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阿里巴巴FY2024Q4业绩电话会议分析师问答

特殊问题。您能否谈谈您的开发、您自己的大型语言模型，并帮助我们了解您的重点在哪里？是规模吗？根据参数的数量，它通常是最大的，还是您专注于数据、语音、文本、图像或视频的不同形式？我们是否应该考虑大型语言模型的最终目标，以创建人工智能代理、消费者的购物代理和商家的业务代理等应用程序？非常感谢。 Eddie Wu 我觉得还可以。我能否请您澄清一下您第一个问题的主旨？您是否想了解我们持续开发大型模型的主要目标？詹姆斯·李是的，就是大语言模型的开发。根据参数，是否能够规模化成为中国最大的之一？这是数据的焦点还是模式？你知道，语音、文本、图像是重点，因为国际上不同的公司，他们在发展大语言模型方面有不同的重点。 Eddie Wu 我认为大型模型领域的所有公司都是如此。任何开发基础模型的人都有一个共同的目标，那就是致力于 AGI（通用人工智能）。但不同的公司会采取不同的路线来实现这一目标，并且在此过程中可以做出不同的选择，并且可能会选择开发某些类型的垂直应用程序，并沿途利用他们的模型。但归根结底，我认为对于所有玩家来说，最终的目标是实现AGI，涵盖从语音、音频到图像、视频和文本的所有内容，并包含所有这些。因此，实现这一目标的途径不同，可能一路上有不同类型的垂直模型，但我认为目标是一个共同的目标。对于阿里巴巴来说，我认为我们持续大量投资人工智能和大型模型的研发实际上是基于三个主要目标。首先是对 AGI 的追求，正如我刚才所解释的，本身就是开发我们自己的基础模型，让 AI 迈向 AGI。第二个目标是在阿里巴巴内部，把我们的云产品和统易、我们的大语言模型结合起来，紧密地结合起来，这样我们就可以给我们的客户提供非常好的集成的软硬件产品，把我们的云能力和AI能力结合起来。，并使他们能够从非常高、高效且具有成本效益的人工智能功能中受益。我想如果你环顾世界，我认为没有任何其他公司像阿里巴巴一样同时将云作为其主要业务之一和人工智能作为其主要业务之一。所以我们认为这是一个巨大的机会。第三个目标实际上是利用统一的发展，使阿里巴巴集团内的其他业务能够更好地开发自己的应用程序和自己的业务。所以像钉钉这样的应用，还有夸克甚至淘宝，他们都可以利用我们的大模型统一来进一步完善自己的应用。为了进一步扩展我刚才关于我们的统一模型和我们的云产品之间的紧密集成的第二点，你知道我们提供的开源模型无疑是世界上排名第一的开源模型在汉语世界中，它当然也是最广泛采用的。所以当你有开发者在自己的开发环境中使用我们的开源模型来开发一些东西时，当需要部署它时，他们选择阿里云是一个非常自然的选择，因为成本效率非常高，还因为那是他们最熟悉的环境。这只是一个非常简单的例子，展示了我们如何利用统一、我们的模型、云以及阿里巴巴业务和商业模式的其他方面之间的紧密集成。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-05-15

中信证券：OpenAI推出GPT新模型端到端加速边缘侧落地

I价格相比于前代也下降了50%，这为将大型语言模型部署到边缘设备提供了可行的技术路径。

金融界2024-05-15

中信证券：OpenAI推出GPT新模型，端到端加速边缘侧落地

I价格相比于前代也下降了50%，这为将大型语言模型部署到边缘设备提供了可行的技术路径。我们认为GPT-4o的推出预示着交互方式的变革，实时语音输入与反馈将极大提升用户交互体验。我们看好GPT-4o代表的多模态交互革命，建议重点关注未来1年内可能落地的端侧AI的相关机会，并持续关注应用在教育、音视频社交媒体等领域的相关落地情况。

金融界2024-05-15

AIConnect 综合算力服务网络：引领智能未来创造无限可能性

能AI，尤其是像GPT和BERT这样的大型语言模型，尽管已经在许多领域显示出其潜力和实用性，但在更广泛地深入到各个行业和领域中仍面临一些挑战和限制。这将为行业专精的小型企业提供空前的机会。然后，训练和部署大型生成式模型需要大量的计算资源，这通常需要购买昂贵的硬件和电力消耗，对于小型企业或起步阶段的公司，这将是一个难以承担的成本。管理和维护这样的模型需要深厚的技术专长，企业需要拥有能够理解和优化这些模型的数据科学家和工程师，这在人力资源上可能是一个挑战。 AIConnect应需而生，旨在为行业专精的小型企业训练行业专精的生成式AI提供优质算力和生成支持服务。 AIConnect 是什么（DePIN+ Tokenomic） AIConnect 是一个基于DePIN概念，旨在为行业专精的小型企业训练行业专精的生成式AI提供优质算力和生成支持服务的优质Web3项目。 DePIN 分散的物理基础设施网络：DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Networks），它利用区块链和虚拟货币奖励在现实世界中发展物理基础设施，涵盖了交通、能源和无线连接等领域。它是一个自下而上的由社区创建和维护的物理的基础设施网络。DePIN核心要素包括3点： Decentralized（去中心化）：相对于由中心化机构如政府来领导与部署的基础设施网络，DePIN更强调不同地区和国家的社区全员可以参与到基础设施的建设中。物理基础设施：不同类型不同大小的硬件，如IoT、5G信息塔、各种Server、或者是手机等。通证经济：由经济去激励社区一起贡献和建设的网络。通过使用代币来设计和实现经济激励措施，从而影响参与者的行为和促进网络生态系统的增长与健康发展的一种经济模型。在Web3和区块链项目中，通证经济是核心组成部分之一，它涉及到代币的发行、分配、管理以及如何通过代币来激励和奖励网络参与者。在AIConnect 综合算力服务网络中，AIC代币扮演着重要的角色。AIC代币的设计优势和商业模型将为算力网络的发展提供强大支持。AIC代币的产出和节点参与是商业模型的重要组成部分，为参与者提供公平、激励性和可持续的激励机制。 AIConnect 综合算力服务网络将持续完善技术架构，并积极创新商业模式，以提供卓越的算力服务。我们坚守构建高效、安全、去中心化的AI算力服务平台的使命，推动智能技术的规模化应用，促进算力的普及，并为元宇宙的发展提供关键支持和基础。通过不断优化算力网络的技术架构和商业模式，AIConnect 综合算力服务网络致力于满足用户需求、推动算力的普及与应用。我们的使命是为AI行业提供全方位的算力支持，引领智能未来的发展，为创造无限可能性而努力。在元宇宙时代，AIConnect 综合算力服务网络的存在将成为推动智能技术发展的关键力量，为人们带来更加智能化的世界。作为参与者，将享受到公平、激励性和可持续的激励机制。AIC代币将为您提供强大的支持，为您参与算力网络的发展创造更多机会。无论您是算力供应者还是需求方，AIConnect 将满足您多样化的需求，长久稳定，持续升值，助力您在智能技术领域取得财富增值上更大的成功。 AIConnect 将为您构建一个高效、安全、去中心化的AI算力服务平台，推动智能技术的规模化应用，助力您在元宇宙时代获得更大的成功。加入我们，成为智能时代的先锋，共同开创一个充满激情和无限可能的未来！来源：金色财经

金色财经2024-05-14

AI芯片短缺警报拉响：高性能存储芯片一芯难求

界引起了广泛关注，因为高性能存储芯片在大型语言模型（LLM）如OpenAI的ChatGPT等应用的训练中起着至关重要的作用。在大型语言模型的训练中，高性能存储芯片负责记忆与用户对话的详细信息和偏好，从而生成类似人类的回应。然而，由于这些芯片的制造工艺复杂，提高产量一直是一项挑战。纳斯达克IR Intelligence的主管威廉•贝利（William Bailey）警告说：“这些芯片的制造过程更为复杂，提高产量一直很困难。这可能会在2024年剩余时间和2025年大部分时间造成短缺。” 为了满足市场对高性能存储芯片不断增长的需求，SK海力士已经宣布计划在美国印第安纳州投资先进的封装设施，并在韩国本土扩大产能。与此同时，三星也表示将大幅增加其HBM的供应量。在今年4月的第一季度财报电话会议上，三星透露其2024年的HBM供应量将比去年增长三倍以上，并计划在2025年继续以每年至少两倍的速度扩大供应。随着微软、亚马逊和谷歌等大型科技公司纷纷投入巨资培训自己的大型语言模型以保持竞争力，人工智能芯片的需求被进一步刺激。这些大公司已成为人工智能芯片的大买家，他们表示将继续投入资源建设人工智能基础设施，这意味着对包括HBM在内的人工智能芯片的需求将持续旺盛。在这场由人工智能驱动的热潮中，芯片制造商们正在激烈竞争，以生产市场上最先进的存储芯片。SK海力士和三星电子等领军企业已经宣布了新一代HBM芯片的生产计划，力图在这场技术竞赛中抢占先机。然而，尽管企业们正在努力提高产量和技术水平，但高性能存储芯片的供应紧张局面可能仍将持续一段时间。

金融界2024-05-14

微软、谷歌和Meta押注合成数据构建AI模型

之一。还有一个更具哲学性的争论：如果大型语言模型陷入根据自身内容进行训练的无休止循环中，那么人工智能最终是否会变得不再是模仿人类智慧的机器，而更多的是模仿其他机器语言的机器？斯坦福大学（Stanford University）计算机科学教授Percy Liang表示，为了产生有用的合成数据，公司仍然需要真正的人类智慧结晶，比如书籍、文章和程序代码。梁在一封电子邮件中说道：”合成数据不是真实的数据，就像你做梦登上了珠穆朗玛峰并不是真正登顶了一样。” 合成数据和人工智能领域的先驱们一致认为，你不能将人类排除在这个过程之外。我们仍然需要真人来建立和完善人工数据集。布贝克说：”合成数据并不是简单地按下一个按钮然后对它说，“嘿，帮我产生一些数据。”这是一个非常复杂的过程。在大规模建立合成数据的过程中需要投入大量的人力。”

金融界2024-05-12

微软、谷歌和Meta押注合成数据构建AI模型

之一。还有一个更具哲学性的争论：如果大型语言模型陷入根据自身内容进行训练的无休止循环中，那么人工智能最终是否会变得不再是模仿人类智能的机器，而更多的是模仿其他机器语言的机器？斯坦福大学（Stanford University）计算机科学教授珀西·梁（Percy Liang，音译）表示，为了产生有用的合成数据，公司仍然需要真正的人类智慧结晶，比如书籍、文章和代码。梁在一封电子邮件中说道：“合成数据不是真实的数据，就像你做梦登上了珠穆朗玛峰并不是真正登顶了一样。” 合成数据和人工智能领域的先驱们一致认为，你不能将人类排除在这个过程之外。我们仍然需要真人来创建和完善人工数据集。布贝克说：“合成数据并不是简单地按下一个按钮然后对它说，‘嘿，帮我生成一些数据。’这是一个非常复杂的过程。在大规模创建合成数据的过程中需要投入大量的人力。”

金融界2024-05-10

“阿基里斯之踵”——AI威胁全景分析，三大弱点引发热议

于制造生物武器。 Gryphon研究了大型语言模型（LLM）——从大量文本中提取信息以对查询生成响应的计算机程序——如何被敌对行为者用于在生命科学领域造成伤害，并发现它们“可以提供信息，有助于恶意行为者制造生物武器，因为它们在该路径的每一步中都提供了有用、准确和详细的信息。” 网络武器美国国土安全局在其2024年的国土威胁评估中表示，网络行为者可能会使用AI“开发新工具”，以“实现更大规模、更快速、更高效、更难以发现的网络攻击”，包括对管道和铁路等关键基础设施的攻击。美国国土安全局表示，美国的对手正在开发可能破坏美国网络防御的AI技术，包括支持恶意软件攻击的生成AI程序。微软在2月的一份报告中表示，它跟踪了一些与军方情报机构有关的黑客组织，看到他们试图通过大型语言模型来完善他们的黑客攻击活动。

佳华1682024-05-10

中美突发重磅！制裁新战线开打路透独家：美国拟限制中国使用ChatGPT等AI软件

d)有关联的黑客组织，这些团体试图使用大型语言模型来完善自己的黑客活动。咨询公司葛瑞芬科学(Gryphon Scientific)和智库兰德公司(Rand Corporation)的研究人员表示，先进的人工智能模型所提供的信息有助于敌手制造生物武器。消息人士告诉路透社，为了制定人工智能模型的出口管制，美国政府可能会执行去年10月发布的人工智能行政令中的一项命令，该项命令规定了训练一个模型所需要的计算能力，当计算能力达到某一水平时，开发者必须向商务部报告其人工智能模型开发计划并提供测试结果。

风枫2024-05-09

发布会携M4芯片来袭，苹果AI时代开启？

能设备更新有望推动新一轮市场机会随着大型语言模型和生成式AI应用的不断发展和更新，消费电子产品正在整合更多个性化的AI功能，从而改善和增强社交、购物、视频编辑和摄影等用户体验。市场对于AI技术的实际应用充满了期待。越来越多的品牌正计划扩大AI智能手机和AIPC的研发和推广。据国际数据公司IDC预测，2024年AI智能手机的出货量预计将达到1.7亿部，市场渗透率为15%；AIPC市场渗透率预计将超过50%。相关产品：科创100ETF基金（588220）跟踪科创100指数，指数中重点布局的行业包含了计算机、电子、医药生物、新能源等科创板中小企业，有望收获低空经济前沿技术发展带来的红利，同时也是投资高科技成长企业并有望获得投资收益的重要选择。半导体ETF（159813）跟踪国证芯片指数，国产升级大逻辑+AI带来产业新需求+库存周期拐点将至，半导体板块迎来较好的布局时点。传媒ETF（159805）跟踪的传媒指数为当前AIGC最受益板块，AIGC赋能影视行业内容全产业链条，加大缩短传媒板块变现周期，叠加影视回暖驱动传媒板块进一步复苏。基金有风险，投资需谨慎！以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-05-09

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