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【跟着大佬学投资】巴菲特罕见数百亿短期投资超级安全或成财富增长引擎

。伯克希尔还购买了大量Liberty Sirius XM的股份，准备在今年晚些时候与Sirius XM合并。但与伯克希尔·哈撒韦公司核心业务每季度产生的自由现金流相比，这些购买量相对较小。随着巴菲特出售一些股票以获利并利用目前优惠的税率，现金不断增加。伯克希尔现在比以往任何时候都更愿意抓住机会。如果国家面临经济衰退，或者更剧烈的因素导致特定行业陷入低迷，伯克希尔就有机会收购一家优秀公司的全部或部分股份。与此同时，2000亿美元的额外5%回报率是每年为伯克希尔增加100亿美元税前收入的好方法。您不必跟随巴菲特购买美国国债，您可以直接购买伯克希尔的股票。伯克希尔·哈撒韦公司的股票市盈率为18.7倍，看起来颇具吸引力。考虑到该公司的巨额现金头寸、巴菲特的股票回购倾向，以及他认为伯克希尔旗下现有业务“比大多数美国大公司前景更好”的观点，这种吸引力就更加明显了。

丰雪鑫992024-06-29

iPhone 16前瞻：AI技术全面加持，智能手机新潮流的引领者

8将具备生成性AI技术，“应该可以改善Siri和消息应用处理问题和自动完成句子的能力”。《信息》9月的报告称，苹果计划使用大语言模型，这是生成性AI的关键部分，以使Siri变得更聪明。报告称，这一功能预计将在明年的iPhone软件更新中推出。 iPhone 16设计新的动作按钮？ 3月，AppleInsider发布了一组据称显示传闻中的iPhone 16和iPhone 16 Pro的3D打印模型照片。图片显示，iPhone 16可能会采用垂直的摄像头排列，而不是对角线排列，并且会有一个类似于去年iPhone 15 Pro上的动作按钮。 iPhone 16可能拥有更节能的显示屏另一项可能应用于iPhone 16显示屏的变化是更高的能效。据《The Elec》报道，三星显示正在为苹果开发一套新材料，称为M14，新技术预计将在明年推出的iPhone上应用。报告称，M14将取代目前使用的蓝色荧光技术，采用蓝色磷光技术，创造出比目前用于Pro型号的LTPO显示屏更节能的屏幕。 iPhone 16相机可能拥有更长的变焦明年，iPhone 16 Pro和iPhone 16 Pro Max可能都会配备5倍长焦镜头。根据苹果分析师Ming-Chi Kuo的说法，tetraprism镜头将会进入明年的两款Pro型号，而不是仅限于Pro Max型号。苹果为iPhone 15 Pro配备了1200万像素的3倍光学变焦镜头，而iPhone 15 Pro Max则配备了1200万像素的5倍光学变焦镜头，相当于全画幅相机上的120mm镜头。如果这一传闻属实，这将是设计上的一次突破。当苹果推出配备5倍长焦镜头的15 Pro Max时，曾引用手机更大的机身作为Pro Max拥有该功能的原因，而Pro没有。 iPhone 16处理器：所有型号都配备A18芯片？与过去两年不同，所有四款iPhone 16型号都将配备下一代苹果芯片，并且都将采用A18品牌。根据MacRumors援引海通国际证券分析师Jeff Pu的报告，所有四款型号都将配备A18系列芯片，Pro型号将配备A18仿生Pro芯片，基础型号将配备常规A18芯片。目前，iPhone 15和15 Plus配备的是A16仿生芯片，该芯片首次在2022年的iPhone 14 Pro和14 Pro Max上亮相，而15 Pro和15 Pro Max则运行在A17 Pro处理器上。Pu表示，A18芯片将使用台积电最先进的3纳米工艺制造。 iPhone 16会有新颜色吗？著名苹果分析师Ming-Chi Kuo对iPhone 16系列的颜色进行了预测。在5月的一篇推文中，他表示，iPhone 15 Pro的蓝色选项将被取消，取而代之的是一种新的玫瑰色，这种颜色将适用于iPhone 16 Pro和iPhone 16 Pro Max。他还预测，iPhone 16和iPhone 16 Plus将有白色选项，取代黄色型号。 iPhone 16什么时候发布？苹果几乎每年都会在9月举办年度iPhone发布会，因此预计iPhone 16的发布时间表会保持不变。新款iPhone通常会在发布会后不久发布。有时苹果会为特定型号分批发布，尤其是在引入新设计或尺寸时。因此，iPhone 16系列可能会有多个发布日期。苹果通常在周二或周三举行活动。iPhone 15活动于9月7日周二举行。iPhone 14活动于9月7日周三举行。iPhone 13活动于9月14日周二举行。 iPhone的发布日期通常在苹果发布会后一周半左右。通常情况下，新款iPhone会在9月的第三周的周五发布。对于iPhone 13，预购于9月17日开始，手机于9月24日上市。

佳华1682024-06-28

苹果打造AI帝国！不止OpenAI，正在与Meta、Anthropic等讨论合作

ligence尤为重磅。同时，苹果宣布Siri正式与OpenAI的ChatGPT合作，运用其领先的大型语言模型提升Siri的AI回应品质等。今年三月，传闻苹果正在与谷歌洽谈，将Google旗下的聊天机器人Gemini引入iPhone中。有分析称，两者关于端侧AI的合作是双赢之举，一方面为苹果赢得极佳的响应速度、用户体验和出色的隐私保护，另一方面Gemini则获得进入苹果数十亿活跃设备的关键优势。此外，知情人士透露，人工智能新创公司Anthropic和AI搜寻新创公司Perplexity也一直在与苹果讨论将其AI模型引入Apple Intelligence。报道称，目前的讨论尚未最终敲定，也有存在洽谈失败的可能，并补充道，与苹果的合作将有助于AI公司获得更广泛的产品分销。报道指出，谈判合作的规模目前尚不清楚，但谈判设计AI公司通过Apple Intelligence出售其服务的高级订阅。知情人士称，在这些谈判中，苹果并没有要求任何一方向对方支付费用，而是寻找一种类似App Store的合作方式：AI工资通过Apple Intelligence出售其服务的高级订阅服务，苹果则从订阅收入中抽取一部分。苹果公司此前也表态，如果与OpenAI以外的合作伙伴达成协议，苹果用户可以选择除苹果内部系统外，他们想要使用的外部人工智能模型。原文链接

投资慧眼2024-06-24

继OpenAI后牵手Meta？苹果联合AI“佼佼者”们，打造全新帝国

hatGPT引入其操作系统中。未来，Siri可以直接调用ChatGPT，在应用中也可以直接调出ChatGPT。用户可在iOS系统中免费直接调用ChatGPT，且不用创建账户。最新的ChatGPT等功能将于今年秋天在iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia系统中提供测试。M1及更高版本的iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max以及iPad和 Mac设备可以免费使用。除了OpenAI 、Meta外，苹果还在“货比三家”，与多家人工智能公司谈合作。今年稍早前，已经传出苹果正在“积极谈判”以授权谷歌的 Gemini 系统。如果双方达成合作，谷歌每年向苹果支付数十亿美元，以让其搜索引擎成为 Safari 浏览器的默认选项。苹果还从谷歌通过 Safari 获得的所有搜索广告收入中分得36%的份额。对于谷歌来说，这将让其在数十亿拥有苹果的潜在用户中获得可信度。在今年6月的发布会上，苹果的软件工程高级副总裁Craig Federighi也提到了谷歌的Gemini，称其在未来可能会加入苹果的Intelligence。 “我们希望让用户最终能够选择他们想要的模型。” 初创公司Anthropic和Perplexity也一直在与苹果公司讨论，将他们的生成式人工智能引入Apple Intelligence。不过，讨论尚未最终确定，规模会有多大尚不清楚，也有可能会失败。另外，预计苹果还将讨论与中国等不同地区的其他人工智能公司建立合作伙伴关系。 Apple Intelligence，“AI大模型商店”？在今年6月全球开发者大会上，苹果首次正式推出了 Apple Intelligence——个人AI系统。这是一款将内置在iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中的强大生成式AI模型。其使用的芯片是苹果自研的M系列和专属云服务器。 Apple Intelligence的功能主要涵盖文本、语音助手、音频、摘要等多种内容。它可以帮助用户自动生成求职信、邮件、博客内容，同时可以根据不同的语气、应用场景进行切换。也可以对现有的文本内容的语法、句子结构和标点符号等进行校准，帮助用户快速完成书写。彼时苹果便称，Apple Intelligence将寻求合作伙伴来推进更复杂或特定的任务，OpenAI则是第一个合作伙伴。随着越来越多公司与苹果展开合作，那么也就意味着其用户有了更多潜在选择，同时减少了对OpenAI的依赖。未来，Apple Intelligence甚至可能会成为“AI大模型商店”，作为AI分发平台提供类似于苹果商店的服务。

格隆汇2024-06-24

卷应用成趋势：文心一言APP被忽视的潜力

上发布了苹果智能、将ChatGPT融入Siri。相关消息发布后,股价也是无一例外地走高，热的发烫。在这样的时刻，业界对中国AI产业的关注和期盼也是只增不减。反观现实，应用场景既是中国AI产业的薄弱环节，亦是真正的机会所在。国产大模型数量非常多，截至今年4月，中国的大模型数量已近200个，是名副其实的“百模大战”。但可以看到，大模型发展仍处于初级阶段，产品渗透率偏低，业内人士透露大模型日活用户总数可能仅是百万量级，还不到互联网用户总数的1%。说到底，大模型本身并不直接产生价值，基于大模型开发出来的应用才有价值，而要规模化落地就要打造“超级应用”。好比互联网时代的超级应用微信、抖音等，AI时代的超级应用也将以其独特的特征塑造新的传奇。如果更进一步来看，AI时代的超级应用必是综合产物，其出现需要相关方在技术、数据、算力等多方面加强支持，拥有这种实力的相关方其实不多。目前看来，文心一言APP有明显优势，也只有百度在AI应用场景上的逻辑比较清晰，走到了前面。但同时，文心一言APP及百度被市场低估了。 1 未来的超级应用为什么说文心一言APP及百度被低估了？简单来说，在当下的中国AI产业中，文心一言APP是更有机会跑出来的超级应用，其拥有“时机优势”“巨头共性”。参考互联网时代的历史经验，时机的早晚往往是区分胜利者与追随者的关键分水岭，文心一言APP的先发优势不容小觑。最新数据显示，文心一言用户已突破2亿，相比去年12月公开的数据翻了一倍。 2024年也被预期为AI超级应用的爆发之年，时不我待，文心一言APP已站在时代的闸门之前，准备好迎接这轮浪潮。同时，从战略部署上看，文心一言APP的业务实力持续增强，百度在卷应用上的决心同样昭然若揭。比如，从技术上来看，文心一言APP背靠的文心大模型在代码生成、代码解释、代码优化等通用能力上已达到国际领先水平；在中文上，文心大模型4.0已超过GPT-4。更宽阔的视角下，市场追捧海外科技巨头的本质还是归结于一点，其正以AI重塑竞争力并释放业绩。比如微软，一季度AI正带动其业务全面超预期，其中上线Azure OpenAI的Azure和其他云服务增长31%。再比如谷歌，一季度谷歌搜索及其他收入、云收入表现均超预期。百度基于从前的沉淀，AI商业化潜力较快地显现出来。从一季报中可以看到，AI已成为百度业绩增长的新动力，这一点上也已“接轨”。除此之外，值得留意的是，搜索场景最有可能催生AI时代的超级应用或者说Killer App（杀手级应用），其代表着新的“互联网入口”，而文心一言APP有望成为AI时代最好的搜索。这意味着其市场潜力仍待挖掘，真正价值或将在未来的某个时刻集中展现。来源：图虫创意文心一言APP显著的特点是“丰富的输入，多样的输出”。相较于传统搜索，文心一言APP不局限于单一的文字输入与关键词匹配的结果呈现，比如用户可实现“随拍随问”，同时其能够根据个性化的用户需求，提供定制化的答案和解决方案。除了主助手的核心功能以外，文心一言APP还有丰富的智能体助手团，涉及职场、学习、绘画等等。设想一下，未来我们可以用文心一言APP做什么？以下是几个可能的应用场景：文心一言APP可以帮助我们规划并管理日程，包括会议、约会、提醒等；帮助我们跟踪学习进度，提供个性化的学习建议和资料；根据我们的身体数据提供个性化的健康指导；根据我们的喜好和心情，推荐适合的音乐和电影。文心一言APP带来与用户产生链接的前所未有的方式，并且能够普惠用户。结合月活数据来看，文心一言APP最新月活超千万级别，而百度APP月活已达6.76亿，拥有970万创作者。对比之下，前者占后者的比例目前仍是非常低的，基于百度的用户和创作者生态，在比例发展到超过30%以后，文心一言APP就能作为月活2亿的AI原生应用，在颇具规模后其价值空间随之打开。同时，文心大模型API日均调用量突破2亿，相较于23年Q4财报披露的超5000万次计算，日调用量环比增长300%，推理成本已经显著下降至原来的1%。届时文心一言APP、文心大模型充分应用和普及优势，百度AI相关收入将随之拉动。天风证券发布研报此前指出，受益于AI对云驱动影响和公司文心大模型系列推理成本显著降低，云业务额外收入增量重心由模型训练过渡到模型推理，推理成本显著降低带来的增量反哺云业务，有望带动云业务发展。此外，文心大模型重构后的广告系统，也将持续给百度带来数亿元的收入，这在过去业绩表现中也已得到体现。所以百度从前的沉淀，叠加文心一言APP等AI应用大规模普及，商业化变现的潜力释放，长期来看利好百度的估值修复和价值提升。 2 商业价值凸显文心一言APP是百度从0到1打造的AI原生应用，目前仍在成长期。但卷AI原生应用才有价值的路径，给中国AI产业发展的方向带来了指引，是无法抹灭的。这一点在2024百度移动生态万象大会上得到进一步强化。除了文心一言APP，百度搜索、百度文库、百度电商、文心智能体平台、百度APP等百度移动生态业务都发布了基于大模型应用和智能体的能力升级。公开数据显示，在文心一言APP智能体场景中，31%的用户主要进行文案创作，已累计生成超过3.6亿文案创作作品。新东方英语名师等入驻文心一言APP，专属智能体上线，能够为文心一言用户提供英语辅导等帮助。另有数据显示，百度文库AI新功能上线至今，累计AI用户数已超1.4亿，累计功能使用次数超15亿。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示，智能体的能力正在逐步完善、门槛也足够低，随着基础大模型能力增强，可以做出更有价值的应用。上述仅仅只是一个缩影，这个缩影说明当智能体跨过从玩具到实用的门槛，进入市场后，接下来便是爆发商业价值，这势必将会给国内产业资本、投资者带来十足的信心。而目前来看，百度将可能是在大模型持久战后，能够在AI原生应用落地上持续领先的玩家：首先是先发优势，百度对AI有十余年的战略投资，跑在谷歌以及众多中国科技公司前面，可以充分把握AI产业每个发展阶段的机会。其次是生态优势，这是百度保持领先地位的关键，也是其独特竞争力所在。百度拥有总用户规模达10亿级别的百度移动生态，本身是AI原生应用最佳的“生长”平台。相比于OpenAI在应用生态尚有不足，转而和苹果共建AI生态，在拥有海量用户的文心一言APP、百度APP等组成的生态加持下，百度将释放更大的AI应用潜力。最后是经验积累和战略储备。无论是大模型迭代还是云、AI芯片等，都有百度长期的重资产、重研发的投入，为AI技术的应用，以及转化为具体的产品和服务提供坚实的支撑。来源：图虫创意百度向开发者提供领先的文心大模型系列，还有三大AI开发工具，包括智能体开发工具AgentBuilder、AI原生应用开发工具AppBuilder、各种尺寸的模型定制工具ModelBuilder。开发者的生产力会因此得到大幅提高，带来AI应用生态的繁荣。从这一点来看，百度或是AI落地的大赢家。大模型技术不断加持，智能体等融入百度生态，叠加当前AI应用落地门槛进一步降低，将为百度长期发展以及核心业务扩容奠定更扎实的基础。反过来，随着AI应用供给爆发，受众扩大，百度生态进一步繁荣，各类产品份额增长，成为百度核心业务收入增长的驱动力，有望助力百度打开增长的广阔空间。 3 总结总的来说，百度AI布局将会随着业务推进及业绩释放而逐渐收获肯定。要知道，把文心一言APP、智能体的估值挖掘出来，其代表的或许都是数百亿美元的估值，为百度带来巨大的价值提升。随着2024年，AI超级应用爆发的拐点到来，百度或许能够抓住PC互联网、移动互联网之后的最大技术和应用机遇，在AI时代实现新一轮的业务跃升。相信2024年会是百度加速进击的一年。（全文完）

格隆汇2024-06-21

卷应用成趋势：文心一言APP被忽视的潜力

上发布了苹果智能、将ChatGPT融入Siri。相关消息发布后,股价也是无一例外地走高，热的发烫。在这样的时刻，业界对中国AI产业的关注和期盼也是只增不减。反观现实，应用场景既是中国AI产业的薄弱环节，亦是真正的机会所在。国产大模型数量非常多，截至今年4月，中国的大模型数量已近200个，是名副其实的“百模大战”。但可以看到，大模型发展仍处于初级阶段，产品渗透率偏低，业内人士透露大模型日活用户总数可能仅是百万量级，还不到互联网用户总数的1%。说到底，大模型本身并不直接产生价值，基于大模型开发出来的应用才有价值，而要规模化落地就要打造“超级应用”。好比互联网时代的超级应用微信、抖音等，AI时代的超级应用也将以其独特的特征塑造新的传奇。如果更进一步来看，AI时代的超级应用必是综合产物，其出现需要相关方在技术、数据、算力等多方面加强支持，拥有这种实力的相关方其实不多。目前看来，文心一言APP有明显优势，也只有百度在AI应用场景上的逻辑比较清晰，走到了前面。但同时，文心一言APP及百度被市场低估了。 1 未来的超级应用为什么说文心一言APP及百度被低估了？简单来说，在当下的中国AI产业中，文心一言APP是更有机会跑出来的超级应用，其拥有“时机优势”“巨头共性”。参考互联网时代的历史经验，时机的早晚往往是区分胜利者与追随者的关键分水岭，文心一言APP的先发优势不容小觑。最新数据显示，文心一言用户已突破2亿，相比去年12月公开的数据翻了一倍。 2024年也被预期为AI超级应用的爆发之年，时不我待，文心一言APP已站在时代的闸门之前，准备好迎接这轮浪潮。同时，从战略部署上看，文心一言APP的业务实力持续增强，百度在卷应用上的决心同样昭然若揭。比如，从技术上来看，文心一言APP背靠的文心大模型在代码生成、代码解释、代码优化等通用能力上已达到国际领先水平；在中文上，文心大模型4.0已超过GPT-4。更宽阔的视角下，市场追捧海外科技巨头的本质还是归结于一点，其正以AI重塑竞争力并释放业绩。比如微软，一季度AI正带动其业务全面超预期，其中上线Azure OpenAI的Azure和其他云服务增长31%。再比如谷歌，一季度谷歌搜索及其他收入、云收入表现均超预期。百度基于从前的沉淀，AI商业化潜力较快地显现出来。从一季报中可以看到，AI已成为百度业绩增长的新动力，这一点上也已“接轨”。除此之外，值得留意的是，搜索场景最有可能催生AI时代的超级应用或者说Killer App（杀手级应用），其代表着新的“互联网入口”，而文心一言APP有望成为AI时代最好的搜索。这意味着其市场潜力仍待挖掘，真正价值或将在未来的某个时刻集中展现。来源：图虫创意文心一言APP显著的特点是“丰富的输入，多样的输出”。相较于传统搜索，文心一言APP不局限于单一的文字输入与关键词匹配的结果呈现，比如用户可实现“随拍随问”，同时其能够根据个性化的用户需求，提供定制化的答案和解决方案。除了主助手的核心功能以外，文心一言APP还有丰富的智能体助手团，涉及职场、学习、绘画等等。设想一下，未来我们可以用文心一言APP做什么？以下是几个可能的应用场景：文心一言APP可以帮助我们规划并管理日程，包括会议、约会、提醒等；帮助我们跟踪学习进度，提供个性化的学习建议和资料；根据我们的身体数据提供个性化的健康指导；根据我们的喜好和心情，推荐适合的音乐和电影。文心一言APP带来与用户产生链接的前所未有的方式，并且能够普惠用户。结合月活数据来看，文心一言APP最新月活超千万级别，而百度APP月活已达6.76亿，拥有970万创作者。对比之下，前者占后者的比例目前仍是非常低的，基于百度的用户和创作者生态，在比例发展到超过30%以后，文心一言APP就能作为月活2亿的AI原生应用，在颇具规模后其价值空间随之打开。同时，文心大模型API日均调用量突破2亿，相较于23年Q4财报披露的超5000万次计算，日调用量环比增长300%，推理成本已经显著下降至原来的1%。届时文心一言APP、文心大模型充分应用和普及优势，百度AI相关收入将随之拉动。天风证券发布研报此前指出，受益于AI对云驱动影响和公司文心大模型系列推理成本显著降低，云业务额外收入增量重心由模型训练过渡到模型推理，推理成本显著降低带来的增量反哺云业务，有望带动云业务发展。此外，文心大模型重构后的广告系统，也将持续给百度带来数亿元的收入，这在过去业绩表现中也已得到体现。所以百度从前的沉淀，叠加文心一言APP等AI应用大规模普及，商业化变现的潜力释放，长期来看利好百度的估值修复和价值提升。 2 商业价值凸显文心一言APP是百度从0到1打造的AI原生应用，目前仍在成长期。但卷AI原生应用才有价值的路径，给中国AI产业发展的方向带来了指引，是无法抹灭的。这一点在2024百度移动生态万象大会上得到进一步强化。除了文心一言APP，百度搜索、百度文库、百度电商、文心智能体平台、百度APP等百度移动生态业务都发布了基于大模型应用和智能体的能力升级。公开数据显示，在文心一言APP智能体场景中，31%的用户主要进行文案创作，已累计生成超过3.6亿文案创作作品。新东方英语名师等入驻文心一言APP，专属智能体上线，能够为文心一言用户提供英语辅导等帮助。另有数据显示，百度文库AI新功能上线至今，累计AI用户数已超1.4亿，累计功能使用次数超15亿。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示，智能体的能力正在逐步完善、门槛也足够低，随着基础大模型能力增强，可以做出更有价值的应用。上述仅仅只是一个缩影，这个缩影说明当智能体跨过从玩具到实用的门槛，进入市场后，接下来便是爆发商业价值，这势必将会给国内产业资本、投资者带来十足的信心。而目前来看，百度将可能是在大模型持久战后，能够在AI原生应用落地上持续领先的玩家：首先是先发优势，百度对AI有十余年的战略投资，跑在谷歌以及众多中国科技公司前面，可以充分把握AI产业每个发展阶段的机会。其次是生态优势，这是百度保持领先地位的关键，也是其独特竞争力所在。百度拥有总用户规模达10亿级别的百度移动生态，本身是AI原生应用最佳的“生长”平台。相比于OpenAI在应用生态尚有不足，转而和苹果共建AI生态，在拥有海量用户的文心一言APP、百度APP等组成的生态加持下，百度将释放更大的AI应用潜力。最后是经验积累和战略储备。无论是大模型迭代还是云、AI芯片等，都有百度长期的重资产、重研发的投入，为AI技术的应用，以及转化为具体的产品和服务提供坚实的支撑。来源：图虫创意百度向开发者提供领先的文心大模型系列，还有三大AI开发工具，包括智能体开发工具AgentBuilder、AI原生应用开发工具AppBuilder、各种尺寸的模型定制工具ModelBuilder。开发者的生产力会因此得到大幅提高，带来AI应用生态的繁荣。从这一点来看，百度或是AI落地的大赢家。大模型技术不断加持，智能体等融入百度生态，叠加当前AI应用落地门槛进一步降低，将为百度长期发展以及核心业务扩容奠定更扎实的基础。反过来，随着AI应用供给爆发，受众扩大，百度生态进一步繁荣，各类产品份额增长，成为百度核心业务收入增长的驱动力，有望助力百度打开增长的广阔空间。 3 总结总的来说，百度AI布局将会随着业务推进及业绩释放而逐渐收获肯定。要知道，把文心一言APP、智能体的估值挖掘出来，其代表的或许都是数百亿美元的估值，为百度带来巨大的价值提升。随着2024年，AI超级应用爆发的拐点到来，百度或许能够抓住PC互联网、移动互联网之后的最大技术和应用机遇，在AI时代实现新一轮的业务跃升。相信2024年会是百度加速进击的一年。（全文完）

格隆汇2024-06-21

近5日全市场涨幅第一！5G通信ETF聚焦英伟达+苹果产业链

openAI合作，将ChatGPT接入Siri。值得注意的是，大会明确“Apple Intelligence仅支持iPhone 15 Pro、配备M1芯片的iPad和Mac以及后续机型。”有望刺激用户的换机需求，利好苹果产业链。 2）英伟达与鸿海就NVLink交换机达成大笔独家代工订单合作。据供应链人士透露，此次订单数量将等同于英伟达GB200服务器出货量的七倍（按一台服务器机柜需要七个NVLink交换机计算）。AI终端加速发展，算力需求再度加码，核心部件光模块需求将持续扩大，预计2024年全球光模块市场收入增长率将达到20%以上，目前中国厂商在全球光模块市场中占据领先地位，是为数不多能够打入北美算力产业链的环节。国金证券表示，全球科技领域的巨头持续向AI投入资源，加速产业发展进程，对通信行业相关板块带动作用明显。1.6T高速率光模块下半年放量市场预期变强，关注龙头光模块企业新一代光模块放量情况。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-19

GPU短缺的解药？计算去中心化基础设施（DePINs）的案例分析

序。例子包括社交媒体算法、Apple的Siri和Amazon的Alexa、定制产品推荐等等。值得注意的是，深度学习的兴起改变了人工生成智能（AGI）的发展。深度学习算法比机器学习应用程序使用更大或“更深”的神经网络，作为具有更广泛性能能力的更可扩展替代方案。生成式AI模型“编码其训练数据的简化表示，并参考它发出类似但不相同的新输出。” 深度学习使开发者能够将生成式AI模型扩展到图像、语音和其他复杂数据类型，而像ChatGPT这样的里程碑应用程序，已经创造了现代最快增长的用户基础记录，仍然只是生成式AI和深度学习可能实现的早期版本。考虑到这一点，生成式AI开发涉及多个计算密集型工作负载，需要大量的处理能力和计算能力也就不足为奇了。根据《深度学习应用需求的三重打击》报告，AI应用开发受制于几个关键工作负载：训练 - 模型必须处理和分析大数据集，以学习如何响应给定输入。调优 - 模型经历一系列重复过程，在其中调整和优化各种超参数以改善性能和质量。模拟 - 在部署之前，某些模型（如强化学习算法）要进行一系列测试模拟。计算紧缺：需求 > 供应在过去的几十年里，各种技术进步推动了对计算和处理能力的空前需求激增。因此，今天对计算资源（如GPU）的需求远远超过了可用供应，造成了AI开发的瓶颈，如果没有有效的解决方案，这种情况只会继续恶化。供应的更广泛限制还受到大量公司积极购买超出其实际需求的GPU的推动，这既是一种竞争优势，也是现代全球经济中的生存手段。计算提供商通常采用需要长期资本承诺的合同结构，为客户提供远远超出其需求要求的供应。 Epoch的研究表明，计算密集型AI模型发布的总体数量迅速增长，表明对推动这些技术的资源的需求将继续快速增长。随着AI模型的复杂性不断增加，应用开发者对计算和处理能力的需求也在不断增长。反过来，GPU的性能及其可用性将扮演越来越重要的角色。这一趋势已经显现出来，高端GPU的需求激增，例如由Nvidia生产的GPU，该公司称GPU为AI行业的“稀土金属”或“黄金”。 AI的快速商业化有可能将控制权交给少数科技巨头，类似于当今的社交媒体行业，这引发了对这些模型伦理基础的担忧。一个著名的例子是最近Google Gemini的争议。虽然其对各种提示的许多奇怪回复当时没有造成任何实际危险，但这一事件展示了少数公司主导和控制AI开发的内在风险。当今的科技初创企业在获取计算资源以支持其AI模型方面面临越来越多的挑战。这些应用程序在模型部署之前需要执行大量的计算密集型过程。对于小型企业来说，积累大量的GPU是一项不可持续的努力，而传统的云计算服务如AWS或Google Cloud虽然提供了无缝且便捷的开发者体验，但其有限的容量最终导致高昂的成本，使许多开发者望而却步。归根结底，不是每个人都能提出筹集7万亿美元用于硬件成本的计划。那么该怎么办？ Nvidia之前估计，有超过4万家公司使用GPU进行AI和加速计算，全球有超过400万开发者社区。展望未来，全球AI市场预计将从2023年的5150亿美元增长到2032年的2.74万亿美元，年均增长率为20.4%。同时，GPU市场预计到2032年将达到4000亿美元，年均增长率为25%。然而，在AI革命之后，计算资源供需之间日益扩大的不平衡可能会创造一个相当反乌托邦的未来，其中少数资金充足的巨头主导了许多变革性技术的发展。因此，我们认为所有的道路都通向去中心化的替代解决方案，以帮助弥合AI开发者需求与可用资源之间的差距。 DePINs的角色什么是DePINs？ DePIN是由Messari研究团队创造的一个术语，代表去中心化物理基础设施网络。拆开来看，去中心化是指没有单一实体抽取租金和限制访问。同时，物理基础设施指的是利用的“现实生活”物理资源。网络指的是一组参与者以协调的方式工作以实现预定目标或目标集。今天，DePINs的总市值约为283亿美元。 DePINs的核心是全球节点网络，将物理基础设施资源与区块链连接起来，以实现去中心化市场，连接买家和供应商，任何人都可以成为供应商，并为其服务和对网络的贡献获得补偿。在这种情况下，通过各种法律和监管手段以及服务费用限制访问网络的中央中介被智能合约和代码组成的去中心化协议取代，由其各自的代币持有者管理。 DePINs的价值在于它们提供了去中心化、可访问、低成本和可扩展的传统资源网络和服务提供商的替代方案。它们实现了去中心化的市场，旨在达到一个特定的终极目标；商品和服务的成本由市场动态决定，任何人可以随时参与，随着供应商数量的增加和利润率的降低，自然地降低单位成本。使用区块链使DePINs能够构建加密经济激励系统，帮助确保网络参与者为其服务获得适当的补偿，使关键价值提供者成为利益相关者。然而，重要的是要注意，网络效应是通过将小的个体网络转变为更大的生产系统来实现的，这对于实现DePINs的许多好处至关重要。此外，尽管代币奖励已被证明是网络引导机制的强大手段，但在更广泛的DePINs领域中，建立可持续的激励措施以帮助用户留存和长期采用仍然是一个关键挑战。 DePINs如何运作？为了更好地理解DePINs在支持去中心化计算市场中提供的价值，重要的是认识到不同的结构组件及其如何协同工作以形成去中心化资源网络。让我们考虑一个DePINs的结构和参与者。协议一个去中心化的协议，即建立在基础区块链网络之上的一组智能合约，用于促进网络参与者之间的信任互动。在理想情况下，该协议将由一组多元化的利益相关者管理，他们积极致力于网络的长期成功。这些利益相关者然后使用其持有的协议代币对提议的变更和发展进行投票。鉴于成功协调一个分布式网络本身就是一个巨大挑战，核心团队通常会在初期保留实施这些变更的权力，然后将权力过渡给去中心化自治组织（DAO）。网络参与者资源网络的终端用户是其最有价值的参与者，可以根据其功能进行分类。供应商：提供资源给网络的个人或实体，以换取DePINs原生代币支付的货币奖励。供应商通过区块链本地协议“连接”到网络，该协议可能强制执行白名单上网过程或无权限过程。通过接收代币，供应商在网络中获得了一部分权益，类似于股权所有权上下文中的利益相关者，使他们能够对各种提案和网络发展进行投票，例如他们认为将有助于推动需求和增加网络价值的提案，从而随着时间的推移创造更高的代币价格。当然，接收代币的供应商也很可能利用DePINs作为被动收入的一种形式，并在接收代币时将其出售。消费者：这些是积极寻找DePINs提供的资源的个人或实体，如寻求GPU的AI初创公司，代表经济方程中的需求方。如果使用DePINs比传统替代方案有实际优势（如更低的成本和开销要求），消费者会被迫使用DePINs，从而代表网络的有机需求。DePINs通常要求消费者以其原生代币支付资源费用，作为创造价值和保持稳定现金流的一种手段。资源 DePINs可以服务于不同的市场，并采用不同的商业模式分配资源。Blockworks为此提供了一个很好的框架；定制硬件DePINs，为供应商提供专门的专有硬件进行分配；和商品硬件DePINs，使现有的闲置资源（包括但不限于计算、存储和带宽）的分配成为可能。经济学在一个理想运作的DePIN中，价值从消费者支付供应商资源的收入中积累。对网络的持续需求意味着对原生代币的持续需求，这与供应商和代币持有者的经济激励相一致。在早期阶段产生可持续的有机需求对大多数初创企业来说是一个挑战，这就是为什么DePINs会提供通胀性代币激励来激励早期供应商和引导网络的供应，以此产生需求，从而产生更多有机供应。这与风投在公司初期阶段补贴Uber乘客成本以引导最初的客户群，从而进一步吸引司机并增强其网络效应的方式非常相似。 DePINs需要尽可能战略性地管理代币激励，因为它们在网络的整体成功中起着关键作用。当需求和网络收入上升时，代币发行应该减少。相反，当需求和收入下降时，代币发行应该被用来再次激励供应。为了进一步说明一个成功的DePIN网络的样子，可以考虑“DePIN飞轮”，一个用于引导DePINs的积极反射循环。总结如下： DePIN通过分发通胀性代币奖励来激励供应商向网络提供资源，并建立一个可供消费的基本供应水平。假设供应商的数量开始增长，网络中开始形成竞争动态，提高了网络提供的商品和服务的整体质量，达到比现有市场解决方案更好的水平，从而获得竞争优势。这意味着一个去中心化系统超越了传统的集中式服务提供商，这绝非易事。 DePIN开始形成有机需求，为供应商提供合法的现金流。这对投资者和供应商来说是一个引人注目的机会，继续推动网络需求并因此推高代币价格。代币价格的增长增加了供应商的收入，吸引了更多的供应商，重新启动了飞轮。该框架提供了令人信服的增长策略，但值得注意的是，它很大程度上是理论上的，并且假设网络正在提供具有竞争力的资源，并且在很长一段时间内仍然具有相关性。计算 DePIN 去中心化计算市场属于被称为“共享经济”的更广泛运动的范围，这是一种点对点经济系统，建立在消费者通过在线平台与其他消费者直接共享商品和服务的基础上。这种模式由 eBay 等公司首创，如今由 Airbnb 和 Uber 等公司主导，并且随着下一代变革性技术席卷全球市场，最终将迎来颠覆。到 2023 年，共享经济的价值将达到 150 亿美元，预计到 2031 年，全球共享经济的价值将增长到近 800 亿美元，这表明了消费者行为的更广泛趋势，我们相信 DePIN 将从中受益，并在实现这一趋势中发挥关键作用。基本原理计算 DePIN 是点对点网络，通过分散的市场连接供应商和买家，促进计算资源的分配。这些网络的一个关键区别在于，它们专注于商品硬件资源，而如今许多人已经可以使用这些资源。正如我们所讨论的，深度学习和生成式人工智能的出现，由于其资源密集型工作负载，对处理能力的需求激增，从而在获取人工智能开发的关键资源方面造成了瓶颈。简而言之，去中心化的计算市场旨在通过创建一种新的供应流来缓解这些瓶颈——一种跨越全球、任何人都可以参与的供应流。在计算 DePIN 中，任何个人或实体都可以立即借出其闲置资源，并因其服务而获得适当的补偿。同时，任何个人或实体都可以从全球无需许可的网络获取必要的资源，并且比现有市场产品具有更低的成本和更大的灵活性。因此，我们可以通过一个简单的经济框架来构建参与计算 DePIN 的参与者：供应方：拥有计算资源并愿意出借或出售其计算资源以获得补贴的个人或实体。需求方：需要计算并愿意为此付出代价的个人或实体。计算DePINs的主要优势计算DePINs 提供了许多使其成为集中式服务提供商和市场替代方案的优势。首先，允许无许可的跨境市场参与解锁了一条新的供应流，增加了计算密集型工作负载所需的关键资源的数量。计算DePINs专注于大多数人已经拥有的硬件资源——任何拥有游戏PC的人都已经有可以出租的GPU。这扩大了能够参与构建下一代商品和服务的开发者和团队的范围，从而使全球更多的人受益。深入来看，支持DePINs的区块链基础设施提供了高效且可扩展的结算渠道，用于促进点对点交易。加密原生的金融资产（代币）提供了一个共享的价值单位，需求方的参与者用它来支付供应商，利用分配机制与当今日益全球化的经济相一致。参考之前提到的DePIN飞轮构造，战略性地管理经济激励对增加DePINs的网络效应（供需双方）非常有利，从而增加供应商之间的竞争。这种动态降低了单位成本，同时提高了服务质量，为DePINs创造了可持续的竞争优势，供应商可以作为代币持有者和关键价值提供者从中受益。 DePINs的功能类似于云计算服务提供商，旨在提供灵活的用户体验，资源可以按需访问和支付。根据Grandview Research的预测，全球云计算市场规模预计以21.2%的年均增长率增长，到2030年将超过2.4万亿美元，这证明了这种商业模式的可行性，考虑到未来对计算资源的需求预测。现代云计算平台利用中央服务器处理客户端设备和服务器之间的所有通信，在其运营中创造了一个单点故障。基于区块链构建，DePINs可以提供比传统服务提供商更强的抗审查性和弹性。尽管对单个组织或实体（例如中央云服务提供商）的攻击会危及整个基础资源网络，但DePINs通过其分布式性质设计为对这类事件具有抵抗力。首先，区块链本身是全球分布的专用节点网络，旨在抵御集中式网络权威。此外，计算DePINs还允许无许可的网络参与，绕过法律和监管障碍。根据代币分配的性质，DePINs可以采用公平的投票流程对协议的提议变更和发展进行投票，以消除单个实体突然关闭整个网络的可能性。计算DePINs的现状 Render Network Render Network 是一个计算DePIN，通过去中心化计算市场连接GPU买家和卖家，交易通过其原生代币进行。Render 的 GPU 市场涉及两个关键方——寻找处理能力的创作者和租用空闲 GPU 以换取原生 Render 代币补偿的节点运营商。节点运营商按基于信誉的系统进行排名，创作者可以从多层次定价系统中选择 GPU。Proof-of-Render (POR) 共识算法协调操作，节点运营商承诺他们的计算资源 (GPU) 来处理任务，即图形渲染工作。任务完成后，POR 算法会更新节点运营商的状态，包括根据任务质量进行的信誉评分变化。Render 的区块链基础设施促进了任务支付，提供透明和高效的结算渠道，以便供应商和买家通过网络代币进行交易。 Render Network 由 Jules Urbach 于 2009 年构思，网络于 2020 年 9 月在以太坊上上线 (RNDR)，大约三年后迁移到 Solana (RENDER)，以提高网络性能并降低运营成本。截至撰写本文时，Render Network 已处理多达 3300 万个任务（以渲染帧计），自成立以来已增长到 5600 个节点。刚刚低于 60k 的 RENDER 被烧毁，这是在向节点运营商分发工作积分时发生的过程。 IO Net Io Net 正在 Solana 上启动一个去中心化 GPU 网络，作为大量闲置计算资源和不断增长的需要这些资源提供的处理能力的个人和实体之间的协调层。Io Net 的独特卖点是它不与市场上的其他 DePINs 直接竞争，而是从包括数据中心、矿工以及包括 Render Network 和 Filecoin 在内的其他 DePINs 在内的各种来源聚合 GPU，同时利用专有 DePIN——Internet-of-GPUs (IoG)——来协调操作并在市场参与者之间对齐激励。Io Net 客户可以通过选择处理器类型、位置、通信速度、合规性和服务期限来为其工作负载定制 IO Cloud 上的集群。相反，任何拥有受支持 GPU 模型（12 GB RAM，256 GB SSD）的人都可以作为 IO Worker 参与，通过将其闲置计算资源借出给网络来赚取报酬。尽管服务支付目前以法定货币和 USDC 结算，但网络很快也将支持以原生 $IO 代币支付。资源支付的价格由其供需以及各种 GPU 规格和配置算法确定。Io Net 的最终目标是通过提供比现代云服务提供商更低的成本和更好的服务质量成为首选 GPU 市场。多层 IO 架构可以映射如下： UI 层 - 由公共网站、客户区和工作区组成。安全层 - 该层由用于网络保护的防火墙、用于用户验证的认证服务和用于跟踪活动的日志记录服务组成。 API 层 - 该层作为通信层，由公共 API、私人 API 和内部 API 组成，用于集群管理、分析和监控与报告。后端层 - 后端层管理工作区、集群/GPU 操作、客户交互、账单和使用监控、分析和自动扩展。数据库层 - 该层是系统的数据存储库，使用主存储进行结构化数据和缓存进行频繁访问的临时数据。消息代理和任务层 - 该层促进异步通信和任务管理。基础设施层 - 该层包含 GPU 池、编排工具并管理任务部署。当前统计/路线图：截至撰写本文时：总网络收益：$108万总计算工时：837.6k 小时准备集群的 GPU 总数：20.4k 准备集群的 CPU 总数：5.6k 链上交易总数：167 万总推理数：335.7k 创建的总集群数：15.1k 数据来自 Io Net 探索器。 Aethir Aethir 是一个云计算 DePIN，促进高性能计算资源在计算密集型领域和应用中的共享。它利用资源池以显著降低成本实现全球 GPU 分配，并通过分布式资源拥有实现去中心化所有权。Aether 设计了一个分布式 GPU 框架，专门针对游戏和 AI 模型训练和推理等高性能工作负载。通过将 GPU 集群统一到一个网络中，Aethir 的设计旨在增加集群大小，从而提高其网络上提供的服务的整体性能和可靠性。 Aethir Network 是一个由矿工、开发人员、用户、代币持有者和 Aethir DAO 组成的去中心化经济体。确保网络成功运营的三个关键角色是容器、索引器和检查器。容器是网络的动力节点，作为专用节点履行保持网络活跃度的关键操作，包括验证交易和实时渲染数字内容。检查器是质量保证工人，持续监控容器的性能和服务质量，以确保可靠和高效的操作，满足 GPU 消费者的需求。索引器作为用户与最佳可用容器之间的媒人。支撑这一结构的是 Arbitrum Layer 2 区块链，它提供去中心化结算层，以促进 Aethir 网络上商品和服务的支付，使用原生 $ATH 代币。渲染证明 Aethir 网络中的节点有两个关键功能——渲染能力证明，每 15 分钟随机选择一组工人来验证交易，以及渲染工作证明，密切监控网络性能以确保用户获得最佳服务，根据需求和地理位置调整资源。采矿奖励以原生 $ATH 代币形式分配给运行 Aethir 网络节点的参与者，以奖励他们提供的计算资源。 Nosana Nosana 是一个建立在 Solana 之上的去中心化 GPU 网络。Nosana 允许任何人贡献闲置计算资源，并因此获得 $NOS 代币形式的奖励。DePIN 促进了经济高效 GPU 的分配，可用于运行复杂的 AI 工作负载，无需传统云解决方案的开销。任何人都可以通过租借闲置 GPU 来运行 Nosana 节点，赚取与他们提供给网络的 GPU 功率成比例的代币奖励。该网络连接分配计算资源的两方：寻求访问计算资源的用户和提供计算资源的节点运营商。重要的协议决策和升级由 NOS 代币持有者投票决定，并由 Nosana DAO 管理。 Nosana 为其未来计划制定了详细的路线图——Galactica（v1.0 - 2024年上半年/下半年）将启动主网，发布CLI和SDK，并专注于通过消费者GPU的容器节点进行网络扩展。Triangulum（v1.X - 2024年下半年）将集成主要的机器学习协议和PyTorch、HuggingFace和TensorFlow的连接器。Whirlpool（v1.X - 2025年上半年）将扩展对来自AMD、Intel和Apple Silicon的不同GPU的支持。Sombrero（v1.X - 2025年下半年）将增加对中大型企业的支持、法定货币交换、账单和团队功能。 Akash Akash 网络是一个建立在 Cosmos SDK 之上的开源权益证明网络，允许任何人加入和贡献的去中心化云计算市场。$AKT 代币用于保护网络、促进资源支付和协调网络参与者之间的经济对齐行为。Akash 网络包括几个关键组件：区块链层，使用 Tendermint Core 和 Cosmos SDK 提供共识。应用层，管理部署和资源分配。提供者层，管理资源、投标和用户应用程序部署。用户层，允许用户通过 CLI、控制台和仪表板与 Akash 网络交互、管理资源和监控应用程序状态。最初专注于存储和CPU租赁服务的网络，后来通过其 AkashML 平台扩展了GPU的租赁和分配，以响应 AI 训练和推理工作负载及其处理能力需求的增长。AkashML 使用“反向拍卖”系统，客户（称为租户）提交他们想要支付的 GPU 价格，计算供应商（称为提供商）竞争以供应请求的 GPU。截至撰写本文时，Akash 区块链的总交易量已超过 1290 万笔，已有超过 53.5 万美元被用于访问计算资源，并且租赁了超过 189k 个独特部署。值得一提的其他项目计算 DePIN 领域仍在发展，许多团队竞相将创新且高效的解决方案推向市场。其他值得进一步研究的例子包括：Hyperbolic 正在构建一个用于 AI 开发资源池的协作开放访问平台，Exabits 正在构建一个由计算矿工支持的分布式计算能力网络，Shaga 正在 Solana 上构建一个允许PC租借和货币化用于服务器端游戏的网络。重要考量与未来展望现在我们已经了解了计算 DePIN 的基本原理，并审查了几个当前运行的补充案例研究，重要的是考虑这些去中心化网络的影响，包括利弊。挑战在大规模构建分布式网络通常需要在性能与安全性、弹性等方面进行权衡。例如，在全球分布的商品硬件网络上训练 AI 模型可能成本效益和时间效率较低。如前所述，AI 模型及其工作负载变得越来越复杂，需要更多高性能 GPU 而不是商品化 GPU。这就是为什么大公司会大量囤积高性能 GPU，而这是计算 DePINs 试图通过建立一个任何人都可以借出闲置供应的无许可市场来解决 GPU 短缺问题的内在挑战。协议可以通过两种主要方式解决这个问题：为希望向网络贡献的 GPU 提供商设定基准要求，以及通过汇集提供给网络的计算资源来实现更大的整体。然而，与能够分配更多资本直接与硬件供应商（如 Nvidia）进行交易的集中式服务提供商相比，这种模式本质上更具挑战性。DePINs 在未来应该考虑这一点。如果一个去中心化协议拥有足够大的资金库，DAO 可以投票分配部分资金购买高性能 GPU，这些 GPU 可以以去中心化的方式进行管理，并以比商品化 GPU 更高的价格出租。另一个特定于计算 DePINs 的挑战是管理适量的资源利用。在其早期阶段，大多数计算 DePINs 将面临结构性需求不足的问题，就像许多初创企业今天面临的情况一样。一般来说，DePINs 面临的挑战是在早期建立足够的供应以达到最低可行产品质量。没有供应，网络将无法产生可持续的需求，也无法在高峰需求期间为其客户服务。这个等式的另一面是过剩供应的担忧。超过一定阈值后，只有当网络的利用率接近或达到满负荷时，更多的供应才是有益的。否则，DePIN 将面临过度支付供应的风险，这反过来会导致资源利用不足，除非协议提高代币发行量以留住供应商，否则供应商的收入将减少。就像一个没有广泛地理覆盖的电信网络没有用处，一个出租车网络如果乘客必须等待过长时间才能搭车也没有用。如果 DePIN 必须长期支付人们提供资源，那么它就没有用。虽然集中式服务提供商可以预测资源需求并高效管理供应，但计算 DePINs 缺乏一个中央权威来管理这种利用率。因此，DePINs 必须特别战略性地建立资源利用。对于去中心化 GPU 市场来说，一个更大的图景问题是 GPU 短缺可能即将结束。马克·扎克伯格最近在一次采访中表示，他认为未来的瓶颈将是能源，而不是计算资源，因为企业现在将争相大量建设数据中心，而不是像现在这样囤积计算资源。当然，这意味着由于需求减缓，GPU 的成本可能会降低，但这也引发了一个问题，即如果建设专有数据中心将 AI 模型性能标准提高到前所未有的水平，AI 初创企业将如何在性能和服务质量方面与大企业竞争。计算DePIN的案例重申一下，AI模型的复杂性及其随后的处理和计算需求与可用的高性能GPU和其他计算资源数量之间存在日益加大的差距。计算DePINs在计算市场领域具有创新性颠覆潜力，今天该领域由主要硬件制造商和云计算服务提供商主导，基于以下几个关键能力：提供更低的商品和服务成本。提供更强的抗审查性和网络弹性保证。受益于AI的潜在监管指南，要求AI模型尽可能开放以进行微调和训练，并且可以被任何地方的任何人轻松访问。美国拥有计算机和互联网接入的家庭比例呈指数级增长，接近100%。在世界许多地方也显著增长。这表明潜在的计算资源提供者（GPU所有者）可能会愿意在有足够货币激励和无缝交易流程的情况下借出闲置供应。当然，这是一个非常粗略的估计，但这表明建立可持续的计算资源共享经济的基础可能已经存在。超越AI，未来对计算的需求还将来自许多其他行业，例如量子计算。量子计算市场规模预计将从2023年的9.288亿美元增长到2030年的65.288亿美元，年均增长率为32.1%。这个行业的生产将需要不同种类的资源，但看看是否有任何量子计算DePINs启动以及它们会是什么样子将是很有趣的。 “在消费硬件上运行的开源模型的强大生态系统是保护未来价值免于被AI过度集中捕获的重要对策，并且比公司巨头和军队都要低得多。” - Vitalik Buterin 大型企业可能不是DePINs的目标受众，也不会是。计算DePINs重新赋予了个人开发者、小型创业者和资源有限的初创企业权力。它们允许将闲置供应转化为通过更多计算资源丰富带来的创新想法和解决方案。AI无疑将改变数十亿人的生活。与其担心它会取代每个人的工作，我们应该鼓励AI可以赋能个人和自我创业者、初创企业以及更广泛的公众的想法。来源：金色财经

金色财经2024-06-18

黑神话：悟空预售爆火！抢不到游戏那就配置传媒

elligence功能下，用户只需要对Siri说出具体要求，比如找一张照片、调取一个文件、规划一个行程、预判交通状况并做相应规划等等，AppleIntelligence便能基于相关信息和具体情境，检索分析相关度程度最高的数据，为用户提供各类智能化的帮助。Apple软件工程高级副总裁CraigFederighi称，随着iOS18、iPadOS18和macOSSequoia的推出，AppleIntelligence将强大的生成式模型置于iPhone、iPad和Mac的核心，根据每个用户的具体情境来提供智能协助，实用性、相关性都很高，并且深度整合到各种平台。（苹果官网）（4）智源发布近20项进展 6月14日，在汇聚了200余位AI顶尖学者和产业专家的2024北京智源大会上，智源研究院推出大模型全家桶及全栈开源技术基座全新版图，公布了在大语言模型、多模态、具身、生物计算大模型领域的重磅进展。其中几大重磅进展如下：1)大语言模型：全球首个低碳单体稠密万亿语言模型Tele-FLM-1T，仅消耗业界普通训练方案9%的算力资源；2)多模态大模型：原生多模态世界模型Emu3，采用自回归技术路线，统一文字图像视频；3)具身大模型：全球领先真机实验成功率突破95%的泛化抓取技术ASGrasp；4)生物计算大模型：全原子生物分子模型OpenComplex2在国际权威的CAMEO蛋白质结构预测竞赛中连续26个月稳居第一；5)开源技术基座：面向异构芯片、支持多种框架的大模型全栈开源技术基座FlagOpen2.0，开源模型全球总下载量超4755万次；支持异构算力集群的大模型“操作系统”FlagOS，已支持超过50个团队大模型研发。（智东西）（5）国产3A游戏《黑神话：悟空》近期开启预购，目前在Steam、Epic和腾讯WeGame平台均可购买。该游戏分为数字标准版和数字豪华版两种版本，售价分别为268元和328元。6月10日，实体版《黑神话：悟空》正式开始预售，5分钟内宣告售罄。三、投资观点有机构认为： 1.中短期配置建议握AIGC底部反弹，底部布局角度关注行业龙头及游戏、影视板块：1）本周暑期档定档加速、苹果发布AppleIntelligence赋能手机和电脑端、智源发布近20项进展；2）从投资上来看，行业整体景气度及估值弹性下降，相对收益角度关注低估值的出版板块以及自下而上选择影视、游戏及媒体端个股；AIGC方面，训练及推理端算力成本大幅下降、应用端中长期逻辑逐渐清晰，关注底部超跌反弹可能，重点关注IP、语料数据及细分应用方向。 2.投资观点继续从主题催化角度把握传媒板块投资机会，关注风偏提高下的反弹机会。1）基本面上来看，行业及传媒板块上市公司仍处于受损之后的修复阶段、但传统赛道的向上空间难以打开，基于新科技、新概念的主题所带来的估值波动仍是当前阶段传媒板块投资收益的核心来源；2）结合产业趋势、政策导向及海外映射，当前阶段产业维度传媒板块核心关注AIGC、VR/AR、等方向进展，投资维度短期从风险角度更为关注估值及业绩确定性，把握主题驱动的板块机会及自下而上的个股基本面改善可能。基金有风险，投资需谨慎相关产品：传媒ETF（159805）传媒ETF（159805）跟踪的传媒指数为当前AIGC最受益板块，AIGC赋能影视行业内容全产业链条，加大缩短传媒板块变现周期，叠加影视回暖驱动传媒板块进一步复苏。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-06-18

苹果的后来者居上策略：靠隐私保护打脸微软

改造，也很可能无法发布。举例来说，当Siri在iOS 18中进行大改版时，它将与ChatGPT-4o集成，据称能够处理比现在复杂得多的请求，比如能够看到设备上应用程序的内部情况，并在其中采取行动来满足用户的请求。例如，在WWDC大会上，我们看到苹果演示了如何让新Siri找到特定人物和地点的照片，然后让苹果的人工智能助手对照片进行编辑，使其更加出彩。苹果表示，新版Siri会尽量在设备上完成所有处理工作，以确保用户的请求和图片不会被发送到其他任何地方或被任何人看到。不过，如果Siri需要更多的处理能力来完成请求，它会联系苹果的服务器进行额外处理。这些服务器是苹果的隐私云计算服务器，在苹果芯片上运行，因此具有与iPhone或MacBook相同的安全功能，如Secure Enclave和Secure Boot。苹果承诺，在这些服务器上，任何人（包括苹果员工）都看不到你的数据，而且在你的请求得到满足后，数据会立即被删除。苹果还承诺允许“独立专家”检查运行这些隐私计算服务器的代码，并验证其说法是否属实。但如果需要使用ChatGPT-4o，Siri会在发送请求和/或图片/文件到ChatGPT之前征求用户的同意。这只是整个过程中的一小步，却让我倍感安心，因为这是在提醒我，我正在将个人数据发送到第三方服务器进行处理。相比之下，微软对人工智能的态度似乎是——让用户无缝地将其集成到电脑的所有操作中。即使我对此感到满意，但是我对微软似乎不怎么重视用户隐私感到很不舒服。虽然该公司已经发布了一份关于Copilot如何使用你的数据的指南，但其中明确指出，你必须付费才能保证数据安全。虽然免费提供给Windows用户的基本版Copilot确实有一个设置，可以让用户启用或禁用它从Microsoft Edge读取数据的功能，但这是用户对自己隐私的全部控制。要真正确保发送到Copilot的请求和数据是私密的且不会与任何人共享，必须每月支付30美元的Copilot for Microsoft 365订阅费用。因此，如果你是微软的付费用户，在使用Copilot时就会看到“您的个人和公司数据在此聊天中受到保护 ”的提醒。如果你看不到这个提醒，也就说明你的数据没有被保护。老实说，我不相信微软会把我的数据卖给广告公司或其他数据驱动型企业。但如果你恰好在欧盟或英国使用Outlook应用程序，你就会发现该公司显然非常乐意将用户数据出售给广告商。这是因为在部分地区，微软增加了用户选择不将数据出售给第三方的选项，这可能是迫于监管压力。另一方面，苹果似乎在将AI整合到日常生活中的同时，公开地承诺不会通过Apple Intelligence赚钱。苹果在人工智能方面的努力似乎正在帮助Siri成为其一直以来承诺的虚拟助手，同时也在改进Spotlight搜索和备忘录中的语音输入等功能。总的来说，苹果在将AI整合到其产品中的隐私优先方法——是我迄今为止在大型科技公司中所见最好的。虽然有人可能认为苹果在AI领域的反应显得迟缓，落后于竞争对手，但作为一名用户，这实际上让我感到非常安心。坦率地说，看到微软以创纪录的速度将人工智能引入其所有产品中，我其实感到有点害怕，而且我认为，这种急于推向市场的行为从长远来看可能会弊大于利。 02.苹果的人工智能如何处理用户数据？上周，苹果在全球开发者大会（WWDC）上轰轰烈烈地宣布，将在其产品中加入人工智能，并与ChatGPT开发商OpenAI合作。苹果在推出一套自主研发的AI模型的同时，还将ChatGPT集成到其设备和软件中。因此，人们很自然地想知道，这两家公司将如何处理用户的个人信息。对于以安全和隐私著称的苹果来说，这个问题尤为关键。苹果智能（Apple Intelligence）是苹果自主研发的AI工具的统称，主要定位于个人助手，强调“个人”这一点。它会获取有关用户的人际关系、联系人、发送的信息、电子邮件、参加过的活动、日历上的会议等具体信息，以及其他与用户生活息息相关的数据。苹果希望，利用这些数据让用户的生活变得更轻松，例如，帮用户找到几年前音乐会的照片，找出要附在邮件中的正确附件，或者按照优先级和紧急程度对用户的移动通知进行排序。不过，苹果智能可能缺乏某些科技专家所谓的“世界知识”，也就是关于历史、时事和其他与用户非直接相关的信息，而这就是ChatGPT的用武之地。用户可以选择让Siri将问题和提示转发给ChatGPT，或者让ChatGPT帮助在苹果应用程序中编写文档。苹果表示，计划最终与其他第三方人工智能模型进行整合，这种整合基本上消除了访问ChatGPT的步骤，为苹果用户提供了更无缝的使用体验。由于苹果智能和ChatGPT的用途大不相同，用户发送给这两个AI的信息量和类型也可能不同。苹果智能系统将可以访问用户的大量个人数据，从书面通信、照片和视频，到日历、事件记录等。除了不使用其的功能外，似乎没有其他办法阻止苹果智能访问这些信息。苹果公司发言人没有立即回应有关这一问题的提问。如果用户决定通过苹果使用ChatGPT，可能会选择与OpenAI共享其中的一些数据和更多数据，但ChatGPT不一定或不会自动访问用户的高度个人化的信息。在大会的演示中，苹果展示了Siri在向ChatGPT发送提示之前征求用户的许可。作为与苹果协议的一部分，OpenAI做出了一项重要让步：OpenAI同意不存储来自苹果用户的任何请求信息，也不收集他们的IP地址。既然我们已经确定了OpenAI会如何处理用户的数据，那么苹果呢？虽然苹果用户如果想使用ChatGPT，就必须将个人信息和人工智能请求发送给OpenAI，但苹果表示，大多数时候苹果智能不会将用户数据发送到任何地方。苹果会尽量在设备上直接处理AI请求，使用较小的AI模型。这与苹果处理FaceID和其他敏感数据的方式类似——其理念是，在设备上处理数据可以限制风险暴露。如果用户的数据从未实际传输到其他任何地方，就无法被拦截或被黑客攻击。如果用户的人工智能任务需要更强的处理能力，苹果智能会将用户的查询和数据发送到苹果控制的云计算平台，由能力更强的人工智能模型来完成请求。这也是苹果公司声称自己在隐私保护方面取得重大突破的地方。在大会主题演讲中，苹果宣布的这一消息似乎没有得到太多的关注，但这显然是苹果经过精心计划的重大进展。苹果周一表示，它已经开发出一种新的云计算方法，这意味着苹果可以对敏感数据进行计算，同时确保任何人，甚至是公司本身，都无法知道正在处理哪些数据或进行哪些计算。苹果的新架构被称为“私有云计算”（Private Cloud Compute），它借鉴了iPhone的某些硬件和安全概念，包括保护苹果移动设备上用户敏感数据的安全区（secure enclave）。苹果公司软件工程高级副总裁Craig Federighi在主题演讲中表示：“有了私有云计算，用户的数据永远不会被存储，也不会被苹果公司获取。在满足用户的人工智能请求后，私有云计算会自行删除该过程中涉及的任何用户数据。” 03.苹果的训练数据苹果的人工智能模型并非凭空出现。它们也必须经过训练，就像其他公司提供的模型一样。这不禁让人猜想苹果使用了谁的数据，又是如何使用的？在上周发布的一份技术文件中，苹果表示，其模型是“根据授权数据”（包括为增强特定功能而选择的数据）训练的。苹果补充说：“在训练基础模型时，我们从不使用用户的私密个人数据或用户互动，我们会应用过滤器去除个人身份信息，如在互联网上公开的社会安全号码和信用卡号。” 不过，苹果的确承认从公共互联网上搜刮数据，然后用于训练其自研模型，这与其他人工智能公司有些类似，其中一些公司曾面临版权诉讼，并引发了一场关于人工智能初创公司是否不公平地从人类工作中获利的争论。苹果没有透露其摄取了哪些网络信息，但该公司明确表示出版商可以在其网站上添加代码，以防止苹果的网络爬虫收集其数据。但是，这将保护自己知识产权的责任完全推给了出版商，而不是苹果公司。原文来源于： 1.https://www.tomsguide.com/ai/apple-is-handling-ai-so-much-better-than-microsoft-i-may-ditch-windows-for-macos-sequoia 2.https://edition.cnn.com/2024/06/13/tech/apple-ai-data-openai-artificial-intelligence/index.html 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2024-06-17

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