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Reddit冲刺华尔街：寻求65亿美元估值

值得一提的是，Reddit的创始人之一山姆·奥特曼（Sam Altman）在公司的股票上至少投资了6000万美元。若按照预期的IPO定价区间计算，奥特曼所持公司股票的价值将超过4亿美元，这无疑将为他带来可观的回报。 Reddit即将上市之际，正值IPO市场整体遇冷、全球经济形势充满不确定性的时期。然而，纽约证券交易所副主席约翰·塔特尔（John Tuttle）在今年1月接受采访时表示，他对2024年的IPO市场持乐观态度，并指出：“我们有来自各个行业和地区的强劲IPO渠道。”这表明，尽管市场环境充满挑战，但仍有众多优质企业选择在这一时期走向公开市场。对于Reddit而言，此次IPO不仅将为公司带来资金支持，进一步提升其品牌知名度和市场影响力；同时，也将为社交媒体行业注入新的活力，激发更多创新和发展机遇。在科技领域持续涌现出新的独角兽企业的背景下，Reddit的上市无疑将为投资者提供一个新的、具有潜力的投资选择。

金融界2024-03-02

合同违约起纷争 “钢铁侠”大战“奥特曼” 人工智能发展方向惹人担忧

诉微软支持的OpenAI及其首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）等人，声称他们放弃了该公司的创始使命，即开发人工智能“广泛造福人类”。#2024宏观展望# #科技# 马斯克的律师在周四（2月29日）向旧金山法院提交的诉状中表示，这位科技亿万富翁在2015年被奥特曼和OpenAI联合创始人格雷格·布洛克曼（Greg Brockman）接触，并同意成立一个非营利实验室，开发人工智能以“造福人类”。作为OpenAI的创始人之一，马斯克于2018年从该公司董事会辞职，四年前曾表示，人工智能“潜在上比核武器更危险”。 “直到今天，OpenAI的网站仍在宣称其宗旨是确保通用人工智能（AGI）造福全人类。”然而，诉状称，“实际上，OpenAI已经转变成了微软的封闭源代码准子公司，这是全球最大技术公司。” 马斯克的律师在诉状中表示，OpenAI为了最大化微软的利润而改变了这一协议。诉状称，“在其新董事会的领导下，它不仅在开发，而且实际上在完善一种AGI，以最大化微软的利润，而不是为了造福全人类，” OpenAI和微软未立即就此发表评论。马斯克的律师表示，这项诉讼是为了“迫使OpenAI遵守创始协议，回归其发展AGI造福全人类的使命，而不是为了个人利益或全球最大技术公司。” 微软正在面临欧盟反垄断监管机构对其据称对OpenAI的130亿美元投资的审查，最近宣布了与法国初创公司Mistral AI的新合作伙伴关系。这家美国科技巨头周一表示，将投资该公司，该公司被认为是欧洲对OpenAI的回应，以帮助其开启“新的商业机会”并扩大到全球市场。马斯克vs.奥尔特曼这项法律行动将世界上最知名的两位科技领袖置于对立面，而这正值人工智能未来备受瞩目的时刻。自2022年11月推出以来，OpenAI的聊天机器人ChatGPT引起了轰动。这款人工智能工具迅速成为历史上增长最快的消费者应用程序，并推动了谷歌母公司Alphabet和微软等公司推出竞争对手聊天机器人。马斯克和奥特曼都在引起关注。马斯克被认为是世界上最富有的人，他经营着电动汽车制造商特斯拉、火箭和卫星制造商SpaceX，并于2022年10月以440亿美元收购了X。他最近报告了他的初创公司Neuralink生产的脑芯片技术植入物的进展。马斯克还宣布他去年7月推出了自己的人工智能公司xAI。与此同时，奥特曼与OpenAI的关系一直不稳定。去年11月，这位美国企业家突然被公司解雇，这一举动在科技行业引起了轩然大波。奥特曼是人工智能热潮中的主要人物之一，几天后重返该公司。

丰雪鑫992024-03-02

马斯克起诉OpenAI要求恢复开源

tPGT 研发者OpenAI及其创始人山姆·奥特曼、格里高利·布罗克曼等提起诉讼。马斯克称，OpenAI 及奥特曼等人违反了该公司成立时达成的一项协议，未致力于开源通用人工智能，而是转变为“微软的闭源子公司”。马斯克提出包括违约、违反信托义务和不公平商业行为在内的索赔，并要求该公司恢复开源。马斯克在与著名播客节目主持人 Lex Fridman 的最新对话中表示，人工智能初创公司 OpenAI 的“闭源”行为并不是可取的做法。为此，马斯克旗下的首款人工智能聊天机器人 Grok 则将采取开源政策。

金融界2024-03-01

美国证券交易委员会对OpenAI首席执行官山姆·奥特曼展开调查：涉嫌误导投资者

（SEC）已对OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）展开调查，以审查其是否误导了该公司的一小群富有投资者。这一消息引发了业界的广泛关注，对OpenAI及其与微软的关系产生了新的质疑。奥特曼作为OpenAI的负责人，曾在一段时间内被解雇，但去年又被重新任命为ChatGPT生产公司的首席执行官。然而，现在他却陷入了监管机构的调查之中。《华尔街日报》率先报道了这一消息，并透露监管机构一直在寻求OpenAI现任和前任官员及董事的内部记录。据该报报道，SEC对奥特曼的调查主要集中在他是否向投资者提供了误导性的信息。这是监管机构对OpenAI进行的一系列调查中的最新一项。此前，《华尔街日报》还曾报道过对OpenAI的单独刑事调查，该调查目前仍在继续。 OpenAI与微软之间的紧密关系也受到了竞争调查的关注。微软是OpenAI营利性部门的主要投资者，两家公司在人工智能领域的合作备受瞩目。然而，现在这种关系也面临着监管机构的审查。 ChatGPT和其他大型语言模型的出现被认为是推动标准普尔500指数在过去52个月内上涨28%的重要驱动力之一。这些技术的进步为人工智能领域带来了巨大的商业价值，但也引发了一系列法律和道德问题。监管机构对OpenAI和微软等公司的调查，正是为了确保这些公司在追求商业利益的同时，也能遵守相关法律法规，并保护投资者的权益。对于山姆·奥特曼个人而言，这次调查无疑是对他领导能力和诚信的严峻考验。如果调查发现他确实误导了投资者，那么他不仅要面临法律责任，还可能失去在OpenAI的职位和声誉。总之，美国证券交易委员会对OpenAI首席执行官山姆·奥特曼的调查引发了业界的广泛关注。这一事件不仅对OpenAI和微软等公司的声誉产生了影响，也引发了人们对人工智能领域法律和道德问题的进一步思考。

金融界2024-03-01

AI芯片供应问题有所缓解一些公司已开始转售英伟达H100 GPU

越来越高，这也促使OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）正试图筹集大量资金，以建造更多的晶圆厂来生产AI处理器。

金融界2024-02-27

OpenAI创始人奥特曼：世界需要更多AI芯片，AI人工智能ETF(512930.SH)近5日资金净流入超亿元

日，英特尔CEO和OpenAI CEO山姆·奥特曼进行了对话，奥特曼强调世界将会需要更多人工智能AI芯片。此前，奥特曼被曝出正从中东地区筹集总计高达7万亿美元的资金，以支持OpenAI的一项半导体计划，并与英伟达展开竞争。对此，奥特曼称：“事实的核心是，我们认为世界将需要更多（芯片）用于人工智能计算。这将需要全球在很多方面进行投资，超出我们的想象范围。”他还强调了过去一年加快人工智能发展的重要性。大模型竞赛带来上游算力需求提升，科技巨头纷纷加大芯片投入，以缓解大模型所需AI芯片短缺情况。全球AI大模型飞速发展，Sora火爆的当下，国内大模型企业如何追赶Sora，难点在哪儿？360集团创始人周鸿祎对此认为，Sora的技术路线如果被开源，国内将能很快赶上，但在追赶Sora时，算力有可能成为门槛，对此，集中国内所有AI企业的算力或许是方法之一。中原证券指出，相比于ChatGPT的文字生成图片的功能来看，Sora在对文字和图像识别和生成的基础上，又叠加了时间的维度，初步实现了对真实世界物理逻辑关系的理解。同时Sora的发布也意味着人类距离实现通用人工智能更进了一步东海证券表示，随着国产AI大模型飞速发展，算力需求缺口正逐步打开，AI芯片以及GPU作为AI训练和推理的算力核心构成，相关标的有望迎来机遇。 AI人工智能ETF(512930.SH)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年1月31日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、大华股份(002236)、新易盛(300502)，前十大权重股合计占比49.42%。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2024-02-26

Web3与AI的交织还能碰撞出怎样的火花?

界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。来源：金色财经

金色财经2024-02-24

Sora横空出世 2024或成AI+Web3变革元年？

界经济论坛期间，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼更是直言算力和能源是现阶段最大的枷锁，两者在未来的重要性甚至会等同于货币。而在随后的2月10日，山姆·奥特曼在推上发表了一个极为惊人的计划，融资7万亿美元（相当于中国23年全国GDP的40%）改写目前全球的半导体产业格局，创立一家芯片帝国。在写算力相关的文章时，我的想象力还局限在国家封锁，巨头垄断，如今一家公司就想要控制全球半导体产业真的还是挺疯狂的。所以去中心化算力的重要性自然不言而喻，区块链的特性确实能解决目前算力极度垄断的问题，以及购置专用GPU价格昂贵的问题。从AI所需的角度来看，算力的使用可以分为推理和训练两种方向，主打训练的项目，目前还是寥寥无几，从去中心化网络需要结合神经网络设计，再到对于硬件的超高需求，注定是门槛极高且落地极难的一种方向。而推理相对来说简单很多，一方面是在去中心化网络设计上并不复杂，二是硬件和带宽需求较低，算是目前比较主流的方向。中心化算力市场的想象空间是巨大的，常常与“万亿级”这个关键词挂钩，同时也是AI时代下最容易被频繁炒作的话题。不过从近期大量涌现的项目来看，绝大部分还是属于赶鸭子上架，蹭热度。总是高举去中心化的正确旗帜，却闭口不谈去中心化网络的低效问题。并且在设计上存在高度同质化，大量的项目非常相似（一键L2加挖矿设计），最终可能会导致一地鸡毛，这样的情况想要从传统AI赛道分一杯羹着实困难。算法、模型协作系统机器学习算法，是指这些算法能够从数据中学习规律和模式，并据此做出预测或决策。算法是技术密集型的，因为它们的设计和优化需要深厚的专业知识和技术创新。算法是训练AI模型的核心，它定义了数据如何被转化为有用的见解或决策。较为常见的生成式AI算法比如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、转换器（Transformer），每个算法都是为了一个特定领域（比如绘画、语言识别、翻译、视频生成）或者说目的而生，再通过算法训练出专用的AI模型。那么如此之多的算法和模型，都是各有千秋，我们是否能将其整合为一种能文能武的模型？近期热度高涨的Bittensor便是这个方向的领头者，通过挖矿激励的方式让不同AI模型和算法相互协作与学习，从而创作出更高效全能的AI模型。而同样以这个方向为主的还有Commune AI（代码协作）等，不过算法和模型对于现在的AI公司来说，都是自家的看门法宝，并不会随意外借。所以AI协作生态这种叙事很新奇有趣，协作生态系统利用了区块链的优势去整合AI算法孤岛的劣势，但是否能创造出对应的价值目前尚未可知。毕竟头部AI公司的闭源算法和模型，更新迭代与整合的能力非常强，比如OpenAI发展不到两年，已从早期文本生成模型迭代到多领域生成的模型，Bittensor等项目在模型和算法所针对的领域也许要另辟蹊径。去中心化大数据从简单的角度来说，将私有数据用来喂AI以及对数据进行标记都是与区块链非常契合的方向，只需要注意如何防止垃圾数据以及作恶，并且数据存储上也能使FIL、AR等Depin项目受益。而从复杂的角度来说，将区块链数据用于机器学习（ML），从而解决区块链数据的可访问性也是一种有趣的方向（Giza的摸索方向之一）。在理论上，区块链数据可随时访问，反映了整个区块链的状态。但对于区块链生态系统之外的人来说，获取这些庞大数据量并不容易。完整存储一条区块链需要丰富的专业知识和大量的专门硬件资源。为了克服访问区块链数据的挑战，行业内出现了几种解决方案。例如，RPC提供商通过API访问节点，而索引服务则通过SQL和GraphQL使数据提取变得可能，这两种方式在解决问题上发挥了关键作用。然而，这些方法存在局限性。RPC服务并不适合需要大量数据查询的高密度使用场景，经常无法满足需求。同时，尽管索引服务提供了更有结构的数据检索方式，但Web3协议的复杂性使得构建高效查询变得极其困难，有时需要编写数百甚至数千行复杂的代码。这种复杂性对于一般的数据从业者和对Web3细节了解不深的人来说是一个巨大的障碍。这些限制的累积效应凸显了需要一种更易于获取和利用区块链数据的方法，可以促进该领域更广泛的应用和创新。那么通过ZKML（零知识证明机器学习，降低机器学习对于链的负担）结合高质量的区块链数据，也许能创造出解决区块链可访问性的数据集，而AI能大幅降低区块链数据可访问性的门槛，那么随着时间的推移，开发者、研究人员和ML领域的爱好者将能够访问到更多高质量、相关的数据集，用于构建有效和创新的解决方案。 AI赋能Dapp 自23年，ChatGPT3爆火以来，AI赋能Dapp已经是一个非常常见的方向。泛用性极广的生成式AI，可以通过API接入，从而简化且智能化分析数据平台、交易机器人、区块链百科等应用。另一方面，也可以扮演聊天机器人（比如Myshell）或者AI伴侣（Sleepless AI），甚至通过生成式AI创造链游中的NPC。但由于技术壁垒很低，大部分都是接入一个API之后进行微调，与项目本身的结合也不够完美，所以很少被人提起。但在Sora到来之后，我个人认为AI赋能GameFi（包括元宇宙）与创作平台的方向将是接下来关注的重点。因为Web3领域自下而上的特性，肯定很难诞生出一些与传统游戏或是创意公司抗衡的产品，而Sora的出现很可能会打破这一窘境（也许只用两到三年）。以Sora的Demo来看，其已具备和微短剧公司竞争的潜力，Web3活跃的社区文化也能诞生出大量有趣的Idea，而当限制条件只有想象力的时候，自下而上的行业与自上而下的传统行业之间的壁垒将被打破。结语随着生成式AI工具的不断进步，我们未来还将经历更多划时代的“iPhone时刻”。尽管许多人对AI与Web3的结合嗤之以鼻，但实际上我认为目前的方向大多没有问题，需要解决的痛点其实只有三点，必要性、效率、契合度。两者的融合虽处于探索阶段，却并不妨碍这条赛道成为下个牛市的主流。对新事物永远保持足够的好奇心和接纳度是我们需要必备的心态，历史上，汽车取代马车的转变瞬息之间便已成定局，亦如同铭文和过去的NFT一样，持有太多偏见只会和机遇失之交臂。来源：金色财经

金色财经2024-02-23

OpenAI完成一笔交易对其估值800亿美元 10个月内估值增长近两倍！

去年11月，公司董事会解雇了首席执行官山姆•奥特曼（Sam Altman），因为对他的领导能力失去了信心。奥特曼的解雇引发了一周的混乱，并使公司的未来陷入了怀疑，因员工们威胁要辞职，以声援奥特曼。最终奥特曼复职，几名董事会成员辞职。为了解决去年的动荡，OpenAI聘请了WilmerHale律师事务所（WilmerHale）来审查董事会的行为和奥特曼的领导能力。WilmerHale预计将在今年年初完成对这一事件的报告。该公司去年年初同意了一项类似的交易。风险投资公司Thrive Capital、红杉资本（Sequoia Capital）、Andreessen Horowitz和K2 Global同意收购OpenAI的股票，对该公司的估值约为290亿美元。Thrive拒绝置评。投资者急于向人工智能公司投入资金。去年1月，微软向OpenAI投资100亿美元，使其对这家旧金山初创公司的总投资达到130亿美元。从那以后，OpenAI的竞争对手Anthropic从谷歌和亚马逊那里筹集了60亿美元。由前谷歌研究人员创立的初创公司Cohere融资2.7亿美元，使其总融资超过4.4亿美元；由前谷歌高管创立的Inflection AI也融资13亿美元，使其总融资达到15亿美元。

金融界2024-02-18

“ChatGPT之父”寻求美国政府对其芯片项目的支持

tGPT之父”、OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）正在努力争取美国政府批准一家大规模的合资企业，以促进人工智能芯片的全球制造，因此举可能会引发华盛顿对国家安全和反垄断的担忧。在过去的几周里，奥特曼一直在与美国、中东和亚洲的潜在投资者和合作伙伴会面，但他告诉其中一些人，如果没有华盛顿的绿灯，他就无法前进。奥特曼此前曾多次访问美国国会，宣传自己的人工智能议程。目前，他正试图让美国官员参与一项计划，通过部分来自中东的融资来大幅提高半导体生产。此前有报道称，他的目标是筹集数十亿美元，以大幅提高全球制造尖端计算芯片的能力，避免出现他所担心的会干扰人工智能大规模部署和该领域继续发展的短缺。

金融界2024-02-16

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