也意识到了这一问题，开始建设生态了，比如华为、海光都有了自己的生态，未来可期。

在OpenAI的商业化故事里，GPT store曾经被寄予厚望。 1月刚刚上线，GPT store里GPT就达到了300万，比苹果APP store里的APP数量还多。看上去，一切都在向着好的方向发展。 但两个月后，情况却发生了变化。根据AHrefs数据，GPT store的流量在2月份略有回升，但增幅有限，甚至还没到去年12月的高点。也就是说，GPT store并未出现人们想象中的大幅增长。 更重要的是，OpenAI对GPT store也并不上心。不仅此前承诺的创作者激励迟迟未出，甚至在部分开发人员看来，OpenAI也没有给予他们在用户分析方面足够的支持。 这意味着，这个曾经被视为AI流量入口的“硅基人才市场”，正在淡出了舞台中心。 大模型的“App Store” 最早出现GPTs这一概念，是在2023年11月6日OpenAI的一场开发者日活动上。在现场，奥特曼向外界演示了如何使用 GPTs 创建、分享。 当时，GPTs的低门槛给人留下了深刻印象。所有的 ChatGPT Plus 订阅用户都可以从头到脚自定义 GPT，无需任何编码知识，就能根据教学、游戏或创意设计等不同任务构建专属 GPT。 但当时，GPT store并未正式上线，用户设计的GPT还仅限于自己使用或将临时链接分享给好友，而无法在搜索栏被公开检索。直接今年1月，GPT store正式上线。 基于“全民AI”的卖点以及对OpenAI原生光环的追捧，刚上线的GPT store里GPT就达到了300万。然而，根据Business of APPs网站，截至2024年1月最新数据，2008年上线的APP store中APP数量也不过181万。 根据美国数字营销智慧平台SimilarWeb的分类标准，小型企业网站访问量一般在1千到1万次，意见领袖经营的博客或网站访问量在1万到50万次，热门博客或新闻网站访问量在50万到1000万访问量。而在GPT store排名前10榜单里，访问量基本都在10万以上。 GPT store前十名创作者产品的访问量 得益于OpenAI的风头，外界给GPT store安了很多响亮的噱头，类似于“硅基人才市场”、“AI产品的流量入口”。在GPT store里，Agent可以单独或主动找其他Agent合作，组合成新的工作流程，完成复杂的业务。 LanguageX联合创始人李光华认为，GPT Store就是AI版的自由职业平台，OpenAI就成了全球最大的硅基人才公司，而GPT store也是互联网时代AI平台最大的流量入口。 但仅过去了两个月，一切关于GPT store的梦幻泡沫就开始破灭。 流量增长有限，新鲜感难抵产品鸿沟 从目前看，全民制造GPT，更像是一个OpenAI的美好梦想。 Similarweb网站显示，在2023年11月初奥特曼官宣GPT store后，GPT store的平均每月访问量为4280万次，到2024年1月9日，也就是GPT store正式发布前，这一数字降至约 640 万次，访问量流失了将近40%。 根据AHrefs数据，GPT store的流量在2、3月份略有回升，但增幅有限，并未出现人们想象中的大幅增长，2月的流量较1月仅增长了17%，甚至还没到去年12月的高点。 据一位名叫 Demochkin 开发者分析，在超3.6万个定制聊天机器人中，大约5%的聊天机器人每天有15到500个活跃用户，绝大多数每天只能吸引到1到2个用户。 为什么曾经占据各大头条的GPT store开始销声匿迹？一个很重要的原因是，GPT 4.0的智能化程度并不足以支撑一个普通用户设计的AI产品，就能满足用户的核心需求。 尽管GPT store的每一个类目标签下都包含了十几个产品推荐（基于热度）。不同于APP store，GPT store目前关于写作、编程、绘画、分析的门类还过于笼统，也没有用户评价等级和产品排行版，用户无法快速检索、评估自己需要的产品。 不仅产品匹配效率低，GPT store里的大多数产品仍是低门槛甚至零门槛创作者的自娱自乐，构建者的水平参差不齐。同时，囿于整个产品生态都是建立基于GPT的LLM上的，技术栈也存在一定限制，很少有产品可以高质满足用户的个性化需求。 比如，一款名为PowerPoint的GPT，在用户发送了一系列详细的资料后，这款GPT生成的PPT只包含了其中一部分内容，并且是最简单的黑白基础文档，没有任何设计和图表。 然而，GPT store难以提供的产品体验市面上却有很多优质平替，比如Consensus、ScholarGPT 和 Wolfram 等专门面向商务工作的免费AI产品，这些产品LLM 中还包含着 ChatGPT 没有记载的专有商业数据。在这种情况下，显然没有人愿意每月花25美元去买一个市面上已有的、甚至效果不稳定的产品。 除了产品方面的硬伤外，OpenAI也似乎对GPT store并不上心。此前，在GPT store上线的同时，OpenAI 宣布，将于第一季度启动与 GPT 创建者的收入共享计划。但截至目前，OpenAI仍然没有披露相关计划。 根据The Information报道，在奥特曼宣布GPTs四个月后，一些在平台上销售GPTs的开发者对他们的获客效果表示失望。他们表示，OpenAI几乎没有提供用户分析方面的支持。OpenAI还将商店的访问限制在ChatGPT的付费用户身上，并且至今还没有允许开发者对他们的应用进行商业化。 种种因素影响之下，GPT store发展远远没有达到人们的预期。 OpenAI在等新故事 除了GPT store外，ChatGPT流量增长也基本陷入停滞。SimilarWeb网站数据显示，在经历了2023年初的爆炸式增长之后，ChatGPT 自2023年6月全球流量下降了9.7%，流量逐月起伏。 ChatGPT流量变化 2024年2月，随着GPT store和Sora的发布虽有所回升，但全球流量环比仅增长1%，访问量为 16 亿次，还没有完全恢复到2023年5月达到的峰值。 现在各个大模型厂商频繁发布产品，让处于短暂产品空窗期的OpenAI多少有些被动。今年以来，多家大模型公司纷纷发布了最新模型产品： 2月底，谷歌突然发布开源模型；被称为“法国版 OpenAI”的Mistral AI，发布了其最新的顶级文本生成模型 Mistral Large；不久后，Anthropic 又推出了 Claude 3 系列模型。 尽管OpenAI 在2月发布了视频大模型Sora，但在短期内难以上线。OpenAI首席技术官Mira Murati在接受采访时表示，Sora目前还是一个研究成果，推理成本要高很多，今年肯定能放开，但可能还需要几个月的时间。 根据知乎大V张俊林说法，当下大模型巨头混战已经形成了打压链：OpenAl→Google &Anthropic & Mistral->Meta→其它大模型公司。OpenAl处于链条顶端，主要打压有潜力追上它的竞争对手：谷歌和Anthropic，Mistral。 在这个逻辑下，OpenAl需要通过新模型，来宣告其在AI领域的绝对优势，并打压其他厂商。而其他大模型厂商则需要通过模型产品，不断证明自己能够跟随且不断缩小与OpenAl差距。 在这种情况下，发布GPT-5，或许将被更早的提上日程。 根据BusinessInsider报道，有两位知情人士透露，在CEO奥尔特曼的带领下，OpenAI或许有望在今年夏季推出GPT-5。此外，还有一位知情人士表示，最近一些企业客户已经收到了这款最新模型以及其对ChatGPT工具相关增强功能的演示。 随着GPT-5的发布，又将掀起AI行业新一轮的军备竞赛。

据最新消息，苹果公司已决定放弃为其Apple Watch开发的MicroLED屏幕技术。尽管如此，该公司仍在考虑将这种先进技术应用于未来的产品中。 据悉，苹果放弃MicroLED项目的主要原因是其高昂的成本和复杂的设计。此前，苹果公司曾投入数十亿美元研发microLED显示屏，并计划首先将其应用在Apple Watch Ultra产品线上。 然而，在项目的推进过程中，苹果发现MicroLED技术的研发和生产成本远远超出了预期，而其设计难度也超出了公司的承受范围。因此，在深思熟虑后，苹果公司决定停止该项目的开发。 为应对这一变化，苹果公司计划对其中的MicroLED开发工程团队进行重组。这个团队主要分布在美洲和亚洲地区，在经过这次调整后，少数成员有机会转岗到其他部门，而大多数员工可能面临裁员。 尽管这个决定对受影响的员工来说无疑是个打击，但苹果已经为这些员工提供了在公司内部寻找其他职位的机会。如果员工无法找到合适的新工作，他们将被解雇并获得相应的遣散费。 值得一提的是，苹果公司在决定终止MicroLED屏幕项目的同时也取消了自动驾驶汽车项目的研发。这两个项目都是由于技术上的难题以及高昂成本问题而被迫放弃。 然而，苹果并未因此停止创新的步伐，仍在积极地寻找新的技术和产品方向。