美国知名英语词典韦氏词典近日宣布，被用来形容美国政治与社会紧张状态的高频词汇polarization（意为两极分化）当选该词典2024年度词汇。美媒报道称，这一词汇和今年的美国大选有关。有专家警告，继续走极端的道路将对美国的社会凝聚力造成不可逆转的伤害。 　　出品｜国际在线 　　总策划｜钟仁宗 　　监制｜蒋丽丽 　　主编｜刘沐晨 　　策划｜毛川

快科技12月15日消息，日前，被誉为“游戏界奥斯卡”的2024 TGA颁奖典礼公布年度最佳游戏为索尼的《宇宙机器人》，国产3A游戏《黑神话：悟空》遗憾落选引起热议。 游戏科学创始人、CEO,《黑神话:悟空》制作人冯骥在发表千字长文回应落选，他表示，《黑神话：悟空》的四个奖项提名（最佳动作游戏，最佳艺术指导，最佳游戏指导，年度游戏）都是中国首次，最终拿到了最佳动作与玩家之声让人欣慰。 “但必须承认，有失落，有遗憾，更多的则是放下幻想。”冯骥直言，今年入围的游戏都很出色，“可我真没搞明白这次年度游戏的评选标准是啥，我白来了！” 冯骥称，从很多玩家的言论中看到了强烈的不满情绪，看到了不甘与不爽——大多用了幽默与解构的方式表达。他完全能理解这些不甘，同感这些不爽，因为他知道这些情绪的背后，不是痛苦与恶意，而是自尊与自信。如此自信却没得到他人的认可，有点脾气，很正常。 冯骥坦言，自己其实更自信，年度游戏登台的演讲词两年前就写好了，居然没用上。 最后，冯骥希望大家都能继续怀着自信与雄心，保持勇敢、诚实与善良，踏实做好每一件具体的小事，坦然接受不确定的结果，一直走在取经的路上，直到生命的最后一刻。 据了解，大部分玩家此前都认为今年TGA年度最佳游戏会在《最终幻想7：重生》和《黑神话：悟空》之间产生，实在不行还有DLC《艾尔登法环：黄金树幽影》，但得奖的却是《宇宙机器人》。 虽然《宇宙机器人》画风可爱是一款合家欢小游戏，但游戏玩法并没有任何创新，并且400多元的售价只有10个小时左右的游戏时长。

开辟第二市场 作者／IT时报记者 毛宇 编辑／郝俊慧孙妍 TikTok在美即将被禁？ 12月6日，美国联邦上诉法院宣布维持一项强制出售TikTok的法律。该法律要求，字节跳动须在2025年1月19日前出售或剥离TikTok在美国的资产，否则TikTok将在全美被封禁。据多方消息源透露，美国政府内部正就TikTok可能存在的所谓“数据安全风险”展开激烈讨论，相关禁令的推进已进入关键阶段。 自TikTok进入美国市场以来，凭借独特的短视频社交模式迅速积累了海量用户，尤其在年轻群体中风靡一时，成为新兴社交“神器”。 这一高速发展态势显然引发美国政府的高度警惕。尽管TikTok多次强调已采取一系列严格措施保障美国用户数据安全，包括将美国用户数据存储于美国本土服务器，并委托美国公司进行数据管理，但仍难打消美方疑虑。 “希望不会真的被禁，TikTok在美业务庞大，发展势态很好，去年在印尼也曾被禁，但也找到了解决办法。”在TikTok上开店3年的福建商家林兮（化名）告诉《IT时报》记者，当然，不少商家也做了开拓新“战场”的两手准备。 竞争激烈 “蛋糕”大了到手却少了 目前，TikTok店铺主要依赖四种流量来源：广告、直播、短视频和店铺自然流量。其中，直播的带货效果最为显著，林兮的店铺每日出货50单上下。 无论是否被禁，美区商家竞争持续激烈已经是不争的事实。 2021年，林兮开始涉足TikTok跨境电商，主要瞄准美区市场。随着TikTok在美名声日益壮大，林兮明显感觉，“蛋糕大了”，可分到自己手里的反而小了。 多名商家向记者表示，美区一直是TikTok最具优势的市场之一。根据特看科技的数据，2024年1月和2月，美区的GMV分别为3.6亿美元和3.2亿美元，显示出强劲的创收能力。然而，美区的不确定性也给商家带来了巨大压力。“现在入局美区的商家明显增多，红利有一定幅度减少。”商家何伟说。 “禁令并不是我开拓东南亚、中东、德国等市场的主要原因，是必须迈出这一步。”林兮表示，但美区利润是最高的，因此自己也不会放弃，相比之下，另一个热门跨境电商平台Temu虽然销量也不错，但主打低价策略，店铺利润不如TikTok。 截至目前，TikTok平台并未出台针对商家的具体补贴政策，这使得商家在应对封禁风险时有些被动。林兮只能将现有客户引导至私域流量池，万一TikTok美区真被封，她依然可以通过私域维护客户关系。 与此同时，林兮积极拓展其他国家市场。“TikTok覆盖了140多个国家，即便没有美区，我们还有东南亚和中东等市场可以开发。”林兮提到，目前她主要面向东南亚、中东、德国、意大利等欧洲国家，这些市场的流量获取相对容易，且用户活跃度不低。 转移市场 东南亚“转危为安” 在美国市场可能遭受挑战的当下，东南亚等市场被不少商家视作扩宽业务的“第二战场”。 根据TMO发布的《2024年东南亚电子商务展望》报告，2024年4月，TikTok Shop在东南亚地区的收入约为17亿美元，其中泰国和印尼是最大的贡献者。然而，东南亚市场的利润相对较低，对货源的要求也更高。“如果货源不够多，也没有足够的优势，很难在东南亚实现高盈利，”林兮说。 TikTok在印尼也曾经历了一番大起大落。 2023年10月，印尼政府以保护中小企业为由通过《31号条例》，致使印尼TikTok Shop被迫关闭。当时，超800万印尼本土商家面临业务调整困境。当年12月，TikTok宣布入股印尼本土电商平台Tokopedia，更名为ShopTokopedia，以本土电商公司形式回归。 回归后的TikTok势如破竹。仅用时8个月，用户总数便达1.576亿，超越美国，一跃成为TikTok最有竞争力的市场之一。如今，印尼政府发现，对TikTok Shop的封禁与提防并未真正助力本国中小企业发展，开始重新评估并调整对TikTok的策略。 美区商家 多数持乐观态度 对于TikTok在美的最终命运，多位接受《IT时报》记者采访的TikTok商家均持乐观态度。 “最终决策权可能掌握在对TikTok态度友好的下一任总统——特朗普手里。”何伟说道，“参考去年在印尼的经历，TikTok最终并未受到过多影响，GMV还在继续增长。希望这一次影响也不会很大”。 自去年9月在美国推出后，TikTok Shop便成为社交电商销售额增长的最大贡献者。TikTok公布数据显示，今年“黑色星期五”购物节当天，TikTok商店的单日销售额突破1亿美元，是去年同期的三倍。 此次美国政府禁令判决消息发出不久，TikTok便表示将向美国联邦最高法院提起上诉。TikTok发言人迈克尔·休斯公开表示：“TikTok禁令是基于不准确、有缺陷和假设性的信息制定和推动的，导致了对美国人民的公然审查。如果不阻止TikTok禁令，超1.7亿美国人将在2025年1月19日后无法发声。” 在美学者孙远钊此前接受媒体采访时表示，TikTok最新策略的用意是，无论该法院如何裁定，TikTok确保自己上诉时，美国联邦最高法院必须受理，另一方面也安抚TikTok的上下游供应链条和巨大的用户群，不至于产生大幅波动，“后续的执行将完全交由特朗普政府处理”。 形势依然严峻，众多政治分析人士指出，若禁令最终实施，不仅将影响TikTok在美业务以及中小企业、个体户在美发展，甚至可能引发全球范围内对于数据安全监管与跨国企业运营关系的深度思考与广泛讨论，后续发展态势仍有待密切关注。

快科技12月15日消息，FF创始人、首席产品与用户生态官贾跃亭公开发视频称，再还七八亿美元就可以回国了。 贾跃亭谈起了外界对自己关注最大的问题：债务。根据贾跃亭的说法，为乐视担保的100来亿美元的债务，目前总债务大约还剩20来亿美元。 “根据我与债权人的约定，只需要偿还这20亿美元左右的40%，也就是七八亿美元。在中国法下也完成了债务的偿还，我就可以回国了。”贾跃亭称，他在美国已经完成了个人债务重组，在美国已经没有个人债务。 贾跃亭还表示：“我经历过债权人的全球追偿，完成了个人债务重组，接受了美国法院的深入调查，甚至家中每一双袜子都被清点过。在这一路上，我几乎是被人用显微镜审视的。” 此外，贾跃亭还说，“自从赴美创业以来，外界对我的评价一直有两个极端。一方面，有人认为我是骗子；另一方面，也有人认为我是一个真正的创业者和冒险家。对此，我曾经试图辩解和解释，但在当下的社会认知中，失败的创业者往往被贴上“骗子”的标签。 在这之前，贾跃亭前妻、演员、影视制作人甘薇就曾表示，贾跃亭去美国不是为了逃避债务，“贾总去美国的时候，不是逃避债务，他在美国开拓FF91汽车业务的时候，每个月都要去开一次会，带的衣服就是一个星期的”。

12月15日消息，中国中化控股有限责任公司原党组书记、董事长宁高宁公开表示，中国电动车有多卷、有多大的竞争，实际上在整个全球市场上，大家对中国的电动车带来了极大的一种羡慕，包括对未来的一种憧憬，这是引领未来中国发展的产业。 宁高宁强调，在目前环境之下，在国家积极财政政策、适度宽松的货币政策推动下，中国企业正在创立一个新的全球的商业模式，而这个模式过去是不存在的。 在宁高宁看来，在过去的这么多年以来，西方世界对中国的发展产生了很多的忧虑，包括遏制，真正的中国企业所学到的、中国企业所领会到的最重要的一条就是科技的创新必须靠自己。 中国的研发费用每年以百分之十几的速度在增长，研发效率不断提高，研发总支出、总投入已经超过了美国的大约60%，还在继续追赶。 “从这方面来讲，中国就会成为一个研发的大国。加上中国人的聪明才智勤奋，中国就有很大的可能，而且是可以看到的可能，在很多前沿领域，不管是半导体、AI、新材料，还是其他生物科技等等都会领先。”宁高宁说道。

【环球时报-环球网记者 姜蔼玲】12月14日，以“合作前行：中国与世界的价值共鸣”为主题的2025环球时报年会在北京举行，专家学者就“中国经济‘向新而行’：开放与机遇”的议题展开讨论。中国宏观经济研究院研究员张燕生表示，在中美的AI技术能力竞争中，中国的优势在于我们拥有大市场，以及在新技术领域展现出的强大产业化能力、工程化能力和应用场景能力。 张燕生说，在中美技术能力竞争下，美国智库建议，针对中国优势，美国应成立5个国家工业共性技术的研发机构和平台，来抵消中国目前的市场优势以及在产业化、工业化和应用场景上的优势。 在这一背景下，中国如何把内需的优势转化为牵引中国人工智能、芯片和微电子、生物医药、清洁能源等领域发展的强大动力，对于中国的新质生产力发展至关重要。“所以从这个角度来讲，要想加快发展新质生产力，扩大内需是全局性、战略性、长期性的一件大事情，我们要把它做好。”张燕生表示。

快科技12月15日消息，据报道，小米汽车于12月10日宣布，小米汽车精英驾驶项目报名开启，报名费为9999元。 小米汽车“精英驾驶”培训时长只有一天，且由于小米SU7 Ultra尚未正式上市，因此体验用车为小米SU7，且不支持指定配置和车型。 报道称，截至12月13日23时27分，小米汽车App的项目报名入口显示，已开放报名的场次中，有6天报名人数达上限。如果按照一个场次上限40人计算，该项目已有446人报名成功。 小米汽车此前介绍，活动时间为12月16日至12月27日，期间将举办共计12场次的培训。 同时，购买小米精英驾驶培训的用户还将获赠价值9999元的SU7 Ultra大定定金礼券。 这意味着如果用户选择购买SU7 Ultra，此次驾驶培训课程相当于免费获得。 培训内容共分为三部分：赛道理论知识、赛道驾驶以及漂移体验。对于订购小米SU7 Ultra的车主来说，驾驶如此大马力的车型，提前进行赛道化学习培训，也确实有必要。

 　　真相“铭心” 　　松冈环，被中国媒体誉为“日本的良心”。36年来，她一百多次往返于中日两国之间，寻访300余名南京大屠杀幸存者和250名侵华日军老兵，搜集和南京大屠杀有关的证人证言，出版书籍、拍摄纪录片，传播南京大屠杀真相。她组建了民间组织日本铭心会，并担任会长。 　　1937年12月13日，侵华日军占领南京，制造了惨绝人寰的南京大屠杀惨案。短短六个星期内，超过30万中国同胞惨遭杀戮。如今，87年过去了，登记在册的南京大屠杀幸存者仅剩32人。 　　南京大屠杀幸存者 夏淑琴：我当年8岁，现在95岁了，死去的人太多了，我这身上还戳着刀疤。 　　夏淑琴，95岁。1937年12月13日夏淑琴一家9口中的7口惨遭日军杀害。当时只有8岁的夏淑琴在身中3刀后昏死过去，和4岁的妹妹夏淑芸幸免于难。 　　南京大屠杀幸存者 夏淑琴：我们家9个人，邻居家4个人，13个人，一共死了11个！就剩下我们姊妹两个，我当时身上全是血。我就跟死人睡在一块儿，睡了十天，才有人来救。两个姐姐、一个妹妹，刚一岁的妹妹被活活打死，我自己到现在一想到这些我就想哭。死的人太多了，我们中国死了30万人！ 　　谢桂英，100岁。13岁被日军强暴，父亲和舅舅被杀害。一次她在地里挖菜，日本兵要把她拖走，她的头撞上了石头，日本兵看她流了很多血才松手。 　　南京大屠杀幸存者 谢桂英：我当时才13岁，日本兵拽着我打。 　　从南京回到日本大阪，松冈环马不停蹄召开了铭心会市民集会活动。她要把这次南京之行的见闻告诉日本民众。 　　松冈环：我调查的对象是受害者与加害者双方，因为只要对双方进行调查，将被害者和加害者的证言进行印证比对，那么真实的历史事实，就一定会在同一时期、同一个地点浮出水面。 　　大阪市民：一直以来，在我人生的许多时刻，我都很想向中国人表达我内心的歉意，我认为只有认清历史真相才能面向未来。 　　大阪市民：关于南京大屠杀的历史事实，一直以来我有太多不知道的地方，相当震惊。为什么日军作为人类怎么能够犯下那么残忍的罪行？实在是接受不了。我真是发自内心想要谢罪、道歉！ 　　松冈环的家里保存了30多年来她搜集到的所有关于南京大屠杀的资料，她一直担心资料会被右翼势力破坏。自从丈夫去世后，她搬进了大阪市中心一家24小时监控的公寓里，并把重要资料复制了四份，分别放在不同的朋友家里。 　　松冈环：我想通过历史调查取证，能让日本政府诚恳地谢罪，这就是我经常说的“诚恳地承认历史罪行、正式地道歉”，通过校园教育把历史真相告诉下一代，把真正的历史写进教科书。然后还有一点，围绕历史节点设立特定的纪念日。如果做不到这几点，恐怕无法安抚受害者的情绪，治愈不了他们所遭受的创伤。 　　·日本学校教给学生的历史是歪曲事实的 　　36年前，松冈环是一名小学老师，她发现日本学校教给学生的历史是混淆是非、歪曲事实的。她决心自己去探寻真相，告诉孩子们真正的历史。 　　松冈环：我当时在小学6年级教历史课，当时的教科书写满了日本是战争受害者，广岛发生原子弹爆炸，东京、大阪遭空袭等，诸如日本是受害者之类的表述。 　　但事实是日本遭到空袭、原子弹袭击是因为当时日本不断扩大对外侵略战争。二战快结束的时候，意大利和德国都已经投降了，唯独日本在负隅顽抗，而这些内容都没有写进历史教科书里，所以松冈环想告诉那些孩子们“学历史就必须学习历史真相”，而且必须公平。日本总说自己是受害者，这种话是绝对不行的，我认为这个世界是需要公平公道的。 　　·探求真相的过程艰难而漫长 　　在最初的几年，找到去过南京并愿意说出真相的日本老兵是松冈环面临的最大困难。在整个日本社会以战争受害者自居、刻意回避否认侵略历史的氛围中，站出来承认罪行需要勇气。松冈环等人不断举行集会活动，宣传大屠杀真相，从各种渠道寻找当年的证人证言，他们坚持不懈地努力，使事情终于有了转机。 　　调查虽然开始了，但即使找到老人们，其中许多人也是不讲南京，有的顽固地连见过尸体都否认，有的说自己的部队什么也没干。 　　松冈环在《南京战·寻找被封闭的记忆》一书中写道，“除了反复访问，用足韧劲采访之外，没有别的办法”。“反复访问之间，触及南京大屠杀核心的证言增加了，协助我们调查的原士兵也出现了，这给了我们勇气。” 　　在松冈环等人锲而不舍的坚持下，越来越多日本老兵改变了态度，从最初的谩骂、抵触、闭口不提，到逐渐放下警惕、敞开心扉，其中一位名叫三谷翔的老兵1997年在报纸上看到松冈环发起的征集侵华老兵证言热线，毅然站了出来，作为证人参加多次集会，向日本公众讲述这段历史。在南京大屠杀惨案70周年之际，还与松冈环一道前往南京，进行演讲。 　　在追求真相的过程中，松冈环还遭到过日本右翼势力的威胁和辱骂。她说，为了对抗右翼就必须不停地挖掘证词和史料，用铁的事实说话。 　　松冈环：尽管压力很大，但我一直在说，在做这个运动，即使是非常微小的力量，也绝对不能停止。因为只要停下来就等于零。如果我停止努力，对南京的研究就会变成零，即使再小的努力也要坚持下去。 　　过去三年间，30多位南京大屠杀幸存者陆续离世，而今年，松冈环本人也已经77岁了。她说她想尽毕生全部的时间、精力，去倾听他们的心声和愿望，让日本人承认南京大屠杀，承认他们对中国犯下的罪行，并且让全世界的人都知道这个事实。 　　历史的证人 　　“慰安妇”制度是1932年至1945年间，日本政府为日本军队配备性奴隶的制度。数十万中国、朝鲜半岛、东南亚等地的女性被逼迫成为“日军性奴”，遭受惨绝人寰的性侵、殴打和虐待，这是百年来世界女性历史上最为惨痛的记忆。 　　1991年的8月14日，67岁的韩国妇女金学顺在沉默将近50年后首次公开站出来向世人表明，自己被迫在中国做过日军慰安妇。从此，被日本政府刻意隐瞒的军事性奴隶制度终于被揭发。这也是8月14日成为世界慰安妇纪念日的原因。 　　1991年12月6日，金学顺等三位韩国妇女走进日本东京地方法院，起诉日本政府，指控日军对她们犯下的性暴力罪行。 　　1992年12月9日，65岁的山西省盂县杨泉村妇女万爱花，打破了半个世纪的沉默，在东京举行的首次慰安妇国际听证会上，以亲身经历，控诉50年前侵华日军对自己惨无人道的蹂躏和摧残。当时参加听证会的，还有来自韩国、朝鲜、菲律宾、荷兰的受害者，在数十万被日军蹂躏的中国妇女中，万爱花是站出来控诉的第一人。 　　联合国人权委员会先后于1996年和1998年通过有关报告指出，“慰安妇”制度是现代社会“有计划的强奸、性奴役”行为，日本政府对此负有不可推卸的责任。 　　·“无论谁被日本人欺负了，都要大声说出来” 　　这里是菲律宾奎松市的“祖母之家”。“祖母”在这里指的是二战期间菲律宾的慰安妇受害者。我们见到了现年94岁的埃斯特莉塔·戴。多年前经历的悲惨遭遇，依然如同梦魇一样困扰着她。 　　1941年12月，日军偷袭珍珠港，发动太平洋战争。为夺取美军基地，1942年，日军控制菲律宾全境。大量菲律宾妇女被强征为慰安妇。1944年，年仅14岁的埃斯特莉塔在菲律宾中部的家乡巴科洛德市一个集市上被日本士兵劫走。 　　菲律宾“慰安妇”制度受害者 埃斯特莉塔：我吓得开始逃跑，结果被绊倒了。我躺在地上的时候，日本士兵抓住我的头发，把我拖到卡车上。他们把我推进了一个房间里，之后有一个日本士兵来了，强暴了我。后来又来了一个人，我反抗，他生气了，抓住我的耳朵，把我的头撞在桌子上，我失去了意识。每当我被强暴的时候，我都会哭着用手捂住眼睛。 　　战后，埃斯特莉塔担心“慰安妇”的遭遇会让她在村里一辈子抬不起头来，她决定离开家乡，只身前往马尼拉。在马尼拉她结婚成家，没有告诉丈夫那段往事。 　　1992年，菲律宾“慰安妇”受害者罗莎·汉森最先打破沉默，公开自己的遭遇，控诉日军罪行，其他受害者陆续站了出来。 　　菲律宾“慰安妇”制度受害者 埃斯特莉塔：我在马尼拉见到了罗莎。她告诉我说，无论谁被日本人欺负了，都要大声说出来，不要害怕。 　　现在，埃斯特莉塔和菲律宾“慰安妇”权益保护组织“祖母联盟”的其他几位“慰安妇”受害者常常举行抗议集会，指控日军暴行，向日本政府讨要说法。 　　“菲律宾祖母联盟”协调人 莎伦·席尔瓦：超半个世纪以来，慰安妇受害者默默承受，隐忍了太多苦难。到现在为止，她们一直经历着太多艰难的处境：她们中的很多人从未被雇用过，许多人从未能得到工作机会，有的从未拥有过合法婚姻，她们中的大多数再未能生育，还有的人始终没有摆脱贫困。 　　1943年，刚满15岁的李容洙被日军掳走，强征为慰安妇。战后，身心受到极大摧残的李容洙一生未婚。 　　1998年，随着历史证据越来越多揭露了二战时期日军强征“慰安妇”暴行，李容洙勇敢地说出自己的经历。 　　韩国“慰安妇”制度受害者 李容洙：我不是自愿成为慰安妇的，是日军把我强行带走，强迫我成为慰安妇的。日本必须为我的遭遇负责，必须承认他们犯下的罪行，承担法律责任，作出赔偿。 　　2015年12月28日，韩日政府签署《韩日慰安妇协议》，称双方就“慰安妇”问题达成“最终不可逆转的一致”。此举引发了韩国民众的强烈抗议，称这份所谓的协议并未得到韩国慰安妇受害者的同意。 　　韩国“慰安妇”制度受害者 李容洙：当我死后在天上见到其他慰安妇受害者时，我能对她们说什么呢？如果她们责备我，没有在死前解决慰安妇的问题，我没有任何借口。我最后的心愿是希望看到我们的政府把这个问题提交给国际法院，并得到国际法院的判决。我不要钱，我希望他们彻底认罪，真诚地道歉！ 　　日本女性战争与和平资料馆馆长 渡边美奈：首先，必须让世人了解战争是什么？在战争期间发生了什么？通过证言等让大家知道女性遭受了怎样的灾难？我认为这是我们的使命。 　　“恶魔部队” 　　20世纪30年代开始，在哈尔滨市平房区，有一座被高压电网和壕沟、高墙环绕的军事禁区。飞机禁止飞过上空，火车乘客在前一站就被要求放下窗帘。 　　在这里服役的日军相约“背负着秘密走进坟墓”。这块土地介于人间和地狱之间，它是侵华日军731部队的细菌实验室，也是当时世界上最大的细菌实验魔窟。 　　2024年春天，我们在日本长野县的一个山村里见到了当时731部队少年队队员——94岁的清水英男。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 清水英男：这是1945年4月1日拍的照片，当时“少年队”一共34个人。 　　清水英男是1945年3月底日本派往哈尔滨的最后一批731部队“少年队”队员。 　　1945年3月，清水英男初中没毕业，就和同村少年一起，被征调进入731部队。来到哈尔滨后，清水英男主要负责研究老鼠身上的细菌。 　　开始工作第一天，他就看到了日后在梦魇中反复出现的情景。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 清水英男：有一次，我被教官带着去看了一次“标本室”。在那里看到很多被解剖的部分摆成了一排，有整个身体的，也有各个身体部位的，里面还有胎儿，在妈妈肚子里的胎儿。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 清水英男：印象最深的是婴儿的标本，现在每当我看到曾孙们，我就会想起泡在药水中的婴儿。为什么那些人被用来做实验？真是太残忍了。 　　另一名731部队原“少年队”队员、96岁的须永鬼久太回忆说，他当时被分配到所谓的“烧制组”，主要负责将感染了鼠疫杆菌的跳蚤装进陶器里，用来制造细菌炸弹。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 须永鬼久太：在安达的731部队实验场，隔几米就放置一个“马路大”，然后引爆细菌炸弹，观察“马路大”什么时候发病？什么时候开始发烧？什么时候死亡？ 　　日语“马路大”的意思是“圆木”，731部队用这个词称呼用来做实验的活人。 　　据统计，仅1939年至1945年，至少有3000人被当作实验材料被日军杀害。受害者包括中国、苏联、朝鲜战俘和大量中国平民。 　　侵华日军第七三一部队罪证陈列馆馆长 金成民：应该是随心所欲，只要是能想到的实验，在这里边都能够做得到。典型的就是731部队冻伤班的班长，也叫吉村寿人。吉村班所从事的实验，资料显示最多的一次是100人，年龄是75岁到15岁之间，男女不同的实验，有冻伤几个小时到几十个小时病变的记录。 　　20世纪80年代，日本作家森村诚一发表了纪实作品《恶魔的饱食》，揭露了731部队在中国进行人体实验的事实，引起巨大社会反响。 　　·731部队在撤离中国前毁尸灭迹 　　1945年8月，日本投降前夕，为销毁罪证，731部队在撤离中国前炸毁了实验室和监狱，屠杀了所有被关押的囚犯，焚烧了尸体。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 清水英男：临近1945年8月15日战败那天，12日上午，部队让我去捡焚烧后的“马路大”的骨头，把它们收集起来装在麻袋里。中午的时候，活干完了。之后他们说要炸了监狱，我们在每间屋子里都放好炸药。我们就躲在锅炉旁后面，不一会就听到了爆炸声。 　　当时，14岁的清水英男负责处理尸体，完成后，上级给他们发了两件东西：一把手枪和一瓶剧毒药品氰化钾，让他们在被俘时自杀。他们被要求终生不准对外界承认自己是731部队成员；终生不准与其他成员联系。 　　·不再隐瞒 公开揭露731部队罪行 　　回到日本之后，清水英男随父亲从事建筑行业。他一直保持沉默，直到2016年，在参观一次展览时，偶然看到731部队老兵胡桃泽正邦留下的证言和资料。饱受良心谴责的清水决定不再隐瞒身份，他开始公开演讲，揭露731部队的罪行。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 清水英男：我认为有必要让现在的孩子们，知道战争的残酷和残忍，所以我一直坚持进行公开演讲。 　　在日本，731部队罪行至今不被正式承认，日本政府也对相关历史进行隐瞒和掩盖。 　　然而，有良知的日本学者也在努力寻找证据，还原历史真相。目前，就职于日本明治学院大学国际和平研究所的研究员松野诚也就是其中一员。 　　松野诚也在2023年初发现了《关东军防疫给水部将校高等文官职员表》，记载了731部队从关东军防疫部改编成关东军防疫给水部的职员表，2023年9月，他发现了侵华日军军官名簿，记录了1944年后的侵华日军陆军将校军官的所属、调转、复员等信息。松野诚也将影印资料带到哈尔滨，赠予侵华日军第七三一部队罪证陈列馆。 　　松野诚也说，发现这些资料的事情被很多日本媒体报道，这些报道在网络上得到了关注，许多此前并不了解731部队的日本人也开始对当年的历史产生兴趣。 　　日本明治学院大学国际和平研究所研究员 松野诚也：日本人中，很多人还是希望了解当年历史的真相的。然而也有一部分人在网络上以匿名方式，对侵华日军731部队原“少年队”队员的证言，进行恶意诽谤和中伤，说“证言是虚构的”。我研究的史料，都是日军自己留下来的资料，这是谁都没有办法否认的，事实就是事实，无法篡改。当年侵华日军731部队“少年队”队员，当时14、15岁，现在还勉强有几人在世，再过5年、10年，这些证言肯定就再也听不到了。到那时，还原历史真相就会更难，所以作为一名历史学者，尽快发掘新的史料、揭露历史真相，这样的责任十分重大。 　　今年8月，清水英男一行重返让他背负一生沉重记忆的原点——侵华日军第七三一部队旧址，向受到伤害的中国人民表达最深切的歉意，在“谢罪与不战和平之碑”前鞠躬谢罪。 　　侵华日军731部队原“少年队”队员 清水英男：我对加入731细菌战部队成为侵略和犯罪帮凶这件事，至今无法抑制内心强烈的悔恨之意。我再次表示由衷的歉意，我觉得除了谢罪别无选择，我们应该谢罪！ 　　策划丨解立楗 　　制片人丨张丹 　　编导丨陈实 呼世峤 王靖雯 　　记者丨何欣蕾 杨红霞 卢星海 黄铮铮 闫术 　　摄像丨晏经纬 雷昊 徐靖炜 罗飞 　　剪辑丨王继阳 汲洋 　　制作主管丨赵辛 　　包装丨欧鹏鹏 刘冰 　　配音丨张诚 　　新媒体丨赵晓杰 祝一楠

兄弟们，真不是我给大家贩卖焦虑。 最近这会儿，你买新势力可能厂家跑路，买传统品牌可能四儿子店跑路。甚至在 BBA 的展厅里面，指不定就放着一辆问界 M9 或者智界 S7 。 你本来是去买奥迪的，最后买回来一辆鸿蒙智行。。。 不是，现在这些传统品牌都成这样了吗？ 其实从今年以来，就陆续有奥迪经销商关店的消息，比如之前的天津永濠和北京名尊，规模都不小。 而其中最大的两家，郑州中升和北京华阳，就和开头说的那样直接选择 “ 投华 ” ，把问界拖进店里一起卖。甚至连装修也都懒得改，直接换了个标就成问界了，只保留了奥迪的售后。。。可以说一波操作行云流水。 那这就不只是暗戳戳和厂家斗气了啊，已经摆明面上了。 结果就是，一汽奥迪就在一怒之下怒了一下，决定取消上述门店的销售授权。 于是就有了一汽奥迪的这段话： 字里行间都可以看得出来，一汽奥迪其实是非常恳切得想留住大伙儿，但又很抵制脚踏两条船的做法，所以它发出了灵魂三问，让经销商们回头再好好想想： 新势力品牌会好好待你们吗？ 现在加入你还来得及吗？ 奥迪过去对大家的恩情难道都忘了吗？ 本质上，这三点都指向同一个问题：干奥迪不赚钱，那去新势力难道就能赚钱吗？ 我们先来说前半段，干奥迪到底赚不赚钱？一位奥迪门店的兄弟是这么回答的： “ 是的 ” “ 扛不住 ” “ 不要泄露我的名字和头像，不然工作不保 ” 光是它这三句话，就看得出来，奥迪目前的处境并不是很好。 但这是因为被新势力品牌挤压吗？ 其实看数据，我们会得到一个反常的答案，新势力的销量确实在增长，但 BBA 的销量却没有被明显侵蚀，甚至和往年比，也不算低。 奥迪就一直保持在 5 万左右的月销量上，这已经超越绝大多数新势力。相对新势力的增速，奥迪只能算是 “ 不求进取 ” ，还没到一些新势力品牌朝不保夕的地步。 拿最典型的 A6L 来说，它在郑州和北京这两个最大市场的销量变化不大，甚至在郑州还出现同比增长。 说奥迪门店因为没人买车所以亏损了，肯定站不住脚。 那你说 4S 店到底亏在哪儿了？我们还得再看看价格。 去年 10 月， 24 款 A6L 上市，入门款的官方指导价保持在 42.79 万，而实际价格从上市后的 32.3 万，一路降到了到现在的 28.5 万，一年跌了 4 万左右，那这就很明显了，奥迪稳定的销量是靠价格换来的。 根据一位大区经理的说法，经销商卖车的利润主要有两个来源，一个是单车毛利，一个是厂家补贴。你要想卖车赚钱，就需要先按 “ 结算价格 ” 从厂家进货，自己找仓库囤货，再慢慢卖给客户。 每卖一台就能拿到终端返点，这玩意儿就是毛利的主要部分，然后每个月度和季度会根据销量，拿到厂家补贴，相当于是经销商的业绩奖金，也是一笔不小的钱。 虽说在价格战下，降价的压力主要都由厂家来承担，但当厂家感到压力后，就会通过缩减返点力度，把压力传递到经销商。 而且更雪上加霜的是，厂家补贴部分的利润是以销量为基础，你要拿到厂家补贴的前提就是完成销量目标，你门店的完成度越好，补贴才会越多。但现在的情况是，你不亏本卖，可能连它的门槛都够不到。 结果就是，有的经销商疯狂降价保量，而你要是保住利润，就 “ 门可罗雀 ” 了。 根据中国汽车流通协会发布《 2024 年上半年全国汽车经销商生存状况调查报告 》，在今年上半年，完成销量目标的经销商不到三分一，而另外三分之一甚至都达不到的目标的 70% 。 所以，亏损的经销商比例就达到 50.8% ，高于过去几年。 而且这位大区经理认为，经销商亏钱卖车的原因，就是贷款到期出现了现金压力，不得不打破厂家给的价格底线。 传统 4S 店可能有几十上百台的库存，这不是普通人能吃得住的，所以你必须走银行贷款。除了要支付 2 、 3 个点的利息以外，一般也只有 6 个月左右的周转时间，你手上放越久越不利。 为了快速周转，经销商急需变现回笼资金。你要是回笼不了，你的结局就是最上面说的天津永濠，被银行抽贷倒闭。 所以以价换量只能勉强让传统车企们苟一苟，对经销商来说。。。就明显吃不消了。 这波啊，郑州中升、北京华阳估计也是真亏到姥姥家了，才选择重新找出路。但你说它们是不是真被逼到角落了，脖子哥也问了一堆在门店的兄弟，大伙儿都觉得应该不是，光是靠 BBA 的售后其实就够它吃的了。 “ 不是活不下去，但要缩减成本，把那些在区域内竞争力不大的店，营收不达标的店关一部份。 ” 去新势力，更多是为了搏个明朗的未来，说经销商们是 “ 渣男 ” 可能更贴切一点。 总之，呆在奥迪显然不是长久之计，但问题是，你去新势力就一定能赚到钱吗？ 我们从财报数据来看，目前真正赚钱的新势力品牌，也就只有理想，别家车企能减少亏损，就已经大吹特吹了，光是今年三季度，蔚来就又亏了 50 个亿（ 归母净利润 ），更别说一些品牌可能还面临破产倒闭的风险。。。 连厂家都亏麻了，那新势力的经销商们还能有赚头？ 结果一位干问界门店的老哥给了咱们肯定的回复， “ 肯定是的，从员工的福利薪酬就可以体现出来了。 ” ，虽然新势力厂家卖车亏钱，甚至还欠了供应商一屁股债，但投给销售端的钱还是一分少不了。 按照他的说法，目前问界门店的月度订单量大概在 110 单左右，高峰能到 150-180 单，门店的盈利能力是显而易见的。 这其实也好理解，企业赚不赚钱，和我们这些破打工的有啥关系呢？作为经销商，你能卖就能赚，看目前这个销量趋势，跟着几家头部新势力至少比 BBA 更有未来。。。 而且新势力目前都是卖一台等一台，造还来不及，压根没有传统 4S 店遇到的库存压力。 不过问题就来了，你想转人家就一定会要吗？毕竟新势力给咱们的印象还是以直营店为主，传统经销商对它们来说，是不是气质上就对不上？ 其实咱们有所不知，越来越多的新势力正在接纳经销商模式，我们说过，小鹏在去年就已经采用经销商模式（ 传送门 ），而另外还有蔚来、小米、极氪、问界等等。单纯搞直营模式的反而才是少数，除了特斯拉以外，最典型的就是理想。 实际上，新势力一开始采用直营模式，主要是为了传播品牌。它们的销售不一定背上多大的业绩压力，所以可以不卖车也给你劈里啪啦一顿讲故事，乐意陪你慢慢看车、试驾，体验嘎嘎好。 但这种店很难赚钱，所以都是厂家来干。 而现在的新势力们已经过了打品牌的阶段，要快速把网点扩大到二三四五六线城市，那么经销商是一种更省力的办法，不少在店端和厂家的朋友都认为经销商模式仍然不可或缺。 “ 其实直营把控不了，把市场扩大之后直营的效力就发挥不出来了，直营抓的是服务体验。无论是新势力还是传统车企，经销商玩的都是那一套，不会有很大区别。” 更别说，大多数的新势力经销商，其实原本就是传统车企经销商，在中升和华阳之前，就有无数 “ 投诚 ” 的个案，所谓的门槛，其实也就是原来 BBA 的这些东西，大伙儿只关注到这两家，可能只是因为它们比较大。 对新势力来说， BBA 门店反而是一种宝贵的资源。首先 BBA 门店的规格都是高要求的，装修、服务都不比你刚开的门店差，你要是没钱，甚至都没必要重新装修。 另一方面，这些 4S 店还握着大把 BBA 的用户资源。比如问界的销量来源，就是 BBA 老客户，你挖 BBA 销售，一个 “ KOL ” 带着一群潜在用户，那经销商愿意成建制投诚，你怎么都要给挖过来。 与其说是 BBA 经销商走投无路投奔新势力，不如说是新势力们在 BBA 里招商引资。 所以可以说，在经销商转投的背后就是新势力和 BBA 的斗争，不止是营销和价格，更是打到了销售层面。 面对这种攻势，奥迪就有点不知所措了，上来就投了两员大将，怕的就是更多小将哗变，所以昭告天下稳定军心，我奥迪有十胜，华为有十败。。。 那为什么奥迪不能和新势力一样搞直营呢？非要和经销商纠缠。 我只能说，没有经销商挡在前面，奥迪才更容易出事儿。奥迪不需要直营店做品牌宣传，而经销商反倒可以当蓄水池，帮奥迪承担一定压力。 更别说，你让奥迪自己建店根本不现实，像天津永濠这样 3000 平的门店，累计投资了 1.75 个亿，而一家普通的城市中心店，也要 5000 万左右， 200 多家门店铺开，光靠一汽奥迪必然不够。 所以当 BBA 在新势力的打击下变得不占优势，经销商和厂家的关系就发生易位，如今不再是经销商求着厂家带他们稳稳赚钱，而是厂家希望经销商留下来一起共度时艰。 但我拿几千万出来开店，肯定是来赚钱的，不是和你一起陪葬的。 像小鹏、蔚来这些新势力都是吃一堑长一智，有自己的转型方案，至少至少，也给大伙儿画块大饼，但 BBA 们真的有救吗？目前还看不出来。 所以，咱们这时候再回头看看一汽奥迪的三个问题，我想经销商们总比厂家看得更明白吧？

谁能活着走出寒冬？ 作者｜乔珊珊 编辑｜安心 极越汽车站上了生死线。 近日，这家造车新势力先是被自媒体公开追债，紧接着，其拖欠工资、原地解散员工、CEO遭员工围堵、高层贪腐等负面消息满天飞。虽然背后站着百度和吉利两大不差钱的股东，但极越汽车的经营困难显而易见。 极越CEO夏一平遭员工围堵 上一个陷入经营困难的造车新势力是哪吒汽车。这家公司不仅曝出欠薪、裁员、交付难、遭多个供应商起诉追债等问题，还发生高层巨震——张勇不再担任CEO，转任公司顾问；哪吒汽车创始人、董事长方运舟兼任公司CEO。 眼见他起高楼，眼见他楼塌了。2023年6月时，极越汽车刚完成A轮近7亿美元融资，估值约达130亿元。2017年以来，哪吒汽车母公司——合众新能源汽车股份有限公司（下称“合众汽车”）已完成10轮融资，总额达228.44亿元，估值一度飙升至450亿元。如今，两只独角兽深陷泥泞，生死难料。 烧钱是造车新势力成长的代价，但是自我造血又是很多新势力难以逾越的关卡。如今整个行业卷生卷死，洗牌在加速进行，出局将是一大批造车新势力的宿命。2024年，在极越、哪吒之前，恒大汽车、高合汽车已经走向破产；去年倒下的是威马、奇点、爱驰、前途等。 在新能源汽车之外，昔日500亿元的独角兽柔宇科技因资金链断裂走向破产；估值150亿元的GPU公司象帝先原地解散，无不令人嘘唏。 但如果放眼全球，你会发现，近年千亿元估值的超级独角兽停业、破产的案例比比皆是。相比之下，估值500亿的柔宇破产已经算不上什么奇闻了。 2024年11月，估值1400亿元的超级独角兽、欧洲最大的锂电池制造商Northvolt申请破产保护；9月，印度教育巨头、估值一度达到1540亿元的Byju's宣告破产。2月，亚马逊平台上最大的第三方卖家之一Thrasio正式在美申请破产；它在2021年时估值就达到700亿元，是美国崛起最快的独角兽之一。 一些独角兽倒在了2024年，另一些在2023年就灰飞烟灭了：比如市值2000多亿元奢侈品电商Farfetch，最终以5亿美元卖身。共享办公巨头Wework 3000多亿元市值归零，被强制退市。 “独角兽”（Unicorn）一词由Cowboy ventures（牛仔基金）创始人Aileen Lee在2013年提出，特指“成立不到10年，估值超10亿美元且未上市的科技创业公司”。 10年后的今天，Aileen Lee自己都不相信独角兽了。2024年初，牛仔基金发布了一篇名为《十年后，欢迎回到独角兽俱乐部》的报告。Aileen在其中提到，当下高达93%的独角兽企业都不过是“纸独角兽”，即在一级市场获得高估值，在二级市场却无法变现。成功上市的独角兽们也并非一帆风顺，十年间，至少有20家独角兽公司上市后的市值跌破10亿美元。 Aileen预测，美国市场上532家独角兽公司中将有34%会消失，随着投资人出手谨慎、并购环境恶劣、创始人抵制重组等因素，会有更多独角兽关停。 在全球范围内，2024年都堪称“独角兽灭绝季”，而且可能还只是刚刚开始。 谁杀死了独角兽？ 据胡润研究院每年发布的全球独角兽榜单，2024年全球独角兽企业数量达到 1453 家，其中新增独角兽是171家，而2023年全球独角兽的数量是1361家。这意味着，全球存量独角兽中有约79家在2023-2024年从榜单上消失了。 数据来源：胡润 消失的独角兽中，有多少是破产倒闭了？尚没有确切数据。我们根据媒体报道做了部分统计，从如下两张图可以看到，2024和2023年，宣布破产/停止运营的独角兽超过20家。 数据来源：网络；制图：好看商业 数据来源：网络；制图：好看商业 中国自古有“一分钱难倒英雄汉”的说法。今天，全球独角兽的倒下，绝大多数也是因为没钱了，最终“失血而亡”。 研究机构PitchBook的报告提到，2021年以来，有400多家独角兽公司没有融到新的资金。Crunchbase的数据也显示，2023年，全球独角兽公司的融资大幅减少，约为 2021年（市场高峰期）的1/4。 最新陷入困境的极越，连36万的欠款都支付不起。据财新报道，两个月前，极越汽车账面资金不够维持生产，向股东告急。百度尽调后发现，“极越一滩烂账，有高达70亿元财务窟窿，决定不再继续投入”。 此前融资10多轮，总计融资超1000亿元的Northvolt，在申请破产前账上只剩下3000万美元，据说只够运营一周左右的时间。而它的债务却高达58亿美元，仅2023年就亏损11.67亿美元，是2022年的6倍。在没有新资金愿意接盘的情况下，不得不破产。 AI医疗独角兽Forward今年11月突然宣布停止运营。融资到了E轮、共吸金数亿美元的Forward在烧光了所有资金后，没等来新的救命钱。 之所以没有投资方愿意施以援手，一个核心的原因是，这些超级独角兽梦想很丰满，但落地很骨感，基本没有造血能力。 Northvolt愿景是成为欧洲的“宁德时代”，撑起欧洲的电池梦，减少欧洲对中国等国家的电池供应商的依赖。在这个看起来正确的愿景下，从地方政府，到宝马、沃尔沃等欧洲知名车企都表示支持，车企们纷纷递上大额订单。 但在烧了很多钱，大规模扩张建厂后，Northvolt却迟迟造不出电池。截至去年12月其电池产能只达到原定目标的1/200。交付难导致客户不得不取消订单。 这背后，不只是Northvolt的执行问题，跟整个欧洲的电池制造产业链也脱不了干系。Northvolt可以说是从零开始造电池，但它在欧洲连工厂的一线工人都招不到，最后还是从中国聘用了工人，把他们带到欧洲去上班。 Forward的死因与Northvolt类似。创始人Adrian Aoun为Forward描绘了一个宏伟蓝图：就像 Apple引领移动计算革命一样，引领一场医疗保健计算革命。 实际上，Forward的核心产品是一个叫CarePod的独立医疗站。它看起来像一个巨大的盒子，内置了一些技术。它告诉用户，每月只要付99美元就不用再去医院了，在CarePod就能进行心脏、血液、皮肤、血压、情绪等方面的检查，然后获得诊断结果，拿到医生开的处方。 Forward的核心产品CarePods 打造一个CarePods的成本超过百万美元，再加上场地租金、维护费、推广费等，是一笔不小的开支。但它却很鸡肋，经常出现诸如自助抽血失败、患者被困在治疗舱中这样的低级问题。所以，CarePods在市场上并未激起什么水花。 从2016年成立到2023年，Forward收入不到1亿美元。这家公司如果不折腾，把融来的钱放在银行账户吃利息也能活很久。 相比“眼高手低”的Northvolt和Forward，一些独角兽的倒下几乎是必然，因为他们成为独角兽的过程本身就是一种泡沫。 比如印度的教育独角兽Byju's，它最初只是一家不起眼的线下辅导中心，创始人是一名老师。移动学习的兴起和新冠疫情让Byju's站上了风口，也受到了资本关注。2017-2021年，在资本助力下，Byju's收购了20多家教育科技初创公，2022年其估值膨胀至220亿美元。 激进营销、收购扩张成了Byju's发展的主线，但它却忽略了一家公司最应该做的事：做好产品。疫情结束后，学生们纷纷回到教室上课，Byju's用户流失严重，收入锐减。2023年、2024年，Byju's因收入未达标，未能按时披露财务报告。 不仅如此，Byju's还麻烦缠身，包括拖欠员工工资、供应商账款，逾期未偿还贷款等。2024年9月，多种监管问题以及与美国银行发生的纠纷（要求支付10亿美元未付款 项）最终引发了Byju's的破产。 独角兽倒下，谁买单？ 当独角兽灰飞烟灭，几乎没有一个置身其中的人可以幸免。他们背后的投资方首当其冲跟着遭殃，巨额投资打了水漂的机构比比皆是。 高盛最近刚经历这种痛。2019年起，高盛旗下的基金对欧洲最大的锂电池制造商Northvolt进行了多轮投资，总额近9亿美元（约合65亿元人民币）。 Northvolt破产，让高盛的9亿美元投资款直接打了水漂。不过，这时候如果想想孙正义和他的愿景基金，高盛的痛可能会减轻一些。 最近几年，软银因在多个独角兽项目失败而损失惨重；其中包括机器人披萨外卖公司Zume、共享办公独角兽WeWork、生物科技独角兽Invitae、连锁酒店品牌OYO等。 Zume公司的机器人在做披萨 Zume已申请破产，软银约3.75 亿美元的投资款颗粒无收；WeWork高达470亿美元的市值已基本归零，软银在该项目的投资超100 亿美元。OYO虽然还没正式破产，但已经奄奄一息，软银在OYO 投资了15亿美元。 据公开数据，截至 2024 年 11 月，愿景基金1的总收益为226 亿美元，但愿景基金2亏损 210 亿美元，正负相抵，总体上算有收益，但不多。 接连在多个独角兽项目上踩雷，孙正义不仅财务损失巨大，还受到越来越多的质疑，光环不再。 红杉资本作为一流基金，也在共享电动滑板车独角兽Bird上损失惨重。去年底，Bird申请破产保护。红杉资本曾参与Bird多轮融资，持股比例5%，总投资额达数亿美元。 当然，这些股权投资打水漂后，最终买单的是基金背后的出资人（LP）。 比如高盛在Northvolt遭遇失败后，致信其LP，坦承自己搞砸了，表示对这一结果感到失望，并将在年底对该部分股份减记为零；但也仅先于此。股权投资项目失败会影响VC/PE的业绩表现，但基金管理公司不至于自己掏腰包为失败买单。 当独角兽倒下，他们的员工、用户、供应商往往更被动，很可能成为“陪葬者”。比如极越，在山崩事件前，大量员工已经被拖欠工资和社保；直播间还在直播的员工突然接到了解聘通知，一脸茫然。虽然百度和吉利两大股东宣称要为被裁员工提供补偿，但年关已至，加上就业市场萧条，他们的下一份工作在哪里无人关心。 当柔宇进入破产程序，柔宇的员工们还在为讨回被拖欠了20个月的工资四处奔波。据公开信息，柔宇拖欠工资薪金超 6000 万元，若加上承诺过的期权，其拖欠总薪酬达1.6亿元，登记维权、仲裁的员工超过500名。 ofo已经破产很多年，但很多用户的押金至今还没退。以至于，“ofo 押金什么时候能退”都成了著名的网络段子。 反倒是一些聪明的创始人，在独角兽公司倒闭后还能独善其身。比如柔宇创始人刘自鸿，在烧光430亿后，公司破产，他却一脸轻松地出现在了一张门票16万元的美网公开赛上。 一个时代结束了 据Pitchbook的统计，2016年—2023年3月1日，全球共诞生了1500多家独角兽企业，其中，1267家表现活跃，总融资额达到6821亿美元，合计估值达3.9万亿美元。 美国是诞生独角兽最多的国家。2013-2023这十年，美国的独角兽数量增长了14倍，总估值从2600 亿美元增至 1.5 万亿美元。 在胡润研究院发布的《2024全 球独角兽榜》上，美国以 703 家独角兽领跑，占全球独角兽总数的48%；中国次之，拥有340 家；印度以67家位居第三；英国排名第四，数量是53 家。 可以说，2013-2021年是全球创业、投资的黄金时代。这种烈火烹油的状态在2021年达到顶点：基金数量达到7066家，募资总额超过1.7万亿美元；这一年诞生了超过580家独角兽。 美联储长达10年的低利率为全球创投市场蓬勃发展提供了源源不断的资金。 2008年12月，美联储为了应对经济危机，将其政策利率降至接近零的水平，从此开启了长达10余年的零利率时代。大量低成本的资金涌入一级市场，进入初创公司，试图通过企业估值快速增长——快速IPO套现的路径崛起高回报。 零利率催生了独角兽，也顺带催生了估值泡沫。在前文提到的牛仔基金的报告里，Aileen Lee提到，在美国当下532 家独角兽公司中，60%是零利率政策催生出的 “ZIRPcorn”。 但在2022年，创投行业的致命寒冬来临。当年3月，美联储开启了加息周期，至2023年7月共加息11次，累计幅度达525个基点，步伐之快、幅度之大在美联储近半个世纪以来的利率调控史中都是首次。 受加息影响，PE机构募资变难了。2023年全球PE行业募资总额约7000亿美元，创六年来新低。同时，募资明显向头部PE集中，2023年前十大PE基金募资额占了全球总额的28%。大批募资难的机构不得不放缓或停止投资，甚至关门歇业。 高息环境也令全球IPO市场遇冷。2022年全球共1333 家企业在全球上市，IPO数量同比下降45%；融资规模从2021年的4680亿美元骤降至1800亿美元。2023-2024年，全球IPO市场仍未解冻。 流入一级市场的新钱减少了，同时，前期投入到一级市场的天量资金无法退出，最终必然导致独角兽估值泡沫破裂，融不到新钱的独角兽失血而死。 在创投行业的黄金时代，全球诞生了很多传奇的投资机构、投资人，以及广为流传的投资神话。 这里不得不再次举例孙正义。阿里巴巴是他最成功的投资案例。仅此一役，孙正义的回报率达数千倍。而这个投资颇具传奇色彩的地方是，孙正义是在厕所里、花几分钟时间就敲定了对阿里巴巴的投资。 从那以后，依赖直觉迅速拍板一度成了孙正义颇为得意的投资特色。在投资WeWork时，他听创始人介绍了几分钟后就决定要投资。只可惜，他不仅没能在WeWork上复制阿里巴巴式的成功，还名利双失。2020年5月，孙正义在一次财报电话会议中反思说，“我对WeWork的投资是愚蠢的，我错了”。 不久前，中国一级市场的著名投资人朱啸虎在一次分享中说，“我们过去20年所有的成功，都是时代红利，都是坐在中国的电梯上取得的，创业者、投资人一样。”所以，他认为，“这世界全是草台班子，所有人都别自视太高”。 值得思考的问题是：当创投行业的黄金时代嘎然而止，哪里还有新的财富密码？

IT之家 12 月 15 日消息，特拉华州一位法官于周五批准埃隆・马斯克及其特斯拉公司启动法律上诉程序，以恢复这位首席执行官创纪录的 560 亿美元（IT之家备注：当前约 4075.16 亿元人民币）薪酬方案。 特拉华州衡平法院首席法官凯瑟琳・麦考密克（Kathaleen McCormick）于周五发布命令，允许马斯克及特斯拉董事会开始对其 2018 年薪酬计划的判决提出上诉。该判决曾认定马斯克和董事会在批准这一薪酬计划时违反了对投资者的忠实义务。麦考密克形容该薪酬计划“难以理解”，其规模过于庞大。 根据麦考密克的命令，马斯克和特斯拉董事会将在 30 天内有机会向特拉华州最高法院提出上诉。如果上诉得以受理，法院预计将审理这起案件，并最终做出裁决。本月初，尽管特斯拉股东在今年 6 月投票支持这一薪酬计划，麦考密克依然拒绝重新考虑这一裁定。 此外，特斯拉还可以对麦考密克命令提出上诉，该命令要求公司向代表提起诉讼的股东理查德・托尔内塔（Richard Tornetta）的律师支付 3.45 亿美元（当前约 25.11 亿元人民币）的费用。 特拉华州最高法院可能需要大约一年的时间才能做出裁决。

OpenAI好像好久没有这么热闹了。 12天的直播活动还在进行着，目前进度条刚一半，就已经抛出了不少重磅消息。 Sora终于发布了，和苹果的合作也终于正式落地。当地时间12月12日，OpenAI宣布全面登陆苹果生态，可以运行苹果智能（Apple Intelligence）的设备现在可以无需注册一键呼出ChatGPT了。 与此同时，OpenAI的外界压力愈发的大了。 先是马斯克起诉OpenAI这件事又有了新进展，马斯克直接申请法官禁止OpenAI转为营利性公司。然后谷歌瞄准OpenAI的靠山，在FTC来问话的时候，表示应该终止微软和OpenAI就云服务的独家协议。 可惜X（前推特）不显示用户用的什么设备。半年前苹果官宣和OpenAI合作的时候，马斯克曾怒发消息称如果成真，那么“苹果设备将在我的公司禁止使用”，而他手里的公司可不少。如今ChatGPT正式“上岸”苹果，不知道马斯克的新X消息是用什么设备发布的。 最有意思的是，前不久还在和马斯克约架（真约架，肉身互搏的那种）的扎克伯格，这个时候也跳将出来，支持马斯克的主张，请求组织OpenAI成为营利性公司。 总而言之，OpenAI在这个冬天，又多了几个公开挑战自己的敌人，也交了一个朋友。 好消息是，这个朋友和自己相互需要，抱团取暖。苹果公司急需要给iPhone加一些新的武器，AI是首选，而要尽快落地这个计划，外部合作的首选正是OpenAI。而且从最近几个季度苹果的财报来看，入局AI的好处已经有所展现。 坏消息是，这个朋友并不能解决自己的所有问题，自己也同样无法为苹果抚平所有忧愁。 OpenAI一路狂奔，可是越跑敌人越多。 当地时间12月13日，扎克伯格的Meta向加州总检察长请求：阻止OpenAI成为一家营利性公司。Meta指责称，奥特曼的公司明明“利用”其非营利组织的地位筹集了数十亿美元。 翻译一下就是，你奥特曼不讲武德，刚开始说OpenAI是非营利组织，谈理想谈情怀的，筹了那么多钱。现在倒好，转眼你又想转型营利性公司了？ 最有意思的是，这样的指责我们并不陌生，马斯克早就出手了。 作为OpenAI的创始人之一，马斯克于2018年退出，此后多年相安无事。一直到2021年底ChatGPT推出，OpenAI大火，马斯克逐渐成为“反OpenAI急先锋”。而他的动作，也从一开始的在社交媒体和采访中炮轰，升级成了法律诉讼。 今年3月，马斯克向美国联邦法院提起诉讼，指控OpenAI违反了其创立原则。他最新的动作是，进一步扩大诉讼范围，要求组织OpenAI计划中的重组。11月，马斯克再度修改诉讼，OpenAI一直以来的最大金主微软，也被列为被告。 而扎克伯格和马斯克，在过去的两年一直以敌人的身份示人——马斯克收购了推特（后改名X）后，扎克伯格推出竞品Thread，声势浩大地想趁机取代推特。 如果只是商业互殴倒没什么可说的，但这两个人莫名其妙就开始约架，要来一场肉身互殴：二人在社交媒体上喊话，要约在八角笼里来一场格斗。而且有模有样，训练视频都放出来了，过程中还惊动了UFC（终极格斗冠军赛）的前冠军和老板白大拿。 不过这场39岁和51岁科技CEO互殴的旷世比赛并没有发生，至少目前没有。而如今扎克伯格居然就这样和马斯克站到了同一个战壕中。 毕竟，敌人的敌人就是朋友。 另一个罕见出击的是谷歌。当地时间12月10日，The Information报道称，谷歌已要求美国政府解除微软在其云服务器上托管OpenAI的独家协议。该报道援引知情人士称，这是美国联邦贸易委员会（FTC）就微软的商业行为向谷歌了解情况，谷歌反手就把矛头指向了OpenAI和微软的独家合作。 扎克伯格的Meta，和马斯克的xAI，以及谷歌，都是OpenAI最凶狠的竞争对手。和OpenAI抢芯片、抢用户、抢金主。而若要阻止OpenAI继续高速前进，就要寻找其七寸下手。攻击和微软的合作关系，是断后。阻止其转型为营利性公司，是堵路。 尴尬的是，OpenAI面临的局面不仅仅是敌人变多，朋友的关系也并不牢固。 虽然在表面上微软CEO纳德拉依然在各种场面盛赞OpenAI，展示二者的亲密合作关系。但是自从奥特曼2023年11月被OpenAI“除名”的闹剧之后，微软在实际上有了更多对冲风险的动作。最明显的，是微软吸纳了Inflection AI的人才，并且在公司内部打造独立的部门Microsoft AI。 10月时，《纽约时报》就援引5位靠近纳德拉的人士，报道说纳德拉私下表示，OpenAI那场著名的闹剧让他颇为震惊和担忧，微软高管愈发担心其AI业务过于依赖OpenAI。 腹背受敌的OpenAI渴望新朋友，最好是一个强大的新朋友。 从当地时间12月4日开始，OpenAI进入“连续12天直播”活动。每次都会公布一些OpenAI在产品上的新动作。最引人注目的是Sora在经历了一年的讨论后，终于和众人见面了。 而在Sora发布的热烈讨论当中，有一个紧随其后被公布的消息险些被忽略：ChatGPT正式登陆苹果系统。 双方共同发力。苹果那边宣布，发布iOS 18.2、iPadOS 18.2和macOS Sequoia 15.2，同时推出一组全新的苹果智能（Apple Intelligence）功能。 而OpenAI那边则在直播中宣布，ChatGPT成功集成到苹果的iOS、iPad、macOS系统中，用户可以直接在苹果系统里访问ChatGPT，无须注册。 今年6月的苹果开发者大会WWDC上，双方的合作被公布，如今算是正式落了地。 这段合作关系，是OpenAI在2024年度拿下的最关键战役之一。对于苹果来说恐怕也是如此。 将时间拨回今年2月，苹果十年造车梦碎。在那之后，库克开始越来越多地谈及AI，并逐渐从相对保守地表态，变为高举AIGC大旗。 苹果需要AI。5月时，苹果发布2024财年第二财季财报，收入占比超过一半的核心硬件iPhone。却成为拖累苹果收入的主因——一季度iPhone收入同比下降10%，至460亿美元。在那次的财报电话会上，没等提问环节，库克一开场就率先提及AI，表示“我们相信AIGC的优势，将让苹果脱颖而出”。这一表态也成功挽救了财报发布当天苹果的股价，当日大涨6%。 但是摆在苹果面前的挑战是巨大的。此前多年，苹果将巨大的精力放在造车项目上。在AI方面，苹果的确一直都有研发，也早已将AI功能融入苹果生态之中，但是要说赶上如今的大模型浪潮，还是需要时间。 但哪里有时间？ 眼瞅着iPhone乏力，新产品Vision Pro不过是“少部分的玩具”，必须吸取造车项目“完美主义陷阱”的教训，尽快发力。 在这样的背景之下，苹果和OpenAI走到了一起。第二财季财报发布的次月，苹果就在WWDC上宣布了和OpenAI的合作关系。 在具体的落地上，苹果采取了现阶段最明智的一招：以自研的较小的内部模型实现较为简单的AI功能，依靠更强大的外部模型（如GPT）实现更高级、复杂的AI功能。根据苹果发布的介绍文章，苹果智能有三层：第一层是参数仅3B的自研端侧小模型，第二层是大一些的自研模型，通过私有云计算在苹果芯片服务器上运行，第三层是外部模型。 这样做既可以快速落地AI功能，又保留了退路。 11月，苹果公布2024财年第四季度财报时，情况已经明显好转。iPhone的收入环比由跌转涨，同比也增长了6%。在全球很多地区（不包括中国市场）iPhone的表现都很强劲，在包括美国、法国、英国、韩国、巴西、马来西亚在内的很多国家创下了季度营收记录，三季度全球销量甚至已经无限逼近三星。 苹果和OpenAI的合作，与其说是谁抱了谁的大腿，不如说是互相取暖。一个急着重振雄风，一个急着扩大规模，一拍即合。 这一点可以从这场交易本身看出。外界原本猜测这是一笔价值数十亿的交易，但彭博社的马克·古尔曼（Mark Gurman）却透露，这场交易双方谁也没付钱。 也就是说，苹果公司并没有花钱请OpenAI将ChatGPT引入苹果生态，OpenAI也没有花钱请求登上苹果这艘大船。 提高竞争力和大规模分发才是最有价值的商品，而不是现金。 不过，双方的这场合作，更像是雪中送炭，可以温暖彼此，但并不能解决全部的问题。 朋友虽然交了，但敌人瞄准的确实是自己的七寸。OpenAI目前最要紧的一件事正是重组、完成非营利组织到营利实体的转变。而扎克伯格和马斯克都已经公开反对，为其增添阻力。 今年10月，OpenAI宣布完成新一轮融资，规模庞大。融资总计筹集66亿美元，估值飙升到1570亿美元。而在这次融资开始之前，OpenAI的估值是860亿美元。这样的估值飙升只能用疯狂来形容。 但这次融资附带条件，本轮融资以可转债的形式提供。公司必须在两年内完成重组，成为一家营利性企业，脱离非营利董事会的控制，取消投资者回报上限。否则，66亿美元将转化为OpenAI的债务。 而之所以融资的形式如此特殊，说到底还是因为OpenAI还没有证明自己的造血能力，投资者需要一个有关商业化的承诺。 一个被反复提及的数字是，《纽约时报》估计，OpenAI今年有可能亏损50亿美元。 在融资完成后的不到两个月时间里，OpenAI已经有好几个动作。包括终于发布Sora这个新产品，以及完善订阅制，新增每月200美元的ChatGPT Pro等等。 可是这是否能帮助OpenAI跑通商业化，还要打一个大大的问号。目前能看到的是，Sora经过将近一年的“蓄力”，并没能厚积薄发，当它问世的时候，市面上已经涌现了诸多视频生成的AIGC产品。 至于苹果，其困境绕不开中国市场。随着11月发布的第四财季财报，苹果在中国市场的营收已经连续五个季度下滑。除此之外，iPhone在中国市场的销量同样也在下滑。根据Canalys的数据，今年第三季度iPhone出货量同比下降6%，而这是在中国智能手机市场出货量整体增长4%的情况下。 在这一点上，OpenAI并不能帮上苹果。 外媒的多方报道显示，苹果在中国市场的AI合作方有可能是百度，将于明年国行版添加相关功能。也就是说，本来就最让库克头疼的中国市场，将晚一步才能装上AI的弹药。而到那个时候，iPhone能否拿出打动消费者的全新体验，还是一个未知数。毕竟，在苹果苦苦推进合作的同时，国内的手机厂商早就已经纷纷“AI化”，占尽先发优势。 不管怎样，看来2025年对于苹果和OpenAI来说都是关键的一年。双方既要携手共进，让市场检验苹果智能。同时又要各自为战，抵抗种种不确定性。 而敌人们，是不会站在原地等着的。

雷达财经鸿途出品 文|莫恩盟 编|深海 在预告数日后，丸美股份的股票简称在“双十二”当天正式变更为了“丸美生物”。 对于此次更名，丸美生物在公众号的推文中表示，丸美从创立之初，就是一家承载着科技基因而诞生的美妆公司。 不过，翻看丸美生物过往的财报可以发现，其销售费用率要明显高于研发费用率。去年及今年前三季度，丸美生物的研发费用率较此前有所下降。而与部分化妆品上市企业相比，丸美生物的研发费用率也稍显落后。 对于自己一手打造起来的丸美公司，创始人孙怀庆、王晓蒲夫妇拥有绝对掌控权。截至三季度末，孙怀庆、王晓蒲夫妇合计持股比例高达80.8%。 凭借丸美，孙怀庆、王晓蒲夫妇在《2020胡润百富榜》上的财富一度高达255亿元。不过，今年两人在该榜单上的财富已缩水至80亿元，较此前的巅峰时期整整减少了175亿。 从财务表现来看，今年前三季度，丸美生物营收实现27.07%的增长，但增速较去年同期有所放缓；同期公司的归母净利润增长37.38%，但盈利规模不及上市当年。此外，丸美生物的市值，较高点出现了超200亿的下滑。 更名大打“生物科技”牌，研发费用率不及行业“顶流” 12月12日，丸美股份通过官方公众号宣布，丸美股份正式更名为“丸美生物”。 雷达财经注意到，早在12月5日，丸美股份就已经提前向外界公布了将要更名的消息。彼时，丸美股份在相关公告中向外界透露了更名的原因。丸美股份表示，公司及重要全资子公司名称中原本已包含了“丸美生物”及“丸美生物科技”。 据悉，丸美公司于2002年创立，2012年股份公司成立时名称为“广东丸美生物技术股份有限公司”，公司重要全资子公司2009年成立时名称为“广州丸美生物科技有限公司”，均含有“丸美生物”字样。 据丸美生物透露，公司主营业务重点聚焦于生物护肤领域，大部分产品都不同程度地应用了生物技术成果。公司具备强劲的研发实力和全链路研发体系，实现了核心生物原料的自研自产及创新技术成果的闭环研究和转化应用。 与此同时，丸美公司研发中心下设的基础研究中心，建有皮肤医学、活性材料、生物发酵等不同研究方向的众多实验室，拥有全面的生物科学研究、活性材料开发和生物活性评价测试能力。 丸美生物还强调，公司是高新技术企业、广东省生物护肤品工程技术研究中心、广东省企业技术中心，也是广东省“专精特新”企业、广州市博士后创新基地。 未来，公司仍将继续深耕生物技术的科学研究，开发更多元化、更绿色天然、更安全高效的生物活性原料，推进生物科技的创新和应用。因此，公司拟将证券简称进行变更，本次证券简称变更与公司名称与实际情况相匹配。 值得一提的是，据丸美生物12月11日发布的另外一则公告显示，近日，公司还完成了相关工商变更登记手续，企业类型由“股份有限公司（中外合资、上市）”变更为“股份有限公司（外商投资、上市）。 尽管丸美希望通过此次更名进一步向外界强化自己的科技基因，但丸美生物近期的研发费用率其实是有所下降的。2019年至2022年，丸美生物的研发费用率从最初的2.49%一路上升至3.06%，但去年其研发费用率跌至2.8%。今年前三季度，丸美生物的研发费用同比上涨23.08%增至0.54亿元，但其研发费用率却再度微降至2.79%。 与之对应的是，丸美生物的销售费用率从2019年的30.01%一路上涨至2023年的53.86%。今年前三季度，丸美生物的销售费用率进一步上涨至54.85%，这意味着丸美生物前三季度将超过一半的营收投入到了销售方面。 面对外界重营销、轻研发的质疑，丸美创始人孙怀庆此前就曾进行过回应。在他看来，广告宣传是快消品的刚性成本，而研发占比达到2%已经算是行业高水平，“节约广告费，转变为利润，对我们来说太容易，但对品牌的长远发展来说并不好。化妆品是半个造梦行业。我们要保持品牌的知名度，我们要想的是品牌的事。” 事实上，近些年来，越来越多的化妆品企业开始强化自身的科技属性。比如，珀莱雅、贝泰妮、欧莱雅、资生堂近来都曾在公开场合强调过企业对于科技研发的重视。 而与部分玩家相比，丸美生物的研发费用率并不占优势。以今年前三季度为例，华熙生物、贝泰妮的研发费用率分别为8.08%、4.97%，均高过丸美生物的2.79%。 创始人孙怀庆另辟蹊径，靠眼部护理杀出重围 身为丸美创始人的孙怀庆是土生土长的重庆人，就连本科他都是在当地的重庆理工大学读的。新世纪后，孙怀庆还曾在北京大学、香港大学工商管理学进行深造，以不断提升自己的专业素养和视野。 1989年至1995年期间，孙怀庆在重庆特种电机厂担任生产总调度。不过，孙怀庆并没有一直在重庆特种电机厂待下去。1995年，孙怀庆放弃了稳定的工作毅然辞职南下，加入到了广州化妆品行业浩浩荡荡的大军之中。 当时，广州化妆品行业正处于创立高峰期，中外合资和纯外资企业纷纷入驻，竞争异常激烈。然而，凭借敏锐的市场洞察力，孙怀庆迅速在化妆品行业崭露头角。 1995年至1998年，孙怀庆在广东白马化妆品有限公司担任推广部部长。1998年至2001年，孙怀庆又出任广州安尚秀化妆品有限公司执行董事、总经理职务。在化妆品行业摸爬滚打多年后，孙怀庆看到了国产化妆品行业的广阔前景，决定创立自己的品牌。 当时，市面上的化妆品大多涉及面部保湿、防晒、美白、抗衰老等，但孙怀庆并没有跟随大流挤向本就已经十分拥挤的赛道，而是选择了眼部护理这一在当时稍显空白的市场作为切入点。天眼查显示，2002年，一家名为广州佳禾化妆品制造有限公司的公司在广州正式成立，而这家公司正是丸美的前身。 “2002年之前，国际国内品牌没有人专注眼霜，第一他们认为消费市场小，第二他们认为很难做，吃力不讨好。但实际上所有人都注重眼霜。所有人对眼霜都不满意”，在回忆起创业之初的经历时，孙怀庆如是说道。 不过，孙怀庆也坦言，眼霜在化妆品品类中是最难做的，因为眼部肌肤是面部肌肤里面最脆弱的，眼睛一天要眨动一万四千次，没有汗腺很难吸收，用劣质产品就容易长脂肪粒。 而丸美的崛起，离不开孙怀庆对品牌建设的重视。他深知，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，必须打造具有竞争力的品牌形象。于是在品牌创立之初，孙怀庆就为丸美定下了“眼部护理大师”的品牌定位。 从最初多达4款“细胞活性肌晶系列”的眼部产品，到获得多项美容大奖的眼部多元细胞修复素，再到2004年推出的首批获得卫生部特殊化妆品许可的产品眼部防晒乳，丸美在眼部护理领域的技术实力一步步得到夯实。到了2007年，丸美的明星产品弹力蛋白素正式问世。 与此同时，孙怀庆也深知广告营销对于品牌塑造的重要性，因此投入了大量资金进行广告宣传。据雷达财经不完全统计，在品牌问世至今的这二十多年里，丸美曾相继与梁朝伟、周迅、彭于晏等影视明星合作。 凭借着“弹弹弹，弹走鱼尾纹”这句广告语，丸美品牌变得更加家喻户晓。目前，打开丸美官网，还能在首页赫然看到其最新代言人范丞丞拍摄的广告宣传图。 在孙怀庆的带领下，丸美品牌逐渐成为中国眼霜销量第一的品牌。据丸美官网披露，2021年至2023年，丸美眼部护理产品连续三年摘得中国销售额的第一名。 如今，丸美生物旗下已经有三大品牌，它们分别是丸美、恋火和春纪。其中，丸美作为拥有20余年历史且定位中高端的主品牌，主要以眼部护理为核心，深耕抗衰；恋火作为新锐彩妆品牌，擅长底妆；春纪品牌则定位大众化功能性护肤。 公司股权高度集中，创始人夫妇财富较高点缩水175亿 对于孙怀庆而言，2019年7月25日是一个有着特殊意义的日子。当天，丸美股份正式登陆A股，成功加冕“中国眼霜第一股”。在这个历史性的时刻，孙怀庆佩戴上了象征喜庆的红色围巾，在阵阵掌声中替丸美股份敲响了上市的钟声。 据丸美生物此前发布的财报显示，孙怀庆、王晓蒲夫妇为一致行动人。作为公司的实际控制人，他们共同掌握着公司的命脉。2024年中报显示，孙怀庆在公司担任董事长、总经理兼首席执行官职务，其妻子王晓蒲则在公司担任总裁助理一职。 尽管丸美生物是一家已经公开上市的公司，但身为创始人的孙怀庆、王晓蒲夫妇仍持有上市公司超高比例的股份。截至今年第三季度末，孙怀庆、王晓蒲分别持有公司72.72%、8.08%的股份，合计持股比例高达80.8%，彰显出丸美生物股权结构的高度集中性。 在财富方面，孙怀庆与王晓蒲夫妇在上市当年便以155亿元的财富强势跻身《胡润百富榜》。随后，他们的财富更是如火箭般飙升，在次年达到了惊人的255亿元，一年时间内实现了百亿元的增长。 不过，近年来，孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富却经历了波动。2021年、2022年，孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富分别下滑至115亿元、85亿元。 尽管孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富在2023年小幅回升至95亿元，但在今年10月出炉的《2024胡润百富榜》中，孙怀庆、王晓蒲夫妇的财富又再度缩水至80亿元，相较2020年的巅峰时刻更是减少了175亿元之多。 创始人夫妇财富缩水的背后，丸美生物近年来的净利润尚未恢复至巅峰水平。 今年前三季度，丸美生物实现19.52亿元的营收，相较上年同期的15.36亿元实现27.07%的增长，创下了上市以来三季报营收的历史新高。不过，相较去年前三季度34.34%的增速，丸美生物的营收增长有所放缓。 利润方面，前三季度，丸美生物实现归母净利润2.39亿元，相较上年同期的1.74亿元实现37.38%的增长。不过，上市当年及上市第二年，公司前三季度归母净利润达3.59亿元、3.38亿元，目前公司归母净利润尚未回到这一水准。 对于前三季度所取得的成绩，丸美生物表示，主要系本期营业收入增长，同时公司产品结构进一步优化从而毛利率有所提升等所致。 值得注意的是，去年年末，丸美生物的短期借款为1亿元，但到了今年第三季度末，其短期借款上涨至2.49亿元。 截至12月13日收盘，丸美生物股价报收于32.42元/股，与其历史高点88.06元/股相比仍有较大差距。而公司的最新市值为130亿元，与最高点353亿元相比，市值蒸发达223亿元。

IT之家 12 月 15 日消息，据投影时代报道，TCL 华星副总裁、研发中台总经理赵斌表示，未来 10 年，显示行业将会出现多种技术共存的局面，包括液晶、OLED、Micro LED 等技术均在各自的赛道和产品区间展开激烈的竞争和角逐。 针对 Micro LED 技术，尤其是像玻璃级的 Micro LED，赵斌认为，Micro LED 产品化的路程还很长，目前还处于相对比较早期的研发阶段，至少还要有几年才能真正进入到产品化。 今年 10 月，TCL 华星在厦门的芯颖中试线完成建设，计划在 25 年小批量试产 Micro LED。芯颖是 TCL 华星和三安光电在 2020 年共同成立的一个 Micro LED 研发公司，分别占股 55% 和 45%。 ▲ 芯颖显示 据IT之家此前报道，今年 11 月，TCL 创始人兼董事长李东生表示，目前还没有哪样技术在大屏幕显示方面能够取代 LCD（液晶显示）。“目前还看不到有什么新的大屏幕技术，有这种高的性价比和竞争力。”

雷达财经鸿途出品 文|肖洒 编|深海 为了满足海外市场的需求，动力电池二线巨头国轩高科加快了海外建厂步伐。 近日，该公司披露显示，公司拟分别在斯洛伐克和摩洛哥投资建设锂电池及配套项目，投资金额合计不超过25.14亿欧元，约等于人民币191.42亿元。 上述项目资金来源均为公司自有和自筹。然而，雷达财经注意到目前公司手头并不宽裕，截至今年三季度末，公司货币资金为142.2亿元，而短期借款却高达177.4亿元。 资金捉襟见肘之外，公司的负债率截至三季度末达到74.31%，为公司借壳上市以来的新高。与此同时，公司总负债达766.83亿元。 2020年，国轩高科通过非公开发行股票的方式，引入战略投资者大众中国。截至三季度末，大众中国持有国轩高科24.57%的股份，为第一大股东。但由于大众中国承诺放弃表决权，国轩高科仍旧执掌在李缜手中。 2024年胡润百富榜显示，李缜父子身家55亿元。 最高191亿元建两海外电池项目 紧跟宁德时代官宣欧洲建设第三座电池工厂的步伐，国轩高科公布了自身出海建厂的计划。 12月12日，国轩高科公告称，随着全球新能源行业的快速发展，动力电池市场持续增长，为进一步深化公司全球战略布局、推动海外业务发展、满足海外市场需求，公司拟以自有和自筹资金在摩洛哥投资建设年产20GWh高性能锂电池及配套项目，项目总投资不超过12.8亿欧元。 公告显示，项目尚处于筹备启动阶段，投资总额、建设周期等均为预估数，具体以实际情况为准。且项目投资将分阶段、分期投入，存在因建设过程中筹措资金不能及时到位等因素影响项目进度的风险。 在另一条相似的公告中，公司宣布拟以自有和自筹资金在斯洛伐克投资建设年产20GWh高性能锂电池及配套项目，项目总投资不超过12.34亿欧元。 总结下来，两个投建项目投资金额合计不超过25.14亿欧元，约等于人民币191亿元。两项目均为分期建设，不同的是斯洛伐克新能源电池超级工厂建设预计不超过三年，摩洛哥新能源电池生产基地预计不超过五年。 公开资料显示，2023年以来，海外市场需求旺盛，为消化过剩产能，寻找增量市场，国内动力电池企业龙头加速出海。 国轩高科也在积极开拓海外市场。今年四月份时该公司国际运营总监吴昊称，到2030年，国轩高科将在国内和海外分别实现300 GWh的产能规模，电池总产能规模达到600 GWh。 今年半年报显示，公司产品已出口到泰国、印尼、越南、印度、新加坡、美国、加拿大、欧盟等全球多个国家和地区。其中在本土化生产和研发方面，目前德国、印尼、泰国、美国硅谷四个 Pack 工厂产品已下线。 基地建设上，除了这次公布的摩洛哥和斯洛伐克，公司在美国芝加哥、密歇根、阿根廷、越南等生产基地也正在推进中，覆盖材料、电芯、Pack的海外十大基地布局初步形成。 从收入来看，2024年上半年，公司海外地区（含港澳台）营收为55.27亿元，同比大增八成，占总营收的比重从去年的2成跃增至上半年的3成多。 目前，国内锂电产业链正在加速出海。今年3月份，多氟多宣布拟与韩国企业合资在韩国建设六氟磷酸锂产能；6月，恩捷股份公告将在匈牙利再建新一期工厂。 7月，继匈牙利、摩洛哥等海外投资计划之后，欣旺达拟在越南建设首个消费电池厂；亿纬锂能拟投资30亿到马来西亚建设储能电池及消费类电池制造项目。 8月，赣锋锂业公告拟在土耳其建设电池厂。 12月10日，宁德时代与Stellantis同步披露，将共同出资成立合资公司在西班牙新建合资电池工厂。 Stellantis是全球第四大汽车集团，由PSA集团和菲亚特克莱斯勒集团以50:50的股比合并而来，总部位于荷兰。 宁德时代与Stellantis在合资公司中各自持股50%。合资电池工厂预计总投资40.38亿欧元(约合308亿元人民币)，动力电池年产能为50 GWh，所生产的磷酸铁锂电池将供应给Stellantis。 据悉，西班牙工厂将成为宁德时代在欧洲布局的第三座电池生产基地，另外两座位于德国和匈牙利。 然而，在地缘政治风险、贸易壁垒等多重因素下，赴海外建厂也面临着种种挑战。 国轩高科在半年报中指出，国内外企业电池产能快速扩张，全球化背景下，动力电池企业面临国内市场和国际市场的双重压力。 此外，海外政策环境的不确定性，也会对中国电池企业的出口产生影响。 李缜紧握公司实控权 12月12日，国轩高科还披露称，公司控股股东国轩控股、李缜及李晨与战略股东大众中国于2024年12月11日签署了《补充协议》，延长了大众中国放弃表决权的承诺期限。 根据新协议，大众中国同意在相关股份登记至其名下后的72个月内或大众中国自行决定的更长期间内，放弃其持有的部分表决权，以确保其表决权比例低于创始股东方至少5%。 公告显示，此次协议的修订将不会导致公司控制权的变更，李缜仍为公司的实际控制人。补充协议的签署不会对公司的生产经营产生实质性影响。 国轩高科与大众中国牵手始于2020年5月。当时，国轩高科披露，公司拟引入战略投资者大众中国，并分两步实施，即大众中国受让股权、参与定增。 2021年12月，该交易顺利完成，大众中国合计耗资87亿持有国轩高科4.41亿股，超过李缜及其一致行动人的持股成为公司第一大股东。不过，由于存在大众中国放弃其持有的部分公司股份表决权的安排，公司实际控制人仍然为李缜。 按照原来的安排，到2024年底大众中国将掌握表决权，但随着本次补充协议的签订，李缜仍将牢牢把握公司的实控权。 公开资料显示，李缜出生于1964年，1984年7月参加工作，曾在合肥市政府经济研究中心工作数年。 1992年，李缜作为“下海干部”开始从商，牵头创立合肥市经济技术发展中心，2002年更名国轩公司，从房地产业务赚到第一桶金。 天眼查App显示，国轩控股集团有限公司的前身合肥国轩置业有限公司成立于2002年。官网显示，目前国轩控股旗下拥有房地产、影视文化产业。 国轩高科创立于2006年，是国内最早进军新能源汽车动力电池领域的企业之一。2015年5月，国轩高科借壳东源电器登陆深交所，成为“动力电池第一股”。 据媒体报道，2016胡润全球富豪榜中，李缜以19亿美元的财富成为安徽首富。不过近年来李缜的财富排名有所下滑，2024胡润百富榜中，李缜、李晨父子财富为55亿元，位列榜单第940位。 资产负债率达到74.31% 2024年中报显示，国轩高科主要业务分为动力电池系统、储能电池系统和输配电设备，公司还布局了矿产资源、前驱体、正极、负极、铜箔、隔膜等上游原材料及电芯、电池包以及电池回收利用等环节。 历史上，国轩高科借助自身的磷酸铁锂电池先发优势，于2012年一度坐上了动力电池产值榜首之位，成为彼时的中国动力电池龙头。 但磷酸铁锂电池的最大缺陷是能量密度不够高，2016年动力电池补贴政策将能量密度作为参考指标，能量密度高于磷酸铁锂电池的三元锂电池装机量一跃而上。 这导致的结果是，重金押注三元锂电电池的宁德时代横空出世，而在磷酸铁锂布局多年的国轩高科无力坐稳“一哥”之位，公司扣非净利润从2017年开始下滑，并在2019年至2022年陷入了亏损。 目前来看，在经历了前几年扣非净利润连续的亏损后，2023年国轩高科交出了一份亮眼的成绩单。 同花顺iFinD数据显示，2023年公司实现营业收入316.05亿元，同比增长37.11%；实现归母净利润9.39亿元，同比增长201.28%；实现扣非归母净利润1.16亿元，同比增长122.56%。 国轩高科在年报中解释称，公司全年产品交付突破 40GWh，同比增长超过 40%。在电池价格持续下降的形势下，含税销售收入同比增长 50%以上，海外业务及储能业务营收实现翻番。 2024年前三季度，国轩高科实现营业收入251.75亿元，同比增长15.60%；归母净利润4.12亿元，同比增长41.11%。不过在第三季度，公司扣非归母净利润仅811万元，同比下降47.3%。 海通国际证券研报认为，公司三季度扣非归母净利承压，主要受汇兑损失影响，该季度财务费用3.89亿，而去年三季度和今年二季度财务费用仅2.02和1.46亿。 但需要注意的是，高企的财务费用背后，国轩高科的资产负债率也在快速攀升。同花顺iFinD数据显示，公司的负债率在去年突破70%，至今年三季度末进一步达到了74.31%，为借壳上市以来的新高。 此外，截至2024年三季度末，公司负债总额达766.83亿元，其中短期借款为177.4亿元、长期借款为201.42亿元、应付债券为2.48亿元、一年内到期的非流动负债为63亿元。 财报显示，截至2024年9月末，公司货币资金为142.2亿元；前三季度公司经营活动产生的现金流量净额仅2.44亿元，而同期投资活动产生的现金流量净额为-37.89亿元。 11月22日，公司在互动平台上回复相关问题时称，近年来为满足海外日益增长的市场需求，需要加大投入，包括产能建设、技术研发、国际化人才引进等方面。这种扩张往往伴随着债务性融资的增加，从而提高了资产负债率。公司经营层对资产负债率的变化高度重视，并制定了相关计划以增强财务稳定性和市场竞争力。

IT之家 12 月 15 日消息，华为常务董事、终端 BG & 智能汽车解决方案 BU 董事长余承东在 12 月 12 日开通抖音账号。 昨日（12 月 14 日），余承东在抖音发布了首条视频，与网友打招呼。余承东表示，会给大家分享华为终端的最新旗舰产品和技术动态，也希望能和大家更多的交流，并感谢大家一直以来的支持。 截至IT之家发稿，余承东的抖音账号粉丝数已接近 200 万，首条视频位列抖音热榜 Top2。

智东西 作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 在今年的云计算产业盛会AWS re:Invent上，亚马逊云科技（AWS）少见地公布了大量关于硬件基础设施及芯片的细节信息，包括自研服务器CPU Graviton系列、自研AI芯片Trainium系列、AI超级服务器、最大AI服务器集群等。 这场开诚布公的分享，既让我们窥得这家全球最大云计算巨头深厚的硬件基建功底，也让我们饱览了从CPU研发策略、先进封装、背面供电、AI芯片脉动阵列到芯片互连、AI网络的各种底层技术创新。尤其是对于云计算基础设施、数据中心芯片设计从业者而言，其中有很多值得细品的经验和思路。 大会期间，亚马逊云科技计算与网络副总裁Dave Brown还与智东西等少数媒体进一步就基础设施与芯片研发的策略和细节进行交流。他告诉智东西，Trainium3基本上所有设计都会围绕生成式AI，AWS已披露Trainium3是其首款采用3nm工艺的芯片，算力上一代的2倍、功耗降低40%，但目前透露技术细节可能为时尚早。他还剧透说亚马逊云科技预计明年会逐步发布更多细节。 一、CPU设计理念：不为基准测试而造芯 亚马逊云科技的自研服务器CPU和AI芯片均已在其数据中心落地，被许多知名IT企业采用。连苹果都是其座上宾，在构建Apple Intelligence等AI服务的背后用到了Graviton3、Inferentia2、Trainium2等亚马逊云科技自研芯片。 据Dave Brown分享，亚马逊云科技数据中心里用到的服务器CPU中，过去两年有超过50%的新增CPU容量是其自研服务器CPU芯片Gravtion。全球最大购物节之一亚马逊Prime Day有超过25万个Graviton CPU支持操作。 在2018年，亚马逊云科技看到Arm核心发展变快，萌生了结合这种技术曲线与亚马逊云科技客户需求开发一个定制通用处理器的念头。Graviton由此诞生，其推出和落地也带来了Arm芯片真正进入数据中心的时刻。 今天，Graviton被几乎每个亚马逊云科技客户广泛使用。90%的前1000个Amazon EC2客户都开始使用Graviton。 Graviton4是当前最强大的亚马逊云科技自研服务器CPU，每个核心提供30%更多的计算能力，vCPU数量和内存是上一代的3倍，尤其适用于大型数据库、复杂分析等要求最高的企业工作负载。 Dave Brown强调说，在设计芯片时，亚马逊云科技不是奔着赢得基准测试，而是专注于实际工作负载性能。 在他看来，业界热衷于优化基准测试，就像是“通过100米短跑来训练马拉松”。实际工作负载的行为与整洁的基准测试截然不符，它们是混乱的、不可预测的，真实工作负载遇到的问题可能与微基准测试完全不同。 比如，理论上，Graviton3的性能比Graviton2提高了30%，但测试Nginx时性能提升多达60%，因为亚马逊云科技极大减少了分支错误预测。Graviton4也类似，微基准测试分数比上一代提高了25%，运行真实MySQL工作负载的表现则足足提高了40%。 现代CPU就像一个复杂的汇编管道，前端获取和解码指令，后端执行指令。 在评估性能时，亚马逊云科技会查看不同工作负载对CPU微架构的压力，比如工作负载是否对前端停摆敏感，前端停摆受分支数量、分支目标或指令等因素的影响，或者后端停顿受L1、L2和L3缓存中的数据以及指令窗口大小的影响。 对于每一代的Graviton，客户都可以简单地切换到最新的实例类型，并立即看到更好的性能。 在安全性上，亚马逊云科技还加密了Graviton4与Nitro之间的PCIe链路，做到更极致的全流程安全防护。 二、高性能芯片设计的关键黑科技：先进封装与背面供电 几年前，封装还很简单，基本上是一种封装单个芯片并将其连接到主板的方法。但现在这个方案变得先进很多。你可以把先进封装想象成用一种叫做中介层（interposer）的特殊设备把几个芯片连接在一个封装里。 中介层本身实际上是一个Chiplet，它作为一个微型主板，提供了连接芯片的能力，其带宽是普通PCB主板的10倍。 Graviton3和Graviton4都采用了先进封装技术。Graviton4有7个Chiplet，中间大芯片是计算核心，外围更小的芯片做一些事情，比如允许芯片访问内存和系统总线的其他部分。通过分离计算核心，亚马逊云科技有效地将Graviton4的核心数量增加50%。 这种方法对Graviton非常有帮助，但引入AI芯片设计中会遇到一些挑战。 2018年，看到加速器实例和深度学习趋势后，亚马逊云科技决定构建AI芯片。其首款自研AI芯片是2019年的Inferentia，能够切实降低小型推理工作负载的成本，比如亚马逊Alexa通过迁移到Inferentia节省了大量资金。 2022年，亚马逊云科技推出了其首款自研AI训练芯片Trainium1，并实现可将在Trainium1上运行的工作负载节省约50%。 亚马逊云科技高级副总裁Peter DeSantis在re:Invent大会现场展示了Trainium2的封装，里面有两颗计算芯片并排放在中间。其计算die的晶体管数量是Trainium1计算die的2.2倍。 想在一个系统上获得最多的计算和内存，要用先进的封装或制造技术来制造大芯片。Trainium2上就是这样做的。但这遇到了第一个工程极限——芯片制造有尺寸限制，在800平方毫米左右。 每个计算芯片旁边的两颗芯片是HBM内存堆栈，每个计算芯片Chiplet通过CoWoS-S/R封装与两个HBM堆栈通信。通过堆叠芯片，可将更多内存装入相同区域，从而减少消耗、释放的能量。 那为什么不能把封装做得更大呢？这就是第二个限制所在。 今天的封装实际上被限制在最大芯片尺寸的3倍左右。假如将计算芯片和HBM取出，可以看到中间层，下面有用来连接芯片和中介器的微凸点。 这是亚马逊云科技旗下Annapurna芯片团队制作的一张图片。他们沿着紫色的线仔细切出了芯片的横截面，然后用显微镜从侧面放大图像。左上角是计算芯片，旁边有HBM模块，HBM模块层都位于一个薄的连续晶圆上。芯片和中间层顶部之间的电连接非常小，每个大约是100μm，比细盐粒还小。 而要让芯片保持稳定连接，就必须得限制封装大小。 同时，Trainium2还引入了背面供电，把电源线挪到晶圆背面，以减少布线拥塞。 半导体利用微小电荷的存在或不存在来存储和处理信息，当芯片遇到电压下降时，它们通常得等待到供电系统调整。芯片在完成计算任务需要提供大量的能量，为了在低电压下传输所有的能量，需要使用大电线，减少电路传输长度，从而来避免所谓的电压下降。 三、打造最强AI硬件猛兽，背后的技术秘方 训练更大的模型，需要构建更好的AI基础设施、更强大的服务器集群。这要求有更好的AI芯片和AI网络。 在re:Invent大会上，亚马逊云科技着重公布了几个重磅AI硬件产品。 一是亚马逊和Anthropic正在合作构建的Project Rainier，一个拥有数十万颗Trainium2芯片的超级服务器集群。这个集群将具备Anthropic目前用于训练其领先的Claude模型的集群5倍的计算能力。 二是能训练和部署世界上最大模型的Trainum2超级服务器。它连接了4个计算节点，集成了64个Trainium2芯片，将峰值算力扩展至83.2PFLOPS，稀疏算力更是高至332.8PFLOPS，将单个实例的计算、内存和网络性能提高4倍。 三是亚马逊云科技迄今做机器学习训练最高能效的服务器——Trainium2服务器。一个Trainium2服务器容纳有16个Trainium2芯片，可在单个计算节点提供20.8PFLOPS的计算能力。由Trainium2芯片提供支持的Amazon EC2 Trn2实例也正式可用，可提供比当前GPU驱动的实例高出30%~40%的性价比。 这些Trainium2芯片通过超快的NeuronLink互连技术连接在一起。 在芯片设计上，Dave Brown讲解了CPU、GPU、NPU三类芯片微架构的不同。 CPU针对大量复杂逻辑的快速执行，每个缓存对应控制引擎和执行引擎。 GPU主要用于数据并行，控制单元较少，执行单元多。其运算过程会涉及一些数据在缓存和HBM内存之间的倒换。 为了减少无效的内存占用，亚马逊云科技Trainium芯片采用的是脉动阵列（Systolic Arrays）架构，与谷歌TPU如出一辙，直接传递计算结果，能够降低内存带宽需求。 在生态建设上，亚马逊云科技提供了一个其自研AI芯片的专用编译语言新Neuron Kernel接口（NKI），用于方便开发者直接对其AI芯片进行深度调试，从而更充分地挖掘芯片性能。 单芯片的性能强，在实际落地中未必管用。要支撑起业界最大的大模型训练和推理，必须能够提高大量芯片互连时的系统级算力利用率。 亚马逊云科技自研的NeuronLink芯片到芯片互连技术可将多个Trainium2服务器组合成一个逻辑服务器，带宽为2TB/s，延迟为1μs。 与传统高速网络协议网络不同的是，NeuronLink服务器可以直接访问彼此的内存，从而创造出一台“超级服务器”。 Peter DeSantis也花时间科普了一下为什么大模型推理越来越重要，以及它对AI基础设施提出了怎样的新要求。 大模型推理有两种工作负载——预填充（prefill）和token生成。预填充是输入编码，其中处理提示和其他模型输入，为token生成做准备。这个过程需要大量的计算资源来将输入转换成传递给下一个进程的数据结构。完成后，计算出的数据结构将被传递给第二个推理工作负载，由它生成token。 Token生成的有趣之处在于，模型按顺序生成每个token，一次一个。这对AI基础设施提出了非常不同的要求，每次生成token时，必须从内存中读取整个模型，因此会对内存总线产生大量需求，但它只使用少量的计算，几乎与预填充工作负载完全相反。 这些工作量差异对AI基础设施意味着什么呢？一旦token开始生成，只需要以超过人类阅读速度的速度生成它们。这不是很快，但当模型越来越多地用于agentic工作流，在进入工作流的下一步之前，需要生成整个响应。所以现在客户关心的是快速预填充和快速token生成。 对真正快速推理的渴望，意味着AI推理工作负载也寻求使用最强大的AI服务器。这两种不同工作负荷是互补的。预填充需要更多的计算，token生成需要更多的内存带宽，所以在同一个强大的AI服务器上运行它们可以帮助实现出色的性能和效率。 这就解释了亚马逊云科技力推自研AI服务器及集群的核心驱动力。 四、如何构建AI网络？10p10u架构、定制光纤电缆及插头、混合式路由协议 云网络需要快速扩展以适应增长，亚马逊云科技每天向全球数据中心添加数千台服务器。但AI的扩展速度更快。 据Peter DeSantis分享，亚马逊云科技的云网络在可靠性方面已经做到99.999%。AI工作负载对规模、速度、可靠性的要求更甚。如果AI网络经历了短暂的故障，整个集群的训练过程可能会延迟，导致资源闲置和训练时间延长。 如何在云网络的创新基础上构建一个AI网络呢？亚马逊云科技打造了10p10u网络。 10p10u的物理架构与传统CLOS网络架构区别不大，亮点是实现了10Pbps传输带宽、10μs网络延迟，连起来后组成可用于训练的超级集群。 下图展示了亚马逊云科技在不同网络结构中安装的链接数量，其中10p10u在过去12个月已安装超过300万条。 结构如下图所示，采用简化的无电缆机箱设计，左侧是8张Nitro卡，右侧是两颗Trainium2加速器。 大量的光缆进入机架，要构建这样的密集网络结构，需要非常精确的互连交换机，并要应对复杂性大大增加的挑战。 针对布线复杂问题，亚马逊云科技研制了一些特殊的光纤电缆、光纤插头，并针对超大规模集群打造了一种全新网络路由协议。 其中一个创新是开发了一个定制的光纤电缆Fiber optical trunk cable。可以把它当成一根超级电缆，它将16根独立的光纤电缆组合成一个坚固的连接器，能够大大简化组装过程，消除连接错误的风险。 使用主干连接器将在AI机架上的安装时间缩短了54%，而且做到看起来更整洁了。 还有定制光纤插头——Firefly Optic Plug。 这个巧妙的低成本设备就像一个微型信号反射器，支持在机架到达数据中心之前进行全面测试和验证网络连接。这意味着服务器到达时，不会浪费任何时间调试、布线。 此外，即使是微小的灰尘颗粒，也会显著降低完整性并造成网络性能问题。而Firefly Optic Plug具有双重保护密封功能，可防止灰尘颗粒进入光纤连接。 最后一个挑战是提供更高的网络可靠性。 亚马逊云科技对光链路的可靠性做了很多优化，将失败率降低到0.002以下。 AI网络中最大的故障来源是光链路。光链路是微型激光模块，在电缆上发送和接收光信号。这些失败不可能被完全消除，因此需要考虑如何减少失败的影响。 每个网络交换机都需要数据来告诉它们如何路由数据包。在AI网络中，这个地图可能需要考虑数十万条路径。每次光链路出现故障，映射就需要更新。 如何快速而可靠地做到这一点？最简单的方法是集中管理映射。 优化网络听起来很吸引人，但当网络规模庞大时，中央控制就会成为瓶颈。检测故障会很困难，交换机更新可能非常缓慢，而且中央控制器是单点故障。这就是为什么大型网络通常使用BGP和OSPF等协议去中心化的原因。 然而去中心化的方案也不完美。在大型网络中，当链路出现故障时，网络交换机需要花费大量时间进行协作，并为网络找到新的最优映射。 也就是说，在面对超大规模集群组网时，集中式和分布式的传统路由协议都面临挑战。 面临次优选择时，则需要开辟一条新的道路。对此，亚马逊云科技研发了一种全新的混合式网络路由协议SIDR（Scalable Intent Driven Routing），通过将集中式和分布式控制的优势相结合，能在很短时间内重新规划网络路径，为超大规模集群提供更好的快速故障检测、响应和恢复能力。 SIDR可以简单理解成让中央计划者将网络分解成一个结构，这个结构可以下推到网络中的所有交换机。这样它们看到故障时，就能做出快速、自主的决定。 结果，SIDR能在1秒内响应故障，而且在亚马逊云科技网络上做到比其他替代方法快10倍。其他网络可能还在重新计算路线，10p10u网络已经恢复工作了。 结语：云大厂自研芯片的风向标 作为在自研芯片落地上最成功的云计算大厂之一，亚马逊云科技的芯片设计经验、自研芯片对云业务的实际影响、迭代与创新方向一直备受关注。在接受智东西等媒体采访期间，Dave Brown也总结了亚马逊云科技自研芯片的一些关键优势，包括成本低、规模大、落地快、稳定可靠等。 成本上，如果选用Trainium2可将成本较H100降低50%，那么这对客户或许是很有吸引力的点。 规模上，亚马逊云科技的规模确保其芯片能够正常运行，会在推出Trainium前做大量测试，确保芯片一旦推出就一定会成功，不会出现硬件需要撤回的情况。 规模大还意味着更容易获得所需的产能。Dave Brown提到亚马逊云科技与英特尔、台积电等企业的合作顺利，认为台积电到美国凤凰城投资建厂是明智之选。亚马逊云科技致力于实现供应链多元化，是台积电的最大客户之一，也一直与英特尔紧密合作，互相帮助进行设计创新，预计不会受领导层变动的影响。 落地上，亚马逊云科技有专门团队，负责立即能将芯片放到服务器中，中间不存在一两个月的耽搁延误，因此能缩短落地时间，有足够好的芯片来支持客户进行大语言模型的训练。 还有完整的产品组合和可靠服务。亚马逊云科技提供不仅仅是芯片，还包括存储、Kubernetes服务器、API、安全、网络等，这样丰富的组合拳是其他供应商难以提供的。在稳定性上，亚马逊云科技同样具备优势，在及时诊断和修补遇到的问题、确保服务不受影响方面已经深得云服务客户的信任。 生成式AI浪潮推动下游市场对更高性能、高性价比、灵活可定制的AI基础设施提出了强需求。而亚马逊云科技在AI基础设施底层技术与工程上的探索与创新，正为业界提供一个既能适应客户业务需求、降低系统复杂性又能提高供应链话语权的出色参考范本。

IT之家 12 月 15 日消息，vivo Y300 手机将于 12 月 16 日 14:30 发布，官方近日开启预热。新机确定搭载三向扬声系统、同档首发 3D 全景音频、内置 6500mAh 蓝海电池、预装 OriginOS 5 系统。 根据 vivo 官方最新预热，vivo Y300 手机后置扬声器，将提供三种配色，包括「青松」、「瑞雪白」和一款纯黑配色（官方暂未公布其命名，爆料称该配色为「星钻黑」）。预热图显示，vivo Y300 手机将采用亮面立边设计，其中「瑞雪白」配色在边框、LOGO 和摄像头部分还采用淡金色设计。 目前 vivo Y300 手机部分配置已曝光，IT之家附如下（具体以最终上市为准）： 芯片：联发科天玑 6300 芯片（台积电 6nm，2× 2.4GHz Cortex-A76 + 6× 2.0GHz Cortex-A55 CPU，Mali- G57 GPU），LPDDR4X 内存，8+128GB、8+256GB、12+256GB、12+512GB 四种存储组合 屏幕：6.77 英寸 2392×1080 OLED 直屏，支持 120Hz 刷新率，手动最高亮度 800nit、全局激发亮度 1300nit、局部激发亮度 1800nit，3840Hz 高频 PWM 调光（开发者模式开启，默认 2160Hz），8bit 色深，金刚盾玻璃，支持油手触控 相机：前置 8MP（豪威 OV08D10，1/4"），后置 50MP 主摄（三星 S5KJNS，1/2.76"） + 2MP 景深凑数（格科微 GC02M1，1/5"） 续航：6500mAh 蓝海电池（能量密度 776Wh / L），支持 44W 快充 其他：青松、瑞雪白、星钻黑 3 款配色，青松厚 7.79mm、另外两款颜色厚 7.85mm，重 199.9g，主打三向扬声器系统（首发瑞声 1326D 扬声器，瑞声 1116B 下扬声器，歌尔 0809 上扬声器，三扬矩阵峰值功率 4.5W），首发 3D 全景音频，支持 Wi-Fi 5、蓝牙 5.4，屏下短焦指纹，IP64 防尘防水，搭载 OriginOS 5 系统

智东西 作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 在生成式AI竞赛中，亚马逊云科技（AWS）多少有些“另类”。它不像其他云大厂那样强调自研模型的顶尖性能，而是早早推出一个大模型货架，集邮般摆上了各家头部大模型，供客户挑选。 “没有一个模型能包办一切”，这个被亚马逊频繁强调的理念，已经逐渐深入人心。而在今年的年度云计算产业盛会re:Invent上，亚马逊云科技却又意外地发布全新大模型系列Nova的6款前沿模型，而且剧透了明年将发布的两款特别模型——语音到语音、任意到任意（Any-to-Any）。 这意味着亚马逊云科技在重押美国大模型独角兽Anthropic的同时，对自研模型也并未松懈。 在re:Invent期间，亚马逊云科技生成式AI全球副总裁兼总经理Vasi Philomin与智东西等少数媒体就这些问题进行了深入交流。他谈到当前文本模型需求最大，语音到语音也非常流行（如实时同传翻译），任意到任意则是更远的未来。 任意到任意模型属于多模态到多模态，用户可以输入文本、语音、图像或视频等多种形式的内容，并相应地输出文本、语音、图像或视频。 Vasi Philomin向我们解释说，任意到任意模型适用于变化很多的情况，比如不能确定是图像还是视频类型。“你不能把任意到任意模型用作文本到文本的模型，”他强调道，“它可能成本挺高，但效果反而不好。” 最强未必是最优解，好用才是硬道理。 整场re:Invent大会都在源源不断地传递一个信号——亚马逊云科技的生成式AI竞争力胜在全面，有琳琅满目的大模型品类，还有加速从训练到推理的各种工具“套餐”，以及围绕平台、存储、网络、数据库的一系列升级……一切变动都指向一个目的，即让云客户更快更方便地用生成式AI产生价值。 一、大模型货架上新：不会厚此薄彼，提供试用机会 新发布的Nova基础模型包括Micro、Lite、Pro、Premier模型，Micro是纯文本模型，后三者都是多模态模型，还有文生图模型Canvas和文生视频模型Reel。这些模型都支持微调和蒸馏，还与Amazon Bedrock的知识库深度集成，可用于检索增强生成（RAG）。 Vasi Philomin告诉智东西，亚马逊云科技的每个新模型、新服务在面世前都会经过内部讨论流程，Bedrock寓意“基石”，Nova寓意“新”。他说亚马逊云科技不会公布模型参数的情况，怎么选择取决于客户想要拥有怎样的灵活度。 “我们对所有的模型都一视同仁。”作为Amazon Bedrock的负责人，Vasi Philomin称自己的团队非常中立，不会在模型间厚此薄彼。 定价由模型提供商设置，不同情况下有很多不同的考量。亚马逊云科技没有去绑定某一个特定的模型，始终向客户提供选择的空间。 大模型只是生成式AI应用创新的一部分。亚马逊云科技的全托管AI平台Amazon Bedrock除了提供了各种大模型外，还有专门的试用服务。客户可以在尝试后根据效果和价位进行综合考虑。 此外，亚马逊云科技提供有模型版本政策，在模型生命周期结束的时候（即新产品不再使用时），会再给客户6个月的时间。在Vasi Philomin看来，一些新老版本替代会占用计算资源，从成本、效率的角度不见得划算，换个新的可能更省钱。 亚马逊云科技对Nova模型性价比很有信心，称它们比Amazon Bedrock中的其他领先模型大约便宜75%。 二、Amazon Bedrock五大功能：挑选模型，结合数据，构建Agent 在re:Invent大会上，亚马逊CEO Andy Jassy分享了亚马逊内部构建近1000个生成式AI应用所积累的三条经验： 1、当生成式AI应用达到一定规模，计算成本的重要性就凸显出来。客户普遍希望获得更高性价比。 2、打造一个真正优质的生成式AI应用程序颇具难度，除了有好模型，还要设置恰当的“护栏”，保证消息传递流畅，拥有合适的用户界面，让用户用起来不卡顿，而且要具备合理的成本结构。 3、不会出现一种工具一统天下的情况。开发者并没有一窝蜂地选用性能最顶尖的模型，会采用不同模型，也会采用一些自研模型。 亚马逊云科技在2023年9月推出的全托管AI平台Amazon Bedrock则做到了上述能力的集合。据Vasi Philomin分享，该平台已发展成亚马逊云科技目前增长速度最快的服务。 亚马逊云科技CEO Matt Garman称Amazon Bedrock是目前构建和扩展生成式AI应用最简便的方式，尤其擅长为客户提供将生成式AI集成到生产应用程序中所需的一切要素。 Amazon Bedrock的定位是帮助用户更好地试用模型，主要有五大功能：1）选模型；2）找到成本性能和准确性的一个平衡；3）集成业务数据；4）要集成业务的安全性；5）构建Agent。 该平台的多项发布和创新，也围绕这五大功能展开。 首先在选模型上，除了亚马逊云科技新发布的自研大模型Nova系列以及来自全球9家领先AI公司的高性能基础模型外，这家云计算大厂还推出了Amazon Bedrock Marketplace，提供来自100多个新兴和专业基础模型，支持客户用统一API来调用并利用Amazon Bedrock中的能力来构建应用。 为了让挑模型更省事，Amazon Bedrock智能提示词路由功能可以动态地将请求路由到最有可能以最低成本出最佳响应的模型，在不影响准确性的情况下能将成本降低30%。这样开发人员就不用花大量时间来试验和找到最适合每个用例的模型。 其次在寻求业务需求、专业知识、预算与模型精度、成本、延时的平衡方面，模型蒸馏很有用。 模型蒸馏将特定知识从一个大而准确的教师模型蒸馏出一个更小但在特定场景中非常高效的定制模型。使用新推出的Amazon Bedrock模型蒸馏，蒸馏过的模型相比被蒸馏的模型，运行速度能够快500%，成本降低75%，而且Amazon Bedrock会帮助搞定所有相关工作。 Amazon Bedrock新发布的延迟优化推理选项、提示词缓存功能也能进一步降低延迟，大幅缩减成本。 获得合适模型后，下一步是将企业数据与智能模型相结合。 将数据添加到模型中并进行整合的一种热门方法叫检索增强生成（RAG），有助于模型基于企业数据提供更相关、更准确且更具定制化的回应。 亚马逊云科技在今年早些时候推出了Amazon Bedrock知识库功能，它属于托管的RAG索引，能将所有的数据摄取、检索及增强工作流实现自动化，无需用户自行对这些环节进行全面管理。 客户只需将知识库指向自己的数据源，它就会自动将其转换为文本嵌入，然后存储到一个向量数据库中。这样客户就能随时进行自动检索了，并且所有的检索结果都会自动包含引用信息，方便用户知晓信息来源、提升理解程度。 知识库已经是Amazon Bedrock中最受欢迎的功能之一，并在持续添加新功能，比如新增对向量数据库、结构化数据检索、GraphRAG的支持。 Amazon Kendra GenAI Index则能为知识库提供语义准确性高的托管检索方案，内置超过40多个企业数据源。 Amazon Bedrock知识库支持结构化数据检索、GraphRAG，可查询各种来源的所有结构化数据，自动生成知识图谱。新发布的Amazon Bedrock Data Automation功能则可以自动将非结构化的多模态内容转换为结构化数据，无需写代码，让将多模态内容用于生成式AI的过程变得更容易。 导入自己的企业数据后，需要考虑安全性和设定AI应用程序的功能边界。 对此亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock Guardrails护栏功能，用于轻松定义应用程序的安全性，并实施负责任的AI检查。使用这个功能，你可以限制AI应用只在特定领域回答问题。 针对模型幻觉问题，可行技术之一是自动推理，亚马逊云科技在诸多幕后服务中都运用了该技术。这是一种能够从数学角度证明某事正确的AI形式，通常被用于验证系统是否按照既定要求运行，尤其适用于系统覆盖面大到无法人工逐一查看，且有关于系统运行方式的知识库的场景。 最新推出的是Amazon Bedrock自动推理检查功能，可以对模型所做出的陈述进行准确性检查，防止因模型幻觉而导致错误。 亚马逊云科技还发布了Amazon Bedrock Guardrails多模态毒性检测功能，能够筛查非结构化数据中可能包含的潜在有害内容。 最后涉及到怎么利用优质数据采取行动。 亚马逊云科技此前推出了Amazon Bedrock Agent功能，让构建智能体变得更容易。客户只需用自然语言描述想要Agent完成的任务，它就能快速构建出来。被构建出的Agent可以处理销售订单、编制财务报告、分析客户留存情况等任务。背后用到的模型推理技术使Agent能分解工作流程，调用正确的API来执行操作。 在此基础上，针对多智能体并行操作的任务，亚马逊云科技又推出了Amazon Bedrock多Agents协作功能，能够构建、部署和编排多个Agents，协同处理复杂的多步骤任务。 跟前面的做法差不多，客户可以创建一个专为特定个性化任务设计的Agent，再创建一个监督Agent，它就好比复杂工作流程的“大脑”，负责协调分配、确保多Agent之间能够有效协作，并能设定哪些Agent能访问机密信息，把原本难以协调的工程任务变得简单易行。 总体来说，Amazon Bedrock的功能不止是为了方便客户获取业界先进模型，而是内置了很多配套工具和工程化能力，可以让实际业务与生成式AI结合的操作过程更方便、结果更奏效。 三、下一代Amazon SageMaker：数据分析和AI需求的统一访问中心 生成式AI应用创新要取得成功，需要有AI ready的数据。因此，亚马逊云科技发布了新一代Amazon SageMaker，从产品及品牌方面将其重新定位为“所有数据、分析和人工智能需求的中心”。 很多云客户在数据的治理、发现、处理、分析以及生成式AI应用创新方面的需求越来越融合。对此，亚马逊云科技发布了Amazon SageMaker Unified Studio。这是一个单一的数据和AI开发环境，整合了在亚马逊云科技中分析师和数据科学家所使用的各种服务、查询编辑器、可视化工具，以便客户访问组织中的所有数据，并使用最适合的工具对其进行操作。 亚马逊云科技还推出了面向应用程序的Zero-ETL，帮客户无需构建和管理数据管道，即可分析存储在许多最受欢迎的第三方SaaS应用程序中的数据。 另一个新发布的Amazon SageMaker Lake House兼容Apache Iceberg，针对所有结构化和非结构化数据源提供单一界面，跨不同数据源提供简单统一的数据接入与访问控制。客户可以在Unified Studio中轻松处理所有数据，也可以直接从任何支持Apache Iceberg的第三方AI或分析工具或查询引擎访问该功能。 为了一站式解决生成式AI全生命周期的问题，Amazon SageMaker AI将大数据分析、机器学习、模型开发和生成式AI方面的经验融合到一个统一平台中，统一了数据、分析和AI工作流，从而帮助消除机器学习和分析生命周期中的重复劳动。 针对大规模参数带来的模型训练和推理挑战，亚马逊云科技推出Amazon SageMaker HyperPod灵活训练计划和任务治理功能，以优化计算资源管理。 灵活训练计划基于Amazon EC2容量块，根据时间线和预算创建最佳训练计划，自动预留容量，设置集群，创建模型训练作业，能够为数据科学团队节省数周训练时间，最大化计算资源利用率，可节省多达40%的成本。 任务治理功能针对管理跨团队的和项目的计算资源的挑战，通过自动化生成式AI任务的优先级排序和管理，确保分配给最高优先级任务并按时完成，从而进一步提高开发效率并降低成本。 这两个功能能够大幅提高训练和推理工作负载部署的灵活性和对底层硬件资源的使用，让底层硬件资源发挥出更好效能。 此外，亚马逊云科技宣布合作伙伴的AI应用已在Amazon SageMaker上可用。客户无需预配或管理基础设施，可加速模型开发生命周期，并有数据安全和隐私保障。 接下来一年，亚马逊云科技还将为新的Amazon SageMaker添加大量新功能，如AutoML、低代码体验、专业化AI服务集成、流处理和搜索，以及Zero-ETL的更多服务和数据访问。 四、生成式AI助手Amazon Q再进化，提升企业生产力 Amazon Q是在Bedrock上搭建起来的一个生成式AI助手应用。即使你没有写过一行Python代码，你也可以用自然语言简单陈述业务问题，它会指导你完成构建机器学习模型的过程。 其中Amazon Q Developer是软件开发方面的生成式AI助手，最新推出了3款全新自主Agent，能帮助开发人员生成单元测试、文档、代码审查。 针对从Windows、VMware进行现代化改造的情况，亚马逊云科技提供了现代化Windows.NET应用、加速VMware工作负载和主机迁移的功能，以及首个支持IBM z/OS的主机迁移解决方案，可以大幅缩短迁移时间和成本，并显著降低风险。 在运营环节，亚马逊云科技通过提供Amazon Q Developer Investigate issues across your Amazon environment in a fraction of the time功能，来帮助更轻松地排查问题。 企业级生成式AI助手Amazon Q Business可连接不同的业务系统、企业数据源，支持跨越各种数据库与所有企业数据进行对话。Q Business为企业数据创建了一个索引，可以从Adobe、Microsoft Office、SharePoint、Gmail、Salesforce、ServiceNow等源中去索引过去一年的数据，并对所有数据保持高度安全、控制用户权限。 最新发布的功能是将Amazon QuickSight和Amazon Q Business的数据结合，以一种视图呈现，通过自然语言与Q系统对话，快速生成商业报告和数据分析，协助客户做出更好的决策并提升业务效率。目前绝大多数信息都是通过商业智能系统来访问的，已有超过10万的客户在使用Amazon QuickSight来满足分析需求。 亚马逊云科技提供了一套全新的Q Business API，以便独立软件供应商访问在自有软件中集成Amazon Q Index。 针对一些涉及多个应用程序、审批环节和手动输入的复杂工作流，亚马逊云科技新发布的Amazon Q Business Automate能够帮助创建跨团队和应用程序的自动任务，通过使用一系列高级Agent来创建、编辑、维护工作流程。在启动工作流后，还会有一个Q Agent持续对其进行监控，确保能够自动调整并及时修复。以往完成这些工作可能需要花费数周或数月，而现在仅需几分钟。 结语：从服务、工具到基础设施，全栈升级为生成式AI创造价值托举 正如计算机科学先驱Alan Kay曾经说过的，最好的软件工程师自己会构建硬件。新的云计算、生成式AI浪潮会推动在底层的持续创新，底层创新反之又会加速数据及AI的进一步发展。和传统IT一样，生成式AI需要计算、网络、存储基础设施的托载，而这些恰恰是亚马逊云科技长期积累的优势所在。 将业务和生成式AI结合需要很多工程化能力。在生成式AI发展的早期阶段，亚马逊云科技将其服务重心放在提供“最优组合”上，将技术能力分解为独立的构建单元（building blocks），以高性价比组件的形式提供给客户，让客户可以按照自己期望的任意组合去尝试和调整，从而节省开发时间，加速探索生成式AI落地。 总体来看，亚马逊云科技通过提供丰富的自研及第三方大模型货架来满足云客户差异化需求，通过Amazon Bedrock解决大模型落地效率问题，通过Amazon SageMaker提高资源利用和数据分析的速度，通过Amazon Q让人人都能简便快捷地用上生成式AI生产工具，通过底层基础设施的升级进一步降本增效。 这些投入在为广泛客户带来更大商业回报的同时，也持续巩固着这家云计算巨头在生成式AI云服务市场的领导者地位和核心竞争力。