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大模型的混沌年代：矛盾、分化与未来

投资人们马不停蹄地寻找这个时代的中国的OpenAI，顶着精英光环的大厂高层或科学家们决定放手一搏，曾经无法抵达的AGI时代似乎因为大模型的出现有了一个看得见的时刻表。而科幻小说里的智能生活也正逐步显现，技术与人、技术与产业、人类文明与技术文明间的关系，似乎走向了一个重构的新阶段。根据中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，截至5月底，中国10亿级参数规模以上的大模型已发布了79个。而此后的两个月里，阿里云的通义万相、华为云的盘古3.0、京东的言犀、携程的“问道”、网易有道的“子曰”......无论是起大早，还是赶晚集，多方势力的共同参与下，据不完全统计目前国内发布的AI大模型已超过120个，“百模大战”正酣。但在一片热闹之中，关于大模型的冷思考也逐渐浮出水面：有没有好的商业模式，开源与闭源的生态之争，2B/2C的路线落地，一切争论的似乎都未形成共识，创新与交替随时都在发生。一些更为残酷的现实也已显现：比如大公司与小公司之间微妙的竞争关系，部分缺乏核心技术根基的套壳产品在大模型面前已逐步失去光环。比如，2C市场如何让AI从玩具走向工具，这需要对用户需求的独特洞察，2B端如何保证技术的可控性与大模型产品的易用，这对玩家们的行业理解提出了更高的要求。在这个属于大模型的混沌年代里，充斥着信息差与认知差，共识与非共识。热钱、人才与场景应用，算力、数据与算法，无一不决定着技术的走向以及其中创业者们的命运。 01 矛盾：热钱涌入，但下手谨慎在大模型的热潮之下，资本的躁动是一条尤为清晰的明线。纵观人类科技史的变迁，那些嗅觉灵敏的投资人们总会选择重金押注那些“种子”，对大模型的竞逐也同样如此。根据研究机构PitchBook发布的数据，在过去六个月以来，全球风投者向AI初创公司投入了超过400亿美元（约2900亿元人民币），在全球投融资环境险峻的大背景下，这表明AI初创企业依旧风头正盛。其中，最引人关注的是两笔投资：一笔是微软对OpenAI的100亿美元，另一笔则是在2022年成立的初创企业Inflection AI，在6月底完成13亿美元融资后，其估值也达到了40亿美元。一个共识是，在大洋彼岸外的美国，已形成了繁荣的AI独角兽生态。除了人们所熟知的OpenAI、Anthropic与Inflection AI外，主要产品形态为虚拟AI机器人助手的Adept，专注于B端企业服务的Cohere，Stable Diffusion图像生成扩散模型背后的Stability AI，还有英伟达所看好的算力提供商CoreWeave......总之，无论是在模型层、中间层，还是在应用层，海外的大模型生态与国内相比，显得更清晰。援引《极客公园》在报道中的一句研判：“已经几乎没有新的创业者要做下一个OpenAI了。” 反观国内，尽管资本也大量流入了人工智能行业，但如果追溯钱的流量，聪明的钱依旧流向了少数的头部公司中。根据虎嗅统计的数据，从ChatGPT发布到现在，在AI大模型赛道融资事件只有21起。而我们所熟知的明星独角兽企业，也只有MiniMax、光年之外、百川智能等，而上述独角兽的崛起背后既有早期的先发优势，也有大佬经验的背书。图片来源：@chiefaioffice 此前朱啸虎和傅盛的争论，就让创投圈围绕大模型的价值展开了一场论战。在资本圈“大炼模型”的背后，实际上投资人下手依旧十分谨慎。一方面，AI大模型是一个高度专业与细分的赛道，同时又十分烧钱，因此决定了专注AI领域，准确洞悉技术的投资人与投资机构其实十分稀缺。另一方面，则是好的标的依旧太少。从当下机构的投资逻辑来看，投人依旧是主旋律。要么是如光年之外等的创业大佬背书，虽然创始人不懂技术原理，但却十分了解科技行业的变化趋势与商业模式，要么就是AI行业内知名技术学者，如智谱AI、聆心智能和深言科技等初创企业，背后都有“清华系”的身影。 02 分化：大厂疯狂攒局，小厂拼命掘金围绕大模型的一系列变革背后，既是技术的进步，也是关键人物与关键企业的推动。如果将镜头转向这些浪潮前沿的公司与人，分化其实也已产生。真格基金管理合伙人戴雨森曾有一个精妙的比喻：GPT-3的出现等于发现新大陆，而ChatGPT的出现，好比是在新大陆上发现了黄金。中国公司的追赶之旅则如同知道了新大陆和黄金所在，并且知道OpenAI是坐船去的，也知道船大概的样子，却没有详细地图。经历了此前大模型疯狂的“发布月”后，我们可以清晰地看到此轮创业被分为了学院派、大佬派与大厂派，他们之间的关系也并不完全是零和竞争，而是一种“非零和博弈”。大厂们在过去一段时间内，除了秀出技术的硬实力外，攒局与建生态成为了主任务。以百度、阿里、华为、字节与京东等大厂为例，一方面有自身的云业务，提供算力支持，另一方面围绕芯片层、框架层、模型层与应用层，也各有布局，以进一步夯实壁垒。但在这之中，大厂与大厂之间的打法也各有不同。以阿里、百度、华为为代表的大厂更偏向于走垂直整合之路，在算力、平台、模型三层实现一鱼多吃。而火山引擎（字节云）与腾讯云偏向走平台路径，搭建模型货架超市，接入更多的第三方大模型，并提供相应的精调、评测、推理服务。而对国内创业型的小厂而言，在大模型竞逐的早期，事实上，创业公司唯一确定性就是“不确定性”，不需要很复杂的产品，打准用户的痛点，就可以实现初步成功。近期出圈的「妙鸭相机」就是一个典型的案例，团队在接受采访时表示：“AIGC 的产品第一天不收钱，就可能收不到钱”。通过低门槛的使用，精准定位写真需求的女性叠加社交媒体的营销裂变，即便是技术上并无明显的创新，但借助一个单一功能就能实现早期的商业化，妙鸭其实给了国内应用层的创企一个很好的启示。而对妙鸭相机等更多的创业公司而言，如何抓准「不确定」的周期进一步夯实自身的技术壁垒与用户粘性，才是关键。图片来源：妙鸭相机小红书截图 03 未来：监管加剧，格局未定在可以预见的未来里，或许正如大厂们的PR文里的论调，大模型终将会赋能千行百业，但在理想之外，如何保证大模型技术的安全性与可控性也成为了关注的焦点。此前网信办等七部门联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，在监管方式与监管范围上对生成式人工智能未来的合规健康发展提供了可靠的法律依据。而在8月1日凌晨，苹果中国区应用商店集中下架多款AIGC应用，实则也暗示了政策端对人工智能监管力度的升温。在海外，科技巨头们已面临着棘手的AI伦理的争议。「AI四巨头」Anthropic、谷歌、微软和OpenAI就联合成立了前沿模型论坛，就负责任与安全的人工智能问题与美国、欧洲与G7进行沟通。而由Hugging Face、GitHub、EleutherAI等开源社区组成的联盟也正呼吁欧盟政策制定者在制定《欧盟AI法案》时保护开源创新。对眼下的大模型行业创业者而言，在创业理想、商业化路径之外，对商业模式合规性的考量也将被纳入已有的计划之中。明确的监管趋势外，更多前沿的探索也正在发生，当下业界围绕多模态、AI智能体、向量数据库以及具身智能等一系列话题的讨论，实则都在大模型的热潮之外，寻找更多的可能性。以具身智能领域的AI机器人为例，包括谷歌在内的科技巨头增产是将大语言模型接入机器人，让机器人变得更聪明。而同样火热的AI智能体浪潮，甚至被称为“原始AGI”，已接替大模型，成为大公司们关注的下一个领域。浪潮已至，未来已来。可以肯定的是，大模型的混沌时代或许不会持续太久，但在未来的一段时间内，竞合还将继续。谁能率先利用“不确定性”补齐短板，谁能将大模型能力真正落地于细分与垂直场景，谁能更快地搭建起高质量的数据飞轮，这考验各自的决心与耐力，也将决定着它们在下一轮竞争中各自的生态位。来源：金色财经

金色财经2023-08-12

索罗斯在削减了一些大型云软件公司的持股的同时，增持了人工智能芯片制造商英伟达和AMD的股票

罗斯还购买了1万股微软股票，微软公司在OpenAI的ChatGPT生成性人工智能方面投资较大。在早些时候，索罗斯表示：“我本能地反对人工智能，但我不知道它如何能够被阻止。” 与此同时，索罗斯还清仓了他在Salesforce Inc.的全部17万股持股和在Snowflake Inc.的3.85万股持股。索罗斯还将他在网络安全公司Cloudflare Inc.的持股比例增加了200%，达到60万股；将他在Okta Inc.的持股比例增加了94%，达到97.1万股；将他在Rapid7 Inc.的持股比例增加了105%，达到820万股。索罗斯还将他在Amazon.com Inc.的持股比例增加了8.9%，达到超过76.9万股，同时削减了他在沃尔玛（Walmart Inc.）的持股。在基金方面，索罗斯还减持了在Netflix Inc.和高盛集团（Goldman Sachs Group Inc.）的持仓。

Heidi2023-08-12

日本政府将制定AI指导方针：仅供“参考” 不具法律约束力

者到用户的法律责任。在美国，包括谷歌、OpenAI在内的七家顶级人工智能公司做出承诺，将负责任地开发人工智能技术，且白宫正在积极制定一项“管理人工智能使用”的行政命令。而日本政府仅仅打算提供指导方针，供企业在开发和使用人工智能时参考。为了鼓励采用这些指导方针，日本政府将建立一种认证，证明这些企业正在遵循规范行事。政策制定者还设想要求企业在竞标政府合同时遵守这些指导方针。总之，在对待人工智能的态度上，日本与欧美之间存在着较为明显的差别。据分析称，日本积极拥抱人工智能与少子老龄化问题有着紧密的关系，日本政府期待通过人工智能技术解决日本面对的劳动力不足、医疗保健挑战等问题。此前，日本政府重申，不会对人工智能训练中使用的数据实施版权保护，可见日本的立场很明确。该政策允许人工智能使用任何数据，“无论是出于非营利或商业目的，是否是复制以外的行为，也无论是从非法网站或其他方式获得的内容。” 接下来，日本经济产业省等部门将与约100名专家合作，制定具体的指导方针，供各部门和企业参考。据悉，指导方针草案分为两部分，第一部分包括所有企业通用的人工智能规则。这个章节包括指导操作人员意识到生成式人工智能程序的错误信息或偏见风险的基本原则。企业将开发遵守法律并考虑人权的服务，并敦促管理人员建立内部风险管理结构。草案的第二部分概述了针对五类企业的具体规则。五类企业分别是：为生成式人工智能开发基础模型的企业、使用数据训练人工智能的企业、系统开发商、服务提供商和使用人工智能服务的企业。负责人工智能开发和机器学习的运营商应保持一定程度的透明度，披露其人工智能项目所涉及的功能、目的和风险。另外，企业还应该披露用于训练生成式人工智能程序的数据类型。生成式人工智能模型的训练需要大量的数据和计算资源，训练这些模型的初始数据要避免包括有危害或有偏见的内容是至关重要的。了解初始数据的性质也将有助于人工智能服务提供商更好地决定是否采用某个程序。这些披露还将有助于调查与人工智能程序有关的任何问题。日本政府将探索使用外部审计，以确保企业保持透明度。

金融界2023-08-12

去中心化社交网络的未来：如何解决人类身份认证问题

引人注目和最具争议的一个项目。除了拥有OpenAI知名CEO Sam Altman的支持以外，Worldcoin解决“人格证明”问题的方法非常简单：使用虹膜扫描来创建你是人类的生物识别证明（因为机器人还没有视网膜），并从中获取认证代币。在数据隐私方面，Worldcoin声称使用零知识证明来确保获得的生物识别数据被安全存储。 Worldcoin背后的理论是，随着人工智能在社会中扮演的角色越来越重要，需要有一种方法可以区分人类和机器人，关键是需要一种保护隐私且去中心化的方法。通过使用Worldcoin orb的虹膜扫描功能，人们可以获得一个“类似数字护照”的World ID，这使得接收者有可能有资格获得基于加密货币的Universal Basic Income（全民基本收入）机制，并参与全球民主治理的新机制。从本质上讲，这个World ID旨在作为一个社交原语引导未来的数字社交网络。在其文档中，Worldcoin强调自己如何的解决方案是如何把隐私放在第一位的。例如，它声称会删除Orb收集的图像，仅存储用户虹膜的哈希值，并运行零知识证明（zk-SNARKs），以便在不泄露任何个人数据的情况下共享人格证明信息。虽然在目前的推广阶段，这些哈希值存储在一个中心化数据库中，但从长远来看，该团队致力于在哈希算法完全成熟后将这些虹膜哈希数据存储在链上。但是，尽管有这些隐私保护声明，关于真正的隐私、安全和公平保证仍然存在许多争议。例如，有人声称Worldcoin运营商的凭证被盗，World ID在数字黑市上出售，这样用户就可以在不通过虹膜扫描的情况下获得Worldcoin代币。还存在总体公平性问题，麻省理工 Technology Review杂志在2022年4月发表了一篇严厉的文章，讨论了其在测试阶段对近50万用户（主要在发展中国家）的欺骗、操纵和剥削，甚至称之为一种“加密殖民主义”。事实上，截至2023年8月2日，Worldcoin之前最大的聚集地肯尼亚，出于安全、隐私和财务方面的考量，已经禁止使用Worldcoin扫描。除了这些特定项目饱受争议之外，Worldcoin通过专用硬件进行生物识别认证的总体方法也存在更广泛的担忧。因为Orb本质上是一个硬件设备，即使Worldcoin软件是完美的，也无法保证没有硬件后门能让Worldcoin（或其他第三方制造商）秘密收集用户的真实生物识别数据，或将虚假的配置文件插入系统。对于持怀疑态度的人来说，Worldcoin世界币的所有隐私保证（零知识证明、虹膜哈希、链上去中心化）似乎只不过是一种足够讽刺的论调，好像在说：“相信我，兄弟，我们是一个无需信任的解决方案。” 3、人类身份证明和社交担保解决人格证明问题的另一种方法是使用社交担保方法。从本质上讲，如果经验证的人类Alice、Bob、Charlie、David都“担保”Emily是经验证的人类，那么Emily很可能也是一个人而非机器人。因此，这里的核心问题是一个博弈论设计问题——我们如何设计激励机制来最大化我们“验证人类”的能力。 “人类身份证明”是这个领域历史最久、最重要的项目之一。为了“证明你是人类”，你需要：（1）提交你的个人信息、照片和视频，以及0.125 ETH存款，（2）有已经注册登记的人类为你担保，（3）在“挑战期”之前通过。如果在此期间有人对你提出质疑，该案件将被提交给Kleros去中心化法院，存款将面临风险。在担保流程中，首先通过担保人表格将用户与担保人配对。在用户与自己的担保人配对后，他们再进行视频通话，以验证个人资料与真人是否匹配。与Worldcoin的理念一样，从长远来看，人类身份证明社区也有一个全民基本收入（UBI）概念，可供那些经人类身份证明验证的人使用。其他一些类似的利用社交图谱来进行人格验证的项目还有BrightID的视频通话验证（所有人都可以互相验证），Idena持续的captcha创建和解决游戏，以及Circles的基于信任的小团体。也许这些基于社交担保的平台最大的吸引力在于，它们似乎不像Worldcoin那样具有侵入性，Worldcoin实际上需要你对着一个金属orb扫描虹膜。这些方法中有一些方法，如Idena的captcha“检查点模式”，甚至似乎保留了一定程度的匿名性，不需要共享大量的个人数据或第三方认证中心。 4、人格证明的未来随着人工智能的不断发展以及表现得越来越像人类，设计创新的人格证明机制变得越来越重要，不仅是为了全民基本收入和许多人格证明项目所讨论的其他激励措施，更重要的是要作为一种更好地净化规范未来社交网络的方式。然而，从数据隐私到过程的侵入性，再到确定人格的有效性，这个过程涉及到许多利弊权衡，是著名的“加密货币难题”之一。正如V神自己所说的那样，似乎没有哪种人格证明形式是最理想的，他给出了一种可能的混合路径建议：一开始使用基于生物识别的方法，但在长期发展中过渡到一种更加基于社交图谱的方法。展望未来，这是一个需要流程、代码和数据都更加透明的领域。简而言之，在用户需要“相信这是一个无需信任的解决方案”的情况下，不应该存在一个具有讽刺意味的悖论。只有通过这种方式，我们才能真正创建一个符合加密货币最初愿景（去中心化且保护隐私）的社交网络。来源：金色财经

金色财经2023-08-11

【机构调研记录】诺安基金调研航天环宇、江航装备等3只个股（附名单）

合有米云大数据模型的技术能力，率先接入OpenAI，将ChatGPT技术落地内容电商领域；公司于21年4月与字节跳动全资子公司北京火山引擎科技有限公司签署了框架合作协议，双方拟进行数据智能、企业直播、AR及视频内容制作方面的合作，共同进行产品、方案深度整合、定制开发。诺安基金成立于2003年，截至目前，资产规模(全部)1814.27亿元，排名34/198；资产规模(非货币)1814.27亿元，排名34/198；管理基金数96只，排名65/198；旗下基金经理35人，排名29/198。旗下最近一年表现最佳的基金产品为诺安油气能源，最新单位净值为0.93，近一年增长59.15%。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，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2023-08-11

【私募调研记录】世诚投资调研国瓷材料、彩讯股份

合有米云大数据模型的技术能力，率先接入OpenAI，将ChatGPT技术落地内容电商领域；公司于21年4月与字节跳动全资子公司北京火山引擎科技有限公司签署了框架合作协议，双方拟进行数据智能、企业直播、AR及视频内容制作方面的合作，共同进行产品、方案深度整合、定制开发。机构简介：世诚投资成立于2007年，实缴注册资本3000万元，基金业协会普通会员，具备"3+3"投顾资格，是第一批在基金业协会备案登记的私募证券基金管理人。公司专注权益投资，坚守"高质量成长"的投资理念；旗下产品兼顾收益和风险，风格高度一致，重视客户的投资体验，不同时期成立的产品均有出色表现。自成立以来，世诚投资连续多年荣获业内各项大满贯奖项，与多家大型金融机构开展了长期的资管业务合作。证券之星点评：世诚投资其管理规模20~50亿，拥有陈家琳等知名基金经理。本次调研的上市公司平均证券之星综合指标2星，平均市盈率51.16。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，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2023-08-11

中国科技巨头紧急抢英伟达芯片订单，50亿美元购货潮引关注

式人工智能项目，受到微软支持的创业公司OpenAI的ChatGPT取得成功的鼓舞。一位百度员工指出，没有英伟达芯片，就无法进行大型语言模型的训练。字节跳动，即TikTok的母公司，据称已储备至少1万枚英伟达芯片，以支持其人工智能项目。此外，他们还下单购买了总价值近7亿美元的约7万枚A800芯片，计划于2024年交付。英伟达发言人表示：“消费互联网公司和云提供商每年在数据中心组件上投资数十亿美元，通常会提前数月下订单。” 目前，英伟达的股价今年已经翻了大约两倍，投资者押注其备受追捧的芯片将在推动人工智能革命方面发挥关键作用。英伟达也因其在S&P 500指数中的表现而备受关注，今年以来是表现最佳的公司之一，市值已经超过1万亿美元。

Heidi2023-08-11

亚马逊为AWS而战！

WS的主要竞争威胁，因为这家软件巨头在OpenAI的投资中大获成功。不过，与AWS和谷歌云不同，微软尚未为云计算开发自己的芯片，而是严重依赖于英伟达领先的GPU。虽然AWS也能使用英伟达的 H100 GPU，但亚马逊CEO 安德鲁 · 贾西宣称公司已经提供了自家的AI芯片： “客户对由NVIDIA H100 GPU驱动的Amazon EC2 P5实例进行训练大型模型和开发生成式AI应用非常兴奋。然而，迄今市场上仅有一种可行的选择，供应也非常有限。这，再加上我们过去几年来积累的芯片专业知识，促使我们几年前开始研发我们自己的定制AI芯片，称为Trainium，以及用于推理的Inferentia芯片，它们已经进入第二代，并且对于构建和运行大型语言模型的客户来说是非常具有吸引力的性价比选择。我们对未来许多大型语言模型的训练和推理都将在AWS的Trainium和Inferentia芯片上运行充满信心。” 投资者认为AWS在AI竞赛中落后于微软Azure和谷歌云，但这种悲观情绪过于夸大。与微软Azure不同，AWS在ChatGPT引发的生成式AI热潮之前就已经开始设计自己的AI芯片。虽然目前英伟达的H100 GPU仍然是训练和推理AI模型的最佳选择，但亚马逊确实将努力鼓励客户将更多工作负载转移到自己的Trainium和Inferentia芯片上，并在这方面领先于微软Azure。这些AI芯片显然不是AWS首次涉足设计自己芯片领域。多年来，这家科技巨头还提供了Graviton CPU芯片，旨在满足AWS的广泛计算需求。在上次的财报电话会议上，CEO 安德鲁 · 贾西宣布： “几年前，我们从客户那里一直听到，他们想要找到更多性价比高的通用计算方式。为了实现这一目标，我们意识到需要从硅芯开始重新思考各种事情，于是着手设计了我们自己的通用CPU芯片。” 目前，超过5万家客户正在使用AWS的Graviton芯片和AWS计算实例，包括我们前100名的Amazon EC2客户中的98家，而这些芯片的性价比约比其他主要的x86处理器提高了40%。同样的重新构想正在生成式AI领域发生。” 亚马逊已经在使用自己的芯片，这确实令人鼓舞，但Trainium和Inferentia AI芯片并不像英伟达的H100 GPU那样强大。鉴于Azure在没有自己芯片的情况下更依赖于英伟达的GPU，同时能够提供业界领先的大型语言模型。Azure目前被认为更有能力吸引各行各业的云客户，这些客户正在寻求通过AI来转变他们的业务。此外，鼓励客户从由英伟达芯片驱动的云服务迁移到由亚马逊自己的芯片驱动的服务将是一个挑战。首先，亚马逊需要提升其AI芯片，进而从性价比角度竞争英伟达的GPU。此外，英伟达的GPU的竞争力也是由其伴随的CUDA软件包和围绕其芯片发展起来的软件生态系统所培养的。这个生态系统使得第三方开发者越来越多地构建适用于英伟达芯片的AI应用程序，不断增加了英伟达GPU对客户的吸引力。因此，英伟达确实通过广泛的网络效应在其AI解决方案周围建立了强大的护城河，将开发者和客户都牢牢地困在其生态系统中。然而，亚马逊多年来在云计算行业的领先地位，也形成了围绕AWS发展的广泛合作伙伴生态系统，亚马逊将努力利用这一生态系统，鼓励第三方开发者围绕其AI云服务和芯片构建应用程序。此外，即使Trainium和Inferentia芯片不如英伟达的芯片强大，AWS仍然可以通过定制化优势提供更好的性价比。此外，通过设计和生产自己的芯片，亚马逊可以根据其自己云服务的特定需求来定制Trainium/Inferentia芯片。这种流程集成优势使亚马逊能够优化性能，降低客户的延迟。关于AWS如何努力在其云客户群中促使更多的人采用Trainium/Inferentia芯片，这家科技巨头用于诱导迁移到其Graviton CPU的策略确实可以提供一些线索。一个可能阻碍客户迁移的关键问题是需要修改或重新编写他们的应用程序以在AWS的芯片上运行。这可能是一个很大的切换成本，特别是对于较大的应用程序来说。为了促进向Graviton的转变，亚马逊已经努力确保许多受欢迎的应用程序和软件包与Graviton兼容，减少了客户需要修改或重新编写其应用程序的需求。除此之外，亚马逊提供了工具和服务，帮助客户将其应用程序迁移到Graviton，包括AWS应用迁移服务和AWS模式转换工具。因此，亚马逊将确实采取类似的策略，以便更轻松地从英伟达的GPU迁移到用于训练/推断工作负载的Trainium/Inferentia芯片。如果亚马逊能够在AI革命中成功地鼓励人们转向自己的芯片，它将在几个方面使AWS受益。我们之前已经介绍了定制的好处，使AWS能够提供更好的性能和更低的延迟，因为这些芯片将专门针对其自己的云解决方案进行定制。此外，生产自己的芯片使亚马逊能够创新和开发新的功能和能力，这些功能和能力可能无法用英伟达和AMD的现成芯片来实现。这可以帮助亚马逊进一步将其云服务与竞争对手区分开来，并为客户提供额外价值。因此，这些优势可以使AWS更好地吸引云客户，推动收入增长并捍卫其领导地位。虽然使用内部构建的芯片也带来了成本效益。通过生产和部署自己的芯片，亚马逊可以节省购买英伟达芯片的成本，毕竟，现在英伟达的芯片真的太贵了。此外，根据上述定制化优势，运行由其自己芯片驱动的云服务也可以使其更具成本效益地提供此类解决方案。这可以使亚马逊降低成本并向客户提供更具竞争力的定价。财务指导和绩效在上次的盈利电话会议上，当一位分析师问及高管们预计AI相关的AWS增长时间表时，他们不愿提供具体细节： Brent Thill： “就AI的货币化问题，你能谈谈你们认为何时会开始在AWS业务中看到这种增长吗？是在2024年吗？在后半年，你觉得这会对业务产生更大的影响吗？” 安德鲁 · 贾西： “…我认为当你谈到大规模潜在爆发的生成式AI时，包括我们在内，每个人都对此感到兴奋，我认为我们现在处于非常早期的阶段。在我看来，我们在马拉松比赛中已经走了几步。我认为这将是革命性的，我认为它将从根本上改变我们所知的几乎每一种客户体验…但现在还为时过早。所以我期待这将会非常庞大，但那将在未来发生。” 相比之下，微软已经能够提供与Azure的AI相关增长有关的指导，它在财报电话会议上表示，对于2024财年第一季度，它预计： “在Azure中，我们预计在恒定货币下的收入增长率将为25%至26%，其中大约有2个百分点来自所有Azure AI服务。” 亚马逊需要在未来提供更具体的增长预期，以维持投资者对AWS的AI前景的信心。在过去的几年里，AWS的营收增长明显放缓，类似于其最大的竞争对手。数据来源：公司文件尽管AI预计将重新点燃所有云服务提供商的营收增长率，但首先必须应对巨额的前期成本。首席执行官安德鲁·贾西提供了有关未来AI相关资本支出的指导： “展望2023年整年，我们预计资本支出将略高于500亿美元，而2022年为590亿美元。我们预计履行和运输资本支出将同比下降，部分抵消了增加的基础设施资本支出，以支持我们AWS业务的增长，包括与生成式AI和大语言模型工作相关的额外投资。” 随着亚马逊投资于扩大其在AWS中的AI基础设施，这将对短期的利润率产生压力。这家科技巨头需要同时投资于第三方解决方案，比如英伟达的H100芯片，以能够提供行业领先的解决方案来满足客户当前的AI需求，同时还要投资于Trainium和Inferentia芯片的设计进展。此外，亚马逊还将努力构建更有竞争力的大型语言模型，作为其客户的AI应用开发的基础。正如首席执行官安德鲁 · 贾西所提到的：“开发这些大型语言模型需要数十亿美元和多年时间”，这意味着投资者可以预期在可预见的未来会有大规模的资本支出。与AI相关的巨额资本支出确实将对AWS的利润率产生短期压力。尽管随着AWS基础设施的扩大，能够更好地满足客户对AI服务日益增长的需求，但从长期来看，随后的营收增长应该会支撑利润率，这取决于它与微软Azure和谷歌云的竞争能力。数据来源：公司文件根据Seeking Alpha的数据，亚马逊的股票目前以超过65倍的未来盈利估值交易。这个估值也反映了亚马逊的电子商务业务。AWS在2023年第二季度的总收入中仅占约16%。然而，鉴于AWS是亚马逊利润最丰厚的业务部门，它是公司利润的主要贡献者，因此是其未来盈利倍数的重要驱动因素。考虑到在接下来的一年里，亚马逊将进行大规模的资本支出，这将对其利润率产生压力，分析师认为这是一个昂贵的股票价格。同时要考虑到65倍的未来盈利估值明显比其顶级云对手更昂贵，微软的估值超过30倍，谷歌的估值接近24倍。因此，虽然AWS确实有可能成为AI时代的强大参与者，但Nexus Research认为，投资者可以通过估值较低的竞争对手更好地接触到与AI相关的云计算增长。 $亚马逊(AMZN)$

老虎证券2023-08-10

突发！中国逮捕2300余名“行业内鬼” 紧盯AI与区块链犯罪美国集体起诉ChatGPT侵权

hatGPT早已惹出不少争议，其母公司OpenAI在6月就因涉嫌违规收集用户资讯，而面临市场集体起诉。据一份长达157页的起诉文件，一群匿名人士指出OpenAI一直在秘密地从网路抓取大量个人数据，旨在训练其AI模型。 (来源:assets.bwbx.io) 法律文件第109页甚至指出，原告认为OpenAI截取了已集成ChatGPT API的第三方平台，像是聊天软件Stripe和Snapchat上发生的讯息交互来训练模型。诉讼书还补充提到，OpenAI从网路上窃取的单词数量高达3000亿个，它们来自书籍、文章、网站、贴文，包括未经同意获得的个人信息。原告指控OpenAI已违反了隐私法，并严厉指责该公司的窃盗行为会导致“文明崩溃”的风险。诉讼书如此强调：“尽管制定了如何使用个人信息的协议，但OpenAI依旧采取了不道德的做法，即盗窃。” 基于原告提供的预估数据，他们认为信息被盗用的受害者数量已达到数百万级别，因此，OpenAI已造成的潜在损失可能达30亿美元。“被告持续非法收集全球数百万毫无戒心的消费者的额外个人数据，远远超出任何合理授权的使用范围，以便继续开发和培训产品。” ChatGPT还曾爆出乌龙事件，有一名执业30多年的美国律师用ChatGPT帮忙写诉状，没想到引用的6个判例全是假的，导致这名律师面临遭惩处的危机。中美如今都采取具体行动，旨在避免AI过度自由发展而危害人类权益。美国总统拜登此前也召集Meta、OpenAI等7家美国科技巨头，旨在讨论出对制约AI的共识。随着面临集体诉讼，ChatGPT在周二宣布，明确禁止侵犯隐私和付费内容来源。这意味着，拜登的重大革命奏效，科技企业正在将权益归还给人类。 OpenAI公司声明指出，网路营运商现在可以明确禁止其GPTBot爬虫程序出现在网站的Robots.txt文件上、直接阻止其IP位址、自定义可被爬虫的部分，或是限制GPTBot的访问量，这也被视为是OpenAI赋予网路使用者选择不将其数据被用来训练AI权利的第一步。延伸阅读：拜登AI重大革命！白宫召见7大美国科技巨头奏效 ChatGPT推出GPTBot归还人类权益

秉哥说市2023-08-10

Aptos代币在Microsoft将AI与区块链相结合的交易后上涨了11.6%

ptos网络能够利用微软的Azure OpenAI服务来探索资产代币化、链上支付和央行数字货币方面的创新来实现。 Aptos Labs首席执行官莫·谢赫曾在Meta和贝莱德工作，他表示对人工智能驱动的区块链解决方案寄予厚望： “人工智能和区块链技术之所以迅速融合，有一个重要原因：它们都是一代又一代的突破，深刻影响着互联网的发展，塑造着社会。” 其中一个新工具Aptos Assistant是一个由ChatGPT支持的聊天机器人，旨在通过提供入职过程的虚拟指导，帮助用户从Web2导航到Web3。据这家加密货币公司称，微软还将通过允许Aptos实验室在Azure上运行验证器节点来提高Aptos网络的安全性。 CoinGecko表示，这一消息于8月9日UTC下午12:30公布，在撰写本文时，APT在前50分钟内立即上涨17.6%，至7.92美元，随后冷却至7.51美元。 CoinGecko的数据显示，尽管价格上涨，Aptos代币仍比2023年1月26日19.92美元的历史最高价格下跌了62.9%。经过四年的发展，Aptos网络于10月17日推出。Aptos由Meta前员工Mo Shaikh和Avery Ching创立，他们也参与了Meta失败的Diem项目。该公司于2022年7月完成了1.5亿美元的融资，并于2022年3月完成了来自Andreessen Horowitz、Coinbase Ventures和FTX Ventures等公司的2亿美元融资。来源：金色财经

金色财经2023-08-10

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