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苹果,马斯克的新“仇人”?
OpenAI好像好久没有这么热闹了。 12天的直播活动还在进行着,目前进度条刚一半,就已经抛出了不少重磅消息。 Sora终于发布了,和苹果的合作也终于正式落地。当地时间12月12日,OpenAI宣布全面登陆苹果生态,可以运行苹果智能(Apple Intelligence)的设备现在可以无需注册一键呼出ChatGPT了。 与此同时,OpenAI的外界压力愈发的大了。 先是马斯克起诉OpenAI这件事又有了新进展,马斯克直接申请法官禁止OpenAI转为营利性公司。然后谷歌瞄准OpenAI的靠山,在FTC来问话的时候,表示应该终止微软和OpenAI就云服务的独家协议。 可惜X(前推特)不显示用户用的什么设备。半年前苹果官宣和OpenAI合作的时候,马斯克曾怒发消息称如果成真,那么“苹果设备将在我的公司禁止使用”,而他手里的公司可不少。如今ChatGPT正式“上岸”苹果,不知道马斯克的新X消息是用什么设备发布的。 最有意思的是,前不久还在和马斯克约架(真约架,肉身互搏的那种)的扎克伯格,这个时候也跳将出来,支持马斯克的主张,请求组织OpenAI成为营利性公司。 总而言之,OpenAI在这个冬天,又多了几个公开挑战自己的敌人,也交了一个朋友。 好消息是,这个朋友和自己相互需要,抱团取暖。苹果公司急需要给iPhone加一些新的武器,AI是首选,而要尽快落地这个计划,外部合作的首选正是OpenAI。而且从最近几个季度苹果的财报来看,入局AI的好处已经有所展现。 坏消息是,这个朋友并不能解决自己的所有问题,自己也同样无法为苹果抚平所有忧愁。 OpenAI一路狂奔,可是越跑敌人越多。 当地时间12月13日,扎克伯格的Meta向加州总检察长请求:阻止OpenAI成为一家营利性公司。Meta指责称,奥特曼的公司明明“利用”其非营利组织的地位筹集了数十亿美元。 翻译一下就是,你奥特曼不讲武德,刚开始说OpenAI是非营利组织,谈理想谈情怀的,筹了那么多钱。现在倒好,转眼你又想转型营利性公司了? 最有意思的是,这样的指责我们并不陌生,马斯克早就出手了。 作为OpenAI的创始人之一,马斯克于2018年退出,此后多年相安无事。一直到2021年底ChatGPT推出,OpenAI大火,马斯克逐渐成为“反OpenAI急先锋”。而他的动作,也从一开始的在社交媒体和采访中炮轰,升级成了法律诉讼。 今年3月,马斯克向美国联邦法院提起诉讼,指控OpenAI违反了其创立原则。他最新的动作是,进一步扩大诉讼范围,要求组织OpenAI计划中的重组。11月,马斯克再度修改诉讼,OpenAI一直以来的最大金主微软,也被列为被告。 而扎克伯格和马斯克,在过去的两年一直以敌人的身份示人——马斯克收购了推特(后改名X)后,扎克伯格推出竞品Thread,声势浩大地想趁机取代推特。 如果只是商业互殴倒没什么可说的,但这两个人莫名其妙就开始约架,要来一场肉身互殴:二人在社交媒体上喊话,要约在八角笼里来一场格斗。而且有模有样,训练视频都放出来了,过程中还惊动了UFC(终极格斗冠军赛)的前冠军和老板白大拿。 不过这场39岁和51岁科技CEO互殴的旷世比赛并没有发生,至少目前没有。而如今扎克伯格居然就这样和马斯克站到了同一个战壕中。 毕竟,敌人的敌人就是朋友。 另一个罕见出击的是谷歌。当地时间12月10日,The Information报道称,谷歌已要求美国政府解除微软在其云服务器上托管OpenAI的独家协议。该报道援引知情人士称,这是美国联邦贸易委员会(FTC)就微软的商业行为向谷歌了解情况,谷歌反手就把矛头指向了OpenAI和微软的独家合作。 扎克伯格的Meta,和马斯克的xAI,以及谷歌,都是OpenAI最凶狠的竞争对手。和OpenAI抢芯片、抢用户、抢金主。而若要阻止OpenAI继续高速前进,就要寻找其七寸下手。攻击和微软的合作关系,是断后。阻止其转型为营利性公司,是堵路。 尴尬的是,OpenAI面临的局面不仅仅是敌人变多,朋友的关系也并不牢固。 虽然在表面上微软CEO纳德拉依然在各种场面盛赞OpenAI,展示二者的亲密合作关系。但是自从奥特曼2023年11月被OpenAI“除名”的闹剧之后,微软在实际上有了更多对冲风险的动作。最明显的,是微软吸纳了Inflection AI的人才,并且在公司内部打造独立的部门Microsoft AI。 10月时,《纽约时报》就援引5位靠近纳德拉的人士,报道说纳德拉私下表示,OpenAI那场著名的闹剧让他颇为震惊和担忧,微软高管愈发担心其AI业务过于依赖OpenAI。 腹背受敌的OpenAI渴望新朋友,最好是一个强大的新朋友。 从当地时间12月4日开始,OpenAI进入“连续12天直播”活动。每次都会公布一些OpenAI在产品上的新动作。最引人注目的是Sora在经历了一年的讨论后,终于和众人见面了。 而在Sora发布的热烈讨论当中,有一个紧随其后被公布的消息险些被忽略:ChatGPT正式登陆苹果系统。 双方共同发力。苹果那边宣布,发布iOS 18.2、iPadOS 18.2和macOS Sequoia 15.2,同时推出一组全新的苹果智能(Apple Intelligence)功能。 而OpenAI那边则在直播中宣布,ChatGPT成功集成到苹果的iOS、iPad、macOS系统中,用户可以直接在苹果系统里访问ChatGPT,无须注册。 今年6月的苹果开发者大会WWDC上,双方的合作被公布,如今算是正式落了地。 这段合作关系,是OpenAI在2024年度拿下的最关键战役之一。对于苹果来说恐怕也是如此。 将时间拨回今年2月,苹果十年造车梦碎。在那之后,库克开始越来越多地谈及AI,并逐渐从相对保守地表态,变为高举AIGC大旗。 苹果需要AI。5月时,苹果发布2024财年第二财季财报,收入占比超过一半的核心硬件iPhone。却成为拖累苹果收入的主因——一季度iPhone收入同比下降10%,至460亿美元。在那次的财报电话会上,没等提问环节,库克一开场就率先提及AI,表示“我们相信AIGC的优势,将让苹果脱颖而出”。这一表态也成功挽救了财报发布当天苹果的股价,当日大涨6%。 但是摆在苹果面前的挑战是巨大的。此前多年,苹果将巨大的精力放在造车项目上。在AI方面,苹果的确一直都有研发,也早已将AI功能融入苹果生态之中,但是要说赶上如今的大模型浪潮,还是需要时间。 但哪里有时间? 眼瞅着iPhone乏力,新产品Vision Pro不过是“少部分的玩具”,必须吸取造车项目“完美主义陷阱”的教训,尽快发力。 在这样的背景之下,苹果和OpenAI走到了一起。第二财季财报发布的次月,苹果就在WWDC上宣布了和OpenAI的合作关系。 在具体的落地上,苹果采取了现阶段最明智的一招:以自研的较小的内部模型实现较为简单的AI功能,依靠更强大的外部模型(如GPT)实现更高级、复杂的AI功能。根据苹果发布的介绍文章,苹果智能有三层:第一层是参数仅3B的自研端侧小模型,第二层是大一些的自研模型,通过私有云计算在苹果芯片服务器上运行,第三层是外部模型。 这样做既可以快速落地AI功能,又保留了退路。 11月,苹果公布2024财年第四季度财报时,情况已经明显好转。iPhone的收入环比由跌转涨,同比也增长了6%。在全球很多地区(不包括中国市场)iPhone的表现都很强劲,在包括美国、法国、英国、韩国、巴西、马来西亚在内的很多国家创下了季度营收记录,三季度全球销量甚至已经无限逼近三星。 苹果和OpenAI的合作,与其说是谁抱了谁的大腿,不如说是互相取暖。一个急着重振雄风,一个急着扩大规模,一拍即合。 这一点可以从这场交易本身看出。外界原本猜测这是一笔价值数十亿的交易,但彭博社的马克·古尔曼(Mark Gurman)却透露,这场交易双方谁也没付钱。 也就是说,苹果公司并没有花钱请OpenAI将ChatGPT引入苹果生态,OpenAI也没有花钱请求登上苹果这艘大船。 提高竞争力和大规模分发才是最有价值的商品,而不是现金。 不过,双方的这场合作,更像是雪中送炭,可以温暖彼此,但并不能解决全部的问题。 朋友虽然交了,但敌人瞄准的确实是自己的七寸。OpenAI目前最要紧的一件事正是重组、完成非营利组织到营利实体的转变。而扎克伯格和马斯克都已经公开反对,为其增添阻力。 今年10月,OpenAI宣布完成新一轮融资,规模庞大。融资总计筹集66亿美元,估值飙升到1570亿美元。而在这次融资开始之前,OpenAI的估值是860亿美元。这样的估值飙升只能用疯狂来形容。 但这次融资附带条件,本轮融资以可转债的形式提供。公司必须在两年内完成重组,成为一家营利性企业,脱离非营利董事会的控制,取消投资者回报上限。否则,66亿美元将转化为OpenAI的债务。 而之所以融资的形式如此特殊,说到底还是因为OpenAI还没有证明自己的造血能力,投资者需要一个有关商业化的承诺。 一个被反复提及的数字是,《纽约时报》估计,OpenAI今年有可能亏损50亿美元。 在融资完成后的不到两个月时间里,OpenAI已经有好几个动作。包括终于发布Sora这个新产品,以及完善订阅制,新增每月200美元的ChatGPT Pro等等。 可是这是否能帮助OpenAI跑通商业化,还要打一个大大的问号。目前能看到的是,Sora经过将近一年的“蓄力”,并没能厚积薄发,当它问世的时候,市面上已经涌现了诸多视频生成的AIGC产品。 至于苹果,其困境绕不开中国市场。随着11月发布的第四财季财报,苹果在中国市场的营收已经连续五个季度下滑。除此之外,iPhone在中国市场的销量同样也在下滑。根据Canalys的数据,今年第三季度iPhone出货量同比下降6%,而这是在中国智能手机市场出货量整体增长4%的情况下。 在这一点上,OpenAI并不能帮上苹果。 外媒的多方报道显示,苹果在中国市场的AI合作方有可能是百度,将于明年国行版添加相关功能。也就是说,本来就最让库克头疼的中国市场,将晚一步才能装上AI的弹药。而到那个时候,iPhone能否拿出打动消费者的全新体验,还是一个未知数。毕竟,在苹果苦苦推进合作的同时,国内的手机厂商早就已经纷纷“AI化”,占尽先发优势。 不管怎样,看来2025年对于苹果和OpenAI来说都是关键的一年。双方既要携手共进,让市场检验苹果智能。同时又要各自为战,抵抗种种不确定性。 而敌人们,是不会站在原地等着的。
丸美“更名”,创始人孙怀庆夫妇财富较高点缩水175亿
雷达财经鸿途出品 文|莫恩盟 编|深海 在预告数日后,丸美股份的股票简称在“双十二”当天正式变更为了“丸美生物”。 对于此次更名,丸美生物在公众号的推文中表示,丸美从创立之初,就是一家承载着科技基因而诞生的美妆公司。 不过,翻看丸美生物过往的财报可以发现,其销售费用率要明显高于研发费用率。去年及今年前三季度,丸美生物的研发费用率较此前有所下降。而与部分化妆品上市企业相比,丸美生物的研发费用率也稍显落后。 对于自己一手打造起来的丸美公司,创始人孙怀庆、王晓蒲夫妇拥有绝对掌控权。截至三季度末,孙怀庆、王晓蒲夫妇合计持股比例高达80.8%。 凭借丸美,孙怀庆、王晓蒲夫妇在《2020胡润百富榜》上的财富一度高达255亿元。不过,今年两人在该榜单上的财富已缩水至80亿元,较此前的巅峰时期整整减少了175亿。 从财务表现来看,今年前三季度,丸美生物营收实现27.07%的增长,但增速较去年同期有所放缓;同期公司的归母净利润增长37.38%,但盈利规模不及上市当年。此外,丸美生物的市值,较高点出现了超200亿的下滑。 更名大打“生物科技”牌,研发费用率不及行业“顶流” 12月12日,丸美股份通过官方公众号宣布,丸美股份正式更名为“丸美生物”。 雷达财经注意到,早在12月5日,丸美股份就已经提前向外界公布了将要更名的消息。彼时,丸美股份在相关公告中向外界透露了更名的原因。丸美股份表示,公司及重要全资子公司名称中原本已包含了“丸美生物”及“丸美生物科技”。 据悉,丸美公司于2002年创立,2012年股份公司成立时名称为“广东丸美生物技术股份有限公司”,公司重要全资子公司2009年成立时名称为“广州丸美生物科技有限公司”,均含有“丸美生物”字样。 据丸美生物透露,公司主营业务重点聚焦于生物护肤领域,大部分产品都不同程度地应用了生物技术成果。公司具备强劲的研发实力和全链路研发体系,实现了核心生物原料的自研自产及创新技术成果的闭环研究和转化应用。 与此同时,丸美公司研发中心下设的基础研究中心,建有皮肤医学、活性材料、生物发酵等不同研究方向的众多实验室,拥有全面的生物科学研究、活性材料开发和生物活性评价测试能力。 丸美生物还强调,公司是高新技术企业、广东省生物护肤品工程技术研究中心、广东省企业技术中心,也是广东省“专精特新”企业、广州市博士后创新基地。 未来,公司仍将继续深耕生物技术的科学研究,开发更多元化、更绿色天然、更安全高效的生物活性原料,推进生物科技的创新和应用。因此,公司拟将证券简称进行变更,本次证券简称变更与公司名称与实际情况相匹配。 值得一提的是,据丸美生物12月11日发布的另外一则公告显示,近日,公司还完成了相关工商变更登记手续,企业类型由“股份有限公司(中外合资、上市)”变更为“股份有限公司(外商投资、上市)。 尽管丸美希望通过此次更名进一步向外界强化自己的科技基因,但丸美生物近期的研发费用率其实是有所下降的。2019年至2022年,丸美生物的研发费用率从最初的2.49%一路上升至3.06%,但去年其研发费用率跌至2.8%。今年前三季度,丸美生物的研发费用同比上涨23.08%增至0.54亿元,但其研发费用率却再度微降至2.79%。 与之对应的是,丸美生物的销售费用率从2019年的30.01%一路上涨至2023年的53.86%。今年前三季度,丸美生物的销售费用率进一步上涨至54.85%,这意味着丸美生物前三季度将超过一半的营收投入到了销售方面。 面对外界重营销、轻研发的质疑,丸美创始人孙怀庆此前就曾进行过回应。在他看来,广告宣传是快消品的刚性成本,而研发占比达到2%已经算是行业高水平,“节约广告费,转变为利润,对我们来说太容易,但对品牌的长远发展来说并不好。化妆品是半个造梦行业。我们要保持品牌的知名度,我们要想的是品牌的事。” 事实上,近些年来,越来越多的化妆品企业开始强化自身的科技属性。比如,珀莱雅、贝泰妮、欧莱雅、资生堂近来都曾在公开场合强调过企业对于科技研发的重视。 而与部分玩家相比,丸美生物的研发费用率并不占优势。以今年前三季度为例,华熙生物、贝泰妮的研发费用率分别为8.08%、4.97%,均高过丸美生物的2.79%。 创始人孙怀庆另辟蹊径,靠眼部护理杀出重围 身为丸美创始人的孙怀庆是土生土长的重庆人,就连本科他都是在当地的重庆理工大学读的。新世纪后,孙怀庆还曾在北京大学、香港大学工商管理学进行深造,以不断提升自己的专业素养和视野。 1989年至1995年期间,孙怀庆在重庆特种电机厂担任生产总调度。不过,孙怀庆并没有一直在重庆特种电机厂待下去。1995年,孙怀庆放弃了稳定的工作毅然辞职南下,加入到了广州化妆品行业浩浩荡荡的大军之中。 当时,广州化妆品行业正处于创立高峰期,中外合资和纯外资企业纷纷入驻,竞争异常激烈。然而,凭借敏锐的市场洞察力,孙怀庆迅速在化妆品行业崭露头角。 1995年至1998年,孙怀庆在广东白马化妆品有限公司担任推广部部长。1998年至2001年,孙怀庆又出任广州安尚秀化妆品有限公司执行董事、总经理职务。在化妆品行业摸爬滚打多年后,孙怀庆看到了国产化妆品行业的广阔前景,决定创立自己的品牌。 当时,市面上的化妆品大多涉及面部保湿、防晒、美白、抗衰老等,但孙怀庆并没有跟随大流挤向本就已经十分拥挤的赛道,而是选择了眼部护理这一在当时稍显空白的市场作为切入点。天眼查显示,2002年,一家名为广州佳禾化妆品制造有限公司的公司在广州正式成立,而这家公司正是丸美的前身。 “2002年之前,国际国内品牌没有人专注眼霜,第一他们认为消费市场小,第二他们认为很难做,吃力不讨好。但实际上所有人都注重眼霜。所有人对眼霜都不满意”,在回忆起创业之初的经历时,孙怀庆如是说道。 不过,孙怀庆也坦言,眼霜在化妆品品类中是最难做的,因为眼部肌肤是面部肌肤里面最脆弱的,眼睛一天要眨动一万四千次,没有汗腺很难吸收,用劣质产品就容易长脂肪粒。 而丸美的崛起,离不开孙怀庆对品牌建设的重视。他深知,要想在激烈的市场竞争中脱颖而出,必须打造具有竞争力的品牌形象。于是在品牌创立之初,孙怀庆就为丸美定下了“眼部护理大师”的品牌定位。 从最初多达4款“细胞活性肌晶系列”的眼部产品,到获得多项美容大奖的眼部多元细胞修复素,再到2004年推出的首批获得卫生部特殊化妆品许可的产品眼部防晒乳,丸美在眼部护理领域的技术实力一步步得到夯实。到了2007年,丸美的明星产品弹力蛋白素正式问世。 与此同时,孙怀庆也深知广告营销对于品牌塑造的重要性,因此投入了大量资金进行广告宣传。据雷达财经不完全统计,在品牌问世至今的这二十多年里,丸美曾相继与梁朝伟、周迅、彭于晏等影视明星合作。 凭借着“弹弹弹,弹走鱼尾纹”这句广告语,丸美品牌变得更加家喻户晓。目前,打开丸美官网,还能在首页赫然看到其最新代言人范丞丞拍摄的广告宣传图。 在孙怀庆的带领下,丸美品牌逐渐成为中国眼霜销量第一的品牌。据丸美官网披露,2021年至2023年,丸美眼部护理产品连续三年摘得中国销售额的第一名。 如今,丸美生物旗下已经有三大品牌,它们分别是丸美、恋火和春纪。其中,丸美作为拥有20余年历史且定位中高端的主品牌,主要以眼部护理为核心,深耕抗衰;恋火作为新锐彩妆品牌,擅长底妆;春纪品牌则定位大众化功能性护肤。 公司股权高度集中,创始人夫妇财富较高点缩水175亿 对于孙怀庆而言,2019年7月25日是一个有着特殊意义的日子。当天,丸美股份正式登陆A股,成功加冕“中国眼霜第一股”。在这个历史性的时刻,孙怀庆佩戴上了象征喜庆的红色围巾,在阵阵掌声中替丸美股份敲响了上市的钟声。 据丸美生物此前发布的财报显示,孙怀庆、王晓蒲夫妇为一致行动人。作为公司的实际控制人,他们共同掌握着公司的命脉。2024年中报显示,孙怀庆在公司担任董事长、总经理兼首席执行官职务,其妻子王晓蒲则在公司担任总裁助理一职。 尽管丸美生物是一家已经公开上市的公司,但身为创始人的孙怀庆、王晓蒲夫妇仍持有上市公司超高比例的股份。截至今年第三季度末,孙怀庆、王晓蒲分别持有公司72.72%、8.08%的股份,合计持股比例高达80.8%,彰显出丸美生物股权结构的高度集中性。 在财富方面,孙怀庆与王晓蒲夫妇在上市当年便以155亿元的财富强势跻身《胡润百富榜》。随后,他们的财富更是如火箭般飙升,在次年达到了惊人的255亿元,一年时间内实现了百亿元的增长。 不过,近年来,孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富却经历了波动。2021年、2022年,孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富分别下滑至115亿元、85亿元。 尽管孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富在2023年小幅回升至95亿元,但在今年10月出炉的《2024胡润百富榜》中,孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富又再度缩水至80亿元,相较2020年的巅峰时刻更是减少了175亿元之多。 创始人夫妇财富缩水的背后,丸美生物近年来的净利润尚未恢复至巅峰水平。 今年前三季度,丸美生物实现19.52亿元的营收,相较上年同期的15.36亿元实现27.07%的增长,创下了上市以来三季报营收的历史新高。不过,相较去年前三季度34.34%的增速,丸美生物的营收增长有所放缓。 利润方面,前三季度,丸美生物实现归母净利润2.39亿元,相较上年同期的1.74亿元实现37.38%的增长。不过,上市当年及上市第二年,公司前三季度归母净利润达3.59亿元、3.38亿元,目前公司归母净利润尚未回到这一水准。 对于前三季度所取得的成绩,丸美生物表示,主要系本期营业收入增长,同时公司产品结构进一步优化从而毛利率有所提升等所致。 值得注意的是,去年年末,丸美生物的短期借款为1亿元,但到了今年第三季度末,其短期借款上涨至2.49亿元。 截至12月13日收盘,丸美生物股价报收于32.42元/股,与其历史高点88.06元/股相比仍有较大差距。而公司的最新市值为130亿元,与最高点353亿元相比,市值蒸发达223亿元。
55亿富豪李缜推进191亿出海计划,国轩高科负债已近八百亿
雷达财经鸿途出品 文|肖洒 编|深海 为了满足海外市场的需求,动力电池二线巨头国轩高科加快了海外建厂步伐。 近日,该公司披露显示,公司拟分别在斯洛伐克和摩洛哥投资建设锂电池及配套项目,投资金额合计不超过25.14亿欧元,约等于人民币191.42亿元。 上述项目资金来源均为公司自有和自筹。然而,雷达财经注意到目前公司手头并不宽裕,截至今年三季度末,公司货币资金为142.2亿元,而短期借款却高达177.4亿元。 资金捉襟见肘之外,公司的负债率截至三季度末达到74.31%,为公司借壳上市以来的新高。与此同时,公司总负债达766.83亿元。 2020年,国轩高科通过非公开发行股票的方式,引入战略投资者大众中国。截至三季度末,大众中国持有国轩高科24.57%的股份,为第一大股东。但由于大众中国承诺放弃表决权,国轩高科仍旧执掌在李缜手中。 2024年胡润百富榜显示,李缜父子身家55亿元。 最高191亿元建两海外电池项目 紧跟宁德时代官宣欧洲建设第三座电池工厂的步伐,国轩高科公布了自身出海建厂的计划。 12月12日,国轩高科公告称,随着全球新能源行业的快速发展,动力电池市场持续增长,为进一步深化公司全球战略布局、推动海外业务发展、满足海外市场需求,公司拟以自有和自筹资金在摩洛哥投资建设年产20GWh高性能锂电池及配套项目,项目总投资不超过12.8亿欧元。 公告显示,项目尚处于筹备启动阶段,投资总额、建设周期等均为预估数,具体以实际情况为准。且项目投资将分阶段、分期投入,存在因建设过程中筹措资金不能及时到位等因素影响项目进度的风险。 在另一条相似的公告中,公司宣布拟以自有和自筹资金在斯洛伐克投资建设年产20GWh高性能锂电池及配套项目,项目总投资不超过12.34亿欧元。 总结下来,两个投建项目投资金额合计不超过25.14亿欧元,约等于人民币191亿元。两项目均为分期建设,不同的是斯洛伐克新能源电池超级工厂建设预计不超过三年,摩洛哥新能源电池生产基地预计不超过五年。 公开资料显示,2023年以来,海外市场需求旺盛,为消化过剩产能,寻找增量市场,国内动力电池企业龙头加速出海。 国轩高科也在积极开拓海外市场。今年四月份时该公司国际运营总监吴昊称,到2030年,国轩高科将在国内和海外分别实现300 GWh的产能规模,电池总产能规模达到600 GWh。 今年半年报显示,公司产品已出口到泰国、印尼、越南、印度、新加坡、美国、加拿大、欧盟等全球多个国家和地区。其中在本土化生产和研发方面,目前德国、印尼、泰国、美国硅谷四个 Pack 工厂产品已下线。 基地建设上,除了这次公布的摩洛哥和斯洛伐克,公司在美国芝加哥、密歇根、阿根廷、越南等生产基地也正在推进中,覆盖材料、电芯、Pack的海外十大基地布局初步形成。 从收入来看,2024年上半年,公司海外地区(含港澳台)营收为55.27亿元,同比大增八成,占总营收的比重从去年的2成跃增至上半年的3成多。 目前,国内锂电产业链正在加速出海。今年3月份,多氟多宣布拟与韩国企业合资在韩国建设六氟磷酸锂产能;6月,恩捷股份公告将在匈牙利再建新一期工厂。 7月,继匈牙利、摩洛哥等海外投资计划之后,欣旺达拟在越南建设首个消费电池厂;亿纬锂能拟投资30亿到马来西亚建设储能电池及消费类电池制造项目。 8月,赣锋锂业公告拟在土耳其建设电池厂。 12月10日,宁德时代与Stellantis同步披露,将共同出资成立合资公司在西班牙新建合资电池工厂。 Stellantis是全球第四大汽车集团,由PSA集团和菲亚特克莱斯勒集团以50:50的股比合并而来,总部位于荷兰。 宁德时代与Stellantis在合资公司中各自持股50%。合资电池工厂预计总投资40.38亿欧元(约合308亿元人民币),动力电池年产能为50 GWh,所生产的磷酸铁锂电池将供应给Stellantis。 据悉,西班牙工厂将成为宁德时代在欧洲布局的第三座电池生产基地,另外两座位于德国和匈牙利。 然而,在地缘政治风险、贸易壁垒等多重因素下,赴海外建厂也面临着种种挑战。 国轩高科在半年报中指出,国内外企业电池产能快速扩张,全球化背景下,动力电池企业面临国内市场和国际市场的双重压力。 此外,海外政策环境的不确定性,也会对中国电池企业的出口产生影响。 李缜紧握公司实控权 12月12日,国轩高科还披露称,公司控股股东国轩控股、李缜及李晨与战略股东大众中国于2024年12月11日签署了《补充协议》,延长了大众中国放弃表决权的承诺期限。 根据新协议,大众中国同意在相关股份登记至其名下后的72个月内或大众中国自行决定的更长期间内,放弃其持有的部分表决权,以确保其表决权比例低于创始股东方至少5%。 公告显示,此次协议的修订将不会导致公司控制权的变更,李缜仍为公司的实际控制人。补充协议的签署不会对公司的生产经营产生实质性影响。 国轩高科与大众中国牵手始于2020年5月。当时,国轩高科披露,公司拟引入战略投资者大众中国,并分两步实施,即大众中国受让股权、参与定增。 2021年12月,该交易顺利完成,大众中国合计耗资87亿持有国轩高科4.41亿股,超过李缜及其一致行动人的持股成为公司第一大股东。不过,由于存在大众中国放弃其持有的部分公司股份表决权的安排,公司实际控制人仍然为李缜。 按照原来的安排,到2024年底大众中国将掌握表决权,但随着本次补充协议的签订,李缜仍将牢牢把握公司的实控权。 公开资料显示,李缜出生于1964年,1984年7月参加工作,曾在合肥市政府经济研究中心工作数年。 1992年,李缜作为“下海干部”开始从商,牵头创立合肥市经济技术发展中心,2002年更名国轩公司,从房地产业务赚到第一桶金。 天眼查App显示,国轩控股集团有限公司的前身合肥国轩置业有限公司成立于2002年。官网显示,目前国轩控股旗下拥有房地产、影视文化产业。 国轩高科创立于2006年,是国内最早进军新能源汽车动力电池领域的企业之一。2015年5月,国轩高科借壳东源电器登陆深交所,成为“动力电池第一股”。 据媒体报道,2016胡润全球富豪榜中,李缜以19亿美元的财富成为安徽首富。不过近年来李缜的财富排名有所下滑,2024胡润百富榜中,李缜、李晨父子财富为55亿元,位列榜单第940位。 资产负债率达到74.31% 2024年中报显示,国轩高科主要业务分为动力电池系统、储能电池系统和输配电设备,公司还布局了矿产资源、前驱体、正极、负极、铜箔、隔膜等上游原材料及电芯、电池包以及电池回收利用等环节。 历史上,国轩高科借助自身的磷酸铁锂电池先发优势,于2012年一度坐上了动力电池产值榜首之位,成为彼时的中国动力电池龙头。 但磷酸铁锂电池的最大缺陷是能量密度不够高,2016年动力电池补贴政策将能量密度作为参考指标,能量密度高于磷酸铁锂电池的三元锂电池装机量一跃而上。 这导致的结果是,重金押注三元锂电电池的宁德时代横空出世,而在磷酸铁锂布局多年的国轩高科无力坐稳“一哥”之位,公司扣非净利润从2017年开始下滑,并在2019年至2022年陷入了亏损。 目前来看,在经历了前几年扣非净利润连续的亏损后,2023年国轩高科交出了一份亮眼的成绩单。 同花顺iFinD数据显示,2023年公司实现营业收入316.05亿元,同比增长37.11%;实现归母净利润9.39亿元,同比增长201.28%;实现扣非归母净利润1.16亿元,同比增长122.56%。 国轩高科在年报中解释称,公司全年产品交付突破 40GWh,同比增长超过 40%。在电池价格持续下降的形势下,含税销售收入同比增长 50%以上,海外业务及储能业务营收实现翻番。 2024年前三季度,国轩高科实现营业收入251.75亿元,同比增长15.60%;归母净利润4.12亿元,同比增长41.11%。不过在第三季度,公司扣非归母净利润仅811万元,同比下降47.3%。 海通国际证券研报认为,公司三季度扣非归母净利承压,主要受汇兑损失影响,该季度财务费用3.89亿,而去年三季度和今年二季度财务费用仅2.02和1.46亿。 但需要注意的是,高企的财务费用背后,国轩高科的资产负债率也在快速攀升。同花顺iFinD数据显示,公司的负债率在去年突破70%,至今年三季度末进一步达到了74.31%,为借壳上市以来的新高。 此外,截至2024年三季度末,公司负债总额达766.83亿元,其中短期借款为177.4亿元、长期借款为201.42亿元、应付债券为2.48亿元、一年内到期的非流动负债为63亿元。 财报显示,截至2024年9月末,公司货币资金为142.2亿元;前三季度公司经营活动产生的现金流量净额仅2.44亿元,而同期投资活动产生的现金流量净额为-37.89亿元。 11月22日,公司在互动平台上回复相关问题时称,近年来为满足海外日益增长的市场需求,需要加大投入,包括产能建设、技术研发、国际化人才引进等方面。这种扩张往往伴随着债务性融资的增加,从而提高了资产负债率。公司经营层对资产负债率的变化高度重视,并制定了相关计划以增强财务稳定性和市场竞争力。
亚马逊云科技最强AI硬件猛兽背后,工程细节详细解读
智东西 作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 在今年的云计算产业盛会AWS re:Invent上,亚马逊云科技(AWS)少见地公布了大量关于硬件基础设施及芯片的细节信息,包括自研服务器CPU Graviton系列、自研AI芯片Trainium系列、AI超级服务器、最大AI服务器集群等。 这场开诚布公的分享,既让我们窥得这家全球最大云计算巨头深厚的硬件基建功底,也让我们饱览了从CPU研发策略、先进封装、背面供电、AI芯片脉动阵列到芯片互连、AI网络的各种底层技术创新。尤其是对于云计算基础设施、数据中心芯片设计从业者而言,其中有很多值得细品的经验和思路。 大会期间,亚马逊云科技计算与网络副总裁Dave Brown还与智东西等少数媒体进一步就基础设施与芯片研发的策略和细节进行交流。他告诉智东西,Trainium3基本上所有设计都会围绕生成式AI,AWS已披露Trainium3是其首款采用3nm工艺的芯片,算力上一代的2倍、功耗降低40%,但目前透露技术细节可能为时尚早。他还剧透说亚马逊云科技预计明年会逐步发布更多细节。 一、CPU设计理念:不为基准测试而造芯 亚马逊云科技的自研服务器CPU和AI芯片均已在其数据中心落地,被许多知名IT企业采用。连苹果都是其座上宾,在构建Apple Intelligence等AI服务的背后用到了Graviton3、Inferentia2、Trainium2等亚马逊云科技自研芯片。 据Dave Brown分享,亚马逊云科技数据中心里用到的服务器CPU中,过去两年有超过50%的新增CPU容量是其自研服务器CPU芯片Gravtion。全球最大购物节之一亚马逊Prime Day有超过25万个Graviton CPU支持操作。 在2018年,亚马逊云科技看到Arm核心发展变快,萌生了结合这种技术曲线与亚马逊云科技客户需求开发一个定制通用处理器的念头。Graviton由此诞生,其推出和落地也带来了Arm芯片真正进入数据中心的时刻。 今天,Graviton被几乎每个亚马逊云科技客户广泛使用。90%的前1000个Amazon EC2客户都开始使用Graviton。 Graviton4是当前最强大的亚马逊云科技自研服务器CPU,每个核心提供30%更多的计算能力,vCPU数量和内存是上一代的3倍,尤其适用于大型数据库、复杂分析等要求最高的企业工作负载。 Dave Brown强调说,在设计芯片时,亚马逊云科技不是奔着赢得基准测试,而是专注于实际工作负载性能。 在他看来,业界热衷于优化基准测试,就像是“通过100米短跑来训练马拉松”。实际工作负载的行为与整洁的基准测试截然不符,它们是混乱的、不可预测的,真实工作负载遇到的问题可能与微基准测试完全不同。 比如,理论上,Graviton3的性能比Graviton2提高了30%,但测试Nginx时性能提升多达60%,因为亚马逊云科技极大减少了分支错误预测。Graviton4也类似,微基准测试分数比上一代提高了25%,运行真实MySQL工作负载的表现则足足提高了40%。 现代CPU就像一个复杂的汇编管道,前端获取和解码指令,后端执行指令。 在评估性能时,亚马逊云科技会查看不同工作负载对CPU微架构的压力,比如工作负载是否对前端停摆敏感,前端停摆受分支数量、分支目标或指令等因素的影响,或者后端停顿受L1、L2和L3缓存中的数据以及指令窗口大小的影响。 对于每一代的Graviton,客户都可以简单地切换到最新的实例类型,并立即看到更好的性能。 在安全性上,亚马逊云科技还加密了Graviton4与Nitro之间的PCIe链路,做到更极致的全流程安全防护。 二、高性能芯片设计的关键黑科技:先进封装与背面供电 几年前,封装还很简单,基本上是一种封装单个芯片并将其连接到主板的方法。但现在这个方案变得先进很多。你可以把先进封装想象成用一种叫做中介层(interposer)的特殊设备把几个芯片连接在一个封装里。 中介层本身实际上是一个Chiplet,它作为一个微型主板,提供了连接芯片的能力,其带宽是普通PCB主板的10倍。 Graviton3和Graviton4都采用了先进封装技术。Graviton4有7个Chiplet,中间大芯片是计算核心,外围更小的芯片做一些事情,比如允许芯片访问内存和系统总线的其他部分。通过分离计算核心,亚马逊云科技有效地将Graviton4的核心数量增加50%。 这种方法对Graviton非常有帮助,但引入AI芯片设计中会遇到一些挑战。 2018年,看到加速器实例和深度学习趋势后,亚马逊云科技决定构建AI芯片。其首款自研AI芯片是2019年的Inferentia,能够切实降低小型推理工作负载的成本,比如亚马逊Alexa通过迁移到Inferentia节省了大量资金。 2022年,亚马逊云科技推出了其首款自研AI训练芯片Trainium1,并实现可将在Trainium1上运行的工作负载节省约50%。 亚马逊云科技高级副总裁Peter DeSantis在re:Invent大会现场展示了Trainium2的封装,里面有两颗计算芯片并排放在中间。其计算die的晶体管数量是Trainium1计算die的2.2倍。 想在一个系统上获得最多的计算和内存,要用先进的封装或制造技术来制造大芯片。Trainium2上就是这样做的。但这遇到了第一个工程极限——芯片制造有尺寸限制,在800平方毫米左右。 每个计算芯片旁边的两颗芯片是HBM内存堆栈,每个计算芯片Chiplet通过CoWoS-S/R封装与两个HBM堆栈通信。通过堆叠芯片,可将更多内存装入相同区域,从而减少消耗、释放的能量。 那为什么不能把封装做得更大呢?这就是第二个限制所在。 今天的封装实际上被限制在最大芯片尺寸的3倍左右。假如将计算芯片和HBM取出,可以看到中间层,下面有用来连接芯片和中介器的微凸点。 这是亚马逊云科技旗下Annapurna芯片团队制作的一张图片。他们沿着紫色的线仔细切出了芯片的横截面,然后用显微镜从侧面放大图像。左上角是计算芯片,旁边有HBM模块,HBM模块层都位于一个薄的连续晶圆上。芯片和中间层顶部之间的电连接非常小,每个大约是100μm,比细盐粒还小。 而要让芯片保持稳定连接,就必须得限制封装大小。 同时,Trainium2还引入了背面供电,把电源线挪到晶圆背面,以减少布线拥塞。 半导体利用微小电荷的存在或不存在来存储和处理信息,当芯片遇到电压下降时,它们通常得等待到供电系统调整。芯片在完成计算任务需要提供大量的能量,为了在低电压下传输所有的能量,需要使用大电线,减少电路传输长度,从而来避免所谓的电压下降。 三、打造最强AI硬件猛兽,背后的技术秘方 训练更大的模型,需要构建更好的AI基础设施、更强大的服务器集群。这要求有更好的AI芯片和AI网络。 在re:Invent大会上,亚马逊云科技着重公布了几个重磅AI硬件产品。 一是亚马逊和Anthropic正在合作构建的Project Rainier,一个拥有数十万颗Trainium2芯片的超级服务器集群。这个集群将具备Anthropic目前用于训练其领先的Claude模型的集群5倍的计算能力。 二是能训练和部署世界上最大模型的Trainum2超级服务器。它连接了4个计算节点,集成了64个Trainium2芯片,将峰值算力扩展至83.2PFLOPS,稀疏算力更是高至332.8PFLOPS,将单个实例的计算、内存和网络性能提高4倍。 三是亚马逊云科技迄今做机器学习训练最高能效的服务器——Trainium2服务器。一个Trainium2服务器容纳有16个Trainium2芯片,可在单个计算节点提供20.8PFLOPS的计算能力。由Trainium2芯片提供支持的Amazon EC2 Trn2实例也正式可用,可提供比当前GPU驱动的实例高出30%~40%的性价比。 这些Trainium2芯片通过超快的NeuronLink互连技术连接在一起。 在芯片设计上,Dave Brown讲解了CPU、GPU、NPU三类芯片微架构的不同。 CPU针对大量复杂逻辑的快速执行,每个缓存对应控制引擎和执行引擎。 GPU主要用于数据并行,控制单元较少,执行单元多。其运算过程会涉及一些数据在缓存和HBM内存之间的倒换。 为了减少无效的内存占用,亚马逊云科技Trainium芯片采用的是脉动阵列(Systolic Arrays)架构,与谷歌TPU如出一辙,直接传递计算结果,能够降低内存带宽需求。 在生态建设上,亚马逊云科技提供了一个其自研AI芯片的专用编译语言新Neuron Kernel接口(NKI),用于方便开发者直接对其AI芯片进行深度调试,从而更充分地挖掘芯片性能。 单芯片的性能强,在实际落地中未必管用。要支撑起业界最大的大模型训练和推理,必须能够提高大量芯片互连时的系统级算力利用率。 亚马逊云科技自研的NeuronLink芯片到芯片互连技术可将多个Trainium2服务器组合成一个逻辑服务器,带宽为2TB/s,延迟为1μs。 与传统高速网络协议网络不同的是,NeuronLink服务器可以直接访问彼此的内存,从而创造出一台“超级服务器”。 Peter DeSantis也花时间科普了一下为什么大模型推理越来越重要,以及它对AI基础设施提出了怎样的新要求。 大模型推理有两种工作负载——预填充(prefill)和token生成。预填充是输入编码,其中处理提示和其他模型输入,为token生成做准备。这个过程需要大量的计算资源来将输入转换成传递给下一个进程的数据结构。完成后,计算出的数据结构将被传递给第二个推理工作负载,由它生成token。 Token生成的有趣之处在于,模型按顺序生成每个token,一次一个。这对AI基础设施提出了非常不同的要求,每次生成token时,必须从内存中读取整个模型,因此会对内存总线产生大量需求,但它只使用少量的计算,几乎与预填充工作负载完全相反。 这些工作量差异对AI基础设施意味着什么呢?一旦token开始生成,只需要以超过人类阅读速度的速度生成它们。这不是很快,但当模型越来越多地用于agentic工作流,在进入工作流的下一步之前,需要生成整个响应。所以现在客户关心的是快速预填充和快速token生成。 对真正快速推理的渴望,意味着AI推理工作负载也寻求使用最强大的AI服务器。这两种不同工作负荷是互补的。预填充需要更多的计算,token生成需要更多的内存带宽,所以在同一个强大的AI服务器上运行它们可以帮助实现出色的性能和效率。 这就解释了亚马逊云科技力推自研AI服务器及集群的核心驱动力。 四、如何构建AI网络?10p10u架构、定制光纤电缆及插头、混合式路由协议 云网络需要快速扩展以适应增长,亚马逊云科技每天向全球数据中心添加数千台服务器。但AI的扩展速度更快。 据Peter DeSantis分享,亚马逊云科技的云网络在可靠性方面已经做到99.999%。AI工作负载对规模、速度、可靠性的要求更甚。如果AI网络经历了短暂的故障,整个集群的训练过程可能会延迟,导致资源闲置和训练时间延长。 如何在云网络的创新基础上构建一个AI网络呢?亚马逊云科技打造了10p10u网络。 10p10u的物理架构与传统CLOS网络架构区别不大,亮点是实现了10Pbps传输带宽、10μs网络延迟,连起来后组成可用于训练的超级集群。 下图展示了亚马逊云科技在不同网络结构中安装的链接数量,其中10p10u在过去12个月已安装超过300万条。 结构如下图所示,采用简化的无电缆机箱设计,左侧是8张Nitro卡,右侧是两颗Trainium2加速器。 大量的光缆进入机架,要构建这样的密集网络结构,需要非常精确的互连交换机,并要应对复杂性大大增加的挑战。 针对布线复杂问题,亚马逊云科技研制了一些特殊的光纤电缆、光纤插头,并针对超大规模集群打造了一种全新网络路由协议。 其中一个创新是开发了一个定制的光纤电缆Fiber optical trunk cable。可以把它当成一根超级电缆,它将16根独立的光纤电缆组合成一个坚固的连接器,能够大大简化组装过程,消除连接错误的风险。 使用主干连接器将在AI机架上的安装时间缩短了54%,而且做到看起来更整洁了。 还有定制光纤插头——Firefly Optic Plug。 这个巧妙的低成本设备就像一个微型信号反射器,支持在机架到达数据中心之前进行全面测试和验证网络连接。这意味着服务器到达时,不会浪费任何时间调试、布线。 此外,即使是微小的灰尘颗粒,也会显著降低完整性并造成网络性能问题。而Firefly Optic Plug具有双重保护密封功能,可防止灰尘颗粒进入光纤连接。 最后一个挑战是提供更高的网络可靠性。 亚马逊云科技对光链路的可靠性做了很多优化,将失败率降低到0.002以下。 AI网络中最大的故障来源是光链路。光链路是微型激光模块,在电缆上发送和接收光信号。这些失败不可能被完全消除,因此需要考虑如何减少失败的影响。 每个网络交换机都需要数据来告诉它们如何路由数据包。在AI网络中,这个地图可能需要考虑数十万条路径。每次光链路出现故障,映射就需要更新。 如何快速而可靠地做到这一点?最简单的方法是集中管理映射。 优化网络听起来很吸引人,但当网络规模庞大时,中央控制就会成为瓶颈。检测故障会很困难,交换机更新可能非常缓慢,而且中央控制器是单点故障。这就是为什么大型网络通常使用BGP和OSPF等协议去中心化的原因。 然而去中心化的方案也不完美。在大型网络中,当链路出现故障时,网络交换机需要花费大量时间进行协作,并为网络找到新的最优映射。 也就是说,在面对超大规模集群组网时,集中式和分布式的传统路由协议都面临挑战。 面临次优选择时,则需要开辟一条新的道路。对此,亚马逊云科技研发了一种全新的混合式网络路由协议SIDR(Scalable Intent Driven Routing),通过将集中式和分布式控制的优势相结合,能在很短时间内重新规划网络路径,为超大规模集群提供更好的快速故障检测、响应和恢复能力。 SIDR可以简单理解成让中央计划者将网络分解成一个结构,这个结构可以下推到网络中的所有交换机。这样它们看到故障时,就能做出快速、自主的决定。 结果,SIDR能在1秒内响应故障,而且在亚马逊云科技网络上做到比其他替代方法快10倍。其他网络可能还在重新计算路线,10p10u网络已经恢复工作了。 结语:云大厂自研芯片的风向标 作为在自研芯片落地上最成功的云计算大厂之一,亚马逊云科技的芯片设计经验、自研芯片对云业务的实际影响、迭代与创新方向一直备受关注。在接受智东西等媒体采访期间,Dave Brown也总结了亚马逊云科技自研芯片的一些关键优势,包括成本低、规模大、落地快、稳定可靠等。 成本上,如果选用Trainium2可将成本较H100降低50%,那么这对客户或许是很有吸引力的点。 规模上,亚马逊云科技的规模确保其芯片能够正常运行,会在推出Trainium前做大量测试,确保芯片一旦推出就一定会成功,不会出现硬件需要撤回的情况。 规模大还意味着更容易获得所需的产能。Dave Brown提到亚马逊云科技与英特尔、台积电等企业的合作顺利,认为台积电到美国凤凰城投资建厂是明智之选。亚马逊云科技致力于实现供应链多元化,是台积电的最大客户之一,也一直与英特尔紧密合作,互相帮助进行设计创新,预计不会受领导层变动的影响。 落地上,亚马逊云科技有专门团队,负责立即能将芯片放到服务器中,中间不存在一两个月的耽搁延误,因此能缩短落地时间,有足够好的芯片来支持客户进行大语言模型的训练。 还有完整的产品组合和可靠服务。亚马逊云科技提供不仅仅是芯片,还包括存储、Kubernetes服务器、API、安全、网络等,这样丰富的组合拳是其他供应商难以提供的。在稳定性上,亚马逊云科技同样具备优势,在及时诊断和修补遇到的问题、确保服务不受影响方面已经深得云服务客户的信任。 生成式AI浪潮推动下游市场对更高性能、高性价比、灵活可定制的AI基础设施提出了强需求。而亚马逊云科技在AI基础设施底层技术与工程上的探索与创新,正为业界提供一个既能适应客户业务需求、降低系统复杂性又能提高供应链话语权的出色参考范本。
vivo Y300手机三种配色外观公布:亮面立边设计、后置扬声器
IT之家 12 月 15 日消息,vivo Y300 手机将于 12 月 16 日 14:30 发布,官方近日开启预热。新机确定搭载三向扬声系统、同档首发 3D 全景音频、内置 6500mAh 蓝海电池、预装 OriginOS 5 系统。 根据 vivo 官方最新预热,vivo Y300 手机后置扬声器,将提供三种配色,包括「青松」、「瑞雪白」和一款纯黑配色(官方暂未公布其命名,爆料称该配色为「星钻黑」)。预热图显示,vivo Y300 手机将采用亮面立边设计,其中「瑞雪白」配色在边框、LOGO 和摄像头部分还采用淡金色设计。 目前 vivo Y300 手机部分配置已曝光,IT之家附如下(具体以最终上市为准): 芯片:联发科天玑 6300 芯片(台积电 6nm,2× 2.4GHz Cortex-A76 + 6× 2.0GHz Cortex-A55 CPU,Mali- G57 GPU),LPDDR4X 内存,8+128GB、8+256GB、12+256GB、12+512GB 四种存储组合 屏幕:6.77 英寸 2392×1080 OLED 直屏,支持 120Hz 刷新率,手动最高亮度 800nit、全局激发亮度 1300nit、局部激发亮度 1800nit,3840Hz 高频 PWM 调光(开发者模式开启,默认 2160Hz),8bit 色深,金刚盾玻璃,支持油手触控 相机:前置 8MP(豪威 OV08D10,1/4"),后置 50MP 主摄(三星 S5KJNS,1/2.76") + 2MP 景深凑数(格科微 GC02M1,1/5") 续航:6500mAh 蓝海电池(能量密度 776Wh / L),支持 44W 快充 其他:青松、瑞雪白、星钻黑 3 款配色,青松厚 7.79mm、另外两款颜色厚 7.85mm,重 199.9g,主打三向扬声器系统(首发瑞声 1326D 扬声器,瑞声 1116B 下扬声器,歌尔 0809 上扬声器,三扬矩阵峰值功率 4.5W),首发 3D 全景音频,支持 Wi-Fi 5、蓝牙 5.4,屏下短焦指纹,IP64 防尘防水,搭载 OriginOS 5 系统
如何跑赢生成式AI竞赛?云计算大厂揭秘组合拳:自研大模型只是开胃菜
智东西 作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 在生成式AI竞赛中,亚马逊云科技(AWS)多少有些“另类”。它不像其他云大厂那样强调自研模型的顶尖性能,而是早早推出一个大模型货架,集邮般摆上了各家头部大模型,供客户挑选。 “没有一个模型能包办一切”,这个被亚马逊频繁强调的理念,已经逐渐深入人心。而在今年的年度云计算产业盛会re:Invent上,亚马逊云科技却又意外地发布全新大模型系列Nova的6款前沿模型,而且剧透了明年将发布的两款特别模型——语音到语音、任意到任意(Any-to-Any)。 这意味着亚马逊云科技在重押美国大模型独角兽Anthropic的同时,对自研模型也并未松懈。 在re:Invent期间,亚马逊云科技生成式AI全球副总裁兼总经理Vasi Philomin与智东西等少数媒体就这些问题进行了深入交流。他谈到当前文本模型需求最大,语音到语音也非常流行(如实时同传翻译),任意到任意则是更远的未来。 任意到任意模型属于多模态到多模态,用户可以输入文本、语音、图像或视频等多种形式的内容,并相应地输出文本、语音、图像或视频。 Vasi Philomin向我们解释说,任意到任意模型适用于变化很多的情况,比如不能确定是图像还是视频类型。“你不能把任意到任意模型用作文本到文本的模型,”他强调道,“它可能成本挺高,但效果反而不好。” 最强未必是最优解,好用才是硬道理。 整场re:Invent大会都在源源不断地传递一个信号——亚马逊云科技的生成式AI竞争力胜在全面,有琳琅满目的大模型品类,还有加速从训练到推理的各种工具“套餐”,以及围绕平台、存储、网络、数据库的一系列升级……一切变动都指向一个目的,即让云客户更快更方便地用生成式AI产生价值。 一、大模型货架上新:不会厚此薄彼,提供试用机会 新发布的Nova基础模型包括Micro、Lite、Pro、Premier模型,Micro是纯文本模型,后三者都是多模态模型,还有文生图模型Canvas和文生视频模型Reel。这些模型都支持微调和蒸馏,还与Amazon Bedrock的知识库深度集成,可用于检索增强生成(RAG)。 Vasi Philomin告诉智东西,亚马逊云科技的每个新模型、新服务在面世前都会经过内部讨论流程,Bedrock寓意“基石”,Nova寓意“新”。他说亚马逊云科技不会公布模型参数的情况,怎么选择取决于客户想要拥有怎样的灵活度。 “我们对所有的模型都一视同仁。”作为Amazon Bedrock的负责人,Vasi Philomin称自己的团队非常中立,不会在模型间厚此薄彼。 定价由模型提供商设置,不同情况下有很多不同的考量。亚马逊云科技没有去绑定某一个特定的模型,始终向客户提供选择的空间。 大模型只是生成式AI应用创新的一部分。亚马逊云科技的全托管AI平台Amazon Bedrock除了提供了各种大模型外,还有专门的试用服务。客户可以在尝试后根据效果和价位进行综合考虑。 此外,亚马逊云科技提供有模型版本政策,在模型生命周期结束的时候(即新产品不再使用时),会再给客户6个月的时间。在Vasi Philomin看来,一些新老版本替代会占用计算资源,从成本、效率的角度不见得划算,换个新的可能更省钱。 亚马逊云科技对Nova模型性价比很有信心,称它们比Amazon Bedrock中的其他领先模型大约便宜75%。 二、Amazon Bedrock五大功能:挑选模型,结合数据,构建Agent 在re:Invent大会上,亚马逊CEO Andy Jassy分享了亚马逊内部构建近1000个生成式AI应用所积累的三条经验: 1、当生成式AI应用达到一定规模,计算成本的重要性就凸显出来。客户普遍希望获得更高性价比。 2、打造一个真正优质的生成式AI应用程序颇具难度,除了有好模型,还要设置恰当的“护栏”,保证消息传递流畅,拥有合适的用户界面,让用户用起来不卡顿,而且要具备合理的成本结构。 3、不会出现一种工具一统天下的情况。开发者并没有一窝蜂地选用性能最顶尖的模型,会采用不同模型,也会采用一些自研模型。 亚马逊云科技在2023年9月推出的全托管AI平台Amazon Bedrock则做到了上述能力的集合。据Vasi Philomin分享,该平台已发展成亚马逊云科技目前增长速度最快的服务。 亚马逊云科技CEO Matt Garman称Amazon Bedrock是目前构建和扩展生成式AI应用最简便的方式,尤其擅长为客户提供将生成式AI集成到生产应用程序中所需的一切要素。 Amazon Bedrock的定位是帮助用户更好地试用模型,主要有五大功能:1)选模型;2)找到成本性能和准确性的一个平衡;3)集成业务数据;4)要集成业务的安全性;5)构建Agent。 该平台的多项发布和创新,也围绕这五大功能展开。 首先在选模型上,除了亚马逊云科技新发布的自研大模型Nova系列以及来自全球9家领先AI公司的高性能基础模型外,这家云计算大厂还推出了Amazon Bedrock Marketplace,提供来自100多个新兴和专业基础模型,支持客户用统一API来调用并利用Amazon Bedrock中的能力来构建应用。 为了让挑模型更省事,Amazon Bedrock智能提示词路由功能可以动态地将请求路由到最有可能以最低成本出最佳响应的模型,在不影响准确性的情况下能将成本降低30%。这样开发人员就不用花大量时间来试验和找到最适合每个用例的模型。 其次在寻求业务需求、专业知识、预算与模型精度、成本、延时的平衡方面,模型蒸馏很有用。 模型蒸馏将特定知识从一个大而准确的教师模型蒸馏出一个更小但在特定场景中非常高效的定制模型。使用新推出的Amazon Bedrock模型蒸馏,蒸馏过的模型相比被蒸馏的模型,运行速度能够快500%,成本降低75%,而且Amazon Bedrock会帮助搞定所有相关工作。 Amazon Bedrock新发布的延迟优化推理选项、提示词缓存功能也能进一步降低延迟,大幅缩减成本。 获得合适模型后,下一步是将企业数据与智能模型相结合。 将数据添加到模型中并进行整合的一种热门方法叫检索增强生成(RAG),有助于模型基于企业数据提供更相关、更准确且更具定制化的回应。 亚马逊云科技在今年早些时候推出了Amazon Bedrock知识库功能,它属于托管的RAG索引,能将所有的数据摄取、检索及增强工作流实现自动化,无需用户自行对这些环节进行全面管理。 客户只需将知识库指向自己的数据源,它就会自动将其转换为文本嵌入,然后存储到一个向量数据库中。这样客户就能随时进行自动检索了,并且所有的检索结果都会自动包含引用信息,方便用户知晓信息来源、提升理解程度。 知识库已经是Amazon Bedrock中最受欢迎的功能之一,并在持续添加新功能,比如新增对向量数据库、结构化数据检索、GraphRAG的支持。 Amazon Kendra GenAI Index则能为知识库提供语义准确性高的托管检索方案,内置超过40多个企业数据源。 Amazon Bedrock知识库支持结构化数据检索、GraphRAG,可查询各种来源的所有结构化数据,自动生成知识图谱。新发布的Amazon Bedrock Data Automation功能则可以自动将非结构化的多模态内容转换为结构化数据,无需写代码,让将多模态内容用于生成式AI的过程变得更容易。 导入自己的企业数据后,需要考虑安全性和设定AI应用程序的功能边界。 对此亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock Guardrails护栏功能,用于轻松定义应用程序的安全性,并实施负责任的AI检查。使用这个功能,你可以限制AI应用只在特定领域回答问题。 针对模型幻觉问题,可行技术之一是自动推理,亚马逊云科技在诸多幕后服务中都运用了该技术。这是一种能够从数学角度证明某事正确的AI形式,通常被用于验证系统是否按照既定要求运行,尤其适用于系统覆盖面大到无法人工逐一查看,且有关于系统运行方式的知识库的场景。 最新推出的是Amazon Bedrock自动推理检查功能,可以对模型所做出的陈述进行准确性检查,防止因模型幻觉而导致错误。 亚马逊云科技还发布了Amazon Bedrock Guardrails多模态毒性检测功能,能够筛查非结构化数据中可能包含的潜在有害内容。 最后涉及到怎么利用优质数据采取行动。 亚马逊云科技此前推出了Amazon Bedrock Agent功能,让构建智能体变得更容易。客户只需用自然语言描述想要Agent完成的任务,它就能快速构建出来。被构建出的Agent可以处理销售订单、编制财务报告、分析客户留存情况等任务。背后用到的模型推理技术使Agent能分解工作流程,调用正确的API来执行操作。 在此基础上,针对多智能体并行操作的任务,亚马逊云科技又推出了Amazon Bedrock多Agents协作功能,能够构建、部署和编排多个Agents,协同处理复杂的多步骤任务。 跟前面的做法差不多,客户可以创建一个专为特定个性化任务设计的Agent,再创建一个监督Agent,它就好比复杂工作流程的“大脑”,负责协调分配、确保多Agent之间能够有效协作,并能设定哪些Agent能访问机密信息,把原本难以协调的工程任务变得简单易行。 总体来说,Amazon Bedrock的功能不止是为了方便客户获取业界先进模型,而是内置了很多配套工具和工程化能力,可以让实际业务与生成式AI结合的操作过程更方便、结果更奏效。 三、下一代Amazon SageMaker:数据分析和AI需求的统一访问中心 生成式AI应用创新要取得成功,需要有AI ready的数据。因此,亚马逊云科技发布了新一代Amazon SageMaker,从产品及品牌方面将其重新定位为“所有数据、分析和人工智能需求的中心”。 很多云客户在数据的治理、发现、处理、分析以及生成式AI应用创新方面的需求越来越融合。对此,亚马逊云科技发布了Amazon SageMaker Unified Studio。这是一个单一的数据和AI开发环境,整合了在亚马逊云科技中分析师和数据科学家所使用的各种服务、查询编辑器、可视化工具,以便客户访问组织中的所有数据,并使用最适合的工具对其进行操作。 亚马逊云科技还推出了面向应用程序的Zero-ETL,帮客户无需构建和管理数据管道,即可分析存储在许多最受欢迎的第三方SaaS应用程序中的数据。 另一个新发布的Amazon SageMaker Lake House兼容Apache Iceberg,针对所有结构化和非结构化数据源提供单一界面,跨不同数据源提供简单统一的数据接入与访问控制。客户可以在Unified Studio中轻松处理所有数据,也可以直接从任何支持Apache Iceberg的第三方AI或分析工具或查询引擎访问该功能。 为了一站式解决生成式AI全生命周期的问题,Amazon SageMaker AI将大数据分析、机器学习、模型开发和生成式AI方面的经验融合到一个统一平台中,统一了数据、分析和AI工作流,从而帮助消除机器学习和分析生命周期中的重复劳动。 针对大规模参数带来的模型训练和推理挑战,亚马逊云科技推出Amazon SageMaker HyperPod灵活训练计划和任务治理功能,以优化计算资源管理。 灵活训练计划基于Amazon EC2容量块,根据时间线和预算创建最佳训练计划,自动预留容量,设置集群,创建模型训练作业,能够为数据科学团队节省数周训练时间,最大化计算资源利用率,可节省多达40%的成本。 任务治理功能针对管理跨团队的和项目的计算资源的挑战,通过自动化生成式AI任务的优先级排序和管理,确保分配给最高优先级任务并按时完成,从而进一步提高开发效率并降低成本。 这两个功能能够大幅提高训练和推理工作负载部署的灵活性和对底层硬件资源的使用,让底层硬件资源发挥出更好效能。 此外,亚马逊云科技宣布合作伙伴的AI应用已在Amazon SageMaker上可用。客户无需预配或管理基础设施,可加速模型开发生命周期,并有数据安全和隐私保障。 接下来一年,亚马逊云科技还将为新的Amazon SageMaker添加大量新功能,如AutoML、低代码体验、专业化AI服务集成、流处理和搜索,以及Zero-ETL的更多服务和数据访问。 四、生成式AI助手Amazon Q再进化,提升企业生产力 Amazon Q是在Bedrock上搭建起来的一个生成式AI助手应用。即使你没有写过一行Python代码,你也可以用自然语言简单陈述业务问题,它会指导你完成构建机器学习模型的过程。 其中Amazon Q Developer是软件开发方面的生成式AI助手,最新推出了3款全新自主Agent,能帮助开发人员生成单元测试、文档、代码审查。 针对从Windows、VMware进行现代化改造的情况,亚马逊云科技提供了现代化Windows.NET应用、加速VMware工作负载和主机迁移的功能,以及首个支持IBM z/OS的主机迁移解决方案,可以大幅缩短迁移时间和成本,并显著降低风险。 在运营环节,亚马逊云科技通过提供Amazon Q Developer Investigate issues across your Amazon environment in a fraction of the time功能,来帮助更轻松地排查问题。 企业级生成式AI助手Amazon Q Business可连接不同的业务系统、企业数据源,支持跨越各种数据库与所有企业数据进行对话。Q Business为企业数据创建了一个索引,可以从Adobe、Microsoft Office、SharePoint、Gmail、Salesforce、ServiceNow等源中去索引过去一年的数据,并对所有数据保持高度安全、控制用户权限。 最新发布的功能是将Amazon QuickSight和Amazon Q Business的数据结合,以一种视图呈现,通过自然语言与Q系统对话,快速生成商业报告和数据分析,协助客户做出更好的决策并提升业务效率。目前绝大多数信息都是通过商业智能系统来访问的,已有超过10万的客户在使用Amazon QuickSight来满足分析需求。 亚马逊云科技提供了一套全新的Q Business API,以便独立软件供应商访问在自有软件中集成Amazon Q Index。 针对一些涉及多个应用程序、审批环节和手动输入的复杂工作流,亚马逊云科技新发布的Amazon Q Business Automate能够帮助创建跨团队和应用程序的自动任务,通过使用一系列高级Agent来创建、编辑、维护工作流程。在启动工作流后,还会有一个Q Agent持续对其进行监控,确保能够自动调整并及时修复。以往完成这些工作可能需要花费数周或数月,而现在仅需几分钟。 结语:从服务、工具到基础设施,全栈升级为生成式AI创造价值托举 正如计算机科学先驱Alan Kay曾经说过的,最好的软件工程师自己会构建硬件。新的云计算、生成式AI浪潮会推动在底层的持续创新,底层创新反之又会加速数据及AI的进一步发展。和传统IT一样,生成式AI需要计算、网络、存储基础设施的托载,而这些恰恰是亚马逊云科技长期积累的优势所在。 将业务和生成式AI结合需要很多工程化能力。在生成式AI发展的早期阶段,亚马逊云科技将其服务重心放在提供“最优组合”上,将技术能力分解为独立的构建单元(building blocks),以高性价比组件的形式提供给客户,让客户可以按照自己期望的任意组合去尝试和调整,从而节省开发时间,加速探索生成式AI落地。 总体来看,亚马逊云科技通过提供丰富的自研及第三方大模型货架来满足云客户差异化需求,通过Amazon Bedrock解决大模型落地效率问题,通过Amazon SageMaker提高资源利用和数据分析的速度,通过Amazon Q让人人都能简便快捷地用上生成式AI生产工具,通过底层基础设施的升级进一步降本增效。 这些投入在为广泛客户带来更大商业回报的同时,也持续巩固着这家云计算巨头在生成式AI云服务市场的领导者地位和核心竞争力。
为消化库存,消息称特斯拉将部分“创始版”Cybertruck改为普通版
IT之家 12 月 15 日消息,据 Electrek 报道,特斯拉正面临 Cybertruck 的销售困境,为解决这一问题,该公司正采取多项措施。据悉,特斯拉正在将部分最初为预订客户生产的“创始版”(Foundation Series)Cybertruck 改为普通版,以较低价格出售,同时还计划将数百辆美国产 Cybertruck 出口到加拿大进行销售。 近期种种迹象表明,特斯拉 Cybertruck 目前正面临需求不足的问题。IT之家注意到,本月早些时候,特斯拉通知得州超级工厂 Cybertruck 生产线的员工休假数日。此外,特斯拉还降低了 Cybertruck 的租赁价格,并通过将其加入推荐计划来直接降价促销。 目前,市场上出现了许多可立即交付的 Cybertruck 库存车辆,其中包括大量的“创始版”车型。“创始版”是最初生产的 Cybertruck 版本,专为预订用户打造,其价格比普通版车型贵了 2 万美元,并捆绑了诸多特色功能和配件。 虽然特斯拉在 10 月份已将生产线切换为价格更低的普通版 Cybertruck,但据 Electrek 获得的消息和文件显示,特斯拉仍积压了大量“创始版”车型库存。 为解决这一问题,特斯拉正计划将部分“创始版”Cybertruck 进行“去创始化”处理。据悉,“创始版”车型除了 2 万美元的捆绑功能和配件外,还在车身外部有特殊的激光蚀刻徽章,以及内饰仪表板上的“创始版”徽章。特斯拉正在将这些 Cybertruck 运往美国各地的服务和碰撞中心,移除这些特殊标识,以便将其作为普通版 Cybertruck 以低 2 万美元的价格出售。 此外,知情人士还透露,特斯拉计划改装超过 800 辆 Cybertruck,以使其符合加拿大市场的法规要求,并将其出口到加拿大,特斯拉认为在加拿大市场这些车辆有更大的销售潜力。
小鹏汇天飞行汽车“陆地航母”上海首飞成功,第一视角视频放出
IT之家 12 月 15 日消息,昨日小鹏汇天旗下的“陆地航母”飞行汽车在上海核心商务区陆家嘴成功完成试飞,这是上海市首次飞行汽车试飞活动,官方还放出了第一视角视频。 据IT之家了解,试飞地点选在上海国际会议中心旁的东方滨江大酒店,该区域也被称为陆家嘴的“户外机库”。飞行器从草坪上起飞,展示了一系列复杂的空中动作,包括在东方明珠塔前的高难度飞行,并且“打卡”了上海标志性的三座高楼:上海环球金融中心、金茂大厦和上海中心大厦。小鹏汇天因此成为首个飞越陆家嘴核心区域的飞行汽车品牌。 此次试飞考验了飞行器在复杂的城市低空环境中的智能操控能力,对其稳定性和可靠性提出了极高的要求。 今年 11 月,小鹏汇天的全球首款分体式“陆地航母”飞行汽车在第十五届中国航展上完成了首飞及首次“变形”展示。该飞行汽车采用全球首创的车载自动分合机构,用户可通过一键操作,在 5 分钟内实现陆行体与飞行体的自动分离或结合。 “陆地航母”采用赛博机甲风格的设计,地面驾驶仅需 C 照。作为全球唯一能容纳“飞机”的汽车,同时也是唯一能放入汽车后备箱的双座飞行器,具有独特的市场定位。 “陆地母体”尺寸为长 5.5 米、宽 2 米、高 2 米,采用全域 800V 碳化硅高压增程平台,续航里程超过 1000 公里,并可以在行驶和停车状态下为飞行器充电,支持 5-6 次飞行。 分体式飞行器部分则配备了 270 度全景双人座舱,采用六桨六轴双涵道设计,主体结构和旋翼均使用了碳纤维材料,可折叠以便收纳。飞行体降落后,通过陆行体的自动驾驶功能和分合机构,与飞行体完成精准对接和结合。 小鹏汇天此前表示,“陆地航母”将于 12 月开始预售,计划在 2026 年第一季度完成首批交付,单台售价不超过 200 万元。
特斯拉宣布,美国市场涨价
每经编辑 毕陆名 12月14日,特斯拉(TSLA,股价:436.23美元;总市值:1.400万亿美元)将美国市场Model S车型的价格从74990美元提高至79990美元,将Model S Plaid车型的价格从89990美元提高至94990美元,涨价幅度均达到5000美元。 此次价格调整,无疑引起了市场与消费者的广泛关注。特斯拉作为电动汽车行业的领头羊,其一举一动都牵动着整个行业的神经。Model S作为特斯拉的旗舰车型,其性能与配置一直备受赞誉,而此次价格的上调,或许与生产成本、市场需求以及公司战略等多方面因素有关。 从股价来看,截至美东时间12月13日收盘,特斯拉股价达到436.23美元/股,收盘价创下历史新高,市值达到1.4万亿美元。 对于此次价格变动,特斯拉方面并未给出具体的解释或说明。然而,市场分析师认为,随着电动汽车技术的不断进步和市场竞争的日益激烈,特斯拉作为行业领导者,需要不断调整其产品策略以保持竞争优势。此次价格上调,或许正是特斯拉在应对市场变化、优化产品结构方面所做出的努力。 对于消费者而言,特斯拉Model S系列车型的价格上调无疑增加了购车成本。 近日,特斯拉在中国市场“连放大招”。 12月13日,特斯拉官方微博宣布,推出“高级智能召唤(ASS)”功能,支持车辆从横向、竖向、斜方等多种停车位自动泊出,用户可以通过手机App远程“召唤”车辆。 据了解,上述功能适用于具备EAP(增强版自动辅助驾驶功能)和FSD(完全自动驾驶能力)的车型。对于置换旧车购买特斯拉的车主,可以免费享受90天的EAP尝鲜体验。 2024年7月11日,上海市,特斯拉体验店。图片来源:每经记者 黄辛旭 摄 11月25日,特斯拉在中国地区上线了尾款立减活动,从11月25日到12月31日期间,特斯拉Model Y后轮驱动版及长续航全轮驱动版车型尾款立减10000元,售价23.99万元起,同时还能选择5年0息金融方案。 特斯拉方面表示,在“限时交付,尾款立减万元”政策加持下,叠加5年0息金融方案、国家及各地新能源“以旧换新”补贴,买电动车直接省下最少5万元。据记者不完全统计,今年以来特斯拉在中国市场已经进行至少6次降价或优惠活动。 在中国市场的多次降价,也对特斯拉销量有一定助力。乘联会数据显示,2024年11月,特斯拉中国批发销量达7.89万辆,创下年内新高。而到了12月,特斯拉势头不减,12月2日至12月8日这一周内,特斯拉在中国市场的销量达到了2.19万台,创下了今年第四季度以来的最高单周销量纪录。 据福布斯实时排行榜,12月14日马斯克身家达到了4394亿美元(约合人民币3.2万亿元),稳居世界首富。和拥有2412亿美元的全球第二大富豪杰夫·贝索斯相比,马斯克的身家几乎是“断崖式领先”。 马斯克的身家飙升,主要得益于特斯拉股价创新高。美国时间12月10日,马斯克在社交平台表示:“如果特斯拉真的成为迄今为止全球市值最高的公司,那么这些空头仓位甚至会让比尔·盖茨破产。” 而特斯拉的股价上涨主要发生在11月美国大选尘埃落定之后。据央视新闻报道,当地时间12月6日,根据美国联邦选举委员会5日晚间发布的文件,特斯拉和太空探索技术公司(SpaceX)的首席执行官埃隆·马斯克向支持特朗普2024年竞选的团体捐赠了2.59亿美元,成为美国历史上最大的总统竞选赞助人之一。 自2022年底以来,马斯克的财富发生了戏剧性的转变,当时他的净资产一度下降了超过2000亿美元。但是在特朗普赢得大选后,作为他最大金主,马斯克立刻身价暴增。
保时捷中国CEO潘励驰:不会通过牺牲产品价格换取销量的增长
IT之家 12 月 15 日消息,据经济观察网报道,在 12 月 11 日的媒体沟通会上,保时捷中国总裁兼首席执行官潘励驰(Alexander Pollich)表示,“我们不会通过牺牲产品价格换取销量的增长,单纯追求量的增长不是保时捷的目标。” 潘励驰于 9 月 1 日出任保时捷中国总裁兼首席执行官,此前 23 年他一直在保时捷工作,履历遍及保时捷在全球多个市场的高级管理岗位。 潘励驰带来了新的计划:一方面将加大研发投入力度,另一方面推出更多本土化的营销策略。“我可以告诉大家这些并不是纸上谈兵的 PPT,一定是非常务实、非常充分的投入。” 研发方面,保时捷中国研发中心正在为中国消费者量身定制产品功能,如全新纯电动 Macan 将搭载本地研发的通讯管理系统。 营销方面,保时捷中国将改变以往的打法,采取更加本土化的方式。“在中国,KOL 传播非常重要,这是在中国做市场营销的一个关键。既然中国市场有这样的特点,并行之有效,我们就得做。” 据IT之家此前报道,保时捷 1 月至 9 月在中国市场销量 43280 辆,同比下降 29%。中国曾是保时捷的最大市场,现在已经跌至第三位。 12 月 4 日,保时捷中国宣布增设技术部门,致力于推动技术创新与本地化战略深度融合;此外还兼具本地采购与质量保证职能,统筹保时捷在中国的研发工作。
如期 预期 周期:三个词看中国经济
  12月11日至12日,一年一度的中央经济工作会议在北京举行。   看这场会,除了看对过去的总结,对未来的展望,最重要的是读懂我们形成的对经济工作的规律性认识。   这种认识,将影响着我们怎么看待问题,解决问题。   对于规律性认识,我们可以从三个词说起。   如期   今年的大形势,是外部压力加大、内部困难增多。在这样的条件下,会议给出判断,我国经济社会发展主要目标任务即将顺利完成。   前不久,习近平主席在出席APEC峰会期间,也提到:   中国有充足信心实现今年经济增长目标,继续发挥世界经济增长最大引擎作用。   “如期”这两个字,从来不会自然发生。   今年前三季度,中国GDP分别同比增长5.3%、4.7%、4.6%,只看这三个数,“前高”“中低”,难免产生一些担忧。但从最新的指标数据看,已经出现了“后扬”的趋势。   ||从需求看,10月份规模以上制造业增加值同比增长5.4%,社会消费品零售总额同比增长4.8%,制造业投资同比增长10.5%;   ||从市场信心看,11月份制造业采购经理指数(PMI)为50.3%,比上月回升0.2个百分点,已连续两个月处于扩张区间。   谭主还了解到一个细节,不久前,世界银行、国际货币基金组织等10个国际组织负责人来到中国,他们多次跟中方强调,期待中国为世界经济增长发挥更强的引擎作用。 ||12月10日,习近平主席在北京人民大会堂会见来华出席“1+10”对话会的主要国际经济组织负责人   多领域经济指标明显改善,为“如期”提供了判断依据。“如期”的信心和底气,来自于中央的决策判断和各部门、各地区、各行业、各领域的努力。   “如期”增长背后,是对经济形势的把握——阶段性的波动很正常,但不能形成趋势。   正是因为这样的清醒认识,才有了果断打破常规的决策。   ||9月26日,中央政治局召开会议分析研究当前经济形势和经济工作;   ||前几天的中央政治局会议首次提出“加强超常规逆周期调节”;   ||近14年来,中央首次定调“适度宽松”的货币政策,上一次还是2010年;   ||“更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策”,也是第一次出现。   变化背后,是政策思路的转变。   中国财政科学研究院研究员 刘尚希:财政政策着重化解债务压力,货币政策更多着眼于稳定资产价值,两者合力,就是在修复资产负债表。   当资产端的价格稳定、债务端的负债减轻,自然而然,便能起到“稳增长”的作用了。   中国财政科学研究院研究员 刘尚希:政策形成合力,才能有效地避免风险的相互传导,提升政策效率。比方说,如果二者“各自为政”,则可能出现一边减负、一边加压的矛盾局面,削弱整体效果。   这种打破常规,在中央经济工作会议同样有明显体现。   谭主统计发现,相比去年,今年会议通稿中的“力”更多了,“加力”“给力”“用力”愈加频繁。   其中,“提高财政赤字率”这样的表述也出现在新闻稿中。   谭主第一时间也对此做了解读,提高财政赤字率,意味着我们对财政政策目标的认知在发生变化,从过去更强调财政自身收入和支出平衡,逐步转向更关注财政的可持续性。简单来说,只有维持经济的稳定增长,才能维持财政收入的可持续增长。   一系列超常规的政策力度背后,就是要告诉全社会,我们如期完成既定增长目标的决心。   从规律上讲,在越来越多加力政策出台之后,协调配合的问题也会更加突出。   这次会议,特别提出加强财政、货币、就业、产业、区域、贸易、环保、监管等政策和改革开放举措的协调配合。   谭主了解到,宏观政策取向一致性的评估已经进行了2年。   按照中央部署,今年将非经济政策也纳入了宏观政策取向一致性评估,今年以来国家发展改革委受理的一致性评估文件是去年的2倍多。科学评估政策影响,对一部分不符合一致性要求的政策暂缓出台,推动形成了促进经济回升向好的合力。   一个值得注意的细节是,这次会议在强调政策协调配合时,也专门将“监管”纳入,这是过去没有过的,其含义不言而喻。   现在,“政策组合拳”已经成为了大家的共识,而最大的共识始终是,宏观政策要在微观层面落地见效。   对个体的重视,在中央经济工作会议的4000多字的新闻稿中,随处可见。   ||点状来看,“就业”这个词的词频较去年增加了一倍多,有较大幅度的提升。   ||而在提及明年重点经济目标时,在传统的“经济增长、充分就业、物价稳定、国际收支平衡”四大目标之外,还特别加上了“促进居民收入增长和经济增长同步”——往年,这个表述,是“基本同步”。今年用“同步”,力度更加强了。   个体多了就是群体,个体的获得感是我们如期增长的重要意义。   预期   当前的目标可以如期完成,那么,在发展的过程中,我们能否解决新的问题,或者说,我们能否解决那些难解决的问题,同样是大家关心的重点。这也影响着大多数人对中国经济的预期。   这次会议提到,做好明年经济工作,要稳定预期、激发活力。   为此,第一条重点任务,是大力提振消费、提高投资效益,全方位扩大国内需求。   中国宏观经济研究院经济研究所副所长 郭丽岩:明年首要工作任务就是全方位扩大内需,这是以问题为导向的系统性工作部署。当前,国内有效需求不足的压力和挑战值得关注,要强化系统集成和协同匹配,从优化就业-收入分配-消费良性循环机制的角度,思考提振消费的作用机理。在有了消费意愿能力的基础上,通过创新多元化的消费新场景,提升新产品质量和优化服务,才能更好提升消费品质和层次。   过去两个月,一些积极的因素,正在积累。   9月和10月的数据显示,地产、汽车、出行等方面的消费在过去两个月得到了快速增长。这些类别的消费有一个共同点是,他们都与老百姓中长期的收入预期关系紧密。   也正是这些类别的消费,在今年前三个季度中,曾出现过负增长的情况。相比之下,餐饮和其他必需的消费在过去三个月都保持稳定。   这样的变化,正是我们使用宏观政策去调控总需求带来的结果。   9月以来,“两新”政策正在加力显效。最新数据显示,本轮全国家电以旧换新销售额突破1000亿元耗时79天,从1000亿元到2000亿元仅用40天;到12月9日,全国汽车以旧换新合计也已突破500万辆。   谭主了解到,明年,“两新”政策力度将进一步加强、支持范围将进一步扩围,相关政策措施正在加快研究出台。   另一方面,这些提振消费的重点领域同时也在牵动供给侧调整发力的方向。   这次会议在谈扩大内需时提到,要提高投资效益。   上个月,国家发展改革委牵头起草形成《有效降低全社会物流成本行动方案》——物流,就是一个关于效益的例子。   物流效率提高,实际上是转化成效益给了相关企业并且带动全产业链的发展。   对此,方案中提到了具体的应对措施,其中一个手段是搭建数字货运平台,通过连接货主和司机,有效减少每个订单的物流成本。并且方案中还提到了具体的投资政策支持,包括通过现有资金渠道,启动支持现代商贸流通体系试点城市建设。   减少无效路程的意义,不止于物流本身,更重要的是它撬动产业链的上下游、前后端,带动有效需求增长的效应,这就是系统协同思维的体现:   ||企业的仓储运输成本降低,能把管理时间和仓储成本充分配置在提高企业核心竞争力的方面;   ||由于减少的物流成本,下游企业也能实现降本增效、消费者能享受更便捷的生活服务;   ||受益于稳健的产品供应循环与高效的流动性,政府投资和民间投资才会更有力更高效。   中银证券首席经济学家 徐高:这次会议提到,适度增加中央预算内投资,并且提到以政府投资有效带动社会投资,这意味着我们将重点关注能够产生宏观的社会效益的投资,在物流、交通等方面的投资就是这样,它们可以通过系统性地带动全社会多领域的发展,来创造需求稳定增长。   谭主了解到,明年的一个政策重点是加快“两重”建设,它背后的思路,同样是关注投资的社会效益和长期效益。   “两重”建设主要通过发行超长期特别国债给予支持,专门投向重点领域、重点方面,要求项目对重大战略实施和重点领域安全形成支撑,而且要有配套的“软建设”,不是满足这些要求的“两重”建设不会安排。   与此同时,过去带动经济增长的动能,这一次在会议中同样得到了延续和创新。   中证金融研究院首席经济学家 潘宏胜:我们面对的基本问题还是稳和进、破和立的关系,这方面我们要保持政策的连续性。这可以从新旧动能的转化来理解。新旧动能转化的过程中需要有“破”的方面,但更多地需要我们去“立”。这里主要讲的是科技创新驱动培育新质生产力。   今年会议的新闻稿中,针对科技创新,有了一些新的表述,提到推动科技创新和产业创新融合发展,同时提到梯度培育创新型企业。   最新数据显示,中国的发明专利产业化率在40%左右,连续5年稳步提高,但还不够——发达国家的产业化率,在60%到70%左右。   也就是说,我们现在很多创新成果,还停留在研究层面,没有转化成真正的生产力。但另一方面,这也意味着,我们还存在巨大的增长空间。   因为高技术产业正在成为主要的增长动能。   今年上半年,规模以上装备制造业和规模以上高技术制造业增加值同比分别增长7.8%和8.7%,高于全部规上工业1.8和2.7个百分点。   中银证券首席经济学家 徐高:但科技企业本身还存在客观的发展规律,初创企业规模比较小,但风险比较高,相比成熟企业需要的政策、融资等外部支持是不一样的。既要保证技术持续创新,又要保证技术能够转化成生产力,因此,我们在今年特别强调有梯度地在不同的阶段要用不同的政策去支持科技企业的增长。   通过政策适配,新的生产力将更高效释放。   我们推动经济增长的方法,始终着眼长远,这也构成了我们对中国经济未来的预期始终向上。   周期   再回看中央经济工作会议,每一年的中央经济工作会议都会总结当年、部署来年。中央经济工作会议也成为了定位中国经济的周期性节点。   其实,周期,是观察经济形势一个非常重要的概念。经济问题中,有很多周期——创新周期,产能周期,库存周期等。   我们更要注意的是“大周期”。对此,这次中央经济工作会议特别提到了一句话,当前外部环境变化带来的不利影响加深。   外部环境变化,恰恰代表了我们处在历史大周期的变化之中。   学者金德尔伯格在《世界经济霸权1500-1990》中写过这样一个核心观点:   一个国家最重要的是要具备生产性,也就是发展实体经济,但大多数国家的经济都经历了从发展实体经济到产业空心化的转变,长远来看会导致霸权基础衰落,引发全球秩序的重新调整。   这样看,美国大打关税战并非偶然,今天世界出现的贸易保护主义、逆全球化并非偶然。成为世界制造中心、贸易中心的中国,必须在历史大周期里的阵痛与动荡里应对挑战。   中国的选择,很明确,扩大高水平对外开放。这其中,有一个表述发生了变化,就是“有序扩大自主开放和单边开放”。   专业人士告诉谭主,单边开放是指无论对方是否对自己开放,一国或经济体都单方面、主动向对方扩大开放。现在,中国已向38个国家持普通护照人员单方面免签,从这个月起,中国给予所有同中国建交的最不发达国家100%税目产品零关税待遇。这都是单边开放举措。   单边开放,是对冲贸易保护主义,自主可控的开放。   这种自主性,还体现在,我们既在做好“引进来”,也在做好“走出去”。   我们始终欢迎世界“投资中国”,前11个月,中国新设立外商投资企业52379家,同比增长8.9%。   同时,我们也在越来越多“投资世界”。   2023年,中国对外非金融类直接投资同比增长11.4%,遍布全球190多个国家和地区。   投资世界,让中国更加有效应对了大周期里的外部冲击。   据测算,2021年-2023年,中国全球贸易份额依旧保持稳定。背后的原因在于,中国企业完成了对许多不选边站队的国家投资,使得中国与这些国家的贸易在增长,既间接完成与发达国家的贸易联系,又拓展了产业发展的空间。   国家统计局数据显示,2023年,中国中间品的进出口贸易额为25.53万亿元,占整体进出口贸易额的61.1%,保持在历史高位。出口结构的变化,恰恰反映着中国企业出海的现实变化。   中国企业出海,既瞄准欧美等发达国家,同样走向亚洲、非洲、拉美等更广阔的市场。   再具体到投资类型,过去,出海的企业以外贸企业为主,但今天,更多则集中在了制造业、数字经济领域。   根据最新数据,制造业是对外投资最为活跃的主体,共有9856家,其中汽车制造业对外投资存量720.6亿美元,占制造业投资存量的25.4%。除此之外,还有计算机/通信及其他电子设备制造、专用设备制造、其他制造等。   这说明,越来越多企业正在出海对冲逆全球化周期。这背后,恰恰是中国牢牢抓住了新一轮产业变革周期的机遇。   发改委宏观经济研究院经济研究所副所长 吴萨:未来的关键是怎么样更好迎来新一轮产业革命和技术变革。未来产业和颠覆性技术一定会成为经济发展的主动力。   把握住新一轮产业变革的中国企业,正在让中国高端制造成为世界品牌。   尽管面对遏制打压,今年前10个月,中国出口还是达到了20.8万亿元,同比增速从2023年的-0.4%回升到6.7%。到明年,如果面临新增关税,出口不能说没有压力,但是我们更要看到我们的很多产品,已经具备了较高的不可替代性。   分析数据来看,今年,我国出口产品的结构明显升级,汽车、消费电子、机械设备的出口份额较往年增长幅度较大,纺织服装等出口份额增幅则较低。以新能源汽车为例,电池、电机、电控等核心技术领域的影响力,在全球行业中可以说形成了绝对明显的优势。   这样看,自身内核的稳定,才是应对外部不稳定大周期的核心。   与此同时,全国统一大市场的建设也很重要。   以构建全国统一大市场为支撑,有效利用全球要素和市场资源,才能使国内市场与国际市场更好联通。   过去,我们如期完成了每个阶段的任务。现在,我们又以灵活高效的政策思路,积极应对当下挑战。未来,无论“周期”如何起伏,我们都将稳步向前发展。   这样的力量,来源于每一个个体,每一个经营者和生产者。   现在,干字当头,奋力拼搏的力量终将汇聚成中国经济向上的能量。
欧盟承诺给乌克兰“安全担保” 俄乌停火谈判能有新进展?
  近日,围绕停火和谈判的问题,俄罗斯与乌克兰高层官员各自有新表态。   俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫12月13日表示,俄罗斯不是寻求在乌克兰实施停火,而是实现和平,而和平将在莫斯科的立场获得尊重后到来。   此前一天,乌克兰总统办公室主任顾问波多利亚克表示,基辅方面做好了与俄方谈判的准备,但“谈判”不等于“和谈”,不应期待有简单的解决方案,乌克兰需要公正的和平条件。 俄新社报道截图   社科院俄罗斯东欧中亚研究所所长孙壮志接受中央广播电视总台环球资讯广播记者采访时分析认为,俄乌双方在对话谈判问题上的立场并未发生变化,近期举行谈判的可能性很低。   ·虽然俄乌双方都对谈判持开放态度,但实际上还是坚持原来的立场,双方都不准备作出妥协和让步,还没有做好进行谈判的准备。   ·因此,短期内举行谈判或进行实质性接触,这种可能性基本上不存在。   近日,德、法、英等多国外长和欧盟外交与安全政策高级代表卡拉斯表示,各方承诺,如果下届美国政府对俄乌冲突的政策有变,相关国家将为乌克兰提供“稳固的安全担保”。   对此,孙壮志认为,从欧洲的现实情况出发,不依靠美国,单独给乌克兰提供所谓的“安全保障”并不现实。   ·第一,在安全层面上,欧洲国家还是依靠北约。因此,现在想要实现自主,需要比较大的转型,安全方面需要更多的投入。   ·第二,让欧洲和俄罗斯处在一种对抗地位,在欧洲国家内部也有不同声音,很难形成合力。包括对于乌克兰加入北约这个问题,各国的态度也不一致,几个大国拿的方案也不一样。   ·第三,欧洲不可能因为要保障乌克兰,就完全牺牲自己的发展利益。 英国《卫报》报道截图   同样是关于西方给乌克兰的“安全保障”,有俄罗斯学者认为,即便在乌克兰实现停火,北约军队也不可能成为停火的担保方,因为这些国家对俄罗斯采取了敌对行为。   孙壮志分析,在乌克兰危机问题上,北约无法扮演调解人的角色。   ·目前来看,如果俄乌双方要通过谈判实现停火,确实需要有担保方,但北约肯定不适合扮演这个角色。如果北约介入,俄罗斯很难接受。北约如果要把军队部署在乌克兰境内,俄罗斯肯定要坚决反对。   ·现在欧洲国家有自己的想法,包括成立5-8个欧洲国家组成的联盟,来发挥这样一个作用,但目前还停留在设想阶段。现在要真正实现停火,各方还需要付出更多努力。 白俄罗斯国际电台报道截图     素材来源丨环球资讯广播《直播世界》   记者丨陈濛 张晗   编辑丨林维   签审丨刘允 刘轶瑶
特斯拉Model 3 Performance登顶“最美国制造”汽车榜单:本土零部件达87.5%
IT之家 12 月 15 日消息,特斯拉击败了传统的美国汽车巨头福特和通用汽车,成为了“最美国制造”汽车的冠军。根据美国大学 Kogod 商学院最新发布的排名,特斯拉在“美国制造”指数上的表现遥遥领先。 Kogod 商学院的研究评估了美国生产的汽车中,零部件来源于美国和加拿大的比例。根据《美国汽车标签法》 (AALA) 的规定,汽车制造商需报告北美零部件的占比,但不会区分美加来源。 IT之家注意到,在这份榜单中,特斯拉 Model 3 Performance 以 87.5% 的本土零部件占比位居榜首。紧随其后的是特斯拉 Model Y 长续航版和基础版 Model Y,两者的本土零部件占比均为 85%。特斯拉的电动皮卡 Cybertruck 以 82.5% 排名第三,而 Model S 和 Model X 以 80% 的成绩并列第四。 传统车企方面,福特 Mustang GT 和 GT Premium 以 80% 的本土零部件占比与特斯拉 Model S 和 Model X 并列。而本田 Passport AWD 和 Passport Trailsport 分别以 76.5% 的占比排名第五。标榜爱国主义的 Jeep Wrangler Rubicon 和 Sahara 则紧随其后,为 76%。大众 ID.4 AWD、GMC Canyon AT4 Crew Cab 及三款雪佛兰科罗拉多车型也以 75.5% 进入榜单。 尽管特斯拉在榜单中表现抢眼,但其“美国制造”的光环并非毫无瑕疵。研究作者弗兰克・杜布瓦(Frank DuBois)指出,特斯拉仍大量依赖中国零部件。例如,排名第二的 Model 3 长续航版,其在不计电机和电池的情况下,中国零部件占比高达 40%,Cybertruck 的这个数字则为 20% ,这些零部件主要集中在座椅、仪表盘等。

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