计算

或许是明星公司的光环，或许是对于所谓「（芯片）卡脖子」的恐惧，中文互联网媒体——无论是机构媒体还是自媒体——都热衷于报道科技公司的「造芯计划」。

比如最近的「靶子」是字节跳动。

一方面，媒体已经从该公司的招聘计划中梳理出了字节跳动的芯片野心：

InfoQ 查询字节跳动招聘网站搜索发现，芯片相关在招岗位超百个。其中，带有“芯片”字样的招聘岗位共 31 个，包括芯片定制 IP 设计、芯片 IT/CAD 工程师、芯片 IP 研发流程专家等；带有“SoC”字样的招聘岗位共 82 个，包括 SoC 系统软件工程师、SoC 架构设计、SoC 验证工程师等。

另一方面，字节跳动的公司发言人也出面证实，由于无法找到能够满足需求的供应商，公司正在自研芯片。

但事实上，巨头公司自研芯片并不是什么太过惊讶的事情，这里需要厘清几个要点：其一，所谓「芯片」既包括通用芯片，比如电脑中使用的 CPU、GPU，还包括大量专属芯片，比如 AI 芯片、服务器芯片等，而且在诸如物联网、边缘计算等场景越发增多的产业需求下，芯片的需求变得更加多元化，由此也催生了一个围绕芯片创新的巨大创业市场。

其二，必须看到一个事实，未来会有越来越多的「xx Silicon」。在消费电子领域，苹果已经发布了两代多个型号的基于 ARM 架构的 M 系列芯片，进一步强化了苹果软硬一体化的产品态势，而亚马逊、阿里云以及未来的字节跳动，都会拥有各自的「Silicon」，从而减少对上游芯片公司的依赖，降低成本。

其三，科技巨头对于自研芯片的需求，更多还是出于自身业务的需求，而不是要变成下一个英特尔或英伟达。这意味着，绝大多数科技巨头的自研芯片——无论是美国公司还是中国公司——都不会向外出售，半导体产业高投资、周期长、盈利缓慢的特点，「迫使」诸如亚马逊、苹果、阿里云「放弃」成为一家芯片公司，而是会把自研芯片与自身的产品，比如与云计算服务相结合，形成自己独特的竞争力。

综上，字节跳动的自研芯片也会遵循类似的路径，不管是服务器芯片还是特定场景的 AI 芯片，无不是为了服务好该公司的业务部门，或是向抖音用户推荐更精准的视频，或是为火山引擎的客户提供更便宜的计算服务等等，除此之外，我看不到还有其他什么可能。

海内外多家媒体援引财新网的消息称，半导体企业紫光集团原董事长赵伟国因涉及利益输送等未经公开招投标问题，已于 7 月上旬在北京家中被带走调查。

鉴于目前还未有其他消息源的佐证，FT 这篇报道极其克制地围绕赵伟国的履历做了一番梳理。

三星或在德克萨斯州投资数千亿美元建设芯片工厂，WSJ 记者从三星公司向德州政府提交的一份文件里获悉，未来 20 年内，这家韩国公司将投资近 2000 亿美元，在德克萨斯州建立 11 个新的芯片工厂。

目前三星在韩国、中国和美国（德州奥斯汀）拥有 7 家芯片工厂。

英特尔本周签下了一个代工大客户：联发科。后者将利用英特尔的「Intel 16」工艺制造适用于边缘设备的芯片。

官方新闻稿透露了两个细节：其一，联发科每年要为 20 亿台设备提供芯片支持；其二，联发科此前和英特尔在 5G 芯片领域已经拥有众多合作。

云

本周开始，云计算巨头们将相继发布新一季度财报，先看微软和 Google 在云计算市场的表现：

• 微软：智能云业务营收 209.1 亿美元，同比增长 20%，低于分析师预期的 210.7 亿美元；
• Google：Google Cloud 营收 62.8 亿美元，上年同期为 46.2 亿美元，但仍低于分析师预期的 64.1 亿美元；

乌克兰战争与美元汇率强势的负面影响叠加，构成了当下跨国公司增长放缓的主要原因，而无论微软还是 Google，都提及广告业务的需求下滑，这也进一步凸显出全球宏观经济的不确定性。

更进一步看，微软与 Google 的云计算营收并非「纯正」的云业务，比如微软将诸如 Github、服务器产品、私有云业务等产品与公有云业务 Azure 打包在一起，形成了「智能云」业务。这个复杂的产品结构掩盖了微软 Azure 的营收规模，微软也从未公开过 Azure 的营收数字，仅仅会公布增长数字，这个季度同比增长 40%，低于分析师预期的 43%，而一季度的增长数字为 46%。

Google Cloud 的做法也类似，其云计算营收包含了 GCP（云平台）与 WorkSpace（办公套件）两大板块，两大板块的具体营收数字不详。

本周末，AWS 也会公布新一季度的营收数字。

中国首个国资监管云服务日前正式上线，这个服务由中国电信牵头，包括中国电科、中国电子等多家央企参与之中，有媒体将其称之为「国家云」。

「第一财经」援引中国电信总经理邵广禄的话称，（此举）是为了进一步推动央企数字化转型，实现国资监管效能提升。

事实上，无论是此前的「国资云」还是现在的「国家云」，这些平台更多还是在扮演「总包」的角色，大量的产品服务采购、部署还需要与阿里云、华为云等云计算公司，从这个角度上说，未来中国云计算公司的「客户争夺」，很可能演变为如何成为不同「国资云」或「国家云」供应商的争夺。

AWS 分享 Prime Day 期间的技术细节，各大电商的大促既是一场商业活动，也是一场重要的技术练兵或者说技术演习，AWS 支撑了亚马逊历年的 Prime Day 大促，并公布了今年大促期间的部分技术细节。

每年双十一之后，阿里云也会发布旗下技术如何保障双十一运行的相关新闻，这里有 2020、2021 年的技术汇报（新闻稿）。

AI+X

有一阵子没有关注商汤科技，先看最近的几个新闻：

• 6 个月股票禁售期过后，随着大量早期投资者抛售股票，该公司市值几乎砍半，一度暴跌 47%；
• 根据商汤公司的公告，包括创始人、多位高管在内的公司股东承诺将延长出售自己股票的期限，时间为六个月，一直到今年 12 月底；
• 商汤科技将斥资 1407 万港元，以每股 2.1 港元的价格，共回购 670 万股股票，这个消息在一定程度上刺激了市场，股价涨幅超过 15%。

另一个数字是，相比于去年年底上市后的 3200 亿港元市值，如今的商汤科技，市值大概只有 760 亿港元。换句话说，过去七个多月的时间里，这家 AI 明星公司，已经蒸发了超过 2400 亿港元。

商汤科技的困境，既有产业层面的特点，也与该公司的产品布局相关。

一方面，以商汤为代表的 AI 创业公司，普遍处于亏损状态，这是这个产业的「Feature」而不是「Bug」。理解这一点的关键在于，无论是商汤还是格林深曈抑或是云从，这一类公司早期需要花费巨额资金构建底层技术架构，包括但不限于算法研发、模型搭建与训练迭代以及最贵的员工薪酬，所有这些都是成本。

另一方面，这些 AI 创业公司所面临的市场，是一个看似无限但又有诸多局限性的市场。 所谓「无限」，是指似乎每个行业、产业甚至每个企业都需要人工智能技术；而「局限性」在于，所谓 AI 通用技术——比如语音、计算机视觉——本身并无价值，AI 公司需要花费更多时间将自己精心研发的 AI 先进技术落地到客户场景中，才能给客户带来价值。

但这又带来两个问题：其一，由于定制需求或场景多，利润率极低，而且会形成「大客户依赖」，比如中国农业银行 2020 年为格林深瞳贡献了 50% 以上的收入，而在商汤的大客户里，前五大客户的营收占比持续上涨，2021 年上半年的占比高达 59.3%。

其二，以商汤为代表的 AI 公司，当进入到一个与产业结合的市场，事实上也进入到一个由传统 IT 公司、云计算公司乃至电信公司主导的领域。

如果去翻看商汤科技的官网，你会发现其提供的产品并不具有独特性，无论是汽车车间检测还是园区安防，这些也是包括阿里云、华为云等云计算巨头们切入的领域，而后者还拥有计算、存储等一系列产品「组合拳」，商汤科技又能提供什么特殊技术呢？

如果说「流血上市」是商汤等一众 AI 公司「续命」的方式，那么上市七个月后，商汤依然给不出令市场满意的成绩单，不过，商汤也的确在给自己的未来找寻「第二增长曲线」，那就是「元宇宙」。

今年 3 月的年报里，商汤透露，旗下 SenseMARS 火星混合现实平台要成为「行业领先的元宇宙赋能平台」，财报也透露了一些成绩：

• 已经有 200 多个移动应用及手机游戏内嵌了 SenseMARS 引擎；
• 超过 60 个大型商场、博物馆及机场基于SenseMARS开发了虚实融合的交互应用；

但和其 AI 产品所面临的情形类似，商汤的「元宇宙」产品并不能通过直接售卖技术获利，还是需要与产业需求与客户场景相结合，这似乎又回到了问题的原点：如果成熟而强大的 AI 技术都无法获取足够的客户，那么押注虚无缥缈短期内又无价值的「元宇宙」，更像是一场为保市值的投机行为。

亚马逊上周宣布以 39 亿美元的价格收购医疗健康公司 One Medical，后者是一家面向基层医疗健康领域的公司，在美国的 25 个市场拥有 180 多个医疗网点，包含 8000 多家公司客户，为员工提供健康福利，包括线下和在线服务。

在 WSJ 记者看来，这笔收购不仅对亚马逊的医疗业务意义重大，更将推动包括 AWS、Alexa 等产品与医疗场景的融合，比如 One Medical 的医疗健康记录应用使用了 AWS 的服务，这将进一步强化 AWS 在医疗软件领域的能力；而基于语音助理的医疗咨询服务，或许会成为 Alexa 的新技能。

AI 在医疗领域的应用还有很多，最近约翰·霍普金斯大学的研究者们开发了一个 AI 系统，可以快速发现住院病人患有败血症的风险，并将死亡率降低 18.2%。

两家医疗 AI 公司近期相继完成上亿美元的融资：

• 医疗影像公司 Aidoc 完成 1.1 亿美元的 D 轮融资，该公司面向医院提供医疗影像分析，以发现潜在疾病，目前拥有 1000 个医院客户；
• 同样是医疗影像公司的 Cleerly 获得 1.92 亿美元融资，这家公司利用 AI 分析 CT 影像从而快速发现心脏疾病，特别是心脏动脉壁上的问题；

Google 已经解雇了工程师 Blake Lemoine，该工程师此前曾公开表示，Google 公司的超大语言模型 LaMDA 是有情感的，并要求公司尽快做出应对措施，这个说法一度引发 AI 领域的热议，我也在此前的会员通讯里谈到过这件事，我的核心观点是：

人类天然习惯在与自己互动的对象中找寻智能与情感，比如和家里宠物的关系就极具代表性。

与此同时，基于文本的「图灵测试」，长期以来都被认为是验证人工智能发展水平的标准，这部分原因在于自然语言理解是最难攻克的 AI 领域，但过去几年，随着大规模语言模型的快速发展，通过文本对话的智能检测早已失效，2022 年，是时候放弃「图灵测试」思维方式了。

路透社援引 Google 公司发言人的话称，这位工程师违反了公司的产品保密协议。