重庆税局明确办理部分行业增值税期末留抵税额退还

正文 2024年的生成式AI，到底该投什么？ 沿着这个逻辑，当我们在寻找生成式AI的投资机会，倒不如多问自己几句：什么能力是生成式AI独有，而以前不具备的？ 随着AI故事的演进，一个重要问题逐渐摆在了投资人面前：生成式AI到底应该投什么？想要回答这个问题，我们不妨看看移动互联网的发展历史。在很多人看来，生成式AI的机会有点像移动互联网。回顾移动互联网的发展，大概有三个关键阶段：2007 年，iPhone 1 发布，至此移动互联网开始正式启航；2010 年，iPhone 4 发布，奠定了移动互联网的基本框架；2012 年，移动互联网的应用开始爆发，字节、滴滴、小红书纷纷成立。从逻辑上讲，GPT 3.5 的发布，更像是 AI界的iPhone 1时刻，发展方向已经明确，但产业框架尚不清晰。这样的混沌也一定程度上增加了投资的难度，甚至会出现不少的投资“陷阱”。这样的事情在移动互联网时代同样发生。在移动互联网早期，“手电筒”等工具类产品以及应用商店曾经吸引了不少投资人的押注?：罄吹氖率抵っ?，这不过是移动互联网的投资“陷阱”。如何寻找移动互联网的投资机会？五源资本的方法或许值得大家参考。根据五源资本刘芹此前对移动互联网的分析：手机具备了PC的特点。但是，手机还有三个非常重要的东西，是PC上没有的：1）手机上有位置的参数；2）手机里面有通讯录；3）手机有摄像头，有外放设备。沿着这个逻辑，五源资本得出一个结论：下一代杀手级的应用是移动的、社交的和富媒体化的。沿着这个逻辑，当我们在寻找生成式AI的投资机会，倒不如多问自己几句：什么能力是生成式AI独有，而以前不具备的？/ 01 /大模型进入应用时刻2023年是大模型真正破圈的一年。回顾本轮生成式AI的突破，来自于底层大模型的持续进化。GPT 作为当前全球最强大的语言大模型，从2018年5月GPT初代版本，到2023年3月的 GPT-4，仅5年时间模型的性能就产生了质的飞跃。从目前看， GPT 模型快速进化的原因主要有两个：一是训练方法的持续迭代，从 GPT-1 的半监督式学习，到 GPT-2 舍弃了微调阶段，再到 GPT-3 的 In-context 学习和海量参数，以及引入了基于人工反馈的强化学习之后的ChatGPT。二是在模型参数规模扩大背后，是 OpenAI 对研发和算力的持续高投入，通过“大力出奇迹”的方式，支撑了模型参数和训练数据的快速膨胀。随着大模型以及 ChatGPT 等一系列“杀手级”应用的诞生，生成式 AI 在文本、图像、代码、音频、视频和 3D 模型等领域展现出了强大的能力。今年3月，微软发布了基于GPT-4的AI办公助手office Copilot，此后包括企业服务、营销、低代码、安全、教育、医疗、金融等领域的AI应用开始陆续发布。7 月份，Microsoft 365 Copilot 公布定价，为每个用户 30 美元/月，同时全球CRM龙头 Salesforce 宣布正式向所有用户开放AI产品,并给出了单个产品每用户每月50美元的定价。随着两大软件巨头AI功能定价发布，AI 应用将正式进入商业化落地阶段。生成式 AI的应用不止停留在B端，C端的落地速度同样可观。11 月 29 日，成立仅半年的 AI 初创公司 Pika 正式推出 AI 视频生成工具 Pika1.0，同日公司宣布获得 5500 万美元的融资，当前估值 2.5 亿美元。Pika的特点在于，能够实现从普通 2D 动画到实拍感的电影场景、3D 动画全面 覆盖，还能够支持对视频实时编辑和修改，其中生成的视频在光影、动作流畅度等方面甚至都不输好莱坞动画电影级别。种种迹象显示，在模型、算力、生态推动下，AI 应用正在进入大爆发时代。/ 02 /资本纷纷押注大模型基础设施生成式AI的高速增长，也引爆了相关领域的投资。从一级市场看，截至8月底，GitHub 上 AI 开源项目数量达到了 91 万，相较于去年全年的增幅达到 264%。根据Replit的数据，23年二季度AI项目环比增速达 80%，相较于去年同期同比增长了34倍。从去向看，大部分生成式 AI 项目还处在早期，大部分资金投向了包括大模型开发在内 AI 基础设施层， 而应用层资金流向仅占三成。其中，基础设施层的投资集中度相对较高。自22年第三季度以来，AI基础设施层，在投融资的数量仅占总数的 10%的情况下，投融资的金额占据生成式AI融资金额的70%以上，这也体现了基础设施层资金密集型的特点。在应用层，通用AI应用占大多数*主导，占比达 65%。相比之下，垂直行业应用目前无论投融资的数量还是金额都要远低 于通用型应用。从二级市场看，AI 算力基础设施层公司率先受益于 AI 产业浪潮，其中英伟达是 AI“掘金买铲”逻辑的核心受益者，其次为微软、Google、AWS、Oracle 等头部云服务厂商和大模型厂商。原因在于，在当下的生成式AI产业链里，基础设施层是最确定的环节。根据海外风险投资机构 Andressen Horowitz 的粗略估算，应用厂商平均需要将 20-40%的收入支付给云服务商或大模型厂商，同时大模型厂商通常也会将近一半收入用于支付云基础架构。也就是说，当前生成式AI总收益的10-20%流向了云服务商。在硬件层面，英伟达是最受益的标的，其主力 AI 芯片 A100、 H100 承载了绝大多数 AI 模型训练与开发，占据 AI 服务器硬件成本的近 90%。尽管AI 应用仍然处于早期，且应用层从商业化以及兑现时间会落后于基础设施层几个季度，但今年以来头部应用厂商股价同样也有所演绎。今年年初至今，Palantir、Salesforce、Shopify等应用层公司也都有着不错的涨幅。随着后续越来越多的AI应用厂商进入到实质性商业化阶段，AI领域的投资也将进入更加复杂的阶段。/ 03 /寻找生成式AI的投资脉络在信息技术脉络里，软件和硬件呈现了完全不同的发展轨迹。在软件行业，只有直接掌控用户和数据资产的平台型应用才是最终的赢家。而在半导体行业，比下游直接面向用户的电子产品公司有更高的集中度，高通、台积电和英特尔在各自领域都有极强的话语权。换言之，AI世界的演进路径会更接近半导体还是互联网行业，意味着*的蛋糕到底会出现在模型层还是产品层？在回答这个问题前，我们先来看下AI与上述两个领域究竟有何不同。与很多行业不同，半导体行业的发展逻辑来自消费市场对性能永无止境的需求，并最终演化为摩尔定律。这迫使制造巨头们通过巨额研发投入，持续保持了每一代产品的技术*。在这个过程中，性能提升会越来越难，其带来的收入增长和所需巨额研发成本往往是不匹配的，这构成了半导体制造的极高的壁垒。但这样的情况并不会出现在生成式AI的模型层，原因有两点：一是软件相比硬件更难保持技术的长期*。目前，大模型的投入成本主要在训练成本，但训练成本相比造芯片动辄几十亿的投入相比还是小巫见大巫。这也能从国内外大模型发展看出。尽管国内与国外大模型仍有明显差距，但相比年初差距已有明显缩短。二是相比消费者对手机和PC「性能」的无限需求，在很多场景下，用户对生成式AI的智能化程度呈现边际递减的。也就是说，所有场景对生成式AI性能的要求并不是无限的。既然模型层逻辑跑不通，但要说应用层公司有很大机会，也未必。原因在于，大模型逻辑下，产品体验与控制模型高度绑定，且数据反馈对模型改进至关重要。在这种情况下，你很难相信一个高度依赖大模型厂商的应用层公司。而对应用层公司来说，把自身高质量数据完全交给大模型厂商去进行迭代，本身也是一件风险极高的事情。从这个角度上说，无论是模型层还是应用层公司都有各自的问题，同时占据模型层和应用层的全栈公司或许才有捕获*价值的可能。 【本文由投资界合作伙伴微信公众号：读懂财经授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】投资界处理。外卖从天而降，最快25秒，给快递行业降维打击

正文 前互联网大厂人，在这些公司悄悄「上岸」 与那场轰轰烈烈、万人奔赴的移动互联网浪潮相比，这群前互联网人的转型难以称上时代洪流，但在无数职场人被“是躺还是卷”的选择题深深困住的今天，他们的故事提供了一份可参照的样本。 互联网公司和传统公司之间的壁，是在不经意间显现的。“永不裁员，永不降薪”——文达入职新公司的第 一天，办公楼大屏上的这句承诺首先给了她这个前互联网人不小的震撼。拍照、发到跟前同事建的微信群里，她说：“你们看看，永不裁员。”来到这家食品饮料公司之前，文达在快手待了3年多，习惯了同事们来来去去，业务架构变了又变，要论资历，她已经算是“快手OG”。文达清楚记得，2019年参加校招时，互联网大厂的面试竞争之激烈，“无领导小组讨论环节，就已经很难见到本科生。”大厂，这个代表高薪、先进、高效与光环的符号，吸引一代年轻人趋之若鹜。时钟拨至近两年，萦绕在互联网大厂身上的主流叙事是降本增效，身处其中的人早已习惯无休止的“裁员”、“组织架构调整”、“不挣钱的业务裁撤”。郭展序是最直接感知到水温变化的人。他经营一家猎头公司，两三年前，国内某头部大厂每年给他们的猎头费都能达到1500万到2000万规模，但去年只有400万，“就像过山车，他们不招人，我们也就没业务。”魔法消失，越来越多享受过一点、或还没来得及享受红利的大厂人，成了跟随时代下坠的小人物。不过世界很大，跳出“唯大厂论”的语境，我们又看到全然不同的图景：今年春招吸纳3.1万人才的比亚迪成为应届生热门，安踏这个新的“品牌帝国”在2020年正式启动数字化转型战略，星巴克今年11月在华成立创新科技有限公司，可口可乐称数字媒介将占去明年一半以上的营销开支。产业的天平在急遽摆动，那些具有传统和实业底色的公司仍希望投资未来——它们的抓手，正是大量溢出的互联网人才。大厂人们顺流而下。据脉脉统计，2021年互联网人才供需比为0.45，2022年升至1.69，2023年更升至2.34。互联网人才呈净流出态势，大量流入电子商务及新零售、企业数字化服务、新能源汽车等领域。公开新闻里，我们也能看到这样的蛛丝马迹：2022年，阿里巴巴友盟+前总裁罗金鹏加入星巴克中国担任CTO；同年，酱料公司李锦记宣布换帅，由前阿里巴巴高管靖捷正式担任CEO；迪卡侬中国执行副总裁肖路，同样来自阿里巴巴。一位消费领域的猎头告诉36氪，“其实现在不是没机会，很多传统企业在变革，像飞鹤、蒙牛这样的一些公司，都有自己的创新零售部门。”另一位资深猎头称，“外企、国企和小一点民企的数字化岗位和品牌市场岗位，*找互联网大厂的人。”向传统公司移动，互联网人从前习惯的高额涨薪很少发生。上述猎头告诉36氪，“动不动涨薪50%的情况不存在了，能有20%的涨幅就算可以了，甚至大多数人要接受平薪和降薪。”好处是，这些公司对人才的需求量虽算不上很大，“但他们的需求是持续的。”郭展序说。传统公司象征着“安稳”、或许可以大展身手的舞台，以及久违的WLB（work-life-balance）。然而这也建立在它的B面之上——你要去适应一套迥异于互联网的职场规则，有时还掺杂着不适和痛苦。与那场轰轰烈烈、万人奔赴的移动互联网浪潮相比，这群前互联网人的转型难以称上时代洪流，但在无数职场人被“是躺还是卷”的选择题深深困住的今天，他们的故事提供了一份可参照的样本。另一种出路对“红利”再敏感不过的互联网人，同样敏感于它的消退。2022年的下半年，梨子从字节跳动离开，加入了一家千人规模的新能源汽车公司。她形容这次转变是“找新风口”，也是“从虚拟行业跨到实体行业”。梨子毕业后的*份工作在抖音电商，放到今天，这是一个单日GMV以几十亿计、当之无愧的大厂“核心”业务。但她最初加入时，抖音电商还处于“从0到1”的起步阶段，那是一段类似创业的经历，战略方向常常改变，大家每天都绞尽脑汁去想如何把DAU做起来，很忙、也很充实?：罄吹墓适驴梢栽ぜ?。业务快速增长、部门越来越大，梨子身在其中，“那种纵览全局的视角消失了”。她选择跳槽去快手，当时还是2021年，“没人觉得互联网会发生后来的事情，以为大厂人的职业路径就是不断跳槽、升职加薪”。没过多久，反垄断、降本增效成了互联网大厂黯淡的主题，不确定性、不感全感在周遭弥漫，接下来的职业要怎么走、往哪里走？梨子开始思考，像抖音电商那样的机会不会再有了，继续待下去只能是一枚螺丝钉，她研究宏观政策、找朋友和前辈聊天，希望寻找新的机会。新能源汽车，成为被梨子选中的那个“稳妥的风口”。这个行业尚在能源普适化阶段，还要去解决里程焦虑和智能化的问题，“这两个是很大的机会点，但中间可能需要好几年的时间，她不会像互联网那么快”，梨子告诉36氪。在梨子的感受里，她的新公司确实是喜欢互联网人的。光环是一方面，更重要的是工作方式。譬如，在字节汇报任何需求时，提到的数据都要*精准，规划的目标也要清晰。“什么时间拿到什么结果”。用她的话说，互联网像一所大学，训练出的许多能力能“直接”输出到各行各业。去年从某在线旅游大公司离开的西西，离职后加入了一家快消品公司的数字化转型部门，负责数据分析。西西三年前硕士毕业后，与本科毕业就工作的同学成为同事，互联网机会收窄的现实，在两人的经历里就能感知。本科同学入职后转为产品经理，但就在下一年，像她们这样的文科背景，被禁止转岗产品经理。西西在职期间参加的三次绩效考核中，有两次拿到了最高的“A”，但总体薪资依然被严重倒挂，各种不平衡的感觉涌上心头。从接到猎头电话到面试入职，她没有太多犹豫，选择了平薪跳槽。再回忆起大厂的生活，西西首先想起了一张当时的自拍，“面相非常丑陋，眼睛、嘴巴、脸皮都是向下的，就好像经历了什么人生的动荡一样。”新公司试用期转正时，西西*次感受到了大厂以外的世界。大厂转正时，她经历了非常激烈的答辩，每天加班加点做PPT，汇报时要面对严苛的质疑和挑战。但在这里，转正只是走流程，“大家不是来judge你和挑战你的。”文达所在的品牌部门，不乏来自腾讯、字节等大厂的同事，她这样理解公司的期望：老板需要有符合潮流的好内容出来，这恰恰是互联网人最擅长的，我们更懂当下的规则，懂得玩流量、调动大众情绪，去搞一些更 to C的玩法。不过，互联网大厂人进入传统公司和实体行业，也是一脚迈入了不知深浅的陌生世界。“互联网思维”打遍天下？背负“昔日光环”和老板的殷切期待，前大厂人的“互联网思维”究竟能在多大程度上得到实践？王宇是山姆组建电商部门后招来的核心员工，与他同期入职的那批人，也是公司招的“最贵”的人。“大家私下会说，我们最近来了一批很贵的人。”最初王宇觉得周围的同事多少带点冷嘲热讽的意味，等着看他们能做出什么样的结果，到底配不配“这么贵”。当时的数据显示，在山姆会员店买过“非食”商品的用户，会员续卡率会提升数十个百分点，管理层决意加大投入“非食”。但转型不是嘴上说说，这个领域竞争白热，山姆需要以最快的速度推进，培养起消费者到山姆购买日用品的习惯。“做双11”，王宇的团队很快向上提出这个思路。管理层起初反对，“山姆本身就是一个常年低价的超市，为什么要做电商的促销节？”但王宇的团队摆出一个管理层无法say no的理由：大促意味着囤货，用户预算有限，如果在双11囤了其他家的货，便不会再在山姆产生同样的消费，并且山姆的大包装也最适合囤货。下一个问题是，一个主打线下的超市做双11，要怎样才能把影响力*化？互联网人最擅长的事情再次出现——如果没有影响力，那就想一个有魔力的点子，创造影响力。“千万单品”，王宇的团队丢出了一个新概念。“CMO眼睛都亮了，他知道一个品最多卖个几百万，之前没有千万单品的。”这不只是个名词，也是典型的互联网思维，将所有资源集中化、平台化，然后获取*收益。那一年，山姆会员店799元的神仙水、3000元的赫莲娜黑绷带、比拼多多更便宜的戴森纷纷出圈，双11的销售额同比前一年增长了数倍。在那几年中，沃尔玛的主基调是“全球增长看中国，中国增长看电商”，王宇跟着某互联网大厂的上司因此战略而来，也为电商团队重组招聘了30多个大厂背景的人，这群人和他们奇奇怪怪的想法也确实为山姆带去了不小变化。今年7月，有媒体报道，山姆会员店的线上销售占总体销售比重已达到55%，相比王宇入职时有了倍数级的提高。但并非所有的大厂人都有机会大展身手。高P们在大厂经历过一个业务从无到有，年轻的“低P”们，则更像在一个相当成熟的机制里拧螺丝，扮演着“大厂做题家”的角色。他们的大厂经验在传统公司的落地显得更难。林浩的上一份工作在蚂蚁国际，负责优化结算过程中的某项流程，在职两年，他经历了5次组织架构变动，“每次变动了就通知你一下，要汇报给谁了之类的，早都习以为常了。”每当别人问他“你来了这么久，这块应该很熟悉吧”，他只能在心里默默摇头。从蚂蚁离职后，林浩加入了一家国际性的快消品大公司，成为“大甲方”。刚入职的一次供应商沟通会上，他基于在蚂蚁的经验，对供应商方案的各处细节提出挑战。当发现自己是“在场最专业的那个人”、他讲的很多东西大家似乎都不懂时，一种突如其来的成就感、或者说胜利感袭来。但快乐没有持续多久。林浩很快意识到，他的岗位并不是来解决这些技术细节的，把关全局、管理供应商才是他的职责，“大部分时间，也不会有这样的细节问题让我去解决。”一开始，林浩还想把现公司的所有开发模式都按照阿里那套去改，甚至文档也要按照之前的标准去设计，但“搞了一阵发现也没什么用，自己累，别人也累。”从一个单纯的程序员，变成要对上对下做项目管理的角色，如何汇报、英语行不行都成了棘手的问题。“什么降维打击，来了之后发现这边的人才是降维打击，管着好几个平台，专业性足够、PPT美轮美奂、英文又流利”，比起来，林浩觉得自己懂的那点流程其实没多大用。比起热衷大谈战略、策略的互联网公司，传统公司关注的点都很真实、很落地。文达在面试这家食品饮料公司时，用习以为常的方法论和策略谈起曾经做过的某个案例，面试官有些粗暴地打断了她，“你直接告诉我你会怎么做。”流程、慢放世界、新黑话习惯了互联网大厂的快节奏，传统公司像另一个慢放的世界。下班时间是*个需要“适应”的。王宇从阿里来到沃尔玛后，依然保持着高强度的习惯，某一次为了临时搭建页面，他的团队全员加班到深夜。“明天会影响用户体验啊。”他们觉得必须抓紧?：罄?，公司高层几次提醒他们，“这种事以后不允许发生了，太不尊重员工了。”公司里的老员工也觉得这群人疯了。在他们的认知里，五点半、最晚六七点就应该下班，周末也要与工作划清界限。王宇后来发现，晚上拉人参会，效率不高，甚至会被抵触甚至仇视。一位资深猎头告诉36氪，他今年为某实体企业招了一位阿里背景的高管，对方在阿里时常常晚上十一二点才能回家，来到这家公司后，发现5点半办公室的人会准时消失，一份文件拖两周也签不完字，“他突然间不知道干什么了，推动一件事太难了。”略显陈旧的系统，是第二个需要适应的。刚从盒马去到沃尔玛后，Alan一直在疑惑，为什么一家世界500强的公司，在系统部分会如此拉胯，入华几十年来所有的SOP都被放到一个网页里，还常常跟现行的业务脱轨。“但是没有人去修订它，只能在需要时到处求助。”Alan怎么也想不到自己有一天要为了解决某个问题去“跑程序”。Alan在盒马培养的认知是，订货系统会给出所有可用信息，帮助她做判断，比如前三周里每一周的订货量、到货量、损耗率、缺货是几点缺的、如果不缺货的话可能会卖到多少、现在的库存还有多少，甚至会附上天气预报。但是在山姆的很长一段时间里，订货需要靠人为的拉表格、算公式。尽管在逐渐优化，但“山姆的系统可能再过十年也赶不上盒马。”Alan下了这样的判断。文达所在的乳制品公司也是一样，“整个OA系统非常落后，效率跟互联网没得比。”告别了闭环、抓手、拉通、对齐等一系列的互联网黑话，外企的黑话也要从头学习。一次被通知参加“YBM”时，Alan一脸懵，后来才知道YBM的全称是“Year Begin Meeting”，这是山姆内部每年都要举行的盛会?：罄?，Alan用A4笔记本足足记了三四页这样的单词缩写。每当林浩的同事自然而然说起“align一下”、“一点也不make sense”、“kick off”、“roll out”这样的词汇时，他还是需要下意识反应一下。一位从大厂跳槽国企的员工告诉36氪，大厂这些年备受调侃的黑话在内部早已不被提倡，没想到国企里也很多性质相似的语言，“领导日常用的书面材料和出席活动的演讲稿，我都会经?？床欢?。”行业之间的“壁”无处不在。“上岸”了，然后呢？“不只想要赚很多钱，也想要我的健康、我的生活。”梨子回想在字节的日子，就是随时on cal、没有生活。996、螺丝钉、没有安全感是多数大厂人的共识。如今，传统公司在这些问题上给出了部分回答。西西现在的同事不少已结婚生子，“小孩上小学、初中的人还蛮多的。”在上家公司时，她很少见到30+、40+的人。西西也在今年迈入了婚姻，希望在目前的这家公司再稳几年。在和leader闲谈时，她说“觉得以前做事情更像是在讲故事，但现在真的在做一门生意。”所谓传统，王宇理解就是“没有完全的互联网化、平台化”，它们背后牵附着实际的商品、庞大的制造体系，多数时候无法以快速的A/B测试来试错。这种行业反而能在今天给人以“踏实感”。“他们不会讲什么‘因为信任，所以简单’的东西，只会讲每天怎么去服务好客户。”林浩在蚂蚁最后三个月，全心全意扑在一个项目上，最后那个项目甚至没能上线。在这家国际快消品公司，他所在的信息化部门虽然“边缘”，但能直接负责四五个系统，会常常去现场、跟客户一起探店扫店，做出的系统能明显看到在被谁使用，“这些工作的价值真不一定比大厂低。”但大厂毕竟留下了许多深刻的、难以磨灭的东西。陈璇在2022年从京东离职，加入迪卡侬。这家总部位于法国的运动体育连锁品牌正在中国大刀阔斧地推进“数字化转型”，并从阿里巴巴挖来了一位执行副总裁。与山姆类似，这是一场自上而下的系统性变革。作为这个巨大系统里的一份子，陈璇发现很多项目不再像过去那么紧急，自己也很少因为工作焦头烂额，“有时间思考这个事儿怎么做才是对的。”不过有时，陈璇在有互联人的好友群里分享见闻时，大家会回她一句：“你怎么这么闲？”这句带有一丝羡慕的玩笑话还是会微微刺到她，让她怀疑“有没有必要在二十多岁就做个如此稳定、慢节奏的工作”。陈璇的一个前同事，今年已经在字节带着七八人的小团队，像这样由新业务、快节奏带来的非常规式跨越，在传统公司是鲜见的。“我们甚至是一个高中的，当人家在大厂带团队的时候，我在外企‘养老’，这也是一种焦虑啊。”入职到现在近两年，陈璇所在的团队无人离职?？醋派肀卟簧偎玖涫曜笥业耐?，她仍不认为自己真正“抓住了上岸的稻草”。三年、五年、十年，陈璇给自己设立了一些职场节点，“在那个节点来临的时候，我还是会重新审视自己，做出调整，不排除重回互联网公司。”“未来向何处去？”是个不断被按下去、却又重新浮起的灵魂之问。人生如围城，职场亦然。慢世界无疑是舒适的、和平的。但见证过互联网列车轰鸣前行的人们，也许从未忘记过那个迷恋速度、战争和胜利的昨日世界。（应受访者要求，文达、梨子、西西、王宇、林浩、Alan、陈璇均为化名） 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