今天聊聊我们和「微软」故事。
考虑双方仍处于合作关系,只说 10 年前的事情,但同样精彩。
如果,当初,我要是知道和微软合作,能让「数码荔枝」一年巨亏上百万 ...
我一定乘时光机回到过去,掐断那通电话。
但 2015 年前后,微软刚刚发布了 Office 365 订阅版。
为了全国迅速铺量,微软采用了极其激进的价格,大致在 30-50 元/年,销量极好。
那时,刚创业的我,整个数码荔枝淘宝店,都是月销十几笔的小众宝藏软件。
我们急需一些明星产品,提升店铺曝光,又能符合我们所要的「调性」
我自然将目光放在了 Office 365 上。
那怎么联系上微软呢?又怎么才能销售正版 Office 365 呢?
比起第一个问题,解决第二个问题更紧迫。
于是,我一家一家联系其他销售 Office 365 的淘宝店,直接问他们买 200 套是什么价格
什么?你们还剩下 237 套?好的,我全要了。
然后,一箱一箱的 Office 365 快递到了我家。
盒子和里面的兑换卡片,我当时都拍照作为留念。
为了能对齐价格,当时我们的 Office 365 销售价,直接按进货价定。
上架第一天就有销量,且一天比一天卖的多。
虽然卖得多,但完全不赚钱啊 ... 一次次进货,纯亏物流快递费。
而且随着时间推移,成本水涨船高,单套的进价慢慢变成 70, 80, 100...
所以,我一直在寻找与微软的正式合作机会。
直到有天,我们遇到了一个推广合作伙伴。
他告诉我们,他正好是微软的 MCP (Microsoft Certified Professional)
而且,他正好也认识微软上海的销售经理,可以引荐一下。
但需要我们提供一份详细的自我介绍 PPT,然后帮我们约电话面聊。
我当时觉得,属于「数码荔枝」的高光就要来了,全然不知将要面对什么。
(未完待续)
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今天在纽约见了做神经医学的朋友,目前正在做脑机接口。她竟然说,在学术界看来,马斯克的 Neuralink 是落后的技术。
生物看不上他用新闻稿做科学的姿态,Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。
从 DC 开了三个小时车过来,我原以为是叙旧,没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。
她们拿融资之后能够自己设计芯片,去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点,能在 0.5V 下工作,特别适合做植入式神经记录。
目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物,如何影响大脑抑制食欲,下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片,需要实时测量神经信号的变化。
因为数据量大到离谱,频率非常高,所以她们需要 10000 个 TB,也就是 10 个 PB 的存储。
我第一次听到存储用PB这个单位!
神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次),才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停,一个探针一小时就是 80GB。
她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵,长期维护的 PB 级存储,五年下来要百万美金。研究室没那么多经费,只能每次买 1 个 PB,精打细算地用。
给个尺度感,哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率,就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑,估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大,是频率太高。
而且,存储焦虑也不是生物医学独有的。
天文学界,SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储,决定着前沿科学的天花板。
数据一大,通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。
芯片连接材料最早用铝,1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%),现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应,2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。
为什么铜必须让位给光呢?
因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。
除了存储,实验室动物成本也是很高的。
一只实验室猴子,买进来要 3.5 万到 5 万美金,算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金,买的是它基因纯度。
我问:为什么用老鼠和猴子,不用兔子?她说,老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学),猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。
现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人,原因有两个。
第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦,大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。
差别在于,计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以,现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。
第二层更微妙:我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的,而 AI 现在面临一模一样的处境。
Anthropic 发现,AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由,未必诚实。
举个例子:研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。
Anthropic CEO 说,当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年,希望能看懂里面在发生什么。
最后又聊到做手术。
由于大脑本身是没有痛觉的,所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑,但希望我永远用不上。
聊完一整个下午,我最大的感受是:
目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。
但也正因为如此,我越来越觉得,我们活在最好的时代。
真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑……
我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告:出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」,公交广告是贝莱德的比特币 ETF,站台是OpenAI 的 Codex。
以前根本无法想象的事,都在同时发生在美国。而我们,刚好生在这个最好的时代。
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