甜蜜蜜

雷军接受彭博社采访:小米正在进军欧洲手机市场,5G将提振需求_我的网站

阿凡达

A | 明米集团创始人雷军周四在接受彭博社采访时表示,下一代5G网络的到来有望刺激该公司对智能手机的需求。他也忽视了小米库存的抛售。    在印度德里郊外,有一家大型服装工厂。

B | 仅在过去三个交易日,小米的市值就蒸发了60亿美元。         工人每天坐在缝纫机前,一干就是十几个小时,替欧美品牌加工衣服。

C | 雷军在接受采访时表示,公司目前的重点是向高端市场进军,同时向欧洲扩张,并停止进入美国市场。         最近两个月,这些工人的头上多了一样东西:摄像头。         摄像头会记录工人的每一个动作,布料从什么角度推进去,袖口怎么折,针脚怎么走,一件衣服做完以后又该怎样检查。他没有概述避开美国市场的原因。

D | 所有动作被录下来,再送进人工智能系统,让机器学习这些工人几十年积累下来的经验。

E |          工人白天在流水线上干活,晚上数据被送去训练机器。         等机器学会以后,第一个可能被换掉的人,就是教会机器干活的那批工人。         听起来有点残酷,却很可能成为未来十年里,印度和菲律宾最常见的一幕。         很多人谈到AI抢工作,首先想到的是美国程序员、中国设计师或欧洲白领。美国是世界上最大的经济体,曾经被认为是一个有前途的小米市场,但对中国企业越来越不友好。但AI真正大规模冲击的行业,可能还轮不到北京、纽约和伦敦。         它一定会先冲向印度和菲律宾。”“在过去的两三年里,我们已经进入了大约80个国家和地区,”雷军说。我们希望这种势头将继续下去。         因为这两个国家过去20多年的经济增长,很大一部分建立在一个看起来非常聪明的生意上:替西方公司做外包生意。”周四,小米宣布推出自己品牌的更便宜的红米手机,以便开始提高其旗舰手机的价格和配置。          作者声明:该图片由AI生成          一个国家从贫穷走向富裕,过去通常要走三步。         第一步是农业,大部分人种地,收入很低;          第二步是工业化,农民进入工厂,生产衣服、家电、汽车和机械;          等制造业发展起来以后,国家才会进入第三步,金融、软件、咨询、医疗和其他服务业开始占据主导。小米进入高端市场之际,智能手机市场正处于鼎盛时期,中国经济增长正在放缓。         英国、德国、美国、日本和韩国,大体都走过这条路。         中国也是如此。

F | 然而,华为和其他竞争对手已经在高端手机市场占据了一席之地,并开始占领苹果的领地。尽管雷军拒绝透露经济放缓对小米业务可能产生的影响,但他表示,5G不仅可以促进智能手机的需求,还可以促进小米互联网服务的发展。小米互联网服务现在覆盖了从在线音乐到电影的所有服务领域,共服务2.2亿用户。

G | ”智能手机在中国的普及率已经很高了。但我认为,我们正处在5G的前夕,我相信,当5G手机流行时,中国对智能手机的总体需求将恢复。         改革开放以后,大量农村人口进入珠三角、长三角和沿海工业区。

H | 自从周二数十亿股限制性股票被提升以来,小米的市值蒸发了17%。几位分析师本周下调了小米目标股价和预期。

I | 有人生产鞋子,有人组装电视,有人焊接自行车架。         一个鞋厂旁边,会出现鞋底厂、鞋带厂、纸箱厂、运输公司和维修店;          一座汽车厂落地,周围会长出玻璃、轮胎、座椅、芯片和物流企业……          国家的工业能力,就是这样一层层堆起来的。小米曾经被认为价值1000亿美元,但现在只相当于这个价值的三分之一。然而,小米自诞生以来发展迅速。

J | 自第一轮融资以来持有小米股份的股东可以获得可观的利润。

K |           作者声明:该图片由AI生成          但印度和菲律宾走了一条不太一样的路。

L | Millet在其招股说明书中表示,在2010年推出的一轮融资中,投资者认购了39亿股股票,低于每股2港元。         21世纪初,中国制造业已经非常强大了。廉价衣服、玩具、电子产品和日用品,大量从中国工厂运往全世界。其他发展中国家再想从低端制造业切进去,需要和中国已经形成的产业链正面竞争,难度相当大。

M |          于是,印度和菲律宾发现了一条新的路。既然工厂比不过中国,那就直接卖服务。

N |          特别是互联网普及以后,很多工作不再要求员工坐在公司总部。客户服务、数据录入、软件测试、会计处理、电话销售和技术支持,只要有电脑和网络,在世界任何地方都能完成。         菲律宾长期使用英语,文化上也比较熟悉美国;印度人口庞大,使用英语的人很多。         这两个国家很快成为欧美企业的“远程办公室”。          作者声明:该图片由AI生成          举个例子:          一家美国软件公司需要招1000名客服。如果在纽约招聘,每个人一年可能需要十万美元,再加上办公场地、保险和福利,公司一年要花掉1亿美元。         如果把业务外包到印度,一个员工的年成本可能只有美国的1/10,甚至更低。         客户半夜打电话,印度刚好是白天;美国办公室下班以后,印度团队可以接着工作。

o |          对企业老板来说,这笔账非常好算。         于是,美国公司把客服中心搬到菲律宾首都马尼拉;把软件维护交给印度首都新德里;把财务报表送到印度的班加罗尔(注:印度第六大城市,人口约1050万人)。         西方消费者打电话投诉信用卡,很可能接电话的是菲律宾马尼拉的年轻人;          美国程序员白天写完代码,晚上交给印度团队测试,第二天早上就能拿到结果。         一批城市也因此迅速发展起来。         印度的班加罗尔、海得拉巴、浦那,菲律宾的马尼拉、宿务,都出现了大量写字楼。年轻人穿着衬衫坐在电脑前,工资虽然远低于欧美同行,在本国却属于体面收入。         印度和菲律宾的相关外包产业,每年创造的收入合计达到约2900亿美元。

p | 这个规模已经接近一个中等欧洲国家一年的经济总量。         对很多家庭来说,外包岗位改变了命运。         一个菲律宾年轻人进入呼叫中心以后,可能养活父母和弟妹;一个印度程序员替美国公司维护软件,收入远高于家乡务农。房租、餐馆、出租车、商场和房地产,也都跟着这些工资一起增长。         这条捷径,确实帮助两国发展了20多年。         可捷径有一个问题:这些岗位大多掌握在海外企业手里。         现在,印度和菲律宾遇到了一个不领工资、不睡觉,也不需要办公楼的新对手:AI人工智能。         如果外包客服处理一次问题,需要花费6到12美元,AI处理一次可能只需要1.5美元左右。AI不会请假,不要求加薪,也不会因为夜班太累而离职,更不会组织工会。         它一天可以工作24个小时,同时回答成千上万个客户。         你问它信用卡为什么被扣费,它立刻查账单;你问航班怎么改签,它可以同时读取票价、座位和退改政策;你说英语,它用英语回答,你换成中文,它马上跟着切换。         对于企业老板来说,印度员工已经很廉价,可AI更廉价。

q |          过去,印度和菲律宾靠工资差距,从美国人手里抢走了工作。现在AI又凭借更低的成本,从印度人和菲律宾人手里抢工作。         这一轮轮替,看起来非常熟悉。

r |          美国客服原来一年挣5万美元;后来工作转到菲律宾,菲律宾员工一年可能只挣几千美元;等AI成熟以后,公司连这几千美元也想省下来。

s |          资本寻找成本最低的地方,从来不会讲感情。         以前最低成本在亚洲,今天最低成本在服务器里。         有人会说,人工智能现在经常胡说八道,怎么可能真的取代客服和程序员?          这种质疑有道理。         2024年,欧洲金融科技公司Klarna曾经高调宣布,AI客服完成了相当于700名员工的工作,一个月处理230万次对话,还能使用几十种语言。         消息传出以后,全球大型客服外包公司的股价受到冲击。很多人觉得,呼叫中心的时代已经结束了。

t |          可一年以后,Klarna又开始重新招聘真人客服。         原因很简单, AI处理“怎么重置密码”“订单送到哪里了”这类标准问题,表现通常不错;遇到复杂情况,它就容易出问题。

u |          比如一个客户说,自己的丈夫刚刚去世,希望取消贷款。真人客服会理解情绪,知道这件事情需要谨慎处理;AI可能按照流程回复一串模板,甚至给出错误的法律信息。         再比如保险理赔,一句话说错,可能导致公司被起诉;银行客服涉及转账和账户安全,AI随口编一个数字,后果也比普通聊天严重得多。         所以很多公司发现,现阶段还不能把人全部赶走。         但这并不代表外包岗位安全了。         真正危险的变化正在悄悄发生:这些客服人员和技术人员,开始被安排去训练AI了。

v |          一位做了十年客服的员工,最清楚客户会问什么问题,也知道怎样回答最合适。公司让他每天检查AI的回复,指出哪里错误,重新写出正确答案。         AI回答一万次,他就修改一万次。         几个月以后,AI学会了他的语言、判断方式和工作流程。员工看起来多了一份“AI训练师”的新工作,实际上正在把自己的经验复制到机器里。         就像一名老师每天教一个永远不会忘记的学生。         普通学生学会以后,还需要老师继续教下一届;AI学会以后,可以复制一万份,同时共享到全球客服中心。         因此,短期内外包员工可能更忙(因为要训练AI),长期风险反而更大。         工厂里的摄像头也是同一个道理。         机器暂时还不会完整地缝好一件复杂衣服,所以需要工人继续工作;工人头上的摄像头,会把每个动作都记录下来。机器学得越多,工人未来被替换的可能性就越高。         这是一场非常奇怪的交接。

w |          旧员工拿着工资,亲手培训未来的替代者。         假如印度一家外包公司裁掉1万名员工,损失的只是1万个岗位吗?          远远不止。         一个印度年轻人在客服中心上班,每个月拿到工资以后,要交房租、坐出租车、点外卖、买衣服,周末还可能去电影院。

x |          房东收到房租,会去超市购物;餐馆有了生意,会给厨师和服务员发工资;司机挣到钱,要给汽车加油和维修;商场有人消费,店铺才会继续招聘员工。         一份工资会在城市里转很多圈。         假设客服中心一次裁掉10万人,这些人的消费会迅速下降。

y | 出租房空置,餐馆生意减少,网约车订单下降,商场销售额也会受到影响。         最后,失去工作的人可能远远超过最开始被裁掉的那10万人。

z |          印度和菲律宾对外包产业依赖较高,一旦大量岗位被AI取代,冲击会从写字楼传到整座城市,再从城市传到全国经济。         2008年金融危机期间,美国失业率最高也没有超过10%。但美国相关研究却认为,未来几年可能有接近九成外包岗位面临较高自动化风险,菲律宾约1/3劳动者对AI高度暴露。         这些预测未必会全部成为现实,但哪怕只实现一部分,对两国也会形成巨大压力。         这一次,利润可能留不下来          有人会问,技术进步淘汰岗位,人类历史上已经发生过很多次,为什么这一次特别危险?          过去,电话接线员被自动交换机取代,银行柜员被ATM机取代,工厂工人被机器人取代。旧岗位减少以后,社会又创造出工程师、维修人员、软件开发者和设备制造岗位。         所以很多经济学家认为,技术虽然会毁掉一些工作,也会带来新的工作。         问题在于,印度和菲律宾这一次面对的情况有些特殊。         假设一家美国银行过去在菲律宾雇佣5000名客服,每年把几千万美元工资发到菲律宾。这些钱会进入当地家庭、餐馆、房地产和零售市场。         银行使用美国公司开发的AI以后,客服成本下降了,省下来的钱留在美国银行,或者支付给硅谷的人工智能公司。         菲律宾原来的5000份工资消失了,AI带来的利润却没有回到菲律宾。         美国本土在自动化过程中,旧岗位减少以后,利润仍然留在美国,可能被投资到新工厂、新软件和新产业;          印度和菲律宾失去外包岗位以后,大部分收益流向海外,本地很难依靠这些利润创造新的就业。         这才是印度和菲律宾最棘手的问题。         它们过去依靠的是国外企业的工作订单,没有真正掌握客户、品牌、平台和核心技术。

| 当国外企业找到更廉价的解决方案,订单可以随时离开。         印度经常被拿来和中国比较。         印度人口已经超过中国,拥有大量年轻人,也有不少软件工程师和英语人才。很多人因此认为,印度会复制中国过去几十年的经济奇迹。         但两国的发展路线差别很大。         中国崛起的核心是制造业。即使一个工厂只是生产打火机,也会牵动塑料、模具、金属、包装、运输和电力;工厂越多,产业链越完整,技术人员和管理经验也越多。

|          印度的软件外包和客服产业能够迅速赚钱,却很难产生同样庞大的产业链。         一个印度呼叫中心可能坐着5000名员工,除了电脑、耳机、办公楼和网络,周围需要的工业配套并不多;          而一座5000人的中国汽车工厂,背后可能带动几万甚至十几万人生产轮胎、钢材、玻璃、座椅、电子零件和机械设备。         服务外包让印度获得了高楼、工资和外汇收入,却没有完全补上制造业留下的基础。         现在AI冲击服务岗位,印度才发现,自己过去绕开的制造业,可能还得重新补回来。         这件事也并非完全没有转机。         中国制造业升级,反而给印度留出了一扇窗          中国这些年工资上涨,产业开始向新能源汽车、机器人、芯片、航空航天和高端装备移动。一些利润较低、劳动密集的制造环节,正在向越南、印度、孟加拉国和其他国家转移。         这给印度和菲律宾留下了一个机会。         过去中国在低端制造业上的优势太强,其他国家很难竞争;随着中国向产业链上游移动,服装、鞋帽、简单组装和部分电子制造,可能出现新的空间。         印度拥有庞大人口和市场,如果能够改善电力、港口、道路、土地政策和工人培训,确实有机会承接一部分制造业。         但这条路不会轻松。         呼叫中心需要一栋办公楼、稳定网络和英语员工;制造业需要港口、铁路、电厂、供应商、工程师、熟练工人和长期稳定的政策。就印度那糟糕的基建能力和          一个客服中心半年就能建起来,一条完整的电子产业链可能需要十几年。

|          菲律宾的困难更加明显。人口规模和国内市场小于印度,工业基础也相对薄弱,想在短期内吸收大量外包行业失业人员,难度很大。         两国过去走了一条农业直接跳到服务业的路线,未来可能出现一个很奇怪的倒退过程:先做服务业,服务岗位被AI冲击以后,再回头补制造业。

|          印度和菲律宾当年靠外包产业搭上全球化的快车,很多人以为这条路线可以一直走下去。

| AI的出现说明,廉价的劳动力曾经是梯子,未来可能成为陷阱!          AI会不会让印度和菲律宾经济崩溃,现在还无法下定论。

|          可以确定的是,它们过去依赖的增长模式已经出现裂缝。

|          当一个国家长期把“廉价劳动力”当作最重要的竞争力,最终总会遇到一个不需要工资的对手。         这才是人工智能,给所有人类上的最残酷的一课!           作者声明:该图片由AI生成。

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