#运营
我也聊聊我关于KEEP奖牌的看法
KEEP的这个做法就是高，高在哪里？
用户想要的是奖牌吗？其实不是，用户想要的是可爱的奖牌，关键词是可爱，那么只有可爱就够了吗？
也不是，还有一个关键点：流通性。
就像泡泡玛特盲盒一样，有流通就有交流，有交流就会有传播，这是不用品牌付费的，这是一个自发的流量生产。
第二个，IP的选择，这东西男生会买吗？会买但是很少，所以你在IP的选择上要抓住女孩的心思，库洛米、玉桂狗这些都是可爱的IP，很多用户也说了，我买的是IP周边，而不是KEEP奖牌，这是关键，好看可爱是第一生产力。
第三，这其实也催生了一个小业务，就是代跑，这个大学生都知道，现在大学基本都要校园跑，一个人拿着很多手机跑，KEEP也一样，不过现在很多场景都是男朋友替女朋友跑。
我也聊聊我关于KEEP奖牌的看法
KEEP的这个做法就是高，高在哪里？
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也不是，还有一个关键点：流通性。
就像泡泡玛特盲盒一样，有流通就有交流，有交流就会有传播，这是不用品牌付费的，这是一个自发的流量生产。
第二个，IP的选择，这东西男生会买吗？会买但是很少，所以你在IP的选择上要抓住女孩的心思，库洛米、玉桂狗这些都是可爱的IP，很多用户也说了，我买的是IP周边，而不是KEEP奖牌，这是关键，好看可爱是第一生产力。
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9个有趣的网站来治愈你的无聊的身躯！
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#程序员
招聘
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任职要求：
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5 年以上软件工程师工作经验
2 年以上 Go 开发经验
熟悉 PostgreSQL 或者 MySQL
熟悉 Kubernetes
熟悉 AWS 服务与基础架构
流利的英文读写能力
优秀的团队合作能力
加分项：
大厂或外企工作经验
大型后端系统开发经验
公司官网：
https://www.usenimbus.com/
YC：
https://www.ycombinator.com/companies/nimbus-2
简历投递邮箱：
MeloAndroid@163.com
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想问一下朋友们，线下母婴服务行业还值得做吗？前两年自己家有运营过线下母婴店，但偏重于卖产品，有一块区域专门做婴幼儿游泳收益还不错，基本上每天预约都是满的，但服务类型比较单一。后来有去考察过其他服务类的项目，还没有来得及扩张就因为疫情一直亏钱，入不敷出就闭店了。但我到现在还琢磨着妈妈产后修复保养和婴儿早期教育的发展前景。说不定以后还想试试😹
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想做个圆桌讨论，「为什么大厂AI Lab，都没能善终 ？」有微软亚洲研究院、华为诺亚、阿里达摩院、腾讯 AI Lab、字节AI Lab、美团 AI Lab、滴滴研究院等离职的同学，愿意出来参与连麦吗？
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#工程师学习 在 Dribbble 看到一个画图标超级好看的设计师 Gavin Nelson，画了很多 App 的图标，细致看看对于提升审美还挺有用，此外可以看到比较不错的，做成 icns 文件，直接替换自己的 App 图标，此外
🤖 https://macosicons.com https://dribbble.com/Gavin/
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ChatGPT 共享账号
账号1：jack@gptocean.com
密码1：cA1OPQsj6z
账号2：rose@gptocean.com
密码2：vd3StTLy0N
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密码3：sx8KPRjkU6
账号4：daisy@gptocean.com
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账号5：alice@gptocean.com
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#产品经理
【半佛】教人健身不赚钱，keep悟了_哔哩哔哩_bilibili
这两天Keep卖奖牌卖了5个亿的消息被讨论得很多。Keep真的能靠卖实体奖牌来赚钱吗？为什么在线健身想要赚钱这么难？以下是一些对健身行业的思考：
1. 健身不是刚需，是物质水平发展到足够高之后才出现的精神需求。在马斯洛需求金字塔上，健身怕是要归为“尊重”和“自我实现”的层级，它并不是刚需。别看中国有14亿人，在健身房办会员卡的也就2000万，占人口比例1.4%。而美国的健身房会员数是6400万，占人口比例大于20%。
有种说法是，当一个国家的人均GDP到8000美元以上的时候，才会迎来健身行业的快速发展。虽然中国的人均GDP已经超过了1.2万美元，但分布严重不均，按照北师大的统计，人均可支配月收入（扣除个人所得税等之外可用于实际使用的可支配收入）在10000元以上的家庭占比仅为0.61%。换言之，家庭人均可支配月收入过万意味着超过了全国99%的家庭。去看了一下Peloton（美国的在线健身平台，主要商业模式是卖硬件和卖会员）的用户收入分布，基本上家庭收入在5万美元以下的用户只占22%。也就是说，即便在美国，健身也是中高收入人群的消费方式。从这个角度来看，中国真正的健身人口基数并不大。
2. 收入只是表象，更重要的在于，健身是反人性的，对自律的要求过高。健身分泌的是内啡肽，是用身体的疼痛换来内心的愉悦，而不是主流大众喜欢的多巴胺。因此，健身人群的整体收入较高，可以粗略地理解为收入较高的人群中自律的比例较高，或者说自律是高收入的必要而非充分条件。高收入人群通常对于自己会有更高的要求 - MBA商学院里肥胖人士的比例显著低于均值就是很好的例子。健身是一件苦差事，没有足够强的意志力，很难长期坚持下去。
PS，很多产品都试图通过“游戏化”的方法来降低健身的门槛，比如wii fit、健身环大冒险、VR健身游戏等等，但最后都是吃灰的命（不排除极少数人能坚持下来，但对99%以上的人来说，游戏化健身就是三天热乎劲儿而已，和“游戏化教育”一样）。游戏只是形式，无法改变健身需要大量消耗能量来减熵的本质。同理，StepN索性用赚钱来刺激健身，潜台词是“健身就好像工作一样痛苦，必须得到金钱的补偿”。
【半佛】教人健身不赚钱，keep悟了_哔哩哔哩_bilibili
这两天Keep卖奖牌卖了5个亿的消息被讨论得很多。Keep真的能靠卖实体奖牌来赚钱吗？为什么在线健身想要赚钱这么难？以下是一些对健身行业的思考：
1. 健身不是刚需，是物质水平发展到足够高之后才出现的精神需求。在马斯洛需求金字塔上，健身怕是要归为“尊重”和“自我实现”的层级，它并不是刚需。别看中国有14亿人，在健身房办会员卡的也就2000万，占人口比例1.4%。而美国的健身房会员数是6400万，占人口比例大于20%。
有种说法是，当一个国家的人均GDP到8000美元以上的时候，才会迎来健身行业的快速发展。虽然中国的人均GDP已经超过了1.2万美元，但分布严重不均，按照北师大的统计，人均可支配月收入（扣除个人所得税等之外可用于实际使用的可支配收入）在10000元以上的家庭占比仅为0.61%。换言之，家庭人均可支配月收入过万意味着超过了全国99%的家庭。去看了一下Peloton（美国的在线健身平台，主要商业模式是卖硬件和卖会员）的用户收入分布，基本上家庭收入在5万美元以下的用户只占22%。也就是说，即便在美国，健身也是中高收入人群的消费方式。从这个角度来看，中国真正的健身人口基数并不大。
2. 收入只是表象，更重要的在于，健身是反人性的，对自律的要求过高。健身分泌的是内啡肽，是用身体的疼痛换来内心的愉悦，而不是主流大众喜欢的多巴胺。因此，健身人群的整体收入较高，可以粗略地理解为收入较高的人群中自律的比例较高，或者说自律是高收入的必要而非充分条件。高收入人群通常对于自己会有更高的要求 - MBA商学院里肥胖人士的比例显著低于均值就是很好的例子。健身是一件苦差事，没有足够强的意志力，很难长期坚持下去。
PS，很多产品都试图通过“游戏化”的方法来降低健身的门槛，比如wii fit、健身环大冒险、VR健身游戏等等，但最后都是吃灰的命（不排除极少数人能坚持下来，但对99%以上的人来说，游戏化健身就是三天热乎劲儿而已，和“游戏化教育”一样）。游戏只是形式，无法改变健身需要大量消耗能量来减熵的本质。同理，StepN索性用赚钱来刺激健身，潜台词是“健身就好像工作一样痛苦，必须得到金钱的补偿”。
互联网从业者充电站
#产品经理 【半佛】教人健身不赚钱，keep悟了_哔哩哔哩_bilibili 这两天Keep卖奖牌卖了5个亿的消息被讨论得很多。Keep真的能靠卖实体奖牌来赚钱吗？为什么在线健身想要赚钱这么难？以下是一些对健身行业的思考： 1. 健身不是刚需，是物质水平发展到足够高之后才出现的精神需求。在马斯洛需求金字塔上，健身怕是要归为“尊重”和“自我实现”的层级，它并不是刚需。别看中国有14亿人，在健身房办会员卡的也就2000万，占人口比例1.4%。而美国的健身房会员数是6400万，占人口比例大于20%。 有…
3. 缺乏好的健身服务和产品。正因为健身太难了，除了足够自律之外，也需要格外优质的服务和产品才能坚持下去，其中最重要的因素就是“优质教练”+“实时互动”（实时互动很重要，实时代表不是录播课，互动代表和教练有双向沟通，否则大家都去看刘畊宏的直播就好了）。核心的矛盾在于，在实时互动的前提下，供给端并没有那么多的优质教练，导致体验很差，留存很低。
用线下健身房来举例，教练很贵，并且还不一定适合你，但不找教练自己练又很难坚持。中国有2000万的健身房会员，但85%无法坚持3个月，整体月活跃度低于10%。所以，大部分健身房都是忽悠人一次性办卡的生意。近年来像超级猩猩这种小班课做得很不错，基本上做到了“优质教练”+“实时互动”，但总感觉很难大量复制，因为优质教练很贵，且杠杆率并不高，规模效应有限。（上一轮融资是2年前了，不知道近况如何。）
在线上，想要把产品服务做好就更难了。Keep的策略是拼命扩大自己的用户base，MAU一度超过了4000万，但大部分都是来白嫖的，付费用户不到400万，每个付费用户年付费约50元，年留存率70%。看了一下Peloton的数据，付费用户数和Keep差不多，不到400万，但年留存率在90%以上。
之所以Peloton的留存高，是因为它找到了最适合的健身产品服务 - 带屏幕的单车和跑步机。这是最简单、安全、燃脂效率最高、最适合远程健身的项目，标准化，适合一对多，完美地满足了“优质教练”+“实时互动”的要求。而中国由于一线城市的住房面积，很难有这样奢侈的硬件配置（单车所占那块面积的租金恐怕比单车还要贵），以致于涌现出了各种智能健身镜产品，但目前来看体验都不够好。相比之下，keep的体验更差，所谓会员权益就是能看更多的录播课…
4. 最后才是商业模式。即便美国的健身行业比中国成熟很多，即便Peloton看似比Keep成功很多，即便Peloton的用户留存率大于90%，它在今天依旧是亏钱的。这里面的核心问题，就在于对优质教练的依赖太重了，而优质教练能实时服务的人数是有限的（小班课），无法产生足够的规模效应。Again，健身和教育有点像，教育行业中，老师能实时服务的人数是有限的，但区别在于教育是刚需，客单价足够高，续费率足够高，所以之前在线教育最终跑出来的是大班课/小班课/1对1 三种模式，在最好的情况下才能勉强打正。
Keep不可谓不努力，把能想到的商业模式都试了一遍，会员、广告、电商等等，但没有一个能work。相比Peloton，Keep的产品服务价值要低得多，在商业模式上挑战更大。
至于这次的卖奖牌，个人认为是不可持续的模式。奖牌本质上是一种周边，而周边的价值取决于其绑定的主IP的价值以及其稀缺性。当其不再稀缺，甚至直接可以花钱买到的时候，当受众已经审美疲劳的时候，就不再具有价值。换句话说，如果这招有用，那么知乎、得到、微信读书、b站、豆瓣也都可以去卖自己的奖牌。
长期来看，健身行业还是要通过提供优质的服务来赚钱，这才是正道。未来健身行业的破局，可能在于虚拟人+AI技术的进步，进而突破目前优质教练的产能瓶颈，真正产生规模效应。
2023.2.8
用线下健身房来举例，教练很贵，并且还不一定适合你，但不找教练自己练又很难坚持。中国有2000万的健身房会员，但85%无法坚持3个月，整体月活跃度低于10%。所以，大部分健身房都是忽悠人一次性办卡的生意。近年来像超级猩猩这种小班课做得很不错，基本上做到了“优质教练”+“实时互动”，但总感觉很难大量复制，因为优质教练很贵，且杠杆率并不高，规模效应有限。（上一轮融资是2年前了，不知道近况如何。）
在线上，想要把产品服务做好就更难了。Keep的策略是拼命扩大自己的用户base，MAU一度超过了4000万，但大部分都是来白嫖的，付费用户不到400万，每个付费用户年付费约50元，年留存率70%。看了一下Peloton的数据，付费用户数和Keep差不多，不到400万，但年留存率在90%以上。
之所以Peloton的留存高，是因为它找到了最适合的健身产品服务 - 带屏幕的单车和跑步机。这是最简单、安全、燃脂效率最高、最适合远程健身的项目，标准化，适合一对多，完美地满足了“优质教练”+“实时互动”的要求。而中国由于一线城市的住房面积，很难有这样奢侈的硬件配置（单车所占那块面积的租金恐怕比单车还要贵），以致于涌现出了各种智能健身镜产品，但目前来看体验都不够好。相比之下，keep的体验更差，所谓会员权益就是能看更多的录播课…
4. 最后才是商业模式。即便美国的健身行业比中国成熟很多，即便Peloton看似比Keep成功很多，即便Peloton的用户留存率大于90%，它在今天依旧是亏钱的。这里面的核心问题，就在于对优质教练的依赖太重了，而优质教练能实时服务的人数是有限的（小班课），无法产生足够的规模效应。Again，健身和教育有点像，教育行业中，老师能实时服务的人数是有限的，但区别在于教育是刚需，客单价足够高，续费率足够高，所以之前在线教育最终跑出来的是大班课/小班课/1对1 三种模式，在最好的情况下才能勉强打正。
Keep不可谓不努力，把能想到的商业模式都试了一遍，会员、广告、电商等等，但没有一个能work。相比Peloton，Keep的产品服务价值要低得多，在商业模式上挑战更大。
至于这次的卖奖牌，个人认为是不可持续的模式。奖牌本质上是一种周边，而周边的价值取决于其绑定的主IP的价值以及其稀缺性。当其不再稀缺，甚至直接可以花钱买到的时候，当受众已经审美疲劳的时候，就不再具有价值。换句话说，如果这招有用，那么知乎、得到、微信读书、b站、豆瓣也都可以去卖自己的奖牌。
长期来看，健身行业还是要通过提供优质的服务来赚钱，这才是正道。未来健身行业的破局，可能在于虚拟人+AI技术的进步，进而突破目前优质教练的产能瓶颈，真正产生规模效应。
2023.2.8
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根据2月1日瑞银发布的一项研究报告显示，仅仅发布两个月，ChatGPT月活跃用户已达1亿，这是历史上增长速度最快的应用。
为此，Instagram用了2.5年，TikTok用了9个月。
为此，Instagram用了2.5年，TikTok用了9个月。
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公司创建之初，巴菲特就制定了伯克希尔管理体系和政策（本文统称为“伯克希尔体系”）。这一体系具有以下特征：
1.伯克希尔可以是一家多元化的集团公司，但不会涉足无法有效预测的业务。
2. 集团公司的绝大多数业务可以由旗下独立的子公司经营，各子公司的首席执行官（CEO）可以拥有极大的自主经营权。
3. 集团公司总部可以仅有一个很简单的办公室，只包括董事长、首席财务官和几名助理。助理主要负责协助首席财务官做审计、内控等事务。
4. 伯克希尔的下属子公司一定要包含财产保险公司。这些保险公司在适当的时候，一方面为集团带来预期稳定的承保收益，另一方面为投资提供可观的“浮存金”（即未付保险负债）。
5. 集团公司不会设置统一的人事、股票期权、退休制度或相类似的其他激励机制，因为子公司会设立各自独立不同的体系和制度。
6. 仅有以下少数事务会由伯克希尔的董事长亲自掌管。
（1）负责伯克希尔几乎全部的证券投资，这些投资通常通过旗下的保险公司开展。
（2）决定所有重要子公司CEO的人选及薪酬，并请每位CEO私下推荐一名接班人，以备不时之需。
（3）子公司提升竞争优势后所产生的多余现金由他（巴菲特）负责部署投资。理想的部署是用现金去收购新的子公司。
（4）对任何子公司CEO的见面请求，基本做到有求必应；但几乎不会主动约见。
（5）每年从一个被动股东的角度出发，撰写一封篇幅较长、逻辑缜密、实用的致股东信，放在年报里同时发布；并在股东大会上花上几个小时亲自解答股东的提问。
（6）无论在任上还是任下，要在长期有利于客户、股东及其他利益相关者的企业文化中，努力成为典范，且这一文化不受其任期影响。
（7）首要任务是抽出较多的时间，投入到安静的阅读及思考中，尤其是在必学的领域，做到活到老学到老。
（8）还要投入大量的时间，饱含热情地赏识他人所取得的成就。
7. 收购新的子公司时，通常采用现金而不是发行新股的形式。
8. 只要单位留存收益为股东创造的价值比市场价值高，伯克希尔就不会发放股息。
9. 收购新的子公司时，伯克希尔会寻求董事长完全看得懂的好生意，支付公允的价格。同时，伯克希尔还希望有能力胜任的CEO在位，无须依靠集团总部的支持，能够长期有效地管理好该子公司。
10. 伯克希尔选择子公司的CEO要确保人选是可靠、能力卓越、精力充沛的，且热爱自己所处的环境和行业。
11. 伯克希尔遵循的首要准则是，几乎永远不会出售其子公司。
12. 伯克希尔几乎从不会在无关联的子公司间调动CEO。
13. 伯克希尔从不规定子公司CEO的强制退休年龄。
14. 伯克希尔几乎没有未清偿账务，因为它努力保有：（1）在任何环境下，近乎完美的信用；（2）遇到千载难逢的机会时，可以随时取得现金和信用贷款。
15. 伯克希尔永远是目标大型企业的友好买方。这类企业的出售提议会快速得到关注。如果不成交，那么只有伯克希尔的董事长及其他一、两个人知道内情，他们也绝不会向外人披露。
1.伯克希尔可以是一家多元化的集团公司，但不会涉足无法有效预测的业务。
2. 集团公司的绝大多数业务可以由旗下独立的子公司经营，各子公司的首席执行官（CEO）可以拥有极大的自主经营权。
3. 集团公司总部可以仅有一个很简单的办公室，只包括董事长、首席财务官和几名助理。助理主要负责协助首席财务官做审计、内控等事务。
4. 伯克希尔的下属子公司一定要包含财产保险公司。这些保险公司在适当的时候，一方面为集团带来预期稳定的承保收益，另一方面为投资提供可观的“浮存金”（即未付保险负债）。
5. 集团公司不会设置统一的人事、股票期权、退休制度或相类似的其他激励机制，因为子公司会设立各自独立不同的体系和制度。
6. 仅有以下少数事务会由伯克希尔的董事长亲自掌管。
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（7）首要任务是抽出较多的时间，投入到安静的阅读及思考中，尤其是在必学的领域，做到活到老学到老。
（8）还要投入大量的时间，饱含热情地赏识他人所取得的成就。
7. 收购新的子公司时，通常采用现金而不是发行新股的形式。
8. 只要单位留存收益为股东创造的价值比市场价值高，伯克希尔就不会发放股息。
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11. 伯克希尔遵循的首要准则是，几乎永远不会出售其子公司。
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14. 伯克希尔几乎没有未清偿账务，因为它努力保有：（1）在任何环境下，近乎完美的信用；（2）遇到千载难逢的机会时，可以随时取得现金和信用贷款。
15. 伯克希尔永远是目标大型企业的友好买方。这类企业的出售提议会快速得到关注。如果不成交，那么只有伯克希尔的董事长及其他一、两个人知道内情，他们也绝不会向外人披露。
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#产品经理
做数据分析的一些常用方法，记录一下:
指标拆解法:
当制定了一个目标指标值后，为了找到影响这个目标指标的所有因素，可以对其进行层层拆解成各个子指标，再对每个子指标进行分析，最终找到达成目标指标的方案。
比如，为了提高用户活跃度这个目标指标，可以将其拆解为总用户数乘以用户活跃率，总用户数可以拆解成新增用户数加上历史用户数，用户活跃率可以拆解成新增用户活跃率加上历史用户活跃率等等，拆解得越细致越容易找到解决方案，想办法提高每一个子指标的值，最后达成目标。
假设检验法:
1.设定需要分析的问题，比如，为什么这个月的活跃率降低了百分之十？
2.列出对问题出现原因的假设，比如，是不是功能不够好用，节假日有没有影响，竞争对手是否推出了新功能导致用户在该时间段被抢走？
3.收集能验证假设原因是否成立的数据证据。比如如何评判功能好不好用？是不是可以通过调研来获取反馈？要是否因为节假日导致活跃率降低，是不是可以拉取出节假日的数据跟非节假日的数据进行对比，看看是不是存在明显差别？
4.经过以上数据的检验分析后，即可得出假设原因是否成立。
相关度分析
通过数据分析来检验两个事项是否存在相关度，以及相关的具体程度，比如用户活跃度与某功能的使用量是否存在正相关或负相关的关系。
群组分析法
按某个纬度，将用户分成不同的群组，比如按照注册的时间段对用户进行划分，对不同渠道来源的用户进行划分，划分后再观察不同组别的用户在某一指标的表现上有何区别，从而找出相关性。
漏斗分析法
将用户的行为路径进行拆解，计算每一步的流失率，比如用户购买商品的路径可以拆解为浏览商品列表，查看商品详情，加入购物车，下订单，支付，这里每一个步骤都有可能造成用户流失，想尽办法提高每个步骤的流失率即可最终提高订单的成交量。
RFM分析法
通过三个纬度对用户进行分类，提炼出高中低价值用户，包括用户消费的频率，消费的金额以及最近一次消费的时间远近，这个分类方法更多的是应用在电商领域，但是只要稍微调整一下就可以扩大它的使用范围，比如应用在某个功能的使用上，可以通过功能使用的频率，使用的深度以及最近一次使用的时间远近来对用户进行划分，从而找到功能的高中低价值用户。
做数据分析的一些常用方法，记录一下:
指标拆解法:
当制定了一个目标指标值后，为了找到影响这个目标指标的所有因素，可以对其进行层层拆解成各个子指标，再对每个子指标进行分析，最终找到达成目标指标的方案。
比如，为了提高用户活跃度这个目标指标，可以将其拆解为总用户数乘以用户活跃率，总用户数可以拆解成新增用户数加上历史用户数，用户活跃率可以拆解成新增用户活跃率加上历史用户活跃率等等，拆解得越细致越容易找到解决方案，想办法提高每一个子指标的值，最后达成目标。
假设检验法:
1.设定需要分析的问题，比如，为什么这个月的活跃率降低了百分之十？
2.列出对问题出现原因的假设，比如，是不是功能不够好用，节假日有没有影响，竞争对手是否推出了新功能导致用户在该时间段被抢走？
3.收集能验证假设原因是否成立的数据证据。比如如何评判功能好不好用？是不是可以通过调研来获取反馈？要是否因为节假日导致活跃率降低，是不是可以拉取出节假日的数据跟非节假日的数据进行对比，看看是不是存在明显差别？
4.经过以上数据的检验分析后，即可得出假设原因是否成立。
相关度分析
通过数据分析来检验两个事项是否存在相关度，以及相关的具体程度，比如用户活跃度与某功能的使用量是否存在正相关或负相关的关系。
群组分析法
按某个纬度，将用户分成不同的群组，比如按照注册的时间段对用户进行划分，对不同渠道来源的用户进行划分，划分后再观察不同组别的用户在某一指标的表现上有何区别，从而找出相关性。
漏斗分析法
将用户的行为路径进行拆解，计算每一步的流失率，比如用户购买商品的路径可以拆解为浏览商品列表，查看商品详情，加入购物车，下订单，支付，这里每一个步骤都有可能造成用户流失，想尽办法提高每个步骤的流失率即可最终提高订单的成交量。
RFM分析法
通过三个纬度对用户进行分类，提炼出高中低价值用户，包括用户消费的频率，消费的金额以及最近一次消费的时间远近，这个分类方法更多的是应用在电商领域，但是只要稍微调整一下就可以扩大它的使用范围，比如应用在某个功能的使用上，可以通过功能使用的频率，使用的深度以及最近一次使用的时间远近来对用户进行划分，从而找到功能的高中低价值用户。
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【东北计算机】Google暴跌速评：ChatGPT浪潮压碎一切
Google股票暴跌~6%，微软股票上涨~2%，主要原因是在Google Event上Bard的表现不及预期。
在搜索演示中，Google面对这么一个问题：有什么韦伯望远镜的新发现可以分享给9岁的女儿的？Google的回答中有一句话：韦伯望远镜第一次拍摄到了太阳系外的行星的照片。这个是不准确的，因为该项发现是2004年智利的甚大望远镜发现的。
除了准确性问题，Bard没有给出确切的发布日期，并且公司声称Bard会是一个轻量的版本，在最后的QA环节也变成私密形式。因此，华尔街认为Google对微软的挑战没有形成有力的回应，故而开始抛售Google。我们认为Google只能依靠投资的Anthropic。如果Anthropic也不行，巨头Google会是被ChatGPT压碎的第一个牺牲品。
Google股票暴跌~6%，微软股票上涨~2%，主要原因是在Google Event上Bard的表现不及预期。
在搜索演示中，Google面对这么一个问题：有什么韦伯望远镜的新发现可以分享给9岁的女儿的？Google的回答中有一句话：韦伯望远镜第一次拍摄到了太阳系外的行星的照片。这个是不准确的，因为该项发现是2004年智利的甚大望远镜发现的。
除了准确性问题，Bard没有给出确切的发布日期，并且公司声称Bard会是一个轻量的版本，在最后的QA环节也变成私密形式。因此，华尔街认为Google对微软的挑战没有形成有力的回应，故而开始抛售Google。我们认为Google只能依靠投资的Anthropic。如果Anthropic也不行，巨头Google会是被ChatGPT压碎的第一个牺牲品。
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