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看了那么多高估值公司，很多人都觉得非常疯狂，这是不是很大泡沫了，泡沫是不是要破了，是很多人的疑问。我认为在硅谷这个充满梦想的地方，投资人鼓励创业者大胆去做同样也助长了泡沫，很多项目在几个月的时间就会估值翻2，3倍，如Uber，Snapchat上我也惊讶于他们的巨额融资规模。那么这张图就是讲&新兴技术炒作&周期，把各类技术按照技术成熟度和期望值分类，这是硅谷创业孵化器YCombinator 课程How to start a startup（）提到。创新萌芽Innovation Trigger&、&期望最顶点Peak ofInflated Expectation&、&下调预期至低点Trough of Disillusion&、&回归理想Slope ofEnlightenment&、&生产率平台Plateau of Productivity&，越往左，技术约新潮，越处于概念阶段；越往右，技术约成熟，约进入商业化应用，发挥出提高生产率的效果。纵轴代表预期值，人们对于新技术通常会随着认识的深入，预期不断升温，伴之以媒体炒作而到达顶峰；随之因技术瓶颈或其他原因，预期逐渐冷却至低点，但技术技术成熟后，期望又重新上升，重新积累用户，然后就到了可持续增长的健康轨道上来。今年和去年的图对比显示，物联网、自动驾驶汽车、消费级3D打印、自然语言问答等概念正在处于炒作的顶峰。而大数据已从顶峰滑落，NFC和云计算接近谷底。
未来，高科技创业的趋势是什么？
我先提一个最近看的一部电影《Imitation Game》,讲计算机逻辑的奠基者艾伦图灵（计算机届最高奖以他命名）艰难的一生，他当年为破译德军密码制作了图灵机为二战胜利作出卓越贡献，挽回几千万人的生命，可在那个时代因为同性恋被判化学阉割，自杀结束了短暂的42岁生命。他的一个伟大贡献就是在人工智能的开拓工作，他提出图灵测试（Turing Test）,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。我们现在回到今天，人工智能已经有了很大进步，从专家系统到基于统计的学习，从支持向量机到神经网络深度学习，每一步都带领机器智能走向下一个阶梯。在Google资深科学家吴军博士（数学之美，浪潮之巅作者），他提出当前技术发展三个趋势，第一，云计算和和移动互联网，这是正在进行时；第二，机器智能，现在开始发生，但对社会的影响很多人还没有意识到；第三，大数据和机器智能结合，这是未来时，一定会发生，有公司在做，但还没有太形成规模。他认为未来机器会控制98％的人，而现在我们就要做个选择，怎么成为剩下的2％？ 李开复在2015年新年展望也提出未来五年物联网带来庞大创业机会。
为什么大数据和机器智能结合的未来一定会到来？
其实在工业革命之前（1820年），世界人均GDP在1800年前的两三千年里基本没有变化，而从1820年到2001年的180年里，世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。由此足见，工业革命带来的收入增长的确是翻天覆地的。这里面发生了什么，大家可以去思考一下。但人类的进步并没有停止或者说稳步增长，在发明了电力，电脑，互联网，移动互联网，全球年GDP增长 从万分之5到2％，信息也是在急剧增长，根据计算，最近两年的信息量是之前30年的总和，最近10年是远超人类所有之前累计信息量之和。在计算机时代，有个著名的摩尔定律，就是说同样成本每隔18个月晶体管数量会翻倍，反过来同样数量晶体管成本会减半，这个规律已经很好的match了最近30年的发展，并且可以衍生到很多类似的领域：存储，功耗，带宽，像素。而下面这个是冯诺伊曼，20世纪最重要的数学家之一，在现代计算机、博弈论和核武器等诸多领域内有杰出建树的最伟大的科学全才之一。他提出(技术)将会逼近人类历史上的某种本质的奇点,在那之后 全部人类行为都不可能以我们熟悉的面貌继续存在。这就是著名的奇点理论。目前会越来越快指数性增长，美国未来学家Ray Kurzweil称人类能够在2045年实现数字化永生，他自己也创办奇点大学，相信随着信息技术、无线网、生物、物理等领域的指数级增长，将在2029年实现人工智能，人的寿命也将会在未来15年得到大幅延长。
国外值得关注的大数据公司都有哪些？国内又有哪些？
这是2014年总结的Big Data公司列表，我们大致可以分成基础架构和应用，而底层都是会用到一些通用技术，如Hadoop，Mahout，HBase，Cassandra，我在下面也会涵盖。我可以举几个例子，在分析这一块，cloudera，hortonworks，mapr作为Hadoop的三剑客，一些运维领域，mangodb，couchbase都是nosql的代表，作为服务领域AWS和Google BigQuery剑拔弩张，在传统数据库，Oracle收购了MySQL，DB2老牌银行专用，Teradata做了多年数据仓库。上面的Apps更多，比如社交消费领域Google, Amazon, Netflix, Twitter, 商业智能：SAP，GoodData，一些在广告媒体领域：TURN，Rocketfuel，做智能运维sumologic等等。去年的新星 Databricks 伴随着Spark的浪潮震撼Hadoop的生态系统。
对于迅速成长的中国市场，大公司也意味着大数据，BAT三家都是对大数据的投入也是不惜余力，我5年前在Baidu的的时候，就提出框计算的东东，最近两年成立了硅谷研究院，挖来Andrew Ng作为首席科学家，研究项目就是百度大脑，在语音，图片识别大幅提高精确度和召回率，最近还做了个无人自行车非常有趣。腾讯作为最大的社交应用对大数据也是情有独钟，自己研发了C++平台的海量存储系统。淘宝去年双十一主战场，2分钟突破10亿，交易额突破571亿，背后是有很多故事，当年在百度做Pyramid（按Google三辆马车打造的金字塔三层分布式系统）有志之士，继续在OceanBase创造神话。而阿里云当年备受争议，马云也怀疑是不是被王坚忽悠，最后经历了双十一的洗礼证明了OceanBase和阿里云的靠谱。小米的雷军对大数据也是寄托厚望，一方面这么多数据几何级数增长，另一方面存储带宽都是巨大成本，没价值就真破产。
与大数据技术关系最紧密的就是云计算，您曾在Amazon 云计算部门工作过，能否简单介绍一下亚马逊的Redshift框架吗？
本人在Amazon 云计算部门工作过，所以还是比较了解AWS，总体上成熟度很高，有大量startup都是基于上面开发，比如有名的Netflix，Pinterest，Coursera。Amazon还是不断创新，每年召开reInvent大会推广新的云产品和分享成功案例，在这里面我随便说几个，像S3是简单面向对象的存储，DynamoDB是对关系型数据库的补充，Glacier对冷数据做归档处理，Elastic MapReduce直接对MapReduce做打包提供计算服务，EC2就是基础的虚拟主机，Data Pipeline 会提供图形化界面直接串联工作任务。
Redshift，它是一种（massively parallel computer）架构，是非常方便的数据仓库解决方案，就是SQL接口，跟各个云服务无缝连接，最大特点就是快，在TB到PB级别非常好的性能，我在工作中也是直接使用，它还支持不同的硬件平台，如果想速度更快，可以使用SSD的，当然支持容量就小些。
Hadoop是现今最流行的大数据技术，在它出现的当时，是什么造成了Hadoop的流行？当时Hadoop具有哪些设计上的优势？
看Hadoop从哪里开始的，不得不提Google的先进性，在10多年前，Google出了3篇paper论述分布式系统的做法，分别是GFS, MapReduce, BigTable,非常NB的系统，但没人见过，在工业界很多人痒痒的就想按其思想去仿作，当时Apache Nutch Lucene的作者Doug Cutting也是其中之一，后来他们被Yahoo收购，专门成立Team去投入做，就是Hadoop的开始和大规模发展的地方，之后随着Yahoo的衰落，牛人去了Facebook, Google, 也有成立了Cloudera, Hortonworks等大数据公司，把Hadoop的实践带到各个硅谷公司。而Google还没有停止，又出了新的三辆马车，Pregel, Caffeine, Dremel, 后来又有很多步入后尘，开始新一轮开源大战。
为啥Hadoop就比较适合做大数据呢？首先扩展很好，直接通过加节点就可以把系统能力提高，它有个重要思想是移动计算而不是移动数据，因为数据的移动是很大的成本需要网络带宽。其次它提出的目标就是利用廉价的普通计算机（硬盘），这样虽然可能不稳定（磁盘坏的几率），但通过系统级别上的容错和冗余达到高可靠性。并且非常灵活，可以使用各种data，二进制，文档型，记录型。使用各种形式（结构化，半结构化，非结构化所谓的schemaless），在按需计算上也是个技巧。
围绕在Hadoop周围的有哪些公司和产品？
提到Hadoop一般不会说某一个东西，而是指生态系统，在这里面太多交互的组件了，涉及到IO，处理，应用，配置，工作流。在真正的工作中，当几个组件互相影响，你头疼的维护才刚刚开始。我也简单说几个：Hadoop Core就三个HDFS，MapReduce，Common，在外围有NoSQL: Cassandra, HBase, 有Facebook开发的数据仓库Hive，有Yahoo主力研发的Pig工作流语言，有机器学习算法库Mahout，工作流管理软件Oozie，在很多分布式系统选择Master中扮演重要角色的Zookeeper。
能否用普通人都能理解的方式解释一下Hadoop的工作原理？
我们先说HDFS，所谓Hadoop的分布式文件系统，它是能真正做到高强度容错。并且根据locality原理，对连续存储做了优化。简单说就是分配大的数据块，每次连续读整数个。如果让你自己来设计分布式文件系统，在某机器挂掉还能正常访问该怎么做？首先需要有个master作为目录查找（就是Namenode），那么数据节点是作为分割好一块块的，同一块数据为了做备份不能放到同一个机器上，否则这台机器挂了，你备份也同样没办法找到。HDFS用一种机架位感知的办法，先把一份拷贝放入同机架上的机器，然后在拷贝一份到其他服务器，也许是不同数据中心的，这样如果某个数据点坏了，就从另一个机架上调用，而同一个机架它们内网连接是非常快的，如果那个机器也坏了，只能从远程去获取。这是一种办法，现在还有基于erasure code本来是用在通信容错领域的办法，可以节约空间又达到容错的目的，大家感兴趣可以去查询。
接着说MapReduce，首先是个编程范式，它的思想是对批量处理的任务，分成两个阶段，所谓的Map阶段就是把数据生成key, value pair, 再排序，中间有一步叫shuffle，把同样的key运输到同一个reducer上面去，而在reducer上，因为同样key已经确保在同一个上，就直接可以做聚合，算出一些sum， 最后把结果输出到HDFS上。对应开发者来说，你需要做的就是编写Map和reduce函数，像中间的排序和shuffle网络传输，容错处理，框架已经帮你做好了。
MapReduce模型有什么问题？
第一：需要写很多底层的代码不够高效，第二：所有的事情必须要转化成两个操作Map/Reduce，这本身就很奇怪，也不能解决所有的情况。
Spark从何而来？Spark相比于Hadoop MapReduce设计上有什么样的优势？
其实Spark出现就是为了解决上面的问题。先说一些Spark的起源。发自 2010年Berkeley AMPLab，发表在hotcloud 是一个从学术界到工业界的成功典范，也吸引了顶级VC：Andreessen Horowitz的 注资. 在2013年，这些大牛（Berkeley系主任，MIT最年轻的助理教授）从Berkeley AMPLab出去成立了Databricks，引无数Hadoop大佬尽折腰，它是用函数式语言Scala编写，Spark简单说就是内存计算（包含迭代式计算，DAG计算,流式计算 ）框架，之前MapReduce因效率低下大家经常嘲笑，而Spark的出现让大家很清新。 Reynod 作为Spark核心开发者, 介绍Spark性能超Hadoop百倍，算法实现仅有其1/10或1/100。在去年的Sort benchmark上，Spark用了23min跑完了100TB的排序，刷新了之前Hadoop保持的世界纪录。
Linkedin都采用了哪些大数据开源技术？
在Linkedin，有很多数据产品，比如People you may like, job you may be interested, 你的用户访问来源，甚至你的career path都可以挖掘出来。那么在Linkedin也是大量用到开源技术，我这里就说一个最成功的Kafka，它是一个分布式的消息队列，可以用在tracking，机器内部metrics，数据传输。数据在前端后端会经过不同的存储或者平台，每个平台都有自己的格式，如果没有一个unified log，会出现灾难型的O(m*n)的数据对接复杂度，如果你设定的格式一旦发生变化，也是要修改所有相关的。所以这里提出的中间桥梁就是Kafka，大家约定用一个格式作为传输标准，然后在接受端可以任意定制你想要的数据源（topics),最后实现的线性的O(m+n)的复杂度。对应的设计细节，还是要参考设计文档
这里面主要作者Jay Kreps，Rao Jun 出来成立了Kafka作为独立发展的公司。
在Linkedin，Hadoop作为批处理的主力，大量应用在各个产品线上，比如广告组。我们一方面需要去做一些灵活的查询分析广告主的匹配，广告预测和实际效果，另外在报表生成方面也是Hadoop作为支持。如果你想去面试Linkedin 后端组，我建议大家去把Hive, Pig, Azkaban(数据流的管理软件），Avro 数据定义格式，Kafka，Voldemort 都去看一些设计理念，linkedin有专门的开源社区，也是build自己的技术品牌。
如果想从事大数据方面的工作，是否可以推荐一些有效的学习方法？有哪些推荐的书籍？
我也有一些建议，首先还是打好基础，Hadoop虽然是火热，但它的基础原理都是书本上很多年的积累，像算法导论，Unix设计哲学，数据库原理，深入理解计算机原理，Java设计模式，一些重量级的书可以参考。Hadoop 最经典的the definitive guide, 我在知乎上也有分享
其次是选择目标，如果你像做数据科学家，我可以推荐coursera的data science课程，通俗易懂
学习Hive，Pig这些基本工具，如果做应用层，主要是把Hadoop的一些工作流要熟悉，包括一些基本调优，如果是想做架构，除了能搭建集群，对各个基础软件服务很了解，还要理解计算机的瓶颈和负载管理，Linux的一些性能工具。最后还是要多加练习，大数据本身就是靠实践的，你可以先按API写书上的例子，能够先调试成功，在下面就是多积累，当遇到相似的问题能找到对应的经典模式，再进一步就是实际问题，也许周边谁也没遇到，你需要些灵感和网上问问题的技巧，然后根据实际情况作出最佳选择。
谈一谈Coursera在大数据架构方面和其他硅谷创业公司相比有什么特点？是什么原因和技术取向造成了这些特点？
首先介绍一下Coursera, 作为MOOC（大型开放式网络课程）中领头羊，2012年由Stanford大学的Andrew和Daphne两名教授创立，目前160＋员工，原Yale校长担任CEO。它的使命universal access to world's best education。很多人问我为什么加入，我还是非常认可公司的使命。我相信教育可以改变人生，同样我们也可以改变教育。能不能把技术跟教育结合起来，这是一个很有趣的话题。里面有很多可以结合，比如提供高可靠平台支持大规模用户在线并发访问，利用数据挖掘分析学生行为做个性化课程学习，并提高课程满意度，通过机器学习识别作业，互相评判，用技术让人们平等便捷的获取教育服务。
Coursera作为创业公司，非常想保持敏捷和高效。从技术上来说，所有的都是在基于AWS开发，可以想像随意启动云端服务，做一些实验。我们大致分成产品组，架构组，和数据分析组。我把所有用到的开发技术都列在上面。因为公司比较新，所以没有什么历史遗留迁移的问题。大家大胆的使用Scala作为主要编程语言，采用Python作为脚本控制，比如产品组就是提供的课程产品，里面大量使用Play Framework，Javascript的backbone作为控制中枢。而架构组主要是维护底层存储，通用服务，性能和稳定性。我在的数据组由10多人构成，一部分是对商业产品，核心增长指标做监控，挖掘和改进。一部分是搭建数据仓库完善跟各个部门的无缝数据流动，也用到很多技术例如使用Scalding编写Hadoop MapReduce程序，也有人做AB testing框架, 推荐系统，尽可能用最少人力做影响力的事情。其实除了开源世界，我们也积极使用第三方的产品，比如sumologic做日志错误分析，Redshift作为大数据分析平台，Slack做内部通讯。而所有的这些就是想解放生产力，把重心放到用户体验，产品开发和迭代上去。
Coursera是一个使命驱动的公司，大家不是为了追求技术的极致，而是为了服务好老师，同学，解决他们的痛点，分享他们的成功。这点是跟其他技术公司最大的区别。从一方面来说，现在还是早期积累阶段，大规模计算还没有来临，我们只有积极学习，适应变化才能保持创业公司的高速成长。
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来源 | 全天候科技（ID：iawtmt）
作者 | 张超
2017年的“余额”即将用尽，科技圈热门人物的“成绩单”也随之出炉。回望过去一年，他（她）们有的职场得意、有的情场得意，当然也有人输的一败涂地。
如果用一个关键词来概括科技圈热门人物的2017，既有人“大获丰收”、“鸿运当头”、“耿直开怼”，也有人“天崩地裂”，成为“全民公敌”。
一起来看一下他们都是谁。
马化腾： 大获丰收
用“大获丰收”来形容马化腾的2017年再贴切不过了。进入下半年，腾讯系公司呈现排队上市的盛景。
10月13日，曾由搜狐孵化的搜狗公司向美国证券交易委员会递交了IPO招股书。11月9日，搜狗上市，开盘价为13.25美元，市值突破50亿美元。公司创始人兼首席执行官王小川带着母亲赴美敲钟，在演讲时他还一度感动到哭。 作为搜狗的第一大股东，腾讯持有搜狗1.5亿股B级普通股，占搜狗总股本的43.7%，这意味着腾讯在搜狗的股份价值逾20亿美元，成为搜狐以外的一大赢家。
但搜狗的上市对于马化腾来说，顶多算个一个“调味剂”，腾讯系公司在港股市场堪称“大餐”。
9月28日，由蚂蚁金服和腾讯持股的在线保险公司——众安保险在港交所上市。上市首日，其股价最高涨幅达18%，市值破千亿港元。 腾讯在众安保险持股10.42%，按上市首日的高值计算，这部分股权价值超100亿港元。
11月8日，腾讯分拆出来的阅文集团在港交所上市，开启了新一轮造富神话。上市首日，其股价较发行价涨86%，市值达982亿港元，超新浪、唯品会、搜狐等一众互联网公司。而 腾讯则通过多间全资附属公司间接控制阅文集团65.38%的已发行股份，成为最大的受益者。
11月16日，港股腾讯“家族”再添一员——易鑫集团，这也是汽车新零售第一股。 根据最新的股价显示，易鑫市值近400亿港元，腾讯在易鑫集团33%的直接和间接持股价值超100亿港元。
除此之外，腾讯音乐、微医集团等腾讯系公司也被曝出明年将上市的消息。
“霍霍霍霍霍霍霍霍，我们马化腾出手无人能躲。”小编觉得，也只有这首改编的《霍元甲》最能总结小马哥今年这亮眼的成绩了。
马云：有钱会玩
已经习惯了马云大笔投资、激情演讲、与政要名流侃侃而谈的样子？其实他“玩”起来也是很有一套的。2017年，如果给马云贴一个“会玩”的标签，他本人大概也不会有什么意见。
马云已经“玩”出了境界，拍个电影，让中国众多一线男演员都给自己当配角。10月28日，马云在其个人微博公布了一张阵容强大的电影海报。海报中，他和李连杰、甄子丹、吴京等11位动作明星一起摆出了中国功夫的造型，证实他将亲自出演《功守道》的消息。
电影海报的余波还未散去， 11月3日，马云为首部电影《功守道》录制的主题曲——《风清扬》正式发布， 这首曲子由高晓松作曲，由马云和歌后王菲共同录制。这首极富武侠意境的曲子，是马云的首支单曲。为了“玩”好电影，马云也算是费了一番功夫。
11月11日，电影上映，马云领衔主演，上线一天半票房破亿 。
其实，马云拍电影并非为了赚钱，主要还是因为他个人喜欢太极，想要将其推而广之。据李连杰描述，马云和所有明星均是零片酬出演，《功守道》的目的是向世界分享中国文化，传递中国的文化自信。
马云玩起花样来，真的称得上是“马爸爸”了。骑摩托出场、模仿迈克尔·杰克逊的太空步、大变活人……这些都是马云在今年阿里巴巴年会上的表演内容。
事业成功显然是马云可以“自由玩耍”地前提。他不久前曾自曝钱多的“烦恼”：如果是普通的快乐感，一个月挣一两百万的人是相当高兴，一个月挣一二十亿的人其实是很难受的，这个钱已经不是你的了，没法花，你拿回来之后又得去做事情。”
无论如何，送一首《演员》给马云和他的所有拥趸们。
雷军：鸿运当头
2016年持续低迷的小米，2017年又重回强劲增长。在国内手机市场竞争日趋白热化的状态下，雷军可以算是非常幸运的了。
对于小米手机的触底反弹，连雷军自己都感叹：“世界上没有任何一家手机公司，销量下滑之后能够成功逆转，除了小米。”
2016年，小米手机市场占有量下滑，出货量暴跌36%，曾一度引发市场对其发展前景的质疑。不过，今年以来，小米的业绩又重回强劲增长，市场研究机构Gartner的报告显示，小米三季度智能手机出货量2685万台，同比增长了80%，市场占有量7%，再度跻身行业前五。
除了在手机市场发力，小米围绕智能手机打造的智能硬件生态也在2017年爆发式增长。截至2017年上半年，小米IOT平台有超过6000万个在网智能硬件设备，同时在线设备超过600万。
在小米官网，有超过100款智能硬件产品在售，包括小米手环、小米空气净化器、小米净水器、米家扫地机器人、9号平衡车、米家电饭煲、米家台灯等智能硬件产品的销量都还不错。
11月初举办的小米投资生态年会上，雷军宣布，小米的生态链公司达到90家，其中10家估值达到独角兽级别（10亿美元）——一年前这一数字仅为3家。另外有4家年收入超10亿元，19家年收入过亿元。
11月24日，雷军发内部信称，今年十月份小米已提前完成了1000亿元的年度销售目标， 对公司的组织结构做出新的调整。
几天后的小米IoT开发者大会上， 雷军又宣布，小米IoT平台联网设备已经超过了8500万，日活设备超过1000万，接入设备超越800种，合作伙伴超过400家，设备分布遍布全球，已经成为全球最大智能硬件IoT平台。
不过，小米今年的高潮在于即将IPO的消息，已经有媒体多次报道，小米正在洽谈投行筹备明年IPO，预计小米将成为2018年最大的科技公司IPO。
虽然还没到过年时节，但小米如此亮眼的成绩已经可以提前过年了，雷军可以把一首《好日子》先唱起来了。
王兴：耿直开怼
用“耿直”作为美团点评CEO王兴今年的标签可以说是比较合适的。今年6月份，他接受《财经》专访，公开直率地怼了美团曾经的投资方阿里。
在被问及“最敬重的对手是谁”这个问题时，王兴回答：“你重视他的战斗力和你尊敬他、认为他有竞技精神，是两码事。所以毛泽东说，在战略上你要藐视一切对手，在战术上要重视一切对手。 从战斗力来说，阿里非常强，但如果他们各方面做得更有底线一点，我会更尊敬他们。 ”
而在回复“阿里是否全部卖掉持有的美团股票”这一问题时，王兴的回答更直接。 他说：“还剩一点。它去年之所以兜售我们的老股是为了干扰我们融资。如果你不看好这家公司，那干脆卖光好了，我们已经帮他们找好了买家。但他却不肯卖光，他一定要留一点，或许是为了将来能继续给我们制造点麻烦。”
之后，在谈到与阿里巴巴的糟糕关系时， 王兴直言：“（这样的关系）会（让美团点评）面临更大的竞争压力。比如外卖，阿里为了给我们制造麻烦，不惜代价扶持饿了么，他们一年花了十亿美元。 但归根到底最后还是看谁能给消费者提供更好的服务，否则即使你烧十亿美元，市场份额依然在下降。”
虽然阿里巴巴和美团点评不和的传闻由来已久，但在接受媒体采访时这样“开怼”实属罕见。王兴不仅“毫不留情”地怼了阿里，还强调了美团与腾讯的友好关系，称“（腾讯）是朋友”。
在今年乌镇的世界互联网大会期间，王兴跟刘强东张罗了“东兴会”夜宴，饭局上，马化腾位居主座，被称为盟主，而这个局也被称为“腾讯和他的朋友们”，换句话说，王兴和刘强东组了一个“反阿里同盟”的饭局。
王兴这是在用行动演绎“我就是我，是颜色不一样的烟火”，张国荣的那首《我》送给王兴。
张一鸣：撒钱上瘾
作为一家估值超300亿美元公司的创始人，张一鸣现在花钱可以说到了“不眨眼”的地步。
在11月22日举行的今日头条创作者大会上，今日头条高级副总裁赵添宣布了公司对“微头条”、“悟空问答”两大产品的扶持计划，对于创作者，既会给出真金白银作补贴，也有流量引导推荐。
对于微头条， 赵添称，未来一年将拿出400亿流量补贴创作者，平均每月会对1000个新用户和1000个老用户进行“冷启动扶持”，从而快速越过启动阶段，积累起第一批粉丝。
赵添还表示， 2018年悟空问答计划投入10亿元，用于签约至少5000名各专业领域的回答贡献者。补贴不仅用于签约各专业的回答贡献者，还将通过问题赞助、回答红包等方式刺激普通用户参与，实现用信息连接人与人的超级社区。
同时，张一鸣还宣布推出“千人百万粉计划”，即在未来1年内，在平台上扶持1000个拥有一百万粉丝的账号。
今日头条在短视频领域的投资力度一点也不亚于悟空问答。 11月25日，张一鸣在首届西瓜PLAY视频嘉年华的演讲中公布，“未来西瓜视频将拿出20亿，帮助西瓜视频创作者变现。”
除了对内的补贴，今日头条还加码海外收购项目。今年以来,今日头条陆续收购了美国短视频应用Filpagram、移动资讯App News Republic和短视频App Musical.ly，仅Musical.ly的收购价就达10亿美元。
对于如此“豪气冲天”的张一鸣，小编只能点一首《爱的奉献》来表达今年的心情。
印奇：钱多任性
2017年，人工智能受到资本热捧。多家公司由于获得超高融资额也引发了广泛关注，印奇创办的旷世科技就是其中一家。
10月31日，旷视科技宣布完成新一轮4.6 亿美金融资，由中国国有资本风险投资基金领投，蚂蚁金服、富士康集团战略投资，同时引入的投资者还包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK集团、渤海华美等，刷新了全球人工智能领域单轮融资最高纪录。
但在这轮融资后， 旷世科技29岁的创始人兼CEO印奇却说：“其实公司不需要那么多钱，融资的意义在于证明旷视在行业中的领导地位，以及能树立行业更正确的评价标准。”
拿到这么高的融资后如此任性发言，让其它为融资发愁的企业如何是好呢？小编墙都不服，就服印奇了。
其实，印奇说这句话更多是希望外界知道，一家AI企业的价值是要能挖掘出行业内更本质的创新跟发展，而不是拼技术人才多寡。任贤齐的一首《任性》送给印奇，祝愿还年轻的他在创业路上有底气一直任性下去。
贾跃亭：天崩地裂
放眼科技圈，贾跃亭可以算是今年遭遇浩劫的那个“天字第一号”，似乎没有比他更悲剧的人物了。
从1月乐视爆发资金链危机以来，贾跃亭几乎一步步陷入了“天崩地裂”的局面。
曾经，贾跃亭乐视帝国的七大生态遍地开花，但如今，乐视旗下很多业务资金链紧张、融资无望，甚至部分企业遭受灭顶之灾。 其中，乐视超级汽车未产出量产样车，融资受阻；乐视移动已经瘫痪；乐视控股的酷派经营困难；乐视影业将被并入新乐视；乐视金融或并入上市体系；乐视体育售出大部分版权；乐视超级电视面临富士康停止代工的困扰；乐视云盘停止服务；乐视早前也失去了对易到的控股权。
不仅业务陷入困境，乐视高层也异常动荡，高管纷纷离职，上市公司新乐视已由融创系高管实际控制。
更糟糕的是，全国法院失信被执行人名单信息网显示，由于未履行向平安证券支付总计4.79亿元的义务， 贾跃亭已被列入失信被执行人名单，俗称“老赖”。 受此影响，不仅贾跃亭自己的出行将受影响，就连子女上学也将被限制。
直到现在，贾跃亭未回应被列入“老赖”名单的事情，仍在潜心造车，而他唯一的希望FF91一直在传融资消息，但是否落实仍是个迷。
今天，贾跃亭可能需要喊个麦，用《一人我饮酒醉》来排解心中的烦闷。
罗敏：心如刀割
坐过山车的经历罗敏不一定有，但是这种心情一定能感受到。
10月18日，趣店登陆纽交所。 上市首日，趣店受到资本热捧，收涨23%，创始人兼CEO罗敏也成功跻身百亿级富豪行列。 随着趣店大火，越来越多人开始质疑其经营模式。
10月23日，罗敏接受了知名科技媒体人程苓峰的采访，后者发布的《趣店罗敏回应一切》一文立刻引起了广泛热议，特别是罗敏的“雷锋式”回应受到网友“吐槽”。
在被问及是否教唆人去向亲人朋友借钱、去其它平台借钱来还趣店的钱时， 罗敏放言称：“凡是过期不还的，我们这里就是坏账，我们的坏账，一律不会催促他们来还钱。电话都不会给他们打。你不还钱，就算了，当作福利送你了。”
这句回应之所以被群起而攻之，主要是因为，大量媒体发现，罗敏在“撒谎”，他口中提到的不恶意催收、利率低于36%、坏账率仅有0.5%、没有大学生客户等都不属实。
虽然罗敏之后已经拒绝再接受采访，但为时已晚。外界对趣店的舆论轰炸已经延伸到其业务之外，上升到社会道德层面，公关危机一发不可收拾。
如今，趣店的股价一直在13美元上下徘徊，远低于24美元的发行价，罗敏的身家也是大跳水。恐怕也只有这首《我真的受伤了》才能描述罗敏的心境了，“灯光熄灭了，音乐静止了，滴下的眼泪已停不住了；天下起雨了，人是不快乐，我的心真的受伤了……”
史燕来：全民公敌
“有人欢喜有人愁”，史燕来今年遭到网络声讨，一度成为“全民公敌”。
红黄蓝幼儿园“虐童”案的曝出，让每个人的心在11月更添了一阵寒意。11月22日晚，有十余名幼儿家长反映朝阳区管庄红黄蓝幼儿园（新天地分园）的幼儿遭遇老师扎针、喂不明白色药片。
11月24日一早，红黄蓝官方微博发声明称，已配合警方提供相关监控资料及设备，涉事老师暂停职，对于个别人士涉嫌诬告、陷害的行为，红黄蓝北京新天地分园园长已经向公安机关报案。 声明中，该幼儿园没有任何解释，也没有道歉。
直到24日晚， 该机构召开了针对相关事件的投资者电话会议。 红黄蓝教育CEO史燕来表示，在事件曝光后，她与向公安部门举报的家长一样非常震惊，对该事件高度重视，并第一时间按要求向公安部门提交了所有相关监控视频和数据。她还称，虽然还不知道公安调查的最终结论，但先向受害儿童、家长以及广大社会几天来所造成的困扰表达诚挚的歉意。 但红黄蓝教育CFO魏萍表示经此事件公司商业模式不会发生改变。
这样的模式就让公众对“红黄蓝”的价值观产生了质疑，网友认为：“事件发生后，迟迟不和家长见面，不对公众披露真相，却第一时间召开电话会稳定股价。价值观歪了，一切都不会正！”
近日，真格基金创始人徐小平首次回应了红黄蓝事件。据他描述，事件发生后，他曾在当天深夜给红黄蓝方打电话，告知赶快发表声明。 “但是他们不能发表声明，我认识他们七八年，（他们）是非常敬业的专业人士，他们讲的就是安全。 过了几天，周二早晨（红黄蓝）董事长在我家吃饭的时候，他讲就是一个老师打了学生，或者怎么样，这个要处理，但是这绝不代表整个公众的感觉，这是一个非常大的社会规矩，第二是整体的形势不让人说话，第三是谣言越传越大，传的人应该受到最严格的惩罚。”
无论如何，红黄蓝没有第一时间出来向学生和家长道歉，这是一个不争的事实。一首《童梦》送给史燕来，愿她不忘初心，方得始终。
孙凯：敢爱敢说
孙凯今年最“耀眼”的特质是敢爱敢说。
10月15日，一个微信朋友圈霸气宣布新恋情的截图红遍了大江南北，成为众多创业、投资者所在微信群的热门话题。
男主在朋友圈重点讲了这几点：
1、我和女主都是婚内出轨，我承认！
2、对方丈夫威胁我！
3、我坚定要和女主在一起！因为女主最懂我！
4、我是个光明磊落的人，做事不伪！
随后，女主在这条状态下配文：together forever。
其实，吸引眼球的并不是霸气的誓言，而是因为男女主人公均已婚，且在行业里有一定的影响力。
两人此前都可谓是“社会栋梁”：
男主——孙凯，禾赛科技的董事长、首席科学家。上海交通大学热能与动力机械系本科，美国斯坦福大学机械系硕士、博士学位（主修），电子系博士学位（辅修），第十一批国家千人计划入选者（青年项目破格）。博士，海归，创业公司老板，还是国家千人计划专家。
女主——崔琰，经济学硕士，7年证券行业研究经验，央视财经频道特邀嘉宾，曾任民生证券汽车组负责人、国金证券汽车行业首席分析师，2016年加入天风证券。曾获2016年水晶球汽车行业最佳分析师第一名，2014年新财富汽车行业最佳分析师入围。
爱到这样“理直气壮”、“惊世骇俗”也是没谁了。不过，有传言称，孙凯第二天就回家向妻子认错悔改了，若真如此的话，这个“敢爱”的名号他似乎又有点撑不起来。
无论如何，岁末年终，送上一首《香水有毒》给他们，祝他们幸福。
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