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AI PC后时代:重新理解大模型的最佳载体

    如果站在人机交互变革的角度来畅想,AI PC所带来的变革可以说是人机交互史上的又一次“颠覆”。元宇宙时代下,是苹果让AI装进了Vision Pro里;那么在如今的AI时代,又将会是谁将AI PC彻底照进现实?谁才是最终赢家?  作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家    埃尼亚克ENIAC——世界上第一台电子计算机,是二战时期由六名女性主导编程出来的。那时,包括她们在内的所有女性都不得踏入ENIAC房间。站在当下的现代社会去回看历史,女性地位在当时呈现出一种极端的状态——这六名女性的名字在过去很长一段时间都不能出现在“功劳簿”上,尽管她们对于现代编程的意义尤为重大。 The ENIAC,来源:history.com 而这是历史上出现的第一次人机交互。 在随后的半个多世纪里,从施乐公司引领的“图形用户界面”变革,到苹果公司引领的“触摸交互界面”变革,历史上的每一次人机交互变革都在全球PC市场上掀起过惊涛骇浪。这种演进历程除了带给用户实用性、娱乐性、便捷性以外,它所承载的更大畅想是一个数字版的“乌托邦”世界。 而今天的“AI变革”就是让这一畅想在未来有一天会变成现实的载体。比如现在的电脑只是工具,而未来的电脑则可以是一个超级助手。它可以通过存储用户使用电脑的个人习惯和知识,来代替用户完成基本工作,甚至创意性工作。更重要的是,这种AI电脑的隐私性也不再是问题。 然而,在这种乌托邦式的“AI电脑”还未到来之前,几个值得探讨的问题是:如何将AI装进个人电脑里?个人电脑又如何能进行大规模的AI计算?这对于芯片等硬件提出了怎样的要求?硬件之外,软件层又将会迎来哪些变革? 随着一场由AI主导的人机交互变革再一次引爆PC市场,一系列问题也正在成为PC舞台上的焦点。 一、端侧大模型到底成色如何? 从手机的摄
AI PC后时代:重新理解大模型的最佳载体

解读TO B软件企业财报:回看2023,展望2024

    随着2023年全年财报的陆续公布,TO B软件企业的未来方向愈发清晰。这些企业不仅在技术革新、财务稳健、客户多元化、AI应用和全球化战略上取得了显著进展,更在激烈的市场竞争中展现出了顽强的生命力。  然而,这一切的成就并非没有代价,销售成本的高昂和对大客户的依赖仍然是企业需要面对的挑战。 作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家    2023年,中国TO B软件到底发展怎么样? 实际上,随着科技的不断进步和商业环境的日益变化,在2023年TO B软件企业的财报中,一些变化趋势也正在越来越明显。这些趋势不仅揭示了行业内部的共同特点,还提供了洞察TO B市场战略的重要视角。 产业家特此梳理了市面上的核心软件服务厂商的财报,以此来看中国的软件服务如今水温如何?利润率如何?以及其如今面向的市场到底是哪块细分市场。 以下为核心看点: 1.TOB软件企业普遍对云服务和AI技术给予了高度重视。这些技术被广泛认为是推动企业增长的关键驱动力。随着云计算和人工智能技术的不断成熟,企业越来越意识到这些技术在提高效率、降低成本和创新商业模式方面的巨大潜力。因此,投资于这些领域的研发和应用,已经成为推动企业竞争力提升的重要策略。 2.在财务状况方面,尽管部分企业仍然面临亏损,但整体上企业收入呈现出持续增长的趋势。这表明,尽管市场竞争激烈,但TOB软件企业通过不断优化产品和服务,已经能够逐步实现盈利。同时,亏损的逐渐收窄也反映出企业在财务管理和成本控制方面取得了积极进展。 3.在销售和市场投入方面,可以观察到企业普遍采取了一定程度的缩减措施。然而,这并非简单的削减开支,而更多是组织结构优化和运营效率提升的结果。通过这种方式,企业能够在保持竞争力的同时,更加注重投资回报和长期可持续发展。 4.值得一提的是,一些小微型客户群
解读TO B软件企业财报:回看2023,展望2024

腾讯混元,「出招」SaaS

    透过这次升级动作,也同样对应的一个明显的信号是:腾讯在数字化时代的To B底层能力,也更在一步步AI化。  作者|皮爷  出品|产业家    “大模型如今走到哪了?”在越来越多的场合和分享上,这个问题开始成为必谈的话题之一。 相较于去年在技术、参数上的层出不穷、你追我赶,在今年,人们对AI大模型的期待已然更为落地和务实——大模型的作用场景在哪里?人们能真正使用的大模型产品有哪些?企业的“AI生产力”故事到底该从哪里讲起? 这些问题背后,对应的是市场对于大模型能力更为细微的考究,即在确定性的AI大趋势面前,人们需要看到更近距离的AI故事和标注。 答案已经在出现。在刚刚召开的腾讯协作SaaS智能化升级会上,一系列腾讯协作产品宣布全面智能化升级,除了企业微信、腾讯会议、腾讯文档等“一门三杰”产品,腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷、腾讯云AI代码助手等协作SaaS产品也都全面接入腾讯混元大模型,实现AI进化。 对于腾讯的产品力,外界并不陌生。 在过去的几年时间里,不论是企业微信、腾讯会议、文档,还是腾讯电子签等等协作SaaS产品都在以极高的频次出现在人们的生活中乃至企业的诸多生产中,帮助企业解决一系列协同办公和管理的命题。甚至可以说,这里是腾讯的最优势战场之一。 而如今,在这个优势战场,这家产品基因极强的企业则是又向前迈了一步,更可以理解为,这次集中的SaaS产品动作背后对应的也恰是腾讯向外界传递出的一个新信号:腾讯正式进入AI应用阶段。 实际上,关于腾讯,外界的好奇并不比大模型技术本身少。在应用和落地被放到台面上的如今,人们期待更为AI化的产品应用,期待触手可及的智能化体验。而腾讯,也正是这种期待的最主要背景板之一。 这次的协作SaaS产品智能升级,恰在成为观察腾讯给出AI答案的一个窗口。透过这个窗口,几个或将能
腾讯混元,「出招」SaaS

汽车新智能图谱里:理解腾讯的AI TO B路径

    将自身的C2B产品和产业理解充分AI化,在自身内部场景率先验证跑通后,进而释放给产业伙伴,对应到具体的需求痛点,一起打磨对应的行业AI模型。  这也恰是腾讯“实用”标签背后的AI产业路径。  作者|皮爷  出品|产业家    成本、性价比——这是2023年腾讯CSIG事业群CEO汤道生在客户现场听到最多的一个词。 有同样感觉的还有腾讯智慧出行解决方案总经理姚振,“客户往往更倾向你先帮我做出效果我再用,我只为效果付费。”在过去的半年乃至一年时间里,他和腾讯智慧出行的团队一直奔波在帮助车企搭建AI能力的一线。 与他们感知相对应的是,和2023年的卷技术、卷参数不同的是,今年大模型的主场更在应用和场景,即谁能帮助企业真正用好大模型,转化为真正有效果的生产力,谁就更受客户的青睐。 这不是一个容易回答的命题。关于大模型如何落地,更或者说如何更为准确、高性价比地落地一直是整个市场都在试图解决的难题,其中涉及到的部分不仅有算力、模型这些表象的模块,更有深入到具体场景的数据、训练推理、AI工具链、适配企业的AI应用以及基于云计算的一系列成本。 一个真正合格的产业大模型方案到底应该是怎样的? 在4月24日的“TIME DAY”腾讯智慧出行技术开放日上,腾讯智慧出行发布了汽车大模型“全域智能”解决方案,旨在帮助车企打造属于自己的AI能力。这在这个方案里,上述一切包括模型、算力、AI 工程平台(工具链) 、AI应用等都被嵌入其中,此外,也更有云、端的底层能力做基础。 这是腾讯在产业大模型解决方案上的重磅一枪。在过去的几年时间里,基于自身的产品力和产业积累,腾讯在云计算时代帮助了一众产业企业登上数字化转型的列车,助力他们用数字技术的方式赋能生产,提高效率。 而如今,实际上人们也更在期待这家产品基因和产业理解都
汽车新智能图谱里:理解腾讯的AI TO B路径

谁在钉钉上做AI Agent?

    在这个中国最大的TO B流量池里,有最适合AI Agent生长的“原生”环境,有足够有边界的平台设计,也更有无数真实可见的AI产业需求,和已经在全面开放的数据和TO B服务流程,这些串联到一起也恰构成着AI在中国产业落地的最丰盈土壤。  作者|皮爷  出品|产业家  今年1月,钉钉召开了7.5产品版本发布会。会上,钉钉正式发布了AI助理产品。台上的钉钉总裁叶军表示,未来三年,将有1000万个AI助理在钉钉上产生。 说者有心,听者也更有意。在这个口号喊出的同一时刻,台下有个人心中也同样火热,他叫辰星,是用友薪酬的AI产品负责人。 和钉钉7.5发布会同线进行的是,他所负责的用友薪酬AI产品也正在打磨中,而叶军的表态让他坚定AI产品方向的同时,也更萌生出和钉钉合作的想法。 “钉钉7.5发布会回来的1月19号,我们就发布了薪酬分析AI产品1.0版本。”辰星告诉产业家。两个月之后,用友薪酬也正式和钉钉展开了AI方面的合作——打造基于钉钉的薪酬分析AI产品。 “钉钉方面拉了我们专门的合作群,确定开发模式,具体的产品嵌入方式,以及一些有意思的玩法,双方团队都是一起打磨。” 实际上,在过去几个月时间里,这样的新AI故事在钉钉上已经上演很多次。但和之前钉钉更高频次出现在低代码台前不同的是,这次的主角不仅是钉钉,也更是一众AI生态伙伴。 在AI大模型落地一周年的当下,如今人们对于大模型的考量已然从单纯的技术、参数,转移到真正有价值的落地和场景应用。但尽管新的考量标准已经建立,答案却依然不够明确。 “AI应该如何应用?AI Agent的产业模型应该怎么搭?企业开发者到底该如何选择适合自己的大模型和大模型应用开发工具链?AI产品的开发逻辑是技术优先还是需求优先?”……等等问题,如今依然没有明确的答案。 但在AI答案的背景板上,钉钉始终是
谁在钉钉上做AI Agent?

对话澜码科技创始人周健:AI Agent和SaaS是相辅相成的

    做好Agent,重要的事情是定义好,包括希望 Agent 所在的环境,能够关注到哪些内容,并且它能够对什么样的目标负责等等。在业务需要更新的过程中,能够自动获取到这个更新,能改变它的行为,去适应它的行为。有智能性、主动性,而非被动。  作者|皮爷  出品|产业家    开年以来,大模型赛道的一举一动都在成为备受关注的话题。 从 Sora 的发布,Grok 的开源,从多模态的深化到计算存储的新范式等等,大模型在改变着一切,影响着一切。 其中,一个话题备受关注,那就是 AI Agent。即在大模型被定义的应用元年里,AI Agent 是当之无愧的讨论焦点,在业务流程里,在生产场景里,在企业服务里,它都在成为人们看见大模型和应用大模型的最小触点。 但在关注之外,更多的问题也恰在浮现,什么才是真正的 AI Agent?它是如何从大模型中诞生的?以及 AI Agent 的应用场景到底包含哪些?它能做的事情又有哪些? 此外,在 AI Agent 之中,也更被人讨论和关注的话题是,在 AI Agent 时代,新的软件开发范式应该是怎样的?它的出现对现代软件有什么影响?对于 SaaS、企业服务,AI Agent 的定位是重构还是增量? 在4月11日的《产业AI会客厅》第一期,我们邀请到了澜码科技创始人兼CEO周健,一起来聊聊关于 AI Agent 的一切。 人物介绍:周健,2006 年加入谷歌美国总部,此后历任阿里云、MediaV、依图科技、弘玑 RPA 等公司研发总监、CTO 等,如今创办的澜码科技主要面向的正是 AI Agent 领域。 以下为对话摘要(经整理发布,完整版可看视频回放): 产业家 皮爷:现在国内对 Agent 这个事情大家没有很明确的定义,到底什么才是 Agent?或者说在真正的业务里面它到底是怎么发
对话澜码科技创始人周健:AI Agent和SaaS是相辅相成的

业务数字原生驶入2.0时代:谁在成为新抓手?

    对奥哲·云枢All in One低代码平台的一个更为全面的认知恰是,其在成为AI时代企业内部的一个超级操作系统。  作者|皮爷  出品|产业家    过去的几年时间里,赵仕杰一直有个困扰他的问题。  作为首创热力的CIO,也是过去几年这家热力企业数字化转型的第一负责人,在具体的推进上他发现过去的理念“有点行不通”。  “我原本设想的IT管理理念是底层统一中台,在松耦合的情况下上层业务自治,各个业务板块能迅速反馈,敏捷迭代,这样可以减少整体IT运营管理成本。”他告诉我们。  但现实的情况是,在市场现有的SOA或者微服务的架构下,这种“松耦合”“强敏捷”的模式很难实现,即单靠当下的代码语言很难实现从底层中台到上层业务的全面独立和管理,此外,也很难保证数据的驱动和回流。  这不仅是赵仕杰和首创热力面临的问题,也更是一众中国各个核心产业赛道,如工业、农业、能源等一众产业的企业面临的困境。  拆解来看,伴随着产业数字化浪潮的推进,以及AI技术场景化能力的日渐加强,企业的数字化命题正在从最开始的“IT意愿”进阶到“更优执行”,体现到企业挑战侧则是企业需要的不单纯是IT层面的数字化能力,也更是整个集团或企业全部节点的数字化加持,从“一只拳头”到“一盘棋”。  但这显然不是一件容易的事情。如果说过去多年时间里,在传统的IT技术外,如低代码等技术给众多产业赛道的企业提供了一个迈入业务数字原生1.0的数字化普惠模型,那么如今这套模型也需要同样进化。  如今,新模型应该是怎样的?或者说在当下更汹涌紧密的中国产业数字化浪潮里,真正的企业数字化优解是什么?  实际上,答案已经出现。  一 、业务数字原生,驶入2.0时代  “如今,随
业务数字原生驶入2.0时代:谁在成为新抓手?

马云内部信背后:重新理解阿里,理解中国互联网企业

    中国的互联网 企业,在过去的十年里一起构建了一个移动互联、数字可视化的线上世界;而如今,它们也更在各自重新定义自己,定义下一个奔赴的终点。  作者| 皮爷  出品|产业家    反思内部,反思业务,反思大公司病,反思一切。在今天上午广为传播的马云内部信上,这个关键词成为核心主论调之一。 这种风格不怎么“阿里”。 在过去的几年时间里,阿里是绝对的风口浪尖话题点。从淘天的在内容、交易上的不断调整,到淘天和1688的合并,从菜鸟物流独立上市回撤,到阿里云的换帅动作和全面转向公有云,从蚂蚁金服到支付宝和OB的分拆独立,除此之外,还有阿里出身的钉钉、闲鱼、夸克等等一系列动作。 每一个话题和业务背后都足以支撑起一个庞大的故事和脉络,更况论在这些故事中对应的也更是一次次的组织架构和人事调整。 阿里在做一场手术。 在过去30年的时间里,阿里、腾讯、京东、百度、字节在成就各自领域的业务模型的同时,也更面临着新的问题,这些问题来自外部,也更来自内部。总结来看,共同的一个问题是:作为打过胜仗的企业,应该以一种怎样的姿态到另一个新战场,或者适应旧战场新地图?这里的新环境不那么“性感”,这里资本的游戏也很难通关,这里的战斗模式也从“闪电战”到了“长期消耗战”。 当外界环境发生变化的时候,我们往往用进化来形容一家企业的主动求变和求变成功;但如果环境的变化频率过快,或者企业求变的方向因为种种原因不那么稳定、坚定,那么这个过程就很难称之为进化,而更像是一台治疗伤口的手术。 但好在,手术是有时间长度的。甚至,在康复之后,手术对象往往会更加健康、更加新生。 这不仅仅是对阿里过去这几年的写照,也更是对一众包括腾讯、百度、京东、字节等互联网企业的真实写照。不同的是,有的手术仍在路上,有的手术已经接近尾声。 在产业数字化、AI智能化成为下一个十年
马云内部信背后:重新理解阿里,理解中国互联网企业

“更大的焦虑,更大的想象力”:音视频厂商如何闯入AI时代?

    从GPT3.5到GPT4.0,从Runway、Pika到Sora,当大模型的价值链不断升级,那些暂未爬到顶端的企业,还剩下多少‘生存空间’?  于音视频厂商而言,企业要解决的难题是,如何将技术与用户连接在一起。让大模型发挥想象力的同时,更要解决用户的实际问题。 作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家    2024年初,国内的大模型公司还未从上一波“GPT4”的焦虑当中缓过来,Sora就已经席卷而至。紧接着,所有互联网大厂几乎都“停下手头工作”,开始在新的领域做出一点成绩,从而尽快在市场上发声。 但在近期阿里蔡崇信的采访中,他说道,“中国AI技术可能要落后美国两年”。在这种不断追赶的焦虑背后,一个引人思索的问题是,国内大模型公司追赶的究竟是什么? 站在更为具体的赛道上来看这一问题,作为离Sora最近的赛道——音视频而言,这种焦虑也在不断放大。 从GPT3.5到GPT4.0,从Runway、Pika到Sora,当大模型的价值链不断升级,那些暂未爬到顶端的企业,还剩下多少‘生存空间’? 实际上,于音视频厂商而言,当“追逐技术”变为“追逐用户”,这种价值就变得更加具体、更加实际。从近两年音视频厂商的发力趋势可以看出,AI虽然是不可错过的大趋势,但企业要解决的难题是,如何将技术与用户连接在一起。让大模型发挥想象力的同时,更要解决用户的实际问题。 一、AI时代,不断进击的“音视频” 2022年,先是钉钉的一套“组合拳”,紧接着,音视频PaaS/SaaS厂商也纷纷跟进,不仅大手笔投入研发,还在AI方向补充弹药进行长远布局,自此,围绕音视频赛道的“混战”也正式打响。 音视频PaaS公司“拍乐云”被收购一事在2022年受到广泛关注,收购方正是阿里钉钉。一石激起千层浪,音视频赛道迅速成为焦点。更为炸裂的消息是,
“更大的焦虑,更大的想象力”:音视频厂商如何闯入AI时代?

博鳌观察|对话百度沈抖:丰富的应用场景是中国AI赶超的最大机会

既要仰望星空,更要脚踏实地。在被巨大的技术风口裹挟了一年多后,我们与大模型的“相处方式”越来越清晰了。 3月28日,在博鳌亚洲论坛2024年年会现场,我们与百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖进行了一次深度交流。 在参与和观察了国内企业过去一年落地大模型的实践后,沈抖分享了自己的思考。他认为,大模型的产业落地不能用爆款思维,企业要尽快把大模型用起来,但不能冒进,潜移默化式的渗透才能从量变到质变。他多次提到“应用”才是大模型的真正价值,企业要到研、产、供、销、服每个环节中去找落地场景。在现阶段,但凡与“信息流通”有关的环节,都应该加入大模型提效。 当谈到给企业智能化升级的建议时,他说:想多了都是问题,做起来全是答案。 以下是对谈部分精华内容。   大模型产业落地一年情况如何? 大模型正在化身新质生产力   1、目前大模型在国内的产业落地如何?您如何看待中国在发展新质生产力方面的进展? 沈抖:新质生产力,我认为最核心的是创新。而人工智能和大模型,毫无疑问是创新最前沿的领域之一。 过去一年,生成式AI已经被企业真正用起来了。从百度的数据来看,百度文心一言C端用户已经超过了1亿;而在B端,用百度智能云千帆大模型平台开发应用的客户已经超过了8万,开发出了16万个应用。 具体来说,例如互联网、教育、电商、政务等数字化程度较高的行业,更适合大模型落地,在落地速度上也更快。 比如河南、重庆的一些县级政府,基于文心大模型开发了“居民助理”,把AI政务问答做进微信小程序,村民可以在微信群里问AI各种各样的问题,如医保缴费、婚姻登记、户籍办理等等。春节期间,它每天的调用量能达到60-70万次。以前没有这样的助手,村民想找到这些问题的答案,很麻烦,而大模型可以提供一种便捷的解法。在很多类似的场景,甚至更广泛的智能客服场景下,大模型都可以帮助满足用户的需求。 还有一些传
博鳌观察|对话百度沈抖:丰富的应用场景是中国AI赶超的最大机会

能碳数字化下半场:行业化提速、AI和看得见的生产力

    从时间线来看,如今我国距离实现碳达峰目标仅剩7年,而纵观来看整个行业,不论是传统能源厂商,还是互联网厂商,能源数字化都已经进入到“跑马圈地”的决赛圈。   谁能更好得服务客户全流程,谁能更好得应用AI,以及谁能更快速得完成从供给侧到需求侧的满足,谁就会成为最终的能源数字化赢家。 作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家    三年的能碳改造,换了几套节能系统,最后工厂效果收益甚佳,同时工厂每年效益新增近百万——这种“不太可能”的投资回报比恰是当前能源数字化领域不少项目的现状。 在如今双碳被反复提及的当下,能源数字化走到哪了? 在能源数字化领域,一个明显的趋势是,数字化服务商所着眼的主力赛道十分明确,这与其他行业形成鲜明对比。在与不少能源数字化服务商和工业互联网厂商交谈过程中,一个公认结论是,相较于其他赛道,企业往往会会选择某一个精准赛道。 “能源领域里的不同细分赛道所涉及的行业know-how相差甚远,互通性不高,门槛却极高。而且能源行业项目周期长,通常情况是‘跟踪’完1~2家客户后,已经足够支撑我们技术团队。”一位行业人士告诉产业家。 从客户来看,能源行业的客户大多分布在国央企,项目更为稳定。在此背景下,数字化服务商只要在某一细分赛道“站稳脚跟”,便意味着吃下了这块蛋糕。 但在能源数字化转型迫切的当下,另一个更重要的问题则是,在服务商聚焦某一个赛道的模式下,能碳改造是否还可以成为全产业的基础配备?以及其想象力是否还能被完全释放? 对此,本文将站在需求侧和供给侧的角度,来剖析当前能源数字化走到哪了?以及一家工厂究竟是如何进行能碳改造的?在其中企业又为其提供了怎样的技术? 一、2024,能源数字化走到哪了? “单位国内生产总值能耗降低2.5%左右”,这是2024年政府工作报告中最新的“发
能碳数字化下半场:行业化提速、AI和看得见的生产力

数字人下半场:奔向“真”生产力

如果说2023年,大家关心数字人,更多在于好奇心和新鲜感。如今的2024年,人们则更加看重其是否真正解决行业中的某些痛点。  随着技术的深入发展,数字人正在成为生产生活中不可或缺的一部分,除教育、文娱、直播领域外,在工业、医疗等领域也在发挥越来越重要的作用,成为真正的生产力。 “大家好,我们又见面了。”今年商汤科技的年会,已故的创始人汤晓鸥如期出现在舞台上。他时不时和现场的观众逗趣,抑或是在台上走来走去,甚至喝水。无论面部表情、肢体如何变化,都像真人一样。除此之外,还可以看到,头发丝、额头、眼镜等物件会随着人物的移动和舞台光互动。 一时间,「汤晓鸥“复活”」的词条以及视频在各大网络迅速传播,引起广泛关注。公众在对这一现象感到惊奇的同时,对其背后的技术实现表现出浓厚的兴趣。据悉,这一数字人是由商汤科技的如影AI数字人生成平台所创造,官方宣称其与真实人物的相似度介于90%至95%之间。 汤晓鸥数字人的问世,在一定程度上类似于电影《流浪地球2》中通过数字化手段实现角色永生的情节。其不仅象征着数字人技术的一个重要进展,也意味着该技术已经达到了一个新的发展阶段,再次以不一样的视角站上舞台。 在过去的一年里,数字人这个行业曾一度成为资本市场的宠儿,但随着热潮的退去,市场逐渐回归理性。今年,随着技术的不断突破和应用场景的拓展,再次点燃了市场对数字人的热情。Sora文生视频技术的推出,更是为数字人行业的复兴注入了一剂强心针。 进入2024年,数字人行业的发展已经呈现出新的面貌。与2023年的盲目追捧不同,市场和企业开始更加关注数字人技术的实际应用和商业价值。数字人不再是单纯的技术展示,而是在各个领域展现出其独特的实用性和创新潜力。 如果过去大家关心数字人,更多在于好奇心和新鲜感。当下人们则更加看重其是否真正解决行业中的某些痛点。 随着技术的深入发展,数字人将成为我们生活中不可或
数字人下半场:奔向“真”生产力

智算中心元年:如何理解“AI工厂”

    在如今“智算”属性不足的大背景下,建设智算中心不单纯是一项资金游戏,更是一个思维观念、企业架构转化的新模型。  作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家    过去12个月,英伟达市值飙升了238%。这已经算是商业史上的现象级事件。  成为热点的不止有英伟达,还有站在英伟达背后的“人物”黄仁勋。就像当年的马斯克一样,现在的黄仁勋几乎每次发言都是科技界的“头条”。  “AI工厂”便是黄仁勋近期频繁提到的词语。在2月的英伟达2024财年第四季度财报电话会上,黄仁勋将一种专注于AI生成的新型数据中心定义为“AI工厂”。其中,为AI工厂输送“能源”的正是让英伟达市值上涨万亿美元的GPU芯片。 而黄仁勋口中新型的数据中心“AI工厂”也正是国内近两年异常火热的智算中心。  那么,究竟什么是智算中心?以及,黄仁勋口中的AI工厂到底是什么?  简单来理解,智算中心就是为如今的AI大模型、AI应用,以及未来所有的人工智能项目提供计算力的新型“发电厂”。它是专为AI而生的。  与传统计算中心不同的是,智算中心所需要的算力是由GPU提供,而前者则是由CPU提供。在过去,GPU的用处则更多是在游戏行业,而到了今天的AI时代,GPU芯片则变成了一种“必需品”。  2023年10月前,阿里、腾讯、字节跳动、百度等国内大型科技公司都是从英伟达手里获取AI芯片。 但伴随着美国禁止英伟达等本土企业向中国出售A100/H100等AI芯片,这也一定程度上导致了国内的算力短缺。在过去的2023年,“缺卡”也更在成为一众大模型企业的普遍现状。  但实际上,早在之前,国内的AI算力军备竞赛早已打响。从国家启动“东数西算”工程开始,传统IT企业、云厂商和电信运营商就已经在
智算中心元年:如何理解“AI工厂”

2024年,中国AI应用「大盘点」|产业AI

    如今,AI应用究竟行至何处? 通用型、工具型、行业型、硬件型都有哪些?  为此,产业家对国内主流AI应用做了一些盘点与梳理。希望在洞察行业前沿趋势的同时,也为把握未来的AI应用格局提供一个重要窗口。 作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家    “猛增至91万、涨幅高达264%、34倍”这一数据来自GitHub 上的AI开源项目统计对比。 对于AI应用的开发热情,业内从如此激昂过。 那么,截止如今,国内的AI应用到底有哪些?分布在哪些方向和领域?以及它们具体的能力到底如何? 统计来看,AI 应用按应用领域可以分为通用软件、工具型应用、行业软件、智能硬件四大类。在通用软件市场,生成式 AI 在办公软件、企业服务、IT 运维、软件开发、网络安全、数据智能等应用已经率先落地,并已经进入商业化的前期,主要赛道上均有标杆产品出现。 而由于 AI智能助理(Coplilot)可以将 AI 的能力深入嵌入具体应用场景中,能够主动理解使用者的意图并提供成型的方案,成为了国内通用生成式 AI 应用最广泛的产品形态。协同办公领域基于其先天优势,AI应用落地较多。 工具型AI应用主要包括聊天机器人、搜索引擎、文本工具、AI 作画以及代码工具等,主要集中在 C 端。 值得注意的是,由于其高度依赖底层大模型。竞争优势的构建,主要来自差异化的产品定位,以及持续训练更强大的底层模型和算法,所以,目前国内工具类AI应用的同质化程度较高。 更强大的底层模型和算法,是工具型AI应用打造竞争力的关键。 行业软件涉及金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业,生成式AI 在游戏、法律、教育、电商等 C 端场景有较多的结合,而在医疗、金融、工业等 B 端场景下生成式 AI 产品的成熟度仍然偏低。目前,主要是金融、医疗、教育等头部厂商着
2024年,中国AI应用「大盘点」|产业AI

AI电商「军备赛」:一个新时代的电商产业序曲

    中国的电商行业正在经历一场脱胎换骨的质变。 无论是阿里、京东,还是拼多多、百度,如今的姿态更多的是宁可抓错,不可放过。  虽然在AI技术日新月异发展的当下,电商很难再产生当年电商大战的波澜壮阔的战争,但底层的竞争和冲突更在时刻上演,谁能率先跑出成熟的AI电商模型,谁就先行一步,拿到进入AI时代的门票。  作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家    围绕电商的这场仗,互联网大厂从电子商务时代,打到AI时代,依旧未停手。 2023年,拼多多市值反超阿里,得到全网关注。甚至马云也在内网罕见发言,在发言的最后,他补充到,“AI电商时代刚刚开始,对谁都是机会,也是挑战。” 那么,AI时代,电商的形态到底应该是怎样的?如今的AI电商距离真正的形态还有多远? 以及,机会会落在谁手上?是背靠通义千问集中发力AI的阿里电商?还是豪掷数亿组建大模型团队的拼多多?抑或是借AI之力重举电商大旗的百度? 动作在不断密集排布。首先,百度于2023年5月推出百度优选,定位是搜逛推一体的智能电商平台;阿里更是集中发力AI,不仅淘天集团内部发布“星辰”大模型,据《晚点LatePost》了解,淘天集团有4个AI团队;拼多多也在2023年末宣布耗资数十亿组建了数十人的大模型团队;京东更是在最近申请了“JDAI京东人工智能”和“京言助手”等多枚商标,积极拓展AI领域。 在AI与电商结合的交汇处,从智能运营到智能客服,从供应链管理升级到智能物流,从数字人直播到智能商品图生成,我们有理由相信,AI电商所释放的想象力还不止于此。 在AI大模型“狂飙”一年的过程中,这是互联网厂商,或者说电商企业迅速锚定的这片“试验田”。甚至站在更大的角度,AI电商既是AI大模型的最佳实践对象,也是电商行业重新洗牌的契机。 在这里,一个关于AI、
AI电商「军备赛」:一个新时代的电商产业序曲

云巨头生态之变:从云计算到AI大模型时代

    在过去的传统云计算时代,云厂商“狂奔”十年,生态策略一变再变。从“总集成”到“被集成”,云厂商将大包大揽做业务的模式,转变为将更多的应用交给具有自研能力的ISV厂商来做。   如今,AI这个杠杆则是将这个策略更向前推进了一步。  作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家    “唯一不变的是变化”,这句话出自2023年变化最大的云厂商,阿里云CEO吴泳铭的全员信中。作为多年位居国内三朵云榜首的阿里云而言,公有云和被集成是2023下半年以来最大的两个变化,也是2024年的重点方向。 同样地,阿里云的这种变化也映射在2023年国内云厂商的整体战略定位中。它所对应的是,未来AI大模型时代,云厂商在生态里要扮演的角色也在悄然发生变化。而如今,云厂商又多了一个战略杠杆,即通用大模型。 “如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业,将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。”这种预测出自于麦肯锡的《生成式人工智能的经济潜力:下一波生产力浪潮》报告。 一个共识的观点是,2023年是大模型快速发展的一年,2024则将是各种AI应用在产业侧爆发的一年。在此背景下,企业对生成式AI的需求急剧增长,这种需求的上涨将会直接影响到提供AI算力的云巨头厂商们。 在过去的传统云计算时代,云厂商“狂奔”十年,生态策略一变再变。从“总集成”到“被集成”,云厂商将大包大揽做业务的模式,转变为将更多的应用交给具有自研能力的ISV厂商来做。 如今,AI这个杠杆则是将这个策略更向前推进了一步。 几个信号是,2023年12月,负责推进政企业务的关键人物蔡英华从阿里云离职,全面拥抱公有云策略;此外,腾讯云再次强调成本,加强生态和自研产品策略;华为云也更是和一众企业加速推进战略合作。多个信号背后对应的是,在从
云巨头生态之变:从云计算到AI大模型时代

对话企企通CEO徐辉:数字采购何以搭建产业数字化“桥梁”?

    站在产业的角度去思考问题,从互联生态的立场出发,做难而正确的事,赋能产业链上每一个玩家,同时为自己的商业模式创造更多的可能性。  作者|斗斗  出品|产业家  市场一变,整个产业能否在几天之内全部协同起来,满足这个新的需求?某个SKU又爆款了,产量能否在两个星期之内提升10倍?…… 这样的问题,每天轮番在企企通上演。这不仅仅是采购部门的事情,更是需要整个供应链的协同与连接。 企业与企业之间的互通互联愈发重要。 “登陆企企通的系统,可以发现一个细节,该系统不会引导用户选择自己的身份是采购商或是供应商。”为供应链多边赋能,这是企企通亦是徐辉一早就想好的系统架构。 在传统的供应链管理系统中,用户往往只能在采购商和供应商之间选择其一,这种选择往往会带来信息不对称、沟通不畅等问题。 然而,在企企通的系统中,却看不到这样的界限。系统不会引导用户选择采购商或供应商,而是从产业的角度出发,致力于为双方提供全方位的服务。 一个事实是,企企通正在建立起连通企业和企业之间的供应链生态及产业互联网络,为企业、行业、产业供应链管理降本增效。 这种创新的模式下,企企通的底层发展逻辑愈发令人好奇。 产业互联网正在迎来一场由数字采购引导的供应链变革,企企通在这场变革中将承担怎样的角色? 一、采购“大富翁”,如何通关? 采购就像一场大富翁游戏,想要通关,关键在于采购商和供应商如何联合。 游戏最初,每个采购商各自抱着自家的账本,满世界找“供应商”买原料,但信息更新像蜗牛赛跑,评估起来比猜灯谜还费劲。 再者,有时候采购商手里的筹码不够多,难以打动那些“供应商大亨”的心,只能眼巴巴看着别人享受“量大从优”的VIP待遇。但与其他玩家联手组个“采购联盟”,不仅能把价格压低,还能确保关键时刻不被“断货”绊住脚。 另外,这个游戏里时不时会有“市场行情波动”或者“
对话企企通CEO徐辉:数字采购何以搭建产业数字化“桥梁”?

2024,中国零售行业数字化走到哪了?

    对于如今的中国零售业数字化而言,仍有许多亟待解决的问题,其像一根根“鱼刺”,卡在零售企业增长的“喉咙”中。  作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家  熙熙攘攘的人群,琳琅满目年货,一张张喜庆的春联、福字、窗花……不知从何时开始,超市成为年味浓厚的聚集地。 在浓厚年味的另一面,刚刚过去的春节也为零售企业提供了绝佳的销售“舞台”。 一份来自多点DMALL的大数据显示,2024年年初至1月12日,酒水整体搜索量环比增长48%,生鲜品类销售量同比增长超30%,旺盛的数据背后对应的是春节期间消费者对消费逐渐回暖的需求。 截止到如今,可以说,商超在内的零售企业都正面临着一年一度的销售高峰期挑战。如何能在这场“赛事”中脱颖而出?或者说如何更好地完成促销进而把握住黄金期?——这是所有零售企业都试图解决的问题。 实际上,从更大的角度来看,伴随着中国供应链在当下时代的变化,如人货场三者的分散化排布,再加上消费者在消费需求层面的多元化、定制化、时间空间碎片化的趋势,零售企业当下面临的挑战不仅来自节日大促,更来自日常。 数字化是解决这些挑战的根本方式。但如何数字化,以及对零售企业而言,真正有效的数字化转型模型到底是什么?发挥价值的节点在哪里?在过去的几年时间里,能看到的是一众零售头部企业对于数字化的尝试和探索,这些探索不仅包括单纯的软件接入,更有包括CRM、OA以及CDP、COP等一系列零售中台的建立。 但尽管如此,对于如今的中国零售业数字化而言,仍有许多亟待解决的问题,其像一根根“鱼刺”,卡在零售企业增长的“喉咙”中。 站在2024年的节点,我们试图盘点和观察,中国零售企业的数字化到底走到哪了?它的下一步趋势将会朝向哪?以及对身置其中的企业和服务商而言,如今的市场是机会亦或是挑战? 一、看不见的“刺” 在某二线城市一家名为
2024,中国零售行业数字化走到哪了?

Sora后观察:AI大模型产业落地的八个锚点

    在正在进行的2024年,国内大模型也将更下沉和落地,在技术上的突破之外,也会出现更多的向下的产业兼容和产业实践案例,作为新质生产力推动产业数字化转型的航船加速前进。  作者|斗斗  编辑|皮爷  出品|产业家    “电影讲述了一名30岁男士的太空历险记,他身穿红色羊毛针织,戴着摩托车头盔,放眼望去只有蓝天和盐漠。请制作出色彩鲜艳的电影风格短片,用35毫米的胶片拍摄。” 这段提示词来自OpenAI 首个文生视频模型 Sora的介绍页面。在提示词对应的视频中,视频播放流畅、画质清晰、视频长度、连贯性、多镜头切换等方面的出色表现让人惊叹。 值得注意的是,在Pika发布产品后的短短不到3个月时间里,OpenAI Sora 在视频时长、视频画幅、扩展视频能力等方面就迈出了堪称“王炸”新一步。 资本市场显示,随着AI视频模型Sora的炸裂登场,A股掀起AI热潮,盘中人工智能指数一度涨超7%,多只个股涨停。 2024年的大门,已然由人工智能大模型“文生视频”敲响。一个崭新时代正在来临。 过去的一年,从生成式AI的爆发性创新,到模型小型化与场景化应用的深度融合,再到开源生态的繁荣和跨领域的协同效应,AI大模型正以前所未有的速度重塑世界。 在这个历史性的转折点上,也在Sora出现的节点,我们试图深入剖析AI大模型发展的8个锚点:在已经拉开帷幕的2024年,AI技术的发展标志将会是什么?将会在哪里?以及通向AGI,当下的世界将会走出哪几条路? 毫无疑问,一轮新的AI生产力革命正在到来。 一、垂直模型走出来, 加速大模型落地 一个市场共识是,在通用大模型领域,鉴于高昂的研发资金壁垒,只有少数科技巨头有望在竞争中胜出,因为基础大模型对于需求多元的广大中小企业来说并不具备广泛适用性。 就目前来看,市面上的主流大模型厂
Sora后观察:AI大模型产业落地的八个锚点

2024,中国企业的营销增长模型在哪?

    不论是从CDP到MA再到SCRM的一体化工具,还是其中的AI等智能化能力,腾讯企点营销云试图加持的,是在新的“人货场”关系下的企业智能化营销能力。  2024年,新的营销增长模型在哪里?一体化、智能化、数据化,恰是腾讯企点等企业给出的答案。 作者| 皮 爷  出品|产业家    一家会员数4500万、全网粉丝数超过8000万的公司应该怎么做增长?这是来伊份在过去几年时间里一直面临的难题。 伴随着数字营销时代的到来,对越来越多企业而言,如何精准地进行营销进而实现品牌增长愈发成为企业的头号任务,其中除了从公域到私域的转化命题,更为核心的挑战来自于私域的建立和运营策略。 “过去市面上提供的营销工具更多的只是会员管理系统,也就是如何把人从公域吸引过来,到我们的企业微信或者公众账号上,但下一步呢?下一步应该怎么做?没人能做好。”一位零售企业的门店负责人告诉产业家。 这是一门“技术活”。即在企业微信等成为私域的核心载体的同时,如今市面上始终缺乏如何进行私域这个环节精准运营的服务,以至于尽管企业有私域,但更多的是作为一个“宝山”,对企业而言经常是空手而归。 从技术的层面来看,其对应的是从数据到业务的准确表达。“这个很难,中间需要的是桥梁型人才,既需要懂业务,也更需要懂数据。”来伊份技术总监吕华表示。 在这句话背后,对应的是一系列 “业务+数据”逻辑,CDP、数据清理、用户标签、BA(行为分析)、MA(营销自动化)……等等,对企业而言,这不是一个单纯的业务问题,而是一个数据技术问题。 难题在哪?或者说,在固有的业务框架之外,企业的新增长模型到底应该如何建? 一、私域营销:看的见的新确定性, 和摸黑前进的老路 谈及数字化营销,私域是一个避不开的话题。 去年9月,《2024全域运营趋势年度调研报告》发表,其中对私域有几个清晰
2024,中国企业的营销增长模型在哪?

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