今天是我的生日
謝謝各位朋友與讀者的祝福

昨天託朋友的福到淡水走走
除了吃到美味的海產
還看到超美的金黃色夕陽
因此特別拍給大家欣賞:)

現在的生日願望很平凡
希望大家都能健康平安
冰山上與冰山下都能豐盛

為了慶祝今天的生日
以及接下來的端午節
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這門課程已經有很多人上過
並且給予非常高的評價
有興趣可參考同學給的評價

真心希望大家能少走冤枉路
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並且早點"財務自由"囉~

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積少成多，就讓人有點心痛了...

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並且定義成「有錢人多付一點」

1️⃣賺取股息的人，未必是有錢人

2️⃣不管是投入 #勞力、#腦力或 #財力，只要創造出價值而獲利，都是「付出者收穫」

3️⃣真正想要不勞而獲的人，是沒有產出價值，還想獲利的人

其實有正確財商、正確金錢信念的人，不會講出這樣的話

這樣的話彷彿是在說「有錢人是不勞而獲」，直接創造出「階級對立」的印象

一旦擁有這樣的金錢信念，在賺錢的過程中，就很容易賺了錢又莫名失去錢

畢竟，人不會變成自己的討厭的對象…

當你覺得「有錢人、領股息」是不勞而獲，你很難變成有錢人，就算變成有錢人，也會覺得不開心、不踏實…

PS: 但願他只是不小心口誤這樣講

「我想要當全職投資者，學習指數化投資可以做得到嗎？」

前陣子有個讀者私訊我，說他最近想當全職投資者

主要是因為他去年生病，又要照顧家人，過度接案下，身心感到俱疲

「那你現在有多少資金可投資？」我好奇詢問

「我目前存款有100萬元。」他說

我本來以為是我聽錯，但仔細詢問後，發現真的是台幣100萬元，而不是美金100萬元

「那麼…假如你想要離開現在的工作，提早退休，你覺得你需要存到多少錢？」

為了瞭解他對於金錢的掌握度，我又問了這問題

「我覺得大概需要6,000萬元」他有點遲疑地說

「我最近找了幾個課程，其中一個是技術投資，據說平均獲利可達50%」

「另一個課程是價值投資，這些課程都要好幾萬元。」他又繼續說

「我想要避開風險，同時盡可能照顧家裡，也保留健康，並且轉換跑道變成全職投資者。」他把他的期望一次說完

其實很多人都有和他類似的想法，初衷是好的：希望有更多的自由和彈性、照顧家人、身心健康、早點財務自由...

但如果觀念不正確，再加上長期接觸到不適合的投資策略或課程，往往要浪費更多的時間和金錢、走更多的冤枉路，才發現自己走錯了路，必須再找尋其他更快的捷徑。

於是，人生就花了很多時間在"尋找捷徑"

那麼...他有哪些錯誤認知，導致他可能走冤枉路呢？

▌1. 本金少，卻想靠投資過生活

如果存款只有100萬，扣除掉緊急備用金，能投資的錢其實很少

所謂本小利大利不大，本金不夠多的人，通常很希望可以透過高報酬來快速翻倍，但翻車通常比翻倍更容易

本金不夠大的情況下，還是需要本業收入或斜槓收入來放大他的本金

▌2. 想要避風險，卻採用高報酬策略，創造高度不確定性

如果省吃儉用的生活費是一年24萬元，100萬本金必須創造出24%報酬率

短期內要創造24%，或許是有機會的，但如果想要長期都賺24%以上，幹掉巴菲特的績效，難度就會非常地高

▌3. 報名了看似可快速致富卻難以複製的投資課程

很多投資課程會打著「高報酬」的名義來吸睛，教你大量學習線圖、觀看財報、判斷籌碼....

但少數人可以做出成果，多數人卻難以複製，而且時間拉得愈長，才會發現愈來愈難達到課程所說的效果

▌4. 高估了提早退休需要的金額，導致需要高報酬工具

很多人會誤以為退休需要很高的金額，而這位讀者也是預估到6000萬才能退休。

因此就會有一種「退休很困難、需要快速致富才能達到」的念頭

但想要達到「提早退休，財務自由」的狀態，只需要存到「每月預期支出x300」的金額，再把資金投入整體市場，每年提領4%，就能夠你使用大約30年

因此可以提前退休，做自己喜歡做的事，讓本金可以持續投入，延長可供退休用的資金

諮詢結束後，雖然他已經了解了這些風險，但他還是想試試看自己的能耐。

雖然覺得可惜，但我也只能祝福他，希望他可以加速碰壁的過程，早點踏上穩健致富的道路上

昨天有人轉貼我的粉專內容到LINE社群，貼的是前幾天寫的【同業連帶擔保】變成爛尾樓的案例

沒想到有網友回覆說：「咦?   怎麼也變成買房網紅了？」

另一人則是附和說：「轉型了啊？」

我的粉專本來就是分享 #房地產、#被動投資 為主，#斜槓創業 為輔

而且2018年創立粉專至今，已經分享了6年房地產

部落格經營更久，寫了10年的房地產

所以寫房地產的內容，我還真不知有什麼好酸的

經營自媒體，和經營人生有點相似，#了解自己的初衷 、 #做自己 很重要

否則就會像父子騎驢的寓言故事，不管你做什麼，都會有人批評你

我成立粉專的初衷，是希望幫助人們可以穩健致富，不會因為求快而踏入金融或詐騙陷阱

因此，理財是第一步，投資是第二步，有了錢才有買房置產的選擇權，讓自己可以安心居住，同時又能透過房產增值

但更重要的是，要熱愛自己的工作，收入才會提高，投入的本金才會多，所以我也開始推廣斜槓

本來我想要回覆對方一些東西，但後來想想，還是算了

有時間在網路上酸人的人，其實內心都有很大的匱乏感，不值得我花時間去和他當面爭辯

更何況是搞不清楚我寫多久房地產主題，又在別人背後說人是非的人…

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)

如果說，23年上海車展標誌著“全球汽車工業睜眼看中國”，那麼24年北京車展則標誌著中國車企及供應鏈對電動化及智能化的引領在全球範圍內得到完全確認。麥肯錫在《2024中國汽車消費者洞察》中曾以“‘內卷’為表，‘進化’為裡”來形容中國車市。北京車展參訪歸來，我們對車市進化之路有了新的感悟，並希望在此與讀者分享。

在對23年上海車展的回顧中，麥肯錫曾以“忒修斯之船”來比喻智駕的發展，並指出很難有具體的單一節點能作為L2與L3之間的分野。本次車展所展現出的智駕進展，也進一步印證了我們的觀點，即領先車企並不希冀直接過渡到L3/L4，而是基於已有的硬體架構（或小幅微調），主要以演算法的進步攻克難關，進而實現智駕全國範圍內的普及。同時，領先供應商所提供的方案頗令人稱道，這其中既包括軟硬一體的端到端高階方案，也包括僅有數千元成本，但能提供高速NOA與城市記憶行車的低階方案。各類方案落地速度之快與成本競爭力之強令人咋舌，也不得不令人思考：對在智能駕駛方面的探索進展遲緩的傳統車企而言，自研智駕是否仍具備必要性及競爭力值得認真考量。

AI大模型在車內的大規模落地不僅體現在如智駕、GPT語音對話等早已熟知的領域，也體現在如電池SoC估算、底盤舒適性提升、車內聲場最佳化、視訊質量提升、HuD投影拓展等全新領域。AI技術的加速“上車”體現出“難者不會，會者不難”的特點，即領先者以通用大模型為基礎，且觸類旁通，在諸多整車功能域批次實現大模型的應用，使那些對AI大模型仍處在懵懂階段的傳統車企“望而興嘆”。

某中國廠商推出的被戲稱為“寶寶巴士”的車型引起了我們極大的興趣。該車型配備了貫通式對開門與無顯式B柱設計，實現了近1.5米的車門開啟寬度，並通過車門內B柱的方式解決了側向安全；同時該車型還實現了前排座椅180°旋轉，將家庭用車推向了極致。其實，類似的概念車在全球範圍內並不鮮見，但最終還是由中國車企將其從概念車轉變成了面向普通人的量產車。我們認為，由於中國車企在打造消費者極致體驗方面的不懈努力，以及強大的研發及工程能力，使它們在保證安全及質量的前提下，自由運用自身及產業鏈能力打造新車型及技術，實現從概唸到實車的快速落地。類似的例子相信今後會不斷湧現，並給受限於傳統研發流程的車企帶來愈發強烈的衝擊。

下一個創新“引爆點”未現蹤影

智駕、智艙、大模型等領域的技術進步令人心潮澎湃，但我們還是不得不指出，車展上諸多新車型的技術同質化顯而易見。在高階智能化技術於未來12至18個月內大規模量產之後，下一個創新“引爆點”會在何處？在高階智駕及智艙、高度智能化的語音助手、智能底盤，以及超快充技術成為中高端市場的“標配”之後，車企持續營造客戶差異化體驗又應落腳何處？遺憾的是，本次車展未能給出答案。

國際車企對中國市場的堅定承諾與信心

諸多外資車企的一把手親臨本次車展，並在不同場合表達了如“中國已經成為第二故鄉”，“中國雖非故土，卻親似家園”，“家在中國”等觀點。國際車企對中國市場的堅定承諾不僅見諸於語言，更落實於行動：例如，某德系廠商決定對中國工廠追加投資200億人民幣，某日系廠商則發佈了完全基於中國供應鏈的新一代EV車型等。海外廠商對中國市場技術路線的靠攏，不僅將成為中國車市的助推，也將有利於全球範圍內電動化與智能化發展的提速。

江山代有人才出，各領風騷二三年

與上一次北京車展（2020年）相比，參展廠商的構成出現了巨大變化，這裡面既有部分新勢力的黯然離場，也有若干外資車企從之前的聚光燈下，來到了舞台邊緣；當然車展也從不缺乏新面孔的騰空出世：例如消費電子的頭部企業無疑佔據了本次車展“C位”。新入局者所展示的技術實力與對消費者心智的把控，都令傳統車企如“芒刺在背”。一個充滿活力、持續進化的汽車市場，必然意味著優勝劣汰——創新者脫穎而出，落後者黯然謝幕。我們預計中國車市的產業集中度將大幅提升，下一屆北京車展的展商構成或將出現新的不同。但無論行業“進化之路”走向何方，商業競爭的法則“萬變不離其宗”：只有那些滿足消費者的多樣化需求，並從中獲取合理經濟價值的企業方能成為“常青樹”。

國際車企正在“反擊”，但力度遠遠不夠

國際車企帶來的新技術及車型不無亮點。例如，通過車展現場測試，我們發現諸多外資品牌車輛已具備了初步的語音識別能力，能聽懂如“導航、溫度調節”等語句，表現遠勝於23年上海車展。但實事求是地說，雖然相比去年進步巨大，國際品牌所展示的電動及智能化水平，仍然遠遜於中國車企，且差距正在擴大。考慮到中國車企過去一年內在智駕、智艙、AI大模型等領域所取得的神速進步，外資車企在相同時間內所取得的技術進步（例如語音功能“從0到1”）顯得遜色不少，遠不足以扭轉局勢。往前看，國際車企必須深化與中國車企及創新供應鏈的合作，來縮小自身在電動化、智能化領域的技術差距。我們看到某德系廠商已經在技術合作領域邁出了可喜的一步。中國市場就好比是個“健身房”，通過與優秀的“健身教練”的合作，國際車企所練就的“強壯身板”不僅有利於提高其在中國市場的競爭力，對其在全球其他市場的表現也將帶來積極助力。

價格戰仍將持續，直到落後產能“出清”

價格戰在中國車市從來就不是新聞。本次車展各類組態越級但價格實惠的新款電動智能車型的集中展示無疑進一步確認了“油電同價”，乃至“電比油低”的趨勢。我們認為，隨著競爭日趨白熱化、領軍企業的成本把控能力逐步增強，以及消費者對全新的價格梯度的認知完善，中國市場的價格競爭將日趨殘酷；並且在落後產能被大規模“出清”之前，價格戰的強度很難有明顯減弱。

在對2023年上海車展的回顧中，麥肯錫提出了“失去了技術護城河，傳統豪車勢必面臨顛覆性重塑”。目前看來，豪車市場的“再定義”正在深化：無論是車展前後，網際網路行業某風雲人物對自己超豪華座駕的處置以及其在網上的廣泛傳播，還是展館內中國高端品牌展台的人頭攢動，都表明豪車市場正在加速變革：在SUV市場，中國車企已經證明了消費者對傳統豪華SUV的喜好是可以被轉變的；在轎車市場，雖然傳統豪車品牌仍然保留著最後一塊未受“染指”的細分-中大型轎車，但該細分也正面臨多款來自中國廠商的全新車型的強烈挑戰。往前看，豪華汽車的定義權終將屬於，也只能屬於那些具備強大技術能力，並能夠抓準和解決消費者需求痛點的車企。但至少目前看來，掌握這種偉大能力的車企更有希望來自中國。

“KOB”呼之慾出，但也需要警惕“產業娛樂化”

中國車市的品牌傳播從最初的傳統電視廣告及紙媒，過渡到了垂媒，再進化到了短影片、KOL/KOC等。而在本次車展中，若干企業家在展館內受到的“山呼海嘯”般的歡迎，則昭示了另一種全新行銷模式的降臨，即KOB(Key Opinion Boss)：也就是車企通過企業家個人IP的打造及使用，低成本地實現推廣。民眾對若干極具標竿意義的企業家的熱情，反映了消費者對企業技術實力、客戶體驗，以及價值主張的認可，並會形成全社會對智能電動汽車需求的正向刺激。當然，我們也應該警惕過度的“產業娛樂化”，因為企業家個人IP的打造及維護是一個與粉絲群體不斷互動的過程，需要企業家個人及企業能有足夠的耐心與完善的糾錯機制。此外，車展現場無處不在的直播同樣令人印象深刻，但這也可能成為過度的“產業娛樂化”的濫觴，需要全行業加以警惕。

中國車市進化之路仍在繼續。進化之路不會一帆風順，甚至可能崎嶇坎坷，但惟有加速進化，企業方能在今後的競爭中立於不敗之地。  (麥肯錫)

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截至5月10日，31個省份和26座萬億GDP城市的一季度經濟數據均已公佈。

21世紀經濟研究院梳理發現，一季度，31個省份中，共有16個省份GDP增速超過全國5.3%的增速，吉林以6.5%的增速領跑各省份。 而在GDP總量位列前四的經濟大省中，除廣東外，江蘇、山東、浙江增速均不低於6%。 從經濟總量看，一季度廣東、江蘇GDP超過3萬億元，山東、浙江超過2萬億元。

2023年，GDP破萬億的城市共有26個，分別為上海、北京、深圳、廣州、重慶、蘇州、成都、杭州、武漢、南京、天津、寧波、青島、無錫、長沙、鄭州、佛山、福州、濟南、合肥、泉州、西安、南通、東莞、煙台、常州。

一季度，萬億GDP城市間的經濟競速也有了顯著變化。 21世紀經濟研究院梳理了26座GDP超萬億的城市（以下簡稱萬億之城）發現，一季度，14座萬億之城GDP增速跑贏全國，蘇州、南通、泉州以超過7%的增速實現了今年的“開門紅”。

從城市「排位賽」看，重慶以GDP總量7232.03億元重新登上「第四城」位置，杭州也以5112億元的GDP與武漢拉開超500億元的差距。

21世紀經濟研究院認為，今年一季度，工業、外貿等產業的快速恢復，拉動了大多數省份和萬億之城的經濟增長。 在房地產市場下行的背景下，城市新舊動能的轉換和產業調整速度，影響了各自一季度的經濟表現，越能較早發揮新動能對經濟增長支撐作用的城市，越有望在新一輪經濟競速中發揮優勢。

從省份GDP增速看，一季度，16省份跑贏全國，吉林、江蘇、重慶、浙江、四川、湖北、山東、北京等8個省份的增速不低於6%。

一季度，吉林省GDP同比增長6.5%，增速排名全國第一。 吉林為何能拔得頭籌？ 吉林的高增速並不是來自於低基數。 去年一季度，吉林GDP增速達到8.2%，同樣位於前列。 一個重要的原因是，今年一季度吉林文旅消費產業的拉動以及新興產業的發展。

從數據來看，今年一季度，吉林全省服務業增加值同比增長5.7%，對全省GDP貢獻率達53.5%。 1—2月份，吉林全省規模以上服務業重點行業營業收入同比增長26.5%，其中規模以上軟體和資訊技術服務業、多式聯運和運輸代理業、科學研究和技術服務業營業收入分別增長42.5%、41.5%、38.7%。

從經濟大省的一季度數據看，第一梯隊的廣東、江蘇穩住了規模，一季度GDP分別為31510.66億元和31020.4億元，2萬億量級的省份為山東和浙江，一季度GDP分別為21652億元和20137億元。 在這四個省份之後，一季度GDP超過1萬億元的省份還有9個，按GDP由高到低排列分別為河南、四川、湖北、福建、湖南、安徽、上海、北京、河北。

今年一季度，吉林的經濟增速在省份中領跑; 在萬億GDP城市中，蘇州一季度GDP增速領跑。 一季度，蘇州全市實現地區生產總值5549.0億元，按不變價格計算同比增長7.9%，比上年全年加快3.3個百分點。

分析蘇州增速領先的原因，一是蘇州去年同期基數較低，去年一季度，蘇州GDP增速僅為1.9%; 二是今年一開年，蘇州工業、外貿、服務業等產業明顯拉動了經濟增長。

一季度，蘇州規模以上工業增加值同比增長11%，電子資訊、汽車製造兩大行業產值實現兩位數增長，同比增長10%和15.8%，這兩大行業對規模以上工業總產值增長貢獻度達58.5%。

值得注意的是，今年以來蘇州新動能加快釋放，高新技術產業帶動作用明顯，科技產品產量大幅上升，較好地實現了工業製造業的“換擋提速”。

一季度，蘇州高新技術產業產值佔規模以上工業總產值比重達54.6%，其中航空航太製造業、電子及通信設備製造業、電子計算機及辦公設備製造業產值分別增長14.9%、14.1%和13.5%。 感測器、智能電視、新能源汽車和積體電路等高新技術產品產量同比分別增長132.6%、53.8%、39.1%和34.3%。

外貿同樣是拉動蘇州經濟增長的重要因素，蘇州一季度外貿進出口5934.8億元，同比增長9.6%。 其中，積體電路和手機拉動出口增長，電動汽車出口激增，尤其是電動汽車出口增長高達8.4倍。

從服務業看，一季度，蘇州全市服務業增加值同比增長7.1%，而1—2月蘇州全市規模以上服務業營業收入同比增長17.6%。 旅遊也拉動蘇州經濟增長，一季度蘇州全市監測旅遊景區景點接待遊客同比增長60.6%。

南通與泉州一季度GDP增速緊隨蘇州之後，均超過7%。 南通一季度實現地區生產總值2982.2億元，同比增長7.2%，工業起到了“壓艙石”作用。 一季度，南通全市規模以上工業增加值同比增長11.3%。

一季度泉州全市完成地區生產總值2610.20億元，同比增長7.2%。 工業產能加速恢復是泉州經濟快速增長的主要原因。 一季度，泉州全市規模以上工業增加值同比增長9.5%。 在工業投資方面，一季度，泉州全市固定資產投資同比增長9.8%; 扣除房地產開發投資，全市固定資產投資增長15.5%。

從萬億之城GDP增速看，一季度，14座萬億之城GDP增速跑贏全國，蘇州、南通、泉州、無錫、深圳、福州、重慶、鄭州、煙台、北京等10個城市GDP增速不低於6%。

21世紀經濟研究院認為，結合萬億GDP城市一季度GDP增速、工業、外貿等數據可以發現，重點城市經濟內生修復趨勢明顯，尤其不少城市在規上工業增加值、工業投資方面實現了較快增長，體現了經濟的恢復態勢，但經濟持續向好的基礎仍需鞏固，保持經濟持續增長的任務依然艱巨。

隨著一季度經濟數據出爐，萬億GDP城市排位格局也發生了變化。 當前，萬億之城GDP十強依次為上海、北京、深圳、重慶、廣州、蘇州、成都、杭州、武漢、南京。

具體來看，上海和北京一季度GDP超過了1萬億元。 這是上海第二次、北京首次在一季度經濟總量站上萬億元大關，實現“開門紅”。

深圳一季度GDP為8314.98億元，同比增長6.4%，領先下一個位次的城市近1000億元，預計將在一段時間內坐穩“第三城”的位置。 去年，深圳全年GDP達到34606.40億元，排在全國第三。 目前來看，上海、北京、深圳的排名暫無大的變化。

去年，廣州全年GDP總量超過重慶，重回“第四城”，但兩座城市都躋身GDP總量3萬億元城市俱樂部。 如今3個月過去了，重慶實現了對廣州的反超，再次暫列“第四城”。

一季度，重慶GDP為7232.03億元，同比增長6.2%，廣州GDP為7161.14億元，同比增長3.6%。 不過，雙方的差距不到百億元，廣州在下個季度仍然存在超越重慶的可能。

分析重慶一季度經濟，可以發現工業對拉動經濟增長發揮了重要作用。 一季度，重慶規模以上工業增加值同比增長8.6%，汽車、材料和電子產業這三大產業增加值分別增長23.7%、8.0%和7.3%，尤其是新能源汽車產量增長1.0倍。

與此同時，一季度重慶全市新興產業投資規模繼續擴大，新能源汽車整車製造業投資增長245.6%，汽車零部件製造業投資增長39%。 此外，重慶還推進全市軟體資訊產業實現能級提升。 今年1—2月，重慶全市規上軟體和資訊技術服務業營業收入同比增長35.7%。

相比之下，廣州的工業正在“換擋”。 據廣州市統計局分析，廣州正在推進傳統產業煥新，新興產業提速。 接下來，還要以打造硬核產業強實力為主要抓手，推動以低空經濟為代表的未來產業加快落子，為廣州產業不斷育新。

一季度，蘇州、成都、杭州GDP均達到5000億元台階，其中杭州首次在一季度突破了GDP總量5000億元的關口，達到了5112億元。

值得關注的是杭州和武漢之間的經濟競速。 去年，武漢和杭州均登上GDP總量2萬億城市俱樂部，杭州以不到50億元的優勢略微領先，這兩座城市在角逐“第八城”的過程中你追我趕。

一季度，杭州全市生產總值5112億元，同比增長5.1%; 武漢全市地區生產總值為4532.16億元，比上年同期增長5.6%。 但不可忽視，一季度，武漢市規模以上工業增加值比上年同期增長7.5%，新能源汽車、氫能產業等武漢產業繼續發揮拉動經濟增長的速度。

除了武漢，一季度GDP處於4000億元台階的城市還有南京。 一季度，3000億元台階上的萬億之城共有6座，分別是寧波、天津、青島、無錫、鄭州、長沙。 去年新進入萬億GDP城市的煙台和常州在今年一季度也表現不俗，分別跑出了6.1%和5%的增速。

21世紀經濟研究院認為，一季度不少萬億GDP城市實現「開門紅」，而城市排位的變化與城市產業更迭速度有關，一些提早因地制宜發展新興產業的城市，可以較早地實現新舊動能轉換，在轉換過程中也能較為平滑地實現“換擋加速”。 在處理傳統產業和新興產業的結構佔比過程中，一些城市短期的增速放緩也可能會帶來長遠的發展潛力。  (21財聞匯)

阿里巴巴現在是中國生成式AI新創公司投資的巨大樞紐。

西方一直在低估中國的大型語言模型（LLM）社群如何學習和擴展他們自己的大型語言模型。在外資大量撤離、AI晶片禁令、半導體缺乏、持續的中國政府技術反彈以及其他挑戰和障礙的動盪時期，中國在生成式AI新創公司方面表現出令人驚訝的良好表現。

這怎麼可能？

對我來說，這並不完全令人驚訝。美國製造的這個瓶頸正在迫使中國創新，而中國有規模能夠實際做到這一點，即使沒有幾年前所能獲得的那麼多資金。

李開復的新創公司01.AI即將在Claude 3之後幾天推出首個消費者AI應用。

在李開復的領導下，01.AI公司在生成式AI領域取得了顯著進展。這一發展正值中國尋求減少對外國技術依賴並增強國內能力的關鍵時刻。該公司的新AI應用將在Claude 3推出後不久發布，這標誌著即使在外部壓力下也能迅速取得進展。

中國AI產業的動力不僅來自像阿里巴巴這樣的大型科技公司。一個新興的新創企業生態系統也在湧現，並得到了本地投資者和旨在促進創新的政府措施的支持。這些新創公司正在處理廣泛的應用，從自然語言處理和電腦視覺到更專業的領域，如AI驅動的醫療保健和智慧城市解決方案。

中國在AI領域的進展不僅體現在新創企業數量的增加上，還在於它們在實際應用中的廣泛部署。許多中國城市已經在採用AI技術來改善交通管理、提升公共安全和優化能源使用。這些技術的應用不僅提高了城市的效率，也為居民提供了更高的生活品質。

中國的教育系統在這次AI熱潮中扮演了關鍵角色。大學和研究機構正在培養新一代的AI專家，他們精通最新技術和方法。這些人才不僅充實了已有公司的隊伍，也激發了創業精神，這是一個充滿活力的新創企業生態系統所必需的。頂尖學府如北京大學和清華大學，不僅在AI研究方面取得了卓越的成就，也積極與產業界合作，推動技術的轉化和應用。



雖然西方媒體可能低估了這些發展，但顯然中國的AI產業在全球舞台上變得越來越有競爭力。隨著國家繼續應對地緣政治挑戰和技術障礙，其創新和適應能力很可能決定其未來作為AI超級大國的地位。中國的政策環境和市場規模也為AI的發展提供了獨特的優勢。政府在政策層面大力支持AI研發，並為新創公司提供各種形式的資助和優惠政策。


關於中國生成式AI新創企業的敘述是一個充滿韌性和快速成長的故事。儘管面臨重大挑戰，戰略投資、政府支持和豐富的人才庫的結合正在推動該國在AI創新方面達到新的高度。隨著這些新創企業的不斷發展和擴展，它們可能會在全球AI的未來塑造中發揮關鍵作用。對於那些希望了解全球AI發展動態的人來說，關注中國的進展無疑是不可忽視的一部分。(人工世界Artificial World)

AI系統越來越擅長欺騙、操作人類了。最近，來自MIT、ACU等機構的研究人員透過各種實例研究發現， AI在各類遊戲中，透過佯裝、歪曲偏好等方式欺騙人類，實現了目標。

AI教父Hinton的擔心，不是沒有道理。

他曾多次拉響警報，「如果不採取行動，人類可能會對更高階的智慧AI失去控制」。

當被問及，人工智慧怎麼能殺死人類呢？

Hinton表示，「如果AI比我們聰明得多，它將非常善於操縱，因為它會從我們那裡學會這種手段」。


這就提出了一個問題：AI系統能成功欺騙人類嗎？

「全世界的AI已經學會了欺騙人類，甚至是那些被訓練成，有益且誠實的系統」。

這是來自MIT、澳洲天主教大學（ACU），以及Center for AI Safety的最新研究發現。

研究人員於5月10日發表在《Patterns》雜誌一篇綜述文章中，描述了AI系統欺騙性的風險，並呼籲全世界一起解決這個問題。

論文網址：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S266638992400103X

作者將欺騙定義為，系統性地誘導產生虛假信念，以追求除了尋求真相之外的某種結果。

首先，他們回顧了以往以AI欺騙的經典案例，討論了專用AI系統（Meta的Cicero）和通用AI系統（LLM）。

接下來，又詳細闡述了AI欺騙帶來的幾種風險，如欺詐、操縱選舉，甚至是失去對AI的控制。