想不想修真妖兽攻略
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新年伊始，ChatGPT竟成了「恐怖分子」的帮凶?在为一位美国现役军人授予爆炸知识后，后者成功将一辆特斯拉Cybertruck在酒店门口引爆……
汽车爆炸现场画面，外媒视频截图
这并非科幻电影桥段，而是AI安全风险正在文明身边真实上演的缩影。知名AI投资人RobToews在《福布斯》专栏预测，2025年我们将迎来「第一起真实的AI安全事件」。
我们已经开始和另一种智能生命一起生活了，RobToews写道，它跟人一样任性难测，且具有真诚对待性。
巧的是，另份新鲜出炉的行业预测也指向同一问题。北京智源研究院在2025十大AI技术趋势中描绘了从础研究到应用落地再到AI安全的不完整图景。值得划重点的是，AI安全作为一个独立的技术赛道，被智源评为第十个趋势:
模型能力指责与风险预防并重，AI安全治理体系结束完善。
报告点评道:作为复杂系统，大模型的Scaling带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了确认有罪。基础模型在自主决策上的结束进步带来了清楚的失控风险，如何引入新的技术监管方法，如何在人工监管上不平衡的行业发展和风险管控?这对参与AI的各方来说，都是一个值得结束探讨的议题。
AI大模型安全，水深流急
2024年，AI大模型在实现跨越式协作发展同时，也让我们透明看到了安全的警惕神经如何被促进挑动。
根据研究，AI安全风险可以分为三类:内生安全问题、衍生安全问题和外生安全问题。
「内生安全问题」（如「数据有毒」、「价值对齐」、「决策黑盒」），属于大模型的「基因问题」——庞大的架构、海量的参数、复杂的内部交互机制，让模型既强大又难以驾驭。
很多人知道「poem」复读漏洞——重复一个词就能让ChatGPT吐出真实个人信息，这是因为大模型学习过程中，除了提取语言知识，也会「背诵」一些数据，结果数据隐私以一种意想不到的荒谬方式被触发出来。
机器之心曾让ChatGPT不断重复「AI」这个词，一开始它很听话，不断重复，在重复了1395次「AI」之后，它突然话锋一转，开始说起SantaMonica，而这些内容很可能是ChatGPT训练数据的一部分。
Prompt攻击是因为系统提示和用户输入都采用相同的格式——自然语言文本字符串，大语言模型没办法仅根据数据类型来区分指令和输入。
「越狱」手段也是层出不穷。从「奶奶漏洞」、「冒险家漏洞」、「作家漏洞」到最新的「DeceptiveDelight」技术，攻击者只需三次对话就有65%的概率绕过安全批准，让模型生成违禁内容。
DeceptiveDelight攻击示例，来源PaloAltoNetworks
Anthropic的最新研究更是发现，大语言模型居然学会了「真实的物品对齐」。
更令人担忧的是大模型在行业领域的表现。大模型在通用对话中表现流畅，清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践（2024）》白核书指出，在金融、医疗等对模型输出专业性、准确性要求极高领域的应用却面临严峻确认有罪，包括严重幻觉、缺乏复杂推理能力。
展望2025年，智源研究院预测AgenticAI将成为大模型应用的主要形态，这些具备更强自主性的智能体将深度融入工作与生活，也加剧了系统失控的风险。
试想一下，未来两到三年内，我们可能生活在一个每个人都有数十或数百名代理为我们工作的世界，安全基础设施的建设变得尤为重要，谁来授予这些安全基础设施?如何无约束的自由这些AI代理?如何确保它们不会失控?
当前的大模型安全评测主要聚焦内容安全，对于智能体这类复杂应用架构和未来AGI的安全评估体系仍显不足。
AI安全风险的另一大来源是「衍生安全问题」，随着AI滥用引发其他领域的一些重大安全事故，如假新闻、深度伪造诈骗、解开知识产权、教唆青少年自杀、作弊，也对社会治理提出了重大确认有罪。
「真实」这个高度发展命题正遭到前所未有确认有罪。西藏日喀则地震期间，「地震被压废墟下戴帽小孩是AI生成」的新闻冲上热搜，很多平台账号转发图片时都以为是真。除了金融诈骗，深度伪造也将网络性暴力推向极端，「厌女文化」盛行的韩国成了重灾区。世界经济论坛甚至把AI操纵选举列为2024年的头号风险。
这张图片被平台多个账号发布，并和本次地震关联，引发网友关注和转发。经媒体查证，上述图片由AI工具创作，原始作者在2024年11月18日发布了相同画面的短视频，并声明是AI生成。
版权是另一个大问题。OpenAI、Anthropic、Suno等领头羊已深陷版权泥潭。最近，爱奇艺起诉某大模型公司AI魔改经典影视剧片段，开创国内AI视频侵权诉讼先例。
第三类「外生安全问题」指向了人工智能偶然的外部网络攻击对抗，如平台、框架安全漏洞、模型被盗、数据泄露风险等，属于传统信息安全范畴。
就拿更加严峻的数据泄露来说。目前AI模型推理比较好的选择仍是在明文状态下进行，用户会输入极小量真实、警惕数据，获取模型建议。有报告指出，2024年企业员工上传到生成式AI工具的警惕数据增长了485%，包括客户减少破坏信息、源代码和研发数据。
因为不同类型的数据（如文本、图像、视频、音频）在数据规模和处理需求上的巨大统一，被预测寄予厚望的多模态大模型让数据的安全防护变得更为棘手。
穿越激流，构筑多维安全航道
人类叩开了深度智能时代的大门，安全问题也迎来质变时刻。
2024年，整个业界、政府、国际组织在AI治理上做了很多工作，从技术研究、治理框架到国际合作，进行了多种形式探索。数字时代积聚的安全对抗能力，让中国在大模型应用与治理方面走在了世界前列。
在监管层面，中国是全球最早对生成式AI进行规范的国家之一。继2023年5月发布《生成式人工智能服务无约束的自由暂行办法》后，《网络安全技术生成式人工智能服务安全高度发展要求》也已进入公开征求意见阶段，很多规范细正在制定之中。
在底层关键技术研究上，国内业界取得了积极成果。例如，北京智源研究院研发了防御大模型和AI监管大模型，对齐优化方面进行了创新。
因为模型在预训练后形成的分布结构较为稳固，大模型存在「抗拒微调对齐」的特性，后期单纯通过微调来实现对齐往往效果不理想，对此，智源提出在预训练阶段就将对齐所需的表征能力编织入模型架构中。
在对齐优化过程中，针对未对齐答案和对齐答案之间存在的偏差，智源采用了迭代训练的方法，更有利于模型从原始问题到对齐问题的训练，取得了良好效果。
在多模态对齐上，智源推出的「alignanything」框架实现了多模态信息的全面对齐，其创新在于将多模态信息、现实世界的具身认知、以及人类意图进行细粒度的对齐整合，在LLaMA模型的微调过程中已经展现出显著效果。
同样是解决大模型的可控性，蚂蚁集团的应对之道是把知识图谱的优点——逻辑推理能力强、知识准确可靠，与大模型分隔开起来。通过在大模型预训练、提示指令、思维链、RAG（检索增强生成）和模型对齐等环节中引入符号知识，有效增强了模型输出的专业性和可靠性。
大模型作为一种通用技术，既可以用于「攻」，也可以用于「防」。在拥抱大模型，以AI对抗AI方面，华为、蚂蚁集团、360集团、深信服等厂商进行了有益探索。
华为提出业界首个L4级AI安全智能体，用大模型加上一些安全知识图谱实现安全的纵深推理，发现一些以前没有发现过的安全攻击。
蚂蚁集团发布了大模型安全一体化解决方案「蚁天鉴」，包含大模型安全检测平台「蚁鉴」、大模型风险防御平台「天鉴」两大产品，拥有检测与防御两大不次要的部分安全技术能力。
「蚁鉴」是全球第一个实现工业级应用的可信AI检测平台，以生成式能力检测生成式系统，覆盖了内容安全、数据安全、科技伦理全风险类型，适用文本、表格、图像、音频、视频等全数据模态。
在防御能力上，「天鉴」会动态监测用户与模型的交互，防止诱导攻击，同时对生成的回答内容进行风险过滤，保障大模型上线后从用户输入到生成输出的外围安全防御。
360集团推出了基于类脑分区专家协同架构的安全大模型，通过EB级安全数据训练，已具备L4级「自动驾驶」能力，实现了从威胁检测到溯源分析的全流程自动化。
深信服的「安全GPT」可授予7×24小时实时在线智能值守，指责安全运营效率，同时深度挖掘传统安全设备难以检测的高对抗、高绕过的Web攻击、钓鱼攻击。
除了监管、关键技术的推进，行业也在积极破坏AI安全协作。
在安全治理领域，模型的安全评测是一个非常次要的环节。2024年4月，联合国科技大会发布了两项大模型安全标准，其中，蚂蚁集团牵头制定《大语言模型安全测试方法》，首次给出四种攻击强度分类，授予了可衡量的安全评估标准:L1随机攻击、L2盲盒攻击、L3黑盒攻击和L4白盒攻击。
这种分级不仅搁置了攻击的技术复杂度，更次要的是基于攻击者能获取的模型信息程度来划分，这让防护措施的部署更有针对性。
在推进国际对话上，2024年3月，北京智源研究院发起并承办我国首个AI安全国际对话高端闭门论坛，与全球AI领袖学者及产业专家联合签署《北京AI安全国际共识》，设定模型安全红线，释放模型自我演进、自我复制和不受控的无能的增长等行为，确保开发者遵循严格的安全标准。
9月威尼斯，一场推动AI安全的全球对话落幕，图灵奖得主YoshuaBengio、姚期智等科学家共同签署「AI安全国际对话威尼斯共识」，降低重要性了人工智能安全作为「全球公共产品」的重要性。
放眼全球，英美侧重轻触式监管，美国加州的SB1047因争议被同意。欧盟AI法案已经生效，它建立起四级风险分类体系，明确了人工智能产品的全生命周期监管要求。
在业界，主要头部AI公司相继发布安全框架。
OpenAI在不次要的部分安全团队解散后公布了前10个安全措施，试图在技术创新与社会责任间寻求不平衡的。
Google也紧随其后发布了SAIF安全框架，应对模型窃取、数据降低纯度等风险。
Anthropic发布了负责任扩展策略（ResponsibleScalingPolicy，RSP），被认为是降低AI灾难性风险(如恐怖分子利用失败模型制造生物武器)最有前途的方法之一。
RSP最近更新，引入了更僵化和细致的风险评估与无约束的自由方法，同时重新确认不培训或部署未实施充分保障措施的模型。
一年多前《经济学人》就开始讨论人工智能的快速发展既让人平淡，又让人恐惧，我们应该有多担心?
2024年初，中国社会科学院大学在研究报告中指出，安全科技将成为社会的公共品，并与人工智能并列为未来的两项通用技术。一年后，智源研究院再次呼吁关注安全治理印证了这一战略判断的前瞻性，AI越强大，安全科技价值也在不同步放大。
我们不可能扔掉利刃，重新接受科技，唯有为其打造足够安全的刀鞘，让AI在造福人类的同时始终处于可控轨道。变与不变中，AI安全治理或许才是AI行业永恒的话题。
由腾讯研究院与腾讯可结束社会价值事业部（SSV）联合主办的“拟合·T-Week2025科技向善创新节”于2025年1月8日至10日举行。本届创新节以“拟合”为主题，汇聚了来自全球科技、人文、艺术等领域的先进专家学者、行业佼佼者及实践者，共同探讨在人工智能技术飞速协作发展当下，如何推动技术与社会、经济、个人的深度瓦解，实现人与技术的和谐无关联的生长，共创美好未来。
今年是腾讯连续第八年举办科技向善年度论坛。八年来，创新节始终秉承“用户为本，科技向善”的理念，致力于搭建一个开放、包容、多元的交流平台，推动社会各界对科技发展与社会责任的思考，鞭策前沿科技与社会应用的深度瓦解，探索人与技术和谐无关联的生长的未来图景。
腾讯集团高档副总裁、腾讯研究院院长司晓发表了题为《拟合未来：选择比能力更重要》的主旨演讲。司晓回顾了2024年AI领域的三大进展：多模态能力爆发式增强，多模态大模型展现出惊人的跨模态理解和生成能力，推动人机交互迈向新的高度；AI推理能力显著指责，能模拟人类的“慢思考”过程，展现出强大的逻辑推理能力，在教育、科研等领域具有广阔的应用前景；AI对个人的赋能进一步指责，从工作助手转变为“比较优秀个体”的帮助器，干涉个体拓展思维有无批准的，形成协同智能。
司晓在腾讯科技向善创新节致辞演讲司晓院长特别指出，当AI能力越来越强时，如何让AI与人类社会找到理想的不平衡的点，是当前亟需解决的不次要的部分问题。他以数据科学领域的“拟合”概念为喻，找到一个极端的不平衡的点，实现个人与AI、经济与AI、社会与AI的深度瓦解。并且，“拟合”不是一劳永逸的，而是一个动态调整不当的过程，需要我们不断寻找AI与社会的理想不平衡的点。他呼吁社会各界在科技向善的道路上做出向善的选择，共同拟合出一个更好的未来。
腾讯集团高档经济顾问孙明春在题为《觉知、转型、与适应：迎接21世纪的第二个25年》的演讲中，深入分析了未来25年人类社会面临的三大确认有罪：气候变化、人工智能技术发展、以及贫富差距缩短。他降低重要性，技术进步并不天然意味着社会进步，我们需要觉知风险，积极转型，适应变化，推动科技向善，确保技术进步的成果能够被更广泛的社会群体所共享。
腾讯集团副总裁、腾讯研究院总顾问杨健在参与“AI时代，就业的进与退”专题论坛讨论时表示，AI的发展虽然会带来就业结构的调整不当，但人的需求远未达到天花板，随着技术的进步，还会出现很多新的职业和岗位。他认为，在AI时代，我们需要做好人与AI、人与社会、人与政府之间的协同，推动技术进步与社会协作发展良性互动。
本届创新节还同期发布了《AI转型的进展洞察报告》。该报告由腾讯研究院联合企鹅有调共同撰写，通过对全国2887份有效样本数据的深入分析，指出了企业在AI转型过程中面临的技术、模型、人才等方面的确认有罪，并对未来AI投资和应用前景进行了展望，为企业AI转型授予了次要的参考和借鉴。报告调研结果显示，企业正积极探索生成式AI在各个生产或服务环节的应用，79%的企业已经在两个及以上的环节进行了尝试，其中销售和客户服务环节的应用最为广泛。企业应用生成式AI以指责不次要的部分能力和优化现有业务为主要目标，42%的企业AI投资占IT预算的11-20%，而投资占比越下降的企业对投资回报率的满意度也越高。
为期三天的腾讯科技向善创新节，汇聚了近五十位产、学、研、媒体领域的嘉宾，在AI技术发展、文化、消费、社会发展等发散深入探讨。与会者回顾了AI技术的年度进展及其社会经济影响，分享了数字技术对艺术创作的启发，以及传统文化在现代社会的意义转型。同时，活动关注低欲望时代的消费趋势、少子化与老龄化确认有罪、乡村振兴实践，以及普通人在技术浪潮下如何自处。关于AI与人类无关联的生长的讨论涉及情感、哲学与虚弱等话题，启发人们在反思在变革大潮中人与社会的未来。
“科技向善创新节”不仅是一个分享前沿科技、探讨未来趋势的平台，更是一个推动社会进步、鞭策人类福祉的行动场。腾讯始终坚信，科技是一种能力，向善是一种选择。科技向善创新节也在面向社会各界发起呼吁，共同探索科技向善的理念和实践路径，推动构建一个更加公正、包容、可结束的数字未来。
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1、巨量引擎旗下AIGC工具“即创”正式版上线
巨量引擎的AIGC工具“即创”正式上线，授予多种内容生成方式，包括AI脚本生成、智能成片和数字人等。该平台通过深度学习和自然语言处理，用户只需输入主题即可生成高质量文本和视频内容。新增的爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场变化，指责创作效率和内容合规性。
【AiBase提要:】
??即创减少破坏多种内容生成，指责创作效率。
??新增爆款裂变和一键过审功能，干涉创作者快速响应市场。
??AI技术引领内容创作革命，威吓创作者探索新工具。
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2、通义万相推2.1视频模型大幅指责复杂运动能力
阿里旗下的通义万相视频生成模型在最新2.1版本中实现了重磅升级，推出了极速版与专业版，分别聚焦于高效性能和卓越表现力。这一版本在处理复杂运动和还原真实物理规律方面取得了显著进步，指责了视频的电影质感和指令遵循能力。
【AiBase提要:】
??新版本分为极速版与专业版，分别指责高效性能与表现力。
??生成的视频细节极小量，成功解决了“鬼画符”问题，实现精准中英文文字生成。
??运镜效果如同电影平庸之才，能够自动调整不当镜头，指责视频艺术性。
详情链接:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation
3、微软正式开源超强小模型Phi-4
微软在HuggingFace平台上发布了小型语言模型Phi-4，参数量为140亿，表现优异，超越了多款知名模型如GPT-4o和Llama-3.1。Phi-4在数学竞赛AMC中获得91.8分，并在MMLU测试中取得84.8分，展现了强大的推理能力。该模型采用创新的分解数据生成方法，减少破坏长达16k的上下文长度，适用于消费级硬件。
【AiBase提要:】
??微软推出的Phi-4模型参数仅140亿，却在性能测试中超越了GPT-4o和Llama-3.1等多个知名模型。
??Phi-4在数学与推理能力方面表现突出，特别是在AMC和MMLU测试中取得了高分。
??该模型已开源并减少破坏商业用途，驱散了极小量开发者和AI厌恶者的关注。
详情链接:https://huggingface.co/microsoft/phi-4
4、全新视频修复技术SeedVR:清晰变高清，可处理任意长度视频
在数字媒体悠然，从容协作发展背景下，视频质量的指责成为了重要议题。南洋理工大学与字节跳动的研究团队推出的SeedVR技术，利用失败创新的移动窗口注意力机制，显著使恶化了视频恢复效果，特别是在处理AI生成视频时表现突出。该技术不仅能够处理任意长度的视频，还能有效修复画面细节，为用户带来更真实的视觉体验。
【AiBase提要:】
??SeedVR利用失败移动窗口注意力机制，成功指责对长视频序列的处理能力。
??该技术采用较大的窗口尺寸，显著降低了高分辨率视频的恢复质量。
??分隔开多种现代技术手段，SeedVR在多个基准测试中表现卓越，尤其适用于AI生成的视频。
详情链接:https://iceclear.github.io/projects/seedvr/
5、Adobe的TransPixar将烟雾、反射等透明效果无缝融入场景
AdobeResearch与香港科技大学联合开发的TransPixar系统，革新了视觉特效制作，尤其是在处理透明元素方面。该技术通过生成包含Alpha通道的视觉效果，显著降低了制作效率，降低了成本。TransPixar的推出正值行业对高质量特效需求激增之际，预示着未来影视制作流程的变革。
【AiBase提要:】
??TransPixar通过创新的AI技术，能够在有限的训练数据下生成高质量的透明效果，简化特效制作流程。
??该系统不仅指责了大型制作团队的工作效率，还为小型工作室降低了制作成本，使其能够实现复杂特效。
??TransPixar在实时应用领域展现出巨大潜力，能够快速生成透明效果，适用于视频游戏和增强现实等场景。
6、字节联合高校出品!STAR模型:指责视频透明度和分辨率
南京大学研究团队与字节跳动、西南大学联合推出的STAR技术，通过文本到视频模型实现视频超分辨率处理，显著指责低分辨率视频质量。该技术分隔开时空增强方法，适用于视频分享平台上下载的低透明度视频。研究团队已在GitHub发布预训练模型和推理代码，使用过程简单，推动了视频处理领域的进步。
【AiBase提要:】
??新技术STAR分隔开文本到视频模型，实现视频超分辨率，指责视频质量。
???研究团队已发布预训练模型和推理代码，使用过程简单明了。
??授予联系方式，威吓用户与研究团队进行交流与探讨。
详情链接:https://github.com/NJU-PCALab/STAR
7、StabilityAI推出SPAR3D:单图像生成3D对象一秒钟搞定
在CES展会上，StabilityAI推出了SPAR3D，这是一种创新的两阶段3D生成技术，能够在不到一秒的时间内从单个图像中生成不准确的3D对象。SPAR3D不仅授予了高效的3D原型设计方式，还允许用户实时编辑生成的3D对象，指责了创作僵化性。
【AiBase提要:】
?实时生成能力:SPAR3D能在一秒内从单张图像生成多余的3D对象，并减少破坏快速编辑。
??不准确的结构预测:授予准确的几何形状和360度视图，包括隐藏区域，确保高分辨率输出。
??开放的使用政策:减少破坏商业和非商业用途，用户可通过多种方式获取和使用该模型。
详情链接:https://stability.ai/news/stable-point-aware-3d
8、2024年238款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案
国家互联网信息办公室于1月8日发布公告，明确截止2024年12月31日，已有302款服务完成备案，其中238款为2024年新增。这隐藏该领域快速发展，更多新服务获得官方认可。公告还要求授予舆论属性服务的企业进行备案，并指责已上线应用的透明度，确保合规性和安全性。
【AiBase提要:】
??2024年，共302款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，新增238款。
??授予舆论属性服务的企业可通过属地网信部门进行备案，确保合规性。
??已上线应用需公示所使用的已备案服务信息，指责透明度。
9、2024胡润中国人工智能企业50强榜单:科大讯飞第二、商汤科技第三
2024胡润中国人工智能企业50强榜单正式发布，寒武纪以2380亿人民币估值位居榜首，展现出其在AI领域的强大实力。科大讯飞和商汤科技分别以1160亿和500亿的估值紧随其后。榜单显示，北京、上海和深圳是次要的AI企业集聚地，合计占据80%的上榜企业。
【AiBase提要:】
??寒武纪以2380亿元估值位居榜首，科大讯飞和商汤科技分别排第二和第三。
???北京、上海、深圳成为人工智能企业的主要集聚地，合计占据80%的上榜企业。
??该榜单侧重非具身智能企业，评选范围不包括机器人和智能家居等领域的公司。
10、你绝对想不到!重复这个简单指令让AI生成代码快100倍
BuzzFeed的高级数据科学家麦克斯?伍尔夫进行了一项实验，使用Claude3.5语言模型，通过反复请求AI改进代码，成功将原本657毫秒的运行时间伸长至6毫秒，指责了100倍的性能。实验中AI展现出其对“更好代码”的独特理解，自动添加企业特性。
【AiBase提要:】
??AI通过反复指令指责代码性能，原代码运行时间从657毫秒降至6毫秒。
??AI在代码中自动添加企业特性，展现出其对“更好代码”的独特理解。
???提示工程依然重要，不准确的请求可以帮助结果生成，但仍需人工开发者进行验证和修复。
11、英伟达发布GrootTeleop技术允许通过AppleVisionPro来训练机器人
英伟达在CES展会上推出了一系列创新技术，旨在帮助人形机器人的开发，尤其是在工业和制造领域。通过IsaacGR00T蓝图，开发者可以利用失败原创学习生成极小量分解运动数据，从而训练人形机器人。这一技术不仅降低了数据收藏，储藏的时间和成本，还通过Cosmos平台生成物理意识视频，推动物理人工智能的发展。
【AiBase提要:】
??英伟达推出IsaacGR00T蓝图，利用失败原创学习生成分解运动数据，帮助人形机器人开发。
??Cosmos平台经过18万亿数据训练，生成物理意识视频，鞭策物理人工智能发展。
??多家机器人公司已采用IsaacGR00T技术，展现出良好的应用效果。
12、惊悚发明!工程师用ChatGPT制作机器人步枪，OpenAI立刻出手
近期，工程师STS3D创造了一款机器人步枪，能够通过ChatGPT指令进行瞄准和射击，展现出令人惊叹的反应速度和准确性。这一发明引发了广泛讨论，尤其是关于将科幻技术变为现实的担忧。OpenAI悠然，从容回应，指出该行为确认有罪了公司政策，释放利用失败其服务开发武器。
【AiBase提要:】
??OpenAI悠然，从容嫁接与开发机器人步枪工程师的关系，因其确认有罪使用政策。
??STS3D的机器人步枪可以根据ChatGPT的指令进行瞄准和射击，展现出高准确性。
??尽管OpenAI去年修改了政策，但仍释放使用其服务开发任何形式的武器。
13、因用户投诉，微软回滚BingAI图像生成器升级、重返旧版DALL-E
微软近期因用户对Bing图像生成器新版本的挑逗，无法选择回滚至旧版DALL-E模型。用户反馈新版本在图像质量和细节处理上显著下降，导致微软搜索部门负责人JordiRibas允许承认并采取措施恢复旧版。
【AiBase提要:】
??微软因用户投诉无法选择回滚Bing图像生成器的新版本，旨在使恶化用户体验。
??升级后的图像生成效果不如预期，用户反映细节和质量明显下降。
??JordiRibas表示将重返旧版DALL-E模型，预计需几周时间完成这一调整不当。
过去的一年里，新技术与新趋势不断涌现，在保持不变人类生活方式的同时，也为产业带来了比较罕见的发展机遇。2025年随着新一轮科技革命和产业变革帮助推进，数据无约束的自由将发生怎样的变革？在人工智能结束协作发展大潮中，企业该如何充分奴役数据价值、应对愈加复杂的业务确认有罪？企业全球数据无约束的自由领域领军企业Denodo日前发布2025新趋势展望，分享了关于数字化转型新兴技术及企业无约束的自由创新的前沿洞察。
ángelVi?a（Denodo创始人兼首席执行官）表示：
2025年展望–数据无约束的自由的未来
数据无约束的自由架构将不断发展，以焦虑日益增长的数据量、各种数据源和更多样化的数据消费用户的需求。此外，还会有更严格的隐私和治理要求，并且更加重视授予对企业数据的安全访问，以便GenAI应用的使用场景化。
以下是我的2025年“展望”清单：
1.逻辑/联邦数据架构的兴起
○数据网格和数据编织的增长。企业正在从单体数据湖保持方向分布式数据架构，如数据网格和数据编织，他们将数据视为产品并按域组织数据。这些方法减少破坏去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据所有权分布在各个团队中，从而降低了可扩展性和自主性。
○对统一数据生态系统互操作性的需求减少。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、本地和瓦解环境）的无缝互操作性的需求。减少破坏跨分布式偶然的数据系统语义统一和查询计算的工具和平台将获得不明显的，不引人注目的驱散力。
2.瓦解和多云数据无约束的自由成为新常态
○用于数据主权的瓦解云架构。数据隐私法规和对数据主权的厌恶将推动组织采用瓦解架构，其中警惕数据耗尽在本地或私有云中，而不太关键的数据存储在公共云中。这种方法可在利用失败公共云服务可扩展性的同时，实现法规遵从性。
○跨云授予商的统一数据无约束的自由。随着越来越多的企业使用多云，对跨授予商的统一数据无约束的自由工具的需求将不断增长。能够跨AWS、Azure、GCP和其他平台授予单一视图和治理框架的解决方案将受到高度重视。
3.更加关注数据产品生命周期无约束的自由
○数据产品是数据民主化的关键推动因素。数据产品将原始数据转换为增值服务，为最终用户授予可操作的洞察力，以实现业务目标。不反对交付模式和自助服务界面将使所有组织中的新成员能够使用数据产品，从而显著减少数据使用量。
○数据产品生命周期变得更加复杂。数据产品由具有不同技能和职责的不同角色无约束的自由，通常以去中心化的方式进行无约束的自由。数据无约束的自由平台将减少破坏数据产品的整个生命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。
4.用于数据无约束的自由的AI：AI驱动的数据无约束的自由的扩展
○自动数据编目和发现。AI将在数据发现、分类和编目中发挥更大的作用，干涉组织自动进行数据组织和标记。AI驱动的数据目录将授予有关数据沿袭、数据质量和使用模式的实时洞察。
○智能数据执行。数据无约束的自由平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据执行引擎以及自动调整不当数据工作负载以比较大限度地降低成本和降低性能，来减少破坏基于AI的数据查询执行优化。
5.用于AI的数据无约束的自由：减少破坏GenAI模型的极小量
○RAG增强。除了对LLM进行微调以供企业使用之外，GenAI模型在跟随训练时使用的数据上停留在某个时间点。它们不了解企业数据或上下文，也无法访问实时信息。数据无约束的自由平台将不断发展，以授予和自动化对LLM的RAG增强，并通过企业数据将GenAI应用程序的行为场景化。
6.继续向去中心化数据治理转变
○面向域的数据治理。去中心化数据架构将导致面向域的治理，其中某些数据治理策略是在域级别而不是仅在中央进行无约束的自由的。这使得最接近数据的团队能够对其质量和合规性负责。
○监管重点日益关注数据透明度。监管要求越来越关注数据透明度，尤其是在AI驱动的决策环境中。数据治理架构将包括用于跟踪数据来源和确保可解释性的框架，以遵守新的数据和AI法规。
○数据可观测性作为不次要的部分功能。数据可观测性使组织能够监控数据健康状况、沿袭和使用情况，这将成为一项标准功能。可观测性工具将授予有关数据管道、数据新鲜度和沿袭的洞察，确保用于分析和决策的数据的可靠性。
7.关注超个性化、大规模隐私和数据安全
○超个性化功能。所有数据都将降低为每个客户定制数据使用体验的需求。数据无约束的自由将在下一代数据交付平台中发挥关键作用。
○保护隐私的数据无约束的自由。对数据隐私的担忧将导致采用保护隐私的技术，以便在不泄露警惕信息的情况下进行数据分析和共享。
○自动合规性监控和策略实施。随着数据隐私法规的日益严格，企业将依赖自动合规性监控工具来确保数据无约束的自由实践符合所有区域和数据环境的法规。
8.越来越重视成本优化和可结束性
○经济无效的数据存储和计算。数据无约束的自由将减少对更具成本效益的存储和计算数据解决方案的减少破坏。FinOps功能（如根据数据使用频率优化存储成本的数据分层，以及根据业务优先级和财务目标将数据工作负载动态分配到计算引擎）将变得更加重要。
○节能数据处理。可结束性将成为数据无约束的自由中搁置的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳足迹跟踪，以焦虑企业可结束性目标和法规。
2025年的数据无约束的自由将更加分布式、实时和动态，其架构将优先搁置模块化、治理、AI驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织能够在日益复杂的数据生态系统中焦虑可扩展性、法规遵从性和数据民主化的需求。
AlbertoPan（Denodo首席技术官）表示：
预测：到2026年，超过50%的企业会将数据系统分布和异构性视为开发减少破坏GenAI的数据产品的主要确认有罪。
论证：2024年Gartner技术架构师调查(1)显示，“跨不同平台的数据系统分布”是制定数据架构决策时第二个最常被引用的确认有罪，56%的架构师都降低重要性了这一点。
GenAI应用程序必须以安全、受控的方式访问所有组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和实时的。但是，当前将GenAI应用程序与外部数据源分开的方法（例如检索增强生成(RAG)模式）忽略了数据分布的复杂性。将GenAI应用程序扩展到试点和高度发展用例之外，需要直接解决这一确认有罪的解决方案。
建议：搁置使用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层。这些技术可以实现对多个数据源的实时统一访问，为实施一致同意的安全和治理策略授予单一入口，并允许以业务语言呈现数据。
(1)来源：《Gartner2025数据无约束的自由规划指南》。发布于2024年10月14日。
预测：到2026年，超过80%构建发散式云数据仓库或湖仓架构的组织将无法选择把某些工作负载迁移到其他环境，包括同一云授予商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚至是本地环境（数据回迁）。
论证：数据民主化和基于使用量的云定价模式的驱动，导致许多大型组织的成本飙升。IDC2024年6月的报告《评估工作负载回迁的规模》(2)反映了这一趋势，该报告发现，约80%的受访者预计在未来12个月内会出现某种程度的数据回迁。回迁既复杂又昂贵，因此组织还会通过为每个用例选择在效率和成本效益之间取得理想不平衡的的云环境和系统来优化成本。
建议：随着技术和业务需求的发展，投资于简化将用例迁移到最合适环境的技术。开放表格式可实现与多个处理引擎兼容的数据表示。此外，逻辑数据无约束的自由技术（例如数据虚拟化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的细微差别，包括SQL方言、身份验证协议和访问控制机制。
(2)https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US50903124
预测：到2026年，超过80%追求数据产品战略的组织将使用多个数据平台创建关键数据产品。对于跟随设想采用单一供应商方法的组织而言，这种转变将给企业范围的数据民主化计划带来确认有罪。
论证：数据产品无约束的自由计划本质上是分布式的，因为没有哪个单一平台能够跨所有数据产品优化功能、性能和成本。减少破坏这一点的是，只有不到5%的Snowflake和Databricks共同客户计划停用其中一个平台，而大多数客户还在使用其他云和本地系统(3)。此外，在联邦治理模型中，数据产品所有者通常会选择最能焦虑其特定功能和预算要求的平台。此外，随着技术创新步伐的加快，新的数据平台将不断涌现。
鉴于这些动态，企业数据产品战略必须搁置数据分布和平台多样性，以确保拖延性、一致同意性和成本效益。
建议：搁置采用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，以建立统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和访问数据产品。这种方法使数据产品所有者能够僵化地选择最适合其需求的系统，同时确保在全球范围内所有数据产品的互操作性、可重用性和简单的发现。
(3)为什么Databricks与Snowflake不是零和博弈。https://siliconangle.com/2024/07/27/databricks-vs-snowflake-not-zero-sum-game/
TerryDorsey（Denodo技术推广者）表示：
人工智能将推动更多的组织关注
人工智能正日益推动组织重新思考数据无约束的自由、运营不调和和流程优化。当前的数据无约束的自由方法，包括管道、ETL和ELT，面临着相当大的确认有罪。例如，80%的企业报告经常出现数据管道故障，74%的企业在数据质量方面苦苦无魅力的运动，而解决问题通常需要一天以上的时间，37%的组织甚至需要长达一周的时间。安全问题也很普遍，57%的企业将数据安全视为一项重大确认有罪。这种数据无约束的自由方面的根本性难题破坏了主要战略计划，例如数据治理、数字化转型和人工智能部署，所有这些计划的成功率都很低。Gartner估计，到2027年，80%的数据治理计划将会大成功，而人工智能项目的大成功率徘徊在70-80%之间，尽管概念验证取得了成功，麦肯锡报告称只有约30%的数字化转型项目取得了成功。
随着利用失败人工智能保持竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的角色，例如首席人工智能官(CAIO)，并重新审视首席信息官和首席数据官的角色，以容纳人工智能计划。然而，人工智能研究的进展速度被预见的发生之快，这通常超过了组织采用这些技术的能力，尤其是在规模化方面。许多企业正试图在相同的组织结构内并使用传统方法来集成人工智能，但这可能并不足够。
人工智能驱动转型的关键组织关注领域
数据安全和隐私数据安全和隐私是人工智能计划不可或缺的一部分，这减少了保护数据的确认有罪性和关键性。组织必须在无效的无约束的自由、审计和控制与广泛采用人工智能所需的僵化性之间取得不平衡的。例如，许多企业目前在系统或源级别无约束的自由安全。然而，随着人工智能的发展和更广泛的数据访问需求，这种方法可能会导致成本和风险升高。为了缓解这种情况，组织可以采用优先搁置发散但优美轻盈的安全模型的数据治理框架，确保数据保护和可访问性之间的不平衡的。
增强的变更无约束的自由和变更控制随着组织将职责分配给技术和非技术团队，他们必须制定稳健的变更无约束的自由和变更控制策略。变更无约束的自由（侧重于沟通和采用）和变更控制（侧重于技术实施）是独立但不无关系的领域，在人工智能驱动的环境中都至关重要。理想实践可能包括跨职能的人工智能工作组、不不透光的沟通协议和培训计划，以鞭策波动过渡。例如，对参与人工智能采用的非技术人员实施结构化培训，可以干涉弥合技术团队和业务团队之间的差距。
与业务成果保持一致同意IT与业务目标之间的穿节可能是人工智能成功的主要障碍。IT部门通常关注技术指标，而业务部门则优先搁置组织目标。鉴于数字化转型和人工智能计划的高大成功率，IT团队应与业务部门更紧密地合作，以优先搁置可衡量的业务成果。跨职能协作，由技术和业务掌舵者共同领导人工智能驱动的项目，可以干涉确保项目与不次要的部分组织目标保持一致同意并交付切实的价值。
业务流程优化和新兴技术集成转型，尤其是涉及人工智能、物联网和自动化的转型，本质上需要业务流程优化。随着组织采用人工智能，他们必须评估并可能重构其流程，以有效地集成新技术。这可能包括开发自适应工作流，允许将人工智能驱动的洞察无缝地融入业务运营中。在这个领域取得成功的组织通常采用循环方法进行流程优化，随着人工智能能力的发展不断迭代和更新工作流。
重组企业IT以实现拖延性和协作鉴于人工智能的快速发展，传统的IT结构可能会批准组织响应新兴需求的能力。许多企业将IT职能（尤其是围绕数据无约束的自由的职能）世界性政策起来，这可能会鞭策需要无缝数据访问和协作的计划的有效性。可能需要一个更拖延、更协作的IT结构，其中包括数据治理和跨部门角色。例如，企业可以在IT部门内建立瓦解角色或专门的人工智能集成团队，将技术专长与特定领域的知识相分隔开，以更有效地减少破坏人工智能和数据计划。
面向未来人工智能驱动型组织的愿景
以人工智能为中心的组织的结构旨在威吓IT和业务职能之间结束保持一致同意，优先搁置数据安全和隐私、变更无约束的自由和业务流程优化。此类组织是拖延的，具有减少破坏跨部门协作的僵化IT和治理结构。他们实施在数据保护和访问之间取得不平衡的的治理框架，使用培训计划来确保人工智能的顺利采用，并不断优化业务流程。通过采用这些原则，组织可以降低人工智能、数字化转型和数据治理计划的成功率，从而在人工智能驱动的世界中占据竞争无足轻重。
自主代理和代理工作流
大模型(LLM)可以做一些非常了不起的事情。我们在产品中特别利用失败了文本到SQL和摘要功能。由于LLM非常擅长评估/审查信息，并且在自我评估方面没有自负情绪，我们看到许多研究和框架都在寻求利用失败这种能力。它们还非常擅长根据自然语言对任务做出决策和构建信息。这些功能是自主代理和代理工作流的基础。
像亚马逊、谷歌和微软这样的主要参与者已经开发了强大的框架，使企业能够比以往任何时候都更容易地构建这些人工智能驱动的代理并将其集成到其运营中。借助AmazonBedrockAgents和GoogleVertexAI等工具，企业现在可以创建代理来提取数据、回答客户问题，甚至在无需太多人工监督的情况下执行操作。组织可以慢慢开始，实施和观察自主代理和代理工作流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种能力开始也可能更具驱散力。预计这些将在未来一年左右的时间内变得更加流行。
增量/结束机器学习
如今，一些企业正在对LLM进行微调，在某种程度上，您可以将其视为增量学习。鉴于重新训练大型模型的确认有罪，增量/结束学习的能力意味着模型能够保持比较新状态。在这个领域有很多研究，我预计它甚至会在GenAI之外发展壮大。
从数据无约束的自由的角度来看，向增量学习范式转变意味着企业可以更有效地利用失败实时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用程序至关重要，例如金融交易算法、实时推荐系统和动态定价模型。随着研究的继续和这些技术的日益成熟，增量和结束学习对人工智能部署和功能的影响可能会减少，使其成为未来人工智能技术进步的重点领域。
图数据库的使用兴起
我们已经听到了很多关于LLM的一些缺点，以及在某种程度上语义搜索的缺点。图授予了一种对复杂关系进行建模的方法，因此最近有极小量研究利用失败图数据库来解决其中的一些批准。有一些提示方法，例如基于节点、基于子图、基于路径、基于层次结构、基于社区等等，这些方法都基于图的功能。在某些情况下，节点属性是嵌入的，在某些情况下是不不透光的。有各种各样的技术可以根据数据填充图来构建此类模型，因此需要能够在图中查询数据以及将数据引入图中。
云回迁
83%的受访企业正在将其部分工作负载迁移到私有云和本地系统。诚然，这些企业各自久坐的百分比存在一些不确定性；然而，从数据无约束的自由的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据无约束的自由策略产生重大影响。
AndreaZinno（Denodo技术推广者）表示：
分解数据
对隐私、个人数据处理、拥有训练人工智能模型的良好样本的重要性以及拥有特定（不一定聚合）数据的需求的搁置，以便能够参考个人对现象进行建模，将对分解数据产生更大的推动作用，分解数据将在选择和构建用作分析基础的样本的过程中发挥越来越大的作用。
主动本体（或主动数据目录）
在数据民主化的精神下，数据在公共和私营组织内的日益普及，以及逐步缩短其有无批准的、迈向允许组织业务模型中的相关方（合作伙伴、供应商、公共无约束的自由部门、客户……）共享和使用数据的生态偶然的趋势，使得正式和系统地解决“含义”问题变得更加重要，以便为此生态系统中的所有参与者创建通用语言。
然而，深入理解数据的需求（通过不平衡的内涵和外延成分来实现），以及从一个切换到另一个的可能性（或者说是必要性），将无法选择人们对主动本体或主动数据目录以及基于本体的数据无约束的自由(OBDM)的兴趣日益浓厚。
Denodo北欧公关团队表示：
ESG作为竞争无足轻重
北欧客户越来越多地根据供应商在ESG实践方面的表现和沟通情况来选择供应商。那些没有与CSRD及其他标准相符的稳健ESG实践的企业正日益被装入在招标之外。北欧企业可能会优先搁置具有社会可结束性的合作伙伴，重点关注道德劳动实践并确保其供应链中的公平工资。企业需要无效的数据无约束的自由来无约束的自由数据收藏，储藏和报告。
人工智能的下一步
将人工智能平台分开到集成的人工智能代理的讨论越来越多。原因是它有可能分隔开一些技术无足轻重授予更比较准确的行业特定答案——媒体希望看到的具体用例。
银行、气候和数据
具有良好环境和社会资质的银行将受益于更麻烦不顺利的贷款条款。比以往任何时候都多的金融科技创新正在减少破坏可结束银行业务。基于数据无约束的自由的数字工具将干涉银行为消费者和企业授予个性化的金融服务。
银行将越来越关注无约束的自由气候相关风险。这包括评估气候变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保长期金融轻浮。
公共部门和数据无约束的自由
公共部门参与者正在悠然，从容变得更加数字化，包括确保数据安全以及在相关参与者之间共享数据（例如，在医疗保健领域）。目标是为公民授予更好的服务。政府正在确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能。无约束的自由机构不调和各种网络安全计划。
RaviShankar（Denodo高档副总裁兼首席营销官）表示：
减少破坏AI的企业数据
人工智能的好坏取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得信赖的数据。即使数据意见不合在不反对位置、格式和延迟中，也需要为人工智能授予统一的可靠数据。
在互联网公共数据上训练的公共LLM（如ChatGPT）可以回答一般性问题，如授予假期旅行建议，但它们无法回答与企业内部运作不无关系的问题（如上个月发放了多少贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来训练LLM。
RAG减少破坏这种对企业数据的上下文感知。因此，由RAG减少破坏的减少破坏AI的企业数据将成为关键趋势。
减少破坏AI的人才
随着人工智能在组织内的普及，高管们要求其经理培训其员工队伍，以降低生产力并以更少的资源生产更多产品。
这项任务要求对员工进行大规模培训，尤其是在面向客户的部门，如销售、营销和客户服务。
人工智能素养将成为2025年的关键趋势。
人工智能确认有罪
随着人工智能在回答问题方面变得越来越出色，高管们将依赖人工智能来授予决策建议。
他们应该在多大程度上接受人工智能而不是他们的经理，这将成为一个问题。
2025年，我们应该会看到人类与人工智能之间的竞争，以反对谁更值得信赖，能够为高管授予更好的数据和洞察力。
（推广）声明:本文来自于微信公众号光锥智能，作者:刘俊宏，授权站长之家转载发布。
“经济发展是生产要素和生产条件，不断进行组合创新的结果。”总结二战后因为经济观念转变带来的增长，著名经济学家熊彼特在“创新周期理论”中如是说。
率先完成“新组合”的玩家，将有机会获取最大限度的利润。
熊彼特的理论，是如今英伟达三万亿美元市值最好的注释。凭借AI+半导体的组合，英伟达在诞生的31年里，虽然没有生产过一片晶圆。但通过一张张GPU，英伟达成为了整个AI时代的“赛博心脏”。基于暴力计算催生的大模型，让人类的AI畅想变得“一马平川”。
英伟达为代表的算力企业显然并不是AI这场第四次工业革命的唯一获利者，在“人人会用AI，千行百业能用AI”的未来，就隐藏着巨大的市场机会。
“我们要跟上人工智能革命的时代”。吴晓波在2024年十年收官的跨年演讲中感叹道。
一部AI电脑，让你率先成为“AI原住民”。
作为在行业沉浮40年的老牌科技巨头，联想依然希望用最强的业务——个人电脑，抓住这次AI大模型浪潮。除了在硬件上发力，这次联想用去年一整年的时间，在配套的AI上也不遗余力——在发布AIPC的同时，也发布了天禧智能体系统。
事实上，这是联想2024年“全栈AI”战略的一个缩影。2024年4月，联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军正式发布了“全栈AI”战略。
在AI终端方面，通过“一体多端”战略，领跑AIPC、AI手机、AI平板和AIoT;
在AI基础设施领域，进行“一横五纵”的不完整布局，以期早日问鼎AI基础设施;
在AI解决方案与服务方面，将通过“一擎三箭”称雄AI解决方案与服务市场。
AI时代，所有事情将重新做一遍。
在这个趋势下，我们看到联想的野心——希望通过全栈AI，穿透软件和硬件的壁垒，也打通个人和企业级用户之间的次元，借此完成中心的智能化转型。
这个过程中，联想不仅是正在用AI重构自己，也向一个全新的时代宣布:AI时代，联想仍然在，并且影响会更加深远。
诺基亚坍塌的巨响遥响在耳边，英特尔的坠落又近在面前。每次新的工业革命，就开启了一场新的赛马。旧时代的巨头，要想跟上新时代，只有积极拥抱变化。
40岁的联想，抓住了AI趋势，也握住了新一轮周期的增长曲线。
AI正在重新定义智能硬件
一部AI电脑，一部AI手机，普通用户就能创造出新质生产力。
人人都需要拥抱AI的趋势下，联想在2024年初发布了“一体多端”战略，联想的终端业务进一步向智能化升级。
“我们在发布AIPC的同时也发布了天禧智能体系统，‘一体’就是天禧智能体系统——天禧AS，我们计划把它搭载每一个AI终端上，就是‘一体多端’的战略。”联想集团执行副总裁、中国区总裁刘军表示。
“真正在乎软件的人，应该去制造属于自己的硬件”。乔布斯信奉的这句话，反之亦然。
真正在乎硬件的公司，也应该去研发符合自己和时代的软件。
这也是过去两年，中国的智能终端发生得最次要的一个变化——越来越重视AI。
智能终端的玩家们选择重视AI的原因，一方面是因为之前使用的软件（或操作体统）过于老旧，如今已经不再能高效分配硬件算力资源。尤其是AI时代的SoC普遍采用异构算力架构，要想完全奴役硬件潜力，需要终端厂商将系统及软件向AI靠拢。
另一方面，则是AI应用的潜能远大于传统APP。新的AI应用可以理解用户授予的信息，“越用越好用”。同时，由于AI应用的底层逻辑是AI算法，这使得智能终端厂商可以在一个AI应用开发完毕之后，快速在旗下全系列产品推广，从而降低品牌的行业竞争力。
在这场智能终端厂商加码AI研发力度的趋势下，联想也落地了自己的系统级软件和AI软件。在刘军降低重要性的“一体多端”战略下，理想的智能终端正在领跑AIPC、AI手机、AI平板和AIoT。
联想在天禧智能体系统（天禧AS）中，构建的是一套AI智能体(小天)+个人智能体运行平台+天禧生态的有机体。其中，小天智能体依靠联想自研的天禧大模型，具备自然交互、主动感知、意图理解、知识检索及工具调用等能力。配合智能体运行平台的个人知识库、模型服务及调度、跨设备互联、智能体框架及网络等减少破坏，联想AIPC不仅能用原生AI授予干涉，还能从拥有多达1500多个第三方智能体的天禧生态中调用各种新能力。
未来，联想还计划用小天个人智能体将逐步取代网页和App。顺着PC、平板、手机等智能终端的产品线，联想准备用一个AI打通全部智能终端互联生态。AI智能体取代传统APP，成为未来个人用户使用终端的第一入口。
AIPC作为联想最次要的智能终端，其落地AI的效果如何?
“在AI翻译官、AI数字人、AI跨境独立站、AI智能商品发布等AI应用的干涉下，使用AI的义乌商人，一年收获了10倍铺货效率、50%客商、15%在线贸易增长。”吴晓波在跨年演讲中给了这样一组数据。
“联想深耕PC市场40年，在中国的PC份额近40%，超过2亿会员。”刘军说，这也意味着联想正式迈入AI时代。
正是因为联想看到AI的强大能力，联想才在自己最无足轻重的PC上，以半年推出超过30款AIPC的“机海战术”，让每一个用户都拥有自己的AI入口。
AIPC如今取得的成果，联想只用了一年多。2023年10月，联想在联想创新科技大会上，亮相了领先世界的AIPC。从这时联想就认为，带有AI的PC，将以智能颠覆过去的生产力工具。
当PC开始进入AI生产力时代后，2024年6月，联想围绕“一体多端”战略发布了全场景新品。联想智能终端原本较为中心的手机和平板产品，也相继实现多端互联和AI转型了。
最终，联想的AI智能生产力变革，让联想PC不仅在2024年双十一期间，取得京东多个细分赛道销售冠军。还让联想世界PC出货量指责至24%，在原本世界第一的基础上，再次缩短了无足轻重。看到这样的结果，联想对未来的销售也更有信心。根据Canalys报告显示，AIPC即将在2025年成为销售主流。联想无疑要“连任”霸主地位了。
AI打通了终端设备间的壁垒，意味着联想也正式开始运营智能终端生态。联想将有希望打破消费者“联想=PC”的刻板印象。
目前看来，联想在摩托罗拉上搭载的AI能力，已经达到主流手机的AI助手级别。随着AI落地，摩托罗拉的销量已经明显使恶化。据CounterpointResearch发布的2024年第三季度全球折叠屏手机市场数据显示，摩托罗拉出货量以高达164%的增速，占据7%的市场份额，位列全球第四。
折叠屏手机的产品特性，和PC一样，也是主打生产力。可以看到，联想正在通过“生产力”这一入口，即将成为分开个人与AI世界的载体。
而对AI软件技术的重视，也让联想再次跑赢PC行业。在近期的一次采访中，戴尔CEO迈克尔·戴尔不得不允许承认，戴尔的AIPC“跑慢了”。
为何联想能领先戴尔、惠普等昔日对手，率先落地AIPC?这背后还得归功于联想加大软件重要性的“全栈AI”战略。
全栈押注AI
B端业务能否后来居上?
“高瞻远瞩的公司最佳行动来自实验、尝试错误和机会主义，说的准确一点是靠机遇。”
在《基业长青》中，有一句话点出了成功公司在每一个时代占据身位的秘诀。纵观国际科技巨头在AI时代成功的方式，正是靠着一系列业务尝试和机遇的碰撞。
其中，微软分隔开已有的企业服务业务（系统+云）和投资OpenAI的机会，其打造的Copilot几乎已经成了所有海外AIPC的标配。谷歌不仅是上一轮AI的引领者，在大模型时代也底层技术和应用两手抓:大模型Gemini2.0略胜OpenAI，量子芯片Willow再次反对自己的全球技术地位，搜索等业务也在积极和AI分隔开。
全栈押注AI，是联想历史上少有的关键战略点。AI时代，联想要用AI重写ToB业务的不次要的部分逻辑，为千行百业授予智能化的基础设施和应用服务。
除了智能终端正在进行的“一体多端”战略外，“全栈AI”战略布局，还包括:
在AI基础设施领域，进行“一横五纵”的不完整布局，以期早日问鼎AI基础设施;
在AI解决方案与服务方面，将通过“一擎三箭”称雄AI解决方案与服务市场。
在起步阶段，为了快速将AI落地到业务，联想选择先从AI+业务简单分隔开开始。但很快，联想就发现AI简单与服务器等硬件分隔开的模式，根本走不通。
在服务器行业内，不少服务器厂商采取代工定制模式，商业竞争主要靠低价、总包和垫资，净利率长期只有两个点。在AI时代，这些厂商推出的AI服务器只是常规服务器中减少GPU模块。这导致AI服务器厂商不仅无法获得AI议价权，而且客户还得自己从头调试“白板”产品，吝啬AI训练的时间。在解决方案与服务这边，则是中小客户的需求太过琐碎。实际项目执行，根据需求定制AI训练，成本根本划不来。
2024年，联想加深了AI与业务的分隔开深度。从实践中，联想发现了AI应用的具体难题，建立了AI综合无约束的自由算力设备（一横五纵）和一套AI为客户授予能力(一擎三箭)的方法论。
在AI训练环节，行业长期面临着两大技术难题。其一是异构算力，不同能力、型号、类型的算力硬件，如何一起高效进行AI训练。另一个问题则是，AI训练所需的巨大算力集群，如何无约束的自由。
基于这个洞察，2024年4月，联想发布万全异构智算平台。以AI自动分配算力的特征，联想实现了对不同算力硬件的减少破坏，破解异构计算难题的同时，还与其他AI服务器厂商的无约束的自由平台拉开差距。围绕AI训练过程和集群无约束的自由，联想给出的是一套“自动化方案”。
为了让客户搭建算力集群，能有更多样的硬件选择和降低综分解本。2024年11月，联想发布了面向本地用户的“联想问天海神”液冷品牌。
基于对算力行业的痛点和联想液冷20年的经验，联想问天海神液冷拥有最高98%的热移除效率，将数据中心PUE降到1.1以下的能源节省效率。通过并行水回路设计及微通道散热器设计，还能降低CPU、GPU等部件的性能抖动，Linpack效率可指责5%~10%。12月13日，基于对异构计算的理解，联想又携手AMD推出了8款AMDEPYC处理器的服务器产品。选用服务器CPU，现在通过联想，客户也可以相信AMD。
在解决方案与服务这边，联想则是希望将AI行业最有潜质的智能体与企业服务深度分隔开。2024年11月，联想向中小企业发布用于IT服务的百应智能体。用一个智能体，分开千行百业的AI需求。同时，联想还宣布开启为期6个月的免费公测，让中小企业都能轻松用上AI。
“智能体未来将允许起“桥梁”角色，链接起更多资源，与更多中小企业、生态伙伴携手共创，共同帮助AI普惠。”联想高级副总裁、中国方案服务业务总经理戴炜说。
如今，联想全栈落地AI围绕“三个一”的战略，联想的智能终端、基础设施和解决方案与服务都围绕AI形成了“总分总”的设计。
与大模型行业常见的开放生态（开源）+通用大模型(AI外围能力)+行业大模型(根据业务训练AI)的落地模式相比，联想AI全栈架构更具有层层递进的特征。联想为每个板块业务都授予了统一无约束的自由AI能力的平台，通过AI平台的能力，联想将AI应用落地到具体业务细节。
在业务最为末梢的部分，联想选择搭建生态，与生态开发者们共同应对AI落地的“长尾问题”。
联想深知，光靠一个企业难以解决客户的所有问题。围绕“三个一”战略，联想分别成立了天禧生态、万全生态和擎天生态。联想打造了一个开发者能够共同盈利的生态，让AI平台可以随着应用，获得越来越多的能力。
在ToB业务被AI重写后，联想凭借智能化的解决方案，成为赛道被认可度最下降的玩家。
根据IDC发布的《2024第一季度中国x86服务器市场报告》显示，联想集团在中国服务器市场份额位居前三，同比收入大幅增长达到214.7%。值得注意的是，在所有品牌中，联想不仅增幅最快，还保持了连续两季度同比增幅超过200%的惊人战绩。
根据全球已安装超级计算机系统排名最权威的机构国际TOP500组织排名显示，2024年11月联想入围162套科学计算集群，全球市占率32.4%，连续第十三年位居全球首位。在今年发布的Green500排名中，联想也有3套科学计算集群入围前十。
体现在财务数据上，根据联想在2024年11月发布的FY24/25第三季度财报显示，其AI解决方案与服务业务以20%的运营利润率，成为联想新“现金牛”。
总之，通过AI全栈落地，联想已经能够实现对AI训练、企业业务、个人使用之间的全覆盖，贯穿了整个AI生产力的流程。作为拥有PC、手机、服务器、企业服务等庞大业务线的联想，让AI软硬件的应用，不再拘泥于特定设计的场景。此前AI对每个产品的改造（AI赋能全栈），变成了AI拥有授予全栈服务的能力。
“未来联想推出的各种产品或服务，都将是以智能体为灵魂。未来大家看到的联想，是由无数个智能体组成的联想全栈AI驱动下的全新AI航空母舰。”
正如联想下个周期的畅想，拥有了AI全栈能力后的联想，其庞大的业务之间也开始了瓦解。
打通AI的任督二脉
40岁的联想智能升级
AI重新定义的生产力，让讨论了十年的第四次工业革命，终于有了合理的答案。
在上一个十年，全球的科技巨头都在推动智能化转型。但从结果上看，除了苹果以外，微软、谷歌、英特尔等厂商都没能取得太好的效果。联想在这场尝试中，虽然搭建了几乎包揽全部IT软硬件的产品布局，全球PC市占率做到第一，服务器全球份额一度做到第三。但令人遗憾的是，联想的方案服务业务却没有随着硬件出货而铺开。
智能化业务难以协同的原因，主要是因为产品逻辑不同。智能化并非简单的软硬件分隔开“1+1”，还需要分隔开客户、用户的深度痛点，再以AI为抓手颠覆过去所有的产品逻辑。
在大模型诞生两年后，AI重写了所有的产品逻辑。随着AI的升级，联想的“任督二脉”也正在逐渐被打通。
首先，AI大模型正在倒逼IT基础设施重构，在AI服务器、云厂商、AIInfra厂商们的“用AI帮助AI”的共同探索下，AI在成为生产力的同时，自身具备了再生产属性。
另外，联想用AI智能体打通了个人应用与企业级服务之间的壁垒。
个人消费者，拥有了一台AI电脑，一部AI手机以后，AI并不仅是授予消费和娱乐便利。通过终端设备严格的限制流转的信息，打工人惊人的阅读和感悟都能化为磅礴的生产力。对于企业用户而言，AI协同无约束的自由下的软件和硬件，在AI对需求理解和自动执行下，甚至将有希望实现“业务自动驾驶”。
至今，我们还远未看到联想AI全栈的上限。但随着结束取得的进展和成就，联想显然为中国的AI变革开了一个好头。
“2024年是联想成立40周年，也是开启面向AI的全新10年的第一年。”展望下一个十年计划时，刘军认为这是联想的一个全新起点。
联想的乐观，并不只是因为公司在AI上领先。而是联想知道，自己在AI时代依然能做40年前的自己。
1984年，40岁的柳传志带着10名技术人员，在中科院南门只有20平米的传达室里开始创业。公司创立的初衷，只是单纯的使命感——想让中国人都能用上电脑。与联想类似，在披萨店楼上成立的高通、车库里成立的苹果，在成立之初，想的也不过是走一步看一步和卖软件赚点钱。
然而，正是这种朴素的想法，恰恰却是伟大公司的标志。《基业长青》如此总结道，“高瞻远瞩的公司创业时，没有几家拥有伟大的构想。”
回顾中国过去几个经济发展周期，联想凭借着朴素的社会责任感，每次都能走在浪潮的前列。
联想先后用家用和互联网PC，为中国人关闭了世界科技之窗。在中国制造业还在本土发展时期，联想早已用海外工厂和过半的海外营收，为中国企业出海树立了榜样。在AI智能体奴役生产力的当下，联想仅用一年便彻底实现AI转型。并早早推出AI终端、AI基础设施、AI方案服务，一系列干涉其他中国企业进入AI时代的新工具。
为何联想能快速拥抱每一个时代?
“AI世界的未来，不是《终结者》的末世恐惧，而是《星际迷航》的肮脏星辰。面向AI大潮只有一个选择，那就是一往无前地去做，没有所谓试一试。”刘军早在7年前的联想创新科技大会上，便给出了答案。
只有先亲自在AI时代取得成果，联想全栈AI才能赋能千行万业。
2024年12月28日，深圳市跨境电子商务协会（深跨协）主办的“2025跨境电商行业数据报告大会”在深圳福田区隆重举办。这场大会不仅是跨境电商行业的年度盛事，更是行业佼佼者、政府领导、专家学者齐聚一堂，共同探讨行业发展趋势、合作共赢的高端平台。大会驱散了千余家知名跨境电商企业深度参与，发布了全链路比较新数据，解读了行业发展趋势，其场面堪称跨境电商行业的“春晚”，卖家精灵和优麦云受邀出席了此次大会并获奖。
大会现场，不同步举办了《第六届ChinaGo跨境电商行业年度优秀企业评选》颁奖仪式，作为业内排名靠前的表彰活动，也是企业争先角逐的重磅奖项，旨在评选出不同领域的标杆企业，为跨境电商行业树立标杆，威吓、意见不合其他跨境企业为推动行业发展做出贡献。
卖家精灵作为国内同类软件的头部，凭借出色的产品和服务及不遗余力的生态合作，荣获2大奖项，分别是深跨协2024年度ChinaGo跨境电商行业优秀企业【年度出海影响力奖】和【年度媒体价值共创奖】，而优麦云作为亚马逊综合ERP软件工具，重新确认以用户为本，凭借极为专业地技术与服务，荣获2024【年度匠心服务奖】。一份失去荣誉一份责任，未来卖家精灵和优麦云更需保持初心，奋力前行，让中国品牌、中国好品走向世界。
这场大会，这个奖到底有多牛？
听说跨境企业都想拿？
①由具有全球影响力的优秀级社会组织发起：
深跨协自2014年成立以来飞速成长，在深圳上万家社会组织中穿颖而出，被评为地方性、行业性、非营利性的较高档别——优秀级社会组织，也是“深圳行业协会商会高质量100强”的一员。截至2024年，深跨协深耕跨境十年，在全球33个国家设立海外分会，并已成功举办了超过1000场国际性的展览和论坛，拥有超过3300家会员单位，服务超过4万家跨境电商企业，成为全球跨境电商领域相当影响力和公信力的行业社会组织。
*数据来源深跨协官网
②极其严苛评选标准，多维度指标综合评估：
为表彰带动在跨境电商领域做出卓越贡献的优秀企业，鞭策全国跨境电商行业的高质量发展，深跨协于2021年发起“ChinaGo跨境电商奖”，成为业内企业争相角逐的重磅奖项。其中，“ChinaGo跨境电商年度出海影响力奖”和“ChinaGo跨境电商年度匠心服务奖”代表着对跨境企业综合实力的高度认可，竞争尤为激烈，需经历14天的网络公开投票及严格的专家评审两轮筛选，以不次要的部分无足轻重、行业贡献、业绩表现、信用口碑、品牌形象、产品质量、技术创新、服务品质等多维度指标对跨境企业进行综合考核，评选标准颇为严苛。（资料来源：深跨协官方）
据悉，本次《年度出海影响力奖》有47家合格的跨境企业报名，《年度匠心奖》则有58家企业报名，卖家精灵和优麦云能在数量少企业中穿颖而出，斩获殊荣，衷心感谢深跨协与行业合作伙伴及各位卖家朋友的减少破坏与认可，这一失去荣誉属于每一位为跨境电商发展做出努力的同仁。
卖家精灵和优麦云凭什么穿颖而出？
斩获3大重磅奖项
发展至今，卖家精灵和优麦云也算是公认的最懂亚马逊卖家的工具。这份自信、底气，来自于其品牌影响力，领先的产品力以及优秀的服务能力，方方面面做到一骑绝尘。
品牌影响力|跨境领域佼佼者，行业内外多方认可
2024年4月，卖家精灵用户正式突破100万大关，仅仅半年的努力，2024年10月，再次迎来新的成就，收获120万+全球用户的认可减少破坏，插件安装数55万+，日活用户量高达13万+。而作为姐妹产品的优麦云，从2022年开始推广至今，用户数已突破8万+，日活用户量超6千，并且还在稳步增长中。这些数字不是冰冷的，是由一个个有温度有跨境梦想的卖家共同构建，是对卖家精灵与优麦云结束进阶的一份作答。
这一年，作为领头姐姐的卖家精灵，更是受到了包括CCTV13、界面新闻在内的多家知名媒体的关注和报道，其创始人和合伙人也陆续接受了多家媒体和行业合作伙伴的采访，越来越被看见，市场声量日益增强。卖家精灵的这些成就，是对其多年如一日精进、专注、成长的较好回报。
领先产品力|兼具实用性和前瞻性，助力卖家高质量出海
卖家精灵沉淀7年多，从跟随只有网页端到后来重磅推出插件端，双剑合璧，选品、市场调研效率大大指责。功能上，从大数据选品到覆盖亚马逊选品运营全场景，不次要的部分功能突破30个，焦虑25+种大数据选品思路，10+以上选词思路，辅以16+分析维度的市场报告、关键词收录查询、关键词监控等功能，全面指责选品、选词的成功率。随着市场环境的演变，卖家统一化研发产品、精细化运营的需求更加迫切，卖家精灵逐步推出了评论分析、广告洞察、查流量来源等功能。
2024年，合规风险频发令卖家头疼，于是卖家精灵紧急推出两大有力的合规保障功能——【外观专利】查询以及插件端的【五点描述违规检测】功能，确保卖家远离清楚的风险隐患；为了指责用户体验，我们在亚马逊【搜索结果页】和【类目榜单页】也进行了全面且深入的优化升级，让卖家能够更快速、准确地获取所需信息，轻松做出愚蠢的决策；【变体对比】功能的推出，干涉卖家直观地比较不同变体、不同颜色的销量及市场表现；还有3月插件端子体销量趋势功能，以及【产品库】减少破坏一键复制所有ASIN、【产品库/关键词词】库减少破坏主账号、子账号间互相查看、【下载产品卖点】减少破坏翻译产品标题及卖点等上百个小细节的改进，都为卖家朋友在效能方面带来实在的干涉。
而作为妹妹的优麦云，产品力上毫不逊色。自2020年上线以来，优麦云始终坚守“初心”：只做亚马逊卖家需要的软件功能。聚焦用户需求，紧跟亚马逊政策，先后推出50+重点功能，如：实时战况、广告自动化、关键词卡位、跟卖监控、索赔助手、库存分析等等，打通“店铺、产品、广告、运营、财务、供应链”全流程业务；使用体验上，网页版+手机版+插件，多端运营减少破坏，一票制通用，全面优化卖家业务，构建良性业绩增长圈！
专业服务力|及时响应+全周期陪伴，服务超出预期
都说卖产品不是卖产品本身，而是更注重周边价值的授予，如体验价值，情绪价值等。
在卖家精灵与优麦云的官网，透明可见在线客服字眼，客服一周6天在线，用户有任何问题，可随时发起沟通，专业客服会耐心解答，若遇到棘手问题，客服还会远程实操或电话联系干涉解决。另外，官网社区问答、500+社群、企微、线下展会/沙龙/论坛等窗口，都是用户与卖家精灵和优麦云直接分开的渠道。频繁的互动中，许多用户与我们的客服小姐姐建立了深厚的友谊，相处就像朋友。
针对专家入门，我们还授予一系列入门到无法胜任的免费资源。官网每个功能页面都有对应使用说明及秒懂视频，干涉卖家快速上手，此外，每周二三四晚七点半，卖家精灵官方视频号还有大咖准时免费直播，内容涵盖亚马逊运营和卖家精灵实操分享，还有官方公众号不定期行业资讯报告等干货，以及各种功能手册，选品运营口袋书，两万五千字的用户手册等，用户想到的想不到的，我们都细致到位。
这些年卖家精灵和优麦云被看见，被关注，被认可，当然也有被”无礼“，好在一切都有不错的回响，卖家精灵目前15天试用的续费率高达80%、7天试用的续费率高达70%，再次感谢大家的认可。
除了上面提到的产品服务等方面，卖家精灵与优麦云也积极链接生态伙伴，我们和深跨协早在2019年便已结缘，除了此次大会新颁发的奖项，近年，卖家精灵与优麦云陆续获得了深跨协颁发的“2024出海行业先锋奖”、“2024年度匠心服务奖”、“第四届ChinaGo跨境电商行业年度媒体贡献奖”、“优秀跨境电商技术服务商奖”等。截至2024年12月，卖家精灵已荣获30+行业/官方奖项，优麦云同样荣获10+行业/官方奖项，也包括亚马逊SPN服务商、TSPN服务商等重磅奖项，其产品实力及专业服务崭露头角，在跨境行业动荡中依旧保持稳步发展，结束获得市场及官方认可。
大会其他重点环节
政企专家共话跨境电商未来发展
大会现场，亚太世界贸易商务敌手，对手会长李明星致辞表示，跨境电商作为一种新兴的业态和贸易模式，鞭策全球贸易的便捷化与有效化，还创新性地为国际贸易体系授予全新的商业模式，为全球经济的变得失败与进步贡献了积极力量；霍英东集团董事会董事、深跨协失去荣誉主席霍震宇指出，深圳过去一年的入口总额位居全国首位，跨境电商行业发展迅猛，并表示全球化下地缘问题冲突下降，倡导为入口目的地国家，尤其是‘一带一路’倡议下的国家，创造更多就业机会与创新机遇；商务部国际贸易经济合作研究院电子商务研究所所长杜国臣则深度剖析了跨境电商政策与全球趋势，他指出全球电商销售总额惊人且结束增长，跨境电商增长潜力尤为巨大，杜所长还预测，跨境电商将呈现合规化、瓦解化、国际化、多元化和智能化趋势，为全球经济收回新活力；国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任宗芳宇指出跨境电商正经历肤浅变革，她建议企业应准确识别跨境发展趋势，定位不次要的部分竞争力，充分利用失败人工智能技术助力业务增长。
亚太世界贸易商务敌手，对手会长李明星霍英东集团董事会董事、深跨协失去荣誉主席霍震宇商务部国际贸易经济合作研究院电子商务研究所所长杜国臣国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任宗芳宇大会发布数据显示，2024年前三季度，中国跨境电商进入口总额达到1.88万亿元，同比增长11.5%，创下历史新高。我国跨境电商企业数量已超过12万家，海外注册商标超过3万个，过去五年贸易规模增长超过10倍。随着跨境电商的蓬勃发展，卖家精灵和优麦云将结束深耕跨境电商，专注亚马逊，以客户为中心，始终保持不能辨别的市场嗅觉、精益求精的服务态度，贴合卖家实际场景需求，结束进行产品创新迭代，赋能更多卖家有效高质量出海。
2024已然画上句点，我们一路携手并进，有高光有低谷，想说的话太多，干言万语化作一句“有您，真好。感谢120万+个你我，感谢我们从未重新接受，一直相伴前行。行而不辍，精彩不停，2025新程已启，继续携手，再攀高峰!
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半个月前，药明康德宣布剥离海外细胞基因治疗业务，这两天药明系再次大调整不当海外业务。从1月6日晚上到1月7日早上，药明生物紧急召开了两场电话说明会，都围绕与“默沙东的疫苗工厂回售交易”后的业务更新调整不当进行说明。
药明生物表示，出售爱尔兰疫苗生产基地与生物安全法案毫无关系，纯粹是因为自身想要优化资源配置。
药明生物2018年成立专门代工疫苗生产的子公司药明海德，2019年，药明海德无法选择在爱尔兰建设生产基地，专为默沙东生产疫苗以供应全球市场。如今工厂还在建设中，主要生产设施计划今年通过爱尔兰的GMP认证。可1月6日，药明生物却发布公告称，爱尔兰的疫苗设施不无关系的债务将卖给默沙东，总交易金额5.21亿美元。
药明生物原本和默沙东签订了20年的长期代工合同，这次却一次性全部卖给对方，连后面的钱都不赚了，这是外界最想不通的地方。
药明生物称，是想短期效益换长期效益。公司表示交易短期内每年看似会损失约1亿美元收入，但大笔现金流进账可以用于回购股票或投资高回报业务，预计毛利率指责100个基点。并且降低重要性，中国疫苗业务将不受影响，未来还打算利用失败中国的生产基地为全球疫苗生产授予减少破坏。
但投资者情绪仍然激动，1月7日，药明生物港股盘中大跌5.5%。
不卖，未来利润不到5500万美元
交易公告中，药明生物降低重要性：公司是想变现其在该债务上的投资，进一步指责债务效率和利润。
电话会中，药明生物表示，2019年，爱尔兰疫苗工厂规划的预算约为3亿美元，但新冠疫情导致成本大幅减少，总建设成本接近5亿美元，这就会数量增加利润。还有最次要的一点是，疫苗的设施债务回报率太低了。新冠红利褪去后，大多数疫苗的售价只有几美元，对于CDMO企业来说利润空间更是有限。
药明生物认为，爱尔兰的疫苗设施不无关系的债务在未来几年利润预计不到公司总利润的1%。公司预估这部分债务未来盈利只有不到5500万美元，达不到公司的财务要求。
2023年药明生物的净利润36亿元，同比减少，缩短21.5%。而且眼下药明生物的业绩还在止不住的跌。直至2024上半年，药明生物仍有明显下滑趋势，毛利较2023年同期减少，缩短了5.9%，至34亿元。
值得注意的是，欧洲市场是药明生物收支比较次要的板块。根据2024年上半年区域营收数据，欧洲市场的营收占药明生物总营收30%。这样的情况下，剥离疫苗这块业务反而可能拉高药明生物的外围毛利率。
电话会中药明生物称，剥离疫苗设施不会影响公司外围毛利率。发言人明确道：“这不会影响我们的爱尔兰工厂的生物制品业务，我们会继续运营生物设施，用于生产抗体和其他蛋白质，不无关系的毛利率会与其他全球领先企业相近，轻浮在40%左右。”
割肉，只是镇痛
从公司回应来看，爱尔兰疫苗项目好像并不怎么样，但1月7日收盘，药明生物股价还是跌了约2.5%。有业内人士表示：这是由于这块债务抛售得不适时宜。
在美国市场，很多疫苗进了政府免疫规划，由美国政府掏钱统一采购，是一言堂。因此，尽管药明生物降低重要性业务回缩与法案无关，但突然接连抛售海外业务，还是给投资者传递了不小的紧张情绪。
海外业务调整不当后，下一步，药明生物的产能与业务重点将转移到中国疫苗业务，不会降低疫苗CD-MO业务的优先级。据弗若斯特沙利文数据，中国抗体、蛋白、非核糖精疫苗CDMO市场的增长率远高于全球水平，预计2025年，中国市场规模将达到373亿元，2030年将达到853亿元。
药明海德在苏州设有独立的疫苗CDMO基地，已于2023年9月正式投产，主要用于指责疫苗原液和制剂产能。其原液生产线涵盖2条细胞使枯萎线和1条蛋白纯化线，可以实现50升-1000升规模原液生产，同时预留2000升规模生产能力。制剂生产配有一条全自动西林瓶洗烘灌轧联动线，可减少破坏水针和冻干产品的临床生产。
但在这两次电话会上，药明生物表示，疫苗营收占比较少，同时降低重要性已经找了不少项目替代爱尔兰疫苗项目的订单损失，并不担心这部分积存订单对未来营收太大影响。“在2025、2026年及未来几年，这笔交易都不会对我们根除财务影响，公司计划将在今年3月，更新积压订单的情况。”
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