解密Banana Gun:如何从用户和以太坊验证者手中吸走数百万美元?

长文源:区块律动发布于2002-08-24更新于2024-08-02

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SaaS 大逃杀:活下来的赢家,都有一个共同点

微软Build大会宣告AI进入“员工时代”,与此同时,SaaS行业正经历一场“大逃杀”。市场担忧AI将取代人力,从而冲击按人头收费的传统SaaS模式。近期,部分公司股价强势反弹,揭示了市场的分化逻辑。 **核心分化点在于收费模式:** * **“消耗型”平台成赢家:** Snowflake(按数据处理量收费)、Datadog(按监控用量收费)等公司因AI创造更多工作负载而直接受益,用量驱动收入增长,股价表现亮眼。 * **“席位型”公司承压分化:** 以Salesforce、Intuit为代表,传统按人头/按任务收费的模式面临直接压力。尽管Salesforce积极向“按用量”模式(Flex Credits)转型且AI收入快速增长,但市场仍担忧其传统业务拖累转型速度。Intuit等公司则因产品易被AI替代而面临更大挑战。 **微软Build大会传递关键信号:** AI智能体正深度集成进操作系统(如Office Copilot默认Agent模式),微软也在加强自研AI能力以降低对OpenAI的依赖。同时,其获得的大额政府合同表明,在大型客户中,其平台席位模式依然稳固。 **未来观察重点:** 1. 市场反弹会否从“消耗型”平台扩散至能证明“AI提升单席位价值”的传统SaaS公司。 2. Salesforce的Flex Credits与AI平台Agentforce的增长能否持续加速,这是转型成功与否的关键样本。 3. 微软Copilot等AI智能体在企业中的实际采用数据,将验证其究竟是创造了新收入,还是替代了原有席位。 总结:SaaS行业的恐慌顶点已过,市场进入精细甄别阶段。能否从“按人头收费”成功转向“按AI创造的价值/用量收费”,或本身成为AI workload的承载平台,是决定公司能否在“AI时代”生存并胜出的分界线。

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marsbit16分钟前

Deepseek 能否为中国节省 1 万亿美元?

《DeepSeek 能否为中国节省 1 万亿美元?》一文探讨了DeepSeek如何通过技术创新,可能大幅降低中国AI基础设施的建设成本。 核心在于,AI硬件的成本正从计算芯片向昂贵的内存(如HBM)倾斜。DeepSeek通过三方面技术突破,系统性降低了对这类稀缺硬件的依赖: 1. **压缩“记性”**:采用多头潜在注意力(MLA)等技术,将长上下文对话所需的缓存(KV Cache)压缩至原来的极小部分,极大节省显存。 2. **按需唤醒“身体”**:利用混合专家(MoE)模型架构,每次只激活部分参数,并结合智能的存储调度,将多数参数移出昂贵显存。 3. **复用计算结果**:将算过的上下文作为缓存复用,用低成本的内存读取替代高成本的重复计算。 这些技术协同,使DeepSeek V4等模型在长上下文场景下,用同等硬件可能产出数倍的有效Token,等效于大幅提升硬件效率、摊薄单位成本。 文章据此进行推演:到2030年,全球AI硬件投资预计达数万亿美元。若DeepSeek的技术路线能使中国未来AI基建的硬件需求等效减少75%,在日均Token消耗达到数千万亿级的规模时,节省的投资额可能接近1万亿美元(约7万亿元人民币),相当于少建数万座智算中心。 更重要的是,此举将产业价值从受制于人的尖端算力芯片,部分转移至中国已有所突破的存储芯片及系统工程领域,提升了供应链安全性。DeepSeek的意义不在于“消灭硬件”,而在于通过极致优化,降低行业对最昂贵、最稀缺硬件的边际依赖,让AI能力更普惠,重塑未来AI基建的账本。 (注:文中关于万亿节省的具体数字属于基于行业趋势的推演观点。)

marsbit1小时前

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