AI TrendTrackers

终于挑到了大家都有空的那一天，问题来了：怎么满足这帮挑剔的朋友们？一个吃素的，一个不愿意去城北的，还有一个带着他们分不开的狗狗。面对这么多要求，找个合适的地方去简直是个大挑战。 今天，我们要介绍一种用生成式人工智能在地图上发现新去处的新方法，不管你的需求多特别、多小众还是多广泛，都能帮到你。只需告诉我们你想找什么，我们的大型语言模型（LLMs）就会分析地图上超过2.5亿个地点的详细信息和我们超过3亿社区贡献者的可信见解，迅速给出建议。 这个初期访问实验本周在美国启动，先向部分Local Guides开放，他们是地图社区中最活跃、最有热情的成员。他们的洞察和宝贵反馈将帮助我们塑造这一功能，以便我们逐渐向所有人推广。 比如，假设你要去旧金山，想要安排几个小时去淘一些独一无二的复古宝贝。只需问地图你在找什么，比如“旧金山有复古气息的地方”，我们的AI模型就会分析附近商家和地点的丰富信息以及地图社区的照片、评分和评论，给出可信的建议。 你会看到结果被有用地分类——像是服装店、黑胶店和跳蚤市场——还有照片轮播和评论摘要，突出为什么这个地方值得你去探访。 或许你还想找个地方吃饭，继续保持那种复古感。再问一个问题，比如“吃午餐怎么样？”地图会建议一些符合你复古气息需求的地方，比如附近的老派餐厅。从那里，你可以保存这些地方到列表里，以便整理、分享给朋友或将来再访问。 这些由AI驱动的结果在你需要灵活应对或突然改变计划时也很方便。比如，如果你在外面突然下雨，只需问地图“雨天活动”就能获得室内活动的建议。你会得到有用的建议，比如喜剧表演或电影院。如果你在找全家都能享受的选项，可以追问一个问题，比如“有适合孩子的选项吗？”你会看到根据你所在地点，如保龄球馆、儿童博物馆或室内游乐场等地方，以及基于去过那里的人的评论的亮点。 这种实验性功能为人们用地图更轻松地发现新地方、探索世界开辟了全新的方式。这只是我们用生成式AI增强地图功能的开始，我们很高兴能与我们热情的Local Guides社区一起，共同塑造地图的未来。

在当今这个技术日新月异的时代，那些已经迈入中年阶段的工程师们，可能会对自己的职业生涯感到一丝迷茫或者焦虑。毕竟，随着时间的推移，我们在组织中的角色、职位以及承担的职责都在发生变化，这些变化可能会让我们对当前的工作内容或者职业发展路径产生不满或者担忧。但别担心，这里有一些为30至40岁工程师量身定做的职业选择建议，无论你是想继续在工程领域深耕，还是寻找新的发展方向，总有一条适合你的道路。 首先，如果你希望继续身为一名工程师，你可以选择深化专业技能，成为某一专业技术领域的专家。这样的专家通常需要对特定的技术有深入的了解和丰富的实践经验。与此同时，你也可以考虑担任更为综合性的角色，比如技术与商业结合的岗位，这类岗位不仅要求你拥有扎实的技术能力，还需要你具备一定的商业视角，思考如何推进业务和组织管理。这些岗位的职称可能五花八门，如研发部门的高级工程师、技术总监（CTO）、产品经理（PdM）等，具体职称和要求会根据公司的规模和性质有所不同。 其次，加入初创公司是另一条可行的道路。近年来，许多来自知名公司的工程师选择加入新兴的初创公司，特别是那些处于起步阶段的公司。对于热爱创新、喜欢从零到一构建产品和组织的工程师而言，这无疑是一次难得的冒险和挑战。然而，需要注意的是，初创公司的不确定性较大，成功的概率和风险并存，因此这条路可能不适合追求稳定的工程师。 再者，创业是一条勇敢者的路。有些工程师可能会选择先做自由职业者，然后逐步发展自己的业务，最终实现创业梦想。创业可以让你完全按照自己的想法来构建服务或产品，但这条路充满了挑战，需要充分的市场调研、资金筹集以及对业务模式的深思熟虑。 除此之外，成为一名自由职业工程师也是一个不错的选择。随着远程工作的普及，越来越多的工程师选择自由职业者的生活方式，这种方式提供了更大的工作自由度和灵活性。但是，自由职业也意味着你需要自己管理工作流程、客户关系以及财务状况。 最后，如果你对人才招聘和组织发展感兴趣，那么转型成为负责工程师招聘的HR或者加入信息系统部门，负责内部系统和基础设施的建设和维护，也是非常有意义的职业转型方向。 总而言之，对于那些处于职业中后期的工程师来说，虽然面临着多种挑战和不确定性，但同时也拥有广阔的职业发展空间和机会。重要的是明确自己的兴趣、优势和职业目标，做出合适的选择，并勇敢地迈出那一步。在这个过程中，不断学习和适应变化，将是你通向成功的关键。

即使是目前最先进的大型语言模型，在学习能力上也远远比不上人类婴儿。为了能够输出勉强过得去的英语，ChatGPT必须接受包含数百万甚至数万亿单词的大型数据集训练。相比之下，孩子们接触到的数据量只是其中的一小部分，但到了三岁时，他们已经能够以相当复杂的方式进行交流了。 纽约大学的一个研究小组好奇，AI是否能够像婴儿那样学习。如果给AI模型一个远小于常规数据集的数据集——即一个正在学说话的孩子所经历的视觉和声音体验——它能做些什么呢？ 结果证明，AI模型做了很多。它成功地将单词与它们所代表的物体匹配了起来。“即使是在这孩子经验的一小部分数据中，也足以进行真正的词汇学习，”纽约大学的计算认知科学家Brenden Lake说，他是这项研究的作者之一。这项今天发表在《科学》杂志上的工作，不仅提供了婴儿学习的见解，还可能导致更好的AI模型。 在这个实验中，研究人员依赖于由一名住在澳大利亚阿德莱德附近的孩子所佩戴的头盔相机拍摄的61小时视频。这名孩子，Sam，从六个月大开始，断断续续地佩戴这个相机一年半的时间，直到他两岁多一点。相机捕捉到了Sam所关注的事物，这些记录大约占他清醒时间的1%。它记录了Sam的两只猫、他的父母、他的婴儿床和玩具、他的房子、他的餐点等等。“这个数据集是独一无二的，”Lake说，“这是我们有史以来对单个孩子可接触到的最好的窗口。” 为了训练模型，Lake和他的同事们使用了60万个视频帧，与Sam的父母或房间里其他人在图像捕捉时所说的短语配对——总共有37,500个“话语”。有时候，单词和物体是匹配的。有时候，则不是。例如，在一幅静止画面中，Sam看着一个形状分类器，而一位父母说：“你喜欢那根绳子。”在另一个画面中，一个成人的手遮住了一些积木，而一位父母说：“你也想要那些积木。” 研究团队给模型提供了两个线索。当物体和单词一起出现时，这可能意味着它们之间可能有联系。但当一个物体和一个单词没有一起出现时，这意味着它们可能不匹配。“所以我们模型内部就有了这种拉近和推开的动作，”纽约大学的计算认知科学家Wai Keen Vong说，他也是这项研究的作者之一。“然后我们希望，在数据中有足够多的实例，当父母说‘球’这个词时，孩子正在看一个球，”他说。 将单词与它们所代表的物体匹配起来可能看起来是一项简单的任务，但实际上并非如此。为了让你感受到问题的范围，想象一下一个有小孩的家庭的客厅。它有所有正常的客厅家具，但也有孩子的杂物。地板上散落着玩具。咖啡桌上散落着蜡笔。窗台上有一个零食杯，椅子上有洗好的衣服。如果一个小孩听到“球”这个词，它可能指的是一个球。但它也可能指的是任何其他的玩具，或者沙发，或者一条裤子，或者一个物体的形状，或者它的颜色，或者一天中的某个时间。“对于任何一个词，都有无限可能的含义，”Lake说。 这个问题是如此难以解决，以至于一些发展心理学家认为，儿童必须天生就具有对语言工作方式的理解，才能如此迅速地学会它。但这项研究表明，即使没有那种天生的能力，语言的某些部分也是可以从一组非常小的经验中学到的，斯基德莫尔大学的发展心理学家Jess Sullivan说，她是收集Sam头盔相机数据的团队的一部分，但没有参与这项新研究。“这确实改变了我的世界观。” 但Sullivan指出，能够将单词与它们所代表的物体匹配，虽然是一个困难的学习问题，但这只是构成语言的一部分。还有一些规则决定了单词如何组合在一起。你的狗可能知道“球”或“散步”的单词，但这并不意味着它能理解英语。而且，婴儿可能拥有的对语言的任何天生能力可能超出了词汇。它可能影响他们如何在世界上移动，或者他们关注什么，或者他们如何对语言做出反应。“我不认为如果婴儿没有创建出神经网络正在学习的数据集，这项研究就会成功，”她说。 Lake和他的同事们的下一步是试图弄清楚他们需要什么，才能使模型的学习更接近儿童早期的语言学习。“还有更多的工作要做，以尝试获得一个具有完全两岁孩子般能力的模型，”他说。这可能意味着提供更多的数据。Lake的孩子，现在18个月大，是下一批提供数据的孩子之一。她每周佩戴头盔相机几个小时。或许模型需要关注父母的目光，或者需要对物体的坚固性有所感知——这是孩子们直觉上就能把握的东西。创建能够更像儿童那样学习的模型将帮助研究人员更好地理解人类的学习和发展。 能够捕捉到人类学习语言方式的AI模型可能会在学习上更加高效；它们可能更像人类，而不是像语言学家诺姆·乔姆斯基及其同事们曾经描述的大型语言模型那样，“一个笨重的统计模式匹配引擎”。“AI系统仍然脆弱，缺乏常识，”负责管理资助Lake团队的美国政府国防高级研究计划局项目的Howard Shrobe说。但能够像孩子那样学习的AI可能能够理解含义，对新情况做出反应，并从新的经验中学习。目标是使AI更接近于人类智能。

2月2日对于Apple Vision Pro来说是个重要的日子。这款备受期待的虚拟现实和增强现实头戴设备不仅将在周五正式发货给消费者，苹果还将发布超过600款专为Vision Pro设计或修改的应用程序。虽然与已兼容Vision Pro的百万级App Store选项相比，这些新应用可能看起来只是沧海一粟，但它们承诺将带来一系列“突破性”的空间体验。 多款新应用旨在提供更加沉浸式的远程体育观赛体验。其中一个应用是PGA TOUR Vision，它将利用实时击球跟踪、真实高尔夫球场的3D模型和统计面板，增强观看巡回赛的体验。Vision Pro上的NBA应用将一次显示多达五个篮球比赛流，而MLB应用则将用户的视角放在本垒板上，同时提供每一投球的统计数据。 虽然Max（前身为HBO Max）将提供一些电影和系列剧的4K和Dolby Atmos空间音频版本，但它正准备为《权力的游戏》粉丝提供一种特别独特的体验。Vision Pro应用将包括一个可选的“铁王座室环境”，据HBO和Max内容主席Casey Bloys介绍，这一选项将“将观众带入标志性的红堡”，在内容观看者选择观看的前景播放的同时，背景中设置静态的“坦格利安时代装饰”。 苹果还利用周四的公告机会，强调Vision Pro在生产力方面的能力。增强现实相比传统屏幕有一个优势：它可以在环境中的任何地方弹出一个窗口，允许用户将自己包围在应用程序、浏览器窗口和其他程序中。Vision Pro版本的MindNode应用将用于头脑风暴和项目组织的思维气泡填充用户的环境。Navi将实时翻译现实生活中的对话。像Zoom和Microsoft Teams这样的虚拟会议，也可以在用户的增强现实空间中排序，创造出会议室般的效果。 Apple Arcade游戏、健康程序、购物界面和探索工具也将增强（无意中的双关语）Vision Pro看似丰富的应用程序列表。Vision Pro发货后，开发者创造全新体验只是时间问题。在Vision Pro正式发布前，苹果据报道已通过预售售出180,000台。

​ 仅仅几天前，推出了一款名为Arc Search的AI驱动移动应用后，The Browser Company现在也正在对其桌面浏览器进行一些重大的（当然也是AI驱动的）更新。 （Arc from The Browser Company） 不过，与Arc Search不同的是，Arc Search彻底重新思考了你在手机上使用网络的方式，而Arc在Mac和Windows上的新功能则更直接、更实用。它们能够将搜索查询转换为书签，而无需通过Google页面，并且能够让你在不需要另一个应用的情况下，及时了解你关心的内容。在Arc的世界里，一切都关于网络浏览器。 例如，新的“即时链接”功能就是一种使用AI跳过搜索引擎的方式：如果你正在寻找特定的内容，比如Taylor Swift在1989世界巡回演唱会悉尼站的那场震撼的“Blank Space”表演，你只需向Arc的AI机器人询问，它就会直接将那个链接作为一个开放的标签页放入你的侧边栏。The Browser Company还建议抓取一系列产品评论以供比较，或是一些听起来不错的食谱——任何你可能会去Google并点击前八个链接的时刻，Arc都可以直接将这些链接倾倒到你的标签栏中。 另一个名为“实时文件夹”的功能也将在几周后以beta版形式来到Arc。实时文件夹基本上是一个实时更新的数据流，来自于你想要的任何地方——一个RSS订阅源可以在每次更新时将新文章放入你的阅读列表，每当你最喜欢的创作者发布新视频时，你都可以得到一个新标签页，等等。 Josh Miller，The Browser Company的CEO表示，这个想法是要简化使用互联网的多步骤过程。“如果你设置了Google Alert，”他说，“你会收到一封电子邮件，你点击一个链接，切换应用…只是为了在浏览器中打开一个链接。我们为什么不直接在浏览器中为你打开链接呢？”就像公司几个月前推出的实验性Arc Max功能一样，他说目标就是让互联网感觉更快、更直观、比只是一个带有一堆标签的应用更有用。 Arc Explore，它是Arc Search“为我浏览”功能的桌面版本，创建一个关于你搜索的任何主题的定制网页，这个网页包含AI生成的信息，这无疑是The Browser Company正在进行的最雄心勃勃的项目。其他功能都很实用、直接，你可以选择使用它们或忽略它们。但Explore的影响远远超出了你的浏览器。 “我们正在与一项技术作斗争，也正在与软件和计算机工作方式的革命作斗争，这将会搅乱一些东西。” The Browser Company称Arc Explore为“从头到尾自动化浏览旅程的工具”，承诺你可以询问任何主题或问题上的信息，Arc将遍寻互联网并使用AI生成包含链接和信息的摘要。这对Arc来说是好事，也许对用户来说也是，但这对整个互联网意味着什么呢？Miller同意这是一个重大转变，但似乎并不担心它可能意味着什么。“我们正在与一项技术作斗争，也正在与软件和计算机工作方式的革命作斗争，这将会搅乱一些东西，”他说。“但我认为这将带来更多的正面影响。” 所有这些变化都是The Browser Company所称的Arc的“第二幕”的一部分，随着它开始更多地关注AI。坦白说，每个浏览器都在转向更多地关注AI：Edge全面投入到Copilot中，Chrome正在获取一些类似Arc即将推出的标签管理功能，Opera和其他公司都认为AI是网络的未来，浏览器是AI的未来。AI浏览器战争已经到来，它们发展迅速，谁也无法预测它们将如何改变互联网的运作方式。 ​

今天，他们将bard的最新功能 — 包括bard中的Gemini Pro — 推向了更多的语言和地区。此外，还引入了图像生成功能，以帮助更多的创意想法变为现实。 现在，所有支持的语言和地区均可使用Gemini Pro。去年12月，他们首次在英文版bard中引入了Gemini Pro，赋予bard更高级的理解、推理、总结和编码能力。如今，bard中的Gemini Pro将支持40多种语言，并在230多个国家和地区提供，使更多人能够与这个更快、更能干的bard版本合作。 大型模型系统组织，一家在多语言模型和聊天机器人评估方面处于领先地位的机构，最近表明，配备Gemini Pro的bard是目前市场上最受欢迎的聊天机器人之一（无论是否收费），并指出它实现了“惊人的飞跃”。盲测以及第三方评估员也将配备Gemini Pro的bard评为表现最佳的对话AI之一，与市面上主要的免费和付费替代产品相比。 由于他们知道人们希望有能力验证bard的回答，他们还扩展了复查功能，该功能已经在英语中被数百万人使用，现在将扩展到40多种语言。当用户点击“G”图标时，bard会评估是否有来自网络的内容能支持其回答。如果可以评估，用户可以点击高亮的短语，了解更多由搜索找到的支持或矛盾的信息。 为了提供额外的创意推动，现在你可以在大多数国家的英文版bard中免费生成图像。这项新功能由更新的Imagen 2模型提供支持，旨在平衡质量和速度，提供高质量、逼真的输出。用户只需输入描述，如“创造一张狗站在冲浪板上的图片”，bard便会生成自定义的、多样化的视觉效果，帮助将创意想法变为现实。 为了确保在由bard创造的视觉效果和原始人类艺术作品之间有明显的区别，bard使用SynthID在生成图像的像素中嵌入数字可识别的水印，这符合他们的AI原则。此外，他们的技术防护措施和对训练数据安全的投资旨在限制暴力、冒犯性或色情内容，并应用了旨在避免生成命名人物图像的过滤器。 这些更新使bard成为了一个更有用、全球可访问的AI合作者，适用于从大型创意项目到日常小任务。他们鼓励大家今天就在bard.google.com上尝试这些新功能。

微软致力于通过安全、企业级的人工智能能力帮助各组织改变人们的工作方式，无论团队依赖哪些业务应用程序。从今天开始，用户可以将角色特定的Copilot功能无缝集成到Microsoft 365应用程序以及流行的客户关系管理（CRM）和联系中心系统中，以支持销售和客户服务专业人士。 现在，微软Copilot for Sales（销售助手）和微软Copilot for Service（服务助手）已经全面上市。这两款产品将Microsoft 365的微软Copilot功能与角色特定的洞察和行动相结合，以简化业务流程、自动化重复任务，并激发创造力。它们提供与现有联系中心和CRM系统（如Salesforce和ServiceNow）集成的灵活性，以更少的努力完成更多工作。 通过Copilot for Sales转变销售生产力，当今的销售人员面临着前所未有的挑战。最近的一项调查显示，79%的销售人员支持的客户和账户数量比去年增加。Gartner®研究建议，为了提高销售影响力，“销售人员必须放弃对客户互动的部分控制，让AI驱动技术——生成式AI、情感AI和数字人——承担更多执行核心销售活动的责任……让销售人员专注于他们擅长的领域：以人类层面与买家互动，理解他们的需求、动机和反对意见，并最终验证购买是否适合他们。” 微软一直在努力提供一个解决这些需求的AI解决方案。去年秋天，微软宣布了Copilot for Sales的愿景，这是一个为销售团队设计的AI助手，旨在最大化生产力并促成更多交易。微软很高兴宣布Copilot for Sales现已全面上市。Copilot for Sales在Microsoft 365的Copilot基础上进行了增强，通过与CRM平台（如Microsoft Dynamics 365 Sales和Salesforce Sales Cloud）的连接，将销售特定的洞察和建议带入Outlook、Microsoft Teams和Word等应用程序。 今天，Copilot for Sales帮助销售人员和销售经理： Copilot for Sales的早期采用客户已经在他们的销售组织中看到了影响。Avanade员工已经预览了Copilot for Sales的功能，如从Outlook更新Dynamics 365 Sales记录、总结电子邮件线程、生成电子邮件草稿和使用对话智能总结会议。这些AI功能帮助Avanade员工向客户展示他们是最重要的，同时帮助他们更高效地工作。 在采访Avanade的Copilot for Sales用户时，他们报告说Copilot减少了在不同界面之间跳转的需要，电子邮件总结功能每周为他们节省了30至60分钟的时间。而且，影响不仅仅是时间节省；Copilot for Sales还提高了销售人员与客户互动的质量。 Avanade的全球业务负责人Jennifer Ferrara表示：“当我们的销售人员可以使用Copilot for Sales减少在多个渠道中筛选重要内容所花费的时间时，我们可以更加专注，以便我们可以与客户更好地合作并更快地推动我们的商业战略。” 此外，Copilot for Service——微软旨在帮助组织通过扩展现有的CRM和联系中心解决方案投资，实现生成式AI的好处的下一步行动——在2023年12月被介绍，并现已全面上市。Copilot for Service通过在工作流中加速培训和案例解决、提高效率和为代理自动化任务，解锁组织的可信知识。 Copilot for Service可以帮助组织： 持代理在其工作中使用。 微软Copilot for…

亚马逊今天宣布推出Rufus，一款基于生成式人工智能的专家购物助手。Rufus通过训练亚马逊庞大的产品目录、客户评论、社区问答以及网络上的信息，能够回答客户关于购物需求、产品以及比较的问题，根据对话上下文进行推荐，并促进产品发现，完美融入客户常用的亚马逊购物体验中。 Rufus今天以测试版形式推出，首先向亚马逊移动应用中的一小部分客户提供，接下来几周将逐步向更多美国客户推出。亚马逊利用AI技术已超过25年，旨在改善客户体验。从购物时获得的个性化推荐、我们的配送中心内的拣选路径、无人机配送、Alexa的对话能力，到无需结账的Amazon Go商店，这些都是由AI驱动的体验实例。我们相信生成式AI将彻底改变我们所知的所有客户体验。 过去一年，我们在亚马逊的商店中引入了许多新的生成式AI能力，使购物变得更加简单和方便。我们的AI生成的评论亮点让客户一眼就能看到来自数十条、数百条甚至数千条评论中的共同主题，帮助他们快速理解客户洞察。我们最近还推出了适合度评论亮点功能，提供个性化的尺码指导和洞察，以便客户确定最适合他们的尺码。我们还在使用生成式AI让产品列表对客户来说更加信息丰富，帮助我们的销售伙伴编写更吸引人和有效的标题和产品描述，并丰富现有列表。 在这些AI客户创新的基础上，今天我们推出了Rufus。 Rufus是一款基于生成式AI的专家购物助手，经过训练，掌握了亚马逊广泛的产品目录、客户评论、社区问答以及网络上的信息，能够回答关于各种购物需求和产品的客户问题，提供比较和基于对话上下文的推荐。 从购物旅程开始时的广泛研究，如“购买跑鞋时需要考虑什么？”到比较，如“越野跑鞋和路跑鞋有什么区别？”再到更具体的问题，如“这个耐用吗？”，Rufus显著提高了客户找到和发现最适合他们需求的最佳产品的便利性，无缝融入他们常用的亚马逊购物体验中。 我们正在以测试版形式推出Rufus，并开始向客户分批推出，首先是美国使用我们移动应用的一小部分客户，接下来的几周将逐步向我们的其他美国客户推出。 有了Rufus，客户可以： 有了Rufus，客户现在能够在购物时旁边有一个了解亚马逊选择如指掌的生成式AI专家，它能结合网络上的信息帮助他们做出更明智的购 买决定。 开始使用Rufus测试版Rufus现在向选定的客户提供，当他们下次更新亚马逊购物应用时。要使用Rufus，参与测试的客户只需开始在亚马逊移动应用的搜索栏中输入或说出他们的问题，Rufus聊天对话框就会出现在屏幕底部。客户可以展开聊天对话框以查看对他们问题的答案，点击建议的问题，并在聊天对话框中提出后续问题。客户可以随时通过向下滑动将聊天对话框送回屏幕底部，返回到他们的传统搜索结果。 Rufus使用来自亚马逊和网络上的相关信息生成答案，帮助客户做出更好、更明智的购物决定。生成式AI的应用还处于初期阶段，技术并不总是能够完全正确。我们将继续改进我们的AI模型并微调回应，以不断提升Rufus的帮助性。鼓励客户通过点赞或点踩对他们的答案进行评价，并且他们还可以提供自由形式的反馈。 我们对生成式AI的潜力感到兴奋，并将继续测试新功能，使在亚马逊商店中找到和发现、研究和购买产品变得更加容易。我们期待在接下来的几周内将Rufus逐步推广给更多美国客户。

在一场备受关注的国会听证会上，Meta的CEO马克·扎克伯格遭遇尖锐质询后，公司股价在盘后交易中暴涨15%。紧接着，公司发布了令人印象深刻的第四季度财报，并且首次宣布向股东派发每股50美分的红利，同时启动了500亿美元的股票回购计划。 Meta公布的第四季度营收达到了410亿美元，超越了预测的391.8亿美元，同比增长25%。这份报告发布之时，正值Meta和其他大型科技公司正试图将人工智能工具融入其主要产品之际。扎克伯格在发布报告时表示，Meta在推动AI及元宇宙方面已“取得显著进展”。 公司还透露，他们预计未来在AI研究和产品开发上的长期雄心将推动基础设施投资的增加。 在上一季度的财报电话会议上，扎克伯格已经强调了Meta对AI投资的重视，宣布这将是2024年公司的主要投资方向。他还在1月份通过Instagram分享的视频中提到，为了支持AI的规模化应用，公司计划投资90亿美元购买Nvidia芯片。 扎克伯格还提到，AI的应用将不仅仅提升广告活动的效果，推动广告收入的增长，还将支持Meta的新产品开发，包括AI聊天机器人。尽管如此，广告收入依然是公司的核心业务，达到387亿美元，相比去年同期的312.5亿美元增长。Meta的硬件产品，如Quest 3 VR头显，目前对公司总收入的贡献仍然有限。扎克伯格预计，未来几个月内，Meta将开始更广泛地推出AI服务。 作为“效率之年”的一部分，Meta在2023年裁减了超过20,000名员工，以降低成本。这些措施显然取得了成效，公司的运营利润率从2022年同期的20%提高到了41%。同时，年度费用同比减少了8%，降至237.3亿美元。公司首席财务官Susan Li在财报电话会议上提到，第四季度末，Meta的员工总数为67,300人，较去年同期减少了22%，但自第三季度以来增加了2%，这是因为公司已经恢复了招聘。 在周三的国会听证会上，Meta因其平台可能对年轻用户产生的影响而受到公开批评，这让投资者对监管问题格外关注。CEO在听证会上对那些因网络利用而失去孩子的父母表示哀悼。 听证会期间，议员们强调了可能取消Meta等平台内容发布法律豁免权的立法。在此之前几个月，Meta因其对年轻用户的影响而遭到41个州检察长的集体诉讼。新墨西哥州的检察长还单独起诉了Meta，指责其未能阻止儿童性剥削和贩卖。 面对监管挑战，Meta正在努力将其核心业务多元化，这一业务历来依靠通过收集大量用户数据进行广告推广。公司开发虚拟现实产品的Reality Labs部门在第四季度亏损了46.5亿美元，较上年同期的42.8亿美元亏损有所增加，导致2023年度总亏损达到161.2亿美元。Meta表示，预计Reality Labs的运营亏损“将在未来一年内显著增加”，因为公司继续努力扩大生态系统。 此外，Meta还面临用户增长放缓的问题，尤其是年轻用户转向如TikTok等新平台。公司的平台在美国以外的增长速度更快，Insider Intelligence的首席分析师Jasmine Enberg表示：“在用户增长方面，虽然Facebook仍在增长，但大多数新用户来自北美以外地区。”她还提到：“在美国，对青少年的受欢迎程度在立法者眼中成了一种累赘，这可能会阻碍Facebook和Instagram在美国的增长。”

今年，Meta计划在其数据中心部署新的自主设计的人工智能(AI)处理器，路透社报道。这些新的系统级芯片被命名为Artemis，旨在支持Meta在其平台和设备上大举推出AI产品。同时，它们将减少Meta对Nvidia GPU的依赖，并控制成本。 Meta的一位发言人对路透社确认了部署公司自有芯片的计划，并表示：“我们看到，我们内部开发的加速器与市面上可用的GPU高度互补，能够在Meta特定工作负载上提供最佳的性能和效率组合。” Meta的Artemis处理器专为运行推理工作负载而设计，这类工作负载在Meta的平台（如Facebook、Instagram和WhatsApp）以及Ray-Ban智能眼镜等设备上越来越多地被使用。部署Artemis处理器不仅将释放Nvidia流行的H100处理器用于AI训练，还将帮助优化Meta数据中心的功耗，从而减轻运行AI工作负载所关联的高昂成本。同时，Artemis是Meta的第二款AI处理器，但是第一款将商业部署的处理器。 根据SemiAnalysis创始人Dylan Patel的说法，Meta转向使用其定制芯片可能会带来巨大的节省，有可能每年减少数亿美元的能源费用，并通过减少对第三方芯片的购买，节省数十亿美元。其他超大规模计算服务提供商，如亚马逊Web服务、谷歌和微软，也在开发和部署自己的AI和通用处理器，以减少硬件成本和功耗。 Meta的野心不止于Artemis和推理加速。据报道，该公司正在开发一款更为复杂的处理器，能够运行AI训练工作负载，就像Nvidia的H100 GPU一样。 Meta一直在紧急扩展其计算资源，以满足生成式AI产品的需求，投资数十亿美元收集专用处理器，并为这些工作负载定制其数据中心。总体而言，开发内部硅系列产品的举措旨在减少Meta对Nvidia处理器的依赖。然而，Meta并没有计划完全摒弃其数据中心中的Nvidia GPU。本月早些时候，Meta的首席执行官马克·扎克伯格表示，到2024年底，其数据中心将拥有350,000个H100 GPU。