尼奥在午夜
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商业视角解读互联网江湖,风险投资人
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2024大模型收入天花板:OpenAI或达到50亿美元,是Anthropic的5倍

AI大模型的正在以前所未有的速度迭代产品——当然,融资也没落下。 9月末,OpenAI完成了最新一轮66亿美元的融资,公司整体估值来到了1570亿美元,在未上市的独角兽公司中,仅次于估值2250亿美元的字节与2000亿美元的SpaceX,大约是芯片巨头英特尔市值的2倍左右。 几乎同一时间,OpenAI最大的竞争对手Anthropic也被曝出正在以400亿美元估值进行新一轮融资。 随着融资的推进,两家公司的财务数据也被不少媒体曝出——他们的数据可以视为全球AI大模型公司的天花板。 先看OpenAI,消息称截止今年8月OpenAI的年化收入约为36亿美元,2023年底的收入只有16亿美元,据早些时候OpenAI自己的预测,2024年收入总额是37亿美元(显然过于保守了),不少机构预测,2024全年OpenAI的总收入将超过50亿美元,同比2023年增长225%左右,2025年收入将达到116亿美元,收入增长213% 在收入分布上:ChatGPT的订阅收入为27亿美元,占比超过70%,同比增长285%,用户层面上,ChatGPT有1000万Plus订阅用户和约100万更高价位的企业用户。API 收入10亿美元(约占27%),同比增长超过200。 50亿美元收入的背后,OpenAI预计在今年会录得50亿美元的净亏损,有机构预测其API业务的毛利率约为50%,而大部分亏损来自于运营成本(如研发)和ChatGPT业务。 再看看Anthropic,预计到2024年底Anthropic的年收入将达到10亿美元大关,2023年底这一数字约为1亿美元,不过对比来看Anthropic的收入也只有OpenAI的1/5左右。 收入分布上,与OpenAI占比超过70%的ChatGPT不同,Anthropic的收入主要来自API业务,尤其是通过亚马逊等第三方API,这部分占比在70%左右,直接调用API
2024大模型收入天花板:OpenAI或达到50亿美元,是Anthropic的5倍
牛顿是怎么破产的? 昨天有个朋友突然问我怎么开户?我问怎么突然想起股票了,她说这几天看到前男友赚到了钱… 这让我想到经典的牛顿破产定律。 很多人知道牛顿炒股与“南海泡沫”的故事。 其实初期牛顿还是赚到钱了的,出于理性很快清仓,小赚为安。 但随着泡沫越来越大,牛顿的朋友赚到钱了…而且越赚越多,远高于牛顿的那点利润。 众所周知,踏空的痛苦程度远远大于套牢,而身边人赚钱,自己却没有,又进一步加深了这种痛苦,更何况这是自视甚高,智力也远高于常人的牛顿,fomo情绪让牛老师失去了理性… 于是在高点牛顿重仓重回市场,心想自然哲学都让我整的明明白白,小小金融市场还不是轻松拿捏?之前我就是太谨慎了!… 后来的事大家都知道了,牛顿赔了个底朝天,并且为金融市场贡献了最早一批的金句:“我能计算天体运行的轨迹,却不能计算人性的疯狂。”$中国海外互联网ETF-KraneShares(KWEB)$  
过去12个月,大型科技公司在AI基础设施上的资本支出(capex)超过1500亿美元。 数据说话,2024年上半年,Alphabet、亚马逊、Meta和微软的资本支出接近1040亿美元,同比增长47%。 其中,微软和Alphabet的同比增长最大,分别增长了78%和91%。$NVIDIA Corp(NVDA)$  $Microsoft(MSFT)$  $Amazon.com(AMZN)$   花这么多钱投入AI,背后是四大科技公司的共识:“在AI领域,晚到的风险远大于过度投资的风险。” 目前各家的ai实质已经开始变现,比如微软Azure AI服务收入年增长率900%,客户数量超过60,000家,旗下GitHub Copilot年收入增长超过40%,被超过77,000家公司采用。 亚马逊AWS的AI服务年收入贡献达到数十亿美元规模。 Alphabet的AI工具被超过200万开发者使用,Gemini被超过150万开发者使用。 Meta的AI系统提高了Facebook Reels的用户参与度,超过从CPU到GPU迁移时的增长。genai也有效的提升了旗下产品的日活跃用户与收入。 还是那句话,对于科技巨头来说:宁可浪费,不能错过。Ai的最大风险就是“迟到”。 在国内,阿里巴巴也很明显有这个趋势,相反,字节/腾讯更为保守一些。

AI搜索大盗贼:Perplexity

30亿美元估值的Perplexity是一级市场里估值最高的AI应用公司之一,简单点来说,是换个典型“套壳”产品——没有底层的大模型能力,只做根植于模型之上的产品。 AI搜索是过去一年为数不多被验证的原生AI产品,外部得到的数据是,Perplexity目前2000万月活跃用户,预计年内达到1亿MAU与1亿美元ARR。 与Perplexity类似,liner, phind, globe, 秘塔搜索,360 AI搜索等,都是这一代AI搜索的典型,另一方面,包括小红书等内容平台也都在这个方向上做探索,相比于给用户一堆链接与答非所问的同质化信息,直接给出答案似乎是更好的选择。 AI搜索核心是RAG,即“检索增强生成”,大概分三个步骤: 根据用户搜索内容调用各大搜索引擎 API,获取结果 设置提示词,把检索结果作为挂载上下文; 整合答案,标注引用来源,给出用户结果。 如果你足够关注这轮GenAI,对于这家公司在媒体上更多看到的是褒扬,但追溯其商业逻辑本质,你可以发现它是个名副其实的“AI大盗”,以下部分观点来源于《The Verge》。 有关答案引擎?The Verge认为公司正通过“不道德”的手段试图在信息搜索领域取得突破,创建一个与谷歌搜索竞争的“答案引擎”。 Perplexity的商业模式弊端:作为信息的“中间商”,Perplexity利用了高质量信息源,直接提供直接答案而非链接,从而截取原本属于信息源的广告收入——这对原本可以通过展示广告获取收入的信息源影响很大。 侵犯版权问题:Perplexity通过绕过付费墙,使用Forbes等媒体的调查报道内容,却很少引用原始来源,甚至使用原图,这构成版权侵犯。 忽视robots.txt:Perplexity无视网站设置的爬虫协议,继续抓取内容,要知道有些站点设置此内容就是为了不被搜索引擎收录,比如淘宝早期就不允许百度抓取其商品内容。 信
AI搜索大盗贼:Perplexity
The Verge上个月写了一篇“Perplexity:AI大盗贼”的文章,作者是Elizabeth Lopatto,2014年加入Verge,之前在Bloomberg担任记者。 1.在AI领域,Perplexity公司通过不道德的手段试图在信息搜索领域取得突破,创建一个与谷歌搜索竞争的“答案引擎”。 2.Perplexity的商业模式是作为信息“中间商”,利用了高质量信息源,直接提供直接答案而非链接,从而截取原本属于信息源的广告收入。 3.侵犯版权:Perplexity通过绕过付费墙,使用Forbes等媒体的调查报道内容,却很少引用原始来源,甚至使用原图,构成版权侵犯。 4.忽视robots.txt:Perplexity无视网站设置的爬虫协议,继续抓取内容。 5.信息准确性问题:Perplexity开始展示AI生成的结果和错误信息,与其宣称的“事实性和准确性”相违背。 5.虽然公司声称正在与出版商开发收入共享计划,但实际并未采取有效措施。 6.CEO过往的争议行为:Aravind Srinivas曾通过伪装成学术研究者的方式,利用X的API获取数据,这涉嫌欺骗。 7.Perplexity的创新在于破坏了互联网信任的基础,而其用户或投资者是否关心这一点还有待观察。 $谷歌(GOOG)$
英伟达登顶全球市值No.1,周二收盘英伟达继续上涨,市值达到3.335万亿美元——超过了Microsoft(3.32万亿美元)、苹果(3.29万亿美元),英伟达在 2024 年上涨了 160%, 2 月份公司刚刚突破 2 万亿美元大关,没想到几个月后直接登上了王座……目前全球上市公司市值top5成员,全部来自Magnificent 7。$英伟达(NVDA)$
马斯克的xAI巨额融资意味着什么? 1,马斯克的xAI公司完成了历史上最大的B轮融资,筹集了60亿美元,旨在建立一个“计算的超级工厂”来挑战OpenAI。 2,AI市场正在迅速增长,2023年资本大量流入AI行业,尤其是大型语言模型为代表的生成性AI。AI初创公司在2023年筹集了218亿美元,是前一年的五倍,甚至超过了过去四年的总和。预计今年的资金将进一步增加。 3,全球生成性AI市场预计到2032年将达到1.3万亿美元的收入,年复合增长率(CAGR)为42%。全球AI硬件市场(推理设备、训练基础设施)预计将从2022年的380亿美元增长到2032年的6420亿美元,10年CAGR为33%。xAI所在的软件市场(例如AI助手)预计将从2022年的15亿美元增长到2032年的2800亿美元,10年CAGR为69%。 4,前20家领先的AI公司总共筹集了383亿美元,其中近三分之一来自OpenAI,得益于微软的约100亿美元投资。其他崛起的AI研究公司如Anthropic(77亿美元)和xAI(61亿美元)也有显著贡献。 5,xAI的目标是“理解宇宙的真正本质”,希望开发工具与OpenAI和Anthropic等AI巨头竞争。xAI的竞争优势在于计算基础设施。 6,AI计算能力的指数级增长,过去70年,用于训练AI系统的计算能力呈指数级增长。2022年,用于训练能解决复杂数学问题的AI系统Minerva的计算能力是十年前训练AlexNet的近600万倍。 7,xAI计划建立一个超级计算机(计算的超级工厂),用于其AI聊天机器人Grok的下一代版本。这个超级计算机平台将使用Nvidia H100 GPU,其规模至少是目前最大GPU集群的四倍。这将显著增强Grok模型。 8,马斯克宣布了一个大规模的GPU采购计划,表示xAI将购买10万个Nvidia H100 GP

技术驱动下的电商变革:京东618的供应链与AI战略

京东于2004年启动了其年度618促销活动,至今已经20年。随着时间的推进,京东通过供应链技术创新,为品牌和商家提供了成本和效率优化的解决方案,以满足消费者对高性价比商品的需求。 今年京东618期间,AI技术的应用成为一大亮点。 超过18位品牌总裁以数字人的形式出现在京东直播间,利用京东云言犀技术,实现了成本的显著降低。这些数字人不仅在形象和声音上接近真人,而且在互动上也达到了行业领先水平,有效提升了用户的留存率和转化率。 京东云言犀数字人技术已累计服务超过5000家品牌,带动了超过百亿的GMV。技术团队在形象、声音、互动等方面取得了突破,使得数字人直播在前120秒内难以被观众区分。 LG电子中国区总裁李东善通过京东云言犀实现了中文交互,其数字人形象将在LG显示器京东自营旗舰店亮相,介绍公司的最新技术和产品。 京东的供应链能力一直是其核心竞争力之一。 通过持续的技术创新,京东帮助中小企业和商家降低成本,扩大市场。以思圆方便面为例,这家河南焦作的村办集体企业,通过与京东的合作,成功将1元方便面销往全国,实现了品牌的快速增长。 京东还推出了“春晓计划”,为商家提供AI全能服务包,简化了开店流程,并利用AI工具帮助商家生成内容,节省了成本。这一计划显著提升了商家的运营效率。 京东.Vision应用的推出,利用Apple Vision Pro的空间计算技术,为用户提供了一种全新的购物方式。用户可以在家中通过京东.Vision预览商品的摆放效果,提高了购物的便利性和准确性。 此外,京东已完成鸿蒙原生应用核心版本的开发,预计将在华为应用市场上架,为消费者提供更流畅、更智能的购物体验。 京东618期间的数据显示,数字人主播直播时长超过38万小时,用户互动次数超过400万次,为消费者提供了24小时不间断的直播服务。思圆方便面在京东618期间的成交额同比增长126%,成交用户数增长178%
技术驱动下的电商变革:京东618的供应链与AI战略

你相信「AGI」吗?

1,先说说AGI概念:全球众多顶尖AI实验室致力于开发人工通用智能(AGI),必须说明的是——这是个含义广泛且模糊的概念,它可以指代从“超越人类的机器神”到“在任何任务上都超越人类的机器”。 2,关于AGI的共识与分歧:大多数计算机科学家认同AGI的可行性,但在实现方法和时间上存在分歧。2023年的一项调查显示,专家们预计2047年为实现AGI的中位数年份,但也认为有10%的可能性在2027年之前实现。 3,AI的现状:尽管AI在某些特定任务上已经展现出超越人类的能力,如辩论、情感评估和创业点子的生成,但AI的能力分布不均,甚至在单一任务中也是如此。 4,AI能力测试:OpenAI在发布GPT-4时,通过与GPT-3.5的对比测试,展示了AI的显著进步。但这些测试可能存在误导性,例如测试题目可能已包含在AI的训练数据中,导致AI能够“预先记忆”答案。 5,AI能力发展趋势:通过MMLU测试,我们可以观察到AI能力随时间的增长趋势。大型语言模型(LLM)的规模越大,其性能越好,迅速超越了业余水平,接近甚至超越了专家水平。 6,AI能力的限制:尽管AI在某些任务上表现出色,但它们在其他任务上可能表现不佳。AI的能力提升可能迅速达到超人水平,但这并不意味着它们能够完成所有相关工作。 7,AGI发展的层次: 第1层:全能AGI,能完成任何任务都超越人类。 第2层:弱AGI,能在某些特定工作中超越人类专家。 第3层:专业聚焦智能,AI在特定领域超越人类专家。 第4层:共智能,人类与AI合作,通常能取得更好的成果。 8,无论如何,AI在特定领域的能力提升预示着行业的重大变革——尽管真正的AGI路径仍不明确,但更广泛的认知革命正在进行中,其影响将是深远的,当然,如果进入AGI时代,很可能我们会发现这个社会,乃至我们自己——只是被模拟的而已。
你相信「AGI」吗?
【苹果AI的技术栈】这张图展示了苹果公司如何通过其个人智能系统(Personal Intelligence System)和设备上的智能堆栈(On-device Intelligence Stack)结合云端计算,为用户提供智能化应用和体验。以下是对图中各部分的详细解读: 上层:Apps and Experiences Systemwide experiences: 包括Siri、写作工具(Writing Tools)、图像游乐场(Image Playground)等。它们是系统范围内的体验,利用了底层的智能系统。 Apps: 不同的应用程序,这些应用程序通过智能系统获取支持。 中层:Personal Intelligence System Semantic index: 语义索引,用于理解和处理用户的意图和请求。 App Intents Toolbox: 应用意图工具箱,包含了处理应用意图的工具集。 Orchestration: 协调层,负责将用户请求分配给合适的模型和工具。 中右:On-device models Language: 设备上的语言模型,用于处理自然语言理解和生成任务。 Image: 设备上的图像模型,用于处理图像识别和生成任务。 右侧:Server models Server models: 服务器上的模型,用于处理更复杂或计算量更大的任务。 ML stack: 机器学习堆栈,提供机器学习相关的基础设施。 Private cloud extensions: 私有云扩展,用于增强和扩展计算能力。 Private Cloud Compute OS: 私有云计算操作系统,管理私有云的计算资源。 底层:Apple silicon On-device: CPU: 中央处理单元 GPU: 图形处理单元 Neural Engine: 神经引擎,用于加速机器学习推理 S
每名员工对应的市值排名,即平均每个员工创造的市值 1.英伟达 Nvidia:市值3万亿美元,2.96万名员工,每名员工对应的市值为1.02亿美元 2. 苹果Apple:每名员工对应的市值是1900万美元 3.Meta:每名员工对应的市值也是1900万美元 4. 微软Microsoft:每名员工对应的市值是1400万美元 5. Alphabet:每名员工对应的市值是1200万美元 6.Tesla:每名员工对应的市值是400万美元 7.JP摩根JPMorgan:每名员工对应的市值是180万美元 8.亚马逊Amazon:每名员工对应的市值是120万美元​ $英伟达(NVDA)$ $微软(MSFT)$

A16Z:生成式AI如何改变营销和销售?

在过去的一年里,生成式AI在内容创作方面的能力吸引了大部分的关注:AI模型可以瞬间创造出以你的吉娃娃为主角的皮克斯式短片,或者制作出你从未想过的Drake与Kendrick Lamar的互相攻击的说唱。然而,受到较少关注但同样有价值的是生成式AI在商业用途中的内容创作——营销。 营销特别适合采用生成式AI,因为它是一种迭代的、创造性的、动态的实践,依赖于推动大语言模型(LLM)发展的各种媒体——文本、图像、视频——这也是为什么许多B2B生成式AI的首批用例是用于营销的原因之一。 此外,成功的营销计划和资产并不一定有单一的“正确”解决方案。这使得营销与金融科技不同,后者的用户期望对查询有单一、正确的答案,并且对准确性的要求更高。而且,与销售不同,营销并不依赖于与客户建立细致入微的人际关系——尽管在AI驱动的销售开发代表的世界中,这可能会变得更容易。 与此同时,公司对营销的看法也在改变。随着人们花时间在越来越分散的地方,客户变得越来越难以接触到。营销人员正在寻找方法,以可扩展的方式创建个性化的活动和信息,以便在人们所在的地方与他们见面。然而,营销团队经常被孤立,使用的工具也不同,经常无法协同工作。基于生成式AI的软件可以并且已经在帮助弥合这一差距。 我们已经开始看到这一转变的经济影响。根据最近的麦肯锡报告,生成式AI在营销和销售中的应用每年可以带来约3.3万亿美元的全球生产力,而全球支付公司Klarna最近表示,通过使用生成式AI生成图像并减少对外部营销合作伙伴的依赖,每年节省了1000万美元的成本。但这种演变才刚刚开始。 在我们看来,生成式AI在营销中的应用演变可以分为三个不同阶段:开发营销副驾驶、引入营销智能体,以及最终自动化营销团队的崛起。下文详细分析每个阶段: 开发营销副驾驶 AI营销的第一个阶段(我们目前正处于这一阶段)是让营销人员使用生成式AI作为他们的营销副驾驶(
A16Z:生成式AI如何改变营销和销售?
iOS18要对齐国产手机的AI能力了 ?相比于几家头部国产手机厂商,iOS的AI能力几乎为0,随着WWDC临近,iOS将迎来史诗级升级,汇总一下外媒对即将到来的苹果WWDC的猜想,重点毫无意外,主打一AI全覆盖: 1,Siri全新升级:Siri即将实现更多控制功能,无需额外设置了;明年Siri将带来多步骤任务执行等AI升级;升级版Siri将登陆Apple Watch,实现随时随地的智能助手;此外Siri声音将更自然,更贴近真实对话。 2,Apple Photos界面革新,AI助力照片美化;新界面带来全新视觉体验。AI技术将用于照片修饰;"清理"功能,AI技术从照片中移除不需要的物体。内部应用Generative Playground,AI生成和编辑图像。 3,录音与Notes,AI助力信息整理,用户可要求AI对笔记进行总结;AI帮助将音频转录到笔记中了;Math Notes,AI辅助创建图形和解方程,笔记输入时,AI自动完成数学方程式;语音备忘录将支持实时转录。 4,iMessages AI更新,表情符号与消息管理,用户可创建个性化表情;AI对错过的短信进行重述。由Ajax LLM生成的建议回复,提升消息互动。 5,其他AI功能,提升用户体验Safari和新闻文章的AI摘要,通过智能搜索功能提供。邮件将收到由Ajax生成的建议电子邮件回复。错过通知的AI摘要,帮助用户快速了解信息。苹果音乐可能通过AI技术生成自动播放列表,与Spotify竞争。 $苹果(AAPL)$

美股七巨头AI布局全景图

1, $英伟达(NVDA)$ :巩固硬件霸主地位 NVIDIA在AI硬件层面无疑处于领先地位,凭借其核心业务领域的深厚基础,继续主导市场。此外,NVIDIA正在扩展其在AI模型层、云托管和机器人等领域的业务,试图在这些新兴市场中占据一席之地。 3, $特斯拉(TSLA)$ :从移动到AI的全面渗透 Tesla不仅在移动领域通过其自动驾驶技术(FSD)保持核心地位,还在AI硬件、模型层和社交等领域扩展业务。特别是Tesla的Neuralink和Optimus机器人项目,展示了其在元宇宙和机器人技术方面的野心。 3, $微软(MSFT)$ :强化软件与云计算 作为企业软件和云托管领域的巨头,Microsoft继续巩固其核心业务,同时在AI硬件层(通过OpenAI的合作)和搜索引擎(Copilot/Bing)方面进行扩展。 4, $Meta Platforms(META)$ :深耕元宇宙与开源AI Meta在元宇宙领域的投入不言而喻,其核心业务包括Quest等虚拟现实设备。同时,Meta在AI模型层面采用开源策略,试图通过开放平台吸引更多开发者。 5, $谷歌(GOOG)$ :全面布局,驱动创新 Alphabet在AI硬件(TPUs)和模型层(Gemini)等领域均有重要布局。作为搜索引擎的领导者,多个项目则展示了其在社交和移动领域的核心业务。此外,医疗保健(Verily)和金融
美股七巨头AI布局全景图

AI创业公司融资巅峰来临

2024年5月,人工智能行业迎来了一个历史性月份,全球AI初创企业共筹集了超过125亿美元的资金,刷新了AI领域的单月融资记录。 在这一轮融资浪潮中,马斯克的xAI以60亿美元的B轮融资额领跑,估值达到了240亿美元,全球范围内仅次于OpenAI,位列第二。 xAI的旗舰产品Grok自2023年11月发布以来,已经推出了多个版本,包括支持长文本的Grok-1.5版本,具备图像理解能力的Grok-1.5V版本,以及开源的Grok-1。 紧随xAI之后的是CoreWeave,11亿美元的C轮融资额位居第二,估值达到190亿美元,位列全球前四,与Anthropic估值接近。 CoreWeave是一家为AI工作负载提供专业GPU云服务的公司,号称英伟达的“亲儿子”,预期今年收入将达到24亿美元。 Wayve则以10.5亿美元的C轮融资额位列第三,该公司利用人工智能技术使车辆实现更高级别的自动驾驶自动化。Wayve的“Embodied AI”技术旨在无需地图,通用于任何车型,这一创新技术有望推动自动驾驶行业的发展。 Scale AI以10亿美元的F轮融资额紧随其后,估值达到了138亿美元。创始人为95后华裔天才Alexander Wang,Scale AI是一个为AI模型训练和部署提供数据标注的平台,公司预计将在今年实现14亿美元的年度经常性收入,并预期将实现盈利。 此外,还有些正在融资但尚未官宣完成的明星项目,比如AI 搜索引擎 Perplexity 正进行2.5亿美元的第四轮融资。公司最新估值高达 30 亿美元,比今年早些时候的估值提升三倍——不久前该公司宣布完成B1轮融资,估值为10.4亿美元。 Suno AI,Motional、DeepL、Vercel、H以及The Bot Company等其他几家公司也分别完成了数亿美元的融资,涵盖了音乐生成,自动驾驶、语言翻译、前端云平台
AI创业公司融资巅峰来临
avatar尼奥在午夜
2021-11-23

阿里“裁员”,跌下神坛?

这两天$阿里巴巴-SW(09988)$“裁员”2万人的消息甚嚣尘上。不少因此看空阿里,认为这是企业药丸的先兆,但恰恰相反,如传言阿里真的此时“裁员”2万人,可能对公司最有益。不管裁员消息真假,阿里已经到了该裁员时候了。现在什么局势?阿里巴巴内忧外患——去年支付宝(蚂蚁几天)的IPO临阵流产,今年的130多亿天价罚款,拼多多,抖音快手京东门的穷追猛打,外界舆论的口诛笔伐,这些放哪一个放到别的公司,都够折半条命。股价几乎是港股上市以来的最低点,几乎被以前多数时候齐头并进的腾讯甩开了一倍的市值。阿里有问题吗?问题很多,问题很大,资本市场用脚投票也没有问题,阿里这么多年,牵扯了太多非公司平台层面的问题,尤其在涉及国家经济体系的小额金融问题上,打击虽迟但到。现在靴子至少已经落地一只了,公司整体已经有了一部分的确定性,至少不被一锅端,这就是利好。美团的反垄断罚款下来后股价涨一波也是同样道理。所以阿里现在低调了很多,双11几乎没啥动静,最大原因不是增速下滑,根子上是不敢再“过度”吸引舆论和监管注意,现在反垄断也好,第三次分配也罢,都是冲着巨型互联网平台来的,你刚被班主任劈头盖脸教训一顿,脸上的巴掌印还没有缓过来,还敢瞎喳乎吗?回到这次“裁员”2万人,要看整体,阿里25万人,保守每年的人员流动也是1,2万人的级别,整体上不到10%,其实算不上太大变化。何况,“拥抱变化”也是阿里一贯的甩锅哦不价值观口径。用马云的话,这不也是“向社会输送人才”嘛。反而是裁掉部分冗余员工(这个看阿里怎么定义了),是对精简业务,优化成本,以及社会对“互联网垄断业务,把员工工资开的太高,影响社会公平”论调的有效回应。吃瓜群众关注阿里,其实可以多关注关注拼多多,抖音电商们,这两家的玩法是直接冲击阿里的基本盘的,啥是基本盘?就是拼多多抖音
阿里“裁员”,跌下神坛?

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