FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

美股全线反弹！科技股领涨，中概股普涨，苹果股价创新高，英伟达市值一夜增加8000亿元

跌超8%。此外，量子计算概念股走强，D-Wave Quantum涨逾20%，Rigetti Computing涨超10%。本田汽车涨超10%，消息称该公司将与日产正式开启合并谈判，这一消息提振了市场情绪。经济数据与政策预期影响市场在经济数据方面，美国商务部上周五公布的数据显示，11月美国个人消费支出（PCE）价格指数环比上涨0.1%，同比增长2.4%，均低于市场预期。Capital.com的高级市场分析师表示，这一数据鼓舞了市场情绪，带来了对明年通胀进一步下降的乐观预期，这可能促使美联储加速降息。此外，美国国会两院通过一项短期支出法案，避免了政府在节日到来前停摆的危机，也为市场提供了一定的支撑。值得注意的是，由于对经济前景的担忧，美国12月消费者信心指数三个月来首次意外下降至104.7。然而，在房地产市场方面，11月新建单户住宅销量增长5.9%，达到折合年率66.4万套，显示出建筑商和消费者完成了受南方飓风影响推迟的交易，并利用了丰厚的销售激励措施。

金融界2024-12-24

1219市场综述：通胀噩梦重现，美股未能守住早盘涨幅，标普500成份股跌多于涨的情况已经持续14天

puting公司股价周四暴跌34%，而D-Wave Quantum公司下跌31%。此前，由于谷歌量子人工智能部门发布了被一些专家视为重大突破的研究，可能加速商业化量子计算产品的发展，这两家公司的股价上周大幅上涨。尽管如此，Rigetti Computing的股价在12月仍上涨了135%，而D-Wave的涨幅则为109%。今年以来，这两只股票的涨幅都超过600%。追踪行业表现的Defiance Quantum ETF周四下跌8%，但本月累计上涨9.9%。今年迄今为止涨幅已超过40%。冷冻马铃薯供应商Lamb Weston股价暴跌21.5%，成为标普500指数中跌幅最大的股票。公司不仅未能达到第二财季的利润和销售预期，还下调了全年利润和销售指引。公司表示，原因是制造成本高于预期以及销售量下降。美联储的中值预测显示，2025年将进行两次降息。然而，市场却如往常一样进一步解读了美联储的鹰派态度。今年以来首次市场仅认为2025年会有一次降息，这与市场在美联储进行50个基点降息当天的乐观态度相比，可谓相去甚远。周三的新闻发布会后的降息预期只比美联储会议前减少了一次，然而市场却出现了恐慌性抛售。这更多与2025年利率路径的不确定性增加有关。嘉信理财高级投资策略师凯文·戈登表示：“目前的不确定性明显更高，或许也增加了一些紧张感，因为美联储将不得不处于更被动的反应状态。尽管他们并没有脱离对数据的依赖模式，但这将让他们回到一种极度依赖数据的状态，现在每一份就业报告和每一份通胀报告都会受到严格审视。” BOK Financial的首席投资策略师史蒂夫·怀特则表示：“如果美联储保持利率稳定是因为经济继续以高于趋势的速度增长，那很难得出特别消极的结论。” “投资者今天表现得很谨慎，”Miller Tabak + Co.的首席市场策略师马特·马利表示，“他们并没有全力重新进入市场。因此，如果债券市场近期不能带来一些缓解，今年可能不会有圣诞行情。” 现货金上涨0.4%至每盎司2,596.85美元。投机性市场表现不佳。比特币自选举日以来创下新高后，跌破10万美元。与加密货币相关的股票也转跌。以太币下跌 8.2% 至 3,388.84 美元。美国油价期货周二收盘下跌。瑞穗金融集团的罗伯特·亚格尔在一份报告中指出：“美联储将2025年的降息预期从此前的四次调整为两次，这对于原油来说是需求破坏性事件。” 他还说，“利率更高且持续时间更长可能会增加资金成本，并限制消费者的支出能力。” 此外，原油市场还面临其他压力，包括疲软的炼油利润率、OPEC+的备用产能、几大主要经济体的经济增长担忧，以及“围绕当选总统特朗普关税计划的不确定性”。纽约商品交易所1月交割的西德克萨斯中质原油（WTI）合约报收于每桶69.91美元，当月合约到期，当天跌幅为0.9%。2月WTI合约收于每桶69.38美元，下跌0.9%。伦敦布伦特原油下跌0.7%，收于每桶72.88美元。来源：加美财经

加美财经2024-12-21

12月20日财经早餐：日元跌破157关口！比特币跌破10万美元，分析师预计将继续回调？

ing Inc. 收跌41.04%， D-Wave Systems Inc. 收跌28.91%。今日要闻前瞻中国12月一年期、五年期贷款市场报价利率（LPR）日本11月CPI 德国、法国11月PPI 美国11月核心PCE物价指数，个人收入、消费支出美国12月密歇根大学消费者信心指数（投资慧眼编辑：Penny Pan) 原文链接

投资慧眼2024-12-20

量子风口来袭！美量子概念股飙涨1700%，A股也被带飞

更是上涨约1700%，简直是一飞冲天。D-Wave Quantum（QBTS.US）、Rigetti Computing（RGTI.US）、IonQ Inc（IONQ.US）等量子股也纷纷上涨。消息面上，量子计算公司周二发布公告称，已经与美国国家航空航天局（NASA）戈达德航天飞行中心签署合同，将使用公司的熵量子计算机Dirac-3来解决“高级成像和数据处理需求”。特别是解决相位展开问题，提升数据质量和准确性。 Dirac-3基于量子光学和光子学技术，与谷歌Willow芯片不同，已商用并提供云端访问服务。该科技公司表示，该合同将有助于展示Quantum的能力。如果成功，该项目预计将为NASA带来长期利益。量子计算超出预期，在10月2日发布的最新季度收益报告中，每股亏损0.06美元。本季度，该公司报告收入为18万美元。 11月13日，Ascendiant Capital Markets 将该公司的目标价上调至8.50美元，并维持“买入”评级。然而，最近几周有所上涨，一些分析师建议在接近超买区域时要谨慎，并认为短期内可能出现回调。投资者对量子计算公司的的兴趣依然强烈，该公司的股票表现反映了市场的看法，即该公司在量子技术领域正走向光明的未来。国内量子计算也在行动今日A股量子科技概念随之走高，截止发稿，板块指数大涨超3%。个股上，必创科技、九联科技涨超14%，复旦复华、星光股份、达华智能、神州信息、海能达、格尔软件6股涨停。量子计算的另一个大的事件催化是华为MindSpore Quantum量子软件交流会·广州站，将于2024年12月20日(周五)下午14:00~17:00在中山大学举行。 MindSpore Quantum是基于昇思MindSpore开源深度学习平台开发的新一代通用量子计算框架。它支持量子神经网络和量子算法的开发和应用，旨在提供高效、灵活的量子计算解决方案。功能和应用。 2024年8月以来，华为有多条量子计算专利申请公布。政策层面，11月27日，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，提出布局先进高效的算力体系，加快云计算、人工智能等技术规范应用，探索运用边缘计算和量子技术突破现有算力瓶颈，为金融数字化转型提供精准高效的算力支持。对于量子技术板块，长城证券TMT研究中心负责人兼首席分析师侯宾认为，目前，我国量子信息技术不断取得新突破，未来随着政策端和产业端持续演进，看好量子计算产业的发展前景。浙商证券计算机行业首席分析师刘雯蜀表示，随着量子计算芯片以及算法的进步，传统的加密手段在量子计算的超强算力面前将越来越脆弱。如果基于量子计算强大算力的密码破解实现突破，那么作为保密技术的量子通信技术大范围推广将势在必行。

格隆汇2024-12-18

英伟达之后，10倍股集中的科技方向

00%；全球第一家商业量子计算机供应商D-Wave Quantum，升了428%；全栈量子计算的先驱Rigetti Computing涨超354%；量子计算行业领导者IonQ Inc 升幅达到176%；量子科技公司昆腾升幅超过127%；专注于量子加密技术的Arqit Quantum 股价也接近翻倍。 IonQ就预测，到2030年，量子计算市场规模将成长为650亿美元，到2040年将上升至8500亿美元，年复合增长率30%。(注:上述个股仅作为举例说明，并非推荐）量子计算，已经成为又一股改变世界的力量。实际上，众多的科技巨头早已布局这一领域，包括微软、亚马逊、IBM等等。而随着谷歌的突破，量子计算商业化可能在不久的将来爆发。这股力量也会映射到咱们国内，极有可能成为继新能源、AI之后的又一蓝海科技赛道。至于具体标的，这里就不做评论了，各大券商研报已经足够多。需要特别指出的是，除了像谷歌、微软、亚马逊这类市值的科技公司，目前很多量子计算概念股市值较小，像前文提到的Quantum Computing，股价10月底至今，劲升10倍，市值也才6.3亿美元，国内的概念股也差不多。这类股票不好的地方，在于波动性极大，低位可以布局，追高要谨慎。另外，仓位配置上也需要做好“大+小”，求稳的话，更多仓位比例应该倾向于大型科技股，如谷歌、微软，小比例倾向于小公司，这样就可以进可攻，退可守，既能有效降低波动率，又不失弹性。 03 结语作为科技投资者，总是在追逐下一场科技革命的路上，因为当中蕴藏着巨大的投资机会。无论是去年的AI，还是再早些的电动车，又或者是更早的智能手机、PC互联网，如果单从收益角度看，掐中时点进入，后面就是常常的坡厚厚的雪，躺赢多年是没有问题的，投资回报之高也不用多解释。虽然这种机会不可能天天都有，但投资逻辑是可以简单重复，投资策略也是可以一以贯之的。同样的配方，同样的味道，新的其实就是旧的重复，或者说延续。现在，AI方兴未艾，但新一轮的产业革命似乎已经摆在面前。很多时候，我们经常听到有投资者抱怨，总是错过上车机会。但股票市场好处就在于，“公交线路”并没有改，新的科技革命总会发生。所以，并不需要为错过某一班“车”而感到可惜，因为总会有下一班“车”，只需要看好时间，耐心等待，车子到了，上去就是了。就像错过苹果的朋友，多年后等来了特斯拉，而错过特斯拉的朋友，又等来了英伟达一样。即使身处科技革命中，投资机会也不是一次就完，中间会反复出现很多次机会，但凡抓住一次，都会有不错的投资收益。现在，量子计算正不断显示出它改变世界的力量，这又会是一个不容错过的科技浪潮。（全文完）

格隆汇2024-12-13

与量子计算相关的股票

软件，正在努力推动量子技术的商业化 $D-Wave Systems Inc.(QBTS)$ D-Wave专注于量子计算硬件和软件解决方案，其股票在过去一年中表现出色，增幅达到247%。当然， $英伟达(NVDA)$ 的GPU领域具有强大实力，其技术也被应用于量子计算相关的研究和开发中。

老虎证券2024-12-11

【干货】11月大涨530%的量子计算概念股你了解吗？

实际应用落地。量子计算概念股介绍 $D-Wave Systems Inc.(QBTS)$ D-Wave Quantum是全球首家提供商业化量子计算系统的公司，专注于量子退火技术。成立于1999年，总部位于加拿大不列颠哥伦比亚省。核心业务：开发和销售量子计算机及相关软件；提供基于云的量子计算服务；专注于优化问题解决，应用场景包括物流、金融建模、人工智能等。在AWS等巨头扩大量子计算布局的背景下，D-Wave的股价表现强劲。2024年11月，其股价大涨184%。 $Rigetti Computing(RGTI)$ Rigetti Computing成立于2013年，总部位于加州伯克利，是一家专注于开发超导量子计算机的公司。其核心业务是开发用于构建量子算法的Forest SDK，提供量子计算即服务（QCaaS），帮助企业和开发者通过云平台访问其量子计算资源。2024年11月，Rigetti成功完成1亿美元融资，极大提振市场信心，股价同期上涨131%。 $Quantum Computing Inc.(QUBT)$Quantum Computing Inc.成立于2018年，是一家致力于开发基于光子的量子计算解决方案的公司。核心业务涵盖量子随机数生成、量子网络解决方案及远程感应技术。提供便携式、低功耗、室温运行的量子设备，其旗舰产品“Dirac系统”以室温运行和低功耗为主要卖点。凭借超预期的财务业绩和AWS推出Quantum Embark计划的利好，Quantum Computing的股价三个月暴涨近10倍，仅11月单月涨幅就超过538%。 $昆腾(QMCO)$ 昆腾是历史悠久的数据存储和管理公司，近年来进入量子计算领域，致力于探索量子技术在数据存储与传输中的应用。核心业务涵盖开发量子数据存储设备和相关技术服务以及提供混合存储解决方案，结合量子技术提升数据处理效率。得益于成本控制及盈利能力提升，昆腾最新财报显示EBITDA已突破盈亏平衡点，其股价在2024年11月单月上涨303%。 $IONQ Inc.(IONQ)$ 是全球领先的离子阱量子计算机制造商，总部位于美国马里兰州，专注于高性能量子硬件的开发。核心业务主要是提供基于云的量子计算服务。与多家企业合作，将量子计算应用于工业设计、优化问题和AI开发。IONQ拥有多项专利技术,其离子阱技术具备高保真度和低误差率，是当前量子计算硬件领域的重要方向之一。在2024年第三季度财报中，IonQ公布多项突破性合作，包括与安斯科技、空客和现代汽车的项目，提振了市场信心。其股价在2024年11月单月上涨142%。

老虎证券2024-12-02

中国突传已破解加密货币？量子计算机“首次”威胁结构算法！全球研究市场炸锅……

日)引述市场消息称，中国研究人员利用 D-Wave量子计算机破解了用于保护银行账户、绝密军事数据和加密钱包的加密算法。全球研究市场高度瞩目进展，但由于研究细节披露缓慢，目前未能评估其对加密货币的威胁有多严重。香港《南华早报》(SCMP)在10月11日提到，上海大学的科学家在一篇同行评审的论文中写道：“这是真正的量子计算机首次对目前使用的多种全尺寸替代-排列网络(SPN)结构算法构成真正的、实质性的威胁。” (来源:SCMP) 该论文讨论了破解Rivest-Shamir-Adleman(RSA)加密，这是最古老和广泛使用的公钥密码系统之一。有关最新研究的细节披露缓慢，因此很难确定这对加密货币和区块链技术的威胁有多严重。据港媒指出，截至10月11日，该论文尚未以英文发布，研究人员没有接受任何采访，据说是因为“话题敏感”。但是，如果研究人员的研究结果成立，并且可以被其他人复制，具有量子计算背景的物理学家、sqrtxx.com创始人马雷克·纳罗兹尼亚克(Marek Narozniak)认为，这将是量子计算发展“向前迈出的重要一步”。这是否意味着，正如许多人担心的那样，许多行业(包括银行业和加密货币业)使用的密码保护机制可能很快就会变得脆弱？ CoinTelegraph报道，特伦托大学密码学实验室主任兼教授Massimiliano Sala表示：“论文中缺少许多细节，因此很难就其可能的意义给出明确的答案。” 这在很大程度上取决于科学家是否能够破解一定大小的RSA密钥——即如今银行用于保护客户储蓄和支票账户的密钥。“没有证据表明这一点，”Sala强调。“但如果他们真的这么做了，那么其影响将是巨大的。” 许多人认为，量子计算(QC)正在以指数级的速度发展，它使用原子“自旋”而不是电荷来表示二进制1和0，但全功能的QC设备尚未大规模出现。上海使用的D-Wave机器有时被称为量子退火机，实际上是原始量子计算机或前身，只能执行专门的任务。然而，一些人担心，若是通用量子计算机真的出现，它可能会威胁到迄今为止为比特币和其他加密货币提供良好服务的椭圆曲线加密结构。假设没有开发出任何对策，量子计算机能够识别比特币私钥的关键组成部分的巨大素数可能只是时间问题。 “但是，我们必须记住，D-Wave量子计算机不是通用量子计算机，” Sala补充道。“此外，D-Wave的分解RSA密钥的能力几个月前就已经由我的一位同事开发出来了。” 日本立命馆大学机械工程学教授Takaya Miyano也对科学家的研究结果的意义提出了质疑——与Sala的观点类似。上海研究人员分解的整数长度为22位，“比实际的RSA整数长度短得多，实际的RSA整数通常等于或大于1024位，例如1024、2048，最多4096位，”他告诉CoinTelegraph。 “D-wave机器是一种用于解决优化问题的量子模拟器，而不是通用计算机，”Miyano补充道。目前还不清楚它是否能够在现实世界中对大型RSA整数进行快速分解。为什么质因数分解很重要？因式分解是一种数学过程，可将数字写为较小整数的乘积。例如，12可以分解为3 x 2 x 2。高效的素数因式分解被称为破解RSA公钥密码系统的“圣杯”。毕竟，RSA不仅仅是一种加密技术。它还是一种“密钥”生成方案，通常涉及乘以大素数。马雷克解释说，两方(例如银行及其客户)通常会收到一组素数，用于计算其私钥和公钥。实际生成私钥和公钥的过程很复杂，但如果“p”和“q”是质数，而“n”是这两个质数的乘积(即n=pxq)，则可以说p和q与私钥相关，而n与公钥相关。 RSA加密背后的基本数学原理是，虽然将两个质数相乘很容易，但逆向操作却非常困难，即找到两个作为乘积因数的质数——而且随着数字越来越大，这变得越来越难。今年早些时候，Sala在特伦托大学的同事利用量子退火机发现了数字8219999的两个质因数，即32749和251。“据我们所知，这是有史以来利用量子设备分解出的最大数字，”研究人员写道。在Sala看来，上海大学最近的论文“只有找到了分解大数的方法”才有意义。特伦托大学的研究人员还指出，量子计算在解决传统计算机长期以来“无法解决”的复杂问题方面具有巨大潜力。质因数分解(即将数字分解为其质因数的问题)是通过量子计算，特别是量子退火有效解决的良好候选方法。加密密钥是安全的—就目前而言，然而，ZeroHedge写道：“假设上海科学家确实找到了一种使用量子退火器成功破解加密算法的方法，包括那些像SPN这样的算法，这些算法是军事和金融领域广泛使用的高级加密标准(AES)的基础。” 这会对加密行业产生什么影响？马雷克表示：“用于数据加密的AES-128等对称密码不易受到此类攻击，因为它们不依赖于数字分解。” 当然，也可能存在例外，比如如果密码是通过基于RSA的密钥交换协议得出的共享密钥，他继续说道。但“即使该研究中提出的方法得到推广并被广泛使用——如果这是真的——正确加密的密码和其他数据通常仍将保持加密状态，”他说。马雷克告诫大家不要仓促下结论。“在我们重新评估我们的乐观程度之前，让我们等待有人重复并确认这一结果，”他说。“声称破解RSA并不罕见。” 例如，2023年初，中国研究人员表示，他们已经在10量子比特量子计算机上分解了一个48位密钥，马雷克克评论说，这一说法“仍未经过同行评审”。 “而两年前，作为社区权威的Claus Schnorr犯了一个无意之失，声称RSA已被破解。我个人对这种重大声明持怀疑态度。” Sala表示：“破解RSA意味着很多软件需要更新，但不能进行大幅度的改变，因为已经有实施的标准提供了替代方案，包括用于保护比特币的椭圆曲线加密(ECC)。更为剧烈的影响将是对信用卡等机构，它们将不得不大规模撤回，以彻底改变其软件。” 人们可能想知道为什么加密货币没有像银行一样广泛使用RSA。马雷克说，加密行业青睐椭圆曲线加密，因为ECC可以使用更少的字节和更小的密钥实现相同的安全级别。这开辟了数字空间，使区块链能够更快地增长。此外，以太坊联合创始人Vitalik Buterin在3月份表示，如果以太坊遭受量子攻击，硬分叉可以阻止这种攻击。他发帖称：“我们已经准备好制作一个非常简单的恢复分叉来应对这种情况。” (来源:Ethereum Research) 用户可能必须下载新的钱包软件，但很少有人会损失资金。但真的那么容易吗？“我不认为这种硬分叉会简单，”马雷克说。展望未来，与目前使用的相比，量子安全签名如ML-DSA需要更大的密钥和签名。他表示，这可能会降低链上性能并提高Gas费用。 Multiverse Computing首席技术官Samuel Mugel提到，执行硬分叉“很复杂，需要广泛的社区共识，并且可能无法恢复所有丢失的资产或完全修复对网络的信任”。 “因此，在发生此类攻击之前实施抗量子加密技术对于避免这种情况至关重要。” 亚利桑那州立大学副教授、Dainamic首席执行官兼创始人Christos Makridis表示：“我们肯定需要重新审视我们目前的网络安全防御措施。” 在量子计算的世界中，需要更加关注网络容量负载(即防御分布式拒绝服务攻击)和密码(例如保护数据免受黑客攻击)。他进一步观察到：“一种新兴观点是，量子计算和生成式人工智能(AI)的扩展使得网络攻击能力比防御能力更强。” 业界不能掉以轻心。萨拉警告说：“危险的量子计算机终将到来，这只是时间问题。” 他补充称，区块链世界必须尽快做好准备，规划出向后量子密码学过渡的路线图，开发出能够抵御“成熟的量子对手”攻击的安全措施。

圈内人 3评论2024-10-23

全网最大的GPU矿工占比,AI龙头初现端倪,Dynex逆袭之路～

-learn,ibm-qiskit, d-wave兼容使用使用python下载Dynex安装包 pip install dynex 即可调用超过2.6亿芯片数量，60万张3070等同算力显卡的算力来源：金色财经

金色财经2023-10-08

人工智能时代的算力挑战

用计算。比如，谷歌和NASA联合开发的D-Wave就只能执行量子退火（Quantum Annealing）算法，而我国研发的光量子计算机“九章”则是专门被用来研究“高斯玻色取样”问题的。尽管它们在各自的专业领域表现十分优异，但都还不能用来解决通用问题。这就好像游戏中的群体攻击大招，虽然攻击范围广，但是对每个个体的杀伤力都比较弱。因此，如果遇上大群的小怪，群体攻击固然厉害，但如果遇上防御高、血条厚的Boss，这种攻击就派不上用处了。从这个角度看，如果我们希望让量子计算大发神威，就必须先找出适合量子计算应用的问题和场景，然后再找到相应的算法。与此同时，我们也必须认识到，虽然量子计算的研发和探索十分重要，但是它和对其他技术路径的探索之间更应该是互补，而不是替代的关系。 3、通过改进算法节约算力如果说，通过高性能计算、分布式计算，以及量子计算等手段来提升算力是“开源”，那么通过改进算法来节约算力就是“节流”。从提升计算效率、减少因计算而产生的经济、环境成本而言，开源和节流在某种程度上具有同等重要的价值。在ChatGPT爆火之后，大模型开始越来越受到人们的青睐。由于在同等条件下，模型的参数越多、训练的数据越大，它的表现就越好，因此为了追求模型的更好表现，现在的模型正在变得越来越大。我们知道，现在的ChatGPT主要是在GPT-3.5的基础上训练的。在它出现之前，GPT共经历了三代。GPT-1的参数大约为1.17亿个，预训练数据为5GB，从现在看来并不算多；到了GPT-2，参数量就增加到了15亿个，预训练数据也达到了40GB；而到了GPT-3，参数量则已经迅速膨胀到了骇人的1750亿个，预训练数据也达到了45TB。为了训练GPT-3，单次成本就需要140万美元。尽管OpenAI并没有公布GPT-3.5的具体情况，但可以想象，它的参数量和预训练数据上都会比GPT-3更高。为了训练这个模型，微软专门组建了一个由1万个V100GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗达到了3640“算力当量”——也就是说，如果用一台每秒计算一千万亿次的计算机来训练这个模型，那么大约需要近十年才能完成这个任务。如果任由这种“一代更比一代大”的趋势持续下去，那么在未来几年，对算力的需求将会出现爆炸性的增长。一项最新的研究估计，在5年之后，AI模型需要的算力可能会是现在的100万倍。很显然，由此产生的经济和环境成本将会是十分惊人的。令人欣慰的是，目前已经有不少研究者希望改进算法、优化模型来减少对算力的需求，并且已经取得了一定的成就。比如，就在今年1月3日，来自奥地利科学技术研究所 (ISTA)的研究人员埃利亚斯·弗朗塔（Elias Frantar）和丹·阿里斯特尔（Dan Alistarh）合作进行了一项研究，首次针对 100至 1000亿参数的模型规模，提出了精确的单次剪枝方法SparseGPT。SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝到 50%的稀疏性，而无需任何重新训练。以目前最大的公开可用的GPT-175B模型为例，只需要使用单个GPU在几个小时内就能实现这种剪枝。不仅如此，SparseGPT还很准确，能将精度损失降到最小。在进行了类似的修剪之后，这些大模型在训练时所需要的计算量就会大幅减少，其对算力的需求也就会相应下降。关于提升算力、支持人工智能发展的政策思考随着ChatGPT引领了新一轮的人工智能热潮，市场上对算力的需求也会出现爆炸性的增长。在这种情况下，为了有力支撑人工智能的发展，就必须要通过政策的手段引导算力供给的大幅度增加。而要实现这一点，以下几方面的工作可能是最为值得重视的。第一，应当加快对算力基础设施的建设和布局，提升对全社会算力需求的支持。如前所述，从目前看，分布式计算，尤其是其中的云计算是提升算力的一个有效之举。而要让云计算的效应充分发挥，就需要大力建设各类算力基础设施。唯有如此，才可以让人们随时随地都可以直接通过网络获得所需的算力资源。这里需要指出的是，在布局算力基础设施的时候，应当慎重考虑它们的地域和空间分布，尽可能降低算力的成本。我们知道，不同的地区的土地、水、电力等要素的价格是不同的，这决定了在不同地区生产相同的算力所需要的成本也不尽相同。因此，在建设算力基础设施时，必须统筹全局，尽可能优化成本。需要指出的是，我国正在推进的“东数西算”工程就是这个思路的一个体现。由于我国东部各种资源的使用成本都要高于西部，因此在西部地区建立算力设施，就会大幅降低算力的供给成本，从而在全国范围内达到更优的配置效率。第二，应当加强与算力相关的硬件技术及其应用的研发，为增加算力供应提供支持。与算力相关的硬件技术既包括基于经典计算的各种硬件，如芯片、高性能计算机等，也包括超越经典计算理论，根据新计算理论开发的硬件，如量子计算机等。从供给的角度看，这些硬件是根本，它们的性能直接关系到算力提供的可能性界限。因此，必须用政策积极促进这些硬件的攻关和研发。尤其是对于一些“卡脖子”的项目，应当首先加以突破。这里需要指出的是，在进行技术研发的同时，也应该积极探索技术的应用。例如，我们现在已经在量子计算领域取得了一些成果，但是由于用例的缺乏，这些成果并没有能够转化为现实的应用。从这个意义上讲，我们也需要加强对技术应用的研究。如果可以把一些计算问题转化成量子计算问题，就可以充分发挥量子计算机的优势，实现计算效率的大幅提升。第三，应当对算法、架构等软件层面的要素进行优化，在保证AI产品性能的同时，尽可能减少对算力的依赖。从降低AI计算成本的角度看，降低模型的算力需求和提升算力具有同等重要的意义。因此，在用政策的手段促进算力供给的同时，也应当以同样的力度对算法、架构和模型的优化予以同等的激励。考虑到类似的成果具有十分巨大的社会正外部性，因此用专利来保护它们并不是最合适的。因此，可以积极鼓励对取得类似成功的人员和单位给予直接的奖励，并同时鼓励他们将这些成果向全社会开源；也可以考虑由政府出面，对类似的模型产品进行招标采购。如果有个人和单位可以按照要求提供相应的成果，政府就支付相应的费用，并对成果进行开源。通过这些举措，就可以很好地激励人们积极投身到改进模型、节约算力的事业中，也可以在有成果产出时，让全社会及时享受到这些成果。总而言之，在人工智能突飞猛进的时代，算力可能是决定人工智能发展上限的一个关键因素。唯有在算力问题上实现突破，人工智能的发展才可能有根本保障。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

24小时热点