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AI与云厂商的捆绑游戏:债务、利润与生态的博弈_ZA暴躁CSGO妹子免费KER新闻
《道路交通事故认定书》依法认定,谷某林对此次交通事故负全部责任,帅某某夫妇无事故责任。
文 | 光子星球19 世纪中后期,贪婪的欧洲各国对古老而又原始的非洲垂涎三尺,一拥而上将其瓜分殆尽。 120 多年后,冉冉升起的 AI 新星也逐渐走入了云厂商精心设计好的 " 陷阱 "。 故事的开头很美好,一方慷慨大方奉上钱和算力;另一方感激涕零,做出来的 "ChatGPT" 式的新貌震惊四座。然而,当初的山盟海誓转瞬即逝,嫌隙渐生,回过神来的 AI 公司才发现,归来已是一身负债。 截至目前,世界上主要的云厂商已通过合作、投资的方式与 AI 公司绑定 CP。国外,微软与 OpenAI,亚马逊与 Anthropic。国内,阿里独坐庄家,提前锁定了智谱、月暗、零一万物、Minimax,行业内的 "AI 五小虎 "。 OpenAI 最新 66 亿美元融资注定会成为一个分水岭。新一轮融资关闭后,OpenAI 进一步公布了财务模型和利润规划表,这相当于宣告了大模型的盈利时刻," 还债 " 指日可待。 环伺在 OpenAI 周围的微软与 VC 们已经开始蠢蠢欲动,尾随其后的亚马逊、谷歌也盯上了各自的猎物。 回到中国,操作简单粗暴,对照 OpenAI 打打折,也给 AI 六小虎(指智谱、月暗、零一万物、Minimax、阶跃星辰)能赚多少钱估个预期,制定个 deadline。 或许是预感到了即将到来的压力,近期的 AI 公司相继呈现出了收缩的趋势," 开源节流 " 逐渐成为后期的主线任务。 根据国内外 AI 公司所签订的协议,一(云)对多(模型)的代理人机制下,模型公司沦为了云厂商的 " 打工机器 "。既要支付算力账单,为其年终业绩账单记上一笔。待未来盈利,还要按照投资股份所占比例,被瓜分利润。 大模型公司焦虑弥漫,竞争内卷,背后隐藏的庄家渔翁得利。投遍 AI 潜力股的阿里云、腾讯云这回要 " 躺着 " 赚钱了。 云,大模型的 " 信用卡 "云计算,是大模型时代堪比黄金的 " 硬通货 "。 OpenAI 与微软的百亿美元 " 联姻 " 一度是 AI 圈的佳话,不过,据外媒报道,截至去年 9 月,OpenAI 仅收到 " 一小部分 "。其中 " 很大部分资金 " 用以购买云服务资源,而非现金形式支付。 在国内,阿里也借鉴了微软的投资方式,并在其基础上灵活改造。同样用云给 AI 五虎 " 刷卡 ",预支使用云的 " 信用额度 ",比如投资月暗的 8 亿美元中,云的信用额度就占了近一半。在此基础上,阿里的投资未直接转给 AI 公司,而是被存放在一个代管账户,所划掉的云额度可重新计入其收入。 由此,云其实承担了两重角色。初期,得益于算力和大模型的依赖性关系,云成为了叩开大模型投资的砝码。后期,云成为了 " 提款机 ",源源不断地从 AI 公司方支取利润。 收益主要来自两部分,一部分是对云的消耗,AI 公司从模型训练到后期 API 调用,都会在信用卡上划一笔,计入到云厂商的 AI 收入中。典型如微软与 OpenAI 的关系,GPT 模型训练和 ChatGPT 产品运行都在微软云上,通过 Azure 向客户提供的 ChatGPT 相关服务也需再次计费。 即使是大模型上云产生的收入,很大一部分也流入了云厂商的口袋里。国外有调查显示,当客户在亚马逊 Bedrock 调用 Claude,或在微软 Azure 调用 GPT 时,每支付一美元推理费用,约有超过 50% 的收入支付给了云服务提供商,用以支付基础设施成本和毛利润分成。 实际反映到收入上,阿里更有说服力,毕竟国内一半以上的大模型公司都上了阿里云。财报显示,2024 财年第三季度,阿里云营收 280.66 亿元,增长 3%,经调整 EBITA 利润增长 86% 至 23.64 亿元。可以看出,即使是短期内,AI" 大户 " 们的消耗对云厂商也产生了正向拉动效果。 对此种现状,云厂商们半夜躺着都能笑开花,但这可愁坏了 AI 公司。算力额度虽是刚需,但更像 " 空头支票 ",日常经营、各项成本开支还得靠账上的流动资金,也难怪 OpenAI 在最近一轮融资前三令五申," 至少支付 2.5 亿美元现金 "。 另一部分则是参与 AI 公司的利润分配。据最新消息,OpenAI 未来的利润分配主要分为三层,第一、二层都用于偿还给投资者和微软,等到分配完毕,才能真正属于 OpenAI 公司。包括 OpenAI 在内的 AI 公司处境一目了然:欲谈独立,先还债。 在国内,云厂商的话语权更大,特别是阿里,信用卡漫天撒,终于熬到了 " 讨债 " 阶段。相比于 OpenAI,此类绝对头部的大模型公司,中国 AI 六小虎的生存环境更为艰难,如何产生收入是关键问题。 在国外,已经分化出了两条道路,向左 To C,代表是 OpenAI;向右 To B,代表是 Anthropic。从云厂商中 " 虎口夺食 " 需具备前提,即基本模型和产品能力要显著超越云大厂。OpenAI 之于微软,Anthropic 之于亚马逊皆是如此。以此来审视国内,该前提基本不成立。到现在为止,双方未能拉开明显差距,反而大厂在流量、生态、客户市场等方面更胜一筹。 AI 公司在云厂商面前更显弱势," 绑定 " 有程度深浅之分。如果只是透支未来算力而产生费用,总有还完债的一天。但是,云厂商并不甘于此,有的在云上又加筑了一层 " 专供芯片 ",有的用客户绑定,有的买断技术未来。还有许多中间地带,例如云厂商对模型的访问权,用户数据的所有权等等。 大模型的最佳 " 赏味期 "现阶段,云生态的锁定价值大于通用模型本身,这一事实放之国内外皆成立。" 云 + 大模型 " 本质上在给云做加法,做厚云的价值。而单一大模型具有 " 赏味期 ",一旦过了最佳食用期,其价值就会大打折扣。 从去年到现在,整个行业无时无刻不在变化之中,大模型英雄榜随时被揭," 史上最强模型 " 称号以月为单位易主。GPT 系列模型从最初的 3.5 进化到了如今的 o1,其竞争对手 Claude 系列模型也一路追赶到了 3.5 Sonnet。 尽管这属于正常的技术迭代路径,但从模型使用角度来看,新模型使用频率最高的一定是刚发布的几个月,后面总会有更强性能的模型替代。比如在编程这一领域,后来居上的 Claude 模型打败了 GPT-4,成为了更多编程软件的选择。随着时间的推移,我们清楚地看到,模型本身的价值在不断降低。 此前,行业内曾讨论过 " 大模型是否能成为商品 " 这一话题。到现在为止,似乎没有看到确定性的答案。 通用大模型被集成的趋势正在加强,一部分被云厂商集成,一部分被应用产品集成,多模切换调用越来越被采纳。光子星球也注意到,国内很多创业公司在运用该技巧,提前测试各家模型的免费额度,在产品运行时及时切换来降低成本。当然,还存在另一种情况,根据用户调用不同功能来切换模型。 在没有哪家大模型可以独霸天下的情况下,云与大模型融合能够加快产品化进程。众所周知,GitHub 虽然是最大开源社区之一,但由于 " 被微软收购 " 这层关系,也被迫与 "Azure+GPT" 生态进行了绑定。其中,GitHub Copilot 直接采用了 GPT 模型。尽管 GitHub 也推出了相关模型产品,允许支持 OpenAI 之外的模型,但仅限与微软生态不产生直接竞争的模型,生态自带的排外性不言而喻。 由云到大模型再到产品,云厂商的触角在不断延伸。大模型公司为云厂商生态做 " 嫁衣 ",即使处于最佳 " 赏味期 " 也能无延迟地享用最强性能大模型。此外,绕过 OpenAI 们的收费墙,在生态系统应用中也能尝鲜部分功能。 在国内,云大厂的 " 藩篱意识 " 更强,AI 公司几乎难以触达到他们生态体系中的产品。就算是以 API 形式输出,云厂商也是极其吝啬。这既有竞品存在的顾忌,也有出于数据安全的考虑。藩篱之内,云厂商通过自建模型完成了产品升级。藩篱之外,才能存在站台、共同服务客户、投资等友好形式。 云厂商的领地主义,间接地为 AI 六小虎关上了生态入口。他们无法像 OpenAI 一样,在拥有规模化的用户数量和成熟的产品中获得曝光、反馈。于是,自建入口和主动试探藩篱边界成为了不得已而为之。 新的价值" 云 + 大模型 " 的组合并非无懈可击,MaaS 所提供的仍然是标准化的服务,相当于提供了统一的锤子、钉子套装,怎么锤、钉在哪里取决于使用工具方的能力。能力越强、经验越丰富的人运行大模型的效果自然越强,这就解释了,阿里、百度等厂商为什么花费大力气去打造大模型行业标杆。 云、大模型到应用存在着巨大的沟壑。To B 靠多对一的个性化解决方案来填补,To C 目前还处于拓荒阶段。引用近期红杉报告的一句话,在云和大模型之外,新的价值诞生于 " 将模型的原始能力转化为引人入胜、可靠的端到端的商业解决方案 ",这需要大量工程化工作。 不可否认,大模型杀死了部分应用,持续升级的能力覆盖掉了创业公司的项目,以至于很多人强调 " 要站在 OpenAI 射程外 "。多数情况下,行业中不是缺乏最强的模型,而是没能释放模型的最强能力。 AI 编程应用 Cursor 的大火一定程度上说明了开发模型能力的重要性。如同上述所言,Cursor 的思路不是提供趁手的工具,而是代替用户去试错,基于对代码编辑、处理速度、处理数量、长上下文本等能力要求,在测试完了市面上前沿模型后,找到了最匹配的模型 Claude Sonnet。 Cursor 在采访中强调了一点,可能是当下过分追求模型性能群体所忽视的问题," 最好的不一定是最适合的 "。在 Sonnet 之后,他们也在第一时间测试了 OpenAI 的 o1 模型,得出的结论是," 推理能力很强,在某些问题上可以做得很好,但仍比不上 Sonnet"。 这从侧面回答了一个问题:当拥有了最厉害的模型后,为什么还没有诞生 Killer App?面对大模型,以前创业公司的课题是做选择,而现在变成了做优化组合。 或许,到了现在的时间节点,大模型行业才真正进入到了 " 应用诞生时刻 "。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:吴立功
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事发当晚8时许,经医院抢救无效,帅先生的父亲宣告死亡。帅先生的母亲因伤势过重,仍在医院救治,但始终未见到肇事司机。。
死者家属说,事发前,两个老人一直在照看家中一名残疾人,这场车祸发生后,给这个原本十分困难的家庭带来沉重的打击。
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▲事故发生于斑马线附近。图片来源/视频截图
事发后,谷某林报警,并同救护车将伤者送医院,安排其妻子协助医院抢救伤者后离开。当日20时许,帅某某经汉中市3201医院抢救无效死亡。谷某林次日8时30分许到案。经查证,谷某林事发前饮酒后驾驶机动车。
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上游新闻记者注意到,该《道路交通事故认定书》专门注明了法律依据,其中,谷某林负此事故全部责任的法律依据是“谷某林驾驶机动车违反《道路交通安全法》第二十二条,第四十二条,第四十七条……”《道路交通安全法》第二十二条明确规定:“饮酒、服用国家管制的精神药品或者麻醉药品,或者患有妨碍安全驾驶机动车的疾病,或者过度疲劳影响安全驾驶的,不得驾驶机动车。”
▲《司法鉴定意见书》显示,事发时,肇事司机行驶速度约为81km/h。图片来源/受访者
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事发当晚8时许,经医院抢救无效,帅先生的父亲宣告死亡。帅先生的母亲因伤势过重,仍在医院救治,但始终未见到肇事司机。
6月13日,陕西汉中市公安局南郑分局交通警察大队出具的《道路交通事故认定书》显示:“经查证,谷某林事发前饮酒后驾驶机动车”。
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编辑:徐远哲
“事情发生时是6月5日下午3点44分许,他是第二天上午8点多到案,如果再去做酒精测试,他早已经醒酒了。”死者家属怀疑,事发后肇事司机谷某林之所以会神秘失踪,可能是因为有人指点逃避“醉酒驾驶”的惩罚。
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汉中市南郑区民政局有关负责人告诉上游新闻记者,目前,南郑区民政局已经收到了承办该案的检察院发放的《机关事业单位工作人员被采取刑事强制措施情况告知书》。目前,区纪委监委派驻区民政局纪检组已经依照党纪有关规定,对此事展开调查。“因为他是事业单位的干部,不属于组织部管理,6月21日,我们已经依照相应规定,对他做出了免职决定。”
帅先生说,他的父亲今年75岁,退休前系企业干部。2022年,当地曾组织安排父亲参加体检,身体状况非常好。事发当日,他父亲原本骑电动车带母亲出去游玩,没想到却发生了意外。
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死者家属认为,这起交通事故中谷某林并非“饮酒后驾驶”,依据酒精检测时间推断,谷某林“醉驾”的嫌疑非常大。
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“这段时间他究竟去哪儿了?为什么失踪?”帅先生一直有这样一个疑问,直到他看到警方出具的《道路交通事故认定书》显示,事发前肇事司机喝了酒。
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那场车祸让帅先生至今难忘,也让其家人陷入巨大悲痛中。6月27日,帅先生向上游新闻记者讲述了事发经过。
“我们当场就拒绝了。”死者家属告诉上游新闻记者,他们希望严惩肇事司机,“这件事已经过去20多天了,我们最大的感受就是他们一家对我父亲生命的冷漠。”
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《道路交通事故认定书》依法认定,谷某林对此次交通事故负全部责任,帅某某夫妇无事故责任。