 在旧金山举行的游戏开发者大会现场,主办方公布了第24届 GDCA (游戏开发者选择)大奖的获奖得主。作为业内人士评选的奖项,奖项也对业界一致认可的优秀团队及其作品给予肯定和褒奖。以下是完整的获奖名单:  - 年度游戏大奖:《小丑牌》 - 最佳技术:《宇宙机器人》 - 最佳设计:《小丑牌》 - 最佳游戏首秀:《小丑牌》 - 最佳视觉艺术:《黑神话:悟空》 - 最佳叙事:《暗喻幻想:ReFantazio》 - 创新奖:《小丑牌》 - 社会影响:《奇异人生 双重曝光》 - 最佳音效:《宇宙机器人》 - 玩家心声:《最终幻想7:重生》 - 先锋奖: Lucas Pope - 终生成就奖:Sam Lake
过去三年,Ampere公司累计亏损超过140亿元。孙正义曾懊悔,“每次想到这些错失的机会,真是令人沮丧。我几乎是含泪卖掉英伟达股票的,错失了这么大的鱼。”
Tencent achieved double digit revenue growth and sustaining continued operating leverage in Q4, benefiting from AI-powered advertising platform, higher engagement in Video Accounts, and growth in its evergreen games.
头图来源:腾讯 DeepSeek掀翻了国内大模型领域原本搭好的台,各个大厂都在重新找位置,腾讯选择了通过一系列“闪电战”式的部署,展示战略决心。 过去一个月,腾讯在AI应用领域快速布局,积极拥抱DeepSeek,腾讯旗下多个核心产品,如微信、元宝、QQ浏览器、QQ音乐、ima(腾讯智能工作台)、腾讯文档、腾讯地图等,均接入了DeepSeek模型,并同步支持自研的混元大模型;元宝更是走向日更级迭代,35天版本更新30次;先后推出腾讯首个自研推理模型混元深度思考模型Thinker(T1)、发布新一代快思考模型TurboS、推出5个全新3D生成模型并全部开源…… 3月19日,腾讯发布了第四季度及全年业绩报告,第四季度营收1724.5亿元,同比增长11%,毛利、经营利润(Non-IFRS)增速分别为17%和21%;全年营收6602.6亿元,同比增长8%;毛利、经营利润(Non-IFRS)同比增长19%和24%。  腾讯财报摘要|图片来源:腾讯 数据显示,腾讯资本开支在AI战略的推动下大幅增长。2024年,腾讯全年资本开支达到了767亿元,同比增长221%,创下历史新高。 在财报发布后的电话会议上,腾讯总裁刘炽平表示,第四季度资本支出的显著增长,主要用于购买更多的GPU,以满足AI推理的需求。他透露:“我们计划在2025年进一步加大资本支出,预计资本支出将占收入的十几个百分点。” 另外,腾讯宣布2025年将继续回购股份,预计规模至少800亿港元;现金红利增长32%至约410亿港元,2025年总股东回报最少达1210亿港元。 ## 全年研发投入707亿,加码打造“好用的AI” 3月,国内大厂在AI领域的竞争继续加速。 腾讯在周二刚推出了 Hunyuan3D-2.0 模型,可以将文本或图像转换为 3D 图形。 上周,阿里巴巴推出AI旗舰应用——新夸克,基于阿里通义领先的推理及多模态大模型开发。百度也在周日发布了文心大模型4.5和推理模型X1。 腾讯总裁刘炽平在财报后的电话会议上称,资本支出占收入的百分比将上升到十几个百分点,人工智能将成为战略投资的重点——这一支出增长趋势与国内其他大厂类似。 此前阿里巴巴在2月宣布,未来三年将为云计算和AI基础设施投入至少3800亿元;而据报道,字节跳动已计划在2025年投入超过1500亿元用于资本支出,主要用于人工智能开发和算力提升。 腾讯这次发布的财报,显示其AI战略正在进入重投入期,体现出公司在AI领域的战略雄心:2024年研发投入达706.9亿元,自 2018 年公布研发投入以来,累计总额已达3403亿元。资本开支连续四个季度实现同比三位数增长,年度资本开支更突破767亿元,同比增长221%,比 2023 年的 238.9 亿元增加了两倍多, 在持续加码AI投入的背景下,腾讯基于“自研+开源”多模型策略,加速全域产品AI渗透。自研混元大模型推出混元T1和Turbo S,并已接入700+内部场景;生态协同方面,腾讯元宝、微信、 ima、腾讯文档等系列产品批量接入DeepSeek-R1开源模型。  2月,腾讯元宝 DeepSeek R1联网版|图片来源:视觉中国 AI应用端的进展也在加速。AI原生应用腾讯元宝自2025年2月至3月的DAU(日活)激增超20倍。 受益于多模型策略,即自研腾讯混元大模型和拥抱DeepSeek等开源模型的驱动,腾讯元宝得以给用户提供稳定流畅的深度推理体验。借助腾讯云智算力支撑与海量的运维经验,确保了用户使用过程流畅 “不卡顿”。 自上线以来,腾讯混元也全面拥抱开源,开源模型已覆盖文本、图像、视频和3D生成等多个模态,GitHub 上总Star数量超2.3万,多次登顶趋势榜。其中较早开源的混元DiT文生图模型,在国内外衍生模型数量多达1600多个。 AI对于腾讯业务的提效也在2024年开始显现。2024年第四季度,腾讯会议的收入同比增长超过40%,AI功能月活增长至1500万;企业微信收入同比翻倍。腾讯会议之外,腾讯内部已有超过700业务场景接入混元大模型并积极拥抱开源大模型。 腾讯的云计算业务归属于其金融科技与企业服务板块,该板块在第四季度同比增长 3% 至 561 亿元。不过,腾讯指出,随着公司内部对GPU的使用不断增加,可用于外部客户的芯片数量受限,这也对云服务收入的增长产生了阻碍。 腾讯表示,从第四季度起,公司已经加大了对GPU的采购力度,并预计云服务收入将因此加速增长。 腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾表示:「数月前,我们重组了AI团队以聚焦于快速的产品创新及深度的模型研发、增加了AI相关的资本开支、并加大了我们对原生AI产品的研发和营销力度。 我们相信这些加码的投资,会通过提升广告业务的效率及游戏的生命周期而带来持续的回报,并随着我们个人AI应用的加速普及和更多企业采用我们的AI服务,创造更长远的价值。」 腾讯首席战略官James Mitchell则在财报电话会上就人工智能相关的研发和资本支出问题进行了说明。 James Mitchell称,腾讯每年都在增加对不同项目研发的支出,这已成为公司传统,因此研发支出本身不会对利润率构成压力;资本支出是一个更复杂的话题。腾讯在去年第四季度将资本支出提升到了一个新的更高水平,这些增量支出将在未来几年转化为增量折旧。具体来说: <blockquote> <p>资本支出最直接的用途是购买GPU来支持广告技术,也在一定程度上支持游戏业务。从结果来看,这部分资本支出产生了良好的利润率和高回报,不会对利润率造成压力。</p> <p>之前曾有观点认为每一代新的大型语言模型都需要数量级的GPU,但随着DeepSeek等的突破,行业包括腾讯在内,现在正从现有GPU中获得更高的生产力,无需以之前预期的速度添加额外GPU,因此这方面的资本支出压力也在减轻。</p> <p>公司购买GPU服务并出租给客户,虽然可能不是回报最高的业务,但也有正回报,能够覆盖GPU成本及相应折旧。</p> <p>2C推理相关的资本支出是一个额外的成本压力,但它是总资本支出的一个子集,是可控的。我们乐观地认为,随着时间推移,2C推理活动将通过广告收入和增值服务的组合实现变现。</p> </blockquote> ## AI agent将为腾讯带来巨大机会? 关于2C应用,刘炽平谈到,腾讯拥有多款面向消费者的应用程序,并且未来还将推出更多。目前人工智能仍处于早期阶段,很难预测最终的发展形态。不过,腾讯的每款产品都将继续演变为更强大、更有用的工具。 具体来看,元宝可以成为一个强大的AI原生助手,整合多种功能,但不会成为唯一的入口;ima.copilot可以作为个人和团队协作的智能工具;微信则会推出更多功能,进一步提升用户体验。此外,腾讯的其他产品,如QQ、浏览器等,也将逐步融入AI体验。 每款产品都会继续发展,并寻找独特的应用场景,利用AI为用户提供更好的体验。同时,这些产品之间也会协同合作,共同推动AI产品扩大用户群。 在财报电话会议中,腾讯高管表示已经“为消费者人工智能互动的突破性增长做好了准备”。 关于前段时间大热的AI agent,腾讯会怎么做?刘炽平也在财报电话会上做了解读。 他提到,AI agent本质上是利用模型能力并连接不同软件工具以完成复杂任务的模型。它是一个非常广泛的概念,既可以独立存在,也可以嵌入不同的应用程序中。腾讯计划利用高质量的模型构建独立的AI agent,并借助其在浏览器、元宝等软件平台上的庞大用户基础来推动这些agent的发展。同时,腾讯也将在微信和QQ等核心应用中融入AI agent,以进一步提升用户体验。 在微信的生态系统中,AI agent具有独特的优势。微信拥有庞大的用户群体,用户每天使用时间长,打开应用的频率高,这为AI agent提供了丰富的应用场景。此外,微信内的活动非常多样化,涵盖了社交通信、内容消费、工作、学习以及各种交易。微信的小程序生态系统更是提供了丰富的活动场景,AI agent可以基于模型连接到不同的小程序,为用户完成复杂的任务。这些优势使得微信成为AI agent发展的理想平台。 尽管如此,腾讯在构建AI agent时将非常谨慎和耐心。公司会重点关注数据安全、用户的舒适感和安全感,确保为用户提供正确的体验。这些细节需要在产品开发过程中予以充分关注。虽然目前需要谨慎推进,但随着时间的推移,AI agent将为腾讯带来巨大的机会,尤其是在其庞大的用户基础和丰富的产品生态中,AI agent有望为用户提供更高效、更便捷的服务。 腾讯在AI Agent方面的思路,是将生成式AI能力与自身庞大的软件生态相结合,这反映了腾讯在AI时代重构护城河的努力。而腾讯能否将微信的生态优势转化为AI领域的领导地位,或许还要取决于它在技术和生态之间能否找到平衡。 ## 游戏业务双线开花,国际收入创新高 Sensor Tower发布的《2025年移动游戏市场报告》显示,全球移动游戏用户的应用内购买支出结束“两连跌“,2024年同比增长4%至810亿元。2024年一共有4款游戏首次进入10亿美元收入俱乐部,其中有两款腾讯游戏入围,分别是《地下城与勇士:起源》以及《Brawl Stars》。  图片来源:《地下城与勇士:起源》官网 在游戏行业回暖的大环境下,受益于长青游戏和新游的共同推动,腾讯游戏去年实现收入1977亿元,同比增长9.9%。其中国际市场收入同比增长9%至580亿元,在腾讯游戏中保持三成左右的稳定占比;本土市场收入同比增长10%至1397亿元。 具体到第四季度,游戏业务实现收入492亿元,本土、国际市场收入均实现双位数增长,其中其中本土市场增速23%至 332 亿元,国际市场游戏收入同比增长15%至160亿元,接近本土市场收入的一半。 此外,腾讯在财报中将年流水超过40亿元且季度平均日活跃用户超过500万的手游或超过200万的PC游戏定义为长青游戏。在2024年,符合这一标准的游戏从12款增加至14款——长青游戏组合的进一步扩充也说明腾讯游戏的长青战略初见成效。 去年,腾讯旗下的《PUBG MOBILE》《Brawl Stars》等游戏在海外表现出色,其中以《Brawl Stars》为主要代表的supercell游戏人气急升,实现活跃用户和游戏流水的明显增长。根据supercell的披露,2024年公司总收入达28亿欧元,同比增长77%。 本土市场方面则主要得益于《无畏契约》《火影忍者》《金铲铲之战》和《英雄联盟手游》等游戏的增长,以及《地下城与勇士:起源》《三角洲行动》等新游发布。 此外,受益于春节期间的商业化表现出色,腾讯旗下多款产品在今年1月实现活跃用户和游戏流水的同比增长,为2025年第一季度奠定基础。根据Sensor Tower的统计,今年1月腾讯游戏的流水同比增长62%,《王者荣耀》《和平精英》和《穿越火线:枪战王者》的全球收入分别激增94%、267%和421%,其中《和平精英》更是官宣在今年除夕当天日活跃用户超8000万,展现旗舰长青的实力。 具体产品方面,《王者荣耀》在去年10月宣布有超过一亿玩家共同庆祝游戏九周年;发布第四年的《金铲铲之战》仍保持强劲的增长势头,据Sensor Tower统计,去年第四季度《金铲铲之战》的流水同比增长30%,连续八个季度实现双位数增长。 在端游方面,腾讯首款多端第一人称射击游戏《三角洲行动》自去年9月发布以来热度不减,第四季度在顺网星研究社中的网吧游戏热力榜稳定在Top 5水平,25年2月更首次达到第3名;另一款射击大作《无畏契约》亦保持稳健表现,顺网星研究社指出今年2月该游戏的热度几乎是去年同期的三倍。 新游方面,去年12月《流放之路2(Path of Exile2)》抢先体验版在发售当日即迅速登顶Steam全球畅销榜,并在上线当月持续在榜8天。根据Steam DB统计数据显示,在付费下载(No-F2P)游戏中,《流放之路2》在Steam畅销榜连续6周登顶。 目前,腾讯游戏在本土、海外市场已储备多款新游,包括异人之下游戏、《胜利女神:新的希望》《暗区突围:无限》《沙丘:觉醒》等重点产品。 总体来看,腾讯游戏2024年的财报表现可圈可点,得益于本土市场的强劲增长和国际市场的稳步扩张,以及长青游戏和新游的协同效应,腾讯在全球游戏行业回暖中巩固了领导地位。 高盛在近期发布研究报告,预计2025年腾讯游戏在2024年的高基数之下继续保持10%的增速。 未来,随着新游储备的释放和市场布局的深化,腾讯有希望展现其作为「全球最大游戏公司之一」的持续竞争力。
英伟达首席执行官黄仁勋表示,未来四年,这家芯片制造商将把数千亿美元用于在美国生产的芯片和其他电子产品。目前该公司正面对特朗普的关税威胁,将其供应链从亚洲转移回来。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/59/w550h309/20250319/6b0c-7eb0fa025ae738705c6b44e27e1ce365.png) 作为全球市值最高的半导体集团,英伟达的这一巨额支出预测,是在苹果(Apple)等其他科技公司宣布在美国进行巨额投资计划之后做出的。特朗普“美国优先”贸易政策的影响正在波及全球经济。 黄仁勋表示:“总体而言,我们将在未来四年采购价值约5000亿美元的电子产品。我认为我们很容易就能看到自己在美国生产其中的数千亿美元。” 在一次内容广泛的采访中,黄仁勋表示,这家领先的人工智能芯片制造商现在能够通过台积电(TSMC)和富士康(Foxconn)等供应商在美国生产其最新系统。 本周,在英伟达的年度GTC开发者大会上,黄仁勋发布了下一代人工智能芯片Vera Rubin,概述了在巨型数据中心中构建由数百万个互连芯片组成的集群的计划,这些数据中心将需要庞大的电力供应。黄仁勋表示,他认为特朗普政府可能会加速美国人工智能产业的发展。他说:“拥有一个关心该行业成功、不允许能源成为障碍的政府的支持,对美国的人工智能来说是一个了不起的成果。” 本月,台积电宣布在亚利桑那州投资1000亿美元建设芯片制造工厂,这是在拜登政府时期商定的650亿美元投资之外的又一笔投资。黄仁勋表示,英伟达最新的Blackwell系统目前正在美国生产。“台积电在美国的投资大大提高了我们供应链的弹性。” 黄仁勋否认了有关英伟达参与讨论与台积电等公司组建财团投资英特尔的报道,也没有承诺使用英特尔的美国芯片制造服务作为在岸外包的一部分。他说:“我们定期评估他们的代工技术,而且我们一直在这样做。”他补充说,英伟达也在考虑英特尔的芯片封装服务。“我们寻找机会成为他们的客户。” 黄仁勋表示,他“完全相信英特尔有能力做到这一点”,他指的是英特尔在先进芯片技术领域具备竞争力的能力。他补充说,英特尔的成功很重要,“但要让自己和对方相信,应该建立一条新的供应链,需要一段时间。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486856.htm)
组织者在周三的动员电话中表示,特斯拉抗议者正在计划迄今为止“最大规模的行动日”,计划于 3 月 29 日在全球各地的特斯拉展厅举行 500 场示威活动。 抗议活动于 2 月初在少数几家特斯拉门店开始,随着越来越多的人站出来抗议首席执行官埃隆·马斯克解散联邦政府,抗议活动已发展到全球数百家门店。所谓的“特斯拉拆解”抗议者挥舞着标语并高呼口号,成为反对马斯克取消联邦援助计划并解雇数万名政府雇员的行动的导火索。马斯克担任 DOGE或政府效率部负责人。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0304/f4bb6770db6acd3.jpg) 针对特斯拉展厅的纵火、破坏和暴力事件也有所增加,尽管这些事件与抗议活动无关,但马斯克和特朗普总统却将其称为“国内恐怖主义”。特朗普政府的其他成员也表示抗议者也可能受到审查。司法部长帕姆·邦迪承诺“对参与这些袭击的人,包括在幕后协调和资助这些犯罪的人,将严惩不贷”。 长达一小时的电话会议中,演员、电影制片人、国会议员、联邦工作人员、学者和记者均参与其中,他们试图避开特朗普关于“恐怖主义”的言论,而是将焦点集中在马斯克和该公司股价暴跌上。特斯拉的股价自今年年初以来已下跌近 40%,因为美国和海外的销售不佳和竞争加剧加剧,加剧了人们对该公司未来的悲观情绪。 “没有阴谋,也没有资金雄厚的阴谋集团,”演员兼电影制片人亚历克斯·温特 (Alex Winter) 表示,他早期在 BlueSky 上帮助宣传抗议活动。“只是伊隆·马斯克 (Elon Musk) 打倒了特斯拉。” Planet Over Profit 执行董事 Alice Hu 表示,抗议者计划于 3 月 29 日在全球举办 500 场活动,在美国所有 277 家特斯拉展厅举行示威活动,在海外还有数百家。她说,抗议者甚至可以自由地在超级充电站进行示威。  “我们需要向埃隆表明,他可以在网上发脾气,因为他的股票被污染了,”Hu说。“他可以让特朗普在白宫前举办一场令人羞辱的二手车展。这些想要独裁的人可以试图恐吓我们,阻止我们行使第一修正案赋予我们的权利,但他们无法阻止我们反击。” 组织者坚称他们的运动是和平的,并经常不遗余力地强调示威活动的非暴力性质。 “我们为之奋斗的东西,就是为我们的国家而战,”众议员贾斯敏·克罗克特 (Jasmine Crockett) (德克萨斯州民主党) 说道。“我们为民主而战。我们为自由而战。当我说奋斗时,我是在比喻。显然,我所提倡的一切都是非暴力的。” 由于特朗普承诺对特斯拉的暴力行为提出国内恐怖主义指控,组织者建议抗议者咨询律师,以更好地了解其所在州的法律。公民自由防御中心执行董事兼高级律师劳伦·里根说:“一些州的法规可能被用来恐吓抗议者,因此了解你所面临的情况是值得的。”她说,根据她的经验,各州往往不愿起诉活动人士,因为这些法规很有可能被判违宪。 “他们的目标是揪出几个人,然后吓唬其他人,让他们屈服和冷漠,”里根说。“这个国家的一些地区将会非常保守,无论何时,他们都会严厉对待异见人士或活动人士。” 近几周特斯拉股价的大幅下跌显然激起了抗议活动。几位发言者表示,特斯拉倒闭不仅是可能的,而且是很有可能的。调查记者 Micah Lee 是马斯克收购 Twitter 后不久封禁的一批 Twitter 用户之一。他表示,追求特斯拉的价值是一种“可靠的策略”。 “如果我们毁掉特斯拉品牌,如果我们将股价压低到足够低的水平,我们就可以迫使他出售股票,以偿还收购 Twitter 时背负的数十亿美元债务,”Lee说。“这将使特斯拉的股价陷入死亡螺旋。” 马斯克成为世界首富,很大程度上要归功于特斯拉的股价。他拥有该公司 13% 的股份,是该公司最大的单一股东。截至今日,该公司市值 7390 亿美元,低于今年早些时候的 1.08 万亿美元,这意味着马斯克的股份价值约为 960 亿美元。特斯拉董事会由亲密的朋友和亲戚组成,这引发了人们对其独立于这位备受争议的首席执行官的担忧。包括董事长罗宾·丹霍姆和詹姆斯·默多克在内的几位董事会成员最近几周已出售了价值超过 1 亿美元的特斯拉股票。 “这将使特斯拉的股价陷入死亡螺旋。” 但目前尚不清楚打击特斯拉是否真的对马斯克有重大影响。他仍然深受特朗普的青睐,并在联邦政府中拥有巨大的控制权。即使这些抗议活动可能严重影响特斯拉,但马斯克已经巩固了如此多的政治权力,以至于在某个时间点之后,尚不清楚市场力量是否仍然会发挥如此强大的作用。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486854.htm)
<blockquote><p>一个吸引人的标题往往能在短时间内抓住用户的注意力,激发他们的好奇心和点击欲望。本文将分享10个实用的标题技巧,希望能帮到大家。</p> </blockquote>  说一千道一万,平台在变,流量在变,唯一不变的是: 标题,始终是流量的第一道关卡。这么多年过去,到最后做内容还是都要狠狠琢磨标题。 标题机会稍纵即逝,你只有1秒不到的时间,1秒内不能吸引用户点开,那么它将没有了上场的机会。 下面,就主要分享我观察到的一些标题关键点和方法。耐用,靠谱! ## 01 标题10大关键点 什么样的标题能迅速圈定眼球? 方法技巧非常多,比如戏剧冲突、身份认同、数字悬念、追热点傍大款、运用对比、刺激痛点、制造争议、引发共鸣、突出短期利益、突出实用性、营造紧迫气氛、利用地域年龄身份等标签、刺激情绪、制造悬念好奇……等等,太多! 但是,下面这几个关键点,在我的观察过程中,绝对是高频出现的原则,值得好好记下来。 - 与读者紧密相关,洞察生活细节,身份标签很重要 - 用词更直接、语气更强烈、情绪更爆发 - 好奇心是人类摆脱不掉的 “怪癖” - 明确具体,细节性描述,直接利益 - 悬念、矛盾、冲突、爆料、冲突、反转、颠覆,是眼球杀手 - 热点、热点、热点,沾上热点就可能是爆点 - 多用 “我” 、 “你”、“TA”,故事动人心 - 角度要新颖,观点态度要鲜明,甚至极端 - 长标题,可以容得下更多引人注意的词 - 内涵和深度敌不过简单粗暴 这些原则,建议大家可以给予更多重视。特别是 “悬念”、“好奇心” 、“热点”、 “身份标签”,简直是眼球杀手。 下面直接举例,话不多说。 ## 02 9个爆款标题背后的实用方法 看完大量点击率和曝光量都相对偏高的爆款标题后,我总结了几个高度集中的标题形式。 不用多余去解释,重点还是通过案例去感受去分析,然后在自己写的时候作为参考。 不得不承认,标题本身的可模仿性非常强,有的甚至可以直接完美套用。比你苦思冥想要管用。 **1、直接引语+犀利观点** - 三观不正的华语剧:就算评分再高,我也必须差评 - “入职12年,辞退一瞬间”:最笨的努力,就是没有成果的瞎忙 - “房子比男人靠谱”:有钱女人的快乐,你根本想象不到 - “你为什么不结婚”:因为低质量婚姻,不如高质量单身 **2、亮点前置+设置悬念** - 小伤口要了2人命。医生提醒:3个特点的伤口,再小也要打破伤风 - 超准心理测试:一张图第一眼看到什么?测出你内心深处的秘密 - 杜月笙赴港前告诫1人留下必死,不听!杜走后偷溜回上海,没活3天 - 我跳槽到月薪三万的公司,但是不到半年我就后悔了。 **3、抛出好奇问题+设置悬念** - 放屁多的人,容易得肠癌?医生提示:这些才是大肠癌的靠谱查法! - 农村结婚有多难?老农的3句顺口溜,说出了很多人的辛酸和无奈 - 鸡蛋羹怎样蒸才无蜂窝?原来下锅时间有讲究,做对了比豆腐还嫩滑 - 95开头的骚扰电话究竟是谁打来的?终于找到源头了,可以这样屏蔽 **4、颠覆刻板印象+巧用对比造悬念** - 制造三国乱世的并非刘备曹操,而是一个杀猪的,可后人都忽视了他 - 孩子睡觉踢被子,别以为是热!这2种情况,家长不重视会影响发育 - 这两个中年男的爱情故事,竟然比偶像剧还甜 - 大厂HR:我最不愿意见到的,就是小公司里评出来的 “优秀员工” **5、身份标签对号入座+直击痛点** - 宝宝3岁前不要吃这5类食物,对孩子健康影响大,家长要牢记 - 我在家里的地位,取决于存款余额|被存款羞辱的年轻人 - 你知道多少品种猫,死在了后院手里吗? - 结婚前“我养你”,结婚后“是我养的你” **6、挑战认知+打破常规(正话反说)** - 身为一个母亲,我从来都不爱我的孩子 - 我终于接受,儿子是个平凡的孩子 - 是的,我就是那个离婚不要孩子的自私女人! - 今天,你吃塑料了吗? **7、高洞察观点/现象+直接引语** - “生完孩子第5天,我进了ICU” - “对不起,我要的是结婚,不是精准扶贫” - “在我妈眼里,我的人生已经完蛋了” - “你很好,但是你被开除了” **8、高热度话题+犀利观点** - 年薪60W的前同事病重,直言:极限自律是自毁,工作再拼须惜命 - 52岁四川大叔高考23次引热议:无谓的死磕,是对生命的挥霍 - 中年老母亲已经买不起Dior了:女人之间的较量,从娃的补习班开始 - 南京小伙醉倒地铁站放声痛哭:成人的世界太苦,你需要崩溃的权利 **9、亮点前置+陈述惊人事实** - “妈,离婚吧,别装了!”一封15岁高中女生的来信|真人故事 - 这个暑假不虚度!8部纪录片让孩子“上知天文,下知地理” - “垮掉” 的90后,可能是中国心智最健全的一代人 - 请大家一定记住4个关键词:好奇、悬念、独特观点、颠覆。 ## 03 还有一个特别重要的标题技巧 如果你看过很多爆款标题,你会发现这些标题里总会有一两个关键词,快速就能吸引到你,手比脑子还快,不自觉就点击了。 比如下面这些来自小红书的爆款标题,看了就很想点进去看看,对不对?  这个点我每次跟别人讲标题都会说到,就是—— 标题中需要有直接能刺激用户的一个或多个关键词,能快速刺激大脑,一看就 想点击。我称之为标题引爆词。 对应我这个观点,就有一个快速检验标题的技巧了: <blockquote><p>你可以拆解出你标题里的所有关键词,然后去掉无用辅助词,接着你就看看,是否有一个或多个引爆词,能马上吸引眼球。<br/>再去感受下这些提炼出来的引爆词是否足够强劲。如果刺激不够,那就要去强化它。</p></blockquote> 很多做小红书、抖音内容的创作者,都会刻意收集爆款标题关键词,就是这个理儿。   你就这么去干吧,这样下来,写起标题也就有章可循,不至于毫无头绪。 最后多说一点,每个人都知道标题重要,但越是重要的东西越需要时间打磨,方法和技巧都只是工具,任何结果都需要测试和总结。 方法是方法,结果是结果,有神效但不是捷径。 标题是标题,爆文是爆文,有关联但不划等号。 以上,希望对你有帮助,也帮我点个在看吧,感谢! 本文由人人都是产品经理作者【木木老贼】,微信公众号:【木木老贼】,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技术飞速发展的今天,许多公司都在探索如何将AI应用于产品创新和商业实践中。杭州睿琪软件有限公司(Ruiqi Software)却凭借其独特的AI应用工厂模式,在全球市场取得了显著的成功。这家公司通过开发一系列细分领域的AI应用,不仅满足了用户的多样化需求,还实现了可观的商业收益。</p> </blockquote>  你以为中国AI出海最牛的是字节? 天真! 在中国杭州的某个地方里,就藏着一家低调的出海AI应用王者。 他的名字叫杭州睿琪。 这个名字你八成没听过,闷声发大财的水平堪比武侠小说的扫地僧,点开公司的产品列表直接让人虎躯一震。 19个APP坐拥1.68亿美金左右的年收入,涵盖植物、识别、健康、文件扫描类等多个领域,其中一个教老外认花的AI应用PictureThis,更是每年能从欧美老外身上赚走10亿人民币。 今天,乌鸦君就来说说这个国内最低调的出海AI应用工厂。 ## 01 19个产品堆起来的AI应用工厂 其实,AI产品工厂的路子,也不是一开始就想好的。一切的开始,都源于PictureThis的成功。 PictureThis是一款教老外识别花草的应用,国内版本叫形色。 这是杭州睿琪最成功的产品。到现在,PictureThis的下载量已经超过1亿次,每年收入高达10亿元。根据GameLook的报道,PictureThis月预估内购流水收入已经高达8000万元人民币。 在PictureThis火了后,杭州睿琪就发现了一件很有趣的现象: 不少用户会用这个应用来识别鸟类、昆虫、岩石等其他自然事物。  这给了杭州睿琪很大的灵感:既然已经掌握了识别技术,我们为什么不能开发相应的产品来满足这些用户需求呢? 于是,他们就从用户数据中提炼出一些热门需求,做了很多的识别应用。 仅在2022年一年,杭州睿琪“Ctrl+V”,一口气做了10款的识别类产品。这些产品大致可以分为两类:  一类应用是识别花鸟鱼虫、蘑菇、岩石、水晶等自然之物。 比如,杭州睿琪推出了一款钓鱼相关的产品Fishing Pal,它能帮用户找到最佳的本地钓鱼地点、顶级诱饵,获取准确的钓鱼预报,记录并识别用户捕获的鱼的信息。 另一类应用用于识别硬币和纸币。 他们可不是凑数的,个个站出来都是“好兵”。其中,3款识别应用月收入在10万美金以上,石头识别应用的月收入达到40万美金。 根据公众号“投资实习所“对1月30日~2月28日(30天)的数据进行统计,杭州睿琪部分识别应用的数据如下:  10款识别产品,几乎包圆了身边小物的识别需求。至此,杭州睿琪也有了“APP工厂”的雏形。 然而,这并没有结束。2023年以来,杭州睿琪又进入了健康领域,并推出了三款AI应用,分别是虚拟健身教练、卡路里追踪和健身计划。  其中,最受欢迎的就是LazyFit(2023.2上线),这个产品强调一个“随地大小练”。 简单来说,LazyFit打造了一个虚拟健身教练,可以根据个人健身目标,制定相应的健身训练计划,包括指导瑜伽、老年人椅子锻炼、墙壁普拉提、床上锻炼、躯体锻炼等训练项目,以及其他有针对性的训练。 床上锻炼,墙上普拉提?听着怪离谱的,但这种不限空间和时间的锻炼指导却真实地拥有着市场,例如最近在京沪高铁上兴起的健身潮。  在高铁场景,健身圈就有这样的锻炼方式:坐在椅子上,双手交叉托住后脑勺,缓慢向下点头拉伸颈椎;洗手间外靠墙做几组深蹲,锻炼核心肌群。 以下是另两款产品的介绍:Calo(2023.4上线):卡路里跟踪,记录饮食,提供个性化建议。Workout Planner MuscleFit(2024.8上线):减肥追踪器,包括28天健美操和椅子锻炼计划,有200多种锻炼方式(有氧运动、力量训练、恢复锻炼)。 在收入方面,LazyFit也凭借用户友好(足够懒人)而收益颇丰,月收入达到200万美金,连搭配使用的Workout Planner MuscleFit月收入也有20万美金。 后来,在2023年,杭州睿琪还做了两款文件扫描应用,收入不及前面提到的产品,但进一步扩充了产品矩阵。 截至2024年底,杭州睿琪已经形成了一个拥有19款AI产品的矩阵,涵盖植物、识别、健康、文件扫描类等多个领域。  凭借着这个产品矩阵,杭州睿琪的月收入超过1400万美金,一年收入大约在1.68亿美元,约合12亿元人民币。 ## 02 复盘AI应用工厂背后的策略 回过头来看,杭州睿琪连续的产品成功并非毫无缘由。 这背后的逻辑在于,他们敏锐地抓住了一些小众需求,并通过特定的产品和营销策略,满足了这些需求。 以下是乌鸦君总结的一些关于杭州睿琪的方法论: ### 1、善于发现细分需求 由于杭州睿琪较早进入欧美市场,能够敏锐捕捉欧美市场的用户需求。 杭州睿琪团队旗下的识别应用最为典型。杭州睿琪做的识别应用,瞄准的都是欧美人民身边常见的且种类繁多的物品,贴近欧美文化。 PictureThis就是一个很好的例子。 杭州睿琪做PictureThis的起因在于,他们在调研欧美的市场时发现: 在欧美国家,园林生意的市场空间很大。比如在英国,园林市场规模高达280亿欧元,是红酒行业的3倍,且增长势头强劲。而这么大的一个市场,居然还没有一个好用的植物识别垂类产品。 同样欧美文化里,还有着浓烈的水晶消费热情。 放眼全球,美国、加拿大、德国、英国等是水晶的主要消费国。光是美国,人均年消费水晶珠宝近400美元,市场规模超1800亿美元。 为了满足这个需求,杭州睿琪特地开发了Stone ID。这是一款功能全面的岩石、水晶、矿物和宝石识别应用程序。用户只需拍摄或上传岩石或水晶的照片,应用程序就能在几秒钟内提供识别结果和详细信息。 自疫情以来,健康和饮食成了欧美人上上下下的共识,也跑出了很多百万流水的产品。看准了这个需求,杭州睿琪又大胆尝试了此前从未涉及的健康领域。 可以说,对消费需求变化的敏锐捕捉,是杭州睿琪能够打造AI产品矩阵的关键。 ### 2、成功的套路反复使用,一鱼多吃 当杭州睿琪抓到一个对的需求时,往往会围绕一个爆款产品,打造相应的配套产品。这种“一鱼多吃”的产品思路,也是也是杭州睿琪惯用的策略。 当PictureThis大火的时候,杭州睿琪以植物为核心,分别围绕疾病检测、护理管理、健康分析、社交互动等植物服务需求,开发了3种产品PlantAI、Plant Parent、GrowIt,形成了植物应用的矩阵。 后来,看准用户对健康的需求,杭州睿琪又围绕“虚拟教练”LazyFit,开发了Calo、Workout Planner MuscleFit,打造了配套的计划APP。 这种产品策略的好处在于,当杭州睿琪用一个产品抓住用户核心需求时,还能通过不同产品满足同类人群在垂直场景的其他需求,更精准和高效地锁定用户。 ### 3、推广跟上,玩转关键词搜索 除了搞产品有一套,杭州睿琪在营销上也有自己的“秘诀“。 比如,他们很擅长ASO,即应用商店的优化。简单来说,就是通过对应用商店搜索优化,在搜索某个关键词时,让自己的APP排名靠前。 这一点,从杭州睿琪的应用产品名可以看出端倪。 他们的产品多采用利用Plant、Coin、Bird、Rock与identitence组合,或是“LazyFit”(懒人运动)这样的直白表达,不强调品牌,直接能触发用户搜索的关键词。 根据公众号“投资实习所”介绍,杭州睿琪的在硬币识别器、鸟类识别器、昆虫识别器类应用中,等关键词中排名第一,仅此一项排名每月就带来数十万次下载。 有了ASO,后续的买量也要跟上。 付费广告是睿琪主要的广告形式,他们每天仅在Facebook上就投放数千条付费广告。 以PictureThis为例,官方在其走红之初,就多亏了买量。appgrowingglobal数据显示,2022 年一季度,PictureThis在facebook投放素材数量达1616条,绝大多数是视频形式,有效拉动了新用户下载。 透过杭州睿琪的例子,我们也能看出一条创业公司在AI时代的成功路径: 不执着于搞个爆款,围绕细分场景的需求,通过体系化的技术复用、需求洞察与组织能力,将产品端的偶然变成必然。 文/朗朗 本文由人人都是产品经理作者【乌鸦智能说】,微信公众号:【乌鸦智能说】,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。
海尔周总真开通抖音账号了!还登上了热搜第一!这位大boss可太宠网友了。还记得周总之前戴的那条全网求同款的印满黑科技家电的领带么?很多网友都好奇,能让大boss“穿在身上”的爆款,是怎样的不同凡响? 这不,于3月20日正式开幕的AWE展会,乘着持续不断的“周总热”,顺势成了海尔智家的“粉丝见面会”。位于上海新国际博览中心N5馆的展区现场,人气格外高。而当你真正走进去沉浸式逛一圈,多半忍不住感慨:“这泼天的富贵,就该海尔智家接住!”  **无人家务不再是梦,AI之眼超懂你** 当代人对家务的终极畅想,不是“帮我做”,而是“别让我做”。锅里煮着饺子突然紧急来电,离开10分钟,回来能不能已经煮熟了还不溢锅?烤箱里放进鸡翅,能不能不用任何设置到点儿就色香味俱全?沉浸式体验完人气超高的卡萨帝“AI之眼”黑科技套系才明白,这些都能,而且真智能“真的不需要你”。 **不仅“听得懂”更“看得懂”,巧妙化解家务的每一种痛。**一对夫妇正对着一台全嵌升降烟机各种拍拍拍,工作人员配合使用视频讲解了它的“看锅”功能,煮粥时快溢锅了,烟机能第一时间感知并联动灶具调小火防溢锅。连洗衣机都“长了眼”,工作人员演示放进去真丝衣物,它能立马识别并精准启动养护湿洗程序,洗出来垂顺如新。一台无缝嵌入橱柜的冰箱则是隐藏的“管理大师”,观众现场体验把食材放进去再拿出来,它知道得清清楚楚,还给出了贴心的菜谱建议。连不会做饭的都能当场笑出声。全嵌纯平蒸烤箱就是烘焙小白的作弊神器,它能知道你放进去的是鲥鱼、黄花鱼还是多宝鱼,根据重量烹饪,手法比大厨还老到。  **不仅“听命于你”更“贴心为你”,聪明到近乎犯规。**大家对App控制、语音交互早已不陌生,但交互都是形式,关键是体验。AI科技实现的智能体验升级,甚至“比你妈还周到”。总有小情侣因为空调27度还是23度吵架,卡萨帝星悦空调首创AI分控科技,一台吹出两种风,远近都舒适。总有人洗澡时因为冷凉水发出尖叫,卡萨帝热水器则能通过AI声纹识别,只需一句想洗澡,就能自动匹配水量、调好水温,而且全程都是能养肤的恒温水。怪不得现场一位观众感叹:“再不敢嘲笑智能家电智障了。”  **全品类AI爆款及场景齐聚,满足美好生活终极畅想** 告别“人气王”,信步整个海尔智家展区:这边双手比心回应“比心机器人”,那边眼看机械臂精准抓取鸡蛋,又被堪比米其林后厨的顶奢斐雪派克厨房吸引,再去体验一圈还原全场景智慧生活的三翼鸟一居室……越逛越发现,整个展区都藏着海尔智家的野心:做全品类、全场景的无人家务生态,让真正的智慧生活触手可及。 **海尔展区很“AI”,极简智控最懂懒人心。**全套超薄嵌入设计的奶白色海尔小红花套系除了好看,更把“一划、一挥、一键”的懒人哲学发挥到极致。跳完一节健身操满头汗不能直吹空调,打开“海尔好空气”小程序手指一划就能调整风向,还有AI自适应新风改善室内空气;菜都下锅了才发现没开烟机,小手一挥就能轻松启动,再不用担心油手弄脏面板;吃完饭不想洗碗,全交给海尔洗碗机,一键智洗自动匹配洗涤模式和时间,还能智能开门烘干。  **Leader展区有“魔法”,玩到年轻人心趴上。**网友一张“米老鼠”草图催生的一机三筒洗衣机,就在这里。衣服、内衣、袜子终于能完美分开、一次洗完还有医护级除菌保障,很难不爱。不止洗衣机神奇,连冰箱都能“套娃”,行业首创一台变三台,日常将两台保冷箱内嵌到大冰箱使用,外出时,保冷箱可以一拎即走,保冷8个小时且无需插电。连空调都有三种省电方案,使用前精准检测、使用中大模型计算场景,使用后自动清洁减少后续功耗,主打怎么用都省。  **三翼鸟展区太“懂你”,全场景智慧生活秒种草。**在这里,就一个想法:“这要是我家就好了”。从进门开始,这个家就够懂你,门外有任何异常,门锁AI自动识别、分析还能及时报警。坐在客厅,空气都是最懂你的状态,AI多维感知让全屋空气始终舒适,回南天都能主动除湿。全屋交互更是懂你,一句话就能控制全屋家电、设备及场景,比如朋友来了,一句“小优小优,来朋友了帮我创建一个会客场景”,客厅的灯光、空调、音乐等都能即刻调动。  **不得不说,在展区逛得越久,越感觉“无人家务”时代真的很近!**当走出展馆之时,你很难不去想:什么时候我家也能享受上?这其实正是海尔智家的终极目标,让AI科技真正服务每一个家庭。毕竟,人类对美好生活的终极想象,从来不是星辰大海,而是下班回家后,看到地面干干净净、衣物整洁平整,厨房里飘来扑鼻的饭香,连洗澡水都放得刚刚好。  而海尔智家,正在把这场想象变成触手可及的日常,正在让“无人家务”时代快一点再快一点到来。
<blockquote><p>许多初学者在使用AI工具时常常遇到一个痛点:虽然AI能够提供指导,但实际操作仍然需要手动完成。本文将为你带来一个“保姆级”教程,介绍如何通过配置Cursor和Sqlite MCP Server,让AI直接操作数据库,从而实现真正的自动化编程。</p> </blockquote>  在用Cursor等AI工具编程的同学们,有没有发现,你原本想让AI帮你解决问题,但AI老是让你自己去操作。 例如我做数据分析,一定离不开数据库,每次需要执行操作的时候,都是让AI给我命令,然后我手动去执行。 其实这个过程完全没有必要,我们可以让AI自己去操作数据库!!! 这就是我们今天要介绍的MCP Server的能力!! 可以看下Cursor官方文档中的介绍: https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol  起因是我有开发一个内容矩阵系统,伴随着一个sqlite数据库, 虽然说是AI编程,但还多本地的操作它无法执行,要我去做,我就变成了它的小弟,这让我很不爽。直到我用上MCP,真正让Cursor变成AI Agent之后,我才看到了真正的人工智能。 今天就给大家介绍一个MCP的实操:让Cursor操作MCP ## 设置步骤 总共分成三步 ### 下载SQL Lite MCP Server 用到的项目地址是:https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sqlite 但我直接到主页https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main 把整个servers 都下载了  解压到了这里:  ### 配置MCP服务器 你需要创建一个MCP配置文件,有两种位置可以放置: - 项目配置:在你的项目目录下创建 .cursor/mcp.json 文件(仅在该项目中可用) - 全局配置:在你的主目录下创建 ~/.cursor/mcp.json 文件(在所有Cursor工作区可用)这里的主目录是linux的,windows的话可以直接到Cursor的设置里打开添加。 这里我是先用在单个项目的测试上,就用的项目配置:  ### 配置SQLite MCP服务器 根据GitHub仓库中的信息,SQLite MCP服务器有两种运行方式: **方式一:使用uv(本地运行)** UV 是一个Python的包,我们先安装他 <blockquote><p>pip install uv<br/>pip install httpx mcp</p></blockquote> 把以下配置复制黏贴到刚生成好的mcp.json里,这是一个标准的MCP配置格式,其中我们看到需要自行做修改 <blockquote><p>{ <br/> “mcpServers”:{ <br/> “sqlite”:{ <br/> “command”:”uv”, <br/> “args”:[ <br/> “–directory”, <br/> “你的servers仓库路径/servers/src/sqlite”, <br/> “run”, <br/> “mcp-server-sqlite”, <br/> “–db-path”, <br/> “~/你的数据库.db” <br/> ] <br/> }<br/>}<br/>}</p></blockquote> 注意我的路径:  然后我的配置文件长这样:  其实这个配置的逻辑很简单,就是命令行运行uv –directory D:/ProgramData/js/mcp/servers-main/src/sqlite run mcp-server-sqlite –db-path ai_editor.db 只是把它们每个元素拆开了放进去,这样就好理解了。 **方式二:使用Docker** 这个方法还要配置Docker,对大部分人来说有点太麻烦了,就仅展示 <blockquote><p>{ <br/> “mcpServers”:{ <br/> “sqlite”:{ <br/> “command”:”docker”, <br/> “args”:[ <br/> “run”, <br/> “–rm”, <br/> “-i”, <br/> “-v”, <br/> “mcp-test:/mcp”, <br/> “mcp/sqlite”, <br/> “–db-path”, <br/> “/mcp/test.db” <br/> ] <br/> }<br/>}<br/>}</p></blockquote> 使用Docker前需要先构建镜像: <blockquote><p>docker build -t mcp/sqlite .</p></blockquote> ### 3. 查看配置好的MCP Server,重启Cursor  找到设置,如果能看到下面图里的样式,就说明Cursor识别成功了,否则就是Json文件哪里填错了,例如windows的地址,是不能直接复制文件窗口上的,否则会有红线报错,这样Cursor是识别不到MCP Server的  其次,还要观察名字前面是否有绿色的灯,绿色才证明开着。 <blockquote><p>这里我一开始遇到一个大坑,一直不亮灯,甚至显示client closed,查了各种网络都没有人说,我自己折腾了半天才解决。这个坑,如果你也遇到了,就看文末。</p></blockquote> 顺利的话,就重启Cursor,打开的时候会自动弹出命令行窗口  这是Cursor在替你运行 MCP Server,注意不要关闭,让它一直开着。 ### 使用SQLite MCP服务器的工具 配置好后,Cursor的Agent将能够访问以下SQLite工具,同时这也是我们下载的Sqlite MCP Server文件里定义好的命令: **查询工具** - read_query:执行SELECT查询读取数据 - write_query:执行INSERT、UPDATE或DELETE查询 - create_table:创建新表 **模式工具** - list_tables:获取所有表的列表 - describe-table:查看特定表的模式信息 **分析工具** - append_insight:向memo资源添加新的业务见解 在Cursor的Agent中可以直接引用这些工具。Agent会自动检测可用的MCP工具,或者你可以明确告诉Agent使用特定的工具。 接下来使用就很简单了,例如我这个项目需要新增一些表格,就直接说: <blockquote><p>当前项目是一个ai批量改写内容管理系统,每篇内容都有id<br/>现在我需要新增一个内容的多版本管理功能<br/>请你帮我在数据库中新建好对应的多版本表格</p></blockquote> 然后AI就一如既往的查看当前项目,包括查看数据库情况,就直接调用了,如下图: <blockquote><p>Calling MCP tool list_tables</p></blockquote> 格式:Calling + 某个工具+什么命令 最后的命令则是我们前面部署好的MCP Server里自定义好的  点开每个Call,就能看到它具体干了什么  如果你不想老是去点Run tool, 就可以把Features里的Enable auto-run mode打开  这个操作真的巨丝滑!!还会自动生成日志、视图,甚至插入测试数据,最后再检验,比我做的还6  但要提醒一下,AI有很大的不确定性,不建议在生产环境直接用AI去改你的数据库!! 建议是在刚开始做项目的时候,让AI帮你完成初始化,或者在执行前,手动做一个备份,如果有问题,能马上恢复!!! ## 一个大坑!! 遇到一个大坑,因为我是用Anaconda的多环境管理,包括构建的uv也是用的虚拟环境,导致我一直运行MCP Servers失败,显示client closed 后来我不断尝试,重新安装依赖包之类的,偶然成功了一个,发现Cursor调用的是我电脑系统默认的Python,所以我判断很可能是环境问题。  于是我找到系统环境变量查看,在用户变量里找到了Cursor使用的系统Python  接着,还需要注意的是,每个MCP Server都有版本限制的,例如当前这个项目,找到.python-version就能看到要求是3.10  有了这个猜想,就马上行动: 1. 卸载电脑本地的Python,注意还需要手动删除掉上面系统变量里的路径文件夹 2. 重新下载3.10包,默认位置,也就是前面系统变量提到的根目录 3. 把系统变量里的 Python38 改成 Python310 因为结构一样的,改个路径名字就行 4. 重启电脑,一定要重启,这样才能清掉缓存,让Cursor能正确识别新的Python 5. 然后按以上的流程重新操作一遍,成功! 以上就是今天的所有内容。 本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】,微信公众号:【饼干哥哥数据分析】,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。
有观点认为,DeepSeek出现将带火推理市场兴起,对于更多应用预训练场景的大型规模化数据中心的需求会下贱,从而影响IDC服务商的机房租赁业务。
早前适用于 Windows 10/11 的 202503 例行累积更新在安装后会自动删除 Microsoft Copilot AI 应用,该应用是微软通过更新静默推送安装并固定在任务栏上的。说来也是奇怪,Microsoft Copilot AI 是微软重点推广的产品,我们非常好奇微软工程团队有多离谱才能制造这个错误 — 将公司重点推广的产品自动删除。 不过对多数用户来说删除其实是好事情,毕竟本身 Microsoft Copilot AI 也是在用户不知情的情况下被自动安装还固定到任务栏上,这倒是省去用户手动进行卸载。  现在微软已经修复这个错误并开始恢复安装,微软并没有透露此次事故的原因,也没有透露具体是通过哪种方式恢复的,但既然不需要用户安装更新就能自动恢复,那显然也是通过后端服务器向所有设备再次推送安装 Microsoft Copilot AI。 蓝点网并未碰到这个错误因为此前我们已经手动卸载 Microsoft Copilot AI,暂时我们还未收到推送安装,不知道是不是手动卸载的用户不会再被自动安装。 当然对使用 Microsoft Copilot AI 的用户来说这可能是个好事情,恢复自动安装后也会自动登录微软账户,理论上说用户此前的对话和其他数据应该都可以被恢复。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486850.htm)
特斯拉开年不利,销量下滑、股价大跌,很多分析将原因归结于其CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)涉政行为引发消费者抵制。然而,彭博社发文指出,**在马斯克真正介入美国政治之前,特斯拉销量就已开始放缓**。只不过,**他在特朗普政府中扮演的重要角色让特斯拉的处境变得更加艰难。**  马斯克与特朗普 目前,特斯拉最严重的销量下滑发生在欧洲,1月份在该地区的销量同比下降45%。在德国,情况尤为严峻,今年前两个月特斯拉新车注册量暴跌71%。**这可能是由于潜在买家对马斯克介入该国2月23日的联邦选举感到不满,从而选择观望。** 在全球最大的电动汽车市场中国,特斯拉上海工厂的出货量(包括国内交付和出口)在2月份暴跌49%,降至自2022年7月以来的最低水平。 其中一个原因是该公司对Model Y SUV 进行升级,导致生产线停工数周以调整制造设备和工艺。**尽管如此,特斯拉早已在与中国竞争对手比亚迪的较量中陷入劣势。**美国市场研究公司凯利蓝皮书的数据显示,尽管特斯拉仍然是美国最受欢迎的电动汽车品牌,但其市场份额已从**2022年的75%以上下降至2024年的不到50%。**  特斯拉美国市场份额已不到50% 不过,马斯克介入政治只是特斯拉目前所面临问题的冰山一角。彭博社还列出了特斯拉销量下滑的其他原因: **全球电车销量放缓** 彭博新能源财经指出,近年来全球电动汽车销量增速已经放缓,“但各地区情况并不相同”。**一些政府取消了补贴**。消费者对于相对较高的价格以及许多地区的充电基础设施仍然有限感到犹豫不决。 尽管如此,彭博新能源财经的数据显示,**全球纯电动和插电式混合动力汽车的销量去年增长了24%,创下1720万辆的纪录。**该研究机构预计,今年销量增速将再度加快至大约30%。在欧洲,尽管特斯拉1月销量下滑45%,但整个行业的纯电动汽车销量在今年1月仍增长了37%。 **有一家公司的走势与特斯拉截然不同,它就是中国的比亚迪**。该公司势如破竹,2月销量**飙升161%**,其中包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 **车型太少** 对于特斯拉的车型阵容,马斯克奉行**“在精不在多”**的理念。 目前,特斯拉仅销售五款车型:Model S (2012年推出)、ModelX(2015年推出)、Model3(2017年推出)、ModelY(2020年推出)和Cybertruck(2023年推出)。而且,并非所有车型都在全球范围内销售。**仅Model3轿车和ModelY SUV两款车型就占据了特斯拉去年全球交付量的95%以上。**  Model Y 相比之下,比亚迪提供的车型种类更多(具体数量因国家而异),且大多数售价低于特斯拉的最受欢迎车型。此外,比亚迪已宣布开发并测试一种**充电5分钟续航400公里**的电动汽车电池系统,这可能进一步提升其竞争力。 **新对手威胁** 与此同时,特斯拉来自新入局者的竞争压力也在加剧。例如,小米正从手机行业扩展至汽车制造,在本已竞争激烈的中国电动车市场对特斯拉构成了威胁。 **政治因素影响有多大?** 马斯克与特朗普以及共和党关系密切,这一关系拖累特斯拉的最明显迹象来自民主党大本营加州。去年,该州特斯拉的注册量在四个季度里**均出现下滑。** 自选举以来,美国和欧洲的抵制特斯拉声浪愈发高涨。一个名为“抵制特斯拉”的去中心化运动已经兴起,人们在美国各地的特斯拉展厅外抗议,组织者呼吁抵制该公司的产品。特斯拉还在荷兰遭遇了展厅被破坏事件,在法国发生了纵火事件,在德国的工厂里还出现了一个引发热议的恶作剧。 **特朗普在今年3月11日为马斯克辩护**,当时他在白宫与几辆特斯拉车合影,并承诺购买一辆Model S。现在还不清楚特朗普以及像肖恩·汉尼提(Sean Hannity)、亚历克斯·琼斯(Alex Jones)和泰德·克鲁兹(Ted Cruz)等右翼人物的支持,是否能为特斯拉吸引更多的客户,抵消它可能从左翼群体失去的客户。 **如何扭转颓势?** 特斯拉正在推出重新设计版Model Y,并表示包括**更实惠版本在内的新车型**计划在今年晚些时候开始生产,但关于这些更便宜车型的细节仍然很少。 马斯克越来越多地将特斯拉的未来押注于自动驾驶汽车和机器人。该公司表示,计划在2026年开始量产一种没有方向盘和踏板的汽车,名为Cybercab。**马斯克还希望从明年开始向其他公司交付名为Optimus的人形机器人。** 令一些分析师担忧的是,特斯拉今年的交付量可能会再度下滑,而在此期间特斯拉能为客户提供什么产品却并不明确。投资者也越来越怀疑,特斯拉短期内不会对其产品线做出重大调整,而更有可能只是**推出现有车型的低价版本**。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486848.htm)
随着针对特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)的和平与暴力抗议活动毫无消退迹象,白宫开始介入。美国司法部长帕姆·邦迪(Pam Bondi)上周警告称:“无论是触碰特斯拉车辆、进入经销店,还是采取任何行动,最好当心点——我们一定会追查到底。”美国总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)则誓言要让暴力抗议者“下地狱”。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0312/66d7bb1d6859f47.png) 作为2024年总统选举的最大金主、领导白宫政府效率部(DOGE)且法律角色模糊的全球首富,马斯克因其多重身份成为抗议者的众矢之的。政府效率部每一步都引发争议,据报道,该部门已面临约24起诉讼,指控其试图阻挠其对政府的影响力。 进步活动组织“Indivisible”(不可分割)联合创始人埃兹拉·莱文(Ezra Levin)近期表示:“他是个特别可憎的恶棍。”该组织曾协助协调部分反特斯拉抗议。 特斯拉首当其冲成为愤怒的焦点。全球数百名抗议者(主要在美国和加拿大)举行活动反对马斯克。其第一季度销售预期受挫,股价在2025年下跌约39%,某大型车展为避免抗议将特斯拉从参展名单中移除。 摩根大通分析师瑞安·布林克曼(Ryan Brinkman)在研报中称:“我们很难在汽车行业历史上找到类似案例——一个品牌在如此短时间内损失如此多价值。” 尽管组织方强调非暴力原则,针对特斯拉财产的破坏行为仍持续升级。全美多地特斯拉车辆、经销店和超级充电桩遭损毁,甚至有网站扬言曝光特斯拉车主的个人信息。 俄勒冈州波特兰警方称,某特斯拉经销店遭至少七枪射击,三辆车受损。一名男子被控在两次独立事件中试图破坏塞勒姆门店,手段包括燃烧瓶和AR-15式步枪。 拉斯维加斯某特斯拉维修中心遭燃烧瓶和枪支纵火,数辆车损毁。当局称现场留有“抵抗”涂鸦。马斯克谴责此事“疯狂且邪恶”。 FBI反恐特工斯宾塞·埃文斯(Spencer Evans)在记者会上表示:“这是恐怖主义吗?还是其他性质?它显然具备某些特征——墙上的标语、潜在政治意图、暴力行为。这些因素都在我们调查范围内。” 特朗普与邦迪等官员将“针对特斯拉的暴力袭击”定性为国内恐怖主义。共和党众议员玛乔丽·泰勒·格林(Marjorie Taylor Greene)呼吁司法部调查袭击事件。她上月购入数千美元特斯拉股票。 邦迪周二声明称,司法部已起诉多名袭击参与者,提出最低五年刑期指控,并将追查“协调与资助这些罪行的幕后黑手”。 马斯克(未提供证据)声称“调查”显示抗议活动由ActBlue及乔治·索罗斯(George Soros)、LinkedIn联合创始人瑞德·霍夫曼(Reid Hoffman)等民主党金主资助。霍夫曼否认指控,泰勒-格林则质疑抗议与“亲民主党”非政府组织有关。 特朗普周二接受采访时称:“我认为你们会发现,这些抗议者受高度政治化的左翼人士资助。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486846.htm)
芬兰连续第八年被评为全球最幸福国家。丹麦、冰岛、挪威和瑞典也跻身前十。盖洛普咨询公司董事总经理伊拉娜·罗恩·莱维表示,北欧国家霸榜并不令人意外,能为居民提供保障的国家表现都很稳定。 她说:“芬兰是一个异类,我认为全世界都真的想了解芬兰的独特之处。”她指出,芬兰人比其他国家的人更幸福的原因在于“对他人的信任”、对未来的乐观、对机构的信任以及朋友和家人的支持。罗恩·莱维说:“我认为芬兰的另一个重要特点是,与美国这样的国家相比,芬兰国内的不平等程度较低。在芬兰,人们对自己的生活感觉良好这一点上更有共识。” 《世界幸福报告》根据2022-2024年的平均自我评估生活评价和盖洛普世界民意调查中的坎特里尔阶梯(Cantril Ladder)问题对各国进行排名。该问题要求受访者想象一个阶梯,阶梯顶端为10,代表他们可能拥有的最佳生活,阶梯底端为0,代表最差生活。然后,受访者被要求用0-10为自己的当前生活状况评分。 发布该报告的牛津大学幸福研究中心表示,除了坎特里尔阶梯问题外,该报告还考虑了以下六个变量:人均国内生产总值、社会支持、健康预期寿命、自由、慷慨、杜绝贪污。罗恩·莱维认为,其他国家还可以向芬兰学习另一点:善举的重要性。她说:“善举也能提升给予者的幸福感,而不仅仅是接受者的幸福感。” **美国未能进入前十名,实际上从去年的第23位下降到第24位。**罗恩·莱维将这一下降部分归因于30岁以下的年轻人,他们对自己的生活的评价比以前更差。她说:“他们感到朋友和家人的支持减少了,做出生活选择的自由减少了,对生活水平的乐观情绪也减少了。”报告发现,美国人独自用餐的时间越来越多。2023年,大约四分之一的美国人报告说前一天的所有餐食都是独自吃的,自2003年以来增加了53%。报告称:“每个年龄段的人独自用餐的情况都变得更加普遍,尤其是年轻人。” 罗恩·莱维指出,虽然乍一看,一起吃饭似乎有点小众,但报告发现,经常一起吃饭的人要幸福得多。她说:“幸福更多地与信任、社会关系、人际关系和所有这些不同的方面有关,而不仅仅是国内生产总值或更高的工资。真正区分最幸福国家的是信任牢固的关系、对未来的乐观、慷慨的行为以及从根本上相信他人的善意。” 世界上最幸福的10个国家列表如下:芬兰、丹麦、冰岛、瑞典、荷兰、哥斯达黎加、挪威、以色列、卢森堡、墨西哥、  哥斯达黎加和墨西哥首次跻身前十,罗恩·莱维说,这表明你不需要成为世界上最富有的国家之一就能让人们感到幸福。她说:“当基本的经济需求得到满足时,高度的生活评价是可能的。对所有国家来说,一个信息是,财富不足以让你人们对自己的生活感到满意,也不足以让他们对生活做出高度评价。” 丹麦是2025年全球第二幸福的国家。十多年来,丹麦一直在《世界幸福报告》中名列前十。与芬兰和榜单上的其他北欧国家一样,丹麦人之所以感到幸福,是因为该国提供了社会安全网和社会关系。此外,年轻人对这些地方的生活感觉良好。罗恩·莱维说:“他们在在善举方面得分很高,并且相信他人的基本善意。” 尽管丹麦人缴纳的税款是世界上最高的——高达他们收入的一半——但丹麦的大多数医疗保健是免费的,儿童保育有补贴,大学生不用交学费,还能获得助学金以帮助支付学习期间的费用,老年人可以领取养老金,并获得护理帮助,这些抵消了高税收。 根据经合组织美好生活指数,这个北欧国家在就业、教育、健康、环境质量、社会关系、公民参与和生活满意度方面表现优于平均水平。丹麦是经合组织和北约的创始成员国。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486844.htm)
美国总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)对人工智能及其背后的数据中心技术全力押注,然而他的关税政策可能给正在投入巨资建设数据中心的美国企业叠加新成本。目前,全球数据中心行业正在蓬勃发展,微软、亚马逊等科技巨头既彼此竞争,又与中国角逐人工智能领域的领先地位。 数据中心如今已成为美国经济增长的重要组成部分。然而,数据中心一旦建成,需要配备大量硬件设备,而这些设备大多来自海外,因此贸易战可能对该行业造成显著影响。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/96/w550h346/20250305/6526-7af90636b85a03e23544b720a2efd6fe.png) 特朗普已对中国进口商品征收20%的关税,并正在讨论对墨西哥商品征收25%的关税,但这两个国家是美国计算机设备进口的主要来源地。此外,钢铁和铝材也未能幸免。更多的关税政策正在酝酿中,潜在的征收对象包括亚洲的供应国,这些国家为数据中心提供设备及该行业所依赖的关键组件,如半导体。 对于资金雄厚的企业来说,额外的成本可能不会阻止它们追求人工智能时代最重要的技术突破。然而,随着中国发布DeepSeek R1模型(这一低成本技术路径震动了金融市场),数据中心行业又面临新的挑战。如果不断升级的贸易战最终扰乱供应链,相关项目的成本可能会上升,或面临延误。 市场研究公司BMI的数字基础设施分析师尼科洛·隆巴蒂(Niccolo Lombatti)表示:“我们认为,如果关税在全球范围内进一步推广,可能会对美国数据中心市场构成重大下行风险,因为该行业高度依赖全球供应链,尤其是规模化采购的材料和部件。” 自特朗普第二任期开始以来,他一直在推动美国数据中心和人工智能技术的发展。在其政策引领下,软银集团、OpenAI与甲骨文公司宣布将共同注资高达5000亿美元,用于建设人工智能基础设施。 摩根大通分析师指出,数据中心行业的繁荣早已开始,去年为美国GDP增长贡献了约0.3%,即约1000亿美元。今年这一数字预计将维持在类似水平。 仅在过去几个月里,包括Google和Meta在内的公司已经宣布了价值数千亿美元的新数据中心项目。根据彭博智库的分析,假设所有计划中的项目按计划推进,并且投资在建设期内均匀分布,今年的投资可能会增长64%,到2026年再增长14%,并在2027年达到1350亿美元的峰值。 **激增的电力需求与关税冲击** 然而,行业领袖们对特朗普的关税政策感到担忧,分析师们也提出了预算超支和项目延期的问题。当前很难准确确定数据中心设备中有多少来自美国境外。即便国内采购的零部件和材料也可能因连锁效应导致价格上涨——这种传导机制在特朗普首任期的贸易战中已显露无疑。 特朗普政府认为,通过削减繁文缛节和鼓励生产来降低能源价格,将有助于抵消企业承担的关税成本。这对电力成本占大头的数据中心行业至关重要。 电力生产商也将耗电量巨大的数据中心视为关键客户,他们并未看到需求放缓的迹象。例如,杜克能源公司和美国电力公司上个月表示,来自数据中心行业的电力需求仍在“全速前进”。 然而,伍德麦肯兹公司供应链数据与分析高级分析师本·鲍彻(Ben Boucher)表示,特朗普的贸易政策可能会对数据中心的电力设备带来显著影响。他计算得出,由于特朗普的贸易措施导致的进口成本上升及国内生产环节成本增加将导致电力变压器价格上涨约8-9%,开关设备上涨6-7%,断路器上涨3-4%,电线和电缆上涨6-7%。 数据中心行业对外国设备供应商的依赖,与美国整体对进口机械设备依赖度上升的趋势一致。这对特朗普通过贸易战重振国内工业并缩小贸易逆差的目标构成了障碍,因为当美国企业试图扩大国内产能时,往往不得不从国外购买所需的机器。 **美国出口也受冲击** 与此同时,向海外销售数据中心设备的美国企业也面临特朗普政策带来的风险,它们的产品可能会被其他国家征收关税。同时,美国企业也在寻求明确的政策指引,特别是在特朗普可能扩大对先进技术出口限制的情况下。 目前,尽管关税带来的成本压力不容忽视,但数据中心基础设施投资的需求依然强劲,几乎所有项目都预计会继续推进,不受政策变化的影响。美国建筑商与承包商协会(Associated Builders and Contractors)总裁兼首席执行官迈克尔·贝拉曼(Michael Bellaman)表示:“除去成本压力,数据中心需求如此之大,绝大多数项目无论如何都会继续推进,不会受到政策变化的影响。” 美国科技巨头们拥有充足的现金用于资本支出。 DeepSeek的意外崛起及其低成本开源模式引发了对现有数据中心和AI支出计划的质疑,但这些公司似乎不为所动。根据美国银行的数据,微软、亚马逊、Google和Meta,即所谓的“七巨头”中的四家,最近将其预计的资本支出比去年水平提高了约32%。 美国银行股票策略师在2月份的研究报告中写道:“这表明,人工智能领域的资本支出周期依然完好,目前尚未受到DeepSeek的影响。” 然而,随着贸易战的焦虑情绪在美国经济和金融市场中蔓延,即使是最热门的行业也不太可能完全免受其影响。 电信工业协会全球政策总监帕特里克·洛萨达(Patrick Lozada)表示:“关税是对进口商品征税,而征税就会推高价格,这对数据中心来说也是如此。这就像对消费品或任何其他商品征税一样,都会影响价格。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486842.htm)
<blockquote><p>许多数据分析师发现自己虽然能够熟练运行SQL查询,但在实际工作中却难以通过数据分析产生真正的业务价值。本文将系统地介绍数据分析的全流程,包括认识现状、原因分析、优化表现、预测走势和主动解读数据等五个关键步骤,希望能帮到大家。</p> </blockquote>  “数据分析的标准流程是啥?” “为啥感觉自己每天在取数,却看不到问题” “为啥我提了建议,业务听了不理不睬” 今天系统解答下这些问题,数据分析想发挥作用,有5个常见运作流程,大家要牢记在心。全文较长,记得先给陈老师点赞,再慢慢看哦。 ## 一、认识现状 认识现状,是最简单的需求。数据分析流程就是:业务想了解现状→统计数据指标+判断标准→描述现状。 比如一个销售主管,问:我的业绩如何? - 了解现状:我的团队业绩如何? - 统计指标:当月当月销售收入 - 判断标准:当月考核标准 - 描述现状:目前已达标,超额20% 满足这种需求,直接根据:统计时间+统计指标,计算数据即可。要注意的是,孤零零给个指标可能不说明问题,指标+标准才说明问题,要附带上诸如KPI/历史趋势/同业情况作为标准 ## 二、原因分析 典型的问题,比如业务问:“为什么我的业绩没达标?”注意,此时业务有假设和没假设,处理流程不一样: 有假设时:量化业务方假设→ 验证假设→ 输出结论 没有假设时:先做拆解→找到问题最大的点→提出假设→验证假设  分析假设是非常重要的!没有假设,盲目按渠道/按用户/按商品拆解收入等指标,只会让自己越看越乱。提出假设,更容易验证真伪,而且更容易提建议,比如: 假设:销售人员不熟悉新产品 → 建议:培训销售人员 假设:新产品本身品质不行 →建议:先用其他产品顶替,改进改版 假设:新产品品质OK,价格太贵 →建议:开展优惠,测试价格弹性 ## 三、优化表现 典型的问题,比如“我要怎么做,才能让业绩冲第一”。此时,需要先找到问题点,才能提出优化建议:清晰现状→找到问题点→提出假设→验证假设→针对已验证关键假设找办法→测试办法。  此时分析流程特别长,却是唯一办法。缺少问题定位+标杆分析,只靠几个数字式无法计算出业务可行的建议的,很多数据分析师就是吃这个亏。 ## 四、预测走势 典型的问题,比如公司有一个业绩排名奖:全国每月同比增长排名前5的团队,可以拿一笔奖金。现在已经20号了,销售主管很想知道自己有没有机会拿奖。 如果不考虑业务动作,那么可以直接用趋势外推,分析流程就很短:业务想知道预测结果 → 观察过往趋势→按过往趋势拟合函数→直接外推结果。 如果业务想考虑自己的动作,比如“我追加投入会怎样”,这时流程就复杂了,业务想知道预测结果 → 观察过往趋势→建立模型,量化投入影响→代入参数,预测结果。 预测本身有好几种方法: - 简单用前20天趋势,模拟未来10天走势(趋势外推) - 根据去年同期的走势,模拟未来10天走势(周期性分析) - 根据手头尚在跟进的客户*预计转化率,预计结果(业务模型) - 根据销售人数、销售费用等数据建模,再预测结果(算法模型) 是否考虑业务投入,是关键问题。如果考虑业务投入,那么只能用3,4,且需要业务先提供:他到底要投入多少人,多少钱。 ## 五、主动解读数据 除了被动等待业务提问,数据分析师还可以主动解读数据,发现问题。但是要注意!春江水暖鸭先知,很有可能: - 你从数据看到的问题,业务早知道了 - 你只看到表象的同比环比,没看到关键 - 你只看到了近期问题,没有看长时间历史趋势 所以,不要一看到1%的波动,就激动的乱发通报,抓关键问题(如下图)。  比如:从异动出发,异常波动→业务沟通→问题确认→深入分析/问题结束。这种一般是数据分析师发现了指标异动,之后向业务确认。如果异动是业务主动发起/已经采取措施应对,那就不再纠结,如果是意外情况,就再深入分析,直到落实问题原因。 比如:从标杆出发,寻找标杆→业务沟通→可复制性确认/问题结束。这种一般是数据上,发现某个产品/某个地区/某个渠道表现特别好,此时数据可以向业务主动确认“是不是一个机会点”“值不值得推广”。如果业务早就知道了,那就结束。如果业务感兴趣,就深入分析标杆可复制性,推动标杆推广。 比如:从部门联动角度:关联情况分析→信息共享→问题确认→深入分析/问题结束。这种一般是做经营分析的时候,比如发现销售走势下滑,提醒供应注意积压风险;比如发现营销花钱很猛,关注现金流;比如发现业务计划大活动,提醒客服/售后准备。先共享信息,再看相关部门是否有应对,如果没有应对再深入分析。 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。
**作者 | **宋婉心 **编辑 | **郑怀舟 北京时间3月19日凌晨,英伟达CEO黄仁勋在GTC2025登场演讲。 今年初DeepSeek推出后,高性价比路线一定程度上影响了市场对高算力需求下英伟达成长空间的预期,英伟达股价更是震荡下跌。因此本场GTC对于挽救市场信心至关重要。 虽然长期来看,高性价比路线最终会推动整体算力需求增长,但短期内,英伟达被迫进入“产品过渡期”。 在客户追求性价比的大环境下,英伟达要么把高性价比的故事讲到极致,要么带来一个全新的故事。 从演讲来看,黄仁勋选择了前者。而华尔街对其一系列发布的反应较为平淡,周二收盘英伟达跌超3%,盘后续跌0.56%。 针对二级市场反应,有分析师认为,黄仁勋的演讲内容大多是老生常谈,没有超出市场预期,未能激起投资者的热情。黄仁勋提到的机器人和量子计算等新兴领域虽然前景广阔,但距离真正产生收益还有很长的路要走,无法在短期内成为新的营收支柱。 ### **01 极致性价比** 发布会上最受关注的重点之一是CPO交换机。 英伟达推出了全新的NVDIA Photonics硅光子技术。据介绍,这项技术通过共封装光学(CPO)取代传统的可插拔光学收发器,使光纤直接连接到交换机,大幅减少数据中心的功耗。 据英伟达测算,该技术可降低40MW的功耗,并提高AI计算集群的网络传输效率,为未来超大规模AI数据中心奠定基础。 基于此,英伟达推出Spectrum-X与Quantum-X硅光子网络交换机,号称是“世界上最先进的网络解决方案”,可将AI工厂扩展到数百万块GPU。 CPO被英伟达提上日程,是市场预期之内的事情。 **首先在训练向推理过渡的背景下,客户开始考虑降本增效,英伟达不得不做得更精细,其中就包括通过芯片上下游环节的革新,提升整体性能及效率。** 黄仁勋在大会现场表示,这一系统的应用在单个数据中心中节省数十个Megawatts的能源,而60 Megawatts就相当于10台Rubin Ultra机架的能耗。 此外,英伟达在GB200上踩过的坑也是因素之一。此前GB200出现了一系列交付过慢、散热差、良率低等问题,英伟达的解决方案之一就是通过CPO交换机等下游环节降低工程交付的复杂度。 由于CPO显著的降本增效优势,头部厂商均在加紧布局。 英伟达之外,近期台积电与博通联合开发的微环调制器已通过3nm试产,为顶级AI芯片集成到CPO模块奠定基础;Marvell宣布其下一代定制XPU架构将采用CPO技术;IBM也宣布研究人员开创了一种新型CPO工艺。 行业分析公司Lightcounting指出,在未来3年内,即使是推理集群也可能需要多达1,000个GPU才能支持更大的模型。**共封装光学器件(CPO)可能是在4-8机架系统中提供数万个高速互连器件的唯一选择。** 此外,由于GB200反馈不佳的问题,英伟达将GB300提升到最高优先级。市场也希望新发布的GB300能够解决此前GB200的问题。 从发布会透露信息来看,Blackwell Ultra GPU(GB300)相比上一代GB200 性能提升了50%,约为15P FLOPS(基于低精度的四位浮点数格式FP4标准),内存上则搭载了业内最先进的HBM3E,从192GB升级到了288GB。 而在后DeepSeek时代发布的这款新GPU,也被英伟达明确定位为“专为AI模型推理打造”,同时兼顾"训练和多场景AI应用的高效性"。 据黄仁勋介绍,Blackwell系列目前已经全面投产,“产量惊人,客户需求惊人,因为人工智能出现了一个拐点,由于推理人工智能以及推理人工智能系统和智能体系统的训练,人工智能领域必须完成的计算量大大增加。” ### **02 后DeepSeek时代的英伟达故事** 今年意料之外的DeepSeek给英伟达股价带来重创,其年内跌幅已超9%。 且从最新财报来看,英伟达业绩不再惊艳,2025财年四季度英伟达毛利率(GAAP)73%,低于市场预期的73.4%,毛利率继续回落。 即使没有DeepSeek,英伟达增速放缓也是可以预料的事情,更何况还有众多因素威胁着英伟达的发展——竞争对手在发起低价竞争、其最大的客户在打造自己的AI芯片、贸易战也在各个方面使事情变得复杂。 据彭博社此前报道,黄仁勋近期对行业发展产生了不耐烦的情绪,在经历了多年AI基础设施建设后,他希望尽快看到科技行业之外的重要AI应用。 **显然,在广泛普及的AI应用没有出现之前,市场对于算力需求的疑虑很难打消。**黄仁勋如今在台上再喊“买得越多,省得越多”,也已收效甚微。 **因此在GTC大会之前,市场认为英伟达急需一个“新故事”。但发布会并没有如市场所期待,黄仁勋选择继续说服市场相信他坚持的逻辑——Scaling Law。** 黄仁勋指出,推理阶段的Scaling Law才刚开始,回答问题前思考得越多,推理效果就越好,这是一个运算密集的过程。 现场以让AI排婚宴席位为例,推理模型DeepSeek R1消耗的算力是传统大模型的150倍,token消耗量也是20倍。 黄仁勋甚至放出预测:“最近两年只是AI浪潮的开始,随着AI大模型和推理计算需求激增,数据中心的资本开支会爆发式增长,到 2028 年,整个市场规模突破1万亿美元。而英伟达正是该市场的主导者和核心供应商。” 从长期来看,黄仁勋的预测并无问题,但短期英伟达股价能否提振,就要看今年下半年Blackwell Ultra的进展情况。可以预见的是,在短期的产品过渡期内,英伟达股价都将承压。  关注获取更多资讯
<blockquote><p>蜜雪冰城的“雪王”IP在2025年3月经历了从上市的高光时刻到被曝光食品安全问题的“塌房”危机,然而,这一事件却引发了网友的“护短”行为,显示出品牌与消费者之间复杂的情感联系。本文将深入剖析蜜雪冰城在产品策略、IP打造以及社会责任方面的长期积累,探讨为何在危机时刻,消费者会对其表现出宽容与支持,以及这一现象背后的品牌营销启示。</p> </blockquote>  不知道谁还记得这张蜜雪冰城品牌IP雪王漫步香港街头的海报。2023年12月,蜜雪冰城在香港首次开店,小红书配图,颇有孤勇者闯荡世界的豪情与架势。  至今年3月,蜜雪冰城在港交所上市。上市敲钟时,雪王摇身一变“钮祜禄·雪王”,身边多了7位伙伴。  鲜花、掌声不断之际,不曾想,“3·15”奶茶界第一塌,居然来自雪王和它的蜜雪帝国。 14日,湖北经视3·15特别报道点明了蜜雪冰城宜昌凝聚新天地门店,曝光有店员把当天剩下的柠檬切片藏在操作台下方置物柜,隔天继续使用,并称其是“正常操作”。与此同时,记者多次在店内发现有苍蝇、小飞虫在奶茶杯盖上乱爬。店员却说:“这个明天可以接着用,用来盖柠檬和橙子。”  从旺角孤勇者到港交所新贵,从“甜蜜蜜”到“酸柠檬”,雪王的本月大戏,可比甄嬛传还精彩。更精彩的是,原本按照常规剧情走向,接下来应该蜜雪冰城品牌公关部出场,解决危机,但比品牌官方更早出来替雪王说话的,尽是这届可爱的互联网同坦。  大家意见出奇一致:骂小雪之前,还是先看看其他奶茶和餐饮品牌吧……雪王固然有错,但只要真心整改,尚可原谅。 至于为何大家对它如此宽容,烧脑君想说,回望蜜雪冰城品牌成长这一路,从品牌定位到营销发展,不得不说,它值得! ## 01 产品策略:低价是蜜雪冰城的“免死金牌”  “4块钱的柠檬水还要啥自行车?”“它都这么便宜了,你还想怎样?”…… 低价品牌天然获得更低容错率。其实,网友的“宽容”,本质源于蜜雪冰城一直以来用低价建立的低预期心理防线。毕竟,2元的甜筒、4元的柠檬水、均价6元的奶茶,早已让消费者默认:这价格,放现在能喝到真水果就不错了! 但低价≠低质。能够让消费者一直为其买单的理由,在于品牌实实在在的低价背后,有尽力去做好品控,让我们感受到高性价比。 做到高性价比,就不得不提及蜜雪冰城真正的杀手锏,即对其供应链的极致掌控。据品牌最新招股书显示,蜜雪冰城自建五大生产基地,年产能143万吨,从糖、奶到吸管、杯子全部自产自销。这样一套成熟的“成本屠夫”模式,甚至可以让它将一杯柠檬水的成本能压到1元,且让加盟商有钱赚。 ## 02 雪王人设:不做IP的搬运工,将自己打造成IP顶流之王 如果说低价是蜜雪冰城的护城河,那雪王IP就是它的灵魂。 这个头顶皇冠、手捧冰淇淋的“胖白甜”雪王,在过去7年间,硬生生把自己活成了顶流中的顶流。  你看品牌将它和雪妹组CP发“情侣证”,打造专属主题曲《蜜雪冰城甜蜜蜜》,在微信上线符合雪王个性的表情包,举行雪王巡展,推出限量版雪王跳舞公仔和雪王形象复刻水杯,过去两年还接连拍摄了动画片《雪王驾到》、《雪王至奇幻沙洲》…… B站上,《雪王驾到》和《雪王之奇幻沙州》已获9.9、9.8评分。首部动画全网播放量超2亿次。  IP营销能做的,别的IP营销还未做到的,蜜雪冰城都做了。 它“整活”不停歇,线下巡展、联名周边、限量公仔……甚至把动画片投屏到门店电视,让消费者边喝奶茶边追番。它接地气到极致,每一次整活,官方账号必定配合化身“沙雕网友”,在评论区玩梗、自黑、接梗,和网友打成一片不说,还同海尔、百度、锅圈食汇等其他品牌多次联动,成为IP跨界“最佳选手”。当然,它也很懂UGC共创,接纳网友二创的雪王表情包、鬼畜视频,让IP彻底“活”成了一种文化符号。  难怪这次翻车,网友第一时间不是骂品牌,而是心疼“雪王”:“孩子刚上市就被坑,快给雪王配个食品安全总监!” 蜜雪冰城曾在招股书中透露计划投入3.95亿港元进行品牌和IP建设推广。其中2.3亿港元用于IP打造(扩大“雪王”多元形式优质内容矩阵), 1.65亿港币用于全渠道市场推广。在大多数茶饮频繁借势IP做联名提振声量时,蜜雪冰城正在靠自身硬实力把雪王塑造成“别人家羡慕的IP之王”。 ## 03 品牌责任:公益不是作秀,是雪王的“长期主义”  今年1月8日,蜜雪冰城向受灾地区捐款1000万元人民币,用于支持受灾地区的紧急救援与灾后重建工作。 2021年7月,郑州出现了历史罕见的极端暴雨。总部大楼位于河南的蜜雪冰城被淹的损失惨重,但还是积极捐款2600万……网友总结:“小雪穷得叮当响,但国家需要时,它掏钱比谁都快。”  这种“社会责任”的长期积累,在危机时刻成了“信任存款”,也是蜜雪冰城会被大家原谅的原因之一。  值得一提的暖心小细节在于,蜜雪冰城每次捐款捐物的捐款人会写上“雪王和阿桔”。  阿桔是谁?郑州暴雨及蜜雪冰城捐款之后,一位粉丝专程到蜜雪冰城门店留下的自己的善款小纸条,粉丝留言:“感谢雪王在自身有难的情况下还为河南献出2600万元……我也想尽自己的一丝丝力量……”粉丝落款便是“阿桔”。 现在,“阿桔”成了每个爱喝蜜雪冰城人的代称。而留意并记住这些的雪王,默默肩负社会责任温暖大众的雪王,又怎么不配得到“阿桔”们的偏爱和“护短”呢?  消费者对品牌的“双标”,本质是对长期价值的投票。于蜜雪冰城而言,可以看出,面对消费者,品牌以低价做“入场券”,以IP做“情感纽带”,以公益责任做“信任基石”。这次危机到来,前期积累的“品牌滤镜”自动启动,替品牌挡刀,也就有了我们看到互联网神级反转。吃瓜之余,也让我们看到了品牌在积攒口碑和面对危机公关时可以选择的另一种路径。 虽然,不是每个品牌都必须1:1复刻蜜雪冰城的品牌之路,但显然“在4元的柠檬水里,兑满诚意”是各家品牌都该做的事。 本文由人人都是产品经理作者【烧脑广告】,微信公众号:【烧脑广告】,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>在现代移动应用设计中,「浮标」按钮(Floating Action Button)已成为一种常见的交互元素,它不仅提供便捷的功能入口,还能增强用户体验。然而,设计一个有效的浮标按钮并非易事,需要综合考虑功能定位、视觉效果、交互设计以及技术实现等多个方面。</p> </blockquote>  今天分享的是「浮标设计」。结合设计原则与“智能伴学助手”项目应用浮标实践展开。 文章目录如下:  ## 一、背景 在教育类移动端中接入了大模型AI智能应用,为保证这个应用入口可长期保持并随时可见,提高使用率,为用户提供便利。笔者通过“智能伴学助手”浮标实践应用,对后续制作浮标在界面设计中思考与探索。 浮标的本质与价值 ### ① 空间维度突破 作为界面中的「第三层空间」,浮标通过视觉悬浮感打破平面限制 (如iOS的3D视差效果);在信息过载时代,提供「随时在场」的核心功能入口 (如美团外卖的悬浮购物车,左右动效:进缩)。  ▲「第三层空间」并「随时在场」,也是很好的广告位和优惠营销,一些浮标的“小巧思”。 ### ② 认知心理学应用 利用格式塔原则中的「闭合性」设计半透明遮罩,暗示可交互区域;通过菲茨定律优化点击热区,圆形浮标直径建议≥48dp (Android规范)。 ## 二、浮标设计 就项目中“智能伴学助手”为例,一个教育类的应用入口,结合功能定位、用户体验与技术实现浮标在界面中的作用。 通常浮标是一个悬浮的按钮或图标,用于快速访问某些功能,从多个维度探索其在移动端界面中的合理呈现方式: ### ① 功能定位与场景适配 浮标的设计规范:比如尺寸、颜色、位置。通用的设计规范,教学工具类App的界面设计,可能涉及图标和布局。 **1)尺寸与网格系统** ▸ 图标尺寸需适配不同屏幕分辨率,常见规范包括128x128px、96x96px、64x64px等,需根据界面层级选择合适尺寸。 ▸ 尺寸一般用1:1比较好或者成倍数,先做大再导出所需要的不同大小比例。 ▸ 使用网格系统 (如微软Fluent的24px基础网格) 确保视觉一致性,留出安全边距(如2px内边距)避免元素溢出。 **2)造型与风格** ▸ 遵循简约易懂原则,优先采用象形图或表意符号增强识别性。 ▸ 保持系列图标风格统一,包括线条粗细 (建议1.5px)、圆角弧度 (微软Fluent定义大/中/小三级圆角) 及视觉平衡。 **3)适配性** ▸ 导出格式需与开发协作,推荐PNG序列或SVGA文件以兼顾清晰度与性能。 ▸ 自适应考虑不同平台的显示情况。 核心功能聚合:语言学习工具类界面将高频功能 (如首页入口、作业评论、学习提问) 通过浮标动态整合,支持长按展开二级菜单或滑动切换功能模式,吸附于屏幕边缘。 根据学习阶段智能变化: - 课前(预习):浮标展示课程试学入口或学习目标设定; - 课中(口语输):提供实时笔记悬浮窗或标记工具; - 课后(点评):将课后作业及巩固语言习得情况的评价和自我精进。 (外语语言口语学习一般模式:盲听,然后根据自己的话复述,理解语言并有效使用语言)  ▲ 首页入口、作业评论、学习提问通过浮标智能解答点评,通过二级页面展开细则 ### ② 视觉与交互设计 以”智能伴学助手“为例,浮标主色是蓝色,企业主题色也是蓝色,而”智能伴学助手“浮标使用背景一般也以蓝色为主,App主题色也是蓝色,多场景使用适配蓝色背景的静态浮标,又要使浮标可以在背景中脱颖而出,在其过程中尝试蓝+蓝搭配的存在局限性,本身蓝色系较统一。 在同为蓝色后,产生不同「空间」,通过将界面元素分层(如前景图标与背景图像),营造深度感。在浮标进行描边隔层,现在很多表情包就是这种模式操作。  微信小程序的移动学习平台设计,强调了用户需求分析、界面简洁和交互设计,这可能对浮标的功能定位有帮助。智能伴学助手来浮标快速访问。 在不同背景下的浮标呈现视觉形式,只要点击即可进入应用。 **思考与探索:** - 浮标需要特色,用户在使用过程中视觉明显,提高交互。 - 浮标既显眼又不干扰学习,所以需要平衡可见性和沉浸感。 - 浮标可以移动,用户可以根据需要调整位置,避免遮挡内容。 - 现浮标是静态的,如何尝试动态浮标,与用户有更好的交互体验,参与感。 - 颜色和动效方面,冷色调营造学习氛围,浮标可以用品牌色,如蓝色或绿色,加上微动效吸引注意。样式用了蓝色圆形浮标,可能适合教育类应用,赋予科技感设计。 - 不同状态或者不同页面下的浮标呈现方式不同,但成一系列,增加趣味性。  ▲ 白色背景或者透明背景下的浮标呈现,在不同页面呈现一“系列”  ▲ 蓝色背景下或者在统一色系下浮标视觉”糊“,可用白边的形式将背景和浮标的”空间“区分开 **思考与探索:配色方案** 1)主色选择 明亮色系:如红色、橙色、黄色等,能快速吸引用户注意,适用于促销活动入口。 品牌色融合:在特殊场景中融入品牌LOGO或主色,代表企业形象和IP,增强品牌认知。 2)色彩心理学应用 蓝色:传递信任感,适合金融或工具类应用。 黑金/黑黄组合:营造神秘或高端感,常见于娱乐或奢侈品领域。 紫色+粉红:适用于美容、女性向产品,传递温柔与创意。 控制色彩平衡,用户色彩感官可适应。 3)对比与背景 使用中性色(如米色、白色)作为背景,提升信息可读性。 避免冲突色搭配(如蓝色用于食品类浮标易抑制食欲)。 思考与探索:个性化推荐和交互设计,可以结合AI预测用户行为,动态调整浮标的出现时机,比如在需要提醒作业时显示。主色选用品牌色(如教育蓝/科技紫)强化识别性。  ▲ 如何设计浮标会更好? 创新交互模式思考探索: 1)压力感知交互 ▸ 安卓压感屏实现「轻按预览/重按触发」分层交互(如华为悬浮球压感菜单);配合触觉反馈(Haptic Engine)增强操作确认感。 2)动态语义变形 生物拟态动画: ▸ 呼吸感悬浮:模拟水母游动节奏(振幅0.5-1.2px,频率0.8Hz) ; ▸ 点击时触发粒子扩散动画(模拟知识传递意象); ▸ 拖拽时产生弹性形变(阻尼系数0.6-0.8),边缘碰撞后回弹。 根据场景智能改变形态: ▸ 阅读类App中展开为「书签浮标+进度条」复合控件 ; ▸ 音乐播放器浮标可拉伸成波形可视化界面。 通过多模态反馈,听觉,视觉,触觉多种情感交互。 3) 空间布局策略 ▸ 默认位置:置于屏幕右下侧(符合右手持机习惯),预留10%边距防止误触; ▸ 智能避让:通过内容识别算法,在视频播放或文本输入时自动偏移避开核心内容区域; ▸ AR场景中的空间投影浮标(如IKEA Place家具预览浮窗)。  ▲ 位置多为屏幕右下侧 ### ③ 技术实现优化 **1)跨端一致性** ▸ 使用React等框架封装可复用浮标组件,通过响应式设计适配不同设备尺寸(如折叠屏展开态需重新计算定位锚点); ▸ 采用SVGA格式实现高性能动效,控制帧率在30fps以内以降低功耗。 **2)AI驱动个性化** ▸ 基于LSTM模型预测用户行为: 检测到长时间未操作时,浮标缩小并展示激励标语; 识别到错题高峰时段,主动弹出知识点讲解入口; ▸ 支持语音指令交互(如“浮标移到左上角”)。 ### ④ 无障碍与伦理考量 **1)包容性设计** ▸ 为色弱用户提供高对比度模式 (浮标轮廓增加动态描边,对比度≥4.5:1); ▸ 支持头部追踪控制浮标移动 (iOS Switch Control技术适配)。 **2)防沉迷机制 (适合未成年类App)** ▸ 连续使用1小时后,浮标渐变灰色并触发休息提醒; ▸ 家长端可远程设置浮标功能禁用时段。(未成年学习类工具考虑优化) ### ⑤ 创新方向探索 **1)多模态融合** ▸ AR场景中浮标投射为3D虚拟助手,支持手势交互与空间定位; ▸ 结合眼动追踪技术,实现注视区域自动呼出上下文菜单。 **2)情感化表达** ▸ 根据学习成就解锁浮标皮肤 (如连续打卡7天变为奖杯形态); ▸ 错误率过高时,浮标呈现“鼓励模式” (配色变暖+微震动反馈)。 学习类智能伴学助手的浮标既能作为高效的功能枢纽,又可成为情感化学习伴侣。实际落地时建议结合A/B测试持续优化,例如对比分析「固定浮标」与「场景自适应浮标」的点击转化率差异。 ## 三、结语 浮标不应仅是功能载体,更应成为: ▸ 空间叙事者:通过动态变化讲述产品故事; ▸ 情感连接器:建立用户与数字世界的温度触点; ▸ 场景预言家:预判需求并提供恰到好处的服务。 设计师需在「显性价值」与「隐形干扰」间找到精妙平衡,让浮标成为提升体验的优雅解决方案而非视觉负担。未来可探索脑机接口的意念控制浮标、量子动画渲染等突破性方向。 技术实现上,探究代码示例展示了如何控制浮标的移动,确保不超出屏幕,这可以作为技术参考应用实际案例中。同时性能优化方面,使用SVGA格式或减少帧数,可能对动效设计有帮助。 浮标设计需要结合功能定位、用户行为、视觉设计、交互体验和技术实现,可多进行参考不同案例,搜索现有项目,对比借鉴然后对新型B端界面有所创新,确保既实用又不干扰用户。 还可以利用Ai创新思维,设计师可以更快速、高效地生成多种设计方案,结合项目开发满足消费者对个性化、时尚化的需求。 本文由人人都是产品经理作者【Clippp】,微信公众号:【Clip设计夹】,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>作为一种新兴的数字货币,稳定币因其在跨境支付中的高效性和稳定性,正逐渐成为行业关注的焦点。本文深入探讨了稳定币在跨境支付中的角色升级、监管政策的突破、技术的成熟以及商业应用的爆发。</p> </blockquote>  今天继续跨境支付趋势的第二部分:“稳定币的监管破冰与商业爆发 – 数字货币驶入合规快车道”。这将是一个影响深远的趋势,建议持续关注。 六大趋势可参考前文:“[跨境支付六大趋势:实时支付、稳定币、AI、全球互联等如何重塑万亿市场?(简版)](https://www.woshipm.com/pd/6193892.html)”。 ## 1. 稳定币在跨境支付中的角色迅速升级 稳定币(Stablecoins)作为锚定法币价值的数字货币,这两年在跨境支付中的角色迅速升级。 从早期游走于监管灰色地带的“币圈工具”,稳定币正逐步被主流金融视为降低跨境交易成本、提升速度的利器。其底层逻辑在于:利用区块链的点对点传输,实现价值的实时全球流动,同时以法币储备保证价值稳定,规避了传统加密货币价格剧烈波动的缺陷。 对于跨境支付来说,稳定币就像国际通用的数字现金,可以7×24小时不分国界转移,无需传统银行中介。尤其在新兴市场,稳定币还扮演了“美元化替代品”的角色,让无法方便获取美元的个人和企业,通过持有USDT、USDC等稳定币来进行跨境结算和价值储存。比如像拉美有些国家一年的通胀率可能高达100%,从保值的角度,对稳定币也有非常强烈的诉求。这种市场自发需求,使稳定币流通量一度激增。 但要真正引爆商业应用,政策破冰是关键一步。 ## 2. 政策拐点已至 2024年前后,全球主要经济体开始陆续为稳定币制定明确监管框架,为合规应用清障。 欧盟在2024年6月正式通过《加密资产市场监管条例》(MiCA),对稳定币发行、储备、牌照提出统一要求,成为全球首个综合性稳定币监管框架。MiCA的落地被视为欧洲稳定币“通行证”时代的开启,各成员国将执行统一标准,稳健的合规稳定币发行人(如欧元稳定币)将获准运营,这为商业银行和支付机构放心接纳稳定币奠定基础。 美国方面虽联邦立法仍在博弈,但业内预测2025年有望通过联邦稳定币法案。值得注意的是,2024年美国总统大选意外地出现了“亲加密”信号:特朗普再度当选使市场预期监管环境将相对宽松,国会两党也在加速推进稳定币法案讨论。尤其最近传闻特朗普家族准备入股币安,如果传闻成真,将对市场产出深远的影响。 同时,香港、新加坡等金融中心在2024年积极发声要成为稳定币创新基地。香港金管局正在推动出台稳定币监管指引,允许持牌机构发行和使用稳定币进行跨境交易。新加坡则通过项目Guardian等探索合规稳定币结算的实践。 可以说,全球监管正从观望转向行动,为稳定币正名。S&P Global在2025年初的报告指出:“欧洲已颁布全面框架,或将为他国树立标准,我们预计美国联邦立法将在2025取得进展”。 监管破冰意味着稳定币终于可以“转正”,成为受监管金融体系的一员,被纳入主流机构的支付选项中。 ## 3. 稳定币技术已经有极大提升 稳定币技术本身经过近几年的演进,在透明度和性能上都有显著突破。 主流美元稳定币USDC、USDT等引入了更严格的审计和信息披露,储备资产每月证明以提高市场信心。Circle等发行人开始持有更多短期美债等安全资产,使稳定币成为货币市场基金的替代。 技术层面,各种公链扩容方案(如以太坊Layer2、专用稳定币链等)大幅降低了转账成本。例如2024年以太坊的Layer2网络交易费用已从几美元降至不到0.1美元,使稳定币大额转账的链上费用可以忽略不计。 交易笔数和速度也在不断刷新:2024年二季度全球稳定币链上交易量达8.5万亿美元,交易笔数10亿,当季交易额已是Visa卡网络同期3.9万亿美元的两倍多!这个惊人的数据表明,稳定币网络已经具备媲美甚至超越传统支付网络的处理能力。 可以说,稳定币已经找到了产品市场契合点,成为加密领域最重要的杀手级应用之一。 此外,Visa、万事达等也在技术上尝试将稳定币接入自身网络:Visa在2023年试点用USDC通过以太坊清算跨境卡结算款,证明了与传统系统对接的可行性。Mastercard则推出了多代币网络(MTN)概念平台,与J.P.摩根的区块链支付系统整合,测试以稳定币完成B2B跨境付款。 这些技术探索让稳定币从“链上孤岛”走向与银行系统的互联,未来用户可能在熟悉的银行界面点一下,就完成底层由稳定币结算的跨境汇款,而对用户而言感觉不到背后的链技术。 AI等新技术也开始与稳定币结合,提升智能化:例如利用智能合约自动在汇率最优时刻执行兑换,或结合物联网自动完成跨境供应链付款。 这些突破都为稳定币大规模商用扫清道路。 ## 4. 商业爆发的分水岭 2025年很可能成为稳定币跨境支付商业化的分水岭。 随着监管清晰和技术成熟,大型金融机构和跨境企业开始安心将稳定币纳入业务流程。一些抢跑者已初尝甜头:全球支付巨头PayPal在2023年发行PYUSD稳定币,用于其用户之间和商户结算。虽然发行初期量不大,但PayPal的动作被视为支付行业拥抱稳定币的信号。 2024年,支付处理公司Checkout.com宣布支持商户用USDC结算款项,让跨境电商平台可以选择稳定币回款,避开银行跨境转账的高成本和时延。这背后当然要解决风险控制,Checkout.com为跨境电商平台定制的风控方案包括:链上交易监测、地址信誉评估,以及与Chainalysis等区块链分析工具对接,以确保稳定币收付的合规透明。 企业实战中,越来越多跨国公司开始试点用稳定币支付供应商或员工薪酬。例如某全球制造业公司通过稳定币进行供应链付款,将结算时间从3天缩短到5分钟,每笔节省约1.2%的费用。另一家科技服务商用稳定币支付跨境合同款,每月省下$5万银行手续费,支付运营团队人力减少60%。这些实战案例证明,稳定币在B2B场景下降本增效成果显著。也难怪2024年被业内称为“稳定币业务元年” ——传统银行开始投资相关初创公司,Visa和万事达竞相推出稳定币结算试点,企业财资部门也把“探索稳定币”列入议程。 PYMNTS的研究指出,许多公司正积极拥抱区块链跨境方案,尤其是稳定币,寻求更好方式拓展国际业务。可以预见,稳定币跨境支付将从边缘走向舞台中央,在贸易结算、汇款、B2B支付等领域全面开花。 用一句话概括稳定币在跨境支付中的巨大潜力:区块链方案和稳定币已经在跨境支付找到了产品契合 – 它带来了去中介化、极致速度、透明度,以及极低的成本。 ## 5. 隐忧不可忽视 稳定币的爆发并非没有隐忧。 首先是监管合规风险仍在动态演变,各国标准差异可能导致跨境稳定币业务合规复杂度陡增。比如欧洲许可的稳定币未必能通行美国,一旦触犯某国规则可能面临巨额罚款。欧洲的立法也要求只允许欧洲发行的稳定可以在欧洲地区流通,导致币安正在考虑在欧洲地区下架USDT等稳定币交易。说明有可能稳定币也将变成区域性币种,而不是世界币。 其次是信用和储备风险。稳定币发行人声称1:1储备,但若储备资产质量欠佳或者信息不透明,仍有挤兑风险。曾经震动市场的Terra稳定币崩盘(虽然是算法稳定币)提醒人们稳定币并非绝对稳固。因此企业在使用时需选择信誉卓著、透明度高的稳定币,并做好分散风险。 技术风险方面,区块链智能合约漏洞、黑客攻击都可能导致资金损失;2024年也发生过稳定币合约遭攻击短时脱锚的事件。 此外,大规模采用稳定币还可能冲击传统金融市场的流动性和汇率,需要央行权衡应对。这些风险要求企业在拥抱稳定币前筑好防波堤:建立严格的风控流程,引入专业的链上合规工具,对接受监管的场所兑换,对交易对象进行KYC/AML审查等。 看到机会,也要慎重管理风险。 ## 6. 一些市场新动向 2024年下半年,两大支付网络先后宣布重大进展:Visa直接利用稳定币USDC为其跨境卡清算提供底层结算,在24小时内跨境清结算完成;Mastercard与摩根大通Onyx平台合作试用由银行发行的数字美元稳定币(JPM Coin等)进行B2B资金转移。这两个案例标志传统支付巨头开始深度实证稳定币的商业价值。 另一个引人注目的案例是东加勒比中央银行的DCash项目与USDC的对接试点,让加勒比多个岛国之间通过USDC实现实时跨境支付,避开美元清算体系。结果显示支付时间从2-3天降到不到1小时,费用几乎为零,极大便利了当地贸易往来。 2025年2月份,在线支付巨头Stripe 近期也宣布完成对稳定币基础设施公司Bridge 的11 亿美元收购。 这些案例充分证明,只要监管松绑,稳定币在跨境支付中的应用将如雨后春笋般涌现。 在金融市场层面,2024年还有一个现象是值得一提的“稳定币购债”:不少新兴市场政府开始考虑发行由主权债作支撑的稳定币,用于国际结算和融资,以降低对美元体系的依赖。这说明稳定币已经从民间创新走向政府视野,未来可能出现公共部门发行的合规稳定币与私营稳定币共存的局面。 根据最新的消息,特朗普要求美国政府建立比特币战略储备,也是一个积极的信号。 总的来说,这是一个跨境支付新时代的开端:数字稳定币正加速融入全球金融血脉,重塑价值流转的规则。 ## 7. 重点考虑的风险 稳定币大规模应用面临合规风险,主要是法规变化和跨境监管不一致带来的法律风险。 技术风险方面,钱包安全、智能合约漏洞、网络拥堵导致的脱锚风险,高速发展的量子计算等,都需要考虑进来。 市场风险方面,用户信任度、流动性风险以及传统金融波动对稳定币都会有冲击。 所以企业需密切关注监管动向,选择稳健合规的稳定币并建立风险应急预案。 ## 8. 决策建议参考 - 跟踪目标市场稳定币监管政策,评估使用稳定币的合法性与合规要求。 - 与财务和风控团队讨论试点使用稳定币结算跨境款项的可行性,选择信誉良好的稳定币(如USDC等)进行小范围测试。 - 制定稳定币操作流程:包含钱包的保管、私钥安全、多签审批,以及与银行兑换的接口。 - 引入链上交易监测工具,确保稳定币收付款符合反洗钱和合规标准,及时发现可疑交易。 - 与主要合作银行沟通稳定币策略,了解他们提供的相关服务或通道(如银行自身的稳定币项目或OTC兑换服务)。 - 建立风险缓释措施:例如限定稳定币持有规模,定期审查发行方储备报告,多元化选择不同类型稳定币等。 ## 9. 结束语 这将是一个影响深远的趋势,建议持续关注。 (完) 参考资料: Prime time for real-time global payments report | ACI Worldwide) Banking’s 2024 cross-border payment trends: A year in data B2B cross-border payments trends in 2024 Stablecoin Regulation Gains Global Momentum | S&P Global Ratings a16z 2024 Crypto Industry Report: From Regulatory Breakthroughs to Infrastructure Upgrades, Interpreting 7 Major Trends in the New Era of Crypto – ChainCatcher Stablecoins Move From Cross-Border B2B to Real-Time Treasury Pix Transactions Exceed 6 Billion Monthly | Business Wire 中国与印尼扩大跨境支付合作,银联国际、蚂蚁国际等参与_跨境快讯 BofA Sees 51% Increase in Companies Leveraging APIs For Real-Time Treasury Needs RegTech Market to Reach $83.8 billion, Globally, by 2033 at 21.6% CAGR: Allied Market Research Brazil’s Pix hits 6bn monthly transactions: What does it mean for US? 本文由人人都是产品经理作者【隐墨星辰】,微信公众号:【隐墨星辰】,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>传统的管理方式已不再适应新时代员工的需求,管理者需要重新思考如何激发团队的潜力和创造力。本文从管理的本质出发,探讨了为什么人需要管理、管理的核心应该聚焦于什么,以及为什么现代管理越来越难。</p> </blockquote>  曾几何时,中国企业一旦增长乏力,就会习惯性地呼唤员工身上的“狼性”。 但是大人,时代真的变了。 新一代的80后企业家们,外表都比较书生气,并不“狼性”,更崇尚理性与科学。与上一代的“江湖气”形成了鲜明反差。 张一鸣曾说:一个好的公司,应该是:优秀的人才+充分的Context+少量的Contro组成的管理模式。 像传统企业那样搞层级化、制度化的治理方式,对90后00后员工的激励价值并不大。 如果你想获得理想的事业成就,管理与激励是必须跨过的一个大关。 内容概要(建议先关注再阅读) 1、why:为什么人需要管理 2、how:管理核心主抓什么 3、未来:为什么管理越来越难 ## 01 为什么人需要管理 有一种情况,人是不需要管理的。就是通过招聘好一点的员工,告诉他目标,让他自己管理自己。 字节就是这么干的,应届生50万年薪总包,还有各种优厚的福利待遇。形成了极度自驱的组织文化,常常大力出奇迹。 但核心问题是,你不是字节。 大部分传统行业,你甚至给不了管理者50万年薪总包,给基层开个1万月薪都相当困难。 这要归因于大部分商业模式的毛利水平,以及公司的所处阶段,决定了用不起那么多高端贵人。 所以,管理者往往所面对的,都是一群不那么自驱的人,势必需要大量的管理动作。 不成熟的管理者往往都会期待一个梦幻团队,里面有一些能力强的孙悟空、很多老实干活的沙和尚和几个活跃气氛的猪八戒。 这是不可能的。 团队成员可能更多的是在沙和尚肩上的那根扁担,资质平庸,既不会高强武功,过往战绩也极为普通。 为什么? 从人力资源的角度,人分为三种。一类顶级人才为梦想和愿景工作,少之又少;二类优质人才追求成就与进步,俗称上进心,有但不多;三类普通人才混口饭吃,走哪算哪,追求安逸。 第三类普通人才是众生相。没啥梦想,想要赚钱,中线是希望学到东西,高线是升官发财,但底线,也要图个心情舒畅。自驱是不可能自驱的。 成熟的管理者,往往都是用着这第三类60-70分的普通人才,通过激励与氛围,带领平凡团队成就非平凡事。 只能如此?只能如此。 管理者在成为管理者之前,往往都是第二类或第一类人才,自驱力非同一般,皮糙肉厚耐操抗压,成长速度非常快。 只有不需要管理的人,才有可能成为管理者。 刚晋升的不成熟管理者往往会期待团队成员都跟他自己一样,有活儿是真干,有事儿是真抗,心里有火眼里有光。 但这种不切实际的期待,遇到现实,迎来的肯定是失望,接着是痛苦,最后是接纳。 没有所谓的梦幻团队,孙悟空、猪八戒、沙和尚们早就都晋升了,只有那根扁担是升不上来的。 怎么用好平淡无奇的扁担,才真正考验一个人的领导力。 优秀的一类二类人才,他们往往薪资你给不起,成长诉求你给不到,平台空间瞧不上,一旦学到真东西马上提桶去大厂。 所以招人的时候,紧扣四个字,听话肯干听话肯干听话肯干。 如果你真把孙悟空、猪八戒、沙和尚招来,没有紧箍咒的你,一旦有路线之争,孙悟空第一个就提桶,因为他上天是齐天大圣回花果山是美猴王,没必要在你这里苦逼嘛。 一旦团队压力持续过大困难过多,猪八戒也会找机会提桶,因为再不济上天也是天蓬元帅下地也是高老庄庄主。 而看似老实踏实的沙和尚,在你这里刷了稳定的履历把之前杀人放火的黑历史洗掉后,比上不足比下有余也能去当个山大王。 但是,只有那根扁担,ta哪里也去不了,只能跟着你。 如果有这么一群听话肯干的扁担,加以激励与调教,遇河变舟,遇山变拐杖,遇妖怪变武器,何谈西天取经不成? 在这里,你需要做大量的基础工作,达成目标清晰、路径明确、执行到位,如何把木扁担激励成金扁担,就是管理者的价值了。 再换句话说,如果都已经是梦幻团队了,那么也不需要管理了。 ## 02 管理的核心主抓什么? 一言以蔽之,收买人心。 德鲁克包装为,管理的本质是激发人的善意与潜能。 芒格总结为,复杂的官僚程序并不是文明社会的最好制度。更好的制度是一张无缝的、非官僚的信任之网。没有太多稀奇古怪的程序,只有一群可靠的人,他们彼此之间有正确的信任。 殊途同归,都是收买人心,把人心紧紧聚在了你身边,相互信任相互依靠。 管理操作工和管理知识工作者,是完全不一样的思维。 操作工的每一个操作都是能被衡量与记录的,不需要ta们进行创新与思考,所以管理起来,恐惧驱动也能达到效果。 但现在大部分的管理对象,都不再是操作工,而是需要想象力与创新精神的知识工作者。 ta们的所思所想和工作产出,其实是不完全能被记录与衡量。也不能这样做,因为创新是不能被监控的。 所以,想要有好的产出,那么一定需要让ta们心甘情愿的为自己工作,避免只是混口饭吃的思维。 怎么做到激发与激励呢,唯有收买人心,收买成自己人。 当然,只用收买几个合适扁担的人心就够了,给他们足够的情绪价值、信任价值、成长价值与帮助价值,升值加薪优先考虑。 那么剩下的扁担,好一点的就跟着榜样学,不想学的也没关系,该做的事做好能交差便是,升职加薪就别想了。 我们先简化任务,收买人心的本质是什么。 人心是什么?有时候是欲望,有时候是需求,有时候是期待。 扁担的人心很简单,底线是图个心情舒畅,中线是希望学到东西,高线是升官发财。 简单理解核心诉求有三:钱到位、干得爽、有成长。 钱到位好说,该争取的争取。干得爽就难了,你都干得不爽,怎么让底下人干得爽? 一定还是有办法的。 首先把工作流程化和模块化,这样可以降低工作的复杂性和难度,让人觉得做事情有章法,尽量降低执行难度。 其次,不重要的事情,不做,紧急的事情,少做。长期专注在重要但不紧急的事情上。这样可以降低非必要的工作量。 第三,超出他们职责或能力范围的,自己干,这类问题都是要向外部协作和争取资源才能做的,非单一部门能推动。 最后,眼里要容得下沙子,即使是低质量产出也不要批评,鼓励和引导为主。良性沟通和舒服无压的团队氛围对于现在的年轻人尤为重要。 这样,底下人多半做起事情来,就舒服很多了。 你不能抱有那种想法,就是我当员工的时候,这些不用教自己都会梳理得很好。好吧,这是你晋升的原因之一。 钱到位,干得爽之后,还要有成长。即使是最不上进的人,底层也希望自己变得更好。 能力的成长,都是好项目和好机会磨出来的,所以你要帮助团队拿到有价值的项目,这样整个团队在公司层才立得住。 在钱到位、干得爽、有成长之外,每个人的人心还不太一样。这就需要管理者去了解具体的人,知道ta内心想什么,然后看是否能精准匹配诉求。 一个很好的技巧便是,多在工作和生活中,从细节处关心ta,在力所能及的范围内从ta的角度做些得人心的事,说些得人心的话。 比如做完很有难度的项目后,该庆功庆功,该表扬表扬。比如在身体不舒服时,多多表达关心,主动提供帮助。 有时候往往就是这些微不足道的地方最得人心。 收买人心的结果就是相互信任,相互激励,相互支持。如果你已经做到了,那么恭喜你已经走在正确的道路上啦。 “制度约束行为,仁政赢得人心”,商鞅变法与周文王的对比已经证明:高压管理虽短期有效,但只有仁政才能获得长期追随。 收买好人心后,就已经是一个不错的团队了,但要达成优秀团队,还有第二步要做。 优秀团队首先要讲清楚愿景与使命,定位与价值。要形成赢的理念,是一个能赢的团队。 接着是要建立团队的核心价值观,比如客户第一、使命必达这类,好的团队价值观其实都很接近。 最后是足够的授权。谁决策谁负责,做得好一定要激励,有时候结果是难以想象的好。 从收买人心到落地愿景,从实到虚,到这一步,就是一个真正优秀的团队了。 当然很不幸,与直觉相反的是,团队越小,管理难度越大。团队越大,一旦捋顺了,基本不需要管理了。 所以你要把团队越做越大,才会遇到第二种风景。小团队的核心是收买人心一起共事,大团队的核心是实现愿景与理想。 ## 03 为什么管理越来越难 首先,这是一份工作,拿了钱就先办事,办好事再说别的,不想再办事,也要想好,去哪可以继续拿钱,拿更多钱。 这是白得不能再白的话了。 工作的本质是交易,我们在用自己的时间和才能,通过一家公司,与市场交换金钱。 根据诺贝尔经济学奖得主科斯的著名理论,公司会产生的原因,就是人们自己直接与市场交易成本太高,公司会给大家省点劲。 那也就是说,当你跟公司交易,比你直接跟市场交易还费劲时,你就可以离开这家公司过更好的生活了。 问题就出现在这里。现代人觉醒之快之深刻,远超想象。 打工是不可能打工的,要有直接跟市场交易的能力、资源与底气。 大部分人已经看到了职场的真相,行业是不确定的,公司是不确定的,甚至岗位也是不确定的。 如何对抗这种不确定性,直接跟市场进行交易,不再把自己卖给公司。互联网的内容时代,年轻人发现解决职场的问题,是不进入职场。 果然,问题都不是被解决的,而是被消除的。 以往干好-晋升-更大的晋升-顺利退休的路径,已经被35岁狠狠砍了一刀,你想管理好现在异常清醒的年轻人,很难。 你连web3、数字游民、比特币、IP、AI等新概念一窍不懂,拿什么跟他们共情。 时代发展到现在,如果有得选,绝大多数人都是不愿意上班的,这是人性,即使是管理者也一样。 工作的最终目标是为了不工作,互联网内容越发达,世界越没有信息差。 当抖音不断的推送,人生是旷野不是轨道,人生的意义是诗与远方时,你很难不被这天然的真诚所打动。 所以大人,时代真的变了,大家对于工作的需求度和重视度,至少相比上个时代,降低了许多。 物质丰盈的时代,再怎么吃口饱饭是不难的。大家精神上的追求越来越多了。 以上,便是我基于自己实际的踩坑经验总结出来,与大家理解不一样的管理思维。 我是真心认为,以往的管理方式,已经不适配当下的年轻人了。时代真的变了,所以都得跟着转变,不然是要被淘汰。 管理本身与商业分析息息相关,如果没有好的管理能力,任何优质的商业分析结果都无法落地。 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。
<blockquote><p>在数字化转型的浪潮中,企业积累了海量的数据,但如何从这些数据中提取价值,实现真正的降本增效,成为许多企业面临的难题。本文从数据挖掘的角度出发,深入探讨了数据挖掘的定义、价值以及实施步骤,供大家参考。</p> </blockquote>  一直有记录、分析问题的习惯,但最近很多事情叠加在一起,反倒让自己有些迷茫,感觉快被各种数据淹没、溺亡。看着满满一墙壁、叠加在一起的所有问题纸张,我猛然发现,最近关注的东西太多了,需要【精简】。 最核心的那个问题是什么,最紧迫要解决的问题是什么?一下子从一堆的思维纸张中,取出来1张,心也就稳定了。 数字化转型实现业务数字化后,后面的路又该如何走?上了一堆的系统,OA、HR、ERP、MES、PLM、QMS、WMS、TMS、车间管理、数字大屏…也不断听到技术部反馈,我们的数据存储在直线上升,似乎数据成为一种累赘。 降本增效一直是企业的追求,流程再造是最佳的实践方案,但走到数字化的阶段,有些拔剑四顾心茫然。这时候,数据挖掘就该闪亮登场了。 ## 01 什么是数据挖掘? 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的数据集中,提取隐含在其中的、事先不知道的、但有潜在有用信息和知识的过程。 数据挖掘就像沙里淘金,从一大堆看似普通的数据里,找到真正有价值的信息。 比如:生产制造企业从所有的生产数据中去挖掘降本增效的切入点;销售型企业从所有的销售记录、售前活动、舆情平台、售后服务去找寻新的增长点。 被挖掘的数据源存在很多的不确定性,需要应用数据清洗,提高数据质量;数据挖掘成果存在不确定性、未知性,需要依赖数据挖掘模型,提高产出概率。 在这个不确定性较高的年代,存款就是个人的底气。也常有贩卖焦虑型的文章,提醒我们该极限存钱。我们不那么焦虑,但可以试着来分析一下我们该如何存钱? **数据积累:**收集我们所有的消费记录。尽可能找到所有的相关的记录,把收支相关的所有数据集中起来,确保看到相对更为完整的全貌。 比如购物记录、吃饭付款记录、消费娱乐记录、家庭缴费记录;收集我们所有的收入记录,比如工资,自媒体收入,活动收入,优惠劵,薅羊毛群等。 **找规律:**进行各种汇总计算,比如总收入,总支出,吃饭支出,娱乐支出,购物支出,房贷支出,网贷支出… 说一个现状,身边很多年轻人都或多或少的遭受了网贷虐待。上传身份证,电话号码绑定,支付宝或微信绑定,人脸识别,5分钟不到,大几千额度贷款就下放下来了,相比于苦哈哈等一个月的工资,这个太容易了!加上数字钱的不敏感、扫码支付的便捷,网贷的龟壳就这么背上了,甚至很大一部人最开始都只是想着过个桥、腾一下时间。慢慢的次数多了,额度多了,很多时候都是背不住了,才捅到父母那边,吓得很多老一辈天都垮了。这不是怕金额多,更多的是怕防不胜防,是怕无敌洞。 可以计算出入(堵两头的方式),确定中间是否有漏洞,赚了8K,花了1W,中间2K哪里来的?可以计算占比,吃饭只占花销总体的20%,那其他的花销是真的有必要?可以慎重审视;可以对比趋势,连着3个月来花销在直线上升,这是为啥呢? **分析与执行:**找到原因,找到路径,然后去执行。虽然极限存钱这个概念很极端,但是找到所有不利的地方,全都改良,这或许是个很好的开始。 作为曾经的月光族,第一个月下定决心存钱,其实只存了200,金额并没有很多,但是却让我在接下来一个月妥善的应对了1次人情客往。我更加确定,人生并不是天注定,更多是自己选择的。生死不可控,生死之间的事,可以多点把控。 ## 02 为什么要数据挖掘? 数据挖掘的核心目的是把数据变成【答案】。虽然数据挖掘像大海里捞针,但捞到的针能帮助赚钱、省时间、防风险,甚至预测未来。 数据挖掘可通过数据链路分析,从流量到留量的转化,挖掘更多高价值 用户,降低更多时间耽误,从而精准赚钱。 通过审批流分析,消除审核节点无故停留,提升效率;通过供应链分析、库存分析、生产拉动分析,降低库存占用,提高库存周转;通过用户浏览、购买行为,助力推荐系统,贡献更多营收。 数据挖掘通过算法提效、自动化工具,实现自动化决策与流程优化,从而高效省时间。 特斯拉利用生产数据挖掘优化生产线节拍,将 Model Y 的生产周期从 20 小时缩短至 10 小时。 数据挖掘通过风险预测模型和安全防护技术,构建安全屏障,从而把控风险,做好风险防御。 蚂蚁集团通过分析用户行为、设备指纹等数据,构建实时反欺诈系统,拦截 99.9% 的恶意交易,每年挽回损失超百亿元 数据挖掘通过时间序列分析、机器学习模型,进行趋势预测,从而塑造未来。 通用电气(GE)利用传感器数据预测飞机发动机故障,将计划外停机时间减少 70%,每年节省维护成本 20 亿美元。  数据挖掘是信息时代的「指南针」。 对企业,可以省钱(减少试错成本)、赚钱(精准营销)、防风险(比如诈骗检测);对个人,让生活更智能(推荐音乐、电影)、更安全(盗刷预警)、更健康(智能手环分析睡眠数据);对社会,可以预测疫情扩散、优化城市交通、甚至帮助科学家发现新药。 ## 03 如何做数据挖掘? 数据挖掘六大核心步骤:明确业务目标、数据采集、数据预处理、数据建模、模型评估、模型验证优化。 类似做菜的流程:明确吃什么(明确业务目标)、准备食材(数据采集)、洗菜切菜(数据预处理)、炒菜(数据建模)、试吃调整(模型评估)、最后上桌(模型验证优化)。 **1️⃣ 明确业务目标:确定解决什么问题** 问题越聚焦、越具体,数据挖掘越有效,避免大海捞针。 比如:超市老板想:【怎么让顾客多买商品?】具象为找到【经常被一起购买的商品组合】,调整货架位置。 **2️⃣ 数据采集:食材从哪里来** 巧妇难为无米之炊。要能够一桌好菜上桌,丰盛食材必不可少。数据越丰富、越完整、质量越高,挖掘结果越精准。可搜集数据库信息(订单记录、用户信息)、日志信息(网站点击、App使用行为)、传感器信息(智能手环的心率数据)、外部数据(天气、社交媒体评论)等。 **3️⃣ 数据预处理:洗菜、切菜、去烂叶** 做菜要先备菜。初始收集的数据常脏乱差(缺失、重复、错误),需要进行数据清洗。常见操作如: - 清洗:删除年龄填“-30岁”的异常值。 - 补全:用平均值填充缺失的身高数据。 - 转换:把“男/女”变成数字0/1,方便算法计算。 - 降维:100个用户特征中,只保留与“购买意愿”强相关的10个。 **4️⃣ 数据建模:选用合适【厨具】,开火炒菜** 数据挖掘常用的算法工具包含分类(预测类别)、聚类(自动分组)、关联规则(找组合规律)、预测(估未来数值)等。分类典型算法有决策树、随机森林(像多专家投票),聚类算法有K-means(按相似度分堆)等,准备好厨具。 然后开火炒菜,将数据分为训练集(学做菜)和测试集(试吃验收),进行模型训练与微调。过程中,需要适当调整火候,如设定聚类算法中的分组数量(K值)。若模型结果不准,需要及时更换算法或者重新处理数据。 **5️⃣ 模型评估:试吃调整** 菜出锅前,需要试试咸淡,试试软硬,适当摆盘,尽量色香味俱全。 针对数据挖掘,也需要先判断模型准确率、误判率、稳定程度,确定模型的可靠程度,从而确保后续挖掘出来的结果可靠、可用、真实、有效。 评估阶段,可以灰度小范围试用,验证切实可以解决问题,达成目标,才能准备上线。 **6️⃣ 模型验证优化:端餐上桌,持续改进** 通过评估后,模型嵌入问题解决场景,加入生产,生成报表,影响决策,从而解决问题、达成目标。经验证评估的模型,在嵌入初期,正常能够很好解决问题。若是嵌入就出现问题,说明评估不足,需要撤回,重新训练、调整、试用、评估。 但随着应用时间变长,更多业务数据汇入,甚至业务本身也在不断进化,就需要适时调整模型,持续改进。  以下是电商精准营销的案例,期许可以帮助更好理解数据挖掘六大步骤: - 目标:找出【高潜力用户】,推送优惠券提升转化率; - 数据:用户过去3个月的浏览、加购、付款、退款记录; - 预处理:剔除机器人账号,将“浏览时长”转换为分钟; - 建模:用逻辑回归模型,预测用户未来7天的购买概率; - 结果:对概率高于80%的用户发券,转化率提升30%; - 部署:系统自动每天筛选用户并发送优惠券。 特别提醒: - 数据质量 > 算法复杂度:再高级的算法也救不了垃圾数据。 - 业务理解是关键:不懂超市运营的人,很难发现「啤酒和尿布」的关联。 - 迭代思维:数据挖掘不是一锤子买卖,需持续优化。 总结:数据挖掘 = 50%业务问题理解 + 30%数据清洗 + 20%算法建模。就像沙里淘金,大部分时间在筛沙子(处理数据),最后才能找到金子(价值)。  数据挖掘的价值不仅在于技术实现,更在于将冰冷的数字,转化为温暖的商业洞察与社会价值。在这个过程中,持续迭代的模型与不断深化的业务理解将形成正循环,推动组织从 【数据驱动】 迈向 【智能决策】。 数据挖掘本质上是认知能力的延伸,不仅解决了 【如何处理数据】 ,更回答了 【如何理解世界】。 本文由人人都是产品经理作者【壹叁零壹】,微信公众号:【壹叁零壹】,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。
在加州圣何塞举行的 NVIDIA 年度开发者大会的新闻发布会上,NVIDIA首席执行官黄仁勋被问及 NVIDIA 是否参与了与台积电组成的收购英特尔的财团。黄仁勋表示,该公司尚未就收购英特尔股份一事进行接触。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/116/w550h366/20250319/a98e-678131ca28c44497fe8818cf14209f17.png) "没有人邀请我们加入财团,"黄说。"没人邀请我,也许还有其他人,但我不知道,可能有个派对我没有被邀请。" 路透社本月早些时候报道称,台积电已经与NVIDIA、博通和AMD就入股合资公司、运营英特尔工厂一事进行了接触。 其他媒体此前曾报道称,在美国总统唐纳德-特朗普的支持下,英特尔正在考虑一项计划,即分离其制造业务,并将其控制权移交给一个包括台积电在内的财团。 黄仁勋讲话后,英特尔和NVIDIA的股价在盘后交易中双双持平。 当天早些时候,在与金融分析师的问答环节中,黄仁勋表示,四家顶级云服务提供商向NVIDIA订购了约360万片NVIDIA旗舰产品Blackwell芯片,"未能充分反映"需求,因为这些订单不包括主要客户 Meta Platforms 以及小型云服务提供商和初创企业的订单。 Facebook 的所有者 Meta 是 NVIDIA 芯片的最大买家之一,这家社交媒体巨头的首席执行官马克-扎克伯格(Mark Zuckerberg)去年初表示,公司计划使用 Blackwell 芯片来训练公司的开源大型语言 Llama 模型。 Meta 表示,预计今年将在人工智能基础设施上投入高达 650 亿美元,其中很大一部分预计将用于 NVIDIA 芯片,这与其他大型科技巨头在竞相开发最佳人工智能产品时做出的类似承诺如出一辙。 在中国的DeepSeek使用据称更少的人工智能芯片制造出具有竞争力的聊天机器人之后,黄仁勋一直在努力消除投资者对价格昂贵的人工智能芯片需求的担忧,这些芯片使NVIDIA成为全球最有价值的公司之一。 "好消息是,对 R1 的理解完全错误,"黄周三在谈到 DeepSeek 的人工智能模型时说。DeepSeek 对推理(人工智能系统进行推理的能力)的关注将增加对计算的需求,有助于推动对 NVIDIA 芯片的需求。 分析师电话会议结束后,NVIDIA 的股价上涨了近 2%。 周二,NVIDIA 股价下跌了 3.4%,当时投资者并不相信黄仁勋的说法,即公司已做好准备应对人工智能市场的转折,因为企业正从训练人工智能模型转向从模型中获取详细答案。 在回答一位分析师关于特朗普提高关税的影响的问题时,黄仁勋说,NVIDIA 认为短期影响不大,但从长远来看,将把生产转移到美国,他没有给出时间表。 全球最大的合约芯片制造商台积电计划在美国再投资 1000 亿美元,其中包括增建五座芯片工厂。 黄仁勋在谈到台积电位于亚利桑那州的新芯片制造厂时说:"我们已经进入其中。我们现在正在亚利桑那州生产硅片。" 路透社 12 月份报道称,台积电正在与 NVIDIA 讨论在该公司位于亚利桑那州的新工厂生产 Blackwell 芯片。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1486834.htm)