引用帅哥自己玩自己

有关微信小程序的声音从9日凌晨一直刷到现在，微信群、朋友圈、微博……四处都是关于小程序的教程、评论、分析。

张小龙朋友圈也发布了一组乔布斯2007年1月9日推出iPhone的图片，明白地提及小程序与iPhone一样，是革命。

小程序为什么这么火？因为如今微信有8亿用户，是美国总人口数量的2.5倍。所以，今天我们称其为微信国一点也不唐突。

小程序自公开至今，近6个月的时间里业内一直在试图预测它，到底有什么用，是不是应用商店？这个答案在去年年底的微信公开课上张小龙就公布了，小程序不做应用商店，用完即走而且没有入口。

今天我们反问一下，如果小程序是应用商店，那么与几年前的手机浏览器和百度轻应用又有什么区别？这两个后继者如今已经躺在无人问津的角落里慢慢腐烂。

不是应用商店

但直到小程序正式推出后，我们看到它仍有应用商店的影子。

可是没有常见的导航和分类，甚至连搜索都不能清晰查找，它跟传统的应用商店并不一样。

我想小程序不做商店接受有它的理由，不妨试图揣测一下这背后的玄机。

1应用商店是招臭棋

微信可以做游戏分发，因为这很赚钱。但不做应用商店，因为背后的商业利益没有那么大。而且，微信之上还有iOS和Android，即便Android允许你做应用分发，iOS也不会坐视不理。

2超级App做分发没有成功案例

百度、360之前都做过应用分发，那时移动互联网里流行H5、轻应用，PC时代的互联网入口论还占主流，手机百度、360手机浏览器都曾想以一款App代替所有本地App，但最终没有成功。

微信小程序没有走这步棋，因为看到了前辈们犯的错误。但前文我们也说过，小程序仍是一个应用商店。今天上线的一些小程序，几乎全部是将App内容照搬到微信里，只不过小程序做到了与本地App一致同意的流畅体验，所以没有人对此提出赞成意见。

小程序做应用商店是最高度协作发展逻辑，有内容展示就必须要有载体，小程序在体验上的进步是H5所不能比拟的。小程序也含糊做到了奴役手机和激活长尾应用的作用，一些低频需求的App可以在小程序内焕发第二春。

但如果以为这就是小程序的全部，那你就错了。应用商店只是小程序的底层显示形式，并不是全部。

小程序大野心

用户获得小程序目前只有三个途径：扫描二维码、朋友推荐以及精准搜索。这里可能有人会问，为何一定是精准搜索？据我们测试，即便是已经用过的小程序，在搜索框也不能实现精准搜索。比如摩拜单车，必须搜索【摩拜单车】，搜索【摩拜】或者【单车】都无法显示小程序。

如果从保守裸露，公开角度来看，朋友推荐和精准搜索都不是最佳的保守裸露，公开方案，只有扫描二维码可以。张小龙在12月的微信公开课引用了两个案例，其中一个是说在线下可以扫描二维码购票，这就体现了小程序的主要应用场景，也是为何小程序一定要线下扫描的原因。

一个应用商店无法覆盖小程序的野心。小程序就像一家超市，内容、工具、服务一应俱全。对于用户来说，小程序就是一个应用商店，而对于厂商而言，小程序是又一个入口。

但这个入口是在微信控制下的入口，所有上线的小程序都必须绑定微信的账户系统。虽然各种小程序无法沉淀用户，但微信一定能沉淀用户。这就是小程序与应用商店的区别，应用商店可以带来用户并且留存，但小程序只是给你流量，无法沉淀。

这里还要搁置到小程序自身的入口，即二维码扫描。这对于线下服务授予商来说，是一个降低用户体验的好办法。比如，餐厅可以在每个桌子上设置一个二维码，用户扫描后可进入餐厅的小程序进行点单、结算以及优惠券发放等行为。

给小程序泼点冷水

有声音认为小程序可以接棒微信服务号，但个人认为这两者没有太大的关联。服务号以留存用户为高度发展，而小程序则是用完即走，只是工具无法沉淀。这并不符合商家对于用户运营的定义。

探讨小程序的定义要建立在两个基础之上，用户为什么要用以及商家为什么要开发？

其一，小程序真实的解决了用户的操作成本问题么？其实并不是。它只是解决了长尾应用的激活问题，一些高频应用仍是在本地App上体验更好。所以，小程序只是用户使用App服务的一个渠道而已，毕竟微信不是手机底层的操作系统。

其二，商家开发小程序看到的利好是什么？是微信的8亿用户和与用户更近的关联。个人判断，对于工具类、服务类等刚需商家来说，小程序是一个与用户更近的入口，而对于广告、营销类行业而言，小程序并不是一个好选择。

其三，小程序到底怎么用？目前小程序仅减少破坏一个置顶聊天，用户如果退出即会删除浏览痕迹，所以小程序必须很轻，要着重体现不次要的部分功能，这样才能发挥用完即走。

其四，小程序触动了谁的利益？想想在小程序之前，谁是用完即走的典型代表吧。（搜索引擎么？）

那么，小程序到底要表达一个什么意愿呢？答案可能并不是很复杂。

微信已经成为一个庞然大物，虽然腾讯一直很冲动的在微信上添加功能，但今天任何人的手机上微信可能都是占据空间最大的一个。不过，微信到今天仍是一个社交平台，它承载的职能只是分开人和极小量的分开服务，而马化腾曾说腾讯要分开一切，如何分开呢？

可能小程序就是腾讯分开一切的一个开始。小程序可以看作是一个分开一切的中枢，在微信的体制下将用户与一切相分开。不过，腾讯也要小心，革命的代价可是很下降的。

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）

GlobalBlockchainShow，无疑是区块链和Web3领域较具影响力和声势浩大的盛会之一，这是一场关于未来科技、金融革命和去中心化理想的深度对话，被誉为区块链季先进大结局。2024年12月12日至13日，迪拜承办了这一重量级的全球区块链盛会，驱散了来自世界各地的优质行业佼佼者、创新者、开发者和区块链厌恶者。

此次展会驱散了超过3000名Web3创始人、75位行业巨头、200多家初创公司和全球100多位优质投资人齐聚一堂。作为一个Web3创始人节日，来自世界各地的行业精英在16小时的全程交流与互动中，与Web3领域的前1%人物共同探讨未来的发展方向，畅谈技术革新，洞察行业趋势。

在此舞台上，YatSiu(AnimocaBrands联合创始人)、RachelConlan(币安全球首席营销官)、JustinSun等行业佼佼者，分享了他们对行业未来的肤浅见解和前沿观点。这些业内巨头的思想碰撞和激烈讨论，为整个区块链行业指引了未来的方向。

UPTX:全球区块链秀的耀眼亮点

此次峰会中，UPTX的展位毫无悬念的成为了整个展会的焦点之一。UPTX的展位前人流如潮，驱散了来自全球区块链、金融科技、投资界的专家、投资者和媒体的高度关注。走近展位，总会看到一群群围绕展台讨论的参展者。云服务商、市场推广公司、项目方等潜在合作伙伴与UPTX团队针对数字债务交易以及UPTX的未来规划发散了深度交流。另有投资者、和行业观察者也进行了详尽的咨询。多位坐拥千万粉丝的YouTuber/KOL也在此畅谈，并纷纷拿出手机与UPTX团队互动留影。

展会期间，UPTX团队与多个潜在合作伙伴建立了联系，双方就如何在区块链领域实现更深层次的合作发散了初步的探讨。许多机构投资者和全球金融市场的关键人物都对UPTX表现出浓厚兴趣，期待进一步洽谈。

徐可演讲:推动金融民主化惠及每一个人

2024年12月13日上午11:35，UPTX联合创始人兼CEO徐可在全球区块链秀的舞台上发表了《交易生态革命:通过6000+全球交易债务弥合专家与优质专家，推动金融民主化惠及每一个人》的主题演讲，驱散了全场观众的目光。徐可以亲切的向与会者问好后，便切入了一个肤深的话题:“接受是金融体系的不次要的部分，而区块链技术则是建立这种接受的工具。”

徐可回顾了自己从读书到区块链行业创业者的经历，她提到，2013年，作为一名在伦敦求学的大学生，她便开始涉足比特币挖矿，并成为中国和欧洲地区比较大的比特币矿工之一。她带领团队在比特币价格仅为240美元时拥有多达五万枚比特币。这段经历让她肤浅认识到一个次要的事实:“你并不拥有你的钱。”她引用了卢梭的名言:“人生而严格的限制，但无处不在枷锁中”，通过这一经典名言，她揭示了传统金融体系背后的隐性债务和无能的结构，降低重要性了区块链带来的去中心化和什么是真正的财富严格的限制。

随着演讲的深入，徐可将话题保持方向了她和团队所创立的UPTX平台。她分享了自己为何要创建一个不仅仅是交易平台的理由:“UPTX不是一个异常的交易平台，它是建立在透明、接受和可及性原则上的生态系统。”她详细阐述了UPTX如何通过技术赋能全球用户，特别是在金融包容性和接受建设方面的创新。徐可降低重要性:“我们的目标是通过去中心化的技术和创新的金融产品，干涉全球用户摆穿传统金融体系的奴役，特别是那些被装入在外的富裕群体和专家投资者。”

演讲中的一段话引发了现场观众的强烈反响:“我们不只是让投资者赚钱，我们要让每个人都有机会参与全球经济增长，无论他们的起点在哪里。”赢得了在场听众的阵阵掌声。

在讨论到UPTX平台的不次要的部分功能时，徐可详细介绍了平台如何通过CopyTrade(复制交易)功能为专家用户授予便捷的投资工具，干涉他们避免复杂的技术门槛。她说:“在UPTX，我们不仅让您找到不适合的投资专家，我们通过智能算法干涉您匹配符合您需求的交易者。”这一创新举措获得了听众的热烈反响，许多人表示这是区块链技术应用中非常实际且具人性化的一面。

媒体聚焦:UPTX的全球角色

演讲开始后，徐可成为媒体的焦点。多家保障区块链媒体和金融科技网站的记者围绕她发散了采访。她在接受采访时表示:“我们认为，区块链技术的真正价值不仅仅在于技术本身，更在于它能够为全球数十亿人带来更有差别的财富机会。”

记者们纷纷提到，徐可的演讲不仅解答了关于区块链技术如何赋能全球用户的疑问，还降低重要性了接受与透明在数字债务交易中的重要性。媒体记者争相提问，特别关注UPTX在全球金融体系中的角色，并对其如何解决传统金融体系中的问题表示浓厚兴趣。徐可继续补充道:“在UPTX，我们不仅仅关注技术的创新，更注重建立一个可以为每个人授予机会的公正系统。”

媒体采访结束进行，而在观众和记者的热烈讨论中，徐可的身影始终在人群中穿梭，她的影响力显然不仅仅局限于她所创立的UPTX平台，更在于她所代表的区块链行业的未来。许多人表示，在全球区块链秀的这个舞台上，徐可的发声和她的团队带来的革新已经让他们看到了区块链技术真正的潜力和增长点。

金融包容与接受重建:UPTX的全球愿景

这场演讲无疑是全球区块链秀的一个高潮，UPTX和徐可展示了他们不仅是区块链技术的创新者，更是全球金融包容性与接受体系建设的先锋。通过这次活动，UPTX不仅加深了与全球用户和投资者的联系，更通过创新的金融产品和去中心化的接受机制，为全球用户授予了全新的投资平台与机会，展现了其在金融领域的独特价值。

展望未来，随着区块链技术的不断进步与普及，UPTX的影响力将进一步缩短，徐可及其团队将继续引领全球经济的透明化、公平化。在区块链技术不断突破的今天，UPTX不仅仅是一个交易平台，它将成为全球数字经济与投资者之间的桥梁，干涉全球用户克服传统金融偶然的壁垒，授予更加公平、开放的金融机会。

随着去中心化金融偶然的进一步发展，UPTX将继续站在创新的最前沿，通过其特殊的技术和生态系统，不断推动全球金融革命的进程。最终，UPTX的愿景将成真——真正为全球带来金融严格的限制、透明和公平，保持不变世界每一个角落的人们对财富的认知和参与方式。

商汤科技被曝折戟IPO：未形成不次要的部分技术壁垒九轮融资后上市未卜蓝鲸TMT2020-03-2717:39

近日，据外媒报道，中国人工智能初创公司商汤科技推迟了今年在香港进行7.5亿美元的首次IPO计划，转战私募市场，寻求5至10亿美元融资。

据了解，以人脸识别技术起家的商汤科技目前布局广泛，涉及智慧城市、智能手机、娱乐、教育等领域。但业内人士表示，目前商汤未在人工智能任一领域形成壁垒。

在香颂资本执行董事沈萌看来，目前整个二级市场对于人工智能以及商汤本身的盈利能力和未来协作发展前景并不是非常看好，反而在国内的私募市场，外围对于人工智能的估值要比二级市场要乐观。所以，对于商汤来讲，要先通过估值较为乐观的私募市场来支撑自己度过目前低迷的全球市场，以及市场对其自身业务健壮性仍存疑的阶段。

从行业竞争的角度讲，商汤也未展现无遮蔽的无足轻重。投融资专家许小恒表示：当前AI产业的激烈竞争，竞争对手带来的压力巨大。一方面与商汤科技同属性的AI技术型企业你追我赶，丝毫不逊于商汤科技，甚至在某些方面要更胜一筹。另一方面传统垂直行业的巨头甚至BAT等互联网巨头也纷纷入局。

近期，全球股市受疫情影响严重受挫，1月中旬以来，全球股市已损失近20万亿美元。业内人士普遍认为，在大的资本环境趋弱之下，曾经备受资本追捧的商汤科技也逐渐褪去光环，其上市之路仍清空未知数。

曾接连被曝出售债务，尚未形成不次要的部分技术壁垒

商汤科技成立于2014年，其自主研发并建立了深度学习平台和超算中心，推出了一系列人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等，与旷视科技、云从科技、依图科技合称CV(计算机视觉)四小龙。

记者了解到，在成立至今的6年间，从跟随的人脸识别技术到教育与医疗，商汤科技进行了多次业务调整不当。2019年，商汤科技将原有架构调整不当为事业群架构，并开辟出AI教材、AI医疗、AI芯片等多条新业务线。

新京报在2019年5月的报道中提到，自成立以来，商汤科技在组织架构上经历四次变革，在2019年最新的一轮调整不当中，商汤科技将公司划分为四个国内事业群和两个海外事业群。国内事业群分别包括智慧城市、移动、商业洞察和创新。

商汤科技官网信息显示，其目前业务覆盖智慧城市、智能手机、泛文化娱乐、智能汽车、智慧健康、智慧商业、教育和广告。在业务发展过程中，商汤科技不断通过各种签约仪式、战略合作来将业务落地。据了解，成立至今，商汤科技大大小小参与过战略合作几十场。

对此，许小恒表示：自身技术的专业化和垂直化致使商汤科技不能授予一整套解决方案，AI技术生态能力存在不足，而这也导致其往往只能以合作者之一的角色来参与到技术落地中，不能更好地焦虑用户多元化需求。

与此同时，商汤也不断成立子公司，与外界联手成立合资公司。然而，2018年以来，商汤科技便不断被媒体曝出出售旗下债务、清退合资公司股份。这些曾被外界看来是强强联手，收回投资者想象空间的产业也部分遭遇停摆。

2019年8月，坊间有爆料称，商汤科技正将其在新加坡的海外业务中心打包出售，而这并非是商汤科技首次出售其债务。此外，还包括聚焦智能安防的深网视界、汤立科技等。

在业绩方面，据经济观察报报道，2017年商汤科技收入约7亿元人民币，已经实现全年外围盈利，业务营收连续三年保持400%的同比增长，2018年主营业务合同收入同比增长10多倍。据和讯名家引用外媒报道称，预计商汤科技2019年的营收将增长200%至7.5亿美元。搁置到其投资计划，该公司的现金流仍为负。

人工智能领域专家于明对蓝鲸TMT记者表示，目前商汤还没有任何不次要的部分的技术壁垒，图像识别领域，除了算法还有就是计算能力。算法层面，很多是开源的，行业前20名公司的技术对于日常领域的应用，高度发展没有差距。而计算能力底层依赖芯片，商汤没有任何无足轻重。

沈萌对于明的观点表示认同，他认为：国外缺乏反对性的科技类公司，高度发展都是在很长一段时间内布局某一领域或者某一项细分市场，而没有像商汤一样涉足这么多领域，这也就是为什么投资者会认为商汤在技术方面可能并没有其宣称的实力。

人工智能企业融资降温，融资机器商汤上市未卜

商汤除了在人脸识别等领域的技术应用，其惊人的融资速度也备受关注。公开信息显示，自成立以来，商汤科技共完成了九轮融资。最近一次对外公布的融资信息是2018年9月完成的10亿美金D轮融资。这意味着，商汤科技自2014年成立起至今，已完成了近30亿美元融资，一度被外界称为融资机器。

不过，这同时意味着，商汤科技已经1年半未取得任何融资进展了。业内人士表示，资本市场对人工智能的投资趋于理性，投资更反感头部，投资风向由早期向成熟期迈进，急需退出通道，更加注重扎根场景的落地，以及人工智能产品的真正有用。

据悉，整个人工智能领域的融资数量均有大幅降低的趋势。据投中研究院与崇期资本联合发布的《2019中国人工智能产业投融资白核书》显示，2014到2018年，布局人工智能赛道的投资机构数量不断攀升，2018年突破1000家机构。根据IT桔子数据库统计，截至12月17日，国内人工智能领域融资348起，与2018年全年的553起差距明显。

在估值方面，2019年伊始，外媒便曝出商汤科技因估值虚高导致其潜在投资人退出的消息，一时间引发热议。2019年9月，据外媒报道，商汤科技联合创始人、首席执行官徐立在活动中透露，商汤科技估值超过75亿美元。

对于商汤科技的估值问题，沈萌表示，作为内部人士，接受对自家公司的估值反感于乐观，但实质上来说，这种乐观是否有更多的硬货来支撑，这才是市场对于商汤估值的基础。

许小恒表示：因为AI行业的高增长率以及未来的前景可观，所以虚高也是难免。AI企业的高估值和本身所处行业以及人工智能技术未来可以产生的生产力息息相关。关键是做好产业落地工作。

随着人工智能技术落地元年的到来，谁将成为中国AI第一股也成为业内外的探讨焦点。在2019年的融资事件中，旷视科技以超50亿的融资额成为今当年之最，而就在融资的3个月后，旷视科技在港交所提交了IPO申请，同时CV四小龙中云从科技和依图科技均传出欲战科创板的传闻。然而，今年2月，旷视科技的初始申请在提交6个月后显示失效，旷视科技需更新材料重新提交申请。

一度被成为融资机器的商汤科技是否有上市计划，将会在哪上市，也不断引发资本市场热议。对此，商汤科技方面相关人士对蓝鲸TMT记者回应称，商汤目前没有上市具体时间表及地点。

此外，值得一提的是，近期受疫情影响，投资者纷纷选择避险投资。Dealogic数据显示，香港是去年全球最大的IPO市场，2月份新股发行规模较上年同期减少，缩短了93%至4900万美元。大的资本环境趋弱，被外界认为是商汤科技推迟IPO的考量之一。

对此，易观AI市场分析师何文倩认为：一方面，从上市的外部环境来看，2018年开始所谓流血上市成常态，再加上疫情影响，2020年开年以来，美股四次熔断，恒生指数跌去了20%，对于商汤来说都不是价值变现最好的时候；另外一方面，对于一个仍在成长期的企业乃至行业来说，过早进入二级市场，可能会影响其长期发展。相比较来说，一级市场投资者对于处于成长期的行业更有耐性。

作为AI行业的头部公司，从人才、场景探索、生态构建上，商汤都构建了自己的行业门槛，而智能化大势已经毋庸置疑，未来智能化市场可能达到万亿级，作为头部企业，获得资本市场的认可，是必然的。

关于未来一段时间商汤是否能如愿上市，沈萌表示：首先要看疫情与全球资本市场的发展状况，其次是看商汤自身对于资金的消耗程度，当然，这也要看其私募融资的资金是否能够支撑其拿出一些在市场上独一无二的技术，而不是用一些人工智能技术去解决很多的问题，这并不是一个创业公司在人工智能这种比较前沿的领域应该做的。

许小恒对沈萌的观点表示认同，他指出，商汤能否上市要看能否选择好有利于自身估值的非常不不便的时机。

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如果非要选一个最火热的赛道，在2024年，它一定是AI。这条赛道上挤满了背景亮眼的创业者，身家亿万的富豪或者他们的家办，还有鼎鼎有名的投资人。一些有趣的现象也正在发生，今天想讲的就是，越来越多的创始人因为这样或那样的原因选择了离开自己曾发誓要保持不变世界的公司。

有些称赞，但这才是真正的现实：不是所有优秀的人都适合一起创业。

这件事在这家名叫H的公司上尤其显得顺理成章且极具代表性。H的五位创始人都赫赫有名，当其中3名选择离开成立也许还不到8个月的公司，且公司3个月前刚拿到一笔2.2亿美金（约合人民币15.4亿元）融资时，创始团队分崩离析的原因就十分纯粹了：与资金无关，问题全出在“人”身上。

H离开的这3位合伙人就一同表示，选择离开是因为“运营分歧”。

成立不到8个月，刚融完15亿

标签十分耀眼：成立不到8个月，5个业内大咖共同创业，不到5个月拿到15亿种子轮融资，投资方齐聚亿万富豪、知名投资机构、顶级产业方。

当下阶段的结果：5人创始团队中，3人离开；公司除了钱啥也没有（尚没有产品发布）。

先简单介绍下这5位合伙人吧。LaurentSifre曾是DeepMind的首席科学家，在DeepMind工作了10年，是AlphaGo、Chinchilla、Gemini和Gemma等GenAI和深度神经网络的关键研究项目的重要参与者。

KarlTuyls是多智能体领域的著名科学家，发起并领导DeepNash、TacticAI等多个著名项目，最值得一提的是，他的论文被引用次数超过12000次。

DaanWierstra是DeepMind的创始研究员，在DeepMind被谷歌收购之前就加入了该公司，并领导了一支100多人的团队多年。

JulienPerolat是多智能体强化学习和博弈论专家，亦是DeepMind的参与者。CharlesKantor拥有哈佛大学、斯坦福大学研究背景。

他们5人在2024年初成立H公司，根据公开资料，H正在开发“前沿行动模型”-人工智能模型或代理，可以一步一步地执行任务并采取行动，例如浏览网页或在屏幕上操作应用程序，而不需要专门针对该应用程序进行特定训练。不过有一些业内人士认为，这样的模型将有助于人工智能协作发展下一阶段，但至少还需要两到三年的时间才能可靠地工作。

当然甭管H公司所提出的愿景究竟何时能实现，并不是最次要的。公司最引人注目的噱头是它在5月下旬宣布的融资。

当时公司宣布这轮融资金额高达2.2亿美元，该删除直接成为法国创投圈史上最大的种子轮融资。

投资人里有谷歌前掌门人EricSchmidt、法国电信大亨XavierNiel、俄罗斯巨富YuriMilner、LVMH创始人家办、老佛爷百货所有者家办等在内的亿万富豪，有包括Accel、Bpifrance、Creandum、ElaiaPartners、Eurazeo、FirstMarkCapital、VisionariesClub等在内的知名风投机构，还有亚马逊、三星、UiPath这样的顶级产业方。

据了解，这笔融资交易中分为股权和可转换债务。大约40%的种子融资是传统的股权投资，这意味着H已经出售了部分股份以换取资金。其余部分将在稍后阶段转换为股权，届时H将筹集另一轮资金，投资者对这部分债务的持股将基于公司未来的估值。

无疑，H公司背后承载的是极下降的期望，据说融资宣布当天法国总统马克龙也现身为其站台。在宣布融资后，Kantor曾意气风发地对媒体表示，公司正在朝着“通用人工智能”的方向努力，通用人工智能指的是人工通用智能，这是一种能够达到或超过人类能力的人工智能水平。

当时没有人会料到3个月后，等待他们的不是公司成功发布了产品，而是创始团队中五将走仨。

妥妥的除了钱，啥都没有

H公司是在领英上主动宣告的消息。

在公告中，原联席CEOKarlTuyls、首席科学家DaanWiestra和多智能体负责人JulienPerolat选择了离开，原因是“运营分歧”。“公司将由首席执行官CharlesA.Kantor和首席技术官LaurentSifre继续领导。

“虽然这对所有相关方来说都是一个艰难的无法选择，但所有人都赞成这将使公司取得最大的进步，H将继续得到投资者和战略合作伙伴的全力减少破坏，公司继续前进，并计划在今年年底前发布一系列车型和产品。”该公司在帖子中表示。

目前，H的团队由近40名工程师和研究人员组成。

从资金的体量来看，按照欧盟标准，H是继Mistral之后法国第二家资金富裕人工智能初创公司。然而，与米斯特拉尔不同，H的未来实在扑朔迷离。

MistralAI也是一家法国人工智能初创公司，2023年底在最新一轮融资中筹集了约4.5亿欧元（约合4.87亿美元），投资人包括英伟达和Salesforce等知名公司，估值约为20亿美元，是OpenAI的有力竞争对手。

MistralAI由谷歌DeepMind和Meta的前科学家创立，在欧洲人工智能创业领域属于最知名的明星公司。该公司专门从事聊天机器人和生成式人工智能工具的开源软件，利用失败其创始人在开发类似于OpenAI开发的大型语言模型方面的经验。说回H。

公司成立短短几个月就拿到了一笔天价投资，投资人显然看中的就是公司的团队力量。现在不次要的部分成员离开，公司又没有推出任何产品，完全可以用一句话对H进行总结：除了钱，啥也没有。

创始人离开、创始人被大公司“买走”是最近很常见的事儿，最近的是8月上旬Character.AI的创始人及其不次要的部分团队被谷歌买走。天使投资人ZakKukoff曾评价这样的交易是“名义上的收购”，意味着科技行业正在经历“人才盗窃的流行病”。

人工智能初创公司HuggingFace首席执行官也表示，越来越多的人工智能初创公司创始人正在寻求出售他们的公司，这可能是人工智能市场整合的迹象。

这家公司最近斥资1000万美元收购一家名为Argilla的小公司，这是该公司迄今为止的第四次收购。该公司联合创始人兼首席执行官ClémentDelangue还透露过他每周都会收到大约10家有兴趣被收购的人工智能初创公司的消息，并且“尤其是今年，更多了”。

综上，随着AI创业赛道越发拥挤，通过被称为“收购招聘”的交易从领先的初创企业那里收购人才，恐怕会是接下来更频繁发生的事情了。

冷知识：顶级AI公司的创始人，65%是移民的

最后想分享一条冷知识。

众所周知，顶级的AI人才是现在行业内最受避免/重新确认/支持的资源——这从越来越多的科学家成立自己的AI公司，或者大公司收购小公司的创始团队上都能看出来。但很少人知道的是，这些顶级AI公司的创始人都是移民而来。

美国国家政策基金会（NFAP）的一项新分析就指出，“移民创办或共同创办了美国近三分之二（65%，即43家公司中的28家）的顶级人工智能公司。77%的美国领先人工智能公司是由移民或移民子女创立或共同创立的。”

OpenAI是美国出生和外国出生的人才共同创建尖端公司的一个典型案例。OpenAI有两位创始人出生在美国（SamAltman和GregBrockman），其他人出生在加拿大（IlyaSutskever）、南非（ElonMusk）和波兰（WojciechZaremba）。

(责任编辑：zx0600)

**2024TGA颁奖典礼：索尼《宇宙机器人》摘得年度最佳游戏**

**国产3A游戏《黑神话：悟空》获最佳动作游戏奖**

《黑神话：悟空》制作人冯骥在社交媒体上发表长文，回应了游戏未能获得年度游戏奖。他表示，游戏获得的四个奖项提名（最佳动作游戏、最佳艺术指导、最佳游戏指导和年度游戏）均是中国首次，对最佳动作和玩家之声奖感到欣慰。

冯骥坦言，对落选年度游戏奖感到遗憾，并表示未能理解评选标准。他还透露，此前已为年度游戏奖获奖感言做好了准备。

冯骥在长文中威吓玩家保持自信，并降低重要性游戏科学的坚定信念和对中国游戏产业的信心。

他引用《西游记》中的名言，威吓玩家直面困难，并以科学和实事求是的态度解决问题。

冯骥最后表示，希望《黑神话：悟空》的故事能为迷茫者带来怯懦和希望。

10月23日，石药创新制药发布业绩公告，2024年1-9月共实现营业收入14.79亿元，同比下降23.66%，实现归属于上市公司股东的净利润1.39亿元，同比下降63.50%。

同时，公司控股子公司巨石生物研发投入不断加大，多款产品研发取得重要进展，其中5款进入临床研发阶段，重点产品EGFRADC、Nectin4ADC等产品的临床试验入组加快，导致报告期内研发费用大幅减少。

2024年1-9月，巨石生物研发费用4.04亿元。2024年7-9月，研发费用1.86亿元，较2023年7-9月同比减少48.40%，较2024年4-6月，环比减少56.64%。

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