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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)

投資慧眼Insights -日幣疲軟導致外國投資者遠離日本股票市場。儘管日經225指數今年上漲14%，表現優於全球市場，但以美元計算的收益僅略高於3%，遠低於標普500指數的漲幅和恆生指數的美元回報率。

貝萊德日本主動投資主管Yue Bamba表示，日幣持續貶值將增加投資日本股票的難度。日幣貶值提高了出口商的利潤，但對國內消費者支出和企業進口成本構成負擔。 Bamba認為日幣未來走勢更受聯準會決定影響，預計如果聯準會不降息，日幣兌美元可能走軟至170區間；若降息，130至135水準也是可想像的。他認為日幣匯率155.40被低估，日幣公允價值更高，可能輕鬆達到130多美元。

過去幾週，日本政府可能幹預市場支撐日元，但Bamba認為日幣持續疲軟對國家開支不利。他預計日本央行可能在7月或10月升息，並減少國債購買量。其他投資者認為日本央行升息將提振日幣，但對沖基金則押注日幣貶值。

Bamba對日本股市長期持正面看法，認為企業改革、國內投資和薪資成長將持續推動市場基本面強勁。

『今年將轉虧為盈，預估獲利上看1.8-2，30元以下太便宜』

(點我)★Line@搜尋：【@we178】鐘崑禎分析師

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15日GoogleGoogle I/O開發者大會公佈AI 產品24小時前夕，OpenAI成功搶奪了Google風頭。

北京時間5月14日凌晨1點，在26分鐘春季ChatGPT發表會上，美國OpenAI公司推出可即時進行音訊、視覺和文字推理的全新旗艦AI模型GPT-4o，並將推出PC桌面版ChatGPT。

OpenAI技術長米拉·穆拉蒂(Mira Murati)表示，在API使用方面，相較於去年11月發布的GPT-4-turbo，GPT-4o價格降低一半（50%），速度提升兩倍（ 200%）。GPT-4o的語音和視訊輸入功能將在未來幾週內推出。

需要指出的是，GPT-4o就是先前在LMSys競賽中測試的版本，當時名為“im-also-a-good-gpt2-chatbot”，性能遠超GPT-4 Turbo、GPT-4、Gemini等模型，再次刷新業界水準。


OpenAI CEO奧爾特曼（Sam Altman）發即時推文表示，新的GPT-4o模型是OpenAI有史以來最好的模型，它很智能，速度很快，它是原生多模態，而且它可供所有ChatGPT 用戶使用，無論是免費版本或付費GPT-4版。 “這對我們的使命很重要，我們希望將出色的AI 工具交到每個人手中。”

OpenAI聯合創始人兼總裁 Greg Brockman（Greg Brockman）發GPT-4o介紹影片中表示，這是OpenAI朝著更自然的人機互動（甚至人機-電腦互動）形式邁出的重要一步。

發布之後，網友：它是不是完全可以替盲人看世界了？為外語行業默哀。

僅僅26分鐘，打響了5月全球AI「軍備競賽」。同時，GPT-4o的發布，或將顛覆外語、即時翻譯、影音剪輯等眾多產業。

ChatGPT狂飆530天，OpenAI持續發力通用大模型

隨著2022年底 AI 聊天機器人ChatGPT風靡全球，掀起新一波AIGC浪潮。過去530天裡，研發ChatGPT背後的OpenAI公司身處聚光燈下，迅速成長為860億美金估值的AI 獨角獸。

英偉達CEO黃仁勳曾表示，ChatGPT的出現是AI 的「iPhone時刻」。

2023年3月，OpenAI推出多模態大模型GPT-4，不僅理解能力、可靠性和長文本技術能力全面增強，且具備影像處理。而且在專業基準測試中，GPT-4表現近似於人類的水平，如模擬律師考試得分能排到前10%左右，擊敗90%的人類。

隨後，OpenAI升級Chat GPT付費，每月達20美元；5月，OpenAI陸續推出iOS、安卓版ChatGPT應用，下載量已突破1.1 億次，行動裝置應用營收近3,000萬美元；8月，企業版ChatGPT發布，性能比標準GPT-4快兩倍。

2023年11月，OpenAI發布最強模型GPT-4 Turbo，提供強大上下文理解能力，支援12.8萬個token，並且公佈自訂大模型的GPTs、GPT Store等眾多產品。然而，僅僅兩週後，OpenAI突發高層“大地震”，奧爾特曼遭遇“烏龍”式罷免，五天后最終得以重掌公司大權，並組建董事會。 112天后，OpenAI董事會放心表態：對Sam Altman和Greg Brockman繼續領導OpenAI充滿信心。

根據公開數據顯示，整個2023年，在奧爾特曼帶領下，OpenAI年化營收已經超過20億美元，年增4,500%以上，躋身於史上成長最快的科技公司之列。

進入2024年，OpenAI持續「狂飆」：

2月，OpenAI發布首個AI視頻大模型Sora，逼真的影視效果引爆了整個視頻和電影行業；

3月，馬斯克（Elon Musk）狀告OpenAI，使奧爾特曼創始團隊「反擊」；

4月，ChatGPT全面免費註冊開放，ChatGPT可以編輯DALL·E圖像，新版GPT-4 Turbo向ChatGPT 付費用戶開放，ChatGPT Plus 用戶實現記憶功能，以及OpenAI獲得黃仁勳親手交付的世界上首台英偉達DGX H200。

在此次發表會之前，關於OpenAI 新品傳聞甚囂塵上，不僅包括性能超強大的GPT-5，而且還傳有對標谷歌的AI 搜尋引擎產品，以及與蘋果合作研發的AI 語音生成產品等，引發眾多關注。

然而，奧爾特曼發推文稱，這次公佈的不是GPT-5，也不是AI 搜尋引擎，而是開發的一些「我們認為人們會喜歡的新東西」。

如今，目前全球最強的AI 大模型GPT-4o登場。

米拉·穆拉蒂透露，目前有1億多用戶使用ChatGPT創造工作、學習，有100多萬開發者在GPTs上創造新的工具。

OpenAI表示，GPT-4o（「o」代表「omni」）是邁向更自然的人機互動的一步——它接受文字、音訊和圖像的任意組合作為輸入，並產生文字、音訊和圖像的任意組合輸出。

GPT-4o可以在短至232 毫秒的時間內回應音訊輸入，平均為320 毫秒，與人類的反應時間相似。它在英語文字和程式碼上的表現與GPT-4 Turbo 的表現相匹配，在非英語文字上的效能顯著提高，同時API 的速度也更快，成本降低了50%。與現有模型相比，GPT-4o 在視覺和音訊理解方面尤其出色。

具體來說，GPT-4o主要特色分為四個部分：模型能力、基準測試、模型安全性和局限性，以及模型何時可用。

其中，在模型能力上，在GPT-4o之前，ChatGPT語音模式對話的平均延遲為2.8 秒(GPT-3.5) 和5.4 秒(GPT-4)。而當時，為了解決語音模式問題，就形成了三個獨立模型組成的管道，但OpenAI團隊發現，這個過程當中的主要智能來源GPT-4失去了大量音調、噪音、情感等資訊。如今借助GPT-4o，OpenAI跨文字、視覺和音訊端到端地訓練了一個新模型，這意味著所有輸入和輸出都由同一神經網路處理。

OpenAI也舉出多個例子，整體來說其具有更高的連貫性、精準度，以及更快的回饋速度。

在傳統基準測試層面， GPT-4o 在文字、推理和編碼智慧方面實現了GPT-4 Turbo 等級的效能，同時在多語言、音訊和視覺功能上均處於高位。在5次MMLU（常識問題） 上，GPT-4o創下了87.2%的新高分，遠超谷歌Gemini Pro 1.5、Ultra 1.0，以及自己的GPT-4T和GPT-4等。

而在語言標記化上，GPT-4o在20種語言中，實作新分詞器跨不同語系壓縮，壓縮規模超過50%。

在模型安全性和限制上，GPT-4o 透過過濾訓練資料和透過訓練後細化模型行為等技術，在跨模式設計中內建了安全性。以及創建了新的安全系統，為語音輸出提供防護。根據對網路安全、CBRN、說服力和模型自主性的評估表明，GPT-4o 在這些類別中的任何類別中的得分都不高於中等風險，而且團隊繼續降低發現的新風險。

那麼，何時可用GPT-4o呢？主要有四個時間點：

GPT-4o 的文字和圖像功能今天開始在ChatGPT 中推出。

在免費版中提供GPT-4o，並為Plus 用戶提供高達5 倍的訊息限制。

在未來幾週內在ChatGPT Plus 推出帶有GPT-4o 的Voice Mode 的新版本。

開發者現在也可以透過API 存取GPT-4o 作為文字和視覺模型。計劃在未來幾週內在API 向小部分測試者推出對GPT-4o 新音訊和視訊功能的支援。

此外，OpenAI今天還宣布，免費向所有用戶開放其GPT 商店，包括創建自訂GPT 的能力，以及即將推出ChatGPT桌面版本。

OpenAI強調，GPT-4o是OpenAI突破深度學習界限的最新舉措，也是朝著實用性方向發展的重要一步。

從通用走向聚焦，下一步大模型重塑Google搜尋引擎？

在發表會召開前夕，360公司董事長週鴻禕就表示，以ChatGPT為代表的大模型在完全沒有突破AGI（通用人工智慧）能力情況下情況比較尷尬，目前能力在許多場景下無法給用戶滿意的答案，所以反而導致其在產品場景方面好像什麼都能幹，實際上很多事都乾不了。同時，以perplexity為代表的AI搜尋恰恰是“反其道而行之”，以搜尋為場景，用大模型來重塑搜尋的體驗。

週鴻禕強調，大模型未來需要“場景的搜尋”和“聚焦”，透過專用大模型可解決用戶痛點或剛需，這存在巨大機遇，在GPT強大能力下重新定義場景，並找新產品出路，這或許是大模型發展的長期、正確方向。

事實上，OpenAI目前面臨流量成長乏力的局面。

自去年ChatGPT推出後，在2023年5月達到流量峰值，網路訪問量達18億次，但之後流量出現下滑情況。 2024年3月，ChatGPT的訪問量依然穩定在了18億次，不再有明顯成長。

如今，OpenAI已聚焦到影音、終端機和搜尋場景。在此次現場環境和演示當中，OpenAI重點突出了端側模型和程式碼產生能力等場景化應用。

值得一提的是，在此之前，前加拿大魁北克省人工智慧研究中心（Mila）研究員、麻省理工學院講師Lior S也在社群平台X上爆料：OpenAI最新的SSL憑證日誌顯示，OpenAI已經創建了search.chatgpt.com子域名。

「OpenAI即將追趕谷歌搜索，這可能是谷歌有史以來面臨的最大的威脅。」Lior S說。

隨著5月14日谷歌舉行I/O開發者大會，因此，一旦未來ChatGPT  Search AI搜尋產品發布，或將會衝擊到Google搜尋業務——如今市場佔有率高達90%。

週鴻禕認為，未來OpenAI一定會誕生AI 搜尋類型的產品。

截至目前，OpenAI 方面對此拒絕置評。

早前奧爾特曼稱，未來的AI發展不應是一場數據和算力的軍備競賽，真正的突破需要在演算法效率、晶片性能、能源供給等方面取得根本性進展。 OpenAI期待在演算法上實現重大創新，以提高模型的運作效率。他透露，OpenAI計劃在2024年夏天推出更先進的GPT-5模型。

針對中國不斷追趕OpenAI技術更迭趨勢，5月13日，創新工場董事長兼CEO、零一萬物CEO李開復向鈦媒體App表示，零一萬物的新模型Yi-XLarge MoE已訓練一半，之後會朝著美國大模型繼續進步。

「我們不能保證一定趕上它（美國模型）、超過它，或者gap有多少，但是我們用適合我們的方法快速推進，既然我們不能用10萬張GPU來訓練，我們就會尋找別的方式，依然能做出非常好的效果。

科大訊飛董事長劉慶峰曾透露，目前中美大模型差距約一年至1.5年。

奧特曼：預見一個令人興奮的未來，我對此感到自豪

值得注意的是，在發布會結束後，奧爾特曼發布了一條博客，來闡述他對GPT-4o的看法。

他認為，這是用最低的價格甚至是免費，將最好的模型提供給世界上所有人，同時達到與人類相似的響應速度和表達能力，標誌著一個重大的轉變，並預見到一個激動人心的未來。

首先，我們的使命是向人們免費（或以非常優惠的價格）提供功能強大的AI工具。

我為我們能在ChatGPT中免費提供世界上最先進的模型感到非常自豪，這一切都沒有廣告或其他幹擾。

最初，OpenAI的設想是開發AI技術，並利用它為全球帶來益處。然而，現實是我們開發了AI技術，而其他人則利用這些技術創造了使全世界受益的傑出成果。作為一家企業，我們有很多服務是需要收費的，這也支持我們向全球數十億用戶提供免費的頂尖AI服務。

其次，新推出的語音（及視訊）模式是我使用過的最佳計算介面。它給人一種電影中AI的感覺，讓人不禁驚嘆這竟是真的。達到與人類相似的反應速度和表達能力，標誌著一個重大的轉變。

最初的ChatGPT已經展示了語言介面的潛力；而這項新技術則在體驗上有了質的飛躍。它反應迅速、聰明、有趣、自然且實用。以前，我與電腦對話從未感覺如此自然；但現在，我終於有了這種感覺。

隨著我們逐步增加個人化選項、獲取個人資訊的權限、代表使用者執行操作的能力等功能，我真的可以預見到一個令人興奮的未來：我們能夠利用電腦完成以往無法想像的更多事務。

最後，非常感謝我們團隊的每一位成員，是他們的辛勤工作讓這一切成為可能！(鈦媒體AGI)

1.前天公眾號預測了，會讓GPT-4免費，但沒想到是多模態的免費...並且過去只有Plus付費用戶才有的GPTs、browring、圖像理解、代碼解釋器等全部免費。當然用量是限制了，5X標準用量後才會收費。但別急，等GB200部署後，一定是GPT-4 level模型全部免費（或接近免費），你們不是追趕GPT-4嗎，不是卷價格嗎，Ok大家都別賺了。剩下的收費點：用量、新模型

2. 最驚人的低延遲如何實現的？這是個系統工程，全端優化。從模型到硬體Infra到推理工程軟體優化等等。首先過去的語音模型3個模型，現在端到端了，其次一個月前老黃剛剛交付給OAI最新的H200，推理速度是H100的2倍，以及正如中國模型最新進展，OAI一定做了大量未知的架構創新（畢竟已經1年多了...），還有網路優化、推理引擎、批次處理等等雕花小技巧。但能力不降甚至略高於GPT-4情況下，依然實現如此低延遲，還是非常驚人。這一下拔高了推理延遲的標準，而從硬體角度如果大家去追逐低延遲的話，又會再次強調訪存頻寬、片間互聯，且隨著模型變大，高頻寬域也需要更大，又回到了NVL72的精妙之處...所以你說老黃定義的準不準（事先知道答案能考得不好嗎）

3.免費/低價+低延遲，可用性大幅提高，應用程式開發可能性大幅提高。例如下圖

語音對話的同時，開啟攝像頭，讓ChatGPT實時看到你所在的環境以及你看到的信息（不是視頻，而是截圖，可能考慮input token數量和視頻理解能力不成熟），這是典型的AR應用，過去AR用一堆硬體+攝影機想去實現的能力，還塞不進去，還擔心功耗等等問題，現在一個模型實現了，且可以嫁接到任何有攝像頭的IOT設備。

再例如，ChatGPT電腦客戶，現在只是複製、分享電腦螢幕。因為accuracy還有待提高，這要等下一代模型。但accuracy上來了，下一步就是模型/agent自動操作電腦螢幕。的確很多桌面端或行動端APP要瑟瑟發抖，在他們身前憑空加了一個新入口。

再例如下面這個，兩個模型/agent對話。過去因為延遲也好，隱私也好，沒看到成熟應用。現在終於看到了科幻小說般的場景，agent與agent協同，人與人之間的許多交互，是不是分解為每個人各自諸多助理之間的交互？

更不用說其他大量應用場景過去都被延遲限制了，現在全部解鎖。cost、latency、accuracy、complexity，四個解決了2個了，就看下一代模型解決後兩個，應用會進一步被釋放。回到我們1月文章所說，這是階梯式逐漸解鎖的過程...

當然，又是模型對一堆應用公司的絞殺，看看多鄰國的跳水...隔壁谷歌還反彈了，畢竟整個過程和search搜尋相關性幾乎沒有，但也只是現在。而現在我對蘋果9月發表會更有信心了，這種體驗如果是siri，算不算蘋果的巨大升級？能不能驅動換機？明白了為什麼OAI放在GoogleIO前一天...比武招親？

這裡自然引出另一個話題，OAI和蘋果的合作模式會是什麼樣的。 OAI需要的最核心的是端側應用權限，系統級權限，只有蘋果能提供。而蘋果顯然需要的就是GPT-4o這種模型。那照道理安卓機也可以去呼叫GPT-4o，那蘋果的優勢在哪裡？可能又回到了本身自製晶片、封閉生態、統一OS體驗等等。以及這種siri的商業模式會是如何？假如明年真的GB200讓GPT-4o乾到近乎免費，蘋果10億用戶存量（能支持GPT-4o的存量機型不知道有沒有這麼多，但雲端倒是都可以），會是多大的調用量. ..正如之前我們說的，蘋果+OAI，會讓推理的用量不敢想像.. .且都是這種極低延遲推理，對infra的需求是巨大變化。(資訊平權)

“皮尺部”在本屆北京車展，突然又出現了。

一些脖子上掛著車企胸牌、顯然是“專業觀眾”的人，拿著捲尺在展台上四處測量新車尺寸。

這種情況堪稱罕見。“皮尺部”是一個梗，一般指“眾泰汽車”推出的一些模仿保時捷設計風格的車型，用於形容抄襲成熟車型的現象。

但在北京車展上“皮尺部”的不同之處在於，這次不再是中國車企模仿外國車型，而是外國車企的技術專家拿著皮尺在展台上測量中國汽車。

甚至有日本車企的工作人員還打開手電筒，仔細研究比亞迪“漢”的座椅縫線，等等。

這是一個驚人的反轉，甚至有些恍如隔世。

因為僅僅是在8年前的北京車展上，還到處充斥著奔馳、路虎、高爾夫的山寨仿冒車型。

但出現在本屆北京車展的日產總裁兼CEO內田誠（Makoto Uchida）說，他幾乎把日產執委會全部成員都帶來了。

急於改變日產在華銷量頹勢的日產總裁稱：“我們想要接觸和感受中國速度。”

根據汽車銷量統計機構“全國乘用車市場聯席會（簡稱：乘聯會）”提供的資料，以日產為代表的日系品牌在華市場份額，已經從巔峰時期的大約24%，降至2024年3月份的14%。

內田誠後來甚至表示，面對在市場上表現日益強硬的中國車企，“日產已經陷入一場生存遊戲”。

在這種情況下，為了能夠繼續留在全球最大汽車市場（中國已經連續15年汽車銷量全球第一），日產必須找到在中國市場的全新生存方式，並能夠匹配中國車企的發展速度。

他的這番表態，解釋了為什麼北京車展到處都是拿著手電筒或者捲尺“觀摩”中國汽車的外國人。

但被北京車展震驚的不僅僅是他。

新能源車有創意，燃油車都是老款式

“我們對中國汽車有錯誤的印象，中國汽車企業並不比任何一家全球汽車企業遜色，韓國需要反思”。

據稱這是韓國KG集團董事長郭載善，在被問及參觀北京車展感受時的說法。

KG集團旗下的“雙龍汽車”，曾經參加過2012年北京車展，但目前已經在中國市場銷聲匿跡。

郭載善認為，在（汽車）電子技術等方面，中國汽車有很多值得韓國學習的地方。

除了KG集團之外，據稱韓國現代汽車派出了一個超過1200人的龐大代表團，參觀北京車展。

這個代表團的人員包括高管、技術專家，甚至是採購、銷售和市場人員，等等。

不過仔細研究中國汽車技術的不僅僅是各色技術專家，還包括一些大佬。

比如路特斯經典車隊董事總經理克萊夫·查普曼（Clive Chapman），他在北京車展上的蔚來展台，專門蹲下來觀看換電過程。

克萊夫·查普曼是路特斯品牌創始人柯林·查普曼（Colin Chapman）之子，大機率是一個狂熱的燃油車愛好者，但卻對換電產生興趣。

可能從這些外國人的視角看，中國人在汽車方面的創新頗為不可思議。

比如可旋轉前排座椅的新車“極氪MIX”，這款車的前排座椅可旋轉180度，完全面向後方，甚至還能擺出一張桌子。

外國人對此的好奇在於，這或許能扮演餐桌的角色，或者可以打牌？

其他令老外費解的組態，還包括為後排乘客提供一個43英吋的娛樂大屏，等等。

但在中國設計者看來，一切設計都能對應到使用者場景。

極氪一位高管稱，新能源汽車都非常有創意，但燃油車基本都是三五年前的款式。

現在的情況在於，歐美車企已經不再糾結於“車內卡拉OK是否必要”等問題，而是開始“對標”中國車企——比如只要比亞迪有這個功能，那麼一切就是合理的。

內田誠表示，自己5年前就在中國（當時他擔任日產中國管理委員會主席、東風有限總裁），但從未預料到有一天形勢會發展到今天這一步。

日產總裁稱，多數車企開發一款新車的週期是5—6年，日產最快可以做到24個月，但中國車企只需要18個月。

而且他坦承，要追上中國車企，只依靠日產自身已經無法完成這種等級的轉型了。

在他看來，整車廠商已經無法滿足消費者對一款新車多元化需求，必須找到本土合作者，才能應對中國車企的產品力挑戰。

基於此，日產計畫與百度合作，以便在新車上為使用者提供後者提供的生成式人工智慧服務。

作為日本汽車的“頭領”，豐田汽車也在尋找“盟友”。

這家連續4年銷量全球第一的車企，已經和騰訊達成合作，以引入後者的巨量資料和雲端運算服務。

在北京車展現場，也能看到脖子上掛著“Toyota”（即豐田）胸牌的高管，帶著翻譯，仔細研究中國品牌奇瑞的風雲A8車型，包括體驗車內智能系統等，並且用手機進行拍攝。

值得一提的是，風雲A8搭載的混動系統，其發動機熱效率達到了44.5％，而且在今年年初跑出了滿油滿電超過1400公里的續航里程。

有資料顯示，這款車的百公里饋電油耗僅為4.2L。

沒人知道這位豐田高管瞭解到這組資料時的心情，但豐田的“經濟省油”標籤，幾乎已經不復存在。

反差的一點在於，按照奇瑞一把手尹同躍的說法，奇瑞的戰略就是要做“中國豐田”。

從本屆北京車展的情況看，奇瑞這個“徒弟”在技術創新方面的成功，已經在銷量上超出了豐田。

2023年奇瑞賣出了超過188萬台新車，同比增幅52.6％。

與之相對應的是，豐田去年在華銷量為170萬台，同比跌幅為12.4％。

最新消息是，豐田計畫引入比亞迪的DM-i混動技術，該技術被認為在過去兩年比亞迪發動的“電比油低”價格戰中扮演了關鍵角色。

但這則消息還未獲得官方證實。

不過與日本車企的這些行動相比，以大眾汽車為代表的歐洲車企，早已不再侷限於拿著皮尺或者手機在北京車展到處測量或者拍攝了。

他們有更高明的招數——既學習技術，也進行投資。