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浣鱼
02-08

他投胎到了美国

扎克伯格，与他价值8800亿的翻身秘密

苹果的算计，敌不过“新工业革命”。

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tg-height=\"240\"/>这将扎克伯格一举提升为美国最富传奇色彩的 CEO 之一，势必也会成为最富争议的话题人物，同时给所有人留下一个问题：这家伙到底做了什么？一年时间，从泥沼到天堂如果站在 2023 开年的时间点，回看 Meta，你会觉得这家公司要完了。彼时的2023 年 2 月，Meta 发布 2022 全年及 Q4 财报，季度营收下降 4%，利润大降 55%。这宣告了自 Facebook 改名 Meta 后，在元宇宙上持续一年的彻底失败。备受关注的元宇宙业务部门 Reality Labs ，一年亏掉 137 亿美元，超过微软对 OpenAI 的总投资额。更多的隐患在于外部环境变化。2021 年 4 月，苹果调整了 iOS 系统的隐私政策——APP 开发者需要在征得用户同意后，才能跟踪其在其他 APP 上的操作信息，专有术语叫做广告标识（IDFA），此前像 Facebook 这样以在线广告为主要利润来源的社媒公司，极度依赖 IDFA 做定制化的广告推送。这也直接导致扎克伯格转向元宇宙，他迫切需要一个能绕开操作系统的新入口，以便重构用户信息收集的基础逻辑。2022 年 10 月，马斯克入主 Twitter，随即开始大幅裁员，优化 Twitter 成本结构，增加盈利能力。一方面人们相信马斯克，相信这将给 Meta 带来巨大的压力；另一方面裁员总是粗暴却有效的治理手段。这进一步削弱了资本市场对 Meta 的信心。但令大部分人没想到的是，这其实是 Meta 迄今为止最后一次显露颓势。2023 年 Q1，扎克伯格敲定第二次万人裁员，公司股价应声上涨。对于扎克伯格“裁员有助于提升工作效率”的说法，大家颇为买账。而事实证明，Meta 的财报自此确实开始节节走高。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/522dd1faacf748efab3f473fcbdfa8e6\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"508\"/>此外，自 2023 年 Q1 开始，全球在线广告业务的发展态势，完全遵从了 Snap CEO Evan Spiegel 的预料：广告下滑的情况，似乎正在触底反弹。Meta、Google、Snap 等一众企业的广告业务收入，都在 2023 逐步开始复苏。 到了第三季度， Meta 的财报显示，广告业务营收为336.43亿美元、同比增长24%，占其该季度营收的 98.5% 以上。如果说以上都是外因，那么 Meta 自己在 AI 层面的投入和成功，则成为其反败为胜的内因。扎克伯格就像一个资本雄厚且耐心极好的牌手，在最为困难的时候，尽一切可能留在牌桌上，等到东风一起，便开始了迅猛的进攻。苹果的算计，敌不过“新工业革命”一些讲述苹果隐私政策变更的报道，会遵循这样一条主线：苹果发现许多企业正在倒卖用户隐私信息，库克公开对数据收集行为进行批评，苹果隐私团队团队决定下手，将魔鬼关回匣子里。但把这种“隐私侠”般的人设，安在苹果头上，却让人觉得有些违和。毕竟苹果的产品利润不但高的离谱， iOS 15 偷偷扫描用户相册的丑闻，也早已被公之于众。另外，虽然隐私政策的修改，会伤害 iOS 生态下以在线广告为核心的企业，但这有利于苹果自身的搜索广告业务发展。2021 年该隐私政策实行后，苹果在搜索广告的市场份额，在六个月内翻了两倍以上——作为广告主，虽然你不能再轻易的获取 IDFA （广告标识），做到精准的广告推荐，但你可以购买苹果的搜索广告，让你的 APP 永远出现在 APP Store 的搜索框旁边。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a4b1cc43b11adc17ece6654c3bb6079\" title=\"苹果搜索广告的位置示意，图片来自苹果公司官网\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"576\"/>苹果搜索广告的位置示意，图片来自苹果公司官网这是一种从上游把控用户入口后的特权，苹果能做到，谷歌能做到，但 Meta 不行。苹果和 Meta 的关系，其实已经相当僵硬。双方在即时通讯工具层面存在直接竞争，在 XR 层面存在直接竞争，在广告业务层面也存在竞争。2018 年 Facebook 陷入“剑桥分析”丑闻，有记者问库克，如果你是扎克伯格，你会怎么做？库克回答，我不会陷入他的处境。2020 年，苹果开始推动隐私政策修改时，Meta 则在《纽约时报》发布报道，斥责苹果不顾中小企业死活。只是这种仅限于公关层面的反抗，颇为无力。真正的转机出现在 2022 年底，生成式 AI 的到来，彻底搅浑了水。LLama 2 发布后，Meta 成了事实意义上，研发开源大模型最成功的企业。这种成功直接反应在其两款在线广告产品中，一款叫做 Meta Advantage ，另一款叫做 AI Sandbox。Meta Advantage 在 2022 年 3 月推出，核心在于把机器学习能力引入广告的制作和投放，这一产品成为 Meta 对抗低谷期的主要抓手。Meta Advantage 的核心在于将人的决策，在广告营销的过程中，逐渐让渡给 AI。比如，Meta 的广告投放，允许广告商配置目标人群，但 Advantage Detailed Targeting 允许Meta将广告定位扩展至预设目标受众以外的群体，Meta 官方公布的效果是，启用 Advantage Detailed Targeting 后，转化成本降低了 37%。再比如 Advantage+ Creative ，可以自动优化广告效果，包括画面滤镜、文字位置等；Advantage+ Placements ，让平台可以帮助广告商优化展示位置；Advantage+ shopping campaigns 功能在于在优化促销活动。一套 Meta Advantage 的工具应用，根据 Meta 官方宣传数字，可以降低 22% 的 CPA（每次行动费用，比如按用户每次点击广告来计费）。AI Sandbox 是 Advantage 取得初步成功后，更为激进的 AI 实验手段——它是一个沙盒，早期开放给少部分用户，测试最前言的 AI for Advertising 功能，主要是生成式人工智能，比如自动产生多个版本的广告文案，基于文本生成图像，根据 Meta 旗下各个平台的资源位要求，自动调整图片尺寸等。这一系列在 AI 领域的成绩，最早完全依赖 Meta 最大牌的 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）和他组建的 FAIR（基础人工智能实验室），但 OpenAI 的成绩让扎克伯格和杨立昆可能存在的矛盾，骤然暴露在公众面前——一方面大家指责杨立昆的管理和研究风格都过于学术，导致在业务上，Meta 的 AI 水平已经被排除第一梯队以外（2023 年 5 月，美国总统拜登和副总统哈里斯召开白宫 AI 峰会，邀请了微软、谷歌、OpenAI、Anthroic，但没叫 Meta）；另一方面，以推文内容来看，杨立昆似乎并不太看好大模型的发展。2023 年 2 月，扎克伯格果断做出了调整，宣布 Meta 将会组建一个顶级产品开发集团，专门关注内容生成式 AI 技术。有媒体披露，该团队的组建信息刚刚出现在 Meta 内网，立即就收到了 2000 多份转岗申请，因为不管 Meta 如何裁员，人工智能部门绝对安全。有趣的是，新部门的负责人是副总裁艾哈迈德・艾达尔，曾在苹果工作 16 年，现今向 Meta 首席产品官克里斯・考克斯汇报。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/adad8cc29000c9b731c1983ce67cfd07\" title=\"左侧人物为艾哈迈德・艾达尔\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"563\"/>左侧人物为艾哈迈德・艾达尔Meta 的 AI 重心，自此已经逐渐向艾达尔和他的新部门转移，业界将其看作驱动 Meta 生成式 AI 向前的关键人物。至于杨立昆的 FAIR 则变得风雨飘摇，2023 年 9 月，媒体爆料 FAIR 团队因算力分配不均，出现内斗，几篇关键论文的核心作者半数离职。新的产品，新的领导人，大大加强了广告商对 Meta 的信心，虽然有数据显示，苹果隐私政策生效后，广告商的成本增加了 37%，但 LLama 2 的成功，让大家相信 Meta 在生成式 AI 上的进展能逐渐夺回主动。开源成了Meta的最大倚仗无论杨立昆背负着怎样的争议，以开源策略对抗 OpenAI，在生成式 AI 时代占据一席之地，绝对是个无比成功的计划。LLama 2 在几种主流测试基准中，性能与 GPT-3.5 相当的。一旦开源模型与闭源模型的性能逼近，没人会再为闭源付费。LLama 2 发布一周内就收到超过 15 万次下载请求。目前，LLama 2 在 Github 收获了 8.5k forks 和 41 位 Contributors，在 Hugging face 上也收获了 27 位 Team members。大量的使用反馈，来自全球的代码贡献，让 LLama 2 正在飞速进化。扎克伯格本人在今年 2 月的财报电话会上，也聊到了关于 LLama 和开源策略的问题。他解释道：开源 AI 技术是为了推动技术创新、提升模型质量、建立行业标准、吸引人才、增加透明度和支持长期战略的考虑。长期以来，Meta的策略就是构建、开放源代码通用基础设施，同时保留具体产品，实现为专有技术。这其中的关键在于，开源因为代码公开透明，在 AI 可靠性、审查方面都更有优势，且因为吸纳了大量外部贡献者，使LLama 本身更接近行业标准，让 Meta 得以在生成式 AI 竞争中快速跻身第一梯队。另外，开源的 LLama 2 也成为了 Meta AI 能力最好的品宣，LLama 在大模型界基座般的地位，是广告商愿意尝试，且二级市场看好 Meta 的重要原因。开源的 LLama 帮助 Meta 完成技术基础设施的迭代， 来自苹果的艾达尔帮助其实现产品化、商业化，已成为扎克伯格领导 Meta 进入 2024 的核心布阵。这使得公众道义层面的谴责十分无力，扎克伯格完全可以一面道歉，一面数钱。2024 很可能会成为一个分水岭，有了 AI 加持的社交媒体，正在挣脱舆论和道德的束缚，以强大的内容生成能力和推荐机制，更有效的增加月活，提升盈利能力，加速狂飙，从而蜕变为一个不同于移动互联网时代的全新物种。</body></html>","source":"lsy1571189977230","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>扎克伯格，与他价值8800亿的翻身秘密</title>\n<style 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到了第三季度， Meta 的财报显示，广告业务营收为336.43亿美元、同比增长24%，占其该季度营收的 98.5% 以上。如果说以上都是外因，那么 Meta 自己在 AI 层面的投入和成功，则成为其反败为胜的内因。扎克伯格就像一个资本雄厚且耐心极好的牌手，在最为困难的时候，尽一切可能留在牌桌上，等到东风一起，便开始了迅猛的进攻。苹果的算计，敌不过“新工业革命”一些讲述苹果隐私政策变更的报道，会遵循这样一条主线：苹果发现许多企业正在倒卖用户隐私信息，库克公开对数据收集行为进行批评，苹果隐私团队团队决定下手，将魔鬼关回匣子里。但把这种“隐私侠”般的人设，安在苹果头上，却让人觉得有些违和。毕竟苹果的产品利润不但高的离谱， iOS 15 偷偷扫描用户相册的丑闻，也早已被公之于众。另外，虽然隐私政策的修改，会伤害 iOS 生态下以在线广告为核心的企业，但这有利于苹果自身的搜索广告业务发展。2021 年该隐私政策实行后，苹果在搜索广告的市场份额，在六个月内翻了两倍以上——作为广告主，虽然你不能再轻易的获取 IDFA （广告标识），做到精准的广告推荐，但你可以购买苹果的搜索广告，让你的 APP 永远出现在 APP Store 的搜索框旁边。苹果搜索广告的位置示意，图片来自苹果公司官网这是一种从上游把控用户入口后的特权，苹果能做到，谷歌能做到，但 Meta 不行。苹果和 Meta 的关系，其实已经相当僵硬。双方在即时通讯工具层面存在直接竞争，在 XR 层面存在直接竞争，在广告业务层面也存在竞争。2018 年 Facebook 陷入“剑桥分析”丑闻，有记者问库克，如果你是扎克伯格，你会怎么做？库克回答，我不会陷入他的处境。2020 年，苹果开始推动隐私政策修改时，Meta 则在《纽约时报》发布报道，斥责苹果不顾中小企业死活。只是这种仅限于公关层面的反抗，颇为无力。真正的转机出现在 2022 年底，生成式 AI 的到来，彻底搅浑了水。LLama 2 发布后，Meta 成了事实意义上，研发开源大模型最成功的企业。这种成功直接反应在其两款在线广告产品中，一款叫做 Meta Advantage ，另一款叫做 AI Sandbox。Meta Advantage 在 2022 年 3 月推出，核心在于把机器学习能力引入广告的制作和投放，这一产品成为 Meta 对抗低谷期的主要抓手。Meta Advantage 的核心在于将人的决策，在广告营销的过程中，逐渐让渡给 AI。比如，Meta 的广告投放，允许广告商配置目标人群，但 Advantage Detailed Targeting 允许Meta将广告定位扩展至预设目标受众以外的群体，Meta 官方公布的效果是，启用 Advantage Detailed Targeting 后，转化成本降低了 37%。再比如 Advantage+ Creative ，可以自动优化广告效果，包括画面滤镜、文字位置等；Advantage+ Placements ，让平台可以帮助广告商优化展示位置；Advantage+ shopping campaigns 功能在于在优化促销活动。一套 Meta Advantage 的工具应用，根据 Meta 官方宣传数字，可以降低 22% 的 CPA（每次行动费用，比如按用户每次点击广告来计费）。AI Sandbox 是 Advantage 取得初步成功后，更为激进的 AI 实验手段——它是一个沙盒，早期开放给少部分用户，测试最前言的 AI for Advertising 功能，主要是生成式人工智能，比如自动产生多个版本的广告文案，基于文本生成图像，根据 Meta 旗下各个平台的资源位要求，自动调整图片尺寸等。这一系列在 AI 领域的成绩，最早完全依赖 Meta 最大牌的 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）和他组建的 FAIR（基础人工智能实验室），但 OpenAI 的成绩让扎克伯格和杨立昆可能存在的矛盾，骤然暴露在公众面前——一方面大家指责杨立昆的管理和研究风格都过于学术，导致在业务上，Meta 的 AI 水平已经被排除第一梯队以外（2023 年 5 月，美国总统拜登和副总统哈里斯召开白宫 AI 峰会，邀请了微软、谷歌、OpenAI、Anthroic，但没叫 Meta）；另一方面，以推文内容来看，杨立昆似乎并不太看好大模型的发展。2023 年 2 月，扎克伯格果断做出了调整，宣布 Meta 将会组建一个顶级产品开发集团，专门关注内容生成式 AI 技术。有媒体披露，该团队的组建信息刚刚出现在 Meta 内网，立即就收到了 2000 多份转岗申请，因为不管 Meta 如何裁员，人工智能部门绝对安全。有趣的是，新部门的负责人是副总裁艾哈迈德・艾达尔，曾在苹果工作 16 年，现今向 Meta 首席产品官克里斯・考克斯汇报。左侧人物为艾哈迈德・艾达尔Meta 的 AI 重心，自此已经逐渐向艾达尔和他的新部门转移，业界将其看作驱动 Meta 生成式 AI 向前的关键人物。至于杨立昆的 FAIR 则变得风雨飘摇，2023 年 9 月，媒体爆料 FAIR 团队因算力分配不均，出现内斗，几篇关键论文的核心作者半数离职。新的产品，新的领导人，大大加强了广告商对 Meta 的信心，虽然有数据显示，苹果隐私政策生效后，广告商的成本增加了 37%，但 LLama 2 的成功，让大家相信 Meta 在生成式 AI 上的进展能逐渐夺回主动。开源成了Meta的最大倚仗无论杨立昆背负着怎样的争议，以开源策略对抗 OpenAI，在生成式 AI 时代占据一席之地，绝对是个无比成功的计划。LLama 2 在几种主流测试基准中，性能与 GPT-3.5 相当的。一旦开源模型与闭源模型的性能逼近，没人会再为闭源付费。LLama 2 发布一周内就收到超过 15 万次下载请求。目前，LLama 2 在 Github 收获了 8.5k forks 和 41 位 Contributors，在 Hugging face 上也收获了 27 位 Team members。大量的使用反馈，来自全球的代码贡献，让 LLama 2 正在飞速进化。扎克伯格本人在今年 2 月的财报电话会上，也聊到了关于 LLama 和开源策略的问题。他解释道：开源 AI 技术是为了推动技术创新、提升模型质量、建立行业标准、吸引人才、增加透明度和支持长期战略的考虑。长期以来，Meta的策略就是构建、开放源代码通用基础设施，同时保留具体产品，实现为专有技术。这其中的关键在于，开源因为代码公开透明，在 AI 可靠性、审查方面都更有优势，且因为吸纳了大量外部贡献者，使LLama 本身更接近行业标准，让 Meta 得以在生成式 AI 竞争中快速跻身第一梯队。另外，开源的 LLama 2 也成为了 Meta AI 能力最好的品宣，LLama 在大模型界基座般的地位，是广告商愿意尝试，且二级市场看好 Meta 的重要原因。开源的 LLama 帮助 Meta 完成技术基础设施的迭代， 来自苹果的艾达尔帮助其实现产品化、商业化，已成为扎克伯格领导 Meta 进入 2024 的核心布阵。这使得公众道义层面的谴责十分无力，扎克伯格完全可以一面道歉，一面数钱。2024 很可能会成为一个分水岭，有了 AI 加持的社交媒体，正在挣脱舆论和道德的束缚，以强大的内容生成能力和推荐机制，更有效的增加月活，提升盈利能力，加速狂飙，从而蜕变为一个不同于移动互联网时代的全新物种。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":289,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"upFlag":false,"length":14,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}