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深度挖掘苹果谷歌meta亚马逊的ai泡沫 近年来四大科技巨头在AI领域的打法各有侧重:苹果强调“私有化、设备端+差异化体验”,亚马逊强调“平台化、云与产业化落地”,谷歌偏向“研究+模型领导力+大规模基础设施”,Meta则走“开源+大规模模型训练+社交/元宇宙联动”的路线。下面分别归纳对比并给出结论。 一、苹果:用户体验与隐私为先的“设备优先”路线 苹果在AI上的投入并不像公开训练超大模型那样高调,而是把资源投向芯片(Apple Silicon)、在设备端运行的基础模型与系统级整合——以Apple Intelligence为例,强调内嵌iPhone/iPad/Mac并保护隐私的体验型AI。苹果的优势是硬件+系统闭环,能把AI功能深度融入OS和硬件(低延迟、隐私、离线能力),适合差异化高附加值应用;但短板是在开放平台、通用基础模型和生态开发者吸引力方面相对滞后。 二、亚马逊:云端平台化与产业级落地(商业化导向) 亚马逊通过AWS把AI当作核心服务商品化:Bedrock等托管服务连接各种基础模型,并通过自研加速芯片(Trainium/Inferentia)与重大对外投资(如对Anthropic的多亿美元投资)把能力商品化给企业客户。亚马逊的打法是“把AI变成企业能用的工具和账单项”,在商业化路径最清晰(企业付费、生成式AI集成到业务流程)。风险在于对外部模型与合作伙伴依赖度高、以及在端侧体验上不及苹果、在模型前沿竞争上不如谷歌。 三、谷歌(DeepMind):研究与基础设施上的旗舰战役者 谷歌长期积累了TensorFlow/TPU等基础设施,并通过DeepMind推动Gemini系列等顶级多模态大模型。谷歌的投入体现在端到端(研究→模型→云服务→消费级产品)能力上,具有训练超大模型与把新技术快速产品化的能力(搜索、助理、云AI服务)。优势是算法和算力整合、产品化速度与海量数据,但面临监管、责任与商业化平衡(如何把研究优势稳定转化为长期营收)的问题。 四、Meta:开源策略与“大规模训练+元宇宙”押注 Meta选择公开/开源模型路线(如LLaMA系列),并大规模投建数据中心、模型训练能力,围绕社交与元宇宙构筑长期应用场景。开源让Meta在研究社区中获得快速传播与生态贡献,但也带来法律与声誉风险(训练数据版权争议、监管与诉讼)。Meta今年在AI相关基础设施和“超智能”研究上持续重投入,但短期内这
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网站不被谷歌收录?4 个坑别踩 + 预防方法 家人们!做外贸独立站的注意了!要是你发现网站在谷歌搜不到、收录少,别慌!我做外贸 15 年,跟无数建站和 SEO 团队打过交道,知道问题根本不在 “谷歌难搞”,而在你没做好 “预防”! 今天 3 分钟把网站不被谷歌收录的 4 个常见原因,还有怎么预防全讲透,尤其是非技术背景的老板,一定要听完! 第一个坑:内容不原创! 扒同行图片、复制文案 —— 谷歌能识别重复内容,根本不收录! 预防:图片自己拍,通用图深度改;文案自己写,输出独特价值! 第二个坑:关键词堆砌! 生硬堆 “XX 产品好”“XX 产品便宜”—— 谷歌判定作弊,还可能降权! 预防:文案以用户为核心,关键词自然融入,比如 “XX 产品帮你解决 XX 痛点”! 第三个坑:网站加载慢! 选差的海外主机,没做 CDN—— 用户打不开,谷歌不认可! 预防:选好主机,加 CDN,全球用户访问都快! 第四个坑:基础 SEO 架构没做! 建站公司不懂 SEO,没做 XML 地图、合理内链 —— 谷歌爬不到内容! 预防:选 “懂建站 + 懂谷歌 SEO” 的服务商,从源头搭好架构,一劳永逸! 最后提醒大家:建站前做好预防,比事后补救省几万!要是已经建站收录差,后续调整要大改,成本很高!觉得有用的点个赞,关注我,外贸独立站少踩坑! #外贸 #外贸出口 #外贸人 #外贸网站 #外贸经验
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