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苹果又被曝大动作，自研设备端大语言模型，AI才是“重振雄风”新出路？
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技术来弥补这一差距。据悉，苹果的人工智能技术营销策略将侧重于其如何能切实帮助用户提升日常生活效率，而非单纯强调技术本身的强大性能。此前，古尔曼就曾爆料称，苹果正在探索一些“下一件大事”项目，包括增强现实眼镜和个人机器人。另外，苹果还拟将谷歌的Gemini人工智能引擎植入iPhone。知情人士透露称，两家公司稍早前正积极谈判，以允许苹果授权谷歌的一套生成人工智能模型 Gemini，为今年 iPhone 软件的一些新功能提供动力。另外，苹果最近还与OpenAI进行了讨论，并考虑使用其模型。不过，苹果对于这些消息一直未有过正面回应。市场预计，苹果人工智能战略的更多细节将在6月份的WWDC大会上公布，届时该公司也将展示其主要软件更新计划。出路值得关注的是，苹果预计将在5月2日发布最新季度财报。市场普遍预期，其业绩将再次下降。华尔街预计，iPhone销量将再次下降，这将使整体收入下降约5%，这是过去六个季度的第五次下降。一个不争的事实是：近年来，iPhone升级的步伐已经放缓。自2020年iPhone 12发布以来，苹果的旗舰产品并没有太大变化。而且在此之前，自 2017 年以来没有任何重大升级。对于苹果的出路，古尔曼表示，由于近期没有重大新产品类别推出，苹果面临的一个选择是生产更便宜的 iPhone 版本，并重新进军新兴市场。此外，对于苹果股价，伯恩斯坦给予苹果“与大盘一致”评级，并将该股的目标价定为195美元。最近，苹果在构建人工智能方面做出了大量评论、收购、招聘和投资，但尚未发布任何新的人工智能产品。尽管许多人预计苹果将在6月份的全球开发者大会上发布重大消息，但伯恩斯坦的分析师预计，苹果将等到9月份发布iPhone 16时再公布人工智能功能。 “我们预计，大多数人工智能功能将在9月份与iPhone一起发布，而不是在全球开发者大会上，与其他关键软件功能一样，如灵动岛、Siri和Facetime，所有这些功能都是在手机发布时推出的。我们认为，多模式Siri和人工智能健康教练等人工智能功能的时间表不太明确。” 伯恩斯坦预计，iPhone 16至少将提供与Pixel 8和Galaxy 24类似的人工智能功能。其他可能的人工智能技术集成包括Apple Music、Xcode、Pages和Keynote。 “虽然苹果正在开发自己的大语言模型(LLM)，代号为Ajax，但该公司也在与谷歌、OpenAI和百度等潜在合作伙伴就使用外部大语言模型进行谈判。” 伯恩斯坦还指出了苹果利用人工智能赚钱的三种主要方式。这些措施包括在其标志性的iPhone上启用人工智能功能、通过广告获取人工智能搜索以及对人工智能应用收取提成。
格隆汇2024-04-22
大模型新时代，小公司靠边站？
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了高昂的资本支出外，芯片电力供应和人工智能技术的壁垒也在增加。这些因素共同构成了进入大模型领域的重大障碍，可能会使得小公司难以与强大的巨头企业竞争。因此，摩根士丹利对谷歌、Meta、亚马逊和微软等大型科技公司给予了增持评级，这些公司凭借其在技术、资本和市场上的优势，有望在大模型的发展中占据领先地位。与此同时，小公司虽然可能在大模型的世界被边缘化，但成本更低的小模型将为它们创造新的机会。未来算力指数级增长，英伟达是关键？摩根士丹利指出，在不久的将来，开发大模型所需的算力将实现指数级的增长，这一增长与芯片技术的进步紧密相关，英伟达“史上最强芯片”Blackwel是推动算力增长的关键技术之一。以OpenAI训练GPT模型为例。摩根士丹利指出，目前训练GPT-4需要大约100天的时间，使用2.5万个英伟达A100 GPU，处理13万亿个token，并且涉及大约1.76万亿个参数。这些A100 的总算力（以FP8 teraFLOPs衡量）大约是1600万。teraFLOPs是衡量浮点运算性能的单位，表示每秒可以执行多少万亿次浮点运算。GPT-4训练所需的总浮点运算次数约为137万亿次。对于即将亮相的GPT-5，摩根士丹利预计，该模型的训练需要部署20万-30万个H100 GPU，耗时130-200 天。超级计算机将使指数级的增长预期更加容易实现。摩根士丹利模型显示，本十年晚些时候超级计算机为开发大模型提供的算力比当前水平高1000倍以上。使用Blackwell的超级计算机，只需要150-200天的训练时间，就能开发出一个全新的大模型，与当前大模型（如GPT-4）相比，其提供的算力，比当前模型所需高出1400-1900倍。报告还提到，未来GPT-6所需的年度算力，将占英伟达芯片年销售额的相当大的百分比。预计使用B100或H100 GPU的100兆瓦数据中心的成本可能为15亿美元。摩根士丹利将英伟达视为算力增长的关键驱动力。根据预测，从2024年到2026年英伟达算力将以70%的复合年增长率增长。这个增长率是基于SXM（可能是NVIDIA的某个产品或服务的代号）和FP8 Tensor Core（一种性能指标）来计算的。大模型时代，科技巨头是最大受益者？然而，开发超强大模型及其训练所需的超级计算机涉及到一系列复杂的挑战，包括资本投入、芯片供应、电力需求和软件开发能力。这些因素构成了进入这一领域的主要壁垒，将使那些资本雄厚、技术领先的科技巨头获得更多机会。资本投入方面，摩根士丹利将谷歌、Meta、亚马逊和微软在2024年的数据中心资本支出进行了比较，对象是一系列不同规模的超级计算机，其中1吉瓦的超级计算机设施的估算成本约为300亿美元，而更大规模的超级计算机的成本可能高达1000亿美元。摩根士丹利预计，这四家美国超大规模计算公司在2024年和2025年的数据中心资本支出将分别达到约1550亿美元和超过1750亿美元。这些巨额数字将使小企业望而却步。该机构还认为谷歌、Meta、亚马逊和微软将是算力增长的直接受益者，给予四家公司增持评级。小公司的机会在哪里？尽管小公司可能在更加复杂的大模型的开发中被边缘化，但小模型的发展将为它们创造新的机会。摩根士丹利表示，小模型的开发成本较低，未来可能在特定的行业领域中实现显著的好处，并推动通用人工智能技术的快速普及。我们最新的通用人工智能模型包括一个可以计算训练小模型相关数据中心成本的工具，我们认为这是评估特定领域小模型可能扩散的回报率（ROIC）的一个有益起点。我们认为小模型成本的下降和能力的提高，加强了我们对通用人工智能技术在许多领域采用的评估。软件加持下，未来的大模型能做什么？值得注意的是，除了芯片等硬件方面的进步之外，软件架构的创新也将在推动大模型能力提升方面发挥关键作用，特别是Tree of Thoughts架构。该架构由谷歌 DeepMind和普林斯顿大学的研究人员在2023年12月提出，设计灵感来源于人类意识的工作方式，特别是所谓的“系统2”思维。“系统2”是一种长期的、高度深思熟虑的认知过程，与快速、无意识的“系统1”思维相对，后者更类似于当前大模型的工作方式。这一转变将使大模型能够以一种更类似于人类思考过程的方式来工作，突出了AI更强的创造力、战略思维和复杂、多维任务的能力。计算成本大幅下降摩根士丹利的专有数据中心模型预测，大模型算力的快速上升，意味着计算成本将快速降低。从单一芯片代的进化（从英伟达Hopper到Blackwell）来看，计算成本下降了大约50%。 OpenAI首席执行官Sam Altman此前强调了计算成本下降的重要性，并将其视为未来的关键资源，他认为算力可能成为世界上最宝贵的商品，重要性堪比货币。此外，报告预测，将建造少数几台非常大的超级计算机，最有可能建在现有的核电站附近。在美国，摩根士丹利预计宾夕法尼亚州和伊利诺伊州是开发超级计算机的最佳地点，因为这些地区有多个核电站，能够支持多千兆瓦的超级计算机的能源需求。
金融界2024-04-22
赤子城科技(09911)上涨5.19%，报2.84元/股
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赤子城科技有限公司的主营业务是利用人工智能技术开发移动应用和提供移动广告平台服务。该公司在信息分发服务价值链上具有全球影响力，是一家高速发展的科技公司。截至2023年年报，赤子城科技营业总收入33.08亿元、净利润5.13亿元。
金融界2024-04-22
人工智能见证大幅增长 Near Bittensor AQUA The Graph 和 Injective 谁领风骚
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前景仍然乐观。市场分析师预计，随着人工智能技术的持续进步以及越来越多的公司探索人工智能集成，对这些加密货币的需求将持续增加。在行业领导者的支持下和持续的技术发展，人工智能加密货币有望进一步增长和成功。来源：金色财经
金色财经2024-04-22
新牛市新方向：探索加密货币生态的未来
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存储再到AI+创作等多个领域。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI赛道的潜力巨大，吸引了越来越多的投资者和开发者的关注。各个细分领域都存在着无限的可能性，如何把握这些机会将成为未来的重要议题。投资机会的多样性：RWA和AI赛道为投资者提供了多样化的投资机会。在RWA领域，投资者可以参与代币化资产的交易和流动，享受传统资产的收益和增值；在AI赛道，投资者可以投资于各种AI相关项目，从中获得长期增长和价值回报。这些多样化的投资机会为投资者提供了更多选择，帮助他们实现资产配置和风险分散。技术与资本的结合：RWA和AI赛道的发展离不开技术和资本的结合。区块链技术和智能合约为RWA的代币化提供了技术基础，而资本的流入则为AI赛道的发展提供了动力和支持。技术创新和资本投入的结合将推动RWA和AI赛道的持续发展，为整个加密货币行业注入新的活力。关注焦点的转移：随着RWA和AI赛道的崛起，投资者和开发者们的关注焦点也在逐渐转移。他们将更加关注这些新兴领域的发展动态和投资机会，探索其中的商业模式和创新应用。如何在这些领域把握机会，将成为未来投资者和开发者们需要认真思考的问题。尾声：探索未知的奇迹新的牛市带来了无限的惊喜和探索，比特币、以太坊、Solana等生态系统的蓬勃发展为加密货币世界增添了绚烂的色彩。RWA和AI的兴起更是为加密货币世界注入了新的活力和动力，开启了一段新的探索之旅。让我们共同探索未知的奇迹，共同见证加密货币世界的绚丽光芒。来源：金色财经
金色财经2024-04-21
信达证券：给予能科科技买入评级
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线及软件开发生产线的高效协同，通过人工智能技术赋能，将“乐世界”产品与AI算力底座、大模型、软件研发工具链深度融合，打造大模型在制造业应用的新范式，具备生成式AI+工业软件的行业数字化解决方案的能力，构建工业企业研发设计、生产制造和运维服务等环节的AI落地应用。　　工业电气相关领域实现技术突破，推动业务收入增长。2023年工业工程及工业电气产品与服务收入4.28亿元，同比增长约180%。相关产品实现进口设备国产化替代，应用于核电、矿山、冶金、能源化工等领域，主导产品大容量高压变频器在行业内处于领先地位。公司80MVA级超大容量LNG电驱高压变频器已实现高端装备首台套突破，并取得ETL认证、CE认证和SIL认证。国内外市场不断拓展，在手订单充足，产品竞争优势显著加强。　　盈利预测与投资评级：我们预计2024-2026年EPS分别为1.79/2.38/3.11元，对应PE为17.85/13.42/10.30倍。维持“买入”评级。　　风险提示：1.自研产品市场拓展不及预期；2.市场竞争加剧，产品及服务价格下跌；3.军工、高科技电子、装备制造等行业信息化推进进展不及预期；4.AI落地应用进展不及预期。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，华泰证券谢春生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77.2%，其预测2024年度归属净利润为盈利3.1亿，根据现价换算的预测PE为17.2。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级7家；过去90天内机构目标均价为54.7。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2024-04-21
如何让云计算使区块链上的人工智能变得更加强大
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可持续性等关键挑战，CUDOS 为人工智能技术与区块链的无缝集成铺平了道路。这项创新提高了人工智能应用的能力和效率，同时促进了一个更加安全、透明和公平的数字生态系统。随着这些平台不断发展和成熟，它们将在实现区块链上人工智能的全部潜力、推动众多行业的创新和价值创造方面发挥关键作用。来源：金色财经
金色财经2024-04-21
中国银河：给予神州泰岳买入评级
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的NLP自然语言处理核心技术，推动人工智能技术在公安、政务、催收、电销等垂直领域的快速落地，“泰岳小催”等产品均已实现商业化落地并创造收入。预计后续将为公司开拓业务收入新增量。　　投资建议：我们认为，公司已上线手游流水表现稳中有增，年内后续新品逐渐上线有望进一步增厚营收和利润。我们预计公司2024-2026年归属于上市公司股东的净利润依次达10.58/11.97/13.36亿元，同比增长19.27%/13.20%/11.55%，对应PE分别为16x/14x/13x，维持“推荐”评级。　　风险提示：市场竞争加剧的风险、行业政策趋严的风险、新品上线时间不及预期的风险、新游流水不及预期的风险等。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，德邦证券马笑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79.66%，其预测2024年度归属净利润为盈利9.87亿，根据现价换算的预测PE为17.52。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有9家机构给出评级，买入评级9家；过去90天内机构目标均价为13.02。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2024-04-21
神州泰岳获中国银河推荐评级，老游稳健运营，新游上线或推动增长
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的NLP自然语言处理核心技术，推动人工智能技术在公安、政务、催收、电销等垂直领域的快速落地，“泰岳小催”等产品均已实现商业化落地并创造收入。预计后续将为公司开拓业务收入新增量。风险提示：市场竞争加剧的风险、行业政策趋严的风险、新品上线时间不及预期的风险、新游流水不及预期的风险等。
金融界2024-04-21
知学云总裁赵隽隽参加“AI驱动企业教育模式转型”专题沙龙
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习方面的解决方案。他提到,伴随着人工智能技术的发展,AI+赋能千行百业成为可能。对于培训领域来说,AI不仅能够提供个性化支持,还能够为培训部门提供知识服务和绩效支持,使培训更加贴近业务,从而将企业知识资产转变为生产力,让人才智慧成为企业的核心竞争力。赵隽隽还进一步介绍了知学云在AI技术应用方面的探索与实践。基于混合大模型底座,依托自研的AIAgent人工智能平台,知学云将AI能力和私域知识和业务创新有机融合,着力帮助企业打造AI专家、AI教练、AI陪练等在内的AI应用产品系列,进一步推动企业教育培训工作的数字化、智能化转型。未来,随着AI技术的不断发展和应用,企业教育模式将迎来更加深刻的变革,知学云将持续推动AI技术与行业场景深度融合,让知识成为企业强大的生产力工具,助力企业人才培养高质量发展。来源：金色财经
金色财经2024-04-19

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