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Aethir ：DePIN GPU 算力基建设施领域的新范式

为是目前是用于 AI 推断、机器学习和大型语言模型（LLM）训练的最强 GPU。而目前，Aethir 网络通过不断拓展，已经拥有超过4000 个 H100，并且还有额外的 40,000 个顶级 GPU，是目前阶段最大的分布式 GPU 算力网络之一。目前， Aethir 的英伟达 H100 GPU 算力集群仍在处于高速的拓展中，并且每个加入 Aethir 网内的英伟达 H100 GPU 都需要均经过了严格检查，包括参数配置、模型可用性、带宽吞吐，链路稳定性检测等，从机制上保证可以达到高速训练和推理需求，而在后续的检查监督工作，将交给三方 Checker 进行去中心化的检查，以保证其提供优质的服务。基于其庞大的英伟达 H100 GPU 集群，结合 Aethir 的云系统，其具备大型 AI、ML 需求的用户长期提供 MaaS 服务的能力，大幅降低机器学习、模型训练的技术、成本困境。 Aethir 作为目前最大的英伟达 H100 GPU 集群，已经与同赛道其他竞争者形成了不同维度的竞争，其是目前主要具备为 AI 模型训练领域提供支持的 GPU DePIN 项目，其潜在客户是类似于 OpenAI 这类的大型厂商。相对而言 io.net 本身也具备 GPU 算力供给能力，但在质量以及规模上远没有 Aethir 的规模大，其目标用户是 AI 初创公司和开发者，大多数只需要进行推理或者边缘垂类模型的计算，而非 AI 模型训练。 Akash 也是该方向的潜在竞争者，但 Akash 是以 CPU 网络集群见长，CPU 集群网络更适合复杂逻辑计算，在 AI 训练、推理等领域则 GPU 更具优势。虽然 Akash 目前也在向 GPU 计算集群布局，并同样引入了 H100（仅 140 张左右），所以在这个方向上，其与 Aethir 仍旧有着差距。除了上述同赛道项目外，RNDR、Gensyn 等潜在竞争者也同样在 GPU 算力规模上远落后于 Aethir ，难以与 Aethir 在 AI 模型训练赛道上形成直接的竞争。所以规模化是 Aethir MaaS 体系的优势，并在其自身的结构性网络推动下，与更多的场景进行深入的结合、从另一方面看，Aethir 也正在新的竞争格局下，建立一些潜在的合作。目前，Aethir 也与最大的 GPU 集群提供商 io.net 建立合作，通过在 io.net 网络上推出 1000 个英伟达 H100 GPU，Aethir 与 io.net 共同创建了一个规模超竞争对手 Akash 三倍以上的英伟达 H100 GPU 算力池。这也使得 Aethir 成为 io.net H100 GPU 的独家提供商，为后者最苛刻、寻求高效 H100 GPU 处理能力客户持续提供计算以及 MaaS 等服务。值得一提的是，Aethir 与 io.net 的合作，对于网络中的 H100 提供者也有望获得双重奖励，即在获得 Aethir 奖励的同时，将可以同时获得 IO 网络的 Token 的双重奖励。而这种实现利益最大化的方式，同样是推动 Aethir H100 GPU 集群壮大的重要因素。重塑游戏行业新格局除了 AI 赛道外，Aethir GPU DePIN 网络对于游戏领域的发展，同样有着极为重要的意义。上文提到，Aethir 网络一方面具备充足的计算能力，基于此 Container 角色能够持续为渲染提供动力。事实上，对于大型游戏的渲染需要大量的计算资源，以实现复杂的光线追踪、粒子效果和物理模拟。比如目前游戏渲染领域广泛应用的光线追踪技术方案，每渲染一帧可能需要数十亿次光线计算，其需要具备并行处理这些计算密集型任务，相对于传统的计算服务方，Aethir GPU DePIN 网络在并行化处理这些计算密集型任务上更具优势，显著减少渲染时间与效率。另一方面，根据 Limelight Networks 的数据，游戏玩家通常期望游戏不超过 100 毫秒的延迟。传统的服务商通常会通过在地理位置上靠近用户的数据中心部署游戏服务器，再通过云服务提供商最小化延迟，优化玩家体验。但问题在于，仅在 2020 年全球在线游戏玩家人数就已经达到了 27 亿用户，计算服务方需要同时满足这些在线游戏用户的需求，这对于传统云计算服务商来说是一个不小的挑战。所以一个具备极低成本、灵活的可拓展性，满足实时、瞬时高迸发、持续的算力供应体系，就显得尤为重要，Aethir 的 DePIN 堆栈因此非常适合无延迟的云游戏。与此同时，得益于其全球分布的 GPU 资源能够为全球玩家提供高效的 GPU 功率流，Aethir 也可以将无延迟的 AAA 游戏带到发展中地区的低端硬件设备上，通过推动 AAA 游戏的普及以及市占率，有望让游戏市场不断地择优与革新，大幅提升游戏市场的质量。除了在渲染、游戏延迟方面的支持外，Aethir GPU DePIN 网络的卓越计算能力，同样有望帮助在线游戏构建更好的安全性。聚焦于在线游戏领域，DDoS 是最常见也是最频繁的攻击手段，所有在线游戏都曾为预防 DDoS 而付出了高昂的成本。Aethir GPU DePIN 网络对于帮助在线游戏抵御 DDoS 等实时访问攻击，能够确保游戏服务的持续可用性。当然，Aethir 也正在致力于推动与开发者群体的链接，通过推出系列灵活工具，包括软件开发工具包（SDK）等，可用于整合如游戏内交易和玩家认证等特性，进一步简化了游戏体验。并且 Aethir 平台提供的分析工具能帮助企业追踪玩家参与度，控制预算，分析游戏趋势，并可视化数据，旨在游戏行业制定明智的战略和解决问题。发展前景 Aethir 得益于其网络架构设计，相对于绝大多数分布式 GPU 生态在延迟、可靠性、稳定性、安全性等方面都具备一定的优势。而能够灵活进行算力驱动、具备无限拓展能力且实时接受监督的 Container 角色，让 Aethir 具备无限拓展能力的同时，能够与绝大多数具备计算需求的场景相适配，而不是定向域某一个具体的场景。比如除了对 AI、云渲染、游戏等系列场景深度适配外，包括自动驾驶等在内的对延迟具备极高要求的场景，以及一些零知识、FHE 等在内的对瞬时并行计算迸发有着极高要求的场景，Aethir 都能够灵活的予以适配。所以 Aethir 网络本身能够扎根于 DePIN GPU 计算赛道，不断向诸多具备计算需求的场景深度拓展。在成本、性能都占据优势的 Aethir，有望随着业务规模、算力规模的不断拓展，不断从抢占传统云计算巨头的市场份额，目前一些具备计算需求的传统商业巨头已经开始向 Aethir 抛出橄榄枝，代表了这些企业用户对于 Aethir 技术方案以及长期发展前景的认可。另一面随着竞争的加剧的潜在趋势是，Aethir 生态中不断迎来传统计算领域伙伴的不断加入，彼此间形成合作共赢，这对于推动 Aethir 生态规模不断呈现指数型增长、业务规模的不断扩大极为有利。这不仅是 Aethir 生态的一个里程碑，同样也是分布式 GPU 赛道发展的一个新历程。事实上，潜在业务伙伴关系，正在推动 Aethir 预计 2024 年 Q1 的年度经常性收入超过 2000 万美元，预计今年年底的 ARR 为 1.14 亿美元，并随着生态规模的壮大，其去中心化生态将不断形成新的增长飞轮。同样，据 Precedence Research 报告显示，随着到人工智能和机器学习这类先进技术在云计算中应用日益增加，云计算市场预计到 2028 年将突破 1 万亿美元大关，这都是 Aethir 生态发展的潜在机会。也正因如此，发展潜力俱佳的 Aethir 能够得到 Framework Ventures、Merit Circle、Hashkey、Animoca Brands、Sanctor Capital、Infinity Ventures Crypto (IVC) 等领先的 Web3 投资者的支持，为生态系统筹集了超过 1.3 亿美元的资金，并为 Aethir 的去中心化计算的未来铺平道路。来源：金色财经

金色财经2024-06-15

苹果与OpenAI结盟开拓人工智能新领域谷歌如何应对？

的问题也存在。如果聊天机器人和其他由大型语言模型(LLM)驱动的软件真如科技高管所声称的那样具有变革性，那么搜索业务将迎来重大颠覆。 OpenAI与媒体和科技公司签署的每一项新协议都可以看作是加强搜索替代方案的尝试，以转移对谷歌的注意力。当然，即使苹果继续开发内部人工智能技术，它仍然可以与谷歌合作，也许最终会引入谷歌的生成式人工智能模型Gemini。苹果与OpenAI的合作并没有掩盖其与谷歌的长期合作关系。但它给双方的关系增添了新的亮点。在这个新技术范式的早期阶段，一套新的默认设置尚待确定。

Heidi2024-06-14

一文了解 Bumper 利用人工智能助力DeFi风险管理

波动性动态调整保费价格，吸收LLMs（大型语言模型）的信号，预见市场趋势并主动重新平衡。通过这种支持AI整合策略的ABM方法，Bumper预测其协议效率将经济性提高5-25%，有效平衡更低保费、更高收益和偿付能力强度的三难困境。价格预测第一个AI技术栈与价格预测相关，利用一个700亿参数的大型语言模型（LLM）。Bumper用金融数据训练了这个LLM，包括比特币价格数据集的价格（开盘价、最高价、最低价、收盘价）和成交量指标。LLM使用人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调，奖励那些与实际价格数据相匹配的预测模型。下图展示了使用Bumper的700亿参数LLM对比特币进行价格预测的可视化表示。最初基于每日开盘价/收盘价进行训练，后来改为每小时数据，最终目标是纳入tick数据以获得更高的精度。由于$BTC tick数据包含数百TB的数据量，因此它使用检索增强生成（RAG）将关系数据库信息转换为数据向量。RAG技术不仅提高了LLM性能，还促进了多种实时资产价格数据流的集成，这是RLHF在现有LLM上下文窗口内的关键。情绪分析第二个AI技术栈专注于情绪分析。通过利用一个预训练的80亿参数的大型语言模型（LLM），Bumper能够分析大量的金融自然语言处理（NLP）数据，以前所未有的粒度把握市场情绪。通过微调和高级NLP技术，Bumper获得了关于投机者态度的宝贵见解，从而更深入地了解市场动态和趋势。 Bumper的预训练LLM摄取了广泛的金融NLP数据，将情绪分类成详细的评分和分布，以提供对市场情绪的细致理解。该模型使用双向编码器表示（BERT）进行微调，以标记意见、态度和情感，并通过专门的NLP培训来识别特定的金融词汇。 BERT是一种由谷歌开发的最先进的自然语言处理（NLP）模型。它通过同时考虑目标词前后的词来理解句子中词的上下文，而不仅仅是前面的词。这种双向方法使BERT能够捕捉到一个词的完整上下文，从而更准确地解释其含义。 LLM配备了注意力机制，使模型在确定上下文和基于变压器的结构时能够权衡句子中不同词的重要性，从而有效地辨别市场情绪和投资者行为，预测未来的市场趋势。技术分析第三个AI技术栈专注于技术分析。Bumper正在开发一种新方法，通过训练一个大型语言和视觉助手（LLAVA），将基于视觉的价格图像分析与NLP驱动的技术指标解释相结合。这种集成使Bumper能够基于历史价格数据和市场趋势做出明智的决策。该过程包括将历史比特币价格数据转换为图表图像。这些图像会标注技术标记，如支撑/阻力位、相对强弱指数（RSI）和移动平均收敛背离（MACD）。LLAVA模型处理这些视觉数据点和相关的NLP技术指标。这种端到端的多模态模型将视觉编码器与大型语言模型（LLM）连接起来，使系统能够分析和解释复杂的市场数据。此外，该模型结合了长短期记忆（LSTM）用于历史时间序列预测，增强了根据过去趋势预测未来市场走势的能力。总结 Bumper项目通过将AI整合到其DeFi协议中，致力于在加密货币市场中提供更有效的风险管理解决方案。该项目利用价格预测、情绪分析和技术分析三大AI技术栈，结合基于代理建模（ABM）的方法，动态调整保费定价以适应实时市场波动。通过这种创新方法，Bumper不仅提高了协议的经济效率，还为参与者创造了一个更公平、安全和可靠的环境。这些技术的综合应用预计将使Bumper的协议效率提升5-25%，有效解决了降低保费、提高收益和增强偿付能力之间的平衡问题。来源：金色财经

金色财经2024-06-14

2024格隆汇走进上市公司之涂鸦智能(02391.HK/TUYA.US)专场：最新财季表现超预期，加速AIGC融合赋能

。公司认为，无需投入巨大的研发资源构建大型语言模型本身，而是可以通过巧妙的软件设计将生成式AI技术如ChatGPT集成到设备中，显著提升设备的智能化水平、交互体验，从而大幅度提升竞争力。管理层在会上展示了一款灯带产品，通过GenAI技术，终端用户现在只需通过自然语言指令即可轻松控制灯光的颜色和场景，实现了从传统APP手动设置到便捷且灵活的自然语音控制的飞跃。刘尧表示，对于具备丰富软件基因的涂鸦而言，这些GenAI能力的创新和整合仅需数个工程师花费几天时间即可基本完成。“这是我们觉得非常兴奋的一个点。”刘尧称。其次，涂鸦智能在2024 TUYA全球开发者大会上，发布涂鸦首个AI空间大模型Cube Al以及三款AI开发工具、AI小程序开发底座。Cube Al是一款空间大模型，旨在通过大模型技术优化楼宇等空间、能源管理，提高运营效率。涂鸦智能从大模型的通用性出发，结合其在智能解决方案领域的丰富经验，将专家型数据训练成垂直领域的智能代理，应用于楼宇的节能减排等场景。通过在新加坡仓库和泰国村庄项目的初步尝试，涂鸦智能展示了其空间大模型的实际应用效果，将为楼宇管理带来了显著的效益提升。此外，涂鸦智能还将生成式AI技术与开发者平台相结合，致力于打造全球领先的云开发者平台。通过提供丰富的生成式AI工具和资源，涂鸦智能帮助开发者快速构建自己的GenAI智能能力，并将其应用于各种智能设备中。这种结合不仅丰富了涂鸦智能的硬件生态，也为开发者提供了更多的创新机会。在GenAI应用方面，涂鸦智能推出了面向开发者、消费者和商业场景的应用级GenAI产品。这些产品利用GenAI技术帮助开发者简化开发流程、提升消费者使用体验以及优化商业营销策略。通过涂鸦智能的AI消费者洞察功能，客户能够精准分析、洞察消费者需求和市场趋势，为客户的产品优化和商业决策提供有力支持。刘尧指出，设备端的创新在未来一两年内将迎来显著的突破。“过去，物联网和设备智能化的价值曾受到质疑，被认为不够实用。然而，随着生成式AI技术的飞速发展，这将彻底改变现状。”刘尧表示。关于为何在ChatGPT去年3月推出后，市场尚未见到智能化设备的爆发式增长，她分析了两大原因：一是消费电子领域的创新成本问题，新技术初期高昂的成本使得消费者难以接受；二是技术延迟带来的体验问题，不过如今已有了显著的改进。刘尧乐观地认为，一旦这两个问题得到解决，智能化设备将在消费电子市场迎来巨大的爆发。目前，涂鸦正积极探讨公司将把智能化技术率先应用于哪些设备，并预计明年将是这一技术突破和产品爆发的关键时期。四、问答环节业务与竞争优势问：我们如何从历史角度看待可能面临的竞争风险，比如大品牌利用市场份额优势切断与我们的合作？答：我们深入研究过这个问题。确实，有些品类像汽车和手机那样，技术不断迭代，最终市场份额会被几个大品牌占据。但在消费电子领域，情况非常不同。这里存在大量的细分品类和区域性细分市场，其中很多品类的技术迭代已经趋于稳定，例如扫地机器人和灯具。这些品类中，由于拓展效率、用户习惯等各种各样的原因，头部品牌无法占据全球全部市场的份额，势必留下大量的空间给本土品牌以及中腰部品牌。这些品牌通过差异化、渠道优势和本地化策略，能够维持稳定的市场份额。因此，在竞争中，大品牌同样需要保持效率和效益，而中腰部品牌则需要大量技术服务支持。我们并不担心大品牌会选择脱离与我们的合作。此外，一部分中腰部客户通过涂鸦助力也迅速成长成了本地的头部品牌。问：关于智能解决方案，我担心的是，我们通过软件化的解决方案从被集成者变成集成者，这种角色的转变是否是长期可持续的？答：这是一个很好的问题。我们的智能解决方案确实让我们从被集成者转变为集成者。这种转变是基于我们对行业的深入理解和强大的技术实力。我们通过提供更加整合智能化的解决方案，帮助客户更好、更具效率地集成产品，并提升产品的竞争力、实现产品差异化。我们还注意规避与客户的矛盾。我们相信，随着IoT和AI技术的不断发展，这种转变将是长期可持续的。问：海运问题是否对欧洲业务产生了影响？答：虽然海运问题确实存在，但并未对我们的欧洲业务产生大规模影响。我们已经从前几年的经验中获得了一些经验，并提前进行了相关规划和准备。问：公司是否面临被通用的芯片传感器取代的风险？答：之前相关技术推出时，确实引起了一些担忧。最初，人们认为该技术可能会统一整个Wi-Fi通信协议，使得模组不再需要云服务。然而，经过两年的实践应用，我们发现事实并非如此。相关技术的标准化程度相对较低，其功能也相对有限。因此，目前仅有追求性价比的品牌会考虑采用，而那些追求产品差异化的品牌则通常不会选择它。另外，许多更具价值的智能场景和能力并无法通过一个简单通用的本地模组来实现。此外，这里存在一个矛盾点：该技术对模组容量要求较高，推高了芯片成本，但它并未能提供与之匹配的性价比优势。正如俞伟平先生所言，从目前的市场反馈来看，其表现不尽如人意。问：过去几年的疫情期间，我们注意到有不少提供类似服务的厂商选择了退出。想请问一下，从全球视角来看，我们的经营状况是否在逐渐好转？答：过去两年的行业下行周期，对我们来说，实际上带来了一个意想不到的利好。市场上一些企业宣布退出了消费电子设备IoT云平台业务。还有许多小型企业更是因为资金短缺，甚至无法融资而倒闭。就连我们也是在最近经过了非常大的努力和决心才实现扭亏为盈，他们的处境可想而知。竞争的减少，对我们来说无疑是个好消息。虽然过去两年的下行周期给我们也带来了一定的压力，但竞争才是我们真正需要长期面对的挑战。在这个赛道上，我们很难再看到新的云平台崛起。因为我们深知，一个云平台在前期需要经过长时间的投入阶段，这些投入会带来前期亏损，而现在，无论是在美国还是中国，都很难再找到愿意承担多年亏损的投资人了。所以，从某种程度上来说，我们的经营状况逐渐好转和进步，确实从竞争上来说使我们更具优势。 AIGC与大模型问：你认为有哪些细分领域相对来说用在大模型上的比较先进。为什么选择该领域？有一些案例是小模型就能够解决的，但要接到大模型？答：我们发现大模型在细分领域如空间节能方面的应用机会比较大。在ESG趋势日益明显的背景下，我们认为每个空间都会涉及到节能问题。从商业角度来看，节能可以直观地为客户省钱，这一点在与客户交流时具有很强的说服力。同时，节能也与ESG、碳积分、碳税等概念紧密相连，具有更广泛的社会意义。具体来看，比如在控制功率方面，我们会根据外部环境动态调整设备功率，如根据气温变化调整空调功率，或根据冷库储存货物的需求调整其功率。这种做法更接近于多模态的概念，展现了我们在每个垂直领域的深层次理解。而选择结合大模型进行控制，而非仅依赖小模型或强化模型，是因为大模型能增加更多设备的参与，并提高整体调优和数据处理的效率。虽然以前也使用过小模型，但大模型的引入构建了一个更加平台化的体系，使得更多合作伙伴能在其垂直领域内进行优化和增强。这样，我们可以把定制化的项目制调教工作，通过大模型以更加拟人化或专家化的方式交给合作伙伴去做，从而节省工时和成本。问： ChatGPT等开源通用模型使用会有限制，这对涂鸦未来会有影响吗？答：对我们影响不大。我们的目标是在大模型的浪潮下，让垂直领域和空间真正受益，而不是开发一个通用的大模型。在国内，如果无法使用某些开源模型，我们完全可以切换到其他可用的模型。问：我们主要以PaaS为主，提供算法等开放平台服务，集成如宠物语言翻译的智能功能对我们有何帮助？这些智能功能如何与我们的产品结合，并提升业务？答：集成宠物语言翻译等智能功能可以直接提升SaaS板块的收入，吸引C端客户每月付费。我们计划在未来集成类似ChatGPT的技术，使产品能进行对话，并根据内置传感器提供实用信息，如植物需水情况等。此外，利用这些功能和中国丰富的硬件供应链，我们可以打造高性价比的智能设备，并通过广泛的分销渠道销售，从而大幅提升销量和收入。这类产品不仅丰富了我们的服务内容，还因带有情绪价值而具有较高的毛利率。问：相关方面的投入预算是多少？答：投入其实并不大，因为技术上有多种实现方式。我们可以利用现有的ChatGPT等底层能力进行创新，而无需特别大量的研发投入。此外，我们还可以通过与市场上的新兴创业公司合作，调用他们的API，使得我们可以以较低的成本实现这些功能。我们的优势在于拥有巨大的渠道优势和智能化的底层技术，这使得我们能够轻松叠加软件能力。财务及展望问：公司正在优化中小客户和产品，这是否意味着我们正在追求运营杠杆？考虑到我们的产品线非常丰富，且每个项目都涉及大量人员，我如何在未来三到五年内看到我们实现较强的运营杠杆，从而降低研发和销售成本？答：关于产品聚焦，我们在过去两年已经着手削减一些细碎的产品线。在企业服务的领域，贡献收入的产品品类也存在类似的“二八法则”。因此，我们决定将资源集中在这些核心客户和品类上。对于一些其他的细分的品类，我们会交给开发者来处理。由于我们的平台是开放的，开发者可以根据自己的需求进行差异化开发。在客户服务方面，我们也会采取类似的策略。通过这种策略，我们可以在不影响收入的前提下，实现包括人力在内的资源使用的大幅优化。问：一季度PaaS业务的表现超出预期，这背后可能有照明产品的补库存或新项目的扩张等因素。此外，随着大小家电渗透率的提升，我们在一些平台上的业务也有所增长。您如何看待这些因素对公司业务的长期影响？如果拉长时间周期来看，每个季度或全年的业务表现会如何？答：补库存的现象从去年三季度开始，其他品类在三四季度也有补库存的情况，而照明品类的补库存则主要发生在今年一季度。我们认为补库存的贡献会逐渐减少，可能在二季度还会有一些影响，但随后会逐渐减弱。除了补库存因素外，我们还在积极抢占市场份额、发展新客户以及抓住中国跨境平台的崛起等机遇来推动业务增长。这些努力将使得我们的PaaS业务在未来继续保持稳健增长。同时，我们也在密切关注市场趋势，如AIGC的未来发展，以便及时调整产品策略并抓住新的增长点。综合来看，我们预计这些因素将共同推动公司业务在每个季度和全年实现稳定增长。

格隆汇2024-06-14

科技大佬财富一夜暴涨140亿，第7大富豪诞生，人工智能撬动硅谷富豪版图

史上最大的销售合同，这得益于对训练AI大型语言模型的巨大需求”。曾担任甲骨文首席财务官的卡兹继续说道：“在整个2025财年，我预计持续强劲的人工智能需求将推动甲骨文的销售额……甚至更高。” “仅在第四季度，Oracle就签署了30多份AI销售合同，总额超过125亿美元，其中包括与OpenAI签署的一份在Oracle云上训练ChatGPT的合同。” 除了与OpenAI签订合同外，甲骨文还与ChatGPT制造商的支持者微软和谷歌展开了更密切的合作。埃里森在财报电话会议上表示：“随着客户继续选择和使用多个云平台，微软和谷歌等超大规模企业正通过互联互通他们的云平台来应对。 “Oracle最近与Google签署了一项协议，以互连我们的云……我们预计Oracle数据库将于今年9月在Google Cloud内推出。” 埃里森并不是唯一一个其他与大型科技公司有关系的人今年的财富也大幅增加，这要归功于——人工智能。总体而言，超级富豪的财富至少因这项技术而增加了1500亿美元。以布林为例，根据该公司2023年的代理声明，他持有Alphabet 41.8%的B类股票，而首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）则持有227,560股A类股票。由于这项颠覆性技术，这两个人的财富都增长了，而皮查伊现在凭借其薪酬待遇和股票奖励，接近亿万富翁的地位。 Alphabet的股价今年一路飙升——截至本文撰写时，今年迄今已上涨28%——但尤其是在收益分享了积极的AI新闻时，股价出现反弹。例如，4月25日，该公司公布了其2024年第一季度业绩，并表示“我们的双子座时代进展顺利”，并将继续确立自己作为AI领导者的地位。市场对这一消息表示满意，消息公布后的第二天，股价开盘比前一天早上上涨了15%。鲍尔默和微软联合创始人比尔·盖茨的故事也一样。今年4月，盖茨的财富增长了20亿美元，而他的财报电话会议在会议中50次提到了人工智能，首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）透露了一系列新的人工智能部署。他说：“我们拥有最强大的人工智能基础设施，我们的合作伙伴OpenAI、Nvidia以及Adept和Inflection等领先的人工智能初创公司都在使用它来训练大型模型。” 电话会议结束后，微软股价创下了自2022年11月以来的最大单日百分比涨幅。分析师还指出，该股在绝对基础上达到了一个里程碑——此前，在4月底之前，该股从未在单日上涨超过19.77美元。此外，Meta创始人马克·扎克伯格的财富也因“效率之年”和人工智能领域的冒险而增长。今年1月，扎克伯格概述了一系列精简公司的措施，2月又概述了更广泛的人工智能战略——根据彭博亿万富翁指数，自那时起，他的财富已从630亿美元增长至1810亿美元。

Heidi2024-06-13

62岁再创业，从创投家到AI先锋，李开复有何不凡的期望？

一个新的高度，特别是在ChatGPT等大型语言模型出现后，AI展现出了前所未有的思考、分析和泛化能力。这让他感到，实现自己梦想的时机已经成熟。在创立零一万物时，李开复并不缺乏资金或社会地位，他之所以选择在这个年纪离开舒适区，是因为他看到了AI技术的巨大潜力和对未来社会变革的深远影响。他希望通过零一万物，推动AGI技术的发展，并将其应用于实际问题中，从而造福人类。李开复分享了零一万物的愿景，他希望公司能够成为AI领域的领导者，不仅在技术上取得突破，更要在商业模式和应用落地上展现实力。他强调，零一万物的目标是打造一个完整的AI生态系统，包括底层的AI基础设施、中间的模型和平台API，以及面向消费者和企业的应用程序。在人才招募方面，李开复展现了他的雄心和策略。他利用自己在AI领域的人脉和影响力，成功吸引了200多名顶尖专家加入零一万物。这些人才不仅包括AI技术专家，还包括了解市场和用户体验的专业人士。他相信，这样的团队组合将使零一万物在AI领域取得独特的成就。李开复还提到了零一万物的商业模式。他认为，AI技术应该为各行各业提供价值，而不仅仅是作为一个技术展示。因此，零一万物将开发能够解决实际问题的AI应用，同时提供API和平台服务，使其他开发者和企业也能利用零一万物的技术。对于零一万物的未来，李开复充满信心。他相信，随着AI技术的不断进步，零一万物将有机会成为全球领先的AI公司之一。他甚至预言，零一万物将成为首家实现盈利的大型AI模型公司。更多精彩完整内容，请关注抖音/视频号：格隆博士会客厅、格隆博士

格隆汇2024-06-13

李开复的大胆预测！AI将这么超越人类智能的极限...

的奥妙。他提到，自从ChatGPT等大型语言模型出现后，他感到AI的发展已经达到了一个新的高度，这些模型展现出了前所未有的思考、分析和泛化能力。李开复对AI的潜力充满信心，他认为AI将成为推动未来社会发展的关键力量。他预见，AI将像移动互联网一样，甚至更加深远地影响人类的生活和工作方式。AI不仅能够提高生产效率，还能够释放人类的创造力，使人们能够从事更有价值和创造性的工作。此外，李开复还谈到了AI在商业领域的应用前景。他认为，AI技术将为企业提供强大的竞争优势，帮助它们更好地理解市场和客户需求，优化产品和服务。他还提到了自己在创新工场的经历，以及如何通过投资和指导帮助AI创业公司成长。李开复对AI的热情也体现在他对未来的展望上。他梦想着能够将AI的力量带给每一个人，让每个人都能从AI的发展中受益。他相信，通过AI，人们可以更好地发挥自己的潜力，实现个人和社会的共同进步。更多精彩完整内容，请关注抖音/视频号：格隆博士会客厅、格隆博士！

格隆汇2024-06-13

AI助力苹果超越微软，重登全球市值榜首

one制造商宣布，它将把OpenAI的大型语言模型作为一项可供用户使用的功能，其他模型也将陆续推出。微软是OpenAI最大的投资者之一，其Azure云服务最近因OpenAI模型的广泛采用而实现了增长。

Heidi2024-06-13

同比大增200%，联想跃升中国服务器市场前三

基础设施方案业务集团宣布了10多个新的大型语言模型AI产品，包括9个基于Nvidia GPU的系统和全新基于AMD MI300x的系统。这些产品配备了Neptune技术的空气和液体冷却解决方案，并建立在市场上已有的80多个AI优化产品的基础上。强大的产品研发，背后是联想在算力设备全球供应链的领先地位和坚实韧性。5月22日，全球最权威供应链榜单Gartner Top 25公布2024年最新排名，联想集团连续3年位列前10，是中国乃至亚太唯一上榜的高科技制造企业，这也是联想集团第10次上榜，继续保持中国企业上榜次数最多的纪录。5月29日，联想集团获沙特主权财富基金20亿美金战略投资，并将在沙特新建个人电脑与服务器制造基地，再一次提升了联想集团增强其全球供应链的韧性和灵活性。联想集团董事长兼CEO杨元庆称，展望未来，人工智能服务器将以两倍于服务器整体市场的增速持续增长，我们将通过打造丰富的产品组合和出色的商机转化能力，来把握其中的增长机遇。我们也将利用既有优势继续把握传统计算服务器、存储、软件和服务稳步增长的机会。

格隆汇2024-06-12

马斯克撤销对OpenAI CEO奥特曼的诉讼

T 创建公司背离了其最初的使命，即开发大型语言模型是为了“造福人类，而不是为了盈利”。他的投诉具体涉及 OpenAI 与科技巨头微软合作开发通用人工智能 (AGI) 技术，并选择以闭源方式推出 ChatGPT-4。当时，马斯克敦促 OpenAI 回归其开源原则，并请求禁令以防止 AGI 技术用于营利目的。马斯克还对 OpenAI 提出了违反受托责任和不公平商业行为的投诉。这位亿万富翁与 OpenAI 的最新问题涉及与苹果的合作，这将使 ChatGPT 集成到 iPhone、iPad 和 Mac 操作系统中。马斯克声称，苹果的决定是对苹果用户的“不可接受的安全违规行为”，因为它将隐私和安全委托给 OpenAI 这样的第三方。然而，苹果声称用户 IP 地址将保持隐藏状态，并且 OpenAI 不会存储数据请求。 “它知道你的个人数据，但不会收集你的个人数据，”苹果在谈到 Apple Intelligence 的“隐私承诺”时强调道。去年 11 月，马斯克帮助推出了人工智能聊天机器人 Grok，旨在与 ChatGPT 等竞争。 Grok 背后的公司 xAI 在 5 月底从 Valor Equity Partners、Andreessen Horowitz、Sequoia Capital 和 Fidelity Management & Research Company 等公司获得了 60 亿美元的融资。来源：金色财经

金色财经2024-06-12

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