图 2 来自 Lee Hanchung 的个人使用评测，针对主流的 Gen AI 大模型会话工具。其从 “深 vs. 浅” 和 “手工 vs. 训练过” 两个维度来评测。

从概念描述看，无论是 OpenAI 和 Perplexity 的描述，都提及，深度研究的过程的数据源来自数百个互联网网站资源。

引发的思考是：可否 “很粗犷” 地认为，互联网网页有相关内容，就可以深度研究。如果网页缺乏相关内容，就不可以深度研究 ？

提醒大家的是，所谓互联网公开内容的页面，从历史页面的角度，其实是在不断减少的。有点反常识哈 ……

Cursor 是目前当红的 AI 编程工具，深受程序员们的欢迎。Bolt 口号更为激进，号称 “一句话生成一个可以跑起来的应用”。

a16z 基于 Similarweb 的数据分析，估算目前全球有 440 万用户在用 Cursor 和 Bolt。

几个思考：

(1) 最开始大家是用 ChatGPT 来生成代码的，而其次是 GitHub Copilot，然后才是 Cursor。反映了哪些问题呢？

(2) “水平 vs. 通用” 是一个经典话题。就编程这个垂直赛道而言，专业人士更青睐垂直性工具，而不是 ChatGPT 这种通用工具。

(3) 拥有全球最大代码库，并占有先机的 GitHub Copilot 貌似正在被边缘化 ？

(4) 各种垂直赛道中，“编程”...

十年前全球音乐处于谷底，传统唱片发行的商业模式遭遇互联网，尤其是盗版的冲击。

随着移动互联网，尤其是付费流媒体的兴起，音乐产业重新找到商业模式的闭环契机。

根据 IFPI 的研究，2022 年全球音乐产业收入空间达到了 262 亿美元，连续第二年超过 1999 年的历史位置。

下图可以算得上一个 “行业级的数字化转型” 案例。