随着媒体行业的动荡,Netflix明确表示不会参与竞争

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-18Terakhir diperbarui pada 2024-07-18

币界网报道:
Netflix的第二季度财报中没有重磅炸弹,这对该公司及其投资者来说都很好。最近几周,派拉蒙全球已同意与Skydance Media合并。华纳兄弟探索公司正在考虑其未来的所有选择,并可能失去NBA的转播权。虽然Netflix周围的媒体和娱乐格局正在发生变化,但这家全球最大的流媒体公司对现状很满意。Netflix在其季度股东信中表示:“如果我们执行良好——更好的故事、更容易的发现和更多的粉丝——同时在直播、游戏和广告等新领域确立自己的地位,我们相信我们有更大的增长空间。”。“因为当我们用娱乐来取悦人们时,网飞可以比竞争对手带来更高的参与度、收入和利润。这反过来又为我们的会员、创作者和股东创造了一个更受欢迎和更有价值的娱乐公司,我们可以随着时间的推移加强和发展。”网飞将流媒体、付费电视、电影、游戏和品牌广告市场的年销售额归类为6000亿美元的行业,并指出该公司约占该收入的6%。该流媒体在本季度增加了800多万用户。它现在拥有超过2.77亿全球客户,使其成为迄今为止世界上最大的订阅流媒体服务。截至周四收盘,Netflix的市值为2770亿美元。尼尔森的统计数据显示,Netflix是美国收视率第二高的流媒体服务,仅次于YouTube。但该公司重申,与其担心YouTube的竞争,Netflix更愿意专注于其他80%的电视市场。该公司表示:“展望未来,我们认为我们最大的机会是赢得Netflix和YouTube目前都没有的80%以上的电视时间(主要是线性和流媒体)的更大份额。”尽管华纳和迪士尼在5月份宣布了一项新的跨公司捆绑服务,让消费者能够以折扣价购买迪士尼流媒体服务套件中的Max,但Netflix明确表示,它觉得没有必要参与竞争。Netflix表示:“我们没有将Netflix单独与迪士尼+或Max等其他流媒体捆绑在一起,因为由于我们产品的广度和多样性以及卓越的产品体验,Netflix已经成为娱乐的首选目的地。”。“这为我们带来了行业领先的渗透率、参与度和保留率,这限制了Netflix与其他公司直接捆绑的好处。”Netflix的重点仍然是建立其广告业务,并在其内容优势的基础上增加流媒体用户。这不是最戏剧性的叙事。它可能不会成为一部伟大的Netflix系列。但作为一项投资,股东们会欣然接受
立即观看视频4:4304:43 Netflix股价下跌,尽管第二季度用户大幅下跌收盘铃:加班

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto4j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto4j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit5j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit5j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit7j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit7j yang lalu

Trading

Spot
活动图片