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行业数据+场景：AI风口下，率先利好的是这样的公司

一家新锐科技公司，致力于将重复脑力劳动AI化，以AI为杠杆撬动专业场景的百倍生产力提升。目前，秘塔科技已经拥有近千万用户，成立北京和成都两大研发中心，在文本AIGC、文档辅助创作、法律专业场景等方向上开展研发与产品落地。睿企科技睿企科技是一家深耕垂直领域大模型的人工智能公司，致力于通过领先的多模态大模型和认知决策大脑让每一个组织和个人都能拥有专属自己的个性化AI大脑。公司已经在政务、法务、金融、教育、营销等多个行业落地，产品包括法务合规审核机器人、案件研判机器人、个性化助理机器人等一系列AI产品。 02 为什么要做自训练模型？ •如何定义自训练模型？• 自训练模型是指基于Transformer架构*，使用了大量的预训练数据和自监督学习方法，可以完成各种自然语言处理任务。 Transformer架构*：最早是由Google于2017年在「Attention is all you need」一文中提出，在论文中该模型主要是被用于克服机器翻译任务中传统网络训练时间过长，难以较好实现并行计算的问题。相当于从零搭建、训练语言模型，如BERT、GPT、T5等模型都是基于类似的架构训练。基于行业数据所搭建的自训练模型，往往具备可私有化，开源的特点。本文受访的必优科技、澜舟科技、秘塔科技和睿企科技，均为具有自训练模型并且已率先应用到行业场景，快速实现商业化的企业。 • 自训练与利用API应用开发有什么不同？• 如果从构建商业模式壁垒来说，随着通用模型以超乎人类想象的速度优化延伸其基础能力，越是靠近基础功能的应用越危险。 Jasper AI近期的局面就说明了该问题。 Jasper AI是美国一家2021年成立的专注营销领域内容创作的公司，Jasper AI是GPT生态早期的最大赢家之一。在ChatGPT发布前，用户难以直接使用LLM的语言理解与生成能力，由此Jasper基于GPT-3模型的API，通过模型的微调（fine-tune）*打造了营销内容生成平台，用户量超过10万，成立短短18个月的时间估值快速增长到15亿美元。然而ChatGPT的问世，取代了Jasper提供的部分基础功能，免费的同时兼具极佳的易用性，大部分中小客户的需求可以直接通过ChatGPT满足。这给Jasper的定价带来极大压力，Jasper的优势大大减弱。有消息称，其上轮投资方在ChatGPT成为C端现象级应用时就已经考虑出售其股份了。模型的微调（fine-tune）*指在一个已经训练好的模型的基础上，使用新的数据集或者任务对模型进行进一步的训练，以适应特定的任务或者数据。通常情况下，fine-tune会调整模型的参数，使得模型可以更好地拟合新的数据集或者完成新的任务。如果从开发到商用的难度及成本的角度来说，无疑API应用开发是最快最便捷的，自训练模型的搭建包括了多个复杂环节，包括模型的复杂度、数据的质量和数量、算法的选择和实现、计算资源的可用性、团队的经验和技能等等。在一般情况下，自训练模型从开发到商用的时间可能需要数月或数年的时间不等。例如必优科技所训练的垂直行业语言模型（SLLM）模型耗时14个月，该模型为专注于NLP下的细分CTG（Control Text Generate）方向的行业模型。在创业公司的生存压力下，形成商业解决方案并成功服务客户才是最重要的事情，在此情形下，炼丹和投喂都变得十分讲究性价比。澜舟科技创始人周明博士把当前不同的AI商业解决方案技术路线类比自动驾驶发展阶段，也将AI技术路线的演进比喻成三个发展阶段。 L1（Level 1）是自研/自训练通用大模型，例如ChatGPT所使用的GPT-4模型；L2是在LLM基础上利用行业大数据，建立行业大模型，深度参与到行业使用场景当中；L3是基于各个场景需求，在行业模型/LLM的基础上，根据具体任务，要么做fine-tune，要么做prompt工程等，来满足场景的需要。很多大模型的创业团队刚起步，大多数处在L1阶段，少数团队选择L2阶段创业。澜舟科技从2021年就开始了自研大模型之路，并获得了创新工场、斯道资本等机构的多轮融资支持。据周明博士介绍，澜舟科技推出的“孟子”模型，其技术底座均为澜舟自训练，已经率先形成了商业闭环。而澜舟科技刚成立时就坚持选择自训练模型路径，贯穿L1到L3，并率先形成商业化解决方案。此举从今天看来颇具先见之明。以金融行业为例，现有的LLM无法深入到金融行业的业务场景之中，即使使用大厂的LLM模型，也不会给客户做定制化的fine-tune。所以澜舟科技选择了在自研LLM的基础上，自训练行业模型，服务于金融行业的客户，可私有化部署，可基于客户数据训练，深度参与到行业业务场景之中。必优科技的创始人周泽安认为，模型的生成可控性非常重要，自训练可以完全掌控生成的质量。 “通用大模型可以迅速达到60分，而必优科技的自训练模型能够做到在核心场景里面从60分到90分。” 模型的可控生成可以满足可信、可控的要求。而如果仅使用通用模型的基础微调，其提供给下游场景模型的可控fine-tune优化空间有限。睿企科技董事长于伟博士提出，尽管基础通用大模型已经达到优秀高中毕业生甚至未来达到优秀本科毕业生的水平，但是在实际落地应用中所需要的模型能力更多是专业的能力，需要专业的知识和数据进行训练，而这类知识和数据大多是私有数据，不能对外开放。因此，睿企科技自2018年成立之初就致力于基于Transformer的行业垂直大模型的训练，为行业提供具备专业能力的NLU（自然语言处理解）和NLG（自然语言生成）大模型。 03 行业大模型，是中国当前最容易看清楚的属于创业公司的好机会行业模型是指，依托特定行业自有数据，结合行业场景，通过自训练或基于开源通用模型的API做应用开发的模型。 • 通用大模型入局成本过高，行业模型有更多创业机会 • 通用大模型的创业成本极其高昂，例如在算力成本方面，1750亿参数的GPT-3用到了上万块A100芯片，机时费用是460万美元，资金花费就高达1200万美元。澜舟科技创始人周明博士指出，假设组建10到20人的团队，购买500块到1000块GPU，每年最便宜大概也要投入5000万人民币作为研发费用，能够训练出一个百亿数据级别的模型，如果训练千亿级模型就在需要大概再投入7-10倍的资金，相当于两亿到三亿人民币左右。睿企科技董事长于伟博士指出，随着用户对模型能力的期望和要求不断变高，模型参数和训练数据也需要不断增加，受限于训练成本，未来只有像微软和谷歌这类既有技术又有应用场景、还具备超级财力的互联网高科技公司才有可能在通用大模型训练进行持续的投入。当前国内研发LLM的团队至少30家，如百度、MiniMax和智谱AI等，均为资金，人才，资源、经验密集的大公司及知名创业者领衔。属于大多数创业者的机会并不在通用大模型领域。相比LLM，行业模型的创业并不需要自己训练通用大模型，可以直接基于最先进的开源模型或API进行二次训练，模型训练成本大幅降低。不需要一开始就对标GPT3.5做千亿级参数的大模型，减少模型参数量反而使得训练的算力成本下降、复杂度降低，在小样本学习下进行多次有效的训练，从而迅速获得know-how和产品反馈。减少模型参数之后，训练一次的成本甚至能够从几百万美元减小到几十万美元。那么就得以在特定领域对模型进行多次训练，此时与通用大模型就形成了差异化优势。并且相对低的成本会带来客户可承受的定价，尤其是在结合客户数据的二次训练阶段和使用阶段的成本要低很多。秘塔科技COO王益为提出创业公司难以兼顾的三个难点，即“不可能三角”：投入的成本、模型的多样性和模型的可信度。除非有无穷无尽的资金、资源可以投入，大多数模型只能做到其中一点或者兼顾两点，即使 OpenAI 也达不到三者兼顾的程度。周明博士提出，澜舟科技目前并没有做千亿级的大模型，除了成本考量，一个重要原因就是客户目前没有那么强的需求，必须做一个千亿级大模型。在很多场景，客户需要低成本且适用的模型。必优科技周泽安认为，通用大模型的基础底座很重要，给各行各业整体带来了在泛化生成能力上的提升，但在如何利用通用模型打造出满足业务场景的下游模型更为关键，虽然大模型目前已经显现出在特定场景的具象处理能力，但其在实际应用的可控生成能力（可控输入/输出、可信可塑内容）却要弱于场景模型。针对在特定场景和特定用途的数据集上训练更精细的模型，所以必优科技依托于自研 RFKL智能算法范式迅速尝试了90多个场景模型（伯乐、商贾、图芴三大系列），并基于精准的高价值用户反馈数据，可实现模型自我优化。睿企科技于伟博士提出，睿企科技的产品即是从模型的专业性和实战价值出发，不盲目追求模型参数规模，而是专注与针对行业中需要的专业能力，训练能满足要求的性价比最高的模型，解决逻辑应用过程中遇到的算力不足的问题。 • 行业模型的壁垒在于场景和数据 • GPT为代表的通用大模型涌现出惊人的理解和生成能力以及强大的知识储备。但是通用大模型可以全方位碾压行业模型吗？周明博士指出，“通用大模型是万能的，这只是一个幻觉。” 在处理海量数据、重复性流程和追求个性化的C端场景，通用大模型会更有优势；而在非常专业的To B场景，例如金融、法律和医疗等一些对输出内容的精准度以及质量要求比较高的行业，需要在通用模型的基础上加入私密且专业的高价值数据集进行模型训练和工作流程优化，才能满足专业场景的需求。如果能够掌握充足且独特的数据量，不单纯依赖第三方API，选择垂直化方式（自训练模型应用于面向用户的应用），垂直整合场景中复杂度足够深的任务，快速迭代，寻找真实的闭环场景和用户反馈，从而建立竞争壁垒。此外，由于通用模型和行业模型的用户群体差异较大，因此反馈数据有较大差异，使得由垂直行业模型生成的内容更能符合特定垂直场景的需求，生成质量和深度也会更高。用于RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）的高质量用户反馈也起到非常关键的作用，有助于不断推动模型产出的内容质量进一步提升。这也说明了行业模型，数据为先，场景为王。睿企科技于伟博士以公检法行业为例，提到执法办案工作人员的工作量大、涉及的各种文书种类很多、流程繁琐、对合规要求相当高，而文书材料也是执法办案过程中的关键部分，不能有一点瑕疵。公检法行业有极大的刚性需求、每年也有大量的预算投入，并且拥有很多高质量数据。睿企科技结合公检法部门的业务需求，基于通用大模型，把专属数据和业务知识放在定制化的多模态垂直大模型里面，帮助公检法部门训练专属AI大脑，推出一系列基于大模型的简单易用的AI产品，包括执法办案智能合规审核机器人、智能接处警机器人等，解决工作痛点提升效率。秘塔科技COO王益为表示，法律咨询场景的核心问题在于不能直接使用通用模型，因为LLM的目前存在Hallucination（机器幻觉，指事实性错误），阻碍了B端的法律场景深度应用。通过一个字去预测下一句，这种技术方式在法律咨询的领域里行不通。所以对于创业公司来说，首先资源是非常有限的，那么一定要选择具有特色的一些场景，比如行业付费意愿强，并且对于可信度要求极高的领域。必优科技基于Transformer架构，引入了自研WCCG（Wernicke Control Content Generate）模型，并在中间加了一层融合，通过可控的方式去生成模型，并且拥有独创的 RFKL 智能算法范式。通用模型本身有很强的知识性，但是精确度方面，通用模型只能解决的是 6 、7成的问题。必优科技则通过场景倒推模型的机制，基于精准的高价值用户反馈数据，通过数据飞轮强化对场景模型的内容生成方向进行引导，实现模型自我优化，在特定场景中需要专门优化模型来提升生成质量，重塑以数据为驱动的内容创作新模式。必优科技在用模型尝试了近百种行业场景后，依据反馈聚焦在了人力招聘、办公office场景。 “自训练特定的场景模型不仅是单纯的在技术层面实现，还要配合对数据的理解，实打实的去扎根到了解这个行业的本质，或者内容到底输出是给谁用？这样才能反向定义数据去训练。” 澜舟科技创始人周明博士认为两年后没有人再会谈论大模型，因为它已经成为基础设施了，行业竞争格局将会稳定，通用大模型领域不再会出现新的创业机会。那就意味着将会就有很多公司倒闭或者转型，这些团队的从业人员在市场上面将会形成很强的技术外溢效应，或者将在非大模型行业内渗透。同时意味着即使是通用大模型做的很好的企业也不能仅仅依赖模型业务，也应该更多去发展各自的生态或者在这基础上做一些新的运营。 • 行业模型可以与通用模型LLM并存 • 目前行业内共识是中国一定要有自己的大模型，大厂一定会专注在全力迅速地建立通用大模型能力。这给创业公司留出了生存空间。在C端，由于大厂的流量、规模效应和千亿大模型的通用性，创业公司的机会将被大量挤兑，需要在夹缝中寻找机会，做大厂没有形成共识的方向；在B端，大型客户大概率不会使用大厂的产品，而倾向于选择可定制的私有化部署解决方案。行业模型创业公司需要具备特定领域的独有关键数据，在具体场景上又快又好的解决问题，兼具私有化部署能力，就可以与通用模型LLM并存，在行业中找到生态位。秘塔科技COO王益为提出只要选取自己真正懂的场景，即使巨头都已经布局，秘塔科技仍然在细分领域里面有机会和提升的空间。而在法律行业，对于生成文本的多样性要求并不是特别高，但是对于法律服务的严谨度和可信度要求特别高。秘塔科技在选择技术路线和产品路线上有一些思考，秘塔科技的模型本身就是为了文生文的任务去做的单一任务训练，相应去精心准备数据库，在专项文本上进行强化和训练，形成正式文件的文风，这就是秘塔科技竞争的优势。在直接向C端提供文本AIGC服务的产品中，秘塔科技拥有最多的用户（近千万）；在法律行业中，秘塔科技的现有用户覆盖数千家律师事务所和公司法务部。睿企科技于伟博士指出，尽管行业模型创业不需要从头训练通用大模型，但是挑战同样存在。行业模型创业需要业务、数据、模型的有机融合，因为用户只会采购能满足他们需求的性价比最高的服务和产品。如何找到一个巨大的市场并把产品和服务做到极致，成为行业头羊，是每个垂直行业模型创业公司必须面对的挑战。 • 行业模型很有可能是中国产业数智化的最后一公里 • 这一波AI被称为第四次工业革命，将彻底改变每一个行业。阿里董事会主席张勇提出“所有行业都值得用大模型重做一遍”。即便中国在通用模型技术上是跟随者，但并不代表着中国市场会参照美国市场而发展。美国的AI赛道创业环境，以OpenAI为例，活跃开放的资本市场、充足的算力资源和人才更适合“大力出奇迹”路线；中国的创业环境更加看重技术应用的深度，中国创业者擅长在产业应用里创新。陆奇博士在奇绩创坛的演讲中表示，中国的重要优势在于政府在AI领域的投入、支持和重视程度高于其他国家。睿企科技于伟博士提到，十三五期间中国政府在公检法领域投入数万亿，催生了一大批人工智能企业的高速发展和上市，加速了人工智能技术的发展。十四五期间，中国政府在大模型上的持续投入也会缩小和美国的差距，并在很多领域超过美国。美国从上世纪90年代就开始了数字化浪潮，相比于美国而言，中国企业尚处于数字化转型初期，中国有大量亟待数字化转型升级的传统产业，有太多需要依赖人工智能实现效率提高的业务场景。在中国30年的产业数智化浪潮之中，一直延续着的信息化-数字化-智能化的演进路线，随着通用模型及行业模型加入到产业数智化浪潮之中，很有可能在部分关键场景率先利用AI模型达到智能化，从而倒逼产业其他工作流及场景快速形成数据沉淀，这将大大加快中国整个产业数智化的进程。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-18

汤姆猫：公司国内外团队已推进人工智能交互产品研发工作

“会说话的汤姆猫家族”IP旗下移动应用AI化内容玩法与交互体验的创新，目前已接入测试OpenAI所提供的Embeddings等技术服务，推进相关产品的前期研发工作。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-04

AI中的明牌与暗牌

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

恺英网络2022年净利同比增77.76%！“三驾马车”成效显著，布局前沿科技为长期发展蓄力

在游戏研发中的应用，尤其是游戏NPC的AI化，并将应用于自研的“斗罗大陆”IP手游中，探索AI驱动的游戏玩法创新。　　2022年，恺英网络聚焦主业、加大研发投入与创新力度，实现了营收业绩的双增长。进入2023年，随着国内版号恢复常态化审批，行业景气度持续回暖，恺英网络在丰富的产品储备以及科技的赋能下，业绩增长空间有望进一步打开。

金融界2023-04-27

优刻得：在乌兰察布云基地，部署了GPU高性能计算产品

自身能不能用到GPT技术，比如我们产品AI化，我们内部的平台管理的AI化。四、给公司带来了机会，存在哪些挑战？答：挑战还是有的，第一，显卡不好买；第二，现在价格比较高；第三，我们的客户是分时租用的，如果买完之后，他训练一次就不用了，对公司来说是浪费。第四，我们发现一个新的趋势，如果大公司像谷歌开源之后，做大模型还有多大意义。但是基于大模型做各种业务的创新，这里面机会是非常好的，这里的需求是海量的。五、算力里面，可以用来做这种大模型训练的算力占比大吗？答：目前不大。因为在这之前，真正做大模型的公司是不多的，所以我们之前的客户里都没有用到。现在大公司已经开始投入，创业公司也已经在考虑，包括组团队。六、公司之前会不会有些场景会用到A100、A800？答：有的，比如量化交易客户需要大量的A100、A800，有做过但不多。现在需要购买新的A800。七、公司为AI公司提供云服务，和大的云厂商比有什么优势？答：现在大的云公司在自己做大模型，有一定的竞争关系。有很多公司愿意和我们合作，我们可以帮客户对接场景，比如一家教育行业的客户，想找模型公司，看如何使用它，我们在帮他们对接尽快把模型训练出来。八、公司除了给客户提供算力服务外，是否在其他方面还能提供支持？答：我们提供三个价值：第一，提供基础的算力和IDC；第二，我们可以提供应用场景和客户；第三，大公司需要数据，我们有个产品叫安全屋，通过隐私计算的模式可以确保数据可用不可拿。九、公司的安全屋或者隐私计算的产品，有哪些优势？答：有产品优势，开发早、产品成熟、案例较多，在上海、厦门、青岛有政府合作的项目。十、安全屋产品或业务的门槛有哪些？答：是存在一定门槛的，主要包括以下几个方面：第一是技术门槛，第二是大规模数据存储能力，第三是市场份额能力，第四是应用能力。十一、AI需求增加以后，现在有没有一些AI应用的公司已经在合作？答：目前还没有落到实际业务中来，离商业化输出还要一段时间。很多客户在往这个方向走，比如教育、法律行业的客户，但是量并不大。十二、ChatGPT应用场景有很多，公司接下来会重点拓展哪些细分领域的业务？答：可以做的场景其实很多，有两个行业的机会相对多一些，第一类是内容生成业务，比如游戏公司用AIGC做元宇宙的内容生成，第二类是咨询AI化的业务。十三、游戏的NPC如果用Chatbot来做，对算力的要求是怎样的？答：NPC的主要工作还是以文字对话为主，如果有其他互动那么算力要求就会高一些。十四、创业客户变大了是否更倾向于采用私有云？答：我们了解到，做私有云比较少，变成混合云的比较多。私有云有两种模式，一种是服务器由我们提供给客户租用，另一种是客户自己买服务器，我们提供数据中心托管。（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2023-03-20

行业解读 | 狂飙的ChatGPT 进军的预言机

eb3.0赋能场景。但是，如何将数据“AI”化，也就是让“区块链”读懂现实世界的预言，并加于场景生态赋能化。预言机，便显得举足轻重，犹如当下的ChatGPT。我们都知道预言机和区块链的关系非常密切。在区块链中，智能合约可以执行各种操作，例如资金管理、数据存储等。然而，智能合约并不知道现实世界中发生的事件，这就需要预言机。因为预言机是连接现实世界和区块链的数据桥梁，可以将现实世界中发生的事件转化为可用于智能合约的数据。简单来说，预言机能让确定的智能合约对不确定的外部世界做出“反应”。而ChatGPT不就是对访问的数据做出与之对应的“反应”？其中，预言机的主要功能是获取并验证外部数据，并将其输入到区块链中。它们可以采用多种方式获取数据，例如API、传感器、网络爬虫等。在验证数据方面，预言机需要保证数据的真实性和准确性。因此，预言机必须经过精心设计和测试，以确保数据的可靠性。这些验证过程可能包括数字签名、加密算法等。但预言机的发展也面临着一些挑战，其中最大的挑战之一是确保数据的可靠性。预言机需要获取大量数据，并对其进行验证。如果把区块链比做一个“黑匣子”，那么预言机就是黑暗中的一束光，照亮着比特世界。当然了，当前的区块链生态仍旧是发展的初级阶段，较之传统行业，除了在金融领域稍有建树外，其它地方仍稍显贫瘠。对于其数据的利用、调取、挖掘、分析，仍需很长一段时间去发展。虽然市场涌现了不少像ChainLink、PlugChain、Oraclize、UMA、DIA 、API3这样的主流预言机公链，它们各在技术领域都有着各自的突破和创新，但细观生态发展、场景赋能、商业落地，依旧还有很长一段路要走。这就像是，如果ChatGPT需要更智能，就需要更多、更大规模的数据训练。如果区块链世界需要更智能，就需要预言机的数据读取、传送、抓取更精准、更高效。同时，在更去中心化问题上，单源 API 很容易被破解和操作，中心化预言机显得有些鸡肋。因此，像ChainLink、PlugChain、NEST等这种主打去中心化预言机网络的节点抓取数据的准确率更高些。因为他们的网络节点是则从多个来源拉取数据，通过数据聚合加权大大降低了数据的错误率。顺便一提，在扩展性上，PlugChain凭借高吞吐量实现每秒处理十万笔交易的能力，且交易费用远低于其它公链。也因如此，它几乎消除了数据延迟，所以用户可以从中获得更准确的数据，使价格偏差和滑点变低。同样，在互操作性上，PlugChain已与 Ethereum、Cosmos、Polygon、Cardano、Avalanche、BSC 等主流公链兼容。在聚合式跨链上，它也有着极为出色的表现。总之，预言机作为一座连接物理世界和区块世界的数据桥梁，具有重要的意义和潜力。它们不仅可以帮助智能合约更好地执行各种任务，并解决现实世界中的问题。同时，随着技术的进步和应用场景的扩大，预言机的未来将会更加广阔。结语：最后，当我们去对比ChatGPT和预言机两者时不难发现一个核心点：两者存在的价值都是对“数据价值”的提炼，对“数据生态”的赋能，对“场景落地”的驱动。唯一不同的是，一个是在Web2.0，一个是在Web3.0。伴随着技术的日新月异，Web2.0和Web3.0的边界会越来越模糊，当预言机将物理世界的数据接入到比特世界中，以ChatGPT为代表的AI算力去不断挖掘“数据潜力”。到那时，Web3.0的生态恐怕不再贫瘠、不再单调，和我们现实世界无异，那才是真正的Metaverse。来源：金色财经

金色财经2023-02-18

狂飙的ChatGPT 进军的预言机

eb3.0赋能场景。但是，如何将数据“AI”化，也就是让“区块链”读懂现实世界的预言，并加于场景生态赋能化。预言机，便显得举足轻重，犹如当下的ChatGPT。我们都知道预言机和区块链的关系非常密切。在区块链中，智能合约可以执行各种操作，例如资金管理、数据存储等。然而，智能合约并不知道现实世界中发生的事件，这就需要预言机。因为预言机是连接现实世界和区块链的数据桥梁，可以将现实世界中发生的事件转化为可用于智能合约的数据。简单来说，预言机能让确定的智能合约对不确定的外部世界做出“反应”。而ChatGPT不就是对访问的数据做出与之对应的“反应”？其中，预言机的主要功能是获取并验证外部数据，并将其输入到区块链中。它们可以采用多种方式获取数据，例如API、传感器、网络爬虫等。在验证数据方面，预言机需要保证数据的真实性和准确性。因此，预言机必须经过精心设计和测试，以确保数据的可靠性。这些验证过程可能包括数字签名、加密算法等。但预言机的发展也面临着一些挑战，其中最大的挑战之一是确保数据的可靠性。预言机需要获取大量数据，并对其进行验证。如果把区块链比做一个“黑匣子”，那么预言机就是黑暗中的一束光，照亮着比特世界。当然了，当前的区块链生态仍旧是发展的初级阶段，较之传统行业，除了在金融领域稍有建树外，其它地方仍稍显贫瘠。对于其数据的利用、调取、挖掘、分析，仍需很长一段时间去发展。虽然市场涌现了不少像ChainLink、PlugChain、Oraclize、UMA、DIA 、API3这样的主流预言机公链，它们各在技术领域都有着各自的突破和创新，但细观生态发展、场景赋能、商业落地，依旧还有很长一段路要走。这就像是，如果ChatGPT需要更智能，就需要更多、更大规模的数据训练。如果区块链世界需要更智能，就需要预言机的数据读取、传送、抓取更精准、更高效。同时，在更去中心化问题上，单源 API 很容易被破解和操作，中心化预言机显得有些鸡肋。因此，像ChainLink、PlugChain、NEST等这种主打去中心化预言机网络的节点抓取数据的准确率更高些。因为他们的网络节点是则从多个来源拉取数据，通过数据聚合加权大大降低了数据的错误率。顺便一提，在扩展性上，PlugChain凭借高吞吐量实现每秒处理十万笔交易的能力，且交易费用远低于其它公链。也因如此，它几乎消除了数据延迟，所以用户可以从中获得更准确的数据，使价格偏差和滑点变低。同样，在互操作性上，PlugChain已与 Ethereum、Cosmos、Polygon、Cardano、Avalanche、BSC 等主流公链兼容。在聚合式跨链上，它也有着极为出色的表现总之，预言机作为一座连接物理世界和区块世界的数据桥梁，具有重要的意义和潜力。它们不仅可以帮助智能合约更好地执行各种任务，并解决现实世界中的问题。同时，随着技术的进步和应用场景的扩大，预言机的未来将会更加广阔。结语：最后，当我们去对比ChatGPT和预言机两者时不难发现一个核心点：两者存在的价值都是对“数据价值”的提炼，对“数据生态”的赋能，对“场景落地”的驱动。唯一不同的是，一个是在Web2.0，一个是在Web3.0。伴随着技术的日新月异，Web2.0和Web3.0的边界会越来越模糊，当预言机将物理世界的数据接入到比特世界中，以ChatGPT为代表的AI算力去不断挖掘“数据潜力”。到那时，Web3.0的生态恐怕不再贫瘠、不再单调，和我们现实世界无异，那才是真正的Metaverse。来源：金色财经

金色财经2023-02-17

元宇宙周刊｜ChatGPT 3个月内突破1亿月活

标已早有应用，并且在蓝色宇宙布局伊始，AI化就是三条技术主线之一。【三星正在与谷歌和高通合作准备推出元宇宙硬件】韩国电子公司三星透露，正在努力打造自己的元宇宙和扩展现实设备，暗示可能会在不久的将来推出VR耳机。三星移动体验业务负责人TM Roh表示，该设备将与谷歌和高通合作打造。【Meta确认Quest3将于今年推出】尽管Meta进行了大量裁员，但该公司已确认其Quest3计划于今年发布。虽然它将采用Quest Pro的一些功能，但并非所有功能都能实现飞跃。去年11月，Meta宣布计划裁员13%，裁员人数高达11000人。尽管其首席执行官马克·扎克伯格最近在公司财报电话会议上表示，2023年将专注于精简公司，但Meta仍将优先考虑其VR头显产品，并计划在今年某个时候推出Quest3。Meta XR部门Reality Labs比以往任何时候“都要烧钱”，以击败苹果、谷歌等科技领域的竞争对手。【美、中、韩分列“元宇宙”相关专利申请数量全球前三】据韩国《亚洲日报》，向韩国、美国、日本、中国、欧盟等知识财产五局（IP5）申请的“元宇宙”相关专利在近10年间（2011年至2020年）年均增长16.1%。过去五年（2016年至2020年）中，上述五国及地区提交的申请数量为43698件，较2011年至2015年的14983件增长近三倍。从申请者的国籍来看，以2011年至2020年为准，美国最多，为17293件（35.9%），其次是中国14291件（29.7%）、韩国7808件（16.2%）。【国际清算银行正开发稳定币监控系统】国际清算银行(BIS)正在开发稳定币监控系统，以确保发行人保持足够的储备。BIS在周二公布其2023年工作计划时表示，该计划名为Project Pyxtrial，还将研究技术工具，以帮助监管机构形成基于数据的政策框架。该计划将于今年在BIS位于伦敦的创新中心启动。BIS还致力于通过Project Atlas开发加密货币和DeFi的监控系统。【国家区块链技术创新中心将落户北京】国家区块链技术创新中心将落户北京，将突破区块链领域的基础性和前沿引领性关键核心技术，实现重大基础研究成果产业化，成为国家新型数字基础设施的重要支撑力量。该中心由北京微芯区块链与边缘计算研究院牵头，联合国内顶尖高校、科研院所和行业骨干企业共同建设。区块链国创中心将重点围绕区块链基础理论、软硬件关键技术、基础平台与验证网络、共性平台与服务等开展关键技术攻关与产业化应用，建成持续开放的区块链底层平台，产出一批高水平标志性原创科技成果，服务国计民生重大场景应用等。另外，区块链国创中心将积极探索企业主导的产学研联合攻关机制，建立有效的高层次人才激励与引进培养机制，引进集聚一批国际一流科技领军人才，强化创新资源开放共享，加大国际科技合作与交流，形成链接全球资源的创新网络。【谷歌向人工智能公司Anthropic投资3亿美元，Alameda曾向其投资约5亿美元】谷歌已向人工智能初创公司Anthropic投资约3亿美元，据三位知情人士透露，谷歌将通过这笔交易获得约10%的股份，交易条款要求Anthropic用这笔钱从谷歌云计算部门购买计算资源。OpenAI和Anthropic都在寻求开发生成式人工智能，即可以在几秒钟内编写脚本和创作艺术的复杂计算机程序。据知情人士透露，虽然微软试图将OpenAI的技术整合到自己的许多服务中，但谷歌与Anthropic的关系仅限于在人工智能军备竞赛中充当该公司的技术供应商。Anthropic开发了一款名为Claude的智能聊天机器人，可与OpenAI的ChatGPT相媲美，但尚未公开发布。此前消息，Alameda/FTX向Anthropic投资约5亿美元。【ChatGPT打破TikTok最快突破1亿月活产品记录，仅用时不到3个月达成】据瑞银集团的一份报告显示，在ChatGPT推出仅两个月后，它在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。根据Sensor Tower的数据，TikTok达到1亿用户用了9个月，Instagram则花了2年半的时间。该报告援引分析公司Similarweb的数据表明，1月期间，ChatGPT平均每天大约有1300万独立访客，这一数据是2022年12月的两倍之多。此外，Worldof Engineering整理的一份达到全球1亿用户所用时间排名显示，iTunes达到1亿用户用了6年半、Twitter用了5年、Meta（Facebook）用了4年半、WhatsApp用了3年半。本周新闻一览 VR/AR/MR 到2023年，XR应用（包括AR、VR和MR）的近眼显示设备出货量将达到2400万台，同比增长67%。 Quest Pro面部追踪暂不能应用Meta其它VR头显。 VIVE Focus3成为首款支持Microsoft Intune的VR头显。韩国研究团队开发新款AR隐形眼镜。 VR体验馆正成为伦敦最受欢迎的VR场所。初音未来线上VR演唱会开启众筹。 ECS将助力基于VR的军犬伤亡护理培训。 NOLO SONIC2将支持手势追踪。英伟达升级了其Instant NeRF逆向渲染工具，新增新的VR内容创建工具。索尼透露PSVR2最新细节。欧菲光已有多个VR/AR项目正定点开发。 MyndVR宣布其VR治疗被纳入医疗保险计划。 Quest Pro面部追踪功能应用于平价消费级VR头显还需数年。 2029年全球VR健身游戏市场规模将达到11.59亿美元。英国时尚杂志《Vogue》宣布将与Snapchat合作，在伦敦推出第二轮时尚巡回展览“Vogue x Snapchat：Redefining the Body”。 Glimpse Group将对话式AI集成到VR培训平台。《鱿鱼游戏》VR线下体验将于年底登陆Sandbox VR门店。 Meta计划向青少年开放VR社区Horizon Worlds。开源眼镜方案商Brilliant Labs最近新推出的一款AR眼镜方案也许可以有效解决类似问题。美国瑜伽服装品牌Alo Yoga推出VR购物。马里奥Switch实体赛车AR游戏登上IOS。深圳VR产业联合会理事会召开第五次会议。 NFT/链游电商巨头eBay为其收购的KnownOrigin NFT市场招聘Web3职位。万事达卡NFT产品负责人Satvik Sethi于周四辞职。 OpenSea推出新工具套件，为NFT发布提供一站式服务。 NFT铸造平台Manifold拟于2月底引入全新收费结构：拟对买家实行固定费用。 Nostr协议第三方客户端Damus已从中国大陆App Store商店下架。美国哥伦比亚特区地方法院启动调查Squiggle NFT项目电汇欺诈和洗钱行为。 LooksRare上线数字资产验证功能。欧易OKX再签四位曼城球员任全球品牌形象大使，将共同打造元宇宙平台OKX Collective。 YouTube网红Logan Paul在针对NFT项目Crypto Zoo的集体诉讼中被点名。 Hedera将在其分布式网络上推出封装AI NFT。瑞士顶级腕表品牌宇舶表（Hublot）宣布与著名艺术家村上隆合作推出13款腕表，这些腕表将以配套NFT的方式出售。育碧与Aleph.im达成合作拟在Tezos推出游戏NFT智能合约。 Ledger CEO的幕僚长离职从事NFT数字艺术项目。 NFT公链Efinity通过日本虚拟资产和加密资产交易协会批准。 Cool Cats拟于年内发布类似Doodles2的新NFT“Explorer”。 NounsDAO及ComicsDAO将与出版商合作创作NFT漫画。 FTX支持的NFT公司Limit Break投放价值650万美元的超级碗商业广告。第四大CrypoPunks持有者开始将资产转移到名为“OldSchoolCollection”的新钱包。前Moonbirds首席运营官Ryan Carson宣布推出新Web3项目Flux并公布初始投资者名单，多名投资人宣布退出前Moonbirds首席运营官Ryan Carson创立的新Web3项目“Flux” Mocaverse宣布香港新世界集团执行副主席兼行政总裁郑志刚获得Neo-Cap Moca NFT。获得奥斯卡奖的Rachel Shenton和Chris Overton转向NFT寻求资金。 Blur超越X2Y2成为交易额第6大的NFT市场。 Animoca CBO表示今年加密行业将有更多游戏推出，Mocalist地板价已经接近6ETH。 1月全网NFT交易额达9.46亿美元，创下自2022年6月以来新高。主流NFT借贷协议贷款发放总量突破6.57亿美元。多力多滋将于2月8日进驻Decentraland并分发基于Polygon的NFT等礼品。 “字母哥”NFT球员卡以约18.6万美元价格在Sorare NBA成交，创该平台迄今最高交易记录。 Singularity NET发起二阶段忠诚度奖励治理活动，提案申请将于2月7日截止。 BendDAO平台蓝筹NFT抵押数量创历史新高。链游Illuvium将推出可定制NFT系列Illuvium:Beyond。路易·威登将与草间弥生发行10,000枚联名款NFT。有假冒的Bentley NFT钱包试图盗取用户资产。数字房地产平台Roofstock宣布通过旗下Web3子公司Roofstockon Chain将阿拉巴马州的房屋作为NFT出售，并支持稳定币购买。山姆会员店（Sam's Club）向美国专利局提交了NFT、加密货币相关商标申请，涵盖用于在线社区使用的虚拟货币和涉及加密货币和NFT代币的金融服务。 NFT市场仅1月份的销售额和交易量就超过9.45亿美元。 Rug Radio与艺术家Cory Van Lew的PFP NFT系列将于美国东部时间2月6日发布。 Yuga Labs在Bored Ape NFT商标诉讼中达成和解。格斗运动员Jon Jones成为NFT系列Kanpai Pandas品牌大使。 Crypto Punk#5066以857枚ETH成交。 NFT碎片化协议Tessera创始人Andy Chorlian宣布将推出新NFT市场Escher。 Polygon联合Galxe推出Polygon DeGens活动，完成任务可领取NFT奖励。数字文件共享服务WeTransfer与区块链平台Minima合作，在其网络上推出NFT系列，并允许用户直接从手机生成NFT。 NBA球星Giannis Antetokounmpo NFT在Sorare NBA以113.9ETH成交。 Twitter前活动和营销主管加入Doodles担任品牌营销主管。 Hashed发布2023年10大趋势，涉及加密钱包、dNFT等领域。 Voltz Protocol社区发起提案，或将在Arbitrum部署。 Animoca Brands旗下NFT系列Mocaverse公布Realm Ticket NFT获奖名单。加密游戏公司double jump.tokyo将推出《足球小将》主人公大空翼NFT。 Louis Vuitton辟谣，不会与草间弥生合作发行NFT。跨链DeFi提供商Cryptex Finance宣布将推出JPEGz代币，这是一种基于一些最热门NFT系列的市值的指数代币。 Jack Butcher的Checks V4NFT的交易量超过了Bored Ape Yacht Club(BAYC)。 “变异猿”Mutant Ape Yacht Club交易额突破19亿美元。 Shiba主题项目Floki将推出元宇宙游戏Valhalla中文版并空投。链上NFT游戏EtherOrcs联创宣布将停止游戏开发。 BAYC打击Dookey Dash游戏作弊玩家。 NBA Top Shot推出限量版藏品以纪念勒布朗詹姆斯当选NBA总得分王。 Rihanna和超级制作人Deputy与anotherblock合作发行NFT。 OpenSea等知名NFT交易平台出现恶意刷榜骗局。基于比特币主网Ordinals协议的NFT项目Bitcoin Punks已完成铸造。 NFT公司Utopia Group推出Utopia Avatars NFT系列。其他加州机动车辆管理局正试图通过区块链技术提高效率。纽约梅隆银行任命Caroline Butler为数字资产首席执行官。 OpenSea推出“3小时持仓保护期”机制。 OogaVerse项目Discord服务器遭到攻击。元宇宙板块持续拉升，奥拓电子、智力方等冲高。天娱数科表示元境科技虚拟数字人已接入ChatGPT等模型。飞利信表示公司智能会议版块涉及ChatGPT技术。 Web3支付网关Banxa宣布与去中心化二层基础设施Metis整合。 Binance与哈萨克斯坦国家银行发布“中亚数字资产行业和DeFi现状”双边报告。硬件钱包服务提供商Ledger宣布与公链MultiversX（前身为Elrond Network）达成合作并推出EGLD质押服务。 Filecoin母公司Protocol Labs宣布裁员21%。北京：推动落地国家区块链技术创新中心、加快区块链先进算力平台建设。科大讯飞发布多样化展示数字藏品新专利。集成ChatGPT-4的微软Bing曾短暂上线。去中心化社交协议Nostr账户总量突破72万。岭南股份表示公司及子公司恒润集团与腾讯已签署元宇宙业务战略合作协议。 WhiskyGenius推出基于区块链的威士忌数字所有权产品。山东省文旅虚拟现实科技融合发展中心揭牌成立。杭州在元宵节当晚举办元宇宙烟花大会。 ChatGPT概念继续走强。英国奢侈品手机品牌VERTU在Twitter上向Damus发出了入驻邀请。 BitKeep已上线赔付申领页面，并以站内信形式向受损用户推送。欧易Web3钱包与去中心化交易所BabyDogeSwap达成官方合作。 DoraHacks增持量子计算平台，推动量子开发者社区发展。武汉表示在人工智能、区块链等数字经济领域发布一批应用场景创新重点任务。国际刑警组织正在调查如何监督元宇宙犯罪。意大利监管机构已开始建立符合欧盟新法规的加密监管环境。 OpenSea推出内测计划，现已开放申请。三体宇宙控股股东将发生变更，与游族网络“脱钩。百度“类ChatGPT应用”文心一言三月份完成内测。谷歌推出ChatGPT竞争对手Bard Flow将于2月21日至2月26日举办首届黑客松。区块链与隐私计算算力集群Hive“蜂巢”已在北京启用。欧易Web3钱包与Avalanche生态借贷协议Benqi达成官方合作。韩国国民议会加快制定《数字资产基本法》，最早将于本月举行公开听证会。北京市场监管局表示警惕“元宇宙”等炒作防范新型非法集资。三六零计划推出类ChatGPT产品。跨链智能合约平台CLV宣布推出Web3聊天协议Wallet Talk。基于Solana的房地产代币化平台Homebase已上线测试版本。 OpenAI跻身全球TOP50网站1月访问量突破6.72亿。 Meta将升级其元宇宙社交应用Horizon Worlds。美国民主党要求能源和环境保护局强制加密矿业公司报告其排放量和能源消耗。 Reddit宣布正在与美国国家橄榄球联盟（NFL）合作推出第五十七届超级碗Avatar，将向用户免费推出。 Web3社交网络DeSo推出跨链交易服务MegaSwap。北京国安足球俱乐部携手中国移动推出数字藏品。沙特阿拉伯和The Sandbox同意就元宇宙项目进行合作。微软正式推出OpenAI支持的新版搜索引擎Bing和Edge浏览器。 OpenSea启动Seaport生态系统聚合器。 RTFKT&Clones加入耐克Web3生态系统平台“.Swoosh”。诺基亚将“交付”帮助远程工作人员的工业元宇宙。网易有道将推出教育场景下的ChatGPT模型，团队正在学习场景中尝试探索。体育和娱乐区块链解决方案Chiliz开发的Layer1EVM兼容链已产生创世区块。阿里巴巴上线24000份公益数字藏品。纽约大学与NEAR协议合作推出Web3学习研讨会。 Algorand将与印度学校合作，助力Web3在印度的发展。 Reddit宣布弃用Arbitrum Nova的MOON Bridge。日本科技巨头富士通推出Web3开发服务平台。区块链技术公司Meten Holding Group宣布将ChatGPT引入其在建的Web3教育平台。 a16z crypto任命Eddy Lazzarin为新的首席技术官。海南自贸港元宇宙联合实验室启动成立，将聚焦培育元宇宙细分产业链。特斯拉前AI负责人Andrej Karpathy宣布将加入OpenAI。蚂蚁链上榜福布斯2023全球区块链50强。字节AI实验室正开展类似ChatGPT和AIGC相关研发。 AI创作平台Krikey现支持文字生成3D化身和动画。海外元宇宙平台Celebverse正式推出虚拟服装店和虚拟夜总会，准备彻底改变全球时尚和娱乐产业。毕马威为元宇宙和数字孪生建立卓越中心。韩国文体部拟调整游戏赠品相关法规，禁止虚拟资产、NFT等作为赠品提供。麦捷科技表示一体电感理论上可用于VR/MR等终端。投融资新闻 Web3基础设施公司BlockJoy完成近1100万美元融资。 Web3社交数据门户网站Port3Network完成300万美元种子轮融资。区块链风投Blockchain Founders Fund旗下第二支基金完成7500万美元募资。 Web3音乐创作平台Arpeggi Labs计划融资1100万美元。以太坊再质押协议EigenLayer正在进行A轮融资，拟筹集5000万美元。 Web3元宇宙游戏My NFT Wars完成200万美元融资。元文创数藏完成首轮500万元融资，Agallochum Capital领投。去中心化数据系统Inery完成新一轮融资，Truth Ventures参投。埃及金融科技公司MNT-Halan获得约4亿美元融资。 Arbitrum生态链游Trident完成300万美元代币公募融资。区块链初创公司Super Block完成约722万美元A轮融资。基于区块链的非托管数字钱包Cenoa完成700万美元种子轮融资。税务SaaS平台Inkle完成150万美元Pre-Seed轮融资。 Web3游戏工作室Overworld完成250万美元融资。 DeFi结构化产品GammaSwap完成170万美元融资。数字金融科技公司Mercurity Fintech完成900万美元融资。 Mask Network向伊利诺伊大学吉斯商学院的区块链倡议基金捐赠3.3万枚MASK。 Immutable X上Kingdomverse在种子轮和战略轮中共获得360万美元融资。区块链游戏生态系统GamesPad宣布收购AR/VR/3D开发公司Aguascalien3D，以扩展其平台以游戏、NFT和元宇宙的一站式商店。 Web3电商平台NFTically完成100万美元股权融资。区块链碳信用平台The Zero Fund完成40万欧元pre-seed轮融资。去中心化身份协议SPACE ID完成了由Polychain Capital和dao5领投、Foresight Ventures等参投的1000万美元战略轮融资。加密钱包安全层Webacy完成400万美元种子轮融资，Gary Vaynerchuk、AJ Vaynerchuk和Mozilla Ventures等参投。元宇宙技能平台Cusmat完成350万美元A轮融资。 LatentTechnology宣布完成210万美元融资。碳信用交易公司Carbonplace筹集到4500万美元的种子资金。区块链数据分析公司Blockfenders完成150万美元pre-seed轮融资。开放元宇宙内容创建工具开发公司OAV完成25万美元pre-seed轮融资。 AI&区块链初创公司Fastagger完成新一轮融资。 TRON DAO设立1亿美元的人工智能发展基金。 Aptos Labs对印度社交媒体应用程序Chingari进行了股权投资。 Web3内容交付平台Mawari完成650万美元融资。位于华盛顿州温哥华的工业AR头显商RealWear将通过与总部位于西雅图的Cascadia Capital的SPAC交易上市。 Web3营销平台Sesame Labs完成450万美元种子轮融资。风投公司Seven Seven Six正计划为2支新基金募集7.76亿美元。 VR技术综合运营商“乐客VR”已于近日完成B轮融资，总金额近亿元人民币。 SolidLight全息显示平台开发商Light Field Lab宣布完成5000万美元B轮融资。元宇宙太空娱乐社区TDGA完成2000万美元种子轮融资。游戏开发商Mino Games筹集1500万美元用于创建Web3游戏。去中心化音乐协议搭建商Vault完成400万美元A轮融资。 Web3忠诚度平台Cub3完成650万美元A轮融资。观点 Messari分析师称2022年时尚NFT领域的交易量接近13亿美元。 OpenAI称ChatGPT应受到监管，表示ChatGPT或被坏人利用。中信证券表示ChatGPT在中短期内无法完全取代传统搜索引擎，谷歌等传统搜索引擎巨头AI投入大幅增加。 App Store前总监表示苹果公司与加密货币之间存在敌对关系。 a16z表示已将约4000万枚UNI投票权无条件委托给外部团体。盖茨再谈ChatGPT，指出AI能提高效率，但要考虑边界在哪。知情人士表示阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人。慢雾余弦表示NFT项目AZKI BOX是骗局。标准普尔表示现实世界资产的DeFi证券化带来信用风险和机遇。 Andre Cronje表示人工智能和区块链不能混为一谈。 Meta AR硬件主管表示Meta首款AR头显旨在成为同类产品中的首创。三体VR道具提供商CEO表示VR设备将颠覆生活。李彦宏内部定OKR，要引领代际变革，全线接入文心一言。 Andre Cronje表示Fantom不会涉足AI，区块链和AI不能结合。小米认为在ChatGPT领域有丰富落地场景。周鸿祎谈ChatGPT，搭不上这班车的企业很可能会被淘汰。更多新闻详情关注我们： https://www.metaversehub.net 来源：金色财经

金色财经2023-02-11

互动| 蓝色光标：公司正在积极试用ChatGPT技术

标已早有应用，并且在蓝色宇宙布局伊始，AI化就是三条技术主线之一。

金融界2023-02-07

国家信息中心联合浪潮信息发布《智能计算中心创新发展指南》

型基础设施，在推进AI产业化、赋能产业AI化、助力治理智能化、促进产业集群化等方面发挥显著作用。《指南》对投资智算中心的经济效益进行了测算。"十四五"期间，在智算中心实现80%应用水平的情况下，城市对智算中心的投资，可带动人工智能核心产业增长约2.9-3.4倍、带动相关产业增长约36-42倍。智算中心的创新发展，能够带动人工智能及相关产业倍速增长，成为经济增长的新动力引擎。国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在发布会上表示，智能计算变革生产力，加速社会进入智慧时代，智算中心将成为智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心。在单志广看来，各地建设发展智算中心不是"选择题"而是"必答题"，甚至是"抢答题"。从需求层面看，2022年中国智能算力规模达到268百亿亿次/秒(EFLOPS)，超过通用算力规模。预计未来5年中国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。智能算力规模持续快速增长，智算中心建设需要跟上。从政策层面看，我国高度重视人工智能产业发展，从中央、部委到地方密集出台了系列人工智能发展政策，智能算力发展基础逐渐夯实。同时，随着"东数西算"工程全面实施，智算中心建设需要提速。从发展基础层面看，围绕AI产业化和产业AI化的发展思路，人工智能产业已初步形成以异构芯片、算力设施、算法模型、产业应用为核心的架构体系，智算中心具备建设基础。单志广认为，当前智算中心发展呈现"智能算力的发展需求快速扩大、通用智能的算法模型快速演进、普适普惠的服务生态逐步构建、绿色低碳的发展格局加速形成"四大新趋势。同时，智算中心在发展过程中也存在概念认知尚不清晰、应用场景尚不丰富和运营模式尚不成熟等问题与挑战。针对智算中心发展的新趋势和挑战，单志广强调：智算中心建设应以应用为导向，坚持开源开放、集约高效、绿色普惠的建设原则。一方面，智算中心的建设要以开放硬件和开源软件为主，融合多元算力，实现算力的聚合、调度、释放，让智算中心"用起来、用的好"；另一方面，要朝着标准化、集约化、低门槛和绿色低碳方向发展，通过算力+算法的一体化、基建化，发挥出智算中心普惠高效的赋能效果。智算中心创新发展要注重"四化" 《指南》认为，智算中心要普适普惠，发挥公共基础设施的社会价值，需要构建起智算中心集约高效、普惠绿色的运行体系，构建智算中心建设的"四化"技术路线。以算力基建化为主体。智算中心通过算力基建化，使得AI算力像水、电一样成为城市的公共基础资源，供用户按需使用。智算中心建设要兼顾软硬一体协同，构建多元融合型架构，将通用CPU与多元异构芯片（如GPU、FPGA、ASIC等）集成，融合多种算力，既满足现有客户的现实需求，又适度超前，满足面向未来客户的多元化算力需求。以算法基建化为引领。智算中心的服务模式从提供算力为主向提供"算法+算力"转变。智算中心通过提供预置行业算法、构建预训练大模型、推进算法模型持续升级，提供专业化数据和算法服务。算力基建化和算法基建化相辅相成，共同推动算力的普惠化。以服务智件化为依托。随着人工智能算法开发和模型训练从专业化、高门槛向泛在化、易用性转变，智算中心的发展将由传统的硬件、软件向"智件"升级。" 智件"的构建，让用户无需关注底层算力芯片和技术细节，以低代码甚至无代码开发的模式，为用户提供功能丰富、使用便捷的智能算力、算法服务和个性化开发服务，实现"带着数据来、拿着成果走"。以设施绿色化为支撑。智算中心通过采用液冷等先进节能降碳技术，全面降低智算中心能耗，实现绿色发展。如果说"四化"中的"算力基建化"、"算法基建化"和"服务智件化"，是为了让智算中心普适普惠、"好用、用好"，"设施绿色化"则是践行国家双碳战略的绿色发展要求。"四化"相互支撑、相互协同，共同构建起智算中心高效运行体系。《指南》还对智算中心的建设类型和运营模式提出了建议。智算中心建设需要结合建设基础、当地或区域产业特色，分类引导施策，改建并行，发展与数字经济相适应的智算中心；还需要选择合理的建设和运营模式，实现长效运营、促进有序布局，保证智算中心所释放的经济社会效益最大化。

美通社2023-01-12

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