FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

引力传媒：已基于自有营销电商行业模型自研推出三大AIGC产品应用

作，双方将在文生图片、文生视频等多模态生成式AI方面共同探索和进行技术储备，请问目前合作还在继续吗？文生图和文生视频有相关的进展吗？引力传媒在互动平台表示，公司与澜舟科技的合作一切正常。公司已基于自有营销电商行业模型自研推出 “创意助手”、“视频助手”和“通用助手”三大AIGC产品应用。

金融界2024-04-30

观点：Bittensor有几个严重缺陷它会注定失败吗？

怀疑 Bittensor 子网在基本的生成式AI任务（例如一般图像和文本生成）中是否具有竞争力。已经有一些开源项目在这些领域表现出色，这些项目通常受到声誉、研究贡献和公共服务的推动。以 Meta 发布的强大的大语言模型 (LLM) Llama-3 作为开源工具为例。尽管 Llama-3 的开发投入了数十亿美元，但它仍然可以免费使用，并获得了社区的大力支持。自上周发布以来，它在 Huggingface 上的下载量已超过 500,000 次。基准比较表明，像 Llama-3 这样的开源 LLM 已经是同类中的佼佼者，并且可以说与 OpenAI 的 GPT-4 等专有模型不相上下。迄今为止，我还没有看到 Bittensor 子网实现了超越现有开源模型的成果或功能。我也没有看到证据表明它们的表现优于既定基准。在某些时候，你必须问自己他们是否会这样做。 3、智能网运行成本高该网络在很大程度上依赖其原生代币 TAO 来运行。矿工主要在发现计算套利机会时加入网络，特别是当挖矿奖励超过计算成本时。 TAO 的需求取决于： (1) 投机者（一大堆蠕虫，我们不会在这里讨论） (2) 添加更多 Bittensor 子网，或增加成为矿工或验证者的需求。然而，这种增长往往会削弱现有参与者的积极性。由于矿工/验证者的单位经济效益面临压力，代币价格下跌会导致网络活动反身性下降。资料来源：Taostats.io Bittensor 的运营成本很高，每天向子网所有者 + 矿工 + 验证者支付 7,200 TAO 的通货膨胀。这相当于每天约 320 万美元或每年 12 亿美元。这就提出了一个关键问题：这笔资金从哪里来？主要是投机者。但是 Bittensor 一年内会产生12亿美元的价值吗？它的估值可能已经远远超出了自身的价值。 4、透明度尽管 Bittensor 提供了一定程度的去中心化，但值得注意的是，它不是开源的——这是一个至关重要的区别。虽然子网的参与对任何人开放，但内部机制并不透明，导致用户对以下活动的了解有限：矿工们在做什么？他们运行什么算法？最终结果是如何产生的？这种透明度的缺乏可能会限制使用子网输出开发的应用程序的多样性，因为许多开发人员需要清楚地了解底层推理过程。一些思考我并不反对 Bittensor。事实上，我发现它是新兴的Crypto x AI领域最有趣的实验之一。它成功地围绕其愿景聚集了一群聪明人。它可能会激发许多未来的项目。然而，Bittensor 必须正面应对当前的挑战，才有机会在现实世界中取得成功，否则它将迷失在投机炒作的坟墓中。一些结束的想法：如果网络内的所有子网都针对特定部门而不是分散在各种不相关的任务中，则可以实现更大的协同作用。例如，我设想“用于基因组研究/药物发现的 Bittensor ”或“用于金融/交易的 Bittensor ”。这实际上可以做得很好。这种愿景的一致可以促进经济凝聚力、战略方向和业务发展努力。 Bittensor 的经济模型（在目前的状态下）可能最适合AI的生态位，这些领域不会引起广泛关注，但可以从有针对性的激励措施中受益。潜在的应用包括特定于加密货币的任务，例如预测代币价格。最后，我坚信AI的去中心化在世界上发挥着极其重要的作用——平衡大型科技公司的全球主导地位并促进创新，特别是通过开源举措。我将在以后的文章中详细阐述我的想法。来源：金色财经

金色财经2024-04-30

隔夜美股全复盘(4.30)| 特斯拉涨逾15%，百度大涨6%，特斯拉中国官方的FSD购买页面描述由“稍后推出”改为“即将推出”，特斯拉据悉将在中国与百度就地图和导航功能展开合作

X Cloud的一部分，该平台提供针对生成式AI进行优化的集成全栈服务。根据LinkedIn，Run:ai约有150名员工，累计融资1.18亿美元；Deci拥有约100名员工，累计融资5500万美元。英伟达与Deci的交易未公开披露，交易价未知。据The Information报道，被英伟达最近达成收购交易的这两家创企，旨在降低开发或运行生成式AI模型的成本，帮助客户更有效地利用AI计算资源，进而提振英伟达AI芯片的需求。成立于2019年的Deci，侧重点则不同，通过调整AI模型使其可以在AI芯片上更便宜地运行，并为使用英伟达CUDA软件开发的机器学习应用提供动力——例如通过使模型变小。根据其网站，Deci为包括Adobe、应用材料在内的客户提供服务。其方法与另一家初创公司英伟达去年悄悄收购的OmniML相似，OmniML旨在缩小机器学习模型。这家创企最初协助在手机、汽车等端侧设备上启用相对简单的AI应用，随后转向自研大模型，在开源领域展开竞争。其自研模型已上传至其网站及Hugging Face社区。微软也是Deci的合作伙伴，通过微软Azure AI Studio可访问Deci的技术。去年12月，Deci的模型DeciLM在Hugging Face包含70亿参数的模型排名中名列第一，在开源领域超过Llama、Mistral等对手。但在2月底谷歌推出全新Gemma模型后，Deci失去领先地位。据估计，Deci的年度经常性收入（ARR）为数百万美元，已拥有几十家客户。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）17:00 欧元区4月CPI年率初值及月率（2）17:00 欧元区第一季度GDP年率初值（3）18:00 日本政府公布月度外汇干预数据（4）20:30 美国第一季度劳工成本指数季率（5）21:00 美国2月FHFA房价指数月率（6）21:00 美国2月S&P/CS20座大城市房价指数年率（7）21:45 美国4月芝加哥PMI （8）22:00 美国4月谘商会消费者信心指数

格隆汇2024-04-30

英国《金融时报》与OpenAI达成协议，授权后者使用其资料库开发生成式AI技术

英国《金融时报》与OpenAI达成协议，在《金融时报》的资料库训练后者的人工智能模型。这是微软支持的OpenAI过去一年来与全球新闻出版商之间达成的第五项此类协议。此前，该公司已与美国的美联社、德国的施普林格、法国的《世界报》和西班牙的Prisa Media达成协议。根据协议条款，《金融时报》将授权OpenAI使用其资料，帮助开发生成式人工智能技术。协议还允许ChatGPT用《金融时报》文章的简短摘要回答问题，并提供相关新闻的链接。

金融界2024-04-29

工业富联：一季度净利润41.8亿元，同比增33.77%

两倍，环比呈现近双位数比率增长；此外，生成式AI服务器同比增加近三倍，环比亦呈双位数比率增长。

金融界2024-04-29

估值60亿美元跻身独角兽队列保时捷最爱用的AI自动驾驶平台是什么来头？

-30亿美元。 05.机会与挑战并存生成式AI带来潜在威胁 Applied Intuition通过为客户的特定用例提供合成数据和仿真测试，为客户创造价值。随着生成式AI在基于样本生成合成数据方面变得更好，自动驾驶汽车和ADAS的垂直合成数据创建可能变得不那么必要。例如，大多数情况下，给定任何数据集的人工智能都可以生成假设场景并预测和替换缺失值。如果这些广义的解决方案足够好，将对Applied Intuition构成潜在威胁。监管风险某种程度上，自动驾驶汽车可以被视为一种就业威胁。上州交通协会敦促纽约州在未来50年内禁止自动驾驶汽车在州道上行驶，声称其对经济的“损害”太大。全国大多数司机协会都会遇到这样的抵制。反对意见也可能源于自动驾驶汽车造成的伤害和死亡，这可能会进一步增加监管障碍。在看到特斯拉自动驾驶汽车造成多人伤亡后，丹·奥多德（Dan O'Dowd）竞选美国参议院，试图在加利福尼亚州禁止自动驾驶汽车。虽然这些活动没有成功，但如果建立足够重要的监管壁垒来有效阻止自动驾驶汽车的部署，可能会减少机构对该行业的投资，伤害Applied Intuition的客户，并最终损害Applied Intuition的利益。未来潜力无限随着各行各业的自主系统变得越来越普遍，他们越来越依赖虚拟测试软件，以节省实际测试所需的金钱和时间。Applied Intuition用于仿真和测试的产品正越来越多地被OEM利用，尽管市场上有几个直接竞争对手，包括Cognata和Apollo等公司。但Younis表示， Applied Intuition拥有强大的博士团队和实践团队，对于自身产品，Younis还是有极大的信心的。并且在今后Applied Intuition将与一些更热门的技术合作，如大型语言模型，以及更多投机性的东西。如果Applied Intuition成为生成式人工智能领域合成数据的主要供应商，它可能会在市场中保持领先地位。参考链接： 1.https://www.appliedintuition.com/?r=0 2.https://www.prnewswire.com/news-releases/applied-intuition-inc-grows-to-6-billion-valuation-securing-250-million-in-series-e-funding-to-advance-vehicle-software-and-ai-capabilities-302086239.html 3.https://techcrunch.com/2024/03/12/applied-intuition-series-e-raise-funding-andreessen-lux/ 【声明】：未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-04-29

CPT Markets【主题研究】新一轮投资机遇，攻AI换机潮! 探索智能手机领域之变革潜力!

动智慧手机发展的主要驱动力之一，特别是生成式AI应用的出现，进一步激发了行业的活力。首先CPT Markets 分析师先带您了解市场全球智慧手机的背景与趋势。根据市场数据，2023年全球智慧手机出货量仅达到11.51亿台，创下了十年来的新低纪录，显示市场已经进入了一个相对饱和的阶段，缺乏成长动能。然而，2024年生成式AI应用成为各大手机品牌的发展主轴，为市场注入了新的活力。在各大手机品牌大厂竞相投入AI手机的发展之下，将带动AI手机市场出货量迅速放大，根据Counterpoint Research的预估，2024年全球AI手机出货规模可望突破1亿台，市场渗透率约8%，预计2027年出货量可成长至5.5亿台，占整体手机市场比重超过40%。再来，CPT Markets 分析师要来带您探索AI技术的演进与应用，我们分成四个方面来解析。第一，AI运算由云端转向终端装置本地运算。我们知道随着AI技术的发展，运算需求逐渐由云端转向终端装置本地运算，这使得手机具备了更强大的AI运算能力，提升了使用体验。第二，AI手机的定义与功能特点。我们需要知道什么是AI手机，以及AI手机与传统的智能型手机有什么不一样。AI手机不仅具备传统智能手机的功能，还拥有On-Device AI运算能力，能够脱机执行生成式AI应用。其功能特点主要包括电池效能优化、拍照场景辨识、语音助理、指纹人脸辨识等，以及新兴的AI实时创作与生成功能，如图文生成、通话翻译、智能搜寻等。第三，AI手机需要高速的运算来支持所有的AI软件，因此AI芯片技术就格外的重要。因此，为了支持AI应用的执行，各大手机品牌纷纷推出了配备AI运算单元的芯片，如高通的Snapdragon 8 Gen3和联发科的Dimensity 9300，以提供更强大的AI运算能力。最后就是 AI技术的应用场景。未来的AI手机将以应用场景代替传统的应用程序使用，各品牌厂商将自研AI技术，打造客制化的AI应用，从而提升人机互动的体验。最后，CPT Markets 分析师要来带您了解目前的市场竞争与前景展望。我们先来了解目前AI手机市场的竞争格局。从2023年末到2024年，各大手机品牌纷纷推出AI手机，并积极投入自研LLM模型的研发。在AI手机芯片方面，高通、联发科等大厂均推出了配备AI运算单元的芯片，加速了市场的竞争。预估2024年AI手机的渗透率为11%，未来将逐步渗透至中低阶市场，并在2025-2026年迎来巨幅成长，预估到2027年全球AI手机将达到5.5亿支，渗透率达42%。不过，目前AI手机仍面临着技术限制，如手机芯片能耗、运算能力和内存规格限制等，需要不断创新和突破才能实现更多应用场景的部署。 CPT Markets 分析师认为AI手机作为智慧手机行业的一大趋势，将在未来几年持续受到市场的关注和追捧。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，AI手机有望成为人们生活中不可或缺的重要工具，为用户带来更智能、更便捷的使用体验，身为投资人的我们这是一个不可忽略的趋势带来的投资机会如半导体、内存、散热、功率放大器、电池以及镜头与声学组件等AI手机相关概念股。 CPT Markets风险提示及免责条款 : 以上文章内容仅供参考，不作为未来投资建议。CPT Markets 发布的文章主要根据国际财经数据报告及国际新闻为参考依据。

CPT_Markets2024-04-29

什么是 Web3 的生成式 AI？

金色财经2024-04-28

巨头开支超预期，上车信号又来了

在AI的商用化领域，谷歌微软已经率先将生成式AI结合到核心业务中，并且反映在业绩里。这或许是与Meta表现大相径庭的根本原因，赛道上已经率先看到了两位领先的种子选手。其次，客户对AI需求的大幅增长，也鼓励着科技巨头继续投入资金建造新的数据中心，采购芯片，扩大算力容量。业绩和资本开支都在提高，这一点无疑支撑了美股估值的信心。 02 总的来看，AI基建需求依然非常旺盛。在电话会上，微软首席财务官艾米・胡德（Amy Hood）坦言，微软预计其资本支出将以季度为基础大幅增加。一季度微软2024年一季度资本开支140亿美元，对比去年同期增加79.4%，环比增加21.7%。同时，微软方面表示，下个季度资本开支环比将大幅提升50%-70%。从财年角度，24财年的资本支出比23财年增加80.8%-89.6%。谷歌方面，整年的季度CAPEX将在或略高于第一季度的120亿美元水平（+91%）。近期还宣布将斥资30亿美元在弗吉尼亚州和印第安纳州扩建数据中心。 Meta对今年资本开支的调整，从300-370上调到350-400亿美元，但Q1同比减少5%。虽然Meta一季度的业绩也十分出色，但市场对其接下来的投入产出比并不如微软、谷歌般那么有信心，主要缘自它那低于预期的业绩指引和部分业务持续认亏的态度。需要大量建设云基础设施的科技巨头，还剩下亚马逊尚未披露（4月30日），以及国内一些超大规模的云计算巨头。此前根据Meta年初的规划，到2024年底公司将拥有35万个英伟达H100 GPU。对比来看，1.8万亿参数的GPT-4的训练需要大约8000张H100。根据Omida数据，2023年底H100总共出货120万张，以目前市场上的数量足以训练近150个GPT-4模型。但未来随着大模型迭代，还有图片、视频侧不同类型的模型训练需求增长，需要的显卡数量可能远远不够。相关数据曾表明，Sora正式推出后，大概需要72万张H100来运行。美银在三大巨头发布业绩后，将24财年全球资本开支上修150亿美元，共2200亿美元，高于此前预测的2050亿美元。而且，当前AI前期建设周期至少维持3-4年，受益于AI提高产能利用率的垂直配套行业景气度将一直延续，如芯片、光模块等等。周五受微软、谷歌业绩的提振，带动“卖铲人”一整条产业链上的热门标的。作为GPU的领导厂商，英伟达和过去的CPU霸主—英特尔市值差距一再拉大，在前天业绩不及预期的表现揭开后盘中大跌12%，而英伟达当天则高涨6%，市值一夜间增加1276亿美元，两家巨头市值相差整整15万亿元的差距。这也充分说明了，赛道目前方兴未艾，虽然英特尔一直迎头追赶，但炒到这个位置上，资金只会眷顾边际表现不会弱化，业绩有硬逻辑支撑，又能抗住宏观逆风的公司。也再一次提醒关注A股的各位，还在担忧AI需求收缩？不存在的。 03 从市场表现看，巨头业绩和开支预期得到认可，此前在英伟达GB200出货前，本担忧会有一段需求的真空期，但随着整体风险偏好的逆转，对二三季度的预期又重新乐观了起来。据格隆汇研究团队梳理，这些美股科技巨头的算力需求映射了国内服务器、光模块、PCB等算力环节标的，加上近期业绩陆续验证，市场情绪高昂，二季度行情或将继续发酵。来源：格隆汇研究院（黑金旗舰VIP权益之一）中际旭创Q1营收48.4亿环比增长31.3%，净利润10.1亿环比增长15%，业绩表现是略超预期的。后续，二三季度随着800G产能的爬坡，业绩大概率维持环比增长，到了四季度 GB200开始出货，800G和1.6T的需求会继续高增。公司在调研中透露，今年800G的全球需求总量很大，不可能单靠一季度就能满足交付，因此后面几个季度出货也会加快。同时1.6T光模块预计将于四季度开始批量出货，预计明年规模上量。伴随着生产规模扩大和成本控制，龙头毛利率有望得到进一步改善。涨停的工业富联，其利润增速也很大程度取决英伟达GB200的出货节奏。服务器、光模块两大龙头的表现，基本证实了市场的AI需求预期对CAPEX的引导，进而守住设备商的增速曲线。一季度同样站着的还有PCB，也算对得起二月以来的涨幅了。除了自身的产业趋势外，A股市场整体的风险偏好也有明显抬升，情绪愈发高涨。上周五北向资金破天荒地狂买200亿+，指数全面上涨。中际旭创上周五涨幅超过12%，市值创下历史新高，市值四千亿的工业富联也直接来了个涨停。来源：富途牛牛总的来看，算力需求量持续增长为保持战略多头带来信心，但短期节奏上还是要注意下存量博弈的风险。同时，国产算力链公司仍有望承接来自国内的业务增量。根据机构，目前国内三大运营商均已开启训练型AI服务器采购，预计未来也将进行推理型AI服务器招标。 AI大模型遍地开花，盈利还遥遥无期，而国内外卖铲子的，都已经挣到钱了。（全文完）

格隆汇2024-04-28

IDC：2023下半年中国IT服务市场规模同比增长4.6%

整体IT服务市场活力有所恢复：数据类、生成式AI等业务驱动项目类服务市场发展。

金融界2024-04-28

24小时热点