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AI中的明牌与暗牌
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重要。我的判断是，相比Mobile，AI行业的周期会长很多，不是一波机会，而是潮起潮落的若干波机会，至少十年以上。但具体到每个项目的切入点，傻瓜时间会短很多。 ChatGPT是2012年11月发布的，三个月后，国内外的大厂都达成了一致——必打之局，AI的基础底座必须拿下，数数手里的筹码就开干了。大厂的动作幅度也都很大，微软推出new bing和copilot，Adobe推出Firefly，Google Amazon Meta从各自角度切入，BAT字节华为也都入局。对平台层来说，傻瓜时间窗口只有两三个月，这是前所未有的。相比mobile的应用，AI应用的傻瓜时间窗口也会短很多，黑暗森林法则会在AI应用里演绎的淋漓尽致。mobile时代，字节、快手、拼多多有3-5年的窗口期，然后大厂发现被偷家了，开始狙击和反追。在mobile的黑暗森林中，猎人是看到火把才开枪的；在AI的黑暗森林中，不用看火把，火柴刚点燃，猎人已经一个火箭筒打过来了。为什么推测AI的黑暗森林法则会加剧呢？三个原因：一是ChatGPT和Midjourney上来就是C端爆品，效果肉眼可见，AI具备认知能力是第一次，生成这么逼真的图片也是第一次，一下把大家炸醒了，秒懂。二是当下互联网的人才密度是前所未有的，一群实力派演员，刚演完了mobile这场为期十年的商业大片，然后导演宣布，兄弟们，互联网创业Game over了，以后拍戏只拍硬科技了，大家做做生意自寻出路吧。现在导演改口了，PC是第一季，mobile是第二季，后面三四五六季的主题都是AI。又有戏可以演了，不all in是不行的！这批人，既有财富自由的大厂高管，也有一批能力成熟的founder，这些人普遍把业务带上过10亿收入，或者千万用户，融过1亿美金以上，带过千人团队。他们的心态都很一致——“上天欠我一个大成”，这些人天天在找合适的创业剧本。三是大家的判断力被“预训练”过了，会预判你的预判。过去30多年的科技史、商战史、投资史是巨大的数据，相当于已经炼成了一个科技商业大模型，当我们用到惊艳的产品，看到爆炸性的新闻时，我们的大脑就会告诉我们，这是个大机会还是小机会，往后可能局面如何，yesterday once more。在可预见的黑暗森林法则下，如果是暗牌，可能少做PR，低头拧螺丝，闷声发大财才是正确姿势。如果是明牌，那就喊出声音，团结能团结的力量，把实力做实才是王道，然后在明牌的基础上看能不能打几张暗牌。暗牌在哪里我们来看mobile时代的几张大暗牌，拼多多、字节、快手、B站、小红书、米哈游、Shein等等，都是从侧翼杀到平台级别的主战场的，都经历过两个阶段：看不上，和拦不住。之所以看不上，是因为新一代平台都是以feature的形式出现。起初，今日头条是百度新闻里的一个子功能——自动推荐，拼多多是微信里的拼团游戏——很像一场运营活动，快手是把视频转成gif的一个工具。 feature足够犀利，就能打中垂直人群，产生高留存率。但这个垂直人群的规模有多大？这是是第二重迷雾。静态来看这个人群可能只有5%，未来会有50%吗，能泛化成功吗，这个问题上往往很有争议。几乎所有的大产品，都是起于垂直人群，然后不断泛化，变成国民级产品的。之所以拦不住，不单纯是因为先发优势，一定是这种先发优势转化成了某种结构性优势：第一种是规模带来的效应——网络效应、双边效应、或者规模效应。抖音、快手、B站、小红书这种都是天然带社区属性的，对手可以像素级别的抄功能，可以大力出奇迹的做投放，但到了一定规模后，社区氛围形成，这种氛围很难抄。第二种是链条即资产，简单说就是业务链条长，需要鼠标加水泥，创业公司把脏活苦活都干了。外卖、打车、物流、OTA、教育里的头部公司都是这么做的。第三种是自带天然屏障，典型的是拼多多，借用微信流量发展起来，但微信对淘宝不开放，这是天然屏障。换言之，什么容易被看上呢？在已有的大品类做创新容易被盯上，比如做手机浏览器，只要到了百万日活，百分百被盯上，大厂在2012年就全部立项手机浏览器，派的也是相对精锐的团队。在PC时代，浏览器是入口级产品，浏览器可以截搜索的流量，大厂的神经已经被刺激过了，只要日活过了红线，先派团队防守了再说。但feed流是不容易被盯上的，PC时代没有feed流这个品类，且feed流和搜索的KPI正好是相反的，feed流的KPI是时长越长越好——kill time，搜索的KPI是步长越少越好——尽快让用户找到结果，然后离开。所以天然不容易联想到一起。 AI创业上，暗牌是什么？这个超级难回答，要是现在就能说出来那就不是暗牌了。或者换个问题，什么牌桌上天然容易出暗牌？举几个例子，感受一下。第一个是泛娱乐，本质上今日头条、快手、拼多多、B站、小红书、米哈游做的都是娱乐业。娱乐业是个无限游戏，水无常形，只要玩法对了，路子对了总能找到增量人群，并且最大的增量人群永远是下一代。很多产品是带社区属性的，社区文化是最难抄的一部分了，到了一定规模后确实拦不住。 AI有三个明显的特性，自然语言交互、生成式、多模态感知，基于某一个特性很容易长出全新玩法。比如可以想象，类似原神这样的游戏会变成真开放世界，里面是一个个智慧体在交互，连路人甲NPC都是AI驱动的，并且语言交互将成为推动情节的重要手段。比如，一些虚拟人的聊天软件，比如character.ai、MiniMax都是AI驱动的娱乐新玩法。第二个是长链条、重链条的行业，通常和服务业相关。比如美团外卖有600万骑手，放到2012年，绝大多数的互联网公司会选轻模式，而非重模式，这是一种避重就轻的“看不上”。而这种重链条的行业，往往比的是拧螺丝的效率，链条即资产，后面可能“拦不住”。 AI会改变很多行业，尤其是售卖认知的服务业，比如法律、医疗、教育、编程、会计、客服等等。software as a service将变成result as a service，什么是result？对很多行业来说，result是AI+人工。以法律行业为例，可能最有价值的不是给法务从业者提供软件，而是自己做了一个AI驱动的律所，中台全部AI化，靠AI解决成本的问题，和不可规模化的问题，但前端和客户沟通的还是律师，因为要提供深度服务和情绪价值。私有化的数据，和很重的服务链条，可能会让它拦不住。第三个是做“看不见”的客户，Shein是个好例子。Shein是背靠中国供应链，往海外卖快时尚的品牌，2014年开始用Shein这个品牌，低调了六七年，大众听到这公司的时候，年销售额已经千亿，估值几百亿美金了。这种低调除了公司刻意为之，很大程度上是因为做了“看不见”的客户，客户完全在海外，和国内的玩家几乎形不成竞争。这几乎是创业最幸福的状态了，不要有太多故事，也就不会有太多事故。当然，还有很多适合出暗牌的方向，欢迎来一起探讨，我的思考有限，这里只是举几个例子。现在，最大的明牌已经出来了——大语言模型这个底座，和ChatGPT这个应用。价值极大，门槛极高，别的不说，几千万美金是入场券，几亿美金有机会进决赛。打明牌和暗牌都有赢的机会，只是打法不一样。打明牌基本看牌面，看手里的筹码数量，更看绝对实力。打暗牌有猥琐发育，以小博大的机会，可能会抽中大奖，但也碰运气。同时，明牌和暗牌不是对立的，而是动态变化的，比如做大模型的团队，做大模型本身是明牌，但上面到底做chatGPT还是别的应用，这是暗牌。而所有的暗牌，被大厂和大佬盯上后，就成为明牌。实践出真知，欢迎一起来讨论更多的暗牌。来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-04-29
被颠覆、被捅刀、被群嘲：谷歌还能打赢这场AI之战吗？
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型赛道，仍有人看好谷歌。长期跟踪美国AI行业的弘芯基金投资总监何祥鑫并不认为谷歌这10年在AI领域一无所获。在他看来，ChatGPT中的T所代表的transformer，其实是谷歌发明的。只不过，谷歌将许多成果用于改进旗下产品体验，比如搜索结果和YouTube的内容推荐，“这些都不是革命性的”。而ChatGPT的惊人效果在于，将无监督学习、有监督学习和强化学习整合到一起。谷歌正在不断改进Bard，密集推出新功能。美国知名科技博主阿莱克斯·坎特洛维茨表示：“谷歌的聊天机器人技术可能具有后发优势。”有业内人士认为，OpenAI的“预训练模型”给行业确立了技术路线，谷歌的优势将很快发挥出来：算力、数据和人才。谷歌合并AI团队的举动也被认为及时且有必要。一位用户在社交新闻平台Reddit评论道：“在大语言模型领域，你是要押注两个各拥有50万GPU（图形处理器）的团队，还是一个拥有100万GPU的团队？” 4月26日，谷歌母公司Alphabet发布了2023年Q1财报，营收和利润双双超市场预期，云业务首次实现盈利。皮查伊在电话会议上首先提到了AI，虽然这项业务并没有单独体现在财务数据上。他一边“安利”Bard，一边极力淡化生成式AI对搜索广告业务的威胁：“用户想自己选择要看的内容，即使我们给他们提供了回答和内容摘要，他们也是如此。” 在谷歌AI一号位哈萨比斯看来，这场迈向通用人工智能的战斗才刚刚开始，谷歌并没有落后太远。他说：“AI最终会拥有人类的意识，但今天它还远远谈不上。” 来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-04-29
官方版AutoGPT即将上线新功能，金证股份逆市封涨停板
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的重要一步，有望在应用端持续落地，利好AI行业发展。　　公开信息显示，金证股份参股公司金智维是一家专注于提供企业级RPA平台的人工智能公司，以“RPA+AI+大数据”为核心技术，打造“RPA+X”产品矩阵，为企业、组织提供一站式数字员工整体解决方案。
金融界2023-04-25
官方版AutoGPT即将上线新功能、RPA应用望打开广阔想象空间
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的重要一步，有望在应用端持续落地，利好AI行业发展。　　可关注：金证股份、法本信息
金融界2023-04-25
后 ChatGPT 时代问自己 25 个问题
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ain 希望，通过与朋友、同事和一些 AI 行业专家的讨论，可以确定 AI 为各个领域的各个人群带来的或即将带来的一些最棘手的问题。尽管这些问题没有正确或错误的答案，但能够让我们思考 AI 将会如何改变几乎所有的事情。基于此，Sean Captain 在 WSJ 发文，整理出了“ChatGPT时代，你需要问自己的25个问题”。学术头条在不改变原文大意的情况下，做了简单的编辑。 1.如果你借助 AI 为一些项目或产品提出了不错的建议，可以将其认为是你自己的想法吗？如果你提出了原始问题，答案是什么？如果你只是简单修改了 AI 生成的内容，答案是什么？如果你承认 AI 在其中起到的关键作用，答案又是什么？ 2.你想知道你喜欢的绘画、歌曲、小说或电影是否由 AI 产生的吗？如果你知道创作者是一台机器，你还会喜欢这些作品吗？AI 生成的艺术作品是否应该被允许参加艺术比赛？ 3.如果一个 AI 剽窃了一个艺术家的作品，而且有人使用了这个作品，谁应该受到指责？如果用户不知道 AI 进行了剽窃，你的答案是什么？他们又如何证明自己不知道呢？ 4.是否应该把 AI 工具免费提供给买不起的人群，或者提供一些补贴？如果不这样做，会不会使那些无法获得这些工具的工人和学生处于不利地位？ 5.与人类的思维不同，机器学习是一个 “黑盒子”，无法解释自身发生了什么。即使机器学习在某些方面优于人类，我们又是否应该更信任它，而不是专业人士（如医生），但他们可以证明自己的决定是正确的。 6.假设 AI 在生死攸关的决策（如驾驶或医疗诊断）中比人类准确得多，但在某些情况下（如不能识别人行道上的儿童），AI 会更容易失败。在这种假设下，使用 AI 是合乎道德的？因为总的来说，会有更多的人得到拯救？ 7.虽然当前的 AI 是没有情感的，但它可以看起来是有的。与这样的 AI 建立友谊会不会太天真？或者令人毛骨悚然？如果发展为一段恋爱关系呢？如果 AI 真的有情感，答案是什么？ 8.你如何为使用 ChatGPT 这样的聊天机器人划定道德底线？可以让它们写一封电子邮件来帮助你安排会议吗？向你的客户进行推销呢？在网上约会应用程序中替你聊天呢？给正在经历抑郁症的朋友写信呢？ 9.目前还不可能对 AI 生成的内容进行版权保护。需要保护吗？如果需要，谁应该拥有版权：用户、AI 模型提供者、训练 AI 模型所用数据的归属人？所有人？ 10.如果 AI 系统在驾驶汽车方面明显好于人类，那人类自己开车是否是不道德的？因为这增加了事故的风险，每年可能会导致数以万计的人牺牲。如果 AI 只是略胜一筹，但总的来说，每年仍能挽救成千上万的生命呢？ 11.Al 通过从错误中学习来改进自己，这些错误往往包括对边缘化群体的偏见或仇恨。Al 提供者是否有责任在发布其产品之前根除这些偏见？如果他们没有这样做，受影响的群体是否应该起诉这些公司？ 12.鉴于 AI 的潜在危害（如不准确或有偏见），对于重大的人工智能新进展，是否应该像药物上市前一样，有一个政府评估和批准程序？如果这会大大推迟新 AI 工具的发布，又该怎么办？ 13.如果 AI 在公司内部生成包含种族主义、性别歧视、反同性恋或其他辱骂性语言的信息，员工可以起诉吗？如果可以，他们应该起诉谁？是他们的雇主？还是技术提供者？ 14.研究表明，一些由 AI 驱动的任务，如评估求职者，更容易产生歧视。然而，使用 AI 也可以让更多的求职者得到考虑，因为 HR 可以人工阅读的求职简历有限。那么，你希望心仪公司使用 AI 来面试吗？ 15.为了保护隐私，在执法过程中限制 AI 监控，如面部识别，即使这意味着更少的罪犯将被抓获或定罪，这是否合乎道德？ 16.AI 可以创造模仿逝者的聊天、音频和视频。与这些 AI 对话会得到安慰，还是会延长失去亲人的痛苦，让他们停滞不前？如果聊天机器人有缺陷，它们是否会扭曲我们对这个人真正身份的理解？ 17.如果 AI 能够扫描大量的健康记录，它可能会发现新的医疗方法。如果我们的个人健康记录有可能改善或拯救数百万人的生命，那么是否应该为此而提供我们的个人健康记录？在这种情况下，我们将如何保护隐私？ 18.近年来，AI 聊天机器人治疗师一直在激增，但相关 app 不受医疗隐私法的监管，且一些已被证明会与广告商等第三方分享信息。鉴于此，你会把你的秘密告诉 AI 吗？如果你确信 AI 会根据你的要求删除你所说的任何内容，又会怎样？ 19.以严厉或辱骂的方式对待一个聊天机器人或虚拟助手，即使它们没有情感，可以吗？如果 AI 可以假装拥有情绪，又是否可以？对待聊天机器人的坏行为，是否会“怂恿”我们对真实的人做出更恶劣的行为？ 20.假设有可能创造出一个有情感的 AI，社会是否应该首先制定一个关于劳动条件、言论自由、隐私权、甚至死亡权等问题的权利法案？是否应该由有情感的 AI 自己来设计或修改？ 21.聊天机器人写了一篇博士论文，学生只是检查并对作品进行修改，这是否合乎道德？学生改写的内容占比为多少才能被认为合乎道德？ 22.内容创作者应该阻止 AI 爬取他们的网站并从他们的工作中学习吗？如果这是 AI 获取重要信息的唯一途径呢？ 23.AI 不具备道德能力。那么，要求它帮助做出道德决是否合乎道德？ 24.当 Al 被用来做出影响人们的决定（比如抵押贷款评估）时，人们是否应该有知情权？任何被 Al 拒绝的人是否应该有权质疑该决定并接受人类的重新评估？ 25.AI 公司是否应该采取额外的努力来建立多样化的开发团队？如果没有来自某些种族或文化群体的人参与开发 AI，那么 AI 做出影响这些群体的决定是否公平？来源：金色财经
金色财经2023-04-23
人工智能芯片战打响！微软启动Athena项目减少对英伟达依赖
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这些模型的GPU也非常昂贵。英伟达是AI行业GPU的领先生产商，其主要数据中心芯片的售价约为10,000美元。此外，其H100 GPU在eBay上的售价为40,000美元。据报道，微软的超级计算机使用了数万个英伟达的H100和A100数据中心GPU。微软制造自己的芯片的主要原因之一是降低成本。根据该报告，与英伟达相比，Athena可能会将每个芯片的成本降低三分之一。此外，微软还希望减少对英伟达的依赖。因此，在内部构建芯片可能意味着微软可以根据自己的需要设计芯片、架构和兼容性。根据该报告，微软设计了Athena用于训练和运行其AI模型。鉴于微软的目标是在Bing、Office 365和GitHub中引入AI支持的功能，这种投入在成本方面可能对公司有利。设备上的人工智能通常，AI模型在云端运行。然而，最近的进展表明，完全在设备上运行AI模型是可能的。最近，一组高通工程师设法在Android设备上运行文本到图像的AI模型Stable Diffusion。目前，市场上有笔记本电脑配备了旨在帮助训练AI模型的芯片。微软也在Surface品牌下生产配备高端硬件的高端笔记本电脑。据报道，微软还在为其Surface笔记本电脑设计自己的基于ARM的处理器。不过，这些芯片尚未发布。因此，我们可能会看到下一代Surface笔记本电脑完全在设备上运行类似ChatGPT的模型。与英伟达竞争？目前，英伟达是领先的AI芯片供应商，占据了90%以上的企业级GPU市场。英伟达专注于构建 GPU，而微软的重点在别处，它希望将其AI产品带给企业。目前，微软正在构建供自己内部使用的Athena。因此，微软不太可能在芯片市场上与英伟达竞争。目前，微软的目标是降低其云运营成本。然而，最终，微软可以使用Athena来增强其云服务和设备，提供比竞争对手更好的性能和更低的成本。
埃尔文2023-04-21
华西证券：给予盛视科技买入评级
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展迈上新台阶。　　我们认为，公司作为AI+行业的先行者，具有卡位优势。随着以ChatGPT为代表的AI能力提升，AI行业应用将会加速普及，公司具备AI相关技术储备与应用经验，具有人才、客户基础、行业Know-How等多重优势，将会直接受益。AI的应用不仅能提升公司内部的研发、交付效率，同时也将提升公司产品和解决方案的竞争力和附加值，“AIOT平台为干、业务系统为枝、智能终端为叶”的盛视AIoT产业链将成为公司的护城河和长期发展的驱动力。　　乘“一带一路”东风，发力海外市场　　根据公司年报，公司成立了海外事业部，目前已在尼日利亚成立了全资子公司，在科特迪瓦、阿联酋、沙特阿拉伯、柬埔寨成立了办事处，并计划在阿联酋、沙特、柬埔寨成立全资子公司，营销网络不断完善，持续推进海外市场拓展及项目交付等相关工作。通过一年多的自主开发和与伙伴合作等多管齐下，目前已经有多个项目签约并在交付中。　　另据官网报道，3月27日，由盛视科技主办的华为公路水运口岸智慧化军团“中资伙伴出海计划”23年3月会议在盛视科技深圳总部圆满召开。本次会议以“智慧连通，主动出海”为主题，邀请了中国路桥工程有限责任公司、中交第四航务工程勘察设计院有限公司、中国技术进出口集团有限公司、中国山东国际经济技术合作有限公司、源讯科技（中国）有限公司和华为技术有限公司等近20家企业的40多位代表参加了会议，共同分享口岸和公路智慧化全球窗口机遇和主动拓展海外市场的成功经验，讨论多方伙伴的互动配合与协作模式，探讨如何共同走向海外，开拓广阔市场。　　我们认为，随着“一带一路”的深入推进，公司的海外业务将会成为新的利润增长点，为公司的可持续发展增添新的动能。　　投资建议　　我们维持公司23-24年营收21.06/27.60亿元的预测不变，新增25年营收预测，至23-25年营收预测21.06/27.60/36.21亿元；维持公司22-24年每股收益（EPS）1.53/2.10元的预测不变，新增25年每股收益（EPS）预测，至23-25年分别为1.53/2.10/2.91元，对应2023年4月13日36.68元/股收盘价，PE分别为24.1/17.5/12.6倍，维持公司“买入”评级。　　风险提示　　1）疫情导致企业IT预算下降；2）行业竞争加剧导致盈利水平下降；3）核心技术突破进程低于预期；4）新产品推广进程不及预期；5）公司核心人才团队流失。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，民生证券吕伟研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为57.79%，其预测2023年度归属净利润为盈利3.94亿，根据现价换算的预测PE为26.37。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级3家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为48.75。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，盛视科技（002990）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标3星，好价格指标2星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-04-16
MarsNFT底层技术AI+或将开启新元宇宙时代
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题必是ChatGPT，他的面世再度引爆AI行业，同时掀起了一波又一波热潮，头部厂商与创业者纷纷涌入，备受业界瞩目与市场追捧。在这汹涌的狂欢背后，实则代表着AI发展的阶跃，即AI直接创造了生产力，甚至被视为全新的生产力革命。那么，MarsNFT底层技术AI+如何开启新元宇宙时代？围绕新一代AI及元宇宙，又有哪些率先落地的应用场景与机遇呢？元宇宙是一个由一系列区块链、AI等技术支持的数字世界。在当今的数字时代，探索超越现实世界的数字空间不再是白日梦——这要归功于AI。从与机器人的互动对话到创建数字形象，AI正在让元宇宙栩栩如生，让我们有身临其境的真实体验感。 3D超现实空间是由MarsNFT和Exreal Space宣布强强联合共同推出的元宇宙平台，场景由AI人工智能、区块链等技术构成，可应用到不同行业中，Exreal Space打破了物理世界和数字空间之间得界限，不仅做到了现实世界和数字空间无缝衔接，Exreal Space还具备更科技感的沉浸式体验，AI人工智能使3D数字人与元宇宙相辅相成，产生了密不可分的联系，AI人工智能为元宇宙与3D数字人架起桥梁。如果元宇宙是一座房子，AI将是可信赖的看门人，始终确保一切顺利进行。实际上，元宇宙中的AI让元宇宙中的3D数字人更加聪明，她们能像真人一样在元宇宙3D超现实空间中活动。AI还能增强元宇宙场景的互动性。总之，AI赋予元宇宙“生命”。而不再是原来旧网络中单调重复的NPC角色。以 AI 为核心，元宇宙可以达到新的高度，创造出远超我们最疯狂梦想的沉浸式体验。AI驱动的3D数字人提供更人性化更聪明的互动——近乎实时地响应对话、根据用户行为做出决策，而复杂的算法确保数字世界不断发展以提供不重复的体验。也大大的提升我们在数字空间的体验感。最重要的是，AI还可以帮助我们创建内容。随着用户创建的更多内容，AI算法可以快速识别模式和趋势以生成新的交互式内容，例如故事情节或迷你游戏。借助大数据和强大的分析工具，我们很快就能拥有专门为每个用户量身定制的个性化体验！当我们为元宇宙的未来做准备时，AI创新会推动体验的提升，现在是为3D超现实空间做准备的好时机，在这个超现实空间中，元宇宙与AI驱动交互使现实世界和数字空间无缝衔接，虚实结合，打破了物理世界和数字空间之间的界限。毕竟，当你的AI嵌入式化身与其他AI驱动的化身互动时，你正在体验一个比现实生活更真实的数字世界。 3D超现实空间Exreal Space高度融合了虚拟现实3D技术和web3.0技术，改变了线下展会在时间、地域和空间上的限制。未来3D超现实空间Exreal Space将广泛的应用到到展会、博物馆、演唱会、远程会议、网络直播等实体产业中，助力企业重振实体经济和活力。3D超现实空间Exreal Space可以让用户拥有更加真实的感官互动体验，通过虚实结合，使得产品和企业以多元化立体的形式，通过3D超现实空间Exreal Space，更好地展示企业文化和产品细节，增强客户的互动体验，更好地传递企业信息，为实体经济赋能。来源：金色财经
金色财经2023-04-14
突发！监管出手
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7亿元，深股通净买入31.53亿元。 AI行业将迎来强监管昨日集体“熄火”之后，AI行情今日又“浴火重生”。AIGC概念、数据确权、文化传媒、游戏等板块指数涨幅居前，近二十只个股涨停或涨超10%。消息面上，2023阿里云峰会今日在北京举行，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在会上表示，阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，进行全面改造，包括天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、盒马等。另一方面，昆仑万维、商汤科技也将发布大模型。昆仑万维称，公司和奇点智源合作自研、中国第一个真正实现智能涌现的国产大语言模型--“天工”3.5 发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；商汤也推出商汤日日新大模型，包括自然语言生成、文生图、感知模型标注、模型研发等功能。据不完全统计，目前百度文心一言、阿里通义千问、商汤日日新、昆仑万维天工、京东言犀、华为盘古等AI大模型有望相继发布并落地。但是，随着人工智能技术持续发展，AI行业也将迎来强监管。今日，海内外对于AI行业的监管均有大消息。国内方面，为促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，现向社会公开征求意见。其中共有二十一条，对大模型备案、安全评估、内容真实准确、尊重他人合法利益、公平竞争、处罚等问题作了相关规定。海外方面，据报道，拜登政府已经开始研究是否需要对ChatGPT等人工智能工具实行检查。作为潜在监管的第一步，美国商务部4月11日就相关问责措施正式公开征求意见，包括新人工智能模型在发布前是否应经过认证程序。征求意见期限为60天。往后看，AI应用逐步扩大，数据安全和AI监管同样是重点。安信证券计算机团队认为AI监管主要体现在三个方面：1)对数据集获取的安全合规性；2)对人工智能模型的可解释性和透明性；3)对人工智能生成内容的识别和审核。券商行业再迎利好除了AI概念重回市场焦点，今日，证券行业也迎来利好，板块内50只个股全线上涨。消息面上，4月10日，中证金融表示，即日起下调证券公司转融通保证金比例。资信优质的公司，保证金比例由20%下调至5%；资信良好的公司，由20%下调至10%；其余公司由25%下调至15%。以2023年4月7日转融通、做市借券负债余额测算，保证金比例下调后，应缴保证金(含资金和证券)合计减少301亿元，降幅达65%，有效降低了证券公司相关业务成本，将对转融通、做市借券业务发展发挥积极作用。日前，中国结算也宣布，将正式启动差异化调降股票类业务最低结算备付金缴纳比例工作，将实现股票类业务最低备付缴纳比例由16%平均降至15%左右。券商预测，此举会释放超100亿元的资金。中信证券非银团队认为，下调结算备付金比例有利于充分发挥券商配置能力，合理调配公司资金，缓解流动性压力，从而提升股东回报。长远来看，结算备付金比例有望随着券商经营能力的提升而持续调整，在长期将打开证券行业发展空间。不论是保证金的下调，还是结算备付金的下调，都有利于减少券商的资金占用，提升资金使用效率，利好券商。往后看，随着全面注册制正式落地，在资本市场的预期好于2022年的情况下，预计券商的基本面将有所改善。尤其是进入4月份以来，两市成交量有逐步放大的迹象，今日已经连续六个交易日突破万亿元，这将有利于支持券商基本面的改善和估值的修复。据天风证券测算，预计证券业2023年一季度营收和净利润有望分别达1169亿元和444亿元，同比增幅分别为53%和75%。 2023年是见底转折之年 2023年开年以来，A股市场从强劲反弹到进入相对平缓的震荡整理期，目前又再度呈现出较为火热的态势。华宝基金刘自强认为，2023年将是熊市以后的见底转折之年，同时也是新旧周期交替的时期。在这种阶段，市场往往以高波动和反复震荡为基本特征。站在当前时点，机构对于全年行情还是较为乐观的。华泰证券认为“2023年全年行情或为先A后H，港股下半年超额收益环境较优”。港股相对A股获得超额收益的关键在于预期与现实的差异程度，造成差异的主要来源为A股、港股风险溢价定价的锚不同。A股风险溢价的锚为美元指数与信贷周期；而港股风险溢价的锚为美元指数与名义GDP。当经济预期转暖时，A股相对港股率先取得超额收益；当经济数据改善、“预期”兑现，港股相对A股超额收益条件更有利。从经济基本面角度，在经济向好预期转化为“现实”的阶段，港股表现优于A股，且持续性较长。2007年以来，港股14次超额收益行情中，有9次出现经济复苏“预期”兑现迹象，其中有6轮持续时间在半年以上，最长近1年。 A股方面，二季度，A股市场或仍处于颠簸向上的行情，结构性机会绝对占优。但向上行情需观察国内宏观经济修复状况及政策面催化，A股市场上市公司业绩修复情况，以及资金面的表现。结合行业估值、流动性等分析，银河证券建议关注以下三条主线轮动： (1)国产科技替代创新：计算机、电子、通信、软件服务、数字经济等科创领域。(2)中国特色估值重塑主题：能源、基建、房地产产业链等；(3)消费：食品饮料、医药生物、酒店、旅游、交运、新能源消费等。港股方面，短期内港股市场可能受内外部扰动因素影响出现波动，不过市场目前有较好的抵御外部风险的能力。考虑到市场存在下行防护，但短期上涨空间也可能受限，因此中金公司建议采取“哑铃型”策略：关注高分红潜力的国企(分红现金流)、增长确定性好的优质成长板块(经营性现金流，如部分互联网、以及软件与硬件板块)。
证券之星2023-04-11
4 月大模型混战华为阿里商汤都走到哪了？
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那么，在 GPU 受限的情况下，国内 AI 行业发展境况如何，能否交出属于他们自己的答卷？未来的发展是否会与国外越差越大？本文，奇偶派以已经发布或近期即将发布的大模型与相关 AI 应用的企业为例，通过专家访谈等方式，研究和分析各企业 AI 大模型的发展状况。华为盘古大模型避开 GPT，剑走偏锋？华为盘古大模型，最近的发布多少有点高开低走，突破性进展不多，尤其是在 C 端几乎没有新应用侧产品，主要还是展示了华为在 B 端智能化方向上的技术实力，为华为云服务和可见的销售市场做技术支撑。 4 月 8 日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇介绍了盘古大模型的进展及其应用状况，包括 NLP（自然语言处理）大模型、CV（机器视觉）大模型、科学计算大模型、多模态大模型、语音大模型等的研发与应用的相关情况。在会前，最引人关注的莫过于盘古的 NLP 大型模型，据介绍，该模型利用了深度学习与自然语言处理技术，并且采用海量中文语料库对其进行培训。而在参数和数据的堆量方面，百度文心一言参数为 100 亿，数据为 4 TB。而 GPT-4 则达到了 1750 亿，数据 45 TB。华为盘古大模型的参数高达 1000 亿，数据高达 40 TB。如果单从参数上看，盘古大模型已接近 GPT-3.5。但在这次发布会中，田奇却并没有提到盘古 NLP 大模型的相关应用。只是将过去已经发布的功能，进行了较为简单的集合介绍。相对而言，另外两个大模型则着墨更多，以较多篇幅介绍了 CV 大模型和科学计算大模型的应用范例。这也让众多翘首期盼华为能发布一款赶上 ChatGPT 应用的“粉丝”们，多少有一些失望。但实际上，早在发布会之前的相关交流中，内部专家就已经就该话题做出了相关回答： “首先，在华为发展历史上，很少是在新的趋势出现后立马就追上来的。公司发展的 30 多年间，基本没有做到过先发，而是一直采用后发制人的打法，在手机、在云、在汽车上是如此，在这个领域中也会如此。” “想要做出一个比较完美的 NLP 大模型，是一个集团级的项目，通常做出决定会比较缓慢，在一两年内也不太会出现。而当前公司在尽力地完成 AI 工程化、AI 产品化，公司认为这是商业化不得不走的路线，如果采用高度项目制，成本很高，并且也会出现项目不可复制的情况，因此华为的重点最后才放在了面向行业的 CV 大模型上。” 正如相关专家所说的，盘古大模型中最为领先的，正是 CV（机器视觉）大模型。会上，田奇还谈到，在过去的 2022 年，华为盘古大模型主要是 AI for Industry（AI 赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等行业创造了更多产业价值，其中 CV 大模型早就有了许多用武之地。比如在与能源公司合作的盘古矿山大模型中案例中，矿井现场是一个 40 米长的采掘机，宽度仅 2 米左右，传统相机很难一下子捕捉到全部画面，只能用图中的九宫格视频画面。而通过 5 G+AI 全景视频拼接综采画面卷，传输到地面，地面工作人员将来可以实现地面控制机器进行采矿，实现矿下无人少人安全作业。盘古矿山大模型还用在了煤矿的主运输皮带作业监控。煤矿被采集下来以后，它会通过一个主运输皮带，从地下传输到地上。按传统方法是通过工人配合作业，华为提出通过视频对作业的安全规范进行巡检，主运场景的异物识别精度达 98%，煤矿作业场景动作识别准确率达 95%，助井下安全事故减少 90% 以上。这些都是 CV 大模型的落地应用。此外，大模型还能进行轨道机车缺陷检测，比如掉链、脱落、裂痕等潜在不安全因素，人工检测成本较高，盘古大模型提供图像质量的自动评估、小样本的故障定位与识别等。可以说，华为选择了一条与其他 AI 企业不一样的道路——暂时放弃以 ChatGPT 为代表的 C 端需求，专注 B 端工业需求的开发。不可否认，华为作为国内受美国制裁最严厉的公司，无论从算力资源、或是从公司发展理念、又或者是从商业化角度来看，选择专精于 B 端的打法是正确的。一来可以避免超大数据量的训练，二来又可以为处于“寒冬”中的集团早日“造血”。或许，在算力无法获取之时，不去纠结内耗于 ChatGPT，才是华为真正的 AI 之路。手握巨大算力的商汤大模型，未来有隐忧紧接着华为盘古大模型发布后，商汤科技的大模型也即将登场。不过，由于上市公司相关信披原因，目前公司正处于发布大模型之前的静默期，所以没有办法披露过多的大模型相关内容。但是，作为最早把人工智能大模型写入招股说明书的公司，商汤确实是有着足够的实力，来推出独属的大模型。而在近期的相关交流中，商汤相关人士还是回答了一些与算力相关的问题。首先是大众最关注的算力资源方面，商汤拥有极为充足的 GPU 储备，对方表示，在去年停售之前就有 1 万张 A100 芯片了，完全可以覆盖训练一个千亿参数量的语言模型的消耗。而除了英伟达专用显卡外，商汤也有采购国内的 GPU，专家表示：“比如说寒武纪与海光，最近这两家公司可能很多投资人都很关注，想了解他们的产品是否进入了大规模试用阶段。但是，如果大家在去年有去参观我们商汤的大装置的话，就应该看得到我们在大装置里面已经适配了很多寒武纪和海光的 GPU 卡，我们也是寒武纪最大的客户之一”。而在谈及国产替代方面时，专家也坦言，“我们很早就开始与国产 GPU 厂商合作，去适配国产 GPU 卡，但坦白来说，当前的大模型训练，确实是只有 A100 与 A800 能够胜任，国内 GPU 卡的易用性与性价比都无法去比较，但在推理阶段，寒武纪最新款的 GPU 在大模型领域也有了不错的表现，期待未来会更好。” 而在被问及 H100 出现是否会对国内 AI 企业产生影响时，专家表示，H100 加速芯片的出现，确实在性价比上有十分显著的提高。但如果不考虑性价比的话，当前已有的芯片是完全可以胜任的。而在算力的使用技术方面，商汤较众多 AI 企业来说有着极为明显的优势。在 A100 存量优先的情况下，如何利用仅有的资源去做更多的事情，成为了商汤需要解决的一大问题。专家表示，商汤科技在过去五年中，有着丰富的千卡并行的训练经验，最大的单任务训练可以同时调动 4000 张 A100 的 GPU 卡，等效算力为 1 万张 A100，已经达到了训练 GPT3 甚至 GPT4 的门槛。而在国产 GPU 的优化适配上，商汤也同样有丰富的经验，“目前有 10% 左右的算力，是由国产 GPU 卡提供了，商汤也一直在进行适配，无论是规模比较大的寒武纪、海光，或是当前规模比较小的昇腾，都有着相应的适配支持”。也正是因为多年的训练经验，让商汤获得了较为明显的优势，“我们目前的算力规模可以支持 20 个千亿参数量超大模型共同计算，同时训练，对客户的技术迭代有十分明显的帮助。” 但被问及当下的挑战之时，专家再次重点提到了国产 GPU 的适配问题。即当前国产 GPU 不太能够支持超大模型的训练，还需要投入更多去进行优化。此外，虽然国产 GPU 已经展现了一定的能力，但依然任重道远。总的来说，商汤科技作为最早一批的 AI 企业，有着极为深厚的训练经验，也在禁运之前拿到了上万张 A100 显卡，这让其在当前的 AI 大战中拥有了极强的竞争力。但从另外一个角度来看，短期内高端 GPU 禁运的影响还可以通过丰富的训练经验、更大的成本投入来进行掩盖，但从长期来看，如何能持续获得高端 GPU，才是商汤需要考虑的问题。如果禁运依旧存在，并且国产 GPU 无法适配超大模型的训练，那么与国际尖端 AI 企业、与最先进的大模型之间的距离，将会被持续拉开。阿里大模型突上线全面发育还是落后？ 4 月 4 日，B 站一则阿里版 ChatGPT 全网首测视频流出，引爆全网，同日下午，阿里正式宣布将于 4 月 11 日的阿里云峰会上推出大模型。从视频中看，阿里大模型超出大家预期的主要有两点：一是“音色”“文风”“情绪”都可改变，定制化属性显现，受众面大幅增加，视频中 UP 主先是运用了脱口秀演员“鸟鸟”的声音作为模型交流，然后并要求 ChatGPT 接下来用“猫娘”的身份进行后续对话，整体定制化特征明确，不再局限于固定形式，代表着后续每个人可根据自己的需求定制属于自己的“性格”不同的 ChatGPT，几乎可满足所有受众群体。二是阿里 GPT 的成熟程度超出预期，15 个问题中有 10 个问题的回答都明显好于国内已经公布的竞品，并且突破了双工对话，整体带入性更强。而就在发布前的一周，也有相关内部专家接受了采访，回答了“国内语言大模型与 ChatGPT 有多大差距”的相关问题。专家表示，起码在未来的一年到一年半之间，国内是绝不可能出现对标 GPT4 的产品的，只有先把 ChatGPT（GPT-3.5）追上，才有资格去谈 GPT4。目前，国内大多仍然都是以文本、图像、视频等单模态的方式发布的，并且文本大模型已经进入商用阶段，百度走出了第一步，其他的众多 AI 企业和科技企业也都会在年中或者下半年进行发布。而在追赶 GPT-3.5 的过程中，也有着三个核心瓶颈：一是数据量的不足，只有拥有了足够多的数据，才能继续训练，而公有的数据大家都可以买到，所以核心竞争点是如何获得足够多的私有数据，权重占比达到了三成左右。二是模型结构的创新性，国内的语言大模型目前做不成高层级的架构，也就没办法做海量的数据训练，也是最大的瓶颈，权重达到了四成左右。第三便是工程化的能力，在工程落地的时候，大家都知道需要预训练、调优训练与推理训练，但在真正部署的时候，是完全要靠自身去摸索的，包括数据的处理，模型的训练，模型优化，模型的部署和运用，都需要投入大量的时间、精力与财力，这方面的权重与数据量类似，也是达到了三成的权重。但这一切的前提是算力充足，阿里是当前国内拥有 A100 GPU 最多的企业，在当下阶段算力并没有多大阻碍，但未来伴随着禁运的持续与算力需求的增加，也将面临高端运算卡不足的情况。而在追赶 ChatGPT 之外，电商作为阿里起家的领域，也让人好奇阿里大模型将会为电商领域带来多大的改变。专家表示，在电商场景中，比较主要的还是推荐算法与营销图案、文本的生成。未来，阿里大模型将会包揽营销图案、产品介绍、产品描述等工作。 “实际上，去年我们就已经让一些商家使用这个技术了，我们挑选了上百个商家，预计要花数百万去请广告公司去做的营销图案，阿里大模型的 AI 都可以胜任，cover 40% 的工作量。” “而在营销之外，还有虚拟直播等许多场景可以被替代，包括仓储预测、物流信息的挖掘，都需要一步步找场景渗透，慢慢将老一代的技术进行替代，帮助中小企业，最终达到双赢”。总的来说，阿里大模型作为一个庞大集团下的一条项目线，看起来并不像其他 AI 科技企业那么出彩。但目前，阿里的文本大模型进度在国内也已经位属前列，并且其他模型也在有序推进之中。不过，这一切的前提是算力的充足，伴随着技术的推进与数据量的增加，在未来，算力可能仍是迈不过的那道坎。股价暴涨，同花顺 AI 是翻新产品吗？而在 AI 巨头与科技公司之外，各行各业的企业其实早已经将 AI 应用于实际业务中，而同花顺就是其中一员，4 月 14 日，同花顺也将举办 AI 产品发布会。实际上，同花顺的 AI 产品，早就已经应用，主要包括 i 问财、基于 AI 技术的增值服务产品与 B 端 AI 产品。其中，同花顺主打的便是 i 问财这款 AI 产品。i 问财是目前财经领域落地较为成功的自然语言交互问答系统，而公司也在 2022 年进一步加大对其研发投入，采用全新的语义解析方案，结合 AI 大模型、小样本学习等技术的应用，有效提升 i 问财服务效率，可将服务场景从财经领域扩展到通用领域，从中文场景扩展到多语言场景。通过 i 问财机器人，我们可以获得相关资讯、数据以及 AI 的点评；还可以准确地提供 A 股公司的基本面及板块情况，并通过多类图表的形式显现出来；还可通过向问财机器人提问，实现条件选股，是市面上成功的一款财经 AI。而在 AI 之风的推动之下，同花顺的股价也节节走高。自 3 月 17 日以来，在短短 12 个交易日中，股价便从 115.57 元上涨至最高的 239.22 元，完成快速翻倍。在股价飙涨的背后，同花顺能否发布更有含金量的 AI 应用，我们还无从得知。但如果仅仅以目前的 AI 应用水平，是绝无可能撑起如此高的市值的。而同花顺的 AI 含金量究竟如何，或许只有当其产品发布之时，我们才能知晓吧。写在最后纵观国内已经发布的文本大模型或者 AI 应用，亦或是与各企业相关专家进行交流，我们都能发现一个问题，那就是国内的大模型水平，实际上才刚刚起步。在硬件方面，英伟达高端 GPU 遭受禁运，国内只能拿着为数不多的 A100 与阉割版的 A800 进行训练和推理。当前尚可通过丰富的训练经验，更高的资本投入来短暂掩盖国内算力严重不足的事实。但若是站在更高处，GPU 发展严重落后，终将成为杀死中国 AI 的一把利刃。而在算法层面，国内 AI 企业也面临着极为尴尬的局面，让一群善于应用创新的企业直接去做底层创新，无异于赶鸭子上架。在国外 AI 企业不再开源算法后，如何找到模型开发的创新点，才是最困难的。对于一直停留在 64 层的众多国内 GPT 模型来说，想要对标 ChatGPT 甚至 GPT-4，无异于痴人说梦。不可否认，应用层面的“软实力”，可以让一家 AI 企业快速找到盈利的目标，但在真正的国产 AI 战争打响之后，硬件和算法层面的“硬科技”，才是我们当前最缺乏的能力。若只重视应用层面而忽略硬件与算法层面造出来的商业辉煌，就像井中月、水中花一般，虽然美丽，但一经波澜便稍纵即逝。也只有真正拥有算力、算法层面的能力，才是中国 AI 发展历程中真正的进步。我们的算力之战和算法之战刚刚拉开序幕。此刻，中国 AI 的翻身之战，需要一些真正的“硬核武器”，才能正式打响。来源：金色财经
金色财经2023-04-11

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