8 月 06
Luke Fan AIGC , Meta的故事 AI信息流整合 , AI助手 , AI助手平台 , AI助手应用 , AI助手模型 , AI回复 , AI客服 , AI开源 , AI总结信息 , AI技术 , AI技术应用 , AI推荐算法 , AI机器人 , AI演示 , AI社交助手 , AI社区 , AI社区互动 , AI视觉分割 , AI触手 , AI辅助工具 , AI配置工程师 , AI革命 , AI风向 , AR , Hugging Face , IBM , Lightining AI , Meta , Meta的贡献 , OCP , Open Compute Project , PyTorch , Segment Everything Two , SIGGRAPH大会 , TPU , VR , 互联网底层 , 人工智能 , 信息分层 , 信息流 , 信息流混合 , 信息爆炸 , 信息过载 , 分拆视频内容 , 华为 , 多平台AI , 大模型 , 层次化处理 , 平台无壁垒 , 底层逻辑 , 开源技术 , 开源模型 , 开源生态 , 扎克伯格 , 推荐算法 , 推荐系统 , 显卡 , 显卡价格 , 显卡公司 , 显卡适配 , 法律AI , 监控提升 , 监控摄像头 , 社交媒体AI , 科技发展 , 科技巨头 , 算法创新 , 统一推荐系统 , 编程AI , 英伟达 , 苹果 , 虚拟AI助理 , 虚拟形象 , 视觉识别 , 视频分析 , 视频搜索 , 计算机图像识别 , 谷歌TPU , 软件开发 , 黄仁勋
扎克伯格跟黄仁勋凑一块,除了换皮衣,还讲了点什么呢?他们是在SIGGRAPH大会上进行的访谈。黄仁勋是访谈主持人,而扎克伯格是被邀请的嘉宾。因此,在他们的访谈中,扎克伯格是逗哏的,黄仁勋是捧哏的,这一点首先要搞清楚。
这一次访谈,主要是扎克伯格在输出。SIGGRAPH大会是一个历史非常悠久的大会,叫计算机图形图像特别兴趣小组(Special Interest Group on Computer Graphics),小组成立于1967年,1974年第一次开会。今年是第50届,参会的人中有90%都是博士。当我看到这个消息时,一开始想,黄仁勋应该是个博士吧?扎克伯格是中途退学的。后来查了一下,发现并不是。黄仁勋是硕士,而扎克伯格是2002年入学于哈佛的心理学和计算机科学专业,2004年辍学,实际上上了两年学,之后在2017年被哈佛授予了荣誉法学博士学位。他好像跟某位伟人的学位差不多。
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8 月 06
Luke Fan AIGC , Google的故事 Character AI , 二级市场 , 交易模式 , 企业发展战略 , 企业合并 , 企业并购 , 企业战略 , 创业公司 , 创业投资 , 创始人 , 创始团队 , 初创公司 , 反垄断调查 , 商业交易 , 商业增值 , 商业战略 , 商业战略规划 , 商业模式 , 团队整合 , 团队管理 , 客户关系 , 市场份额 , 市场策略 , 并购协议 , 并购协议细节 , 并购市场趋势 , 并购战略 , 并购操作 , 并购细节 , 并购过程 , 并购风险 , 战略投资 , 技术团队 , 投资回报 , 拆分团队 , 期权池 , 用户数据 , 研发团队 , 硅谷公司 , 科技产品 , 科技公司发展 , 科技公司并购 , 科技公司收购 , 科技公司运营 , 科技创业 , 科技发展 , 科技圈 , 科技巨头 , 科技并购 , 科技并购案 , 科技投资 , 科技投资部 , 科技新闻 , 科技行业 , 科技行业动态 , 科技趋势 , 股东回报 , 股东回购 , 股东权益 , 股权投资 , 融资估值 , 融资回报 , 融资回报分析 , 融资回报率 , 融资案例 , 融资策略 , 谷歌业务 , 谷歌并购 , 谷歌并购案例 , 谷歌战略 , 谷歌投资 , 谷歌投资部 , 谷歌收购 , 谷歌期权 , 谷歌精英 , 谷歌股东 , 谷歌股票 , 谷歌财务 , 资产处置 , 资本运作 , 资金筹集 , 非独家授权
谷歌收购Character AI的奇葩交易方式,让我都涨知识了。大家好,这里是老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲,谷歌收购Character AI到底是用了一个什么样的奇葩方式。
前两周我们刚刚讲过,科学家创业的Character AI可能快混不下去了,正在有一些公司准备购买它。谷歌、XAI、梅塔据说都去谈了。而且前面还传出过马斯克的XAI收购了Character AI这样的假消息。其实也不算假消息,大家肯定谈判达到了不同的状态嘛。但是最终是谷歌抱得美人归,完成了交易。
但是这种交易方式还真的让我学到了很多的新知识点。我原来在上市公司的战略投资部里面,其实我们每年操作很多的并购案。并购的案子和投资的案子是一半一半,所以见过很多各种各样的并购案子。但是谷歌这样的方式,我头一回见。今天跟大家讲一讲,到底有什么不一样,这个交易方式到底是怎么做的呢?
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7 月 18
Luke Fan AIGC AIGC , AI发展 , CEO决策 , IPO , Open AI , 企业公告 , 企业决策 , 企业发展战略 , 企业战略 , 企业新闻 , 公司公告 , 公司发展 , 公司政策 , 公司新闻 , 公司治理 , 公司治理结构 , 公司结构 , 公司规划 , 公司财务 , 公司转型 , 公司运营 , 反垄断法规 , 反垄断调查 , 对赌协议 , 市场分析 , 市场动态 , 市场竞争 , 市场策略 , 市场观察 , 市场趋势 , 市场运作 , 微软 , 微软投资 , 技术公告 , 技术合作 , 技术垄断 , 技术泡沫 , 技术监管 , 技术趋势 , 投资公告 , 投资咨询 , 投资回报 , 投资新闻 , 投资趋势 , 投资风险 , 推举制 , 生成式AI , 盈利模式 , 科技创新 , 科技动态 , 科技博弈 , 科技巨头 , 科技快讯 , 科技战略 , 科技投资 , 科技新闻 , 科技行业 , 科技观察 , 股东关系 , 股东大会 , 股东投票 , 股东权益 , 股东权益保护 , 股份比例 , 股市融资 , 股权分配 , 苹果 , 苹果策略 , 董事会决策 , 董事会席位 , 董事会观察员 , 行业发展 , 行业法规 , 行业竞争 , 财务报表 , 财务运作 , 金融分析 , 金融市场 , 金融快讯 , 金融投资 , 金融法规 , 非盈利控制 , 非盈利模式 , 非盈利组织 , 非盈利运作
微软和苹果相继退出了Open AI董事会观察员的席位,这背后到底是几个意思呢?大家好,这里是老范讲故事的YouTube频道。今天,咱们来讲一讲Open AI这个当红榨汁机,他们的董事会上,到底发生了一些什么样的事情。
首先,要讲微软挺冤的。为什么呢?花了130亿美金投资了Open AI,在里边占股49%,居然没有混到董事会席位,只混到了董事会观察员席位。观察员席位跟董事会席位有什么区别?就是开会你也可以去啊,也不说不让你说话,你该说你也可以说,但是最后在表决的时候,不许举手啊,你不能说我同意,我反对,这事跟你没关系。这叫观察员席位。那你说他为啥冤呢?你说花这么多钱,占这么多股份,只得了一观察员席位,有点冤啊。还不算最冤的,最冤的是什么情况呢?苹果一分钱没花,1%的股份都没有,也整了一个董事会观察员席位。就是不患寡而患不均嘛,对吧?如果原来只有我一个出了钱的人,成为了董事会观察员,那这事呢,也不算是丢人的事。现在来了一个恨拖一下的,来了一个一分钱没花的,呃一点股份不占的啊,我们俩都是董事会观察员,他丢不起这个人啊,对吧。那么微软就愤然宣布说,我放弃这职位了,那苹果说,那你放弃了,我也不干了,咱们就都不去了。
Open AI本身的董事会结构呢,就比较奇葩。为什么呀?它上面有非盈利组织,底下呢,我们暂时不讨论。但这个结构导致了微软和苹果的尴尬位置,最终选择了退出观察员席位。
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6 月 27
Luke Fan AIGC AI技术 , GPT , HR并购 , IT支持 , Linux端 , Mac端 , Mulit , Open AI , Rockset , ROXDB , ToB市场 , ToC市场 , Windows端 , 买买买模式 , 云计算 , 产品化战略 , 产品研发 , 人才并购 , 人机互动 , 企业并购 , 企业战略 , 创始团队 , 创投圈 , 商业模式 , 多团队协作 , 多用户协作 , 大数据 , 存储引擎 , 实时数据查询 , 密码学 , 市场拓展 , 开发者友好 , 开发者工具 , 开源技术 , 战略调整 , 技术创新 , 技术合作 , 技术收购 , 技术整合 , 技术竞争力 , 投资回报 , 投资策略 , 搜索引擎 , 搜索结果优化 , 操作系统 , 收购 , 效率提升 , 数据分析 , 数据压缩 , 数据合规性 , 数据处理 , 数据处理效率 , 数据存储 , 数据安全 , 数据库 , 数据库管理 , 数据检索 , 数据爬虫 , 数据管理工具 , 数据锁引 , 数据隐私 , 智能操作系统 , 桌面环境 , 模型调整 , 用户体验 , 用户界面 , 矢量搜索 , 科技产业 , 科技创新 , 科技发展方向 , 科技巨头 , 科技市场。 , 科技融资 , 股份交易 , 股票收购 , 股票期权 , 行业竞争 , 软件开发 , 远程工作 , 远程控制 , 远程桌面管理 , 高性能查询
大家好,欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天,咱们来讲一讲OpenAI,也开启了“买买买”模式。什么是“买买买”模式呢?就是一家公司开始不停地进行并购,快速、集中地开始进行收购。这叫“买买买”模式。OpenAI在过去的一周里头,连开两枪,也就是说,OpenAI在过去一周里头,连续收购了两家创业公司。哎,这也是说它现在开始改变战略了。
这两个公司呢,一个叫Rockset,啊,ROCKSET,这是由两名印度裔的前Facebook员工创立的数据库公司。据说呢,是一个上亿美元的交易。为什么是据说呢?因为这种交易通常是保密的啊,待会儿我们来讲为什么。
另外一个呢,叫Multi,啊,MULTI,啊,是多个这个意思。这个公司呢,是一家位于纽约的,只有五个人的小团队。他们呢,做远程桌面管理的,估计呢,应该也是上亿美金的一个交易。具体交易细节保密。
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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
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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