快科技4月8日消息，今天，腾讯发布2024年ESG报告，其中介绍了位于前海大铲湾片区的腾讯总部基地，又称“企鹅岛”。 腾讯表示，在建的新总部已规划能源管理与减排路径，包括部署太阳能光伏系统、采用空气源热泵节能技术，通过集中冷站错峰用电调节负荷等。 2024年，新总部的04号街坊还通过了英国建筑研究院[(BRE)和德国莱茵TUV大中华区依据《净零碳园区评价体系》开展的审核，审核结果表明其碳排放量满足低碳园区要求、碳管理体系达到卓越级，并获得TUV莱茵颁发的低碳园区卓越级认证证书。 腾讯总部大楼位于 “企鹅岛”中枢，由4座螺旋攀升的塔楼组成，形似一台高速运转的引擎，得名“科技引擎”。 根据此前规划，一期（包含研发办公、生活配套）计划今年6月启用。二期项目的总部办公区、会议中心、科技馆等建筑已开始进行地基施工作业，计划2028年建成投用。 建成后可以容纳8万-10万人办公，将近5000人在此生活，也将成为深圳市乃至粤港澳大湾区主要的一个科技地标。

在生成式AI领域竞争白热化的今天，谷歌为了稳住核心人才，竟愿意“花钱留人不工作”。根据Business Insider最新报道，多位前谷歌员工透露，谷歌DeepMind部门对离职员工实行长达6到12个月的禁业条款，期间仍照发年薪，前提是他们不能跳槽至竞争对手。 这项“带薪禁业”政策虽然听起来颇为优厚，但也暴露出当下AI行业竞争的激烈程度。 一位前DeepMind员工表示，自己曾认识有同事想搬离英国前往加州，以绕过当地的禁业规定。 他直言，这种做法是一种权力的滥用。虽然这些员工在禁业期间能够领到高达一年薪资的报酬，但这同时也意味着他们可能会错过一些难得的职业发展机会。 尤其是在初创AI企业急速扩张的背景下，这些公司往往无法等待六个月甚至一年去招聘一名工程师。结果就是，原本有机会转型、创业或加入新项目的DeepMind员工，只能选择“原地待业”，错失风口。 一名参与开发Gemini大模型的前员工透露，6个月禁业是DeepMind的常规操作。谷歌发言人则回应称，这类合同符合行业标准，并表示由于DeepMind所从事的工作极为敏感，禁业协议有助于保护公司的正当利益。 从AI模型之间的差距仅以月为单位计算，就足以说明这场技术竞赛的残酷性。正因如此，AI领域的“禁业战争”也越来越成为巨头之间的隐形角力——谷歌宁愿用钱“锁人”，也不愿冒风险让核心人才流向对手。 责任编辑：若风

IT之家 4 月 9 日消息，苹果宣布将于北京时间 5 月 2 日 4:30（太平洋时间 5 月 1 日下午 1:30）公布第二财季（2024 年 12 月 29 日-2025 年 3 月 29 日）财报。 苹果 CEO 蒂姆・库克与 CFO 凯文・帕雷克将于半小时后（5:00）召开分析师电话会议，预计将重点讨论关税政策对供应链的影响及本季度新品市场表现。 在这一季度中，苹果共发布了六类硬件产品以及其他配件： iPhone 16e 搭载 M3 芯片的 iPad Air 搭载 A16 芯片的 iPad 基础款 搭载 M4 芯片的 MacBook Air 搭载 M4 Max 与 M3 Ultra 芯片的 Mac Studio Powerbeats Pro 2 耳机 各种配件，例如适用于 iPad Air 的全新妙控键盘、Black Unity 运动表带、USB-C 转 3.5mm 音频线 自疫情爆发以来，苹果公司就一直没有公布过正式的收入预测。据雅虎财经统计，华尔街对苹果 Q2 营收平均预估为 941 亿美元（IT之家注：现汇率约合 6890.54 亿元人民币），较上年同期的 908 亿美元增长约 3.5%，符合帕雷克此前 "中低个位数增长" 的预期。 苹果股价当前报 184 美元，较 52 周高点 260.10 美元下跌 29.26%，年初至今下跌 24.55%，当前市值 2.79 万亿美元（现汇率约合 20.43 万亿元人民币）。 苹果目前绝大部分 iPhone 都在中国进行组装，在当前局势下面临巨大关税压力，因此可能迫使 iPhone 涨价，目前已有部分地区的用户出现恐慌性购买行为。

也许是因为被自己的女儿调侃了游戏技术，埃隆·马斯克又一次试图证明自己是一名顶尖游戏玩家。然而，事实却再次印证了大家的猜测。 昨天，马斯克再次挑战流放之路2，并尝试展示他的游戏技巧。可惜的是，他在游戏的第一章就败给了第二个可选Boss——吞噬兽。尽管吞噬兽并非一个难以对付的角色，也并非第一章中最棘手的敌人，但马斯克显然没有理解这个Boss的攻击模式，结果被对方轻松击败。据报道，马斯克在游戏过程中对Boss的技能机制一无所知，最终只能草草收场。而他的直播也在网络连接问题以及观众的大量负面评论中被迫中断。 一位知名的游戏主播也对马斯克的这次尝试发表了自己的看法。他认为，这位亿万富翁即使没有外界干扰，也很难独立完成流放之路2的第一章内容。该主播指出，尽管距离马斯克首次尝试这款游戏已经过去了一段时间，但他似乎仍然没有掌握游戏的核心机制，也没有展现出任何进步的迹象。 对于关注这款游戏的玩家来说，或许马斯克的下一次挑战会带来更多惊喜。不过，就目前的表现来看，他还有很长的路要走。 (9712392)

众议院司法委员会主席乔丹(右) 凤凰网科技讯 北京时间4月9日，据路透社报道，两名美国国会议员周二致信特朗普政府，敦促白宫终止与英国之间的数据协议，重新谈判达成一项新的协议。此前，英国要求苹果公司建立“后门”以访问加密用户数据。 俄亥俄州共和党人、众议院司法委员会主席吉姆·乔丹(Jim Jordan)，以及亚利桑那州共和党人、负责监视事务的小组委员会主席安迪·比格斯(Andy Biggs)，要求美国司法部长帕姆·邦迪(Pam Bondi)终止根据《澄清境外合法使用数据法案》(CLOUD Act)与英国达成的数据协议。该协议自2019年起生效，并于去年续签，允许英国政府在刑事调查中要求苹果等美国公司提供数据，但前提是调查对象不是美国公民。 据路透社看到的信件内容，乔丹和比格斯敦促邦迪重新磋商该协议，以充分保护美国公民免受外国政府的监控”。“我们担心，(英国政府)的命令会让包括美国公民在内的所有苹果用户面临不必要的监视风险，并可能让外国对手和不法分子利用这一后门进行渗透。”他们在信中写道。 苹果已就英国政府的后门令提起上诉，并关闭了英国用户的高级数据保护功能。(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”。

作为海豚投研先前最看好的、具备长期投资价值的标的之一，Uber在快速发展的自动驾驶技术（尤其是Tesla风头正盛且高调宣布Robotaxi计划之时）对整个汽车及出行产业造成革命性改变的担忧下，往日被市场一致看多的风光不再。在24.10.14~24.12.月中旬期间股价从$87下跌到$60以下，相当于近1/3的回撤，明显跑输同期标普指数上涨的表现。 但尽管如此，市场围绕Uber的多空博弈实际仍相当激烈，先有著名投资人Bill Ackman高调宣布看多Uber，JPM在1月初的投资者调研中Uber也名列Mid-cap内最被看好的标的。而分歧正是机会的来源之一，创造去投资被一致看多因此估值性价比不足的好公司的机会。 因此趁此机会，海豚投研来探讨下经过了明显回调后的Uber，是否充分反映了由自动驾驶技术所带来的冲击？当前的Uber是已经具备了明显的性价比，还是依旧站在“悬崖边”，看似具有“价值”实际却是“陷阱”？ 切入视角上，本文要探讨的是当自动驾驶成为一个日常技术之后，对出行以及网约车行业会产生哪些影响，自动驾驶技术实际的发展路径和时间节点，以及哪（几）家公司、那种技术路径会最终胜出不在我们讨论之列，因此我们直接做出一下2点假设，作为后文分析的基础： ① 自动驾驶技术能稳定实现不低于、甚至超过人类驾驶员的驾驶能力，在安全性、速度、等各种角度都如此。且政府没有限制自动驾驶的大范围推行； ② 自动驾驶行业会诞生出多家（中个位数以上）没有显著技术代差的供应商，且其中部分会对外向第三方提供这些技术。 以下为详细分析 一、自动驾驶时代，网约车需求会如何变化？ 在探讨自动驾驶对具体的公司，以及网约车这个商业模式的影响之前，海豚投研认为，首先需要解答的问题是，自动驾驶技术对整个（汽车或市内）出行需求的总量和结构产生什么样的影响？首先，我们认为自动驾驶技术当前的根本性改变是解放了驾驶所需的人力及其人力成本。换言之，其带来的革新主要体现在成本的下降。基于这个判断，我们认为： 1、自动驾驶技术对出行总量增长的利好应当不会很大。底层逻辑是，出行只是一种工具而非目的本身，少有人会“为了乘车而乘车”。因而，相比于汽车vs马车，飞机vs汽车这种能显著的拓展人们可选择的目的地，或者显著降低出行时间的技术革新，我们认为自动驾驶技术带来的驾驶成本下降，对出行需求增长的利好应该不会很明显。中长期视角，若自动驾驶能完全改变当前的轿车形态，或公路交通的运作方式，则更有可能带来汽车出行总需求更明显的增长（不展开说）。 2、自动驾驶技术对出行市场的影响，应当更多反映在乘车出行结构的变化上（各种途径的占比）。首先从历史数据来看，中国乘车出行各渠道（按金额）的占比在2018~23年间的变化趋势上，中国私家车出行比重最高且在持续上升（近期已达约85%）；公共交通的比重持续下降（从近12%到约5%）；网约车+出租车的整体比重大约稳定在7%~10%之间，趋势上两者内部网约车在侵蚀出租车的份额。 类似的，美国居民上班通勤方式从结构和变化趋势上，私家车的比重占绝大多少（90%以上），公共交通出行比重第二（占3%~5%之间），出租车及其他（包括网约车，摩的等）的比重很低仅1.4%~1.8%之间。 趋势上，实际最主要的变化实际是在家办公（WFH）的比重大幅提高（19/21/23年分别为5.7%/17.9%/13.8%），导致其它各出行方式的原始比重都有所下降。剔除WFH的影响后，疫情前后的主要变化是私家车和出租车&其他的比重上升，而公共交通则是主要的份额丢失方。不过随着疫情影响的消退，到2023年私家车，和出租车等增长的份额相当一部分已经返还给了公共交通。（需要注意，上述数据仅是工作通勤的场景，可能低估了全场景下网约车 & 出租车的份额。） 3、由上文来看，过去几年，无论中国、美国正在发生的出行结构变化，都是公共交通占比下降，而私家车和网约车占比增加。（当然其中有新冠疫情导致对出行的私密性偏好提升的影响）。自动驾驶中短期内对出行结构影响大概率是：① 私家车 & 网约车继续侵占公共出行的份额，② 网约车加快对人力出租车的替代，③ 但由于自动驾驶技术对私有车或网约车的利好是相当的，技术普及后两者谁会更受益，目前仍很难说，我们对此也不尝试做判断。 我们认为自动驾驶网约车能替代公共交通的原因如下： 首先根据调研，人们使用网约车（替代其他出行方式）的两个最普遍的原因是：① 网约车的价格比出租车&私家车便宜，② 网约车比公共交通&私家车更方便。概括来说即两个关键点--价格便宜 & 使用更便捷。 而随着自动驾驶的普及，网约车在比公共交通便捷的同时，也有希望在使用成本上与公共交通的成本接近。根据ARK的测算，自动驾驶技术成熟且运营规模化后，无人驾驶网约车的运营成本可以压缩到约$0.25每英里（我们自己测算后能够得到相近的数字，但需要注意这个数字只考虑了成本，还没考虑运营方的利润空间），与地铁和公交车平均每英里价格$0.22~$0.23的价格已近乎没有差距。 4、那么定量角度，自动驾驶技术能给网约车行业带来多少增量市场空间？ ① 通过侵蚀公共交通份额，取得的增量市场空间：根据前文的数据，美国的上班通勤情景下，公共交通的使用比重大约在4%上下。考虑到公共交通在其他场景下的使用率应当更低一些，假设全场景公共交通的使用比重约3%（4%的70%~80%左右）。 在自动驾驶成熟后，我们认为私家车+网约车抢走目前公共交通份额的比如50%是有希望的实现的。（但由于拥堵等原因，自动驾驶汽车完全取代公交或地铁，应当也不太可能）。我们按公共交通50%的使用场景被自动驾驶汽车替代，且被私家车和商用车按50%/50%的比例分别吃下。 根据下图测算，从公共交通抢来的使用场景，能提升相当于网约车+出租车等运营车辆当前市场规模（按量）40%的增量市场空间。 ② 经营性车辆内部，网约车继续抢占出租车的份额：根据纽约市官方部门的数据，在2023~2024年间纽约传统出租车仍占有约20%的市场份额。按照国内的经验，美国全国范围内，出租车的市场份额应当比纽约市的要低些（许多小城市可能并无出租车运营，但有网约车运营的概念会更高）。再考虑到有人驾驶出租车大概率也不会被完全替代，我们按自动驾驶技术普及后，网约车在经营车辆内部的份额将从80%+提升到95%+。 叠加对外抢占公共交通份额，以及内部继续替代传统出租车的影响，静态角度（即不考虑行业自然的增），以美国为例，自动驾驶技术可能促进网约车的市场规模从量的角度提升约66%。 二、自动驾驶时代，网约车的竞争格局和商业模式会如何改变？ 1、不同的定价 = 不同的平台收入 根据前文的分析，自动驾驶技术有望让美国网约车行业的使用量增长约2/3，但前提条件是网约车定价较目前要有明显的下降，因此单量的增长未必意味着网约车生意模式的总利润空间的提升。那么关键问题就是，在自动驾驶时代网约车生意模式的UE模型会如何变化？ 简单来说，这是平台在留存更多净收入给自己（更多的利润）还是采取更低的价格以获取用户（更低的定价）这两个因素间的权衡取舍。我们在下表中提供了一个简化的UE模型，仅包含四项因素：人力成本（自动驾驶技术可以替代的），非人力成本（折旧、能源等其他自动驾驶无法替代的成本），平台留存的收益和终端消费者支付的价格。 分不同情形来看自动驾驶网约车不同的定价标准下，那是网约车平台方的留存收入较目前会有哪些变化： ① 美国市场：按ARK测算的Robotaxi（泛指自动驾驶网约车）成熟状态下每公里$0.16的成本(对应每英里$0.25)，若自动驾驶时代，平台净收入（剔除司机分成后）保持在当前Uber约每公里$0.35，终端定价会是（$0.51每公里）相当于目前网约车价格的41%，折价幅度相当可观。 但需要注意这个定价（$0.51），仍是高于$0.43每公里的私家车使用成本，和不到$0.25每公里的公共交通成本。因此若换视角，将自动驾驶网约车的定价按公共交通成本上浮30%，即每公里$0.3（相当于目前私家车成本的70%），那么平台和运营方留存的净收入就仅为$0.14每公里，相当于目前水平的40%。 ② 中国市场：根据海豚投研的测算（也参考了其他机构），在技术完全成熟的情况下，国内网约车的运营成本可以低至每公里0.7~0.8元，约$0.1。背后的关键假设包括，普通Robotaxi的成本下降到约15万元，不再需要任何安全员， 保险、维修等运维成本每车每年约2万（每日55元）。 在上述假设下，若Robotaxi维持滴滴当前每公里约0.04元的平台净收入，Robotaxi的终端定价为$0.14每公里，为目前网约车价格的40%，私家车成本的61%。 ③ 从中美两国市场能看到的共性是，在技术成熟&规模化运营后，即便其终端定价比当前网约车的定价便宜约60%，Robotaxi运营方保持和目前网约车平台相当的单均收入，足以提供相当的价格吸引力。 2、新时代下，现在的市场格局会如何变化？ 以上分析，我们都从将网约车行业视作一个整体的角度。但随着自动驾驶技术的普及，势必引入更多的行业参与者（包括且不限于自动驾驶技术的提供方，无人网约车的运营方等），给当前已相对稳定的竞争格局带来明显的改变。 而其中的首要影响因素就是，自动驾驶技术的提供方会以什么样的角色定位，进入网约车行业，大致可分为以下几种情形： ① 自动驾驶技术被少数几个寡头垄断且完全闭源，如Tesla以及其他少数几家车企/自动驾驶技术独角兽。虽然也不能完全排除这种情形的可能性，但海豚投研认为可能性不大。且若果真如此，网约车行业有不小的可能被这几个技术寡头所垄断，本文就略过这个情景不讨论。 ② 自动驾驶技术提供商自建网约车平台、正面竞争：自动驾驶技术方（如目前领先的Tesla或Waymo等）凭借技术或硬件优势，通过自建网约车匹配平台或大规模自营车队的形式，与现有网约车平台进行正面或排他性的竞争（例如不允许自身自动驾驶车辆入驻第三方网约车平台）。 ③ 车企或其他Robotaxi提供商与网约车平台采取合作关系，不正面竞争：自动驾驶技成为普遍的技术。自动驾驶运力通过多种渠道进入网约车行业，包括与现有网约车平台官方合作，第三方运营商购入（租赁）自动驾驶汽车后入驻网约车平台，部分自动驾驶公司也尝试自建平台直接服务消费者等。 虽然现在很难去断言，自动驾驶时代下网约车行业的市场格局到底会怎么变化，但海豚投研猜测，未来大概率会是自动驾驶技术方与现有平台多方合作为主(情形③)，而自动驾驶技术方自建平台为辅(情形②)。 节奏上，我们认为当前领跑者—Waymo和Tesla有机会凭借先发优势（Waymo）和足够的C端用户认知（Tesla），在无人网约车尚未普遍前，积累其足够的用户认知和流量，闭环网约车生意模式中，供/需两端所需的运力供给和用户聚合能力，从而建立起能独立运营新平台。但后来的自动驾驶独角兽们，就大概率主要以运力供给方的角色进入网约车行业，需要与有聚单能力的现存网约车平台合作。 根据新入行玩家采取的不同定位，对Uber等现有网约车平台的影响也会体现在两个方面： ① 首先简单直接的，采取独立运营方式的独角兽或车企，直接参与到对C端客源和市场份额的竞争，影响的是现存网约车平台的市占率。 ② 随着无人驾驶网约车替代个人司机，很可能会出现集团化、企业化运营的自动驾驶运力车队。上游的运力供给方，从独立且分散的个人司机，转变成规模化的无人网约车车队，会弱化网约车平台对上游的议价能力，因而可能会减少平台在网约车这门生意的利益分配中占据的比重。换言之，即影响网约车平台方所保留的单均收入和利润。 简单的逻辑上，后续自动驾驶技术的提升者数量越多、技术代差不显著、且缺乏行业决定领头羊的情形，那么对Uber这类现存网约车平台的影响会更小。 三、网约车“新人”会对“旧人”带来多大的影响？ 这一部分我们就围绕上一段末尾给出的两个视角展开： ① 头部的自动驾驶独角兽们，是否能从当前网约车龙头们抢走可观的市场份额？② 自动驾驶运力进入市场后，对平台的盈利会有什么影响？ 1、自动驾驶车辆研发和运营的道路并不轻松 首先从自动驾驶开发者独立运营网约车平台的角度，当前独立开发自动驾驶技术的企业虽然相当众多（国内主要是各家车企自研，而海外则是第三方的独角兽机构为主），但其中相当一部分的发展里程并不顺利，当前能够向公众提供无人驾驶网约车服务的寥寥无几。 具体来看，欧美市场目前的头部自动驾驶技术开发者（Tesla之外），无人网约车运营有所成果的仅Waymo和Zoox两家，前者正逐步扩大经营规模、后者则仅是小范围试点。而Cruise、Motional、Aurora一众则普遍暂停或终止了无人网约车的运营，要么缩减支出、回归纯粹技术研发的定位；要么改变侧重方向、从载人网约车转向载物的无人驾驶卡车技术开发。而如Apple和Uber这类大企业自研开发无人驾驶汽车的项目也都失败、被砍。 可见，或许是出于自建网约车平台和车队独立运营所需的巨大资金投入，目前为止独立运营网约车并不是自动驾驶研发者们的普遍选择（符合我们的看法）。因此，后文我们将以 Waymo为对象，来观察目前无人驾驶网约车运营情况。 2、独苗Waymo选择了1P/3P两手抓 下图简要梳理了Waymo在2009年以谷歌旗下自动驾驶项目部门的身份成立，与2020年首次在凤凰城向公众开放无人驾驶网约车服务，至今已拓展到在4个市场提供公众服务的发展史，我们就不展开叙述。 我们更关注的是，Waymo自身都正在探索、测试不同经营模式。可以看到按由谁承担“平台方（负责获客、派单）”和“车队管理方（负责运力的管理和维护）”这两个身份的不同组合 ，Waymo探索出了4种模式，分别包括： ① 平台端和车队端全部Waymo自行管理的纯1P模式；② 平台获客和车队管理全部由Uber负责的纯3P模式（Waymo仅提供自动驾驶技术和车辆）；③ 车队由Waymo管理，但可同时从自营平台和Uber平台获客的1P/3P混合模式；④ 由Waymo自营平台获客，但交由第三方Moove管理车队。类似于模式①的轻资产化。 由此可见，即便选择了自建平台、独立运营，且进展领跑行业的Waymo，同样选择与第三方平台或车队管理方合作。因此我们认为，后续即便在无人驾驶网约车普遍化后，大概率依旧会采取1P/3P混合式的经营模式。 3、快速成长的Waymo，离Uber/Lyft已不遥远 那么Waymo目前的经营状态和体量到底有多大？首先概括的来说，运营范围上Waymo主要仅在上表所列的四个地区运营；车队规模上，据新闻报导Waymo目前对外运营的无人驾驶网约车总数仅大几百辆（可能700~1000辆左右），而单量规模上，据报导25年3月末 Waymo在四个运营地区的总订单量已达每周20万单。 虽然其绝对体量相比Uber和Lyft在加州地区日均数十万的订单规模，仍有着量级上的差距。但在考虑到有限的运营车辆和城市数量等制约因素后，在经营效率上无人驾驶网约车的相比Uber和Lyft等有人驾驶网约车可能已无明显差距。从当前的情况看，后续只要无人驾驶网约车扩大车队规模和运营市场，有不小的概率能达到和Uber与Lyft这些龙头相近的规模。 据加州官方数据，到24年底Waymo在加州区的无人驾驶汽车平均每辆每天的订单数量已接近24次。简单假设每单花费时间为30分钟（可能偏短了），在加上约20%~30%的空闲等待时间，意味着加州的无人驾驶网约车目前的“有效”运营时间已达15小时/每天。再结合新闻报道中，长时间工作的人力司机一天的单数也不过25~30左右。由此可见，在加州投放的无人驾驶网约车的使用率相当高，当地居民对无人网约车的需求可以说是比较旺盛的（至少在当前的运力供给下是如此）。 并且据调研，加州无人网约车不俗的需求并没有建立在明显价格折扣的前提上。由下图可见，Waymo在洛杉矶地区的每英里使用价格约为$6（即每公里$3.5），在不考虑消费的情况下，与Lyft的标准定价相当，比Uber标准价格也仅低约10%。即不需要明显的价格优势，无人网约车在加州也已具备了有效的自行获客能力（不需要完全依赖于Uber等第三方平台获客）。 根据Yipit数据，在24年底时，Waymo在旧金山地区的网约车市场份额（按订单额算）已追上Lyft，市占率已略高于20%。相对应的，Uber和Lyft的市占率都较2023年的高点下降了10%左右。可见至少在旧金山地区，Waymo已经对存量网约车平台造成了显著的竞争，并已经达到了可比的体量规模。 因此，按远期技术发展下，无人网约车的使用体验会全面持平、乃至优于有人网约车的基本假设，我们认为后续跑出1个（或者2~3个）能与当前网约车平台市占率同一量级的无人网约车平台是有可能的。同时，基于无人驾驶技术会成为一种基础设施、而非少数企业平台所垄断的前提下，现今的网约车平台同样能利用无人驾驶运力，因此新平台完全颠覆Uber等现存龙头的概率也不大。 4、平台议价权的下降？ 如本章节开头提到的，在自动驾驶时代，除了可能跑出新的平台直接抢夺现存网约车平台的市占率份额，匹配需求和供给的平台方在网约车生意模式中所占据的收入份额很可能会是下降的。 逻辑上，当前的网约车平台，其上游需求端和下游供给端大部分都是分散且独立的个人乘客或司机。即其上下游都是“一盘散沙”，在这种情况下平台自然会有最强的议价能力。 但在自动驾驶时代，个人司机的作为运力供给被替代后，更可能出现大批量采购或租赁无人驾驶汽车，以车队形式参与到供需匹配当中。在这种情况下，由于供给端的集中度提升，且据我们推出，市场内很可能会出现几家新的平台。因此，在自动驾驶时代，在“用户支付价格-车辆运营成本”剩下的收入分配中，纯平台方角色所占据的份额，反可能是比目前人力时代更低的。而车辆运营方（现在就是个人司机，未来更可能是企业）虽然分的收入绝对额是减少的（因此定价和成本都下降了）但分配到的收入比重却可能是上升的。 当然，这种情况下平台方大概率会直接下场介入车队的运营管理，以获取更多收入和议价能力，代价是平台的生意模式会因此而变重。对此就不展开讨论了。 四、自动驾驶时代，Uber的安全价格在哪里 基于上文对自动驾驶技术对网约车生意影响的定性和定量探讨，我们来探讨最终的问题—当前Uber的定价是否已经具备了性价比？ 1、当前估值算不上绝对意义的便宜 首先从静态的视角，即不考虑可能2~3年后才会产生显著影响的无人驾驶网约车的冲击，先只看未来一两年的盈利预期；同时也不采用Non-GAAP口径、或是adj.EBITDA等一定程度上“修饰过”的指标作为估值依据；回归最纯朴但也最具参考性的GAAP下净利润估值。 按海豚投研的测算，2025和2026年Uber的净利润预测分别为$**亿和$**亿，对应日前约1373亿的总市值（每股股价$65.6），25e PE和26e PE分别为**x和**x。（**部分涉及具体估值，解锁内容可前往长桥App海豚投研账号下，查看同名文章，下同） 纯粹看估值水平，这大体属于一个已相对成熟、但仍具备一定竞争优势和壁垒，被市场中性偏看好的公司所具备的估值。即$60~$65这个价格区间，大体对应的是把乐观情绪基本挤干净，但也不具备明显性价比的估值。并且**x~**x的PE估值，一般对应的市场对后续利润增速的预期大体在15%~20%左右，换言之，当前的价格也没明显记入自动驾驶技术可能带来的对业绩或好或坏的影响。 概括来说即，属于既然尚且没法看清自动驾驶的影响，业绩预测就仍按当前的趋势外推，但把估值挤到一个相对中性的价格，不“高位站岗”以便随着技术的演变边走边看。 2、如何定价自动驾驶的影响？ 显然对如何估算自动驾驶时代下Uber的价值，是一个目前无法得到任何精准答案的问题，以至于市场基本是放弃了尝试解答的状态（放弃或许是一个理性的选择）。但作为本文的价值所在，并给各位一个粗略的参考，海豚投研在此也就给出一个解答的思路。需要注意，以下的测算与其说是去预测未来会真实发生的情况，不如说是通过给出逻辑自洽、且偏向保守的假设，来观察这种假设下公司的安全估值应当在哪。 首先，我们的预测周期以2027年开始到2031年的5年间，假设中期内自动驾驶对网约车行业的影响会在这5年内逐步完全释放。 那么，解题的第一步—自动驾驶对Uber的网约车单量会有哪些影响？按照上文的分析，我们做出以下假设： ① 自动驾驶时代，网约车通过吃掉出租车全部和公共交通一半的份额，且自动驾驶网约车和自动驾驶私家车之间相互互不侵占的情形下，网约车市场最大有望获得66%的增量单量。 但这种情况发生的前提条件是，无人网约车的定价要接近公共交通的使用成本。虽然这种定价在理论上（凭借无人车极低的运营成本）可以实现，但留给运营方的利润空间会比较有限。出于这种考虑，我们实际记入的利好效果最高在31年达到33%。 ② 自动驾驶时代，网约车市场会从现在普遍的双寡头形态，跑出两个新的无人驾驶网约车平台。虽然从当前经验来看，网约车这类C2C且规模效应低的商业模式普遍仅能支持2个玩家。但归功于自动驾驶带来的车辆运营成本下降，和一定程度上由C2C转向B2C的模式改变（运力的提高者可能从个人司机，变成企业化的车队管理人），让市场支持3~5个玩家变成了可能。 且市占率格局相比目前大体上Uber vs. Lyft的70% : 30%的情况，变成类似50% : 20% : 15% ：15%，或者40% ：30% ：15% ：15%的情况。那么Uber的市占率（其大概率仍能保持行业第一的低位）大约会是目前的50%~70%。取平均值就假设到2031年市占率会是无自动驾驶影响下的60%。 综合上述两点的影响，我们测算出在自动驾驶的影响下，2031年Uber的网约车订单量会是原先预测的80%。 解题第二步—自动驾驶时代，Uber网约车业务的单均收入/利润会如何变化？这个问题相比单量恐怕更难回答。涉及两个细分问题：自动驾驶时代，网约车的定价相比目前会下降多少？基于新的定价，平台能留下的净收入又是多少？ ① 虽然后续无人网约车实际的定价难以预判，但我们先前能得出的结论包括：在理想情况下，自动驾驶网约车是有能力在保证运营方的净收入不变的情况下，终端定价较目前下降60%；以及自动驾驶时代，平台方分给车辆运营方的收入比例相比目前反而可能是增加的，即平台方自己留存的比例可能会减少。 那么出于保守考虑，虽然自动驾驶网约车的定价未必需要较目前低约60%，我们仍假设会如此定价，即剔除车辆运营成本后，运营方（包括平台方和车队管理者）的单均留存收入与目前一致。且假设平台方从目前独享的100%留存收入，变成需分配20%的留存收入给车队管理方（这种情况下平台方完全不直接参与车队运营，可能与现实不符）。 在假设Uber的单均收入在预测期内较原先预期逐步下降20%的同时，Uber单均的费用支出（指营销、客服、管理这部分）理论上则并不会直接因自动驾驶的影响而减少，因此仅假设在预测期内较原先预期值减少10%。那么在上述保守驾驶下，自动驾驶时代Uber的单均利润（以adj.EBITDA为代表）可能会减少约40%。 将上述影响计入后，Uber到2031年的调整后EBITDA就仅为原预测值的约46%。 最终的估值上，① 首先外卖业务我们仍按照当前26年的盈利预期估值，基于26年的adj.EBITDA扣除股权激励、摊销折旧、和税费后的测算净利润，给26e **x PE（**部分涉及具体估值，解锁内容可前往长桥App海豚投研账号下查看同名文章）。且虽然市场目前并不认为自动驾驶会直接影响外卖业务。但我们考虑到网约车带动效应的减弱，按90%计算最终估值。 ② 至于网约车业务，我们按上述测算的自动驾驶影响充分释放后的31年adj.EBITDA，同样调整为净利润后，按成熟稳态业务给**x PE。在以WACC折现回2026年。 有公司的净现金和短期投资并不高于负债，不计净现金。上述分布估值加总后，测算出的Uber在受自动驾驶影响后的安全价格为$**每股，相对与此前低点的$60，最多还有约**%的下降空间。虽然自动驾驶网约车的实际发展路径可能与我们上述假设天差地别。这个价格多少可供大家作为一个悲观情况下的抄底信号。

IT之家 4 月 9 日消息，亚马逊发布了名为 Nova Sonic 的新一代生成式 AI 模型，该模型能够原生处理语音并生成自然流畅的语音。据亚马逊声称，Nova Sonic 在速度、语音识别以及对话质量等关键指标的基准测试中，表现可与 OpenAI 和谷歌的前沿语音模型相媲美。 Nova Sonic 的问世是亚马逊对新兴 AI 语音模型的有力回应，例如为 ChatGPT 语音模式提供支持的模型，相较于亚马逊早期的 Alexa 等较为刻板的模型，这些新模型在语音交互时更加自然。 Nova Sonic 通过亚马逊的 Bedrock 开发者平台提供给用户，该平台是用于构建企业级 AI 应用的工具，Nova Sonic 则通过一个全新的双向流式 API 进行接入。在一份新闻稿中，亚马逊称 Nova Sonic 是市场上“最具成本效益”的 AI 语音模型，其价格比 OpenAI 的 GPT-4o 便宜约 80%。 据亚马逊高级副总裁兼人工通用智能（AGI）部门首席科学家罗希特・普拉萨德介绍，Nova Sonic 的部分组件已经为亚马逊升级版数字语音助手 Alexa+ 提供了动力支持。 普拉萨德表示，与竞争对手的 AI 语音模型相比，Nova Sonic 在将用户请求路由到不同 API 方面表现出色。这一能力使得 Nova Sonic 能够知晓何时需要从互联网获取实时信息、解析专有数据源，或者在外部应用程序中采取行动，并使用合适的工具来完成任务。 在双向对话中，Nova Sonic 会等待“合适的时机”发言，会考虑到说话者的停顿和打断等情况。此外，Nova Sonic 还能够为用户的语音生成文本记录，开发者可以将这些文本用于各种应用场景。 据普拉萨德介绍，Nova Sonic 在语音识别错误方面比其他 AI 语音模型更少，这意味着该模型即使在用户咕哝、说错话或者处于嘈杂环境中时，也相对擅长理解用户的意图。在一项衡量跨语言和方言的语音识别基准测试 —— 多语言 LibriSpeech 中，亚马逊表示 Nova Sonic 在英语、法语、意大利语、德语和西班牙语上的平均单词错误率（WER）仅为 4.2%。也就是说，在这些语言中，该模型每 100 个单词中大约有 4 个与人工转录的结果不同。 IT之家注意到，在另一项衡量多人参与的高音量互动的基准测试 —— 增强多方互动中，亚马逊称 Nova Sonic 在单词错误率方面比 OpenAI 的 GPT-4o-transcribe 模型准确率高出 46.7%。Nova Sonic 还拥有行业领先的速度，其平均感知延迟为 1.09 秒，亚马逊表示。这一速度比为 OpenAI 的实时 API 提供动力的 GPT-4o 模型更快，后者响应时间为 1.18 秒，这是根据人工分析的基准测试结果得出的。 普拉萨德称，Nova Sonic 是亚马逊构建人工通用智能（AGI）这一更广泛战略的一部分，公司定义 AGI 为“能够在计算机上完成人类所能做的一切事情的 AI 系统”。展望未来，普拉萨德表示，亚马逊计划推出更多能够理解不同模态（包括图像、视频和语音）的 AI 模型，以及“其他在将事物引入物理世界时相关的感官数据”。 由普拉萨德负责的亚马逊 AGI 部门，如今似乎在公司产品战略中扮演着越来越重要的角色。就在上周，亚马逊刚刚推出了 Nova Act 的预览版，这是一个使用浏览器的 AI 模型，似乎为 Alexa+ 和亚马逊的“代我购买”功能的部分元素提供了支持。普拉萨德表示，从 Nova Sonic 开始，公司希望将更多内部的 AI 模型提供给开发者使用，以助力他们构建各种应用。

IT之家 4 月 9 日消息，据《The Information》报道，Meta 旗下的社交网络平台 Instagram 正在开发一款适用于 iPad 的应用程序。这一消息来自一位了解 Instagram 最近动态的 Instagram 员工，该员工透露，Instagram 正在利用 TikTok 面临的困境来拓展自身业务，开发 iPad 应用也是其中的一部分。 自 2010 年 Instagram 上线以来，用户就一直期待能有一款 iPad 版本的应用。然而，Instagram 一直以来仅提供 iPhone 版本的应用。2022 年，Instagram 首席执行官亚当・莫塞里（Adam Mosseri）曾表示，由于没有足够多的用户强烈要求开发 iPad 应用，所以该计划并未被列为优先事项。2020 年，莫塞里还以公司员工数量有限、工作繁重为由，称 iPad 应用并非当时最紧迫的任务。 尽管目前没有 iPad 版本的 Instagram 应用，但 iPad 用户仍可以运行 iPhone 版本的 Instagram 应用。不过，由于该应用未针对 iPad 的大屏幕进行优化，用户体验并不理想。 目前，关于 iPad 版 Instagram 的具体信息还很少，也未有明确的发布时间。这款应用是 Instagram 应对 TikTok 可能被禁用而制定的计划的一部分。此外，Instagram 还试图吸引 TikTok 上的热门创作者加入其平台。 昨天，Instagram 邀请创作者前往纽约市体验一款名为 Edits 的新视频应用。该应用旨在取代字节跳动旗下的 CapCut 视频编辑应用，后者于今年 1 月被从应用商店下架。Edits 提供了视频编辑工具，主要面向在移动设备上制作短视频的创作者。 IT之家注意到，Instagram 还将 Reels 的时长限制从 90 秒增加到 3 分钟，以匹配 TikTok 的视频上传时长，并对界面进行了调整，使其更接近 TikTok 的风格。

今天凌晨4点，著名大模型训练平台Together AI和智能体平台Agentica，联合开源了新模型DeepCoder-14B-Preview。 该模型只有140亿参数，但在知名代码测试平台LiveCodeBench的测试分为60.6%，高于OpenAI的o1模型（59.5%），略低于o3-mini（60.9%）。在Codeforces、AIME2024上的评测数据同样非常出色，几乎与o1、o3-mini差不多。 值得一提的是，Together AI不仅开源了DeepCoder-14B模型权重，还把训练数据集、训练方法、训练日志和优化方法全部公开，帮助开发者更深度的了解这个模型所有开发流程。 开源地址：https://huggingface.co/agentica-org/DeepCoder-14B-Preview github：https://github.com/agentica-project/rllm DeepCoder是在Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B基础之上，通过分布式强化学习（RL）进行了微调。 在开发过程中，研究人员首先构建了一个高质量训练数据集，包含24K个可验证的编程问题：涵盖TACOVerified 问题、PrimeIntellect 的 SYNTHETIC-1 数据集中的验证问题等。 为了确保数据质量，通过程序验证、测试过滤和去重等步骤。程序化验证，每个问题都会使用外部官方解决方案自动进行验证。会过滤数据集，只包含官方解决方案通过所有单元测试的问题。 测试过滤，每个问题必须至少包含5个单元测试。重复数据删除，删除了数据集中的重复问题，以避免污染。 在代码强化学习训练中，DeepCoder 使用了两种沙盒来运行单元测试并计算奖励。Together Code Interpreter 是一个快速高效的环境，与RL训练直接兼容，成本低且可扩展性强，能够支持100多个并发沙盒和每分钟1000多个沙盒执行。 本地代码沙盒则是一个独立的、受保护的 Python子进程，遵循官方 LiveCodeBench仓库中的相同评估代码，确保了结果与现有排行榜的一致性。 在奖励函数设计方面，DeepCoder采用了稀疏结果奖励模型（ORM），避免分配部分奖励，从而防止模型通过奖励黑客行为来获取不准确的奖励信号。 奖励函数简单而明确：如果生成的代码通过所有采样单元测试，则奖励为 1；否则为 0。这种设计确保了模型能够专注于生成高质量的代码，而不是通过记忆测试用例来获取奖励。 为了实现更稳定的训练过程，DeepCoder的训练采用了 GRPO+，这是对原始 GRPO 算法的改进版本。 通过消除熵损失和 KL 损失、引入过长过滤和上限裁剪等技术，GRPO+ 使得模型在训练过程中能够保持稳定的熵值，避免训练崩溃，并且能够更自然地生成较长的输出，从而提高了模型的推理能力。 此外，DeepCoder-14B-Preview 采用了迭代上下文扩展技术，使模型能够从较短的上下文长度开始学习，然后逐步泛化到更长的上下文。该模型的上下文窗口从 16K 扩展到 32K，最终在 64K上下文中评估时达到了60.6%的准确率。 为了加速端到端的RL训练，DeepCoder 团队引入并开源了 verl-pipeline，这是 verl 的一个优化扩展。通过一次性流水线技术，DeepCoder 实现了训练、奖励计算和采样的完全流水线化。 同时，奖励计算与采样交错进行，减少了奖励评估的开销。这些优化使得训练时间减少了 2 倍，特别是在需要运行数千个测试用例的编码任务中，显著提高了训练效率。 虽然DeepCoder刚开源但评价非常高，网友表示，这相当令人惊讶。它不仅是真正意义上的开源，而且他们还对广义信赖域策略优化算法（GRPO）进行了多项改进，并且在训练过程中为采样流水线增添了额外的效率提升。 太厉害了！等不及这款模型在 Ollama 平台上体验了。 圣诞节提前到来了。 传奇！开源就应该这样。 关于Together AI Together AI成立于2022年，主打云大模型平台支持超过200种开源AI模型，包括Llama系列、DeepSeek-R1等，并优化了高速推理和模型训练的基础设施。目前拥有超过3.6万块GB200 NVL72组成的超大GPU算力群。 此外，Together AI还提供模型微调、Agent智能自动化工作流和合成数据生成等，为大企业提供底层服务。 前不久，Together AI刚获得3.05亿美元的B轮融资，其估值也从去年的12.5亿美元翻倍至33亿美元。 本文素材来源Together AI，如有侵权请联系删除

快科技4月9日消息，近日清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵表示，人工智能时代将不分白领蓝领。 此言一出也是引来了网友的热议，难道上大学真的没用了吗？ 李稻葵指出，人工智能时代进一步发展，将不分白领蓝领，可能也将不分职校毕业生和大学毕业生了。蓝领、白领将打通，都是混合型劳动者，而且需要终身学习。 “在珠三角、长三角等一些经济发达地区，较为普遍的呼声，就是增加普通高中的入学比例和入学量。而且，经济越发达地区，对此呼声越强烈。大学毕业生，将来也要学会操作各类智能设备，而不是做文案工作就可以。文案工作，很多都将交给人工智能完成。” 因此，我坚持的一点是，以后蓝领、白领将打通，都是混合型劳动者，而且需要终身学习。在这个大背景下，基础教育尤为重要。若基础教育奠基不好，特别是基础的通识性知识、基本规律等掌握不到位，只懂一些单项技能，他很难在人工智能时代有好的职业发展前景。 在这种情况下，我觉得基础教育不要教太多具体的技能，而要宽口径、广基础。人工智能时代，我认为好的教育，回报率不是低了而是更高。因为能够用好人工智能的知识和技能将显得更为重要。 认为人工智能至少分为两个阶段：第一阶段是纯认知型技术突破。目前阶段的人工智能即如此，可谓“全瘫”的一种存在，可类比为霍金的状态。霍金身体基本不能动，但他可以思考。 接下来第二阶段，是行动加认知，即硬件、软件组合的人形机器人，有行动能力，也有认知能力。

快科技4月8日消息，乘联会秘书长崔东树整理了2024年部分热门车企的毛利率情况。 从整体数据来看，2024年车企毛利率总体处于较高水平。目前公布的车企年报显示，其毛利率平均大约在15%左右。 在众多车企中，赛力斯、小米、理想等部分企业的毛利率表现尤为突出，达到了20%以上。 其中，赛力斯以26%的毛利率遥遥领先，展现出其在成本控制和产品定价等方面的强大优势。 小米和理想的毛利率也均达到了21%，不过需要注意的是，此处的小米集团并非仅局限于小米汽车业务。 而主力企业的毛利率则大多集中在14%-18%左右，保持着相对稳定的盈利水平。 值得一提的是，2024年比亚迪和特斯拉的毛利率已经来到同一水准，均为18%。这表明这两家在新能源汽车领域具有重要影响力的企业，在市场竞争中逐渐趋于平衡，未来它们之间的竞争或许会更加激烈。 责任编辑：随心

4月7日，联发科宣布推出了全新的3nm处理器Kompanio Ultra，为高性能AI Chromebook树立最新里程碑。凭借联发科在旗舰处理器创新的优异成果，Kompanio Ultra为最新Chromebook Plus带来极佳的边缘AI能力、卓越的运算性能，与业界领先的能效。 据介绍，联发科Kompanio Ultra采用了目前最先进的3nm制程打造，基于全大核CPU构架，包含最高频率达3.62GHz的Arm Cortex-X925处理器，提供业界领先的单线程与多线程性能。不论是处理影片剪辑、内容创作等，Kompanio Ultra都能以多任务处理能力，确保使用者拥有流畅、无延迟的体验。同时，Kompanio Ultra还支持多屏幕显示，可外接两个4K屏幕，提供流畅的多任务处理与娱乐体验；而先进的Hi-Fi音讯处理技术，则能确保通话音质清晰、沉浸式音效。 在AI能力方面，Kompanio Ultra内置的联发科第八代NPU，算力可达50TOPS，可在设备端离线提供快速、安全、高效率的AI运算处理能力，让使用者享有即时的任务自动化、个人化的运算、流畅的AI强化流程等功能。 在联网性能方面，Kompanio Ultra支持Wi-Fi 7，提供卓越的涵盖范围与可靠度。 联发科指出，Kompanio Ultra是公司迄今最强劲的Chromebook处理器。同时，Kompanio Ultra的高能效特性，不仅可以确保电池整天续航而不牺牲性能，也可安静且低温运行，非常适合外型时尚、轻盈便携的Chromebook。 联发科客户运算事业部总经理Adam King表示，Kompanio Ultra充分展现联发科多年来做为行动运算领域领导者，致力于突破行动运算性能与效率的承诺。另公司与Google密切合作，以确保最新的Chromebook Plus享有新一代边缘AI能力、卓越的每瓦性能，以及沉浸式多媒体功能。 Kompanio Ultra预计于未来几个月内上市，期为使用者带来更优质体验。 编辑：芯智讯-林子

今年秋季，苹果将正式发布iPhone 17系列，其中包括iPhone 17、全新超薄设计的iPhone 17 Air，以及两款高端旗舰——iPhone 17 Pro与iPhone 17 Pro Max。 根据多方爆料与最新渲染图，iPhone 17 Pro系列将迎来五大关键升级，带来外观与性能上的全面革新。 首先，iPhone 17 Pro系列将摒弃沿用多年的方形相机模组，改用横向“跑道式”摄像头设计，风格颇似谷歌Pixel的背部布局。这一变化不仅在视觉上更加简洁统一，实用层面上也可能为更大传感器、更高效的散热系统或更紧凑的内部结构留出空间。 其次，在影像系统方面，iPhone 17 Pro系列将首次实现后置三摄全为4800万像素，其中包括升级后的48MP长焦镜头。据悉，该镜头基于“折叠式四棱镜”设计，不仅拍照更清晰，视频拍摄方面也有望支持三摄8K录制，大幅提升后期剪辑的灵活性。 第三，前置自拍镜头也迎来重大飞跃。全新24MP镜头搭配六组塑料镜片，不仅提升自拍画质，更适合内容创作者进行高分辨率视频录制或直播，极大丰富iPhone在前置影像方面的表现力。 第四，材质上，iPhone 17 Pro系列将不再延续钛金属边框，而是回归环保更佳的铝合金，背部则采用“上半铝、下半玻璃”的混合设计。新相机模组也将采用铝材，不仅更坚固，视觉上也更加统一，同时保留无线充电功能。 最后，iPhone 17 Pro系列将首发搭载全新的A19 Pro芯片，基于台积电第三代3nm工艺（N3P）打造，性能与能效均有进一步提升。更值得一提的是，新机还可能配备VC均热板系统，优化芯片高负载下的散热表现。 责任编辑：建嘉

“马部长”马斯克，终于顶不住了！ 最近马斯克宣布，将于5月底卸任美国政府效率部（简称DOGE）的职务。 过去几个月，他主导了一系列高强度改革措施，包括大规模裁员、压缩非核心预算，等等。 DOGE在其网站上声称，截至3月27日，它已为美国人节省了1300亿美元。 但许多美国人、欧洲人，并不承马斯克的情。 今年一季度，特斯拉全球交付量为33.6万辆，同比下滑13%，创下2022年第二季度以来的最低水平！与此同时，今年迄今为止，特斯拉的股价已经下跌超30%。 很大一部分原因，就是因为马斯克当官之后的种种行为，惹了众怒。 许多特斯拉车主，为了避免车辆被反对马斯克的人打砸烧，有的把自己的车伪装成其他车，有的贴出“我在马斯克发疯前购买”的自嘲标语。 “我在马斯克发疯前购买” 短短几个月，马斯克从科技偶像变成了全民公敌。 这次主动“辞官”，能让特斯拉重新好起来吗？ 01 总统带货，也无济于事 站队特朗普，曾经被认为是马斯克的神来之笔。 去年自特朗普当选后，特斯拉的市值一度增加了3000亿美元，这一数字超过了福特、通用汽车和Stellantis的总市值。 更重要的是，马斯克过去遇到的许多外部阻力，也大大减弱。 拜登政府时期，其他车企的电动车，最多能获得高达每辆车7500美元的税收抵免，但这样的好事一开始却没有特斯拉的份儿，反倒是传统燃油车企们享尽好处。原因在于获得补贴有一个前提，那就是必须是组建了全美汽车工人联合会（UAW）的工厂生产的汽车。 然而在美国，众所周知马斯克对工会十分不屑，所有想组建工会的人都被他开除了。特斯拉也是美国唯一一家没有工会的汽车巨头。 因此马斯克一度被气得大骂：“拜登就是UAW的傀儡！” 成功押注特朗普之后，特斯拉结束了不被官方待见的命运，做起事来事半功倍。 例如有批评者指出，马斯克在削减联邦政府的同时，却通过自己的企业获得了大量政府合同，据报道每天仅从这些合同中就能获利800万美元。 但如此“双标”，也让特斯拉成了众矢之的。 过去三个月时间，特斯拉全美各地的主要门店，几乎每个周末都会迎来有针对马斯克的抗议者。 除了和平抗议活动，各种针对特斯拉门店、充电桩甚至私家车的暴力打砸纵火事件也是层出不穷。 抗议者呼吁：“卖掉你的特斯拉，抛售你的股票，加入抗议行列。” 在特斯拉被人人喊打的时候，特朗普站了出来。 一边对特斯拉和马斯克赞不绝口。特朗普说：“他们在伤害一家伟大的美国公司。马斯克创建了一家伟大的公司，不应该因为爱国而受到惩罚。” 一边更是在白宫亲自为特斯拉“带货”。 上个月，五辆不同颜色不同款式的特斯拉开到了白宫南草坪，Model S、X、3、Y以及CyerbTruck，由马斯克特朗普详细介绍每款车型，得到了特朗普“非常漂亮”“设计太酷了”的评价。 说着说着，特朗普还坐进了一辆红色Model S，体验一番之后开了一张支票，全款买下了这台车。 特朗普直言：希望他的购买，能推动特斯拉的发展。 可是事实证明，这次带货不仅没什么用，还可能适得其反。 特斯拉的市值跌跌不休，至今已经抹平了特朗普胜选后带来的所有涨幅。 而这背后反映了更致命的一件事：马斯克和特斯拉的口碑危机。 02 政客和CEO，只能二选一 特斯拉的一季度业绩发布后，一名长期看好特斯拉的分析师也忍不住吐槽：“我们原本就知道一季度不会好看，但这组数据比我们担心的还要糟糕……虽然可以归咎于产品更新带来的交替期，但真正严重的是品牌信任危机。” 引发口碑危机的人，正是马斯克自己。 他领导的政府效率部（DOGE），大举削减各个部门预算，并且进行大规模裁员。 据不完全统计，DOGE迄今已在美国联邦政府裁减了约10万名员工。此外，DOGE计划在未来进一步裁撤约30万个职位，可能导致总计近100万人失业。 这些措施也直接影响到了美国政府在医疗、教育、科研等方面的投入与补助。 所以，失业的政府职员和失去福利的普通人，把怒火都发泄到了马斯克和特斯拉头上。 3月29日，一场名为“打倒特斯拉”的全球抗议活动在美国、加拿大和欧洲同步爆发。全球约200处特斯拉展厅成为抗议目标，占特斯拉438家展厅的近半数，抗议规模达数千人。 另外在更早之前，美国14个州的检察长提起诉讼，质疑马斯克及其政府效率部（DOGE）的“广泛权力”违反宪法。英法德多个国家高层，也在集体控诉马斯克“越界”。 现在大多数分析师认为：马斯克的政治转向，已对特斯拉品牌造成损害。 有人提出明确警告，劝马斯克和特斯拉别和政治关联过深，因为“无论政治立场如何，特斯拉成为政治符号对公司而言都是灾难。” 目前来看，这些都不是危言耸听。 特别是在欧盟国家，特斯拉已经完全被“政客”马斯克拖累。 比如在荷兰，今年前3个月，特斯拉一共才卖了3445辆，与去年第一季度相比下降了近50%。而且值得注意的是，荷兰第一季度的电动车市场销量增长了7.9%，在这个情况下，特斯拉销量反而大幅下滑。 在法国、丹麦、瑞典，以及特斯拉在欧洲最大的德国市场，销量情况一样不容乐观，最大跌幅甚至高达70%。 就连特斯拉的美国本土市场也没能幸免。调查公司MarkLines数据表明，2月份特斯拉新车销量同比减少5%，连续4个月呈下滑趋势。 面对种种危机，马斯克不得不承认： “进入政府对我而言实际上是不利的。我的公司正因为我在政府中的角色而遭受损失……” “兼任DOGE一号位后，管理公司变得非常困难。” 官场和生意场两手抓，就算是马斯克也没法鱼与熊掌兼得。 远离政治，回归商业，才是唯一正解。 03 又到了中国救场的时候？ 对于特斯拉，不幸中的万幸是：西方不亮东方亮。 据乘联会数据计算，2025年第一季度，特斯拉上海超级工厂交付Model 3和焕新Model Y超17.2万辆，其中国内销量达到13.72万辆，创下自2022年以来的第一季度最高纪录。 不仅是今年一季度，中国也是特斯拉去年唯一保持增长的市场，占据了特斯拉近四成的销量。 另外，马斯克在国外如何作妖，基本影响不到中国消费者的购车心理。 因此如果能稳住中国市场，特斯拉就算有挫折，也不会难过到哪儿去。 但是特斯拉要指望中国市场救场，挑战不小。 原因很简单，中国市场是全球新能源汽车竞争最激烈的地方。 去年特斯拉在中国市场的销量虽然同比增长8.8%，但这一增速不仅低于蔚小理，也远低于去年中国新能源汽车整体的增速（40.2%）。 而且从去年第四季度开始，特斯拉稳坐多年的“全球纯电销量冠军”的宝座，连续两个季度被比亚迪取代。 现在看来，特斯拉要想在中国市场改变这一局面，并不是那么容易。 第一，产品矩阵劣势。 特斯拉在华销售的主力车型是 Model 3 和 Model Y，但也仅此而已。更高级别的Model S/X仍需进口，“赛博皮卡”Cybertruck也没有引进国内，备受期待的入门级车型Model Q更是迟迟未能亮相。 相比之下，国产车企的产品矩阵十分完备，价格上从几万到上百万应有尽有，车型上从SUV到跑车也是全方位覆盖，基本上谁都能找到对应需求和消费能力的产品。 第二，本土化劣势。 有的中国车企被吐槽更新太快、背刺老车主，一年三改款。 与之相比，特斯拉却是反面。Model 3和Model Y，分别于2017年7月和2020年3月上市，产品老化、迭代缓慢的问题日益突出。这也影响了特斯拉在华的销量。 过去五六年间，Model 3/Y多次改款，但大多只是细微调整，车主长期吐槽的问题，如车内空间局促、内饰过于简约、底盘调校生硬等，均未得到有效解决。连被吐槽“反人类”的方向盘转向灯和屏幕换挡，都被固执地保留下来。 直到今年初，特斯拉发布焕新版Model Y，才多了不少中国车主喜欢的设计。比如新增了座椅通风和后排座椅电动调节，把方向盘转向灯改回了传统的转向灯拨杆。 对于特斯拉，新版Model Y和马斯克“辞官”，都是好消息。 现在容不得特斯拉躺平吃老本了。 现在也容不得马斯克一心二用了。 作者 | 观海 审校 | 琪琪 视觉 | 金克斯 轮值主编 |茴香拿铁

博主数码闲聊站爆料，之前各家下一代新机的初定义是不怎么涨价，甚至有厂商考虑重回3999元，但现在考虑关税影响，定价就真不好说了。本月初，美国宣布对贸易伙伴加征10%的“最低基准关税”，并对一些贸易伙伴征收更高关税。按照惯例，年底的这波旗舰将搭载高通、联发科新一代旗舰平台，分别是骁龙8 Elite 2和天玑9500，随着新关税政策的施行，各大安卓厂商会考虑重新给旗舰新品定价。 公开报道显示，在这波关税风波中，苹果受到的冲击最大，分析人士指出，若苹果选择将关税带来的成本完全转嫁给消费者，iPhone价格预计将增加30%至40%。以目前在美国市场推出的最便宜机型iPhone 16为例，其标价为799美元，按照Rosenblatt Securities分析师预测计算，若成本转嫁，价格可能上涨43%，达到1142美元。更高端的iPhone 16 Pro Max 1TB版本，目前零售价为1599美元，转嫁成本后价格可能接近2300美元。

财联社4月9日讯（编辑 赵昊）美国总统特朗普认为，苹果公司能够将iPhone的生产转移到美国，从而避免其新一轮关税。但投行Needham的分析师劳拉·马丁（Laura Martin）并不买账。 日内早些时候，白宫新闻秘书卡罗琳·莱维特（Karoline Leavitt）在新闻发布会上表示，特朗普“绝对”相信苹果可以在美国生产iPhone等其他设备，“我们有劳动力，我们有资源来做这件事。” 莱维特补充道，“而且你也知道，苹果已经在美国投资了5,000亿美元。如果苹果认为他们无法在美国实现这一目标，就不会投入那么大一笔钱。” 对此，Needham的马丁告诉媒体，如果苹果在美国生产iPhone，成本将大幅飙升。马丁还指出，即使苹果决定要将其供应链迁回美国，那么这也将会是一个耗时数年的过程。 多数供应链专家也认为，要在美国完全制造iPhone几乎是不可能的。先前，投行Wedbush分析师Dan Ives也表示，如果iPhone在美国制造，一台可能要卖到3,500美元（约合2.5万元人民币）。 财联社先前提到，苹果一系列产品，包括iPhone、iPad、Apple Watch等，都是在亚洲组装和生产。在特朗普最新的“对等关税”下，这种供应链布局使其面临的压力超过其他科技巨头。 马丁表示，特朗普关税政策将使苹果的整体成本增加约50%。她还警告称，如果苹果将上涨的成本转嫁给消费者，可能会推高通胀。 对于投资者，马丁建议他们在“逢低买入”前三思。 周二（4月8日）美股盘中，苹果股价一度涨近4.9%，但在莱维特主持的新闻发布会后一路走低。截至收盘，苹果下跌4.98%，近四个交易日已累跌近23%。 由于贸易政策仍不确定，大多数分析师尚未调整他们对苹果的盈利预期。马丁指出，如果关税照原计划执行，或者苹果面临其他冲击，投资者可能还会面临更多下行压力。 “对苹果来说，有太多糟糕的情况了。”

编辑：Aeneas 【新智元导读】刚刚，一位AI公司CEO细细扒皮了关于Llama 4的五大疑点。甚至有圈内人表示，Llama 4证明Scaling已经结束了，LLM并不能可靠推理。但更可怕的事，就是全球的AI进步恐将彻底停滞。 令人失望的Llama 4，只是前奏而已。 接下来我们恐将看到——全球局势的改变，将彻底阻止AI进步！ 最近，一位AI CEO做出长视频，逐级对Llama 4身上的六大疑点进行了扒皮。 同时，NYU教授马库斯发出博客，总结了目前这段时间AI圈的状况。 Scaling已经结束；模型仍然无法可靠推理；金融泡沫正在破裂；依然没有GPT-5；对不可靠的语言模型的过度依赖让世界陷入了困境。我的25个2025年预测中的每一个，目前看起来都是对的。 大语言模型不是解决之道。我们确实需要一些更可靠的方法。 OpenAI和Anthropic这样的公司，需要筹集资金来资助新模型本后的大规模训练运行，但他们的银行帐户里并没有400亿或1000亿美元，来支撑庞大的数据中心和其他费用。 问题在于，如果投资者预见到了经济衰退，那就要么不会投资，要么投资较少。 更少的资金，就意味着更少的计算，也就是更慢的AI进展。 布鲁金斯学会2025年的一份报告称，若科研成本持续上升，美国在人工智能、生物技术和量子计算等关键领域的领先地位可能受到威胁。据估算，当前政策若持续实施五年，美国科研产出可能会下降8%-12%。 在以前的一个采访里，Anthropic CEO Dario曾被问到：到了如今这个阶段，还有什么可以阻止AI的进步？他提到了一种可能——战争。 没想到，在这个可能性之外，我们居然提前见证了系统的另一种混沌。 而Dario也提前预测到，如果出现「技术不会向前发展」的信念，资本化不足，AI进步就将停止。 AI CEO五大问，逐级扒皮Llama 4 最近闹出大丑闻的Llama 4，已经证明了这一点。 我们很难说，Llama 4系列三款模型中的两款代表了多少进展，显然在这个系列的发布中，夸大宣传的水分要比诚实的分析多得多。 疑点1：长上下文大海捞针，其实是骗人？ Llama拥有所谓业界领先的一千万个token的上下文窗口，听起来似乎很酷炫。 可是等等，24年2月，Gemini 1.5 Pro的模型，就已经达到1000万token的上下文了！ 在极端情况下，它可以在视频、音频和共同文本上，执行惊人的大海捞针任务，或许，是谷歌忽然意识到，大海捞针任务意义非常重大。 正如这篇Llama 4博客所说，如果把所有哈利波特的书都放进去，模型都能检索到放入其中的一个密码。 不过，这位CEO表示，这些48h前发布的结果，不如24小时前更新的这个fiction livebench基准测试这么重要。 这个基准测试，用于长上下文的深度理解，LLM必须将数万或数十万个token或单词拼凑在一起。 在这里，在这个基准测试中，Gemini 2.5 Pro的表现非常好，而相比之下，Llama 4的中等模型和小模型，性能极其糟糕。 而且随着token长度的增加，它们的表现越来越差。 疑点2：为何周六发布？ 这位CEO察觉到的第二大疑点就在于，Llama 4为何选在周六发布？ 在整个美国AI技术圈里，这个发布日期都是史无前例的。 如果阴谋论一点想，之所以选在周六发布，是因为Meta自己也心虚了，希望尽量减少人们的注意力。 此外，Llama 4的最新训练数据截止时间是2024年8月，这就很奇怪。 要知道，Gemini 2.5的训练知识截止时间是2025年1月。 这就意味着，在过去的9个月里，Meta一直在使尽浑身解数，拼命让这个模型达到标准。 有一种可能性是，或许他们本打算早点发布Llama 4，但就在9月，OpenAI推出了o系列模型，今年1月，DeepSeek R1又来了，所以Meta的所有计划都被打乱了。 疑点3：大模型竞技场，究竟有没有作弊？ 不过，这位CEO也承认，尽管全网充斥着对Llama 4群嘲的声音，但它的确也展示出了一些坚实的进展。 比如Llama 4 Maverick的活动参数量大概只有DeepSeek V3的一半，却取得了相当的性能。 那现在的核心问题就在于，Meta究竟有没有在LM Arena上进行作弊，在测试集上进行训练？ 目前，LM Arena已经迅速滑跪，公开了2000多组对战数据给公众检阅，并且表示会重新评估排行榜。 目前姑且按照没有算，那就意味着我们拥有一个强大得惊人的基础模型了。 看看这些真实数字，假设没有任何答案进入Llama 4的训练数据，这个模型在GPQA Diamond上的性能（谷歌验证的极其严格的STEM基准测试）实际上是比DeepSeek V3更好的 而在这个基础上，Meta就完全可以创建一个SOTA级别的思维模型。 唯一的问题是，Gemini 2.5 Pro已经存在了，而DeepSeek R2也随时会问世。 疑点4：代码很差 还有一点，当Llama 4走出舒适区时，性能就会开始狂降。 以ADA的Polyglot这个编码基准测试为例，它测验了一些系列编程语言的性能。 但与许多基准不同，它不仅仅关注Python，而是一系列编程语言，现在依然是Gemini 2.5 Pro名列前茅。 但是想要找到Llama 4 Maverick，可就很难了，得把鼠标滚动很久。 它的得分当然惨不忍睹——只有15.6%。 这就跟小扎的言论出入很大了，显得相当讽刺。 就在不久前，他还信誓旦旦地断定说，Meta的AI模型将很快取代中级程序员。 疑点5：「结果仅代表目前最好的内部运行」 这一点，同样已经在AI社区引发了群嘲。 在下面这个表格中，Meta将Llama 4和Gemini2.0 Pro、GPT-4.5等模型进行了比较，数字非常漂亮。 但仔细看脚注，却说的是Llama模型的结果代表了目前最好的内部运行情况，所以很大可能是，Meta把Llama 4跑了5遍或10遍，取了其中的最好结果。 而且，他们还故意不将Llama 4 Behemoth跟DeepSeek V3进行比较，后者比它在整体参数上小三倍，在互动参数上小八倍，性能却相似。 如果从消极的角度下判断，就可以说Llama 4最大的模型参数上DeepSeek V3基础模型的许多倍，性能却基本处于同一水平。 还有在Simple Bench中，Llama 4 Maverick的得分大概为27.7%，跟DeepSeek V3处于同一水平，还低于Claude 3.5 Sonnet这类非思维模型。 另外，这位CEO还在Llama 4的使用条款中发现了这么一条。 如果你在欧洲，仍然可以成为它的最终用户，但却没有权利在它的基础上进行构建模型。 马库斯：Llama 4的惨痛教训表明，Scaling已经结束！ 而Llama 4的惨淡表现，也让NYU教授马库斯写出长文，断言Scaling已经结束，LLM仍然无法推理。 他的主要观点如下。 大模型的Scaling已经彻底结束了，这证实了我三年前在《深度学习正在撞墙》中的预测。 一位AI博士这样写道：Llama 4的发布已经证实，即使30万亿token和2万亿参数，也不能让非推理模型比小型推理模型更好。 规模化并不奏效，真正的智能需要的是意图，而意图需要远见，这都不是AI能做到的。 即使LLM偶尔能提供正确的答案，往往也是通过模式识别或启发式的捷径，而非真正的数学推理。 比如最近ETU团队关于LLM在美国奥数上糟糕表现的研究，就彻底击碎了「LLM会做数学题」这个神话。 最终，生成式AI很可能会变成一个在经济回报上失败的产品。 泡沫可能真的要破灭了。英伟达在2025年的跌幅，就已经超过了三分之一。 而Meta的Llama 4的残酷真相，再次证实了马库斯在2024年3月预测—— 达到GPT-5级别的模型，将会非常困难。很多公司都会有类似模型，但没有护城河。随着价格战进一步升级，许多只会有微薄的利润。 最终，马库斯以这样的方式总结了自己的发言—— 「大语言模型绝对不是解决之道，我们需要一些更可靠的方法。Gary Marcus正在寻找对开发更可靠替代方法有兴趣的投资者。 」

微软技术支持客服始终无法接入人工 作者／ IT时报记者 贾天荣 编辑／ 郝俊慧 孙妍 4月7日上午，一张疑似上海微创软件股份有限公司（以下简称“微创软件”）的内部邮件截图在网上广泛流传。邮件中提及，“微软将调整其全球战略布局，并将于2025年4月8日起正式停止在中国区的运营。相关决定意味着我们微软项目团队的相关工作也将同步终止”。 尽管该邮件并非由微软官方发布，但同样引发巨震。公开资料显示，微创软件成立于2002年，是微软在华投资的第一家合资公司。23年来，微创与微软关系密切，现任董事长唐骏是曾有“打工皇帝”之称的微软（中国）前总裁，而首席执行官张维也曾担任微软（中国）总裁助理。 行业里普遍将微创视作“微软在华外包公司”。官网显示，微创软件总部位于上海，在全球设有36处交付中心，分布在中国、美国、欧洲和日本，拥有来自74个国家的10000余名员工，服务了全球2500余客户。 “早上还打卡上班，中午就被裁了”“早上刚接了几个Case，系统就突然登不上去了”……4月7日下午，《IT时报》记者实地探访微创公司，一些员工告诉记者，这场突如其来的裁员风暴，可能波及微创上海和无锡近2000名员工。 一辆接一辆的网约车，一个接一个抱着箱子走出“Wicrecend”大门的员工，这场“断崖式裁员”背后，是4月8日正式生效的《防止“关注国家”获取美国人的大规模敏感个人数据和与美国政府相关的数据》（Executive Order 14117，简称EO 14117)。 微软产品后续的技术支持服务如何持续，成为大众最为关心的问题。4月8日上午，《IT时报》记者致电微软技术支持客服热线，只有AI客服提供相关网址链接，始终无法接入人工客服，而微软官方提供的、唯一可以与技术人员实时沟通的公众号“微软达人汇”也无任何回应。 全球数据合规风暴中，更多的时代“灰尘”将落到个体身上。 员工捧箱离开 大多数员工获N+1赔偿 4月7日下午，《IT时报》记者来到位于上海闵行紫竹高新区的微创软件总部。从地铁15号线紫竹高新区站4号口步行至公司门口仅百米距离。短短的一段路上，来往路人的谈话中频频夹杂“微软”“微创”“offer”等关键词。 微创软件办公楼前，一面写有“比尔·盖茨下注中国未来，微软宣布成立微创软件”的宣传墙尤为醒目。墙前，一批又一批员工拎着纸箱走出大楼，陆续登上等候的网约车离开，其中不乏大批外籍员工。 大楼对面正是微软（中国）公司上海闵行分公司的办公地点。一名微软（中国）员工在得知消息后特意穿过马路前来了解情况，表示目前微软园区内部尚未有类似裁员消息。 下午4点半左右，李德（化名）抱着打包好的个人物品，在工作一年多的公司门口捧着纸箱拍下最后一张合影。他告诉《IT时报》记者，自己负责微软相关业务的技术支持，“今天早上刚打卡上班，就听到了消息。我们公司负责微软项目的几百号人，我知道的都被裁了”。 内部邮件中提及，为帮助受影响员工平稳过渡，微创软件将制定详细的安置方案，并紧跟微软脚步，同步推进海外业务拓展，计划在越南、日本、匈牙利等地优先为原微软业务线员工提供岗位选择。 然而，实际情况远没有邮件里写得那般从容。 李德告诉记者，大多数员工获得“N+1”赔偿方案，一小部分员工可能被调往海外部门，但选择的标准、要求都不得而知，且由于海外团队接收能力有限，绝大部分人恐难被妥善安置。“我在这边干了一年多，虽然赔偿方案还能接受，但实话说，太突然了”。 在李德和同事的眼中，此前业务确实有缩减的迹象，也有一些裁员传闻，“但没想到来得这么快”。 另一位来自微创软件上海公司Azure项目的员工向《IT时报》记者表示，其所在的整个负责Azure项目的团队，也在当天遭遇“全员裁撤”。 类似的措手不及，也出现在无锡微创。有消息称，此次微创软件裁员或涉及近2000人，其中无锡涉及1000多名员工。无锡微创Microsoft 365团队负责技术支持的赵湖（化名）告诉《IT时报》记者：“我们整个部门都被裁了，无锡Azure技术支持也是全部裁掉，无论售前还是售后，只留下少数负责越南业务的员工”。 对于裁员的原因，多名被裁员工认为其归因于美国近期对跨境数据的监管加强。赵湖也向记者表示：“可能是受到拜登政府推动的数据安全法案影响，限制中国区域的工程师接触美国用户数据。” 事实上，裁员并非毫无征兆。 《IT时报》记者注意到，EO 14117由拜登政府于2024年2月28日签署, 要求美国司法部颁布条例, 以禁止或限制美国主体进行会导致“受关注国家”和“受限制实体”访问大量美国人敏感个人数据和美国政府相关数据的交易。彼时已明确，行政法令生效时间为90天后，也即4月8日。 一位微软正式员工也早在3月28日便在社交媒体上吐槽，“所有的中国外包团队换成了印度组”。 然而，微创的员工们此前没有得到任何通知，“大领导可能周五就知道了，少数小团队领导可能周日才知道，上周我们还正常接案，今天早上九点上班，接了几个case之后，中午就发现系统登不上了，才知道自己被裁了。”赵湖无奈地说道。 微软将停止中国区业务？ 技术支持客服无法接入人工 在裁员邮件中，最为人所关注的是”微软将于2025年4月8日起正式停止在中国区的运营”的信息，对此，微软已出面辟谣，回应媒体称：“有关微软将停止在中国运营的报道，信息不实。有关微创Wicresoft公司的业务和运营的任何问题应直接向他们咨询。” 润米咨询创始人、前微软战略合作总监刘润也发文称：“问了一下。微软并没有停止中国区业务。微软也没有停止在中国的外包业务。这封邮件，来自微创（微软合资公司），是涉及到海外用户数据（因为各种原因）的外包业务，迁移到其他地区。” 尽管“停止运营”说法已被澄清，但微软近年来在华业务的确频繁出现调整和收缩。 2024年，有消息称，微软总部向其在中国的多个人工智能研究团队发出搬迁通知，相关团队整体转移至美国或澳大利亚，涉及员工可能多达数百人。这些人员中包括Azure ML平台中的关键技术骨干。 2023年7月，微软宣布关闭在中国大陆的所有线下授权门店，仅保留官网商城及京东旗舰店。当时微软方面称，系对零售渠道进行整合，以适应客户不断变化的需求。 微软总裁布拉德·史密斯也曾于去年6月坦言，中国市场业务仅占微软总营收的1.5%，公司在华业务规模正在“缩减”。 而就在本月初，又有消息称，微软已悄然关闭位于上海张江高科技园区的物联网与人工智能实验室。该实验室自2019年成立以来，一直被视为微软推动与上海浦东张江合作的重要象征。 尽管微软否认了裁员，然而近2000人的服务支持团队被裁员，是否会对使用微软产品的用户产生影响？ 据了解，微创是微软在亚太地区最大的外包合作伙伴，2002年，由上海国资旗下的上海联合投资有限公司与微软公司共同出资成立。 在一篇早些年对微创时任副总裁罗骅采访的报道中提及，微创的BPO部门（业务流程外包运营）主要负责微软产品的售前售后技术支持，通过呼叫中心等渠道，解决微软产品在销售环节中遇到的终端客户问题。简单理解，微软系列产品的呼叫中心是由微创承接对外提供服务。文章中，罗骅还表示，“微创曾深度参与微软多个产品的开发测试与技术支持工作”。 4月8日上午，《IT时报》记者致电微软技术支持客服，发现目前其采用AI客服。即便多次请求转接人工客服，AI客服仅回应相关网址链接，始终未能提供人工客服接入服务。 微软线上技术支持效率低下此前已引发不满。2022年，就有用户在微博上吐槽称：“微软官方电话热线，如果你按照语音菜单一步步操作，最后只会提示你：免费的技术支持请访问微软支持网站，或者选择收费支持。我花了一千多块钱买的正版Windows，你却告诉我还要付费才能获得服务？” 而微软官方提供的、唯一可以与技术人员实时沟通的公众号“微软达人汇”中，该用户表示，“只有第一次提问有人回应”，其提交的问题，在十天之后仍未收到任何回复，形同石沉大海。《IT时报》记者也尝试在该公众号联系人工客服，截至发稿未获回应。 在社交媒体上，有微创员工提到，此前微软跟微创解除了大量的合作项目转去印度。《IT时报》记者注意到，今年年初，微软首席执行官表示，公司将在印度投资 30 亿美元扩展 Azure云计算和人工智能能力。 同时，微软今年1月8日宣布在全球范围内，基于绩效启动新一轮超过2000人的裁员计划，而印度和南亚区总裁 Puneet Chandok明确表示，本次裁员不会波及印度地区员工。 员工担忧 短期内无法找到工作 在赵湖看来，虽然这次裁员表面上是微软与外包合作方之间的业务调整，但其实反映的是一个更深层的趋势——中美战略竞争加剧、数据安全监管趋严，正促使外资科技公司系统性地重新评估其在中国的“用人策略与数据合规机制”。 此次一次性裁撤近2000人，在整个行业内都极为罕见，也让不少业内人士开始担忧：这种趋势是否也会波及到微软的正式员工（FTE），甚至影响到外企在中国的整体人力资源政策。 对于赵湖在内的被裁员工来说，更现实的问题是：短期内，中国市场很难快速吸收如此大规模失业的技术支持人群。 “对于从业者来说，这是一个充满挑战的时期，但同时也是反思个人职业路径、提升技能深度、增强地域和技术灵活性的关键转型窗口。”赵湖表示。 排版／ 季嘉颖

先来做个小调查：各位IT之家家友的手机电池容量是多少？ 倘若有人是在最近半年内购机的话，那想必电池容量会大得很，因为从去年下半年开始，手机电池容量迎来暴涨。 从入门到中端再到旗舰，多数新机的电池容量达到了 5500-6500mAh，更有甚者超过了 7000mAh 大关。 本以为 7000mAh 就已经强无敌了，但从爆料来看，还有更勇猛的存在。 就在昨天（4 月 7 日），荣耀官宣定位“轻户外手机”的 Power 将于 4 月 15 日发布。 而据博主 @李昂昂昂啊 透露，该机内置的电池容量将达到 8000mAh！ 此外多方消息显示，在今年，手机厂商们将围绕电池容量展开“军备竞赛”。 多家的旗舰机将用上 7000mAh 电池，中端机的容量将一路疾驰逼近 8000mAh。 曾几何时，5000mAh 的电池就已被视为大容量，但现如今，7000mAh 都不是极限。 并且难能可贵的是，在电池容量激增的同时，手机厚度却并未增加，反倒变得更为轻薄。 那么厂商们是如何卷起来的，又会把电池卷到多大，小编这就聊一聊。 一、“仙界科技”加持 彼时 5000mAh 为王，现今 8000mAh 来袭，短短几年间，手机电池容量的提升之大，犹如有“仙界科技”加持。 而说起这个“仙界科技”，想必众多IT之家家友都听说过其名号 —— 硅碳负极电池。 在了解“硅碳负极电池”前，咱们得先搞清楚锂电池的结构： 咱们手机中所使用的锂电池，由正极、负极、高分子隔膜和电解质组成基本结构。 其中负极使用的主流材料是石墨，也就是大家常说的“碳”，长期使用它的原因，在于拥有规整的结构，不容易膨胀或者裂解。 当然，还有一个很重要的点，量多价低。 只是，石墨虽然靠谱耐用，但其实没那么好用，原因在于其容纳锂离子的能力有限，最大理论容量值为 370mAh / g 左右。 而电池充放电的本质，是通过锂离子的在正负极之间的迁移来实现电能的存储和释放，也就是说，能容纳的锂离子越多，电量就越大。 所以说，石墨虽拥有一定的下限，但上限也就那样了，这就限制了电池容量的发展。 既然如此，想要实现突破，那就只能依靠其他元素了，最终电池的研发人员把目标聚焦在“硅”上。 之所以选定“硅”，是因为它对锂离子的吸附能力要强很多，容纳锂离子的理论值在 4200mAh / g 左右，是石墨的 10 倍之多。 不过，硅这东西虽然很能打，但亦存在弊端，它与锂反应体积膨胀可以达到 300%，远高于石墨的 10-12%。 也就是说，如果用硅完全取代石墨，那电池将变得极不稳定，在充电池容易出现鼓包乃至爆炸的情况。 在这种情况下，石墨的核心地位不能被取代，加碳包裹是解决硅负极膨胀的有效方法之一，如此便形成了硅碳负极材料。 所以目前搭载了硅碳负极电池的手机，硅含量基本在 6%-10% 左右，那是在当下技术的一个甜点含量。 不过在今年，硅的含量有望迎来提升，据微博博主透露，iQOO 现阶段百瓦极限是做到 7700mAh+，含硅量也得怼到 15%。 伴随着含硅量的提升，硅碳负极电池的容量将再创新高。 二、军备竞赛升级 除了能将电池容量明显增加的同时，硅碳负极电池还有一大优势，便是控制体积。 以含硅量 6% 的为例，6100mAh 的硅碳负极电池，体积能做到比 5000mAh 的普通电池体积还要小 3%。 换言之，虽说电池容量增加了，但电池能略微变得更苗条。 所以我们能看到，尽管近期的新机动辄就是 7000mAh 的电池，但并未变厚变重。 究其原因，在于掺入硅元素后，电池的能量密度实现提升，因此在同等体积下，硅碳负极电池能做得容量更大，同理在同等容量下，能做得更小。 长期一来，厂商们面临电池容量和手机重量二选一的抉择，而伴随着硅碳负极电池的应用，这一难题迎刃而解。 既然找到了破解锂电池续航瓶颈的“能量密码”，并且还能做到“干吃不胖”，手机厂商们自然要放开手脚。 种种迹象表明，在今年，电池的军备竞赛将再度升级。 据微博博主多次透露，7000mAh+ 的手机会遍地开花，目前已基本可以确定，OPPO、红米、一加、iQOO、荣耀等都在测试“7”字开头的电池。 按照博主的说法，在 2025 年，旗舰机的电池容量基准线是 7000mAh，最大容量在 7500mAh；至于中端机，7500mAh+ 的机型将密集落地，8000mAh 指日可待。 眼瞅着厂商们把电池搞得一个比一个大，此情此景，正如IT之家用户调侃这般：电池也出手机功能了？ 三、就怕有拖后腿的 但是，小编要说但是了，电池容量的暴涨是实打实的，但手机续航能否相应大幅提升，就是另一回事了。 “安迪比尔定律”想必不少IT之家家友都有所耳闻：硬件提高的性能很快被软件消耗掉。 众所周知，安卓生态环境较为宽松，导致有不少为所欲为的应用，非但不注意优化，还过度调用资源，想方设法榨干电池的续航。 伴随着电池容量的增大，不排除这些应用会变得更过分，毕竟电池更大了，它们就有了更多肆意妄为的空间。 除了在暗中拖后腿的软件，硬件对于电池的考验亦不容忽视。 伴随着技术的发展，我们享受到了更强大的手机硬件，但也要付出功耗的代价。 就拿屏幕来说，什么 2K 屏、120Hz 刷新率、高亮度固然用得很爽，但也极大消耗电量。 还有耗电大户芯片，高性能往往和高能耗挂钩，当芯片进行高强度运算任务时，需要高频运行，耗电量会大幅增加。 所以电池容量较过往增加 2/3000mAh 同时，也在面临着前所未有的续航考验。 四、充电宝摊上事了 从 4/5000mAh 到 7/8000mAh，不得不说，在电池容量这方面，手机厂商们迈得步子可真够大的。 对此，IT之家小编只感到悲喜交加，喜在于得益于大电池容量，以后很难再有续航焦虑，悲在于那一抽屉的充电宝，怕是都白买了。 总之，电池值得厂商们狠狠卷，但也希望在卷之余，能约束那些不进行优化的应用，并联合硬件的供应商持续降低功耗。 否则电池搞得再大，续航表现还是会打折扣，就像汽车一样，一味加大油箱不是个办法，降低油耗也很重要。 广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。