Author: aitrendtrackers@rengongzhineng.io

WordPress联合创始人兼Automattic CEO Matt Mullenweg近日对竞争对手WP Engine发起了严厉批评，称其为“WordPress的癌症”。Mullenweg指责该公司自2010年以来一直从开源WordPress项目中牟利，但对项目的回馈却很少，并且还禁用了许多使WordPress强大功能的关键特性。 作为背景，WordPress占据了超过40%的网络市场份额，任何个人或公司都可以使用开源项目自行运营网站。近年来，一些公司借此提供托管服务和技术支持，其中包括Mullenweg于2005年创立的Automattic以及托管服务提供商WP Engine。WP Engine自2010年成立以来，已筹集了近3亿美元资金，其中大部分来自私募股权公司Silver Lake在2018年的2.5亿美元投资。 在今年于俄勒冈州波特兰市举行的WordCamp US 2024会议上，Mullenweg毫不留情地批评了WP Engine，指出Automattic每周贡献了3,900小时支持WordPress的增长，而WP Engine仅贡献了40小时。他提到，尽管这些数字只是“参考值”，但这两家公司规模相当，收入都在5亿美元左右，这种差距依然引人注目。 Mullenweg过去也曾对其他知名的网络托管公司提出类似批评，例如GoDaddy，他称其为“寄生公司”，并指出其对WordPress的未来构成了“生存威胁”。这次他将矛头指向了WP Engine的主要投资者Silver Lake，认为这家拥有1,020亿美元管理资产的私募公司只关心资本回报，而不关心开源理想。 Mullenweg鼓励WordPress社区用钱包投票，支持那些会滋养WordPress生态系统的公司，而不是从中榨取每一分价值的公司。他还建议现有的WP Engine用户在合同到期时考虑转投其他托管商，如Hostinger、Bluehost Cloud或Pressable。 在后续的博客文章中，Mullenweg重申了他的观点，称WP Engine正在利用WordPress项目与其商业服务之间的混淆牟利，并批评该公司禁用WordPress核心功能之一——内容修订管理功能，理由是为了节省存储成本。他认为，这破坏了WordPress管理和保护用户内容的核心承诺。

近日，芯片巨头高通（Qualcomm）向竞争对手英特尔（Intel）提出收购建议，这将成为近年来最大、最具影响力的交易之一。英特尔的市值大约为900亿美元，而此次收购可能会引发反垄断审查，尽管这也可能被视为增强美国芯片竞争力的机会。知情人士警告称，该交易尚不确定。即使英特尔愿意接受，高通可能需要出售部分资产来完成交易。 英特尔曾是全球最有价值的芯片公司，但今年以来，其股价已下跌约60%。英特尔的市值曾在2020年超过2900亿美元。高通的市值约为1850亿美元，尽管其股票因传闻下跌3%，但今年以来已上涨约17%。 高通是智能手机芯片的主要供应商，尤其是在通信芯片领域，是苹果iPhone的关键供应商之一。若此次收购成功，高通将大幅扩展业务范围，将英特尔的个人电脑和服务器芯片与其手机芯片业务结合起来。 尽管高通和英特尔都希望在人工智能领域分得一杯羹，但两者都被AI芯片巨头英伟达（Nvidia）所掩盖。英特尔计划通过其工厂代工芯片，并可能获得高达85亿美元的政府补贴支持，而高通之前曾计划让英特尔代工芯片，但因技术问题中止。 英特尔的首席执行官Pat Gelsinger在过去三年中一直试图扭转局面，但尚未取得显著成效。今年第二季度，英特尔报告亏损16亿美元，去年同期则为盈利15亿美元。最近，英特尔宣布将在全球范围内裁员，并暂停派发股息，同时采取多项成本削减措施。 如果此次收购完成，它将成为史上最大规模的科技并购交易，超过微软收购动视暴雪的690亿美元交易。这笔交易不仅会改变芯片行业格局，还可能对全球半导体市场产生深远影响。

大型语言模型（LLM）将彻底改变软件工程师编写代码的方式。上周末，有人利用基于LLM的集成开发环境（IDE）Cursor构建了一个副项目，整个过程中没有亲自编写一行代码。这个项目通常需要一周时间完成，但现在只花了一个周末（没有赞助）。 尽管LLM并不完美，但它们非常擅长处理编程中那些重复、乏味的部分。 新的工作方式 当你可以通过一个命令生成整个功能代码时，开发流程发生了有趣的变化。抛弃现有代码并通过调整提示词重新生成代码，效率远高于调试已损坏的代码。这种方法加快了开发速度，但也导致对代码的理解较少。有几次，代码在局部看来合理，但从全局看问题明显，例如，一个简单的错误是同时存在两个相互冲突的数据模型。如果自己手写代码，显然可以避免这种设计失误。 此外，LLM还让打印调试变得比使用调试器更好。过去，调试器可以快速检查程序状态，但现在无需手动编写打印语句，LLM可以轻松通过一个提示插入高质量的打印语句，并且清理起来也一样简单。 再见，Google 大多数情况下，LLM提供的答案比Google更直接，不需要阅读冗长的教程或Stack Overflow的回答。以下是两次必须使用Google的例子： 学习如何使用LLM 要充分利用LLM，需要知道如何有效地提出问题。经过几天的使用，可以逐渐了解其擅长和不擅长的领域： 用户的首选模型是Claude-3.5-sonnet，运行快速且大部分时候效果不错。当Claude遇到困难时，用户会切换到更强大的OpenAI的O1-preview模型，虽然效果更好，但速度较慢且成本较高。理想情况下，未来的LLM工具能够根据任务难度自动选择模型。 现阶段的关键技能 尽管LLM让开发变得更快，但仍存在许多限制，处理这些限制的关键技能包括： 值得注意的是，LLM在处理简单的全栈应用时表现优异，因为这类项目有许多公开的训练数据样本。但对于那些具有前沿性或私有性代码的行业应用，LLM的效果将大打折扣。 LLM的代码生成能力可以替代编写简单且范围明确的代码，但这并不意味着AI会取代开发者的工作。经过一段时间的使用，你会发现AI距离真正接管编程任务还有很长的路要走。

Jony Ive确认他正在与OpenAI的CEO Sam Altman合作开发一款AI硬件产品。根据《纽约时报》对Ive的报道，这一消息的公布距离去年两人可能合作的传闻已有近一年。虽然目前关于该项目的细节还不多，但已有一些重要的线索透露出来。 据报道，Ive通过Airbnb的CEO Brian Chesky认识了Altman，并且这个项目由Ive与Laurene Powell Jobs的Emerson Collective共同资助。尽管没有提到去年传闻中的软银CEO孙正义的10亿美元投资，但报道称该项目有望在今年年底前筹集到10亿美元的资金。 该项目目前只有10名员工，但团队中包括与Ive共同打造iPhone的两位核心人物：Tang Tan和Evans Hankey。Ive的公司LoveFrom正负责该设备的设计，团队目前在旧金山一栋32,000平方英尺的办公楼内工作，这座办公楼是Ive耗资9000万美元在同一个街区购置的一部分。 至于设备本身，报道称Ive和Altman讨论了生成式AI如何让一种全新的计算设备成为可能，因为这种技术能够处理比传统软件更复杂的请求。去年有传闻称，这款设备的灵感源于触屏技术和最初的iPhone设计。然而，目前关于这款AI硬件的具体细节和上市时间尚未确定。LoveFrom联合创始人Marc Newson也表示，产品的形态和发布时间仍在探索中。

AI可穿戴设备今年表现相当糟糕。几个月前，科技界还坚定地认为AI硬件是下一波技术革命的核心。未来感十足的演示和时尚硬件给人们带来了无限期待，尤其是Humane AI Pin和Rabbit R1这两款产品。它们曾承诺带来宏大的未来，但最终都未能兑现。 这样的故事在科技领域并不新鲜。十年前，智能眼镜和增强现实头显也经历过类似的炒作周期。Google Glass曾宣称可以为现实世界叠加有用的信息，但最终未能成功。自那之后，Magic Leap、North的Focals、微软的HoloLens、苹果的Vision Pro，以及最新的Snapchat Spectacles都试图延续这一愿景，但商业上无一成功。 有意思的是，如今最有可能实现AI可穿戴设备成功的，竟然是Ray-Ban Meta智能眼镜。 AI只是Ray-Ban Meta智能眼镜的一个功能，这正是其成功的关键 Ray-Ban Meta智能眼镜出人意料地比其他AI可穿戴设备和智能眼镜更加成功。部分原因在于其前身，Ray-Ban Stories彻底失败。此外，它们并没有带来什么新创意。Bose早就推出了时尚的音频眼镜，但最终也关停了该业务。Snap的Spectacles也曾尝试通过短视频社交功能吸引用户，但显然这也没能奏效。从纸面上看，Ray-Ban Meta智能眼镜并没有令人信服的理由能够大获成功。 然而，它确实做到了，甚至超出了Meta自己的预期。究其原因，Meta终于在设计和执行上找到了平衡。相比Stories版本，Meta这次提供了更多不同的款式和颜色，几乎保证用户能找到一副适合自己风格的眼镜。Meta深谙用户并不想看起来像科幻电影里的人物，而是希望看起来符合当下的潮流。 价格、功能与设计的平衡 Ray-Ban Meta智能眼镜售价为299美元，虽然不便宜，但相比苹果3500美元的Vision Pro或Humane 699美元的AI Pin，这已经算是相当实惠了。音质出色，通话质量也意外地好，鼻梁处的麦克风位置设计合理。与Stories和Snap早期的Spectacles不同，视频和照片质量足以让用户自信地发布到Instagram上——尤其是在当下，Instagram Reels和TikTok上的POV风格视频很受欢迎。 Meta的AI虽然有些笨拙、不够优雅，但它的确可以自然地在设备上运行。用户可以用它来识别遇到的物体，或获取关于某地标的更多信息。还可以用Meta AI写Instagram的搞笑标题或翻译菜单。甚至可以进行视频通话，让朋友看到用户所看到的内容。这些用例与设备的实际使用方式相契合。 尽管这些功能在实践中有些不稳定，AI生成的Instagram标题并不总是好，且在嘈杂环境中很难听清指令，但它确实能用。更重要的是，即便AI偶尔出问题，这款眼镜依然可以很好地完成其他任务，而不像Rabbit R1那样过热或像Humane Pin那样有延迟。 Meta在智能眼镜上的优势与未来挑战 这款设备已经能够轻松融入人们的生活。用户不需要等待未来的软件更新，它并不是一个在寻找问题的解决方案。而这，正是Ray-Ban智能眼镜有望在AI领域取得成功的原因。因为AI已经成为它的一个功能，而不是它的全部卖点。 然而，未来的压力仍在。Meta的目标是通过让人们适应简单的智能眼镜，最终让用户对AI和AR技术更加接受。如果要实现这一目标，AI必须从“有时方便”变成“生活必需品”，让人们感到佩戴智能眼镜的生活比不戴时更加轻松。目前，这些AI功能大多还只是些派对小把戏。 尽管挑战巨大，但Meta似乎最有可能成功。如今它已经掌握了硬件设计的基本思路，接下来的改进（如更好的电池和更轻的设计）都是可以实现的。剩下的就是看看Meta能否兑现其他承诺了。 Meta将在下周的Meta Connect活动中证明自己，这也是一次关键时刻。Humane的销量增长超过预期，Rabbit则被批评为几乎是骗局。专家们对苹果下一代iPhone 16的AI“超级周期”并不看好。如果Meta能在此时获胜，不仅能巩固其领先地位，还能为AI硬件的未来保留一丝希望。

据《华尔街日报》报道，高通近日与英特尔接洽，讨论收购事宜，这一潜在交易若达成，将成为芯片行业史上最大的交易。消息传出后，英特尔股价大涨，涨幅高达9.5%，达到23.14美元，扭转了当天早些时候的跌势。今年以来，英特尔股价已下跌58%。 据消息人士透露，双方的讨论是在最近几天进行的，但英特尔和高通的代表均拒绝对此置评。英特尔，这家曾是全球最大芯片制造商的公司，近年来面临销售额下滑和亏损增加的挑战。该公司的市值目前不到1000亿美元，大约是高通的一半。然而，若高通收购英特尔，这将是半导体市场有史以来最大的一笔交易，或将彻底改变行业格局。 与此同时，高通的股价下跌了5.5%，反映了投资者对该交易可能带来的风险的担忧。高通总部位于圣迭戈，是全球最大的智能手机处理器制造商，该公司曾在六年前卷入一场与博通的激烈收购战，最终因特朗普总统以国家安全为由阻止了交易，博通才放弃收购。 本周，英特尔宣布了一系列改革措施，旨在扭转业务困境。这些措施包括与亚马逊达成数十亿美元的定制人工智能芯片协议，以及将英特尔亏损的制造业务转变为全资子公司。此外，英特尔还计划出售其可编程芯片部门Altera，买家可能是Marvell科技公司。 这场潜在的收购交易对半导体行业的未来影响深远，也引发了市场广泛关注。

企业和IT领导者们在构建网络弹性方面投入了大量精力，旨在增强应对网络危机（如数据泄露或运营中断）的能力。然而，大多数组织忽视了一个重要方面：网络危机沟通计划。在网络危机的初期，是最糟糕的时刻来意识到沟通计划不完整或根本不存在。在这类紧急且混乱的情况下，沟通决策必须迅速做出，员工、媒体记者都在要求答案，而销售人员为保护客户关系，可能甚至会传播错误信息。领导者在这时的沟通冲动往往会出错，带来更多麻烦。因此，真正具备网络弹性的组织需要提前制定网络危机沟通计划，并定期进行压力测试。 在网络事件中，及时准确的沟通至关重要，它能减少声誉损害、合规风险以及财务损失。传递正确的信息需要在合适的时间、以正确的语调和渠道完成，并非一朝一夕就能做到。 虽然传统的业务危机沟通计划可能具备一定的基础，但它们往往不足以应对网络危机的特殊性。例如，若计划要求通过电子邮件进行沟通，而系统已经被锁定，这一计划将无法执行。此外，手机和其他通信设备也可能被入侵，甚至存储在公司服务器上的重要联系人信息也可能无法访问。因此，网络危机沟通计划必须特别考虑到网络事件的独特挑战。 网络危机沟通的重要性 以2024年7月的CrowdStrike宕机事件为例，尽管这次事件并非因网络攻击，而是软件更新导致的技术问题，但它仍然让依赖CrowdStrike服务的公司陷入混乱。虽然技术问题很快得到解决，但沟通上的挑战却持续了数周，客户对CrowdStrike领导层在社交媒体和媒体上的回应缺乏诚意表示不满。这表明，无论多么强大的技术防线，任何组织都可能面临类似问题。网络攻击不再是“是否会发生”，而是“什么时候发生”的问题，这种现实迫使所有组织为最坏的情况做好准备。有效的网络危机沟通计划是确保领导者在危机中保持冷静、维护利益相关者信心的关键。 网络危机沟通的三大阶段 为了帮助领导者制定有效的计划，研究调查了曾经历过网络危机的网络安全专家和企业高管，总结出了一套三阶段的网络危机沟通策略： 构建强大网络危机沟通计划的四大关键 在网络危机中，沟通是恢复过程中至关重要的一环。通过有效的规划和定期的压力测试，团队能够在危机中保持从容，并最终建立起真正的网络弹性。

亚马逊近期推出了一系列生成式AI工具，旨在提升平台上顾客和卖家的购物体验。在周四的Amazon Accelerate大会上，最引人注目的功能之一将通过分析用户的偏好、搜索记录、浏览记录和购买历史，生成个性化的商品推荐，这些推荐将出现在亚马逊首页上。 与以往的“类似商品”推荐不同，新功能将根据用户的购物习惯提供更广泛的类别推荐，如节日活动或体育用品等类别。虽然亚马逊表示会利用大型语言模型来推荐带有特定功能的商品，但目前尚不清楚这种体验与现有用户体验有多大不同。 此外，这一功能还会根据用户的兴趣优化产品描述。例如，若顾客经常搜索“无麸质”商品，那么“无麸质”这个词将在相关产品描述中更加突出显示。 对于平台上的第三方卖家，亚马逊还推出了一些新工具。其中包括一个免费的视频生成工具，该工具利用产品的图片和特点生成AI视频。亚马逊称，这项功能旨在让视频营销变得更加便捷和低成本。根据动画视频公司Wyzowl的一项研究，89%的消费者希望品牌提供更多视频内容。 去年推出的图像生成器也得到了更新，现在增加了“动态图像”功能，让静态图像可以部分动画化。例如，可以在杯子中添加蒸汽，或让植物随风摇曳。目前，这项功能以及视频生成工具已在美国进行测试版发布，针对部分广告客户开放，未来将根据反馈进一步优化后向更多用户开放。 另一个即将上线的测试版项目是“Project Amelia”，这是一款为第三方卖家提供个性化建议、洞察和故障排除帮助的聊天机器人。卖家可以通过Project Amelia获取销售数据、网站流量和同比业绩表现的总结。当前，该项目仅对少数美国卖家开放测试版，但亚马逊表示将在接下来的几周内扩展至更多美国卖家，并计划在今年晚些时候推向其他国家。 这些更新标志着亚马逊在生成式AI领域的一次重大布局，尽管相比Meta和Google等行业巨头，亚马逊的进展相对滞后。据路透社报道，亚马逊计划在即将到来的Alexa升级中使用Anthropic的Claude AI，因为其自家AWS模型在处理词汇和用户请求时表现欠佳。

Nvidia的高级研究员Jim Fan近日预测，基础模型领域将在不久的将来迎来重大突破。他特别看好类人机器人在日常生活中的应用潜力。 作为Nvidia的高级研究科学家，Jim Fan预计在未来两到三年内，机器人技术将取得重大进展。在接受红杉资本的采访时，Fan表示希望看到机器人领域出现类似GPT-3在语言处理中的“突破时刻”，也就是一种能像GPT-3对语言模型那样，改变机器人基础模型的技术飞跃。 Fan目前领导Nvidia的“具身人工智能”（Embodied AI）研究项目，他的团队正在开发名为Project Groot的项目，旨在为类人机器人创建基础模型。 Fan提到，虽然技术突破可能会在未来几年内实现，但类人机器人要真正进入日常生活仍需时间。他强调：“机器人不仅要在技术上成熟，还必须价格实惠、能够大规模生产，同时硬件的安全性、隐私问题和相关法规也都是不可忽视的因素。” Fan认为类人机器人有巨大的潜力：“世界的设计围绕着人类的形态展开，比如餐厅、工厂、医院的设备和工具，都是为了人类的身体和双手设计的。”因此，Fan相信一款功能强大的类人机器人理论上可以胜任任何人类可以做的工作。他预计，类人机器人硬件的生态系统将在两到三年内准备就绪。 Nvidia在开发机器人AI时，结合了三种数据类型：互联网数据、模拟数据和现实世界的机器人数据。Fan指出，每种方法各有优劣，但它们的结合才是成功的关键。他还将目前的机器人状态与GPT-3突破前的自然语言处理相比较，认为未来机器人将从专门化模型逐步演变为通用模型，并根据特定任务进行微调。 目前，Fan认为数据获取是最大的挑战。他表示：“我觉得我们还没有充分挖掘Transformer模型的潜力。”一旦数据管道完全建立，模型的规模就可以进一步扩展。 Nvidia也在研究“Eureka”等技术，利用语言模型为机器人训练生成奖励函数，从而自动化以往的手动过程。除此之外，Fan的团队还在研究虚拟环境中的AI代理，例如视频游戏。他认为，虚拟和物理代理的研究存在相似之处，最终目标是打造能够控制两者的单一模型。 Fan引用了Nvidia CEO黄仁勋的一句话：“所有可以移动的东西，最终都会变成自主的。”他补充道：“如果我们相信未来会有像iPhone一样多的智能机器人，那现在就应该开始打造它们。” 尽管Fan对未来持乐观态度，但他也承认挑战依然存在，比如如何将快速的无意识运动控制与较慢的有意识计划和推理过程集成到一个模型中。 在加入Nvidia之前，Fan曾在OpenAI实习，并在斯坦福大学著名AI研究员李飞飞的指导下完成了博士学位。

为了支持AI背后所依赖的大型语言模型的训练，数据中心消耗的能源量让人难以想象。为了确保这些设施有足够的电力运转，各大科技公司都面临着巨大压力。这也正是为什么微软如今将目光投向了核能领域。 上周五，微软宣布与核电运营商Constellation Energy达成重大协议，计划为其数据中心购买该公司三里岛一号核电站的电力。值得注意的是，这座核电站紧邻1979年发生重大事故的二号机组，而一号机组早在2019年由于核能需求下降、天然气、太阳能等更便宜的能源崛起而停运。 Constellation公司表示，计划投入16亿美元重启一号机组，预计到2028年，前提是需要获得监管部门的批准。微软则承诺未来20年将购买该核电站全部发电量。一旦恢复运营，这座核电站预计能提供835兆瓦的电力。 此外，这座电站将被重新命名为“克兰清洁能源中心”（CCEC），以纪念今年4月去世的Constellation前CEO克里斯·克兰。根据宾夕法尼亚建筑与施工工会委员会委托的经济报告，电站复工后预计将创造3400个直接和间接就业机会，带来160亿美元的GDP增量，以及超过30亿美元的州和联邦税收。 Constellation的总裁兼CEO乔·多明格斯在声明中表示：“驱动国家在全球经济和技术竞争中保持领先的关键产业，包括数据中心，都需要全天候稳定可靠且无碳的能源。而核电站是唯一能够持续稳定提供这些能源的来源。” 微软并非唯一一家将核能用于数据中心的科技公司。OpenAI的CEO Sam Altman也公开呼吁核能突破，而亚马逊在今年3月花费6.5亿美元购买了宾夕法尼亚的一座核能数据中心。微软、亚马逊以及Alphabet都曾表示，计划在未来完全依赖绿色能源运行数据中心。微软的目标是2030年实现这一愿景，但公司在5月承认，AI领域的扩展可能会对这一目标构成挑战。 根据彭博社6月的报道，如果大型科技公司未来的数据中心保持全年无休运转，每年将消耗508太瓦时的电力，比澳大利亚一年的电力产量还多。这不仅是对数据中心的需求，还包括电动汽车、工厂等对清洁电力的需求，促使核能再次走上复兴之路。 投资者对核聚变初创公司的兴趣日益浓厚，因为核聚变代表了核能领域的未来。迄今为止，这些公司已筹集了71亿美元的资金。与传统核电站依赖难以获得的铀、钚等元素进行核裂变不同，核聚变则使用氢作为燃料，更加清洁且高效。