死亡笔记

博科测试董事田金减持5000股，减持金额28.09万元_我的网站

一 |     快讯摘要 博科测试董事田金减持5000股，减持金额28.09万元 每经AI快讯，据深交所官网，2026年8月24日，博科测试（SZ301598，收盘价：53.1元）董事、高管田金通过竞价交易，减持公司5000股，成交均价56.17... 快讯正文博科测试董事田金减持5000股，减持金额28.09万元 每经AI快讯，据深交所官网，2026年8月24日，博科测试（SZ301598，收盘价：53.1元）董事、高管田金通过竞价交易，减持公司5000股，成交均价56.17元/股，减持28.09万元。    （记者曾健辉）     免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。

二 | 据此操作，风险自担。    OpenAIChatGPT Atlas当然是一个浏览器产品，但也更是一个信号。                   大家应该还记得劈柴是靠什么当上过去的Google现在的Alphabet的CEO的——很核心的一个点就是Chrome的成功。                   回到那个时间点其实可以讲Chrome其实是谷歌和微软那波竞争里面的巨大功臣，它让谷歌有了自己的端和入口。                   在AI大模型的背景下，故事明显在被重演，只不过角色发生了互换，OpenAI变成了昔日的Google，而今天的Google则变成了昔日的微软。

三 |                              这显然是过去所谓的入口之争的延续，但还有一部分在悄然发生变化，透视整个变化乃至未来的趋势，需要先从一个我称之为“智能规模效应”的底层逻辑开始。

四 |     每日经济新闻     。（也许可以翻译成：Intelligence Scale Effect，但真的是我杜撰的词）                    这个效应的根基可以用一个简单的公式来概括：                    智能的效能 = 大模型的智能水平 × 现实理解纵深                    这个公式可以揭示了未来智能应用竞争的核心。                   为了在竞争中获胜，仅仅拥有一个“更聪明”的大模型（即更高的“智能水平”）是远远不够的。真正的胜负手在于第二个乘数：模型对现实世界“理解的纵深”。                   并且越到后面后者越关键，甚至会影响前者的进化速度。                   为了最大化最终的“效能”，我们将会看到，每一个投身于AI浪潮的公司，都将开始一场疯狂的、无休止的竞赛——一场旨在无限扩展自身数据边界的竞赛。

五 |                    模型公司想明白了，都会向应用发展，向应用发展就几乎都会走到这里。                   在这里应用和模型是分不开的。                   解构“智能规模效应”                    让我们首先拆解这个公式的两个关键组成部分。                   1. 大模型的智能水平                    这是AI的“基础智商”。                   它由模型的架构、训练数据量、参数规模和计算资源共同决定。                   以OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列为代表的顶尖大模型，通过在数万亿Token的公共数据上进行预训练，获得了强大的通用能力，如语言理解、逻辑推理、知识储备和代码生成。                   这是AI的“势能”。                   它代表了模型理论上能达到的最高高度。                   在过去的几年里，我们见证了这场“智能水平”的军备竞赛——参数从十亿级飙升至万亿级，模型能力不断突破想象。                   可往后想，核心是什么？                    是谁能拿到更多的真实场景的全量数据。                   大家应该还记得此前大家怎么认定智能水平上不去了吧？数据不够了。                   所以大模型的下半场注定要回到数据。                   不是和过去性质重复的数据，而是加入过去没纳入的维度的数据。                   (自动驾驶场景下理解智能规模效应更容易）                    2. 现实理解纵深                    这是AI的“情境智商”。                   如果说“智能水平”是AI的CPU，那么“现实理解纵深”就是它的RAM（内存）和I/O（输入/输出）系统。

六 | 它代表了模型在执行具体任务时，能够接触和理解的特定、实时、私有或专有数据的深度和广度。                   一个“智能水平”再高的模型，如果对正在处理的工作、你的私人日程、你公司的内部知识库一无所知，它就如同一个被锁在密室里的天才，空有智慧却无法施展。

七 |                    它的“现实理解纵深”为零，导致最终的“智能效能”也趋近于零。                   “智能规模效应”的核心洞察在于：                    在“智能水平”达到某个阈值后，决定应用成败的关键因素，将迅速从模型本身的智商转向它所能撬动的“现实数据”的规模。                   数据的“圈地运动”                    这会导致什么呢？                    会导致新的圈地运动——数据圈地运动。                   ChatGPT Altlas可以看成是开始正式号角，直接怼到谷歌的腹地。                   但其实这并不真是从这儿开始，而是由来已久：                    表现一：从云端走向桌面与OS——抢占个人上下文                    案例：OpenAI的ChatGPTAltlas和Anthropic的桌面端                    这其实没啥好说的，就是端-云一体的路线。                   目标也简单，就是解决体验瓶颈，拿到更多数据，否则没法搞定网页版AI与用户工作流割裂的核心痛点——网页AI无法“看到”本地文档或应用，导致用户必须频繁复制粘贴，效能低下。                   走向也是定的，所以哪天OpenAI推出OS也一点不稀奇。（Google弄安卓的翻版，并且效果更明显）                    方式也统一。                   都是通过具备系统级权限的原生应用，在用户授权后，AI能直接“看到”屏幕内容、读取本地文件，从而理解完整的上下文。

八 | 这与“失明”的Web版AI形成鲜明对比，后者局限于浏览器标签页内。                   可以看一个典型的场景：设计师在Figma中可直接唤出桌面AI，指着某个元素提问：“帮我把这个按钮改成新拟物风并给出CSS代码。”AI因“看到”了全局设计，能给出精准建议，将原先5～10分钟的跨应用操作缩短至30秒内。                   当然，这种深度集成也带来了严峻的隐私和安全挑战，需要用户给予极高信任。这点后面说。                   这就是AI比你自己更了解你自己的开始。

九 | 你记不住1年前的事的，理论上它可以。                   表现二：从静态走向实时——拥抱动态世界                    案例：Perplexity AI（AI搜索引擎）                    成立于2022年、在2023～2024年间迅速崛起的Perplexity AI就是干这个的，它解决了两大痛点：传统LLM的知识“陈旧”，以及传统搜索引擎“只给链接不给答案”。                   在当时他们是比较早的整“实时检索+LLM总结”（RAG）架构的。                   当用户提问时，它先实时抓取最新网页信息（扩展现实理解纵深），再将其喂给大模型（如GPT-4）生成即时答案。这与Google（提供链接列表）和基础版ChatGPT（知识陈旧）形成鲜明对比。                   现在这个变基本功能了。这事未来不一定有谱，没准就挂了。                   不过也算成就了个产品，Perplexity在2024年初月活跃用户（MAU）突破1000万。用户在查询“昨晚的财报数据”时，其时效性和召回率远超静态LLM，极大节省了筛选时间。

十 |                    其限制在于答案质量依赖信源，且双重成本高昂。         表现三：从公共走向私有——深入企业知识库                    案例：Microsoft 365 Copilot                    微软面向其庞大的M365企业客户群全面推出了Copilot。

十一 | 它旨在解决企业内部最大的痛点：数据孤岛。员工的知识沉淀在Outlook、Teams、SharePoint等应用中，传统工具无法融会贯通。                   Copilot的集成核心是Microsoft Graph。                   以前我们老贴下面这图：                              这个Graph索引了企业所有的私有数据（构成了“现实理解纵深”），并将其与Copilot的“高智能水平”相结合。当员工提问（如“总结A项目上周进展并起草周报”）时，Copilot能实时检索邮件、聊天和文档，生成精准报告。这是任何“公共”AI助手或传统内部搜索都无法比拟的。                   这也是拉通端-云。                   据说用户在总结会议等任务上速度提升近4倍，平均每周节省1.2小时。

十二 |                    表现四：从数字走向物理——万物互联的终局（展望）                    这场边界扩展的终点，必然是从数字世界走向物理世界。                   可穿戴设备（如智能眼镜、AI Pin）和物联网（IoT） 设备，是扩展“智能规模效应”的终极形态。                   奥特曼老勾搭做硬件的，就是这事。                   试想，一个AI助手如果能通过你眼镜上的摄像头“看到”你正在看的景象，通过麦克风“听到”你正在进行的对话，它的效能将是何等强大？它可以实时为你翻译菜单，提醒你识别刚见面的客户，甚至在你修理器械时提供逐步指导。                   这显然引发其它问题，但我真的在活动上听到过，大家探讨整个麦克风把自己每天活动都录下来然后做分析的事。                   至少当事人本身不排斥，只是说周围的人可能排斥。                   为何这场竞争比以往更激烈？                    “智能规模效应”所引发的竞赛，其激烈程度和“赢家通吃”的效应，很可能将远远超过PC互联网和移动互联网时代。                   在互联网时代，竞争的核心是“注意力”。                   平台通过内容和服务（如搜索、社交、视频）来争夺用户的屏幕停留时间。虽然也存在网络效应，但用户的“迁移成本”相对可控——我今天可以用Google，明天也可以切换到Bing；我可以在微信上发文，也可以在微博上发言。

十三 |                    这时候性质完全不同的东西：搜索、IM等，它是并行的各玩各的网络效应。                   但在智能时代，竞争的核心已经转变为“上下文（Context）”，即我们公式中的“现实理解纵深”。                   这是一个本质的区别。                             加上大模型的智能的通用性，会让这个本质区别的影响放大到无以复加的程度。                   一旦某个AI应用成功地深度嵌入你的个人或企业工作流——它理解了你所有的本地文件（如XX桌面端）、掌握了你公司所有的私有知识库（如Copilot）、或是接入了你的实时物理世界（如未来的智能眼镜）——它所积累的“现实理解纵深”将构成一道无与伦比的护城河。                   搜索和IM的竞争的弱竞争，上面这种竞争是搜索和搜索的竞争，是强竞争。                   所以越往后AI的应用越是：软硬产品千重浪，遍地英雄起硝烟。                   过去真有高度粘性的是网络效应。                   操作系统、微信是很难换的，别的么，换换其实没啥问题。                   京东买还是天猫买东西，有啥粘性。                   但接下来高粘性的无形蛛丝可能再来一个：                    你无法轻易地将积累在一个AI助手里的、对你个人习惯和私有数据的深度理解，“导出”并“导入”到另一个AI助手中。更换AI助手的成本，可能等同于对一个新员工进行“从零开始”的漫长培训。                   企业的核心是知识，上面这模式整到后面，换产品相当于把员工都换一批，知识清零重来。                   又因为通用智能的无边界的特质，数字空间大厂间这场竞赛的终局将更趋向于“零和博弈”。用户（无论是个人还是企业）最终很可能会选择一个“主AI”，并将其数据边界最大化。

十四 | 这导致了竞争的空前加剧：                    谁最先占领了用户的核心数据源，谁就几乎锁定了胜局。                   效能与信任的“大博弈”                    这里面，还有个变量，就是用户的权重到底有多高。

十五 |                    说来滑稽，在微信告诉扩展的时候用户虽然全体最关键，但个体其实最不关键。                   就拿红包和运营各种拉，和割韭菜差别差不多。                    “智能规模效应”驱动的这场数据边界扩展，则在这里带来了一个新挑战：隐私与信任。                   当AI为了“更懂你”而疯狂地扩展其数据边界时，它不可避免地会触及用户的隐私红线。                   ● 你是否愿意让AI读取你所有的本地文件，只为在写报告时给你提供更好的建议？                    ● 你是否愿意让AI分析你所有的聊天记录，只为更精准地预测你的需求？                    ● 企业是否愿意将最核心的商业机密交给一个AI系统，只为换取更高的运营效率？                    这就是未来的核心矛盾。用户对“效能”的渴望是无限的，但对“隐私”的担忧也是真实的。                   隐私究竟能不能对冲效能！                    因此，这场竞赛的下半场，将不仅仅是关于谁能抓取更多的数据，更是关于谁能以一种更可信、更安全的方式来处理这些数据。                   小结                    要选，我会把“智能规模效应”（智能效能 = 大模型智能水平 × 现实理解纵深）选做AI时代应用的第一性原理。                   它明确指出，AI的未来不在于构建一个无所不知的“数字上帝”，而在于构建无数个“深度嵌入”现实的专业助手。                   OpenAI的ChatGPTAltlas还只是这场宏大竞赛的序幕。

十六 |                    真正的战场，就在于对“现实理解纵深”的无尽追求。

十七 |                    我个人希望最终的胜利者，将是那些不仅能最大化这个公式的乘积，更能在此过程中，赢得用户最终信任的人。                   本文来自微信公众号：琢磨事，作者：李智勇。

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Published on:18:33:15