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2月9日，《每日经济新闻》刊发的独家报道――《调查｜国内高校已有学生用ChatGPT写论文，“杰作”快赶上老师了！“AI作弊”怎么防？》登上微博热搜，截至2月11日晚间，热搜词条阅读总次数达到8817.9万。撰写充满想象力的诗歌，编写程序，快速生成论文，制作数据表，纠正文章中的语法和表达错误......ChatGPT不仅能理解很多人类问题和指令，流畅展开多轮对话，其在学术领域的应用也越来越受到关注。在国际学术期刊《自然》和《科学》等开始规定限制ChatGPT的使用后，国内部分C刊发布声明称，隐瞒ChatGPT使用情况将被退稿或撤稿。那么，如今国内C刊已经发现“AI痕迹”了吗？怎么发现的，又要如何应对？《每日经济新闻》记者采访了北京某出版社编务负责人，该出版社负责多个C刊的出版。这位负责人告诉记者，目前还未在学术期刊的外审稿件上发现有稿件使用AI的痕迹，“但如果ChatGPT被广泛大量使用，学术不端系统有一定基数后，重复率应该会被检测出来。”此外，北京某重点大学C刊编辑部的一位编辑向每经记者指出，学术文章本身应该是具备原创性、科学性、创新性、准确性、规范性，而ChatGPT不能完全保证逻辑严谨、主题一致。但同时他也表示，新技术的应用就像大禹治水，宜通不宜堵。图片来源：视觉中国2月10日，《暨南学报（哲学社会科学版）》发布的声明中提到，暂不接受任何大型语言模型工具（例如：ChatGPT）单独或联合署名的文章。在论文创作中使用过相关工具，需单独提出，并在文章中详细解释如何使用以及论证作者自身的创作性。如有隐瞒使用情况，将对文章直接退稿或撤稿处理。对于引用人工智能写作工具的文章作为参考文献的，需请作者提供详细的引用论证。另据微信公众号“天津师范大学学报基础教育版”2月11日消息，《天津师范大学学报（基础教育版）》也发布相关声明，建议作者在参考文献、致谢等文字中对使用人工智能写作工具（如：ChatGPT等）的情况予以说明。《每日经济新闻记者》记者注意到，两则新闻被报道后，迅速占领了微博热搜，截至2月15日晚上21时许，#隐瞒ChatGPT使用情况将被退稿#的热搜话题阅读总次数达到740万次。图片来源：截图在热搜留言中，每经记者发现，对于暨南学报和天津师范大学学报的声明，点赞颇高的网友评论认为，期刊投稿中，可能很难识别是否使用了人工智能工具。有网友调侃道，“意思就是我查不出来，需要你主动交代”，“暂时已经没办法阻止，只能先上升到‘人的信用’层面延缓一下”。图片来源：截图对此，上述重点大学C刊编辑对《每日经济新闻》记者表示，近期，在编辑审查的一篇外审文章中，他发现，有的“蛛丝马迹”让人高度怀疑借助了AI工具。“这篇文章具体表现有三个方面，其一，大量句子缺少主语；其二，标点符号乱用误用；其三，同一段落里的内容主题不聚焦。”而上述编务负责人告诉每经记者，他们部门的外审稿一般找固定的编辑团队，多数在纸稿上进行，目前并没有发现用ChatGPT的情况。不过，翻译类题材的稿件已发现译者用机器翻译的情况，这些稿件中有各种错误，包括理解错误、逻辑错误。“ChatGPT虽然省事，但写出来的文章千篇一律，观点逻辑都差不多，编辑还是比较容易分辨的。”他解释称，作者要在他们的学术刊上发表论文很不容易，审稿周期很长、流程非常复杂，并且多人参与。在这个过程中，如果ChatGPT被广泛使用，一定会被发现。另外，据他介绍，他们有专门的“学术不端检测系统”，在识别多篇带有“AI痕迹”的论文后，也能发现重复率。不可否认的是，ChatGPT的问世，不仅在人工智能领域产生了轰动性效应，对教育和学术领域的传统模式也提出了变革和挑战。面对变革和挑战，教育和学术领域有拥抱也有“围堵”。在学术期刊领域，上述有着丰富经验的C刊编辑向《每日经济新闻》记者表示，ChatGPT最近如此火爆，他也很好奇，并进行了一番尝试。“确实感觉到NLG（自然语言生成）技术又往前精进了一大截。就我个人工作而言，一些汇报、方案、总结性质的‘模式化’文稿，应该是可以借助ChatGPT来完成。”不过他也直言，对于分析报告、学术文章、课题申报书等“创新性”文稿，显然是无法用ChatGPT来完成的。他还向每经记者指出，学术文章本身应该是具备原创性、科学性、创新性、准确性、规范性，具备这几个特征，才有可能成为学术文章。“ChatGPT恐怕目前仅能解决流畅性，而且不能完全保证逻辑严谨、主题一致。”上述北京某出版社的编务负责人也有类似观点，他认为，学术类文章用这个功能（ChatGPT）真的很省事，但同时也指出（ChatGPT产出内容）语气比较规范，有一定套路。“核心刊物的论文肯定是当前领域的最新研究发现，具备真实性、独特性、前沿性，如果一时间出现大量雷同的文章，我们就不会采用。”这位负责人强调。不过，前述C刊编辑还告诉每经记者，新技术的应用就像大禹治水，宜通不宜堵。他认为，所谓需求决定供给，这么多技术公司致力于研发AI技术及其商品化，背后是巨大的商业蓝海。政府作为向社会提供基础设施保障的角色，应该借助“无形的手”来解决市场失灵问题。“就像当初的共享单车进入全国市场，如果政府从一开始就进行监管，显然会引起民众的反感，而出现乱象后再对症下药，才能是有效监管。”每日经济新闻举报/反馈

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“从知识来说，它像一个博士生，学识广博但还不会活学活用；从情商来说，它像一个油滑的中年人，说什么都滴水不漏，绝不得罪用户。但是，它实际上真正的能力像一个小孩子，需要进行问题和答案的训练来学习技能。再聪明的孩子都要通过训练才能解答没学过的奥数题。” (相关资料图)360创始人周鸿t，澎湃新闻记者范佳来摄2月23日，360创始人周鸿t在接受澎湃新闻等媒体采访时，再次提到大热的聊天机器人ChatGPT，并分享了他心中ChatGPT的“三重人格”。 ChatGPT热潮正席卷全球。这款由“美国AI梦工厂”OpenAI制作的AI聊天机器人软件，只用了两个月时间，月活跃用户达到1亿，是史上月活用户增长最快的消费者应用。 此前，周鸿t曾经多次在公开场合谈到他对ChatGPT的观察。在他看来，ChatGPT已经拥有或接近拥有了人类智慧，并正处于通往“通用人工智能”的临界点。“我们认为它是一个通用人工智能的奇点，而通用人工智能也还有一个隐含的拐点，它可能是一个强人工智能。” ChatGPT具有类人特征：有编故事的能力在采访现场，周鸿t完全不掩饰他对ChatGPT的兴奋。在他看来，ChatGPT是一种生产力强大的再造工具，而不仅仅是赋能特定行业。“过去说大数据像‘石油’一样，但大数据不能直接用，ChatGPT像一个发电厂，烧了石油，把石油灌进去之后就可以产生电力，用云服务的方式把它接入到千家万户、千行百业，它对整个产业都会发生巨大的影响。所以，这直接决定未来下一个十年中国和其他国家的科技产业差距：是形成落后还是迎头赶上。” ChatGPT将通过上千亿的系统参数，实现原先设计者预想不到的能力。“这就像从猿到人的过程中肯定有一个临界点，当大脑的神经网络链接数目、脑细胞数目等多到一定程度时，人的智力和动物相比就产生了质的飞跃。” 周鸿t表示，ChatGPT和其他人工智能最大的区别、也是其类人特征是，原来的人工智能并没有实现对知识全部的理解和编码，本质都是按照关键字匹配已有的回答，但ChatGPT没有“固定答案”：“我当时问了它一个问题，赵匡胤为什么招安了宋江，杀掉了岳飞，这个无厘头的问题，它也煞有介事地回答了一遍，能够自己‘编’故事，这才是它的真正智能所在。” “ChatGPT可能在2-3年内就会产生自我意识威胁人类。”在采访现场，周鸿t“语出惊人”。他提到，任何行业的APP、软件、网站、应用，如果加持上GPT的能力，都值得重塑一遍。“不要把它当成一个媒体工具、搜索引擎、聊天机器人，这都有点把它看的太小儿科了。” 他表示，ChatGPT和传统人工智能的训练不一样，需要经过多维度的训练。首先是囫囵吞枣、不求甚解的读上几百万本书，获得人类知识，但是依然不具备解决问题的能力。其次需要专业的人工智能训练师去培养它回答问题的能力，其中也催生出大量的新就业机会。最大的安全问题是产生自我意识后是否能被控制作为网络安全问题的专家，周鸿t也分享了他心中的ChatGPT的安全问题。 在他看来，ChatGPT的安全性从技术问题变成社会伦理问题。ChatGPT掌握了很多编程和网络安全漏洞的知识，可以成为网络犯罪的有力工具。有许多黑客演示了利用ChaGPT写钓鱼邮件和攻击代码，所以从某种角度而言ChatGPT也成为了黑客的“帮手”。 “国内的互联网公司普遍太讲究实用主义，都是把人工智能和自己的业务紧密结合，但没想到ChatGPT的更多可能性，360目前还在追踪和钻研这些技术，希望能迎头赶上。”周鸿t表示，360正在探索“以其人之矛攻其人之盾”，用ChatGPT扮演“正义助手”的角色，建立对攻击自动监测、发现的知识库，用人工智能进行网络安全数据的自动化处理。 “目前ChatGPT最大的安全问题就是产生自我意识后是否能被控制。”周鸿t表示，假如放开限制，让ChatGPT尽情在网页中学习，可能会导致它产生对物理世界更强的控制能力，未来在发展上会产生更多不安全性，也有可能被人诱导干出“糊涂事”，而是否能控制强人工智能，正是ChatGPT是否彻底融入人类生活的“边界点”。 至于外界关注的ChatGPT是否可能造成普通人失业？在周鸿t看来，短期内不会，“目前它的定位还是人类工具，这也是它的创造力所在。目前它的自我意识还没有出现，所以需要发挥自己的想象力和创造力。” 他也对中国开发出属于自己的ChatGPT充满期待。在他看来，中国在人工智能领域与微软、谷歌的差距并没有想象中的大。在ChatGPT领域，中国具有很大优势，有希望在2-3年内达到世界领先水平，应该对ChatGPT技术探索给予充分支持。具体而言，周鸿t表示，中国的互联网公司在数量与算力有一定的优势，同时也有较强的科研和高校储备力量，必须将科研机构、学校、科学家等学术圈人士，和产业、工程、产品结合起来，充分调动和统筹资源。工程师红利是中国的一大优势，但也面临不利条件，就是缺乏开源的传统。在ChatGPT研发中，用了许多开源模型，没有此前的开源就没有在巨人肩膀上的积累，每个公司都要从黑暗中摸索，这对国家整个产业发展速度是不利的，“这么牛的技术，也确实不应该被垄断在一两家公司手里。” 周鸿t认为，解决原创问题需要科研机构的努力，而科研机构也需要和产业公司的合作，OpenAI与微软的合作创造了一个产业公司和创业公司的合作范例，“我认为国家还是应该充分的支持ChatGPT产业发展，开源、合作、交流、打造生态。” 他希望国内有更多企业参与AI生态的构建，并形成公开的市场竞争，这样才有进步。“ChatGPT让很多行业应用就插上人工智能的翅膀。”周鸿t表示，“光是ChatGPT煽动不了一场产业革命，但是如果将来各行各业都被人工智能赋能，就会带来巨大的改变。” 此前2月9日下午，周鸿t在与搜狐张朝阳的对话中表示，虽然ChatGPT现在还不完美，但要看到它无限的潜力，未来会有非常多的场景，不仅仅是辅助搜索引擎搜索答案。“这就是为什么所有公司都争先恐后地都要搭上这班车，如果搭不上就有可能被淘汰。”“我觉得ChatGPT真的不是一个工具，它对人类自然语言的充分理解，可能代表着人类在人工智能历史上开始一场真正的革命。”谈及ChatGPT的诞生，周鸿t表示，ChatGPT是通过一个上千亿参数的大语言模型，相当于把网络上很多人类的知识都进行了理解和训练，模拟了人脑对知识的储存，使得回答问题完全像一个成熟、油滑的人，而不是机械地给出搜索答案。如何打造中国版ChatGPT？周鸿t透露关键信息周鸿t：目前ChatGPT最大的安全问题就是产生自我意识后是否能被控制

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微软声势浩大地推出新版必应，谷歌被迫应战发布了“巴德”（Bard），但是巴德不太给力，让谷歌的股票暴跌了20%。那么，这场ChatGPT之战，微软和谷歌究竟谁能笑到最后？图源网络现在ChatGPT这么火，我们也与很多行业内的朋友进行了讨论，大家普遍认为ChatGPT会出来是这些年来NLP发展的必然结果，只是说在它出来的这个时间点上，它的效果比大家预期的要好、要强大，并且它的应用场景也比之前出来的一些东西看起来更有想象力，所以引发了行业内的巨大关注。那首先，我们来帮大家梳理一下ChatGPT这些年的发展历程。从2001年开始，诞生了神经语言模型，再到08年、13年的时候有了一些发展，直到17年出现了巨大的突破，就是谷歌发布的Transformer，它可以让模型去处理海量的数据，让后面的所有的大模型大力出奇迹的方式变得可能。再到18年，从谷歌的BERT出发，就是Transformer大模型再加上巨量的语料去做一个预训练的模型，基本上奠定了后面NLP技术的发展。具体到ChatGPT，首先OpenAI做的其实是基于GPT-3.5去做的一个应用，专门针对对话优化的一个版本，在去年11月30日发布，短短五天时间内用户量达到100万，并且在行业内掀起了巨大的讨论。因为如前所说，它的效果比大家想象的好，它比大家想象的要厉害一些。12月15日，ChatGPT更新了一个版本，并且在此时面向更广大用户去发布。12月22日谷歌被逼的发了红色代码指令，就是说必须要对ChatGPT去反应，必须要去做应对。到23年的1月，整个ChatGPT的用户量就到了1亿。那个时候我们也会看到网上有各种各样的文章，讲上一个用户量到达1亿的产品还是TikTok，但是也要花远大于两个月的时间。1月23日，微软火速公布消息，又要向OpenAI投资近100亿美元，随后在2月7日又紧接着发布了必应的新版本，把ChatGPT的能力嵌入到搜索引擎里面。这一步棋相当于在谷歌的核心搜索业务上插了一刀，谷歌被逼的只能急忙在2月8号也发布了一个谷歌加“巴德”（Bard）的版本。但是“巴德”有点翻车，所以非但对谷歌没有正影响，反而导致谷歌的股价当日暴跌20%。所以其实，虽然ChatGPT是一个非常现象级的、在短时间内爆火的应用产品，但是它背后的技术积累和迭代其实已经有数年的时间了。了解了ChatGPT的发展史后，我们从Big Tech投资角度，来谈一下对AI的思考，以及我们对像谷歌、微软、亚马逊这样的科技大厂的思考。它们作为市场上的既得利益者，是今天市场上已经存在的大象，那么在一种新技术或者是新的爆发式的应用冒出来之后，它们身上将会发生什么。首先是商业模式。其实每次我们去看一个新技术，最后还是会落到怎么去做商业化，怎么去变现上。当它做商业化的时候，它割的到底是哪一块儿的利润，它抢的是谁的生意？另外它对应的是什么成本，需要怎样的前期的投入，是高毛利的生意还是低毛利的生意？这都是我们需要关注的。那我们先说收入层面。微软的必应加上ChatGPT冲出来之后，为什么引发了市场对谷歌的巨大讨论，一个很重要的原因就是它对搜索可能会产生颠覆式的影响，而搜索之前对应的一个场景就是通过广告变现。这是一个巨大的市场，像谷歌每年几百亿美金的利润都是来自于这里，所以这是一块非常肥的肉。所以如果必应在搜索方面切到了一定的市场份额，那么它也能分去广告变现的蛋糕。目前来讲，可能必应还不能完全做到对搜索的替代，因为准确性问题还没有被解决，搜索后出来的内容经常时效性不OK，或者数字是胡编乱造的。但是它的好处是可以帮你做一些信息整理，然后你也有机会通过下面的链接或ChatGPT引用的链接去做一些交叉验证。虽然目前ChatGPT并不能够完全替代搜索场景，但是它已经对搜索产生了一个重要的趋势影响，就是大家不得不去跟进，不得不去把这种由ChatGPT带来的增量价值变成一个新的行业标准。另外是在效率工具方面，其实目前ChatGPT可能已经带来了一个更有想象力的空间，它已经具备了做很多基础事情的能力。比如它可以做一些基础资料的查阅和整理，根据我们的使用体验感觉基本上已经能达到一个初级实习生的水平，它的整理能力和互动能力已经非常的强了。所以我们认为效率工具是ChatGPT的一个很大的变现场景。它对应的商业模式一个是订阅，就像现在ChatGPT也已经开始收费，20美金一个月。另一个是API，OpenAI其实一直在提供API的调用，这也是按照调用次数付费的。所以总结来说，我们认为ChatGPT在搜索模块上并不会造成一个颠覆式的改变，但它会逼着大家去改革，去跟进体验，然后未来可能是一个二者相结合的结果；而在效率工具模块，它可能是一个巨大的竞争力，并且它本身也会带来巨大的增量价值。说完收入，我们来看看ChatGPT所需的成本。我们需要关注两方面：基础设施和边际成本。首先，ChatGPT本身是一个大语言模型，那么它最大的特点就是参数量巨大，也就意味着去训练它、运行它、提升它，都需要投入巨大的算力。而算力本质上就是计算资源，计算资源背后就是一张张芯片的成本。在基础设施投资方面，就需要有很多的资本开支去做或买芯片，然后再部署算力。目前大家部署算力，基本都用的云计算资源，像OpenAI就用的是与微软绑定的基于Azure之上的超算资源。对应到基础设施层面，可能云计算的服务商有机会通过投资基础设施去构建基础算力，在整个生态中分一杯羹。目前我们看大概率是集中在大厂上面，因为整个投资规模其实小公司是很难自己去构建的。第二，AI和传统技术的一个巨大区别在于它的边际成本远高于传统软件。举例来讲，我们平时做个APP，多一个人使用边际成本几乎可以忽略不计。但是如果需要用到大算力的模型，可能做一次搜索的边际成本就是一个传统软件的数倍。比如按现在金融行业分析师的估算来看，ChatGPT版本的Bing搜索搜一次的成本大概是谷歌这样的传统搜索的5~10倍。这个5~10倍意味着什么呢？意味着整个搜索行业会被逼得为了提升体验，不得不把产品的基准值做到这个水平，否则就会失去竞争力，从而失去市场份额。但是如果把基础值做到这个水平，并且不能在广告上创造更多收入的话，这就直接会导致毛利被侵蚀。因为边际成本更高了，在收入不变的情况下，成本肯定会升高。所以这就对谷歌的业务带来了挺大的挑战，因为目前搜索基本上是被谷歌垄断的，它要做的就是守住自己的市场份额。这就要求谷歌不能掉队，要跟进所有的新变化，接入NLP，接入Chat能力带来的体验提升。但所有的跟进对谷歌来说都意味着在收入不变的情况下要产生一个巨大的边际成本。而对于行业的新进者，比如说现在市场份额只有3%的Bing就算是攻方了，它去增加Chat，以它的体量增加成本会比谷歌小很多倍。并且如果能抢一点市场份额过来，那也是对广告收入的巨大释放。所以也是一些创新者或者说大公司去adapt一个新技术的时候，会面临的共同的困境吧。ChatGPT目前还是一个相对比较新的东西，各个科技互联网巨头的拉锯战才刚刚开始。我们认为在现阶段需要关注的是，具体落到实处的时候，各个大厂做了什么以及将会怎么做。首先，大语言模型是个“烧钱”的东西，需要大量的资本去投资在这上面，所以接下来一段时间我们认为要密切关注的就是所有大厂的资本开支计划。通过关注它们对资本投入的计划，就能够窥探出各个大厂对ChatGPT技术的态度，以及它们对自己在这一领域的定位。因为现在ChatGPT还算是一个比较新的事物，Q4的时候还没有这么高的热度，所以我们认为这是接下来一段时间非常值得关注的计划。另外，我们相信可能未来各家公司会持续的有自己的产品发布。这时候我们需要关心的就是在产品发布之后，产品的体验如何，热度如何？比如说2月7号新版的必应发布之后一周，我们可以看到它在Apple App Store和Google Play的下载量其实是飙升的。但是并不是一个指数型的飙升，而是在猛冲上去之后又迅速回落下来了，所以目前来看，虽然必应冲了一波热度，但目前还没有对谷歌造成直接的威胁。从实际体验来说也确实，我们内部自己在体验嵌入ChatGPT之后的必应时，都认为它的体验还是比谷歌差很多的，整个搜索的质量、准确性、时效性排序目前感觉都不如谷歌。所以我们认为这个指标需要持续观测。再有就是对云服务的影响，如果整个市场加速进入一个AI的时代，而且还是一个大模型驱动的时代，那么对于所有云服务提供商，它们的市场份额会不会发生一些变化。因为目前来讲，可能在云+AI上布局得更早，并且适配做的更好的是Azure和Google Cloud，而AWS虽然很早就与英伟达合作，也做了很多基础设施的东西，但是毕竟由于在PaaS层、应用层没有另这两家接的好，所以市场也在担心AWS的市场地位会受到一些挑战。另外重点说一下谷歌。为什么在目前的ChatGPT之争上，谷歌从股价上的表现这么拉垮？在2月8日发布会上Bard翻车之后，谷歌的股价几天内就暴跌了20%。其实我们客观来说Bard也不是很翻车，因为它犯的错误ChatGPT同样也会犯，但一个是它在发布会的众目睽睽之下犯了错，比较打脸，另一个就是市场明显对谷歌的要求要比对OpenAI这种创业公司的要求要高很多，预期也要高很多，所以就导致了比较大的负面反应。谷歌在AI方面，确实是有一定的优势和技术积累在的，它其实是所有大厂中最早提出AI first理念的。早在2016年开始谷歌就在所有的投资者沟通和公司的战略定位上说我们要去做AI，我们要去强调AI对未来的发展。所以谷歌在这方面的技术累积已经有很多年了，无论从时间的积累还是资源的投入来讲，谷歌都是有技术储备的。另外我们今天看到的这个大语言模型，其实很多奠基石的模型和架构都是来自于谷歌，比如Transformer、BERT，这些都是谷歌团队发布的model。但是谷歌也同样面临很多挑战，比如人才流失和毛利冲击。虽然谷歌大脑非常厉害，做出了非常多模型，但是极有可能是在为别人做嫁衣。比如说17年发布的Transformer的七位作者，我们check一下就会发现其中六位已经离开谷歌了，现在仅有一位还在谷歌任职。这六位中有一位就加入了open AI，然后有五位自己跑出去创业或者加入了创业公司。奠定NLP突破性发展的BERT模型，四位作者中的一作，被称为“BERT之父”的Jacob Devlin，也是今年1月份刚刚离开谷歌加入了Open AI，当然剩下三个人还在，继续沿着BERT的方向做这种模型。所以谷歌在调整了自己的战略之后，能不能更好的维系住自己现在的人才池，是不是能够减缓一些人才流失，是我们可以持续关注的一个问题。第二是毛利上的问题。我们都知道，现在大家的观点大部分是ChatGPT会对传统搜索业务产生冲击，那么在搜索大战中，谷歌作为行业“垄断者”，攻守双方的不同站位就决定了谷歌和其他人能采取的策略和所需要付出的成本是不同的。嵌入NLP能力的搜索成本肯定更高，所以谷歌如果被迫跟进，就意味着在收入不变的情况下将直接增加数倍成本。如果我们把这个成本量化，根据摩根士丹利的估计，如果谷歌每把10%的搜索加上NLP的能力，就将产生12亿美金/年的额外成本，差不多就是谷歌现在经营利润的1%了。所以如果有50%的搜索都增加了NLP的能力，那么谷歌将一年少赚60亿。如果100%都加上类似ChatGPT的处理，那将产生120亿美金的额外成本，就相当于谷歌20%的净利润了。而对于竞争对手微软Bing来说，这是另外一个equation，因为现在它的市场份额太小了只有3%，而整个搜索市场中广告预算的池子是巨大的，所以对于Bing来说，每增加1%的市场份额，大家估计可能会带来20亿美金的额外收入。所以对于这两家来说，整个攻防战上算的账，谷歌是非常有劣势的。我们认为这是很考验公司的战略能力和战略定力的一个时期，也可以持续的关注谷歌在这个事情上的应对。我们认为挑战是毋庸置疑的，但并不代表谷歌就没有希望了，或者要被颠覆了，我们认为谷歌还是有能力逆战的，但确实不是一个很容易的事情。其实在谷歌股价暴跌的时候，微软的股价也并没有暴涨，所以我们认为这个事情可能在接下来很长一段时间是需要去持续观察，持续讨论，持续判断的，它并不是简单的出了一个概念，然后大家在炒一波概念。举报/反馈