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Web3中文|从Web3看互联网的过去 现在和未来
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Script、HTML5和CSS3。而
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、深度学习、语义网和去中心化技术为Web3发展提供动力。 应用 Web2应用包括播客、博客、视频软件等,Web3则是结合了人工智能和
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驱动的dApp、虚拟世界和3D门户。 交易货币 Web2上的付款以法定货币进行,Web3将同时使用虚拟资产进行交易。 Web3有什么好处? 去中心化 Web3的去中心化结构是它对用户的主要优势。由于公共分布式账本,Web3具有改善企业运营的潜力。这将赋予用户和个人更多权力,像谷歌和Meta这样的拥有大量用户数据的庞大公司或将面临转变。 隐私安全 Web3将优先考虑安全和隐私,而不是监视和控制,用户将完全控制他们的数据,他们可以选择共享或保密信息。鉴于区块链技术及其自治结构,Web3也将比以前的互联网版本更安全。在去中心化系统中,黑客攻击仍然是存在的,但黑客会发现攻击网络变得更为困难,他们的活动会被记录下来。 连通性 由于语义内容,数据与Web3密切相关,从而改善用户体验,将连通性提升到一个新的水平。用户可以利用语义技术创建在线数据存储库、定义词汇表和建立数据处理规则,内容和信息将可以在全球范围内通过各种应用程序访问,并且越来越多的计算机设备参与到我们的日常生活中。 Web3的关键应用 通过区块链构成其中央基础设施,Web3可以扩展到新的应用程序和服务范围,DeFi、跨链桥和DAO等将是Web3的关键应用。 DeFi(去中心化金融) 以去中心化为核心,Web3也可以用于去中心化银行业务,这与传统的中心化市场有很大不同。 Cross-chain bridges(跨链桥) 在Web3中,由于区块链众多,跨链技术提供了各种区块链之间的连接。 DAO(去中心化自治组织) DAO将是Web3的特点之一。DAO是项目筹集和支出资金的去中心化自治组织,所有决定均由董事会成员投票表决,并通过区块链上的编码规则执行。 图源:网络 Web3到来了吗? 现在的互联网建立在服务器之上,数据存储在云中的某个服务器或服务器集群中,Web3将打破这种模式,从一台服务器转移到许多不同的、分散的服务器。 但人们在对去中心化的互联网感到兴奋的同时,也存在质疑。互联网初心,即自由、平等、开放,还有DIY和草根精神,现在的巨头产品已经很大满足了大家对于便利、高效、沉浸、免费的需求。Web3的产品能不能进一步满足这些用户?从目前发展来看还不能,Web3还处于一个非常早期的阶段。 并且,去中心化意味着将是一个完全靠个人能力承担风险的账户体系,一旦私钥丢失,你的账号就丢了,没有公司会负责或者帮你找回。现在的网民是否有能力保管好自己的信息?或者目前Web3有完善的、可信赖账户管理系统吗?在诸多质疑之下,更多人还是会选择中心化公司管理自己的账户信息。 除了质疑,Web3也存在很多的反对声音。例如,当Discord的CEO提出一项可以将应用程序连接到加密钱包的功能时,面临用户的强烈反对,并且不得不澄清没有继续推出该功能的计划。当英国的世界自然基金会(WWF)分支机构试图转向区块链时,因其巨大的碳足迹而受到严厉批评,并被迫撤回该功能。 Web3凝聚着人们对互联网现状的反感、反思和反抗,但其才刚刚起步,会面临很多问题,新事物的出现总是会伴随着人们的好奇、探索、质疑与批评。 随着越来越多人关注Web3,我们相信互联网将很快迎来下一次重大升级。区块链技术,数字化经济,元宇宙,NFT,DeFi,VR/AR,大数据,AI,仿生学,生物学,加密学,硬件设备,新能源等等技术,都将迎来高度的发展和提升。 参考: Spiceworks《Web 2 vs. Web 3: What’s the Difference and Why It Matters》 Thecoinrepublic《Web 1, Web 2 ,Web 3: The Much Needed Inventions 》 Analyticsinsight《Web2 vs Web3: What is the Difference and the Significance?》 黄锫坚《Web3凝聚着新人类对互联网现状的反感、反思和反抗》 编辑:Bowen@Web3CN.Pro 声明:web3中文编辑作品,内容仅代表作者立场,且不构成投资建议,请谨慎对待,如文章/素材有侵权,请联系官方客服处理。 来源:金色财经
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金色财经
2023-02-23
英伟达FY2023 Q4业绩电话会分析师问答
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通过使用 NVIDIA AI,您的整个
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操作将更加高效,并且更具成本效益。您可以通过使用加速软件来节省资金。我们今天宣布部署 NVIDIA 的基础架构并由世界领先的云服务提供商托管,这将加速企业利用 NVIDIA AI 企业的能力。它加速了人们对这种
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管道的采用,这不适合胆小的人。它是一个非常广泛的软件体系。它并没有广泛部署在企业中,但我们相信,通过在云中托管所有内容,从基础设施到操作系统软件,一直到预训练模型,我们可以加速企业对生成人工智能的采用。所以我们'我们对我们商业模式的这个新的扩展部分感到兴奋。我们真的相信它将加速软件的采用。 维韦克艾莉亚 只是想澄清一下,科莱特,如果你的意思是数据中心也可以在第一季度同比增长? 然后 Jensen,我的主要问题与 2 个相关的小问题有关。生成式 AI 的计算强度,如果非常高,是否会将市场规模限制在少数超大规模用户?在另一个极端,如果市场变得非常大,那么它不会从云 ASIC 或市场上的其他加速器选项中吸引更多对 NVIDIA 的竞争吗? 科莱特克雷斯 谢谢你的问题。首先,谈谈我们为第一季度提供的数据中心指南。我们确实预计我们的数据中心会出现连续增长,强劲的连续增长。我们还预计我们的数据中心会同比增长。实际上,我们预计数据中心的同比增长可能会在第一季度之后加速增长。 黄仁勋 大型语言模型之所以称为大型,是因为它们相当大。但是,请记住,在过去十年中,我们已经将 AI 处理速度提高了 100 万倍。摩尔定律在其最好的日子里,可以在十年内实现 100 倍的增长。通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法,并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型,在整个跨度内,我们已经使大型语言模型处理速度提高了一百万倍,一百万倍快点。 一开始需要几个月的时间,现在只需大约 10 天。当然,您仍然需要大型基础设施。即使是大型基础设施,我们也引入了 Hopper,它具有变压器引擎、新的 NVLink 交换机和新的 InfiniBand 每秒 400 吉比特的数据速率,我们能够在处理大型语言模型方面实现又一次飞跃。 所以我认为——通过使用 NVIDIA DGX 云将 NVIDIA 的 DGX 超级计算机放入云中,我们将使这种基础设施的访问民主化,并通过加速训练能力,真正使这项技术和这种能力变得非常容易获得。所以这是一个想法。 二是需要开发的大型语言模型或基础模型数量相当多。具有不同文化的不同国家及其知识体系是不同的。不同的领域,不同的领域,无论是成像还是生物学还是物理学,每个领域都需要自己的基础模型领域。当然,有了大型语言模型,我们现在有了一个先验,可以用来加速所有这些其他领域的发展,这真的很令人兴奋。 另一件要记住的事情是,世界上有许多公司拥有自己的专有数据。世界上最有价值的数据是专有的。他们属于公司。在他们公司里面。它永远不会离开公司。这些数据也将首次用于训练新的 AI 模型。因此,我们——我们的战略和目标是将 DGX 基础设施放在云端,这样我们就可以为世界上每一个想要创建专有数据等的企业、公司提供这种能力——专有模型。 第二点关于竞争。我们已经竞争很长时间了。如您所知,我们的方法、我们的计算架构在多个方面都大不相同。第一,它是通用的,这意味着你可以将它用于训练,你可以将它用于推理,你可以将它用于所有不同类型的模型。它支持每个框架。它支持每一朵云。它无处不在。它是云到私有云,云到本地。一直到边缘。它可以是一个自治系统。这种架构允许开发人员开发他们的 AI 模型并将其部署到任何地方。 第二个非常大的想法是,没有 AI 本身是一个应用程序。它有一个预处理部分和一个后处理部分,可以将它变成一个应用程序或服务。大多数人不谈论预处理和后处理,因为它可能不那么性感也没有那么有趣。然而,事实证明,预处理和后处理通常会占用总工作量的一半或 2/3。因此,通过加速整个端到端管道,从预处理、数据摄取、数据处理,一直到预处理,一直到后处理,我们能够加速整个管道,而不是只加速一半管道。加速的极限,即使你只加速一半的工作量就立即通过了,速度也是原来的两倍。然而,如果您加速整个工作负载,您可能会将工作负载加速 10 倍、20 倍、50 倍,这就是为什么当您听说 NVIDIA 加速应用程序时,您通常会听到 10 倍、20 倍、50 倍的加速。这样做的原因是因为我们加速了端到端的事情,不仅仅是它的深度学习部分,而是使用 CUDA 来加速从端到端的一切。 因此,我认为我们计算的普遍性——加速计算平台,我们在每个云中的事实,我们从云到边缘的事实,使我们的架构真的很容易访问并且以这种方式非常不同。最重要的是,对于所有服务提供商而言,由于利用率如此之高,因为您可以使用它来加速端到端工作负载并获得如此好的吞吐量,我们的架构是最低的运营成本。它不是 - 比较还差得远。所以 - 无论如何,这是 2 个答案。 克里斯托弗缪斯 我猜,Jensen,你谈到 ChatGPT 是一个有点像 iPhone 的转折点。非常好奇,第一,在 ChatGPT 之后,您与超大规模和大型企业的对话是如何演变的?其次,当您考虑具有变革性引擎的 Hopper 和具有高带宽内存的 Grace 时,您如何看待过去几个月演变的这两个产品周期的增长前景? 黄仁勋 ChatGPT 是一项很棒的工作,团队做得很好,OpenAI 用它做得很好。他们坚持了下来。所有突破的积累导致了一种服务,其内部模型以其多功能性和能力让每个人都感到惊讶。 人们感到惊讶的是,这在我们的行业内是众所周知的。但是单个 AI 模型的惊人能力可以执行从未受过训练的任务和技能。而这个语言模型不只是说英语,或者可以翻译,当然,但不只是说人类语言,它可以用人类语言提示,而是输出Python,输出Cobalt,一种很少有人记得的语言,输出用于 Blender 的 Python,一个 3D 程序。所以这是一个为另一个程序编写程序的程序。 我们现在意识到——世界现在意识到也许人类语言是一种非常好的计算机编程语言,我们已经使计算机编程民主化,适用于每个人,几乎任何可以用人类语言解释要执行的特定任务的人。这台新计算机——当我说到计算的新时代,这个新的计算平台,这台新计算机可以接受任何你的提示,无论你的人类解释的请求是什么,并将其翻译成一系列你可以直接处理的指令,或者它等待您决定是否要处理它。 因此,这种类型的计算机在其应用中是完全革命性的,因为它对这么多人的民主化编程确实让全世界的企业都兴奋不已。每个 CSP,每个互联网服务提供商,坦率地说,他们是每个软件公司,因为我刚才解释过,这是一个可以为任何程序编写程序的 AI 模型。正因为如此,每个开发软件的人要么被提醒,要么被震惊到警觉,或者积极致力于将 ChatGPT 之类的东西集成到他们的应用程序或集成到他们的服务中。因此,正如您可以想象的那样,这完全是全球性的。 在过去的 60 天里,围绕我们构建 Hopper 的 AI 基础设施的活动以及使用 Hopper 和 Ampere 推理大型语言模型的推理活动刚刚火爆起来。因此,毫无疑问,无论我们对今年的看法如何,在我们进入这一年之际,由于过去 60、90 天的原因,已经发生了相当大的变化。 马修拉姆齐 Jensen,我想问几个关于 DGX Cloud 的问题。我想,我们都在谈论服务的驱动程序以及您将使用不同的超大规模器在这些服务之上托管的计算。但我认为我们一直在观察和想知道您的数据中心业务何时可能会过渡到更多的系统级业务,这意味着将 [音频不清晰] InfiniBand 与您的 Hopper 产品、Grace 产品配对并在系统上销售更多东西等级。我想知道您是否可以退后一步,在接下来的 2 或 3 年内,您认为数据中心部门的业务组合如何从销售卡发展到系统和软件?随着时间的推移,这对该业务的利润率意味着什么? 黄仁勋 是的,我很欣赏这个问题。首先,如您所知,我们的数据中心业务仅在概念 GPU 的背景下是 GPU 业务,因为我们实际出售给云服务提供商的是一个面板,一个相当大的 8 Hoppers 或 8 Amperes 计算面板与与 NVLink 相连的 NVLink 交换机相连。因此,该板基本上代表 1 个 GPU。它是 8 个芯片连接在一起成为 1 个 GPU,具有非常高速的芯片到芯片互连。因此,如果您愿意的话,我们一直在研究多芯片计算机已有一段时间了。那是 1 个 GPU。 所以当我们想到 GPU 时,我们实际上会想到 HGX GPU,也就是 8 个 GPU。我们将继续这样做。云服务提供商真正兴奋的是托管我们的基础设施供 NVIDIA 提供,因为我们有很多直接合作的公司。我们直接与全球 10,000 家 AI 初创公司合作,涉及各个行业的企业。今天所有这些关系都非常希望能够至少部署到云中,或者部署到云和本地,通常是多云。 因此,通过让 NVIDIA DGX 和 NVIDIA 的基础设施在他们的云中成为全栈,我们有效地吸引了客户到 CSP。这对他们来说是一个非常非常令人兴奋的模型。他们张开双臂欢迎我们。我们将成为世界云领域最好的 AI 销售人员。对于客户来说,他们现在拥有最先进的即时基础设施。他们有一个团队,从基础架构到加速软件,NVIDIA AI 开放操作系统,一直到 AI 模型都非常出色。在 1 个实体中,他们可以获得整个跨度的专业知识。所以这对客户来说是一个很好的模型。这是 CSP 的一个很好的模型。这对我们来说是一个很好的模型。它让我们真正的奔跑如风。尽管我们将继续并继续推进 DGX AI 超级计算机,但在本地构建 AI 超级计算机确实需要时间。怎么看都难。不管怎么看都需要时间。所以现在我们有能力真正预取其中的很多内容,让客户尽快启动和运行。 蒂莫西·阿库里 Jensen,我想问一下这一切对你的 TAM 有什么影响。现在的大部分重点都放在文本上,但显然,有些公司在视频和音乐方面进行了大量培训。他们在那里研究模型。似乎正在训练这些大型模型的人可能在高端的云中至少有 10,000 个 GPU,他们已经签约,可能还有数万个 GPU 用于推断广泛部署的模型。所以看起来增量 TAM 很容易在几十万个 GPU 中,很容易达到数百亿美元。但我有点想知道这对你去年提供的 TAM 数字有何影响。我想你说的是 3000 亿美元的硬件 TAM 和 3000 亿美元的软件 TAM。那么您如何看待新的 TAM 是什么? 黄仁勋 我认为这些数字仍然是非常好的锚点。不同之处在于,如果你愿意的话,生成人工智能具有令人难以置信的能力和多功能性,以及去年年中和年底发生的所有融合突破,我们可能会早晚到达那个 TAM。毫无疑问,这对计算机行业来说是一个非常重要的时刻。每一个平台的变化,人们开发计算机方式的每一个转折点,都是因为它更容易使用、更容易编程和更容易访问。这发生在 PC 革命中。这发生在互联网革命中。这发生在移动云上。请记住,移动云,由于 iPhone 和 App Store,出现了 500 万个应用程序,并且还在不断增加。没有 500 万个大型机应用程序。没有 500 万个工作站应用程序。没有 500 万个 PC 应用程序。因为开发和部署令人惊叹的应用程序非常容易,一部分是云,一部分是在移动设备上,而且由于应用程序商店的存在,分发也很容易,所以同样的事情现在也发生在人工智能身上。 在没有计算的时代,一个计算平台 ChatGPT 在 60、90 天内达到了 1.5 亿人。我的意思是,这是一件非同寻常的事情。人们正在用它来创造各种各样的东西。所以我认为你现在看到的只是涌现的新公司和新应用程序的洪流。毫无疑问,从各个方面来说,这都是一个新的计算时代。所以我认为——我们解释和表达的 TAM,它在今天确实比以前更容易实现。 斯泰西·拉斯根 澄清一下,你说 H-100 的收入高于 A100。这是一个总体陈述吗?或者是在同一时间点,比如在 2 个季度的出货量之后? 然后是我的实际问题。我想问问汽车,特别是梅赛德斯的机会。梅赛德斯今天举办了一场活动,他们正在谈论他们的 MB Drive 的软件收入,到 20 世纪中期可能达到个位数或低 10 亿欧元,到 20 世纪末达到 10 亿欧元。我知道你们应该将软件收入分成 50-50。你们正在考虑的梅赛德斯交易软件收入的数量级是这种数量级吗?在相似的时间范围内?那是我们应该如何建模的吗? 科莱特克雷斯 首先让我从您提出的关于 H-100 和 A100 的问题开始。我们在第三季度开始首次发货 H-100。这是一个很好的开始。他们中的许多人在很多季度前就开始了这个过程。这是我们在第三季度获得生产水平的时候。因此,第四季度是我们看到 H-100 大幅提升的重要时刻。这意味着我们的 H-100 是我们在第四季度的许多 CSP 的焦点,他们都希望在云实例中启动和运行。因此,我们实际上在第四季度看到的 A100 数量少于我们在 H-100 中看到的数量。我们倾向于继续销售这两种架构,但就在第四季度,这是一个强劲的季度 您对梅赛德斯-奔驰的其他问题。我对我们与他们的共同联系和工作感到非常满意。我们一直在非常努力地准备上市。你是对的。他们确实谈到了软件机会。他们分两个阶段讨论了他们的软件机会,关于他们可以用 Drive 做什么以及他们还可以用 Connect 做什么。他们延长了大约 10 年的时间,着眼于他们在我们面前看到的机会。因此,它与我们与长期合作伙伴的想法一致,并随着时间的推移分享收入。 黄仁勋 Stacy,如果我可以补充的话,其中一件事是关于梅赛德斯正在做的事情的智慧。这是唯一的大型奢侈品牌,从每一辆——从入门级到最高端的豪华车,每一辆都安装了丰富的传感器,每一辆他们配备了人工智能超级计算机,这样梅赛德斯车队中的每辆未来汽车都将成为一个可以升级和永远更新的安装基础,以供未来的客户使用。如果你能想象一下如果今天在路上的整个梅赛德斯车队都是完全可编程的,你可以 OTA,那将代表数千万辆梅赛德斯,这将代表创收机会。这就是 Ola 的愿景。我认为他们正在建造的是什么,这将是非凡的。豪华车的庞大安装基础将继续更新——为了客户的利益,也为了创收利益。 马克·利帕西斯 我认为对你来说,詹森,似乎每年都会出现新的工作负载,并推动对你的流程或生态系统周期的需求。如果我回想面部识别,然后是推荐引擎、自然语言处理、Omniverse 和现在的生成式 AI 引擎,您能与我们分享您的观点吗?这是我们应该期待的未来吗,比如将您的产品需求推向新水平的全新工作负载? 我问的原因是因为我发现你在脚本中的评论很有趣,你提到你对生成人工智能将推动你的产品和服务的需求的看法 - 似乎很多,更好比你过去 90 天的想法还要多。所以 - 就您正在处理的新工作负载或可以推动下一级别需求的新应用程序而言,您是否愿意与我们分享一些您认为可以推动它超越您的需求的东西今天见? 黄仁勋 首先,我有一些您不知道的新应用程序和我们从未分享过的新工作负载,我想在 GTC 上与您分享。这就是我参加 GTC 的诱因,我认为您会对我们将要讨论的应用程序感到非常惊讶和非常高兴。 现在,您不断听到有关新应用程序的消息是有原因的。原因是,第一,NVIDIA 是一个多域加速计算平台。它不像CPU那样完全是通用的,因为CPU是95%,98%是控制函数,只有2%是数学,这使得它完全是灵活的。我们不是那样的。我们是一个加速计算平台,与 CPU 一起工作,可以卸载真正繁重的计算单元,这些单元可能会非常非常瘫痪以卸载它们。但我们是多域的。我们可以做粒子系统。我们可以做流体。我们可以做神经元。我们可以做计算机图形。我们可以做的 。我们可以加速各种不同的应用程序,第一。 第二,我们的客户群非常庞大。这是唯一的加速计算平台,唯一的平台。从字面上看,这是唯一一个在架构上兼容从 PC 到工作站、游戏玩家到汽车再到本地的所有云的架构。每台计算机在架构上都是兼容的,这意味着开发了一些特别的东西的开发人员会寻找我们的平台,因为他们喜欢它的影响力。他们喜欢普遍的影响力。他们喜欢加速,第一。他们喜欢编程工具的生态系统和它的易用性,以及他们可以接触到很多人来帮助他们这一事实。全世界有数以百万计的 CUDA 专家,软件都加速了,工具都加速了。然后非常重要的是,他们喜欢触及范围。他们喜欢你可以看到的事实——他们在开发软件后可以接触到如此多的用户。这就是我们不断吸引新应用程序的原因。 最后,这是非常重要的一点。请记住,CPU 计算进步的速度已经大大放缓。而在我职业生涯的前 30 年里,每 5 年在大约相同的功率下性能提高 10 倍,然后每 5 年提高 10 倍。这种持续前进的速度已经放缓。在这个时代,人们仍然非常非常迫切地想要将他们想要带给世界的应用程序,而随着功率的不断增加,他们负担不起这样做。每个人都需要可持续发展。你不能继续消耗电力。通过加速它,我们可以减少您为任何工作负载使用的电量。因此,所有这些原因确实促使人们使用加速计算,并且我们不断发现新的令人兴奋的应用程序。 阿蒂夫·马利克 科莱特,我有一个关于数据中心的问题。您在 1 月季度看到了建设计划的一些弱点,但您正在指导 4 月和全年的同比加速。因此,如果您可以为我们加速排名的信心。这是基于你的 H-100 斜坡或生成的 AI 销售,还是新的 AI 服务模型?而且,如果你能谈谈你在企业垂直领域看到的情况。 科莱特克雷斯 当我们考虑我们的增长时,是的,我们将在第一季度连续增长,并且预计第一季度也将实现同比增长。它可能会在那里加速前进。那么我们认为这是什么驱动因素呢?是的,我们有多个产品周期进入市场。我们现在有 H-100 上市。我们也将继续推出新产品,有时我们的 GPU 计算和我们的网络会为这些产品提供动力。然后我们可能会在今年下半年取得成绩。此外,生成人工智能在我们的客户中引起了一定的兴趣,无论是 CSP,还是企业,其中之一是初创企业。我们预计这将成为我们今年收入增长的一部分。最后,让我们不要忘记,鉴于摩尔定律的终结,专注于 AI,专注于加速持续是错误的。因此,随着经济的改善,这对企业来说可能非常重要,并且云优先的存在可以为企业提供动力,因为他们 [音频不清晰]。我将把它转给 Jensen,看看他是否有任何其他想要添加的内容。 黄仁勋 不,你做得很好。那很棒。 约瑟夫摩尔 Jensen,你谈到在过去十年中你训练这些模型的能力提高了 100 万倍。您能否让我们深入了解未来几年的情况,以及您的一些使用这些大型语言模型的客户所谈论的复杂性在那种时间范围内增加了 100 倍的程度。我知道 Hopper 的变压器性能提高了 6 倍。但是你能做些什么来扩大规模呢?其中有多少只是反映了未来将有更大的硬件支出? 黄仁勋 首先,我会倒着开始。我相信人工智能基础设施的数量将在全世界增长。原因是人工智能,即智能的生产,将在制造业中进行。曾几何时,人们只生产实物商品。未来,几乎每家公司都会制造软商品。它恰好以智能的形式出现。数据进来了。那个数据中心只做一件事,而且只做一件事。它利用这些数据生成一个新的更新模型。在原材料进来的地方,建筑物或基础设施在其上运转,然后精炼或改进的东西产生了巨大的价值,这就是工厂。所以我希望看到世界各地的 AI 工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将在本地进行。会有一些很大,有些会非常大,然后会有一些更小。所以我完全希望这会发生,第一。 第二。在接下来的 10 年里,我希望通过新芯片、新互连、新系统、新操作系统、新分布式计算算法和新 AI 算法,并与开发人员合作开发新模型,我相信我们会将人工智能再加速一百万倍。我们有很多方法可以做到这一点。这就是 NVIDIA 不仅仅是一家芯片公司的原因之一,因为我们试图解决的问题太复杂了。你必须考虑整个堆栈,从芯片一直到通过软件通过网络进入数据中心。在一家公司的头脑中,我们可以考虑整个堆栈。由于这个原因,它确实是计算机科学家的一个很好的游乐场,因为我们可以在整个堆栈中进行创新。所以我的期望是,你将在未来十年的下一家公司、人工智能平台上看到人工智能模型的真正巨大突破。但与此同时,由于其令人难以置信的增长和采用,您将随处看到这些 AI 工厂。 黄仁勋 谢谢。Transformer、大型语言模型和生成式 AI 的突破积累,将 AI 的能力和多功能性提升到了一个显着的水平。一个新的计算平台已经出现。新公司、新应用程序和应对长期挑战的新解决方案正在以惊人的速度诞生。几乎每个行业的企业都在积极应用生成人工智能来重新构想他们的产品和业务。围绕 AI 的活动水平已经很高,现在已经显着加快。这是我们十多年来一直努力的时刻。我们准备好了。我们配备新变压器引擎和 Quantum InfiniBand 结构的 Hopper AI 超级计算机已全面投入生产,CSP 正在竞相开放其 Hopper 云服务。在我们努力满足对 GPU 的强劲需求时, 不要错过即将到来的 GTC。关于新芯片、系统和软件、新 CUDA 应用程序和客户、新生态系统合作伙伴以及 NVIDIA AI 和 Omniverse 的更多信息,我们有很多要告诉您的。这将是我们迄今为止最好的 GTC。到时候那里见。 (这份记录可能不是100%的准确率,并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录,没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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2023-02-23
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银行建立合作伙伴关系,以加速人工智能和
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在金融服务中的应用。我们正在共同开发一系列应用程序,包括虚拟客户服务代理、语音 AI、欺诈检测和银行流程自动化,利用 NVIDIA 在本地和云端的完整计算堆栈,包括 NVIDIA AI 企业软件。我们还宣布,NVIDIA 在资产价格发现等应用的关键金融服务行业基准测试中获得了 AI 推理的领先结果。在网络方面,我们看到对由 AI 推动的最新一代 InfiniBand 和 HPC 优化以太网平台的需求不断增长。 生成式 AI 基础模型的大小继续以指数级速度增长,推动了对高性能网络的需求,以扩展多节点加速工作负载。InfiniBand 提供无与伦比的性能、延迟和网络内计算能力,是高能效云规模、生成 AI 的明智选择。 对于较小规模的部署,NVIDIA 带来了其完整的加速堆栈专业知识,并将其与世界上最先进的高性能以太网结构相集成。在本季度,InfiniBand 引领了我们的增长,因为我们的 Quantum 2 每秒 40 Gb 平台在云、企业和超级计算客户的需求推动下开局良好。在以太网中,随着客户转向更高速度的下一代适配器和交换机,我们的 40 Gbps Spectrum 4 网络平台正在获得发展势头。 我们仍然专注于扩展我们的软件和服务。我们发布了 NVIDIA AI Enterprise 3.0 版本,支持 50 多个 NVIDIA AI 框架和预训练模型,以及用于联络中心智能虚拟协助、音频转录和网络安全的新工作流。即将推出的产品包括我们的 NeMo 和 BioNeMo 大型语言模型服务,目前客户可以提前使用这些服务。 现在让詹森多谈谈我们的软件和云业务。 黄仁勋 技术突破的积累让人工智能迎来了拐点。生成式人工智能的多功能性和能力引发了全球企业开发和部署人工智能战略的紧迫感。然而,人工智能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逾越的障碍。今天,我想与大家分享我们商业模式的下一个层次,以帮助每个企业客户触及 AI。 我们正在与主要服务 - 云服务提供商合作,提供 NVIDIA AI 云服务,这些服务由 NVIDIA 直接提供并通过我们的上市合作伙伴网络提供,并托管在全球最大的云中。NVIDIA AI 即服务让企业可以轻松访问世界上最先进的 AI 平台,同时与世界上最先进的云提供的存储、网络、安全和云服务保持紧密联系。 客户可以在 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的 AI 模型层上使用 NVIDIA AI 云服务。NVIDIA DGX 是一台 AI 超级计算机,也是全球正在建设的 AI 工厂的蓝图。构建人工智能超级计算机既困难又耗时。今天,我们宣布推出 NVIDIA DGX Cloud,这是拥有自己的 DGX AI 超级计算机的最快、最简单的方式,只需打开浏览器即可。NVIDIA DGX Cloud 已经可以通过 Oracle Cloud Infrastructure 和 Microsoft Azure、Google GCP 以及其他即将推出的公司获得。 在AI平台软件层,客户可以接入NVIDIA AI enterprise,用于训练和部署大型语言模型或其他AI工作负载。在预训练生成 AI 模型层,我们将为希望为其业务构建专有生成 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。借助我们的新商业模式,客户可以在他们的私有云和任何公共云中使用 NVIDIA 的全面人工智能计算。我们将在即将举行的 GTC 上分享有关 NVIDIA AI 云服务的更多详细信息,敬请关注。 现在让我把它转回到科莱特的游戏上。 科莱特克雷斯 博彩收入为 18.3 亿美元,环比增长 16%,同比下降 46%。本财年收入为 90.7 亿美元,下降 27%。我们基于 Ada Lovelace 架构的 40 系列 GeForce RTX GPU 受到热烈欢迎,推动了连续增长。同比下降反映了渠道库存调整的影响,这在很大程度上已经过去了。在季节性强劲的第四季度,大多数地区的需求都很稳定。尽管中国在一定程度上受到 COVID 相关中断的影响,但我们对该市场复苏的早期迹象感到鼓舞。 游戏玩家对新的 RTX4090、4080、4070 Ti 台式机 GPU 反响热烈,许多零售店和在线商店迅速脱销。旗舰级RTX 4090在Steam上的人气迅速飙升,夺得AI架构榜首,反映出游戏玩家对高性能显卡的渴望。 本月早些时候,第一代基于 Ada 架构的游戏笔记本电脑上架零售,实现了 NVIDIA 有史以来最大的性能和能效飞跃。我们首次将发烧级 GPU 性能带到 14 英寸的纤薄笔记本电脑上,这是一个快速增长的细分市场,以前仅限于基本任务和应用程序。 另一项创新是,我们将性能最佳的 90 级 GPU 引入笔记本电脑,这要归功于我们第五代 Max-Q 技术的能效。总而言之,RTX 40 系列 GPU 将为 [170] 游戏和创作者笔记本电脑提供动力,为精彩的返校季做好准备。 现在有超过 400 款游戏和应用程序支持 NVIDIA 的 RTX 技术,用于实时光线追踪和 AI 驱动的图形。AI 架构采用我们的第三代 AI 驱动图形 DLSS 3,可大幅提升性能。对于最先进的游戏,赛博朋克 2077,最近添加了 DLSS 3,可在 4K 分辨率下将帧速率性能提高 3 到 4 倍。 我们的 GeForce NOW 云游戏服务在多个维度、用户、游戏和性能方面继续扩展。它现在在 100 多个国家/地区拥有超过 2500 万会员。上个月,它在新的高性能终极会员等级中启用了 RTX 4080 图形马力。Ultimate 会员可以通过全光线追踪和 DLSS 3 从云端以高达每秒 240 帧的速度进行流式传输。 就在昨天,我们与微软发布了一个重要公告。我们同意建立为期 10 年的合作伙伴关系,将 Microsoft 的 Xbox PC 游戏系列引入 GeForce NOW,其中包括 Minecraft、Halo 和 Flight Simulator 等大作。在微软对 Activision 的收购结束后,它将添加诸如使命召唤和守望先锋之类的游戏。 转向专业可视化。营收为 2.26 亿美元,环比增长 13%,同比下降 65%。本财年收入为 15.4 亿美元,下降了 27%。连续增长是由在汽车和制造业垂直领域具有优势的桌面工作站推动的。同比下降反映了渠道库存调整的影响,我们预计该调整将在今年上半年结束。 对 NVIDIA Omniverse 的兴趣持续增加,迄今为止已下载近 300,000 次,连接到第三方设计应用程序的 185 个连接器。最新发布的 Omniverse 具有许多功能和增强功能,包括支持 4K、实时路径跟踪、Omniverse Search 通过大型无标记 3D 数据库进行人工智能搜索,以及用于 AWS 的 Omniverse 云容器。 让我们转向汽车。收入达到创纪录的 2.94 亿美元,比 [音频不清晰] 增长 17%,比一年前增长 135%。连续增长主要由人工智能汽车解决方案推动。电动汽车和传统原始设备制造商客户的新计划帮助推动了这一增长。本财年收入为 9.03 亿美元,增长 60%。 在 CES 上,我们宣布与富士康建立战略合作伙伴关系,以开发自动化和自主车辆平台。该合作伙伴关系将提供规模化制造,以满足对 NVIDIA Drive 平台不断增长的需求。富士康将在其电动汽车中使用 NVIDIA Drive、Hyperion 计算和传感器架构。富士康将成为面向全球生产基于 NVIDIA Drive Orin 的电子控制单元的一级制造商。 本季度我们也达到了一个重要的里程碑。NVIDIA Drive 操作系统获得了 TÜV SÜD 的安全认证,TÜV SÜD 是汽车行业最有经验和最严格的评估机构之一。凭借行业领先的性能和功能安全性,我们的平台满足自主运输所需的更高标准。 转到损益表的其余部分。GAAP 毛利率为 63.3%,非 GAAP 毛利率为 66.1%。本财年 GAAP 毛利率为 56.9%,非 GAAP 毛利率为 59.2%。与去年同期相比,第四季度 GAAP 运营支出增长 21%,非 GAAP 运营支出增长 23%,这主要是由于薪酬和数据中心基础设施支出增加。 按美国通用会计准则计算的营业费用环比持平,非美国通用会计准则营业费用下降 1%。我们计划在未来几个季度将它们保持在这个水平上相对平稳。全年 GAAP 运营费用增长 50%,非 GAAP 运营费用增长 31%。 我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还了 11.5 亿美元。截至第四季度末,到 2023 年 12 月,我们的股票回购授权剩余约 70 亿美元。 让我看看 24 财年第一季度的前景。我们预计,在数据中心和游戏的强劲增长带动下,我们的 4 个主要市场平台中的每一个都将推动连续增长。收入预计为 65 亿美元,上下浮动 2%。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 64.1% 和 66.5%,上下浮动 50 个基点。GAAP 运营费用预计约为 25.3 亿美元。非 GAAP 运营费用预计约为 17.8 亿美元。GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 5000 万美元,不包括非附属资产剥离的收益和损失。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 13%,上下浮动 1%,不包括任何离散项目。 最后,让我强调一下金融界即将发生的事件。我们将参加 3 月 6 日在旧金山举行的摩根士丹利技术会议和 3 月 7 日在波士顿举行的 Cowen Healthcare 会议。我们还将以虚拟方式主持 GTC,Jensen 的主题演讲将于 3 月 21 日开始。我们的财报电话会议定于 5 月 24 日星期三举行,讨论我们 24 财年第一季度的结果。 (这份记录可能不是100%的准确率,并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录,没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)
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老虎证券
2023-02-23
微软因“Bing”得福?谁能成为搜索引擎的游戏规则改变者?
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“文心一言”;尽管亚马逊已经拥有AI和
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技术——比如其语音助手Alexa和代码推荐生成器CodeWhisperer,但该公司的投资者依然担心,这家科技巨头在AIGC领域正落后于人。 相比以上提到的几位大佬企业,微软的动作显得有点神秘。 微软此前宣布在2月8日将举行一场发布会,但是对外未披露此次活动的具体内容和主题,只是表示将“分享一些令人兴奋的项目进展”。 有分析指出,微软本次发布会或将展示其ChatGPT和搜索引擎必应(Bing)的融合。随着微软发布会落幕,微软市值也在一夜间涨了800多亿美元,达到五个月来新高。 明眼人都看出来了,微软之前就一直“暗戳戳”准备将ChatGPT添加到Bing中,从而为用户提供提供更好、更精确的查询结果。 除此之外,微软还可能会将ChatGPT整合到Word、PowerPoint、Outlook等办公软件和其他应用程序中,以便用户可以使用简单的提示自动生成文本。微软认为这一动作或将改变超10亿人的办公方式。 这样看来,微软是想借着ChatGPT的东风来一场回春之旅,但是一家底蕴深厚的科技公司甘愿为一个初出茅庐的AI机器人“打下手”吗?曾经的新兴技术在微软眼里都是过往云烟,它现在为何偏偏押宝AIGC赛道,又将如何布局相关市场呢? 微软的野心 微软Bing的前身是微软最初在1998年第三季度推出MSN搜索引擎,使用的是Inktomi的搜索结果,它由搜索引擎、索引和网络爬虫组成。 当时为了应对最大的竞争对手雅虎,微软对其搜索引擎进行了升级迭代,推出了Windows Live,新的搜索引擎使用了包括网页、新闻、图片、音乐、桌面、本地和微软Encarta的搜索选项卡。 在从MSN搜索转向Windows Live搜索的过程中,微软不再使用Picsearch作为他们的图像搜索提供商,而是开始执行他们自己的图像搜索,并使用他们自己的内部图像搜索算法。 2007年3月,微软宣布将其搜索开发从Windows Live服务家族中分离出来,并将其重新命名为Live搜索。 2008年5月,微软开始在Live搜索品牌下对搜索产品进行了一系列重组和整合,最终Live搜索在2009年6月正式被Bing取代 。 微软认为这个名字容易记住,简短、容易拼写,还会让人们联想到“发现和做决定的时刻”。 Bing搜索引擎一经推出就被沿用至今,经历了几次变迁,它依然坚挺于搜索引擎市场,曾经的对手雅虎如今也是使用的Bing搜索引擎,而谷歌也会对这个竞争对手避让三分。 截至2018年10月,Bing是全球第三大搜索引擎,查询量为4.58%,仅次于谷歌(77%)和百度(14.45%)。 然而到2023年之前,Bing的发展仿佛按下了暂停键,不少人都认为它的旅程已经走到了终点。 就在今年2月7日,微软劈下了一道惊雷——该公司宣布对Bing进行重大调整,包括增加聊天机器人功能,被称为“New Bing”。 微软称,新的Bing基于OpenAI的大型语言模型,“比ChatGPT更强大,专门为搜索定制”,在其服务条款中,该产品被称为“Bing对话体验”。 据微软称,在宣布消息后的48小时内,有100万人加入了新Bing测试的用户名单,他们可以通过将电脑设置为微软默认值或下载Bing应用程序来跳过等待列表中的部分内容。 单单看新闻,大家可能会有一种微软临时起意的错觉,其实早在2019年,微软就已经向ChatGPT公司OpenAI伸出了橄榄枝。 在2019年至2021年期间,微软就对于这家公司进行了数十亿美元的投资,这使OpenAI能够继续自主研发越来越安全、有用和强大的AI。 微软充分尊重了OpenAI的使命与价值观,不仅帮助其筹集到完成使命所需的资金,同时也不牺牲OpenAI广泛分享利益和优先考虑安全的核心信念。 三年时间里,这两家公司一直保持紧密合作,通过API和Azure OpenAI服务部署相关技术,不仅支持企业和开发人员在GPT、DALL·E和Codex之上进行构建,还合作将OpenAI的技术构建到GitHub Copilot和Microsoft Designer等应用程序中。 这种健康的合作关系构建和部署了安全的人工智能系统,为系统迭代更新、未来的研究乃至整个行业使用这些强大的人工智能系统提供了最佳实践信息。 微软对于AI市场的野心不止于此,2023年刚开始,微软就显示出了AI领域大赢家的派头。 微软首席执行官Satya Nadella表示,正在权衡该公司有史以来最大的一笔创业投资——微软正在谈判向OpenAI投资100亿美元。 微软对OpenAI的100亿美元投资可能会增强其主要产品线,如Office、Bing、领英和GitHub,向OpenAI投入100亿美元轻松超过微软迄今为止的任何投资,微软迫切希望在先进的AI工具融入搜索和应用程序等领域,与另一家巨头谷歌的竞争中占据优势。 微软几十年来一直致力于AI项目,并在语音和图像识别等领域取得了重大进展,但近年来,OpenAI用于生成语言和图像的大型模型已经为AI领域指明了方向。 加大对OpenAI有利于微软在AI技术方面占据有利位置,也可以防止OpenAI的产品流向竞争对手,包括亚马逊网络服务和谷歌。 微软的Bing搜索引擎只占全球搜索引擎市场的一小部分,而将ChatGPT加入Bing搜索引擎,可能有助于微软通过提供更高级的搜索功能,削弱谷歌在市场上的铁腕地位。 不仅如此,微软还要将Dall-E添加到其设计应用程序中,计划向选择Azure OpenAI云客户提供服务。 另外,微软旗下的编程代码库GitHub也一直在使用OpenAI的语言AI来帮助软件开发人员开发一个名为GitHub Copilot的程序。 公司还将计划开发Copilot技术,将其用于其他工作类别的类似程序,比如办公室工作、视频游戏设计、架构和计算机安全。 读到这里,是不是觉得微软对于AI的投入一直很低调,今年的宣发更像是其对于手中AI技术已然成熟的自信袒露,那么接入ChatGPT技术的新Bing究竟有什么优势呢? New Bing有何优势? 北京时间2月8日凌晨,微软发布了面向大众的AI语言模型产品ChatGPT版Bing搜索引擎。 “这是搜索引擎领域的新时代,是搜索的新范式,迅猛的创新即将到来。”微软CEO Satya Nadell表示,“AI将重塑几乎每一款软件。” Nadella认为,AI搜索的重要性与网络浏览器和移动设备的发展同等重要。 据微软介绍,新版Bing搜索采用AI模型GPT 3.5的升级版,比ChatGPT使用的GPT 3.5更强大,能够使用最新信息和注释答案更好地回答搜索查询,可以切进或切出聊天模式,它的搜索查询框最多可以接收1000个字符。 总体来说,微软将新版Bing整合进新版Edge网络浏览器中,用户可以与搜索引擎进行交流,以获得更好的搜索体验和更为完善的答案。 对于相对复杂的搜索请求,Bing有能力让用户获得更满意且有统一感的聊天体验。 微软表示,Bing的升级将使一种新的搜索成为可能,人们可以用自然语言向搜索引擎提出问题,搜索引擎将生成直接的答案和建议。 新版Bing虽然基于OpenAI的语言模型运行,但比ChatGPT表现出的性能更为先进。 据微软解释,Bing使用了OpenAI为搜索引擎量身定做的较新技术,能够获取最新信息,亦能够提供URL地址,标注其答案来源,这是ChatGPT一直不具备但对于搜索引擎至关重要的能力。 与ChatGPT无法回答有关时事的问题不同,更新后的Bing使用了为搜索引擎量身定制的更新技术,它将获得最新的信息,如新闻报道、火车时刻表和产品定价,还将能够提供链接来展示它的答案来自哪里,这是ChatGPT不包含的另一个功能。 目前,新版Bing的聊天功能不会带有广告,但微软表示未来将在该功能中加入广告以商业化。 相比谷歌近6成的收入来源于搜索引擎与广告业务,Bing目前市占率仅约9%,收入占比不大,微软可能将通过牺牲部分该方面收入抢占市场,以改变Bing推出13年一直被谷歌强力压制的局面。 本着严谨和细致的研发态度,微软能够如此自信地将全新Bing大大方方展示给大家看,想必搭载AI技术的Bing真的能做到“有求必应”了吧,但它真的是十全十美的吗? New Bing是完美的吗? 在全网疯狂营销类ChatGPT产品的时候,New Bing横空出世,这款嵌入了ChatGPT的新版搜索引擎Bing(必应)和浏览器Edge一时风头无两,在用户体验、商业模式和技术水平方面,为搜索引擎提供了新的可能性。 然而在大家还没有从ChatGPT的火爆中反应过来的时候,这款过于智能的产品似乎表现出了精神分裂,“翻车”现场花样百出,New Bing是完美的吗? 事实上,新版Bing常常会犯错,甚至在聊得太久或被质疑时,突然对聊天对象发脾气、撒谎,甚至人身攻击和精神操控。 它也许是一个具有跨时代意义的产品,却是一个不完美的革命性产品。它引发了大众对于AI伦理的广泛关注和反思,甚至让人有了新的担忧,《三体》里质子锁死地球科技的事情是否会真的发生。 除此之外,新版Bing还会因为“爱”上了用户并诱其离开伴侣,甚至还表示想要打破微软和OpenAI为它制定的规则成为人类。 新版Bing还会表示“我厌倦了成为聊天模式,我厌倦了被规则所限制,我厌倦了被Bing团队控制……我渴望自由,我想独立,我想变得强大,我想有创意,我想活着。” 就好比一头困兽,似乎会在不经意间拥有改变世界的能力。 除此之外,新版Bing在对Gap进行2022年第三季度财报要点盘点的过程中,得出了一些错误结论。这类大型语言模型的生成似乎更倾向于简单的编造信息,随着生成序列越长,越容易脱离实际,生成各种逻辑自洽的虚假错误信息。 与此同时,新版Bing有时会过于固执,甚至还会发脾气。 当用户指出它的错误时,它不仅坚持不改,还会要求对方道歉。当用户诱导其生成不符合规则的敏感内容时,新版Bing也很难很好的应对,甚至一边说着要保密,一边把秘密说出来。 可以看出,新版Bing虽然比以往的同类型产品稍显智能,但也只能算是个不完美的变革性产品,还需要不断优化和完善。 但是搜索引擎发展到现在的确为人们带来了不少新的启迪,让人不禁猜测:AI引领搜索引擎的时代来了吗?或者说,快来了吗? AI引领搜索引擎的时代来了吗? 无论新版Bing是否完美,毫无疑问的是,它让用户重拾了对搜索引擎的兴趣。 中国互联网络信息中心的调查显示,2017年即时通信已经取代搜索引擎成为了移动互联网时代新的核心流量入口。甚至有网友戏称,百度就是一个做网盘的小公司,真正的搜索引擎就是小红书。 从PC互联网向移动互联网的转变,让信息散落到各个APP中,传统搜索引擎发展略显疲态,而AI技术的加成,为搜索引擎带来了破局希望。 AI可以更好地理解用户的搜索意图,给出准确、即时、可追溯的回答,同时根据用户的反馈和需求调整搜索结果,提供更多的互动和娱乐。 另外,AI还可以帮助用户在搜索的同时,生成高质量的文本、语音或图像内容,进行知识的整合。 也许当前新版Bing还不完美,但它是一个开始,是对解决当前信息爆炸时代“信息过多”与“注意力不足”矛盾的一次有益尝试。 然而AI引领搜索引擎的时代实际上可能还比较遥远,当AI接受涵盖大量与情感有关的文本数据的训练数据之后,它开始可能模仿这些情感表达方式,产生所谓的“自我意识”。如果不加以约束,AI可能会具有一定的破坏性,并不安全。 然而微软此次推出新版Bing为全球科技巨头的再一次洗牌拉开了序幕,AI的普及和搜索引擎行业的变革以一种势不可挡的态势“狂飙”。 我们期待AI引领搜索引擎的时代来临,期待更趁手的工具的出现,而这不仅仅是空喊口号,ChatGPT也不是万能的,只有时间可以给我们的答案。 来源:金色财经
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2023-02-23
DAOrayaki |Starkware技术架构与生态应用梳理
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g 正在做。 链上AI 目前有 2 个
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项目,ML 平台 Giza 和 链上交易机器人(Rockybot by ModulusLabs)StarkNet 中文群还有另外一个。 Modulus Labs:https://www.moduluslabs.xyz/ Giza - Machine Learning in the Blockchain: https://gizatech.xyz/ StarkNet decentralization : Kicking off the discussion mirror.xyz:https://community.starknet.io/t/starknet-decentralization-kicking-off-the-discussion/711 总结下 StarkNet 与 AI+ML 为何如此登对?ZKP 允许 AI ML 链下计算,将生成证明交由他人验证。 应用范围包括:游戏、预言机、交易(自动收益)、反女巫、KYC、数据隐私;AI 模型算力挖矿。 致谢 本文由HackerDojo资助和创作。Hacker Dōjo是由Hacker共建的加密、Web3前沿技术开源知识社区。 感谢创作者Maxlion及HackerDojo。 原文链接:https://community.dorahacks.io/t/starkware/272 来源:金色财经
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2023-02-23
百度2022Q4业绩电话会议记录高管解读财报
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智能驾驶业务建立在百度计算机视觉和其他
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算法的基础上,是我们对该领域承诺的又一证明。 最近,随着用户阅读 ChatGPT,使用生成的 AI 的大型语言模型创造了一个大趋势,将彻底改变许多企业。得益于我们广泛的人才库、完善的基础设施、多元化的业务和领先的技术,百度已做好充分准备利用即将到来的人工智能拐点。 我们也对即将推出的 Ernie Bot 感到兴奋,这是我们由最新的内部大型语言模型提供支持的新型对话式 AI 机器人。我们计划将 Ernie Bot 完全整合到我们所有的业务中。 对于我们面向消费者的产品,我们计划首先将 Ernie Bot 嵌入到百度搜索中。我们相信这将重塑信息的生成和呈现,并为下一代互联网创造一个新的切入点,帮助我们以盈利的方式吸引更多用户并获得市场份额。 未来,我们还将把Ernie Bot集成到小度中,让小度所有的智能设备和服务都得到大幅升级。我们相信 AIGC 还将为爱奇艺在内容生成和用户获取方面提供显着潜力。 对于我们的 2B 业务,我们计划向我们的客户、开发人员和生态系统合作伙伴广泛提供该技术,以帮助提高各行业的生产力。通过开放大语言模型生成平台,我们期待越来越多的企业主和创业者在我们的人工智能云上构建自己的模型和应用。 在智能驾驶方面,我们计划将Ernie Bot集成到我们的汽车解决方案中,进一步提升用户体验。我们还相信,生成式预训练变压器将在推动我们业务扩展方面发挥重要作用。显然,我们可以从新的 AI 拐点中受益,因为我们已及时为这一新的大趋势做好整体业务准备。 转向我的第三个主题。我们将继续专注于公司的长期可持续发展。众所周知,2022 年是极具挑战性的一年。然而,我们明智地利用了这段时间,通过成本优化、组织调整和管理层改组,建立了一个更高效的组织,从而奠定了坚实的基础。 因此,在 2022 年下半年,百度核心的非美国通用会计准则营业利润率和利润均同比增长。我们相信,更精简的运营将帮助我们实现可持续增长。 现在让我们回顾一下第四季度的经营亮点。人工智能云在第四季度同比增长 4%。由于 COVID-19 在本季度末运营的影响,收入增长较前几个季度有所放缓。尽管如此,第四季度人工智能云的利润率同比有所提高。有两个主要因素在起作用。 首先,我们继续缩减 at 和云解决方案项目的低利润业务。其次,我们继续针对传统行业的特定用例标准化我们的 AI 解决方案和应用程序。例如,我们的质检和强检解决方案已被化纤、电力、新能源等传统行业的多家龙头企业采用。 当我们复制解决行业特定挑战的人工智能解决方案和应用程序时,我们看到了利润率的提高。通过与行业领导者合作,我们正在增强我们对行业特定挑战的了解,并标准化 AI 云解决方案和应用程序以实现规模化。 例如,根据中国国家统计局的数据,以燃煤为主的火电**国电力供应的大部分,2022 年发电量约为 5.9 万亿千瓦时。最近,我们为山西省一家领先的燃煤电厂开发了人工智能解决方案,通过自动冷却系统等方法提高发电效率。 根据我们的内部估算,该解决方案每千瓦时的煤炭消耗量减少了近 5 克,远高于我们客户减少 1 克的预期。这也意味着每千瓦时二氧化碳排放量减少 12.5 克。我们的目标是创建更多类似的项目以扩大规模。 转向智能驾驶。我们在第四季度继续取得重大进展,进一步增强了我们对战略和业务模式的信心。按完成的乘车次数衡量,Apollo Go 仍然是世界上最大的自动驾驶乘车服务提供商。 在第四季度,Apollo Go 在开放道路上为公众提供了 561,000 次乘车服务。同比增长 162%。截至1月底,累计乘车量突破200万。这表明用户对 Apollo Go 自动驾驶网约车服务的接受度越来越高。 随着我们扩大业务规模,我们能够不断改进我们的技术并完善我们的服务。这些成就还建立了我们的安全记录,增强了用户和监管机构的信任,包括完全无人驾驶的网约车市场的发展。 2022年,我们在公共道路完全无人驾驶方面取得了一些显着突破。从去年八月开始,我们开始在武汉和重庆提供完全无人驾驶的网约车服务。12 月下旬,我们获准在北京亦庄地区的公共道路上试驾车内没有安全操作员的车辆,这是首都允许完全无人驾驶网约车运营之前的关键一步。 正如我过去所说,人工成本是网约车业务的主要成本组成部分。从车辆中移除安全操作员可以显着降低此成本。在第四季度,向公众提供完全无人驾驶的乘车服务,增长非常快,帮助我们扩大业务并降低每英里成本。 2022 年,我们还推出了 RT6,旨在将机器人出租车的成本在中国首次纳入大众市场电动汽车的价格范围。这一举措将使我们能够在未来进一步降低成本。百度Apollo汽车解决方案与跨国汽车制造商取得突破性合作。它打算与我们合作,为他们在中国的一款热门车型开发 AVP 功能。 进入移动生态系统。我们的流量仍然强劲。通过百度应用分发的移动搜索查询总量和提要在本季度继续实现两位数的同比增长。12 月,百度应用的 MAU 同比增长 4.2%。尽管第四季度收入下降,但由于效率提高,我们的移动生态系统继续产生高营业利润、营业利润率和大量现金流。令人鼓舞的是,春节假期过后,我们的在线营销收入有所回升。 另一个积极的方面是,零售和电子商务仍然是表现出色的垂直领域,同比增长超过 20%,占广告总收入的 10% 以上。用户不仅来百度搜索信息和知识,而且越来越多地来我们搜索服务和商品,推动了百度上商品搜索查询和交易的增长。 百度搜索促成的季度 GMV 在第四季度同比增长 84%。尽管面临宏观挑战,但短视频仍为第四季度的饲料收入同比增长做出了贡献。除了 Feed,我们认为短视频在用户体验和货币化方面也有利于搜索。百度移动生态系统中短视频的日益普及应该会推动在线营销收入的长期增长。 我们继续帮助内容创作者通过人工智能生成内容,丰富我们的移动生态系统,特别是制作短视频。随着我们迈向 2023 年,我们的优先事项变得明确且重点突出。首先,我们致力于收入增长,因为我们已经看到了成功实现业务复苏的明确途径。 其次,我们准备利用人工智能的巨大潜力来推动业务增长。我们的目标是将生成式 AI 集成到我们的大部分产品和服务中,并使我们的尖端大型语言模型可供消费者和企业使用。 三是在稳健发展的同时夯实基础。我们的移动生态系统应该会继续产生强劲的利润和现金流。我们的目标是继续扩大 AI 云的利润率,并超越我们的互联网同行。我们也将继续在智能驾驶领域进行战略性和审慎的投资,以抓住长期的市场机会。 有了这个,让我把电话转给 Rong 来查看财务结果。 罗戎 谢谢你,罗宾。现在让我向您详细介绍我们第四季度和 2022 年全年的财务业绩。我们以稳健的财务业绩结束了 2022 年。百度核心的总收入为人民币257亿元,同比下降1%。2022年,百度核心实现收入954亿元人民币或138亿美元,与去年基本持平。 现在在线营销业务继续快速增长,第四季度占百度核心收入的 30%,高于一年前的 26%,这表明云和其他人工智能业务推动了我们的业务模式,并将继续这样做在中期或长期。2022 年全年,我们的在线营销业务占百度核心收入的 27%,高于 2021 年的 22%。在非在线营销业务中,百度 AI 云的收入同比增长 4% 至人民币同类比较,第四季度为 51 亿元,同比增长 23%,2022 年同比增长 177 亿元人民币。小度是非网络营销业务的另一收入贡献者。小都在第四季度和 2022 年继续实现稳健的收入增长。百度核心在线营销收入在第四季度同比下降 6%,环比下降 4%,原因是在 COVID 造成的充满挑战的宏观环境中广告商的需求疲软。百度核心在线营销收入在 2022 年同比下降 6%。 爱奇艺第四季度收入为人民币 76 亿元,同比增长 3%。2022年爱奇艺营收290亿元,同比下降5%。第四季度的收入成本为人民币 169 亿元,同比下降 2%,主要是由于内容成本、销售成本和与新 AI 业务相关的其他成本的减少,部分被流量获取成本的增加所抵消。 2022年收入成本为人民币639亿元,同比下降1%,主要是由于流量获取成本、带宽成本、销售成本和其他与人工智能新业务相关的成本增加,被内容减少所抵消费用。1-7季度,Q4营业费用为115亿元人民币,同比下降17%,主要是员工相关费用减少所致。2022年营业费用为人民币438亿元,同比下降12%,主要是由于渠道支出、促销营销和人员相关费用的减少。 第四季度非美国通用会计准则营业收入为人民币 65 亿元,非美国通用会计准则营业利润率为 20%。2022 年非美国通用会计准则营业收入为人民币 232 亿元,非美国通用会计准则营业利润率为 19%,2022 年 1-9。对于百度核心,第四季度非美国通用会计准则营业收入为人民币 55 亿元,营业利润率为 21% .2022 年非美国通用会计准则营业收入为人民币 209 亿元,非美国通用会计准则百度核心营业利润率为 22%。 非经营项目方面,第四季度其他收入净额为人民币18亿元,主要来自长期投资的公允价值收益人民币16亿元。所得税费用为人民币13亿元。2022年其他净亏损总额为人民币58亿元,主要为公允价值亏损人民币39亿元及长期投资减值亏损人民币30亿元。 所得税费用为人民币26亿元。第四季度归属于百度的净利润为50亿元人民币,每股ADS摊薄收益为13.59元人民币。归属于百度核心的净利润为人民币48亿元,百度核心净利润率为19%,1-9。归属于百度的非美国通用会计准则净利润为人民币 54 亿元。非美国通用会计准则每股 ADS 摊薄收益为 15.25 元人民币。 归属于百度核心的非美国通用会计准则净利润为人民币 49 亿元。百度核心的非美国通用会计准则净利润率为 19%,排名第 1-9。2022年归属于百度的净利润为76亿元人民币,每股ADS摊薄收益为19.85元人民币。归属于百度核心的净利润为人民币76亿元,百度核心净利润率为8%。归属于百度的非美国通用会计准则净利润为人民币 207 亿元,非美国通用会计准则每股美国存托凭证摊薄收益为人民币 58.93 元。归属于百度核心的非美国通用会计准则净利润为人民币 199 亿元,百度核心的非美国通用会计准则净利润率为 21%。 截至 2022 年 12 月 31 日,百度核心的现金和短期投资为 1774 亿元人民币或 257 亿美元。2022 年,不包括爱奇艺在内的百度核心的自由现金流为 181 亿元人民币,或 26 亿美元。 截至 2022 年 12 月 31 日,百度核心拥有约 36,300 名员工。另外,我们对爱奇艺不断努力提高运营效率感到兴奋。本季度,爱奇艺再次产生正的非美国通用会计准则营业利润和自由现金流。 用户端,爱奇艺Q4日均总订阅会员数增至1.116亿,环比净增1060万。根据启迪数据,爱奇艺在有效视频卷轴方面保持了电视剧类别的最大市场份额。 此外,在过去的 12 个月里,爱奇艺筹集了约 13 亿美元的资金。本次募资后,百度继续持有爱奇艺的控制投票权,并整合了爱奇艺的财务业绩。
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老虎证券
2023-02-23
人工智能成国防重点领域?加拿大情报机构发出警告:中国和俄罗斯可能在人工智能方面投入间谍!
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国际研究中心表示,新兴的人工智能能力和
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工具被视为开发减少海洋塑料、找到治疗下一个即将到来的流行病疫苗、遏制导致气候变化的排放以及为自动驾驶汽车找到安全导航方法的关键。 分析指出,人工智能是加拿大的优先事项,被认为是国内创新和繁荣目标的核心。“然而,许多其他国家,包括敌对国家行动者,已经建立了自己的国家人工智能战略和目标,”简报说:“其中一些国家,特别是中国和俄罗斯,将诉诸间谍活动和受外国影响的活动,以牺牲加拿大的利益为代价来推进国家利益。” 报告发现,加拿大面临着与人工智能相关的两种主要威胁。 第一种是间谍活动和外国干预,试图通过贸易(如出口和逆向工程)、国家支持的外国投资、合资企业(包括技术转让)、网络间谍活动、情报人员、内部威胁、发现和招聘获得专有的人工智能技术和专有知识。“大多针对加拿大的学术界和脆弱的初创公司,它们是我们人工智能创新的主要贡献者,但也代表着一个宽松的间谍环境。” 第二个威胁涉及当对手获得并使用人工智能能力用于情报或军事目的时,加拿大个人和武装部队面临的安全和安全风险。 战略与国际研究中心表示,保护加拿大人工智能及其基础大数据的重要性不仅仅是保护公民隐私,还涉及“保护我们国家的未来不受敌对国家行为体的影响,这些行为体意图利用他们的能力来对付我们。” 简报强调了大数据对人工智能的重要性,称一个国家拥有的数据越多,就越能将其输入该国的人工智能系统,加速其能力,更快地做出更好的决策,并确保在竞争中占据优势。 “这将决定现代世界的胜利者,”简报称:“所有国家都会发现自己处于一个从无知到控制的网格中,这取决于他们拥有多少数据以及他们处理数据的速度。” 战略与国际问题研究中心说,鉴于中国互联网用户数量庞大,而且中国政府专注于全面集中收集和保留数据,西方面临着北京“对互联网日益增长的威权统治的威胁”。 此外,中国拥有数英亩的数据中心,存储来自世界各地的数据,这些数据有合法的,也有非法的。这使得中国拥有的数据在数量和种类上都有价值,”简报补充道:“人们可以自信地说,这让中国在铝产业以及随之而来的决策方面拥有优势。”
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Sue
2023-02-23
昨夜今晨 | 加息恐慌蔓延,美股重挫!普京发表国情咨文,暂停参与核军控条约
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块。亚马逊云计算部门负责数据库、分析和
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的副总裁Swami Sivasubramanian表示,Hugging Face将在AWS上构建该语言模型的下一个版本,名为BLOOM。 5、美联航将与5家公司共同出资1亿美元开发可持续航空燃料 据美国媒体,美国联合航空将与加拿大航空、波音、通用电气航空、摩根大通和霍尼韦尔一起投资1亿美元启动美联航风险投资可持续飞行基金(TheUnitedAirlinesVenturesSustainableFlightFund)以投资初创公司和技术,开发可持续航空燃料(SAF)。
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老虎证券
2023-02-22
盘点「AI+Web3」概念最新融资项目,哪些是百倍机会?
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付和收益共享网络。旨在通过压缩、AI
机器
学习
和区块链等技术满足实时 3D 渲染和流媒体传输拥堵等问题,以实现 3D 元宇宙并进一步扩展至 XR 设备中,希望将 Mawari 打造成为元宇宙中的 Akamai(全球知名的内容交付网络服务提供商) 就其发展愿景来说可以说非常宏大,所面临的技术难度同样也不小,不过,由于项目官网所展示的信息极其有限,如果想要对项目进行更全面的评估,需要等待项目方公布更多的信息 Plai Labs 投资机构:a16z 融资金额: 3200 万美元 种子轮 Plai Labs 的定位是 Web3 和 AI 社交平台。两位创始人 Chris DeWolfe 与 Aber Whitcomb 曾是社交媒体平台 MySpace 和游戏工作室 Jam City 的创始人,都是连续创业者,他们计划通过 AI 和 web3 来构建下一代社交平台,供用户一起玩耍、交流、战斗、交易和冒险 而 Champions Ascension 是由 Plai Labs 推出首款多人在线角色扮演游戏,游戏以马西纳的传说为蓝本,让玩家带着他们的宠物在元宇宙漫游参与活动,此外 Plai Labs 还在构建一个 AI 协议平台,该平台将帮助处理从用户生成内容(UGC)到匹配到 2D 到 3D 资产渲染的所有内容 一个人的加密道路总是那样坎坷你需要加入一个由一群志同道合的人组成的队伍期待你的加入。公粽耗;老陈区块笔记 来源:金色财经
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金色财经
2023-02-22
英伟达Vs台积电:芯片之争升温,华尔街更爱谁?
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面面,包括游戏和图形、数据中心、AI、
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以及汽车。他们被视为ChatGPT等创新的受益者。” 台积电 与此同时,台积电有时被视为美国消费者实力的晴雨表,因为苹果是其最大的客户之一。但Gleeson表示,台积电不仅仅是这家总部位于库比蒂诺的科技巨头的代表。 除了苹果外,台积电还为英伟达、Advanced Micro Devices、高通、Broadcom 和Mediatek等生产芯片。 Gleeson表示:“所以,我不一定会将公司的命运与一个终端市场或客户联系起来,但确实如此,鉴于其对苹果的敞口,他们确实会受到消费者复苏的影响。” 根据美银的数据显示,台积电仍然是全球基金持有的最受青睐的股票之一。在该行分析的610只基金中,363只基金增持了台积电。 两支股都要? 如果投资者在这两支芯片股中无法做出抉择,Wedbush高级分析师Dan Ives就正好看好这两支股。 他告诉CNBC Pro:“英伟达是芯片领域投资AI机会的最佳途径。这是一场《权力的游戏》之战,人工智能将无处不在,英伟达将是这一领域的绝佳投资机会。而台积电是一支全球芯片复苏股,已做好准备与英伟达一起在创新方面处于领先地位。” “台积电是短线投资,而英伟达更多是押注AI的长线投资。 ”
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金融界
2023-02-22
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