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投资理财师

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个人简介：2009年入行！从事金融风险评估多年！喜好，价值投资，长期持有

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投资理财师

2023-08-15

价值投资

一切有利于人类发展，一切有利于地球生态环境改善，一切有利于人类自身利益的企业都是好企业

投资理财师

2023-03-29

企业必须要变现，人必须要变通。

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投资理财师

2023-03-28

厉害👍👍👍👍

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投资理财师

2023-03-28

资本的本质就是贪婪

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投资理财师

2023-03-27

加油百度

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投资理财师

2023-03-27

力挺中国的企业。

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投资理财师

2023-03-27

时代的车轮不是说你能阻止就可以阻止掉了。

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投资理财师

2023-03-23

坚持下去！希望都出现

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投资理财师

2023-03-23

狗咬狗一嘴毛

投资大佬怒批美国财长：言论与自残无异，存款不加速流出才怪

投资理财师

2023-03-14

能力越大！责任越强

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投资理财师

2023-03-14

信用系统的崩塌是美国经济衰败的加剧！！

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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></blockquote><p><b>同时，再加上目前高达5%的利率，银行存款不加速流出才怪。Ackman怒批道：</b></p><blockquote>5%利率使银行存款吸引力大打折扣，倘若存款外流没有立即加速，我才会感到惊讶。</blockquote><blockquote>需要临时的全系统存款保险来止血，<b>不确定性持续的时间越长，对小型银行的损害就越持久，挽回客户的难度就越大。</b></blockquote><blockquote><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6ff8ff8170cfdb9b3b1411891fcd5ae\" tg-width=\"536\" tg-height=\"338\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></blockquote><p>随后，Ackman再次呼吁美国监管机构，采取行动挽回市场信心。</p><blockquote>仔细想想最近发生的事件对非系统重要性银行的影响，假如你是股东或债权人，你的投资一夜归零。</blockquote><blockquote>再加上利率上升导致的债务和存款成本上升，考虑一下这将对贷款利率和我们的经济产生什么影响？</blockquote><blockquote>这场银行业危机持续的时间越长，对小型银行及其获得获取存款的能力造成的损害就越大。</blockquote><blockquote><b>信任和信心是多年来积攒的，但可能会在几天内消失。我担心我们正被卷入另一场灾难中（train wreck），希望监管机构能做成功地化解这一危机。</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be7e6387a6b06098fe07f9b6e2be3a7d\" tg-width=\"529\" tg-height=\"503\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></blockquote></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3684698><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>尽管Ackman再三呼吁、警示，隔夜美联储还是选择加息25基点，耶伦也出尔反尔，放出“不兜底”的言论，给美国银行股带来双重暴击。随后，对冲基金大佬 、潘兴广场创始人Bill Ackman强烈抨击称：这是一个“巨大的错误”，无异于“自我伤害”，给非系统重要性银行(SIB)带来了更大的压力。Ackman在3月23日最新发布的推文中指责耶伦出尔反尔，从之前的“对存款人的隐性支持”变为如今的“不打算提供...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3684698\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/5400a375ab8c7707ebf8762eba39bb6f","relate_stocks":{".DJI":"道琼斯"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3684698","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/cc96873d3d23ee6ac10685520df9c100","article_id":"1106418857","content_text":"尽管Ackman再三呼吁、警示，隔夜美联储还是选择加息25基点，耶伦也出尔反尔，放出“不兜底”的言论，给美国银行股带来双重暴击。随后，对冲基金大佬 、潘兴广场创始人Bill Ackman强烈抨击称：这是一个“巨大的错误”，无异于“自我伤害”，给非系统重要性银行(SIB)带来了更大的压力。Ackman在3月23日最新发布的推文中指责耶伦出尔反尔，从之前的“对存款人的隐性支持”变为如今的“不打算提供一揽子存款保险”：周二耶伦发表了令人放心的言论，再加上有消息称财政部、美联储、联邦存款保险公司计划将保险范围扩大到所有存款，让市场和储户相信所有存款都得到了隐性担保。然而，耶伦在参议院的听证会收回了对小型银行和储户的支持言论，并且明确表示不打算提供一揽子存款保险。同时，再加上目前高达5%的利率，银行存款不加速流出才怪。Ackman怒批道：5%利率使银行存款吸引力大打折扣，倘若存款外流没有立即加速，我才会感到惊讶。需要临时的全系统存款保险来止血，不确定性持续的时间越长，对小型银行的损害就越持久，挽回客户的难度就越大。随后，Ackman再次呼吁美国监管机构，采取行动挽回市场信心。仔细想想最近发生的事件对非系统重要性银行的影响，假如你是股东或债权人，你的投资一夜归零。再加上利率上升导致的债务和存款成本上升，考虑一下这将对贷款利率和我们的经济产生什么影响？这场银行业危机持续的时间越长，对小型银行及其获得获取存款的能力造成的损害就越大。信任和信心是多年来积攒的，但可能会在几天内消失。我担心我们正被卷入另一场灾难中（train wreck），希望监管机构能做成功地化解这一危机。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":463,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":650097191,"gmtCreate":1678752716413,"gmtModify":1678757572387,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"能力越大！责任越强","listText":"能力越大！责任越强","text":"能力越大！责任越强","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/650097191","repostId":"1165956217","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":855,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":650097002,"gmtCreate":1678752454607,"gmtModify":1678757564796,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"信用系统的崩塌是美国经济衰败的加剧！！","listText":"信用系统的崩塌是美国经济衰败的加剧！！","text":"信用系统的崩塌是美国经济衰败的加剧！！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/650097002","repostId":"1161820122","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":926,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":209048560197808,"gmtCreate":1692060759731,"gmtModify":1692060761515,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"title":"价值投资","htmlText":"一切有利于人类发展，一切有利于地球生态环境改善，一切有利于人类自身利益的企业都是好企业","listText":"一切有利于人类发展，一切有利于地球生态环境改善，一切有利于人类自身利益的企业都是好企业","text":"一切有利于人类发展，一切有利于地球生态环境改善，一切有利于人类自身利益的企业都是好企业","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/209048560197808","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":9027,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659655844,"gmtCreate":1680047019189,"gmtModify":1680047020845,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"企业必须要变现，人必须要变通。","listText":"企业必须要变现，人必须要变通。","text":"企业必须要变现，人必须要变通。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659655844","repostId":"1134690276","repostType":4,"repost":{"id":"1134690276","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1679994108,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1134690276?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-28 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>3月28日，阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇发布全员信《唯有自我变革，才能开创未来》，启动新一轮公司治理变革。</p><p>根据方案，在阿里巴巴集团之下，将设立阿里云智能、淘宝天猫商业、本地生活、菜鸟、国际数字商业、大文娱等六大业务集团和多家业务公司。业务集团和业务公司将分别成立董事会，实行各业务集团和业务公司董事会领导下的CEO负责制，阿里巴巴集团则将全面实行控股公司管理。</p><p>信中，张勇希望每一位阿里人回归创业者状态再出发，“不拥抱变化就会变得僵化，不改变自身就会被时代打败”。</p><p>根据全员信，张勇在担任阿里巴巴集团董事长兼CEO的同时，兼任阿里云智能集团CEO；戴珊任淘宝天猫商业集团CEO；俞永福任本地生活集团CEO；万霖继续担任菜鸟集团CEO；蒋凡任国际数字商业集团CEO；樊路远任大文娱集团CEO。其他公司也将独立经营管理。</p><p>本次组织治理变革由张勇发起，已分别经集团合伙人与董事会一致通过。这轮变革从集团顶层入手，重新定义和构造阿里巴巴集团与各业务的治理关系，被认为是“阿里巴巴24年来最重要的一次组织变革”。</p><p>在全员信中张勇表示，“解决生产力的发展和创造不同，首先必须从生产关系的变革入手”。这也是阿里巴巴组织变革一直以来的出发点。2015年，阿里推动“中台战略”，一度成为互联网科技行业公司治理标杆；2020年，张勇推动经营责任制改革，又以四大板块分立实现阿里巴巴多元化治理，成立多家独立经营的环路公司。</p><p>从阿里巴巴发展历程来看，组织的深度调整在不断激发重大技术和业务创新。比如，2011年一个淘宝变为“三个淘宝”，长出了天猫。</p><p>此次变化的一个关键动作是，各业务集团分别成立董事会，实行董事会领导下的CEO负责制，阿里巴巴集团则全面实现控股公司管理。对各业务而言，治理架构独立意味着直面市场洗礼，与之对应的是创新激励的可能性。在公开信中，张勇称，“市场是最好的试金石，未来，具备条件的业务集团和公司，都将有独立融资和上市的可能性”。</p><p>目前，阿里旗下阿里云、菜鸟等多个业务已是市场头部企业，盒马、平头哥等业务融资上市传闻不断。对六大业务集团和业务公司而言，全面独立经营有利于市场更好对价值称重，“让员工真正走向为自己的业务而战”。</p><p>近两年，张勇在内外部多次强调，敏捷组织是实现多业务多业态超大型企业高效治理的路径。此次形成“1+6+N”组织架构，即是敏捷组织理念进一步深化的自然结果，意味着阿里走向组织治理全新阶段。</p><p>同时，阿里集团的职能部门也将迎来有序变化。根据全员信，集团中后台将全面做轻、做薄，这意味着阿里巴巴从2015年以来建立的“大中台”能力会逐步被更强有力的前台吸收，以更敏捷的方式服务更多元化的发展需要。</p><p><b>附全员信：</b></p><p>唯有自我变革，才能开创未来——关于阿里巴巴集团组织治理变革的决定</p><p>各位阿里人：</p><p>在即将迈入新财年之际，首先我要感谢过去一年间，面对很多全新挑战之下你们始终如一的努力和贡献。</p><p>自我变革永远是保持初心、开创未来的最好选择。阿里巴巴从1999年成立伊始，就不断在创新和变革中演进和迭代，始终用生产关系的先进性来驱动先进生产力的释放、创造价值、引领发展。今天，我们也将迎来阿里巴巴创办24年来最重要的一次组织变革。</p><p>今天的阿里巴巴，已成长为多业务、多业态的超大型组织，这些业务特质不同，面临的市场环境不同、客户不同、发展阶段也不同。新财年伊始，我们全力响应国家“拼经济”的号召，以协助中小企业全面数字化升级，打造现代商业数字基础设施为目标而积极行动起来。推动生产力的发展并创造不同，首先必须从生产关系的变革入手，而变革又必须从集团顶层开始。</p><p>八年前的2015年，集团全面提出中台战略，形成了“大中台、小前台”治理模式下的One Company。从2020年开始，集团积极倡行打造敏捷组织，推行多元化治理结构下的经营责任制，目前已经设立了多家独立经营的环路公司。今天在此基础上，我们将进一步深化变革，走向组织治理的全新阶段——构建“1+6+N”的组织结构，即在阿里巴巴集团之下，设立阿里云智能、淘宝天猫商业、本地生活、菜鸟、国际数字商业、大文娱等六大业务集团和多家业务公司，并分别建立各业务集团和业务公司的董事会，实行各业务集团和业务公司董事会领导下的CEO负责制，对各自经营结果负总责。具体计划如下：</p><p>成立云智能集团，由我兼任CEO；</p><p>成立淘宝天猫商业集团，戴珊（苏荃）任CEO；</p><p>成立本地生活集团，俞永福担任CEO；</p><p>菜鸟集团继续由万霖担任CEO；</p><p>成立国际数字商业集团，蒋凡任CEO；</p><p>成立大文娱集团，樊路远（木华黎）担任CEO。</p><p>此外，其他具备条件的业务组织将设立多家业务公司，全面实行公司化管理。</p><p>让组织变敏捷，让决策链路变短，让响应变快，是本次变革的初衷和根本目的。此次调整后，除满足上市公司合规要求外，阿里巴巴集团的中后台职能部门将全面做轻、做薄，集团将全面实行控股公司管理。而我们多年以来积累的中后台能力，将有序进入到相关业务集团和公司，为前台业务发展继续发挥重要价值。多个业务集团和公司所必需的共享中后台服务，将通过专业服务公司的模式提供。在此也特别感谢集团中后台团队八年来的艰苦努力，正因为有了你们的宝贵沉淀，才有实施这次变革的坚实基础。</p><p>面向未来，每个业务集团和公司，都必须积极面对市场的瞬息万变和技术的日新月异，形成各自的发展战略，快速决策、努力进取、勇于创新，直面市场的考验。每一位阿里人，不论你身处哪个业务集团或者业务公司，都必须让自己回归到一个创业者的状态再出发，以自身的激情和实力接受市场的洗礼，创造属于自己的明天。我们相信，市场是最好的试金石，未来，具备条件的业务集团和公司，都将有独立融资和上市的可能性。</p><p>市场的变化永不停止，新一代技术浪潮不断涌现，不拥抱变化就会变得僵化，不改变自身就会被时代打败。会当水击三千里，24岁阿里正迎来新的发展契机。我们有变革的勇气和使命感，更有变革的能力和底气。要成为一家活102年的好公司，要坚持让天下没有难做的生意，就必须始终自我驱动，必须具备自我变革的勇气，必须坚持走在自我变革的路上。</p><p>未来属于更坚定、更敏捷、更拥抱未来的人！</p><p>阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官</p><p>张勇（逍遥子）</p><p>2023年3月28日</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2023-03-28 17:01</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><b><a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>美股盘前短线拉升，公司将设立六大业务集团，或将独立上市。</b></blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cf3fdc9dd74ab6d1824252e0f6f07a2e\" tg-width=\"870\" tg-height=\"829\" 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Company。从2020年开始，集团积极倡行打造敏捷组织，推行多元化治理结构下的经营责任制，目前已经设立了多家独立经营的环路公司。今天在此基础上，我们将进一步深化变革，走向组织治理的全新阶段——构建“1+6+N”的组织结构，即在阿里巴巴集团之下，设立阿里云智能、淘宝天猫商业、本地生活、菜鸟、国际数字商业、大文娱等六大业务集团和多家业务公司，并分别建立各业务集团和业务公司的董事会，实行各业务集团和业务公司董事会领导下的CEO负责制，对各自经营结果负总责。具体计划如下：</p><p>成立云智能集团，由我兼任CEO；</p><p>成立淘宝天猫商业集团，戴珊（苏荃）任CEO；</p><p>成立本地生活集团，俞永福担任CEO；</p><p>菜鸟集团继续由万霖担任CEO；</p><p>成立国际数字商业集团，蒋凡任CEO；</p><p>成立大文娱集团，樊路远（木华黎）担任CEO。</p><p>此外，其他具备条件的业务组织将设立多家业务公司，全面实行公司化管理。</p><p>让组织变敏捷，让决策链路变短，让响应变快，是本次变革的初衷和根本目的。此次调整后，除满足上市公司合规要求外，阿里巴巴集团的中后台职能部门将全面做轻、做薄，集团将全面实行控股公司管理。而我们多年以来积累的中后台能力，将有序进入到相关业务集团和公司，为前台业务发展继续发挥重要价值。多个业务集团和公司所必需的共享中后台服务，将通过专业服务公司的模式提供。在此也特别感谢集团中后台团队八年来的艰苦努力，正因为有了你们的宝贵沉淀，才有实施这次变革的坚实基础。</p><p>面向未来，每个业务集团和公司，都必须积极面对市场的瞬息万变和技术的日新月异，形成各自的发展战略，快速决策、努力进取、勇于创新，直面市场的考验。每一位阿里人，不论你身处哪个业务集团或者业务公司，都必须让自己回归到一个创业者的状态再出发，以自身的激情和实力接受市场的洗礼，创造属于自己的明天。我们相信，市场是最好的试金石，未来，具备条件的业务集团和公司，都将有独立融资和上市的可能性。</p><p>市场的变化永不停止，新一代技术浪潮不断涌现，不拥抱变化就会变得僵化，不改变自身就会被时代打败。会当水击三千里，24岁阿里正迎来新的发展契机。我们有变革的勇气和使命感，更有变革的能力和底气。要成为一家活102年的好公司，要坚持让天下没有难做的生意，就必须始终自我驱动，必须具备自我变革的勇气，必须坚持走在自我变革的路上。</p><p>未来属于更坚定、更敏捷、更拥抱未来的人！</p><p>阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官</p><p>张勇（逍遥子）</p><p>2023年3月28日</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/05ddeb1f7be03fe06014ae549a8abe22","relate_stocks":{"BK4554":"元宇宙及AR概念","BK4531":"中概回港概念","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4575":"芯片概念","BK4558":"双十一","BK4587":"ChatGPT概念","BK4524":"宅经济概念","BK4535":"淡马锡持仓","BK4538":"云计算","BK4527":"明星科技股","BK4526":"热门中概股","BK4588":"碎股","LU1688375341.USD":"贝莱德中国灵活股票基金","BK4503":"景林资产持仓","IE00B0JY6N72.USD":"PINEBRIDGE 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Company。从2020年开始，集团积极倡行打造敏捷组织，推行多元化治理结构下的经营责任制，目前已经设立了多家独立经营的环路公司。今天在此基础上，我们将进一步深化变革，走向组织治理的全新阶段——构建“1+6+N”的组织结构，即在阿里巴巴集团之下，设立阿里云智能、淘宝天猫商业、本地生活、菜鸟、国际数字商业、大文娱等六大业务集团和多家业务公司，并分别建立各业务集团和业务公司的董事会，实行各业务集团和业务公司董事会领导下的CEO负责制，对各自经营结果负总责。具体计划如下：成立云智能集团，由我兼任CEO；成立淘宝天猫商业集团，戴珊（苏荃）任CEO；成立本地生活集团，俞永福担任CEO；菜鸟集团继续由万霖担任CEO；成立国际数字商业集团，蒋凡任CEO；成立大文娱集团，樊路远（木华黎）担任CEO。此外，其他具备条件的业务组织将设立多家业务公司，全面实行公司化管理。让组织变敏捷，让决策链路变短，让响应变快，是本次变革的初衷和根本目的。此次调整后，除满足上市公司合规要求外，阿里巴巴集团的中后台职能部门将全面做轻、做薄，集团将全面实行控股公司管理。而我们多年以来积累的中后台能力，将有序进入到相关业务集团和公司，为前台业务发展继续发挥重要价值。多个业务集团和公司所必需的共享中后台服务，将通过专业服务公司的模式提供。在此也特别感谢集团中后台团队八年来的艰苦努力，正因为有了你们的宝贵沉淀，才有实施这次变革的坚实基础。面向未来，每个业务集团和公司，都必须积极面对市场的瞬息万变和技术的日新月异，形成各自的发展战略，快速决策、努力进取、勇于创新，直面市场的考验。每一位阿里人，不论你身处哪个业务集团或者业务公司，都必须让自己回归到一个创业者的状态再出发，以自身的激情和实力接受市场的洗礼，创造属于自己的明天。我们相信，市场是最好的试金石，未来，具备条件的业务集团和公司，都将有独立融资和上市的可能性。市场的变化永不停止，新一代技术浪潮不断涌现，不拥抱变化就会变得僵化，不改变自身就会被时代打败。会当水击三千里，24岁阿里正迎来新的发展契机。我们有变革的勇气和使命感，更有变革的能力和底气。要成为一家活102年的好公司，要坚持让天下没有难做的生意，就必须始终自我驱动，必须具备自我变革的勇气，必须坚持走在自我变革的路上。未来属于更坚定、更敏捷、更拥抱未来的人！阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇（逍遥子）2023年3月28日","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":530,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659192092,"gmtCreate":1679874418916,"gmtModify":1679874421923,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"加油百度","listText":"加油百度","text":"加油百度","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659192092","repostId":"2322765761","repostType":4,"repost":{"id":"2322765761","pubTimestamp":1679789657,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2322765761?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-26 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天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场&#34;裹挟&#34;，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被&#34;裹挟&#34;？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免&#34;一本正经地胡说八道&#34;。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style 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发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 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href=\"https://laohu8.com/S/ZM\">Zoom</a>已经不再是资本市场的宠儿。疫情初期，Zoom在2021财年第四季度的营收录得369%的同比增速，创出三年来的最快季度增幅，但截至2022财年第四季度，同比增速已经缩窄至21%。增速有所放缓，但这不意味着Zoom已经失去竞争力。财报显示，Zoom拥有员工达10人以上的客户509800家，该数字虽低于第三季度的512100家，但仍有9%的年增长。</p><p>新版的Teams不会显示用于聊天的功能带，而是将几个选项隐藏在人们可以单击的加号后面。Teper说，这是人们在其他消息应用程序上已经习惯的概念。在新版Teams视频通话期间，该软件将在屏幕上以相同大小的方框显示每个参与者。</p><p>此外，用户可以在多台设备上保持Teams的登录状态，而不需要频繁登录和注销账户，这样用户可以随时随地收到相关通知。</p><p>3月中旬，微软发布了GPT-4平台支持的新AI功能，名为Copilot，它将适用于Word,、PowerPoint、Excel、Outlook这些微软热门的Microsoft 365商业软件。</p><p>微软的声明称，Copilot的功能比简单地“将OpenAI的ChatGPT嵌入到Microsoft 365中”更强大。Microsoft 365的主管、微软现代工作和商业应用副总Jared Spataro介绍，Copilot与用户一起工作，嵌入数以百万用户日常使用的Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等App中。它是“一种全新的工作方式”。</p><p>例如，要开会的Microsoft 365用户可以利用Copilot收集Teams会议的相关信息，让它提供相关项目的更新、新近招聘等组织变化，还可能包括同事休假后返工的动态更新。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/>TikTok截图</p><p>美媒称，眼下正值TikTok在美面临被强制出售或被禁的关键时刻，周受资此次作证是TikTok精心准备的一场博弈，目的是为了说服美国政府，允许其在改善安全和保障的前提下继续在美运营，同时维持目前的所有权结构。</p><p>不得不说，这些年TikTok在海外市场取得的成就，让美国忌惮不已。触碰到美国利益警戒线后，美国政商界就开始全方位围猎。尽管美国拿不出什么合理解释，手段也算不上高明。</p><p>但话说回来，美国对中国背景企业什么时候讲过道理。当美国觉得一家企业有问题的时候，它就已经被按上莫须有的罪名了。TikTok想要在海外市场生存下去，面临的挑战还有很多。</p><p><b>质询5个多小时</b></p><p><b>听证会陷入僵局</b></p><p>这场听证会生动地展示了，美国国会对热门短视频App的压迫，以及TikTok公司为了改善与美国的关系而进行的艰苦战斗。</p><p>美国国会针对TikTok的质询，主要分为三个方面。首先他们认为，<b>TikTok是一家来自中国的企业，所以它可能会向中国政府透露美国用户的数据信息。</b>美国众议员麦克莫里斯·罗杰斯甚至用了非常极端的描述，“对于今天正在收看的美国人民，请听听：TikTok 是国外用来监视你、操纵你所见并为子孙后代所利用的武器。”</p><p>但这个观点仅仅停留在“想象”层面，美国情报机构和调查机构都没有足够的证据，来证明字节跳动曾经将这些信息交给中国政府。</p><p>周受资对此回应，没有看到任何证据表明中国政府可以接触数据，他们也从未要求过提供数据。TikTok正在实行“德克萨斯”计划，此后所有用户数据都会在美国境内、由美国的人员及防火墙进行保护。这已经是任何其他美国公司无法做到的了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e99f62704577f1c05740ea721c699d3\" tg-width=\"712\" tg-height=\"374\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>由于TikTok在全球拥有超10亿活跃用户，能够收集到用户的位置、联系人、搜索记录和浏览习惯等用户信息，<b>美国国会还担心，TikTok会引发国家安全威胁，造成数据泄露和隐私安全问题。</b></p><p>尽管TikTok一再强调，对用户数据有采取保护措施，并向美国政府提供了代码和数据操作等详细信息。周受资在听证会上也表示，“我们不会向第三方代理机构出售数据。”但这并没有打消美国的疑虑，他们仍然觉得TikTok存在潜在风险。</p><p>令人感到讽刺的是，早些年，前美国中央情报局职员斯诺登，向全世界揭发美国政府私自收集用户数据信息的丑闻，这起美国历史上最严重的泄密事件引起全球轰动。真印证了那句话，自己不干净，看谁都不干净。</p><p>整场听证会中，<b>TikTok对儿童的影响也成为关注的焦点，多位议员强调了对这方面的担忧。</b>比如，TikTok的算法正向未成年人推送不少涉及枪支暴力、色情、毒品乃至自杀和自残等危害性内容。</p><p>周受资对此回应，在他的祖国新加坡就没有毒品内容，因为新加坡有着极为严格的打击毒品的法律。TikTok近几个月也推出了多项功能，包括为18岁以下用户设置新的60分钟默认每日时限等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1e6c18a1291c1c496f39a7999bb78f8\" tg-width=\"691\" tg-height=\"397\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>周受资在听证会</p><p>而且对青少年心理健康造成影响，绝不是TikTok一家公司的问题。这是包括Youtube、Facebook、Instagram在内的平台，都需要克服的难题。但美国议会显然故意放大TikTok自身的问题。</p><p>这场听证会最终变成了单方面的刻薄输出。经过五个多小时的质询，美国议员仍然坚信，TikTok是国家安全造成威胁的“有毒”App。周受资和TikTok的诚恳回应，叫不醒一个“装睡”的国家。</p><p><b>TikTok出海，困难重重</b></p><p>自2017年上线以来，TikTok逐渐成为包括北美市场在内的全球头部App，但一路走来，TikTok可以说没有过过一天安稳日子，一直在被以美国为主的各方势力针对。</p><p>早在2020年，时任美国总统的特朗普就频繁打压TikTok，一连发出两个总统行政令，禁止TikTok在美国的运营，并迫使中国的字节跳动剥离TikTok的美国业务。<b>为此，字节跳动采取了一系列措施，努力躲开美国政府挥起的大棒，其中，游说发挥了重要作用。</b></p><p>在一年时间里，字节跳动“原地起高楼”，迅速在华盛顿组建了一支35人的游说团队。为了和美国国会的明星议员建立联系，TikTok还专门聘请互联网协会贸易小组前总裁迈克尔·贝克曼提供政策咨询，后者在2016年美国大选时帮助特朗普拿下宾夕法尼亚州。</p><p>随着美国态度不断强硬，TikTok的游说团队还和美国商业、司法和情报等高层委员会里的国会工作人员，举行了不下50次的会议。每次会议，游说团队都表示，TikTok并没有在中国运营，大部分企业高层是生活在美国的美国公民。还强调，TikTok主要用于娱乐。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d49aabe7463c48a4aff6988b58a84fcf\" tg-width=\"699\" tg-height=\"452\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>尽管特朗普宣布把TikTok拉入美国应用商店的“黑名单”，但事实情况是，到了2020年底，TikTok仍被允许运行。</p><p>同时，TikTok花在游说上的钱，也是水涨船高。要知道，2019年，TikTok在游说上的花费仅有27万美元。等到2020年，TikTok的游说费用上涨了10倍。随后2021年、2022年，更是达到了520万美元、超550万美元。</p><p><b>持续危机之下，就连让周受资接管TikTok、出任CEO，都是字节面对多轮监管风暴，所做出的全方位“平衡的结果”。</b></p><p>周受资出生在新加坡，又毕业于伦敦大学学院，兼具中西方的文化背景，或许更有利于TikTok 在复杂的国际政治环境和监管中生存下来。某种程度上，周受资成为TikTok的CEO是字节的一种妥协，但也意味着，他更有可能处理好TikTok在欧美面临的难题。</p><p>不过目前来看，美国方面选择持续“作妖”，TikTok仍然深陷困境。</p><p><b>美国一以贯之的“双标”</b></p><p>美国之所以这么针对TikTok，主要是害怕它在美国乃至全球取得的巨大影响力。这背后，还是美国作为超级大国所推行的霸权主义。</p><p>百年来，美国一直对外宣称是自由开放的市场，但前提是，美国的主导地位不被破坏的情况下。一旦有其他企业威胁到本土市场，美国的行业巨头、政府部门等组成的利益共同体，就会群起而攻之。对华为如此，对中兴如此，对TikTok亦是如此。</p><p>此前，美国声称华为的业务构成安全风险，就采取了一系列行动，包括最为致命的全面禁令，使华为这家科技巨头被迫排除在全球芯片采购链之外。<b>如今，美国对TikTok的制裁，还是同样的逻辑，熟悉的“味道”。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d581e8f29db73b05a2bbd6db4e1f0fd\" tg-width=\"692\" tg-height=\"395\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当然，美国普通TikTok用户不一定是这么想的。TikTok是2021年和2022年美国下载量最大的应用程序，目前拥有超1.5亿美国月活用户，几乎占该国人口一半。不少用户表达了对TikTok的喜爱，并表示，无法想象没有TikTok的日子。</p><p>就在听证会举行前一天，约30名内容创作者聚集到美国国会大厦外，手持标语，表达他们的诉求：“保留TikTok”。这群TikTok网红的粉丝加起来超过6000万，他们和议员贾马尔·鲍曼、马克·波坎以及罗伯特·加西亚一起，共同反对潜在的禁令。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bb9cbcdd0ce59646d1ca96f941f246c2\" tg-width=\"654\" tg-height=\"436\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>美国网红聚集在国会大厦外</p><p>其中一名聚集者杰森·林顿在向人群讲话时提到，“我使用TikTok来分享对家人的爱，介绍我们寄养和收养的旅程，通过它我能够创建一个来自世界各地的社区。我在请求我们的政治家：不要夺走我们所建立的社区。”</p><p><b>美国总是高喊民主，却用霸权逻辑，限制有中国背景企业的发展，对企业和用户的合理诉求置若罔闻，这是赤裸裸的“双标”。</b></p><p>出海多年，TikTok又一次站到了命运的十字路口。能否顺利度过此次危机，尚待揭晓。</p></body></html>","source":"lsy1568892980557","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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Tok的视频共享应用程序，并有20多个州颁布了类似禁令。面对一次又一次的监管风波，TikTok始终选择积极应对。这次听证会之前，周受资在华盛顿四处奔走，希望在听证会前减轻议员们对TikTok的担忧。他还在TikTok发布视频，呼吁用户为平台发声。TikTok截图美媒称，眼下正值TikTok在美面临被强制出售或被禁的关键时刻，周受资此次作证是TikTok精心准备的一场博弈，目的是为了说服美国政府，允许其在改善安全和保障的前提下继续在美运营，同时维持目前的所有权结构。不得不说，这些年TikTok在海外市场取得的成就，让美国忌惮不已。触碰到美国利益警戒线后，美国政商界就开始全方位围猎。尽管美国拿不出什么合理解释，手段也算不上高明。但话说回来，美国对中国背景企业什么时候讲过道理。当美国觉得一家企业有问题的时候，它就已经被按上莫须有的罪名了。TikTok想要在海外市场生存下去，面临的挑战还有很多。质询5个多小时听证会陷入僵局这场听证会生动地展示了，美国国会对热门短视频App的压迫，以及TikTok公司为了改善与美国的关系而进行的艰苦战斗。美国国会针对TikTok的质询，主要分为三个方面。首先他们认为，TikTok是一家来自中国的企业，所以它可能会向中国政府透露美国用户的数据信息。美国众议员麦克莫里斯·罗杰斯甚至用了非常极端的描述，“对于今天正在收看的美国人民，请听听：TikTok 是国外用来监视你、操纵你所见并为子孙后代所利用的武器。”但这个观点仅仅停留在“想象”层面，美国情报机构和调查机构都没有足够的证据，来证明字节跳动曾经将这些信息交给中国政府。周受资对此回应，没有看到任何证据表明中国政府可以接触数据，他们也从未要求过提供数据。TikTok正在实行“德克萨斯”计划，此后所有用户数据都会在美国境内、由美国的人员及防火墙进行保护。这已经是任何其他美国公司无法做到的了。由于TikTok在全球拥有超10亿活跃用户，能够收集到用户的位置、联系人、搜索记录和浏览习惯等用户信息，美国国会还担心，TikTok会引发国家安全威胁，造成数据泄露和隐私安全问题。尽管TikTok一再强调，对用户数据有采取保护措施，并向美国政府提供了代码和数据操作等详细信息。周受资在听证会上也表示，“我们不会向第三方代理机构出售数据。”但这并没有打消美国的疑虑，他们仍然觉得TikTok存在潜在风险。令人感到讽刺的是，早些年，前美国中央情报局职员斯诺登，向全世界揭发美国政府私自收集用户数据信息的丑闻，这起美国历史上最严重的泄密事件引起全球轰动。真印证了那句话，自己不干净，看谁都不干净。整场听证会中，TikTok对儿童的影响也成为关注的焦点，多位议员强调了对这方面的担忧。比如，TikTok的算法正向未成年人推送不少涉及枪支暴力、色情、毒品乃至自杀和自残等危害性内容。周受资对此回应，在他的祖国新加坡就没有毒品内容，因为新加坡有着极为严格的打击毒品的法律。TikTok近几个月也推出了多项功能，包括为18岁以下用户设置新的60分钟默认每日时限等。周受资在听证会而且对青少年心理健康造成影响，绝不是TikTok一家公司的问题。这是包括Youtube、Facebook、Instagram在内的平台，都需要克服的难题。但美国议会显然故意放大TikTok自身的问题。这场听证会最终变成了单方面的刻薄输出。经过五个多小时的质询，美国议员仍然坚信，TikTok是国家安全造成威胁的“有毒”App。周受资和TikTok的诚恳回应，叫不醒一个“装睡”的国家。TikTok出海，困难重重自2017年上线以来，TikTok逐渐成为包括北美市场在内的全球头部App，但一路走来，TikTok可以说没有过过一天安稳日子，一直在被以美国为主的各方势力针对。早在2020年，时任美国总统的特朗普就频繁打压TikTok，一连发出两个总统行政令，禁止TikTok在美国的运营，并迫使中国的字节跳动剥离TikTok的美国业务。为此，字节跳动采取了一系列措施，努力躲开美国政府挥起的大棒，其中，游说发挥了重要作用。在一年时间里，字节跳动“原地起高楼”，迅速在华盛顿组建了一支35人的游说团队。为了和美国国会的明星议员建立联系，TikTok还专门聘请互联网协会贸易小组前总裁迈克尔·贝克曼提供政策咨询，后者在2016年美国大选时帮助特朗普拿下宾夕法尼亚州。随着美国态度不断强硬，TikTok的游说团队还和美国商业、司法和情报等高层委员会里的国会工作人员，举行了不下50次的会议。每次会议，游说团队都表示，TikTok并没有在中国运营，大部分企业高层是生活在美国的美国公民。还强调，TikTok主要用于娱乐。尽管特朗普宣布把TikTok拉入美国应用商店的“黑名单”，但事实情况是，到了2020年底，TikTok仍被允许运行。同时，TikTok花在游说上的钱，也是水涨船高。要知道，2019年，TikTok在游说上的花费仅有27万美元。等到2020年，TikTok的游说费用上涨了10倍。随后2021年、2022年，更是达到了520万美元、超550万美元。持续危机之下，就连让周受资接管TikTok、出任CEO，都是字节面对多轮监管风暴，所做出的全方位“平衡的结果”。周受资出生在新加坡，又毕业于伦敦大学学院，兼具中西方的文化背景，或许更有利于TikTok 在复杂的国际政治环境和监管中生存下来。某种程度上，周受资成为TikTok的CEO是字节的一种妥协，但也意味着，他更有可能处理好TikTok在欧美面临的难题。不过目前来看，美国方面选择持续“作妖”，TikTok仍然深陷困境。美国一以贯之的“双标”美国之所以这么针对TikTok，主要是害怕它在美国乃至全球取得的巨大影响力。这背后，还是美国作为超级大国所推行的霸权主义。百年来，美国一直对外宣称是自由开放的市场，但前提是，美国的主导地位不被破坏的情况下。一旦有其他企业威胁到本土市场，美国的行业巨头、政府部门等组成的利益共同体，就会群起而攻之。对华为如此，对中兴如此，对TikTok亦是如此。此前，美国声称华为的业务构成安全风险，就采取了一系列行动，包括最为致命的全面禁令，使华为这家科技巨头被迫排除在全球芯片采购链之外。如今，美国对TikTok的制裁，还是同样的逻辑，熟悉的“味道”。当然，美国普通TikTok用户不一定是这么想的。TikTok是2021年和2022年美国下载量最大的应用程序，目前拥有超1.5亿美国月活用户，几乎占该国人口一半。不少用户表达了对TikTok的喜爱，并表示，无法想象没有TikTok的日子。就在听证会举行前一天，约30名内容创作者聚集到美国国会大厦外，手持标语，表达他们的诉求：“保留TikTok”。这群TikTok网红的粉丝加起来超过6000万，他们和议员贾马尔·鲍曼、马克·波坎以及罗伯特·加西亚一起，共同反对潜在的禁令。美国网红聚集在国会大厦外其中一名聚集者杰森·林顿在向人群讲话时提到，“我使用TikTok来分享对家人的爱，介绍我们寄养和收养的旅程，通过它我能够创建一个来自世界各地的社区。我在请求我们的政治家：不要夺走我们所建立的社区。”美国总是高喊民主，却用霸权逻辑，限制有中国背景企业的发展，对企业和用户的合理诉求置若罔闻，这是赤裸裸的“双标”。出海多年，TikTok又一次站到了命运的十字路口。能否顺利度过此次危机，尚待揭晓。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":691,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659196256,"gmtCreate":1679874245375,"gmtModify":1679874246960,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"时代的车轮不是说你能阻止就可以阻止掉了。","listText":"时代的车轮不是说你能阻止就可以阻止掉了。","text":"时代的车轮不是说你能阻止就可以阻止掉了。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659196256","repostId":"1159293532","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":762,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659092002,"gmtCreate":1679552588806,"gmtModify":1679553262972,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"坚持下去！希望都出现","listText":"坚持下去！希望都出现","text":"坚持下去！希望都出现","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659092002","repostId":"1106791763","repostType":4,"repost":{"id":"1106791763","pubTimestamp":1679542874,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1106791763?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-23 11:41","market":"us","language":"zh","title":"微软为何总能重返浪潮之巅？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1106791763","media":"降噪NoNoise","summary":"命运女神敲门的时候没有躲。","content":"<html><head></head><body><p>文 | 孙静</p><p>01</p><p>‘牛得不像微软’</p><p>2010年3月3日，微软前CEO鲍尔默在媒体面前强撑自信。他说，‘终有一天，必应将超越谷歌。’</p><p>这个许诺被加了一个模糊的期限：数年，或十几年之内。当时谷歌在美国搜索市场份额高达65%，必应只有11.3%。</p><p>13年过去了，谷歌在全球搜索市场份额超过90%；第二名必应，仅占约3%。差距在进一步拉大。</p><p>不过就在这个月，一个新的变量出现了——OpenAI 推出的ChatGPT正以狂扫全球的姿态，展示AI技术突破可能带来的颠覆性。而作为OpenAI的投资人之一，微软在应用落地上近水楼台。整合了ChatGPT的新必应，成了全球用户体验AI‘暴力美学’的传送门，风头一时盖过谷歌。</p><p>乘着这股春风，微软又甩出一个王炸，GPT-4全面接入Office全家桶，AI办公助手Microsoft 365 Copilot将重塑12亿打工人的生产力。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eaeb281986432a4ff125abd9e7dc4f64\" tg-width=\"550\" tg-height=\"336\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>硅谷AI领航员的荣耀，就这样从谷歌转移到了微软。</p><p>‘牛的不像微软……这彻底颠覆了我对微软的印象，一个48年的公司再次焕发青春活力，史无前例。’前谷歌科学家、出门问问创始人李志飞在朋友圈分享了他所受到的震撼。</p><p>一名前微软科学家在同《降噪NoNoise》交流时提到，在最近10年AI领域的角力中，微软其实一直处于下风，吸引到最顶级的人比谷歌少，OpenAI的专家也不愿意去微软，所以微软不得不通过在外部投资来防止落后太多，‘想不到投中了一个宝贝’。他认为，如果微软内部已经有非常强的部门，也可能不会在外部投资。</p><p>据《财富》杂志报道，微软曾经尝试聘请一位重量级的人工智能科学家，但未能成功。一名曾参与创建AlphaGo的谷歌科学家曾在2016年直言：‘现在没有人会为微软工作，因为他们给的钱太少，而且对自己的期望也很低。’这多少印证了一点，微软创新力不足，对AI顶尖人才的吸引力不够。</p><p>那该如何解释48岁的微软再次站上了浪潮之巅？</p><p>‘好像是一种周期律，本来占优势的一方容易懈怠大意而错失机会（比如谷歌），劣势的一方积极思变而抓住了机会（比如微软）。’上述受访者从竞争博弈的角度看待这个问题。</p><p>一名大模型创业者则开玩笑说，‘做对了关键决策。准确地说，是命运女神敲门的时候没有躲。’</p><p>这都有一定道理。OpenAI创立的一个初衷是对抗谷歌在通用AI领域的一家独大。2015年谷歌投资神经网络初创公司DeepMind后，OpenAI随即宣告成立。</p><p>当时其实没有微软什么事儿。直到2018年，OpenAI意识到大模型需要烧更多钱、需要超大算力支撑，CEO山姆·阿尔特曼几次飞到西雅图。OpenAI能选择的合作方并不多，山姆·阿尔特曼主动向微软CEO纳德拉寻求合作机会。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67e75acbe636f786b121c06a6e4c63d4\" tg-width=\"550\" tg-height=\"376\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>而纳德拉，他接过了那根橄榄枝，或者说通往AI 2.0时代的权杖。总代价130亿美元。</p><p>对于一家税前净利超过800亿美元的科技巨头来说，这笔写满限制条款的交易格外划算，尤其是在对比72亿美元收购诺基亚手机及部分专利的失败先例之后，更容易得出这样的结论。</p><p>不过仅凭‘运气’似乎难以解释全局，比如那些关键节点的决策是如何作出的，2018年的纳德拉为什么没有错失良机——要知道抓住机会并不是一件容易的事，否则微软也不会在移动互联网时代掉队；2023年的微软为何能快速甩出王炸——圈内人士评价，‘微软拥抱GPT的力度和速度都可圈可点。’</p><p>一定有些东西，是在这次AI寒武纪到来之前就已经开始酝酿了。</p><p>02</p><p>不看‘后视镜’</p><p>即便没有GPT加持，美国科技公司中市值超过两万亿美元的还是那两家：苹果和微软。</p><p>两家公司一硬一软，分别代表了美国科技界的两座高峰。区别在于，苹果在2007年以来发挥一如既往地稳定，始终作为一家酷公司屹立山顶；微软则不同，中间因为漫长的掉队期，差点被从‘硅谷之光’的名单中除名。</p><p>不同时期的境遇，塑造了不同面孔的微软。PC时代自不必多说，微软统治地位牢固到美国司法部要对其发动反垄断诉讼。在Windows统治全球之外，反垄断诉讼证词中暴露了微软作为科技巨头不那么光彩的一面：傲慢、咄咄逼人、不给竞争者留活路，让用户又爱又恨。</p><p>2008年是个新的节点。此前一年，‘死对头’苹果发布初代iPhone，宣告智能手机将成为新一代计算平台，彼时的微软还在吃老本。在销售天才、比尔·盖茨继任者鲍尔默的带领下，Office和Windows两个赚钱机器继续横扫四方。</p><p>到了2008年，全球PC出货量增长停滞，微软营收再也涨不动了。金融危机还没开始爆发，微软股价已经狂跌不止。</p><p>错失互联网、移动互联网的微软，脸上写满仓皇、迷茫以及束手无策。鲍尔默带领公司从三条线追赶：在搜索板块推出必应，迎战谷歌；移动硬件端，重金收购诺基亚手机，并通过Windows Phone和平板电脑Surface抢夺市场；探索云业务，追赶亚马逊的AWS。当时AWS年年营收已有数十亿美元，而微软仅有几百万美元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42e672a4fa4392003e7f4509f9e541e6\" tg-width=\"550\" tg-height=\"357\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>这次转型看似全方位押注，多路追赶，但实则重心分散。说到底，鲍尔默时期的精神图腾还是操作系统入口，即守住‘Windows’，从而忽视了AI和云计算才是未来更大的科技浪潮。</p><p>紧盯‘后视镜’的转型方式，带来的挫败和震荡是持久的。舆论先于华尔街给出判断：诸如‘廉颇老矣’、‘微软已死’的声音回荡在硅谷、华尔街。</p><p>当然类似‘下一个倒掉的会是**吗？’的句式，几乎适用于所有跌落低谷的科技巨头。历史一次次证明，高光时刻追捧与造神越狂热，低谷时期的踩踏越汹涌。</p><p>对于局中人而言，没人愿意沮丧地站在一艘下沉巨轮的甲板上。等待微软的是持续‘失血’——大量工程技术人才流失，许多人工智能专家也纷纷出走。最后是鲍尔默的退位和离开。</p><p>一名前微软工程师在博客上毫不客气地说：鲍尔默的离开是他给微软未来留下的最好遗产。</p><p>2014年，纳德拉接任微软CEO时，公司市值不足3000亿美元。此后在‘移动为先、云为先’的战略推进中，Windows边缘化、诺基亚团队被砍、必应地图部门打包卖给Uber，Office365和微软云Azure成为增长双引擎。</p><p>伴随微软市值冲击2万亿美元高点，Azure市场份额跃居全球第二，外界看到一个第二次走上巅峰的微软。</p><p>纳德拉带领下的转型，是所有人都期待看到、同时可供自我勉励的剧情：追前一班车不重要，赶下一班车才是关键。</p><p>正因如此，纳德拉梳理微软转型历程的那本《刷新》，成了畅销书。国内许多科技企业的CEO都在努力从书中寻找参悟，尤其那些面临相似境况的企业。</p><p>曾有联想内部人士透露，CEO杨元庆便是《刷新》的拥趸之一，他曾在联想内部大力推荐这本书。</p><p>其实《刷新》中还有几处伏笔，比如微软准备如何投资未来。纳德拉分享了他的思路：首先是重点押注的三个方向：混合现实、人工智能、量子计算。具体到人工智能，纳德拉明确提出，微软要用人工智能重新定义微软的所有业务。比如将所有的Office产品人工智能化。</p><p>你看，相比酷公司谷歌的极客范儿，老大哥微软始终是现实的商务范儿。</p><p>在Office全家桶接入GPT之前，微软在Powerpoint已添加了自动翻译、图片自动说明；Word里则加入了机器阅读，Microsoft Translator则可实时翻译国际会议演讲；2018年又将个人智能助理Cortana（小娜）划入Office产品部门，成为Office系列的一个辅助工具。</p><p>此外微软也有自己的智能聊天机器人，中国版叫小冰，美国版叫Zo。</p><p>从这些技术路线布局来看，ChatGPT和GPT-4不仅契合微软的技术思路，还能通过生产力的提升，帮助微软巩固在办公协作领域的领先地位。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/64fed42a41b9ba14ebb5c9fbae4ff9cc\" tg-width=\"550\" tg-height=\"342\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>如今回看原微软高级副总裁沈向洋2021年的一段发言，你会发现意味深长。他说，市场营销、人力资源和客户管理等传统领域，很快将会受到人工智能的冲击并且需要作出反应。</p><p>这正是ChatGPT‘炼丹’功成的前夜。</p><p>在前述受访者看来，‘大公司之外的创业公司如果能拿到足够的钱，又有足够的人才，相对于大公司的内部部门，活力和灵活性更好。’</p><p>这或许同时解释了谷歌与微软截然不同的选择。谷歌的保守或者说出于AI技术安全性的审慎，让其同样强大的聊天机器人Bard及搜索业务竞争均陷入被动；微软则借助‘外力’，既避免了创新者的窘境，又拿到了通用AI时代的船票。</p><p>纳德拉在2015年上任一周年时就明确过一点，通过投资那些有可能代表未来AI发展方向的前沿技术和项目，补齐微软的AI布局。考虑到微软在人工智能技术领域的号召力远逊于谷歌，这种思路也不难理解。</p><p>只能说，投中OpenAI，是这种思路的延续。</p><p>看完微软Office356的发布会后，有开发者在社交媒体上说：所有个人开发者想到的点子他们都想到了，而且实际发现得更完美，厉害得让人害怕。</p><p>纳德拉出任CEO后的第一次公开演讲中，他提到一个问题：是什么使微软与众不同？如果微软消失了，这个世界会失去什么？</p><p>这个问题，在2023年有了更为激动人心的答案。</p><p>03</p><p>后劲儿</p><p>硅谷从来不是一个论资排辈的地方。资历和市值无法赢得同行敬重，只有持续的创新力可以。</p><p>微软再次站上浪潮之巅，表面看战略转型成功基础上的一次进化，实则是创新力的后劲儿。这背后离不开纳德拉对微软文化基因的改造。</p><p>前微软员工回忆，纳德拉升任CEO后主推成长型思维（growth mindset），其核心理念是开放、谦虚和包容。与之相对的则是固化思维。</p><p>成长型思维不是一个空洞的口号。微软的外部伙伴、竞争对手几乎和微软员工同时期感受到这种思维的影响。</p><p>2014年3月，纳德拉上任第二个月，首先把Office套件带入苹果的iOS。在iPad Pro发布会现场，苹果副总裁请上了一位特别的开发者——Office 365的副总裁。</p><p>‘有谁比微软更了解生产力呢？’苹果副总裁一句打趣背后，是两个宿敌的握手言和。微软一直将苹果视为最主要的竞争对手之一，但纳德拉围绕‘移动为先’的战略，让Office套件打入苹果iOS，以及谷歌旗下的安卓系统。</p><p>在XR支线，微软的游戏应用《我们的世界》接入了Meta阵营的VR设备Oculus Rift，尽管后者是微软自家MR产品HoloLens最有力的竞对。</p><p>最令外界意外的一次合作，是微软跟红帽的同台。当纳德拉站在‘Micrsoft❤️Linux’的幻灯片面前，有分析师惊掉了下巴，‘太阳从西边出来了。’</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f51bc1f646b2b0bc00790be3f7eea30e\" tg-width=\"550\" tg-height=\"383\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>作为Linux解决方案供应商，红帽与Windows一直属于竞争关系，但合作可以让微软吸引更多开发者加入自己的阵营。</p><p>在不断放下身段的过程中，一个更为开放的微软立住了。2016年，当微软以262亿美元收购领英时，领英CEO杰夫·韦纳告诉媒体，微软正变得越来越敏捷、越来越开放、越来越有创新精神，这些在促成交易中扮演了重要角色。</p><p>微软员工对此没有感到意外，因为类似的变革同时在内部发生。最细节的变化是，他们现在敢于公开亮出自己的iPhone手机、Mac电脑，而不用担心直属领导或者销售部门的不开心。</p><p>‘狗咬狗’的考核制度也被淘汰：微软过去是残酷的末位淘汰制，即使最优秀的团队，每年也要根据排名淘汰最后一位。这其实是强调内部竞争。而在治下，绩效评估维度围绕三个点：一是对公司业务的影响力；二是对团队成功的影响力；三是对别人成功的影响力。</p><p>很明显，新的考核方式鼓励团队协作、强调个体对业务贡献，更有利于创新。</p><p>其实纳德拉很早之前就意识到微软的企业文化出了问题。2011年，科技漫画家Manu Cornet画了一张漫画，以呈现顶级科技公司组织架构的本质。</p><p>在那幅漫画中，始于社交网络的脸书，组织架构像一张由众多节点构成的网；苹果只有一个核心，不用说，只能乔布斯本人；甲骨文的架构则给人一种错觉——这更像一家大型律所，而非软件巨头；最具讽刺的是微软，各部门互相拿手枪指向对方。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af0d7e2ea04dcab255242399738e1dad\" tg-width=\"550\" tg-height=\"536\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>不用说，漫画讽刺的是微软的内卷、内部政治取代团队协作。</p><p>接任微软CEO后，纳德拉也把自己变成开放型思维的移动广告屏。当HoloLens缔造者Alex Kipman想要说服纳德拉为Hololens‘充值’时，他曾直言：XR需要长期高昂投入，且当下很难定义，未来的价值究竟有多大。</p><p>纳德拉选择了支持，‘作为一个领导者，你经常不得不收起怀疑，先去创造，先做了再说。’他的理由是，一个人无法准确预测未来科技的变化，但是成长型思维可以使自己更好地对不确定性作出反应，并且在技术快速变化的情况下，不断纠错，亦即刷新。</p><p>外界很难说得清，到底是重塑内部文化，激发了创新并带领微软重新走向科技浪潮之巅，还是正确的战略转型最终唤起了大象起舞。</p><p>可以明确的大概只有一点：大浪总会出现。与其懊悔错过或者被迫追赶，不如坚定地去赶下一班车。</p><p>至于个体，对技术创新的开放和宽容，也是成长型思维的要义之一吧。</p></body></html>","source":"lsy1646392929144","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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推出的ChatGPT正以狂扫全球的姿态，展示AI技术突破可能带来的颠覆性。而作为OpenAI的投资人之一，微软在应用落地上近水楼台。整合了ChatGPT的新必应，成了全球用户体验AI‘暴力美学’的传送门，风头一时盖过谷歌。乘着这股春风，微软又甩出一个王炸，GPT-4全面接入Office全家桶，AI办公助手Microsoft 365 Copilot将重塑12亿打工人的生产力。硅谷AI领航员的荣耀，就这样从谷歌转移到了微软。‘牛的不像微软……这彻底颠覆了我对微软的印象，一个48年的公司再次焕发青春活力，史无前例。’前谷歌科学家、出门问问创始人李志飞在朋友圈分享了他所受到的震撼。一名前微软科学家在同《降噪NoNoise》交流时提到，在最近10年AI领域的角力中，微软其实一直处于下风，吸引到最顶级的人比谷歌少，OpenAI的专家也不愿意去微软，所以微软不得不通过在外部投资来防止落后太多，‘想不到投中了一个宝贝’。他认为，如果微软内部已经有非常强的部门，也可能不会在外部投资。据《财富》杂志报道，微软曾经尝试聘请一位重量级的人工智能科学家，但未能成功。一名曾参与创建AlphaGo的谷歌科学家曾在2016年直言：‘现在没有人会为微软工作，因为他们给的钱太少，而且对自己的期望也很低。’这多少印证了一点，微软创新力不足，对AI顶尖人才的吸引力不够。那该如何解释48岁的微软再次站上了浪潮之巅？‘好像是一种周期律，本来占优势的一方容易懈怠大意而错失机会（比如谷歌），劣势的一方积极思变而抓住了机会（比如微软）。’上述受访者从竞争博弈的角度看待这个问题。一名大模型创业者则开玩笑说，‘做对了关键决策。准确地说，是命运女神敲门的时候没有躲。’这都有一定道理。OpenAI创立的一个初衷是对抗谷歌在通用AI领域的一家独大。2015年谷歌投资神经网络初创公司DeepMind后，OpenAI随即宣告成立。当时其实没有微软什么事儿。直到2018年，OpenAI意识到大模型需要烧更多钱、需要超大算力支撑，CEO山姆·阿尔特曼几次飞到西雅图。OpenAI能选择的合作方并不多，山姆·阿尔特曼主动向微软CEO纳德拉寻求合作机会。而纳德拉，他接过了那根橄榄枝，或者说通往AI 2.0时代的权杖。总代价130亿美元。对于一家税前净利超过800亿美元的科技巨头来说，这笔写满限制条款的交易格外划算，尤其是在对比72亿美元收购诺基亚手机及部分专利的失败先例之后，更容易得出这样的结论。不过仅凭‘运气’似乎难以解释全局，比如那些关键节点的决策是如何作出的，2018年的纳德拉为什么没有错失良机——要知道抓住机会并不是一件容易的事，否则微软也不会在移动互联网时代掉队；2023年的微软为何能快速甩出王炸——圈内人士评价，‘微软拥抱GPT的力度和速度都可圈可点。’一定有些东西，是在这次AI寒武纪到来之前就已经开始酝酿了。02不看‘后视镜’即便没有GPT加持，美国科技公司中市值超过两万亿美元的还是那两家：苹果和微软。两家公司一硬一软，分别代表了美国科技界的两座高峰。区别在于，苹果在2007年以来发挥一如既往地稳定，始终作为一家酷公司屹立山顶；微软则不同，中间因为漫长的掉队期，差点被从‘硅谷之光’的名单中除名。不同时期的境遇，塑造了不同面孔的微软。PC时代自不必多说，微软统治地位牢固到美国司法部要对其发动反垄断诉讼。在Windows统治全球之外，反垄断诉讼证词中暴露了微软作为科技巨头不那么光彩的一面：傲慢、咄咄逼人、不给竞争者留活路，让用户又爱又恨。2008年是个新的节点。此前一年，‘死对头’苹果发布初代iPhone，宣告智能手机将成为新一代计算平台，彼时的微软还在吃老本。在销售天才、比尔·盖茨继任者鲍尔默的带领下，Office和Windows两个赚钱机器继续横扫四方。到了2008年，全球PC出货量增长停滞，微软营收再也涨不动了。金融危机还没开始爆发，微软股价已经狂跌不止。错失互联网、移动互联网的微软，脸上写满仓皇、迷茫以及束手无策。鲍尔默带领公司从三条线追赶：在搜索板块推出必应，迎战谷歌；移动硬件端，重金收购诺基亚手机，并通过Windows Phone和平板电脑Surface抢夺市场；探索云业务，追赶亚马逊的AWS。当时AWS年年营收已有数十亿美元，而微软仅有几百万美元。这次转型看似全方位押注，多路追赶，但实则重心分散。说到底，鲍尔默时期的精神图腾还是操作系统入口，即守住‘Windows’，从而忽视了AI和云计算才是未来更大的科技浪潮。紧盯‘后视镜’的转型方式，带来的挫败和震荡是持久的。舆论先于华尔街给出判断：诸如‘廉颇老矣’、‘微软已死’的声音回荡在硅谷、华尔街。当然类似‘下一个倒掉的会是**吗？’的句式，几乎适用于所有跌落低谷的科技巨头。历史一次次证明，高光时刻追捧与造神越狂热，低谷时期的踩踏越汹涌。对于局中人而言，没人愿意沮丧地站在一艘下沉巨轮的甲板上。等待微软的是持续‘失血’——大量工程技术人才流失，许多人工智能专家也纷纷出走。最后是鲍尔默的退位和离开。一名前微软工程师在博客上毫不客气地说：鲍尔默的离开是他给微软未来留下的最好遗产。2014年，纳德拉接任微软CEO时，公司市值不足3000亿美元。此后在‘移动为先、云为先’的战略推进中，Windows边缘化、诺基亚团队被砍、必应地图部门打包卖给Uber，Office365和微软云Azure成为增长双引擎。伴随微软市值冲击2万亿美元高点，Azure市场份额跃居全球第二，外界看到一个第二次走上巅峰的微软。纳德拉带领下的转型，是所有人都期待看到、同时可供自我勉励的剧情：追前一班车不重要，赶下一班车才是关键。正因如此，纳德拉梳理微软转型历程的那本《刷新》，成了畅销书。国内许多科技企业的CEO都在努力从书中寻找参悟，尤其那些面临相似境况的企业。曾有联想内部人士透露，CEO杨元庆便是《刷新》的拥趸之一，他曾在联想内部大力推荐这本书。其实《刷新》中还有几处伏笔，比如微软准备如何投资未来。纳德拉分享了他的思路：首先是重点押注的三个方向：混合现实、人工智能、量子计算。具体到人工智能，纳德拉明确提出，微软要用人工智能重新定义微软的所有业务。比如将所有的Office产品人工智能化。你看，相比酷公司谷歌的极客范儿，老大哥微软始终是现实的商务范儿。在Office全家桶接入GPT之前，微软在Powerpoint已添加了自动翻译、图片自动说明；Word里则加入了机器阅读，Microsoft Translator则可实时翻译国际会议演讲；2018年又将个人智能助理Cortana（小娜）划入Office产品部门，成为Office系列的一个辅助工具。此外微软也有自己的智能聊天机器人，中国版叫小冰，美国版叫Zo。从这些技术路线布局来看，ChatGPT和GPT-4不仅契合微软的技术思路，还能通过生产力的提升，帮助微软巩固在办公协作领域的领先地位。如今回看原微软高级副总裁沈向洋2021年的一段发言，你会发现意味深长。他说，市场营销、人力资源和客户管理等传统领域，很快将会受到人工智能的冲击并且需要作出反应。这正是ChatGPT‘炼丹’功成的前夜。在前述受访者看来，‘大公司之外的创业公司如果能拿到足够的钱，又有足够的人才，相对于大公司的内部部门，活力和灵活性更好。’这或许同时解释了谷歌与微软截然不同的选择。谷歌的保守或者说出于AI技术安全性的审慎，让其同样强大的聊天机器人Bard及搜索业务竞争均陷入被动；微软则借助‘外力’，既避免了创新者的窘境，又拿到了通用AI时代的船票。纳德拉在2015年上任一周年时就明确过一点，通过投资那些有可能代表未来AI发展方向的前沿技术和项目，补齐微软的AI布局。考虑到微软在人工智能技术领域的号召力远逊于谷歌，这种思路也不难理解。只能说，投中OpenAI，是这种思路的延续。看完微软Office356的发布会后，有开发者在社交媒体上说：所有个人开发者想到的点子他们都想到了，而且实际发现得更完美，厉害得让人害怕。纳德拉出任CEO后的第一次公开演讲中，他提到一个问题：是什么使微软与众不同？如果微软消失了，这个世界会失去什么？这个问题，在2023年有了更为激动人心的答案。03后劲儿硅谷从来不是一个论资排辈的地方。资历和市值无法赢得同行敬重，只有持续的创新力可以。微软再次站上浪潮之巅，表面看战略转型成功基础上的一次进化，实则是创新力的后劲儿。这背后离不开纳德拉对微软文化基因的改造。前微软员工回忆，纳德拉升任CEO后主推成长型思维（growth mindset），其核心理念是开放、谦虚和包容。与之相对的则是固化思维。成长型思维不是一个空洞的口号。微软的外部伙伴、竞争对手几乎和微软员工同时期感受到这种思维的影响。2014年3月，纳德拉上任第二个月，首先把Office套件带入苹果的iOS。在iPad Pro发布会现场，苹果副总裁请上了一位特别的开发者——Office 365的副总裁。‘有谁比微软更了解生产力呢？’苹果副总裁一句打趣背后，是两个宿敌的握手言和。微软一直将苹果视为最主要的竞争对手之一，但纳德拉围绕‘移动为先’的战略，让Office套件打入苹果iOS，以及谷歌旗下的安卓系统。在XR支线，微软的游戏应用《我们的世界》接入了Meta阵营的VR设备Oculus Rift，尽管后者是微软自家MR产品HoloLens最有力的竞对。最令外界意外的一次合作，是微软跟红帽的同台。当纳德拉站在‘Micrsoft❤️Linux’的幻灯片面前，有分析师惊掉了下巴，‘太阳从西边出来了。’作为Linux解决方案供应商，红帽与Windows一直属于竞争关系，但合作可以让微软吸引更多开发者加入自己的阵营。在不断放下身段的过程中，一个更为开放的微软立住了。2016年，当微软以262亿美元收购领英时，领英CEO杰夫·韦纳告诉媒体，微软正变得越来越敏捷、越来越开放、越来越有创新精神，这些在促成交易中扮演了重要角色。微软员工对此没有感到意外，因为类似的变革同时在内部发生。最细节的变化是，他们现在敢于公开亮出自己的iPhone手机、Mac电脑，而不用担心直属领导或者销售部门的不开心。‘狗咬狗’的考核制度也被淘汰：微软过去是残酷的末位淘汰制，即使最优秀的团队，每年也要根据排名淘汰最后一位。这其实是强调内部竞争。而在治下，绩效评估维度围绕三个点：一是对公司业务的影响力；二是对团队成功的影响力；三是对别人成功的影响力。很明显，新的考核方式鼓励团队协作、强调个体对业务贡献，更有利于创新。其实纳德拉很早之前就意识到微软的企业文化出了问题。2011年，科技漫画家Manu Cornet画了一张漫画，以呈现顶级科技公司组织架构的本质。在那幅漫画中，始于社交网络的脸书，组织架构像一张由众多节点构成的网；苹果只有一个核心，不用说，只能乔布斯本人；甲骨文的架构则给人一种错觉——这更像一家大型律所，而非软件巨头；最具讽刺的是微软，各部门互相拿手枪指向对方。不用说，漫画讽刺的是微软的内卷、内部政治取代团队协作。接任微软CEO后，纳德拉也把自己变成开放型思维的移动广告屏。当HoloLens缔造者Alex Kipman想要说服纳德拉为Hololens‘充值’时，他曾直言：XR需要长期高昂投入，且当下很难定义，未来的价值究竟有多大。纳德拉选择了支持，‘作为一个领导者，你经常不得不收起怀疑，先去创造，先做了再说。’他的理由是，一个人无法准确预测未来科技的变化，但是成长型思维可以使自己更好地对不确定性作出反应，并且在技术快速变化的情况下，不断纠错，亦即刷新。外界很难说得清，到底是重塑内部文化，激发了创新并带领微软重新走向科技浪潮之巅，还是正确的战略转型最终唤起了大象起舞。可以明确的大概只有一点：大浪总会出现。与其懊悔错过或者被迫追赶，不如坚定地去赶下一班车。至于个体，对技术创新的开放和宽容，也是成长型思维的要义之一吧。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":949,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659091183,"gmtCreate":1679552069542,"gmtModify":1679553115866,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"狗咬狗一嘴毛","listText":"狗咬狗一嘴毛","text":"狗咬狗一嘴毛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659091183","repostId":"1106418857","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":463,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":650097191,"gmtCreate":1678752716413,"gmtModify":1678757572387,"author":{"id":"3518490411977882","authorId":"3518490411977882","name":"投资理财师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1d4a28f03cbe2a76276aca4f29c6d94e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1},"themes":[],"htmlText":"能力越大！责任越强","listText":"能力越大！责任越强","text":"能力越大！责任越强","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/650097191","repostId":"1165956217","repostType":4,"repost":{"id":"1165956217","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1678502468,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1165956217?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-11 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13:36","market":"us","language":"zh","title":"硅谷遭遇黑暗一天：大量公司或发不出工资，裁员在所难免","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1161820122","media":"华尔街见闻","summary":"SVB倒闭对初创公司来说是一个“灭绝级事件”。","content":"<html><head></head><body><p>作者：王眉</p><p>对于一家有着成千上万美国初创公司存款的银行来说，它的倒闭所产生的影响，可能仅仅只是开始。</p><p>周五，短短48小时，美国第18大银行硅谷银行（SVB）倒闭，这是美国金融业自2008年以来最大的倒闭案，其影响正在广泛蔓延。</p><p>大量硅谷公司将发不出工资，或大规模裁员</p><p>首当其冲的是硅谷的初创公司。</p><p>这些公司的创始人周四就面临艰难的抉择：是快速撤回存款，然后对风险投资债务违约；还是如果银行倒闭，将面临失去一切的风险。许多人选择坚守，因为硅谷银行彻底倒闭似乎有些不可思议。</p><p>然而现在，<b>他们下周可能发不出工资了。</b></p><p><b>薪资服务提供商Rippling周五通知客户，由于该公司由SVB代发工资，一些薪资处理已经停止。</b>Rippling的首席执行官Parker Conrad在推特上表示，该公司立即加快了转向摩根大通的计划，但是还不够快：薪水已经“逃离”SVB，尚未支付——该公司仍在试图理解周五银行的倒闭对他们意味着什么。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a3d621ef48895843a9a36ff4141de2d\" tg-width=\"581\" tg-height=\"360\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>初创公司创始人Brad Hargreaves表示，<b>一些公司下周可能无法发放工资</b>。由于雇佣员工不给工资是违法的，他说：</p><blockquote><b>“预计今天晚些时候会出现大规模裁员，最晚周一。”</b></blockquote><p>早期初创公司refiber的首席执行官Sarika Bajaj说，她已经成为硅谷银行的客户三年了，公司的大部分资金都存在硅谷银行。周五，Bajaj在加州SVB的分行试图取款，但未能成功，她越来越担心她和她的两名团队成员的工资。</p><p>她说：</p><blockquote>“我敢肯定这里有很多人，有很多很多员工（收不到工资），这不应该是我们的现实，但我知道这将成为很多人的现实。”</blockquote><p>创业公司FarmboxRx的首席执行官Ashley Tyrner周四下午和家人在哥斯达黎加度假，她说她当天收到首席运营官发来的疯狂短信，她的首席运营官启动了一笔八位数的电汇，把他们在硅谷银行账户里的钱都“花光”了。</p><p>Tyrner在一次采访中说，她怀疑她的联合创始人是不是疯了。</p><blockquote>“她只是一遍又一遍地给我发短信，给我的孩子发短信，SVB要破产了，我们必须把资金取出来，请批准这封电报。”</blockquote><p>当Tyrner发现银行的网站崩溃时，她受挫了。“<b>我的心跳停止了</b>，”她说。</p><p>截至上周五，FarmboxRx的资金仍与SVB绑定在一起。“<b>我从来没想过‘我的银行要倒闭了’</b>，”她说。</p><p>投资公司Liquid Stock的创始合伙人Greg Martin说，<b>超过一半的科技公司“把大部分现金存在硅谷银行”：</b></p><blockquote><b>“他们都需要在下周初发工资。”</b></blockquote><p>Martin说，他相信SVB比人们想象的更健康。但他说，<b>最糟糕的情况是，“成千上万的人”下周拿不到工资。</b></p><p>媒体援引一位人士称，至少有一家初创公司计划周五裁员，但硅谷银行的情况阻止了这些计划，因为该公司在SVB有存款，取不出款就没有资金支付遣散费。但与此相反，由于SVB的情况，其他初创公司也在考虑裁员。</p><p>暂时休假也在考虑之内，作为一种可能的方式，在收到资金后再给员工发放工资单。这位人士还说，初创公司正在疯狂地与律师讨论他们的选择。</p><p>更大的连锁反应：严重影响科技生态系统</p><p>YCombinator的首席执行官Garry Tan表示，“<b>这（SVB倒闭）对初创公司来说是一个‘灭绝级事件’，将使初创公司和创新倒退10年或更长时间</b>”。并警告称：“与SVB有关联的YC公司中，有30%在未来30天内无法发工资。”</p><p>SVB以押注初创企业而闻名，因此一直是许多初创公司成立的核心，否则这些初创企业可能几乎没有生存机会，而大银行可能会觉得风险太大。</p><p>多年来，SVB与许多硅谷知名公司建立了财务关系，包括Snapchat的母公司Snap。</p><p>根据周五的监管文件，<b>投资者和储户周四试图从硅谷银行提取420亿美元，这是10多年来美国最大的银行挤兑之一，也揭示了硅谷银行所面临的挤兑规模。</b></p><p>而据称，<b>硅谷银行的绝大部分存款都是大额存单，这些存单没有存款保险。</b>这意味着<b>如果监管不出手，或者没有白衣骑士相救，这些储户可能会血本无归。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd5e0311d0068b4a02210f50a4c7e28b\" tg-width=\"640\" tg-height=\"755\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>SVB破产的全面影响，可能需要几周或几个月的时间来衡量，并可能预示着对科技初创公司的投资将更加谨慎。</b></p><p>美国联邦存款保险公司周五表示，受保险的储户最迟将于周一重新获得存款，届时各分行将在该监管机构的控制下重新开张。</p><p>在创新有一些亮点出现之际，尤其是对人工智能初创公司而言，<b>硅谷银行的命运让人们对融资环境产生了新的怀疑，因为2022年的严峻后果导致许多科技公司裁员，并削减在高风险项目上的支出。</b></p><p>更有分析称，<b>关于银行破产的一个众所周知的问题是，它们总是非线性的……我们远未看到这场危机的最终后果。</b></p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>硅谷遭遇黑暗一天：大量公司或发不出工资，裁员在所难免</title>\n<style 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Tan表示，“这（SVB倒闭）对初创公司来说是一个‘灭绝级事件’，将使初创公司和创新倒退10年或更长时间”。并警告称：“与SVB有关联的YC公司中，有30%在未来30天内无法发工资。”SVB以押注初创企业而闻名，因此一直是许多初创公司成立的核心，否则这些初创企业可能几乎没有生存机会，而大银行可能会觉得风险太大。多年来，SVB与许多硅谷知名公司建立了财务关系，包括Snapchat的母公司Snap。根据周五的监管文件，投资者和储户周四试图从硅谷银行提取420亿美元，这是10多年来美国最大的银行挤兑之一，也揭示了硅谷银行所面临的挤兑规模。而据称，硅谷银行的绝大部分存款都是大额存单，这些存单没有存款保险。这意味着如果监管不出手，或者没有白衣骑士相救，这些储户可能会血本无归。SVB破产的全面影响，可能需要几周或几个月的时间来衡量，并可能预示着对科技初创公司的投资将更加谨慎。美国联邦存款保险公司周五表示，受保险的储户最迟将于周一重新获得存款，届时各分行将在该监管机构的控制下重新开张。在创新有一些亮点出现之际，尤其是对人工智能初创公司而言，硅谷银行的命运让人们对融资环境产生了新的怀疑，因为2022年的严峻后果导致许多科技公司裁员，并削减在高风险项目上的支出。更有分析称，关于银行破产的一个众所周知的问题是，它们总是非线性的……我们远未看到这场危机的最终后果。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":926,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}