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大模型带动智能化发展仿生机器人赛道的未来和机会
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未来仿人与四足机器人会与人工智能紧密结合，以ChatGPT为代表的人工智能技术将推动人机交互和环境感知技术的发展。
金色财经2023-04-11
正式官宣！阿里版ChatGPT“通义千问”面世旗下所有产品未来将接入
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阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，进行全面改造。他认为，面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。张勇称：“在生成式人工智能和云计算的推动下，我们正处于一个技术分水岭，各行各业的企业都已开始拥抱智能转型，以保持领先地位。” 阿里巴巴在今年2月首次告诉CNBC，它正在开发ChatGPT的竞争产品。该公司说：“新的人工智能模式将在不久的将来整合到阿里巴巴的各个业务中，以改善用户体验。该公司的客户和开发人员将能够使用该模型，以具有成本效益的方式创建定制的AI功能。” 阿里云将为客户提供“通义千问”的云服务，并帮助他们建立定制的大型语言模型。聊天机器人将“微调”来自客户的专有信息和数据，为这些公司减少资源和成本。阿里云在中国的企业客户将能够访问“通义千问”进行beta测试。阿里巴巴云智能首席技术官周靖人在发布会上说：“我们希望促进各行各业的企业进行智能转型，并最终帮助提高他们的业务生产力，扩大他们的专业知识和能力，同时通过创新释放更多令人兴奋的机会。” 周靖人介绍称，“通义千问”是一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有非常强的文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等，可以极大增加工作效率。该公司表示，中国的开发者也可以申请“通义千问”的beta测试，以大规模创建他们的人工智能应用程序。用户可以期待“更引人注目”的人工智能功能，比如图像理解和文本到图像，很快就会被添加到“通义千问”模型中。阿里巴巴是继百度之后最新推出ChatGPT替代方案的中国公司。百度在3月份发布了自己的ChatGPT版本Ernie Bot。阿里巴巴、百度和网易等中国科技巨头已宣布有意推出chatgpt风格的产品。根据国际数据公司的数据，自2018年以来，阿里巴巴一直保持着全球第三大公共云基础设施即服务(IaaS)提供商的地位。根据技术研究公司Gartner的数据，自2018年以来，按美元收入计算，这家科技公司还保持着全球第三大和亚太地区领先的IaaS提供商的地位。
超启2023-04-11
突发！监管出手
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阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，进行全面改造，包括天猫、钉钉、高德地图、淘宝、优酷、盒马等。另一方面，昆仑万维、商汤科技也将发布大模型。昆仑万维称，公司和奇点智源合作自研、中国第一个真正实现智能涌现的国产大语言模型--“天工”3.5 发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；商汤也推出商汤日日新大模型，包括自然语言生成、文生图、感知模型标注、模型研发等功能。据不完全统计，目前百度文心一言、阿里通义千问、商汤日日新、昆仑万维天工、京东言犀、华为盘古等AI大模型有望相继发布并落地。但是，随着人工智能技术持续发展，AI行业也将迎来强监管。今日，海内外对于AI行业的监管均有大消息。国内方面，为促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用，根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，国家互联网信息办公室起草了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，现向社会公开征求意见。其中共有二十一条，对大模型备案、安全评估、内容真实准确、尊重他人合法利益、公平竞争、处罚等问题作了相关规定。海外方面，据报道，拜登政府已经开始研究是否需要对ChatGPT等人工智能工具实行检查。作为潜在监管的第一步，美国商务部4月11日就相关问责措施正式公开征求意见，包括新人工智能模型在发布前是否应经过认证程序。征求意见期限为60天。往后看，AI应用逐步扩大，数据安全和AI监管同样是重点。安信证券计算机团队认为AI监管主要体现在三个方面：1)对数据集获取的安全合规性；2)对人工智能模型的可解释性和透明性；3)对人工智能生成内容的识别和审核。券商行业再迎利好除了AI概念重回市场焦点，今日，证券行业也迎来利好，板块内50只个股全线上涨。消息面上，4月10日，中证金融表示，即日起下调证券公司转融通保证金比例。资信优质的公司，保证金比例由20%下调至5%；资信良好的公司，由20%下调至10%；其余公司由25%下调至15%。以2023年4月7日转融通、做市借券负债余额测算，保证金比例下调后，应缴保证金(含资金和证券)合计减少301亿元，降幅达65%，有效降低了证券公司相关业务成本，将对转融通、做市借券业务发展发挥积极作用。日前，中国结算也宣布，将正式启动差异化调降股票类业务最低结算备付金缴纳比例工作，将实现股票类业务最低备付缴纳比例由16%平均降至15%左右。券商预测，此举会释放超100亿元的资金。中信证券非银团队认为，下调结算备付金比例有利于充分发挥券商配置能力，合理调配公司资金，缓解流动性压力，从而提升股东回报。长远来看，结算备付金比例有望随着券商经营能力的提升而持续调整，在长期将打开证券行业发展空间。不论是保证金的下调，还是结算备付金的下调，都有利于减少券商的资金占用，提升资金使用效率，利好券商。往后看，随着全面注册制正式落地，在资本市场的预期好于2022年的情况下，预计券商的基本面将有所改善。尤其是进入4月份以来，两市成交量有逐步放大的迹象，今日已经连续六个交易日突破万亿元，这将有利于支持券商基本面的改善和估值的修复。据天风证券测算，预计证券业2023年一季度营收和净利润有望分别达1169亿元和444亿元，同比增幅分别为53%和75%。 2023年是见底转折之年 2023年开年以来，A股市场从强劲反弹到进入相对平缓的震荡整理期，目前又再度呈现出较为火热的态势。华宝基金刘自强认为，2023年将是熊市以后的见底转折之年，同时也是新旧周期交替的时期。在这种阶段，市场往往以高波动和反复震荡为基本特征。站在当前时点，机构对于全年行情还是较为乐观的。华泰证券认为“2023年全年行情或为先A后H，港股下半年超额收益环境较优”。港股相对A股获得超额收益的关键在于预期与现实的差异程度，造成差异的主要来源为A股、港股风险溢价定价的锚不同。A股风险溢价的锚为美元指数与信贷周期；而港股风险溢价的锚为美元指数与名义GDP。当经济预期转暖时，A股相对港股率先取得超额收益；当经济数据改善、“预期”兑现，港股相对A股超额收益条件更有利。从经济基本面角度，在经济向好预期转化为“现实”的阶段，港股表现优于A股，且持续性较长。2007年以来，港股14次超额收益行情中，有9次出现经济复苏“预期”兑现迹象，其中有6轮持续时间在半年以上，最长近1年。 A股方面，二季度，A股市场或仍处于颠簸向上的行情，结构性机会绝对占优。但向上行情需观察国内宏观经济修复状况及政策面催化，A股市场上市公司业绩修复情况，以及资金面的表现。结合行业估值、流动性等分析，银河证券建议关注以下三条主线轮动： (1)国产科技替代创新：计算机、电子、通信、软件服务、数字经济等科创领域。(2)中国特色估值重塑主题：能源、基建、房地产产业链等；(3)消费：食品饮料、医药生物、酒店、旅游、交运、新能源消费等。港股方面，短期内港股市场可能受内外部扰动因素影响出现波动，不过市场目前有较好的抵御外部风险的能力。考虑到市场存在下行防护，但短期上涨空间也可能受限，因此中金公司建议采取“哑铃型”策略：关注高分红潜力的国企(分红现金流)、增长确定性好的优质成长板块(经营性现金流，如部分互联网、以及软件与硬件板块)。
证券之星2023-04-11
涨停复盘 | 数据产业链太火爆，数据要素早盘崛起，数据确权、信息安全午后大涨
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块——数据要素　　驱动因素：随着各类大模型逐步落地，对应的数据需求有望持续增长，拥有数据的相关公司有望受益。周二影视、电视、图片、文学、游戏等领域的数据龙头集体异动就是这一逻辑的体现，这也就是传媒行业涨停潮的一大原因。券商分析称，在供需以及政策推动下，数据要素市场化建设有望加快发展。建议重点关注数据持有方、存储、交易、安全相关环节。　　涨停梯队：电魂网络（3天2板）、中文在线（3天2板）、金桥信息（3天2板）　　热点板块——AI监管　　驱动因素：AIGC应用带来巨大流量，同时引发数据安全问题。周二午间国家互联网信息办公室就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见。其中提及利用生成式人工智能生成的内容应当真实准确，采取措施防止生成虚假信息；对生成的图片、视频进行标识等，午后市场中的信息安全、数据确权等领域受到关注。　　涨停梯队：新华网（3天2板）、永信至诚（首板）、人民网（首板）　　六、市场情绪
金融界2023-04-11
4月11日擒牛姐午后提示
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尤其是，存储方向。稀缺性:券商表示，大模型不再稀缺，稀缺的是算力和数据，数字经济和人工智能时代，高质量的数据的价值越来越凸显。所以，今天存储算力，语料，数据爆发存储芯片：恒烁股份、佰维存储、江波龙、同有科技语料：中文在线，首都在线，麦果文化、中信出版、中国科传、上海电影数据：每日互动（叠加语料）、久远银海（医保）、德生科技（社保）、中远海科（船运）、信息发展（交通）存储走势有点类似之前的CPO，用力猛，最后板块都补涨高潮。注册制后，可能大妖股会模仿上海电影这样，可以好好研究。其他的，老龙头可能要新龙头调整，老龙头跌倒强支撑，才有机会，类似，云从科技、海天瑞声之类。昨天启动的SAM，逻辑也是不错，分歧可以关注下。 AI指数没有什么问题，看震荡，震荡适合低吸，不需要追高买了，记得分仓做趋势，梭哈容易心态崩。来源：金色财经
金色财经2023-04-11
今日热门题材挖掘丨网络安全十大概念股（附点评）
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成式AI应用成为全球热点，科技企业围绕大模型正在展开竞赛，但生成式AI所涉及的数据安全问题开始成为各国政府或隐私监管机构所关注的重点问题。由于大模型在生成内容上的基于概率统计的原理，其内容可靠性可能存在问题，如引用的客观数据是否是最新且来源可靠的，AI生成的内容也可能反映社会上的偏见或成见，或引发事件争议。此外，AI生成内容怎样被合理使用也是近期的热点。例如，由AI生成的新闻图片出现在互联网中，真假难辨，或引发传播风险。中信证券分析指出，生成式AI带动外界对数据安全问题的关注，包括大模型训练、调优所使用数据的安全问题，以及大模型生成内容的可靠性、使用方式。近年来，我国数据安全政策体系逐步完善并开始落地执行，基于安全与发展并重这一核心原则，预计大模型在国内落地应用，应前置考虑数据安全技术储备。从市场表现看，永信至诚、美亚柏科、安博通位列涨幅前三。下面为大家简单的点评上述三只个股。永信至诚：公司业务结构相对稳定，公司主营业务收入主要来自于网络安全产品，网络安全产品收入占比超过60%。公司网络安全产品包括网络靶场系列产品、安全管控与蜜罐产品以及安全工具类产品。在业绩方面，永信至诚增长速度一般。2月27日，永信至诚发布2022年业绩快报，公司营业收入和净利润实现双增长。报告期内，公司营业收入为3.31亿元，同比增长3.28%；归母净利润为5106.47万元，同比增长8.48%；扣非后归母净利润为4010.98万元，同比增长9.69%。对于科创板公司而言，业绩个位数的增长并不是一个令人满意的速度。但只要有想象空间，自然就会受到资金追捧。美亚柏科：公司作为工信部科技司认可的AI产业创新单位之一，2017年设立人工智能研发中心，开展人工智能技术研究和应用，支撑公司多产品航道智能化水平建设及安全产品研发。业绩方面，公司2022年业绩出现大幅下滑，美亚柏科3月31日公告，2022年营收22.80亿元，同比下降10.08%；归母净利1.48亿元，同比下降52.41%。拟向全体股东每10股派发现金红利0.45元。虽然业绩下滑，但炒股炒的是预期。未来随着网络安全需求的增长，公司业绩有望止跌回升。此外值得关注的是最近公司受关注度提高。近5个交易日(4月3日至4月10日)沪深两市约97家上市公司被机构调研。其中，美亚柏科被281家机构调研。安博通：公司主营为网络安全核心软件产品的研究、开发、销售以及相关技术服务,为网络安全行业网络安全系统平台与安全服务提供商。业绩方面，安博通2月27日晚间发布2022年度业绩快报，营业收入约4.57亿元，同比增加16.68%；归属于上市公司股东的净利润亏损861.01万元；基本每股收益亏损0.12元。从业绩看，公司营业收入虽然增长，但经营规模较小，并且还处在亏损状态，因此相关股价表现并没有业绩支撑和验证，更多的是概念炒作，投资者需注意相关风险。未来需关注其是否能实现扭亏为盈。
证券之星2023-04-11
4 月大模型混战华为阿里商汤都走到哪了？
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在继 3 月 16 日百度发布文心一言大模型后，国内众多科技、AI 巨头都相继公布了各家大模型的发布会时间：4 月 8 日华为盘古大模型发布、4 月 10 日商汤大模型发布、4 月 11 日阿里大模型发布、4 月 14 日同花顺举办 AI 产品发布会，国内大模型的“百家争鸣”与 GPU 被禁运后的“惨淡”状况，也形成了鲜明的对比。这个 4 月，成为国产大模型混战期。那么，在 GPU 受限的情况下，国内 AI 行业发展境况如何，能否交出属于他们自己的答卷？未来的发展是否会与国外越差越大？本文，奇偶派以已经发布或近期即将发布的大模型与相关 AI 应用的企业为例，通过专家访谈等方式，研究和分析各企业 AI 大模型的发展状况。华为盘古大模型避开 GPT，剑走偏锋？华为盘古大模型，最近的发布多少有点高开低走，突破性进展不多，尤其是在 C 端几乎没有新应用侧产品，主要还是展示了华为在 B 端智能化方向上的技术实力，为华为云服务和可见的销售市场做技术支撑。 4 月 8 日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇介绍了盘古大模型的进展及其应用状况，包括 NLP（自然语言处理）大模型、CV（机器视觉）大模型、科学计算大模型、多模态大模型、语音大模型等的研发与应用的相关情况。在会前，最引人关注的莫过于盘古的 NLP 大型模型，据介绍，该模型利用了深度学习与自然语言处理技术，并且采用海量中文语料库对其进行培训。而在参数和数据的堆量方面，百度文心一言参数为 100 亿，数据为 4 TB。而 GPT-4 则达到了 1750 亿，数据 45 TB。华为盘古大模型的参数高达 1000 亿，数据高达 40 TB。如果单从参数上看，盘古大模型已接近 GPT-3.5。但在这次发布会中，田奇却并没有提到盘古 NLP 大模型的相关应用。只是将过去已经发布的功能，进行了较为简单的集合介绍。相对而言，另外两个大模型则着墨更多，以较多篇幅介绍了 CV 大模型和科学计算大模型的应用范例。这也让众多翘首期盼华为能发布一款赶上 ChatGPT 应用的“粉丝”们，多少有一些失望。但实际上，早在发布会之前的相关交流中，内部专家就已经就该话题做出了相关回答： “首先，在华为发展历史上，很少是在新的趋势出现后立马就追上来的。公司发展的 30 多年间，基本没有做到过先发，而是一直采用后发制人的打法，在手机、在云、在汽车上是如此，在这个领域中也会如此。” “想要做出一个比较完美的 NLP 大模型，是一个集团级的项目，通常做出决定会比较缓慢，在一两年内也不太会出现。而当前公司在尽力地完成 AI 工程化、AI 产品化，公司认为这是商业化不得不走的路线，如果采用高度项目制，成本很高，并且也会出现项目不可复制的情况，因此华为的重点最后才放在了面向行业的 CV 大模型上。” 正如相关专家所说的，盘古大模型中最为领先的，正是 CV（机器视觉）大模型。会上，田奇还谈到，在过去的 2022 年，华为盘古大模型主要是 AI for Industry（AI 赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等行业创造了更多产业价值，其中 CV 大模型早就有了许多用武之地。比如在与能源公司合作的盘古矿山大模型中案例中，矿井现场是一个 40 米长的采掘机，宽度仅 2 米左右，传统相机很难一下子捕捉到全部画面，只能用图中的九宫格视频画面。而通过 5 G+AI 全景视频拼接综采画面卷，传输到地面，地面工作人员将来可以实现地面控制机器进行采矿，实现矿下无人少人安全作业。盘古矿山大模型还用在了煤矿的主运输皮带作业监控。煤矿被采集下来以后，它会通过一个主运输皮带，从地下传输到地上。按传统方法是通过工人配合作业，华为提出通过视频对作业的安全规范进行巡检，主运场景的异物识别精度达 98%，煤矿作业场景动作识别准确率达 95%，助井下安全事故减少 90% 以上。这些都是 CV 大模型的落地应用。此外，大模型还能进行轨道机车缺陷检测，比如掉链、脱落、裂痕等潜在不安全因素，人工检测成本较高，盘古大模型提供图像质量的自动评估、小样本的故障定位与识别等。可以说，华为选择了一条与其他 AI 企业不一样的道路——暂时放弃以 ChatGPT 为代表的 C 端需求，专注 B 端工业需求的开发。不可否认，华为作为国内受美国制裁最严厉的公司，无论从算力资源、或是从公司发展理念、又或者是从商业化角度来看，选择专精于 B 端的打法是正确的。一来可以避免超大数据量的训练，二来又可以为处于“寒冬”中的集团早日“造血”。或许，在算力无法获取之时，不去纠结内耗于 ChatGPT，才是华为真正的 AI 之路。手握巨大算力的商汤大模型，未来有隐忧紧接着华为盘古大模型发布后，商汤科技的大模型也即将登场。不过，由于上市公司相关信披原因，目前公司正处于发布大模型之前的静默期，所以没有办法披露过多的大模型相关内容。但是，作为最早把人工智能大模型写入招股说明书的公司，商汤确实是有着足够的实力，来推出独属的大模型。而在近期的相关交流中，商汤相关人士还是回答了一些与算力相关的问题。首先是大众最关注的算力资源方面，商汤拥有极为充足的 GPU 储备，对方表示，在去年停售之前就有 1 万张 A100 芯片了，完全可以覆盖训练一个千亿参数量的语言模型的消耗。而除了英伟达专用显卡外，商汤也有采购国内的 GPU，专家表示：“比如说寒武纪与海光，最近这两家公司可能很多投资人都很关注，想了解他们的产品是否进入了大规模试用阶段。但是，如果大家在去年有去参观我们商汤的大装置的话，就应该看得到我们在大装置里面已经适配了很多寒武纪和海光的 GPU 卡，我们也是寒武纪最大的客户之一”。而在谈及国产替代方面时，专家也坦言，“我们很早就开始与国产 GPU 厂商合作，去适配国产 GPU 卡，但坦白来说，当前的大模型训练，确实是只有 A100 与 A800 能够胜任，国内 GPU 卡的易用性与性价比都无法去比较，但在推理阶段，寒武纪最新款的 GPU 在大模型领域也有了不错的表现，期待未来会更好。” 而在被问及 H100 出现是否会对国内 AI 企业产生影响时，专家表示，H100 加速芯片的出现，确实在性价比上有十分显著的提高。但如果不考虑性价比的话，当前已有的芯片是完全可以胜任的。而在算力的使用技术方面，商汤较众多 AI 企业来说有着极为明显的优势。在 A100 存量优先的情况下，如何利用仅有的资源去做更多的事情，成为了商汤需要解决的一大问题。专家表示，商汤科技在过去五年中，有着丰富的千卡并行的训练经验，最大的单任务训练可以同时调动 4000 张 A100 的 GPU 卡，等效算力为 1 万张 A100，已经达到了训练 GPT3 甚至 GPT4 的门槛。而在国产 GPU 的优化适配上，商汤也同样有丰富的经验，“目前有 10% 左右的算力，是由国产 GPU 卡提供了，商汤也一直在进行适配，无论是规模比较大的寒武纪、海光，或是当前规模比较小的昇腾，都有着相应的适配支持”。也正是因为多年的训练经验，让商汤获得了较为明显的优势，“我们目前的算力规模可以支持 20 个千亿参数量超大模型共同计算，同时训练，对客户的技术迭代有十分明显的帮助。” 但被问及当下的挑战之时，专家再次重点提到了国产 GPU 的适配问题。即当前国产 GPU 不太能够支持超大模型的训练，还需要投入更多去进行优化。此外，虽然国产 GPU 已经展现了一定的能力，但依然任重道远。总的来说，商汤科技作为最早一批的 AI 企业，有着极为深厚的训练经验，也在禁运之前拿到了上万张 A100 显卡，这让其在当前的 AI 大战中拥有了极强的竞争力。但从另外一个角度来看，短期内高端 GPU 禁运的影响还可以通过丰富的训练经验、更大的成本投入来进行掩盖，但从长期来看，如何能持续获得高端 GPU，才是商汤需要考虑的问题。如果禁运依旧存在，并且国产 GPU 无法适配超大模型的训练，那么与国际尖端 AI 企业、与最先进的大模型之间的距离，将会被持续拉开。阿里大模型突上线全面发育还是落后？ 4 月 4 日，B 站一则阿里版 ChatGPT 全网首测视频流出，引爆全网，同日下午，阿里正式宣布将于 4 月 11 日的阿里云峰会上推出大模型。从视频中看，阿里大模型超出大家预期的主要有两点：一是“音色”“文风”“情绪”都可改变，定制化属性显现，受众面大幅增加，视频中 UP 主先是运用了脱口秀演员“鸟鸟”的声音作为模型交流，然后并要求 ChatGPT 接下来用“猫娘”的身份进行后续对话，整体定制化特征明确，不再局限于固定形式，代表着后续每个人可根据自己的需求定制属于自己的“性格”不同的 ChatGPT，几乎可满足所有受众群体。二是阿里 GPT 的成熟程度超出预期，15 个问题中有 10 个问题的回答都明显好于国内已经公布的竞品，并且突破了双工对话，整体带入性更强。而就在发布前的一周，也有相关内部专家接受了采访，回答了“国内语言大模型与 ChatGPT 有多大差距”的相关问题。专家表示，起码在未来的一年到一年半之间，国内是绝不可能出现对标 GPT4 的产品的，只有先把 ChatGPT（GPT-3.5）追上，才有资格去谈 GPT4。目前，国内大多仍然都是以文本、图像、视频等单模态的方式发布的，并且文本大模型已经进入商用阶段，百度走出了第一步，其他的众多 AI 企业和科技企业也都会在年中或者下半年进行发布。而在追赶 GPT-3.5 的过程中，也有着三个核心瓶颈：一是数据量的不足，只有拥有了足够多的数据，才能继续训练，而公有的数据大家都可以买到，所以核心竞争点是如何获得足够多的私有数据，权重占比达到了三成左右。二是模型结构的创新性，国内的语言大模型目前做不成高层级的架构，也就没办法做海量的数据训练，也是最大的瓶颈，权重达到了四成左右。第三便是工程化的能力，在工程落地的时候，大家都知道需要预训练、调优训练与推理训练，但在真正部署的时候，是完全要靠自身去摸索的，包括数据的处理，模型的训练，模型优化，模型的部署和运用，都需要投入大量的时间、精力与财力，这方面的权重与数据量类似，也是达到了三成的权重。但这一切的前提是算力充足，阿里是当前国内拥有 A100 GPU 最多的企业，在当下阶段算力并没有多大阻碍，但未来伴随着禁运的持续与算力需求的增加，也将面临高端运算卡不足的情况。而在追赶 ChatGPT 之外，电商作为阿里起家的领域，也让人好奇阿里大模型将会为电商领域带来多大的改变。专家表示，在电商场景中，比较主要的还是推荐算法与营销图案、文本的生成。未来，阿里大模型将会包揽营销图案、产品介绍、产品描述等工作。 “实际上，去年我们就已经让一些商家使用这个技术了，我们挑选了上百个商家，预计要花数百万去请广告公司去做的营销图案，阿里大模型的 AI 都可以胜任，cover 40% 的工作量。” “而在营销之外，还有虚拟直播等许多场景可以被替代，包括仓储预测、物流信息的挖掘，都需要一步步找场景渗透，慢慢将老一代的技术进行替代，帮助中小企业，最终达到双赢”。总的来说，阿里大模型作为一个庞大集团下的一条项目线，看起来并不像其他 AI 科技企业那么出彩。但目前，阿里的文本大模型进度在国内也已经位属前列，并且其他模型也在有序推进之中。不过，这一切的前提是算力的充足，伴随着技术的推进与数据量的增加，在未来，算力可能仍是迈不过的那道坎。股价暴涨，同花顺 AI 是翻新产品吗？而在 AI 巨头与科技公司之外，各行各业的企业其实早已经将 AI 应用于实际业务中，而同花顺就是其中一员，4 月 14 日，同花顺也将举办 AI 产品发布会。实际上，同花顺的 AI 产品，早就已经应用，主要包括 i 问财、基于 AI 技术的增值服务产品与 B 端 AI 产品。其中，同花顺主打的便是 i 问财这款 AI 产品。i 问财是目前财经领域落地较为成功的自然语言交互问答系统，而公司也在 2022 年进一步加大对其研发投入，采用全新的语义解析方案，结合 AI 大模型、小样本学习等技术的应用，有效提升 i 问财服务效率，可将服务场景从财经领域扩展到通用领域，从中文场景扩展到多语言场景。通过 i 问财机器人，我们可以获得相关资讯、数据以及 AI 的点评；还可以准确地提供 A 股公司的基本面及板块情况，并通过多类图表的形式显现出来；还可通过向问财机器人提问，实现条件选股，是市面上成功的一款财经 AI。而在 AI 之风的推动之下，同花顺的股价也节节走高。自 3 月 17 日以来，在短短 12 个交易日中，股价便从 115.57 元上涨至最高的 239.22 元，完成快速翻倍。在股价飙涨的背后，同花顺能否发布更有含金量的 AI 应用，我们还无从得知。但如果仅仅以目前的 AI 应用水平，是绝无可能撑起如此高的市值的。而同花顺的 AI 含金量究竟如何，或许只有当其产品发布之时，我们才能知晓吧。写在最后纵观国内已经发布的文本大模型或者 AI 应用，亦或是与各企业相关专家进行交流，我们都能发现一个问题，那就是国内的大模型水平，实际上才刚刚起步。在硬件方面，英伟达高端 GPU 遭受禁运，国内只能拿着为数不多的 A100 与阉割版的 A800 进行训练和推理。当前尚可通过丰富的训练经验，更高的资本投入来短暂掩盖国内算力严重不足的事实。但若是站在更高处，GPU 发展严重落后，终将成为杀死中国 AI 的一把利刃。而在算法层面，国内 AI 企业也面临着极为尴尬的局面，让一群善于应用创新的企业直接去做底层创新，无异于赶鸭子上架。在国外 AI 企业不再开源算法后，如何找到模型开发的创新点，才是最困难的。对于一直停留在 64 层的众多国内 GPT 模型来说，想要对标 ChatGPT 甚至 GPT-4，无异于痴人说梦。不可否认，应用层面的“软实力”，可以让一家 AI 企业快速找到盈利的目标，但在真正的国产 AI 战争打响之后，硬件和算法层面的“硬科技”，才是我们当前最缺乏的能力。若只重视应用层面而忽略硬件与算法层面造出来的商业辉煌，就像井中月、水中花一般，虽然美丽，但一经波澜便稍纵即逝。也只有真正拥有算力、算法层面的能力，才是中国 AI 发展历程中真正的进步。我们的算力之战和算法之战刚刚拉开序幕。此刻，中国 AI 的翻身之战，需要一些真正的“硬核武器”，才能正式打响。来源：金色财经
金色财经2023-04-11
宣布推出对标ChatGPT的“天工”3.5！昆仑万维的现金够烧吗？
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理是靠定向优化来覆盖特定题库，而不是靠大模型的智能涌现来解答较为复杂的问题。而靠人工打补丁、定向优化的方式是不能真正实现人工智能的。“天工”大模型已经非常接近OpenAI ChatGPT的智能水平。ChatGPT是基于GPT3.5大模型，所以把这个版本命名为“天工”3.5，未来“天工”4和“天工”5也将继续以行业领先的速度与大家见面。有意思的是在公告中，昆仑万维则指出公司开发中的“天工”3.5目前仍在测试阶段，后续仍面临技术研发进展不及预期、应用实践不及预期、商业化落地不确定及行业政策变化等风险。众所周知，训练通用大模型非常“烧钱”。据国盛证券报告《ChatGPT需要多少算力》估算，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，对于一些更大的LLM(大型语言模型)，训练成本介于200万美元至1200万美元之间。以ChatGPT在1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在5万美元左右。昆仑万维2022年净利润下滑那么昆仑万维有钱吗？ 4月10日，昆仑万维披露年报，数据显示2022年公司实现营业收入47.36亿元，同比下降2.35%；归母净利润11.53亿元，同比下降25.49%；基本每股收益0.97元。年报数据显示，截止2022年末，昆仑万维手里的货币资金为10亿元，与此同时，昆仑万维的现金及现金等价物净增额为负的5.92亿。如此的现金实力要支撑昆仑万维训练通用大模型，恐怕是力有未逮。此外，值得注意的是3月26日，昆仑万维收到深交所的监管函。根据监管函，深交所直指昆仑万维在披露公司业务与AIGC、ChatGPT等热点概念的相关性时存在误导。此前，昆仑万维在深交所投资者平台时称，在AI生成音乐的模型于2022年年中推出，已合作音乐、教育、汽车、游戏等领域的部分企业且产生一定收入。公司与第三方合作的类ChatGPT产品也将于年内发布。而收到深交所监管函之后，昆仑万维回复的侧重出现了改变。先是说明公司AIGC、人工智能等业务产品尚未产生实际收入。随后又澄清与外部合作的类ChatGPT产品公司并无版权，只有分享权益，还强调了产品商业化的不确定性。频繁追逐热点和跨界收购，为自己积累巨大商誉而如果投资者是长期关注昆仑万维的话，就会发现从元宇宙到新能源、再到最近红得发紫的AIGC、ChatGPT，几乎每一个风口上都能找到昆仑万维的身影。昆仑万维成立于2008年，以发行页游产品起家，2015年1月成功登陆深交所创业板。彼时公司三大业务板块分为网络游戏、软件商店和互联网金融，其中游戏产品收入高达97.52%，七成左右来自境外地区。上市不久后，昆仑万维便开始不同领域的跨界收购，动作不断。 2016年1月，昆仑万维以9300万美金的价格购买Grindr 61.53%的股份；12月，公司以10.2亿元收购北京闲徕互娱网络科技有限公司51%股份，后者为地方休闲文化竞技平台。同年，昆仑万维联合360公司以105亿挪威克朗(约合12.3亿美元)的交易对价全资收购来自挪威的著名浏览器厂商Opera。该笔收购直到2021年1月才正式完成交割，交易完成后昆仑万维持有Opera 53.88%的股权，Opera成为昆仑万维全资子公司的控股子公司。Opera作为全球三大浏览器之一，收购后也被昆仑万维打造成海外信息分发与元宇宙平台。如果说，以上算是昆仑万维作为互联网企业在游戏之外的业务布局。那么近两年，昆仑万物的动作更多可以说是新领域的跨界探索。 2022年12月4日，昆仑万维宣布在原有投资业务板块基础上，增设新能源领域投资业务板块，形成投资板块“1+1”业务结构，即一级市场科技股权私募基金业务和新能源投资业务并行的业务结构。此外，当天另一则公告还宣布全资子公司宁波点金股权投资有限公司及霍尔果斯昆诺天勤创业投资有限公司分别以自有资金2.2亿元和8000万元作为出资，对北京绿钒新能源科技有限公司增资，获得绿钒新能源60%的股权，将纳入公司并表范围。频繁的收购，为昆仑万维带来了巨大的商誉积累。年报显示，截止2022年末，昆仑万维的商誉达到了39亿。在A股市场中的老股民应该知道，商誉资产在账面上属于“空中楼阁”，存在减值的风险。历史上，A股由于商誉问题导致业绩变脸和跳水的例子比比皆是，投资者也需要警惕相关风险。一切还要取决于商业化进程值得注意的是，近来AIGC相关板块有降温的趋势。 4月10日，《经济日报》发文称，资本在热捧ChatGPT的同时，要注意避免泡沫。当前ChatGPT在应用场景和商业化探索上还处于初始阶段，一些公司在相关技术上并没有太多突破，甚至不少公司业绩处于亏损状态，股价却先突飞猛进。这其中，既有市场资金有意捧之炒之，相关上市公司股票被动身价上涨；也有部分上市公司主动“炒概念”“蹭热点”，企图趁机捞一笔就走。但无一例外的是，概念炒作越烈，市场泡沫越大，越对相关行业发展无益。中信证券认为，当前市场处于全年第二个关键的做多窗口，经济从局部复苏到全面修复只是时间问题，宏观环境不支持持续主题交易，主题炒作热度短期已到极致，机构调仓带来的增量资金效应已相当有限，预计全球流动性拐点主线和财报季业绩主线将阶段性接力AI主题。本轮AI炒作行情未来想要延续，关键还是取决于其商业化进程。通常一个新兴板块的炒作有三个阶段。第一个阶段，纯属于概念炒作，什么热，资金往哪个板块蜂拥而入。这个阶段的结束往往以市场上概念龙头股价翻多倍为标志，然后戛然而止。第二个阶段，相关产业实际应用落地产生了实打实的利润，这时候企业的市值增长就开始靠利润驱动了。以chatgpt商业应用连接接口为例，如果将来所有的应用都结合AI，那么这个产业落地了，意味着人工智能真的产生了实打实的利润，机构大资金往往会在这个阶段进入。最后一个阶段，产业链成熟，企业的市盈率稳定。因此只有商业化进程取得突破，AI行情才能从概念炒作阶段跨入到业绩炒作阶段。
证券之星2023-04-11
互动| 易华录：暂未考虑开发类似ChatGPT的大模型
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但公司暂未考虑开发类似ChatGPT的大模型。
金融界2023-04-11
国家网信办出手！信息安全概念午后异动，AI监管是下个增量赛道？券商称关注三个方面
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安全场景。双方将携手攻坚可信AI、安全大模型等关键技术，致力于解决AI时代的互联网安全科技难题。　　中信证券研报指出，近期多国关注以ChatGPT为代表的生成式AI应用的数据安全问题。针对大模型训练、调优所使用数据的安全问题，我们认为，应结合数据采集、传输、存储等全生命周期，通过加密、数据水印等技术手段保护用户数据特别是隐私；针对大模型生成内容的可靠性、使用方式，我们认为，应对AI生成内容进行标记，同时对AI生成内容的可靠性及传播链路进行把关。推荐数据安全解决方案提供厂商、内容监管能力提供厂商、密码技术提供厂商。　　安信证券计算机团队认为AI监管主要体现在三个方面：　　1）对数据集获取的安全合规性：由于AI 模型需要大量数据的训练，在使用过程中也需要上传数据获取模型输出结果，因为针对企业内部在使用AI 大模型时候上传数据的安全和保密性需求将会持续提升，利好数据安全和加密类企业的需求增长，如启明星辰、安恒信息、奇安信、深信服、安博通、信安世纪、三未信安、格尔软件等。　　2）对人工智能模型的可解释性和透明性：目前的AI 大模型均是基于深度学习搭建，其中的决策机制和过程尚不透明，模型的可解释性较差，这对于AI 的应用构成了比较大的挑战。未来针对AI 模型可解释性的研究也将会持续发展，利好AI 算法类企业的突破。　　3）对人工智能生成内容的识别和审核：由于AI 模型本身是否具有歧视性和偏向性尚存在争议，因此对于人工智能生成内容的识别和审核需求将会提升，包括反生成式AI 系统在内的产业将会受益，相关公司如美亚柏科等。　　国信证券分析称，国内AI应用逐步扩大，数据安全和AI监管同样是重点。随着国内百度、360、阿里、华为、腾讯等互联网公司发布或者计划发布大模型，AI相关应用也会逐步起量。针对AI滥用风险，数据安全、密码、AI监管均是重要技术发展方向，重点关注安全板块标的，如启明星辰、绿盟科技、天融信、深信服、奇安信、安恒信息、亚信安全、美亚柏科、三未信安等。　　天风证券表示，AI监管首先应从源头开始，从数据的托管开始（国家云）。我们认为，大模型数据安全的监管应当从源头开始加强，比如在国家统一规范下对数据进行托管，由国家云（云计算“国家队”运营）提供模型训练数据平台，保证数据的完整性、保密性，再在此基础上部署数据安全产品。例如，根据“华为中国”公众号，华为与工商银行合作搭建了基于自主昇腾AI的金融行业大模型。该机构建议关注以下几个方面，国家云：深桑达、中国电信、品高股份、中国联通、中国移动；数据安全：安恒信息、启明星辰、信安世纪、深信服、三未信安；数据要素：上海钢联、长亮科技、通行宝、京北方、中科江南、山大地纬、久远银海。
金融界2023-04-11

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