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利欧股份：公司基于各种大语言模型打造的产品“奇思妙想”目前尚在研发测试阶段

在研发测试阶段。公司在集团内网搭建了AI平台，集成了目前对接和采集到的大型语言模型。公司自己做原生模型，采用Diffusion开源的底层大模型，在此基础上架构Lora模型，并对模型进行训练实现定制和效果微调。我们只需要提出概念、简单设想，就能形成大段文案及图片。文生图的壁垒在于风格。公司拥有设计师作品和案例的积累，可以用这些素材训练Diffusion模型，生成更符合设计师要求、品牌调性的内容。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-03-23

GPT-4爆火去中心化算力能解决AI算力难题吗

lux：一个基于区块链技术的去中心化 AI 平台，通过智能合约来规范 AI 任务的发布、执行和验证过程，并使用 Token 作为激励机制。 Golem：一个提供算力市场的点对点去中心化计算网络，支持任何人都可以通过创建共享资源的网络来共享和聚合计算资源。但去中心化算力网络与 AI 的结合也需要解决验证问题，即如何确保运算结果的正确性和可信性。此外，算力增长所带来的电力消耗也是一个不可忽视的问题，据统计，训练 GPT-3 模型消耗的能源相当于120个美国家庭一年的耗电量，而这只是实际使用模型所消耗的电力的40%左右。相比算力增长来说，能源电力称不上难题，随着技术的突破，AI 所展现出的潜力将会激发了更多的企业和研究机构投身其中，这些问题可能会被一一解决。而从计算机视觉到自然语言处理，从机器人学到推理、搜索，人工智能所带来的生产力变革正在改变我们当前的工作方式，在技术发展的道路上，科幻照进现实只是时间问题。来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-19

百度的对手从来都不是OpenAI

中国最多的开发者，成为中国最大的开放式AI平台。国盛证券在ChatGPT产品报告中指出，这是一项属于具备云服务能力的大厂游戏。借助百度智能云国内TOP4的头部阵营地位，百度恰恰成为登上牌桌的为数不多参与者之一。更重要的是，百度借助芯片层的昆仑AI芯片，框架层的飞桨深度学习框架，模型层的文心大模型，以及应用层的搜索、自动驾驶、智能家居等产品，成为全球范围内寥寥无几拥有全栈自研能力的AI公司之一。消费互联网用户增长趋缓，且各家核心App基本触达月活天花板后，中国科技大厂都在高喊着向产业互联网转型，开始在数字化、智能化浪潮中掘金。一场围绕大模型的新竞赛在过去两年间悄然打响。IDC发布的《2022中国大模型发展白皮书》显示，自2020年起，中国的大模型数量骤增，仅2020年到2021年，中国大模型数量就从2个增至21个，和美国量级同等，大幅领先于其他国家。除了百度文心大模型在市场格局中处于第一梯队外，2021年4月，一众科技大厂继百度之后集中公开了各自的大模型产品，华为公布了千亿级参数规模的盘古大模型，阿里巴巴达摩院发布了被称为中文版“GPT-3”的语言大模型PLUG，并在此基础上于2022年9月推出通义大模型系列。晚到一步的腾讯，于2022年4月，对外披露了混元大模型。与文心大模型相比，上述大模型在功能上基本类似，如都具备文生图、文本转视频、自动生成文案等。基于百度文心大模型的AI 艺术创作展示，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。而且，这些科技大厂同样在内部筹划类ChatGPT产品。在百度爆出即将发布文心一言消息后，进入2月份，华为对外表示在类似ChatGPT方向上从2020年开始就在布局；阿里巴巴则透露阿里版聊天机器人ChatGPT正在研发中，已处于内测阶段；腾讯则被爆出针对类ChatGPT产品已成立混元助手项目组，联合腾讯内部多方团队构建大参数语言模型，希望“成为国内的业界标杆”。暂时尚未亮相大模型的字节跳动，也在近期被媒体报道称在大模型上已有所布局，分别在语言和图像两种模态上发力，其中语言大模型团队在今年正式组建，探索与搜索、广告等下游业务的结合，有望赶在今年年中推出大模型方案。正在追赶OpenAI，乃至计划超越前者的不止百度一家。这将是一场围绕技术和速度的双重赛跑。谁先上线产品，谁就有可能借助来自用户的真实反馈掌握先机，从而随着时间推移形成愈来愈强的马太效应。这也就不难理解李彦宏为何在2月初给文心一言项目下了“三月完成内测上市”的死命令。来自微软的一组数据更能直观感受生成式AI产品迭代的速度之快：从GPT到GPT-3，背后参数量从1.17亿飙升到了1750亿，增长近1500倍。 “大语言模型是个马太效应非常明显的行业，可以说如果落后18个月，就基本没机会了，因为先一步发布的产品已经迭代得非常先进了。”李彦宏如此感叹。这场GPT争夺战中，时间就是生命，效率就是金钱。来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-19

GPT-4撑腰 Office全家桶集体升级微软向谷歌丢出王炸

音频等。”同时，还将在 Vertex AI 平台中扩大对生成 AI 的支持，来帮助企业训练和部署机器学习模型。巨头打架，用户狂喜巨头们在生产力工具上越战越酣，对于广大用户来说无疑是一件好事。实际上，目前这些AI助手的运行成本并不低。按照Open AI公布的GPT-4的API费用表，为每输入1000个字符(约合750个单词)，价格为0.03美元，每生成1000个字符，价格为0.06美元。也就是说用户每问一次，成本超不多就是1毛钱。此前有分析计算显示，如果按1月平均每天约1300万访客使用ChatGPT来计算，至少需要3万多片英伟达A100GPU，初始投入成本约为8亿美元，电费每天都至少要花5万美元左右。但由于最近巨头们都测试和市场抢占初期，可以预见的是接下来一段时间各家都会先采取烧钱拿客户的模式，并且会敞开大门来让用户帮助完善测试和加强训练。除了在生产力软件领域的谷歌、微软、Notion之外，包括Meta、苹果、亚马逊等各个社交、消费类的其他公司也都已经透露要大力押注AI的信息，并都在快马加鞭的推进产品的研发和推出。在今天的发布会中，微软表示随着AI Copilot的上线，未来人们与 AI 合作工作的方式将发生根本性的变革，那些能更快更好的去使用AI工具的人将在未来的工作环境中掌握主动权。学会拥抱即将到来的AI时代，似乎已经是每个打工人未来的必修课。来源：元宇宙之心来源：金色财经

金色财经2023-03-18

李开复最新万字演讲：AI 2.0是绝对不能错过的一次革命

升了对算力的需求。所以今年为什么那些做AI平台的，或者做基础模型的公司，需要花几亿美元买机器，因为这个是很大的需求，很大的机会，也是很大的挑战。在这样的背景下，资金实力雄厚的科技巨头将有垄断优势，导致创业公司和学术界很难做出有竞争力的模型。现阶段，AI 2.0并不能做到完全正确。AI还无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现“一本正经地胡说八道”的现象。更重要的是，AI目前还无法分辨真伪和辨别是非，比如跟AI说现在想做一个广告，让父母买玻璃碴给刚出生的婴儿吃；比如刚才的化妆品广告，AI说里面含有人参、珍珠等成分，但其实没有。如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。可以想象，曾影响干扰美国选举的“剑桥分析”丑闻，如果发生在AI 2.0的时代，将会给社会造成更大的伤害。这些都是防不胜防的，机器有时候也会做出伤害人的事。还有一些技术性问题，比如模型太大，开发者怎么针对应用快速做API，怎么确保应用合法合规等。 OpenAI的CEO也曾说，“ChatGPT虽然酷，却是个糟透了的产品”。未来要想不犯错，还需要有一些新的发明跟软件来降低犯错的概率，否则它会一直犯错。我们要研究怎么做才能让AI乖乖听话。下一个阶段是AI不犯错，可以自动用在各种领域，这个称为AI 3.0时代，更长远的未来。我们看好的投资机会 Deep Tech VC创新工场2012年已开始挖掘AI赛道，现在迎向AI 2.0的拐点，创新工场主要关注三大方向：第一是，AI 2.0 智能应用。 AI 2.0应用将会迎来遍地开花的阶段，包括各行各业的垂类AI助理、元宇宙应用等之前做不出的应用都会出现。除了新的应用，很多现在已有的应用都可以被重新改写，比如搜索引擎、内容创造、广告营销，AI 2.0将革新用户体验，创造出全新的商业模式，蕴含非常巨大的想象空间。第二个是AI 2.0平台。 AI 2.0平台将会加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化，创新工场看好具有战略高度的AI 2.0平台公司，推动AI 2.0的生态循环和良性竞争。第三个是AI基础设施。除了应用和平台之外，支持AI模型运维、管理、训练的基础设施，也是创新工场重点关注的，包含支撑AI 2.0巨型模型训练的AI芯片公司，以及那些能够加速、降低成本和简化AI训练的AI 2.0基础设施的创新技术型企业。在AI 1.0时代，我们投出了10家独角兽。今天的AI 2.0，我们已经开始布局，投资了一些公司，美图是最快应用AI 2.0的公司，还有创新奇智也在探索AI 2.0＋制造。比较非常自豪的就是投资了澜舟科技，他们做出了孟子大模型。AI基础设施公司投资了潞晨科技。创新工场的独特之处是可以到处看创业者，看看谁要发英雄帖、朋友圈。我们也关注AI领域谁的论文写得最好。跟其他VC不一样的点是，我们可以自己做“塔尖孵化”，“用科技投资＋全面赋能”的模式帮助科技创业者做大做强。我们预测平台公司将诞生，但不会很多，因为门槛很高，但如果他们把基础大模型做好，把中间层工具做好，会造福整个做应用的行业。很多人会说，AI 2.0会不可避免加剧失业风险。毫无疑问，最具创造力的顶尖人才将会乘上A1 2.0的东风，全面提升生产力和效率。但随之而来的是重复性的工作将会被AI 2.0接替，这些岗位上的人不得不寻求职业的转变与技能的升级，其中包含高比例的白领岗位，亟需进入到更需要发挥创造价值的行业。但AI 2.0 并不意味着通用人工智能（AGI）就此到来。人类有很多与生俱来的关键能力，诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等，这些尚未被破解的深层次能力，是 AI 2.0 也无法全盘复制的。最后一句话，来自硅谷顶级投资人对这个领域的预测：这个市场的潜在规模难以把握 ——它将介于所有软件和所有人类的努力之间。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

AI板块有哪些值得关注的项目？

1%。优点 ○高效性：Fetch.ai平台的高效性使智能合约能够快速执行，从而提高了平台的性能和可靠性。  ○自主性：该平台利用AI和代理人技术使物联网设备能够自主工作和决策，从而提高整个网络的自治性和效率。  ○定制化：Fetch.ai平台允许开发者根据其需求定制智能合约，并使用机器学习算法使其自我学习和发展。  开放性和互操作性：该平台是开放性的，支持与其他平台和设备的互操作性，促进了合作和创新。缺点 ●技术难度：该平台的技术难度较高，需要开发者具备一定的区块链和AI技术知识才能使用。  ●受限的应用场景：目前Fetch.ai主要应用于物联网和货运领域，对于其他领域的应用还需要进一步的研究和开发。「Alethea AI（ALI）」 Alethea AI是一个基于区块链的去中心化人工智能（AI）平台，旨在为普通人，特别是艺术家和创作者提供一种创造和交易数字身份和经验的方式。它可用于创建和供应AI生成的媒体和网络资产，如图像、声音、视频和虚拟现实和增强现实应用程序。 Alethea AI公司使用区块链技术将数字所有权转移到去中心化的交易所，创造一个便捷的、透明的和安全的生态系统。该平台使用了各种技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉，从而为普通用户提供了被AI生成的数字资产的访问方式。目前，除了艺术家和创作者，Alethea AI还吸引了一些投资者和机构的参与。据报道，Alethea AI在2021年1月份成功完成了一轮1500万美元的融资，并计划将这些资金用于平台的扩展和开发。融资方面， 2021 年 8 月 Alethea AI 宣布通过代币私募获得 1600 万美元资金，主要投资者包括 NFT 基金 Metapurse、投资公司 Crypto.com Capital、亿万富翁投资者 Mark Cuban、Dapper Labs、BITKRAFT、Galaxy Interactive、Sfermion 和 LD Capital。优点  ○创新性的数字艺术创作方式： Alethea AI平台基于人工智能生产数字艺术，如一键生成画作、音乐、电影等，这是一种全新的数字艺术创作方式，能为数字娱乐领域注入新的活力。 ○制作者的保护：平台通过智能合约和数字版权保护，为数字艺术制作者提供更好的版权保护和利益保障。  ○投资机会： Alethea AI的生态系统吸引了大量的数字艺术和娱乐爱好者, 使该平台成为投资者投资的好去处。缺点 ●高费用：基于区块链技术的内容交易手续费较高，这可能会限制平台某些用户的财务实力。  ●目标少数精英：目标用户是数字娱乐和艺术行业，这个用户群体较小且专业性较强，对平台的积极参与和使用会产生一定的限制。  ●竞争激烈：在数字艺术和娱乐市场领域，竞争非常激烈，其他平台和公司有可能抢占市场和用户。「Cortex（CTXC）」 Cortex是一个去中心化的智能合约平台，它融合了人工智能和区块链技术，旨在为开发人员提供基于AI的DApps。 Cortex平台使用了深度学习的技术，能够从海量的数据中自动学习，并生成智能合约代码，从而实现更高效、更安全和更具可扩展性的智能合约。 Cortex的设计思想是"智能合约+AI模型"，通过这种方式，Cortex平台可以为用户提供具有高可靠性。目前，Cortex 已建立其 AI on Blockchain 生态系统，AI 研究人员可以凭借开源其 AI 模型而获得奖励，dApp 开发人员可以将 AI 集成智能合约从而大幅提升 dApp 开发速度，而 AI 模型提供商之间的竞争会导致 AI 模型进化得越来越好。融资方面，Cortex 于 2018 年 2 月完成了其 CTXC 币的私募，该轮融资由比特大陆和 FBG Capital 等领投。优点 ○AI 驱动：Cortex （CTXC）是一个 AI 驱动的区块链网络，为人工智能应用提供了一个很好的技术平台。  ○共识机制：Cortex （CTXC）采用了混合的共识机制，提高了网络的安全性以及可扩展性。  ○构建合约：Cortex （CTXC）允许开发人员使用 Solidity 编写的合约进行开发。  ○集成性：Cortex （CTXC）可以集成到各种平台和应用程序中，为人工智能和区块链领域的开发提供了更多的灵活性。缺点  ●竞争：Cortex （CTXC）的市场有很多竞争对手，包括了 DAG、Matrix、Penta 等众多区块链网络。  ●成熟度：Cortex （CTXC）的技术还不是很成熟，与一些竞争对手相比，技术发展还需要更加深入。  ●团队规模：Cortex （CTXC）的团队相对较小，虽然有很多经验丰富的人才但其人数较少，可能会影响项目的开发进度。  ●可能性：人工智能应该是大势所趋，但是与传统的区块链项目相比，Cortex （CTXC）的市场运作还有很多未知因素。以上四个项目是目前发展较好，或具有良好发展前景的AI概念项目，之前在社区群中也多次提到。就目前市场发展趋势来看，还是非常值得加以关注的！来源：金色财经

金色财经2023-03-09

币安推出的Bicasso大火背后还有哪些NFT项目正展开生成式AI叙事

内容获利。”a16z曾撰文指出，生成式AI平台将成为下一个消费级平台。当下，有哪些加密项目正在开展内容生成式AI叙事。 Solvo 今年2月，加密初创公司Solvo宣布将使用生成式AI技术，用户可以生成自己的NFT，并通过上传或拍照的方式来设计自己的NFT，也可以通过输入描述他们想要的图像来实现。目前，Solvo在Optimism链上可以免费铸造AI生成的NFT。在未来的版本中，用户将能够存入和取出该NFT及其他NFT。 Nicho 近期，基于BNB Chain的NFT平台Nicho已在主网部署了新的功能AI Image Generator，该功能允许用户们将自己任何想法用文字表达出来，并会自动通过强大的AI算法直接生成图片，帮助用户用最简单的方式铸造自己的NFT而无需任何绘画技能。 IgmnAI AI图像生成项目IgmnAI主要产品Nai是一个人工智能图像生成机器人，允许Discord和电报用户通过简单的文本命令生成艺术作品。IgmnAI正寻求以5000万美元估值融资750万美元。 CharacterGPT 研发工作室Alethea AI开发了一个多模态生成型人工智能系CharacterGPT，将允许任何人在Polygon上作为NFT快速创建、训练和交易AI角色。来源：金色财经

金色财经2023-03-03

不论谁赢了ChatGPT大战英伟达都是最后的赢家

rvice），让企业可以访问英伟达的 AI 平台。据官方消息，客户将能够把 NVIDIA AI 的每一层（包括 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的生成式 AI 模型等）作为云服务来使用。老黄阐述道，「技术突破的积累使 AI 到了一个拐点。生成式 AI 的多功能性和能力引发了世界各地企业开发和部署 AI 战略的紧迫感。然而，AI 超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法克服的障碍。」基于这样的行业痛点，英伟达商业模式的下一个层次是：帮助每个企业客户都能使用 AI。客户使用自己的浏览器，就可以通过 NVIDIA DGX Cloud 来使用 NVIDIA DGX AI 超级计算机，该服务已经在 Oracle Cloud Infrastructure 上可用，预计不久后也将在 Microsoft Azure、Google Cloud 和其他平台上线。在 AI 平台软件层，客户将能够访问 NVIDIA AI Enterprise，以训练和部署大型语言模型或其他 AI 工作负载。而在 AI 模型即服务层，英伟达将向希望为其业务建立专有生成式 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。就其市场前景，黄仁勋认为，ChatGPT 让人们意识到计算机编程的民主化，几乎任何人都可以用人类语言向机器解释要执行的特定任务。因此，全世界 AI 基础设施的数量将会增长，「你会看到这些 AI 工厂无处不在」。人工智能的生产将会像制造业一样，在未来，几乎每个公司都会以智能的形式生产软件产品。数据进来了，只做一件事，利用这些数据产生一个新的更新模型。他进一步解释了 AI 工厂，「当原材料进入时，建筑或基础设施就会启动，然后一些改进的东西就会出现，这是非常有价值的，这就是所谓的工厂。所以我希望在世界各地看到 AI 的工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将是本地的。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全期待这会发生。」事实上，老黄关于 AI 工厂愿景正在发生，上个月，他在公开演讲中声称，自从 ChatGPT 出现以来，可能已经有大约 500 家新创业公司开发出令人愉快的、有用的 AI 应用程序。基于这一前景，英伟达对数据中心的未来充满信心。CFO Cress 表示，通过新的产品周期、生成式 AI 以及人工智能在各个行业的持续采用，数据中心部门将持续实现增长。她说：「除了与每个主要的超大规模云服务商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业合作。这一机会意义重大，推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。」汽车向上，游戏向下除了数据中心，英伟达其他的业务板块——游戏、汽车、专业视觉等，本季度的表现则有好有坏。其中，车用业务表现亮眼。财年总收入增长 60%，达到创纪录的 9.03 亿美元。第四季度收入创下 2.94 亿美元的纪录，较去年同期增长 135%，较上一季度增长 17%。无论是环比还是同比，车用业务均持续增长。根据英伟达，这些增长反映了自动驾驶解决方案的销售增长，面向电动汽车制造商的计算解决方案以及 AI 座舱解决方案的销售强劲。电动汽车和传统 OEM 客户的新项目助推了这一增长。值得注意的是，在今年 1 月初举行的 CES 大会上，英伟达宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，共同开发基于 NVIDIA DRIVE Orin 和 DRIVE Hyperion 的自动驾驶汽车平台。相比之下，游戏业务依然深处泥潭之中。过去几个季度，RTX 4080 销售疲软、视频游戏行业下滑、加密货币市场疲软、以及去库存压力等因素，让英伟达的游戏业务持续低迷，尤其第三季度，游戏业务营收同比暴跌 51%。但就像 CFO Cress 所言，「最低点可能已经过去，而且事情可以改善前进。」第四季度，英伟达游戏营收为 18.3 亿美元，同比下降 46%，环比增长 16%，整个财年收入下降 27%。该季度和财年的同比下降反映了销售减少，背后是全球宏观经济低迷和中国放开疫情管控对游戏需求的影响。但环比三季度，英伟达的游戏业务还是取得了一定增长。这是由于受到基于 Ada Lovelace 架构的新 GeForce RTX GPU 的推出推动。黄仁勋也肯定了这一看法，他说：「游戏业正在从新冠肺炎疫情后的低迷中复苏，而且玩家们热烈欢迎使用 AI 神经渲染的 Ada 架构 GPU。」近日，游戏行业一个复苏的好迹象是：动视暴雪（Activision Blizzard）在第四季度实现了营收正增长，超出了预期。但仍要警惕——动视暴雪在 PC 和主机上销售游戏，而只有 PC 销售与英伟达相关，主机制造商使用 AMD 显卡。此外，在财报发布的前一天，英伟达宣布与微软签订了一项为期 10 年的协议，将 Xbox PC 游戏阵容引入 GeForce NOW，包括《我的世界（Minecraft）》、《光环（Halo）》和《微软模拟飞行（Microsoft Flight Simulator）》。待微软完成收购动视之后，GeForce NOW 将新增《使命召唤（Call of Duty）》和《守望先锋（Overwatch）》等游戏。除了游戏业务之外，专业视觉和 OEM 这两个部门的业务也较上一年有大幅下降。从中可以看出：半导体市场正在经历罕见的下行周期。专业视觉业务第四季度收入为 2.26 亿美元，较去年同期下降 65%，较上一季度增长 13%。财年总收入下降 27% 至 15.4 亿美元。该季度和财年同比下降反映了向合作伙伴销售较少以帮助减少渠道库存。环比增长是由台式工作站 GPU 推动的。 OEM 和其他收入同比下降 56%，环比增长 15%。财年收入下降 61%。该季度和财年同比下降是由笔记本 OEM 和加密货币挖掘处理器（CMP）推动的。在财年 2023 中，CMP 收入微不足道，而在财年 2022 中为 5.5 亿美元。风口上的赢家，为什么又是英伟达英伟达 30 年的发展史可以分为两段。从 1993 年到 2006 年，英伟达的目标是在竞争激烈的图形卡市场中存活下来，并创造了 GPU 这一革命性的技术；从 2006 年到 2023 年的转型，则主要是如何利用 CUDA 这一平台，将 GPU 应用于机器学习、深度学习、云计算等领域。后者让英伟达走上人工智能之旅，今天市值已经超过老牌霸主英特尔和 AMD，也是在今天生成式 AI 热潮下，英伟达再次站上风口的前提。在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正重要的问题并坚持。他说：「这使我们能够一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明了 GPU。我们发明了编程着色。是我们让电子游戏变得如此美丽。我们发明了 CUDA，它将 GPU 变成了虚拟现实的模拟器。」回到英伟达的起点。当时 Windows 3.1 刚刚问世，个人电脑革命才刚刚要开始。英伟达想要能找到一种方法让 3D 图形消费化、民主化，让大量的人能够接触到这项技术，从而创造一个当时不存在的全新行业——电子游戏。他们认为，如果做成，就有可能成为世界上最重要的技术公司之一。原因在于：三维图形主要表现为对现实的模拟，对世界的模拟相当复杂，如果知道如何创建难辨真假的虚拟现实，在所做的一切中模拟物理定律，并将人工智能引入其中，这一定是世界上最大的计算挑战之一。它沿途衍生的技术，可以解决惊人的问题。最有代表性的案例，就是通过 CUDA 等方案为计算、人工智能等带来了革新性影响，也让它在这一波生成式 AI 浪潮中处于最佳生态位。尽管 GPU 作为计算设备的发现经常被认为有助于引领围绕深度学习的「寒武纪大爆炸」，但 GPU 并不是单独工作的。英伟达内外的专家都强调，如果英伟达在 2006 年没有将 CUDA 计算平台添加到组合中，深度学习革命就不会发生。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）计算平台是英伟达于 2006 年推出的软件和中间件堆栈，其通用的并行计算架构能够使得 GPU 解决复杂的计算问题。通过 CUDA，研究人员可以编程和访问 GPU 实现的计算能力和极致并行性。而在英伟达发布 CUDA 之前，对 GPU 进行编程是一个漫长而艰巨的编码过程，需要编写大量的低级机器代码。使用免费的 CUDA，研究人员可以在在英伟达的硬件上更快、更便宜地开发他们的深度学习模型。 CUDA 的发明起源于可程式化 GPU 的想法。英伟达认为，为了创造一个美好的世界，第一件要做的事情就是先模拟它，而这些物理定律的模拟是个超级电脑负责的问题，是科学运算的问题，因此，关键在于：怎么把一个超级电脑才能解决的问题缩小、并放进一台正常电脑的大小，让你能先模拟它，然后再产生画面。这让英伟达走向了可程式化 GPU，这是个无比巨大的赌注。彼时，英伟达花了三四年时间研发 CUDA，最后却发现所有产品的成本都不得不上升近一倍，而在当时也并不能给客户带来价值，客户显然不愿意买单。若要让市场接受，英伟达只能提高成本，但不提高售价。黄仁勋认为，这是计算架构的事情，必须要让每一台电脑都能跑才能让开发者对这种架构有兴趣。因此，他继续坚持，并最终打造出了 CUDA。但在那段时间，英伟达的利润「摧毁性」地下降，股票掉到了 1.5 美元，并持续低迷了大约 5 年，直到橡树岭国家实验室选择了英伟达的 GPU 来建造公用超级电脑。接着，全世界的研究人员开始采用 CUDA 这项技术，一项接着一项的应用，一个接着一个的科学领域，从分子动力学、计算物理学、天体物理学、粒子物理学、高能物理学……这些不同的科学领域开始采用 CUDA。两年前，诺贝尔物理学奖和化学奖得主，也都是因为有 CUDA 的帮助才得以完成自己的研究。当然，CUDA 也为英伟达的游戏提供了动力，因为虚拟世界里和现实世界的流体力学是一样的，像是粒子物理学的爆炸、建筑物的崩塌效果，和英伟达在科学运算中观察到的是一样的，都是基于同样的物理法则。然而，CUDA 发布后的前六年里，英伟达并未「全力投入」AI，直到 AlexNet 神经网络的出现。在即将到来的 GTC 大会上，黄仁勋邀请了 OpenAI 联创兼首席科学家 Ilya Sutskever，而 Sutskever 见证了英伟达这段在人工智能领域崛起的故事。 Sutskever 与 Alex Krizhevsky 及其博士生导师 Geoffrey Hinton 一起创建了 AlexNet，这是计算机视觉领域开创性的神经网络，在 2012 年 10 月赢得了 ImageNet 竞赛。获奖论文表明该模型实现了前所未有的图像识别精度，直接导致了此后十年里人工智能的主要成功故事——从 Google Photos、Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的一切。根据 Hinton 的说法，如果没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个计算核心支持的并行处理能力，英伟达的 GPU 被证明是运行深度学习算法的完美选择。Hinton 甚至在一次演讲上告诉在场的近千名研究人员都应该购买 GPU，因为 GPU 将成为机器学习的未来。在 2016 年接受福布斯采访时，黄仁勋说自己一直都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。事实上，英伟达的深度神经网络 GPU 的成功是「一个奇怪的幸运巧合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探讨了各种硬件工具成功和失败的原因。她说，英伟达的成功就像「中了彩票」，这在很大程度上取决于「硬件方面的进展与建模方面的进展之间的正确对齐时刻」。这种变化几乎是瞬间发生的。「一夜之间，需要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就解决了」她说。「这就是它的戏剧性。」然而，英伟达并不同意这种说法，并表示，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加速神经网络的潜力，即使他们不知道人工智能将成为最重要的市场。在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，当时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）甚至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少机器学习研究人员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。黄仁勋逐渐意识到 AI 是这家公司的未来，英伟达随即将把一切赌注押在 AI 身上。于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为焦点，黄仁勋表示，机器学习是「当今高性能计算领域最激动人心的应用之一」。「其中一个已经取得令人兴奋的突破、巨大的突破、神奇的突破的领域是一个叫做深度神经网络的领域。」黄仁勋在会上说道。此后，英伟达加快布局 AI 技术，再也不只是一家 GPU 计算公司，逐渐建立了一个强大的生态系统，包括芯片、相关硬件以及一整套针对其芯片和系统进行优化的软件和开发系统。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有效地生成 AI。可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达一直在做一件非常聪明的事情，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的基础上，它衍生出来了基于通用计算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。在硬件端，因为它是图形和计算的统一架构，它的通用性保证了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发成本，所以硬件上本身通过规模性可以拿到一个比较优势的研发成本。在软件端，因为它有庞大的开发者的生态，而这些宝贵的软件开发人员，即便是这些软件开发人员换了一个公司，但他可能还是在继续用 CUDA 的软件。主要参考文献： 1）《ChatGPT 火了，英伟达笑了》——中国电子报 2）Nvidia: The GPU Company (1993-2006) 3）Nvidia: The Machine Learning Company (2006-2022) 4）NVIDIA CEO Jensen Huang - AI Keynote Session at MSOE 5）Jensen Huang Q&A: Why Moore』s Law is dead, but the metaverse will still happen 6）How Nvidia dominated AI—and plans to keep it that way as generative AI explodes 7）中信证券许英博：从英伟达看国产 GPU 的挑战与前景 - 小宇宙 - 创业内幕来源：金色财经

金色财经2023-03-02

平安银行：我行拟于2023年3月披露2022年年度报告，届时请您关注我行相关公告

为数字化转型提供价值赋能。本行全面升级AI平台能力，截至2022年9月末，AI客户经理累计上线超1,600个场景，1-9月月均服务客户较2021年月均水平增长57.9%；本行客服一次性问题解决率、非人工服务占比均超90%。感谢您的关注。投资者：董秘你好，贵公司对于今年度计划有什么样的安排呢？平安银行董秘：您好！我行拟于2023年3月披露2022年年度报告，届时请您关注我行相关公告，感谢您的关注。平安银行2022三季报显示，公司主营收入1382.65亿元，同比上升8.71%；归母净利润366.59亿元，同比上升25.82%；扣非净利润365.97亿元，同比上升26.23%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入462.43亿元，同比上升8.78%；单季度归母净利润145.71亿元，同比上升26.13%；单季度扣非净利润145.55亿元，同比上升26.77%；负债率91.81%，投资收益108.18亿元。该股最近90天内共有24家机构给出评级，买入评级18家，增持评级6家；过去90天内机构目标均价为20.61。近3个月融资净流入8813.95万，融资余额增加；融券净流出3345.45万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，平安银行（000001）行业内竞争力的护城河优秀，盈利能力一般，营收成长性良好。该股好公司指标3.5星，好价格指标3星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）平安银行（000001）主营业务：人民币、外币存贷款;国际、国内结算;票据贴现;外汇买卖;提供担保及信用证服务;提供保管箱服务等。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-03-01

这些山寨币可以在未来一周内突破这是交易者应该注意的水平LUNC XTZ AGIX

NET (AGIX) 价格分析随着 AI 平台 ChatGPT 的人气不断上升，像 AGIX 这样的 AI 山寨币已经获得了足够的关注，将在下周突破即将到来的阻力位。AGIX 目前的交易价格为 0.42 美元，过去 24 小时内上涨了 6.5% 在 4 小时价格图表上，AGIX 代币已形成三角形形态，有可能突破其 31.8% 斐波那契水平。如果 AGIX 突破 0.45 美元，它可能会见证其布林带上限 0.66 美元的指数飙升。 Terra Luna Classic (LUNC) 价格分析 Luna Classic 的价格走势目前处于一个有趣的位置，表明在不久的将来可能会出现上升趋势。然而，这个预测并不像看起来那么简单。要启动这种看涨浪潮，LUNC 必须首先克服阻力汇合。 LUNC 价格目前交易价格为 0.00016 美元，有小幅向下回撤。2022 年 11 月下旬，Luna Classic 的价格在 0.000145 美元和 0.000194 美元之间形成了 31% 的盘整。截至目前，山寨币仍在该范围内交易，没有任何重大变动。突破 EMA-100 和 0.0002 美元将使 LUNC 代币到下周突破 0.00027 美元。来源：金色财经

金色财经2023-02-26

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