Labubu爆火启示录：从丑萌玩偶到产业链生态的造富密码。

Like the meteoric rise of a breakout celebrity, LABUBU’s ascent feels equal parts strategy and serendipity. Look at the playbook: celebrity endorsements, surgically precise social media campaigns, limited-edition drops, and the psychological thrill of blind boxes and pre-sales.

 TRIGGER《吊带袜天使》新作动画企划「新吊带袜天使 New PANTY&STOCKING with GARTERBELT」公开正式PV！ <内嵌内容，请前往机核查看>  【STAFF】原案：GEEKFLEET导演：今石洋之系列构成：今石洋之、若林广海原创角色设计：锦织敦史角色设计：小山重人、石崎寿夫、坂本胜艺术指导：小山重人特别顾问：吉成曜概念规划：若林广海动画制作：TRIGGER 【CAST】Panty：小笠原亜里沙Stocking：伊瀬茉莉也 Garterbelt：石井康嗣Brief：吉野裕行Chuck：中村たかし Scanty：小松由佳Kneesocks：渡辺明乃Fastener：夏吉ゆうこPolyester：榎木淳弥Polyurethane：上村祐翔

贾跃亭最近一次公开露面是在6月初，作为法拉第未来（FF）创始人兼联席CEO，他出席了FF年度股东日活动。讲话带有强烈的“贾跃亭式”风格：口才很好，煽动人心。他回顾了FF数次的艰难时刻，强调散户投资者的关键作用：“在公司股价跌至数美分、几乎破产退市时，是散户投资者救了FF的命。”  熟悉的场景出现了，贾跃亭哽咽落泪：“God bless those who never give up（上帝保佑永不放弃的人），上帝保佑那些自救的人。FF是独一无二的，必须活下去。”他立誓让股民在1-2年内获利。 如何评价贾跃亭是一道难题。 他是中国互联网风云人物，2014年《福布斯》中文版曾将他评为中国上市公司最佳CEO第一名。 他有着超乎常人的傲气和野心，放言要颠覆电视、手机、汽车等多个行业，一度将乐视推向资本市场的巅峰。 但大厦一夜崩塌，资金链断裂，乐视黯然退市、股民血本无归，曾经的狂人远赴美国，成为了很多人眼中的“顶级骗子”。 有人认为他是一个靠招摇撞骗才获得声望和财富的投机者，也有人认为他眼光超前，是一个饱受曲解的商业奇才。 没人说得清到底哪个才是真的贾跃亭。但可以确定的是，贾跃亭有一项特别的能力，就是让人心甘情愿为他买单。 纵观贾跃亭跌宕起伏的创业史，无论是乐视还是FF，屡次失败，屡次续命，屡次能引来数百亿资金的支持。 当人们都开始怀疑他是否已经倒下时，为什么总有人为贾跃亭买单？  “夺权”成功，下周又回国？ 没错，贾跃亭又提到自己“要回国了”。 4月25日，法拉第未来宣布FF创始人贾跃亭已被任命为公司联席CEO。贾跃亭本人也在社交媒体上传了发布会的演讲视频，宣布了他上任后的改革计划。 按照贾跃亭自己的话说，这是“创始人精神、合伙人精神的逐步归位”。 对很多人来说，贾跃亭一直是FF的核心人物，此次上任联席CEO本该不足为奇，但在新发布的演讲视频里，贾跃亭透露出了上任CEO的重要性。 他说，2021年，FF在纳斯达克上市之前，自己因为债务问题辞任CEO。但上市之后，FF却遭遇了华尔街破产黑帮和个别高管的合谋夺权，导致FF耗尽了十亿美金，车辆无法交付等问题。 简而言之，他现在夺权成功，FF将重新回到正轨了。  图源：法拉第未来官方微博 但对中国网民来说，比起FF的“宫斗”，大家更关注的还是“还债”问题，这直接关系到贾跃亭能否“下周回国”。 对此，贾跃亭在发言中透露了个人持股承诺和股权激励方案，并承诺待股权激励实现后，将拿出一半收益用于偿还在中国法律框架下的债务。 他再次重申，“还债回国是我的使命”。 不过，贾跃亭要想完成使命，似乎还遥遥无期。 FF股价至今为1.26美元左右，而要拿到属于贾跃亭9%的所有股权激励，股价至少要超过106美元，也就是翻80多倍。 而据界面新闻此前报道，贾跃亭在国内仍需偿还20亿美元的债务。 就像网友们感慨的那般，这么多年过去了，贾跃亭和过去一样煽动人心。但倒塌的信任无法重建，美好的蓝图恐怕也无法再被轻信了。 从乐视的倒塌，到现在“PPT造车”，贾跃亭似乎已经难以和“骗子”形象划清界限了。 但就在3月，法拉第未来刚刚融了一笔4100万美元的资金，而去年，它已经融了2轮超3000万美元的资金。 让我们再把时间往前推，早在乐视危机时期，贾跃亭也曾获得过几笔救急的大额投资，让人帮他“买单”。 事实上，在创业场上，投融资都是正常交易，有成功就有失败。但把对贾跃亭的部分投资称为买单，是因为他通过融资，将失败的代价转移给了许多投资者。 从乐视到法拉第未来，为什么空头支票反复开了这么多，仍然有人为贾跃亭化解危机，到底是谁在为贾跃亭买单？贾跃亭又有什么样的能力，让人为他买单？  孙宏斌和许家印忍痛买单 “乐视是一个失败的投资，都已经损失了165亿。这早已不是壮士断臂，而是断头。” 2018年3月，融创中国的业绩发布会上，董事长孙宏斌终于承认了投资乐视的失败。 乐视未必是孙宏斌最大的遗憾，却肯定是贾跃亭一生的巅峰。 2004年，乐视公司成立，主打视频业务。在那个视频网站百花齐放的年代，乐视在一片混战中几乎没有任何优势，但头脑灵活的贾跃亭想到靠采购版权分销，收取版权费来形成行业壁垒。 当时的视频版权费用较低，而且头部视频网站并不注重版权，乐视因此开始发家。后来众所周知的《甄嬛传》等热门电视剧版权，至今仍在为残喘的乐视供血。 2010年8月，乐视网在国内A股上市，当年净利润高达7000多万元，同期海外上市的优酷，却处在巨亏之中。 此后乐视开始一路狂飙，逐步加快了市场拓宽和海外资本运作。 乐视致新、乐视体育等纷纷从乐视网独立，乐视也开始搞起了“生态”。2014年，乐视全生态业务总收入接近100亿元，也就是在这年，贾跃亭宣布将打造超级汽车。  只是盛极而衰，危机也从此刻逐渐显露。 两年后，乐视因为业务越铺越大，被媒体陆续曝出资金链断裂、裁员等问题，乐视股价大跌，乐视体系的盈利能力也成疑。 而孙宏斌此时却如白衣骑士般从天而降，向乐视注资150亿元，为贾跃亭买单。 只是接手乐视后，孙宏斌很快发现“上当了”——乐视的欠款远比想象得多。入资后2个月，乐视体系清点的总欠款余额为343亿，扣除保证金后仍高达近263亿。 一位乐视内部人士曾向媒体透露，“连贾跃亭自己都不知道欠了多少钱，所以孙宏斌怎么可能会弄明白？” 此时，贾跃亭已远赴美国，孙宏斌再也没见过他。1年之后，孙宏斌卸下乐视网董事长的职务，在业绩大会上留下一句愤恨名言：“再给乐视借钱就是傻。” 但这并不是人们最后一次为贾跃亭买单。 2018年，贾跃亭在美国的造车事业法拉第未来（FF）获得恒大集团投资。许家印以8.6亿美元入股了FF，成为FF最大股东。 许家印宣布入股FF后不到一个月，就带着恒大一众高管到了美国考查。他当时还信心十足地表示，“投资FF绝对是正确的决定”。 只是不到四个月，双方就走向了决裂。用完8亿美金的投资后，贾跃亭在要钱未果的情况下，称恒大违背了融资协议，指控恒大意图抢占FF的控制权，和全球知识产权，想要解除合作。而恒大则对FF提出反诉。 这场争执到那年年底结束。许家印和贾跃亭和解，和解方案是，FF的境内资产归恒大，母公司则不再投资。 那之后，许家印和贾跃亭再无交集。  天才还是骗子？ 在漫长的时间线里，孙宏斌和许家印只是两个帮贾跃亭买单的人里比较出名的。 韬蕴资本的创始人温晓东曾向贾跃亭输送了高达24亿的数笔借款，还“接盘”了乐视旗下的易到用车。但完成尽调后，才发现易到用车的负债规模远超合同约定的23亿，而是接近45亿。 温晓东因此连用两个“自私”来形容贾跃亭，“一切其实很简单，就是自私！就是自私！” 在和恒大闹翻以后，贾跃亭又找了无数金主替他的FF梦想买单。 2021年，FF融资10亿美元上市纳斯达克后，又先后融资近10轮。在这次上任联席CEO的发布会上，贾跃亭亲口说明FF“几乎80%-90%的融资都是由我直接或间接融来的”。 除此之外，还有无数乐视和FF普通投资者也在对贾跃亭的投资中付出了巨大代价。  图源：法拉第未来官方微博 那么，贾跃亭为什么有如此强大的，让人“买单”的能力？ 首先可以确认的是，他确实有相当好的口才。 在当年融创投资乐视的发布会上，贾跃亭说他和孙宏斌初次相识，就一见如故，畅谈了6个小时。而孙宏斌则说，他们基本没有谈价，“都不是我谈的，都是老贾定的，特别简单。” 在对公众层面，贾跃亭也充分展示着一个创业者所需的人格魅力——闻所未闻的词汇、美好的PPT、以及信誓旦旦的承诺和口号，这些都感召着普通投资者为他买单。 除此之外，不得不承认，贾跃亭的商业判断也堪称敏锐。 从乐视网购买版权，到做新能源汽车，都领先行业一步。至今尚未交付的FF，成立时间要比“蔚小理”还早。超前的判断是贾跃亭让人心动的重要筹码。 据媒体报道，促成孙宏斌投资乐视的其中一个原因，就是乐视体系曾在重庆江北嘴中心拿下地块。而恒大投资FF的原因更加清晰，当时许家印需要通过和FF合作，获得新能源汽车份额。 而如今，贾跃亭的筹码或许是FF的特殊身份。他的“中美桥梁战略”，强调FF作为中国人创办的美国公司，要使美国用户享受到和中国用户同等的极致价值体验。某种程度上，这或许也是对外国资本的一种吸引力。 但最重要的原因，可能是在商业世界，“赌性”就是买单的原动力。只要贾跃亭还在活跃，就一定会有人下注。 就和贾跃亭自己一样。 有时候，骗子和天才仅仅一线之隔。和贾跃亭有过交集的人曾评价他“赌性太强，不知道止盈也不知道止损，赌徒上了赌桌，最后结果是一无所有”。 面对那么多次融资和帮助，贾跃亭常常倾向于先瞄准成功，忽视其中的变动失败。因此可以预见的是，即便买单还将持续，贾老板的“梦想”也没那么容易落地。 而回过头来，一切早已物是人非。如今，融创暴雷，恒大坍塌，好故事再也没法换到好价钱。 在贾跃亭回国之前，“赌徒们”已经留在了上个时代。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507122.htm)

随着半导体制程竞赛迈入 2 纳米时代，三星与台积电的技术角力再度升级。最新消息显示，两家巨头的 2 纳米良率差距已缩小至 20% 以内，一场围绕先进制程的订单争夺战正悄然拉开帷幕。 **三星 2 纳米进展：良率目标 50%，剑指 Exynos 2600 量产** 据韩国媒体报道，三星 2 纳米制程已进入关键节点 —— 为 Galaxy S26 系列定制的 Exynos 2600 芯片已启动原型量产，目标是在不牺牲性能的前提下将良率提升至 50% 以上。若达成这一目标，三星计划于 2026 年初开启全面量产。 值得注意的是，三星 2 纳米工艺的良率提升颇具挑战性。今年初的初始测试量产中，其良率仅约 30%，目前的良率已达到40%，而此次 50% 的目标若实现，将较初期提升 20 个百分点。这一进展被视为三星 Foundry 的重要里程碑，尤其是对比其 3 纳米工艺 —— 即便量产三年，良率仍徘徊在 50% 左右。作为三星 2 纳米技术的 “试金石”，Exynos 2600 的性能与良率将直接影响业界对其下一代制程的信心。若能成功量产，三星有望凭借 Exynos 芯片重新与高通骁龙形成竞争，进一步控制成本。 此外，三星正积极拓展 2 纳米订单版图。据《朝鲜经济》报道，其已与 NVIDIA、高通进入 2 纳米性能测试的最后阶段，目标成为两家巨头的二级供应商。其中，高通的 Snapdragon 8 Gen 4 “Elite 2” 芯片可能采用三星 2 纳米制程，预计 2026 年下半年在 Galaxy 手机中亮相。  **台积电 2 纳米领跑：良率突破 60%，客户阵容豪华** 相比之下，台积电在 2 纳米赛道已展现领先优势。据韩国《前锋报》消息，台积电 2 纳米制程良率已突破 60%，跨越稳定量产门槛，较三星当前 40% 左右的良率（传闻）形成约 20% 的差距。其 2 纳米工艺首次采用环绕式闸极（GAA）架构，相较 3 纳米制程，效能提升 10%-15%，能耗降低 25%-30%，晶体管密度提高 15%。 台积电的 2 纳米客户名单堪称豪华，延续了 3 纳米时期的核心合作方，包括苹果、NVIDIA、AMD、高通、联发科等。其中，联发科执行长蔡力行已透露，其 2 纳米芯片将于今年 9 月设计定案。产能布局方面，台积电计划 2025 年下半年在新竹宝山和高雄厂启动 2 纳米生产，率先抢占先进制程市场份额。 **竞争焦点：良率差距缩小，订单争夺白热化** 尽管台积电当前良率领先，但三星正通过技术迭代缩小差距。三星寄望于 3 纳米 GAA 架构的经验积累，加速 2 纳米良率提升，并挖角台积电前高管韩美玲（Margaret Han）执掌晶圆代工部门，试图复制台积电的管理经验。而台积电则凭借成熟的良率和客户信任度，巩固其龙头地位。 业内分析指出，2 纳米制程的竞争不仅关乎技术实力，更直接影响半导体产业链的话语权。三星若能将良率稳定在 50% 以上，有望以成本优势吸引 NVIDIA、高通等客户作为备选供应商，而台积电则凭借更高良率和产能保障，继续占据主流订单。随着两家巨头在 2025 年下半年陆续投产 2 纳米，一场围绕高性能芯片的 “代工大战” 已一触即发。 从 3 纳米到 2 纳米，半导体制程的每一步突破都伴随着良率的艰难爬坡。如今，三星与台积电的良率差距已压缩至 20% 以内，这场技术与商业的双重较量，或将重新定义全球芯片代工市场的格局。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507120.htm)

<blockquote><p>随着全球疗愈经济的迅速崛起，一个巨大的市场潜力正在被挖掘。本文将深入探讨如何将“情绪价值”转化为医疗健康产品，从行业趋势、创新路径与典型案例出发，揭示疗愈经济与医疗健康融合的未来发展方向，供大家参考。</p> </blockquote>  在当下这个快节奏的社会里，焦虑、失眠、压力这些问题就像阴霾一样，笼罩着许多人的生活，成了“全民健康痛点”。据世界卫生组织统计，全球有超过10亿人患有精神障碍，在中国，失眠发生率高达38%，有3亿人都存在睡眠障碍。与此同时，全球疗愈经济正以每年10%的速度迅猛增长，预计到2025年，市场规模将突破7万亿美元。 焦虑，似乎已经悄然成为继高血压、糖尿病、高血脂之后的“第四大慢性病”。而在这背后，疗愈需求正催生出一个万亿级的市场。但令人惋惜的是，99%的医疗企业还在用传统的“治病逻辑”来做产品，白白错失了情绪价值带来的红利。 在这场“情绪革命”中，医疗健康行业究竟该如何抓住机遇，把“情绪价值”转化为实实在在的产品与服务呢？接下来，我就从行业趋势、创新路径以及典型案例这几个方面，和大家聊聊疗愈经济与医疗健康融合的那些事儿。 ## 一、疗愈经济的核心：情绪价值的“可量化”与“可转化”  ### 1. 情绪价值的本质：从“心理需求”到“消费刚需” 先来看一组数据，中国城镇居民中，73.6%处于心理亚健康状态，16.1%存在不同程度的心理问题（《中国城镇居民心理健康白皮书》）。在年轻人群体里，41.95%患有轻度抑郁（《中国城市青年群体健康观念调查报告》）。这些数据就像一面镜子，清晰地反映出当下人们心理问题的严峻性。 再看看消费趋势，情绪释放已经成为影响年轻消费者决策的重要因素（中国消费者协会2023年报告）。“情绪付费”模式也悄然兴起，从电子木鱼、冥想APP，到宠物陪伴、芳香疗法，消费者越来越愿意为“情绪满足”买单。这说明，情绪价值已经从一种心理需求，逐渐转变为消费刚需。 ### 2. 医疗健康的“新战场”：从“治病”到“疗心” 传统医疗往往聚焦于生理健康，却忽略了“心理 – 情绪 – 社会关系”这一重要领域，而疗愈经济正好填补了这一空白。对于医疗健康企业来说，可以从以下几个方向切入： - 场景延伸上，把疗愈元素融入到健康管理、慢病管理、康复护理等场景中，让患者在治疗疾病的同时，也能得到心理上的慰藉。 - 再看看技术赋能，利用AI、VR、生物传感技术等，实现个性化的情绪干预，为患者提供更精准、更有效的治疗。 - 服务升级上更是从“功能导向”转向“体验导向”，打造一个“情绪价值闭环”，让患者在整个就医过程中，都能感受到温暖和关怀。 ## 二、情绪价值转化的三大路径  ### 1.技术驱动：用AI与数据构建“情绪健康图谱” **案例1：WALL X的情绪量化模型** WALL X通过AI分析用户的语音、文本以及生理信号，生成“心理能量值”。更有趣的是，它还推出了NFT情绪日记，把抽象的情绪转化为可衡量的数字资产。用户可以通过“情绪质押池”获得平台代币回报，实现“自我疗愈 + 收益增长”的双重激励。这种创新的方式，不仅让用户更加关注自己的情绪健康，还为他们提供了一种新的收益途径。 **案例2：智能硬件的全天候陪伴** AI全息数字人疗愈舱、智能手表等设备，就像一个贴心的“7×24小时情绪管家”，实时监测用户的情绪并提供个性化反馈。比如倍轻松脑波助眠，通过α波诱导和睡眠质量追踪，帮助用户改善睡眠质量，其溢价空间能达到300% – 500%。这些智能硬件的出现，让情绪管理变得更加便捷和高效。 ### 2.场景融合：让疗愈成为“生活必需品” **案例1：职场疗愈的“轻量级解决方案”** 现在很多企业都推出了“压力管理课程”“午间冥想室”等服务，把疗愈融入到了工作场景中。数据显示，这些服务可以提升员工幸福感30%以上，降低离职率15%。这说明，关注员工的情绪健康，不仅能提高员工的工作效率，还能增强企业的凝聚力。 **案例2：家庭场景的“情绪友好型产品”** 像“多巴胺色系”快闪店、互动式情绪释放装置等产品，把疗愈体验融入到了日常家居环境中。让人们在忙碌的生活中，也能随时随地找到放松和释放情绪的方式。 ### 3.服务创新：从“标准化”到“个性化” **案例1：医美行业的“情绪信任闭环”** 美团医美通过“扫码验真”“医生资质审核”等技术，构建了用户信任体系，推动医美行业从“价格战”转向“专业战”。在医美这个领域，用户往往对安全性和专业性非常关注，通过这些措施，可以让用户更加放心地选择医美服务。 **案例2：慢病管理的“情绪化设计”** 通过“小包规”药品降低用药门槛，结合线上问诊与居家快检，覆盖用户全周期情绪需求。对于慢病患者来说，长期的疾病治疗过程往往伴随着心理压力，这种“情绪化设计”可以让患者在治疗过程中感受到更多的关怀和支持。 **案例3：社群疗愈** 某三甲医院的“糖友疗愈社区”就是一个很好的例子。通过这个社区，实现了情绪价值产品化路径。数据显示，用户日均打开APP次数从1.2次提升到了5.7次，并发症保险购买率提升了38%。这说明，社群疗愈可以让患者之间相互交流、相互支持，从而提高他们对疾病的认知和管理能力。  ## 三、疗愈经济的挑战与破局之道  ### 1.行业痛点：信任缺失与标准缺失 目前，疗愈经济行业乱象频发，低价割韭菜、虚假宣传、隐私泄露等问题屡见不鲜。比如有些疗愈机构收费上万元后却失联，这让消费者对疗愈经济产生了信任危机。 要解决这些问题，关键在于： - 政策监管：建立疗愈服务准入标准与质量评估体系，规范行业发展。 - 技术赋能：通过区块链、AI溯源等技术，确保服务的真实性，让消费者能够放心消费。 ### 2.商业模式的可持续性 疗愈经济依赖高投入，比如AI研发、硬件制造等，这就需要平衡“公益属性”与“商业价值”。 解决方案可以从以下几个方面入手： - 跨界合作：与药企、保险公司、科技公司等共建生态，实现资源共享、优势互补。比如美团与拜耳、皓得适的合作模式，就为行业提供了一个很好的借鉴。 - 普惠服务：通过公益项目扩大影响力，让更多的人能够享受到疗愈服务。比如袋鼠妈妈联合妇女儿童福利会开展心理关怀活动，就体现了企业的社会责任感。 ## 四、转化公式：情绪价值的医疗级定价模型 **疗愈产品溢价 = 基础功能价值 × 情绪乘数** 下面是一个情绪乘数因子表，我们以某抗焦虑精油贴为例，它的定价实战是这样的：原料成本8元 × 感官疗愈因子2.4 × 隐私安全因子3.2 = 61元/片，而且这款产品在市场上非常热销。  再比如某失眠药企转型推出的“睡莲之夜”礼盒，它从单纯的药品升级为“五感体验包”，包含低剂量褪黑素（药品内核）、植物精油香薰机（嗅觉疗愈）、定制白噪音（听觉锚定）、触感凉感眼罩（体感干预）。成效显著，溢价率达到了320%，复购率提升至普通药品的4倍。 这说明，通过融入情绪价值，可以提高产品的附加值，从而获得更高的利润。 ## 五、未来展望：疗愈经济的“医疗化”与“科技化” ### 1.医疗健康的“情绪化升级” - 从“疾病治疗”到“预防性疗愈”：通过情绪数据预测心理健康风险，提前进行干预。比如AI分析用户社交媒体行为识别抑郁倾向，这样就可以在疾病发生之前，采取相应的措施，避免病情的恶化。 - 从“单一服务”到“生态闭环”：构建“检测 – 干预 – 康复 – 复购”的全流程服务，比如“检医药院养”模式，让患者能够得到全方位的关怀和治疗。 - 处方化疗愈：美国已经批准“自然光照疗法”替代抗抑郁药，并且可以医保报销；国内也在试点“中医情志处方”（音乐/香薰/食疗组合），这说明疗愈经济正在逐渐向医疗化方向发展。 ### 2.跨次元疗愈 元宇宙抑郁治疗舱：通过VR重建童年安全场景，让患者在虚拟世界中找到心灵的慰藉。 - 脑机接口：直接干预神经系统，为重度抑郁患者提供新的治疗方法。 - NFT情绪日记：用户可以将自己的焦虑“封装”成数字藏品进行交易，这不仅是一种情绪的释放，也是一种新的消费方式。 - 虚拟健康顾问：百度健康元宇宙诊所问诊量破百万，用户留存率提升58%，这说明虚拟健康顾问在未来的医疗健康领域有着广阔的发展前景。 - VR疼痛管理：强生联合Pico开发术后镇痛场景，阿片类药物使用量减少42%，这为疼痛管理提供了一种新的解决方案。 ### 3.企业采购爆发 现在很多企业都开始重视员工的情绪健康，比如阿里为员工采购“AI疗愈师”服务，年费8000元/人；华为定制“高管抗压胶囊”（生理指标监测 + 即时心理干预）。这说明，企业采购将成为疗愈经济的一个重要增长点。 ## 六、在科学和玄学之间找到平衡点  当90后女孩用基因检测报告定制水晶手链，当化疗患者戴着梵高投影头盔对抗疼痛，我们似乎看到了疗愈经济的本质：医疗解决的是生存问题，而疗愈回答的是为何生存。那些将心电图转化为诗歌、把药丸装入月光宝盒的企业，正在赢得未来。因为人类终将意识到，“治愈是技术的，而疗愈是艺术的”。 情绪价值从“奢侈品”到“必需品”的跃迁，反映了人类对健康认知的深层变革。这场战役的胜负，不在于商业模式的创新，而在于能否守住两个底线：科学向善的底线与人文关怀的温度。毕竟，再精准的算法，也替代不了医者望向患者时那句温暖的话语：“别怕，我在。” 情绪价值，无疑是医疗健康的新“黄金矿脉”。疗愈经济的崛起，不仅是消费趋势的演变，更是人类对“完整健康”认知的升级。对于医疗健康行业来说，谁能率先把“情绪价值”转化为可感知、可量化的产品与服务，谁就能在未来的竞争中占据先机。你是否已经准备好，抓住这场情绪革命的红利了呢？ 数据来源：企业公告、临床试验数据、第三方研报，临床脱敏数据 原创声明：本文为「医链智核GHH」独家产业调查，转载需授权 本文由 @医链智核GHH 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议

<blockquote><p>在数据分析领域，很多人觉得自己与高手之间存在巨大差距，尽管努力工作，却始终无法取得显著进步。本文将揭示这一差距背后的关键因素——业务标签的积累。通过一个实际案例，文章展示了如何通过构建有业务含义的标签，将复杂的业务问题量化并进行深入分析。</p> </blockquote>  很多同学觉得，相对于高手而言，自己在工作中进步很少，拿着数据，翻来覆去就是同比、环比，做了两三年也没进步。在这背后，有个很大问题是：缺少有业务含义的标签积累，导致只会零散地看数据，既无法推导有业务意义的结论，也积累不了业务分析经验。 数据分析高手日常非常重视标签的积累，今天我们就借一个例子，让大家看出其中的区别。诸位坐好扶稳，我们马上发车。 ## 问题场景 某同学提交了一份店铺分析报告，指出：A门店业绩排行靠后，低于其他店，建议搞高。然而没想到，这么平平无奇一句话，立马捅了马蜂窝了。业务部门同事开始七嘴八舌地争论： 甲同事：A是新开门店，不应该和其他店这么比，A其实很好 乙同事：虽然A是新开店，但是A是标准店，不能和mini店比，A其实不好 丙同事：虽然A是标准店，但A是捡漏店，不能和普通标准店比，A其实很好 丁同事：虽然A是捡漏店，但是A营销力度并不低于普通店，A还是不好 戊同事：虽然A营销力度很大，但是营销投入并不重，A还是很好 …… 大家吵成一团。 最后总结：“数据分析做得不深入，只有数字没解读，要结合业务深入分析”。留下做数据的同学在风中凌乱： “你们说的都是啥？？？” “我要怎么深入法？？？” 那么，要怎么深入分析呢？ ## 破局关键：标签的业务含义 这里最大的问题，在于业务讨论的各种细节，无法直接表示成一个数据指标，导致量化都做不了，更不要提分析了。 而量化业务的关键在于贴标签。 注意！很多同学一提标签，本能地想到“性别、年龄、包装尺寸、包装颜色”这些数据库里现成的，直接从基础信息导入的标签。这些基础标签，大部分时候没有直接的业务含义，对业务解读能力很弱，需要二次加工才好用。 有业务含义的标签，则是直接指向业务关心的问题，对问题指标有区分度，对业务行为有指导能力的标签。 比如“这个店长能力不行”，这就是个有业务含义的标签，如果确认了能力不行，那下一步就是换店长或者做培训，对业务行为指导很清晰。 这种标签，需要复杂的转化过程与数据验证，不是一蹴而就的。  那么要怎么打呢？ 一步步来看。 ## 从整理业务假设开始 既然是打业务标签，首先就得从整理“影响业务指标的假设”开始。 这样打出来的标签才是直接指向业务问题的。 比如开头的问题，我们可以根据业务部门七嘴八舌的议论，分别列出： - 待描述的业务对象 - 衡量业务对象好坏的指标 - 影响指标的假设 - 假设的影响方向 这样就有了一张清晰的，待开发的标签列表（如下图）：  下一步可以一一进行开发。 ## 先做简单的标签 在开发的时候，先做能用基础标签+现有数据指标，直接计算出来的标签。 这种标签也被称作：规则标签。 即业务给到计算规则后，可以基于基础标签+现有指标直接计算。这种标签获得速度快，也容易验证。 比如：是否新开店。理论上只要根据开店日期做分类即可。 比如规定6个月及以内的都是新开店。那么大于等于7个月的就是老店，小于等于6个月的都是新店。 这里有个关键问题：这个“6个月”的标准要怎么来。 这里有两种做法： 第一种，如果业务部门有共识的话，我们可以直接用业务的标准，比如大家共识了是6个月，那就是6个月。 第二种，业务没有具体数值的共识，但是有一个概念，比如： 1、新开店阶段，门店闭店概率很高 2、新开店阶段，门店营业额/订单量处于上升期此时，虽然没有明确标准，但是业务给出找标准的方法。 我们可以统计所有门店的生命周期数据，看闭店概率/营业额/订单量的拐点在哪里，从而清晰标准（如下图）。  原则上，即使业务口头给出了第一种标准，我也建议大家引导业务做出第二种标准。 因为第二种才是有业务逻辑的标准。万一哪天不同业务部门吵架，或者业务换了领导，不再认可第一种标准，第二种标准就是调整的原则。 类似地，门店面积标签也可以这么打。先列出业务假设： 1、门店面积大，对应的成本就高 2、营业面积大，收入也应该高。 之后就可以把现有的几种店面面积列清单，看参数范围，做出标签（如下图）。  这里特别要提醒：很多同学做标签，不和业务沟通，自己凭感觉或者看数据分布下判断，比如怎么区分新店，丫自己拍个3个月……这种闭门造车的结果，很容易被业务挑战，也无法与业务场景结合，最终使标签工作沦为自嗨。 有了简单标签打底，可以再来处理复杂标签情况。 ## 常见的复杂标签 常见复杂情况一：一个业务问题，需要分几个标签来描述。 比如“促销”这个标签，促销形式，力度，可能需要分开描述。 比如： 1、促销范围：参与促销的商品SKU数量 2、促销力度：按原价折算，用户拿到优惠比例 3、促销形式：买赠、满减、送礼、加一件……（如下图）  可能一个业务场景，需要好几个标签组合才能说清楚。 常见复杂情况二：两个/多个基础标签合并出来的标签（又称综合计算标签）。 比如“捡漏店”，潜台词是：这个店面积很大，但店租比正常低，同时客流并没有比正常少很多，因此被我们捡漏了。 这个时候，捡漏店是有三个基础标签拼接出来的（如下图）。  类似的，比如：“这个店长能力不行”，怎么证明能力不行，可能得从业绩、工作数量、个人履历好几个维度来论证，考察的维度一多，就涉及如何付权重问题。 付权重本身有一套方法论，同学们感兴趣的话，我稍后单独分享。  常见复杂场景三：标签是预测未来的情况，并非已发生的情况，比如我们预判这个店是“高潜力门店”，因此要求它表现比普通更好。 注意！预测本身是个复杂的活，可以基于规则判断，可以建模，建模也有好几种方式，因此处理起来略复杂，有兴趣的话，也是稍后单独分享。 总之，经过这么一堆复杂计算，现在标签已经打好，可以利用分析了。 ## 标签的综合利用 标签的直接应用，就是把复杂的业务问题量化，进而进行分析和检验。 比如文章开头那一堆复杂的业务理由，用标签就可以直接做单维度对比，检验说法。 如果有多个标签叠加，则可以构建复杂的分析逻辑，一层层进行推导。 这种复杂的分析逻辑，就是我们常说的“深入分析”，一般习惯性，把考虑了很多种情况，称为“分析全面”，把推导了多少层，称为“分析深入”（如下图）。  当然，标签不止这一种用法，比如标签可以作为进一步建模的特征值，输入模型做综合性评估/预测。很多同学的评估模型/预测模型做得不准确，就是因为缺少标签积累，直接把几个简单的原始数据怼进模型。 比如，标签还可以用来推导业务行动。诸如“店长能力不行”“营销力度不足”，可以直接导向“我要培训店长”“我要增加营销投入”这种结论。 综上，深入分析、建模、提业务建议，标签是很重要的一环。同学们可以试着多建有业务含义的标签，特别是涉及“盲盒”状态的业务，比如线上广告投放，线下销售跟进，商品选品等，标签的作用更大。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

Windows 11发布已经有四年时间，但一些被移除的功能至今仍未回归，**不过最近一个用户呼声已久的功能终于得到了解决，任务栏日历弹出窗口中的时钟回来了。**早在今年4月，就有Windows爱好者发现了日历时钟回归的迹象，如今随着最新版本在开发频道和测试频道的发布，微软增加了任务栏日历中的时钟功能。 **用户现在可以看到一个更大的时钟，甚至可以显示秒数，就像在Windows 10中一样。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/bc32e93d-0a30-4c74-a3f6-04ca0f4b3b15.png) 微软不仅恢复了这个功能，还对其进行了改进，用户可以根据自己的喜好选择隐藏或显示时钟，如果觉得时钟会显得过于杂乱，可以在“设置 &gt; 时间和语言 &gt; 日期和时间”中将其关闭。 **不过，该功能目前仍在逐步推送中，并非所有用户都能立即体验到，如果想提前开启，可以使用ViVeTool工具：** 从GitHub下载[ViVeTool](https://github.com/thebookisclosed/ViVe/releases)并解压到一个方便找到的文件夹中。 以管理员身份运行命令提示符，并使用CD命令导航到ViVeTool文件所在的文件夹。例如，如果文件夹路径为C:Vive，输入CD C:Vive。 输入命令vivetool /enable /id:42651849,48433719并按回车键。 重启计算机。 如今Windows 11的日历的功能仍然较为基础，仍然无法显示日程安排，也不支持创建新事件等，用户如果需要更强大的日历功能，可能仍需依赖第三方应用程序。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/acb494b0e9764e1984b1bdff85d063c9.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507118.htm)

**研调机构集邦科技（TrendForce）旗下DRAM专业报价网站DRAMeXchange最新报价，上周五（6月13日）晚间DDR4现货价全面暴涨。**DDR4 8Gb（1G x 8）3200大涨7.8%，均价为3.775美元；DDR4 8Gb（512M×16）3200涨价7.99%，均价为3.824美元；DDR4 16Gb（1G×16）3200涨价7.9%，均价为8.2美元。 如今DDR4报价比更高规格的DDR5报价更高，呈现“价格倒挂”，**业界直言：“DDR4现货价竟比新一代DDR5还高，这种奇观已十年未见。”** 仅6月以来，DDR4 8Gb（1G×8）3200现货价就从5月30日均价2.73美元涨至当下的3.775美元，大涨38.27%。本季以来更从3月31日的1.63美元起涨，迄今已暴涨近1.32倍。 三星、美光将陆续停供DDR4，市场忧心后续供给不足，引发追价抢货意愿，神秘买家大举出手扫货DDR4，象征OEM／ODM厂正全力巩固DDR4货源。 **分析师认为，随着厂商技术更精进与折旧降低，如今DDR4现货价不仅已跨过DRAM厂损益平衡点，获利也更有看头。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507114.htm)

美国众议院推出一项法案，旨在保护美国人工智能不受外国威胁。包括众议院中国问题特设委员会主席、密歇根州共和党联邦众议员约翰·穆勒纳尔(John Moolenaar)、该特设委员会资深成员、伊利诺伊州民主党联邦众议员拉贾·克斯希纳莫蒂(Raja Krishnamoorthi)和伊利诺伊州共和党联邦众议员达林·拉胡德(Darin LaHood)在内的一组两党议员星期四(6月12日)联袂提出了《先进人工智能安全准备法案》(Advanced AI Security Readiness Act)。众议院情报特设委员会国家安全局与网络小组委员会资深成员、新泽西州民主党联邦众议员乔什·戈特海默(Josh Gottheimer)陪同他们推出该法案。 众议院中国问题特设委员会的声明表示，[](https://static.cnbetacdn.com/thumb/article/2021/0113/23edda10bdcf56a.jpg)将对国家安全产生范围广泛的影响，包括： • 授权国家安全局(NSA)侦测并消除针对先进人工智能技术的威胁。 • 通过网络安全标准、风险评估和安全开发实践保护人工智能系统。 • 通过预防和减缓间谍活动和知识产权盗窃，巩固美国在人工智能领域的领导地位。 特设委员会主席穆勒纳尔在声明中说：“简而言之：美国必须赢得人工智能竞赛。人工智能是一项对美国经济和国家安全至关重要的战略资产，--这不仅仅只是又一个技术潮流，它有着巨大力量，我们也应当这样对待它。” 特设委员会首席民主党成员克里希纳莫蒂在声明中说：“人工智能已是我们这一代的意义最为重大的技术之一，发展和保护人工智能的竞赛将塑造未来几十年全球力量的平衡。随着对手试图对我们的人工智能基础设施漏洞加以利用，我们必须确保美国维持领先几步的优势。” 议员推出议案只是立法程序的一步。一部法案需经众议院和参议院全院分别通过文本一致的版本并由总统签署，才能成为法律。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507112.htm)

据报道，印度日前又发生一起坠机事故，**一架载有7人的直升机当地时间15日在印度北部的阿坎德邦地区坠毁。**坠机现场照片显示，直升机坠毁后发生起火，整机被烧成废墟。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/11a7f0d2313148e99dfeceb277e6445c.png) 事故发生于当地时间15日清晨5时20分左右，机型为由Aryan航空运营的贝尔407直升机，机上包括6名乘客(其中包括一名儿童)，以及一名飞行员，机上人员全部遇难。 直升机在位于阿坎德邦的高里昆德(Gaurikund)地区和鲁德拉普拉雅格县村庄松普拉雅格(Sonprayag)之间坠毁。 当地官员称，当时直升机是在将乘客送往喜马拉雅山州乌塔克邦一条热门的印度教朝圣路线时发生事故。 由于恶劣天气，乌塔卡什邦政府已下令暂停至凯达拉姆谷的直升机服务，**在过去一个半月内，该路线发生了三次紧急着陆和两起直升机坠毁事件。** 北阿坎德邦首长达米在社交平台上表示，国家灾难应对部队、地方政府和其他救援队，已经开始投入救援行动。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507110.htm)

2025第十七届轩辕汽车蓝皮书论坛于2025年6月13日-15日在广州举行。上汽大众销售与市场执行副总经理傅强在演讲中表示， 目前从汽车上面，**南北大众推出的汽车产品来看，确实有很多雷同，比如说这个ID 4X，ID 4 cross，ID 6X， ID 6 cross。** “我们跟大众集团也在反馈。这个经常要找不同，你马路上看到两辆车，你不知道哪辆车是哪辆车，不知道这辆车到底是这个南大众的还是还是北大众的，这也是一个是实际的一个情况。” 傅强直言：一定程度上内部的竞争也因此，不可避免，但是更多的还是友好的合作。 “南北大众现在共同的在和德国大众集团在沟通，我们要走向不一样的这个方向，是从这个造型的设计方面，**不能再有这种套娃形式的车同时出现在南大众和北大众。”** 而且他表示，目前现在不光南大众北大众，现在还有一个安徽大众，现在第3个孩子都出生了，最终希望三个品牌和而不同。 事实上，国内采用双合资工厂的跨国品牌，除了大众外还有丰田、本田等日系品牌，但日系品牌国内两家工厂，在同级别车型上的外观设计明显不同，具有各自的辨识度。 而南北大众的车型，几乎全系套娃前脸，如果是迈腾和帕萨特同时出现，相信很多人都不能通过前脸看出二者间的细微差别。大众的这种营销模式，在此前燃油车时代可能会受到欢迎，但在如今竞争激烈，注重个性化、差异化的新能源时代，未必会依然吃香。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/fbd92e1f09a04d9e91234c91b366db59.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507108.htm)

据供应链爆料，iPhone 17系列即将进入生产阶段，这也就确认依然会在9月发布。如今已经进入发布三个月倒计时，新机的配置信息已经基本明牌，**尤其iPhone 17 Pro系列最受关注，是近三代最大升级，甚至外观也实现了七年来首次大改。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/7e1eb355ae7d42069d48fa53e18d7651.jpg) MacRumors汇总了Pro系列的12项升级，具体如下： **铝金属中框：**iPhone 17 Pro系列将采用铝金属中框，可能会用上全新的“部分铝金属+部分玻璃”设计。 **矩形相机模组：**iPhone 17 Pro系列预计搭载带圆角的大型矩形三摄模组。 **天蓝色配色：**提供天蓝色版本，与最新款MacBook Air类似。 **更大电池：**iPhone 17 Pro Max采用略厚的机身设计，以容纳更大容量的电池。 **A19 Pro芯片：**iPhone 17 Pro搭载苹果下一代A19 Pro芯片，采用台积电更新的第三代3nm工艺制造，预计将实现小幅的年度性能提升与能效优化。 **苹果自研Wi-Fi 7芯片：**四款iPhone 17机型标配苹果自研的Wi-Fi 7芯片，而非博通芯片。 **2400万像素前置摄像头：**四款iPhone 17机型标配标配2400万像素前置摄像头。 **4800万像素后置长焦镜头：**iPhone 17 Pro系列升级至4800万像素长焦镜头。 **双路视频录制：**iPhone 17 Pro系列将支持用户在相机应用中同时使用前置和后置镜头录制视频。 **8K视频录制：**首次支持8K视频录制。 **12GB运行内存：**iPhone 17 Pro系列和iPhone 17 Air均传闻搭载12GB运行内存，有助于提升Apple Intelligence功能及多任务处理性能。 **散热优化：**四款iPhone 17机型传闻均采用内部设计改进以增强散热，Pro系列将搭载均热板散热系统。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507106.htm)

博主数码闲聊站今天曝光了天玑9500的首个跑分信息，这将是联发科史上最强SoC。**据悉，天玑9500现阶段样片频率是1*3.23GHz Travis+3*3.03GHz Alto+4*2.23GHz Gelas，首发X930超大核的全大核CPU架构。**  其中Travis和Alto是Arm新一代X9系超大核，支持SME指令集，Gelas是Arm新A7系大核。 对比上代天玑9400，天玑9500放弃了Arm Cortex-X4系列核心，超大核全部升级为Cortex-X9系列，同时升级到台积电N3P工艺，其性能、能效将会有大幅升级。 **GPU是全新Mali-G1-Ultra MC12，频率仅1MHz，目前性能还不稳定，到下个月才能确认。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/8bbbe0b8-0553-4fbd-92af-9264649ed40d.jpg) 此前爆料称，天玑9500 GPU采用全新微架构，提升光追性能，同时降低功耗，算力预计达到100TPOS。 另外，天玑9500的L3缓存升级到16MB，SLC缓存升级到10MB，还支持4x LPDDR5x 10667Mbps内存+4 Lane UFS 4.1闪存。 **这颗芯片最快会在9月登场，vivo X300系列、OPPO Find X9系列将首批搭载天玑9500。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/05df9116-54c7-4bec-8002-4cee6003c40c.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507104.htm)

安全研究人员披露了一种新的Secure Boot绕过技术，编号为CVE-2025-3052，可用于关闭pc和服务器的安全性，并安装引导工具包恶意软件。 这个漏洞影响了几乎所有的系统，这些系统信任 Microsoft 的 &#34;UEFI CA 2011&#34; 证书，基本上所有支持 Secure Boot 的硬件都受到影响。 Binarly研究人员Alex Matrosov在发现一个带有微软UEFI签名证书的bios闪烁实用程序后发现了CVE-2025-3052漏洞。 该实用程序最初是为坚固耐用的平板电脑设计的，但由于它与微软的UEFI证书签署，它可以在任何启用安全启动的系统上运行。 进一步的调查发现，这个易受攻击的模块至少从2022年底就开始在野外传播，后来在2024年被上传到VirusTotal， Binarly在那里发现了它。 Binarly于2025年2月26日向CERT/CC披露了该漏洞，现在作为微软2025年6月补丁星期二的一部分，CVE-2025-3052得到了缓解。 然而，在此过程中，微软确定该漏洞影响了其他13个模块，这些模块被添加到撤销数据库中。Binarly解释说：“在分类过程中，微软确定问题并不像最初认为的那样只是一个模块，实际上是14个不同的模块。”因此，在2025年6月10日补丁星期二期间发布的更新dbx包含14个新哈希值。 **Secure Boot绕过技术** 这个漏洞是由一个使用微软UEFI CA 2011证书签名的合法BIOS更新工具引起的，大多数现代使用UEFI固件的系统都信任这个证书。  使用Microsoft UEFI CA 2011证书签名的易受攻击模块 此实用程序读取用户可写的 NVRAM 变量（IhisiParamBuffer），但未对其进行验证。如果攻击者拥有操作系统的管理员权限，他们可以修改此变量，从而在 UEFI 启动过程中将任意数据写入内存位置。这一操作发生在操作系统甚至内核加载之前。 利用这一漏洞，Binarly 制作了一个概念验证型漏洞利用程序，将用于强制执行安全启动的“gSecurity2”全局变量清零。 Binarly 的报告解释道：“在我们的概念验证（PoC）中，我们选择覆盖全局变量 gSecurity2。” 此变量保存指向 Security2 架构协议的指针，LoadImage 函数使用该协议来强制执行安全启动。将其设置为零，实际上是禁用了安全启动，从而允许执行任何未签名的 UEFI 模块。 一旦禁用，攻击者就能安装启动恶意软件，这种恶意软件能够躲避操作系统并关闭进一步的安全功能。 为修复 CVE-2025-3052，微软已将受影响模块的哈希值添加到安全启动 dbx 撤销列表中。Binarly 和微软敦促用户通过今日的安全更新立即安装更新后的 dbx 文件，以保护其设备。 今日，Nikolaj Schlej 披露了另一个影响基于 Insyde H2O 的 UEFI 兼容固件的 Secure Boot 旁路漏洞。该漏洞被命名为 Hydroph0bia，并被追踪为 CVE-2025-4275。该漏洞在披露 90 天后被报告给 Insyde 并得到修复。 Binarly 分享了一段视频，展示了他们的概念验证如何能够禁用安全启动，并在操作系统启动前显示一条消息提示。

<blockquote><p>在小红书上，用户常常因为无法批量删除笔记而感到困扰，尤其是在清理大量过时或不再需要的内容时，逐条删除显得极为不便。然而，这一看似简单的功能缺失背后，却隐藏着平台与黑灰产之间激烈的博弈。本文将深入探讨小红书为何不提供批量删除功能，揭示这一决策背后的复杂考量，包括防止黑灰产利用该功能进行违规操作、保护用户账号安全，以及平台在用户体验与内容管理之间的微妙平衡。</p> </blockquote>  每次想清理小红书里那些过时的自拍、零赞的探店笔记，一根手指戳到发麻也删不完时，内心都在呐喊：为什么连个批量删除都不给？ 这恐怕是每个小红薯的灵魂拷问。 表面看，批量删除只是个技术小功能，但当你掀开盖子，会发现底下藏着一场百万账号的暗战。 去年12月，小红书一夜冲上热搜第一，主题就两个字：封号。 无数用户醒来发现账号突然被封，评论区瞬间成了大型喊冤现场。“我就晒了个奶茶！”“只是参加了宠物活动啊！”满屏的委屈几乎要溢出手机。 但小红书反手甩出一组数据：短短一个月，平台处置了125万个账号，其中10万粉以上的大号就有252个。这些账号背后，是一条成熟的黑色产业链。 黑灰产的玩法很狡猾： - 批量养号：用机器发海量同质化内容（影视剪辑、游戏视频等）快速涨粉 - 高价转售：万粉账号明码标价挂上交易平台 - “换头”收割：买下账号后火速清空历史内容，换上赌博、医美等违规广告 而批量删除，正是“换头术”的核心工具。 试想一下：如果一个营销号能瞬间抹去1000条养号时期的影视剪辑，再一键铺满减肥药广告，平台几乎来不及反应。等用户举报时，骗局可能已经完成。 正因如此，小红书宁可挨骂也要卡住这个口子——批量删除的后门一开，黑产军团将畅通无阻。 其实小红书早给普通用户留了退路。 2020年上线的“仅自己可见”功能，就是为想清理黑历史又怕删多伤号的人准备的：点开笔记右上角“…”，进入权限设置勾选“仅自己可见”主页笔记数不变，内容即刻隐身 这招既能保住账号权重（系统最忌讳批量删除的异常动作），又能把黑历史锁进私密抽屉，堪称两全其美。 更微妙的是2023年那场“偷删照片”风波。 当时多名用户发现小红书疑似删除相册图片，虽然官方紧急澄清删的是临时缓存文件，但争议已发酵。经此一役，平台对涉及用户数据的操作必定慎之又慎——毕竟批量删内容比删缓存敏感十倍。 所以当我们抱怨删除效率时，小红书技术团队可能在对抗更凶险的战场：每天拦截十几万黑产账号的攻城槌，保护你刷到的每一屏真诚分享。 下次清账号时记住三招： - 非违规内容：优先“仅自己可见”，别硬删 - 必须删除时：按时间倒序处理，先清陈年旧帖 - 带标签内容：用标签筛出同类笔记集中清理 互联网产品的每一个“不方便”，背后可能是普通用户与黑灰产之间的护城河。 当你在手机屏幕前戳到手指发酸时，想想那125万个被封的账号——或许正是这条删除的鸿沟，让小红书还没变成另一个广告修罗场。 本文由人人都是产品经理作者【产品经理龙哥】，微信公众号：【产品经理龙哥】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>根据SignalFire发布的2025年人才报告，科技公司对新毕业生的招聘需求大幅下降，而AI实验室却在激烈争夺顶尖人才。Anthropic以80%的员工留存率在AI领域遥遥领先，其成功背后的文化和战略值得深入探讨。与此同时，科技人才的地理分布也在重新洗牌，传统科技中心的地位受到新兴城市的挑战。本文将深入分析这些趋势，探讨科技行业人才格局的未来走向，以及企业和求职者如何应对这一变化。</p> </blockquote>  你有没有想过，计算机科学专业可能不再是通往科技行业的黄金门票了？ 曾经，科技公司对应届毕业生张开怀抱，现在这扇门却在逐渐关闭。 过去几年里，我们目睹了一个令人震惊的现象：尽管科技行业整体上仍在增长，但新毕业生的就业机会却在大幅萎缩。 根据 SignalFire 最新发布的 2025 年人才报告，与疫情前相比，科技行业对新毕业生的招聘已经下降了 50%。这不是简单的经济周期调整，而是整个行业正在经历的根本性转变。 我深入研究了这份报告后发现，这背后的原因比表面看起来要复杂得多。 SignalFire 通过其 Beacon AI 平台追踪了超过 6.5 亿专业人士和 8000 万个组织，为我们提供了前所未有的行业洞察。 他们揭示的不仅仅是招聘数字的下降，更是整个科技人才生态系统的重构。 从 AI 实验室的人才争夺战，到地理中心的重新洗牌，再到新兴职位的诞生，这份报告描绘出了一幅科技行业人才格局正在发生巨变的完整画面。  让我最震撼的是，即使是来自顶尖计算机科学项目的毕业生也无法幸免于这种变化。 过去，一张名校计算机科学学位几乎就是进入 Google、Apple、Microsoft 等大厂的通行证，但现在这些公司的新毕业生招聘比例已经从之前的两位数下降到个位数。 与此同时，我们也看到了一些令人意外的趋势：Anthropic 以 80% 的员工保留率领跑 AI 实验室，德州的科技中心地位在下滑，而迈阿密和圣地亚哥等新兴科技城市却在快速崛起。 这些变化不仅影响着求职者的选择，也在重塑整个科技行业的未来。  ## 新毕业生遭遇的”经验悖论” 我在分析这些数据时，最让我感到担忧的是新毕业生面临的严峻现实。 数据显示，大型科技公司现在只有 7% 的新招聘是应届毕业生，与 2023 年相比下降了 25%，与疫情前的 2019 年相比更是下降了超过 50%。初创公司的情况也好不到哪里去，新毕业生仅占招聘的 6%，相比疫情前下降了 30% 以上。这种下降不是暂时的调整，而是结构性的转变。 更令人揪心的是，这种趋势背后反映出的”经验悖论”现象。 我发现现在的科技雇主不再寻找潜力，而是寻找证明。这让新毕业生陷入了一个典型的悖论：你需要经验来获得工作，但你需要工作来获得经验。在团队更精简、预算更紧张的环境中，很少有公司愿意投资于培训新人。 更残酷的是，许多公司在发布初级职位时，最终却用高级个人贡献者来填补这些职位，这被称为”经验悖论”现象。  联邦储备银行纽约分行的最新数据显示，新大学毕业生的失业率自 2022 年 9 月触底以来已上升了 30%，而所有工人的失业率仅上升了约 18%。 这种差距不仅体现在数字上，也反映在雇主的态度转变中。 报告显示，55% 的雇主认为 Z 世代在团队合作方面存在困难，37% 的管理者表示他们宁愿使用 AI 也不愿雇佣 Z 世代员工。 这种认知偏见进一步加剧了新毕业生的就业困境。 我特别注意到，即使是那些来自顶尖计算机科学项目的毕业生也无法避免这种困境。 过去，一张来自斯坦福、MIT 或卡内基梅隆的计算机科学学位几乎就是进入硅谷大厂的保证，但现在即使是这些精英毕业生也在努力突破科技行业的壁垒。 自 2022 年以来，在”七巨头”（Alphabet、Amazon、Apple、Meta、Microsoft、NVIDIA 和 Tesla）找到工作的新毕业生比例已经下降了一半以上。这不仅仅是一个招聘放缓的问题，而是对人才期望的根本性转变。  我认为这种变化背后有多重因素。 AI 确实承担了一些以前由初级员工完成的例行任务，但更大的驱动因素可能是 2020-2022 年低利率驱动的”免费资金狂潮”的结束，以及由此导致的过度招聘和通胀。现在，随着预算收紧和发展周期缩短，公司招聘更加精简，时机也更晚。 Carta 的数据显示，A 轮科技初创公司比 2020 年小了 20%。这种转变不仅仅是招聘减少，而是招聘理念的重置。随着 AI 工具承担越来越多的常规初级任务，公司开始优先考虑能够提供高杠杆技术产出的职位。 ## Anthropic 的人才保卫战：80% 留存率背后的秘密 在 AI 人才争夺战中，有一家公司的表现让我印象深刻：Anthropic。 当整个科技行业都在为人才流失而头疼时，Anthropic 却以 80% 的员工保留率傲视群雄。 这个数字在一个以高流动率著称的行业中显得格外突出。 要知道，在至少雇佣两年的员工中，80% 的人在第二年结束时仍然留在公司，这在科技行业几乎是奇迹般的表现。 为了更好地理解这个数字的意义，我对比了其他 AI 实验室的数据。DeepMind 紧随其后，保留率为 78%，这也相当不错。 但让我意外的是，OpenAI 的保留率只有 67%，虽然这个数字与大型 FAANG 公司如 Meta（64%）相当，但在 AI 实验室中却显得相对较低。考虑到 OpenAI 在公众心目中的知名度和影响力，这个结果确实出人意料。  我深入分析了 Anthropic 成功的原因，发现他们的优势不仅仅在于保留人才，更在于吸引人才的精准策略。 数据显示，工程师从 OpenAI 跳槽到 Anthropic 的可能性是反向流动的 8 倍。从 DeepMind 流向 Anthropic 的比例更是达到了近 11:1。 虽然这部分原因是 Anthropic 作为热门新创公司的吸引力，以及 DeepMind 更大、更资深的团队天然存在人员流动，但这种流动规模的差异仍然令人震惊。 让我更感兴趣的是 Anthropic 的文化优势。 与大型科技公司依赖高薪和品牌吸引力不同，Anthropic 的优势在于其独特的文化，这种文化拥抱非传统思维者，并给予员工真正的自主权来产生影响。 员工反馈显示，Anthropic 提供灵活的工作选择，没有头衔政治或强制管理轨道，只有清晰的职业发展路径。员工们说 Anthropic 拥抱智力讨论和研究者自主权，这使其成为在其他地方受到官僚主义束缚的 AI 人才的磁石。  我还注意到一个有趣的现象：Claude 正迅速成为开发者非正式衡量标准中的宠儿，这种产品亲和力可能会影响职业决策。 工程师往往倾向于选择他们钦佩和使用的产品的公司，这种感知到的产品共鸣可能给 Anthropic 在招聘方面带来了优势。当你的产品被开发者社区广泛认可和使用时，吸引这些开发者加入你的团队就变得更加容易。 Anthropic 的成功不仅限于从竞争对手那里挖人。 大型科技公司也成为了主要的人才输送地，Google、Meta、Microsoft、Amazon 和 Stripe 都是 AI 实验室的主要人才库，而 Anthropic 在从这些公司挖掘高级研究员和工程师方面特别成功。 这种人才流动模式反映了整个行业的一个重要趋势：最优秀的 AI 人才正在向那些能够提供更多自主权、更清晰愿景和更好工作环境的公司聚集。  ## 科技地理版图的重新洗牌 在分析科技人才的地理分布变化时，我发现了一些出人意料的趋势。 虽然旧金山和纽约仍然是无可争议的科技中心，但新的力量格局正在形成，一些传统的科技热点地区正在失去光彩，而另一些城市则在迅速崛起。 这种地理重组不仅仅是简单的人员流动，而是反映了科技行业对工作生活平衡、成本效益和发展机会的重新思考。 让我印象最深刻的是德克萨斯州科技中心地位的下滑。 奥斯汀曾经是疫情后科技增长的领导者，但在 2024 年，风险投资支持的初创公司员工数量下降了 6%。 休斯顿的下降幅度更大，达到 10.9%。这种变化的背后有多重原因：基础设施滞后、文化不匹配、房价波动，以及重新强调混合返回办公室政策，这些都促使初创公司员工选择住在更靠近传统科技中心的地方。 我特别关注了这种变化对德州科技生态系统的影响。 奥斯汀曾经被誉为”硅山”，吸引了大量科技公司和人才，享受着较低的生活成本、友好的商业环境和独特的文化氛围。但现在看来，这些优势正在被新的现实所冲击。当公司开始要求员工回到办公室，即使是混合模式，地理位置的重要性就重新凸显出来。 住在奥斯汀的员工发现，如果他们的公司总部在旧金山或西雅图，通勤成本和时间成为了新的挑战。 与德州的降温形成鲜明对比的是，迈阿密和圣地亚哥等城市正在快速崛起。 这两个城市正在吸引科技人才，不是靠巨额预算，而是靠阳光、生活方式和较低的生活成本。 迈阿密的税收优惠和生活质量的结合推动了 AI 职位 12% 的增长。 圣地亚哥的大型科技公司职位增长了 7%，尽管该地区的初创公司在 2024 年失去了 3.5% 的劳动力，这表明人才正在向上流动。 有趣的是，2024 年圣地亚哥县的初创公司筹集了 57 亿美元的风险投资，标志着该地区历史上表现最好的年份之一。 PS：作为在SD待了几年的人现身说法，确实环境和安全性都很不错，特别是北边的几个City。 我注意到，尽管存在各种地理变化，旧金山和纽约的主导地位依然稳固。 超过 65% 的 AI 工程师仍然聚集在这两个都市区。 尽管房价上涨、薪资优势缩小以及远程工作的灵活性，旧金山和纽约继续吸引更多科技人才。 这种现象让我思考：即使在远程工作时代，地理集中效应仍然非常强大。 创新集群、网络效应和职业发展机会的集中，使得这些传统科技中心保持了强大的吸引力。  这种地理重组背后还反映了一个更深层的趋势：从”存在”向”邻近”的转变。 媒体关于返回办公室的叙述被夸大了，公司正在重新思考什么才真正重要。 新模式是邻近胜过存在。 对许多科技公司来说，这不是每周五天打卡上班的问题，而是要足够近，能够进行混合工作安排和核心日程。 结果是：随着雇主在灵活性和面对面时间之间寻求新的平衡，州内招聘激增。这种趋势可能会继续塑造科技人才的地理分布，创造出新的区域科技中心，同时巩固现有的强势地区。 ## 2024 年的预测命中率与 2025 年的大胆预判 回顾 SignalFire 去年的预测，我发现他们在一些关键趋势的判断上相当准确，这让我对他们 2025 年的预测更加关注。 去年，他们准确预测了分数制工作模式的持续发展、网络安全人才需求的持续增长，以及远程工作的演进而非消失。这些预测的准确性让我对他们对未来趋势的判断更有信心。 我特别感兴趣的是他们对分数制工作的预测实现。 CMO、CFO 和 CTO 等高管职位越来越多地以顾问形式工作，这种趋势在 2024 年确实得到了验证。 这种模式在更强劲的市场中是否会持续还有待观察，但目前这种模式似乎对公司和高管都有效。 我认为这反映了企业对灵活性的新需求，以及高级人才对工作方式多样化的追求。 在网络安全领域，他们的预测也得到了印证。 随着 AI 驱动威胁的增加，网络安全人才的需求确实继续增长。 薪酬水平上升，职位更难填补，招聘紧迫性比以往任何时候都高。 这种趋势反映了企业对安全挑战认识的加深，以及对专业安全人才价值的重新评估。  对于远程工作，他们的预测同样准确。 返回办公室的辩论仍在继续，但现实更加微妙。公司越来越多地采用混合模式，而人才继续要求灵活性。 我们要到下一个经济周期重置供需平衡时，才能知道长期平衡点。 这种演进而非革命的趋势，体现了企业和员工在新工作模式上的逐步适应和妥协。 对于 2025 年，SignalFire 提出了三个我认为非常有见地的预测。 第一个是通才工程师的崛起。专家赢得了上一个十年，通才可能赢得下一个十年。随着 Copilot、Replit 和 Cursor 等工具的成熟，工程师不再需要深度机器学习专业知识就能构建 AI 应用。公司将优先考虑灵活、协作的通才工程师，他们能够快速行动并与强大的工具有效协作，不需要博士学位。 第二个预测是 2025 年将是股权顾问的年份。随着精简的初创公司对初级和 C 级职位的招聘都持谨慎态度，创始人将利用经验丰富的专家作为股权顾问。 Carta 的数据显示，这些职位比以前更实惠，为初创公司提供了一种低成本的方式来获得经验和指导，而不会增加他们的烧钱率。 我认为这种趋势反映了初创公司对成本控制的重视，以及对经验价值的认可。  第三个预测是新工作岗位的出现，而不仅仅是消失的岗位。 虽然头条新闻警告 AI 导致的工作岗位流失，但 SignalFire 看到了另一种转变：新角色的出现。预计会出现 AI 治理负责人、AI 伦理和隐私专家、代理式 AI 工程师和非人类安全运营专家等职位。这需要时间来扩展，但这些是新毕业生应该关注的一些角色。 我对这个预测特别感兴趣，因为它提供了一个更乐观的视角，表明技术进步虽然会取代一些工作，但也会创造新的机会。 我认为这些预测反映了对技术发展和人力市场动态的深刻理解。 通才工程师的崛起体现了 AI 工具降低技术门槛的趋势，股权顾问模式反映了经济环境下的务实选择，而新工作岗位的出现则说明了创新总是会创造新的需求和机会。 对于那些正在规划职业发展的人来说，这些预测提供了有价值的方向指引。 ## 我对科技人才未来的深度思考 在分析完这份详尽的报告后，我对科技行业人才格局的未来有了一些深度思考。 我认为我们正处在一个关键的转折点，这个转折点不仅会重塑个人的职业轨迹，也会重新定义整个行业的发展方向。 过去一年的数据清楚地表明，技术本身并不能构建未来，人才才是关键。Anthropic 的人才留存优势和科技中心的重塑都证明了真正的优势在于如何招聘、培养和留住优秀人才。 对于新毕业生来说，我认为现实是残酷的，但也充满机会。 传统的”培训轮”已经消失，可用的入门级职位更少，未来的道路将依赖于训练营、开源项目、自由职业和创意项目。 仅仅掌握最新的 AI 工具是不够的，更重要的是学会修复它们的缺陷。 调试混乱的机器生成代码可能会成为下一代开发者的超能力。这种转变要求新毕业生更加主动、更有创造力，也更有韧性。 我特别关注的是这种变化对教育体系的影响。 传统的计算机科学教育模式可能需要根本性的调整。如果企业不再愿意投资培训新人，那么教育机构就需要承担更多责任，确保毕业生具备立即可用的技能。 这可能意味着更多的实践项目、行业合作和技能导向的课程设计。同时，我也看到了新的学习模式的兴起，比如在线训练营、开源贡献和项目驱动的学习方法。 对于雇主来说，我认为短期内减少初级招聘的策略可能会带来长期风险。AI 可能减少了对初级员工的短期需求，但完全跳过他们可能会破坏长期的人才管道。 行业的未来依赖于为下一代提供与不断发展的技术环境相匹配的技能。那些能够找到平衡点的公司，既利用 AI 提高效率，又投资于人才培养，将在未来获得竞争优势。 我对 AI 对就业市场的长期影响持相对乐观的态度。 虽然某些工作会被自动化取代，但历史告诉我们，技术进步通常会创造新的就业机会。 SignalFire 预测的新角色类型，如 AI 治理负责人和代理式 AI 工程师，只是开始。我相信未来会出现更多我们现在还无法想象的新职位。 关键是要保持学习能力和适应性，而不是坚持过时的技能和思维模式。  从地理角度看，我认为科技人才分布的变化反映了一种更健康的生态系统演进。 虽然硅谷和纽约仍将保持主导地位，但更多样化的科技中心将为不同背景和偏好的人才提供更多选择。 这种分散化可能会降低生活成本，提高创新的包容性，并创造出具有不同特色的科技社区。 我特别感兴趣的是 Anthropic 等公司在人才保留方面的成功经验。 在一个人才高度流动的行业中，能够保持 80% 的留存率说明了企业文化和价值观的重要性。 这提醒我们，在技术快速发展的时代，人文关怀和企业文化可能比薪资和福利更重要。 那些能够创造包容、自主和有意义工作环境的公司将在人才竞争中占据优势。 从整个行业发展角度来看，我认为当前的调整期是健康和必要的。 疫情期间的过度招聘和资金泛滥确实创造了一些不可持续的模式。 现在的收缩和重组，虽然对个人来说可能是痛苦的，但对行业的长期健康发展是有益的。 它迫使公司和个人都要更加审慎地思考价值创造和技能发展，这将促进更高质量的创新和更可持续的增长。 展望未来，我相信科技行业将继续是经济增长和社会进步的重要引擎。 但这个行业需要学会在技术进步和人才发展之间找到平衡，在效率提升和社会责任之间找到平衡，在全球竞争和本土发展之间找到平衡。 那些能够在这些复杂平衡中找到自己位置的个人和企业，将是这个新时代的赢家。科技的未来不仅仅取决于我们开发出什么样的技术，更取决于我们如何培养和运用人才去引导这些技术为人类服务。 本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在快节奏的现代生活中，如何高效地管理时间、记录日常行程并进行深度复盘，成为了许多人追求的目标。本文将介绍如何利用DeepSeek的AI技术和飞书多维表格，快速搭建一个属于自己的人生行程系统。</p> </blockquote>  在日常生活中，我们通常会给自己制定一些计划，如每天读1小时书、每天运动1小时等等，但计划往往赶不上变化，为了看看自己的计划达成情况，我之前是通过表格进行打钩，如下图，但实践下来，还是觉得不够方便，数据不够直观  除此之外，我记录的一个目的是想知道自己每天除了上班，其他时间都在干些什么，用打卡的方式实在是有些局限，毕竟除了计划事项之外还会有其他突发事件也是值得记录的。 前几天刚好看到用AI去搭建一套人生管理系统，认真一看，好像还挺符合我的需求的，只需要我每天通过链接填写一个表单简单记录一下 ，表单如下：  表单填写完成后，AI就可以自动帮我把事项进行分类，打好标签。 除此之外，借助飞书的多维表格，我还可以知道自己每天花费最多的是哪些事项，每个月的汇总数据全部都给我用图标方式搞好了，这简直是太方便了  画面视图的功能像一张一张的卡片，还有照片封面，看起来更加直观，就可以清晰的看到每一件事情 如果想要知道自己的数据分布情况，我们还可以去统计一下，通过数据更好的规范自己的人生  这篇文章，将教你如何搭建自己的人生系统，更好的记录自己的人生，步骤如下 ## 一、创建多维表格 1、 进入飞书文档 链接：https://r17umlz4ry.feishu.cn/drive/home/ 2、  新建多维表格  ## 二、设置表格字段 在这一步，根据你的需求，设置对应的字段，以我自己为例，我的需求是记录我的日常行程，并对行程进行智能分类和总结，因此，我总共设置了6列，分别是 - 行程：即日常行程大标题，如写公众号 - 日期：行程对于的日期，可以不用自己填写，由多维表格自动记录填写的时间 - 分类：由deepseek自动分类 - 描述：描述该行程的具体内容 - 总结：由deepseek对你描述的行程内容进行总结概括 - 附件：该行程对应的图片文件等，由我自己上传 下面，我将对每一列的设置进行详细的介绍 首先，在对每一列字段进行设置时，通用的一个步骤是修改字段/列，操作如下  ### 1. 【行程】设置 对于这一列，你只需要设置好名称和文本类型即可  ### 2. 【日期】设置 对这一列，除了设置名称和字段类型之外，还需要选择对应的日期格式，可根据个人需要选择，我自己使用的是包含具体时间的格式， 另外，需要注意的是，记得勾选“新纪录自动填写创建时间”， 这样的话，才能做到由表格自动填写当前日期，不用我们手动填写  ### 3. 【分类】设置  （1）标题：自己填写一个字段名称就可以了 （2）字段类型：选择字段类型为“分类”，同时点击“探索字段捷径”，选择分类 （3）分类：点击“添加类别”，在这里设置你自己总结的分类，比如我的分类有：学习、娱乐、运动、随记，于是便设置了这4个分类 （4）配置：这一步主要设置的是你希望AI根据哪一个字段进行分类，并且分类的一句是什么 - 选择字段：我这里选择的是“行程”这个字段，因为我希望AI根据我这个字段的内容进行智能分类 - 输入参考示例、自定义分类要求：这一步主要告诉AI分类的依据，我设置的结果如下： 输入参考示例 - 将含有“写” “学” “读” “学习”归集于学习类 - 将“玩” “去…”归集于娱乐 - 将“运动” “健身” “打球”等归集于运动 - 自定义分类要求 - 优先根据 “行程” 字段识别，当无法识别类别时，优先归到随记这一类。 （5）最后，记得勾选自动更新，这样的话，每次你输入行程后，AI就会自动根据我们设定的规则进行自动分类 ### 4. 【描述】设置 你只需要设置好名称和文本类型即可  ### 5. 【总结】设置 因为【描述】这个字段是由我自己填写的，内容比较多，看起来比较麻烦，所以让AI帮我总结一下  （1）填写标题 （2）设置文本类型，字段捷径选择“总结” （3）配置：选择需要总结的字段并自定义总结要求，我这里没什么要求，所以就由ai自动去写就可以了，你也可以写要求，比如“20字以内”等 （4）自动更新：记得勾选自动更新，这样的话，每次你输入描述后，AI就会自动进行总结 ### 6. 【附件】设置 这一步也没什么好说的，就是方便你上传图片文件而已  ## 三、构建表单 使用这个系统的一个核心是每次记录时，不用专门去打开表格进行记录，每次打开表格真的很烦躁，而且坚持不了2天就放弃了，而飞书多维表格的表单输入形式就挺好用的，步骤如下 1. 点击上方的“+”号新建表单视图  2. 表单视图创建完成后，根据需要进行表单字段的设置，哪些选填哪些必填，如果是AI生成的，我们可以设置成选填或者删除对应的字段，最终，我的表单设置如下： 行程和描述必填，附件选填，而日期、分类、总结这3个字段由于是AI自动更新的，所以我的表单不展示这些字段， 当然了，你想要自己填写也是可以的，如果你设置了这3个字段，那么AI就不会帮你自动生成  3. 开启分享 表单设置完成后，即可开启进行分享，这样的话，你可以直接将二维码或链接保存在微信，每天在微信打开进行表单填写即可轻松记录了 当然为了追求极致的速度，你可以直接将表单界面放在微信浮窗，填写只要轻轻一滑，就能快速填写啦  ## 四、构建仪表盘 有了表格数据之后，为了定期进行复盘，统计自己的时间都花到哪里去了，我们可以通过表盘清晰的进行查看，步骤很简单：只需要点击仪表盘，选择对应的图表即可，逼格瞬间就上来了  其实多维表格的功能远不止这些，甚至可以搭建工作流，效果杠杠的，以上就是用AI数字化统计行程，搭建人生系统的全流程操作，希望对你有所启发 本文由人人都是产品经理作者【诺儿笔记本】，微信公众号：【诺儿笔记本】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在AI行业的激烈竞争中，硅谷的独角兽们纷纷开启了补贴大战。谷歌、Perplexity、Cursor等公司通过免费提供服务或大幅折扣吸引用户，看似慷慨的背后隐藏着复杂的商业算计。本文深入剖析了这场补贴混战背后的逻辑，揭示了ARR（年度经常性收入）的虚胖现象、生态绞杀策略以及AI创业公司面临的增长困境，探讨了这种模式的可持续性及其对行业的长远影响。</p> </blockquote>  前几天，国外AI公司突然开始“疯狂补贴”。 谷歌给美国学生免费提供15个月的Gemini Advanced，价值约300美元；消息传到国内后，不少朋友问我怎么搞到国外邮箱，这事儿，让我觉得挺不可思议。 还没等我反应过来，Perplexity前两天也搞了个活动，用兑换码换会员；Cursor也加入了战局，给全球在校学生提供免费的Pro会员服务。 这些看似“慷慨”的行为，真在做公益吗？背后有什么商业算计？在我看来，是一场精心设计的增长游戏。 ## 01 The Information报道，Perplexity 2024年的营收为6800万美元，但折扣和促销活动消耗了近一半的订阅销售收入，导致净收入大幅缩水。 这看起来像一笔亏本买卖，但他不是为了赚钱，而是在讲故事。 讲什么故事？ ARR（Annual Recurring Revenue）年度经常性收入。它是SaaS公司最核心的估值指标，也是AI创业公司在融资时最重要的“数字武器”，因为投资人喜欢用ARR乘以一个倍数来给公司估值。 比如一家AI公司的ARR是1亿美元，行业平均倍数是20倍，那它的估值就能做到20亿美元。哪怕它实际亏损严重，只要ARR在增长，故事就还能继续讲下去。 所以，对Perplexity来说，补贴成了最直接的ARR放大器；你送一年会员，用户看起来是付费了，系统自动记成12个月的ARR。 但其实这家公司一分钱没赚，只是做了一次财务包装。 对投资人来说，只要账面好看，短期内的故事就有说服力，这也解释了为什么Perplexity的估值能在一年内从5亿涨到140亿美元。 不是它日活暴涨，也不是因为它技术突飞猛进，是它用补贴换来了更多“付费用户”，进而拉高了ARR。 但这种模式有个致命缺陷：一旦停止补贴，增长就会断崖式下跌。这就形成了一个死循环： 不补贴导致用户流失、ARR下滑、下一轮融资困难、估值崩盘。所以，这家AI公司不断加码补贴，甚至开始打价格战。 那OpenAI呢？它也需要估值吗？不。在我看来，它在抢时间、抢下一轮融资的时间、抢估值还能维持的时间、抢在市场意识到它们“虚胖”的时间。 什么是虚胖？ 简单说，用短期补贴撑起来的ARR，是看似强壮、实则脆弱的增长假象。说到底，这是一场关于生存的焦虑。 当整个国外AI企业都陷入“增长即正义”的叙事中，谁都不敢停下脚步。哪怕前方悬崖，也得先跳下去再说。 这就是AI独角兽们的现实困境：不是不想盈利，而是不敢盈利。 一旦开始追求真实利润，就意味着要砍掉大量低效补贴，也就意味着ARR下降、估值承压、资本信心动摇。 所以，现在你知道，为什么它们要疯狂发兑换码、送年费会员了吧？不是福利，是一种财务操作，一种资本博弈，大家都陷入了囚徒困境中。 ## 02 你有没有想过这个问题：为什么像OpenAI、谷歌这样根本不差钱的大厂，也加入了这场疯狂的补贴战？它们图什么？ 在我看来，答案很明确：不是为了增长，为了控制。 控制谁？控制未来的用户习惯，控制高价值训练数据的来源，控制创业公司的生存空间。换句话说，这可能是一场精心设计的“生态绞杀”。 不信你看谷歌的打法。 Gemini Advanced学生计划不仅免费15个月，还附带2TB云存储、NotebookLM等一系列工具。你用得越多，就越离不开谷歌全家桶——搜索、文档、邮箱、日历、云盘……最后哪儿都去不了。 这跟苹果做法一样：AirDrop、iCloud、Apple Music……先给你一点甜头，慢慢把你绑死在系统里。 所以，看似是教育投入，实则是在下一盘大棋。这里面有三个关键动作： 第一，锁定未来知识工作者。学生是未来的程序员、设计师、研究员、产品经理…… 他们现在用Gemini写论文、做实验、查资料，将来就很可能继续用它做决策、写代码、搞研究。一旦形成依赖，迁移成本极高。 第二，收割高质量训练数据。学生群体的问题更复杂、场景有很多，这对提升模型推理能力至关重要。与其让这些数据流向创业公司，不如自己先“养熟”用户，顺便收集他们的交互行为。 第三，挤压Perplexity们的生存空间。当学生习惯了Gemini的搜索方式、文档整合能力和跨平台联动体验，还有多少人会愿意付费去试用一个功能相似但生态割裂的产品？ 再来看OpenAI。它推出的Team版会员首月仅需1美元，最多支持五人团队使用。这不是打价格战，而是在提前卡位企业市场。 它的算盘很清楚： 用极低门槛让初创公司或小团队先用起来；等他们把工作流程嵌入GPT接口、Chatbot、API后，再逐步提价；到时候想换系统？代价太大，只能认栽。 这才是真正的“阳谋”：用补贴培养用户依赖，用依赖构建生态壁垒，用生态封锁创业公司的上升通道。 最主要是，这种补贴是可持续的。 谷歌有云服务利润反哺，微软能为OpenAI输血，它们不是在“烧钱”，而是在“种树”，今天埋下种子，明天就能收获果实。 相比之下，Perplexity在2025年5月的搜索查询量达到了7.8亿次，环比增长超过20%；按31天计算，Perplexity的日均查询量约为2516万次。 ChatGPT的周活跃用户数达到1亿，如果按平均每个用户每天进行多次查询计算，其日查询量确实可能远高于Perplexity。 Perplexity没有底层模型，也没有生态支撑，只能靠短期促销维持数字繁荣。 所以，这是现实：拔地而起的创业公司（如Perplexity），试图从巨头的围剿中找到一条生路，但很难。 ## 03 Perplexity曾对外承诺：我们永远不会做广告。 但从去年开始，它就在跃跃欲试；从“干净搜索”的理想主义，到向现实低头的商业化妥协，Perplexity的这一步，暴露AI创业公司一个根本性难题：用户增长不等于护城河。 甚至可以说，当用户不是因为产品不可替代而来，而是因为“羊毛”而来，那他们带来的就不是价值，而是风险。 虽然现在它送会员吸引很多人，但这些用户真的会留下来吗？它们真的愿意为产品本身买单吗？答案不确定的。 做过互联网产品的人应该都知道，一旦停止补贴， 用户流失率就会掉飙升； 那为了在没有飙升疯狂掉落之前，Perplexity只能引入广告、降低体验、牺牲初心。 这就像一家餐厅为了招揽顾客打折半年，结果发现没人真喜欢它的菜。 还有一点，“薅羊毛”用户还可能污染训练数据。一些人用兑换码白嫖后，频繁进行低质量查询、滥用API接口、甚至故意制造噪声数据，这对模型优化毫无帮助，反而增加了运营成本。 在我看来，Cursor也面临同样的问题。 这家主打“AI编程助手”的公司，也在通过免费Pro会员争夺全球在校学生，它的目的是提前卡位开发者市场，但也同样面临一个问题： 当GitHub Copilot也开始降价、开放功能时，Cursor拿什么跟人家拼？ 底层模型来自OpenAI、代码补全能力趋同、界面交互差异不大……最终竞争还是会滑向价格战。这就是工具型AI产品的知名弱点： 没有技术壁垒，也没有场景纵深，更没有生态绑定；做得好一点，别人就能抄得快一点；涨个价，用户立刻跑路，你说你是“生产力工具”，但用户只是把你当成“临时插件”。 这种背景下的用户增长，更像一场幻觉，它掩盖了产品真正的短板：没有差异化，就没有定价权；没有定价权，就没有生存空间。 所以问题来了：如果用户不是因为产品本身而来，那你到底是在积累资产，还是在制造负债？ 我觉得，对大多数AI创业公司来说，这个问题的答案会越来越清晰：没有护城河的增长，只是泡沫的另一种说法。 写到这， 我想到当年滴滴、快的打补贴战时，有人调侃的画面：全国人民都在打车，司机比乘客还多。 现在回头看，那时的高光时刻，更像洗牌前夜的狂欢，今天AI行业正在上演同样的剧本，问题是，这场战，什么时候结束？谁会笑到最后？ 我不知道，但能从历史脉络中， 找到异曲同工之处。 先看网约车，2014年滴滴和快的大战，烧钱换增长，最终以合并告终；用户习惯平台补贴，一旦停止，使用率大幅下降。于是平台开始涨价，服务缩水，司机抽成增加，这就是典型的“后补贴时代”。 再看外卖。 美团和饿了么也曾大打价格战，最终美团胜出，形成了区域性垄断；如今外卖费贵了，红包少了，但用户还是得点，因为没有更好的选择。 回到AI行业，这场补贴大战也终将迎来结局。只是这一次，结局可能更残酷。 有观点认为，未来五年内80%的AI初创公司可能会面临倒闭的风险；那谁会活下来？谁会成为“下一个滴滴”？可以从三个维度判断： 第一，是否拥有不可替代的垂直场景？ 比如：Midjourney在艺术生成领域建立了品牌认知和技术门槛，即便停止补贴，依然有一批忠实用户愿意为其创造力买单，这类公司最有可能独立存活，甚至成长为新一代“AI原生应用”的代表。 其二，是否背靠生态巨头？像微软投资的Cursor、谷歌支持的Gemini，它们的补贴是为了卡位用户、绑定生态，这类公司即使短期亏损，也能活得久一些。 如果一家初创公司，不能背靠生态，意味着路很艰难。 还有一点，如果一家AI公司依赖OpenAI或Anthropic的模型API，那就很难建立真正的竞争力；但如果它拥有自研模型、独特训练方法、或者专利技术，就更有谈判筹码，在并购中也可能获得更高估值。 所以，未来终局，很可能有三种走向： 并购潮，大公司收割技术和用户，构建工具矩阵；倒闭潮：缺乏差异化的小型AI公司逐渐退出市场；最后涨价，市场格局稳定后，会员费暴涨，用户成本回归正常水平。 就像当年网约车之后的涨价潮一样，AI补贴退潮后的现实只会更冷酷，现在看是福利期，未来可能真要高价买单了。 ## 04 国外的前车之鉴，也给中国市场一批AI公司起到了很好的警示作用。 我觉得，国内技术创新、和差异化打法，在主流叙事上，已经找到了生存之道。 DeepSeek，它没有选择跟风打价格战，也没有盲目追求ARR（年度经常性收入），是专注于垂直领域模，像医疗、法律这些高门槛、强专业性的行业，通过与产业端深度合作，构建起自己的技术壁垒和用户黏性。 问题是：其他AI公司，如何避开补贴陷阱，找到属于自己的“第三条路”呢？ 我觉得，第一，别再迷信ARR那一套估值逻辑。 很多创业公司还在盯着ARR（Annual Recurring Revenue）这个指标不放，觉得只要付费用户多，估值就能涨。 与其关注这种短期财务数据，不如看更真实、更可持续的指标：比如日活（DAU）、月活（MAU）、开发者调用量、API请求量……这些数据更能反映产品的真实价值。 然后，技术差异化，才是破局关键。 在国内AI圈，大模型遍地开花，各家都在推“全家桶”，看起来都差不多。但如果你仔细看，会发现每家其实都有自己的差异化路径。 百度的文心系列从基础模型到任务模型再到行业模型，形成了完整的三级体系；阿里玩的是“闭源+开源”双轨制、腾讯是实用主义路线，加上微信、QQ、游戏等庞大生态的支撑，它能快速落地具体业务。 华为则以算力为底座，昇腾芯片+盘古大模型组合，在金融、政务、制造等领域深度渗透，尤其擅长垂直场景定制。 这些企业告诉我们一个事实：技术可以通用，但落地必须垂直；模型可以相似，但生态必须独特。 所以，当大模型逐渐成为基础设施时，中小企业就不得不思考一个问题：我们还能靠什么活下去？ 答案可能是：绑定生态，借势发展新范式。 我觉得，与其单打独斗，不如寻找一个有资源、有平台、有生态的大哥，把自己嵌入进去，成为产业链中的关键一环。这不是依附，这是共生。 以上观点不是绝对现象，毕竟技术在进步，范式也在改变、对中小公司来说，多项目级理解、多模型处理、多AI Agent能力会不会是新壁垒呢？ 我还在持续观望，你怎么看？ 本文由人人都是产品经理作者【王智远】，微信公众号：【王智远】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

<blockquote><p>在新消费时代，体验式零售曾被视为品牌营销的“新宠”，通过打造独特的线下体验吸引消费者。然而，随着市场的发展和消费者需求的变化，这种模式似乎正在逐渐失去吸引力。本文将深入探讨体验式零售的现状与问题，分析其背后的消费者心理和市场趋势，揭示为何体验式零售需要“消停”一下，回归零售的本质。</p> </blockquote>  ## 01 上海静安某处，一家潮流品牌店门外，队伍已经排过了两个红绿灯。你几周前就在小红书上看到这个品牌活动预告和博主们的热议，决定来看看。  一个小时后，你终于跨过门槛，开始穿梭过几个被布置成迷宫一样的房间，活动流程简单到你不用动脑，更多的是一些视觉上纯粹的感官刺激（这样人群就不会花太长时间）。 站在一边的工作人员会试图卖给你一些东西，又或者是让你扫各种码换取一些贴纸和手袋。十分钟后你学着用博主们的构图拍了几张照片后匆匆离开。 以上大概就是绝大多数体验性零售的实质内容——一张张精修过的举着一些品牌道具或者标语的照片。**讽刺的是照片不是为了纪念一段回忆，照片本身就是目的。** ## 02 品牌个性化时代的下半场（大致可定义为自 2010年代消费品牌创业爆发后的若干年），我们已经被这些快闪活动（也称PIE，Popup-Instagram-Experience）所包围。每个新消费品牌的 CMO 都在强调他们所谓「病毒式营销」的成功。 原因也很简单。 **新品牌需要认知，需要在用户面前曝光，体验式营销有很好的宣传噱头。而且他们需要在线下拉拢高质量用户，那些在现场体验后更容易买高客单价产品的人。** 为了让他们走进门店，实体门店必须提供线上购物难以复制的体验： 门店 SKU 不用很多（SKU 原本也无法与网店比拟），只展示少数精选商品，或者一些门店专供的必买商品。在店内举办一些特色活动，再把导购员包装成造型师、搭配师、健身指导、营养师。 此外，商业地产中的极简主义和复古潮流也助推了这种新零售趋势。减少内置结构，添加一些不锈钢和亚克力板，让顾客穿过一条谜一样的动线，当中布置几个拍照区，并放置一些制造情绪的照明，配合一些 iPad 和屏幕，最好再放一些 House 音乐，大功告成。 **理论上讲，略微夸张的美术陈列和概念性的装置，的确很适合运用在那些刚创立不久，品牌概念还比较模糊，但又希望定位在高溢价的品牌。** ## 03 **从某些迹象来看，体验式零售是成功的，通过数字化提升运营效率、通过创意体验丰富销售场景。** 去年经济学人智库调查了256位零售品牌高管，其中 80％ 称他们提供店内特色体验活动，或计划在未来三年推出。品牌们这一变革也带动了百货公司的争相跟进，也从一定程度上帮助实体零售股保持着持续的竞争力（实体零售板块十年以上市场周期里实现了5%-10%左右的年复合收益率，长江证券）。  但同时，一些事实也正在悄然变化。相比国内新品牌似乎仍然在享受着体验式零售的红利，去年美国零售联合会针对实体购物的一项调查显示，**超过40%的顾客认为，店内过度的装饰和拿着平板电脑的员工对他们的购物体验「毫无影响」；相反，约有三分之二的受访者表示，他们喜欢到门店去取网上购买的商品，因为既可以在网上比价挑选，又能享受无缝的购物体验**。 有些品牌已经开始这么做，如 Farfetch 实体店会借助顾客数据和一些 App，让用户能够选择自己的品牌偏好、希望被接待的态度方式、常用尺码等。优衣库则可以在网上选购，一小时之内顾客就可以在门店试穿他们的衣服。 ## 04 回到基础，消费者为什么还在线下购物？ - **便利。**能够立即试用、购买，把产品带回家。电商已经足够便利，但线下的即时性和看得见摸得着的安全感仍然有它的吸引力。 - **产品测试。**通过试用和现场讲解确定产品是否合适（颜色、尺寸、材料、用途）。如耐克能让消费者在跑步机上试跑鞋；加拿大鹅能在零度以下的温度下试他们的外套。 - **娱乐。**消遣无聊时消费者会去线下购物，但满足情感诉求才能留住他们，包括老人与儿童。 - **社交。**与朋友结伴和互动。有调查说超过一半的购物行为是 2 人及以上进行的。 门店争先恐后要给顾客提供难忘的购物体验，成本也会上升。顾客只想买条牛仔裤，可越来越多的智能屏、派发优惠券的机器人和人脸识别技术，让这场「体验」最终转嫁在了产品售价上。 品牌们费尽心思地把消费者请到线下面对面，为什么不提供点有实际价值的服务：儿托、干洗、产品调校、讲解、洗狗、修补衣物、材料回收等——**这些不起眼的小事不用依赖 ARVR 技术和大屏幕也能做到。** ## 05 线上购物曾一度被认为会取代线下，但摩拳擦掌几年后，购物理念终究回归理性，线上线下在变化和协同之中形成了如同太极的两仪——线上之推广、拉新、促活、结算；线下之树立品牌形象、提供面对面体验、满足即时购物需求。无论是 Muilti-channel，又或是 Omni-channel，工具变多了总归是好事，不必过度迷恋品牌转型过程中「术」而忘记零售的「道」。 **<strong>顾客要的是价值不是价格，</strong>**见多识广的消费者越来越难满足，所以表面上是无数新消费崛起后带来的产品多元化，但那些产品生命周期很短，真正的好产品，生命周期很长，并且背后是由一个完整的体系支撑其的竞争力。 **消费是一场心理战。**我们需要花更多时间思考他们真正的痛点，并且时刻提醒自己市场在变化、用户也在改变。 正如 7-Eleven 铃木社长说的： <blockquote><p>我始终不是零售行业的专家，但我所遇到的零售行业问题，都是用常识来解决，这个常识就是追上用户的脚步。</p></blockquote> 参考资料： [1]《为什么他们离不开购物中心》，虎嗅 [2]《实体零售优化定价策略》，经济学人智库 [3]《Voice of Retail》，NRF（美国零售联合会） [4]《7-Eleven：零售的哲学》，铃木敏文 作者：Dan 公众号：大丹的巡山笔记 本文由 @大丹的巡山笔记 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>前段时间，一封阿里员工的万字离职信在网络上引发热议，让很多人开始思考职场中的吐槽与反思究竟有多大意义。本文的作者通过亲身经历，分享了自己三次写离职信的故事，深入剖析了离职信背后的各种复杂心态和职场困境，供大家参考。</p> </blockquote>  最近阿里一封万字离职长文引来不少关注，我这两天也刚好写了相关的文章：阿里员工万字离职信，马云回复：走好…甩锅的坏胚子、背锅的怂包，职场食物链顶端的两大真神！ 而后有粉丝问：怎么看待这种离职了发一长串离职信的行为… 我想了想，觉得有个大佬说的挺贴切： <blockquote><p>吐槽谁不会，咋解决最后估计又到了上纲上线的哲学与人性高度。 <br/>屁用没有。<br/>互联网行业吃了那么多的暴涨红利，现在只是放缓了，然后企业以及企业里的人还在沿着惯性，追求高增长、高收入、高情感价值，然后遇到点挑战，就内部掐架逼逼而已。<br/>看看那些苦逼很多年的行业，心态平和了，很多问题也就那么回事，反正绝大多数问题都是解决不了的。</p></blockquote> 然后，想想还是有点意犹未尽，这里依旧现身说法，说说发生在我身上的三次离职信吧。 ## 第一次，被当枪使 这已经是很多年前了，当时我在成都腾讯分部一个5人左右的小团队，里面除我之外都是工作5年以上的老员工，他们有的从深圳总部转回成都、有的从广州分部转回成都。 聪明的同学应该已经看出来了，这是一个养老的团队，并且因为团队小、业务增长放缓，整个团队死气沉沉，老员工对团队新人有一种天然的优越感在。 总而言之，这是我工作这些年感觉最为压抑的团队，并且过去一年就马上面临解散的局面了… 事实上解散是好事，只不过团队里面几个老油子就很不爽了，这打破他们想要长久养老的梦想了。 于是有个老油子就一直在各种吐槽，他主要拉仇恨对象就是小组Leader，并一再撺掇每个离职的人都发邮件去“告状”。 现在看来，这些老油子心思是很重的，我那时也有些年轻气盛被当枪使了，果然离职时候发了个邮件… 但我当时是留了一些心眼的，邮件主体内容与阿里那个离职信类似，大概就是我们团队没抓住机会有些可惜，没有针对任何人。 只不过，那些老油子离职时候是没有发邮件的… 那么这里的离职信，他的动机应该是什么呢？其实没什么意义，因为我当时太年轻了… 首先，这封离职信更多是被撺掇的结果；其次，我当时视野很窄，根本看不清很多复杂的结构，所以内容表达得较多的是遗憾。 总结下来四个字：无病呻吟，一封毫无意义的离职信吧。 ## 第二次，被跨级上报 第二次离职信事件来源于我下属的下属，这封信被直接发给了CEO，原文太长，我将核心点提炼出来（原文结尾大家看图）： 抛开客套，其核心指控是：团队领导者缺失，导致IT从“决策支撑者”沦为“执行不到位”的工具人。 他列举的“罪状”中，最具代表性的是两点：技术重构半途而废：他痛心疾首地指出，一个本可解决未来几年IT成本和质量问题的技术重构项目，做了一半就烂尾，导致系统更复杂、对上没结果，纯属浪费。外包问题草率处理：他批评引入人力外包时，只解决了“登录”问题，对如何控制质量、管理效率、保障安全、跨部门协同等核心风险视而不见，最终很可能沦为无效投入。 作为被点名的Leader，看到这种信息不全又跨级上报的“控诉”，内心是极度烦躁的，连愤怒都谈不上，就觉得蠢得很烦。 他看到的“症状”或许存在，但他完全搞错了“病因”，也忽略了背后的系统性困境。于是我还不得不回一篇文章，大概内容如下： ### 1. 资源视角 我比谁都清楚全局系统是什么情况！但问题在于：**业务重心已经偏移，之前的业务要废弃也说不准，你去重构他干嘛？ 加上行业寒冬、预算紧缩资源，资源就是生死线。花1000万搞重构？这怕不是疯了！ 他指责的“半途而废”，在我眼里是毫无投入必要。 ### 2. 外包问题 引入外包本身就是迫不得已的“次优解”，是为了快速填补人力缺口、应对业务压力的急救针。 他纠结的“质量、安全、协同”问题，是谁都看得到的问题。 但在资源、时间、人力的多重挤压下，很多时候只能“先解决有没有，再解决好不好的”。其中的苦楚和权衡，不足为外人道也。 ### 3. 根因 他描述的种种乱象（形式主义、做事做一半）确实是现状，但这绝非简单的“Leader无能”。 根因是：【增长放缓】导致的内卷和矛盾激化。 当增量蛋糕消失，团队只能陷入存量厮杀。公司层面推的微创新、OKR、复盘，都是在试图寻找新突破口或维持凝聚力，但效果注定参差不齐，甚至流于形式（如他吐槽的“签到走人”）。 Leader的困境在于：在资源天花板下，如何分配那点“残羹冷炙”？ 是保短期业务（执行）？还是赌长期技术（重构）？是咬牙自建团队（高成本）？还是冒险引入外包（高风险）？ 每个选择背后都是割肉般的权衡。他站在运维的视角只看到了“没做好”，却看不到全局棋盘上的“无子可落”。 以上是几年前的回复，我相信他当时也未必全懂，行业寒冬下的“降本增效”，裹挟着所有人。 我们这些夹在中间的Leader和执行层，都是被这股寒流冲击的个体。他那封充满理想主义色彩的离职信，更像是对一个“黄金时代”的哀悼，而非对当下残酷现实的清醒认知。 ### 第三次，心态崩了 第三次又是区区在下写的，其背景是发生在我因长时间加班并且项目目标不达预期的情况下被上下交逼后，一下心态崩了，冲动离职的结果… 这里离职信的内容就偏敏感不方便放出来了，其大概内容是： 第一，我足够努力了，现在搞这样我也没法； 第二，团队有这样那样的问题，长期的问题是什么，短期的问题是什么，您自己慢慢玩，爷就不奉陪了； 第三，我出于好心，再给你提点意见，至于你听不听就随意了，反正好言难劝想死的鬼… 哈哈，现在看起来，那封离职信写得好可笑啊… 我相信当时老板看到那个离职信，整个人都气炸了，而事实上可能他确实也气炸了，因为后续衍生了很多不必要的麻烦… 不同于第一次，当时虽然心态有点崩，但离职信算是我深思熟虑的结果，虽然有些情绪，但也说了一些真话，但你要问我动机是什么？ 我会告诉你为了公司好，但你信吗？ 如果认真的面对自己，我会告诉你，这里的动机有几点： 首先，因为是冲动离职，工作过程中多少有些委屈，平时当惯了舔狗和奴才，最后想来个爷不伺候了，其实是有点较劲的心态； 更进一步，其实对公司有感情，包括对项目、对同事特别对那份工资有感情，因为这次是裸辞… 最后，虽然有点不好意思，可能这里面还有点撒娇的情绪，大概就是你说点好话，你给我个台阶，我就不走了… 综上，如果将我这种“狗逼”情绪带入去看阿里同学那封离职邮件，就很有意思了： 第一，我在一个公司很多年了，属于那种很老的员工，我相信就算自己躺着干活都会更容易拿到成绩，毕竟周围都是熟悉的人事物； 第二，市场行情是真的不太好，而公司的待遇真的还可以； 第三，自己年龄确实也老大不小了； 如果这个时候，上面的“爸爸”看到我的离职信，他真的开始欣赏我呢，他给我从P8升成P9呢？那我还走个毛线？ 所以，所有的离职长文，总结下来或许多多少少会有点怀才不遇的感慨，其可能是更希望得到重用。 但你是不是真的怀才不遇，或者你在别人眼里是不是个老油子，这就不得而知了，毕竟在公司不喜欢我的大有人在… ## 结语 之前我在某公司组织了一次高管战略会议，其中本来有个模块是让各个高管、总监整理公司有什么问题，并且老板强调了下：越尖锐越好！ 我隐约觉得有些不妙，果不其然，后面的问题真的很尖锐，我拿到第一手材料都惊讶了，去除敏感内容大概是：公司今年到底做了个撒，有什么拿得出手的东西？历史上的收购是不是全失败了？如何看待高管频繁离职的问题；我们是不是在闭门造车，是不是坐在办公室就能把产品做出来？… 嘿，你让大家提问题，大家全部变成诸葛亮了，我清晰记得老板当时拿着清单深深的邹着眉头，默默的嘟囔了一句：艹，还真把自己当董事长了啊？ 随后，就让大家思考新的问题：自己/团队在公司战略中承担了什么定位和职责，如何助力公司战略实现；具体来说自己/团队已经做了哪些工作落实公司战略，在公司核心能力建设上做了哪些贡献，未来准备怎么做； 结果马上完犊子了：让大家提问题，大家都很牛逼；让大家提想法，总有人可以扯几句；一旦问大家做了什么，多数人都哑火了… 而在我自己创业一年后再看这些问题，我事实上觉得之前的老板们其实挺不容易的，因为成功太难了，所以社会机制对努力的人其实更多是在惩罚 举个例子来说，如果你是个安分守己的打工人，默默打着自己的工，拿着自己该拿的工资，这其实已经是最优解了；偶尔还可以期待个升职加薪，如果公司有什么不好的地方还可以吐槽几句，这其实没有任何风险。 而有想法的人就不好过了，似乎有使命一样，他们就一定要去解决个什么问题，他们就一定要去验证个什么理论，这就需要大量的心力、人力、财力的投入。 而当我创业后，我终于理解了，每一次战略投入甚至是项目投入，其实都是一种赌博，如图所示：  很多人总以为大公司做战略比小公司容易，他不用考虑资源问题，对此我只能说天真。 推荐大家去玩下QQ区的斗地主（很解压），级别不同价码也不同，但都有同样的问题：你可以连赢几把，直接起飞；你也可能连输2把，底裤输没！ 小公司一年成本才1千万，大公司一个广告就1亿，你以为他玩得起？其实打起水漂来他也疼！ 最终，我们从这个角度回到离职信本身，大家可以想想，当你在离职信中质问之前投资是不是都失败了、之前是不是找了一些伪高管进来搞破坏，这是不是一种事后诸葛亮和在人家伤口上撒盐呢？ 毕竟你只是口嗨一下，人家可是付出了真金白银的代价啊！ 如果真对公司有感情，还是需要问一句自己：我对公司的价值是什么，我已经做了什么贡献，也许我们会发现，我们可能真的可有可无，而这是我们离职的原因…. 最后，附件员工离职信：  我的反馈：  本文由人人都是产品经理作者【叶小钗】，微信公众号：【叶小钗】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

近日，**一款从未发布零售的RTX 3080 Ti Founders Edition 20GB工程样品，在eBay上以1999.99美元（约合人民币14363元）的高价拍卖成交。**这款RTX 3080 Ti 20GB工程样品原本仅用于开发用途，其包装盒上贴有醒目的“Not for sale, for development only（非卖品，仅用于产品研发）”绿色标签。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/c1d34594-0fd5-45e6-bf73-920a43ca0364.png) **最大的亮点是显存，搭载20GB的GDDR6X显存，相比2021年6月正式发布的12GB版本，显存容量增加了67%。** 20GB版本的显存位宽却从12GB版本的384bit降低到了320bit，带宽也从912GB/s降低到了760GB/s。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/379a0c48-91ed-40e5-914a-bb71f7d5797f.png) 关于这款显卡的起源，早在2020年12月，就有消息称技嘉的EEC列表中出现了RTX 3080 Ti 20GB型号。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/18b94963-ffa0-49af-b8aa-ffd04fa3872e.png) **2021年9月，一位俄罗斯博主透露，俄罗斯零售商正在销售技嘉的RTX 3080 Ti 20GB显卡，售价在2733至2837美元之间。** 当时，他还展示了一款技嘉Aorus GeForce RTX 3080 Ti Xtreme 20GB显卡，售价高达3067美元。 由于没有官方驱动程序支持，使用该显卡运行游戏或3D工作负载需要借助第三方驱动程序，这可能会导致性能不稳定。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/65b87769-599f-40df-bce0-dffc78205b3f.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507102.htm)

据媒体报道，扬州体育公园体育场迎来苏超焦点战，**当扬州队与泰州队的球员在绿茵场搏杀时，场边一个直径80公分、190公斤重的球体让人眼前一亮。**据悉，**这是扬州公安在赛事安保中部署了水陆两栖球形机器人，该款装备首次应用于省内大型活动安保实战。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/d08350e701ea4fce95c8272791080af6.png) 这款球形机器人搭载的L4级自主巡航系统赋予其智慧大脑，沿着预设路线在观众区闭环巡逻，精准如钟表齿轮般执行安保指令。 **球体表面360度环布的感知模块将看台通道尽收眼底，连座椅缝隙间的可疑物品都逃不过毫米级扫描。** 更令人惊叹的是，**这款球形机器人功能强大且全面，集安防宣传、声波驱散、强光照明、随行跟踪、辅助抓捕等多种战术功能于一身，堪称安保领域的“全能战士”。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/d7895ae5d4a64104a41aa7ee27f9c4d4.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507100.htm)

RTX 4090因为奇货可居、利润丰厚，一直是造假者的宠儿，有各种缺陷的、炼成矿渣的、核心与显存丢失/替换的，不一而足。近日，油管博主Fydn又遇到了一起疯狂的RTX 4090造假事件，有人买了四块，居然都不能点亮，于是寄给他检修。 拆开发现，**其中三块所谓RTX 4090，核心芯片都被被换成了GA102，也就是前代RTX 3090/3080系列用的。** 造假者利用GA102、AD102面积接近的特点，狸猫换太子，还用激光打掉了上面的标签，伪造成AD102。 这种情况，一般人是很难发现的。  至于另一块卡，核心确实是AD102，但也是经过一番修复后才正常点亮。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507098.htm)

根据Liquid Web最近的一项调查，显卡价格的持续飙升让许多玩家不得不重新考虑他们的升级计划。**在1000名受访玩家中，超过一半（57%）表示由于价格过高或抢购困难而无法购买显卡，43%的玩家因生活费用（如房租和账单）而推迟或取消了显卡升级计划。** 调查显示，NVIDIA仍然是大多数人的首选品牌，如果品牌表现相同，73%的玩家会选择它作为偏好的显卡。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/c5f91188-9936-443b-a299-a8f957a00ed6.png) 目前玩家对显卡的最大预算集中在500美元（约3591元人民币）左右，超过25%的玩家表示，这是他们愿意支付的最高价格，27%的玩家只愿意花费到699美元（约5021元人民币）。 显卡价格的不断上涨让许多玩家不得不转向二手市场，或者选择延迟升级，**45%的玩家表示，他们会选择购买二手或旧款显卡，而22%的玩家则依赖价格跟踪器等来寻找合适的时机。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/fb1efa9e-b97a-4a5f-a677-02f230c54a47.png) 即使是准备升级的玩家，39%计划等待1-2年，而另外37%表示只有当他们的当前显卡损坏时才会更换。 当被问及认为哪款显卡性价比最高时，**27%的玩家投票给了RTX 4070 Ti，一些人还对基于Ampere架构的RTX 3070感到满意，至于AMD最新的RX 9070 XT，只有13%的玩家选择。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/3426d072-7e33-4813-8993-133d730b2870.png) 与此同时，云游戏和AI技术的兴起正在改变玩家对显卡升级的需求。 调查显示，如果云游戏能够消除延迟问题，62%的玩家愿意完全转向云游戏，42%的玩家表示，如果AI技术或云服务能够满足他们的性能需求，他们将完全跳过未来的显卡升级。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507096.htm)

 在 Reddit 上看到个帖子很有共鸣，说现在的创业公司都在招 CTO，好像只要有了 CTO 什么产品问题就都解决了。原来全世界的创始人心态都一样。 CTO，当然是一家科技创业公司里是非常重要的角色，以我在资方的经验，我们希望技术合伙人能持有比较高的股权。 问题来了，CTO一般专注于技术框架和技术战略，但是在项目早期，初创公司真正需要的是能够构建和 MVP 落地的人。即便创始人不是技术背景，你如果不能掌握基本的产品技术，就没法lead团队，快速验证想法，更别说项目走到下一步了。 所以在找到 CTO 之前，任何一个创始人都必须比谁都清楚地知道，产品的哪些功能应该解决什哪些需求。 所以，对早期项目来说，你需要的是具有高度执行力的全栈开发人员，CTO 可能是这样的人，也可能不是。 **我们来看下 CTO 们的画像：** - 在成熟公司拿着高薪 - 作为独立黑客做自己的项目 - 在业余时间折腾一些感兴趣的技术 - 初创公司能提供给 CTO 的： - 关于未来期权的模糊承诺 - 没有归属感 - 为了不确定的结果而减薪 - 没有卵用的公司头衔 - 早期技术产品任务一团乱麻 很多创始人（非技术出身）期望用10%来换一个 CTO 来打造一个MVP模型，显然想法有点天真了，你大概率也只是吸引到一些相对平庸的人。 所以融资前，你需要一个 MVP。融资后，你需要一个开发经理。 如果你是创始人：需要重新考虑这个项目是否准备就绪： - 完善商业计划：明确技术在产品中的角色（是核心壁垒还是辅助工具？）； - 梳理资源：资金是否足够支撑技术开发周期？是否有备选技术方案？ - 自我学习：至少掌握基础技术逻辑，避免与技术团队沟通隔阂。 - 调整招募策略 - 吸引而非索取：通过行业活动、技术社区（如GitHub、极客论坛）主动接触技术人才，而非等待“救世主”； - 阶段性合作：可先以顾问或兼职形式引入技术人员，逐步建立信任； - 展示诚意：提供有竞争力的薪酬或股权，避免“用梦想代替工资”。 **反思团队基因** 若多次招募CTO失败，需思考：是否商业模式过度依赖技术？是否应转型为“非技术驱动型”公司？例如，通过外包+运营。 如果你是技术合伙人，建议你非常谨慎的评估这类项目项目： - 验证创始人执行力：过往经验、资源真实性、团队凝聚力； - 分析技术需求：是否具有挑战性？能否积累长期价值？ - 规避“接盘侠”陷阱：警惕创始人将失败归咎于“缺技术”的甩锅行为。 **明确自身诉求** - 短期利益（薪资、股权）与长期价值（成长空间、行业地位）的平衡； - 避免陷入“技术乌托邦”：商业成功需要技术与市场的协同，而非单方面技术完美。 人人都在找CTO，暴露了这个项目的根本问题——创始人没有真正理解技术对创业的意义。 就是说如果没有解决早期MVP和市场验证，即便拿到了资金，也很难吸引到真正的技术牛人。更何况现在融资难。 优秀 CTO 是来创造新东西，而不是来帮你承担企业责任的。 本文由人人都是产品经理作者@大丹的巡山笔记，原创投稿或授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

法拉第未来官宣，**全球乐坛传奇、史上最畅销女艺人玛丽亚·凯莉（Mariah Carey）将成为下一位FF 91 2.0 Futurist Alliance车主，并将很快为她交付新车**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/89ec69f5-8659-419f-99a4-9b54aacbf1fc.jpg) 同时其还提到，玛丽亚·凯莉（Mariah Carey）周六正式发布的全新单曲《Type Dangerous》的官方MV，FF 91及FFZERO1概念车将正式亮相。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/72b2fde1-b748-421d-96a0-5ec3e4add2a6.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/dc889df6-a64f-4960-a57c-5c54c36f4fa3.jpg) 法拉第未来称，**玛丽亚・凯莉的加入使FF名人车主阵容再添一位超级明星与文化标志人物。** “随着越来越多的明星、运动员与音乐界偶像成为FF车主，进一步印证了FF品牌影响力的持续提升，以及FF 91 2.0车型在极致产品力上的领先优势，这不仅是一台豪华AIEV，更是未来主义、前沿科技与AI创新的象征。” [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/8a457a1b-c6d2-4686-b599-c98b261c8f70.jpg) FF创始人、Co-CEO贾跃亭表示：“热烈祝贺玛丽亚·凯莉发布全新单曲及MV，并欢迎她成为FF 91 2.0的最新车主，FF 91 2.0代表了极智科技奢华，有玛丽亚·凯莉这样的标志性人物成为车主，将进一步巩固FF在全球智能电动车领域的领先地位。” 那么截至目前，法拉第未来一共交付了多少辆FF 91呢？目前并无确切数字，**但没有超过20辆（截止到今年1月12日是17辆），其中还包括贾跃亭本人以及多名法拉第未来的员工**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/71a4f248-6100-4001-a323-377b93adcf41.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/6096a0ab-ffa9-4d4b-89d6-a3028c15b546.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/9329c2e7-973e-4365-9d42-e822f8f16da2.jpg) [](//img1.mydrivers.com/img/20250616/299652d0-2c18-46f8-a23a-7c8cb252b988.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507090.htm)

6 月 13 日 OpenAI 对人工智能搜索引擎 ChatGPT Search 推出重大功能升级，本次升级主要是用来提高搜索质量的，让所有用户都可以获得更全面和更及时的回复，在测试中 OpenAI 称用户更喜欢这些改进。  **ChatGPT Search 搜索质量方面的改进包括：** - 更智能的响应，更聪明、能够更好理解用户提出的问题并提供更加全面的回答 - 处理较长的对话上下文，允许在更长的对话中提供更有针对性的回答 **改进的搜索能力和指令跟踪：** - 增强遵循指令的能力，特别是在较长的对话中可以大大减少重复的回应 - 能够针对复杂或困难的问题自动运行多次搜索从而提高质量更高的答案 - 支持上传图像进行网页搜索 **新版本也存在部分已知问题：** - 用户可能会注意到这种新的搜索体验可能需要更长时间才能生成回答 - 在某些情况下，简单的查询会意外出现思路链推理，这个问题即将进行修复 - ChatGPT 偶尔可能会犯错，所以请仔细检查回复内容 目前基于人工智能的搜索引擎发展非常快，作为应对措施Google搜索现在都在搜索结果顶部增加人工智能搜索概览，即直接生成相关回答而不是由用户自己点击链接查看内容，从用户角度来说这可以提高效率。 ChatGPT 搜索不会提供传统的查询列表，同样是直接生成回答并标注来源给用户，如果用户需要检查内容真实性则可以点击链接，避免某些情况下 AI 模型无中生有或出现其他错误行为。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507088.htm)

Codex 是 OpenAI 推出的人工智能编程代理，该代理可以帮助开发者编写代码并委派编程任务，而正在测试的新功能应该有助于开发者获得质量更高的代码。这项新功能是针对单个编程任务同时生成多个不同的响应，也就是开发者最终可以在不同的响应代码里选择最佳版本，而不是像以前那样当检查发现代码质量不佳时需要再次输入指令要求 Codex 生成新代码。 OpenAI 称 Codex 可以通过将开发者设置的任务分配给不同的代理来帮助开发者实现更多开发目标，通过这次更新则可以让生成的代码更接近于公司设定的期望。  **下面是此次完整的更新日志：** - 在容器设置期间下载 repo 时添加加载指示器以便开发者可以检查加载进度 - 现在开发者可以在 Codex 处理期间手动取消任务 - 本次更新已经修复导致安装过程中任务失败的问题 - 本次更新已经修复安装脚本更改 gitignored 文件的环境中运行后续操作的问题 - 本次更新已经改进编程代理理解和响应网络访问限制的方式 - 本次更新增加描述 Codex 正在做什么的文本的更新频率 - 对于专业用户、团队用户和商业用户，安装脚本的持续时间增加到 20 分钟 - 完善代码的差异：开发者现在可以按住 Option 键并点击代码差异标题来展开 / 折叠所有的代码差异 OpenAI Codex 使用名为 codex-1 的人工智能模型，该模型基于 OpenAI o3 模型进行定制，针对编程开发进行优化并提高准确性，开发者也可以使用 Codex 从 GitHub 提取代码库，可以编写新代码、提出拉取请求并在自己的沙盒中运行每个任务。 有兴趣的开发者可以下载并尝试 OpenAI Codex 加速编程开发过程：[https://chatgpt.com/codex](https://chatgpt.com/codex) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507086.htm)

目前微软正在尽可能吸引用户放弃使用 Windows 10 并升级到 Windows 11 系统，但因为部分 PC 无法满足硬件要求，因此微软更倾向于用户购买满足硬件要求的新 PC。 购买新电脑后数据怎么转移呢？为此微软已经更新 Windows Backup 应用带来传输功能，根据功能描述这可以帮助用户将系统数据传输到新电脑，以便用户可以立即使用新电脑。 包含 Windows Backup 新版本的测试更新 KB5061087 正在向 Windows 10 用户推送，当用户安装该更新后开始菜单顶部就会看到 Windows Backup 应用。 不过传输功能暂时还在测试，当尝试使用时会提示该功能处于内部测试阶段，估计当正式发布时用户就可以使用该应用在两台电脑之间传输系统设置以及部分应用等数据。  使用过程也比较简单，这类似于蓝牙配对过程，旧电脑会显示代码，用户将代码在新电脑的 Windows Backup 应用中输入即可启动迁移过程，不过现阶段无法实际测试所以还不清楚能迁移的数据。  Windows 10/11 迁移并不像 iPhone 那样可以整机备份被将所有数据都迁移到新设备，按之前我们了解的信息，Windows Backup 只能迁移有限的数据，例如系统设置和用户个人文件夹中的数据。 指望微软能够开发工具将整个系统的数据尤其是 Win32 软件和数据都迁移估计是不可能的事情，这也是我们一直认为 Windows Backup 相对来说比较鸡肋的原因，事后用户还是需要挨个安装自己常用的数据，至于软件数据则只能手动迁移，例如使用 U 盘进行拷贝等。 当然如果最终 Windows Backup 能够迁移 Win32 软件和数据那是最好不过了，这个只有等到该应用的迁移功能可以使用时再测试看看到底支持哪些数据。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1507084.htm)