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腾讯“最残酷年会” 马化腾究竟说了什么？

财经报社(香港)讯近日，腾讯在深圳湾体育中心召开了公司年会，腾讯首席执行官兼联合创始人马化腾坦言，过去一年旗下游戏业务面临来自竞争对手的巨大挑战。马化腾表示，腾讯是全球最大的游戏公司之一，但在新生代游戏公司崛起、内容和玩法转变下，一时无所适从，直言：“我们受到了很大挑战”。游戏是腾讯最重要的板块之一，单是游戏板块就占公司总收入的30%以上，强调“游戏出海”将是腾讯国际化的最大希望。马化腾还表示，其他同行不断推出新品，但自身好像毫无建树；即便推出了新品，却没有想象中那么好。 #每日财经大小事# 视频号不负众望全力发展视频号直播电商尽管微信是腾讯目前日活、整个生态最强壮的平台，但也已经有了12年的历史。关键问题在于，这棵老树如何发新芽？一年前，马化腾曾说视频号是“全鹅厂的希望”，经过一年多的发展，的确不负众望，在成长过程中给了很多惊喜，让腾讯在过去短视频失利的情况下，重新具备了一个坚实的抓手。最关键的是，马化腾认为，视频号不是跟在别人身后做一样东西，而是结合自身特点、做熟人社交的短视频。因此，马化腾强调，在用户群体消费能力很强的背景下，腾讯要补足缺乏的电商知识，使得今年能够全力发展视频号直播电商，因为电商和广告是相辅相成的。 #科技#人工智能(AI)技术：不算最领先，至少没有太落后马化腾表示，AI也是去年一个重点，全行业甚至全世界的重点，我们总算能跟上第一阵列，不能算最领先，但是至少没有太落后。他认为，下一步将把AI混元大模型应用到各个场景中，但在短期一两年内，感觉不会有一个纯原生AI大的应用，所以应该还是要结合到所有产品里面效率提升等。

芷莹2024-01-31

黄山旅游下跌5.22%，报10.9元/股

小镇、乡村振兴、茶旅、新零售、供应链、体育、夜游演艺、直播等新兴业务板块。公司的主要经营发展指标如资产总额、接待游客、营业收入、实现利润、上缴税收等均呈稳步增长态势，位于同类上市公司前列。截至9月30日，黄山旅游股东户数5.52万，人均流通股1.32万股。 2023年1月-9月，黄山旅游实现营业收入14.35亿元，同比增长138.93%；归属净利润4.08亿元，同比增长782.32%。

金融界2024-01-31

浩淼科技上涨5.05%，报6.45元/股

光浩淼安防科技股份公司位于安徽省明光市体育路151号，公司是一家高新技术企业，主要从事各类消防车、警用特种车辆及消防模拟训练设备的研发、生产、销售和服务。公司的产品销往国内30多个省、自治区、直辖市及中东、中亚、西亚、东南亚、非洲、南美等多个国家和地区，拥有多项核心专利技术，并与滁州学院合作完成安徽省科技重大专项课题，获得12项软件著作权。截至9月30日，浩淼科技股东户数4459，人均流通股1.26万股。 2023年1月-9月，浩淼科技实现营业收入3.17亿元，同比增长11.83%；归属净利润1300.68万元，同比减少48.32%。

金融界2024-01-31

港股午评：恒科指跌2.05%险守3000点关口，汽车股、苹果概念股跌幅居前

上涨的纸业股回调，餐饮股、生物科技股、体育用品股、半导体股、锂电池股、航空股等纷纷下跌。第三财季销售额同比增19.5%，欧舒丹逆势涨超7%。科笛-B早盘大涨超12%，治疗雄激素性脱发新药上市申请获受理。恒大物业涨超8%。消息面上，1月29日上午，香港高等法院举行中国恒大清盘聆讯，法官现场裁定中国恒大清盘。值得注意的是，在恒大被清盘的前三天，即1月26日晚间，恒大物业发公告称，有关约134亿元人民币存款质押被强制执行一事，公司全资附属子公司已向广东省广州市中级人民法院提起诉讼。1月25日，公司已收到法院正式接受立案的通知。据统计，本次恒大物业共提起七项诉讼，诉讼对象均为恒大系相关公司，涉及金额合计超过114亿元。市场猜测称，此举是恒大意在保全物管板块。东方甄选逆势涨超5%。消息面上，有关京东多个直播间主播邀请东方甄选明星主播董宇辉合作的消息引发关注。对此，京东主播回应称，已注意到网友的建议，并紧急制定了相关合作方案，已提交给公司相关部门进行评估。值得注意的是，此前在临时股东大会上，东方甄选透露了与TikTok在海外供应链方面进行合作的可能性。

金融界2024-01-31

龙利得下跌5.04%，报5.46元/股

技股份有限公司位于安徽省明光市工业园区体育路150号，公司是中国包装印刷行业的高端产品制造商，以科技创新为品牌核心价值，拥有专业技术等级的高资历员工队伍和超过百项专利技术产品。公司致力于提高市场领域，提升公司和产品的市场地位，以成为市场高端产品的倡导者。截至1月10日，龙利得股东户数2.41万，人均流通股1.36万股。 2023年1月-9月，龙利得实现营业收入5.11亿元，同比增长9.57%；归属净利润720.4万元，同比减少71.15%。

金融界2024-01-31

通达创智下跌5.03%，报21.92元/股

与迪卡侬、宜家等知名品牌合作，业务覆盖体育户外、家居生活、健康护理等领域。公司已取得105项专利，通过ISO9001、ISO14001、SA8000、ISO13485等多项认证，致力于为全球知名品牌提供一站式全方位解决方案。截至9月30日，通达创智股东户数1.77万，人均流通股1581股。 2023年1月-9月，通达创智实现营业收入5.78亿元，同比减少26.10%；归属净利润8097.18万元，同比减少26.19%。

金融界2024-01-31

Alphabet公司2023Q4业绩电话会议

Primetime 频道提供的一系列体育直播和演播室内容。综上所述，YouTube 是每台联网电视上的必备应用程序。货币化是第三大支柱，通过广告支持和订阅产品的结合来实现。广告创造了我们大部分的收入，我们将继续在这里进行大量投资。我们推出了 CTV 优先的格式，例如 30 秒不可跳过的广告和暂停体验，以及业界首创的“发送到电话”体验，让用户可以使用第二个屏幕与广告互动。对于 Shorts，我们开发了新的格式，对观看者的干扰较小。现在还早。我们正在学习，但对这可以解锁的广告机会感到兴奋。Shorts 货币化继续取得良好进展。我们的 AI 部分视频格式，从视频覆盖率和视频观看量广告活动到需求生成和视频操作，继续让广告商的钱走得更远，并推动整个漏斗的结果。我们还会通过体育内容向 YouTube 介绍新的和现有的广告客户。包括联合利华在内的 90 多家前期和分散广告客户将在第一年与 YouTube 合作，提供 NFL Sunday Ticket 游戏内广告机会。我们的订阅产品也在以健康的速度增长。YouTube Music 和 Premium 表现良好。高级用户为我们的合作伙伴和 YouTube 带来的价值甚至超过了广告支持用户。平均而言，每增加一个高级注册，创作者、音乐和媒体合作伙伴以及 YouTube 本身的收入就会增加。此外，我们还通过新功能、捆绑包和其他增强功能使 Premium 更具吸引力。我们也对NFL周日门票的第一季感到满意。它为创作者提供了新的机会，可以在传统用户内容和专业体育内容中创建内容并提高用户参与度。对用户体验（包括MultiView）的反馈非常好。我们很高兴能在这里继续创新。责任是我们的第四大支柱，它强调了我们在 YouTube 上所做的一切。我们将继续坚持不懈地关注这一点。一如既往，深化与主要合作伙伴的关系，让他们充分利用 Google 是我们的首要任务，我们在第四季度将继续在各行各业开展这项工作。我们刚刚谈到了NFL。Sundar 早些时候提到了三星等。另一个亮点是我们扩大了与保时捷的合作伙伴关系，通过更深入地集成 Google 内置服务（包括 Google Maps 和 Play）来增强客户的数字体验。无论是与我们的合作伙伴和关键生态系统的持续合作，我们都会让 Google AI 为更多客户提供服务。我对 2024 年继续产生影响的机会感到兴奋。最后，我要向我们的客户和合作伙伴表示衷心的感谢。我们的成功离不开他们的成功，也离不开我们的 Google 员工今年的出色工作和专注。露丝，交给你。露丝·波拉特谢谢你，菲利普。我们对全年业绩感到非常满意，2023 年 Alphabet 的收入为 3070 亿美元，与 2022 年相比增长了 9%，2022 年的收入增加了 250 亿美元。第四季度业绩强劲，合并营收为863亿美元，按报告和固定汇率计算，同比增长13%。搜索仍然是收入增长的最大贡献者。除非我另有说明，否则我将就第四季度的同比比较发表评论。总收入成本为 376 亿美元，增长 6%。其他收入成本为 236 亿美元，增长 5%，增长主要是由与 YouTube 订阅产品相关的内容获取成本推动的。这一增长率还反映了我们在去年第四季度提出的 12 亿美元库存相关费用的抵消效益，以及由于我们从 2023 年第一季度开始对估计使用寿命进行更改而导致的折旧费用减少。就总费用而言，同比比较反映了我们在 2023 年第四季度为优化全球办公空间而采取的行动额外收取了 12 亿美元的退出费用。正如您在我们的财报中所看到的，这些费用是根据相关员工人数在其他收入成本和运营支出中按费用行分配的。运营费用为250亿美元，增长11%，主要反映了研发费用的增加，这是由房地产费用推动的，其次是薪酬。营业收入为 237 亿美元，增长 30%，营业利润率为 27%。净利润为 207 亿美元，每股收益为 1.64 美元。我们实现了 79 亿美元的自由现金流，这受到我们在 10 月 16 日支付的 105 亿美元税款时间的影响，我们之前曾提到与将某些税款推迟到第四季度有关。 2023 年全年自由现金流为 690 亿美元。我们在 2023 年回购了总计 620 亿美元的 A 类和 C 类股票，年底以 1110 亿美元的现金和有价证券回购。转向细分结果。在谷歌服务方面，收入为 763 亿美元，增长 12%。本季度谷歌搜索和其他广告收入为480亿美元，增长了13%，再次受到零售增长的带动。YouTube 广告收入为 92 亿美元，在直接响应和品牌广告的推动下增长了 16%。网络广告收入为83亿美元，同比下降2%。订阅、平台和设备收入（我们之前称为其他收入）为 108 亿美元，增长 23%，主要反映了 YouTube 订阅收入的增长。TAC为140亿美元，增长8%。谷歌服务营业收入为 267 亿美元，增长 32%，营业利润率为 35%。转向谷歌云细分市场。本季度收入为 92 亿美元，增长 26%。我们对 GCP 的发展势头感到非常高兴，AI 的贡献越来越大。Google Workspace 还实现了强劲的收入增长，这主要得益于每个席位平均收入的增长。Google Cloud 的营业收入为 8.64 亿美元，营业利润率为 9%。至于我们的其他赌注，2023 年全年收入为 15 亿美元，运营亏损为 41 亿美元。第四季度的业绩得益于其他赌注之一的里程碑付款。谈谈我们对业务的展望。关于谷歌服务，首先，在广告中。我们对 2023 年全年搜索广告和 YouTube 广告收入的环比增长感到满意，这反映了我们团队为改善用户体验和为广告主带来有吸引力的投资回报率所做的非凡工作。随着我们进入 2024 年，广告收入将比 2019 年高出 1000 多亿美元，我们仍然专注于在这个更大的基数上保持健康增长。其次，在订阅、平台和设备方面，2023 年全年我们的订阅产品总收入达到 150 亿美元，这主要得益于 YouTube 订阅产品订阅用户的大幅增长。在过去几年中，我们的订阅收入大幅增长，这表明我们的团队有能力提供高附加值的产品，并为建立服务奠定了坚实的基础，包括通过YouTube和Google One等新服务。 Play在第四季度再次实现稳健增长，这主要是由于买家数量的增加。在设备方面，我们继续进行大量投资，更加重视我们的 Pixel 系列，特别是通过人工智能驱动的创新，同时进一步提高整个产品组合的效率。转向 Google Cloud。我们对本年度的经营业绩感到满意。全年收入为330亿美元，同比增长26%，第四季度表现强劲。云团队专注于将我们行业领先的人工智能技术 Gemini 的优势带给全球企业和政府，我们对参与度感到满意。我们看到对垂直整合的 AI 产品组合的强劲需求正在为 Google Cloud 在每个产品领域创造新的机会。在盈利能力方面，2023 年的改善反映了整个团队的持续关注，旨在保持健康的盈利能力，同时我们继续投资以支持长期增长。转向利润和费用。正如我们一再强调的那样，我们仍然致力于我们的框架，在我们投资以支持我们的增长优先事项时，持久地重新设计我们的成本基础。减缓费用增长的主要因素包括：首先，确定产品和流程的优先级，以确保我们在最重要的机会背后拥有正确的资源，并在可能的情况下重新分配资源;第二，组织效率和结构。我们专注于删除层，以简化执行并提高速度。产品优先级和组织设计工作都导致招聘速度放缓，正如我们员工人数同比下降所看到的那样，反映了我们在 2023 年第一季度宣布的裁员和招聘速度的放缓。我们将继续投资于顶尖的技术和工程人才。最后，我们将继续执行其他工作流程以减缓费用增长，包括提高我们技术基础设施的效率，通过使用人工智能简化整个 Alphabet 的运营，通过我们的中央采购组织提高我们与供应商和供应商的支出效率，以及优化我们的房地产投资组合。在资本支出方面，我们报告的第四季度资本支出为110亿美元，这主要得益于对技术基础设施的投资，其中最大的服务器组件是数据中心。第四季度资本支出的增加反映了我们对人工智能为全球用户、广告商、开发人员、云企业客户和政府提供的非凡应用以及由此提供的长期增长机会的展望。到2024年，我们预计资本支出的投资将明显大于2023年。关于其他赌注，我们一直在努力加强我们的投资重点，同时抓住整个投资组合中引人注目的技术突破的上行空间。例如，上周，Alphabet 的 X 宣布将通过外部资本将更多项目作为独立公司分拆出来，让 X 有机会将更多注意力放在它正在研究的突破性技术上，以应对世界上一些最紧迫的挑战。谢谢。桑达尔、菲利普和我现在来回答你们的问题。问答环节布莱恩·诺瓦克菲利普，我有两个，第一个是关于很多新的生成式人工智能广告工具。你显然在这里有很多铁杆。您一直在谈论数以万计的广告商的一些早期势头。问题是，您能否向我们介绍一些我们应该考虑的障碍和门控因素，这些因素决定了这些工具真正广泛推出的速度，以便我们和广告商可以了解它们何时可以对整个业务产生更大的影响？其次，您如何看待广告业务的长期销售队伍强度，因为您推出了更多基于人工智能的工具，如PMax，影响了整体广告分配？菲利普·辛德勒是的。非常感谢。所以我在前几个季度已经介绍了这一点。很长一段时间以来，人工智能一直是我们广告产品的核心。最近的进展确实使我们能够在各种不同领域为广告商创造更多价值：竞价、定位、创意以及我们的核心广告商和发行商体验。例如，我们看到，在核心搜索广告中，基于价值的竞价在定位方面非常重要，在创意方面的广泛匹配，自适应搜索广告自动创建的广告素材资源。我们对在这些领域看到的进展感到非常满意。我想我在之前的一次电话中提到过。你问了障碍和门控因素。人工智能的基本要素在这方面发挥中立的作用，试图让每个人都准备好真正充分利用这些工具。我们还谈到了 PMax 的进展，我们对第 4 季度的进展感到非常满意。所以总的来说，我认为我们正朝着我们的期望前进。在销售队伍强度方面，我们进行了一些重新分配，或者我称之为投资组合调整。如您所知，我们有两个大型不同的团队。一个是我们的 LCS，大型客户解决方案团队，他们真正专注于为我们最大和最成熟的客户实现转型增长。我们有自己的 - 我们称之为GCS，全球客户解决方案团队，这是每个客户从现在的一些最大客户到数百万小客户和中小企业的渠道。 GCS通过动态地为每位客户提供真正正确的治疗，真正扩大了增长。值得注意的是，这也是我们增长最快的渠道，它在第四季度实现了特别强劲的增长。因此，我们在这里进行了调整，将更多资源集中在GCS方面。但我也想明确一点，当我们进行重组时，总有机会在客户服务和发展客户方面更高效、更智能。我们之所以重组，并不是因为人工智能正在夺走这里重要的角色。但是，我们在这里看到了人工智能驱动的解决方案的巨大机会，可以大规模地提供令人难以置信的投资回报率，这就是我们进行一些调整的原因。因此，我认为销售人员强度是未来对我在这里提到的渠道的更强关注。道格·安穆斯（Doug Anmuth）一个是给露丝的，一个是给菲利普的。露丝，你现在已经进入了持久地重新设计你的成本结构的第二年。您能帮助我们评估您目前的进展吗？我们是否应该考虑前进的路标？然后，菲利普，你能谈谈 NFL 周日门票吗，以及你在第一年的主要学习是什么？您如何看待从广告角度以及Sunday Ticket和YouTube TV订阅者的投资回报？露丝·波拉特谢谢你的问题。因此，我们对我们继续取得的进展感到非常满意，并且我们非常致力于在投资以支持增长优先事项的同时，持久地重新设计我们的成本基础的框架。我试图在开场白中指出其中的一些，但实际上，当你看到整个谷歌和整个 Alphabet 所做的工作时，它确实从产品和流程优先级开始，以确保我们在最重要的机会背后拥有正确的资源，然后这创造了重新分配资源的机会。然后，我们在本季度谈了很多关于组织效率和结构的问题，我们专注于删除层以简化执行和提高速度。产品优先级和组织设计工作这两者的结合导致了招聘速度的放缓。从我们的员工人数中可以看出，员工人数逐年下降。你可以从我们在第四季度交付的业绩中看到这一点。你可以 - 这也与第一季度的公告和低得多的招聘速度有关。在本季度的这个时候，我们估计，随着我们继续努力，第一季度与遣散费相关的费用将约为 7 亿美元。但正如我在开场白中所说，我们将继续投资于顶级工程。因此，如果您从产品优先级和组织设计开始，那么这是一个很大的问题，这就是为什么还要注意与遣散费相关的费用，这有助于为我们继续做我们正在做的工作铺平道路。但是，我们还有许多其他工作流程，我谈到了，一切都是为了提高我们技术基础设施的效率，这是一项非常大的持续努力;通过使用人工智能简化整个 Alphabet 的运营;我们与供应商和供应商所做的所有工作;我们正在做的工作是优化我们的房地产投资组合。因此，当我们描述持久的再造时，它是关于继续在已经开始的工作基础上再接再厉，并且正在进行中。菲利普·辛德勒因此，在 NFL Sunday Ticket 方面，正如我之前所说，NFL Sunday Ticket 支持我们的长期战略，并真正帮助巩固了 YouTube 作为每个人电视机上必备应用程序的地位。你问了一些经验教训。也许我从观看体验开始。到目前为止，我们收到了很好的反馈。人们喜欢导航，MultiView，聊天，没有延迟，对这个的反馈非常非常积极。你问了关于广告和订阅。也许我从订阅者开始。我们对 NFL 周日门票的注册感到满意，并且作为一个赛季，无论是作为 YouTube TV 捆绑包的一部分，还是作为 YouTube 黄金时段频道的独立产品。请记住，您可以通过两者访问它们。今天在潜艇方面没有什么可分享的了。在广告方面，如您所知，广告商可以从 NFL 阵容中购买，作为我们 YouTube Select 产品组合的一部分。这实际上允许广告商通过 YouTube 非常独特的 NFL 内容广度来接触足球迷，无论您是在 YouTube TV 或黄金时段频道上进行现场比赛，还是在 YouTube 频道上观看 NFL 集锦、赛后评论。我们在这里看到了整个广告市场对 YouTube 周日门票产品的强劲需求。我们对未来的合作伙伴关系或未来的合作伙伴关系感到兴奋。这是我们的第一个赛季。我还提到，在我们的第一年，有 90 多个前期和分散广告商与 YouTube 合作，提供 NFL Sunday Ticket 游戏内机会，我们非常感谢。埃里克·谢里丹第二，如果可以的话。Sundar，一个更宏观的问题，回到你之前在搜索生成体验的电话会议中的评论。当你考虑未来几年产品的发展时，你如何设想更传统的搜索和谷歌助手等东西在搜索生成体验和Bard的世界中继续发展，这对商业和非商业搜索的元素意味着什么，以及未来几年用例可能会如何变化？然后，露丝，我只想确保我们理解了新闻稿中的一些信息，以及本季度围绕一次性参与者的公众评论。似乎它们没有被分配给细分市场，而是其他投注和字母级别活动的更多元素。我只是想确认这些一次性因素是否在损益表中被捕获，以及是否还有任何合法的一次性因素也会在本季度被提及？桑达尔·皮查伊谢谢，埃里克。好问题。看，这是一个激动人心的时刻。显然，正如我所说，当我们将SGE整合到产品中时，早期的反馈是积极的。我们一直在迭代它，它显然对某些类型的查询非常有效。我们正在扩展查询集，使其运行良好。它肯定是第一次以更好的方式回答某一类查询。因此，这也为我们指明了前进的方向。总的来说，我认为人们低估了搜索的一点是搜索的广度，即我们在新的一天不断看到的查询量，这是我们以前从未见过的。因此，这里的诀窍是在我们在 Google 搜索中看到的广度上提供高质量的体验。随着时间的流逝，我们认为 Assistant 将非常互补。我们将再次在那里使用生成式人工智能，特别是我们最先进的模型和Bard，并允许我们随着时间的推移更像一个代理，如果我要考虑未来，也许会超越答案，更多地为用户跟进。所以这就是--从方向上讲，机会集是什么。显然，还有很多执行工作要做。但我认为这是一个我们深知该怎么做的领域。到目前为止，我们所做的所有工作，反馈都非常积极。露丝·波拉特然后就你的另一个问题而言，关于与房地产相关的 12 亿美元的退出费用的房地产费用，即在字母级别的活动中。但我在开场白中说的另一条评论是，当你浏览各种行项目、研发等时，你会看到它在那里传播。我们有一个表格，IR可以引导任何人了解这方面的技术，只是为了了解它是如何在损益表的各个行中排列的。迈克尔·内森森我想，我有两个给菲利普的。鉴于联网电视参与 YouTube 的重要性，您能谈谈美国以外的联网电视机会吗？鉴于谷歌操作系统，该公司正在做些什么来推动YouTube或联网电视的更多采用？你在美国以外的地方谈论了什么？然后，在过去的一年里，你对 Shorts 的实力一直持怀疑态度。您能谈谈现代化的挑战吗？你还记得你一开始看到的逆风吗？关于拍卖的密度或对 Shorts 的广告兴趣，您有什么可以分享的，以帮助我们解决这是否仍然是增长的阻力吗？菲利普·辛德勒是的。非常感谢您的提问。在联网电视方面，我提到它实际上继续表现得很好。我之前说过，YouTube是美国流媒体观看时间的领导者，它不仅仅是一个深入研究的观众群体。真的都是观众。在国际方面，我们正在密切关注这个问题。我没有什么特别需要的--此时此刻关于这个。在 Shorts 变现方面，我们开发 Shorts 是为了满足创作者和观众对短视频的巨大需求。我们对所看到的增长感到非常满意。我提到每个月有 20 多亿用户，每天有 700 亿次观看。具体到变现问题，Shorts 变现继续取得良好进展。事实上，实际上，自从我们推出 Shorts 收益分成功能以来，Shorts 创作者产生的总收入每个月都在增加，我们预计这种情况还会持续下去。显然，与我们的长视频类似，我们在这里真正致力于建立长期合作伙伴关系。你以前听我说过，对，当创作者成功时，我们就成功了。斯蒂芬·鞠所以 Philipp，这不是一个新问题，但自 PMax 推出以来也已经有大约两年了。但是，在您的历史上，似乎有如此悠久的产品开发和智能出价之类的东西的推出，我相信当时旨在帮助较小的广告商更轻松地投放搜索广告。今天，您正在帮助生成创意，并管理我的支出，并在多个 Google 服务中最大限度地提高投资回报率。那么，您如何看待那些以前无法与您一起做广告的中小企业呢？从长远来看，这会为您的收入增长带来什么样的 TAM 扩张顺风？菲利普·辛德勒如您所知，中小企业是我们关注的焦点。我们之前多次提到过这一点。它们是我们 GCS 频道的一部分，不仅还有更多内容。但在过去的几年里，他们经历了巨大的变化。我们的重点一直是投资于真正有助于公平竞争的解决方案，您提到了其中的几个。因此，实际上，中小企业可以与更大的品牌和更成熟的广告商竞争。因此，我们总是得到的反馈是，他们需要简单的解决方案来快速推动价值，而您提到的几个 AI 部分解决方案实际上正在使工作流程、整个入口和竞价定位创意等，这对中小企业来说要容易得多。因此，我们对我们在这里看到的情况非常满意。我们将继续投资。我觉得人工智能确实是一条有用的、非常有趣的未来道路，它不仅让生活更轻松，而且随着时间的推移，生产力更高，更好，为中小企业提供更公平的竞争环境。贾斯汀·波斯特也许一个给桑达尔，一个给露丝。就搜索增长而言，我认为使用竞争性 AI 工具作为搜索的替代品存在一些担忧。只是想知道你是否看到查询量的任何变化，无论是积极的还是消极的，因为你已经看到了这一年的发展和更多的搜索创新体验。是什么能真正让谷歌与其他人工智能工具相比脱颖而出？然后是露丝，资本支出是110亿美元。显然，这是一个进步。里面有一次性物品吗？或者我们应该这样考虑 24 年的新运行率？桑达尔·皮查伊谢谢，贾斯汀。首先，看，我们考虑对搜索的影响，显然，更广泛。人们有很多信息选择。因此，用户的期望也在不断变化。所以我们已经这样做了很长时间。我认为最终重要的是强大的持续创新记录。显然，生成式人工智能是武器库中的一种新工具。但是，Google 搜索还有很多内容：广度、深度、跨垂直领域的多样性、稳定性，以及通过实际访问网络上丰富多样的内容来源，并以令人信服的方式将它们组合在一起。我认为，在第二年，当我们进行测试时，我们会测试搜索生成体验，特别是针对所有内容。我们可以看到我们正在取得的进步，以及用户对这种体验的喜爱程度。所以我认为我对进展感觉很好。我们的 24 年路线图在搜索和基础 AI 进展（包括模型）方面都非常强大。所以我对24年我们的未来感到非常兴奋。露丝·波拉特关于资本支出，正如我所指出的，第四季度的资本支出为110亿美元，其中绝大多数是对我们技术基础设施的投资。对于您的问题，那里没有一次性项目。它真正反映了我们对 Sundar 和 Philipp 以及我一直在谈论的一切的看法，人工智能在 Google DeepMind、Google Services、Google Cloud 中的非凡应用，它对用户、广告商、开发人员、云企业客户、政府来说都是全面的。这确实是提供的长期机会。因此，上个季度，我们确实注意到资本支出将在 2024 年继续增长。我们预计 2024 年全年资本支出将明显高于 2023 年。请注意，我想你们都知道这一点，但现金支付的时间会影响季度资本支出数字。但重点是我们将继续投资。罗斯·桑德勒所以我想一个问题，我不知道是 Sundar 还是 Philipp。但是，如果我们回到今年秋天发生的司法部审判，谷歌披露了一份文件，其中说了为什么在广告质量团队中实现 20% 的 RPM 增长是一个脆弱的策略。回顾 2019 年，我认为从那时起，您的业务增长了一倍多。所以我想，当我们在 2024 年初坐在这里时，您如何看待 Google 推动搜索 RPM 向前发展的能力？我想在露丝今晚所说的庞大收入基础的背景下，你对货币化有什么看法？桑达尔·皮查伊听着，我想我对我们的工作质量驱动非常有信心，无论是搜索质量、广告质量、搜索改进、广告转/分钟数改进，所有 -- 2 个基本支柱是对广告质量的特别关注，以便我们为广告商提供实际的投资回报率并改善用户体验，所有这些都以严谨、技术卓越和卓越的上市为基础，右？因此，基本属性不会改变。我认为人工智能在有机方面和货币化方面都为我们提供了机会。我认为我们正处于它的早期阶段。我认为，从长远来看，我们将能够更深入地满足信息需求。因此，我考虑了这一点--在长期的背景下，我对未来感到非常兴奋。马克·马哈尼一个问题在 YouTube AI 上，一个在云上。首先，在云上，只有这种波动性，上个季度的实质性减速和本季度的良好再加速。这是否可以通过我们处于优化周期中的位置来解释，并且可能是生成式 AI 工作负载现在开始涓涓细流并导致增长曲线弯曲？对于我们所看到的波动性、减速和再加速，您有什么评论吗？然后，菲利普，我想问创意方面的问题，特别是在 YouTube 和广告和创意方面，使用 AI 来改进创意，并真正为那些一直与 Google 合作但现在为他们提供由 AI 创建的基于效果的视频广告活动的中小企业提供服务。这是一个新的增长领域吗？在向市场提供这种产品方面，您走了多远？你认为这开辟了一个以前没有的新支出领域吗？桑达尔·皮查伊谢谢，马克。在云上，让我来接受一下。首先，是多种因素的综合作用。我认为，在数据和分析、基础设施、安全等基础支柱之上，人工智能解决方案绝对令人兴奋。但人工智能绝对是推动人们兴趣和早期采用的东西。正如你所看到的，超过 70% 的 Gen AI 工会正在使用 Google Cloud。因此，我认为，随着24年的到来，我们的优势将继续发挥，尤其是当我看到我们在人工智能方面的未来创新时。其次，我认为存在地区差异，但许多部分的成本优化是我们大部分工作完成的问题。我认为这也是一个促成因素。菲利普·辛德勒因此，关于您的YouTube问题，也许让我从一般观点开始。你知道，YouTube的提交使全球数百万创作者能够分享他们的声音并与观众建立联系，显然在这里建立了蓬勃发展的业务。人工智能已经是其中非常关键的一环。您显然知道 YouTube 的公告，我们在 YouTube 上引入了许多新的互补创意功能，例如包括 Dream Screen，以及许多其他非常有趣的工具和想法。你显然可以想象，我们已经可以更积极地将其带到广告界。如您所知，它一直在为人工智能、我们的许多视频广告解决方案和测量功能提供动力。这是视频丰富的广告系列的一部分。多格式广告是 -- 实际上，有一种生成式创作者音乐，实际上已经让创作者更容易设计出完美的配乐。正如我之前所说，人工智能将开启一个充满创造力的新世界。你可以看到这将如何--如果你只看模型的发展方向，多模态模型的发展方向，这些模型的生成能力将走向何方，你绝对可以看到这将如何影响和--积极影响和简化创作者的流程，类似于你所看到的在我们的一些核心产品中已经出现的东西，比如搜索方面的ACA。吉姆·弗里德兰感谢大家今天参加我们的会议。我们期待在 2024 年第一季度电话会议上再次与您交谈。谢谢你，祝你晚上好。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-01-31

Vitalik：我如何看待加密和AI交叉领域及其前景和挑战

。毕竟，故事都是这样发展的，人们愿意在体育赛事上押注数百亿美元，那么为什么不把足够的钱押注在美国大选或LK99上，这样一来，那些大玩家也就会有入场意愿了。但这一点必须面对这样一个事实，那就是既然之前都未能达到这种规模（至少与其支持者的梦想相比），因此似乎需要一些新的东西才能让使预测市场成功。所以，另一种不同的回应指向了预测市场生态系统的一个具体特征，也就是我们可以在21世纪20年代看到上个年代看不到的东西：人工智能无所不在的可能性。人工智能愿意以每小时不到1美元的价格工作，并且拥有百科全书般的知识——如果这还不够，它们甚至还可以与实时网络搜索功能相结合。如果你做市，并提供50美元的流动性补贴，人类可能不太在意，不会去竞标，但成千上万的人工智能会迅速行动，并尽其所能做出最好的预测。在一个问题表现出色的激励可能很小，但让人工智能做出广泛的正确预测的激励却很巨大。请注意，你甚至不需要人类来对大多数问题实行裁决：你可以使用类似于Augur或Kleros的多轮争议系统，其中人工智能也将参与较早的轮次。人类只需要在非常少数情况下做出反应，也就是当进行一系列双方投入都很大的升级的时候。这是一个强大的原语，因为一旦“预测市场”可以进行如此微观规模的工作，你就可以在许多其他类问题上重复使用“预测市场”原语：根据[用户使用条款]，这个社交媒体帖子是否可以发布？股票X的价格会发生什么变化？现在正发消息给我的这个账号真的是埃隆·马斯克吗？这个在在线任务市场提效的工作合格吗？这个网址是https://examplefinance.network的dapp是个骗局吗？ 0x1b54....98c3真的是“Casinu Inu” ERC20代币的地址吗？你可能会注意到，这些想法很多都是朝着我所说的“信息防御”的方向发展的。从广义上讲，问题是：我们如何帮助用户区分真实和虚假信息，检测诈骗，而不是授权一个中心化权威机构来决定孰是孰非，因为中心化权威可能会滥用自己的权利。在微观层面上，答案可以是“人工智能”。但在宏观层面上，要面临的问题是：谁来建设人工智能？人工智能是其创建过程的反映，是无法避免偏见的。所以，我们需要一个更高层的游戏去评判各种AI的表现，让AI能够作为玩家参与到游戏中。人工智能的这种使用，即人工智能参与某种机制，并最终会被一个汇集人类输入的链上机制（称之为基于市场的去中心化RLHF如何？）奖励或惩罚，我认为这是一个真正值得研究的方向。现在是时候更多地研究这样的用例了，因为区块链扩展终于成功了，让任何“小”、“微”事物终于在链上可行，而这些在之前通常是不可行的。一个相关的应用类别就是高度自主的使用区块链实现更优合作的智能体，不管是通过支付还是通过使用智能合约来做出可信承诺。 2、游戏界面类AI 我曾在自己的文章中提出的一个想法是，编写面向用户的软件是有市场机会的，这种软件可以通过解释和识别用户正在浏览的线上世界中的危险来保障用户的利益。一个业已存在的例子就是Metamask的欺诈检测功能：另一个例子就是Rabby钱包的模拟功能，它向用户展示他们即将签署的交易的预期结果。这些工具可能会被人工智能大大强化。人工智能可以提供一个更丰富的人类友好的解释，说明你正在参与什么样的dapp，你正在签署的复杂操作的后果，特定的代币是否真实（例如，BITCOIN不仅仅是一串字符，它还是一种真正的加密货币的名称，它不是ERC20代币，其价格远远高于0.045美元，LLM会知道这一点），等等。有些项目开始朝着这个方向发展（例如LangChain钱包使用AI作为主界面）。我个人的观点是，纯AI界面目前可能风险太大，因为它会增加发生其他类型错误的风险，但用AI来补足偏向传统的界面是极其可行的。值得一提的还有一个特定风险。我将在下面的“游戏规则类AI”部分内容中详细讨论这个问题，但一般性的问题是对抗性机器学习：如果用户可以访问开源钱包中的AI助手，那么不良人员也可以访问该AI助手，因此他们将有无限的机会优化他们的骗局，避免触发钱包防御。所有现代AI都有bug，这对于训练过程来说发现bug并不难，即使只有有限的模型访问权限。这就是“人工智能参与链上微市场”更能施展的地方：所有AI能都容易遭受相同的风险，但你有意创建一个开放的生态系统，由数十人不断进行迭代和改进。此外，每个单独的AI都是闭环的：系统的安全性来自游戏规则的开放性，而不是每个玩家的内部操作。小结：人工智能可以用简单的语言帮助用户理解正在发生的事情，它可以作为实时导师，它可以保护用户免受错误的负面影响，但如果想要直接使用人工智能来对付恶意散布虚假信息者和骗子时，一定要小心。 3、游戏规则类AI 现在，我们谈到了让很多人都很兴奋的应用，但我认为这是最危险的地方，我们需要小心行事：我称之为“人工智能成为游戏规则的一部分”。这与主流政治精英对“AI法官”的兴奋相关，在区块链应用程序中也有类似的愿望。如果基于区块链的智能合约或DAO需要做出主观决策（例如：某个特定的工作产品是否在雇佣合同范围内？），你是否可以让人工智能成为合约或DAO的一部分，以帮助执行这些规则？这就是为什么说对抗性机器学习将成为一个极其艰巨的挑战。基本的两句话论证如下：如果在机制中扮演关键角色的AI模型是闭环的，则无法验证其内部工作原理，所以它并不比中心化应用程序更好。如果AI模型是开源的，那么攻击者可以下载并在本地模拟它，并设计大量优化的攻击来欺骗模型，然后在实时网络上重播。现在，有些读者（或加密原住民）可能已经走在我前面了，并且在想：等等！我们有了不起的零知识证明和其他非常酷的密码学手段。当然，我们可以施一些加密魔法，隐藏模型的内部工作原理，这样攻击者就无法优化攻击，而与此同时证明模型正在被正确执行，并且是在合理的底层数据集上使用合理的训练过程构建的！通常，这正是我在其他文章中所提倡的思维方式。但对AI相关计算而言，还有两个主要的反对意见：加密开销：在SNARK（或MPC……）内部执行某些操作的效率要比透明化执行低得多。考虑到人工智能已经是非常密集的计算，在加密黑盒中进行人工智能计算可行吗？黑盒对抗性机器学习攻击：即使不了解模型的内部工作原理，也有办法优化针对AI模型的攻击。如果你隐藏得太多，你就有可能让选择训练数据的人很容易用有毒攻击来破坏模型。二者都是复杂的兔子洞，所以让我们来依次探查。（1）加密开销加密工具，特别是像ZK-SNARKs和MPC这样的通用工具，开销很高。客户端直接验证一个以太坊区块需要几百毫秒，但生成一个ZK-SNARK来证明这样一个区块的正确性却可能需要几个小时。其他加密工具（如MPC）的通常开销可能更大。人工智能计算已经相当昂贵：最强大的LLM输出单个单词的速度只比人类阅读单词的速度快一点点，更不用说训练这些模型常常需要数百万美元的计算成本。顶级模型和试图节省更多训练成本或参量数的模型之间的质量差异很大。乍一看，这是一个很好的质疑理由，怀疑整个项目试图通过将AI包裹在密码学中来强化保障。幸运的是，人工智能是一种结构非常具体的计算类型，这使得它能够适应各种优化，而像ZK-EVM这样的“非结构化”计算类型却无法从这些优化中受益。让我们来看看人工智能模型的基本结构：通常，AI模型主要由一系列矩阵乘法组成，其中穿插着各元素的非线性运算，如ReLU函数（y = max(x, 0)）。矩阵乘法占据了工作的大部分：将两个N*N矩阵相乘需要时间，而非线性运算的数量要少得多。这对于密码学来说非常方便，因为很多形式的密码学都几乎可以“免费”地进行线性运算（矩阵乘法是线性运算，如果你只加密模型而不加密它的输入的话）。如果你是一位密码学家，那么你可能已经听说过同态加密中的类似现象：在加密的密文上执行加法非常简单，但执行乘法却非常困难，直到2009年我们才找到方法来进行无限深度的乘法运算。对于ZK-SNARKs来说，与此相当的2013年的协议，证明矩阵乘法的开销不到4倍。遗憾的是，非线性层的开销最终仍然很大，实践中最好的实现显示开销在200倍左右。但有希望通过进一步的研究，大大减少这方面的开销。但针对很多应用程序，我们不仅想证明人工智能输出是计算正确的，我们还想隐藏模型。有一些简单的方式可以实现这一点：你可以拆分模型，由一组不同的服务器冗余存储各层，希望泄漏某些层数据的某些服务器不会泄漏太多数据。但还有一些特别有效的多方计算方式。在这两种情况下，故事的精神是相同的：AI计算的最重要部分是矩阵乘法，因此可以创建非常高效的ZK-SNARKs或MPC（甚至FHE），所以将AI置入加密盒子的总开销非常低。一般来说，非线性层是最大的瓶颈，尽管它们的规模较小；也许像Lookup Arguments这样的新技术会有所帮助。（2）黑盒对抗性机器学习现在，让我们来讨论另一个重大问题：如果模型的内容是私有的，并且你只有对模型的“API访问”权限，你可以进行哪类攻击？这里让我来引用2016年的一篇文章：许多机器学习模型很容易受到对抗性示例的影响：专门设计的输入会导致机器学习模型产生错误输出。能够影响一个模型的对抗性示例通常会影响另一个模型，即使两个模型的架构不同或在不同的训练集上进行训练，只要两个模型都被训练来执行相同的任务就可能受影响。因此，攻击者可能会训练自己的替代模型，打磨针对替代模型的对抗性示例，然后将它们用到受害模型中，几乎无需了解受害模型信息。有可能，你甚至可以创建只知道训练数据的攻击，就算你对试图攻击的模型的访问权限非常有限或没有任何访问权限也没关系。截止到2023年，这类攻击仍然是一个大问题。为了有效地减少这类黑盒攻击，我们需要做两件事：真正限制谁可以查询模型以及查询多少内容。具有不受限制的API访问权限的黑盒是不安全的；具有非常有限的API访问权限的黑盒可能是安全的。隐藏训练数据，同时确保用于创建训练数据的过程不会被破坏。在第一件事上做得最多的项目可能是Worldcoin。Worldcoin在协议层面广泛使用人工智能模型，以将虹膜扫描转换为易于比较相似性的简短“虹膜代码”，以及验证它所扫描的对象实际上是一个人。Worldcoin所依赖的主要防御措施是，它不允许任何人轻易调用人工智能模型，而是使用可信硬件来确保模型只接受由orb相机进行数字签名的输入。这种方法并不一定奏效：事实证明，你可以对生物识别人工智能进行对抗性攻击，形式是你可以戴在脸上的物理贴片或珠宝：但希望就是，如果你把所有的防御结合在一起，隐藏人工智能模型本身，极大地限制查询量，并要求每个查询进行某种方式的身份验证，你就可以让攻击变得足够困难，系统就可以是安全的了。这就将我们带到了下一件事：我们如何隐藏训练数据？这可能就是“民主治理AI DAOs”的用武之地：我们可以创建一个链上DAO，治理决定如下过程：允许谁提交训练数据（需要哪些数据相关证明）、允许谁查询、查询多少内容、以及使用像MPC等加密技术加密整个AI创建和运行管道（从每个用户的训练输入到每个查询的最终输出）。该DAO还可以同时对提交数据的人进行补偿。需要重申的是，这一计划雄心勃勃，从很多方面来看可能不切实际：对于这种全黑盒架构来说，加密开销可能仍然太高，无法与传统的封闭式的“信任我”的做法相竞争。结果可能是，没有一种好的方法可以使训练数据提交过程去中心化并预防有毒攻击。由于参与者串通，多方计算工具的安全或隐私保障可能受损：毕竟，加密货币跨链桥一次又一次地出现过这种情况。我之所以没有在这部分一开始就贴上更大的红色警告标签，告诉你“不要做AI法官，这是反乌托邦的”，其中一个原因就是，我们的社会已经高度依赖于不负责任的中心化AI法官：例如，决定社交媒体上哪些帖子和政治观点会浮出水面或被淹没（甚至被审查）的那些算法。我确实认为在这个阶段进一步扩大这一趋势是一个非常糟糕的想法，但我不并认为区块链社区更多地进行人工智能实验会使情况变得更糟。事实上，加密技术有一些非常低风险的基本方法可以使这些现有中心化系统变得更好，我对此非常有信心。有一种简单的技术通过延迟发布来验证人工智能：当社交媒体网站基于人工智能对帖子进行排名时，它可以发布一个ZK-SNARK来证明生成该排名的模型的哈希值。该网站可能会承诺在一年后公布其人工智能模型。一旦模型公布，用户就可以检查哈希值来验证是否发布了正确模型，社区可以对模型运行测试来验证其公平性。发布延迟将确保当模型公开时，它已经过时了。因此，与中心化世界相比，问题不在于我们是否能做得更好，而是能好多少。然而，对于去中心化世界而言，重要的是要小心谨慎：如果有人构建一个使用人工智能预言机的预测市场或稳定币，而结果证明这个预言机是可被攻击的，那么一笔巨大的资金可能会在瞬间消失。 4、游戏目标类AI 如果上述技术用于创建可扩展的去中心化私有AI，其内容是任何人都不知道的黑盒子，可用于实际运行，那么这也可以用于创建具有超越区块链效用的AI。NEAR协议团队正将此作为他们正在进行的工作的核心目标。这样做有两点原因：如果你可以通过运行使用区块链和MPC的训练和推理过程来创建“值得信赖的黑箱AI”，那么许多担心系统有失偏颇或欺骗自己的应用程序都可以从中受益。很多人表达了对我们将依赖的具有系统重要性的AI民主治理的期待；加密和基于区块链的技术可能是实现这一目标的途径。从人工智能安全角度来看，这将是一种创建去中心化人工智能的技术，它也有一个自然的终止开关，可以限制那些试图使用人工智能进行恶意行为的查询。同样值得注意的是，“使用加密激励措施来激励创造更好的AI”可以在不使用密码学进行完全加密的情况下完成：BitTensor等做法就属于这一类。结论区块链和人工智能都变得越来越强大，在这两个领域的交叉领域正出现越来越多的用例。然而，其中一些用例相比于其他用例要更有意义，也更强大。通常情况下，当底层机制继续如以前一样设计得很粗糙，但个体玩家却变成了AI，允许机制在更微观的尺度上有效运行时，用例往往是最有前景的，也是最容易做对的。尝试使用区块链和加密技术创建“单一实例”的应用程序将面临最大的挑战，即创建某些应用程序将依赖之实现某一目标的单个去中心化的可信AI。这些应用程序在功能和提高人工智能安全性方面都是前景光明的，避免了与更加主流的做法相关的中心化风险。但在很多方面，底层假设也可能失败；所以，需要谨慎行事，特别是在高价值和高风险环境中部署这些应用程序时。我期待在所有这些交叉领域看到更多人工智能建设性用例的尝试，这样我们就可以知道哪些用例是真正可行的。来源：金色财经

金色财经2024-01-31

X 推动狗狗币 (DOGE) 价格上涨 DOGE 会在加密货币领域掀起波澜？

加密技术而闻名，是最早接受模因币的加密体育合作伙伴之一。 DOGE 作为支付媒介 2019年，比特币成为小牛队的支付方式之一。 DOGE 的加入使得“小牛终身粉丝或 MFFL”能够利用狗狗币在线购买比赛门票和商品，从而扩大了小牛装备的可及性。狗狗币在 2024 年继续被接受，引发了有关模因币今年增长潜力的讨论。这次讨论中值得注意的是埃隆·马斯克最近提到的 X 的集成支付功能。此次发布让人们重新关注狗狗币的实用性以及与支付生态系统的整合。印度是 DOGE 的主要市场之一。截至周一发稿时，狗狗币 (DOGE) 的交易价格约为 0.0812 美元，在 Token Terminal 上显示 24 小时涨幅为 3%。过去一周，其价格上涨了 0.70%，而 30 天的表现则下跌了 10%。在过去 180 天里，它小幅上涨了 2.85%。 DOGE 的历史高点 (ATH) 为 0.7316 美元，仍然意味着价格波动。DOGE 的流通市值为 115.7 亿美元。 Doge的完全稀释市盈率高达6,208.30倍，大幅上涨174.6%。市盈率将其价格与其潜在的未来价值进行比较。过去 30 天，DOGE 还产生了总计 15.146 万美元的费用，大幅下降了 68.23%。年化费用收入为 184 万美元，小幅下降 1.90%。来源：金色财经

金色财经2024-01-30

国际奥委会主席：最迟2026年举办首届电子竞技奥运会

意味着，一方面是虚拟运动，指电子竞技与体育活动相结合；另一方面会引入一些最受欢迎的电子游戏，但前提是这些电子游戏必须符合奥林匹克价值观。”

金融界2024-01-30

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