还有两只股很廉价 AI投资的下一个主战场 (市场上有两只股票)

由于人工自动的兴起，公用事业股成为了一个显赫一时的投资标的，由于AI的兴起带来了对大批的电力需求。

例如，Vanguard公用事业ETF往年迄今已飙升近21%，逾越了标普500指数的18%。

但Morningstar的Dave Sekera表示，这个板块如今曾经涨得太高了。他表示，Morningstar最近将公用事业板块的引见评级从年终的“增持”下调为“减持”。

数据中心拥有人工自动任务负载所需的大批计算才干，也会消耗大批电力。其用电量将稳步增长，这一趋向往年给公用事业股带来了微小提振。

Sekera在周二接受媒体“Street Signs Asia”采访时表示：“依据这些股票目前的买卖状况，假定你仅仅是基于AI叙事而买入公用事业股，我以为你曾经晚了大约10个月。”

“当然，人工自动芯片要求的电力是传统芯片的数倍，但这一点曾经反映在股价中了，”他表示。

目前，这些股票往年迄今曾经下跌了约21%，而该板块的买卖多少钱比Morningstar给出的公允价值估量高出8%，Sekera称。

虽然如此，关于那些仍想介入投资的投资者，Sekera提到了两只他以为与Morningstar的公允价值估值相比依然被低估的公用事业股。

选股

其中之一是Entergy Corporation（ETR），Sekera表示该股的股价比公允价值估量低6%，股息收益率为3.8%。他表示：“这只股票在增长价值和股息收益率方面构成了最佳的组合。”

另一只股票是NiSource（NI），他表示该股的买卖多少钱比公允价值估量低7%，股息收益率为3.25%。

Sekera表示，他会运行这两只股票交流掉其他公用事业的仓位。他以为与Morningstar的公允价值估量相比，Southern Co和Dominion Energy这两只股票被高估，区分溢价23%和18%。

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论内容了解算法

经过几年的收缩期，算法的热度加快降低，不论是AI四小龙的上市之路艰辛，还是各大头部互联网公司的副总裁重返学术界，以及算法人员的招聘解冻。 这里有总体经济情势好转带来的影响，也与算法自身的才干下限有关，在各类学习义务上，算法的性能正在逐渐进入瓶颈，通用义务效果优化的梯度在逐突变小，有效的进度都依赖于超大规模的数据和模型参数，以通用语义表征义务为例，成功一次性超大规模的预训练模型的本钱到达数百万元，极大地限制了中小企业介入的时机。

在业务运行方面，经过几年的继续树立和多种类型性能的输入，业务依赖的不同方向所对应的内容了解算法在运行和效果层面已趋成熟，能够带来惊喜效果的时机变的很少。 这种情势下，作为偏后台支持的角色，如何去识别并继续深化内容了解算法的作用变得很关键。 本文试图从价值视角剖析内容了解的生活情势，开掘未来开展的或许性以及从业人员的应对手腕方面做了些不算严谨的论述。

不时以来我们定义内容了解算法为业务的万金油，随时随地可以插拔式运行。 从配合内容消费者做创作提示，协助运营做质量剖析，版权维护，相似查找，协助搜索算法提供长尾查询的效率增强，协助介绍算法提供标签等细粒度语义特征，依据消费者的负向反应启动同类型的内容屏蔽(如软色情，恶心，不喜欢的明星)。 因此很自然地，我们把内容了解算法的使命定义为“内容流转的全链路提质提效”，这里的质量包括对确定性劣质的去除，以及优质内容的免审或许高曝介绍。 效率指的是把内容从消费到消费的链路上的时期优化到最快，包括配合运营启动加快的内容挑选，辅佐分发算法启动人群和内容的精准婚配。

这里要求回答的是，在上述相对完备的才干基础上，内容了解算法所能提供的最中心的价值是什么？

首先是客户的定义疑问，内容了解算法的客户不是运营，不是分发算法，也不是消费者和消费者。 而是要回归到最原始的“内容”，用于对内容启动附加值的极大化优化。

其次，介入到内容流转各环节的角色承当了对内容了解算法的价值落地和加大，不论是运营所主导的平台意志成功，分发算法对内容和消费者的高效婚配，以及消费者和消费者区分从内容供应和消费方面对内容了解算法的诉求。

最后，内容自身是一种载体，载体面前是人对理想全球的描写，平台层面有对内容启动按需取用的逻辑，消费者也有用脚投票的权益，这里的内容了解算法不应当做任何的自我倾向，依照业务诉求的多样化才干输入是内容了解存在的中心价值，否则经过简易搬运学术界的开源模型便可构成外表上的业务才干堆砌，显然是无法满足业务的增长诉求。

因此，我们可以构成价值定义：“内容了解算法的中心价值是内容全生命周期内，依据服务业务的多样化诉求，提供智能化和结构化的了解才干，其权衡规范为上述才干带来的附加效率优化和本钱降低。”

从这个定义来看，内容了解算法似乎没有站在主阵线上，价值被隐性地统计起来。 实则不然，就如抗争一样，冲锋在前的部队只要少数，而承当防卫和辅佐义务的兵种实践上是无法或缺的，很多时刻也选择了抗争的走向， 历史 上由于后勤保证疑问造成抗争走向改动的例子屈指可数。 就如定义中的效率优化，它其实不是一票式的，由于效率的优化会带来供应者和消费者的规模增大，又会产出对内容了解算法效率优化的更多诉求，这种正反应式的链路也是内容业务可以加快成功既定目的的关键方式。

一、估值 游戏

以2021年11月小红书的估值来看，彼时6千万DAU和47分钟人均时长的内容社区取得200亿美金的估值认可，这属于一个早期内容社区阅历过较长时期的生长后才干到达的高度。 思索一个相对创新内容业务，两到三年的时期想要到达5000万DAU和5分钟的人均时长其实还是比拟困难的，依照对标小红书的逻辑，估值下限为30亿美金，假定内容了解算法对业务奉献率用3%折算，预算上去内容了解估值为9千万美金，依照简易的市销率10倍计算，内容了解每年的营收为900万美金(依照估值反推营收的要素是是内容了解算法对业务的点状式才干输入难以做到精准的量化统计)。

900万美金是十分为难的数字，由于内容了解算法存在比拟高昂的本钱，从大头过去看，内容了解算法支出分为三部分，第一部分是算法人员，以15人的支撑团队计算（看起来有点多，实则不然，想要支撑对未来预期的增长，15团体实践并不够用），依照单人每年的支付本钱150万计算(这个本钱折算到员工报答大约为100万左右，曾经没多大市场竞争力)，大约400万美金/年；第二部分是资源消耗，依照百万内容/天的规模计算，各种资源本钱(包括机器，存储、辅佐软件等)大约500万美金/年；第三部分是配套工程人员，产品经理，外包标注支持等，这部分大约150万美金/年。 可以看到业务开展到这个阶段，内容了解算法是绰绰有余的。

依照上述口径，能够改善内容了解价值的中心方法包括三个方向，一是业务估值的上升，要求业务DAU和时长的稳如泰山优化。 二是内容了解算法的业务奉献率优化，这里对内容了解算法的要求是比拟高的，不只仅要从内容的质量，消费者的辅佐，分发流量效率，业务的大盘生态，或许业务商业化上有所作为。 三是降低本钱，这个途径的可行性很弱，反倒是随着业务的生长，本钱的消耗会进一步参与，能够做的是控制本钱增长的速度小于业务增长。

“依照业务奉献对处于业务开展前期的内容了解算法启动价值权衡，状况是十分不失望的”。

二、价值重塑

前面的视角是业务闭环下的价值权衡，开放到更大的视角，内容了解算法之所以构成相对独立的性能单元是由于它提供的才干是相对通用的，比如标签识别算法不只仅可用于小红书，也可用于抖音和快手这样的内容业务。

因此在支撑详细的业务的环节中沉淀出通用算法启动其他相似业务的价值输入，是内容了解算法的另一扇门。 这外面临的另一个疑问是假设是头部业务，一定是要求内容了解算法是为它量身定制的，而中小业务情愿为内容了解算法买单的价钱是有限的。 针对这个疑问的中心解法是在做头部业务才干定制的时刻，提供尽或许通用的才干，经过对数量众多的中小业务构成价值输入，成功量级的堆砌。

此外，要差异化成熟业务和创新业务，关于成熟业务而言，内容了解算法对业务的庞大优化或许是十分清楚的，以京东平台为例，假设内容了解算法经过图像搜索或许同款识别等才干优化业务成交0.1%，也将是数亿美金每年的价值加成。 关于创新业务而言，内容了解算法应当深化业务，从内容的全生命周期为业务提供硬核的才干，用以协助业务虚现消费者和消费者体感的清楚优化，最终带来业务的正反应式增长，早期的抖音就是依托炫酷的AI特效体系成功用户规模的加快增长。

“目前能看到的，让内容了解算法启动价值加大的有效途径是贴身服务头部业务的环节中，沉淀通用化才干横向输入尽或许多的同类型业务。 针对成熟业务寻觅对业务增长确实定性增长点，创新业务寻觅到适宜于业务加快增长的硬核才干”。

作为一名内容了解算法沉浮六年的老兵，我对内容了解算法的未来持慎重失望的态度。 要素有三个方面，一是这一轮深度学习带来的算法优化空间变得有限；二是互联网用户进入存量时代后，头部内容会愈加精耕细作，从追求效率转向运营的精细化和粘性坚持；三是对未来或许出现的下一代内容消费方式的等候和张望。

一、相对有限的算法优化空间

过去的几年，内容了解算法的演进可以分为三个方向，一次性是从传统的手工特征到神经网络特征的更新，经过大数据和大算力成成效果的清楚优化，也极大降低了算法人员的准入门槛；二是对内容的了解从单一模态更新为多模态&跨模态，以及以图神经网络为基础的推理才干；三是极大规模数据的模型学习，即以大规模预训练模型为基础的一致内容表征方式，催生了transformer家族的不时壮大。

然则，算法的性能逐渐接近瓶颈，不论是在看图说话、 情感 剖析、还是标签识别等算法义务上距离人类依然存在一定的距离，并且这份距离看起来短期内没有明白的打破时机。 反倒是业界末尾从监视学习往无监视学习接近，试图应用海量数据学到面前的范式，这实质上是对追逐上人类才干的背叛。

以transformer为例，百亿数据下训练一次性消耗数百块GPU，数周的训练时期才有或许取得清楚的效果的优化，这还不包括精细的网络调整的令人懊丧时期本钱。 此外下游义务想要失掉等候的效果，还要求进一步的迁移学习。 从表象来看，只是提供一个更好的算法学习的终点。

我们阅历了一个业务对我们翘首以待到逐渐理性的协作环节，AI算法历来就无法成为救世主，而是有更强消费力的工具。 当然我们不应当过于失望，最少过往的几年，蓬勃开展的算法体系带来了从业人员的准入门槛极大降低，群众对AI算法的普遍认知也有助于内容了解算法相对常年的旺盛生命力和生长。

二、存量用户时代的内容社区的运营方式

中国互联网用于见顶，意味着各大内容业务必需进入存量用户阶段。 存量用户阶段面临的困境是集约式增长不复出现，用户群体末尾细分，用户粘性变得愈加艰辛，要求内容社区必需启动精细化运营。 精细化运营面前的表现为对效率的要求降低，转而对用户心智和常年的战术坚持耐烦。 这种状况下内容了解算法会成为散落到业务众多需求列表的性能支撑点，独当一面的时机愈发增加。

“从算法学习的角度来看，人的创意，玩法设计，互动属性是目的(ground truth)的天花板，因此此时此刻坚持工具属性是相对合理的态度”。

三、下一代的内容消费方式

互联网时代的内容消费阅历了文本到图像的更新，再到视频的更新，每一次性内容消费更新面前产出对内容了解算法的迸发式增长，那么下一代的内容消费方式又是什么呢？

业界目前正在押注元宇宙，facebook甚至把名字都改成了meta。 过去有几波VR/AR的热潮，看起来除了在某些线上成人网站和线下 游戏 设备之外，并未有足够推翻我们日常生活方式的输入。

人类对更初级的感知外部环境和与他人无时空差异的交互需求是明白存在的，只是它能否由“元宇宙”承载却是个未知数。 假设元宇宙是这个载体的话，那么虚拟全球的感情识别，触感生成，自然交互，生态的 安康 控制，超大规模内容消费下的负载降低会是内容了解算法可以尝试去攻克和深耕的全新地带，也会承当更为中心的角色。

“下一代的内容了解消费方式无时机成为内容了解的下一个主战场，但是目前的情势并不阴暗，要求我们坚持耐烦肠思索和张望”。

四、其他的或许

抛扫尾部综合性AI大厂商如网络，腾讯，阿里巴巴，华为等企业作为内容了解多样性需求输入的第一极之外，还有以内容了解算法作为平台才干输入的第二极，比拟有名的是AI四小龙(商汤、旷视、依图，云从)，以及深度结合各民生范围的产业AI才干输入。

医疗AI，处置医疗资源匮乏造成看病需求无法被满足，人工看诊时期长等疑问。 比拟典型的case是COVID-Moonshot众包协议，由500多名国际迷信家共同介入，以减速COVID-19的抗病毒药物研发。

教育AI，处置优质教育资源匮乏造成的分配不公，及教员和在校生的信息不对称疑问，虽然国度正在推新教育双减政策，但是教育作为一项基本的人身权益应当失掉更好的满足，比拟知名的企业有松鼠AI，猿辅导等。

制造AI，处置制造车间设备、数量、性能增多、调度分配难度大、需求端特性化要求等疑问，应用AI，智能化，IOT，边缘计算，云，5G等手腕，充沛应用消费车间的海量价值数据，把人从简易重复的休息中束缚出来以从事更初级的义务，协助提高产量的同时降低缺陷率，比拟知名的企业有正在香港上市的创新奇智和创新型工业AI-PASS平台提供商远舢智能等。

回到内容了解算法的现存生活环境，依然存在一定的潜力可以开掘。 在下一代内容消费方式到来之前，可以做得更好，构成与上下游的积极联动，在如今的舞台上展现出更佳的风采。

一、产品

内容了解算法的产品是不是刚需，这个话题有点争议，有人说算法的产出速度是比拟慢的，让昂贵的产品角色介入树立自身会存在糜费的状况。 我团体以为内容了解算法所对应的产品角色必需具有，由于在庞大的业务体系前面，假设缺失了面向业务需求的自顶向下的内容了解算法体系设计和树立，十分容易出现业务赋能的水土不服。

产品要求思索的中心疑问是如何权衡常年和短期投入，算法是比拟精细的任务，对结果的预期是非确定性的，因此要求做好对业务预期的控制以及同业务需求的及时交互。 为了保证算法最终在业务的经常使用效果，前期可以经过简化版本或许半成品算法的产品化方案启动加快试错，协助业务决策的同时给算法的常年迭代争取空间。 此外，针对算法常年迭代设计有效的样本数据回流机制，经过性能化输入给到业务尽或许多的试错方式，以及业务上线经常使用后的效果实时监控等都是产品要求思索的任务。

二、运营

运营应该是内容了解算法打交道最频繁的相关方，内容了解算法的评价规范和业务适配都要求运营来启动构建和监控。 内容了解算法是运营启动内容供应生态和消费生态运营的智能助手，从内容结构化标签角度提供到运营各种剖析经常使用方式，如内容审核、内容圈选，内容人群定投等。

和运营打交道对内容了解算法提出高要求，如何加快权衡需求的合理性及可行性十分关键。 有时刻内容了解算法做了过度承诺，造成上线效果不佳，影响业务的开展。 有时刻对算法成成效果的不自信或产品化用法借力不够从而拒绝需求造成业务失去珍贵的试错时机。 因此内容了解算法应当对内容运营的链路有相当的掌握，可以和运营一同定义全链路算法才干，从运行的视角推进算法需求的合理有序的展开。

三、消费者

消费者关于平台来说至关关键，巧妇难为无米之炊，不论运营和分发算法多么牛逼，缺少了高质量的内容消费来源，业务是无法能有继续增长的。 通常状况下两千优质消费者加上数万的普通消费者即可支撑起千万DAU的业务，如何服务好这部分消费者对平台来说十分关键。

内容了解算法和消费者目前的关键交互方式包括几个方面，一是在内容消费的时刻给到消费者的内容元素的智能介绍，如话题，标题，配乐的介绍等；二是启动内容展现效果的优化，如滤镜，贴纸，美颜，画质增强等；三是从质量层面给予消费者指点和管控，包括从业务视角给到消费者发布的内容大致由于何种理由不被平台采用，内容高热趋向消费榜单，内容的版权维护等。

从消费者视角来看，尽或许多地从平台失掉流量或许商业化价值是基本追求，因此往往会出现对平台规则的不时试探以攫取利益，如发布少量的擦边球或危言耸听的内容。 内容了解算法要求在内容供应规模不时变大的状况下协助平台坚持 安康 的生态和有效的流量分配同时尽或许给到消费者更多指点。 这种相爱相杀的相关也给内容了解算法带来了不少的应战和生活空间。

四、分发算法和消费者

把分发算法和消费者放在一同的中心逻辑是内容了解算法绝大部分状况下是要求经过火发算法和消费者打交道的。 从消费者视角观察，高活用户代表主流心智，如何服务好这波群体相关到业务的生活疑问。 中低活用户是平台的增量所在，继续增强这部分用户的平台粘性是关键义务(这里会有部分用户的出逃，为了保养平台的心智，这部分的牺牲是可接受的)。 分发算法承当了把海量内容做负载降低后依据用户的长短期兴味启动介绍的使命，分发算法是要求秉承平台意志的，用于启动内容的流量分配用于影响消费者的体感和心智，给平台带来源源不时的生机。

早期编辑为主的内容分发形式下，消费者是被教育的对象，一天之内能够看到的新颖内容是十分少的，这种状况造成消费者的阅读深度和时长是受限的。 特性化介绍形式下，用户的兴味被极致加大，由于相关内容和新颖内容的加快推送，消费者会感遭到剧烈的沉溺式消费体感。 但是内容的多样性，消费体感的继续保养，兴味的拓展等变得十分关键，这给分发算法的精准性提出很高要求。 提供分发算法细粒度的识别才干是内容了解算法可以大展身手的时机，内容能否具有不错的分发潜力以加大分发流量？内容的适宜人群是什么？用户无序阅读面前的中心兴味是什么？软色情/部分人群不喜好内容(蛇虫宠物)如何精准识别用以分发调控等疑问都是分发算法难以触达的中央，这些命题正是内容了解算法可以深化研讨并影响内容分发和消费的关键方面。

除了特定的场景(如互动玩法，特性化封面图等)，内容了解算法应当遵守自己在内容生命周期的介入广度。 触及到内容的分发和消费，内容了解算法应当把自己定义为分发算法无法或缺的助力，而不是试图去做交流，站在内容了解算法视角，分发算法可以约等于消费者。 以饭馆运作为例，分发算法是大厨，依据消费者的口味和食材和菜谱提供特性化的食物服务。 内容了解算法可以对食材启动质量管控，研发新的菜谱，在必要的时刻提供半成品的菜品。 和消费者的交互交由分发算法来处置，毕竟术业有专攻，内容了解算法可以在对内容的深度了解和消费者洞察上做纵向的深化，提供更多的或许性，包括生态、多样性、内容保量等。

内容了解算法和分发算法的理想态是正和 游戏 ，零和 游戏 对双方都是没有意义的，因此这里额外对内容了解算法提出的要求是在内容消费场景树立一套相对客观的评价体系，经过算法的规范化评价启动上线流程的减速，经过不时的加快试错给分发算法提供更多枪支弹药。

五、工程&数据剖析

一个好汉三个帮，内容了解算法面前也站着一群小同伴，面向算法消费的大规模工程基础设备和面向算法洞察的数据剖析才干可以协助内容了解算法更好的开展。 在内容爆炸式增长的今天，高效的算法工程体系十分关键，甚至是拉开不同公司差距的最关键手腕之一。 有个十分清楚的例子，在业界举行的各种算法大赛上，只需是大型互联网公司参赛基本上都会出现霸榜的状况，这面前是模型训练效率的弱小先发优势，拥有百块级别GPU并发训练才干的高校是十分少的。 此外以通用向量检索性能为例，百亿级的向量索引才干在有限的算力和内存消耗下稳如泰山运转起来是要求少量的工程优化手腕的，而这特性能对算法的高效经常使用至关关键。

服务于内容了解算法，数据剖析有十分多的运行。 依据消费统计行为构建面向内容兴味的用户画像，风向趋向内容消费对供应的指点，层次耦合的内容标签的合理挂靠相关，算法上线前的有效性剖析，及算法上线后继续监控和异常告警等。

内容了解算法要求做的是面向业务场启动完整的架构设计，从算法的效率角度，包括算法服务效率，算法洞察视角等方面联开工程&数据剖析提供弱小的消费力，经过规模和系统厚度构建足够的技术门槛。

2021年对中国互联网，甚至是中国 社会 的前行都是不同寻觅的一年，在全球经济下行，国度间人为壁垒构建的状况下，恰恰又遭遇了国际人口增长的停滞，国度对互联网平台的强管控，以及互联网用户浸透的见顶。

内容了解算法面前的AI算法体系多少也收到了曲折，不过从全体情势来看，AI算法体系和产业化依然在往前走。 基础通常研发体系中对应的论文宣布、会议举行及大赛的举行和参赛人员的规模都在增长。 这两年的遇冷疑问关键是遭到市场大环境的影响，AI占总体投资的比重依然在上升。 从国际方面来看，全球经济的技术封锁进一步坚决了中国立足自主创新的决计和决计，国度十四五方案也明白提出了大数据，人工智能，VR/AR的产业开展规划，AI产业依然有很强的潜力值得开掘。

作为依靠于业务的内容了解算法，要求有明晰的自我认知和定位。 我们的中心价值是什么？它如何失掉有效的定义和量化？作为服务于业务众多角色中的一员，如何做好同其他角色的正向互动？上述疑问面前的答案代表了内容了解算法的中心作用。 如今的算法界有一股投机风，什么抢手就搞什么，有号称无需数据标注的无监视学习，有号称可以效果对标少量标注样本的小样本学习，有号称单个算法模型打遍天下的多模态预训练学习等等。 假设从疑问笼统简化的角度去研讨基础的通常体系和算法学习范式是没有疑问的，但是假设业务的算同窗也把这类概念摆在嘴上是有疑问的，脱离了业务场景的中心诉求去谈技术发明新商业，是一种对客户的高傲，属于典型的机械主义。

作为深度结合业务的内容了解算法，应当从业务场景动身，结合算法的可行性去 探求 用于业务赋能的中心技术，关于明白可以发生正向业务价值的算法技术，哪怕要求较长一段时期的打磨，也要勇于投注树立，在算法研发的环节中不时地思索业务的更多或许性，逐渐把业务的不确定性转化为技术的相对确定性。 关于较长时期无法构成对业务奉献的算法，应当武断丢弃深化研讨，当然作为技术张望跟进是没有疑问的。

从目前情势来看，内容了解算法的开展确实碰到了一些困难，但我们可以坚持对未来的慎重失望，等候下一代内容消费外形的来临，同时尽或许多地启动业务场景的细化启动才干输入和增强，把存量业务价值做好加大，经过算法自身的继续树立，为未来或许来临的那一刻做好技术储藏。

欢聚集团旗下的Bigo Live关键做哪些？

2018年以来，国际直播市场的头部争雄格式越来越明晰，文娱直播范围的YY和陌陌，游戏直播的虎牙和斗鱼，他们对剩下的诸多小玩家从用户、支出和资本层面构成了倾轧式的优势。 但是直播毕竟属于移动互联网全体市场的一部分，随着国际用户盘子的渐趋饱和，寻觅新增量成了头号大事，于是向外走成了大家的共识。 2019年3月5日，欢聚时代宣布成功对海外视频社交平台BIGO的全资收买。 在本次买卖中，YY破费14.5亿美元收买BIGO余下的约68.3%的股份，华兴资本提供了第三方公允价值剖析，这样算来BIGO的全体估值到达了21.2亿美元。 BIGO于2014年在新加坡成立，旗下拥有直播平台BIGO Live和短视频平台LIKE及其他几款社交APP产品。 据YY官方发布，BIGO集团的MAU到达了6900万，2018全年支出大约率超越6亿美金。 BIGO的中心团队来自YY，但又针对海外不同国度的用户、文明和监管等要素做了很多创新和调整。 那么，BIGO Live这款直播产品和国际降生已久的直播玩法有什么相似和差异的中央呢？为了找到答案，我特别去BIGO Live官方下载了一个BIGO Live的安卓版本，然后破费28元巨资买了一个VPN，由于翻开BIGO Live要求先绑定脸书推特INS账号，在一番体验之后，我大约有了如下三点观察：1）中心玩法保管，流程细节创新2）主播生态悬殊，文娱交友为主3）变现手腕丰厚，更追求兴趣性（欢迎来fo我哈哈）1）中心玩法保管，流程细节创新直播的中心玩法，就是主播扮演，观众打赏，这一点到了海外还是没有变，但是这个环节中有少量可以创新（或许说顺应海外市场？）的流程细节。 BIGO Liveapp里的四个主频道区分为Popular（抢手），Explore（发现），Fun（小游戏）和Me（团体中心），在Popular下还有左近的直播、多人直播、双人PK直播和游戏直播等子频道。 可以看得出这个阶段的BIGO Live还是相当注重互动的，举一个小的活动细节。 在直播间里当主播的等级到达特定的Star后（一星到五星），就可以开启限时宝箱争夺，要求整个直播间里的用户一同来帮助启动特定举措的成功，比如关注、留言、分享直播或送礼等，每成功一步宝箱就会被“续命”，也就是参与之前限时的时期。 当最终成功的用户量到达一定水平后，这个宝箱才会被翻开，取得的奖品会被汇总起来分给主播和用户。 这其实就是一个比拟地道的参与互动（包括支出）的小游戏，直播原本曾经是很强互动的沟通方式了，但在直播里经过时不时的限时游戏把主播和观众再拉进一步，同时参与了平台想要的用户操作数据，可谓一举三得。 2）主播生态悬殊，文娱交友为主在我逛了几十个主播的房间之后，总体觉得是大部分是素人主播，被工会介入的觉得不强，由于外面的主播真的播得还蛮随意的，给人觉得BIGO Live是交友互动的属性更强。 比如上方这两个妹子在连线PK，但两人各自有任务，只是顺便开着直播来玩一下，赚点外快。 PK自身的玩法也比拟简易，就是看谁收到观众的打赏（Beans）更多，输家会遭到一末尾大家设定好的惩罚。 但是这个看似竞技性质的玩法在BIGO Live上大家貌似并不对结果太在意，更多还是以互动和交友为主。 然后我特别去看了下传说中BIGO Live用户集中的沙特阿拉伯地域，如我所料，我看到了“蒙脸直播”。 而且重点是，事先我进入直播间的时刻这个姑娘正站起来展现一条白色的裙子，有几秒钟我以为我看到了一块黑布和一块白布在智能飞旋。 这个姑娘似乎是在滔滔不绝地像观众引见这条裙子的优势（我猜的），所以我觉得未来直播电商在海外或许也是有开展潜力的。 我大约数了下BIGO Live上的区域数量，应该是进入了上百个国度和地域展开门务，其中比拟火的大约或许有十多个。 这么多的国度和地域，不同的用户、不同的规则和不同的文明，有一些国度和地域的直播市场的特征和中国很相似，也有一些国度和地域少量的用户只是在房间里相互聊天的不要钱形式，相差很大。 BIGO Live能够在三年内这么快切出来这么多国度，估量还是有赖于YY在国际沉淀了14年的底蕴，为BIGO Live提供一个胜过普通创业公司产品的开展平台。 同时，YY和BIGO都各自在AI启动了探求，是行业里为数不多的拥有两支AI团队的公司，在收买BIGO以后，两支AI团队将启动深度整合。 如此一来，YY旗下其它的产品也可以借助BIGO积聚下的数据和图像识别方面的技术和阅历在国际化市场中更好的寻求开展。 全体来说BIGO Live的互动性还是不错的，由此也带动了其口碑和下载量。 从Sensor Tower的数据可以看到，YY旗下有五款产品排进了2019年1月下载量Top20，BIGO Live排名第7。 CEO李学凌曾经提过，欢聚时代从通常中探索出的“短视频为直播吸引流量，直播经过流质变现”的战略思绪一样可以用在海外，BIGO Live和LIKE是区分从支出和用户两个层面带动欢聚时代的海外战略开展：“BIGO Live在继续安全其在中国以外市场的泛文娱直播服务指导位置的同时，LIKE也在短视频市场成功用户加快增长和用户观看时长继续优化。 ”3）变现手腕丰厚，更追求兴趣性BIGO Live的货币体系关键由三部分组成：Diamond（钻石），Bean（金豆）和Coin。 Diamond就是直接充值所得，可以购置礼物；Bean是主播被送礼后失掉的，可以提现或许兑换Diamond；而Coin要求参与平台义务和活动所得，Coin可以换礼物。 这三种关键货币加上主播的星级、每日义务、观众的等级和相似前面说的宝箱活动等，共同构成了BIGO Live上的金钱流动。 而BIGO Live相对国际传统直播的强调变现，参与了一个不要钱赠送Diamond和Comment Medal（发言前有标志主播能更美观到）的机制，每过一段时期会再送一次性。 这样就给许多不要钱党带来了一集体验直播和主播互动的初次时机，当然假设你情愿充值这个时期会恢复得更快。 总的来说BIGO Live还是很照顾各个阶级或诉求玩家的体验，土豪确实可以很爽，但普通用户也有很多和主播打赏互动的时机。 不过就算在这种宽松的气氛里，从Sensor Tower 1月海外支出榜里可以看到，BIGO Live的支出还是超越了在北美盛行一时的LiveMe，而YY旗下一共有6款产品入围Top 20。 由此也可以看出，YY在国际的直播大战中杀出重围之后，在海外的规划渐渐末尾收到成效。 这得得益于李学凌多年前就曾经末尾探求欢聚时代的海外战略，并且2019年将“全球化”作为公司最关键的战略级重点。 他曾经甚至表示必要求将欢聚时代打形成一家全球抢先的视频社交平台：“未来5-10年将进入中国发明时代，中国互联网企业发明的如金融、共享经济、外卖、直播等新形式，都将浸透到全全球各个国度。 ”BIGO Live 2018年超6亿美元的支出曾经证明自己具有弱小变现才干，而前面提到的包括LIKE在内的多款产品可以继续且低本钱地为BIGO Live拓展流量，两款产品之间经过相互引流进一步提高了营销效率，也使得YY全体的海外化战略进入了一种相互推行相互介绍的良性正循环之中。 全体来看，包括直播在内的整个中国互联网出海的趋向曾经愈演愈烈，智能手机的主战场曾经转到了印度和欧洲，滴滴在国际和美团讲和后却在巴西等海本国度末尾了外卖业务的探求，而来自中国的手机二维码支付在这几年的努力下简直普及了一切中国游客会到的中央。 在出海的浪潮中，有头条这样令人冷艳的案例，也有微信这种令人困惑的失败，所以中国互联网公司究竟如何处置好国际产品和海外开展之间的相关，一致好两边的资源然后扬长避短，去和全球上的互联网公司一较上下，会是中国互联网2019年的看点之一。

2019年暑期热播剧你最喜欢哪一个？

2019年暑假热播剧，我最喜欢看的是《亲爱的，热爱的》，这部剧如今曾经算是十分的火爆了，选择的明星，在剧播出之前也基本都处于一个不温不火的形态，很多都仰仗这部剧大火了一把，特别是男主角李现，用他精深的演技，感动了很多人的心。

这部剧的男女主角也是十分的甜，并没有其他玛丽苏偶像剧容易出现了什么初爱情人，和狠毒女配，所以让人追剧起来就觉失掉十分的愉快。 这部剧的题材也是十分好，选择的是电竞方面的，让人会觉得有点耳目一新，由于这种题材在我们中国市场还不是十分的经常出现。

这部剧也是十分的励志，讲了一群人为追求梦想而努力拼搏努力妥协，最终成功梦想并抱得美人归。 而且这部剧外面的男二女二也是十分的甜，互动的十分频繁，由于追剧的还是女生占比拟大的部分，所以看到这样子的场景就会觉得少女心爆棚，还有一些男生也会觉得甜死人了，而且这部剧演的是十分的自然，无缝对接，所以热度会十分的高，频繁上热搜。

这部剧确实是挺好的，希望并不是像近几天上网上传达的那样，也希望这部剧带给我们的只要正能量，不要遭到这部剧一些其他的影响。