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喜马拉雅亏损10年首次季度盈利，互联网企业纷纷降本增效******

　　1月16日，第一财经记者获悉，近日喜马拉雅创始人兼CEO余建军在公司年会透露，喜马拉雅于2022年第四季度首次实现单季度千万级的盈利，这也是喜马拉雅创业十年来首次实现盈利。

　　不过他并未明确喜马拉雅是在哪一种会计准则下实现的季度盈利。

　　余建军在年会上提到，盈利得益于公司在三个方向的努力，一是战略与组织清晰度不断提升，其次是坚持以创造用户价值为导向的长期主义，另外降本增效、打造可持续盈利能力也是一方面原因。

　　在当前的资本环境下，过去烧钱巨亏的互联网企业都开始追求盈利了。除了音频行业的喜马拉雅和荔枝外，在视频平台里，从爱奇艺到B站，都开始降本增效，努力减亏，在资本市场讲出盈利的故事。

　　三年亏损20亿后首次盈利

　　2022年8月，余建军曾在内部员工大会上表示，要在2022 年第四季度实现单季盈利，扭转长期亏损局面，并将在2023年实现全年盈利，5年后，实现年收入200亿元、盈利40亿元。目前来看余建军定下的第一个小目标完成了。

　　在盈利前，2019年至2021年，喜马拉雅年内亏损分别为19.25亿元、28.82亿元、51.06亿元，经调整年内亏损则分别为7.49亿元、5.39亿元、7.59亿元，三年累计净亏损超20亿元。

　　此前喜马拉雅曾三次递表但未能上市。最近的一次是2022年3月，喜马拉雅在港交所更新招股书，但目前招股书已经显示失效。最早在2021年5月，喜马拉雅意图在纳斯达克上市，以失败告终；同年9月，其于港交所重新提交IPO申请，但因超过6个月，招股书文件显示失效。

　　最新招股书信息显示，2021年喜马拉雅总营收同比增长43.7%至58.57亿元，年内亏损51.06亿元，同比扩大77%。付费订阅、广告、直播以及其他创新产品及服务是喜马拉雅四大营收来源，其中，付费订阅服务是其主要的支柱。

　　喜马拉雅成立于2012年，目前是音频行业的龙头，截至2022年第三季度，喜马拉雅全场景平均月活跃用户已达2.82亿。

　　据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在2022年中国网民消费过的在线音频平台中，喜马拉雅以65.5%的高市场占有率成为最多用户选择的在线音频平台，其次，荔枝、蜻蜓FM和酷我畅听分别占比39.5%、35.8%和34.5%。

　　在喜马拉雅之外，作为音频行业“第一股”的荔枝也于近一年转亏为盈。

　　2021年第四季度，荔枝首次取得GAAP层面的盈利，实现净利润892万元，在2022年前三个季度其稳住了盈利趋势，Q1、Q2盈利分别为1642万元、1885万元，最新的第三个季度实现净利润约2000万元。

　　2022年的前九个月，荔枝实现净利润5500万元，实现大幅扭亏为盈，去年同期前九个月，荔枝净亏损为1.36亿元。

　　财报显示，荔枝第三季度的经营费用为1.77亿元，相比去年同期的1.91亿元有所缩窄，此外其销售及管理费用均实现同比缩窄。

　　互联网企业纷纷求盈利

　　在此之前，亏损超过10年的爱奇艺于2022年首次实现季度盈利，背后一大原因就是降本增效，财报显示，该公司营收成本、销售及管理费用都出现较大的同比下降。

　　围绕降本增效，据第一财经记者了解，爱奇艺内部的措施一是组织结构优化，解决与人相关的成本和费用，提高效率；二是控制内容成本，在内容制作、采购和运营等方面做精细化的选择，头部内容不减少，严格控制播出效果不好的内容，降低内容成本；三是通过加强运营，发挥片库也就是长尾内容的更大价值，产生更多广告库存和会员收入。

　　对于此前一直以用户增长为中心的B站来说， 亏损也一直在连年增长，2021年B站亏损了68亿元，同比扩大119%。

　　这些年来，B站还未实现正向盈利，在2022年初的电话会议中，管理层第一次给出盈利时间表，表示B站将在2024年实现non GAAP盈亏平衡。B站董事长兼首席执行官陈睿表示，2022年公司的战略重心将侧重于加速商业化进程，并进一步降本增效。

　　此前海豚投研泛娱乐研究员对第一财经表示，目前的宏观环境并不利好成长型公司，通胀加息周期叠加战争，资金避险情绪高，喜欢减亏或盈利的企业，“从公司管理层的角度，是希望通过营造一个良好的平台环境，来拉长用户的生命周期价值，但市场肯定是等不及的。”

　　2022年11月，B站发布了其第三季度财报，公告显示其第三季度营收为58亿元，较2021年同期增加11%；净亏损为17亿元，较2021年同期的27亿元收窄36%。

　　在财报后的电话会议上，对于此前提出的“2024年实现non-GAAP盈亏平衡”目标，陈睿表示目标不会有变化，“在今年多重宏观环境的挑战之下，减亏已经成为了公司最重要的工作之一，这是我亲自在盯的工作。”

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）