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与OpenAI竞争马斯克旗下xAI寻求10亿美元募资

enAI推出的ChatGPT爆红以来，生成式AI行业今年已经筹集了数十亿美元。也在市场上引发了炒作和泡沫的担忧。马斯克是OpenAI的联合创始人之一，曾经向后者投资一亿美元，但后来他宣称因利益冲突而选择离开OpenAI。今年，他曾多次批评OpenAI不够“Open”，已经变成了一个背靠微软的商业公司，违背了他当时投资的初衷。 7月，马斯克成立xAI公司，与OpenAI直接竞争。他宣称xAI的任务旨在“了解宇宙的真正本质”。上个月，xAI发布了首个人工智能模型，一个名为 Grok 的“讽刺型”聊天机器人，这个模型由马斯克一年前以 440 亿美元收购的社交媒体平台X提供训练数据。要使用Grok，需要每月付费16美元，开通X会员。

金融界2023-12-06

报道：预计超微MI300明年出货约达30万~40万颗

HBM3存储器，提供大型语言模型推导与生成式AI工作负载所需的运算力与存储器效率。

金融界2023-12-06

马斯克宣布贝莱德现货ETF获"种子资金" 比特币(BTC)、DOGE冲高

OpenAI，该公司在全球范围内掀起了生成式AI技术的热潮，但他于2018年辞去了董事会职务。 X.AI在11月推出Grok聊天机器人，可与OpenAI的ChatGPT竞争。马斯克在11月份的文章中表示，这家AI初创公司将被整合到他的社交媒体平台X(前身为推特)中，也可以作为独立的应用程序提供。今年7月推出的X.AI背后的团队来自谷歌旗下DeepMind和其他顶级AI研究公司。零售交易者似乎仍在观望比特币比特币在贝莱德ETF利好消息传出后，周三亚市冲上44000美元高价。加密货币市场总市值在周二飙升至1.55万亿美元以上。值得注意的是，这一里程碑标志着比特币19个月以来的最高水平，推动比特币成为全球第九大可交易资产，超过Meta的8140亿美元市值。尽管近期出现看涨势头，但分析师观察到零售需求仍然相对停滞。鉴于利率继续徘徊在 5.25% 以上，一些人将此归因于通胀环境和信贷兴趣下降的连锁反应。尽管分析师Rajat Soni的观点可能夸大了这种情况，但本质上是正确的。美国多项经济指标飙升至历史新高，包括工资、薪金和家庭净资产。不过，分析师艾德·亚德尼(Ed Yardeni)表示，“圣诞反弹行情”可能已经在今年早些时候发生，标准普尔500指数11月份上涨8.9%。这一上升反映了通胀压力的减弱和就业数据的强劲，然而，投资者仍保持谨慎态度，约有 6 万亿美元的“闲置资金”(dry powder)存放在货币市场基金中观望。深入研究衍生品市场，特别是永续期货，是零售交易者的首选工具，这一点至关重要。这些合约也称为反向掉期，具有每8小时累积一次的嵌入利率。正的资金利率表明多头(买方)对杠杆的需求更大，而负的利率表明空头(卖方)正在寻求额外的杠杆。大多数代币的每周资金费率在每周0.2%至0.4%之间波动，这表明多头对杠杆的需求略高。然而，在看涨时期，这一指标很容易超过4.3%，而目前期货未平仓合约排名前七的代币中的任何一个都没有出现这种情况。目前，这一周期中零售参与者的涌入仍然难以捉摸，特别是对于表现出过度乐观的新进入者而言。虽然一些分析师指出了Coinbase应用程序的趋势，但必须考虑到币安(Binance)目前正受到监管机构的审查，其创始人赵长鹏面临潜在的法律问题。因此，现有的零售交易者可能已经从离岸交易所迁移到 Coinbase，而不是预示着新一波加密货币爱好者的到来。比特币技术分析 CMTrade表示，比特币RSI 交易高于 70。这可能意味着价格要么处于持续上升趋势，要么只是超买，因此可能会形成修正，在这种情况下寻找看跌背离。 MACD 位于信号线上方且为正值，配置为正。此外，价格交易高于 20 和 50 周期移动平均线，分别为 42815 和 42195美元。 “我们的枢轴点位于43260美元，我们的偏好是，只要43260美元是支撑位，上涨空间就占上风。” “另一种情况是，下行突破 43260美元，将试图寻求42590和42200美元。” 社区最近埋伏了USTC最近涨幅超过200%，还抄底了LUNC最近涨幅40%，还有AXS GMT这些链游，打的一些铭文最近涨幅十几倍。目前还有社区投研出来的一些百倍潜力的币，和短期暴涨币，目前都是免费的，可以关注我进社区了解。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

【比特日报】马斯克突发重磅宣布！贝莱德现货ETF惊曝获得“种子资金” 比特币、狗狗币闻讯冲高

OpenAI，该公司在全球范围内掀起了生成式AI技术的热潮，但他于2018年辞去了董事会职务。 X.AI在11月推出Grok聊天机器人，可与OpenAI的ChatGPT竞争。马斯克在11月份的文章中表示，这家AI初创公司将被整合到他的社交媒体平台X(前身为推特)中，也可以作为独立的应用程序提供。今年7月推出的X.AI背后的团队来自谷歌旗下DeepMind和其他顶级AI研究公司。零售交易者似乎仍在观望比特币比特币在贝莱德ETF利好消息传出后，周三亚市冲上44000美元高价。加密货币市场总市值在周二飙升至1.55万亿美元以上。值得注意的是，这一里程碑标志着比特币19个月以来的最高水平，推动比特币成为全球第九大可交易资产，超过Meta的8140亿美元市值。尽管近期出现看涨势头，但分析师观察到零售需求仍然相对停滞。鉴于利率继续徘徊在 5.25% 以上，一些人将此归因于通胀环境和信贷兴趣下降的连锁反应。尽管分析师Rajat Soni的观点可能夸大了这种情况，但本质上是正确的。 (来源:Twitter) 美国多项经济指标飙升至历史新高，包括工资、薪金和家庭净资产。不过，分析师艾德·亚德尼(Ed Yardeni)表示，“圣诞反弹行情”可能已经在今年早些时候发生，标准普尔500指数11月份上涨8.9%。这一上升反映了通胀压力的减弱和就业数据的强劲，然而，投资者仍保持谨慎态度，约有 6 万亿美元的“闲置资金”(dry powder)存放在货币市场基金中观望。深入研究衍生品市场，特别是永续期货，是零售交易者的首选工具，这一点至关重要。这些合约也称为反向掉期，具有每8小时累积一次的嵌入利率。正的资金利率表明多头(买方)对杠杆的需求更大，而负的利率表明空头(卖方)正在寻求额外的杠杆。 (来源:CoinTelegraph) 大多数代币的每周资金费率在每周0.2%至0.4%之间波动，这表明多头对杠杆的需求略高。然而，在看涨时期，这一指标很容易超过4.3%，而目前期货未平仓合约排名前七的代币中的任何一个都没有出现这种情况。目前，这一周期中零售参与者的涌入仍然难以捉摸，特别是对于表现出过度乐观的新进入者而言。虽然一些分析师指出了Coinbase应用程序的趋势，但必须考虑到币安(Binance)目前正受到监管机构的审查，其创始人赵长鹏面临潜在的法律问题。因此，现有的零售交易者可能已经从离岸交易所迁移到 Coinbase，而不是预示着新一波加密货币爱好者的到来。比特币技术分析 CMTrade表示，比特币RSI 交易高于 70。这可能意味着价格要么处于持续上升趋势，要么只是超买，因此可能会形成修正，在这种情况下寻找看跌背离。 MACD 位于信号线上方且为正值，配置为正。此外，价格交易高于 20 和 50 周期移动平均线，分别为 42815 和 42195美元。 “我们的枢轴点位于43260美元，我们的偏好是，只要43260美元是支撑位，上涨空间就占上风。” “另一种情况是，下行突破 43260美元，将试图寻求42590和42200美元。” (来源:CMTrade)

小萧2023-12-06

钛动科技将亮相GTC2023丨引领AI营销新时代助力中企高质量出海

国出海企业把握“弯道超车”的机会。结合生成式 AI 的实际应用案例，他认为 AI 能够帮助中国出海企业应对本土化推广挑战，让更多中国品牌实现全球化成为可能。同时他将介绍现阶段钛动科技AI技术在营销场景的落地情况和发展规划。目前，AI技术已经全域赋能钛动科技营销链路，覆盖AI策划、AI创意生成和AI智能投放，并透过智能数据分析训练垂直模型，反哺AI出海产品及服务，打通营销全链路数据，闭环赋能出海增长。除此之外，钛动科技也正加速推广AI技术在出海营销领域的探索，引领新业态，不断深入AI技术等商业智能技术，推动产品和服务迭代升级，从最贴近用户需求的场景入手，推动中国品牌在海外实现高速增长，提升全球竞争力。更多精彩，敬请期待！开幕式议程大会总议程来源：金色财经

金色财经2023-12-06

Future3 Campus访谈丨资本是如何看待AI+Web3的？

语言处理和图像生成等能力。尽管有人利用生成式AI改进用户体验，提供更好的交互和对话感，但这对于大多数场景而言可能价值有限。我认为如果谈论更广泛的AI（数据分析能力或更简单的AI模型）可能还有些场景，比如基于数据给NFT进行价格估算，或者专业的交易团队可以利用数据执行一些交易操作。总体而言，对于目前这波AI浪潮，我暂时还没有看到可以为加密货币产业带来特别短期效益的机会。当然，我也看了一些早期项目正在尝试通过AI提高数据处理或分析方面的能力。举个例子，我看到早期项目正在使用AI能力来解释智能合约的逻辑或进行分类识别等工作。这些工作在智能合约和加密货币领域要求较高的准确性，因为涉及到交易等关键动作。因此，我可以想象，使用一些AI能力来进行数据预处理可能是有意义的，但最终可能仍需要人工干预来确保准确性。如果您希望通过AI能力直接触发交易，除了专业的交易者外，我认为产品方面还需要取得很大进展。 Matrix Partners-子熹：我们观察了很多关于Web3的数据项目，比如我们投资了Footprint，起初我也是它的一个忠实用户，另外还有Dune。Footprint和Dune我觉得主要针对VC、开发者以及一些小型企业的服务，真正的普通和这些服务的联系并不大。另外我们也看了一些与加密货币交易或者盈利直接相关的数据分析公司，像Nanson、defilama、token terminal、dappradar，当然还包括Dune和Footprint。这些公司对VC和开发者来说非常有用，但它们的盈利能力似乎有限。原因在于目前VC和开发者对这些数据的总体需求量还不够大，而且他们的付费意愿也不强，因为即便某些服务不是免费的，也总有其他公司提供类似的免费服务。我们还看了一些类似于数据云仓的公司。我们也和腾讯领投了Chainbase。他们其实就像是一个数据平台，他们提供安全类、交易类、NFT类、DeFi类、游戏类、社交类数据，还有一些综合性的数据。开发者可以在这些平台上组合这些数据来生成自己所需的API。在熊市中，我们注意到像Chainbase、Blocksec、footprint这样的公司，它们的很多客户实际上是中小型创业公司。例如Chainbase，它的一些大客户收入并没有下降，但是中小型客户的收入在两三个月后就降为零了。这表明这些项目因为缺乏资金而无法继续。因此，对于数据提供商来说，熊市中若没有新的开发者加入，他们就很难赚钱。这也反映出目前在Web3领域，数据提供商主要是靠那些认为数据有用的开发者和小型企业，他们并内部整合这些数据，然后再进行变现，平衡收入和产出。核心我们还是觉得，目前无论是ToC还是ToB的Web3数据公司盈利模式都不是很清晰，这导致数据提供商没有一个强大的稳定的现金流。尤其是对于那些中小型的创业者来说，这是我们觉得目前Web3数据行业最大的一个弊端。然后再回到AI和Web数据结合的话题。我们最近也看了和投资了一些AI相关的数据公司。我觉得AI数据公司实际上也面临着同样的问题，就是数据的销售。你需要考虑客户的成本和他们产出的效果之间的平衡。目前来看，我对AI数据公司的盈利前景还是比较乐观的，但这主要限于海外市场。如果只瞄准国内市场，我担心最终的结果可能会和投资Web2 SaaS公司一样，可能有收入，业务规模不会太大，客户的付费意愿也不是很强。你可能还需要提供定制服务，这样你的毛利率也不会很高。所以我对在国内做这个是比较悲观的，对在海外做这个是比较乐观的。您认为AI 能够给Web3 数据基础设施和Web3数据公司带来哪些价值？现在利用AI帮助Web3数据的项目效果怎么样呢？在商业模式方面是否能有些创新？ SevenX Ventures：我认为AI对Web3数据最大的帮助是效率方面。比如Dune发布了AI大模型的工具来做代码异常检测和信息索引，用户可以去用自然语言去查询相应的数据，它的代码就会相应地进行生成，然后还可以去做代码的优化，这个就是效率方面的一个提升。另外还有用AI做安全预警的项目，它就是将 AI经过相应的训练之后，可以去快速的去识别安全问题的一个 AI Robot。比如 AI 算法里边就有一个算法叫异常检测，效果比从纯数学统计的方法直接去看数据的分布，检测出一个异常值要更好，所以这种 AI 可以更有效地去做安全方面的监测。另外我还有看到一些项目使用AI算法，比如大语言模型来检索整个Web3的新闻数据（不只是链上数据），进行信息聚合和舆情分析，形成一个AI Agent。比如用户可以直接在对话框里面去查某个代币最近30 天或者 90 天的网络舆情，用户是更偏向于看多，还是看空，给予相应的分值来体现热度；它还会有个曲线，通过这个曲线就可以判断一个代币它是在大家讨论到顶峰的时刻，还是在一个顶峰下降的时刻，还是在一个上升的时刻？这些可以辅助用户投资，我觉得也是一个挺有意思的应用方式。但也有些其他的项目宣称自己的数据是AI的数据源蹭 AI 概念，我觉得这有点牵强，因为任何链上数据都可以是AI的数据源，因为它是公开的，所以有点蹭热点的嫌疑。 Matrix Partners-子熹：商业模式是现在数据领域的一个大问题，要找到一个解决方案很难。可能在ToC端，利用Web3的一些概念，比如token或分布式概念，可以让AI数据采用不同的商业模式。但如果是AI技术赋能数据，目前并没有太多亮点。 AI在数据处理和清洗方面可能有辅助作用，但这更多是内部的帮助，比如在产品开发过程中提升功能或用户体验。但从商业角度来说，并没有太大改变。 AI bot确实可以增加一些竞争力，辅助用户，但目前来说这不是一个很大的优势点，核心竞争力还是取决于数据源的质量。如果数据源充足，我可以获取我需要的信息。问题是，如果这些数据要商业化，那么我组合出来的东西必须能变现，我才愿意为数据支付费用。现在的问题是，市场不好，初创公司不知道如何变现数据，也没有足够的新进场初创公司。我觉得目前有意思的反而是一些Web2的公司，它们使用了Web3的技术。比如一个合成数据的公司，他们通过大模型生成合成数据去使用，数据可以主要应用在软件测试、数据分析，以及 AI 大模型训练使用。他们在处理数据的时候涉及到很多隐私部署的问题，使用了Oasis区块链，可以有效避免了数据隐私问题。后面他们还想做一个数据交易所，将合成的数据包装在NFT里进行买卖，解决确权和隐私问题。我觉得这是一个很好的思路，它用Web3技术来辅助Web2解决问题，不一定局限于Web3的公司。不过，目前合成数据的市场还不够大，早期投资这样的公司有风险。如果下游市场做不起来，或者竞争对手太多，情况也会很尴尬。在AI+Web3数据的领域，有没有投过一些比较好的项目，分别是什么方向的，决定投他们的关键因素是什么？您认为这类项目的核心竞争力是什么？AI是否会加强这个竞争力？ Hashkey Capital-Harper：我们投的数据项目比较早，基本都是还没有特别强调ai的时候就投了，比如space and time、0xscope、mind network、zettablock等，投的关键是看他们的定位和数据质量。现在这些项目都会有AI的计划，基本也是先从聊天agent开始。space and time和chainML合作推出了创建ai agent的基础设施，其中创建的defi agent被用于space and time，也是一种结合AI的方式。 SevenX Ventures-Yuxing：如果项目与AI的结合做得很好，那么我可能会对其更感兴趣。决定我是否会投资的关键因素之一是项目是否有市场壁垒。我观察到很多项目宣称他们与AI结合能够提升效率，例如快速的数据查询功能。有些项目可以通过自然语言查询来快速获取链上NFT数据，比如查询最近交易最活跃的十大NFT。这样的项目可能有先发优势，但市场壁垒可能并不牢固。真正的壁垒是AI本身的应用以及工程师如何将AI应用到具体场景中。工程师如果能熟练地进行模型微调，通常能够获得良好的效果。对于那些提升效率的项目来说，市场壁垒主要在于数据源。不仅仅是链上数据，还包括项目方如何处理和解析这些数据。例如之前提到的项目，它们能够通过AI算法快速检索重要数据。然而，工程师进行模型微调的效果是有限的，真正的持续优势在于数据源的质量和其持续优化的能力。这也是为什么一些数据分析公司能够在市场中脱颖而出的原因，他们不仅提供数据源，还包括数据处理和分析的能力，区别往往在于团队的技术能力和人才。这些因素直接关系到AI结合应用的最终效果，另外，我也关注那些能让AI变得更好的Web3技术项目，因为AI市场非常庞大。如果Web3技术能够增强AI的能力，那么应用场景将会非常广泛。这就是ZKML项目受到热捧的原因。但是，我注意到Web3项目往往容易被夸大或贬低其价值。像ZKML这样的项目，尽管备受关注，但它们的投资回报并不像人们期待的那样迅速，退出机制也并不清晰，因为它们发行代币的难度较大。因此，尽管这些项目富有创意并具有潜在价值，但是否值得现在投资，以及它们最终能带来多少回报，是投资者需要仔细考量的。 Matrix Partners-子熹：我们投资了一个结合AI和Web3的公司，它是一个数据标注公司，叫Questlab。他们使用区块链技术提供数据标注的众包服务。数据标注原本是一个直营或者是分包的行业，很难做到知识领域的全覆盖。就传统的数据标注来说，一般分为三个类型：直营、分包和众包。但实际上做众包的人比较少。这三种模式的公司在选择数据标注服务时需要考虑的因素有：价格是否便宜、标注的质量是否高、效率如何。还有一个就是能否覆盖他们所在的行业。如果你只是做一些通用模型的语言或图片的标注，其实很简单，就是识别英文字或图片。再难一点，比如需要区分猫、狗、月亮、婴儿车等，这也不是很难。但如果你需要做的是更专业的标注，比如语音机器人社区需要的标注，那就复杂多了。他们可能需要标注各种方言和多种语言，包括中文方言，英文方言、以及各种小众地区的语言等，很少有传统的工作室愿意做这样的工作。一个更复杂的例子是法律加AI公司，需要标注大量的法律知识来训练各种模型，要找到既懂法律又能进行专业标注的人非常难，需要同时懂得各国法律，还要了解各种专业法律领域，如合同法、租赁法、民法、刑法等。市场上几乎没有一家数据标注公司能够提供如此专业的服务。法律是专业的，金融、生物、医疗、教育等也是如此。所以，这些领域的标注工作一般只能由内部团队来完成，他们使用众包的方法，这样就能解决知识专业覆盖的问题。我们认为，利用区块链进行众包是一个很好的方向，就像YGG在Gamefi领域做的事一样。这是我们认为是一个有前景的方向。另外，我们觉得在开源模型社区里面，也会有一些很好的机会。比如Polychain投的一个项目是一个类似于web3 的hugging face，用来解决模型内容创造者经济的问题。其他的AI和Web3的结合，我觉得ToC方向如果能结合一些token的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，我们觉得这是可行的。这也方便投资人来变现，但是市场规模如何也不是很确定。这就是我对AI和Web3的一些看法。我觉得如果纯ToB的业务，没必要用Web3，就用Web2的方式做就挺好的。 Qiming Venture Partners-唐弈：目前我们投的有一些数据项目正在通过链上数据在安全场景中进行工作。我认为一些AI基本的模式识别或特征发现工作都有涉及，并且效果还可以。然而，更高级的工作，如将大量活动数据输入模型并识别多种信息，目前仍在尝试阶段，效果尚需验证。除了安全领域外，许多其他领域也存在类似情况。最近的一个例子是我们投的NFTGo，它是一个基于大数据分析去做NFT的定价，具有一定的准确性，并计划将其用于价格Oracle等用途。虽然这一体系听起来很有趣，但在产品中以及用户接受程度方面，仍需要进行验证。因为即使目前可能能够达到90分或85分的准确性，用户可能需要更高水平，比如98分或95分，因此还需要进一步验证。因此，虽然一些项目正在将数据分析和模式识别等简单AI能力应用于产品中，但是否成为关键因素尚未得到验证。而对于投资意愿方面，我个人不会因为项目有一些AI的噱头就更倾向于投资，因为我认为实际效果和项目是否能实现其目标以及带来好处更为重要。如果一个项目只是在名字或市场营销上有亮点，作为一种营销手段，以吸引更多关注或曝光，我能理解。但在投资决策中，我认为更重要的是实际效果。像一些项目在做ZKML，这个赛道似乎备受瞩目，但是同时也有很大问题，就是它到底用于什么场景。我觉得目前不确定性特别强烈，更多还是很宏大的叙事。从整体行业发展来看，AI + Web3数据这一赛道未来有哪些潜在的机会或发展方向？未来，AI是否有可能彻底升级数据产品，引入新概念？是否会增强用户的付费意愿？ Hashkey Capital-Harper：肯定是有潜在机会的。未来发展方向其实还是落后于web2 的AI，那里的创造力明显更强，web3这边的AI大概率也是web2 AI的映射实现吧。 Matrix Partners-子熹: 我觉得最近的妙鸭相机让大家意识到，其实人们对AI产品还是有付费的意愿的，这不像传统的SaaS产品或游戏，人们期望免费才会使用。用户对AI的付费意愿其实还是挺强的。未来的话我可以提供一点想法。我们在做数据标注流程中有一个关键步骤叫做预标注，就是我们训练一个模型，让模型来进行初级标注。这一步非常有价值，可以节约很多人力成本。我们将原始数据投入预训练的模型进行预标注，然后进行半自动化的数据处理，最终手动进行精确标注。预标注可以显著提高效率，可能原本需要100人的工作，现在可能只需要50到70人。另外预标注方面也涉及到AI和人的协作，通过你的反馈可以不断提高模型的预标注能力，从而减少数据标注团队的人数需求。随着AI和人的协作越来越好，原本100人的团队可能只需要30人。但是，这个过程有一个下限，即使AI协作做得非常好，仍然需要一定数量的人工进行最终的标注和审核。在其他领域由于我不是数据科学家，我没有亲自清洗过数据或使用数据进行SQL查询，所以我不清楚AI在这些领域具体能提供多大的帮助。 Qiming Venture Partners-唐弈：我觉得长期内与Web3和AI是应该有一些交集的。比如从意识形态的角度，Web3的价值体系是可以结合到AI上的，很适合作为bot的账号体系或者说价值转化体系。想象一下，一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。这些概念有点科幻，实际应用可能还有很长的路要走。第二个可能的方向验证AI模型的输出是否基于特定类别或特定的模型，或者特定的数据，并且是否可信。这些领域在可信的AI模型中可能有一些用处。从技术角度来看这些非常有趣，但是否有足够的市场需求尚不确定。另外一方面是AI的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权可能需要一个全新的体系，包括创作者和智能体的角色。但总的来说，这些问题可能仍然有待解决，而故事性的内容可能需要更长的时间来发展。在短期内，我们应该继续关注数据底层的质量，并期待模型能够变得更强大。另外在商业化方面，确实数据产品商业化非常难。但是我认为从商业角度来看，AI可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案。商业化需要更多的产品化努力，而不仅仅是数据化能力。因此，这些项目可能需要开发其他产品来实现商业化。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

盛宝银行2024年8大惊世预测来了！他意外当选美国总统、美国资本主义终结、原油飙升至150美元

的公司因收益率曲线倒挂而受益。 4. 生成式AI深度伪造触发国家安全危机被誉为生产力福音的生成式人工智能（AI），成为在发达国家对一位高级官员实施大胆的AI深度伪造抢劫后的国家安全威胁。各国政府对AI实施新的监管措施，刺破了AI热潮，风投公司逃离该行业：“在一场高风险的游戏中，一个犯罪团伙部署了世界上迄今为止最具欺骗性的生成式AI深度伪造，诱使一位发达国家的高级政府官员交出国家顶级机密信息。这一大胆之举和成功引发了自二战以来最大的国家安全危机，开启了AI监管新时代。为了应对生成式AI的灾难性副作用，美国和欧盟宣布所有由生成式AI制作的内容都应标有‘由AI制作’的标签。生成式AI深度伪造事件从国家安全危机演变为公众对互联网上发布信息的全面不信任，因为AI制作的内容占到了所有信息的90%。” 传统媒体公司因为获得政府批准传播公共新闻而价值飙升，纽约时报公司的股价翻倍。Adobe的股价暴跌，因为这次灾难性的深度伪造是使用其软件制作的。 5. 赤字国家组成“罗马俱乐部”谈判贸易条款一群赤字国家联盟旨在重构有利于他们的全球贸易动态：“随着美国债务问题变得无法控制，六个赤字国家组成了‘罗马俱乐部’，共同协作通过与盈余国家集体谈判新的世界贸易条款来减少赤字。这一论点认为，通过逐步调整盈余国家的汇率重新设定赤字，将使全球重启，创造一个更平等、更稳定的经济模式。‘罗马俱乐部’的六个创始国家是美国、英国、印度、巴西、加拿大和法国。调整关键国家当前账户的差异将是对最高盈余国家（包括中国、德国、挪威、日本、荷兰和新加坡）的痛苦调整。” 世界储备货币失控的事实减少了人们对法定货币系统的信心，为黄金、白银和加密货币的大幅增值做好了准备。#2024投资策略# 6. 罗伯特·F·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.）赢得2024年美国总统大选在一次惊人的政治逆转中，小肯尼迪意外赢得总统大选，为美国带来了新的政治方向： “2024年，美国历史上首次，第三方候选人罗伯特·F·肯尼迪赢得了美国总统选举。他反对好战的民主党和企业精英的民粹主义平台，赢得了传统民主党和特朗普支持者的支持。随着选民要求结束极端的不平等和不公正以及永无止境的战争，美国开始了一个戏剧性地远离富豪统治的新政治时代。” 肯尼迪的和平主张和承诺结束美国医疗系统的滥用，打破企业过度权力，导致防务、药品和医疗公司股价暴跌，而互联网和信息技术垄断企业则因担心将会有更广泛的反垄断行动而交易紧张。 7. 日本“幸运的7%”GDP增长率迫使日本央行放弃收益率曲线控制日本经历了意外的经济飞跃，导致日本央行进行重大政策转变。 “日本的通货紧缩时代已经结束，带来了工资增长。由于实施了收益率曲线控制政策，日本经济因实际利率下降而被过度刺激，尽管名义收益率被限制，但通胀预期却在上升。因此，日本央行在2024年被迫结束其收益率曲线控制政策。这引发了全球债券市场的动荡，因为日本投资者将资金转移回国内。” 随着日本投资者将资金回流国内资产，日元走强，推动美元/日元汇率低于130，欧元/日元低于140，澳元/日元低于88。#VIP会员尊享# 8. 欧盟推行“罗宾汉”式财富税，奢侈品市场陷入低迷欧盟新推出的财富税导致奢侈品市场下滑，对高端品牌产生重大影响： “讽刺的是，作为世界上最大的福利体系之一的欧盟，创造了499位美元亿万富翁，他们支付的个人财富税比例低于北美和东亚的亿万富翁。随着欧洲社会动荡始终濒临爆发，以及绿色转型、乌克兰战争和普遍通胀成本的上升，欧盟委员会承诺履行2023年7月的欧洲公民倡议（ECI）名为‘通过对巨额财富征税来资助生态和社会转型’。” 欧盟委员会实施了一项法律，对亿万富翁的财富每年征税2%。这种现代版的罗宾汉行为震撼了欧洲奢侈品行业，因为最近的研究显示，追求奢侈品和收入及财富不平等水平之间存在强烈的相关性。” 欧盟委员会新推出的财富税使得LVMH股价暴跌40%，奢侈品领域的其他品牌包括保时捷和法拉利也遭受了股价重创。尽管这些预测并不是盛宝银行的官方市场预测，但它们提醒投资者考虑所有可能的结果，包括那些看似牵强的。大胆预测是一种故意推动市场参与者想象力边界的努力，以准备应对任何可能性。

会员

财经风云2023-12-06

ChatGPT用户数量已超过17亿一岁生日后何去何从？

聊天机器人Q。根据该公司的博客，这款“生成式AI助手”旨在帮助员工简化总结文档、进行研究和生成电子邮件草稿等任务。工具致力于最终取代智能手机，将信息投射到用户的手上，让用户无需拿着智能手机就能接听电话和执行各种任务。 03.ChatGPT和生成式AI的下一步是什么 AI聊天机器人的未来发展可能意味着，它可以满足你个性化的特定需求。 11月6日，OpenAI宣布用户可以创建定制版本的ChatGPT来满足特定需求，比如解释棋盘游戏或帮助提高写作技能。用户还可以通过OpenAI版本的应用商店与其他用户分享他们的聊天机器人。哥伦比亚大学工程和数据科学教授Hod Lipson在11月11日接受CNBC采访时表示:“他们真的在努力创造一个市场，让公司和人们能够创新并利用他们刚刚推出的这种令人难以置信的人工智能形式。” 虽然ChatGPT可能帮助普及了AI聊天机器人，但它只是生成式人工智能的一个例子，生成式人工智能指的是经过大量数据训练的技术，这样它就可以创建新的内容，比如文章或图像。OpenAI的DALL-E人工智能系统就是一个例子，该系统能够根据用户输入的文本创建图片。纽约大学兼职教授Jamyn Edis在科技和媒体行业拥有超过25年的经验，他表示，尽管生成式人工智能应用在过去一年里发展迅速，但这种速度可能无法持续下去。他在接受CNBC Make It采访时表示:“你需要数据来为机器提供信息，随着我们试图摄取越来越多的文本、图像、视频和其他媒体格式和数据集，在某一点上，你将开始走向地平线的边缘。到那时，由于所有新内容都是基于旧内容，它是否会变成一只追逐自己尾巴的狗？” 至于OpenAI，根据11月9日的一篇博客文章，该公司的目标是创建公共和私人数据集，帮助人工智能模型更深入地了解广泛的主题、语言和文化。为了做到这一点，该公司正在寻找一种无法在网上找到的“反映人类社会”的数据，比如人类对话。 OpenAI写道:“我们正在寻找合作伙伴，帮助我们教会人工智能理解我们的世界，以便最大限度地帮助每个人。” 来源：金色财经

金色财经2023-12-05

华泰证券：AIGC带来创意图像生成力场景变革图像AIGC行业国内市场增量约42-63亿元

带来消费转化的场景。该行认为AIGC（生成式AI）改变了创意图像生成力场景的设计生态，通过自然语言交互与AI生成创意的方式，突破了传统软件高自由度和低使用门槛无法统一的约束，推进设计软件从“工具类”应用向“生产力”的角色转变，对传统图像生产力场景带来了商业模式的根本变革。该行测算平面设计领域AI短期内实现替代10-15%的生产力，国内市场增量约42-63亿元；国内AI商品图市场潜在市场空间约为41-93亿元。

金融界2023-12-05

每日科技要闻速递：GTA6官宣2025年发布、扎克伯格套现1.8亿美元

。 3. 市场消息：英伟达将与软银开展生成式AI合作。 4. 三星前三季度向高通、联发科购买近9万亿韩元处理器。 5. 扎克伯格两年来首次出售Meta股票套现近1.85亿美元。 6. 乘联会：特斯拉11月份销售了82,432辆国产汽车。 7.市场消息：谷歌计划最早于本周公开预览人工智能模型Gemini。 8. 宝马集团：截至2023年11月宝马旗下新能源车型已累计达成30万台，i5将于明年实现国产。 9. 云端联络中心服务商Five9和Zoom已就恢复收购交易进行了对话。Five9很可能会吸引其他战略买家。 10. 法国初创公司Mistral AI估值近20亿美元，获英伟达和Salesforce支持。Mistral AI计划在投资轮中筹集约4.5亿欧元。 11. 国家新闻出版署发布11月国产网络游戏审批信息，共87款游戏获批，网易《世界之外》、完美世界《诛仙2》等在列。

金融界2023-12-05

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