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ChatGPT连接器漏洞曝光:无需用户交互,可“毒化文档”窃取敏感数据
IT之家 8 月 7 日消息,《连线》昨日(8 月 6 日)发布博文,报道称安全研究人员在 OpenAI 的连接器(Connectors)中发现了新的漏洞,被攻击者利用,无需用户交互即可从 Google Drive 中提取数据。 IT之家援引博文介绍,在拉斯维加斯的 Black Hat 黑客大会上,安全研究人员 Michael Bargury 和 Tamir Ishay Sharbat 揭示了 OpenAI 连接器的一个漏洞。 攻击者可以利用该漏洞,通过间接提示注入攻击,从 Google Drive 账户中提取敏感信息。在攻击演示中,Bargury 展示了如何从演示账户中提取开发者密钥。 Bargury 表示整个过程并不需要用户交互:“我们展示了这是完全零点击的攻击;我们只需要你的电子邮件,与你共享文档,就完成了。这非常非常糟糕”。 OpenAI 尚未回应 WIRED 关于 Connectors 漏洞的评论请求。OpenAI 公司今年早些时候将 Connectors 作为 ChatGPT 的测试功能推出,其网站列出了至少 17 种可以与之关联的服务。 OpenAI 公司表示,该系统支持用户“将其工具和数据带入 ChatGPT”,并“在聊天中搜索文件、拉取实时数据、引用内容”。 Bargury 表示,他今年早些时候向 OpenAI 报告了这些发现,该公司迅速引入了缓解措施,以防止他通过 Connectors 提取数据的技术,而且攻击方式意味着一次只能提取有限的数据量,无法作为攻击的一部分移除完整文档。
2025已过大半,今天的AI手机要怎么撬动“钉子户”?
作者 | 云鹏 智东西8月7日报道,2025年已迈入下半,迭代了两年多的AI手机,今天体验到底怎么样了,有哪些实用的新功能?刚刚,三星在中国北京举办了一场线下AI体验会,智东西现场对三星Galaxy Z系列折叠屏旗舰上的最新AI功能进行了深度体验,三星相关负责人对这些功能进行了详细解读。 ▲三星Galaxy Watch8系列智能手表和三星Galaxy Z Fold7(右一)、Galaxy Z Flip7(右二)折叠屏 最近一段时间,端侧AI加速发展,AI手机成为端侧AI落地的排头兵,三星在AI功能交互体验上重点在直观、自然、丰富几个方面进行了升级。 体验前,三星分享了其与Symmetry Research的最新调研数据,据统计,近一半(47%)受访者称,他们会每天高度依赖AI相关服务。而在三星Galaxy S25系列的用户中,超过70%的人会频繁地使用Galaxy AI,其中50%的用户将AI当作生产力工具,而40%的用户则会将AI当作日常创意工具使用。 根据三星在发布会上公布的目标,2025年三星预计将Galaxy AI普及至超过4亿台设备。 回到今天的AI体验,目前智能拖放功能已经在三星最新的One UI 8系统中得到升级,支持一键拖拽分屏、跨应用内容分享和一键比价。我还可以将喜爱的内容拖至新增的智能收藏中,在需要时快速调取。 值得一提的是,AI会根据收藏内容的来源、形式自动分类,并生成摘要、路线规划等,帮助我更便捷地聚合和流转信息,让AI为日常生活的更多方面赋能。 ▲AI智能收藏生成摘要、路线规划 比如当我把一份旅行计划拖入智能收藏中,AI就会自动生成一份旅游攻略,还可以一键生成参观游览路线指引,一目了然十分便利。 ▲AI智能收藏生成摘要、路线规划 即时简报和实时窗功在One UI 8中也得到了升级,呈现方式更醒目更清晰,可以推送更符合我偏好和需求的信息,避免过多无效信息。即时简报会整合生活指数、天气、热榜、健康等值得关注的每日动态,供我随时查看。 实时窗会在屏幕中实时显示网约车进程、地图导航提醒、音乐播放进度等,值得一提的是,这两项功能都能直接在三星Galaxy Z系列新品的外屏中启用,提升了信息获取效率。 AI多模态能力方面,AI助理Bixby能听懂、看懂我的需求,可以同时处理五个不同格式的文件,识别并理解其中的逻辑关系,帮我总结、摘要、翻译,或是生成思维导图。 进入语聊视界功能后,我可以与Bixby聊天,让它推荐今日穿搭,搜索周边的美食美景,或是跟它倾诉我的心情,沉浸感十足。 ▲语聊视界 即圈即搜是三星在AI方面的标志性功能之一,已经历经多次迭代升级。此次即圈即搜除了圈选搜索外,新增了AI解题与即时翻译等功能。 其中AI解题支持解答K12全学科题目,在圈选或拍照选题后,AI会给出详细的解题步骤及最终答案,现场我测试了几道高考真题,AI的回答十分准确,并且整个解题思路过程也有详尽呈现。 ▲AI解题 即时翻译功能这次能直接实时读懂屏幕,我自由滚动屏幕时AI也会实时自动检测翻译内容,可以真正实现跨应用、跨界面的连续翻译。从现场体验来看,其翻译速度很快,在我滑动屏幕后会自动识别翻译,延迟很低,可用性很高。 ▲AI即时翻译 在生成式AI创作方面,AI可以为人物、宠物生成各种风格的AI头像,我们熟悉的音频橡皮擦功能可以检测并消除视频中噪音。此外,AI还可以进行多风格、适用于更多应用的智能文案帮写。 ▲音频橡皮擦检测并消除视频中噪音 One UI 8中的会议助手还新增了提词器功能,我只需将文本输进提词器,其就能以浮窗或分屏形式将文字呈现在屏幕中,我可以根据实际情况选择匀速显示或逐字显示,我打开其他应用,提词器就可以悬浮显示,十分方便。 ▲AI提词器 除了手机,三星Galaxy Watch8系列智能手表上也更新了一些新的AI功能,不过其核心还是重点升级了健康监测相关功能。比如其集成了抗氧化指数功能,大概只需5秒左右就能测量出类胡萝卜素水平,帮助用户养成更健康的生活方式。 ▲AI健康监测 结语:多模态仍是焦点,AI手机之战进入细节打磨阶段,从能用到好用 可以看到,三星此次AI功能的升级重点是提升交互的便捷性、流畅度、自然感,让AI功能从能用到好用、易用。 如今AI手机之战愈发焦灼,逐渐步入下半场,基本的功能、框架已经逐渐趋同,差异化竞争比拼的将会是谁能够提供更好的端侧落地体验。随着未来苹果国行AI的落地,三星与苹果AI的正面较量即将展开。
起猛了,诺基亚用上 DeepSeek 了
我问它 怎样防沉迷 它让我砸核桃 想象一下这样的画面: 你掏出一台看起来像 30 年前的诺基亚手机:熟悉的 T9 键盘,发出「咔哒咔哒」的声音。2.4 寸超低分辨率的小屏幕,闪着怀旧的光。 你问它:「你怎么看人们沉迷手机这件事?」 它居然秒回了一段吐槽,告诉你:「真正强大的手机,应该能砸核桃」??? 这就是我与 HMD 3210 的奇遇记:一台外表是 30 年前诺基亚、内心却住着一个完整大模型的「时光机器」。 429 块,居然也能用 AI? 当我打开包装,把这台 HMD 与巴萨球队联名的 3210 功能机拿在手上的时候,内心的 OS 是这样的: 429 元?AI 功能机?HMD 你是认真的吗? DeepSeek 能塞进这个小盒子里? 刻板印象的我,一度以为这就是个拿情怀割韭菜的东西——更别提看到那块肉眼可辨像素的屏幕,以及质感说不上优秀的塑料按键。 我的理智开始疯狂摇头:醒醒,这年头哪有这种好事? 但好奇心还是战胜了理智。反正也不贵,就当买个乐子了。 很快我就发现,我错怪它了。 这支 3210 不仅真的有AI,甚至挺好用…… 开机、插卡、连上网络,我按下了中间的确认/AI 键,随口来了句:「今天天气怎么样?」 接下来是见证奇迹的时刻(对于一台功能机来说): 屏幕上立刻(几乎无延迟)弹出了语音识别好的文字。紧接着这个 AI 助手就给出了广州天气答案——一切发生的太快,大概只有两三秒钟。 而且,答案的呈现方式也特别「诺基亚」:不是你们熟悉的那种一长串的答案,而是一条一条的短信息。 更有趣的,是我问它:「你怎么看现代人沉迷手机这件事?」 它没有像一般的 DeepSeek 那样,给我一个长篇大论的手机沉迷影响报告。 ——而是给了我一段俏皮话: 「屏幕闪现复古信号格」 诺基亚总结报告 现代人刷手机: 电量焦虑 x 100 颈椎变形 x 50 错过眼前人 x ♾️ 本机建议: 每天用我砸核桃!(物理解压) 原来,在一台诺基亚古董功能机上用AI,竟然是这样的感觉。 展开讲讲这个 AI 在功能机上的体验: 首先我发现,3210 的语音识别,不仅快,而且准。普通话和英语,不用修改设置语言,而是直接说就行,它能瞬间识别,精确度非常高。 要知道,平时用 iPhone 的语音输入,经常要等一两秒才能反应过来,有时还会识别错误。但这台「老古董」的语音识别速度和准确率,简直快到离谱——就像你话音刚落,它就开始表演「我全都懂」。 然后,它的答案,虽然是一条一条弹出来的,但是速度绝对不慢——绝对超过了我对于一台「功能机」的期待。 那种等待短信弹出的感觉,有点像多年前和暧昧对象发短信——竟让人有点小小的悸动,期待它接下来会说些什么…… 如果把这台手机交给家里的老人——你可要小心他们沉迷于与虚无的 AI 的聊天。 蜜月期总是短暂的 随着问题越来越「刁钻」,这台「老师傅」开始露出马脚。 首先,它有点儿「客服病」: 当我问「你用的是什么模型」时,它立刻切换到敷衍模式:「技术细节我不太清楚呢,我们可以聊聊生活小窍门哦~」 那个语气,简直就像客服小姐姐在线糊弄你。(注:不是原生 DeepSeek,应该是 HMD 在国内找的模型服务商魔改出来的,能在本地跑/服务器低延迟运行的版本。) 更搞笑的是,它还有个「强制老人家」模式: 你要理解,这种功能机一般定位都是老人机,所以它一上来就会默认用户是老年人。 当我问工作问题时,它会来一句:「这是为您孙辈问的问题吗?🤣」 我:「……我才 25 岁好吗!」它:「那您真是年轻有为呢!」 属于一个没话硬聊…… 而且它是没有设置功能的,也没法手动修改你的身份——但你可以像一个正常的大模型一样,不断地用提示去「掰」它,让它就范,按照你希望的设定讲话。 (在这台 3210 上,跟他重复强调了四五次之后,它才当我是个 20 多岁的年轻人……) 我还观察到了它的「惜字如金」属性。 每次回答都控制在 100 字左右,典型的「话不多说」风格。但凡问点复杂的问题,特别是涉及到「药该怎么吃」这类老人常问的问题,它往往就开始打太极了: 「这个问题比较复杂呢,建议您咨询专业人士。」 我算是明白了,这就是传说中的「小模型+强限制+低配版」套餐。速度快是快,但深度嘛……别有太不实际的幻想。 也许「够用」就已经很好? 虽然 AI 功能让我又爱又恨,但当我仔细看了看这台手机的其他细节时,突然有点理解它的「良苦用心」了。 巴萨联名做得还挺用心:外观是巴萨配色,壁纸是巴萨主题,连电话铃声都是 Barcelona Anthem。作为一个伪球迷,我承认被戳中了。 最让我佩服的是支付功能:虽然跑不了完整的支付宝,但它能够通过快捷键亮出一个付款码!但实现方式比较「骚」:它调用的是支付宝接入儿童手表的接口,所以原则上需要另一台登录了支付宝的智能手机,才能激活付款功能…… 但起码是把付款码给实现了,这波操作属实有点东西。 至于这个擅长俏皮话,甚至嘴太甜但没什么干货的 AI 助手回答,我是这么想的: 不是所有人都需要能写代码、能创作、能哲学思辨的 AI。对于爷爷奶奶来说,有个能聊天、不出错、偶尔解个闷的 AI 伙伴,可能就够了。 毕竟你陪不了 ta 的时候,有个 3210 陪着也挺好的。 时空错乱,但莫名治愈 用了几天这 429 的「最便宜 DeepSeek 终端」,我的感受可以用四个字概括:时空错乱。 一方面,你明明拿着 20 年前的设计,按着实体按键,看着像素屏幕,仿佛回到了「贪吃蛇」和「俄罗斯方块」的年代; 另一方面,你又能和 AI 对话,感受着 2025 年的科技魅力——国行版由 DeepSeek 提供。 这种反差萌,莫名其妙地有点治愈。 在这个人人都被智能手机「绑架」的时代,偶尔体验一下「简单生活」,居然有种返璞归真的感觉。没有无尽的 app 推送,没有让人沉迷的短视频,只有最基本的通讯功能,外加一个不太聪明但很听话的 AI 小伙伴。 当然,你要说这台手机能替代智能机,那纯属天方夜谭。但作为一个体验玩具,或者给爷爷奶奶的「入门级 AI 启蒙机」,还别说,它真有那么点意思。 毕竟,在这个 AI 满天飞的年代,能让老人家也体验一把「对着机器说话,机器还能回话」的神奇感觉,也算是科技普惠的一种体现吧。 最后,如果你问我推不推荐买这台手机,我的答案是: 如果你期待的是 ChatGPT 级别的体验,那就别想了; 但如果你只是想找个乐子,或者给家里长辈/小朋友一个不太可能出问题的「AI 启蒙」,那这 429 块钱还挺值的。 反正,能砸核桃的手机配上 DeepSeek,听起来就很酷不是吗? 文|张展毓
东风纳米06被指驾驶辅助功能向右跑偏 厂商回应
快科技8月7日消息,据报道,近日,部分东风纳米06车主反映,该车的驾驶辅助功能存在向右跑偏的情况,需要手动修正。 今日,东风纳米在最新一期答网友问中对此作出回应。 针对401 Ultra、 471 Ultra车型,东风纳米方面表示,由于两款车型智能驾驶辅助均采用“端到端模型”,它会根据输入数据进行模型训练,这时便会存在偏向右侧的情况。 因为“模型”在选择行驶轨迹时短时间没有选择居中(一般<10秒),然后又会回到居中状态。 该公司还指出,出现上述问题还有其他两种可能。一是遇到侧前方有车辆时,系统会自动轻微避让,可能让车主产生跑偏的感觉。 二是视觉上的小错觉一一由于主驾座位在左侧,即便车辆实际行驶在车道中间,可能也会下意识觉得向右偏。 至于401 Air/Pro和471 Pro车型,大部分情况下状态正常的车辆,居中行驶表现都是比较稳定的。 如出现“车辆右偏”的现象,原因可能为以下两种: 1、方向盘零位角不准或者轮胎定位有偏差,导致车辆本身有点跑偏。建议重新做一下四轮定位和方向盘零位角标定。 2、驾驶人对车辆功能还不是很熟悉一一比如车辆离左侧车道线太近时,LKA(车道保持辅助)功能会自动向右纠正方向,这其实是系统在帮着保持车道居中,可能会被误以为是跑偏。
对话何小鹏:如何平衡创新速度与安全责任?
作者 | 杨睿琪 编辑 | 刘毓坤 凤凰网科技讯 8月7日,全新小鹏P7迎来中国首秀并开启预售,晚间,小鹏汽车董事长何小鹏接受了凤凰网科技等媒体的采访。何小鹏就如何平衡创新速度与安全责任这一关键问题进行了阐述。何小鹏强调,安全涉及多方面,是一个从源头到市场终端的闭环管理过程。 他指出,新势力车企正着力解决传统厂商以“硬件质量为主”的模式,转变为涵盖“软件质量+硬件质量+全球质量”的综合体系。其中,“全球质量”尤为重要,需应对不同国家的地域性差异,包括法律法规带来的挑战。平衡好硬件、软件与全球地域性这三大要素,是当前行业面临的共同考验。 何小鹏将小鹏汽车的策略总结为“行稳致远”。他以欧洲市场为例,说明公司进入欧洲第五年才真正开始发力,前四年均在打基础,这种稳健的步伐是为了保障更全面的安全。他表示,在追求技术创新和效率的同时,构建坚实的质量闭环并采取稳健的发展节奏,是保障安全责任落地的核心路径。 在谈到全新P7的目标时,他总结为“无短板、中板高、有长板”的木桶理论升级版:长板具象化为差异化的好看、最强的智能化、优异的运动驾控特性(动力、制动、转向、续航);中板涉及多项未发布能力,将在上市发布会揭晓;短板清零则强调安全是基础。 “五年是一个‘大代’。”何小鹏如此定义当下智能汽车的迭代周期。面对新能源市场渗透率激增、竞争格局剧变的五年后,小鹏选择以全新P7重振“图腾”车型,并宣告进入第二代车型平台周期。作为小鹏历史上最成功的车型,初代P7在2021-2022年曾助力品牌跻身20万级以上市场“三强”。但五年间技术环境已天翻地覆。“P7最初仅30TOPS算力,续航700km,当时600+km都少见。如今量产车最高续航达800+km,当时没有800V、没有5C。” 何小鹏坦言市场竞争节奏加速,“以前一个平台需7年,现在很多公司两年半就有一代。”选择此刻换代,小鹏意在让P7重新成为品牌标杆。“我非常期望P7重新成为小鹏的图腾,重新进入20万级以上市场‘三强’。”何小鹏强调,全新P7在设计、性能、智驾、智舱上“完全领先一大代”,是团队投入“情感、努力、心血”的成果。 针对设计方向的问题,小鹏汽车设计负责人王谭表示,设计必须服务于大众审美,“一定是让大部分的人会觉得这个产品是好看的是酷的”,而非追求小众的艺术品。设计师需要具备前瞻性,思考未来两年的产品趋势,让大众能够接受。 此外,我们发现P7和之前的G7一样,都是用了小鹏最新的三颗AI图灵芯片,然后上车VLM+VLA,但是现在全行业中只有小鹏在这么做,其他领先的玩家一般都只有一个VLA。对于这两个大模型同时存在的必要,何小鹏表示,明年可能会看到更多类似的架构出现,最重要来自于两个逻辑: 第一,小鹏的算力是自研的,且考虑了多场景跟多产品线,绝大部分公司自研的算力可能只考虑AD(Autonomous Driving),就是智驾,没有考虑到其他领域,这是我们与他们之间很大的差异。 第二,我给内部的要求是“VLA是更安全的司机,VLM是更聪明的管家”。今天的算力看起来比以前的车提高了10倍,我认为5到10年后的算力可能比现在的车再提高10到数十倍。所以“强算力”不光是小鹏,明年美国友商也会有很强的算力。这个算力变化是超级跳跃性的,不仅仅是增加百分之几十,而是变化会非常快。算力会在明年、最晚在后年让所有的车厂看到巨大的价值,也会跟进巨大的变革,我们不是说敢为人先,我们正在敢为人先。 何小鹏透露小鹏去年8月份就流片成功,10月份就真车上车了。他期望这个月内可以让G7的用户开始小范围体验。他表示,硬件的推进已经在前几个月解决了,现在正在攻克软件。 针对中国新能源车出海,何小鹏给出清醒判断:“真正的全球化还要认真学习10年甚至20年。”他以初代P7出海受挫为例:“海外用户不觉得它漂亮。欧洲用户要求尾箱绝对够大,轿跑最好有空悬。”他特别强调情绪价值的地域性差异:“中国的情绪价值和全球完全不同。当中国文化、影视走向全球时,汽车的情绪价值才可能同步。” 关于激光雷达与纯视觉路线之争,何小鹏态度鲜明:“从智能辅助驾驶到无人驾驶,我们都是全视觉方案。”他认为视觉上限远超激光雷达:“将来视觉能识别路上可能扎胎的钉子、被挪动的沙井盖,激光雷达很难做到。”他预测到2027年该争议将消失。 面对P7、P7i、P7+三款车型的定位区隔,何小鹏明确划分:“P7和P7i是第一代产品,全新P7是P7i的换代。”而P7与P7+同属5米级轿车家族,差异在于定位:“P7+更关注空间、舒适,P7更关注颜值、运动。”针对交付痛点,小鹏调整了产能策略。“以前逻辑是先下定,再锁配、下单、生产、物流,很难准确预计产能。”何小鹏表示,全新P7将提前根据用户调研生产部分现车,缩短交付周期。他特别指出新势力与传统车企的库存差异:“传统车企库存期达2-5个月,我们仅0.35个月。”
在这场中美AI竞赛中,我们的互联网大厂正在迅速边缘化
本文系基于公开资料撰写,仅作为信息交流之用,不构成任何投资建议。 也许到未来某个时候,我们才会知道今天的Meta创始人扎克伯格究竟看到了什么,让他愿意此刻在AI赛道一掷千金。 仅仅在过去的12个月中,Meta在AI赛道的花钱的速度,几乎每天都是媒体热点: 斥资 143 亿美元收购了数据标注公司Scale AI 49% 的股份,并聘请其首席执行官 Alexandr Wang 担任 Meta 的首席 AI 官; 向10-20名顶级AI人才提供了1亿至3亿美元的薪酬包,总计可能在10亿至 60 亿美元之间(基于多年合同,且部分为股权),天价合同让拿惯了大合同的体育明星也为之失色。 根据Meta 首席财务官Susan Li的表态,Meta2025年的总支出预计在1140亿至1180亿美元之间,其中绝大部分都用在了AI基础设施建设上。 说出来你可能不信,Meta甚至不是过去5年美国科技巨头中资本开支最高的: 从真金白银的资本开支层面衡量,四大互联网科技公司在过去4年中的资本开支最少的也是翻倍,2024年总开支相当于1.7万亿人民币,接近今天阿里的市值。 而2025年,根据几家科技大厂指引,这四家公司今年预计总资本支出将超过3440亿美元,超过2.5万亿人民币。 这其中90%,都流向了美国正在大兴土木的AI算力中心,现在,AI Capex(资本开支)已经成了美国经济驱动一个重要影响因子: 2024 年第三季度,AI 资本支出占美国实际GDP增长的16%-20%,掩盖了美国其他经济板块疲软的情况。 2025年,AI 相关资本支出将占S&P500 总资本支出的21%,对 GDP 的贡献甚至超过了消费者支出的总和。 不仅仅是芯片,核电,甚至液冷,连接器,变压器,股价都在这场新铁路建设投资中疯狂飙升。 01 这并非泡沫 对AI数据中心的需求并非泡沫。 数据中心的电力使用率每年翻几倍,2025年已从2024年的4GW增长至预计10-15GW,预计到2035年达123GW,增长30倍以上。美国公共事业公司Capex也上调了15-20%,仅仅为了满足数据中心的用电量需求。 小型模块化核电站也一年之内翻了好几倍。 无论是谷歌,还是微软,甚至Meta,“云和AI需求强劲”的说法都出现在电话会中,广告和电商和协同办公,都在受益AI需求增长。 供给迅速增加的另一面,是美国企业的AI采用率已经达到了78%,在大企业中已经达到了85%,较2023年的55%增长42%。 换言之,美国科技大厂的Capex的激增,并非纯粹恐惧错过(FOMO),而是看到了AI需求的加速。 在Allin Podcast的演讲中,特朗普的笑容已经难以遮掩: “在人工智能的竞争中,我们对中国已经取得了实质性(substantial)领先。” 02 寂静无声的中概互联 特朗普并未夸大,美国工业相对中国的技术水平,过去30年,在各个层面都呈现了长期停滞,但在AI赛道这个唯一赛道,正发生显著的逆转。 数据是冷冰冰的: 美国4家科技巨头过去5年的资本开支之和达到了5.36万亿人民币,而中国7家互联网头部公司——腾讯,阿里,百度,京东,快手,美团,网易——的资本开支合计仅为6300亿人民币。 在2020,这个资本开支比例是1:6,而在2024年,这个比例已经到了1:10。 要知道,这个已经相当难看的比例,还是建立在腾讯阿里等公司在2024年四季度有了Deepseek之后奋起直追的基础之上。 实际从趋势上看,接下来一年中的差距还会越来越大: 微软,meta,亚马逊,谷歌这四家今年AI资本开支是接近2.5万亿。 而即使考虑未上市公司如字节等等,加上承担基础任务的运营商AI资本开支,根据中金估计,2025年整体也不会超过5000亿人民币。 要知道,这里面还有AI海外扩张的计划,真正投入中国市场的AI Capex已经被美国竞争者拉开相当大的差距。 03 中国互联网大厂的“AI通缩”症 中国互联网的“AI通缩”的原因有很多,至少中国大厂可以给自己找很多理由。 其中最明显的一点是在芯片层面受到的限制,这也是很多中国互联网公司为自己迟迟不动身的说辞: 因政策限制,无法买到英伟达最前沿性能的显卡,同时采购量也很难得到保证,资本开支无用武之地,至少在Deepseek没有出现的五年,这套叙事是可以说得过去的。 公平地说,美国出口控制在过去的5年中,是越来越严密和复杂的: 如2022年禁售先进半导体,2025年扩展到云访问和AI模型权重,使中国缺乏前沿 AI芯片,迫使开发者转向本土替代,但国产芯片性能差距仍然很大。 但事情并没有这么简单。 从海外和国内头部互联网厂商资本开支占经营性净现金流比重来看,美国头部互联网企业的资本开支占比过去几年达到了30%,未来承诺将达到40%,而中国互联网头部过去几年中为15%,未来也在25%左右。 换言之,中国科技公司盈利能力更弱的情况下,对AI投入的比例也更低。 中国互联网公司的钱投入了哪里? 我们不妨以腾讯为例: 在过去5年中,腾讯的账面资金正在积极的回馈股东,回购+分红+偿债金额逐年上升,在2024年,腾讯回购分红和偿债的净总金额达到了1681亿,已经是当年资本开支的2倍还要多。 阿里也是如此: 根据现金流量表,2024年全年,阿里累计投入160亿美元用于股份回购,约合人民币1168亿元,分红289亿,合计1457亿元,同样是当年AI资本开支的2倍以上。 更多的互联网公司的情况大家心里更清楚。 今天,中国AI CapEx仅占GDP的0.1-0.2%,远低于美国。 换言之,中国互联网公司在AI竞赛启动的这5年,至少在投入资本开支,构筑AI基础设施的这条线上,都一直在被美国互联网企业甩开差距,形成了显著的“技术债”。 而资金大多数用来分红回购,通过金融工程的方式,来进行市值管理。 ‌技术债(Technical Debt)‌是软件开发中,为追求短期效率而采用非最佳方案所积累的潜在问题,需在未来付出额外成本修复,其概念由Ward Cunningham于1992年首次提出,类比金融债务的利息机制。 我常常会想起Peter Thiel在美股黄金十年中的经典的悲观论调: “企业赚到钱不知道投入哪里,只能用于回购股票,而卖出股票的投资者也不知道钱用于哪里,只能继续买回股票。在股市一片盲目且乐观的气氛中,美国又走过了技术停滞的10年。” 此刻,在一度代表着时代精神的中国互联网人也不知道未来将向何处去的时候,中国科技公司通过回购和分红,走过了AI停滞的五年。 这5年中,中美的AI竞争态势发生了悄然的逆转: 中国科技公司更多的资本被配置到回购,分红,偿债等稳定市值的手段上,而美国科技公司则雄心勃勃的投入越来越多的资本,迎接AI对于组织效率的全面提升。 来自美国的出口限制,只是中国科技公司“AI通缩”的很小一部分因素,Deepseek的横空出世就是其中的证明; 对于技术增长的玩世不恭,用舆论战掩盖自己在AI层面的无所作为,才是中国科技公司难破的心中贼。 04 AI Capex:中美国力竞赛的下一个灰犀牛 对于美国今天的AI capex来说,占增长的25%并不是什么了不起的数字,美国历史上铁路投建高峰期,铁路资本开支占到了美国当时GDP的6%,全美上下的铁路热到达了峰值,巴菲特的祖师爷就是靠研究铁路债券起家的。 对于AI数据中心来说,网络效应的震撼力不会小于互联网时代的搜索引擎和PC时代的操作系统,AI用的人越多,留给后面竞争者赶超的难度就越大,今天的中国软件公司出海,基本没有什么低垂的果实,每一个赛道里都挤满了人,基本没有了浅池大鱼。 今天的中国AI资本开支,仅仅占到中国经济0.2%,AI这个全新的时代主题,已经在简中主流叙事中被无限边缘化,其中中国科技大厂无所作为是其中的核心病症。 今天,AI capex已经不仅仅是中美科技竞赛这么简单,而已经成为了经济竞争的核心主题,也是下一个10年中,科技大厂是否还可以拥有影响力的核心指标。 诛心而论,这是扎克伯格不惜血本押注想要留在牌桌上的重要原因:对于这个99%收入来自于广告,从最开始就用开源想要拖住一众闭源模型前进脚步的1.5线科技巨头来说,今天对AI的加速投入并不算太晚。 因为还有更多的中国1.5线科技大厂,连上牌桌的门票都还没有拿到。 05 在这场AI竞赛中,中国互联网大厂正在迅速边缘化 我们不如再比较一组数据,来看看今天,中美在这场AI竞争中的态势。 美国百花齐放的大模型,周活跃用户WAU各口径去重,达到了10亿水平。 今天中国的大模型,WAU去重之后,大概在7000万左右。 美国企业的AI采用率(至少一个部门用过AI一种功能),已经达到了85%,大型公司达到了90%。 而中国企业的AI采用率,不会超过15%。 这同样构成中国科技公司“AI通缩”的重要因素。 要知道,美国用户的AI高使用率的一个背景是: 在美国这样一个白领服务业占比超过60%的市场,医疗,教育的极高成本,都成了AI革命的下一个目标: 美国门诊费用100美金/次起,而AI大模型直接替代医生问诊在美国几乎无需推广;而美国大学的高昂学费也成了大模型直接可以占领的市场。 中国高级服务业的从业人数少,人均gdp更低,因此大模型能够服务的有效市场本身就远远小于美国。 中国企业的AI adoption rate远远低于美国也就可以理解:现在即使Deepseek完全免费,中国真正在使用AI的周活跃用户仍然非常有限,与美国构成了1:10的比例 我们不难得出结论: 在有效市场相对小,替代成本相对更低的情况下,中国AI的网络效应会更为有限,中国科技公司参与全球科技竞争,面对的科技障碍会迅速增长。 想要加速AI大模型的使用率,中国科技公司不仅需要资本开支迅速追赶,更重要的是,需要拿出做外卖和打车的精气神,用更多的补贴填平中美AI使用率的障碍,迅速扩大AI使用基数,提升企业的AI采用率。 这构成了先有蛋还是先有鸡的问题: 即使不考虑芯片性能问题,AI使用率越低,AI资本开支的回报率就越低,而AI资本开支回报率越低,中国在AI赛道就继续会和美国拉开距离。 留给中国互联网大厂的时间已经不多了。

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