昨日研究机构发布重大成果,欧美妆与日韩妆：两种风格妆容的鲜明对比

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在当今的化妆界，欧美妆和日韩妆无疑是两大热门风格。它们各有特色，深受不同地区和人群的喜爱。那么，欧美妆和日韩妆究竟有何区别呢？本文将从妆容特点、色彩运用、化妆技巧等方面，为您详细解析这两种妆容风格的差异。 一、妆容特点 1. 欧美妆 欧美妆以大胆、夸张、立体为特点，强调五官的立体感。在底妆上，欧美妆追求无暇的肌肤，注重遮瑕和提亮。眼妆方面，欧美妆喜欢使用深色眼影和明显眼线，突出眼部轮廓。唇妆则以鲜艳的口红为主，彰显个性。 2. 日韩妆 日韩妆以清新、自然、甜美为特点，注重肌肤的透亮和嫩滑。底妆追求轻薄自然，强调遮瑕的同时，注重提亮和修容。眼妆以浅色眼影和柔和眼线为主，突出眼部神采。唇妆则以裸色、豆沙色等自然色系为主，展现温柔气质。 二、色彩运用 1. 欧美妆 欧美妆在色彩运用上较为大胆，喜欢使用鲜艳的口红、眼影和腮红。例如，欧美妆的眼影色彩丰富，从大地色到金属色，应有尽有；口红则以正红色、橘色等鲜艳色系为主。 2. 日韩妆 日韩妆在色彩运用上较为保守，喜欢使用自然、柔和的色彩。例如，日韩妆的眼影以粉色、裸色、米色等为主；口红则以裸色、豆沙色、珊瑚色等自然色系为主。 三、化妆技巧 1. 欧美妆 欧美妆在化妆技巧上注重立体感，强调五官的轮廓。例如，欧美妆的底妆技巧包括遮瑕、修容、提亮等；眼妆技巧包括眼影晕染、眼线勾勒、睫毛膏涂抹等。 2. 日韩妆 日韩妆在化妆技巧上注重自然感，强调肌肤的透亮。例如，日韩妆的底妆技巧包括遮瑕、提亮、修容等；眼妆技巧包括眼影晕染、眼线勾勒、睫毛膏涂抹等。 总结： 欧美妆和日韩妆各有特色，满足了不同人群的审美需求。了解它们之间的区别，有助于我们更好地选择适合自己的妆容风格。在追求个性的同时，也要注重妆容的自然与和谐，展现出独特的魅力。

在 AI 公司竞相宣布数千亿美元数据中心投资计划的背后，一个更为严峻的问题正在浮现——如何产生足够收入来覆盖这些巨额支出。近日，全球知名咨询公司贝恩咨询警告称，人工智能行业正面临一个前所未有的收入缺口危机。该公司最新发布的年度全球技术报告预测，到 2030 年 AI 公司将需要 2 万亿美元的年收入来支撑预期的计算需求，但实际收入可能短缺 8000 亿美元。这一巨大缺口源于 AI 服务变现能力远未跟上数据中心和相关基础设施的支出需求。以 ChatGPT 为代表的 AI 服务虽然用户增长迅速，但盈利模式仍不明朗，而 OpenAI 等头部公司每年亏损数十亿美元。贝恩全球技术实践主席 David Crawford 表示：" 如果当前的扩展规律持续，AI 将日益拉紧全球供应链。" 该报告预测，全球 AI 算力需求到 2030 年可能激增至 200 吉瓦，其中美国占据一半份额。这一预警进一步加剧了市场对 AI 行业估值和商业模式可持续性的质疑。尽管微软、亚马逊和 Meta 等科技巨头计划大幅增加 AI 投资，但投入与回报之间的巨大落差可能重塑整个行业格局。 AI 投资热潮与盈利现实的巨大落差数据显示，包括微软、亚马逊和 Meta 在内的科技巨头将在下个十年初将 AI 年度支出提升至 5000 亿美元以上。OpenAI 和中国 DeepSeek 等公司新模型的发布进一步刺激了对 AI 服务的需求，推动整个行业加大投资力度。然而，收入端的表现远未达到预期。OpenAI 目前每年亏损数十亿美元，优先考虑增长而非盈利，预计要到 2029 年才能实现现金流转正。贝恩报告显示，AI 公司通过 ChatGPT 等服务实现的收入变现远远滞后于数据中心投资的速度。这种投入产出的不匹配正在引发行业对 AI 公司估值合理性的广泛讨论。尽管 AI 服务在全球范围内越来越受欢迎，但企业从 AI 中获得的成本节约和额外收入增长步伐明显落后于算力需求的爆发式增长。 算力需求激增带来供应链挑战贝恩预测，到 2030 年全球新增 AI 算力需求可能达到 200 吉瓦，美国将占据其中的 100 吉瓦。这一庞大需求将对全球供应链和电力供应构成严峻考验。报告指出，虽然技术和算法方面的突破可能缓解部分压力，但供应链制约或电力供应不足可能阻碍行业发展进程。当前 AI 行业的快速扩张已经开始对全球数据中心、芯片制造和电力基础设施造成压力。除了计算能力投资外，领先的 AI 公司还在产品开发方面投入巨资。能够像人类一样在有限指导下执行多步骤任务的自主 AI 代理成为重点发展方向。贝恩估计，未来三到五年内，企业将把多达 10% 的技术支出分配给构建包括代理平台在内的核心 AI 能力。 新兴技术领域的机遇与挑战除 AI 服务外，贝恩在年度技术报告中还预测量子计算等领域将迎来增长。该新兴技术有望在金融、制药、物流和材料科学等行业释放 2500 亿美元的市场价值。与外界对单一量子技术突破的期待不同，贝恩预测这将是一个渐进过程，未来 10 年内将在狭窄领域率先应用，随后逐步扩大采用范围。在机器人领域，贝恩指出人形机器人正在吸引资本并变得更加普及，但部署仍处于早期阶段，严重依赖人工监督。商业成功将取决于生态系统的成熟度，早期试点机器人的公司有望引领行业发展。