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阿里巴巴开启AI电商时代?人工智能AIETF(515070)连续5日净流入,“吸金”超五千万!
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预期逐步修复,同时,ChatGPT引领
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AI
浪潮,算力、应用等方向趋热,带动科技板块整体上涨。展望2024年,我们认为AI将开始全面落地,持续驱动科技产业投资,与此同时,在新的外部再平衡条件下,关键科技领域的国产替代也将带来更多投资机会。 人工智能AIETF(515070)紧密跟踪中证人工智能主题指数,场外联接基金(A类008585/C类008586);助力投资者一键布局中国机器人与人工智能AI产业;机器人ETF(562500)是全市场规模最大的机器人主题ETF,紧密跟踪中证机器人指数,场外联接(A类:018344;C类:018345) 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-18
图解哪些国家对
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AI
工具最感兴趣?这个国家的搜索量居然排名全球第一
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在过去的两年里,人工智能生成文本、图像、音频和视频的能力已经广泛普及,导致全球各国都掀起了人工智能的热潮,其中对生成式人工智能工具最为感兴趣的国家分别是菲律宾、新加坡和加拿大。
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凉狮
2023-12-17
AI PC“暖身赛”将至!即将开启AI On阶段,机构预计2024年中国市场搭载AI功能终端设备将超70%
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,加速换机潮的到来。 西南证券亦指出,
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AI
和LLM的飞跃式发展,深刻变革了个人生活与工作模式,加速各行各业智能化转型。AI PC将AI模型与PC结合,带来架构设计、交互方式、内容、应用生态等创新,将深入变革PC产业。 华创证券认为,低延迟+隐私保护拉动大模型本地化需求,AI PC具备边缘算力有望解决行业痛点,成为首个大批量落地AI终端。AI PC能在PC用户端实现部分AI应用,有望拉动大量PC换机需求,或可带动PC行业进入新一轮上升周期。 华金证券认为,随着AI在PC端的落地应用不断增多有望刺激消费者换机需求。群智咨询预测,预计2024年全球AI PC整机出货量将达到约1300万台;2025-2026年,AI PC整机出货量将继续保持两位数以上的年增长率,2027年AI PC有望成为主流的产品类型。 IDC在近期发布的《AI PC产业(中国)白皮书》中指出,AI PC将成为个人、家庭与企业不可或缺的个人AI助理,预计2024年中国市场上搭载AI功能的终端设备将超过70%。 Canalys则预计,随着软件跟上AI赋能PC的浪潮,加上PC换机周期的更迭以及第二代AI赋能PC的推出,2025年将成为AI PC的爆发期。AI PC部署将稳步扩展到其他业务功能。 “全球个人电脑付运量于2021年疫情期间因为居家办公需求激增而到达短期高位,随后于2022年开始下降,到2023年降幅更大,但预计到2024年会回复到2022年水平,并在2025年回到接近2020年水平。”Canalys称,整机市场不会有大的提升,但是AI PC的付运量预计会增长8%,至2.67亿台。
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金融界
2023-12-16
拜登政府称人工智能对金融系统构成风险
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如导致有害的贷款决策。该机构还警告称,
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AI
可能会产生误导或不准确的反应,金融机构不应信任这些反应。
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金融界
2023-12-16
云计算ETF(516510):国产超级计算系统“天河星逸”发布,云计算产业持续高景气
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破,进一步强化了算力的投资价值;再叠加
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对算力的高需求,算力板块具备长期增长空间。云计算ETF(516510,联接基金A/C:017853/017854)一键打包算力相关领域优质龙头公司。 国产算力迎里程碑时刻,超级计算系统“天河星逸”发布。2023年12月6日,国家超算广州中心发布新一代国产超级计算系统“天河星逸”,其在通用CPU计算能力、网络能力、存储能力以及应用服务能力等多方面较“天河二号”实现倍增,以满足日益增长的高性能计算、人工智能大模型训练以及大数据分析等多种应用场景的需求。 除了国内,海外近期动态不断,多款重磅算力芯片先后发布。首先,谷歌推出云端 AI芯片TPU v5p,这是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强和最灵活的AI加速器芯片。在模型训练方面,TPUv5p在LLM训练速度上显示出2.8倍的代际提升。另外,AMD推出MI300X芯片,并声称其性能优于英伟达目前的产品。新的AMD芯片拥有超过1500亿个晶体管,内存密度是目前市场领先者英伟达H100的2.4倍,内存带宽是其1.6倍。 我国云计算市场正处于高速增长期。根据中国信通院数据,2022年我国云计算市场规模达4550亿元,较2021年增长40.9%。相较于全球19%的增速,我国云计算市场仍处于快速发展期。在经济弱复苏背景下,更加彰显行业的抗风险能力。同时,伴随
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AI
需求高增,云计算市场有望延续高景气。 算力基础设施建设已上升至新的战略高度。今年初,国家发布《数字中国建设整体布局规划》,强调要夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”。在夯实数字基础设施中,具体提出要系统优化算力基础设施布局,促进东西部算力高效互补和协同联动,引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。在数字中国建设框架下,算力基础设施被赋予了重要使命,对推进中国式现代化起到关键作用。 综合来看,在产业动态、AI催化、政策支持三重利好下,算力板块具备较高投资价值。中证云计算与大数据主题指数(云计算指数)选取50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司A 股作为样本股,可为投资者把握算力领域的高速成长机会。云计算ETF(代码:516510,联接基金A/C:017853/017854)紧密跟踪云计算指数。 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-15
中国青年失业率依旧“过冬”缺席?超30万亿元风口将解救“躺平族” 这产业人才缺口逆势破高!
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AI行业在中国刚刚起步:“2035年,
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预计将为全球贡献近90万亿元经济价值,其中中国将超过30万亿元,占比超过40%。” 据官方统计,仅北京就有超过1800家人工智能公司。中国AI的进步使企业能够通过云技术直接利用AI计算的力量,跳过开发自己的内部生成AI模型的要求。 CEIIDA研究人员估计,到2025年,中国35%的数字计算业务将由AI处理。与此同时,北京市已开始发放与政府相关的生成AI软件相关的“优惠券”。AI凭证承诺在启动后的“一毫秒”内,完成医疗查询等任务的数据计算和交付。 今年早些时候,即6月5日,中国AI初创公司光年之外达到独角兽地位,它是由美团联合创始人王慧文所创办。该公司展开的融资由一家知名中国风投公司和腾讯(Tencent)牵头。据媒体报道,光年之外的目标是成为中国版OpenAI,效仿美国同行的成功。该公司在融资时还没有上市产品,此后才开始招聘技术人员。 Web3.0人才需求逆势增长 区块链产业成关键风口 从2011年开始,中国每年校招都号称“史上最难就业季”。根据教育部公布的数据,2023年应届毕业生人数预计达到1158万人,比去年增加了85万人。应届毕业生人数创下新高,求职竞争也会更加激烈。 在众多行业屡屡“过冬”、降本增效裁员的现状下,中国Web3.0人才需求依旧很高,企业之间竞争激烈。 根据《2023中国区块链产业人才需求与教育发展报告》,目前中国区块链相关企业已逾4.8万,当前全国区块链相关人才年需求量约48万名,按照区块链产业发展趋势,总量预计未来5年达到280万以上。 为了更加直观地比较,币圈媒体搜集整理了中国国内招聘软件上的相关信息,发现与近几年发展势头同样强劲的AI、ESG相比,Web3.0相关岗位的招聘需求也远远高于前者。举例而言,在要求“1-3年”以及“1年以下”工作经验的岗位中,AI、ESG、区块链分别有24、74以及92个岗位在招。 随着技术发展革新,去中心化概念被付诸实践,各种赛道下的Web3.0应用层出不穷,行业对于人才的需求不断攀升,但相较于该行业强劲的增长势头,进入该行业的人才却相对较少。 中国区块链产业后续增长强劲,需求量巨大。根据IDC研究预测,中国2020-2025年区块链市场规模年复合增长率将达54.6%,增速位居全球第一,而全球区块链市场规模年复合增长率为48%。 根据美国合规加密交易所Coinbase的分类,Web3.0自上而下大致可以分为协议层、基础设施层、应用层、接入层。从Web3.0的产业生态不难看出,其发展的初期是围绕着协议开发和基础建设展开的,因此技术开发者是早期进入这个行业的人。在行业兴起之际,需要大量的工程师、开发师等技术人员来建立Web3.0各种应用的基础设施。 根据币圈媒体Panewslab引述某招聘网站的数据,Web3.0领域在招的岗位有65%为技术岗,其余依次是产品类(11%)、研究员(10%)、商务类(8%),以及运营类(6%)岗位。其中,技术岗如区块链工程师、区块链智能合约研发工程师、区块链开发岗等;产品岗位如产品经理、项目经理/主管等。
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圈内人
2评论
2023-12-15
12月15日证券之星早间消息汇总:北京、上海同日优化购房政策
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挑战性的新产品,它将用于深度学习和大型
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模型。据英特尔声称,Gaudi 3的性能超过了英伟达的AI芯片H100。
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证券之星
2023-12-15
摩根大通预计大型科技股明年继续领涨,看好亚马逊和谷歌
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改善,利润率提高,Gemini缩小了与
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的差距”。 该行表示,预计Alphabet的总营收将在2024年增长11%,主要受其谷歌云部门和YouTube广告的推动。 摩根大通表示:“我们预计搜索引擎和YouTube在AI广告工具、长期转变、YouTube Shorts货币化以及有利的比较方面的增长将会改善。”该行补充称,随着Alphabet继续调整成本结构,预计2024年利润率将扩大175个基点。 Alphabet的人工智能计划也应该有助于该公司作为一家人工智能前沿公司脱颖而出。 摩根大通表示:“虽然为时尚早,但我们相信Gemini Ultra代表着重大创新,应该会在2024年初推出时开始缩小与
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的差距。” 与此同时,摩根大通并不担心Alphabet可能面临美国政府的反垄断诉讼。 该行解释称:“谷歌在美国司法部的审判和Play Store案将会遇到阻力,但我们认为解决方案需要时间,影响可能没有人们担心的那么严重。” 最后,摩根大通表示,Alphabet的人气较弱,持股比例低于其他大型股。这一点,再加上“要求不高”的估值,应该会让该股在2024年取得成功。 今年以来,Alphabet的股价上涨了49%,略低于纳斯达克100指数50%的涨幅。
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金融界
2023-12-15
AI模型应用出新不断,AI人工智能ETF(512930.SH)上涨1.18%,近6个交易日连续获资金净流入
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上海证券指出,具备文生视频功能的视频类
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在领域,能够有效降低创作者的创作门槛,提高创作效率,在游戏、广告等领域有其独特的优势。后续随着算力设施的进一步建设和视频类
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模型的完善,有望在视频领域出现新的现象级应用,推动
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的持续发展。 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从沪深市场中选取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2023年11月30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)、韦尔股份(603501)、科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、紫光股份(000938)、中科曙光(603019)、浪潮信息(000977)、德赛西威(002920),前十大权重股合计占比49.35%。 本条资讯来源界面有连云,内容与数据仅供参考,不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
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有连云
2023-12-14
微软要爆发了,AI行业如何选股| AI Financial 恒益投资
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pilot,让用户能够通过语音和手势与
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互动,为工业环境中的工人提供支持。这种创新将AI的应用领域扩展到更广泛的场景,促使AI不仅服务于白领工作者,还服务于蓝领工作。 「一切为了 AI,为了 AI 的一切。」用这句话形容这次微软 Ignite 大会,并不算夸张。在 GPT-4 和大语言模型彻底搅动了世界之后,看到机会的微软,成为转身动作最快的巨头。 我们再来看看微软和现如今最如日中天的OpenAI的关系,也可以得出一些启发: 微软与OpenAI关系时间线及发展 2015年:OpenAI的创立 - OpenAI由埃隆·马斯克、彼得·泰尔、雷德·霍夫曼等投资者共同创立,旨在推动人工智能的发展并确保其对人类的益处。 2019年:微软的首次投资与战略合作 - 微软与OpenAI建立战略合作关系,投资金额为10亿美元。共同探索人工智能领域的合作机会。 2020年2月:OpenAI融资设计曝光 - OpenAI的融资设计曝光,包括四个阶段的利润分配计划,展示了对合作伙伴(包括微软)的长期承诺。 2020年6-7月: Chat GPT初始版本发布,这是基于GPT-3的一个技术。 微软购买了GPT-3的核心技术独家许可,并可以进行商用。 2022年11月 GPT-3.5发布,这也是我们现在能免费用的版本 2023年初:微软追加100亿投资 - 微软通过供130亿美元投资,持有约49%股份,并且宣布将ChatGPT整合进搜索引擎Bing,可以看出双方合作紧密 新金主加入 - 头部风险投资机构,如老虎环球、红杉资本、A16Z等,加入OpenAI投资行列。 这些投资使OpenAI的估值达到了270亿至290亿美元。 2023年11月: OpenAI计划寻求新资金支持 - OpenAI计划向微软等投资者寻求新的资金支持,以推动其 “与人类一样智能” 的计算机软件愿景。 Microsoft 365 Copilot发布 - 微软发布Microsoft 365 Copilot,基于OpenAI大语言模型的人工智能补充工具。旨在帮助企业用户更好地组织数据和进行交互操作,标志着微软进军
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AI
的 “货币化”。 Microsoft Copilot商业化计划 - 微软宣布Microsoft 365 Copilot企业版本,将人工智能工具融入Word、Excel、PowerPoint、Outlook和Teams等协同工具,提高企业用户工作效率。 - 微软全球资深副总裁兼消费者业务首席营销官表示,Microsoft Copilot标志着进入全新的AI时代,将改变人们与科技互动和从中获益的方式。 微软财务官Amy Hood关于Copilot的展望 - 微软财务官Amy Hood表示,Copilot的实质性利益可能需要等待一段时间,但对于H2数据充满信心,意味着2024年上半年可能见证实质性利益。 微软股价表现和分析师展望 - 微软股价年内涨幅高达34%,分析师看好微软未来,认为微软股票仍具备上行空间。 微软进入OpenAI董事会 未来展望: - 微软通过整合OpenAI技术,特别是Microsoft Copilot,不断推动人工智能在其产品和服务中的应用。 - 微软可能继续通过与OpenAI等伙伴的合作,推动人工智能技术的创新,以适应市场变化。 - 微软与OpenAI的紧密合作将有助于双方在人工智能领域取得更多突破,为未来的技术发展打下坚实基础。 在这个充满变革的时代,微软和OpenAI的紧密合作显示出两家公司在推动人工智能发展方面的共同愿景和决心。如果说之前微软还是在产品层面进行「AI 集成」,现在它已经在硬件设施、云计算和商业服务的全生态层级,围绕 AI 进行了革新。只要 AI 浪潮继续推进,微软就会是那个最领先、最具有前瞻性和决策力的巨头。 AI与第四次工业革命 经常听我们讲座的朋友,应该都知道,我们Ai Financial从几年前就告诉大家,以AI为核心的,第四次工业革命已经到来。为什么我们会这么说?以及如何去跟上这次时代的东风?在讲座最后一个部分,我们来看一下AI所引领的第四次工业革命及投资AI产业的方向性观点。 新时代开启:人工智能的发展流程 首先,我们来介绍一下人工智能的发展流程。科技发展的进程遵循着一个不可或缺的三阶段递进规律。 第一部分的基础理论的形成是至关重要的,坚实的理论基础可以为后续的技术创新铺垫基石。 在理论打下基础之后,第二阶段便是将理论发展成可实现的技术。这一阶段,科学家和工程师们需不断在第一步理论的基础上进行技术创新和优化,将理论转换成现实,这个阶段的成功实现是基于第一阶段理论基础的支撑。 最后,第三阶段是科技应用于社会,服务于人类。 这一阶段,需要将科技成果转化为实际产品服务和解决方案, 从而推动达到贡献社会,服务于人类的目的。这一阶段的成果,如果没有前两个阶段作为基础是无法实现的。总的来说,科技发展遵循着一个不可分割的三阶段递进关系, 即底层基础理论的形成,理论发展成技术以及技术应用于社会。 AI的理论基础 人工智能 (AI) 的概念,其实已经存在了几个世纪。但我们今天所熟知的现代人工智能领域的相关 理论,在20世纪中叶才开始形成。有几位先驱为该领域的发展做出了贡献,人工智能的发展能走到今天,尤其离不开杰佛瑞.辛顿。 对于人工智能发展方面的努力,杰弗里ꞏ辛顿(Geoffrey Hinton)是一位著名的计算机科学家,并且获得了许多奖项和荣誉,包括被称为“计算机界的诺贝尔奖”的图灵奖 。 杰弗里.辛顿对人工智能(AI)领域做出了重大贡献,尤其是在深度学习领域。 辛顿从20世纪80年代开始研究神经网络。这项技术推进了这一领域的发展,并使其更容易被全球的研究人员和从业者使用,为ChatGPT的诞生奠定了坚实的理论基础。 ChatGPT探索人工智能之路 前面,我们介绍了人工智能的发展流程,在之前的数十年的研究中,人工智能一直处于一个理论 的状态。 那么ChatGPT的横空降世,又意味着什么呢?ChatGPT与其他之前所谓的人工智能的区别,在于它真真实实的是一个人工智能。 它的横空降世宣布了一个人工智能的未来方向,就像水手在海上看到的一个灯塔。ChatGPT的出现会让水手们朝着这个灯塔去前进。 其实,人工智能现今只是停留在一个技术的层面。 虽然技术已经出现,但是人工智能的应用还处 于起步阶段,需要不断地指明方向并制定行业标准。在此过程中,ChatGPT成为了一个重要的引领者。它基于大型语言模型、模仿学习和神经元方式学习的原理,成功实现了自然语言生成和理解的能力, 并且在公共领域开放可以根据不同的需求进行训练。 ChatGPT和之前的AI很不一样,他的逻辑是先有人工智能再根据需求进行数据训练,它更加符合人类发展的一个真实的情况。它的成长是基于摸索并且在摸索中探究出一个方向。所以ChatGPT和人类起源的发展是一样的。 在这个过程中,ChatGPT的公开性和可塑性成为了它的重要优势。可以根据不同的需求和应用场景进行训练和改进。 ChatGPT仿佛是一个刚出生的小孩子,它跟着人类一起成长,从小培养它并且是朝着一个方向去培养的。 为什么说之前的数十年的人工智能只是在卖一个概念?为什么市面上那么多声称自己是人工智能的产品,都不能真正算得上是人工智能? 因为它们是逆着人性的,而人工智能必须得符合人性。 就以讯飞为例,科大讯飞是一家做语音识别的公司,这其实是涉及到了AI的应用。直到现在AI的应用都还没开始,而他们在十年前就提出了AI的概念,同时他们的产品并不能生成新的内容并自我学习,自我调整。所以讯飞的AI并不符合人性的习惯,不能被称为AI。 多年以来,科大讯飞只是在靠着卖概念做着房地产生意。市场上这样的公司不止讯飞一家, 很多公司研发的并不是真正的AI,却靠着AI的噱头割韭菜。 ChatGPT推动人工智能应用 在现今开启的人工智能新时代中,人工智能实际上从来没有达到过一个应用的层面。ChatGPT是支持人工智能这个理论的一个技术。但是因为ChatGPT的出现,让许多公司开发人工智能应用成为了可能。 ChatGPT是首个也是唯一一个将人工智能理论变成一个实际具体的技术。 更重要的是ChatGPT是第一次提出人工智能和人类之间可以协同工作。 我们相信这也是由ChatGPT引领第四次工业革命的方向:未来人工智能,一定会围绕人机的协同共创来展开。这个方向一旦展开后,会带来更大量的应用进而带来生产力格局的演变。然而,尽管我们意识到社会正在快速发展,但如何确定工业革命是否已经到来仍是一个问题。 早在2011年,汉诺威工业展就提出了“工业4.0”的概念,该概念旨在通过物联网实现生产供应、 制造和销售信息的数字化和智能化,从而实现快速高效和个性化的产品供应。 这种新型工厂被称为“智能工厂”,并被认为标志着——第四次工业革命的到来。因此,我们可以确定第四次工业革命已经到来。 前三次工业革命的发生是人类科技进步的重大飞跃,它使人类的生产力和创造力得到了巨大提升。 同时也深刻地改变了人类的生活方式和思维方式。前三次工业革命中,我们不难看出一种共性。 那便是产品会先出现,人类再围绕技术搭建平台,最后在思考如何使用这项新的技术发展商业应用。 第四次工业革命 而我们第四次工业革命则是一个倒推的流程。 早在上世纪五十年代,当时美国政府为了赢得冷战推出了一个名为“达特茅斯会议”的计划, 旨在寻求一种新型的智能来应对冷战带来的挑战。 在达特茅斯会议之后,人工智能开始进入了一个快速发展的时期。 20世纪60年代,IBM公司成立了一个名为 “IBM 人工智能研究中心” 的机构,专门研究和开发人工智能技术。 此外,许多大学和研究机构也开始在人工智能领域进行研究,并获得了政府和企业的资助。 据统计,自2010年以来,人工智能公司的融资额呈现出爆炸式增长。根据CB insights的数据,2021年AI领域全球融资总额超668亿美元。从全球范围来看,对人工智能基础设施市场的投资也在增加。Data Bridge市场研究公司数据显示,到2029年,全球这一市场的支出预计将达到4225.5亿美元,未来六年的复合年增长率将高达44%。 可以看出,我们早已知道人工智能的巨大用途。第四次工业革命变成了募集资金创建平台:了解应用途径再研发这样一个倒推的流程。我们以挖掘石油为例来更好的理解一下其中的逻辑。 在传统的工业生产中,挖掘石油的流程通常是这样的: 首先,需要进行地质勘探,找到可能含有石油的地点开采石油。 其次,需要建立管道系统将石油从油田运输到加油站。 最后,将石油储存于加油站并进行分销。这也是前三次工业革命中的发展流程。 然而,在以人工智能为驱动力的第四次工业革命中恰恰相反。我们首先建立了“加油站”也就是募集资金的平台。 这个平台给我们提供大量的资金来研究人工智能领域。 然后,我们再建立起“管道系统”即如何将人工智能在生活使用。 最后,我们只需要等待“石油”的开采,也就是等待人工智能这项技术的开发。而ChatGPT的问世则完成了这次最后一步。 这意味着,这次的工业革命一旦爆发则是一个多方面,一起爆破的一场革命。而且其发展将非常的迅速势不可挡。 虽然AI行业正在如火如荼地发展,但当然的所有行业都会有其泡沫和局部峰值。如何去辨别行业中值得投资的公司对于我们这些投资人而言是非常重要的。价值链是创建成品的一系列连续步骤,从最初的设计到到达客户手中。该链条确定了增值过程中的每个步骤,包括生产的采购、制造和营销阶段。一般来说,不同的公司拥有链条中的不同步骤。准确预测谁将赢得构建和销售人工智能产品的价值链是很困难的,我们Ai Financial也从不做预测,而是用事实说话,但我们可以讨论每个参与者可能带来的潜在价值。 在AI价值链中,大致包含以下几个角色: 1. 模型构建者Model Builders:包括设计、构建和完善 AI 模型的研究人员、数据科学家和工程师。目前的全世界,AI算法还处于百家争鸣的阶段,随着计算机的计算能力的指数级的上升,要说哪一种算法可以形成技术壁垒,还为时过早。而且,即使AI算法真的成为了技术壁垒,但是否能成为一个企业的真正护城河,那又是另外一回事;历史告诉我们,技术方便最强的,不等于这家企业就能成为最强。 2. 基础设施提供商Infrastructure Providers:这些参与者提供运行人工智能系统所需的云存储和处理能力等基础服务。亚马逊 (AWS)、微软 (Azure) 和谷歌 (云) 等公司在这一领域占据主导地位。尽管竞争激烈,但这些服务必不可少,可以提供稳定的利润流。它们在价值链中的份额将取决于定价动态和竞争,但它们的普遍性确保了它们在市场中占有重要的份额。 3. 硬件和 GPU(“芯片”)Hardware and GPUs (“chips”):人工智能处理通常需要专门的硬件。 Nvidia 和 AMD 等生产 GPU 的公司,以及 Google 等创建定制 AI 硬件(如张量处理单元,Google定制的AI 加速器,根据算法和模型的特征,优化的芯片的使用效率和计算速度)的公司,都是关键参与者。它们可以获取巨大的价值,尤其是随着人工智能计算需求的增长。 4. 应用Applications:这包括使用人工智能模型提供特定服务或产品的企业。这是一个广泛的类别,可能包括从推荐系统到自动驾驶汽车的所有内容。 5. 数据提供者Data Providers:AI 模型通常需要大量数据进行训练。能够提供高质量、独特数据的公司可以获得巨大的价值。 最终,人工智能价值链中的“赢家”很可能是那些能够控制或影响多个阶段的人。例如,一家创建人工智能模型、拥有专有数据并构建应用程序的公司比一家只在某一领域运营的公司能够占据更多的价值链。 投资的基本原理不会发生太大变化,对于人工智能公司来说也是如此——他们可以在价值链中生存并拥有和保护利润池——基本上可以创造一条商业护城河。 微软就是一个非常好的例子,它利用AI拓展了自己的盈利渠道,同时拥有极为庞大的资金背景作为试错成本,并且拥有价值链的很大一部分,有庞大的利润池可供扩展。简单来说,就算在AI领域有所失误,他也有自己稳定的业务,公司盈利有保障;长期来说他有极高的上限,短期增长也具备爆发力,所以我们可以说,在AI赛道已经开始起飞的当下,微软是极具投资价值的共公司。
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AI Financial恒益投资
2023-12-13
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