無挖孔、無凸起、性能狂暴,紅魔這款遊戲手機成了

無挖孔、無凸起、性能狂暴,紅魔這款遊戲手機成了

在不得不說,在這個日趨同化的手機市場中,紅魔確實是一個相當獨特的異樣存在。

在整個遊戲手機品類,都因爲高通驍龍的能耗比提升而苦苦掙扎的時候,紅魔倒是始終堅持着自己的一套產品理念,直板機身加主動散熱,要的就是一個性能釋放拉滿。

在整個行業的旗艦手機,都因爲不斷堆料的影像模組而變得越來越駝背時,紅魔居然真的就給你玩純平後攝設計,這甚至可能是近四五年來,整個手機市場上僅此一家的產品。

(圖源:紅魔)

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最重要的是,作爲網友意見的集大成者,紅魔真的成功吸引了一批擁躉,在幾家大廠的子品牌旗艦賣到3000元左右時,這款產品居然還能賣到4399元起,京東銷量甚至比魅族21還要高……

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哪怕是小雷,看到這一幕也是目瞪口呆。

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這次,小雷也是在年前專門搞到了一臺紅魔 9 Pro暗夜騎士版,甚至還準備了專門適配NS模擬器的手柄配件,來和大家詳細聊聊這款產品的深度遊戲性能體驗。

外觀:一抹純平

雖說紅魔9 Pro是個主打性能的手機,但是,我們還是想從外觀設計開始談起。

不知道從什麼時候開始,手機正面的屏幕挖孔和背面的模組軸突起,成爲幾乎每一款產品的標配。

在這裡,我們姑且不談這種現象背後的原因,只談這種現象給我們帶來的影響——

一來,影響了手機正面的屏幕觀感;二來,影響了橫握狀態下的使用感受,不平整的手機背面,在橫握時難免會擋到用戶的食指與中指,空留下一隻無處安放的左手。

(圖源:ROG)

就連最新的ROG Phone 8,也爲了容納下IMX890傳感器,將原本又薄又窄的相機模組迭代爲凸起式的階梯三攝模組,後攝模組的凸起程度幾乎趕上了中框的厚度水平。

紅魔覺得這樣不行。

於是乎,紅魔9 Pro破天荒地端出了一份純平設計。

(圖源:雷科技)

雖然從嚴格意義上來說,這臺機子的補光燈區域依然有難以察覺的些許凸起,但是除此以外,整臺機子就像是一個由正反兩面純平玻璃包括起來的鑲邊金屬板,擁有着和其他同時代產品截然不同的工業之美。

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在我這個前MIX用戶看來,這絕對是紅魔今年最大的亮點。

正面嘛,紅魔傳統的屏下攝像頭設計。

(圖源:雷科技)

這塊嶄新的「真.全面屏」,雖然沒達到1.5K分辨率,但是高達93.7的屏佔比,搭配上幾乎完美無“缺”的顯示效果。

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誒,市面上這些打孔屏都要被打下去了。

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背面嘛,這次紅魔整了新花樣,把整個三攝模組塞在了一塊純平玻璃背板下。

(圖源:雷科技)

儘管相較一般手機,紅魔9 Pro的影像模組體積大幅縮小,但是50MP GN5(OIS)+50MP JN1+2MP微距的組合,甚至要比前代更強一點,滿足遊戲玩家的掃碼拍照需求估計沒啥問題。

再往下,是主動散熱風扇。

(圖源:雷科技)

這次紅魔特地爲這個風扇加入了可自定義的全套RGB,相關的燈效在手機系統裡的很多地方都能調整,主打一個騷氣。

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至於散熱系統的運作方式嘛,我畫個示意圖你們大概就知道了。

(圖源:雷科技)

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不得不說,這一整套設計,確實很符合我對遊戲手機的想象。

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性能:千鈞之力

這看完了整機最騷的地方,也是時候說一說性能的事情了。

這裡我們簡單一點,就在基礎模式+均衡散熱的情況下進行跑分。

隨手一跑,安兔兔212W分。

(圖源:雷科技)

雖然沒有宣傳中220W那麼高,但在驍龍8 Gen3裡面也是鶴立雞羣了。

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在考驗GPU圖形能力的3DMark中,小雷手裡這臺紅魔9 Pro在Solar Bay測試中跑出了8578分的成績。在Wildlife Extreme跑出了5082分的成績。

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(圖源:雷科技)

理論上,也有個桌面端1050Ti的水平了。

(圖源:3DMark)

那麼接下來?

接下來,就該「原神,啓動」了。

在開啓覺醒模式+均衡散熱的情況下,原神須彌跑圖30分鐘,平均幀數居然達到了60.3幀。

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(圖源:雷科技)

半小時遊玩下來,整機甚至沒有明顯的發熱跡象,只能說720P的原神真的給紅魔拿捏了。

不過,紅魔倒也有考慮到這點,爲用戶提供了一個將畫面超分至屏幕分辨率的超境畫質功能。

不僅如此,他們還在側邊欄的最底部隱藏了一個破壞神模式,破壞神模式的作用是不管手機的溫度有多高,所有的核心都會保持滿頻率運行,即理論上最強的性能模式。

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(圖源:雷科技)

在超境畫質+破壞神模式下,紅魔9 Pro可以完美運行原生分辨率的《原神》,30分鐘下來,平均幀率可以達到60.31幀,但是即便有了主動散熱,這個溫度也已經到了明顯燙手的水平。

(圖源:雷科技)

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只能說散熱啊,它努力過了。

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再來,是《崩壞:星穹鐵道》。

場景依然是熟悉的星槎海中樞,半小時遊戲下來,《崩壞:星穹鐵道》跑出了60.25幀的成績。

(圖源:雷科技)

相比平均50幀左右的驍龍8 Gen2旗艦,和一批卡在55幀上不去下不來的驍龍8 Gen3手機,紅魔9 Pro可以算是征服星鐵的重要開始。

至於《英雄聯盟手遊》這種,其實並不怎麼吃GPU能力的競技類網遊,紅魔9 Pro那更是全程120幀無壓力拿捏。

(圖源:雷科技)

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在主動散熱的加持下,紅魔9 Pro僅憑覺醒模式就能應付當前市面上的熱門3A手遊。

在更高分辨率或幀率的手游出現之前,這款產品絕對可以說是手遊玩家的一個標準答案。

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當然,我們既然要做深度測試,選材自然就不會侷限於3A手遊。

近些年來,隨着安卓與蘋果設備性能的不斷提升,越來越多的傳統遊戲廠商開始試着把一些經典/獨立PC遊戲搬到移動設備上,這些遊戲所需的性能,可一點都不比國產手遊低。

《中世紀2:全面戰爭》是一款由The Creative Assembly開發、feral interactive移植的經典PC戰爭模擬遊戲,其電影敘事的故事方式以及統率千軍萬馬的戰爭形態一直都讓玩家樂此不疲。

(圖源:雷科技)

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在默認狀態下,紅魔9 Pro可以穩定運行在33幀左右,這也算是PC移植遊戲裡面比較常見的幀數,流暢遊玩自然是沒有什麼問題的,但是持續遊玩的發熱量並不小。

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(圖源:雷科技)

惡搞氣息滿滿的《模擬山羊3》,大家應該不陌生吧。

這款遊戲在安卓手機上的默認畫質,基本等於PC端FHD低畫質+30幀水平,實際遊戲中,除了踩着電線杆高速滑行時會略有掉幀,其他時候確實能夠保證默認畫質滿幀運行。

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(圖源:雷科技)

別急,還沒完。

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作爲硬核玩家,我們又怎麼能止步於手遊呢?

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要不要試一試……PSV或者NS遊戲?

(圖源:雷科技)

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遺憾的是,由於PSV模擬器開發者使用聯發科設備作爲開發基準,因此高通在PSV模擬器上的表現並不理想,諸如《殺戮地帶:僱傭兵》和《討鬼傳》之類的遊戲都會遇上明顯的貼圖錯誤甚至閃退。

幸好,在模擬器開發者中,使用高通設備的人數顯然是比使用聯發科設備的人數要更多的。

例如PS2模擬器AetherSX2,就可以在2倍分辨率的情況下流暢運行大部分遊戲,其中不乏近期高清重製的《女神異聞錄3》、戰鬥酣暢淋漓的《戰神2》等經典佳作。

(圖源:雷科技)

至於NS,在開發者提供了對驍龍8 Gen3的驅動支持後,目前紅魔9 Pro已經可以完美模擬《精靈寶可夢:赤》《塞爾達傳說:荒野之息》等開放世界遊戲,遊玩過程中甚至都沒有出現過貼圖錯誤等常見的問題。

(圖源:雷科技)

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這麼一番體驗下來,個人認爲,在選擇這款產品之前,你最好是問問自己一個問題——

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我,玩遊戲嗎?

(圖源:雷科技)

如果答案是「是」,那麼紅魔9 Pro絕對是一款高顏值、高性能的便攜遊戲終端,純平的機身設計,賦予了其高人一等的橫握體驗,主動散熱的加持,更是能讓用戶體驗到在其他機型上難以達到的遊戲流暢度,甚至還能獲得意想不到的遊戲輔助功能加成。

如果答案是「否」,那麼紅魔9 Pro依然能夠作爲一款獨特設計的前位旗艦出現在你的選購列表中,這款產品在設計上的優勢已然吸引了一衆小米Mix系列粉絲的入坑,而必備的3.5mm接口、雙揚聲器、屏下指紋、全功能NFC和紅外遙控它也是一個不落,在日用體驗上基本不存在什麼嚴重缺失——

無線充電除外。

當然,紅魔9 Pro目前也有一些問題,例如自家UI功能有些過於簡陋,沒有做32位應用的兼容,信息推送功能也有些問題,最重要的是官方鎖死了系統解鎖通道,這讓往年偷渡MIUI的方法成爲絕唱。

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但不管怎麼說,紅魔9 Pro都會是一臺極具個性的手機。

有機會的話,不妨上手一試。

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我討厭去健身房。2022 年,我聘請了一位私人教練,爲期六個月,希望她能給我洗腦,促使我養成長期鍛鍊的好習慣。這很好,但私人教練的價格貴得令人難以承受,而且六個月結束後,我再也沒有去過健身房。

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這就是爲什麼當我讀到我的同事瑞安農·威廉姆斯(Rhiannon Williams)關於人工智能健身教練的最新文章時,我很感興趣。

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是得克薩斯州的一家健身房(工作室),其工作人員幾乎完全由虛擬人工智能教練組成,旨在指導健身者進行鍛鍊。工作室有一名員工來監督健身者,或許有權利控制人工智能教練。

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學員可以在指定的場地,在虛擬教練的幫助下完成個人鍛鍊計劃,也可以與其他人一起參加高強度的功能性訓練課程。健身設備中的傳感器和健身房牆壁上的(覆蓋地板和天花板的)LED 屏幕都可以跟蹤健身者的動作, 使用機器學習來定製健身建議。

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該公司相信,這些新的人工智能教練會鼓勵像我這樣,對健身房感到害怕或沒有動力的人鍛鍊。

在接下來的幾年裡,人工智能將對我們和我們的生活方式產生越來越大的影響。我們已經非常習慣於通過智能手錶等可穿戴設備來追蹤我們的身體,所以從人工智能虛擬化身那裡聽到激勵的話語並不會讓人感覺奇怪。在 2023 年早些時候,我們也報道了人們也在使用 ChatGPT 來制定鍛鍊計劃。

健身只是人工智能的一項應用。英國豪華連鎖雜貨店 Waitrose 在使用生成式人工智能爲其一系列日本食品創建食譜。還有人正在用它製作書籍,這些書可以在上找到,甚至包括蘑菇食用的指導手冊。

2022 年我過生日時,一位好朋友送給我一款香水,用到了人工智能配成的香調。它聞起來帶有檸檬味和肉桂味,略帶點花香和辛辣,但我用的不多。

白宮也希望我們在健康領域使用人工智能。在上週拜登政府與人工智能和醫療保健專家的一次會議上,美國白宮科技政策辦公室主任阿拉蒂·普拉巴卡爾(Arati Prabhakar)呼籲衛生部門,要在臨牀、藥物開發和公共衛生挑戰中“抓住基於人工智能的強大工具,爲更多美國人改善健康狀況”。

神經網絡在分析數據和識別規律方面非常出色。它們可以幫助加快診斷速度,發現人類可能錯過的東西,或者幫助我們提出新的想法。

英國伍爾弗漢普頓大學運動心理學教授安迪·林恩()表示,人工智能私人教練可以把健身過程遊戲化,幫助人們對自己的成就感到滿意,並鼓勵我們進行更多的鍛鍊。

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但隨着人工智能進入越來越敏感的領域,我們需要保持警惕,牢記技術的侷限性。生成式人工智能系統在預測句子中下一個可能的單詞方面非常出色,但它們無法掌握更廣泛的背景信息和生成內容的含義。

神經網絡在找規律方面做的很棒,可以幫助我們在事物之間建立新的聯繫,但它們也很容易被欺騙和破壞,並且容易產生偏見。

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人工智能系統在醫療保健等環境中展示的偏見是有據可查的。但隨着人工智能進入新的領域,我正在關注另外一些不得不面對的問題。

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人工智能系統推薦的食物會如何影響人們?這些食譜的健康程度如何?鍛鍊計劃會考慮到男性和女性身體之間的生理差異嗎?還是會默認以男性爲導向?

最重要的是,這些系統不知道運動的感覺和食物的味道,也不能理解我們所說的“高質量”是什麼意思。人工智能健身程序可能會產生枯燥的鍛鍊計劃。

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人工智能生成的菜譜會給出難吃,甚至有毒的食物組合。它生成的蘑菇食用指南中可能充斥着關於哪些蘑菇有毒,哪些沒毒的錯誤信息,這可能會產生災難性後果。

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人類可能會過於信任計算機。“GPS 導航導致的意外死亡”被“人工智能生成的蘑菇食用指南致死”取代只是時間問題。作爲應對方式,在人工智能生成內容上添加標籤是一個很好的起點。

在這個人工智能驅動新產品的新時代,更多的人需要了解這些強大的系統是如何工作和犯錯的,並對它們生成的東西持保留態度。這將比以往任何時候都更重要。

作者簡介:梅麗莎·海基萊(Melissa Heikkilä)是《麻省理工科技評論》的資深記者,她着重報道人工智能及其如何改變我們的社會。此前,她曾在 POLITICO 撰寫有關人工智能政策和政治的文章。她還曾在《經濟學人》工作,並曾擔任新聞主播。

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曾毓羣指出:“我們可以讓電動汽車發生火災的概率降到千萬分之一,而燃油車起火的比例大約在萬分之一。”

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他認爲,電動汽車不僅在廢氣排放方面表現更好,而且在安全性能上也會表現更佳,比燃油車好了一千倍。

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提及朱嘯虎,我們就不得不將他和共享單車聯繫在一起。

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正是因爲共享單車,才讓朱嘯虎一戰成名。

如果我們將共享單車看成是移動互聯網行業的發展進入到巔峰時刻的標誌的話,那麼,朱嘯虎投資的高光時刻,同樣出現在這個時候。

那個時候,移動互聯網項目層出不窮,朱嘯虎們的投資標的,同樣如同雨後春筍般地開始出現。

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儘管諸多以共享單車爲代表的移動互聯網的項目,最終難以爲繼,要麼爛尾,要麼投向了美團這樣的新生獨角獸的懷抱。

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但是,對於朱嘯虎這樣的投資人來講,其對於共享單車的投資,同樣可以看成是一種成功案例。

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於是,當朱嘯虎不再尋找下一個「共享單車」,讓我們看到了移動互聯網的浪潮一去不復還。

然而,今天這樣一句,朱嘯虎不再尋找下一個「共享單車」,似乎具有了別樣的內涵和意義。

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原因在於,非但共享單車不再是行業的熱點,縱然是那些在後共享單車時代出現的概念,同樣淪爲了過去式。

區塊鏈的熱度早已退卻,元宇宙的狂熱業已熄滅,縱然是被衆多大廠和投資機構看好的社區團購,同樣開始了深度洗牌。

然而,這似乎無法抵擋新的概念的崛起,這似乎無法抵擋新的賽道的出現。

大模型的興盛、AI的火爆,無一不再向我們展示這一點。

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從表面上來看,行業的發展似乎已經來到了一個臨界點,新的「共享單車」投資案例,似乎快要出現了。

事實情況卻是,距離出現下一個「共享單車」,或許還有很長一段路要走。

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透過朱嘯虎的最新表態,「我信仰AGI,但我信仰應用啊,我信仰馬上商業化的」。

不難看出,事實確實如此。

朱嘯虎的這一表態,向我們傳遞出來的是,AI大模型遠未達到相當成熟的階段。

在這樣一個階段,尋找下一個「共享單車」,更像是一種天方夜譚。

當朱嘯虎不再將關注的焦點,聚焦在尋找AI賽道上的下一個「共享單車」的身上,我們需要看到的,並不僅僅只有以共享單車爲代表的移動互聯網的落幕,還需要看到更多當下AI行業正在發生着的潛移默化的變化以及冷冰冰的現實。

沒錯,經歷了後互聯網時代的洗禮與調整之後,行業的發展,似乎已經進入到了臨界點。

如果對這樣一個臨界點進行總結和定義的話,從互聯網時代進入到AI時代,無疑是再合適不過的了。

然而,我們同樣要看到的是,AI時代欲要達成互聯網時代那樣的普及,依然還需要很長的路要走。

在很多情況下,現在的AI應用,更多地扮演的是,輔助和賦能互聯網的角色,而並未成爲一個獨立行走的主流行業,更無法談及對互聯網的顛覆。

在這樣一個階段,AI應用的變現能力較差,自然是不必說的。

除此之外,互聯網依然是主流,同樣是不可被忽視的重要方面。

如果對現在的AI項目投資進行總結的話,它更多地是在爲別人做嫁衣,更多地是在做孵化。

很顯然,這是與朱嘯虎投資「共享單車」的邏輯相違背的。

要知道,朱嘯虎投資共享單車的時候,是一個互聯網技術業已相當成熟,並且業已成爲了人們的一種生活方式的大背景下才出現的。

簡單來講,朱嘯虎投資了共享單車之後,馬上就可以有收益,馬上就可以快速商業變現。

觀察現在的AI行業,不難看出,行業的主流,依然還處於摸索階段。

縱然是處於AI行業頭部的OpenAI以及百度來講,我們都很難說,它們業已找到了一條相對成熟且可持續的變現方式。

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因此,如果我們將現在的AI和彼時的共享單車相提並論的話,未免有些太過武斷了。

當AI不如共享單車般成熟,特別是當AI無法給朱嘯虎這樣的投資人帶來肉眼可見的投資回報的時候,一個幾乎可以確定的現象便會出現——朱嘯虎不會在當下的AI賽道上找到下一個「共享單車」。

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如果說,AI行業的成熟度遠不及以往的共享單車,才讓朱嘯虎對於在AI市場上尋找下一個共享單車望而卻步的話。

那麼,行業進化路徑的趨同,才最終讓朱嘯虎現在放棄了在AI行業尋找下一個「共享單車」的機會,轉而投身到了更加現實,且可以商業化的方面。

回顧互聯網行業的發展路徑,我們可以非常清晰地看出這一點。

如果我們將PC時代看成是互聯網行業真正影響和改變B端用戶的時代的話,那麼,等到了移動互聯網時代,則是一個深度影響和改變C端用戶的時代。

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在PC時代,真正能快速變現的是TO B的項目,我們看到的以阿里、京東、百度爲代表的玩家們的崛起,無一不是這樣一種現象的直接體現;

在移動互聯網時代,真正能快速變現的是TO C的項目,我們看到了以TMD、共享單車爲代表的玩家們的出現,無一不是這樣一種現象的直接體現。

更爲確切地說,經歷了移動互聯網的洗禮之後,無論是在B端來看,還是在C端來看,互聯網都成爲了一種生活方式。

對於朱嘯虎這樣的投資玩家們來講,在這樣一個時刻進場,可以快速地實現變現和離場。

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共享單車,自然成爲了他的絕佳選擇。

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現在的AI,正在遵循着和互聯網同樣的路徑發展和演進。

如果我們對當下的AI進行總結和定義的話,它更多像是處在一個類似於「PC互聯網時代」的發展階段。

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在這樣一個階段,真正能夠給AI帶來收益,真正能夠讓AI進行商業化變現的,依然還是那些TO B的業務。

對於朱嘯虎這樣的投資人來講,自然會將關注的焦點聚焦在離錢更近的AI項目上。

於是,他纔會更加關注於AI大模型是否真正可以快速實現商業化,快速變現。

這纔是他更加關注TO B類型的AI項目的關鍵原因所在。

同樣地,如果我們用互聯網的發展路徑來觀察AI的發展的話,那麼,經歷了TO B的階段之後,AI行業的發展,同樣會進入到TO C的發展階段。

AI應用,將會在這個階段大爆發。

如果對這樣一個階段的發展進行總結和定義的話,這更像是朱嘯虎投中共享單車的移動互聯網時代。

在這樣一個階段,朱嘯虎或許將會在AI賽道上去尋找下一個「共享單車」,並且有可能會找到。

同樣地,此刻,真正能夠給朱嘯虎帶來直接收益並且快速離場的,將會是那些TO C的AI項目,而不再是現在他關注的TO B的項目。

結語

當朱嘯虎在當下的AIGC賽道上找不到下一個「共享單車」,它更多地爲我們傳遞出來的是,AI行業的發展,遠未達到移動互聯網般成熟的程度。

對於朱嘯虎來講,投資現在的AIGC,無異於在給別人做嫁衣。

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因此,當下的AIGC賽道,不應當僅僅只是一味地去卷技術,而是更多地去思考和探索普適化的應用,不斷地去豐富行業和場景。

當AI像移動互聯網般普及,特別是當它不再是互聯網的附庸和點綴,而是成爲了一個主流,朱嘯虎或許才能在這樣一個全新的賽道上,找到屬於他的下一個「共享單車」。

芯片巨頭開戰2納米

芯片巨頭開戰2納米

今年1月,荷蘭ASML生產的第一臺High-NA EUV光刻機首次開箱面世。這臺總重約150噸、需250個集裝箱才能裝下的龐然巨物,可將世界上最先進的芯片製程從3納米進一步縮小至2納米。它的出現也打響了半導體廠商量產2納米芯片的第一槍。

作爲全球排名第一的晶圓代工廠,臺積電是跑得最快的選手。

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據臺灣《工商時報》3月29日報道,臺積電2納米制程佈局全線提速,公司位於新竹寶山Fab20 P1廠將於4月進行設備安裝工程,爲其2納米芯片量產熱身準備,預計臺積電寶山P1、P2及高雄三座先進製程晶圓廠均於2025年量產,吸引蘋果、英偉達、AMD及高通等客戶爭搶產能。

雖然臺積電回覆媒體稱不發表評論,但按照公司2022年7月在投資者會議上公佈的路線圖,2納米制程將在2024年試產,2025年量產。臺積電正按規劃時間表如期於今年開啓2納米芯片的生產。

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除臺積電外,2納米賽道上也出現了三星、英特爾追趕的身影。

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作爲與臺積電在5納米、3納米纏鬥多年的老對手,三星在2納米的競爭上也步步緊逼。根據韓國媒體ZDNet報道,三星已通知客戶和合作夥伴,將從今年年初開始將其第二代3納米制程更名爲2納米制程。雖然公司始終未迴應外界對其“靠改名領先對手”的質疑,但日前已官宣2納米或將在今年底前開始量產。

而英特爾則是重返賽場的“新對手”。早年靠製造芯片創業,但後來被臺積電與三星甩在身後,又在10納米、7納米制程上接連折戟後,英特爾在芯片製造領域明顯掉隊,先進製程芯片幾乎全部外包給臺積電代工。

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但自從現任CEO帕特·基辛格上臺後,公司便在其領導之下計劃重振製造芯片的晶圓代工業務。在2月份舉辦的首屆Intel Foundry Direct Connect大會上,英特爾公佈了旗下intel 18A(按照英特爾官方定義爲1.8納米、但業內通常將其與對手的2納米進行橫向對比)、及更先進的未來製程路線圖,且intel 18A規劃的量產時間與兩大對手相近,2024年下半年準備就緒量產,2025年會推出基於18A的產品。

距離臺積電、三星在2022年推出3納米制程芯片剛滿一年,2納米的競爭就已經被提上日程。面對臺積電全球第一大芯片代工廠的領先地位,三星、英特爾都不約而同地將2納米看作彎道超車的機會——前者喊話要在三年之內重奪芯片市場第一,後者誓言要在2030年建成全球第二大代工廠。

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2納米變成新戰場

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按照半導體行業經典的摩爾定律,集成電路可容納的晶體管數目,每隔18個月便會增加一倍,性能相應也增加一倍。大衆所知的幾納米通常指代晶體管的尺寸,爲在集成電路上儘可能容納更多的晶體管,從10納米到7納米,再到5納米、3納米,晶體管尺寸越做越小,芯片也相應越來越小。

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2納米最早出現在2021年。IBM當時發佈了全球首顆2納米制程的芯片。根據官方資料介紹,IBM的這顆2納米制程芯片是將大約500億晶體管放在一片指甲蓋大小的芯片上,與7納米制程的芯片相比,其運算速度將快45%,效率則將提高75%。但業內普遍認爲IBM作爲研究機構,尚不具備量產的能力,2納米制程芯片從實驗室到量產,還需要一段時間。

在芯片製程尺寸不斷縮小的過程中,芯片廠商需要解決的問題更多,例如漏電。在臺積電爲2納米芯片設計的技術方案中,首次用上了GAAFET架構。GAAFET架構全稱全包圍柵場效應晶體管,與突破14納米制程以下沿用的FinFET架構不同,GAAFET利用柵電極覆蓋電流通道的四個側面,而非傳統的三個,能夠讓晶體管繼續縮小下去而不漏電,從而允許在降低運行功率的情況下顯着提高性能。

類似具有里程碑意義的方案還包括晶圓背面供電。較於傳統正面供電,這項技術能夠降低電壓降,從而減少功耗,顯著提升芯片性能的表現。

此前,三星已經在其3納米制程上採用了上述兩項技術方案,英特爾也在持續跟進。多位產業人士表示,從2納米開始,GAAFET與背部供電將會成爲行業標配。

長期關注半導體制程工藝的全德學投資總監方亮向界面新聞介紹,每一代製程在內部大致分研發與量產兩個階段。芯片廠首先在實驗室不計代價地投入製造出少量的晶圓,緊接着掌握技術、提升良率至30%-40%;然後量產部門就會接手,依次進行風險試產、小規模量產,再到大規模量產,不斷推高良率並提升產能。等到芯片良率達到60%-70%左右,就可以基本保證“商業化階段湊活夠用”。

當一家芯片廠商在某代製程芯片上可以保持80%以上的良率,月產能攀升至10萬片,它就基本能在這一代先進製程工藝上站穩腳跟。

同時,爲保持足夠快的迭代節奏,芯片廠商會保持“量產一代、研發一代、儲備一代”的工作流程。

據《財經十一人》此前報道,臺積電一般會有三個團隊,同步開展三代製程的研究。一個團隊從事3納米制程的研發和良率的提升,一個團隊從事2納米制程的研發,還有一個團隊會進行1.5納米制程路徑的研發。3納米制程量產後,3納米制程的團隊就會跳到1.5納米的團隊加入研發,1.5納米的團隊就跳往下一代更小製程的路徑研發,如此滾動接力。因此外界看來每兩年推出一代先進製程的週期,內部佈局常常有五六年之久。

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按照三星、臺積電、英特爾三家已經公佈的時間表,2納米將在2025年實現量產,而該年被行業視作一道分水嶺。隨着芯片尺寸越做越小,每一代製程的成本投入更大,性能提升的幅度反而更小。

摩爾定律的提出者、已故的英特爾創始人戈登·摩爾曾預測摩爾定律的極限將於2025年左右到來,臺積電創始人張忠謀也持有同一觀點。

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巨頭站位之爭

TrendForce集邦諮詢分析師喬安接受採訪分析稱,目前觀察各家2納米芯片的客戶狀況來看,以臺積電最爲積極,已有超過10家客戶導入研發;三星的2納米基礎仍建立在其3納米制程技術上,需要持續觀察良率改善情況;英特爾獨立對外部客戶的服務則主要集中在Intel 18A製程上。她判斷,預計要到2026年纔會看到各家2納米產品出現在市面上。

芯片製程的迭代已經形成了一個涉及多個行業參與者、技術和市場動態的成熟生態系統,其中不僅包括臺積電、三星等半導體制造商,還包括英偉達、AMD等設計和IP公司,像蘋果、聯發科、高通智能終端客戶經常需要參與共同開發。

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專注於科技行業的國際研究機構Omdia的半導體研究總監何輝告訴記者,臺積電這一類成熟的芯片製造廠商一直都是保持相對固定的迭代模式,某一代製程芯片實現量產了,同年就會對外公佈下一代的目標,包括製程工藝與量產時間。

何輝判斷,80%的良率是臺積電量產的一個最低限度,而像其內部成熟的技術工藝,如5納米,良率應該已經超過95%,大規模量產就已經可以持續盈利。

作爲全球排名第一的芯片製造廠商,無論從技術成熟度,還是從生產能力與規模而言,臺積電都是該領域碾壓對手的霸主。半導體行業長期又是一個頭部效應極度明顯的市場格局,“老大吃肉,老二喝湯,老三捱餓”是常態。

在衝擊2納米的賽道上,臺積電同樣已經領先競爭對手多個身位,以最近的上一代3納米制程最爲典型,臺積電目前被普遍認爲是市場上唯一的勝利者。

此前與臺積電激烈競爭3納米的對手主要是三星。2022年6月,三星宣佈推出的3納米制程工藝,領先臺積電近6個月,但之後便陸續被媒體曝出深陷良率黑洞,無法滿足客戶要求。

有行業人士對記者分析,三星雖然在7納米、5納米及3納米上緊咬臺積電,但從客戶的選擇來看,主要是作爲臺積電的“二供”。據TrendFoce研報此前透露,高通將選擇臺積電、三星作爲最新一代驍龍處理器3納米芯片的“雙供應商”,但最終又因良率問題放棄,全面轉投臺積電。目前,三星3納米芯片在業內並未傳出有大客戶買單。

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與之形成鮮明對比,臺積電從2022年12月推出3納米制程後,良率與產能穩步爬坡,接連拿下蘋果、高通、聯發科等大客戶訂單,3納米芯片產量正在開始逐步增加,目標要在2024年下半年實現80%產能利用率。

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目前市場上以蘋果爲代表的智能手機廠商是採用3納米制程的主要客戶,安卓機廠商會在其後陸續發佈相應的產品。

2025年是3納米制程的普及之年,智能手機CPU SoC芯片(系統級芯片)將會是最主要的應用。據臺媒Wccftech報道,臺積電已經打算在2024年將3納米月產能提高至10萬片,同時專注於進一步提高良品率。同時,三星也在盡全力提升良率、爭取用戶。

三家之中,英特爾在芯片製造領域長年缺少存在感。

根據TrendForce歷年統計的全球十大晶圓代工廠,臺積電穩定以60%上下的市場份額穩居第一,三星約佔10%排第二,英特爾僅在2023年第三季度首次入選,份額只有1%,下一季度又被其他廠商超越。

但也有行業人士對記者表示,英特爾今年一季度開始內部重組,將設計與製造徹底分開,將晶圓代工業務獨立且自負盈虧是其一項重要改革。另值得關注的是,ASML今年生產的High-NA EUV光刻機,英特爾是業內第一家拿到首批6臺的客戶,這一系列動作都可以解讀出這家老牌芯片巨頭“壯士斷腕”、發力2納米的決心。

當前市場對先進製程芯片的需求只增不減。隨着AI熱潮的爆發,英偉達數據中心GPU芯片在全球搶購成風,雖然相比於智能手機SoC芯片,數據中心芯片對於先進製程的需求較爲保守,英偉達GTC大會上發佈的最先進B200芯片使用的仍是臺積電的4納米方案,但隨着算力需求快速膨脹,其不久之後勢必會將先進製程芯片總量推向一個前所未有的量級,先進製程芯片的產能仍是各家爭搶的目標。

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臺積電董事長劉德音最近在IEEE網站上署名發表文章,把半導體行業過去50年縮小芯片尺寸的努力比作“在隧道中行走”。如今距離摩爾定律的極限越來越近,行業已經走到隧道的盡頭,半導體技術將變得更加難以發展,2納米將會是芯片巨頭搶灘的關鍵一戰。

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两会后释利多 陆股ETF机会来了

圖/Porsche

相信各位熟識保時捷的車迷朋友,都明白旗下 Cayenne、以及 Macan 可謂品牌在全球銷售上的救世主,這兩款在各自級距都有着突破性銷售力道的休旅作品,不僅成功爲保時捷帶來龐大的利潤,也讓團隊有足夠的研發資金,來持續推出那些專屬於層峰客羣的當代指摽性跑車,諸如 911 等車會持續販售至今,上述兩輛休旅絕對是重要功臣。

有隐情的侍者的调教

圖/Porsche

电价涨吃不消 各地捷运评估是否调价

日前,海外媒體便傳出,隨着電氣化時代的來臨,保時捷正試圖研發一款定位在 Cayenne 之上,並且採七人座的大型電動休旅作品,並且預計在 2027 年對外亮相,將以 Mercedes-Benz EQS SUV、以及 BMW iX 等爲主要敵手。

尚青论坛》蔡政府冤大头外交(张凯钧)

圖/Porsche

根據現有資訊來看,這輛七座純電 SUV 車款的研發代號爲 K1,全部編成將採四輪驅動系統,並且搭載目前品牌最先進的永磁馬達模組與高性能電池,綜合這些科技,都將使得這款車在售價上勢必會超過目前旗艦最強者 Cayenne Turbo GT。此外,K1 八九不離十會採用 PPE 純電豪華車專屬平臺架構,會有如此推測,主因在於如此決定將能與未來的純電 Macan 共用一條生產流水線。

圖/Porsche

當然,會有這項決策,對於品牌而言是相當聰明的想法,諸如目前北美、中國都是保時捷的重要戰略市場,偏偏這兩個市場的消費者都鍾愛大型車種,這也使得品牌願意主動投資研發相關車系,不難理解。倘若本車將如傳言發表,將會是繼 Taycan、純電 Macan / Cayenne 後的第五位純電成員,讓人相當期待。

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英偉達的生成式AI微服務有什麼用?公司:在更小的GPU佔用空間上放置相同大小的模型

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當地時間3月18日,在GTC(GPU Technology Conference)2024大會上,英偉達宣佈推出生成式AI微服務,供開發者在已安裝NVIDIA CUDA GPU的系統中創建和部署生成式AI助手。企業可以利用這些微服務在自己的平臺上創建和部署定製應用,同時保留對知識產權的完整所有權和控制權。

據英偉達介紹,這些雲原生微服務目錄在NVIDIA CUDA平臺上開發,其中包括NVIDIA NIM微服務,可適用於NVIDIA及合作伙伴生態系統中20多個熱門的AI模型進行推理優化。用戶將能夠從亞馬遜SageMaker、谷歌KubernetesEngine和微軟AzureAI中訪問NIM微服務,並與Deepset、LangChain和LlamaIndex等流行的AI框架集成;還能以NVIDIA CUDA-X微服務的形式使用NVIDIA加速軟件開發套件、庫和工具,用於檢索增強生成(RAG)、護欄、數據處理、HPC等。

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根據英偉達的說法,包括Adobe、Cadence、CrowdStrike、GettyImages、SAP、ServiceNow和Shutterstock在內的諸多應用、數據和網絡安全平臺提供商已經率先使用了NVIDIA AI Enterprise5.0中提供的這些全新NVIDIA生成式AI微服務。

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用更通俗的理解方式,英偉達的這些AI微服務能爲企業帶來什麼?3月18日,英偉達生成式AI軟件產品管理副總裁Kari Briski在媒體吹風會上提出,NIM爲企業提供的是一個能夠迅速收集數據的預訓練模型,而不是預訓練數據,可以將它視爲一種具有學習能力的模型。

由於在每一次優化和產品發佈中,Nvidia都在大語言模型上進行一些新的優化或壓縮,NIM會幫助用戶公司節省一些成本。“舉個例子,比如我們首次發佈NIM時採用的是FP16,Hopper推出後採用的則是FP8,這樣就可以在更小的GPU佔用空間上放置相同大小的模型。”Kari Briski稱。

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談及開源,Kari Briski還在回答《每日經濟新聞》記者提問時表示,2023年是關於探索開源模型的一年,但許多企業開發人員缺乏將開源模型以安全方式引入生產環境的能力。NIM的出現可以避免安全性漏洞,向開發人員提供簡單的API,縮短從探索到生產的時間。“我認爲這將改變人工智能領域的格局,大部分企業在發現AGI後的第一年僅停留在概念驗證階段,但現在他們可以更快地將其轉化爲生產。”

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《AEM》高羧化纖維素納米纖維硫陰極

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圖文簡介

鋰-硫(Li-S)電池作爲一種儲能技術的實現依賴於在商業相關的袋型電池尺度上釋放實際性能。通常情況下,大規模、高硫負載鋰-硫電池的非均質和多孔性需要增加電解液水平,阻礙電子導電性。改進的陰極結構提供了在大電池規模的強大性能的途徑。在這裡,成功開發了一種新型陰極,使用高羧基化和表面負電荷纖維素納米纖維作爲骨幹,解決了這些問題,並提供了一個有序、緻密的結構,同時保持長期循環壽命。綜合這些因素,形成了一個ah級軟包電池,峰值容量超過1200 mAh g -1,面積容量約15 mAh cm -2,實現了高達330 Wh kg -1的高重量能量密度和480 Wh L – 1的體積能量密度。該電池用於爲無人機供電10分鐘,證明了這一發現在實際規模上的轉化能力。

CNFs和硫陰極的偏振光顯微鏡圖像和示意圖。a)自組織CNF電極形成示意圖。b)中羧基化CNFs偏振光圖像,顯示粗纖維和長纖維的雙折射區域。c)含有適度羧基化CNFs的陰極料漿偏振光圖像和d)其示意圖。e)高羧化CNF偏振光圖像,顯示分離短纖維的雙折射區。f)含有高羧化CNFs的陰極漿料偏振光圖像和g)其原理圖。在濃度爲h) 3.3 mg mL−1、i) 33.3 mg mL−1和j) 333.3 mg mL−1時,高羧化CNF陰極漿的偏振光圖像。

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硫陰極的形貌和微觀結構研究。CMC電極:a)輪廓儀檢查和b,c)俯視掃描電鏡圖像,顯示粗糙的表面光潔度和大塊顆粒。CNF電極:d)輪廓儀檢查和e-i)掃描電鏡俯視圖圖像,顯示錶面光滑,顆粒分離良好,CNF網絡骨幹。j-l) CNF電極的截面掃描電鏡圖像,顯示了CNF的分級多孔結構。m) CNF骨架示意圖,顯示低彎曲度的排列通道提供離子和電子轉移“高速公路”

軟包電池性能。a) CNF2電極對軟包電池的長期循環。b)帶CNF2電極的Ah級電池,電池配置如圖所示。c)從第1個週期到第14個週期的循環壽命演變,計算各組分的重量,如插入表所示。d)計算不同標稱電壓下鋰-硫電池的陰極比能與容量的關係。e)兩個2.5 Ah電池串聯的循環輪廓,插入照片演示電池包作爲無人機電源電池的應用。f)我們的Ah水平CNF2軟包電池與之前報道的Ah水平Li-S軟包電池的性能比較。

論文信息

論文題目:Sulfur Cathodes with Self-Organized Cellulose Nanofibers in Stable Ah-Level, >300 Wh kg−1 Lithium–Sulfur Cells

通訊作者:Mahdokht Shaibani,Matthew Roland Hill,Mainak Majumder

通訊單位:Monash University

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小編有話說:本文僅作科研人員學術交流,不作任何商業活動。由於小編才疏學淺,不科學之處歡迎批評。如有其他問題請隨時聯繫小編。歡迎關注,點贊,轉發,歡迎互設白名單。投稿、薦稿:[email protected]

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內部人看微軟AI:風光背後內部有疑慮,把”噱頭”賣給客戶好嗎?

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3月7日消息,微軟正乘風破浪,力圖在商業人工智能領域取得領先地位,其市值已躍居全球上市公司之首,引發華爾街投資者對即將爆發的生產力革命充滿憧憬。

然而,深入採訪微軟的在職高管、離職高管及衆多一線員工後發現,儘管微軟內部對於人工智能的未來充滿樂觀,但現實並不那麼光鮮亮麗,通往成功的道路也不那麼清晰。出於保密考慮,這些人士選擇匿名分享關於微軟人工智能未來的展望,以及如何看待公司與800億美元估值初創企業OpenAI的複雜關係。

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對於微軟新推出的人工智能服務,公司內部普遍存在一種擔憂:其是否能爲企業客戶創造足夠的價值,以至於他們願意爲這一新興技術買單。此外,微軟內部的人工智能項目不時被叫停或遭質疑,同時團隊的不斷重組以及與OpenAI合作所耗費的大量資源,已經在一些員工中激起了不滿情緒。

儘管面臨種種挑戰和不確定性,微軟內部仍有人持樂觀態度。許多人認爲,微軟能夠穩步改進其人工智能產品,並依託與數千家企業長達數十年的深厚信任關係,發揮其優勢。

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生成式人工智能儘管站在科技前沿,但微軟之所以備受看好,正因其作爲一家擁有深厚歷史底蘊的老牌公司,給人以穩健可靠的形象,而非充滿不確定性的新興企業。

一位微軟人工智能研究員稱:“客戶對微軟的信任要勝於OpenAI。這是因爲他們已經深度融入微軟的生態系統中。對多數企業而言,選擇微軟產品是順理成章的。雖然微軟的某些功能可能不如ChatGPT剛出現時那樣引領潮流,但它們確實爲生產力領域的用戶帶來了實實在在的價值。”

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微軟的機會

面向消費者的聊天機器人或許能令人眼前一亮,但它們真正的商業價值在於幫助企業改進運營、提升銷售和優化業務流程。只有當企業不僅採納了大語言模型和生成式人工智能技術,且發現這些技術確實能夠有效提升業務效率時,才能實現真正的收益。

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近期,美國投行摩根士丹利對各家企業首席信息官(CIO)進行的深入調研顯示,人工智能與機器學習正日益成爲企業技術投資的重點。作爲每年負責分配數十億美元技術預算的高管,超過三分之二的首席信息官表示,人工智能已經對他們的IT預算產生顯著影響。

面對如此巨大的市場機遇,微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)果斷行動,幾乎動員了整個公司,圍繞OpenAI的GPT模型開發了一系列人工智能工具和服務。這些工具和服務構成了微軟Copilot系列產品的核心,爲員工在處理文本文件、電子表格、網絡安全問題等任務時提供自動化支持。

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據上述微軟人工智能研究員透露:“我所認識的幾乎每個人都在某種程度上利用了Copilot。”

然而,生成式人工智能在各個團隊中的應用逐漸被優先考慮,也引發了部分普通員工的不滿。他們抱怨說,在經歷了大規模裁員和工資凍結之後,現在不得不用更少的資源來完成更多的工作。

“十分之一的驚豔表現”

微軟近期也在內部推出了Copilot產品,但員工對其實際效果的反饋卻是褒貶不一。他們提到,在輸出結果的可靠性方面,早期體驗既有驚喜也有失望。但大家普遍認爲,隨着時間的推移,這些問題將得到逐步解決。

多位在職及離職的微軟高管描繪了這樣一種情形:在最初的新鮮感消退後,這些人工智能工具被質疑不夠穩定且帶有“噱頭”性質,急於爲它們尋找新價值的競賽開始了。而客戶也開始詢問,他們是否真的從這些被大肆吹噓的技術中獲得了他們所期待的回報。

一位微軟高管透露:“大約只有十分之一的機率能夠達到驚豔的效果。其他時候,我們都在問自己,‘我們爲什麼要嘗試這些呢?’”

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然而,微軟發言人弗蘭克·肖(Frank Shaw)卻對此持有更加樂觀的看法。他表示,雖然現在還處於早期階段,但客戶已經開始見證這些人工智能工具的積極影響。實際上,客戶體驗的產品比微軟員工所體驗的還要完善,微軟也在積極收集來自各方的反饋,以進一步完善這些工具。“這些技術馬上就不再只是派對上的把戲了,”他說道。

肖還補充說:“我們是這些產品的推出者。”這意味着微軟有信心能夠以一種實際可行的方式將人工智能工具推向市場,並確實爲用戶創造價值。

改進人工智能的價值主張

此前,OpenAI內部面臨着越來越大的壓力,要求其從純粹的人工智能技術研究機構轉變爲真正的商業實體。這一轉變讓這家初創公司進入了微軟的視野,並促成了雙方之間的深入合作。去年8月,OpenAI推出了面向企業的GPT服務,更貼合企業客戶的實際需求。

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面對OpenAI的崛起,微軟內部的聲音也出現了分歧。一位微軟高管表示: “到目前爲止,OpenAI的成就還沒有轉化爲微軟的損失,但這種情況未來可能發生。”

爲了應對這一挑戰,微軟採取了積極措施,推出了Copilot系列產品。這些產品被看作是微軟爲現有客戶提供自主研發並類似於ChatGPT的體驗,旨在爲客戶提供更加智能化和高效的工作支持。微軟將這些軟件與現有的軟件產品捆綁銷售,同時爲客戶提供訪問大型語言模型的機會。

這些生成式人工智能工具和服務也是微軟“數字化轉型”戰略的關鍵組成部分。這是一項長期計劃,旨在通過雲計算等最新技術,幫助企業客戶實現運營和產品的升級。目前,包括沃爾瑪和摩根大通在內的一些知名企業已經開始利用微軟的技術,在其運營和產品中集成生成式人工智能。

從“害怕錯過”到投資回報率

當前,企業界正處於一場圍繞人工智能技術的FOMO(Fear of Missing Out,害怕錯過)熱潮之中。面對這項新技術,企業傾向於勇於嘗試,而非過分關注成本。然而,微軟內部人士深知,隨着時間的推進,這種盲目追求新鮮感的情緒將被更加務實的投資回報率(ROI)等議題所取代。

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實際上,與這項技術相關的成本並不低。一位行業高管直言不諱地稱,在人工智能工具應用的早期階段,其帶來的價值仍然充滿不確定性。他進一步補充說:“企業爲在產品中集成人工智能體驗所投入的成本相當巨大,但回報卻難以預期。”

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此外,微軟內部也存在一種擔憂情緒,擔心企業客戶可能會覺得他們支付的費用與獲得的價值不匹配。

注重價值,而不是價格

目前,提供人工智能技術的公司似乎並沒有在價格上進行激烈競爭。微軟的Copilot產品主要作爲現有產品的增值服務銷售,每用戶每月收費30美元,而谷歌對其類似的人工智能工具也採取了大致相同的收費水平。

一位微軟高管表示:“現在討論價格戰還爲時尚早。微軟目前面臨的主要挑戰是如何讓客戶看到這項技術的價值。儘管一些公司可能對這個價格表示懷疑,但我們認爲沒有必要通過降價來贏得市場,而應當通過爲產品增加更多的價值來實現。”

這位高管還提到,迄今爲止,客戶對微軟人工智能工具的反饋呈現褒貶不一的態勢。他解釋說:“但現在討論還爲時過早,產品的價值主張正開始被市場認可和理解。”

微軟在製造“噱頭”,但確實節省了時間

一位來自微軟重要客戶公司的高管對微軟爲Microsoft 365商業應用套件提供的Copilot工具持有保留意見,他認爲這些工具目前更多是一種“噱頭”。

據該人士透露,儘管Copilot工具在某些方面確實有用,例如能夠比較可靠地總結會議內容和長篇電子郵件,但其功能仍然有限。因此,這些工具在當前階段還沒有達到“令人興奮”的水平,也不是用戶工作中不可或缺的工具。

不過,這位知情人士也承認,升級到包含Copilot功能的Microsoft 365實際上確實節省了一定時間。

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微軟透露,知名廣告公司電通(Dentsu)已經參與了Microsoft 365 Copilot的早期試用計劃,並計劃在接下來的一個月內將試用人數增加至4000名。

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在微軟安排的一次採訪中,電通全球首席產品和技術官希瓦·萬納瓦達(Shiva Vannavada)分享了他們的使用體驗。他表示,員工報告說,通過使用Microsoft 365 Copilot完成諸如總結團隊聊天記錄、製作PPT和撰寫執行摘要等任務,每天可以節省30至40分鐘時間。

萬納瓦達進一步表示,在今年1月進行的一項調研中,80%的受訪員工對Microsoft 365 Copilot持積極態度。而剩下20%的員工對Copilot有所抱怨,特別是創意團隊的員工,他們不喜歡PowerPoint中的Copilot功能,因爲他們希望自己的演示文稿能夠達到更高的視覺標準,而人工智能生成的版本尚不能滿足這一需求。

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針對這一問題,萬納瓦達透露,電通已爲員工提供相關培訓,幫助他們更好地利用Copilot創造更高級的產出和應用程序。

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自主開發AI芯片被視爲資源浪費?

微軟正致力於提高生成式人工智能的速度、質量和成本效益,但受訪者指出,目前還存在一些基礎技術限制,這些限制影響了模型的準確性。

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此外,這些人工智能工作負載的能耗問題也不容忽視,它們高度依賴於微軟從英偉達購買的圖形處理單元(GPU)。據DA Davidson的分析師估算,微軟去年在英偉達芯片上的支出高達45億美元,微軟的一位高管證實了這一數字。

爲了減少對英偉達的依賴,微軟內部正在積極研發自己的人工智能芯片。然而,這一努力在部分員工看來可能並不是明智之舉,甚至被視爲資源浪費。

一位微軟高管坦言,與英偉達的技術進步相比,微軟的開發進程已落後數年。他強調,這不僅是一項需要鉅額投入的任務,而且在這場激烈的競爭中,即便微軟最終成功開發出自己的芯片,最前沿的技術也可能已經再次取得了進步。

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過分關注OpenAI服務引發員工不滿

微軟在企業人工智能領域核心戰略的執行力量,是由埃裡克·博伊德(Eric Boyd)領導的人工智能平臺(AI Platform)團隊,該團隊隸屬於斯科特·格思裡(Scott Guthrie)負責的雲計算及人工智能業務。

然而,隨着微軟開始與OpenAI深入合作,公司內部出現了一些調整和變化。這種合作策略引發了廣泛不滿,甚至導致一些參與微軟內部人工智能項目的高管選擇離職。

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據內部消息人士透露,微軟對Azure AI服務的內部服務關注度逐漸下降,轉而更多關注Azure OpenAI服務。

一位離職高管表示,一些曾經的Azure AI服務,如Azure認知搜索、Azure AI Bot服務和Kinect DK等,實際上已經消失,或不再作爲Azure AI組織的核心。微軟發言人雖然表示這些服務以某種形式仍存在,但它們的地位顯然已經發生變化,不再是之前的樣子,要麼被重新命名,要麼與其他產品合併。

這種變化引起了一些前微軟高管的擔憂,他們認爲:“現在的Azure AI在一定程度上已經轉變爲OpenAI的技術支持,而不再是一個引領創新的引擎。博伊德團隊目前的主要任務是維護OpenAI服務,而不是推動內部創新。這種轉變雖然可能有助於商業成功,但在創新方面卻顯得有所欠缺。”

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然而,Azure OpenAI服務的成功也證明了微軟與OpenAI合作的商業價值。這一服務擁有數百名開發人員的支持,他們致力於幫助使用OpenAI GPT模型的微軟Azure雲服務客戶取得更好的業務成果。一些微軟員工與OpenAI合作非常密切,他們可以自由進出OpenAI的辦公室,一些OpenAI員工也可以訪問微軟的工作場所。

微軟並未全面依賴OpenAI

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微軟人工智能平臺團隊近期經歷了領導層的重大調整,此前負責產品的高管約翰·蒙哥馬利(John Montgomery)被Instacart前首席運營官阿莎·夏爾馬(Asha Sharma)取代。

該團隊致力於提供所謂的“模型即服務”,即通過API爲客戶提供訪問人工智能模型的服務。

除了與OpenAI的緊密合作之外,微軟還在積極擴展面向企業客戶的模型庫。爲了豐富其服務內容,微軟最近對法國初創公司Mistral AI進行了1600萬美元的投資。這筆投資不僅將Mistral的模型納入微軟的服務體系,還爲客戶提供了更多元化的選擇,包括其他大約1600種模型,甚至包括來自Cohere和Meta的模型。

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微軟一位高管明確表示,公司不會將“模型即服務”和雲服務僅僅限制在OpenAI模型之內。他強調:“確保在基礎設施上提供最廣泛的模型選擇是一項有利可圖的業務。”

對於微軟對Mistral AI的投資,一些人可能會認爲這是微軟在戰略上遠離OpenAI的舉動。然而,微軟高管表示,考慮到這筆投資的規模相對較小(1600萬美元,相比之下OpenAI獲得了130億美元的投資),因此不應將其解讀爲微軟與OpenAI之間的疏遠,而是有助於分散反壟斷監管機構的注意力。

這位高管還解釋說:“人們往往喜歡將事情戲劇化,但在這個問題上,數字本身就說明了一切。”(小小)