完後，台下的掌声从前排蔓延到全场，被邀请来的友商代表们感到胆寒。
字节的张没有自己来，但派了总裁，阿里的杰克马没来，但CEO也来了。
像京东则是东子本人带着妻子一起出席，作为阿波罗科技的战略合作夥伴，华为的余东和小米的雷君也都到了现场。
各家有各家的人工智慧技术，在希瓦娜面前，他们都感到挫败感。
因为阿波罗科技自己都没有办法复刻成功，那他们又怎麽才能做到复刻？
如果超级个体的诞生，意味着技术奇点，那一旦解决了算力问题，希瓦娜的用途可以从阿波罗科技蔓延到腾讯的时候，他们要怎麽竞争？
再强的管理架构和技术积淀，在人工智慧面前也很难谈得上是护城河。
就像IBM和甲骨文遭遇到的一样。
IBM的核心收入来源之一是庞大的全球谘询团队。
在生成式AI出现後，初级程式设计师编写代码、初级分析师整理报告的能力被极大取代。
IBM不得不宣布，将暂停招聘约7800个的职位。
更要命的是大型机，这是IBM最深的护城河。
大型机之所以能活到今天，靠的不是硬体多先进，而是上面跑着的数千亿行COBOL代码。
这些代码支撑着全球绝大多数银行转帐、保险结算和政府社保。
因为这些旧代码太复杂、文档缺失、没人敢动，俗称屎山代码，所以客户只能被困在IBM的硬体里。
现在，生成式AI展现出了恐怖的代码重构能力。
AI可以精准地理解几十年前的COBOL逻辑，并将其自动转化为现代的Java或Go语言。
AI能帮客户把IBM的护城河给填平。
一旦代码可以被AI无痛迁移到云端，昂贵的大型机就失去了存在的唯一理由。
新闻一出，IBM股价暴跌了超过10个点。
甲骨文也是一样的逻辑，过去，使用甲骨文资料库需要极其专业的DBA和复杂的SQL优化。
现在，AI可以自动生成高质量的资料库操作代码，能帮助企业将数据从昂贵的甲骨文迁移到更便宜、更开放的云资料库上。
字节独步天下的视频推荐算法，积累的视频资源，在希瓦娜面前真的能维持垄断地位吗？
字节自己都要做豆包手机来打破app的壁垒，背靠深红的腾讯，唯一不这麽做的
本章未完，请点击下一页继续阅读！