翻译自Verge的Victoria Song最新一篇关于智能眼镜体验的文章。一些个人点评和总结如下：
从意大利多洛米蒂山区的一间小工作室，到市值突破1,000亿欧元的全球巨头 - 依视路陆逊梯卡（EssilorLuxottica）的故事，或许就是下一个计算平台革命的预演。
上周，这家全球最大的眼镜制造商市值达到1,015亿欧元，实现了已故创始人莱昂纳多·德尔维基奥的终极目标。推动股价上涨的一个关键因素，是他们与Meta合作开发的智能眼镜产品。
在硅谷，1000亿美元的投资往往预示着两种可能：要么是在下一盘大棋，要么就是在纯烧钱。Meta的CEO扎克伯格显然认为自己属于前者。
就在上周，Meta为其Ray-Ban智能眼镜砸下重金，在超级碗中（热门程度可以将其想象为美国的“春晚”）投放了两支广告。在广告中两位克里斯（分别是漫威电影中雷神和星爵的演员）在用AI识别艺术品和翻译外语，而詹纳在香蕉艺术品事故后用眼镜助手来联系律师。这些场景传达的信息很清楚：这不是一个让你看起来像科技极客的设备，而是一个能让你的生活更轻松、更有趣的工具。
如果说第一代Ray-Ban智能眼镜还只是个'会拍照的墨镜'，那么即将推出的新款就开始展露Meta的真实野心。加入显示屏、强化AI能力，这副眼镜正在悄悄化身为你的第二块屏幕。而这，不过是通往Meta终极目标的第一步：打造取代智能手机的下一代计算平台。
1000亿美元，就为了一副眼镜？不，是为了重新定义我们与数字世界的交互方式。
Meta首次“公布”Ray-Ban智能眼镜销售数据，同时透露2025年新品计划，展现其在可穿戴设备市场的野心与布局。
如果对AI眼镜感兴趣的朋友欢迎关注我过往的一些相关系列文章。
在2024年第四季度员工大会上，Meta CEO马克·扎克伯格首次揭晓了一个振奋人心的数据：Ray-Ban智能眼镜的年销量突破100万副【注1】。这个数字不仅标志着Meta在可穿戴设备市场取得重大突破，更预示着智能眼镜可能成为继智能手机之后的下一个重要计算平台。
【注1】由于去年更早就有Ray-Ban销量过百万的传闻了，但这应该是累计销量数据。从这次的报道情况下，Ray-Ban 2024年度销量应该略高于100万副，算相当不错了；
据The Verge报道，在全员大会上，扎克伯格向员工抛出了一个富有挑战性的问题：”我们需要思考的一个问题是，我们今年的销量会从100万增长到200万吗？还是能达到500万？”这个提问展现了Meta对智能眼镜市场的雄心。
译者注：这篇来自Ben Thompson的关于DeepSeek的答疑文写得非常好 - 文章的格局对比Dario的那篇逻辑混乱的万字长文高出了N个段位！因此决定精翻一下供大家参考。我个人总结印象深刻的有三点：
第一点是关于效率。Deepseek证明了在受限硬件(H800)上通过极致优化可以达到令人惊讶的结果。这推翻了”更强算力=更好AI”的简单假设 - 重要的不是你有多少算力，而是你如何使用它；
第二是关于开放。当OpenAI在2019年以”安全”为由转向封闭时，他们实际上是在建立垄断。但DeepSeek证明了开放可能是更好的战略：它能吸引最好的人才，建立生态系统，并通过降低成本而不是提高价格来获取优势；
第三点是关于如何看待创新和政策。美国的芯片禁令和AI监管战略建立在一个错误假设上：认为可以通过限制访问来保持领先。但DeepSeek表明，限制反而会激发创新。他们被迫在H800上优化，结果发明了更好的方法。
因此，如果从全局来看，在技术竞争中（尤其在颠覆性领域中），防守性策略往往会适得其反。真正的竞争优势来自持续创新和开放协作，而不是试图通过监管或限制来保护现有地位。
正如互联网证明的那样，开放标准和广泛参与会创造更大的价值。AI也将遵循这条路径：它会变得更便宜、更普及、更商品化，但整体价值会因此呈指数增长。
赢家将是那些拥抱这种转变，而不是抵抗它的人。
译者注：再带来一篇关于Meta Ray-Ban的Live AI能力的最新评测文章，依然来自Verge的Victoria Song。几点个人点评：
- Live AI功能目前的定位确实相对尴尬，应该还需要继续打磨，需要解决当前面临的——比手机麻烦，比真人助手笨拙这个重大挑战；
- 你必须知道如何问正确的问题才能得到你想要的答案这个点也很重要，因为普通人确实要熟悉和AI的正确交流方式还需要磨合一下；
- 不过乐观估计随着AI智能的提升，上面这两点问题都能逐步得到自然解决，尤其是目前Meta眼镜还用的是并非业界顶级AI的情况下；
如果对AI眼镜感兴趣的朋友欢迎关注我过往的一些相关系列文章。
今天Deepseek app在全球应用市场的排名再创新高 - 已在173个国家和地区登顶第一！考虑到全球目前一共只有174个国家/地区的市场分榜，而Deepseek唯一一个没有登顶的国家是汤加（第二名），这几乎就是完美的全球制霸！
这种势头可谓空前绝后，我们确实在见证一个历史性的时刻。
如果要想深入了解为什么Deepseek能取得这样的成绩，以及回应一些关于质疑Deepseek的创新点到底在哪儿的声音，我下面尝试深入浅出的来讲讲：
DeepSeek-R1的出现为AI领域带来了一个重要启示：
通过创新的训练方法，开源模型也能在推理能力上达到与顶级闭源模型相当的水平*。*
Deepseek新发布的模型引发了AI圈的强烈关注：仅用竞争对手十分之一的GPU算力，就达到了顶级闭源模型的智力水平。这一突破迅速引发媒体广泛报道，在短短24小时内，Deepseek从43个国家应用市场榜首扩展到了160个国家，这家中国AI公司彻底出圈了。华尔街对这一消息反应激烈 - 英伟达股价暴跌17%，市值蒸发近6000亿美金。投资者似乎在传递一个明确信号：科技巨头们不计成本地投入巨资提升算力的策略可能走入了死胡同。
但是，作为一个长期观察AI发展的研究者，我认为这个结论过于简单化了AI进化的复杂性，昨晚也和一些朋友在微信群中做了热烈讨论。今早看到Andrej Karpathy发了一篇关于深度学习与算力关系的推文，感觉他提出的几个观点确实切中了要害，因此再结合一些自己的理解，谈谈为什么市场可能对算力的未来判断过于悲观。
查了一下，我是在去年9月开始注册使用Deepseek的。当时最大的感受是它的性价比实在太高了 - 每百万token才收费2元人民币。但很长一段时间里，Deepseek都只在我们AI爱好者/从业者的小圈子里流传。
然而短短几个月后的今天，情况发生了不可思议的变化，甚至比我之前写过的小红书的美国登顶应用市场的案例更富有戏剧性~
截至1月27日，Deepseek的应用已经在全球43个国家和地区的应用商店登顶第一，另外还在116个国家和地区进入前十。从美国到英国，从澳大利亚到尼日利亚，这个来自国内的AI应用正在创造一个前所未有的记录。
2025年1月的一个清晨，硅谷帕罗奥图的一家咖啡馆里，一位VC投资人正盯着手机屏幕发愣。
“这一定是某种错误,”他喃喃自语,快速刷新了几次App Store排行榜。但那个红底白字的中文图标依然稳稳占据着榜首的位置 —— 小红书。
“这可真是个有趣的转折，”他对同事说，”十年前，我还记得那两个年轻人来见我们时的场景。”
他说的是2013年的那个秋天。在斯坦福校园里，一个名叫毛文超的年轻人正用着浓浓的武汉口音打电话，向家里人报备要带回国的购物清单。这声音吸引了路过的另一位武汉人——时任贝塔斯曼高管的瞿芳。就这样，小红书的创业故事开始了。
“选这个名字，是因为贝恩咨询和斯坦福商学院都用红色做标志。”多年后，毛文超在接受采访时这样解释，他认为这两段经历是他人生中重要的里程碑。那时的他们，满怀着对全球化的憧憬：一份PDF购物指南、两个跨国公司的从业者、三个月内的50万下载量。
但命运总爱开玩笑。
