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eeper，readon，debox，SaasGo等8家全球各大顶级机构以达成战略合作！开创区块链时代新篇章来源：金色财经

金色财经2023-02-23

游等行业。之后，南天信息进一步整合行业SaaS应用和阿里云，向政企客户销售。 2016年，南天信息为了开拓新赛道、把在金融行业里积累的产品能力向非金融领域扩展，开启智慧城市业务。如今，南天信息和阿里云的合作模式已拓展到了集成阿里云的能力，以整体解决方案的形式向政企客户销售和服务。2022年，南天信息成为了阿里云的服务生态伙伴。阿里云川滇藏分公司和南天信息最大的项目合作，是2022年为云南省某龙头能源集团建设云平台和数字基础设施中台。南天信息作为项目总集成方，负责项目管理和建设；阿里云提供产品，包括基础设施中台、钉钉应用，南天信息结合行业特性做应用和定制化的落地，双方交付团队紧密协作，能力互补。 “这个项目对南天信息和阿里云都是一个全新的挑战，但也非常有价值。最大的挑战来自客户需求的不断变化，钉钉等产品如何去适应和匹配。好在南天信息和阿里云都有技术公司的基因，我们在合作中不停磨合、做开放性讨论，但最终都能朝着‘在云南打造标杆’的目标前行。” 2023年1月，项目一期已经上线。二期三期项目正在规划中。这也正是陈朝晖认为南天信息和阿里云合作最大的收获：“在过去8年的合作中，阿里云是毫无保留、全开放式地支持合作伙伴。项目碰到一些需求变化或者技术挑战，阿里云始终会站在客户的角度、为合作伙伴整体考虑的角度，共同拿出产品方案，而不是仅仅站在阿里云的角度去实现自己的价值。” 2023年云南省人民政府工作报告提出，要促进数字经济与实体经济深度融合；推动平台经济规范健康持续发展；集聚发展电子信息制造和软件信息服务业；数字经济核心产业营业收入增长20%以上。 “我们很看好云南数字经济和产业数字化带来的市场机会；此外，云南是面向南亚东南亚的桥头堡，我觉得是有机会把现在一些数字化的能力向南亚和东南亚进行输出。”陈朝晖说。行业龙头智元汇：“相信正确的选择” 智元汇的总部坐落在成都高新区，露天的中庭里，铺设着一幅近百平的世界地图，图上全球交通干线清晰可见，“一带一路”贸易通路全面铺展；展厅里则陈列着多种多样的城市治理及公共交通智慧产品。（图：智元汇总部展厅）这背后正是智元汇的智慧交通布局。 2010年，中国地铁建设进入一个大跨越时期，地铁开通城市数量在过去49年基础上翻倍，成都地铁也即将开通。邓波和创始团队一起，在成都的一幢居民楼里创立了智元汇，开始了智慧乘运的探索。智元汇快速从行业里的新面孔，成长为以AI、大数据、物联网等技术进行数字化新基建，同时构建场景新经济模型的数字产业化投建管综合服务商，如今已成为成都市新经济领域“准独角兽”，是国家级“专精特新”小巨人、国家级高新技术企业，获国家级等各级荣誉100余项，也是成都“智慧蓉城”特级合作伙伴之一。在智慧交通领域，智元汇服务全国10+重点城市，服务地铁总里程超3000公里，创造了多项行业首例，被中国城市轨道交通协会创始会长包叙定评价为“践行智慧城轨的先行者”。（成都智元汇信息技术股份有限公司创始人、董事长邓波）和阿里云的结缘也正是因为交通。2021年，阿里云川滇藏分公司总经理赵述刚了解到智元汇在全国智能交通领域的能力，带着阿里云川滇藏分公司核心管理团队多次拜访，做技术交流。成都智元汇信息技术股份有限公司创始人、董事长邓波回忆道：“一开始我是持保留态度的。因为在全国城市公共交通体系内，阿里云的产品和公司要进入传统领域，需要破冰的地方实在太多了。它不仅是一个产品的进入，更是思想的重新导入。不管是观念、技术门槛、运营机制，对于传统城市公交领域内的从业者和决策者，冲击和影响都是巨大的。” 长达半年的交流之后，邓波发现“商务团队不屈不挠，产品远比想象中靠谱，也确实对我们交通领域起到升级迭代的引领，最后我们做试点，感受到阿里云交付能力也不错，没有理由拒绝了。”自此双方开始了城市公共交通领域的合作。邓波回忆，在成都某公交企业的合作中，阿里云的技术人员既吸收了传统领域的特性，又保留了技术的领先。“我觉得我们处在一个非常好的合作状态。阿里云专业的技术给了我们很好的支撑；阿里云的交付人员特别能吃苦耐劳，跟我们一样，愿意从早到晚去干一件事；阿里云也让我们学习到战略的高度和视野，以及对行业前沿的技术的研判。” 在2022年7月的阿里云合作伙伴大会上，阿里云重申“坚持伙伴优先”的战略，厘清了复杂的伙伴体系，确立了清晰的边界，与伙伴初步形成分工明确的合作模式。邓波对此感受颇深：“‘伙伴优先’这个承诺的背后，阿里云需要付出的超乎常人想象。伙伴优先到什么程度？不同的伙伴有不同的诉求，我对阿里云敢于提出伙伴优先，非常钦佩。在合作中，我能感受到你们把伙伴放在第一位，时刻想着我们。当伙伴优先的价值观传达到每一个阿里云的合作伙伴心中，并且感受到了它，带来的合力是难以想象的。” 对于未来，智元汇有着清晰的规划。“城市公共交通的数字化新基建及场景运营、城市的数字化治理等是我们的核心赛道。阿里云迭代升级的进化能力，让我们卸下了一个包袱，让我们在战略不用顾虑太多，而是更专注在对场景的理解。双方定位精准、合作共赢，未来三到五年我们的合作会有N个数量级的增长。” “只要你做了一个正确的选择，你自然而然就会变得勇敢起来。”这是邓波回顾智元汇关键时刻成功抉择的定论，也是他关于未来的信条。来源：金色财经

金色财经2023-02-23

港股午评：恒生指数涨0.54％恒生科技指数涨超2％

　医疗美容、核电、中概股回归、区块链、SaaS概念、互联网医疗等板块涨幅靠前，航天军工、小金属、光伏电站、香港银行股、光伏太阳能、汽车零配件、有色金属、家电股等板块跌幅靠前；　　板块聚焦　　手机产业链早盘回暖，舜宇光学科技涨近4％，比亚迪电子涨近3％，瑞声科技涨1.45％；　　个股聚焦　　新东方大涨8.97％，公司表示将进一步购回债券；　　联想集团升超7％，麦格理将目标价上调44％至8.67港元；　　国美零售涨近7％，公司指新战略全面聚焦电器产品；　　莹岚集团早盘放量劲涨182.3％，公司公布，于2023年2月1日，公司间接非全资附属公司Cool Studio与元王订立该协议，据此，订约方同意于中国成立合营公司以从事该项目，以制作及发行改编自小说《侠客行》的动画系列以及涉及金庸其他小说的项目；　　康诺亚涨近3％，2月23日，康诺亚-B在港交所公告称，非全资附属公司KYM与ASTRAZENECA就CMG901订立独家许可协议，以开发及商业化CMG901；　　香港航天科技早盘暴涨14％，不过随后闪崩跳水目前只涨4％，市值41亿港元，内资持有流通股比重高达84％，有望避免被剔除港股通命运。

金融界2023-02-23

港股午评：恒指微涨，恒生科技指数跌0.87％，美图公司大涨16.7％

、专业零售等板块涨幅靠前，手机产业链、SaaS概念、电力、铜、中概股回归、钢铁等板块跌幅靠前。　　[个股聚焦] 　　京东跌2.37％，据报道，京东计划在3月初推出100亿元人民币（约合15亿美元）的补贴活动，正式向拼多多开战。一份内部PPT显示，京东百亿补贴上线节奏为：在2月24日完成竞价系统上线，在2月28日全方位开启提报，审核通过商品陆续上线，3月初，前台切量100％正式上线；　　美图公司大涨16.7％，AIGC业务收入同比增长超50％；　　中创新航股价跌幅扩大至4.3％，公司在和宁德时代的第三起诉讼中败诉；　　汇丰控股涨4.95％，公司Q4业绩超预期，考虑派付0.21美元特别股息；　　新华制药H股大涨12％，A股涨超6％，中信证券指出若未来国内新冠疫情反复，新冠小分子需求有望增加。中信证券发布研报称，Omicron变异株层出不穷，近日我国本土首次检出XBB.1.5。国内五款新冠小分子药物已获批，第二梯队产品持续推进临床开发，疫情应对准备充足。若未来国内新冠疫情反复，新冠小分子需求有望增加，建议关注新冠小分子药物产业链及疫情相关原料药需求改善。

金融界2023-02-22

深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

了初创公司想要进入2B类文字、图像生成SaaS赛道的意愿。我们未来在国内可能看到企业打着卖服务的旗号卖软件--用户的体验和买服务无异，而后端的服务却是由AI软件提供的。另外，与美国横向SaaS模式不同，中国的AIGC的SaaS很有可能会采取纵向的发展模式。这种模式的特点在于，聚焦于特定的应用领域，比如电商、短视频、金融，而不是追求产品的通用化。这种发展模式弥补了中国在模型通用能力上的不足，也利用了在垂直领域积累的大量的专业数据。同一个科技，不同的垂直应用中国市场的独特性也决定了中国会发展出和西方不一样的AIGC生态系统和不一样的垂直应用。这意味着中国的AIGC应用虽然比美国慢了一步，但是简单粗暴的“复制到中国”（“copy-to-China”）模式并行不通。还是拿文字生成领域来讲，中国高质量的数据集少、市场营销以视频形式为主、企业不愿意在软件上花钱，这就意味着类似于美国的Jasper.ai和copy.ai这样的文字生成的通用SaaS，在中国就很难获得很大的2B市场。中国文字生成产品主要在做2C的业务，并且业务的性质也和美国很不一样。学术类写作、英文写作还有翻译成了中国文字类AIGC产品的重点。众多产品都提供这种服务，比如火龙果写作、秘塔科技还有写作狐。在2B领域，中国的初创公司选择了专攻垂直领域，而不是追究产品的通用性。一个典型的例子就是澜舟科技。在研发出了孟子大模型之后，澜舟科技并没有继续追求模型的通用性，而是专攻金融领域的NLP分析服务。中国的AIGC的另一个独特之处就是在AI视频领域有着比较强的竞争力。特别是虚拟人和短视频方面，中国的公司更加懂得结合实用性和娱乐性，而西方的公司的产品往往只有实用性。我们就拿中国的小冰和英国的Synthethia虚拟人公司来做个对比。Synthethia做出来的虚拟人跟普通公司白领无异，而小冰生成的万科虚拟员工崔筱盼却长着一副明星脸。中国的虚拟人产业近几年逐渐人们的视野。不论是清华大学首位虚拟学生“华智冰”，还是冬奥会上谷爱凌的虚拟分身，每次虚拟人的亮相都能够引起舆论关注。比起专注于2B赛道的西方公司，中国的AIGC公司因为要做2C的业务，所以特别懂得吸睛引流。咪咕的谷爱凌虚拟人分身在2022年冬奥会上首秀虽然目这个产业的商业模式还不成熟，但是技术上一旦有了突破，中国公司的市场营销能力将成为其强大的国际竞争力。但与此同时，中国在AIGC开发工具领域的初创公司甚少，比如在AI代码生成，还有零代码、少代码的工具领域基本上没有什么创业公司。这可能是因为开发工具领域语言、文化隔阂小、政策约束少，像GitHub这样的西方公司可以比较容易进入中国市场。而中国企业在B2B、B2D产品制作能力上的不足也让中国的开发工具产品很难和西方大厂竞争。中国的AIGC将何去何从？说了这么多，我们在最后想对中国的AIGC产业做出三大预测，供大家参考。一是，中国会重点发展AIGC的底层技术，形成自主的模型和基础设施。近些年美国政府对华的一系列科技制裁，让国内的各大公司担忧自己哪一天会不会也成为美国的打击对象。想要维持AIGC领域的发展，中国的企业和学术研究院必须要投入更多的研发费用，投入到真正的核心技术研发上，形成独立的产业链。二是，由于中国国内市场的局限性，出海是很多2B的AIGC企业的必然之选。在AIGC领域，已经有一些初创公司打造出了国际化的企业形象，进入了东南亚、欧洲、北美等海外市场。AI语音助手创业公司赛舵科技研发出了多语种的AI语音生成系统，涵盖了超过20种东南亚语言和方言。而高领资本和GGV投的AI模特公司ZMO.ai在中国成立，相继在美国和加拿大成立了办公室，打入北美市场。 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特三是，政策监管和法律伦理问题将成为AIGC发展的一个重要挑战。去年12月，国家互联网办公室发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，进一步规范AIGC产出的文字、图像和视频内容，规范了个人信息在深度合成中的应用。此前，不少AIGC公司都陷入了侵犯产权、个人信息和产出虚假内容的尴尬境地，包括OpenAI的代码生成软件Codex也因为抄袭GitHub开发者的代码而被告上法庭。如何能在发展技术的同时，遵守法律法规、伦理原则，成为AIGC企业面对的一大难题。写在最后硅谷之外，中国的AIGC产业已经开始崛起。不论是从技术发展还是投资创业的角度来看，中国的AIGC产业相当活跃。中国的AIGC公司面临着和西方公司同样的挑战，比如寻找成熟的商业模式、发展下一代AIGC技术，还有遵循法规伦理。与此同时，中国的AIGC也要面对额外的压力，比如美国政策的打击还有技术层面的不足。跟互联网和移动手机时代一样，中国的AIGC生态必定和西方不一样。当美国的AIGC公司重点发展B2B业务的同时，中国公司很有可能会首先进入电商、物流还有大消费市场，并且很有可能在国际市场上和西方企业一争高下。中国的AIGC还处于萌芽期。未来，AIGC产业必将改变我们的生活，中国企业也一定能够加入这股浪潮。注：本文作者为硅谷Leonis Capital风险投资基金Jenny Xiao (肖文泉) 和Jay Zhao 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

“AI+Web3” 概念最新融资项目盘点

Web3 增长的难题，它提供了一个 SaaS 平台，使得 Web3 营销人员提可以向他们的受众传达信息。目前，Addressable仅跟踪 Ethereum 上的用户数据，Web2平台也主要是Twitter，产品还处于Demo阶段。 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。 Trusta labs 投资机构：SevenX Ventures、Vision Plus、HashKey等融资金额：300万美元+ Trusta labs 是一家链上数据分析公司，其核心产品为 TrustScan，弥合链上原始数据与洞察DID声誉特征的需求之间的差距，通过 AI 技术为引擎，为 DI D主体在Web3世界的声誉提供深度分析和评估，涵盖女巫攻击、欺诈风险、信用评分等。根据其官网披露，目前 TrustScan 已经检测出了超过100万的女巫地址。 Creatora 投资机构：a16z 融资金额：1000万 A轮 Creatora 是一个面向创作者的元宇宙项目，拥有一个用户生成内容 (UGC) 的元宇宙引擎，创作者能够创建、分发和将游戏元宇宙化。任何创作都可以货币化，它模糊创作者和消费者之间的界限，创造一个一切皆可 MetaFi 的元宇宙空间。据其官方透露，Createra 在亚洲积累了近1500万的Z世代用户、50 万创作者，其发展重心也主要以 Z 世代为主，而在项目中，Genesis land 是主要的核心资产，它将决定后续奖励/资产的分配以及在Createra的曝光机会。 Sortium 投资机构：Arca 融资金额：775 万美元/种子轮 Sortium 是一家结合了 AI 和 Web3 的娱乐科技公司。Sortium 专注于技术框架的构建，以帮助客户了解生成式AI系统、区块链和动态经济系统等，并在实现应用场景的使用，Sortium 推出了名为 CosmoGene 的P2E游戏，CosmoGene 游戏中，通过AI支持的虚拟DNA，玩家可以根据基因创造独特的体验。通过上文描述来看，AI+Web3 的初创项目大多是弱 AI 项目，应用结合的深度并不高，此外，应用场景也主要集中在游戏、NFT以及链上数据分析等几个核心领域，我们以期待 Web3 能与 AI 有更加深度的结合，诸如出现智能协议、智能 DApp 甚至于智能区块链等。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

人工智能时代的算力挑战

、测试和部署应用程序的需要。第三种是SaaS，也就是“软件作为服务”（Software-as-a-Service）。在这种交付模式下，云服务提供者将成品的软件作为产品来提供给用户，供其使用。有了以上不同的云交付模式，用户就可以根据自己的需要来选择相应的IT资源。比如，如果元宇宙的用户需要更多的算力或存储，而本地的机器无法满足，那么就可以通过从云端来获取“外援”。一个云端GPU不够，那就再来几个，按需取用，丰俭由人，既方便，又不至于产生浪费。需要指出的是，尽管从理论上看云计算可以很好地承担巨大运算和存储需求，但其缺陷也是很明显的。比较重要的一点是，在执行云计算时，有大量的数据要在本地和云端之间进行交换，这可能会造成明显的延迟。尤其是数据吞吐量过大时，这种延迟就更加严重。对于用户来说，这可能会对其使用体验产生非常负面的效果。那么怎么才能克服这个问题呢？一个直观的思路就是，在靠近用户或设备一侧安放一个能够进行计算、存储和传输的平台。这个平台一方面可以在终端和云端之间承担起一个中介的作用，另一方面则可以对终端的各种要求作出实时的回应。这个思想，就是所谓的边缘计算。由于边缘平台靠近用户，因而其与用户的数据交换会更加及时，延迟问题就可以得到比较好的破解。 2、超越经典计算——以量子计算为例无论是高性能计算还是分布式计算，其本质都是在运算资源的分配上下功夫。但正如我们前面看到的，通过这种思路来提升算力是有很多障碍的。因此，现在很多人希望从计算方式本身来进行突破，从而实现更高的计算效率。其中，量子计算就是最有代表性的例子。我们知道，经典计算的基本单位是比特，比特的状态要么是0，要么是1，因此经典计算机中的所有问题都可以分解为对0和1的操作。一个比特的存储单元只能存储一个0或者一个1。而量子计算的基本单位则是量子比特，它的状态则可以是一个多维的向量，向量的每一个维度都可以表示一个状态。这样一来，量子存储器就比经典的存储器有很大的优势。考虑一个有 N物理比特的存储器，如果它是经典存储器，那么它只能存储2的N次方个可能数据当中的任一个；而如果它是量子存储器，那么它就可以同时存储2的N次方个数据。随着 N的增加，量子存储器相对于经典存储器的存储能力就会出现指数级增长。例如，一个250量子比特的存储器可能存储的数就可以达到2的250次方个,比现有已知的宇宙中全部原子数目还要多。在进行量子计算时，数学操作可以同时对存储器中全部的数据进行。这样一来，量子计算机在实施一次的运算中可以同时对2的N次方个输入数进行数学运算。其效果相当于经典计算机要重复实施2的N次方次操作，或者采用2的N次方个不同处理器实行并行操作。依靠这样的设定，就可以大幅度节省计算次数。为了帮助大家理解，我们可以打一个并不是太恰当的比方：玩过动作游戏的朋友大多知道，在游戏中，我们扮演的英雄经常可以使用很多招数，有些招数只能是针对单一对象输出的；而另一些招数则可以针对全体敌人输出。这里，前一类的单体输出招数就相当于经典计算，而后一类的群体输出招数就相当于量子计算。我们知道，在面对大量小怪围攻的时候，一次群体输出产生的效果可以顶得上很多次单体输出的招数。同样的道理，在一些特定情况下，量子计算可以比经典计算实现非常大的效率提升。举例来说，大数因式分解在破解公开密钥加密的过程中有十分重要的价值。如果用计算机，采用现在常用的Shor算法来对数N进行因式分解，其运算的时间将会随着N对应的二进制数的长度呈现指数级增长。1994年时，曾有人组织全球的1600个工作站对一个二进制长度为129的数字进行了因式分解。这项工作足足用了8个月才完成。然而，如果同样的问题换成用量子计算来解决，那么整个问题就可以在1秒之内解决。量子计算的威力由此可见一斑。但是，在看到量子计算威力的同时，我们也必须认识到，至少到目前为止，量子计算的威力还只能体现对少数几种特殊问题的处理上，其通用性还比较弱。事实上，现在见诸报道的各种量子计算机也都只能执行专门算法，而不能执行通用计算。比如，谷歌和NASA联合开发的D-Wave就只能执行量子退火（Quantum Annealing）算法，而我国研发的光量子计算机“九章”则是专门被用来研究“高斯玻色取样”问题的。尽管它们在各自的专业领域表现十分优异，但都还不能用来解决通用问题。这就好像游戏中的群体攻击大招，虽然攻击范围广，但是对每个个体的杀伤力都比较弱。因此，如果遇上大群的小怪，群体攻击固然厉害，但如果遇上防御高、血条厚的Boss，这种攻击就派不上用处了。从这个角度看，如果我们希望让量子计算大发神威，就必须先找出适合量子计算应用的问题和场景，然后再找到相应的算法。与此同时，我们也必须认识到，虽然量子计算的研发和探索十分重要，但是它和对其他技术路径的探索之间更应该是互补，而不是替代的关系。 3、通过改进算法节约算力如果说，通过高性能计算、分布式计算，以及量子计算等手段来提升算力是“开源”，那么通过改进算法来节约算力就是“节流”。从提升计算效率、减少因计算而产生的经济、环境成本而言，开源和节流在某种程度上具有同等重要的价值。在ChatGPT爆火之后，大模型开始越来越受到人们的青睐。由于在同等条件下，模型的参数越多、训练的数据越大，它的表现就越好，因此为了追求模型的更好表现，现在的模型正在变得越来越大。我们知道，现在的ChatGPT主要是在GPT-3.5的基础上训练的。在它出现之前，GPT共经历了三代。GPT-1的参数大约为1.17亿个，预训练数据为5GB，从现在看来并不算多；到了GPT-2，参数量就增加到了15亿个，预训练数据也达到了40GB；而到了GPT-3，参数量则已经迅速膨胀到了骇人的1750亿个，预训练数据也达到了45TB。为了训练GPT-3，单次成本就需要140万美元。尽管OpenAI并没有公布GPT-3.5的具体情况，但可以想象，它的参数量和预训练数据上都会比GPT-3更高。为了训练这个模型，微软专门组建了一个由1万个V100GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗达到了3640“算力当量”——也就是说，如果用一台每秒计算一千万亿次的计算机来训练这个模型，那么大约需要近十年才能完成这个任务。如果任由这种“一代更比一代大”的趋势持续下去，那么在未来几年，对算力的需求将会出现爆炸性的增长。一项最新的研究估计，在5年之后，AI模型需要的算力可能会是现在的100万倍。很显然，由此产生的经济和环境成本将会是十分惊人的。令人欣慰的是，目前已经有不少研究者希望改进算法、优化模型来减少对算力的需求，并且已经取得了一定的成就。比如，就在今年1月3日，来自奥地利科学技术研究所 (ISTA)的研究人员埃利亚斯·弗朗塔（Elias Frantar）和丹·阿里斯特尔（Dan Alistarh）合作进行了一项研究，首次针对 100至 1000亿参数的模型规模，提出了精确的单次剪枝方法SparseGPT。SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝到 50%的稀疏性，而无需任何重新训练。以目前最大的公开可用的GPT-175B模型为例，只需要使用单个GPU在几个小时内就能实现这种剪枝。不仅如此，SparseGPT还很准确，能将精度损失降到最小。在进行了类似的修剪之后，这些大模型在训练时所需要的计算量就会大幅减少，其对算力的需求也就会相应下降。关于提升算力、支持人工智能发展的政策思考随着ChatGPT引领了新一轮的人工智能热潮，市场上对算力的需求也会出现爆炸性的增长。在这种情况下，为了有力支撑人工智能的发展，就必须要通过政策的手段引导算力供给的大幅度增加。而要实现这一点，以下几方面的工作可能是最为值得重视的。第一，应当加快对算力基础设施的建设和布局，提升对全社会算力需求的支持。如前所述，从目前看，分布式计算，尤其是其中的云计算是提升算力的一个有效之举。而要让云计算的效应充分发挥，就需要大力建设各类算力基础设施。唯有如此，才可以让人们随时随地都可以直接通过网络获得所需的算力资源。这里需要指出的是，在布局算力基础设施的时候，应当慎重考虑它们的地域和空间分布，尽可能降低算力的成本。我们知道，不同的地区的土地、水、电力等要素的价格是不同的，这决定了在不同地区生产相同的算力所需要的成本也不尽相同。因此，在建设算力基础设施时，必须统筹全局，尽可能优化成本。需要指出的是，我国正在推进的“东数西算”工程就是这个思路的一个体现。由于我国东部各种资源的使用成本都要高于西部，因此在西部地区建立算力设施，就会大幅降低算力的供给成本，从而在全国范围内达到更优的配置效率。第二，应当加强与算力相关的硬件技术及其应用的研发，为增加算力供应提供支持。与算力相关的硬件技术既包括基于经典计算的各种硬件，如芯片、高性能计算机等，也包括超越经典计算理论，根据新计算理论开发的硬件，如量子计算机等。从供给的角度看，这些硬件是根本，它们的性能直接关系到算力提供的可能性界限。因此，必须用政策积极促进这些硬件的攻关和研发。尤其是对于一些“卡脖子”的项目，应当首先加以突破。这里需要指出的是，在进行技术研发的同时，也应该积极探索技术的应用。例如，我们现在已经在量子计算领域取得了一些成果，但是由于用例的缺乏，这些成果并没有能够转化为现实的应用。从这个意义上讲，我们也需要加强对技术应用的研究。如果可以把一些计算问题转化成量子计算问题，就可以充分发挥量子计算机的优势，实现计算效率的大幅提升。第三，应当对算法、架构等软件层面的要素进行优化，在保证AI产品性能的同时，尽可能减少对算力的依赖。从降低AI计算成本的角度看，降低模型的算力需求和提升算力具有同等重要的意义。因此，在用政策的手段促进算力供给的同时，也应当以同样的力度对算法、架构和模型的优化予以同等的激励。考虑到类似的成果具有十分巨大的社会正外部性，因此用专利来保护它们并不是最合适的。因此，可以积极鼓励对取得类似成功的人员和单位给予直接的奖励，并同时鼓励他们将这些成果向全社会开源；也可以考虑由政府出面，对类似的模型产品进行招标采购。如果有个人和单位可以按照要求提供相应的成果，政府就支付相应的费用，并对成果进行开源。通过这些举措，就可以很好地激励人们积极投身到改进模型、节约算力的事业中，也可以在有成果产出时，让全社会及时享受到这些成果。总而言之，在人工智能突飞猛进的时代，算力可能是决定人工智能发展上限的一个关键因素。唯有在算力问题上实现突破，人工智能的发展才可能有根本保障。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

优蓝国际以实力持续领跑蓝领服务行业发展，再创新时代职业教育

理，旨在进一步推动职业教育管理服务向“SaaS+教育内容+老师+服务”模式的转变；在蓝领人才招聘业务方面，在大数据的支持下，通过简历数字化、服务标准化，能够实现业务端企业需求与人才端蓝领人才需求的精准匹配。此外，在人才招聘方面，优蓝国际拥有以技术为导向的线上线下融合（即OMO）招聘体系和遍布全国的服务交付点。据灼识咨询，以2021年蓝领OMO招聘服务产生的收入计，优蓝国际是中国第三大蓝领OMO招聘服务提供商；雇员管理服务方面，优蓝国际为企业客户提供灵活、全方位的人力资源解决方案，2021年，优蓝国际蓝领雇员管理服务所得总收入约为5.02亿元人民币，在中国蓝领雇员管理市场排名第三。从长期来看，政策东风与行业需求共振，带来高确定性的成长机会，优蓝国际有望迈向更高的台阶。如若本次成功上市，优蓝国际的实力有望获得再增强，进一步开启成长加速度。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-21

优蓝国际，中国最大的蓝领终身服务集团，即将开启成长加速度

理，旨在进一步推动职业教育管理服务向“SaaS+教育内容+老师+服务”模式的转变。优蓝国际推出的自主开发的线上招聘平台--优蓝招聘，整合线上线下资源，同时涵盖APP、微信、WEB等线上使用场景，以及线下服务交付点、招聘会、校园等线下使用场景，利用大数据分析，实现蓝领人才和职位空缺的精准匹配，提供集信息、服务、数据于一体的深度垂直招聘服务。通过OMO体系，优蓝国际可以为企业客户提供涵盖人才招聘、入离职管理、考勤管理及福利管理的一站式人才交付服务，并为蓝领人才带来众多就业机会和全国性线下服务交付点的便利，进一步打通职业教育“出口端”与“入口端”的双循环。目前，公司已经是中国第三大蓝领OMO招聘服务提供商，并已与中国500强企业中的超过120家企业建立了合作关系，是蓝领人才服务赛道的中坚力量。长期来看，政策东风与行业需求共振，优蓝国际有望迈入成长新起点。若本次成功上市，优蓝国际的实力有望获得再增强，进一步开启成长加速度。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-21

打造蓝领人才创新基地，优蓝国际提供一站式人才交付服务

和学校管理，以推动职业教育管理服务向“SaaS+教育内容+老师+服务”模式转变。在蓝领人才招聘业务方面，在大数据的支持下，公司通过简历数字化、服务标准化，能够实现业务端企业需求与人才端蓝领人才需求的精准匹配。财务方面，近年来优蓝国际业绩保持稳健，毛利快速增长。招股书数据显示，公司的收入由2019年度的人民币6.647亿元增至2021年度的7.377亿元。同期公司毛利快速增至，由2019年度的人民币2700万元增至2021年度的1.596亿元。2022年上半年，公司实现收入人民币3.039亿元，毛利率由2021年上半年的20.0%上升至2022年上半年的24.2%。最近几年，国内外经济在震荡中寻求突破，优蓝国际逆势抓住了中国未被满足的蓝领终身服务市场的增长机会，且对核心业务结构及战略作出了调整，从而显著提高了公司的盈利能力，显示出较强的经营韧性。从行业角度来看，在中国政府的大力支持下，中国蓝领终身服务行业在过去十年呈蓬勃发展之势。这不仅得益于一系列法律、法规及政策的出台，也得益于政府加大资本投入，增强职业教育适应性，通过深化产教融合、促进校企合作及建立多渠道灵活就业机制。根据灼识咨询的资料，按收入计，中国蓝领终身服务行业的市场规模由2016年人民币7113亿元增至2021年人民币11903亿元，年复合增长率为10.8%，预计到2026年，市场规模将进一步增至人民币22245亿元，2021年至2026年的年复合增长率为13.3%。广阔的市场增长空间，为优蓝国际等相关企业提供巨大的发展机遇。日渐完善的服务生态圈，以及数字化转型加速，缔造了优蓝国际多项差异化竞争优势，公司在行业红利中持续发展壮大。优蓝国际本次计划赴港上市，在雄厚的资金加持下或有望升档加速，为公司打开新的发展格局。未来，优蓝国际将继续深耕中国蓝领终身服务行业，致力于做行业领路人，服务中国千千万万的客户。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-21

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