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AI应用端加速发展，人工智能ETF(515980)续涨1.5%冲击4连阳
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慢，业绩贡献还不大，核心原因之一可能是大模型性价比不够。传媒行业观点，短期苹果WWDC发布会内容亮眼，关注垂类AI应用未来发展以及近期Vision Pro国内发售带来的相关机会；中长期关注AI工具或模型迭代带来的相关投资机会。电子行业观点，云端AI持续迭代，苹果发布Apple Intelligence有望推动端侧AI。人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能产业指数，中证人工智能产业指数从为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中，根据人工智能业务占比、成长水平和市值规模构建指标体系，选取50只最具代表性上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能产业上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年5月31日，中证人工智能产业指数(931071)前十大权重股分别为中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、海康威视(002415)、德赛西威(002920)、石头科技(688169)、韦尔股份(603501)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比50.02%。人工智能ETF(515980)，场外联接(A类：008020；C类：008021)。注：人工智能行业受市场需求、国家政策、国际政治形势影响较大，相关上市公司股价波动可能较大，进而导致本基金净值波动较大，并可能会发生本金亏损。文中所提公司及个股仅作为示例，不构成任何投资建议。风险提示：基金/股市有风险，投资需谨慎。本文关于证券市场、人工智能行业的论述仅对当下证券市场与相关行业的研究观点，基于市场环境的不确定和多变性，所涉观点后续可能随着市场发生调整或变化。本文内容仅用于投资者沟通交流之目的，不构成对任何机构和个人投资的建议或意见，不构成对投资者投资收益的承诺或保证。本文数据来自公开资料整理，本公司并不保证本文所载文字及数据的准确性及完整性，不对任何人因使用此类报告的全部或部分内容而引致的任何损失承担任何责任。投资人购买基金前，应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。投资人应根据个人风险承受能力和投资经验，审慎参与基金/股市投资。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2024-06-14
AI推动数通光模块市场快速增涨，电信ETF(159507)冲击4连阳
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为，通信能力是算力集群的瓶颈之一，AI大模型的训练对网络架构、网络协议等提出更高要求，向着低时延和高速率方向持续演进，增加高速光模块需求弹性。同时光互连技术也有望引入芯片间互联，光进铜退持续深入。需求侧，受益于全球科技巨头持续加大算力军备竞赛，同时AI应用端逐步落地深入，训练和推理算力需求持续提升，AI成为推动数通光模块市场增长的核心动力。电信ETF(159507)，场外联接(A类：019236；C类：019237)。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2024-06-14
2024格隆汇走进上市公司之涂鸦智能(02391.HK/TUYA.US)专场：最新财季表现超预期，加速AIGC融合赋能
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全球开发者大会上，发布涂鸦首个AI空间大模型Cube Al以及三款AI开发工具、AI小程序开发底座。Cube Al是一款空间大模型，旨在通过大模型技术优化楼宇等空间、能源管理，提高运营效率。涂鸦智能从大模型的通用性出发，结合其在智能解决方案领域的丰富经验，将专家型数据训练成垂直领域的智能代理，应用于楼宇的节能减排等场景。通过在新加坡仓库和泰国村庄项目的初步尝试，涂鸦智能展示了其空间大模型的实际应用效果，将为楼宇管理带来了显著的效益提升。此外，涂鸦智能还将生成式AI技术与开发者平台相结合，致力于打造全球领先的云开发者平台。通过提供丰富的生成式AI工具和资源，涂鸦智能帮助开发者快速构建自己的GenAI智能能力，并将其应用于各种智能设备中。这种结合不仅丰富了涂鸦智能的硬件生态，也为开发者提供了更多的创新机会。在GenAI应用方面，涂鸦智能推出了面向开发者、消费者和商业场景的应用级GenAI产品。这些产品利用GenAI技术帮助开发者简化开发流程、提升消费者使用体验以及优化商业营销策略。通过涂鸦智能的AI消费者洞察功能，客户能够精准分析、洞察消费者需求和市场趋势，为客户的产品优化和商业决策提供有力支持。刘尧指出，设备端的创新在未来一两年内将迎来显著的突破。“过去，物联网和设备智能化的价值曾受到质疑，被认为不够实用。然而，随着生成式AI技术的飞速发展，这将彻底改变现状。”刘尧表示。关于为何在ChatGPT去年3月推出后，市场尚未见到智能化设备的爆发式增长，她分析了两大原因：一是消费电子领域的创新成本问题，新技术初期高昂的成本使得消费者难以接受；二是技术延迟带来的体验问题，不过如今已有了显著的改进。刘尧乐观地认为，一旦这两个问题得到解决，智能化设备将在消费电子市场迎来巨大的爆发。目前，涂鸦正积极探讨公司将把智能化技术率先应用于哪些设备，并预计明年将是这一技术突破和产品爆发的关键时期。四、问答环节业务与竞争优势问：我们如何从历史角度看待可能面临的竞争风险，比如大品牌利用市场份额优势切断与我们的合作？答：我们深入研究过这个问题。确实，有些品类像汽车和手机那样，技术不断迭代，最终市场份额会被几个大品牌占据。但在消费电子领域，情况非常不同。这里存在大量的细分品类和区域性细分市场，其中很多品类的技术迭代已经趋于稳定，例如扫地机器人和灯具。这些品类中，由于拓展效率、用户习惯等各种各样的原因，头部品牌无法占据全球全部市场的份额，势必留下大量的空间给本土品牌以及中腰部品牌。这些品牌通过差异化、渠道优势和本地化策略，能够维持稳定的市场份额。因此，在竞争中，大品牌同样需要保持效率和效益，而中腰部品牌则需要大量技术服务支持。我们并不担心大品牌会选择脱离与我们的合作。此外，一部分中腰部客户通过涂鸦助力也迅速成长成了本地的头部品牌。问：关于智能解决方案，我担心的是，我们通过软件化的解决方案从被集成者变成集成者，这种角色的转变是否是长期可持续的？答：这是一个很好的问题。我们的智能解决方案确实让我们从被集成者转变为集成者。这种转变是基于我们对行业的深入理解和强大的技术实力。我们通过提供更加整合智能化的解决方案，帮助客户更好、更具效率地集成产品，并提升产品的竞争力、实现产品差异化。我们还注意规避与客户的矛盾。我们相信，随着IoT和AI技术的不断发展，这种转变将是长期可持续的。问：海运问题是否对欧洲业务产生了影响？答：虽然海运问题确实存在，但并未对我们的欧洲业务产生大规模影响。我们已经从前几年的经验中获得了一些经验，并提前进行了相关规划和准备。问：公司是否面临被通用的芯片传感器取代的风险？答：之前相关技术推出时，确实引起了一些担忧。最初，人们认为该技术可能会统一整个Wi-Fi通信协议，使得模组不再需要云服务。然而，经过两年的实践应用，我们发现事实并非如此。相关技术的标准化程度相对较低，其功能也相对有限。因此，目前仅有追求性价比的品牌会考虑采用，而那些追求产品差异化的品牌则通常不会选择它。另外，许多更具价值的智能场景和能力并无法通过一个简单通用的本地模组来实现。此外，这里存在一个矛盾点：该技术对模组容量要求较高，推高了芯片成本，但它并未能提供与之匹配的性价比优势。正如俞伟平先生所言，从目前的市场反馈来看，其表现不尽如人意。问：过去几年的疫情期间，我们注意到有不少提供类似服务的厂商选择了退出。想请问一下，从全球视角来看，我们的经营状况是否在逐渐好转？答：过去两年的行业下行周期，对我们来说，实际上带来了一个意想不到的利好。市场上一些企业宣布退出了消费电子设备IoT云平台业务。还有许多小型企业更是因为资金短缺，甚至无法融资而倒闭。就连我们也是在最近经过了非常大的努力和决心才实现扭亏为盈，他们的处境可想而知。竞争的减少，对我们来说无疑是个好消息。虽然过去两年的下行周期给我们也带来了一定的压力，但竞争才是我们真正需要长期面对的挑战。在这个赛道上，我们很难再看到新的云平台崛起。因为我们深知，一个云平台在前期需要经过长时间的投入阶段，这些投入会带来前期亏损，而现在，无论是在美国还是中国，都很难再找到愿意承担多年亏损的投资人了。所以，从某种程度上来说，我们的经营状况逐渐好转和进步，确实从竞争上来说使我们更具优势。 AIGC与大模型问：你认为有哪些细分领域相对来说用在大模型上的比较先进。为什么选择该领域？有一些案例是小模型就能够解决的，但要接到大模型？答：我们发现大模型在细分领域如空间节能方面的应用机会比较大。在ESG趋势日益明显的背景下，我们认为每个空间都会涉及到节能问题。从商业角度来看，节能可以直观地为客户省钱，这一点在与客户交流时具有很强的说服力。同时，节能也与ESG、碳积分、碳税等概念紧密相连，具有更广泛的社会意义。具体来看，比如在控制功率方面，我们会根据外部环境动态调整设备功率，如根据气温变化调整空调功率，或根据冷库储存货物的需求调整其功率。这种做法更接近于多模态的概念，展现了我们在每个垂直领域的深层次理解。而选择结合大模型进行控制，而非仅依赖小模型或强化模型，是因为大模型能增加更多设备的参与，并提高整体调优和数据处理的效率。虽然以前也使用过小模型，但大模型的引入构建了一个更加平台化的体系，使得更多合作伙伴能在其垂直领域内进行优化和增强。这样，我们可以把定制化的项目制调教工作，通过大模型以更加拟人化或专家化的方式交给合作伙伴去做，从而节省工时和成本。问： ChatGPT等开源通用模型使用会有限制，这对涂鸦未来会有影响吗？答：对我们影响不大。我们的目标是在大模型的浪潮下，让垂直领域和空间真正受益，而不是开发一个通用的大模型。在国内，如果无法使用某些开源模型，我们完全可以切换到其他可用的模型。问：我们主要以PaaS为主，提供算法等开放平台服务，集成如宠物语言翻译的智能功能对我们有何帮助？这些智能功能如何与我们的产品结合，并提升业务？答：集成宠物语言翻译等智能功能可以直接提升SaaS板块的收入，吸引C端客户每月付费。我们计划在未来集成类似ChatGPT的技术，使产品能进行对话，并根据内置传感器提供实用信息，如植物需水情况等。此外，利用这些功能和中国丰富的硬件供应链，我们可以打造高性价比的智能设备，并通过广泛的分销渠道销售，从而大幅提升销量和收入。这类产品不仅丰富了我们的服务内容，还因带有情绪价值而具有较高的毛利率。问：相关方面的投入预算是多少？答：投入其实并不大，因为技术上有多种实现方式。我们可以利用现有的ChatGPT等底层能力进行创新，而无需特别大量的研发投入。此外，我们还可以通过与市场上的新兴创业公司合作，调用他们的API，使得我们可以以较低的成本实现这些功能。我们的优势在于拥有巨大的渠道优势和智能化的底层技术，这使得我们能够轻松叠加软件能力。财务及展望问：公司正在优化中小客户和产品，这是否意味着我们正在追求运营杠杆？考虑到我们的产品线非常丰富，且每个项目都涉及大量人员，我如何在未来三到五年内看到我们实现较强的运营杠杆，从而降低研发和销售成本？答：关于产品聚焦，我们在过去两年已经着手削减一些细碎的产品线。在企业服务的领域，贡献收入的产品品类也存在类似的“二八法则”。因此，我们决定将资源集中在这些核心客户和品类上。对于一些其他的细分的品类，我们会交给开发者来处理。由于我们的平台是开放的，开发者可以根据自己的需求进行差异化开发。在客户服务方面，我们也会采取类似的策略。通过这种策略，我们可以在不影响收入的前提下，实现包括人力在内的资源使用的大幅优化。问：一季度PaaS业务的表现超出预期，这背后可能有照明产品的补库存或新项目的扩张等因素。此外，随着大小家电渗透率的提升，我们在一些平台上的业务也有所增长。您如何看待这些因素对公司业务的长期影响？如果拉长时间周期来看，每个季度或全年的业务表现会如何？答：补库存的现象从去年三季度开始，其他品类在三四季度也有补库存的情况，而照明品类的补库存则主要发生在今年一季度。我们认为补库存的贡献会逐渐减少，可能在二季度还会有一些影响，但随后会逐渐减弱。除了补库存因素外，我们还在积极抢占市场份额、发展新客户以及抓住中国跨境平台的崛起等机遇来推动业务增长。这些努力将使得我们的PaaS业务在未来继续保持稳健增长。同时，我们也在密切关注市场趋势，如AIGC的未来发展，以便及时调整产品策略并抓住新的增长点。综合来看，我们预计这些因素将共同推动公司业务在每个季度和全年实现稳定增长。
格隆汇2024-06-14
中美大模型差距会越拉越大？李开复：不！中国有独特优势
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er技术是Google发明的，很多新的大模型、新的做法是OpenAI发明的。 “所以我们尊重他们。他们在模型、AI研究方面是强于中国的，尤其是在突破式创新。”他说。不过，李开复指出中国也有独特的优势。首先是中国人的勤奋、努力和执行力。尽管是跟国外学的东西，但是中国的执行力更好，所以今天微信的用户体验要比WhatsApp好很多，美团要比DoorDash好很多。因为中国人的勤奋、努力、执行力特别强。其次从技术来说，他觉得做infrastructure，即底层的软件，让GPU更好地被使用起来，中国具有优势。李开复表示，零一万物的infrastructure团队非常强，他们训练一套同样尺寸的模型出来，可能成本只是别家的二分之一到三分之一。他认为，这很关键，因为GPU是最大的消费。此外从数据层面来看，李开复指出，中国的数据其实很多，只是美国的高质量数据更多。这样高质量的数据，他们也会拿来（使用），比如零一万物的模型就是用了国内外的各种数据。他认为，零一万物在数据上、在预训练的时候与美国没有差距，反而有一定优势，因为这些数据的筛选和配比是一个秘密。李开复表示，公司有很厉害的团队，包括几位博士，他们一直在研究怎样挑选最好的数据质量还有配比，以做出最好的结果。但他坦言，这项工作不是一项很光鲜的工作，因为做出来的都是Trade Secrets（商业秘密）。不可以申请专利，也不可以写paper（论文），所以做得好别人也不知道。大家往往会向往的是，要做一个发明、要成为下一个Transformer的AI研究员。而没有人会说，自己的科研梦想是要做一个数据配比调得最好的数据科学家。不过，中国聪明的人也愿意勤奋努力，去做一些苦活，这是中国的特色，能够把数据优化起来。最后，他还指出，中国最大的优势是做应用的能力，比如微信、TikTok、飞书等产品都是基本碾压美国的应用。李开复解释称，这是因为中国在移动互联网的时代，创业者和产品经理学到的最大本领是怎么能够快速迭代，去推出、优化，不断地让产品进步，这一点他觉得美国远远不如中国。他认为，从整个链条来看，在模型方面，零一万物在中国做得相当好，也许是最好的，但在国际上，跟美国还有一点距离，需要虚心学习。而在另外几个领域，比如做infrastructure、应用、数据，这些都是零一万物的强项。更多精彩完整内容，请关注抖音/视频号：格隆博士会客厅、格隆博士
格隆汇2024-06-14
民生证券：给予景嘉微买入评级
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GPU，打开第二成长曲线。全球龙头加速大模型推出节奏，智能算力需求急剧上升，GPGPU凭借超强算力优势脱颖而出。据iiMediaResearch数据显示，预计2024年全球AI芯片的市场规模可达630亿美元，到2025年增长至726亿美元，2019-2025年的CAGR为37%。面对国内旺盛的GPU应用需求，景嘉微拟自主开发兼具图形处理和高性能计算两大功能的高性能GPU解决方案。2023年，公司向特定对象发行募集资金用于通用GPU的研发，通用GPU未来将具有广阔成长空间。　　投资建议：我们看好公司在GPU芯片领域的领先布局，预计2024-2026年归母净利润为2.14/3.35/4.65亿元，对应PE为147/94/68倍，PS为27/19/14倍。考虑公司在GPU芯片领域具有竞争力和稀缺性，且开拓GPGPU业务打开成长空间，首次覆盖，给予“推荐”评级。　　风险提示：下游需求不及预期的风险；研发进展不及预期的风险；技术人员变动的风险；竞争格局变化的风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，东方财富证券方科研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为78.26%，其预测2024年度归属净利润为盈利1.28亿，根据现价换算的预测PE为245.07。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有4家机构给出评级，买入评级4家；过去90天内机构目标均价为76.71。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据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2024-06-14
从无名小卒到“币圈英伟达” io.net只用了一夜
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去中心化云算力解决方案，精准解决了AI大模型训练中的一个关键问题：中小型模型训练和微调、推理所需的大量算力需求与集中式算力成本不断增加之间的矛盾。 io分布式云算力平台的出现，旨在解决这一矛盾。通过调动IDC数据中心、加密货币矿场以及普通用户的闲置算力，io积聚了大量低成本的算力，并基于加密货币激励框架、新型合约标准以及硬件设备标准化，将原本难以协作的算力整合起来，进而提升应用效能。因此，io这种分布式算力平台的出现，标志着加密货币治理框架与AI训练需求场景的首次结合，是加密货币进军AI领域的重要里程碑。 2）OpenAI 引领的 LLM 大语言模型在互联网市场语境下正逐渐「垄断化」。我们观察 ChatGPT3.5-4.0 到 Sora 再到 4o 的演化过程就会发现，这类大模型正愈发智能和多模态化。这类大模型能集成图、文、视频，甚至结合机器人、物联网设备还能做到实时动态输出。但这一切前提都建立在算力集中和能耗大的基础上。这样下去，中心化 AI 服务会逐步趋向寡头垄断，少数科技公司会掌控 AI 技术的发展方向，势必会限制多样化的创新。 io 等分布式算力平台的出现，可以给这些长尾需求提供一个低门槛、更灵活，更定制化，且还能发挥 Tokenomics 社区激励价值的平台，帮助它们在更垂直、细分的应用场景内（供应链金融、精准医疗、个性化教育等）发挥潜在价值。何况，Tokenomics 能将算力提供者、开发者、用户等利益相关多方绑定，本就适合在一些传统算力资源可能忽略的边缘领域发挥奇效。集中算力会优先被作用到大语言模型、机器学习等通用性强、适用范围广、商业变现前景更广阔的领域。这是我一直认为 AI+DePIN 能成为牛市主升浪的核心原因，因为这个赛道的火爆不限于存量 Crypto 行业的内卷，可通过实实在在的需求供应，能为 Crypto 场内吸引来增量用户和项目方。 3）io 基本业务直接对标亚马逊、阿里云等云服务，构建了 IO Cloud 集群，同时集成了 Render Network、Filecoin 等供应端的 GPU 资源，这让其提供的 GPU 资源具有了极强的可扩展性。因此，一旦龙头地位形成，自然会通过聚合其他闲散算力平台的资源，而进一步降低其成本效益。当然，若 io 能在分布式云算力市场站稳脚跟，也会直接对原本 Crypto 行业的云存储（ @Filecoin ），分布式协处理器（Livepeer）、分布式计算（Golem）云知识产权 IP 确权（ @StoryProtocol）等，以及 DePIN 基础设施、中间件、边缘 AI、RWA 等衍生方向都会产生明显的带动可能性。也许会有人诟病，io 的落地场景目前叙事性过强，但 Crypto 领域强情绪 Drive 的当下，若 io 能激活 AI+DePIN 上下游一系列关联项目热度，其本身叙事层的价值就足够有行业壁垒了。加之 DePIN 表面上看还是硬件挖矿那一套，但背后的矿工链条、节点网络架构、软硬件一体化的催化效应，会引入更广泛的增量市场用户参与。（别低估了 Pan 圈的魔力）尽管现在称其为「币圈英伟达」恐怕还为时过早，但确实可以很形象地感知到，io 接下来的表现对整个 AI+DePIN 赛道的提振作用。无论怎样，应该给予其相应的市场预期，这轮一波三折的牛市，太需要一个主升浪拉开帷幕了。结语随着io.net代币在Binance的上市，其价格迅速攀升，吸引了众多投资者的关注。虽然目前价格已经趋于稳定，但io.net的潜力和未来依然值得期待。在这个过程中，我们见证了io.net代币从默默无闻到崭露头角的转变。它不仅是技术的结晶，更是无数创新者和梦想家共同努力的成果。让我们共同期待io.net代币在未来能够继续创造更多的辉煌! 来源：金色财经
金色财经2024-06-13
万亿赛道，要来戏了
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由苹果宣布接入Open AI大模型掀起的消费电子大涨热潮还没消退，同样与AI产业链息息相关的机器人板块也火了。继昨日多只机器人概念股涨停后，今天板块继续发力，盘中迅捷兴、辰奕智能、光格科技、亚华电子等几只个股一度斩获20CM涨幅，工业富联、三花智控、拓普集团等巨头的涨幅也表现可观。 6月14日凌晨4:30，特斯拉将召开2024年股东大会，会议将对马斯克560亿美元薪酬方案和特斯拉公司注册地改签方案进行表决，还将披露电动汽车、自动驾驶、机器人Optimus等最新动向。美股盘前，特斯拉突然大幅拉升超7%，消息称上述两项方案均获高票通过，这不仅点燃了市场对股东大会的关注，也给A股特斯拉概念尤其机器人板块的交易情绪再添一把火。这个万亿市场规模的超级赛道，开始变得越来越热闹了。 01 催化剂接连不断近来，关于人形机器人的消息刺激接连不断。特斯拉Optimus人形机器人，是近期来披露进展最多也是最被关注的事件之一。 5月5日，特斯拉就公布最新进展——已在一家工厂部署数台机器人，通过完成4680电池的分拣等工作来进行测试。视频中，Optimus接入实时FSD，在视触觉感知系统、端对端神经网络的赋能下完成精确动作，并能够对动作失误进行纠正。 Optimus还可以在办公室进行更长距离行走，速度较去年底提高30%以上，虽然动作依然比正常人慢和不自然，但对比去年已经进步太多了。马斯克还明确表示，在今年晚些时候将为Optimus换上有22个自由度的新手臂，能达到与人类一样的灵活度。而今年5月20日，马斯克就在X上发布了2024年股东大会宣传视频，大量展示了Optimus的动作风采，明显是要提前预热。 Optimus从发布时的铁疙瘩，到如今“流水线工人”，时间不过2年，如此快的进化速度，真不敢想象再过三五年，甚至十几年之后，它的能力将达到什么程度！催化剂还远不止特斯拉的机器人，近期以来，机器人领域就相继有了多个较知名的事件：比如，OpenAI重启于2020年解散的机器人团队，而在过去一年里，OpenAI的内部创业基金密集投资机器人领域，其中单是Figure AI就获得了高达7.45亿美元的融资。在3月份，Figure发布人形机器人试验产品——Figure01。在演示视频中，Figure 01能够根据实验者的指令，完成如递苹果、收拾塑料袋、归置杯盘等一系列复杂任务，充分展示了和人类以及环境交互的能力。英伟达早在2018年就推出NVIDIA Isaac平台，还推出了多款高性能的GPU产品和软件来加速机器人的开发。在近期财报中，英伟达把人形机器人作为自己未来发展方向之一，还公布了自己的人形机器人项目GR00T。黄仁勋甚至还在最近的COMPUTEX大会上直接喊话：“AI的下一波浪潮将是物理AI，机器人将日益融入我们的日常生活，一切都将机器人化。” 国内，4月底，由优必选联合小米机器人、京城机电等行业领军企业和机构共同成立的北京人形机器人创新中心，正式发布自主研发的全球首例纯电驱全尺寸通用人形机器人“天工”，可实现6km/h的稳定奔跑，手指的活跃度接近人类，能灵巧做出各种复杂动作。 5月13日，宇树发布人形智能体UnitreeG1，这款机器人单手臂最大负载3kg，有23-43个关节电力，能模拟人手实现对物体的精准操作，尤其是其9.9万元的超低售价，引发市场轰动。 2023年11月2日，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，明确指出：人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。近期，国内对于人形机器人产业的支持政策也开始密集出炉，北京、安徽、山东、上海、深圳、四川等多地相继出台各自的“三年行动计划”，并相继成立了人形机器人创新中心，争取打造国内领先的机器人产业生态示范地。值得一提的是，除了特斯拉股东大会、各科技巨头陆续发布的机器人进度，还有2024世界人工智能大会、2024世界机器人大会，将分别于今年7、8月间在京沪举行，这些都会是机器人产业的重磅催化剂。 02 商业化加速落地人类发展科技，无非就是为了把人类从繁重的工作、家务等解脱出来，同时能做到人类自身做不到或者不愿意做的工作。马斯克曾表示，特斯拉机器人最初的定位是替代人们从事重复枯燥、具有危险性的工作，远景目标是服务于千家万户比如做饭、修剪草坪、照顾老人等。现在无论是从人口老龄化，社交娱乐需求，还是从商业竞争规律来看，发展智能机器人都是必然且迫切的选择，而且需求规模巨大。这个需求，对于劳动力短缺、人工成本高昂的欧美国家更显得迫切。有机构做过对比分析，在工厂、物流领域，以美国福特汽车工人薪酬为对比，每名工人的时薪成本32.5美元/h，如果改用人形机器人（定价5万美元，折旧期5年），成本仅1.7美元/h，仅为工人的1/19。即使在保姆、医护等家政领域，使用机器人的时薪成本也仅为全职保姆的1/3左右。机器人的省成本效益极其显著。其实2021年起，人形机器人开始进入商业化落地的初级阶段，只是一直囿于高昂的成本和硬件技术限制，导致应用场景十分有限。但随着技术的不断突破，尤其是融入AI大模型显著提高智能化，以及大量机器人硬件逐渐实现规模化，这两个问题也得到了明显改善，商业化场景被显著扩展。比如亚马逊近期在其仓库运营中测试的人形双足机器人Digit，进行包括卸载货车、搬运箱子、管理货架等任务完成效果令人满意，预计将在2025年全面上市。汽车工厂是人形机器人大规模商业化落地的最好方向。现在特斯拉Optimus已经有一些在它的汽车工厂“拧螺丝”了，马斯克也在财报电话会议上明确表示，首批人形机器人将计划在2025年出货。这意味着Optimus也是拿到了一些外部的商业化订单。英伟达投资的Figure AI也将把产品放进宝马工厂进行实训。国内方面，优必选是在人形机器人领域在技术积累和商业化落地较具领先优势的核心巨头企业，其Walker S目前已经进入蔚来汽车工厂实训。最近优必选又与东风柳汽正式签署战略合作协议，共同推动人形机器人在汽车制造的应用场景，比如汽车制造过程中的安全带、车门锁、车灯盖板、车厢后盖等零部件检测，及车身质检工位、内饰总检、油液加注、前桥分装、集配捡料、贴标打印等一系列复杂工作。这次合作，也是优必选进一步面向汽车总装车间的产业化布局，反映了优必选机器人的商业化开始提速。现在国内，这样的商业化落地，也已经逐渐多了起来。业界普遍认为，2024年将是人形机器人的规模化量产和商业化落地元年，成为AI时代下的一个重要风口。 03 星辰大海的未来目前，全球服务机器人已经达到300亿美元左右的规模，尽管人形机器人的占比还很小，但未来的潜力巨大。据工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2026年中国人形机器人产业规模将突破200亿元。另据机构测算，全球人形机器人2030年新增市场空间可达到1万亿元规模，其中，我国人形机器人新增市场空间有望超过5000亿元。马斯克在2023年股东大会上做了个更夸张的预测，未来具备通用人工智能的人形机器人的需求会远远超过对汽车的需求，可能会达到100亿台，即使以2万美元一台来算，这个市场规模也将高达200万亿美元。从长期来看，这个赛道注定是一个星辰大海的存在，风险变量只有时间进度不好把握而已。但对于投资，这已经足够了。只要有足够耐心，回报必然不会差。当然了，这个超级赛道，布局的巨头太多，来蹭概念的牛鬼蛇神更多，想要挖掘出优质标的并非容易。但也是有一些大概的思路，要么是去布局相关产业链的基金产品，和行业一起腾飞，要么是关注机器人软硬件产业链中价值量最大且有技术护城河的关键环节，比如关键软件商、核心组装厂、应用中心平台、核心零部件供应商等。至于这里面的具体潜力种子，就需要大家用心去研判了。（全文完）
格隆汇2024-06-13
AI纯粹烧钱打法不可持续！李开复：大模型要关注TC-PMF
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一单的方式是不可持续的。最终的中国AI大模型、 AI公司，它的灵魂考验来自于有没有PE愿意买单，有没有投行愿意带领上市。那一刻到来的时候，经过AI 1.0 的洗礼都会问同样的问题。第一个问题就是，你的收入是高质量的吗？还是拿一单算一单？后者是不值钱的。第二个问题就是收入有在增长吗？何时能够打停？第三个问题，每年烧这么多GPU，烧的速度高还是赚钱的速度快？这些问题迟早要回答，所以现在就在未雨绸缪，把1年到2年的时间准备好，一两年过去以后我们能够回答这几个问。目前许多大模型的投资人是战略投资者，但这是不可持续的，再下面就要有它的商业运作能力才有可能拿到。PE是最重要的，因为PE的投资人是看数字。不过在李开复看来，烧钱加免费这样一种移动互动时代，包打不会赔的商业模式也并非行不通。但是要推理成本下降，因为狂推任何一款免费产品，第一个推广要很大的费用，第二每个用户来都要为他花不少钱。所以需要的是推理成本降的够低的时候，这种普惠的、免费的商业模式就可能可以做，而且做的时候也要想清楚未来怎么把免费模式转换成收费模式。要追求TC-PMF 李开复曾多次提到过TCPMF （Technology Cost Product Market Fit）路径。李开复表示，传统移动互联网讲的是PMF（Product Market Fit），就是当技术成长是静态的，成本也是静态的，只要把产品跟用户需求对齐就可以。但现在我们的技术是一个不断变化的目标，每年都在不断颠覆自己，因此，预测技术何时足够成熟以支撑特定应用场景变得至关重要。所以要有对技术的发展时间表有很清晰的认知。除了技术外，对推理成本也有很清晰的认知，像我们现在是多线作战，就会把这些专家包括AI专家、推理专家、商业专家，还有对用户的专家、产品经理，这几种人汇集在一起共同制定清晰的蓝图。就比如，今年底某一个技术会出来，而且价钱会降低，它可以支撑某一个应用。现在就要开始做这个应用，虽然目前还不敢推，因为推理成本太贵，但是等那一天到来了，就是TCPMF，即technology cost加上PMF。一边在推进technology，一边在降低推理成本，就是cost，这两个团队会随时告诉产品团队，3个月后、6个月后、9个月后会是什么情况？技术有多牛？哪些技术问题能或不能被解决？推理成本会降低多少？还有能不能够在别人推理成本还很贵的时候，我们先便宜下来？那这个预测特别重要，因为它会给我们一个时间窗口。这个时间窗口可能是独家能够把产品先做出来，如果能够成功地率先开发出结合最新技术和合理推理成本的产品，公司将有一个短暂的独家优势期，可能为6-9个月。比如当年抖音刚出来的时候，微信想要模仿和推出类似产品也需要时间，最终等微信开始推出微信视频了，但是已经来不及了，抖音已经确立了市场地位。也就是一个6-9的时间窗口。更多精彩完整内容，请关注抖音/视频号：格隆博士会客厅、格隆博士
格隆汇2024-06-13
如何看待 io.net 去中心化云算力网络的后续市场影响？
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去中心化云算力解决方案，切中了 AI 大模型训练方向一个首要矛盾：中小型模型训练和微调、推理的巨量算力「需求」和集中式算力愈发增加的「成本」。 io 分布式云算力平台的出现，旨在解决这个矛盾。通过调动 IDC 数据中心，加密货币矿场以及普通用户的闲置算力，积聚了大量闲置并且低成本的算力，并基于 Crypto Tokenomics 激励框架，和一系列新型合约标准以及硬件设备标准化等等，把原本几乎不可能产生「协作」的算力经过整合，进而产生应用效能。因此，io 这类分布式算力平台的出现，是 Crypto 治理框架和 AI 训练需求场景结合的首个刚需场景，是 Crypto 攻占 AI 领域的第一个山头。 2）OpenAI 引领的 LLM 大语言模型在互联网市场语境下正逐渐「垄断化」。我们观察 ChatGPT3.5-4.0 到 Sora 再到 4o 的演化过程就会发现，这类大模型正愈发智能和多模态化。这类大模型能集成图、文、视频，甚至结合机器人、物联网设备还能做到实时动态输出。但这一切前提都建立在算力集中和能耗大的基础上。这样下去，中心化 AI 服务会逐步趋向寡头垄断，少数科技公司会掌控 AI 技术的发展方向，势必会限制多样化的创新。 io 等分布式算力平台的出现，可以给这些长尾需求提供一个低门槛、更灵活，更定制化，且还能发挥 Tokenomics 社区激励价值的平台，帮助它们在更垂直、细分的应用场景内（供应链金融、精准医疗、个性化教育等）发挥潜在价值。何况，Tokenomics 能将算力提供者、开发者、用户等利益相关多方绑定，本就适合在一些传统算力资源可能忽略的边缘领域发挥奇效。集中算力会优先被作用到大语言模型、机器学习等通用性强、适用范围广、商业变现前景更广阔的领域。这是我一直认为 AI+DePIN 能成为牛市主升浪的核心原因，因为这个赛道的火爆不限于存量 Crypto 行业的内卷，可通过实实在在的需求供应，能为 Crypto 场内吸引来增量用户和项目方。 3）io 基本业务直接对标亚马逊、阿里云等云服务，构建了 IO Cloud 集群，同时集成了 Render Network、Filecoin 等供应端的 GPU 资源，这让其提供的 GPU 资源具有了极强的可扩展性。因此，一旦龙头地位形成，自然会通过聚合其他闲散算力平台的资源，而进一步降低其成本效益。当然，若 io 能在分布式云算力市场站稳脚跟，也会直接对原本 Crypto 行业的云存储（ @Filecoin ），分布式协处理器（Livepeer）、分布式计算（Golem）云知识产权 IP 确权（ @StoryProtocol）等，以及 DePIN 基础设施、中间件、边缘 AI、RWA 等衍生方向都会产生明显的带动可能性。也许会有人诟病，io 的落地场景目前叙事性过强，但 Crypto 领域强情绪 Drive 的当下，若 io 能激活 AI+DePIN 上下游一系列关联项目热度，其本身叙事层的价值就足够有行业壁垒了。加之 DePIN 表面上看还是硬件挖矿那一套，但背后的矿工链条、节点网络架构、软硬件一体化的催化效应，会引入更广泛的增量市场用户参与。（别低估了 Pan 圈的魔力）以上尽管现在称其为「币圈英伟达」恐怕还为时过早，但确实可以很形象地感知到，io 接下来的表现对整个 AI+DePIN 赛道的提振作用。无论怎样，应该给予其相应的市场预期，这轮一波三折的牛市，太需要一个主升浪拉开帷幕了。来源：金色财经
金色财经2024-06-13
PCB龙头上演“天地板”，协和电子遭“爆炒”后闪崩，发生了啥？
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。整体来看，行业基本面逐渐改善，AI大模型持续升级，AI给消费电子赋能，有望带来新的换机需求，继续看好AI驱动、需求复苏及自主可控受益产业链。
格隆汇2024-06-13

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