图片 作者：适道AI组 编辑：狮刀 本文图片来源：网络配图 看一组全世界最聪明的人做过的预言： 1943年，IBM创始人Thomas Watson说：“5台主机就能满足全球市场。” 1981年，比尔·盖茨说：“640K内存对任何人来说都够用了。” 2024年，国内一家AI独角兽的掌舵人说：“未来全球只会剩5家大模型企业。” 上述每则预言的间隔在40年左右。 如今，人类又站在了历史的交界——个人电脑降低了计算成本，互联网降低了传播成本，AI正在迅速降低生产力成本。每一场技术革命都像是一条奔向未来的大河，裹挟着不安与忌惮，同时又迎来了机遇和想象。谁能预测河流的走向、流速、水位，谁就能避开险滩，捕捉机遇。 其中，顶尖风投扮演着“未来观测者”的角色，为变革中的每一次震荡，及时地标上注脚。 然而，即便是全世界最明亮的眼睛，都可能看走眼。秉持“真理越辩越明”的理念，我们集合了“最强大脑”近期的巅峰观点.........关于AI泡沫、GPU泡沫，看看有哪些精彩碰撞？ 1.AI泡沫——长期乐观、短期悲观？ 问题1：AI显著改变世界？ Yes——请跳转问题2； No——悲观派 问题2：AI资本支出水平过高？ Yes——现实派； No——乐观派 如果我们将这场AI狂欢比作一场派对——晚上20点众人进场，凌晨4点宣告结束。 “乐观派”认为，派对刚刚开始，气氛持续推向顶峰； “悲观派”认为，5分钟内邻居举报，然后大家散场； “现实派”扎进舞池，纵享其中，但同时也在紧张地数着钟表。 其中，以Coatue、大摩为代表的“乐观派”；以“大龙教授”Daron Acemoglu为代表的“悲观派”，均属于少数派；而以a16z、红杉、比尔·盖茨为代表的“现实派”则占据主流位置。 “乐观派”发言 摩根士丹利Shawn Kim分析师团队 代表观点：当前AI基础设施投
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OpenAI今年或亏50亿？AI泡沫论——a16z VS红杉，高盛VS大摩
OpenAI今年或亏50亿？AI泡沫论——a16z VS红杉，高盛VS大摩
拜登退选，“爱笑女孩”哈里斯还有哪些杀手锏？
图片 一周以来，美国大选风波不断。 先是特朗普惨变“一只耳”，虽然其主治医生说“他的耳朵不需要缝针”。 后是拜登又双叒叕感染新冠，然后就“遁”了......虽然白宫官员发言“退选决定与健康问题无关”。 于是，这场81岁拜登 VS 78岁特朗普的“夕阳红大战”，终于出现了更年轻的变量——buff叠满的59岁美国现任副总统卡玛拉·哈里斯。 她身上的buff包含但不限于：少数族裔、黑人血统、移民家庭、名校出身、女性、律师、加州首位女性检察长…… 更重要的是，哈里斯完美符合“黄金标准”：爱笑的女孩运气不会差。被问“能否接受乌克兰难民”时，哈姐“哈哈哈”；被问“困在阿富汗的美国公民”时，哈姐“哈哈哈”；参加《60分钟》节目，面对主持人的严肃提问时，哈姐还是“哈哈哈”……以至于连特朗普都觉得她脑子瓦特了。 这次，哈姐更是“笑出强大”，成为拜登全力支持的“接班人”，虽然一些党内人士不服，比如前总统奥巴马。 其实，这一切早已被懂王看穿。 特朗普在佛罗里达州多拉尔的一场竞选集会上表示：“激进的左翼民主党陷入混乱，并正在全面崩溃，这一切都是因为他们无法决定哪位候选人更不适合担任总统：昏昏欲睡的骗子乔·拜登，还是爱笑的卡玛拉。” 有时候不是你太强，而是对手太弱了。在6月底的电视辩论中，拜登的表现堪称史无前例的灾难。有网友辣评，现场就像两个醉鬼聊天，一个是喝多了狂说话；一个是直接断片了……美国人民要在疑似“精神病”和疑似“阿尔兹海默症”中抉择。 最后，民主党自己先看不过去。过去几周，超30名民主党议员公开呼吁拜登退出竞选。前总统奥巴马、众议院前议长佩洛西、参议院多数党领袖舒默等重量级人物对民主党选情表示担忧。 一些民主党“金主”直接断供。如果拜登不退位，他们将停止提供竞选资金，直到新的民意调查证明拜登能够击败特朗普。而据美国选举信息网站“真正透明政治”汇总的民调数据，截至本月18日，特朗普在全国
拜登退选，“爱笑女孩”哈里斯还有哪些杀手锏？
微软蓝屏风暴，谷歌重金求购，哪家云安全公司能卖230亿美元？
图片 TGIF！本周五下午，同一个地球，同一个Windows，同一块蓝屏！ 等等，这些设备还有一个共同点——都安装了CrowdStrike的安全软件，但软件更新后就和Windows打架了！ 作为全球网络安全的领导者，Crowdstrike部署的PC端达5000万左右，仅次于微软。 平时，终端多意味着回传的数据多，出现问题能快速捕捉，分发全网，让其他客户及时做好防御。此刻，终端多意味着...捅了“大大大大大篓子”，绝对是青史留名的程度。 等待Crowdstrike的除了股价暴跌，可能还有巨额赔偿......GBU！ 这两天，在网络安全领域，微软的“老对头”谷歌，也在酝酿一件大事。 据WSJ报道，谷歌母公司Alphabet计划“重氪”230亿美元，收购以色列云安全初创公司Wiz。如果成功达成，这笔交易将打破谷歌收购摩托罗拉移动以来的最高氪金纪录（2012年，125亿美元）。 Wiz为何值得谷歌如此豪掷千金？红杉近期一篇文章给出了部分原因。 红杉以“探讨客户&产品解决问题”为起点，提出了一个非常简洁的PMF框架，包含三种不同原型——燃眉之急（Hair on Fire）、根深蒂固（Hard Fact）、未来愿景（Future Vision）。 在“燃眉之急”案例中，Wiz作为“小红花”代表，被点名表扬。 红杉指出：如果你想解决客户的燃眉之急，你所处的赛道必然人满为患。打个比方，居民楼聚集区，至少贴着三家开锁小广告。 何为唯一解？即，提供最优解——产品不能只是更快、更便宜，而是提供一个与众不同的客户体验，才能获得持久优势。 那么，“后发者”Wiz是如何找到解法，并在3年内实现2亿美元的销售额，刷新最快实现100亿美元估值SaaS公司纪录？又有哪些增长秘籍值得“拥挤赛道”的创始人学习？我们从故事最开始的地方说起。 1.后来者居上，Wiz靠闪电战挤走开
微软蓝屏风暴，谷歌重金求购，哪家云安全公司能卖230亿美元？
盖茨盛赞，OpenAI大神创业，奉上一份AI教育“藏宝图”
图片 7月17日凌晨，前OpenAI联合创始人，前特斯拉AI总监Andrej Karpathy官宣了自己的创业项目Eureka Labs，一家AI+教育公司。其首款产品将是一门指导学生训练AI模型的本科课程LLM101n，类似于缩小的AI Agent。 图片 他描述了一种全新的学习体验：学科专家稀缺，精通外语的学科专家更稀缺，正如费曼无法亲自指导全世界学物理。然而，这一切将由GenAI改写——帮助教师设计课程，帮助学生完成课程，让全球80亿人革新学习体验。 图片 Karpathy指出，无论是在特斯拉搞产品开发，还是在OpenAI搞AGI研究，都是副业，如今的Eureka Labs才是自己的心之所向。 热衷教育行业的科技大佬不在少数。例如吴恩达，他与Daphne Koller共同创办了在线教育平台Coursera。 另一位就是酷爱翻教科书的比尔·盖茨。上周，他更新了博客文章My trip to the frontier of AI education，讲述了自己最近一次“奇幻之旅”——新泽西州纽瓦克市的第一大道小学。 想象一下，在化学课堂上，学生不再对着枯燥的公式发呆，而是用棉花糖、水瓶、气球等日用品，自己动手做实验，通过观察棉花糖在不同气压下的体积变化。化学老师Melissa Higgason采用了AI的建议，将抽象的Boyle定律变成了趣味实验。 在语文课堂上，学生不需要绞尽脑汁揣摩作家心理，而是与“AI版盖茨比”对话几个回合，探索出“他为什么看远方绿灯”的更多细节，顺便完成一篇读后感。课后，老师不必逐字批改180篇作业，因为AI有能力处理学生们的开放性回答——按照给定标准划出评分依据，便于老师最终打分。 在AI工具的帮助下，未来教育的诸多景象已经上演。 图片 这款让比尔盖茨盛赞的AI教育应用，就是由可汗学院开发的Khanmigo。作为“全科学霸”，它不仅能够解释复杂的概
盖茨盛赞，OpenAI大神创业，奉上一份AI教育“藏宝图”
特朗普遇刺，马斯克最心忧，为何硅谷富豪纷纷站队特朗普？
图片 特朗普遭枪击，最担心他的男人是“硅谷特朗普”马斯克。 事件发生后，马斯克连发三帖，不仅表达了自己的忠诚毫无保留，还将特朗普之坚韧比作美国最伟大总统之一的罗斯福。不知道罗斯福会不会连夜掀翻棺材板。 图片 印象中，特朗普和马斯克的关系不说水火不容，也绝不是这般如胶似漆。 换句话说，2016年，在特朗普获选美国总统时，硅谷除了Peter Theil，大家都站希拉里。 据报道，谷歌甚至修改搜索推荐到有利于希拉里的方向，并屏蔽了搜索结果中关于希拉里的负面言论。这种“暗箱操作”虽然难以察觉，但可能会影响至少300万张选票的归属。 竞选期间，特朗普经常攻击贝索斯，称其利用《华盛顿邮报》让亚马逊交更少的税，且不受反垄断指控。而贝索斯表示，应该把特朗普用火箭扔到太空上去（马斯克来活了）。库克本人也很无语，因为特朗普发文称：“所有人联合起来抵制苹果的所有产品，直到苹果向政府提供有关激进伊斯兰恐怖分子的手机信息。” 因此，在特朗普获胜时，硅谷众人都在抹眼泪。彼时，如今的“硅谷新王”Sam Altman发文：“今天我们哭泣、绝望和害怕。明天我们还要回来接着工作，建立我们想要的世界。”YC创始人Paul Graham发文：“我知道政治家通常无法实现他们竞选时的诺言，但这是第一次我‘希望’这会发生。” 马斯克和其他人的“世界末日”不同，他一直和特朗普眉来眼去。虽然，2016年大选结果公布前，马斯克说过：自己有强烈的预感，特朗普可能不是正确的总统人选。 但特朗普不在意这些细节，一上任就提名马斯克加入了经济顾问委员会。只不过，2017年，特朗普退出了巴黎协定，接着马斯克一口气退出了在白宫三个委员会的兼职，骂特朗普是个“骗子”。 2022年，特朗普又骂马斯克是“一个擅长胡说八道的大师”。原因是马斯克告诉他，自己从来没有投票给共和党人，这和马斯克之前表示为特朗普投过票互相矛盾。对此，马斯克的
特朗普遇刺，马斯克最心忧，为何硅谷富豪纷纷站队特朗普？
美股第一轮流坐，为啥不能选微软？
图片 周二，苹果重回美股第一，成为全球首家市值破3.5万亿美元的上市公司。前任“一哥”微软，下跌1.44%；前前任“一哥”英伟达上涨2.48%..... 凭着AI含量，三位“大哥”稳坐3万亿美元俱乐部；两位“二哥”Alphabet（Google母公司）、Amazon稳坐2万亿美元俱乐部。五巨头的总市值加起来超过14.5万亿美元，在标普500指数中的占比高达近32%。“七雄”里剩下的两位“小弟”——Meta和特斯拉目前只能待隔壁屋。尽管大家都叫七雄，大哥和小弟之间可是差了一个Google。 一方面，众人乐观地预测，到底谁会率先敲开4万亿美元大门；另一方面，“泡沫论”也不绝于耳。Wedbush Securities明星分析师Dan Ives在采访中打了一个比方：Party明明要到凌晨4点才结束，但“扫兴鬼”在21点说大家要各回各家，各找各妈。 Ives认为，科技牛市才刚刚开始，可能持续到2027年。而且，未来一年会有三家公司的市值达到4万亿美元，分别是英伟达、苹果和微软。 即便大形势是乐观的，但具体到普通投资者上却不太明朗。The Information近期发表了一篇文章Why Microsoft Shouldn’t Be the Top Choice for AI-Focused Investors，作者综合采访后得出观点：大家对微软的满满期待已经非常充分地反映在其股价上了，导致微软的业务有任何风吹草动，都可能对投资者不利。 S&P Global Market Intelligence数据显示，微软目前的远期市盈率接近24倍。这是什么概念？首先，除了2021年底的牛市，自2000年初以来，微软从未达到过如此高的估值；其次，微软目前的市盈率倍数远高于Meta、Amazon和Alphabet（Google）13-15倍。 图片 作者认为应该押谁呢？答案是估值不高但“AI
美股第一轮流坐，为啥不能选微软？
拿不到专有数据也能做好AI应用，顶尖VC们的共识和分歧
图片 热钱从大模型涌向了AI 应用，有多少诞生，同时就有多少倒下。 去年9月，a16z列出了一份AI应用Top50榜单，如今榜单上的20多款已经掉队。 国内情况好像更差。一个直观的判断：你能喊出几个AI应用（不排除在B端）？ QuestMobile数据显示，头部AIGC App运营数据活跃率低，均在20%以下；忠诚度方面，3日留存均在50%以下；流失风险高，部分App的卸载率在50%以上。 一方面是基础大模型性能不够；另一方面是没能和场景完美融合。前者很难靠自己解决；对于后者，不少创业者将希望寄托在专有数据上，认为即便没找到商业模式，但根据用户行为数据积累，可以实现飞轮效应。这个观点得到了“OpenAI第一投资人”Vinod Khosla的认可：大家近几年不大亏就行，重点是让模型得到尽可能广泛的使用，目的是获取大量数据，迭代优化。 但a16z的两位联合创始人却给“数据护城河”泼了盆冷水。他们认为，虽然每家公司都能够通过利用自身数据增强竞争力，但大多数专有数据不具备显著优势。 对于AI应用，什么才最重要？适道将结合a16z对谈Build Your Startup With AI，以及Business Insider对9家顶尖VC投资人的采访，梳理出可参考的观点。 1.体验大于技术 第一批“尸体” VC积极寻找真正产生影响的个性化解决方案，而不是通用工具。 上一篇文章，我们探讨了a16z看好ElevenLabs的原因：ChatGPT确实可以做到一部分，但未来将有更多定制化和垂直的产品出现。 由此引出一个问题：如果ChatGPT比现在强大100倍，谁能在“大逃杀”中笑到最后？ 先上反例。 Marc Andreessen表示：你可能懂得如何利用Chatbot，构建SaaS应用，用LLM写营销文案，于是你构建了整个系统。6个月后，ChatGPT碾碎了你（疑似内涵Jasper）。
拿不到专有数据也能做好AI应用，顶尖VC们的共识和分歧
AI toC应用“试错合集”，国内首个爆款从哪条赛道跑出？
图片 国内“杀手级”AI toC应用何时出现？大佬们的共识是，跑在toB后面。 金沙江创投主管合伙人朱啸虎的观点是：1、to C要见到iPhone 3时刻。就像当年移动互联网to C应用爆发是Multi-Touch（多点触控）。2、（现在）刚刚iPhone1、iPhone2吧。3、什么时候每个手机上都有大模型，to C应用可能会爆发。（来源：腾讯新闻《潜望》） 创新工场联合创始人汪华的观点是：1、现在GPT-4做社交娱乐、衣食住行消磨时间，性能是足够用的，但大家宁愿去做生产力或者toB因为推理成本实在太贵。现在的AI应用被卡在中间，两边都有点不沾。只要模型性能成本降下来，事情就会不一样。（来源：Founder Park） 智源研究院院长王仲远的观点是：B端应用目前相对明确，许多大模型已在多个场景中广泛应用，几乎覆盖所有行业。对于C端爆款应用，我们还需保持一定的耐心。（来源：光锥智能） 有句话说“美国的主战场在大模型，中国的主战场在应用层”。然而，即便在“四大模型”具备碾压优势，应用层“较薄”的美国，也将投资金额慢慢转向了应用层。根据创新工场分享数据，全球从今年Q2开始，投在应用上的金额比去年有所翻倍。到去年为止，大部分的应用专注to B。但今年开始，大量C端应用爆发，不仅是生产力和效率类的应用，偏娱乐社交的应用也开始批量涌现，从to B延伸到to C，从生产力和效率延伸到综合的社交娱乐和其他的多模态等各个领域。 再来看国内，应用层创新是无可争议的主战场。 一方面是基础硬件限制——追不起大模型；另一方面是“软件”优越——数据和应用场景丰富。另有一个不能算优势的优势——国内大模型能力有限，反而放众多创业公司一条生路，大家可以凭借对垂直行业的数据积累和深刻认知杀出一条血路。 在此前的文章中，适道介绍了AI to B应用的切入点X调查｜下一个“杀手级”APP ？a16
AI toC应用“试错合集”，国内首个爆款从哪条赛道跑出？
谷歌CEO中招管理盲区，战时CEO才能决定公司存亡
引言 在动漫中，英雄通常有两种形态——打小怪用日常形态；打中怪用变身形态。 一旦遇到大boss，这两种形态明显顶不住。此时，我们将看到一个放之四海而皆准的爽文桥段——英雄即将狗带，精神的力量让他激发出“六亲不认”的战时形态，旋即将大boss掀翻在地，跪地痛哭。 假设CEO是美少女战士，面对最大反派贝利尔女王，只有通过“月野兔”——“水兵月”——“超级水兵月”——“永恒水兵月”——“新后倩妮迪”的4次形态进化，才能取得胜利。 同理，“和平状态”和“战时状态”对应着CEO的不同形态。 “和平时期”指公司在自己的核心市场中拥有比竞争对手更大的优势，且市场正处在增长时期。此时，CEO需要专注于扩大市场，用各种方式鼓励技术创新，激发创造力，以寻找各种公司横向发展的可能性，而不是打败竞争对手。 正面案例：此前的Google——不遗余力地为互联网提供“加速器”，如QUIC协议。 “战争时期”指公司要抵御迫在眉睫的生存威胁：竞争对手、剧烈的宏观经济变化、市场变化、供应链变化等。此时，公司“弹药有限”，CEO必须不惜一切代价达成最重要、最紧迫的目标。 如果CEO不马上采用雷霆手段，而是“渐进式创新”，问题就会接踵而至。 反面案例：近期的Google。虽然Google已经用一个又一个的产品证明自己还在跑，但每次产品更新都会带来“新笑话”。最不容忽视的是，其作为“搜索霸主”的优势在缩小。 Gartner预测，到2026年，传统搜索引擎的搜索量将减少25％，AI解决方案或将取代过去在传统搜索引擎中执行的用户查询。 Google交出的最新答卷呢？emmm就是那个建议网友吃石头的AI搜索。 “老对手”笑开了花。Stat Counter统计，2024年4月，微软Bing网络流量环比增长15%，而Google环比增长仅为1%。 “新对手”也暗自窃喜。据AI产品榜统计，2024年4月，Chat GPT“套壳
谷歌CEO中招管理盲区，战时CEO才能决定公司存亡
英伟达“狼来了”，黄仁勋的“心魔”源于另一家公司
引言 卖铲人怕什么？一怕金矿挖不出金子；二怕篮子不够装金子；三怕挖矿人自己造铲子。 这就是英伟达虽贵为新王，但黄仁勋依旧念叨“我们离倒闭还有30天”的原因。 据The Information报道，老黄在去年圣诞节前后，和高管们讨论了一个严峻的问题：如果客户的数据中心空间不够用，GPU不就变成了摆设？ 会议刚结束，英伟达开始对云服务商们“旁敲侧击”：亲，家里空间够不够，电力足不足？放得下咱家GPU不？V我证据展示实力，不然就先不给亲安排发货了。 随后，另一个严峻的问题又浮现在了老黄眼前：如果投资者不让客户烧钱怎么办？ 目前，微软、Meta、OpenAI、xAI都需要用GPU训练实验性的AI模型。但这些模型并不能很快产生收入。投资者不高兴，后果很严重，结果就是科技大厂只能少买点GPU。比如今年4月，扎克伯格刚刚承认收入不确定，Meta就股价大跌了。 于是，黄仁勋想到了上一个“铲子公司”——思科。 同样是极强确定性；同样是飞升的股王；同样有技术护城河。不同的是，一个崛起于互联网时代且已经坠落，一个崛起于AI时代，正如日中天。如何避免成为下一个思科，让这位秀纹身、亮肌肉的花甲老人心事重重。 01 英伟达以攻为守 第一招——锁喉神功，严格分配资源 前段时间，一家规模不大的云计算公司掌门人侃侃而谈：“指望AWS们部署GPU云，就像是走进福特公司，要求他们生产一辆Model Y。”谁都知道，跟AWS抢云计算是多么地愚蠢。除非你有个好爸爸。而放出如此“狂言”的正是英伟达“好大儿”——CoreWeave。 GPU有多稀缺？堪比盘尼西林。老黄因也一直牢牢地将GPU“分配权”抓在手中，防止任何一家巨头囤积过多。传说中，Oracle创始人Larry Ellison和他的好友Elon Musk，曾在硅谷一家豪华日料餐厅跪求了黄仁勋一小时。 如果你急着用怎么办？去找我儿子拿货。 CoreWeave有
英伟达“狼来了”，黄仁勋的“心魔”源于另一家公司
AI初创公司请注意！一年后计算成本或降至1成
引言 此前，适道分享过全球科技“投资之王”、OpenAI“第一投资人”Vinod Khosla对于人机交互变革的洞察：第一个根本性变化——低延迟语音将成为人机交互的主导界面；第二个根本性变化——软件将适应人类，而不是人类学习软件。他认为，新一代硬件将结合二者特征：实现语音互动、能够学习人类语言和人类本身。 据此，Vinod Khosla对“套壳安卓”Rabbit进行投资，理由“Rabbit是人机交互在强大AI世界中的早期尝试：设备通过自然语言，用语音与代理进行交流。” 虽然这一切在Rabbit R1“翻车”后略显尴尬。但Rabbit R1没有实现的，苹果好像帮它实现了。 这不，就在苹果WWDC 2024收官后， The Information邀请Vinod Khosla录制了一期播客。 Vinod Khosla表示，他几个月前提出的“计算机将学习人类，而不是人类需要学习计算机”，在WWDC 2024上已经看到了苗头！这将是人机交互变革的一个非常重要的里程碑。不过，“聪明版”的Siri只是一个开端，随着时间的推移，它将演变成一种基因。而且，苹果不只盯着Chat-GPT，而是保持选择LLM的开放性，这点十分明智。 在播客中，Vinod Khosla对于AI未来五年风向、大模型和小模型的发展，AI种子投资策略等等都进行了干货分享。其中一些观点跟我们平时听到的甚至有点相悖，包括“对于初创公司而言，收入不是最重要的指标，而是尽可能地让模型得到大量的使用，为下一代模型训练提供大量数据。”等等。 因为原文信息过于分散，适道采用Q&A的形式进行了整理和筛选。 小模型、大模型将各就其位 Q：苹果能够用端侧小模型完成很多事情。如此一来，昂贵的大模型将如何定位？ Vinod：我认为端侧小模型做的事情与大模型有所不同。当你想从模型中获得人类水平的智能，只能由多个“水平参差”的大模型完成。
AI初创公司请注意！一年后计算成本或降至1成
低空经济，毫米波雷达厂商的“第二曲线场景”？
当晨光初照在霍格莫德村，魔法世界的居民们驾驭着飞天扫帚穿梭于城堡间。但在“麻瓜”的世界里，汽车却在飞行——这可不是韦斯莱先生那辆摇摇晃晃、喷着黑烟的老爷车，而是科技感满满的“飞行汽车”——电动垂直起降飞行器（eVTOL）。它姿态优雅，预示着一个低空出行的新时代。 在不远的将来，上述场景不再是魔法世界的专利，而是日常生活的一部分。 随着低空经济的迅猛发展，人们出行不再只依赖于地面交通，由eVTOL等构成的低空立体交通网将成为全新选择。但想让“飞行汽车”真正飞起来，离不开各项飞行控制系统的支撑。 其中，毫米波雷达正在发挥至关重要的“眼睛”作用，为eVTOL提供避障、定高、轨迹识别等关键信息，确保每一次飞行的安全与准确。随着技术的不断进步和市场的逐渐成熟，毫米波雷达会在未来低空经济的广阔天地中，开拓出一片“第二曲线场景”吗？ 01 低空经济“振翅”高飞 今年以来，eVTOL绝对是科技圈的“靓仔”。 2024年2月27日，峰飞航空的一架“盛世龙”eVTOL首飞成功，将深圳蛇口港到珠海九洲港的2个小时高铁缩减至20分钟；3月20日，亿航智能的一架“空中的士”eVTOL高调登陆罗永浩直播间，它可以在空中无人驾驶，最高时速130公里；5月25日，小鹏汇天的一架“旅航者X2”eVTOL从深圳人才公园广场垂直起飞，在公园上方绕行一周，飞行高度30米，全程采用自动驾驶模式。 与此同时，以eVTOL为核心载体的低空经济更是得到了“国家队”的高度肯定。 低空经济是一个相当宽泛的概念，主要“统治”垂直距离1000米以下的空域，有时可延伸至3000米。其应用载体包括固定翼飞机、直升机、无人机以及eVTOL。 （来源：现行国家空域基础分类方法） 固定翼飞机“难伺候”，需要专业跑道，并与直升机一样，造价成本高，需要专业飞行员；无人机“体格小”，续航里程、飞行高度、速度以及运量载重有限，最多送送外卖。 相
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AI初创企业跑赢老牌巨头，从不说谎开始
引言 a16z提出过一个观点：“每一场初创企业与老牌巨头的角斗，都会归结于初创企业能否在老牌巨头实现创新之前获得分销。” 老牌巨头的优势——资金和人才，可以复制初创企业产品，利用现有的分销网络将产品推向市场；劣势——大企业病，抵触变革，龟速创新。 初创企业的优势——速度，但几乎只有速度，几个创始人组成一个小团队，迅速决策并推出产品；劣势——缺钱，一般也没有稳定的客户群体。 在互联网时代，得益于网络效应，速度可以成为决胜关键；在AI时代，网络效应有但不多，先发优势重要但不能左右成败。 也就是说，在AI战场上，初创企业的窗口期更加狭窄，获胜难度加大。 根据NFX发表文章Startups vs Incumbents in the AI Era：谁的赢面更大取决于——定位哪些市场&采用何种策略。 前提是区分——你瞄准的行业中，AI带来的主要影响是颠覆性or持续性？你的产品和市场更适合颠覆性创新，还是持续性创新。 “颠覆性创新”有利于初创企业，灵活且愿意承担风险。代表选手：OpenAI，用ChatGPT彻底改变了底层搜索模型。 “持续性创新”有利于现有企业，更容易锁定市场。代表选手：Google，可以用AI增强搜索业务。 无论你想通过颠覆性创新获胜，还是通过持续性创新硬刚，都是可行的。重点是不要骗自己，比如明明提供的是持续性创新产品，非要把自己的愿景包装成“颠覆性创新”，而第一批“认知错位”AI初创企业已经奄奄一息了。 不过，对于想通过颠覆性创新获胜的初创企业，NFX也给出了可靠建议，包括： 在缓慢革新的市场开展业务。Greylock也提过类似的观点：“虽然我们难以对新兴或正在转型（能源电气化）市场的支出进行量化，但这些市场往往又是投资者喜欢争论的领域。因此，早期参与垂直软件服务的创始人有潜力定义并领导市场。”利用AI削弱现有的商业模式，并用其他模式取代，比如Chatgpt对
AI初创企业跑赢老牌巨头，从不说谎开始
暴涨7%股价大喘气，或许苹果压根没想跑AI竞赛
引言 它来了，它真的来了。 6月11日，苹果召开WWDC 2024，并在90分钟的发布会中划出了40分钟留给AI。 此前很长一段时间内，库克都是用ML代替AI，现在直接偷梁换柱，用Apple Intelligence指代AI，而非公认的 Artificial Intelligence，旨在预示苹果将重新定义一个AI时代。 营销很炸裂，效果耐人寻味。 华尔街是来了个欲扬先抑，先是一举将苹果的股价干跌了近 2%。 然后截至周二收盘，苹果股价又涨了7.26%，收于 207.15 美元。 股价创历史新高，市值一夜大增 2142 亿美元，市值达 3.176 万亿美元，拿下消费电子巨头今年的第一个历史新高。 这是因为投资者和公众经过一天的消化，发现苹果新发布的Apple Intelligence还不错，至少是从系统层面入手，而不是在应用层面蜻蜓点水。 虽然长达一年多以来，华尔街分析师一直对苹果在人工智能领域“闷声发大财”的策略表示担忧。但很明显，苹果也的确一直在蓄势待发。 那么，此次秀成绩的情况如何？ 01 好功能，但不够炸裂 如果给苹果的AI功能打分，可以大致划为：T1哇哦，T2不错，T3基操。 至于为啥没有T0，这.......还用问吗？ T1哇哦——新Siri，新脑子&新眼睛&新皮肤 Siri不仅不会死，而且重生归来了！ 根据苹果官方数据，Siri一天内能收到高达15亿次的调用需求，意味着平均每人每天都会跟Siri 说上一两句话。注意，这还是大家都在吐槽的前提下。 旧Siri之所以废，是因为它“笨”——只会在关键词库中玩你问我猜，听不懂就扔给你一个网页，但你一点也不想点开。 新Siri之所以强，是因为它长出了“新脑子”和“新眼睛”。 新Siri能够“看懂”屏幕界面，听懂你的提问，记住你提到的内容，理解上下文，处理复杂问题。 等等，这不就是苹果今年4月发布
暴涨7%股价大喘气，或许苹果压根没想跑AI竞赛
硅谷投资人：明天的计算机就是今天的新闻学
引言 2001年，在一幅广告牌上，一架象征Salesforce的新型灵活战斗机击落了一架象征Oracle的传统红色双翼飞机，标题处是加粗的红色字体“The end of software”。 彼时，Salesforce正在野蛮生长，“no software”既是营销噱头，也是吹响SaaS革命的号角：软件应该通过云端7×24小时为用户提供服务。 如今，曾经的新势力沦为了旧代表：Salesforce在发布新季度财报后，股价暴跌近 20%。共进退的还有——Workday股价遭遇了自 2016 年以来的最大单日跌幅；UiPath发布财报后股价暴跌34%；MongoDB发布财报后股价暴跌 25%。 表面原因是各家的销售增长低于预期，但实际原因大家心知肚明：AI清算之神终于现身了。 根据红杉美国估算，GenAI 在出现后一年间，创造的总收入约为 30 亿美元，这还不包括科技巨头和云服务厂商通过 AI 产生的收入。作为对比，SaaS 花了近 10 年才达到这个水平。 AI和SaaS 收入增速对比，来源：红杉美国 在SaaS行业哀嚎之时，近日Pace Capital创始合伙人Chris Paik一篇名为 The End of Software的文章在X上疯传，直接往火堆倒了一桶油。 作者认为：软件行业是真的要完了，现在主修计算机专业，如同在90年代末选新闻学，1912年进宫当太监，1949年加入国某党。。。。 如同互联网时代创造了海量不要钱的UGC，AI时代即将创造出海量不要钱的软件。 如果你细心观察，就会发现历史不会重演，但总能惊人的相似。能够取代Vogue的不是另一家时尚媒体，而是千千万万个网红；同理，能够取代Salesforce 的不是另一家CRM 公司，而是一系列动态满足相同需求和痛点的工具。 文章的哪些内容是危言耸听，哪些是真知灼见？SaaS创业公司的进化方向又在何方？适道对文
硅谷投资人：明天的计算机就是今天的新闻学
Automotive Testing Expo Europe 2024 圆满落幕 | 蔚赫信息引领仿真测试新篇章
2024年6月4日-6日，德国斯图加特国际展览中心，随着全球汽车产业的目光聚焦，Automotive Testing Expo Europe 2024圆满落幕。在这场汇聚了全球顶尖汽车测试技术的盛会中，蔚赫信息凭借卓越的技术实力和前瞻性的解决方案，成为了众人瞩目的焦点。 尖端技术，引领潮流 LABCAR热管理HiL测试解决方案：蔚赫信息展示了最新的LABCAR热管理HiL系统，该系统集成了最先进的硬件、软件和模型技术。实时机ES5300A的出色性能确保了测试的准确性和高效性。热管理模型不仅基于成熟的商业化软件平台，还可根据客户的特定需求量身定制，满足不同测试场景的需求。 LABCAR BMS HiL测试解决方案：针对新能源领域的挑战，蔚赫信息推出了先进的BMS HiL测试方案。该方案基于LABCAR平台，集成了真实的BMS控制器，为新能源用户提供了便捷、可靠且安全的模块化测试解决方案。储能BMS HiL系统支持最高1500V总电压的测试，并具备扩充至2000V的技术储备，满足各种储能系统的测试需求。 定制化服务，满足每个需求 热管理多模型服务：在模型开发方面，提供两种形式的服务。首先，基于成熟的商业化软件平台，搭载热管理模型，以满足广大用户的需求。同时，也能够根据客户的特定需求，量身定制开发适合其系统特性的热管理模型。在定制开发的过程中，特别注重模型的实用性和适用性。常规的商业软件所搭建的模型虽然能够用于热管理性能的保证测试，但可能并不完全适用于HiL系统。由于HiL系统往往搭载着实际的控制器，对热管理模型的输出结果有着更为严格的要求。因此，需要在保证模型精度的同时，兼顾系统的实时性和稳定性。在某些情况下，为了满足客户的实际需求，需要对商业化软件中的模型进行一定的调整和优化。 BMS AFE通讯仿真系统：为了满足客户对AFE通讯仿真的需求，蔚赫信息开发了基于FPGA
Automotive Testing Expo Europe 2024 圆满落幕 | 蔚赫信息引领仿真测试新篇章
被扒用OpenAI牟私利， Altman到底在下哪一盘棋？
引言 你相信光吗？ 作为OpenAI创始人，Sam Altman已经头戴“硅谷新王”的桂冠。尽管前任Elon Musk宝刀未老，黄仁勋如日中天，但AGI带来的想象空间让Altman和他的OpenAI承载了世人对“光”的信念。 “王”的职责不仅是管理一家公司，而是要实现一个造福人类的愿景。如果说Musk的愿景是让人类成为火星公民，那么Altman的愿景应该是竭尽全力地实现AGI。 如果，这个愿景有一丝丝的裂痕呢？ 近日，华尔街日报在一篇长文中指出——Altman投资了400 多家公司，所持股份价值至少有28亿美元。这个隐秘且庞大的投资帝国因OpenAI成功而直接受益。 01 Altman的投资版图 表面上，Altman作为OpenAI 的CEO，年薪仅为6.5万美元，且不持有任何股份，原因是不想让财富诱惑来腐蚀AI的安全发展。 实际上，Altman沉迷“脚踏两只船”，在他的投资帝国中，越来越多的公司直接和OpenAI做起了生意，它们要么是OpenAI的客户，要么是主要业务合作伙伴。 例如，OpenAI正与核能创业公司Helion达成协议，希望通过后者购买大量电力，为数据中心供电。 Bingo！Helion的董事长正是Altman。 Helion至今成立11年，正计划建造核聚变发电厂，这项技术目前还没有可用的形式。2021年，Altman向Helion投资3.75亿美元，这是他对创业公司签出的最大一张投资支票。2023年，Helion与第一家客户微软签约，而微软也是OpenAI的最大投资者。 又例如，OpenAI宣布与Reddit达成伙伴关系，付费使用Reddit上的内容来训练ChatGPT和其他AI产品。而Altman和他所控制的实体持有7.6%的Reddit股份。甚至早在2014年，Altman还短暂地担任过Reddit的CEO。 合作消息传出后，此前疯狂掉血的R
被扒用OpenAI牟私利， Altman到底在下哪一盘棋？
下一个“杀手级”APP ？a16z：第二波B2B AI浪潮来了
引言 刚刚，你拿到了3份长达200页的报告，需要在2小时内写出1份PPT。 眼前浮现出两个选项： A、让AI直接生成PPT文案 B、让AI帮你总结报告精华，但自己动手写 理想状态下，当然是全都交给AI，但你真的敢吗？ 这种感觉有点像 将一个“难、急、重”的活儿全都扔给刚来的实习生，结果可想而知。 那么，“半吊子”AI应用将如何进化为“全能”AI应用？ a16z近期发布了文章Owning the Workflow in B2B AI Apps 其中指出：去年，第一波AI Apps 是关于生成新内容——比如电子邮件、列表或营销文案；如今，第二波B2B AI Apps侧重于提炼信息，帮助用户节省时间，这类应用被称为“Synth AI”。 这波浪潮的重点在于——让用户在AI App上完成尽可能多的工作，类似于完成一个工作流程。首先产生用户粘性，然后随着时间推移，扩展到更多的用例上。 据a16z观察：已经有一些初创公司这么干了！ 01 “天选“打工 AI APP长啥样？ 什么是工作流程？一系列完成任务或工作的步骤。 例如，在知识性工作中，通常涉及信息收集、上下文应用和处理，得出洞察或决策等输出。 Synth AI旨在让我们更快地完成上述流程。 如何节省时间？ 方式1：通过捕捉、存储和表达信息，使工作易于处理。 方式2：为用户完成工作。最理想的情况是“一键完成”。 当下，在大模型火热的背景下，提示机制以“输入→输出”为基础。例如，我们将基础模型分类为“文本-语音”或“文本-视频”来描述“输入”和自己想看到的“输出”。 表面看来，这种模式与工作流程非常契合。 实际上，有点“傻瓜”。你必须问一句，AI才能答一句。而你期望的是，AI就像一个主动、沉默、努力的“打工人”，自己干完所有，并及时汇报进展。 目前，已有一些产品实现了这一过程——将工作流程转化为产品功能，让AI真正地“掌控”工
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AI二阶效应：从前的“坏主意”变成了现在的“好生意”
引言 你可以决定自己的选择，但你无法决定选择的后果。 这一连串由后果导致的后果就是“二阶效应”(Second Order Effect)。正如描述奥本海默的那句话：“如今我已化作死神，世界的毁灭者。” 在经济世界中，“二阶效应”指：某个经济系统中，参与主体的选择和行为所产生的影响，进一步影响其他主体的选择和行为，由此产生正向反馈，导致最终的经济结果，远大于各个选择和行为的简单叠加。典型的“正反馈”就是“收益递增”。 根据经济学家W. Brian Arthur的观点：如果一个系统只存在负反馈，系统很快就会收敛到均衡状态，表现出“死”行为。例如“收益递减”——市场竞争动态平衡，每家企业依据自身竞争力，获得相应的市场份额； 如果一个系统只存在正反馈，系统会偏离均衡，表现出难以预测的爆炸性行为。例如“收益递增”——互联网时代，网络效应大杀四方，赢家通吃一切。 一项新技术的出现会改变原本经济系统的结构。如果改变的结果足够重大，我们就会说：“Aha! 一场颠覆性革命出现了！” 正反馈和技术组合理论，揭开了“二阶效应”背后的秘密。眼下，人工智能做为“吹皱一池春水”的新技术，正在改变原本的经济系统，一系列由人工智能引发的“二阶效应”又蕴藏哪些钱景？ 近期，a16z发布了一篇文章AI’s Second Order Effects 作者指出：虽然AI 能够为现有企业节省很多成本，但 AI 的“二阶效应”会催生更多经典的软件公司和市场。在新的市场中，AI 本身不是主要产品，而是在 AI 的帮助下，一些夹在“薄利多销”和“高客单价”之间“死亡地带”的产品将重获生机。 01 500美元的产品还有活路吗？ 文章给出了一个有趣的思维实验。 前提：一名“销冠”一年可以卖出50 个小部件，年收入 10 万美元，且不接受降薪。 情景：一家公司有一款非常棒的小部件产品需要出售。 矛盾：人们不会自己发现产品，且潜
AI二阶效应：从前的“坏主意”变成了现在的“好生意”
英伟达“亲儿子”放狂言：传统云巨头是“时代眼泪”？
引言 说到云巨头，你的脑中可能会闪过：亚马逊AWS、微软Azure，以及谷歌Google Cloud。 但最近，一家云计算公司掌门人侃侃而谈：“指望AWS们部署GPU云，就像是走进福特公司，要求他们生产一辆Model Y。” 放出如此“狂言”正是英伟达的“大儿子”——CoreWeave。毕竟，人家有个最新市值≈台积电+阿斯麦+AMD+高通+应用材料+德州仪器+美光+英特尔 的“好爸爸”英伟达撑腰。 刚刚，这家GPU云计算公司又借到了75亿美元买显卡，本轮债务融资由Blackstone、Magnetar、Coatue领导；5月初，Coreweave才完成了11亿美元的C轮融资，最新估值达190亿美元。 用一句话概括CoreWeave的爽文经历，可以总结为“好风凭借力”。 CoreWeave的三位创始人Michael Intrator、Brian Venturo 和 Brannin McBee均是华尔街的“本分打工人”，做过大宗商品交易员，经营过对冲基金、家族办公室。直到2016年，他们在曼哈顿办公室的台球桌上，用一块英伟达GPU挖到了以太坊网络上的第一个币。 在接踵而至的加密热潮中，他们的GPU越买越多，导致“华尔街的办公桌堆满了GPU”。再后来，挖矿地点也从台球桌变成了新泽西州的一个车库。 2017年，CoreWeave正式成立。 2018年，不少挖矿公司倒闭。CoreWeave趁机抄底GPU，存货从3位数张变成了5万张，数据中心增加到了7个，占以太坊网络总量的1%以上。 2019年，CoreWeave转型做IaaS，并将消费级GPU全面转向英伟达的企业级GPU。 2020年，CoreWeave宣布加入英伟达合作伙伴网络计划，成为“算力黄牛”。 2022年，大规模显卡挖矿时代结束，CoreWeave彻底转型为一家云服务提供商，并在11月成为首批提供采用英伟达 HGX H1
英伟达“亲儿子”放狂言：传统云巨头是“时代眼泪”？
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