作者｜路世明 编辑｜大 风 打开最近的B站，会发现618电商大促的广告“满天飞”。开屏广告、弹窗广告、横幅广告，各种广告的交错，已经明显严重影响到了用户的使用体验。 这种现象并不新鲜，近两年几乎每逢电商大促节日，B站都会换一副“面孔”，卖力的为其他电商平台吆喝，趁机赚上一笔。 可即便再怎么卖力，B站似乎都难以把“电商业务”做大做强，借此走出常年亏损的泥潭。但同时，电商又是B站走出商业化困境的最大希望，是绝对不能“撒手”的新增长曲线。 在尝试传统电商模式数年无果之后，“苦恼”的B站又推出了所谓的“大开环”战略，试图通过“卖流量”来赚一笔快钱、省心钱。 B站的思路谈不上错，不过内容与商业之间的矛盾，这个本质问题并没有得到解决。 如何根据自身的情况来平衡内容质量与商业气息，逐渐让用户接受从而大赚特赚？其中难度远超想象。 左拥右抱，甩卖流量 2022年第三季度，B站宣布了名为“大开环”的电商战略。 所谓“大开环”，其实就是将内容生态向头部电商平台开放以进行导流，再简单的说就是“卖流量”，它的本质还是广告。 而为了流量卖出更高的价格，B站从去年开始做了很多动作，比如积极拥抱各大电商平台，引入淘宝、京东、拼多多，再比如做直播带货，又比如一些基本的带货功能。 目前来看，B站与三大电商平台合作情况，略有不同。 首先是与B站合作最早的淘天，过去一年来两家的合作节奏更紧密了。 比如在去年双十一期间，B站就将其手机APP端底部的“会员购”入口，暂时更名为“双11”，新增“天猫双11”板块。 图：B站x天猫2023双11海报 其次是去年才达成合作的京东，两家宣布共建了“京火计划”，即品牌在B站通过种草视频引流至京东，在即时转化的同时，依靠多维度后链路数据指标衡量种草价值。 最后是拼多多，作为B站的大金主，拼多多密集投放过大量UP主。 而近日，有网友发现在B站手机端首页，点击带有“创作推广”标识的视频小卡后，并不会播放视频，而是会直接跳转至拼多多APP。 除了与头部电商平台的合作，B站还将唯品会、得物、闲鱼等平台纳入合作版图。对此，B站的口径是“大开环、更开放”，但说白了其实就是为了“一鱼多吃”罢了。 B站的“大开环”策略，与其他内容平台展开电商业务的套路完全不同。 极大多数内容平台开展电商业务，路径基本相似：第一步会先给一些主要品牌挂跳转广告，不在自己平台成交；第二步则是推出购物橱窗、带货链接，让交易在平台内部发生；第三步会搭建供应链，完善自营商品和商家体系；第四部则是扩大第三步的规模，并完全形成交易闭环。 目前，抖音、快手已经完成闭环，小红书则正处于第三步末期。至于B站，其实当年也曾尝试过这条路，只不过起了个大早，却赶了个晚集。 早在2017年，B站就迈出了电商探索的脚步，推出了“会员购”，专门售卖二次元周边商品。但相较于其他成熟的电商平台，“会员购”遇到了许多瓶颈。究其原因，主要是因为价格上缺乏竞争力、商品种类偏少不足以吸引更广泛的消费群体、服务体验较差。 图：B站会员购周边界面 虽然针对这些问题，B站做了好几年的补足，但结果还是很不理想。 在几年的努力白费之后，B站最终放弃了闭环电商路径，选择了所谓的“大开环”的道路。 直播带货，水土不服 每个内容平台都有自己不同的风格，这种差异也决定了平方在开展电商业务时，不可能完全去模仿其他已经有成绩的平台。 更正确的路线，是根据自己的情况来慢慢做试验、做调整，稳步推进。 基于大开环的思路，B站想要做大电商业务，把“流量”卖的更贵，要面对的困难似乎并不比“闭环”路径轻松。其中，问题主要集中在用户、内容、选品、直播几个层面。 和其他内容分平台有很大不同，B站的核心竞争力在于其独特的社区文化和用户粘性，它是由一群热爱二次元文化、追求个性化表达的年轻人组成。 年轻人本身对广告的接受度就比较低，况且B站的UP主和粉丝之间有着深厚的情感联系，这种信任关系会让粉丝容易对硬性广告产生反感、对UP主产生反感，从而进一步加大了B站广告变现的难度。 再就是直播层面，其实B站做直播带货也出了一些成绩。 比如B站穿搭UP主“鹦鹉梨”还曾创下三场直播GMV超亿元的成绩，粉“Coco叩叩_”今年3月两场直播的总GMV逾3100万元……不过这些案例只是“少数派”，B站腰尾部直播带货主播的成绩，依然很“凄凉”。 图：UP主“鹦鹉梨” 此外，B站作为入局直播较晚的平台，尚未探索出可以复制的直播模式，这也意味着UP主直播带货的启动门槛较高。 包括选品层面，如今消费者通过不同渠道比价，“价格”成为大家更关心的问题。 一旦付费粉丝发现在直播间购买反而没有其他渠道优惠，选品的可替代性又很强，那么产生的舆论就很容易反噬UP主的人设，在不知不觉中消耗掉粉丝对up主的信任，不利于直播的长期运营。 综上来看，如果要更好地实现商业化，B站就不得不发布广告内容以及加大电商直播的比例，那么内容质量下降比较厉害，从而引起用户的反感，甚至导致用户流失。 可如果过于保守，太在意内容质量和用户粘性，又可能错失电商变现的机会。 以上正是电商在B站水土不服的原因，但如何通过调理，真正“适应”电商并做出成绩，对长期处于亏损状态的B站来说，无疑是个紧迫的问题。 商业困境，何日能解？ 从B站今年一季度财报来看，其实现营收56.6亿元，同比增长12%。然而，一季度净亏损却达到7.65亿元，相比上年同期的6.30亿元，增亏21.4%。 值得注意的是，这已经是B站连续第六年亏损，累计亏损额超过240亿元。 在持续亏损的背景下，B站一直在努力寻求盈利之道，但其商业化仍然没有太大起色，主要的收入来源，还是靠增值服务和广告这两个没有太大增长空间的业务。 其中，增值服务是B站通过向客户提供大会员、直播及其他视频、音频及漫画内容等带来的收入。一季度，增值服务营业额为25.29亿元，同比增加17%，由于直播及增值服务营业额增加所致。在社区活跃度和整体流量的持续提升的背景下，增值服务为目前B站的收入“大头”，营收占比44.64%。 广告是B站的第二大营收支柱，一季度实现收入16.69亿元，较2023年同期增加31%，主要是由于公司提供的广告产品优化及广告效率提升所致。 来源：哔哩哔哩2024一季度财报 作为B站看重的两个新看点，游戏和电商的故事并没有让B站走入上升通道，反而在不断地“拖后腿”。 游戏方面，今年一季度由于若干老游戏的营业额减少，B站移动游戏收入为9.83亿元，同比减少13%；同期IP衍生品及其他（电商）营业额为4.84亿元，较2023年同期减少5%。 在电商业务之前，游戏也曾一度是B站的核心业务，并由陈睿亲自管理。但从2022年4季度开始，公司该板块收入同比增速陷入持续下滑，至今未能好转，业绩已经连续6个季度同比下降了。 市场普遍认为，过去B站游戏业务以联运发行独代为主，挣的是宣发和渠道的费用；近年来宣发渠道式微，B站联运游戏的模式遭遇挑战。 至于电商，虽然这两年B站管理层不断强调它的重要性，并寄予厚望，但不管是闭环还是开环，电商都不会成为B站的“主食”，因为这个领域的格局早已确定，所剩无几的蛋糕叠加激烈的竞争，根本喂不饱B站。 不过随着B站加大马力，相信也能够取得一点成绩，但也就仅限“一点成绩”了。

原标题：三星李在镕会见Meta创始人扎克伯格、高通CEO安蒙、亚马逊CEO贾西等，探讨在AI等领域合作 IT之家 6 月 13 日消息，据三星电子官方消息，三星电子总裁李在镕本周在美国会见了 Meta、高通、亚马逊等公司负责人，商讨合作事宜，讨论话题包括人工智能（AI）、云服务和芯片。 当地时间 6 月 10 日，李在镕在美国圣何塞的三星电子 DSA 会见了高通总裁兼 CEO 克里斯蒂亚诺・安蒙，并讨论了在未来半导体市场扩大合作的方法，例如 AI 半导体和下一代通信芯片。 当地时间 6 月 11 日，李在镕受邀前往 Meta CEO 马克・扎克伯格位于美国西部帕洛阿尔托的家中，并进行了专属会谈。双方讨论了未来 ICT 行业和人工智能、虚拟现实、增强现实等领域的合作方式，三星电子和 Meta 有望进一步扩大在 AI 领域的合作。 三星在新闻稿中表示：“自从他们 2011 年在扎克伯格的住所第一次见面以来，他们已经建立了一种特殊的友谊，并进行了八次会面。” 当地时间 6 月 12 日，李在镕访问了亚马逊西雅图总部，并会见了亚马逊 CEO 安迪・贾西。李在镕和安迪・贾西分享了他们目前旗舰业务的市场前景，如生成式人工智能和云计算，并分享了他们对进一步合作的看法。三星官方表示，预计李在镕与 安迪・贾西的会晤将进一步深化三星与亚马逊的合作。

近日，根据天眼查法律诉讼信息显示，小米科技有限责任公司与青岛小米汽车销售服务有限公司相关不正当竞争纠纷案件近日新增开庭公告，原告为小米科技有限责任公司，该案件将于 6 月 14 日在青岛市黄岛区人民法院开庭审理。 青岛小米汽车销售服务有限公司成立于 2016 年 7 月，注册资本 100 万人民币，由两位自然人共同持股，其与小米相关公司并无任何股权关联。 据半岛都市报报道，青岛小米汽车公司法人代表回应此事称，自己公司与小米并不存在不正当竞争问题，“我们也没有举着它的招牌到处去宣传，有点欺人太甚，它是后来才有的小米汽车，我们2016年注册时它只是一个手机，没有汽车，要说碰瓷的应该是它。” 青岛小米汽车法人代表称，目前律师已经介入，现在法院要求双方调解。 除此之外，小米还于今年1月起诉了河南小米汽车服务有限公司，案由是不正当竞争纠纷。 其实，如同出门“撞衫”一样，公司名称“撞名”这种事并不少；尤其是对于知名公司来说，往往对和自己名称类似甚至一致的其他公司表现的很“介意”。 今天，我们就简单盘点下几家知名车企有多少“同名”公司。笔者注意到，绝大多数与车企“撞名”的是以个体工商户以及个人独资企业为主的小微企业。为避免统计时将车企自己的分公司、授权公司等计入，本次盘点以小微企业作为主要筛选条件。 小米汽车：重名企业超60家 首先来看小米，其实除了这次这家“青岛小米汽车”外，还有不少和小米汽车“撞名”的企业。 比如这家名为“富源县中安小米汽车修理店”的个人独资企业，该公司由一位自然人100%持股，2023年11月成立，出资额30万元。 从股权结构上看，其与小米公司并无关联。 还有很多名称中带有“小米汽车”的个体工商户，它们大多已经成立6、7年，主要经营业务范围涉及汽车维修、配件装饰销售等。 笔者注意到，目前，小米公司已经注册或者申请注册“小米汽车”商标67条，并且几乎涵盖所有商标分类。 可以看到，除了运输工具类外，小米公司申请的“小米汽车”商标分类五花八门，甚至连“饲料种籽”这类都注册了。 理想汽车：重名企业超2000家 和小米汽车起诉“青岛小米汽车”一样，此前理想汽车也起诉了山东一家名为“理想汽车贴膜”的企业，当时也引发大量关注。 该案目前二审已经结束开庭，被告“理想贴膜”朱老板称理想汽车要求自己的贴膜店改名，并且赔偿120万元，道歉30天。 但朱老板认为此事不合常理，自己的贴膜店早在理想汽车成立之前就已经叫“理想贴膜”，而且也没有打着“理想汽车”名号宣传。 目前， 该案正等待二审宣判。 其实名称里带有“理想汽车”的不止“理想贴膜”一家，笔者随便一搜就能搜到2000多条结果。 可以看到，这些名称里带有“理想汽车”的个体户或者企业，多数也都是经营汽车相关业务，美容、维修等。 商标注册方面，理想只申请了5条有关“理想汽车”的商标，这5条商标均涉及汽车相关硬件。 不过，理想方面申请了160余条有关“理想”的商标，大部分都属于运输工具分类，并且是有关理想车型的商标。 但这些商标注册申请并未全部通过，很多商标注册状态为“无效”。 蔚来汽车：重名企业超2000家 与蔚来汽车“撞名”的单位也很多。 按照关键词“蔚来”和“蔚来汽车”分别搜索，可查询到超过2000条结果。这些“撞名”公司也并不全是经营汽车相关业务。 商标注册方面，和小米类似，蔚来也注册了80余条“蔚来”商标，并且分类也不局限于运输工具。 蔚来除了注册运输工具分类外，还注册了服装鞋帽、厨房洁具、方便食品等类目。 此外，蔚来还注册了20多条“蔚来汽车”商标，包括运输工具、日化用品、健身器材等多种分类。 赛力斯、奇瑞、吉利汽车：“撞名”者共计超7000家 赛力斯、吉利汽车以及奇瑞汽车也有不少“撞名”的。有趣的是，和“赛力斯”、“问界”“撞名”的企业并不多，只有一百多家。 而且名称中带有“赛力斯”、“问界”的企业、个体户等，经营业务主要也不是以汽车为主，大部分都属于“圈外”行业。 吉利汽车也有很多“撞名”单位，可能是因为“吉利”这个名字寓意很好。和吉利汽车“撞名”的公司超过2000多个，大多数也都是经营汽车相关业务为主。 而和奇瑞汽车“撞名”的有5000多家。除了汽车相关业务外，也涵盖各行各业。 如果比知名企业注册更早，也算侵权？ 这类名称通常大家都喜欢使用，也利于宣传。但对于知名企业以及大公司来说，“被人以自己名义谋取不当利益”也确实是一种风险。 因此，积极注册各种类目的商标也是目前各大企业维护知识产权的有效手段之一。 但是，与大公司、知名公司“撞名”也不全是“恶意谋取不当利益”这种情况。比如在理想汽车起诉理想贴膜这一案例中，理想贴膜成立时间要远早于理想汽车，甚至在该案中，理想贴膜店的老板乳名就是“理想”，这种情况下，理想贴膜是否构成侵权呢？ 该案同时也反映出另一个问题，如果成立公司、企业后，没有同时给公司名称注册商标，之后另一家企业抢注商标后，能否反过来要求别人改名呢？ 据风口财经报道，山东川佳律师事务所张宝清律师向记者表示：“在法律上，对公司名称享有的叫做企业名称权，对商标享有的叫做商标权。这两个权利一般情况下是并行不悖的。即有人取得了商标权，也不能要求他人修改企业名称，甚至不能阻止他人再注册名称相同的公司；同理，公司也无权阻止他人注册跟自己的企业名称相同的商标。 但是，有些情况是例外的。如果商标属于驰名商标的话，他人再注册相同的企业名称可能会被认为有搭便车的嫌疑，构成不正当竞争。同样，如果公司的企业名称非常知名，达到了驰名商标的程度，那么别人再注册相同的商标，可能会被认为侵犯了在先权利而不被允许。但是，无论是商标还是企业名称，在其驰名之前已经存在的商标和企业名称不会因为其驰名而被修改。” 另据半岛都市报援引北京德和衡（青岛）律师事务所权益合伙人、常务副主任朱兵律师观点称，在小米起诉青岛小米汽车一案中，小米拥有驰名商标权和知名企业字号权。青岛小米汽车企业名称中有“小米”字号，侵犯小米公司字号权，因此才被起诉。‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 如果小米能够证明自己取得字号权早于青岛小米汽车注册时间，那么青岛小米汽车可能会被判输，进行赔偿并且更名。 值得注意的是，在理想起诉理想贴膜一案中，理想贴膜朱老板透露，理想汽车方面就是称其是驰名商标，因此朱老板存在侵权行为。

近期，国内多个大模型企业陆续下调相关产品价格。 五月初开始，9家发布新内容的国内大模型企业中，有7家宣布降价。其中包括：深度求索、智谱AI、字节跳动、阿里云、百度、科大讯飞、腾讯云这7家企业，共涉及21款模型。甚至于有大厂打出“免费模式”的旗号。 01 大模型价格战愈演愈烈 5月6日，知名私募巨头幻方量化创立的深度求索对外发布第二代MoE模型DeepSeek-V2。MoE模型即混合专家模型，将复杂任务拆解为子任务，分别交由合适的“专家”模型处理，提高准确性和推理效率。模型迭代的同时，深度求索把API调用的定价降到每百万tokens输入1元、输出2元，价格仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。 5 月 11 日，智谱 AI 跟进，宣布将其 GLM-3 Turbo 模型的调用价格下调 80%。从 5 元/百万 tokens 降至 1 元/百万 tokens。1 元可以购买 100 万 tokens。 5 月 15 日，字节的豆包大模型正式对外开放，放出了较业内极低的价格，价格单位直接从“元”变为“厘”。豆包大模型家族包含豆包通用模型 PRO 版和 lite 版两款通用模型，其中，豆包通用模型 pro-32k 版，推理输入价格 0.0008 元/千 tokens，较行业价格低 99.3%。lite 版为 0.0003 元/千 tokens。 随后在5月21日，阿里云也发布降价通知，通义9款主力大模型大幅降价。其中，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long 的 API输入价格直降97%至0.0005元/千tokens，1块钱可以买200万tokens，相当于5本《新华字典》的文字量。 当日，百度甚至宣布文心大模型的两款主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费。科大讯飞也在22日宣布讯飞星火 Lite 版 API 永久免费开放，讯飞星火 Pro/Max API 价格降至 0.21 元/万 tokens。此外，22日腾讯也公布了全新的大模型升级方案。腾讯的主力模型之一混元-lite 模型，API 输入输出总长度计划从目前的 4k 升级到 256k，价格从 0.008 元/千 tokens 调整为全面免费。 在AI领域的激烈角逐中，大模型正逐步走向价格战的漩涡。那么，推动这一变革的深层原因是什么？而它又将如何深远地影响整个行业生态？ 02 降价的本质为何？ 价格战有利于巨头抢占市场 当前的行业价格战，可以看做是“百模大战”带来的一个衍生结果。大模型狂热之时，几乎每隔一天就有一个大模型“蹦出来”。截至2023年11月30日，国内已经有至少200家大模型厂商推出了各自的大模型。 当下的大模型竞争早已超过了技术的范畴，更多是一种生态层面的比拼，具体表现在有多少应用、有多少插件、有多少开发者以及用户等。 要知道，当前的大模型市场，空间相当有限，大部分的大模型APP都已经开始面临用户增长乏力的困境，包括备受瞩目的OpenAI。因此降价便是这些大厂获得更多市场的方式之一。 此外，从价格角度来看，一些初创公司的价格本身就较低。因此，针对当下的科技巨头纷纷降价，那些AI创业公司大都没有选择跟进。一些参与AI大模型投资的投资人表示，“这波降价对一些创业公司TO B模式影响较大。”因为过去很多公司，之所以选择跟初创公司合作，主要就是看重初创公司的API比大厂要便宜，但现在基本上没有任何比大厂便宜的可能性了，这意味着创业公司的B端商业化模式不复存在了。 对于这些初创公司来说，倘若找不到新的出路，或许就会面临生死考验。 入门级、轻量级的文本大模型的能力差距不显著 半导体产业纵横观察发现，在这波降价潮中降价的模型主要为入门级、轻量级的文本大模型，而高性能及图像识别、语音识别等垂类的多模态模型并没有调整价格。 而这些入门级、轻量级的文本大模型技术和能力等各方面已经趋同，各厂商之间的技术壁垒并不显著，因此价格竞争成为了它们之间主要的竞争手段。 根据上海人工智能实验室发布的大模型开源开放评测体系司南（OpenCompass2.0）显示，复杂推理相关能力是大模型普遍面临的难题，国内大模型相比于GPT-4还存在差距，这是大模型在金融、工业等要求可靠的场景落地需要的关键能力。不过，在中文场景下国内最新的大模型已展现出独特优势，尤其在语言、知识维度上接近GPT-4 Turbo的水平。 大模型的边际收益正在持续走低 Gary Marcus 博士在“Evidence that LLMs are reaching a point of diminishing returns — and what that might mean”《LLMs正达到收益递减的证据——及其可能意味着什么》一文中提到，从GPT-2到GPT-4甚至GPT-4 Turbo的性能变化，已经出现了性能递减的迹象。 Gary Marcus 博士表示：“自GPT-4发布以来，多个模型在GPT-4水平性能上都有着巨大的收敛，然而并没有明显领先的模型。” 在收益递减的背景下，意味着处理相同的任务，开发者的实际成本是在上升的。在AI创新商业化前景还不明朗的市场环境下，为了保住现有用户，大模型厂商必须给出有吸引力的对策。包括提供更小的模型，比如谷歌推出的Gemini 1.5 Flash。另一个手段就是直接降价。 03 投入高昂，多芯混合或有助力 人工智能的核心是算力，算力需求主要分为两部分，包括训练算力和推理算力。 目前来说对训练算力需求非常高，根据去年的一则数据显示，ChatGPT的公开数据显示它的整个训练算力消耗非常大，达到了3640PF-days。换算成英伟达A100芯片，它单卡算力相当于0.6P的算力，理想情况下总共需要大概6000张，在考虑互联损失的情况下，需要一万张A100作为算力基础。在A100芯片10万人民币/张的情况下，算力的硬件投资规模达到10亿人民币。推理算力主要是英伟达T4卡，推理成本大约相当于训练成本的三分之一。 除了算力的成本，还有随之而来的存储、推理、运维、应用等一系列成本。‍‍ 那么如何解决绝大多数企业当下最关心的“降本增效”问题？除了对模型的优化，硬件层面的创新思路亦不容忽视。近期，业界不少专家和技术人员开始聚焦于多芯混合的概念，尝试通过这一策略来为企业带来更高的性能和更低的成本。 那么到底什么是多芯混合？它又如何在AI大模型算力紧缺的当下提供更优的解决方案。 多芯混合主要涉及在硬件设计或应用中，结合使用不同类型、不同功能或不同制程架构的芯片，以形成一个混合的计算系统或解决方案。上文提到当前基础大模型训练所需要的最大 AI 算力集群规模，已经从单一集群千卡逐步提升至万卡量级。同时，很多智算中心已经部署的 GPU 集群，通常是十几台至数百台服务器不等，难以满足未来行业大模型训练的需求。 所以，在已有 AI 算力集群的基础上，构建由昆仑芯、昇腾等不同芯片混合组成的单一集群，为大模型训练提供更大 AI 算力，成为了一个自然的选择。 多芯混合有哪些优势？ 第一，通过将计算任务分配到多个GPU上，可以显著加速模型的训练速度。多GPU并行训练还可以减少单GPU训练中由于计算瓶颈导致的时间浪费，从而提高了训练效率。 第二，多GPU训练可以同时处理更多的数据，从而提高了内存利用率。 第三，这种混合集群的构建能够有效降低成本。毕竟，与英伟达的A100/H100系列GPU相比，其他品牌的GPU价格更为亲民。 然而，若此方案真如我们想象中那般易于实施，那么它早已被业界的诸多巨头所采纳。具体看看，这一方案的实施都存在哪些难点？ 04 多芯混合要解决哪些问题？ 为了建设一个能够高效训练大模型的集群，需要在卡间和机间建立高效的互联互通，将大模型训练任务按照合适的并行策略拆分到GPU卡中，最后通过各种优化方法，加速GPU对算子的计算效率，完成大模型训练。 然而，不同芯片之间很难互联互通，因为英伟达GPU、昆仑芯、昇腾 910B 的物理连接方式，并行策略以及AI加速套件上都不一样。 首先，在互联互通上，单台服务器内的 8 块 GPU 卡通过 NVLink 连接。不同服务器之间的 GPU 卡通过 RDMA 网络连接。 过去，我们看到了很多有关英伟达GPU和CUDA护城河的介绍。诚然，经过多年的投入，他们已经建立起了难以逾越的优势。但除此以外，如上所述，英伟达还有很多隐形护城河，NVLink就是其中的一个，一个为GPU到GPU互联提供高速连接的技术。 在摩尔定律逐渐失效，但对算力要求越来越高的当下，这种互联显得尤为必要。 英伟达官网表示，NVLink 是全球首创的高速GPU 互连技术，为多GPU 系统提供另一种选择，与传统的PCI-E 解决方案相比，速度方面拥有显著提升。使用NVLink 连接两张英伟达GPU，即可弹性调整存储器与效能，满足专业视觉运算最高工作负载的需求。 而昆仑芯服务器内部通过 XPU Link 进行连接，服务器之间通过标准的 RDMA 网卡进行连接，卡和卡之间使用 XCCL 通信库进行相互通信。昇腾 910B 服务器内部通过 HCCS 进行连接，服务器之间通过华为自研的内置 RDMA 进行连接，卡和卡之间使用 HCCL 通信库进行相互通信。 其次，在并行策略上，英伟达GPU 和昆仑芯采用单机 8 卡的部署方式，昇腾 910B 则是机内 16 卡分为 2 个 8 卡通信组 。这意味着在 AI 框架下形成不同的集群拓扑，需要有针对性地制定分布式并行策略。 最后，在 AI 加速套件上，由于昆仑芯、昇腾等芯片在计算能力，显存大小，I/O 吞吐，通信库等均存在差异，故需要面向具体芯片进行特定优化。最后的结果，就是每一种芯片，有一个各自对应的算子库，以及相应的加速策略。 05 哪些厂商开始试水？ 值得注意的是，近日，AMD、博通、思科、谷歌、惠普企业 (HPE)、英特尔、Meta 和微软等领先科技公司组成的联盟宣布成立超级加速器链路 (UALink) 促进会。该计划旨在制定一项开放的行业标准，以促进数据中心 AI 系统的高速、低延迟通信。 面对日益增长的 AI 工作负载，这些科技巨头均迫切需要超高性能互连。 百度也在打造多芯混合训练AI集群。百度百舸的多芯混合训练方案，屏蔽了底层复杂的异构环境，将各类芯片融合成为了一个大集群，可以实现存量不同算力的统一，整合发挥这些算力的最大效能，支持更大模型训练任务。同时，支持新增资源的快速融入，满足未来业务增长的需要。该方案不仅通过百度智能云的公有云提供服务，同时还可以通过ABC Stack专有云进行交付。 此前，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，在“一云多芯”方面，百度百舸兼容昆仑芯、昇腾、海光DCU、英伟达、英特尔等国内外主流AI芯片，支持同一智算集群中混合使用不同厂商芯片，最大程度上屏蔽硬件之间差异，帮助企业摆脱单一芯片依赖，打造更有性价比、更安全、更具弹性的供应链体系。在多芯混合训练任务中，百舸能够将单芯片利用率、芯片间通信效率、集群整体效能发挥到极致，百卡规模性能损失不超过3%，千卡规模性能损失不超过5%，均为国内最高水平。 近日，FlagScale 开源大模型并行训练框架全面升级。智源团队与天数智芯团队合作，实现了“英伟达芯片+其它AI芯片”集群上单一大模型任务的异构混合训练，并在70B大模型上验证了不同架构芯片上进行异构混合训练的有效性。同时，为了加速多种AI芯片在大模型训练场景的使用，智源积极探索高效灵活的芯片适配方案，通过与硬件厂商的深入合作，FlagScale 已在6家不同厂商的多款AI芯片上适配Aquila2系列大模型的大规模训练。 由于不同厂商的卡间互联协议不同，为了实现“英伟达芯片+其它AI芯片”高速互联，智源团队与天数智芯协作，优化天数智芯的iXCCL通信库，使其在通信原语操作上以及API接口上兼容英伟达NCCL，然后将框架编译链接到同一iXCCL通信库上，从而在用户和AI框架无感知的情况下实现异构算力芯片间高效通信，进而实现不同架构芯片混合训练。同时，双方还协作优化了流水线并行的分配方式，并针对不同芯片算力、内存带宽、内存容量的差异来为不同芯片配置不同的流水线并行策略，以使得训练过程中能充分发挥不同芯片的性能，最终率先实现了通用GPU异构大模型高效训练方案。 06 国产GPU厂商的机遇 多芯混合技术允许将不同架构、不同功能的芯片集成在一个系统中，这为国产厂商提供了技术创新的机会。通过整合和优化不同芯片的性能，可以开发出更高效、更灵活的解决方案。 多芯混合技术为国产厂商带来了综合性的发展机遇。这一技术不仅推动了技术创新，满足了市场对高性能、低功耗芯片的日益增长需求，还促进了产业链上下游的协同合作，加强了产业整体竞争力。同时，国家政策的支持也为国产厂商在多芯混合技术领域的发展提供了有力保障。国产厂商应抓住这一机遇，加大研发力度，推动多芯混合技术的突破与应用，以提升国产芯片的技术水平和市场竞争力。

拿到2000万元创业投资的大林，仅过了一年多，便在2024年3月解散了公司。随着大厂大模型开始0元购，“国内AI用户本来就不多，和大厂相比，B端企业拼不过价格，半年几乎没有商单可拿，C端用户推广，更是砸不过。” 投资人也从信任转向质疑，“没有用户增长，就没有变现空间。”激烈竞争之下，大林只能黯然退场。 在国内，早在2月，前微软（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤创办的竹间智能，突然宣布因业务需求减少，在现金流压力下停工6个月。 从国内到国外，“圈不到用户”也绊倒了不少明星创企：3月，凭开源模型Stable Diffusion引爆AI绘画热度的Stability AI，在2024年Q1亏损超3000万美元，核心研发团队集体离职，正在寻求收购；5月，此前拿到了5800万美元融资，能和谷歌、OpenAI对打的Reka AI（大语言模型创企），被曝正寻求“卖身”。 无论是因为B端用户预算缩减，盈利艰难的Reka AI、竹间智能，还是面向C端用户，却迟迟难以自负盈亏的Stability AI，圈不到用户的大模型们，圆不上讲给创投人的故事，也没了圈到融资的本钱。 “用户焦虑”，如今已然刻到了大模型厂商们的骨子里，各家都开始买量了。2023年，最早放弃2B，转向C端用户的月之暗面旗下大模型应用Kimi，在AI氛围浓厚的B站率先扎堆：一面通过植入“何同学”等百万知识up主迅速打出声量，另一面几乎关联了所有的“AI”相关词条。 随后，纷纷推出大模型APP的厂商们，也开始在社交平台加码营销。字节旗下的豆包在抖音赚足关注，单个AI相关词条下，豆包硬广、软广之外，还有头部达人带货。此外，智谱AI旗下智谱清言则主攻线下场景，将海报贴到打工人聚集的机场、地铁站、写字楼。 圈用户，俨然已经成了2024年大模型行业的新赛点。 不过，对于争相推出大模型APP的厂商们而言，在技术和商业化迟迟难以突破之下，争抢用户赔本赚吆喝的日子，或许还要持续更久，且在AI加持的iPhone即将到来之际，争抢用户的竞争名单中，又多了一个强有力的新对手。 在圈用户上，大模型厂商们开始走起了野路子。 当97年的白靖，下班时在北京地铁6号线，看到智谱清言应用的大屏广告，回家后，在自己常听的播客节目里，又听到大模型厂商MiniMax的植入，感慨“大模型已经卷到这种程度了？”的同时，他的好奇心也成功被激起。 字母榜（ID：wujicaijing）注意到，在小宇宙这一播客平台，已经悄然出现海螺AI（MiniMax旗下AI工具）的广告，听众可以通过评论区链接下载APP。而在MiniMax之外，播客这一平台暂未出现其他大模型厂商的身影。 作为聚集一二线城市高学历用户的音频平台，MiniMax选择小宇宙不无道理。而从更为大众的B站、小红书、抖音，将触手探向颇为小众的播客平台，急于“刷脸”的MiniMax，显然不愿放过任何一个渠道机会。 图/MiniMax在播客植入广告（左）用户在搜索引擎发现豆包自生成答案（右）来源/数字生命卡兹克、字母榜截图 作为后来者，豆包大模型则做起了SEO的文章。 近期，豆包被爆利用AI搜索工具的规则，来提高自己在搜索引擎内的排名。有用户发现，使用Perplexity（AI搜索引擎）、Google查询某个词条时，在回答来源里，看到了豆包。即豆包为了引流，会直接AI自问自答生成内容，固定成静态网页，供搜索引擎抓取。 引发争议后，如今豆包在搜索引擎内的身影已悄然消失。 实际上，从0元购到争相推出大模型APP，为了圈用户，将触手无限延伸的巨头们，早已悄悄布局。 从2023年年底开始，由Kimi领衔的营销战便已打响，从AI学习氛围浓厚的B站，再到充斥学习博主的小红书、抖音，用户们早已习惯在up主的视频或达人笔记里，看到包括天工AI、智谱清言、Kimi、星野Ai等等一众AI工具的植入广告。 从2023年下半年开始，00后的小方，就在包括“一条闲木鱼”“太阳星sunstar”等B站泛知识区up主的视频里，刷到过好几家大模型厂商的广告，而直到5月13日，她在某生活区up主“挑战用雍正皇帝的作息生活一天”的视频里，意外看到了大模型的广告，这也让小方感到，“包括B站在内的社交平台，几乎成了几家AI大模型的广告部”。 某职场成长赛道的小红书博主，则在近一个月内，接到了包括天工AI、智谱清言两家AI产品的广告。上述博主告诉字母榜，在对接商务的过程中，他亦感受到了厂商们对新用户的渴求。由于职场账号覆盖的用户，对于AI大模型更关注，用AI做PPT，写代码的需求也更为强烈，因此“报价比普通的学习工具更高，光接广就能覆盖生活费。” 除了直接的内容植入，以B站为例，字母榜观察到，大模型厂商们，几乎关联了用户可能在B站搜索“AI”的所有词条。除了绑定ChatGPT平替、AI等关键词，打工人、工作提效等强需求场景，也成了厂商们投流的必争之地。 后来的豆包，背靠字节，在B站无明显的投流痕迹，却在抖音成了一众达人们的重磅首推。此外，在小红书，搜索“AI”，显示1567万篇笔记，在各种AI教程和AI副业课程之间，“我发现豆包这个i人练口语的宝藏APP”等笔记，存在感也颇为强烈。 当大模型APP铺天盖地地推出，月之暗面、阿里、百度、腾讯、字节齐上阵，社交平台上的大模型广告，越来越多。 打好用户引流这场仗，成了大模型厂商们的新赛点。 大模型厂商用户焦虑的背后，进一步凸显着竞争的加剧，“现在不去做用户获取，未来的获取成本只会越来越高。”在大林看来，随着大模型厂商越来越多，在中国发展高层论坛2024年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，大模型用户池子却颇为有限。 据QuestMobile统计数据, 截止到2024年3月, AIGC APP整个行业的用户刚刚突破7380万。排名前三位的应用，分别是抖音旗下的豆包、百度旗下的文心一言、昆仑万维旗下的天工，对应的月活跃用户分别为2328.2万、1466.1万、966.1万。 除了各家大模型在技术上并未拉开明显差距之外，根据公开数据，国内跑得最早的文心一言，用户数超2亿，但活跃用户数据却仅为2000万。而即便是访问量突破17亿的ChatGPT，也因为访问量陷于停滞、增长缓慢备受质疑。为了获取更大范围内用户，ChatGPT一步步放开限制，开始允许用户无需注册即可使用。 对于大模型厂商而言，用户的使用习惯需要时间培养。无论是互联网大厂还是中小创业者，如果不趁着各家都在初始期，借助大规模投放培养用户心智，等到用户习惯了某个APP的使用，随后的用户迁移成本只会更高。 而能持续获取用户，则是眼下商业化不足的大模型厂商们，能向资本市场投放的最佳信号弹之一。 随着投资人口袋收紧，AI模型层的投融资目标更加向头部聚集。大手笔烧钱投放之下，抢占C端用户成了大模型厂商品牌打造的重要一环，且庞大的C端用户也有望带动大模型厂商的B端、G端市场。 波形智能联合创始人万磊（前腾讯高级产品经理）则表示，他所开发的蛙蛙写作作为一款AI小说写作工具，尽管重心一直集中在C端用户，但不少B端企业在看到C端产品后，也会主动寻求合作，因此蛙蛙写作也有面向企业的定制服务，如智能标书、合同、销售培训等等。 通过在社交平台付费买量，用激增的用户数据，在二级市场赚回广告费，这条路已经被Kimi成功验证过。 根据AI产品榜的最新数据，2024年4月，Kimi智能助手网页版访问量达到2004万，环比增长60.2%，访问量超过文心一言（1691万）。大林表示，Kimi单个获客用户成本约在12元左右，按下载量计算，单日获客成本超20万元。 在如此大手笔买量之下，随后便有市场消息传，月之暗面最新一轮的估值报价已达30亿美元，新入局的投资者包括腾讯、高榕创投等机构。 同时，“很多B端企业，并不愿意把核心的业务数据开放给国内的云服务大厂”，AI创业者瑞恩表示。特别是对“兜里有钱”、不必削减预算的军工类国企来说，“一般要求本地部署，还必须选用国产大模型”，而大厂一般报价偏高，也在本地部署上不符合要求，因此对于大厂而言，切入B端赚钱，并不容易。 这也进一步促使包括百度、阿里、字节、腾讯等在内的大厂玩家，相继上架自研的大模型APP，在拓展B端之余，同时发力C端。 更不必提，在数据飞轮效应之下，用户的增多，能够积累更新的用户反馈，让大模型厂商有更多数据进行迭代；而客户体验的提升，又会促进用户增长，吸引投资人青睐。 顶着亏损还要烧钱买用户的狂热背后，则是大模型悬而未决的商业化焦虑。 据自媒体“AI产品榜”公布的国内AI产品访问量排行榜（截至4月）来看，最受欢迎的仍是AI对话机器人（AI Chatbots），这也是百度、阿里、字节等大厂的主推产品。但根据红杉资本的数据，2023年，AI行业仅在英伟达芯片上的成本就达到了500亿美元，但整体产生的收益只有30亿美元。 烧钱买用户的大模型厂商，不得不算好各家的经济账。 无论是本地部署还是API 接入，尽管大模型厂商们已经开启价格战，算力价格持续压低至几分钱1000个tokens，但token价格的降低只是表象，大模型应用在实际对话的过程中，产生的token消耗，则是一个更庞大的数字。 瑞恩告诉字母榜，2023年3月，他和两位腾讯出身的高P共同创业，从大模型微调到内容社区、营销工具，都做了尝试，但由于C端推广成本和后续维护成本太高，最终团队已经研发的AI产品并未选择上线。 “现在用户使用大模型，并不是简单的对话，而是要基于一定知识库做问答，可能首轮对话，token调用就已经达到9,000或者1万。如果用户持续进行对话，到第10轮或者第20轮， token的消耗数额就会非常惊人。”在瑞恩看来，对于现阶段的大模型APP而言，使用的人越多，很有可能不仅不赚钱，还要赔钱。 瑞恩的判断早有例证。2024年，由社交平台Instagram联合创始人创立的Artifact，仅过了一年便宣告停运，作为颇受关注的AI创企，创始人对关停原因的解释则是，“虽然我们已经构建了拥有核心用户群体的内容，但市场机会还不够大，不足以保证获得持续投资。” 根据HAI研究所的AI报告，谷歌Gemini Ultra的训练成本估计为1.91亿美元，GPT-4的训练成本估计为7800万美元。同时，背靠亚马逊和谷歌的Anthropic，年营收为1.5亿~2亿美元，但年支出却是营收的10倍以上，高达20亿美元。 值得关注的是，圈进用户之后，大模型厂商们的问题依旧不少。 如今已经习惯使用大模型写代码、做文档阅读的老黄直言，用以Chatbots工具为代表的AI大模型产品，仍然很有门槛。“大模型需要用户主动提问，对提问的质量要求很高，但是普通用户早已经习惯了APP的傻瓜式操作，算法猜你喜欢。” 此外，无论是哪家大模型，追问到7-8个问题时，就开始重复回答，或者干脆提示网络繁忙，则成了影响用户体验的又一新问题。 对于大多数用户而言，面对层出不穷的大模型APP，使用起来效果差异都并不大。如今在某家金融公司实习的丁依偎表示，尽管他已经刷到了不少厂商们推出大模型APP的广告，但对于他而言，手机端的大模型APP，使用起来并不方便。对于习惯用大模型写代码、分析研报的丁依偎来说，比起小屏幕，在笔记本上直接使用网页版，同时还能联网搜索，显然更加便捷。 同时，对于涉及到地域政治因素分析的研报，大模型更是会直接宕机，这也让丁依偎颇感无奈。 不管是文心一言、通义千问还是Kimi，在用户进入面对对话框时，仍难以避免一片迷茫。大模型厂商们，为了留下用户，在产品化易用性方面，也做了不少努力。 豆包的推荐页里，有着修仙模拟器、测智商等趣味性的互动；文心一言则在近期上线了高考填报志愿、儿童节等场景专题应用；Kimi+，也覆盖了学术搜索、翻译通等多种实用场景。 图/腾讯元宝、字节豆包、文心一言、Kimi+的场景化展示 来源/字母榜截图 应当注意的是，使用体验的优化，商业化场景的定位，才是大模型厂商们最终活下来的关键。 但历经一年多发展后，热度有所消退的各路资本，正对大模型领域的投资变得愈发理性。 “最近，本有意投某家头部大模型的投资人，觉得估值虚高，技术突破的曲线趋于平缓，不投了。”瑞恩道，“业务场景和盈利模式都不明朗，现在谁敢轻易接手，指定高位站岗。”

作者 | 金玙璠 编辑 | 魏佳 苹果AI终于来了，华为、小米、OPPO、vivo这些手机厂商反倒没那么紧张了。 北京时间6月11日凌晨，在将近两个小时的苹果全球开发者大会WWDC上，苹果主要做了两件事，前一个小时介绍六大平台的系统更新（包括visionOS 2，以及iOS 18、watchOS 11、iPadOS 18、macOS Sequoia和Audio&Home），剩下一个小时，都交给了AI。 苹果把你能想到的场景，都用AI改造了一遍，核心功能包括：写文章、总结本文、搜索问答；生成各种各样的图片、视频和表情包；录制、转写备忘录和电话里的语音…… 苹果发布会上一边介绍AI，公司股价却短暂狂跌，市值一夜掉了580亿美元（约合人民币4213亿元）。 市场看跌多半是因为苹果AI没有达到外界预期，有手机行业从业者评价，这些功能国产AI手机基本都有了，而且国内手机厂商基本都是自研大模型，苹果却接入了OpenAI的最新一代GPT-4o模型。特斯拉CEO埃隆·马斯克还借此抨击苹果“出卖用户隐私”。 可是，就在苹果AI亮相后的一天，苹果股价反而飙升到历史新高，市值一夜大增2142亿美元。 经过一天的市场发酵，分析师们认为，虽然苹果AI没有革命性突破，但将刺激iPhone的销售。苹果AI目前只支持iPhone 15 Pro系列的两款手机，以及之后的iPhone 16系列。 截至美东时间6月12日收盘，苹果股价为213.07美元，总市值3.27万亿美元（约23.67万亿元人民币），略低于微软的3.28万亿美元，距离重夺美国最有价值公司的地位仅一步之遥。 现在最值得探讨的问题是，苹果股价为什么忽高忽低，和其他手机厂商对比，苹果AI含金量如何？该怎么看待它与OpenAI的合作、理解苹果的AI路线？ AI功能创新不足，卖货才是真的？ 别人家的AI是人工智能（Artificial Intelligence），苹果搞了个新概念，把自家AI的核心系统叫做Apple Intelligence（苹果智能），大有“重新定义AI”的意思，外界的期待值也被吊到了最高。 苹果AI到底是个什么样的存在？单纯从功能来看，苹果AI的确没有什么新故事。 被重点介绍的语言和图像生成功能，如文本生成、文本润色和整理、重写校对，提炼想法、根据现有内容补充余下部分；生成不同风格的图像、表情、AI图片搜索、图片消除……这些已经是国内手机厂商的标配AI功能。 除此之外，iPhone终于支持通话录音（被录音方会收到通知），还能生成录音摘要，在苹果用户眼中是“本次最强升级点”，但不算创新。 对比手机友商，苹果AI的强项在于，能主动分析复杂信息，并跨多个App执行操作。 苹果AI有一项功能是Priority Notification，即让AI帮你判别通知的重要性，并重新排序。它会把紧急、重要的信息展示在通知列表上方，同时减少其他信息对你的干扰。 你不用再专门打开一个App或网页，就能直接调用AI功能，比如，写备忘录时，让它插入会议音频、整理会议摘要，再分享到邮件里并发送出去。 你也可以直接开口说，让智能助手Siri跨App执行指令。升级后的Siri能理解、执行复杂且连续的指令。比如，你可以让Siri查找航班信息，读取降落时间，再在日程中确认是否有空，最后在地图里显示最佳路线。 图源 / 苹果官网截图 Siri还有语义索引功能，可以进行复杂搜索。比如，你想找到某个朋友之前发的一本书的书名，但忘了是在消息里还是在邮件里，Siri能跨应用搜索；再比如，你填表格时需要输入某个证件号，Siri能从图库中找到证件照片，从中提取号码，并自动填充信息。 如果你不想或不方便跟Siri说话，也可以直接给它打字，或让它看屏幕。Siri支持文本输入，能自动理解上下文；也有屏幕感知功能，能识别并处理屏幕上显示的信息。 多位苹果用户对此次升级最明显的感知是，Siri终于靠AI重新活过来了。但让很多用户失望的是，苹果AI抛弃了不少老用户。 苹果AI会登录三端操作系统（iOS 18、iPadOS 18、MacOS 15），但对芯片要求很高，只支持A17 Pro（手机）或M系列芯片（平板和电脑）。 平板和电脑还好，过去三到四年的产品大部分都支持，但手机目前只支持iPhone 15 Pro和15 Pro Max，以及之后上市的iPhone 16系列。 手机行业从业者赵肃称，苹果这套AI能力其实可以兼容更前代的设备。但作为一个硬件设备商，苹果AI最终要为销量服务，尤其是iPhone卖得不好的情况下，苹果靠AI刺激销量的焦虑已经摆到了明面上。 AI能刺激iPhone销量吗？CNBC预测有可能会在秋季时带动一轮换机潮。但Forrester分析师Dipanjan Chatterjee认为，苹果的这些AI功能还不足以创造一个新的追随者群体。 用户体验，赢了？ 过去一年，安卓阵营疯狂追AI手机的风口，尤其是2023年下半年以来，各家抢着给智能手机装大模型、运行各种AI应用。 结合各家的介绍，功能大同小异，集中在生成文字、图片、生成式推算等方面，用户可以用语音指挥AI助手来实现。 「定焦」制图 比如，苹果AI有的通话摘要、图片消除，OPPO Find X7都有；苹果AI有的翻译、语音转录、修图，三星Galaxy S24系列也有；一个月前，谷歌的AI搜索已经可以做到文字搜图片、搜视频。 与此同时，市场对苹果AI的期待值水涨船高，都期待苹果玩出些新花样。晚一年跟进的苹果AI，到底是后来居上还是勉强追上？ 赵肃告诉「定焦」，对比国内手机厂商，苹果AI的确没有颠覆性的功能，但它对AI的整合是最成体系的、最完整的，也是最方便用户使用的。用户不再需要来回切换App，换设备时也不需要重新培养习惯。 举例来说，同样是手机上的语音助手，苹果的Siri可以跨应用执行复杂操作；国产手机厂商的语音助手在接入大模型后，多是强化了语义理解的对话能力。 再比如，你在iPhone上训练的使用习惯，在iPad、 Mac上一样适用；这一点即便是国内手机厂商里，设备间互联互通做得最好的华为都做不到，因为华为鸿蒙系统还没用到电脑上。 苹果这种跨应用、跨设备的系统级AI体验，在行业里是第一次实现。究其原因，它有安卓厂商没有的优势。 苹果的软硬件和应用生态都掌握在自己手里，这套闭源系统，让它对生态有非常强的控制能力，让模型能够跨App调用各种接口、跨App访问数据。这样，生成式AI能力才能深入集成到系统里，全局化、跨App地运行起来。 而安卓厂商用的模型没有统一，安卓生态又高度开放，系统和第三方App之间往往受限于权限问题，导致各种AI能力只是浮于系统表面的独立功能。 苹果称，自己的AI功能可以在数百种App内以及跨App操作。但它的野心不止于此，苹果要利用生态优势，让效果最大化。 苹果专门设计了一套全新的框架，并公布了第一批AI配套的开发工具，让开发者通过App Intents API、Image Playground API，将自己的App功能接入苹果AI。 当Apple Intelligence和Siri兼容更多App，苹果就能优化更多用户的使用体验。 举个例子，苹果发布会上演示了AI是怎么处理邮件的，这对国外用户可能非常刚需，但国内用户不见得需要，许多企业办公用的是钉钉、腾讯会议等应用。如果用户问Siri，某个同事预订的腾讯会议的时间，它可能获取不到这个信息，只有腾讯会议接入了苹果AI，用户体验才能更丝滑。 自研大模型，落后了？ 这场发布会后，外界对苹果AI的评价褒贬不一。看衰的一大原因是，苹果没有介绍自研大模型，反而“开放”了外部大模型。 Siri是外部模型的入口，目前接入了OpenAI的GPT-4o，用户不需要注册账号也可以使用。 「定焦」制图 反观国内手机厂商都选择自研大模型，对自有生态格外重视的苹果，为什么在大模型上走开放式AI路线？ 实际上，苹果AI有两套模型，以自己训练培养的大模型为基础，外部模型ChatGPT为辅助。 其中，自研大模型的数据处理方案是端云结合，大部分交给本地的端侧模型，还有部分交给跑在服务器云上的模型。 不过，苹果没有公布端侧模型的信息。只是苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi在接受采访时透露说，苹果在iPhone上运行的大语言模型有大约30亿个参数。 ChatGPT在苹果AI中的作用只有一个：当苹果自己的大模型解答不了某些问题时，Siri会询问用户是否使用ChatGPT 4o。 看来，苹果只是给ChatGPT留了接口，把它作为Siri的一个外部“挂件”，并没有让GPT渗透进系统底层。换言之，苹果AI的主力是自己的模型，而非依赖外部模型。 但接入ChatGPT这类通用大模型，还是给苹果增加了数据隐私风险。 即便苹果不断强调把隐私保护放到了重中之重，称只有在必要且被用户允许时，才使用外部AI模型。但有些人还是不相信，马斯克就以数据隐私威胁为由，公开反对苹果接入OpenAI。 这必然有商业竞争的成分，但也多多少少反映出苹果在开放与封闭之间的无奈。 在AI领域创业者李敬看来，苹果当前的困境是，封闭的系统限制了AI模型的发展速度，于是，接入第三方大模型，为自研大模型进程争取时间。可“开放”又与苹果一直强调的数据保护存在矛盾。 现阶段的苹果需要OpenAI，OpenAI也看上了苹果手上十亿级的移动设备用户量、最高频的使用场景，但双方的“绑定”并不牢固。 对于苹果来说，OpenAI不是唯一的外部合作方，未来，可能会接入谷歌Gemini等其他AI模型。 这也就不难理解，为什么苹果发布会上极力弱化OpenAI的存在感，全程106分钟的发布会，直到第100分钟才第一次出现了ChatGPT。OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼到了WWDC现场，却没有登台发言。 2023年以来，苹果AI掉队的声音不断，虽然2023年一整年，它收购了32家AI公司，投资比谷歌、Meta、微软等科技巨头更积极，但苹果自身始终没有大动作。 这场WWDC之后，苹果AI仍然谈不上领先，但不止一位受访者提到，无缝衔接、体验丝滑本身就有巨大价值。苹果做AI的方式也提供了一种思路，大模型本身不必成为超级APP，它可以打造一个超级生态。其他手机厂商也可能会借鉴苹果这种体系化的架构。 接下来，苹果AI还面临许多不确定性。 发布会上演示的AI效果有多少是已经实现的代码，有多少还在PPT阶段，外界还不能确定。 苹果只是说，今年夏天，Apple Intelligence将推出美国英语试用版，今年秋天，正规Bate版将推出部分功能，其余一些功能、平台和语言版本将在明年陆续推出。 也就是说，2024年，苹果AI只支持英文，只能在可以使用ChatGPT的国家和地区使用。最终，国内用户能使用多少功能、中文效果如何？苹果训练的大模型会比国内现有的大模型更先进吗？AI能挽救iPhone一季度跌出中国手机市占率前五的现状吗？ 这些问题都是未知数。

2022年11月开启的生成式AI浪潮中，几乎每个国家、每个有全球野心的城市，都在制定政策、调配资源、激活当地创业氛围，一些政府甚至不惜亲自下场支持当地最有潜力的创业项目。所有人都明白：争夺大模型，就是争夺下一个技术时代的基础平台。互联网和移动互联网时代，整个欧洲都错过了这样的机会，只有中美两国培养出了10亿用户规模以上的硬件品牌和软件应用。 生成式AI带来新的洗牌机会，但能否抓住这样的机会取决于很多因素。我们选择和调查了过去一年来以人工智能之名在各大媒体上频繁露出的几个城市，尝试回答“到底哪个城市能抓到大机会”这一问题。巧合的是，在访问了蒙特利尔、硅谷、纽约、伦敦、巴黎、新加坡、北京和东京等几个城市的相关人士后，我们发现一个叫AMiner的机构在跟踪全球人工智能领域10年发展后提出的创新城市排名，与我们的调查选择几乎重合。AMiner的榜单衡量了全球各地论文、学者、机构的数量与质量，以及这些城市与国际合作的指数——选择和采访当地人士时，我们也逐一涉及了这些维度。那么，所谓的巧合其实是种必然。 已经很少有一个机会能让全球众多城市都跃跃欲试了。到底哪个城市能抓住机会？谁能抓到最大的机会？我们的初步调查表明，在这种全球影响力竞争中，区域竞争其实比全球竞争更激烈。在竞争全球用户之前，每个城市及其公司都需要先角逐人才。而在人才流动上，全球化仍然要让位于区域化。其次，对于学术资源深厚的城市，每个大厂都想去设办公室、抢夺人才，但这对当地城市不见得是好事。最后，基础技术不是一切，产业和文化具有多样性，才能支撑更繁荣的机会。 硅谷之外：蒙特利尔和纽约寻求突破 在博世工作3年后，沈露兰决定放弃博世中国功能负责人一职，前往加拿大蒙特利尔的麦吉尔大学读博。2022年博士即将毕业之际，沈露兰就地创立了自己的人工智能公司AwakeAI，尝试通过AI视觉技术实时检测视频监控数据来分析老年人的生活习惯，为护理人员和家人提供实时信息和风险警报。 把公司注册在蒙特利尔的原因之一是自己在这里读了书，另一个原因，这里不缺做AI基础研究的人才。 这一轮生产式AI浪潮到来之前，自2017年起，包括Google、微软、Meta、华为在内的技术公司纷纷在蒙特利尔设立研究中心。2018年，加拿大政府还将蒙特利尔确立为国家AI供应链超级集群“Scale AI”的总部所在地。 把这些技术大厂吸引到加拿大尤其蒙特利尔的，是这个人口只有400万的城市的学术资源。“深度学习三巨头”中的两位——杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）都在加拿大，前者在多伦多，后者就在蒙特利尔，并且创立和运营着一个叫Mila的机构，那里汇聚了超过1400名AI相关的研究人员。如果计算人才密度——尤其顶尖学术研究人才的密度——恐怕全球没有几个城市能与这个小城相比。 Mila全称“蒙特利尔学习算法研究所”（Montreal Institute for Learning Algorithms），是目前全球最大的深度学习研究所。2017年，在本吉奥的牵头下，蒙特利尔大学、麦吉尔大学等高校联合成立了这个机构。用本吉奥的话说，Mila诞生于一个“让蒙特利尔成为世界AI中心的疯狂梦想”。 蒙特利尔的Mila是全球最大的人工智能人才库，创立者是深度学习三巨头之一的Bengio。 除了基础研究，Mila旗下的“Mila Startup”孵化项目还为有创业企图的研究者提供资金和办公场地支持。入选这个孵化项目的门槛很高，自发起以来，每年通过Mila Startup审核的项目不会超过10个。严格筛选的好处是，对投资人来说，从这个机构里出来的项目的创新性和技术能力几乎不会受到任何质疑。 “从融资等各种角度，硅谷肯定是最好的。但在深度学习这一块，蒙特利尔基本上对标斯坦福，现在这里处于飞速发展状态。”沈露兰对《第一财经》杂志说，去年，她创立的AwakeAI也入选了“Mila Startup”。 学术中心加技术大厂，这个组合是硅谷成为生成式AI全球中心的关键原因，而蒙特利尔同样拥有这个组合，这让它看起来像小型的硅谷。Mila只是蒙特利尔当地有孵化器性质的机构之 一。 加拿大另一个最瞩目也最有野心的机构是“NEXT Canada”。这个名字听起来就很大，因为创立这个项目的人想要改变的正是加拿大本地的打工文化。在某种程度上，它就像创业孵化器Y Combinator的加拿大版。 沈露兰告诉《第一财经》杂志，加拿大虽然有不少学术水平不亚于斯坦福、哈佛之类的高校，但从加拿大的高校毕业的学生们后来的发展总是“不如斯坦福、哈佛的毕业生”，原因之一就是加拿大的“中产文化”。在加拿大，大部分学生毕业后的职业选择都是去Google、Facebook等大厂打工，寻求一种稳定的中产生活，而不是冒险创业。不过，这种状况正在被改变。 2010年，4名加拿大学者和企业家，共同召集了500多名加拿大学者、投资者和创业者组成了一个机构，决定培养加拿大的“next founder”（下一个创业者），而不是“next worker”（下一个打工人）。这个机构的名字就充满野心，叫作“NEXT Canada”。 受这个富有雄心的机构激励开始创业的加拿大年轻人正在增加，沈露兰本人也是其中之一。“相较于传统孵化器，它注重的不是你怎么发展企业，而是教你怎么做一个founder（创始人）。”沈露兰说。她本人是苏州人，一个生活安逸程度和蒙特利尔不相上下的中国新一线城市，在创业之前，她也和不少在加拿大读书的当地人一样，不觉得自己没有能力，但是从来没有想过要创业。AwakeAI创立之后很长一段时间，他们都在频繁参加创业竞赛，直到2023年的暑假，NEXT Canada在多伦多发起的“Next 36”项目踢了她一脚，让她下定回中国开拓市场的决心。 来自Mila的人才支持和NEXT Canada的创业指导，让沈露兰的创业项目在蒙特利尔初步扎下脚跟。不过如果继续往下发展，她认为蒙特利尔仍然有短板，比如它在算法开发上具有优势，但在落地场景和推进进度上，这里落后于全球其他地方。就沈露兰的创业项目来说，存在“鸡生蛋还是蛋生鸡”的问题，也就是说她需要在养老院和护理院寻找试点、实地获得数据，才能开发出真正派得上用场的老年人照护算法。 不少人工智能项目，只要进入垂直应用场景，都需要垂直产业配合。沈露兰认为，自己在加拿大当地没有太多社会关系，比较难找到愿意部署其老年人照护程序的养老院，2023年她回到老家苏州，很快就谈下一个比较大的客户——泰康。未来如果业务发展顺利，她也想到硅谷开一个办公室以此进入美国市场，因为加州有更成熟的康养产业，还有她渴求的市场产品人才。 蒙特利尔遭遇的困境，作为“大号蒙特利尔”的硅谷也正在遭遇。 2023年，谢赛宁离开了工作4年多的Meta，加入纽约大学，也从硅谷搬到了纽约。然后他发现，“这里的AI研究和创业氛围超乎我的想象”，他对《第一财经》杂志说。 谢赛宁本科毕业于上海交通大学，在加州大学圣迭戈分校获得了博士学位，目前担任纽约大学计算机科学系助理教授。他与比尔·皮不勒斯（Bill Peebles）合作发表的DiT模型相关论文被认为是Sora构建的基础。 谢赛宁对《第一财经》杂志称，纽约的AI发展显示出很强的上升势头。从创投热情、学术和人才储备各个角度，纽约都具备成为AI发展中心的条件。目前，纽约共有35家AI独角兽公司，融资总额达170亿美元。其中，开源模型社区Hugging Face和视频模型公司Runway都诞生于此。今年2月，还有媒体报道称OpenAI正在为纽约办公室寻找地点；3月，另一家AI初创公司Cohere也宣布开设纽约办事处。 这一轮人工智能新浪潮之前，纽约就汇集了多个顶级AI实验室，除了由“深度学习三巨头”之一的杨立昆（Yann LeCun）领导的纽约大学CILVR实验室，哥伦比亚大学、康奈尔大学和普林斯顿大学都在AI领域有强劲的科研实力。 如果说硅谷在基础模型领域确立了主导地位，纽约则正在成为人工智能商业繁荣的代名词。纽约是全球44家《财富》500强公司的总部所在地，这里聚集着各个大公司的决策者，他们都是AI市场的潜在买家。硅谷银行发布的统计数据显示，在纽约，获得风险投资的AI公司中有71%属于垂直应用领域，而在硅谷，这一指标数据是63%。 纽约开源模型初创公司Nomic AI的创始人布莱登·杜德斯塔（Brandon Duderstadt）曾在播客节目中表示，纽约目前的AI生态系统肯定比硅谷小，但纽约具备硅谷所缺乏的发展优势。“在纽约，你不仅仅是被技术包围，而是被来自各行各业的不可思议的人包围。”杜德斯塔说。 也正是在来到纽约后，谢赛宁对技术有了新的认知。“AI发展的最终愿景不是创造尖端技术，更重要的是寻求这些技术为社会带来福祉，让来自不同背景的人都能够提高生产力和创造力，从中受益。”他对《第一财经》杂志说。 在纽约，谢赛宁参加了Runway公司举办的AIFF人工智能电影节，这项活动吸引了来自全球各地的众多艺术家和创作者，共同探讨视频生成的未来。谢赛宁称，作为金融、商业、贸易、文化和传媒中心，纽约拥有多样化的社区、族群和广泛的职业机会，这是硅谷缺乏的。 欧洲：伦敦与巴黎的双子星之争 和北美老牌AI重镇与新兴AI创新中心并存不同，欧洲正在崛起的两个AI之城——伦敦和巴黎都是新星，它们都想争夺生成式人工智能领域的领先者之位，起码是欧洲的领先者。 非要比资历的话，伦敦在人工智能领域的经验更多一点。早在2010年，出生于伦敦的戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和童年好友穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman），加上来自新西兰的谢恩·莱格（Shane Legg），就一起在伦敦创立了DeepMind，主要研究机器学习算法。 2014年，远在硅谷的Google来到伦敦，斥资6.6亿美元买下了DeepMind，当时这家创立仅4年的公司还没有公开发布过任何一款产品。而被收购以来，DeepMind的总部也从未搬离伦敦。 哈萨比斯曾在采访中表示，DeepMind必须留在伦敦，这件事没有商量的余地。“如果你拥有剑桥大学的物理学博士学位，并且想要做一些改变世界的技术，在伦敦没有太多选择——而在硅谷有成千上万的选择。”他曾在接受采访时说，如果创业者专注于长期目标，硅谷有太多泡沫，那里的人每5分钟就试图创造下一个Snapchat。 DeepMind在伦敦的办公室位于“国王十字”（King's Cross）地区，这里除了以火车和地铁枢纽著称——《哈利·波特》里的“九又四分之三”站台就在这里——如今还是英国甚至整个欧洲令人瞩目的人工智能创新中心。 不知是否为收购DeepMind做准备，2013年年初，Google在这里买下了占地2.4英亩（约合9712.45平方米）的一块地，并在附近建立了Google英国总部。Meta、三星、华为等技术大厂稍后也跟了过来。2023年，OpenAI在伦敦威斯敏斯特区设立了办公室。微软则于今年4月宣布在伦敦帕丁顿建立新的AI中心，它们都距离国王车站不算太远。 技术巨头聚集在这里的意图和Google一样，都是为了招募和发动当地的AI人才，配合大西洋另一端的美国总部寻找能开发更强大模型的新算法，就像DeepMind曾为Google贡献AlphaGo和Alphafold那样。 2021年年底，毕业于牛津大学机器学习专业的缪亦舒在伦敦创立了一家叫Haiper的视频生成公司。和上述大厂一样，他也把办公室设在了国王十字地区。 “伦敦是整个英国甚至是欧洲人才聚集的地方。”缪亦舒对《第一财经》杂志称，不同于牛津和剑桥的人工智能专业更强调培养学生的研究能力，伦敦的帝国理工学院和伦敦大学学院人工智能方向的专业设置更具有复合性，学生的动手能力也更强。 而且，尽管硅谷是许多技术人才梦寐以求的地方，伦敦有很多人不愿远赴美国。缪亦舒告诉《第一财经》杂志，他的很多同事都对欧洲有着深厚的文化归属感，他们钟爱欧洲的生活方式。他们最多会在欧洲大陆上的国家之间流动，比如有人会选择搭乘欧洲之星，穿越英吉利海峡隧道，前往巴黎寻求新的机会，但很少有人会去美国工作。2016年年初，哈萨比斯也曾在一次采访中表示，很少有员工会“主动离开DeepMind”。 缪亦舒本人在DeepMind实习过两年，他的合伙人王子聿在DeepMind工作得更久，曾参与AlphaGo的开发。 可能正如缪亦舒曾经的英国同事不排斥去法国工作那样，法国自进入生成式AI时代以来极为积极地招募全欧洲尤其是英国的AI人才，并给予英国无法提供的巨额投资。 法国这种做法的标志性成果是Mistral。创立这家公司的亚瑟·门施（Arthur Mensch）也曾在DeepMind工作，2023年5月，他和另外两位曾就职于Meta的员工共同在巴黎创立了Mistral。这家公司是欧洲为数不多的攻克底层模型的公司之一，在种子轮融资中就创纪录地筹集到1.05亿欧元。 英法两国领导人都在多个重要场合发出过饱含雄心的宣言，希望本国能在当前的人工智能浪潮中领跑欧洲。但事实证明，法国政府似乎比英国付出了更多行动。除了总统马克龙正试图推动重振欧盟的计划，为AI初创公司筹集更多资金，法国政府还在积极协助Mistral，推动欧盟在《人工智能法案》中对开源基础模型作出让步。 Mistral从巴黎和法国政府那里获得的支持是伦敦的同类公司们无法获得的。“英国政府想要构建全球影响力，但在产业主导方面的能力有限。比如，英国政府无法像中国政府一样，用划定一个科技产业园区的方式推动特定产业的集中发展。”缪亦舒对《第一财经》杂志说。 在Mistral之后，有更多原本在伦敦公司工作的AI人才加入巴黎。2023年年底，DeepMind研究主管Karl Tuyls、首席科学家Laurent Sifre以及公司创始成员之一Daan Wierstra也离开了DeepMind，来到巴黎创业。最新消息是，他们创立的H Company已于5月完成种子轮融资，共筹集2.2亿美元——打破Mistral此前创造的纪录。 相较于伦敦，巴黎的AI产业发展更多元，有很多“有意思”——面向C端——的公司正在涌现。比如，在种子轮中融资1.26亿美元的初创公司Poolside计划利用AI大大简化编程，Heart Hands则希望为普通用户开发“口袋里的第二个大脑”。而在伦敦，更多AI创业项目面向金融、建筑、自动驾驶等B端市场，像Haiper这样的视频生成公司在国王十字地区还是少数——在创立Haiper之前，缪亦舒的第一个创业项目也是to B式的，面向建筑行业提供3D建模服务。 缪亦舒也认同巴黎更有趣，但表示自己没有考虑过进入巴黎，而是将公司的第二个办公室选在了多伦多，由合伙人王子聿坐镇，因为“现在视频生成领域还不成熟，需要相当长时间的底层研发工作，而多伦多当地有充足的模型相关人才。” 亚洲：在新加坡、北京与东京之间 2023年，心识宇宙把总部从杭州搬到了新加坡。这家公司成立于2022年年初，主要为企业和消费者提供创建自主人工智能的服务。 对于联合创始人林宋琪来说，这不是开拓，而是回归。2015年，林宋琪从中国香港搬到新加坡，在当地的Facebook工作了4年。 促使心识宇宙搬迁的理由很简单：海外市场。新加坡历来都是中国公司出海、海外公司进入亚洲的桥头堡。它的实际国土面积只相当于北京的5%，常住人口仅540万人，和中国没有时差，技术基建完善。字节跳动、腾讯、阿里巴巴都在新加坡开设了办公室，不少公司会直接将服务器部署在那里。林宋琪称，在大公司的战略中，新加坡往往是辐射亚洲的据点。 能无障碍融入欧美国家的技术、金融和市场体系，这让新加坡吸引了越来越多外来创业项目，尤其是来自中国、面向全球市场的出海创业者，林宋琪就是其中之一。心识宇宙搬到新加坡后不久，就在种子轮中获得了澳大利亚基金Square Peg 500万美元的投资，这也是公司的第三笔融资。 林宋琪告诉《第一财经》杂志，越来越多来自欧美的美元基金选择在新加坡设点，这使得“新加坡整体的创投市场正在变得更美式”，即新加坡本土资本偏好现金流稳定、可预期、回报快的to B项目，但更多面向C端用户的项目开始得到外来资本的支持。 资本只是理解新加坡的其中一块拼图。林宋琪最肯定的是新加坡的政策和营商环境。“可预期性”是她反复提及的关键词——假设政府发布了扶持AI初创企业的政策，那么通常会持续很长一段时间。新加坡政府的效率也很高，比如信息媒体部会帮助企业参与政府项目、结识风险投资资源，甚至入选政府名单的企业无须参与招标。新加坡经济发展局、新加坡主权基金淡马锡也会投资初创公司。 “起步企业投资计划”（Startup SG Equity）或许能更直观地说明新加坡政府的做事方法。这个投资基金由新加坡企业发展局和11家私人投资机构共同管理，主要帮助那些需要大量资金和时间才能获得商业收益的初创企业。如果一家初创公司被承认为“深度科技”，首轮投资将达到50万新加坡元（约合268万元人民币），新加坡政府会负担其中70%资金。此后，私人投资者每投资1新加坡元，新加坡政府就将跟投1新加坡元，投资上限为400万新加坡元（约合2145万元人民币）。 但是，创新孵化连接器EPIC的联合创始人Cruise Chen认为，新加坡在这轮人工智能新浪潮中的角色“并不是创新者（innovator），而是跟随者（follower）”。Cruise Chen曾在新加坡十余年之久，负责投资AI和技术基建初创企业。 “新加坡倾向于采取跟随策略，像中国和美国这样的大国已经产生了大量专利和新的架构之后，新加坡再跟进。”他对《第一财经》杂志说。在他看来，新加坡拥有充足的财政资源，但受国家规模所限，更关注能直接带来经济效益的技术。 直到现在，新加坡政府仍然有强烈的本地保护意识。海外初创公司来新加坡注册，最开始会有10个外籍专业人士工作签证名额，但如果超过10个，就需要遵循“配额制”——每招一个本地人，才能招一个外籍员工。目前，AI初创企业在这方面没有优待。 与西方市场、金融和技术体系的无缝接轨吸引了包括林宋琪在内的中国创业者来到新加坡，反过来，这种便利也使得这个试图在人工智能新浪潮中占有一席之地的城市型国家逐渐失去自主创新的能力。 林宋琪切身感受到，新加坡在AI人才层面与中美相比存在断层。各高校每年人工智能相关专业的毕业生也就500到800人左右，而且因为大公司总部众多，岗位稳定、福利好，大部分新加坡人都对创业和加入初创公司没什么兴趣——与同样大厂办公室众多的蒙特利尔年轻人相似。 然而和蒙特利尔不同的是，来自硅谷的技术大公司们在新加坡设立的区域总部多是商务、市场、运营岗位，即便是研发人员，也基本不属于核心研发团队，往往只扮演区域性的研发和本地支持角色。 由于具有更加充足的人才储备，北京正在成为亚洲的AI创新引擎。 “从底层的硬件半导体，到上面的算力的框架，再到上面的模型算法的PaaS平台，每一层（以清华大学为代表的中国顶尖高校）都有一个实验室，或者说多个实验室相对应。”Cruise Chen对《第一财经》杂志说，他观察到，这些实验室基本都是在ChatGPT发布之前就开始运作的而这一轮人工智能新浪潮中，清华大学引领了中国的大模型热潮，例如刘知远教授领导的清华大学自然语言处理实验室、唐杰教授领导的知识图谱技术实验室。 如今，北京拥有智谱AI、百川智能、零一万物等估值在全球都排得上名次的AI独角兽。IT桔子2023年的统计数据显示，北京是AI领域融资活跃的高地，总部位于北京的人工智能公司的融资事件占全国的比重为29.4%，高于上海的19%和深圳的13%。 但Cruise Chen认为，中国的大部分初创企业还面临技术落地难的困境。中国的AI初创企业和大学研究室能在短期之内把技术的“地板”托高，但大部分创业者都更擅长技术创新，并未打通行业需求和应用场景。而且，它们是否能把技术的“天花板”推高，也要打个问号。 相较于新加坡和北京，同样位于亚洲的日本政府也在积极运作，试图将东京塑造成比北京和新加坡更具吸引力的创新中心。 ChatGPT发布之前，日本一度是人工智能领域的落后者。早在2017年，AI研究者、AI公司Ghelia创始人清水亮就严厉地批评过日本学界，说“日本的AI研究落后了世界30年”。2016年，清水亮应日本经济产业省邀请，策划日本AI学会全国大会的深度学习分会场，但给活动起名时，有同行提出异议：“如果名字里加上‘深度学习’的话，估计就没有人来听了吧。” 然而ChatGPT一发布，日本政府就表示要在政府内部大力推广ChatGPT，并且不会对人工智能训练中使用的数据实施版权保护，成为全球几乎第一个公开站队人工智能公司而非数据拥有者的国家。今年4月，日本首相岸田文雄访问美国时，也专门会见了微软和OpenAI的管理层。 这一系列措施炒热了东京的AI氛围。2022年，高宁离开投资行业，创建出海创业社区Linkloud，为初创企业举办线下活动和游学，目的地除了新加坡和硅谷，还有一个就是日本。 “我们每隔3个月会来一次东京，每次都会感觉到这座城市中AI的渗透率和讨论热度在不断加深。”他对《第一财经》杂志说。 眼下正热的是把AI与机器人结合起来的一个叫“具身智能”的领域。具身智能的最终目标是机器人可以像人一样，通过与物理环境交互，自主规划、决策、行动与执行。英伟达是这个技术的坚定支持者，3月它公布了人形机器人通用基础模型Project GR00T，并宣布和波士顿动力等机器人公司合作。而日本历来拥有川崎重工、发那科等全球顶尖的机器人巨头。2024年4月，微软宣布将在东京建立研究实验室，加强具身人工智能和机器人技术的研究。 就在不久前，高宁刚刚参加了在东京湾区举办的“永续高科技城市”（SusHi Tech Tokyo），这是一个由东京市政府支持的城市创新论坛。论坛上，以东京大学为首的日本高校在机器人领域表现十分强势。“机器人在日本是‘刚需’，需要用它们替代劳动力、应对人口老龄化。”高宁说。日本已将机器人广泛应用于农业、医疗、物流、制造等领域。 高宁认为，把人工智能用到金融、法律、零售、游戏领域的B端应用也有望在日本变得热门，因为日本虽然不是软件开发方面的强国，但在全球SaaS消费排行榜上，日本位居第二，仅次于美国，换言之，当地用户为软件付费的习惯和意愿足够强——这种习惯正是这一轮人工智能浪潮最需要的。 在基础模型和面向C端用户的AI应用方面，日本相关本土企业并不多。高宁对《第一财经》杂志称，目前日本较为知名的AI大模型公司只有Sakana.ai，这家人工智能公司位于东京，成立于2023年8月，创始人是Google前人工智能专家Llion Jones和David Ha——Llion Jones是Transfomer大模型的论文作者之一。 AI人才困境一直困扰着日本。2023年9月，日本财经新闻媒体《日本经济新闻》曾专门报道过日本AI人才短缺的问题。在AI领域的顶级国际会议“神经信息处理系统大会”（NeurIPS）和“国际机器学习大会”（ICML）采纳的日本理化学研究所论文列表中，一半的海外作者来自中国大学。用日本理化学研究所革新智慧综合研究中心负责人、东京大学研究所教授杉山将的话说，“虽说是日本发表的论文，却不一定是日本人写的”。 对人工智能这样的技术来说，没有人才就没有一切。城市的发展也是一样。

作者 | 陈骏达 编辑 | Panken 智东西6月13日消息，今天，美国3D计算机视觉创企Luma AI发布了一个名为Dream Machine的AI模型。这一模型具备强大的文生视频和图生视频功能，画面极为逼真，人物表情丰富，2分钟内就能完成5秒视频生成。 自动播放 Dream Machine最让人眼前一亮的特点是，它所生成的视频中包含极为真实的摄像机运动轨迹、自然的光影变化以及较好的一致性。 下方视频是Luma AI放出的官方demo之一，内容是第一视角的废墟探险画面。随着探险者进入室内，画面的曝光程度出现了变化，探险者的手电光线也有自然的晃动，十分符合真实情况。摄像机的视角就好像废墟探险者常常佩戴使用的运动相机拍摄的一样，让人有身临其境的体验。 自动播放 此外，与Sora等其它大多数视频生成模型不同，Dream Machine目前可在Luma AI官网直接免费使用，免费用户有每月30次的生成额度，这已经可以完美满足大部分人的非商用需求了。 不过刚刚发布时，有大量用户涌入Luma官网，争相体验Dream Machine的视频生成效果。这导致Luma官网服务器一度宕机，几乎无法正常生成视频，直到目前才有所缓解。 参与Dream Machine早期beta测试的人员称赞该系统能够忠实地渲染指定的对象、角色、动作和环境，同时保持流畅的运动和连贯的叙事。 ▲官网公告：生成需要120秒。然而由于需求激增，您的请求可能需要排队。 Luma AI成立于2021年，总部位于旧金山。Luma此前是一家专注于3D内容生成的计算机视觉初创公司，已经完成两轮融资，曾获英伟达和硅谷顶级风投公司Andreessen Horowitz（简称a16z）投资，投后估值约2-3亿美元。Luma AI之前的明星产品之一是文本转3D模型Genie 1.0，它能在10秒内根据文本内容完成多种格式的3D建模。 自动播放 ▲Genie 1.0宣传片 一、Dream Machine生成效果实测，速度极快质量不稳定 Dream Machine一经发布就瞬间爆火，大排长龙，生成一次视频大约要排队15分钟。不过在热度稍减后，智东西终于有机会对Dream Machine展开大量测试，获取第一手的体验报告。 Dream Machine的使用体验极为便捷，在简单的注册流程后，用户便可以直接进入视频生成界面。Dream Machine允许两种类型的提示词：图片+文字以及纯文字提示词。若勾选输入框右下角的“Enhance prompt”选项，还能自动优化用户输入的提示词并实现更好的生成效果。 官网的输入框下方提供了许多示例提示词，于是智东西首先使用了这些提示词进行测试，我们使用的其中一条提示词是“Low-angle shot of a majestic tiger prowling through a snowy landscape, leaving paw prints on the white blanket （低角度拍摄一只威严的老虎在雪地中潜行，留下爪印在白色的雪毯上）”。 Dream Machine的视频生成速度确实没有夸大，除去排队的时间，这段5秒钟的视频在不到2分钟的时间里就完成了，但效果却不尽如人意。 自动播放 在Dream Machine生成的视频中，提示词里关于拍摄角度的指令完全被忽略了，视频采用的是鸟瞰而非低角度拍摄。同时，老虎在雪地上的脚印也几乎不可见。此外，老虎的跑动方式和尾巴的甩动都不太符合物理规律。老虎身上的花纹随着镜头拉远不断变化，一致性也比较一般。Dream Machine这是要翻车的节奏？ 为进一步确认Dream Machine的实际生成效果，智东西使用Luma AI官方账号转发的一位专业创作者的提示词进行二次测试。这则提示词是图片+文字的形式，文字内容是“Girl gazes with wonder（女孩带着惊奇的目光凝视）”，而输入的图片则是荷兰画家约翰内斯·维米尔的名画《戴珍珠耳环的少女》。我们还特别生成了两个版本，一个勾选了“Enhance prompt”，另一个没有勾选。 自动播放 ▲未勾选Enhance prompt功能 自动播放 ▲勾选Enhance prompt功能 本次生成的速度依旧很快。生成结果表明，是否勾选Enhance prompt功能对Dream Machine的生成效果有很大的影响。在未勾选这一功能的第一个生成结果中，人物几乎没有任何变化，视频仅仅是将镜头拉近了。而在勾选了这一功能的第二个生成结果中，画中的人物才真正动起来了。随着视频里人物的移动，她面部和头巾上的光线和阴影都有比较自然的变化。而服饰上的纹路在人物移动的过程中基本保持了一致。 然而这一生成结果也并非毫无破绽。视频中人物的面部在前几帧过后便出现了变化，五官和妆容都与画中人物有所差异。虽然模型知道人物应该佩戴对称的一副耳环，但由模型生成的那一侧耳环看上去并不像是珍珠耳环，没有原画中珍珠的光泽和质感，形状和颜色也略有区别。 自动播放 ▲Luma AI官方转发的视频 与Luma AI官方转发的视频相比，尽管智东西使用了相同的提示词，但我们测试中生成的这一条视频中人物的表情和神态并不像官方视频中那般丰富。不过总体来看，这两个视频生成的效果都是比较好的，基本还原了原画中人物的着装，光影和移动也比较自然流畅，仅仅在一致性上有一些小问题。 作为目前视频生成模型中的顶流，Sora在Dream Machine发布后便迅速被各路网友拉来和Dream Machine比较。智东西使用了一则OpenAI官方放出的Sora Demo中的提示词，对两个模型的表现进行了相对严格的平行对比。 ▲本次生成中使用的提示词 自动播放 ▲Dream Machine生成结果 自动播放 ▲Sora官方demo 对比之下，Dream Machine生成的效果和Sora还存在一定差距。画面中的主要人物表情神态都不太自然，“AI味儿”比较重。人物的右手形态畸形，而左腿在行走的过程中还出现了类似“穿模”的问题。而模型生成画面背景中的人物时也出现了幻觉，背景中的有一位骑着自行车的男士在移动过程中变为了几位并排行走的人。Dream Machine唯一比较可圈可点是在人物走过路面积水时，生成了比较真实的倒影和涟漪，且生成的视频速度比较符合真实情况。 不过，拿OpenAI发布的官方demo和Dream Machine的用户实测效果比较确实不太公平。AI公司们一直有美化demo效果的“传统”，模型的实际生成效果和demo总是存在一定差距的。作为免费模型，Dream Machine用户实测时大量的生成需求可能会对原本就不富余的算力带来冲击，影响实际生成效果。此外，超长的提示词可能也会给模型带来一定压力。智东西用ChatGPT总结了这一demo的提示词，再给Dream Machine一次机会。 ▲精简后的提示词 自动播放 ▲勾选Enhance prompt的生成结果 自动播放 ▲未勾选Enhance prompt的生成结果 在精简提示词后，Dream Machine的生成效果确实得到了一定改进。勾选Enhance prompt的生成结果中，人物面部的光线随着路边霓虹灯的变化而变化，而她的神态也基本符合提示词中的描述，视频运镜颇有赛博朋克风的大片的感觉。美中不足的是背景中的人物仍然存在一些形变，霓虹灯牌上的文字也在人物经过时产生了一些变化。未勾选Enhance prompt的生成结果在真实性上竟然有一定程度的提高，但在镜头晃动时面部的一致性受到轻微的影响。 综合以上测试结果，Dream Machine作为一款免费的视频生成工具还是可圈可点的。它在生成速度上无可挑剔，支持多模态输入，还能自动优化输入的提示词。在多次测试后我们发现，使用Dream Machine生成视频时，使用图像+文字的提示词往往比使用纯文字提示词的效果更好，在生成结果的真实性和对提示词的遵循程度上都会有明显的提升。 但在处理较长的提示词时，这台“造梦机”也会面临卡壳的情况。我们在测试时，长提示词的等待时间要显著长于普通长度的提示词，最终的生成效果也会打折扣。若Dream Machine不受公测期间可能的算力短缺问题，或许它真的能实现与Luma AI官方demo中类似的效果。 二、各路网友大显神通，Dream Machine获高度评价 有不少网友和专业创作者也上手测试了Dream Machine，并将它们与其它视频生成模型进行比较。 下方这位网友将Dream Machine与Runway和Pika这两个视频生成模型进行对比。这位网友认为，Luma AI的Dream Machine在大多数镜头中完胜。 自动播放 下图中的网友则认为Dream Machine在运动和一致性上表现很好，并且让普通消费者也能体验到Sora般的质量。这位网友拼接了多个Dream Machine生成的视频并配上音乐，最终做出了一条3分多钟的AI生成MV。 自动播放 在专业创作者的调教下，Dream Machine确实发挥出了更好的水平。这一视频中的画面梦幻而又怪诞，与音乐的风格十分契合。 不少网友大开脑洞，找到了Luma AI官方也没想到的使用场景。有位网友将表情包输入Dream Machine然后生成视频。这一创意也获得Luma AI官方转发，称Dream Machine摇身一变成为名副其实的Meme Machine（表情包制造机）。 自动播放 还有一位网友将自己一家人30年前在冲绳旅行时的照片发给Dream Machine，而生成的视频让这张30年前的照片也有了如今动态照片般的效果。 自动播放 Dream Machine还能生成多种风格的视频。有一位网友将自己孩子最喜欢的毛绒玩具变成了动画，还有一位专业创作者利用Dream Machine创作了一条一分钟的动画短片。 自动播放 在上方的视频中，Dream Machine的一致性再次得到了验证，视频里的卡通人物主角在不同的场景下外貌都基本一致。此外，视频中人物表情生动，富有感染力，画面中的其它元素相对稳定，各种动作和人物与场景的互动也基本符合物理规律。 来自美国科技媒体Tom’s Guide的记者Dave LeClair在观看了下方这则demo后称，Luma AI发布的视频示例中的摄像机运动看起来非常逼真。如果不告诉他这些视频是Dream Machine制作的，他会毫不犹豫地相信视频是用高端摄像机在轨道上拍摄的。 自动播放 不过美国媒体VentureBeat也指出，作为免费的视频生成工具，Dream Machine将不可避免地面临滥用的风险。Luma AI在其网站上向所有人免费提供Dream Machine的使用权，并计划发布API接口和主流创作软件的插件。这种开放的方式确实可以让Luma AI抢占先机，建立充满活力的创造者和开发者社区，但相关的治理框架或许无法赶上科技发展的速度。在创新和责任之间找到适当的平衡将成为整个行业和社会面临的重要挑战。 三、Luma AI曾获a16z和英伟达投资，创始人和高管中都有华人 Luma AI在发布Dream Machine之前并不是一家知名的AI企业。它成立于2021年，总部位于加利福尼亚州旧金山。Luma先前专注于开发AI技术，以3D格式捕捉和体验现实世界。 在Dream Machine之前，Luma的主打产品是Luma AI移动应用程序，它允许用户使用手机相机捕捉物体和场景的空间3D模型。该应用程序使用神经渲染技术，如神经辐射场（NeRF），生成具有照片级质量的高细节3D模型。 3D捕捉可以作为3D视频分享，导出为3D对象，或嵌入到网站和应用程序中。Luma AI服务于需要高级3D和视觉技术的行业，如电子商务、虚拟现实和游戏。 Luma AI是一个小团队，官网上的信息显示目前在Luma AI任职的员工仅有不到40人。根据媒体Z Potentials的独家专访内容，Luma的创始人兼首席执行官Amit Jain经验丰富，曾在苹果公司参与Vision Pro的开发工作，在 3D计算机视觉、相机硬件、机器学习、系统工程和深度技术产品方面积累了丰富的经验。 就如许多其它AI公司一样，Luma AI的团队里也有许多华人。Luma的另一位创始人兼 CTO余思贤大学就读于加州大学伯克利分校，跟随一位来自日本的 Angjoo Kanazawa 教授做早期 NeRF 神经渲染研究，同时也在 Google 和 Adobe 实习过，2021年毕业之后，他遇到了Luma AI的另一位创始人Amit Jain并决定一同创业，因此拒绝了斯坦福大学、麻省理工学院等大学的博士Offer。 Luma AI的首席科学家宋佳铭毕业于清华大学，大二时便开始研究机器学习。他后来前往斯坦福大学深造，毕业后还拒绝了清华姚班的教职 Offer，加入英伟达。他的研究成果之一DDIM (denoising diffusion implicit models) 算法显着提升了扩散模型的生成速度，这一算法在Stable Diffusion 和 DALL·E 2 中都得到了应用。 到目前为止，Luma AI已经筹集了总计6730万美元的风险投资，其中包括他们在2024年初的4300万美元B轮融资。主要投资者包括英伟达、Andreessen Horowitz（简称a16z）和Amplify Partners。Luma AI B轮投后估值约为2-3亿美元。 结语：视频生成模型赛道再现黑马，2024会是文生视频爆发的一年吗？ 近一年来，AI视频生成领域的热度持续攀升，多家AI公司推出了新的视频生成模型，引发了行业内的激烈竞争。 较早进入文生视频领域的Runway目前已经推出了两代视频生成模型，还雄心勃勃地勾勒出了“通用世界模型（General World Model）”的宏大愿景。而华人团队背景的Pika已经进行了三轮融资，筹款5500万美元。OpenAI更是用Sora这一划时代的产品，彻底引爆了这条赛道。 Luma AI从3D建模转到视频生成赛道背后，除了文生视频领域本身的热度外，也和他们之前的背景有关。要生成逼真自然的视频画面，对3D物体和空间的理解是必不可少的，而Luma在这方面已经有一定的积累，并获得了投资人的认可。或许Luma AI的Dream Machine能给这一赛道带来新的惊喜。

据 The Information 最新消息，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 对员工表示，在过去六个月左右的时间里，OpenAI 的年收入增长了一倍多，年化营收有望达到 34 亿美元（约合人民币246.5 亿元）。 作为对比，此前数据显示直至 2023 年底，OpenAI 的年化收入为 16 亿美元，去年夏天则为约 10 亿美元。 与对手相比，OpenAI 也是「遥遥领先」。例如 Anthropic 曾在去年透露，其年收入为 1 亿美元，计划到 2024 年底实现收入超过 8.5 亿美元的目标；另一位来自加拿大的竞争对手 Cohere 在 4 月份的收入则仅为 2200 亿美元，与 OpenAI 收入不可同日而语。 Sam Altman 出席苹果 WWDC24 活动 而 OpenAI 收入的猛涨主要得益于其人工智能技术在多个领域的广泛应用。公司的核心产品，包括其语言模型 GPT-4o 等，在企业级解决方案和消费者应用中的需求激增，推动了收入的飞速增长。 Sam Altman 本人在周三的员工会议上表示，OpenAI 的大部分收入（也就是约 32 亿美元），来自 ChatGPT 等聊天机器人的订阅费，以及让软件开发人员通过应用程序编程接口（API）访问模型产生的费用。 他还表示，OpenAI 通过微软 Azure 提供人工智能模型接入，也有望获得约 2 亿美元的收入。 不久前，OpenAI 还聘请了新的 CFO（首席财务官）Sarah Friar 及 CPO（首席产品官）Kevin Weil，以加快其商业布局。OpenAI 官网上对这两人是这样介绍的： Sarah Friar 将领导一个财务团队，通过为我们的核心研究能力提供持续投资来支持我们的使命，并确保我们能扩大规模，以满足不断增长的客户群和需求。Kevin Weil 将领导一个产品团队，专注于将我们的研究应用到有利于消费者、开发者和企业的产品和服务中。 截图来自 OpenAI 官网 Sam Altman 表示： Sarah 和 Kevin 拥有丰富的经验，这将使 OpenAI 能够扩大业务规模，制定下一阶段的增长战略，并确保我们的团队拥有继续发展所需的资源。 在用户群体不断扩大的同时，OpenAI 也在持续加大投入研发力度，这或将进一步拉大其与竞争对手的差距，使营收持续大幅增长。此前还有报道称，他们今年的营收将达到 20 亿美元，明年则可能达到 40 亿美元。 本周，苹果宣布将与 OpenAI 展开合作，可能会给 OpenAI 带来进一步的收入增长。在 WWDC24 大会上，苹果宣布会将 ChatGPT 集成到其产品中，而从结束后苹果股价的上涨不难看出，这一举措引起了不错的反响。 根据彭博社最新消息，在这次苹果与 OpenAI 的合作中，双方都未向对方支付费用。知情人士表示，双方认为将 OpenAI 的品牌和技术推向数亿台设备上，比金钱支付拥有更大的价值。而另一方面，获得 ChatGPT 加持下的 iPhone 显然对消费者具有更强的吸引力。 虽然 Apple 智能的基础版本是免费的 GPT-4o，但如果用户选择升级到付费版本，OpenAI 将能够获得收益，苹果也将从中抽取一定比例的分成。 通过这次合作，苹果能够获得目前业界公认的顶尖 AI 大模型赋能，而 OpenAI 则能够借助苹果庞大的用户基础获得巨大的市场影响力，实现双方的共赢。 WWDC24 活动中苹果介绍其接入 OpenAI 的 AI 大模型 不过值得一提的是，苹果与 OpenAI 的合作并不具有排他性。虽然当前 Apple 智能虽然仅支持英语版本，但苹果的目标是明年支持更多语言。 知情人士透露，目前苹果还未与中国本地供应商达成协议，但一直在考虑与百度和阿里巴巴合作，或许未来很有可能正如很多网友所料，国行 iPhone 上的 Siri 底层大模型很大概率会是文心一言。 大家希望国行苹果的 AI 功能由哪家大模型来负责呢？

苹果 凤凰网科技讯 北京时间6月13日，据彭博社报道，苹果公司本周发布了AI系统苹果智能(Apple Intelligence)，但是知情人士称，苹果尚未就聊天机器人功能与中国本土AI供应商达成协议，但一直在考虑与百度、阿里巴巴集团等公司合作。 彭博社指出，要想让苹果智能取得成功，苹果需要把它扩展到更多国家，支持其他语言。不过，苹果新的AI系统可能会在中国面临挑战，该公司仍在寻找一家本土AI供应商，在华提供聊天机器人功能。目前，苹果智能只支持美式英语，但苹果计划在明年支持更多语言。 与此同时，彭博社还披露了苹果与OpenAI合作的财务条款。苹果与OpenAI的紧密合作可能会给双方带来持久的经济利益，那么到底是谁应该为这项合作出钱呢？据知情人士透露，这一合作预计不会给任何一方带来可观的收入，至少在一开始是这样。苹果没有向OpenAI支付合作费用。相反，苹果认为，将OpenAI的品牌和技术推广到数亿台苹果设备上的价值相当于甚至大于他们为这项合作支付的费用。有了OpenAI的帮助，苹果可以向消费者提供先进的聊天机器人，并从中获益。该公司有望吸引用户在其设备上花费更多时间，甚至花钱升级。 不过，即使金钱不是苹果与OpenAI合作的主要因素，但是回报可能在以后成为一个考虑因素。在目前的架构下，这种合作关系可能会让OpenAI付出高昂的代价。OpenAI需要向微软付费，才能在微软的Azure云计算系统上托管ChatGPT。使用ChatGPT的人越多，OpenAI承担的费用就越高。ChatGPT与苹果设备的融合可能会大幅增加算力预算。 ChatGPT将在苹果产品上免费提供，但OpenAI和苹果仍然可以通过将免费用户转化为付费帐户来赚钱。OpenAI的订阅计划起价为每月20美元，这笔费用包括了分析数据和生成更多类型图像等额外功能。目前，如果用户通过ChatGPT应用在苹果设备上订阅OpenAI，这个过程将使用苹果的支付平台，传统上苹果会从中分成。而且，苹果与OpenAI的协议并不具备排他性。苹果已经在讨论把谷歌Gemini聊天机器人作为一个额外选择，双方有望在今年晚些时候达成协议。 截至发稿，苹果与OpenAI不予置评。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

作者丨樟稻 编辑丨伊页 尽管张一鸣不再担任字节跳动CEO，他的社交梦却依然长存。随着ChatGPT横空出世，AI风潮席卷全球互联网，字节跳动在此背景下似乎找到了进军社交领域的新方向——AI社交。 近日，一款名为“小黄蕉”的AI虚拟交友聊天产品上线。经查证，该产品的工商主体为北京臻鼎科技有限公司（番茄小说），其背后的实际控制者正是字节跳动。 具体来看，在“小黄蕉”中，内置虚拟角色不仅会发表情包，还会发语音和实景照片，这是其他AI虚拟陪伴产品中较为罕见的功能。此外，区别于传统的一问一答模式，“小黄蕉”中的角色会一次发送多条信息，像真人一样交流。 实际上，这不是字节跳动第一次发力AI社交。今年3月，字节跳动上线了由云雀大模型驱动的AI社交APP“话炉”，并于4月11日更名为“猫箱”。该APP由内部团队Flow开发。 Flow是字节跳动AI应用的主力开发团队，由原TikTok负责人朱骏统筹，成员包括原飞书产品副总裁齐俊元和原抖音社交负责人陆游等高管。在“猫箱”之前，Flow团队已开发并上线了AI聊天问答助手豆包。 和“小黄蕉”相似，“猫箱”也具有强烈的娱乐和内容属性。打开“猫箱”时，首页会随机出现AI生成的人物立绘，随后页面会显示人物、故事的设定介绍及开场白，用户在下方对话框打字或语音输入回复，就可以与AI展开对话。 眼下“小黄蕉”刚刚上市，其产品表现尚不明朗，但“猫箱”已有数据可供观察。根据量子位智库发布的《中国AI陪伴5月用户数据报告》：从总下载量来看，市场呈现明显的头部集中效应，强交互和强IP的产品优势显著。截至2024年5月，X Eva以1240万的总下载量稳居第一，成为唯一下载量破千万的产品。星野位居第二，总下载量为890万。第三、四名分别为彩云小梦和我在AI，下载量均在300万以上。之后排名的产品间差距不大，市场地位相对接近，其中“猫箱”位列第五。 不过，从用户增长和用户活跃度来看，“猫箱”的表现异常出色。其单月增长达到30万，位居市场第三。在用户活跃度方面，“猫箱”的DAU为2.8万。尽管总下载量较低，但能保持不错的活跃度。 眼下，“小黄蕉”和“猫箱”都在迎合用户对高仿真虚拟社交体验的需求。虚拟形象和高仿真对话无疑能带来短期的新鲜感和体验提升，但这不能掩盖几个核心问题。 AI社交产品在小众群体中可能具有吸引力，尤其是那些对技术感兴趣或渴望新奇体验的用户。然而，新鲜感会随着时间流逝。 以“猫箱”为例，尽管初见时AI角色各具特色，但对话中逐渐显露出机械化的重复性，缺乏真实人类交流的复杂性和不可预测性，长时间交流可能会让用户感到疲倦。 其次，随着用户群体的扩大，普适性需求问题会显现。大多数用户在社交需求上依然注重真实互动和情感连接，AI生成的虚拟互动能否满足这一需求仍是未知数。 此外，市场竞争的激烈程度也不容忽视。从国外Meta的虚拟社交平台到国内各类社交应用，社交产品的多样化和用户的选择性使得新产品很难长期保持用户黏性。尤其在技术模仿门槛不高的情况下，类似“小黄蕉”的产品可能迅速被其他竞品复制或超越。 从企业战略的角度看，字节跳动通过“小黄蕉”再次尝试AI社交，展现了其不死的社交之心。 但在这个过程中，其需要保持清醒的认知，既要看到技术带来的可能性，也要正视用户需求的多样性和市场竞争的残酷性。

原标题：苹果CEO库克：Apple Intelligence可能会让我们少刷手机，妙控鼠标设计很关键 IT之家 6 月 13 日消息，在 WWDC24 主题演讲结束后，苹果 CEO 蒂姆・库克（Tim Cook）接受了 Youtube 博主 iJustine、SuperSaf 和 MKBHD 的采访，讨论了 iOS 18 和 Apple Intelligence 等话题。库克还谈到了苹果与 OpenAI 的合作，以及他对苹果一些标志性产品发布的看法（甚至包括妙控鼠标）。 IT之家注意到，谈到将 ChatGPT 集成到 iOS 18 与 OpenAI 的合作时，库克表示：“对于需要用到世界知识储备的任务，也就是超出个人经验范围的任务，你可能更愿意使用市面上的一些大型语言模型。我们选择 OpenAI 和 ChatGPT 是因为我们认为它们是最好的，不过每次使用时都需要获得用户同意。” 当被问到 Apple Intelligence 的不断发展是否会让人们减少使用 iPhone 时，库克认为这是一个很大的可能性：“我认为这是一个可能性，而且可能性很大。我们从来就没有想过让人们把时间都花在设备上。我们的商业模式并不是依赖用户的使用时长来成功的。我们希望赋予用户能力，让他们能够完成以前无法完成的事情。随着 Apple Intelligence 变得越来越智能，许多以前需要花费大量时间的事情现在都可以更快地完成。我认为这是一个巨大的机遇。” MKBHD 还询问了库克作为苹果 CEO 的 legacy（历史影响）会是什么。库克回答道：“我从来不会去想这些。我认为 legacy 是别人看待你时定义的，而不是你自己定义的。我通常总是向前看，而不是去看后视镜。这也是苹果的一贯特点，我们总是着眼于未来，你在这里看不到博物馆。我个人也是这样想的。在某个时候，肯定会有另一位 CEO 接任，我毕生的目标就是帮助他们取得成功。” 最后，采访还谈到了妙控鼠标。库克表示：“人们不像谈论 MacBook Air、iPad 或者其他产品那样经常谈论妙控鼠标，但是做好人体工程学设计是关键。”

什么？全球五大车展之一，历经 119 年的日内瓦车展，突然宣布停办了？ 官方还说这展子要彻底转战卡塔尔？ 好好好，也没人规定日内瓦车展就必须在日内瓦举办不是？隔壁法兰克福车展不就在慕尼黑（ 换个地儿，说不定还能再苟几年。 但你要说在欧洲办不下去的原因么，最直接的就是疫情，给它关停了四年。本来想着今年能赚波大的回一回血，结果一觉醒来，变天了。 各家车企都说行情不好，不来了， BBA ：告辞！ 邀的那么几十家企业，说得上名号的汽车品牌只有 5 家，新车一共 2 台，这里面一半还是来自中国的参展商，只能说，参展规模还不如咱们杭州车展。。。 当年的 “ 国际汽车潮流风向标 ” ，咋就成现在这副模样了呢？ 要知道，过去的日内瓦车展，可是全球各种神车的亲妈。 比如最典型的就是捷豹 E-Type ，连法拉利创始人恩佐 · 法拉利都说它是 “ 世界上最美的汽车 ” ，就算放到今天，这个造型设计依然相当惊艳。 而另一台保时捷 917 ，则在 1997 年被评选为有史以来最伟大的赛车。 它在勒芒 24 小时耐力赛和世界耐力竞标赛中多次胜利，甚至后来还出了一部电影《 Le Mans 》，诉说它在赛道上的传奇故事。 另外，布加迪 Chiron 、奥迪 Quattro 也都是在这个展子上问世，还记得这句 “ 你只管踩油门，剩下的交给 quattro ” 吗？ 而且后来，日内瓦车展又成了中国车企最爱去的展，比如华晨、比亚迪、观致、 MG 等，出口国际市场都在这儿亮相，尽管在当时效果并不佳，但也算是国产汽车工业走向世界的一个起点。 而站在今天来看，这百年日内瓦，可能真就毁于这波疫情了。。。 但要我说，日内瓦车展的落寞其实也是一件必然的事，因为它打一开始起，就只是靠着地理环境和经济实力起家，瑞士这个国家从来就没有正儿八经的汽车产业。 要知道，瑞士地处德、法、意三个汽车王国之间，保持中立，所以各国的汽车都可以在这卖，不受限制，而且当地人也有钱，个个都是金融鬼才，买车自然是没有还贷的压力，当年贵族老爷才买得起的 “ 古董车 ” ，在瑞士却很有市场。 于是在 1905 年，当地汽车俱乐部就自己牵头，举办了 “ 国家汽车和自行车展 ” ，也就是第一届的日内瓦车展。 并且在几经辗转后，到 1924 年，展子终于走上正轨，最终定名为 “ 日内瓦车展 ” ，到如今这 100 年来，它一共也就停办过两次，一次是疫情，一次是二战。 但是，疫情摧毁了它，而二战却成就了它。 因为二战政局动荡，当时欧洲几个国家谁都不服谁，你说周围这三家想开个会，最好选哪？当然是瑞士，所以日内瓦车展吸引了大量展商和观众，就这么把品牌给做起来了，这一做就是好几十年。 可现在事情就完全不一样了，欧洲各国取消了市场壁垒，瑞士隔壁的三大汽车王国也基本凉了俩。所以在哪儿开不是开？ 德国、法国的车企可以选择参展成本更低的当地车展，没必要一股脑都跑去瑞士，日内瓦车展能挺这么久已经是个奇迹。 所以官方说，压死日内瓦车展的最后一根稻草，是来自慕尼黑和巴黎车展的竞争。 然而事情真是这样吗？我们会发现，它俩的日子也没好到哪里去。日内瓦车展停办的背后，其实是全球五大车展的集体落幕。 比如现在的巴黎车展同样规模大减，宝马甚至六年没有参展，东京车展干脆改名 “ 日本移动出行展 ” ，增加了汽车以外的展台，而法兰克福车展则搬到宝马老家慕尼黑。。。 有人说，是因为新能源车崛起，全球汽车产业最有活力的地方变成了中国，这五大车展将会越来越不如咱们的 “ 北上广深成 ” 。 话是如此，但咱们也忽略了一件事，就是车展正在变得越来越不重要。 如果你也关注过其他行业的展会，就会发现，几乎所有行业的展览都在从 B2C 倒向 B2B ，从全民狂欢变成行业内的私人舞会。 最早，车展就是展车、卖车的地方，大伙儿都等到开展这几天过来，就是为了能在一堆车里挑挑，说不定优惠力度也更大。 然而现在各种品牌的体验店都开到了市中心，随时都能看到摸到，你去车展除了能吃到免费的爆米花（ 甚至还吃不到冰淇淋 ），买车也拿不到太大的优惠，车展的意义就大打折扣了。 目前的大型车展，更多是为了给车企之间比武切磋，开新品发布会，它们的存在仅仅是因为 “ 信息不对称 ” ，大伙儿去车展纯粹是图个新鲜，如果没新鲜看，那连媒体都会对车展丧失兴趣。 随着车企传播节奏拉长，我们其实在网上就可以提前知道哪些新车哪些亮点，有的车连开好几次发布会，甚至在发布会之前，就有人把车得配置猜的八九不离十，车展也就变得没内味了。 大伙儿关注什么车，翻翻懂车帝，或者看看咱们差评，可能比去车展有意思得多，毕竟互联网的玩法要比传统车展多太多了。 所以车企们都在努力搞直播，军子在自己工位开个直播，和花钱去展会开场发布会，效果也没太大差别，车企们何必花这个钱呢？ 咱们再回到日内瓦车展，它的停办是因为日内瓦车展自个儿不行了吗？ 奔驰就表示， “ 不参展是正常的决定，并不针对某一车展 ” ，看来是针对在座各位。 宝马也说， “ 不参展是品牌营销策略的改变，将侧重社交媒体传播，未来，宝马也将逐步告别日内瓦车展、巴黎车展、北美车展等 ” 。 所以 “ 不参展 ” 很可能就会变成汽车行业的常态，原因无它，一个是过去不差钱的车企开始量入为出了，另一个就是车展也变得不好玩儿了。 撰文：TC 编辑：脖子右拧 & 面线 美编：焕妍

最近一个多月，一款 15 岁的老游戏，剑网3 ，又悄然爆火。 网上随便一刷，都是赶着回坑的网友。 问入坑攻略的，找搭子的，还有 “ 互联网失踪人口 ” 突然发声回坑的。 剑网3 ，全称《 剑侠情缘网络版叁 》，是由西山居出版运营的国产武侠游戏。 由于极具辨识度的国风武侠，丰富的游戏玩法以及层出不穷的出圈二创，让这款诞生于 2009 年的游戏，“ 普普通通 ” 火了 15 年。 一款流行了十多年的游戏有多恐怖呢。。。。 对于玩家来说，体感就是，同好就像番薯，地上平平都看不见，一铲子下去一挖一个。 这波热度起来后，在三次元炸出了不少玩家，有人发现，原来自家楼下小超市的老板也是同好，还做了立牌立店门口安利自己的门派 ↓ 那么，剑网3 最近咋又突然爆红？ 这款运营了 15 年的老游戏，最近给老玩家在移动端做了非常用心的适配，推出了移动端《 剑网3 无界 》，把端游搬到了手机上。 今天 10 点已经开启公测，此刻你掏出手机、 iPad 就能玩上。 很难想象，我好友里居然有这么多人预约过了，平时也没人在朋友圈里聊剑网3 啊？真就是番薯了。。。 一款运营 15 年的老游戏，游戏体量早已难以想象，它搬到手机上会是什么样？ 抱着好奇，咱也来狠狠体验测评一波。 谁还没渣过几年基三呢，其实我也算是老玩家了。 剑网3 无界版，启动！ 无界主打的就是数据互通，意味着老玩家们可以在移动端登录端游上创建的角色，联系上之前的故友，进入自己所熟悉的江湖。 全盘移植也意味着，玩家之前在端游里留下的痕迹，路边捡的药草，蹲出来的宠物，副本打出来的装备又或者商城里买的外观，都完全保留到了移动端。 嗯，我包里的确一金都没少。 也没多。。 除了玩家的账号资产外，端游在十多年里沉淀下来的游戏内容也得到了延续。 剑网3 之所以能长盛不衰，成为引领武侠类网游行业的存在，很大原因就是基于它独特的武侠美学。 这一点最直观的体现，正是这次被完全适配到无界的海量的游戏场景、人物外观、服饰细节。 早在 2011 年，视频网站上，就流行过借助剑网3 制作古风情景短剧的潮流。 尽管以现在的眼光来看，13 年前游戏画面早已落后，但依然能从设计细节上窥见整个游戏对细节的用心。 13 年前的画质 在那个文创、 IP 周边尚未流行的时代，玩家选择剑网3 的原因，一来因为它是当时为数不多能承载大家武侠梦想的游戏，二来因为整体风格更国风，细节满满，更贴近于大家对古代的真实想象，一砖一瓦、一草一木，非常写实，让人特有代入感。 而后来，由于游戏画质实在能打，甚至导致游戏里出现了一种很神奇的休闲玩法 —— 看风景。 这类玩家自称风景党，在游戏里上天入地无所不能，每天跑图，就为截图，硬生生把剑网3 玩成了古风 “ 旅游 ” 模拟器。 不仅自己逛，还会特地出攻略造福其他有心人士 ↓ ↓ 如今剑网3 经历过三次重要变革，在场景和人物上都有了持续提升，相比十年前，在最高画质下，可以说已是两个游戏。 网友分享的这 10 年间的画质对比 但重细节、朴实写真的风格仍然延续了下来。 其中最令玩家津津乐道的，就是服饰设计。 在游戏里，开最高画质后，即便是拉近镜头、放大审视，照样精彩。 而人物设计更是 “ 单看颜值也必须玩 ” 的存在，毕竟，没两把刷子，也没法征服这么多女玩家争相入坑啊。。。 秀姐真美 <<< 向左滑动查看 那么，问题来了，在传统观念中，无论是手机还是 iPad，在传统概念中，性能是不如电脑的。 如此丰富的游戏内容，迁移适配到移动端以后，表现又如何呢？ 最开始我不是很看好，优化是一方面，另外作为一款运营了十多年的游戏，内容实在是太多了，地图就有 400 多张，门派服饰 5000 多套。 作为一个校服仔，我可有你 13 年前的校服，你优化吗？ 但结果嘛，只能说，终究是我低估了西山居。 而在画面表现上，无界渲染的精度也非常能打，从材质的真实感到色彩和光影，精美又写实。 虽然无界是移动端，但画质表现不逊于旗舰版视觉效果。 就是有一点，初次登录的时候，疑似着色器没有加载完毕导致了较严重卡顿，在小小加载几分钟后，游戏运行非常丝滑且流畅。 对于新手来说，精美的画质和丰富的选择无疑是让人 “ 痛苦 ” 的，不说别的， B 站上有萌新入坑，直接沦陷在了选门派阶段。 别问，问就是不知道怎么选。。。 简单截了 3 个门派的成女 <<< 向左滑动查看 即便选完门派，继续沦陷在捏脸的网友也大有人在，这里作为老玩家，不得不说一句：强弱等技改，唯有帅是一辈子的，选帅的。 剑网3 的主要玩法是 PVE （ 打副本，打 boss ）跟 PVP （ 玩家之间互相竞技），但由于游戏属于赛季制，所以也没啥什么战力追不上老玩家的说法。 但，不同于咱们常玩的手游，技能屈指可数，剑网3 的游戏技能极为复杂，动辄十多个，这样的操作怎么完全放置到移动端，让玩家方便、自然的竞技呢？ 针对移动端的用户使用习惯重新定制了操作，做了一个分级页面的设置。 界面也一一做了适配优化。 以往的 MMORGP 游戏，很多时候与输赢并列，或者说以成败论英雄，玩家的主要目标就是刷更好的装备，更高的排位，成为全服最强的那批人。 剑网3 跟其他游戏非常不同的一点是，它更像是一个游乐场，“ 玩 ” 是为了追求游戏带来的多巴胺，而不是简单追求输赢。 你还可以刷成就、造家园、挖宝、蹲宠物、看风景、在扬州站街发呆，你可以选择玩什么，更可以选择不玩什么，一点都不卷。 丰富的选择和选择的权力，同样延续到了无界中。 可以帮会领地钓鱼，问道坡挖宝，也可以去家园里，随心所欲的装修，实现自己的奇思妙想。 玩家创作的家园 <<< 向左滑动查看 这里也提一嘴，由于游戏体量摆在这，完整版需要的内存较大。 但无界不用全部下载就可以玩，下载完核心包以后就能进游戏，之后选择性下载需要的资源包和地图即可。 过往的十多年里，剑网3 玩家被冠上最多的形容词就是：友爱。 这或许是因为剑网3 的游戏氛围，放眼整个游戏圈，甚至是整个互联网，都太难得了。 萌新们打本不会跳山，老玩家不会嫌耽误事，反而耐心指点；世界上喊个师傅，师傅一见面，会一股脑交易一大堆徒弟能用上的物品，如此种种，老带新的氛围特好。 有句话怎么说来着？真实的生活，总是比精心编排的剧情更精彩。 如今无界上线，让很多老玩家回坑，新玩家入坑，也重现了这种友爱的氛围。 很多老玩家自发整理了各种玩法资料、门派科普，就为了有更多人进入这个自己游历多年的江湖。 除了五花八门、详略得当的攻略之外，有问题，在聊天频道一喊，也会有好心人会私聊你解答。 不仅是玩家自发努力，这波官方也猛猛投入。 制作人一直通过微博等平台，跟玩家一线交流，玩家反馈的意见，还真给解决。。。 除此之外，这哥们还在微博上搞了一个从零起号，挑战 15 块钱玩一赛季的系列，每天直播自己玩剑网3，堪称上班的时候上班，下班的时候继续上班。 有真诚沟通，也有实打实的福利。 除了长达 45 天的免点卡外，还能免费拿外观，有时装也有校服，校服满级后，自己领券就行，到商城任选，时装送玉刻芳华系列全新的成衣服 + 黑发 + 白发。 还有很多很多，比如签到 14 天，每天都有奖励，不一一列举。 他们甚至提前奶了自己一口，万一到时候机房又开始烧烤了，得补偿点啥。 以上种种，导致了最近剑网3 玩家大规模回归且不断出圈的现象。 在这次热度之中，你能看见的，不仅仅是官方对玩家的尊重和诚意，也有玩家对游戏的喜爱助力。 每一个曾经游离于剑网3 江湖的玩家，都在这一天汇聚一处，邀请朋友们重回江湖。 风骨也颇有 “ 事了拂衣去，深藏功与名 ” 的气息： 你别管，我自有计划，我没有被剑网3 迷惑，这是我收购西山居计划的一部分。 撰文：渡渡鸟武士 编辑：莽山烙铁头 美编：焕妍

作者 | 香草 编辑 | 李水青 生成式AI如何以开源的方式进入企业？ 智东西6月13日报道，今日，国际开源大厂红帽在媒体沟通会上分享了在AI发展路线之争上红帽的观点，并详细介绍了其上个月发布的AI方案，以及在国内的重要发展策略与举措。 在AI发展路线上，红帽主要的观点是坚持开源和混合。针对企业实施AI创新面临的六大挑战，红帽提供一套三步走的端到端AI平台和路径，跨混合云加速AI在企业中的应用。 在国内的发展策略上，红帽将配合国家战略，加速企业智能制造升级，同时赋能与融合国内AI生态，加速AI在全行业的应用。 分享会后，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康、红帽大中华区资深市场总监赵文斌、红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧、红帽中国首席架构师张家驹与智东西等少数媒体进行了深入交流。 谈到算力目前受到极高的关注度，曹衡康谈道，算力只是短期的一个焦点问题，大家对算力的关注度太高，而忽略了模型本身算法、开发平台等的难度。 赵文斌认为，AI市场仍处在早期，短期突出的是算力紧张的问题，但随着研究更深入、更多的工具出现，这个问题将会被平滑地过渡过去。 在王慧慧看来，AI目前至少有4个方面的问题值得所有从业者深入探讨，包括基础架构、算法和模型、数据以及应用场景。而在企业级AI中，最核心的问题是如何用更少的投入得到更多的产出，也就是新质生产力。 在模型的开源程度方面，张家驹分享道，红帽提供的IBM Granite模型是将代码、训练过程、数据、权重等全都开源的，开源程度非常高。 一、坚持全面开源，AI应像云一样混合 红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康首先解读了红帽在AI发展路线上的看法，主要分为两点： 首先，AI必须是开源的。 ▲红帽对AI的看法其一 曹衡康谈道，其实OpenAI一开始也是走开源路线，当时用的还是红帽的OpenShift技术，但之后慢慢走向闭源。 在红帽看来，开源闭源之间并没有对错之分，但在封闭体系下，生态的垄断和安全隐患已初具端倪。相较之下，开源由于受到整个开源社区的监督，能够更好地应对安全问题。 同时，开源能够降低企业拥有核心技术的门槛，让开发者参与到模型贡献当中，提升效率和性能。 具体来说，红帽和IBM将以一个开放项目的形式发布Apache 2.0许可模型和工具，上个月发布的基础模型平台产品RHEL AI则支持无缝开发、测试和运行Granite系列大型语言模型，为企业应用提供动力。 其次，云是混合的，AI也是。 ▲红帽对AI的看法其二 在有了模型之后，所有的东西都必须在云上运作吗？曹衡康认为，这是非常浪费资源的行为，AI也应该像云计算一样做公有、私有和边缘的混合，针对不同的平台去做优化。 基于以上两个观点，红帽在企业级AI上的战略是开放混合云、开源思想，以及开放创新实践。 ▲红帽的企业级AI战略与服务 曹衡康谈道，红帽不做硬件，不做应用，而是在两者之间提供领先的AI平台，帮助企业安全高效地部署和管理AI模型、应用；构建AI基础设施层，为企业提供安全的可扩展基础设施和自动化。 在生态合作方面，红帽目前已经拥有5000多家硬件企业、4000多家软件企业合作伙伴。在国际知名IT媒体CRN今年4月评选的AI 100系列名单中，红帽入选推动AI发展的20家云公司名单。 二、企业AI创新面临六大挑战，端到端AI平台三步走 红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧介绍了红帽AI平台方案。她首先谈道，对企业来说，实施AI创新从来不是一件简单的事。 模型的选择问题，只不过是冰山一角，真正实施起来会浮现出更多复杂的问题：如何构建基础架构？如何选择AI工具？ROI太低怎么办？技术门槛高、人才稀缺怎么办？…… 企业需要评估AI应用场景，并运用AI专业知识来为特定场景选择适当的模型，还必须处理AI实施过程中的各项显著难题，加上AI学科高门槛和人才的稀缺性，使得情况更为复杂。 王慧慧称，企业实施AI创新目前主要面临六大挑战。 ▲企业实施AI创新的六大挑战 成本方面，GPU贵且不易购置，数据科学家难以招聘，企业被供应商锁定议价困难。 ROI方面，大模型投入回报率低、回报周期长、时间成本高，AI应用场景目前仍不明确，业务目标难以实现。 人才方面，数据科学和AI人才稀缺，学习曲线陡峭，AI技术更新落后于技术趋势。 数据安全方面，数据泄漏、侵犯数据隐私、违反数据主权等风险存在，此外行业和政府监管要求高。 算法方面，AI模型训练与调优复杂，工具和框架难以选择，模型架构复杂。 生态合作方面，企业数据训练和调优模型、部署和管理AI模型的协作效率低，需要在AI生态中与合作伙伴积极协作。 基于混合云，红帽提供从AI基础架构、AI平台、AI模型到AI赋能应用等全流程的能力。 ▲红帽跨混合云加速AI在企业中的应用 具体来说，红帽以三个步骤提供端到端的AI平台和路径。 ▲端到端AI平台和路径 首先，在资源受限的桌面环境下，采用小数据集进行实验性的训练。这里用到的Podman是一款用于大模型的开发工具，它可以在笔记本电脑上快速运行和编码对本地模型进行操作。InstructLab是一个用于生成式AI模型开发的开源社区项目，定期发布训练好的模型。 ▲InstructLab 第二步，通过完整的合成数据生成技术，采用“教师”模型和“学生”模型的训练方法，进行生产级模型训练，并提供基本操作脚本化的工具支持。这一步基于红帽企业级Linux AI平台，其能够无缝开发、测试和运行开源Granite模型。 ▲红帽企业级Linux AI 最后，在更大的分布式集群规模下，与RHEL AI一样进行生产级模型训练。同时充分利用Kubernetes扩展、自动化并实现MLOps的全部功能。这一步基于混合MLOps平台OpenShift AI实现，该平台能够将IT、数据科学和应用程序开发团队聚集在一起，可用作托管云服务、云端或本地的传统软件产品。 ▲红帽OpenShift AI 此外，红帽提供跨平台的Lightspeed产品，基于自然语言生成式AI处理能力，扩展现有的IT技能。Lightspeed通过将AI融入集群管理和操作系统，能够提高运维人员和开发人员的工作效率和生产力，简化企业规划和管理，在混合云中更好地应对企业IT复杂性。 ▲跨红帽平台的红帽Lightspeed 据介绍，OpenShift Lightspeed将于今年晚些时候提供技术预览，RHEL Lightspeed目前处于规划阶段，Ansible Lightspeed则于去年发布。 三、加速企业智能制造升级，融合国内AI生态 谈到红帽在国内的重点发展策略与举措，曹衡康提到了两个方向。 首先，配合国家战略，加速企业智能制造升级。 ▲红帽在国内的重点发展方向其一 红帽认为，开源是重塑行业技术、打通行业生态的重要推力。在工业控制、通讯技术、信息技术等领域，AI转型能满足行业功能性能的要求同时实现软硬解耦，消除硬件及系统层面的行业壁垒，从而增加灵活性，为应用层的场景爆发提供先决条件。 ▲红帽在国内的重点发展方向其一 红帽云原生方案的目标是帮助制造业实现IT+OT+AI的整合创新。例如，工控微服务与IT微服务的混合部署，可以使得制造企业自动化+数字化+信息化的整体成本大幅降低；工控微服务与AI微服务的混合部署能够使实时分析高解析度数据复杂度大幅降低，进而推动预测性维护、数字孪生等场景分析准确性的提升。 其次，赋能与融合国内AI生态，加速AI在全行业的应用。 ▲红帽在国内的重点发展方向其二 通过融合国内外GPU厂商、OEM（原厂设备制造商）、ISV（独立软件开发商）以及云厂商，红帽将重点放在加速金融、电信、广义制造业、汽车等全行业的应用上。 结语：开源AI进入企业，红帽推动智能制造升级 开源生态一直是红帽坚持的理念和战略，在AI领域，其通过坚持全面开源和混合云理念，提供端到端的AI平台和解决方案，致力于加速企业智能制造升级以及融合国内AI生态，以推动AI在各个行业的广泛应用和深入发展。 在沟通会前夕，红帽向到场媒体发放了一个小问卷。调查结果显示，有50%的媒体都看重AI开源生态，仅有5.56%的媒体力挺闭源派，其他媒体则不确定。未来，我们期待看到红帽能继续在AI开源的道路上发挥重要作用，为行业的进步和创新做出更大的贡献。

一年一度的 618 又到啦，差友们乡亲们，不知道各位都剁手了没？ 今年的 618 年中大促怎么说呢？套路相比起往年少了那么一点，因为不管是淘宝还是京东，它们都取消了原本的定金预售环节，直接现货开卖，不过凑单满减啥的该凑还是得凑，所以也不能说完全没套路。 本来托尼打算给各位整一期 618 推荐，不过转念一想，没实际上手过的东西，咱们也不好直接推荐，毕竟总得对大家负责对吧？ 所以最后就决定跟各位分享下，最近半年咱们编辑部已经入手，并且觉得不错的产品，要是各位有啥看上的，刚好还能赶上这次 618 活动的末班车，别的我不敢保证，起码现在买，大概率不会成为大冤种。 接下来，我们会按照 “ 有意思的产品 → 旗舰手机 → 性价比手机 → 笔记本电脑 → 耳机 ” 的顺序，跟大家介绍下我们自己的购物车，因为推荐的东西比较多，这篇文章会比较长，大家可以按照上面的顺序快速翻看定位到想看的类目。 废话不多说，咱们这就开始。 不统计还真不知道，编辑部查重率最高的产品竟然是 NAS，有四个人都买了 NAS。。。 咱几个简单交流了下，发现大家买 NAS 的原因都一样，一是为了随时随地把手机、平板上的照片备份到 NAS，从而释放空间；二是可以把从网上下载的各种资源囤在 NAS 里，这样就能实现多设备远程访问。 虽然这俩功能用网盘同样也能实现，但是如果不花钱开会员，下载的时候不给你限速就算不错了，而且在功能上也是各种限制，与其每年给这些网盘交钱，还不如搞台只属于自己的 NAS，想怎么用就怎么用。 至于为什么选极空间，一方面是因为它即插即用，容易上手，不像群辉或者威联通这种传统 NAS 那样，买回来还要自己配置一番，另外一方面，它的客户端做得还算全，包括各种功能相对来说做得也比较完善。 当然其中也离不开平时我在群里各种吹风（极空间打钱！！！ 事实证明个人 NAS 用着确实爽，同一个千兆局域网内，它的文件备份速度最高可以到 100+ MB/s，然而如果你在外边，没设置公网 IP 的情况下，它的备份和下载速度就一般，只能稳定在三、四兆每秒左右： 为了解决这个问题，米罗后来给家里拉了专线，还学习了 SD-WAN，最后终于把外网速度也跑起来了，就是这钱好像比没买 NAS 的时候花的还多了。。。 除了备份，NAS 还能像手机一样在本地对照片和视频进行智能分类，方便快速查找和查看；如果是影视资源，它甚至还能通过分析片名，自动匹配相关海报和影视信息，这样你就等于拥有了自己专属的影视库。 而且你别看它是一台个人 NAS，其实它也能像网盘那样把文件分享给别人，又或者挂个迅雷下载器，把网上的资源直接下载到 NAS，当然如果你喜欢折腾，它也支持 Docker 和虚拟机，可以实现更多功能和玩法。 总之 NAS 这玩意，怎么说呢，它并不算刚需，但是如果生活里有那么一台 NAS，有时候多少还是可以为我们提供些便利，不过它的前期投入肯定会大点，因为除了买 NAS，还得买硬盘，这就看个人选择了。 说实话本来我对这玩意并不感冒，因为如果只是拿来随手拍，现在人手一台的手机就能做到，而且焦段更全；如果是为了记录诸如滑雪、骑车、潜水等运动，它相比起正儿八经的运动相机又没那么纯粹。 直到前阵子白嫖公司设备玩了一阵子，欸嘛，真香。。。 这玩意，对标的根本不是手机也不是运动相机，而是主打一个全场景适用，换句话说就是 —— 其他设备能做的事情，它基本都能做，然而它能做的，其他设备还真有可能做不到，可玩性不是一般的高。 你看它的本体其实就是一个拇指大小的相机，小是真的小，轻也是真的轻，颜值也是真的高： 但是你敢信它最高能拍 4K、30fps 的视频，而且裸机还支持十米防水，它的背面除了磁吸还有快拆口，这意味你可以把它放在任何地方，包括但不限于：挂在衣服和帽子上，直接丢水里或者黏在车上。 >/滑动查看➡️更多使用场景 像我就喜欢把它吸在衣服上，遇到啥有意思的一按就开拍，这样一来既不用拿着手机边走边构图，也不会产生没必要的尴尬，整个过程非常顺手且无感，而且拍到的视频还是沉浸感十足的第一人称视角。 自动播放 >/视频上传到微信，画质有压缩 有一说一，第一人称视角真的很酷好嘛！ 之前我就在找能够以这个视角记录生活的设备，一度尝试过用嘴巴刁相机、换个带摄像头的眼镜，结果它们用起来是各种问题，可以说 GO 3S 就是目前最理想的解决方案，平时带出门根本没有任何负担。 当然除了拍视频，它也支持拍照、拍延时和慢动作，新增的间隔录像还能每隔一段时间自动开拍，出门旅游连快门都不用按，搭配 Insta360 App 自带的 AI 剪辑，分分钟就能生成一条炫酷的短视频，堪称懒人福音。 另外值得一提的是，相机本身内置 64GB/128GB 存储，如果不够用，借助闪传伴侣就能随时把素材导到里卡或者手机，而且它还支持 Apple Find My 查找，就算丢了大概率也能重新找回来，主打一个贴心。 而在完全体状态下，GO 3S 跟其他运动相机几乎没啥差别，舱体自带一块显示屏，这块屏幕除了支持触控，还能向上 180° 翻转，这样我们直接在屏幕上就能调整参数并且实时预览，该说不说有屏幕确实爽。 而且即使相机本体脱离拓展舱，也照样还是能提供无线图传和遥控功能，拍摄跟取景两不耽误。 相比起上一代，影石 Insta360 GO 3S 除了支持拍 4K，它这次新增的自然广角可以减少画面畸变，人像滤镜则可以让人的肤色更加柔和自然，而且它同样也支持磁吸快拆，借助各种配件就能兼顾 vlog 和运动拍摄。 就这么说吧，在拍摄这件事上，它就是一台全场景适用的无感记录相机，如果你是新手，平时喜欢记录生活，那这玩意还挺值得考虑。 换个角度想，一台设备能拿来干这么多活，也不用担心买回来吃灰是吧~ 所以。。。你们买不买随意，我先买为敬。 OK，介绍完这些有意思的产品，接下来咱们再来聊聊手机、笔记本电脑还有耳机。 咳咳，请原谅我把 iPhone 放在最前推荐。 实际上我们编辑部这帮人，之前用的都是安卓，根本没想着买 iPhone，但奈何。。。今年 iPhone 15 跳起水来是真滴猛，在各大百亿补贴平台，标准版比很多安卓旗舰还便宜，Pro 版则是降了将近两千多。 真就应了那句话 —— 以前是没钱买 iPhone，现在是没钱（ 才 ）买 iPhone，编辑部含果率直线上升。。。当然不同人买 iPhone 的理由各不相同。 像咱们编辑部的粿条，他买 iPhone 就是为了拍视频，尽管如今安卓旗舰在拍照这块已经甩开苹果，但是在视频这块，如果想实现高规格稳定录制，还得是 iPhone，只有它既能拍杜比 HDR，又能拍 ProRes。 而且 iPhone 15 Pro 还有个优势是，自从用上钛之后，它的重量直接从上一代的 201 克降到了 187 克，在一众旗舰机当中算轻的了，拿在手上完全不会感觉到坠手，为此他还特意给手机整了个碳纤维手机壳。 好家伙，大几百的手机壳说买就买，这就是苹果用户的消费能力么。。。 至于其他人买 iPhone 15 Pro 是因为他们本来就是苹果用户，刚好趁着 618 有活动就换了，根据我的观察，一年当中买 iPhone 的最佳时期就是 618，买早了手机价格还没探到底，买晚了新款过阵子就会发布。 当然了，买之前，他们也不是没想过再等三个月，等九月份苹果发布 iPhone 16 系列再考虑换机。 但是从目前已经爆料的信息来看，iPhone 16 系列除了相机模组大改、新增一颗独立按钮，其他升级点并不多，再加上 15 Pro 所拥有的 8GB 内存足以让它吃上完整版 iOS 18 甚至 iOS 19，所以冲就完事儿了。 跟前面 iPhone 情况差不多，OPPO Find X7 Ultra 应该算得上是今年跳水最快的安卓旗舰之一，发布四个多月，它在各大百亿补贴平台就降了一千多，原价入手的米罗，表示以后再也不会冲首发当大冤种。。。 不过抛开降价不谈，Find X7 Ultra 确实是台好手机。 新一代 1 英寸超大底传感器、首发 3X+6X 双潜望长焦，与哈苏联合开发的新一代超光影影像系统，这样的影像配置堪称豪华，这手机之前咱们就做过测评，四摄带来的全焦段表现确实顶，随手拍特别容易出片。 >/滑动查看➡️更多样张 尽管它的价格在一路往下窜，但是绿厂的系统却是最近这批旗舰当中更新最勤快的，经过几轮 “ 窜稀式 ” 的 OTA 升级，如今 ColorOS 不仅弥补了之前在系统功能上的缺失，还让手机的影像能力迎来了质的飞跃。 基于全分辨率融合而来的 25MP 像素模式、运动模式新增的 0.6X-10X 拓展焦段、长焦 QBC 算法、大师模式新增的 50MP RAW MAX。。。这些都是 OTA 带来的新功能，看得出来黑厂是真的有用心在打磨这手机。 而且说真的，在这么多 Ultra 机型里，就属 Find X7 Ultra 的设计比较有新意。 你看啊，黑厂在镜头模组部分用蚀刻工艺搞了个类似表盘的格型纹理，周围一圈刻字以及右侧哈苏 logo 还采用镜面设计，好不好看另说，质感属实是到位了，由于镜头模组位置比较靠上，所以握持手感也还可以。 如果真要说有啥用的不爽的地方，就是它的电池其实还可以做得更大些。 其他旗舰，它们的电池容量基本都超过了 5000mAh，就它刚好是 5000mAh，而且用的还是双电芯方案，放去年还好，但是今年普及大电池的趋势下，就显得有些小了，续航表现只能说一般。 还有就是它的这颗 6X 长焦由于底小、光圈也小，到了晚上基本没法用，只能通过主摄裁切，适用性差点意思。 但是不管怎么说，不到 4800 就能买到一台搭载骁龙 8 Gen3、拥有高素质 2K 屏幕的超大杯影像旗舰，毫无疑问，今年 618，OPPO Find X7 Ultra 就是当之无愧的黑马。 欸说实在的，其实我不是很想把 vivo X100 Ultra 这台手机写进这次的分享推荐当中，倒不是因为手机的问题，而是因为它发布的时间稍微有些尴尬，这手机是上个月刚发布，才过去没多久，根本没多少降价空间。 但谁让，vivo X100 Ultra 在影像这块的表现太过亮眼。 在一众搭载潜望长焦的手机里，有且只有 vivo X100 Ultra 上的这颗长焦同时拥有超大底和超高像素，防抖做得贼强，浮动镜设计还支持拍微距，镜头甚至用上了蔡司 T* 镀膜和萤石级玻璃镜片，堆料不是一般的狠。 这就使得，这颗潜望长焦的望远能力、夜景表现还有微距表现，直接领先其他友商一个小版本。 >/滑动查看➡️长焦样张 为此蓝厂还专门在相机里打造了一个舞台模式，优化了高倍率下的舞台人像效果，别的不说，前阵子周杰伦福州演唱会，咱们编辑部小伙伴就带了三台超大杯旗舰过去，结果就数 vivo X100 Ultra 拍出来的效果最好。 我愿称之为新一代演唱会追星神器好吧，以后看演唱会带着它绝对值回票价。。。 >/滑动查看➡️长焦样张 当然这台手机也不是没槽点，除了很多人觉得卖得贵了以外，我看到还有人在吐槽，蓝厂为啥还在坚持用曲面屏而不是四等深微曲屏，用曲面屏也就算了，黑边也没做得特别窄： 如果你也介意这些，那不妨等下一代。 话说回来，我知道对于拍照有极致要求的用户还是少数，很多人讲究的还是够用就行，根本没必要花五六千买超大杯，如果你的预算在三千左右，那么在我看来 realme GT5 Pro 和 iQOO 12 这两台手机还挺值得考虑。 realme GT5 Pro 除了搭载骁龙 8 Gen3、1.5K 分辨率 8T LTPO 屏幕，它还拥有一颗 IMX890 大底潜望长焦，而且支持 50W 无线充电，就连接口规格也是 USB3.2，说它是最有诚意的水桶旗舰，我觉得一点都不夸张。 这手机刚发布的时候价格就很香，如今它的价格来到了三千以下，除了机身略重，重量分布不均、稍微有点头重脚轻之外，我是挑不出其它硬伤，甚至它还支持大哥都没有的掌纹识别和手势操作，高人一等了属于是~ 不过真我线下售后点有点少，要找售后基本只能走线上，这点需要我们注意一下。 而 iQOO 12 在我看来算得上是 iQOO 的改头换面惊喜之作，反正我是没想到，原本号称电竞手机的 iQOO，竟然也破天荒开始卷影像了，这台手机也有潜望长焦，而且搭载的还是我们熟悉的 OV64B，实战表现相当不错。 >/滑动查看➡️更多样张 当然它也没忘记自己的老本行，除了骁龙 8 Gen3，iQOO 12 搭载的自研电竞芯片 Q1，支持游戏超帧超分，实测玩原神的时候，它能在 900P 分辨率的情况下，将游戏帧率超帧到 144 帧，实现了影像和游戏表现两手抓。 我对这台手机的意见主要还是在系统上，也不知道是不是因为 iQOO 后续又陆陆续续发布了很多新机，以至于很多新功能新特性，iQOO 12 都没吃上，比如第三方应用通话录音，还是希望 iQOO 那边能够稍微重视一点。 这两台手机在配置上互有胜负，只不过一个是曲屏一个是直屏，至于具体该选哪台就看你喜欢哪种屏幕形态和外观。 当然要是你对相机的要求就是平时扫个码，那简直不要太幸福，因为可选项不要太多。 预算一千五左右可以看看红米 Turbo3、一加 Ace 3V、realme GT Neo6 SE、iQOO Z9 Turbo，预算两千左右可以看看红米 K70、一加 Ace 3 还有 iQOO Neo 9，这些手机咱们之前都做过测评，我在这里就不再展开细说了。 说完手机，咱们再来说说笔记本。 很遗憾，今年上半年咱们编辑部没买任何新笔记本，因为相比去年下半年，今年上半年笔记本电脑的更新幅度普遍偏小，处理器不是挤牙膏就是换皮，包括显卡也在摆烂，所以我的建议是如果不急，可以等下半年再考虑。 目前像是 AMD、英特尔和高通，都已经对自家新处理器做了预告，它们除了采用最新架构，在性能还有能耗表现上有着大幅度的进步之外，还迎来了一波 AI 性能大升级，从某种程度上说，今年可以说是 “ AIPC 元年 ”。 换句话说，现在买笔记本电脑，颇有点 49 年入国军的味道，不过要是你真急着用，非要在这个时候买，我在这里也推荐两台吧。 不打游戏，可以看看联想小新 14 2024 款锐龙版，它搭载 R7 8845H，性能够用、接口够全；如果平时打游戏，可以考虑下华硕天选 5 Pro 锐龙版，这电脑配置不错，只不过刚发布的时候价格有点小贵，现在就很合理了。 至于耳机，咱们编辑部几乎人手必备一个耳机，我在这里挑几款比较有代表性的说。 入耳式 TWS 耳机这块，OPPO Enco X2 绝对算得上是耳机界的 “ 美国队长 ”，非常水桶、极其能打。—— 降噪比它强的，音质没它好；音质比它好的，降噪没它强；降噪和音质都更好的耳机，价格比它贵上好几百。 而华为 FreeBuds Pro 3 几乎就是异类的存在，因为它借助星闪，实现了真正的无损音频传输，从此 TWS 耳机也能听无损，只不过，想听无损手机也得支持星闪才行，非华为手机用户建议还是看看前面的 Enco X2。 而在开放式耳机这块，也不知道是不是开放式耳机的盘子有点小，导致很多厂商对开放式耳机没多大兴趣，目前基本都是小厂在做这个品类，质量良莠不齐、体验一言难尽，想挑一款靠谱的开放式耳机还真有点难度。 华为 FreeClip 和韶音 OpenSwim Pro 都来自大厂，可以说是开放式耳机中的正规军，前者偏向日常通勤，后者偏向健身运动，这两款耳机都是咱们编辑部小伙伴在体验送测样机之后自费购买，用到现在确实不错。 OK，以上就是本次分享的全部内容了，希望能够对大家有所帮助。 哦对了，等到该买的都买完，是不是还缺个充电头？要不要看看我们的 TEGIC 充电器～ 撰文：胖虎 编辑：米罗 & 面线 美编：焕妍

今天是6月13日 农历五月初八 之前快递出问题 导致我妈邮的粽子今天才到 里面包了卤肉扇贝咸蛋黄 放了冰袋还真没坏 我在办公室吃 直接让世超掠走三个 。。。 下面是今天的其他大新闻 # 苹果税引发多平台数字商品下架 （ 贝壳财经 ）最近，影音会员、网盘会员、教育付费三类数字商品的 ios 购买渠道在短视频平台、支付平台、电商平台等陆续下架，只有安卓用户能够浏览和下单。 消费者在第三方电商平台购买这类数字服务，通常是苹果 APP Store 购买价格的 6-7 折，此举导致苹果用户无缘从电商直播间购买更低价的数字商品，只能转而购买附加了“ 苹果税 ”的高价数字商品。 尽管官方解释为“ 平台升级维护 ”，但涉及数字商品的销售，又仅针对苹果用户，业内人士分析，其背后的下架原因大概率就是“ 苹果税 ”在进一步扩大地盘。 ：高情商：平台升级维护。 # 鸿蒙首超 iOS 成中国第二大手机操作系统 （ IT 之家 ）根据研究机构 Counterpoint Research 发布的最新数据，2024 年第一季度，华为鸿蒙 HarmonyOS 在中国市场首次超越苹果 iOS。这意味着鸿蒙 HarmonyOS 已成中国第二大操作系统。 报告数据显示，华为鸿蒙 HarmonyOS 在中国市场的份额由 2023 年一季度的 8% 上涨至 2024 年一季度的 17%，iOS 份额则从 20% 下降至 16%。这也标志着 iOS 在中国市场自 2019 年第一季度以来首次出现第一季度下滑，主要是由于华为推出与苹果直接竞争的 5G 智能手机。 从全球手机系统市场份额来看，安卓和 iOS 同比均下降 1%，份额分别为 77% 和 19%；华为鸿蒙 HarmonyOS 的全球份额从 2% 同比翻了一番，达到 4%。 ：虽然只涨了 2%，但翻倍了。 # 德国匈牙利等国家反对对华电车加征关税：应支持贸易自由化 （ 新浪科技 ）欧委会 12 日称拟对从中国进口的电动汽车征收临时反补贴税，据央视新闻今日报道，欧洲多国均对此举公开表达反对。 德国联邦数字化和交通部长福尔克・维辛表示：欧盟此举可能会引发“ 贸易战 ”，不仅不能保护欧洲相关产业发展，反而会伤及德国企业。德国政府发言人表示：欧盟应就相关问题与中国进行建设性对话。德国希望看到的不是更多的限制措施，而是公平竞争的国际贸易环境。 匈牙利国家经济部称：匈牙利不支持欧盟对中国电动汽车征收临时反补贴税。欧盟应该支持贸易自由化，而不是征收惩罚性关税。挪威（ 非欧盟成员国 ）财政大臣韦杜姆表示：挪威不会跟随欧盟对中国电动汽车征收临时反补贴税。 ：欧洲车企冷汗都下来了吧。。。 # 贾跃亭称考虑推第二汽车品牌 （ IT 之家 ）北京时间 2024 年 6 月 13 日（ 美国加州 6 月 12 日 ），Faraday Future 法拉第未来（ FF ）宣布完成了向资深个人投资者用户何俊的新车交付，这是法拉第未来交付的第 12 辆汽车。 何俊的美国分公司首席运营官在 FF 洛杉矶总部接受了 FF 91 2.0。FF 创始人、首席产品及用户生态官贾跃亭将车辆交付给了何俊的代表。这标志着法拉第未来重启了自去年开始的交付第二阶段（ SOD2 ）。 贾跃亭表示：“ FF 正考虑在‘ 中美汽车产业桥梁战略 ’下推出第二品牌，该品牌会将 FF 的高价值解决方案和功能赋能给未来的大众放量产品中，让更多的个人投资者用户享受到我们的极智科技奢华。 ” ：这第二品牌是不是想换壳啊？

作者 | 程茜 编辑 | 李水青 智东西6月13日报道，高考前夕，夸克App上线2024高考信息服务，全面升级了高考AI搜索、智能志愿工具和专家辅导内容。 目前，夸克官方数据显示，夸克已经连续6年提供了免费的高考信息服务，2023年辅助3000万名用户填报志愿，不仅包括考生本人，还有帮助其报考的家人、朋友等用户。 一、新高考政策落地第十年，信息服务产品或成报志愿标配 高考的政策或者规则变化会对考生志愿填报产生剧烈的影响。尤其对于新政策出来第一年报考志愿的考生，他们没有更多过往的数据进行参考和借鉴，就使得其对于信息的需求更加强烈，需要自主研究院校的招生计划等信息。 今年，新高考提出已经进入第十个年头。自2014年开始，新高考改革使得考生的选择空间和自由度提高。 其中具体体现在选科自由，考生可以选择“3+3”或者“3+1+2”两种模式，然后结合具体的选科组合来看报考的学校和专业，“3+3”选科模式指3门必考科目+3门选考科目，“3+1+2”模式即语文、数学、外语3门为必考科目，物理、历史设置为首选科目，必选其一且不能兼报，再从化学、生物、地理、政治中选考2门。 第二点为本科批次不再区分一本和二本，普通本科合并，这使得考生对于学校的分类失去了过往的参照系，需要其自主查看学校和专业的信息。 第三为投档模式调整，有“专业+院校”或者“院校+专业组”的模式，考生的填报数量会更多，目前全国填报志愿最多的省份为辽宁省，考生共计可以填报112个志愿。 在此基础上，考生和家长对于信息和需求会变得越来越多，信息服务产品也会成为标配。 具体到今年高考，夸克内部提炼出两个关键词就是变化多、竞争大。 学科模式、录取政策变化多样，并且考生选择的科目会决定报志愿时选择哪个学校的专业，因为有部分大学的理工类专业，从此前的单一物理要求变为必须学了物理+化学才能报。这使得只学物理的考生能选择的学校和专业突然急剧压缩。 竞争大指的是，2024年高考人数已经达到1342万名，相比去年增加了51万名。 同时，今年有7个省迎来首届新高考，且考生没有过往的数据参考，这都对高考志愿填报带来了很大的影响。 二、数据分析、AI搜索大升级，技术投入规模达历年之最 在看到考生和用户在高考报志愿遇到的问题后，夸克明确了其产品定位，就是具备普惠和免费的智能化产品，为考生、家长提供搜索、获取信息的渠道。 今年，夸克产品的升级重点主要有三个方面。 首先是智能选志愿工具和志愿表工具。夸克App的志愿推荐上更新了模型算法，使得推荐更加科学合理。 具体而言，在智能工具方面，为了保证考生拿到最新的最准确的信息，夸克的合作机构已经基本囊括了市面上最权威的一批高考数据服务机构，包括学校的官方以及上下游的数据服务公司。 此外，在数据处理分析上，从数据源获取、数据清洗标注到数据的处理分析，夸克今年的投入达到了历年之最。 智能选志愿工具中，考生只需要输入省份、成绩、位次等基本信息，就会自动生成志愿，包含“冲稳保”三个档次的志愿填报方案，并且还可以满足用户的个性化需求，如想去哪些省市上学、什么类型的学校、学费的考量都可以进行筛选。 志愿表中，考生在填报志愿时要合理分配志愿比例，基于此，夸克推出了提醒功能，适当提醒考生“冲”的比例是不是过高，稳得比例是不是过低等。用户可以在志愿表中不断调整，最后导出完成打印。 整个工具中，夸克增加了直播入口，为考生提供策略、技巧的帮助。 其次在搜索层面，往年用户会通过夸克查大学、查专业，今年在此基础上增加了复杂问题、个性化问题的搜索问答。 夸克将AI搜索的能力应用到了高考场景中。此前，考生和家长输入任意大学和专业后，夸克都会反馈目标院校的专业的客观信息，但今年在此基础上，夸克还会提供院校的工作计划、在校生学习生活笔记、校园图片等，帮助考生更直观了解学校的情况。 还有两大提升是，AI搜索能覆盖更多、更复杂、更个性化的问题，比如考生可能关注的国家专项计划、地方专项计划、高校专项计划的区别；第二点就是此前夸克做志愿推荐时，往往只会告诉考生考虑这个专业，但现在AI搜索会根据给定条件推荐院校，并提供原因说明。 今年高考报考还有两大明显的趋势就是政策类信息更受关注、AI相关专业热度最高。考生和家长对于政策的光柱点越来越细，并且伴随着科技的发展，AI相关的专业热度正持续走高。 结语：AI辅助志愿填报热潮涌起 高考作为人生的一大关键节点，填报志愿十分关键，夸克App将AI的能力真正应用到志愿填报、搜索等工具中，为考生和家长获取最新且准确的信息提供了渠道。 同时，AI热潮涌起也让更多家长和考生看到了这一领域的就业机会、发展前景，使其成为当下的热门专业，但尽管如此，对相关专业的兴趣程度也至关重要，且作为一些企业的新增专业，部分学校的AI相关教学内容参差不齐，更需要考生和家长擦亮眼睛。 可以肯定的是，AI+时代到来，AI与各个行业息息相关，无论是否选择AI专业，这一技术或许会成为千行百业都息息相关的工具。

说起影石的拇指相机 Insta360 GO 系列，已经更新到了第三世代。 GO 3 延续了拇指相机随处用随手贴的磁吸设计，拇指的大小最高能拍摄 2.7K 30fps 和 1080P 120fps 慢动作，小机身在大太阳下最高规格拍 40 分钟也不过热。 第三代还长出了一个带翻转屏的拓展舱，没有连接手机的情况下也能够取景拍摄，用着更加独立方便，操控起来也更像传统的运动相机。 简单讲，影石 GO 3 可以说是在 2K 或 1080P 规格下，使用体验最完整、拍摄最方便的一款拇指相机。 对，如果有 4K 就更好了。 面对全工作流都已经升级到 4K 拍摄的用户，没有 4K 可能是挡着他们入手的最后一道门。 但如果按照现在这个基础上，给你加上 4K 和提升拍摄码率，这样的 GO 3 就能够成为最完整的拇指相机了吗？ 带上这个问题，我们来体验影石最新发布的 GO 3S。 4K，来了 先来说说最新的画质升级，GO 3 更新到 GO 3S 后换上了 处理性能更强的处理器，CPU 算力提升了 50%，算力比上一代提升了不少。处理器的升级让它能够支持更高码率和分辨率的拍摄。 现在，GO 3S 最高的拍摄规格从之前的 2.7K 30fps 升级到 4K 30fps，视频拍摄的最高码率从 80Mbps 提升到 120Mbps。 算力升级的同时，影石也更换了摄像头模组。 从近距离观察对比中能够看到，GO 3S 用的相机模组和 GO 3 用的并不一致，GO 3S 的通光孔要更大一点。 ▲ GO 3S 4K 30fps 拍摄 ▲ GO 3S 2.7K 30fps 拍摄 模组和处理器、码率规格都有升级之后，GO 3S 直出的画质有较明显的进步。整体解析力更强，细节呈现时更清晰，边缘画质劣化的问题也好了一些。暗部亮度有提升，比 GO 3 能看到更多细节，涂抹感也没那么严重。 ▲ GO 3S 2.7K 拍摄 ▲ GO 3 2.7K 拍摄 如果同时在用 2.7K 30fps 的模式拍摄，GO 3S 也会稍稍好一点，更换了新的镜头模组，相机还支持了 4K 超采 2.7K 拍摄，画面在解析力和锐利度上都比 GO 3 要强一些。GO 3S 能够保留更多画面细节，在不破坏现环境光比的情况下保留到更多的暗部细节，画面也不会变得太灰，整体比 GO 3 干净明亮。 只是，这次给到的规格升级只在分辨率。面对常用 60fps 的用户，如果能再加入一个 2.7k 60fps 的模式就更好了。 最大分辨率上去了之后，影石在拍摄视角上做了调整。 ▲ GO 3S 自然广角 ▲ GO 3S 超广角 GO 3S 支持最新的「自然广角」模式，能够在确保大视角的情况尽可能降低畸变对画面的影响。视角会比运动相机的「线性」视角大不少，要拍第一视角的短片会比线性更好用。 除了这个新增的超广角，GO 3S 还有基础的线性和窄视角可选，从最大的 MEGA 到窄视角是运动相机超广到手机主摄的视角变化。 慢动作方面，GO 3S 升级了帧率，从之前的 1080P 120FPS 升级到 200FPS。 对于拍摄特殊机位创意镜头的用户来说，慢动作帧率更高可以拍摄到凝固感更强、效果更明显的镜头。 提到分辨率和帧率的升级，大家都会担心过热的问题。 特别是 GO 系列相机的模式，体积太小散热难做，而且无法监看的情况下单独拍摄，机器因为过热而停止录制的话也很麻烦。 为此，我们对 GO 3S 的 4K 模式录制做了过热测试。 结果表明，GO 3S 拍 4K 的成绩和 GO 3 拍摄 2.7K 的表现一样，在大太阳下录制快 50 分钟都没有过热和过热提示。尽管拿下来的时候机器确实有点烫，但能够在 4K 30fps 的规格下坚持 50 分钟以上，GO 3S 的表现可以说目前运动相机里第一梯队的标杆了。 至于防抖，升级到 4K 拍摄后对 GO 3S 的防抖表现并无太大影响，这个和 GO 3 在拍摄 2.7K 30fps 的表现一样，不管是上下楼梯还是加速跑动，都还是挺顺滑的。 FlowState 对影石来说已经是一个非常成熟防抖技术，加上之前也有很多支持 4K 录制的机器，技术上适配和优化问题应该都不需要担心。 除了 4K，这些也升级了 对 GO 3S 来说，升级 4K 录制只是第一步。 按照影石的惯例，新机在升级时也会做功能的调整和补充。 GO 3S 在拍摄的部分新增了间隔录制、人像滤镜和横竖拍快速切换、ND 滤镜和轨迹延时，操控的部分则同时支持了语音操控和手势操控，以及苹果设备的 Find My 查找功能。 拍摄的功能升级主要是提升了便利性，像是人像滤镜可以拍出更加轻松自然的人物肤色，在整体观感上能消减机器为保留画面后期空间而带来影响，降低后期调色的压力。 日常记录生活想即拍即用的话，开启人像滤镜就可以了。 横竖拍切换变得简单，现在机器能够感知自己的摆放方向来确定录制模式。 比起连接手机或拓展舱后才能够设置的模式，让相机直接识别和调整会更加方便。特别是要设置在一些特殊难取的机位上，GO 3S 就能少一次取下来的麻烦。 间隔录像也一样，相机固定到机位上后不需要再操作，只需要设置一个录制时隔，等到整个录制结束之后再取下。之后再配合 Insta360 APP 的 AI 剪辑功能，要处理搭建类或单地点的延时视频，或者是搭配轨迹延时模式使用，都能快捷简单地获得不错的效果。 ND 滤镜特效是能够简单拍出动态模糊效果的一键设置，对新手来说要比跑去设置参数要方便。 手势的操控模式就和 Ace 系列的类似，在镜头前做动作可以开启拍摄或录制，在解放双手的情况可以使用。 语音操控也一样，就是避免你在固定好机身后还要按机器。但在一般状态下，手势会用得更频繁，语音控制在多人拍摄的状态下才更好用。 至于 Apple Find My 功能，在户外使用时可以用这个功能来找到自己的机器。 其他的部分，GO 3S 和 GO 3 就基本保持一致了。 机身用了相同的设计，造型和尺寸一样，底部也用了相同的磁吸结构。这样的好处是支持 GO 3 的配件，到了 GO 3S 上也能使用，实现了同世代配件互通的好处。 没有了更新大量基础配件的压力，影石也将开发配件的配额给到了一些新配件。像是体积更大、带防滑螺纹的镜头保护盖，还有用在本体上的闪存助手，都是随着 GO 3S 的新配件。 这款闪存助手自带 Lightning 和 USB-C 接口，USB-C 接口下侧有 micro SD 卡槽。GO 3 安装上之后就能够通过接口直接用有线的方式在 Insta360 App 上面传输素材，也可以把素材拷入 micro SD 卡里面。 这样传输比无线要稳定，而且能避免拓展舱电量对传输的影响，也可以将文件转移到 SD 卡上面，快速释放机身储存。 拓展舱的配置和功能都没有变化，防护性能没有升级，加上机身尺寸、接口一致的关系，新旧机身的拓展舱可以交换使用，使用之前只需要重新配对即可。 为此，影石也推出了只买新机身的服务。要是已经拥有上一代机身的用户想升级，那他们直接购买 GO 3S 本体即可。 虽然，GO 3S 在尺寸和造型以及拓展舱等外部因素上没有变化，但影石还是提升了它的防水等级，从 5 米提升到 10 米，总算是追上传统运动相机的水平，独立使用更加方便了。 最完善的三代 总的来说，影石 GO 3S 是一款贯彻「三代理论」的产品，同时也是目前最完善的影石拇指相机产品。 镜头模组和算力升级后带来了表现更平稳的画质，补上了「在 4K 制作时代没有 4K」的补足，以及填平了和其他运动相机在防水性能上的差距。加上同时拥有拇指相机以及带拓展舱的传统运动相机形态，GO 3S 已经不再局限在某个场景或形态，可以说是一台在地上和水上都可以随手玩出花的运动相机。 如果你有稳定的固定配件，甚至能够装到灵活性高的 DIY 穿越机上，让它飞到天上。 当然，作为同世代产品，GO 3 世代的一些老状况还在。 例如不能连接 AirPods、外接收音设备麻烦，磁吸连接拓展舱时监看还是有些延迟，拓展舱的防水性能只能让它在陆地使用，底部的磁吸也只达到了快速对准的功能…… 这些在没有大改机身设计的前提应该都比较难完成，可能要等到下一次升级会解决了。 但考虑到拇指相机本来就是一个专项需求和特殊机位结合后诞生出来的产品，是一个方便普通人来拍特殊视角的相机，现在有这样的完成度就已经很不错了。 如果日常拍摄还有常规相机或者以手机为主，GO 3 和 GO 3S 确实是可以互相补充的选择。 简单来说，如果你很在意 4K 拍摄，或者是已经进入到 4K 制作流程的用户，那用着功能和拍摄模式都更完善的 GO 3S 肯定是首选。