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豆包模型毛利率已达50%！政策引导中长期资金入市，“进攻旗手”软件、芯片纷纷大涨！

型1.5Pro版本正式发布。豆包表示，新模型综合能力显著增强，低训练/推理成本，高效模型结构，全面提升多模态能力、推理能力，多项公开评测基准上全球领先。模型训练过程中，未使用任何其他模型生成的数据，扎实不走“捷径”。知情人士此前表示，豆包大模型去年大幅降价后，毛利率依然为正。其中，字节跳动最新推出的豆包大模型1.5，在推理成本优化上取得进一步突破。在火山引擎上售卖API的Doubao-1.5-pro，毛利率仍能达到50%。计算机板块内，截至发稿，有“进攻旗手”之称的软件50ETF(159590)涨2.69%，开盘涨幅一度超3%，最新价报0.994元，换手率3.47%，交投活跃！成分股彩讯股份涨超11%，同花顺涨超6%，润和软件、财富趋势涨超4%，指南针、中国软件、恒生电子涨超3%，中科创达涨超2%，科大讯飞涨超1%。数据显示，软件50ETF（159590）近20日录得资金净流入超2400万元，年初至今份额增长率4.61%，位居同指数首位！芯片板块内，费率最低的芯片50ETF（560850）涨近1%，盘中一度震荡涨近2%，成交额已超800万元，近5日有2日录得资金净流入！成分股中，士兰微涨超4%，北方华创涨超2%，中芯国际、中微公司、景嘉微、圣邦股份涨超1%，兆易创新、澜起科技、韦尔股份、通富微电微涨。下跌方面，瑞芯微、晶晨股份跌超1%，兆易创新、寒武纪、海光信息、长电科技微跌。【机构：美国启动“星际之门”项目，继续推荐算力产业链】开源证券表示，1月22日，美新人总统宣布，将与OpenAI、甲骨文和软银合作，共同投资5000亿美元用于支持美国的人工智能基础设施建设，初期投资为1000亿美元。这个项目名为“星际之门”（Stargate），美新任总统、软银首席执行官孙正义、OpenAI首席执行官山姆·奥特曼以及甲骨文联合创始人拉里·埃里森等人共同出席了发布会，奥特曼称“这将是这个时代最重要的项目”。AI已经成为大国之间科技竞争的高地，Stargate项目也可以看出美国对AI基建的高度重视。国内互联网厂商资本开支回暖，重点发力AI基建。2023年以来，腾讯、阿里等互联网厂商资本开支明显回暖，2023Q3-2024Q2阿里营业资本支出同比增速分别为-62.47%、25.77%、304.85%和98.75%；腾讯资本开支同比增速分别为236.8%、33.1%、225.5%、120.8%，判断AI算力或为投资重点。此外，据了解字节跳动计划2025年在人工智能基础设施上投入逾120亿美元，其中，字节跳动已为2025年在中国购买人工智能芯片编列了400亿人民币（55亿美元）的预算，是2024年支出的两倍。公司还计划在海外投资约68亿美元，加强基础模型训练能力。（来源：开源证券20250122《美国启动“星际之门”项目，继续推荐算力产业链》）【机构：美芯片限制强化，自主可控主线凸显】信达证券表示，AI芯片出口限制落地，国产AI算力芯片大有可为。1月13日，美有关部门正式发布了关于人工智能扩散的临时最终规则，根据机构计算，目前主流AI芯片和即将推出的AI芯片均在新规出口管制范围内。信达证券认为，随着美政府陆续推出限制中国半导体政策，自主可控重要性凸显。制裁升级或将加速国产替代节奏，产业链核心环节在自主可控大趋势下仍具备较大成长空间。（来源：信达证券20250120《半导体行业专题研究：美国芯片制裁不断强化，自主可控主线凸显》）硬件为基，软件为核。软件50ETF（159590）紧跟中证全指软件指数，一键布局软件全产业链。指数精选50只成分股，对于基础软件、应用软件、软件服务覆盖全面：约67%权重为应用软件，15%以上为AI相关领域，信息安全占10%，其余约7%为信息技术和基础软件。一键布局“科技之矛”，首选芯片50ETF（516920），联接基金（A类：020630；C类：020631）。芯片50ETF（516920）跟踪的中证芯片产业指数囊括了芯片板块的50只龙头股，综合覆盖设备材料、晶圆代工、设计、封测等芯片全产业链环节。此外，芯片50ETF（516920）的管理费率为0.15%，托管费率0.05%，为芯片主题ETF中费率最低的品种！风险提示：任何在本文出现的信息，包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。软件50ETF、芯片50ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，投资需谨慎。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于中证信息技术应用创新产业指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险等。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01-23 10:53

Variant：为什么更好的AI需要Crypto

以对模型进行微调，或者将模型的输出用作新模型的输入。虽然 Meta 公布了 LLaMa 的权重值得称赞，但它并不是一个真正的开源软件项目。Meta 在私下使用自己的计算、数据和决策来训练模型，并单方面决定何时向全世界开放该模型。Meta 不邀请独立研究人员 / 开发人员参与社区，因为单个社区成员无法负担训练或重新训练模型所需的计算或数据资源——数以万计的高内存 GPU、容纳它们的数据中心、大量冷却基础设施，以及数万亿的训练数据代币。正如斯坦福大学 2024 年AI指数报告所述，“培训费用的不断上涨实际上已经将大学（传统上是AI研究中心）排除在开发自己的前沿基础模型之外。”为了了解成本，Sam Altman 提到 GPT-4 的培训成本为 1 亿美元，而且可能还不包括资本支出；Meta的资本支出同比增长 21 亿美元（2024 年第二季度 vs. 2023 年第二季度），主要来自对与训练 AI 模型相关的服务器、数据中心和网络基础设施的投资。因此，虽然 LLaMa 的社区贡献者可能具有在基本模型架构上做出贡献和迭代的技术能力，但他们仍然缺乏这样做的手段。总而言之，与传统的开源软件项目不同，开源软件项目仅要求贡献者贡献时间，而开源 AI 项目的贡献者则被要求以计算和数据的形式贡献时间和大量成本。依靠善意和志愿服务来激励足够多的各方提供这些资源是不现实的。他们需要进一步的激励。176B 参数开源 LLM BLOOM的成功可能是善意和志愿服务对开发开源 AI 的优点的最佳反例，它涉及来自 70 多个国家和 250 多个机构的 1000 名志愿研究人员。虽然这无疑是一项令人印象深刻的成就（我完全支持），但协调一次训练运行花了一年时间，并从法国研究机构获得了 300 万欧元的资助（而且这笔费用不包括用于训练模型的超级计算机的资本支出，其中一个法国机构已经可以使用它）。协调和依靠新拨款来迭代 BLOOM 的过程过于繁琐和官僚主义，无法与大型科技实验室的步伐相媲美。虽然 BLOOM 发布已有两年多时间，但我不知道这个集体是否制作了任何后续模型。为了使开源AI成为可能，我们需要激励资源提供者贡献他们的计算和数据，而无需开源贡献者承担费用。为什么Crypto可以解决开源AI的资源问题 Crypto 的突破在于利用所有权使资源成本较高的开源软件项目成为可能。Crypto 通过激励具有网络潜在上升空间的投机资源提供者，而不是要求开源贡献者预先支付成本来提供这些资源，从而解决了开源 AI 固有的资源问题。要证明这一点，只需看看最初的加密项目比特币。比特币是一个开源软件项目；运行它的代码是完全开放的，从项目开始的那一天起就一直如此。但代码本身并不是秘密武器；下载并运行比特币节点软件来创建仅存在于本地计算机上的区块链并没有多大用处。只有当计算挖掘区块的数量足够超过任何单个贡献者的计算能力时，该软件才有用。只有这样，软件的增值才能实现：维护一个无人控制的账本。与基金会开源 AI 一样，比特币也代表了一个开源软件项目，它需要超出任何单个贡献者能力的资源。他们可能出于不同的原因需要这种计算——比特币是为了使网络防篡改，而基金会 AI 是为了迭代模型——但更广泛的一点是，它们都需要超出任何单个贡献者需求的资源才能作为可行的开源软件项目发挥作用。比特币，或者说任何加密网络，用来激励参与者为开源软件项目提供资源的魔术技巧是以代币形式提供网络所有权。正如 Jesse早在 2020 年为 Variant 撰写的创始论文中所写的那样，所有权激励资源提供者为项目贡献资源，以换取网络的潜在上行空间。这类似于如何利用汗水股权来启动一家刚刚起步的公司——通过主要通过对企业的所有权来支付早期员工（例如创始人）的工资，初创公司可以通过获得原本无法负担的劳动力来克服启动问题。加密将汗水股权的概念扩展到资源提供者，而不仅仅是那些奉献时间的人。因此，Variant 专注于投资利用所有权建立网络效应的项目，例如 Uniswap、Morpho 和 World。如果我们想让开源 AI 成为可能，那么通过crypto实现所有权就是解决其面临的资源问题的办法。研究人员可以自由地将他们的模型设计想法贡献给开源项目，因为实现他们的想法所需的资源将由计算和数据提供商提供，以换取他们对项目的所有权，而不是要求这些研究人员支付高昂的前期成本。所有权在开源 AI 中可以采取多种不同的形式，但我最兴奋的是模型本身的所有权，就像Pluralis提出的方法一样。 Pluralis 将这种方法称为协议模型，其中计算提供商可以贡献计算资源来训练特定的开源模型，并获得该模型未来推理收入的所有权。由于所有权属于特定模型，并且所有权的价值基于推理收入，因此计算提供商有动力选择最佳模型，而不是欺骗训练（因为提供无用的训练会降低未来推理收入的预期价值）。那么问题就变成了：如果需要将权重发送给计算提供商进行训练，如何在 Pluralis 上强制执行所有权？答案是模型并行性用于在工作者之间分配模型分片，从而允许利用神经网络的一个关键属性：可以为训练更大的模型做出贡献，同时只能看到总权重的一小部分，从而确保完整的权重集仍然不可提取。而且由于在 Pluralis 上训练了许多不同的模型，训练者将拥有许多不同的权重集，这使得重新创建模型变得极其困难。这是协议模型的核心概念：它们是可训练的，可以使用，但无法从协议中提取（不使用比从头训练模型所需的更多的计算能力）。这解决了开源AI批评者经常提出的一个担忧，即封闭的AI竞争对手将占用开放项目的劳动成果。为什么Crypto+开源=更好的AI 我在这篇文章的开头描述了大科技公司控制的问题，以从规范的角度说明为什么封闭式AI是坏的。但在一个我们的在线体验带有宿命论色彩的世界里，我担心这对大多数读者来说可能毫无意义。所以最后我想给出两个理由，即由加密支持的开源AI实际上将带来更好的人工智能。首先，Crypto和开源 AI 的结合将使我们能够达到下一层基础模型，因为它将比封闭式 AI 协调更多的资源。我们目前的研究表明，以计算和数据形式存在的更多资源意味着更好的模型，这就是基础模型通常会变得越来越大的原因。比特币向我们展示了开源软件加上加密在计算能力方面所释放的东西。它是世界上最大、最强大的计算网络，比大型科技公司的云大几个数量级。加密将孤立的竞争变成了合作竞争。资源提供者被激励贡献他们的资源来解决集体问题，而不是囤积他们的资源来单独（和冗余地）解决该问题。使用加密的开源 AI 将能够利用世界集体计算和数据来构建远远超出封闭式 AI 可能的模型大小。像Hyperbolic这样的公司已经展示了利用集体计算资源的力量，任何人都可以以更低的价格在他们的开放市场上出租 GPU。其次，将Crypto和开源 AI 结合起来将推动更多创新。这是因为，如果我们能够克服资源问题，我们就可以回归机器学习研究的高度迭代和创新的开源性质。在最近推出基础 LLM 之前，机器学习研究人员几十年来一直公开发布他们的模型和复制模型的蓝图。这些模型通常使用更有限的开放数据集，并且具有可管理的计算要求，这意味着任何人都可以对它们进行迭代。正是通过这种迭代，我们在序列建模方面取得了进展，例如 RNN、LSTM 和注意力机制，这使得当前基础 LLM 所依赖的“Transformer”模型架构成为可能。但随着 GPT-3 的推出（它逆转了 GPT-2 开源的趋势）和 ChatGPT 的巨大成功，这一切都发生了变化。这是因为 OpenAI 证明，如果你在海量模型上投入足够的计算和数据，你就可以构建似乎能理解人类语言的 LLM。这造成了资源问题，导致学术界无法负担高昂的价格，并导致大型科技公司实验室基本停止公开发布其模型架构以保持竞争优势。目前主要依赖个别实验室的状态将限制我们突破最先进技术界限的能力。通过加密技术实现的开源 AI 将意味着研究人员将再次能够在尖端模型上继续这一迭代过程，以发现“下一个transformer”。

金色财经01-17 12:02

彭博观点：中国出现了DeepSeek，表明特朗普的贸易战和拜登复杂的技术封锁难以见效

他在彭博的专栏中写道，中国一款有前景的新模型显示，人工智能的创新未必依赖最新芯片。近年来，人工智能领域的突破频频出现，几乎让人难以区分哪些是真正重要的进展，哪些只是偶然的成果。但最近的一项新发展值得特别关注：中国推出了一款新的大型语言模型DeepSeek-V3，其意义不仅关乎技术，还涉及贸易领域。我已经试用了DeepSeek好几天，在过去几年接触过的数十款大型语言模型中，它是表现最好的之一：运行快速、使用便捷，还有免费版本。虽然在复杂或困难问题的处理上还达不到美国顶级模型的水平，但我认为它可以跻身顶级行列。这一点也得到了其他测试者的认可。 DeepSeek还有一些值得注意的特点。首先，开发商并非科技公司，而是由一家对冲基金（尽管这类分类可能需要重新定义）。其次，据报道，其训练成本非常低，某些估算显示仅耗资约550万美元（不包括计算设备以外的成本，这通常是计算标准之一）。最值得注意的是，DeepSeek并未使用最高质量的半导体芯片。拜登政府一直努力限制此类芯片对华出口，原因是出于国家安全考量。美国希望通过这一措施延缓中国在人工智能及相关军事技术领域的进步。由于无法获得最新的芯片，DeepSeek只能寻找其他不同且更便宜的方式来训练其模型。过去，我支持这些贸易限制措施，因为人工智能技术是国家安全的重要领域。但现在，我认为这些禁令的目标过于雄心勃勃，难以奏效。禁令或许确实延缓了中国在人工智能领域的进展几年，但同时也促成了一个重要的中国创新——DeepSeek。如今，全世界都知道，一个高质量的人工智能系统可以用相对较少的资金训练出来。这让类似的人工智能系统进入了更多国家的现实视野，例如俄罗斯、伊朗、巴基斯坦等国。甚至可以想象，一些外国亿万富翁可能会发起类似的计划，尽管人员配置仍是一个限制因素。尽管中国系统及潜在用途带来的风险值得担忧，但受到DeepSeek启发的其他国家的衍生项目，可能会更加令人不安。找到更便宜的方法来构建人工智能系统，几乎是迟早的事。但我们可以思考这样的权衡：美国政策在妨碍中国在人工智能系统中部署高质量芯片方面取得了成效，这对国家安全有一定益处。但同时，这也加速了那些不依赖最高质量芯片的有效人工智能系统的发展。这种权衡是否最终有利，仍然需要时间来验证。不仅是狭义上的问题——尽管围绕DeepSeek的动机、定价策略、未来计划以及它与中国政府之间的关系，还有许多未解或无法解答的问题。从更广义的层面来看，这种权衡的结果也不确定。借用奥地利经济学家路德维希·冯·米塞斯的话：“政府的干预往往会产生重要的意外次级后果。” 要判断一项政策是否奏效，不仅要考虑它的直接影响，还需要考虑其二级和三级效应。芯片出口限制的一个次生影响是，可能促使一些中国企业通过第三方国家获取高质量芯片，或者租用使用高质量芯片的非中国人工智能系统的运算资源。在这种情况下，中国企业在某些用途上甚至无需直接购买芯片。美国正在通过进一步的行业管控措施进行应对，但美国政府是否真的能够精确掌控一个全球化的市场？对此我越来越怀疑。在考虑对中国实施更多贸易限制时，当选总统特朗普的政府需要认真研究其前任政策的意外后果。可以肯定的是，在某些（但不是所有）非人工智能领域的贸易限制中，国家安全确实有一定的合理性。然而，任何政策的一阶影响往往并不是故事的全部。例如，如果联邦政府决定限制或对在美国销售的中国商品或服务征税，中国可能会通过第三方重新包装销售同样的产品，许多亚洲国家对此都乐意协助。规避规则的企业家往往比官僚部门行动得更迅速。从理论上看，国家安全的论点具有很大的说服力。然而在现实中，设计有效保护国家安全的政策却极其困难。关键在于如何深入思考，以便让政策实践更好地符合理论目标。来源：加美财经

加美财经01-11 00:00

ETF市场日报 | QDII大幅反弹！明日将有两只ETF上市

上大幅提升。另外，谷歌12月11日发布新模型Gemini2.0，包括“调用地图、浏览网页做任务、编程、游戏”4个Agent相关功能。国内方面，豆包AI登上11月AI产品应用榜（aipcb.com）国内第一、全球第二，字节视频生成模型PixelDance在豆包电脑版正式开启内测，火山引擎原动力大会将于12月18-19日举行，深入探讨AI时代产品和技术重构，视觉中国与生数科技共同探索并建立“视觉产业大模型平台及应用”，巨人网络发布“千影QianYing”有声游戏生成大模型。我们认为，视频生成等多模态模型能力持续升级，Agent与AI硬件不断新发，叠加情绪陪伴、学习工作提效等刚需，将推动AI应用商业化空间打开，建议继续布局。活跃度方面，短融ETF(511360)成交额居首，标普油气ETF(159518)换手率居市场首位成交额方面，短融ETF(511360)成交额达306.87亿元，成唯一交易额过百亿元的产品；银华日利ETF(511880)、华宝添益ETF(511990)紧随其后；沪深300ETF(510300)成交额居股票类产品首位。换手率方面，标普油气ETF(159518)换手率居市场首位，达274.32%；多只标普相关ETF换手率居市场前列。 ETF发行市场方面，明日将有两只产品上市具体来看，明日上市的基金分别为广发电网ETF(159320)、华泰柏瑞科创200ETF(588230)。广发电网ETF(159320)紧密跟踪恒生A股电网设备指数，由恒生指数公司发布，旨在反映与电网设备相关的内地上市公司的表现。该指数包含100只市值排名最高的A股上市公司，涉及特高压及电网设备领域。它为投资者提供了一个追踪能源转型中电网设备投资机遇的工具。华泰柏瑞科创200ETF(588230)紧密跟踪上证科创板200指数，从上海证券交易所科创板中选取市值较小且流动性较好的200只证券作为样本。上证科创200指数与上证科创板50成份指数、上证科创板100指数共同构成上证科创板规模指数系列，反映科创板市场不同市值规模上市公司证券的整体表现。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2024-12-23

早报 (12.23）| 特朗普，重磅表态：赞成！爆OpenAI的GPT-5训练遇阻，奥特曼怒怼马斯克；退市新规高危名单周末疯传

微软原本预计能在2024年中期左右看到新模型。而OpenAI曾进行过至少两次大规模训练，每次都耗时数月并消耗海量数据，但每次都出现新问题，软件无法达到研究人员所期望的结果。分析认为，世界上可能没有足够的数据让它变得足够聪明。 6. 苹果被曝在华洽谈大模型合作方已增至6家继百度之后，近日消息称苹果正与腾讯、字节跳动洽谈，商讨将其AI大模型整合到苹果在中国销售的iPhone中，目前谈判处于早期阶段。另据第一财经消息，苹果也在与智谱就在华版本的iPhone中使用其大模型进行谈判。加之此前6月被曝的阿里巴巴、百川智能等，目前与苹果就同类事宜谈判过的中国大模型公司已增至6家。 7. 本周末6家上市公司或相关方被立案调查据不完全统计，包括新易盛、天顺股份、莫高股份、豆神教育、金花股份、新迅达在内的6家A股上市公司于周五或周日公告公司或相关方被证监会立案。其中，新易盛公告，涉嫌违反限制性规定转让股票等行为，公司实际控制人高光荣被立案调查。天顺股份公告，涉嫌信息披露违法违规及违反限制性规定转让证券，公司实际控制人王普宇收到中国证监会立案告知书。包括中金公司、祥源文旅、新乳业、东方集团、中毅达、绿亨科技等6家A股上市公司周五盘后公告收到相关部门的行政处罚决定书或行政监管措施决定书。中金公司公告，因在为思尔芯科创板IPO提供保荐服务过程中未勤勉尽责，被中国证监会责令改正，给予警告，没收保荐业务收入200万元，并处以600万元罚款。 8. 退市新规高危名单周末疯传还有7个交易日，2025年的退市新规要来了。退市新规明确，在此前2年连续造假达到一定比例强制退市的基础上，新增1年严重造假、3年及以上连续造假的情形，新增资金占用以及内部控制被出具无法表示意见或否定意见等退市标准。同时，进一步收紧了财务类退市指标，对于主板亏损公司的营业收入标准从1亿元提高到3亿元。适当提高市值退市标准，适当将A股主板上市公司的市值退市指标从低于3亿元提至低于5亿元。 9. 白云山再现高管接受调查多个独立信息源渠道证实，稍早前发布辞职的白云山副总经理黄海文已被有关部门带走调查。两天前的12月20日，华南最大的国有医药企业广州医药集团有限公司旗下上市公司白云山披露收到黄海文的书面辞职报告，“因个人原因”，黄海文辞去公司副总经理职务，不再担任公司及公司附属企业的所有职务。 10. 海尔生物：筹划重大资产重组事项股票停牌海尔生物公告，公司与上海莱士正在筹划由海尔生物通过向上海莱士全体股东发行A股股票的方式换股吸收合并上海莱士并发行A股股票募集配套资金的交易。公司证券拟于12月23日开市起开始停牌，预计停牌时间不超过10个交易日。本次交易尚处于筹划阶段，有关事项尚存在不确定性。 11. 盛科通信：国家集成电路产业投资基金拟减持不超过3%公司股份盛科通信公告称，公司股东国家集成电路产业投资基金股份有限公司计划减持公司股份不超过1230万股，减持比例不超过公司总股本的3%。产业基金因自身经营管理需要进行减持，减持价格按市场价格及交易方式确定。 1. 北京11月社会消费品零售总额同比-14.1% 北京11月社会消费品零售总额1275.9亿元，同比下降14.1%(前值0.7%)；1-11月社会消费品零售总额12865.9亿元，同比下降2.8%。上海11月实现社会消费品零售总额1442.95亿元，同比下降13.5%(前值10.9%)；1-11月实现社会消费品零售总额16369.85亿元，同比下降3.1%。 2. 生育率暴跌是全球性的 2023年，总生育率(TFR)已降至每名妇女仅2.25个活产婴儿，偏离历史峰值。平均每名妇女生育的孩子数量从1963年的5.31个高峰骤降至今天的数字。2015年之后，生育率下降尤为明显，表明这种趋势可能很快会将各个国家的生育率推低至2.1以下，这是在不严重依赖移民的情况下维持人口稳定的必要门槛。 3. 以色列消息人士：加沙停火谈判尚未接近达成协议以色列消息人士称，以色列代表团仍在卡塔尔多哈继续参与加沙停火谈判，尚未接近达成协议。这名消息人士表示，相关方在谈判中依然存在分歧，需要更多的时间才能实现突破，达成各方都能接受的协议。 1. 多地白羽鸡养殖场爆发鸭疫目前，山东、河南、江苏等多地白羽鸡养殖场出现鸭疫感染，白羽鸡成活率降低，并引发减重，对白羽鸡的供应带来一定影响。由于防控更为严格，相关上市公司尚未受到鸭疫影响。春雪食品、仙坛股份相关负责人均表示，公司养殖场尚未发现鸭疫感染。随着元旦和春节临近，白羽鸡分割品走货量加速，预计相关产品价格将进一步提升。 2. 墨西哥总统：相信国会明年将禁止在该国种植转基因玉米墨西哥总统表示，她预计国会将在明年初批准一项禁止在该国种植转基因玉米的禁令。前一天，一个贸易争端解决小组裁定墨西哥对美国转基因玉米出口的限制违反了美墨加协定。“在墨西哥国会的帮助下，我们将推翻这项决议，因为很快，在二月份，他们将立法，我确信你不能种植转基因玉米。” 3. 拒绝哗众取宠、低俗庸俗微短剧片名审核再加强日前，国家广播电视总局网络视听司发布管理提示（加强微短剧片名审核），其核心要义是对微短剧片名出现的不良倾向进行及时纠偏，并在导向、体例、艺术等方面提出新要求。由平台负责自审的“其他微短剧”，虽然内容违规问题已大幅减少，但片名哗众取宠、低俗庸俗的顽疾，严重拉低了微短剧行业整体形象，亟待治理。对此，管理提示提出：“小程序类微短剧为刻意追求投流效果，片名问题尤为严重，必须严加整治。” 4. 深圳、梅州、惠州、汕尾、东莞五城推动住房公积金异地贷款互认互通深圳、梅州、惠州、汕尾、东莞五地住房公积金管理中心正式签署《推动住房公积金协同发展合作协议》并召开第一次联席会议。五个城市将在多项住房公积金服务事项“省内通办”“区域通办”“跨省通办”“亮码可办”的基础上，加快推进四项合作：

格隆汇2024-12-23

AI进化遇阻：ChatGPT的下一次重大飞跃，落后于计划且成本高得离谱

AI的最大合作伙伴和投资者微软原本预计新模型会在2024年年中推出。 OpenAI已经进行了至少两次大规模的训练，每次都需要数月时间处理海量数据，目标是提升Orion的智能程度。但知情人士表示，每次训练都会出现新问题，软件未能达到研究人员的预期。他们说，在最佳情况下Orion比OpenAI当前的模型表现更好，但进步幅度不足以证明维持这个新模型的高昂成本是合理的。据公开和私下的估算，一次为期六个月的训练成本。仅计算资源费用就可能高达5亿美元。两年前，OpenAI及首席执行官萨姆·奥特曼凭借ChatGPT的推出在硅谷引发了震动。人工智能承诺将持续带来显著进步，并渗透到生活的方方面面。分析师预测，科技巨头们未来几年可能在AI项目上投入1万亿美元。这些期望主要落在了OpenAI身上，这家公司是AI热潮的核心。 10月，投资者给OpenAI的估值达到1570亿美元，这很大程度上基于奥特曼的预测，即GPT-5将在各类领域和任务中实现“显著飞跃”。 GPT-5被寄望于解锁新的科学发现，同时还能完成诸如预约会议或订机票等日常人类任务。研究人员希望比目前的AI模型错误更少，或至少能承认自己的不确定性——这是当前模型面临的一大挑战，这些模型经常会以极高的自信生成错误内容。这种现象被称为“幻觉”。 AI聊天机器人依赖于一种名为大型语言模型（LLM）的底层技术。消费者、企业和政府已经将用于从编写计算机代码，到改进营销文案再到规划聚会的方方面面。 OpenAI目前的模型是GPT-4，这是公司自2015年成立以来开发的第四个LLM。一位OpenAI的前高管表示，GPT-4的表现类似于一个聪明的高中生，而最终的GPT-5在某些任务上则相当于拥有博士学位。今年早些时候，奥特曼在斯坦福大学的一次演讲中告诉学生，OpenAI可以“以高度科学的确定性”表示，GPT-5会比当前模型更智能。没有明确的标准来确定新模型何时足够智能，可以理直气壮的说是GPT-5。OpenAI可以通过数学和编程等领域的测试评估LLM，但是否将命名为GPT-5更多取决于公司高管的主观判断，或者用很多技术人员的话说，靠“感觉”。到目前为止，这种“感觉”并不好。今年11月，奥特曼表示公司不会在2024年推出任何被称为GPT-5的产品。缓慢缓慢的培训过程自从GPT-4在2023年3月推出以来，OpenAI就开始着手研发GPT-5。长期从事AI研究的专家表示，开发像LLM这样的系统既是一门科学，也是艺术。全球最受尊敬的AI科学，家以他们对如何获得更好结果的直觉而备受推崇。在模型训练期间，研究人员会进行测试。训练通常持续数月，期间模型会被输入数万亿个被称为“tokens”的文字片段。一轮大规模训练需要耗费数月时间，并使用成千上万块昂贵且备受追捧的英伟达芯片，在远程数据中心完成。训练过程中，研究人员需要伏案工作数周甚至数月，将世界上大量的知识输入到AI系统中，这些操作依赖于全球分布的数据中心中最昂贵的硬件。奥特曼曾表示，训练GPT-4的成本超过1亿美元，而未来的AI模型预计将突破10亿美元。一轮失败的训练，就像火箭发射后不久在空中爆炸一样令人挫败。为了尽量降低失败的风险，研究人员通常会先进行小规模实验，即在正式训练前先进行试运行。从一开始，GPT-5的计划就面临问题。 2023年年中，OpenAI启动了一轮训练，这同时也是对Orion新设计的一次测试。然而，训练过程非常缓慢，这表明更大规模的训练可能会耗费极长时间，导致成本高得令人难以接受。而这次名为Arrakis的项目结果显示，创建GPT-5的过程可能不会如预期般顺利。 OpenAI的研究人员决定对Orion进行一些技术调整以增强其性能。他们还得出结论，需要更多种类丰富且高质量的数据。他们认为，仅靠公开的互联网数据已经不足够。通常来说，AI模型摄取的数据越多，其能力就越强。对于大型语言模型（LLM）而言，这些数据主要来自书籍、学术出版物以及其他权威来源。这类资料有助于模型更清晰地表达，并能够处理广泛的任务。在此前的模型中，OpenAI使用的是从互联网上抓取的数据，包括新闻文章、社交媒体帖子以及科学论文。为了让Orion变得更智能，OpenAI需要规模更大。这意味着需要更多的数据，但现有的数据已经不足以支持需求。 “成本会变得非常高昂，同时很难找到更多同等高质量的数据，”创业公司DatologyAI的首席执行官阿里·莫科斯说。这家公司致力于开发改进数据选择的工具。莫科斯正在尝试使用更少但质量更高的数据来训练模型，并认为这一方法将使当今的AI系统更具能力，这与OpenAI等顶级AI公司采取的策略截然不同。 OpenAI的解决方案，是从零开始创造数据，雇佣人员为Orion编写新的软件代码或解决数学问题。部分工作人员是软件工程师和数学家，他们还会将工作原理解释给Orion学习。许多研究人员认为，代码作为软件的语言，能够帮助LLM解决尚未接触过的问题。让人类解释他们的思考过程，可以提升新创建数据的价值。这不仅为大型语言模型（LLM）提供了更多的语言素材，还为模型未来解决类似问题提供了参考路径。 “我们正在把人类智慧从人类大脑转移到机器大脑中，”人工智能基础设施公司Turing的首席执行官兼联合创始人乔纳森·西达斯说。Turing与OpenAI、Meta等公司合作。 Turing的高管表示，在AI训练中，一名软件工程师可能会被要求编写一个高效解决复杂逻辑问题的程序。一位数学家可能需要计算出用一百万个篮球搭建金字塔的最大高度。答案——尤其是解决问题的过程，会被整合到AI的训练材料中。 OpenAI还与理论物理学等领域的专家合作，了解他们如何处理自己领域中的一些最棘手的问题。这种方式也有助于提升Orion的智能水平。数据创建的挑战这一过程极为缓慢。GPT-4被估计使用了大约13万亿个token进行训练。如果有一千人每天写5000字，也需要数月才能生产出10亿个token。为了加快进度，OpenAI开始开发所谓的“合成数据”，即由AI生成的数据，用于训练Orion。然而，研究显示，AI为AI生成数据的反馈循环，常常会导致功能失调或生成无意义的答案。 OpenAI的科学家们认为，可以通过使用另一款AI模型（名为o1）生成的数据来避免这些问题，知情人士透露。然而，OpenAI本就艰难的任务，还因内部问题和竞争对手不断挖走顶级研究人员的尝试而复杂化。竞争对手通常会开出数百万美元的高薪以吸引人才。去年，奥特曼被OpenAI董事会突然解雇，一些研究人员当时甚至怀疑公司是否能继续存续。但奥特曼迅速被重新任命为首席执行官，并着手改革OpenAI的治理结构。今年，OpenAI已有20多名关键高管、研究人员和长期员工离职，包括联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维尔，以及首席技术官米拉·穆拉蒂。本周四，备受尊敬的研究员亚历克·拉德福德也宣布离职，他曾是OpenAI多篇科学论文的主要作者，在公司工作了近八年。重启与竞争压力到2024年初，OpenAI的管理层开始感受到压力。GPT-4已经推出一年，而竞争对手正快速迎头赶上。行业内许多人认为Anthropic的新LLM在某些方面已经优于GPT-4。同年，谷歌推出了最受欢迎的新AI应用NotebookLM，掀起热潮。在Orion进展受阻的同时，OpenAI开始开发其他项目和应用，包括简化版的GPT-4和一款名为Sora的AI视频生成产品，这导致负责新产品的团队和Orion研究团队之间为有限的计算资源互相争夺。 AI实验室之间的竞争愈发激烈，以至于科技公司对研究成果的保密程度超出了以往的科学规范。两年前，当资本涌入市场时，科技公司开始将研究成果视为需要严格保护的商业机密。一些研究人员对保密如此重视，以至于他们不会在飞机、咖啡馆或其他可能被偷窥的地方工作，以免他人瞥见他们的研究内容。这种秘密主义让许多资深AI研究人员感到不满，包括Meta的首席AI科学家扬·勒昆。他认为，OpenAI和Anthropic的工作不应再被视为研究，而是“高级产品开发”。 “如果是在商业时钟下完成的，就不能叫研究，”勒昆在最近一次AI会议间隙说道。OpenAI在这次会议上的存在感很低。“如果是秘密进行的，也不能叫研究。” 2024年初，OpenAI准备再次尝试训练Orion，这次带着更好的数据。研究人员在年初进行了几轮小规模训练，为大规模训练建立信心。到5月，OpenAI的研究人员认为可以开始另一轮大规模训练，这次预计持续到11月。然而，训练开始后，研究人员发现数据存在问题：数据的多样性并不像他们想象的那样丰富，这可能会限制Orion的学习能力。这一问题在小规模训练中并未显现，直到大规模训练启动后才暴露出来。OpenAI已经投入了太多时间和金钱，无法重新开始。研究人员只好在训练过程中尽力寻找更多样化的数据输入模型。然而，这种策略是否有效尚不清楚。 Orion的困境让OpenAI内部一些人意识到，早期成功所依赖的“更多即是更好”策略可能已经走到了尽头。 OpenAI并非唯一担忧AI进步可能触顶的公司。在整个行业内，关于AI是否已经开始进入发展瓶颈的争论愈演愈烈。苏茨克维尔最近联合创立了一家名为“安全超级智能”（Safe Superintelligence，简称SSI）的新AI公司。他在一次AI会议上表示，“最大数据时代”已经结束。他对一群研究人员、政策专家和科学家说：“数据之所以不再增长，是因为我们只有一个互联网。甚至可以说，数据是AI的化石燃料。” 而这种燃料正在逐渐枯竭。推理能力：让LLM变得更聪明的新方法 Orion项目的困境，让OpenAI的研究人员转向了一种新方法来让LLM更聪明：推理能力。研究人员表示，花更长时间“思考”可能让LLM解决一些它未接受过训练的难题。在后台，OpenAI的o1模型会针对每个问题生成多个答案，并分析这些答案以找出最佳答案。可以执行更复杂的任务，比如撰写商业计划或设计填字游戏，并同时解释其推理过程——这种机制让模型从每个答案中学到一些东西。然而，苹果的研究人员最近发表了一篇论文，提出推理模型（包括o1的某些版本），很可能只是模仿它们在训练中见过的数据，而不是实际解决新问题。苹果研究人员指出，如果问题稍作修改，比如在一个关于猕猴桃的数学问题中加入无关细节（例如说明一些水果比其他的更小），模型的表现会出现“灾难性下滑”。今年9月，OpenAI推出了o1推理模型的预览版，并在本月初发布了o1的完整版本。但这些增强的推理能力代价高昂。与仅生成单一答案相比，OpenAI现在需要为每个查询生成多个答案，从而增加了运行成本。在最近的一次TED演讲中，OpenAI的一位高级研究科学家重点介绍了推理能力的优势。 “事实证明，在一局扑克游戏中，让机器人思考20秒所带来的性能提升，相当于将模型扩展10万倍并训练10万倍更长时间所达到的效果，”OpenAI科学家诺亚姆·布朗说。更高级、更高效的推理模型可能会成为Orion的基础。OpenAI的研究人员正在追求这种方法，并希望将其与以往的大量数据训练方法相结合，这些数据部分可能来自OpenAI的其他AI模型。随后，OpenAI可以使用人类生成的材料对结果进行精细化处理。上周五，奥特曼宣布了一个新的推理模型计划，这款模型将比公司之前发布的任何模型都更智能。但他并未透露关于何时或者是否会推出一个足以被称为GPT-5的模型的信息。来源：加美财经

加美财经2024-12-23

北京大学联合字节跳动成立豆包大模型联合实验室，AI人工智能ETF(512930)盘中震荡翻红，消费电子ETF(561600)最新份额创近1年新高

多种场景，如短剧、微电影及电商营销等。新模型在镜头切换一致性和多主体交互方面实现突破，有望加速传媒行业的AI应用落地。中信建投表示，近年来BAT及字节等互联网厂商积极投入AI产业，均形成了从模型到平台，最终到应用和设备的全面布局。随着AI商业化逐步进入落地阶段，尤其Agent、AI眼镜、AI耳机、AI玩具等产品引发市场关注，AI产业有望进一步加速。相关产品AI人工智能ETF(512930)、消费电子ETF(561600)及线上消费ETF平安(159793)投资机遇备受关注。 AI人工智能ETF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11月29日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为中科曙光(603019)、寒武纪(688256)、中际旭创(300308)、海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比53.07%。线上消费ETF平安紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年11月29日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、科大讯飞(002230)、昆仑万维(300418)、哔哩哔哩-W(09626)、恺英网络(002517)、金山软件(03888)、蓝色光标(300058)、京东健康(06618)，前十大权重股合计占比52.08%。消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年11月29日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、中芯国际(688981)、京东方A(000725)、寒武纪(688256)、工业富联(601138)、韦尔股份(603501)、澜起科技(688008)、歌尔股份(002241)、亿纬锂能(300014)、兆易创新(603986)，前十大权重股合计占比51.66%。相关产品： AI人工智能ETF(512930)；线上消费ETF平安(159793)；消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。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2024-12-16

豆包AI登顶国内第一，相关概念股梳理（附股）

化空间的打开。华泰证券则认为，字节视频新模型将应用到内容创作相关领域，未来拥有核心导演或创意人才及IP资源的公司有望受益。长城证券表示，通用大模型竞争放缓，厂商更多将目光投入应用端。2025年，随着AI代理的广泛铺开，AI有望与人们的工作生活获得更好结合，诞生出更多爆款AI应用。随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》等制度的不断完善，我国模型层和应用层的商业化落地有望进一步加速并进入业绩兑现期。尽管豆包概念股在市场中表现抢眼，但投资者仍需保持谨慎态度。股市中的热点往往伴随着较大的波动性和不确定性，投资者需要密切关注市场动态和公司业绩变化，及时调整投资策略。

证券之星2024-12-13

高级语音视觉功能上线，OpenAI 12天直播已过半，还能期待什么？

I Agent、AI搜索浏览器、猎户座新模型等值得期待。作为全球AI行业的龙头，OpenAI的任何新动向都是值得保持关注，接下来，格隆汇也将为大家持续跟进OpenAI的直播动态。

格隆汇2024-12-13

谷歌Gemini 2.0正式发布！明年有望成为AI Agent应用爆发元年，AI人工智能ETF(512930)震荡翻红，消费电子ETF(561600)规模创近1年新高

现原生多模态输入输出的模型。基于强大的新模型，谷歌又推出了三个AI agent产品，通用大模型助手Project Astra、浏览器助手Project Mariner、编程助手Jules，这一套“组合拳”下来，标志着谷歌AI已经初步做到了向“Agent”时代的转变。山西证券指出，今年以来AIAgent逐渐成为全球主要大模型及AI应用厂商的布局重点，随着底层模型的复杂推理能力快速提升，预计明年有望成为AIAgent爆发元年。相关产品AI人工智能ETF(512930)、消费电子ETF(561600)及线上消费ETF平安(159793)投资机遇备受关注。 AI人工智能ETF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11月29日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为中科曙光(603019)、寒武纪(688256)、中际旭创(300308)、海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、新易盛(300502)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比53.07%。线上消费ETF平安紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年11月29日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、科大讯飞(002230)、昆仑万维(300418)、哔哩哔哩-W(09626)、恺英网络(002517)、金山软件(03888)、蓝色光标(300058)、京东健康(06618)，前十大权重股合计占比52.08%。消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数，中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本，以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年11月29日，中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、中芯国际(688981)、京东方A(000725)、寒武纪(688256)、工业富联(601138)、韦尔股份(603501)、澜起科技(688008)、歌尔股份(002241)、亿纬锂能(300014)、兆易创新(603986)，前十大权重股合计占比51.66%。相关产品： AI人工智能ETF(512930)；线上消费ETF平安(159793)；消费电子ETF(561600)，场外联接(A类：015894；C类：015895)。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2024-12-13

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