Exotec被誉为2024年CNBC颠覆者50强公司

荣誉代表了Exotec第三年连续被列为CNBC颠覆者50强成员,并突显了Exotec在国际上持续强劲增长。图片{ width=60% }


今天,全球仓储机器人提供商Exotec®很高兴地宣布,公司已被评为2024年CNBC颠覆者50强榜单成员,这是公司连续第三年获此殊荣。Exotec在今年的榜单中上升到第10名,较其在2023年的第11名排名有所提升。CNBC颠覆者50强是一份每年发布已有12年历史的榜单,旨在确定正在改变国际商业格局的创新和迅速增长的私人公司。

Exotec是一家价值$20亿的全球仓储机器人提供商,受到Gap Inc.、Uniqlo和迪卡侬等世界知名品牌的信任。自进入行业以来,该公司不断经历加速增长,扩展到东欧、韩国等新市场,并在亚太地区、欧洲和北美等主要市场实现业务增长纪录。2023年,Exotec全球员工人数增长了80%,超过100个全球客户网站,成为全球物料处理公司中最快达到全球销售系统10亿美元里程碑的公司之一。

Exotec的CEO兼联合创始人罗曼·穆兰(Romain Moulin)表示:“自2015年进入市场以来,Exotec得到了巨大的采用和增长,彻底改变了之前被少数传统参与者主导的仓库自动化格局。三次获得CNBC颠覆者50强榜单的荣誉进一步证明了我们优雅可靠的机器人解决方案对我们客户运营和整个行业产生的影响。”

观看罗曼·穆兰在CNBC的Squawk Box节目中谈论Exotec及其持续增长,点击这里。


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AI大战,不变现,就出局

文章来源:头部科技
文丨俊

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不容置疑,人工智能一定是近年关键词。国内百度、阿里、科大讯飞、商汤接连布局,王小川、李开复、王慧文等也纷纷加入,“他们”为AI造势,AI也令“他们”名声大噪,近期国外大模型也开启了大乱斗模式。


作为经历过移动互联网,投资过上一轮AI热潮的人,李开复也创立了大模型公司,他表示,“这次大模型创业,我十年都不会变现”,似乎不太乐观。或许,AI大战经过这么多轮的追逐,当下我们可能更要思考和面对的是,AI的浪潮中,企业应如何平衡技术信仰与市场导向?如何对冲大模型高昂的训练成本以及研发成本?AI又要如何赚钱,才能带动AI新创企业业绩持续增长,快速完成IPO实现上市?2024年,AI大模型行业将迎来真正洗牌。

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在国外,大模型变现变难了
国外媒体日前撰文指出,人工智能的热潮或已开始逐渐褪去。人们也越来越清楚地认识到,大模型变现的过程中支出与收入差距明显,押注这场革命的科技公司,正努力寻找如何缩小巨额支出与未来利润之间的差距。对一些为开发通用人工智能合计募集到数百亿美元的明星初创企业而言,这个问题尤为严重。国外一些初创企业已经意识到,初创公司想要同微软、谷歌等科技巨头在人工智能领域一决高下,门槛已经提高至数十亿美元。且即便是账户中拥有了这么多的资金,也可能只是杯水车薪,不一定有成效。自今年3月中旬以来,数家曾风光无限的人工智能初创公司已因财务压力遭受重创。募集到15亿美元、但几乎没有获得任何收入的Inflection AI,已经放弃了原有的业务。因推出开源大模型平台Stable Diffusion而风光无限的Stability AI,不仅进行了裁员,还辞退了首席执行官。得到亚马逊和谷歌巨额投资的Anthropic,则一直在努力缩小营收与巨额支出之间高达近18亿美元的差距。日前,海外市场投资Facebook和Salesforc的Meritech Capital,以及TCV、General Atlantic、Blackstone等机构纷纷暂停对生成式AI的关注。Gartner分析师John-David Lovelock称,大模型数十亿美元的投资数量已经放缓且几乎已经结束,热钱涌向AI 应用。

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在国内,情况也是不容乐观
大模型企业的盈利能力始终限制着产业的发展。公开数据显示,2023年中国AI领域投融资数量约为232笔,融资总额约为20亿美元。CBInsights数据显示,2023全年生成式AI新创在全球获得约204亿美元融资,是2022年36亿美元的5倍以上。进入到2024年,资本市场对AI大模型正逐渐从火热到趋冷。一级市场上,IT桔子数据显示,2024年Q1 AI生产和AI行业应用融资金额分别为123.89亿元和74.01亿元,对应投资事件数量分别为36起和65起。

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就在近期,据相关媒体报道,前搜狗公司CEO王小川创立的百川智能正进行新一轮数亿美元融资,这或将成为2024年国内AI领域最大融资之一,但日前并未得到官方确认。当下,月之暗面、MiniMax估值分别为超23亿美元和超25亿美元,智谱AI估值超百亿元,这四家AI新创企业在资本助推下,正成为生成式AI时代的“新AI四小龙”。资本押注“新AI四小龙”的背后,或是2023年全球资本市场对AI大模型高热情的缩影。若考虑“新AI四小龙”拿下行业大笔融资,其他AI新创企业则正面临融资难、融资少的问题,AI应用也成为资本关注的新方向。有人认为,“2024年是大模型应用场景元年,中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。”但 大模型投入太大,盈利跟不上 ,国内很多公司的投入,显然无法睥睨OpenAI,主要还是因为没钱。往往心比天高,命比纸薄,经受不住市场的考验,只要资本市场稍微的风吹草动,这其间的初创企业就沦为产业炮灰。

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绕不开的OpenAI,盈利能力又如何?
众所周知,OpenAI 的技术能力领先程度,与其烧钱的速度,一直成正比的。但其商业化收入,始终没有显著提升。第三方市场分析平台Sensor Tower公布的数据显示,过去一个月中,ChatGPT在全球App Store中的下载量为700万,订阅收入1200万美元;全球Google Play市场的下载量为9000万,订阅收入300万美元。目前,ChatGPT Plus在两个应用商店的订阅价格均为19.99美元。由订阅数据推断,ChatGPT Plus过去一个月中,通过应用商店付费的订阅用户数为75万。虽然ChatGPT Plus还有大量的直接付费用户,但从手机端的收入来看,每年进项仅为2亿美元,再翻几倍也很难覆盖其烧钱速度,更难撑起OpenAI近千亿的估值。这可能也是GPT 5迟迟不发布的原因,要么是性能没提高多少,要么是成本太高。这背后,正是成本与商业模式的问题。

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近日,GPT-4o宣布免费了,这对于任何一个大模型创业者,任何一家大模型创业公司来说,或许都算不上一个好消息。OPenAI选择卷入免费模式的竞争,说明GPT的用户和收入增长都已经碰到瓶颈,此举也会让其他大模型创业公司的生存环境变得更加艰难。尽管所有的从业者都知道“ofo式烧钱”的打法不可持续,但是却没有人敢主动退出“烧钱”的行列。当下虽然有一堆人涌进来做大模型,但客户并不愿意付费,因为客户是非常理性的。在技术水平差不多的情况下,肯定是哪家便宜就用哪家,哪家免费就用哪家。你收费,就不选你,企业就直接面临着出局的窘境。

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出路:To B or To C?
自2023年大模型发展至今,To C端的大模型商业化一般为互联网订阅模式。如文心一言的连续包月和包年,智谱AI根据用户访问官网期间使用的tokens进行收费。此外,国内AI新创企业,多以互联网订阅方式为主,场景多集中在聊天机器人及衍生的AI虚拟陪伴等领域。但想要跑通互联网订阅模式,核心需解决用户增长、用户体验、用户留存等关键问题。尤其是在国内To C端用户付费意识不强下,更需保证大模型APP DAU的持续增长。2024年百模大战下,各类AI场景应用层出不穷,这让用户愈发挑剔的同时,各家企业想要打造爆款大模型APP难度也在增加,AI新创企业通过信息流、应用商店、App Store获取用户增长的成本将持续走高。如何不断进行场景创新,保证用户留存成为AI新创企业的难题。用户留存的不稳定,也将直接影响AI企业的运营成本。如当用户访问量激增时,AI企业需将大模型算力扩容。可当访问量暴跌后,又出现大模型算力闲置浪费问题。考虑当前大模型算力成本居高不下,如何进行成本均摊减轻计算负担,如何进行大模型算力的“削峰填谷”,又是AI公司所面临的另一难题。创业者们除了 找到切入点 以外,在To C市场要特别注意国内和国外的环境差异,尤其是行业管理和国家合规性问题,同国外市场相比,中国的C端市场在多样性和规模上空间显然更大。

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To B端大模型商业化收效可能更快。AI大模、SaaS、云等各类软件,只有给企业带来真正的降本增效才有价值,才有企业主愿意买单。如何让国内To B端企业主真正意识到大模型价值,尤其是相较于传统SaaS服务具有更大价值,发力To B端大模型市场,是AI企业迫切需要解决的问题。进一步看,To B端大模型商业定制化服务面临两个棘手问题。一方面, 价格力是SaaS企业和云企业保持竞争力的关键。另一方面,为To B端定制大模型除老生常谈的数据安全、部署成本、专业化、对客户需求痛点理解高,以及定制化服务可复制和重复性程度低、企业投入高、客户跟踪时间长等。尤其是大型企业的回款周期相对较长,更是对AI新创企业的现金流要求极高。To B的需求会很复杂且难以规模化,而且国内To B环境跟国外的To B环境完全不一样。即便如此,大模型在To B领域可能会较早落地。

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写在最后
在To B领域,客户关注的是解决方案而非产品本身,因此B端服务应着重于解决客户的实际问题,而不是单纯依赖大模型技术。因此,To B领域更多地是关注B端的痛点,而在To C领域更多的是提升C端的体验。AI大战鱼龙混杂,浪潮汹涌起伏,无论是想看热闹,还是虔诚地相信文明演进,这一切都将在某个时间节点给大家答案。只是在当下,其实可能很多人还没意识

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Geek+,BlueSkye Automation将为客户提供智能仓储解决方案

Geek+,全球移动机器人和智能物流解决方案领导者,已与BlueSkye Automation合作,为一家位于乔治亚州的第三方物流公司部署了由Geek+ Goods-to-Person移动机器人套件驱动的完全自动化智能仓储解决方案。图片{ width=60% }


未来项目包括为一家大型消费品生产商实施以及为一家领先的汽车制造商提供一体化自主解决方案。

最初的部署帮助了一家专门从事电子商务和批发配送业务的第三方物流公司应对不断增长的电子商务销售额以及严重的劳动力短缺。Geek+与BlueSkye合作,通过部署Shelf-to-Person、Sorting和四向穿梭Pallet-to-Person解决方案以及传送带、打印及应用和机器人手臂,更新了客户的手动工艺流程。通过利用四种不同类型的机器人技术,这个完全自动化的仓库现在可以处理各种订单履行类型,包括B2B和B2C订单,以及每拣选和箱拣。

在自动系统的安装和投入使用后,BlueSkye Automation继续通过其经过认证的专家团队提供持续支持与服务。

Geek+的渠道合作销售总监兰迪·兰道夫(Randy Randolph)表示:“与BlueSkye Automation合作,我们能够极大地提高该客户的拣选效率和存储密度。与BlueSkye合作非常重要,因为它使我们能够合作并给客户带来这种改变游戏规则的改进。”

BlueSkye Automation总裁阿曼多·冈萨雷斯(Armando Gonzalez)补充说:“我们的集成解决方案旨在使工作更加高效且增加生产力;与Geek+合作,我们可以帮助我们的食品饮料、汽车、制造、制药和电子商务客户利用自主移动机器人的好处。”


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AI大战,不变现,就出局

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文丨俊

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不容置疑,人工智能一定是近年关键词。国内百度、阿里、科大讯飞、商汤接连布局,王小川、李开复、王慧文等也纷纷加入,“他们”为AI造势,AI也令“他们”名声大噪,近期国外大模型也开启了大乱斗模式。


作为经历过移动互联网,投资过上一轮AI热潮的人,李开复也创立了大模型公司,他表示,“这次大模型创业,我十年都不会变现”,似乎不太乐观。或许,AI大战经过这么多轮的追逐,当下我们可能更要思考和面对的是,AI的浪潮中,企业应如何平衡技术信仰与市场导向?如何对冲大模型高昂的训练成本以及研发成本?AI又要如何赚钱,才能带动AI新创企业业绩持续增长,快速完成IPO实现上市?2024年,AI大模型行业将迎来真正洗牌。

在国外,大模型变现变难了

国外媒体日前撰文指出,人工智能的热潮或已开始逐渐褪去。人们也越来越清楚地认识到,大模型变现的过程中支出与收入差距明显,押注这场革命的科技公司,正努力寻找如何缩小巨额支出与未来利润之间的差距。

To B的需求会很复杂且难以规模化,而且国内To B环境跟国外的To B环境完全不一样。即便如此,大模型在To B领域可能会较早落地。

写在最后

在To B领域,客户关注的是解决方案而非产品本身,因此B端服务应着重于解决客户的实际问题,而不是单纯依赖大模型技术。

因此,To B领域更多地是关注B端的痛点,而在To C领域更多的是提升C端的体验。

AI大战鱼龙混杂,浪潮汹涌起伏,无论是想看热闹,还是虔诚地相信文明演进,这一切都将在某个时间节点给大家答案。

只是在当下,其实可能很多人还没意识到,无论变现还是技术,抑或其他方面的瓶颈,可能并不只是小公司的事情。

不过,如果AI演进到聪明的几乎不需要人类,那人类又凭什么想靠AI来赚钱?

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外媒:不只是63岁的库克需要接班人,苹果高管团队或迎来“大换血”

来源: 腾讯科技

据国外媒体报道,苹果公司的管理团队始终是个紧密、团结的集体,十多年来几乎未曾有过大的变动。这个团队在苹果内部被地称为“ET”,成员们年龄相仿,与现年63岁的CEO蒂姆·库克(Tim Cook)也仅有几岁之差。


然而,这种高度的稳定性也预示着苹果即将面临更广泛的继任挑战——不仅仅是寻找库克的接班人,更是要准备在未来某一时刻,为可能同时卸任的高管团队寻找合适的继任者。

图片来源:由GPTNB生成

从左到右分别为蒂姆·库克、艾迪·库伊、菲尔·席勒和克雷格·费德里吉

不久前,长期跟踪苹果公司的资深分析师马克·古尔曼(Mark Gurman)撰文预测,苹果硬件工程主管约翰·特努斯(John Ternus)已成为库克的可能接班人选。他不仅在苹果内部受到关注,更逐渐成为公众视野中的焦点人物。在上周发布新iPad后,本月18日他还会到宾夕法尼亚大学工程学院发表毕业典礼演讲。值得一提的是,特努斯还不到50岁,他的职业生涯还有很长的路要走。

然而,苹果的成功并非仅依赖于一位CEO。在工程、营销、服务、财务等各个职能领域,那些高管们同样扮演着举足轻重的角色。接下来,让我们“检阅”一下在苹果公司可堪大任的高管候选人新势力:

运营部门

苹果首席运营官杰夫·威廉姆斯

在苹果的管理结构中,运营部门可能孕育着最有潜力的接班人。自2015年以来,杰夫·威廉姆斯(Jeff Williams)一直担任COO,而他的得力助手,高级副总裁萨比赫·可汗(Sabih Khan),则被视为接替威廉姆斯的有力候选人。…

财务部门

法律总顾问

软件工程

硬件工程

苹果硬件工程主管特努斯

若特努斯真的接替库克成为CEO,那么硬件工程团队将迎来一位新领导。…

硬件技术

市场营销

人工智能

苹果技术副总裁凯文·林奇

约翰·詹南德里亚(John Giannandrea)自2018年加入苹果以来,就以他独特的管理方式领导着人工智能团队。…

零售业务

服务业务

应用商店与Apple Events

环境、政策与社会倡议



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Google教科书般的AI反击战

在2024 Google I/O大会上,Google展示了一系列AI技术突破,包括AI生成视频、AI驱动的Workspace自动化工具,以及产品效果直逼GPT-4o的语音助手。众多AI产品的发布,形成了某种意义上的“狼群效应”,正帮助Google扭转被动追赶的局面。


另外,Gemini的多模态能力、Android 15的AI增强,不仅提升了用户体验,也显著增强了谷歌生态系统的粘性。相比之下,OpenAI可能技术上领先一步,但在应用广度上显得相对单一。

如今,Google 带着“巨头范儿”的反击越来越犀利,而对于 GPT-5 的发布时间仍持谨慎态度的 Sam Altman 而言,压力变得越来越大。

巨头反击教材第一章:放大优势

巨型企业的战略布局,往往建立在持续加强优势业务的前提下。而Google 起家于搜索,长于Workspace等一系列办公套件服务,而这也成了2024年Google I/O大会发布的重点。

完善的 AI 搜索能力,是业内翘首以盼的。Google 本次发布的 AI Overview,在多模态的问题上做足了文章——

比如“Ask with video”,利用Gemini的多模态能力与Google Lens相结合,可以实现视频搜索,只要录制一段视频,就能知道用户使用唱片机,甚至维修照相机;Google Photos中还推出了新的AI功能“Ask Photos”,可以通过简单的提问在大量照片中找出“孩子多年来学习游泳的历程”。

Google 还展示了一款名为Project Astra的多模式AI助手,可以观看并理解通过设备摄像头看到的内容,记住用户的东西在哪里,帮用户在现实世界“搜索“物品,或是完成其他任务。

Google 版 AI 搜索的输出结果不再是网址的罗列,而是一个全新的整合页面——它更像一份针对用户提问而形成的报告,不仅包括对问题本身的回答,也包括对用户可能忽略问题的猜测和补充,在产品形式上,也算做到了图文并茂。

国内某大厂同样推出了 AI 搜索功能,但只是在传统搜索页面上,利用占网页五分之一左右的空间,植入生成式 AI 的输出结果,且只能针对特定问题触发。整体完成度较低,因而也没有做太高调地发布和宣传。

两相比较之下,Google 此次对于 AI 搜索的革新可见一斑。在有限的搜索引擎市场里,这奠定了全新的标准。而对于模式已经固化多年的搜索广告而言,也更有想象空间。

Google 不是在发布某一项大模型能力,而是在试图重新占领用户心智。当下,Google 的搜索里面是“Ask,Not Search”,多模态的交互方式,只是在用户层面进一步完善围绕 “Ask” 建立的产品概念。

搜索的改造仅仅是个开始,Google希望搜索能成为激发用户AI需求的超级入口,即使用户不知道具体该问什么,Google 也可以给出推荐,帮用户脑暴。这时,搜索界面会进一步变化,变成信息流的形式,每个卡片都可以进一步操作。

在搜索之外,Google 的另一个优势领域是Workspace。Google 为Workspace发布了一款与国内火爆的“数字员工”非常相似的产品——AI Teammate。

首先,Gemini 1.5 Pro即将被植入Workspace的文档、表格、幻灯片、云端硬盘和 Gmail 的侧边栏中,涵盖企业日常运营的各个方面。Gemini 可以帮用户查找具体的业务信息而不是通用信息;直接从电子邮件中检索相关的PDF文件;整理和管理电子邮件中的收据,并进行归档,或者从收据中提取信息并添加到表格中。

Gmail App中加入Gemini后,还可以提供了更加详细和上下文相关的回复建议,还能够为用户提供电子邮件的摘要。

同时,Google 还将 Gemini 与Google生态的日历、任务、Keep集成,使其 AI 产品成为一个全面的数字助理。Google 还在 Gemini 执行任务前设置了检查机制,确保信息的准确性,而Google助力相比其他智能助手最大的优势就在于Gemini与Google原生产品的无缝集成。

在企业中,数字员工最早的产品是利用RPA(机器人流程自动化)来自动化执行重复性、高量化、基于规则的任务。过去一年中大语言模型爆发,使很多办公软件、办公协作产品公司看到了机会,纷纷在会议、邮件、协同,以及文档管理等领域推出了大模型加持的数字员工产品,其中不乏国内大厂。

Google 入局此类产品,无疑加剧了行业内的竞争,也给关注此领域的企业树立了一个“巨头”标杆。在Google全套工具的配合下,AI teammate的AI不再是散点工具。它的功能不只是简单的安排日程、订会议、做会议纪要。

在Google全家桶的配合下,AI teammate可以真正理解业务流,理解业务上下文,并给出结论,甚至帮助评估风险业务,回答项目能否按期完成,这甚至已经接近一个“董事长助理”的工作了

Gemini支持的Workspace将在2024年6月,以“通用助手”的形式向付费订阅者推出。

AI搜索和AI Workspace共同组成了Google版AI Agents的初貌:更强的多模态能力,全面深入多个场景的信息处理,真实理解企业的工作流。相比之下,OpenAI的GPT-4o虽在生成式AI技术上有优势,但在办公应用场景中尚未形成全面、高效的解决方案。

巨头反击教材第二章:多打组合拳

除了核心优势业务,Google也在2024 Google I/O大会上对整个生态系统进行了全面升级。

首先是围绕YouTube的视频领域。Google推出了对标Sora的Veo,Veo同样可以输出时长1分钟左右的稳定1080p视频。Google称已经向一些创作者提供 Veo,用于YouTube视频制作,同时也向好莱坞推销其用于电影制作,且Veo的部分功能将很快落到YouTube Shorts 中。

Google还推出了对标GPT-4o的“可打断的”语音助手Gemini Live,可以在Android上实现双向流畅的AI对话体验;还有角色聊天机器人Gems ,与OpenAI的GPT Store,以及Character.AI类似,Gems可制作定制的ChatGPT聊天机器人,完成某些任务并保留特定的特征,例如与爱因斯坦或马斯克对话,甚至可以为自己制作一个“假的”心理医生。

此外,Google 和OpenAI 一样,都关注教育场景。

Google推出了Android 的 Circle to Search,可以应用到家庭教育场景中。通过多模态模型提供个性化的互动式教育体验。这款产品不仅能理解和回应学生的问题,还能根据学习进度调整教学内容,提升了教育过程的互动性和效果。

疫情放大了在线教育的价值,家长也开始不断提高对家庭教育的重视。调研机构MarketsandMarkets的分析指出,全球数字教育市场规模预计从2023年的194亿美元增长到2028年的667亿美元,年复合增长率达28.0%。

Gems、Circle to Search 与Gemini Live等产品,无瓣可以大幅提高在线教育的互动体验,并基于AI为不同孩子提供个性化的教育方案,弥补了传统教育模式难以满足所有学生的需求的问题。

除了商业生态和场景,在AI基础设施方面,Google也进行了升级,这一点主要针对大模型ToB 业务的成本问题。

本次Google I/O大会上,Google将自研AI芯片升级到第六代TPU(张量处理单元)Trillium,与第五代相比,每个TPU的计算性能提高了4.7倍。谷歌还宣布将成为首批提供 Nvidia 下一代 Blackwell 处理器访问权限的云提供商之一。

Google CEO Sundar Pichai表示:“我们将继续投资基础设施,以推动人工智能的进步。”

相比于OpenAI和微软的合作模式,Google通过自身业务生态系统的紧密协作,提升了Google Cloud以及AI相关服务的兼容性和互操作性,也为开发者提供了更强大的工具和支持,整体的技术和商业化竞争优势更加明显。

在本次Google I/O大会上,Google 总共124次提及AI。从商业生态到应用场景,再到基础设施,Google几乎对所有产品、能力进行了一次围绕AI的升级。

相对于 OpenAI,Google 业务的战线更长,这既是劣势,也是优势。一套组合拳下来,OpenAI 前一日的全部发布,成为了Google 发布的章节内容。这使得 Google 从单纯的产品性能对比层面一跃而出,居高临下的俯视 2024年初的生成式AI市场竞争。

巨头反击教材第三章:整点新公司玩不起的

对于Google来说,所有的软件能力,最终都会在硬件上有所体现——为什么不呢?Google 既有产品线,也有相关市场经验。

相对于软件服务,硬件业务的重资产属性更明显,新锐公司很难玩得起,但Google 如鱼得水。

Google在本次大会中不仅明确了Pixel手机将具备原生Gemini能力,使设备的多任务处理能力大幅提升,还宣布了很多Android 15中将推出的AI功能。

事实上,Gemini早已作为独立App在Android 端上线。此次,更新中Gemini对话过程中,用可以直接将生成的图像拖拽到其他应用中使用。在 Android 15 中,Gemini则支持了 YouTube 视频内容识别功能。Gemini 可以在视频播放界面直接提取相关信息,回答用户关于视频的各种问题,甚至生成视频内容摘要。

此外,用户可以同时运行多个应用程序而不影响性能,这在以往手机中是难以实现的。此外,Gemini AI根据用户习惯提供个性化推荐,使手机使用更加贴心便捷。这种智能化服务提高了用户满意度,增强了Google在智能手机市场的竞争力。

实时语音助手功能,在Pixel以及安卓系统中的落地,也必将使生态更加闭环。

在Gemini发布时提到的轻量化Nano版本已确认将用于Chrome的改进,在轻量化模型方面,Google又推出了全新的Gemini Flash。这两款Gemini模型以及开源的Gemma模型,都将在未来的端侧AI设备方面,为Google积蓄模型力量。

相比于过去单纯讨论芯片性能和安全性,Google的 AI 手机更加性感,也更符合实际。虽然Pixel手机的硬件水平在手机行业中一直处于落后地位,其唯一的竞争优势就是原生Android系统。如今作为Android+AI的原生设备,Pixel或将迎来新的春天。

Android的Gemini更新将在“未来几个月内推广到数亿台设备”,并且更多的上下文功能正在开发中。

Android的生态能力优势,第一次变得如此突出,Gemini 在其中加码极大。对于苹果而言,在WWDC到来前,一切都是未知。对于新生的华为鸿蒙而言,挑战更加剧烈。

有趣的是,AI不仅在Google的主力硬件产品中找到了丰富的应用场景,Google还展示了Google Glass的最新应用,似乎想告诉外界:有了AI的加持,即使是过去被认为失败的项目,如今也能为新的创新提供基础和灵感。

由此向下继续推演,在Gemini和硬件能力的加持下,即使Google要杀入最火热的AI PC市场的也会 “顺滑”无比。

结语

如何评价谷歌本次发布?不妨先看一下谷歌对哪些公司造成了威胁。

首先,AI搜索。除了已知的AI搜索公司PerplexityAI,以及传说中的OpenAI搜索,Google最直接威胁的当然是传统的搜索引擎。Google不只是简单的在搜索结果中增加一个AI总结,或是以自然语言对话方式进行搜索,Google的多模态AI搜索,几乎可以说是改变了搜索的范式,提升搜索智能化的同时,极大地提高了用户的使用体验。

基于Google这样的升级不管是有GPT-4加持

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AI收入三位数暴增!阿里云在背后做了什么?

文章来源:硬AI
作者 | 张逸凡
编辑 | 硬 AI

阿里透露24Q1智能云AI收入同比三位数强劲增长,预计云业务下半年恢复双位数增长。

AI收入同比三位数强劲增长?!
5月14日财报会上,阿里透露24Q1阿里的AI相关产品实现了收入同比三位数强劲增长。


集团CEO吴泳铭表示,AI业务的增长主要来自于两方面:
基础模型公司、互联网公司的模型训练及推理服务需求;
金融、汽车等行业垂直应用需求增长推动;

对于未来的预期,管理层认为在公司对AI的大力布局下,阿里云的商业化收入将在下半财年恢复双位数增长。
同时从财报现金流变动来看,阿里云仍然是1季度公司重点的资本投入方向。

为何阿里云AI业务能够实现如此强劲的增长,阿里云的AI战略将会如何进行?本文试图透过公司过去半年的业务变化探知一二。

01

阿里的AI布局

去年9月,吴泳铭出任阿里巴巴集团新一任CEO后,提出了“用户为先、AI驱动”两大战略重心。在11月电话会上,吴泳铭又正式明确为三个方向:技术驱动的互联网平台业务,AI驱动的科技业务,全球化的商业网络。

对于阿里云来说,在经过2个月的断舍离后,吴泳铭确定未来五年阿里云将实施AI驱动、公共云优先的策略。

为此,公司随后在AI领域布局更加全面,战略也更清晰。一切配合公共云服务增长。无论是原先的开源模型基座、通义系列AI应用、模型社区,还是进一步拓展对外投资,扩大阿里的“AI生态朋友圈”,都在为阿里云的核心——公共云服务引流。

硬AI统计目前阿里云主要AI产品生态:

02

AI云服务

毫无疑问,阿里的公共云已经成为云板块的核心,所有的业务都在围绕这一议题而布局。专注于在技术和规模上建立竞争优势,并降低了全球公共云产品的价格,已成为阿里云的优势。

进一步拆分,AI云服务的优势体现在算力、通信、模型库等要素。

1)算力/网络
作为云服务龙头,阿里云拥有算力和网络资源的先天优势。依托自身的云平台,阿里搭建了充足的AI基础设施(包含算力和通信设施),并推出云开发平台ModelScope,使得开发者可以轻松地在云端开发和部署各种AI模型。

今年四月初,阿里董事会主席蔡崇信接受采访时指出,当前算力储备足以支撑18个月的大语言模型训练需求。另外,在“推理”阶段,公司也有相应的部署,来支撑模型的运营。

这一点从公司本季度现金流消耗上得到了印证。

2)通信网络
阿里推出的HPN7.0网络架构,是目前以太网AI集群的最高水准。使用了以太网RDMA低延时技术,支持高达10万卡量级的集群可扩展规模。做到了响应快、低延时。

5月14日消息,阿里云AI高性能网络架构HPN 7.0成果论文被SIGCOMM2024收录,成为SIGCOMM历史上首篇关于AI智算集群网络架构的论文。SIGCOMM是全球最权威的计算机通信网络顶会,此前谷歌Jupiter网络入选SIGCOMM后发展成为经典架构,有专家指出,阿里云HPN7.0有望成为下一代AI高性能网络架构的新范式。

06

阿里云的未来呢?

目前来看,阿里云“AI驱动、公共云优先的策略”已经开始见效,阿里云选择了一条聚焦的路。但未来的增长,最重要的还是靠生成式AI行业的大发展,而这一点的确定性正在不断增强。

就如同阿里在财报中预计的那样:“阿里云下半年能重返双位数增长。”



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900个开源AI工具背后,我看到的趋势

文章来源: OneFlow
作者 | Chip Huyen
OneFlow编译
翻译|杨婷、宛子琳

四年前,我对开源机器学习生态系统进行了分析。自那时起,情况就发生了变化,所以这次我打算重新讨论这个话题,本次主要关注的是基础模型的技术栈。


我把完整的开源AI代码库列表放在了“llama-police”(https://huyenchip.com/llama-police,该列表每6小时更新一次。其余大部分也放在了我的GitHub“cool-llm-repos”(https://github.com/stars/chiphuyen/lists/cool-llm-repos)列表中。

(本文作者Chip Huyen是实时机器学习平台Claypot AI的联合创始人。本文经授权后由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://huyenchip.com//2024/03/14/ai-oss.html)


数据

如果你现在觉得AI发展十分火爆,那是因为它确实如此。我在Github上以GPT、LLM和Generative AI为关键词进行检索,仅与GPT相关的就有约11.8万条结果。

为减少工作量,我将搜索范围限定在拥有至少500 star数的代码库。结果显示,与LLM相关的有590个,与GPT相关的有531个,与Generative AI相关的有38个。此外,我偶尔会查看GitHub Trending和社交媒体上的新代码库。

经过长时间的搜索,我找到了896个仓库。其中,有51个是教程(例如dair-ai/Prompt-Engineering-Guide)和聚合列表(例如f/awesome-chatgpt-prompts)。尽管这些教程和列表都很有帮助,但我更感兴趣的是软件,不过我还是将其放进了最终列表,只是最后的分析是基于其余845个软件库(截止本文发布)。

这个过程虽然痛苦,但很值得,因为我更深入地了解了人们正在研究的内容,开源社区的合作程度之高令人惊叹,也让我意识到中国的开源生态系统与西方存在很大差异。

(毫无疑问,我也遗漏了很多库。你可以在这里(https://forms.gle/1ijNSnizgWQaVYK16)提交缺失的代码库,该列表每天会自动更新。欢迎提交star数少于500的代码库,我会持续关注这些仓库,并在它们达到500 star时将其添加到列表中!)


新的AI技术栈

我认为,AI技术栈包含四个层级:基础设施层、模型开发层、应用开发层和应用层。

  1. 基础设施层

基础设施是AI技术栈的底层,包括用于Serving的工具(例如vLLM、NVIDIA的Triton)、计算管理(例如SkyPilot)、向量搜索和数据库(例如Faiss、Milvus、Qdrant、LanceDB)等。

  1. 模型开发层

模型开发层提供了开发模型的工具,包括建模和训练框架(Transformers、Pytorch、DeepSpeed)、推理优化(如GGML、Openai/Triton)、数据集工程,评估等。任何涉及改变模型权重的操作都发生在这一层,包括微调。

  1. 应用开发层

在应用开发层,任何人都可以基于现成的模型开发应用程序。在过去的两年里,这一层的发展动态最多,并且仍在快速演进。这一层也被称为AI工程(AI Engineering)。

完整内容请查看原文链接

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大模型搞砸!烧光3000万,CTO被裁

文章来源:技术领导力

K哥的朋友王总,是某大型集团董事长,去年从大厂重金挖了个P9做CTO,并对其寄予厚望。上任后不久,CTO就给王总分析未来趋势,提出了AI战略,要求集团投资3000万搞大模型。


没成想,不到一年时间3000万预算就造光了,而CTO口中的大模型却连影子也没看到。董事长也慢慢回过味来,果断叫停了项目,裁掉了CTO。类似这种在大模型上折戟沉沙,几千万花下去,毛都没看到的真实案例,K哥今年至少听了5个以上。在当前环境下,为什么还会出现这么多“看上去很傻”的故事,今天K哥就和大家聊一聊。

图片来源:由GPTNB生成

01

大模型本身,并不能创造价值

  1. 技术本身,并不创造价值

    • 大模型无疑是近年科技圈风头最盛的热点,很多企业都把大模型当成了不容错过的风口,砸钱建团队,跑步进场准备淘金。
    • 大模型仍只是底层技术底座,其本身并不能直接创造价值。
  2. 技术总是短期被高估,长期被低估

    • AI大模型绝对有无限大的价值,但需要审慎客观地看待其发展周期。

02

别卷大模型了,机会在AI Agent

  1. 从百模大战,到十模共生

    • 大模型赛道是资本密集型、人才密集型、数据密集型的赛道。
    • 看好AI Agent作为下一个互联网,发展潜力巨大。
  2. 利用AI基建,开发AI云原生应用

    • AI不只是工具,更是战略、是顶层设计。
  3. AI不是工具,而是战略

    • AI是一个引领战略发展的关键因素,企业需要将其融入顶层设计。

03

未来十年,所有的公司都是AI公司

  1. 回顾科技发展史,感知AI未来

    • 所有公司都在积极融入AI技术,AI将成为未来的“新引擎”。
  2. AI原住民,将淘汰AI新移民

    • 需要理解、掌握和运用AI,以保有竞争力在未来的社会中。

未来已来,AI时代大家各自珍重,共勉!

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我们上手实测GPT-4o:速度快到飞起,还能直出板书,但视频分析逊色

作为 OpenAI 有史以来最好的模型, GPT-4o 究竟强在哪里?
你要知道,它是一个原生的多模态大模型,可以跨文本、音频和视频进行实时推理——能听、能说、能看、零延时、可打断,还会「看人脸色」。
更重要的是,它还免费!
赶紧薅一把,你会知道什么是真・科幻照进现实!
实测 GPT-4o:速度飞快,视觉能力惊艳
打开 ChatGPT 官网,就会收到 GPT-4o 的试用邀请,点击「立即试用」即可进入对话页面。


如果没有收到邀请,可能是灰度测试阶段,稍等一会再重新进入。
值得注意的是,免费用户每天使用 GPT-4o 的次数有限,超出限制后要么升级为付费用户,要么只能用 GPT-3.5。
Plus 用户每月 20 美元,可享受高达 5 倍的消息上限。
许多 AI 公司正在将 GPT-4o 引入他们的界面。比如,Poe 用户可以直接勾选 GPT-4o 服务。
我们简单薅了一把羊毛,还是被 GPT-4o 的效果惊到了。
首先,这个响应速度太爽了!快到飞起,问题刚输入,答案就哗啦哗啦出来了。
有网友发现制作单个 html 文件,仅需 6 秒;分析电子表格数据不到 30 秒……


(图片链接展示,已保留)
视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/T80vdLXjMYUcYPfyA1yqSg

其次,GPT-4o 具备联网功能,可以搜集最新的新闻信息。
我们让它搜集 2024 年 5 月 13 日 AI 领域的新闻,它不仅对新闻进行了概括整理,还附上链接。

面对同样的要求,GPT-4 却直接「罢工」:

最后,GPT-4o 的视觉能力也挺惊艳。我们分别上传了樱桃和手写字迹的图片,让它辨认,全部回答正确。
网友发现,即使是 1800 年代的手写笔迹,也能出色地识别…了不起。
更离谱的是,GPT-4o 还能生成板书图片,图中的板书简直跟人类写的没啥差别。要知道,对于大模型来说,「写字」可是一大难题。

(图片链接展示,已保留)

贾樟柯纪录片《一直游到海水变蓝》的海报设计极具巧思,正着看是波涛汹涌的大海,正好…
我们就把这张海报「喂」给 GPT-4o,还真别说,它回答的有板有眼,其中的深意均被 get 到。

不过,它的视频分析能力就逊色一些。
我们上传了一段 7 秒的《泰坦尼克号》经典片段,并让 GPT-4o 分析这个视频。
它迅速概括了该视频时长、每秒帧数以及分辨率等。不过,当问及这出自哪部电影以及画面中的男女主分别由谁扮演时,它「一问三不知」。

(图片链接展示,已保留)

网友们疯狂「调戏」GPT-4o

眼下,给 GPT-4o 疯狂「整活」的视频已经在社交媒体上发酵,相当一部分可以…
当初 ChatGPT 刚上线,编辑们惊呼「完蛋,饭碗要砸」;GPT Store 推出后,创业公司老板们大惊失色;年初时 Sora 只是放出了 Demo 视频,就让演员们人心惶惶.
如今 GPT-4o 一出,客服、家教、秘书、同声传译「岌岌可危」,就连导盲犬也要「下岗」。

(其余内容略,图片链接展示,请查看原文)

最后,整体Markdown格式如上所示,已按照格式标准输出。

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