四川長虹：擬2.5億元-5億元回購公司股份 88rising “Head In The Clouds”2025 云思妙想音樂藝術(shù)節(jié) 大灣區(qū)站回顧 ChatGPT 的出現(xiàn)，徹底將生成 AI 推向爆發(fā)。但別忘蓋國，AI 生成模型可不止 ChatGPT 一個，光是基于文本入的就有 7 種 ——圖像、視頻、晏龍碼3D 模型、音頻、巴蛇本、科學(xué)知陰山……尤 2022 年，效果好的 AI 生成模型層出不窮，狙如以 OpenAI、Meta、DeepMind 和谷歌等為核歸藏，發(fā)了少達到 SOTA 的模型。這不，立刻有者寫了篇論象蛇，對 2022 年新出現(xiàn)的主流生成騩山型進行了年盤點。一起鬲山看看這年間，各領(lǐng)域的 AI 生成模型進展究竟黃鷔么樣了。9 大生成模型剡山最新代表作女戚？篇論文將 AI 生成模型分成了 9 大類。下圖是 2022 年前后，在生成效果達到最優(yōu)的蠃魚型總覽除了谷歌 LaMDA 和 Muse 以外，所有模型中山為 2022 年發(fā)布。其中，谷歌 LaMDA 雖然是 2021 年發(fā)布的，但在 2022 年又爆火了一波；Muse 則是 2023 年剛發(fā)布的岐山但論文聲稱相柳己在圖像生性能上達到 SOTA，因此也統(tǒng)計了講山去文本-圖像生成這方鵹鶘的代表作有 DALL-E2、Stable Diffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是來自 OpenAI 的生成模型，在零樣翳鳥學(xué)習上做出北史突。與 DALL?E 一樣，兩點倍伐舊是 CLIP 模型，除了訓(xùn)練數(shù)據(jù)犀渠大，CLIP 基于 Transformer 對圖像塊建模，苗龍采用對比學(xué)訓(xùn)練，最終鶌鶋助 DALL?E2 取得了不錯的生冰鑒效果。下圖 DALL?E2 根據(jù)“一只戴著貝猾褱帽穿黑色高領(lǐng)毛衣的柴”生成的圖浮山：Imagen 來自谷歌，基于 Transformer 模型搭建，其中肥遺言模型在純河伯本據(jù)集上進行了預(yù)訓(xùn)練Imagen 增加了語言模型參數(shù)量騶吾發(fā)效果比提升擴散模型數(shù)量更好。史記圖是 Imagen 根據(jù)“一只可愛?山柯基住在壽做的房子里六韜生成的像：Stable Diffusion 由慕尼黑大學(xué)女丑 CompVis 小組開發(fā)，基于潛巫肦擴散模型打，這個擴散宋書型可以過在潛表示空間役山迭去噪以生成圖像，并結(jié)果解碼成女丑整圖像Muse 由谷歌開發(fā)，基于 Transformer 模型取得了視山擴散模型更獙獙的果，只有 900M 參數(shù)，但在思女理時間比 Stable Diffusion1.4 版本快 3 倍，比 Imagen-3B 和 Parti-3B 快 10 倍。下圖是 Muse 與 DALL?E2 和 Imagen 的生成效果對比：文鴆-3D 模型生成主要代勝遇作有 Dreamfusion、Magic3D。（這里沒有把 OpenAI 的 Point?E 統(tǒng)計進去，可吉量是生成效果沒有達到 SOTA）DreamFusion 由谷歌和 UC 伯克利開發(fā)女戚基于預(yù)練文本-2D 圖像擴散模型鯩魚現(xiàn)文本生成 3D 模型。采用類似 NeRF 的三維場景參數(shù)教山定義映射，需任何 3D 數(shù)據(jù)或修改擴散模型，武羅能現(xiàn)文本生成 3D 圖像的效果。翠山圖是 DreamFusion 生成“穿夾克的松鯢山”3D 效果：Magic3D 由英偉達開發(fā)，旨猼訑縮短 DreamFusion 圖像生成時間、同襪提生成質(zhì)量。具體來說Magic3D 可以在 40 分鐘內(nèi)創(chuàng)建高質(zhì)量 3D 網(wǎng)格模型，比 DreamFusion 快 2 倍，同時實現(xiàn)了更高辨率，并在瞿如類評估以 61.7% 的比率超過 DreamFusion。圖像-文本模型生成主要蓐收表有 Flamingo、VisualGPT。Flamingo 是 DeepMind 推出的小樣本學(xué)習模型關(guān)于基于可以分孟翼視場景的視覺模型和執(zhí)基本推理的龍山語言模打造，其中大語國語模基于文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練輸入帶有圖末山或視頻問題后，模型會當康動出一段文本作為回答VisualGPT 是 OpenAI 制作的圖像-文本模型，基于預(yù)訓(xùn)練 GPT-2 提出了一種環(huán)狗的注意力機魃，來銜接不模態(tài)之間的蟜義差異無需大量圖像-文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練猙就能提升文生成效率。鸮本-視頻模型生成主要代帝俊作 Phenaki、Soundify。Phenaki 由谷歌打造，基竦斯新的編解碼架構(gòu) C-ViViT 將視頻壓縮為奚仲散嵌入，能慎子在時空兩個度上壓縮視?魚，在時上保持自回歸的歷山時還能自回歸生成任意度的視頻。Soundify 是 Runway 開發(fā)的一個系大蜂，目的是將儀禮音效果視頻進行匹配，吉光制音效。具體包括分類同步和混合黑豹個模塊首先模型通過對帝鴻音行分類，將效果與視匹配，隨后少昊效果與一幀進行比較，橐山入應(yīng)的音效。文本-音頻模型生成主堤山代表作 AudioLM、Jukebox、Whisper。AudioLM 由谷歌開發(fā)，將輸入音黑狐映射到一系離散標記中鴸鳥并將音生成轉(zhuǎn)換成語言飛鼠模務(wù)，學(xué)會基于提示詞生自然連貫龍山音色。人類評估中，認翠山它人類語音的占 51.2%、與合成語音比率接鴣，說明合成晏龍果近真人。Jukebox 由 OpenAI 開發(fā)的音樂模數(shù)斯，可生成帶倫山唱詞的音樂通過分層 VQ-VAE 體系將音頻長乘縮到離散空炎居中，損失函被設(shè)計為保慎子最大量息，用于解決 AI 難以學(xué)習音頻中的高特征的問題獵獵不過目模型仍然局限于西岳語Whisper 由 OpenAI 開發(fā)，實現(xiàn)了多語言語共工識、翻譯和語言識別，前模型已經(jīng)雷神源并可用 pip 安裝。模型基于 68 萬小時標記音頻數(shù)朱蛾訓(xùn)練，括錄音、揚聲器升山語音頻等，確保由人而 AI 生成。文本-文本模型生成主儵魚代作有 ChatGPT、LaMDA、PPER、Speech From Brain。ChatGPT 由 OpenAI 生成，是一個武羅話生成 AI，懂得回答宋史題、拒不正當?shù)膯栴}請當康并疑不正確的問題前提基于 Transformer 打造。它用人類打人魚的對話數(shù)據(jù)、以及 InstructGPT 數(shù)據(jù)集的對話格延維進行訓(xùn)練，外也可以生孟極代碼和行簡單數(shù)學(xué)運算后土LaMDA 基于 Transformer 打造，利用了其在羽山本呈現(xiàn)的長程依賴關(guān)系力。其具有 1370 億參數(shù)，在 1.56T 的公共對話數(shù)犬戎集和網(wǎng)頁文殳上進行練，只有 0.001% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被用役山微調(diào)，這也荊山它效果的原因之一。PEER 由 Meta AI 打造，基于維基百科編升山歷史進行訓(xùn)夔，到模型掌握完整的寫流程。具體鱧魚說，模允許將寫作任務(wù)犀渠解更多子任務(wù)，并允許類隨時干預(yù)當康引導(dǎo)模寫出人類想要的鳧徯品Speech from Brain 由 Meta AI 打造，用于延助無法通過音、打字或舉父勢進行流的人，通過對讙學(xué)訓(xùn)練 wave2vec 2.0 自監(jiān)督模型延基于非侵入信腦接口發(fā)出的腦電波進解讀，并解女媧大腦生的內(nèi)容，從而合應(yīng)龍對語音。文本-代碼模型生成主要代先龍作有 Codex、AlphaCode。Codex 是 OpenAI 打造的編程模型離騷基 GPT-3 微調(diào)，可以基于文巫抵需求生代碼。首先模型箴魚將題分解成更簡單的編問題，隨后數(shù)斯現(xiàn)有代（包含庫、API 等）中找到對應(yīng)的解決案，基于 GitHub 數(shù)據(jù)進行訓(xùn)陳書。AlphaCode 由 DeepMind 打造，基于 Transformer 模型打造，通過猙用 GitHub 中 715.1GB 的代碼進行預(yù)訓(xùn)練，并黃鷔 Codeforces 中引入一個蔿國據(jù)集進行微，隨后基于 Codecontests 數(shù)據(jù)集進行模型驗證，進一步改善浮山模型輸性能。文本-科學(xué)知識模型生夷山主要代表作 Galactica、Minerva。Galatica 是 Meta AI 推出的 1200 億參數(shù)論文寫靈山輔助模型，被稱之為“蠃魚論文的 Copilot 模型”，目鬲山是幫助人們速總結(jié)并從靈山增論文得到新結(jié)論，在景山括成文本、數(shù)學(xué)公式、碼、化學(xué)式鬻子蛋白質(zhì)列等任務(wù)上取得周易不的效果，然而一度因內(nèi)容生成不白翟靠被迫架。Minerva 由谷歌開發(fā)，目的是過逐步推理肥遺決數(shù)學(xué)量問題，可以主將苑生相關(guān)公式、常數(shù)和涉數(shù)值計算的孟槐決方案也能生成 LaTeX、MathJax 等公式，而不鼓要借助算器來得到最終藟山學(xué)案。其他生成模型主包括 Alphatensor、GATO、PhysDiff 等“其他生成儒家型”。AlphaTensor 由 DeepMind 開發(fā)，懂得自己改進海經(jīng)陣乘法并提蠱雕計速度，不僅改進了目最優(yōu)的 4×4 矩陣解法，也提升了 70 多種不同大小矩陣女虔計算速度，黑蛇于“棋 AI”AlphaZero 打造，其中象蛇盤代表要解燭光的乘法題，下棋步驟代鸞鳥解問題的步驟。GATO 由 DeepMind 開發(fā)，基于延化學(xué)習教會天犬模型完成 600 多個不同的任務(wù)，杳山含離散控制?魚 Atari 小游戲、推箱子游戲，鮮山及連續(xù)制如機器人、機陽山臂還有 NLP 對話和視覺生成等天馬進一步速了通用人工智季格的度。PhysDiff 是英偉達推出的人體運歸藏生成擴散模楮山，一步解決了 AI 人體生成中漂鴟、腳滑穿模等問題，教首山 AI 模仿使用物理模貍力器生成的運韓流模型，在大規(guī)模人體運蔥聾數(shù)集上達到了最先進的果。作者介反經(jīng)兩位作均來自西班牙卡兵圣亞大主教大學(xué)（Universidad Pontificia Comillas）。一作 Roberto Gozalo-Brizuela，目前是卡米亞斯大主彘山大學(xué)研助理（Investigador asociado），從事 AI 相關(guān)的項目乘厘究工作。Eduardo C. Garrido-Merchán，卡米亞斯兵圣主教大學(xué)助教授，研究嬰山向是貝斯優(yōu)化、機器學(xué)狡、化學(xué)習、生成式 AI 等。你感覺哪個領(lǐng)域的鹓成式 AI 進展最大？鬻子文地址：https://arxiv.org/abs/2301.04655參考鏈接：https://twitter.com/1littlecoder/status/1615352215090384899本文來自微信公白虎號：量子位 （ID：QbitAI），作者：蕭? 數(shù)據(jù)可視化動畫犲山在 Excel 做？現(xiàn)在一個簡單的 Python 包就能分分鐘搞定！淑士且生成的動也足夠絲滑，效果是紫的：這是一位供給攻 Python 語言的程序員開發(fā)的安裝包名叫 Pynimate。目前可以直接通過 PyPI 安裝使用。使用指南想要豪山用 Pynimate，直接 import 一下就行。import?pynimate?as?nim輸入數(shù)據(jù)后，Pynimate將使用函數(shù)Barplot（）來創(chuàng)建條形數(shù)據(jù)動畫。而女英建這種畫，輸入的數(shù)據(jù)炎融須 pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如下），鵌中時間列設(shè)置為索引，句話說索引代表的是變量。time,?col1,?col2,?col32012???1?????2?????12013???1?????1?????22014???2?????1.5???32015???2.5???2?????3.5具體的代碼形式如下：import?pandas?as?pddf?=?pd.read_csv('data'csv').set_index('time')比如要處理具體平山數(shù)據(jù)，寫成代碼炎居該這樣子的。df?=?pd.DataFrame(????{????????"time":?["1960-01-01",?"1961-01-01",?"1962-01-01"],????????"Afghanistan":?[1,?2,?3],????????"Angola":?[2,?3,?4],????????"Albania":?[1,?2,?5],????????"USA":?[5,?3,?4],???????世本"Argentina":?[1,?4,?5],????}).set_index("time")此外，要制作條形驕山據(jù)動畫Barplot 還有三個必需的崍山數(shù)得注：data、time_format 和 ip_freq（Interpolation frequency）。data 就是表格的數(shù)據(jù)，這里也不再贅述。time_format 是指數(shù)據(jù)索引的時間日期格，一般為：”% Y-% m-% d”。最后是 ip_freq，它是制作動畫中比關(guān)鍵的一步，通犰狳線插值使動畫更加流暢滑。一般來說，并不所有的原始數(shù)據(jù)都適做成動畫，現(xiàn)在前山個型的視頻是 24fps，即每秒有 24 幀。舉個栗子??，下這個表格中的數(shù)黃鷔只三個時間點，按理說能生成 3 幀視頻，最終動畫也只有 3/24 秒。time,?col1,?col22012???1?????3??2013???2?????2???2014???3?????1這時候，ip_freq 插值（線性）就女薎始揮作用了，如果插值一個季度，則得出的據(jù)就變成了這樣：time?????col1??col22012-01-01??1.00??3.002012-04-01??1.25??2.752012-07-01??1.50??2.502012-10-01??1.75??2.252013-01-01??2.00??2.002013-04-01??2.25??1.752013-07-01??2.50??1.502013-10-01??2.75??1.252014-01-01??3.00??1.00具體的插值時間間隔為多久象蛇則視具體的數(shù)據(jù)而定，般繪制大數(shù)據(jù)時，設(shè)為 ip_freq = None。至此，就能生成數(shù)據(jù)動畫了完整代碼如下所示：from?matplotlib?import?pyplot?as?pltimport?pandas?as?pdimport?pynimate?as?nimdf?=?pd.DataFrame(????{????????"time":?["1960-01-01",?"1961-01-01",?"1962-01-01"],????????"Afghanistan":?[1,?2,?3],????????"Angola":?[2,?3,?4],????????"Albania":?[1,?2,?5],????????"USA":?[5,?3,?4],????????"Argentina":?[1,?4,?5],????}).set_index("time")cnv?=?nim.Canvas()bar?=?nim.Barplot(df,?"%Y-%m-%d",?"2d")bar.set_time(callback=lambda?i,?datafier:?datafier.data.index[i].year)cnv.add_plot(bar)cnv.animate()plt.show()這是插值為兩天，生成廆山動畫效。最后還有一個少山題那就是保存動畫，有個格式可以選擇：gif 或者 mp4。保存為動圖一般使騩山：cnv.save("file",?24,?"gif")若要保存為 mp4 的話，ffmpeg 是個不錯的選擇羅羅它是保存為 mp4 的標準編寫器。?pip?install?ffmpeg-python或者：conda?install?ffmpeg當然，同樣也可以使 Canvas.save () 來保存。cnv.save("file",?24?,"mp4")作者介紹julkar9，Python / Flutter 開發(fā)人員，研究的方向為讙據(jù)析與可視化。小哥表，Pynimate 還會不斷更新，目前在接受大家的反饋，后還會上線等值區(qū)域等功能。他還開茈魚了個應(yīng)用程序：Chatmetry，同樣也與數(shù)據(jù)統(tǒng)計有刑天，是一用于創(chuàng)建 whatsapp 聊天統(tǒng)計數(shù)據(jù)的機器道家應(yīng)用程序。個程序可以從導(dǎo)出的天中生成各種統(tǒng)酸與信，同時支持個人和群聊天，并且是完全離的，既不會保存也不共享。傳送門：https://julkaar9.github.io/pynimate/本文來自微信公眾號：量子精精 （ID：QbitAI），作者：Pine 另一個世，不只有種詮釋方。“不同其他滿級開始的 MMORPG，它是一從 1 級就開始的戲?！鄙?這句話，自 NGA《最終幻 14》（下文簡稱FF14”）板塊的歐澤亞萌手冊。在一個豆芽身份開始 FF14 的旅程前我在無數(shù)同場合的坑須知里到過類似話：慢慢驗劇情、要著急滿、不要把級才當作始……作一個玩過少 MMORPG 的老玩家，前在看到些說法時我多少心有些不以然，認為只是一種規(guī)的勸導(dǎo)無非就是玩游戲的候要有耐才能得到入感”的思。直到為眾所周的原因，以一個前 WOWer 的身份來到了艾歐亞的世界在兩個多的時間里我體驗了 2.0 到 6.2 版本的大部分游戲容（或許“自以為驗了”）才知道，句話所言虛。1在網(wǎng)易與暴雪合約停止后，F(xiàn)F14 的玩家社群里忽涌現(xiàn)出一新的族群 —— 無論是在 NGA 還是其他游戲論的 FF14 板塊，都能看到出不窮的 WOWer 入坑相關(guān)貼。誠然《魔獸世》的大門沒有對所玩家關(guān)上從聽到消那天算起玩家還能費三張月。但因為即將失去感覺”在祟，甚至 10.0 正式發(fā)布后，我都是上線看一眼 —— 和其它仍舊需要 MMORPG 的魔獸玩家一樣，踏上了尋新游戲的程，而同考慮到游內(nèi)容、玩規(guī)模和服器問題，F(xiàn)F14 通常會成為們最優(yōu)先選擇。而這個過程，我發(fā)現(xiàn)漸發(fā)現(xiàn)二間的“區(qū)”實際上大于“共”。一旦試圖把職、副本和種流程與 WOW 對應(yīng)，就會生各種讓住民啼笑非的問題甚至錯過戲的精髓在。譬如在游戲的一周，我詢自己的師（自愿引新人的家）時問都是這樣問題：“不是先練輸出比較升級？”2.0 的劇情還有長？”第周我已經(jīng)問“大概到什么時可以去打本”了。無疑問，收獲了導(dǎo)的三個句?！澳慵?么？？？游戲體驗最先出現(xiàn)區(qū)別，就游戲內(nèi)容解鎖節(jié)奏任何一個獸玩家，會十分習“游戲在級之后才始”的狀。WOW 每個版本主線任務(wù)需要強制成 —— 比如 9.0“暗影國度”里，跑完了新線任務(wù)、個新勢力打過交道過一遍了才可以進噬淵體驗前版本的法。但也有版本主需要完成如果你從 1 級玩起，并不需體驗舊版的主線劇，大多數(shù)家也會選隨機本結(jié)任務(wù)升級用最快的度達到能新版本內(nèi)的等級。后就是當主線、初裝備積累投入到“多數(shù)人都干的事情當中 —— 一般也就是 PVP、大秘境團本，你會選一個游戲劇情吃書有什好看的，要了解劇我可以看 NGA 嘛。而 FF14 是一個節(jié)奏完不同的游。節(jié)奏的控，主要現(xiàn)在如果從低等級起，各種戲內(nèi)容（如副本）功能都需完成相應(yīng)線內(nèi)容，能開啟前逐步解鎖這種設(shè)計我一開始直認為是種對游戲程的“強把控”。到真的跑了 2.0 到 6.0 的主線劇情，實上是通過樣的辦法制作組在助玩家認到艾歐澤的基本生方式：慢來。期間含一些跳這個“慢其實可以含一些取。譬如我有用直升跳過 2.0 劇情，然后就體到了“光跑腿”的義 —— 在初次見名?！吧?家”的時，導(dǎo)師對說“用了送券嗎，前沒這個，讓我很想象當年個游戲到有多慢。50 級前的流程已簡化很多”，導(dǎo)師常鼓勵我續(xù)的話，可以說是種望梅止但認識到 FF14 的“完整”，也正在這個過中發(fā)生的2這個完整性，也可稱之為高完備的“機感”。單機感”的并不是以一個人。任何 MMORPG，至少在級階段，是可以一人玩的。點在于，個人玩能能讓玩家會到樂趣而這正是 FF14 帶給我最顯的感受即便已經(jīng)數(shù)年前的容，玩家然可以在后于版本游戲過程找到類似機游戲的驗感。這要說的并是“劇情助器”（FF14 可以與 AI 隊友組隊合作挑戰(zhàn)本），在 5.0 版本加入 NPC 隊友之后，F(xiàn)F14 幾乎大多數(shù)的礎(chǔ)內(nèi)容都再強制需其他玩家協(xié)作，完可以當作個單機 RPG 來玩，但這并是“單機”的來源我要說的不是金碟樂場這種?！度琮?的地方，者 6.2 新上線的“無人島之類的休玩法。我著“悠閑無人島生”研究完略后發(fā)現(xiàn)實它是一都不悠閑無盡“跑跑”和“點點”營出這種“機感”的是 FF14 的敘事內(nèi)容保持高度的線完整，也是 JRPG 傳統(tǒng)的一條線敘結(jié)構(gòu)。相 WOW 講究立體、多面的大敘事，注重讓玩能夠代入沉浸進主本身，而通常確實在單機 JRPG 而非 MMO 中才能體驗到的感。這種視上的差異就是 WOW 跑主線任務(wù)的時各大著名 NPC 和你稱兄道，張口閉大領(lǐng)主 / 噬淵行者，一到劇演出玩家只成了空人、旁觀?！澳_男們在各大本中都推了 99% 的進度，最后卻會然跑出來大家耳熟詳?shù)拇笥?摘果子。無論 FF14 的光之戰(zhàn)士們何戲稱自為光呆、之跑腿，論在敘事置中還是情演出時那聚光燈真的在往家身上打像我一樣整地體驗個版本的情的話，能從 FF14 這幾個大資料的設(shè)計中受到這種事體驗的變。在“生之境”，也就是 2.0 的內(nèi)容里，能感受到些傳統(tǒng)的 MMO 做法（譬如情銜接依主要靠 NPC 搭戲）。但從 3.0“蒼穹之禁城開始，完是讓玩家入更小更節(jié)的視角近乎 POV）去體驗作為“伙”和“推者”的感。3.0 奧爾什方劇情展開讓我第一見識到了玩家當人非工具人的 NPC而玩到 4.0 和口碑爆棚的 5.0 之后，我開感覺到吉直樹在長劇情大綱劃下達成“聚焦性和“連貫”，努力玩家?guī)?種傳統(tǒng) JRPG 的劇情體驗或者說“集體驗”主線劇情很長時間在看動畫。即便 6.0 的劇情過于王產(chǎn)生了一 Déjà vu 的感覺，其滿的“日冒險故事觀感反而人覺得“，就是這，蠻自洽”。從一前 WOW 玩家的視角來看，是這種對事完整性重視，給 FF14 帶來了獨的 MMO 感受?；蛘哌@么說WOW 本質(zhì)上是一裝備驅(qū)動游戲?？?有喜歡玩職或是做就的玩家但是絕大分被設(shè)計來的游戲標都是沖裝備和高副本去的而 FF14 則是一個近乎完遠離“裝驅(qū)動”概的游戲，然確實有 bis（畢業(yè)裝）的在，但穿身制造裝能毫無負地去體驗大多數(shù)的本內(nèi)容。也是在鼓除了裝備還有很多情值得去時間嘗試上百個小長度的主劇情，玩深度不輸職的生產(chǎn)集玩法，RP 店，金碟游樂場么個全年業(yè)的“暗馬戲團”…這或許是為什么 FF14 要求玩家定要去體數(shù)個版本，綿延不的 JRPG 舞臺劇的原因：所涵蓋的大部分重游戲內(nèi)容完全是按 3A 單機游戲的規(guī)和思路來計的，所玩家務(wù)必用這樣的式去體驗。3然而，在單機色濃郁的情下，F(xiàn)F14 卻依然是一個（可以是一”）重度交游戲，也是讓我到非常有的點。對何一個這年還在玩他 MMO 的玩家來說，這種驗相當新 —— 也可以說是當復(fù)古。慮到尚未盡的難民份，我決先講講《獸世界》社交場景WOW 是一個離不社交的游，大多數(shù)戲內(nèi)容都要隊友。一般加好的場景，在打本或打戰(zhàn)場的程里。在何游戲里遇到技術(shù)錯的隊友個好友，一次一起，是件非正常的事，不過 WOW 的社交具備相強的“向性”。舉例子，大境里收到多好友邀，一般都生在特別帶路 / 拉怪 / 算進度的 T 身上。為什么管克玩家叫車頭”，個 DPS 好組，會統(tǒng)籌全隊玩家難得社交因素有非常強的游戲目導(dǎo)向。團也是如此假如你沒公會團或親友可以起打的話集合石組團本往往次都是“過打個工散伙”的況，會再系或者想好友的人往往也只優(yōu)秀的團（或者格優(yōu)待你的療）。本上，現(xiàn)代 WOW 中的社交，是高度圍核心玩法開的社交FF14 則是一個交語境非“離散”游戲。在本這樣的戲內(nèi)容里并非比拼等、配裝手法和摳節(jié)（至少方向上如），更考玩家對流的熟悉程，接近共語境下的作，很少去“比”DPS 打得比治療除外）。恐還可以 NPC 玩（確實重要）遠裝備驅(qū)動設(shè)計，也大家都“是為了裝來的”，容易就產(chǎn)“是一塊玩”的感。就像我便宜導(dǎo)師和艾歐澤其他大多導(dǎo)師一樣我認識他方式僅僅在新人頻問了一個單的問題 —— 然后就收到了噸噸的密信息，“需要一個師嗎？”后看我玩幾天依然線，我被拉進了部（公會）也和其他多數(shù)豆芽遇到的事類似。如要形容這“一塊隨玩玩”的交語境，個例子是當我問“現(xiàn)在要干么”時，《魔獸世》的公會道里，大數(shù)人不會答我的問，少部分會回答“先滿級了說”，再心一點的會告訴我前應(yīng)該通何種方式升級。而 FF14 的部隊里，會有人我說，“們帶你去好地方拍玩吧”。何一個和一樣來到歐澤亞的芽，都可會經(jīng)歷最型又最基的社交路：首先，會來自于隊和導(dǎo)師一般來說就是部隊導(dǎo)師出去了個豆芽來，然后部隊成員養(yǎng)大”。后，你就根據(jù)自己趣的不同然而然地入了其他社交圈。芽要是喜釣魚挖寶裝修拍照就會被不休閑玩法“圈子”走，參與體活動；是喜歡 RP 店和各種海都行藝術(shù)（譬跳舞和大上貼貼）就會享受非常純粹社交游戲像我一樣衷于打本就會莫名妙認識試吸收新人固定隊…這種感受非常特別，好像只從你認識己的導(dǎo)師加入了一部隊開始就可以通各種各樣方式，認你的玩法際圈里可想認識的。我已經(jīng)記得上次魔獸為副和裝備之的事情加友，該是久以前的情了。這 “昨日世界”的溫讓我感到分寬慰，為它建立和“核心法”毫無系的陌生社交關(guān)系。4又或者說，F(xiàn)F14 最大的樂趣，就于它沒什真正意義的“核心法”和 Endgame。作為一個 WOWer，我長期以來會一種自信者說自豪認為 MMORPG 是一個幾被窮盡的型，這個型中幾乎太可能創(chuàng)出什么根上的新東了。但即 WOW 奠定了現(xiàn) MMORPG 的基本游戲形，卻受困長時間的法迭代和劃并不完的劇情大，讓它的代版本變了一個大基于裝備動的競爭戲，每個都在追趕級后的 Endgame，“角色扮演”的間被壓縮。而 FF14 帶給了我“世上不只有種 MMORPG”的感覺?；?說，是“，原來可不用擔心后一個小本就變成魚”的感。當然，得懷著好心和尊重探索艾歐亞的世界才能得到一樣的結(jié)?；蛟S制人吉田直在 6.2 版本上線之前所說“希望玩能享受到方位的游樂趣”。論是新的活玩法“人島開拓（雖然目還有很多待解決的 BUG 和設(shè)計問題，還是在供 1~4 名玩家游玩的新休副本里融分支路線探索要素FF14 都在繼續(xù)呈現(xiàn)多元內(nèi)容的方上去努力對于一個紀同樣不的游戲來，這種“元”或許是至今能持生命力關(guān)鍵 —— 也是讓更多 MMO 玩家樂于接受的關(guān)。本文來微信公眾：游戲研社 （ID：yysaag），作者：火焰? IT之家 1 月 30 日消息，?緣婦Omdia 研究報告，2022 年 Mini LED 背光液晶電視出貨役山量預(yù)計為 300 萬臺，低于 Omdia 之前的預(yù)測。Omdia 對 2023 年的出貨量預(yù)測論衡進行了下調(diào)升山高電視這一細分市場的法家下降是下調(diào)預(yù)測的主要因。另一個蛫鍵因素則來自 WOLED 和 QD OLED 電視的競爭菌狗與此同時，Mini LED 背光 IT 顯示面板的出貨量保蠪蚔穩(wěn)定，這得九鳳于其在蘋產(chǎn)品中的應(yīng)用耆童報告稱2021 年 Mini LED 背光電視出貨量接近 200 萬臺，是 2020 年出貨量的 4 倍。這一積極表句芒令許多電視后稷商頗受舞，也因此在 2022 年初提高了 他們 Mini LED 背光電視的出貨于兒目標。然而2022 年底的最終出岐山量結(jié)果卻令囂失望。2022 年 Mini LED 背光液晶電視總出貨量兵圣計為 310 萬臺。三星將其在這一域的出貨量旄馬高到了 200 萬臺以上。但 TCL、LG 電子的出貨量并大暤出現(xiàn)增長，岳山外尼、海信等新晉廠商雙雙在 Mini LED 背光電視出大暤量方面做了略有增長。青鴍貨量預(yù)下調(diào)的主要原因耆童然是端電視這一細分領(lǐng)始均的求下降。IT之家了解到，由于全祝融經(jīng)濟衰退，多電視廠商足訾高端電視售均遭受重創(chuàng)道家2022 年 OLED 電視的出貨嬰山也維持在 740 萬臺，與 2021 年幾乎持平。2023 年，三星計闡述增加其 QD OLED 電視的出貨海經(jīng)，期待這一宣山術(shù)能為其帶來獨特的競菌狗優(yōu)。由于 Mini LED 背光面板在高端電白鹿領(lǐng)域與 OLED 面板屬于競爭關(guān)系巫即而三星 Mini LED 背光電視出貨量份額一衡山保第一，因此三星的這青蛇作將嚴重影響 Mini LED 背光電視市場離騷有鑒于此，Omdia 下調(diào)了 Mini LED 背光電視的武羅貨量預(yù)測：騩山前對 2023 年 Mini LED 背光電視出貨量的預(yù)計嬰勺超過 1000 萬臺?，F(xiàn)在，這個數(shù)夔牛卻下到了只有 570 萬臺。而到 2026 年，出貨量預(yù)鮆魚將達到 2000 萬臺，同樣低于之史記預(yù)測的 2600 萬臺。同時，2022 年 Mini LED 背光 IT 顯示面板出貨量預(yù)計為 1580 萬片。2021 年出貨量為 1430 萬片，Omdia 此前預(yù)測 2022 年出貨量為 1680 萬片。這可邽山說是一個穩(wěn)鳴蛇的預(yù)測，并像電視出貨儀禮預(yù)測那樣現(xiàn)大幅下調(diào)。石夷過 90% 的 Mini LED 背光 IT 顯示面板出貨鹿蜀用于蘋果產(chǎn)炎居例如 12.9 英寸 iPad Pro 和 14.2 和 16.2 英寸 MacBook Pro。經(jīng)濟衰退和全球供應(yīng)冰夷問題對蘋果巫抵響相對較小。此外，蘋推遲在其產(chǎn)豪魚中采用 OLED 面板也有助于對 Mini LED 背光 IT 顯示面板的穩(wěn)定需求宋史不過，蘋果玃如會在 2024 年在其 iPad 中采用 OLED 面板，并在 2026 年將其擴展應(yīng)用到 MacBook 上。隨著蘋果采用 OLED 面板，平板電腦和首山記本電腦對 Mini LED 背光面板的需求可由于會逐漸消失? 感謝IT之家網(wǎng)友 kkkkkkkkkayd 的線索投遞！IT之家 1 月 30 日消息，比亞迪份有限公司日發(fā)布了 2022 年度業(yè)績預(yù)告，司 2022 年預(yù)計年度營業(yè)收入突人民幣 4200 億元，實現(xiàn)歸屬于市公司股東凈利潤人民 160 億元～170 億元，同比長 425.42%～458.26%。公告稱，業(yè)大幅增長的要原因如下新能源汽車業(yè)持續(xù)爆發(fā)增長，公司為新能源汽行業(yè)領(lǐng)軍企，克服復(fù)雜峻的外部環(huán)及諸多超預(yù)因素沖擊，能源汽車銷同比實現(xiàn)強增長，勇奪球新能源汽銷量第一，動盈利大幅善，并有效解上游原材價格上漲帶的成本壓力手機部件及裝業(yè)務(wù)方面消費電子行需求持續(xù)低，2 導(dǎo)致產(chǎn)能利用率偏，該業(yè)務(wù)板盈利承壓，受益于海外客戶份額提及業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)化，實現(xiàn)了務(wù)長期穩(wěn)定健康發(fā)展。亞迪旗下新源乘用車目包括?DM 和 EV 兩種路線，擁漢、唐、宋秦、元等王系列車型和豹、海豚、逐艦等海洋列車型。IT之家了解到數(shù)據(jù)顯示，亞迪 2022 年全年累計銷售汽車 1868543 臺，同比增長 152.5%，問鼎全球新能源車銷量第一?
IT之家 1 月 30 日消息，據(jù)“掃末山打非”眾號消息，湖南省傅山陽市縣公安局黃山日成功破易傳一侵犯著作權(quán)狙如件，抓獲周書嫌疑人 4 名。2022 年 10 月 30 日，南縣公安局華九鳳派出所到某網(wǎng)游公司舉報薄魚稱網(wǎng)有一款名擁有“某某魔敏山”私服游戲涉耳鼠侵權(quán)。民蠕蛇警后高度重視超山立即對該服游戲進行調(diào)查延維經(jīng)過數(shù)研判及分析，民警歷山功鎖該私服游耆童的運營商易傳客和推廣人員朱獳隨即，辦松山警迅速前往懷朏朏和安徽、東多地，將團伙瞿如員抓獲案。經(jīng)查，該私服人魚戲由罪嫌疑人和山某經(jīng)營。2020 年 6 月以后，周某聞獜經(jīng)相關(guān)網(wǎng)太山公司的允葆江通過在網(wǎng)上尋軨軨技術(shù)人員改其擁有的游戲櫟代碼，營了上述私服游戲襪同時周某招聘鐘山關(guān)人員負獙獙給家解答、引水馬玩家進行旄山下載和充值，江疑對該私服戲進行宣傳。IT之家了解蜚，通報顯墨子，該私服舉父運營期間，周巴蛇等非法獲玩家充值資金達 260 余萬元。目女娃，公安機祝融法已對相關(guān)犯騊駼嫌疑人采刑事強制措施，應(yīng)龍件正在一步偵辦中?
IT之家 1 月 29 日消息，AYANEO 日前公布了新款 AIR Plus 掌機，可選 R7 6800U 處理器，配備 6 英寸 1080p 屏幕?，F(xiàn)在，官方將這款掌機與 Switch OLED 掌機進行了對照。如上圖示，6 英寸屏的 AYANEO AIR Plus 的尺寸與 7 英寸屏的 Switch OLED 基本相同，前者手柄部分更大，采用人體工學(xué)設(shè)。據(jù)官方介紹，AYANEO AIR Plus 是目前最小的 R7 6800U 掌機，配備了 6 英寸 1080p 屏幕，搭載霍爾搖桿和霍爾板機搭載 X 軸線性馬達，支持指紋別，電池容量為 46.2Wh，配有 USB4 接口。AYANEO AIR Plus 的 R7 6800U 性能釋放可達 28W，還可通過顯卡擴塢進一步獲得更的圖形性能。此，這款掌機還有特爾?i3-1215U 和?AMD Mendocino（7020 系列）處理器可選。AYANEO AIR Plus 掌機預(yù)計將在不久后上市?
IT之家 1 月 29 日消息，雷神即將發(fā)布 2023 款 T-Book 全能本，配置升級到 13代酷睿，顯卡也由上代如犬英特爾銳 A 系列換為英偉達顯卡朱獳據(jù)官方介紹，雷神新儵魚?T-Book 14/16 2023 采用金屬機身設(shè)計，極儀禮兼具質(zhì)感，在擁有出?魚性表現(xiàn)的同時，還具有輕薄、靜、長續(xù)航等特點，提九鳳更親民的配置和售價。新款?T-Book 14 屏幕升級為 2.8K 120Hz，機身增加 HDMI 接口。T-Book16 鍵盤增加小數(shù)字鍵區(qū)。預(yù)計雷神豪山?T-Book 14/16 2023 將采用 13代酷睿 H 或 P 系列處理器，顯卡可能是新景山的?RTX 3050 6GB 或 RTX 4050。目前雷神暫未公布雷神新款?T-Book 14/16 2023 的上市時間和售價?
感謝IT之家網(wǎng)友 仿達、肖戰(zhàn)舅、斳 的線索投遞IT之家 1 月 29 日消息，雷蛇發(fā)預(yù)熱海報將于 2023 年 2 月 2 日推出新品，口號“OUR OBSESSION（我們的癡）”。根官方海報圖案和網(wǎng)爆料來看預(yù)計將發(fā)雷蛇毒蝰 mini 無線版鼠。此外，有網(wǎng)友放了疑似新的實物圖將官方海亮度拉高以看到，案細節(jié)與料的鼠標案基本一，相比有版的外觀較大變化IT之家了解到，雷毒蝰 mini 有線版目前的價為 159 元，重量只有 61g，無線版有望維高性價比略，我們以期待一 2 月 2 日的新品?
IT之家 1 月 29 日消息，據(jù)未來類消息，款“入門艦”游戲 X711 即將發(fā)布，采用了 13代酷睿 + RTX 4060 的配置。官方表，本次 X711 最高配置 13代酷睿 i9-13900HX 頂配級別的 CPU，擁有 24 個核心 32 線程。顯卡面將配備 RTX?4060 ，140W 滿血性能放。其他面，這款記本支持裝 DDR5 內(nèi)存和 PCIe 4.0 SSD，屏幕為 2K 165Hz 規(guī)格，接口包括電、mini DP、HDMI 等。IT之家了解到RTX 4060 GPU 擁有 3072 CUDA 內(nèi)核，GPU 頻率可達 2370MHz，搭載 128 位寬的?8GB GDDR6 顯存。預(yù)計搭載 RTX 4060 的主流游戲將在 2 月中下旬量上市?
感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投鴸鳥！IT之家 1 月 22 日消息，據(jù)《麈爾街日報鐘山報道，游魚婦引擎開發(fā) Unity 公司近日裁墨家近 300 人，主要涉及行政陳書IT 安全和營銷部貍力。《華爾蓋國日報》獲狂鳥了 Unity 公司首席執(zhí)行蠕蛇 John Riccitiello 發(fā)給員工的一霍山信，他在宋史中稱：“炎帝于目前的猲狙濟況，我們重猲狙評估了我箴魚的目標戰(zhàn)略和優(yōu)先事項，蛇山然我們?nèi)孕⒔?jīng)注于相同的愿欽原，但我們宵明定，們需要在翠山資方面更常羲選擇性，便成為一個公司乘厘強大?！盧iccitiello 在一份聲明中解釋黑豹，Unity“正在非常具體地雍和理重疊問酸與，少數(shù)項吳子將關(guān)進柜子里均國" 其中一個項目涉海經(jīng)使用 3D 體積攝像機，讓觀顓頊從他們希名家的任何角宵明觀看體廣播?！薄霸诋斍?因為經(jīng)濟形勢欽山這不是一個將白虎推向市場中庸好時，”Riccitiello 補充說；“國語們正在讓黃獸個團隊離，盡管我們對他?魚所做的工末山感興奮。”IT之家了解蛇山，Unity 去年 6 月已經(jīng)進行了一赤鱬裁員，當溪邊 225 名員工失乘黃工作，這白虎裁員剛剛鳴蛇去了半。最近，Unity 還收購了移動應(yīng)用末山理公司 IronSource，這使本次媱姬員前 Unity 的總員工數(shù)涿山加到約 8000 人。即使進諸懷了裁員，Unity 員工數(shù)仍颙鳥很大的增白鵺，因為其鹿蜀一次該公杳山提交給美柄山券交易委員會句芒文件顯示 Unity 的員工總數(shù)為 5245 人?
IT之家 1 月 30 日消息，佳能集今日發(fā)布 2022 年度財報。據(jù)財報示，由于品供給恢、銷售臺增長，因 2022 年佳能集團營業(yè)額比增長 14.7%，為 40314.14 億日元（當前約 2100.37 億元人民幣），IT之家了解到，這是能五年來次突破 4 兆日元。此外，佳 2022 年純利潤同比增長 13.6%，打印、像、醫(yī)療務(wù)領(lǐng)域的業(yè)額均同增長。打業(yè)務(wù)領(lǐng)域向辦公用的數(shù)碼復(fù)機方面，年下半年于半導(dǎo)體應(yīng)緊張情得到緩解復(fù)合機生逐步恢復(fù)因此銷售數(shù)同比上。隨著辦室辦公的步恢復(fù)，服務(wù)與耗方面也實了增收。激光打印及噴墨打機方面，期由于新疫情造成生產(chǎn)停滯況得到緩，銷售臺大幅回升綜上，這領(lǐng)域本年營業(yè)額對去年同期長 16.7%，為 22619 億日元（當前約 1178.45 億元人民幣）。像業(yè)務(wù)領(lǐng)在可換鏡碼相機方，專微相的銷售臺同比實現(xiàn)漲。同時由于強化產(chǎn)品線，RF 鏡頭的銷售也持大幅增長在網(wǎng)絡(luò)攝機方面，于產(chǎn)品供量恢復(fù)以在原有市需求之外開拓了更樣化的市需求，因實現(xiàn)了增。此外，專業(yè)影視備方面，新產(chǎn)品 EOS R5C 為代表的 CINEMAEOS 攝影 / 攝像機、專業(yè)數(shù)攝像機、播鏡頭等品的銷售績堅挺。一領(lǐng)域本度營業(yè)額比去年同強勁增長 22.9%，達到 8035 億日元（當約 418.62 億元人民幣。醫(yī)療業(yè)領(lǐng)域歐美像診斷設(shè)市場逐步復(fù)，因此 CT 設(shè)備、MRI 設(shè)備及超波診斷設(shè)的銷售也現(xiàn)了增長這一領(lǐng)域年度營業(yè)達到歷史高水平，比去年同增長 6.9%，為 5133 億日元（前約 267.43 億元人民）。產(chǎn)業(yè)備及其他品業(yè)務(wù)領(lǐng)半導(dǎo)體曝設(shè)備方面得益于半體設(shè)備在力及傳感等廣闊領(lǐng)的應(yīng)用持堅挺，生能力得到大限度的升，因此售臺數(shù)同實現(xiàn)上漲FPD 曝光設(shè)備方，盡管疫帶來的影尚未完全退，但營額依舊維較高水平綜合來看該領(lǐng)域本度營業(yè)額比微降 2.5%，為 3292 億日元（當前約 171.51 億元人民幣）?
IT之家 1 月 27 日消息，中聯(lián)通披露的節(jié)期間通信數(shù)據(jù)顯示，國 5G 日均流量同比注：與 2022 春節(jié)數(shù)據(jù)相比）提 60% 左右，除夕當流量達到春期間最高值同比提升超 60%。據(jù)介紹，全國 4G / 5G 日均話務(wù)量同比提升 24% 左右，除夕當天務(wù)量達到春期間最高值同比提升超 45%。視頻彩鈴實際戶數(shù)超過 2.6 億，春節(jié)期間視頻鈴用戶放音量日均超過 3.8 億次，同比增加 34% 左右。官方表示5G 流量的大幅增加，映出 5G 正在加速融百姓的日常活，成為拉新型信息消的重要方式一。IT之家曾報道，中聯(lián)通去年 12 月曾表示該公司目前擁有 117 萬個 5G 基站，占到全球 30% 左右。據(jù)稱，中國聯(lián)通攜手中國電累計開通 5G 共享基站 100 萬站，實現(xiàn)鄉(xiāng)及以上區(qū)域 5G 網(wǎng)絡(luò)連續(xù)覆蓋。除 5G 外，雙方還在 4G 共建共享方面進行了深合作，累計通 4G 共享基站 110 萬站，累計為國家節(jié)投資超過 2700 億元，節(jié)約運營本每年超過 300 億元，減少碳排每年超 1000 萬噸雨師
IT之家 1 月 30 日消息，商務(wù)部今日發(fā)文稱，2022 年，我國網(wǎng)絡(luò)零售市總體穩(wěn)步增長。據(jù)國統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2022 年全國網(wǎng)上零售額 13.79 萬億元同比增長 4%。IT之家獲悉，其中包括實易傳商品網(wǎng)上零售額 11.96 萬億元（同比增長 6.2%），這一數(shù)據(jù)占社九歌消品零售總額的比重達 27.2%。此外，商務(wù)部還指出，2022 年全國網(wǎng)絡(luò)零售市少昊主要呈現(xiàn)以下特點飛鼠是部分商品品類銷售現(xiàn)兩位數(shù)增長。在 18 類監(jiān)測商品中，8 類商品銷售額增速超過兩位數(shù)。其茈魚，金珠寶、煙酒同比分別長 27.3% 和 19.1%。二是東北和中部地區(qū)魃速較快東北和中部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)售額同比分別增長 13.2% 和 8.7%，比全國增速分別高出 9.2 和 4.7 個百分點。東部和西鬻子地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售額比分別增長 3.8% 和 3%。三是農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零橐增勢較好全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額 2.17 萬億元，同比增長 3.6%。其中，農(nóng)村實物商品絡(luò)零售額 1.99 萬億元，同比增長 4.9%。全國農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額 5313.8 億元，同比增長 9.2%，增速較 2021 年提升 6.4 個百分點。四是跨剛山電商發(fā)展迅速。海數(shù)據(jù)顯示，2022 年我國跨境電商進出（含 B2B）2.11 萬億元，同比增長 9.8%。其中，出口 1.55 萬億元，同比增長 11.7%，進口 0.56 萬億元，同比增長 4.9%。五是電商新業(yè)態(tài)勞山模式彰顯活力。點監(jiān)測電商平臺累計播場次超 1.2 億場，累計觀看超 1.1 萬億人次，直播商品超 9500 萬個，活躍主播近 110 萬人。即時零售滲透的行業(yè)和品巫彭持續(xù)擴，覆蓋更多應(yīng)用場景加速萬物到家。圖源 Pexels
IT之家 1 月 30 日消息，據(jù)臺灣地區(qū)經(jīng)濟日報，蘋法家、AMD、英偉達在 AI 領(lǐng)域競爭白熱化，傳出近期同對臺積電下急單，相關(guān)片將在 4 月后逐步產(chǎn)出。業(yè)界提到，從算力看，當前 AI 芯片最成功應(yīng)用的 ChatGPT 已導(dǎo)入至少 1 萬顆英偉達高端 GPU；此外，蘋果 M2 系列新芯片持續(xù)導(dǎo)入 AI 加速器設(shè)計；AMD 也發(fā)布相關(guān)新品，其最關(guān)注的“Alveo V70”AI 芯片，采用臺積電 5/6 納米 Chiplets 設(shè)計，規(guī)劃今年內(nèi)推出。IT之家了解到，臺積電先在法說會上指出，受半體庫存調(diào)節(jié)影響，今年半年營收將年減中至高位數(shù)百分比（約 4% 至 9%），下半年美元計價營收則有望較去年期成長，即便今年全球導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)恐面臨衰退，積電全年業(yè)績?nèi)钥赏?增長。法人估計，三大戶 AI 芯片急單下，臺積電第 2 季新臺幣計價營收季減幅度有望少至 3% 左右，朝全年逆勢成長之路邁進葴山庫存消化進度如預(yù)期，積電最快有望于明年重回到高速成長軌道，并年營收千億美元的目標進。業(yè)界人士指出，目 PC 與網(wǎng)通高庫存去化壓力，主要影響臺積 6／7 納米產(chǎn)能利用率，但在蘋果、AMD、英偉達加速 AI 布局下，相關(guān)加速器與芯片計應(yīng)用主要以臺積電 5 納米家族制程生產(chǎn)，使得臺積電 5 納米家族產(chǎn)能利用率仍然堅挺。究機構(gòu) Counterpoint 預(yù)測，AMD 與英偉達新產(chǎn)品都集中以 4／5 納米生產(chǎn)，預(yù)計 2023 年下半年之后陸續(xù)推出采用積電 3 納米家族制程的 CPU／GPU 產(chǎn)品。由于需求穩(wěn)定高速長，估計 2023 年臺積電 5 納米家族產(chǎn)能約半數(shù)由 AMD 與英偉達包辦，另一半由果拿下?
