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一、氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”
二微软推出跨平台框架 ML.NET 3.0 版：强化深度学习、加强AI效率
一、氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”
朝夕光年，扑了
11月26日，脉脉社区的一个截图内容引起大众热议。
从截图内容看，字节旗下游戏板块朝夕光年启动“大裁员、砍项目”模式，所有在研项目解散，在一天内完成；已上线项目，给三个月时间寻找买家。在裁员赔偿方面，除了会赔偿N+1，还会把年终奖、股权进行折算，“赔偿方面不会少给”。
包括爆料者在内，大多数人的看法都非常统一：张一鸣真的不想做游戏了。
氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”© 由 DoNews 提供
图源：脉脉
官方的回应很快就来了。
11月27日午间，字节跳动称，旗下游戏业务朝夕光年将进行大规模业务收缩——对已上线的且表现良好的游戏，会在保证运营的情况下寻求剥离；对还未上线的项目，除少量创新项目及相关技术项目外，均会关停。
朝夕光年作为字节六大业务板块之一，主攻中重度游戏领域，一直被视为是字节跳动“杀向”腾讯和网易“腹地”的一支奇兵。消息实锤，这是字节跳动继在教育、XR等领域大撤退后，又一全面撤出主力军的领域。
令人唏嘘的是，一个月前，字节跳动招聘官方在社交平台才发布了朝夕光年2024年的校招专场宣传片，转眼间，大量人员将被释放到市场上。目前，朝夕光年官网的社会招聘岗位已经全部停止招聘，“开启新的工作”一栏中显示的职位数是0。
氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”© 由 DoNews 提供
图源：朝夕光年官网
据朝夕光年方面表示，将更加聚焦部分创新型游戏及相关技术的探索，同时也会做好已上线产品的持续运营，充分保障玩家的权益。
事实上，字节在游戏上早就动了大撤退的心思。
早在2022年，字节跳动就解散了位于上海的游戏开发部门101 Studio。今年11月16日，有媒体在《星球：重启》上线前夕称，字节跳动对游戏的投入期已过，接下来将把资源更多投入在直播电商等更具性价比、逻辑更顺畅的业务。
另在11月21日，据雪豹财经社报道，字节正在寻求以不低于50亿美元的报价出售旗下游戏公司沐瞳科技，而接触沐瞳科技的收购方包括腾讯、沙特主权财富基金PIF旗下的Savvy Games Group（以下简称SGG）。
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需要注意的是，2021年字节以40亿美元的价格收购沐瞳科技。据悉，双方当时签下了为期四年的对赌协议。协议约定，部分收购金将在沐瞳科技完成业绩对赌后分期兑现，在此期间字节不得过度干预沐瞳科技的决策，创始人团队享有高度的自主权。
从目前看，沐瞳在指标完成度上表现得并不理想，可能是导致此次字节裁撤游戏业务的关键导火索之一。
现在靴子落地，字节要剥离游戏业务的态度很坚定。
二、字节做游戏不“专业”
起先，字节跳动对游戏还是很有野心的，希望可以把游戏业务培养成新的增长点。
2017年底，字节跳动开始探索游戏业务，包括在今日头条做HTML5小游戏，抖音成立游戏内容中心，商业化部门做超休闲游戏联运等；2018年，字节跳动正式决定成立游戏事业部；2019年初，朝夕光年战略部被命名为 “Athena”，成员大多数为投资咨询机构出身，没有游戏行业背景。
扩张期间，字节进入疯狂“买买买”模式。据不完全统计，2019年至2022年期间，字节跳动在游戏领域投资超22起，涉及19家公司，投资金额约300亿元。其中8起为100%的股权并购，把产品和团队直接纳入字节体系。
沐瞳科技的《无尽对决》（MLBB）在海外影响力不小。截至2020年，MLBB全球总下载量达2亿8100次，单单印尼市场就已经超过1亿次。2021年，腾讯希望以20亿美元左右的价格收购沐瞳科技，而字节以40亿美元的溢价完成了收购，原因是看中了沐瞳科技的《无尽对决》在东南亚的价值。很明显，字节对攻占海外市场充满期待。
除了疯狂投钱，字节还不断招揽人才。2019年，字节跳动刚刚入局游戏行业的时候，开始了一场抢人大战。
据晚点LatePost报道，一位资深从业者说身边有五年以上工作经验的游戏策划和技术人士都被字节挖过，他也曾去面试过，面试官 “一直在提这两件事情：有钱，有流量”。一位绿洲工作室前员工直接表示，他不相信字节游戏能够做出好作品，但他还是选择了加入，因为薪酬总包比过去涨了接近一倍。
氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”© 由 DoNews 提供
图源：朝夕光年官网
不过，字节在游戏板块一直没能实现“大力出奇迹”的夙愿，始终没有出现一款现象级游戏单品。今年7月上线的《晶核》，算是朝夕光年自研游戏的第一个“爆款”，据第三方数据显示，这款游戏上线首周在iOS平台流水就达到近7000万元。
但没有对比就没有伤害。腾讯依靠《命运方舟》和《王者荣耀》等长青游戏，在2023年第三季度实现游戏收入460亿元，同比增长7%。网易的游戏业务也实现了较好的增长，首席执行官兼董事丁磊曾表示：“《梦幻西游》系列仍是玩家的心头好。”
「经典游戏打天下」，是字节游戏远未达到的程度。
原因可能是，字节更擅长算法和流量，制造游戏并非强项。
据慢放在脉脉创建的“《晶核》成字节赚钱能力最强手游，腾讯慌了没”话题显示，超过65%的用户表示字节并没有游戏基因。
氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”© 由 DoNews 提供
图源：截自脉脉
游戏并不是一门容易的生意，需要有深厚的游戏文化底蕴、专业的游戏研发能力、灵活的游戏运营策略和敏锐的游戏市场洞察力。而字节擅长以流量、数据的思维去做内容产品，正所谓“一切决策都要有数据论证”，这在以算法为核心驱动力的产品上是成立的，不过在游戏上却可能走不通。
以《晶核》为例，这款游戏上线后，玩家对于“氪”度设计过量的舆论纷至沓来，有玩家吐槽：“连背包的基本功能都需要收费。”
字节既想证明自己的研发实力，又想尽可能将流量变现，有份好看的数据，这在一定程度上与认真做游戏的理念背道而驰。
除此之外，近几年互联网大厂降本增效，字节在游戏方面也不得不节衣缩食。总而言之，字节前后在游戏领域投入了近五年，有所收获，但不多，如今大幅裁撤游戏团队的动作也并不奇怪。
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三、押注更赚钱的业务
字节放弃游戏业务的消息一出，整个游戏圈都在“吃瓜”。但大家讨论的其实不仅局限于字节，很多大厂的游戏部门都在裁员。
过去几个月里，游戏厂商Ascendant Studios、Epic Games、暴雪、Twitch和Keywords都解雇了一批员工，其中Epic的裁员规模超过了800人，占员工总数的16%。
亚马逊也计划在其游戏部门再裁员180多人，关闭专注于流媒体和支持第三方游戏的部分业务。这是亚马逊游戏部门今年第二次传出裁员消息，此前在今年4月份，该部门曾裁员约100人。
亚马逊副总裁在一封邮件中表示：“我们需要将资源更多地集中在那些最具潜力的增长领域，以推动我们的部分业务向前发展。”
“效率”在游戏行业的重要性显著上升，这与字节的态度很相似——把钱投在更有性价比的业务上。
目前字节跳动是全球最赚钱的互联网公司之一，凭借TikTok的广告和电商业务，2023年上半年，字节集团实现总营收540亿美元，远超腾讯的414亿美元。按照这个节奏，字节今年总营收将突破1100亿美元，远远高于去年的850亿美元。而且字节集团不仅是营收高，营业利润也非常高。今年一季度，字节实现营收245亿美元，营业利润高达60亿美元。
氪了几百亿，字节游戏停止了“跳动”© 由 DoNews 提供
图源：字节跳动
只不过，游戏在其中贡献甚微。除了上面提到的部分主观原因外，这两年游戏行业发生了很大变化：2019年，游戏是兵家必争之地；之后游戏行业遭遇寒冬并逐步收缩。
尽管目前国内游戏行业逐步回暖和进入爆发状态，精品游戏、游戏出海的双轮驱动效果，让国产游戏有了更大的活力。但强者恒强，如果不能沉淀下来做出一款精品，想要破圈并非易事。
字节游戏的这脚刹车，体现了张一鸣的一个特点：遇事则当断则断。毕竟在2023年，整个互联网行业都不再高歌猛进，而是进入到调整阶段，大家都越来越“务实”。
不过，这也并不意味着字节跳动彻底拒绝游戏，创新项目仍然是字节跳动的关注点，未来是否能“跳”出一个爆款游戏也未可知。
二微软推出跨平台框架 ML.NET 3.0 版：强化深度学习、加强AI效率
IT之家 11 月 29 日消息，微软日前宣布推出跨平台机器学习框架 ML.NET 3.0，主要强化了深度学习功能，改进 ML.NET 数据处理能力，并添加了英特尔 oneDAL 加速训练技术，以及自动机器学习等功能。
微软推出跨平台框架 ML.NET 3.0 版：强化深度学习、加强AI效率© 由 IT之家 提供
▲ 图源微软
IT之家注意到，ML.NET 3.0 提供了多项深度学习功能，包含“物体检测”、“命名实体辨识”和“问答处理”等。
其中“物体检测”能够在图像中定位并分类不同类型的实体，官方介绍称，物体检测是一项电脑视觉任务，和“图像分类”关系密切，但分类相对更精细，当影像中包含不同类型的物体时，官方建议使用相关功能。
而命名实体辨识和问答处理基于微软新添加的 TorchSharp API，该 API 是一个.NET 库，号称结合了微软研究院的最新技术与 TorchSharp 中 Transformer 神经网络架构，并通过现有的 TorchSharp RoBERTa 文字分类功能作为基础，从而实现了上述功能。
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此外，微软在先前发布 ML.NET 2.0 不久后，便宣布要为英特尔的 oneDAL 加速训练技术提供支持，目前这项功能已经在 ML.NET 3.0 中登场，能够显著加速数据分析和机器学习过程。
微软还更新了 ML.NET 3.0 自动机器学习（AutoML）功能，带来了语句相似性、问答处理和物体侦测等功能，能够协助开发者选择最适合的模型和参数，令开发者更容易设计机器学习模型。
IT之家同时发现，ML.NET 现在具有连续资源监控能力，可以通过 AutoML.IMonitor 监控 RAM 和硬盘空间使用情况，便于开发者控制长期运作的实验，避免运行的进程因 RAM 或 ROM 不足导致崩溃，同时便于开发者直观地查看进程的各项参数。
ML.NET 3.0 还整合了 Tensor Primitives，这是一套专门用于张量运算的新 API，能够进一步推进.NET 在人工智能数学运算的应用。该 API 不仅运用硬件内部指令集来加速运算效率，还结合泛型数学（Generic Math）的原理概念，号称是“开发者处理复杂数学和繁琐数据的强大工具”。
微软推出跨平台框架 ML.NET 3.0 版：强化深度学习、加强AI效率