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GPT-5即将面世，OpenAI引领新一轮AI投资浪潮
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消息一出，引爆资本市场！美国知名AI公司OpenAI计划在今年夏季推出新一代大型语言模型GPT-5，这一消息迅速点燃了全球人工智能领域的热情。去年3月，OpenAI发布的GPT-4大模型就引发了全球范围内的人工智能浪潮，如今GPT-5的到来更是让业界对人工智能的未来充满期待。在消息传出后，A股市场上人工智能概念股迅速起舞，海天瑞声、川大智胜、掌阅科技、新致软件等20多只个股涨停或涨超10%，ChatGPT、AIGC、Sora、多模态AI等概念板块领涨两市。 GPT-5性能大幅提升，OpenAI CEO信心满满据悉，OpenAI正在对GPT-5进行紧张的训练，一旦训练阶段完成，GPT-5将接受内部安全测试和"红队"测试，以确保其发布前的安全性和稳定性。OpenAI CEO山姆·奥特曼在近期的一次活动中透露，GPT-5的性能提升程度将超乎人们的想象，GPT-5和GPT-4的差距可能会跟GPT-4和GPT-3一样大。他表示，许多创业公司认为GPT-5只是略有进步而非大幅提升，这将为他们提供更多的商业机会，但这是一个错误的假设。如果按照这种思路，这些公司可能会被新一代模型完全"碾压"，甚至摧毁。一位体验过GPT-5的CEO也对其赞不绝口，"GPT-5真的很棒，有实质性的改进。" 人工智能浪潮持续，资本市场热情高涨有研究机构指出，人工智能需求仍在加速上行阶段，是未来十年最值得关注的投资方向之一。OpenAI作为全球最知名的AI公司，其产品的更新迭代无疑会对整个行业产生深远影响。GPT-5的推出有望进一步扩大OpenAI在AI应用领域的影响力，同时也将推动人工智能技术的快速发展和应用落地。山姆·奥特曼更是表示，算力将成为未来最宝贵的财富之一，会成为未来的"货币"。资本市场的热情也反映了投资者对人工智能前景的看好，AI大模型的持续迭代不仅带动了底层算力基础设施的变化，也推动了智能终端人机交互模式的升级变革。在生成式AI的赋能下，人形机器人、AI手机、AI PC等终端的商业化前景广阔。随着GPT-5的即将到来，OpenAI再次引领了新一轮的AI投资浪潮。业界对GPT-5的期待日益高涨，它究竟会给人工智能领域带来怎样的变革，让我们拭目以待。
金融界2024-03-22
英伟达--AI的“风口”,GTC发布“地表最强”B200芯片!后续股价能否破1000?
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面还没有大规模出现，未来仍将会有大量的AI公司和产业出现，英伟达还有大量的盈利空间。因此，投资者对英伟达后续走势产生了疑虑。那么回到英伟达本身，是AI的迭代限制了英伟达的发展吗？英伟达股价能否破1000？如果你是其中一员，你是看涨还是看跌？其实不然，反而是英伟达的技术迭代决定了AI的发展进程。就如同智能手机硬件的发展决定了App应用层面的爆发一样，当GPU的性能和经济性达到一定的临界点时，必然会引发AI在应用层面的爆炸式增长。就在本周二，美股收高，标普500指数创收盘历史新高。英伟达(NVDA)早盘一度下跌约3.9%，但随后在黄仁勋于GTC大会投资者活动上的讲话提振下，股价强势逆转，最终收涨1.07%。英伟达股价的强势反转不仅为自身带来了积极的市场反响，同时也为众多与之关联的人工智能股票提供了有力的支撑，使得这些股票的损失得以显著减少，甚至实现了由负转正。小编认为我们可以选择一个比较具有可信度的券商进行投资，像嘉信理财是全球知名的投资券商，开户嘉信理财就可以得到一个同名的银行账户，可以通过入金数字货币（USDT）到多资产钱包BiyaPay，然后出金法币到嘉信证券进行投资美股。还可以在平台上搜索其代码，进行购买。同时投资者可以根据自己的投资策略，定期监控股票价格，并在合适的时机买入或卖出股票。综上，英伟达仍拥有光明的未来。因此，你若要问英伟达是什么，简单来说，就是吹起AI的那片“风口”吧！来源：金色财经
金色财经2024-03-21
黄仁勋称“新软件工业革命”来临，第四范式(6682.HK)成AIGS赛道新势力
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范式成为港股市场中极少数表现十分优异的AI公司。资本用脚投票的原因为什么聪明的钱，会看好第四范式？至少应该包括两个原因，一是第四范式押注对了赛道，且既往表现良好，早就埋下成长的种子。在过去的近10年里，第四范式一直专注于深耕高维模型领域，逐步建立了系统化的大模型开发能力和产品化能力。而公司在大模型方向的积累也已超过4年，并开始展现出潜力。2023年2月，公司率先发布了自研的行业大模型产品式说，成为国内最早的一批商业化大模型产品之一。4月，公司首次推出AIGS（AI-Generated Software）战略，旨在以生成式AI重构企业软件，定位为基于多模态大模型的新型开发平台。从发展路径不难看出，第四范式要做的，正是“新软件”：公司用人工智能技术，帮助各行各业发现越来越多规律，形成越来越大的模型——也就是“行业大模型”，以提升企业的生产经营效率。这恰是当前最有价值的赛道之一。长期专注于一个正确的方向，使得公司在技术实力、客户基础等方面构建了壁垒，有望在未来形成领跑优势。中信证券指出，公司深刻理解企业级软件市场，利用自身生态持续打磨模型效果。华泰证券也在最新的研报中指出，公司在企业服务软件领域积累的客户资源是进入AIGS市场的先发优势。第二个原因是，第四范式具备了一些以往时代成功企业的共同特征。回顾Salesforce和Palantir的发展，不难发现它们在上一轮科技浪潮中取得成功的秘诀所在。首先，两个公司都利用了新技术作为核心生产要素，更好地解决客户痛点。在SaaS时代，Salesforce主要基于云端提供企业解决方案，实现SaaS化业务灵活部署与拓展。在大数据时代，Palantir脱颖而出，公司主要通过数据分析和挖掘为用户提供更加个性化和精准的服务。在此基础上，Salesforce和Palantir构筑起全栈能力。Salesforce提供了一系列基于云端的客户关系管理（CRM）软件和企业应用解决方案，广泛挖掘产业链价值。Palantir在2018年发布Apollo，Apollo具备了数据处理到应用开发的全栈能力，并能实现跨平台SaaS的统一管理。凭借以上能力，它们成功地实现了跨行业规模化应用，持续为客户创造价值。从这些维度来看，目前第四范式已经具备成为新时代“Salesforce/Palantir”的潜力。 1、以新技术作为核心生产要素在昨日的业绩电话会议上，第四范式创始人兼CEO戴文渊博士称“我们（用大模型）要解决的问题，一是直接地帮助行业解决其痛点，二是帮助企业生产能解决痛点的大模型。” 围绕这个目标，公司以AI和大模型作为核心生产要素，通过为软件插上AI大模型的翅膀，对软件产业进行颠覆性的创新与升级，成功解决行业的核心痛点。中信建投认为，长久以来B端软件都具有使用体验复杂、业务要件低效等痛点。“式说”大模型借助Copilot+CoT双重赋能，最新迭代的4.0版本升级了模型能力和插件能力，推理能力、中文理解能力和数据查询等能力。而基于式说大模型的AIGS平台，宛如能帮助客户构建软件的超级AI代工厂，能通过自动生成代码片段、知识库应用、自动代码审查及部署等功能，实现规模化的软件开发。经公司测算，使用AIGS平台可以帮助开发人员实现开发效率提升超过30%。凭借着领先的AI技术与大模型能力，第四范式能很好地解决B端软件长期困局。 2、全栈能力中信证券是这么概括公司的全栈能力布局：以平台为基，决策类AI形成优势，生成AI打开全新空间。第四范式先知AI平台，是开发AI模型的底座平台，是所有业务的内核；SHIFT智能解决方案，是为各行业提供的智能解决方案产品；AIGS服务，致力于通过生成式AI技术赋能软件开发，提升开发效率。从平台到工具到生态，第四范式提供了一系列产品，大幅降低了AI技术的门槛，提高客户的效率。 3、规模落地能力：公司获得广泛客户认可，仅2023年这一年就为139个全球财富500强企业或上市公司提供AI服务。“式说”已在多个场景落地，截至2023年已在金融、制造、医疗、零售、地产经纪、教育、能源等领域广泛落地，为上百家企业及合作伙伴提升生成式相关服务。可以说，满足“新软件行业龙头”赛道定位以及“符合三大特征”条件的公司极度稀少，正因如此，这样的公司具备更大的赢面。跑出大模型加速度 “大赢面”的最直接体现，是良好的alpha。尽管过去相关市场仍处于培育期，第四范式依然实现了长期的高速增长。2018-2022年，第四范式营业收入的CAGR高达122%，客户数量和客单价快速提升等是公司主营业务高速增长的原因。在2023年，尽管计算机板块表现乏力，但公司保持了向上趋势，在较高基数的基础上，仍实现36.4%的营收同比增长，营收实现42亿元。目前三大主要业务板块进展良好：先知AI平台实现营收25.1亿元，同比增长68.0%；SHIFT智能解决方案业务收入12.8亿元，同比增长7.4%；AIGS服务仍在较为早期的发展阶段，但收入也达4.2亿元。报告期内，在协同作用与规模效应之下，公司在盈利的道路上稳步前行，实现毛利同比增长33.2%，减亏8883万元，经调整净亏率仅有9.9%，维持了从2021年开始连续环比减亏的趋势。财务数据说明，公司具备高质量成长水平以及可观的盈利水平。但这一切可能只是开始。未来，随着大模型引爆市场，市场认知迅速成熟，公司加快迈入成熟期。戴文渊称：“我们要从点到面进行发展，我们希望我们逐渐变成一个全面的赋能各行各业的智能化转型的软件公司。”大模型泛化性极强，利于公司实现从1到N的扩张，在各行各业中渗透率快速提升，并进入成长快车道。这一点很可能被市场忽略了。华泰证券认为，市场对于公司在决策类AI市场的领先地位已经有所认知，但市场未充分认知到，尽管公司业务发轫于决策类AI，但实际上公司业务面向更广阔的AI企业服务软件市场，并迅速把握生成式AI浪潮。另外，值得注意的是业绩的兑现常常带来戴维斯双击，业绩与估值共振，带来股价的上扬。比如Salesforce就多次出现戴维斯双击，为投资者带来了极为丰富的回报。图：Salesforce的股价走势作为新软件时代的领导者，第四范式有可能复制Salesforce与Palantir路径。关于估值上行空间，多个大行认为，如果按照主流的PS估值，Palantir的PS估值约为24x，而第四范式仅仅只有个位数。从这个角度看，公司目前估值的空间较为充裕。第四范式既是“行业大模型第一股”，又是“新软件”时代领头羊，“标签”性感，估值低，以及超预期的业绩，因此近期密集获得多家大行亦给予买入评级。
格隆汇2024-03-21
黄仁勋称“新软件工业革命”来临，第四范式(6682.HK)成AIGS赛道新势力
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范式成为港股市场中极少数表现十分优异的AI公司。资本用脚投票的原因为什么聪明的钱，会看好第四范式？至少应该包括两个原因，一是第四范式押注对了赛道，且既往表现良好，早就埋下成长的种子。在过去的近10年里，第四范式一直专注于深耕高维模型领域，逐步建立了系统化的大模型开发能力和产品化能力。而公司在大模型方向的积累也已超过4年，并开始展现出潜力。2023年2月，公司率先发布了自研的行业大模型产品式说，成为国内最早的一批商业化大模型产品之一。4月，公司首次推出AIGS（AI-Generated Software）战略，旨在以生成式AI重构企业软件，定位为基于多模态大模型的新型开发平台。从发展路径不难看出，第四范式要做的，正是“新软件”：公司用人工智能技术，帮助各行各业发现越来越多规律，形成越来越大的模型——也就是“行业大模型”，以提升企业的生产经营效率。这恰是当前最有价值的赛道之一。长期专注于一个正确的方向，使得公司在技术实力、客户基础等方面构建了壁垒，有望在未来形成领跑优势。中信证券指出，公司深刻理解企业级软件市场，利用自身生态持续打磨模型效果。华泰证券也在最新的研报中指出，公司在企业服务软件领域积累的客户资源是进入AIGS市场的先发优势。第二个原因是，第四范式具备了一些以往时代成功企业的共同特征。回顾Salesforce和Palantir的发展，不难发现它们在上一轮科技浪潮中取得成功的秘诀所在。首先，两个公司都利用了新技术作为核心生产要素，更好地解决客户痛点。在SaaS时代，Salesforce主要基于云端提供企业解决方案，实现SaaS化业务灵活部署与拓展。在大数据时代，Palantir脱颖而出，公司主要通过数据分析和挖掘为用户提供更加个性化和精准的服务。在此基础上，Salesforce和Palantir构筑起全栈能力。Salesforce提供了一系列基于云端的客户关系管理（CRM）软件和企业应用解决方案，广泛挖掘产业链价值。Palantir在2018年发布Apollo，Apollo具备了数据处理到应用开发的全栈能力，并能实现跨平台SaaS的统一管理。凭借以上能力，它们成功地实现了跨行业规模化应用，持续为客户创造价值。从这些维度来看，目前第四范式已经具备成为新时代“Salesforce/Palantir”的潜力。 1、以新技术作为核心生产要素在昨日的业绩电话会议上，第四范式创始人兼CEO戴文渊博士称“我们（用大模型）要解决的问题，一是直接地帮助行业解决其痛点，二是帮助企业生产能解决痛点的大模型。” 围绕这个目标，公司以AI和大模型作为核心生产要素，通过为软件插上AI大模型的翅膀，对软件产业进行颠覆性的创新与升级，成功解决行业的核心痛点。中信建投认为，长久以来B端软件都具有使用体验复杂、业务要件低效等痛点。“式说”大模型借助Copilot+CoT双重赋能，最新迭代的4.0版本升级了模型能力和插件能力，推理能力、中文理解能力和数据查询等能力。而基于式说大模型的AIGS平台，宛如能帮助客户构建软件的超级AI代工厂，能通过自动生成代码片段、知识库应用、自动代码审查及部署等功能，实现规模化的软件开发。经公司测算，使用AIGS平台可以帮助开发人员实现开发效率提升超过30%。凭借着领先的AI技术与大模型能力，第四范式能很好地解决B端软件长期困局。 2、全栈能力中信证券是这么概括公司的全栈能力布局：以平台为基，决策类AI形成优势，生成AI打开全新空间。第四范式先知AI平台，是开发AI模型的底座平台，是所有业务的内核；SHIFT智能解决方案，是为各行业提供的智能解决方案产品；AIGS服务，致力于通过生成式AI技术赋能软件开发，提升开发效率。从平台到工具到生态，第四范式提供了一系列产品，大幅降低了AI技术的门槛，提高客户的效率。 3、规模落地能力：公司获得广泛客户认可，仅2023年这一年就为139个全球财富500强企业或上市公司提供AI服务。“式说”已在多个场景落地，截至2023年已在金融、制造、医疗、零售、地产经纪、教育、能源等领域广泛落地，为上百家企业及合作伙伴提升生成式相关服务。可以说，满足“新软件行业龙头”赛道定位以及“符合三大特征”条件的公司极度稀少，正因如此，这样的公司具备更大的赢面。跑出大模型加速度 “大赢面”的最直接体现，是良好的alpha。尽管过去相关市场仍处于培育期，第四范式依然实现了长期的高速增长。2018-2022年，第四范式营业收入的CAGR高达122%，客户数量和客单价快速提升等是公司主营业务高速增长的原因。在2023年，尽管计算机板块表现乏力，但公司保持了向上趋势，在较高基数的基础上，仍实现36.4%的营收同比增长，营收实现42亿元。目前三大主要业务板块进展良好：先知AI平台实现营收25.1亿元，同比增长68.0%；SHIFT智能解决方案业务收入12.8亿元，同比增长7.4%；AIGS服务仍在较为早期的发展阶段，但收入也达4.2亿元。报告期内，在协同作用与规模效应之下，公司在盈利的道路上稳步前行，实现毛利同比增长33.2%，减亏8883万元，经调整净亏率仅有9.9%，维持了从2021年开始连续环比减亏的趋势。财务数据说明，公司具备高质量成长水平以及可观的盈利水平。但这一切可能只是开始。未来，随着大模型引爆市场，市场认知迅速成熟，公司加快迈入成熟期。戴文渊称：“我们要从点到面进行发展，我们希望我们逐渐变成一个全面的赋能各行各业的智能化转型的软件公司。”大模型泛化性极强，利于公司实现从1到N的扩张，在各行各业中渗透率快速提升，并进入成长快车道。这一点很可能被市场忽略了。华泰证券认为，市场对于公司在决策类AI市场的领先地位已经有所认知，但市场未充分认知到，尽管公司业务发轫于决策类AI，但实际上公司业务面向更广阔的AI企业服务软件市场，并迅速把握生成式AI浪潮。另外，值得注意的是业绩的兑现常常带来戴维斯双击，业绩与估值共振，带来股价的上扬。比如Salesforce就多次出现戴维斯双击，为投资者带来了极为丰富的回报。图：Salesforce的股价走势作为新软件时代的领导者，第四范式有可能复制Salesforce与Palantir路径。关于估值上行空间，多个大行认为，如果按照主流的PS估值，Palantir的PS估值约为24x，而第四范式仅仅只有个位数。从这个角度看，公司目前估值的空间较为充裕。第四范式既是“行业大模型第一股”，又是“新软件”时代领头羊，“标签”性感，估值低，以及超预期的业绩，因此近期密集获得多家大行亦给予买入评级。
格隆汇2024-03-21
AI硬件概念股Astera Labs周三IPO 定价每股36美元
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。有分析师表示，Astera“不是一家AI公司”，但确实“从AI趋势中受益”，特别是受到AI驱动的数据中心支出的推动，以至于在2022年，亚马逊(175.305，-0.59，-0.34%)签署了一项授权协议，以远低于IPO价格的每股20.34美元购买接近150万股股份，作为回报，亚马逊将在从2022年开始的七年协议期内，与Astera完成高达6.5亿美元的业务交易。不过，虽然该公司的AI叙事仍有待完成，但其近期的快速增长和(5.064，-0.06，-1.09%)早期盈利能力可能是吸引公开市场投资者兴趣的关键驱动因素。一般来说，在创业公司领域，增长和亏损往往并行。创业公司从私人市场投资者那里筹集资金，将资金投入到运营中，以扩大员工队伍，从而更快地建设和销售。通常，当一家创业公司达到申请公开募股的所需规模时，经常仍然处于亏损状态，而且在不久的将来开始产生调整后的利润，更不用说根据更严格的会计标准产生利润了。直到2023年第四季度，Astera Labs似乎就是这种公司。去年，其业务迅速增长，亏损也相应增加。该公司2022年营收7990万美元，同时净亏损5830万美元；2023年营收1.158亿美元，净亏损达到2630万美元。即使在公司去除了用股票部分支付其工人的非现金成本后，公司2023年的调整后利润仍然是负的。但如果深入挖掘，可以发现该公司财务是在取得细微进展的。在2023年第三季度，Astera Labs的收入开始大幅增长：从2023年第二季度的1070万美元增加到第三季度的3690万美元，以及第四季度的5050万美元。而这种增长的飙升本身就令人印象深刻，该公司的盈利前景也在2023年末急剧改善。在2023年第二季度公布了2000万美元的净亏损后，第三季度的净亏损消失，仅剩310万美元。而到了第四季度，Astera Labs转为盈利：净收入为1430万美元。但分析师警告说，该公司2023年第四季度的结果可能不预示公司的新常态，“这类公司的一个挑战是，客户集中度过高以及客户购买模式可能非常不稳定”，因此最近季度表现不俗并不总是意味着未来季度会重现。例如，该公司此前披露，在2023年，其最大的三个客户约占其收入的70%。分析认为，如果该公司能够在其首个交易日后表现强劲，它可能会为其他因AI而见到新生增长的企业打开IPO之门，也许这足以让今年更多的科技公司出现。
金融界2024-03-21
OpenAl 的估值飙升至 800 亿美元
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签署了一项协议，将这家旧金山人工智能（AI）公司的估值提高到800亿美元或更高，在不到10个月的时间里增长了近三倍。据《纽约时报》报道，该公司计划在Thrive Capital主导的要约收购中出售现有股份。这种方式允许员工出售自己的股份，有别于为企业运营筹集资金的标准融资回合。报道称，在2023年的一次类似安排中，风险投资公司Thrive Capital、红杉资本、Andreessen Horowitz和K2 Global同意以要约收购的方式购买OpenAI的股份，从而使该公司的价值达到约290亿美元。 OpenAI首席执行官山姆-奥特曼（Sam Altman）也一直在商谈为一家芯片企业筹集资金，并建议该公司与 “不同的投资者”、芯片制造商和能源供应商建立合作关系。这位首席执行官表示OpenAI将同意成为新工厂的 “重要客户”，因为他希望提高全球的芯片制造能力，以推动新的人工智能相关工具的发展。据报道，2023年12月，OpenAI 正在与考虑向该公司投资超过1000亿美元的投资者进行讨论。同年11月，OpenAI 董事会将阿尔特曼赶下台,造成混乱并引发了对公司未来的怀疑。员工威胁辞职声援，导致 Altman复职，部分董事会成员离职。OpenAI 委托律师事务所 WilmerHale 对董事会的决定和 Altman 的领导能力进行审查。相关报告预计将于2024年初完成。 OpenAI的ChatGPT于2022年底推出，掀起了人工智能的热潮，促使各公司纷纷探索如何利用这项技术的力量。这家人工智能公司于2月15日（周四）首次发布了文本到视频模型--Sora。虽然该公司承认该模型还有待改进，但被称为 Sora 的新生成式人工智能模型可以根据简单的文字提示创建详细的视频，延续现有视频，甚至根据静态图像生成场景。OpenAI 没有立即回应 Cointelegraph 有关该交易的置评请求。投资AISC的优势在于其在AI、区块链和加密货币牛市中的关键应用。AISC，即人工智能超级链，代表了一种新兴的技术，它结合了人工智能的高级分析和区块链的安全性，为加密货币市场提供了一个强大的基础设施。在AI领域，AISC可以提供更快的数据处理能力和更高级的决策支持。在区块链技术中，AISC为加密货币交易和智能合约执行提供了一个高效和安全的平台。特别是在牛市期间，AISC的这些优势可以帮助投资者抓住市场机遇，实现资产增值。因此，投资AISC可以视为对未来技术发展趋势的一种投资，特别是在预期这些领域会有持续增长的情况下。快来了解AISC的最新动态吧。公众号：AISC2024TOTHEMOON 来源：金色财经
金色财经2024-03-20
AI加速演化，美图公司(01357.HK)却越来越“务实”
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图的累计涨幅已经超过55%，在一众布局AI公司中表现抢眼。（来源：富途行情） 1、从“卷”大模型到“卷”大模型应用作为国内最早推出AI文生视频能力的公司，美图于去年年底发布了AI视觉大模型MiracleVision 4.0，主打AI视频生成和AI设计。面对年初Sora的横空出世，吴欣鸿并不感到惊讶。在他看来，”文生视频首先是一个基础能力，所有的大模型公司未来都会具备这种多模态的能力，未来，多模态的生成能力将成为大模型发展的主要趋势。” 对于美图来说，其更加注重的是如何发现文生视频在垂直场景中的应用。吴欣鸿认为，只有能够精准地挖掘垂直场景，才能逐步构建AI原生的工作流，从而降低成本、提高效率。仅仅提供技术是不足以构建出优质模型的，关键是要有面向行业的垂直场景、AI原生工作流、自有产品解决方案的闭环。他进一步解释道：“Open AI之所以能够快速发展，正是因为推出了像ChatGPT这样的自有产品，能够持续产生生成的数据、得到用户的反馈并且通过订阅持续产生收入，从而反哺模型的研发投入。因此，这实际上代表了AI行业发展的一个大的趋势。” “所有的大模型公司都将拥有文生视频能力，并逐步找到适应自身的垂直场景，从而推动整个增长的飞轮不断转动。” 在吴欣鸿看来，Sora的出现确实加速了整个视频模型的发展，让更多的大模型能够逐渐具备更为惊艳的文生视频的效果，也加速了所有的大模型往多模态大模型发展。他指出：“Sora的技术是超出了当前所有视频模型的公司，可以说是跨时代的。当然，它也给我们一些技术路径上的参考，做了底层架构上的启发，让我们能够更快的复现Sora的能力”。对于未来，吴欣鸿展望道：“过去这一年很多公司多是在“卷”大模型，很快也都要来卷大模型的应用了”。“未来围绕视频模型在应用端的竞争会越来越激烈，也会如雨后春笋，百花齐放，出现很多创新的产品。” 2、美图的“务实主义”：从明确需求和场景出发，反推模型的研发作为一家高调All in AI的公司，美图实际上始终以其务实的态度和专注于解决实际问题的方法，不断拓展着自己在图像处理和视频领域的影响力。仅从大模型领域来看，公司就坚持从明确的需求和场景来反推模型的研发，这在外界看来，颇有些“务实主义”。吴欣鸿也指出，美图的价值观是求真务实，公司不会盲目追求技术的发展，而是针对性地开展研发工作，以满足特定场景下的需求。 “我们不能无边无际去做一个大而全，什么能力都有，但不知道要给谁用的产品，有的公司可能是拿着锤子找钉子，美图不是”。吴欣鸿如是说道。面对Sora在文生视频技能上的挑战，产品多聚焦在图片、视频领域的美图仍然颇有信心。 “视频一秒由24桢的图片组成，它的技术路径是很相似，所以，从图片延伸到视频它是一个比较顺畅的过程。美图也有从图片延伸到视频的很好案例”。吴欣鸿以Wink为例，尽管在视频编辑赛道拥有强如剪映这样实力雄厚的选手，美图仍然依靠差异化的能力，实现异军突起。自去年首届美图影像节上美图发布了Wink，其在短短15个月之内月活跃用户数就已突破千万，并且进入视频编辑APP赛道前三名。 “如果按DAU（月活跃用户数）来看现在已经是第二名了”，吴欣鸿对这一成绩的取得表示欣慰。吴欣鸿同时提到，美图在去年12月创造力大会上发布的MiracleVision4.0，这也是公司在AI视频领域的进一步发力。（来源：公司资料） MiracleVision优先服务于美图的产品，同时也开始向外提供API，与其他客户进行合作。他还透露，美图目前也在持续迭代MiracleVision模型底层架构，促使整个模型的能力更为强大。吴欣鸿表示，今年公司将继续强化模型能力，特别是视频模型的生成能力，并在应用端面向电商、广告、游戏、动漫、影视五大行业的细分垂直场景推出解决方案，构建AI原生工作流。 “美图会在五大行业逐个复制已验证过的增长飞轮，以抓住抢占心智和入口的时间窗口。”在吴欣鸿看来，现在还有很多垂直场景没有得到很好的服务，这为公司提供了良好的发展机遇。同时，随着产品在国内验证完，公司也将积极推进产品的全球化。 “我们也希望中国的公司能够打造出世界级的产品。现在确实也给了中国公司这样一个时代的机会。” 3、AI加持下，美图的变现效率正变得越来越高眼下，随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富，AI竞争正日趋白热化。相较于海外，国内市场并未出现与国际领先企业媲美的AI巨头，这也意味着，一众企业还将秣马厉兵，积极备战，参与到激烈的角逐当中。在吴欣鸿看来，随着人工智能竞争的日益激烈，具备良好的变现效率和造血能力将成为企业竞争的关键。在最近公布的财报中，美图展现出了持续提升的变现效率，这也成为财报中最为引人注目的亮点之一。首先，影像产品收入作为美图主要驱动力，在AI加持下，付费率持续提升的逻辑持续获得验证。截至23年底，公司月活用户达2.5亿，其中生产力场景用户数达1770万，同比增长74.3%。美图整体付费订阅会员达到了911万，同比增长62.3%，订阅渗透率为3.66%，同比提升1.4个百分点。（来源：公司资料）其次，高毛利的影像与设计产品业务占比提升带动美图毛利率走高。2023年美图毛利率达61.4%，同比提升4.5个百分点。再次，中国内地以外市场持续取得突破，2023年中国内地以外的订阅人数占比贡献51%的订阅收入，展现出更高的人均ARPU和更强的付费订阅潜力。当前随着公司全球化战略更加清晰，后续的业绩潜力也将有望进一步打开。吴欣鸿指出，这一系列成绩的取得很大程度上得益于公司增长飞轮初步形成的成功。“通过提升产品力，公司成功提高了订阅渗透率，在固定成本没有太大变化的情况下，毛利率和净利率也随之上升。” 得益于良好的业绩，美图继续延续了去年的分红策略，拟派末期股息每股0.036港元，同比提升8%，派息比例约为净利润的四成。对此，美图表示，分红核心理念是将公司的成果与股东分享。尽管公司需要投入，但主要投入都用于人力资源。目前，公司已经实现盈利，并在银行中储备了十几亿的现金。因此，在专注于垂直场景的前提下，公司有充足的现金支持未来的发展。 4、结语不可否认，随着AI技术如火如荼的发展，商业变现正成为一个备受关注的难题。实际上，即便对于Open AI这样的“技术流”公司而言，其也始终并没有在应用层面找到完全清晰的商业变现路径。有相关数据显示，微软将Office与AI结合起来，推出的产品Microsoft 365 Copilot一年营收就达到了50亿美元，反观之，即便OpenAI在2023年12月的单月收入乘以12后，年化收入也只在20亿美元。不难看到，AI原生应用相较于大模型而言，展现出的更大的变现潜力。纵观国内一众AI企业推出的大模型尽管层出不穷，但聚焦到场景应用中的可谓寥寥无几。相较之下，美图在场景应用及变现上显然已经走在了前面，这也让其成为资本市场为数不多跑通AI应用商业模式的企业。通过专注于垂直场景的发展，以及对产品力和变现效率的不断提升，美图为其他AI企业树立了一个样本。展望未来，AI赛道仍然还将是“马太效应”“赢家通吃”持续显现的领域，谁具备规模优势、先发优势，谁的效率也就更高，迭代速度更快，竞争力也就更强，后来者也将难以与已有成熟模式的头部大厂竞争。换言之，大部分的市场红利与机会也都将嘉奖给那些头部企业。在吴欣鸿看来，“图像和视频领域还有很多垂直场景未被挖掘，垂直场景支撑创新的AI原生应用还有约2年的窗口期。”随着行业激烈的角逐，已经有了充分变现基础和技术深耕积累的美图，显然对这份竞争有了更多的底气。
格隆汇2024-03-19
AI加速演化，美图公司(01357.HK)却越来越“务实”
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图的累计涨幅已经超过55%，在一众布局AI公司中表现抢眼。（来源：富途行情） 1、从“卷”大模型到“卷”大模型应用作为国内最早推出AI文生视频能力的公司，美图于去年年底发布了AI视觉大模型MiracleVision 4.0，主打AI视频生成和AI设计。面对年初Sora的横空出世，吴欣鸿并不感到惊讶。在他看来，”文生视频首先是一个基础能力，所有的大模型公司未来都会具备这种多模态的能力，未来，多模态的生成能力将成为大模型发展的主要趋势。” 对于美图来说，其更加注重的是如何发现文生视频在垂直场景中的应用。吴欣鸿认为，只有能够精准地挖掘垂直场景，才能逐步构建AI原生的工作流，从而降低成本、提高效率。仅仅提供技术是不足以构建出优质模型的，关键是要有面向行业的垂直场景、AI原生工作流、自有产品解决方案的闭环。他进一步解释道：“Open AI之所以能够快速发展，正是因为推出了像ChatGPT这样的自有产品，能够持续产生生成的数据、得到用户的反馈并且通过订阅持续产生收入，从而反哺模型的研发投入。因此，这实际上代表了AI行业发展的一个大的趋势。” “所有的大模型公司都将拥有文生视频能力，并逐步找到适应自身的垂直场景，从而推动整个增长的飞轮不断转动。” 在吴欣鸿看来，Sora的出现确实加速了整个视频模型的发展，让更多的大模型能够逐渐具备更为惊艳的文生视频的效果，也加速了所有的大模型往多模态大模型发展。他指出：“Sora的技术是超出了当前所有视频模型的公司，可以说是跨时代的。当然，它也给我们一些技术路径上的参考，做了底层架构上的启发，让我们能够更快的复现Sora的能力”。对于未来，吴欣鸿展望道：“过去这一年很多公司多是在“卷”大模型，很快也都要来卷大模型的应用了”。“未来围绕视频模型在应用端的竞争会越来越激烈，也会如雨后春笋，百花齐放，出现很多创新的产品。” 2、美图的“务实主义”：从明确需求和场景出发，反推模型的研发作为一家高调All in AI的公司，美图实际上始终以其务实的态度和专注于解决实际问题的方法，不断拓展着自己在图像处理和视频领域的影响力。仅从大模型领域来看，公司就坚持从明确的需求和场景来反推模型的研发，这在外界看来，颇有些“务实主义”。吴欣鸿也指出，美图的价值观是求真务实，公司不会盲目追求技术的发展，而是针对性地开展研发工作，以满足特定场景下的需求。 “我们不能无边无际去做一个大而全，什么能力都有，但不知道要给谁用的产品，有的公司可能是拿着锤子找钉子，美图不是”。吴欣鸿如是说道。面对Sora在文生视频技能上的挑战，产品多聚焦在图片、视频领域的美图仍然颇有信心。 “视频一秒由24桢的图片组成，它的技术路径是很相似，所以，从图片延伸到视频它是一个比较顺畅的过程。美图也有从图片延伸到视频的很好案例”。吴欣鸿以Wink为例，尽管在视频编辑赛道拥有强如剪映这样实力雄厚的选手，美图仍然依靠差异化的能力，实现异军突起。自去年首届美图影像节上美图发布了Wink，其在短短15个月之内月活跃用户数就已突破千万，并且进入视频编辑APP赛道前三名。 “如果按DAU（月活跃用户数）来看现在已经是第二名了”，吴欣鸿对这一成绩的取得表示欣慰。吴欣鸿同时提到，美图在去年12月创造力大会上发布的MiracleVision4.0，这也是公司在AI视频领域的进一步发力。（来源：公司资料） MiracleVision优先服务于美图的产品，同时也开始向外提供API，与其他客户进行合作。他还透露，美图目前也在持续迭代MiracleVision模型底层架构，促使整个模型的能力更为强大。吴欣鸿表示，今年公司将继续强化模型能力，特别是视频模型的生成能力，并在应用端面向电商、广告、游戏、动漫、影视五大行业的细分垂直场景推出解决方案，构建AI原生工作流。 “美图会在五大行业逐个复制已验证过的增长飞轮，以抓住抢占心智和入口的时间窗口。”在吴欣鸿看来，现在还有很多垂直场景没有得到很好的服务，这为公司提供了良好的发展机遇。同时，随着产品在国内验证完，公司也将积极推进产品的全球化。 “我们也希望中国的公司能够打造出世界级的产品。现在确实也给了中国公司这样一个时代的机会。” 3、AI加持下，美图的变现效率正变得越来越高眼下，随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富，AI竞争正日趋白热化。相较于海外，国内市场并未出现与国际领先企业媲美的AI巨头，这也意味着，一众企业还将秣马厉兵，积极备战，参与到激烈的角逐当中。在吴欣鸿看来，随着人工智能竞争的日益激烈，具备良好的变现效率和造血能力将成为企业竞争的关键。在最近公布的财报中，美图展现出了持续提升的变现效率，这也成为财报中最为引人注目的亮点之一。首先，影像产品收入作为美图主要驱动力，在AI加持下，付费率持续提升的逻辑持续获得验证。截至23年底，公司月活用户达2.5亿，其中生产力场景用户数达1770万，同比增长74.3%。美图整体付费订阅会员达到了911万，同比增长62.3%，订阅渗透率为3.66%，同比提升1.4个百分点。（来源：公司资料）其次，高毛利的影像与设计产品业务占比提升带动美图毛利率走高。2023年美图毛利率达61.4%，同比提升4.5个百分点。再次，中国内地以外市场持续取得突破，2023年中国内地以外的订阅人数占比贡献51%的订阅收入，展现出更高的人均ARPU和更强的付费订阅潜力。当前随着公司全球化战略更加清晰，后续的业绩潜力也将有望进一步打开。吴欣鸿指出，这一系列成绩的取得很大程度上得益于公司增长飞轮初步形成的成功。“通过提升产品力，公司成功提高了订阅渗透率，在固定成本没有太大变化的情况下，毛利率和净利率也随之上升。” 得益于良好的业绩，美图继续延续了去年的分红策略，拟派末期股息每股0.036港元，同比提升8%，派息比例约为净利润的四成。对此，美图表示，分红核心理念是将公司的成果与股东分享。尽管公司需要投入，但主要投入都用于人力资源。目前，公司已经实现盈利，并在银行中储备了十几亿的现金。因此，在专注于垂直场景的前提下，公司有充足的现金支持未来的发展。 4、结语不可否认，随着AI技术如火如荼的发展，商业变现正成为一个备受关注的难题。实际上，即便对于Open AI这样的“技术流”公司而言，其也始终并没有在应用层面找到完全清晰的商业变现路径。有相关数据显示，微软将Office与AI结合起来，推出的产品Microsoft 365 Copilot一年营收就达到了50亿美元，反观之，即便OpenAI在2023年12月的单月收入乘以12后，年化收入也只在20亿美元。不难看到，AI原生应用相较于大模型而言，展现出的更大的变现潜力。纵观国内一众AI企业推出的大模型尽管层出不穷，但聚焦到场景应用中的可谓寥寥无几。相较之下，美图在场景应用及变现上显然已经走在了前面，这也让其成为资本市场为数不多跑通AI应用商业模式的企业。通过专注于垂直场景的发展，以及对产品力和变现效率的不断提升，美图为其他AI企业树立了一个样本。展望未来，AI赛道仍然还将是“马太效应”“赢家通吃”持续显现的领域，谁具备规模优势、先发优势，谁的效率也就更高，迭代速度更快，竞争力也就更强，后来者也将难以与已有成熟模式的头部大厂竞争。换言之，大部分的市场红利与机会也都将嘉奖给那些头部企业。在吴欣鸿看来，“图像和视频领域还有很多垂直场景未被挖掘，垂直场景支撑创新的AI原生应用还有约2年的窗口期。”随着行业激烈的角逐，已经有了充分变现基础和技术深耕积累的美图，显然对这份竞争有了更多的底气。
格隆汇2024-03-19
英伟达发布新一代Blackwell GPU及NIM软件，巩固AI领域领先地位
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智能领域的布局再度深化，力图巩固其作为AI公司首选供应商的市场地位。自2022年底OpenAI的ChatGPT引领人工智能热潮以来，英伟达的股价飙升5倍，总销售额更是增长了两倍多。在这一背景下，英伟达推出的新一代Blackwell GPU备受期待。该GPU的命名源于英伟达的每两年更新一次GPU架构的传统，实现性能的大幅提升。而此次，英伟达的首款Blackwell芯片被命名为GB200，计划于今年晚些时候上市。据英伟达首席执行官黄仁勋介绍：“Hopper很棒，但我们需要更大的GPU。”他的话语中透露出了英伟达不断追求技术创新，以满足日益增长的AI需求的决心。此次推出的GB200芯片，不仅具备强大的计算能力，更是融入了专为运行基于变压器的人工智能而设计的“变压器引擎”，这将成为ChatGPT等核心技术的有力支撑。除了硬件的升级，英伟达还注重软件的研发。新推出的NIM软件将帮助人工智能的部署变得更加容易，为客户提供了又一个坚持使用英伟达芯片的理由。据英伟达高管表示，该公司正逐步从纯粹的芯片供应商转变为平台提供商，类似微软或苹果。Blackwell不仅仅是一个芯片的名称，更是一个全新的平台，为其他公司提供了开发软件的广阔天地。值得一提的是，英伟达此次还携手亚马逊、谷歌、微软以及Oracle等云服务巨头，将通过云服务出售GB200的接入权。这意味着，未来将有更多的企业和开发者能够轻松获取到强大的人工智能计算能力，进一步推动人工智能领域的发展。然而，关于新款GB200芯片以及使用它的系统的成本，英伟达方面并未透露具体信息。但根据分析师的估计，其价格可能会相当昂贵。尽管如此，对于追求高性能、大模型的人工智能公司来说，这无疑是一个值得投资的选择。此外，英伟达的NIM软件也引起了业界的广泛关注。这款软件不仅简化了人工智能的部署流程，还允许公司继续使用他们已经拥有的数亿个英伟达GPU进行推理运算。这意味着，无论是初创公司还是大型企业，都能更加高效地运行自己的人工智能模型，无需从OpenAI等公司购买服务。
金融界2024-03-19
Metrics Ventures研报：从Vitalik文章出发 Crypto×AI有哪些值得关注的细分赛道？
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矿，数据在验证后会进行存储和上链，并由AI公司用来训练和推理。具体来说，挖矿者分为三类：Architect/Builder/Validator，Architect负责创建新的数据任务，Builder在相应的数据任务中提供语料，Validator则对Builder提供的数据集进行验证。完成的数据集会被存入IPFS中，并在链上保存数据来源和IPFS地址们同事会被存储在链下的数据库中供AI公司（目前为Mind AI）使用。 Grass：被称为AI的去中心化数据层，本质上是一个去中心化网络抓取市场，并以此获得数据来用于AI模型训练。互联网网站是一个重要的AI训练数据来源，包括推特、谷歌、Reddit在内的许多网站的数据都具有重要价值，但这些网站正在不断对数据爬取加以限制。Grass利用个人网络中未使用的带宽，通过使用不同的IP地址来减少数据封锁带来的影响，来抓取公共网站中的数据，完成数据初步清理，成为AI模型训练企业和项目的数据源。目前Grass正处于Beta测试阶段，用户可提供带宽获取积分以领取潜在空投。 AIT Protocol：AIT Protocol是去中心化数据标注协议，旨在为开发者提供高质量数据集用于模型训练。Web3使得全球劳动力能够快速接入网络，并通过数据标注获得激励，AIT的数据科学家将对数据进行预标注，随后由用户进行进一步处理，经过数据科学家检查后，通过质量检测的数据将提供给开发者。除了上述数据提供和数据标注协议，曾经的去中心化存储类基础设施，如Filecoin、Arweave等也将为更分散化的数据供给助力。 5.2 去中心化算力 AI时代，算力的重要性不言而喻，不仅英伟达的股价日攀高峰，在Crypto世界，去中心化算力可以说是AI赛道炒作最热烈的细分方向——在市值前200的11个AI项目中，做去中心化算力的项目就有5个（Render/Akash/AIOZ Network/Golem/Nosana），并在过去几个月中收获了高倍涨幅。在小市值的项目中也看到许多去中心化算力的平台出现，虽然刚刚起步，但伴随着英伟达大会的浪潮，只要是与GPU沾边，都快速收获了一波大涨。从赛道特点来看，这一方向项目的基本逻辑高度同质化——通过代币激励使得拥有闲置算力资源的人或企业提供资源，并由此大幅降低使用费用，建立起算力的供需市场，目前，主要的算力供应来自于数据中心、矿工（尤其在以太坊转为PoS后）、消费级算力以及与其他项目的合作。虽然同质化，但这是一个头部项目拥有较高护城河的赛道，项目的主要竞争优势来源于：算力资源、算力租赁价格、算力使用率以及其他技术优势。这一赛道的龙头项目包括Akash、Render、io.net和Gensyn。根据具体业务方向，项目可以被粗分为两类：AI模型推理和AI模型训练。由于AI模型训练对算力和带宽的要求远高于推理，比分布式推理的落地难度更大，且模型推理的市场快速扩展，可预测的收入将在未来大幅高于模型训练，因此目前绝大多数项目主攻推理方向（Akash、Render、io.net），主攻训练方向的龙头即为Gensyn。其中，Akash和Render诞生较早，并非是为AI计算而生，Akash最初用于通用计算，Render则主要应用于视频和图片渲染，io.net则为AI计算专门设计，但在AI将算力需求提升了一个Level后，这些项目都已倾向于AI方面的开发。最为重要的两个竞争指标依然来自于供应端（算力资源）和需求端（算力使用率）。Akash拥有282个GPU和超过2万个CPU，已完成16万次租赁，GPU网络的利用率为50-70%，在这一赛道是一个不错的数字。io.net拥有40272个GPU和5958个CPU，同时拥有Render的4318个GPU和159个CPU、Filecoin的1024个GPU的使用许可，其中包括约200块H100和上千块A100，目前已完成推理151,879次，io.net正在用极高的空投预期吸引算力资源，GPU的数据正在快速增长，需要等代币上线后对其吸引资源的能力重新评估。Render和Gensyn则并未公布具体数据。此外，许多项目正在通过生态合作来提高自己在供应与需求端的竞争力，如io.net采用Render和Filecoin的算力来提高自己的资源储备，Render建立了计算客户端计划（RNP-004），允许用户通过计算客户端——io.net、Nosana、FedMl、Beam，来间接接入Render的算力资源，从而快速从渲染领域过渡到人工智能计算。此外，去中心化计算的验证依然是一个问题——如何证明拥有算力资源的工作者正确地执行了计算任务。Gensyn正在尝试建立这样一个验证层，通过概率学习证明、基于图的精确定位协议以及激励来保证计算的正确性，其中的验证者和举报者共同对计算进行检查，因此Gensyn除了为去中心化训练提供了算力支持，其建立的验证机制也具有独特价值。位于Solana上的计算协议Fluence同样增加了对计算任务的验证，开发人员可以通过检查链上提供商发布的证明来验证其应用程序是否按预期运行以及计算是否正确执行。但现实的需求依然是”可行“大于”可信“，计算平台必须首先具有足够的算力才有竞争的可能，当然对于出色的验证协议来说，可以选择接入其他平台的算力，成为验证层和协议层来发挥独特作用。 5.3 去中心化模型距离Vitalik所描述的终极场景（下图所示）还非常遥远，我们目前还无法实现通过区块链和加密技术创建一个可信任的黑盒AI，来解决对抗性机器学习的问题，将数据训练到查询输出的整个AI运行过程进行加密处理是一笔非常大的开销。但目前正在有项目尝试通过激励机制创建更好的AI模型，首先打通了不同模型之间封闭的状态，创造了模型之间相互学习、协作和良性竞争的格局，Bittensor是其中最具代表性的项目。 Bittensor：Bittensor正在促进不同AI模型之间的组合，但值得注意的是，Bittensor本身不进行模型的训练，而是主要提供AI推理的服务。Bittensor的32个子网专注于不同的服务方向，如数据抓取、文本生成、Text2Image等，在完成一项任务时，分属不同方向的AI模型可以相互协作。激励机制促进了子网之间、以及子网内部的竞争，目前奖励以每块1个TAO的速度发放，每日总计发放约7200个TAO代币，SN0（根网络）中的64个验证器根据子网性能，决定了这些奖励在不同子网之间的分配比例，子网验证器则通过对矿工的工作评价，决定在不同矿工之间的分配比例，由此表现更好的服务、表现更好的模型获得更多激励，促进了系统整体推理质量的提高。 6 结语：MEME炒作还是技术革命？从Sam Altman动向带来ARKM和WLD的价格疯涨，到英伟达大会带飞一系列参会项目，很多人正在对AI赛道的投资理念发生调整，AI赛道究竟是MEME炒作还是技术革命？除了少数名人题材（比如ARKM和WLD），AI赛道整体更像是”以技术叙事为主导的MEME“。一方面，Crypto AI赛道的整体炒作一定是与Web2 AI的进展紧密挂钩的，OpenAI为首的外部炒作将成为Crypto AI赛道的导火索。另一方面，AI赛道的故事依然以技术叙事为主，当然，这里我们强调的是”技术叙事“而非”技术“，这就使得对AI赛道细分方向的选择和项目基本面的关注依然重要，我们需要找到有炒作价值的叙事方向，也需要找到有中长期竞争力和护城河的项目。从V神提出的四类结合可能中，可以看到的是叙事魅力和落地可能性的相互权衡。在以AI应用为代表的第一类和第二类中，我们看到了许多GPT Wrapper，产品落地快但业务同质化程度也较高，先发优势、生态系统、用户数量和产品收入则成为同质化竞争中可讲的故事。第三类和第四类代表着AI与Crypto结合的宏大叙事，如Agent链上协作网络、zkML、去中心化重塑AI，都处于早期阶段，具有技术创新的项目将会快速吸引资金，即使只是很早期的落地展示。来源：金色财经
金色财经2024-03-18

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