前两天，有几篇关于完美世界的文章在游戏圈流传，涉及裁员传闻、😉项目关停、股价下跌等等。许多完美世界员工都被问，这是真的吗？😊 这几篇夸张的描述有不少错误，但可以确定的是，完美世界⭐目前确实遇到了很大的挑战。 6月25日，完美世界方面回🌟复媒体时承认：“为了积极适应外部市场环境的快速变化，公司持续😴进行创新探索与转型升级，但确实有部分产品表现不及预期。为应对😍挑战，公司主动梳理调整，采取了一系列解决方案，其中包括优化资🤯源配置、聚焦核心项目、进行必要的人员优化，以及办公空间集约化😢等，让资源更集中在核心优势业务上。” 同时完美世界也坦⭐诚，“调整的过程必然带来阵痛，公司在尽力化解负面效应，同时也🚀期望外界能给予一些时间和空间，让公司专注于修炼内功、提高经营🙄效率。” 在游戏行业内卷化的当下，高风险和高竞争并存。🙄埋头几年研发的新产品上线后不及预期，反而拖累了业绩，不得不采😎取成本控制措施，给自己做“瘦身”。这种情况近两年在游戏行业不😍是个例，而是相当普遍。 例如在知名巨头中，字节跳动的游😍戏业务自去年 11 月大收缩以来，已进行多次调整，目前还在困🤯局中自救；在海外，微软近期关闭了其在2020年以75亿美元收😉购ZeniMax Media交易中获得的四家游戏工作室，裁员🚀人数超过2000人，引发新一轮全球游戏低谷的热议。 对😁完美世界而言，转型的阵痛之一是“过紧日子”。一位刚办完离职的😁员工透露，大家都能感觉到，公司确实已经在各方面省钱很长一段时🤯间了。 不过，被问到是否如传言中“完美世界两栋大厦几乎🙄搬空”时，这位前员工说：“那不可能，实际情况是人员缩减后，原😢本两栋办公楼集中到了其中一栋”。他离职当天，看到很多部门正在😴腾挪工位，办公区比以前拥挤多了，连工位面对面的挡板都取消了。😘 在经济下行、消费萎靡的大背景下，企业降本增效过冬，已😍经成了常见的做法。完美世界总部所在的北京望京地区，今年以来写😴字楼空置率环比上升，许多公司坚持不到合约期，选择将办公室迁至🙄五环外。在众多想节省租金开支的公司中，完美世界也并不特殊。 🎉 完美世界曾一度是游戏行业的领头羊之一，也有不少拿得出手😴的游戏作品，特别是诛仙、完美世界等IP的MMORPG经典产品😁，获得了玩家喜爱和市场成功。 MMORPG 注重战力比🤩拼，对用户的付费能力、在线时长要求较高。随着主流用户代际的变😀化，年轻一代用户对这些游戏产生了疲劳。根据Data.ai的数😊据，2023年全球用户对更加轻松的派对、三消、团战、放置、运😴动等类型的游戏支出在增长，而策略、MMORPG、吃鸡、开放世🔥界等类型的游戏支出在减少。 完美世界不是没有注意到这些❤️变化，从大概2020年起，就开始主动调整转型升级。在媒体报道😘中，完美世界这样表述两条新出路： 一是发力开辟新赛道，🥳随着一些研发新团队和人才的加入，完美世界在开放世界、卡牌、二😍次元等方面都有较为成功的新产品推出，也获得了较高关注； 😘 二是把自身优势进行创新，完美世界没有完全否定MMORPG—🤩—这种游戏类型还在受到很多玩家的喜爱，而是寄望于依据市场趋势😀，在创新玩法、全球性IP、二次元文化等方面去突破，吸引更多玩😴家。 今年4月，完美世界推出了新品《女神异闻录：夜幕魅😊影》，是当月所有新游中的流水第一名；公司也是目前国内少数还在🚀坚持做精品端游大作的厂商，下半年要推出《诛仙世界》，还在小游🌟戏和 AI 应用上展露出一定的潜力；此外，影视和电竞业务也各👍有亮点……总之，完美世界转型并不只有坏消息，还有很多好消息。😍 包括游戏在内的数字娱乐产业，因技术而生，也因为技术革😁新太快，能一直引领潮流的企业屈指可数，能在市场竞争中始终立于🔥不败之地的企业更是凤毛麟角，往往是“城头变幻大王旗，各领风骚😀三五年”。 面对行业结构变化，如果想转型，那更不是容易😅的事。因为转型是一个系统工程，复杂多变。经常有人说，企业转型😁是“不转型等死，转型是找死”，要破解这个“魔咒”需要经历深刻🥳的变革。 对完美世界而言，现在已经不是站在“要不要转”🙌的彷徨十字路口——那早都过去了。如果要比喻，现在它正爬坡到吃😅力之处，必须拿出勇气，轻装上阵，才能安然熬过2024年。 👍 并且，哪怕完美世界已经在努力创造新的价值，但也必须为过程💯中的试错买单。一部分已经被证明市场失败的项目，需要尽快关掉，💯否则就像人身上的伤口一样不停流血——尽管背后人员裁撤令人遗憾😴。但从长远看，只有完美世界转型成功，才能提供更多的就业岗位。🌟 任何一家企业都会经历自身和大环境的周期轮回，特别是现🥳在，做企业就要有过紧日子、苦日子的觉悟。 只有摆脱浮躁❤️，回归到核心价值与商业实质，才能为重生打下基础，也才能获得穿😁越周期持续生存的力量。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多