文｜新熔财经

作者｜宏一

电商平台越来越难赚到用户的钱了。

数据显示，今年4月，抖音护肤与彩妆总GMV达141.72亿元，同比增长32.66%，环比下滑8.87%。

即便是最受关注的美妆类淘宝主播李佳琦，今年大促节的成绩也有些不尽如人意。据“青眼情报”数据，618预售第一日，李佳琦直播间的美妆类目GMV超26.75亿元，对比去年同期的近50亿，下跌了46%。

在9.15亿网购用户已经占据网民整体规模83.8%的当下，如何找到新的用户增量密码，俨然已成电商平台发展的重中之重。

电商低价战硝烟未尽之际，美妆正成为那块最大的试验田。

低价已是常态，美妆并不例外

自带热度与话题的美妆，是电商平台每年大促节不容忽视的“当家花旦”。

去年双十一的数据显示，天猫双11预售开启后，国内外美妆品牌均迎来超预期增长，10分钟就有12个美妆品牌破亿；京东方面，同样在双11大促开始仅10分钟内交出了“美妆品类成交额同比增长11倍”的好成绩。

这样的热度会持续至大促节结束，美妆为电商平台带去的销售额往往十分可观。

据星图数据，去年双11，综合电商平台美容护肤类目582亿元的销售额里，天猫占比68%、京东占比28%；香水彩妆类目204亿元的销售额里，天猫占比70%，京东占比19%。

也正是因此，美妆市场出现的任何消费动向都值得电商平台尽早捕捉、尽快响应。

《2023年中国人消费趋势白皮书》显示，43.1%的年轻消费者会先在不同渠道和平台比价，在确保商品品质有保障的同时，力争抢到“全网最低价”。

这波“价格敏感”的消费大潮也波及到了美妆。过去几年，高端美妆呈现疲软态势，平价美妆正在成为香饽饽。

高端美妆市场的疲软，从几大头部品牌的业绩表现足以得见。

2024财年Q3获营收、净利润双双上涨的雅诗兰黛，不仅下调了2024财年Q4及全年业绩预期，还官宣周杰伦成为旗下高端品牌海蓝之谜有史以来第一位男性全球品牌大使。

宝洁旗下知名高端品牌SK-II仍未摆脱下滑困境，其2024财年Q3财报指出，由于SK-II销售额下降，美容部门净销售额同比增长2%至35.5亿美元，但净利润下滑3%至5.87亿美元。

与之形成鲜明对比的是，平价美妆在社交平台上的关注度正与日俱增。

截至目前，#平价美妆#相关视频在抖音的最高播放量已超6000万次；小红书上，136万+篇的笔记都在讨论平价美妆。

图源：抖音

图源：小红书

美妆带来的“高收益”诱惑在前，本就困于用户规模增长的电商平台，自然不会放过这块香饽饽。一场围绕低价美妆开展的新战役已不可避免。

京东近日在“百亿补贴”频道上线的“美妆加赠”玩法，某种程度上彻底吹响了战争的号角。

具体玩法是，只要用户购买自营美妆单笔订单满一定金额，就可从赠品池中选择喜欢的赠品，包括了美妆、奢侈品、珠宝等多品类。

尽管中间出过系统后台设置出错引发的“赠品未及时发货”的乌龙，但京东最终自掏腰包、全部履约的果断之举也顺利收获了一波好感。

这位早已加入价格战的电商巨头，此前已因采销直播间的走红获得过全网关注，正需一场美妆这样明星类目里的“胜仗”进一步强化低价心智。

不止京东。宣告“回归用户”的阿里，也离不开淘天在用户基数庞大的美妆市场持续发力，为其在新周期内争取更大的竞争优势。

今年4月的淘宝“百亿秒杀节”再加码期间，平台就曾针对美妆“四大硬通货”追加100套，海蓝之谜精粹水、兰蔻小黑瓶、娇韵诗眼霜和赫莲娜黑绷带全套仅2499元。

至于“后来者”的抖音和小红书，本就坐拥内容电商得天独厚的营销优势，自然更不会放弃这块“肥肉”。

以珀莱雅为例，品牌2023年年报显示，销售费用同比增长42.59%达39.72亿元。从飞瓜数据显示的“珀莱雅2023年初的抖音带货主播达1943位”来看，抖音的收获不可谓不大。

但问题也随之而来：拼低价，真能拼来用户吗？

从卷低价到“质价比”，美妆为电商打样？

值得强调的是，打上“低价”标签的美妆产品虽然诱人，但若品质跟不上，依然容易被这届消费者“请”入冷宫。

与平价美妆相关的短视频里，不止有种草的，也有拔草的。有网友总结了一些网上很火但实际难用的平价彩妆，其中不乏美诺粉饼、古迪假睫毛等因价格友好一度被吹捧至高位的产品。

图源：抖音

正如网友在视频中指出的“便宜不是你不好用的挡箭牌”，消费者们乐于追捧低价美妆，一定是存在“保证品质”的大前提的。

这与整个零售市场当前的消费导向基本吻合。尼尔森IQ发布的《2024中国零售业发展报告》显示，中国零售市场正在从“消费升级”模式逐步过渡到“性价比导向”的新时代，性价比和高价值成为当前零售市场的核心竞争力。

由此可见，电商平台要真正达成用户增长的目的，就不应只满足于表层的价格补贴，更应注重内里更具价值的产品品质、平台服务。

要知道，一味砸流量、砸补贴的做法，不论是淘天、京东这样的传统电商平台，还是抖音、小红书这样的内容电商平台都不陌生。

而在流量红利见顶、流量玩法趋同的背景下，只有那个将价格、品质与服务平衡得更好的平台，才最有可能真正留住用户。

事实上，早在2022年底，刘强东就曾提出“低价是1，品质和服务是两个0，失去了低价优势，其它一切所谓的竞争优势都会归零。”既言明了京东对低价策略的重视，也暗示了平台的低价始终是与品质和服务挂钩的。

具体到美妆层面，被称作京东低价策略王牌的采销部门延续了刘强东反复提及的“打造出真正适合消费者的极致性价比”理念，让消费者不仅能以最优价格买到商品，还能同步收获超高品质和优质体验。

像是母亲节前夕，京东采销直播间就直接去到了韩国LG集团总部溯源，以360°参观LG工厂、镜头记录技术实验室、联合明星/美妆博主采销溯源现场直播等形式，为消费者实地揭秘了THE WHOO后的产品从研发到被购买的全过程。

这个过程，不仅大大消解了美妆消费者最在意的“产品是否为正品”的疑虑，也让用户通过线上直播对品牌产品有了更全面的了解，决策更科学、购买更安心。

品质之外，京东在服务层面也正持续精进。其联合同城运送“达达快递”最新推出的“京东秒送”服务，已经实现零售商品的最快9分钟可送达。那些刚下单美妆产品就想立马“上脸”的“心急”用户，再也不用在漫长的等待中耗尽对产品的期待了。

尽管几大平台围绕低价美妆的较量尚难见分晓，但从京东最新发布的一季度财报来看，平台的低价策略已经收效显著了。

财报显示，一季度，京东集团收入2600亿元人民币，同比增长7.0%；非美国通用会计准则下，归属于上市公司普通股股东净利润为89亿元人民币，同比增长17.2%，远超市场预期。

在618大促即将启动的关键节点，这样一份喜人的成绩单无疑将大幅提振京东的信心。

回到美妆层面，在整个零售行业追逐“低价”的激烈竞争格局下，京东选择将“百亿补贴”玩法应用到美妆之上，也将有望在开辟新用户群的同时，强化低价心智，提升平台在“全网最低价”战役里的竞争优势。

《2025美妆行业科技应用前瞻报告》曾指出，预计到2025年，中国美妆市场规模有望达到1.5万亿元。饶是卷生卷死，美妆依然是块足以令所有电商平台垂涎的大蛋糕。

但显然，京东已经开始尝到“甜头”了。

而京东背后代表的优质供应链力量，或许能将电商从低价螺旋中解脱出来，在美妆这个独特的领域，以质价比为导向改变目前的行业内卷现实。

在必然的趋势之下，行动起来的，肯定不会只有京东一个玩家。

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熔财经：城市商业新媒体，区域经济链接者，产业趋势发现地。

士别三日，当刮目相看！

端午节刚过，在《汽车之家》发布的五月纯电中大型 SUV 销量排行榜上，极越的名字赫然在列，月销量历史性地突破了四位数，跻身榜单前三，力压阿维塔 11 和智己 LS6 等车型。对于每一台都标配高阶智能驾驶的极越01而言，极越是代表智驾销量的风向标。这不仅仅是简单的汽车销量过千，更是自动驾驶的销量过千。极越销量的一小步，是智驾普及的一大步。

极越 5 月销量的里程碑式突破，其实在 4 月份的北京车展就早露端倪。当时，极越的展台就设在人气天王小米汽车的正对面，斗志昂扬地跟雷军正面叫板。李强总理到北京车展一共视察了 8 家车企，当时 7 个月大的极越品牌是最年轻的一个。

其实，对关注自动驾驶和中国汽车智能化的专业汽车发烧友来说，极越的名字一点也不陌生。全世界最早做自动驾驶的公司，在美国是谷歌，在中国就是百度。10 年前百度就开始研发自动驾驶技术，并早早布局了百度地图，现在连美国特斯拉在中国都得用百度地图。百度自己不造车，因此和吉利联合投资成立了极越，专门用于其自动驾驶能力的落地。因此，极越是中国第一家原生的，真正为自动驾驶而生的车企。

极越也全面继承了吉利智能制造的能力。吉利花费 180 亿元打造的浩瀚平台，以安全、性能出名。极越01和极星、极氪、沃尔沃多款车型同属浩瀚平台，基本和售价七、八十万元的路特斯同源，特别是极越01还与极氪001、009在浙江慈溪的极氪超级工厂同一条生产线生产，在性能和安全方面有绝对保障。

极越01绝对是辆好车，车主的口碑证明了这点。

在《汽车之家》的榜单中，极越01的口碑分数高达 4.86 分，力压全场，甚至远远超过特斯拉 Model Y 的 4.33 分。跟极越01同一条生产线的极氪001，得分为 4.55 分，两者在空间、驾驶感、续航、外观、内饰、性价比等维度相差无几，最大的差距就是智能化。智能化维度，极氪001得分 3.72，极越01得分满分5分。

智能化满分不仅是车主对于极越01的智能化评价，专业机构也这么认为。海外知名咨询公司MHP（曼合普）近日发表的一份关于全球车企在电动化与智能化方面的评分图谱，根据各公司在智能化、电动化方面的表现，将各家集团/品牌放在了不同的象限。极越成为坐标象限中最突出的一个，在智能化方面的纵轴超出所有品牌，可以说是全球最智能的汽车公司。

一位极越车主在榜单发布后兴奋地在车主群中留言：「能搞定一千，就能搞定一万，我看好07！」，心情好得就像四渡赤水成功后的红军小战士。这个车主口中的07，就是极越3季度即将量产上市的一款外型酷似帕拉梅拉的掀背式轿跑车型极越07，被网友公认为“最美7系”。

极越的销售取得历史性突破一个重要的原因，跟五月份大规模开城有关。在年初，极越的自动驾驶可用城市有限，销售成绩并不亮眼。但进入五月，在北上广深杭五个城市之外，极越一口气释放了包括南京、武汉、长沙等网红城市在内的百城。开城意味着极越01在更多城市的完整可用性，这显著提升了用户的购买意愿。

根据公开信息，目前极越的门店数约为80多家，5月销售量平均到单店为十几台，这都是在目前只有极越01一款车型的情况下发生的，因此殊为不易，从某种程度也体现了极越目前的渠道能力和管理水平。

极越的月销量取得历史性突破，大家首先看到听到的是鲜花和掌声。然而，厚积方能薄发，行稳才能致远，这一点点成绩的取得对极越和工程师背景出身的 CEO 夏一平来说却并不简单。

在自动驾驶还处于提前初级阶段的中国市场，卖电动车难，卖智驾车更难。自从去年底造出一款好车之后，今年一月开始夏一平把更多的精力放在了销售和组织架构的布局上。

不同于很多高高在上的车企大佬，夏一平经常出现在一线的门店里，甚至在繁忙的工作中花一整个下午，充当销售和客服，一手了解用户对极越01产品、权益等各种细节的反馈。夏一平亲自过问销售的培训和文化建设工作，工作过程中，每到一个城市，他的第一站永远是门店，往往不提前打招呼，而是以普通顾客的身份来体验销售流程。他还会作为销售亲自接待顾客，发现问题，高效优化。夏一平从不在员工面前端架子，同事和用户从来不叫他夏总，而是以“大舅（英文名Joe的谐音）”或“夏叔”相称，亲切的宛如家人。

夏一平是所有车企大佬中，直播最勤奋的一个，没有之一。夏一平的口头禅是，“真智驾，敢直播”。从年初到现在，有公开记录的智驾直播，夏一平参与了十场以上，直播嘉宾既有百度李彦宏、搜狐张朝阳这种行业大佬，也有水哥、溜溜哥这种网红大咖。夏一平用无比的热情展示自己对极越产品的自信，来推动和普及自动驾驶。暖阳融化坚冰，正是这种对自家产品的热爱和坚持，感染了很多对自动驾驶感兴趣的潜在车主，吸引他们购买极越，提前感受未来。

在组织体系上，极越也在悄然发生着脱胎换骨的变化。特斯拉中国首批店长出身的高管成为了极越销售的领头羊。在极越上海总部大楼里，人们发现原华为荣耀国际业务的负责人、前零跑副总裁赵刚的身影。越来越多的高端人才正在涌入这家公司。

“事情正在起变化”，2024年5月汽车之家排行榜极越销量过千这样一个小事件，会成为汽车产业从“电”到“智”格局变化的新征兆吗？

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文 | 螳螂观察

作者 | 易不二

近日，美团交出了一份营收利润双增长的一季报。

财报显示，2024年第一季度，美团实现营收733亿，同比增长25%；净利润54亿元，同比增长59.9%；调整后净利润为74.88亿元，同比增长36.4%。

竞争越来越激烈的存量时代，还伴随着性价比消费周期的到来，美团依然能保证自己在行业内的优势，是通过灵活调整组织架构实现业务协同，调配资源重打性价比之战，从而实现了超预期的阶段业绩交付。

组织变阵，业绩向稳

过去一年多，外界对美团的质疑不外乎几点，一是优势业务外卖正在加速触顶，到店业务又受到了来自其他流量平台的冲击。这种情况下，美团如何做出应对就成了决定股价走势的关键。

今年以来，美团动作频出，仅围绕到店到家业务就已经进行了两次大的组织架构调整。

今年2月，美团先是把到家、到店两大事业群，以及三个平台中最核心的美团平台和基础研发平台，集中交给王莆中管理。4月，美团又把到店、到家事业群和基础研发平台合并成“核心本地商业”板块，由王莆中直接出任CEO。

核心本地商业在美团的总营收中能一直稳定贡献超七成业绩，这样的调整，能够重新捋顺业务逻辑，通过整合资源和优化管理，使人事决策效率更高、资源更集中、各业务之间能更大程度地发挥协同效应，提升运营效率，做到如王兴此前所说的“相信我们能聚合力量、提升效能，更好地服务客户”。

核心本地商业各业务之间究竟是怎么互相打通、整合资源呢？这从美团几个运营运作的调整就能窥见。

比如，美团的“神会员”体系，从以往只覆盖外卖业务，已经开始逐步扩展到到店业务。这样一来，外卖业务的高频、庞大流量能够向闪购、到店业务传递。同时，美团推出的“外卖必点榜”、专门提供高性价比外卖服务的“品牌卫星店”，则将到店业务的品牌口碑、用户评价等优势向外卖场景传递渗透。

从成绩来看，聚合的力量确实让美团服务好了客户，继续扩大了外卖、到店业务的优势，也让“即时零售”这种新兴业态实现了高速增长，从而稳住了核心本地商业的增长。

财报显示，2024年一季度，美团核心本地商业实现营收546亿元，同比增长27%。

其中，美团的外卖基本盘稳中有进，年活跃用户增至近5亿，中高频用户的交易频次同比进一步提升。

不仅如此，美团还通过丰富百货、数码、美妆、服饰、宠物等众多品类的供给，成功地满足了消费者对产品多样性及质量日益增长的即时性需求，越来越多地将餐饮外卖用户转化为了美团闪购用户：一季度，美团闪购日均订单量达840万，年活跃用户数和交易频次均同比实现强劲增长。

美团 CFO 陈少晖在财报电话会上还表示，预计二季度美团闪购订单量同比增速将远高于餐饮外卖，甚至是餐饮外卖的两倍以上。

到店业务方面，得益于美团抓住了假日消费、家庭团聚等场景，通过直播、线上线下联合促销等为到店业务商户提供更高效的营销策略，从而为消费者精准提供多元化优惠服务，有效地拉动了业绩增长：一季度，到店业务交易额实现同比增长超60%，年度交易用户数同比增长超37%的交易用户数、商户数、年度活跃商户数也均创下历史新高。

可以说，美团将外卖和到店业务从内部打通形成闭环，使美团的护城河更加深厚：核心本地商业各业务之间不仅能实现流量互补互通，还能通过服务一体化强化用户对美团平台的黏性，进而加强用户心中美团平台的性价比心智。

当美团以本地生活各业务链条的有机结合，为消费者编织出了一张便宜又便捷的生活网络，以高确定性的消费满足建立起的用户信任关系，美团的护城河也随之加深，并稳定释放成财务价值。

美团管理层在业绩电话会上表示，这种协同效应也可以帮助美团在未来提高收入增速和盈利能力，预计还需要几个季度来释放这一变化的潜力。

既要性价比，更要可持续

美团聚拢核心业务，打通组织架构的“经脉”之后，运营效率就“立竿见影”地提高了，这主要在于，美团在改变之前就知道为了什么而变。

《晚点 LatePost》有报道显示，美团整合到店到家的调整“并非临时决定，而是基于过去半年的讨论决策”。

显然，在追求性价比已经成为主流消费趋势的当下，美团想要更加结构化、系统性地打出性价比这一符合时代消费趋势的招式，以精准匹配随时代在变的供需两侧。

之所以要强调性价比也需要讲究结构化、系统性，因为这比起很多平台烧钱补贴，利润换规模的简单粗暴做法，更具持续性。

结构化、系统性的低价能力，本质上追求的就是通过优化平台双边需求，在供需两侧找到一个低价平衡点，构建一个对手难以复制的低价生态。

美团正在这样做。

在需求侧，美团通过快速捕捉多场景下用户对性价比的需求，深入行业价值链，推动产品服务等创新，为消费者提供更具性价比的选择。

比如到家业务，通过“品牌卫星店”“拼好饭”项目，以丰富、优质又兼具性价比的供给，满足用户在不同外卖场景下的不同需求。

美团的“拼好饭”项目，面向的是对性价比需求更旺盛的用户群，对应的也多数是高度依赖线上订单的中小商家，这些商家只需配合美团提供定制产品，以价换量，靠更多的单量实现盈利，从而让消费者拥有更多性价比之选。

“品牌卫星店”则是让品牌连锁商家，通过提供优质且高性价比的餐饮外卖服务，更大化地发挥品牌价值，提升运营效率，为消费者带来品牌餐饮店的性价比产品。

一季度，美团“拼好饭”的日订单量峰值创下新高。同时，截至今年5月底，累计已有45个品牌开出超560家品牌卫星店。

而到店业务，美团则通过直播、特价团购及假日场景促销，为消费者精准提供多元化优惠服务。

比如，春节期间，美团与1万多家景区餐厅、数千家“必吃榜”餐厅以及近6000家低线城市的优质商户合作，通过“特价团购”“直播”“主题促销”等形式，为消费者提供了丰富的套餐选择。这也直接使得春节假期生活服务业日均消费规模同比增长了36%，较2019年增长超155%。

美团以消费者的性价比之需进行的产品与服务创新，需要打通的关卡是，在满足消费者所需的低价之上还要保证商家经营的确定性，这样，供需双方之间的性价比黏合才能长久。

为此，美团必须通过一系列能精准获客、留客的运营手段提高商家的经营效率，让低价在供需两端的匹配上既精准又可持续。

比如“拼好饭”项目，美团可以根据区域内消费者需求特点，有效整合消费者相同就餐需求，为商家提供集中选品建议，有效提升商家生产效能，从而拓量增收。与“拼好饭”有一样底层逻辑的，还有以低价撬动到店单量的“特价团”。

在运营手段上，美团也在有策略地进行资源整合，为商家赋能。

比如“神会员”体系，参与的商家虽然让出了一部分利润空间，但降低了营销的复杂度：每日放券玩法，能够助力商家更精准地实现区域用户的精准触达。而有偿付费与膨胀红包等玩法，就是以定向店铺的优惠券，实现精准用户的留存与复购。

除此之外，美团还在探索直播、短视频的更多可能性来帮助商家实现高效精准获客。第一季度，超过200个城市的40多万商家参与了美团平台直播。

财报电话会议上，王兴表示“美团仍在调整组织结构的过程中，以更好地支持和整合核心本地商业板块”，同时，“美团还在探索一种更加结构化的方法来提供补贴和促销”。

不停迭代的敏捷组织能力、建设性价比这一核心能力的长期耐心，无疑会让美团的长期增长更具确定性。

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文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

很久以前，在一个遥远的国度里，国王决定建造一座宏伟的宫殿，以展示国家的繁荣和权力。他邀请了全国最著名的建筑师来设计这座宫殿，这个人以其卓越的才能和智慧闻名。

然而，这位建筑师设计的宫殿虽然精美绝伦，却因为过于复杂和精细，以至于在实际施工过程中遇到了重重困难，许多技艺高超的工匠也感到力不从心。

这时，国王手下有三位普通的石匠，他们虽然没有显赫的名声，技艺也称不上顶尖，但三人经常一起工作，彼此间有着极好的默契和互补的技能。面对宫殿建设的难题，他们没有退缩，而是聚在一起讨论和思考解决方案。通过无数次的尝试和调整，他们发明了几种新的工具和施工方法，简化了复杂的建筑过程，使原本难以实施的设计变得可行。

最终，这三位平平无奇的石匠通过配合，不仅帮助解决了工程上的难题，还加快了宫殿的建设进度，确保了工程质量，让国王和所有人大为惊讶。他们的故事很快传遍了整个国度，并成了一段佳话——“众人智慧胜过一人天才”。

而这句佳话所反映出来的道理，恰恰正是目前AI行业大火的MoE混合专家模型的设计思路。目前，随着MoE模型大火，AI大模型的发展不再是追求“一人天才”，而是走向了“众人智慧”。

主流厂商越来越看重MoE模型，在新架构上他们又看到了什么样的未来？“众人智慧胜过一人天才”的佳话是否能在MoE模型上得以实现？

有多少大模型厂商在押注“众人智慧”？

目前，在海外，OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1等主流大模型都采用了MoE架构。

而在国内，昆仑万维推出的天工3.0、浪潮信息发布的源2.0-M32、通义千问团队发布的Qwen1.5-MoE-A2.7B、MiniMax全量发布的abab6、幻方量化旗下的DeepSeek发布的DeepSeek-MoE 16B等等也都属于MoE模型。

越来越多的厂商开始涉足MoE模型的开发和应用。比起“众人智慧”，MoE模型的具体工作原理更接近中国的一句古语“术业有专攻”，通过把任务分门别类，然后分给多个特定的“专家”进行解决。

它的工作流程大致如此，首先数据会被分割为多个区块（token），然后通过门控网络技术（Gating Network）再把每组数据分配到特定的专家模型（Experts）进行处理，也就是让专业的人处理专业的事，最终汇总所有专家的处理结果，根据关联性加权输出答案。

当然，这只是一个大致的思路，关于门控网络的位置、模型、专家数量、以及MoE与Transformer架构的具体结合方案，各家方案都不尽相同，也逐渐成为各家竞争的方向——谁的算法更优，便能在这个流程上拉开MoE模型之间的差距。

像浪潮信息就提出了基于注意力机制的门控网络（Attention Router），这种算法结构的亮点在于可以通过局部过滤增强的注意力机制（LFA Localized Filtering-based Attention），率先学习相邻词之间的关联性，然后再计算全局关联性的方法，能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征，对于自然语言的关联语义理解更准确，从而更好地匹配专家模型，保证了专家之间协同处理数据的水平，促使模型精度得以提升。

基于注意力机制的门控网络（Attention Router)

抛开目前各家厂商在算法结构上的创新与优化不谈，MoE模型这种工作思路本身所带来的性能提升就非常显著——通过细粒度的数据分割和专家匹配，从而实现了更高的专家专业化和知识覆盖。

这使得MoE模型在处理处理复杂任务时能够更准确地捕捉和利用相关知识，提高了模型的性能和适用范围。因此，「智能相对论」尝试了去体验天工3.0加持的AI搜索，就发现对于用户较为笼统的问题，AI居然可以快速的完成拆解，并给出多个项目参数的详细对比，属实是强大。

天工AI搜索提问“对比一下小米su7和特斯拉model3”所得出的结果

由此我们可以看到，AI在对比两款车型的过程中，巧妙地将这一问题拆解成了续航里程、动力性能、外观设计、内饰设计、智能化与自动驾驶、市场表现与用户口碑、价格等多个项目，分别处理得出较为完整且专业的答案。

这种“众人智慧”的结果，更是“术业有专攻”的优势——MoE模型之所以受到越来越多厂商的关注，首要的关键就在于其所带来的全新解决问题的思路促使模型的性能得到了较为显著的提高。特别是伴随着行业复杂问题的涌现，这一优势将使得MoE模型得到更广泛的应用。

各大厂商争先开源MoE模型的背后

在MoE模型被广泛应用的同时，也有部分厂商争先开源了自家的MoE模型。前不久，昆仑万维宣布开源2千亿参数的Skywork-MoE。而在此之前，浪潮信息的源2.0-M32、DeepSeek的DeepSeek-MoE 16B等，也都纷纷开源。

开源的意义在于让MoE模型更好的普及。那么，对于市场而言，为什么要选择MoE模型？

抛开性能来说，MoE模型更突出的一点优势则在于算力效率的提升。

DeepSeek-MoE 16B在保持与7B参数规模模型相当的性能的同时，只需要大约40%的计算量。而37亿参数的源2.0-M32在取得与700亿参数LLaMA3相当性能水平的同时，所消耗的算力也仅为LLaMA3的1/19。

也就意味着，同样的智能水平，MoE模型可以用更少的计算量和内存需求来实现。这得益于MoE模型在应用中并非要完全激活所有专家网络，而只需要激活部分专家网络就可以解决相关问题，很好避免了过去“杀鸡用牛刀”的尴尬局面。

举个例子，尽管DeepSeek-MoE 16B的总参数量为16.4B，但每次推理只激活约2.8B的参数。与此同时，它的部署成本较低，可以在单卡40G GPU上进行部署，这使得它在实际应用中更加轻量化、灵活且经济。

在当前算力资源越来越紧张的局面下，MoE模型的出现和应用可以说为行业提供了一个较为现实且理想的解决方案。

更值得一提的是，MoE模型还可以轻松扩展到成百上千个专家，使得模型容量极大增加，同时也允许在大型分布式系统上进行并行计算。由于各个专家只负责一部分数据处理，因此在保持模型性能的同时，又能显著降低了单个节点的内存和计算需求。

如此一来，AI能力的普惠便有了非常可行的路径。这样的特性再加上厂商开源，将促使更多中小企业不需要重复投入大模型研发以及花费过多算力资源的情况下便能接入AI大模型，获取相关的AI能力，促进技术普及和行业创新。

当然，在这个过程中，MoE模型厂商们在为市场提供开源技术的同时，也有机会吸引更多企业转化成为付费用户，进而走通商业化路径。毕竟，MoE模型的优势摆在眼前，接下来或许将有更多的企业斗都会尝试新的架构来拓展AI能力，越早开源越能吸引更多市场主体接触并参与其中。

开源本身是对行业趋势的一种认知判断和提前布局，由此来说MoE模型具有成为未来AI能力普惠的关键。

写在最后

MoE大模型作为当前人工智能领域的技术热点，其独特的架构和卓越的性能为人工智能的发展带来了新的机遇。不管是应用还是开源，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，MoE大模型有望在更多领域发挥巨大的潜力。

如同开篇的寓言故事，人们或许会在开始追求惊才艳艳的“一人天才”，但是在实践过程中也会逐渐发现懂得配合和互补的“众人智慧”才是建造落地的关键，就如同现在AI领域的MoE大模型大火。

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文 | 智能相对论

作者 | 沈浪

随着OpenAI在2024开年发布Sora引爆市场，视频大模型成了新一代“全球通杀”的AI技术，也让业界对谁能成为“中国版Sora”充满了期待。

其结果，是各类厂商在庞大的市场蛋糕驱动下，都不可避免地争做“中国版Sora”。而正如历次技术重大革新浪潮中，“中国版”的名头并非谁最先做出来，谁就能戴上王冠，其背后，自带两重要求：

首先，“中国版”本身意味着对本土内容创作有直接的驱动价值，否则大模型创新价值将减少，陷入“别人有所以我才要有”的逻辑中，而不是真正围绕本土价值展开。这是价值标准和导向。

然后，要能力够强、够全面，要能对标到“Sora”的能力方向，而不是差较远。这是基础也是底气。

“中国版”+“Sora”，组合起来，才是“中国版Sora”。

欣慰的是，智能相对论发现，目前业内部分大模型已开始展现这一潜力。今年1月初，AIGC软件A股上市公司万兴科技（300624.SZ）发布了国内首个专注于数字创意领域的音视频多媒体大模型——万兴“天幕”，并凭借大模型在视频、音频、图像、文本等多媒体领域的强大能力，吸引了业界的广泛关注。据介绍，万兴“天幕”依托15亿用户行为数据和百亿本土化音视频数据，具备近百项音视频原子能力，并已通过中央网信办备案。

前不久，万兴“天幕”正式开放公测，提供了包括文生视频、文生音乐、文生音效、文生图等等多样化功能的测试入口，其中文生视频功能支持一键生成60秒+视频。上周末，睽违4年的《歌手2024》震撼开唱，而据透露，节目片头中部分画面便是由万兴“天幕”支持生成，超高清晰度的精致画面更是吊足了视频从业者的胃口。

（《歌手》片头部分画面由万兴“天幕”技术加持生成）

万兴“天幕”综合能力究竟如何，有是否真的能生成60+秒视频？《智能相对论》特别在万兴“天幕”近期公测期间，体验了相关能力。

1.基本操作：小白友好，可体验7大功能

（万兴“天幕”公测页面）

打开万兴“天幕”的公测页面，7大功能陈列在左侧功能栏，包括文生视频、视频风格化、文生音乐、视频配乐、文生音效、文生图、图生图，完美契合了“音视频大模型”这一定位。

目前，每个功能每日可进行10次生成；具体到操作层面，每个功能的操作都很简单，基本都只需要进行prompt输入+选择风格即可生成，新手也可快速上手，符合其“赋能创作者”的定位。

2.文生视频功能实测：“中国特色”理解力及生成效果表现优异

在万兴“天幕”的介绍中，“本土化音视频数据”引人注目。目前包括Sora、MidJourney等在内的大部分视频/图像生成模型，都主要是以海外数据进行训练，对中国元素的生成仍旧不尽如人意。作为国产音视频大模型的先锋者，除了视频整体效果外，万兴“天幕”在“中国特色”内容的生成层面表现如何，也是我们这次测评的重点之一。

点开文生视频功能页，输入描述词“张家界美丽的自然风光，包括其标志性的柱状山脉、茂密的森林和云雾缭绕的景观”。等待5分钟后，一段60秒长度的视频就生成出来了。单从生成效率来看，天幕表现不错。

（万兴“天幕”文生视频页面）

接下来具体看看生成效果。

描述词还原度方面，表现得可圈可点——张家界的景色特点鲜明，奇峰耸立、山峦叠嶂、云雾缭绕，且整体画面自然真实，细节上也完成得不错。此外值得注意的是，天幕在没有任何动作、情节描写的简短描述词的基础上，进行了不少“自我创作”，不仅有远景近景以及视角的变幻，还可根据自己的理解，在画面中增加了河流、寺庙、花朵等视觉元素，让1分钟时长的视频内容更丰富、变化更多样。

（万兴“天幕”部分视频生成效果）

3.多媒体内容生成实测：“六边形战士”发挥稳定

作为全国首个音视频多媒体大模型，天幕不仅仅具备文生视频能力，更集合了音频、图像等其他多媒体种类的内容生成能力。接下来，就一起来看看天幕在其他内容类型上的表现吧。

首先是图像生成。还是张家界，这次我们加点人物进去，选取“电影打光”风格，输入提示词“一名游客在张家界快乐地游玩，写实风格”，几秒后图片就生成出来了。

从生成效果来看，景色展示一如既往的稳定，这次描述词中没有具体的景色描写，但是可以看到张家界的特色依旧很明显。

此外，图片中还有一个细节非常惊喜。描述词中强调人的特征，但是天幕自然而然生成了中国人的形象，不论是画面中的主要人物还是作为背景展现的其他游客形象，都是清一色的黑头发黄皮肤。自信大方的笑容，自然轻松的体态，非常符合日常的穿着。

（万兴“天幕”文生图效果）

接下来，看看文生音效的表现。输入描述词“鸟叫声”即可生成，很快就生成出10秒的音频出来。质量方面，鸟叫声非常清脆逼真，用来作为视频的背景音效毫无问题。

（文生音效页面）

综合来看，天幕已经具备了多模态处理能力，任务完成度和一致性上表现不错，已经初现“六边形战士”雏形，是目前市面上少见的以本土内容为核心进行训练及生成的大模型。随着后续技术的持续发展，通过不断的打磨及投喂训练，相信天幕会是一个非常不错的产品。

4.天幕未来展望：素材“弹药”生产商

从实际体验层面，天幕在风景、场景类画面生成上确实表现不错，同时还具备音频、图像等多模态内容的生成能力。结合目前透露的信息来看，万兴科技为天幕规划的未来发展方向已呼之欲出：相较业界普遍讨论的所谓“一键成片”“AI生成成品视频”，天幕当前阶段在素材类内容生成上表现突出，可为商业广告、影视、旅游、社媒等视频创作提供丰富的素材“弹药”。

这也符合技术发展规律以及商业化落地基本逻辑。技术层面，由于数据集限制以及理解难度的指数级上升，视频生成技术在完成度上仍有较大提升空间，其中自然景色类视频相较人像类视频的视频数据更充分、完成度较高。

商业逻辑层面，视频市场规模正在不断扩大，但AI内容在其中的切入角度还需要持续探索。目前来看，空镜头类素材在商业化层面的优先级更高，人像类视频则通常倾向于真人出镜，还需要经历一定的技术和效果跨越。

总之，实测下来，可以说，“中国版Sora”是业界期许，也在万兴“天幕”上看到可能性。应用驱动大模型发展、磨炼技术实力，以万兴科技为代表的先锋者仍在持续探索和实践。相信假以时日，万兴科技为代表的国产厂商，将带领从业者们共同奔赴更美好的AI+视频未来。

此内容为【智能相对论】原创，

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文 | 智能相对论

作者 | 叶远风

产业升级如火如荼，通过数字化、智能化来激发“新动能”，已经成为普遍共识。

但是，作为一个泛概念，“新动能”到底是什么，又如何具体到一些举措、动作上，才能确保落地，从而切实推动产业升级？业界需要一个关于“新动能”如何被激发的切实路线图。

事实上，针对产业升级的“新动能”，最终还是要回归产业发展的方方面面。产业业务的创新变革能力，产业发展资源的利用能力，产业市场的价值落地能力，以及具体操作中，产业标杆的引领能力，都是“新动能”具象化提升的目标。

最近，第七届数字中国建设峰会举办，其中2024智算云生态大会·智算云论坛上，天翼云对外公布了一系列升级产品及生态矩阵建设，打造了“算力·平台·数据·模型·应用”五位一体的智算云能力体系。

作为云服务国家队，天翼云正在以全新的智算云布局，为数字经济发展与数字中国建设注入澎湃动能——从产业升级的视角看，其一系列动作，就是数字“新动能”激发的完整路径。

产业创新变革：全面打通智能化变革的技术需求

“新动能”，首先要直面的是“旧动能”。

过去产业发展依赖的一系列方式方法（例如过分依赖资源或者劳动力），都需要改变，而在智能化浪潮尤其是大模型到来后，通过AI来实现产业创新变革甚至“再造”，全面深入业务过程，向创新技术要效益、效率，已经是普遍共识。

无论是以“产业+AI”来直接推动传统产业转型，还是以“AI+产业”直接催生新产业、新业态和新模式，以大模型为代表的智能化创新都表现出极强的潜力。

因此，做好智能化，就是产业升级的“新动能”。

怎么做？逻辑上不复杂，从智能化最基本的算力开始，到最后的产业应用落地，“全部拉通”。

因此，基于云计算载体，可以看到目前业界积极追求各种全周期、全体系化服务，说到底，还是帮助那些数字化、智能化能力相对薄弱的产业主体（目前国内产业很多主体都面临这样的境况）或者服务商、开发者，一次性构建起智能化能力。

而一直在智算云上积极创新的天翼云，在这方面更为深入。

基于“算力·平台·数据·模型·应用”五位一体的智算云能力体系，在算力、模型、数据、应用等各个方面加强生态合作，为AI开发者提供“供得上、用得起、用得好”的智算服务，天翼云打造的智算云能力体系，就是在做这样一件事。

在智能化的源头缺算力，天翼云就在算力层面进行了多层次智算算力布局，典型如在北京、上海建设了万卡级超大规模智算中心，通过技术创新实现万卡高速互联、高吞吐无损通信，做到了数据中心能效和智算集群算效双提升。

在大模型开发过程中面对复杂的链条难以下手，天翼云升级的“慧聚”一站式智算服务平台，可以为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链，一次性提供模型训练、模型推理、运营运维、生态平台、智算容器、AI框架六大功能模块——只要企业、开发者有创意有想法，落地成真不再是一件高门槛的事。

不仅如此，天翼云还升级了一体化计算加速平台“云骁”，“云骁”具备超大规模集群管理、运营和算力加速能力，包括异构计算、高速存储、无损网络、算力加速、高效运营五大能力，提供的也是一体化服务，让智算更快、更稳。

此外，针对缺少优质的大模型来源这一问题，天翼云提供自有大模型，还支持引入开源大模型和第三方面大模型；缺数据来源和管理运营能力，天翼云提供有集中化的数据供给与管理服务；缺走向场景的能力，天翼云便构建了全面辅助大模型应用生产、落地的体系。（这三点后文将详述）

可以说，“五位一体”，就是智能化视角下，产业升级“新动能”实现的集中演绎，提供了“新动能”这个概念由虚到实的操作与实现路径。

产业发展资源协同：打破资源丰富但融合不佳的状况，充分彰显本国优势

如果说智能化带来产业创新变革是从一个个产业主体出发的“新动能”，那么推进产业升级有关的资源协同，则是更为全面、系统的“新动能”激发方式。

直白地说，“新动能”不只有来源于企业个体，也需要在宏观层面推进。

这其中，支撑产业发展相关的资源的丰沛，是中国一直以来的优势。但是，在产业升级过程中，分散存在的现实，使得产业发展资源的相互协同、上下齐心、全面联动共同推动产业进步还有较大提升空间，已有资源优势（例如算力、数据等）没有很好地发挥。

过去守着金山挖不动，这本身就说明，能“挖动”金山的，就是产业升级的“新动能”。

典型如，在算力资源这里，“紧缺”只是表象但不是根本问题，各地分配不均、供给需求不匹配、算力利用潮汐应对不足等问题才是。

这就需要集聚优势资源、高效配置资源，不断提升统筹和综合运用能力。

中国电信在业界率先提出了算力网络的理念并在ITU率先牵头制定了算力网络标准框架。2021年天翼智能生态高峰论坛上，中国电信董事长柯瑞文对算力网络进行了诠释，即架构在IP网之上、以算力资源调度和服务为特征的新型网络技术或网络形态。

如今，在中国电信等企业的共同推动下，算力网络的建设有了长足进步。

表现在天翼云身上，是“五位一体”中的平台层面，天翼云自主研发的算力分发网络平台“息壤”，在全新升级后，能够汇聚并实时感知通算、智算、超算、边缘多元算力，对跨服务商、跨地域、跨架构的算力进行统一管理和调度，实现算力供需的高效匹配。

基于“息壤”，天翼云正在打造区域算力互联网平台，本次联合中国信息通信研究院等业界伙伴共同启动“息壤区域算力互联互通及调度管理服务计划暨息壤城市算力互联网点亮行动”，要协同各区域算力管理与运营机构，打破需求方、供给方、运营方三方壁垒，实现算力资源汇聚、流动、共享——这就是典型的产业发展资源协同，是对算力“金矿”价值的一种挖掘。

事实上，除了算力，天翼云还在很多产业发展资源的协同上发力。

例如，在“五位一体”的数据层面，天翼云依托中国电信积累的丰富多模态高质量数据集，全面升级了数据综合管理平台，能够实现多模态、跨源、跨域数据的统一整合和集中治理，并以技术创新加速数据要素可信流通和价值释放。

这些做法，无疑让中国本就十分充沛、被一贯视为发展AI重要优势条件的数据要素资源价值得到释放，极大地提升大模型创新效率和效果，带来产业升级的智能化变革加速。

某种程度上，天翼云正在变成一个有关数字化、智能化的产业发展资源协同的“枢纽”，而非仅仅一个云计算技术厂商。

产业价值落地：推动智能化创新应用，让产业价值变现

谈到中国优势，在发展智能化的过程中，除了那些支撑产业发展的资源，庞大的单体市场一直是技术创新的重要依托，也是中国发展智能化、推动产业升级的重要优势。

但是，这种优势如何释放，一直是产业升级同步面临的价值落地问题——能够进一步激发市场、促进更多商品、服务的流通，就是产业升级在需求侧的“新动能”（前文都属于供给侧的革新）。

在“五位一体”的应用层面，天翼云汇聚第三方应用，形成以多模态AI应用为核心的场景化AI应用生态，就是在做这样一件事。

其中，天翼云升级了AI云电脑，云端算力可运行更大模型、集成应用帮助企业业务协作与共享、与大模型私有化部署结合满足安全需要……在注定“智能涌现”的时代，AI云电脑将成为一个创新AI应用的超级入口。

那些由大模型所带来的应用，将经由天翼云的通路，不断满足市场的个性化、多元化、定制化等深度需求，由此，庞大市场的商业价值潜能也就能得以释放，这就是“新动能”的直接表现。

如果缺乏这样的路径，大模型应用与市场之间，将隔着一重山，我们引以为傲的市场优势也将大打折扣。

在这个过程中，应用开发者、天翼云AI云电脑、用户/客户，事实上形成了类似于智能手机时代的、简明的产供销市场关系，天翼云本质上是构建了一个属于大模型时代的应用生态——只有这样的生态，才能让应用市场持续繁荣。

值得一提的是，在这背后，产业生态对市场“新动能”激发的重要性不言而喻。

事实上，天翼云的在产业生态建设上的动作还不止于此。

在“五位一体”中的模型层面，天翼云除了预置中国电信自有大模型，还引入开源模型和第三方模型，加强模型国产化生态适配，提供丰富模型库，与包括头部人工智能企业、高校科研机构和行业客户等产业伙伴一起构建开源大模型社区，提供从数据、模型托管至预训练、微调、推理的全链路服务，从而推进产业链的聚合创新和商业变现。

会上，天翼云还携手合作伙伴举行了“开源大模型社区发布暨生态繁荣计划启动”仪式，聚合产业各方力量、加速技术创新循环、推进项目高效落地。

不只有产业价值变现，从技术、平台、市场、人才等角度全面推进，天翼云构建的产业生态将发挥重要的驱动价值，让“新动能”全面坐实。

产业标杆引领：寻找产业支点，撬动升级杠杆

最后，“新动能”激发，不管需要什么样的动作，最终还要落实到具体的企业身上。

在产业升级大时代，央国企责无旁贷，既是关键部分，也凭借产业链关联拥有广泛的撬动能力。

在中央企业不断加快“上云用数赋智”步伐下，天翼云还在强化对央国企及其上下游企业的支持。

“五位一体”外，在本次论坛上，天翼云联合多家央企共同发布《中央企业行业领域公有云发展及规划白皮书》，其重要价值，在于以“对中央企业行业领域公有云应用场景、技术路径与运营模式的全面洞察，为央国企上下游企业提供上云指引和实践指导”。

面向央国企，天翼云正在从产业升级的关键点帮助激发数字“新动能”，点、线、面打出配合，在科技创新、产业控制、安全支撑等方面全面帮助央国企实现智能化转型升级。

当央国企在产业升级时代做到了“头雁领航”，数字“新动能”也就有了切实的着落，在扎实的支点上，撬动产业升级的杠杆。

而与此同时，啃下央国企智能化转型升级“硬骨头”的天翼云，在国云智算底座基础上与产业各方合作伙伴紧密协作，也将能够更好地赋能千行万业数字化、智能化转型。

在产业创新变革、产业发展资源协同、产业价值落地的全面推进下，以央国企为典型代表的全产业升级大幕，正在数字“新动能”下徐徐拉开。

*本文图片均来源于网络 

#智能相对论  Focusing on智能新产业新服务，这是智能的服务NO.265深度解读

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文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

近半年来，MoE混合专家大模型彻底是火了。

在海外，OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1等主流大模型都采用了MoE架构。而在国内，浪潮信息也刚刚发布了基于MoE架构的“源2.0-M32”开源大模型。

为什么MoE大模型备受瞩目，并逐步成为AI行业的共识？

知名科学杂志《Nature》在今年发表了一篇关于大模型未来发展之路的文章，《In Al is bigger always better?》（人工智能，越大型越好？）。争议的出现，意味着AI的发展方向出现了分歧。

如今，“大”不再是模型的唯一追求，综合应用需要关注模型本身的计算效率和算力开销两大问题成为新的行业焦点。

浪潮信息人工智能首席科学家吴韶华在与「智能相对论」交流时也强调，事实上他们当前做的，是在模型能力持续提升的情况下，尽可能降低它的算力开销。因为今天大模型本身就是由两个主要因素来决定的，一个是模型能力，一个是算力开销。

浪潮信息人工智能首席科学家吴韶华

因此，MoE大模型的盛行，实际上对应的正是模型能力和算力开销两大问题的解决。这也是为什么众多大模型厂商如OpenAI、谷歌、Mistral AI、浪潮信息等陆续基于MoE架构升级自家大模型产品的原因。

MoE模型大火的背后，需要厘清三点认知

一、解题思路的转变：三个“臭皮匠”，顶个“诸葛亮”。

中国有句古语：术业有专攻，正是MoE模型的最直接的工作设计思路，即把任务分门别类，交由不同的“专家”进行解决。

如果说稠密（Dense）模型是个“全才”模型，旨在培养一个精通各个领域、能解决多个问题的“诸葛亮”，那么混合专家（MoE）模型则是个“专才”模式，侧重于培养多个“臭皮匠”（即“专家”），配合着以更专业、更高效的团队模式解决各种问题。

图片来源：《GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding》

由此便不难理解为什么MoE模型会如此火爆。因为，培养一个“诸葛亮”所需要消耗的资源、成本都太高了，甚至慢慢地超出了普通企业的承受范围。根据计算，训练一个5000亿参数规模的Dense模型，基础算力设施投入约10亿美金，无故障运行21个月，电费约5.3亿元——这是现阶段无法接受的算力投入。

那么，“三个臭皮匠”不仅能“顶个诸葛亮”，同时培养“三个臭皮匠”所需要的资源和成本可比培养“诸葛亮”可就相对简单多了。像源2.0-M32在处理逻辑、代码生成、知识等方面的能力是可以对标Llama3-700亿的，但其所需要但推理算力却低了一个量级，只有Llama3-700亿的十九分之一。

相当的智能水平，但算力投入却大幅减少，这也就意味着通过模算效率的提升，我们完全可以用更少的算力投入产出更智能的模型。这会是未来解决算力挑战的一个关键思路，MoE模型的大火，所带来的是一个AI行业解题思路的大转变。

二、算法层面的优化：三个“臭皮匠”的搭配和配合是一门艺术。

虽说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，但是这“三个臭皮匠”如何选择、搭配以及配合处理任务，恰恰才是其“顶个诸葛亮”的根本。

更直观的对比，以古代作战为例，同样是一群人打架，为什么散兵游勇很难和正规军进行对抗、战斗？其根本在于正规军有专业的兵种搭配和配合，也就是“兵法”的辅助。放到AI领域，算法即“兵法”。

在MoE模型上，虽说核心思路是一致的，但是关于门控网络的位置、模型、专家数量、以及MoE与Transformer架构的具体结合方案，各家方案都不尽相同，由此将拉开各家MoE模型在应用上的差距。

比如，在算法层面，源2.0-M32就提出并采用了一种新型的算法结构：基于注意力机制的门控网络（Attention Router）。针对MoE模型核心的专家调度策略，这种新的算法结构更关注专家模型之间的协同性度量，有效解决传统门控网络下，选择两个或多个专家参与计算时关联性缺失的问题，使得专家之间协同处理数据的水平大为提升。

同时，源2.0-M32采用了源2.0-2B为基础模型设计，由此得以沿用并融合局部过滤增强的注意力机制（LFA Localized Filtering-based Attention），通过先学习相邻词之间的关联性，然后再计算全局关联性的方法，能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征，对于自然语言的关联语义理解更准确，进而提升了模型精度。

基于注意力机制的门控网络（Attention Router）

在MoE模型中，算法层面的优化将是模算效率提升的一个很好补充。简单来说，“三个臭皮匠”，能基于算法优化而发挥出更大的价值，在处理问题上得到更好的反馈。这或许也是接下来各家MoE模型进一步拉开差距的关键。

三、数据需求的延续：“诸葛亮”和“臭皮匠”都需要高质量的数据投喂。

这一点毋庸置疑，“诸葛亮”和“臭皮匠”同属于“人”，其成长的根本在于高质量知识的吸收。同样的，MoE模型和Dense模型也都同属于AI模型，都需要高质量的数据投喂，数据质量越高，对应产出的模型精度越高。

为什么源2.0-M32在代码生成、代码理解、代码推理、数学求解等方面有着出色的表现，其根本在于数据质量。源2.0-M32基于2万亿的token进行训练，覆盖万亿量级的代码、中英文书籍、百科、论文及合成数据。其中，大幅扩展代码数据占比至47.5%，从6类最流行的代码扩充至619类，并通过对代码中英文注释的翻译，将中文代码数据量增大至1800亿token。

总的来说，培养“臭皮匠”与培养“诸葛亮”所需要的资源并没有太多本质上的区别，只是培养的思路、方法有所优化，从而使得我们能用更少的资源、成本就培养出了一个能相当甚至是超过“诸葛亮”的“臭皮匠”智囊团。由此，MoE模型成了各大厂商争先布局的重要方向。

MoE模型普及的关键，仍需要解决最核心的算力问题

正如前面所说，MoE模型和Dense模型同属于AI，在发展需要上并没有太大的本质区别。因此，长期以来困扰AI发展的算力问题如算力太贵、算力供给不足、算力资源不平衡、算力利用率低等，还是MoE同样面对的，甚至是其走向大众市场的一个明显阻碍。

浪潮信息在发布源2.0-M32大模型时，吴韶华就提到，“这个模型我们在研发的初衷就是为了大幅提升基础模型的模算效率，在这里面有两个层面，一方面是提升它的精度，另一方面是降低同等精度水平下的算力开销。”

现如今，很多企业对MoE模型的重视大多聚焦模型能力，殊不知算力开销也是一个重要考量。若能花更少的算力，办更多的事情，那么对于MoE模型而言将是普及的关键。

目前，源2.0-M32大幅提升了模型算力效率，在实现与业界领先开源大模型性能相当的同时，显著降低了在模型训练、微调和推理所需的算力开销。

源2.0-M32业界主流评测任务表现

其中，在模型推理运行阶段，源2.0-M32处理每token所需算力仅为7.4Gflops，而LLaMA3-70B所需算力则为140Gflops。在模型微调训练阶段，同样是对1万条平均长度为1024 token的样本进行全量微调，源2.0-M32消耗算力约0.0026PD(PetaFLOPs/s-Day)，而LLaMA3消耗算力约为0.05PD。

目前，源2.0-M32的激活参数为37亿，但是却取得了和700亿参数LLaMA3相当的性能水平，而所消耗算力仅为LLaMA3的1/19。如此大幅提升的模算效率，将为企业开发应用生成式AI提供一条“模型高性能、算力低门槛”的优质路径。

根据浪潮信息透露，源2.0-M32开源大模型配合企业大模型开发平台EPAI（Enterprise Platform of AI），将助力企业实现更快的技术迭代与高效的应用落地。也就是说，在技术层面，MoE模型将加速普及，而在应用层面，源2.0-M32所提升的模算效率，对模型能力和算力开销两大问题的解决将进一步加速生成式AI的普及应用，让更多企业都能享受到AI的时代红利。

写在最后

MoE模型并非人工智能技术前进的终点，更不是大模型发展的最终形态。但是，它的出现着实是改变了AI发展的路径，让AI落地有了更清晰的方向。

今天，大模型迫切地需要变得越来越大，但是单纯的变大并不能解决行业问题，大模型更应该想清楚如何变得越来越有用。“有用”是一个复杂的概念，既需要模型能力够强，也需要算力开销够小，让企业用得起、用得好。

浪潮信息所强调的模算效率就旨在解决这两大问题。事实上，从源2.0-M32的发布来看，模算效率的提升确实把MoE模型推向了一个更广泛的发展阶段，我们甚至能在此看到不同行业、不同企业都能用上、用好MoE模型的可能。

*本文图片均来源于网络

#智能相对论 Focusing on智能新产业新服务，这是智能的服务NO.264深度解读

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文 | 智能相对论

作者 | 沈浪

曾经的工业遗存，竟一跃成了首都文化的新地标。这听起来似乎有些不可思议，但在北京石景山的首钢园，传统的重工业基地确实正在焕发新机，变身成为数字创意产业基地。

而这样的景象，正是北京石景山近年来深入实施城市更新和产业转型“两大战略”，推动区域高质量发展的结果，更让区域产业得到了全新发展。可以说，今天的石景山产业，一副大好景象，数字创意产业的蓬勃发展书写着新时代的区域高质量发展篇章。

根据官方信息，2023年北京石景山全区经济总量达到1074.8亿元，同比增长7%，增速高于全市1.8个百分点，位列中心城区第一。同时，数字经济增加值占GDP比重达53.8%，高于全市10.9个百分点。人工智能产业实现收入884.7亿元，引育市级重点企业30家，数量位列全市第三。

这样的成就并非巧合，如今数字创意产业持续火爆，正推动着行业、区域迎来崭新的发展。5月20日，华为云在北京市石景山区首钢园举办“AIGC数字创意产业峰会暨华为云城市峰会·北京”。

在这场汇聚世界各地的行业专家、先锋企业代表的行业峰会上，「智能相对论」看到目前有关数字创意产业发展的技术体系、生态体系和服务体系都在朝着更专业、更广泛、更深度的方向演进。

需求走向全民化，数字创意产业正在迎来2.0阶段

以新兴产业的发展周期而言，在其发展最关键的前半程，大致要历经4个阶段。

1.0属于要素集群阶段，如政策、技术、资本等要素综合推动产业萌芽；2.0属于市场主导阶段，B端和C端市场的需求全面爆发推动产业扩大；3.0属于层级突破阶段，针对不同用户群体出现产业分层，并涌现各层级的巨头，推动产业成熟；4.0属于巨头跨界阶段，各层级的巨头在占领各自的细分市场后开始跨界竞争，推动产业爆发。

对应来说，数字创意产业正处在2.0阶段，政策与技术并非推动产业发展的主要手段，反而是全面爆发的市场需求正在拉动产业扩大。由此可以看到，市场对数字创意的需求越来越主动，像地方文旅、广播文娱、数字传媒等领域都在借助数字创意完成升级，并走向全民化。

还记得荧幕上那潇洒豪迈的数字人“李白”吗？从影院到春晚舞台，从《长安三万里》到《山河诗长安》，数字创意正在持续打响中国文化IP，并受到大众的广泛喜爱。这样的长期爆火，是数字创意产业逐步走向主流的信号，也意味着本土的数创产业将迎来大基建时代了。

因为只有做好了基础设施建设，那么数字创意产业才具备长期爆火的可能。对此，在峰会现场，华为云中国区副总裁、CMO张鹏提到了更为详细的基建思路：首先，以鲲鹏、昇腾和鸿蒙三大生态技术为基础，打造创新、领先、可靠的融合算力基础设施。其次，华为云再联合生态伙伴，结合行业场景构建共性技术平台。最后华为云将针对媒体内容生产，致力于打造效率更优、体验更佳、更智能的AIGC媒体基础设施。

华为云中国区副总裁、CMO张鹏

从具体的行业实践中可以看到，针对现阶段数字创意产业日益增长的内容制作需求，华为云正全面强化云制作能力，不仅打造了云上一站式制作解决方案，还在乌兰察布构建了一个百万核的渲染资源池，并打通了城市区域到乌兰察布的万兆高速专线，充分满足海量的云上渲染需求。

同时，随着AIGC的走红，市场在数字人、视频、3D创作等方面都提出了新的需求。对应这些方面，华为云则是基于海量算力和大模型提供一系列AIGC场景服务能力。

比如，在AIGC-数字人方面，华为云既提供数字人训练和推理两大类服务，把数字人的基础打牢，还联合电商、教育、医疗、零售、广电等行业伙伴打造专业的场景化应用解决方案，让数字人能发挥出更大的商业价值。

在AIGC-视频方面，华为云则是打造了一条完整的视频再创作链条，分两步走。首先，用户只需提交30-50张特定艺术风格的图片提交训练，即可定制想要的艺术风格。然后，用户上传视频原片，选择对应的艺术风格，即可自动生成想要的视频内容。

在AIGC-3D方面，华为云不仅通过CG+AI融合，基于MeshGPT等技术思路，将面片数量从800提升至10w，构建了业界首个10w面片生成大模型，还围绕人物-场-动画，联合生态伙伴共同构建了生成式AI工具链，进一步提升3D创作的效率。

以上这些基础设施建设是数字创意产业蓬勃发展的关键。值得一提的是，基础设施建设并不是谁都能主导，往往需要有较强的行业洞察与技术水平来完成落地。峰会上，吕阳明介绍了华为云的AIGC媒体基础设施，以算力及大模型为基础，以华为云数字内容生产线metaStudio为平台，可以为各行各业提供服务。

华为云媒体服务产品部总裁吕阳明

云上海量算力是基础，云上制作、AI生成内容等都需要充沛的算力供应支撑。盘古大模型构建了包括数字人大模型、3D大模型、媒体大模型等基础能力，实现内容智能生产新范式，释放内容生产力。

面向PGC和AIGC的两大内容制作场景，华为云数字内容生产线metaStudio，提供包括一站式云制作，GPU协同设计桌面，云渲染，以及AIGC数字人，AIGC视频等服务。其中，数字人服务提供了数字人训练和推理2大类服务，联合行业伙伴打造场景化应用方案，已在全球广泛应用。此次会上还新发布了AIGC-3D服务，通过AI技术降低3D模型生成成本，提升制作效率。

同时，在此服务的基础上，云上海量算力依旧关键。华为云基于单集群2000P Flops的昇腾AI云服务提供了更长稳的AI算力服务，保证千卡训练30天，长稳率达到90%，断点恢复时长不超过10分钟，从而为数字创意产业的规模化发展提供保障。

由此，通过基础技术的升级与强化，又进一步推动数字创意产业满足全民化需求，加速向更广泛的领域拓展。这也就造成了数字创意产业的大基建时代。

大基建时代，数创产业的技术征程仍须走好三步

诚然，做好基础设施建设只是数字创意产业蓬勃发展的关键一步。若要更进一步推动数字创意产业市场的扩大和加速爆发，行业仍需历经三个阶段，把数字创意产业相关的技术路径给完全走通。

一、轻资产时代。数字创意产业作为以数字技术为主导的新兴业态，并不适合重资产的投入模式，反而在轻资产的模式下，才会发展得更快更好。比如，云原生技术的应用就有加速创新与迭代、自主扩展资源、优化成本、提高协作能力等优势，正是数字创意产业发展最为需要的能力。

像华为云提供的云制作、云渲染、云上算力等服务，便是在帮助数字创意产业打造轻资产发展模式。以数字人为例，基于昇腾一卡20路的并发处理能力和盘古数字人大模型，实现快速迭代升级和成本优化。

二、全链路时代。不难发现，在当前，单一的技术很难带动数字创意产业的全民化应用，技术的发展朝着全链路打通的方向迭代，从而让数字创意应用越来越容易上手、简单部署，从而真正意义上的加速数字创意产业的爆发。

华为云所打造的媒体大模型体系便是为了打通生产全链路，释放内容生产力。对应的，L0媒体大模型基于音频、视频、图形、图像等专业领域的根技术提供基础模型能力，避免企业“重复造轮子”。L1行业大模型提供优质2D/3D资产，联合企业共同训练打造行业模式，提高企业在资源获取、利用上的效率和能力。最上方的行业场景应用层，则是进一步联合行业伙伴打造专业领域解决方案，为数字创意的应用提供经验、落地服务等，加速推动产业爆发。

由此来看，步步为营，当基础的、行业的、应用的关键问题被一步步解决，那么数字创意行业的从业者所需要建设和考虑的事情就少了许多，便可以把重心放在数字创意的运营和推广上，让更多用户获取服务和体验。

三、大生态时代。当数字创意产业走向全民化，那就意味着一家企业是无法行业日益复杂的需求，唯有开放共生的产业生态才是推动行业进一步发展的关键。到达这个阶段，越是具有服务意识的企业越能引领行业发展，也越清楚以平台为行业发展搭桥牵线的重要性。

对此，华为云媒体服务产品部总裁吕阳明就强调，华为云是一个平台，在这个平台上，企业不仅可以分享华为云对技术创新的理解，同时华为云更会吸纳产业里的各类生态伙伴共同成长，帮助企业链接未来，打造面向行业的大模型，赋予行业更加创新的内容生产方式。

在这一思想的引领下，华为云也创新推出数字资产服务，基于区块链和数字安全水印两大技术有效保障资产产权保护，让更多的企业和伙伴无须担心数字资产风险问题，积极向云端迁移发展，做大产业生态。

写在最后

总的来说，数字创意产业进入2.0阶段，技术依旧是关键的支撑与驱动。在这个阶段，虽说是产业倒逼技术升级，但如果相关的基础设施建设和全链路应用技术做不好，那么全民化的时代终究是泡影。

毋庸置疑，此时是做大蛋糕的时刻，而非争抢蛋糕。在这个阶段，像华为云这样有能力、有态度去做基础设施建设和全链路应用技术的企业是产业发展的福音，他们的出现将更大程度推动产业走向成熟。未来，我们或许能在更多的领域和场景中看到数字创意产业的全面融合与应用，带来更多新奇且惊艳的体验。

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#智能相对论 Focusing on智能新产业新服务，这是智能的服务NO.263深度解读

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•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电（含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备）、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

文 | 螳螂观察

作者 | 易不二

4月29日，伊利股份发布2023年年报及2024年一季报。

年报显示，2023年，伊利实现营业总收入1261.79亿元，归母净利润104.29亿元，双创历史新高，实现连续31年稳健增长。公司拟每10股派发红利12元（含税），分红比例高达73.25%，合计分红76.39亿元。

现金分红不仅是上市公司回馈投资者的重要渠道，也彰显了公司的发展信心。

同时，伊利在财报当日还发公告称，拟以不超过41.88元/股的价格，回购金额不低于10亿元且不高于20亿元的公司股份。回购股份将全部予以注销并减少公司注册资本。这更加释放了，作为“全球乳业五强”的伊利，对未来发展的自信。

伊利是如何赢得了市场？又将如何继续扩大作为中国龙头乳企、全球乳企五强的领先优势，朝2030年实现“全球乳业第一”的长期战略目标迈步？

全面创新，全面增长

从业务来看，伊利产品结构多元，品类结构均衡，领先优势持续扩大，2023年业绩增长全面开花。

伊利的基本盘液奶业务，2023年实现营业收入855.40亿元，业务规模、市场份额持续稳居第一。

常温白奶取得了快于行业的增速，市占率稳居行业第一。其中，高端白奶以“营养、产地”等多重优势，引领品质升级，实现全面增长，金典有机纯牛奶零售额同比双位数增长；新推出“舒化”安糖健无乳糖牛奶，成为全球首款控血糖功能牛奶；安慕希引领常温酸奶创新和发展，市占率持续稳居第一。

低温奶业务也以逆势增长贡献了亮眼的业绩表现。其中，金典鲜牛奶零售额同比增长54.6%，其以“天然活性营养”功能满足了消费者更多品质需求，开创行业高品质发展新赛道；畅轻连续8年稳居低温酸奶品类品牌力第一，畅轻谷物爆珠酸奶以超丰富口感收获市场好评；宫酪通过跨界营销与口味创新实现成功破圈，销售额同比增长37%，稳居低温凝固型酸奶第一。

伊利的战略布局重点业务奶粉及奶制品，2023年实现营收275.98亿元，同比增长5.09%，整体奶粉销量已跃升至中国市场第一。

成人奶粉业务实现双位数增长，市场份额升至23.3%，连续9年稳居行业第一。而在儿童奶粉赛道，伊利QQ星摘得品牌力、市占份额双料第一。

婴幼儿配方奶粉零售额市占份额提升至约16.2%，增速领先行业。其中，金领冠以高增长态势稳居行业龙头位置。2023年，金领冠珍护成为母婴渠道最畅销大单品；塞纳牧增速50%，问鼎有机奶粉第一。

伊利的新增长极冷饮业务，2023年实现营业收入106.88亿元，同比增长11.72%，增速远超行业水平，连续29年稳居全国第一 。

作为伊利近年高速增长的明星板块，冷饮业务持续引领市场消费风向，连续29年稳居全国第一。其中，巧乐兹、冰工厂、伊利牧场等多个品牌份额位居细分品类第一，甄稀品牌更是连续3年保持50%以上增长。

伊利领先市场的业绩增长能力，来自其在技术、产品、渠道等方面领跑行业的创新能力。这也是对伊利一直强调的“不创新，无未来”的践行。

伊利每一个获得市场认可的产品，都是伊利根据消费趋势以创新满足消费需求带来的收获。比如，推出的无乳糖舒化奶，让许多乳糖不耐受的消费者享受到了牛奶的营养健康；此外，安慕希AMX益生菌酸奶，则为消费者带来健康、美味、便捷的酸奶新选择；“须尽欢”低GI系列冰淇淋等新品，让追求更多人无负担地享受美味冷饮……报告期，伊利的创新性产品收入占比提升至16.8%，是推动整体业绩的爆发的新增量。

伊利让越来越多的健康新品走进消费者生活中，推动业绩持续增长，离不开其不断突破技术限制，以创新迸发活力。比如，伊利全球首创的乳铁蛋白定向提取保护技术，实现了常温纯牛奶乳铁蛋白保留率由10%提高到超90%，率先打破关键技术壁垒。

得益于在乳铁蛋白、中国专利益生菌、控糖等核心技术领域实现多点突破，伊利各个业务能够不断推陈出新，实现产品结构的优化。再结合伊利下沉与出海双线并进的渠道创新：一方面，向三四线城市的进一步渗透，扩大其在国内市场的绝对领先；另一方面，积极开拓海外市场，以有效的海外渠道渗透力占领全球消费者心智，为伊利打开了更高质量的增长空间。

全链数智化驱动高质量增长的未来

伊利的高成长性，不光反映在2023年的业绩表现中，从其前瞻性的全链数智化布局来看，伊利未来目标明确，不仅自身增长潜力无限，更能通过带动全产业链数智化水平，推动行业向新质生产力跃迁。

作为行业中数智化转型起步最早、发展最快、成果最显著的企业，伊利已经打通上中下全产业链的数智化链路，形成集绿色、智慧于一身的乳业“新质生产力”，同时将自身的技术创新能力开放赋能给行业，助力产业升级。

在上游端，伊利积极推动牧场数字化转型，实现“无人化”养牛，智能化完成挤奶、饲喂、推料、清粪等操作，通过数智化技术保障原奶品质，提升核心竞争力；在中游，伊利建设全球领先的智慧工厂，应用了全世界速度最快的生产线，全面提升生产和管理效率；在下游端，伊利推动“全域、全场景、全生命周期”消费者数字化运营，运用数字化技术开发智能洞察系统与1亿多消费者在线协同共创新品。伊利现代智慧健康谷就是“从一棵草到一杯奶”全链条部署数智化产业链与创新链的缩影。

自推动全产业链数智化转型以来，伊利端到端的产品创新周期缩短了20%，间接采购效率提升了40%。

全产业链的数智升级，让伊利自身取得了显著的降本增效成果，以行业领导者的先见先行，凭借新质生产力推动产业的跃迁，引领乳业健康可持续发展。报告期内，伊利的技术服务为合作牧场持续赋能，奶牛年单产提升7.3%，突破10.5吨，每公斤牛奶养殖成本下降0.18元，合作牧场增收达36亿元。

伊利在全产业链数智化转型的脚步还通过“全球织网”计划迈向了海外，在全球范围内积极布局生产基地，为国内外市场提供稳定优质的奶源。报告期末，伊利在全球已拥有81个生产基地，产品销往60多个国家和地区，综合产能达1609万吨/年。反映在财报中的成绩则是，2023年，伊利的海外业务表现出色，收入同比增长10.08%，产品销往60多个国家和地区，深受当地消费者的喜爱。

基于伊利的全面创新能力和全链数智化的“双核”驱动，伊利能够向数智化要增量，上拓行业发展空间，以不断增强的竞争优势为全球消费者提供更加多元化、个性化、高品质的产品和服务，而这也是伊利进一步打开未来的关键。

短期来看，伊利2024年全年业绩必然看点十足。2024年，伊利计划实现营业总收入1300亿元，利润总额147亿元。一季度，伊利已经实现了325.77亿营收与59.23亿利润；长期来看，无论市场如何变化，凭借新质生产力带领行业数智化转型，伊利都能穿越周期，稳健前行，实现“全球乳业第一”的目标。

不断向上、向深、向远生长的伊利，未来必然还能持续为投资者带来丰厚的回报。

一直以来，伊利都高度重视股东回报，积极开展现金分红。数据显示，自上市以来，伊利的业绩一直保持长期稳健增长趋势，共计分红了24次，累计分红规模达到508.59亿元，分红次数、分红额度均长期领跑资本市场，给投资者带来了丰厚的投资回报。伊利的ROE表现长期都保持在20％左右，近行业水平的两倍，基本上等于其股价的年化涨幅。2023年，伊利加权净资产收益率（ROE）为20.20%，同比提升97个基点，经营回报率领先行业。

2024年一季度，伊利已经稳定开局。在高质量发展的道路上稳步前进的伊利，未来必然还能为股东和社会创造更多价值。

成长活力无限的伊利，仍在价值洼地。

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文 | 智能相对论

作者 | 余一

“胖猫”之死，折射的问题太多，而单身男青年的生存境况无疑是其中之一。

人们常说，这是一个物欲横流的时代。

但现在想来，这些“物欲”，很多都可能被定向到了女性群体身上，不断地以女性为“猎物”进行消费主义塑造，然后某些女性又试图用各种好的、坏的手段借助男性尤其是单身“舔狗”男性去满足，某种程度上助长了越来越多的“谭竹”出现。

而长期观察智能终端行业，我最终还是无奈地发现，有意或者无意，这里可能也没能幸免——各种产品设计中，对女性的“偏爱”或者说“目的性”，越来越明显。

比如，功能上的“性别歧视”。

最近很火的AI手机，就是如此。

都知道“歧视”这个词，现在放到哪可是个“重罪”，“种族歧视”就别说了，什么性少数歧视、年龄歧视、学历歧视、地域歧哪个词单拎出来都是大问题。

没错，我被歧视了。是性别歧视，但“歧视”我的不是人，而是当下被厂商们热捧的“AI手机”。

事情是这样的，五一期间闲来无事，被朋友们拉去商场硬逛，走进商场就被紧挨着的几家手机品牌门店所吸引。

OPPO、荣耀、三星每家门口都立着有关“AI手机”的巨大物料，就像倒回去十年，商场所立的“正宗长沙臭豆腐”标牌一样显眼。

这极大地勾起了我的好奇，AI手机究竟是个什么玩意？

进到第一家店面，店员很热情，噼里啪啦地说了很多关于他们新机的配置性能，当我问到AI有关的功能时，却突然哑了口，只是轻飘飘地说了句可以语音查询，就类似于小度、小艺那种，再问也没了个所以然。

在第二家品牌门店得到大同小异的回复，除了语音助手，还有什么智能修图、智能翻译、智能搜图之类的，所实话也都乏善可陈。

在我越发兴致平平时，没想到第三个品牌门店给了我一个“惊喜”，虽然功能还是那些功能，但店员显然经过更好培训，1、2、3、4讲得非常清楚，可与此同时我也感觉我被“性别歧视”了。

就比如当店员说起，他们手机的智能抠图功能，即在拍照时用户可以通过AI抠去画面中多余或不想要的内容，再由AI算法为用户重新呈现画面。

我说我不怎么拍照，店员马上接了句“你不拍照，你老婆要拍啊。”

我说我没结婚，店员尴尬一笑又说“总是要结的嘛”，或许是避免冷场，她又马上介绍起了AI通话功能，简单来说就是手机能自动识别通话内容，并形成文档摘要。

我说我的耳机有类似功能，她又抢答“你有，你女朋友没有啊，再不济可以给你妈用啊，老人家记性不好，这个功能还是很方便的。”

所以我纳闷了啊，怎么地这些功能都是“女性专用”？在家被父母嫌弃就算了，出门还要被歧视？

怎么地？单身男青年不配用AI手机？

当然，我知道这或许只是个别店员“太过热情”或者是“不善表达”，可抛开“性别歧视”不说，这些AI功能怎么看都那么眼熟？

就像是一个卤味拼盘，把市场上已经做好了的几道菜给炒在了一起，也难怪许多网友都在嘲讽这所谓的AI手机了。长沙臭豆腐好歹是，闻起来臭吃起来香，这些AI功能是闻起来臭，吃起来也不香啊。功能整合一下，就变成了全新的“AI手机”了？

我的手机是一款来自2018年的华为Mate 20X，放到如今的手机行业，说是“古董”不过分吧。

就拿这所谓的AI识图来说，2018年我手机上便有了类似的功能，除了一开始玩玩，后来基本就没怎么打开过。

相信，这也是广大男同胞的一个“通病”，就是一些花里胡哨的功能最多就是体验体验，长期使用基本不可能，当然如果你被你家老婆硬控，那当我没说。

智能翻译或智能通话识别，这种功能包括科大讯飞等厂家在内也早推出了相关产品。

至于AI抠图、AI写真，也就是多下一个APP的事，合着大模型“登机”潮下，只是让我少装了两个APP，这真的有意义吗？更何况，这样的APP男性朋友们也不会装吧？

我原来的幻想，AI手机吧不说要全知全能，至少外形上就该“赛博朋克”一点，而不该还是方方正正的一块“板砖”。

再加上虚拟界面、AR显像、“贾维斯”一样的超级助手，这才是我理想中的AI手机，只能说现实与幻想还是存在蛮大差距的，也难怪即便是行业内部也有分歧。

就比如卢伟冰，不止一次的公开“批评”AI手机。

在今年巴萨罗那MWC展会上，卢伟冰就表示“AI是一种无处不在的能力，当感受不到AI的时候，才是AI最大的价值，当天天去谈AI的时候，说明是没有AI能力的。”

更是发微博直接表示“AI手机是噱头。”

这显然是对OPPO的开火，不过何止是OPPO，安第斯大模型、魔法大模型、蓝心大模型等等在“AIGC光环”下，确实没有表现出其应有价值，这才是问题。

不过，对于卢伟冰的话网友也不太买账。

从小米店铺中能看到，虽然嘴上说着不要，然而在AI能力上机方面，小米的进度却是一点也不落后，像小爱同学早已由原来的APP形式变成了完全底部输入框唤起的形式。

最新发布的14 Ultra，“首个AI大模型计算摄影平台”口号也在被重点向外传播。

于是网友们又一次化身嘴替“合着别人的AI是噱头，你家的就是黑科技了？”

我也知道技术的进步是要时间的，前一秒还是地球科技，下一秒谁也到不了三体时代。

主要就是AI手机实在有点太不靠谱，不说别的，就每家一个大模型这事就多少有点玄乎。

为什么不能接入通用大模型？为什么必须人手一个？手机品牌的大模型究竟能做成什么样？

这是我最先冒出的三个问题，会有这些疑问是因为现在的AI手机功能基本就一个样所以何必呢？

一个个来看，前两个问题或许不难回答。

数据安全、用户体验、品牌竞争力这些都是理由，甚至还有价值观的，vivo副总裁、OS产品副总裁周围，此前接受采访时的回答是“我们早期做过很多基于开源微调的（尝试），但是发现有些问题需要自研，比如涉及到价值观的问题。如果我们不自研，价值观上通不过，所以我们需要从最原始的数据进行训练自研。”

重点在于手机品牌的大模型究竟能做成什么样？

就目前，放眼随便一看，文心一言、通义千问、星火大模型、日日新大模型这些通用大模型打架都快变成蹦迪了，手机厂商自己插一脚能做好？

这种感觉就像是，突然有一天，米其林宣布他们开始卖“避孕套”了，你说他管得宽吧，但看起来又确实有关联。话又说回来，如果是小米他卖什么我都不会奇怪。

都知道大模型的开发、训练对于“钱力”是个巨大考验，即便手机厂商们所做的都是端侧大模型，对于算力可以加上参数限制，使得在金钱投入上的压力大大减小，但也是个动辄数十亿元起步的投入。

以vivo来说，现在应用一次云端大模型的成本大概在1.2-1.5分左右，vivo国内3亿用户每天用十次，一年算下来也有百亿左右的支出。

当然，就目前来看，各家在对大模型的投入上都开出了“包票”。

vivo副总裁周围说：“没有给我设上限，说加人就加。”

刘作虎也直言在AI投入上，OPPO没有上限。

赵明也表示过去几年荣耀在AI领域的研发投入已有小100亿。在大模型上，算力资源的投入可能会翻着倍涨，荣耀未来在AI领域的投资还会继续加大。

问题是这种规模投入下，谁也不是王多鱼，在没看到成果后还会有动力吗？

亚马逊放弃实体书店扩张、苹果放弃了造车、腾讯解散XR项目，这些项目停摆的背后可不都是投入产出不成正比。

AI手机究竟能走到哪一步？或许只有乔布斯知道。

什么时候AI手机才会真正成熟？我觉得也还是有风向标的，那就是当雷总开始对着PPT高调宣传“我们家的AI比友商智能10倍的时候。”

总之就是纵观当下的AI手机对于消费者的吸引力真的不强，至少对我这种单身“男青年”来说，完全缺乏购买欲，AI手机或更像是女性朋友们的新玩具，只是如店员所说，很多时候，要男性掏腰包买下来、送出去。

只是，隐约担心，如果智能终端产品们都有这样的“偏好”，人人都为这种氛围出了一份力，是不是也会不断助长着面向女性的消费主义，带来某些不良的后果？

也许，技术改善后，更多、更均衡满足不同人群的功能会出现，但现在，至少还没有看到太多。

相信，手机品牌们会做得更好吧。

最终在逛遍了几个品牌门店，在看完他们的AI手机后，又默默地拿出了我的Mate 20X，心想除了电池寿命短了点，要不再用用？

或者说，我们都可以再用用，包括女孩子，也不用急着去换一个AI手机或者找个男士买了送给自己。

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