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AI进化遇阻：ChatGPT的下一次重大飞跃，落后于计划且成本高得离谱

经研发超过18个月，目标是大幅提升驱动ChatGPT的技术水平。据知情人士透露，OpenAI的最大合作伙伴和投资者微软原本预计新模型会在2024年年中推出。 OpenAI已经进行了至少两次大规模的训练，每次都需要数月时间处理海量数据，目标是提升Orion的智能程度。但知情人士表示，每次训练都会出现新问题，软件未能达到研究人员的预期。他们说，在最佳情况下Orion比OpenAI当前的模型表现更好，但进步幅度不足以证明维持这个新模型的高昂成本是合理的。据公开和私下的估算，一次为期六个月的训练成本。仅计算资源费用就可能高达5亿美元。两年前，OpenAI及首席执行官萨姆·奥特曼凭借ChatGPT的推出在硅谷引发了震动。人工智能承诺将持续带来显著进步，并渗透到生活的方方面面。分析师预测，科技巨头们未来几年可能在AI项目上投入1万亿美元。这些期望主要落在了OpenAI身上，这家公司是AI热潮的核心。 10月，投资者给OpenAI的估值达到1570亿美元，这很大程度上基于奥特曼的预测，即GPT-5将在各类领域和任务中实现“显著飞跃”。 GPT-5被寄望于解锁新的科学发现，同时还能完成诸如预约会议或订机票等日常人类任务。研究人员希望比目前的AI模型错误更少，或至少能承认自己的不确定性——这是当前模型面临的一大挑战，这些模型经常会以极高的自信生成错误内容。这种现象被称为“幻觉”。 AI聊天机器人依赖于一种名为大型语言模型（LLM）的底层技术。消费者、企业和政府已经将用于从编写计算机代码，到改进营销文案再到规划聚会的方方面面。 OpenAI目前的模型是GPT-4，这是公司自2015年成立以来开发的第四个LLM。一位OpenAI的前高管表示，GPT-4的表现类似于一个聪明的高中生，而最终的GPT-5在某些任务上则相当于拥有博士学位。今年早些时候，奥特曼在斯坦福大学的一次演讲中告诉学生，OpenAI可以“以高度科学的确定性”表示，GPT-5会比当前模型更智能。没有明确的标准来确定新模型何时足够智能，可以理直气壮的说是GPT-5。OpenAI可以通过数学和编程等领域的测试评估LLM，但是否将命名为GPT-5更多取决于公司高管的主观判断，或者用很多技术人员的话说，靠“感觉”。到目前为止，这种“感觉”并不好。今年11月，奥特曼表示公司不会在2024年推出任何被称为GPT-5的产品。缓慢缓慢的培训过程自从GPT-4在2023年3月推出以来，OpenAI就开始着手研发GPT-5。长期从事AI研究的专家表示，开发像LLM这样的系统既是一门科学，也是艺术。全球最受尊敬的AI科学，家以他们对如何获得更好结果的直觉而备受推崇。在模型训练期间，研究人员会进行测试。训练通常持续数月，期间模型会被输入数万亿个被称为“tokens”的文字片段。一轮大规模训练需要耗费数月时间，并使用成千上万块昂贵且备受追捧的英伟达芯片，在远程数据中心完成。训练过程中，研究人员需要伏案工作数周甚至数月，将世界上大量的知识输入到AI系统中，这些操作依赖于全球分布的数据中心中最昂贵的硬件。奥特曼曾表示，训练GPT-4的成本超过1亿美元，而未来的AI模型预计将突破10亿美元。一轮失败的训练，就像火箭发射后不久在空中爆炸一样令人挫败。为了尽量降低失败的风险，研究人员通常会先进行小规模实验，即在正式训练前先进行试运行。从一开始，GPT-5的计划就面临问题。 2023年年中，OpenAI启动了一轮训练，这同时也是对Orion新设计的一次测试。然而，训练过程非常缓慢，这表明更大规模的训练可能会耗费极长时间，导致成本高得令人难以接受。而这次名为Arrakis的项目结果显示，创建GPT-5的过程可能不会如预期般顺利。 OpenAI的研究人员决定对Orion进行一些技术调整以增强其性能。他们还得出结论，需要更多种类丰富且高质量的数据。他们认为，仅靠公开的互联网数据已经不足够。通常来说，AI模型摄取的数据越多，其能力就越强。对于大型语言模型（LLM）而言，这些数据主要来自书籍、学术出版物以及其他权威来源。这类资料有助于模型更清晰地表达，并能够处理广泛的任务。在此前的模型中，OpenAI使用的是从互联网上抓取的数据，包括新闻文章、社交媒体帖子以及科学论文。为了让Orion变得更智能，OpenAI需要规模更大。这意味着需要更多的数据，但现有的数据已经不足以支持需求。 “成本会变得非常高昂，同时很难找到更多同等高质量的数据，”创业公司DatologyAI的首席执行官阿里·莫科斯说。这家公司致力于开发改进数据选择的工具。莫科斯正在尝试使用更少但质量更高的数据来训练模型，并认为这一方法将使当今的AI系统更具能力，这与OpenAI等顶级AI公司采取的策略截然不同。 OpenAI的解决方案，是从零开始创造数据，雇佣人员为Orion编写新的软件代码或解决数学问题。部分工作人员是软件工程师和数学家，他们还会将工作原理解释给Orion学习。许多研究人员认为，代码作为软件的语言，能够帮助LLM解决尚未接触过的问题。让人类解释他们的思考过程，可以提升新创建数据的价值。这不仅为大型语言模型（LLM）提供了更多的语言素材，还为模型未来解决类似问题提供了参考路径。 “我们正在把人类智慧从人类大脑转移到机器大脑中，”人工智能基础设施公司Turing的首席执行官兼联合创始人乔纳森·西达斯说。Turing与OpenAI、Meta等公司合作。 Turing的高管表示，在AI训练中，一名软件工程师可能会被要求编写一个高效解决复杂逻辑问题的程序。一位数学家可能需要计算出用一百万个篮球搭建金字塔的最大高度。答案——尤其是解决问题的过程，会被整合到AI的训练材料中。 OpenAI还与理论物理学等领域的专家合作，了解他们如何处理自己领域中的一些最棘手的问题。这种方式也有助于提升Orion的智能水平。数据创建的挑战这一过程极为缓慢。GPT-4被估计使用了大约13万亿个token进行训练。如果有一千人每天写5000字，也需要数月才能生产出10亿个token。为了加快进度，OpenAI开始开发所谓的“合成数据”，即由AI生成的数据，用于训练Orion。然而，研究显示，AI为AI生成数据的反馈循环，常常会导致功能失调或生成无意义的答案。 OpenAI的科学家们认为，可以通过使用另一款AI模型（名为o1）生成的数据来避免这些问题，知情人士透露。然而，OpenAI本就艰难的任务，还因内部问题和竞争对手不断挖走顶级研究人员的尝试而复杂化。竞争对手通常会开出数百万美元的高薪以吸引人才。去年，奥特曼被OpenAI董事会突然解雇，一些研究人员当时甚至怀疑公司是否能继续存续。但奥特曼迅速被重新任命为首席执行官，并着手改革OpenAI的治理结构。今年，OpenAI已有20多名关键高管、研究人员和长期员工离职，包括联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维尔，以及首席技术官米拉·穆拉蒂。本周四，备受尊敬的研究员亚历克·拉德福德也宣布离职，他曾是OpenAI多篇科学论文的主要作者，在公司工作了近八年。重启与竞争压力到2024年初，OpenAI的管理层开始感受到压力。GPT-4已经推出一年，而竞争对手正快速迎头赶上。行业内许多人认为Anthropic的新LLM在某些方面已经优于GPT-4。同年，谷歌推出了最受欢迎的新AI应用NotebookLM，掀起热潮。在Orion进展受阻的同时，OpenAI开始开发其他项目和应用，包括简化版的GPT-4和一款名为Sora的AI视频生成产品，这导致负责新产品的团队和Orion研究团队之间为有限的计算资源互相争夺。 AI实验室之间的竞争愈发激烈，以至于科技公司对研究成果的保密程度超出了以往的科学规范。两年前，当资本涌入市场时，科技公司开始将研究成果视为需要严格保护的商业机密。一些研究人员对保密如此重视，以至于他们不会在飞机、咖啡馆或其他可能被偷窥的地方工作，以免他人瞥见他们的研究内容。这种秘密主义让许多资深AI研究人员感到不满，包括Meta的首席AI科学家扬·勒昆。他认为，OpenAI和Anthropic的工作不应再被视为研究，而是“高级产品开发”。 “如果是在商业时钟下完成的，就不能叫研究，”勒昆在最近一次AI会议间隙说道。OpenAI在这次会议上的存在感很低。“如果是秘密进行的，也不能叫研究。” 2024年初，OpenAI准备再次尝试训练Orion，这次带着更好的数据。研究人员在年初进行了几轮小规模训练，为大规模训练建立信心。到5月，OpenAI的研究人员认为可以开始另一轮大规模训练，这次预计持续到11月。然而，训练开始后，研究人员发现数据存在问题：数据的多样性并不像他们想象的那样丰富，这可能会限制Orion的学习能力。这一问题在小规模训练中并未显现，直到大规模训练启动后才暴露出来。OpenAI已经投入了太多时间和金钱，无法重新开始。研究人员只好在训练过程中尽力寻找更多样化的数据输入模型。然而，这种策略是否有效尚不清楚。 Orion的困境让OpenAI内部一些人意识到，早期成功所依赖的“更多即是更好”策略可能已经走到了尽头。 OpenAI并非唯一担忧AI进步可能触顶的公司。在整个行业内，关于AI是否已经开始进入发展瓶颈的争论愈演愈烈。苏茨克维尔最近联合创立了一家名为“安全超级智能”（Safe Superintelligence，简称SSI）的新AI公司。他在一次AI会议上表示，“最大数据时代”已经结束。他对一群研究人员、政策专家和科学家说：“数据之所以不再增长，是因为我们只有一个互联网。甚至可以说，数据是AI的化石燃料。” 而这种燃料正在逐渐枯竭。推理能力：让LLM变得更聪明的新方法 Orion项目的困境，让OpenAI的研究人员转向了一种新方法来让LLM更聪明：推理能力。研究人员表示，花更长时间“思考”可能让LLM解决一些它未接受过训练的难题。在后台，OpenAI的o1模型会针对每个问题生成多个答案，并分析这些答案以找出最佳答案。可以执行更复杂的任务，比如撰写商业计划或设计填字游戏，并同时解释其推理过程——这种机制让模型从每个答案中学到一些东西。然而，苹果的研究人员最近发表了一篇论文，提出推理模型（包括o1的某些版本），很可能只是模仿它们在训练中见过的数据，而不是实际解决新问题。苹果研究人员指出，如果问题稍作修改，比如在一个关于猕猴桃的数学问题中加入无关细节（例如说明一些水果比其他的更小），模型的表现会出现“灾难性下滑”。今年9月，OpenAI推出了o1推理模型的预览版，并在本月初发布了o1的完整版本。但这些增强的推理能力代价高昂。与仅生成单一答案相比，OpenAI现在需要为每个查询生成多个答案，从而增加了运行成本。在最近的一次TED演讲中，OpenAI的一位高级研究科学家重点介绍了推理能力的优势。 “事实证明，在一局扑克游戏中，让机器人思考20秒所带来的性能提升，相当于将模型扩展10万倍并训练10万倍更长时间所达到的效果，”OpenAI科学家诺亚姆·布朗说。更高级、更高效的推理模型可能会成为Orion的基础。OpenAI的研究人员正在追求这种方法，并希望将其与以往的大量数据训练方法相结合，这些数据部分可能来自OpenAI的其他AI模型。随后，OpenAI可以使用人类生成的材料对结果进行精细化处理。上周五，奥特曼宣布了一个新的推理模型计划，这款模型将比公司之前发布的任何模型都更智能。但他并未透露关于何时或者是否会推出一个足以被称为GPT-5的模型的信息。来源：加美财经

加美财经2024-12-23

干翻英伟达，明年将是转折吗？

异曲同工的。 02 明年将是推理之年 ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。 Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI） Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。 10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网） 03 AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）

格隆汇2024-12-21

龙虎榜 | 交易猿2.56亿押注视觉中国，呼家楼追高上海凤凰被埋

格隆汇2024-12-20

火山引擎Force大会召开！AI新纪元开启？

已接近6000万，仅次于OpenAI的ChatGPT，位列全球第二。字节跳动正式发布了豆包视觉理解模型、豆包3D生成模型，以及全面升级的豆包通用模型pro、音乐模型和文生图模型等。大数据行业逻辑 1、大模型需求驱动下，大数据企业有望持续受益字节跳动旗下的豆包通用模型日均 tokens 使用量在七个月内增长 33 倍，这一数据体现了大模型市场的强劲需求。随着大模型的不断发展和应用，其对算力的需求呈指数级增长。为了满足这种需求，云服务提供商需要不断扩充算力基础设施，包括建设更多的数据中心、购置大量的服务器和高性能计算设备等。这将直接带动硬件设备制造商、数据中心建设及运营企业的业务增长，为相关企业带来更多的订单和收入，比如浪潮信息等在算力领域具有优势的企业，有望在这一过程中持续受益。电信运营商也在加大算力基础设施投入，中国移动预计 2024 年算力资本开支将达到 475 亿元，同比增长 21.48%，中国电信预计产业数字化资本开支将达到 370 亿元，同比增长 3.87% 。这不仅显示了运营商对云计算大数据领域的重视，也为相关产业链企业提供了广阔的市场空间，从硬件设备供应到网络建设与优化，再到数据中心运维等多个环节都将迎来发展机遇。 2、AI大模型市场增速显著，大数据需求确定性较强大模型对算力和数据均提出更高要求，将提振上游GPU等硬件设备、云计算及数据标注行业的景气度。从算力角度看，大模型对算力有着极大的消耗。增加训练参数规模是提升大模型性能最直接的方法之一，预计未来各头部AI厂商的“大模型军备竞赛”仍将持续。火山引擎作为云计算行业的后来者，通过在大模型领域的积极布局，正逐渐在市场中占据一席之地。据开源证券研报，2024 年上半年中国AI大模型解决方案市场规模将达到 13.8 亿元，云计算服务（MaaS）市场规模也将突破 2.5 亿元，且未来几年将以超过 50% 的增速快速发展。这表明云计算与大数据板块整体市场规模在不断扩大，市场前景广阔。随着市场的增长，行业内的竞争也将加剧，具有技术优势、品牌优势和市场份额优势的企业将通过并购、整合等方式扩大规模，提高市场集中度。 3、大模型应用场景拓展，商业化不断落地目前火山引擎和豆包大模型已在零售、汽车、教育、金融、游戏等领域落地。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，更多的行业将开始采用云计算大数据和大模型技术来提升业务效率、创新业务模式和优化用户体验。例如，在智能网联汽车领域，火山引擎的多模态数据湖解决方案已成功应用，帮助企业解决了数据处理和分析的难题，实现了成本降低和效率提升。在金融领域，大模型可用于风险评估、投资决策、客户服务等方面；在医疗领域，可辅助医疗影像诊断、药物研发等。这些应用场景的不断拓展将为云计算与大数据企业带来更多的商业化机会，推动企业收入增长和盈利提升。相关基金大数据ETF（159739）中高风险 R4 跟踪指数：云计算（930851.CSI）风险提示：市场有风险，投资须谨慎。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2024-12-20

国内第一，火爆全球！字节豆包会是AI届的王者吗？

包MAU已达到近6000万，目前仅次于ChatGPT排名全球第二，在国内榜单显著领先位于榜首。AI是未来的星辰大海，各大厂在大模型领域各显神通，投入了极高的资源及重视程度，为什么是字节后来居上呢？字节AI产业链中又有哪些投资机会值得重视？一、大模型千帆竞渡，字节豆包为何脱颖而出？在互联网巨头阵营中，字节目前遥遥领先于同业。相较于竞争对手而言，字节的AI起步相对较晚，但后来居上，国内百度、阿里、商汤、科大讯飞在去年3月开始都陆续推出了大模型新品和AI应用，而字节的豆包则是在同年8月才发布。尽管如此，今年5-7月，豆包App日新增用户从20万迅速飙升至90万，并在9月率先成为国内用户规模破亿的首个AI应用。据量子位智库数据，截至11月底，豆包2024年的累计用户规模已超过1.6亿；11月平均每天有80万新用户下载豆包，单日活跃用户近900万，位居AI应用全球第二、国内第一。资料来源：AI产品榜aicpb.com，天风证券研究所字节豆包为何能脱颖而出？算力资源充足和愿意大力投入是字节豆包迅速起量的两大原因。首先，算力资源方面，字节旗下火山引擎支持多芯、多云架构，拥有超大规模算力，支持万卡集群组网、万亿参数MoE大模型；提供超高性能网络，支持3.2TbpsRDMA网络，全球网络POP覆盖广，时延优化最高达75%，优势明显。另外，字节豆包投入力度也非常坚决。目前花钱投流买量已成为AI产品启动的最快捷的方式之一，据AppGrowing，截至11月15日，Kimi、豆包、星野等国内十款大模型产品，今年合计已投放超625万条广告，投放金额达15亿元，其中，豆包以4亿+元位列第二。在各家的投放渠道中，基本都离不开字节的巨量引擎（字节旗下广告投放平台，涵盖今日头条、抖音、西瓜视频等营销资源），而背靠字节的豆包，更是将其独一档的流量池优势发挥到了极致。国内各大模型 2024 年（截至 11 月 15 日）广告投放投入资料来源：AppGrowing，民生证券研究院除广告投入外，字节还积极布局AI硬件，为豆包寻找C端应用场景，打开市场空间。2024年9月，字节完成了对OWS开放式耳机品牌Oladance的全资收购，进一步拓展其硬件产品，以完善AI服务生态。10月，其收购后的首款产品OlaFriend智能体耳机正式发布，接入豆包AI大模型，为用户提供陪伴式体验。此外，多款第三方硬件产品也接入豆包大模型，目前OPPO、vivo、荣耀、小米、三星、华硕已联合火山引擎发起智能终端大模型联盟，OPPO小布助手、荣耀MagicBook的YOYO助理、小米的小爱同学，以及华硕笔记本电脑的豆叮AI助手等应用，均已接入豆包大模型服务。字节跳动2024年硬件布局资料来源：腾讯新闻，民生证券研究院二、字节豆包，会是未来AI届的王者吗？字节系AI的炒作需要重视。中国互联网四大巨头里，腾讯、阿里、百度、字节，从投入来看，字节跳动2024年的资本开支达到800亿人民币，远超传统互联网巨头，而BAT三家公司的总开支才约1000亿人民币。更令人瞩目的是，到2025年这一数字预计将翻倍至1500-1600亿人民币，其中900亿用于AI算力卡采购，700亿投向数据中心基础设施建设及配套硬件。作为国内互联网大厂中的巨头厂商，字节跳动在大模型上具备几大竞争优势：①体量大营收高，有强大经营支撑；②具备较强算法能力；③重视AI，持续布局及投入；④强大的产业链生态布局；⑤在AI硬件侧发力。由此可见，未来AI界的王者可能会是字节。之前我们国内的科技股投资，有一个不能忽略的角色就是华为产业链，现在AI投资逐渐成为当下投资热点，就需要重视字节，豆包的成功已经证明了字节的AI的领先优势，后续投资中，字节系或许会和华为一样，成为大家优先的选择。此前，华为产业链已经出了数个五百亿市值的上市公司，字节合作商目前市值相对而言还有很大的空间。三、字节AI产业链全景字节和华为是我国两大领先的科技巨头，字节AI或许并不仅仅是短期的炒作，字节AI可能会跟华为一样，是未来几年A股投资的一条主线。正如科技股投资绕不开的是华为，在AI投资中，我们同样需要紧密跟踪字节AI产业链。对于看好字节AI发展的基金投资者来说，同样也可以参与其中。字节AI产业链主要分为三大类：AI硬件端对应半导体赛道，相关产品如鹏华国证半导体芯片ETF联接C（产品代码：012970）；AI软件端对应传媒赛道，相关产品如鹏华中证传媒指数（LOF）C（产品代码：015675）；算力对应大数据赛道，相关产品如鹏华中证云计算与大数据ETF联接C（产品代码：021091）。如果想整体把握未来字节产业链行情，亦可以整体打包半导体+传媒+大数据“三剑客”！相关基金鹏华国证半导体芯片ETF联接C 012970 鹏华中证传媒指数（LOF）C 015675 鹏华中证云计算与大数据ETF联接C 021091 风险提示：市场有风险，投资须谨慎。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2024-12-20

隔夜美股全复盘(12.20) | 美光绩后大跌逾16%，系下季指引逊于预期

于中国内地销售的iPhone之中。由于ChatGPT在中国不能使用，迫使苹果在为其AI功能寻找本地合作伙伴。路透引述消息人士称，讨论仍处于非常早期阶段。苹果据称暂停开发iPhone硬件订阅服务项目 12.19 据彭博，知情人士透露，苹果已暂停开发iPhone硬件订阅服务项目，放弃改变消费者购买其旗舰产品方式的尝试。苹果的想法是让拥有一部iPhone就像订阅应用程序一样：消费者每月支付费用，每年更换新手机，但苹果最近停止了这项工作。知情人士表示，该团队已解散并重新分配到其他项目。此举是苹果支付服务方式更广泛转变的一部分。硬件订阅服务由该公司的Apple Pay团队监督，后者今年早些时候还关闭了“先买后付”项目。这项服务允许购物者分期付款，但苹果现在正引导消费者转向第三方程序。两年前，有报道称，苹果在为iPhone手机开发硬件订阅服务，当时定于2022年年底推出。在遭遇软件漏洞和监管问题等诸多挫折后，最终被推迟到2023年甚至更晚。在该项目最终被取消之前，公司高层已经将这项工作退回到了设计阶段。 3、美光第二财季指引逊于预期 12.19 美光第一财季业绩大体上符合市场预期，但第二财季指引逊于预期。美光科技第一财季调整后EPS为1.79美元，分析师预期1.79美元。第一财季调整后营收87.1亿美元，分析师预期87.1亿美元。第一财季调整后运营利润23.9亿美元，分析师预期23.4亿美元。第一财季调整后毛利润率39.5%，分析师预期39.5%。第一财季运营现金流32.4亿美元，分析师预期41.0亿美元。消费者市场在近期变得更加疲软。预计将在财年的下半年重拾增长。预计第二财季调整后EPS为1.33-1.53美元，分析师预期1.92美元。预计第二财季调整后营收77亿-81亿美元，分析师预期89.9亿美元。预计第二财季调整后毛利润率37.5%-39.5%，分析师预期41.3%。 4、ChatGPT更新：支持AI Agent玩法 12月20日凌晨2点，OpenAI开启了第11天的直播技术分享，对ChatGPT的应用程序进行了重磅升级，支持原生应用程序自动化协作功能。其实，从OpenAI在直播中演示的案例来看，基本上与AIAgent功能差不多，尤其是在编程方面非常好。不再仅仅局限于简单的问答模式，而是能够主动理解用户的需求。例如，在与Warp控制台和XcodeIDE的交互中，ChatGPT能够迅速判断用户的意图，无论是分析代码库的提交数据，还是解决复杂的编码逻辑问题，都能高效地自动解决这些难题节省大量开发时间。值得一提的是，ChatGPT的协作模式除了文本模式，还支持高级语音模式，就像“贾维斯”那样用语音和他交互提出你的各种需求。（AIGC开放社区）谷歌版o1模型发布 12月20日凌晨1点，谷歌DeepMind首席科学家宣布推出全新测试模型——Gemini 2.0 Flash Thinking。新的Thinking模型是以刚发布的2.0 Flash版本为基础，使用了类似o1模型的慢思维思考方式，可以深度可视化展示整个思维链过程，尤其是在执行数学、编程等复杂问题方面，能持续输出全部推理过程，而不是直接给出答案。值得一提的是，Thinking是支持多模态推理的。目前，Thinking模型已经开放使用，可以在Google AI Studio 和 Vertex AI 中的 Gemini API中尝试。（AIGC开放社区） 5、杰富瑞：预计BTC矿商将在12月继续盈利 12.19 杰富瑞周三发布的一份报告显示，BTC本周早些时候升至创纪录高点，预计将使矿商能够将11月份的盈利能力延续至12月份。报告称，BTC挖矿经济在11月份有所改善，BTC的平均价格上涨了31%，而平均网络算力上涨了近4%。分析师乔纳森·彼得森和简·艾古尔表示，每笔交易的日均收入为55,649美元，环比增长20.7%。报告指出，MARA Holdings挖出了最多的BTC，11月挖出907枚，CleanSpark排在第二位，挖出622枚。报告补充说，MARA总算力仍然是该行业最大的，为46.1EH/s，其次是CleanSpark，为33.7EH/s。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）20:30 美联储戴利接受采访（2）21:30 美国11月核心PCE物价指数

格隆汇2024-12-20

超级AI应用，牵出万亿级投资机会

模态功能以及更多应用场景继续普及，如同ChatGPT当年的火爆，Scaling Law在国内还能够很好发挥效力，也即是说，用户增长和算力建设两侧都有很好的投资机会。根据媒体报道，字节正在掀起一场前所未有的数据中心基础设施建设浪潮。到2025年资本开支将翻倍至1600亿人民币，其中900亿用于AI算力采购，700亿投向数据中心基础设施建设及配套硬件。虽然在获取先进显卡方面存在国际政治阻碍，字节的芯片外采纳入了国内芯片厂商寒武纪、海光信息、昇腾等加速产品。同时，接入豆包的AI产品，未来有潜力在教育、医疗、文娱等领域广泛应用，成为推动AI终端的强大引擎，合作企业有望迎来巨大的增长机会。其次，在AI应用落地成为主要叙事方向的情况下，零部件供应链企业也将受益于终端产品销量快速增长。其中，最主要的价值增量来自系统集成芯片SOC的迭代，必然要去适配端侧模型的算力需求。譬如可穿戴赛道，原来的数字芯片要求快速连接和低功耗，而未来的重点方向将是多模态处理能力，例如AR眼镜的视觉处理能力。国内部署端侧芯片的厂商能否取得突破，也值得关注。 03 尾声回顾一下电子产品被迭代的历史，从大型计算机到个人电脑/笔记本，再到智能手机，关键变量一直是旧产品性能供过于求，解决了大多数人没有的问题，那么新的产品往往以更实惠的价格提供更核心的功能，才能得到更广泛的普及。目前，无论是国外还是国内，从模型训练、到算力建设、再至端侧应用落地，AI虽然还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端。明年AI产业的主要叙事，很有可能将是端侧AI遍地开花。这意味着，未来的产业话语权或逐渐向沉淀了海量私域数据的大型企业进行迁移。当下的字节豆包热潮，正是如此。一直到明年，这个主题级投资机会，还会再度催化。（全文完）

格隆汇2024-12-19

A股收评：三大指数涨跌不一，沪指跌0.36%，AI硬件板块爆发

于中国内地销售的iPhone之中。由于ChatGPT在中国不能使用，迫使苹果在为其AI功能寻找本地合作伙伴。路透引述消息人士称，讨论仍处于非常早期阶段。铜缆高速连接板块涨幅居前，博通科技涨超14%，华脉科技、长飞光纤、宝胜股份、得润电子涨停。粮食、转基因板块走低，神农种业跌停，农发种业跌超7%，康农种业、登海种业跌超5%。白酒概念表现弱势，岩石股份跌超9%，皇台酒业跌超7%，迎驾贡酒、天佑德酒、今世缘等跟跌。煤炭股跌幅居前，宝泰隆跌超5%，陕西黑猫跌超4%，大有能源、山煤国际、陕西煤业等跟跌。个股异动永辉超市跌逾8%，报6.26元，总市值568.1亿元。消息面上，永辉超市公告称，其全资子公司重庆永辉超市有限公司（以下简称“重庆永辉”）在12月3日-17日交易日期间，通过集中竞价方式累计出售中百集团6710.13万股，占其股本的9.87%，出售金额约为4.40亿元。自此，永辉超市及下属子公司不再持有中百集团股票。公告称，在上述股权交易中，永辉超市累计确认投资收益约为亏损0.46亿元。展望后市，东兴证券指出，目前进入年底阶段，政策落地之后，市场关注点落在未来政策效果观察期，以政策推动的行情节奏将变成市场轮动为主的节奏，市场更多着眼于明年的布局，以政策推动的中长期资金逐步入市为基调，未来被动投资规模不断扩大，市场整体维持结构性牛市的判断，从指数层面来看，市场以底部抬升的脉冲式行情为主，伴随不同主题的阶段性轮动为主，短期快速大涨的情况可能会越来越少，节奏性慢牛的场景可能会成为未来市场的常态，这也符合稳住股市的政策基调。

格隆汇2024-12-19

收评：A股三大指数低开高走深成指涨0.61％两市成交额萎缩至1.44万亿元

于中国内地销售的iPhone之中。由于ChatGPT在中国不能使用，迫使苹果在为其AI功能寻找本地合作伙伴。路透引述消息人士称，讨论仍处于非常早期阶段。人气股方面，中百集团开盘后直线拉升再度涨停，此前该股走出13天8板。胖东来概念股诺邦股份盘中拉升大涨，此前该股8天5板。机构观点：中信建投：人形机器人市场潜力或将加速释放中信建投认为，人形机器人是一种相对较新的服务机器人，其形状与尺寸与人体相似，能够模仿人类运动、表情、动作，以及行为特征，有时甚至可以与人类进行交互，或执行一些特定任务。它可以应用在各种领域，比如娱乐、接待、教育、医疗，以及助老护理等，也可以提供社交陪伴，或者执行危险或重复性高的工作。相较于工业机器人，人形机器人具有更智能、更灵活、更多元等特点。在社会各界的赋能下，随着技术的升级及产业形态的发展，人形机器人有望渗透进入服务业、制造业等应用领域，市场潜力或将加速释放。国泰君安：卫星互联网产业发展驶入“快车道” 国泰君安表示，12月16日，我国在文昌航天发射场使用长征五号乙（CZ-5B）运载火箭/远征二号上面级，成功将卫星互联网低轨01组卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道，发射任务获得圆满成功。当前，海南文昌航天产业聚势成链，政府助力加快商业航天产业布局。“三链三区”探问苍穹，文昌航天城管理局对航天城产业规划进行合理优化，形成“火箭链、卫星链、数据链”主导的产业体系和“高新区、发射区、旅游区”协同的发展布局。国泰君安认为，卫星互联网低轨卫星批量发射折射国内卫星及商业火箭行业的需求高景气度，展现未来卫星行业向好趋势。随着中国星网建设陆续展开，商业航天发射场建设和火箭卫星技术迭代将降低卫星发射成本，卫星互联网产业发展驶入“快车道”。银河证券：长期看好业绩确定性高、分红能力强的水电、核电板块银河证券提出，2025年全国能源工作会议提出加快规划建设新型能源体系，并明确2025年风光、核电装机新增目标。短期银河证券看好发电量改善、具备政策催化、业绩持续改善、估值有提升空间的火电板块；长期看好业绩确定性高、分红能力强的水电、核电板块。新能源板块短期虽然仍存电价下行压力，但绿电消纳及电价相关政策有望持续推出，建议把握拐点性机会。

金融界2024-12-19

深圳每年最高5亿元“训力券”！大数据赛道成新风口？

业、金融、交通、电信和空间地理等行业。ChatGPT就是去年爆发的大数据应用，引领了全球科技巨头的大模型军备竞赛。随着未来更多优秀应用落地，有望持续刺激大数据板块表现。相关基金大数据ETF（159739）中高风险 R4 跟踪指数：云计算（930851.CSI）风险提示：市场有风险，投资须谨慎。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2024-12-19

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