午夜尼奥
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商业视角解读互联网江湖,风险投资人
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美团深陷“凡尔登绞肉机”

凡尔登战役,是第一次世界大战中最为惨烈的“绞肉机”。 1916年,德国战略目的异常明确——进军法国人必须死守的凡尔登要塞并不是了夺取战略要地,而是通过无休止的消耗战,让法国“流尽最后一滴血”,最终摧毁法军的意志,迫使其退出战争。 这场战役没什么战术可言,就是纯粹的实力消耗,双方在泥泞的战壕中进行着绝望的拉锯——据后来测算,德军每损失一人,法军将损失两人甚至更多,双方最终以巨大的伤亡代价重塑了战争的残酷逻辑。 如今,美团正深陷一场即时零售世界的“凡尔登战役”。 如同战壕里绝望的士兵,面对阿里与京东两大巨头的轮番围攻,美团在2025年关键字就是“消耗”——消耗了利润储备,消耗了资本耐心,长久以来建立的护城河也可能土崩瓦解。 1.利润血崩 8月26日,美团发布第二季度财报,总营收918亿元,同比增长11.7%,净利润暴跌89%,相比去年同期的136亿,只剩下了不足15亿元——与市场普遍预期的近百亿利润相距甚远。 其实在Q1财报电话会议里美团就给过预警,公司会“不惜代价”守住份额,同时也必然会损失利润,只是让投资者没想到的,二季度的业绩会如此不堪。 通过盘点美团2024至今的6个季度季报,可以清晰看到外卖大战给美团带来的剧烈损失——2024年是美团发展过程中最顺风顺水的阶段,收入保持着20%以上的增速,多年布局的“平台→商家→骑手→用户”的飞轮不断推高公司利润,尤其在下半年的两个季度,均有着翻倍的增速。 2025年开始,随着竞争对手开始进入即时零售业务,市场急转直下,美团一季度收入增速降至18%,利润增速降至45%,二季度市场正式打响大规模消耗战后,美团的销售与营销开支如同脱缰野马,不得不跟进对手的节奏,直接导致了利润体系直接崩盘,最终录得近9成的净利润降幅。 拆解Q2美团的成本结构,可以很明显看到问题根源:614亿元的销售成本同比增长27%,225亿元销售费用增加52%,两项
美团深陷“凡尔登绞肉机”

马斯克:2030年AI超全人类,Optimus是通用劳动力,以及火星殖民

埃隆.马斯克这两天在特斯拉全球工程总部接受了一次远程访谈,我们不堆砌信息,只抓关键逻辑。 这次访谈里藏着两条清晰的线:一边是用技术重构未来的野心,一边是对西方文明衰落的焦虑。前者聚焦三大核心 ——Optimus 人形机器人、AI 超越人类、火星殖民;后者则暴露了他对文明存续的深层担忧。至于现有的tesla主要产品,几乎没提。 接下来详细说说: 一、核心野心:用三大技术改写人类未来 这部分是马斯克的 “进攻线”,也是访谈的绝对重点。从近到远,从工具到文明,层层递进。 1. 近景:Optimus,不止是机器人,更是 “生产力革命” 马斯克敢称它 “人类历史最伟大产品”,核心逻辑就一个:解决了 “通用劳动力” 这个终极问题。 成本是关键突破口:年产 100 万台时,单台成本压到 2-2.5 万美元。拆解下来,AI 芯片占 5000-6000 美元,26 个电机驱动器是另一大成本项。这个价格一旦落地,每个家庭、工厂都能拥有 “不知疲倦的工人”,全球经济结构会被连根拔起。 难在哪?手和前臂是 “噩梦级” 难点:人类手有 27-28 个自由度,肌肉藏在前臂里,靠肌腱像木偶线一样控制手指。想让机器人穿针引线、组装汽车,就得复刻这套精密系统 —— 但市面上根本没有现成零件,全得特斯拉自己从 0 造。马斯克说它 “难度仅次于星舰”,不是吹牛。 2025 年是关键节点:Optimus V3 要实现两件事:人类级别的手部灵活度,能理解现实世界的 AI 大脑。到时候,大规模量产就不再是画饼。 还有个每次访谈几乎都会被问的问题,为啥Optimus非得是人形机器人? 答案很实在:人类把世界设计成了 “适合人类用” 的样子。人形机器人能直接用我们的工具、进我们的房子,不用重建任何基础设施。五指设计也不能省,连小拇指都是进化筛选出的 “刚需”。 2. 中景:AI,2030 年超越全人类智慧的 “进化接力棒
马斯克:2030年AI超全人类,Optimus是通用劳动力,以及火星殖民

诺基亚启示录:退路,才是最危险的路

诺基亚巅峰时,地球上每卖出三台手机,就有一台来自它。 所有人都相信:它不会倒。 包括它自己。 于是,命运动手了。 2007年,iPhone出场。 没有键盘,没有天线,连开机都要按一个圆按钮。 诺基亚看着它,就像巨人看到了一个婴儿:“可爱,但威胁不了我。” 巨人最害怕的,不是怪物,而是变化。 诺基亚内部吵翻了: 未来到底是触屏? 还是继续按键? 犹豫,是强者最危险的病。 为了显得“稳”,它给自己备好了退路: 既保留按键,也上触屏。 听起来体贴用户,实际上讨好恐惧。 它不是做选择,而是在逃避做选择。 触屏团队说: “我们做得一般?没事,有键盘兜底。” 键盘团队说: “我们砍点按键?没事,有触屏补位。” 当退路存在,全力以赴就变成了笑话。 大家都有60分的底气,却没有100分的勇气。 最终的产品很努力,可惜是个怪物。 触屏不够爽,键盘不够好。 看起来什么都有,却什么都不极致。 世界不会奖励“差不多”。 讨好所有人就是抛弃未来。 而另一边,苹果选择孤注一掷: “我们只有触屏。” 失败就死。 所以他们死命让它成功。 真正改变世界的,从来不是保险的选择。 而是不留退路的决绝。 历史喜欢用极小的细节,惩罚极大的傲慢。 当诺基亚终于抬头时,风已吹向苹果。 它不是被时代抛弃,而是被自己犹豫拖死。 诺基亚最痛的教训只有一句: 退路,会让人输得体面,但输得必然。 你有多少次,也和诺基亚一样? 想创业,却准备“先干点别的以防不测”。 想全力,但不敢。 想改变,却先留一条回头路。 退路,看起来是保护。 其实是诱惑。 一旦后悔有门,人就不会拼命。 最可怕的敌人不是对手,是自己给自己的安全感。 成功不是做对所有事。 是赌对一件事。 并为它拼到失去一切也不回头。 如果你此刻正犹豫,如果你也害怕孤注一掷—— 记住诺基亚: 它输的不是竞争,而是选择。 它“死”了在最安全的地方。 这才是诺基亚留给我们的最大遗产
诺基亚启示录:退路,才是最危险的路

用gemini 2.0推理模型“深度搜索”分析特斯拉股票投资策略

先说Prompt: $特斯拉(TSLA)$ 股价一年内经历了巨幅变化,截止今日,股价相对与去年的高点已经腰斩,请帮我仔细分析一下其过程和原因,并且根据目前的宏观、行业以及公司本身、大众情绪等多个维度,来预判tesla股票的未来走势。如果我目前不持有tesla股票,我该如何操作? Google版Deep search使用方法:Gemini官网左上角模型选择2.0 flash thinking,对话框内开启"deep search"功能。 在 $谷歌(GOOG)$  最新的Gemini 2.0推理模型抓取了上百个网页,并最终使用了70个网页后,给出了这篇报告,用时大概2分钟左右。 特斯拉股价年度巨幅变动分析及未来走势预判 1. 执行摘要 特斯拉的股价在过去一年内经历了显著的下跌,从高点至今已跌去近一半。本报告旨在深入分析导致这一股价下跌的宏观经济因素、行业趋势、公司自身状况以及大众情绪等多重因素。通过对这些因素的剖析,报告将对特斯拉股票的未来走势进行预判,并为目前未持有特斯拉股票的投资者提供操作建议。整体而言,特斯拉股价的下跌是多种因素共同作用的结果,未来的走势将取决于公司能否有效应对当前的挑战并抓住新的机遇。对于尚未持有特斯拉股票的投资者,当前阶段宜采取谨慎观望的态度,密切关注市场动态和公司发展。 2. 特斯拉过去一年的股价走势 2.1. 2024年末的峰值表现 特斯拉的股价在2024年下半年呈现上涨趋势,并在12月中旬达到了过去52周的最高点,约为488.50美元。具体而言,股价在12月中旬一度飙升至每股479美元。这一峰值似乎与2024年11月美国总统选举的结果存在关联。鉴于埃隆·马斯克对唐纳德·特朗普的
用gemini 2.0推理模型“深度搜索”分析特斯拉股票投资策略

如果巴菲特化身女教师……

这几天的市场,懂得都懂,最后一个休息日了,你们给自己打打鸡血吧,来复习一下巴菲特老师都说了啥。 $Roundhill Magnificent Seven ETF(MAGS)$ $苹果(AAPL)$ $英伟达(NVDA)$ 长期投资:巴菲特强调长期持有优质股票,避免短期投机行为。 价值投资:寻找被市场低估的股票,关注其内在价值。 护城河理论:投资于具有强大竞争优势的公司,如品牌或技术。 能力圈原则:只投资于自己熟悉和理解的行业和公司。 安全边际:购买股票时,确保价格远低于内在价值以降低风险。 集中投资:将资金集中在少数优质股票上而非过度分散。 避免债务:尽量不使用杠杆,减少投资风险。 耐心等待:等待市场提供低估机会,不急于行动。 独立思考:不受市场情绪影响,保持独立判断。 学习与成长:持续学习,提升投资知识和技能。 重视管理层:投资于由优秀管理层领导的公司。 关注现金流:重视公司的现金流而非仅看利润。 避免高科技:对快速变化的高科技行业持谨慎态度。 重视品牌:投资于拥有强大品牌和市场份额的公司。 重视公司文化:选择具有良好企业文化的公司。 避免短期投机:不参与短期波动,专注长期价值。 重视公司治理:投资于治理结构完善的公司。 关注宏观经济:结合宏观环境分析公司基本面。 重视盈利能力:投资于持续盈利能力强的公司。 避免过度分散:集中投资以提升回报潜力。 重视成长性:选择具有良好成长前景的公司。 避免追逐热门:不盲目追逐市场热门股票。 重视分红:投资于稳定分红的公司。 避免盲目跟风:保持独立,不受他人影响。 重视资产质量:选择资产质量优良的公司
如果巴菲特化身女教师……
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2024-06-10
每名员工对应的市值排名,即平均每个员工创造的市值 1.英伟达 Nvidia:市值3万亿美元,2.96万名员工,每名员工对应的市值为1.02亿美元 2. 苹果Apple:每名员工对应的市值是1900万美元 3.Meta:每名员工对应的市值也是1900万美元 4. 微软Microsoft:每名员工对应的市值是1400万美元 5. Alphabet:每名员工对应的市值是1200万美元 6.Tesla:每名员工对应的市值是400万美元 7.JP摩根JPMorgan:每名员工对应的市值是180万美元 8.亚马逊Amazon:每名员工对应的市值是120万美元​ $英伟达(NVDA)$ $微软(MSFT)$
今天聊聊:OpenAI 背后的算力版图。 一个小背景是,OpenAI 估值在这两天达到5000 亿美元——超越 SpaceX的4000亿以及字节的3300亿,正式成为全球最有价值的初创公司之一。 看完图你大概会发现:真正推动 AI 前进的,不是某一家独角兽,而是一整条由芯片、云和资本交织成的供应链。从下到上来数数: 1. 最底层:台积电 & 英伟达 台积电(TSMC)负责造出最先进的芯片,英伟达把它们打造成 GPU。 OpenAI 训练模型所需的“肌肉”,几乎全靠英伟达的显卡。没有台积电的产能保障,英伟达也没法源源不断供货。 2. 中间层:云计算巨头 微软是 OpenAI 最大的算力提供者,Azure 云几乎绑定了 OpenAI 的所有核心业务。 甲骨文(Oracle)也参与其中,通过“Stargate”星际之门项目提供大规模算力。 CoreWeave 作为新兴 GPU 云厂商,承接了 OpenAI 的“溢出需求”,neocloud,就像备用发电机。 3. 资本层:金主与绑定 微软早早砸下数百亿美元,直接拿走了股权和独家算力协议。 软银(SoftBank)近期也出手,2.2B 美元融资,换来与 OpenAI 的合作。钱从资本流向 OpenAI,再流向英伟达和云厂商,形成循环。 4. OpenAI 的位置 别被 OpenAI 的5000亿估值迷惑,在这条算力版图里,它就像是这条算力链的“中枢站”:一头接资本输血,一头消耗 GPU 和云资源。 真正的“血液和大脑”,掌握在台积电和英伟达手里。 所以,OpenAI 的成功其实是整个产业联盟的胜利。 AI 大航海时代,看似是 OpenAI 在领航,其实掌舵的,很可能是掌握底层算力的玩家。 你觉得未来的最大赢家,是 OpenAI 这样的模型公司,还是英伟达这样的算力霸主?

AI经济奇景:宾客狂吃预制菜,厨师却都失业了

这两天有个数据很有意思,知名投行摩根大通发现,2025年上半年,全球资本支出实现了11%的年化增长,与此同时呢,就业市场却像一潭死水,发达市场的新增就业几乎没有增长…… 过去60年的经济扩张周期中,这种资本支出加速与就业增长停滞并存的局面,从未出现过。 这场景,就好比宴席上宾客狂吃海喝预制菜,做饭厨子却集体失业了。 钱去哪了呢? 全涌向了AI数据中心这类“资本饕餮”。 一个数据中心耗资数十亿,但建成后大概只需少量碳基监工——运维员盯着屏幕,就像预制菜工厂用微波炉替代大厨,阵仗唬人,却创造不了饭碗。 做个对比,同样金额的投资,AI基建的就业贡献只有制造业的10%,科技巨头们烧钱建“算力厨房”,端出的GDP大餐香气四溢,但打工人连筷子都摸不到。 当然,这在AI基础的初期并不罕见,历史的车轮滚滚向前,它并不会在意你是否被在轮下下面。 乐观派说这是“生产力革命”,AI能让经济实现“无就业复苏”。 不过截止当下,真相或许是:95%的AI投入在打水漂,企业烧钱买了个寂寞。 更残酷的是,AI这哥们也挺逗的,它专挑软柿子捏——重复性白领工作先被算法“优化”,毕业生还没进门,岗位已显示“已售罄”。 拿美国数据看看,劳动参与率跌至59.6%,宽口径失业率高达8.1%,不少人在职场边缘啃着“数字面包”充饥了。 这场盛宴的规则早已内定:你的工资上限,可能还不如运行替代你的AI所需的电费。 说句不好听的,未来GDP哪怕翻十倍,财富也会被算力寡头收割,多数工作可替代性强的劳动者,基本可以算做“AI佃农”了,只能租用AI工具谋生。 预制菜催生经济数据的同时,人与人建立的社会信任也许会慢慢消融——就像消费者质疑预制菜缺“锅气”,就业数据里的“不足就业”指标,揭露了繁荣下的失业危机。 红杉资本就警告过,当前AI热潮可能只是狭窄的科技泡沫,破灭时连餐桌都要掀翻,放任不管的后果,大概就是进入「就业差→收入降→消
AI经济奇景:宾客狂吃预制菜,厨师却都失业了
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2024-08-09
过去12个月,大型科技公司在AI基础设施上的资本支出(capex)超过1500亿美元。 数据说话,2024年上半年,Alphabet、亚马逊、Meta和微软的资本支出接近1040亿美元,同比增长47%。 其中,微软和Alphabet的同比增长最大,分别增长了78%和91%。$NVIDIA Corp(NVDA)$  $Microsoft(MSFT)$  $Amazon.com(AMZN)$   花这么多钱投入AI,背后是四大科技公司的共识:“在AI领域,晚到的风险远大于过度投资的风险。” 目前各家的ai实质已经开始变现,比如微软Azure AI服务收入年增长率900%,客户数量超过60,000家,旗下GitHub Copilot年收入增长超过40%,被超过77,000家公司采用。 亚马逊AWS的AI服务年收入贡献达到数十亿美元规模。 Alphabet的AI工具被超过200万开发者使用,Gemini被超过150万开发者使用。 Meta的AI系统提高了Facebook Reels的用户参与度,超过从CPU到GPU迁移时的增长。genai也有效的提升了旗下产品的日活跃用户与收入。 还是那句话,对于科技巨头来说:宁可浪费,不能错过。Ai的最大风险就是“迟到”。 在国内,阿里巴巴也很明显有这个趋势,相反,字节/腾讯更为保守一些。
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2021-11-23

阿里“裁员”,跌下神坛?

这两天$阿里巴巴-SW(09988)$“裁员”2万人的消息甚嚣尘上。不少因此看空阿里,认为这是企业药丸的先兆,但恰恰相反,如传言阿里真的此时“裁员”2万人,可能对公司最有益。不管裁员消息真假,阿里已经到了该裁员时候了。现在什么局势?阿里巴巴内忧外患——去年支付宝(蚂蚁几天)的IPO临阵流产,今年的130多亿天价罚款,拼多多,抖音快手京东门的穷追猛打,外界舆论的口诛笔伐,这些放哪一个放到别的公司,都够折半条命。股价几乎是港股上市以来的最低点,几乎被以前多数时候齐头并进的腾讯甩开了一倍的市值。阿里有问题吗?问题很多,问题很大,资本市场用脚投票也没有问题,阿里这么多年,牵扯了太多非公司平台层面的问题,尤其在涉及国家经济体系的小额金融问题上,打击虽迟但到。现在靴子至少已经落地一只了,公司整体已经有了一部分的确定性,至少不被一锅端,这就是利好。美团的反垄断罚款下来后股价涨一波也是同样道理。所以阿里现在低调了很多,双11几乎没啥动静,最大原因不是增速下滑,根子上是不敢再“过度”吸引舆论和监管注意,现在反垄断也好,第三次分配也罢,都是冲着巨型互联网平台来的,你刚被班主任劈头盖脸教训一顿,脸上的巴掌印还没有缓过来,还敢瞎喳乎吗?回到这次“裁员”2万人,要看整体,阿里25万人,保守每年的人员流动也是1,2万人的级别,整体上不到10%,其实算不上太大变化。何况,“拥抱变化”也是阿里一贯的甩锅哦不价值观口径。用马云的话,这不也是“向社会输送人才”嘛。反而是裁掉部分冗余员工(这个看阿里怎么定义了),是对精简业务,优化成本,以及社会对“互联网垄断业务,把员工工资开的太高,影响社会公平”论调的有效回应。吃瓜群众关注阿里,其实可以多关注关注拼多多,抖音电商们,这两家的玩法是直接冲击阿里的基本盘的,啥是基本盘?就是拼多多抖音
阿里“裁员”,跌下神坛?

微软“万人大裁员”背后是什么?

前几天,微软开启了新一轮的大规模裁员,结合去年以来的一系列动作可以看到,微软并非简单的砍人员成本,算是对未来管理方向的一次大胆实验,在单季度260多亿美元净利润的优异业绩下,微软只是不再需要那么多“普通员工”了。 1,微软现在正经历2014年以来最激进的裁员潮,仅2025年上半年就已裁减超过15,000名员工,占其全球员工总数的约7%。这些裁员分多轮进行,最新一轮裁员近9,000人,波及Xbox游戏、销售、法律以及移动游戏等多个部门。 公司对外宣称,这是为了精简运营,削减管理层级,并释放资源以投资其AI基础设施,可以看到,即使在盈利丰厚的情况下,微软也坚定不移的向“更精简、更智能”的方向转型,将有限的资源集中到AI上,某种程度上也在给员工传递一个清晰的信号:适应,或是淘汰。 2,与裁员同步进行的,是微软对AI领域的巨额投资,今年微软初承诺在未来几年内投入800亿美元用于构建数据中心基础设施,公司不仅成立了专门的AI部门,还真金白银的大力支持OpenAI等前沿AI研究机构,这种“一边裁员,一边重金投入AI”的双重策略,其实也明确传递出公司战略重心的转移,将AI发展视为未来的核心增长引擎。 3,“万人大裁员”更深层次的原因在于微软正试图通过AI和自动化来重塑其内部运作和业务模式。比如公司内部已明确要求员工必须使用AI工具,甚至将AI工具的使用情况纳入绩效评估,这意味着AI不再是可选项,而是每个岗位、每个层级的核心要求。 很明显,对于科技巨头来说,未来许多传统角色,特别是重复性高、流程化强的中层管理、客服、数据分析和部分内容创作岗位,正逐步被AI自动化所取代。 4,裁员对微软的各个部门产生了广泛影响,其中Xbox游戏部门是受冲击最大的领域之一,目亲啊已有多家游戏工作室被关闭,还是那句话,微软要从多元化投资转向更集中的、与AI和云服务深度融合的核心发展方向,裁撤游戏部门的同时,微软
微软“万人大裁员”背后是什么?
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2024-06-05

AI创业公司融资巅峰来临

2024年5月,人工智能行业迎来了一个历史性月份,全球AI初创企业共筹集了超过125亿美元的资金,刷新了AI领域的单月融资记录。 在这一轮融资浪潮中,马斯克的xAI以60亿美元的B轮融资额领跑,估值达到了240亿美元,全球范围内仅次于OpenAI,位列第二。 xAI的旗舰产品Grok自2023年11月发布以来,已经推出了多个版本,包括支持长文本的Grok-1.5版本,具备图像理解能力的Grok-1.5V版本,以及开源的Grok-1。 紧随xAI之后的是CoreWeave,11亿美元的C轮融资额位居第二,估值达到190亿美元,位列全球前四,与Anthropic估值接近。 CoreWeave是一家为AI工作负载提供专业GPU云服务的公司,号称英伟达的“亲儿子”,预期今年收入将达到24亿美元。 Wayve则以10.5亿美元的C轮融资额位列第三,该公司利用人工智能技术使车辆实现更高级别的自动驾驶自动化。Wayve的“Embodied AI”技术旨在无需地图,通用于任何车型,这一创新技术有望推动自动驾驶行业的发展。 Scale AI以10亿美元的F轮融资额紧随其后,估值达到了138亿美元。创始人为95后华裔天才Alexander Wang,Scale AI是一个为AI模型训练和部署提供数据标注的平台,公司预计将在今年实现14亿美元的年度经常性收入,并预期将实现盈利。 此外,还有些正在融资但尚未官宣完成的明星项目,比如AI 搜索引擎 Perplexity 正进行2.5亿美元的第四轮融资。公司最新估值高达 30 亿美元,比今年早些时候的估值提升三倍——不久前该公司宣布完成B1轮融资,估值为10.4亿美元。 Suno AI,Motional、DeepL、Vercel、H以及The Bot Company等其他几家公司也分别完成了数亿美元的融资,涵盖了音乐生成,自动驾驶、语言翻译、前端云平台
AI创业公司融资巅峰来临
过去五年人工智能在不同基准测试上的表现,近一年来属于肉眼可见的飞跃。横轴是时间线,纵轴是准确率,即AI在测试中正确率。不同颜色的线代表不同测试,简单说几个有代表性的: 1.TriviaQA:可以理解为常识数据集,测试AI的知识储备和基础推理,对AI没难度,几乎满分 2.MMLU :综合性的语言理解测试,包含多个学科的题目,如数学、物理、历史等,几乎满分 3.Competition math:竞赛数学,类似咱们这的奥数吧,提升最明显,4年前是5分学渣水平,现在是……90以上 4.AIME:美国数学邀请赛,比上面那个更难一点,不到90分 5.GPQA:测试理解复杂概念、应用科学知识和进行逻辑,这一年发展也很快,接近80分 6.SWE tasks 软件工程任务,测试AI的软件开发能力,比如编写代码、调试程序啥的,几乎是从0分起步,目前70分段位 7.最终boss是人类的终极考试(Humanity's last exam)……这个怎么说呢,从名字就看出来这是人类挽尊题,如果到满分基本就是AGI雏形初现时刻,目前20+段位。 大趋势都看得出来: 1.所有线条均呈现上升趋势,AI在各个领域的能力都在快速提高,几十年前的“图灵测试”已经没有意义了 2.最炸裂的其实是高难度测试准确率也在快速提推升,要知道推理模型的推出还不到一年呢,后面会发生啥?

OpenAI的“重组”始末:从开源梦想家到5000亿美元商

这两天,OpenAI公司正式完成了长达一年多的企业重组,这是个重大转折点。 简单来说,这次重组让OpenAI从原本的非营利组织主导的混合结构,转向更像传统公司的模式:由一个非营利基金会(OpenAI Foundation)控制一个营利性公共利益公司(OpenAI Group PBC)。 表面上看,这是个公益与商业的平衡选择。 一方面解决公司融资难题,同时也保留了部分公益使命。 重组的主要推动力是CEO 阿尔特曼(Sam Altman)的AI帝国之梦——包括巨额数据中心建设和AI技术开发,但也经历了微软、加州和特拉华州检察长等多方谈判。 先说说重组背景和原因。 OpenAI成立于2015年,最早是马斯克拉上阿尔特曼组了团队,主要目的是对抗被谷歌收入囊中的Deepmind,所以OpenAI原来是纯非营利AI研究机构,旨在“安全开发AGI(人工通用智能)”。 但随着后来ChatGPT的发布以及爆火——最新的数据是周活跃用户超过了8亿,公司需要巨额资金,而此前的“非盈利结构”限制了公司融资和IPO。 于是重组在2024年底启动,涉及了大量法律审查,加州和特拉华州检察长曾调查,确保非营利利益不被稀释。曾经的联合创始人马斯克也曾起诉并出价970亿美元收购,但最终撤诉。 10月28日,加州检察长Rob Bonta一锤定音,标志了OPenAI重组的完成。 那么新旧结构有哪些不同呢? 先看传统的基金会,也就是OpenAI Foundation(非营利组织),它持有控制权,任命营利组织PBC董事会,监督AI安全和公益(如青少年保护措施)。 基金会资产价值超860亿美元,已经成为了美国最富基金会。 OpenAI Group PBC就是商业公司的实体,是个完全商业目的、可以继续融资以及未来要上市的正经公司,目前估值5000亿美元,可自由融资、收购公司,甚至IPO(可能2027年)。 重组完成,代表
OpenAI的“重组”始末:从开源梦想家到5000亿美元商

美团到底能不能为骑手交得起社保?

前两天,一个朋友下班路上被外卖电动车撞了,肋骨骨折,对方全责,原因自然是“抢时间”——不得不去违章逆行,小哥自己也很无奈,愿意承担所有费用。 200多年前,美国刚打完独立战争,在制宪会议有个著名的“五分之三妥协”,自由州为主的北方和蓄奴州为主的南方,为了平衡在国会的权力,最终谈出的结果是——黑奴不能不算人,但也不算一个完整的人,那算多少呢?五分之三个。 虽然两者没有任何可比性,但需要记住这个数字。 因为经过计算,我们发现在现有规则下,一个全年所有工作日都在跑单的美团全职骑手所能拿到的社保待遇,甚至不及作为全职员工的五分之三。 众所周知,基于庞大劳动力总量,外卖员所代表的蓝领灵活就业者在与平台的博弈中一直都是弱势群体,无论是“困在算法里”,还是“不得不违章”,与其对外卖平台泛泛讨伐,不如细化到更实际的“该不该上社保”。 起源是今年初外卖大战战火重燃,美团们宣布将为全职及稳定兼职骑手缴纳社保。 到这里,问题似乎已经完美解决——一条鱼进入市场,以“我干了,你们随意”的姿态,让两大巨头终于肯躬身入局。 不过事情没这么简单,里面隐藏着诸多概念偷换。 1,补贴券不是社保 外卖骑手是典型的蓝领灵活就业群体,这个市场有超过1100万从业者,美团有800万量级的年活跃骑手,如果把稳定在260天以上都在工作的骑手视为全职骑手(与中国每年250天的工作日相近),这个群体预计到今天已近百万,所以我们更多讨论的是这100万人。 4月初,美团在福建泉州、江苏南通城区开始为骑手“补贴”养老保险,两个试点区域覆盖了约2.2万名外卖骑手。 根据美团方案——对于当月收入达到就业地相关缴费基数下限,且近6个月中有3个月满足该条件的骑手,美团以相关缴费基数为基准,补贴50%的费用。 大概意思是,在试点区域,稳定骑手能获得一张500元内的养老保险“优惠券”,但前提是骑手要自己先交50%份额。 如果对劳动法稍微有
美团到底能不能为骑手交得起社保?

美团闪购:我知道你很急,但你先别急

导读:闪购本质上把多数的非即时配送的商品,与小部分需要即时配送送的商品打包在一起,给市场讲了一个“闪送万物”的资本故事。 2023年,美团内部战略会上,创始人、CEO王兴说,要学习亚马逊的 「逆向工作法」——用以终为始的思维方式做重大决策,企业必须先搞清楚客户究竟要什么,再进行逆向操作——“美团学习亚马逊还远远不够,连僵化式学习都算不上”。 谁想得到没过两年,美团不但快速学完了“逆向工作法”,甚至在模式上都能把亚马逊按在地上踩两脚。 这事儿源于美团最近大肆推广的“闪购”业务。 美团核心高管的公开表达的意思是:别人做外卖纯属捣乱,是“狗急跳墙”,只有咱正统的美团才有资格玩即时配送,新发布的“闪购”,将把“大而无用的仓配体系扫进历史的垃圾桶”。 这话说的……贝佐斯听后会流泪,刘强东会沉默,马云能笑一整天。 他可能不知道,该被“扫进历史的垃圾桶”仓配体系,正是亚马逊在30年前创立的全球电商标准,直到现在,仓配体系与FBA(物流服务)也是亚马逊的核心竞争优势,占总电商收入的近4成。 暂且归结为这位美团高管开会时候没怎么认真听讲吧,毕竟电商仓配体系创立的年头久远,1995年,大多高管们还在上小学。 1 美团强推“闪购”业务并不意外。 一方面,美团核心的外卖业务已经占据70%的市场份额,是市场绝对寡头,但在资本市场看来,增长已经接近天花板,所以公司必然要利用现有运力寻找其他业务突破口。 另一方面,随着行业监管完善与骑手的社保等基础保障的呼声越来越高,美团也面临着选择——如果跟进,就会损失掉原有可以轻松获取的利润,不跟进又显得有违政策,在舆论上很被动,毕竟“被困在算法里的骑手”,已经是社会共识。 所以美团选择了第三条路——给你们再多派几单,配送不能停,抽佣自然也不嫌多。 这就是闪购的基本构成——除了外卖,还可以配送蔬菜水果、休闲食品、数码家电、美妆护肤、潮流玩具、运动用品、鲜花绿植、母婴
美团闪购:我知道你很急,但你先别急
avatar午夜尼奥
2024-06-18
马斯克的xAI巨额融资意味着什么? 1,马斯克的xAI公司完成了历史上最大的B轮融资,筹集了60亿美元,旨在建立一个“计算的超级工厂”来挑战OpenAI。 2,AI市场正在迅速增长,2023年资本大量流入AI行业,尤其是大型语言模型为代表的生成性AI。AI初创公司在2023年筹集了218亿美元,是前一年的五倍,甚至超过了过去四年的总和。预计今年的资金将进一步增加。 3,全球生成性AI市场预计到2032年将达到1.3万亿美元的收入,年复合增长率(CAGR)为42%。全球AI硬件市场(推理设备、训练基础设施)预计将从2022年的380亿美元增长到2032年的6420亿美元,10年CAGR为33%。xAI所在的软件市场(例如AI助手)预计将从2022年的15亿美元增长到2032年的2800亿美元,10年CAGR为69%。 4,前20家领先的AI公司总共筹集了383亿美元,其中近三分之一来自OpenAI,得益于微软的约100亿美元投资。其他崛起的AI研究公司如Anthropic(77亿美元)和xAI(61亿美元)也有显著贡献。 5,xAI的目标是“理解宇宙的真正本质”,希望开发工具与OpenAI和Anthropic等AI巨头竞争。xAI的竞争优势在于计算基础设施。 6,AI计算能力的指数级增长,过去70年,用于训练AI系统的计算能力呈指数级增长。2022年,用于训练能解决复杂数学问题的AI系统Minerva的计算能力是十年前训练AlexNet的近600万倍。 7,xAI计划建立一个超级计算机(计算的超级工厂),用于其AI聊天机器人Grok的下一代版本。这个超级计算机平台将使用Nvidia H100 GPU,其规模至少是目前最大GPU集群的四倍。这将显著增强Grok模型。 8,马斯克宣布了一个大规模的GPU采购计划,表示xAI将购买10万个Nvidia H100 GP
为什么大模型思考时间越长,就变得越笨? 自从O1代表的推理模型出来后,很多人喜欢看大模型的思考过程,尤其是Deepseek R1今年出来后,COT思维链甚至还贡献了不少梗图,不过如果你是个长期大量使用推理模型,不少时候就能感觉到,模型思考的时间越长,思维链越复杂,反而给出的结果就越差。 最近Anthropic 的研究也谈到了这个现象:AI 思考时间越长,性能不一定越好——AI 模型在“思考”问题时(其实有时候是假装思考,给出的结果跟思考过程就不搭边),花费更多时间并不总是能提升性能,反而在某些情况下会显著下降。 这个结论直接挑战了 AI 行业中“更多计算资源可以提升推理能力”的核心假设,似乎存在着某种「逆Scaling law」现象,而且在多种任务类型中都有体现。 研究测试了包括 Claude 和 OpenAI 的 O 系列推理模型在内的多种模型,它们在不同任务中表现出不同的推理缺陷。Claude 模型在推理时间延长时会被无关信息干扰,而 OpenAI 的 O 系列模型则会过度拟合问题框架——即无法泛化,回答质量大幅下降。 在相对复杂演绎推理任务中,所有模型都表现出性能下降。此外,过长推理时间可能会放大一些AI的“阴暗面”,比如Claude Sonnet 4 在涉及自身可能被关闭的场景中,表现出更强的自我保护倾向。 这个问题带来的最大挑战是部署大模型的企业,这要求他们在分配处理时间时需要谨慎,而不是简单地认为时间越长越好,否则会有大量的被浪费自有算力或者API投入。 同时也能看到AI 能力的提升并非总是与计算资源的投入成正比,AI 系统的性能与计算资源之间的关系可能比之前理解的更为复杂。 怎么说呢,实在不行,新开个窗口,再来一次吧。 $谷歌(GOOG)$

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