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一家新茶饮品牌加盟商门店倒闭的背后。
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36氪1月27日，万科发布公告宣布了公司管理层核心岗位人事大调整，董事会主席郁亮、总裁祝九胜、董秘朱旭集体辞任。具体情况如下： 1、因工作调整原因，郁亮先生申请辞去公司董事会主席职务。郁亮先生辞去上述职务后，将继续担任公司董事，并担任执行副总裁职务。 2、因身体原因，祝九胜先生申请辞去公司董事、董事会投资与决策委员会委员、总裁、首席执行官、授权代表等职务。祝九胜先生辞职后不再担任公司任何职务。 3、因工作调整原因，朱旭女士申请辞去公司董事会秘书、公司秘书、授权代表等职务。朱旭女士辞去上述职务后，仍在公司工作，联系长租公寓事业部。 万科董事会选举辛杰为新任董事会主席，执行副总裁为郁亮、李锋、华翠、李刚，田钧接任董事会秘书。 同时，万科发布了2024年度业绩预告，预计归属于上市公司股东的亏损为约450亿元，扣除非经常性损益后的净利润预计亏损约410亿元，迎来史上最大年度亏损。 万科表示，报告期内，房地产开发业务结算利润主要对应2022年、2023年销售的项目及2024年消化的现房和准现房库存。这些项目大部分为2022年前获取的土地，地价获取成本较高，销售情况和毛利率均低于投资预期，导致报告期结算毛利总额大幅减少。公司对业绩亏损深表歉意，将全力以赴推动经营改善。 有业内人士认为，上述人事大调整是深圳市地铁集团开始接管万科的征兆。 万科新任董事会主席辛杰，亦是现任深圳市地铁集团有限公司董事长、党委书记，万科企业股份有限公司董事会主席、投资与决策委员会委员。 辛杰，1966年出生，曾在深圳市外贸集团、深圳市长城物业管理公司工作；1998年8月进入深圳市长盛实业发展有限公司，任副经理；2004年12月任深圳市长城投资控股股份有限公司副总经理；2009年10月-2017年9月，历任深圳市天健（集团）股份有限公司董事、总经理、党委副书记，董事长、党委书记；2017年9月进入深圳市地铁集团有限公司，任董事长、党委书记至今。深圳地铁集团入股万科成为大股东之后，2021年11月，辛杰成为万科董事会董事，2023年10月成为万科董事会副主席。 新任董事会秘书田钧，亦有深圳市地铁集团工作背景。田钧，1970年出生，历任中国平安保险(集团)股份有限公司财务分析师、集团投资管理委员会执行秘书、集团财务管理委员会执行秘书，平安资产管理、平安人寿、平安证券、平安基金、平安汇通投资、前海结算等公司高管等重要职位。2017年7月任职深业集团、深圳市地铁集团、鲲鹏资本专职外部董事。2023年5月至今，任深圳市国有免税集团专职外部董事。2024年6月至今，任深圳市投资控股有限公司、深圳市创新投资集团有限公司专职外部董事。 事发之后，万科前董事长、创始人王石在朋友圈转发了一条消息，并配文：“国家队出手相助!”  王石朋友圈消息 深圳卫视深视新闻的新闻中，引述了一位负责人的观点：万科虽然遇到流动性困难，但仍然拥有较多的优质资产，地铁集团作为大股东将发挥自身优势，支持新组建的经营管理团队统筹资源要素，动员各方力量，促进万科持续健康稳定发展。
FreeBuf网络安全行业门户本周聚焦AI驱动的威胁、医疗技术漏洞及法规更新，揭露Juniper路由器攻击、Mirai僵尸网络破纪录DDoS攻击等重大安全事件，警示企业加强防护。
人人都是产品经理 · 道总有理
<blockquote><p>春晚的流量转化效果近年来逐渐减弱，互联网大厂的赞助成本却不断攀升。本文将探讨互联网大厂在春晚经济中的野心，分析春晚流量的价值变化，以及互联网大厂如何通过创新互动形式和内容生态建设来应对流量与存量的挑战。</p> </blockquote>  1月份，小红书与B站前后宣布与《2025年春节联欢晚会》达成合作，前者成为今年春晚独家笔记分享平台，后者成为春晚同步直播平台，并提供独家弹幕互动服务。同时，在12月份，阿里巴巴也签订2025 乙巳蛇年《春节联欢晚会》独家电商互动平台合作项目。 从2015年，互联网大厂取代酒企、药企、家电企业轮番登上春晚舞台后，几乎每年春晚都有一家互联网企业的身影。2020年的快手、2021年的抖音、2022年的京东……仅阿里就与春晚合作了四次。 当然，中间也不是没有过缺席的尴尬。2023年，一度最爱撒钱搞气氛的互联网大厂几乎集体消失在春晚的名单上，直到去年春晚，京东与小红书才再度出现。坦白来说，如今的春晚流量大不如前，如“微信红包”那样的盛大场面怕是也很难再诞生。 但互联网似乎还在觊觎春晚的热度，谁也不甘心就此放下。 ## 一、“春晚”的流量是在贬值吗？ 不可否认的是，随着内容赛道的日渐充实，早就在内容上失去新意的春晚开始被这届观众所抛弃，数据显示，从2016年到2019年这四年之间，春晚的收视率还在30%以上，到2020年以后，曾经万人空巷的春晚收视率跌至20%出头。 这几年，互联网大厂多次与春晚合作，但其流量如昙花一现，真正的转化少之又少。典型的例子是百度，2019年百度在春节红包活动中一举收获上亿新增用户，百度APP的日活高达到2.4亿，同比增长67.3%。 可惜好景不长，除夕过后，百度好不容易凭春晚拉来的流量留存率还不到20%。无独有偶，快手在2020年春节DAU一度达到2.8亿，随后又跌至2.5亿；2021年，抖音成为春晚独家红包互动合作伙伴，日活在除夕当晚达到5.8亿，但很快DAU又回落到5亿左右。 往后几年的趋势更是可想而知，毕竟QuestMobile数据显示，截至2024年9月，中国移动互联网月度活跃用户达到12.44亿，同比增长只有1.7%。春晚这一IP的国民度再高，也无法破除“巧妇难为无米之炊”的魔咒。 然而，尽管春晚流量在现实层面的转化越来越低，赞助成本却节节攀升。据悉，1984年春晚正式开始征询广告时，康巴丝钟表只用3000只钟做了广告费。有媒体统计过，2005年，春晚的冠名费用是680万，到2010年是5000多万，到2018年之后，整场节目赞助高达10亿。 需要注意的是，这些数据虽未经过官方认证，但CTR中国市场研究部的数据显示，2010年央视春晚广告收入高达6.5亿元。2010年也是春晚赞助最疯狂的年度之一，当年“零点报时”由美的以5201万元竞得，比标底高出800多万元；春晚另一档评选节目独家冠名则被郎酒以1.1亿元夺得，比底价高出4000多万元。 时至今日，明显已经意识到春晚效应在不断打折的互联网大厂，依旧在继续这门生意。其中的缘由虽令人匪夷所思，但也不是无迹可寻。首先，春晚累计四十多年的号召力依旧存在，2016 年至 2022 年的春晚观众总规模分别是 10.3 亿、10.8 亿、11.3 亿、11.7 亿、12.3 亿、12.72 亿、12.96 亿。 其次，各大社交平台正在逐年刺激春晚的长尾效应，往往春晚本身的流量稀薄，但碎片化的二度传播丝毫没有因为春晚本身的内容贬值而下降。以2024年春晚为例，小红书的“大家的春晚”话题浏览量高达1.4亿。 著名的“春山学”更在豆瓣、抖音、B站形成霸榜之势，据悉，两分钟的《上春山》在B站的播放量高达700万，十五分钟的“春山学”分析视频播放量更是突破900万，评论3.9万。带货方面，女星们的同款服饰在各大电商平台一瞬售罄。 也就是说，春晚的带货能力与话题性在国内内容IP圈始终有着独一无二的地位，正是这种一时间无法撼动、取代的顶流地位，让互联网在2025年继续趋之若鹜，哪怕付出的代价并不轻松。 ## 二、“消失”的春晚红包 一个有趣的现象是，在2015年微信红包在春晚爆火后，连续几年抢春晚红包似乎成了除夕夜的一大固定活动，但随着春晚红包在2022年京东出手15亿后，随后几年里，大厂的红包数额一减再减，总额一度前后相差一半多。 连同2021年春节红包总计122亿元，2022年春节红包总计80亿元综合来看，春节红包已经连续三年走低。玩法套路也一年比一年复杂，回望过去几年，电商平台的红包基本与消费相关，短视频平台则在大量的互动中不断拉新。  如今，春节红包更是赫然“消失”在春晚长河中。 截至目前，已经官宣的小红书、B站、阿里在这届春晚的玩法上基本没有红包的影子。据悉，B站除了春晚直播，还有一场嘉宾联动和串联的直播。而小红书同样也在直播上下功夫，把镜头直接搬进春晚后台。 阿里虽未明确今年春晚的活动，但阿里云成为总台2025春晚云计算AI独家合作伙伴。 这两年，AI成为整个科技圈的重头戏，去年开始互联网大厂再登春晚逐渐将AI玩法加入其中，比如百度就在春晚期间推出AI烟花、 AR 找好运、AI 扫脸测福气、AI变装等花式玩法，阿里在2025年应该也不会例外。 为什么互联网突然对最能调动气氛的发红包环节失去了兴趣。 一方面，春晚红包于企业而言是一笔不可忽略的巨大开支，尤其百度在2019年第一季度还由于春晚红包出现了上市后的首次亏损。另外一方面，即便是各大平台的红包试图与消费行为绑定，也难以改变当前的消费环境。 眼看春节将至，各大平台的年货节迟迟没有掀起多少水花。数据显示，2024年1—11月份，社会消费品零售总额442723亿元，同比增长3.5%，这意味着国内消费市场已步入低增长时代。 事实上，这几年的年关消费力度已经变得更为理智。 “Tech星球”就曾表示，某头部电商平台赞助的电视台的元旦跨年晚会，平台成交额的增量还不如双十一。整个年关消费从去年开始降级，2024年年货节期间，甚至“百元年货”成了各大平台的主阵地，小红书上100元办年货挑战有161.4万次浏览。 或许在这些企业的意识里，当消费欲望一降再降时，与其疯狂撒钱不讨好还不如直接通过互动调动用户积极性，或者借势来丰富平台的内容生态。目前来看，B站与小红书在这一方面的想法不谋而合，而作为互联网“小众”一流，这种方式明显比单纯的红包打法更合适。 在大厂结束春晚撒钱大赛后，互联网无人接替红包大战了吗？其实未必。去年春节，以问界、特斯拉、一汽丰田、理想、哪吒汽车、吉利、领克等在内的多个汽车品牌打起了春节营销竞争，基本围绕着置换补贴或直接现金让利等方式展开。 就连去年尚未发布汽车的小米也跃跃欲试。一代新人换旧人，春晚舞台上或许什么都会改变，唯独商业大戏只会一年比一年精彩。 ## 三、风头正劲造车势力，也卷不动春晚了？ 一直以来，能和一众互联网大厂在春晚经济中掰手腕的，非车企莫属。随着互联网大厂纷纷开启低调模式，作为最近几年最为热门的汽车领域，在去年的春晚上，更是狠狠刷了一把存在感。 车企与春晚的缘分还要追溯到2019年，那一年，春晚长春分会场是红旗汽车的主场，而深圳分会场则由比亚迪承包。2024年，岚图汽车甚至还在春晚期间为全国人民带来超级大奖-100辆岚图汽车使用权，包括岚图FREE、岚图梦想家、岚图追光三款主力车型。 2025年，一度与互联网大厂“同台竞技”的车企还会上春晚吗？ 但截至目前，大部分车企对今年的春晚兴致缺缺，或许是当前新能源汽车在消费市场上的势头已不需要春晚助阵，2024年，国内新能源乘用车销量突破1097.5万辆，同比暴增42%。全年渗透率更是达到惊人的47%，远超行业此前预计的40%目标。 **蛇年春晚之前唯一有消息传出的车企是赛力斯，据悉，2025年春晚重庆分会场或许会在赛力斯超级工厂取景，但这一传闻目前还未有确切的官方回应。只不过，可以确定的是，经过一年的价格战，整个汽车市场元气大伤，再砸钱上春晚的可能性十分渺茫。** 中国汽车流通协会数据显示去年1-8月，“价格战”已致使新车市场整体零售累计损失1380亿元；2024年上半年，中国上市车企销量占到全球31%，但利润只有9%，18家上市车企利润总和仅为488亿元。 对比一众经常被唱衰的丰田、大众，前者同期净利润高达1253亿元，后者还有795亿元。 单车利润也大幅度下滑。2024年上半年，小鹏、蔚来、零跑、极氪单车利润分别为-5.1万元、-8.32万元、-2.55万元、-4.78万元。而一直在被取代的奔驰、宝马单车利润还能保持在三万以上。2024年，国内下游工业企业的平均利润率还都能在6%以上，但去年9月份，汽车行业的利润率跌至3.4%，创下年内新低。 疲惫了一整年的车企似乎没有精力再理会春晚的风头，而2025年第一月刚开始，厌倦于价格战的车企又掀起了新一年的价格战。根据“新华财经”统计，进入1月份，已经有近40家车企用各种方式优惠促销，覆盖范围从高端车型到中低端车型，从新能源汽车到燃油车。  杀敌一千，自损八百的汽车价格战大有流血打到底的趋势，从市场的角度来看，这是整个汽车行业颇为无奈的选择，2024年6月开始，新能源车的渗透率连续突破50%，甚至在8月达到了53.7%的峰值。 新能源汽车这边，显然已经触碰到了真正的赛点，而传统燃油车不得不守卫自己的地盘。贝瑞德判断，2025年中国汽车市场销量预计将进一步增长2%至3%，一场硝烟滚滚的斗争赫然在吹响号角。 至于春晚，和互联大厂一样，似乎车企也没有多余的力气去凑这个热闹了，春晚经济的大变局，已经悄悄来临。 本文由人人都是产品经理作者【道总有理】，微信公众号：【道总有理】，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>本文分享了使用得到APP近五年的经历，从课程内容的实际效用、个人真实感受的重视，到时间管理的策略等多个角度，探讨了不再购买得到APP新课程的原因。</p> </blockquote>  从2018年3月10日加入得到APP至今（2025年1月22日），马上5年了。 5年间，学了42门课，毕业了39门，共计花费2235元。  它们包括但不限于：大课：《薛兆丰的经济学课》、《宁向东的管理学课》、《刘润·5分钟商学院》等；中课：《刘润·商业洞察力30讲》、《梁宁·产品思维30讲》、《梁宁·增长思维30讲》等；小课：《跟张弛学市场调查》、《怎样成为解决问题的高手》、《贝壳·怎么做好房产经纪人》等。 现在每天依然在使用得到App（阅读/听播客），却已不再购买新课程（最近购课是2023年10月08日）。 即使它总因我“学得努力”，而奖励各种不同面额（20元/30元/50元）的优惠券。 为什么？ ## 原因一：课程内容丰富，却无法解决真实困境 得到APP的课程，核心是通识教育，优势是通俗易懂，知识面广，涵盖商业、医学、法律、科技、人文、历史等学科； 劣势也是通俗易懂，知识面广，终究更多是“通识教育”，自觉涨了见识，却也“仅此而已”。 它们可以帮你“弄懂生活的所有道理”，却无法帮你你“过好一生”； 它们就像一剂“安慰剂”，可以安慰你对知识的焦虑，安慰你对现状的不满，却不是一剂“良药”，可以解决你生活的拮据，或现实的困局。 它们就像“海市蜃楼”，让你觉得“绚烂无比”，却无法找到到达的“路径”。 这就是通识教育的特点，它可以让你“见天地，见众生”，却无法“见自己”。 一切还得靠自己。 如果它已经让你感知到虚空、缥缈，与你的生活或工作，就像结界一般，无法跨越，你又何必付出过多的时间和经济成本呢？ 这是人性使然，而我恰好是个人，是否是另一种形态的“顺势而为”呢？（哈哈哈，颇有一种强词夺理之感。） ## 原因二：放弃人设，专注于真实感受 一般有两种数据：积极数据与消极数据。 积极数据是那些可以结构化且可视化的数据。它们是对你人性弱点所专门设置的“甜甜圈”。使用得当，可以帮你解决问题；使用不当，让你成为它的“奴隶”。 比如得到App的学习时长或学分数据，都属于积极数据。它们“引诱”你分享、宣传，有利于你塑造一个“完美人设”——一个上进的终身学习实践者。 反之，消极数据是那些不显眼、难以表达、非结构化的数据，但它通常却是更重要的数据。忽视它，属于“人之常情”；重视它，属于“自我觉醒”。 比如长时间自我内化后的知识结构、自我进步后的获得感和成就感、自我认同的满足感等。 购买课程、学习时长都属于得到App给我提供的积极数据，它们让我产生分享欲，让我觉得是一个“上进的终身学习实践者”。 可我不想装了。 除了这些积极数据外，我的真实感受告诉我：你没有真正的进步跟认同，你需要专注于解决自己面临的困境（无论来自生活或工作），而不能把它当“解药”（即使它们看起来如此的“繁花似锦”）。 ## 原因三：时间有限，留给“更重要”的事情 公司搬家之前，每天上下班通勤时间超过2小时，在路上或地铁上学习，属于合理利用时间，乃是明智之选，也是学习课程的高效方式之一； 公司搬家后，每天走路上下班，不超过20分钟，且路上有小伙伴相伴，不适合听课。 同时，早起跟睡前的学习时间留给了阅读，时间有限，不能再“头发胡子一把抓”，需要“抓大放小”。 阅读是“大”，学课是“小”，真正的“保大留小”。 这个就像朋友一样，年纪增长，家庭责任增加，精力有限，社交朋友渐少。家人为“大”，朋友为“小”。 年少时，喜欢做加法；长大后，喜欢做减法。 加法是通过别人的认同来取悦自己，减法是通过自我的真实感受来认同自己。 放弃购课得到App的课程，原因亦是如此。 阅读是以喜好为准，不论类型，追求自我愉悦。或是闲书，或是传记，或是专业书籍。 不追求“一眼定终身”，愉悦则多读，不愉悦则做个“渣男”，果断放弃； 不强求“有始有终”，不在乎沉没的时间成本，接受“半途而废”的自我。 严重申明： 本文内容属于个人观点，非喜勿喷。喜欢点赞，讨厌则弃。 如你有不悦之处，我先道歉：“你说的都对”。 我对得到App的创始团队与各位老师，都非常佩服，并无任何不满或不敬；我对得到App的课程，也并无任何不满，只是我个人现阶段的价值偏好而已。 我依然会使用得到App学习，用得到阅读器阅读，续费电子书会员，听《大望局》和《得到头条》，看《知识城邦》，以及购买其他学习服务等。 本文由人人都是产品经理作者【产品方法论集散地】，微信公众号：【产品方法论集散地】，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。
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近期，DeepSeek火爆全球，媒体报道甚多。今日早间，我们问DeepSeek对你分析最详细的文章是哪一篇，DeepSeek指出这一篇，所以我们把它翻译出来，以飨读者。  文章原题：DeepSeek全解析**：**崛起的人工智能引擎挑战行业巨头 全文如下： 我们是否即将迎来一场由相对的“弱势群体”驱动的AI革命？DeepSeek是一家成立于2023年的相对不为人知的中国初创公司，凭借其尖端的开源模型和低得惊人的推理成本，在全球AI界掀起了波澜。 尽管起步低调，但在新发布的DeepSeek R1模型的推动下，DeepSeek已经飙升至应用程序排行榜的首位，许多用户称之为“令人震惊的好”。 本文深入探讨了DeepSeek的背景故事，探索其迅速崛起背后的技术，以及它在撼动中国和全球AI格局时面临的挑战。 **DeepSeek的兴起** DeepSeek由梁文峰于2023年5月创立，他曾领导中国对冲基金幻方（High-Flyer Quant）。由于幻方完全承销了DeepSeek，这家初创公司可以自由地进行雄心勃勃的AI研究，而不会受到产生短期回报的压力。DeepSeek位于中国杭州，聚集了一支由中国大学顶尖毕业生组成的年轻团队，强调强大的技术技能而非传统的工作经验。 从第一天起，DeepSeek就以两个核心目标为导向：以透明、开源的方式推动通用人工智能（AGI）；通过激进的定价和成本效益高的技术，使先进的AI更容易获得。 这种开源精神和颠覆性定价让现有企业感到不安，促使OpenAI、Meta等AI巨头，以及包括字节跳动、腾讯、百度和阿里巴巴在内的中国主要科技公司重新评估自己的成本、战略和研究方法。 **DeepSeek的里程碑** 自2023年成立以来，DeepSeek一直处于稳定的创新轨道上，推出的模型不仅在成本和效率上与更大的竞争对手竞争，而且经常削弱他们的竞争对手。从早期专注于编码到通用AI的进步，每个版本都以独特的方式突破了界限。以下是迄今为止塑造DeepSeek旅程的里程碑。 **DeepSeek编码器** DeepSeek编码器（DeepSeek Coder）于2023年11月推出，是该公司的第一个重要版本，面向具有开源编码模型的开发人员。在商业代码生成工具变得越来越昂贵的时候，它提供了一种免费有效的替代方案。该模型可以生成、完成和调试代码，在独立开发人员和初创公司中迅速获得吸引力。它的开源性质鼓励了定制和实验，进一步提高了它的受欢迎程度。 编码器的发布为DeepSeek实现AI访问民主化的使命奠定了基调。虽然与后来的模型相比相对简单，但DeepSeek Coder证明了可访问的AI工具可以在不增加成本的情况下提供强大的性能，为未来的创新奠定了基础。 **DeepSeek大语言模型（67B）** 随着其编码模型的成功，DeepSeek又发布了一个67B参数的通用语言模型。尽管与GPT-4等竞争对手相比，该模型的规模较小，但它在摘要、情感分析和对话式AI等任务中表现出色。通过优化参数效率，它在许多任务中与较大的模型相配媲美，甚至超越，同时保持了精简的计算足迹。 DeepSeek大语言模型示了该公司开发多功能AI工具的能力，这些工具在不影响质量的情况下优先考虑成本效益。它还巩固了DeepSeek作为创新颠覆者的声誉，能够在预算范围内提供具有竞争力的模型。 **DeepSeek V2** DeepSeek V2于2024年5月发布，是该公司的一个转折点，引发了中国AI市场的价格战。通过以竞争对手的一小部分成本提供高性能的语言模型，DeepSeek迫使字节跳动、腾讯和百度等主要参与者降低价格。此举使更广泛的企业和开发人员能够使用先进的AI。 从技术上讲，V2比其前身有了显著改进，提供了增强的文本生成、情感分析等功能。其性能和可负担性的结合引起了全球AI界的关注，证明了小公司也可以与资金雄厚的科技巨头竞争。 **DeepSeek-Coder-V2** 2024年末，DeepSeek凭借DeepSeek-Coder-V2回归本源，这是一种高级编码模型，拥有2360亿个参数和128K Token的上下文窗口。此次升级使其能够以令人印象深刻的准确性处理复杂的编程任务，例如分析大量的代码库或解决复杂的调试挑战。 Coder-V2脱颖而出的是它的定价。从每百万输入Token 0.14美元和每百万输出Token 0.28美元开始，它成为最具成本效益的编码工具之一。该模型巩固了DeepSeek以竞争对手所需成本的一小部分提供高质量AI解决方案的声誉。 **DeepSeek V3** 2024年底推出的DeepSeek V3，标志着该公司迄今为止最先进的一步，引入了6710亿个参数和两项突破性创新： 混合专家系统（MoE）：每项任务仅激活370亿个参数，大大降低了计算成本，同时保持了高性能。 多头潜在注意力（MLA）：增强了模型处理细微关系和同时管理多个输入的能力，使其对需要上下文深度的任务非常有效。 虽然被OpenAI和Meta的高调发布所掩盖，但DeepSeek V3因其规模、成本效益和架构创新的结合而在研究界悄然获得了尊重。它还为DeepSeek迄今为止最重要的成就DeepSeek R1奠定了技术基础。 **DeepSeek R1** DeepSeek于2025年1月21日推出了DeepSeek R1，迈出了迄今为止最大胆的一步。由于其强大的推理能力、较低的运营成本和对开发人员友好的功能，该开源AI模型已成为DeepSeek对美国科技巨头最严峻的挑战。  **主要特点** 混合专家架构（MoE）： R1扩展了V3中首次出现的MoE概念，仅激活特定查询所需的子网络。这允许在不消耗硬件资源的情况下，在要求苛刻的任务上实现高性能。 纯强化学习（RL）： 虽然许多竞争对手的AI模型严重依赖于监督微调，但R1包含了一个强大的RL管道，通过不断的迭代和反馈来学习推理，而不是仅仅依赖标记的数据集。 海量上下文窗口： R1能够在一个请求中处理多达128000个Token，可以轻松处理复杂的代码审查、法律文档分析或多步数学问题等扩展任务。 高输出能力： 该模型一次最多可以生成32000个Token，非常适合编写深度报告或剖析大量数据集。 前所未有的成本效益： DeepSeek R1的推理成本估计仅为OpenAI模型费用的一小部分（约为2%）。对于独立开发者和企业来说，这可能会改变游戏规则。 **性能基准** DeepSeek R1在数学和逻辑测试中取得了显著成绩，在MATH基准测试中的得分为91.6%，在AIME上的得分为52.5%，超过了OpenAI的o1预览版。尽管它在许多编码任务中与OpenAI的o1相媲美，但在某些特定的代码场景中，它仍然略落后于Claude 3.5 Sonnet。然而，R1能够显示详细的逐步推理，这是一个显著的优势，特别是在调试、教育用途和研究方面。  **大型语言模型（LLM）比较** 也许最能说明其成功的是用户采用率。R1于2025年1月26日将DeepSeek推上了App Store的榜首，它在谷歌Play Store上的下载量迅速达到了100万。用户认为最近推出的“DeepThink+Web搜索”功能是其突出的特性之一，即使是OpenAI也尚未完全赶上这一领域。  **DeepSeek的创新** DeepSeek V3和R1都利用了混合专家（MoE）架构，该架构仅激活其6710亿个参数中的一个子集。可以把它想象成部署数百名专业的微观专家，在需要他们的技能时介入。这种设计确保了计算效率，同时保持了高模型质量。 DeepSeek采用纯强化学习（RL）方法进一步使其与众不同。这些模型通过连续的反馈回路自主学习和改进，实现自我校正和适应性。这种机制显著提高了他们解决问题的能力，特别是对于需要深入推理和逻辑分析的任务。 除了MoE，多头潜在注意力（MLA）提高了模型同时处理多个数据流的能力。通过将焦点分布在几个“注意力头”上，他们可以更好地识别上下文关系并处理细微的输入，即使在处理单个请求中的数万个Token时也是如此。 DeepSeek的创新还扩展到模型蒸馏（model distillation，一种在机器学习和深度学习中使用的模型压缩技术），将来自其较大模型的知识转移到更小、更高效的版本，如DeepSeek-R1-Distill。这些紧凑的模型保留了大型模型的大部分推理能力，但需要的计算资源要少得多，这使得高级AI更容易使用。 **AI社区的反馈** AI领域的几位知名人士对DeepSeek R1的颠覆性潜力进行了权衡： 斯坦福大学AI研究总监Sarah Chen博士指出，DeepSeek R1挑战了高性能AI需要大量计算资源的观点。通过以极低的成本提供顶级结果，DeepSeek为跨行业获取先进AI技术的民主化打开了大门。 麻省理工学院的James Miller教授强调，DeepSeek R1的强化学习框架和高级搜索功能是AI训练方法新标准的标志。他认为，这些创新可能会推动整个行业重新思考AI模型是如何训练和优化的。 Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov赞扬了DeepSeek R1强化学习结构背后的生物学灵感。他将其描述为在逻辑自我评估和适应性方面迈出的重要一步，其影响远远超出了当前的AI研究范式。 Andreessen Horowitz的联合创始人Marc Andreessen将DeepSeek R1描述为“AI的斯普特尼克时刻”（人们认识到自己受到威胁和挑战，必须加倍努力，迎头赶上的时刻），也是他所见过的最令人惊叹和印象深刻的突破之一。他还赞扬了其开源性质，称其为“献给世界的深刻礼物”。这番评论突显了该模型的重要性及其对行业的影响。  当然，也有怀疑论者。一些人对培训数据中的潜在偏见和地缘政治影响表示担忧。虽然其开源精神受到广泛赞誉，但还是有所担忧。 **商业模式和合作伙伴关系** DeepSeek的融资策略与大多数AI初创公司不同。该公司完全由梁文峰创立的成功的量化对冲基金幻方提供资金。这种独特的安排使DeepSeek能够在没有股东要求的压力或满足激进的A轮里程碑的情况下运营。 摆脱了风险投资支持的初创公司的典型限制，DeepSeek可以优先考虑长期研究和创新，而不是立即商业化。到目前为止，该公司还没有表现出追求大规模商业机会的紧迫性，而是专注于完善其AI模型和推动创新。 DeepSeek的突出功能之一是其令人难以置信的低API定价，使高级AI更容易访问。例如，R1的起价仅为每百万输入Token 0.55美元，每百万输出Token 2.19美元，这一价格远低于OpenAI或其他美国AI实验室的产品。这种可负担性帮助DeepSeek在注重成本的开发人员、初创公司和小企业中开辟了一个利基市场，否则他们可能很难负担得起尖端的AI工具。通过提供这种预算友好的解决方案，DeepSeek将自己定位为更昂贵的专有平台的可行替代品。 DeepSeek与AMD的合作也在其成功中发挥了关键作用。通过使用AMD Instinct GPU和开源ROCM软件，DeepSeek能够以非常低的成本训练其模型，包括V3和R1。此次合作挑战了业界对英伟达高端GPU或谷歌TPU的依赖，证明高效培训不需要使用最昂贵的硬件。此次合作证明了DeepSeek专注于具有成本效益的创新，并能够利用战略合作克服硬件限制。 这些因素共同强调了DeepSeek在可负担性、技术卓越性和独立性之间的平衡能力，使其能够与规模更大、资金更充足的竞争对手有效竞争，同时将可访问性保持在最前沿。 **竞争格局** DeepSeek将自己定位为AI市场的颠覆者，与世界上最大的美国AI实验室和中国的科技巨头展开竞争。 **挑战OpenAI、谷歌和Meta** OpenAI、谷歌和Meta拥有丰富的资源、良好的声誉，并可以接触到一些世界顶尖的AI人才。这些公司以数十亿美元的预算运营，使他们能够在硬件、研究和营销方面进行大量投资。相比之下，DeepSeek采用了更有针对性的方法，专注于开源创新、更长的上下文窗口和显著降低的使用成本。 DeepSeek的模型，如R1，在数学和推理任务等特定领域提供了相当或更优的性能，而成本通常只是其中的一小部分。这使得DeepSeek成为那些认为专有AI工具过于昂贵或限制性过强的组织的一个有吸引力的替代方案。通过强调可访问性和透明度，DeepSeek挑战了只有大预算参与者才能提供最先进的AI解决方案的说法。 **颠覆中国科技巨头** DeepSeek的崛起也扰乱了字节跳动、腾讯、百度和阿里巴巴等中国科技巨头。这些公司在中国的AI生态系统中根深蒂固。然而，DeepSeek的开源理念和激进的定价策略使其能够开拓出一个独特的利基市场。通过提供经济高效的模型，DeepSeek迫使这些公司重新评估自己的定价和开发策略。 DeepSeek与这些资金雄厚的巨头竞争的能力，突显了其在中国和全球舞台上作为强大挑战者的地位。 **开源R1倡议** DeepSeek影响力日益增长的一个证明是Hugging Face的Open R1（开源R1）计划，这是一个雄心勃勃的项目，旨在复制完整的DeepSeek R1训练管道。如果成功，这一举措将使世界各地的研究人员能够适应和改进类似R1的模型，进一步加速AI领域的创新。 虽然这突显了DeepSeek开源战略的影响，但也暴露了潜在的漏洞。通过向AI社区开放其模型，DeepSeek邀请了那些在其突破基础上进行竞争的人。然而，这种开放性是AI开发民主化和促进协作的刻意举措，这一理念使DeepSeek与更专注于专有技术的参与者区别开来。 通过其颠覆性的定价、开源承诺和竞争能力，DeepSeek在科技巨头主导的市场中蓬勃发展，证明创新和效率甚至可以与最大的预算相媲美。 **DeepSeek的下一步是什么** DeepSeek的迅速崛起伴随着可能塑造其未来的挑战。对先进GPU的有限访问，造成了计算差距，可能会阻碍其扩展R1等模型的能力。虽然其MoE架构最大限度地提高了效率，但随着时间的推移，与拥有尖端硬件的公司竞争可能会变得更加困难。 此外，DeepSeek在市场认知方面也面临着障碍。为了获得国际信任，它必须始终如一地证明其可靠性，特别是对于企业级部署。与此同时，快速发展的AI格局意味着OpenAI或Meta等竞争对手可以通过新的创新超越它。 尽管存在这些挑战，DeepSeek还在专注于其DeepThink+Web搜索功能，该功能支持实时查找，将其定位为一个独特的竞争对手。该公司还可以加强强化学习微调，开发针对特定行业的模型，并建立新的全球合作伙伴关系以扩大其能力。如果DeepSeek能够克服这些障碍，它就有可能继续成为AI领域的颠覆性力量。 **最后的总结** 在短短几年内，DeepSeek已经从杭州一家未知的研究驱动型初创公司发展成为AI领域的全球颠覆者，撼动了OpenAI、Meta和谷歌等行业巨头。通过结合开源协作、混合专家（MoE）等创新架构和竞争激烈的定价，DeepSeek重新定义了我们对AI开发的看法。DeepSeek V3和开创性的DeepSeek R1等模型证明，AI的成功并不总是需要数十亿美元的预算。相反，效率、适应性和战略伙伴关系可以提供与最昂贵的模型相媲美的结果。 DeepSeek的旅程之所以更加非凡，是因为它在AI社区中产生了巨大的冲击。行业专家和研究人员一直表示，他们对一家规模较小的公司如何能够与资金充足的组织开发的一些最先进的模型竞争，甚至超越这些模型感到惊讶。 DeepSeek没有放缓的迹象。它最近推出的DeepThink+Web Search可以实现实时在线查找，在某些功能上甚至领先于OpenAI。展望未来，该公司可能会专注于： 改进强化学习管道，以进一步增强推理能力。 开发针对医疗保健、金融和教育等领域量身定制的行业特定模型。 与全球硬件供应商建立新的合作伙伴关系，以克服出口限制造成的计算差距。 随着用户对DeepSeek R1的采用率继续飙升，该公司正在迫使老牌AI玩家适应。事实证明，效率和创新可以与原始计算能力和巨大的预算相媲美，为AI的可能性树立了新的先例。 DeepSeek能否在激烈的竞争和市场信任问题等挑战中保持这一势头还有待观察。然而，有一点是清楚的：DeepSeek已经证明了自己是一支不可忽视的力量，在推动AI的边界的同时，也为全球的小型企业、研究人员和开发人员提供了支持。 对于那些对低成本创新如何彻底改变AI工作流程感兴趣的人来说，DeepSeek是一个值得关注的名字。下一波变革性突破很可能来自这个雄心勃勃的“弱者”。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474344.htm)
<blockquote><p>在商业世界中，规模优势常常被视为成功的关键因素之一。本文深入探讨了规模优势在商业竞争中的重要性，分析了规模如何带来成本、效率、体验、信息、心理和专业能力等多方面的优势，供大家参考。</p> </blockquote>  如果物理学的第一定律是熵增，那么商业领域的第一定律会是什么呢？ 如果只能留一条，我想它会是规模优势，它就像是商业世界里的万有引力。 要是你搞不清规模优势，那么基本可以告别成为资本家的可能性。 任何一个公司和业务，首先看的就是业务规模大小，不同阶段下的业务，商业分析的视角和思路是完全不同。 规模不单单是一个现象，而是理解商业的最基本要素，任何理论不和规模结合，都是空中阁楼无法落地。 ## 01 规模带来的竞争优势 资本主义的商业环境，就是非常残酷的。不管是存量市场还是增量市场，竞争是永远的主旋律。 如果规模做不到头部，那么很容易会在竞争里失败。 小而美的公司可能并不存在。因规模一旦过小，面对更强劲对手的主动竞争，很难存活下来。 如果更大规模企业主动卷起竞争，小规模企业挂掉的概率会显著提升。 很多商业的事情往底层去推，到底都是规模优势。 比如，中国的供应链能力在很多领域做到全球第一，核心原因便是我们有最大规模的消费群体和产业工人群体。 比如，做大事和小事，难度系数可能一样。有时做小事反而更难，因为事情一旦小，资源相对更少，落地更难。 比如，大部分时候的行业大战（常以价格战），第一和第二都能获得增长，但是第三及以后很可能会不幸被波及死掉。 再比如，有钱人相对来说更容易变得更有钱，因为资源、机会、能力只会比普通人更强，而且通过数量提升成功的概率，富人试10次成功1次就够，穷人试1次就很难再起来。 …… 以上都是规模优势体现的反常识认知。 ## 02 什么是规模优势 基础的商业分析方法论特别多，但是如果不先把规模优势讲清楚，就跟盖了18层楼但突然意识到地基没打牢一样。 同样干电商，看阿里和唯品会，同样干出行，看滴滴和曹操，分析视角和思路都是完全不同的。 规模虽然是一个结果，但是有时候它决定成败。从竞争角度，规模越大，越有优势。 那什么是规模优势？ 芒格的理解是更大的规模会带来成本优势（更低的成本），效率优势（更高的交易效率），体验优势（更好的产品），信息优势（更多人知道），心理优势（更多人认同），专业能力优势（更细的分工，更专业的员工）。 我深以为然，算是标准答案了。 规模效应原本是指在机械化生产时代，对一个工厂来说，能卖出的商品越多，就可以搞一个更大的工厂，更大的工厂能生产更多的商品、采购更多的原料（摊低固定成本），导致成本更低竞争力更强。 但是当今大部分商业场景已经脱离制造业思维了，美团王慧文认为今天的规模效应是交易额/客户使用量足够大之后所产生的客户体验优势或成本优势。 这个理解可能会更接近互联网时代的真实商业场景，当然就深度而言还是芒格的理解最清晰有力具体。 对于商业的理解，我们一定要站在商业巨人的肩膀上，商业分析做得最好的是谁？可能是巴菲特和芒格，否则无法通过优秀的分析能力成为世界头部富豪。 我们有时候感觉业务很难干，可能单纯就是规模太小没竞争力。大部分业务从0-1都会比1-10更加困难。 那怎么把规模做起来呢，有两种路径，一是通过长期主义下的卓越经营，二是通过资本烧钱加速前进。 遥想当年出行大战，差不多的模式与体验，最终获胜的不是某个平台，而是背后的资本，滴滴快滴的合并，也是资本所主导。聪明的资本不计成本地烧钱，只要把规模量级做大，战役就能基本宣告结束。 规模优势衍生出来了非常多的理论，比如马太效应、规模效应、网络效应、一万小时定律、量变引起质变等。 ## 03 规模优势由谁决定 规模优势再往前推演，本质上接近于数学问题，即一个物质的数量级越大，越会把同类的数吸引过来，互为因果。 规模优势有点像商业世界里的万有引力，规模越大，对用户的引力越强，继而会带来更大的规模。 我们更多是考虑这个规模的引力系数是由什么决定，它不以人的意志为转移，更多由平台本身属性所决定。N边平台的引力系数最强。比如微信，每个用户都可以发生交互，是为N边。微信的壁垒可以强大到，没有任何可以与之竞争的对手。双边平台的引力系数次之。比如淘宝，商家可以跟用户发生交互，是为双边。淘宝的壁垒主要靠规模，有一定的壁垒但不强，滴滴同理。单边平台是引力系数最末。比如顺丰，顺丰的客户只跟顺丰交互，是为单边。顺丰是供应链的逻辑，壁垒较弱，它的生意谁都能插一脚。 引力系数越强，越容易快速起规模，导致市场集中度会越高，市场第一名和第二名的规模可能相差百倍。 所以在业务从0-1的过程中，最应该关注的指标不能是利润，而是规模体量及增速，小米汽车现在卖一辆亏1万，但是规模上来后，后面就能赚钱了。 如果一开始就追求利润，那么体量上不来，短期看似赚到了钱或少亏了钱，但失去了未来与想象力。 ## 04 市场集中度概念 大部分行业里，因规模优势会导致大部分用户都会集中于少量几个规模更大的企业里，由此带来了市场集中度这一商业概念。 比如中国新能源汽车行业，行业前四家企业占据了约60%的市场份额，而前十家企业的市场份额更是超过了80%。这意味着如果排名挤不进前5，未来可能会被淘汰。 集度汽车只是开了一个头，后续还会有大量的车企都会陆续退出舞台。新能源汽车本质就是一个电子消费品，跟智能手机一模一样。 影响市场集中度的因素有很多，最重要是便是用户需求的标准化程度，其次是进入的壁垒高度，最后是用户的转换成本，当然还有一些政策、资本和技术因素。 对市场的集中度判断如果准确，那么行业终局也就不难判断。但这并不是一个简单的事儿。 很多新行业诞生的时候，投资人和创业者在短期内都是看不清的。比如AI这波热潮，显然GPT刚刚诞生时，我们大部分人都高估了AI的发展。 ## 05 规模依然有劣势 那为什么较少出现一家企业垄断整个行业呢？因为规模除了这些数不清的优势，依然会有带来一些劣势。 最大的劣势便是管理难度的直线提升，可能会导致企业内部的官僚主义和内部激励机制失灵。对市场的变化难以做出快速反应。 比如历代中央王朝的覆灭，都是一旦过了朝代的前期，中后期开始整个官僚系统就臃肿腐朽，不再为人民（用户）服务，最终自然会被用户抛弃。 一个企业能做到多大，取决于规模优势和规模劣势的平衡。如果内部管理能力跟不上，那么规模很容易就到达上限。 只有癌细胞才会无限增长，任何的规模增长都会有自身的瓶颈，市场体量也不会是无限大。 规模优势的概念无论怎么强调其重要性都不为过，它是一种长期主义的思维，如果总是盯着利润而不是规模，那么就是个小生意，很难做大。 所以第一篇商业分析的概念里，我们就要重点把规模优势讲清楚。 查理 芒格曾言： <blockquote><p>规模优势理论的本质是，你生产的商品越多，你就能更好地生产这种商品。那是个巨大的优势。它跟商业的成败有很大的关系。</p></blockquote> 大师就是大师，一句话就讲清楚了规模优势的本质，下一篇我们讲竞争壁垒，敬请期待。 本文由人人都是产品经理作者【小河运营笔记】，微信公众号：【小河运营笔记】，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。
比特币下跌，交易员进行获利了结。唐纳德·特朗普数天前签署行政命令，将该数字资产行业确定为美国创新的关键驱动力。根据机构汇编数据，比特币周一下跌逾5.6%，跌破10万美元，而自特朗普胜选以来上涨的Solana和Cardano等规模较小的代币跌幅更大。 特朗普上周签署了期待已久的行政命令，成立工作组就加密货币政策向白宫提供建议。工作组须在六个月内提出美国数字资产的监管框架，同时评估建立加密货币储备。行政命令没有确认美国是否将建立特朗普在竞选过程中承诺的比特币储备。 “尽管行政命令让市场90%的希望如愿以偿，但显然大部分已被市场消化，”FalconX亚太区衍生品业务主管Sean McNulty表示，并称如果没有建立比特币储备的政策，任何马上开始购买比特币的行为都将令人失望。  伦敦时间周一07:14，比特币报99049美元。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474340.htm)
当前，全球AI社区正在疯狂热议一种新的开源推理模型DeepSeek R1。该模型由中国AI初创公司DeepSeek开发，该公司声称R1在多个关键基准上与OpenAI的ChatGPT o1相媲美，甚至还有所超越，但成本只是后者的一小部分（有报道称约为3%至5%）。  美国埃默里大学（Emory University）信息系统助理教授Hancheng Cao表示：“这可能是一个真正的均衡突破，对资源有限的研究人员和开发人员来说是件好事，尤其是来自南半球的研究人员。” 考虑到硬件等资源方面的限制，DeepSeek的成功更加引人注目。DeepSeek等初创公司正以优先考虑效率、资源共享和协作的方式进行创新。 DeepSeek前员工、现任美国西北大学（Northwestern University）计算机科学博士生Zihan Wang表示，为了创建R1，DeepSeek不得不重新设计其训练过程，以减轻其GPU的压力。 DeepSeek R1因其处理复杂推理任务的能力而受到研究人员的称赞，特别是在数学和编码方面。该模型采用了一种类似于ChatGPT o1的“思维链”方法，通过逐步处理查询来解决问题。 微软AI前沿研究实验室的首席研究员Dimitris Papailiopoulos表示，R1最让他惊讶的是它的工程简单性。他说：“DeepSeek旨在获得准确的答案，而不是详细说明每个逻辑步骤，从而在保持高水平效率的同时显著减少计算时间。” DeepSeek还发布了六个较小版本的R1，这些版本足够小，可以在笔记本电脑上本地运行。该公司称，其中一个甚至在某些基准测试中表现优于OpenAI的o1-mini。 尽管R1备受关注，但DeepSeek仍然相对不为人知。该公司总部位于中国杭州，由浙江大学信息与电子工程专业校友梁文峰于2023年7月创立。该公司由梁文峰在2015年创立的对冲基金幻方（High-Flyer Quant）孵化。与OpenAI的萨姆·奥特曼（Sam Altman）一样，梁文峰的目标是建立通用人工智能（AGI），即一种可以在一系列任务上与人类匹敌甚至击败人类的AI。 训练大型语言模型（LLM）需要一个训练有素的研究人员团队和强大的计算能力。资深企业家、谷歌中国前负责人李开复近日在接受媒体采访时表示，只有“一线玩家”通常会参与构建ChatGPT等基础模型，因为它需要大量资源。 据报道，为了训练其模型，DeepSeek购买了10000多块英伟达GPU，随后又扩大到50000块。与OpenAI、谷歌和Anthropic等领先的AI实验室相比，这明显相形见绌，因为这些实验室每个都有超过50万块GPU。 尽管如此，DeepSeek前员工Zihan Wang表示，他在DeepSeek工作时可以获得丰富的计算资源，并可以自由地进行实验，这对应届毕业生来说是一种少有的奢侈。 梁文峰称，除了硬件方面的限制，公司面临的另一个挑战是，他们的AI工程技术往往效率较低。他说：“我们（大多数中国公司）必须消耗两倍的计算能力才能达到同样的结果。再加上数据效率差距，这可能意味着需要高达四倍的计算力。我们的目标是不断缩小这些差距。” 但DeepSeek找到了在不显著牺牲准确性的情况下，减少内存使用和加速计算的方法。Zihan Wang说：“团队喜欢把硬件挑战变成创新的机会。” 梁文峰本人仍然深度参与DeepSeek的研究过程，与他的团队一起进行实验。王说：“整个团队都有一种协作文化，并致力于核心研究。” 除了优先考虑效率，DeepSeek还越来越多地接受开源原则。阿里云已经发布了100多个新的开源AI模型，支持29种语言，迎合了包括编码和数学在内的各种应用。同样，像Minimax和01.AI（零一万物）这样的初创公司也将他们的模型开源。 根据中国信息通信研究院（CAICT）去年发布的一份白皮书，全球AI大型语言模型的数量已达到1328个，其中36%来自中国。这使中国成为AI的第二大贡献者。 塔夫茨大学（Tufts University）技术政策助理教授Thomas Qitong Cao表示：“这一代年轻的中国研究人员强烈认同开源文化，因为他们从中受益匪浅。” 卡内基国际和平基金会（Carnegie Endowment for International Peace）的AI研究员马特·希恩（Matt Sheehan）称：“中国公司必须利用有限的计算资源提高效率。将来，我们可能会看到很多与缺乏计算相关的整合。” 事实上，这种情况可能已经开始发生了。两周前，阿里云宣布与李开复创立的北京初创公司“零一万物”合作，合并研究团队，建立“工业大型模型实验室”。 Thomas Qitong Cao说：“AI行业出现某种分工是节能和自然的。AI的快速发展要求中国企业保持敏捷才能生存。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474338.htm)
机核 · annann,2z秃子,8号复制人 【录音笔】是GPASS推出的一档全新会员专享节目，内容来自机核办公室日程生活和工作中的一些短小记录，每期时长十几分钟左右（大概吧）。内容也许是一些不成体统的碎碎念，也许是一些突然发疯的暴言，还有可能是哪个缺德的把办公室里真实的日常对话（dui ma）偷偷录了下来，总之就连我们自己现在也不知道每期会有哪些人参与，会录些什么。
 经历了数年的积极开发，《JDM:漂移大师》终于将打开通往蜿蜒山路、迷人的乡村街道和城市高速公路了！这款备受期待的模拟赛车游戏，专注于在现代日本街道上漂移过弯，游戏将于2025年3月26日在Steam、GoG和Epic Store平台正式发布！  《JDM: 漂移大师》将带领玩家游历一个开放世界的虚构县——Guntama。这里的主要道路总长度超过250公里，覆盖了日本一些最著名的旅游地标，还巧妙地融合了传奇车迷聚集地，打造出了一个完整且令人惊艳的世界。从姬路城的重现，到Guntama独有的Daikoku停车区，无论你是赛车迷还是仅仅想在日本道路上驰骋，你总能找到适合你的热血体验！  在这里，你将跟随一位波兰车手冬马的故事，他梦想在日本的街头赛车圈闯出一片天地。在几位日本朋友的帮助下，他得以在日本投入于热爱的赛车之中。但很快，冬马发现强大的对手正挡在他成王的登顶之路上。剧情中充满了戏剧、热血与爱恋，这个赛车手的成长之旅，等着你来探索！  《JDM: 漂移大师》的故事通过游戏中的事件和一部由我们内部艺术团队精心绘制的漫画（日本漫画）呈现。每当玩家参与一个赛事时，漫画书的页面将引导他们进入故事，或成为接下来的故事发展的背景。  一款赛车游戏怎么能少得了强大动力的钢铁坐骑呢！玩家将在游戏中驾驶完全授权的日产、马自达、斯巴鲁等知名品牌的车辆，而我们提供的内容绝不止这些！敬请期待未来更多精彩的更新信息。  每辆车都可以进行机械和视觉上的升级。从安装全新的ECU到加装那种夸张的暴走族排气管——这些都可以在游戏中实现！车辆调校既简单又直观，如果玩家想把爱车改装到极限，最先进的配件将解锁精细调校功能——游戏中的每辆车都能根据玩家的偏好进行调整，变成抓地力强的弯道猛兽、漂移机器，或者全能型赛车！  《JDM: 漂移大师》是一款结合了逼真模拟和街机元素的赛车游戏，带来了既真实又充满乐趣的体验。每辆车在街道上的表现都各有不同，你能感受到它的重量和在过弯或高速刹车时的动态变化。驾驶的物理学艺术从一开始就成为我们关注的重点，我们相信，我们找到了乐趣和挑战之间的完美平衡，让玩家能够享受到接近现实的驾驶体验。  开发团队还有一个好消息要告诉模拟赛车手和车迷——官方不断为游戏添加各类方向盘手柄以及市面上大量模拟驾驶硬件的适配。我们还在开发一个强大的按键绑定功能，玩家可以为任何硬件设备自定义设置，无论是还未制作官方适配的即插即用硬件，还是你自己连接到PC上的设备，都会有相应的支持。这项功能将在游戏发布当天提供给玩家使用。如果你是手柄或键盘玩家，别担心，游戏在这些设备上玩起来同样会像使用方向盘一样有趣！ 《JDM: 漂移大师》是一款单人叙事驱动的赛车体验，采用Unreal Engine 5开发。游戏将于2025年3月26日在Steam、GoG和Epic Store平台上线，快在你的日历上标记这一天，准备好拿出你的驾驶工具，来征服日本的道路吧！
美国《纽约时报》26日报道，虽然调查尚无定论，但相关视频、照片以及目击者证词均显示，本月初以来肆虐加利福尼亚州洛杉矶地区东部的“伊顿”山火的起火点可能位于伊顿峡谷几座高压电塔下。 △资料图 这几座电塔靠近圣加布里埃尔山。1月7日傍晚，伊顿峡谷附近一名居民看到电塔闪现明亮白光，随后塔基处燃起小火。另一居民则说，他看到起火时，塔基的四根柱子已被火焰吞噬。 距目击者位置不远的一座加油站的监控视频显示，18时11分，伊顿峡谷三座高压电塔周边出现亮光，随后燃起火苗。《纽约时报》综合多方证据确认了电塔的具体位置，此后经实地探察发现，这些电塔塔身变色，塔基周围有金属碎片，与其他遭火灾侵袭的电塔外观不同。  《纽约时报》称，虽然迄今证据无法给出明确结论，但这些证据表明，上述电塔塔基疑似“伊顿”山火的起火点。这一发现可能有助于判定“伊顿”山火是否因电缆引燃。马里兰州一家监测电缆异常情况的科技公司称，疑似起火点所在地区当天18时左右曾出现电力故障。 波特兰州一家公用事业咨询公司的负责人罗伯特·麦卡洛分析，高压电缆如果出现故障，可能导致传输设备过热，进而形成电弧，出现闪光和火花。届时，钢制电塔一些部位的温度可能升至1500摄氏度并熔化，掉落在地面的金属碎片可能引燃塔基周边的灌木丛。 加州林业和消防局官员肖恩·齐默梅克证实，电弧可引发火灾，“当然很大程度上取决于塔下有什么”。 《纽约时报》指出，火灾发生当天傍晚，当地风速最高可达每小时160公里，但负责运营洛杉矶地区大部分电力设施的南加州爱迪生电力公司却未依据公司规定中断输电。对此，该公司的母公司、爱迪生国际公司总裁兼首席执行官佩德罗·皮萨罗表示，鉴于切断输电可能扰乱大范围地区的电力供应，公司为此设置相当高的门槛，且并未发现有必要切断输电。 就《纽约时报》最新掌握的视频，南加州爱迪生电力公司发言人称，他们从未看过视频，建议将其立刻移交调查人员分析。这名发言人强调，该公司将“全面配合调查”。 △资料图 “伊顿”山火是洛杉矶地区多场山火中最致命的一场，已致17人死亡，烧毁超过一万座建筑，据美国维里斯克分析公司估算可能酿成高达100亿美元的损失。 《纽约时报》指出，为避免2018年“坎普”山火后美国太平洋天然气和电力公司申请破产保护的情形重现，加州2019年颁布新法，减轻电力公司因火灾赔偿所致财务负担，规定超过10亿美元的赔偿金由一只总额210亿美元的基金给付。有专家指出，此法相当于要求加州纳税人承担部分赔偿责任，即便电力公司已遭判定应对火灾负责。 另据美联社报道，截至26日，98%的“伊顿”山火已得到控制，肆虐洛杉矶地区西部的“帕利塞兹”山火的90%得到控制。近期爆发的“休斯”山火也已有95%得到控制。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474332.htm)
本周一，日本芯片股遭到了一场来自中国的“风暴”：由于中国国产AI模型DeepSeek在海外大火，众多投资者担心美国在人工智能领域的全球领导地位可能受到挑战，而位于美国AI生态链中的日本科技公司也集体暴跌。 **日本科技股遭受暴击** 本周一，英伟达上游的半导体测试设备供应商Advantest股价遭受暴击，截至发稿时，该公司股价下跌8.76%。东京电子跌近5%，瑞萨电子跌0.89%。  拥有芯片设计公司Arm的软银集团周一大跌超8%。上周，该公司首席执行官孙正义才刚刚宣布计划在美国参与高达5000亿美元数据中心投资的消息，推动该公司股价上涨，而周一的大跌使得这些涨幅几乎全部回吐。  ORTUS Advisors股票策略主管Andrew Jackson表示：“由于对DeepSeek的担忧，日本芯片股正遭到大幅抛售，我们看到投资者从成长型股票转向价值型股票。” 他补充称，受科技基础设施支出增加而获得提振的数据中心相关股也将受到打击。比如，截至发稿，日本电气和电子设备公司 Furukawa和Fujikura 的股价也分别下跌了11.67%和10.4%。 资深投资者科尔（Jesper Koll）表示，中国在AI领域取得进展的速度和重点，令日本自身的雄心受到质疑。 “我们知道日本芯片制造商可能是世界级的，但我们也知道他们的大规模生产能力有限；对于他们的执行速度可能落后于中国新进展的这种担忧也是很合理的，”科尔表示。 **美股也将迎来腥风血雨？** 上周，中国量化巨头幻方量化旗下大模型公司DeepSeek正式发布推理大模型DeepSeek-R1，该模型在数学、编程和推理等关键领域的表现甚至能媲美OpenAI的最强推理模型o1。更重要的是，据DeepSeek发布的技术报告显示，DeepSeek-R1的训练费用仅为OpenAI最新大模型的三十分之一。 对AI发展来说，DeepSeek-R1的横空出世将又是一个重要的里程碑事件。但同时，它也已经引发了海外科技界人士的担忧，不少人开始质疑，美国众多大型科技公司在人工智能模型和数据中心上投入大量资金的意义。 IG的市场策略师Junrong Yeap在报告中表示：“虽然从长远来看，DeepSeek是否会被证明是一个可行的、更便宜的选择还有待观察，但最初的担忧集中在美国科技巨头的定价权是否受到威胁，以及它们的大规模人工智能支出是否需要重新评估。” 目前，DeepSeek已经超越ChatGPT，成为苹果APP Store美国地区下载量最大的免费应用。 日本芯片股下跌之际，纳斯达克指数期货周一也持续下挫，午后跌幅一度扩大至2%以上。 “从纳斯达克指数期货走势来看，今晚美国股市可能也将经历一段艰难的时期，” Jackson补充道。 **英伟达也危险了** 美国知名硅谷风险投资家、Social Capital首席执行官查马斯·帕里哈皮提亚（Chamath Palihapitiya）在社交媒体平台X上发布了一长文，评价DeepSeek称：“有了这么便宜的模型，许多新产品和新体验现在可以出现，试图赢得全球民众的心和思想。” 他感叹称：“来自中国的创新证明了我们在过去的15年里是多么的‘沉睡’。我们一直倾向于动用大笔资金/闪亮的支出计划（AI不是第一个，也可能不会是最后一个），我们（美国队）在一个问题上投入了数千亿美元，而不是更聪明地思考问题，并利用资源限制作为推动因素。” 他认为，在DeepSeek出现之后，资本市场预计将寻求重新定价美股“七巨头”公司的价值，美国股市将出现波动。 而在“七巨头”之中，帕里哈皮提亚认为，“特斯拉的风险敞口最小，其余公司的风险敞口直接取决于它们公开宣布的资本支出数额。出于显而易见的原因，英伟达面临的风险将是最大的。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474330.htm)
 免费 MMORPG 《宝藏世界》现已推出蛇年春节活动。即日起，玩家可加入“禁忌之峰”的节日庆典！（甚至有一个特殊盟友的帮助！）参与限时活动即可解锁专属奖励。 <内嵌内容，请前往机核查看> 活动时间： - 开始：2025年1月24日，11:00 UTC - 结束：2025年2月13日，00:00 UTC - 适用平台：全平台 在禁忌之峰挑战敌人，完成地牢任务以获得神秘材料，打造全新盟友，然后前往你选择的生物群系，获取“蛇霞 - 神木蛇龙”！与此同时，Discord 社区正在举办建筑比赛！参与活动赢取丰厚奖励，或者欣赏其他玩家的精彩创作！  此外，神祇蛇霞还为商店带来了激动人心的折扣——以下商品可享受50%的优惠，活动截止至2025年2月4日: - 双龙包 - 超级动物园 - 晶洞伙伴包1 - 晶洞伙伴包2
 Daedalic Entertainment 与 Octofox Games 很高兴宣布，《喵门镖局》（Wild Woods）首次重大更新将于1.29上线！这款充满魅力的合作冒险游戏不久前刚进入“抢先体验”阶段。此次更新为玩家带来了以下新内容： <内嵌内容，请前往机核查看> - · 新增远程武器角色：允许玩家在战斗中从远距离攻击敌人，为合作玩法增加了新的策略性与战斗动态。 - · 实验性无尽模式：为玩家提供了在无尽森林挑战中测试自己技能的机会，玩家将在此模式中面对逐渐加强的敌人浪潮、动态环境变化，并在达成更高成就时获得独特奖励。 <内嵌内容，请前往机核查看> 同时，《喵门镖局》届时将参与 Daedalic 发行商特卖活动，提供 20% 的折扣优惠——活动仅限至 2025 年2月3日！抓住机会，以优惠价格踏上这场魔幻森林冒险之旅吧。更新的主要特点： 这些激动人心的新功能丰富了游戏体验，并为玩家引入了全新的挑战： 1. 远程武器角色：玩家现在可以选择远程战斗角色，在与森林敌人对战时增加策略深度与战斗灵活性。  2. 实验性无尽模式：为寻求更高挑战的玩家提供了无限制的玩法，考验团队协作与生存本能。  自 2024 年12月9日进入“抢先体验”以来，《喵门镖局》凭借其动作与合作玩法的完美结合，以及富有魅力的美术风格，深受玩家喜爱。开发团队承诺将根据社区反馈不断优化游戏，并计划在未来推出更多内容和功能。  别错过 Daedalic 发行商特卖活动的 20% 折扣优惠！活动截止至 2025 年2月3日。立即加入冒险，体验最新更新内容！
<blockquote><p>步入 2025 年，面对愈发饱和的市场和日益激烈的竞争，支付机构还能探索哪些新的创新路径，才能增加公司收入，实现可持续发展。下面是笔者的一些思考，欢迎交流。</p> </blockquote>  在过去的几十年里，支付领域经历了翻天覆地的变革，从传统的现金支付到银行卡支付，再到如今无处不在的移动支付，技术的进步和市场的竞争使得支付方式不断更新换代。 ## 一、先享后付产品拓展 除了现有的教培行业先学后付产品，针对更多行业推出先享后付服务，如家居装修、汽车租赁、高端定制服务等行业。让消费者可以先享受商品或服务，再进行付款，提高消费的灵活性和商家的销售转化率。以下是先享后付产品在各行业的真实场景和市场规模分析： ### 1. 家居装修行业 **真实场景：** - **整装服务**：消费者与装修公司签订合同后，可先让装修团队进场施工，根据装修进度分阶段付款，如水电工程完成、泥瓦工程完成、整体竣工等节点进行支付。 - **家居软装**：购买家具、窗帘、灯具等软装产品时，消费者可以先将商品带回家进行搭配和试用，满意后再付款，解决了消费者对产品与家居环境适配度的担忧。 **市场规模：**随着智能家居市场的不断发展，全球智能家居市场规模已经突破数千亿美元。家居装修行业与智能家居紧密相关，且消费升级使得人们对家居装修的投入增加，先享后付模式能刺激更多消费，潜在市场规模巨大。 ### 2. 汽车租赁行业 **真实场景** - **短期租赁**：用于商务出行、旅游等场景，消费者提前预订车辆，提车时无需支付全款，租赁结束后根据实际使用情况结算费用，包括租金、可能产生的超里程费用等。 - **长期租赁**：一些企业或个人长期租赁车辆用于通勤等，可选择先使用车辆，按月或按季度支付租金。例如易鑫和保时捷合作的 “无忧先享” 产品，消费者能以较低月付金额提前享受驾乘乐趣。 **市场规模**：据相关数据显示，近年来我国汽车租赁市场规模持续增长。随着人们出行需求的多样化和共享经济的发展，先享后付模式能降低租车门槛，吸引更多用户，市场规模有望进一步扩大。 ### 3. 高端定制服务行业 **真实场景** - **服装定制**：消费者向设计师或品牌提出服装定制需求，量体后开始制作，在试穿成品满意后再支付费用，确保服装的合身度和满意度。 - **珠宝定制**：客户根据自己的喜好和需求定制珠宝，从设计图纸到成品制作完成，客户在最终验收合格后付款，避免了因成品与预期不符而产生的纠纷。 - **私人旅游定制**：旅游公司根据客户的时间、预算、兴趣爱好等定制个性化旅游线路，客户在旅行结束后对服务质量进行评价并支付费用。 **市场规模**：高端定制服务的目标客户群体虽相对较小，但客户的消费能力强，对价格敏感度较低。随着消费者对个性化、高品质服务的需求不断增长，高端定制服务市场规模呈上升趋势，先享后付模式有助于进一步挖掘市场潜力，提升客户体验和商家的市场竞争力。 从全球范围来看，先买后付（BNPL）市场规模从 2022 年的 1051.5 亿美元飙升至 2023 年的 1557.9 亿美元，截至 2024 年，全球 BNPL 用户已超过 3.6 亿，预计到 2027 年将增长至 9 亿。在中国市场，京东、支付宝等平台提供的先享后付服务，已经覆盖数亿商品和多个生活服务领域。 ## 二、支付担保服务 为交易双方提供支付担保功能，尤其是针对一些高价值、高风险的交易场景，如二手房产交易、大额设备采购等。支付机构作为担保方，在交易双方完成约定的条件后，再将款项支付给卖方，确保交易的安全和公平，收取一定比例的担保服务费用。 以下是支付担保服务在二手房产交易和大额设备采购中的真实场景与市场规模分析：  ### 1. 二手房产交易 **真实场景** - **交易流程保障**：在泉州的二手房交易中，有全额资金监管模式，类似政府提供的 “支付宝” 功能2。买方将购房款存入政府设立的专用监管账户，在卖方完成过户手续后，款项才会支付给卖方，保障了买方付了钱后能顺利拿到房产，卖方过户后能顺利拿到房款。 - **贷款风险防控**：对于涉及银行按揭贷款的交易，卖方担心过户后买方贷款审批不过拿不到尾款，买方担心先付首付后贷款不通过导致违约。通过引入支付担保服务，银行可将按揭款先行发放至监管账户，待过户成功后再支付给卖方，解除双方的担忧。 - **带押过户场景**：针对 “二手房带押过户” 难题，如卖方房产多重抵押或查封等情况，担保机构可推出 “带押过户担保” 服务，采用 “先过户再还款” 的方式，让卖方实现房产在抵押中过户，降低交易成本。 以泉州市为例，截至 2024 年 5 月底，当地已为 1450 笔二手房交易提供了资金监管服务，涉及监管资金 7.99 亿元，担保金额 11.86 亿元。全国范围内，二手房市场规模庞大，据相关数据统计，近年来我国部分一线城市每年二手房交易量可达数十万套，二线城市也有大量的交易需求。若全面推广支付担保服务，市场规模将十分可观，预计涉及的担保资金规模每年可达数千亿甚至上万亿元。 ### 2. 大额设备采购 - **跨境采购**：国内企业从境外采购大额设备用于生产，如高新技术设备制造企业从国外采购锂电池智能生产线配件。支付担保可确保企业支付货款后，境外销售方按约定发货、提供安装等服务，在设备验收合格后，款项才最终支付给卖方，保障双方权益。 - **国内交易**：企业间在国内进行大额设备采购时，买方担心支付预付款后卖方不按时交货或设备质量不达标，卖方担心买方收货后不按时支付尾款。支付担保服务可在合同约定的交货、验收等节点完成后，再将相应款项支付给卖方，确保交易顺利进行。 - **融资租赁**：租赁公司采购大额设备出租给其他企业，通过支付担保服务，可保证租赁公司支付设备采购款后能按时收到设备并出租，设备供应商能在交付设备且验收合格后收到款项，保障融资租赁业务的资金安全和交易稳定。 江苏省的 “设备担” 政策在实施后，仅一段时间就有 189 家企业累计提交了高达 20.89 亿元的担保需求5。从全国来看，制造业、半导体、电子元件等众多行业都有大量的设备采购需求，每年大额设备采购市场规模可达数万亿元。若支付担保服务能在该领域广泛应用，按一定比例收取担保费用，市场规模有望达到数百亿甚至上千亿元。 ## 三、数据服务产品 利用支付机构积累的大量交易数据，为商户提供数据洞察服务。例如，为商户提供消费者行为分析报告，包括消费者的消费习惯、消费频率、消费金额分布等信息，帮助商户更好地了解市场和消费者需求，制定精准的营销策略，收取数据服务费用。 做过支付的同学都知道，支付机构往往无法拿到微信和支付宝消费者的信息。那要怎么利用积累的大量交易数据，为商户提供数据洞察服务呢？ ### 1. 交易时间分析 - **时段交易统计：**统计不同时段（每小时、每天、每周、每月）的交易笔数和交易金额。例如，发现每周工作日早上 9 – 11 点以及晚上 7 – 9 点交易笔数较多，商户可以针对这些时段设置专属优惠，如限时折扣、满减活动等，吸引更多消费者在该时段消费。 - **交易周期分析：**计算每笔交易的时间间隔，以此分析消费者的消费周期。若大部分消费者平均每 20 天左右进行一次交易，商户可以在第 15 – 18 天通过支付平台的消息推送功能，向消费者发送优惠券或新品推荐，刺激消费者再次消费。 ### 2. 消费金额分析 - **金额区间划分：**将交易金额划分为不同区间，如 0 – 20 元、20 – 50 元、50 – 100 元等，统计每个区间的交易笔数和占比。若发现 50 – 100 元区间的交易占比较高，商户可以考虑推出价格在该区间内的组合商品或增值服务，提高客单价。 - **金额趋势分析：**对比不同时间段（月与月、季度与季度）的平均交易金额和总交易金额。如果近几个月平均交易金额持续上升，说明消费者消费能力增强或市场需求向好，商户可适当增加高价位商品的引入；若持续下降，则需提醒商户调整商品定价策略或优化产品结构。   ### 3. 消费频率分析 - **高频用户识别：**统计每个支付账号的交易次数，筛选出交易次数较多的高频用户。对于高频用户，商户可以为其提供会员服务或专属福利，如积分加倍、优先购买权等，提高用户的忠诚度和粘性。 - **频率变化分析：**观察不同时间段内消费者的消费频率变化。如果发现近期整体消费频率下降，商户可以考虑开展促销活动，如买一送一、抽奖等，吸引消费者增加消费次数。 ### 4. 关联交易分析 - **时间关联分析：**分析同一支付账号在相近时间段内的多笔交易情况，找出经常在短时间内连续发生的交易组合。例如，很多消费者在购买咖啡后 1 – 2 小时内会购买面包，商户可以将咖啡和面包进行组合销售，推出套餐优惠。 - **交易金额关联：**分析不同交易金额之间的关联关系。如果发现消费者在购买低价商品后，隔一段时间有较高概率购买高价商品，商户可以在消费者购买低价商品时，向其推荐高价商品，并提供一定的折扣或优惠，促进消费者进行二次消费。 ### 5. 交易趋势分析 - **长期趋势观察：**对过去较长时间段（一年以上）的交易数据进行分析，观察整体交易笔数、金额、消费频率等指标的变化趋势。若发现某类商品（通过交易金额和时间关联推测）的交易呈逐年上升趋势，商户可以加大该类商品的投入和推广。 - **短期波动分析：**分析近期（一个月内）的交易数据波动情况，找出异常波动的原因。比如，某一周交易笔数突然大幅增加，可能是因为商户开展了促销活动或受到了某个热点事件的影响，商户可以总结经验，以便未来更好地制定营销策略。 以上就是笔者结合当前市场，对支付行业创新产品的思考。像基于交易数据的功能设计，虽受限于有限信息，但仍然可以从多维度挖掘数据价值，为商户提供切实可行的数据洞察服务。期待与各位共同交流，碰撞出更多创新的火花。 本文由 @一个帽子的世界 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 Pexels，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
微星正式确认其即将推出的 GeForce RTX 50 系列显卡将于 1 月 30 日（农历大年初二）限量发售，供应受限的原因是英伟达提供的 GPU 核心分配不足，导致制造商难以满足预期的高需求。 一些零售商甚至声称，他们只收到了个位数数量的显卡，导致某些地区的显卡价格大幅上涨。 在极端情况下，价格几乎是官方建议零售价的两倍，这让许多潜在买家担心是否有货和是否买得起。 台湾媒体 BenchLife.info 此前指出，英伟达与其板卡合作伙伴之间的"沟通问题"导致了供应量有限。 因此，那些希望以 MSRP 或更高价格购买新 GPU 的发烧友可能会面临一场艰苦的竞价。 尽管起步艰难，但二月份的供应水平将逐步改善。 目前尚不清楚确切的改善速度，但许多人预计，随着生产的正常化以及英伟达与其合作伙伴之间沟通的恢复，将会有更多的库存到来。 目前，消费者应该做好库存有限、价格可能上涨的准备，尤其是在发布的第一天。 那些希望立即升级的用户可能需要确保完成预购，或等待未来几周供应变得更加稳定。 分销商已经开始预订 RTX 5090 GPU 的 供应"保证"，这种 GPU 的价格每一块高达 7000 美元，这也直接表明供应非常紧张。 不过，我们必须等到正式发售日才能看到情况是否有所改善。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474326.htm)
[华硕的Tony大叔](https://www.bilibili.com/video/BV1AGfWYFEaY/?vd_source=2ae36edbe8d7328a873ffede9e5ebbdd)近日对RTX 5090D进行了详尽的评测，其中就包括特殊的超频环节，无论性能还是功耗都令人瞠目结舌。测试平台配置包括：锐龙7 9800X3D处理器、ROG X870E HERO主板、芝奇DDR5-6000 CL30内存，等等。  由于缺乏官方SoC BIOS，极限超频中使用了电阻调整等特殊措施，还给PCB与元件涂抹了保护层，以及新的手搓的液氮跑。 最终，**核心频率最高跑到了几乎3.4GHz，GDDR7显存等效频率也来到34GHz**，顺利突破了3DMark Port Royal、Time Spy Extreme、Fire Strike Ultra、Wild Life Extreme等多个项目的世界纪录。 对比来看，极限超频的RTX 5090D，跑分已经超过两块RTX 3090 Ti，击败四块GTX 1080 Ti！  当然代价也不小，**单卡功耗超过1000W，整机功耗更是高达1765W！**      [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474320.htm)
当地时间1月27日，韩国国土交通部航空铁道事故调查委员会公布了济州航空2216号航班空难的初步调查报告，大致还原了事情经过。初步调查报告显示，**客机上的两个“黑匣子”在当日8时58分50秒开始均停止记录，当时客机正以时速约298千米、距离地面高度151米左右的状态，准备降落。** 此时飞机两侧发动机都吸入了韩国冬季常见候鸟“花脸鸭”，事发后也在两台发动机内发现了鸟羽毛及血液痕迹。 撞鸟4分07秒之后，飞机以机腹着陆的方式触地，高速冲出跑道，与安装导航系统天线的混凝土基座发生冲撞，导致飞机剧烈爆炸并燃烧，179人不幸遇难，只有2名乘务员幸免于难。 为了确认客机发动机状态，并采集更多鸟羽和血迹样本，事故调查委员会计划对客机的两个发动机进行分解检查。 “黑匣子”停止记录后6秒，飞行员发出“MAYDAY”求救信号。 随后，飞机提升高度复飞，在原定降落方向左侧上空飞行一段过后，右转从同一条跑道另一侧即19号方向进入跑道，在起落架没有放下的状态下以机腹着陆。 **对于事发客机降落时起落架为何没有放下，初步调查报告并未指出。**  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474318.htm)
今年初，Linux 1.3版内核正式发布，代码数量达到39819522行，而**最新的Linux 6.14 RC1候选版，代码进一步增加到了40063856行，突破了4000万大关。**要知道，**2015年的时候，Linux内核代码才2000万行左右**，十年时间翻了整整一番，Linux也不可避免地开始有些臃肿了。 Linux内核的膨胀速度是相当快的，**大约每两个月就会增加40万行代码**，而且增加的不仅仅是运行代码，还有注释、文档，甚至还有一些刻意为之的空白行。 事实上，对于特定的用户或者电脑来说，其中很多代码都是完全没用的。 比如说，**有关处理器架构的代码就有大约450万行，占总量的超过十分之一，但是对于占绝对多数的x86电脑而言，实际需要的还不到50万行，剩下的90％相关代码都毫无用处。** 同样的，编译器、驱动程序也是类似的情况，其中AMD Radeon驱动和相关文档等，就有约500万行代码。 不过好的一面是，很多驱动都是模块化编译的，没有对应的硬件，并不会加载。 未来，Linux内核代码规模肯定会继续快速膨胀，如何避免成为失控的屎山，是个很严峻的问题。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474316.htm)
近日，中国银行发布《**支持人工智能产业链发展行动方案**》，宣布**将在未来五年内，为AI全产业链提供不低于1万亿元的专项金融支持。**根据方案，**中国银行将提供股权和债券融资合计不低于3000亿元**，并为AI相关的各类企业提供多样化的金融服务，通过股、贷、债、保、租等多元化金融工具，赋能智算基础设施发展。 此举旨在满足AI产业链各个环节的金融需求，包括基础研究、技术开发、产业化等，建立与AI技术创新相适配的专项制度保障，促进深入合作与发展。 随着技术的进步，AI已逐渐从概念走向实际应用，深入医疗、金融、制造、交通等多个领域。 中国银行的支持，将有助于提升这些领域的智能化水平，增强中国整体经济的竞争力。  与此同时，1月17日，**国家人工智能产业投资基金合伙企业（有限合伙），即“AI产投基金”正式宣告成立，出资额高达600.6亿元人民币。** 该基金由国智投（上海）私募基金管理有限公司和国家集成电路产业投资基金三期股份有限公司（简称“大基金三期”）共同出资设立。 据赛迪顾问预测，从2025年到2035年，中国人工智能产业规模将从3985亿元增长至17295亿元，复合年增长率为15.6%。  **到2030年，中国人工智能产业规模有望突破1万亿元。** 有趣的是，就在数日前，OpenAI宣布了“星际之门计划”（The Stargate Project），成立一家新公司，**日本软银集团、美国开放人工智能研究中心、美国甲骨文公司联合投资5000亿美元，用于在美国建设支持AI发展的基础设施。** Arm、微软、NVIDIA，也都是关键的初始技术合作伙，而首个数据中心建设在得克萨斯州。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1474314.htm)
（1月20日—1月26日）中国社科院大学联合京东发布《业采融合发展白皮书》；美国初创AI公司Perplexity提议与Tiktok美国业务合并；英伟达CEO黄仁勋缺席特朗普就职典礼，在华称要继续与中国合作……