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【一周科技动态】财报大好都不涨，科技股何时跌到位？
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元开发生成式AI。目前已经建立了自己的大型语言模型框架Ajax，以及传闻中的聊天机器人Apple GPT，只是还没有整合到其产品中。如果这些产品整合到Siri、Messages、Apple TV，AppleMusic等产品中，将会开启另一轮商业周期的机会。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超 $标普500ETF(SPY)$ 的，总回报达到了1218%，同期SPY回报135%。年初以来，该组合总回报为74%，夏普比率为3.6，而同期SPY总回报回落至9.08%，夏普比率0.5% 本周回撤巨大，TANMAM组合回撤6%，夏普比率-2.9，SPY回撤3.3%，夏普比率-5.8。
老虎证券2023-10-27
亚马逊2023Q3业绩电话会议记录
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正在投资。那里有一些更新。最底层是训练大型语言模型（LLM）并产生推理或预测的计算。这种计算的关键是其内部的芯片。正如我们所分享的，我们一直致力于开发定制芯片，分别使用我们的 Trainium 和 Inferentia 芯片进行训练和推理。最近，我们宣布领先的法学硕士制造商 Anthropic 选择 AWS 作为其主要云提供商，并将使用 Trainium 和 Inferentia 来构建、培训和部署其未来的法学硕士。作为此次合作的一部分，AWS 和 Anthropic 将合作开发 Trainium 和 Inferentia 技术。我们相信，此次合作将有助于继续加速 Trainium 和 Inferentia 为客户提供的性价比优势。在我们认为大型语言模型即服务的中间层，我们最近推出了 Amazon Bedrock 的全面可用性，它使客户能够访问来自 Anthropic、Stability AI、coherent AI 21 等第三方提供商以及 Amazon 的领先 LLM。拥有名为 Titan 的法学硕士，客户可以采用这些模型，使用自己的数据对其进行自定义，但不会将该数据泄漏回通用法学硕士，可以访问与在 AWS 中运行其余应用程序相同的安全性、访问控制和功能全部通过托管服务。在过去的几个月中，我们宣布即将将 Meta 的 Llama 2 模型添加到 Bedrock，这是该模型首次通过完全托管的服务提供。此外，通过我们与 Anthropic 的扩大合作，客户将可以通过 Bedrock 访问未来的 Anthropic 模型，并独家提前访问独特功能、模型定制和微调模型的能力。Bedrock 还添加了一些新的引人注目的功能，包括创建代理的能力，这些代理可以通过编程来完成回答问题或自动化工作流程等任务。在生成式人工智能的早期阶段，公司仍在了解他们想要使用哪些模型，哪些模型用于什么目的，以及应该使用哪些模型大小来获得他们想要的延迟和成本特征。我们认为，唯一可以肯定的是，变化率将继续保持较高水平。Bedrock 帮助客户实现这种流动性，使他们能够快速尝试模型类型和尺寸之间的移动，并使他们能够为正确的工作选择正确的工具。客户对基岩的反应非常积极，并且进一步提高了普遍可用性。Bedrock 是构建和扩展企业级生成式 AI 应用程序的最简单方法，对于试图从这项新技术中获取价值的开发人员和公司来说，它是真正的游戏规则改变者。最顶层是运行 LLM 的应用程序，我们的生成式 AI 编码伴侣 Amazon CodeWhisperer 已经获得了很多早期的关注，并且最近随着其新的定制功能的推出而变得更加强大。企业对编码伙伴的首要要求是希望这些伙伴熟悉客户的专有代码库。公司不仅仅需要接受开源代码培训的代码伙伴，还需要一位熟悉其代码库的长期高级工程师。这就是 CodeWhisperer 刚刚推出的产品，这是当前形式的又一个同类首创，客户对此感到兴奋。关于 AWS 生成式 AI 工作的最后一些评论。正如您所知，我们专注于做我们一直为客户所做的事情，采用可以改变客户体验和业务的技术，但它们可能很复杂且昂贵，并为各种规模和技术能力的客户实现民主化。还值得记住的是，客户希望将模型引入他们的数据，而不是相反。其中大部分数据都存储在 AWS 中，AWS 是云基础设施领域明显的细分市场领导者。我们正在快速创新和交付，我们的方法正在引起客户的共鸣。在 AWS 中构建生成式 AI 应用程序的公司数量庞大且增长迅速，其中包括 Adidas、Booking.com、Bridgewater、Clariant、GoDaddy、LexisNexis、Merck、Royal Philips 和 United Airlines 等。我们还看到像 Perplexity.ai 这样的生成式 AI 初创公司取得了成功，他们选择全力使用 AWS，包括在 Trainium 和 Inferentia 中运行未来的模型。AWS 团队在即将召开的 AWS re:Invent 大会上将与客户分享许多新功能。除了 AWS 之外，我们所有的重要业务都在致力于开发生成式 AI 应用程序，以改变他们的客户体验。在这次电话会议上，我无法一一列举，但有几个例子，包括在我们的商店业务中，我们正在使用生成式人工智能来帮助人们更好地发现他们想要的产品，更轻松地访问做出决策所需的信息。我们使用生成式人工智能模型来预测各个地点所需的库存，并为司机提供最佳的最后一英里运输路线。我们还通过输入更少的信息并让模型完成其余工作，使第三方卖家更容易创建新产品页面。在广告方面，我们刚刚推出了生成式人工智能图像生成工具，所有品牌只需上传产品照片和描述即可快速创建独特的生活方式图像，帮助客户发现他们喜欢的产品。在 Alexa 中，我们建立了一个更广泛的法学硕士，并预览了它的早期版本。除了成为更智能的版本之外，Alexa 的新对话式人工智能功能还包括能够同时发出多个请求以及更自然的对话式请求，而无需使用特定短语。我们仍然坚信，成为世界上最好的私人助理的愿景是一个令人信服且可行的愿景，并且 Alexa 有很好的机会成为这一领域的长期赢家之一。我们的每一项业务都在构建生成式人工智能应用程序，以改变客户的可能性，而且我们还有更多的工作要做。我们还对新举措所取得的进展感到鼓舞。仅举几例，我们对在 Prime Video 中看到的内容感到满意。Prime 视频仍然是 Prime 价值主张不可或缺的一部分，通常是客户注册 Prime 的两大驱动因素之一。我们也越来越相信，Prime Video 本身可以成为一项大型且盈利的业务，因为我们将继续投资为 Prime 会员提供引人注目的独家内容，同时还通过我们的市场产品（包括频道）在任何地方提供优质流媒体视频内容的最佳选择适合可以订阅 Max、Paramount+、BET Plus 和 MGM+ 等频道以及我们广泛的交易视频点播选择的客户。随着我们继续投资于引人注目的内容，从 2024 年初开始，Prime Video 节目和电影将包含有限的广告。我们的目标是比线性电视和其他流媒体电视提供商大幅减少广告数量。如果客户愿意并添加免费选项，我们计划为美国会员每月额外提供 2.99 美元。未来的创新还有很多工作要做，但我们对 Prime Video 的未来感到兴奋。我们看到多项投资取得了进展，这些投资扩大了我们为更多消费者和卖家的电子商务使命提供服务的能力。我们新兴的国际商店继续改善客户体验和盈利能力，并走在强劲的轨道上。消费者和卖家都对 Buy with Prime 感到兴奋，该服务使拥有直接面向消费者网站的第三方卖家能够为 Amazon Prime 会员提供与 Amazon.com 上相同的快速支付和送货选项。我们最近宣布，卖家可以将 Buy with Prime 与他们的 Shopify 帐户集成，使 Shopify 商家能够更轻松地管理他们的业务，库存定价和促销活动会自动同步到一个地方。我们看到卖家对亚马逊供应链的早期反应非常积极，这是一套完全自动化的供应链服务，亚马逊可以从世界各地的制造工厂提取库存，跨境运输，处理清关和地面运输，批量存储库存，管理亚马逊和其他销售渠道的补货，并直接交付给客户，所有这些卖家都无需担心管理其供应链。我们的医疗保健团队正在继续让人们更容易获得医疗保健。今年，亚马逊药房的客户体验发生了显着变化，客户在购买行为和质量反馈方面都对此做出了回应。我们构建了 RXPass，让客户能够以每月 5 美元的价格无限量供应符合条件的药物，显着降低客户获得胰岛素和糖尿病产品的成本，并与加州 Blue Shield 合作，提供首个同类模型，为客户提供更多服务为其 480 万会员提供负担得起的药房服务，提供快速、免费的处方药配送以及 24/7 全天候联系药剂师。我们仍然坚信，我们可以成为改善医疗保健客户体验的解决方案的一部分。我们的低地球轨道卫星计划柯伊伯项目旨在为世界各地服务欠缺的社区提供快速、负担得起的宽带，在过去几周里，成功发射了两颗原型卫星，向前迈出了有意义的一步。我们将利用这个为期数月的任务从太空测试我们的卫星和网络，并在计划于今年晚些时候开始卫星生产之前收集数据。最后，我要感谢我们世界各地的团队，他们正在为全公司最重要的两场活动做准备。首先，我们的年度 AWS re:Invent 会议将于 11 月 27 日开始。该团队很高兴与客户分享许多新功能，并为构建者提供一系列学习和相互联系的机会。在商店方面，我们已经开始了第 29 个假日购物季。本月早些时候举办的 Prime Big Deal Days 是我们有史以来最成功的 10 月假期启动活动，Prime 会员售出数亿件商品，节省了超过 10 亿美元。正如我们全年所做的那样，我们的目标是让客户每天的生活变得更轻松、更美好，对我们来说，实现这一使命比在繁忙的假日购物季更重要。有了这个，我会把它交给布莱恩。布赖恩·奥尔萨夫斯基谢谢，安迪。总体而言，我们在第三季度看到了强劲的表现。全球收入为 1,431 亿美元，同比增长 11%（排除外汇影响），比我们指导范围的上限高出约 1 亿美元。我们看到了有史以来最高的季度全球营业收入，该季度为 112 亿美元，比去年同期的 27 亿美元增长了 87 亿美元，高于我们指导范围的上限。北美收入为879亿美元，同比增长11%。国际收入为 321 亿美元，同比增长 11%（不包括外汇）。本季度，我们举办了有史以来规模最大的 Prime Day 活动，Prime 会员在全球范围内购买了超过 3.75 亿件商品，并在亚马逊商店的数百万笔交易中节省了超过 25 亿美元。除会员日外，我们继续看到日常必需品的强劲需求，包括美容、健康和个人护理等类别。从客户行为的角度来看，我们仍然看到客户对价格保持谨慎态度，尽可能降低价格并寻求优惠，加上在非必需品上的支出减少。凭借上季度的势头，我们再创交付速度纪录。从年初至今到第三季度，我们的交付速度是美国有史以来最快的。交付速度的这些改进一直是增长的关键驱动力，并导致我们的 Prime 会员购买频率增加。第三方卖家同比增长 18%（不包括外汇），这主要是由于选择范围扩大以及我们为卖家提供的可选服务越来越多地采用，包括亚马逊配送和付费账户管理等。本季度，我们举办了年度卖家大会 Amazon Accelerate，会上我们为卖家推出了许多新的创新和产品开发，其中包括 Amazon Supply Chain。我们还继续看到广告业务持续增长，同比增长 25%（不包括外汇），这主要是由赞助产品推动的，因为我们依靠机器学习来提高向客户展示的广告的相关性并增强我们的衡量能力代表广告商。我们的盈利能力得到了强劲改善。北美地区营业收入为 43 亿美元，同比增长 47 亿美元，营业利润率为 4.9%，环比增长 100 个基点。自北美运营利润率于 2022 年第一季度触底以来，我们现已连续 6 个季度实现改善，过去 6 个季度累计改善超过 700 个基点。第三季度是美国区域化的第二个完整季度，我们对早期结果感到满意。区域化使我们能够通过减少长途运输通道的数量、增加现有长途运输通道的运输量以及增加更多直接配送中心与配送站连接来简化网络。我们还致力于优化新区域网络中的库存布局，这与前面提到的简化相结合，有助于总体降低服务成本。此外，在本季度，我们看到通胀下降带来的好处，主要是在长途运输、海运和铁路运输费率方面，但部分被较高的燃油价格所抵消。尽管我们对营业利润的改善感到鼓舞，但我们仍然看到很多机会。在国际业务方面，本季度我们的运营亏损为 9500 万美元，接近收支平衡。这比去年同期增加了 24 亿美元。这一改善主要是由于我们继续关注客户投入并提高运营效率，从而通过提高生产率、降低通胀压力以及提高我们成熟和新兴国际国家的杠杆率来降低我们的服务成本。迁移到 AWS；收入为231亿美元，同比增长12%。随着客户继续将注意力转向推动创新和将新工作负载引入云中，我们在 AWS 上的收入环比增加了超过 9 亿美元。与我们上季度分享的内容类似，虽然优化仍然是一个阻力，但我们已经看到 AWS 中新成本优化的速度放缓，并且我们的客户渠道实力令我们感到鼓舞。客户对我们的生成式 AI 方法感到兴奋，本季度发布了几项新公告，包括与 Anthropic 的战略合作、开放 Amazon Bedrock 全面可用、在不久的将来将 Meta 的 Llama 2 模型添加到 Bedrock 以及新的自定义功能代码耳语者。AWS 仍然是云基础设施领域无可争议的领导者，在客户数量、合作伙伴生态系统规模、功能广度以及业内最强的运营绩效方面均处于显着的领先地位。当我们审视业务的基本面时，我们相信，随着成本优化速度放缓，我们处于推动未来增长的有利位置。AWS运营收入为70亿美元，同比增长16亿美元。本季度我们的营业利润率为 30.3%。这比上一季度提高了约 600 个基点，这主要是由于我们的人员成本杠杆增加所致。转向自由现金流。在过去 12 个月的基础上，融资租赁调整后的自由现金流为 202 亿美元，同比增加 417 亿美元。自由现金流改善的最大推动力是我们所有三个部门的营业收入增加。这一改进的主要驱动因素包括服务成本的降低、广告的持续增长以及固定成本杠杆率的提高。我们还看到营运资本有所改善，特别是随着我们改善库存布局，我们的库存效率也得到了改善。现在，让我们转向我们的资本投资。我们将资本投资定义为资本支出加上设备融资租赁的组合。截至 9 月 30 日的过去 12 个月期间，这些投资额为 500 亿美元，低于去年同期的 600 亿美元。对于 2023 年全年，我们预计资本投资约为 500 亿美元，而 2022 年为 590 亿美元。我们预计履行和运输资本支出将同比下降，部分被基础设施资本支出增加所抵消，以支持我们的 AWS 业务增长，包括与生成人工智能和大型语言模型工作相关的额外投资。随着第四季度的到来，我们已准备好为我们的客户打造一个美好的假期。看看我们的运营网络，我们的库存处于假期期间的最佳位置，使我们能够从当地地区为客户提供快速的交货速度。我们始终相信，客户至上是为股东创造持久价值的唯一可靠方式。接下来，让我们继续提问。问答环节 Operator 第一个问题来自Justin Post 与美国银行的电话线。贾斯汀，您的线路已上线。贾斯汀·波斯特我会询问AWS的情况。我想第一个问题是，当您展望第四季度时，您提到您已经签署了一些新协议。您期待的成本优化是否会减少？或者你认为它会类似于Q3？其次，您不禁注意到 AWS 的利润率大幅提高，回到了 7 个季度前的水平。您能谈谈这些利润的驱动因素和可持续性吗？安德鲁·贾西是的，贾斯汀。当然。这是安迪。我想如果你看看 AWS，我们的同比增长了 12%。我认为您看到我们的同比增长率持续稳定。其中包括 9.19 亿美元的季度环比增量收入，很难对不同参与者进行比较和计算，因为并非每个人都清楚地披露它们。但据我们所知，这看起来也是所有球员中最绝对的成长。我应该说，我们仍然看到客户优化水平比去年或前年有所提高。因此，如果您查看优化情况，会发现已经是一年多前的事了，但与我们在过去几个季度看到的情况相比，它明显减弱了。如果你也看看优化，有趣的是并不是所有客户都决定关闭工作负载。优化的一个非常重要的部分是客户利用并利用 AWS 中增强的性价比功能。例如，如果您查看使用基于 Graviton（我们为通用 CPU 构建的定制芯片）的 EC2 实例的客户的增长情况，则启动 Graviton 基础的人数和实例百分比（与 Intel 或 AMD 不同）基数比以前高很多。客户喜欢 Graviton 的原因之一是它的性价比比其他领先的 x86 处理器高出 40%。所以你会看到 Graviton 的大量增长。您还看到许多客户正在将其大部分工作负载的按小时按需费率转变为 1 到 3 年的承诺，我们称之为节省计划。因此，这些只是客户在不太确定的经济体中进行的一些成本优化的很好的例子，这些经济体对客户的短期和长期确实有好处，我认为这对我们也有好处。但我们开始看到——正如我所说，我们看到优化正在减弱。我预计这种情况会随着时间的推移而持续下去。从中长期来看，我对AWS仍然非常乐观。这是因为我们拥有最多的功能。我们拥有比其他地方更大的合作伙伴生态系统。我们拥有比其他地方更强大的安全性和运营绩效。我认为我们是最以客户为中心的。即使您观察当前经济困难时期的优化时期，客户也确实注意到 AWS 如何与他们长期合作。我认为这对客户很重要。我们的业务运营收入达 920 亿美元，其中 90% 的全球 IT 支出仍然驻留在本地。如果你像我们一样相信，这个等式将会翻转。我们还有很多事情要做。然后你会看到非常巨大的新生成人工智能机会，我相信在未来几年内将为 AWS 带来数百亿美元的收入，我认为我们拥有一种独特而广泛的方法，能够真正引起客户的共鸣。你可以从我提到的一系列客户中看到这一点，他们正在使用我们并开始为生成式人工智能构建工作负载，他们已经领先于我们。我也能看到。只是我们在生成人工智能方面的增长速度非常快。同样，我公开看到了很多不同的数字。很难衡量同类之间的情况。但根据我们的最佳估计，我们所看到的增长量和生成式人工智能业务的绝对量与我在外部看到的任何其他业务相比都非常有利。所以我认为你也可以在我们正在进行的交易中看到这一点。我谈到了过去几个月我们完成的大量交易。很多这样的对话，其中很大一部分是我之前提到的，功能、生态系统、运营绩效、安全性、你如何照顾客户，以及他们是否喜欢你的愿景和设置你们在这个全新的技术领域构建的产品，生成式人工智能，我认为到目前为止非常有效。所以对我来说，我认为 AWS 前面还有很大的增长空间。我对此非常乐观。布赖恩·奥尔萨夫斯基 Justin，关于您关于 AWS 利润率问题的评论。所以，是的，利润率环比提高了 600 个基点，AWS 的收入环比增加了 16 亿美元，这主要是由于我们在第二季度的员工人数减少以及招聘和重新招聘的持续缓慢空缺职位。非人员类别也有很多成本控制，例如基础设施成本和可自由支配成本。第三季度天然气价格和其他能源成本也有所下降。正如我们过去所说，AWS 的运营利润率将按季度波动，这就是一个很好的例子。 Operator 我们的下一个问题来自摩根大通的 Doug Anmuth。道格·安姆斯您能否详细谈谈区域配送网络如何超出您的预期？另外，这如何支持您将北美地区的利润率提升至中个位数以上的信心？然后，也许在生成人工智能方面，显然，这里有很多创新。您谈到了许多运行早期工作负载的不同客户。我们应该如何考虑时机，只是为了推动一些有形的货币化？布赖恩·奥尔萨夫斯基好吧，我要开始了。关于区域化，我认为这对我们网络来说是一个重大变化。很难真正理解跨越如此多维度的巨大改变，首先做出这样的改变会带来各种各样的风险。我认为团队围绕它做了非常彻底的出色规划。我认为，通过我们的布局算法，我们能够获得比我们预期更多的区域本地库存水平。然后我认为，直到你真正将所有连接放在一起之前，我们改变了很多中间连接的很多连接，从履行中心到分拣中心，然后到送货站，以更直接地连接履行中心和送货站，这当然，当您在某个地区拥有更多本地库存时，这样做会更容易。但我认为我们能够——我们建立的联系和我们在那里所做的优化使我们能够以比我们预期更快的速度获得比我们预期的更短的运输距离。当你做出如此大的改变时，你必须担心的问题之一就是你最终是否会分开发货，并且每箱和每批货物的物品数量会增加或减少。这也是我们在设计和早期阶段确实必须解决的问题，并且我们已经做得更好了。因此，我们看到运输距离更短，交付给客户的速度更快。当您为客户提供更快的送货服务时，他们实际上会开始考虑比其他情况下更多的商品。我认为这是一部分 - 如果你看看我们现在在日常必需品和消耗品方面非常显着的增长率，很多都是当你 - 如果你要在同一天订购你需要的东西或第二天，如果三四天后才到，你就不会考虑它。但是，当您始终在同一天或第二天得到它时，只需改变您愿意做的事情即可。我认为第二个问题是关于人工智能时代和货币化的时机。我要告诉你的是，我们对生成人工智能的增长速度感到惊讶。正如我之前提到的，我们的生成式人工智能业务增长得非常非常快。几乎以任何标准衡量，这对我们来说都已经是一项相当重要的业务了。但我也想说，公司仍处于相对早期的阶段。我的意思是现在你必须有远见。我的观点是，云仍处于早期阶段。如果您考虑到全球 90% 以上的 IT 支出都在本地，那么我认为这种情况将在 10 年内发生逆转。我认为云还早。因此，如果你从这个角度来看，我仍然认为我们在生成人工智能方面还处于早期阶段。围绕生成式人工智能也很有趣，因为我们有很多公司正在制作各种原型，并且它在训练方面（通过 Trainium 和 Inferentia）以及在应用程序构建和运行方面（通过 Bedrock）确实在非常迅速地加速，那就是：公司仍在尝试自己弄清楚他们将在所有这些领域进行大规模生产。因为所发生的情况是您尝试一个模型，测试该模型，您喜欢模型的结果，然后将其插入您的应用程序。许多公司很快发现，使用真正的大型模型和大尺寸最终往往比他们的预期和他们想要在该应用程序上花费的费用更昂贵。有时，当它铲过真正的大型模型时，获得答案的延迟太多。因此，客户正在尝试许多不同类型的模型，然后尝试不同的模型大小，以获得不同用例所需的成本和延迟特征。我认为 Bedrock 非常有用的一件事是，客户现在正在尝试如此多的变体，但拥有一项服务不仅可以让您利用大量第三方以及亚马逊大语言里程，还可以让您利用大量不同的大小，然后使这些工作负载在它们之间轻松转移是非常有利的。 Operator 我们的下一个问题来自摩根士丹利的布莱恩·诺瓦克。布莱恩·诺瓦克感谢您提出我的问题，我有两个问题，一个关于 AWS，一个关于零售业务。在 AWS AI Andy 上，我认识到您采用了多管齐下的 AI 方法。但您能否向我们介绍一下您看到最早的需求和兴趣的一两个早期生成人工智能产品？当您与客户交谈时，您希望在未来几年的人工智能领域解决和创新的产品套件中是否仍然存在一些障碍或痛点？第二个，您在仓库区域化方面采取了很多步骤，并提高了效率。您在仓库中的机器人技术方面处于什么位置？我们应该如何考虑这对提高盈利能力的潜在影响？安德鲁·贾西在人工智能方面，我认为如果你正在寻找我们提供的一些产品，这些产品具有很多早期的共鸣和吸引力，我会从 Bedrock 开始。这些客户对 Bedrock 感到非常兴奋。它使得构建应用程序、生成式人工智能应用程序变得更加容易。再说一遍，机器学习和人工智能 25 年来一直让人们兴奋不已。在我看来，大约六年前，它取得了相当大的飞跃，考虑到计算和存储的经济性和可扩展性，以及我们构建的一些工具（如 SageMaker），日常生活变得更加容易开发人员开始与人工智能互动。但这只是——它在生成人工智能方面又向前迈出了有意义的一步，但实际上弄清楚你想要工作、想要使用哪些模型以及你实际上想要如何使用它们并试图确保你拥有正确的模型仍然很复杂结果，努力确保获得安全的结果，努力确保最终获得您想要的成本结构和客户体验。所以这很难。客户会喜欢——有一定数量的客户拥有非常深入的人工智能专家从业者，但大多数公司没有。因此，Bedrock 消除了这些决策和变量中的大部分困难，人们对 Bedrock 感到非常兴奋。他们以非常广泛的方式使用它。他们不仅对其中的模型集感到非常兴奋，而且还对像 Anthropic 这样的领导者以及我们在 Bedrock 的客户能够独家早期访问模型和定制工具以及微调的能力感到非常兴奋，这给了他们更多的控制权，围绕 Bedrock 有很多讨论、很多使用和很多吸引力。我还要说我们的芯片，Trainium 和 Inferentia，正如大多数人所知，目前芯片行业确实存在短缺。获得每个人都想要的 GPU 数量确实很难。这也是 Trainium 和 Inferentia 对人们如此有吸引力的另一个原因。它们比其他选项具有更好的性价比特征，而且您可以访问它们。我认为，我们在提供供应和提前订购方面做得非常好。所以你会看到非常大的法学硕士提供商在这些芯片上下了很大的赌注。我认为 Anthropic 决定在 Trainium 上训练他们未来的 LLM 模型并使用 Inferentia 确实是一个声明。然后你看看非常热门的初创公司 Perplexity.ai，他们也刚刚决定在 Trainium 和 Inferentia 之上进行所有训练和推理。这是两个例子。我想说的是，CodeWhisperer 也只是，再次强调，如果您可以让您的工程师不必做更多重复性工作，例如剪切、粘贴和构建某些功能，那么它只是一个游戏规则改变者，如果有人知道您的代码库的话更好，可以做。因此，它确实是开发人员生产力游戏规则的改变者。然后实际启动定制工具，以便他们真正了解您自己的专有代码库，这是客户非常兴奋的事情。所以这些最终都是早期牵引人工智能。还有很多东西要提供，布莱恩。我的意思是——我认为人们——尽管 Bedrock 比人们尝试自己构建模型和构建应用程序更容易使用，但我认为人们仍在寻找方法来更容易地查看大型语料库数据并在其之上运行代理，或者也许他们不必自己完成所有这些工作。我认为人们正在寻找自动化的方法来了解开发人员环境并能够提出有关开发人员环境的任何问题。所以还有很多。需要很长时间我们的服务才会耗尽。是的，我认为展望未来几个月的 re:Invent 团队推出的其他内容是一件好事。我认为在机器人领域，这对我们来说是一项非常重要的投资。已经好几年了。这给我们带来了巨大的改变。这对我们在生产力方面、成本方面以及重要的安全方面都产生了很大的影响，我们可以让我们的队友从事比他们今天所做的事情更安全的事情。我们对额外的机器人计划进行了大量投资，我想说其中许多计划将在 2024 年和 2025 年取得成果，我们认为这将对成本、生产力、安全性以及我们的履行服务产生进一步的额外影响。 Operator 我们的下一个问题来自高盛的埃里克·谢里登（Eric Sheridan）。埃里克·谢里丹也许一项是关于 AWS 的后续行动，另一项是关于广告业务的后续行动。安迪，会喜欢你的观点。云优化主题始于 22 年下半年，当时存在很多宏观担忧。然后，人工智能主题实际上只是在过去 8 或 9 个月才真正走到了最前沿。您对如何将日历转到 2024 年以及新的 IT 预算周期可能会导致我们将优化主题放在后台，而当围绕 AI 的预算可能更加明确时，一些 AI 主题更加突出，您有何看法作为主题？那将是第一。然后，在您的广告业务中，您的运行率接近 500 亿美元，并且在 20 多岁左右开始复合。在继续扩大亚马逊资产以及可能在亚马逊之外作为更广泛的数字广告参与者的计划方面，您最兴奋的是什么？安德鲁·贾西在 AWS 方面，我认为，我们显然都必须在某种程度上拭目以待。但我的观点是，到 2024 年，我认为很多相对容易实现的优化成果已经在 2023 年实现了。这并不是说不会再有任何优化。只是当您的足迹非常大并且您已经在平台上构建了很多应用程序以便您决定优化（如果这是您想要做的）时，就会有更多容易实现的目标。所以我认为 2020 年——我们现在已经看到了过去几个月优化的减弱。但我认为你会继续看到这种衰减继续下去，我们已经看到越来越多的公司将注意力转向更新的举措。我认为你也会在 24 和 25 年看到——我不认为这是一份为期一年的协议，我认为这将是一个几年的轨迹，你会看到很多公司不仅关注新的生成式人工智能工作负载，而且还出现了大量新的客户转型，公司将在很大程度上从本地转移到云中。这一趋势在 2023 年陷入停滞，因为企业在支出方面更加保守，并对不确定的经济持谨慎态度。因此，我认为您将越来越多地看到，公司将回归他们计划进行的那些转型，并与许多系统集成商合作伙伴以及我们自己合作，并开始大规模生产他们正在开发和制作原型并开始部署到生产中的生成式人工智能应用程序。我认为在广告方面，嗯，广告方面也有很多让我兴奋的地方。我认为我们的广告业务中发生的事情很有趣，如果你环顾整个行业，大多数广告密集型公司在经济困难的情况下都在增长方面举步维艰。虽然我们看到公司在广告方面和漏斗顶部产品（例如展示和一些视频）更加谨慎，但我们仍然看到赞助产品等漏斗下部广告产品具有很大的优势。我认为在这些类型的经济体中，我们表现得相当不错，部分原因是我们拥有许多拥有和经营的房产，这些房产的销量非常大，广告商和品牌都希望抢占先机。即使在经济不景气的情况下，也会有大量的电子商务采购。因此，人们希望在我们的市场中处于客户面前。或者以《周四橄榄球之夜》为例，我们已经进入了《周四橄榄球之夜》的第二季，并且有了一个良好的开端，截至 6 周，收视率比一年前高出 25%。而且，我们在广告方面做得比第一年要好得多，这是一项非常有价值的资产。这是本周唯一一场比赛，广告商希望在客户面前展示，因为每周有 1300 万客户观看。所以我认为部分原因是我们拥有并经营着大量的房产。然后我认为另一件事是，我们在广告方面的大部分资源都花在了机器学习专家从业者身上，他们拥有算法，以确保人们在搜索某些内容时获得的赞助商结果是相关的。正因为如此，这些广告对广告商来说效果更好。因此，当他们必须考虑预算决策时，他们会选择数量大且性能更好的预算。我认为这两者都是目前我们广告领域的真正优势。就我们感到兴奋的其他事情而言。我认为，在弄清楚如何将广告智能地集成到视频、音频和杂货中方面，我们仅仅触及了表面。所以我认为我们还处于早期阶段。我认为我们还开始将我们的一些产品（例如赞助产品）外部化到第三方网站。你可以看到我们在 Pinterest、Hearst Newspapers 和 BuzzFeed 上所做的事情，所以我认为，我们在这个领域还处于早期阶段，但它发展良好，我们非常专注于继续很棒的客户体验。 Operator 我们的最后一个问题来自 Evercore ISI 的 Mark Mahaney。马克·马哈尼好的。关于您在 9 月份季度谈到的 AWS 交易，Andy，这些交易、不同的行业、不同的垂直市场、不同的地理市场有什么不同吗？或者这只是您过去几年的交易流程的恢复？这是第一个问题。其次，布莱恩，国际化的。国际航空最终是否能在未来实现可持续盈利（也许除了季节性挑战的三月份季度之外）？您是否已达到足够的效率并获得足够的规模？那里最古老的市场足够大、足够可扩展、足够有利可图，足以抵消新兴国家的影响？你终于达到那个地步了吗？布赖恩·奥尔萨夫斯基首先，只是为了让安迪休息一下。关于国际，谢谢你的提问。是的，该季度刚刚实现盈亏平衡。正如您所指出的，这与之前的趋势背道而驰。我会这样回答这个问题。国际上正在发生多种事情。在我们的老牌国家，英国、德国、日本、法国，这些国家都是盈利的，而且已经盈利了。我们将继续致力于价格选择和便利性。所有这些零售基础本质上都是在增加卖家、增加供应商和选择、扩大广告规模并改善我们运营网络的成本结构。目前，许多提高运营生产力的举措（可能除了区域化之外）更多的是美国方面的举措。但我们正在全球范围内同时致力于所有这些生产力要素和速度。您会看到国际上和客户正在做出反应。在新兴市场方面，过去 6 年里，我们推出了 10 个新国家/地区。历史告诉我们，这些都需要时间才能实现盈利。美国花了10年——对不起，本来是9年。他们都在自己的旅程中，伴随着增长、规模、盈利能力、选择和许多其他变量。所以，这些都进展顺利。我们将继续——我们将继续在 Prime 等方面进行国际投资并扩大 Prime 福利，我们将继续建设履行和运输网络，以更好地为客户服务。因此，我不能说我们永远达到了盈利盈亏平衡的门槛。不过，我认为趋势线是明确的，我们将继续努力加速所有国家，特别是新兴国家的这一进程。安德鲁·贾西在 AWS 交易中，涉及的行业和地域非常广泛。所以它没有合二为一。有些是来自客户的第一笔真正的大交易。其中一些是对现有协议的非常大的扩展，他们将其从 20% 的工作负载转移到 50% 的工作负载迁移到云中的 AWS。我什至没有真正将我们在过去一段时间内完成的一些非常大型的公共部门交易纳入其中，这些交易在一段时间内不会发生；所以所有这些交易都不会在一个月内达成。当您帮助这些客户安全地将其工作负载过渡和迁移到 AWS 时，它们会在一段时间内发生。但它并不是任何一件作品。我希望我能告诉你，我们确切地知道为什么它们开始以更快的速度发生。我确实认为，总的来说，从历史上看，交易量往往是不稳定的，并且在日历年中的分布并不完美。我确实认为，尽管我们在 23 年已经看到了这一点，但确实，完成交易的时间延长了。我认为这一切都反映了世界上大多数公司去年的想法，即面对不确定的经济，你会变得更加保守。将会有更多的人参与其中。您将花费更多时间来考虑如何节省现有成本，而不是迁移新的工作负载或考虑签署新交易。因此，我认为，随着一些优化的减弱，您刚刚开始看到的是，公司开始再次展望未来。因此，我们刚刚看到了过去几个月的一系列内容，这些内容已经讨论了几个月，坦率地说，我认为双方都认为他们会更快地关闭，但只是比他们做的要慢。所以我认为你开始看到公司有更多的期待。戴夫·菲尔德斯感谢您今天加入我们的电话并提出您的问题。我们的投资者关系网站将提供至少 3 个月的重播。我们感谢您对亚马逊的兴趣，并期待下季度再次与您交谈。 Operator 女士们、先生们，今天的电话会议到此结束。此时您可以断开线路。感谢您的参与。
老虎证券2023-10-27
谷歌云业务增长乏力盘后股价大跌人工智能技术如何转化成真金白银成为焦点问题
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能实验。分析师和技术专家估计，训练一个大型语言模型的关键过程本身可能成本极高，尤其是对于那些数据集最大的模型。德意志银行分析师Lloyd Walmsley提问：“当考虑到用户基础的SGE推广时，目前进展如何？在产品推广和用户采纳与商业化转型之间，你们如何平衡？” 谷歌在8月份推出了一个名为“Search Generative Experience”（SGE）的“早期实验”，允许用户在搜索产品时体验生成式人工智能的效果。这种结果更加具有对话性，符合聊天机器人的时代。然而，这仍然被视为一个实验，尚未向普通公众推出。谷歌的SGE可以使用人工智能驱动的生成工具浏览网页。浏览时借助搜索生成体验，类似于微软推出的Bing。谷歌首席执行官Sundar Pichai回应说：“在我们的SGE的第一部分，就目前的推广程度而言仍然处于非常早期的阶段。但我们确实已经将它推广到了足够多的人群，涵盖了地理上的各个用户群体，而且推广范围已经足够大，足以确认我们的产品运作良好。” 摩根士丹利的董事总经理Brian Nowak询问了投资者可以关注哪些信号以获取资本回报。“尽管现在可能还为时过早，但是否已经出现了与SGE或Bard相关的实例，例如更高的效用、更高的转化率、更多的用户参与等等。” 谷歌的CEO Sundar Pichai提到了谷歌对于人工智能（AI）技术的期望和投资。他表示，AI被视为一个基础性的平台转变，谷歌在业务的各个领域都看到了AI带来的机遇，尤其是在搜索领域。他提到了谷歌推出的Search Generative Experience（SGE）实验项目，该项目可以在搜索结果页面中包含更广泛的信息源，为内容的发现创造新机会。 Pichai还谈到了AI在YouTube平台上的应用，包括为广告商提供更好的性能和盈利能力，以及为YouTube创作者提供更多帮助。他提到了谷歌正在开发的AI工具，允许广告商生成自己的媒体资产，并为YouTube创作者提供视频建议。这些举措旨在提高广告主的转化率，并为品牌如三星和丰田等公司带来成功。在采访中，UBS的分析师Eric Sheridan询问了谷歌高管有关AI如何影响谷歌的广告目标以及整个行业的问题。Pichai回答了关于Performance Max的问题，Performance Max是谷歌的一种基于目标的新广告系列，允许广告商从单一广告系列中访问所有谷歌广告库存，该系列最近得到了AI功能的更新。他指出，使用Performance Max的广告商平均可以实现18%以上的转化率提高，并且成本效益相当。此外，Pichai还提到，谷歌的广告商中有80%已经在使用至少一个AI驱动的搜索功能，这表明AI技术已经在广告领域取得了广泛的应用。
一禾2023-10-25
“这家上市公司”绕开美国对华制裁？英媒：股价年内暴跌近40% 拜登收紧芯片禁令堵住缺口
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业务，”该投资者表示。如今，随着训练大型语言模型的AI初创公司爆炸式增长，并推出国内版OpenAI的聊天机器人ChatGPT，商汤科技的A100芯片备受推崇。然而，该公司仍处于亏损状态，今年前六个月净亏损24亿元人民币，约合3.3亿美元，收入为14亿元人民币。随着华盛顿收紧中国对英伟达GPU的准入，商汤科技在这一领域的优势即将消失。美国最新的管制措施将商汤科技列入实体名单和投资黑名单，据英国《金融时报》引述消息称，为了规避出口管制，商汤科技直接通过自己不在美国实体清单上的子公司购买先进芯片。行业分析师表示，华盛顿的最新规定似乎弥补了这一漏洞。 “这是数据中心道路的尽头，商汤科技再也买不到英伟达芯片了。”该AI投资者表示。与英伟达最先进的芯片断绝联系，不仅对于商汤科技的AI数据中心，而且对于整个中国AI集团而言，都将成为一个日益严重的生存问题。 “GPU越多，模型就越好，这比聘用博士更重要，这对中国企业来说是一个瓶颈。”该AI投资者继续补充。官员们表示，上周的新限制意味着英伟达将被禁止向中国出售其A800和H800 GPU，这是该公司已在中国禁止的更强大芯片的修改版本。新的控制措施将限制中国获得英伟达宣布将在未来几年推出的几代更先进芯片。商汤科技的问题进一步加剧，其传统核心监控技术业务的收入正在下降。DZT Research研究主管Ke Yan表示，商汤科技“不具备良好的定价能力”。他表示，一旦商汤科技为地方政府配备了监控技术，就不会像其他软件即服务(SAAS)公司那样产生经常性收入。 “该公司的商业模式没有吸引力，它看起来像一个承包商，”他补充道。然而，商汤科技坚称其拥有明确的增长计划，并且对其长期业务前景充满信心。“我们采取积极主动的方法来保护我们的供应链并确保我们的业务弹性，”该公司表明。商汤科技的智慧城市销售额今年上半年下降了58%，至1.84亿元人民币，其中规模较小、不太富裕的城市跌幅最大。商汤科技在上半年财务报告中表示，在一些客户因“临时预算限制”而难以付款后，该公司正在将“战略重点转向信用状况良好的顶级客户”。但分析师称，即使商汤科技成功重振其原有的核心监控业务并实现盈利，也无助于支撑其低迷的股价。“这个领域的投资者数量极其有限。在担心制裁的情况下购买这个有什么好处？该公司因自身原因之外的原因而不受青睐，”梅纳德说。
颜辞2023-10-24
新火种 | 百模大战
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大语言模型发布了。作为国内第一个对话式大型语言模型，MOSS一推出就受到很多人的追捧，发布当晚，它的官网就因为服务器流量过载而瘫痪。 3月16日，开头我们提到的“文心一言”发布了，在对标ChatGPT上，“文心一言”备受关注。虽然市场情绪不算好，但在做大语言模型上，百度有智能云、充沛的算力以及日活数十亿的搜索引擎来提供中文的本地化数据等软硬件支撑，还是有一定技术底蕴的。同样在3月，还有另外两款大模型被推出，他们分别是澜舟科技推出的孟子模型MChat以及清华大学推出的ChatGLM。而到了4月，更多的互联网企业加入到了这场追逐之中，商汤科技发布了“日日新”大模型体系，包含中文语言大模型应用平台“商量”、图片生成模型“秒画”、AI数字人视频生成平台“如影”、3D内容生成平台“琼宇”和“格物”等，据说啊，“日日新”这个名字还是取自《礼记·大学》中的“苟日新。日日新，又日新”。阿里CEO张勇则在商汤发布会的第二天举行了“阿里云峰会”，表示未来阿里巴巴所有的产品都会接入“通义千问”大模型，包括天猫、钉钉、淘宝和优酷等，还喊出了那句在之后被频繁引用的话：面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次...... 而在创业领域，互联网创业者也坐不住了，前美团二号人物王慧文率先打响大模型创业潮的第一枪，搜狗创始人王小川、李开复以及周伯文等大佬紧随其后。 5月底，中国科技部发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国10亿参数规模以上的大模型已经发布了79个。而据不完全统计，到了7月底，已经有116个大模型加入了竞争，互联网企业、创业公司以及高校都有，一场在中国国内发生的“百模大战”就此拉开帷幕。第二集：百模大战怎么样了？还记得移动互联网时代的那场“千团大战”吗？那个时候整个互联网圈都在喊“所有行业都值得用互联网重做一遍”，现在“百模大战”开始了，又有人喊“所有行业都值得用大模型重做一遍”。只要有一个革命性的技术出来，中国就在应用层会快速追上，而这次，是ChatGPT爆火所带来的的AI大模型。作为ChatGPT的追逐者，C端应用是企业首选的方向。百度“文心一言”、阿里的“通义千问”、商汤“商量”以及复旦大学研发的大模型moss都是对话式语言类的大模型产品。而除了聊天机器人，办公场景不仅在国际，在国内也是大模型在C端落地的第一站。阿里巴巴的钉钉展示了斜杠“/”功能，能够整理群聊要点、生成海报、成为会议助理等等。在它发布的同一天，WPS也发布了“WPS AI”，在生成内容、阅读理解以及问答等方面的表现也不差。同样作为办公软件的飞书也没落下，推出了“My AI”，可以自动汇总会议纪要、创建报告、优化和续写文字内容等等。在图像方面，除了百花齐放的各种AI绘画网站，不少主流APP也都加入了AI生图的功能，抖音的“AI绘画”，美图的“WHEE”，还有小红书的“此刻”。然而最先闯出一片天，成为爆款产品的却是一个名叫“妙鸭相机”的小程序，它只需要用户上传20张照片，支付9.9元后，就可以生成媲美影楼的写真图。不过当ChatGPT网站访问量下降后，一个问题开始出现在这些企业面前：是继续走ChatGPT的路，捞一波快钱？还是要换个赛道？很快，一个共识就达成了，那就是ChatGPT这样的通用大模型可以满足C端用户娱乐和创作，解决实际问题的能力并不强，最终留下来的只会有两三家。而且，C端产品用户规模大，场景复杂，问题又多，付费意愿也不强，比起B端一个解决问题的场景，模型设计难度高，消耗的算力也多，很不划算。所以下一阶段的机会，会是面向B端的行业大模型。 4月，阿里巴巴CEO张勇就透露，已经有超过20万企业用户申请接入通义千问的测试，其中新兴和传统行业都有；6月，腾讯云宣布做行业大模型解决方案；7月，华为发布了盘古大模型3.0，“不作诗，只做事”，聚焦矿产、铁路、气象等行业，其中的矿山大模型还完成了商用，正在开发和实施首批应用场景。除了他们，还有京东、智谱等更多的企业也在陆续加入新战局...... 第三集：百模大战往何处去？任何一个新概念刚出来，一定会有人去蹭概念，这跟我们去蹭热点一样。只不过是换成上市公司和AI。 “百模大战”模型这么多，打得这么激烈，甚至1天内就出现了6个大模型，那要怎么防止它们变成“群模乱舞”？引导和监管是必须的。在7月上海举办的世界人工智能会上，为了推动大模型技术和标准化的实践结合，促进AI产业健康发展，成立了我国首个大模型标准化专题组，华为、阿里、百度和科大讯飞等企业成为了联合组长单位。而在一周后，《生成式人工智能服务管理暂行办法》也发布了，目的是保护数据安全和引导产业健康发展。在芯片行业上，我国已经吃了“卡脖子”的亏，因此，在大模型上强调自主可控无可厚非。而算力、算法和数据是一款大模型研发的三大核心要素，缺一不可。把AIGC拆分成三层，第一层就是算力，目前芯片厂商英伟达是最大赢家，但与此同时，华为以及国内的一些厂商也在做芯片，华为昇腾AI就是其中之一。第二层是基础设施，不仅仅是芯片，还有存储数据、传输网络、操作系统等，这些是给AI算法工程师使用的软硬件基础设施，到了第三层，就是应用层，最重要的就是数据，面对不同的应用场景，会有不同的数据，这也是大部分大模型之间最大的区别。而在这场“百模大战”中，这三层都能做好的企业寥寥无几，未来很可能是大企业做多层布局，中小企业则是单层突破。要我说，未来“百模大战”不会是每个企业都自成体系，做好这三层，让这场大战变成零和博弈，而会是你中有我，我中有你的强强联合。像是华为，在自身有大模型的前提下，它的昇腾AI还为中国约一半的大模型提供了算力。像是科大讯飞的讯飞星火认知大模型就使用了华为昇腾AI的算力。你可能会问，华为为什么要合作而不是直接对干？一方面，做大模型和提供算力是属于不同层面的路子，合作来搞，可以让专业的人做专业的事，效益更大化；另一方面，合作能够让更多的企业投身大模型市场，共建行业，可以有利于大模型这个新兴市场的开拓。就好比说，你做出来了一个葡萄披萨，结果大街上只有你这一家店，别人都不知道你卖的新东西有没有问题，就不太敢去尝试，你没有被选择的机会；但是如果街上开了挺多家跟你一样的店，大家就会觉得葡萄披萨是有市场的，至少吃了不会有事，也就愿意去尝试，你也就有了被选择的机会。现在来看，“百模大战”场景多元、行业共建、产业共建等趋势越来越明显，表面看似激烈，但最终很多企业都可以在算力、算法和数据等层面和各种应用方向上找到各自的定位。是属于不同层面的路子，合作来搞，可以让专业的人做专业的事，效益更大化；另一方面，合作能够让更多的企业投身大模型市场，共建行业，可以有利于大模型这个新兴市场的开拓。来源：新火种-AI资讯媒体网站www.xhz.cn 来源：金色财经
金色财经2023-10-21
美国如意算盘这回打错了？中国“自给自足”亦可推动AI市场" 行业大佬：华为昇腾910B可媲美“英伟达A100“！
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，其 AI 芯片现已为中国 30 多个大型语言模型 (LLM) 提供支持，中国正在经历生成式 AI 热潮，目前拥有 130 多个 LLM。 86Research 分析师 Charlie Chai 表示，“如果给国内厂商足够的时间和庞大的客户群，英伟达的生态系统主导地位并不是一个不可逾越的障碍”。中国国家主席习近平倡导的自给自足计划可能会对此有所帮助。 Chai 补充道：“简而言之，这对近期供应造成了小幅干扰，但对长期自给自足议程有很大推动。”
林沐2023-10-20
怎么回事？阿里巴巴、腾讯、蚂蚁集团和小米联合“出手” 融资“这家中国初创公司”制衡美国
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度公司亿万富翁创始人李彦宏宣布，其公司大型语言模型Ernie与OpenAI的GPT-4不相上下，在这场全国性的竞赛中处于领先地位。 (来源:Bloomberg) 当前，智谱AI的开源模型在全球下载量已超过1000万次。在细分领域方面，公司也打造了AIGC模型及产品矩阵，包括生成式AI提效助手智谱清言、高效率代码模型CodeGeeX等。对智谱及其同行的兴趣，突显了中美在AI领域蓬勃发展的竞争如何产生更广泛影响。预计它将改变从运输到媒体和金融等众多行业，并有可能推动经济增长的新阶段。报道提到，该技术还具有政府和军事用途，可能会使本已紧张的中美关系变得更加复杂。美国近期收紧了对中国获取英伟达(NVIDIA)等公司生产用于训练和运行AI模型的先进芯片的限制。许多中国行业专家表示，尽管华盛顿已将AI芯片设计公司列入其限制企业黑名单，但本土AI开发商最终可能不得不转向本土替代方案。
颜辞2023-10-20
轻松运用AI指导加密投资的未来还远吗？| veDAO研究院
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过千万美元的融资项目中，人工智能项目、大型语言模型（LLM）项目占到40%以上。今天让我们跟随VC聪明钱的脚步，分享几个实用的具有潜力的工具项目，介绍如何基于AI技术来辅助我们的加密投资。 AI如何实现智能投资？简单来说，人工智能技术的软件可以通过市场分析工具、技术指标和数据分析来自动执行交易，并在市场有利的情况下执行买卖加密货币的交易。想要将人工智能技术运用起来，又离不开大量的真实数据，以及优秀的算法模型。在Web3的世界中，公开透明的海量数据固然是先天的优势，近期关注的一大热点大语言模型和意图交易的概念又进一步推动了人工智能的发展。当前，AI大语言模型已拥有生成性、解读与分析、逻辑推理、指令与融合、工具使用等能力，具备了在投资领域用于创造性、创新型工作的条件，并有助于精准、迅速、高质量进行交易投资。意图交易的概念更是创新性的概念，以意图为中心“intent-centric”旨在通过协议和基础设施的优化，让繁琐的链上操作“一步到位”。更准确地说，把以往复杂的操作过程隐化，用户就能够无感、直接地实现目的了。AI将通过超高效的检索和执行率，发挥其在自然语言输入、拆解目标、计算最优路径和执行操作的优势。高效准确的洞察明确用户的意图，从而实现“一步到位”。图片来自ACCapital 市场现状及挑战一个好的智能投顾助手是可以让每一位投资者都受益匪浅的，当前市场上的AI应用层出不穷，但项目质量水平却多少存在参差不齐。事实上，各大DEX、CEX都在布局人工智能工具，却还未出现某一个两个工具占据大量用户的情况，以下原因值得探讨分析： 1.需要足够体量的数据，它或许不足以支撑AI学习及无法对LLM质量进行保证，也可能是项目团队的数据资源无法对未来的迭代优化进行保证，这样一来项目就难以成型。 2.模型因子维度的重要性，由于Web3不同于传统金融，像独特的推特生态圈、电报群小组、链上储存数据而链下数据却无法百分百获取等这一系列都会成为模型考虑的、复杂的因子选项，其实还是要基于庞大体量的数据，再进行策略的制定优化，这非常考验项目团队在投资领域算法领域的专业性和技术能力。 3.专业的事情交给专业的人去做，虽然许多龙头DEX、CEX都在布局人工智能投资工具，但作为一款工具追求的更多的是简单精确。相信许多用户对于“在一个庞大的页面分支中，找到自己想去的模块/想使用的工具“是非常烦恼的事儿，在使用到工具之前需要挑战好几次页面才能到达。像Debank、DuneAnalytics、veDAO等专业软件，简单、专业、精确，在一个领域做到足够深，才是用户依赖度更高的优秀的工具。 4.将复杂的东西简单化，让用户觉得操作流程清晰，界面简明易懂，操作易上手，这样的工具才是优秀的工具。尤其是投资管理工具，如何买入卖出、如何自定义个性化、如何使用自动交易机器人、如何管理变动仓位等，AI的目的就是带给用户简单高效精确的体验，更需要优秀的产品工具把这一结果让用户真实的感受到，收益AI带来的改变。 5.创新先进的想法还需要等待技术的落实和普及，像从ChatGPT引爆全球，到大语言模型的兴起，再到AI+意图概念的引发关注，发生时间非常的短。我们也需要给技术时间去落地，去成熟，再到普及应用，不断地迭代优化从而呈现给用户最好的体验。亮点项目分享 1.VeDAO veDAO将深度融合平台独有的趋势追踪+智能交易两大模块，致力于打造更适合Web2/Web3用户买卖投资的Web3AI交易所。veDAO的AI智能投顾具有先天的平台优势。其拥有TB级海量数据库，涵盖近70个主网生态、40个web3赛道。包括8000+Web3项目库，22000+Twitter KOL、3700+投资机构、20000+聪明钱地址、6000+相关资讯。不仅有完善的项目评估体系、由Web3知名机构组成的veDAO专家委员会，两个专业的追踪模块——twitter情绪追踪、聪明钱信号追踪。 veDAO潜心打造的AI智能交易板块可以放大平台原有的数据资源优势，更加智能高效的为用户提供投资服务，其具有以下亮点： veDAO-AI交易会给与用户投前、投中、投后的全程智能化辅助服务。在用户买入前，veDAO-AI交易通过数据驱动决策，能够综合各种数据源（如市场趋势等）进行分析，提供更准确和全面的投资建议。在用户买入时，veDAO-AI交易的个性化推荐功能能够根据用户本金以及风险承受能力进行个性化仓位管理和投资建议。在用户持仓时，veDAO-AI交易自动化实时响应机制可以试试监控市场变化和用户持仓，自动执行预设交易条件，大大提高交易效率。当用户卖出后，veDAO-AI交易也会分析当前盈亏情况和买卖时机，帮助用户做出投资总结，并且也会根据历史交易数据进行学习和优化，不断提高交易策略的准确性。再加上veDAO-AI交易工具天然对用户友好，通过自然语言处理（NLP）技术，让用户使用简单的自然语言就能完成复杂的链上交易。对AI交易流程具有全方位、人性化的设计，将人工智能高效准确地覆盖在流程的每一个环节，为用户的投资分析提供专业地分析、持续迭代优化投资建议策略、保姆级地智能仓位管理和人性化的自定义设置，未来也将引入成熟的意图交易技术，旨在运用安全、科学的AI技术。 veDAO旨在运用趋势追踪找到好项目/抓住好时机+AI智能交易将用户的投资利益最大化，打造内容专业的、使用简单易懂的，更适合Web2/Web3用户买卖投资的web3AI交易所。相关链接：https://app.vedao.com/ai-trade 2.ParaX ParaX的意图驱动的AI助手ParaX AI是一种跨领域意图驱动的大型语言模型（CDI-LLM），经过大量DeFi相关数据模型的训练，能够理解用户在不同情景下的交易意图。这些数据模型包括合同代码、主流协议文件等，旨在通过自然语言理解用户的意图，将其转化为期望的目标和约束，然后生成相应的交易序列。这些交易随后在ParaX的多链合同账户上执行，实现了跨不同应用场景的交易模式。其核心为：多链账户抽象（MAA）：MAA将多个链上的多个账户属性统一起来，类似于中心化交易所（CEX）。这种简化的方法带来了几个好处：统一身份：可以在广泛的DeFi范围内对单一身份进行身份验证和授权，简化了流程并给用户更多的数据控制权。简化管理：ParaX部署智能合约，从各种目标链上收集链上交易和资产数据。元用户界面（MUI）：这是一个一站式仪表板，用户可以在其中与所有喜爱的应用程序互动，而不会深陷于链或应用程序的细节中。该平台提供“简化”版本，剥离了任何中间过程，只提供必要的内容。那些喜欢更定制体验的用户可以选择“专业”界面中的dapps。跨领域基于意图的LLM：这可以将意图转化为可执行请求，封装和隐藏区块链技术细节，从而降低用户进入Web3的门槛。目标是通过自然语言理解用户的意图，将其转化为期望的目标和约束，并随后生成相应系列的交易。然后，在多链合同账户上执行这些交易，实现各种应用场景的交易模式。 ParaVM：ParaX将创建一个鼓励开发人员创建为ParaX生态系统增加独特价值的“小应用程序”的环境。相关链接：https://app.vedao.com/projects/c2ab33d4aefdf9e6e26c0562cadc0893d9bd08b4813e472081c555f6cf6ff472 3.BubbleAI BubbleAI 是一个信号和人工智能驱动的交易聚合器。其采用了Web3的前沿技术，构建了一个强大的链下数据情报系统。无论是市场行情、交易数据还是趋势分析，用户都能够轻松获取。更重要的是，BubbleAI引入了自研的AI大模型分析引擎，让复杂的数据变得简单易懂。这使得用户将能够以最快、最简单的方式，获取并利用那些曾经最难、最复杂的数据，从而为用户的交易决策提供坚实支持。值得一提的是，BubbleAI最近成功完成了数百万美金的Pre-Seed融资，由Luxtech Capital和一家领先的WEB3香港上市公司领投。这笔融资将进一步推动BubbleAI的产品开发，深度数据挖掘以及AI大模型分析引擎的研发，为全球用户提供更加强大的工具和支持。相关链接：https://app.vedao.com/projects/1405de11634f5f6c9ddf6ffa6e5abc2a1bdb1aeb2bd5f1d246efbe8358e97809 4.Assister Assisterr是一个由自然语言驱动的Web3分析工具。它旨在赋予个人散户实现财务自由所需的知识。 Assisterr团队通过大量数据研究分析发现73%至81%的散户投资者都在加密投资中由于信息数据和专业知识的匮乏导致投资失败。相反，人工智能彻底改变了华尔街股票市场，算法交易账户占美国市场的60%至73%，人工智能工具为对冲基金、投资公司和股票投资者提供了许多好处，包括缩短研究时间、提高准确性、预测模式和降低管理费用，专业交易者使用这些工具来收集情报，并咨询客户或代表他们进行投资。 Assisterr团队看到了Web3中的ChatGPT机会，将微调的ChatGPT和动态仪表板与最新的链上和链下数据相结合，并成为Web 3数据仓库。 Assisterr工具在Web3投资分析中提供了几个好处：个性化推荐：ChatGPT保持上下文，可以根据投资者的水平、风险承受能力和兴趣提供个性化推荐; 虚拟协助：ChatGPT可以充当虚拟助手，并解释未知的指标、相关性和异常偏差; 洞察跟踪：ChatGPT可以提醒用户，它认为与用户的投资组合和利益相关的风险和机会; 社交元素：社区成员可以分享他们的提示并从其他社区成员那里获得奖励; Assisterr Web3分析工具当前还在beta版本测试开发中，其核心创始人Nick Havryliak也在Twitter上频繁更新项目的开发测试成果。值得关注的是，Assisterr在7月20日位于芝加哥举办的Web 3投资者日上引起了不小的轰动，我们也期待这款AI分析工具的正式上线。相关链接：https://app.vedao.com/projects/0a5ebb04f99d0460f3a0336cc0d63d671fb53781862d70de33fc3b88d6ba9a70 关注我们 veDAO是一家由AI驱动的web3趋势追踪&智能交易一站式平台，将大数据分析所呈现出的市场趋势与交易深度结合，致力于打造更适合Web2和Web3用户买卖投资的web3 AI交易所。 veDAO拥有行业领先的由链上分析&情绪指标构成的AI大语言模型，为用户提供主动型数据支持，结合智能、快捷、安全、实时监控的AI交易功能，截止目前，平台重度使用用户已超过37000人，关联22000+Web3垂直行业 Twitter KOL，与180+专业机构组成veDAO专家委员会，平台项目库超8300+个，且有220+星探与veDAO一起不断增加Web3项目。 veDAO以两周一次版本更新的速度不断升级，决心搭建起Web2通往Web3的桥梁，成为未来Web2和Web3用户查项目、找热点、看趋势、一级投资、二级交易的首选平台。 Website：http://www.vedao.com/ Twitter：https://twitter.com/vedao_official Facebook：bit.ly/3jmSJwN Telegram：t.me/veDAO_zh Discord：https://discord.gg/NEmEyrWfjV ?投资有风险，项目仅供参考，风险请自担哦? 来源：金色财经
金色财经2023-10-18
欧盟计划对“最强大”人工智能生成模型实施更严格规定
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型。第二层“非常强大”的系统将以训练其大型语言模型所使用的计算能力来区分。提案称这些模型可能“超越当前技术水平，可能尚未被完全理解”。最后一类称为大规模通用AI系统，将包括最流行的AI工具，并将以用户总数来衡量。
金融界2023-10-18
苹果的AI愿景
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百万美元来训练拥有超过2000亿参数的大型语言模型Ajax。该项目可能在Siri中找到应用，因为它可以用于自动执行多个任务，而且具有从图像和视频识别中衍生出的各种功能。图：据传苹果的GPT模型比OpenAI的GPT 3.5，Google的LaMDA，Meta的LLaMA和LLaMA 2，以及Anthropic的Claude 2模型更强大。来源：Tech Insider Network 苹果在2020年指出，Siri每月的请求次数超过250亿，安装在数十亿设备上的ChatGPT样式的聊天机器人可以轻松增加这个数字。这就是苹果如何成为首个大规模消费级AI应用的原因。在Real Vision上，分析师曾指出“如果你以谷歌这样的面向消费者的公司为例”，他们处于一个有利的位置，因为谷歌不需要“去努力说服大量消费者采用新东西，消费者将继续使用搜索，只是改进后的搜索；广告商将继续使用谷歌，只是提高了投资回报率。” 对于苹果来说，情况也是一样的——它不需要像OpenAI那样努力将数百万用户转化为付费订阅用户；相反，它可以轻松地将先进的会话式AI模型整合到Siri中，然后迅速将已经付费订阅的用户转化为使用这些AI服务的用户。 $苹果(AAPL)$
老虎证券2023-10-18

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