直播的商业化分成了几个阶段：
当直播平台做到最后阶段的转盘抽奖，每做一次都是商业化向前迈一大台阶。因为转盘是敏感高的杠杆生意，很多运营指标的调整对整个流水的影响都很大。
转盘所有要素都具备后，平台就会催生出一个中间商角色，或者叫军火商。中间商以4-6折的价格从抽中大奖的用户手中收购礼物的送礼权，然后要求用户将礼物刷给指定的主播。
有了上述地下交易模式，公会可以用5倍的杠杆撬动起平台流水：
在公有云时代就经历第一次转型了。当时流传过一张图，微软几个主要部门包括Windows、Office和Cloud，每个部门拿着枪指向彼此，这种组织之间没法配合。萨提亚.纳德拉上任后做了一个转变，所有的KPI以云业务为主导，优先保证Azure云的发展，后来微软曾重返全球市值第一。 第二次到了AI战略转型，首先是投资了OpenAI，还充分放权。甚至在2023年内部特别缺显卡的时候，卡都是先给OpenAI的。Office部门需要经审批同意才能用卡。组织架构做了一次变化。 微软收购Inflection AI后，微软的团队和产品又来了一次重组。Inflection AI的联合创始人穆斯塔法成为了微软AI集团的CEO，开始重组Bing、Copilot、Edge等产品。
——AI时代数据格式变化，很多产品需要重建，组织架构也进一步面临调整。开放API意味着每个部门无法单打独斗，而且需要懂大模型的人来指导做产品，而不是做产品的人去学API怎么用。同时，Office、Windows系统等一系列产品都要重构，如果不重构，很多老的数据AI调用不了。老的数据不是for AI的，而是for GUI。
Meta率先买了很多GPU，去找使用场景。最好的场景就是短视频。Meta早期在短视频方面落后于TikTok，但换了GPU以后，Meta反超了。原来的推荐算法系统中，Meta的精排环节的算力参数比TikTok小了一个量级，而精排是推荐系统排序环节中最消耗算力的一环。后来有了GPU，Meta运算效率提高，做了更大的模型，推荐效果也变好了。 GPU比CPU的性价比更高。原来的CPU场景并不能支持它做更大的模型。现在跑通这一个GPU用例，Meta就可以看到GPU的ROI到底怎样。在GPU改变推荐算法的这一场景里，ROI甚至大于2，意味着投入1块钱GPU和集成成本，至少能带来2块钱收入。 当Meta比同行更早地发现推荐算法中的Scaling law，它就有把握做更大的投入。Scaling law带来的最大变化就是让你可以量化每一份Capex（资本支出）投入到底能带来多少收益。而大家担心scaling law失效的原因就是怕大额投入后没有足够的回报。所以Meta从推荐算法开始，到AI素材，到自动化投放等，用AI改变每个部门。 Meta将GPU的Capex（资本支出）和人的Opex（运营支出）放在一个池子里定预算。因为科技已经可以带来企业运营效率的提高了。
