图片｜Photo by freeflo ©自象限原创 作者｜周文斌 自动驾驶一直是百度最有希望的“明天”，但现在，这个“明天”走到了一个关键节点。 6月初，百度智能驾驶事业群（IDG）首席产品架构师郭阳离职。此前郭阳主要负责百度智驾产品自主泊车（AVP）、行泊一体（ANP 2.0）等项目落地，向IDG总经理储瑞松汇报。 这是目前百度IDG最重要的商业化变现部门之一。 此外，百度IDG部门在6月底又迎来组织变革，旗下智能交通事业部（ACE）被划归到智能云事业群（ACG）。 ACE虽然在外部不常被提及，但李彦宏却一直认为它是百度自动驾驶区别于其他玩家最重要的特点。 ACE被划走，百度自动驾驶还有灵魂吗？这可能是IDG要考虑的问题，但自动驾驶还是百度重点押注的未来吗？这可能是IDG面临的更严峻的问题。 因为从今年初大模型引爆风口以来，百度无论是宣传口径，还是内部资源都在以肉眼可见的速度向文心一言聚集。与此同时，百度自动驾驶发展又面临困境，ACE部门被划走，Robotaxi迟迟无法落地，辅助驾驶市场推进受阻。 喜新厌旧的百度，会不会放弃自动驾驶，完全投入大模型的怀抱，开始成为一个有意思的话题。 因为在不久前，百度内部人士告诉「自象限」，他们的现在宣传重心已经不在自动驾驶了。而从智能小程序、短视频，到元宇宙，百度的战略一直像个渣男，总是喜新厌旧。 所以当AI大模型的热度超过了自动驾驶，百度发现了一个更吸引人的故事之后，就又到了考验百度战略定力的时候了。 被“甩掉”的ACE 万万没想到，被李彦宏当做自动驾驶杀手锏的车路协同，如今却被剥离智能驾驶事业群（IDG），划归到了百度智能云事业群（ACG）。 6月底，据时代财经援引百度内部人士消息，百度IDG进行了组织架构调整，旗下以车路协同为主的ACE部门被划归到ACG。 在大多数人眼中，百度自动驾驶等于Robotaxi，L4级别的自动驾驶出租

©自象限原创 作者｜罗辑 编辑｜庄颜 排版｜李帛锦 美国：有多强悍，就有多寂寞 美国在AI大模型方面的强，不是现在强，而是一直以来都很强。 从2012年AI萌芽时期，到2016年AI1.0时期，再到2022年ChatGPT带来的AI2.0时期，美国一直是AI领域的破局者，引领着全世界AI发展再进一步。 比如现在几乎所有AI大模型训练时采用的Transformer网络结构，是谷歌在2017年提出的，它具有优秀的长序列处理能力，更高的并行计算效率，无需手动设计以及更强的语义表达能力等特征。Transformer的提出让大模型训练成为可能。 保证AI大模型出现在美国的另一个关键，而美国一手云大厂，一手英伟达，手握着全球算力的核心资源。 云计算能够为AI大模型训练提供计算、存储、网络和应用平台，同时也提供数据处理、模型部署、推理等AI工具和服务。让企业能够快速训练大模型，而不用再花费你大量时间和金钱去建立和维护自己的数据中心。 目前，美国拥有世界上最大的云计算企业。IDC数据显示，2021年全球IaaS市场中，包括亚马逊、微软、谷歌、IBM在内的美国企业合计占比近70%。而美国最具代表性的AI大模型初创企业，无论是OpenAI还是Anthropic都接受了微软和谷歌这样的云大厂投资。这背后除了资金支持外，更重要的原因还在于背后的云计算资源。 算力的另一个维度是芯片，高性能的芯片可以提供更加高效的计算能力，从而加速训练过程。 速度有多快呢？2016年，黄仁勋亲手将世界第一台DGX-1（英伟达计算平台）捐献给了OpenAI，DGX-1是3000人花费3年时间才研发出来的首个轻量化的小型超算，计算和吞吐能力相当于 250台传统服务器。有了DGX-1，OpenAI之前一年的计算量只要一个月就能完成。 而目前为止，英伟达的A100芯片仍然是唯一能够在云端实际执行任务的GPU芯片。最近的GTC

图片｜Photo by freeflo.ai ©自象限原创 作者｜罗辑 排版｜云天明 华为发布新系统成为了当红炸子鸡。 8月4日，华为在东莞松山湖总部举行了华为开发者大会2023，正式发布了全新升级的HarmonyOS 4。 除了各项应用和交互升级之外，HarmonyOS 4最出人意料的，是挥手告别安卓、盘古大模型和系统的结合、以及近场通信技术Nearlink。 有媒体报道HarmonyOS 4将砍掉传统的AOSP（安卓开源项目）代码，不再支持安卓APK，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。也就是说，从HarmonyOS 4开始，鸿蒙系统将彻底脱离安卓生态，开始自成体系。而支撑鸿蒙这样做的，显然是自身生态的成熟。 其次是华为将盘古大模型接入了鸿蒙系统，与智慧助手小艺相结合，让小艺成为首个具备AI大模型能力的智慧助手。接入AI大模型之后，小艺不仅能和用户更好交流之外，还拥有类ChatGPT一样的能力，可以帮用户撰写文案、整理会议纪要、生成图像等工作。 在HarmonyOS 4之前，大模型的应用落地以行业大模型为主，以ChatGPT为代表的通用大模型的商业落地仍然处在探索阶段。而HarmonyOS 4将盘古大模型与手机智能助手结合，算是为通用大模型的落地找到了一个新的应用场景。 此外，余承东还专门提到了NearLink星闪功能。这是一套新的近场通信技术，主要应用电脑配件连接，智能家居、汽车协同等场景。相比常用的蓝牙技术，覆盖距离提升2倍，连接数提升10倍，功耗降低60%、传输速率提升6倍。 这三个变化，虽然看起来风马牛不相及，但背后其实都指向一个词—“变革”。 过去的智能手机，从芯片、摄像头、到高刷屏和快充，再到折叠屏，竞争都主要集中硬件层面，而HarmonyOS 4的发布将智能手机之争引向了软件层，从应用到操作系统，以操作系统为纽带，升级底层生态。 手机的下一个赛点来了，比卷硬件

图片｜Photo by D koi on Unsplash ©自象限原创 作者｜罗辑 程心 编辑｜庄颜 排版｜李帛锦 “泛而不强”的中国芯片 面对中国算力短缺的问题，更多人是“知其然不知所以然”，本质是因为整个算力体系相当复杂，而芯片只是中间最重要的一部分。 通常来讲，我们说的算力包含三部分，即基础算力、智能算力和超算算力，而AI大模型主要依靠的是智能算力。 所谓智能算力，就是由GPGPU、FPGA、ASIC这样可以加速AI计算的芯片组成的服务器平台提供的算力，它们负责大模型的训练和推理。据IDC数据，2021年中国人工智能服务器工作负载中，57.6%的负载用于推理，42.4%用于模型训练。 ▲ 图源：信达证券研报 虽然可以提供的智能算力的芯片有三类，但GPGPU其实占了目前主流市场90%的份额，剩下的10%才是FPGA、ASIC之类的产品。 GPU市场份额更大在于其通用化。 梳理中国算力的发展脉络，大致趋势可以以深度学习和大模型为节点划分为三个阶段，包括前深度学习时代，深度学习时代和大模型时代。2015年，以AlphaGo为节点，算力进入大模型时代。 在大模型时代之前，人脸识别、语音识别还是AI的主要应用场景。这个阶段大多数训练就已经是基于GPGPU来实现的了，也因此GPGPU形成了目前最为成熟、完备的软件生态。由于其芯片特点，GPGPU的通用性也更强，架构也更适合AI大模型的训练和部署。 而相应的，作为定制化和半定制化的FPGA 和 ASIC ，就只能应用在一些针对性的垂类领域。因此它们对模型的成熟度、对企业的模型研究深度都有更高的要求。 简单来讲，通用型的GPGPU适合刚入门的小白和资深大牛在内的所有人，而FPGA 和 ASIC作为定制款就只适合真正有经验的“玩家”。当然，通过这样的定制化之后，FPGA 和 ASIC芯片的产品和解决方案也有更高的性价比。 在应用场景的

图片｜Photo by Rosie Steggles on Unsplash ©自象限原创 作者｜罗辑 编辑｜庄颜 排版｜李帛锦 B站还没学会抖音，抖音却已经盯上B站了。近日，抖音悄悄上线了定位于年轻人兴趣知识视频平台的「青桃」，开始对标B站。而去年4月，B站刚学习抖音上线了Story-Mode，成为广告收入的新增长点。但显然，Story-Mode并没有解决B站的商业化困境，所以近期B站又开始了一系列新的调整，再次向商业化发起了冲锋。 3月10日，「知危」报道，B站正在考虑将前台显示的播放量数据取消，改为以“用户消耗时长”的思路衡量视频的传播程度。 在这之前，B站CEO陈睿在3月初的财报电话会上表示，“B站2023年会提升DAU/MAU的比例，目前是28%，我们应该会提到30%。这个意味着更高的用户活跃度、更高的用户黏性，以及更大的用户商业价值。” 同样发力商业化的还有小红书，在B站消息的同一天，「晚点」报道小红书将直播业务提升为独立部门，由银时（花名）负责统一管理直播内容与直播电商等业务。在此之前，小红书的直播业务归属于社区部旗下二级部门的业务组。 无论是小红书的组织架构调整，还是B站播放数据前台展示的变化，本质意图都在商业化。只是B站的路径是回归内容，而小红书则是开展更积极的商业化探索。 在这之前，作为社区平台商业化的先行者，知乎和豆瓣并没有交出合格的答案。而同为内容社区，同样面临着内容与商业化平衡的难题，在诸多尝试之后B站和小红书最终选择了两种不一样的尝试，他们又能交出怎样的答卷？ 扭捏暧昧的社区商业化 B站虽然一直强调商业化，但步子却迈得谨慎，这种谨慎有时候甚至显得有些扭捏。 比如2022年双十一期间，B站布局直播电商。为了激励UP主，其在首页挂出“直播电商UP主招募激励计划”。但却只有50元的相关奖励。这与京东、淘宝双十一期间动辄百万的激励政策相比，显得确实有些小