凤凰网科技讯（作者/孙云瑞）4月19日晚间，360集团创始人、董事长周鸿祎发文回应了网友“买七台每天坐一台，多体验竞品才能造好车”的建议。他表示：“感谢车圈新势力和老前辈对我的关心，我挑车已经挑花了眼。我对车最重要的要求就是国产品牌，因为新能源车的未来，中国品牌绝对是第一梯队。当然卖我车的友商最好能像哪吒张勇一样禁得住我吐槽，优点缺点我都会指出来，欢迎找我做首席体验官。” 4月18日，360集团董事长周鸿祎发布视频称自己做了一个艰难的决定，要卖掉自己9年的迈巴赫600，放弃传统意义豪华车，改换国产新能源智能车，并寻求二手车商和征询网友换车意见。 周鸿祎的卖车征集令得到了很多汽车厂商的回复，比亚迪仰望汽车官微表示仰望U8已经安排好，阿维塔、极氪、东风纳米等高管也都在评论中推荐自家汽车，邀请周鸿祎来进行一番体验。 周鸿祎表示华为余承东以及蔚来李斌都已经安排人员对接，推荐他来开自己的得意之作。而小鹏汽车则更是直接，已经将自家小鹏X9开到了360公司总部楼下。不过因为周鸿祎还在倒时差，因此并没有去公司，所以还没体验上小鹏X9。

2024年，中国将GDP目标定在了5%左右，此前公布的3月中国制造业采购经理指数（PMI）为50.8%，重回成长区间。在全球经济依旧面临诸多不确定性的今天，中国经济依然保持着稳健的发展态势，展现了出色的韧性与活力。究其原因，“创新”与“合作”功不可没。 从两会到中国发展论坛，再到博鳌论坛， “新质生产力”以及“高水平开放”频频成为全社会关注的“热词”。在新一轮科技革命和产业变革的背景下，以创新为主导的，具有高科技、高效能、高质量特征的新质生产力无疑将是中国经济高质量发展的支撑，而高水平开放推动的合作则将是高质量发展的必由之路。 在通信领域，以5G为代表的先进移动连接技术是符合新质生产力特征的典型质态。甚至可以说，从狭义来看，5G就是通信领域的新质生产力；就广义而言，5G则是新质生产力的重要组成部分。5G技术与人工智能、大数据等先进信息技术的深度融合，将衍生出更多符合新质生产力特征的质态。 专注“连接”，持续合作，助力发展新质生产力 作为一家专注“连接”技术148年，全球领先的、提供端到端全面通信解决方案以及专业服务的企业，爱立信进入中国已经超过130余年。爱立信一贯高度重视与中国本地产业伙伴的合作。爱立信不仅是唯一一家参与了中国从1G到5G移动网络建设的外资企业，也在与国内外多方的共同努力下，成就了全球统一的5G标准，从而为5G成为史上普及速度最快的一代移动通信网络奠定了基础。 一直以来，对中国市场需求的支持，始终是爱立信全球研发版图中的重要一环。在中国追求高质量发展的背景下，爱立信也正在思考如何助力建好、用好5G，让这一新质生产力释放更大的价值，并促生出更多符合新质生产力的质态。当前，爱立信自身正在以“5G新浪潮”为主题，从性能、节能、赋能与智能四个维度发力创新，以满足运营商完善5G-A基础设施，构建新商业模式和发掘丰富应用场景的需求。在性能方面，爱立信支持Sub-6GHz的6CC CA，智感波束，基于UE能力、业务需求、网络覆盖、多种优化目标的多频协同，自动载波聚合、载波聚合数据迁移等多种创新技术。在节能方面，爱立信通过软、硬件协同设计来实现最大程度的节能，并推出了“小而美”的硬件架构、绿色基站和基于意图的节能（自动化节能器），以及Booster Carrier Sleep等多款节能软件。在赋能方面，爱立信推出了用户分组架构，实现业务感知的差异化连接，推出了时间关键型通信解决方案TCC，为业务提供确定性时延、高可靠性的连接。在智能方面，爱立信推出了全套的无线网络自智化解决方案（EIRA），根据智能用例的闭环时间长短，分别在网络自智平台（EIAP）和基站内部实现自智化，在最合适的地方执行自智化，以达到最好的效果和最高的效率，开放网络自智平台能力，建设健康的无线网络应用（rAPP）生态。 同时，爱立信和中国运营商的合作也在延续与加强，彼此在技术和创新推动上保持着紧密的沟通与协作。在年初的MWC2024上，爱立信围绕“为多而生” （More is More is More）的理念，发布了12款“更强性能”、“更加开放”、“更可持续”、“更高度自智化”的硬、软件网络产品及解决方案，其中就包括了专为满足中国市场需求而开发的产品与方案。同样是在MWC2024期间，爱立信与中国运营商共同研发的多维度节能技术荣获了“2024 GTI 年度获奖产品与方案——移动技术创新突破奖”。2023年，爱立信还与中国移动合作在江苏、广东等地部署了先进的赋智型绿色基站解决方案。从2022年到2023年，爱立信的团队全情投入，助力运营商伙伴完成了冬奥运、亚运会等重大赛事的网络保障任务……凭借全球经验和领先的技术方案，爱立信助力中国电信和中国联通建成了全球最大的共建共享的5G网络，并在2023年和2024年连续携手中国电信和中国联通在MWC巴塞罗那大会上发布相关白皮书。爱立信持续助力中国运营商推动5G-A迈向商用。近期，爱立信受中国移动邀请，作为创始成员与中国移动一起成立了“5G-A创新产业联盟”，并助力中国电信、中国联通5G RedCap商用验证，启动百城规模商用进程。 这些，都是爱立信恪守对于中国市场的承诺，专注“连接”，持续合作发展新质生产力，助力中国经济高质量发展的有力践行。 直面变化，积极应对，聚焦创新共赴未来 当前，市场仍存在持续的不确定性。其中，关于5G投资回报率的话题始终是运营商和投资者关注的焦点。某些市场出于对5G商业化的顾虑而表现相对保守，这些因素也造成了全球不同区域5G技术部署的不同步、不均衡，以及市场需求的差异化。不可避免，爱立信在全球的业务、研发布局也势必要根据持续的评估做出动态调整，以适应用户需求与市场组合的变化。与此同时，为了面对市场的变化，助力运营商捕获5G价值继而推动5G网络的建设与普及，爱立信正在加速构建由云与AI赋能的移动通信引领的世界，打造随处可用的差异化、高性能的可编程网络，以及建设便于开发者生态系统使用的网络能力，从而激发和促进整个行业的活力与价值变现。这些努力也是爱立信实现自身行业愿景——“创造一个能为个人、企业与社会带来价值的，充满活力与协作的行业”——的关键支撑。 爱立信认为，网络能力开放是5G商业价值加速变现的重要契机。当开发者能够轻松调用网络能力，就会催生出更多的应用与服务创新，继而激励更多的运营商加入开发者API生态，而这些运营商收入的提升会吸引更多运营商加入，形成“网络效应”推动运营商投资建设差异化的高性能网络。包括应用开发者、厂商、运营商在内的整个行业也都将由此获益。从GSMA在MWC2023提出Open Gateway倡议，到包括中国三大运营商在内的47个移动运营商集团（代表全球65%的连接）签署该计划，整个行业对于通过在电信网络上利用API对网络能力进行统一开放带来的创收可能性，都抱有着极大的关注和热情。在这一领域，爱立信与合作伙伴在过去一年已经取得了积极的进展。其中，爱立信的能力开放聚合平台GNP（Global Network Platform）已经拥有了一个超过160万开发者的社区，并在全球100多个国家拥有超过10万个企业客户。同时，包括德国电信、AT&T、Verizon在内的运营商以及包括AWS、SAP、西门子在内的知名企业都纷纷与爱立信开展合作。 横跨148年的时间长河，爱立信凭借对“连接”技术的专注与创新，实现了穿越周期的成长。未来，仍将如此，在中国也将如此。当前，中国不仅建成了全球最大的5G网络，也成为了全球的5G创新中心。随着5G-A商用元年开启，以及5G“一业带百业”的价值传导，中国的5G网络建设规模与应用创新力度都仍将处于高位。中国一直是爱立信在全球最重要的市场之一，爱立信与中国通信产业融合的深度、广度以及未来的合作与市场前景，都决定了爱立信将继续专注于“连接”，在发展新质生产力、推动移动通信技术发展，以及赋能千行百业的道路上与合作伙伴同行，共赴未来。

文 | 翟元元 自去年小程序短剧爆火至今，短剧行业仍是互联网为数不多的吸金风口之一。 无论是行业规模还是涌入的新玩家数量，都在为短剧行业持续贡献着热度。《中国网络视听发展研究报告（2024）》显示，截至2023年12月，微短剧市场规模近400亿元。另有报告预测，2024年将超过500亿。 玩家涌入热情依旧高涨，明星、影视制作公司、头部网红主播争相布局。头部网红之一的疯狂小杨哥及其背后MCN机构三只羊公司，日前正式进军短剧行业，且其首部短剧已开拍。影视行业正规军华谊兄弟继正午阳光、华策、柠萌影视后入局短剧赛道。几天前，造势已久的周星驰首部出品短剧《金猪玉叶》开机，并有望于5月在抖音上线。 短剧行业充斥着令人血脉贲张的暴富故事：一对夫妇做短剧每月进账4亿多；咪蒙两部短剧收入过亿；短剧编剧月入10万，还有人年入800万。吸金疯狂，短剧行业俨然被塑造成一台创造过无数财富神话的“财富机器”。入局掘金的玩家，都带着一举实现财富自由的野心，试图分得一杯羹。 然而，和几乎所有行业的“二八定律”一样，看似繁荣的短剧行业背后，实际上90%的玩家成了炮灰。行业400亿规模，差不多是由90%左右血本无归的人撑起的，能挣到钱的幸运儿只有10%。 天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往。在短剧这场盛宴里，为利来的人很多，因利往的人，更多。 破产、亏损200多万，第一批血亏玩家已出局 赌桌上，顷刻之间便能定输赢，一夜之间便能倾家荡产。投资短剧，跟赌博性质极其相似，输光数百万，只要几个月的时间。 短剧市场，第一批亏损的玩家已经被迫淘汰出局。 短剧投资方安欣，今年2月份宣布退出短剧行业。直接原因是，短剧让他破产了。入局短剧行业2年，安欣表示，一开始行业兴起时，玩家少，的确挣过钱。但随着市场越来越卷，行业乱象丛生，短短几个月的时间，他在过去2年挣的钱，又悉数搭了进去。 红利越来越集中在头部完家，挣钱越来越难，安欣便决定换种生活方式。于是远离短剧，选择了出国进修。 同样因亏损暂停短剧业务的，还有短剧制作公司负责人老张。 老张的影视公司在重庆，2022年底开始专门制作短剧，在此之前，他们公司主营业务是拍广告片、宣传片、纪录片。他告诉Tech星球，入局短剧之初，他们选择了跟短剧行业头部平台九州合作，剧本从平台处拿，结果第一部短剧就爆了，充值金额过了千万元。 充值千万的门槛并不低，在短剧行业，充值过亿的爆款短剧可以说凤毛麟角。充值过1000万，便意味着该部短剧已经实现了盈利。制作公司通常能拿到充值金额的6%-7%，充值1000万，制作公司便能到手60-70万元。而去年，业内一部短剧制作成本一般在30万元左右。老张首部短剧投资回报率达到了200%。 开门红让老张信心倍增，一出手就是爆款也让老张的团队多了一个“爆款团队”标签，这在草莽发展的行业初期意义重大，它代表着跟平台合作时拥有了更多话语权。 老张称，当时好几个平台找他们沟通合作，团队很抢手。平台甚至主动提出要给他们全资投，但老张团队没有接受。因为第一部爆款短剧就是他们自己全资，投资不到30万，胜利的果实也便能吃到更多。 短剧是一个需要堆量博概率的行业，通过提高投资拍摄数量，进而实现提高爆款短剧的几率。第一部火了之后，2023年，老张团队正式进入紧锣密鼓的拍摄制作期，第二部、第三部两部连拍，投资50多万，结果一部没爆，被放弃，一部回本。盈亏基本平衡，老张选择继续押注，又连着拍了几部。但幸运没再降临，之后几部短剧都没火，钱打了水漂。 赌桌上，输了几把的人是不甘心停下来的。老张不死心，选择继续拍。去年“十一”假期，他们团队全员没放假，12天加班加点拍了一部200集的短剧。因为是假期，所以所有人员工资、场地、住宿、交通费用都很高，老张称，员工都是给了双倍工资。高投入的短剧，最后没能如愿爆火，反倒创造了老张入局以来亏损最大的短剧记录，亏损50万元左右。 老张跟九州一共合作了7部短剧，只有2部是爆款，还是小爆。2023年一年，老张亏损了200多万元。再下去吃不消，他决定重回传统影视老本行。 拍30部短剧，十几部回本，五六部扑街 “有人做短剧亏损吗？” 当Tech星球把这个问题抛到某短剧微信社群，不少人的回应是，应该问有没有赚钱的。 一个被外界视为金矿的行业，只有身处其中的从业者知道，不挣钱是常态。跨界而来的影视人或此前毫无影视行业经验的鲶鱼，已经用真金白银被市场教育。一个行业共识是，短剧行业90%是亏损的。甚至有业内知名人士告诉Tech星球，抖音平台的人跟她讲，98%的剧是挣不到钱的。 爆款短剧《无双》，现在依然稳居行业充值金额第一，其制作方西安丰行文化创始人李涛此前在接受澎湃新闻采访时称，8天充值过亿的《无双》真正到手的利润仅几百万元。 业内人士向Tech星球透露，咪蒙推出的爆款短剧《我在八零年代当后妈》，充值8000多万，最后盈利也只有200多万。充值跟盈利是两回事，充值过亿，其中80%的钱用去了投流量，10%是微信过路费，3%给了投流方，咪蒙公司到手只有充值额的7%。 真正赚钱的是短视频平台，大头流向了抖音。上述业内人士称，现在业内都在吐槽在为抖音打工。 盈利的都一样，不多；亏损的各有各的不同，有人亏损3000万，有人亏损几十万，只是程度不同而已。 大多数人焦虑到都想求一份短剧防亏损指南，避坑指南。制片人沈聪，进入短剧行业不久，目前为止只做了一部短剧，1月份拍摄，几天前上线。她向Tech星球表示，第一部短剧，投了45万元，但结果跑的数据不好，现在已经亏损30多万，最后估计45万全都打水漂，血亏。因为也要向投资人交代，现在她急需一套减少亏损的方法论。 影视人老马，去年7月份开始跟风投资短剧，如今做短剧不到一年时间，亏损200-300万。四部短剧，投入190多万。其中，去年拍摄的两部短剧投入将近100万，回本也就几万块钱。自己投资短剧亏损，老马开始改做平台，不再投资。但据他讲，也没想象中那么挣钱，不好玩。做平台需要更多资金投入，大资本进去，300万-500万玩不了。 跟风的人大多对短剧没有清晰的认知，“不了解市场，拿到本子就拍”，老马如此总结。据他观察，现在短剧行业最起码少了一半以上的人，“都清醒了”。 即使打造过爆款短剧的团队，其实也“苦爆款少久矣”。曾经自称“四爆三”（四部短剧三部是爆款）的老刘，不到一年半的时间，制作短剧30部，10部为爆款，20部反响一般。 老刘向Tech星球介绍，去年亏损最大的一部剧，回报为零。那是春节前拍的一部“重生+穿越”题材的短剧，当时在内容把控上有点跑偏，亏了将近40万。 其他亏损的5部短剧，老刘表示，每部最多亏损一半。如果按一部剧投入30万-60万计算，每部亏损在15万-30万左右。 此外，据垂直自媒体“新腕”爆料，短剧公司杭州益梦解散，其为疯狂小杨哥短剧出品方之一，上线27部短剧全部扑街，亏损达3000万。 行业洗牌，笑到最后的只会是头部 市场变化很快，短剧市场以周为单位在变。每一位从业者都觉得，对爆款短剧流量密码不得其法。 如果说以前入局短剧还有先发优势，那么行业发展到现在，竞争足够激烈，大部分人面临的是被淘汰出局的困境，最后留在牌桌上的只会是头部。“全中国懂短剧的就10个左右的团队，其他人全在瞎拍”，业内某头部团队资深人士如此向Tech星球说道。 但是，入局的玩家还在增多。抖音、快手、淘宝、小红书、美团都在发力或借势营销，影视行业正规军团队下场的也越来越多。短剧投入门槛被拉高。制片老刘表示，过去一部短剧投入成本在20万左右，去年涨到了30多万，现在则差不多要50万元。据Tech星球了解，咪蒙团队一部短剧投入费用高达150万元。 服装化妆道具、演员各项费用水涨船高，制片老张介绍，2022年，一部短剧男女一号演员一天费用只要600-800元，2023年则涨至1200元-1500元，知名度稍微高一点的演员更贵，5000元一天。短剧顶流演员，至少在1万元以上。 作为短剧金主之一的品牌方，他们的广告预算更多流向了头部与尾部。业内人士称，去年品牌在抖音投放短剧通常选择头部账号，中腰尾部玩家生存比较艰难。而今年是，钱被两极分化。要么流向头部，要么流向尾部，只剩中间的大多数接不到广告。而且头部也很难，也在自降身价，降价接受投放。 另一个坏消息是，付费短剧价格在降，以往看完一部100集的短剧可能需要100-200元，现在很多降到了50-60元。 抖音红利也在见顶，整体充值大盘有一定幅度缩水。业内资深人士称，现在抖音日消耗（每日付费短剧充值消费）在2000多万元。而去年，这个数字是5000-6000万。春节后整个短剧账号流量在下滑，现在ROI（投资回报率）已经被卡到1.15，平台干预下，头部玩家挣到的钱也很有限。 充值金额过千万的短剧数量骤减，小程序短剧平台政策也在调整。过去，短剧平台倾向于全资，或给制作公司承制费，短剧制作方属于香饽饽。后来，全资改为对投，双方各出一半。到了现在，短剧制作方已经很难找到平台愿意全资做短剧了，平台也不太愿意给爆款概率比较小的团队承制费。谁都想把风险分摊出去。 政策现在虽然鼓励短剧+文旅的形式发展，但相较于行业草莽时期，整体监管趋势还是有所收紧。 不确定的大环境下，行业内外都想找到一个确定性投资路径。制片萧航向Tech星球表示，过去咨询短剧项目的投资人，听完项目介绍就投，现在听完则要求给保障，比如控制亏损率在20%以内。萧航公司为了控制亏损，则会跟短剧平台要求签合同，保底。亏损的话，平台也要出钱一起担风险。比如投流，有些短剧ROI达不到1，便会被放弃，放弃就意味着之前的投入打了水漂，而萧航公司会要求平台即使达不到1，只有0.8-0.9也要继续投流。 投流的重要性不言而喻，一部短剧80%-90%费用是分给了投流。多位短剧制片向Tech星球复盘亏损原因，总结踩过的坑时都有提到，投流是关键，选择合作的平台很重要。其中，九州被大家评价为“店大欺客”，点众跟番茄被好评的次数最多。 除了投流，爆款密码方面，业内人士透露，咪蒙团队短剧爆款公式是：最流行的话体 X 最流行的情绪 X 创新。 当然，没有成功的方法论可以完全复制。重要的一点是，短剧行业未来依然可期，只是玩家进入前还是要三思而后行。

淘宝想做短剧的决心在今年显得格外强烈。 此前，在内容盛典上，淘宝发布了“百亿淘剧计划”。最近，淘宝更是直接主办了一场“淘好短剧”发布会。会上宣布了一系列2024年的短剧扶持政策，包括资金、流量、明星…… 从去年下半年开始，截至目前，热衷短剧的淘宝一口气上线了20多部短剧。 这两年，在拼多多强势崛起，快手抖音小红书等内容电商平台加速追赶之下，腹背受敌的淘宝似乎一年比一年焦虑，同时也开始主动出击。 2024年，淘宝放出年度计划，淘宝内容电商新财年GMV要同比增长80%。同时，用户规模要同比增长100%，月成交破百万主播要同比增长100%。而为了实现这项目标，淘宝将新增100亿元来推动内容电商运营。 短剧正是淘宝增强内容矩阵的一步大棋，背后无疑承载着淘宝巨大的内容野心。 靠主播不如拍短剧 为了内容，淘宝在今年可谓使出浑身解数。 一手短剧，一手“挖人”。3月份的内容电商大会上，原小红书的头部主播正式确认入驻淘宝直播。这些年，淘宝四处挖人，抖音、B站、小红书……几乎都挖了个遍。 数据显示，仅2023年，淘宝就新增了863万内容创作者，新开播账号激增77万。这些新增的主播里，不少是曾经的出圈顶流，比如B站曾经的“内容王者”朱一旦、跳操跳成抖音头部的刘畊宏。 淘宝甚至连电竞领域的主播也没放过。去年7月份，淘宝直播正式发布《游戏主播定向引入政策》，开始招揽电竞主播。 但除了天花板上的那几位带货主播，其他一线甚至超一线主播的战略价值，正在随着时间的推进而持续缩水。时至今日，主播的价值意义在内容领域里早已大不如从前。 这一点淘宝应该深有体会。 花大力气挖来的那些“顶流”，多数转战平台之后的表现都不尽人意。以刘耕宏为例，刘畊宏和妻子王婉霏在2022年10月入驻淘宝，首场直播效果并不好，虽然有超200万人观看，销售额却不到百万元，9.9福利链接也只卖出800多单。 而东方甄选入驻淘宝直播一周左右，场观便从1000万+下跌至三四百万左右。还有网红在入驻淘宝前几个月，能轻松冲上成交榜，但此后的人气就一落千丈，一度暂停在平台上的内容发布。 淘宝不止一次经历过大主播折戟的惨痛教训。从2021年开始，撑起淘宝直播半壁江山的薇娅、雪梨纷纷停播，唯一幸存的李佳琦先是停播长达三个月，后面更是因为眉笔事件激起全网消费者众怒。 平台在享受大主播流量的同时，也不免沦为被动的一方，这是整个内容电商领域心照不宣的秘密。摆脱对人本位的依赖，也成了平台一再追求的目标。 同样有此苦恼的还有快手。2021年辛选GMV达133亿元，占快手直播电商四分之一，在快手电商领域拥有绝对的话语权，虽然2022年，辛选所贡献的GMV占快手下降到了5.5%左右，但此后的时间里，辛选集团依旧长期霸占快手带货榜前三位置，让快手的去头部化充满变数。 淘宝虽然没有这类绝对话语权的主播，但接二连三的头部主播翻车，也让淘宝直播带货业务阴影缠身，元气大伤。而短剧的出现，恰好让淘宝看到了由人本位转向真正的“内容本位”的机会。 短剧本身的电商触及效率让这场大戏有了一定的可行性。2022年，在快手依靠短剧实现电商收入的人数增加了35%。同时，拼多多内大量短剧都附带有商品链接，部分短剧的商品“已拼100万+”。 再者，即使淘宝想要继续培养下一个大主播，可时过境迁，狂热的消费者也未必会买账。根据蝉妈妈的数据，2023年上半年开始，抖音电商直播平台观众互动意愿在降低、停留时长在缩短，直播点赞数、弹幕数和增粉数分别同比下降29.6%、18.5%、25.0%。这对整个直播带货产业来说，无疑都是一个坏消息。 很多大主播也从中嗅到了危机。3月份，小杨哥掉出抖音达人带货榜TOP20，随后宣布进军影视圈拍短剧；再往前，董宇辉因为对热搜的不厌其烦而清空微博。辛巴也一度放话，自己追求的目标不是做直播，而是要做供应链。 曾几何时，直播间为了留住人气，巧尽心思。如今，大厦将倾，很多先知先觉者，已经开始急着去盖起另一座高楼。 “夺回”出走的消费者 一直以来，淘宝都对自己的内容消费能力耿耿于怀。 数据显示，去年淘宝内容消费用户达8.6亿，但DAC（每日购买用户）占淘系的比例远未到天花板。这或许正是淘宝持续下血本去抢占内容赛道的关键。 短剧的商业价值正在展现，越来越多的品牌开始在短剧中频发刷脸，甚至直接定制品牌短剧。因此获得淘宝的重视也在意料之中。 根据抖音2023年美妆销量数据显示，前十大美妆品牌中韩束以33.4亿的GMV（成交总额）登顶抖音美妆销量排行榜，比第二名的欧莱雅多出了近10亿元。而在2022年，韩束还在该榜单的20名开外。而韩束的“翻红”，离不开过去一年在微短剧上的投入。如今，韩束目前已经成为短剧界第一大“金主”，40部短剧的投入成本大概在3.2亿元左右。 淘宝入局短剧，一方面是为了帮助品牌扩大市场声量。但最关键的是，淘宝也想利用短剧，把这些年被快手、抖音、拼多多抢走的消费者夺回来，尤其是女性消费者。毕竟，抖音等内容平台，在这两年深受女性消费者追捧，一度成为美妆、服装品牌入驻的新阵地。 以抖音为例，早在《2022年4月抖音电商数据洞察》里就曾显示，服装已经成为抖音电商最大的品类，其中女装占比超60％。此消彼长，抖音扩大的服装矩阵恰好来自淘宝，后者在内容上的短暂缺失，曾让前者趁虚而入。 有媒体统计统计，2022年天猫发布的“618店铺销量排行榜——女装”，上榜的20家女装品牌中，除了Zara只在抖音注册账号而并未创立店铺及直播带货外，其余19个品牌均入驻抖音电商，且开启直播带货之旅。 美妆消费的风向变化更明显。数据显示，2023上半年，淘宝天猫、京东、抖音三大平台美妆行业的市场规模超1700亿元。其中，淘宝天猫上半年销额同比下降17.69%，京东下降8.77%，而抖音同增60.44%。 卧榻之侧岂容他人安睡？淘宝发力短视频也就不难理解了。短剧爆火伊始，各大平台就快速找到了这一领域中属于自己的舒适区，例如抖音爱霸总、快手爱复仇。至于淘宝，就目前来看，淘宝用户偏好家庭伦理剧，在淘宝上线的短剧里，夫妻关系、婆媳关系是最常见的元素。 这些元素吸引的恰好是淘宝流逝的一些女性消费者，特别是35岁+用户。毋庸置疑，在整个消费市场中，女性始终占据主力上风，这也是淘宝真的想要夺回的用户群体。 可以确定的一点是，视频内容始终有着强大的安利能力。QuestMobile的内容电商研究报告显示，98%的用户会因为视频内容对产品产生兴趣，75%的用户因看视频对品牌产生好感。 看似形势一片大好，但淘宝本身的货架电商基因多多少少会吞没内容的影响力。用户是否会在短剧方面买淘宝的帐，也还要另说。毕竟，短剧赛道涌入的玩家早已经多如过江之鲫，观众的视线也被一再分散。如何重新获得对用户的吸引力，对淘宝短剧来说，是一个长期的工程，着急不得。 同时，竞争对手们也不会坐以待毙。以抖音、快手为例，根据公开数据，过去一年抖音上每天主动搜索微短剧的用户数量增长了两倍，播放量破亿的微短剧达500部，其中12部作品突破10亿，微短剧日播放量增长了一倍。快手甚至推出了一款独立的短剧app喜番，无数短剧小程序也扎堆上线。 这都是淘宝短剧要打的硬仗。争夺走失的消费者，淘宝能否成功还未可知，但曾经的老虎，如今也要虎口夺食了，着实令人有些唏嘘。 内容电商不在乎内容 这几年来，各大平台都在面临用户留存时长变短的危险趋势，无论是短视频、还是电商。 数据显示，2023年，用户平均使用4.5个平台搜索，较2022年增长42%。这些增长，虽然总体量并不大，但是却足以说明一个问题：用户不是增多了，而是开始分散了。 这背后的原因其实也很简单：当整个互联网都在追击内容，内容门槛一再被拉低，内容水化已经成为各个平台的通病，甚至有些平台已无“内容”可言，所以用户只能在不同平台寻找需要的内容。 去年，短视频领域莫名其妙火起来的几个顶流，全具有偶然性和随机性的特征，这也说明了内容赛道开始有些捉襟见肘。即使在最活跃的流量池抖音平台上，想要如从前一般靠优质内容涨粉，也变得无比艰难。 流量风向的不确定性，正在使得优质内容变得可有可无。 卡思统计数据显示，2023年抖音涨粉量超过1000万的账号寥寥无几，回望2020年，这个数字高达96个，是目前的5倍还多。短剧之所以能成为淘宝的宠儿，成为内容赛道最炙手可热的组成部分，关键就在于流量无常，创作产出匮乏的当下，影视娱乐的热点势头还算不错。 据悉，2023年，影视娱乐以10.4%的账号数量占比成为抖音2023年度最具优势的内容类型。电商平台在内容薄弱的基础上，想要快速形成一些流量优势，短剧似乎成了最好的选择。 与此同时，短剧的内容价值也一直被质疑。据悉，一部100集的短剧出圈周期一般只有半个月，如果超过半个月没有水花，存在的意义基本为零，不会再有获得流量的机会。 但更多是对短视频领域的看好。不少头部大网红逐渐抛弃周期漫长的师徒制，选择去短剧里孵化新人。小杨哥就是最好的例子，4月份，小杨哥正式进军短剧领域，首部短剧作品已经开机，官方账号的粉丝数量达到近两万。 而出现在小杨哥短剧里的演员赫然是三只羊旗下成员，包括周琦峰、小七、大磊、子豪等人。这些人未必是真演员，绝大多数在镜头面前仍然是主播，以小七为例，其抖音账号粉丝有40万，带货基本以美妆个护为主。 但短视频这种快消品对于内容产业的帮助，说不好是正是负。毕竟，当下绝大多数的短剧都是粗制滥造的“工业废品”。淘宝把触手伸进这一领域，似乎也不是想要让这个产业的内容获得更好的提升。而是和小杨哥一样，依靠短剧流量获得带货流量的意图再明显不过。 事实上，不少短剧演员在短剧中刷足了脸后，最后的确也都会走向带货之路。例如快手短剧头部演员“一只璐”、“御儿”等。 总而言之，电商平台造势内容，看中的也从来不是内容，归根到底还是流量，是观众捧起来的一张张熟悉面孔。最终，这些短剧中人物要从的霸总的世界抽身而出，进入直播间，接着带货。 这是一出现实版“无限流”，但困在其中的无论是观众，还是消费者，似乎都是同一批人。

撰文 | 吴先之 编辑 | 王 潘 自2月2日以来，美团一系列调整被打上了“年轻化”的标签，然而这只是手段，并非目的。 梳理今年以来的多次调整的逻辑，背后有两条主线。一条是合并业务线，激发组织灵活性；另一条是给王莆中扩权，具体权力大小，取决于阿里和抖音的进攻范围。毫无疑问，王莆中在美团内部已是“一人之下”，万人之上。 早在2月2日，到家事业群、到店事业群、美团平台、基础研发四个模块就已全部向王莆中汇报。而原负责到店的张川转而负责大众点评、SaaS、骑行、充电宝等细分业务。 3月18日，成立平台产品部，陶雪璇担任负责人，打通与整合到店、到家的产品设计、用户增长与运营、用户体验与治理等。与此同时，拔擢魏巍负责到店餐饮，章若愚接任外卖履约平台负责人。这次调整的核心目的是抽调到家业务的精兵强将至激战中的到店。再到4月11日，美团外卖事业部进行了精细化调整， 直到4月18日，美团整合平台、到店事业群、到家事业群和基础研发平台为“核心本地商业”，王莆中出任本地商业CEO是顺理成章的事情。 经过一系列调整，为了抵御来自抖音们的入侵，美团的组织架构越来越像阿里本地生活那样，聚拢各线业务。 此外，组建核心本地商业板块意味着起于2月2日的组织架构调整逐渐接近尾声。 “BD”模式苦战群狼 不似到家，到店业务没有护城河，能够依凭的手段只有面向消费者的补贴与面向商家的BD协调。 无论酒店还是餐饮，商家们最在意获客、费率、数据三点，在抖快书介入前，博弈的核心是获客与费率，数据方面的问题并没有外化。 美团到店商家的数据体系较为封闭，诸多关键数据不支持导出，由于带不走沉淀数据，这些商家在面对抖音招揽时一度有些投鼠忌器。相反为了拉拢商家，抖音本地生活商家端几乎每个月都会上线一个工具，例如去年第三季度上线了每周门店客户流量预估工具，相关数据商家可以自由导出。 双方对商家数据的差异，导致各自原生的商家呈现截然不同的特征——抖音商家可以把数据、运营讲得头头是道，而美团商家更多是靠经验与感觉。 一位业内人士提到，整合为一有助于降低商家对接负担。过去商家要同时对接到家、到店、充电宝等多个业务BD，后来充电宝转为代理模式，仍然要对接两拨人马，今年一系列调整后，美团组织将变得更为灵活。 美团城市BD会以较高的频率与商家接触，不仅是日常沟通协调，还会帮助商家分析每月经营数据。 有餐饮连锁商家告诉光子星球，核心数据一般会在对接BD时给到，“他们会帮你做分析，不过目的是为了让你购买相应服务。”一位商家表示，为了说服自己，与他对接的那位美团BD甚至有一次为了实现转化，跟着他一起向老板当面汇报，说服其购买付费项目。 高密度的接触与狼性的地推能力，一度让抖音本地生活难以突围——抖音本地生活更多依靠服务商与数字化工具。 酒店可能是接触BD最多的商家群体，包括酒店住宿、团购、充电宝等多个业务BD。这些BD是美团酒店业务成功的重要力量：过去美团找到了打造低成本、高执行力BD团队的窍门。 2015年美团入局酒店住宿业务，彼时携程BD规模约一千人，服务10万家高星酒店。均摊下来，每位BD人均工资15000元，服务一百家酒店，他们的人力成本几乎全部需要由这一百家酒店的ADR（已售客房平均房价）500元提成中供养。 服务成本阻碍了携程下探，给了美团进入市场的机会。 这30万低星酒店的ADR在150-200元之间，佣金很难超过20元/单。为了控制成本，美团靠着地推的组织能力与技术中台建设，拓展服务半径，极大降低了从业者门槛，从而让BD的服务半径扩展到300-500家酒店。这种混编其他业务BD的方式还起到了压缩薪资的作用。 或许看到美团BD是到店的生力军，亦或是支撑业务的基石，早前在脉脉曾传出，今年抖音本地生活HR的OKR中出现了挖角美团城市BD的表述。 不惑之年的干将 王兴多年前在饭否上曾写道，“战略上打持久战，战术上打歼灭战。” 美团到店业务在战术上打一场商家侧的歼灭战，例如通过商家运营、费率调整、多样化的补贴手段单点爆破，亦或是发力直播对位反制。而抖音则是在人力资源方面，打歼灭战，试图瓦解美团在BD方面的优势。 抖音本地生活持续扩张之外，快手与小红书相继入局改变了到店业务的发展逻辑。这些后来者依托于社区与内容，绕开了本地生活行业单纯依靠补贴+BD协调的简单粗暴竞争方式。 到家与到店合并，表面上是用到家的优势，扭转到店的劣势，而更重要的是为了应对外部压力。 张川强于守成，或许因为没有战功而被误解，不少人给他起了个“美团赵括”的外号。然而许多人并不知道，张川的强项在商业化和对商业的理解上。 2020年，瑞幸财务造假事件东窗事发，管理层无比混乱，导致股价剧烈波动。一次美团内部的到店管理层小会上，张川曾从多个角度分析了瑞幸，建议大家买入瑞幸粉单。这折射出他对到店业务，有着超出常人的理解。 相较而言，王莆中更像一位战将，经历了2015、2020年多次大战，且都能全身而退。 2015年4月，在王慧文第二次伸出橄榄枝时，王莆中才“带着复杂的情绪加入美团”。初期，王慧文主要负责把控团购的业务方向，而王莆中主要解决产品化，随后才逐渐转到外卖事业部。 “大王小王”曾联手完成了外卖业务的两次战略调整，一个是挣脱出校园市场的泥淖，转而攻入商务区，另一个是改变行业以补贴驱动市场为主的策略，改为数据驱动。 王莆中的性格特点与王兴有类似之处，好清谈，爱琢磨、乐于复刻经典理论。 例如在回答“为什么有人觉得咖啡比茶更显格调”时，时年33岁的王莆中写道“主要是你还年轻，略有点人生经历的人，朋友圈里面装逼的都是茶”。而王兴也曾断言，AR/VR的杀手级应用首先就是AV。 在复刻经典理论方面，王莆中曾用罗杰斯的“创新扩散理论”来实践。在业务发展初期，需要时间向市场普及，业务进程缓慢。当市场渗透率达到10%-25%时，增长会迅速加快，这便来到了业务的起飞阶段，当市场来到饱和期时，便再难有增量。 参照上述逻辑，美团一度停掉补贴，扩大配送规模，从而为后来培育起了到家业务最大的护城河——履约力。2020年，阿里借病毒来袭，重启本地生活，仅仅一年多时间便被王莆中击退。直到去年，美团才时隔2年迎来了新一轮的挑战。 抖音本地生活意欲先团购后外卖，双方一开始争夺到店业务。由于缺乏内容基建，且反制手段有限，导致美团到店业务始终处于被动挨打的局面，市场份额持续下滑。据一位知情人士透露，市占率从最高的60%多，一路跌到去年的40%。去年内部复盘将之定性为一场败仗。 一路顺风的抖音本地生活于是加速染指外卖。 早在2022年12月，抖音便与顺丰同城、闪送、达达、UU跑腿等第三方配送达成合作，整个2023年抖音在北京、成都等多地试水外卖。 然而，抖音本地生活并未搭建起完善的外卖体系，仅靠第三方履约，导致许多短途（1-2公里）订单无骑手接单，商家不得不自掏腰包加价。某北京连锁快餐品牌负责人提到，由于自配送按距离收费，一单按照两三公里计算，需要承担接近10元的成本，这让商家难以负担。 在抖音外卖还在成与不成之间时，美团外卖突然城门大开，宣布与同行构建所谓“即时配送生态”，几乎完全粉碎了抖音外卖的企图。 8月28日，美团外卖与顺丰同城、闪送、UU跑腿达成合作。由于来自美团的外卖与即时零售订单，从而完成了对抖音本地生活的釜底抽薪，也暂时阻止了其扩张。 扶到店是假，扶莆中为真 有观点认为，美团将到家与到店合并，是希望用到家的优势，保持到店的粘性。这种说法或许难以自圆其说，因为到家与到店有着截然不同的业务逻辑。 到家业务以外卖为核心，用补贴和社群运营笼络消费者，用数字化和履约力服务商家。美团在商家数字化与履约耕耘多年，已形成了明显的护城河，毕竟商家用了A公司的经营和结算产品，往往不会再使用B公司的方案。 而到店业务缺乏掌控商家的手段，从早年团购开始，便一直处于“用户搜索-线上下单-线下核销”的线性状态。抖快书手握用户时长，在电商心智成熟后，很容易在用户搜索与线上下单两个环节拉走用户。 此外，相较于外卖，团购的决策过程更长，用户需要更真实、丰富的内容配合决策，种种因素使得用户与抖快书相向而行。 美团似乎看到了内容的重要性，但又不可能在抖音上运营，于是上线了短视频与直播。然而一套操作下来，直播间却最终被官方与大连锁品牌占据，中小商家几乎没有任何露脸机会。 因此用到家扶持到店，在业务逻辑上有些牵强，更多还是收笼业务线，以一种合力的方式应对外部竞争。 当下摆在王莆中和美团核心本地商业员工面前的问题很多，涉及到餐饮，酒店、商家数字化等，麻烦也大，最大的是抖音，后面还有快手、小红书。 王兴曾说，公司的问题，就是员工的机会；社会的问题，就是企业的机会，所以对王莆中们而言，机会很多，也很大。

文丨师天浩 4月16日，京东集团创始人、董事会主席刘强东以“采销东哥AI数字人”的形式空降京东超市、京东家电家居采销直播间，给京东直播带来了一波泼天的流量。 据公开数据显示，东哥数字人共讲解了13款商品，近1小时实现了超2000万人次观看，直播时段用户平均停留时长达到日常均值的5.6倍。40分钟内，直播间整体订单量就破了10万，京东超市直播间内多款产品显示售罄，足见这次直播首秀的成功。 消费者对东哥数字人的喜爱，背后也是对京东热爱的表现。 2024年，受“消费降级”趋势冲击最重的京东，展现了积极的一面。无论是财报还是外部观点，都认可京东过去的成绩，并看好其未来的发展。过去的两年，疫情导致大众普遍的消费信心不足，加之拼多多、抖音、快手带来的价格战冲击，作为“品质”为核心的电商巨头，京东模式遭受了最严酷考验。 它是如何硬着陆的？又如何把风险转化成机遇的？ 笔者从三个层面，总结了京东过去的成果，和接下来将执行的策略方向。 相对低价转型 采销东哥AI数字人的诞生，是京东平台对京东采销这一符号的又一次强化。自京东开始把京喜并入到平台生态内后，京东采销直播就成为了京东低价心智培养的重要阵地，这次刘强东以数字人形式走向公众，背后更多的考虑，或是通过个人知名度进一步扩散京东采销的人气，进而普及京东低价的标签。 已并入主站的京喜，是京东过往应对新商业环境一个标志性符号，它的并入，意味着京东彻底放弃了与拼多多PK绝对低价的赛道。 之后的京东，大踏步向相对低价转型。 众所周知，京东以电器、图书等标品起家，又以自建物流形成高品质体验护城河，很难在绝对低价的赛道上和后起之秀们打硬仗。相比之下，以社群拼单起家的拼多多，农产品和中小商品为主的模式，自带了天然的低价基因。而短视频双雄的快抖，它们的直播电商生态建立在巨大的流量和使用时长之上，用规模卖货和主播魅力来撬动低价。 外部消费环境在追求低价符号的路上狂奔，京东在走了一段弯路之后，选择了向相对低价的转型。简单来说，相比京喜独立的去中小商品赛道和后起之秀PK。京东新策略是在原有生态之上，探寻了一条提高效率、降低商品平均价格的路线。 1、将自营与POP放在平等位置PK；从京东一直以来的财报可以看出来，平台自营和POP第三方商家一直存在竞争关系。在京东最新的变革中，最大的落地点是取消了自营在平台内“特殊”位置。真正做到把自营和POP放在平等位置PK，彻底执行谁低价谁获得流量，释放了京东本身的活力。 在2022年底举办的京东零售内部大会上，京东创始人刘强东表示，“低价是京东过去成功最重要的武器，以后也是唯一基础性武器”，将“低价战略”列为京东零售未来三年最重要的战略。 确定低价战略后，京东开始了大规模引入3P商家的动作。流量分配上，过去自营商家比较吃香，现在真正做到以“低价”为第一标准，3P商家更容易出头了。去年财报电话沟通会上，被问到“自营和POP店铺竞价相同，是否会有倾向性”时，京东就表示：“可能库存量大的优先，但是选择商家最核心的因素还是低价。” 2、补贴和降佣增强平台相对低价优势；为了夯实“低价心智”，仅仅拉平自营和POP的地位是不够的，补贴和降佣是更为直接的手段。先从财报数字上看，2023年Q4，京东营销费用为131亿元，同比增长9.4%，远高于3.6%的营收增速。 过去的2023年，这笔营销费用开支在何处？答案非常明显，京东围绕低价推出了多项活动。比如，2023年初京东上线百亿补贴、9.9元包邮频道，至今都占据着首页“黄金位置”。有了这个基础，去年双11期间，京东也喊出了“真便宜”的口号。补贴并不是全用在自营商品上，据京东官方透露，第三方产品在百亿补贴中的GMV贡献超过50%。 除了“直给”的补贴，京东也对第三方商家进行大范围降佣，以提升平台对第三方的吸引力。京东为商家让利减负更改了多个规则，比如说，取消以往1000/月的平台使用费，改收0.6%的交易服务费；试行0元开店等。 补贴和降佣成为一套组合拳，直接提升了平台无论自营商品还是第三方商品的价格竞争力。 3、松绑物流束缚、加紧POP建设；作为电商消费的“成本”之一，快递费用在中小件商品的售卖中占到很关键的比例。对于几百元、上千元的3C产品上，商家大多数会执行包邮策略。可在几十元、十几元的商品上，快递费大多要用户自己承担，选择便宜几元的快递公司，是很多下沉用户的通行做法。过去，为了保持平台品质基调，京东曾和一些物流公司发生过一些“摩擦”。而在消费降级的大背景下，京东彻底松绑物流束缚，第三方商家可以自由选择快递公司，算是又一个降低平台交易成本的措施。 这一系列措施，都在优化京东平台上第三方商家的生存环境，而他们不仅增加了京东平台商品数量，还带来大量低价品类，增强了京东平台的生态多元性。 整个2023年，京东平台第三方商家数量同比增长了188%，一年内新增商家数量同比增长4.3倍。截至2023年底，京东第三方商家数量已近百万，第三方商品SKU数量较年初增长了近一倍，2023年第四季度活跃用户数和用户购物频次都实现了加速提升 回首过去的一年，京喜并入主站，意味着京东放弃了过去“盲目”的绝对低价战争，选择在过往品质基因上的相对低价转型。 京东2023年Q4，营收为3061亿元，同比增长3.6%；归属净利润84亿元，同比增长9%。2023年，京东营收了10846.62亿元，同比增长3.7%，归属净利润241.67亿元，同比增长132.8%。 毫无疑问，财报的亮眼数据展示了外界对“新京东”一系列措施的认可。在疫情逐渐成为大众的一种“回忆”的时期，未来几年，被“物理”打断的消费升级将缓慢回归，京东打好的“低价心智”，接下来或将收获更好的成绩。 流量、流量、流量 如果说，2023年是京东完成生态“相对低价”的关键一年，2024年将是京东进取的一年。 从春节的赞助，到4月初宣布将拿出10亿现金和10亿流量砸内容，及日前东哥数字人的首播，都指向这个事实--流量、流量、流量。 相比电商其他玩家（包括快抖双雄），基本上覆盖了国内全部互联网用户。据 QuestMoblie 数据，2023年12月移动购物行业APP用户规模达10.74亿，同比增长率由2022年同期的7.6%，下降至1.5%。 京东或许是唯一，在用户规模上存在巨大空间的平台。相比于其他电商玩家普遍10亿+用户规模，京东用户规模约在6亿左右。通过建立友好第三方生存的新生态，京东将品质和低价较好的融合在一起，那今年主旋律就会是吸引更多新用户进入平台，将用户规模突破10亿这个数字，或是京东接下来重要的目标。 1、京东采销直播出圈；京东云言犀打造的“采销东哥”AI数字人开启直播首秀，不到1小时，直播间观看量超2000万。最大的赢家是京东一直在力推的京东采销，从去年开始，京东动用各方资源，多次为京东采销招揽人气。 去年双11，京东采销以全新电商直播与售卖方式被外界所熟知，其打出的“无佣金、无坑位费、无套路”三无口号很快出圈，吸引了广大消费者的关注和追捧。有数据显示，这一时期，京东采销的观看人数达到了惊人的3.8亿，销售商品数量超过300万件。 随后在京东独家冠名的湖南卫视芒果TV跨年晚会里，与晚会同频进行的京东采销直播间5个小时内观看人次超1亿；作为中央广播电视总台2024年春节联欢晚会独家互动合作平台，春晚期间用户在京东的互动量超552亿次，京东采销在“春晚同款”会场推荐的热门商品销售火爆。 京东采销在京东平台上是非常重要的一个角色，前京东零售CEO辛利军12年前刚入职京东时，就带领一个采销团队。京东采销岗位的存在与京东的低价密不可分。京东采销员工每天的工作就是跟自己负责的品类供应商厂家沟通，通过对用户的分析，制定在京东平台上的销售策略。他们大多来自各个行业中的从业者，对具体品类产品质量和产业带相当熟悉。 京东采销已成为一个符号，将是京东传播品质和低价心智的重要载体，成为吸引精准流量的重要抓手。 2、赞助春晚拉升流量；央视春晚作为国内最顶级的舞台，早早成为互联网公司选择合作的重要对象。腾讯、阿里、百度、快手、抖音之外，京东两次和春晚携手合作。早在2022年，京东就首次拿下春晚独家互动权，2024年龙年春晚，京东又一次成为央视春晚独家互动合作平台。 龙年春晚期间，用户在京东的互动量超552亿次，京东为春晚准备的30亿红包及1亿份实物好礼也全部送出。自除夕下午14点，京东真便宜采销直播间开启除夕特别直播，为消费者介绍春晚互动玩法，并带动直播间内拍立得、钓鱼记海鲈鱼、万景溜溜小龙虾、京喜直营鸡蛋等多款商品售罄。 可以说，连续和央视春晚合作，让京东不仅在全国一二三线城市，包括三四五线的知名度都获得极高的提升。打好的低价生态，结合了流量会形成乘法效应。可以说，赞助顶级综艺节目或是京东接下来一个重要举措，通过这种娱乐形式，逐渐向更广域的消费地域渗透，来拉升平台用户规模向10亿+迈进。 3、2024加码内容电商；如果说和央视春晚合作是闪电战，流量层面，内容电商的布局则是常规战争。4月10日，京东宣布将投入10亿元现金和10亿流量作为奖励，吸引更多原创作者和优质内容机构入驻。 据北京商报报道，此次京东挺进直播和短视频赛道，会拿出10亿元现金和10亿流量。一方面，京东针对数码3C、家电家居、母婴、宠物等超过20个领域的创作达人进行补贴；另一方面，京东也将为优质、原创视频带来更多曝光机会，以提供固定流量券的补贴等方式奖励流量。 从基调上来看，拼多多、快抖这种压缩一切成本的低价打法，并不完全适合京东生态。京东开始选择了更符合生态基因的流量打法，采销直播、春晚和今年加码的内容电商，将带来更精准的流量，释放平台的整体优势。 继续砸钱品质服务 京东过去一年令人印象深刻的是，一边给高管降薪，一边给一线人员涨薪。其实，背后核心逻辑是，一线人员的待遇和平台服务品质是一个正向关系。京东作为电商巨头之一，购物可以实现当日达、次日达，是其在消费者心智中口碑非常好的重要原因。 无论是优化第三方平台竞争环境，还是引入更多外部流量进入京东平台，这都会增加京东生态的复杂性。品质作为京东重要的符号之一，是平台模式的一个基准线，在一系列操作中，京东也在加紧品质服务上的投入。 1、采销、客服人员连续涨薪；在各种大裁员、降薪的新闻中，京东对一线员工涨薪的新闻，往往成为大家热议的焦点。去年12月27日晚，京东集团宣布，自2024年1月1日起京东采销等一线业务人员的年固定薪酬大幅上涨近100%，2024年初京东零售全员将平均加薪不低于20%。 去年11月22日，京东创始人刘强东在给全体员工的邮件中表示，要对员工和高管待遇推行“一升一降”措施。高管待遇方面，为提高基层员工福利待遇，同时尽量减轻公司压力，自2023年1月1日起，京东集团高级管理人员的现金薪酬降低10%-20%不等，职位越高降得越多。反之，一线员工的薪资开始上调。 京东物流薪资本身就高，所以没有大规模涨薪的报道。除了采销员工外，客服人员薪资也获得大幅度上涨。2月5日，京东集团宣布，自2024年2月1日起，超2万名京东一线客服员工实现全年平均薪酬上涨超过30%。 无论是采销、快递员还是客服人员，他们都是直接面对客户的一线员工，涨薪意味着对工作的认可度提升。可以说，接连的涨薪，在外部就业环境恶化的背景下，很好的稳定了军心，让京东服务品质更上了一层楼。 2、普及满59包邮和上线仅退款；在具体服务项目里，京东也在加紧平台品质符号的放大。年初，京东就将自营59元包邮的门槛拓展至更多第三方商品。3月4日，京东发布商家公告，在目前已有九成第三方商品包邮的基础上，进一步优化开放平台包邮规则，对其余近10%的第三方商品，到3月底普及最高满59元包邮（特殊商品、偏远地区除外）。 去年底，京东还升级了“仅退款”服务，修订有关售后和纠纷处理规则，将其从自营延伸至第三方商家。 京东还将过去PLUS会员和高频购物的普通用户可享有的免费上门退换服务拓展至自营商品，凡带有“免费上门退换”标签的商品，无论大小、轻重和数量多少，均可免费上门退换。该服务还在第三方商家中推广，预计未来一年内将覆盖超九成的第三方商家。 这种措施增加了京东物流的成本压力，却提升了平台整体的服务品质。虽然，第三方商家可以自由选择快递，可随着京东物流服务水准上升，很多第三方商家会因为考虑用户体验，选择京东物流。 3、促销简化降低用户选择成本；京东去年又一个非常知名的策略，是将愈发复杂的促销玩法进行精简。随着电商平台的生态复杂化，各种类型的折扣、福利、代金券和满减等玩法层出不穷，这无疑增加了消费者购买商品的选择成本。 近两年，京东做了三个“减少”，来提升用户消费体验。减少了收货等待的时间，减少了复杂的优惠规则，减少了消费者对降价的担忧，京东试图用不断简化的方式，提升用户的购物体验。 去年京东双11的主题就是“真便宜”，例如满299元减50元，还可叠加20元补贴，消费者无需为计算减免而“烧脑”。这是刘强东回归京东后非常重视的一个改革，这种促销玩法的简化，也是京东购物体验提升的一个关键。 一系列组合拳，加强京东品质服务的符号，结合相对低价的策略，不仅完成自保，并形成反攻之势。 结语：从“心理账户”效应看京东转型 京东的系列策略的成绩，展现在了营收和利润的具体数字上，消费者正在巩固对京东品质符号的认知。 为何在消费降级的大背景下，京东可以在提升品质的同时，也完成了低价心智的竖立？答案就是心理账户效应，这是一个行为经济学中的概念，它描述了人们如何将钱在心理上划分到不同的账户中，并给予不同的价值和处理方式。 京东不必要、也不可能成为拼多多，在绝对低价上进行PK，只会自伤过去的积累。其实，我们被拼多多的猛烈攻势影响，在五环外用户突然出现在互联网上的时候，拼多多准确找准了该人群的消费特征和喜好，实现了一个逆袭。 可这种现象是阶段性的，并且和主流消费者习惯也呈现着断层的特征。下沉用户属于刚刚接触电商消费的形式，在这种空白时期，低价杀伤力极强。 然而对于广大五环内和中产消费阶层，他们更青睐有品质的消费模式。从心理账户效应上来看，只要你的服务成本在他们看来“合理”，就会积极接受。所以说，京东正在完成一个左手品质，右手低价的全新生态，这个生态由新的“低价、流量、服务”逻辑所构成。 2024年新的战争开始，已经找到准确方向的京东，将开始从守势走向进攻。

作者丨王思原 编辑丨伊页 百模大战之后，金山办公似乎成了最着急赚钱的那个。 去年4月，大模型火得发烫，金山WPS也随之调整了会员体系，在超级会员之上推出了Pro版，主打AI功能的辅助。 作为国产大模型在C端伸手要钱的先驱，WPS凭借AI功能的集合赚得盆满钵满。公开数据显示，去年金山办公仅国内个人办公服务订阅业务收入便达到了26.53亿元，同比增长29.42%。 如今，金山办公再将“镰刀”伸向去年帮其书写美好业绩的先驱用户。近期不少网友反映WPS开始向用户弹窗，称“加钱升级成大会员才可使用AI功能”，从超级会员到Pro再到现在的大会员，AI功能成了WPS的敛财套娃。 金山办公的AI商业化是否操之过急？内卷的在线办公市场，AI一定是那条突围之道？大模型能改写金山办公的命运吗？ 用AI来“套娃” AI功能上线不足半年，“吃相难看”成了金山WPS给用户留下的印象。 多年付费用户小金（化名）称：“去年4月会员体系变动，我本来是WPS超级会员，考虑到平时用得多，就加钱购买了6年超级会员Pro，想着一劳永逸。后来WPS出的AI功能，超级会员Pro也可以用。但现在又出现弹窗，若要继续使用AI功能需要交钱升级成大会员。” 弹窗的具体内容为：WPS超级会员Pro套餐升级为WPS大会员，升级时长62个月，升级金额310元。“这不就是套娃式收费吗？今后是不是每增加一个新功能，就增加一项收费？”小金质疑道。 社交平台上也能发现不少用户的声讨，“最早为了WPS的AI功能，一次性购买了好几年的超级会员，当时明明显示超级会员能够使用AI功能，结果今天却显示要继续用AI需要升级大会员，这个大会员当时压根就没有，算不算欺骗消费者？” 对于用户的不满，WPS官方在回应时表示，“目前还没有会员体系整合政策，但是今后可能会对会员体系进行升级或者推出完善会员功能的产品。” 在第三方的黑猫投诉平台，也有不少消费者对WPS的套娃式收费进行投诉。有投诉称，WPS平台在销售会员时明确表示，充值Pro超级会员将包含WPS会员的所有功能，并允许用户持续使用AI功能。 然而，近期平台突然限制了Pro会员对AI功能的使用，并推出了新的WPS AI会员和AI大会员来提供该功能。这种行为试图通过所谓的“体验权益”等说辞来掩饰对消费者的误导。WPS购买长时间会员，不包含原有功能构成误导消费者，现在要额外收费构成霸王条款。 “套娃式”收费的本质，就是通过不断推出新的会员等级和功能，以诱导用户不断升级和付费。原本只需要购买一个会员就能享受所有功能，现在却需要不断升级、续费，才能保持对软件的使用权。这不仅违背了用户购买软件的初衷，也损害了用户的权益。 从商业角度来看，WPS或许能够通过这种模式在短期内获得可观的收益，然而从长远来看也削弱了用户的信任和忠诚度。当用户发现自己被不断套牢，需要为同一个软件支付越来越多的费用时，对WPS的好感度自然会大打折扣。 这不是WPS第一次陷入争议。去年11月，WPS AI开启公测仅两天，便有用户发现其隐私政策中提到，“我们将对您主动上传的文档材料，在采取脱敏处理后作为AI训练的基础材料使用”，引发广泛关注。 尽管金山办公积极回应并且更新了《WPS隐私政策》，但还是遭到了部分用户的抵触，隐私问题也成了悬在金山办公用户头上的达摩克里斯之剑。 金山办公离不开AI 事实上，无论是为了短期收益，还是未来竞争，金山办公都非常需要WPS AI。 2023年4月，WPS AI首次对外亮相，随后进入持续优化迭代。过去一年时间，金山办公构建起了AIGC+Copilot+Insight的产品线，分别对应内容生成、人机交互、知识提炼三方面功能，并按计划将这些功能逐步嵌入到文件、表格、演示、PDF四大组件当中。 节奏上，金山办公的AI步调比原计划快了不少。从3月接入文心一言开启测试，到4月官宣WPS AI，再到5月发布WPS 365、7月开启申请体验，直至11月4日获准面向公众正式开放，一步步加速将手伸进用户口袋。在某些节点上，金山办公甚至走在了微软前面。 AI功能收费模式的加持下，金山办公在二级市场的股价也水涨船高。去年内最高市值为2444亿元，第一季度涨幅69.74%，即便价值回归后仍稳定在千亿以上。 股价一飞冲天之际，股东迫切地选择集体减持。WPS AI发布当天，上交所同时发布了金山办公的股东计划减持公告，称“WPS香港及奇文N维（指奇文一维至奇文十维共十家企业）已通过询价转让、大宗交易、集中竞价的方式累计减持公司股份21,836,531股，占公司目前总股本的4.73%”。据统计，金山办公大股东去年全年减持数量达到2183万股，接近百亿。 除了股价上涨带来的收益外，金山办公重押WPS AI同样是出于业务发展的需要。 据其2023年财报显示，订阅及服务业务仍扮演拉动金山办公收入的主引擎。个人办公服务订阅业务，和国内机构订阅及服务业务的营收占比达到八成。 去年全年，主要产品月度活跃设备数为5.98亿，同比增长4.36%。其中WPS Office PC版月度活跃设备数2.65亿，同比增长9.50%；WPS Office移动版月度活跃设备数3.30亿，同比增长0.61%。除了第四季度，去年的主要产品活跃用户已连续三个季度下降。 由此可见，WPS AI面向市场及商业落地的重要性：其一，金山办公需要向广大个人订阅和机构订阅客户提供相关服务，以保住现有的行业份额不被其它竞争对手蚕食。 其二，移动月活下降，也反映出WPS需要更多新功能来吸引客户，而AI无疑是最重要的一个部分。 AI给办公软件带来的演变，预计是革命性的。不过这一次，金山办公的竞争对手不再只有微软，发起挑战的更不乏国内巨头。比如百度推出了智能办公平台如流，钉钉背靠阿里云的通义千问大模型，印象笔记推出“印象AI”，飞书也已推出了“My AI”办公助手。金山办公的WPS AI虽然发布最早，但从开放使用效果来看，并未拥有太多绝对的领先优势。 体验过相关AI功能的用户，不少认为“体验不佳”，如文字润色出来的文章太过口语化，就是简单地语句堆叠；PPT框架千篇一律，没有创新等。WPS AI公测以来，暴露的“隐私政策”问题、“套娃收费”问题，一定程度上也显示出这款产品仍需打磨。 看疗效还得拼C端 对当前的WPS AI来说，除了内部完善，更需要外部御敌，尤其在C端市场。 金山办公的核心壁垒有两个，一是高度模块化的产品定位，也就是面向企业的定制服务；二是C端市场占有率，以及几十年来养成的用户习惯。 不过随着大模型的代码生成能力逐渐成熟，企服企业提供服务的成本和效率都能够得到大幅优化，对致力于数字化转型的公司来说，量身打造一套办公系统逐渐成为了具备性价比的选择。未来或许对模块化组件的需求并不会消失，但付费和使用频率上会产生一定下滑。 此消彼长，C端市场就成了各大厂商的主阵地。而大模型C端落地主要有两种模式，一种是打造文心一言、Kimi等所谓的原生应用，另一种则是将其应用到原有硬件或应用上从而优化体验，金山办公在这一方面有着天然优势。 事实上，AI+办公产品作为解放生产力的工具，在头部企业中早已加速商业化落地。微软、谷歌在去年3月、5月先后推出AI办公产品Microsoft 365 Copilot和Duet AI，体现了其对AI办公方向商业化价值的看重。 收费是C端最理想的变现模式，但这对产品力要求很高。金山办公在C端市场的占有率，本质上是雷军时代留下的遗产，帮助其抢先推出了手机端应用，继而靠移动端和PC端的云协同拉动增长。 虽然这些年里，金山办公的产品不断迭代，但依旧没有脱离范式，用户已经习惯了Word、PPT、Excel的操作范式，这也是外界认为金山办公一直在吃红利的原因。 但如今不论是手机端编辑，还是PC+移动的云协同，都有飞书、钉钉、企微、甚至各种云办公文档等多款软件可以实现，虽然这些后来者在功能上和用户心智上可能不如WPS、Office全面，但这不意味金山办公可以高枕无忧。 道理很简单，以微软Copilot为代表的新型人机交互方式，意味着协同办公将有更便捷的操作范式，并且迁移成本极低，只需要像日常对话沟通一样将需求输入Copilot，它就能自动调用各种功能来满足用户。 即便缩小到国内AI办公市场，背靠着阿里巴巴的通义千问大模型的钉钉、印象笔记也有“印象AI”，飞书也早已推出了“My AI”办公助手，甚至连手机厂商都开始将自家的大模型办公应用植入成硬件标配。而当金山办公和微软、钉钉、各大手机厂商这样级别的玩家硬碰硬，谁输谁赢就真的不一定了。 科技的车轮已经转动，移动办公时代的王者进入AI时代，终局成了未知。只能确定的是，尊重用户、珍惜消费者的眷顾，应该是整个行业奉行的金科玉律，侵犯隐私、套娃收费等操作不仅吃相难看，更会将之前培养的忠诚度败光，导致口碑市场双输。

TikTok已成为美国人生活的一部分 凤凰网科技讯 北京时间4月19日，《纽约时报》周四发文称，不管美国人是热爱TikTok、憎恨TikTok，还是畏惧TikTok，这款热门短视频应用已经改变了美国。 《纽约时报》称，可能没有哪款应用比TikTok更美国化了，它完全没有限制，上面有杂乱的民主创意、表演狂，还有各种跳舞妹子。但是，TikTok不是美国自己的应用，所以美国国会推出了剥离法案，迫使其母公司字节跳动将TikTok出售给非中国所有者，否则就被封禁。 TikTok在2018年正式登陆美国，连续在2020年、2021年和2022年都是美国乃至全球下载量最多的应用。这并不是说它的设计元素有多新颖，观看引人入胜的随机视频长期以来一直都是美国流行文化的主要组成部分，但是TikTok以一种新的方式将这些元素组合在一起。 与Instagram、脸书或Snapchat不同的是，TikTok并不是围绕社交关系建立起来的。它的目标是纯粹、不加删减的娱乐。该算法可以从用户跳过、点赞或分享的内容中获取每一个数据点，并直接将其推送到令人抓狂的“为你推荐”动态中。这让用户们不禁感觉TikTok比他们自己更了解他们。 《纽约时报》列举了TikTok改变美国的19个领域，它已成为美国人生活的一部分，从美国人听的音乐、看的电影、相信的阴谋论、如何决定一个产品的成功到定义一个名人。这一切都受到了TikTok的影响，有好有坏。即使你从未打开过这个应用，你也会受到TikTok文化的影响。 以下分类概述TikTok对美国的影响： 政治 美国拜登总统拒绝了在哥伦比亚广播公司电视台上露面，向数千万收看今年超级碗的潜在选民宣传的机会。相反，他发布了自己的第一条TikTok视频。 拜登入驻TikTok 与大多数其他主要政界人士一样，拜登团队此前曾拒绝入驻TikTok，原因是担心安全问题。特朗普的竞选团队也没有使用TikTok，这位前美国总统对这款应用表达了不同的看法。他在担任总统期间曾提议禁止使用TikTok，但最近批评了国会限制该应用在美国使用的企图。 拜登的让步就是对TikTok无可争辩的重要性的认可。今年是大选年，大约14%的美国成年人经常在TikTok上获取新闻。现在，拜登在特拉华州威尔明顿市的竞选办公室里有一个小工作室。在那里，工作人员可以与候选人拍摄“坦率”视频。 TikTok还引发了美国的国家安全顾虑。它的核心算法被蒙上了一层神秘面纱，该算法不属于TikTok，它是由字节跳动公司的工程师提供的。字节跳动控制着TikTok，并在北京、新加坡和加州山景城等世界各地的实验室里极其秘密地编写代码。 娱乐界 TikTok现在已成为好莱坞最喜欢的营销机器。2018年，当TikTok在美国上线时，保守、变革迟缓的好莱坞做出了一个典型反应：完全不予理会。他们都忙着拍照片无暇顾及新的短视频应用。但现在，好莱坞已经开始认为TikTok是不可或缺的了。 由西德尼·斯威尼(Sydney Sweeney)和格伦·鲍威尔(Glen Powell)主演的索尼浪漫喜剧《只想爱你》在去年圣诞节周末的票房收入仅为800万美元。在索尼的催促下，TikTok用户开始制作他们自己重新演绎片尾彩蛋的视频，这让它成为了一部热门电影，票房达到了2.19亿美元。 斯威夫特的歌曲重新上架TikTok 今年，TikTok因为版税低成为了又一个引发音乐行业愤怒的科技平台。今年2月，代表泰勒·斯威夫特(Taylor Swift)、比莉·艾利什(Billie Eilish)和德雷克(Drake)等艺人的环球音乐集团撤销了TikTok播放其音乐的权利，称TikTok试图“欺负”该公司，让其接受不好的条件。 然而，就在上周，斯威夫特赶在新专辑发布前打破常规，把自己的歌曲重新上架TikTok。斯威夫特通过环球音乐发行自己的音乐，但自2018年以来她一直拥有自己作品的版权。现在的问题是，其他艺术家是否会效仿。 学校 TikTok已经把学校厕所变成了电影片场。南阿拉芒斯中学(Southern Alamance Middle School)是北卡罗来纳州格雷厄姆的一所公立学校。该学校老师最近发现了一个问题，那就是上课去厕所的学生数量激增，有时每天多达九次，原来他们在厕所里利用镜子制作TikTok视频。于是，学校下令拆除了厕所里的镜子。 美国学生利用厕所镜子拍摄TikTok视频 TikTok“令人上瘾的设计”已经说了很多，但是它到底对人类的大脑有什么影响呢？一项针对中国大学生的小型研究，使用磁共振成像比较了他们在观看个性化TikTok视频(算法根据他们过去使用情况推荐的视频)和通用视频(应用推荐给新用户的视频)时的大脑活动。 结果发现，学生在观看个性化视频时，大脑的多个区域活动增加，其中包括与奖励、注意力和处理社交信息相关的区域。换句话说，算法发挥了作用。 购物 TikTok现在是一个价值数十亿美元的购物体验，很多公司都抓住了这个机会。互联网可能扼杀了实体购物中心，但现在它成了一个线上大型购物中心。 基亚拉·斯普林斯(Kiara Springs)在她的TikTok账户上发布她在亚马逊上找到的迷你裙或亚麻上衣，大多数月份会赚到1万到1.2万美元。在收入最高的一个月，25岁的斯普林斯靠着TikTok赚了5万美元。 TikTok也成为了带货工具 当一种产品在TikTok上走红时，用户的口碑往往会直接转化为销售额的增长。在某些情况下，效果惊人。例如，在美国保温杯品牌Stanley的一款水杯在TikTok爆红后，该公司去年的收入达到7.5亿美元，远超2019年的7300万美元。 烹饪 现在的烹饪方式不同了。今天的热门食谱和过去的热门食谱之间的一个关键区别就是TikTok。过去，你只能依靠静态图像学习烹饪，看着食谱中的逐步说明。现在，一个30秒的视频就能让你掌握烹饪技巧。这些视频描述了整个烹饪过程，而不仅仅是各个阶段，让你在眨眼之间就能跳接出你的食谱。 TikTok教你做饭 尽管TikTok为家庭厨师们提供了各种技巧和烹饪风格，但这个平台更喜欢推广概念，而不是实际的食谱，例如在在香蒜沙司中煎鸡蛋，三明治馅切成均匀的混合物。最可分享的食谱是那些你可以看一遍，然后转身就做的食谱，不需要测量、烘烤时间或阅读。 竖屏视频 竖屏视频并不是TikTok发明的，但是它在推广这种观看方式而不是横屏观看的过程中发挥了十分重要的作用，引发了其他公司的模仿。比如苹果公司、西班牙职业足球联赛和主要新闻出版商都在制作竖屏视频，就连《纽约时报》也加入了进来。(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”。

中国土味短剧的风，从欧美吹到了日本。 不同于执着“扇巴掌、误会、下跪”三件套的中式霸总，在日本，隐藏身份打工、整顿职场的豪门大小姐，才是短剧主流。女主隐藏豪门身份从底层实习生做起，却被冒充豪门小姐的女配联合上司推倒在地，而后亮明身份的女主手撕绿茶女配，扇上司巴掌，怼职场前辈，完美戳中观众爽点。不同于国内对“出轨”行为的厌恶，在日本，女主主动“出轨”年下小奶狗的题材大受欢迎，霸总彻底让位给了大小姐。 选择出海日本的短剧公司，吃到了大小姐红利。今年2月，上海嘉书公司旗下的短剧APP TopShort，在日本iOS应用畅销榜排名一度超过Netfilix，累计下载量达到40万。如今TopShort单月营收稳定在70-80万美元之间，30倍碾压日本本土的短剧APP。 图/TopShort的短剧（大小姐文学和出轨文学） 来源/TopShort TikTok官方账号 出海日本看似小众，但背后是一本经济账。 国内短剧行业早已卷起精品化，短短半年，单部短剧成本从2023年前的10万元飙升至30万。一批短剧公司选择出海，但短剧行业的头部公司，如九州旗下的ShortTV、中文在线旗下应用Reelshort等，早已在人口基数更大、消费力更强的欧美市场，将短剧卷到了“单部15-20万美元制作成本，投流成本达千万”的量级。而日本单集拍摄成本则基本稳定在80万元（10万美元）。 不是欧美出海去不起，而是日本出海更有性价比。 短剧出海日本，拍摄成本4倍于国内，入局风险不低，但随着国内成本水涨船高，日本反倒成为了如TopShort一样的短剧公司，更具性价比的出海新选择。 不过，尽管短剧是2024年少见的仍在增长的产业。春节以来，信达雅、国脉文化、华扬联众等诸多A股的短剧概念股连续涨停。但随着短剧行业驶过爆发期，短剧公司们在苦求新机会的同时，也意识到出海已经成为了一场更重资本的金钱游戏。 即便月入七八十美金，提起盈利，TopShort兼上海嘉书科技创始人王小书直言，“仍然在赔”。 与国内一天能百集相比，“按时下班”不断拉长日本短剧拍摄周期，迥异的本地职场文化仍需培养的本土制作团队，缺乏短剧观看习惯的用户，已经出海的短剧公司们面前，还有不少硬仗要打。 01 靠着颇受日本用户喜爱的“大小姐文学”，TopShort在今年2月份压过了Netfilix一头。 根据广大大数据，2月，TopShort主要投放剧集为自家热度最高的短剧《お嬢様のパワハラ退治（大小姐的权利骚扰退治）》，与《お嬢様は只今、インターン中（大小姐正在偷偷实习）》相似。主要角色皆是假冒大小姐身份的恶毒女配、狗腿同事，媚上欺下的上司，而真大小姐女主则一路“整顿职场”，持续打脸，爽点不断。 霸总的旧套路，在日本套上了“大小姐文学”的新壳，熟悉的中国土味短剧，在海外照样大杀四方。 居住在东京的you告诉字母榜，偶然一次在instagram上刷到《お嬢様のパワハラ退治（大小姐的权利骚扰退治）》的广告后，她一口气追完了免费的前9集，就彻底上头了。 短剧单集仅1分钟，月度会员就要约7600日元（49.99美元），比看一场电影（约3000日元）还昂贵，但是为了追完全集55集，她还是选择了为爱付费。 和you一样，在日本留学的阿丹，不止一次在TikTok首页刷到过短剧的解说推广。除了大小姐文学之外，她更喜欢颇有日本本土特色的“出轨文学”。 不同于在国内短剧里，出轨往往是恶毒女配的标签。在日本，“寂寞主妇出轨年下”是大热题材，这也给厌倦了国内“霸总娇妻”桥段的阿丹，带来别样的新鲜感。在日本留学半年以来，阿丹下载了TopShort、RealShort等等短剧APP，“毕竟，大胆出轨的女主，重生手撕渣男，这种桥段只能在日本看得到。” 中国短剧出海日本曾简单地翻译国内已有的短剧，2023年6月，TopShort一次性上线了170多个国家及地区，但王小书发现，在日本拍摄短剧，直接照搬国内爆火的短剧和题材，用户不会买单。不仅是题材“水土不服”，就连国内已经自成一套的拍摄手法，如“10秒内亮钩子抓住眼球，1分钟内重重反转”等都面临失效。 短剧导演阿亮也表示，在国内，一集短剧至少3重反转才够爽，但在日本，往往数集过后，女主仍然在被上司刁难、女配打压、众人误解，最终揭示身份“手撕恶毒女配”的爽点剧情，比国内延后好多集。这种情况不仅受到日本用户观看习惯的影响，也有日本缺乏有网感的短剧导演的因素。 本土化成了出海的必然之选。如同RealShort将中式霸总变身狼人，撬动欧美市场，进入日本后，TopShort选择在2023年10月在东京设立办事处，王小书认为，只有当地有正式办公室，才能帮助获得日本当地制作人员的信任度。2024年1月，TopShort上线日语原创剧集，从“出轨文学”到豪门大小姐，它终于抓住了日本女性用户的喜好。 想象中的降维打击似乎并不轻易，对于出海短剧公司来说，花大力气本土化，才是出海的第一步。 02 第一批出海日本的短剧公司，吃到了行业红利。 2024年2月，TopShort 下载量排名数据登上Top6，超越了排在第12名的Netflix。同时在日本ios娱乐类应用畅销榜上为第11名，超过Netflix。“目前营收稳定在每月70-80万美金。”王小书表示。 尽管成绩不错，但出海日本的短剧公司也面临盈利的问题。即便已经在日本推出了十几部短剧，但王小书还未赚到实际意义上的“第一桶金”，“我们在日本市场的短剧，还在赔钱。” 对国内的短剧公司而言，出海往往意味着更大量资金的集中投入，以及更缓慢的资金回报速度。 不同于国内小程序短剧大行其道，短剧出海第一步，就是推出独立的短剧APP，而组建专业团队，研发APP，初始成本便可达数百万元。 出海短剧APP变现方式一般为IAA（用户看广告解锁剧情）、按集付费、订阅三种方式。在日本，TopShort的定价更多参考了网费，用户可以直接购买平台内货币（5.99美元95个币，单集解锁10个币），主要以包月订阅（49.99美元）及包年订阅（199.99美元）为主。 相比国内即时投流、用户即时付费，用户订阅会员、续费的决策路径更长，也使得制作方面临着更长的回款账期。“国内短剧推出几小时或者当天就能有回款，100万元的资金能支撑3000万元的业务，但在日本，回款账期接近两个月，想达到同样的业务规模，可能需要准备一个亿的资金。” 王小书告诉字母榜，不像国内早已形成的成熟短剧拍摄产业链，TopShort进入市场前，日本并没有严格意义上的短剧工种分类，因此，包括下游的翻译，上游的编剧、导演等，都需要从头培养。而习惯了到点下班的日本演员和工作人员，也拉长了拍摄周期。国内单部短剧拍摄周期已缩短到7-10天，在日本却需要近2倍的时间。 图/日本短剧拍摄现场 来源/@miracle wang 小红书平台 如今，在日本拍摄单部短剧（50集以上，每集1分钟），成本约为10万美元，再加上投流费用，TopShort单月成本突破100万美元。 导演阿亮表示，海外短剧投流的成本结构与国内差异不小。相比起国内“小程序内卡点付费”带来的资金迅速回笼，已经养成的用户观看习惯，在日本还要多付30%的平台税、广告费，此外，由于用户需要通过Instagram、TikTok等社交媒体，跳转到下载APP页面，付费路径更长，导致花钱买来的用户容易在下载环节流失，而单集付费的用户如何留存，也成为了关键。 因此，即便TopShort已经是当前日本市场的头部玩家，也仍然处在烧钱开拓市场的投资期。 出海日本已经是性价比之选，但王小书直言，“无论选择出海欧美还是日本，如果是平台方，至少需要准备一亿以上的资金。如果是制作方，也要准备两三千万的资金。”如今，出海早已不是小玩家能轻易入局的游戏。 “出海你只能当作一个长期的事业来做，因为挣快钱是非常困难的。”王小书表示。 03 对王小书们来说，出海日本的性价比，大都来自于国内市场的衬托。 随着国内短剧“卷向精品化”，产业链上游的演员和服化道等成本都水涨船高。上海嘉书是国内第一批尝试短剧制作的公司，2021年至2022年期间，单部短剧的制作成本大都稳定在十几万元，但到了2023年年中，半年时间，“单部短剧的制作成本涨到30多万，翻了一倍，对利润空间的影响很大。”王小书表示。 王小书曾做过调研，2023年前，日本拍摄短剧的单部成本在10万美元（80万元人民币），拍一部短剧的成本，能在中国拍3-4部，“在日本拍片子显得不太划算”。但随着2023年后，国内单部成本上涨到30万元，从拍摄成本角度看，出海日本便变成了一种成本较低的出海新尝试。 根据SensorTower数据，2022年头部短剧出海平台下载量/净流水仅4.4万次/2.0万美元，2023年达2823万次/5671万美元，实现爆发式增长。 2024年3月中旬，九州文化旗下应用ShortTV登上了美国App Store下载榜单第一名，2023年11月，中文在线旗下应用Reelshort也多次霸榜Google Play应用商店和App Store的应用商店榜单。但随着头部公司火热拼杀，欧美早变成了“拍摄成本只需十几万美元，投流成本可达上千万美元”的销金地，相入局分杯羹并不容易。 日本市场，便成了不得不出海的短剧公司的“性价比之选”。盯上日本这片新市场的，也不仅是TopShort一家。 头部企业如九州旗下的ShortTV、中文在线旗下应用Reelshort等，都已通过推出大热短剧的日语翻译版，出海日本，日本本土的bumpTV，也在争夺日本市场。 根据七麦数据，在日本（娱乐）畅销榜，Reelshort近3个月的排名最高曾短暂到达62名，其余时间均稳定在70~200名之间。ShortTV则在近两个月，短暂在2月冲上过13名的好成绩，随即掉落在50名上下。先一步组建了近100人的日本本地团队，针对性开发了日本本土短剧的TopShort的排名，则能够稳定在前20名。 图/TopShort、Reelshort、ShortTV日本市场畅销榜排名 来源/七麦数据 不过，即便论在日本的营收和下载量，TopShort已经是中国头部短剧出海企业，但王小书仍然表示，“（片子）仍然不够好。”在还需要培养用户观看短剧习惯的日本市场，王小书发现，想要制作一部质量和国内齐平的短剧，那些颜值更高、更好的演员，往往对短剧平台缺乏了解和信任。本地招聘和宣传，也成为了短剧制作公司出海的关键环节。 国内短剧市场日益内卷，使得出海已经成为短剧公司们的必选项。随着日本市场受到关注，Reelshort等成熟平台也纷纷跟进。在王小书看来，真正意义上的竞争“还未开始”，但显然也不会太远了。

转舵两年，奈飞还是很行。 当地时间4月18日，奈飞公布2024年第一季度财报，业绩再次闪耀。 订户数量增量超预期一倍，增长了960万。营收同比增长15%，净利润同比增长79%，营业利润率也增加了7个百分点。 也就是说，奈飞用户更多了，赚了更多的钱，盈利能力也变强了。 回头看两年前，奈飞经历史上首次用户下滑，股价跌到2018年以来的最低点，一代流媒体巨头貌似要神话终结了。 通过一系列组合拳，包括缩减成本开支、打击共享账号（不让“白嫖”了）、推出含广告订阅计划、涨价等，奈飞已经在2023年重新站起来，并且维持了很好的劲头，几乎每次财报都长得像奖状。 奈飞一次又一次地对外表示：我们不一样了，我们现在注重盈利，注重可持续性，而不是光盯着用户增量。 光强调可能还不够。随着财报发布，奈飞公布了一个惊人的消息：用户数量多少，不会定期自曝了。 从2025年开始，奈飞将不再持续地、定期地披露其用户数量。只会在达到一些里程碑时，对外宣布一下好消息。 这是奈飞的又一次重大改变，过去，奈飞一直保持着高透明度，并对此颇为自豪。但就像当年对广告低下高贵的头颅一般，在发展面前，没有什么是不可改变的，哪怕是奈飞也一样。 奈飞已经进化了，它想让外界看到这一点。 1. 奈飞的季度盈利和收入超过了预期，盈利能力指标也表现强劲。 2024年第一财季，奈飞营收93.7亿美元，较去年同期增长15%，净利润同比增长79%至23.3亿美元。每股收益5.28美元，高于预期的4.52美元。相比之下，去年同期奈飞每股收益为2.88美元。 第一季度奈飞营业利润率为28.1%，而去年同期为21%。此外，公司的季度自由现金流为21.4亿美元，高于19亿美元的普遍预期。 简而言之，奈飞2024年第一季度不仅新增用户较预期翻倍，且收入至少是两年来的最佳水平，而利润率至少是三年内最高。 连续几个季度的业绩飘红，让奈飞的股价不断上涨。目前，奈飞的股价处于52周以来的高位，从2023年3月低于每股300美元，到如今600美元以上。不过，奈飞预警下季度用户增量将有所下降，引发4月18日美股盘后股价下跌4%。 2024年第一财季，奈飞的订户总数增长960万，达到2.696亿，远超增长480万的华尔街预期。这也是奈飞连着两个季度用户增长远超预期，上个财季奈飞的订户总数净增1300万。 这将是我们最后一次看到奈飞订户数量的季度报告。奈飞表示，从明年开始将停止报告季度会员数量，只会在订户达到某些里程碑时对外宣布。 转向后的奈飞如今更关注的是赚钱和用户留存：“正如我们在前几封信中指出的那样，我们把收入和营业利润率作为我们的主要财务指标，把参与度（也就是花费的时间）作为客户满意度的最佳代表。” 2. 广告计划的威力已经初显。一季度选择含广告订阅计划的用户比上一季度增长了65%，且在此前两个财季已经相继增长了70%。目前，广告计划的订户占奈飞所有订户的40%以上。 两年前，奈飞2022年第一季度订户环比减少20万，是其历史上首次出现的用户量下滑，并在第二季度再流失97万用户。疫情之间的股价涨幅奈飞全部吐了出来，还迎来了2018年以来的股价最低点。 压力中的奈飞开始转向，不仅一改对“共享账号”的宽容态度，更是破天荒地对广告低头。跟随竞争对手迪士尼、HBO等的脚步，奈飞在2022年11月正式推出广告服务，这个时间点，比外界预期的还早。这一举动，也被国内戏称为“偷师爱优腾”。 含广告的订阅计划价格远低于标准订阅，彼时奈飞新推出的“广告基础套餐（Basic）”收费6.99美元，用户每小时会看大约4分钟的广告，而不含广告的最廉价基础套餐价格9.99美元/月。其后，奈飞在广告计划上加大力度，取消了其在美国和英国的无广告基础套餐。也就是说，用户要么选择每月6.99美元的套餐，忍受广告；要么选择15.49美元的标准套餐或19.99美元的高级套餐。 付费共享的模式则瞄准了过去通过免费共享账号“白嫖”的用户，奈飞称这样的用户有将近1亿。 这是一次战略级的转变，奈飞明确表示将财报的重点从关注用户数量转向关注盈利能力和可持续性。 奈飞拥抱广告，也许打脸了过去，却造福了未来。推出广告计划仅半年多，奈飞的业绩就开始回暖。2023年第二季度，奈飞新增用户589万，公司将业绩增长归功于扩大了账户付费共享应用的范围，以及推出的广告订阅计划开始起效。奈飞的股价也开始上扬，一年的股价累计涨幅达136%，财报发布前，华尔街多家大型机构纷纷上调目标价。 正如奈飞所强调的，用户增长已经不再是奈飞最关键的指标。含广告订阅模式、打击共享账号、涨价，已经是奈飞的赚钱三板斧。 除此之外，奈飞还在体育直播、视频游戏以及其他提供商的内容许可协议方面下了大赌注。 过去奈飞对原创内容执念颇深，但现在对授权内容加大采买力度。美国网络有线电视台播了九季的剧集《金装律师》去年登陆奈飞，迅速打破观看记录，并在流媒体服务的十大排行榜上“霸榜”数周，证明了授权内容的巨大价值。 今年2月，奈飞宣布和WWE（美国职业摔角）达成为期10年的协议，自2025年开始在平台播出其王牌节目Monday Night Raw，同时成为其美国之外所有WWE节目的播放平台。这是Monday Night Raw首次离开传统有线电视进入流媒体平台播放，而奈飞此举也被外界认为是进军体育的号角。 至于视频游戏，据《华尔街日报》，奈飞已花费约10亿美元购买游戏工作室并建立业务。奈飞的一些成功剧集被改编成游戏，如《鱿鱼游戏》。今年初，媒体援引知情人士的消息称奈飞高层已经讨论如何从游戏中进一步创收，涉及的想法包括内购、对正在开发的更复杂的游戏收费、提供含广告游戏等。 转舵两年，奈飞已经告别“单纯”，在追求成为六边形战士的路上越走越远。 3. 停止每季度披露用户数量，是奈飞做出的又一重大决定，这一消息迅速吸引外界注意。 《好莱坞报道》认为奈飞停止披露用户量“标志着流媒体战争时代的结束”，因为在流媒体战争早期，利润尚不明朗，该指标一直是华尔街关注的焦点。 而The Verge则指出，奈飞“正在变成有线电视”，不再把价值寄托在注册用户身上，而是打赌他们会保持订阅，甚至可能会为增加一个额外的成员而付费。 对于这一决定，奈飞解释：“在我们的早期，当我们没有收入或利润，会员增长是我们未来潜力的一个强有力的指标。但现在我们正在创造非常可观的利润和自由现金流（FCF)。” “我们还在开发新的收入来源，比如广告和我们的额外会员功能，因此会员资格只是我们增长的一个组成部分。此外，随着我们的定价和计划从单一层级发展到多层级，并根据不同国家的不同定价点，每个增加的付费会员都会产生非常不同的商业影响。” 奈飞不想再被用户数量牵着鼻子走。 长期以来市场形成了以用户数量论奈飞成败的习惯，对奈飞用户波动反应强烈。正如这次，奈飞的财报业绩喜人，但因预警下个季度因为“季节原因”用户增量会减少，公司在美股盘后的股价转跌4%。 奈飞未必能一直维系用户的高增长。如今的第二波用户增长更多的是拜赐于打击账号共享和低廉的广告订阅计划的组合拳，在明年这种增长可能会放缓。 通过停止定期披露用户数量，奈飞想要迫使外界以收入、盈利和自由现金流等指标来评判自己。 “我们已经进化了，我们还将持续进化。”奈飞联席CEO格雷格·彼得斯（Greg Peters），他在财报电话会议上表示。

文 | 简斐然 孙静 AI工具独立开发者「Alchain花生」最近做了一个小测试。在GPT Store上，他把自己开发的一款用户数5000+的GPT（模拟Claude 3 Opus）调成了付费模式，想看看海外用户是否真有更高的付费意愿。 6小时后，他获得了第一笔用户打款，5美元。在他展示的后台截图中，这款应用在最近7小时内，入账20美元。 「每天收获几笔咖啡钱吧。」Alchain花生轻描淡写地聊到付费测试的初衷——既然当下Open AI无法按照年初承诺的那样——在一季度启动GPTs开发者收于分成计划，且GPT Store已有烂尾之嫌，他想试试AI开发者有没有可能找到自己的商业模式。 ▲「Alchain花生」应用后台的入账截图 从去年下半年开始，基础大模型厂商就不断呼吁，口袋不够深的就别卷模型层了，赶紧去开发AI应用。比如百度创始人李彦宏不厌其烦地布道：AI原生时代，我们需要100万量级的AI原生应用。 IDC预计，到2024年，全球将诞生超过5亿个新应用，这一数字几乎等同于过去40年累积的应用总数。 这些乐观的判断皆指向终局，一个宇宙大爆炸后的新时代。不过我们更关注的是当下，这个由大模型主导的狂热浪潮是否会带来前所未有的AI类App「通胀」？ 一方面AI应用开发门槛已经极大降低——2008年苹果推出 App Store时，应用开发者还需要学习Objective-C语言，如今的大模型厂商们则提供自然语言开发，懂不懂代码不再重要，人人都可以成为开发者。 另一方面，AI技术迭代速度远超移动互联网。熵基科技首席科学家陈书楷直言，大家都知道，能力更强的新模型如ChatGPT5出来之后，有可能你现在正在做的很多事情都是白做了，「今天这个现象，是互联网时期没有的。」这也意味着一批AI应用的生命周期可能短如蟪蛄。 起码目前看起来，时代的金矿仍蕴藏于混沌之中。 但没有人愿意在牌桌之下。 01 AI应用「通胀」时代： 开发者、「App工厂」们都发动了 当一名国内普通用户想要体验AI助手应用，他可能要患上供给过剩的选择恐惧症：手机应用商店里，不仅有五花八门的豆包、文心一言、讯飞星火、Kimi、通义千问、智谱清言、紫东太初……还有一堆形神都似ChatGPT的套壳产品，可以说应有尽有，但似乎又难免趋于同质化。 迷惑的远不止用户。当被问及自家到底有多少个AI应用上线时，至少有两家科技大厂的内部人士都对我摇起头：「说不上来」「数不清」。 在这波AI原生应用浪潮中，不少大厂本着所有应用都值得被AI重构一遍的思路，鼓励内部疯狂赛马，也由此导致，部分AI应用以独立App或PC端插件形式推出，并未叠加到主App当中，甚至可能连其他业务部门的同事都不知情。 没有科技公司想错过这波AI应用浪潮。况且，中国公司本就以擅长做应用层著称。 从公开信息来看，目前百度、字节、阿里等都在争分夺秒。 像百度，除了用AI改造原有App、上线文心一言之外，还发布了「万话」「小侃星球」「SynClub」等社交类AI应用、「文心一格」等AI绘画工具以及「AI用药说明书」、「智能候诊室」、「有医笔记」等医疗类AI应用。 暗中发力的「App工厂」字节，最近半年推出的AI应用不下10款，除了聊天机器人「豆包」、AI伴侣类「心晴」、AI社交类「话炉」（猫箱），类似Sora的AI视频工具「Dreamina」也在内测之中，而这些还只是字节野心的冰山一角。有媒体报道，字节还在秘密研发多模态数字人产品、AI生图产品，剪映团队也在封闭研发全新AI产品。 其他公司如科大讯飞，除了聊天机器人「讯飞星火」，也有AI口语助手「星火语伴」、讯飞写作、智慧工牌等效率工具上线……此前专注技术解决方案的AI技术公司商汤科技，也在发布自家大模型之外，下场搞起应用，推出「商量」、「秒画」、「如影」「小浣熊」等生成式AI应用产品，并将生成式AI应用列入今年的重点发力方向。 在国内外基础大模型厂商、技术解决方案商、开发者、投资人的联合推动之下，AI应用正进入一个供给侧的爆发阶段。2023年，软件项目托管平台GitHub人工智能项目的数量暴增59.3%。百度方面数据显示，截至今年3月，其千帆AppBuilder平台上每周新增应用突破3000；到4月，平均每周新增应用达六七千个。 在北京的地铁车厢中，甚至已经出现智谱清言这类对话式AI应用针对C端市场的高调推广。在此之前，同类型的Kimi已经在线上渠道刷足了存在感。 C端用户也正对AIGC报以极大热情。根据QuestMobile的洞察，独立APP的需求持续增长。2024年1月，TOP10 APP去重用户规模同比增长37倍。头部APP的活跃用户超5千万。 不过这场爆发的「暗面」则是AI应用的速生速死。去年9月，美国知名科技风投公司a16z根据月访问量整理了一份Top50 AI应用榜单；今年3月，该公司推出最新Top50 AI应用榜单时发现，名单上40%的应用都是新面孔。这意味着，半年内至少有20款AI应用已经掉队。 对于这个数字变化，a16z表示，「令人瞠目」。 QuestMobile数据也直接印证了这一行业趋势。今年1月，国内头部AIGC APP活跃率均在20%以下，比较低；忠诚度方面，3日留存均在50%以下；流失风险高，部分APP的卸载率在50%以上。 这一点同移动互联网时代不同。移动互联网初期，一大堆高频的原生应用很快被创造出来，并形成崭新的商业模式，比如国外的Instagram，国内的微信、滴滴……「但AI目前还没到这地步」，独立开发者「Alchain花生」认为，当下AI应用更多是在提升既有产品的用户体验，而且主要作用在生产力端。 AI应用进展比大家期待的要慢，背后主要「卡脖子」的大概还是基础大模型。打个不太恰当的比方，45亿年前地球诞生之初是不太可能出现寒武纪那样的物种大爆发盛况的，因为地球本身仍处于剧烈变化中，动不动就被其他行星碰撞，还没有大气保护罩，可以说，尚未完成塑形。只有等地球内外部环环境于相对稳定了，才有生命可言。 大模型便处于类似的阶段。业内人士公认，大模型的迭代几乎以周为单位。反映到科技媒体的资讯弹窗中，「炸裂」这个词都快不够用了，因为每隔几天就会有新的颠覆者出现。 MiniMax创始人闫俊杰在接受《晚点》采访时提到，产品价值的来源，核心还是模型性能和算法能力，「你可以做很多产品feature，但你会发现，几乎所有大的提升都来自模型本身的进步。」 传说中将于今年登场的GPT-5，被认为将掀起更大的海啸，或者说成为AI发展史上举足轻重的一个分水岭。某工具软件出海企业人士姜辛在同《降噪NoNoise》交流时提到，今年可能会有一大波套壳类应用受到大模型迭代的挤压，预计会死掉一批，「基础大模型自身功能的迭代，就可能替换掉那些App的产品价值。」 对于这一点，曾经的AI文本生成工具明星——Jasper大概是如鲠在喉。而OpenAI 发布新一代视觉大模型Sora后，也有业界人士担心Pika、Runway等一众AI视频产品再无活路。 在「Alchain花生」看来，一些没有护城河的AI应用原本就属于「屎上雕花」，价值不大；但一些工具类产品在跟场景结合后产生价值的，不至于被颠覆，比如Monica、sider、沉浸式翻译等插件应用。它们把大模型能力和用户实际使用场景结合后，都提供了不错的价值。 02 有价值的AI应用 都跟特定场景结合 价值正成为衡量AI应用会否被技术迭代所覆盖的重要标准。 在a16z整理的AI应用榜单中，生产力工具类应用MaxAI，把ChatGPT、Claude、Gemini/Bard、Bing AI等模型的部分能力抽离出来，整合到一起，基于应用场景做一个封装的插件，可以帮用户总结文本、辅助写作、创建图像。 本质上，MaxA做的是「水管」生意。有业内人士透露，该团队已获得高额融资。 另一款受到关注的Chrome插件——Monica，其创始人肖弘在阐述产品价值的时候提到，他们做了很多很具象的场景里面的工作，比如回邮件、帮用户总结文章或者在用户打开一个YouTube视频的时候，帮其总结每段内容。这些功能都通过插件潜入浏览器，因为浏览器插件在海外是一个比较主流的产品形态。 在极客公园大会上，肖弘还提到关键一点，应用层创业者应该想办法收集用户在特定场景的数据，有了数据，AI应用便可以与大模型这个大脑形成协作关系。 数据也是很多AI应用即便没有找到商业模式、也会依然做下去的原因。姜辛告诉我们，像个人助手和效率工具，可以积累用户数据、行为数据，这样在产品下一次迭代时就有了数据参考。 至于基础大模型迭代带来的App「短命」，姜辛坦言，这样也好，倒逼C端应用继续迭代、在细分场景做深，也倒逼开发者思考——产品下一步要往哪个方向迭代？护城河是什么？「打个比方，剪映是通用的视频制作工具，但创业者可以根据剪映拆分出细分功能，单独做成产品。 姜辛认为，C端应用比B端应用更容易触及天花板，因为当前字节、百度这类大公司，甚至商汤科技这种技术方案提供商都开始下场做AI应用了，竞争会很激烈。 对于小规模的大模型初创公司来说，关键是如何能够找到自己的竞争壁垒。趣丸网络副总裁、前经纬中国副总裁庄明浩此前对媒体表示，他观察到，很多初创公司转向了「小作坊做小工具」的模式：先找准一个市场上还没有的功能与产品，抓住窗口期，通过运营手段快速推广，哪怕这个窗口期只有3到6个月，也可以挣到一笔钱，而后继续寻找新的市场机会。 以妙鸭相机举例，这一产品刚推出便受到了市场的追捧，从第一天便开始收费，但两个月后市场的热度也很快就降了下来。这与移动互联网时代的应用早期通过免费争夺用户市场，而后再逐步开始收费的创业模式已经完全不同。 沪渝人工智能研究院的徐工程师告诉我们，AI时代和移动互联网时代创业最大的不同是，当时大家最主要的关注点在于抢占市场份额，但现在大家主要是在探索商业模式。 量子位智库新近发布的《中国AIGC应用全景报告》显示，C端AIGC产品以智能助手以及图像生成类的生产力工具为主，虽然用户量大（纯C端占比50%以上），但盈利状况普遍不乐观，近50%的产品当前仍未有明确的收入模式，以免费为主。相较之下，B端产品商业模式较为清晰，以订阅和按需付费为主。 姜辛直言，包括他所在公司在内的很多应用开发商，大家其实都想去切B端场景，瞄准行业+AI，但囿于缺少行业kown-how，其实也很难切进去，更别提大幅改造。 在同《降噪NoNoise》交流时，蚂蚁数科某业务负责人也认为，大模型加持下的场景化能力要想在产业端落地、做出价值，还需要一点时间。这个「价值」，要么让此前的业务更有效，要么让企业能做此前做不了的业务。但目前来看，大多数企业还在探索阶段，「没那么快」。 如果从全球视角来看，追求风险投资也成为一类AI企业的专属道路。例如意大利科技公司Bending Spoons，便是视频编辑器Splice和照片增强器 Remini的幕后推手。不久前，该公司对外宣布获得了1.55亿美元的股权融资。 03 急不来 按照人工智能研究者、认知学家Gary Marcus的判断，生成式AI要达到互联网甚至智能手机带来的那种变革水平，还须有巨大的改进。 一个繁荣的AI原生应用生态，需要大模型、智能算力、AI原生应用研发新范式三要素相辅相成。从这个维度来看，杀手级的AI原生应用的问世是急不来的。 熵基科技首席科学家陈书楷直言，「大家要去做开发、做测试，要克服各种困难，解决各种各样的实际问题，所以不可能太快，但是润物细无声，大家确实都在做。」 他认为，作为AI应用的开发者，大家首先要关注的是AI怎么去解决实际业务当中的问题，再者就是随时关注最新的技术发展。 陈书楷看到，当前各种应用模式也是在不断的成熟和发展的过程当中，比如基于知识库的应用、基于Agent的应用，都会不断的有新的成果出来，这些成果能够直接提升现有AI应用的水平。与此同时，大模型本身的基础能力在不断提升，AI应用的一些局限性也会不断被打破。 业内不少人认为，AI Agent或许可打造出AI原生场景及应用。AI Agent是指在人工智能领域具有自主决策能力、环境感知能力和反应能力的智能体。AI Agent强调主体的自主性、反应性、主动性和社交性等方面的能动特征，而具有理解生成、复杂推理、自主学习等类人脑功能的大模型，则可以作为Agent的基础而存在。 当AI Agent以App的形态出现时，这也意味着，Open AI的GPT Store可能会面临来自APP Store的竞争。毕竟，Writerbuddy研报告中显示，超过60%的用户习惯于在手机等移动终端上访问AI工具。 这同时或许也表明，AI领域的创业公司们，可能会迎接更大层面的机会和挑战。 回望移动互联网时代，在2014年，中国智能手机用户首次超过5亿人，成为拥有智能手机用户最多的国家。疯狂生长的移动App正占据新的风口。2015年4月，我国主要应用商店的应用规模已累计超过400万个。 但这些App的生命周期平均只有十个月。其中，85%的用户会在1个月内将其下载的应用程序从手机中删除，而到了5个月后，这些应用程序的留存率仅有5%。 而这一场景，恐怕在AI时代只会愈发惨烈，AI应用「通胀」在所难免。 但即便如此，在同样大厂当道的当时，字节跳动、陌陌、滴滴等一系列创业公司，依然杀出了属于自己的生路。腾讯更是凭借微信，将原本平起平坐的对手们远远甩下。 那么，在可能新一轮时代「金矿」中，又有谁可能会成为新一轮的优胜者？谁有可能会被时代抛下？对此，我们充满好奇，只不过，这一答案，要先交给时间。 （注：应受访者要求，姜辛为化名）

快科技4月19日消息，高通在社交平台上预告，高通骁龙X系列AI PC处理器将在4月24日亮相。 据悉，这次发布会高通将推出骁龙X Elite和骁龙X Plus芯片。 公开资料显示，这并非高通第一次进军PC市场，之前高通陆续推出过骁龙850、骁龙8cx等PC平台芯片，但是没有引起太大的反响。 这次高通骁龙X Elite推倒重来，基于台积电4nm工艺打造，采用12核Oryon大核心设计，CPU单核性能可与苹果M系列及英特尔酷睿芯片进行正面较量。 跑分方面，骁龙X Elite多线程性能领先苹果M3超过了28%，同等功耗下单线程、多线程性能分别领先于酷睿Ultra 7 165H约54%。 另外，骁龙X Elite采用全新架构，可以在不借助二次编译的情况下，直接高效运行x86优化的Windows应用程序，弥补了骁龙8cx的短板。

当地时间4月18日，Meta正式发布了外界期待已久的大语言模型Llama 3，共有80亿和700亿参数两种版本，号称是最强大的开源大语言模型。 Meta表示，Llama 3在多个关键的基准测试中性能优于业界先进同类模型，其在代码生成等任务上实现了全面领先，能够进行复杂的推理，可以更遵循指令，能够可视化想法并解决很多微妙的问题。 在同日Youtube平台公布的一段长达1个多小时、2万字的深度访谈中，Meta公司首席执行官扎克伯格分享了有关Llama 3的更多信息，以及Meta在人工智能（AI）领域的深入思考，包括AI助手Meta.ai的演变、未来AI技术的发展方向和开源AI的潜在风险等。 图片来源：访谈视频截图 关于Llama 3模型：4050亿版本预计今年晚些时候推出 Meta的Llama 3大模型不仅将作为开源软件提供给开发者社区，还将为AI助手Meta.ai提供支持。扎克伯格在访谈中表示，“我们正在做的最重要的事情是升级模型。有了Llama 3，我们现在认为Meta.ai是人们可以免费使用的最智能的AI助手。我们还整合了Google和Bing以获取实时知识。” 谈及Llama 3，扎克伯格称，“我们实际上训练了三个版本，分别是80亿、700亿和4050亿的密集模型，其中4050亿的模型仍在训练中。然而，对于80亿和700亿的模型，我对其结果感到非常兴奋。它们在规模方面处于领先地位。” 据他介绍，这些新版本将为现有版本带来多模态性、更多语言性和更大的上下文窗口。Meta希望今年晚些时候推出4050亿的模型，尽管仍在训练中，但就目前的训练水平而言，它已经达到约85 MMLU（注：MMLU意为“多语言理解均值”，是一项用于衡量大语言模型性能的指标），预计其将在许多基准测试中拥有领先的基准。700亿的模型大约是82 MMLU，在数学和推理方面拥有领先的分数。 关于AI模型训练：资本之外，能源将成为限制 谈及AI大模型的训练，此前有报道称，Meta计划在今年年底前采购35万个英伟达Nvidia GPU。 对此，扎克伯格在访谈中透露，“那是我们的整个舰队。我们建立了24000个集群，这些集群是我们用于训练大型模型的单个集群。由于我们服务的社区规模庞大，我们所需的推理计算与训练的比率可能比大多数其他做这些事情的公司高得多。” 他同时指出，大型AI模型的训练可能会面临资本和能源限制等问题。“我认为在我们达到这一点（指的是资本投入不再值得）之前，你会遇到能源限制。因为我认为还没有人建造过千兆瓦的单一训练集群。”未来，也许获得能源许可就像一个受到严格监管的政府职能。 图片来源：访谈视频截图 关于AI未来：多模态和情感理解至关重要 当被问及Llama版本如Llama 10最终是否会强大到取代程序员时，扎克伯格说：“我不确定我们是在取代人，还是在为人们提供工具来做更多的事情。但是，我并不认为人类存在一个单一的智力门槛，因为人们拥有不同的技能。在某种程度上，我认为人工智能可能会在大多数方面超越人类，这取决于模型的强大程度。但我认为这是一个渐进的过程。我并不认为AGI（通用人工智能）是一蹴而就的。我认为你基本上是在添加不同的功能。” 他还特别提到了多模态性的重要性。“最初是照片、图像和文本，但最终是视频。”他同时称，“我还没有看到业内其他人关注的一点就是情感理解。”Meta正在努力提升AI的推理能力和记忆能力，以应对更复杂的用户需求。 至于未来几十年AI的发展，扎克伯格认为，人工智能的出现与人类进化的重要性相当。AI将改变我们的工作方式，并为人们提供所有创造性的工具来做不同的事情，将真正使人们能够做他们更想做的事情。 关于开源：会开源100亿美元模型，但不会开源产品 谈及广泛使用AI可能带来的问题时，扎克伯格说：“我想到的一个安全类比是，并不只是人工智能，很多不同的东西都有安全漏洞。” 那社会应该如何应对这个问题呢？他认为，开源软件是解决此问题的一个重要部分，它使得当对软件进行改进时，它不会仅仅局限于一家公司的产品，而是可以广泛部署到许多不同的系统中。而且这些东西的工作原理是有标准的，世界有可能在短时间内共同升级。在他看来，这种情况比一个人工智能更集中的世界要健康得多。 在访谈中，他也坦承，AI也可能带来风险。“我认为缓解这种情况的最佳方法可能是拥有优秀的开源人工智能，使其成为标准。在很多方面，它可以成为领导者。这样一来，它就确保了这是一个更加公平和平衡的竞争环境。” 他强调，“基本上，我通常非常倾向于认为开源对社区和我们都有好处，因为我们会从创新中受益。但如果在某个时候，某样东西的能力发生了一些质的变化，我们觉得开源是不负责任的，那么我们就不会开源。” 在被问及是否会开源100亿美元的模型时，他表示，只要对他们有帮助，就会开源。然而，他同时也提到，“我们在开源软件方面有着悠久的历史，但我们不倾向于开源我们的产品，我们不会将Instagram的代码开源。我们采用了大量的基础设施，并将其开源。在我们的历史上，最大的项目可能就是开放计算项目，我们将所有的服务器、网络交换机和数据中心的设计开源。这个项目最终证明非常有价值，因为虽然很多人都可以设计服务器，但现在行业已经对我们的设计进行了标准化。这意味着供应链基本上都是围绕我们的设计建立的。随着数量的增加，对每个人来说都更便宜了，为我们节省了数十亿美元。”

如今，大型语言模型（LLM）已经成为了我们生活中的好帮手。 当用户使用大模型时，模型首先会将输入的内容拆分成一个个的词元（token），通过分析这些词元来生成答案，为我们解答疑惑、提供建议、翻译外语、撰写报告······但是，你能想象大模型也会出错吗？ 想象一下，你正在使用最新款的智能手机，它快速、聪明、几乎可以做任何你想要的事情。 但偶尔，你发现手机的一两个按键不按常理出牌——比如说，你按下「S」，它偏偏跳出「E」，或者干脆点了没反应，那估计用的时候就只想砸手机了。 大模型中存在一些故障词元（glitch token），一个个本应协助模型流畅运行的小小词元，偏偏要搞点小破坏。 针对这个情况，由华中科技大学、南洋理工大学等高校联合组成的研究团队近日发表了一项研究，该工作已经被软件工程领域国际顶级会议——FSE 2024接收。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.09894 项目链接：https://sites.google.com/view/glitchhunter-fse2024/glitchhunter 该研究是第一个关于故障词元的全面研究，并且研究中针对故障词元的检测方法为减少大模型中与分词（tokenizer）相关的错误提供了有意义的见解。 简单来说，这项研究就像是在告诉我们：在大模型的世界里，有些小故障不仅仅是小插曲，它们可以大大影响模型的输出质量。通过识别出这些故障，可以更好地理解和优化这些聪明但偶尔会犯糊涂的大型语言模型。 论文简介 这篇工作中，作者首先提出了一个实证研究来了解故障词元在大语言模型中的存在性与普遍性。作者调查了包括GPT-4，Llama-2在内的七种热门的大模型，其中包含了三种不同的分词器，总共分析了十八万个不同的词元。 作者要求大模型完成针对词元的三个基础且简单的任务：复现，拼写以及求长度。根据不同的词元的完成情况，作者从完成形式上不能完成任务的词元分为了如下图所示的5个种类。在此基础上，只要这个词元不能够完成以上的三个任务之一，他就会被标记为故障词元。 实证研究的第二个问题是对故障词元的形式进行分类。这些词元有些是不同单词的组合，一些是无意义字母的堆叠，还有一些是单纯的无意义的符号。作者通过人工标注的方法，将这些所有的故障词元分为了表所示的5个种类。 实证研究的第三个问题故障词元在真实的数据集中的存在情况。作者研究了包括Alpaca，ShareGPT在内的用于大模型微调的主流数据集，发现在每个数据集中平均有2%以上的故障词元。这说明了故障词元在数据集中很普遍，而且很可能会影响到使用这些数据集进行微调的模型的效果。 在实证研究中作者还发现，故障词元在嵌入空间中有聚集效应，这便启发作者可以通过聚类的算法来完成针对故障词元的识别工作。 作者基于上述的发现构建了GlitchHunter，一种用于检测大模型中故障词元的自动化工具，主要依赖迭代聚类技术来识别潜在的故障词元群组，整个检测流程分为几个步骤： - 构建词元嵌入图(TEG, Token Embedding Graph)：首先，GlitchHunter会构建一个包括所有词元及其相应的嵌入向量的词元嵌入图，来展示所有词元在嵌入空间中的位置和相互之间的关系。 - 候选聚类：接着，GlitchHunter在词元嵌入图上寻找紧密聚集的词元，使用Leiden聚类算法形成潜在的故障词元群组，这些词元通常有相似的特征。 - 假设检验：在每个词元群组内，GlitchHunter进行假设检验，通过分析群组内词元的行为和输出结果来找出群组内行为显著偏离预期规范的词元，确定哪些群组实际上包含故障词元。 - 更新与迭代：选定包含故障词元的群组后，这些词元会被整合到一个更新的词元嵌入图中。随后，GlitchHunter会继续进行聚类和检测，直到词元嵌入图不再经历任何更新，即没有新的故障词元被发现。 通过这种方法，GlitchHunter能够有效地在大数据集中快速定位并处理故障词元，减少错误输出，提高语言模型的整体质量和可靠性。 为了验证GlitchHunter的效果，本文采用了几项关键指标来比较GlitchHunter与几种基线方法的性能，包括随机抽样、基于规则的随机抽样和K-means聚类。评估结果显示，GlitchHunter在各个测试模型中普遍表现出色。 首先，GlitchHunter的真阳性率（True Positive Rate）显著高于其他方法，这表明它在实际检测到故障词元的准确性方面表现优异。同时，其精确度（Precision）达到接近或等于100%，远高于其他比较方法，这反映了其在识别故障词元时的高精确性。 在召回率（Recall）方面，GlitchHunter同样展现了较高的性能，有效地识别了大部分存在的故障词元，确保了较少的遗漏。 此外，GlitchHunter相较于完整遍历词元表的方法，显著减少了所需的时间和处理的词元数量，展示了其在达到高性能的同时保持了较低的资源开销。这些评估结果充分验证了GlitchHunter在实际应用中提高LLM输出质量和可靠性的潜力，证明了其作为故障词元检测工具的有效性和实用性。 未来工作 在这个工作中，作者完成了对故障词元的系统性探究，但是对于故障词元出现的原因以及如何进行修复并未进行过多的探讨，而这也是进行故障词元研究的终极目标：解决掉所有这样的故障词元，完善大语言模型对于每一个词元的理解。

作者丨 kiki 编辑 | 山核桃 严格遵照自己日程表的Meta没有人们失望，在上周曝出推出Llama 3 两个版本后，扎克伯格向大模型开源阵营补给了最新的子弹——Llama 3 系列的 8B 和 70B 参数的两个模型。 英伟达研究经理Jim Fan 表示，即将推出的Llama 3-400B+模型将是社区获得GPT-4级别模型的重要里程碑。Abacu.AI的联合创始人Bindu Reddy，也是开源大模型的支持者，则认为，封闭人工智能的时代很有可能结束，Meta用一个「小故事」改变了世界。 Meta是开源大模型的执旗者，在过去一段时间内，随着谷歌、xAI等陆续加入开源阵营，「开源or闭源」这一老生常谈的话题又再度回到舞台之中。不过对Meta来说，放出Llama 3 不是重点，对手的竞争、人才的流失，Meta还远没到「开香槟」的时刻。 对于Llama 3 的表现，扎克伯格在最新一档播客中接受采访时这样评价：“80亿的模型几乎与我们发布的最大版本Llama 2一样强大，因此最小的Llama 3 基本上和最大的Llama 2 一样强大。” 市面上针对Llama 3 的分析已不再少数，「硅基研究室」提供的「省流版」将Llama3的亮点总结为六个方面： 1、在多个基准测试中展现出领先的性能； 2、推理、代码能力明显增强； 3、Meta构建了一个新的、高质量的人类评估集，包括了12个关键场景的 1800 个提示词。 4、数据上，Llama 3 在超15万亿token进行了预训练，数据集是Llama 2 的7倍。 5、通过技术优化提升训练效率。Meta通过数据并行化、模型并行化和管道并行化技术，Llama 3 训练的效率比Llama 2 提高了约三倍。 6、降低了虚假回答的拒绝率，这是因为配备了Llama Guard 2、Code Shield、 CyberSec Eval 2等安全工具。 从上述亮点中不难看出，扎克伯格和Meta显然是有备而来而来，不仅继续秀了scaling laws的魔力，还针对训练效率、虚假回答的拒绝率等科技圈关注的模型能力一整个进行了升级。 当然，除了模型能力外，另一个关键词，还是「开源」。扎克伯克在采访中也再度强调了开源的重要性：“如果未来人工智能系统没有得到广泛部署，而且不是每个人都能使用它们，我会感到失望.....缓解这种情况的最佳方法就是拥有优秀的开源人工智能，使其成为标准，它确保了一个更加公平和平衡的竞争环境。” 过去一段时间内，「开源阵营」的呼声似乎日益强大。前有谷歌开源大模型Gemma，后有马斯克开源 Grok，不久前，在评测榜单上，AI独角兽Cohere的 Command R+ 还跑赢了GPT-4。 不过，目前Llama 3 系列的「超大杯」模型（400B参数），目前还在训练，此前报道或在今年7月推出。Meta表示，未来将在发布具有新功能的多个模型，包括具备多模态能力、多语言交互能力、更长的上下文窗口和更强大的整体能力。不过据The Verge报道，Meta目前尚未最终决定是否开源400B的版本。 在《那些年扎克伯格的错过与过错》一文中，我们曾详细梳理Meta的AI战略。在这场生成式AI浪潮中，之所以说在Meta迅速变革，原因有二：一个是区别于OpenAI等巨头的闭源路线，Meta加入战场的姿态是「开源」，这无疑为其争夺了更多的好感。 另一个原因则是扎克伯格本人对AI的态度，从过去混乱的AI策略转变为整合。关注无论是与微软合作，还是此次发布Meta AI加速与自家的产品生态融合，这都不难看出Meta在积极改变。 但之所以说，Meta还没到庆功时刻，原因也有两点：首先，从宏观来看，Meta想要的还是太多了。一方面需要继续应对自己的AR/VR头显「元宇宙」野心，除此以外，还需要继续投身大模型的基础研发。 其次，则是人才隐忧。Meta在2023 年7 月发表 Llama 2相关研究论文中，其中 68 位作者已至少有10 人离开了Meta。而不少参与Llama 3 的研究人员也离开了 Meta，其中包括负责安全事务的Louis Martin和负责强化学习的Kevin Stone。 不久前，Meta又失去了三位高级AI员工，包括AIGC高级总监Devi Parikh、计算机科学家Erik Meijer和Meta AI 研究科学家Abhishek Das。 一位业内人士此前曾形容，今年的AGI竞赛不是「短跑」，更像是一场「马拉松」。对扎克伯格和他的Meta也是如此，据其采访透露，扎克伯格已经在考虑Llama 4、Llama 5，这会是一场更持久的竞争。

去年，和英伟达合作的Masterpiece Studio被推荐为最好的3D建模生成式AI之一，也是人工智能文本到3D生成器，可创建实时可用的3D头像、角色和道具。 Kaedim也是英伟达人工智能初创计划启动的一个项目，位于伦敦，它是一家AI 2D转3D模型公司，提供简单的图生3D资产创建服务，用户上传1-6张图便能生成3D模型。据官网，平台已生成资产51098个，最近他们推出3D资产交易平台Marketplace，提供10000种易编辑、无损的3D资产给消费者选择。其主要服务行业为游戏娱乐，另有电商、建筑设计、动画影视等合作伙伴。 图源：Kaedim官网 Konstantina Psoma在2020年创立Kaedim，起初是因为她在课程作业的3D动画制作艰难，后在英国布里斯托大学读研时全心投入2D转3D的ML算法研究，并在校园企业竞赛中创立该公司。 3月11日，Kaedim筹集到A轮1500万美元，领投方为A16z Games，Scott Gelb（Riot Games前总裁）、Nate Mitchell（Oculus联合创始人）、Eden Chen（Pragma首席执行官）、Siqi Chen（财务分析软件Runway首席执行官）等参投。 据报道，Kaedim已有250个大型客户，用户基数每月增长2万，实现7位数年收入。它的C端用户包括3D建模爱好者、室内设计师、产品设计师、动画师。 1. 2D转3D，做到7位数年收入 AI生成3D并不简单，受限于训练数据的获得和开发的难度，尽管有公司做这项业务，但大多成本高昂，需要思考好商业化路径。 今年1月，A16z领投的另一家生成3D资产的公司Lumalabs生成高质量资产，成品模型放在现实世界中可以“以假乱真”，被称为3D领域的Midjourney。1月，Luma AI发布了Genie 1.0，一句文字提示，10秒生成4个高保真3D模型，尽管效果五花八门，但贴图、材质让模型十分逼真。 00:19 视频源：Luma官网展示作品，Created by @Jhues Luma的融资主要用于研发和创新。有分析指出，其面向C端，但没有清晰的商业模式，未来极大可能在游戏、影视、电商等场景商业化。 Meshy AI也是备受推荐的3D资产平台，与Kaedim一样可以实现文、图生3D，速度快，质量还在继续提升。在专访中，Meshy CEO、“天选程序员”胡渊鸣提到，游戏搭建起了他创业3D生成AI的桥梁，3D AIGC是一个激动人心的创业方向，虽然有很多不确定性，但是值得和市场一起探索。目前该公司是否盈利尚未可知。 图源：Meshy AI官网 Kaedim的愿景则是加速从数字2D世界到数字3D世界的转变。Konstantina Psoma表示：“在过去5年中，我们已经看到了3D技术在电商、游戏、3D打印、AR/VR等市场上的巨大增长，我们在赋予下一阶段3D内容创作以力量，就像DALL-E对2D图像的帮助。” 他们已产生收入。据Finsmes资讯，Kaedim的年收入已超过7位数，拥有超过250家大型客户，每月新增2万名创作者。这其中包含电子游戏、商务、建筑、产品设计和动画等行业的爱好者和开发团队及财富100强公司。 技术上，Kaedim运用GAN（生成对抗网络）和迁移学习等知识，借助PyTorch、Tensorflow等技术打造AI产品，使其能生成和风格化3D资产。“人类在日常生活中看过很多汽车，人们的视觉是3D的，当我们看到未发布的新车图片时，就会联想现实中的它。同样的道理，我们教算法从2D图像中识别3D数据。” Kaedim称，他们帮创作者构建了一个完整的工具套件，旨在增强艺术家的创作，而不是取代创作本身。他们采用将工具与工作流（如Unreal和Blender）程集成的方案，一组智能附加组件用于3D建模管道，如自动UV展开，一组使用Kaedim的机器学习模型定制3D资产生成的托管服务。 再加上Kaedim图生成3D资产的过程较为简单，容易上手，没有繁杂的参数调整。 Kaedim界面 在输入菜单中，有图（image）、文（text）生成3D模型两个选项，据演示视频，用户在编辑页面中可以上传目标生成角色1-6张图像，选择“标准”、“高质”、“极致”三个选项，对应1、2、4积分花销，做好命名和高度设置后点击生成，即可排队进入处理环节。 图源：Kaedim编辑器实例模型 图源：Kaedim Discord社区用户DV的模型作品 此外，用户可以用提示词生成2D图像，在得到满意的示意图后，按照之前图生3D的步骤点击生成。 同样，在其内部编辑器中，用户可检查模型骨架、尺寸，也可要求系统针对需求强化模型细节。 接下来，用户可以使用其UV Unwrapping创建模型的UV贴图。专业人士可以打开模型线框检查拓扑，也能为模型上色。由文转图生成的模型可以在编辑器中添加描述或更改草图要求增加细节。 最后，Kaedim允许用户以image、glb、gitf、obj等模式形式下载。 图源：YouTube，Kaedim视频演示 横向对比三类图生3D模型效果，可见Kaedim效果不差。从白模效果来看，Kaedim（图1）的线条效果较明晰，用时未知，可用性较强，支持自定义填色。尽管Meshy AI（图2）自带贴图，用时1分钟，但其免费生成的效果还需加强。此外，Luma的高质量成品也能作为游戏资产直接使用，使用Wall-E提示词生图转3D模型后，10分钟左右可生成一个边角稍有变形的Wall-E。 图源：图1来自Kaedim视频演示Wall-e模型，图2为作者在Meshy AI使用图生模型生成，wall-E原图来自维基百科 00:14 00:11 00:09 来源：Kaedim视频演示Wall-e模型，Meshy AI积分生成模型，Luma免费生成模型 近期，Kaedim推出了一个拥有1万种资产的3D资产市场Marketplace，内部3D资源素材没有不良拓扑、网格破损的状况，适用于独立游戏开发者。此网站仅订阅用户可进入查看。 图源：Kaedim 2.挂科带来创业灵感 在官网中，Kaedim的建模主视觉是一组可爱小动物，与他们的创始人Konstantina Psoma的气质相似，Konstantina是一位爱笑、开朗且富有冒险精神的希腊女生。她是一名年轻的Z世代创业者，去年入选福布斯欧洲“30under30”科技精英。 图源：Konstantina Psoma领英 Konstantina毕业于雅典国立技术大学和英国布里斯托大学，在17岁独自离开雅典去英国读书。做3D AIGC源于她在大学时学习3D建模和3D动画学习的挫败。“这能有多难？”Konstantina自信地打开Autodesk Maya（一款3D动画软件）后又沮丧地发现，“非常难，软件的学习曲线非常陡峭。” 别的同学选择建模简单的咖啡馆和公寓大楼，Konstantina选的是城里最大的建筑——细节复杂繁琐的布里斯托尔大教堂。一顿操作猛如虎，费心渲染3个月，电脑崩溃好几回，最后成绩不及格。 图源：维基百科，图为Bristol Cathedral “Maya里面成百上千个按钮，我在里面迷路了。我花了一周时间才建一把椅子，”Konstantina复盘整个过程，发现将大教堂变成3D动画的过程非常重复、耗时，“然而一张静帧状态下的3D视频游戏画面里，至少有数百个3D物体。” 不仅如此，3D建模设计需掌握大部分软件，创作者有一定美术基础后操作模型、材质、贴图、灯光、渲染才得心应手。为了找到更轻松的建模“魔法”，Konstantina和专业从业者进行了交谈。她发现，无论是3D设计师还是游戏开发者，都透露了一个问题：3D创作流程对游戏行业来说，是一个巨大的瓶颈。即使采用了先进的游戏引擎，开发者仍需投入大量时间和精力来优化和调整，以确保最终产品质量。 她不敢想象，在大多数人讨论VR、AR的2019年，游戏内难以计数的3D资产仍在靠手工建模。如果连大规模生成3D数字内容都无法做到，那如何实现真正的数字3D体验？ 一个简单的创业想法在她脑中形成，“我们可以帮助游戏开发者、3D打印厂商、产品设计师加速他们的3D资产生产流程。”Konstantina将读研期间的研究重点放在了2D到3D的深度学习方向上，她和团队致力于构建机器学习算法，将草图和照片的2D输入转换为3D模型。其想法也引起了PlayStation游戏部门前负责人、她导师 Shawn Layden的注意并加以指导。 2020年2月，Kaedim作为英伟达人工智能初创企业孵化计划的一个项目成立。 “初创公司就是一个宏伟的idea，全世界都以为你疯了，但是你得有自信。”尽管只是一个项目，她们以公司名义与许多游戏工作室交谈，洞察其制作流程，看产品想法是否符合工作室已有作品。Konstantina通过调查发现，在创建3D内容的概念艺术、3D建模和纹理制作过程中，建模是劳动强度最大的部分，而且游戏制作总成本的25%到60%都用于3D建模。 “那些工作室认为，‘你给我一个现成的3D模型，我们才会考虑调整一下使用’，”Konstantina很快意识到，文生3D、3D生3D对大部分游戏公司行不通，她选择了2D生3D的产品思路，用以加速工作室的生产并帮助他们节约成本。 21岁的Konstantina提出的解决方案吸引了Aardman公司（制作《小羊肖恩》的动画公司）的合作意向。她们最终在学校的新企业竞赛中获胜，也顺利地获得了第一笔投资，来自英国游戏开发商Rebellion Games的联合创始人Chris Kingsley。 知名游戏团队Epic Games在早期阶段助力了Kaedim的人工智能技术开发，与此同时，Konstantina正式筹到了第一笔资金持续创业。2021年，他们推出了第一版Kaedim网络应用程序并开始了销售，和Quell（YC 21）等10家公司做试点计划。 图源：Kaedim 看得出来，Kaedim在早期吸引的客户都较为成功，但投放产品时一波三折。 Kaedim开放测试版后，数以千计的新用户加入了他们的Discord，很快多数用户对其发出质疑声，Kaedim并非完全AI生成，而且AI生成的质量低。404 Media的报道表示Kaedim的3D转换实际上是由人类设计师从头开始完成的，没有使用任何AI——他们聘请了“质量控制员”，薪资为每个模型1-4美元，负面报道接踵而至。 Konstantina即刻回应，质量控制工作对他们来说至关重要，能为算法创建反馈循环。因为AI算法的输出不稳定，需要质量控制员检测以达到标准，才能反馈给用户进一步编辑和添加纹理。她的目的始终是提速3D生产流程，“（2022年）整个过程平均用时15分钟，与手工工作相比，速度提升10-20倍。”按她计划，随着算法的进步，这个流程要在缩短至1分钟内完成。 解决了质疑声音，Kaedim在2022年的10月筹集了种子轮，并获得了Little Buffalo Studios艺术工作室、3D打印公司Nakkara、游戏或影视公司Netflix、Voodoo、Upland等的合作机会，并成功在2024年获得A16z的青睐，筹得最新一轮1500万美元。A16z称其为“3D世界的下一代合作开发平台。” 在Konstantina看来，随着元宇宙和数字空间的概念火热起来，3D建模的需求只增不减。目前公司员工已从最开始的2人增加到50人，还在持续增员中。 3.给游戏开发商提速10倍 该公司不提供免费试用，涉及上色、修整模型的步骤都要求付费，起步价300美元/月。这也是Kaedim被大量吐槽的一个点，但这不耽误多数3D设计师对其一探究竟。 图源：Kaedim 在其discord社区内，“show your model”话题内有大量用户展示模型效果。例如活跃用户liamine创了个“高达”系列，他使用Kaedim2D渲染生成3D建模，在Blender 3D完成动画、纹理和渲染，产出了高质量结果。 00:59 来源：discord用户liamine话题页分享 再从合作案例来看其具体效果，Kaedim从设计师或开发人员已知的困境提供解决方案。 “我们为游戏开发商的3D资产创建管道提速10倍。”Kaedim团队称。游戏是Kaedim生成资产的主要应用行业，他们服务过AZRA、Myth、Upland、Voodoo（法国知名休闲游戏公司）、Voldex等。 图源：Kaedim 一是弥补时间、资源和制作难度的差距。3D工作流程长，建模成本高，资产制作慢是行业共识。据透露，即使是小制作的3分钟3D动画成本也是数十万元甚至更高。然而受限于规模、项目架构、制作周期等因素，3D制作的成本无法具体到准确市场价格。 Kaedim瞅准了这一点，他们会帮动画工作室补齐3D资产短板。Myth是一家伦敦动画工作室，与芬达、Pixelart等合作过商业动画，主要接单基础图形、插画动画等2D动画业务。据介绍，他们的设计人员在Cinema 4D创建3D动画资产时耗时多，往往需要一天或半天时间，使用Kaedim则可以将时间控制在15-30分钟，几小时内创建多个网格，“我们每周可以制作一部新的动作测试/小短片。” 00:06 来源：Kaedim，Myth与其合作的短片 二是提供资产创建管道，简化开发流程，创建无缝的桥梁。火爆一时的《赛博朋克2077》总成本4.5亿美元，光是更新和补丁费用都是4100万美元。据GameLook介绍，在游戏开发领域中，美术部会扮演“吞金兽”的角色，在3D开放世界、2D卡牌游戏中，美术常占据核心开发团队的70%以上。游戏领域对3D资产要求高，即使是AIGC时代来临，批量生成建模粗糙、缺少细节、结构扭曲的资产也无法提升效率。 所以，Kaedim将AI集成至工作流程中提高效率，如其与Upland的合作。Upland是一家区块链虚拟财产交易游戏，已有虚拟资产超400万个，加上Upland还在培养UGC社区，为促进游戏体验，他们对3D资产创建的数量和速度上有要求。据介绍，Kaedim为他们添加了自动纹理、UV展开和LoD（细节层次）等功能。 图源：Kaedim，与Upland合作的3D资产示例 “Kaedim帮助我们扩大了游戏内3D资产的生产规模，同时扩大了UGC平台。”据Upland案例描述，Kaedim给其图像到网格技术提供了解决方案，消除了手动灰度模型的步骤。原本需245天（非AI）生产的70个模型仅用70天完成，利用AI驱动3D的流程，将5000个特色图腾生命形态的生产时间的生产时间缩短72%。 但在工作原理上，Kaedim强调公司是将AI和人类专业知识相结合，并非全然依靠AI生成。原本，在2022年8月时，Kaedim的对外宣传都是“几分钟生成定制的3D模型”、“自动化3D建模”等，如上文所述，在2023年9月媒体透露Kaedim会有人类艺术家进行质量控制后，官网对说法进行了回应和更正。 Konstantina Psoma在Medium发文表示，人工质量控制有助于训练算法：“3D团队成员对公司来说非常重要，他们与机器学习工程师共同提供技术反馈。”此外，他们与3D设计师合作优化可用、可即刻投入的3D资产，确保输出的3D素材符合行业标准。 在过去的一年里，Kaedim发布了自动化工具套件，包括自动纹理、自动UV和生成LoD（细节层次）功能，添加了3D资源“预修改器”以便客户自定义工作流程。此外，Kaedim的目标行业不仅是游戏，还可以完成室内设计、电商等公司的资产需求。 “我们的技术发展还有很长的路要走，实现构想的未来3D建模工作流程。我们将始终专注于客户，埋头苦干，不断构建。” 尽管Konstantina后来知道了3D建模确实没有快速秘诀，但她正在塑造这个平台加速建模流程，以便人们想到快速生成3D资产时，只需要念一句魔法口诀：Kaedim。

AI时代的风口在哪里？ 吴恩达认为，AI Agent将在今年推动人工智能的大规模进步。 ——甚至，有可能超过下一代基础模型所带来的影响。 他希望所有从事人工智能工作的人，都能关注AI智能体的发展。 Andrew Ng 大佬「退役」后，作为专业的「教书先生」，仍然孜孜不倦，授业传道解惑。 最近在工作之余，吴恩达连续分享了很多关于智能体的见解，并定义了AI Agent的四大设计模式， Reflection（反思）、Tool use（工具使用）、Planning（规划）和Multi-agent collaboration（多智能体协同）： -反思：LLM检查自己的工作，并提出改进的方法。 -工具使用：LLM利用Web搜索、代码执行或任何其他功能的工具，来帮助自己收集信息、采取行动或处理数据。 -规划：LLM提出并执行实现目标的多步骤计划（比如一篇论文，首先写大纲，然后搜索和研究各部分内容，再写草稿）。 -多智能体协作：多个AI agent协同工作，分工任务，讨论和辩论想法，提出比单个智能体更好的解决方案。 智能体工作流 我们大多数人使用LLM通常是zero-shot模式，模型根据提示逐个输出token，没有返回修改的机会。 ——这相当于要求人类从头到尾一口气写完一篇文章，不允许回退，——尽管是个比较困难的要求，不过大模型们目前都做得非常出色。 但事实上，我们人类正常的工作流程一般是迭代式的。 比如对于一篇文章，可能需要： 计划一个大纲；通过网络搜索来收集更多信息； 写初稿； 通读初稿，发现不合理的论点或无关的信息； 反复修改...... 这种工作模式对于人类写出好文章至关重要，——那么对于AI来说，是不是也应如此？ 前段时间，世界上第一个AI程序员Devin的演示，在社交媒体上引起了轰动。 吴恩达团队于是研究了多个相关算法，在HumanEval编码基准测试中的表现，如下图所示： 在zero shot的情况下，GPT-3.5的正确率为48.1%，GPT-4的表现更好，达到67.0%。 然而，加入了迭代智能体工作流程之后，GPT-3.5的正确率直接飙到了95.1%，——Agent工作流效果显著，而且GPT-3.5比GPT-4得到的提升更加可观。 目前，各种开源智能体工具和相关研究的数量正在激增，擅于利用这些工具和经验，将使你的LLM更加强大。 Reflection 反思，作为容易迅速实现的一种设计模式，已经带来了令人惊讶的性能影响。 我们可能有过这样的经历：当LLM（ ChatGPT/Claude/Gemini等）给出的结果不太令人满意时，我们可以提供一些反馈，通常LLM再次输出时，能够给出更好的响应。 ——如果这个反馈的过程留给LLM自己执行，是不是会更好？这就是反思（Reflection）。 以编码任务为例，可以通过类似的提示，让LLM反思自己的输出： 这是用于任务 X 的代码，仔细检查代码的正确性、风格和效率，并就如何改进它提出建设性的批评。 接下来，将之前生成的代码和反馈放进提示的上下文，并要求LLM根据反馈重写代码。 当然，我们也可以利用一些评估LLM输出质量的工具，使上面这个过程更进一步， 比如通过单元测试检查代码在测试用例上的结果，或者通过web搜索来比对输出的正确性。 此外，也可以像上图那样，使用多智能体框架实现Reflection：一个负责生成输出，另一个负责对输出提出建议。 如果诸位对Reflection感兴趣，这里推荐下面几篇文章，可以提供更多相关的知识： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17651.pdf 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.11366.pdf 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.11738.pdf Tool Use 工具使用，LLM可以调用给定的函数，来收集信息、采取行动或操作数据，——这是AI智能体工作流的关键设计模式。 最常见的例子就是LLM可以使用工具，执行Web搜索或执行代码。事实上，一些面向消费者的大型公司已经采用了这些功能。 比如如果你问Copilot这样的在线LLM：「最好的咖啡机是哪一款？」，它可能会决定进行网络搜索，并下载一个或多个网页以获取上下文。 毕竟，仅依靠预训练的Transformer来生成输出答案是有局限性的，而提供Web搜索工具可以让LLM做更多的事情。 LLM使用特殊的字符串，例如 {tool：web-search，query：coffee maker reviews} ，以请求调用搜索引擎。 后处理步骤会查找字符串，调用具有相关参数的Web搜索函数，并将结果附加到输入上下文，传递回LLM。 再比如，如果你问，「如果我以12年复利7%，投资100美元，最后会获得多少收益？」， LLM可能会使用代码执行工具，运行Python命令来计算：{tool：python-interpreter，code：100 *（1+0.07）**12}。 现在这个过程更近一步，我们可以搜索不同的来源（Web、Wikipedia、arXiv等），与各种生产力工具交互（发送电子邮件、读/写日历条目等），并且我们希望LLM自动选择正确的函数调用来完成工作。 此外，当有太多函数可供使用时，无法将所有函数都放入上下文中，这时可以使用启发式方法，在当前处理步骤中选择要包含在LLM上下文中的最相关子集。 事实上，当有太多的文本无法作为上下文包含，检索增强生成（RAG）系统也是采用同样的方法，选择要包含的文本子集。 这里同样推荐几篇相关文章： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.15334.pdf 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.11381.pdf 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.17464.pdf Planning 规划，使用LLM将目标任务分解为更小的子任务，然后自主决定执行的步骤。 例如，如果我们要求智能体对给定主题进行在线研究，LLM可以将其拆解为特定的子主题、综合发现、编写报告。 曾经，ChatGPT的发布让很多人经历了「ChatGPT时刻」，AI的能力大大超出了人们的预期。 ——而类似的「AI Agent时刻」，也许很快就会到来。 吴恩达回忆了之前的一次现场展示，因为网速问题，Agent的Web搜索API返回了错误，——眼看就要被公开处刑，Agent居然转到了维基百科的搜索工具，最终完成了任务（救大命了）。 吴恩达表示，看到一个Agent以出人意料的方式执行任务，并获得成功，是一件美好的事情。 不过也有网友表示，大事不好啦，Agent失控啦！ 现实中，有许多任务无法通过单个步骤或单个工具调用完成，但Agent可以决定要执行哪些步骤。 例如，要求智能体参照一张男孩的照片，画一张相同姿势的女孩的照片，则该任务可以分解为两个步骤：（i）检测男孩图片中的姿势，（ii）以检测到的姿势渲染女孩的图片。 LLM可能会通过输出类似 {tool：pose-detection，input：image.jpg，output：temp1 } {tool：pose-to-image，input：temp1，output：final.jpg} 这样的字符串来指定计划。 Planning是一种非常强大的能力，不过它也会导致难以预测的结果。 吴恩达表示Planning仍是一项不太成熟的技术，用户很难提前预测它会做什么，——不过我们可以期待技术的快速发展来解决这个问题。 这里同样推荐3篇相关的优秀工作： 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.02716.pdf 参考资料： https://twitter.com/AndrewYNg/status/1779606380665803144

集微网消息，根据海外知情人士4月18日消息，微软对OpenAI公司的130亿美元投资可能面临欧盟的反垄断调查，监管机构正在考虑立案。微软与OpenAI的合作，以及Alphabet、亚马逊、Anthropic之间的合作，在大西洋两岸都引发了审查，因为反垄断者试图了解这些交易如何影响竞争。 知情人士称，欧盟反垄断机构已决定不根据欧盟兼并规则调查微软这一合作，但微软仍可能面临反垄断调查。调查将关注微软与OpenAI合作是否限制或扭曲欧盟内部市场竞争，或者微软的市场力量是否通过某些做法扭曲了市场。其中一位消息人士称，欧盟委员会倾向于第二个角度。 由于欧盟竞争执法机构正在寻找证据，因此最终可能决定不展开调查。 据了解，微软在OpenAI董事会中拥有一个无投票权席位，但它并不拥有OpenAI的任何股份。 （校对/孙乐）

【新智元导读】蛰伏许久，Meta刚刚扔出了重磅炸弹：大家期待已久的Llama 3，用了24000块GPU训练，一亮相便登上开源大模型铁王座。8B和70B取得同规模参数下开源领域的SOTA，推理编码大幅提升，代码和权重全开源！而且，400B的Llama 3，也在路上了。 LLM界的「真·Open AI」，又来整顿AI圈了！ 业内惊呼：首个开源GPT-4级的模型，终于来了！开源模型追上闭源模型的历史性一刻，或许就在眼前了？ 一石激起千层浪，Llama 3才刚刚发布没几小时，就破纪录地登顶了Hugging Face排行榜。 这次，Meta共开源了Llama 3 8B和Llama 3 70B两款模型，分别有预训练和指令微调两个版本。 小扎、LeCun也纷纷在第一时间开启了宣传模式：