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正文 硬气如Temu，还在强啃日本这块硬骨头？ 拼多多财报一发，一位之前不看好也不愿意入驻 Temu 的卖家向笔者透露，还是打算去 Temu 试试水。理由是，Temu 在海外烧钱，高昂的营销和销售费用下，拼多多的营收不但能 cover 掉，还实现了同比 94% 的增长。 一位投资人在播客中透露，拼多多的人效比能达到千万元。这家公司的做事效率真的太强了，这很难不让人爱屋及乌，重新评估 Temu 的可能性。而 Temu 自己也十分大胆，不止上线第二年就给自己定下 150 亿美金 GMV 目标，更是立下第三年（2024）翻倍到 300 亿美金 GMV 的 flag。Temu 的效率到底有多高？美国一直是 Temu 投入*的市场，高开高走，而要想评估 Temu 的实力，去看看开局不那么顺利的市场可能更直观，于是我们注意到了日韩。我们在 8 月份曾策划选题对 Temu 日本业务进行了一次观察，认为 Temu 在日本还有诸多问题待解决，而日本消费者质量、价格都不能丢的购物追求也让 Temu 在日本有些受限。但前段时间，data.ai 发了一张 Temu 与 SHEIN 在日韩下载量排名的对比图，8- 10 月，Temu 双端日下载量排在*的天数，在日本超过了 SHEIN、Amazon、Mercari，在韩国超过了 SHEIN、Aliexpress 和 11st。难道几个月过去，Temu 在家门口的市场已经支棱起来了吗？来源：data.ai基于上一次的观察，于是我们打算对 Temu 日本再做一次观察。01 Temu 很看重，日本用户很无情图片来源：rest of world根据 data.ai 数据，截至 2023 年 9 月，日本是继美国和欧洲之外月活最高的市场，重要性，还是在的。而这些 MAU 是 Temu 真金白银投出来的，根据广大大数据，近 60 天内（9.20-11.20），日本是 Temu 在 iOS 端投放最凶的市场，日本市场去重后创意数比排在第二的美国还多了 2000 个。近 60 天，Temu 在 iOS 端投放最猛的市场是日本 | 来源：广大大Temu 对日本市场的重视，溢于言表。但我们用能指示用户粘性的 DAU/MAU 来看的话，买进来的日本用户却多少有些无情。先单独看 DAU，自 7 月以来，Temu iOS 端的 DAU 出现两波显著上涨，*波出现在整个 9 月，从 8 月 28 日开始到 9 月 30 日戛然而止，第二波出现在 10 月 15 日至 10 月 24 日，基本是 10 月下旬。（ps：自上线以来，Temu 日本 iOS 与 Google Play 端累计的下载量分别为 440 万 vs. 120 万，iOS 端下载量占到了大头，实际用户量也占大头，因此我们主要通过 iOS 端的情况来分析。）Temu 日本 iOS 端 App 日活用户数变化情况（7-11 月）| 来源：点点数据日本市场的 DAU 变化和 Temu 在美国、英国等市场的变化曲线十分类似，从两个 DAU 上涨的时间段推测，9 月份是 Temu 上线一周年，而 10 月份，Temu 在欧美从万圣节大促无缝衔接黑五大促。日本缺少万圣节文化，因此 Temu 用秋季大促作为替代。Temu 美国 iOS 端 App 日活用户数变化情况（7-11 月）| 来源：点点数据在这两个时间段，Temu 在日本推出的优惠活动包括但不限于，包邮且保证配送时间、秋季大促商品 49 日元起（合约 2.4 元人民币）。因而这种 DAU 骤降也不算日本市场的特例。Temu 日本 10 月后半月网站界面但当我们不看波动曲线，而看具体的波动数值时，日本的 DAU 数据就比较难看。在日本市场，DAU 处在高位时，基本都维持在 100 万至 110 万。DAU 回落之后，则基本逼近 30 万的水平。再直白一点，Temu 日本 DAU 的高位与非高位间的落差非常大，大概 3.3:1。作为对比，美国相同时间段内 DAU 高位和低点的比例约为 1.5:1，英国的比例为 2:1。而 Temu 日本在 Google Play 端由于用户量本身就小，DAU 对比就更加明显。Temu Google Play 端 App 日活用户数变化情况（7-11 月）| 来源：点点数据几个市场 DAU 分别在高位和低位时 DAU/MAU 的值更能说明问题，DAU 处在高位时，日本的 DAU/MAU 与英美差别不大，但处在低位时，就明显比其他市场的 DAU/MAU 低了。也就是说，当 Temu 大力投放或平台活动力度较大时，日本用户会被吸引，但之后，日本用户走得很绝情。为何难讨日本用户欢心？我们其实在 8 月份的文章中，找到了一些原因，如 Temu 没有单独针对日本市场做选品，再加上物流成本难以控制、日本消费者爱低价又要求产品质量的特性，使得日本市场变成了一块难啃的骨头。但几个月过去，以 Temu 这样一个很有战斗力的团队而言，不好看的留存、粘性数据，决定其一直难以去改善 UE 模型，但同时还将日本作为*力投放的市场，这之间的矛盾又释放了什么信号呢？02 Temu 尝试在日本找到一个相对舒适的“姿势”Temu 在应用商店的评分是 4.1。虽然日本用户是出了名的苛刻，但对购物 App 的包容度似乎高很多。乐天市场、GU、ZOZOTOWN、Aliexpress 在日本的评分都是 4.5/4.5+，SHEIN 的评分为 4.3，这样对比下来，Temu 的评分并不算高。再去看 Temu iOS 版本近 90 天内的日语评论，会发现日本用户对 Temu 的态度似乎十分极端，基本分为了两个派别。评分用户中，打出 2、3、4 星评分的不超过 100 个，给满星和一星评分的用户则分别有 337 和 172 个。作为对比，AliExpress 在相同时间段拿到的 5 星和 1 星评价分别有 771 和 54 个。Temu 的差评还是不少的。爱它的理由说不出，恨它的理由千千万。一星评论中暴露出 Temu 的不少问题。其实，Temu 在日本虽然差评很多，但暴露出的也都是在其他市场普遍被诟病的问题，只能说日本消费者似乎真的比其他地区消费者格外严格一些。不过，同样通过用户反馈，似乎也能发现 Temu 在日本存在发展空间。一．在 Temu 买东西实惠便捷，但有特定场景“因为 SHEIN 涨价了，所以我不得不选择 Temu。趁日元还算坚挺，我会多多下单。非常欢迎，因为国内物价实在太贵了。我用了一次，如果说 AliExpress 是购物中心，那 Temu 像一个小商店”。来源：5ch.net 上的讨论帖这是日本本地社区 5ch.net 一些 Temu 讨论帖的内容，就算是购物标准极高的日本消费者也架不住手里没钱。恰逢黑五大促，笔者在日用品、3C 产品以及服装类目中分别选择了一款产品，在各个平台找到完全相同款（投影仪）或特点一致的近似款（裤子），做了个对比。注：AliExpress部分全托管产品，在消费者端位于 Choice 版块，可以实现 5 日送达单对比价格的话，除了 Amazon，几家平台同款商品价差其实不算大，Temu 似乎是为日本消费者在购买低价产品时多提供了一个渠道，而并非创造出了一个更低的价格档位。神奇的是，如果对比配套服务，Temu 反而在某些情况下优势明显。在设计运费上，Amazon 与 SHEIN 都设置了基础配送费 400-500 日元，消费满 2000 日元则包邮。而 AliExpress 和 Temu 对任何商品都提供了包邮服务，只不过 Temu 上有低消 1400 日元，可以相当于 Temu 上消费满 1400 日元包邮。再来看配送时效，Amazon 无疑是速度最快的，标准配送也能 2-3 日送达。SHEIN 和 Temu 现在都保证 4-9 日送达，如果未送达，会分别返还价值 500 和 600 日元的积分。AliExpress 虽然是*一个没有低消包邮政策的平台，但它的免费配送时间长到离谱，真的可以说是十天半个月。整体对比商品价格、运费和物流时效，用户想买的东西在 4 家平台都有的前提下，包裹总额在 1400-2000 日元时，在 Temu 下单最划算便捷。这样看下来，Temu 也算是勉强在先入场的竞对中找到了立足之地。而这是在 Temu 不断优化物流服务的情况下建立起来的。距离上一次观察，Temu 在日本的配送时效已经从 5-10 日提到了 4-9 日。为 Temu 在日本提供物流服务的合作方包括佐川、Yamato、邮便和圆通，已经比 SHEIN 多了一家。李琦介绍，从中国发往日本的包裹价格和卖家/平台给物流服务商贡献的订单量关系不大，主要就是看包裹大小和重量，*的类似信封的包裹也要 84 日元（且不能查询包裹轨迹），包裹稍微有点厚度，邮费就会涨到 300 日元（约 14.5 元人民币）。所以，对于 Temu 来说，要想尽可能降低物流成本，*的方法就是提高每一个包裹的单价。单个产品的价格不能上升，那就尽量让用户买更多件，几件轻小商品与一件轻小商品的物流费用差别不大，但多件商品的包裹却能很好地分担物流费用。而 Temu 设置的诸多套路其实都在有意无意地提高客单价，比如鼓励用户再买 5 件，享 3 件优惠，比如在结账区猜用户喜欢。二．Temu 在卖其他地方买不到的东西除了低价，在 5 星好评中，还出现了一类评论，Temu 有很多可爱的产品，其他地方买不到。Temu 在卖其他地方买不到的东西，笔者从不止一个信源处听到了这样的观点。专注于日本市场的物流公司 SRK 株式会社 CEO 李琦告诉笔者，“很多人认为 Temu 在日本和百元店在定位上重合，而 Temu 在品控上又不及百元店，所以在日本可能会走得比较困难。但如今仔细再去看会发现，Temu 上卖的很多东西是线下百元店没有的，也是其他线上平台没有的。*一个与 Temu 在产品上重合度较高的，我认为也只有 ドン?キホーテ了（Don Don Donki，日本连锁折扣店），即便这样，Temu 的产品种类还是更多”。品类丰富且独特似乎是 Temu 在日本一个很大的差异点?：? Coupang 之所以能快速崛起，原因之一也是平台上可以轻松买到稀有的产品。这是线上平台相较于线下折扣店的优势之一，线下折扣店备货时要考虑到受众人群以及货品消耗速度，而 Temu 却没有这样的困扰，因此可以上架更多样的产品。03 写在最后Temu 一键卖全球的整体策略并未改变，即便日本是近 2 个月投放素材量*的市场，也未获得 Temu 的特殊照顾，针对性选品并不存在。即便是上线初期，Temu 日本貌似也没有走全网*价的路线。在物流成本几乎没有太多下降空间的日本，Temu 在保持一个还算有竞争力的价格的同时，通过其在欧美市场打磨出来的货盘来提供一些差异化体验。从数据反馈来看，日本用户对价格的敏感度并不亚于新兴市场，这种差异化的策略能否在未来慢慢起效，来改善获客成本，从而让单位经济模型更加好看，还未可知，但从欧美数据一点点在变好来看，也许 Temu 团队真的能啃下日本这块硬骨头也不一定，之后，我们也会持续观察。 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：白鲸出海授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。微短剧大爆：狂热的资本，一脸懵的从业者

正文 OpenAI 重金押注的AI芯片 Rain AI 研发的芯片有什么特点呢？该公司又是如何显露头角的？这笔投资揭示了 Altman 和 OpenAI 在芯片领域怎样的布局？ OpenAI 的权力之争才刚刚落幕，一场关键交易悄悄浮出了水面。据外媒《连线》（Wired）报道，在 Sam Altman 担任 OpenAI 的首席执行官期间，OpenAI 与 Rain AI 签订了一份价值 5100 万美元的意向书，承诺会在 Rain AI 的芯片上市后购买芯片。Rain AI 是一家 AI 芯片初创公司，旨在大幅降低 AI 算力的成本。通过研发一种模仿人脑的工作方式的 AI 芯片——NPU，从而为 OpenAI 和 Anthropic 等 AI 公司提供「低成本、高能效的硬件」。该公司称，「相比传统的 GPU，NPU 将为 AI 开发者（如 OpenAI）提供潜在的 100 倍计算能力，并在训练方面提供 10,000 倍的能效。」鉴于，OpenAI 一直受困于算力短缺，也就不难理解，它会愿意花费大量资金，来确保自己的 AI 项目所需的芯片供应。Rain AI 研发的芯片有什么特点呢？该公司又是如何显露头角的？这笔投资揭示了 Altman 和 OpenAI 在芯片领域怎样的布局？01「类脑」AI 芯片Rain AI 的核心产品是基于神经拟态（Neuromorphic）技术的「类脑」AI 芯片——NPU。芯片旨在实现低耗、高效地处理信息，从而满足 AI 任务的苛刻计算需求。它模仿了人脑的结构和功能，类似于大脑中的神经连接，建立在了人工突触相互连接的网络上。这种架构允许 NPU 以并行和分布式的方式处理信息，使其非常适合 AI 应用中的「计算密集型任务」。而且，Rain AI 率先采用了数字内存计算（D-IMC）模式，进一步提升了 AI 处理、数据移动和数据存储的效率。此外，Rain 还为数字内存计算磁贴和软件栈，提供了知识产权（IP）许可机会，该 IP 是专门为要求超低延迟和高能效的设备上的 AI 工作负载而定制的，涵盖了长距离以太网 (Long Reach Ethernet, LRE) 的一系列计算用例，包括智能汽车、智能手表等。针对自家产品，Rain 打出的 solgan 是「重新定义 AI 计算的极限」，并宣传「我们的 AI 加速器在速度、功耗、面积、精度和成本之间实现了创纪录的平衡」。鉴于，Rain 所设计的「类脑」芯片（NPU）承诺具有高效和低耗的运行，这对于克服英伟达、AMD 等公司制造的重型芯片相关的「瓶颈」至关重要。Rain AI 的创始者之一，Gordon Wilson 更是在 LinkedIn 上直言，「NPU 芯片将定义新的 AI 芯片市场，并大幅颠覆现有市场。」不过，值得注意的是，尽管 Rain AI 号称自己相比于英伟达的 GPU 有更好的能效，但Rain 的初始芯片，其实是基于谷歌、高通和其他科技公司支持的传统的 RISC-V 开源架构，旨在用于远离数据中心的所谓边缘设备，如手机、无人机、汽车和机器人等。但是，当前的大多数边缘芯片设计，如智能手机采用的芯片，都专注于神经网络的推理阶段。而 Rain 的目标是提供一种芯片，既能用于模型和算法的训练，又能用于之后的推理运行。目前，Rain AI 已经推出* AI 平台，可进行 AI 推理和训练，还宣称「类脑」芯片（NPU）将允许 AI 模型，根据周围环境实时定制或微调。对此，Sam Altman 还曾公开表示，「这种神经拟态方法能大幅降低 AI 开发成本，并有望为实现真正的 AGI 提供帮助。」据悉，OpenAI 希望利用这些芯片来降低数据中心的成本，并将自己的模型部署在手机和手表等设备中，那么「类脑」芯片（NPU）更是无疑对 OpenAI 来说有着巨大的吸引力，尽管如此，这些也都只是猜测。目前，OpenAI 将如何使用 Rain 芯片还是不得而知。02与 OpenAI 联系紧密Rain AI 成立于 2017 年，旨在为为未来的 AI 构建「低成本」的计算平台。Rain AI 有三位联合创始人，分别是 Jack Kendall、Gordon Wilson、Juan Claudio Nino，他们在佛罗里达大学大学结识，此外，还聘请了 OpenAI 的软件工程师 Scott Gray 担任公司顾问。目前，Rain AI 约有 40 名员工，包括 AI 算法开发和传统芯片设计方面的专家。Rain AI 的创始人团队｜Rain AI有趣的是，Rain AI 的总部也位于旧金山，与 OpenAI 相距不到一英里。公司成立的次年，Rain AI 就在种子轮融资中，获得了 500 万美元的融资，投资者包括知名的创业孵化器 Y Combinator。彼时，Altman 正在担任 Y Combinator 的 CEO，同时还以个人名义向 Rain AI 投资了 100 万美元。一年后，OpenAI 通过了这份价值 5100 万美元的芯片购买协约。截至 2022 年 4 月，经历了由沙特阿拉伯附属基金 Prosperity7 Ventures 领投的价值 2500 万美元的一轮融资，Rain 的总融资额达到 3300 万美元，估值也达到了 9000 万美元。今年年初，该公司向潜在投资者「夸炫」其进展，表示预计本月就可以推出「测试」芯片，这将意味着芯片设计已经完成，可以开始制造。Rain AI 还表示最早于明年 10 月可向客户提供*批芯片，甚至向投资者强调，自己已经与谷歌、甲骨文、Meta、微软和亚马逊等科技巨头进行了高级谈判，以销售系统给它们。但对此，微软拒绝置评，其他公司没有回应置评请求。简而言之，Rain AI 仍处于开发阶段，目前尚不清楚何时才能投入商用。尽管该公司的「类脑」芯片（NPU）技术前景广阔，支持者也备受瞩目，但它仍面临着许多挑战。03Open AI 的野心不管 Altman 投资 Rain AI 这番举动有没有私心在里头，芯片短缺确实是 OpenAI 面临的一大难题。事实上，一年前，ChatGPT 刚刚发布不到一周，Altman 就感觉到计算成本「惨不忍睹」。之后，更是不止一次公开抱怨 AI 芯片的「残酷紧缺」和「令人瞠目」的成本。今年 5 月份，Altman 更是无奈承认，「OpenAI 正在经历严重的算力短缺，许多短期计划都推迟了。」众所周知，OpenAI 利用其主要投资者微软的强大云服务，但由于硬件限制，经常关闭 ChatGPT 的某些功能。对此，Altman 表示，「AI 的进展速度可能取决于新的芯片设计和供应链。」毕竟在当下，算力就是一切。事实上，Altman 本人很早之前就对芯片进行了投资布局。除了 Rain AI，2021 年前后他还参与投资了 Cerabras，就是芯片像盘子一样大，需要两只手捧着的那家 AI 公司。今年初「硅仙人」Jim Keller 与「硅神童」Sam Zeloof 成立的 Atomic Semi（通过简化和缩小半导体工厂和集成电路原型，快速制造价格合理的芯片），Altman 也有关注，OpenAI Startup Fund 还参与了投资。此外，就在 Altman 被 OpenAI 解雇的前几周，还有消息称他正在试图筹集数十亿美元，创办一个新的芯片公司。项目的详情还不得而知，只知道代号为「Tigris」，旨在与英伟达在 AI 芯片领域展开竞争。据悉，为了「Tigris」项目，Altman 曾在中东筹集资金。地点的「巧合」，不禁让人怀疑这个项目和 Rain 是否有什么关联。另外，Altman 还曾与包括芯片设计公司 Arm 在内的半导体高管进行过讨论，商讨如何尽早设计出新的芯片，为 OpenAI 这样的大语言模型公司降低成本。而且，不止 Altman，OpenAI 也正在寻找更低成本造大模型的可能，从而摆脱对英伟达的依赖。除了寻找像 Rain AI 这样的芯片供应商，对外投资之外，OpenAI 前段时间也开始尝试自研芯片，评估潜在收购目标，并招聘硬件相关岗位。图片来源：OpenAI 官网前不久，OpenAI 任命了前谷歌 TPU 的负责人，Richard Ho 为硬件主管，还聘请了不少编译器和内核方面的专家，并且正在招聘「数据中心设施设计专家」。Richard Ho 将领导 OpenAI 的新部门，并且帮助优化合作伙伴的，数据中心网络、机架和建筑。但这些前瞻性的投资布局，还是很难解决眼前的 GPU 短缺的问题，目前，OpenAI 大规模使用的还是英伟达的芯片。据观察，OpenAI 正在动态的调整 ChatGPT 等产品的能力来节省算力。这也就不难理解，有网友最近发现 GPT-4 相比 GPT-3.5 更容易「偷懒」。随着大模型的出现，人们开始关注大型 AI 模型数据中心的耗电情况。Rain 和其他一些芯片初创公司，旨在重新配置数据处理方式，从而减少传输需求，降低功耗。谷歌、微软、AMD、英特尔、亚马逊，以及 Cerabras、Sambanova，Rain 等初创公司相继入局 AI 芯片未来，AI 算力供应的市场是否会有所变化？而 OpenAI 能否摆脱算力受制于人的局面？从芯片超长的周期来看，这些难题还将继续存在相当长的一段时间。 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：极客公园授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。卖不出去衣服的美特斯邦威把卖房当救命稻草？