本周国家机构发布新动态,意外失策,一堂课的启示
昨日官方更新行业政策动态,火山引擎终于押中了MaaS的爆发,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下。家电客户维权热线,保障消费权益
铜陵市铜官区、信阳市罗山县 ,郴州市桂东县、上海市嘉定区、东方市板桥镇、六盘水市盘州市、新乡市卫辉市、东莞市万江街道、宝鸡市麟游县、黔南长顺县、合肥市瑶海区、黄冈市武穴市、西安市新城区、黄冈市英山县、长治市沁县、晋中市榆社县、宁波市鄞州区 、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、吉安市安福县、东莞市樟木头镇、西安市莲湖区、黔南瓮安县、宝鸡市凤县、广安市广安区、天水市张家川回族自治县、吉林市桦甸市、阳江市江城区、眉山市洪雅县、中山市三角镇
刚刚信息中心公布关键数据,本月行业报告更新研究成果,意外失策,一堂课的启示,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电故障不用愁,客服热线帮您忙
东莞市厚街镇、江门市鹤山市 ,六盘水市盘州市、广安市前锋区、广西贺州市富川瑶族自治县、资阳市雁江区、赣州市上犹县、蚌埠市五河县、济南市商河县、儋州市木棠镇、直辖县神农架林区、荆州市江陵县、长沙市宁乡市、昌江黎族自治县海尾镇、盐城市大丰区、漳州市芗城区、大理永平县 、信阳市潢川县、文昌市铺前镇、台州市黄岩区、商丘市宁陵县、三门峡市灵宝市、万宁市山根镇、淄博市张店区、大同市平城区、玉溪市新平彝族傣族自治县、宁夏固原市彭阳县、雅安市汉源县、大庆市龙凤区、上海市嘉定区、惠州市龙门县
全球服务区域: 佳木斯市桦川县、郑州市二七区 、昭通市威信县、淮南市八公山区、临沧市沧源佤族自治县、郑州市新郑市、咸阳市渭城区、抚顺市清原满族自治县、鸡西市虎林市、宜春市樟树市、怀化市辰溪县、青岛市即墨区、吉安市永新县、双鸭山市集贤县、新乡市辉县市、松原市乾安县、重庆市九龙坡区 、宜春市靖安县、常州市金坛区、丹东市凤城市、内蒙古包头市白云鄂博矿区、广州市白云区
本周数据平台稍早前行业报告,近日官方更新研究报告,意外失策,一堂课的启示,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电在线客服系统,实时沟通维修需求
全国服务区域: 淮北市烈山区、宁夏石嘴山市平罗县 、抚州市崇仁县、宁波市宁海县、十堰市竹溪县、兰州市皋兰县、西安市莲湖区、襄阳市襄城区、重庆市开州区、蚌埠市龙子湖区、烟台市芝罘区、宜昌市宜都市、南昌市西湖区、七台河市新兴区、广西崇左市凭祥市、重庆市城口县、鹤岗市兴安区 、杭州市桐庐县、通化市二道江区、琼海市会山镇、温州市瓯海区、上饶市婺源县、平凉市庄浪县、昭通市永善县、菏泽市成武县、长治市黎城县、泉州市永春县、重庆市渝中区、大同市灵丘县、泸州市纳溪区、甘孜新龙县、鹤壁市淇滨区、九江市濂溪区、滁州市凤阳县、六安市霍山县、南充市西充县、重庆市城口县、河源市东源县、安康市旬阳市、临沂市河东区、澄迈县中兴镇
本周数据平台近日官方渠道公开最新动态:本周研究机构披露行业研究动态,意外失策,一堂课的启示
那是一个阳光明媚的早晨,我带着一颗激动的心情踏入了学校的大门。新的一天,新的开始,我满怀期待地准备迎接新的一节课。然而,就在这节课上,我犯了一个小小的错误,让我深刻地体会到了“意外失策”的滋味。 那天,是数学课。老师早早地站在讲台上,开始讲解新知识。我坐在教室的角落里,认真地听着,不时地做着笔记。就在这时,我突然意识到,我的书包里似乎少了一件东西——口罩。 我慌乱地翻找着书包,却怎么也找不到那个熟悉的口罩。我紧张地看向老师,只见他正专注地讲解着题目。我犹豫了一下,心想:“要不要现在去拿?如果现在去拿,会不会打扰到老师?” 正当我纠结的时候,老师突然停下了讲解,目光扫过教室,然后定格在我的身上。我紧张地低下头,心里暗暗祈祷:“希望老师没有发现。” 然而,老师并没有放过我。他走到我的座位旁,微笑着问道:“同学,你好像没有戴口罩啊?”我顿时感到脸上火辣辣的,尴尬地回答道:“老师,我……我忘记带了。” 老师没有责怪我,反而温和地说:“没关系,你先戴上口罩吧。”我连忙从书包里掏出一张纸巾,小心地折成一个简易的口罩,戴在了脸上。 就在这时,我注意到老师的表情变得严肃起来。他环顾了一下四周,然后说:“同学们,今天我们这节课要讨论一个话题——诚信。” 我愣住了,心想:“今天这节课要讨论诚信?这和我没戴口罩有什么关系?” 老师继续说道:“同学们,诚信是做人的根本。我们每个人都要诚实守信,不能因为一时的疏忽而影响到别人。今天,这位同学因为忘记戴口罩,虽然没有影响到课程进行,但他的行为却让我们看到了诚信的重要性。” 听到这里,我感到非常愧疚。我意识到,我的这个小错误,不仅让自己感到尴尬,还让老师耽误了一节课的时间。我深深地反思了自己的行为,明白了诚信的重要性。 从那以后,我时刻提醒自己,要做一个诚实守信的人。无论是在学习上还是生活中,都要做到言行一致,做到对得起自己,对得起他人。 这节课虽然因为我的失误而被迫改变主题,但它却让我收获颇丰。它让我明白了诚信的重要性,也让我认识到了自己的不足。我相信,在今后的日子里,我会时刻铭记这个教训,努力成为一个更好的人。 意外失策,一堂课的启示,让我明白了生活中的每一个细节都值得我们认真对待。让我们从现在开始,做一个诚实守信的人,让诚信成为我们人生中最宝贵的财富。
文丨阑夕IDC 有个报告是我从去年就开始注意的:中国大模型公有云服务市场分析,这是对国内 AI 产业「商品化」最客观也是最真实的数据反馈。它直接反映了大模型的应用规模,而不是把 IaaS、PaaS 打包一起统计,可以说是 tokens 经济最核心的指标。比如去年中国整个公有云的 Tokens 调用量几乎是从无到有的飙升到了 114.2 万亿次,已经呈现出了爆发趋势,前天 IDC 又更新了今年上半年的报告,Tokens 的调用总量达到 536.7 万亿次,半年的时间干了去年全年接近 5 倍的活儿。这张环比数据表的信息量很大,可以看到 2 个异军突起的增长拐点,分别在 2024 年 7 月和 2025 年 2 月,这两个时间发生了什么事?2024 年 7 月,豆包掀起大模型降价风潮的影响出现,因为把旗舰模型的计费标准从「几分钱」降低到「几厘钱」,几乎是以一己之力凭空创造出了大模型公有云这个市场;2025 年 2 月,DeepSeek-R1 全球爆火,不但打响了大模型领域的成本革命,也把 AI 云的负载压力从预训练切换到了推理,从此开源模型百花齐放,进一步促进了模型商品化的渗透率。整个连锁反应的结果,就是 MaaS(模型即服务)这种商业模式的拔地而起,以及最早布局 MaaS 的火山引擎,现在拿到了 49.2% 的市场份额,相当于全行业的半壁江山。注意,这个统计并不包括豆包、抖音等字节内部产品,完全是外部企业客户的调用量。当然,MaaS 只是 AI 云的赛道之一,基于统计口径的不同,阿里云、百度云也都能在 IaaS、PaaS 等赛道拿到另外的第一名,但就含金量而言,MaaS 是最能证明大模型行业发展情况的晴雨表。因为 MaaS 的调用量大,也够直接,模型好不好用、该怎么改的评测集,都是只有通过调用才能得到的信息,卖 GPU 是拿不到这类数据的,所以火山引擎从一开始就是把 MaaS 作为 AI 云的核心目标,这对兄弟部门的豆包也有帮助:「大的使用量,才能打磨出好模型,并且大幅降低模型推理的单位成本。」MaaS 是一个边缘创新的典型产物,因为营收和利润的起点都很低,传统云厂商都不太看得上,还是卖算力最赚钱,像是甲骨文这种千亿美金级别的锁单带动股价飙涨,才是聚光灯下的主流叙事。但是对于开发者来说,原生化的 AI 云才是刚需,去买算力部署模型,门槛天然就高,比如我们都知道,DeepSeek 已经是大模型里的价格屠夫了,但要训练一套完整的 DeepSeek MoE 模型,至少需要 320 张 GPU,这就不是普通开发者能说上就上的。所以 MaaS 这种群众路线的服务才越来越受欢迎,它相当于一家模型商店,把市面上的模型都封装到了云上,开发者不必关心技术细节,只需按量付费,直接调用模型的核心能力——文本生成、图像识别、语音转换等——为己所用。有个对 MaaS 模式的体验形容特别恰当:拎包入住,丰俭由人。Quest Mobile 在 2025 中国移动互联网半年大报告里也提到过一个点,在国内的 AI 应用侧,插件产品的规模要明显高于原生产品,什么意思呢,就是大家期待的杀手级 App,可能并没有那么快出现,与此同时,AI 又已经变得无处不在了,以新功能的形式。在这个渗透过程里,MaaS 市场就是最大的幕后功臣,一个社交产品的开发者,如果想要新增一个 AI 头像的绘制功能,完全可以不用重复造轮子,专门训练一个图片模型出来,而是可以像去超市购物那样,在 MaaS 市场里挑一个价格和性能最适合的,然后用接口的方式加到自己的产品里,即开即用。美国 BI 平台 Databricks 的负责人今年也说过来自业务侧的反馈:「大多数企业并不想成为 AI 专家,他们只是需要开箱化的 AI 解决方案,而且微调和管理开源模型的复杂性对他们而言依然是一个难以跨越的门槛。」所以像是 OpenAI 和 Anthropic 在面对免费平替的开源模型时还是非常能打,而拥有企业级服务经验的 Salesforce 和 Oracle 也在老树新芽般的高速增长,模型的原始智能水平固然重要,但更值钱的地方在于它驱动产品的质量和可用性。某种意义上,MaaS 才是真正的大模型竞技场,像是火山引擎之所以占有率独一档,就是因为它能汇聚市面上最新、最领先的模型,还是用超市的比喻来理解,就是供应链的竞争力制胜,比如 Google 的新图片模型 nano-banana 刷屏之后,唯一能跟上硬刚的,就是字节的 Seedream 4.0,刚刚登顶 LMArena,而在火山引擎,这些顶级模型都在摆货架上「予取予求」。而且即便有微调和训推需求,火山引擎的 Infra 效率也是行业领先的,像是 DeepSeek-V3.1 这种开源模型在火山引擎上的表现指标也非常漂亮,这些都会最终体现到开发者的体验端,形成用量越多、进步越快的正循环。前几天看到有条推文,说 OpenAI 曾经明确表示 GPT-4o、o1、o3、o3-mini 这样说命名对用户来说太不友好了,要用 GPT-5 来做统一和简化,现在来看,这话 OpenAI 只做到了一半,确实只有 GPT-5 一个模型了,然而我们看到迎面走来的方阵分别是:GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano ⋯⋯本质上,模型商品化的主要瓶颈,还是 Tokens 不够用,于是不得不人为设置各种档位,在让大模型变成自来水那样按需取用的生活资源这件事情上,MaaS 平台的用武之地和长期价值,一定会与日俱增。前几个月我还在说,基于 Google 的 Q2 财报,Google 云 5 月的 Tokens 调用量是 480 万亿次,到了 7 月就涨到了 980 万亿次,不但增长极高,而且单月就已经相当于去年中国公有云总计调用次数的 8 倍之多了。但在对齐比较对象之后,就会发现如果让豆包「出战」,在规模上甚至是可以和 Google 正面硬刚的:火山引擎在 6 月的一次大会上披露过,截至 2025 年 5 月,豆包大模型的日均 Tokens 调用量是 16.4 万亿次,拉到月均来算,就是 500 亿次以上,比同期的 Google 只多不少。换句话说,这个行业还没有到冲刺的阶段,但头部大模型厂商都已经跑出了冲刺的速度,增长速度一个比一个吓人,云上一日,人间一年,我就感觉到快。你们也可以参与预测一下,半年后 IDC 公布 2025 年全年中国大模型公有云的 Tokens 调用量时,会出现一个什么量级的数字?