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焦點

DeepSeek橫空出世,輿論認為美國在人工智慧的領先面臨嚴峻挑戰。「中國企業已將美國同業的技術領先優勢拉短至幾週。」《經濟學人》如是說。 這凸顯中國經濟學家林毅夫說的「後發優勢」。 美國制度優勢推動發明,卻難拚製造中國後發優勢擅複製普及,由有到好 從太陽能、電動車、智慧型手機到AI,都是美國人先發明,中國人再普及化。用中國經濟學家朱錫慶的話形容,美國擅長「無中生有」,也就是從零到一;中國擅長「由有到好」,也就是從一到一百。 而林毅夫所說的後發優勢,就是後出轉精——前人已出的產品,後人在其基礎上打磨得更精細。 朱錫慶認為,當美國創新,中國將其複製後,美國就要再去開發新東西。也就是說,要再去搞一個無中生有的新東西。 這凸顯美國的「制度優勢」,因為這種體制讓市場多樣性充分發揮,鼓勵從零到一的無中生有。但若美國去和中國拚製造,也就是要和中國比「從一到一百」,那麼比較優勢並不在美國這邊。 如今美國一方面透過關稅,要高階晶片製造回流;另一方面透過封鎖,打壓中國AI發展。不過這種限制的效果令人存疑。 證諸歷史,十八世紀工業革命,英國成為製造大國,當時它的紡織機獨門領先。從一七九○年代起,英國政府禁止機械出口,以維護其競爭優勢。 儘管如此,機械仍被走私出去,後來法國、比利時和荷蘭等,都建立了工廠,連在大西洋對岸的美國也出現了。由於這些當地企業運用這些機器能提升效率,因此雖然他們花大錢採購或走私,仍能賺錢。 這個含義是「殺頭生意有人做」,當一項生意有利可圖,政府禁令是無法阻擋的。人性逐利的強大力量,將會衝破任何政治圍籬。 從今天來看,美國就是當年的英國,中國就是當年的歐洲與美國。 今天美國限制晶片出口,宛如當年英國禁止機械外流。然而,一個國家會發展起來的產業,遲早會發展起來,經濟規律不會因任何政治命令而扭轉。 因此,當中國在人工智慧領域有後發優勢,美國的上策不是圍堵,或是和中國比「後出轉精」,而是發揮本身的制度優勢,創造出另一個新東西,選擇對的戰場。 美國的金融市場,就是其他國家難以匹敵的優勢。經濟學家陳志武說,沒有美國的金融市場,就沒有今天Google、亞馬遜等科技巨頭的問世。 由於金融市場提供創業者一夕致富的管道,無數人想開發出各式各樣的新玩意。這些人整天想著從零到一,推動了美國技術及經濟不斷進步。不過,有一種聲音認為,美國辛苦做出原創產品,最後被中國等其他國家複製,這似乎不公平。 DeepSeek暴紅後,OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)就說:「複製已經成功的東西(相對)容易。當你不知道某件事是否會成功時,去做一些新的、有風險的、困難的事情是極其困難的。」 DeepSeek成功「不只是抄作業」開源加速優化,但最終仍須走向原創 然而,若只把中國的成功貶低為山寨、「抄作業」,恐怕也太過簡化。 劍橋大學學者萊恩(Nic Lane),對《經濟學人》表示,DeepSeek成功並非源自於單一的重大創新,「而是源自於一系列的邊際改進。」 這當中包括在訓練時,怎麼捨棄一些數字,讓計算更容易,但在必要時保持數字精確;同時,伺服器群也要重新配置,使各個晶片能更有效的相互通訊;模型經過訓練後,推理系統的輸出也要進行微調,學習如何以較低的成本模仿其原產品的品質。 這些都需要不斷打磨、修改,這正是中國的後發優勢。從表面上看,這只是抄成功者的作業而已。但印度、越南也可以抄,為何只有中國DeepSeek成功? 中國在人工智慧的後發優勢,表現在他們善用「開源的力量」。 葡萄牙一家人工智慧公司Poolside,其負責人肯特(Eiso Kant)對《經濟學人》表示,西方實驗室不再開放東西了,「我們對所有訊息都嚴加保密。」 肯特說,雖然中國工程師不是第一個發現某種技術的人,但他們往往是第一個發表這項技術的人。「如果你想看到任何秘密技術的問世,請關注中國開源研究人員。他們出版了一切,並且做得非常出色。」 在DeepSeek暴紅後,阿里巴巴也發布自家AI模型QwQ,成為世上第一家在開放許可下發布此類模型的公司,它允許任何人下載完整文件,或將其拆開看看它是如何工作的。《經濟學人》稱,這和OpenAI的邏輯明顯不同:他們隱藏其模型的內部運作。 雖然中國在硬體晶片等相關領域仍落後,但透過開源,他們讓全世界無數人才,協助優化其產品。在這種趨勢下,美國的優勢要怎麼維持?這是相關人士須關注的問題。 但長期來說,中國只要靠後發優勢,就能永保安康嗎?就市場面來看,如今全球市值排名前十名的公司,絕大部分都是推出劃時代的創新。這裡面沒有一家是靠「抄作業」而紅的。 圖表製作者:楊少強 朱錫慶認為,隨著中國和美國的知識差距逐漸消失,未來沒有作業可抄,中國終究還是要走向原創。 但要有自主創新,不能只靠後發優勢,而是要從制度著手。 中國曾為世界發明大國如今「制度扼殺創新」決定未來盛衰 北京大學經濟學家張維迎,曾引述英國科學博物館的研究:西元一五○○年以前,中國有三十項改變世界的重大發明,占全球重大發明數量的一八%。 但西元一五○○年後,全世界八百多項重大發明,從汽車到電話等,沒有一項來自中國。最後一項可歸功於中國人的發明,是一四九八年的牙刷,這已是距今五百多年前的事了。 為什麼中國的發明先盛後衰?張維迎認為,西元一五○○年後,西方經過宗教改革和啟蒙運動,逐步走向自由和法治;反觀當時中國明、清兩代,逐漸走向專制限制自由,進而扼殺創新。 有一個故事可以說明,能讓自由發揮的制度,對發明何等重要。 十九世紀中葉,匈牙利內科醫師塞麥爾維斯(Ignaz Semmelweis),提出醫師和護理師在接觸產婦前需要洗手,才能減少產婦死亡率。 但他的看法不符當時流行的醫學理論,他又不能對自己的發現給出科學證明,最後此人丟掉工作,在一個精神病院死去,終年四十七歲。 然而,他的理論如今已成為現代人的常識。這種變化怎麼出現的?這和印刷機的發明有關。 德國企業家谷騰堡(Johannes Gutenberg)發明活字印刷機,書籍和閱讀因此普及,對眼鏡的需求出現爆炸式成長。後來在鏡片工藝基礎上,德國鏡片製造商蔡司(Carl Zeiss),生產出新的顯微鏡,醫師們發現了肉眼看不見的微生物細菌,證明當年塞麥爾維斯的理論是正確的,由此創立了微生物理論和細菌學。 假如當年谷騰堡的印刷機被禁用,或只被允許印刷教會和行政當局審查過的讀物,閱讀就不會普及、對眼鏡的需求就不會大增、顯微鏡也不會被發明、微生物學就不會出現,人類的預期壽命也不會從三十多歲增加到如今七十多歲。 這個例子說明了,能讓自由充分發揮的制度,對創新發明是何等重要。 如今中國雖然憑著後發優勢,在人工智慧領域追趕美國,然而長遠來說,它是否能避免走上西元一五○○年之後,制度扼殺自由與創新之路?這才是未來要觀察的重點。 ...

2025.02.06

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《甄嬛傳》已經是一部舊劇集,主要講一位名叫甄嬛的女孩,從單純少女開始打怪升級,最後大權在握,當上皇太后的故事。同時,它又有很多條故事支線,展現了很多其他人物的不同命運。 你如果看過這部劇,除了主角甄嬛,一定也會對皇帝、皇后、華妃、沈眉莊等諸多人物有印象。 不管你是每天配著《甄嬛傳》下飯,還是完全沒看過,都沒關係。我們要研究的是,《甄嬛傳》為什麼能成為中文劇當中的電子榨菜一號(編按:中國用語,指吃飯時配飯看的影劇)。 《甄嬛傳》在2011年首播,十幾年來從未從市場退出,始終活在中文網路用戶的談論中,而且直到現在,每年仍然能替製作團隊帶來上千萬元的收益。 在我看來,《甄嬛傳》有2大關鍵特質,它既有超越人物和人群的價值主張,又是一座足夠豐富的大型共用情境資料庫。 1.造物主世界觀+角色價值觀 人在單一事件中會表現出某個價值主張。例如該不該投餵流浪貓,該不該容忍公共場合孩子的哭鬧。如果你在不同事件裡展現的價值主張背後的立場和邏輯是穩定的,我們就可以說,你有穩定的價值觀。 而當你是一個創作者,你的某個價值觀表現在你創造的某個內容和情感宇宙裡,並且產生關鍵作用的時候,你就擁有了造物主的身分,你的價值觀就變成了這個宇宙裡的世界觀。 所以,當我們把《甄嬛傳》視為一個甄嬛宇宙時,創作者的價值觀,就是一種超越人物和人群的 扎實的價值主張 《甄嬛傳》這部電視劇的原著是網路小說《後宮・甄嬛傳》,故事發生在一個虛擬的朝代。如完全遵照原著來拍,今天的《甄嬛傳》可能就是一部普通的言情戲劇。 但導演鄭曉龍接手這個任務之後,做了很關鍵的改編。鄭曉龍把故事設定改成在清朝雍正皇帝的後宮裡,還調整了一部分人物的經歷和劇情。他做這些改編,一方面是為了回應當時的監管要求,另一方面是為了讓故事呈現他想要的批判性。 批判什麼?批判封建制度和封建社會。鄭曉龍在《甄嬛傳》的開拍記者布會上說,這部劇是拍來反封建的。也就是說,他為《甄嬛傳》定的基調不是簡單展現後宮的打怪升級,而是透過展現女性不得不宮鬥的命運來反封建。 整部《甄嬛傳》因此也就有了這樣一個設定:封建制度之下,人人都有不得已的苦衷,人人都是犧牲品。 這句話,就成了劇中女性命運的底層驅動力。女性入宮選秀,就相當於走上封建制度之下的考選之旅。進入後宮,就相當於進入職場和權力場開始謀求事業。而謀求事業需要付出的代價非常大,也就是她們的人格和生命。 有了這樣統一的世界觀,再疊加上不同角色各自的價值觀,就能碰撞出非常豐富的人物動機。不同角色雖然行為各不相同,但在這個大設定之下,都能合乎邏輯。 2.大型的共用情境資料庫 《甄嬛傳》還有另一個情緒價值點:它是一座大型的共用情境資料庫。 投射自我、尋求共情 情境資料庫指的是什麼?指的是《甄嬛傳》展現出來的情境夠豐富,又夠經典,能夠讓各式各樣的人在裡面找到角色和劇情來投射自我、與之共情。 在空間上,它涵蓋了家庭、職場、情場和權力場。在時間上,它在7、80集的劇情裡,濃縮了主角從少女到中年的權力晉級之路。在人物上,它開出了多條劇情副線,囊括很多類型的人物。有人飛揚跋扈、有人工於心計、有人冷眼旁觀,有人認命、有人反抗,當然也有人自由散漫——大家的境遇各不相同,就連宮女、太監這樣的底層,也都有各自的人物光環。 可以說,《甄嬛傳》整部劇濃縮了權力社會中的人物百態,也濃縮了情緒的百態。雖然沒有任何觀眾在清朝的宮廷裡生活過,但只要生活在大大小小的權力結構當中,我們就可以從劇中找到共情的對象。 《甄嬛傳》最初之所以熱門,是因為第一批觀眾發現這是一部大女主爽劇。觀眾的第一個反應是,我願意代入甄嬛當大女主。打怪升級誰不開心呢?這很好理解。 等刷到第二遍,觀眾們開始感受到甄嬛宇宙世界觀的存在了——所有人都是時代的犧牲品。在劇中,哪怕是最狠毒的角色,也不是以使壞為樂趣,所有人做所有事都是被不同的遭遇、情緒和情感所驅動。就連做為權力至尊的皇帝,也有身在體系內的不得已。這樣一來,劇中的每一個角色都無法讓觀眾徹底討厭。 於是,人們開始把自己代入不同的對象。堅信真愛至上的人開始代入甄嬛的一號對手華妃,堅信家庭秩序至上的人代入了甄嬛的二號對手皇后,被冷落的人也可以代入甄嬛的好友沈眉莊。 高效共情仲介 人們把《甄嬛傳》當成大型情境資料庫使用,一方面是因為可以跟劇中的角色共情,另一方面是因為這座情境資料庫是共用的,能夠幫人們跟素不相識的人建立共情,而這讓它在今天的互聯網和社交場合,成了一個非常高效的共情仲介。 這種共情仲介的第一個作用展現在劇集的彈幕上。無論你是否看過《甄嬛傳》,我都建議你找個時間打開優酷,配合著彈幕,看看第一集。你要重點看的就是彈幕。 我提醒你注意兩個關鍵片段。第一集開始不久,少女甄嬛在寺廟裡為愛情禱告,說「信女願得一心人,白首不相離」。這時候你看彈幕,就會發現觀眾也在彈幕裡各許各的願:「信女願2023考試上岸」、「信女願家人平安」、「信女願成功懷孕」等。 又過了幾分鐘,秀女沈眉莊的家長驗收她的選秀準備工作。家長問她:「若是皇上問你讀過什麼書呢?」劇中的沈眉莊答《詩經》、《孟子》之類,而彈幕也跟著刷《高等數學》、《系統解剖學》、《無機化學》、《驗光技術》等。觀眾是在幹什麼?是在報自己上學時的主修科目教材。 看到這兩個關鍵片段你就會明白,《甄嬛傳》的劇集加彈幕,是一個打通了不同溫度層的「網路team building基地」。 劇情就是槓桿,藉由這個槓桿,可以看到其他陌生人正經歷什麼、關心什麼,還能從陌生網友的腦洞裡獲得意想不到的靈感和情緒資源。借著網友們的彈幕,你會發現,原來這段劇情還可以這麼理解,原來那段遭遇還可以那麼反應。 所以,為什麼有人說《甄嬛傳》刷10遍都不膩?每次來都是在跟新的彈幕網友分享互動,也是原因之一。你可能還會發現很多人在彈幕裡刷自己看劇的日子,什麼2023年4月3日、2019年12月15日,這不就是在打卡自己的團體日嗎? 除了讓觀眾在彈幕裡互動,《甄嬛傳》這個大型共情仲介的第二個作用體現在劇集之外。 這部劇在2011年一開播就貢獻了很多經典台詞,像是「臣妾做不到啊」、「賤人就是矯情」之類,情緒張力都非常高。但隨著時間流逝,你會發現劇中很多台詞,乍聽沒那麼強的情緒張力,也漸漸開始成為流行梗。例如,「翠果,打爛她的嘴」、「這福氣給你要不要啊」、「粉色嬌嫩,你如今幾歲」等。 這些台詞聽起來平凡無奇,在其它電視劇裡也有類似的,為什麼僅僅因為出自《甄嬛傳》,就能變成流行語?原因就是,人們正借助《甄嬛傳》這個共情仲介,來降低跟其他人的溝通成本。 《甄嬛傳》被刷了十幾年以後,成了你的情境資料庫,也成了我的情境資料庫,成了王富貴的情境資料庫,也成了劉秋香的情境資料庫。王富貴並不知道劉秋香身上發生過什麼事,也不能體會劉秋香的感受。但是當劉秋香說出劇中的一句台詞時,王富貴馬上就能反應過來它是哪個角色說的,這個角色當時的遭遇和心情是什麼。於是,王富貴借助《甄嬛傳》理解了劉秋香。 *本文摘選自時報出版《情緒價值》 {DS_BOX_38645} 責任編輯:陳瑋鴻核稿編輯:倪旻勤 ...

2024.12.03

焦點

「我們全中國把只落後美國五個月的模型先用起來,讓應用比美國跑到更前面,後發制人。」微軟前亞洲研究院院長,AI新創零一萬物創辦人李開復在一場媒體對談中表示,「黑科技發明的時刻,美國通常領先中國,且領先滿多;落地執行的時刻,中國可以趕超,甚至超過美國。」他認為行動網路的發展歷史,就是最好的證明。 這樣的信念,正是為什麼算力、人才都輸人的情況下,中國仍對AI之戰懷抱希望。 過去兩年,中國不只有阿里巴巴、百度等大型科技公司逐步擴大在AI領域的影響力,也陸續孵化出「AI六小虎」。 小虎之一,百川智能創辦人王小川認為,中國在過去二十年網路發展中,已經培育出大量產品經理和營運人才,即便技術端落後,他也有信心中國可比美國更快發展出AI超級應用。 特別是在算力受限的情況下,逼著他們用更少的資源做出同樣的效能,於是就像李開復說的:「我們落地速度不僅很快,且往往做得更廉價。」這又可以加大AI應用的普及。 發展AI應用的意義,第一是在於,AI發展除了仰賴算力,更需要數據,而從大規模應用獲得的使用者反饋,就是推進AI進化的養分。 「我們可以更好(的)跟用戶在一起,通過用戶彌補這些(AI模型)差距。」中國AI新創MiniMax創辦人閻俊傑認為,中國有十億網路用戶,和普及的網路基礎建設,就是最大優勢。 第二,中國企業相信,從應用發展出生態系,有機會長出護城河,成為抵禦技術領先者的堅強後盾。 此外,被認為是中國發展AI最大阻力的算力供給,也開始出現曙光。 一方面,華為昇騰系列AI晶片,正加速追趕輝達;另一方面,中國各地方政府出手興建算力中心,再加上市場在過去兩年經過一輪洗牌,供需也開始出現變化。 中國AI新創月之暗面創辦人楊植麟預期,未來一到兩年,GPU將不再是中國AI發展的巨大瓶頸。 圖表製作者:何佩珊 ...

2024.12.12

財經

二○二三年十一月底,當印度在板球世界盃(Cricket World Cup)決賽裡迎戰澳洲時,超級球迷、微軟(Microsoft)執行長納德拉(Satya Nadella)心煩意亂。 他正在處理一場工作危機。因為,微軟投資一百三十億美元的OpenAI,執行長奧特曼(Sam Altman)被指控「不坦誠」,而被董事會突然解雇。 奧特曼被fire事件後,微軟去依賴 在確認奧特曼未做出任何過分的舉動後,他力排眾議,又重新任命了這位企業家,以試圖恢復OpenAI的穩定,這是間與微軟未來息息相關的公司。 對於微軟及其投資者來說,此事件再次提醒了,OpenAI已成為其策略的核心:即發展AI。早在二○一九年七月,ChatGPT變得家喻戶曉以前,納德拉就決定押注這間新創企業。此投資案,不僅讓微軟在蓬勃發展的生成式AI市場中搶占了先機,還使其股價成長了兩倍以上,讓它能與蘋果(Apple)競爭世界上最有價值公司的頭銜,並擴大了與競爭對手Google間的領先優勢。 納德拉在去年初接受《金融時報》採訪時表示,微軟和OpenAI已經形成了「互相依賴」的關係。但在董事會爭議後,微軟一直努力布局OpenAI以外的AI戰略。它通過多元化的投資與夥伴關係,建立自己更小、更便宜的模型,並積極招聘人才,以發展其消費者AI業務。 微軟前員工、現任AI新創Credo AI執行長辛格(Navrina Singh)說,「做為世界上最有價值的公司之一……,你不能把雞蛋放在一個籃子。」一位微軟的業務主管則指出,和其他夥伴合作,不僅是為了防止OpenAI倒閉,也是以防別的新創推出更好的產品,這只是一種明智的商業手段。 儘管微軟與OpenAI仍將彼此視為重要且強大的合作夥伴,但兩者間的業務競爭也越來越激烈。 OpenAI動亂外,還有監管挑戰 最近幾個月,OpenAI傳出許多內部紛爭,且公司要角紛紛離職,包含OpenAI前首席科學家暨聯合創辦人蘇茨克維爾(Ilya Sutskever)在內,當初創辦公司的十一人中,已有九人離開了。 但奧特曼持續在矽谷擁有強大的支持者。領英(LinkedIn)的聯合創辦人、微軟董事會成員霍夫曼(Reid Hoffman)將他形容是一個「名人堂等級的企業家」,他不像其他一些知名創辦人般患有「救世主情結」。 然而,OpenAI最近的離職潮與動盪,讓微軟更擔心這間新創公司的管理成熟度,這也提醒自己,不能過度依賴任何一個第三方AI技術。微軟投資其他新創更大的意義是,展現分散賭注,讓緊張的投資人放心。 而未來還有更多複雜的挑戰。如監管單位對科技巨頭們購併新創或聯盟關係,進行越來越嚴格的審查。此外,儘管微軟與OpenAI仍將彼此視為重要且強大的合作夥伴,但兩者間的業務競爭也越來越激烈。 圖表製作者:王貞懿 年報列它當對手,且用雲端要錢 Microsoft Azure AI雲端運算平台副總裁博伊德(Eric Boyd)表示,如果客戶問我們與OpenAI的產品有何不同,我們往往會點出兩者間做為企業的差異,OpenAI是一間新創公司,而微軟已存在幾十年,在與企業合作、處理敏感數據方面有多年的經驗。我們知道如何確保隱私和符合規定。 即使微軟最終輸給了OpenAI,它都會是背後的贏家,因為Azure是後者的獨家雲端服務提供商,將根據它所使用的算力來向其收費。 在不斷升級的反壟斷審查大環境之下,微軟一直熱中於強調這種競爭關係,在其最新的年報中,它將OpenAI列為AI、搜尋與廣告領域的直接競爭對手。 它與Google在AI戰略的差異顯而易見,後者正試圖內部構建一個從大型語言模型、聊天機器人到雲端晶片與伺服器等硬體的完整AI生態系。 與OpenAI的交易意味著,「微軟決定外包他們的AI研發,」一位要求匿名的Google高管說,「我們更加謹慎。」 投資者開始質疑科技巨頭們在AI上的鉅額支出,此數字在二○二四年上半總計達到一千零六十億美元。在歷史性的牛市後,以科技股為主的那斯達克指數,已從七月中旬的高點下跌了一三%,甚至引發了更廣泛的市場暴跌。 微軟報告稱公司第四季資本支出成長了八成,在二○二四年財政年度中花費了五百六十億美元,當中有半數左右用於基礎建設,像是資料中心和土地,其他則用於購買晶片與伺服器,其中一部分錢推動了OpenAI的雄心壯志。 儘管如此,分析師們對於將投資轉化為收益的早期實質性證據印象深刻。微軟財務長胡德(Amy Hood)預測,二○二五年下半年, AI相關利潤將大幅成長,納德拉稱Azure AI目前擁有六萬名客戶,比一年前成長超過六成。 摩根士丹利(Morgan Stanley)分析師韋斯(Keith Weiss)在一份調查寫道,「微軟將繼續成為生成式AI計畫的明顯受益者,四六%的首席投資官認為,它將在未來一到三年獲得最大的IT支出市占。排名第二的亞馬遜(Amazon)只獲得了六%的關注。」 即使在OpenAI的戲劇性事件仍進行時,納德拉也將自己塑造成了這段關係中的主導合作夥伴。 他在去年十一月的一次採訪中提到:「我們對自己的能力非常有信心。如果明天OpenAI消失了,我不希望我們任何的客戶為此擔心。我們擁有繼續創新的所有(智慧財產權)權利……,我們有人才、算力、數據,我們擁有一切。」 ...

2024.08.22

職場

你可能經常聽到這樣一句話:「這件事你追一下。」主管一句話就說完了,但作為下屬,你完全摸不著頭緒。什麼叫追?追什麼?怎麼追?於是你脫口而出:「那我怎麼追啊?」 對方一聽就不耐煩了:「你先自己研究研究。」急性子的主管甚至會說:「是你做還是我做?過程怎麼辦你自己想辦法,我只看結果。」你看,平白無故挨一頓罵,還是不知道接下來要怎麼做。 來,同樣的問題,我們看看一個會接工作的人聽到會怎麼回應:「我了解,您是讓我先去跟XX專案。接下來,我準備分成這幾步來做,這樣OK嗎?您幫我確認一下。」 有發現嗎?一旦你們的對話落到行動計畫上,主管好像就沒那麼忙了,也願意停下來聽一聽了。而在這個過程當中,如果覺得你的工作規劃跟他想的不一樣,他就會再跟你多說兩句。 那個讓你一頭霧水的指令一下就變得清晰起來。 反述溝通法 透過反向溝通,跟對方要多要些資訊,這個方法通常可以拆分為3步。 第一步,重複主管交辦給你的工作 對,重複說一遍即可。因為這一步太簡單,所以反而很容易被忽略。但當你重複任務時,其實就是在告訴對方:我有認真聽你的話;我沒有擅作主張,我重複一次我的理解。 這是不是釋出了一個積極且善意的溝通訊號? 第二步,說說具體規畫 這一步是在用具體的行動步驟跟主管達成共識:「根據我現在的理解,我準備這麼做,您看看對不對?」主管覺得哪裡不對,就會糾正。這樣你不就知道什麼是對的了嗎? 當然,在實際狀況中,我們因為緊張或者沒有經驗,通常還不能把行動步驟一條條列出來。沒關係,你可以先說第一步準備做什麼:「主管,我理解您是讓我跟進XX事。那麼我先去找李前輩討論一下,討論完了再和您確認下一步的工作,您覺得OK嗎?」 這樣做沒有為什麼,目的是要把主管帶到具體的行動規畫中。所以,說說你的第一步計畫,讓雙方不再空虛的交談,接下來的溝通就會變得比較務實。 第三步,達成任務標準的共識 這一步非常關鍵。如果直接問:「主管,您覺得要怎麼執行這個專案?」很不妥,這樣不就變成「推卸」了嗎?你其實可以請教:「我準備這麼做,不知道是否合適,請您幫我確認。」讓主管自己說怎麼做他會滿意,就可以避免我們做白工。 你看,先重複任務的內容,再說行動步驟,最後跟主管確認目標——這3步連起來,就能讓主管感覺到,他發配的一個任務,你不只有認真聽,還認真思考、主動想執行方案。先不管結果如何,一個可靠的印象就建立起來了。 至此,我還有一個提醒:如果你承接的任務比較複雜,那麼做完上面的步驟以後,你可以再傳訊息給主管,跟他做個確認。這主要是為了避免「早上剛對完,下午主管又改變心意」的情況。 接任務本身就是一種工作能力 任務、工作、職務,其實都是一個意思:我們要承擔某項特定的責任,透過某類特定的方式,交付某種特定的成果,從而達成最終目標。主管指派工作,下屬接收工作,這種互動構成了我們在職場的日常。 這看起來不難——主管指派了一個工作,我們聽話去做就結束了;但到執行的時候才發現,有一堆問題等著我們:明明週五才到deadline,主管週三就來問:「現在進度到哪裡了?」 明明是前一天晚上剛交辦的任務,加班趕進度好不容易快弄完了,第二天一上班主管就過來:「小王,昨天那個專案我有些新想法,要和你說一下。」明明是按主管說的去做的,主管看了一眼卻問:「你怎麼會這麼做?」 作為當事人,我們很容易產生一種挫折感:主管為什麼一直變換想法?他到底是什麼意思?甚至,他是不是在故意針對我? 別急,接任務本身就是一種工作能力,如果你掌握了這種能力,你的工作狀態將會是另一種光景——不僅當下就能和上司達成共識,還會在獲得支持的前提下,從容不迫的開展工作;哪怕在執行過程中遇到困難,主管不僅不會怪你,還會主動幫你。那要怎麼培養自己接任務的能力呢?我們一起去工作場景看看。 接工作的過程,要搞清楚4件事: 我要解決什麼問題。 我的責任是什麼。 對方要求用什麼方式執行。 交付成果時按照什麼標準驗收。 你會發現:接工作的關鍵不是接,而是要。接,是被動承受。要,是主動探索。 要什麼?要的是訊息。我提供的所有方法,都是幫你在有限的溝通裡多要點資訊。工作交辦得過於簡單,你用反述溝通法要到了執行標準。 *本文摘選自幸福文化《幹得漂亮!》 {DS_BOX_38514} 責任編輯:陳瑋鴻核稿編輯:倪旻勤 ...

2024.11.07

財經

今年全世界最關注的股票除了輝達之外,就是微軟了。微軟從去年因為投資OpenAI、OpenAI推出ChatGPT,就開始轟動市場。今年1月中到6月中,股價還超越蘋果,成為全球市值最高公司。 微軟有今天的成就,執行長納德拉(Satya Nadella)功不可沒,他做了很多關鍵布局,改變了微軟的命運。對於OpenAI的投資,是納德拉所有布局中最大膽的,最初只有投資10億美元,但隨著市況看好加碼投資到總金額超過130億美元。 去年底OpenAI的CEO奧特曼(Sam Altman)突然被董事會解僱,微軟看起來要慘敗,但就在此時,納德拉出手聘請奧特曼和其他OpenAI的關鍵員工到微軟。納德拉的策略奏效,OpenAI董事會又聘回奧特曼,而微軟在董事會擁有一席觀察員席位。 納德拉的大膽舉措,拯救了微軟的投資,並進一步擴張自己在AI領域的影響力。不過,7月10日微軟宣布放棄OpenAI董事會觀察員席位,所以未來微軟僅是OpenAI股東。從外人角度來看,微軟好像又輸了,其實不然。 因為,微軟已透過OpenAI成功卡位AI市場,但未來微軟不可能只倚賴OpenAI,勢必要發展自己的AI實力。長期而言,微軟和OpenAI的關係將會從「聯盟」變成「競爭」。納德拉的布局,令人感到不可思議,看似130億美元泡湯了,實則是典範轉移的賭注。 用錢快速投資、合作、購併,以搶得先機 現在的世界變化太快,當一個企業有實力和錢時,就必須像微軟這樣,用錢快速占領市場。 蘋果雖然也是大公司,這幾年的投資布局卻顯得小家子氣,以致市值短暫被微軟超車。雖然特斯拉市值並非全球前5強,但馬斯克的行為早已像是世界霸主;黃仁勳也有這種氣魄,不鳴則已、一出手便成武林盟主。 納德拉對AI的投資,不僅僅有OpenAI,他在打造完整生態系。今年2月,他宣布投資AI界很有名的一家法國新創公司Mistral。另外,微軟還從AI新創公司Inflection AI挖走成功名人蘇萊曼(Mustafa Suleyman),又投資Inflection AI 6.5億美元。 總而言之,納德拉快速網羅了一缸子AI界最優秀人才,彼此間又競爭、又合作,打造出AI王國。 最近台積電改變作風,強勢投入CoWoS封裝市場,同時又宣布「晶圓代工2.0」(Foundry2.0)策略,重新定義晶圓代工行業,以避免被美國指控為壟斷市場,這種企圖心前所未見。 台灣有很多公司是隱形冠軍,在地緣政治衝突下,布局一定要更狠,像是透過購併攻城掠地。全世界有很多資金願意支持台灣,重點是,台灣必須跳出舒適圈,以萬馬千軍的氣勢改寫產業版圖,才能打造未來新世界! 責任編輯:倪旻勤核稿編輯:陳瑋鴻 ...

2024.07.31

財經

搭著AI革命翅膀,輝達(Nvidia)日前一度超車蘋果與微軟、晉升全球市值最高的企業。然而,在策略大師、長庚大學校長湯明哲的眼中,輝達及其創辦人黃仁勳施展的競爭策略,其實是有跡可循、且可模仿,甚至,與六十年前稱霸大型電腦的IBM高度雷同。其實,鑑古推今,你的企業規模未必要大到跟輝達一樣,只要你在某個利基領域具領先地位,就有機會能施展這些策略。台灣企業如何能跟這些全球巨擘學習?以下是他的口述紀要: 歷史會不會重演?我們又能從中學習什麼?IBM、輝達,這兩家先後雄霸IT產業的企業巨人,他們的競爭策略,在在說明一件事:當你的公司擁有某種程度的獨占地位,你的商業武器、能玩的「把戲」,其實遠比你想像得多。 輝達在AI晶片的全球市占率高達九○%,這種對手難望其項背的獨占地位,與上世紀六○年代,IBM在「大型主機電腦」(mainframe computer)的霸主態勢相當。 一九八三年我還在麻省理工學院念博士,曾從大量法院文件,徹底研究IBM是如何取得獨占地位,並且把這項地位變競爭優勢;對比輝達現在的策略,你會發現兩者有許多相似之處,以下我將分四點說明。 拚出租不賣斷,滾大用戶群 第一:以租代購。 當年,IBM為了讓最多的企業使用它的電腦,它的策略,是鼓勵顧客「以租代購」、而非用買斷的方式擁有產品,為了促成這件事,它不僅自己跳入電腦租賃業,甚至不惜提高電腦售價,還向購買電腦的客戶增加售後服務的費用。 IBM的盤算之一,是租金的金額,遠比採購一台電腦的金額低,可以藉此將它的客戶群越滾越大;其次,還可以避免客戶買電腦後,幾年後又把這台電腦折價賣到二手市場,進而影響新電腦銷售。因此,IBM靠著以租代購,同時控制新電腦和舊電腦的行情,這也是為什麼BMW、Lexus擔心二手車價影響新車銷售,因此都跳下來經營二手車市場。 現在的輝達,不僅賣晶片,更成立像DGX Cloud、Taipei-1這種AI資料中心,將算力用出租方式,創造另一種商業模式,更不要說,它還出手投資許多新興的算力租賃業者,藉此將使用自家AI晶片的用戶群擴大。 獨占某個產業的業者,靠「以租代購」攻城略地,不勝枚舉。像全錄(Xerox)早年稱霸影印機市場,就是採取這項手法;市占率六成、半導體無塵室濾網商鈺祥,近年也在推廣租賃,這背後的理論,就是經濟學的「完全價格歧視」。 舉例來說,對全錄而言,有一家律師事務所,每月需要印一萬張紙,以印一張一毛美元計算,一萬美元的影印機,只要十個月就回本,若全錄賣斷一台影印機給對方,只能賺一次的錢,但如果以租代購,全錄每個月都可從客戶手中拿到一千美元收入,而只要客戶用的頻率越高,全錄就能賺越多。 這種商業模式的厲害在於,我這家公司具獨占地位,用戶幾乎別無選擇,這時候,用戶願意為一項勞務(如影印)付出多少錢,我這個勞務提供者(譬如影印機公司)就透過以租代售,完全依照用戶願意付出的最高價格來收費。 軟硬體整合,排擠對手硬體 第二:垂直整合。 當年IBM生產硬體之外,也發展作業系統,它更往下整合到電腦租賃業、服務業。不僅如此,當年IBM的作業系統,只適用自家電腦,導致許多用該公司電腦的工程師,必須學它的作業系統來寫程式,學會之後,就更離不開IBM電腦,這道軟硬體交織的網絡,讓對手難以越雷池一步。 現在輝達也是採取這個策略。它銷售AI晶片,也推出自有品牌的AI伺服器DGX,更重要的,它的編寫程式平台CUDA,只能在自家晶片上跑,新創公司要用這個平台開發AI應用,就必須買輝達的晶片,與當年IBM如出一轍。 這個競爭策略,在IT產業尤其重要,因為,軟體跟硬體是一體兩面,當兩者相互整合,甚至成為某種標準,就很容易排擠其他人的硬體。 只是要注意的是,當你用垂直整合樹立護城河,而你的市占率又超過三分之二,將很容易引來美國政府的反壟斷調查(anti-trust)。 提前宣布新品,黏緊老客戶 第三:預告新品。 在競爭激烈的高科技產業,消費者通常都會買最新的產品,當年IBM為了防堵競爭者,不讓用戶去買對手的新品,它採取的策略是,提早宣布新產品推出時程。而今,不論現在的輝達、還是過去幾年的CPU(中央處理器)霸主英特爾(Intel),也都會在自家新品發表會裡,提前宣布未來兩年的新世代晶片。 這一方面,是請客戶先等一等,不要輕易「轉檯」到競爭者的產品;另一方面,也可以嚇阻現在與潛在的對手。就現在的輝達而言,提前宣布新品,能嚇阻像OpenAI這種有意自己開發晶片的軟體新創,讓對方的投資者、譬如阿拉伯基金公司認為,「輝達未來還有這麼多晶片,我還要投這麼多錢幫OpenAI跟它拚?」 有趣的是,雖然輝達在目前的AI晶片市場,市占率處於絕對的領先地位,但用預告新品嚇阻對手,卻不見得有效。 因為這波AI浪潮,讓微軟、Google、Meta這些原本不是輝達對手的雲端服務公司,都跳下來開發自己的AI晶片,而這些雲端業者,都是各自產業的獨占者,不僅手握大筆資金,自己更是AI晶片的重度使用者,很難被輝達嚇到。 用預告新品嚇阻對手,前提是,你是市占率超過六成的「大鯨魚」,而你的對手是「小蝦米」,但,如果你的產業,現在剛好有其他產業的獨占企業,打算跨域競爭,那這招就不見得能發揮作用。 深入校園,培養新一代客群 第四:禮遇教育機構。 為了打造屬於自己的生態圈,當年IBM對教育機構特別禮遇,用半買半送的方式把電腦送給大學,讓學生用它的電腦、學它的作業系統,等這些學生畢業之後,就有大量會使用IBM系統的年輕工程師,供使用其電腦的企業聘雇,但IBM的競爭者並沒有財力做同樣的事情,慢慢就無法與之競爭。 輝達現在也在做一樣的事,該公司在佛羅里達大學、喬治亞理工學院設置AI中心,讓大量的年輕學子用它的軟體平台、硬體設備,學各種AI應用。 六十年過去,從IBM到輝達,獨占者的策略沒有太大改變,足見歷史會重演,所以企業個案沒有太老的問題,因為經營邏輯都是一樣。 對於台灣,我們的製造業擁有不少隱形冠軍,但商業模式不能只有一套。當你擁有某種市場權力(market power)與議價權,其實是有空間跟機會,靠著新的策略來增加利潤。譬如用以租代購,跳脫賣一個、賺一個的商業模式。 就理論上,當你在一條價值鏈上的某個產業,擁有獨占地位,你就有機會透過上述策略,把那個產業的利潤,通通收進荷包裡。 最後,還有什麼樣的歷史會重演呢?那就是,「沒有永遠的獨占者」。 當年IBM被控告壟斷之後,開放了它的封閉系統,帶動了迷你電腦(mini computer)、個人電腦崛起,造就微軟、蘋果、英特爾;現在獨占AI晶片市場的輝達,將來還能不能維持其九成的超高市占率、以及是不是所有人都需要這麼高的算力?讓我們拭目以待! 圖表製作者:侯良儒 ...

2024.07.18

財經

社群平台Threads於七月五日滿一週歲,即使它非常年輕,月活躍用戶已達一億五千萬人(編按:祖伯格七月三日宣布月活躍用戶數已超過一億七千五百萬),比各大社群平台當年的成長速度更快。 即便上線初期一度被看衰,如今卻有谷底翻身,長成明日之星之勢。 一年前,TikTok帶起的短影音大戰正進入白熱化,串流王者YouTube有Shorts,臉書和Instagram(後簡稱IG)則用Reels應戰。 但同時間,Meta創辦人暨執行長佐伯格(Mark Zuckerberg)卻另闢新戰場,發動一場社群平台的「文字復興」。 去年七月五日,以文字為基礎的新社群平台Threads上線。上線第一個小時,就突破ChatGPT寫下的最快破百萬用戶紀錄。相比IG和TikTok,分別花了兩年半和九個月,才突破一億月活躍用戶大關,它的成長速度相當驚人。 並且,根據數據分析機構Similarweb今年五月的數據,在免費社交App這個類別排名,它在台灣、韓國、芬蘭等多國,都拿下第一。 來源:Dreamstime/典匠影像 圖表製作者:何佩珊 活躍用戶破億速度贏IG,卻一度失寵它沒變現商模,Meta為何拚命救? 雖然有富爸爸當靠山,但它並非一帆風順,反倒像坐雲霄飛車,甚至「Threads將死」一度成為市場熱議話題。 初期能飛天,是因為有社群平台X董事長馬斯克(Elon Musk)與佐伯格隔空交火,放話來場八角籠格鬥,炒熱Threads。接著,與IG帳號連動的設計,讓大量使用者可以輕易註冊,還能將追蹤名單與粉絲一起複製到新平台,都為他們創造出一個漂亮開局。 但沒想到,崩塌危機迅速到來。數據分析機構Sensor Tower指出,它上線不到一個月,日活躍用戶暴跌逾八成,使用時間也大幅縮減。 「不知道要用來幹嘛」、「功能很陽春」……,當新鮮期一過,平台也跟著急速冷卻。 它一度被認為將人去樓空,卻沒因此步下擂台,反而在過去半年重現生氣蓬勃。 是什麼讓它谷底翻身?一大關鍵,是佐伯格的敢捨。 二○二二年底,Meta開始揮大刀裁員,接著二三年,佐伯格在財報會議上喊出「效率年」,努力想用獲利表現,贏得華爾街的心。 但為了成就Threads,他們卻甘願將臉書和IG上,可以立即做廣告變現的珍貴流量,導向目前還沒有任何商業模式,甚至不知道能不能成功的新平台。 為什麼Meta要傾全集團之力量,追求Threads成功? 背後一大原因,是對社群老化的焦慮。 圖表製作者:何佩珊 臉書用戶老化,發文量僅五年前一半抓住新世代,越來越急迫 攤開Meta的社群王國版圖,活躍用戶數超過三十億人的臉書,迄今仍是全球最大社群平台。但當年加入的大學生們,如今已屆中年。 社群分析公司QSearch創辦人周世恩從數據中看到,用戶即便仍會打開臉書,卻明顯比過去更不願意在上面發文,「發文量大概只有五、六年前的一半。」他說。 平台老化、失去活力,是Meta不可避免的問題;如何抓住下一個世代,則是Meta永遠不能停止追求的答案。 實際上,他們也一直在這麼做。 加入Meta十六年,現任Instagram負責人的莫瑟里(Adam Mosseri),先前受訪曾提到,過去這些年來,內部有過很多次產品嘗試,但早期開發的產品,經常與臉書太過相似,甚至就像是另一個臉書;而後,他們卻又過度修正,以致新產品無法結合既有優勢發揮。 直到這次推出Threads,他才認為終於找到一個平衡點。 「你可以將你的Instagram身分帶到Threads上,可以將你關注的所有帳戶一起帶到Threads上。這兩個應用程式是互相關聯的。」莫瑟里進一步指出,因為這兩個平台,一個主打公共對話,一個主要是視覺分享,使用情境不同,所以不會有重複感。 Google曾大張旗鼓推出Google+,卻一直無法讓社群活躍起來。負責人Vic Gundotra於2014年離開Google,該產品也在2019年結束服務。來源:達志影像 IG主打視覺分享、Threads公共對話兩者連動,長期有利雙方留住用戶 換言之,他們相信,將IG的用戶導過去,短期看來,可能犧牲了用戶在既有平台的停留時間,但長期來說,兩個平台都將留下用戶。 此外,馬斯克接手X後,各項新規定引發用戶怨聲載道,也成為Meta填補文字型社群空缺的好時機。 即便X發展十八年來,使用者人數未曾突破十億人,但佐伯格相信,以文字為基礎的公共討論平台,有十億用戶等級潛力,而且他認為由Meta來做,可以做到。 這個自信,不只來自本身社群王國的龐大用戶基礎,更在於二十年社群經營累積的深厚功力。 雖然,回顧歷史會發現,獲得富爸爸流量加持卻失敗的案例,不在少數。如Google的社群產品Google+,就是最鮮明的實例。 然而,有流量富翁當靠山,雖無法保證成功,卻毫無疑問為Threads創造出巨大優勢。 「你暴紅之後,可以做的事情很多;但你怎麼推都不暴,其實我覺得能做的事情是有限的。」一位曾打造出破億用戶App的國際網路公司前產品副總經理認為,在一攤死水裡,很難建立假設和實驗去推進產品。 但Threads即便日活躍用戶數一度暴跌,卻也還有數百萬人規模,加上Meta家族平台持續導流,已足夠讓他們去實驗,找出Meta產品長考克斯(Chris Cox)口中「驅動留存的鉤子」(retention-driving hooks)。 舉例來說,確保使用Instagram的人,可以看到Threads上的重點貼文,就是一項成功的嘗試。 如果你是臉書或IG用戶,應該曾在使用這兩個平台時,看見動態訊息中,出現Threads的推薦文章。只要點一下,就會開啟Threads App,看到完整內容與底下的討論串,然後你可能就會停留在這個新平台,繼續滑下去。 這一個更動,無可避免對兩大平台造成影響。 如以「戴蒙老闆」在社群上為人所知的二手機車行貳輪嶼老闆林弘毅提到,他之所以從今年四月開始積極投入Threads,是因為發現自己的IG帳號增粉速度變慢。電商人妻孔翊緹也有類似觀察,表示過去這段時間,有許多使用者都在抱怨IG的觀看數下滑。 不過Meta在兩大平台的犧牲,也為Threads帶來多重價值。 Meta執行長佐伯格在財報會議上特別提到,國際流行音樂天后泰勒絲已於4月加入Threads,截至目前,追蹤數已破千萬。來源:法新社 來源:取自泰勒絲Threads 以臉書、IG流量,增加曝光演算法再助攻,圈進更多用戶 首先,漸強實驗室產品主管暨新市場負責人蘇晨豪認為,這創造了一個重要的驅動機制,可促使用戶基於好奇心或興趣,去點開Threads,為平台維持一定的活躍度。 可以說,Meta是拿臉書和IG的流量當柴火,避免Threads失溫。 這個舉動同時還創造出另一層效益是,當創作者開始發現,在該平台上發文,不僅可以搶到初期流量紅利,更容易被看見,甚至還有機會獲得在臉書和IG的免費曝光,就會產生更強的發文動機。 畢竟,就如莫瑟里說的,這個平台的特性,會是由一小部分創作者,產出大多數人觀看的內容。和其他社群網路相比,創作者的角色在這裡尤其重要。 所以Meta除了在兩大平台上創造免費曝光,還採取了更多積極作為。 以台灣為例,他們在上線前先找了IG上活躍的幾位KOL(關鍵意見領袖),如電商人妻、阿滴等,參與封測(編按:指正式上線前讓少數人參與測試使用);上線後,也曾來台邀約KOL進行焦點團體座談。目的都是要促進創作者更頻繁發文。 當平台兩方都有了驅動力,一個正循環也就滾動起來了。 除了上述努力,以及Threads本身在產品功能陸續新增桌機版、跨平台標記用戶,以及投票、編輯等許多功能外,還有更多的變動,是發生在使用者看不到的演算法黑盒子裡。 舉例來說,平台可以透過演算法,將流量導給最新的發文,讓新文章得到最大量的曝光;又或者,他們也可以讓本地話題獲得更多曝光,增進更多討論。透過演算法擴大話題或個人影響力,就有機會再圈進更多用戶。 許多人提到,在Threads上經營一週,累積的粉絲數和觀看數更勝過去兩年在IG上的累積。孔翊緹也曾做過測試,發現即使她在IG上的追蹤數更多,同一件事情,發在Threads的瀏覽增速就是比較快。 「當你知道這個平台是可以讓你的聲音去做擴大的時候,大家就想進來,因為素人也會想要自己講話被發現。」她說,接著品牌也會跟著進來卡位。 前述國際網路公司前產品副總經理指出,經過這麼多年的社群發展,整個產業對於平台演算法的各種操作玩法,其實已經相當成熟。而且別忘了,Threads與IG帳號連動,所以Meta對這群用戶並非一無所知,不必從零開始探索。 當然,除了在產品本身下功夫,過去這段時間,包括台灣、美國等地都有選舉和政治活動,政策討論和選舉造勢,都是能夠在Threads上創造話題討論的好素材,也絕對在它發展過程中推了很大一把。 佐伯格親揭Threads發展劇本現階段拚留下用戶,擴大網路效應 「第一步:火花;第二步:留存;第三步:社群的成長和擴張。」佐伯格接受國際媒體The Verge訪問時,揭露了Threads的發展劇本,「最終才是第四步:變現。」 實際上,臉書、IG都是這樣走過來的,他說:「這套劇本我們已經使用過很多次。」 Threads正走在提升用戶留存的路上,當他們找出用戶留存的密碼,就會邀請更多人加入,創造更大的網路效應,最終走向變現。 擁有全球最大社群平台,沒人會懷疑Meta團隊的社群操作能力;而且他們一路從Snap身上學會限時動態,從TikTok領悟短影音玩法,可以知道,技術對他們同樣不是問題。 但如果沒有由上而下的強大意志,如果團隊對公司長遠利益和策略發展沒有一致認知,就難以將眼前利益,投注在一個可能需要多年才能創造回報,甚至無法確保能夠成功的新產品身上。 莫瑟里說:「任何時候從零開始構建一個新的App,它成功的可能性,遠小於失敗的可能。」即便已在社群領域身經百戰,在他們眼中,這仍是一次冒險嘗試。 坐擁先天優勢未必足以成事,能夠扛得住壓力,將機會和資源投入需要時間發芽的種子,這才是一度面臨活躍用戶雪崩式下滑的Threads,能獲得第二次機會,谷底翻揚的真正原因。 ...

2024.07.04