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AI领域新里程碑 ChatGPT究竟改变了什么？

GPT是由世界三大人工智能实验室之一的OpenAI所开发的软件应用程序，旨在根据用户的提示模仿类似人类的对话。其中，GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，意为“生成型预训练变换模型”。目前大家热议的GPT是以GPT-3版本为基础的能进行智能对话的聊天机器人。　　根据OpenAI的说法，ChatGPT的突破在于其能带给对话者颠覆性的体验，即可以通过“仅使用几个标记样本”就能生成足够的响应，可以通过简单的提示实现对话，并有效地利用上下文信息。　　具体而言，ChatGPT能够通过吸收大量来自网络的内容，比如新闻文章、社交帖子、百科条目等，学习句子、单词和部分单词之间的关系，进而学习和理解人类的语言进行对答、提供各类信息答案，并能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。　　更为重要的是，ChatGPT拥有丰富的信息支持与持续不断的学习更新，在用户面对问题或困难时，可以提供解决方案，其在文章生成、代码生成、机器翻译等任务上都有着比较优秀的效果体验。　　ChatGPT 并非无所不能　　似乎，用户只要在对话框里输入问题，就可以获得ChatGPT给出的答案。但其实看似“无所不能”的ChatGPT，也有着不少“无能为力”的短板。　　金曦表示，目前的ChatGPT侧重于“多准快全”的内容梳理和整合，还不能提供综合判断、逻辑完善、调整修改等高级逻辑处理功能，与人类智慧还有很远的距离；目前用于ChatGPT语言模型训练的数据多为2021年底前的数据，存在数据与信息的滞后性，这也造成了ChatGPT在内容准确性和知识性上的短板，不少用户甚至给其贴上了“一本正经胡说八道”的标签。　　此外，GPT-3在模型配置上成本高昂，这包括了超强算力的计算机（285000 个CPU/ 10000个GPU）、1750亿的参数、31个分工明确的作者、1200万美元的训练费用、45TB的训练数据等，这种规模的模型是一般中小企业所无法承受的。　　华商基金研究员金曦表示，AI行业的发展取决于硬件与算法，近年来硬件不断发展，而算法不断遇到瓶颈。GPT-3的出现让我们看到了如果硬件水平得到提升，那么AI行业仍可能出现新的机遇。但同时GPT-3高昂的成本也让我们有了更多的深思：AI发展在性价比上是否走错了方向？是否会引发技术垄断从而不利于小厂商的生存？　　拥有落地场景的公司或强者恒强　　金曦认为，考虑到ChatGPT级别的预训练大模型跑一次的成本是千万美元级别，而将其商业化部署，落地多用户高并发任务中，成本只会更高。这就意味着国内有能力的参与者的仅为少数，大部分的初创企业很难有机会。　　尽管当前国内大部分公司还没有大规模训练的布局，但AI商业化最大的困难是商业模式，而前期拥有落地场景的公司有望强者恒强，现在的收入、场景有助于支撑公司继续探索新一代AI技术的落地和变现，我们也将持续关注立足NLP自然语言处理相关技术的人工智能公司以及上下游。　　文中ChatGPT概念指数数据来自万得信息，近1年为“2022年2月15日至2023年2月14日”。　　以上观点不代表任何投资建议，市场有风险，基金投资须谨慎。

金融界2023-02-22

复旦大学公开道歉！中国版ChatGPT发布后流量激增崩溃 “计算资源不足、不再向公众开放”

媒体上疯传。据中国官方媒体，将其描述为OpenAI热门ChatGPT平台的第一个中国竞争对手。 (来源:cnBeta) 它可以执行生成对话、生成编程代码、回答问题等任务。它由团队通过https://moss.fastnlp.top/向公众开放。如果用户没有测试Moss的邀请码，可以输入手机号加入“等候名单”。然而在周一晚上，该页面的大量访问者导致Moss服务器超载，导致响应时间显着变慢。值得关注的是，Moss的推出和公众对其的反应凸显出，中国对生成式人工智能和ChatGPT的热情，以及其国内行业面临的挑战，因为中国几所顶尖大学和科技公司竞相生产微软支持的中国版聊天机器人。虽然复旦大学团队在周一最初将Moss描述为类似于ChatGPT的会话语言模型，但在周二他们淡化了这种比较，称他们还有很多需要改进的地方。 (来源:cbBeta) “Moss仍然是一个非常不成熟的模型，它在达到ChatGPT之前还有很长的路要走。像我们这样的学术研究实验室，无法生产出能力接近ChatGPT的模型，”其网站上发表声明称。 “我们的计算资源不足以支撑如此大的流量，作为一个学术团体，我们没有足够的工程经验，给大家造成了非常糟糕的体验和第一印象，在此向大家表示由衷的歉意。” 实际上，历史上增长最快的消费者应用程序ChatGPT，此前也曾多次因流量过大而崩溃。虽然很少有用户能够在崩溃前分享他们对平台的体验，但上海观察报的一名记者分享了与Moss互动的详细描述，并表示聊天机器人的英语比中文更好。该团队负责人、复旦大学计算机学院教授Qiu Xipeng表示，Moss与ChatGPT的主要差距在于，Moss语言训练中投入的参数数量比ChatGPT小一个数量级。 . “虽然还有很大的改进空间，但Moss的出现证明中国研究团队有能力克服开发类似ChatGPT产品的技术挑战，” Qiu解释说，并强调该项目得到了上海人工智能实验室的大力支持。 Moss开发的基本步骤与ChatGPT相同，包括两个阶段：自然语言处理训练和理解人类意图训练。在ChatGPT的第一个训练阶段，OpenAI收集超过数十万的人类查询，并请各行各业的专业标注人员撰写回复。然后将这些数据输入其数据库，以帮助ChatGPT逐渐理解各种人类提示。复旦大学团队采用了不同的技术方法。通过允许Moss与人类和其他AI模型交互，它的学习和建模速度得到显着提高。因此，它的自然语言训练是在比ChatGPT更短的时间内完成的。 Qiu解释说：“Moss和ChatGPT的区别主要在于自然语言模型的预训练阶段，Moss的参数数量远少于ChatGPT，而在任务完成和知识储备方面还有很大的提升空间。” 在公测阶段，会在征得用户同意的情况下收集数据和用户反馈，以提升Moss的对话能力。除了对话，Moss未来还将拥有更多的能力，比如绘画、演讲、作曲、教学，甚至可以协助科学家进行更高效的科学研究。目前，Moss的一个主要缺点是它对中文的理解。这主要是由于用于培训的中文网页内容杂乱无章，例如断断续续出现的广告。因此，复旦大学自然语言处理实验室正着力筛选中文文本内容，为下一阶段的模型训练做准备。然而，在这类AI聊天机器人正式进入黄金时段之前，显然还有许多问题需要解决。#ChatGPT火爆全网#

圈内人2023-02-22

盘点「AI+Web3」概念最新融资项目,哪些是百倍机会？

AI 的「军备竞赛」。微软重金砸向 OpenAI，谷歌发布企业级紧急预警，应对性推出了自己搜索型聊天机器人巴德（Bard），更有 Databricks、Cruise、Grammarly 等一众 AI 概念企业估值超过百亿美元，并引发了从软件到底层算法，以及硬件芯片等多个层面的竞争，可以说 2023 的开年就充斥着一股「火药味」而 AI 的百搭性，给它绘制了一幅更为宏大的应用场景，与生物技术、计算机视觉、语言处理、Web3、物流、农业科技等方面的结合，能展示出了一种科幻般的畅想。据普华永道的估计，未来在 AI 的推动下，到 2030 年，AI 将为世界经济贡献 15.7 万亿美元，累计推动全球 GDP 增长 14% 。本文主要关注 AI+Web3 领域，从 2023 年最新的融资项目中寻找这一概念的项目，助你寻找 Alpha 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 Botto 投资机构：Variant Fund 融资金额：未公开 Botto 是一个通过 DAO 治理的生成艺术社区。Botto 引擎使用了 Stable Diffusion、VQGAN + CLIP、GPT-3 等多种模型，根据文本生成艺术图像，每周，会根据社区不同艺术倾向、审美风格等要素，预选出 350 张图像呈现给社区进行投票，将最受欢迎的图像铸造为 NFT，并最终在 SuperRare 上进行拍卖，以此获得收入并对 Botto 引擎进行训练。目前，参与社区的治理需要一定的 Token 或者 Pass 卡从本质上来看，Botto 是 AI 生成艺术 NFT 与 DAO 治理的结合体，杂糅了 AI 的概念，也融合了 NFT、DAO 和代币经济学等方面的内容，能否维持社区长久且稳定运营也其考验着治理者的智慧 Mawari 投资机构：Blockchange Ventures、Decasonic、Accord Ventures、Abies Ventures 等融资金额： 650 万美元 / 种子轮目前，Mawari 正在构建名为 Mawari Network 的产品：一个基于 Web3 原则设计的去中心化 3D 和 XR 内容交付平台，也是一个分布式内容交付和收益共享网络。旨在通过压缩、AI 机器学习和区块链等技术满足实时 3D 渲染和流媒体传输拥堵等问题，以实现 3D 元宇宙并进一步扩展至 XR 设备中，希望将 Mawari 打造成为元宇宙中的 Akamai（全球知名的内容交付网络服务提供商）就其发展愿景来说可以说非常宏大，所面临的技术难度同样也不小，不过，由于项目官网所展示的信息极其有限，如果想要对项目进行更全面的评估，需要等待项目方公布更多的信息 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一个人的加密道路总是那样坎坷你需要加入一个由一群志同道合的人组成的队伍期待你的加入。公粽耗;老陈区块笔记来源：金色财经

金色财经2023-02-22

比特币“新文化“运动促Web3繁荣推动牛市三大新叙事

，微软向 ChatGPT 的开发公司 OpenAI 投资 100 亿美元，并将其集成到必应，随后微软必应的全球下载量激增 10 倍。数字媒体Buzzfeed宣布计划使用OpenAI的技术协助创作内容，随后股价暴涨近120%，谷歌、百度、阿里巴巴等国内外大厂纷纷布局，加密市场也闻风而动。下图展示了目前AI+区块链相关概念排名前八的项目，从图中涨跌趋势可以看出，相关概念都已经历了一轮大涨，目前处于调整阶段。从长远看，区块链+AI还需要进一步发展，而未来前景非常广阔。新周期开始，后续行情如何发展此前，我们对于行情的发展主要关注链上数据、减半周期以及宏观数据等维度，我们认为加密市场底部确认，并开始走向新周期。在进一步研究加密市场内部的新变化后，我们更加确认新周期的开始。那么，后续加密市场行情将如何发展呢？本文认为，此前我们在《周期为鉴，比特币2023年还能涨多高？》一文中的观点目前仍有参考意义价值：本轮加密市场反弹并非存量博弈，而主要由机构增量资金驱动，很多加密大V低估了机构对比特币的投资热情；从2018-2019熊市看接下来可能发生的事情，BTC的上涨从周线来看像极了2019年4月的反弹，山寨真正爆发的机会可能会在BTC突破重要的压力位(25000)后迎来狂欢。 CryptoChan（@0xCryptoChan）发推表示：【2023小牛系列】简单刻下2019年，当前小牛中继，走势稳定。在随后几天其又连续发表一些链上数据，从图表中看BTC仍有上涨空间。 Willy Woo（@woonomic）2月21日发推表示，Bitcoin 的基本面正在回升。Fundamental Strength Indicator不再过热并开始上升（FSI追踪17个基本面和技术指标的强度），如果价格远高于 25k，我们可能会出现轧空。作者：比推BitpushNews Asher 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

。顶级的西方AI机构谷歌、Meta还有OpenAI当然也榜上有名。值得一提的是，除了英美之外，虽然以色列有AI21，加拿大有Cohere，只有中国有多家机构在研发AI模型。中国企业近几年在自主研发上下的功夫也为AIGC产业打下了基础。比如，百度的飞桨PaddlePaddle和华为MindSpore开源框架。这些框架和国外常用框架（比如TensorFlow和PyTorch）的不兼容可能会限制国产框架的发展，但是例如Ivy这样的框架转换器或许能成为中西方AI框架的桥梁。在社区层面，在2013年开发出来的Gitee成为了号称“中国GitHub”的开源技术社区。如今，很多大模型都在Gitee上开源，比如中科院的紫东太初大模型。Gitee社区也吸引到了超过800万开发者用户。可见Gitee社区和国产框架都成为了中国AIGC发展不可或缺的软件设施。在硬件层面，国产的芯片也称为了训练AIGC模型的常见之选。在训练2000亿参数的超大盘古模型的过程中，来自华为的团队调用了超过2000块华为昇腾910芯片。而2600亿参数的百度ERNIE 3.0 Titan还有千亿参数紫东太初模型也是在华为昇腾系列的芯片上训练出来的。 AIGC模型十大开发机构从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。但是站在用户体验的角度，ChatGPT确实要领先于中国的语言模型，还有西方其他公司的模型。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后才研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。预训练语言模型参考量在一定程度上，中国的AIGC底层技术也受益于西方的开源运动。在StabilityAI发布Stable Diffusion模型之后不久，国内的IDEA研究院封神榜团队很快就训练出了名为“太乙”的中文版Stable Diffusion。与原版的Stable Diffusion不同，太乙Stable Diffusion可以更好地理解中文的语言文化环境。蓝海vs红海：中美AIGC的发展阶段在之前的一篇文章里，我们分析过美国的AIGC产业，提到了希望很多AIGC垂直领域已经杀成了一片红海。比如，文案编辑和市场营销领域的文字生成类产品已经有数十家创业公司在做了。图像生成类的产品在Stable Diffusion和DALLE-2出现之后也迅速开始卷了起来。然而，中国的AIGC产业大多还是一片蓝海。两张市场地图对比不难看出中国的AIGC公司要比西方少得多，有些领域甚至还没有出现很多初创公司。中国的AIGC市场地图西方的AIGC产业是不是比国内要拥挤很多？这一方面是由于中国的底层技术要比美国落后几年，还不足以支持商业化落地。就在几年前，李开复老师在《AI Superpowers》一书里指出，中国虽然在AI技术层面不及美国，但是在应用端却走在了美国的前面。或许这一说法适用于预测型AI（“predictive AI”，比如人脸识别、推荐算法）的时代，但是在生成型AI（“generative AI”）的时代，应用和底层技术结合得更紧密，中国在应用方面也可能要追赶美国的步伐。中国在应用层的滞后也是由国内B2B产业的特性决定的。西方的文字和图像生成类产品主要都是面向2B的市场的，而中国的B2B市场要比西方小很多，中国企业往往不愿意在软件上花钱，而更愿意去购买服务。这就极大地降低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

ChatGPT成功背后的三大原因探索

nsformer）风靡整全球，其是美国OpenAI 开发的聊天机器人程序，2022年11月底推向市场试用，2023年年初微软宣布对OpenAI进行数十亿美元的投资，并宣布将ChatGPT技术引入必应搜索中。微软投资2月微软推出了整合 ChatGPT-4 的全新必应(Bing)搜索引擎，初始名为Sydney的聊天机器人，其强大功能。来源：金色财经

金色财经2023-02-22

首批Azure OpenAI服务落地万科大模型商业化进程持续加速

　　据媒体报道，Azure OpenAI嵌入到万科风险预警平台后，可利用GPT-3模型从大量舆情、投诉、突发事件数据中提取特征并进行预警，经对比测试，Azure OpenAI嵌入万科预警平台后，基于GPT-3模型的自定义训练，契合了地产行业的特点，使投诉数据标签准确率相较此前又提升了5个百分点，达到业界领先水平。　　整个人工智能、云计算领域乃至互联网行业，都意识到了ChatGPT的强大。微软Azure是OpenAI独家云服务提供商，依托微软Azure云平台强大的算力支持，以及Azure OpenAI宇宙最强的自然语言处理能力，帮助企业更好地实现数据管理，切实提升生产力。分析师表示，伴随着OpenAI技术与微软业务融合不断加深，大模型商业化落地进度有望加速。数字化浪潮席卷了时代的每一个人。万科与Azure OpenAI的合作只是一个开始，伴随着openAI技术与微软自身业务融合不断加深，更多AI功能嵌入到微软全线业务，GPT系列语言大模型的商业化落地进度有望持续加速，带动上下游生态快速成长丰富。　　世纪华通（002602）近年来在上海、深圳等地相继投建了大型数据中心，打造算力底座的同时，开展数据安全、绿色能源等增值服务。　　首都在线（300846）推出的“云算力解决方案”为AIGC场景提供了云端算力基础设施，形成了具备行业优势的弹性计算、全球网络、IDC服务、数据处理和安全等在内的云网一体化产品和服务。

金融界2023-02-22

科技专家：这场AI赛跑中，谷歌的脆弱性为什么开始显现？

严厉批评。　　微软（MSFT）则是将OpenAI整合到其Bing网络浏览器中，尽管也受到了一定的批评，发布时还是提振了微软的股票。　　Winton表示："谷歌的整个业务结构都围绕着这样一个想法：人们去一个网站，然后再跳转到另一个网站，以获得他们的答案。" 　　"脆弱的"模式　　展望未来，Winton认为搜索引擎之间的正面竞争中，不一定会有一个一定会胜出的股票策略。　　他说："我认为谷歌的模式是脆弱的，但它不一定对微软有利。" 　　相反，Winton认为谷歌可以通过对人工智能的大规模投资来保护它的其他产品，并可能将业务推向NVidia（NVDA），后者是其云服务的合作伙伴。　　他还考虑了微软推出人工智能搜索引擎的策略，将其作为为其办公软件授权收集数据的一种手段。　　"目前清楚的一点是，将有大量资金用于人工智能投资，"Winton表示。并补充说，任何一家科技巨头处于有利地位的关键是通过在其软件中提供人工智能的能力。" 　　他解释说："在早期互联网时代，赢家不是我们今天认为的亚马逊（AMZN）和面向消费者的互联网公司，而是像Cisco（CSCO）这样的公司。" 　　Winton还表示，在互联网诞生之初，像Cisco这样的互联网公司为用户提供了上网的基础设施。目前他认为，为聊天机器人提供基础设施的芯片制造商将会占上风。　　"私有的公司，如MosaicML，主要业务是让企业为自己建立这些人工智能模型，"Winton说。"这些公司真的很有趣，我认为谷歌非常脆弱。"

金融界2023-02-22

马斯克再次批评ChatGPT存在严重偏见：这是一个重大问题

cks）的一段视频，后者在视频中分析了OpenAI旗下人工智能聊天机器人ChatGPT的“安全层”（security layer），指出其存在严重偏见。　　萨克斯说：“越来越多的证据表明，OpenAI的安全层非常有偏见……如果你认为Vijaya或Yoel领导下的信任和安全很糟糕，那就等着人工智能来做吧。”这似乎是指推特前法务主管Vijaya Gadde和前信任与安全主管Yoel Roth做出的有争议的内容决定。　　马斯克对此回应称，这是一个“重大问题”。　　此前一天，马斯克对一条有关他被ChatGPT标记为“争议人物”的推文进行了回应，用两个惊叹号表达了自己的震惊和不满。　　这不是马斯克第一次对ChatGPT（或其背后的工程师）可能表现的政治偏见表示担忧。　　本月初，有推特网友称，ChatGPT对一个有关美国总统拜登和他的前任特朗普的类似问题，作出了截然不同的反应，并指出“ChatGPT工程师基于政治偏见对人工智能的可信度造成的损害是无法弥补的。” 　　马斯克当时回应称，这令人“严重关切”。

金融界2023-02-22

中国算力“卖水者”望成AI时代基站网络！中国电信布局ChatGPT引发股价暴涨，运营商链受益上市公司梳理

运行、储存、交互AI数据的重要基建。如OpenAI与ChatGPT就运行于微软的Azure公有云之上。　　浙商证券张建民研报中表示，2022-2026，中国公有云市场会以复合增长率30.9％继续高速增长，预计到2026年，市场规模将达到1057.7亿美元。中泰证券陈宁玉等研报中预测，2025年中国移动和中国电信的云计算业务收入有望突破1000亿，中国联通云计算业务有望超过600亿。　　陈宁玉表示，算力网络资本开支主要包括业务网、IT云、数据中心的直接投资及传输网、汇聚机房部分分摊投资，从传统统计口径来看，传输网及业务支撑网占比显著提升。重点关注与运营商在该领域合作较为深度的供应商结构性增长机会，数据中心服务商：润泽科技、宝信软件等。　　网络设备商：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络等；数据中心暖通设备：英维克、佳力图、依米康等；光纤光缆：长飞光纤、亨通光电、中天科技等。此外，运营商数据链包括，中新赛克、浩瀚深度、恒为科技、东方国信、天源迪科。　　具体来看，中兴通讯服务于全球电信运营商、政企客户和消费者，公司业务覆盖 160 多个国家和地区，服务全球 1/4 以上人口。　　锐捷网络在中国以太网交换机市场份额排名第三、Wi-Fi6产品出货量排名第一、中国企业级终端VDI市场份额排名第一、中国本地计算IDV云桌面市场占有率第一。　　中新赛克在网络内容安全领域，公司升级网络态势分析系统，研发疫情通行大数据分析系统、运营商网络流量质量监测系统，并得到规模部署。　　浩瀚深度是国内领先的互联网流量智能化方案提供商，产品供应国内三大运营商，与中国移动保持长期合作关系。DPI系统在处理性能、设备集成度、设备能耗比等方面均处于国内领先水平。

金融界2023-02-21

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