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2023-12-29

“人形机器人第一股”今日上市,市值超370亿港元|甲子光年

能否打开机器人天花板?作者|赵健“人形机器人第一股”来了!今天,深圳市优必选科技股份有限公司(下文简称“优必选”)在港交所挂牌上市。此次IPO,优必选全球发行1128.2万股份,发行价为90港元,总募资额超9亿港元。截至12月29日中午12:00,优必选总市值约为376亿港元。优必选创始人周剑是一位机器人行业的老兵,在1999年加入德国上市公司迈克威力机械集团,后升任集团最年轻的中国大区经理。后来,周剑自立门户,成为德国公司的中国区代理商,将德国的机器设备引进中国。2008年,周剑在日本的一个展览上看到了一个小巧灵动的人形机器人,这换起了他机器人创业的梦想。周剑开始组建团队致力于智能机器人的研发和制造,并于2012年成立了优必选公司。根据弗若斯特沙利文的数据,2022年,优必选在中国智能机器人解决方案产业排名第三,市场份额为2.8%;为中国第一大教育智能机器人产品及解决方案供应商,市场份额为22.5%。优必选的机器人产品曾因四度登上央视春晚舞台表演而被大众熟知。这些人形机器人不仅会跳舞,还会主持节目,一度激发起大众对人形机器人的浓烈兴趣。优必选机器人登上春晚舞台,图片来自优必选2022年,人形机器人迎来了一个行业拐点:特斯拉在其AI Day上发布了人形机器人“擎天柱”(Optimus),成为一个现象级的产品。2022年8月,小米集团入局,推出人形机器人铁大(CyrberOne)。人形机器人火了,而已经布局多年的优必选踩在了技术风口上。就像大多数硬科技独角兽一样,优必选仍然处在亏损之中。从2020年到2023年前四个月,优必选收入分别为人民币7.40亿元、8.17亿元、10.08亿元和1.31亿元,分别产生净亏损为7.07亿元、9.18亿元、9.87亿元、4.21亿元。接下来如何扭亏为盈,将先进技术落地为可规模化的商业产品,是优必选需要解答的关键问题。1.烧钱的机器人创业机器
“人形机器人第一股”今日上市,市值超370亿港元|甲子光年

Anthropic正在教OpenAI如何开一家AI公司|甲子光年

让AGI造福人类,不只是说说而已。作者|赵健“如果AGI实现了,它会危及人类安全吗?”对于硅谷的AI独角兽而言,这并不是杞人忧天的笑谈,而是一个严肃的话题。有多严肃?硅谷估值最高的三家AI独角兽——OpenAI、Anthropic、Inflection.ai,都把AI安全列入了公司章程。为了避免AI安全成为一句空洞的口号,它们通过改变公司的治理结构来实现这一点。OpenAI原本是一家非营利性组织,对于AI技术的研发也是为了公共利益而非追逐财务回报。但是在2019年,OpenAI改变了初心——尽管它并不承认这一点——变成了一家营利性组织。对此,心有不甘的埃隆·马斯克正在与其对薄公堂,要求OpenAI给个交代。跟非营利性组织不同,Anthropic与Inflection.ai用了另外一种方式。他们把自己注册为一种新的公司类型——公益公司(Public-benefit corporation,PBC),并把“用人工智能造福人类”写进了公司章程。公益公司仍然是营利性公司,但是根据相关法律,公益公司的董事会不仅要追求股东的财务回报,还要追求更长远的公共利益,并且需要定期出具报告。如果不遵守这些要求,可能会引发股东诉讼。Anthropic通过设计了一个创新性的治理架构——长期利益信托基金(The Long-Term Benefit Trust,LTBT),并发行一类特殊的T类股票来保障制度的执行(Inflection.ai暂未公布治理细节)。这样一来,面对AI安全的威胁,世界上最顶尖的AI公司分成了两个阵营——自称非营利性机构的OpenAI,与作为公益公司的Anthropic与Inflection.ai。自从OpenAI发生宫斗事件以来,人们对于OpenAI能否保持非营利性的初心失去了信心。那么,公益公司会是更好的尝试吗?至少,Anthropic正在给出一个比OpenAI更诚恳的示范。
Anthropic正在教OpenAI如何开一家AI公司|甲子光年

Transformer正在耗尽Transformer|甲子光年

新的GPT还没来,AI数据中心先遇到困难了。作者|艾伦‍‍编辑|王博 赵健‍模型微调平台OpenPipe创始人Kyle Corbitt近期爆了一个料。他与微软工程师的聊天中,微软工程师透露了以下信息:GPT-6正在训练中在不同地区之间的GPU上配置InfiniBand(无限带宽)级别的连接很困难而在一个州内放置(使用)超过10万个H100,就会使电网瘫痪有网友做了计算,如果十万个H100同时开启,功耗将达到70MW。正常来说一般大型电厂输出功率能达到2000MW,70MW负载其实并不大,但突然在电网中增加70MW的负载,就很容易让电网系统出问题。OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)上周在访谈中提到:“今年OpenAI将会发布一个令人惊叹的模型,即将发布的模型相当于200个中等大小模型的混合。”而在前段时间举行的“博世互联世界2024”大会上,埃隆·马斯克(Elon Musk)表示,自己在一年多前就预测到了芯片短缺,接下来短缺的会是降压变压器(step-down transformer),而明年将没有足够的电力来运行所有的芯片。马斯克还讲了一个并不太好笑的笑话:“人们需要transformer(指:变压器)来运行transformer(指:transformer模型)。”“这些transformer正在耗尽transformer。”1.数据中心电力困境数据中心缺电不是一个新问题。早在2022年8月,爱尔兰国有电力公司EirGrid就暂停了两大科技公司的数据中心建设计划:一个亚马逊网络服务站点和两个微软站点(包括一个应该为爱尔兰风场提供备用电源的站点)。EirGrid发言人称:“没有得到EirGrid的许可,无法连接到爱尔兰的电网。”同一年,英国政府宣布暂停西伦敦的新数据中心建设,理由是“因为数据中心已经占用了电力容量”。不只英国,美国弗吉尼亚州劳登县作
Transformer正在耗尽Transformer|甲子光年

AI芯片黑马Groq走红,英伟达又多了一个挑战者|甲子光年

天下武功,唯快不破。作者|苏霍伊‍‍‍编辑|赵健本周,一匹 AI 芯片黑马 Groq 在业内走红。Groq 推出了一款全新的 AI 芯片 LPU(Language Processing Unit),宣称做到了“地表最强推理”——在 Groq 上运行大模型的推理速度,较英伟达 GPU 提高 10 倍,而成本只有其十分之一。在 Groq 发布的同期,英伟达的股价巧合地连续四个交易日下跌,一直到昨天财报发布。Groq 上的大模型每秒能够输出大约 500 个 token,而 ChatGPT-3.5 的公开版本每秒只能生成大约 40 个 token。Groq 云服务的对外开放,让大家切身感受到了不卡顿的了对话机器人用起来有多爽。Groq 在社交平台 X 信心爆棚地表示:“这不是进化,而是一场革命。”随着 Sora 的火爆,多模态大模型对 AI 算力的消耗更高,英伟达的 GPU 芯片一卡难求,算力短缺成为很多 AI 公司面临的头等难题。“天下苦皮衣刀法久矣”,Groq 的横空出世,或为市场带来了一种全新的选择。有 AI 开发者称赞 Groq 或为低延迟产品的“革命者”。ArtificialAnalysis.ai 联合创始人 Micah Hill-Smith 表示,Groq 代表了可用速度的进一步变化,为 LLM 提供了新的用例。更有用户则认为它有潜力“替代英伟 A100 和 H100 芯片的高性能硬件”。Groq 真实水平到底如何?它的 LPU 能否实现替代英伟达 GPU ?1.“地表最强”推理芯片Groq 推理速度到底有多快?“甲子光年”对 Groq 和 GPT-4 提了一个相同且不需要复杂推理的问题:什么是中性粒细胞?通过视频可以看到,Groq 在 6 秒左右就给出了完整回答。而 GPT-4 几个字符地往外“蹦”答案的时间大约是 25 秒。GPT-4 与 Groq 回答“
AI芯片黑马Groq走红,英伟达又多了一个挑战者|甲子光年

四家清华系大模型独角兽首次同台:通往AGI之路的共识与非共识|甲子光年

Scaling Law是不是第一性原理?作者|赵健‍‍2024年智源大会上,月之暗面、百川智能、智谱AI、面壁智能四家大模型独角兽罕见同台,分享了各自对大模型的观点。在关于AI安全、价格战等非技术性话题上,四家独角兽的观点各有侧重;而在AGI、Scaling Law等技术性话题上,则能明显感受到隐隐的观点分歧。比如,月之暗面CEO杨植麟认为大模型,或者说Scaling Law,是通往AGI的第一性原理,提升模型规模的本质是压缩,而压缩可以产生智能。百川智能CEO王小川则认为大模型是基石,但仅靠scaling Law是不够的,需要范式的改变。智谱AI CEO张鹏认为,AGI的内涵与外延在不用的时期是动态变化的,现在每个人对于AGI的定义并不相同。而王小川则从数学逻辑的角度定义,AGI就是实现了“人造医生”的那一刻。这场圆桌的主题是《通往AGI之路》,这条路上已经形成了很多的共识,但仍然存在很细微的非共识。这些非共识,可能正是决定大模型成败的关键因素。以下是本场圆桌论坛的核心观点,由甲子光年整理,略有删减:1.大模型是通往AGI的基石?杨植麟比较相信大模型的第一性原理,就是不断提升模型的规模,而这件事的本质是压缩,压缩就会产生智能。当然,这个过程会面临很多的挑战,最大的挑战可能是数据的缺失,很多领域的数据并不丰富。如果我们想构建一个超越人类的AI系统,而现实中可能根本就不存在这样的数据,因为现在所有的数据都是由人类产生的。杨植麟认为数据是当前最大的问题,而规模定律或大模型本身并没有什么问题。月之暗面CEO 杨植麟王小川则认为,“大模型是AGI的基石”这一说法是没有问题的,但Scaling Law只是在逼近AGI,光靠Scaling Law是不够的。从根本上讲,我们需要一个范式的转变,而今天大家看到的规模定律的成效只是迈出的第一步。王小川提到了另一个常被人们忽视的议题,
四家清华系大模型独角兽首次同台:通往AGI之路的共识与非共识|甲子光年

图灵逝世七十周年:重新认识那个群星闪耀的时代|甲子光年

微风有时送来一个信号。作者|甲小姐今天是图灵逝世70年。在我心中,图灵是一个节点式人物。从计算机的基本思想(图灵机),最初概念的摸索(人工智能是什么),到机器“学习”的基本思想,再到测试人工智能的标准(图灵测试),对agent(智能体)的构思,图灵甚至还涉足理论生物学领域……难以想象,这些天才之笔都出自图灵之手。确切来说,不是出自图灵之手,而是图灵脑中兀自演绎的太虚世界。今天这篇文章写在几年前,包含图灵和一些类似人物的故事。那是一个天才的群像,一个群星闪耀的时代。最初撰文时正值辞旧迎新的春节假期,写着写着有点悲观,起了一个《天才灭绝纪元》的名字。当时我想,人们不再本质好奇了——里子是经世哲学,形式是内卷常态,“天问”是一种奢侈,“以凡人之身躯领悟天之意志”变成一种闲暇的消遣。巧的是,今天的高考题也在问同样的问题:我们的问题是否会越来越少?好在这两年,一切不一样起来。正如里尔克所言,微风有时送来一个信号——关于本质的思考,甚至偏向于哲学层面的底层逻辑的建立,在人工智能的世界重新焕发生命力。今天,让我们用一种不太一样的视角重温这篇文章。致敬图灵,同时,最好的致敬便是继续。文明之光闪烁于长夜,偶尔想起,却是恰同学少年。本文发布于2019年2月2日,以下为原文内容:璀璨的时刻仿佛结束了。对于大多数人来说,我们刚刚度过了糟糕的一年。对于科学界来讲,接近世界本质的发现正在减少。1996年出版的《科学的终结》一书中,作家约翰·霍根向许多顶尖科学家询问他们对科学前景的看法,结果令人担忧。科学家们不约而同地表示:类似量子力学、双螺旋或相对论量级的成就,在过去几十年里,从未发生过。作家斯图尔特·布兰德曾经写道:“科学是唯一的新闻。”可如今,科学资金投入和论文数量比以往任何时候都多,它们的边际效应却正在递减。某种意义上,科技树的攀爬正越来越难。在诺贝尔奖早期,科学家做出获奖成果的平均年龄是37岁
图灵逝世七十周年:重新认识那个群星闪耀的时代|甲子光年
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2020-05-31

SpaceX 18年里程碑,全球首次商业载人发射的前世今生 | 甲子光年

飞船、现场和商业载人的前世今生。 作者 | 刘景丰 编辑 | 火柴Q 美国东部时间5月30日15时23分(北京时间5月31日凌晨3时23分),佛罗里达肯尼迪航天发射中心39A发射台,人类首次实现了商业载人发射!$特斯拉(TSLA)$ 猎鹰9火箭托举载人龙飞船发射 这一次,创造历史的又是马斯克。 他成立的商业航天公司SpaceX旗下的第二代载人“龙”飞船(下文龙飞船,均指二代载人龙飞船)刚刚搭载着两位宇航员,道格拉斯·赫尔利和罗伯特·本肯顺利进入太空。 两位宇航员在龙飞船内 这是自2011年之后,时隔9年,美国在本土执行的第一个载人航天任务;更是全球第一次由私有企业实现的载人发射。 为了这一次龙飞船的成功发射,SpaceX已做了足足6年的准备: 2014年,与NASA签订合约,开始正式打造载人航天项目; 2016年1月,完成飞船降落伞测试。 2019 年3月,二代龙飞船携带假人试飞成功,不过一个月后,这台成功试飞的飞船在例行静态点火时突然起火爆炸; 2020年1月搭载假人测试逃生系统,并主动引爆了搭载飞船的火箭“猎鹰9” 号,献奉上了史上“最贵烟花”; 更别提此前上千次的发动机静态点火测试、近百次的降落伞测试和数十次的海上救援回收飞船测试…… 巨大的技术和工程挑战,也让龙飞船发射日期一再推迟,从最初乐观设想中的2015年一直推迟到了今天。 而原定于3天前(美东5月27日16时33分)的发射任务也在当天发射前因天气原因被紧急取消。 2020年1月龙飞船逃生系统测试中火箭爆炸 就在此次龙飞船发射的前一天(美东时间5月29日13时49分),SpaceX旗下星际飞船(Starship)SN4原型机在测试中发生爆炸。现场火光冲天,火球甚至将火箭运载车吞没。 ‍ 星际飞船爆炸
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2022-07-21

阿里云OpenTrek,七年封装再开放 | 甲子光年

阿里云产业智能的七年跋涉。作者 | 武静静 赵健编辑 | 赵健在2022阿里云合作伙伴大会上,阿里云补上了产业数字化的又一块关键拼图——OpenTrek。至此,阿里云的技术产品矩阵变得非常清晰: 在IaaS层,包括计算、存储、网络、安全,以及大数据、数据库、AI等云基础产品; 在PaaS层,有三个能力,包括前不久推出的数据智能品牌「瓴羊」,协同数字化平台「钉钉」,以及刚刚推出的产业智能新品牌「OpenTrek」; 在最靠近业务场景的SaaS层,则是与合作伙伴共同搭建的联合解决方案。 新面孔的OpenTrek,将阿里云多年来在各行业实践沉淀而来的产业智能化能力进行封装,通过向合作伙伴开放,让政府和企业客户可以充分挖掘行业数据的价值,高效可行地推进数字化转型。同OpenTrek一起亮相的,还有备受关注的阿里云“坚持伙伴优先”的战略。阿里云会在未来三年投入10亿专项资金,与分销伙伴共同服务全国300个城市;通过分享阿里云资源和资金支持助力100家伙伴年销售额过亿;提供10亿元的产品合作发展基金支持PaaS、SaaS产品入驻;与伙伴共拓500亿的混合云市场;设立亿级的市场营销基金;培训超过100万的数字化人才。作为中国第一、全球第三的云厂商,阿里云的一举一动,都是云计算行业的重要风向标。在2022财年,阿里云的营收已经突破1000亿元,而“坚持伙伴优先”被阿里云提升到了前所未有的高度。如何理解OpenTrek以及背后的伙伴优先战略?对此,「甲子光年」采访了阿里云智能副总裁、解决方案研发部负责人曾震宇,来呈现OpenTrek的战略与定位。实际上,OpenTrek的核心就在其名字里,一个是Open——开放,意指阿里云以开放的心态与伙伴共同服务好客户;一个是Trek——长途跋涉,意指阿里云在产业智能领域长期耕耘的决心。1.从产业大脑到OpenTrek在2015年之前,同大部分云厂商一样
阿里云OpenTrek,七年封装再开放 | 甲子光年
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2023-07-06

ChatGPT流量下滑10%,但真正的挑战不在这里|甲子光年

To B市场才是OpenAI的战略重心。作者|赵健在经历了半年多狂飙式的增长之后,ChatGPT的流量也见顶了。根据第三方网站SimilarWeb的监测数据,今年6月ChatGPT的网站与移动客户端的全球流量(PV)环比下降了9.7%,美国地区的流量环比下降了10.3%。同时,ChatGPT的独立访客数量(UV)下降了5.7%,访客在网站上花费的时间也下降了8.5%。[1]这是自2022年11月30日发布以来,ChatGPT首次出现流量负增长。ChatGPT增长放缓的势头在今年5月已经出现端倪,5月的增长率仅为2.8%。看起来,ChatGPT不会成为世界上最大流量的网站了,它对全球最大流量网站的谷歌所造成的威胁也将止步于此。ChatGPT增长的停滞出现在一个非常微妙的时刻。今天,人们对于生成式AI所炒作的泡沫带有强烈的恐惧,二级市场正在抛售今年涨高的ChatGPT概念股。美银首席投资策略师Michael Hartnett把股市对AI的狂热比作21世纪初互联网泡沫的“婴儿版”,并表示这个泡沫将很快“发育成熟”。在泡沫真正破裂的时刻出现之前,人们不可能对此达成广泛的共识。但至少可以肯定的是,ChatGPT流量的负增长,还不能说明什么真正的问题。SimilarWeb的流量数据只统计了用户端的访问,但没有包含通过应用程序接口(API)使用ChatGPT的人数。实际上,后者才是OpenAI的战略重心所在。ChatGPT已经发布7个月,在流量狂飙的同时,也在积极地推进商业化。比起流量的高低,作为“生产力革命”的ChatGPT,其商业化进程更加值得关注,也将对行业更有启发。1.最成功的产品也遭遇增长停滞尽管陷入了增长停滞,但毫无疑问ChatGPT仍算得上有史以来最成功的to C产品之一了。过去,我们也不乏见识过在短时间内迅速走红的产品,但绝大部分都是昙花一现,很难维持长久的生命力,比如2
ChatGPT流量下滑10%,但真正的挑战不在这里|甲子光年
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2023-08-23

英伟达与云巨头必有一战|甲子光年

云能做芯片,芯片也能做云。作者|赵健“为了食物而奔跑,或者为了不被他人当食物而奔跑。无论哪一种情况,都要保持奔跑。”这是英伟达CEO黄仁勋今年在台湾大学演讲中对毕业生的寄语,当然它也是黄仁勋一手缔造的这家万亿市值帝国的心态诠释。2023年,奔跑中的英伟达遇到了生成式AI,黄仁勋多次称之为“AI的iPhone时刻”。在这一时刻,黄仁勋把目光瞄向了一个成为猎手而非猎物的机会——云。英伟达貌似不应该有做云的动力,不仅因为云服务商都是英伟达的重要客户,每年向英伟达采购数十亿美元的GPU,更因为这件事看上去毫无胜算。今天的云计算市场被亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云三大云巨头牢牢把控。根据Statista数据,2022年AWS的市场份额为32%,Azure为23%,谷歌云为10%,三家合计市场份额达到了65%。我们并非没有看到挑战者。过去十年,VMware、戴尔、惠普等知名企业都想在云计算的市场分一杯羹,但无一例外都失败了。然而,正如每一次技术革命都会产生新的弄潮儿,这一次生成式AI的浪潮,芯片厂商英伟达开始向云计算市场一步一步试探:第一步,在今年3月21日的GTC大会上,英伟达发布了DGX Cloud。从名字就可以看出,这是一款云产品,客户可以通过按月租用的方式,直接在云端或者本地数据中心获取英伟达的AI产品与服务;第二步,投资三大云巨头的竞争对手。英伟达今年先后投资了CoreWeave、Lambda Labs两家美国的中小云服务商,并且向其倾斜分配稀缺的GPU芯片。这种“偏爱”有多夸张?在GPU一芯难求的当下,CoreWeave却能通过抵押其囤积的充沛的GPU——尤其是H100,而获得了23亿美元的债务融资。尽管才刚刚开始,但布局云业务代表了英伟达对于云巨头的反击。众所周知,谷歌、亚马逊、微软先后在内部启动自研AI芯片项目——谷歌的TPU系列,亚马逊的Inferentia和T
英伟达与云巨头必有一战|甲子光年
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2019-06-12

芯片历史的4次拐点,一部后发者崛起史 | 甲子光年

“团结一切可以团结的力量。” 作者 | 火柴Q 编辑 | 甲小姐 最重要的事不会成为新闻。 它们发生时往往无声、微小,而新闻不过是“重大事件”经历了漫长蛰伏后的爆发时刻。 对全球半导体产业来说,上世纪70年代,就是一个“悄然无声”的变革开端。 1973年,第四次中东战争打响,石油危机爆发,全球经济放缓,美国工业生产下滑了14%。 彼时的欧美,自由市场经济重获主导,哈耶克主义开始盛行,美国各半导体公司盈利受损,受市场所限,放缓了对新技术的投资。 而同样经济受挫的日本,却开启了一场逆势反超。 如今,日本人总爱把“古き良き时代”(逝去的美好时代)一词挂在嘴边。当他们说起这个词时,脑海中有一幅共同回忆:二战后至上世纪80年代末泡沫经济破灭前的昭和后半期。 在那段痛并快乐着的岁月,日本人有强烈的目标感:他们亟需一场战后废土中的复兴。外部条件也相对有利:1950年朝鲜战争爆发后,美国开始扶持日本,日本陆续以低价引进了美国最新的晶体管和集成电路技术,打下了日后发起冲刺的基础。 到70年代,日本已建立了“官、学、研”一体化的产业发展制度,采取了闷声追赶的“举国模式”。 日本要举国重点攻克的领域,正是半导体。 1974年,石油危机后的第二年,日本政府就批准了“VLSI(超大规模集成电路)计划”,并在1976年联合日立、NEC、富士通、三菱、东芝五大公司筹集720亿日元(2.36亿美元),设立“VLSI技术研究所”,开启了一场蔚为壮观的、针对DARM存储器(动态随机存取存储器,目前最常见的系统内存)的大攻坚。 昭和一代的日本名企展现出了空前的团结,攻坚体系由6大实验室组成: 日立(第一研究室)负责研制电子束扫描装置和微缩投影紫外线曝光装置; 富士通(第二研究室)负责研制可变尺寸矩形电子束扫描装置; 东芝(第三研究室)负责研制EB扫描装置与制版复印装置; 电气综合研究所(第四研究室)负责对硅晶体
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200多年的纽交所,迎来了37个月的极氪

快速起量、大胆上市、自负盈亏。作者|张麟编辑|王博昨天,极氪智能科技控股有限公司(以下简称“极氪”)正式登陆纽约证券交易所。从成立到上市,极氪仅仅用了三年的时间,这是中国新能源汽车企业的最快记录。吉利控股集团总裁、极氪智能科技CEO安聪慧在上市仪式上说:“特别感谢有着200多年历史的纽交所,能够认可我们这家创立仅37个月的汽车科技公司。”就销售和营收成绩来说,极氪也有着不俗的表现,目前已经推出极氪001、极氪009、极氪X、极氪007、极氪MIX五款车型。截至今年4月底,极氪累计交付汽车超24万辆,对于一家成立仅三年的公司,这是一个十分优秀的成绩。但极氪同样有着新能源车企的通病,亏损连年增大,卖得越多,赔得越多。或许正因如此,极氪从成立之初就已经布局了上市的计划。而且在燃油车已经有了领克这个子品牌后,极氪肩负起了吉利汽车纯电品牌高端化的重任,对于极氪来说,完成上市只是第一步,之后的路仍旧充满曲折。1.飞速上市北京时间5月10日晚,安聪慧在纽交所敲响了极氪上市的钟。敲钟仪式,图片来源:极氪因获超额认购,极氪扩大了IPO规模,以每股21美元的价格累计发行2100万股美国存托股票(ADS,每份ADS对应10份普通股),募资约4.41亿美元。首个交易日结束,极氪报28.26美元/股,较发行价涨34.57%,市值68.98亿美元(约合人民币498.5亿元)。无论是股价还是市值表现,都好过之前的市场预期。极氪成立于2021年3月,仅用了三年多的时间就完成了上市,是中国目前上市速度最快的一家车企,同样是登陆纽交所,蔚来和小鹏用了四年,理想用了五年。如此迅速的上市速度,意味着极氪从成立之初,甚至成立之前就已经开始了上市布局。2020年,吉利汽车曾申请科创板IPO,但当时由于政策和市场环境等因素,吉利汽车在2021年6月撤回了IPO申请材料,并发布公告称,极氪董事会已决议为公司可持续发展探索
200多年的纽交所,迎来了37个月的极氪
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2023-12-20

迟到的特斯拉Cybertruck,驶入“产能地狱”|甲子光年

强者生存。但最强的并不总是你认为的那个人。作者|张麟‍‍‍编辑|王博‍‍四年了,特斯拉Cybertruck终于开始交付了,但迟到的Cybertruck还是让特斯拉驶入了“产能地狱”。Cybertruck现在已经算不上一个全新的“物种”,在特斯拉努力实现防弹和加速性能的这段时间里,传统车企的纯电动皮卡已经推向市场,并取得了还不错的销量。中国车企也在面对国内本就不大的市场需求和相对严格的车型法规条件下,也推出了纯电动、增程式等多动力类型的新能源皮卡。面对日趋强大的竞争对手,特斯拉值得称道的不锈钢车身和4680电池还在严重拖累Cybertruck的产能,即使按照最乐观的产能情况预估,要实现全球超过200万个订单的交付,至少需要8年。即使是特斯拉CEO马斯克,也在今年第三季度财报发布后的沟通会上承认:“我们开发Cybertruck是在自掘坟墓,你很难把这种难得一见的特殊产品推向市场,实现量产,并大赚一笔。”理想中的Cybertruck会带人在火星上驰骋,但现实中的Cybertruck却不得不经历市场和产能的考验。毕竟,这不是一个玩具。1.皮卡的诱惑“可在多行星表面行驶”“可以抵御末世灾难”“灵感来源于科幻电影《银翼杀手》”……自2019年发布以来,Cybertruck一直在“透支”消费者的想象力。但是,无论特斯拉的造车理念怎样超前,其终究是一个美国汽车品牌,涉足皮卡产品几乎是必然的选择。美国是全球皮卡销量最多的国家。2022年,美国皮卡销量达到269万辆,是第二名泰国38.9万辆的6.9倍。根据海外汽车网站汽车新闻研究与数据中心(Automotive News Research & Data Center)的数据,今年上半年美国市场销量排名前十的车型里,有5款SUV车型和4款皮卡车型,轿车的竞争力非常弱,只有丰田凯美瑞一款车型进入了销量前十的榜单中。美国人十分钟情皮卡。19
迟到的特斯拉Cybertruck,驶入“产能地狱”|甲子光年
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2021-08-16

2021中国隐私计算研究报告重磅发布!

甲子光年重磅推出《数据新价值,流通新秩序丨2021隐私计算行业研究报告》: 数十页深度研究报告 隐私计算行业深度探索 一手调研信息 企业视角价值洞察 多位业界专家观点整合贯通 希望与您共飨成果。人工智能、大数据、云计算以及区块链的迅猛发展,不仅为数据应用带来升级变革的新机遇,也给数据安全和网络安全带来了新挑战。目前,行业相关的关键技术有了初步落地,市场也出现了一些典型企业,同时效果评估体系也正在逐步完善。· 挑战与机遇并存:数据孤岛阻碍业务协同。不同行业的企业会产生大量的数据信息,同一企业下不同层级的部门也会产生各类信息,由于行业间的竞争和垄断,以及同一企业下不同系统和业务的闭塞性与阻隔性,很难实现数据信息的交流与整合。这类挑战被称为数据孤岛问题。隐私计算打破壁垒,保障数据安全流通。为克服数据不易流通共享的障碍,打破数据价值释放的壁垒,隐私计算(privacy-preserving computation)成为关键的技术解决之道,有助于实现多方数据“可用不可见”。目前,随着市场对隐私计算相关技术和厂商的需求不断增加,各类相关企业纷纷推出了自己的隐私计算算法和系统,且积极地以开源、开放体验的形式共享,市场空间和格局初步显现。· 关键技术初步落地:从隐私计算核心能力来看,隐私计算体系主要涉及三个方面的关键技术支撑:区块链、联邦学习和多方安全计算。区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链与隐私计算的技术融合能够在保护数据隐私的同时增强隐私计算过程的可验证性。联邦学习(Federated Learning,FL )是一种分布式机器学习技术和系统,包括两个或多个参与方,这些参与方通过安全的算法协议进行联合机器学习,可以在各方数据不出本地的情况下,通过交换中间数据的形式,联合建模和提供模型推理与预测服务。多方安全计
2021中国隐私计算研究报告重磅发布!
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2022-06-22

【深度报告】采购数字化市场研究报告:采购4.0时代 采购数字化助推供应链一体化丨甲子光年智库

甲子光年智库推出“采购数字化系列专题研究”报告之【深度报告】《采购数字化市场研究报告:采购4.0 时代 采购数字化助推供应链一体化》:主要内容: 剖析采购业务发展中的核心问题与挑战 梳理赋能采购数字化的典型玩家 洞察采购4.0时代的数字化建设实践路径 解读采购数字化转型过程中的典型实践案例 展望采购数字化发展趋势 企业的业务连续性是保证经济体系平稳运行的关键,疫情突发事件影响,加之今年以来疫情点位呈散点式分布,多地企业再次面临停工停产,为维持企业的平稳稳定经营,保链、稳链、强链、延链的重要性再次提升,供应链采购数字化的重要性不言而喻。另一方面,市场内外部环境日更月异,竞争愈发激烈,企业降本增效原生动力持续增强,对内:采购环节承载着企业“降本增效”的责任与目标;对外:采购是保证供应链连续性、企业经营稳定性的关键环节。今年5月31日,国务院印发《扎实稳住经济的一揽子政策措施》提出七项“保产业链供应链稳定政策”,再次强调了供应链采购的重要性。基于此,甲子智库推出“采购数字化系列专题研究”报告之【深度报告】,致力于从数字化的角度,洞察、分析采购业务的变革实践之路,推动社会供应链数字化体系发展、企业采购数字化体系建设。报告核心观点如下:业务结构发展:打破供应“链”,管理、协同、业务平台化,立体化采购数字化进程:以数据驱动,提高智能决策分析能力,助力企业提升供应链采购数字化竞争壁垒业务职能变革:采购职能变革,采购由执行部门转向战略职能部门数字化建设思路:从顶层设计开始,明确价值目标,注重组织人才建设,做好长期投入准备数字化落地实践建议:重点关注自身发展阶段,摈弃“大而全”建设理念关注公众号「甲子光年」,后台回复“采购数字化深度报告”,获得高清版完整PDF。或者点击文末“阅读原文”,进入甲子光年官网下载。
【深度报告】采购数字化市场研究报告:采购4.0时代 采购数字化助推供应链一体化丨甲子光年智库
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2023-04-01

2023,华为即将熬过冬天|甲子光年

华为已经从“战时状态”转向“常态化运营”。作者|刘杨楠‍‍‍编辑|赵健‍3月31日下午,华为2022年年度报告发布会如约而至。发布会上,华为首席财务官孟晚舟公布了公司2022年度财务状况。4月1日起,孟晚舟将担任新一任轮值董事长,为期6个月。在正式公布财务状况前,孟晚舟首先提到,面对美国的制裁,华为的应对状态已经从“战时状态”转向“常态化运营”。这也意味着,“活下来”已经不再是最棘手的问题,华为接下来要考虑的,是如何有质量地活下来。从整体数据来看,过去一年,华为的各业务线依然表现出强大韧性,与此同时,华为投入研发的步子迈得更大了。年报显示,华为2022年总营收为6423亿元,微增0.9%,与去年基本持平;净利润356亿元,同比下降68.7%;研发费用投入约1615亿元,占全年收入的25.1%,创历史新高。受利润下滑及研发投入持续加大的影响,华为2022年经营活动现金流大幅下滑,为178亿元,同比下降70.2%;净现金存量共1763亿元,同比下降26.9%。值得注意的是,本次发布会还打破了多年以来以“运营商业务、企业业务、消费者业务”为口径的惯例,首次从产业视角,公布了“ICT基础设施业务、云计算业务、数字能源业务、终端业务、智能汽车解决方案业务”五大产业的营收状况。会上,华为轮值董事长徐直军与孟晚舟也回应了各家媒体对华为的诸多疑问。1.收入尚未触底反弹年报显示,华为2022年总营收为6423亿元,与去年基本持平。去年,华为营收经历了2019年以来最大幅度的下滑,也是过去5年首次出现下滑。在剥离荣耀和“超聚变”业务后,收入规模缩水是必然结果。今年能够持平,也说明华为现有业务表现稳定。其中,运营商业务依然占最大头,营收共2840亿元,与上年基本持平。可见,随着5G建设高峰已过,运营商业务增长正在走入瓶颈,但也并非走进死胡同——接下来,运营商业务能否再有突破,压力便落在了目前正在
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2023-01-31

2023年的第一个月,这些科技圈大事件值得你关注|甲子Monthly

2023已经过去一个月,在新年的第一个月,我们送别2022,共度新春佳节。这一个月里,我们或思考,或欢笑,或迷茫。下面让我们一起回望2023年的第一个月有哪些科技产业事件值得关注?产业剖析本月,甲子光年重点观察了苏州高铁新城的智能网联汽车发展之路以及出海路上的中国SaaS。同时,我们也对2022中国的半导体投资进行了复盘,在新春佳节,我们还对贺岁档巨作《流浪地球2》中人类的抉择进行了剖析。“1”2018年,苏州高铁新城与智加科技一拍即合,智能网联汽车的大幕,就此拉开。五年,苏州高铁新城从无到有生长了100多家企业,涵盖了雷达、测试、地图等30多个智能驾驶细分领域。中国自动驾驶领域最有影响力的一帮人在这里碰头,苏州高铁新城成了自动驾驶企业的“诞生地与梦工厂”。街头巷尾,讨论的都是智能网联汽车相关的话题,大到行泊一体、车路协同,小到毫米波雷达、线控底盘技术。在苏州高铁新城,智能网联汽车的浪潮,滚滚向前。点击图片查看文章“2”2022年对所有人来说都不容易。匆忙、适应、夹缝中生存,成了2022年的底色。创业者是这样,投资人亦然。“甲子光年”采访了多位半导体投资人,他们涵盖了从VC到PE到投资Pre-IPO轮次的机构,也涵盖了综合性的财务投资机构、专注硬科技/半导体投资的机构、产业投资机构等等。在外部环境的诸多不确定性中,每家机构都在调整、适应,也有自己的思考与坚持。在汹涌变化的2022年,半导体产业也许不是最惨烈的,但变化之大也值得细细体味、复盘。“3”时隔三年,承载厚望的《流浪地球2》在大年初一重磅回归。《流浪地球2》是第一部的前传,讲述了人类在流浪地球之前的挣扎与无措。面对即将到来的末日,有两条路摆在了人类面前:一条是“移山计划”,即“流浪地球计划”的前身;另一条则是“数字生命计划”。看完影片,我们在“数字生命计划”背后,再次看到了一个所有科幻作品都离不开的母题:技术与人的对
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2023-01-31

奎芯科技获超亿元A轮融资,聚焦接口IP和Chiplet自主研发|甲子光年

中国芯正持续前进。作者 | 栗子1月31日,集成电路供应商奎芯科技宣布已于近日完成超亿元A轮融资。本轮融资由达泰资本、国芯科技、海松资本和铸美投资等共同参与。奎芯科技表示,本轮融资将用于加大接口IP和Chiplet的自主研发投入,及布局优质的海内外团队。奎芯科技2021年于上海成立,是一家致力于解决智慧经济时代,算力扩展与高速互联问题的集成电路供应商。公司主打高速接口IP,涵盖USB、PCIe、SATA、SerDes、MIPI、DDR、HDMI、DP、HBM等产品,聚焦数据中心、人工智能、消费类电子、汽车电子、物联网等诸多领域,曾在2021年底获得超亿元Pre-A轮融资。根据芯片产业的演进趋势,公司未来将重点打造基于互联IP的Chiplet产品,积极响应中国快速发展的芯片和应用需求﹐奠定产业基石, 助力新基建。1.“中国制造”半导体IP事业更进一步随着中国集成电路产业的持续发展,芯片设计企业对先进制程芯片的需求愈发强烈,对IP数量的需求也在成正比增长,因此,掌握上游核心IP的设计企业的价值也将愈加凸显。根据IPnest数据,预计2022年-2026年全球高速接口IP的市场规模年复合增长率为27%,对于IP的需求非常强劲。且中国市场IP授权的国产化率只有不到5%,国产替代的市场空间巨大,Chiplet大规模应用商业化落地又将打开10倍于IP市场的市场空间。在半导体产业进入调整期的当下,基于自主可控的战略需要,以及IP企业“逆周期”属性的确定性下,IP企业的投资价值无疑愈发具有想象空间。IP国产化需求强劲,奎芯科技应运而生。作为芯片产业链上游关键技术环节的企业,在成立短短一年半时间内,接连推出USB 3.2,PCIe 4.0,ONFI 5.0等多个自研高速接口IP,IP已经成功在一些知名厂商的工艺节点得到验证并实现量产,在聚焦的数据中心、汽车电子、物联网和消费类电子等领域有丰富
奎芯科技获超亿元A轮融资,聚焦接口IP和Chiplet自主研发|甲子光年
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2022-07-19

【微报告】中国农业数字化行业简析丨甲子光年智库

甲子光年智库推出“农业数字化”行业研究系列报告之【微报告】,欢迎取阅与分享。近年来,国家对农业产业数字化建设与升级的关注度越来越高。传统农业生产作业逐渐触及现有模式下的生产力天花板,需要找出一条新的增长路径,打破现存生产力水平桎梏,帮助农业产业实现高速、高质量发展。在确保粮食生产的战略安全与稳定性的同时,助力实现供需的精准匹配与产业的高效协同。在当前消费互联网转向产业互联网的大势中,农业数字化将是农业产业升级的重要路径。通过建设完整的农业农村产业互联网,多方协同,以数据为触媒,重新构建农业生产的新模式与新视野。随着各类型玩家争相进入农业数字化这一蓝海市场,农业生产、加工、流通、消费等过程中的诸多环节正在被改造,中国的农业产业将在数字化的浪潮中得到新生。核心观点: 农业生产需要探寻新的发展路径 农业产业数字化进程相对滞后 国家从顶层设计层面也在推动农业数字化建设 各方正在携手,以“数据”为触媒,定义农业生产合作新关系新方式新视野 农业生产过程中的诸多环节正在被改造 各类型玩家争相涌入智慧农业蓝海 本次报告为“农业数字化行业【微报告】”。未来我们将持续关注农业数字化/智慧农业行业,并在后续推出农业数字化深度报告。敬请期待。关注公众号「甲子光年」,后台回复“农业数字化微报告”,获得高清版完整PDF。或者点击文末“阅读原文”,进入甲子光年官网下载。END.
【微报告】中国农业数字化行业简析丨甲子光年智库
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2022-06-02

【微报告】自动驾驶行业研究:商业化落地脚步加速 | 甲子光年智库

甲子智库推出“自动驾驶行业研究系列报告”之【微报告】主要内容包括: 自动驾驶的定义与分级 自动驾驶发展历程 应用场景与市场规模 自动驾驶产业链图谱 驱动因素/制约因素 甲子光年研究发现,当前L4级别自动驾驶技术已经在仓储物流、矿区、港口、园区等结构化场景逐步实现落地部署。同时L2/L2+级别的高级辅助驾驶功能已经实现放量增长,在汽车前装市场不断渗透,消费者接受度不断提升,也为激光雷达、计算芯片等上游核心零部件带来增量市场与国产替代机会。然而受限于算法和路测数据仍欠成熟,且相关法律法规仍不完善,国内高级别自动驾驶技术在开放场景的规模商业化进展缓慢。随着自动驾驶科技公司纷纷上车“主机厂”,并积极探寻与出行平台合作,试水Robotaxi运营,乘用车领域的高级别自动驾驶即将进入下半场。核心观点: 中国自动驾驶技术的发展和应用在国际上处于领先地位 政策引导,车路协同与单车智能并行 L2/L2+级别自动驾驶迎来放量增长 限定场景高级别自动驾驶即将进入规模商业化 自动驾驶对商业化运营的重视度提升 本次报告为“中国自动驾驶行业【微报告】”。未来我们将持续关注中国自动驾驶行业及其商业化落地情况,并在后续推出自动驾驶行业深度报告。敬请期待。关注公众号「甲子光年」,后台回复“自动驾驶微报告”,获得高清版完整PDF。或者点击文末“阅读原文”,进入甲子光年官网下载。END.
【微报告】自动驾驶行业研究:商业化落地脚步加速 | 甲子光年智库

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