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      ·09-28 11:56

      一线城市的消费,是个老大难问题

      经济学常识告诉我们,经济增长有三驾马车:消费、投资、出口。中国经济,在2020年以前是投资+出口双轮驱动的;后来房地产不行了,基建高峰也已过去,就变成了出口单引擎驱动。去年中国贸易顺差突破了1万亿美元,在全球范围内是空前的;今年进一步增长也没有任何悬念。 在三驾马车当中,唯一一个从来没有当过中国经济“增长引擎”的,就是消费。“经济转型,消费内需崛起”,这个口号少说也喊了十几年了。前几年总是有媒体和分析师鼓吹“内循环”,所谓内循环就是以消费内需为核心,否则就谈不上循环。很遗憾,理想是光明的,现实是曲折的,因为内需一直存在结构性问题,所以内循环就一直没有实现。 社会消费品零售总额(社零)数据一贯被认为是消费内需最重要的指标。今年8月的社零数据已经公布了,其中有些耐人寻味的现象: 8月单月社零增长0.4%,不算快,但是比5月的低点(-0.6%)要好;希望今年5月能够成为消费触底回升的一个转折点。 汽车类零售大幅下降,不含汽车的社零增长2.5%,好看多了;但是汽车内需的下降可能是持续的、结构性的。 乡村社零增长1.6%,城镇社零增长0.2%,前者显著高于后者,而且这个趋势已经持续好几个季度了。 8月上海社零同比下跌6.7%,北京社零下跌2.6%,在全国范围内也属于比较差的。 总而言之:乡村消费比城镇好,二三线城市消费比一线城市好。8月上海的社零数据是2024年11月以来的最差记录。公允地说,其中有一定的高基数效应——去年8月上海社零同比增长13%,创下了多年未见的纪录,今年同期有所回撤是自然的,不过回撤幅度还是稍微大了一点…… 8月北京的社零数据好像比上海好看,然而去年同期北京社零下降了11.4%,也就是说并不存在高基数效应。去年北京社零的最高基数出现在10月,单月增长了12.6%,不知道今年10月的情况又会如何?中秋+国庆的超级长假,有可能提振北京消费吗? 我们会直观地认为:在经
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      ·09-18

      AI制造的文字垃圾已经把互联网淹没啦

      我的一大业余爱好是看体育新闻,尤其是欧洲足球和NBA方面的新闻。如果条件允许,我当然也爱看球赛,可惜这些球赛经常安排在深夜或清早,不可能每场都看;再说,就算看了直播,也总想看看相关的新闻评论的。网易、头条、腾讯的体育板块,我经常都刷一刷,反正它们的信息来源大同小异,都是同一批体育媒体和自媒体,就连分发时间也差不多。 刷的体育资讯越多,我就越感觉不对劲。最近几天,我连续看到好几篇分析英超的文章,信誓旦旦地宣称:曼城主帅是瓜迪奥拉,“瓜迪奥拉的球队今年能否夺回阔别两年的英超冠军,还要看阿森纳和利物浦的脸色”。其实瓜迪奥拉今年不执教任何球队,不会从任何人手里夺回英超冠军。 前一段时间,梅西宣布退出阿根廷国家队,其中一个重要原因是其父亲去世。奇怪的是,我却刷到不止一家自媒体宣称,梅西的父亲“在医院外遭到了抢劫”,导致梅西心灰意冷、不再为国效力。可是一个已经去世了的人怎么可能被抢劫? 穆里尼奥重返皇马之后已经吞下第一次失利,客场0-1负于贝蒂斯;前几天则在最后时刻以3-2险胜埃尔切。奇怪的是我不停地刷到资讯,宣称这两场比赛的比分是1-1和2-2,说的有鼻子有眼的,所以皇马至今还一场没输,积分却少了1分,因为两场平局的价值不如一胜一负,呃…… 毫无疑问,上述文字垃圾全是AI制造的,我从行文方式中能看出浓浓的AI味,甚至能想象AI幻觉是如何在其中发挥作用的: 瓜迪奥拉执教曼城长达十年,留下的文字记录太多了,深度渗透进了主流大模型的语料库。接替他的马雷斯卡则远不如他知名,何况上赛季还在切尔西执教。如果不启用搜索功能,AI可能会顽固地认为,曼城主教练过去、现在、未来一直都是瓜迪奥拉。 梅西的父亲被抢劫,此事确实在多年前发生过。而他去世的消息在世界杯期间一度被辟谣(其实已病危),后来才真的去世。AI可能是看到了此前的辟谣信息,结合当年的被抢劫信息,奇怪地产生了“梅西因父亲被抢而退出国家队”的幻
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      ·09-18

      国内金融业作为高薪行业的历史,要结束了吗?

      作者注:本文首次发表于2023年9月,当时正好是公募基金管理费和券商佣金下降的时间节点,以及整个金融业的降薪周期的开始。三年过去,虽然金融业仍是社会上待遇比较好、受人尊重的一个行业,但其薪酬优势确实已经大幅缩水,并仍处于震荡之中。希望这篇文章仍能给大家带来一些参考,尽管其中部分内容可能过时了。 开宗明义:本文所讨论的“金融业”,主要是指券商、基金、保险资管等机构,尤其是其中的投行、投研、固定收益、机构销售等高薪岗位。金融业是一个很大的行业,从业人数最多的其实是银行,其次可能是保险经纪;但这两个细分行业的薪酬显然没有达到打工人的顶尖水平。在全世界范围内,金融业最高薪的部分都是跟资本市场打交道的部分,在美国是“华尔街”,在中国则往往被戏称为“中国华尔街”。 过去二十年,国内高薪白领有三大来源和聚集地:金融业,互联网大厂,以及部分外企。它们固然都吃到了时代的红利,不过总体看来,金融业吃到红利的方式更“奇怪”,高薪基础更“脆弱”一些。与其他两大高薪职业相比,我们可以很容易地发现违和之处: 部分外企,例如外资咨询、IT企业以及大型跨国集团,其母公司待遇本来就很高,其中国分支从事的往往是高附加值业务,高薪是理所当然的。而且外企普遍比较守法(怂),注重劳动者权益,从而成为了性价比极高的打工人胜地。 互联网是过去二十年国内增长最快的行业,一方面组织膨胀速度很快、年轻员工很容易升职加薪,另一方面股票增值明显。而且互联网多为美元资本催熟的民企,只要能拿出业绩,组织对于个人薪酬待遇是慷慨的,至少在高成长阶段是如此。 金融业则有些“两不沾”:首先,国内持牌金融机构大部分为国企,国企本来就不存在高薪文化;其次,国内金融业虽然扩张迅速,但与互联网这种真正的高成长行业还是相差很远的,本质上仍然是个周期性行业。在这种情况下,金融业仍能保持高薪多年,这是一个奇迹。 有人会说:“金融业是智力密集型行业,需要大
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      ·09-17

      Astra的走红,证明OpenAI放弃Sora是一个英明决策

      今年3月,OpenAI突然宣布放弃Sora,此时距离Sora 2发布仅有短短半年。我们都还记得它发布时的盛况——朋友圈里用它做的各式各样的视频刷屏了好久!在Seedance 2和可灵3发布之前,Sora 2是不折不扣的全球第一视频大模型,在硅谷大厂当中,只有谷歌的Veo可以与其相提并论。然后就没有然后了…… 当时的情况十分奇怪:OpenAI全面关闭了一切Sora服务,包括API在内;用户数据将在一段时间后被清空。不久前刚刚与迪士尼签下的10亿美元投资协议当然不会生效。OpenAI等于完全退出了方兴未艾的视频生成模型市场,一点也没有留后手。假设几年之后它打算重返这个市场,恐怕得从头做起,因为Sora的遗产作废了。 对于这个令人费解的现象,当时市场主流的解释是:OpenAI要集中精力提高编程能力,抢占方兴未艾的Agentic Coding & Workflow市场,当时这个市场已经成了Claude的天下。这个解释有一定的道理,但OpenAI为何不保留一小块根据地,例如仍然为特定企业客户提供视频生成服务呢?为何要完全退出呢?虽然视频生成很消耗算力,但OpenAI难道连有限规模的Sora算力都承担不起吗? 还有一种愚不可及的解释,就是“视频生成市场根本不赚钱”,“很快会灭亡”——主要见于精英论坛知乎。自从2022年底ChatGPT横空出世以来,知乎对于AI行业的技术和市场判断几乎全是错误的,是完美的反向指标,对视频生成的判断只是这群无知傲慢的所谓“技术人才”做出的众多愚蠢结论之一,不值一驳。 过去一个星期,随着GPT-6 Astra的爆红,我在与影视行业的朋友交流的过程中,总算领会到了:当初OpenAI毅然放弃Sora,可能是早早领会到了现有的原生视频生成模式无法满足工业级影视作品的需要,至少不能单独满足。今后的、精品化的、能上大银幕的那种视频生成,脱离不了Agentic
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      ·09-11

      GPT-6 Astra宣告了3D模型的末日?我觉得恰好相反

      GPT-6 Astra发布至今短短七天,已经掀起了一阵又一阵的海啸;在我的印象中,上次AI界出现如此盛况,还要追溯到2024年GPT-4o的发布。在Astra发布当天,OpenAI总裁Greg Brokman的介绍语是:”Welcome to the AGI era.” 英伟达的老黄则简洁地表示:”AGI has arrived.” 仅仅几个月前,全球领先AI Lab融资时,还只敢提出“我们的长期愿景是实现AGI”,现在AGI仿佛已经唾手可得,简直是恍若隔世。 Astra究竟有没有实现AGI, 还是得留给学术界下结论。不管怎么说,用户口碑是藏不住的。在我的微信朋友圈,已经有十几位朋友亲身尝试过,并发表了感想。一位朋友表示:“Astra解决了长期困扰我的视频剪辑问题——只花十几分钟时间就可以总结超长视频素材并进行剪辑包装,让我再次感受到了半年前OpenClaw带来的震撼!”还有两位朋友,以前一行代码都没敲过,更没在游戏行业工作过,却都用Astra做出了以自己工作环境为背景的小游戏,并在微信群进行了小范围传播,我还津津有味地玩通关了。 大家讨论最热烈的,还是Astra的3D能力,有的朋友已经用它为自己的新房子做出了精美的3D装修效果图;用Astra做出来的游戏,大多包含3D数字资产(水平往往相当不错)。我的一位创业者朋友有些夸张地表示:“3D体验必将泛化,后Astra时代的互联网世界,将被3D内容淹没!” 恰恰就在Astra发布的前几天,今年9月初,长期在全球第三方评测中排名第一的3D大模型Tripo的开发商——VAST, 完成了由经纬创投领投的总额30亿元的B轮和B+轮融资。最近半年内,VAST的融资总额达到50亿,刷新了全球3D AI领域的纪录。随着Astra的迅速走红,很多人提出了一个疑问:通用大模型的3D能力已经如此强大,今后还需要专业的原生3D模型吗?现在会不会是原生
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      ·09-07

      中文互联网“饭圈扩大化”现象研究

      作者按:本文首发于2023年9月,整整三年前。三年过去,很多事情变化了,但整个互联网的“饭圈扩大化”潮流似乎有增无减。前一阵子,峰峻时代楼下粉丝与路人之间的对立事件,是这一潮流的最新注脚。希望本文仍能给读者带来一定的参考价值。 所谓“饭圈”,本来是对娱乐圈狂热粉丝的一种戏谑性称呼。娱乐圈是一个很大的概念,“饭圈”主要发源于其中的偶像团体这一细分领域,此领域具备如下特点: 竞争高度激烈,每时每刻都有数以万计的年轻人想当偶像,已经出道的偶像也要与大量同行争夺资源,容不得丝毫喘息。 资源分配极度不匀,少数头部偶像拿走了几乎全部收益,“赢家”与“输家”的状况天差地别,后者过得还不如普通人。 粉丝的直接参与,对偶像具备重大意义;前者的活跃度,决定了后者能否出道、能否成名、能否成为金字塔顶端的一小撮人。 狭义的“饭圈”就是建立在以上三条特质之上的核心粉丝群体,他们与自己的偶像心心相印,视对方为自己的家人,愿意倾尽自身全力去帮助对方出道成名。而且,在帮助自家偶像的过程中,必然会伴随对其他偶像的打击——资源就这么多,给你了就没有别人的份了,所以“一拉一踩”是不可避免的。如果一位饭圈人士竟然能对别家偶像予以客观评价、与别家粉丝和平相处,那他就算不上真正的饭圈人士。 我们都还记得,在2017-2021年的饭圈极盛时期,饭圈人士的战斗力如何打穿了整个互联网,乃至深刻改变了现实世界。就说一个我在现实中的亲身经历:2018年,我还在券商研究所工作时,曾经写了一份关于华语偶像产业的研究报告,其中以蔡徐坤为重点案例。在该报告发布的第二天,一位四十多岁、自称蔡徐坤粉丝的女性基金经理找到我,严肃指出了报告中对蔡徐坤代言合约的几处“不当描述”(例如把“独家代言”简写为“代言”、把“特邀嘉宾”简写为“嘉宾”等),并希望我进行修改。我只得表示,如果这个问题很重要,我们可以撤回那篇报告并从此不再讨论有关话题。 那位
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      ·09-05

      千问办公用户破3000万了,这仅仅是一个开始

      8月3日,阿里整合了旗下的几款Agent产品,推出了千问办公。仅仅一个月以后,千问办公的用户总数就突破了3000万,是当前AI办公赛道增长最快的产品之一。但是,与此同样重要的,是另一组数据:企业用户占比过半。我认为,把这两组数据联系起来,才能更全面地看到千问办公对AI办公市场的意义。 今年,毫无疑问是AI办公元年。我身边几乎无人不养龙虾,无人不尝试各种新奇的Agent;如果你每月不烧掉价值几百美元的Token,出门都不好意思跟人打招呼。各家互联网大厂都推出了自己的AI办公旗舰应用,在此不遗余力地倾注资源。然而,有一个核心问题经常被忽略了:直到目前,对办公Agent的使用,绝大部分是零碎的、个人化的,而不是组织化的。个人通过Agent提效,不等于企业业务提效。打个比方,一家企业的员工,平时可能使用各种各样的云盘,把个人信息放到云上;可是这并不代表着整个企业“上云”了,与真正的“云计算”完全是两码事! 企业业务流程改造,是一个系统工程。曾经研究企业软件行业长达九年的我,对此心知肚明。曾几何时,无论规模多大的企业,上个ERP、CRM,都要经历一番“触动灵魂的磨炼”、克服无数障碍,上了也未必真能用好。“企业不上ERP是等死,上了ERP是找死”,这句戏谑之言甚至一直流传到今天,余音不绝。当然了,考虑到科技和社会进步,今天企业上Agent应该不会那么困难,但也绝对简单不了,不是靠员工自己业余在家接入Agent就能解决的。 前几天,沙利文发了一份《2026年中国智能体(AI Agent)最佳应用实践》报告,其中提出:B端是驱动Agent市场增长的主要变量,在长期将贡献约九成的收入。对于这个结论,我比较赞成——B端的应用场景最复杂,为提高生产力而付费的意愿也最强烈,在长期,Agent的核心市场必然在B端!只有真正走进B端工作场景、与企业客户流程融合,AI办公才算走上正轨。 这就是我特别关注
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      ·09-02

      希音虽然上市即破发,但象征意义很明显,且积极

      希音上市之后破发了,第二个交易日也没有起色。它目前的估值仅相当于2022年最高峰的30%左右。资本市场对于失去增长的互联网公司就是如此苛刻。严格地说,就算是还有增长的互联网公司,也已经失宠了,现在投资者宠爱的是“硬科技”公司,包括AI大模型、芯片、智能硬件和具身智能。 然而,希音的破发,可能会让人忽视它上市的一个重要象征意义:这是自从2021年7月以来,时隔五年多,国内大型互联网平台公司第一次招股成功。在此期间,字节跳动、小红书、得物……等一批互联网独角兽均被传闻上市,还不止一次,但从无下文。滴滴、蚂蚁集团也多次被传闻重返资本市场,同样没有下文。 准确地说,这段时间也不是没有互联网公司上市,但是要么规模较小,例如嘀嗒出行;要么供应链色彩较强、消费平台色彩较弱,例如京东工业(菜鸟当初如果招股成功也属于此类)。大家耳熟能详的消费互联网大厂的上市浪潮,已经沉寂了五年多。已经在美国上市的大厂,纷纷推进香港二次上市或双重主要上市,并将其称为“香港IPO”,但与严格意义上的IPO(首次公开发行)当然是有区别的。 在登陆港股之前,希音至少谋求过两次上市:一次纽约,一次伦敦,两次均因为复杂的原因而搁浅。2023年那次,很多人都认为上市已经十拿九稳了,却仍然功败垂成。因为现在已经不是多年前了,无论采用什么公司架构,互联网大厂要上市,均需要在国内主管部门备案并获得认可。以香港上市为例,任何内地公司必须同时获得内地证监会、香港证监会及港交所的认可,然后才能真正启动招股。 过去五年多,因为复杂的原因,没有任何一家互联网大厂把上述流程走完了。虽然尚未上市的大厂普遍不缺钱,但上市的目的从来就不仅仅是筹资——投资人变现退出、员工股权激励都需要借助公开资本市场的力量。所谓“自己不想上市”的说法,听听就好,没必要信。事实上,对于如何合规实现上市的问题,尚未上市的大厂基本都有讨论和方案,在此毋庸赘述。 去美国
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      ·08-28

      新概念作文大赛的含金量还在提升

      “孙割”上高中的时候,参加过第九届新概念作文大赛,这一点在昨天之前很少有人知晓,今天全世界都知道了。孙割那篇洋洋洒洒、充满猛料的长文,带有明显的新概念作文风格,我怀疑是用Claude辅助创作的。过去十几个小时,在我的朋友圈和加入的微信群里,大家对此的评价几乎众口一词:“好像在看新概念作文选!”“没想到孙割还有一颗少男之心,好怀念啊!” 严格地说,孙割参赛的时候(2009年),新概念作文大赛早已过了黄金时期。由《萌芽》杂志主办的这个赛事,在当年是“出道即巅峰”:预赛不限文体、不限长度、不限年龄(但是分为ABC组),获奖者还有保送大学的资格。“一篇作文送你读重点大学”,在二十多年前的号召力有多大,不用我多说——然而这一条貌似只持续了两年,从2001年开始就不保送了,功利性大减,学生的参赛积极性随之下降。再加上早期互联网的蓬勃发展,年轻人的创作表达欲望可以到BBS、博客上面发泄,不用仅仅指望一个传统媒体举办的作文大赛了。 通过新概念走进主流视野的“文豪”,例如郭敬明、韩寒等,几乎都是前两届大赛的,后面的赛事的公众意义越来越低。惭愧地说,要不是孙割参赛一事被翻出来,我都不知道新概念作文大赛居然办到了第九届。 我还记得,当年初三和高中教室里流传最广的课外书包括:金庸、古龙的任何小说(废话);以《龙珠》《名侦探柯南》为代表的漫画;韩寒的《三重门》《零下一度》;历届《新概念作文大赛优秀作文选》;王朔的《无知者无畏》。上述书籍当中,老师对武侠小说和漫画是见一本没收一本,没什么话可讲,我在教务处发现过高达两百多本被没收的漫画;对王朔倒是网开一面,因为他算个“严肃文学家”,又是骂金庸的,算是老师的盟友;对于“新概念系”的书,则不但要打压,还要进行思想教育,从而彻底肃清其流毒。 我们班曾经就“新概念作文”问题召开过班会、由班主任和语文老师分别进行训话,重点有两条:第一,新概念组委会鼓吹韩寒这种退
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      ·08-27

      AI垂直应用的“普罗米修斯时刻”?

      三天前,我跟一个认识很久的律所合伙人朋友喝咖啡,对方告诉我:“自从AI普及,我已经很久没有招过新的助理了。大部分入门级助理能干的活,AI都能干。今后如果我再招助理,那他应该能干点AI干不了的活。”我在表示赞成的同时,补充道:“还应该加上一条:‘能够比一般人更熟练且高效地使用AI’,这也是一项核心竞争力。” 这位朋友平时使用最多的,仍是Claude, GPT等通用大模型,“有很多律师业务的插件,必须尝尝咸淡”。但是尝试的结果呢?他坦白表示,“感觉用起来还是有点费劲,只能解决不太重要的问题。当零食吃是足够了,当主菜吃还差一大截。”而且他并不指望这个问题在短期内得到解决。 联想到最近看到的一条新闻:美国法律科技公司Harvey发布了自有基础模型Harvey Tenet, 目的是协助法律工作人员进行专业工作。虽然我不从事法律工作,但似乎那位律师朋友纠结的问题,或许真能迅速得到解决啦。 Harvey是全球最值钱的法律AI公司,也是最炙手可热的AI垂类应用独角兽之一,目前估值约110亿美元,OpenAI也是它的投资人。目前服务全球60个国家的1300多家机构、超过10万名律师,Am Law 100当中超过半数的律所都是它的客户。众所周知,法律服务是全球客单价最高、对错误容忍度最低的行业之一,对AI应用的要求,不但远远高于消费级应用,也高于许多行业的企业级应用。 而Harvey Tenet,作为一个以服务专业法律客户为目标的基础模型,是以Kimi K3为底座,联合Fireworks AI,用约150块B300历时两个月,经法律专业数据后训练而成的。根据Harvey的自有评估,在法律方面的任务完成率约为底座模型的两倍。当然,目前Tenet还只放出了研究预览版,尚未完全融入应用体系,具体效果如何,还有待实际应用检验。 我马上想起了五个多月以前,全球最流行的AI编程应用公司Curso
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