交互（Interoperability）指的是不同系统、应用程序或设备之间可以相互操作和交换信息的能力。在产品设计中，交互差异的存在会对用户体验和产品的可用性产生影响。而我们平时的日常生活中接触到的最多的交互差异就是iOS和安卓之间的差异，本文作者给大家罗列分

在移动操作系统领域，iOS和Android是目前占据最大份额的两个操作系统，不同设备系统交互的差异会影响着用户的体验感受，作者罗列分析iOS和安卓之间的交互差异，希望对大家平时做移动端的产品设计有所帮助。

交互（Interoperability）指的是不同系统、应用程序或设备之间可以相互操作和交换信息的能力。在产品设计中，交互差异的存在会对用户体验和产品的可用性产生影响。而我们平时的日常生活中接触到的最多的交互差异就是iOS和安卓之间的差异，本文作者给大家罗列分析iOS和安卓之间的交互差异，希望可以对大家平时做移动端的产品设计有所帮助。

一、为什么只谈iOS和安卓？ 在移动操作系统领域，iOS和Android是目前占据最大份额的两个操作系统。

据国际市场调研机构StatCounter发布的数据显示，截至2021年5月，Android在全球移动操作系统市场份额达到74.44%，成为全球最大的移动操作系统；iOS的市场份额为24.36%，是排名第二的移动操作系统。

iOS和安卓的市场份额累加高达98%，了解了二者的差异，我们就能为98%的用户提供更好的服务。

二、了解差异的重要性 前面已经讲到安卓和iOS是现今市场上最为流行的两个移动操作系统平台，它们的交互差异非常大，了解这些差异对于产品设计人员、产品开发者都非常重要。

首先，从用户的角度来看，如果用户在一款应用上的操作与其在其他应用上的操作不一致，那么用户体验就会受到影响。因此，如果应用在安卓和iOS平台上都有版本，那么这些版本应该在交互体验上尽量保持一致，这样用户就可以在不同的平台上使用和学习这款应用时不会感到困难。

其次，从开发者的角度来看，了解安卓和iOS平台上的交互差异可以帮助开发者更好地利用各个平台的特点和优势，从而设计出更好的用户体验。例如，安卓平台上的UI元素一般都是矩形的，而iOS平台上的UI元素则很多都是圆角矩形的，这就意味着在设计UI界面时需要根据不同的平台选用不同的元素。

此外，了解安卓和iOS平台的交互差异还可以帮助开发者更好地优化应用的性能。由于安卓和iOS平台的硬件和软件架构不同，开发者在编写应用时需要根据不同的平台进行优化。例如，在安卓平台上，由于其平台的碎片化现象较为严重，因此需要开发者在设计应用时尽量减少内存泄漏等问题。

三、iOS和安卓差异性分析 接下来作者就从如下几个方面来给大家分析iOS和安卓之间的差异：

1. 通知栏下载进度 iOS和安卓移动端通知栏下载进度提示有以下差异：

显示位置不同：iOS通知栏的下载进度提示位于应用图标的右上角，而安卓则是在通知栏上方的进度条中显示。 显示方式不同：iOS的下载进度提示通常采用圆形进度条的形式显示，显示进度百分比以及剩余时间；而安卓则使用水平进度条，显示下载进度的百分比和已下载的总长度。 交互方式不同：iOS下载进度提示不允许用户在通知栏中进行任何交互操作，而安卓则提供了点击通知栏进度条可以打开正在下载的应用程序的功能。 显示样式不同：iOS的下载进度提示通常比较简洁，只显示进度和时间等基本信息；而安卓则可以自定义进度条的样式，比如可以设置进度条的颜色、形状等。 总的来说，iOS和安卓移动端通知栏下载进度提示的差异主要在于显示位置、显示方式、交互方式和显示样式等方面。因此，在开发移动应用程序时，需要根据目标用户的设备系统选择合适的下载进度提示方式以便更好地服务用户。

2. 微信小程序附件选取 文件格式支持：由于iOS系统限制，小程序在iOS设备上只能上传jpg、png、gif、pdf等常见格式的文件，而在安卓设备上则支持更多的文件格式，如doc、zip等。

文件大小限制：iOS设备上传附件的文件大小受限，一般只能上传几十MB以下的文件，而安卓设备则不受限制，可以上传几百MB的文件。

上传方式：在iOS设备上，小程序只能通过选择本地文件进行上传，而在安卓设备上则可以通过选择本地文件、拍照、录音等多种方式进行上传。

权限申请：由于iOS设备对用户隐私的保护比较严格，上传附件时需要用户手动允许小程序获取相应的权限，而在安卓设备中，一些权限可以默认开启或者在安装时就需要用户授权

3. 应用商店差异 应用审核和发布：苹果公司严格审查并审核所有进入App Store的应用程序。它们需要符合Apple的开发者指南，并通过苹果的测试和验证程序。这种审核过程可以确保App Store上的应用程序质量较高，但可能会导致一些应用程序被拒绝或延迟发布。而在安卓应用商店中，Google Play，只会针对恶意软件进行筛选，其他方面则相对较少限制。这意味着开发者可以更快地发布新应用程序或更新现有应用程序。

开发者费用和政策：苹果公司收取每个应用程序的30％的佣金，而Google Play也收取相似的费用。但在某些情况下，苹果会更严格地审查应用程序，并拒绝一些具有争议性或可能引起争议的应用程序进入App Store。相比之下，安卓应用商店则更加自由，允许用户下载和使用任何来源的应用程序。

应用程序数量：iOS应用商店中的应用程序数量虽然不如Google Play多，但其应用程序的质量通常更高。它们中的大部分应用程序都经过了严格审核和测试，可以确保用户在下载和使用这些应用程序时得到良好的体验。相对地，Google Play上的应用程序数量非常庞大，但其中可能包含一些不受欢迎的应用程序或恶意软件。

4. 其他差异 设计风格差异: iOS设计风格更加简洁、平面化，使用大量的扁平化设计元素和简单的直线、圆角、图标等，并且应用场景的主视觉集中在屏幕中央。而Android则使用更多的3D立体效果和渐变色彩，并且应用场景的主视觉范围占据整个屏幕。

操作习惯差异：iOS的操作习惯更加规范化，并且用户更倾向于使用干净清晰的简单操作方式，例如滑动、轻点、长按等。然而，Android则更容易允许用户自定义操作方式，并且深受用户所喜爱。例如，安卓的通知栏可供用户直接进行切换操作。

通知栏差异: Android通知栏包含有更多详细信息，例如新的邮件、短信、日历提醒、支付、社交等等。而在iOS中，虽然通知也包含一些有用的信息，但是仅提供了最基本且少的信息展示，例如电话、短信和邮件等。

以上就是本次“关于iOS和安卓差异性分析”的全部内容啦，希望通过本次的内容分享可以让你有所收获！

作者：产品修炼日志，微信公众号：产品经理龙哥

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距离阿里大模型推出时间越来越近，市场上的声音也比较杂，由于近期张勇刚刚宣布了阿里巴巴成立24年来最重要的组织变革决定，大模型隶属的云智能集团由逍遥子直接负责，这件事就变得更加微妙起来。 《新眸》也第一时间拿到了阿里大模型的测试邀请码，体验下来最直观的感觉是，可

近日，阿里版ChatGPT“通义千问”官宣对外开放企业邀测，不少人也已经拿到了邀请码进入测试。那么，回顾目前有关大模型应用的消息，当前这一领域的发展，已经行进至了哪一阶段？一起来看看作者的分析与看法。

距离阿里大模型推出时间越来越近，市场上的声音也比较杂，由于近期张勇刚刚宣布了阿里巴巴成立24年来最重要的组织变革决定，大模型隶属的云智能集团由逍遥子直接负责，这件事就变得更加微妙起来。

《新眸》也第一时间拿到了阿里大模型的测试邀请码，体验下来最直观的感觉是，可圈可点，反应速度还不错，但无论是百度还是阿里，大模型还停留在transformer水平，并没有涌现出对于文本出色的理解能力。

总体上说，通义千问和文心一言在能力上还是旗鼓相当，但这才刚刚开始，相比文本问答能力，其实我们更好奇“通义千问”接下来的动作。

因为就行业层面来看，由于字节跳动节奏感未知（原阿里M6大模型带头人现加入字节AI Lab），第一梯队的关注点更多落在了腾讯、百度、阿里和华为身上，一是这几家公司都有这方面的底蕴和人才技术储备，二是因为从业务上看，这几家大厂都需要大模型的支持。

现在百度已经勇敢地迈出了第一步，发布了初阶版本的文心一言，但囿于当时百度比较激进的品牌打法，导致外界对于阿里大模型的期望更大了，但据《合纵投研》披露出的信息，现在阿里大模型仍处于追赶GPT 3.5的阶段，距离GPT 4还有一段路要走。

造成这种“卡脖子”的关键因素主要有3块： 一是数据量，这个权重占比30%左右；二是大模型结构的创新性，目前国内还做不成高层级的架构，这个权重占比在40%-50%左右；最后的30%权重是工程化落地，现在这块国内也没有比较好的参照。

再联想到Open AI以及它背后的GPT的进化逻辑，大家已经开始意识到，这次的AGI较量已经不单单是财力和人力上的比拼，而是从理论、到工程、到产品，再到商业、人文上的全面的颠覆，回到阿里大模型这件事上，或许我们更应该把关注点放在大模型和阿里现有业务模块的应用上。

清华大学智能产业研究院院长、中国工程院院士张亚勤曾在近期聊到过这个话题，他认为可以把GPT这个系列的生成式AI模型看作一个由大模型组成的AI操作系统，和当年PC上的windows，以及移动的安卓、IOS基本具有相似的意义。

而一个新的操作系统的诞生，往往意味着下面的硬件、上面的应用都会被重构，形成一个全新的生态。甚至他还断言，如果说PC互联网的生态价值是1X，移动互联网的生态价值是10X，那么AI生态至少是100X。

张亚勤的判断很大程度上来源于微软和Open AI的结合，有了GPT 4的加持，微软曾经一度式微的业务板块都变得富有想象力，其中就包括此前被打得节节败退的搜索业务Bing。

这也解释了为什么包括百度、阿里、华为在内的大厂们都纷纷押注大模型，说白了，chatGPT就是一个钩子，如果你还把目光放在大模型会如何颠覆搜索场景，那我只能说你不仅不懂大模型，而且不懂商业玩法，这也是很多大厂选择下场的真正原因，即便它现在看起来还比较模糊。

确切地说，这和几年前被资本催熟的“假风口”有着本质上的不同，LLM、包括AGI是已经得到微软验证的真风口，甚至还一度被埃隆·马斯克警告——人工智能正在朝着人类不可控的方向演进。

很显然，马斯克的担忧更多的是伦理和道德层面上的，这也是人工智能这门科学最让人敬畏的地方，一旦被别有用心的人和公司操纵，它极有可能带来比较大的灾难。但如果我们在规范和法律标准下看LLM和AGI，它明显是个很好的工具，就像是一个人类智慧收纳盒，通过大模型的方式进行能力输出。

结合目前微软的动作来看，大模型在云计算、文本办公、搜索领域都有着很好的契合点。不难推测，国内的大模型方向也会依葫芦画瓢，先从这几个方面开始试点，巧合的是，这几块业务阿里都有，云有阿里云、文本办公有钉钉、搜索有夸克。

更重要的是，阿里还有微软手上没有的底牌—— 电商 。电商是阿里巴巴的根基，但就像亚马逊之于贝索斯，面对直播电商、兴趣电商等各种势力的崛起，地盘被冲击，这块一直是阿里巴巴这些年难以言说的“心病”。

所以对于阿里来说，大模型得做、而且必须要做，即便增收路径模糊，但它也有可能是一个很好的智能工具，而且，要远比前些年搭建的数据中台想象力更高一些，前端的灵活性，其实可以让阿里找到新的增长可能性。

关于LLM和AGI，现在大家的想法还是比较局限的，就比如针对“大模型究竟会颠覆什么”这个问题，我们在给出答案时，可能更倾向于回答“大模型不能颠覆什么”。造成这种局面的原因，既有大众认知水平的因素，也有行业发展现状的因素。

这就跟看科幻片同一个道理，早在10几年前，我们就能在美国大片里看到各种智能的场景，但事实上，即便发展至今，我们距离所谓的AGI还有很长一段路要走，但可以确定的是，以百度、阿里为首的大厂纷纷下场后，真正的人工智能浪潮已经开启。

在长达10年的移动互联网浪潮中，生活中很多场景被颠覆，衣食住行，无一例外。但如果你深究的话，这种变化的根本原因其实是由供需端在成本因素上推动的，总有性价比更高的方案出现，然后替代掉老旧的方案，这是数字经济时代的新法则。

所以如果我们把视角放在大模型的供需视角来看，会发现，这个市场还远未被很好地开发。就像在特斯拉出来前，没有人会想到当年的全球霸主丰田汽车会受到如此大的挑战，按照这个逻辑推演的话，现在市面上所有的判断，都不可信，或者说不可全信。

也许再过一年后，随着这些大厂陆续把大模型应用起来，做到既好用，又实惠，可能我们对大模型的理解或许会更客观些。

最后聊聊大家最关心的失业话题，这个问题很显然过于杞人忧天了。

很多时候，我们往往过度高估了人工智能，而低估了我们自己的创造力。

作者：桑明强

来源公众号：新眸（ID：xinmouls），专注于全球商业科技研究

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“暂时告别，有缘再见。” 3月31日，B站游戏UP主“靠脸吃饭的徐大王”发布视频宣布停更，黑底黄字在屏幕上定格，“等你回来”的弹幕齐刷刷飘过。而他，并不是唯一一个停更的UP主。 关掉一个停更视频，再满怀惆怅地点进另一个，用户好奇的除了“怎么了”，还有“为什么”

最近有关B站UP主停更的消息引起了外界众多关注，而在这一消息背后所展露的，其实是UP主、品牌与平台方在ROI上的“共同追逐”，这也要求B站加快商业化步伐，找到合适的商业化发展道路。具体如何理解？一起来看看作者的解读。

“暂时告别，有缘再见。”

3月31日，B站游戏UP主“靠脸吃饭的徐大王”发布视频宣布停更，黑底黄字在屏幕上定格，“等你回来”的弹幕齐刷刷飘过。而他，并不是唯一一个停更的UP主。

关掉一个停更视频，再满怀惆怅地点进另一个，用户好奇的除了“怎么了”，还有“为什么”。尤其是当停更原因涉及变现焦虑，与UP主“为爱发电”及平台商业化相关的讨论又一次将B站送上了微博热搜，且不止一个。

截至发稿，B站并未对此给出官方回应。不过，“停更潮”的表述或许有待商榷。有接近B站的人士称，B站50万粉丝以上UP主为近万人规模，在此基数上，个位数的停更属于正常范围。

一位B站百大UP主告诉电厂，一些UP主其实只是希望暂时休息一下，或者改变工作室模式之后重新出发。拥有300余万粉丝的UP主“-LKs-”就明确表示，其停更是基于“完全随机的个人放假加装修”，除此之外，“今年发展一切正常”。

然而，问题真实存在。一方面，持续不断的视频创作意味着精力、成本的巨大消耗，部分以此为生的全职UP主不仅期待正向反馈，更需要金钱回报。另一方面，强调降本增效的品牌越来越追求ROI（投入产出比），这显然并非B站擅长的商业化方向。换句话说，所谓的“停更潮”背后，其实是一场对ROI的共同追逐，参与其中的不仅有UP主、品牌，还有设立“2024年实现盈亏平衡”目标的B站。

一、UP主创作需要动力 停更一年半之后，知识区UP主“正文”偶尔登录B站账号，却依然不敢浏览账号收到的回复和私信，屏幕右上角的数字定格在“99+”。“心疼粉丝，看到催更，就会觉得对不起他们。”

停更的原因比较简单——读博实在是太累了，更新频率难以保证。和许多知识区UP主一样，正文产出一条视频需要搜集大量资料，每次用时至少10天。由于视频内容围绕城市主题展开，涉及面广泛，为了保证数据的准确性，验证必不可少。再加上文案撰写、视频录制、素材挑选及成片剪辑，“大家看到的可能是半个月或一个月才更新了一条，但实际上我一直都在赶工”。

“单打独斗”不易，以工作室模式运行的UP主同样如此。作为百大UP主，江圆将爱好发展成了职业。她和团队曾经创下连续工作半个月的记录，“只睡了两天，每天大概四个小时”。用她的话说：“多劳多得，想养活团队，付出的肯定会更多。”

目前，B站UP主的变现方式主要包括以下几种：创作激励、充电计划、带货佣金、广告商单与直播收益，分别来自平台补贴、品牌投放与用户打赏。具体到创作激励，其上线于2018年1月。彼时，只要UP主粉丝数量达到1000或视频累计播放量在10万以上，即可加入该计划并获得激励收益。

不过，正文和江圆都认为，创作激励的规则仿佛一个“黑箱”，涉及所在分区、内容质量、互动指标等多个因素，存在一定波动。UP主“宝剑嫂”曾经发布视频透露，2019年账号共获得7000万视频播放量，税后激励收益为7万元，相当于1万播放量获得10元。而在正文的印象中，1万播放量到手约为3元。“B站带来的收入其实不高，何况激励制度调整后还在持续下降，同样的一条视频，之前在西瓜视频不仅播放量更高，播放单价也接近翻倍，收入可以达到B站的4倍以上。”

激励收益对江圆而言可有可无，她更在意的是广告商单——这也是头部UP主最主要的收入来源。根据B站对外披露的数据，截至2021年年底，官方商业合作平台花火已入驻2.2万名UP主、4200个商家，年度合作TOP 5行业为美妆、食品饮料、数码3C、电商和手机游戏。

在花火平台，可以查到入驻UP主的详细信息和具体报价。以宣布停更的游戏UP主“靠脸吃饭的徐大王”为例，其定制视频、植入视频、直发动态和转发动态的报价分别为15万元、12万元、2.5万元和1.8万元。

“靠脸吃饭的徐大王”称，视频创作“真的不赚钱，甚至是亏钱”。以往，江圆平均每月会接到1-2个商单，但在今年，“4月之前几乎什么都没有”。她还发现，越来越多的品牌开始入驻B站。“市场行情变了，品牌自己下场，运营更精细化了。”

二、品牌追求投放效果 有别于以江圆为代表的UP主，品牌显然需要明确而即时的回报。

多个行业降本增效带来的结果是，身处其中的品牌对广告及营销预算进行了缩减。《2022中国互联网广告数据报告》显示，去年中国互联网广告市场规模同比下降6.38%，近七年来首次出现负增长。江圆也被长期合作的客户告知，今年“没钱了”，不得不勒紧裤腰带过日子。

情况同样直观地体现在互联网公司的财报上。2022年第四季度，百度、微博、知乎、B站的广告收入分别同比下滑了6%、29%、27%、5%。

B站副董事长兼COO李旎在财报后的分析师会议上称，进入2023年，随着广告主信心的恢复，预计行业整体仍旧有机会达到两位数增速。她话锋一转：“但广告主还是会比以往更谨慎，更关注投放广告的核心价值是什么，也会更关注广告整体的有效性。”

对接过B站商业化合作项目的王之远向电厂分析，当下，多数品牌不再愿意投放单纯的品宣型广告，而是转向对效果的追求。“特别是电商行业，所以他们讲究流量投放的ROI，相对可控，也相对标准；但UP主商单则不然，定价非常不标准，假如你给一个UP主投放了几十万，内容又没有出圈，品牌的执行根本无法对内部交代。”

王之远透露，B站电商型内容投放的整体ROI约为0.8（即交易总额/投放成本）。她称这个数值“比上不足比下有余”。不过，不能将头部UP主的内容成本计算在内，“那样可能就毫无ROI可言了”。

某种程度上来说，这是品牌与UP主之间的供需关系矛盾，当前者开始寻求确定的增长和健康的ROI，后者却依然停留在以打响口碑、扩大声量为导向的阶段，自然难以满足对方的需求。

一位美妆品牌运营人士表示，其从未也不会考虑在B站进行投放——虽然B站用户乐于表达与分享，消费意愿却不高，UP主能够为品牌创造的收益有限。

从事内容营销工作的李诺认为，品牌与UP主合作的出发点在于对后者“清奇脑洞”的认可。“比如爆改洗地机之类的，很有意思，你会惊叹‘还能这么搞’？”不过，内容引爆只适用于处于人群拓展、声量强化阶段的品牌，如果品牌渴求销量，B站并非最佳选择。

王之远和李诺都提到，B站是“第二梯队投放渠道”。尽管已经加速破圈，但和位列第一梯队的抖音相比，它的流量池还是太小了。在抖音，即使定向投放极其垂直的人群，也能够实现大规模放量（即完成投流、消耗预算），但在B站，“基本不可能”。

“一个新锐品牌在B站的生命周期大概是1-2年，这段时间内品牌势必疯狂地进行投放和流量洗刷，接下来也就没有可以利用的流量了。”李诺说道。

一些UP主抓住了机会。李诺曾经遇到过一位定制视频落地价格达数百万的UP主。“听起来很夸张，但询单络绎不绝，你排着队上门送钱，人家都不一定要。”不过，这终究是少数。华福证券在研报中指出，由于粉丝数量、内容调性、UP主个体差异等原因，B站UP主在商单收入上形成较大的两极差异，加剧了尾部UP主创作热情的流失。

李诺觉得，一些UP主报价过高，也在一定程度上导致其变现艰难。“例如鬼畜、搞笑UP主，还有肩部、中部UP主；植入视频报价在20万-40万的UP主是最尴尬的，品牌看ROI觉得你换不回来，看关注又觉得你影响力不够，这还怎么投放？”

三、B站商业化再向“钱” 品牌的犹豫，也是B站的纠结。

B站的收入主要由四部分组成：包括直播及大会员业务在内的增值服务、游戏、广告和电商。2022年第四季度，B站增值服务收入为23亿元，同比增长24%；电商及其他业务营收为11亿元，同比增长13%；游戏和广告收入则出现了不同程度的同比下降。

值得一提的是，直播在增值服务收入中占比较大。B站2022年的收入分成成本为91亿元，有长期关注内容行业的人士指出，其中多数分给了主播而不是UP主，“为了推进直播业务，在直播的流水分成比例和返点政策上，B站作为平台方让步很大”。

一切都是基于现状做出的选择。在B站董事长兼CEO陈睿看来，2023年B站的业务会更聚焦，整个公司最重要的事有两件：第一件是增收减亏，第二件则是DAU（日活跃用户数量）的健康增长；从而于2024年实现盈亏平衡的目标。

这里的增收特指毛利增长，用于补位的业务可以是直播，也可以是广告。王之远发现，今年起，几乎所有和商业化存在一定关联的B站业务部门，都承担了商业化收入目标。

但这并不意味着大刀阔斧向前迈进。时至今日，B站始终身处保持社区氛围与放手商业化的博弈之中，一举一动都必须顾及用户与UP主生态。2022年，B站进行组织架构调整，人员变动围绕商业化与内容生态两个维度展开，用意不言而喻。

王之远这样总结B站的商业化困境：一是社区型内容平台的历史遗留问题，二是流量瓶颈与用户付费问题，考虑到市场整体下行、品牌投放缩减与内容平台竞争，B站需要进一步证明自身价值。“但无论是直接转化效果还是软性种草效果，B站在品牌端的心智都算不上扎实，很难被优先选择。”

在向品牌推荐B站时，李诺往往突出创意、构思与活力。他清楚地知道，B站不是必选项，除非对方是一个纯粹的二次元品牌。他对接过一个消费品牌，在抖音、快手大手笔投放，在B站适当补量——这并不是孤例。

而井喷式增长不复存在。“今年第一季度市场预期太高，结果多数品牌踩了一个空，第二季度已经开始降低预期，所以今年的情况到底怎样，要看下半年。”李诺补充。

简而言之，B站需要迎接更为激烈的竞争，优势尚在，对手强劲——只有从抖音、快手、小红书等玩家手中抢夺更多的品牌预算，才能够为嗷嗷待哺的UP主提供更大的粮仓。

江圆始终坚持在B站更新，她喜欢这种和同伴一起赚钱、一起朝着一个方向努力的感觉。视频创作使她收获了认同感，她觉得自己没有理由放弃。“没有广告投放也没有关系，我们谁有钱就出钱，这是一件很开心的事情，而且只要一直做下去，总会有回报的。”

她知道B站的商业化“做得确实不是很好”，却也明白，作为UP主，不可能要求平台永远蒸蒸日上、输送源源不断的激励。“你没有给平台带来多少实质性收益，平台为什么供养你？”

更重要的是，B站从不缺少关注的目光。“平台讨论度那么高，说明这里是被在意的，而不是只有关停、下线才引发讨论。”江圆相信，一些停更的UP主会以其他方式回到这里，而B站也会找到一条适合自身的商业化道路。

（文中受访者均为化名。）

作者：何畅，编辑：高宇雷

原文标题：电厂 | B站UP主停更背后：为爱发电 为钱发愁

来源公众号：电厂（ID：wonder-capsule），探索科技公司的未知，为你充电。

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抖音攻势凶猛，连腾讯视频也“停火”了。 4月7日，抖音与腾讯视频官宣合作，双方将围绕长、短视频联动推广及短视频二次创作等方面展开探索；其中，腾讯视频将向抖音放开长视频版权授权，并明确了二创方式、发布规则。 此举意味着，抖音集团旗下的抖音、西瓜视频、今日头条等平

这几年有关长短视频之争的讨论一直没有停过，而近日，长、短视频似乎又有“握手言和”的打算了，抖音与腾讯视频正式官宣合作，表示双方将围绕长、短视频联动推广及短视频二次创作等方面展开探索。那么此次长短视频选择“牵手”背后，体现了怎样的发展趋势？

抖音攻势凶猛，连腾讯视频也“停火”了。

4月7日，抖音与腾讯视频官宣合作，双方将围绕长、短视频联动推广及短视频二次创作等方面展开探索；其中，腾讯视频将向抖音放开长视频版权授权，并明确了二创方式、发布规则。

此举意味着，抖音集团旗下的抖音、西瓜视频、今日头条等平台创作者以后可以光明正大对腾讯视频影视版权进行二创（将影视作品重新剪辑、配音、改编的创作）。

官宣合作截图

事实上，从“头腾大战”到“猪食论”的互呛，腾讯视频与抖音没少在影视版权上“撕破脸”——天眼查显示，截至 4 月 7 日，北京抖音信息服务有限公司涉及的司法案件中超 600 件与腾讯相关；2022 年，《云南虫谷》侵权案判罚抖音赔偿腾讯 3200 万元更是轰动一时—— 可 如今，怎么连腾讯视频也被抖音拉到了同一战壕？

核心原因在于：近两年抖音、快手攻城拔寨、势如破竹，而优爱腾版权价格高企、在亏损泥潭越陷越深（优爱腾十年内共计烧光 1000 多亿元仍看不到盈利预期），持续承受着资本与市场的苛责；然而 2022 年，浓眉大眼的爱奇艺通过“降本增效”、会员涨价、“攀”上抖音等操作，踉跄从亏损泥潭抽身，连续四个季度实现 Non-GAAP 运营盈利，超预期完成年度目标。

“2022 年，活下去成为长视频平台的共识，爱奇艺在‘优爱腾’里压力最大，因为其单独上市所有数据都会被放大审视。” 一位券商研究员对虎嗅表示，爱奇艺将版权生态与抖音绑定，对其盈利模式和发展态势都是一种正向努力。

面对此情此景，腾讯视频也回过味来了，放低姿态握住了抖音的“手”。

当然，监管也乐见其成——上个月举办的第七届中国网络版权保护与发展大会期间，中国版权协会发布的《 2022 年中国版权十件大事》提到：短视频平台作为数字版权领域的新兴产业，加强与长视频平台的版权合作，获得更多长视频版权授权，对行业版权治理和共赢发展具有积极意义。

如此看来，抖音与腾讯视频“牵手”，是长、短视频平台的又一次握手言和——此前抖音与搜狐视频、抖音与爱奇艺、快手与乐视视频的合作莫不如是，也是长、短视频平台二创竞合趋势的延续。

一、腾讯鏖战字节的核心矛盾 如果将时间齿轮向前拨动五年，虽然 2018 年 5 月 7 日，张一鸣与马化腾的朋友圈 Battle 才将“头腾大战”推至台前，但腾讯与字节的缠斗其实贯穿整个 2018 年——据媒体统计，当年腾讯与字节跳动的司法纠纷高达 487 起。

此后，双方频频“过招”，产品封禁和版权诉讼是绕不开的两大主线—— 尤以 2021 年 6 月，腾讯高管“猪食论”呛声短视频，字节与腾讯的关系越发剑拔弩张。

这背后，短视频浪潮对优爱腾的冲击远比外界看到的要猛烈——据《 2023 中国网络视听发展研究报告》显示：截至 2022 年 12 月，我国网络视听用户规模达 10.4亿，泛网络视听产业市场规模为 7274.4 亿元，较 2021 年增长 4.4% ；其中，短视频领域市场规模为 2928.3 亿，占比 40.3%，是产业增量的主要来源—— 也就是说，抖音、快手为代表的短视频平台一路狂奔，注意力经济正在被解构甚至重新洗牌，长视频遇到了前所未有的挑战。

如今回头看，挑战其实早已埋下“伏笔”——自 2018 年 12 月，抖音、快手单月用户时长在视频领域占比第一次超过优爱腾后，短视频便一路高歌猛进，长视频则颓势尽显。

虎嗅与数位短视频产业从业者沟通发现：行业环境变化的根源，其实在于用户需求的迭代。

一方面，用户对信息获取效率、内容密度的要求越来越高，碎片化、娱乐化、在线社交需求的激增恰恰为短视频野蛮生长提供了土壤——基于此，用户注意力正随着内容形式演化（图文-短视频）而迁徙，用户越沉迷抖音、快手即时反馈的爽感，短视频的渗透率、互动粘性曲线也越发陡峭。

另一方面，当工作、生活竞争越发“内卷”的情况下，时间对用户变得越来越重要，用户的内容喜好及消费习惯正在发生改变—— 他们更愿意牺牲一些体验换取更碎片化、便捷的娱乐方式，而短视频无疑成功完成了新娱乐方式的驯化。

那么，用户需求迭代背后，长短视频战争的本质到底是什么？

博主@湾区林斯基曾一针见血指出，长、短视频混战的本质是资本与劳动者之间的战争： “长视频代表资本模式买版权内容，短视频用密集劳动生产与技术算法迭代做内容，所以资本只能用钱垒高版权门槛，劳动者能够通过产品形成文化门槛。”

至少从用户基本盘看，资本模式做内容的优爱腾溃败给了劳动与技术模式做内容的抖音、快手 ——近两年抖音、快手、B 站在流量优势与内容成本优势下已开始倾斜资源孵化自制剧（低成本、低门槛、高回报）、短剧（抖音、快手相继布局微短剧赛道）、综艺（B 站正持续加码自制综艺），一系列举措会慢慢侵蚀长视频的业务边界，并进一步挤占长视频的商业空间。

顺着这个逻辑，当注意力经济被短视频解构时，流量迁徙的方向代表着巨大的商业潜力，而长期以来， 会员付费和广告收入是视频平台收入的两大支柱。

先说会员付费，这块业务的新营收增长点来源于提高 ARPU 值（单个用户消费金额）和 ARPPU 值（单个付费用户消费金额）——前一个 ARPU 值（单个用户消费金额）其实“优爱腾”玩得挺溜，比如会员“套娃”，充了 VIP 还有 VVIP 等你，看个剧广告时长硬是从 60 秒拉到 90 秒再到 120 秒，甚至剧中还要插播广告；后一个 ARPPU 值（单个付费用户消费金额）最简单的手段就是会员涨价，优爱腾割起用户来也“不遑多让”。

再说广告大盘，近三年疫情对市场冲击严重，那就参照疫情前的 2019 年：国家市场监督管理总局发布的《 2019 中国广告年度数据报告》显示，2019 年广告市场总体规模达 8674.28 亿元，如果去掉户外、央视、电视台等，互联网大约占一半——等于说，无论百度、腾讯、阿里、分众等老牌劲旅，还是字节跳动、快手、B 站这些新贵，亦或是多如牛毛的中小企业，抢来抢去不过是在“内卷”。

尤其，再遇上 2022 年低气压的市场大环境，各家平台对广告份额的抢夺早已贴身肉搏，狼多肉少的情况下肯定有人“饿肚子”。

值得玩味的是，4 月 3 日字节刚刚“秀过肌肉”—— 据知情人士透露称，字节跳动 2022 年营收超 800 亿美元（5514亿元人民币）直逼腾讯，较 2021 年的 600 亿美元涨超 30% 以上， 而腾讯去年营收同比下降 1% 至 5545.5 亿元人民币。 其中，字节大部分收入增长来自核心广告业务，其广告收入较 2021 年翻了 2.5 倍，达到 100 亿美元左右。

对此，一位品牌商向虎嗅表示：“首先，品牌此前投长视频植入要理解和接受不同的核算机制，但短视频与长视频、直播不一样；其次，短视频直播做完以后，每个单独短视频都是高光时刻，并能将流量曝光扩大化，因为用户都喜欢看精彩瞬间，产品的曝光、品牌的曝光次数会远高于原来对于长视频的品牌植入。”

所以，谁也没必要和钱过不去，腾讯视频与抖音鏖战的新番终于在 2023 年抓马成了“你侬我侬”的剧本。

二、“头腾大战”拐点已至 从内容来看，抖音 UGC、PGC 是基本盘，UGC 内容生产门槛低，却陷在“速朽”与版权风险的困境里；腾讯内容供给主要是 OGC（腾讯新闻、腾讯视频），“供给方决定用户看什么”会导致人与内容的匹配效率不稳定。

国信证券传媒板块首席分析师张衡曾对虎嗅 Pro 表示，腾讯 PCG 旗下最具 IP 价值的几种内容，无非都是源头端内容。“像音乐、文学、动漫这类内容的生命周期就很长。像电影网剧这类内容产品其实已经到了变现的最后一环，或者是倒数第二环，沉淀价值不如 IP。”

事实上，论资本能力、用户基数、内容储备，腾讯视频已经是脱颖而出的佼佼者，但市场决定供给——一部剧在某个平台出圈后，其他平台很快也会同步上线或推出该类型剧集——那对用户而言，自然是哪个平台上大 IP、出爆款，热度与注意力便一起被带过去。

结果就是，腾讯视频花大价钱采买版权，却并未提升平台对用户的议价能力——抛开平台时不时赌对的爆款，无论第一梯队的爱奇艺、腾讯视频、优酷，还是追赶者芒果 TV、搜狐视频等，现阶段仍未形成一套成熟的优质剧集生产闭环，无法沉淀差异化的竞争力。

于是，各家为了抢播放数据，扎堆将成本投入在取悦当下市场的剧目身上。例如，古装剧、甜宠剧受众服务早就过载了，但架不住市场买单；反而其他小众剧目、跨年龄层用户的视听诉求被选择性忽视。

另一个现实问题是，优爱腾与抖音在内容上渐渐演化出一种相互依附的局面。

《 2021 中国网络视听发展研究报告》显示，有超六成的观众是先被短视频吸引才去观看同名长视频节目；而巨量算数在 2020 年公布的《抖音用户画像报告》，影视类内容仅次于演绎、生活、美食内容之后，已经成为抖音用户偏好视频类型中的第 4 名—— 等于说，长视频砸版权替短视频二创做了嫁衣。

有鉴于此，即便腾讯视频高管唾弃短视频是“猪食”，但抖快平台的二创往往比原影视作品更容易获得流量及关注。

甚至，二创正成为影视剧集宣发重要阵地——剧方、平台方会主动针对二创传播进行“军备竞赛”，入驻、花絮、剧情更新玩得别提有多溜了；甚至，当用户刷“三分钟看完一部电影”不过瘾，为剧情跳转解锁更多剧集，正成为一种长、短视频双赢的引流模式。

再说回侵权，虽然长、短视频平台因为版权引发的诉讼就没消停过，但面对泛滥的二创内容，维权搭上的时间、人力、物力成本几乎是个天文数字。

顺着这个逻辑，当流量、用户、广告主都向短视频平台迁徙时，版权换流量自然成为优爱腾最后一张“底牌”，也是一桩合则两利的“买卖” ——于优爱腾而言，以抖音、快手为代表的短视频平台正重塑影视宣发的格局，且短视频二创能极大拉动经典剧、老剧的长尾效应；于抖音而言，充沛的剧集、综艺内容授权能拉长用户活跃时长、拓宽变现渠道。

尤其，2021 年法律层面明确“短视频不得未经授权自行剪切、改编电影、电视剧、网络影视剧等各类视听节目及片段”后，抖音必须尽快扫除版权风险、搭建“合作版权库”，进而储备更多 OGV（专业版权视频）“弹药”。

等于说，长、短视频“握手言和”既为长视频版权价格上升的囚徒困境带来增量营收，又为短视频二创以及 UGC 生态最大程度提供了创作自由及合法性—— 这显然是更符合市场规律的内容流动，也是更符合生意逻辑的产业竞合。

兜了一圈，字节与腾讯这对老冤家掐架多年，最后却掏出了“不打不相识”的剧本——既然剧情要这么演，那就只能祝福两家自此之后幸福地生活在一起了。

作者：黄青春；出品：虎嗅商业消费组

原文标题：腾讯字节也打不动了

来源公众号：虎嗅APP（ID：huxiu_com），从思考，到创造

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抖音已是世界级的短视频流播放平台，不论TIKTOK还是抖音，它所面向的巨量用户及广泛的用户特征，都要求抖音需要保持高频次的更新迭代，以完善灵活的设计策略和机制。 今次简要剖析抖音中近期新增的两个我个人比较喜欢的功能：评论「不喜欢」、点赞推荐，以窥见抖音的交互与

产品在面向用户时，要做好功能的更新迭代，以更好地契合用户体验与实际场景下的用户需求。在本篇文章里，作者便针对抖音的评论「不喜欢」、点赞推荐功能进行了交互拆解，并尝试做了重设计方案，一起来看看吧。

抖音已是世界级的短视频流播放平台，不论TIKTOK还是抖音，它所面向的巨量用户及广泛的用户特征，都要求抖音需要保持高频次的更新迭代，以完善灵活的设计策略和机制。

今次简要剖析抖音中近期新增的两个我个人比较喜欢的功能：评论「不喜欢」、点赞推荐，以窥见抖音的交互与业务设计策略。

一、评论「不喜欢」 在聊评论区之前，不可避免地要聊到社区氛围和治理。

社区氛围对任何内容社区类平台来说都属于老大难，评论区的氛围劣质程度往往与DAU呈正比，这一点在抖音、哔哩哔哩、微博等过亿级社区平台表现得更为明显，这和平台的大用户量以及不可避免的用户下沉化息息相关。‍

1. 社区氛围‍‍ 针对社区氛围，在C端设计上一般采取的方式为：

新增默认展示的推荐区Tab，展示筛选后的优质评论，在表现层面营造良社区氛围，以引导用户发表合适恰当的内容； 折叠评论提交入口和展示页，增加用户使用评论功能的成本，降低触及； 排序规则改造，默认以热度或推荐排序，可进行人工干预，引导用户进行良性互动。

以上措施多在可用性上表现得较差，毕竟仅是通过黑盒机制或提升使用成本，来减弱用户对不良社区氛围的感知。

在用户层面而言，与用户期望存在一定的偏差，而且一部分用户仍然需要一窥评论区全貌，难免因以上的措施而受到负面影响。

2. 社区治理 采用产品设计技巧可以低成本呈现比较优质的社区氛围，而氛围好坏的根源还是在发布者身上。

以往的社区治理多是针对是否违法违规展开，在普遍追求优质氛围的竞争环境下，大家开始把目光放在了评论内容本身的质量问题上。

这意味着需要平台有基本的治理能力，也需要有识别内容好坏的能力，随着NLP（自然语言处理Natural Language Processing）或OCR（字符识别 Optical Character Recognition）这类能力的发展，治理手段也高超起来：

1）内容发布治理

评论内容触发本地或服务器端关键词库，转为仅自己可见，严重的直接被删除； 评论内容未通过机器算法NLP审核，转为仅自己可见，严重的直接被删除。 2）内容质量识别：‍‍‍‍

机器算法NLP无法明确判断内容倾向，转入人工审核流程，审核结果未出前保持为仅自己可见，按照审核结果释放展示或自见或删除； 评论内容被机器算法NLP识别为无意义或低质量，被折叠或击沉； 评论内容被「不喜欢」过多，被折叠或击沉。

以上五类方式中，前几种为大多数平台所使用，既可保证发布者最基本的体验，也照顾到平台的安全和观者的清净。

折叠或击沉评论的方法，使用的范围较窄，比较典型的当属知乎，按其本身强调专业性和关心回答价值的角度而言，“折叠”是平台专业态度的体现，用户一定程度上是可以接受的。

3. 评论「不喜欢」

评论区的「不喜欢」功能已几乎成了摆设，一般体现为用户评论在收到一定数量的「不喜欢」后才会被折叠或击沉或转为自见。

这只满足了用户点击「不喜欢」时的投票态度，无法体现用户主动参与氛围治理的姿态，而且这条评论会停留在用户视野内很久，用户不知道它何时被处理、会不会被处理，既不能保证观者的体验，也没有满足“所见即所得”的设计基本法。

在抖音平台而言，尤其是面向大基数的下沉用户时，社区的氛围治理是必须要解决的“硬骨头”。

抖音可能采用了如下的措施（验证与猜测，不代表官方就是这么做的）：

混搭排序规则： 以评论点赞数与发布时间轴为基础排序规则，配合NLP质量分，前置部分优质且有一定热度或者新发布的评论，保证用户在评论区前两屏得以查看高热和较新的优质评论；

排序公式模拟： 在「混搭排序」中，猜测是采用净正向点赞+NLP质量分的方式进行的排序，或是采用评论质量分公式影响排序，对公式的简单模拟：

xyz分别代表LIKE、DISLIKE、NLP识别分的权重系数，应当由后端控制，可随时进行调整‍。

「不喜欢」交互设计： 作为负点赞方式，在用户侧的表现是点击即隐藏该条评论，符合“所见即所得”的交互规则，也满足了用户「杀灭」负面内容的情绪；在排序影响上，应该是抵消了部分的正向点赞，得出评论的实时净点赞分的权重，用以影响排序。

抖音采取这种排序逻辑和设计策略的优势在于：

可以提升高热、高质量的评论的触及和展示效率； 社区治理上，可规避质量较差的评论呈现，抬升评论区氛围； 用户体验上，既保证了社区氛围的舒适感，也在交互层面上做到所见即所得； 体现用户DISLIKE的投票权，点击即对用户隐藏的方式，一定程度上满足了用户对评论区定制的期望，也体现了用户操作是有权威性的这一安慰剂式的设计理念。 二、点赞推荐 「点赞推荐」的功能释义为：用户可以通过打开功能，使自己的朋友或粉丝看到自己所点赞的视频。

我见之熟悉的原因是之前在Soul时设计但未落地的“转播”功能有异曲同工之处。

本义都是为了促进内容在用户侧的自然分发，提升优质内容的传播性。

也就是说，点赞推荐功能，其实是Twitter和微博“转推”功能的翻版，微信的「在看」功能亦属同样的业务逻辑。

在业务价值上，用户侧内容的自然分发，更易于产生社交互动，也有助于用户之间突破推荐机制带来的信息茧房影响。当关闭朋友可见时，推荐则成了一种低权重的流量推荐手段。

在功能设计层面上，它是个比较有趣的功能，既增加了用户之间互相窥探对方喜好的途径，也有助于用户之间社交关系的加固。

但在交互设计上，我更倾向于抖音在实验试错，因为该功能的交互设计方案是失败的，原因有以下几点：

1）它在信息设计上的门槛过高，使用户无法快速的理解这个功能的影响

“点赞作品不会推荐给朋友”&“点赞作品会推荐给朋友”，很难相信，涉及状态开关提醒的文案只有这么弱的差异。如果是有意为之，便有刻意降低用户感知和认知的嫌疑；如果是无意为之，那这个方案真的让人大跌眼镜。

2）推荐给朋友后的呈现方式，需要用户适当关注和付出一定的学习成本

点击推荐后的样式变更，即是告知用户「推荐」是会这样展示给用户；同时在设置拉起的浮层有种动图以演示该效果。表意太弱了。

3）功能开关的说明信息比较复杂，无形中抬升了用户的使用门槛

总的来说，功能是好的，但使用门槛和学习成本过高，对大龄用户或轻中度用户而言，功能触及可能仅仅会停留在“点赞之后有新的东西出来了，看一看”而已。

而且在用户侧会出于私密性的原因，并不会愿意保持恒打开「推荐」。因此推荐开关需要考虑临时开关和总开关两个状态。

好的功能，需要好的设计。好的设计，必定是使用门槛和学习成本比较低的。

可以适当教育用户，但不能自说自话地教育用户。

以下按照VADU的设计理论对这个功能进行Redesign的尝试。

三、方案重设计 在重新设计之前，需要深入了解业务构成。

线上版本的「点赞推荐」中涉及到的开关过多，功能入口表现又稍显含蓄，在文案的信息设计上拔高了使用门槛，重新设计将以重点解决这些问题为目标。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

1. 「点赞推荐」线上业务构成 业务的起点，实是增加推荐手段，引导用户推荐内容给其他用户。‍‍‍‍

在这个基础上“增加”了用户可进一步选择将点赞的内容推荐给朋友。只是这一步增加，将「点赞推荐」的流程复杂化。开关逻辑见下图：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

2. 「点赞推荐」拆解与重设计‍‍‍‍‍‍ 在了解了基础的业务逻辑后开始着手。

1）功能入口强化‍‍‍‍‍‍（价值强化）

将功能价值点表现在入口上，增加用户决策因子，也使用户能一眼了解功能含义。

2）功能说明浮层信息强化（抵达性强化） ‍‍‍‍

点赞作品和推荐作品实是两件事，需要在表意上明确区分，不要给用户留任何含糊的余地。适当情况下可以增加Icon辅助表意。‍‍

3）浮层中的功能开关交互合理化（抵达性、可用性强化） ‍‍‍‍

线上的 保持关闭/开启 & 保持开启/关闭 的按钮互斥状态，完全不合乎交互设计的任何规则。既不明确，也没有体现开关状态。可以适当增加说明，并采用开关形式解决。‍

4）总开关表意和交互合理化（可用性强化）

原本的浮层说明和开关示意，均存在表意不清的情况。改造原浮层交互为新启页面，在页面内详细释义功能。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

5）改造总览

四、综上所述 从上述案例，我们得以窥见抖音在业务细节上的打磨，同时在交互细节上的瑕疵点。但这种细节的把控和尝试，都应当是IT行业万马齐喑的今天应该去做的，这也是最原本IT公司做过的事情。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

作为设计师，能跳脱出来审视自己，以理论来作为工作方法论的基底，都是难能可贵的品质。

这也正是我回答面试问题“你觉得你比同样十年经验的设计师的优势在哪里”的答案。

跳出设计者思维，以普通观者的视角反观自己的方法和输出，以学术理论来指导自己，进行适当的反思和纠正，这很重要。

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2005年前后，有人利用Gmail的海量存储空间来存储本地文件，网盘的概念由此兴起。 传统网盘的功能还停留在存储数据，只是用户存放文件的位置从本地挪到了服务器。 直到2009年，云存储应用诞生。 包括Dropbox、微软SkyDrive、Google的Goog

云存储应用诞生之后，推动网盘市场进入了新的发展解读阶段，个人网盘行业也在跌宕之中迎来了行业洗牌，并掀起了用户争夺大战。那么当前的个人网盘市场进入了什么样的阶段？网盘市场的玩家们如果想抢占更多用户，又该拿出怎样的策略？一起来看看作者的解读。

2005年前后，有人利用Gmail的海量存储空间来存储本地文件，网盘的概念由此兴起。

传统网盘的功能还停留在存储数据，只是用户存放文件的位置从本地挪到了服务器。

直到2009年，云存储应用诞生。

包括Dropbox、微软SkyDrive、Google的Google Drive、苹果的iCloud、金山快盘、腾讯微云、360云盘等大多数个人云存储服务商推动网盘进入新的发展阶段。

个人网盘的出现，意味着用户可以自由地存储、备份、共享文档、图片、音视频等数字资产而尽可能地不受时间、设备限制。

尤其是5G时代来临后，高速率低时延的技术让个人网盘里的文件传输速度更快、视频转码播放更顺畅。

几年前，个人网盘行业在烧钱和监管压力下完成了行业洗牌，目前个人网盘市场的主要玩家有三类，分别是：

‍推出百度网盘、腾讯微云的互联网厂商们；天翼云盘、中国移动云盘背后的电信运营商‍；以及华为云空间、iCloud背后的手机厂商。

十几年来，从混沌期的百盘大战到行业规范后头部大厂争锋，个人网盘的故事从来没有落幕，AI技术热潮又起，个人网盘产品再次打响用户争夺战……

一、后百盘大战时间 ‍‍2016年‍左右‍，一大批网盘‍宣布关停全部或部分服务。

‍‍2016年，先是3月4日，115网盘关闭“礼包文件分享”功能、整改我聊功能、下线其中的“文件发送功能”。3月17日，UC网盘宣布将终止网盘的存储服务。

然后是4月份，新浪微盘宣布将关闭免费个人用户的存储服务，并将关闭微盘的搜索、分享等功能。

4月26日，迅雷快盘也宣布将停止个人用户的储存服务，并全面转型个人视频服务。腾讯微云则是关闭了“文件中转站”功能。

上半年360网盘还在强调不会关停，10月份就宣布“360云盘即将转型企业云服务，同时停止个人网盘”。

对网盘企业们来说，“无法解决盗版侵权问题”只是其一，连年亏本、及时止损或许才是他们叫停个人网盘业务本质逻辑。

“免费”是早期网盘企业为争取用户、快速抢占市场的重要手段，他们在“不限速”和“大容量空间”上卷，但高昂的服务器和带宽成本不是闹着玩的。

此前有自媒体以百度阳泉数据中心为例，介绍过网盘公司的成本。

该数据中心可以存储大概614万TB的数据，假设都使用8TBx18规格的存储服务器，硬件成本就得19.6亿，平均每TB 319.5元。

按每6台服务器需要1个2400W的电源集中供电来算，那么数据中心每小时要耗费6.4万度电，按照阳泉市0.45元/度的商业用电标准，每年光电费就烧掉2.5亿。此外，这种规模的数据中心每年光网费就大约4亿元。

也就是说，即使不考虑硬件，阳泉数据中心每存储1TB数据，用在电费和带宽上的钱每年也需要106元。

这还没算到设备的维护成本。

技术成本压力下，要继续求生的网盘，只能靠会员开源，靠限速、靠技术优化成本结构节流。

360、网易等大厂网盘业务的倒下，一定程度上引导了用户的价值回归，许多用户愿意为适当地付出会员费换得更大的存储空间、更快的上传下载速度，毕竟用网盘存东西还是比买硬盘存方便不少。

但是有的企业过分压缩非会员用户网络服务体验感还是会让部分用户反感。

有消费者反应有些网盘企业“吃相难看”：平时下载速度慢如“龟速”，一旦开通会员后，下载速度马上从100KB/s左右提升至数十M/s。

2021年11月，工信部组织8家网盘企业共同签署自律公约。

官方出手都推动了网盘产品针对免费用户提速，在政策监管、技术推动和市场的优胜劣汰下，网盘企业们完成了行业的第一轮洗牌。‍‍

二、新用户争夺战 根据艾瑞mUserTracker监测数据，个人网盘市场集中度趋于固定，移动端Top5服务商月独立设备数比例高达99%。

其中，百度网盘独占81%，月独立设备数和月单机使用次数均居榜首。

2022年，在关于个人网盘认知情况的用户调研中，百度网盘也以76.9%的绝对优势领先。

但比起上一年发布的《2020-2021年中国个人网盘专题调研报告》中“百度网盘以81.3%的品牌认知度位列第一”，统治力有所下降。

几年前的潮起潮落不影响这两年的风起云涌，新选手一一登场，攻擂者轮换。

2020年协同办公应用飞速普及，拥有ToB基因的阿里就在此时登场。

2020年9月27日晚间，阿里云智能事业群公布了“云钉一体”战略，几大事业部加入新的大钉钉事业部，融入阿里云智能事业群，其中就包含阿里云Teambition团队。

Teambition团队创始人是90后明星产品人齐俊元，那时他还是阿里云盘负责人，还没有离职阿里加入飞书。

2021年3月12日，Teambition在被收购前就研究内测的网盘产品Teambition网盘与阿里云推出的独立APP“阿里云网盘”实现数据合并。

十天后“阿里云盘”正式公测，一度冲到登上了小米应用商店总榜第一、苹果应用商店总榜第二的位置。

后来者终究根基浅。

除了公测当天，很长一段时间里，阿里云盘都和百度网盘相差数万下载量级。

从云盘的基础功能来讲，阿里云盘当得上“黑马”的称号。

容量上，新用户上来就可获赠100GB容量，通过各种任务，还可以获得几百个G的容量；速度上，阿里云盘是市面上唯一主打“不限速”的产品，经媒体实际测试，阿里网盘的上传速度不受限制，下载速度能够达到17MB/s。

各大网盘间资源不能互通，网盘生态至关重要。

在网友们的资源分享链接里，出现最多的就是百度网盘，迅雷凭借出色的视频播放能力出场次数也不少，这样的资源搜索结果很大程度上会影响用户的产品选择。

不过近几年中，在资源分享链接里还有一个异军突起的网盘产品，就是同样阿里旗下的夸克网盘。

夸克网盘并没有独立APP，只是作为夸克浏览器中的一大功能。

而打开夸克浏览器，很明显能看出他的受众在哪里、想吸引什么样的消费人群。

学生群体成为了各大网盘的用户争夺战新战场。

今年3月份，阿里云盘在公测两周年周年庆活动中发放了学生专属福利，凡是通过学生身份认证的都可以免费领取1T永久流量。

夸克代言人是年轻的偶像少女杨超越，而在2021年，成立9年的百度网盘也宣布吴磊成为首位品牌代言人。

在争夺年轻用户的较量上，谁也不想认输。

三、价值与服务的较量 不久前，据IT之家报道，部分Google Drive网盘用户遇到账户存储文件数量的限制。

账户存储的文件项内容（包括文件、文件夹和快捷方式）最多不超过500万项，否则系统会弹出：

“错误403：此账户已超过 500 万项内容的创建限制。要创建更多项目，请将项目移至回收站并永久删除”。

对此，官方回应是，500万项内容上限是官方设置的一项保障措施，避免影响系统稳定性，提高稳定性，并减少滥用情况。

对于大部分计算机用户来说，可能使用周期内永远不会达到500万项内容。

但数据增量今非昔比，十年前云盘刚发展时主流手机内存不到1GB，信息爆炸下如今在网盘帮助下手握128G的手机可能还不够用。

更大空间、更高效的上传速率一直是个人网盘最核心的付费价值点。

相关调研显示，有59%的受访用户付费的主要原因是提升下载速度，45.1%的用户是因为存储空间扩容。

但除此之外，探索更多元的增值服务也成为了行业洗牌后大部分企业的共同选择。

除基础会员服务收入外，网盘内小说、游戏、学习、广告等增值服务成为新的收入增长点。

至2021年，个人网盘会员付费规模已达20.3亿元，增值服务收入规模达15亿。预估至2024年，年复合增速维持在30.9%。

OCR（文件识别）、CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）等AI技术让个人网盘功能更丰富也更智能，图文视频的审核分类、检索等都成为了标配。

在AI基因上，有文心大模型、飞桨训练部署框架等百度系AI基础设施的百度网盘再次硬气地站在用户争夺战制高点，完成多年前预判的“云存储会逐渐从一个应用向后台靠拢，成为众多应用的支撑”。

电信运营商的网盘产品在智能家居、家庭娱乐上有先天优势，手机厂商们的云盘和手机关联密切存在感强，互联网玩家们在云盘的斗争上权衡利弊，最后剩下几家大厂争锋。

阿里的两个产品实现了办公娱乐两手抓，百度网盘雄心勃勃要做成一个全包容的系统平台，金山办公拆分金山快盘成立了金山云独立公司，后来金山云想专注IaaS、PaaS，云盘业务又卖给了迅雷。

可另一边，文字、文档资料，从有道笔记到能和微软office争锋的WPS，哪里不能同步；至于照片、图片，手机图库就能智能识别、分类，还能跟着手机系统多端同步；钉钉等协同办公软件的强大一定程度上又代替了网盘的办公功能。

网盘的用户争夺，无法停止……

参考资料：

观察者网：《人民日报》关注网盘限速，“无差别速率”体验如何？ 燕麦云：国内个人网盘进化史，网盘的概念是怎样兴起的？ 新熵：阿里与百度的网盘中场大战 深响：回顾网盘10年：两次潮起，同一动力 资料来源：天眼查 作者：永遇乐；编辑：杨武

来源公众号：互联网那些事（ID：hlw0823），深挖品牌故事，探寻商业逻辑。

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表格作为B端产品中重要的界面组成部分，承载着内容展示、数据记录等多重任务。每家产品的表格看起来构成差不多，但在交互细节上仍然有很多好的地方值得我们仔细思考。 本次通过整理10条B端表格设计规范+5条B端表格交互逻辑，系统掌握B端产品中的表格设计～ 一、B端表格

毫无疑问，表格之于B端产品而言是及其重要的一部分，那么，如何系统掌握B端产品中的表格设计呢？本文作者从表格设计规范与交互逻辑两个角度提出了15点建议，干货满满，希望对你有帮助。

表格作为B端产品中重要的界面组成部分，承载着内容展示、数据记录等多重任务。每家产品的表格看起来构成差不多，但在 交互细节 上仍然有很多好的地方值得我们仔细思考。

本次通过整理 10 条B端表格设计规范+ 5 条B端表格交互逻辑，系统掌握B端产品中的表格设计～

一、B端表格规范整理 1. 对齐，高效的信息获取方式 表格内的信息通过对齐，会更加规范易理解，给用户视觉上的统一感，且视线流动顺畅，能够让人快速捕捉到所要的内容。

文本信息左对齐，因为现代人的阅读方式习惯从左到右，符合正常心智； 数据信息右对齐，方便数字大小的直观对比； 内容宽度固定居中对齐，更好的信息呈现及表格空间的节省； 表头与信息内容对齐方式一致，一致性以达到简化，降低视觉噪音。

2. 表格列数与固定列 默认展示的列数为3-8列，如果需要展示更多列数，则需要优先固定展示重要列，其余的列的内容会以滚动条滑动而展示出来。

有操作时需固定，操作项不固定时无法快速定位会降低操作效率；重要信息固定，有利于快速获取重要的内容。

3. 表格列表的宽度 宽度的尺寸大小自适应，但需要根据文字的重要性显示，重要文字内容优先完整显示。（如果由于屏幕小表格会出现省略，就要考虑多一个浏览器自带的title提示。）

注：当第一列是序号或多选项时，列宽不需要太宽，这样视觉不会显得空洞。

4. 表头每列标题文字字数 字符不要多，如果文字太多，就需要做文字信息精简化。同样，对于专业术语或用户不常见的名词应给予一定的帮助说明。

5. 长文本处理 表格内容较多且有长文本时，长文本缩略展示；表格内容较少时有长文本，长文本换行展示。

6. 空白数据填充「-」，避免留白产生疑虑 表格中经常会出现空数据或无数据的情况，留白处理会给用户造成一定的困惑和误解，是系统没有加载出来吗？明智的做法，使用「-」填充显示。图片为空时使用图片占位符。

7. 操作列的统一 同一项目中的操作列命名应该保持统一，例如：常规增、删、改、查命名为新增、删除、编辑、详情。

操作项超过三个时，将操作低频折叠收起，可以帮助页面突出更加重要的信息，减轻空间压力，减少干扰。

8. 数据升降样式 给数据做升降区分可以快速判断数据的趋势，国内数据升图标默认为红色，降的为绿色。

9. 表格全局操作和批量操作 全局操作为无需选择数据内容即可进行的操作，常见的有新增、导入、筛选。

批量操作就是对表格的多行数据同时操作，常见的有导出、删除。

全局和批量都不属于单个对象因此需要放在表格外，操作具体的位置排放根据操作的重要程度一次从左到右递减。

10. 斑马线 条纹颜色：标题背景色透明度60%左右；（条纹颜色视觉上应该比标题栏弱一点）鼠标hover颜色：主题色透明度10%。

二、B端表格交互整理 1. 固定表头，一目了然 当阅读丰富且繁多的表格时，由于屏幕有限，用户不得不拖动横向或纵向滚动条来阅读信息。

固定表头，能够让用户明白当前单元格内信息的属性而不至于不知道该信息的意思。固定表头也是一种界面友好性的体现。

2. 排序，让信息有序起来 可以让无序信息内容进行有序排列，排序分为升序和降序，一般用在数据、时间、数量上。

3. 调整列宽度，查看完整数据 允许调整列的宽度来查看更加完整的缩略数据。被截断的数据，默认支持鼠标悬停时浏览器自带title显示完整数据。

4. 水平滚动，固定首尾列 呈现大型数据集时，水平滚动是不可避免的，通过横向滚动查看其它数据。将首列进行固定（若包含勾选操作，则一起固定），以便用户将数据与对象进行对应。

5. 分页固定 若表格是分页处理的，分页会放在上部、下部或上下部均有，分页固定省去了用户需要翻到顶部或底部进行操作的麻烦。

作者：谭檀檀

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/e7vc5uyPFj65DM3UQ_WEiQ

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抖音和腾讯，似乎终于接受了王兴所言的“竞合才是新常态”。 近日，抖音和腾讯视频达成版权合作，抖音旗下的抖音、西瓜视频、今日头条等平台用户可以对腾讯视频授权的长视频进行二次创作。 短视频与长视频平台达成二次创作并不稀奇。抖音与搜狐视频、与爱奇艺都达成过类似合作，

近日，又有短视频和长视频平台之间达成合作的消息传出来了，而这次的对象，是抖音和长视频平台，二者之间达成了版权合作，抖音旗下的抖音、西瓜视频等平台用户，可以对腾讯视频授权的长视频内容进行二次创作。那么此次二者之间达成合作背后，隐藏着哪些原因呢？

抖音和腾讯，似乎终于接受了王兴所言的“竞合才是新常态”。

近日，抖音和腾讯视频达成版权合作，抖音旗下的抖音、西瓜视频、今日头条等平台用户可以对腾讯视频授权的长视频进行二次创作。

短视频与长视频平台达成二次创作并不稀奇。抖音与搜狐视频、与爱奇艺都达成过类似合作，稀奇的是合作发生在抖音与腾讯这一对宿敌之间。

腾讯和抖音官司比合作多，腾讯视频和抖音之间的矛盾就更趋尖锐。两年前，腾讯视频CEO孙忠怀曾将批评的矛头直至抖音，称（短视频）这种非常反智、低俗的娱乐消费品，真的是迅速地就把一代人的审美品位拉下去了，“你喜欢猪食，看到的就全是猪食，没有别的。”

但合作也正在水面下悄悄进行。

2021年11月，抖音微信公众号发布了一篇《关于腾讯与抖音商谈对等开放的说明》，直白地将腾讯如何邀请抖音接入腾讯创作服务平台的邮件晒了出来，“腾讯创作服务平台有大量全网热门的影视综独家版权作品的二创短视频可以外发到抖音，补充抖音内容生态。”

腾讯率先放下了身段，但抖音并未买账，在《说明》中盛赞腾讯此举是“响应了工信部关于互联互通的要求”，腾讯伸出的手悬在了半空中。

“针对腾讯的这次申请，我们已经回复邮件，双方产品技术人员将尽快推进相关细节”，抖音当初的回复看似是场面话，如今看所言不虚。

在尚有增长的流量红利期，互联网巨头们愿意投入更多的精力、财力争夺增量，进入到零和博弈阶段，理论上竞争应该更惨烈，但事实是，它们都无余力再继续激斗。打仗，不如握手言和，合作共赢。

从腾讯早早发出邀约邮件便能看出，腾讯希望通过合作获得更多的版权收入，抖音握手，则可避免无止境地陷入版权官司。

腾讯和抖音，迈出了“合”的一步，但两强对峙的竞争格局并未发生多大变化。

日前据The Information报道，字节跳动 2022 年收入超 800 亿美元，相比2021年的约600亿美元增长30%以上。文章指出，字节跳动的营收水平已经与腾讯相当。

字节获得的广告增长中，想必有一部分来自腾讯。腾讯2022年网络广告收入为827.29亿元，2021年为886.66亿元。

腾讯并非始终位于守方，去年11月，腾讯总裁刘炽平曾指出，视频号广告的一部分来自于客户目前在其他短视频平台的投放和电商广告，这里的其他平台，或许就包括抖音。

01 从与搜狐视频合作开始，可以明显看到抖音转变了与长视频合作的策略，这或许与版权官司判赔的金额连年攀升有关。

去年10月，因平台存在大量用户上传的《云南虫谷》的剪辑片段，抖音被判赔偿腾讯3200万元。

《云南虫谷》为腾讯出品的影视剧，共16集，法院酌定腾讯因侵权行为遭受的经济利益损失为平均每集200万元，这创造了此类案件的赔偿记录。

此前，快手曾因侵权播放爱奇艺享有版权的《琅琊榜》《老九门》，而判赔218万元。

在与搜狐视频、爱奇艺达成版权合作后，抖音手上已经有了不少可供创作者二创的版权，但创作者们不会管他们要解说的视频版权是归属于爱奇艺还是腾讯， 只要不达成合作，抖音就会不断收到侵权警告函。

为了维护自己的版权利益，腾讯视频兵分两路，红脸白脸一起唱：2021年11月，腾讯向抖音发出了接入腾讯创作服务平台的邀请邮件；而同时，据《云南虫谷》案的判决文书，腾讯自2021年8月30日至2022年3月16日，约向抖音发送了108次侵权警告函达108次，6299条侵权链接。

腾讯在维权上的态度，要比爱奇艺、搜狐视频强硬的多。字母榜在企查查上查询到，截止4月7日，北京抖音信息服务有限公司涉及的司法案件共3489件，45.57%的案件案由为侵害作品信息网络传播权纠纷。其中，与腾讯有关的共计608件，与优酷有关的119件，与爱奇艺有关的共计75件。

不买下腾讯视频版权，抖音要么要付出逐年上涨的侵权赔偿，要么就要加强审核，付出更高的运营成本，同时还要冒着损害创作生态的风险。

腾讯视频手上握着不少独家影视版权，倘若禁止影视类目创作者解说这些视频，显然会极大影响他们的内容创作范围，而影视类目已经是抖音内容生态的一大品类。

据新榜发布的数据，2020年12月，TOP150榜单中，内容类型所占比重最大的正是影视类内容，占比为17.33%。影视类内容除可以贡献不菲的日活外，还可以贡献较长的用户时长，在某些影视剧热播期间，这类内容的表现可能更佳。

抖音虽然是视频时代流量最丰沛的流量主，但眼下同样面临“增长天花板”这一互联网公司共同的时代命题，视频号也正虎视眈眈。

新榜发布的视频号500强数据显示，2022年7月，影视娱乐账号是当月top500账号中占比最高的类目，共有124个账号。视频号，也正成为影视类目创作者挖掘流量的新宝地。

摆高姿态有助于抖音在口水战中获得胜利，但握手言和更符合抖音的利益。往长远看，卸掉版权诉讼官司，走在上市之路的抖音也能走得更轻快。

02 从腾讯2021年底率先向抖音发出合作邀约的姿态看，腾讯视频在这场合作中的动力很强，到2022年，腾讯的合作动力只会更强。

据《晚点LatePost》报道，去年12月中旬年度员工大会上，马化腾少见地公开批评许多部门花钱大手大脚、内部贪腐现象严重、管理层懈怠没有进取心。“业务的盈利情况如果不好，该砍还是得砍”,虽然马化腾没直接说腾讯视频，但腾讯视频的处境外界一望便知。

腾讯最新发布的财报显示，去年腾讯媒体广告收入下降20%至107亿元，原因之一为，腾讯视频广告收入由于内容排播延后而下滑；腾讯去年三季度财报则提及，由于内容排播延后，腾讯视频付费会员数小幅降至1.2亿元。

腾讯视频若不能“增效”，只好继续“降本”了，可见腾讯视频的压力之大。

效从哪里来？爱奇艺的财报可以证明，会员收入和广告收入，都已没有太多爆发式的增长空间。

去年一季度至四季度，爱奇艺会员收入分别为45亿元、43亿元、42亿元和47亿元；在线广告收入分别为，13亿元、12亿元、12亿元、16亿元。当然，随着今年广告行业复苏，视频平台的广告收入也会从低谷中爬出来。

而向短视频平台售卖版权，恰可以带来一部分新收入。

与搜狐视频、爱奇艺的合作，抖音和合作方们均未披露合作金额，本次与腾讯视频的合作依旧如此，爱奇艺财报披露的收入来源或可以作为参考。

去年7月，爱奇艺与抖音达成版权合作。二季度，爱奇艺内容分发营收为4.793亿元，其他营收为6.984亿元；三季度，爱奇艺的内容分发营收为7.297亿元，其他营收为13亿元，环比都出现大涨的趋势。

除了最直接的版权收入，视频平台也能在流量丰沛的抖音进行内容宣发，这对正在播放的新剧和老剧集同样适用。

资深制片人陈佳男曾向字母榜表示，很多没有涉及剧透的影视二创会对影视剧带来明显的正向宣传，版权方很需要这部分流量，在影视剧宣传期，版权方甚至会主动发起二创活动，鼓励剪刀手们再创作；对平台上的老剧集来说，在短视频平台增加曝光，也能为作品带来二次热度。

03 从晒出腾讯的合作邀约邮件，到发出双方达成合作，抖音和腾讯之间的火药味似乎淡了些，抖音也确实做出了自己的让步。

2021年晒出腾讯合作邮件时，抖音曾在蓝底的海报上用白字写着《关于腾讯与抖音商谈对等开放的说明》，说明最后，还特意写明，“此前，我们也多次申请微信开放平台恢复抖音和西瓜视频的分享、登录功能。”

如今，抖音视角里的“对等”并未彻底实现，抖音视频依旧无法正常分享到微信里，但抖音和腾讯视频的合作先一步达成。

这是互联网世界竞合关系的又一范例。

2017年6月，王兴接受《财经》杂志采访时，便立场鲜明地指出，美团并不指望完全消灭敌人，“所有人在下半场都要接受竞合才是新常态”。

2018年6月，腾讯官方曾声明，因字节跳动公司多次恶意诋毁腾讯公司，对企业声誉造成了巨大损失，决定暂停与北京字节跳动科技有限公司和北京微播视界科技有限公司的相关合作。

尽管近年腾讯和抖音依旧针尖对麦芒，两家的合作却在悄悄恢复中。据36氪报道，抖音与腾讯音乐已于2019年年末达成音乐转授权合作。

2021年1月，腾讯游戏品牌“Spark More（去发现，无限可能）”在抖音投放了一则开屏广告，此后也不断有网友发现，腾讯旗下多个产品皆在抖音上进行投放。

巨量引擎人士曾向媒体回应称，2021年，腾讯旗下的游戏、企业微信、音乐、金融等产品均提交了抖音投放需求，巨量引擎按照正常的标准给予了审核，符合规范者予以通过。

而抖音同样也从腾讯手里买了广告。AppGrowing数据显示，今年一季度，抖音App投放，92.69%在巨量引擎、巨量千川，另有4.98%在腾讯广告，番茄小说也有类似的投放分布。

同为内容平台，抖音与腾讯四处开战，这次停战的长视频版权可能是受到较多关注的领域，但在长视频之外，抖音和腾讯的连天炮火仍然没有停息之势。

作者：谭宵寒；编辑：王靖

来源公众号：字母榜（ID：wujicaijing），让未来不止于大。

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划重点： 如果将开发大模型比做是“造房子”，那AI Infra 就是“工具箱”，而中国缺少的正是工具和原材料制造工厂。 根据国外市场的情况，可以将整个AI Infra大致分为数据准备、模型构建、模型产品三个层面，在这三个层面中的每一个节点，都是创业公司的机会点

越来越多互联网圈的大佬想书写AI 2.0的故事，那么在这个过程中，创业者们有可能在哪个领域找到机会点？或许我们可以看看大佬们押注的“AI Infra”，这套复杂而又基础的、在大模型开发中占据一定位置的体系。一起来看看作者的解读。

划重点：

如果将开发大模型比做是“造房子”，那AI Infra 就是“工具箱”，而中国缺少的正是工具和原材料制造工厂。 根据国外市场的情况，可以将整个AI Infra大致分为 数据准备、模型构建、模型产品 三个层面，在这三个层面中的每一个节点，都是创业公司的机会点。 “数据准备”是中国AI Infra第一个机遇。围绕着“以数据为‘能源’”，本身就是一条十分复杂而又基础的产业链，而我国的数据相关产业链，几乎都是云大厂“一带而过”，缺乏深耕在某个细分领域的垂直竞争。 在AI大模型的训练过程中，为训练和推理提供工具和调度平台也正在成为一个新的市场“模型中台”，但从目前国内的情况来看，“模型中台”确实是创业大佬们的游戏。 ChatGPT火爆之后，科技圈有不少人想谱写AI 2.0的中国故事。

据「自象限」不完全统计，短短一个月，国内有名有姓的大佬下场AI创业已经不下10位。但当AI Infra赫然出现在贾扬清的创业字典里时，一位前百度NLP高级工程师一边感叹贾扬清创业眼光的毒辣，一边对「自象限」说了四个字：这事能成。

这位工程师所说的“这事”，指的也并不是贾扬清创业的成败，而是终于有人看到了中国AI Infra的底子薄弱，想要上手来补一补了，那么，国内做AGI—— “这事能成” 。

不止贾扬清，最早掀起“大佬创业潮”的王慧文，在披露出为数不多的消息中，Infra 出现了两次。在三个联创中，“一个Infra（基础设施）背景的联创”占据了重要的名额，与此同时，光年之外的第一个动作，便是与国产AI框架一流科技（Oneflow）达成并购意向。

被贾扬清和王慧文双双押注“AI Infra”到底是什么？在整个大模型开发中占据哪些关键节点？

顺着大佬们的思路，「自象限」将AI Infra的链条进行了盘点和国内外公司对比以反观中国现状。简单来说，AI Infra 是一套十分复杂又基础的体系，包括构建、部署和维护人工智能 (AI) 系统所需的硬件、软件和服务的组合，它包括使AI算法能够处理大量数据、从数据中学习并生成有意义的见解或执行复杂任务的基本组件。

即如果将开发大模型比做是“造房子”，那AI Infra 就是“工具箱”，而中国正是缺少工具和原材料制造工厂。

在这样的背景下，未来3~5 年，相比于受限大模型能力变化的应用层面，AIInfra反而会更加稳定。 毕竟大模型公司搞军备赛，那卖武器的公司增长一定十分可观。

但问题在于，如今中国的AI产业链在这一块还处于相当空白的状态。国内基于ML进行数据标注的公司星尘数据创始人就曾提出过这个问题，中国有没有AI Infra公司？ 答案是，没有。

他认为“国内从业人员太过于专注在方法论上，而方法论是公开的，但实际不公开的内容才有更多Knowhow和壁垒性。”

所以，如果说应用生态是显性创业机会，那么AI Infra便是隐形的蓝海。 事实上，当AI进入2.0时代，AI Infra在整个AI产业链的价值也正在发生变化。

我们根据国外市场的情况，可以将整个AI Infra大致分为 数据准备、模型构建、模型产品 三个层面，在这三个层面中的每一个节点，都是创业公司的机会点。

图片为自象限原创，转载请注明出处

其中 数据准备 又可以具体拆解为数据质量、数据标注、数据合成和应用商城与工程； 模型构建 又包括机器学习平台、版本控制和实验跟踪、模型风险管理； 模型产品 则包括模型部署和服务、模型监控、资源优化等。

这些细分场景都在成为AI产业链的新“聚宝盆”。本文重点结合海外头部公司对AI基础层的研究，梳理了在大模型训练中比较重要，亦或是国内目前比较薄弱的方向，希望给国内创业者予以启发。

一、数据新产业链中的“聚宝盆” “数据准备”是中国AI Infra第一个机遇。

对比中外生成式AI的发展会发现，中文数据的缺乏一直中文AI大模型的是最大的短板之一。

有公开数据表示，截至2021年，在全球排名前1000万的网站中，英文内容占比60.4%，中文内容占比仅1.4%。但作为AI三要素（数据、算力、算法）中最基础的部分，数据又是整个AI大模型训练的前提。没有数据，就相当于巧妇难为无米之炊。

需要明确的是，围绕着“以数据为‘能源’”，本身就是一条十分复杂而又基础的产业链，涉及到数据质量、数据标注、数据安全三个主要部分和多个环节。

未来在AI活跃的氛围下，中国一定会涌现出多个大模型，目前仅百度就有36个大模型，阿里、百度、腾讯、华为每家的大模型都不低于三个。而大模型越“热闹”，对后端数据的需求数量和质量也会更高。

但反观我国的数据相关产业链，几乎都是云大厂“一带而过”，缺乏深耕在某个细分领域的垂直竞争，「自象限」整理了几个产业链中的关键机会，仅供抛砖引玉，期待更多创造。

1. “数据质量”新机会：曾在这里摸爬滚打的企业，或迎来“出头之日” 整体上看，数据质量的机会分为两个部分，一部分是在技术侧，机器学习和自动检测正在成为数据质量的新机会。另一部分是在市场侧，随着AI市场规模越来越大，数据质量正在从产业链末端扩展成为供应商直接服务企业。

未来，随着AI成为社会发展的底座，数据质量会成为每个企业的刚需。但国内数据质量尚未受到足够的重视，缺乏专门做数据质量的企业，它更多是以大公司附庸品的形态出现，更像是“顺手”做的事情。

但实际上，数据质量是需要市场化的，就像汽车公司没办法生产每一个零部件一样，只有让数据质量成为整个产业的底座，通过众人拾柴火焰高的方式，才能推动整个行业的发展。

在国外，数据质量是十分垂直的赛道。 这类公司的核心目标，是帮助人工智能企业最大限度地减少劣质数据带来的影响， 他们的产品通常包括数据可观察性平台、数据整理和偏见检测工具，以及数据标签错误的识别工具等等。

国内其实也有这类的公司，但数量稀少。比如针对数据治理的公司有亿信华辰、普元、石竹、龙石、华矩科技、卡斯特等等。这些公司有一个非常明显的特点，就是他们在数据的细分赛道里摸爬滚打了很久，但因为这个赛道过于垂直，因此无论是资本还是市场都对他们关注不多，导致他们一直没有“出头之日”，也导致他们和国外专业的数据治理公司差距甚远。

▲ 图源《数据治理产业图谱1.0》

国内的数据公司目前大多停留在筛选阶段，而国外的公司却能通过深度学习对数据进行深度挖掘，在同样的数量上获得更多有价值的部分。这种差距主要源于：

第一，国内数据处理方式老套。 许多中国的数据公司仍然在使用数据建模这样的传统方法进行数据处理，而国外已经开始使用机器学习的方式进行自动处理、自动标注，自动检测安全等工作。

第二，数据处理效率低下、可用的优质数据占比低。 中国的数据公司在做数据处理的时候仍然处在初级阶段，即在一堆数据中将符合标准的数据筛选出来，只是不同的公司筛选的标准不同，得到的结果有所差异。而国外的公司却能在数据处理的过程中，通过对数据不停的清洗、修改得到更多符合条件的优质数据。

简单来说，在AI 2.0时代，大模型的训练对更全面、更准确、可溯源的高质量数据有着更庞大的需求，同时也对效率有更高的要求， 依靠机器学习自动检测质量问题，将会是一条新的路径。

同时，在数据成为“新石油” 时代，数据质量并不能只靠大模型的发展带动，每个企业都需要对内部数据的质量进行精粹，发挥市场化的力量，大范围提质。

对标国外垂直赛道中的典型案例Anomalo，它使用ML自动评估和通用化数据质量检测能力，实现了数据深度的可观察性，以及数据质量检测的能力泛化。

简单来讲，它一方面把数据质量这件事检测这件事做得更深，另一方面通过能力泛化将其做得更广。

▲ 图源Anomalo官网

2022年10月，Anomalo与Google Cloud达成合作，企业可以使用无代码关键指标和验证规则或通过任何自定义SQL检查来微调Anomalo的监控。简单的说，Anomalo上云后，对于企业而言几乎可以无门槛接入，且适配性高。

Notion是Anomalo的核心客户之一，Notion是国外最大的All in one 办公软件，国内的飞书学习的就是它。其软件工程师对此评价到“Anomalo团队的功能、集成数量和响应速度够非常强大，用户易于导航并找到他们正在寻找的内容。”

2. 数据标注新机会：从“人工标注”到“算法标注” 数据标注者正在从人工标注，向自动标注和智能标注迈进，中间的变化不仅是效率的提升，也将迸发出巨大的产业机会。

在AI 1.0时代，人工标注是AI发展最典型的特点，在那个“有多少人工就有多少智能”的时代，全世界的AI发展都与底层廉价劳动力资源息息相关。

但在AI2.0时代，李开复点明与AI 1.0的第一个差异就是无需人工标注，AI可以阅读海量的文本，进行自监督学习。 可以说，标注后的数据是AI大模型的命脉，它的性能和准确性直接取决于标注数据的质量和数量。

在AI产业链中，数据标注也占据了非常大比重，据AI分析公司Cognilytica的数据，数据标注环节的耗时占比可达25%。根据researchandmarkets的报告，全球数据注释和标签市场预计将从2022年的8亿美元增长到2027年的36亿美元，预测期内复合年增长率为 33.2%。

▲ 数据标注通常包含图像、文本和视频。

以AI大模型之前，以AI最为人所熟知的自动驾驶领域为例，数据标注和训练一直是自动驾驶技术研发中成本最高的两个“吞金兽”，为了解决成本和效率问题，无论是国外特斯拉还是国内的毫末，都在人工标注到标注自动化，再到标注智能化的路径上进行探索。

自动驾驶仍然是数据标注/图片标注使用量最大的一个应用场景，而未来，随着文本大模型、多模态大模型的不断涌现，还将出现新的增长机会。

从人工标注到算法标注，是底层智能化的变迁。 这其中跑的最快的是Scale.ai，目前Scale.ai是全球最大的数据标注公司，据外媒报道，目前Scale.ai最新一轮E轮融资3.25亿美元，估值达到73亿美元。

Scale.ai早期走的也是人工标注路线，利用了印度标注团队，靠着比美国更便宜、更高效的标注服务打开市场。在行业选择上选择了当时大火的自动驾驶赛道，并早早与Waymo等龙头企业达成合作。

后期随着技术的发展，AI训练对数据的广度、深度、精度要求也越来越高，为了解决这个问题，Scale AI将AI应用在数据标注服务中，先用AI识别，再由人工负责校对其中的错误，校对完的数据再“投喂”给训练模型，使下一次的标注更加精准。

目前，Scale也将业务拓展到无人车、无人机和机器人等领域，同样也在向下游拓展，开发自有模型提供给其他数据标注公司，并逐步进入AI/ML价值链的更多环节。客户包括美国国防部、PayPal、自动驾驶公司及科技巨头。

3. 数据隐私和安全新机会：“合成数据”或成AI数据主力军 正如互联网的发展长河中，崛起过如360、金山毒霸等“安全专家”，移动互联网时代的腾讯手机管家、360手机卫士一般，在AI时代，“安全”将仍然是技术和应用发展的底盘和重心。

目前，随着AI技术呈指数级发展，合规和隐私风险的行业痛点也在逐渐暴露，3月的最后一天，在西班牙媒体指责OpenAI未能遵守用户数据保护法规后，意大利相关部门也以类似的理由宣布了对ChatGPT的禁令。

隐私计算和数据安全话题被重新推上风口浪尖。

3月下旬，OpenAI曾发布声明，称因为ChatGPT开源库中存在一个漏洞，致使一些用户可以看到其他用户的信息，包括用户姓名、电子邮件地址、付款地址、信用卡号后四位以及信用卡有效期。

ChatGPT目前拥有超过1亿用户，虽然OpenAI并未说明，“一些”用户泄露到底是多少数量级，但哪怕只有千分之一的用户接触到了这一漏洞，其后果都是不可估量的。

中国面对大模型的保守和谨慎也有一部分来源于对数据安全体系的不信任。国家层面也不断提出加大安全性测试和常态化管理投入，包括数据外泄等问题的紧急检测和修补措施，以及更先进的预防体系建设，如内控流程的完善、数据脱敏处理等，最大限度保证安全性。

数据显示，中国信息安全市场的潜在空间高达1000亿元上下，与全球安全服务市场64.4%的份额相比，我国安全服务市场占比仅为19.8%。目前国内信息安全产业依然以硬件为主，代表企业如奇安信、新华三等。 软件市场空白度高，发展潜力巨大。

除了更加强大的数据安全保护之外，从根本上解决数据隐私的问题也成为一种思路，其答案就是数据合成。

合成数据即由计算机人工生产的数据，来替代现实世界中采集的真实数据，来保证真实数据的安全，它不存在法律约束的敏感内容和私人用户的隐私。

目前企业端已经在纷纷部署，这也导致合成数据数量正在以指数级的速度向上增长。Gartner研究认为，2030年，合成数据将远超真实数据体量，成为AI数据的主力军。

▲ 图源Gartner官网

二、“钞能力”的“模型中台”：需要创业大佬们的新游戏 如果我们把大模型看作一个云产品，那么数据、算力、算法可以被看做是这个产品的“IaaS”，即基础设施。而在“基础设施”和前台应用的SaaS之间，还存在一个PaaS平台作为中间层，承担起为SaaS提供部署平台，开发工具等任务。

这样的结构在AI大模型中也同样存在， 当训练AI大模型的前期数据准备工作完成后，数据会被送到一个新的训练池里，在这里完成训练、推理，中间也涉及到各种开发工具、统筹调度等系统，我们也可以将其称为大模型的“炼丹炉”。

现在，大模型训练已经有ML Paltform这样的平台型解决方案覆盖从数据准备训练、验证、到模型部署和持续监控的全流程，促进端到端的模型开发。

这类公司可以简单理解为“大模型开发的一站式服务平台”，为任何想要开发或使用大模型的公司做供应商服务。

事实上，如果继续对比这些年云计算的发展和变化会发现，云厂商和企业都在不约而同地加码PaaS平台。而在AI大模型的训练过程中，为训练和推理提供工具和调度平台也正在成为一个新的市场“模型中台”。

▲ 图源DataRobot

但“模型中台”市场也存在许多问题。

比如，Forrester在《The Landscape In China, Q4 2022》报告中指出目前的市场化难点：“客户使用AI技术的关键障碍之一，是缺乏开发AI解决方案和操作AI系统的能力，而AI/ML平台是解决这一问题的有效方法。Forrester依据供应商的市场情况，将其划分为大型、中型、小型三类。”

目前国外这个市场出现了“大鱼吃小鱼”的情况，大型供应商正在通过收购AI开发过程中不同部分的小型公司，以占据更大的市场份额。

目前在全球范围内跑得比较快的是DataRobot，最新一轮完成了2.5亿美元的融资，估值达到60亿美元。Dataiku最新一轮完成了4亿美元的融资，估值达到42亿美元。还有开源公司H2O.ai，最新一轮完成了7000多万美元的融资，由高盛和平安领投。

但这还只是“模型”中台的在训练部分的机会，当一个模型完成训练之后，就进入了模型部署环节。

模型部署也是未来大模型走向B端应用的一个重要环节，也有一套专属工具。

这套工具需要与底层 ML 基础设施、运营工具以及生产环境结合，来实现模型部署的三大环节，即优化模型性能，简化模型结构，并将模型推向生产。

一般来说，模型的部署可以是几周、几天，也可以是几个小时，这要看模型部署的效率。所以更快的模型部署能力也是更强的核心竞争力。

而这类工具可以将ML工程师从基础设施和硬件层面的决策中抽象出来，协调IT团队、业务人员、工程师和数据科学家的工作，提高大模型部署团队的整体效率。

除此之外，它们还能将训练有素的模型转化为敏捷、可移植（适用于任何硬件）、可靠的软件功能，并与企业现有的应用程序堆栈和DevOps工作流程相结合。简单来说就是提高模型的环境适应能力，快速与更多业务兼容。

不过，从目前国内的情况来看，“模型中台”确实是创业大佬们的游戏，对于当下中国的AI链条来说，除了高昂的启动资金和试错成本外，更需要的是超一流的专业技术，如何合理规划平台架构，深入到训练部署的每一个环节，对创始人的框架能力要求极高。

从另一个角度来看，在这场需要“钞能力”的游戏中，创业公司和资本的关系将比此前更为密切，甚至决定生死。

文中配图来源于网络。

资料参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/594362766

作者：程心，编辑：罗辑

来源公众号：自象限（ID：zixiangxian），方格之间，自有象限。关心科技、经济、人文、生活。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。

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