生成式AI的兴起正在重塑各行各业， 为技术创新、流程自动化与客户交互体验带来前所未有的机遇。 阿卡迈(Akamai Technologies) 与IDC联合发布的最新研报显示：79%的受访企业认为，生成式AI已经或 将在未来18个月内对其业务产生颠覆性影响。其中，37%的受访企业已将生成式AI应用部署到生产环 境，另有61%的企业正处于技术测试与概念验证阶段。 关于生成式AI，这三个问题仍然是关键。 问题一：边缘服务替代传统云服务，会影响到谁？ 根据报告预测，到2027年，80%的CIO（首席信息官）将采用边缘服务来代替传统云服务。随着生成式 AI等新AI技术的应用，边缘服务及靠近AI用户侧的"云"支撑的重要性愈发凸显。边缘服务是一种分布 式计算模式，其核心在于将计算、存储和网络功能从云端数据中心迁移到网络的逻辑边缘（如路由器、 交换机或专用服务器节点），从而缩短数据传输距离。 从性能需求角度来看，当前许多AI推理服务，如未来的智能驾驶、IoT（物联网）服务等，需要更高的 实时性和更快的响应速度。边缘服务能够将计算和数据存储靠近用户端，减少数据传输的延迟，从而满 足这些应用对实时性的严格要求。例如，在智能驾驶 ...

Sora的产品现象与市场反应 - Sora发布后在极短时间内获得数百万用户，实现全球刷屏[2] - 发布约一个月后，其生成内容在各大视频平台快速扩散，出现大量带有Sora水印的短视频，部分爆款视频达到百万播放量和数万点赞转发[4][5] - 在竖屏信息流中，用户每浏览10条视频就可能看到3至4条由Sora生成的视频，表明产品正在被用户真正喜爱和使用[5][6] 生成式AI的统合能力与需求本质 - 生成式AI能够生成文字、图片、视频和互动内容，从而统一了小说、漫画、电影和游戏等多种娱乐体验[15] - 其核心价值在于将过去分散的视觉幻想玩法（如YY、看动画漫画时的幻想、模拟类游戏、Cosplay、剧本杀等）统合起来，满足用户“参与”进去、用特定身份投入幻想体验的需求[19][20][21] - AI原生一代的核心需求是创造“意义感”，而非被动消费，年轻人当前最被剥夺的就是意义感[125] 对Sora产品形态的行业分析 - 不应用传统内容平台（如抖音）或社区型产品（如B站、小红书）的旧框架来分析Sora，它是一种仍在探索中的全新产品形态[22][23][25] - 将Sora简单类比为AI抖音或社交产品是一种思维惯性，可能使行业错过理解其满足的新需求的机会[24][25] - Sora目前产品交互干净简洁，用户能轻松发现“做同款”和“从零开始创作”模式，易于上手[26] Remix玩法的创新机制与内容潜力 - Remix的乐趣在于寻找两个看似遥远事物之间的潜在联系，经过AI合理化处理后会产生有趣的化学反应和张力[30] - 抽象化能激发创新，当角色或主体越来越抽象时，乐趣会更加明显，远距离连接可能创造出有持续性、有意义的内容[30][31] - Sora内容的传播首先在玩梗类视频上找到内容市场契合点，高一致性和叙事能力释放了用户的创作欲望，未来有望向时事、大众幻想品类、日式IP等相邻话题拓展，并进一步探索时间维度上的故事推进[34][37] 社区构建与运营的核心原则 - 构建社区最大的忌讳之一是运营方自己下场教用户怎么玩，社区运营者需要有“打辅助”的心态，而非总想着主导[104][107] - 创意是涌现出来的，很难被加速，平台需要在早期创作者中发掘真正有潜力的创意[105] - 对于早期社区，直接通过金钱激励创作是有害的，会削弱社区为爱发电的属性，应采用更能体现关怀的非金钱激励方式[120] AI原生内容平台的战略定位与竞争壁垒 - 专注于单一模态（如仅视频）的产品难以满足用户需求，即便传统的OC玩家也希望将自己的角色以多种形式（如游戏）呈现，而不仅是画画[84] - 应围绕用户需求（如以角色为核心在虚拟世界中体验多重人生）做产品，而非围绕技术做产品，既要抓住需求的普适性，又要有节制地应用新技术[85][86][88] - 未来的主流心智并非纯粹的被动消费，生成体验才是第一本位，随着技术成熟，创作过程耗费的脑力将不断减少，趋近于消费体验[127][128][129] 技术应用与产品落地的实践方法论 - 在技术应用上，对技术的实验要非常快，建立产研测试思路和Pipeline，以缩短技术落地产品的周期；但在将技术落地到产品时，又要非常有节制和懂得筛选，避免因技术堆砌导致用户对产品产生不信任感[87][88] - 评估产品体验平衡的关键指标并非单纯的数据分析，而是内容的有趣性和表达的多样性，数据驱动并非万能，某些方向性的判断需要依靠对内容和用户需求的深刻理解[112][113] - 必须鼓励用户留下真实的表达和输入，否则无法诞生新一批创作者和新内容品类，产品最终会沦为工具管道，内容将回流至旧平台[114] 用户画像与市场前景判断 - 平台拥有上百万用户，其中核心高粘性创作者约10万，每月创作60万条内容[8][131] - 头部原创角色拥有超过19000名用户为其进行二创和共创[131] - 当前AI生成内容的发展阶段可比作短视频领域的“快手GIF时刻”，而非“抖音时刻”，其大规模普及有待于相关技术成本的进一步下降[126]

亚马逊(AMZN.US)将于美东时间10月30日美股盘后(北京时间10月31日早间)公布第三季度业绩。市场普 遍预期，该公司Q3营收将达1778亿美元，调整后每股收益1.98美元，营业利润198亿美元，毛利率则恰 好达到50%。 业绩回顾 Jassy表示，公司将持续投入芯片、数据中心及电力领域，管理层认为生成式AI蕴藏着前所未有的机 遇。 亚马逊第二季度整体业绩表现亮眼：总营收达1677亿美元，超出市场预期的1620.9亿美元;每股收益1.68 美元，也高于1.33美元的预测值。 细分来看，电商销售额仍占其总销售额的三分之二，仅第二季度营收已突破1000亿美元。线上商店与第 三方卖家销售额在第二季度均实现11%的增长。 据管理层介绍，亚马逊已将当日达或次日达服务扩展至4000个小型区域;公司新增了多个品牌合作，包 括雅诗兰黛(EL.US)旗下的Origins化妆品以及专设的耐克(NKE.US)品牌店;亚马逊还持续优化区域配送中 心的入库渠道，从履约中心直达配送环节的订单量同比增长40%，单件包裹的平均运输距离缩短12%， 单位包裹处理环节减少近15%。 首席执行官Andy Jassy表示，相关举措正全面提升分 ...

智通财经APP获悉，亚马逊(AMZN.US)将于美东时间10月30日美股盘后(北京时间10月31日早间)公布第三季度业绩。 市场普遍预期，该公司Q3营收将达1778亿美元，调整后每股收益1.98美元，营业利润198亿美元，毛利率则恰好达到 50%。 业绩回顾 亚马逊第二季度整体业绩表现亮眼：总营收达1677亿美元，超出市场预期的1620.9亿美元;每股收益1.68美元，也高于 1.33美元的预测值。 细分来看，电商销售额仍占其总销售额的三分之二，仅第二季度营收已突破1000亿美元。线上商店与第三方卖家销 售额在第二季度均实现11%的增长。 据管理层介绍，亚马逊已将当日达或次日达服务扩展至4000个小型区域;公司新增了多个品牌合作，包括雅诗兰黛 (EL.US)旗下的Origins化妆品以及专设的耐克(NKE.US)品牌店;亚马逊还持续优化区域配送中心的入库渠道，从履约 中心直达配送环节的订单量同比增长40%，单件包裹的平均运输距离缩短12%，单位包裹处理环节减少近15%。 首席执行官Andy Jassy表示，相关举措正全面提升分销系统效率，但他同时承认关税政策可能带来的不确定性。 亚马逊云服务(AWS)营收同比 ...

目标价与评级调整 - 里昂将商汤-W目标价由1.85港元上调62%至3港元，并维持“跑赢大市”评级 [1] 目标价上调原因 - 预期公司受益于生成式AI收入增长提速 [1] - 预期业务重组将带来营运开支下降 [1] 战略合作与技术发展 - 公司已与寒武纪-U结成战略伙伴，旨在借助国产芯片扩张人工智能算力 [1] 商业化进展与新收入来源 - 公司AI模型在AI眼镜与AI影片生成工具等场景加速商业化，成为新的收入增量来源 [1]

公司评级与目标价 - 目标价由1.85港元上调至3港元 [1] - 维持跑赢大市评级 [1] 公司业绩驱动因素 - 预期公司受惠于生成式AI收入增长 [1] - 业务重组带动营运开支下降 [1] 公司战略合作与技术发展 - 与寒武纪-U建立战略合作伙伴关系 [1] - 合作有助于通过国产芯片扩展人工智能运算能力 [1] - 人工智能模型商业化在人工智能眼镜与人工智能影片生成工具领域取得进展 [1]

公司评级与目标价 - 目标价由1.85港元上调至3港元 [1] - 维持跑赢大市评级 [1] 公司业务与增长动力 - 公司受惠于生成式AI收入增长 [1] - 业务重组带动营运开支下降 [1] - 与寒武纪-U建立战略合作伙伴关系以通过国产芯片扩展人工智能运算能力 [1] - 人工智能模型商业化在人工智能眼镜与人工智能影片生成工具领域取得进展 [1]

Transformer之父「叛逃」？8年前掀起AI革命的男人，如今嫌「自己孩子」太吵太卷！当资本狂飙、论文堆积如山，他却高喊：是时候放弃 Transformer，重新找回好奇心了。 Transformer「亲爹」跑路啦，说是烦透了「自己生的娃」！ 还记得那篇8年前把「注意力机制」按在王座上的论文《Attention Is All You Need》吗？ 共同作者Llion Jones最近在旧金山的TEDAI大会上当众「叛逃」： AI研究正越做越窄，而他本人，准备把对Transformer的爱好调成「低电量模式」。 海量资金与人才反而让研究圈挤进死胡同，大家只顾卷参数、抢发论文，没人敢探索新架构。 钱越多，点子越少？ 这是一种资本与论文KPI的奇妙化学反应。 Jones的主张很直白：前所未有的关注、资金和人才涌入之后，研究反而被「收窄」了。 为啥？ 一边是投资人盯着回报，另一边是研究者担心被别人「抢先发」，人人都在拥挤赛道里拼命刷存在感。 结果呢？ 赶工纸面成绩，挤牙膏式创新，和千人一面的论文标题。 他还搬出了课本里的老朋友：「探索vs.利用」。 现在的行业像把「利用」旋钮拧到11档：不停对同一架构打补丁、换皮 ...

会议概况 - 2025第十一届NJSD软件开发者会议于10月26日至28日举行，主题为“迈向智能体时代”，吸引了超1400名软件工程师、70多位业界专家参与，举办数十场分享会 [1] - 会议是江苏规模最大的软件技术会议，由南京大学等高校教师、企业技术专家及开源社区推广者联合发起，已举办十一年，在全国具有影响力 [1][2] - 会议汇聚技术专家、科研学者与产业领袖，为生成式AI应用开发提供全方位技术交流平台 [2] 参会企业与专家 - 行业领军人物登台演讲，包括Thoughtworks中国区总经理、蚂蚁集团开源技术委员会副主席、中兴通讯研发总工、阿里云通义灵码产品负责人、微软中国高级产品经理等数十位业界专家 [2] - 字节跳动、百度、华为、爱奇艺、京东、小米等大型科技公司派出一线专家分享技术心得和经验 [2] 区域AI产业发展 - 南京以软件谷为核心载体，高标准打造“AI·镜界—南京人工智能生态街区”，旨在成为创新高地与产业地标 [1][3] - 生态街区已吸引AMD ROCm实验室、华为人工智能赋能中心等重点项目入驻，集聚人工智能重点企业30家，4个生成式AI大模型通过网信办备案 [3] - 智能特种机器人产业集群入选国家级特色产业集群，目标在5年内集聚1000家AI企业、实现核心产业产值1000亿元 [3]

行业范式转变 - 行业正从社交媒体时代的“内容分发”和“自我呈现”转向生成式AI时代的“思维入口”和“机器辅助定义自我”[1][3] - 用户互动模式从“发帖→点赞”转变为“提示词→结果”[3] - 生成式AI工具可能重塑人类的“思考方式”[3] 公司战略与定位 - OpenAI通过ChatGPT等工具将焦点从“在网络上展示自己”转为“机器帮助我们定义自己”[1][3] - OpenAI的ChatGPT每周用户超过8亿，是三年前Facebook初期用户数的数十倍[3] - Meta及其AI研究团队正在加码投资，意图夺回“AI主导地位”[3] 产品应用与影响 - 用户将ChatGPT用作“生活教练”和“私人顾问”的趋势引发关注[3] - 生成式AI已深入日常应用，如帮助用户写邮件、做决策和进行创意活动[4] - 机器开始处理人类情绪、解答疑问并参与决策过程[3]