#高速增长

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一家名为Lovable的瑞典人工智能编程公司最近交出了亮眼的成绩单：年度经常性收入突破2亿美元，估值即将突破60亿美元，新一轮融资箭在弦上。 这家2022年底才成立的初创公司，从去年7月以18亿美元估值融资2亿美元算起，短短五个月内估值几乎翻倍，发展速度令人侧目。 不过，高速增长的光环下，安全警报悄然响起。 11月12日，网络安全公司OX Security发布报告称，Lovable平台在帮助用户开发安全应用程序时，仍会生成存在漏洞的代码。 测试显示，该平台与竞争对手Base44、Bolt一样，会创建存在“存储型跨站脚本（XSS）”漏洞的Web应用——这种漏洞可能导致黑客注入恶意代码、窃取数据或劫持用户会话。 报告指出，Lovable内置的安全扫描仅能识别66%的漏洞，而Bolt的扫描甚至完全无法发现问题。 OX Security的研究人员直言：“漏洞检测‘时有时无’比完全没有检测更危险，它会让用户产生‘绝对安全’的错觉，实际保护却形同虚设。” 但Lovable对此并不认同，回应称报告描述的问题“主要出在特定应用场景中，并非平台本身的固有缺陷”，且“未造成重大安全影响”。 尽管争议存在，市场对“AI氛围编程”赛道的热情并未减退。英伟达CEO黄仁勋近期在CNBC采访中公开称赞Lovable是“企业AI领域增长最快的公司之一”，甚至透露英伟达工程师已在使用这类工具。数据显示，Lovable的用户数从7月的230万飙升至11月的800万，平台日均新增产品达10万个。竞争对手也不甘示弱：Base44今年6月被Wix以8000万美元收购，Bolt则在1月以7亿美元估值融资1.055亿美元。 这场AI编程的“造富运动”，正折射出行业当下的矛盾：当技术发展速度远超安全验证节奏时，如何在创新与风险间找到平衡？对于Lovable而言，快速扩张的同时，如何让“安全”从口号落地为真正的产品能力，或许将决定其能否从“增长明星”成为“长期赢家”。而对于整个行业，这也是一个需要共同解答的命题：AI工具的普及，究竟是让安全防护更简单，还是让风险传递更隐蔽？答案或许藏在每一行被AI生成的代码里，更藏在开发者对技术本质的敬畏中。
#lovable #人工智能编程 #安全漏洞 #英伟达黄仁勋 #高速增长
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小牛OTC
3周前
百度Q3财报显示，萝卜快跑Q3全球出行服务次数达310万，同比增长212%，相较二季度的148%增速持续加速；10月，萝卜快跑每周全无人单量超25万；截至11月，累计全球出行服务次数超1700万。 萝卜 成长已经这么厉害了吗 ？？
#萝卜快跑 #无人驾驶 #出行服务 #高速增长 #百度Q3财报
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Journeyman
2个月前
很精彩的一期播客, 来自Plaude CEO的分享 从2021年开始调研，2022年成立公司，2023和2024年连续两年10倍的增长， Plaude每一步都踩的很准， 这背后有创始团队极高的认知，以及极强的执行力。 很有启发，记了一些笔记： 1. 一开始是做IOT（物联网），通过app来控制录音笔，效果不错；然后ChatGPT一发布，体验得到了全面升级。 2. 从几百个项目里筛选出录音笔的三个原则： - 第一天就要全球化 - 要做到第一 - 能和AI深度融合 3. Slogan是Amplify your intelligence 4. 遗忘是大脑的一种beauty. 在这个信息过载的时代，Plaude不是帮用户记住一切。 5. 新功能’Press to highlight’一键高亮，是很好的功能 6. 个人不要自我设限，企业也不要自我设限。 从个人到企业，从硬件，到AaaS(AI as a service)，甚至开发者平台。 目标是构建新一代基础设施和交互界面，硬件只是一个采集途径而已。 7. 雇了200个工程师，在AI总结转写等每一个关键环节都尽可能优化 8. 执行三原则：饱和投入，占据制高点，极致执行 9. 不同时满足以下2点就不会做： - 做不到行业顶尖 - 在价值链关键环节不是杠杆最高的事情。 （所以，预训练大模型不会做，行业相关context太重的也不会做，比如行业CRM，比如飞书多维表格）
上海哥飞分享会：年轻创业者的出海故事与挑战· 52 条信息
#Plaude #CEO分享 #AI录音笔 #高速增长 #认知与执行力
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向阳乔木
2个月前
AI领域收入增长最快的创业公司竟然是做数据标注？ 42章经总结：Mercor 高速增长的秘诀与其中的聪明人|对谈 Mercor 首位中国员工虞快 Mercor原本是一家AI招聘公司，现在是硅谷数据标注明星创业公司，他们是如何崛起的？ 一家由三个21岁高中辩论队成员创立的公司，在短短11个月内就实现了从100万到1亿美金的年收入飞跃，创造了历史最快增长纪录！ 当虞快加入时，公司仅50人，如今已扩张到100多人，绝大多数团队成员在美国，平均年龄只有22岁，一半人都有创业经历。 "现在每个月的收入增长百分之五十" ① 业务转型：从AI招聘到专家标注平台 Mercor最初想做"万能招聘平台"，但敏锐抓住了AI行业最痛的痛点 当模型能力提升后，普通标注人员已无法满足需求。 于是，他们转型为AI公司提供高质量专家资源。 这些专家不仅做标注，更重要的是定义数据标注标准，成为模型的"产品需求文档(PRD)"制定者。 与传统数据标注公司区别： Scale AI等传统公司：依赖低成本劳动力(如柬埔寨、越南)做基础标注。 Mercor：招募高专业度兼职专家，如医生、律师、软件工程师等，从简单标注转向复杂的模型评估(evaluation)和基准测试(benchmark) ② 商业模式解析 Mercor本质上解决的是高端劳动力市场的匹配问题。 他们连接AI公司与各领域专家，这些专家主要以兼职形式为AI模型定义数据标准和评估指标，时薪差异巨大： 普通音频标注员：21美元/小时 软件工程师：100-200美元/小时 皮肤外科医生：高达400美元/小时 ③ 业务流程拆解 1️⃣ 获客渠道 推荐计划：占新用户注册的50%以上 主动招聘：AI辅助搜索和招募 广告投放：精准定位目标人群 2️⃣ AI面试系统 数字人面试官进行视频面试 问题由AI根据简历和岗位要求自动生成 面试时长通常为20-30分钟 招聘方可查看带字幕的面试视频，并可点击跳转到特定回答 3️⃣ 智能匹配与验证 AI评估系统综合简历和面试表现打分。 多维度匹配算法排序候选人 防欺诈机制：ID验证、背景调查、简历真实性核查 质量控制：同一问题多人标注比对，异常结果自动标记 ④ 数据标注市场洞察 当前数据标注市场规模约50-100亿美元，三大趋势： 1）市场集中度提升：AI公司倾向于与2-3家主要供应商合作，避免单一依赖风险。 2）服务高端化：随着模型能力增强，普通标注员被专业领域专家取代。 3）评估标准重要性提升：Mercor定位为"评估服务提供商"，其专家定义的评估标准成为模型迭代的PRD ⑤ 行业竞争格局 Scale AI：被Meta收购后业务下滑，客户担忧数据安全 Surge AI：风格低调务实，被视为Mercor的主要竞争对手 Mercor差异化优势：专家质量控制体系 ⑥ Mercor的成功密码 1）闪电决策：不依赖复杂数据分析，更多依靠创始人和核心团队的直觉快速决策。 2）极致执行："说到做到"的文化，承诺的目标一定达成 3）疯狂工作：团队平均每天工作16小时(早7:30-凌晨1:00)，但这是自发而非强制的。 4）人才密度：招聘极富主动性(agency)的人才，工程师产品感极强，无需专职PM ⑦ 招聘哲学 招聘工程师时，除技术能力外，最看重"agency"(主动性)，通过三个问题评估： 1）描述任务时需要多详细？ 2）能独立工作多久？ 3）能否克服困难达成结果？ 一个有趣细节：如果候选人电脑上没有编程IDE，基本会被直接淘汰——"你是软件工程师，电脑里却没有编程环境？" ⑧ 中美创业生态对比 创业文化：美国对失败容忍度高，创业是常态选择；中国创业失败对职业生涯打击较大 人才特点：美国创业者更早接触商业训练，演讲和销售能力从小培养。 工作强度：硅谷早期创业公司同样"卷"，Mercor团队常工作至凌晨，但驱动力更多来自高速增长而非外部压力 年龄差异：美国更接受年轻创始人，Mercor创始团队平均年龄21岁，公司平均年龄22岁
#AI数据标注 #Mercor #高速增长 #专家标注 #硅谷创业公司
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报告显示我国智能算力规模将保持高速增长
报告显示我国智能算力规模将保持高速增长-
#智能算力 #高速增长 #科技发展 #中国 #技术创新
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电动车：从降价潮到高合停工，中国车企“春劫”之后面临惨烈淘汰赛
中国经历了汽车产业的三年高速增长，现在机遇期过去，产销两旺的三年之后，中国市场厂商林立，竞争激烈，有的电动车价格已降至同级别燃油车水平。
#汽车产业 #高速增长 #市场竞争 #电动车降价