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社区动态 | AI+区块链,Web3新机遇 Space回顾

事？我们知道，Arkham是一个利用AI技术提供链上数据和情报分析而获得奖励的平台。它的底层逻辑是Arkham 使用自己的专有人工智能引擎 ULTRA，通过算法将地址与现实世界的实体进行匹配。据我了解，Ultra 的开发历时 3 年多，得到了 Palantir 和 OpenAI 创始人的支持。显然，作为一个可以让用户安全高效地购买和销售计算资源网络。该网络旨在去中心化云计算市场，这是一个价值数十亿美元的机会。我对于AI+Web3的未来看好的主要有以下3点：人工智能的增长将增加对 GPU CPU 的需求；新的代币经济模型诞生；对于从业者来说埋伏一些AIGC项目会有一些意想不到的收获由于我们已经看到了由于 GPU 需求过剩而导致的同时在纳斯达克市场英伟达$NVDA 大涨，同样这里的潜力也是巨大的。虽然AI+Web3的叙事充满了潜力，但同时也面临着一些挑战。例如，技术整合和互操作性，以及确保AI决策的透明性和可解释性，都是需要解决的问题。此外，法律和监管方面对于涉及AI和Web3技术的项目也需要更加完善的规范和指导。总体而言，AI+Web3的叙事为我们带来了许多令人兴奋的机遇，同时也需要行业各方共同努力解决其中的挑战，以实现更加智能、安全和可持续发展的应用。在大模型创业热潮中，垂类的AI项目雨后春笋般冒出，（几个项目方）你们可以说下各自深耕领域，以及遇到的机遇和挑战？因为PlugChain专注于跨链和预言机领域，对于我们来说，能遇上的机遇：第一个是跨链互通，跨链技术允许不同区块链网络之间的资产和数据传输，PlugChain作为专注跨链的公链，有机会在多个区块链网络之间搭建桥梁，推动不同区块链生态系统之间的无缝互通。第二个是预言机需求：随着DeFi和NFT以及AI等应用的兴起，链上对预言机的需求日益增长。预言机作为连接区块链与现实世界的桥梁，可以提供外部数据供智能合约使用，这也为整个区块链提供了广阔的市场机会。我们可以预想到的挑战：安全性：跨链技术和预言机的使用需要特别注意安全性。一旦连接多个区块链网络或提供外部数据，系统的安全性变得尤为关键。PlugChain需要投入大量资源确保跨链通信和预言机数据的安全可靠。兼容性和标准化：不同区块链网络和预言机之间缺乏统一的标准，这可能导致跨链交互性和预言机数据的一致性问题。PlugChain需要积极参与跨链标准的制定，并寻求与其他区块链项目的合作，确保其技术与其他生态系统兼容。我们努力推动不同区块链网络之间的无缝连接，以实现资产和数据的流动性。这个领域的机遇在于打破壁垒，促进更广泛的区块链采用。然而，技术标准化和链上治理问题仍然是我们需要解决的挑战。跨链互操作性为区块链生态系统带来了许多机遇，但也面临着技术复杂性、安全性、共识、用户体验以及法律监管等挑战。解决这些挑战将为实现更加开放和互联的区块链世界打开更多可能性。当下的Builder们，如何搭上AI赛道的快车？我觉得这一轮AI 应用的创业机会里，壁垒可能来自于你的路线选择。如果仅仅是做了一层很薄的基于通用的大模型，来做单一维度的应用创新，壁垒会比较低，这样的很容易被其他项目所取代。例如，对侧重技术的Builder们而言，项目更应倾向于做垂直的，端到端的技术和工程的产品整合，会用到不同的技术栈。对于某些AI训练模型的产品来说，人体关键点识别的引擎、虚拟教练，跟用户的多模态交互的中间件和应用层，是尤为重要的，一定要有自己的技术壁垒。同时它们也应该主动拥抱新技术，比如像ChatGPT、文心一言这样的一些新的基础设施，以此为用户提供更便捷智能化的服务。同时，AI赛道蓬勃发展，必然会涌现出形形色色的生态场景，这对于Web3的场景落地提供了数据的“智力”支撑，以此更够将生态价值释放出来。就拿我们的PlugChain来说，内嵌了链上AI现在跟ipollo合作，因此在它提供AI计算调用服务时，既可以通过可信计算技术确保调用代码的安全性与完整性，还能够通过链上索引可信调用AI计算服务，使得链上的数据价值得以释放，能够更好地应用在生态场景中。例如，PlugChain可依托链上AI技术建立自动化交易策略和交易机器人，为用户提供高效的交易和投资支持。总之，基于垂直行业的创业，AI 本身可能还形成不了太多的壁垒，真正的壁垒还是在场景、商业模式、用户规模、行业里头。仍然是：“技术为先，场景为重。”最终还是要有自己的业务纵深和场景壁垒。註：本次Space以語音形式進行，因此文字記錄可能會有細微出入。歡迎大家前往收聽本次Space的錄播回顧，鏈接：https://twitter.com/iPolloCN/status/1683823285442842624 来源：金色财经

金色财经2023-07-27

亚马逊发布AI医疗工具：可总结就诊情况已在美东提供预览版

WS）美东时间26日周三公布了一批应用AI技术的新品，其中医疗工具HealthScribe可以帮助总结医生就诊的情况，目前已在美国东部地区提供预览版。

金融界2023-07-27

当下最火赛道 ——Bot代表项目盘点 Bot代币还有机会吗？

人以GenieBot为代表项目。它利用AI技术回答用户提出的各种加密知识问题，可见未来机器人的智能化方向。 Telegram Bot赛道面临的机遇和风险机遇: 1. 市场需求旺盛随著加密行业的快速发展，交易机器人等辅助交易工具的市场需求正在快速增长。 Telegram作为加密圈内使用最广泛的社交软件之一，Telegram Bot无疑能够满足众多加密用户的需求。 2. 降低交易门槛相较于传统去中心化交易所，Telegram Bot提供更简单、便捷的交易体验，大大降低了交易门槛。这可以吸引更多不熟悉或不愿使用Dex的用户进入加密交易市场。 3. 提供定制服务 Telegram Bot可以为不同用户提供个性化的交易服务，譬如BoltBot根据持币量提供不同的交易工具和分析功能，这种定制化服务更符合不同用户的需求。 4. 整合AI技术一些Telegram Bot开始与AI技术结合，如Blacksmith和GenieBot，可以提供更智能的交易决策支持，AI赋能无疑可以优化这类Bot的服务。 5. 社交属性带来传播优势 Telegram Bot具有社交软件的属性，可以藉助Telegram的社交关係网进行传播推广，这也是其竞争优势之一。风险: 1. 安全隐患 Telegram Bot直接连接钱包并处理资金交易，安全性问题一旦出现可以造成用户大量资金损失。此外，一些Bot具有管理权限，一旦被黑客控制同样后果严重。 2. 竞争激烈 Telegram Bot门槛不高，容易被模仿和复制，导致同质化严重。在竞争激烈的环境下，部分Bot可能面临用户流失的困境。 3. 技术壁垒一些Bot如果整合了较複杂的算法和AI技术，这将形成一定技术壁垒，不利于快速获得用户基础。也存在被竞品超越的风险。 4. 盈利模式有限现有Bot以收取手续费或提供付费服务为主要盈利模式，收入空间有限。如果无法找到更好的商业化手段，项目持续运营也面临挑战。 5. 法律监管风险 Telegram Bot直接参与资金交易行为，存在被视同证券交易的风险，如果遭遇监管，可能会对项目带来较大衝击。来源：金色财经

金色财经2023-07-26

美股开盘：道指跌近百点科技股多数走低小鹏汽车逆势涨15%

续放缓尽管微软主要产品线都已经在应用AI技术，但当前AI尚未给微软的业绩带来新的增长点。微软第四财季营收同比增长8%至562亿美元，高于市场预期的554.9亿美元，但增速逊于去年同期的12%。Azure和其他云服务业务营收扣除汇率变动后同比增速为27%，和上季度31%的增速相比，进一步放缓。 Snap二季度净亏损3.77亿美元 Snap Inc公司周二美股盘后公布2023年Q2财报，截至6月底止第二季，营收10.68亿美元，同比下降4%，为连续第二个季度下降，但仍超出市场预期的10.5亿美元；净亏损3.77亿美元，同比收窄10.7%，市场预期亏损4.03亿美元；每股亏损0.24美元，市场预期每股亏损0.26美元。波音Q2营收超预期，仍预测波音737今年将交付400-450架波音2023年Q2营收197.5亿美元，市场预期183.7亿美元，去年同期166.81亿美元；Q2净亏损1.49亿美元，市场预期亏损2.45亿美元，去年同期盈利1.93亿美元。二季度调整后自由现金流为25.8亿美元，市场预估为-7360万美元。仍预测波音737今年将交付400-450架。计划在2025/2026年将737项目的产量提高到每月50架。报团取暖！美国地区银行加利福尼亚银行宣布全股票收购PacWest 当地时间7月25日，加州银行和西太平洋合众银行宣布签署一项最终协议，两家公司将进行全股票合并交易，西太平洋合众银行股东将以每股该行普通股换取0.6569股加州银行普通股。合并后的公司预计将拥有约361亿美元的资产，253亿美元的贷款总额，305亿美元的存款总额，并在加州拥有70多家分支机构。需求持续火爆，礼来“减肥神药”Mounjaro短缺加剧尽管礼来的糖尿病药物Mounjaro尚未获得正式批准用于减肥，但市场对该药物的需求依然旺盛。就在上个月，美国监管机构表示，由于需求增加，三种大剂量的Mounjaro在整个7月份都出现了“间歇性缺货”。根据美国食品和药物管理局(FDA)网站公布的最新信息，第四种剂量的Mounjaro也出现了短缺，其中一种高剂量药物的短缺将延长至9月，目前只有两种低剂量的Mounjaro可供应。新东方第四财季营收超预期，EPS逊于预期新东方23财年第四季度营收8.606亿美元，好于市场预期的8.179亿美元，同比增长64.2%；营业利润同比增长145.5%，达到4810万美元；净利润同比增长115.3%，达到2900万美元，本季度非美国通用会计准则下的每股收益为0.37 美元，逊于预期的0.5美元。新东方预计，2024财年Q1营收将介于9.8亿美元至10亿美元，同比增长32%至35%。中概股慧荣科技美股盘前大涨近83% 中概股美股盘前大涨近83%，此前市场监管总局公告显示，附加条件批准美国迈凌公司收购慧荣科技公司股权。大众汽车宣布向小鹏汽车投资约7亿美元，拟共同开发两款电动车型大众汽车集团7月26日在官网宣布与小鹏汽车签署长期合作技术框架协议，合作初期将共同开发两款针对中国市场中型车市场的大众品牌电动车型，并将于2026年推出，这有待最终协议的达成。大众汽车还将向小鹏投资约7亿美元，大众将以每股美国存托凭证（ADR）15美元的价格收购小鹏汽车4.99%的股份，并将在后者董事会中占有一个观察员席位。此外，奥迪与其合资伙伴上汽集团签署了战略备忘录，以进一步扩大现有合作。根据上述协议，双方还计划在未来联合开发下一代智能网联汽车（ICV）的新本地平台。

金融界2023-07-26

美演员编剧齐罢工好莱坞全面瘫痪！Netflix这招“未雨绸缪” 出价高至90万招聘人才

ai-jobs.net）然而，新的 AI 技术的兴起便是推动演员罢工的关键问题之一。演员工会 SAG-AFTRA 的全国执行董事兼首席谈判代表 Duncan Crabtree-Ireland 称，生成式 AI 已经对演员的生计构成了“生存威胁”。本月早些时候，该工会的国家委员会因未能达成一项新合同而退出，该合同同意限制人工智能的使用等问题。工会成员表示，制片厂愿意向背景演员支付每日费用，以换取公司进行扫描，以创建他们的数字肖像。根据 SAG-AFTRA 合同，背景演员的日薪可低至 200 美元。自五月以来，美国作家协会的成员也一直在罢工。作家们对 AI 在行业中的使用也有类似的担忧。一些人担心娱乐公司的财务压力会迫使他们的领导者转向利用 AI 进行内容创作，而放弃续聘。

林沐2023-07-26

我们找了三位内容公司的老板聊了聊 AI冲击已经成了事实

势，放弃幻想”。除了提升效率，这一波AI技术在内容领域的应用还会带来哪些范式转移? 混沌在上海滴水湖洲际酒店举办“一”思维创新嘉年华活动。用一整座岛、打造两天两夜的共学场，2000位混沌同学热烈参与其中！邀请AI 全明星阵容空降授课。此次，在混沌“一”思维创新嘉年华的圆桌对谈上，白云飞、蛋哥和张晓楠老师围绕“AIGC如何改变内容创作行业?”这一问题展开了讨论。以下为分享笔记： 01 为什么内容行业首当其冲？张晓楠：云飞老师，你做的是图文内容创业，今年4月，因为ChatGPT的应用，实现了降本增效。很多人很早就知道了ChatGPT，却一直不知道怎么应用，你为什么能这么立竿见影地应用这门技术？白云飞：这个决定有一个缘由，去年12月的时候我有一个国外的朋友给我发消息说，有一个叫ChatGPT的工具对我们的业务会有很大的帮助，让我去试一试。我试完之后发现这个工具确实对我们的业务帮助很大。直到今年2月，模型稳定运行2个多月后，生产效果确实跟人工生产的效果一样，甚至比人工生产的效果还好，这时候我感觉时机已经到了。张晓楠：ChatGPT确实给很多企业带来了变化，最先发生变化的往往是内容团队、视频团队包括设计团队。蛋哥跟混沌的缘分非常深，7年前就开始接触混沌了，一直是混沌忠实的学员、粉丝，他当时立下了一个flag：“混沌的场域太好了，混沌的课太好了，将来有一天我一定要在混沌讲一堂课。”7年后的今天他实现了，2周前他的一堂关于内容创业、短视频创业的课登录了混沌平台。他有一个帐号——“蛋解创业”，实际上他做的是MCN，已经做了很多矩阵号。蛋哥来说说，AI技术的应用给你们带来哪些改变？蛋哥：我们主要用AI来画漫画，做漫画类的视频，大家可以关注一个帐号——“二柱子真聪明”，这个帐号的制作完全由AI写稿、画画、剪辑。其实我认为AI是比较接地气的，大家可能都觉得AI是大语言模型，但在我看来AI绘图软件就是一个新时代的PS。比如说十年前学了PS你可能就可以干平面设计，但是现在学了一个Stable（stable diffusion）你就能在没有绘画基础的情况下用AI做出漫画视频。我们以前做一个漫画视频起码需要4个人，一个写稿两个画画和一个剪辑，4个人用一天半的时间出一条视频，现在用Stable出图之后，一个人在不会画画的情况下，四个小时能出一条视频。所以效率提高了，成本降低了。大家都知道MCN老板经常和达人网红互撕，因为真人就是一个非标品，他没有粉丝的时候怎么都行，有粉丝后怎么都不行。所以我们一开始做漫画视频是为了解决标准化的问题，不跟真人打交道。我们后来做漫画IP的时候又遇到了成本问题，4个人做一个帐号的成本其实蛮高的，所以我们才认真研究AI。我们做出了一个视频，可以播放给大家看看。相信大家觉得这个视频挺low的，low就对了。因为短视频本身就是用低端颠覆的方式颠覆了长视频，以前大家做一个视频必须用单反甚至是专业级的相机，你拍出来有人看吗？但是，大部分短视频博主拿一个手机就能拍了，这就是低端颠覆。我们现在之所以做得这么low，不是我们画不出更好的漫画，AI其实能画出更绚丽的漫画，但是我们觉得目前用不到。所以，只要你能找到一个最具性价比的画风，能够最快地、最低成本地出漫画视频就够了。这个看起来很low的视频，在抖音有10万的点赞。张晓楠：10万点赞，播放将近上千万。低端颠覆也是我们混沌一直在学的模型之一。其实蛋哥说的我非常认同，我们也天天做视频，我发现，拍视频时正襟危坐，又是调光、又是调机位，置办一大堆，视频效果不一定特别好。随手拍的，往往效果是非常好的。正好云飞是做图文，蛋哥是做视频，我是做直播电商，AI对我们的帮助都还挺大的。刚才您讲了AI帮助你们提升效率，你觉得还有什么可拓展性或者可能性？蛋哥：其实我们尝试过用ChatGPT来写稿，后来发现目前在短视频行业，纯用ChatGPT写稿还是不现实，因为它比较生硬，不管是3.5还是4.0，其实它能帮你做一个选题优化，或者帮你找思路。如果不限于抖音的话，它可以直接一键生成，比如把一个普通的文章生成小红书体的文案，这是完全没有问题的。但是，如果你用ChatGPT来直接写短视频的稿件还是有一点不接地气，因为我认为内容平台的本质其实还是情绪平台，好的内容不讲正事，而是用来调动情绪。因为ChatGPT调动不了情绪，它只能提供内容价值，这才是人不可或缺的一点。 02 大量使用AIGC会带来内容同质化问题吗？张晓楠：如果我们都用这样的工具去生产内容，会不会出现这样一种情况：比如大家很快都会用AI工具，都在做帐号，无论是图文帐号还是视频帐号，就会出现大量的同质化内容，反而卷起来了，这些内容用户审美疲劳了。白云飞：其实我内心的答案是不会的，为什么？因为每个人调教AI的方式是不一样的，每个人写的提示词，每个人调的参数都不一样。这种情况下,最终生成的结果会有很大的区别，它造成同质化的可能性还是比较小的。我自己比较坚信一件事情，做内容肯定要做IP，要做IP的话每个人都会有自己的风格。人跟AI如何更好地协作，让ChatGPT生产出来的东西更加带有个人的色彩，这时候你会发现真正同质化的可能性是非常低的，这是我个人的看法。张晓楠：可不可以具体地用你工作中的情景或者场景举一个案例? 白云飞：我讲一个我们知乎业务中的案例，知乎业务团队编了一本小册子，里面有80多页，主要包含了很多不同类型的带货文案的结构。我们用这个东西来训练ChatGPT，把所有的内容投进去之后，在这基础上还会考虑优化一些细节，比如研究哪些字眼加进去之后能促使客户更容易下单。我们会研究用户心理，把很多东西结合起来最终形成优质的模型语料库，之后你再去投喂和训练，最终GPT生成的内容效果是非常明显的。蛋哥：提到内容同质化的问题，首先要明确一下什么是内容，我觉得大部分公司不是在做内容，而是为了搞钱。举个例子，毕加索是一个画家，但是真正挣钱的人是仿毕加索的人，这些人叫画家吗？其实不叫画家，他们只是通过模仿毕加索赚到了钱而已，它的载体是一幅画。不管是知乎、小红书、还是短视频，其实复制是一个贯通的商业手法，复制内容能更有效地涨粉和赚钱，仅此而已。内容同质化怎么办？抖音上的电商卖货，基本都是铁打的文案流水的主播，一个文案如果测出来转化率ROI高，就应该换不同的主播玩命砸这个文案。如果要谈论怎么当一个优雅的文化人，就别聊怎么赚钱，如果聊赚钱就别聊怎么当文化人。我之前参加抖音二次元漫画大会的时候，底下都是做内容、做漫画的人，他们上台讲的梦想是我要做中国大电影、我要改变中国的漫画环境、我要做中国第一个迪士尼。我上台讲的是我想接点广告赚钱。所以不管你把AI当成一个大语言模型来做，当成未来趋势来讲，还是当成一个PS来用，核心在于，对你来说AI到底是用来干嘛的，是赚钱的工具，还是追求更高的东西，等等。其实大部分的AI只适合BAT、字节这样的公司做，咱们应该聊点落地的东西，一个个体，一个小公司如何把它当成工具，搞钱。张晓楠：我很认同你刚才说的，知行合一比什么都重要。很多人都想搞钱，为什么蛋哥能马上用AI赋能搞钱，而我们多数人都没有做起来。当初你接触AI的时候，是什么让你觉得这事儿能行，得用起来？蛋哥：我觉得任何一个新的东西出来后，第一波用的人肯定是既得利益者。我为什么第一时间去研究这个事儿，因为我真怕有人像我们一样，用AI做了一堆漫画，比我们效率高，成本低，把我们颠覆了。所以我使用了一段时间之后，我发现AI确实能帮助我降本增效。第二步我思考的是，怎么能用它继续搞钱，我觉得现阶段卖AI课是最赚钱的。张晓楠：历史总是在一定形式中重复，前一阵大家知道最赚钱的是教大家如何做IT、品牌、短视频，现在这些人全去教大家做AI了。就像我们说的淘金，不一定能淘到金子，但是卖铲子、卖牛仔裤一定是能够挣到钱，人生就是那么回事。我再问问云飞，现在很多人说图文的红利在逐渐下降，视频、直播感觉还有很大的红利，为什么你们还在一直做图文，你们坚守的原因是什么？白云飞：目前内容创业是一个热门话题，很多人都在尝试。然而，我们发现，要想在众多竞争者中脱颖而出，脱颖而出的概率相对较小。内容创业的关键在于内容本身，优质内容可以吸引更多用户。大家首先想到的内容形式会是什么？去搞一个直播？去开一个短视频账号？说不定哪天就火了？但是我们自己试过之后发现，目前绝大多数内容平台都是中心化推流机制，这意味着普通人能火起来的概率是比较小的。这时候，我们旁边还有一个蛋糕——图文，这个蛋糕逐渐被很多人放下，反而去追短视频，这个方向逐渐又变成了相对地蓝海，所以我们选择去做了图文。目前为止也赚了不少钱。张晓楠：你们现在一共几个人？白云飞：我们公司总共是43个人，内容团队有21个人，其中知乎板块现在经GPT的协助和优化后剩4个人。我们自己始终坚信一件事情，在内容创业里，内容生产和内容创作是两个概念。如果真的想靠内容去赚钱，我觉得应该把目标放在内容生产上，把它真正变成一套标准化的流程，像生产商品一样。有一些人觉得，我要激发自己的灵感，做出一些独一无二的视频，如果抱着这个初心去做的话，反而很多帐号都做不起来。 03 哪些AI工具已经真正用到工作中了？张晓楠：在内容创业领域，对你们来说，为你们的帐号、内容或者公司赋能的AI工具都是什么？这些工具如何在工作中帮到你们？白云飞：我们一直在做图文，所以我们常用两个工具：第一个是ChatGPT4.0，它主要是帮我们来生产内容。我们的知乎业务有4个运营，每个人都是拿着帐号一天生产40-50篇内容，这些内容都是按照我们的高标准生产出来。而这些标准都是我们提前预置在模型中的，它可以成倍提高效率。第二个工具是Midjourney，因为我们在表达一些东西的时候，要给一篇文章配图。在以往都是文章写完之后我们的同事去网上搜一些图片，看看哪些比较符合自己想要表达的预期，然后植入进去。现在我们可以让Midjourney根据我们的意愿生成更能表达我们想法的图片。这样更高标准的文章加上更具有个性化表达意向的图片，整体结构更能表达我们的想法，最终在平台拿到的流量都是非常不错的。张晓楠：蛋哥最早是从音频开始做的，大家也感受到他浓浓的IP属性，因为你自己本身是一个IP。如果现在转漫画的话一定程度上是在弱化你的IP特征，而用AI来赋能更多漫画属性，这一块你是怎么考虑的？蛋哥：首先弱化IP，是因为我不想在50岁的时候还在拍视频做直播，基本上就纯靠体力，身体强不强决定了你公司的营收大不大。所以它是一个弱化IP的过程。我们公司主要用的AI工具是Stable。张晓楠：我发现真正能成为IP的人都能用特别形象化的语言一句话就讲清楚你想了很久没有想清楚的问题。像你们这样做出了结果的人，有没有感到压力，你们的同行在AI这方面是什么发展速度？蛋哥：真实情况是，现在我们的大部分同行只是追求短期速度，所以他们拿AI去做一个小说号，只不过以前是音频的小说，现在配了漫画，并认为这是一个AI的作品。但是我觉得这个太低端了，颠覆不了，所以要在低端的基础上高一点点。现在同行们这个阶段目前都是在扎根卖AI课，所以我提醒一下各位，现在卖课的特别多，你可以多听听学学，但是那个东西不能成为公司主要的方向。真正面向大多数人用的时候，应该是由更多的企业把这些工具优化成更傻瓜的模式，那个才是C端常用的东西，而现在B端无非就是在做这方面的改造以及捞钱。张晓楠：你觉得AI工具用起来真的那么难吗？或者有什么门槛吗？蛋哥：门槛其实没有，不需要学历和硬门槛，只要肯学就行。所以AI在我看来就是一个当下版的PS，就像当年的珍妮纺纱机，有了珍妮纺纱机，大家织布的速度快，有了PS就能够做平面设计，其实是一样的。 04 用好AIGC需要解决两个核心关键问题张晓楠：你们觉得公司用AI生成内容，最需要解决的两个核心关键问题是什么？蛋哥：我认为：第一点，你得有内容能力，比如今天研发了一种特别厉害的足球鞋，谁穿上都能够提高10%的精准度，但是你让某些球队穿，还是进不了世界杯。其实这个工具得给有一定基础的人，用了之后有增量，它不是雪中送炭的东西，而是锦上添花的东西。第二点，我觉得是学习能力，现在AI更新迭代的速度太快了，如果你没有持续更新的学习能力是跟不上的。白云飞：因为咱们的大型语言模型是需要训练的，不训练始终是一个通用的东西，比如你会发现当张三和李四向GPT问了同一个问题，最终生产出来的结果和文字略有区别，但只是略有区别，本质还是趋于同质化的，所以仍然需要训练。以我们在做的事情为例，最核心关键的问题是要把内容分类。比如我们之前做的带货类型有15种，15种带货类型中我们分类出来，每一种开篇怎么写，结尾怎么写，中间哪一位置植入能够激发消费者下单的字眼等等，我们会把整个的结果全梳理出来。大家可以理解为是模板，每个文章都会有一个模板，这个模板可能是700、800字，它都是一个公式型，把这个东西提炼出来之后，然后你再把这个东西导入到ChatGPT中作为语料库去训练，最终效果会远远比你在框里面直接输入“请帮我生成一篇带货文章”要好得多，效果至少能差几十倍。张晓楠：我非常认同云飞和蛋哥刚才说的，我在工作场景中也有一个非常真实的体感。有一次直播，我带了两个课程，一个课程是科学课，还有一个课程是思辨课。在混沌，思辨课很刚需，但是对于小孩子来说，思辨课或者科学课好像没有语文数学英语那么刚需。我为了这个课去看了两本书：《科学的故事》《科学的历程》。看完这两本书之后我不断跟ChatGPT对话，让它告诉我如何卖好一个科学课，一开始它生成的内容真的如同垃圾。为什么学会提问很重要？在书中，我看到了很多内容，不断吸收，然后迭代，再跟ChatGPT对话，过程中我发现ChatGPT越来越厉害。结果后来科学课和思辨课都卖得非常好，ChatGPT对我确实有帮助。一个如此不刚需的思辨课在那一场直播中卖了几百万，我觉得ChatGPT对我的帮助还是挺大的，因为它更加深层次地让大家知道，为什么思辨对孩子来说如此之重要。蛋哥：我补充一句，刚才您说的思辨课是不刚需的，语数外是刚需的，其实我觉得接下来第二个风口和机会可能就在于课程的设计。我相信再过5年、10年，当下的新一代孩子接受的教育应该是以思辨为刚需，如果他能提出好问题的话，很多知识是可以问出来的。所以我觉得第一波机会是卖AI课，第二波机会是告诉大家，你应该让你的孩子在AI大环境下学思辨。张晓楠：我很认同，AI不会颠覆什么样的人？是具有思辨能力和创新力的人。刚才同样的问题我也想问一下云飞，你觉得现在如果用AI去做内容领域，需要解决的两个核心问题是什么？白云飞：第一点，我觉得是跟蛋哥刚才讲的一样，积极学习。刚刚有一位老师做了调研，现场用过相关AI工具的同学，比如说ChatGPT、Midjourney，占比非常少，这种情况下我建议大家体验一下，体验完之后再去了解基本的原理，在这个基础上我觉得去使用它的话难度应该不大。第二点，依然是数据。因为人工智能训练始终有一个前提——优质的数据，你把垃圾投进去最终出来的就是垃圾，如果你把优质的语料库、优质数据投喂进去，最终出来的就是一个非常优秀的语言模型。重点是，怎样才能找到更加优秀的数据源。很多人都应该比较懂，自己的公司里，自己的业务中，或者自己的生活中、工作中有哪些是比较优质的东西，然后把这些优质的数据提取出来去投喂，效果会好很多倍。我认为以上两点是基于大家当前的现状急需去做的，算是展现你积极拥抱AI的一种姿态。 05 无论什么时代，IP都是重中之重张晓楠：IP的形成很多时候是这个人本身就带有IP属性。一说到人，大家会说到人设、垂类的风格，现在这些还重要吗？蛋哥：我觉得人设还是重要的，我们的漫画帐号接广告能力还行，但是卖货转化率特别低，其实非真人IP的问题就在于它没有用户黏性，用户的信任感会很低。你在卖同样的货，用同样的爆款脚本、漫画IP就不如真人卖得好。人设风格在任何一个时代，之前的报纸，图文、公众号、新闻，包括现在的短视频等等，都是很重要的。白云飞：刚才大家焦虑的问题在于，未来随着降本增效的普及，许多平台可能会被同质化内容充斥。在这种环境下，我认为具备强大IP和独特人设的账号必将脱颖而出。举例来说，比如你现在刷到两个账号，一个是蛋哥，一个是虚拟人设。显然，我们在场的各位都对"蛋哥"的熟悉度和信任感远胜于对虚拟人设的认知。这种熟悉感和信任感会自然引导人们更愿意与"蛋哥"去沟通，进而提升内容变现的效率。因此，强大的IP和人设能够赢得更多的信任，信任进一步促成交易，这是我们作为内容创业者应追求的最重要目标。张晓楠：我觉得云飞说了一个核心关键词，无论是做短视频、图文还是直播电商，信任一定是那个核心的根。如果你的帐号和内容能够在信任这件事上彻底击穿的话，你的变现效率和转化效率一定很高。我想给所有想要做这个领域的伙伴们一个小小的建议，IP是很难培养、训练出来的，更多是天然就具备了某种属性和特征的人，就像蛋哥，他的个人特征非常的明显。我想问问你们在使用AI工具的过程中有没有遇到过一些困难和挑战？蛋哥：第一个困难和挑战是没有技术人才。AI升级迭代的时候，我们比技术型团队要慢，需要找其它的团队协助我们完成升级，所以我们的学习成本比他们高一倍。另外，现在AI给我们带来的真实效果只是做出了几十万的帐号而已，但是我认为今后的AI完全可以做到一键从文案到图片。所以对我最大的挑战是，我们这个行业是否还值得存在。白云飞：ChatGPT有一个通病，就是一本正经地胡说八道。比如给他说一个压根不存在的词，它依然会一本正经地解释一大串。这也是模型本身的通病，并且不是一时半会儿能够解决的。这算是一个挑战。另外一个挑战我站在大众的角度来讲。举个例子，比如我现在输入一个主题，想让它立马直接生成一篇可用的文章出来，要达到这样的效果，其实背后还需要很多的东西，比如刚才前面几位专家讲到的NLP相关基础知识起码需要了解一些。面对这种场景如果你向AI输入：“我需要一篇非常优质的小红书笔记”，你会发现效果很差。因为你的命令太过于笼统了。所以你需要搞清楚自己到底需要什么样风格、什么样语气、甚至是多少字数、什么样角色的，甚至是什么样场景的，把所有的东西都想明白之后效果会更好。张晓楠：说到内容，我最后也跟大家说一个感受，内容不是为了内容而内容，如果你是为了内容，你不会想这些技巧和方法，你就是喜欢，你就像艺术家一样去创造，像作家一样去写作。我们如果把它当做一个生意模型或者一个商业模型，内容后面必须跟着变现两个字，你在做内容生产之前就应该想好变现路径到底什么，蛋哥的变现路径是广告，云飞的变现路径也是广告居多，然后是带货。当你想清楚了变现路径的时候，你要做什么样的内容，包括用到什么样的工具，不同的企业有不同的选择。我们要感谢互联网时代，让我们小步快跑，迅速迭代，在这个过程中找到公司或者企业未来的机会。来源：金色财经

金色财经2023-07-26

谷歌盘前大涨6%、微软盘前跌近4%、亚马逊盘前跌2%

史新高。尽管微软主要产品线都已经在应用AI技术，但当前AI尚未给微软的业绩带来新的增长点。微软第四财季营收同比增长8%至562亿美元，高于市场预期的554.9亿美元，但增速逊于去年同期的12%。Azure和其他云服务业务营收扣除汇率变动后同比增速为27%，和上季度31%的增速相比，进一步放缓。亚马逊盘前跌2%报126.53美元。据Politico，四名知情人士称，美国联邦贸易委员会(FTC)正在完成对亚马逊的反垄断诉讼准备，此举可能最终导致亚马逊的部分业务分拆。这起涉及面很广的诉讼预计最快将于8月开庭。如果FTC胜诉，法院将下令对这个市值1.3万亿美元的帝国进行重组。

金融界2023-07-26

美国重磅！拜登召见谷歌、微软、亚马逊等7大科技巨头达成8项国安监管承诺

承诺主要关注安全风险，但没有解决对最新AI技术的其他担忧，包括对就业和市场竞争的影响、构建模型所需的环境资源，以及对文字、艺术和其他人类作品的版权担忧。OpenAI和美联社宣布达成协议，这家AI公司将获得美联社新闻报道档案的许可，为该内容支付的金额并未透露。

秉哥说市2023-07-26

重磅利好涉及电子产业，消费电子底部机会已现

现象级”的爆款电子产品。供给端方面，AI技术的突破有望给AIoT终端电子产品带来系统级的智能互联水平提升，将会解决智能电子设备不够智能的痛点。需求端来看，下半年一系列提振经济、拉动内需的政策将要出台，消费需求将会迎来一定的反弹。总结虽然消费复苏目前还比较缓慢，但从近两个月边际变化看，在两个方面显示出消费复苏的动能正在增强。截至6月，全国居民人均消费支出累计增长8.4%，一方面，该支出增速高于收入增速，说明居民的边际消费倾向正在改善。另一方面，也高于社会零售总额的增速，体现出居民的消费要好于社会集团消费。最后，再加上这次消费政策的积极定调，消费复苏有望加快，利好消费电子板块。此外，当下正处中报业绩期，从已披露的部分消费电子板块的公司来看，虽然受宏观经济和行业因素影响，终端市场需求相比去年仍有压力，但环比一季度已经出现一些复苏迹象。消费电子行业的周期底部拐点或已不远，所以当前时点可以更加乐观一些，积极布局尚处在底部区域的消费电子板块。感兴趣的老铁们不妨关注一下消费电子ETF（561600）。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-07-26

微软FY2023Q4业绩电话会议记录

对话时，客户都会询问您如何利用生成式 AI 技术，以及他们可以多快地利用该生成式 AI 技术。答案是什么？您如何告诉他们该产品进入市场以及您的客户可以开始使用它的速度？那么对于艾米来说，投资者应该如何考虑这些生成式人工智能技术背后的基本毛利率？我们知道在这些基础上将会有大量的资本支出增加。但是，对于所有这些新的生成式人工智能解决方案的最终毛利率，我们应该期待什么？萨提亚·纳德拉谢谢基思提出的问题。我们与客户的基本指导和对话是双重的。从生成式 AI 中获取价值的最简单途径之一是采用某些解决方案，例如 GitHub Copilot。从某种意义上说，为任何组织中的所有软件开发人员增加生产力杠杆都是理所当然的事情。无论您是银行、零售商还是软件公司，它都适用于所有人。所以这可能是我们看到的非常好的事情之一——甚至是生产力数据和广泛的采用。显然，M365 Copilot 已经引起了人们的兴奋。因此，我们首先要讨论的是我们自己如何部署所有这些 Copilot，无论是 Sales Copilot 还是 M365 Copilot 还是 GitHub Copilot，如何从这些水平工具链中获得最大价值？最重要的是，我们采用了在这些产品下所做的工作，并将其构建为一流的技术堆栈，对吧，我们在开发者大会上谈到了这一技术堆栈，称为 Copilot Stack，然后使用 Azure AI 工具，让像穆迪这样的公司能够为他们的员工打造自己的副驾驶。因此，对我们来说，我们希望能够帮助客户在 Azure AI 之上快速构建生成式 AI 应用程序（如果您愿意的话）。因此，我们要求他们确定在哪里可以获得最大生产力杠杆的两件事。然后我们甚至利用自己的资源来帮助他们完成这些事情。我要说的最后一个评论是云和云中的数据使这一切成为可能，因为我认为这里的扩散周期，在某种意义上，我们有一套新的云计量表，由于其他一切的出现，它们正在被更快地采用。在它之前在云中。这些就是观察结果。艾米·胡德对于你的问题，基思，关于毛利率以及我如何看待未来的毛利率，我要说的第一件事是，我预计这里的毛利率会随着时间的推移而发生转变，就像之前的云转型一样。我还想说，我预计工作负载和工作负载的毛利率会有所不同，就像今天在云中一样。我还要补充一件与上次不同的事情，我们之前讨论过这一点，那就是我们从一个不同的地方开始，拥有更多的共享平台，这使我们能够比上次更快地扩大毛利率。正如您所问和萨蒂亚所谈到的，我们确实预计这一采用曲线的速度会更快。因此，您会看到资本支出在第四季度加速，然后在第一季度再次加速，我们已经讨论了今年剩余时间的情况。话虽这么说，我们正在谈论所有这些，并经历这一转变，同时在 24 财年实现比 23 财年更高的运营利润率，实际上提高了 1 个百分点。因为如果按照我们的指导，同比持平，加上使用寿命变化带来的不利影响，那么当你对此进行修正时，它会高出约 1 个百分点。因此，我认为这里真正的重点是能够积极满足需求曲线，专注于毛利率的转变和增长，并提供运营杠杆。布伦特·希尔 Satya，关于您继续看到的优化逆风，您认为我们什么时候会达到优化峰值？我们是否已经接近达到峰值并在今年下半年得到一些缓解，也许人工智能可以帮助我们提供顺风？从您的角度看到的任何颜色都会有所帮助。萨提亚·纳德拉当然，布伦特。感谢你的提问。是的，有一些观察结果。我认为，总体而言，在云中，您确实会看到新项目开始，然后这些项目开始得到优化，然后您对所有这些进行时间序列，这就是您在正常过程中看到的情况。这里发生的事情是在大流行期间，显然，有很多新项目启动，并且某种意义上的优化被推迟，这就是你所看到的，我称之为追赶优化。就您而言，这就是我们将要关注的事情。我认为，进入接下来的几个季度，它将会下降。我们看到新的项目启动，无论是传统类型的项目，甚至云迁移、数据应用程序，当然还有人工智能应用程序。但我们会回到我称之为新项目启动和未来优化的正常节奏，我认为，在接下来的几个季度中，我们将循环进行最后的追赶优化。艾米·胡德我想补充一点，布伦特，我认为萨蒂亚的观点，也许是为了给你建立一些路线，我认为这感觉与上个季度非常相似，我们发表了相同的评论，这是我们看到的正常情况优化加上我们看到 Satya 谈到的这些工作负载开始出现新的工作负载。我认为这就是我们所说的前进的方向，而实际上，我认为变化只是对一年前的一点追赶。你是对的，我们将继续通过 H2 做到这一点。马克·默德勒祝贺本季度。艾米，资本支出环比和同比均显着上升，而且还在继续增长。你能给我们一些颜色吗？是物理数据中心吗？主要是服务器吗？它主要是人工智能驱动的吗？我们应该如何看待它的使用寿命呢？然后，Satya，您能给我们一些有关完整 Copilot 开发堆栈的普遍可用性的信息吗？客户和合作伙伴需要多长时间来构建 Copilots？艾米·胡德为什么我不先讨论资本支出问题呢，Satya，然后我会把它交给你。马克，真的，首先，无论是在第四季度还是在谈论第一季度，加速确实相当广泛。它既包括数据中心，也包括物理基础，加上 CPU、GPU 和网络设备，从广义上考虑，而不是狭义上的。所以这是整体产能加速的整体增长。我认为，如果您回顾一下 23 财年，即使对于正常的 Azure 工作负载，您也不会看到正常的容量增加速度。因此，您看到的两种加速（正常的 Azure 工作负载加上一些 AI 工作负载）是部分原因。因此，这就是为什么我经常评论说，这既是整体商业云需求，也是人工智能能力建设的原因。两者都是。萨提亚·纳德拉是的。我认为，从长远来看，我认为思考一下这个问题总是好的，对吧，我们拥有 1110 亿美元的商业云业务，同比增长 22%。然后资本支出增长，数字大致相同，23%、24%。因此，从某种意义上说，这是一种替代资本加上一些新资本，将推动新的增长。我认为这就是规模。我们对整体增长率的结构以及它如何转化为我们未来的 TAM 机会感到满意。然后，关于如何将所有这些转化为项目有效启动的另一个问题，Copilot 堆栈现已在 Azure 上提供。因此，我们拥有 Azure AI 工具链中的所有内容，您显然可以使用 Azure OpenAI，甚至可以使用 Llama 和 Hugging Face 模型的开放模型。您拥有所有 Fabric 和我们所有的操作数据存储，这是围绕生成 AI 最有用的模式之一，即所谓的检索增强生成，即您获取数据存储中的数据，将其用于提示生成补全、摘要等。所以这是我们已经看到很多的东西，而副驾驶基本上就是这些东西的编排。所以我们提供这些服务。令人着迷的是，当您使用 Power Virtual Agent 这样的工具时，您将拥有一个低代码、无代码工具来有效构建这些 AI 产品或像我们构建的成熟的 Copilot。Azure 上提供了所有底层原语。该工具链可在 Azure 上使用，客户部署它们、ISV 构建它们的速度非常令人印象深刻。卡斯图里·兰甘如果可以的话，我只是想了解您的想法，将讨论从销货成本和资本支出转移到更多的营收前景。看起来 Azure 的增长率肯定开始稳定下来，生成式 AI 对 Azure 的贡献逐季度显着提高，更广泛意义上的优化也开始稳定下来。这对公司未来几个季度 Azure 增长率的展望有何影响？我们是否已经到了触底的地步，并且由于我们讨论的趋势，我们可能会开始看到一些加速？而且，如果我们采用 Microsoft Cloud 的超集，当你考虑到 Copilot 的新定价时，显然 TAM 正在以相当重要的方式开放。那么，当你从更广泛的角度来看，萨蒂亚和艾米提到的 21%、22% 增长率时，前景会怎样呢？我们是否对未来几年加速发展的希望过于乐观？或者您如何看待营收前景？萨提亚·纳德拉当然。卡什，谢谢你的提问。所以也许我会开始，然后，艾米，你可以补充一下，因为我认为——我们确实考虑了这里的长期 TAM 是什么，对吗？我的意思是——你已经听我谈论过这个占 GDP 的百分比，科技支出是多少？如果你相信 GDP 的 5% 将会上升到 GDP 的 10%，那么这一趋势可能会因为人工智能浪潮而加速。那么问题是其中有多少进入我们商业云的各个部分，然后我们在每一层的竞争力如何，对吧？因此，如果您将其分解，您会谈到 Microsoft 365 如何将 Copilot 视为第三个支柱，对吗？我们有创作工具。然后我们有了所有的通信和协作服务，我们认为人工智能副驾驶是第三个支柱。所以我们对此感到兴奋。艾米谈到了我们希望如何首先将其发布，也是预览的一部分。然后在下一个财年的下半年，我们将开始从中获得一些真实的收入信号。所以我们很期待。但从长远来看，我们将其视为第三个支柱，就像我们过去考虑过诸如 Teams 或 SharePoint 之类的东西一样。然后Azure，我的想法是我们仍然是，无论如何，你甚至在云迁移的第二或第三局，特别是如果你看它，对吧，无论是按行业迁移到云，还是细分市场迁移到云云以及国家对云的采用，对吧？因此，云迁移本身仍处于早期阶段。所以还有很多东西。除此之外，还有一个全新的人工智能世界，驱动着一系列新的工作负载。因此，我们再次认为，TAM 机会相当广泛，我们将发挥它的作用。但与此同时，我们是一个价值 1110 亿美元的商业云，在 20 多年前就已经发展起来，因此，我们确实遇到了大数定律。但话虽如此，我们确实认为这是一项可以持续高速增长的业务，这是我们感到兴奋的事情。艾米·胡德我认为，卡什，我要补充的唯一一件事是，我认为在某些方面，我们真正指出的是这里有一个过程。我们看到需求信号相当强烈。它仍然很强大。我对我们发布的所有产品感到非常兴奋。我很高兴他们转向付费预览版，然后转向正式版。就潜在市场而言，它们绝对是广阔的。他们达到新的预算池几乎就是我经常谈论的方式，即我所采访的首席信息官或首席财务官如何看待这项投资。所以这是一个不断增长的机会。如您所知，我们专注于执行这一目标。然后收入就是一个结果。但它确实需要——需求信号需要资本支出，然后创造机会。这就是为什么我认为，在某些方面，我们花更多时间讨论其中一些投资是因为它是需求信号。卡尔·凯斯特德好的，太好了。艾米，如果我能双击有关 M365 Copilot 的令人兴奋的消息，因为线路上的每个人都希望将这个机会融入到我们的模型中，我只是想听听您的看法。你们能给我们提供一些护栏来让我们保持一致吗？办公业务是否存在一定程度的毛利率压力？换句话说，这是一个我们应该牢记的成本相当高的新产品吗？而且，从您需要 Azure AD 以及其他一些网络安全产品的意义上来说，它能否带动 Azure 的发展？因此，一点颜色可能会帮助每个人今晚和未来几周的建模练习。艾米·胡德谢谢，卡尔。我想也许我会首先从我们发布新产品时的流程开始。我完全理解我们也对需求信号、客户反应以及我们在付费预览中收到的请求感到兴奋。这一切都令人鼓舞。如您所知，我们上周宣布了定价，然后我们将继续通过付费预览流程获得良好的反馈。然后我们将宣布全面上市日期，然后我们将到达正式发布日期。当然，然后我们就能够出售它并确认收入。这就是为什么我继续说，我和其他人一样对此感到兴奋，而且它应该更加注重 H2。我认为，我们已经为您提供了一些调整规模的机会。我想我会利用所有这些。但我确实认为这确实与节奏有关。当然，我们仍然需要对 Security Copilot 和一些 Dynamics 工作负载进行定价和发布。我们将继续为此努力。当然，我认为人们经常忽视的一件事是，当你回到 Azure 的吸引力时，Satya 简短地提到了这一点，我认为在很多方面，很多这些人工智能产品都在推动 Azure 的发展，因为构建应用程序所需的不仅仅是人工智能解决方案服务。因此，这与 Microsoft 365 的推动或任何一位 Copilot 无关。当你构建这些时，它需要数据，并且需要人工智能服务。因此，您会看到他们同时拉动核心 Azure 和 AI Azure。我认为这也是一个重要的细微差别。萨提亚·纳德拉是的。如果我可以补充艾米所说的话，这里的平台效应实际上完全取决于副驾驶的可扩展性。您会发现，如今，当人们在 Teams 中构建基于 Power Apps 的应用程序时，这些 Power Apps 恰好使用 Azure 上的 SQL DB 之类的东西。这就像经典的业务延伸。所以你会看到同样的事情。当我有 Copilot 插件时，该插件使用 Azure AI、Azure 仪表、Azure 数据源、Azure 语义搜索。因此，显然，您会看到，不仅在身份或安全层上有拉动，而且在 Azure 的核心 PaaS 服务以及 M365 中的 Copilot 可扩展性上也有拉动。马克·墨菲 Satya，现在有大量证据表明 GitHub Copilot 正在将开发人员的工作效率提高 40% 到 50% 甚至更多，并且可以生成更高质量的代码。您是否预计 Microsoft 365 Copilot、安全 Copilot 或销售 Copilot 的生产力会得到类似水平的提升？换句话说，房子里的每个房间都可以进行类似程度的改造，从而使整个堆栈的价值主张得到相当高的提升吗？萨提亚·纳德拉是的。Judson Althoff 会喜欢你用人工智能改造房子的每个房间的比喻，因为你是绝对正确的。我的意思是，这就是我们看到的机会。我认为您还引用的是关于 GitHub Copilot 及其生产力统计数据的良好经验证据和数据。我们正在积极致力于 M365 Copilot 的开发，以及诸如 Sales Copilot 或 Service Copilot 等基于角色的功能。我们看到这些业务流程具有非常高的生产力提升。所以，是的，在这一年中，我们将拥有所有这些证据。我认为最终，正如艾米提到的那样，每位首席财务官和首席信息官也会考虑这一点。我确实第一次这么认为——或者更确切地说，我确实认为人们将考虑如何通过这些副驾驶来补充他们的运营支出支出，以提高效率，坦率地说，甚至减轻运营商的负担和苦差事。致力于他们的运营支出和人员等等。因此，我认为您将看到所有这些都转化为生产力统计数据，我们期待着获得这些数据。亚历山大·祖金您多次提到，随着您在 Azure 上看到的人工智能工作负载的采用，与前几代产品相比，从增量份额增益的角度来看，它开始看起来可能有点不同。您可以对此进行扩展吗？这应该如何推动 Azure 的消费，特别是在我们度过这一年的时候？您是否看到这样一种情况：优化逆风、人工智能贡献以及您在工作负载周围看到的增量顺风的组合实际上确实推动了 Azure 的重新加速，特别是在下半年，当您会开始看到其中一些事情开始发生吗？萨提亚·纳德拉是的。我的意思是，我们看到并感到兴奋的是新的工作负载。我的意思是，如果你想想 Azure，你会发现我们多年来已经后来居上地发展了 Azure。在这些新工作负载方面，我们处于领先地位，位列第二。例如，我们看到新的徽标，客户可能已经使用云来完成他们所做的大部分工作，或者第一次开始使用 Azure 来处理他们的一些新的人工智能工作负载。我们甚至还有使用多个云的客户，他们将其用于一类工作负载，当数据和人工智能传输到他们使用其他云的数据和人工智能时，他们也会启动新项目。因此，我认为您会看到我们获得更多的份额、更多的徽标，甚至减少我们的 CAC。这些都是杠杆点的事情。但与此同时，我们在这些方面都不再是一家小企业了。我们的规模非常大。所以，是的，我们庆祝。这就是为什么我们甚至为您提供本季度出现的 1 个点、下个季度出现的几个点的可见性。这些都是重要的数字。这就是我认为将会追踪的内容。我认为艾米提到它是因为我们想要——人工智能也有两个部分，对吗？我们与 OpenAI 合作提供了模型本身。这是一种计算支出。另一个更多的是收入驱动的，对吧，我们将跟踪收入和需求的推理成本。你已经看到这两者都在发挥作用。柯克·马特纳 Satya，我想知道您是否可以扩展一下您对数据平台的评论。我想我们在上个季度左右听到了很多关于如果没有数据策略，就很难制定人工智能策略的说法。您能否谈谈客户目前在这个旅程中处于什么位置，以制定更周到的数据策略？这对于他们采用人工智能服务的能力意味着什么？这意味着他们是否必须首先解决数据问题才能真正利用所有人工智能服务？或者我们应该如何看待这种并置？萨提亚·纳德拉是的，当然。感谢你的提问。是的，一点没错。我认为，让你的数据，特别是在云端，是你如何利用这些新的人工智能推理引擎来补充（我称之为数据库）的关键，因为这些人工智能引擎不是数据库，而是它们可以对你的数据进行推理，并帮助你获得更多的见解、更多的完成、更多的预测、更多的总结等等。这些就是我们所说的副驾驶设计模式，这就是设计模式的全部内容。也许即使在上个季度，我在讲话中也说过，最令人兴奋的是如何使用 Microsoft Fabric，特别是对于分析工作负载，我们将计算、存储、治理与极具颠覆性的业务模型结合在一起。我的意思是让您体验一下它，对吧，这样您就可以将数据存储在 Azure 数据湖中。您可以将 SQL 计算引入其中。您可以将 Spark 引入其中。您可以将 Azure AI 或 Azure OpenAI 引入其中，对吗？所以事实是你的存储与所有这些计算仪表是分开的，而且它们都是可以互换的，对吧？所以您不必单独购买这些。这就是颠覆性的商业模式。所以我觉得我们做得很好——微软在我们的数据架构围绕数据制定业务模型的方式以及人们计划如何通过人工智能服务使用数据方面处于非常有利的位置。这就是我所说的让数据资产井然有序的意思。操作员谢谢大家。今天的会议到此结束。此时您可以断开线路。感谢您的参与。

老虎证券2023-07-26

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