10 月 21
Luke Fan AIGC , 芯片的故事 AIGC行业 , AI企业战略 , AI企业生存 , AI企业竞争 , AI发展趋势 , AI商业价值 , AI商业化 , AI大模型 , AI工具 , AI市场分析 , AI市场前景 , AI市场变化 , AI市场策略 , AI市场需求 , AI应用 , AI应用方向 , AI技术创新 , AI技术趋势 , AI投资 , AI未来发展 , AI桌面应用 , AI泡沫 , AI芯片 , AI行业分析 , AI行业动态 , AI行业崩盘 , AI行业挑战 , AI行业未来 , AI行业机遇 , AI行业洗牌 , AI行业洞察 , AI行业现状 , AI行业痛点 , AI行业观察 , AI行业转型 , AI裁员 , Anthropic , GPU租赁 , H100租金 , Kimi , OpenAI , ToB , ToC , 个人用户 , 云计算 , 光刻机 , 创投 , 台积电 , 商业模式 , 商业模式创新 , 商业用户 , 大企业裁员 , 大模型同质化 , 大模型训练 , 字节跳动 , 存储市场 , 市场洗牌 , 市场预期 , 开源模型 , 手机需求 , 投资 , 投资者心理 , 泡沫破裂 , 电脑需求 , 盈利 , 算力卡 , 算力需求 , 股市震荡 , 自由职业 , 自由职业者 , 芯片市场 , 英伟达 , 行业迷茫 , 行业重组 , 行业预测 , 订单减少 , 谷歌 , 财报泄露 , 郁金香时刻 , 阿斯麦 , 阿里
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大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。我们现在开始讲第一个故事：阿斯麦崩盘。
是不是AI大模型要迎来郁金香时刻？什么是郁金香时刻？就是我们认为有一个大的崩盘即将到来的时候，我们管它叫郁金香时刻。因为当年荷兰人去卖郁金香的时候，就遇到了郁金香崩盘这样的事情。后面每一次大的这种泡沫破裂的时候，你可以认为它是一个郁金香时刻。
那么阿斯麦是怎么崩盘的呢？算是意料之外，情理之中。为什么叫意料之外呢？因为由于某个技术原因或者某一个技术故障，导致了应该是晚一天发布的财报提前一天泄露了。但是呢，这个泄露出来的财报并不是说虚假的或者说有错误的，就是正确的财报，只是他看到的时间稍微早了一点，或者是大家意料之外的这个时间看到了。早看到一天、晚看到一天，里面的数据都不会发生任何变化。
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8 月 23
Luke Fan TikTok风波 , 出海是一门大生意 SEO优化 , TikTok , TikTok交易 , TikTok广告 , TikTok推荐 , TikTok数据 , TikTok用户 , TikTok社交电商 , TikTok营销 , 亚马逊 , 亚马逊商户 , 亚马逊市场 , 亚马逊广告 , 亚马逊战略 , 亚马逊推广 , 亚马逊收益 , 亚马逊政策 , 亚马逊流量 , 亚马逊盈利 , 亚马逊销售 , 博弈 , 合作 , 商业决策 , 商业分析 , 商业模式创新 , 商业盈利 , 商业竞争 , 商家合作 , 商家排名 , 市场份额 , 市场分析 , 广告分成 , 广告归因 , 广告推广 , 广告策略 , 广告算法 , 引流销售 , 投资回报 , 搜索引擎优化 , 数字广告 , 数据共享 , 数据分析 , 数据掌控 , 数据隐私 , 流量分配 , 流量变现 , 流量投放 , 流量控制 , 流量稀缺 , 流量运营 , 独家剖析 , 用户体验 , 用户增长 , 用户推荐 , 用户数据 , 用户行为 , 用户行为分析 , 用户转化 , 用户隐私 , 电商交易 , 电商创新 , 电商发展趋势 , 电商合作 , 电商合作模式 , 电商实战 , 电商平台 , 电商平台优化 , 电商平台发展 , 电商平台竞争 , 电商广告 , 电商收入 , 电商生态 , 电商策略 , 电商趋势 , 电商运作 , 短视频广告 , 短视频电商 , 社交媒体 , 社交媒体流量 , 社交平台 , 社交电商 , 策略管理 , 策略解析 , 营销分析 , 营销推广策略 , 营销策略 , 购物车模型 , 销售转化
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亚马逊跟TikTok展开了合作，这个过程中到底是谁低头了，谁赚到了呢？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。这个消息本身并没有那么新，这是8月8号传出来的消息。亚马逊和TikTok以及Pinterest达成了合作，可以通过这些网站服务以及APP直接引流，销售亚马逊平台上面的商品。
那么，为什么大家就不能好好合作，一定会演变成不是东风压倒西风，就是西风压倒东风呢？不能说大家平等合作吗？不行啊，第一个，商场如战场，本来就如此。另一方面，大家好好过日子，就没有我们这些说故事的人什么事情了。所以，一定要去分析一下，这事到底谁赚了，谁亏了。先给出结论，这个事情亚马逊绝对是低头亏了，而赚到的呢，一定是TikTok。
我们来分析一下为什么。以前我在猎豹的时候，我们那时候也是卖广告嘛。那你说卖给谁呢？最好的就是卖给亚马逊嘛，到那边直接转换成销售。但是这个过程极其痛苦。为什么呢？因为你一旦把流量导到亚马逊站里头去了，到底形成转化，是否有购买，这个事就不知道了，因为所有数据在亚马逊手里头，亚马逊说了算。亚马逊说你导下来的数据没有造成任何的购买，那你就真的是没有。而且这个地方他也不开放，也不跟你解释，你没有任何地方可以去跟他讲道理。
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7 月 28
Luke Fan AIGC Aceropic Cloud 3.5 Sonnet , API销售 , ChatGPT , GPT-4 Mini , GPT-5发布 , GPT5 , GT5推出 , iPhone 16发布会 , Microsoft OpenAI合作 , OpenAI , OpenAI Plus , OpenAI估值 , OpenAI压力 , OpenAI发展策略 , Redit , Steal the home , 上市计划 , 云服务成本 , 云计算 , 亚马逊因素 , 人员成本 , 估值 , 商业模式创新 , 大模型之争 , 小模型调试 , 市场份额 , 市场机制 , 市场竞争分析. , 市场策略 , 市场验证 , 开放AI生态系统 , 开源模型 , 微调与RAG , 微调免费 , 微软 , 微软销售策略 , 投资风险 , 拉玛3.1405B , 数据处理 , 新兴竞争者 , 新技术应用 , 未来科技趋势 , 核心竞争力 , 梅塔 , 模型训练 , 特斯拉案例 , 研发经费 , 竞争力提升 , 竞争激烈 , 端到端语言训练模型 , 苹果 , 融资需求 , 行业前景 , 行业开拓 , 行业新趋势 , 行业规范 , 行业震荡 , 计算成本 , 谷歌 , 谷歌I/O , 高性能计算 , 高质量训练数据
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GPT5如果再不出的话，可能就没有机会了。大家好，这里是老范讲故事的YOUT5频道。今天咱们来讲一讲OpenAI现在身上的压力到底有多大。再不出GPT5，可能真的要出事儿了，因为前面吹过的牛实在太多了，特别是Sola这样的模型，号称可以直接生成长的视频出来，到现在已经半年了，还没有真正拿出来，只是每个月放出几个视频而已。而其他各个公司，按照Sora方向做的产品，已经都开始在公众测试了，这对他们来说一定是巨大的压力。
前一段时间发布的Anthropic Claude 3.5 Sonnet，也把压力给到了OpenAI，因为这个模型的效果已经非常好，而且极其便宜。更不要说昨天刚刚发布的Llama3.1405B这样的一个开源模型。前面咱们讲的Anthropic的模型还是闭源的，而Llama可是个开源模型。405B的话，在各个层次上，都赶超了OpenAI的Chat GPT-4。老大的位置有可能会丧失。
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5 月 24
Luke Fan AIGC 100万TOKEN , AI , AI应用 , APP开发 , DeepSeek , FIGER01 , 中国AI发展 , 中国创新 , 中国科技 , 云服务 , 交互体验 , 人工智能 , 价格战 , 价格白菜化 , 价格策略 , 免费模型 , 商业模式创新 , 大模型 , 大模型厂商 , 字节跳动 , 定制化服务 , 开发者 , 开源模型 , 技术创新 , 技术竞争 , 擎天柱机器人 , 数据利用 , 机器人技术 , 李开复 , 流量 , 王小川 , 用户量 , 百度 , 百度云 , 科技巨头 , 移动互联网 , 端到端多模态 , 算力 , 算力要求 , 腾讯 , 腾讯云 , 腾讯混元大模型 , 自动驾驶 , 自然语言处理 , 行业变革 , 讯飞星火大模型 , 语言模型 , 跨模态交互 , 阿里巴巴 , 降价策略 , 零一万物
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大家好，
欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲国内大模型厂商，突然就变脸了，开始打价格战，而且是价格生死战。这个战争是从哪开始的？首先是有一个大模型叫deep sick，他先开始干的。原来我们使用100万TOKEN，大概也得十几二十块钱，甚至贵的也能有五六十块钱。国外的大模型经常是要到十几美金。他呢，直接来了一个啊，100万TOKEN一块钱人民币。DPC大家可能不是那么熟悉，因为他后边不是一个互联网巨头，也不是原来从互联网大厂出来的人，他后边是一个私募巨头，换方量化直接不讲武德啊，100万TOKEN一块钱人民币。
那紧随其后的呢，是豆包啊，这是字节跳动下边的大模型，直接降价到100万TOKEN 0.8元人民币。你不是一块吗，我8毛啊。然后通1,000问说那你们都降，我也来呗。我后边反正是阿里云，谁怕谁啊，最多的显卡都在我手里头，那降价啊，把通1,000问最新的千问Max千问浪什么，全都降到了一个白菜价。当然同1,000问降价的时候呢，还是用了一些小花招的啊，他把输入TOKEN跟输出TOKEN的价格分开了。什么意思？就是当你往里梳的时候，你也是算TOKEN的，当它往外吐的时候，也是算TOKEN的。就是它把往里梳的这个TOKEN的价格，降低了更多啊，往外吐的这个TOKEN呢，也在降，但是降的并没有那么多。大家能够理解，就是你往里输的内容，比如说现在有很多的大模型号称是可以输入100万字，200万字，但是他每一次输出，可能也就输出个1,000字，2,000字，他不会输出那么多的。你说一大模型坐在那，吭哧吭哧给你吐100万字出来，有人看没有？一个人坐在那阅读，读100万字也得会功夫吧。所以呢，从大模型输出的这个TOKEN稍微贵些啊。然后百度特别逗啊，百度先强调了一下，说不要关注价格，要看这个大模型的特性，以及大模型的性质，是不是适合你的场景。讲完了以后呢，左右一看说哎，你们都跑了，等等我等等我，对吧？直接把手里头两个最常用的模型，一个叫快速模型，一个是轻量级模型免费，对吧你们还要收钱吗？咱不要钱了。
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