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美股开盘：道指涨近百点中概股多数走高京东绩后涨超7%
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恢复时间未定 GPTs流量实在太火爆，OpenAI撑不住了。就在刚刚，OpenAI CEO山姆·奥特曼紧急宣布：由于使用量激增，ChatGPT Plus将暂停注册一段时间，恢复时间未定。京东三季度业绩超预期 2023年三季度，京东收入达到2,477亿元人民币(约340亿美元)；非美国通用会计准则下归属于上市公司普通股股东的净利润为106亿元人民币(约15亿美元)，超出市场预期；在非美国通用会计准则下归属于上市公司普通股股东的净利润率为4.3%，零售经营利润率为5.2%。小鹏汽车第三季度净亏损38.9亿元，同比增加63.6% 小鹏汽车第三季度汽车销售收入人民币78.4亿元(单位下同)，同比增加25.7%；总收入85.3亿元，同比增加25%；净亏损38.9亿元，同比增加63.6%；普通股股东应占净亏损38.9亿元，同比增加63.6%。2023年第三季度汽车总交付量为40008辆，较2023年第二季度的23205辆上升72.4%。达达集团三季度总营收达29亿元，同比增长20% 达达集团发布其截至2023年9月30日未经审计的2023年第三季度业绩。第三季度，达达集团总营收达人民币29亿元，同比增长20%；非美国通用会计准则下归属于达达集团普通股股东的净亏损为人民币920万元，上年同期为亏损2.7亿元。该公司预计，2023年第四季度总收入将介于人民币30亿元至人民币33亿元之间，同比增长12%至23%。
金融界2023-11-15
国内AI产业的命脉不是大模型数量----李彦宏的一瓢冷水
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，AI原生应用正在成为新趋势。微软是跟OpenAI合作的，但是有最成功的AI原生应用，就是Office的Copilot，30美元一个月。百度从做AI的第一天起，就非常重视生态的建设，目前已经拥有了超过800万名AI开发者。不久前，百度上线了大模型插件平台，个人和企业都可以通过这个平台，把自己的数据和能力快速地变成插件。比如法律助手、简历助手、装修助手等等助手类插件。插件是一类特殊的AI原生应用，不仅容易上手，还能让企业在私有数据不泄露的情况下，更便捷地用到大模型的能力，大大降低了开发者门槛，有利于构建繁荣的AI原生应用生态。API是AI原生应用调用大模型的主要方式。在制造、能源、电力、化工、交通等实体产业，都将成为大模型和AI原生应用极为重要的落脚点，也将成为推动数实融合的主阵地。今天在百度智能云千帆大模型平台上，已经有超过17000家企业在这里开发产业模型和解决方案，除了刚才提到的行业，也包括教育、电商、游戏、视频等多个行业。未来每家企业跟自己客户打交道的方式，都会转变为AI原生应用，这将大幅度提升企业的竞争力。无论是企业竞争力的提升，还是个人工作效率的提升，都是经济增长的驱动力。因此才说，AI应用生态的繁荣就会成就经济繁荣。 “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，我讲了这么多大模型和AI原生应用，就是希望每个人都行动起来，去使用它、了解它、体验它、投入到AI原生应用的创新中，共同创造一个百花齐放、无限可能的AI原生时代。来源：金色财经
金色财经2023-11-15
AI十字路口，谷歌该怎么走？
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势反而没有发挥出该有的作用，更不用说像OpenAI那样快速、透明地取得进展。这种对比可能不仅仅是一种战略性的延迟，而且可能表明谷歌内部存在着对人工智能分歧。在谷歌的内部，一个由内部政治和伦理问题组成的复杂网络编织着对突破性人工智能的抵制。这种抵制，虽然经常以道德考量为幌子，但很可能源于对颠覆的恐惧——这种颠覆会威胁到现有的角色和部门。这种现象让人想起“创新者的困境”，即现有的成功和结构抑制了对变革性技术的适应，在谷歌谨慎的人工智能之旅中显而易见。简而言之，我们可能正在观察的是一个经典的场景，即投身搜索事业地员工正在制造一股抵制向人工智能转变的暗流。这种抵制不一定是出于恶意或疏忽。相反，它源于一种理性的担忧，即这种转向可能导致多年的财务表现不佳。赌注很高，这自然会引发怀疑和惰性，不仅在普通员工中，而且可能会蔓延到高管阶层。经济影响和搜索巨头谷歌的经济堡垒建立在其搜索业务的基础上，这一模式现在面临着大语言模型可能引起的潜在动荡。来源：作者根据公司财务数据整理这些人工智能创新不仅可能改变支持谷歌的收入来源，还可能提高运营成本。人们在网上搜索和互动方式的变化对谷歌传统的收入和成本结构构成了根本性的挑战。来源：作者根据公司财务数据整理从历史上看，在Alphabet的保护伞下，谷歌的企业架构一直依靠其搜索业务带来的强劲现金流而蓬勃发展。人工智能创新的入侵，能够压缩这一至关重要的现金流，呈现出一种情景，即公司的核心财务动态可能被重新定义，挑战谷歌商业模式的核心。市场观念与潜在风险在资本市场上，谷歌通常被视为稳定的护城河和低风险的投资。然而，这种看法可能忽视了人工智能的破坏性潜流。在一个以快速技术变革为标志的时代，对熟悉和既定事物的安全假设可能是最重大的风险之一。谷歌拥有一系列强大的优势，正处于人工智能竞赛的十字路口。为了真正发挥其在人工智能领域的潜力，谷歌必须超越内部阻力——这种阻力源于对破坏现有权力等级和运营规范的恐惧。挑战不仅在于技术，还在于接受变革和冒险破坏现状的意愿。鉴于这些挑战，一个解决方案是创建一个单独的实体，专门用于人工智能。这个实体不受谷歌的传统结构和收入模式的影响，可以以创新和在人工智能领域竞争所必需的敏捷性和风险承受能力运营。此举可能为谷歌提供一条平行的道路，让它在不受现有企业架构限制的情况下从事颠覆性创新。估值与风险谷歌面临的直接挑战是如何跨过即将出现的业绩不佳的低谷。从中期来看，谷歌的主要收入来源可能会逐渐受到侵蚀，这种下降可能会被运营费用和研发费用的减少暂时抵消。另一方面，如果谷歌选择积极追求人工智能，即使它保持收入增长，它最初也会遇到成本上升的问题。然而，这项投资对于谷歌沿着学习曲线前进至关重要，最终在新技术范式中实现更有利的成本结构。谷歌的困境类似于“柯达困境”(Kodak Dilemma)，即一个时代的市场领导者由于无法适应环境而面临下一个时代被淘汰的风险。对于谷歌来说，与之平行的是生成式人工智能和web3技术的出现。为了避免柯达的命运，谷歌必须经历一次转型，就像忒修斯之船一样，不断更新和重塑自己。考虑谷歌的两个假设情景：一个是业务保持稳定，另一个是研发和销售成本增长25%。在稳定的情况下，谷歌维持其现有的成本结构，但在成本膨胀的情况下，对营业利润产生重大影响，从而对股价产生重大影响。这种影响可以比喻为运营成本减半，并可能使股价减半，假设市场倍数保持不变——这是一个乐观的假设。来源：作者根据公司财务数据整理从好的方面来看，谷歌稳健的资产负债表，以低债务、大量现金储备和强劲的信用为特征，使其能够很好地接受变革。这种财务实力可能使谷歌能够在人工智能领域有效地调动其资源和能力，从而反驳任何有关其衰落的警告。来源：谷歌财务数据从投资的角度来看，谷歌的股票面临着潜在的波动。如果谷歌在人工智能方面犹豫不决，那么削减成本的策略可能不足以维持投资者的信心，尤其是在增长停滞、市盈率下调的情况下。相反，拥抱人工智能可能会导致成本上升，这可能会引起投资者的警觉，并暂时有利于空头。一份令人失望的财报可能会引发关于谷歌衰落的叙事，导致其股价贬值。在这个背景下，投资者可能会对谷歌采取谨慎的态度，观察该公司是否展现出在人工智能领域航行的决心和能力。建议保持耐心，因为即使成功转型，短期内也可能会出现动荡，这是其他科技巨头的观察到的一种模式。Meta是一个很好的例子，显示了在12个月内观念如何改变。来源：作者根据公司财务数据整理总体而言，这并不是一个看空的想法。但很明显，该公司目前正在经历自其上市以来可能是最危险的阶段。这个时期需要谨慎和战略性的导航。分析师预计谷歌将进入一个重大动荡时期。分析师的预测是，该公司的股价很可能接近72.83美元大关，正如通胀成本情景所显示的那样。这个节点可能成为重新评估公司战略方向的关键点。尽管面临挑战，但考虑到谷歌稳健的资产负债表和人才库的明显实力，正如OpenAI的招聘努力所强调的那样，谷歌成功摆脱这一动荡阶段的前景仍然是有利的。可以想象，谷歌可能会成为开发突破性人工智能应用程序的关键参与者，有可能打造一个吸引全球观众的新互联网界面。另一方面，谷歌可能会逐渐将其重点从传统的搜索业务转移，将其资源引导到其庞大投资组合中的其他新兴领域。 $谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$
老虎证券2023-11-15
【收盘快报】人工智能ETF(159819)涨势延续实现3连阳，大模型开发门槛降低，爆款应用可期
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优势。消息面上，行业内产品应用不断：OpenAI首次开发者大会宣布推出为GPT4-Turbo、GPTs、AssistantAPI；谷歌生成式AI搜索扩展到120多个新国家/地区；GitHub宣布CopilotChat功能12月全面推出；马斯克旗下人工智能初创公司xAI推出PromptIDE工具；Humane正式发布可穿戴智能设备AiPin；通义千问大模型上线AppiOS版；美团推出首个AI聊天产品“Wow”；学而思全面开放MathGPT大模型。长江证券认为，新范式下带动供给端商业模式显著优化，有望高效、高性价比满足更多细分需求。大模型厂商有望重塑生态，降低开发门槛后使用者大幅涌进，爆款应用可期。三大主线有望受益：一是新模型及新工具带来更低的成本、更快的效率，可能加速AI应用进一步商业化落地；二是AI Agent不断探索优化，有望带来个人助理及企业助理落地新拐点；三是算力是大模型时代重要资源，国产算力可能迎来机遇。关联产品：人工智能ETF(159819)，场外联接(A类：012733；C类：012734) 本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
有连云2023-11-15
Follow聪明钱VC趋势抓住潜在机遇 8-10月千万美元投融资汇总 | veDAO研究院
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项目介绍： Anthropic是由前OpenAI领导人创立的AI公司，Anthropic和SKT计划合作开发一个专门为全球电信公司服务的多语言大语言模型Claude。Claude的核心技术是“宪法”训练（“constitutional” training），在“宪法”训练框架下，人工智能模型一旦经过训练，就能在没有人类反馈的情况下自我改进，识别不当行为并自我调整，避免了人类偏见对AI模型的影响，从而实现AI模型的“无害化”升级。Claude AI能够处理超过10万个上下文token，竞争对手OpenAI的聊天机器人最多只能处理4K、8K和32K个上下文token。推特数据：粉丝数14.1万，运营稳定。相关链接：https://www.anthropic.com/ 6.Prins AI 金额：1亿美元轮数：B轮时间：2023-10-01 投资机构：AAB VC领投项目类型：人工智能历史融资总额：1.22亿美元 (2023年08月完成2200万美元A轮融资)。项目介绍： PRINS AI是一家基于区块链技术的AI驱动数字人（AI Digital People）服务提供商，Prins AI平台利用区块链技术和智能合约记录AI数字人训练和应用行为，还采用加密货币奖励机制让用户参与AI数字人训练计划。PRINS AI数字人技术现已广泛应用于广电媒体、品牌营销、电商直播/短视频、教育娱乐、AR/VR/AI等各类线上线下不同场景。Prins AI将用这笔资金继续深度学习技术研发，推出更准确、自然和高效的数字身份产品，扩大团队，招聘更多技术人才。推特数据：粉丝数735，运营频率较低。相关链接：https://app.vedao.com/projects/9b1d1d569f33b7acc60ddd271c8e3296a7ea8d817e36d89123e0f88927bac997 7.Elemental Cognition 金额：6000万美元轮数：未披露时间：2023-08-18 投资机构：未披露项目类型：人工智能项目介绍： Elemental Cognition Inc是由IBM Watson团队前负责人David Ferrucci于2015年创立的人工智能初创公司，旨在创建具有高级推理能力的人工智能，该公司提供两种企业聊天机器人解决方案Cogent和Cora，专为金融、交互式旅行规划和科研自动化等多种应用量身定制。Elemental Cognition强调其独特的混合AI平台，集成了大规模语言模型与基于AI的推理引擎，以提高精确度和可控性。文件显示，该公司已向17名投资者完成了价值5995万美元的股权出售，并计划额外获得 575 万美元的融资。推特数据：粉丝数375，运营频率较低。相关链接：https://ec.ai/ 8.Animoca Brands 金额：5000万美元轮数：战略融资时间：2023-10-30 投资机构：NEOM投资基金，其中2500万美元将以每股4.50澳元的转换上限发行可转换票据，剩余的2500万美元将用于在二级市场购买公司股票。历史融资总额：16亿美元 (2022年4轮融资完成15.5亿美元)。项目类型：元宇宙，NFTs，Gaming。项目介绍：Animoca Brands是数字娱乐、区块链和游戏化领域的领导者，致力于推进数字产权并为建立开放的虚拟世界做出贡献。Animoca Brands利用区块链为用户提供了去中心化的数字资产和虚拟物品，增加了游戏和应用的可互操作性。这不仅有助于创造更加开放和自由的数字生态系统，还鼓励了用户在不同平台间流动性的体验。该公司开发和发布了广泛的产品组合，包括 REVV 代币和 SAND 代币；原创游戏，包括 The Sandbox、Crazy Kings和Crazy Defense Heroes；以及利用流行知识产权的产品，包括 Disney、WWE、Snoop Dogg、行尸走肉、电力别动队、MotoGP和Formula E。推特数据：粉丝数21万，运营积极稳定。相关链接：https://app.vedao.com/projects/21312908cf109604735f567e6c24cd2f18e6b250b18978d3d99090351ab5f63f 9.Core Scientific 金额：5390万美元轮数：未披露时间：2023-09-21 投资机构：比特大陆Bitmain 历史融资总额：1.51亿美元（2020年4400万美元A轮融资，2021年完成5400万美元融资)。项目类型：基础设施，Mining。项目介绍：Core Scientific 是北美最大的区块链数据中心提供商和数字资产矿工之一。自 2017 年以来，他们一直积极参与数字资产领域，通过自己的设施和知识产权，为客户提供高效的数字资产托管挖矿和自挖矿服务。Core Scientific拥有先进的人工智能技术，可以提供高质量的解决方案。公司拥有大量的区块链基础设施，可以为客户提供高效的服务。截至 2023年9月，Core Scientific运营着约20万台比特币矿机，用于托管和自挖矿，其位于美国五个州的数据中心设施的总算力为22.0 EH/s。本轮投资者比特大陆和Core Scientific已达成一项股权和现金组合的协议，为购买新型、更高效的比特币挖矿设备提供资金。另外，比特大陆已与Core Scientific达成一项新的托管协议，以支持比特大陆的挖矿业务。推特数据：粉丝数1.27万，运营积极稳定。相关链接：https://app.vedao.com/projects/12756671cd9aa2f8d0f35f4cb75c0cd9fa0084b206f47b2752f78768cb5f5dac 10.MotherDuck 金额：5250万美元轮数：B轮时间：2023-09-20 投资机构：Felicis领投，a16z、Madrona、Amplify Partners、Altimeter、Redpoint和Zero Prime参投。历史融资总额：1亿美元（2022年完成4700万美元融资）。项目类型：云服务，数据。项目介绍：MotherDuck是一家托管DuckDB云服务的数据库初创公司。DuckDB是一个功能齐全、免费、开源的进程内OLAP数据库，由DuckDB社区和DuckDB实验室开发和维护。MotherDuck是一个独立的组织，与DuckDB Labs密切合作，构建基于DuckDB的云分析服务。DuckDB 包含一个列式矢量化查询执行引擎，该引擎仍会解释查询，但会在一次操作中处理大量值（“向量”），这大大减少了传统系统（如 PostgreSQL、MySQL 或 SQLite）中按顺序处理每一行的开销。向量化查询执行可显着提高 OLAP 查询的性能，有效地支持数据服务的工作负载，减少每个单独值所花费的CPU周期数。推特数据：粉丝数3961，运营积极稳定。相关链接：https://motherduck.com/ 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40000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10000+个，且有240+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2023-11-15
OpenAI首席执行官：暂停新的ChatGPT Plus注册
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OpenAI首席执行官Sam altman在推特上表示，将暂时暂停新的ChatGPT Plus注册。开发日后使用量的激增超出了我们的承受能力，我们希望确保每个人都有良好的体验。
金融界2023-11-15
真人互动游戏火爆出圈！行情把握工具有哪些？
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内外模型迭代催化频现。11月6日，首届OpenAI开发者大会发布更多API接口以减少模型调用成本和方便应用端使用。国内大模型持续追赶海外，11月4日第二批AI大模型通过备案落地，当前累计共20家大模型获得备案，竞争迭代，以提升应用端体验。 AI上游算力供需失衡突出，国产替代空间广阔。AI产业链中下游的热度最终要落实到上游算力的景气度上，全球供不应求格局进一步加剧，国内算力租赁、光通信概念引发关注也是算力资源稀缺现状的体现。美国在高性能AI芯片和先进制程光刻机上的出口政策收紧强化了我国芯片企业国产替代的逻辑，年内大基金增持国内半导体板块公司动作频现，国产半导体公司迎来重要成长窗口期。把握AI产业链火热行情的“工具箱”包括：科创100ETF（588190）：深度挖掘科创板中小市值估值洼地，在经济弱复苏、流动性宽松环境下，小盘股在市场上行时拥有较好的资金利用率和配置性价比，公司营收高、利润低的特质更容易通过降本实现戴维斯双击，流动性宽松从分母端也更容易推高小盘股估值中枢。行业分布上显著超配医药和半导体板块，有望受益于当前AI产业链下游爆款应用频现的市场环境。 VR ETF（159786）：2024年问世的MR有望带来VR革命和硬件创新，2023年的AIGC技术突破带来模型突破和软件创新，当前节点“短剧+游戏”热度高居不下体现模式生命力和内容创新，而这三大创新终将在VR沉浸式体验的优势下得到整合共振，当前正处于预期形成阶段，阶段性布局机会或来临。影视ETF（159855）：文娱消费需求复苏带来暑期档、国庆档的景气度，板块公司三季报业绩回暖；AIGC降本增效长期逻辑有望持续赋能影视制作、营销与新业态拓展；互动游戏的火爆出圈使短剧这一业态获取业内公司关注，制作周期的确定性有望带来类似作品的商业化放量。风险提示尊敬的投资者：投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同，基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册，并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于基金没有风险。
金融界2023-11-15
美股开盘：道指涨近350点中概股多数走高BOSS直聘绩后涨近5%
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交付给新用户。 AI头部企业商战升级 OpenAI开价1000万美元招揽谷歌研究人员据消息人士透露，OpenAI与谷歌的人才争夺战正在升级，其试图用高价和顶尖资源来吸引对方的优秀研究人员。知情人士透露，OpenAI可能会在最新一轮融资之后，对顶尖人工智能人才给出价值500到1000万美元的薪酬合同，并以运行测试顶级模型、使用顶级芯片在内的种种条件挖谷歌墙脚。桥水Q3持仓动向揭晓：新增英伟达、博通等热门股据13F文件显示，桥水2023年第三季（截至9月30日）持仓总市值达到165.45亿美元，较第二季度末的161.9亿美元规模小幅提升。其中博通、奈飞是桥水投资组合在第三季度增加的新公司，桥水新增54,041股博通股票，占投资组合的0.27%；新增94,950股Netflix股票，占投资组合的0.22%。此外，桥水还新增了今年的热门股英伟达，共计持有48108股，价值2093万美元，占其投资组合的0.13%。腾讯音乐第三季度净利润12.6亿元，同比增长15.6% 腾讯音乐第三季度总收入为人民币65.7亿元，净利润为12.6亿元，同比增长15.6%。唯品会Q3营收同比增长5.3%，GMV增至425亿元唯品会Q3总净营收227.7亿元，上年同期为216亿元，同比增长5.3%；归属于公司股东净利润12亿元，上年同期为17亿元，同比降低29%。唯品会第三季度GMV为425亿元，同比增长13.1%。
金融界2023-11-14
OpenAI首席执行官：AI芯片短缺明年有望缓解
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OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼最近在一次采访中表示，ChatGPT等工具所需的高价芯片短缺所造成的“残酷紧缩”预计将在明年得到缓解。阿尔特曼表示，随着越来越多的公司推出英伟达备受追捧的4万美元H100处理器的替代品，芯片短缺将会缓解。他补充说，许多公司，包括谷歌、微软和AMD等巨头，都打算与英伟达竞争。 OpenAI等公司今年引领了生成式人工智能的热潮，它们依靠英伟达的GPU提供高效运行ChatGPT等应用所需的计算能力。OpenAI之所以能够获得这些昂贵的GPU，得益于微软的资金支持。英伟达在销售这些处理器方面非常成功，现在它的市值超过了1万亿美元。该公司设定了2023年生产50万颗GPU的目标，并计划到2024年将产量提高两倍，达到至少150万颗。
金融界2023-11-14
探索区块链和人工智能的未来
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也越来越高）、反馈机制和计算能力。像OpenAI（由微软支持）和Anthropic（与谷歌和亚马逊合作）这样的AI/机器学习领域的主导企业，已经在整合资源并围绕其模型和数据建立壁垒。但是，尽管在计算、数据和分发方面具有早期优势，这种方法有可能通过分割最初孕育该行业的协作开发周期来阻碍发展势头。相关推荐：香港明年将设人工智能超算中心区块链（如以太坊）作为可信的中立数据和计算系统，为开源创新提供了可行的应对方案。区块链已经支持了一系列数据原语，这些原语在逐渐受到生成式AI塑造的世界中发挥关键作用。我们相信，区块链有很大机会成为AI开源研究和开发的主要领域。丨当今市场的状况今年的生成式 AI 热潮已经在核心基础设施、模型层，甚至聊天机器人、甚至面向用户的应用程序（如聊天机器人、客户支持和编码助手）方面投入了大量资金。尽管如此，从长远来看，传统堆栈在哪里（以及对谁）产生价值并不明显。在当前的模式下，AI有可能成为一种集中化力量，扩大Wbe2市场领导者的主导地位。特别是在基础设施和模式层面，游戏的名称就是规模--硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系。从 AWS 这样的云服务提供商到 Nvidia 这样的硬件制造商，再到微软这样的老牌巨头，许多企业都在通过并购或专有合作的方式实现全栈式发展。处于顶端的巨头们正在为规模和准确性展开激烈的边缘竞争，但超高成本、高准确性的企业 API 模型市场很可能会受到经济因素、新出现的开源性能平价，甚至是低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中间市场的很大一部分产品已经商品化，类似于 "OpenAI API 封装器 "的集合，虽然功能足够，但无法区分。丨基于开源的发展势头用于预培训、培训和微调的开源数据集，以及可免费访问的基础模型和工具，已经在鼓励各种规模的企业直接利用开放系统和工具发挥创造力。谷歌泄露的一份文件概述了封闭世界与开源世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是，当今 96% 的代码库已经使用开源软件，这一趋势在大数据、AI和机器学习领域尤为明显。与此同时，云服务寡头垄断的颠覆时机可能已经成熟。从历史上看，AWS、Google Cloud 和 Azure 三大巨头通过分层工具和服务，在企业堆栈中占据了一席之地。这种主导地位给企业带来了一系列挑战，从限制性的运营依赖到与云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要供应商收取的溢价。现有企业面临着重组运营支出的压力，同时又希望尝试和整合范围不断扩大的开源AI，这将为利用去中心化替代技术重新构想堆栈创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非同寻常的领域。丨加密货币 x AI：互惠互利的关系我们对AI和区块链之间潜在的共生关系深感兴奋。加密中间件可以通过建立高效的计算和数据市场（提供、标记或微调）以及认证或隐私工具，大幅改善AI供应方的投入。反过来，去中心化应用和协议也将通过吸收这些劳动成果达到新的高度。不可否认，加密货币已经取得了长足的进步，但对于主流用户来说，协议和应用程序仍然受到工具和用户界面不直观的影响。同样，智能合约本身也会受到限制，这不仅体现在对开发人员手工工作量的要求上，还体现在整体功能的流畅性上。 Web3 开发人员是一群非常高效的人。最高峰时仅有约 7500名全职开发人员，却打造了一个价值数万亿美元的产业。由 ML 强化的编码助手和 DevOps 有望为现有的工作增添动力，而无代码工具正在迅速为新一类开发者赋能。随着 ML 功能被集成到智能合约中并引入链上，开发者将能够设计出更无缝、更具表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用。链上体验的这一步功能改进将吸引新的--而且很可能是更多的--受众，催化一个重要的采用-反馈飞轮。生成式AI可能会成为加密货币缺失的一环，改变用户界面/用户体验(UI/UX)，催化一大波新的技术发展。反过来，区块链技术也将利用和加速AI的潜力。丨使用区块链建立更好的数据市场数据是 ML 的基础输入没错，计算基础设施的巨大进步功不可没，但像Common Crawl和The Pile这样庞大的数据存储库才是当今世界上最吸引人的基础模型的来源。此外，公司还将利用数据来完善其产品的基础模型，或建立未来的竞争护城河。最终，数据将成为用户与个人模型之间的桥梁，个人模型可在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据竞争是一个重要的前沿领域，也是区块链可以发挥优势的领域，尤其是当质量成为塑造数据市场的重要属性时。质量胜于数量早期研究表明，在未来几年中，高达 90% 的在线内容可能是合成生成的。虽然合成训练数据具有优势，但它也带来了模型质量下降和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会耗尽非合成数据源，这是一个真实的风险。加密货币的协调机制和证明原语在本质上进行了优化，以支持去中心化的市场，用户可以在这些市场中共享、拥有或货币化他们的数据，用于训练或微调特定领域的模型。因此，Web3 可能被证明是人类生成的训练和微调数据的更好、更有效的来源。复合进步区块链支持的去中心化训练、微调和推理过程也能更好地保存和复合开源智能。使用高效微调流程改进的小型开源模型在输出准确性方面已经可以与大型开源模型相媲美。因此，在源数据和微调数据方面，趋势开始从数量转向质量。对原始数据和衍生数据的生命周期进行跟踪和验证的能力可实现可重复性和透明度，从而提高模型和输入的质量。资料来源：Will Henshall / Epoch (TIME) 区块链可以建立一个持久的护城河，作为拥有多样化、可验证和定制数据集的主要领域。这一点尤为重要，因为传统解决方案过度依赖算法的进步来弥补数据的不足。丨内容海啸这种新的技术范式将以前所未有的规模为数字内容创作者赋能，而 Web3 则提供了即插即用的基础，让这一切变得有意义。加密货币拥有主场优势，这要归功于多年来围绕原语的开发，这些原语以 NFT 的形式确立了数字资产和内容的所有权和不可篡改的出处。 NFT 可以捕捉整个内容创建生命周期，也可以代表数字原生身份、虚拟资产甚至现金流。因此，NFT 可以带来新的用户体验，例如数字资产市场（OpenSea、Blur），同时也可以重新思考围绕书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至金融基础设施（Upshot，NFTFi）。该技术甚至可以比使用算法进行深度伪造和计算操纵更可靠。在一个明显的例子中，OpenAI 的检测工具就曾因准确性失误而被关闭。最后一点：简洁、可验证的计算技术的进步也将提升 NFT 的活力，因为它们结合了 ML 输出，以驱动更智能、更不断发展的元数据。我们相信，区块链技术之上的AI工具和接口将释放全栈价值并重塑数字内容格局。丨用"零知识"驾驭ML的无限知识区块链行业一直在寻找既能实现资源高效计算又能保持无信任动态的技术解决方案，这促使零知识（ZK）密码学取得了明显的进步。最初为了解决以太坊虚拟机（EVM）等系统固有的资源瓶颈问题，但零知识证明提供了一系列与AI相关的有价值的用例。一个显而易见的方法就是现有解锁的扩展：高效、简洁地验证计算密集型流程，例如在链下运行 ML 模型，以便最终产品（例如模型的推理）可以通过智能合约以以下形式在链上获取： ZK 证明。存储证明与协同处理相配合，可以更进一步，在不引入新的信任假设的情况下，使链上应用更具反映性，从而实质性地增强链上应用的能力。其影响还能实现全新的功能。当通过应用程序接口调用时，ZK 密码学可用于验证特定模型或数据池是否确实用于生成推论。在医疗保健或保险等客户敏感行业，它还可以隐藏模型消耗的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权进行更有效的合作，在保持资源专有性的同时从共享学习中获益。最后，ZKP 在区分人类数据和前面讨论的合成数据这一日益相关（且具有挑战性）的领域具有真正的适用性。其中一些用例取决于围绕技术实施和大规模寻求可持续经济的进一步开发的需要，但zkML有可能对AI的发展轨迹产生独特的影响。丨长尾资产和潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流动的卓越架构师的作用。在过去几年中，代表葡萄酒和运动鞋等链外有形资产的链上流动市场也已出现。随着AI被引入链上并应用于智能合约，自然而然的后续发展将涉及先进的 ML 功能。 ML 模型与区块链轨道相结合，将重塑以前由于缺乏数据或买家深度而无法访问的非流动资产背后的承销流程。其中一种方法是使用 ML 算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3 已经在尝试围绕社交媒体连接和钱包用户名等新概念创建市场。与 AMM 在释放长尾代币流动性方面的影响类似，ML 将通过摄取海量定量和定性数据来得出非显而易见的模式，从而彻底改变价格发现。这些新见解将为基于智能合约的市场奠定基础。 AI的分析能力将接入去中心化的金融基础设施，以发掘长尾资产中沉睡的价值。丨去中心化基础设施层加密货币在吸引高质量数据并将其货币化方面的优势解决了等式的一方面。另一方面 – AI背后的支持性基础设施 – 也有类似的前景。 Filecoin或Arweave等去中心化物理基础设施网络( DePIN )已经构建了原生包含区块链技术的存储系统。 Gensyn和Together等其他公司正在应对跨分布式网络进行模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的 P2P 市场，将过剩计算资源的供需双方连接起来。除此之外，Ritual正在以激励网络和模型套件的形式为开放式AI基础设施奠定基础，连接分布式计算设备供用户运行推理和微调。重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePINs也可以创建一个更大、更高效的市场。它们通过将供应端开放到一个更广泛的领域，包括能够释放潜在经济价值的被动提供者，或者通过将性能较低的硬件整合成与其复杂对手相媲美的资源池，来实现这一目标。每个部分的堆栈都涉及不同的限制和价值偏好，还需要大量工作来在规模上进行这些层的实战测试（特别是去中心化模型训练和计算领域的新兴领域）。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已经存在，最终可以与传统市场竞争丨它的含义加密货币和AI正在迅速成为最具启发性的设计领域之一。这两个领域已经影响到从内容创作和文化表达到企业工作流程和金融基础设施的一切。我们相信，这些技术将在未来几十年重塑世界。最好的团队正在本地化地将无需许可的基础设施和加密经济学与AI相结合，以提高性能、实现全新的行为或实现具有竞争力的成本结构。加密货币将标准化数据的规模、深度和细粒度引入协调网络，通常没有明显的方法从这些数据中获得效益。同时，AI将信息池转化为相关上下文或关系的向量。当这两个前沿领域结合在一起时，它们可以形成一种独特的相互关系，为去中心化未来的建设者铺平道路。 *非常感谢Niraj Pant、Akilesh Potti、Jason Morton、Dante Camuto、David Wong、Ismael Hishon-Rezaizadeh、Illia Polosukhin和其他人在该领域的前沿工作、宝贵的见解和灵感 - 所有这些不仅使本文成为可能，而且使加密货币的光明未来成为可能。来源：金色财经
金色财经2023-11-14

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