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阿里达摩院于2022年9月发布“通义”大模型系列，打造了国内首个AI统一底座，其中通义-M6是超过ChatGPT的全球参数规模最大的AI模型。2022年12月，阿里达摩院已成功注册科学仪器、网站服务、通讯服务类“通义”商标。　　

金融界2023-03-31

内容业绩有望迎来回暖。此外，海内外AI大模型迎来重要技术迭代，以OpenAI的GPT4、百度“文心一言”等为代表多模态大模型，有望提升底层创作效率、降低生产成本，AI赋能下的内容产业有望迎来价值重估。（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2023-03-31

公司AI整体布局如何？恒华科技：积极推进AI+BIM的应用场景与解决方案

模型和知识图谱基础上，结合针对外部AI大模型进行勘察设计、运检及用户侧用能等行业调优，拓展多场景增值服务。 2、公司交通、水利业务增长明显，主要原因是什么？答：公司所处细分行业涉及对电力、交通、水利等国民经济基础行业中的信息数据处理，信息安全要求较高，且行业中涉及到大量的技术体系及行业标准，国产软件能够更加贴近客户实际需求，满足专业性要求。“十四五”期间是自主可控发展的黄金时期，国产替代为BIM/CIM核心技术研发创新带来重大历史机遇。近年来，公司基于自主BIM底层平台核心技术以及在电力行业成熟的软件产品及服务经验，持续加大水利、交通领域的拓展力度，报告期内，交通、水利相关市场拓展效果明显。 3、电力BIM包含多少环节？公司市占率如何？答：电力BIM主要应用设计、施工、运维等环节。目前公司BIM产品在可研、设计、施工、运维阶段均有应用，在电力三维设计领域公司保持市场领先优势；在施工领域公司长期作为国家电网特高压建设的基建数字化服务供应商，引领行业技术方向；在输电线路、光伏和风电运维领域，公司以丰富的模型积累和核心算法为基础，借助AI技术与无人机技术具备强劲的发展动力。输电三维设计产品市占率超过50%，变电、配电设计领域国外产品占主导地位，公司产品份额较低，在信创发展的大趋势下具有较高的成长空间；在施工环节，电力基建数字化与智慧工地系列产品，市场占有率大约5-10%，该行业具有广阔的成长空间；在运维环节，基于公司自主BIM平台、无人机和AI技术运维产品已经应用于电网公司、新能源发电企业的重点工程项目，在水库、港口和钢铁企业打造了具有行业标杆意义的示范应用，运维环节数字化监测与运检产品具有良好的市场前景。 4、当前在手订单量情况？一季度经营情况如何？答：截至2022年12月31日，公司已签订合同尚未履行或尚未履行完毕的履约义务所对应的收入金额约为9.31亿元。截至目前，公司在手订单充足，当前正加快相关业务实施，2023年一季度预期较上年同期有较大改观。 5、公司应收账款结构如何？答：当前公司应收账款账期主要在2年以内，3年及以上仅占15%左右，公司主要客户是电网及电力能源相关企业，客户性质以央企或地方国企为主，客户信誉良好。 6、2023年公司在人员方面有什么规划？答：2023年，公司会持续优化人才队伍结构，加大高端领军人才、高级管理人才和关键技术人才引进，发挥核心人才的示范引领作用，提高团队整体实力。公司总人数预计变化不大，人工智能、大数据、智能设计等相关人员会有所增加。在整个交流活动中，双方进行了充分的沟通。本公司严格按照《信息披露管理制度》等规定，保证信息披露的真实、准确、完整、及时、公平，没有出现未公开重大信息泄露等情况。此次机构投资者调研活动因采取线上会议形式，故参会者无法签到，由公司参会人员签名。（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2023-03-31

开源证券4月策略及金股推荐：绿能慧充、炬光科技、联瑞新材、宇环数控、科大讯飞等

.SZ）　　公司是A股人工智能龙头，大模型正在研发和推进中，后续有望与下游教育/2C的业务场景相结合。　　8、传媒：姚记科技（002605.SZ）　　游戏、扑克牌业务业绩有望反转，投资的卡淘等公司或进入利润兑现期，AIGC驱动估值提升。　　风险提示：国内经济复苏不及预期；美国货币政策超预期；工业用电未见明显扭转；企业财报不及预期。

金融界2023-03-31

更多云服务转向加速计算，提升数据中心能效成关键，液冷方案受关注

租户基础设施这四大需求和挑战。　　在大模型等热门的当下，对算力的需求也大幅增长，如何提升数据中心能效更加成为一个关键问题。降低相关电力成本，成为优化现在数据中心和设计新数据中心的主要目标。崔岩认为，四个主要的驱动力使得能效在数据中心中变得越来越重要。数据中心市场规模扩张迅速，其能源使用效率存在优化空间。根据科智咨询预测，数据中心市场规模未来5年年复合增长率预计为16.7％。根据中国IDC圈数据，行业用电量占用电总量比重逐年上升，预计在2025年占国内总耗电量的4.05％，目前IDC机房平均PUE值为1.6，尚有较大抬升空间。国内多地已规定新建数据中心PUE上限值（1.4），PUE不达标将无法上马新数据中心项目。　　分析师认为，随着高密度数据中心的建设节奏加快，传统风冷已无法满足高性价比、低PUE需求，因此改进数据中心制冷等基础设施技术，提高制冷效率，减少制冷系统的能耗水平，成为未来发展方向。　　此前，英特尔发布液冷白皮书，数据中心液冷方案趋势明朗。国信证券指出，AI算力等大功率应用场景逐渐普及，数据中心PUE限制下，液冷方案的应用趋势日益明确。英特尔陆续发布液冷白皮书，从芯片厂商层面助推液冷技术应用。建议关注头部具有技术储备的温功供应商，如【英维克】、【申菱环境】等。

金融界2023-03-31

小i集团创始人袁辉：当下人工智能所处的节点，某种程度上已经到了“两弹一星”的程度

虽然不是未来的奇点，但它已经因为具备了大模型的能力，接下来是要穿透所有行业的。而且它现在正在构筑一个新的生态，这两点是完全有可能会在下一代互联网的基础上形成类似于操作系统这样的生态环境。　　第三，袁辉表示，对中国来讲，当下人工智能所处的节点，某种程度上已经到了“两弹一星”的程度了。这是非常关键的。因为是否拥有下一代互联网核心的底层技术，中国是必须要有自己的ChatGPT，否则我们会再次面临很多难以想象的障碍。

金融界2023-03-30

腾讯汤道生：ChatGPT对于云厂商来说绝对是一个很大的拉动

atGPT对计算要求也是不断在推动的，大模型需要高速网络的支撑。相信大的AI驱动互联网，包括AIGC，包括GPT带来多模态的能力，都会持续在推动更多的计算消耗、网络要求，而且也会普及到更多应用场景。

金融界2023-03-30

AI能取代人类吗：焦虑归焦虑现实归现实

、Stable Diffusion这类大模型的横空出世，极大程度上省去了其他入局者“重复造轮子”，开发自研大模型、底层大模型的功夫。开发自研大模型的说法虽然在投资市场很受欢迎，但如果只是做一些小修改，增加一些业务模块，或者能力不变、在参数量和训练时长上堆积，更像是“浪费资源”，付博铭分享道。 “具备行业知识的模型价值是会比从头做一个基础大模型的价值要更大。” 为了理解方便，我们暂且把高考能超过半数考生的GPT看作一个具有一定智力的“人”，把给喂AI数据看作是这个“人”学习的内容和方式。那么GPT这个“人”，也更像是通过完形填空和“填鸭式教育”成长起来的应试型人才，而非具有创造力的全方面人才。据深势科技战略部负责人王小佛描述，近年来一个比较好的AI训练方法就是给AI做“完形填空”。“原来训练的时候，是一个数据用一次就必须要换下一个数据。完形填空的意思是说，一篇文章100个字，把第1个字盖上，剩下的99个字用来预测第1个字。然后再把第2个字盖上，用99个字预测第2个字。” 虽然对于AGI的实现学术上尚存争议，但许多人认为这样的训练方式并不符合AGI的实现路径。理论上来说，AGI的实现首先需要理解人类智能是如何实现的，再将人类智能的实现机制复制到机器上。而GPT-4目前展现出的“类智能”是算法复杂度量变到质变的一种“涌现”。“GPT-4的推理能力有很大进步，但它依然缺少对事实知识的基本常识，”刘松解释道。 “一本正经的胡说八道”也许是产品设计？人们现在使用AIGC工具经常发现生成的内容有不准确、与事实不符、或自相矛盾之处，通常把这种现象称为“AI在一本正经地胡说八道”。ChatGPT在收获铺天盖地的赞誉的同时，也不少被诟病这个“致命bug”。但王小佛有不同看法。“这可能是一个产品本身的设计，可以把它定位成一个陪聊。聊天的时候对准确度的要求是没有那么高的。但如果把它变成一个助手，有功能性的要求，不准确的话体验就会差很多。这个不一定是技术的问题，或许是一个产品pm的选择。” 黄勇也认可这种猜测：“它希望更多地得到使用者的反馈，反馈就是对它的一种收敛，能够更好的让产品迭代。” 据黄勇表示，在山景智能针对企业级软件领域的实践过程中，常常会发现金融或是其他细分专业领域虽然门槛高，但是有边界的。因此这类软件的开发“困难没有想象的那么大”，可以人为画出边界，“能够让模型在这个范围内去做收敛，这个时候效率就非常高了。” 所以，GPT这类模型除了chat，能做什么？ AI发展的三大要素，数据，算法，算力，缺一不可。用黄勇的话来说，“算力是基础，算法是精髓，数据决定了技术发展到什么阶段。” 黄勇分享，作为一家企业级“业务智能决策自动化”平台服务商，山景早期和客户合作时，经常听到对方说”我们的数据不好“，或者觉得门槛太高，无法适用人工智能平台、机器学习平台或者PaaS平台。观察到这类痛点后，山景推出了数据治理的预训练大模型，可以用来解读数据，从而找到数据的标准。同时，为了保证客户的信息安全，也可以做到自动标注、自动脱敏。这件事相当于把本来杂乱无章，连篇累牍的数据标准化、结构化。结构化的数据加上GPT类模型的自然语言处理功能，就可以把使用门槛降低、效率提升。刘松举了两个例子：“一个企业的CEO想最快地总结出公司目前的情况，可以直接向模型提问，不用翻看报表。一个外卖小哥送餐时，不用看路况和取餐地点，直接问模型如何规划路径。” “所以未来最有价值的东西一定是以这种 GPT为界面，把结构化数据的严肃性和非结构化数据的补充性结合在一起的产品。” 刘松所在的PingCAP是一家企业级开源分布式数据库厂商。据刘松分享，在ChatGPT问世的第三天，PingCAP就决定将OpenAI的能力集成到自身的数据库服务 TiDB Cloud中，并在1月10号已经上线，能够帮助用户将自然语言转化为 SQL 语言，在数据库中进行查询，可以在几秒钟内分析公司的运营数据。用户可以无需掌握复杂的数据库 SQL语言。而深势科技的药物计算设计平台Hermite则是通过融合AI模型与分子模拟技术，来加速创新药研发流程中靶点研究、虚拟筛选、先导优化等关键步骤的效率。“这不是一步到位的。并不是比如我有一个病，然后AI直接能生成一个药。”王小佛表示，而是能解决一部分药物研发成本高周期长的痛点。付博铭则表示类似计算美学Nolibox其他的“画宇宙”和“图宇宙”等AIGC工具能让高质量和低成本划等号，让创意市场从专业化走向全民化，并且让“创意工作者从一些重复繁琐的工作中解放出来，聚焦在创造性的工作上，并且更多的关注工作的商业化成果。” 来源：金色财经

金色财经2023-03-30

3月30日证券之星午间消息汇总

具备独立的、适合电子政务客户需求的AI大模型开发和部署能力，专项数据训练和测试已在进行中，待产品完善后，将尽快推向相关市场。公司有信心在数字中国建设的众多应用场景中不断推动相关产品和技术的实际应用落地。港美股资讯 1. 碧桂园2022年权益合同销售额3574.7亿元全年权益物业销售现金回款率约93% 3月30日，碧桂园发布2022年业绩报告，去年共实现权益合同销售金额3574.7亿元，权益合同销售面积为4450万平方米，全年总体去化率约65%。全年权益物业销售现金回款约人民币3324.8亿元，回款率约93%，连续7年超过90%。2022年公司实现营业收入4303.7亿元，毛利328.8亿元，股东应占核心净利润26.1亿元。

证券之星2023-03-30

巨头AI混战背后 “卖水的”赚麻了

好这个方向，但现在中国的大厂都看好AI大模型，都在做这个方向。创业公司重新做一个ChatGPT其实没有多大意义，基于大语言模型开发应用机会很大，没有必要再重新发明一遍轮子。李彦宏认为，大模型时代，最大的创业机会在应用。移动互联网时代，操作系统其实没几个，最成功的是微信、抖音、淘宝这些应用。未来十年，可能诞生价值十倍于这些应用的机会。目前 ChatGPT 已经在内容创作、办公辅助、游戏产品等多种场景中得到应用，未来还将赋能智能驾驶、人形机器人等领域，在To B 和 To C端都前景广阔。据Gartner 预计，到 2025 年 AIGC 将占据所有生成数据的 10%。据 Frost & Sullivan 和头豹研究院测算，2021 年中国对话式 AI 市场规模为 82.7 亿元，到 2026 年有望增长至 265.8 亿元，CAGR 达 26.3%。任正非也曾公开表示，要多关注应用，表示”模型的应用有时比模型本身还有前途。“ 来源：金色财经

金色财经2023-03-30

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