#拉斯維加斯
在拉斯維加斯,我看到了運動的未來
當科技的終極命題遇上人類最純粹的競技熱情,一個由資料驅動、AI 賦能的新紀元,正在加速到來。今年在拉斯維加斯舉行的「雲端運算春晚」-re:Invent,新增了一個非常特別的類股:體育論壇(Sports Forum)。如果你是re:Invent 的常客,大概會對其典型的「硬核技術風」印象深刻:在威尼斯人酒店望不到頭的長廊裡,數百個會議室密集輸出著關於架構、程式碼和AI 的硬核乾貨;展區裡則密密麻麻排列著大大小小的展位,一張桌子、一台演示demo 的筆記本,往往就代表著一個複雜的ToB 產品。這裡的空氣,充斥著「運算儲存」、「雲端原生」、「Agentic AI」等術語。走廊上隨處可見行色匆匆的開發者,或是盤腿坐在地毯上敲程式碼的極客,抑或是坐在簡易塑膠桌椅上低聲洽談百萬級合作的行業夥伴。Sports Forum 丨來自:2025 re:Invent但當你推開Sports Forum 的大門時,畫風發生了一個一百八十度的大轉彎。我甚至一度懷疑自己是不是走錯片場了。這裡不再是嚴肅的技術討論場,而是充滿活力的「主題樂園」。眼前不再是枯燥的程式碼螢幕和架構圖,而是投籃機、正規尺寸的半場籃球場、乒乓球檯,以及轟鳴聲不斷的F1 模擬器和激戰正酣的電競舞台。但如果你認為這只是個活躍氣氛的「遊樂場」,那就被騙了。事實上,這可能是整個re:Invent 技術含量最高的區域之一。揭開這些娛樂設施的布幕,背後全是硬派的算力和演算法。亞馬遜雲端科技正在使用雲端和AI,在運動產業掀起新一輪技術革命。Sports Forum 裡的VR 觀賽體驗區丨來自:2025 re:Invent展館中央的NBA VR 體驗區格外引人注目。戴上頭戴裝置後,你不再是個被固定在座位上觀看360 度全景的觀眾,而是能以裁判甚至球員的視角,自由觀看比賽名場面。更令人驚訝的是,系統還能即時展現投籃難度、防守統計等高階資料分析。我瞬間意識到:這不僅是顯示技術的進步,更是AI 技術的深度應用。01. NBA 的資料革命:從「統計結果」到「理解過程」NBA 名宿、怒吼天尊拉希德華萊士有一個標誌性台詞:「籃球不會說謊。」這個名言廣泛流傳於NBA 文化圈,並被勒布朗·詹姆斯等明星球員在比賽中多次引用的背後,其實道出的是職業球員的無奈:資料很多時候並不能反映真實的比賽過程。而這現象,正隨著科技的發展迎來改變。2025 年10 月2 日,當NBA 宣佈與亞馬遜雲端科技達成策略合作的那一刻,籃球這項擁有百年歷史的運動,悄悄迎來改變。對資深球迷而言,我們習慣了用資料去評價球員:得分、籃板、助攻,進階一點的看PER 值、正負值。但坦白講,這些傳統的高階資料依然停留在「統計學」的範疇──它們記錄的是結果,而不是真正體現出比賽過程。這就導致了「資料刷子」的存在,也導致了許多隱形價值被忽略:柯瑞無球跑動時對防線的巨大牽制力,在統計表裡是0;一位防守悍將對持球人的窒息逼搶,只要沒產生搶斷或蓋帽,在資料欄裡也是空白。而即使效率值和正負值這種高階資料,實際上也很難完美體現出每個不同個性和特徵的球員在場上的真正角色。而亞馬遜雲端科技帶來的技術解法,是讓機器真正「看懂」比賽。透過電腦視覺和機器學習技術,現在的系統不再只是記錄「球進沒進」,而是以每秒60 次的高頻率,即時捕捉並分析球員身上29 個骨骼點的移動軌跡。這標誌著體育資料從“結構化統計”邁向了“多模態理解”。基於此,NBA 在2025-26 賽季能夠推出三項全新的高階資料:投籃難度指數丨來自:亞馬遜雲端科技第一,防禦資料統計(Defensive Box Score)。防守一直是籃球場上的「玄學」。過去我們評價追夢格林防守好,全憑印象流。現在,AI 演算法能即時辨識每一秒鐘「場上誰在防誰」,並計算防守施壓頻率、協防品質等。這意味著,防守端的貢獻第一次有了客觀的資料標尺。第二,投籃難度指數(Shot Difficulty)。不是所有的兩分球都生而平等。空位吃餅的50% 命中率,和在雙人包夾下後仰跳投的45% 命中率,含金量截然不同。新系統透過分析投籃時的身體平衡、防守干擾距離等因素,計算出每一次出手的「難度分數」。它能有效區分「體系球員」和「巨星硬解」,還原球星的真實價值。第三,引力指標(Gravity)。這可能是最令戰術分析師興奮的指標。它透過複雜的三角函數運算,量化無球球員吸引了多少防守注意力,以及為隊友拉扯了多大的空間。柯瑞那種「雖然沒拿球,但整個防線都因我而動」的影響力,終於變成了可視化的資料。除了賽場上資料統計規則的重塑,場下的訓練和觀賽體驗也正在被改寫。數位投籃實驗室丨來自:2025 re:Invent在Sports Forum 現場,NBA 多倫多暴龍隊展示了他們的「數位投籃實驗室」。利用先進的攝影機網路和AI,系統能即時捕捉每一次投籃的詳細生物力學資料,即時分析姿勢、軌跡和發力機制。這相當於為每位球員配備了一個擁有「火眼金睛」的AI 助教,能精確指出那怕1 度的姿態偏差。02. 亞馬遜雲端科技的體育科技:當AI 介入毫秒的競賽不只NBA,如果我們把視野拉寬,會發現亞馬遜雲科技建構的這套技術堆疊,正在重塑整個職業運動的「競技」與「體驗」。首先是在殘酷的職業賽場,例如毫秒必爭的F1、NFL 等比賽,AI 正在成為球隊的新助教。模擬F1 車隊進站換胎丨來自:2025 re:Invent以F1 法拉利車隊為例,進站換胎是0.1 秒級的戰爭。法拉利利用亞馬遜雲端科技SageMaker 開發了一套進站分析系統,將完成單次進站分析的時間從數小時壓縮到了60-90 秒。系統透過AI 視覺識別,能自動分析換胎工的每個動作細節,幫助車隊在每一場比賽中尋找那微小的效率提升空間。同時,在車輛設計上,亞馬遜雲端科技的高效能運算如同「數位風洞」,透過千萬次的流體力學模擬取代昂貴的物理測試,讓賽車設計的迭代速度提升了70%。而在對抗激烈的NFL(職業橄欖球大聯盟),亞馬遜雲端科技協助創造了「數位運動員」(Digital Athlete)平台。這實際上是在雲端建構了球員的「數位雙胞胎」。該系統運行了數百萬次比賽場景模擬,涵蓋了相當於10000 個賽季的資料,以預測受傷風險。 NFL 最近修改的開球規則,正是基於這些模擬資料,在保護球員安全與保證比賽觀賞性之間找到了最優解。而對於螢幕前的觀眾,AI 正在將「看熱鬧」升級為「看門道」。今年 re:Invent 期間,亞馬遜雲端科技 CEO Matt Garman 發佈了新一代自研的 Amazon Nova2 的系列模型,不僅有高性價比的推理模型 Lite、處理複雜推理的 Pro, 語音模型 Sonic, 這次還推出了業界首個真正統一的多模態模型 Omni。而在過去一年裡,Nova 模型正悄悄改變著運動產業的內容生態。AI 輔助生成的德甲短內容丨來自:2025 re:Invent例如德甲聯賽,就在嘗試利用亞馬遜雲端科技的技術能力,成為最受球迷歡迎的足球聯賽。其負責人在Sports Forum 上分享了德甲聯賽如何利用Nova 改造了其內容生產的工作流,包括幫助編輯節省時間的“自動化戰報”、“德甲故事”,翻譯和轉錄來實現視訊本地化,在保持比賽原聲和氛圍的同時,自動完成多語言轉換, 以及滿足球迷查閱和聊天需求的“AI 球迷”需求。現代運動賽事本就是一個多維度訊息的融合:從實況解說的語音,到精彩瞬間的畫面,從戰術資料的分析,到球員表情的特寫,每一個環節都在傳遞著比賽的張力與故事。 Nova 的多模態處理能力正好可以滿足這種複雜場景的需求,精準處理這些交織在一起的文字、圖像、視訊和音訊資訊,為球迷帶來更豐富的觀賽體驗。還有更早推出的「比賽事實」(Match Facts)。 AI 即時計算「預期進球機率」(xGoals),讓觀眾直觀地知道,這個球沒進究竟是運氣太差,還是射術不精。更有趣的是「技能角色卡」功能,AI 能自動分析出誰是「終結者」,誰是「策動者」,讓偽球迷也能瞬間秒懂場上球員的戰術定位。透過這些措施,德甲編輯可以在人手不變的情況下,幾倍增加生成內容,不論是海外球迷、新球迷還是硬派球迷,都能有更好的觀賽體驗。而伴隨科技進步,生成式AI 也正在改變我們觀看比賽的互動邏輯。例如開頭提到的VR 觀賽,就用到了NBA 最新的"戰術探索"(Play Finder)功能,允許球迷用自然語言搜尋影片。你不用再輸入複雜的關鍵字,只要說一句「幫我找東契奇所有的後撤步三分」,AI 不僅能理解語義,還能結合對球員骨骼移動軌跡的分析,從海量歷史影片庫中精準匹配出相關片段。AI 改變競技運動丨來自:2025 re:Invent03. 結語走出Sports Forum,我不禁思考:為什麼亞馬遜、微軟、Google,以及國內的阿里雲、騰訊雲等科技巨頭,都要在體育領域捲得這麼厲害?只是為了賣雲端服務給運動聯盟嗎?我想這只是商業的一面。從技術演進的角度來看,體育正在成為AI 的終極試煉場。歷史上,F1 賽車一直是汽車工業的試驗場,如今的民用車技術許多都源自賽道;NBA 和世界盃則是鞋服科技的試驗田。而現在,運動場景擁有最極端的要求:毫秒的低延遲、物理世界的極端複雜度、以及難以預測的球員動作。如果亞馬遜雲科技的AI 能力,能在NBA 總決賽中提供毫秒級的投籃機率預測,能在F1 賽車300 公里時速下完成即時推理,能在NFL 的肌肉叢林中精準預測人體風險……經歷過"魔鬼級"應用場景下一系列的"抗壓測試", 那麼,證明這套技術在物理世界中具有了極強的魯棒性。這種外溢效應的價值前景非常可觀。今天我們在Sports Forum 裡看到的、用來保護NFL 球員膝蓋的演算法,明天可能就會應用在老人的復健醫療;今天用來分析F1 賽車流體力學的算力,明天可能就會用於設計更有效率的新能源車。我們在re:Invent 現場看到的,不僅是更精彩的比賽,更是AI 技術透過體育這項載體,向物理世界和人體奧秘深度滲透的預覽。當科技的終極命題遇上人類最純粹的競技熱情,一個由資料驅動、AI 賦能的新紀元,正在加速到來。 (極客公園)
「全球第一賭城」崩盤?飯店降價、機場冷清、人潮暴跌11.3%,遊客:再也不來了!
昨晚,美國勞工統計局公佈最新資料:7月非農新增就業人數7.3萬人,遠低於預期的11萬人,創近五年新低。同時,5月非農新增就業人數從14.4萬人修正至1.9萬人;6月非農新增就業人數從14.7萬人修正至1.4萬人;修正後,5月、6月合計非農新增就業人數較修正之前低了25.8萬人!實際上,過去幾年美國的資料在民主黨的控制下一直靠著造假在粉飾和平,推動經濟繁榮景象,尤其保證美國股市的持續向上。但美國實際上物價高漲,就業率非常差。一方面科技巨頭在紛紛裁員,光是微軟一家就裁員了1.5萬人,更不要說之前馬斯克領導的DOGE,裁員了10萬聯邦員工。而最新資料,截至7月26日的最新一周,美國初次申請失業救濟人數為21.8萬人,而續請失業救濟人數為194.6萬人,合計216.4萬人靠著失業救濟金在生活。受到物價飛漲的影響,曾經熱鬧非凡的知名旅遊勝地、「全球第一賭城」拉斯維加斯也變成了「空城」。據福克斯新聞的最新報導,拉斯維加斯的旅遊業持續下滑,因為許多遊客都在抱怨這座曾經擁擠的賭城物價過高。拉斯維加斯會議和遊客管理局(LVCVA)的最新統計資料顯示,6月只有310萬人參觀,與去年相比下降了11.3%。根據LVCVA的資料,飯店業感受到了遊客減少的壓力,入住率下降了6.5%,平均每日房價降至163.64美元,下降了6.6%。就連拉斯維加斯的哈里里德機場(Harry Reid Airport)也出現了下降,與去年同期相比,今年迄今下降了4.1%。據當地媒體報導,凱撒娛樂(Caesars Entertainment)執行長湯姆·裡格在最近的財報電話會議上表示,這將是一個「疲軟的夏天」。最近有一位X使用者聲稱有家人住在拉斯維加斯。有人發文說,他們說賭場是空的…人們被解僱了…沒有旅遊業。另一位 X使用者分享了一張空蕩蕩的賭場的照片,並配上文字:“拉斯維加斯已經死了,兄弟。”據福克斯新聞先前報導,今年4月,拉斯維加斯大道上的兩個度假村因2024年夏天發生的槍擊事件被提起了三起訴訟。 My Bed Bug Lawyer創始人兼首席執行官Brian Virag律師在這些案件中代表原告,他表示:“我們不僅要確保代表他們,還要讓人們意識到拉斯維加斯酒店的安全漏洞是一個真正的問題。”許多Reddit使用者在「 R/LasVegas 」論壇上發表想法,引起了人們對賭城旅遊問題的關注。一位使用者寫道:“經濟正在走下坡路,但這些人(可能指政客)會導致這種情況,而且情況會變得更糟。”另一個人說:“拉斯維加斯的淡季,沒有人,夏天沒有會議,而且很熱。”「我認為值得注意的是,去年6月,全國曲棍球聯盟頒獎典禮和全國曲棍球聯盟選秀都在城裡舉行,」一位使用者指出。 “我去了這兩個地方,遇到了很多人,但他們都不是來自拉斯維加斯,所以那段時間的旅遊人數很多。”另一位Reddit使用者宣稱,“拉斯維加斯將永遠無法恢復。”拉斯維加斯夜景旅遊顧問兼主管馬洛裡·杜蒙德最近告訴福克斯新聞,在過去一年裡,遊覽拉斯維加斯的費用增加。她說:“儘管價格很高,但如果你想去拉斯維加斯,通過適當的規劃,你仍然可以確保價值、舒適和難忘的時刻。”杜蒙德為那些想要遊玩拉斯維加斯的人分享了一些省錢攻略:如果行程允許的話,請選擇周日到周四的住宿。通常,你可以以周末一半的價格找到五星級客房!同樣的套房,同樣的風景,更聰明的時間安排。與晚餐相比,白天去好餐廳吃午餐更實惠,遊客應該充分利用品嚐菜單或歡樂時光。對於那些不想在拉斯維加斯忍受高昂費用的人,我建議考慮紐澤西州的大西洋城,那裡有更實惠的賭場和海灘,有主要的度假品牌和娛樂場所。(關鍵概念)
在拉斯維加斯參加Google Cloud Summit的感受
作為Partner受邀來參加Google Cloud Summit的活動,也是頭一次來Las Vegas,一下飛機就看到了機場大廳裡的數十台老虎機,直接在機場玩,賭城果然名不虛傳。(機場大廳的老虎機)說正事,兩天的參會收穫很大,其實沒有完整的參加完,主要是倒時差每天下午太困扛不住,只參加了2個半天。說幾點感受吧:先說下Google這次發佈的幾個王炸級產品和服務吧:1.Google一直在推的TPU—Ironwood,這次發佈的是第七代的TPU(TPU是Google自研的AI晶片,能更高效的運行AI推理,特別是大規模神經網路)。計算能力:每個 Ironwood Pod 的峰值性能可達 42.5 exaFLOPs,是第五代的4倍。能效比:Ironwood 在每單位能耗下的性能比第六代提升了 2 倍,顯著提高了能效比。大規模部署能力:支援多達 9,216 個晶片組成的叢集,適用於訓練和推理超大規模的 AI 模型,如 Google 的 Gemini 系列。應用場景:更適合大規模AI推理訓練。(Google自研的TPU)2.Vertex AI多模態發佈:特別是在視訊生成上,性能表現遠超其它大模型,除視訊外,可以支援文生圖片、音樂和語音等多模態,直接干翻一批垂直的大模型公司。3.Agent2Agent(A2A)協議發佈:50多家主流大廠入駐支援,實現智能體跨平台通訊和協調工作,大幅提升智能體的工作效率和質量,制定了智能體的工作流的標準和基礎協議,這個太牛了,AI Agent的春天來了。4.Showcase展台區域:看到大量的基於GCP的生態企業,非常的繁榮,從安全、資料、AIagent、Startup等,整個展區50%以上都在講AI。(Showcase展區)最後的幾點感受:1.Google在Allin AI,通過大力出奇蹟,過去這2年成效顯著,畢竟手握重金,又有海量的應用和源源不斷的資料,這是其它公司無法比擬的。2.垂直大模型就不要做了,未來就是做應用和AIagent,Google把基礎的多模態大模型能力做的很好了,而且每次升級都能大幅提升性能和質量,基建越來越成熟,在此基礎上可以做出很好的應用和AIagent,如同Android系統一樣。3.在TO B業務上:歐美公司對業務的理解,以及產品化的能力真的是很強,主要原因是歐美生態系統好,是個大統一的生態,基於API可以打通各個平台之間的協作。這點是國內無法比擬的。另外就是歐美的客戶對創新的產品和服務很感興趣,也願意付費買單。另外就是資訊化程度高,這也是為什麼SAAS企業在歐美很成功,而國內很少有成功的,我想在TO B這塊可能也是一樣,中國企業未來在AI上的競爭優勢還是在TO C應用上,這是我們傳統的優勢,maybe可以通過PLG和訂閱實現TO B的覆蓋和觸達。 (跑步與創業)