自從OpenAI 推出ChatGPT 以來，Google的人工智慧策略一直比較複雜，對消費者甚至開發者來說都令人困惑。

我個人不再像過去那樣對谷歌的搜尋主導地位有信心了。消費者習慣的變化可能會威脅到谷歌在搜尋領域的主導地位，接下來的幾年至關重要。

Google和OpenAI試圖塑造不斷變化的消費者行為，網路是否願意改變他們的重複行為？隨著OpenAI 準備推出一款利用必應和GPT-5 直接與Google競爭的搜尋產品，一些重大事件即將發生...

到2024 年中期，GoogleGemini Pro 1.5 明顯變得更加穩定和有用。透過調整、品牌名稱變更和收益上的表現，我想幫助大家更了解Google的人工智慧生態系統、新聞和收益。

我還是很期待即將推出的GoogleGemini。 Gemini 是一款新的大型語言模型系列，旨在與OpenAI 的ChatGPT 相抗衡。 Gemini 是Google的下一代人工智慧架構，最終將成為PaLM 2 的補充，據傳將於2023 年秋季推出，作為新的GoogleDeepMind 團隊的聯合作品...

2024 年第一季的Google收益表現超出預期。根據LSEG 數據，截至3 月31 日的季度收入為805.4 億美元，而估計為785.9 億美元。

· 谷歌的營收比去年同期成長了15%，是自2022 年初以來成長最快的一次。

. 谷歌雲端業務的營業收入成長了4 倍，達到9 億美元。
· 公司也宣布了首次股息和700 億美元的回購。
· 淨收入從去年同期的150.5 億美元成長了57%，每股從1.17 美元成長到了1.89 美元。
· 谷歌報告的總廣告銷售額為616.6 億美元，比去年同期的545.5 億美元成長。
· 公司一直在大力投資於人工智慧，為搜尋和其他服務添加生成式人工智慧功能，以確保消費者即使在他們在線獲取資訊的方式發生變化時仍繼續使用Google工具。

谷歌的人工智慧產品策略

早些時候，在Google Cloud Next 大會上，該公司宣布並發布了新產品和功能，以擴展和區分其為開發者提供的人工智慧服務。在過去幾個月中，Google也正在為其消費者產品推出了人工智慧助理和伴侶。這是Google策略概述的更新，反映了最新和最引人注目的機器學習和人工智慧產品及其價值主張。

谷歌在其整個開發者和消費者產品組合中擁有全面的人工智慧策略。其能力的關鍵主題是「規模」、「模組化和開放性」以及「多模態」。

規模的價值主張指的是Google產品可以為全球任何應用程式處理大量資料和頻寬，以及可以透過Gemini 1.5 Pro 存取的100 萬標記上下文視窗。模組化和開放性主題指的是GCP 與其他雲端平台、開發者和MLOps 工具的兼容性。多模態指的是Gemini 1.5 Pro 可以處理文字、圖像、視訊和音頻，以及整合到產品中的AI 助理的功能，例如Workspace 和Chrome。

谷歌雲端平台被定位為“雲端的新方式”，其價值主張集中在Google龐大、分散式的伺服器網路上，可以以低延遲處理大量資料和頻寬。它受到各種硬體晶片的支持，包括Google自己的TPU，現在是第5 版。

Vertex AI 是由Google提供的完全託管的開發者環境，與GCP 以及其他平台相容。
它包括三個關鍵領域：
1、AI Studio，配備MLOps 和管線工具，用於開發AI 後端系統和應用程式
2、Agent Builder - 一個用於訓練和部署AI 模型的無程式碼和低程式碼環境
3、 Model Garden，包含第一方模型（見下文）和數十個第三方模型，包括來自Anthropic 的Claude 系列、來自Meta 的Llama 系列和來自Stability AI 的Stable Diffusion

在Google Cloud Next 大會上，該公司展示了可以使用其開發者工具建立的六種類型的代理。它們是：
1、客戶代理- 透過自然語言促進客戶在生命週期內的交互，從啟用購買到管理交付和處理客戶支援查詢
2、員工代理- 向員工管理工具（例如HR、IT、福利）添加人工智慧功能，以及能夠提高員工生產力的內部工具
3、創意代理- 可以產生Gemini 支援的所有模態（文字、圖像、視訊、音訊）的內容，用於行銷、銷售和商業文件的生成
4、資料代理- 用於促進來自內部和外部來源的數據和業務智能的聚合、分析和可視化
5、代碼代理- 為開發人員編寫和調試代碼提供​​幫助
6、安全代理- 用於識別和減輕威脅
谷歌發布了這些類型代理的101 個範例清單。
「使用Google搜尋進行基礎工作」是一項新功能，可透過GCP 開發代理，以幫助實現檢索增強生成系統，該系統現在可以利用谷歌的搜尋引擎，而不僅僅是公司自己的企業資料。
谷歌的旗艦AI 模型，Gemini 1.5 Pro 是一個多模態、100 萬標記上下文視窗模型，可以一次處理1 小時的影片、3 萬多行程式碼、11 小時的音訊或70 萬個單字。它可透過Model Garden 取得，並整合到各種開發者助手中，這些助手可透過GCP、Vertex AI 以及第三方IDE 提供。
它們包括：
• 程式碼輔助- 用於軟體交付
• 雲端助理- 用於在雲端管理應用程式生命週期
• 安全工具- 用於識別和處理威脅
• BigQuery - 加快資料分析速度
• Looker - 用於商業智慧
• Android Studio - 用於Android 應用程式開發

此外，Project IDX 是一個實驗性項目，目前處於預覽階段，旨在透過人工智慧功能將全端、多平台應用程式開發工作流程帶入雲端。

Gemini 也被部署為GoogleWorkspace、搜尋和Chrome 等產品的許多AI 功能的後端。
谷歌搜尋現在提供了一項實驗性的生成功能，可以在搜尋結果頁面的頂部以自然語言回答用戶的查詢。 Workspace 還提供了AI 功能，可協助使用者在各個應用程式中撰寫、編輯、摘要和建立文字、圖像或影片形式的內容，從Gmail 到Docs 和Slides。
在會議方面，AI 會議和訊息附加元件將為使用者提供存取Google Meet 功能的權限，例如工作室外觀、工作室照明、工作室聲音和筆記。未來，AI 會議和訊息還將在Google Chat 功能中提供存取Gemini 功能，例如按需會話摘要和訊息的自動翻譯。

Google Vids 是一款新的AI 動力影片創建應用程序，計劃於2024 年6 月發布。它可以為編輯生成一個故事板，從庫存影片、圖像和背景音樂中拼接草稿，並幫助創建配音。

Workspace 的另一個增加是一個AI 動力的安全附加元件，讓IT 團隊可以自動對公司範圍內的敏感檔案進行分類和保護。此功能使得可以對Drive 中的現有和新文件進行持續評估、分類和保護，用於組織中的所有員工。

Chrome 的AI 功能使用戶能夠管理和組織他們的標籤、建立新的瀏覽器主題，並為他們的網路瀏覽產生內容，例如用於電子郵件、表單和撰寫產品評論。

最新的公告和發布使得AI 在Google的開發者、企業和消費者應用程式組合中變得更加普遍和全面。對於當前用戶來說，這是一個決定如何使用和部署人工智慧來應對他們的生活和工作負載的機會，對於Google來說，這是一個學習哪些功能有效、哪些服務需要改進的機會。這也是一家公司獲得更多市場份額的機會，特別是在雲端運算和企業領域，Google正在與AWS 和微軟的Azure 競爭。 (人工世界Artificial World)

為了深入了解新興但未知的AI的未來，在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上，紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。

另外，@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上，也補充了自己的想法和理解，歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。

Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。

人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素，如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據，直到最近才匯集在一起，使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。

機會：人工智慧有可能用軟體取代服務，瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元，雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元，15年的複合年增長率高達40%。

前景廣闊：人工智慧機會前景廣闊，大部分尚未開發，未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。

推動技術領域的重大轉變：人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變，類似於過去二十年的雲端轉型。

02Sonya Huang：當今的人工智慧現狀

Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀，強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。

AI產品越來越契合市場的需要：人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如，由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢，實現了相當於700個全職座席工作的自動化。

生成式人工智慧正在經歷快速成長：第一年的收入約為30 億美元，這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比，這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。

AI 的$200B 問題：雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金，光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU，但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題，即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報？

預測：Sonya Huang 預測，2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具，而未來的人工智慧將變成你的同事。

她也預計，隨著人工智慧應用進入生產階段，人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務，如規劃和推理，並使運算的平衡從預訓練轉向推理。

融資環境不平衡：目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡，更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說，這既是挑戰也是機會。

關鍵挑戰：從長遠來看，提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前，與行動應用程式相比，生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。

產品與市場的契合度需要進一步提升：隨著基礎模型變得更加智能，人工智慧的產品與市場的契合度有望加速，從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。

03Konstantine Buhler ：人工智慧的長期未來

Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來，將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。

從根本上降低成本：人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命，使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步，它有可能大大降低各行各業的成本，使產品和服務更容易獲得和負擔得起。

注入人工智慧的公司：隨著人工智慧的發展，整個公司可能會開始像神經網路一樣運作，從而產生了一人公司的概念。

將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中，並且預計這一趨勢將加速，人工智慧注入公司的出現，這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來，人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作，導致各行各業的重大變革，並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。

標準普爾500指數正在減少：標準普爾500指數（S&P 500），意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少，這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。

隨著時間推移，電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低，而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹，人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本，這也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：隨著人工智慧的不斷進步，計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如，字母“A”將不再表示為像素矩陣，而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。

儘管我們已經認識到人工智慧（AI）所帶來的變革性影響，但考慮到AI正處於一個重要的發展階段，即所謂的“巨型週期”，在這一周期內，歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此，探討這項轉變對產業和社會的深遠影響，無疑是一個值得高度關注的重要議題。

如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中，會怎麼樣？這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。

人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入，這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比，但我個人認為，產業變革會更大，人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。

我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣，AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止，重點一直放在基礎訓練上，但現在它將轉移到更高層次的認知任務，如計劃和推理。

由於成本降低，擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準，取代大型組織或外包公司。

除了降低成本外，以前人類無法完成的自動化任務（基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷）也將為收入成長做出重大貢獻。

就專業職業而言，雖然勞動力可能不容易被取代，但更專業的服務將加速出現，使公眾能夠獲得這些服務。同時，市場將經歷分叉成長，熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值，管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。

在以下三個因素的推動下，擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升：

收入成長及利用人工智慧創新傳統產業

最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)

大家好，我是老徐！
還沒領取明日飆股的朋友請看文章圖片，掃碼加入賴進行領取。

也形成頭肩頂如果短期能夠站回210

那問題就不大 還是可以橫盤向上不至於走弱

如果明天繼續跌 有個關鍵價位195絕對要撐住

不然短期間可能會回到175塊那個區間。

還有要注意 陽明的布林通道已經關了

如果能守住71股價大概率就是橫盤整理

如果守不住71大概率要回去填補60.6那個跳空缺口。


萬海問題最小 布林通道還是向上的

今天跌回來剛好把6/5的跳空缺口回補了

每次靠近EMA10 基本上都是好買點。


6/12(三)鉅祥2⊕、昇陽半3⊕、新復興⊕！

台股還有很大上漲空間→先卡位才有倍數參賽權！

外資會議的獨家內容→霸氣+愛心分享！

🚩鉅祥：5/9 APP送扣3低，恭喜2⊕31%

※併購新廠產能挹注；金價飆新電鍍製程詢問增

※今年兩岸擴充新產能將到位，營運高成長可期

🚩昇陽半：5/17扣3低=提款機，恭喜3⊕30%

※5G、AI、IoT、電動車，再生晶圓需求強勁

※晶圓薄化業務穩定成長，12吋薄化需求今年起激增

※強攻先進製程發酵 下半年旺季動能將大升

🚩上詮：1/31 APP選飆股，暴賺123%後又攻

※大寬頻趨勢明確，發表全球第一條USB4 AOC

※聚焦在光學封裝(CPO)市場，取得關鍵地位

※爭取輝達CPO訂單 搶食10億美元市場

🚩新復興：扣3低提款機=絕技，恭喜整理後再噴⊕

※Q1營收5.46億年增2.4倍，4月營收將續創新高

※高空衛星與低軌衛星需求明確，H2爆發力強

※5G、基礎建設需求強勁，營運看漲可期

🚩新日興：123飆股模型，穩健獲利58元

※持續布局智慧製造、綠能等具成長趨勢的領域，有望推升營運

※首季稅後盈餘年增1.5倍，EPS1.68元創6季新高

※切入新iPad，已被點名蘋果摺疊供應鏈

2.複製奇鋐賺3倍、複製上詮賺1.2倍

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頂級機構持續關注人工智慧（AI）話題！

二季度以來，投資機構持續關注上市公司在人工智慧業務上的發展進度。高盛、淡馬錫、紅杉資本、新加坡政府投資、中金公司、高毅資產、華夏基金、中歐基金等知名機構紛紛現身科技類公司調研會。

具體來看，6月被重點調研的公司包括風華高科、遠光軟體、高新興等；5月被重點調研的是中控技術、工業富聯等；4月，機構重點調研海康威視、瀾起科技、立訊精密等公司，並在調研過程中提問了多個人工智慧的相關問題。

對於人工智慧，機構的關注點集中在相關業務對公司未來發展前景的幫助方面。例如，推出大模型和相關解決方案是否提升了公司項目的整體價值；AI相關應用的興起能否帶動公司晶片產品的市場需求；哪些終端AI裝置的應用落地速度更快，市場空間更大等等。

紅杉資本、中金公司等調研海康威視

4月20日，海康威視舉行了業績說明會，此次調研吸引了517家機構的參與，其中包括知名機構富達、高毅資產、紅杉資本、花旗、廣發基金、華泰證券、易方達基金、中信證券、中國人壽、中金公司、高盛、華夏基金等。

海康威視是領先的視訊產品和內容服務提供商，面向全球提供領先的視訊產品、專業的行業解決方案與內容服務。目前，公司產品已涵蓋視訊監控系統的所有主要裝置，包括前端採集裝置、後端儲存及集中控制、顯示、管理及儲存裝置，典型裝置主要包括攝影機、錄影機等。

調研現場，投資者提問，從AI的價值創造角度來說，在海康威視推出一系列的大模型和相關解決方案之後，在項目的價值量方面有沒有提升，這些提升主要是體現在什麼維度；從模型應用落地的成效上來說，投資者如何去看待它創造的價值時，公司表示，使用人工智慧有許多方面的幫助，從自身技術迭代的角度，AI能更好地做訊號處理，提升產品的性能，改善原有演算法的效果。如果沒有AI對於感知技術的提升，海康威視現在要做數位化轉型的業務，挑戰非常大。

另一方面，大家特別關注大模型在認知方面的能力，海康威視在這方面也有投入佈局，“有不少人對這一次的推理方面的期待很大，我們都希望可以變化出更多的應用，但是從我的角度來看，這條路還是會很漫長的。”海康威視回應稱，在商業客戶的實際場景中，客戶希望公司不僅僅是做諮詢，還要精準解決問題。在應用的過程中，客戶希望不能有誤報、漏報，演算法面對這些場景有些困難。此外，將單點應用變成商業模式去推廣，要面臨不同場景適配帶來的障礙，所以公司在業務上會謹慎投入，腳踏實地去開拓。

新加坡政府投資、高盛等調研瀾起科技

4月10日，瀾起科技舉行了特定對象調研會。此次調研吸引了454家機構的參與，其中包括知名機構新加坡政府投資、三星資產、高盛、施羅德、淡馬錫、易方達基金、中歐基金、路博邁、紅杉資本、瑞信、野村等。

瀾起科技是業界領先的積體電路設計公司，是全球僅有的3家記憶體介面晶片供應商之一。公司的主營業務是為雲端運算和人工智慧領域提供以晶片為基礎的解決方案，目前主要產品包括記憶體介面，津逮伺服器CPU以及混合安全記憶體模組。

調研會上，在被問及AI相關應用的興起對MXC晶片的需求的影響，以及未來的市場空間有多大時，瀾起科技表示，相關應用將帶動電腦記憶體容量需求呈指數級增長，CXL記憶體模組擁有強大的記憶體擴展能力，具有高效資料處理、加速計算速度等優勢，將成為人工智慧時代中最具前景的記憶體解決方案之一。

瀾起科技表示，公司於2022年全球首發的CXL記憶體擴展控製器晶片（MXC）是CXL記憶體擴展和記憶體池化應用的核心控制晶片，未來。下游應用的逐步普及將為MXC晶片帶來長期廣闊的成長空間。美光科技曾預測CXL相關產品的市場規模，到2025年預計將達到20億美元，到2030年有望超過200億美元。MXC是CXL記憶體擴展和記憶體池化相關應用的核心控制晶片，行業預期MXC晶片將在上述市場規模中佔據重要價值。

淡馬錫、高毅資產等調研立訊精密

4月26日，立訊精密舉辦了視訊調研會議，吸引了335家機構的參與，包括知名機構華夏基金、花旗、法國巴黎資產、貝萊德、淡馬錫、霸菱資產、南方基金、中金公司、摩根士丹利、摩根大通、中歐基金、中國人保資產、高毅資產等。

立訊精密是一家技術導向公司，公司專注於連接線、連接器的研發、生產和銷售，產品主要應用於電腦、通訊、消費電子和汽車、醫療等領域。產品主要應用於電腦、通訊、消費電子、汽車和通訊等領域。

調研過程中，有投資者詢問，從立訊精密的角度看，大客戶的AI應用落地到終端將會如何體現，什麼終端落地更快，空間更大。對此，立訊精密表示，以對市場的判斷而言，MR/AR/VR類產品會有更多的可進一步發揮的空間，但在當前市場已相對成熟的手機、穿戴類產品上，落地速度會快一些，隨著未來硬體性能的快速提升以及應用生態的逐步完善，二者將會更加體現差異化。

也有投資者關注如何說服海外客戶在AI產品中選擇中國供應商。立訊精密回應稱，AI產品供應鏈中的中國廠商不是少數，說明就目前而言，或許整機業務存在一定障礙，但只要公司技術實力足夠紮實，身份不會是阻礙因素。而在零部件業務方面，不存在因中資廠商的身份所帶來的排斥，但客戶確實會希望相關廠商能夠在海外地區多一些製造基地。 ( 券商中國 )

投資界獲悉，近日上海顯耀顯示科技有限公司Jade Bird Display（簡稱“JBD”）宣佈完成Pre-B輪融資，募集資金數億元人民幣。本輪融資完成後，JBD正式躋身獨角獸行列。

時間回到2015年，JBD正式在上海浦東誕生。一路走來，JBD得到大批投資機構的“輸血”——創谷資本、凱風創投、Samsung Ventures、同創偉業、斯道資本、光速光合、比亞迪、上海科創集團、廣發乾和、螞蟻集團、吉利資本.....這份名單很長很長，堪稱是風投力量助力產業的一縷寫照。

眼下創投機構出手集體放緩，每個獨角獸的誕生似乎都比以往更加來之不易。

大牛聯手  上海又一獨角獸誕生

JBD的故事源於一位行業大牛——李起鳴。

資料顯示，李起鳴博士畢業於美國墨西哥大學，曾就職於某知名實驗室，在半導體材料和器件領域耕耘已久。

2015年，懷著打造中國自主研發半導體晶片的夢想，李起鳴在上海浦東成立了JBD顯耀顯示。公司另一位關鍵人物——徐慧文，則擁有電腦應用及光科學工程兩個博士學位，是第三代混合整合半導體創新技術的發明人之一。

經過一番探索，JBD團隊確定了將LED與半導體跨界結合的路線，並催生JBD晶圓級製備微顯示器件的混合整合技術。

這裡有一個背景是：伴隨全球主流顯示技術自CRT到OLED迭代，顯示行業成為各國競爭之地。其中，相較於傳統顯示技術，MicroLED憑藉其在體積、亮度、解析度、功耗等各方面優勢，被業界認為是AR/VR等近眼顯示領域的終極解決方案。

於是具體到產品上，JBD最初的選擇是微投影領域，並僅用一年時間就做出了MicroLED產品demo。然而當時，JBD卻並沒有選擇立刻將這一頗具創造性的產品對外展示。用李起鳴的話來說，“我們要隱忍”。

此後，JBD一直專注於0.5英吋以下的超微小型顯示器的研發和生產，並在最初demo的基礎上，繼續精進產品。兩年時間內，其性能就翻了幾番，像素尺寸從20微米做到5微米，發光亮度更達到100萬尼特。直到2018年，JBD帶著打磨後的新品，首次亮相顯示行業最具權威的盛會SID，一舉拿下當年大獎，由此進入業內視野。

時至今日，JBD已成長為MicroLED領域的領軍企業，目前已有微螢幕、光引擎、光學模組、開髮套件等產品組合，可廣泛應用於近眼顯示AR/VR、微投影、HUD 抬頭顯示、3D列印、運動光學儀器、光場顯示等領域。

尤其在AR/VR領域，由於以往的技術很難在功耗、體積和亮度三方面實現完美融合，導致虛擬交換的眼鏡形態始終不夠如意，甚至以笨重的頭盔形式呈現。而JBD的微顯示器僅如米粒般大小，將其安裝到AR眼鏡的鏡腿裡，便可如普通眼鏡般輕便，使用者可以輕鬆地戴著AR眼鏡進行社交、運動、辦公和娛樂……

目前，憑藉著極致輕量化、低功耗等特性，已有超過25款AR眼鏡選擇JBD MicroLED微顯示方案，其中不乏小米、OPPO、星際魅族、雷鳥、李未可等明星品牌。創業9年，李起鳴帶隊在這條並不那麼性感的賽道締造一個獨角獸。

回顧崛起歷程，JBD離不開一眾風投力量。

不過在最初幾年，JBD一直都是水下項目，鮮少受到投資機構的關注。直到2021年，JBD才宣佈數億元融資，由創谷資本領投，聯合青鳥環宇、凱風創投、派諾資本和Samsung Ventures等機構共同完成。其中，創谷資本是來自安徽的國資，而JBD的大規模生產基地，便設在合肥。

這一年，元宇宙概念火熱，如何找到虛擬與現實相連的介面？當時一個普遍觀點便是AR智能眼鏡。於是，AR眼鏡賽道再次迎來融資熱潮，一批AR眼鏡廠商相繼獲得新一波融資。而微螢幕作為AR智能眼鏡的關鍵部件，自然也讓JBD走進投資人的視野。

此後，JBD便迎來一波波密集融資——2021年11月，JBD宣佈完成由同創偉業領投的A2輪融資；不到一年後，又宣佈獲得斯道資本和光速光合領投的數億元A3輪融資。

更為忙碌的是在2023年。JBD同時宣佈完成A3+和A4輪戰略融資。其中，A3+輪融資由比亞迪、上海科創集團旗下智慧財產權基金投資聯合領投，老股東凱風創投、派諾資本持續加碼；A4輪由廣發乾和領投，投資方包括吉利與星紀魅族集團旗下星源資本等，老股東光速光合、斯道資本追投。融資完成後，JBD累計融資達數億美金，是近兩年新型顯示賽道少見的大額融資。

至此，JBD身後集結一支長長的投資人隊伍。“技術實力”是投資人評判創業公司的重要標準——“MicroLED在像素密度、亮度、壽命等各方面均有顯著優勢，我們非常看好其發展成終極顯示技術的潛力。JBD在MicroLED領域深耕多年，其技術能力處於國際領先的地位。”比亞迪董事會秘書、投資處總經理李黔曾分析投資邏輯。

如今，JBD再次完成數億元人民幣Pre-B輪融資，不僅獲得老股東廣發乾和繼續支援，還包括了螞蟻集團、吉利資本兩大產業資本。同時，JBD也正式躋身獨角獸行列。

談及本次融資，JBD創始人兼CEO李起鳴博士表示：“本輪融資將加速JBD MicroLED微顯示技術的商業化步伐，並增強我們在AR核心元器件的領導地位。”這也讓我們看到上海又一新興產業崛起。

某種程度上，獨角獸就是新興產業的標誌。

以上海為例，此前上海啟源芯動力宣佈完成15億元B輪股權融資，正式邁入獨角獸企業行列。它背後的換電賽道因投入成本高、盈利難，被稱為“難啃的硬骨頭”，啟源芯動力的誕生則填補了上海在這一產業上的競爭優勢。

我們把視野稍稍拉開，從啟源芯動力到垣信衛星，再到AI獨角獸燧原科技、積塔半導體、明星項目智元機器人，以及Minimax、臻驅科技、生工生物、緯景儲能、思星半導體……這些加速跑出的獨角獸不同程度證明了上海在新能源、半導體、AI以及生物醫藥方面的產業地位。

中關村發佈的《中國獨角獸企業發展報告（2024年）》顯示，過去一年獨角獸數量最多的北京、上海、深圳、廣州、杭州五地，共包攬了249家獨角獸企業，佔全國比例的67.5%。而以同一時期的經濟發展來做對比，上述五大城市GDP 排名均躋身全國前10，其中獨角獸最多的京滬深地區位列前三。

因此，獨角獸的數量，亦是城市競爭的衡量標準之一。正如今年2月，湖北省印發《關於支援培育發展獨角獸企業的若干措施》，提出到2025年，全省獨角獸企業培育發展庫入庫企業累計達到240家以上，其中獨角獸企業、潛在獨角獸企業累計達到55家以上。

而縱觀過去20多年，幾乎每一隻獨角獸的成長，背後都離不開風險投資的身影。

“股權投資是直接融資最重要的方式，是支援科技型中小企業最有效的手段。”某創投大佬曾感慨，“從網際網路行業騰訊、阿里、百度、字節跳動，到新能源行業的寧德時代，到半導體行業中芯國際，再到醫療健康行業藥明康德，幾乎每一個領域都是VC/PE一路支援而來。”

正如眼下最火爆的AI行業，月之暗面、MiniMax、零一萬物、百川智能和智譜 AI等獨角獸迅速崛起背後，堪稱集結了中國創投機構的半壁江山。正是一眾風投機構躬身入局，才有國產大模型熱鬧的創業景象。

當然，獨角獸也常常跟估值泡沫聯絡上。對此，基石資本張維曾多次分享，近現代歷史上每一次技術革命都伴隨著巨大的金融泡沫，縱觀工業革命期間是運河熱，蒸汽和鐵路時代有鐵路熱，都是在泡沫過後，才迎來了真正的大繁榮。

正所謂“無泡沫，不繁榮”。“泡沫破滅後，留下了完善的基礎設施、先進的科技技術以及各個領域領先全球的龍頭科技公司。”

當一級市場放緩，獨角獸的身影愈發稀缺。此時此刻，珍惜每一個來之不易的獨角獸。 (投資界)

歐洲議會選舉掀起波瀾，右翼和極右翼擴大了地盤，特別是這種擴大在法國和德國影響最大。其中勒龐領導的極右翼民粹主義政黨國民聯盟獲得了31.7%的歐洲議會席位選票，比馬克宏領導的復興黨所獲的14.9%高了一倍，馬克宏的威望備受打擊。這種情況下馬克宏竟然做出驚人之舉：解散法國國民議會，讓選民重新釐清並且做出選擇。法國奧運會1個多月後將舉行，而國民議會選舉本月底就搞，二次投票7月份初完成。

▲本屆歐洲議會選舉於6日至9日在歐盟27個成員國舉行。當地時間9日，第十屆歐洲議會選舉投票結束，根據初步統計結果，中間偏右的歐洲人民黨黨團獲得720席中的189席，保持其第一大黨團的地位。歐洲人民黨領銜候選人馮德萊恩對這一結果表示歡迎。

歐盟委員會現任主席馮德萊恩聲稱，中間派穩住了。因為中間偏右的人民黨獲得了歐洲議會的最多席位，但是她說，左右兩端的極端勢力都獲得了支援，中間派政黨肩負重大責任。歐洲這些年一直在鬧極右翼可能上台，而且義大利現任總理梅洛尼領導的義大利兄弟黨就被認定為極右翼。極右翼經常令主流輿論恐懼，但是為什麼會有越來越多的人投票支援它呢？

極右翼最基本的意識形態就是民粹主義，而在社會福利比較高、生態環境比較好的歐洲，民粹主義鬧得最凶的事情就是反移民。自阿拉伯之春以來，中東移民驟增，大量向歐洲湧入，惡化了當地的就業形勢，對福利構成威脅。極右翼政黨以此拓展政治討論，不斷擴大影響力。

法國國民聯盟（前國民陣線）有過兩個勒龐，是父女倆，連續領導國民聯盟很多年，支援率總體呈上升趨勢，問鼎權力的野心越來越大。現在該黨在歐洲議會中大勝馬克宏的復興黨，馬克宏又冒險解散法國國民議會，重新選舉，這讓瑪麗娜·勒龐女士樂不可支。

▲馬克宏當晚就歐洲議會選舉發表電視講話，承認對於捍衛歐洲的政黨沒有取得滿意的結果。他表示對於這樣的結果不能視而不見，並直言極右翼政黨對國家的危險性。

馬克宏希望瑪麗娜·勒龐的前後矛盾在法國國民議會選舉中露餡，寄希望於法國人最終拒絕極右翼政權上台，從而打掉國民聯盟的囂張，鞏固自己的權威。但是對瑪麗娜·勒龐來說，現在是她獲得勝利、上台掌權的最佳時機，此時不贏更待何時？

一旦勒龐的國民聯盟獲勝組閣，將出現一個與總統唱對台戲的法國總理，總統和總理的“共存”機制也曾有過，但是與一位極右翼推出的總理共事將十分滑稽。馬克宏可以繼續做總統，但是失去國民議會支援的總統只能主要領導國防外交，國內政策的大部分權力將被國民議會多數黨推出的總理掌控。換句話說，那種情況下的馬克宏將成為跛腳總統。

▲瑪麗娜·勒龐（圖左）歡迎馬克宏解散議會的決定。勒龐稱，國民聯盟致力於捍衛法國的利益，“我們準備好終結大規模移民，準備好把法國人民的購買力作為優先事宜，準備好讓法國重新工業化。”外界預計，如果勒龐的國民聯盟大勝，該黨95後主席若爾丹·巴德拉（圖右）很有可能成為總理。

如果馬克宏賭博失敗，勒龐的極右翼國民聯盟贏得國民議會選舉，這會是比義大利總理梅洛尼上台更具轟動的歐洲極右翼變天，那將是歐洲政治走向極右翼的真正里程碑。一旦它發生在今年7月，它還是啐向弘揚人類團結的巴黎奧運會的一口唾沫。 ( 胡錫進觀察)

蘋果在大模型時代落後了嗎？幾乎所有人都希望在蘋果WWDC24上找到這個答案。然而，在最重要的主題演講環節之後，爭議也紛至沓來：發佈會前半部分是被戲謔為“追趕Android”的小功能集合，後半部分最重磅的AI，從表面上看和Android手機目前已經對外發佈的AI能力大差不差，被很多人認為“沒有驚喜”。段子開始在網上傳播：“WWDC24最大的驚喜是蘋果給iPad帶來了一個新的計算器”。

雖然真正意義上的AI硬體還沒有出現，但是大模型可能成為未來端側裝置中等同於作業系統的“核心”，已經成為行業中的某種共識。這樣重要的大模型能力，蘋果到底有沒有？蘋果在AI時代，難道真的要靠OpenAI這樣的第三方大模型公司了嗎？

主題演講的當天，蘋果的股價下跌了1.9%，這似乎符合外界對於這場發佈會的”平淡“評價。然而，戲劇性的事情出現了，蘋果股價在主題演講的第二天，暴漲7%創出歷史新高。資本市場是市場合力的體現，對於蘋果3.18兆的巨大市值體量來講，資金背後情緒的巨大反差，值得引起關注。

順著之前的爭議焦點，我們將關注點集中到了兩份資料：一份資料是蘋果在官網低調發佈的大模型技術文件，其中有很多值得深挖的細節。另外一份是騰訊科技在現場的同事，發回的一份筆記，筆記記錄了主題演講之後舉辦的一個不起眼的閉門對談內容，對話的兩個人是“蘋果公司的軟體工程高級副總裁雷格-費德里吉（Craig Federighi）和蘋果公司機器學習和人工智慧戰略高級副總裁約翰-吉安南德雷亞（John Giannandrea），他們二位都直接向CEO庫克匯報。對話的內容包括為何與OpenAI合作以及如何保護隱私等。

本文圍繞這兩份資料，試圖抽絲剝繭地探究一下，蘋果的“大模型競爭力”究竟怎樣。

● 蘋果自研大模型的能力很強；

● OpenAI並沒有為Apple Intelligence提供支援，兩者完全獨立。Apple Intelligence完全由Apple自研模型提供支援。

01  深挖蘋果發佈的模型技術文件：兩個新確定的資訊，可能才是這次發佈最重要的點

首先是資訊逐漸清晰：有兩個在發佈會上並沒說明的資訊，在發佈會後逐漸清晰化。

1.蘋果低調發佈了自研模型：不僅有端側的小模型，還有雲端大模型

在Keynote上，蘋果一直在講擁有了AI能力的端側裝置，能帶給使用者多麼神奇的應用體驗。但是這些模型到底是誰家的？哪些是蘋果自研的，哪些是和OpenAI合作的？雖然承諾了隱私安全，但是究竟具體如何保障？馬斯克連發推怒懟蘋果如果整合了OpenAI，將在公司停用蘋果。但是蘋果整場主題演講下來，我們都沒找到明確答案。

直到發佈會後，它發佈了一篇技術部落格，並在State of Union上公佈了它會在蘋果裝置上用的模型細節：端和雲模型，都是蘋果自己開發的。

具體來看，蘋果裝置上的端側模型是一個30億參數（3B）的小模型，雲上模型具體參數蘋果沒有公佈。這兩個模型的性能都相當能打。

3B級小模型和主流幾個7B級模型能力上蘋果都能基本勝出（勝出+平手機率>50%)。而其雲端模型則直接打到了GPT-4 Turbo級（勝出+平手機率58.3%）。

這一發佈可能才是整個蘋果這波更新裡最大的核彈：蘋果自研出了GPT4級大模型，而且一出場就已經成熟到可以直接接入蘋果的軟硬體體系內了。

這意味著之前對蘋果模型能力的質疑完全不成立。蘋果現在不用依靠外部模型公司就能建構出自己內部閉環的AI系統。這是除了Google之外的其他手機廠商當下完全無法做到的。

這就是蘋果把OpenAI只列為之一，而且是作為外部呼叫的模型之一的底氣。

另外說說端側模型，在發佈會上蘋果強調大多數Apple Intelligents的操作都會在端側模型上完成。但在發佈會後所有人幾乎都在質疑，一個3B大小的模型是不是能真的完成發佈會上展示的那些功能。

首先，3B大小的端側模型落地其實已經很不容易了。

看看蘋果的競品們的表現吧：Google在去年12月首次把其端側模型Gemnini Nano部署到旗艦手機Pixel 8 Pro上，它的參數大小不過是1.8B，而且能力非常侷限。三星S24在端側也用的是Gemnini Nano。要知道Pixel 8 Pro具有12G記憶體，直到今年5月Google剛剛才能讓8G記憶體的Pixel 8 和 8a也跑上這個1.8B的模型，還要下個月才能真正升級部署。而其他手機廠商部署的端側模型基本上都是在1B等級的參數規模。

而蘋果做到了讓自己8G記憶體的iPhone 15 Pro跑起來一個3B參數的模型。這工程能力就甩出競爭對手一個身位。

在這之前，蘋果已經為此做足了準備，在去年12月引起轟動的論文《LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory》裡，蘋果就提出瞭解決小記憶體運行大模型的方法，使用窗口化（Windowing）以及行列捆綁（Row-Column Bundling）兩項關鍵技術，來最小化資料傳輸和最大化快閃記憶體吞吐量。

在這次的技術文件中，蘋果還提到了他們在模型框架中用上了分組注意力查詢（grouped-query-attention）和LoRA適應器框架。這兩項技術一個避免重複對應，一個可以壓縮推理過程，都可以有效降低記憶體佔用和推理成本。

另外，為了保證AI模型的運作不至於大幅降低手機功耗，蘋果還配上了功耗分析工具 Talaria，及時最佳化功耗。

在這一系列操作之下，3B模型的端側部署才成為了可能。

其次，在這篇技術部落格裡，蘋果也展示了他們如何去保障小模型的交付能力：不全能，但對具體任務做了加強。

具體來講，蘋果在基礎模型上加了很多微調的介面卡。介面卡是疊加在通用基礎模型上的小型模型權重集合。它們可以動態載入和交換，使基礎模型能夠根據當前任務即時進行針對性特殊化處理。蘋果智能包含一系列介面卡，針對應急判斷，總結，郵件回覆等諸多發佈會上上的功能都進行了精細調優。

因此，至少端側模型可以較好的完成基本的摘要、寫郵件等最常見的工作。

綜合來看，蘋果在這次發佈會上所展示出來的綜合模型能力基本可以說是遠超預期。從大模型到小模型都一躍進入了第一梯隊。

只有新旗艦才能用上的AI，可能引發新的換機潮

另一個消息也很重要：雖然iOS18系統升級可以適用於iPhoneX以上的所有機型，但蘋果的AI功能只能適用在iPhone 15 Pro及以上機型，其它終端需要M1晶片以上的能力。這意味為了能用上AI，使用者可能必須要進行一波換機潮。

這其實也不是蘋果有意卡老使用者。端側大模型的運行瓶頸一方面是算力，一方面是記憶體。對蘋果來說，算力問題可能反倒不是那麼棘手。本次Apple Intelligent下放的產品從M1開始。M1晶片負責AI推理的NPU能力其實還比不上A16，但也足夠處理蘋果端側模型的推理需求了。那iPhone14 Pro乃至iPhone 15為什麼不行？還是因為記憶體不夠。

因為在模型進行推理過程中需要佔用很大的運行記憶體（DRAM），較小的記憶體會嚴重拖慢推理速度甚至無法完成推理。因此iPhone 15 Pro及以上的蘋果手機才有的8G記憶體，可能就是當下經過一系列最佳化的3B端側模型所需的最小記憶體數。

但這件事本身也有著最佳化的空間。昨天上交大發佈的PowerInfer2手機推理框架就提出了進一步減小記憶體佔用的方法。GeminiNano下放到Pixel 8也說明了Google也在做一樣的努力。

但記憶體需求小了，還有7B，14B的模型排隊等著上端。長遠來看，機還是不得不換。畢竟只有更大的端側模型才能帶來更多讓使用者買單的體驗魔法。

02  圓桌對話透露了和OpenAI的關係

既然蘋果自研的大模型能力如此強大，為何還要和OpenAI合作？蘋果公司的軟體工程高級副總裁克雷格-費德里吉（Craig Federighi）和約翰-吉安南德雷亞（John Giannandrea）在Keynote之後的閉門對話環節揭示了這個細節，騰訊科技在WWDC現場的同事發回了這場對話的內容記錄。“現有的擁有豐富公共資訊的大語言模型，如ChatGPT，也有其用途。這些非常大的前沿模型有一些使用者很喜歡的有趣功能，我們將其整合到我們的體驗中可以使使用者體驗更豐富。”

考慮到這一點，Apple在WWDC官宣了與OpenAI合作，在其平台上提供更強大的AI服務。然而，值得注意的是，OpenAI的ChatGPT並沒有為Apple Intelligence提供支援，兩者完全獨立。Apple Intelligence完全由Apple自研模型提供支援。

這就意味著，雖然Apple在WWDC現場官宣了和OpenAI的合作，但是這種合作並不是如外界猜測的，整合入蘋果系統中的。這種合作更像是和第三方大模型公司合作的一個範式，Federighi解釋說Apple與OpenAI合作是因為GPT-4o目前是最好的LLM，但Apple可能會在未來與其他LLM提供商合作，允許使用者選擇外部LLM提供商。SamAltman的態度也很曖昧，一向高調的他，在“如此重要”的合作達成之後，僅僅發佈了一條推特。

圖註：傳言Sam Altman去了Apple Park，但是並沒有上台的機會

根據Federighi所說，Apple Intelligence被設計為高度個性化的智能，需要利用個人裝置上的資料，如照片、聯絡人、消息和電子郵件等，執行任務。當使用者有更複雜的AI請求時，OpenAI的ChatGPT可以發揮作用。例如，某人可以使用他們的Mac或iPhone向ChatGPT傳送查詢，如果他們希望ChatGPT為他們編寫電影劇本。

而且，Apple在設計其與ChatGPT的整合時也採取了隱私優先的思維。未經使用者許可，任何使用者資料都不會傳送到OpenAI。在任何請求傳送到ChatGPT處理之前，使用者必須首先手動允許。“例如，我是醫生，我可能希望將來引入一個醫療模型；我是律師，我可能有一個專為法律工作精煉的模型，我想將其引入我的個人裝置中。“蘋果認為這最終是將是對使用者在個人智能方面所做工作的很好補充。”

通過與OpenAI的合作探路，未來蘋果是否會像今天打造APP生態一樣，繼續在Apple的裝置上引入百花齊放的模型，為使用者提供無比個性化和智能化的體驗？這些還是未知數，我們拭目以待。

03  打造未來的AI端側裝置，蘋果有著先天的生態優勢

雖然蘋果在WWDC上展示的這些應用場景看起來並沒有多麼神奇，但是不得不說，這些確實是使用者實際應用中比較好的落地場景。比如iPadOS上筆記學習的功能，計算器全螢幕識別的功能，iOS上Gen emoji的能力等等，既有趣又有用。都是做應用，但是蘋果顯然做的更討巧，更容易被使用者深度的感知到。