00:00 / 02:30
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
00:00 / 00:52
连播
清屏
智能
倍速
点赞14
00:00 / 00:26
连播
清屏
智能
倍速
点赞5649
00:00 / 05:08
连播
清屏
智能
倍速
点赞12
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
00:00 / 04:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞926
00:00 / 08:01
连播
清屏
智能
倍速
点赞116
00:00 / 04:24
连播
清屏
智能
倍速
点赞83
00:00 / 04:53
连播
清屏
智能
倍速
点赞48
00:00 / 00:45
连播
清屏
智能
倍速
点赞270
00:00 / 00:57
连播
清屏
智能
倍速
点赞127
00:00 / 01:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞63
00:00 / 02:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞11
AI泡沫什么时候会破裂?现在越来越多的人在关注这个问题。高盛交易员9月21日发布最新的市场报告称,当前美股市场环境与1999年互联网泡沫经济的相似。OpenAI的董事会主席贝瑞·泰勒最近在一次演讲中也明确表示,我们目前正处于AI泡沫之中。他认为,未来这场泡沫破裂后,会有巨大的赢家出现,但也会有很多人损失惨重。 目前,我们看到所谓的“硅谷七姐妹”都在大举投入AI领域。同时,硅谷的众多创业公司也几乎都在“all in” AI。这种现象非常像上世纪90年代末、21世纪初的那场互联网泡沫。当时,几乎所有人都看好互联网经济的未来,最顶尖的技术人才和最多的创业投资(VC)都涌向了互联网领域。 互联网泡沫1999年达到顶峰。2000年开始破灭,之后经历了长达两年多的低谷期。当时那种疯癫的状态也传到了中国,我那个时候当记者,经常在国贸或者中关村,每天都是一场接一场的新闻发布会。那些创始人都是志得意满,说起来都是公司又获得多少投资,钱多的来不及花的内容。 但资本投入与实际应用场景落地之间,以及产生商业模式和实际效益之间是有时间差的。当大量资本持续投入后,如果迟迟看不到盈利,最终资金链就会断裂,进而影响到股市,导致股灾和大幅下跌。 当年,很多非常有名的互联网公司就在那场泡沫破裂后倒下了。很多公司在泡沫破裂后都灰飞烟灭了,所以现在确实处在这样一个关键时期。大家普遍认为AI泡沫的存在已经是事实,但具体会在什么时候破裂,还没有定论。 无论是中国还是美国,后来都迎来了20年的互联网高速发展。这是过去的历史,那么AI投资是否也会重复这样的轨迹? 目前来看,至少在欧美,AI的应用并没有带来劳动生产率的明显提升。2024年每小时的劳动生产率的提升都没有,达到前些年的平均水平。 总的来说,至少在欧美和美国,目前AI虽然有很多应用,但还没有带来劳动生产率的提升。其实,这种情况在历史上也很常见。无论是当年的蒸汽机、发电机,还是计算机,从研发到形成产业,再到最终提升劳动生产率,都需要一个过程。有的技术用了上百年,有的则用了几十年。计算机和互联网都算是快的,也都经历了20多年的时间。所以,AI到底能不能很快产生实际价值,这一点非常关键。如果这个时间窗口太长,投资速度过快,最终股市价格就难以支撑,可能会引发一次大规模的股灾。#AI泡沫#高盛#美股
00:00 / 03:59
连播
清屏
智能
倍速
点赞164
00:00 / 03:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞43
00:00 / 04:18
连播
清屏
智能
倍速
点赞17