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ZERO_3473
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ZERO_3473
2022-07-12
实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)
抱歉,原内容已删除
ZERO_3473
2022-10-06
以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。
港股史诗级暴涨,恒指飙升1000点,大级别行情正在酝酿?
ZERO_3473
2022-05-15
A股啥尿性能比吗?再过10年,搞不好还是原地踏步
抱歉,原内容已删除
ZERO_3473
2023-03-26
这口气不是一般的大啊
百度李彦宏:文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月,但可以追赶
ZERO_3473
2022-05-03
鹅厂没反应吗?
抱歉,原内容已删除
ZERO_3473
2022-02-14
一个逻辑驳斥你就够了,那就是政府要做数字货币,前提就是阿里和腾讯支付要先完蛋,腾讯长期走别人的路让别人无路可走的企业文化口碑多差有目共睹,势必难以抬头。
观点 | 腾讯的万亿美金市值逻辑
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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"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"?</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"一本正经地胡说八道"。</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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发布之后,百度团队焦虑地意识到,他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平,但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”在我们与李彦宏的这场访谈中,他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争,以及中国大模型的创业者们该如何选择。“创业公司完全不用担心市场是不是足够大”,谈到文心的时候他也是这么说的,“只有出来之后才有机会更快地去迭代,去提升”。“嗯,开始行动就好。”以下是对谈内容,经 Founder Park 编辑整理。本次对谈嘉宾:李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官骆轶航 品玩创始人、CEO蒋涛 CSDN 创始人、CEO01 李彦宏:3 月 16 日内测是我拍板的,对文心一言达到的水准比较满意张鹏:我相信百度作为在中国第一个内测类似于 ChatGPT 这样类型的产品,本身是个情理之中,但速度又有点意料之外。我听到外界一个有意思的传说,说百度经历过大概 40 天的冲刺,然后能够迅速交付产品出来,让大家非常吃惊。所以我挺好奇这 40 天冲刺到底经历了些什么?能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程?李彦宏:40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工智能十几年了,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。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 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。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":489,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":668496933,"gmtCreate":1665031814822,"gmtModify":1665033302701,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。","listText":"以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。","text":"以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":7,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/668496933","repostId":"2273082192","repostType":2,"repost":{"id":"2273082192","weMediaInfo":{"introduction":"中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业,总部位于上海陆家嘴金融中心。","home_visible":1,"media_name":"Wind万得","id":"99","head_image":"https://static.tigerbbs.com/c71e30d1317b4a5cb20a41998e10ac68"},"pubTimestamp":1665015249,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2273082192?lang=&edition=full","pubTime":"2022-10-06 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href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>涨逾8%。假期消费概念股涨幅居前,<a href=\"https://laohu8.com/S/09922\">九毛九</a>涨近15%,终止收购<a href=\"https://laohu8.com/S/02007\">碧桂园</a>旗下广州国际金融城项目公司26%股权事项;华住集团涨逾10%,<a href=\"https://laohu8.com/S/02150\">奈雪的茶</a>涨逾9%。个股方面,<a href=\"https://laohu8.com/S/02313\">申洲国际</a>涨逾13%,领涨蓝筹。<a href=\"https://laohu8.com/S/01211\">比亚迪股份</a>涨逾9%。<a href=\"https://laohu8.com/S/HBC\">汇丰控股</a>涨逾5%,消息称其正考虑以数十亿英镑的价格出售加拿大业务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d3fef85302944f169001ab8fa70cb22e\" tg-width=\"442\" tg-height=\"505\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从行业表现看,恒生行业指数日内全线上涨,资讯科技业涨7.27%,非必需性消费涨6.78%,金融业涨5.84%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8a684507be6146c8874cb703f9442a45\" tg-width=\"655\" tg-height=\"993\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 香港拟新增人民币股票交易柜台 //</b></p><p>除欧美市场强势反弹外,<b>10月3日,香港特区财经事务及库务局局长许正宇出席特区立法会财经事务委员会会议时,提出有关豁免市场庄家就双币股票进行特定交易涉及的股票买卖印花税的立法建议。</b>相关消息对市场也起到提振左右。</p><p>许正宇在会上表示,目标是年内向特区立法会提交草案。港交所在条例草案经立法会通过后咨询市场意见,计划在2023年上半年推出双币股票市场庄家机制。</p><p>许正宇表示,有关措施主要涉及市场庄家在同一股份港元、人民币交易柜台之间的流通性提供和套利交易中,免除股票印花税,降低交易成本,从而收窄两个柜台的价差。</p><p>许正宇称,近期人民币汇价兑美元持续走弱,目前是推动人民币股票发展的好时机,任何市场的发展都涉及供需两方。豁免市场庄家印花税是从供应着手,发行人和南向通投资者都有足够需求。</p><p>他解释,相对于以往推动“双币双股”,目前内地投资者经港股通南向交易,有明显的人民币交易需求,而财库局与发行人接触时,它们也有兴趣推出人民币柜台,会继续在供求两边继续努力。</p><p>立法会会议后,多家蓝筹股在3日下午表态预告研究增设人民币交易柜台,最新包括<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a> 、港交所 、<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a> 、<a href=\"https://laohu8.com/S/601988\">中国银行</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00291\">华润啤酒</a>等。</p><p>中国平安H股自65个月低位大幅反弹,收盘涨幅近10%,为3月17日以来最佳盘中表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a2fe28b8e2f94dbd9dfc321cc5ef77db\" tg-width=\"726\" tg-height=\"548\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 恒指估值优势十分突出 //</b></p><p>从恒生指数最近10年市盈率变化来看,当前整体市盈率仅8倍左右,已经大幅低于机会值,显著的估值洼地效应也是此次暴涨的一个重要导火索。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58b456bfe9054efea4c9580749b639e2\" tg-width=\"818\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 单日暴涨5%历史罕见 //</b></p><p>从最近十几年的统计数据来看,恒生指数单日涨幅超过5%十分罕见,其中比较集中的一个时间段是2008年底-2009年初,期间全球金融市场在经历了金融危机后快速反弹,因此行情波动较大。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ce86d7349c994dac94fb4d0ad4ab74fb\" tg-width=\"437\" tg-height=\"687\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>而在2010年以后的10多年时间里,恒生指数单日涨幅超过5%的仅有6次,单日涨幅超过4%的也只有12次。10月5日恒指涨幅为5.90%,位列2010年以来涨幅榜第三名。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a955df299bd14db684886f0225dddbf4\" tg-width=\"439\" tg-height=\"466\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从时间段来看,恒指大幅上涨主要集中在4个区间段:</p><p><b>第一次是2011年10月-12月,当时恒指跌破17000点后快速反弹,随后至2015年5月,走出了一波三年多震荡反弹行情。</b></p><p><b>第二次是2015年年中,和A股一样,经历了一波剧烈的市场波动期,随后2016年开始至2018年初,恒指走出了一波几乎翻倍的单边上涨行情。</b></p><p><b>第三次是2020年3月份,受全球新冠疫情影响,市场剧烈波动,但随后至2021年初,恒指走出了一波50%以上的上涨行情。</b></p><p><b>第四次是2022年3月份,恒指快速下挫跌破19000点后的强势反弹行情。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2df427fca7e541b5a398cf7682d70cbf\" tg-width=\"780\" tg-height=\"513\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>对比历史来看,恒指出现极端上涨行情之后,往往意味着一波主升浪的开启,今年以来,恒指多次暴涨,未来行情将如何演绎我们将拭目以待。</p></body></html>","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>港股史诗级暴涨,恒指飙升1000点,大级别行情正在酝酿?</title>\n<style 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//除欧美市场强势反弹外,10月3日,香港特区财经事务及库务局局长许正宇出席特区立法会财经事务委员会会议时,提出有关豁免市场庄家就双币股票进行特定交易涉及的股票买卖印花税的立法建议。相关消息对市场也起到提振左右。许正宇在会上表示,目标是年内向特区立法会提交草案。港交所在条例草案经立法会通过后咨询市场意见,计划在2023年上半年推出双币股票市场庄家机制。许正宇表示,有关措施主要涉及市场庄家在同一股份港元、人民币交易柜台之间的流通性提供和套利交易中,免除股票印花税,降低交易成本,从而收窄两个柜台的价差。许正宇称,近期人民币汇价兑美元持续走弱,目前是推动人民币股票发展的好时机,任何市场的发展都涉及供需两方。豁免市场庄家印花税是从供应着手,发行人和南向通投资者都有足够需求。他解释,相对于以往推动“双币双股”,目前内地投资者经港股通南向交易,有明显的人民币交易需求,而财库局与发行人接触时,它们也有兴趣推出人民币柜台,会继续在供求两边继续努力。立法会会议后,多家蓝筹股在3日下午表态预告研究增设人民币交易柜台,最新包括中国平安 、港交所 、新世界 、中国银行、华润啤酒等。中国平安H股自65个月低位大幅反弹,收盘涨幅近10%,为3月17日以来最佳盘中表现。// 恒指估值优势十分突出 //从恒生指数最近10年市盈率变化来看,当前整体市盈率仅8倍左右,已经大幅低于机会值,显著的估值洼地效应也是此次暴涨的一个重要导火索。// 单日暴涨5%历史罕见 //从最近十几年的统计数据来看,恒生指数单日涨幅超过5%十分罕见,其中比较集中的一个时间段是2008年底-2009年初,期间全球金融市场在经历了金融危机后快速反弹,因此行情波动较大。而在2010年以后的10多年时间里,恒生指数单日涨幅超过5%的仅有6次,单日涨幅超过4%的也只有12次。10月5日恒指涨幅为5.90%,位列2010年以来涨幅榜第三名。从时间段来看,恒指大幅上涨主要集中在4个区间段:第一次是2011年10月-12月,当时恒指跌破17000点后快速反弹,随后至2015年5月,走出了一波三年多震荡反弹行情。第二次是2015年年中,和A股一样,经历了一波剧烈的市场波动期,随后2016年开始至2018年初,恒指走出了一波几乎翻倍的单边上涨行情。第三次是2020年3月份,受全球新冠疫情影响,市场剧烈波动,但随后至2021年初,恒指走出了一波50%以上的上涨行情。第四次是2022年3月份,恒指快速下挫跌破19000点后的强势反弹行情。对比历史来看,恒指出现极端上涨行情之后,往往意味着一波主升浪的开启,今年以来,恒指多次暴涨,未来行情将如何演绎我们将拭目以待。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1075,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":688687452,"gmtCreate":1657625444378,"gmtModify":1704867801657,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)","listText":"实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)","text":"实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":8,"commentSize":5,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/688687452","repostId":"2250917919","repostType":2,"repost":{"id":"2250917919","pubTimestamp":1657614647,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2250917919?lang=&edition=full","pubTime":"2022-07-12 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href=\"https://laohu8.com/S/601066\">中信建投</a>非银&金融科技团队对香港CCASS以及减持规则进行了科普,指出在香港有两种持股方式:</p><blockquote>一是实物证券,即在公司的股东名册上登记,已经登记的股票拥有人对股份有合法拥有权,只要保管好实物证券就行。就算港交所开始积极实施电子化的安排,比如FINI,主要是为了优化IPO流程,也不代表不承认实物证券了,如果不需要做任何处理,完全可以自己继续保管拿着;</blockquote><blockquote>二是中央结算系统(CCASS):存放在CCASS,就拥有了电子记录,可以两种方式存——一种是直接开立的投资者户口,一种是存放在参与者(券商、银行等)。</blockquote><p><b>中信建投表示,放在哪里完全是股东的自由,但是为什么大额到CCASS,尤其是让券商托管会引起市场关注呢? 因为托管是要给参与者费用的,港交所也会收托管费,常理会觉得一般不需要做什么处理的话,不会多此一举,因此引发猜测,但具体的操作取决于股东。</b></p><p>对于超过5%股东的减持规则,中信建投指出,目前的一些解读可能是主要看到了对于新上市公司的,实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。</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>观点 | 比亚迪大量股份被转到CCASS账户究竟意味着什么?</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; 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09:45","market":"hk","language":"zh","title":"1987年大崩盘留下的启示:\"价值先生\"才是同盟","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2235455989","media":"券商中国","summary":"在1987年10月19日的美股大崩盘的当日,道指单日跌幅达到22.62%,几乎所有蓝筹股狂跌超过30%,通用电气下跌33.1%,可口可乐下跌36.5%,美国运通下跌38.8%,波音飞机下跌29.9%。正如1987年大崩盘所揭示的,普通投资者容易被恐慌传染,因为他们往往眼中只有“市场先生”,而没有“价值先生”。如果从1987年大崩盘算起,耐克的股价迄今上涨了520倍。美国运通大崩盘当日下跌38.8%。“价值先生”才是投资者的同盟,在这点上过不去的人就会过度关注市场。","content":"<html><head></head><body><blockquote>在1987年10月19日的美股大崩盘的当日,道指单日跌幅达到22.62%,几乎所有蓝筹股狂跌超过30%,通用电气下跌33.1%,可口可乐下跌36.5%,美国运通下跌38.8%,波音飞机下跌29.9%。正如1987年大崩盘所揭示的,普通投资者容易被恐慌传染,因为他们往往眼中只有“市场先生”,而没有“价值先生”。如果从1987年大崩盘算起,耐克的股价迄今上涨了520倍。美国运通大崩盘当日下跌38.8%。“价值先生”才是投资者的同盟,在这点上过不去的人就会过度关注市场。</blockquote><p>大盘近期仍在3000点一带徘徊,在过去一年多的时间里,多只蓝筹股距离顶点回撤超过30%。被市场反复蹂躏的投资者难免会被感到压抑恐慌。</p><p>对于当前的迷茫来说,历史是最好的老师,投资者可以回顾下美股1987年大崩盘,与当前A股的波折相比,那才是真正的大风暴,市场的愤怒和咆哮被展现得淋漓尽致。在1987年10月19日美股大崩盘的当天,道指跌幅达22.62%,几乎所有的蓝筹公司狂跌超过30%,就连巴菲特旗下的<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>﹒哈撒韦当日也大跌25%。</p><p>但恐慌终将会过去。截至1987年底,伯克希尔·哈撒韦不仅收回了下跌失地,全年还上涨了4.6%;<a href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">迪士尼</a>的股票价格在1987年崩盘中大约从20美元跌至11美元,又在接下来的24个月中反弹至32美元。</p><p>投资大师们的巨额收益几乎无一例外都是在悲观行情下布局赚来的,这正是得益于他们对“市场先生”和“价值先生”的深刻理解。大崩盘过后,巴菲特在1988年重金投向<a href=\"https://laohu8.com/S/KO\">可口可乐</a>,投出了自己投资生涯中的一个“本垒打”。</p><p>A股过去20年实现2000倍收益的价投大佬张尧,曾在2018年逆势布局<a href=\"https://laohu8.com/S/601225\">陕西煤业</a>。张尧说,如果行情下跌使得股息率从6%-8%-10%这样的绝对价值一路升高,那就会心中有底。</p><p>大多数普通投资者容易被过度恐慌或者过度乐观所传染,这是因为他们眼中往往只有“市场先生”,缺少独立思考,错把极端不理性情况下的市场当成价值,正是“价值先生”的缺席叠加人性的贪婪和恐惧造成了一次次不可思议的泡沫与股灾。</p><p>“市场先生”还是“价值先生”,选择与谁同行,决定了投资能走多远。</p><p>兴风作浪的“市场先生”</p><p>1987年10月19日一早,纽交所内抛盘就蜂拥而至,而买盘难觅踪迹,由于抛盘数量太大,许多专营经纪人在开盘一小时后都不能正常交易。证券交易委员会在其报告中称:“到上午10点,代表股指价值30%的95只标准普尔股票尚未开盘交易。”</p><p>在当天剩下的时间里卖盘数量始终庞大,在闭市前的一个半小时里,股票价格出现加速下跌。在1987年10月19日的美股大崩盘的当日,道指单日跌幅达到22.62%,几乎所有蓝筹股狂跌超过30%,<a href=\"https://laohu8.com/S/GE\">通用电气</a>下跌33.1%,可口可乐下跌36.5%,<a href=\"https://laohu8.com/S/AXP\">美国运通</a>下跌38.8%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BA\">波音</a>飞机下跌29.9%。就连巴菲特的伯克希尔·哈撒韦也单日下跌了25%。</p><p>不计成本割肉的投资者深受重创,甚至有绝望的投资者跳楼自杀,据当时的记载“市场的恐慌犹如一个国家在那一天突发了一次政变……”</p><p>媒体追问为何华尔街会出现“黑色星期一”之时,巴菲特淡淡地说“可能就是涨多了”。巴菲特的淡定,来自于在他19岁的时候读了一本名叫《聪明投资者》的书,这本书让他对投资产生了顿悟。</p><p>“证券分析之父”格雷厄姆在《聪明投资者》一书中创造了“市场先生”这个寓言人物。在1987年的大崩盘中,如果被“市场先生”牵着鼻子走,投资者就会匆匆割肉,且要等行情回暖很久才敢重回市场,从而会成为暴跌行情中被踩踏的牺牲品。</p><p>《投资的常识》一书非常形象地描述道:当“价值先生”埋头苦干时,“市场先生”则玩兴正浓,他有两个邪恶的目的:在市场低谷时戏弄投资者转手卖空;在场高峰时诱使投资者大量买入。</p><p>正如1987年大崩盘所揭示的,普通投资者容易被恐慌传染,因为他们往往眼中只有“市场先生”,而没有“价值先生”。一旦股市有风吹草动,这类投资者会惊慌失措,逃之夭夭,股价越是下跌,他们就越是着急卖出。无论是1987年的大崩盘,还是1998年的<a href=\"https://laohu8.com/S/00662\">亚洲金融</a>危机之下的全球股市暴跌,均能见到慌不择路的投资者。</p><p>投机泡沫的形成同样也离不开“市场先生”的兴风作浪。不管是17世纪30年代荷兰的郁金香泡沫,20世纪80年日本的房地产泡沫,还是2000年时的科网泡沫以及2008年的次贷危机,无不见证了人性的极端疯狂。</p><p>市场先生其人</p><p>投资大师之所以能够扛住市场波动,在危机中买入,不追逐泡沫,不畏惧大跌,正是深刻理解了“市场先生”和“价值先生”两个角色。如果投资者对自己手中所持的股票心中有底,就会形成“恐慌免疫体质”,紧紧依靠坚定的盟友是“价值先生”,那么愤怒咆哮的“市场先生”就难以伤害到自己。</p><p>在投资中,理性对待“市场先生”是非常重要的命题。本杰明·格雷厄姆对价值投资的杰出贡献之一,就是抽象出了“市场先生”这个寓言人物,教会了一代又一代价值投资者们正确对待“市场先生”的态度:</p><p>假设你在某家非上市企业拥有少量的(1000美元)股份,你的一位合伙人(名叫“市场先生”)是一位非常热心的人,每天他都根据自己的判断告诉你,你的股权价值多少,而且他还让你以这个价值为基础,把股份全部出售给他,或者从他那里购买更多的股份。</p><p>有时,“市场先生”的估价似乎与你所了解的企业的发展状况和前景相吻合,另一方面,在许多情况下,“市场先生”的热情或担心有些过度,这样他所估出的价值在你看来似乎有些愚蠢。如果你是一个谨慎的投资者或一个理智的人,你会根据“市场先生”每天提供的信息决定你在企业拥有1000美元权益的价值吗?</p><p>只有当你同意他的看法,或者想和他进行交易时,你才会这么做。当他给出的价格高得离谱时,你才会乐意卖给他;同样,当他给出的价格很低时,你才会乐意从他手中购买。但是,在其余的时间里,你最好根据企业整个业务经营和财务报告来思考所持股权的价值。</p><p>“从根本上讲,价格波动对真正的投资者只有一个意义,即当价格大幅下跌后,给投资者买入的机会,反之亦然。在除此之外的其他时间里,投资者最好忘记股市的存在,更多关注自己的股息回报和企业的经营结果。”本杰明·格雷厄姆说。</p><p>“价值先生”才是同盟</p><p>伯克希尔·哈撒韦在1987年10月19日当中闪崩25%,但当年年末就收回了失地。而从大崩盘当日算起,伯克希尔·哈撒韦迄今更是惊人地上涨了160倍。业绩的增长是推动伯克希尔股价上涨的主要原因。数据显示,1988年该公司的归母净利润为3.99亿美元,而2021年该公司的归母净利润为897.95亿美元,34年间上升了223倍。</p><p>如果从1987年大崩盘算起,<a href=\"https://laohu8.com/S/NKE\">耐克</a>的股价迄今上涨了520倍。数据显示,该公司1988年的归母净利润仅为1.02亿美元,2021年该公司的归母净利润为57.27亿元,34年间上升了55倍。</p><p>美国运通大崩盘当日下跌38.8%。但如果从1987年10月19日算起,美国运通到今天上涨了32倍。数据显示,2021年该公司的归母净利润为80.6亿美元,1988年该公司的归母净利润为11.57亿美元,34年间上升了约6倍。</p><p>如果从1987年大崩盘当日算起,<a href=\"https://laohu8.com/S/CVX\">雪佛龙</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/HD\">家得宝</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">德州仪器</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/JNJ\">强生</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/WMT\">沃尔玛</a>、迪尔、<a href=\"https://laohu8.com/S/PG\">宝洁</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/LLY\">礼来</a>等知名公司均有几十倍、甚至上百倍的增长。但在暴跌中匆忙抛售的投资者,未来买回它们的几率微乎其微。</p><p>事实上,人们无法长久地去玩自己都不能坚信的游戏,投资者要比“市场先生”更能准确评估自己手中的股票,才不至于在下跌的洪流中迷失方向,这也是把投资中能力圈的重要性。归根结底,每个人必须做出自己的决断,并对此负责。</p><p>“价值先生”才是投资者的同盟,在这点上过不去的人就会过度关注市场。就如段永平曾说过,巴菲特在致股东的信中无非就讲两个东西,一个是去找好公司,关注公司的长远未来;另一个就是如何找到好公司,如何看公司的未来。找好公司非常“大道至简”,大多数人在这点上过不去,所以才会过于关注市场;如何找好公司是每个人能力圈的问题,做投资,每个人都该找自己能搞懂的好企业。</p><p>除了价值同盟外,每个投资人还需要适合自己的稳妥的投资框架和情绪控制能力。张尧认为,面对浮亏或者说大的回撤,要结合投资体系来谈,进行几个方面的考虑:</p><p>一是组合的集中和分散度,是不是个股或行业特别集中,配置是否均衡;</p><p>二是持仓占总资产比例,是否还能动用较多现金;</p><p>三是价值判断,下跌较多后是否有更大的绝对价值,比如说下跌后收息率能否由6%→8%→10%;</p><p>四是基本面确实发生大变化,需要重新评估公司;</p><p>五是资金属性,承受亏损的能力。</p><p>老戴维斯曾告诉他的儿子:“危中有机,一个下跌的市场,让你有机会以优惠的价格购买伟大的公司。如果你知道自己在做什么,你会在这期间赚很多钱。只不过明白这个道理或许需要很长时间。”</p><p>“价值先生”是投资者的坚定的同盟,因为“市场先生”迟早会向“价值先生”靠拢。</p><p>1955年3月,在一次格雷厄姆出席的听证会上,美国参议院委员会主席J﹒威廉﹒富布莱特问到:当您发现了一只股票,打个比方,您可以用每股10美元买下这只股票,而你觉得它值每股30美元。但只有当其他人也认为它确实值30美元时,您才能获得每股20美元的利润。这个过程是如何产生的,是通过宣传呢,还是通过其他手段呢?</p><p>格雷厄姆:这正是我们行业的一个神秘之处。它对任何人同样神奇。但是,经验告诉我们,最终市场会使得这类股票达到这种价值。</p><p>这就是价值投资的基础,股票会回归自身价值,一个坚信自己判断的投资者需要耐心。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">迪士尼</a>的股票价格在1987年崩盘中大约从20美元跌至11美元,又在接下来的24个月中反弹至32美元。</p><p>投资大师们的巨额收益几乎无一例外都是在悲观行情下布局赚来的,这正是得益于他们对“市场先生”和“价值先生”的深刻理解。大崩盘过后,巴菲特在1988年重金投向<a href=\"https://laohu8.com/S/KO\">可口可乐</a>,投出了自己投资生涯中的一个“本垒打”。</p><p>A股过去20年实现2000倍收益的价投大佬张尧,曾在2018年逆势布局<a href=\"https://laohu8.com/S/601225\">陕西煤业</a>。张尧说,如果行情下跌使得股息率从6%-8%-10%这样的绝对价值一路升高,那就会心中有底。</p><p>大多数普通投资者容易被过度恐慌或者过度乐观所传染,这是因为他们眼中往往只有“市场先生”,缺少独立思考,错把极端不理性情况下的市场当成价值,正是“价值先生”的缺席叠加人性的贪婪和恐惧造成了一次次不可思议的泡沫与股灾。</p><p>“市场先生”还是“价值先生”,选择与谁同行,决定了投资能走多远。</p><p>兴风作浪的“市场先生”</p><p>1987年10月19日一早,纽交所内抛盘就蜂拥而至,而买盘难觅踪迹,由于抛盘数量太大,许多专营经纪人在开盘一小时后都不能正常交易。证券交易委员会在其报告中称:“到上午10点,代表股指价值30%的95只标准普尔股票尚未开盘交易。”</p><p>在当天剩下的时间里卖盘数量始终庞大,在闭市前的一个半小时里,股票价格出现加速下跌。在1987年10月19日的美股大崩盘的当日,道指单日跌幅达到22.62%,几乎所有蓝筹股狂跌超过30%,<a href=\"https://laohu8.com/S/GE\">通用电气</a>下跌33.1%,可口可乐下跌36.5%,<a href=\"https://laohu8.com/S/AXP\">美国运通</a>下跌38.8%,<a 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href=\"https://laohu8.com/S/00662\">亚洲金融</a>危机之下的全球股市暴跌,均能见到慌不择路的投资者。</p><p>投机泡沫的形成同样也离不开“市场先生”的兴风作浪。不管是17世纪30年代荷兰的郁金香泡沫,20世纪80年日本的房地产泡沫,还是2000年时的科网泡沫以及2008年的次贷危机,无不见证了人性的极端疯狂。</p><p>市场先生其人</p><p>投资大师之所以能够扛住市场波动,在危机中买入,不追逐泡沫,不畏惧大跌,正是深刻理解了“市场先生”和“价值先生”两个角色。如果投资者对自己手中所持的股票心中有底,就会形成“恐慌免疫体质”,紧紧依靠坚定的盟友是“价值先生”,那么愤怒咆哮的“市场先生”就难以伤害到自己。</p><p>在投资中,理性对待“市场先生”是非常重要的命题。本杰明·格雷厄姆对价值投资的杰出贡献之一,就是抽象出了“市场先生”这个寓言人物,教会了一代又一代价值投资者们正确对待“市场先生”的态度:</p><p>假设你在某家非上市企业拥有少量的(1000美元)股份,你的一位合伙人(名叫“市场先生”)是一位非常热心的人,每天他都根据自己的判断告诉你,你的股权价值多少,而且他还让你以这个价值为基础,把股份全部出售给他,或者从他那里购买更多的股份。</p><p>有时,“市场先生”的估价似乎与你所了解的企业的发展状况和前景相吻合,另一方面,在许多情况下,“市场先生”的热情或担心有些过度,这样他所估出的价值在你看来似乎有些愚蠢。如果你是一个谨慎的投资者或一个理智的人,你会根据“市场先生”每天提供的信息决定你在企业拥有1000美元权益的价值吗?</p><p>只有当你同意他的看法,或者想和他进行交易时,你才会这么做。当他给出的价格高得离谱时,你才会乐意卖给他;同样,当他给出的价格很低时,你才会乐意从他手中购买。但是,在其余的时间里,你最好根据企业整个业务经营和财务报告来思考所持股权的价值。</p><p>“从根本上讲,价格波动对真正的投资者只有一个意义,即当价格大幅下跌后,给投资者买入的机会,反之亦然。在除此之外的其他时间里,投资者最好忘记股市的存在,更多关注自己的股息回报和企业的经营结果。”本杰明·格雷厄姆说。</p><p>“价值先生”才是同盟</p><p>伯克希尔·哈撒韦在1987年10月19日当中闪崩25%,但当年年末就收回了失地。而从大崩盘当日算起,伯克希尔·哈撒韦迄今更是惊人地上涨了160倍。业绩的增长是推动伯克希尔股价上涨的主要原因。数据显示,1988年该公司的归母净利润为3.99亿美元,而2021年该公司的归母净利润为897.95亿美元,34年间上升了223倍。</p><p>如果从1987年大崩盘算起,<a href=\"https://laohu8.com/S/NKE\">耐克</a>的股价迄今上涨了520倍。数据显示,该公司1988年的归母净利润仅为1.02亿美元,2021年该公司的归母净利润为57.27亿元,34年间上升了55倍。</p><p>美国运通大崩盘当日下跌38.8%。但如果从1987年10月19日算起,美国运通到今天上涨了32倍。数据显示,2021年该公司的归母净利润为80.6亿美元,1988年该公司的归母净利润为11.57亿美元,34年间上升了约6倍。</p><p>如果从1987年大崩盘当日算起,<a href=\"https://laohu8.com/S/CVX\">雪佛龙</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/HD\">家得宝</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">德州仪器</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/JNJ\">强生</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/WMT\">沃尔玛</a>、迪尔、<a href=\"https://laohu8.com/S/PG\">宝洁</a>、<a 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腾讯的万亿美金市值逻辑","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1126133701","media":"砺石商业评论","summary":"砺石导言:如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定还是会在互联网产业,且大概率会是腾讯。1企业在资本市场上的市值,一直是商业界的热议话题。当前美国已经出现了4家万亿美金市值的企业。其中,苹果、微软、谷","content":"<html><head></head><body><blockquote><b>砺石导言:</b>如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定还是会在互联网产业,且大概率会是腾讯。</blockquote><p><b>1</b></p><p>企业在资本市场上的市值,一直是商业界的热议话题。</p><p>当前美国已经出现了4家万亿美金市值的企业。其中,苹果、微软、谷歌与亚马逊分别为2.82万亿、2.28万亿、1.86万亿与1.62万亿美金。之后的特斯拉,市值也已经高达9285亿美金,无限逼近万亿美金。</p><p><b>这也让中国商业界颇为关注,中国会不会出现自己的万亿美金市值企业呢?会是谁?以及在什么时间出现?</b></p><p>一度,腾讯控股、阿里巴巴集团都与万亿美金市值只有一步之遥,市值最高时,二者都曾超过8000亿美金。但随着最近两年中国政府对互联网产业的政策管制,目前腾讯控股、阿里巴巴集团的市值分别回落到5852亿美金与3157亿美金,距离万亿美金已经有了不小的距离。</p><p>从目前来看,在互联网产业之外,中国实体产业中的企业更无可能实现万亿美金市值。即使在海外,除苹果与特斯拉之外,其他强大如强生、辉瑞、宝洁、沃尔玛、丰田、大众、宝马与奔驰等这样产品畅销全球的实体企业,也都距离万亿美金市值有着很大的差距。而产品行销全球,在广阔的海外市场也取得成功,是中国实体企业还迟迟没有证明的一点,如果不能做到像苹果、特斯拉那样产品风靡全球,中国实体经济领域的企业就很难获得匹配万亿美金市值的盈利能力。</p><p>目前,中国实体产业市值最高的两家企业分别是贵州茅台与宁德时代,二者的市值也仅为22611亿与12306亿人民币,折合3556亿与1935.7亿美元,实现万亿美金市值几无可能。所以,如果中国出现第一家万亿美金市值的企业,大概率还是会出现在互联网产业。</p><p><b>2</b></p><p>在互联网企业中,阿里巴巴集团与腾讯控股本呈现出“既生瑜,何生亮”,不相上下的胶着局面,但由于阿里巴巴旗下的蚂蚁集团IPO搁浅等一系列事件的影响,以及京东、拼多多与美团等强有力竞争对手的围剿,让阿里巴巴集团在最近两年元气大伤。</p><p>而腾讯控股不同的是,其股价虽然从2021年2月的775港币/股的高点跌到现在的470港币/股,跌幅接近40%,但其实际的业务并没有受到影响,相反在短视频、直播与产业数字化等多个关键领域的竞争力又有了长足的进步,形成更稳固的领先优势。</p><p><b>根据互联网公司30倍的市盈率估算,支撑1万亿美金市值,则需要333亿美金左右的净利润,折合2116亿人民币。这个利润目标,腾讯实现起来其实并不困难。</b></p><p>目前,腾讯尚未发布2021年全年的财报数据,我们先来看一下其在2020年的业绩表现。2020年全年,腾讯实现营收4820.64亿元,归属于公司股东的净利润为1598.47亿元,距离2116亿元只有520亿元左右的差距。</p><p>具体到细分业务,腾讯也已经拥有了四个年营收千亿级别的业务。其中,2020年,腾讯网络游戏收入为1561亿元,同比增长36%,总营收占比32.3%;社交网络增值服务收入1081亿元,同比增长27%,总营收占比22.4%;网络广告收入822.7亿元,同比增长20%,占比17%;金融科技及企业服务营收1280.8亿元,同比增长26%,占比27%。</p><p>腾讯最新发布的2021年第三季度财报显示,腾讯控股2021年前三季度总收入为人民币4159.3亿元,同比增长19%;净利润1298.64亿元,同比增长29%。从这些数据可以看出,腾讯在如此大规模的收入与利润基数下,还依旧保持着颇为稳健的增长。并且在可预见的未来,这些业务还将继续保持增长。</p><p><b>首先我们看网络游戏业务,这是腾讯最为稳定的基本盘业务,目前已经处于全球第一的位置。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/86e0ec71417815ff5075e3ee1505d4e0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在网络游戏市场,强者越强的马太效应极为明显,处于行业领先地位的腾讯只要不犯错,其将会占据越来越大的市场份额。另外,网络游戏还依旧是一个市场规模不断扩大的领域。</p><p>值得一提的是,腾讯游戏的海外业务正在形成良好的发展势能,成为拉动腾讯游戏长期增长的关键点。以2020年第四季度为例,腾讯海外游戏收入98亿元,已经占到腾讯网络游戏整体季度营收391亿元的25%,43%的同比增长速度更是远超整体增速的29%。此外,腾讯与任天堂的合作,也让腾讯游戏开始将业务扩展至游戏主机领域。</p><p>一方面是整体市场规模的增加,另一方面是市场份额的增加。所以,腾讯游戏在当前基础上,再实现营收与利润的翻番也并非难事。</p><p><b>其次,腾讯基于社交网络的增值服务收入也具有强劲的增长动能。</b></p><p>腾讯的社交网络增值服务收入主要包括在线视频、在线音乐、在线文学等精品内容领域的会员付费服务,以及直播平台的直播打赏与游戏虚拟道具售卖等服务。</p><p>目前,腾讯视频、腾讯音乐、腾讯文学、腾讯体育、腾讯动漫、腾讯电影与企鹅影视已经构成了全球最大规模的内容产品矩阵。尤其是作为内容产业旗舰业务的腾讯视频,在经历多年的红海厮杀后,已经成为中国在线视频领域的绝对领先者。2021年第三季度的最新数据显示,腾讯当前收费增值服务付费会员数已经达到2.35亿,其中视频付费会员数也达到了1.29亿。</p><p>中国在线视频领域会员付费前景广阔,而随着优酷、爱奇艺等几个最核心竞争对手的没落,笔者预测,腾讯视频在未来会产生越来越强的增长后劲,成为中国在线视频行业最终的红利受益者。根据最近一个交易日的数据,美国在线视频企业奈飞的市值高达1737亿美金,未来腾讯在内容领域的资本价值也具有同样的想象力。</p><p>另外,随着视频号直播的发展以及腾讯游戏的发展,腾讯在直播打赏、游戏虚拟道具售卖领域的增值服务收入也势必会水涨船高。</p><p><b>再次是腾讯的网络广告业务。</b></p><p>众所周知,用户与流量是腾讯最大的业务优势之一,这为腾讯的网络广告业务打下了重要基础。腾讯最新官方数据显示,当前微信及WeChat的合并月活账户高达12.62亿,QQ的移动端月活账户也保持在5.73亿。除此之外,腾讯还拥有腾讯新闻、腾讯视频、QQ音乐、QQ浏览器、QQ手机管家、应用宝等多个用户过亿的产品。</p><p>相对腾讯旗下产品的巨大用户数与流量,腾讯2020年的网络广告收入只有822.7亿元,这是不相匹配的。不过,这并非腾讯的广告团队客户拓展不力,而是腾讯清醒地认识如果过度压榨流量广告,一方面容易“涸泽而渔”,伤害用户体验;另一方面,如果单纯依赖广告收入,容易让企业养成“赚快钱”的习惯,增加企业的创新惰性。</p><p>所以从创建初期,腾讯就始终没有走完全依赖流量进行广告变现的商业模式,而是坚持通过产品创新,为用户创造新的用户价值,进而获取商业价值。在腾讯2018年业绩解读会上,腾讯总裁刘炽平曾表示,“虽然我们的广告有比较多的潜力,而且我们广告的填充率比国外国内同行低,但是我们不着急很快提升填充率,我们希望稳健的方式针对每一个板块进行长远发展。我们相信这才是对公司最有利,对于用户最有利”。</p><p>一方面,仅朋友圈、微信公众平台、小程序、QQ浏览器与腾讯视频等腾讯体系内当前的流量便足以支撑目前广告收入数倍的增长,另一方面,微信视频号的崛起正为腾讯创造出新的天文数字的流量增量。<b>所以,腾讯不会寻求网络广告收入短期的爆发式增长,但会是一个细水长流,天花板很高的业务。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/04fb8616a6eedc66ff60f2b3bb11db7a\" tg-width=\"886\" tg-height=\"585\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>另外, 由于微信平台实现了小程序、微信支付与企业微信的打通,这就可以很好地帮助广告主将广告连接到小程序商城与企业微信,一方面提升直接的销售转化率,另一方面还可以将客户导流到自己的私域社群进行长期运营。微信广告这种品效合一的优势,是全行业其他任何竞争对手都难以效仿的,将大大提升其对于客户的议价能力。</p><p><b>最后是腾讯的金融科技与企业服务业务。</b></p><p>金融科技与企业服务业务收入是腾讯近几年新崛起的一个收入点。2021年第三季度数据显示,该部分收入同比增长30%至433亿元,已经无限接近网络游戏收入的449亿元(国内部分336亿元,国际部分113亿元)。</p><p>其中金融科技部分主要指的是商业支付与理财服务产生的收入。随着微信支付覆盖到越来越多的交易场景,这带来腾讯商业支付及理财服务交易量和单笔交易金额都在快速增长,进而带动交易手续费与理财佣金收入的增长。另外,最新的一个变化是,基于视频号的直播电商业务正在快速崛起,将为微信带来更大规模的小程序内的交易金额,这会进一步利好金融科技业务的增长。</p><p>当前,腾讯金融科技业务发展的最主要障碍是政策限制。针对金融科技的监管问题,腾讯也在积极配合监管机构,加强风险管理。相信随着腾讯与监管机构一起找到合适的业务边界后,还会迎来较长时间的稳健增长。</p><p>企业服务部分主要指提供IaaS、PaaS与SaaS等产品为核心的企业数字化服务。在2018年930变革,腾讯提出产业互联网战略,成立云与智慧产业事业群之前,腾讯在To B的企业服务领域只有腾讯云这一个具有一定体量的业务,而在930变革之后,腾讯除了在IaaS公有云领域稳步扩大市场份额,在PaaS与SaaS领域也突飞猛进。</p><p>其中,在PaaS领域,腾讯云企业级分布式数据库(TDSQL)现已服务超过3000家客户,横跨金融、公共服务和电信等多个垂直领域;在金融行业垂直领域,TDSQL服务中国前十大银行中的六家,核心系统客户超过20家,未来五年,还将助力1000家金融机构实现核心系统数据库国产化。</p><p><b>在企业协同办公SaaS服务领域,腾讯也出现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的盛景。</b></p><p>据统计,企业微信目前已经服务超过1000万家企业、政府、医院与学校等组织机构,活跃用户超过1.8亿;腾讯文档目前已有超过2亿的月活跃用户,累计创建了超过30亿份文档;腾讯会议用户数也突破了2亿,年参会数超过40亿次,全球覆盖的国家和地区超过220个,是中国最大规模的独立云会议应用。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/99b09c82783bfcae4c83fe94508b80ed\" tg-width=\"750\" tg-height=\"405\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>就在前不久的企业微信4.0版本上,企业微信还实现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的协同整合。这次融合,不只是在企业微信里给腾讯会议和腾讯文档简单地添加了一个入口,而是进行了整体的再设计。</b></p><p>企业微信、腾讯会议与腾讯文档,单就每一个产品来说都是现象级的,而三个现象级产品强强融合带来的一体化办公体验,在行业内更是绝无仅有。</p><p>除了在协同办公领域的SaaS服务取得了行业领先优势之外,为客户提供全天候多渠道的人工智能客户服务的腾讯企点,也已经成为中国本土CRM领域的领先者,目前已经服务了超过100万家企业,并愈来愈多地被大中型企业采用。此外,腾讯还拥有腾讯电子签、腾讯日历等SaaS产品,满足企业用户不同场景的需求。</p><p>云服务是一个巨大市场,同时也在快速增长。例如,2020年全年,亚马逊仅AWS云计算业务的营收规模便达到了453.7亿美元,全年运营利润为135.3亿美元;最新一个财季,微软智能云部门(包括Azure公共云、GitHub和Windows server等服务器产品)的季度营收也达到183.3亿美元,超越生产力和业务流程部门(包括Office、Dynamics和LinkedIn)与个人电脑业务(包括Windows操作系统、广告、设备和游戏),成为微软公司的第一大收入来源。</p><p>在930变革之后的前几年,腾讯的企业服务业务主要是处于培育期,虽然已经有了一定的收入规模,但利润贡献还很小。但在完成技术与产品的沉淀之后,未来几年,以产业数字化为核心的企业服务业务,也很有可能迎来商业化的爆发,成为腾讯的又一个现金牛业务。</p><p>3</p><p>著名的投资人段永平曾在一篇文章中专门写过关于企业估值的话题,他表示,“估值就是个毛估估的东西,如果要用计算器才能算出来的便宜,就不够便宜了”。芒格也曾表示,从来没见巴菲特按着计算器去估值一家企业。</p><p>笔者非常认同段永平的看法,对企业估值,进行大致的估计就行。对于腾讯未来的估值亦是如此,我们其实并不需要太复杂的计算模型,只需要拆解它的几个核心业务,逐一分析业务前景与盈利能力,就可以大致判断,腾讯上述四个业务分别实现营收与利润翻番,对应整体利润超过500亿美金是一个大概率事件。</p><p>500亿美金的净利润,对应20-30倍的市盈率计算,便是1-1.5万亿美金的市值。再加上腾讯是目前国内最具创造力的企业,无论经济周期与技术周期怎么转换,其业务一直生生不息,始终处于中国互联网产业的领先者位置。在当前我们能观察到的业务之外,其在未来也很有可能像之前进化出游戏、微信业务一样,再创造出其他更具商业化潜力的全新业务与产品。</p><p>所以,笔者认为,如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定会是在互联网产业,且大概率会是腾讯。</p></body></html>","source":"lsy1571105524917","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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href=https://mp.weixin.qq.com/s/KMMnIT_XIWV9e08vdYNSUw><strong>砺石商业评论</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>砺石导言:如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定还是会在互联网产业,且大概率会是腾讯。1企业在资本市场上的市值,一直是商业界的热议话题。当前美国已经出现了4家万亿美金市值的企业。其中,苹果、微软、谷歌与亚马逊分别为2.82万亿、2.28万亿、1.86万亿与1.62万亿美金。之后的特斯拉,市值也已经高达9285亿美金,无限逼近万亿美金。这也让中国商业界颇为关注,中国会不会出现自己的万亿美金市值企业...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/KMMnIT_XIWV9e08vdYNSUw\">Web 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由于微信平台实现了小程序、微信支付与企业微信的打通,这就可以很好地帮助广告主将广告连接到小程序商城与企业微信,一方面提升直接的销售转化率,另一方面还可以将客户导流到自己的私域社群进行长期运营。微信广告这种品效合一的优势,是全行业其他任何竞争对手都难以效仿的,将大大提升其对于客户的议价能力。最后是腾讯的金融科技与企业服务业务。金融科技与企业服务业务收入是腾讯近几年新崛起的一个收入点。2021年第三季度数据显示,该部分收入同比增长30%至433亿元,已经无限接近网络游戏收入的449亿元(国内部分336亿元,国际部分113亿元)。其中金融科技部分主要指的是商业支付与理财服务产生的收入。随着微信支付覆盖到越来越多的交易场景,这带来腾讯商业支付及理财服务交易量和单笔交易金额都在快速增长,进而带动交易手续费与理财佣金收入的增长。另外,最新的一个变化是,基于视频号的直播电商业务正在快速崛起,将为微信带来更大规模的小程序内的交易金额,这会进一步利好金融科技业务的增长。当前,腾讯金融科技业务发展的最主要障碍是政策限制。针对金融科技的监管问题,腾讯也在积极配合监管机构,加强风险管理。相信随着腾讯与监管机构一起找到合适的业务边界后,还会迎来较长时间的稳健增长。企业服务部分主要指提供IaaS、PaaS与SaaS等产品为核心的企业数字化服务。在2018年930变革,腾讯提出产业互联网战略,成立云与智慧产业事业群之前,腾讯在To B的企业服务领域只有腾讯云这一个具有一定体量的业务,而在930变革之后,腾讯除了在IaaS公有云领域稳步扩大市场份额,在PaaS与SaaS领域也突飞猛进。其中,在PaaS领域,腾讯云企业级分布式数据库(TDSQL)现已服务超过3000家客户,横跨金融、公共服务和电信等多个垂直领域;在金融行业垂直领域,TDSQL服务中国前十大银行中的六家,核心系统客户超过20家,未来五年,还将助力1000家金融机构实现核心系统数据库国产化。在企业协同办公SaaS服务领域,腾讯也出现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的盛景。据统计,企业微信目前已经服务超过1000万家企业、政府、医院与学校等组织机构,活跃用户超过1.8亿;腾讯文档目前已有超过2亿的月活跃用户,累计创建了超过30亿份文档;腾讯会议用户数也突破了2亿,年参会数超过40亿次,全球覆盖的国家和地区超过220个,是中国最大规模的独立云会议应用。就在前不久的企业微信4.0版本上,企业微信还实现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的协同整合。这次融合,不只是在企业微信里给腾讯会议和腾讯文档简单地添加了一个入口,而是进行了整体的再设计。企业微信、腾讯会议与腾讯文档,单就每一个产品来说都是现象级的,而三个现象级产品强强融合带来的一体化办公体验,在行业内更是绝无仅有。除了在协同办公领域的SaaS服务取得了行业领先优势之外,为客户提供全天候多渠道的人工智能客户服务的腾讯企点,也已经成为中国本土CRM领域的领先者,目前已经服务了超过100万家企业,并愈来愈多地被大中型企业采用。此外,腾讯还拥有腾讯电子签、腾讯日历等SaaS产品,满足企业用户不同场景的需求。云服务是一个巨大市场,同时也在快速增长。例如,2020年全年,亚马逊仅AWS云计算业务的营收规模便达到了453.7亿美元,全年运营利润为135.3亿美元;最新一个财季,微软智能云部门(包括Azure公共云、GitHub和Windows server等服务器产品)的季度营收也达到183.3亿美元,超越生产力和业务流程部门(包括Office、Dynamics和LinkedIn)与个人电脑业务(包括Windows操作系统、广告、设备和游戏),成为微软公司的第一大收入来源。在930变革之后的前几年,腾讯的企业服务业务主要是处于培育期,虽然已经有了一定的收入规模,但利润贡献还很小。但在完成技术与产品的沉淀之后,未来几年,以产业数字化为核心的企业服务业务,也很有可能迎来商业化的爆发,成为腾讯的又一个现金牛业务。3著名的投资人段永平曾在一篇文章中专门写过关于企业估值的话题,他表示,“估值就是个毛估估的东西,如果要用计算器才能算出来的便宜,就不够便宜了”。芒格也曾表示,从来没见巴菲特按着计算器去估值一家企业。笔者非常认同段永平的看法,对企业估值,进行大致的估计就行。对于腾讯未来的估值亦是如此,我们其实并不需要太复杂的计算模型,只需要拆解它的几个核心业务,逐一分析业务前景与盈利能力,就可以大致判断,腾讯上述四个业务分别实现营收与利润翻番,对应整体利润超过500亿美金是一个大概率事件。500亿美金的净利润,对应20-30倍的市盈率计算,便是1-1.5万亿美金的市值。再加上腾讯是目前国内最具创造力的企业,无论经济周期与技术周期怎么转换,其业务一直生生不息,始终处于中国互联网产业的领先者位置。在当前我们能观察到的业务之外,其在未来也很有可能像之前进化出游戏、微信业务一样,再创造出其他更具商业化潜力的全新业务与产品。所以,笔者认为,如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定会是在互联网产业,且大概率会是腾讯。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1099,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":688687452,"gmtCreate":1657625444378,"gmtModify":1704867801657,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)","listText":"实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)","text":"实际上对于上市已经超过6个月的,超过5%的股东减持,并不需要像A股那样事前公告,只需减持后按规定时间内申报即可。???真的吗?(⊙x⊙;)","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":8,"commentSize":5,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/688687452","repostId":"2250917919","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1336,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":668496933,"gmtCreate":1665031814822,"gmtModify":1665033302701,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。","listText":"以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。","text":"以史为鉴个屁,纯粹是跌太多了反弹。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":7,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/668496933","repostId":"2273082192","repostType":2,"repost":{"id":"2273082192","weMediaInfo":{"introduction":"中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业,总部位于上海陆家嘴金融中心。","home_visible":1,"media_name":"Wind万得","id":"99","head_image":"https://static.tigerbbs.com/c71e30d1317b4a5cb20a41998e10ac68"},"pubTimestamp":1665015249,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2273082192?lang=&edition=full","pubTime":"2022-10-06 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href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>涨逾8%。假期消费概念股涨幅居前,<a href=\"https://laohu8.com/S/09922\">九毛九</a>涨近15%,终止收购<a href=\"https://laohu8.com/S/02007\">碧桂园</a>旗下广州国际金融城项目公司26%股权事项;华住集团涨逾10%,<a href=\"https://laohu8.com/S/02150\">奈雪的茶</a>涨逾9%。个股方面,<a href=\"https://laohu8.com/S/02313\">申洲国际</a>涨逾13%,领涨蓝筹。<a href=\"https://laohu8.com/S/01211\">比亚迪股份</a>涨逾9%。<a href=\"https://laohu8.com/S/HBC\">汇丰控股</a>涨逾5%,消息称其正考虑以数十亿英镑的价格出售加拿大业务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d3fef85302944f169001ab8fa70cb22e\" tg-width=\"442\" tg-height=\"505\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从行业表现看,恒生行业指数日内全线上涨,资讯科技业涨7.27%,非必需性消费涨6.78%,金融业涨5.84%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8a684507be6146c8874cb703f9442a45\" tg-width=\"655\" tg-height=\"993\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 香港拟新增人民币股票交易柜台 //</b></p><p>除欧美市场强势反弹外,<b>10月3日,香港特区财经事务及库务局局长许正宇出席特区立法会财经事务委员会会议时,提出有关豁免市场庄家就双币股票进行特定交易涉及的股票买卖印花税的立法建议。</b>相关消息对市场也起到提振左右。</p><p>许正宇在会上表示,目标是年内向特区立法会提交草案。港交所在条例草案经立法会通过后咨询市场意见,计划在2023年上半年推出双币股票市场庄家机制。</p><p>许正宇表示,有关措施主要涉及市场庄家在同一股份港元、人民币交易柜台之间的流通性提供和套利交易中,免除股票印花税,降低交易成本,从而收窄两个柜台的价差。</p><p>许正宇称,近期人民币汇价兑美元持续走弱,目前是推动人民币股票发展的好时机,任何市场的发展都涉及供需两方。豁免市场庄家印花税是从供应着手,发行人和南向通投资者都有足够需求。</p><p>他解释,相对于以往推动“双币双股”,目前内地投资者经港股通南向交易,有明显的人民币交易需求,而财库局与发行人接触时,它们也有兴趣推出人民币柜台,会继续在供求两边继续努力。</p><p>立法会会议后,多家蓝筹股在3日下午表态预告研究增设人民币交易柜台,最新包括<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a> 、港交所 、<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a> 、<a href=\"https://laohu8.com/S/601988\">中国银行</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00291\">华润啤酒</a>等。</p><p>中国平安H股自65个月低位大幅反弹,收盘涨幅近10%,为3月17日以来最佳盘中表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a2fe28b8e2f94dbd9dfc321cc5ef77db\" tg-width=\"726\" tg-height=\"548\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 恒指估值优势十分突出 //</b></p><p>从恒生指数最近10年市盈率变化来看,当前整体市盈率仅8倍左右,已经大幅低于机会值,显著的估值洼地效应也是此次暴涨的一个重要导火索。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58b456bfe9054efea4c9580749b639e2\" tg-width=\"818\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 单日暴涨5%历史罕见 //</b></p><p>从最近十几年的统计数据来看,恒生指数单日涨幅超过5%十分罕见,其中比较集中的一个时间段是2008年底-2009年初,期间全球金融市场在经历了金融危机后快速反弹,因此行情波动较大。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ce86d7349c994dac94fb4d0ad4ab74fb\" tg-width=\"437\" tg-height=\"687\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>而在2010年以后的10多年时间里,恒生指数单日涨幅超过5%的仅有6次,单日涨幅超过4%的也只有12次。10月5日恒指涨幅为5.90%,位列2010年以来涨幅榜第三名。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a955df299bd14db684886f0225dddbf4\" tg-width=\"439\" tg-height=\"466\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从时间段来看,恒指大幅上涨主要集中在4个区间段:</p><p><b>第一次是2011年10月-12月,当时恒指跌破17000点后快速反弹,随后至2015年5月,走出了一波三年多震荡反弹行情。</b></p><p><b>第二次是2015年年中,和A股一样,经历了一波剧烈的市场波动期,随后2016年开始至2018年初,恒指走出了一波几乎翻倍的单边上涨行情。</b></p><p><b>第三次是2020年3月份,受全球新冠疫情影响,市场剧烈波动,但随后至2021年初,恒指走出了一波50%以上的上涨行情。</b></p><p><b>第四次是2022年3月份,恒指快速下挫跌破19000点后的强势反弹行情。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2df427fca7e541b5a398cf7682d70cbf\" tg-width=\"780\" tg-height=\"513\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>对比历史来看,恒指出现极端上涨行情之后,往往意味着一波主升浪的开启,今年以来,恒指多次暴涨,未来行情将如何演绎我们将拭目以待。</p></body></html>","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>港股史诗级暴涨,恒指飙升1000点,大级别行情正在酝酿?</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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href=\"https://laohu8.com/S/HBC\">汇丰控股</a>涨逾5%,消息称其正考虑以数十亿英镑的价格出售加拿大业务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d3fef85302944f169001ab8fa70cb22e\" tg-width=\"442\" tg-height=\"505\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从行业表现看,恒生行业指数日内全线上涨,资讯科技业涨7.27%,非必需性消费涨6.78%,金融业涨5.84%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8a684507be6146c8874cb703f9442a45\" tg-width=\"655\" tg-height=\"993\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 香港拟新增人民币股票交易柜台 //</b></p><p>除欧美市场强势反弹外,<b>10月3日,香港特区财经事务及库务局局长许正宇出席特区立法会财经事务委员会会议时,提出有关豁免市场庄家就双币股票进行特定交易涉及的股票买卖印花税的立法建议。</b>相关消息对市场也起到提振左右。</p><p>许正宇在会上表示,目标是年内向特区立法会提交草案。港交所在条例草案经立法会通过后咨询市场意见,计划在2023年上半年推出双币股票市场庄家机制。</p><p>许正宇表示,有关措施主要涉及市场庄家在同一股份港元、人民币交易柜台之间的流通性提供和套利交易中,免除股票印花税,降低交易成本,从而收窄两个柜台的价差。</p><p>许正宇称,近期人民币汇价兑美元持续走弱,目前是推动人民币股票发展的好时机,任何市场的发展都涉及供需两方。豁免市场庄家印花税是从供应着手,发行人和南向通投资者都有足够需求。</p><p>他解释,相对于以往推动“双币双股”,目前内地投资者经港股通南向交易,有明显的人民币交易需求,而财库局与发行人接触时,它们也有兴趣推出人民币柜台,会继续在供求两边继续努力。</p><p>立法会会议后,多家蓝筹股在3日下午表态预告研究增设人民币交易柜台,最新包括<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a> 、港交所 、<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a> 、<a href=\"https://laohu8.com/S/601988\">中国银行</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00291\">华润啤酒</a>等。</p><p>中国平安H股自65个月低位大幅反弹,收盘涨幅近10%,为3月17日以来最佳盘中表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a2fe28b8e2f94dbd9dfc321cc5ef77db\" tg-width=\"726\" tg-height=\"548\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 恒指估值优势十分突出 //</b></p><p>从恒生指数最近10年市盈率变化来看,当前整体市盈率仅8倍左右,已经大幅低于机会值,显著的估值洼地效应也是此次暴涨的一个重要导火索。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58b456bfe9054efea4c9580749b639e2\" tg-width=\"818\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>// 单日暴涨5%历史罕见 //</b></p><p>从最近十几年的统计数据来看,恒生指数单日涨幅超过5%十分罕见,其中比较集中的一个时间段是2008年底-2009年初,期间全球金融市场在经历了金融危机后快速反弹,因此行情波动较大。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ce86d7349c994dac94fb4d0ad4ab74fb\" tg-width=\"437\" tg-height=\"687\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>而在2010年以后的10多年时间里,恒生指数单日涨幅超过5%的仅有6次,单日涨幅超过4%的也只有12次。10月5日恒指涨幅为5.90%,位列2010年以来涨幅榜第三名。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a955df299bd14db684886f0225dddbf4\" tg-width=\"439\" tg-height=\"466\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>从时间段来看,恒指大幅上涨主要集中在4个区间段:</p><p><b>第一次是2011年10月-12月,当时恒指跌破17000点后快速反弹,随后至2015年5月,走出了一波三年多震荡反弹行情。</b></p><p><b>第二次是2015年年中,和A股一样,经历了一波剧烈的市场波动期,随后2016年开始至2018年初,恒指走出了一波几乎翻倍的单边上涨行情。</b></p><p><b>第三次是2020年3月份,受全球新冠疫情影响,市场剧烈波动,但随后至2021年初,恒指走出了一波50%以上的上涨行情。</b></p><p><b>第四次是2022年3月份,恒指快速下挫跌破19000点后的强势反弹行情。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2df427fca7e541b5a398cf7682d70cbf\" tg-width=\"780\" tg-height=\"513\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>对比历史来看,恒指出现极端上涨行情之后,往往意味着一波主升浪的开启,今年以来,恒指多次暴涨,未来行情将如何演绎我们将拭目以待。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/38508134c6853c521e764dc952e7334a","relate_stocks":{"513600":"恒生指数ETF","HSI":"恒生指数","02833":"恒指ETF"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2273082192","content_text":"对比历史来看,恒指出现极端上涨行情之后,往往意味着一波主升浪的开启。受欧美股市连续两天大涨影响,港股10月5日大幅高开后强劲拉升,恒生指数涨超5%,恒生科技指数涨超7%。此外,10月4日澳洲央行加息幅度低于预期,且“美联储转向”的预期重燃,亦进一步提振多头信心。截至10月5日收盘,香港恒生指数涨5.9%报18087.97点,收复18000点;恒生科技指数涨7.54%报3685.51点,恒生国企指数涨6.28%报6224.61点,恒生红筹指数涨3.29%报3476.38点,大市成交1054.68亿港元。恒指成分股市值前20名公司全线大涨。龙头科技股集体大涨,京东集团涨逾10%,网易、美团、阿里巴巴涨逾8%。假期消费概念股涨幅居前,九毛九涨近15%,终止收购碧桂园旗下广州国际金融城项目公司26%股权事项;华住集团涨逾10%,奈雪的茶涨逾9%。个股方面,申洲国际涨逾13%,领涨蓝筹。比亚迪股份涨逾9%。汇丰控股涨逾5%,消息称其正考虑以数十亿英镑的价格出售加拿大业务。从行业表现看,恒生行业指数日内全线上涨,资讯科技业涨7.27%,非必需性消费涨6.78%,金融业涨5.84%。// 香港拟新增人民币股票交易柜台 //除欧美市场强势反弹外,10月3日,香港特区财经事务及库务局局长许正宇出席特区立法会财经事务委员会会议时,提出有关豁免市场庄家就双币股票进行特定交易涉及的股票买卖印花税的立法建议。相关消息对市场也起到提振左右。许正宇在会上表示,目标是年内向特区立法会提交草案。港交所在条例草案经立法会通过后咨询市场意见,计划在2023年上半年推出双币股票市场庄家机制。许正宇表示,有关措施主要涉及市场庄家在同一股份港元、人民币交易柜台之间的流通性提供和套利交易中,免除股票印花税,降低交易成本,从而收窄两个柜台的价差。许正宇称,近期人民币汇价兑美元持续走弱,目前是推动人民币股票发展的好时机,任何市场的发展都涉及供需两方。豁免市场庄家印花税是从供应着手,发行人和南向通投资者都有足够需求。他解释,相对于以往推动“双币双股”,目前内地投资者经港股通南向交易,有明显的人民币交易需求,而财库局与发行人接触时,它们也有兴趣推出人民币柜台,会继续在供求两边继续努力。立法会会议后,多家蓝筹股在3日下午表态预告研究增设人民币交易柜台,最新包括中国平安 、港交所 、新世界 、中国银行、华润啤酒等。中国平安H股自65个月低位大幅反弹,收盘涨幅近10%,为3月17日以来最佳盘中表现。// 恒指估值优势十分突出 //从恒生指数最近10年市盈率变化来看,当前整体市盈率仅8倍左右,已经大幅低于机会值,显著的估值洼地效应也是此次暴涨的一个重要导火索。// 单日暴涨5%历史罕见 //从最近十几年的统计数据来看,恒生指数单日涨幅超过5%十分罕见,其中比较集中的一个时间段是2008年底-2009年初,期间全球金融市场在经历了金融危机后快速反弹,因此行情波动较大。而在2010年以后的10多年时间里,恒生指数单日涨幅超过5%的仅有6次,单日涨幅超过4%的也只有12次。10月5日恒指涨幅为5.90%,位列2010年以来涨幅榜第三名。从时间段来看,恒指大幅上涨主要集中在4个区间段:第一次是2011年10月-12月,当时恒指跌破17000点后快速反弹,随后至2015年5月,走出了一波三年多震荡反弹行情。第二次是2015年年中,和A股一样,经历了一波剧烈的市场波动期,随后2016年开始至2018年初,恒指走出了一波几乎翻倍的单边上涨行情。第三次是2020年3月份,受全球新冠疫情影响,市场剧烈波动,但随后至2021年初,恒指走出了一波50%以上的上涨行情。第四次是2022年3月份,恒指快速下挫跌破19000点后的强势反弹行情。对比历史来看,恒指出现极端上涨行情之后,往往意味着一波主升浪的开启,今年以来,恒指多次暴涨,未来行情将如何演绎我们将拭目以待。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1075,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":612769716,"gmtCreate":1652585517835,"gmtModify":1652586779434,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"A股啥尿性能比吗?再过10年,搞不好还是原地踏步","listText":"A股啥尿性能比吗?再过10年,搞不好还是原地踏步","text":"A股啥尿性能比吗?再过10年,搞不好还是原地踏步","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/612769716","repostId":"2235455989","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":767,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":659379927,"gmtCreate":1679807200970,"gmtModify":1679807202621,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"这口气不是一般的大啊","listText":"这口气不是一般的大啊","text":"这口气不是一般的大啊","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659379927","repostId":"2322765761","repostType":2,"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"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"?</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"一本正经地胡说八道"。</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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发布之后,百度团队焦虑地意识到,他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平,但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”在我们与李彦宏的这场访谈中,他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争,以及中国大模型的创业者们该如何选择。“创业公司完全不用担心市场是不是足够大”,谈到文心的时候他也是这么说的,“只有出来之后才有机会更快地去迭代,去提升”。“嗯,开始行动就好。”以下是对谈内容,经 Founder Park 编辑整理。本次对谈嘉宾:李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官骆轶航 品玩创始人、CEO蒋涛 CSDN 创始人、CEO01 李彦宏:3 月 16 日内测是我拍板的,对文心一言达到的水准比较满意张鹏:我相信百度作为在中国第一个内测类似于 ChatGPT 这样类型的产品,本身是个情理之中,但速度又有点意料之外。我听到外界一个有意思的传说,说百度经历过大概 40 天的冲刺,然后能够迅速交付产品出来,让大家非常吃惊。所以我挺好奇这 40 天冲刺到底经历了些什么?能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程?李彦宏:40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工智能十几年了,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。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 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。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":489,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":616190512,"gmtCreate":1651547384362,"gmtModify":1651548078391,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"鹅厂没反应吗?","listText":"鹅厂没反应吗?","text":"鹅厂没反应吗?","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/616190512","repostId":"2232709417","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1102,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":631503781,"gmtCreate":1644817715950,"gmtModify":1644819502213,"author":{"id":"4107088701865290","authorId":"4107088701865290","authorIdStr":"4107088701865290","name":"ZERO_3473","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8f9e42e28165fe7e65cc328ef797e88","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"一个逻辑驳斥你就够了,那就是政府要做数字货币,前提就是阿里和腾讯支付要先完蛋,腾讯长期走别人的路让别人无路可走的企业文化口碑多差有目共睹,势必难以抬头。","listText":"一个逻辑驳斥你就够了,那就是政府要做数字货币,前提就是阿里和腾讯支付要先完蛋,腾讯长期走别人的路让别人无路可走的企业文化口碑多差有目共睹,势必难以抬头。","text":"一个逻辑驳斥你就够了,那就是政府要做数字货币,前提就是阿里和腾讯支付要先完蛋,腾讯长期走别人的路让别人无路可走的企业文化口碑多差有目共睹,势必难以抬头。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/631503781","repostId":"1126133701","repostType":2,"repost":{"id":"1126133701","pubTimestamp":1644796117,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1126133701?lang=&edition=full","pubTime":"2022-02-14 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src=\"https://static.tigerbbs.com/86e0ec71417815ff5075e3ee1505d4e0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在网络游戏市场,强者越强的马太效应极为明显,处于行业领先地位的腾讯只要不犯错,其将会占据越来越大的市场份额。另外,网络游戏还依旧是一个市场规模不断扩大的领域。</p><p>值得一提的是,腾讯游戏的海外业务正在形成良好的发展势能,成为拉动腾讯游戏长期增长的关键点。以2020年第四季度为例,腾讯海外游戏收入98亿元,已经占到腾讯网络游戏整体季度营收391亿元的25%,43%的同比增长速度更是远超整体增速的29%。此外,腾讯与任天堂的合作,也让腾讯游戏开始将业务扩展至游戏主机领域。</p><p>一方面是整体市场规模的增加,另一方面是市场份额的增加。所以,腾讯游戏在当前基础上,再实现营收与利润的翻番也并非难事。</p><p><b>其次,腾讯基于社交网络的增值服务收入也具有强劲的增长动能。</b></p><p>腾讯的社交网络增值服务收入主要包括在线视频、在线音乐、在线文学等精品内容领域的会员付费服务,以及直播平台的直播打赏与游戏虚拟道具售卖等服务。</p><p>目前,腾讯视频、腾讯音乐、腾讯文学、腾讯体育、腾讯动漫、腾讯电影与企鹅影视已经构成了全球最大规模的内容产品矩阵。尤其是作为内容产业旗舰业务的腾讯视频,在经历多年的红海厮杀后,已经成为中国在线视频领域的绝对领先者。2021年第三季度的最新数据显示,腾讯当前收费增值服务付费会员数已经达到2.35亿,其中视频付费会员数也达到了1.29亿。</p><p>中国在线视频领域会员付费前景广阔,而随着优酷、爱奇艺等几个最核心竞争对手的没落,笔者预测,腾讯视频在未来会产生越来越强的增长后劲,成为中国在线视频行业最终的红利受益者。根据最近一个交易日的数据,美国在线视频企业奈飞的市值高达1737亿美金,未来腾讯在内容领域的资本价值也具有同样的想象力。</p><p>另外,随着视频号直播的发展以及腾讯游戏的发展,腾讯在直播打赏、游戏虚拟道具售卖领域的增值服务收入也势必会水涨船高。</p><p><b>再次是腾讯的网络广告业务。</b></p><p>众所周知,用户与流量是腾讯最大的业务优势之一,这为腾讯的网络广告业务打下了重要基础。腾讯最新官方数据显示,当前微信及WeChat的合并月活账户高达12.62亿,QQ的移动端月活账户也保持在5.73亿。除此之外,腾讯还拥有腾讯新闻、腾讯视频、QQ音乐、QQ浏览器、QQ手机管家、应用宝等多个用户过亿的产品。</p><p>相对腾讯旗下产品的巨大用户数与流量,腾讯2020年的网络广告收入只有822.7亿元,这是不相匹配的。不过,这并非腾讯的广告团队客户拓展不力,而是腾讯清醒地认识如果过度压榨流量广告,一方面容易“涸泽而渔”,伤害用户体验;另一方面,如果单纯依赖广告收入,容易让企业养成“赚快钱”的习惯,增加企业的创新惰性。</p><p>所以从创建初期,腾讯就始终没有走完全依赖流量进行广告变现的商业模式,而是坚持通过产品创新,为用户创造新的用户价值,进而获取商业价值。在腾讯2018年业绩解读会上,腾讯总裁刘炽平曾表示,“虽然我们的广告有比较多的潜力,而且我们广告的填充率比国外国内同行低,但是我们不着急很快提升填充率,我们希望稳健的方式针对每一个板块进行长远发展。我们相信这才是对公司最有利,对于用户最有利”。</p><p>一方面,仅朋友圈、微信公众平台、小程序、QQ浏览器与腾讯视频等腾讯体系内当前的流量便足以支撑目前广告收入数倍的增长,另一方面,微信视频号的崛起正为腾讯创造出新的天文数字的流量增量。<b>所以,腾讯不会寻求网络广告收入短期的爆发式增长,但会是一个细水长流,天花板很高的业务。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/04fb8616a6eedc66ff60f2b3bb11db7a\" tg-width=\"886\" tg-height=\"585\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>另外, 由于微信平台实现了小程序、微信支付与企业微信的打通,这就可以很好地帮助广告主将广告连接到小程序商城与企业微信,一方面提升直接的销售转化率,另一方面还可以将客户导流到自己的私域社群进行长期运营。微信广告这种品效合一的优势,是全行业其他任何竞争对手都难以效仿的,将大大提升其对于客户的议价能力。</p><p><b>最后是腾讯的金融科技与企业服务业务。</b></p><p>金融科技与企业服务业务收入是腾讯近几年新崛起的一个收入点。2021年第三季度数据显示,该部分收入同比增长30%至433亿元,已经无限接近网络游戏收入的449亿元(国内部分336亿元,国际部分113亿元)。</p><p>其中金融科技部分主要指的是商业支付与理财服务产生的收入。随着微信支付覆盖到越来越多的交易场景,这带来腾讯商业支付及理财服务交易量和单笔交易金额都在快速增长,进而带动交易手续费与理财佣金收入的增长。另外,最新的一个变化是,基于视频号的直播电商业务正在快速崛起,将为微信带来更大规模的小程序内的交易金额,这会进一步利好金融科技业务的增长。</p><p>当前,腾讯金融科技业务发展的最主要障碍是政策限制。针对金融科技的监管问题,腾讯也在积极配合监管机构,加强风险管理。相信随着腾讯与监管机构一起找到合适的业务边界后,还会迎来较长时间的稳健增长。</p><p>企业服务部分主要指提供IaaS、PaaS与SaaS等产品为核心的企业数字化服务。在2018年930变革,腾讯提出产业互联网战略,成立云与智慧产业事业群之前,腾讯在To B的企业服务领域只有腾讯云这一个具有一定体量的业务,而在930变革之后,腾讯除了在IaaS公有云领域稳步扩大市场份额,在PaaS与SaaS领域也突飞猛进。</p><p>其中,在PaaS领域,腾讯云企业级分布式数据库(TDSQL)现已服务超过3000家客户,横跨金融、公共服务和电信等多个垂直领域;在金融行业垂直领域,TDSQL服务中国前十大银行中的六家,核心系统客户超过20家,未来五年,还将助力1000家金融机构实现核心系统数据库国产化。</p><p><b>在企业协同办公SaaS服务领域,腾讯也出现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的盛景。</b></p><p>据统计,企业微信目前已经服务超过1000万家企业、政府、医院与学校等组织机构,活跃用户超过1.8亿;腾讯文档目前已有超过2亿的月活跃用户,累计创建了超过30亿份文档;腾讯会议用户数也突破了2亿,年参会数超过40亿次,全球覆盖的国家和地区超过220个,是中国最大规模的独立云会议应用。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/99b09c82783bfcae4c83fe94508b80ed\" tg-width=\"750\" tg-height=\"405\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>就在前不久的企业微信4.0版本上,企业微信还实现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的协同整合。这次融合,不只是在企业微信里给腾讯会议和腾讯文档简单地添加了一个入口,而是进行了整体的再设计。</b></p><p>企业微信、腾讯会议与腾讯文档,单就每一个产品来说都是现象级的,而三个现象级产品强强融合带来的一体化办公体验,在行业内更是绝无仅有。</p><p>除了在协同办公领域的SaaS服务取得了行业领先优势之外,为客户提供全天候多渠道的人工智能客户服务的腾讯企点,也已经成为中国本土CRM领域的领先者,目前已经服务了超过100万家企业,并愈来愈多地被大中型企业采用。此外,腾讯还拥有腾讯电子签、腾讯日历等SaaS产品,满足企业用户不同场景的需求。</p><p>云服务是一个巨大市场,同时也在快速增长。例如,2020年全年,亚马逊仅AWS云计算业务的营收规模便达到了453.7亿美元,全年运营利润为135.3亿美元;最新一个财季,微软智能云部门(包括Azure公共云、GitHub和Windows server等服务器产品)的季度营收也达到183.3亿美元,超越生产力和业务流程部门(包括Office、Dynamics和LinkedIn)与个人电脑业务(包括Windows操作系统、广告、设备和游戏),成为微软公司的第一大收入来源。</p><p>在930变革之后的前几年,腾讯的企业服务业务主要是处于培育期,虽然已经有了一定的收入规模,但利润贡献还很小。但在完成技术与产品的沉淀之后,未来几年,以产业数字化为核心的企业服务业务,也很有可能迎来商业化的爆发,成为腾讯的又一个现金牛业务。</p><p>3</p><p>著名的投资人段永平曾在一篇文章中专门写过关于企业估值的话题,他表示,“估值就是个毛估估的东西,如果要用计算器才能算出来的便宜,就不够便宜了”。芒格也曾表示,从来没见巴菲特按着计算器去估值一家企业。</p><p>笔者非常认同段永平的看法,对企业估值,进行大致的估计就行。对于腾讯未来的估值亦是如此,我们其实并不需要太复杂的计算模型,只需要拆解它的几个核心业务,逐一分析业务前景与盈利能力,就可以大致判断,腾讯上述四个业务分别实现营收与利润翻番,对应整体利润超过500亿美金是一个大概率事件。</p><p>500亿美金的净利润,对应20-30倍的市盈率计算,便是1-1.5万亿美金的市值。再加上腾讯是目前国内最具创造力的企业,无论经济周期与技术周期怎么转换,其业务一直生生不息,始终处于中国互联网产业的领先者位置。在当前我们能观察到的业务之外,其在未来也很有可能像之前进化出游戏、微信业务一样,再创造出其他更具商业化潜力的全新业务与产品。</p><p>所以,笔者认为,如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定会是在互联网产业,且大概率会是腾讯。</p></body></html>","source":"lsy1571105524917","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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href=https://mp.weixin.qq.com/s/KMMnIT_XIWV9e08vdYNSUw><strong>砺石商业评论</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>砺石导言:如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定还是会在互联网产业,且大概率会是腾讯。1企业在资本市场上的市值,一直是商业界的热议话题。当前美国已经出现了4家万亿美金市值的企业。其中,苹果、微软、谷歌与亚马逊分别为2.82万亿、2.28万亿、1.86万亿与1.62万亿美金。之后的特斯拉,市值也已经高达9285亿美金,无限逼近万亿美金。这也让中国商业界颇为关注,中国会不会出现自己的万亿美金市值企业...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/KMMnIT_XIWV9e08vdYNSUw\">Web 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由于微信平台实现了小程序、微信支付与企业微信的打通,这就可以很好地帮助广告主将广告连接到小程序商城与企业微信,一方面提升直接的销售转化率,另一方面还可以将客户导流到自己的私域社群进行长期运营。微信广告这种品效合一的优势,是全行业其他任何竞争对手都难以效仿的,将大大提升其对于客户的议价能力。最后是腾讯的金融科技与企业服务业务。金融科技与企业服务业务收入是腾讯近几年新崛起的一个收入点。2021年第三季度数据显示,该部分收入同比增长30%至433亿元,已经无限接近网络游戏收入的449亿元(国内部分336亿元,国际部分113亿元)。其中金融科技部分主要指的是商业支付与理财服务产生的收入。随着微信支付覆盖到越来越多的交易场景,这带来腾讯商业支付及理财服务交易量和单笔交易金额都在快速增长,进而带动交易手续费与理财佣金收入的增长。另外,最新的一个变化是,基于视频号的直播电商业务正在快速崛起,将为微信带来更大规模的小程序内的交易金额,这会进一步利好金融科技业务的增长。当前,腾讯金融科技业务发展的最主要障碍是政策限制。针对金融科技的监管问题,腾讯也在积极配合监管机构,加强风险管理。相信随着腾讯与监管机构一起找到合适的业务边界后,还会迎来较长时间的稳健增长。企业服务部分主要指提供IaaS、PaaS与SaaS等产品为核心的企业数字化服务。在2018年930变革,腾讯提出产业互联网战略,成立云与智慧产业事业群之前,腾讯在To B的企业服务领域只有腾讯云这一个具有一定体量的业务,而在930变革之后,腾讯除了在IaaS公有云领域稳步扩大市场份额,在PaaS与SaaS领域也突飞猛进。其中,在PaaS领域,腾讯云企业级分布式数据库(TDSQL)现已服务超过3000家客户,横跨金融、公共服务和电信等多个垂直领域;在金融行业垂直领域,TDSQL服务中国前十大银行中的六家,核心系统客户超过20家,未来五年,还将助力1000家金融机构实现核心系统数据库国产化。在企业协同办公SaaS服务领域,腾讯也出现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的盛景。据统计,企业微信目前已经服务超过1000万家企业、政府、医院与学校等组织机构,活跃用户超过1.8亿;腾讯文档目前已有超过2亿的月活跃用户,累计创建了超过30亿份文档;腾讯会议用户数也突破了2亿,年参会数超过40亿次,全球覆盖的国家和地区超过220个,是中国最大规模的独立云会议应用。就在前不久的企业微信4.0版本上,企业微信还实现了“企业微信+腾讯会议+腾讯文档”一门三杰的协同整合。这次融合,不只是在企业微信里给腾讯会议和腾讯文档简单地添加了一个入口,而是进行了整体的再设计。企业微信、腾讯会议与腾讯文档,单就每一个产品来说都是现象级的,而三个现象级产品强强融合带来的一体化办公体验,在行业内更是绝无仅有。除了在协同办公领域的SaaS服务取得了行业领先优势之外,为客户提供全天候多渠道的人工智能客户服务的腾讯企点,也已经成为中国本土CRM领域的领先者,目前已经服务了超过100万家企业,并愈来愈多地被大中型企业采用。此外,腾讯还拥有腾讯电子签、腾讯日历等SaaS产品,满足企业用户不同场景的需求。云服务是一个巨大市场,同时也在快速增长。例如,2020年全年,亚马逊仅AWS云计算业务的营收规模便达到了453.7亿美元,全年运营利润为135.3亿美元;最新一个财季,微软智能云部门(包括Azure公共云、GitHub和Windows server等服务器产品)的季度营收也达到183.3亿美元,超越生产力和业务流程部门(包括Office、Dynamics和LinkedIn)与个人电脑业务(包括Windows操作系统、广告、设备和游戏),成为微软公司的第一大收入来源。在930变革之后的前几年,腾讯的企业服务业务主要是处于培育期,虽然已经有了一定的收入规模,但利润贡献还很小。但在完成技术与产品的沉淀之后,未来几年,以产业数字化为核心的企业服务业务,也很有可能迎来商业化的爆发,成为腾讯的又一个现金牛业务。3著名的投资人段永平曾在一篇文章中专门写过关于企业估值的话题,他表示,“估值就是个毛估估的东西,如果要用计算器才能算出来的便宜,就不够便宜了”。芒格也曾表示,从来没见巴菲特按着计算器去估值一家企业。笔者非常认同段永平的看法,对企业估值,进行大致的估计就行。对于腾讯未来的估值亦是如此,我们其实并不需要太复杂的计算模型,只需要拆解它的几个核心业务,逐一分析业务前景与盈利能力,就可以大致判断,腾讯上述四个业务分别实现营收与利润翻番,对应整体利润超过500亿美金是一个大概率事件。500亿美金的净利润,对应20-30倍的市盈率计算,便是1-1.5万亿美金的市值。再加上腾讯是目前国内最具创造力的企业,无论经济周期与技术周期怎么转换,其业务一直生生不息,始终处于中国互联网产业的领先者位置。在当前我们能观察到的业务之外,其在未来也很有可能像之前进化出游戏、微信业务一样,再创造出其他更具商业化潜力的全新业务与产品。所以,笔者认为,如果中国出现一家万亿美金市值的企业,一定会是在互联网产业,且大概率会是腾讯。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1099,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}