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AI新时代是时候重估百度了

应用层」。去年底，百度发布了最新的生成式 AI 产品「文心一言」，这是应用层的最新产品，目前已经被不少新媒体用来生产配图素材。这是一个 AI 作画平台，由飞桨学习框架和文心大模型提供技术支持。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜介绍，百度将文心大模型已经形成「模型层 + 工具与平台层 + 产品与社区层」的整体布局。「文心一格」产品的发布，意味着百度已经开始积累大模型的工程化落地能力，而接下来「文心一言」产品的发布，将沿着这一方向进行更多探索。「文心一言」融入更多业务深度学习三巨头之一的 LeCun 表示，新的 AI 热潮，将带来企业内部深度学习研发的复兴。对于百度来说正是如此。与学术性质的研发不同，在企业中的技术研发，不仅仅涉及概念验证，还因探索与业务场景结合、规模化而需要更大成本。如微软总裁纳拉德所说，AI 将从根本上改变每一个软件类别。如今，正来到了探索大模型与更多业务场景结合、赋能产品的加速时期。百度也已经公布了相关规划。三月份即将发布的「文心一言」（ERNIE Bot）是基于文心大模型所发布的新的语意理解平台。从英文名 Bot 可以看出，底层的技术将是一个类似聊天机器人（Chatbot）的对话模型。「文心一言」将会利用跨模态、语言理解和生成能力等，为人们提供自然流畅的聊天体验。对于百度来说，拥有了这样的新技术平台，首先能够提升的便是搜索产品。目前，搜索产品的收入大约占到百度整体收入的 60%，依旧是最重要的产品之一。多年来，搜索产品的形态和用户体验没有太大的变化。当对话体验与原有的搜索引擎形成互补，用户在搜索相关链接的同时，也能够直接阅读定向生成的内容，将是十多年来搜索产品最显著的一次产品变革。这也将成为互联网的新流量入口。这种对话能力，还能够接入智能座舱的场景中，以语音交互的形式体现。前不久的三里屯体验中心启动会上，集度汽车 CEO 夏一平表示，「集度将融合百度文心一言的全面能力，支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。」当新的模型能力接入汽车终端，人们在座舱内不仅能够通过语音对设备进行更全面的控制，还能够获得类似于和一个「人」交流对话的体验。除了 C 端产品之外，模型能力也将接入百度的智能云中，为 B 端服务能力带来提升。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，「文心一言」将通过百度智能云对外提供服务，率先在内容和信息相关的行业和场景落地。将大模型的能力引入云服务，将是必然的趋势。微软此前已经表示，计划将 OpenAI 的多项技术引入 Azure 云服务中，包括 ChatGPT 以及绘画模型 DALL-E。将来，通过云服务的方式，AI 改写软件的进程才会真正发生。百度智能云宣布，将在 5 月推出针对「文心一言」模型的 API 接口。这将使百度智能云在语音合成、机器翻译、自然语言处理方面的服务能力提升，客户可以直接调用相关能力应用到具体的场景里。去年百度智能云年增长为 12%，在 AI 云市场位列第一。具体而言，在数字人、智慧城市等领域，百度智能云为市场份额第一。百度搜索业务之外的其它业务，主要受智能云及其他 AI 驱动业务的推动。大模型能力的接入，将带来更强的增长势能，也将拓展 AI 云的服务范围。来源：金色财经

金色财经2023-02-24

亚马逊云计算部门与Hugging Face携手追逐AI热潮

ChatGPT竞争的产品。在引入瞩目的生成式AI系统市场接连上演大型科技公司拉帮结派之际，这是最新的行业动向。　　亚马逊云科技（AWS）将上架Hugging Face的产品，其中包括一个与OpenAI的ChatGPT技术竞争的语言生成工具，提供给希望将这些工具作为自己应用程序构建模块的云客户。亚马逊云计算部门负责数据库、分析和机器学习的副总裁斯瓦米⋅西瓦苏布拉马尼安（Swami Sivasubramanian）表示，Hugging Face将在AWS上构建该语言模型的下一个版本，名为BLOOM。　　Hugging Face首席执行官克莱门特⋅德朗格（Clement Delangue）在接受采访时表示，公司还在开发与ChatGPT竞争的开源产品，也将在此过程中使用AWS。他说，两家公司关系密切，共同客户达1000家。不过，这份云服务合作协议不具排他性，使Hugging Face也能与其他供应商合作。Hugging Face不仅研发AI产品，也托管其他公司开发的同类产品。　　西瓦苏布拉马尼安表示，AWS已有超过10万名客户在其云端运行AI应用程序。这些客户现在可以通过亚马逊的SageMaker项目使用Hugging Face人工智能工具。此外，Hugging Face的软件开发人员可以借助亚马逊的云计算能力及其专为AI任务设计的芯片。两家公司没有披露合作协议的财务细节，但亚马逊表示并未投资这家初创公司。　　在这两家公司结盟之际，全球最大的云服务提供商与致力于生成式AI技术的公司纷纷达成合作及投资协议。今年1月，微软公司达成协议，将向ChatGPT开发方OpenAI（公司估值据称达100亿美元）投资，并将这家初创公司的技术用于必应（Bing）搜索。据一位知情人士透露，本月早些时候，Alphabet Inc．旗下谷歌向OpenAI的竞争对手Anthropic投资近4亿美元。　　这些交易无非是为提升销售云计算服务的能力，以便抓住生成式AI程序人气高涨的时机。这种程序可以创建新的文本、照片和图形，但需要检索大量现有内容，才能生成新内容，因此需要借助通过云提供的强大计算能力。这对亚马逊、微软和谷歌来说是个有利可图的业务。　　AWS还与另外两家公司建立了合作关系。其一是Stability AI，即图像生成工具Stable Diffusion（OpenAI旗下Dall-E的竞争对手）的开发方；另一家是以色列AI公司AI21 Labs，其开发的Jurassic是OpenAI GPT语言模型的另一个竞争对手。　　AWS的西瓦苏布拉马尼安表示：“不应该只有一种模型独占天下。你希望开发者拥有宽阔的可选范围。” 　　Hugging Face的BLOOM曾在法国一台名为Jean Zay的公用超级计算机上接受训练。德朗格表示，公司认为，使用AWS进行下一个版本的开发，可以让Hugging Face与一位关系良好的合作伙伴多一个选择。　　他说：“这是一个有意义的重要联盟。这符合我们的机器学习愿景，更便于所有公司构建机器学习技术。” 　　Hugging Face去年从Lux Capital、红杉资本（Sequoia Capital）和Coatue Management以及篮球明星凯文⋅杜兰特（Kevin Durant）等投资者手中募资1亿美元。该公司的AI模型库相当于机器学习工具领域的GitHub，开发者可以在这里分享工作进展并相互协作。

金融界2023-02-24

英伟达FY2023 Q4业绩电话会分析师问答

的主要问题与 2 个相关的小问题有关。生成式 AI 的计算强度，如果非常高，是否会将市场规模限制在少数超大规模用户？在另一个极端，如果市场变得非常大，那么它不会从云 ASIC 或市场上的其他加速器选项中吸引更多对 NVIDIA 的竞争吗？科莱特克雷斯谢谢你的问题。首先，谈谈我们为第一季度提供的数据中心指南。我们确实预计我们的数据中心会出现连续增长，强劲的连续增长。我们还预计我们的数据中心会同比增长。实际上，我们预计数据中心的同比增长可能会在第一季度之后加速增长。黄仁勋大型语言模型之所以称为大型，是因为它们相当大。但是，请记住，在过去十年中，我们已经将 AI 处理速度提高了 100 万倍。摩尔定律在其最好的日子里，可以在十年内实现 100 倍的增长。通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法，并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型，在整个跨度内，我们已经使大型语言模型处理速度提高了一百万倍，一百万倍快点。一开始需要几个月的时间，现在只需大约 10 天。当然，您仍然需要大型基础设施。即使是大型基础设施，我们也引入了 Hopper，它具有变压器引擎、新的 NVLink 交换机和新的 InfiniBand 每秒 400 吉比特的数据速率，我们能够在处理大型语言模型方面实现又一次飞跃。所以我认为——通过使用 NVIDIA DGX 云将 NVIDIA 的 DGX 超级计算机放入云中，我们将使这种基础设施的访问民主化，并通过加速训练能力，真正使这项技术和这种能力变得非常容易获得。所以这是一个想法。二是需要开发的大型语言模型或基础模型数量相当多。具有不同文化的不同国家及其知识体系是不同的。不同的领域，不同的领域，无论是成像还是生物学还是物理学，每个领域都需要自己的基础模型领域。当然，有了大型语言模型，我们现在有了一个先验，可以用来加速所有这些其他领域的发展，这真的很令人兴奋。另一件要记住的事情是，世界上有许多公司拥有自己的专有数据。世界上最有价值的数据是专有的。他们属于公司。在他们公司里面。它永远不会离开公司。这些数据也将首次用于训练新的 AI 模型。因此，我们——我们的战略和目标是将 DGX 基础设施放在云端，这样我们就可以为世界上每一个想要创建专有数据等的企业、公司提供这种能力——专有模型。第二点关于竞争。我们已经竞争很长时间了。如您所知，我们的方法、我们的计算架构在多个方面都大不相同。第一，它是通用的，这意味着你可以将它用于训练，你可以将它用于推理，你可以将它用于所有不同类型的模型。它支持每个框架。它支持每一朵云。它无处不在。它是云到私有云，云到本地。一直到边缘。它可以是一个自治系统。这种架构允许开发人员开发他们的 AI 模型并将其部署到任何地方。第二个非常大的想法是，没有 AI 本身是一个应用程序。它有一个预处理部分和一个后处理部分，可以将它变成一个应用程序或服务。大多数人不谈论预处理和后处理，因为它可能不那么性感也没有那么有趣。然而，事实证明，预处理和后处理通常会占用总工作量的一半或 2/3。因此，通过加速整个端到端管道，从预处理、数据摄取、数据处理，一直到预处理，一直到后处理，我们能够加速整个管道，而不是只加速一半管道。加速的极限，即使你只加速一半的工作量就立即通过了，速度也是原来的两倍。然而，如果您加速整个工作负载，您可能会将工作负载加速 10 倍、20 倍、50 倍，这就是为什么当您听说 NVIDIA 加速应用程序时，您通常会听到 10 倍、20 倍、50 倍的加速。这样做的原因是因为我们加速了端到端的事情，不仅仅是它的深度学习部分，而是使用 CUDA 来加速从端到端的一切。因此，我认为我们计算的普遍性——加速计算平台，我们在每个云中的事实，我们从云到边缘的事实，使我们的架构真的很容易访问并且以这种方式非常不同。最重要的是，对于所有服务提供商而言，由于利用率如此之高，因为您可以使用它来加速端到端工作负载并获得如此好的吞吐量，我们的架构是最低的运营成本。它不是 - 比较还差得远。所以 - 无论如何，这是 2 个答案。克里斯托弗缪斯我猜，Jensen，你谈到 ChatGPT 是一个有点像 iPhone 的转折点。非常好奇，第一，在 ChatGPT 之后，您与超大规模和大型企业的对话是如何演变的？其次，当您考虑具有变革性引擎的 Hopper 和具有高带宽内存的 Grace 时，您如何看待过去几个月演变的这两个产品周期的增长前景？黄仁勋 ChatGPT 是一项很棒的工作，团队做得很好，OpenAI 用它做得很好。他们坚持了下来。所有突破的积累导致了一种服务，其内部模型以其多功能性和能力让每个人都感到惊讶。人们感到惊讶的是，这在我们的行业内是众所周知的。但是单个 AI 模型的惊人能力可以执行从未受过训练的任务和技能。而这个语言模型不只是说英语，或者可以翻译，当然，但不只是说人类语言，它可以用人类语言提示，而是输出Python，输出Cobalt，一种很少有人记得的语言，输出用于 Blender 的 Python，一个 3D 程序。所以这是一个为另一个程序编写程序的程序。我们现在意识到——世界现在意识到也许人类语言是一种非常好的计算机编程语言，我们已经使计算机编程民主化，适用于每个人，几乎任何可以用人类语言解释要执行的特定任务的人。这台新计算机——当我说到计算的新时代，这个新的计算平台，这台新计算机可以接受任何你的提示，无论你的人类解释的请求是什么，并将其翻译成一系列你可以直接处理的指令，或者它等待您决定是否要处理它。因此，这种类型的计算机在其应用中是完全革命性的，因为它对这么多人的民主化编程确实让全世界的企业都兴奋不已。每个 CSP，每个互联网服务提供商，坦率地说，他们是每个软件公司，因为我刚才解释过，这是一个可以为任何程序编写程序的 AI 模型。正因为如此，每个开发软件的人要么被提醒，要么被震惊到警觉，或者积极致力于将 ChatGPT 之类的东西集成到他们的应用程序或集成到他们的服务中。因此，正如您可以想象的那样，这完全是全球性的。在过去的 60 天里，围绕我们构建 Hopper 的 AI 基础设施的活动以及使用 Hopper 和 Ampere 推理大型语言模型的推理活动刚刚火爆起来。因此，毫无疑问，无论我们对今年的看法如何，在我们进入这一年之际，由于过去 60、90 天的原因，已经发生了相当大的变化。马修拉姆齐 Jensen，我想问几个关于 DGX Cloud 的问题。我想，我们都在谈论服务的驱动程序以及您将使用不同的超大规模器在这些服务之上托管的计算。但我认为我们一直在观察和想知道您的数据中心业务何时可能会过渡到更多的系统级业务，这意味着将 [音频不清晰] InfiniBand 与您的 Hopper 产品、Grace 产品配对并在系统上销售更多东西等级。我想知道您是否可以退后一步，在接下来的 2 或 3 年内，您认为数据中心部门的业务组合如何从销售卡发展到系统和软件？随着时间的推移，这对该业务的利润率意味着什么？黄仁勋是的，我很欣赏这个问题。首先，如您所知，我们的数据中心业务仅在概念 GPU 的背景下是 GPU 业务，因为我们实际出售给云服务提供商的是一个面板，一个相当大的 8 Hoppers 或 8 Amperes 计算面板与与 NVLink 相连的 NVLink 交换机相连。因此，该板基本上代表 1 个 GPU。它是 8 个芯片连接在一起成为 1 个 GPU，具有非常高速的芯片到芯片互连。因此，如果您愿意的话，我们一直在研究多芯片计算机已有一段时间了。那是 1 个 GPU。所以当我们想到 GPU 时，我们实际上会想到 HGX GPU，也就是 8 个 GPU。我们将继续这样做。云服务提供商真正兴奋的是托管我们的基础设施供 NVIDIA 提供，因为我们有很多直接合作的公司。我们直接与全球 10,000 家 AI 初创公司合作，涉及各个行业的企业。今天所有这些关系都非常希望能够至少部署到云中，或者部署到云和本地，通常是多云。因此，通过让 NVIDIA DGX 和 NVIDIA 的基础设施在他们的云中成为全栈，我们有效地吸引了客户到 CSP。这对他们来说是一个非常非常令人兴奋的模型。他们张开双臂欢迎我们。我们将成为世界云领域最好的 AI 销售人员。对于客户来说，他们现在拥有最先进的即时基础设施。他们有一个团队，从基础架构到加速软件，NVIDIA AI 开放操作系统，一直到 AI 模型都非常出色。在 1 个实体中，他们可以获得整个跨度的专业知识。所以这对客户来说是一个很好的模型。这是 CSP 的一个很好的模型。这对我们来说是一个很好的模型。它让我们真正的奔跑如风。尽管我们将继续并继续推进 DGX AI 超级计算机，但在本地构建 AI 超级计算机确实需要时间。怎么看都难。不管怎么看都需要时间。所以现在我们有能力真正预取其中的很多内容，让客户尽快启动和运行。蒂莫西·阿库里 Jensen，我想问一下这一切对你的 TAM 有什么影响。现在的大部分重点都放在文本上，但显然，有些公司在视频和音乐方面进行了大量培训。他们在那里研究模型。似乎正在训练这些大型模型的人可能在高端的云中至少有 10,000 个 GPU，他们已经签约，可能还有数万个 GPU 用于推断广泛部署的模型。所以看起来增量 TAM 很容易在几十万个 GPU 中，很容易达到数百亿美元。但我有点想知道这对你去年提供的 TAM 数字有何影响。我想你说的是 3000 亿美元的硬件 TAM 和 3000 亿美元的软件 TAM。那么您如何看待新的 TAM 是什么？黄仁勋我认为这些数字仍然是非常好的锚点。不同之处在于，如果你愿意的话，生成人工智能具有令人难以置信的能力和多功能性，以及去年年中和年底发生的所有融合突破，我们可能会早晚到达那个 TAM。毫无疑问，这对计算机行业来说是一个非常重要的时刻。每一个平台的变化，人们开发计算机方式的每一个转折点，都是因为它更容易使用、更容易编程和更容易访问。这发生在 PC 革命中。这发生在互联网革命中。这发生在移动云上。请记住，移动云，由于 iPhone 和 App Store，出现了 500 万个应用程序，并且还在不断增加。没有 500 万个大型机应用程序。没有 500 万个工作站应用程序。没有 500 万个 PC 应用程序。因为开发和部署令人惊叹的应用程序非常容易，一部分是云，一部分是在移动设备上，而且由于应用程序商店的存在，分发也很容易，所以同样的事情现在也发生在人工智能身上。在没有计算的时代，一个计算平台 ChatGPT 在 60、90 天内达到了 1.5 亿人。我的意思是，这是一件非同寻常的事情。人们正在用它来创造各种各样的东西。所以我认为你现在看到的只是涌现的新公司和新应用程序的洪流。毫无疑问，从各个方面来说，这都是一个新的计算时代。所以我认为——我们解释和表达的 TAM，它在今天确实比以前更容易实现。斯泰西·拉斯根澄清一下，你说 H-100 的收入高于 A100。这是一个总体陈述吗？或者是在同一时间点，比如在 2 个季度的出货量之后？然后是我的实际问题。我想问问汽车，特别是梅赛德斯的机会。梅赛德斯今天举办了一场活动，他们正在谈论他们的 MB Drive 的软件收入，到 20 世纪中期可能达到个位数或低 10 亿欧元，到 20 世纪末达到 10 亿欧元。我知道你们应该将软件收入分成 50-50。你们正在考虑的梅赛德斯交易软件收入的数量级是这种数量级吗？在相似的时间范围内？那是我们应该如何建模的吗？科莱特克雷斯首先让我从您提出的关于 H-100 和 A100 的问题开始。我们在第三季度开始首次发货 H-100。这是一个很好的开始。他们中的许多人在很多季度前就开始了这个过程。这是我们在第三季度获得生产水平的时候。因此，第四季度是我们看到 H-100 大幅提升的重要时刻。这意味着我们的 H-100 是我们在第四季度的许多 CSP 的焦点，他们都希望在云实例中启动和运行。因此，我们实际上在第四季度看到的 A100 数量少于我们在 H-100 中看到的数量。我们倾向于继续销售这两种架构，但就在第四季度，这是一个强劲的季度您对梅赛德斯-奔驰的其他问题。我对我们与他们的共同联系和工作感到非常满意。我们一直在非常努力地准备上市。你是对的。他们确实谈到了软件机会。他们分两个阶段讨论了他们的软件机会，关于他们可以用 Drive 做什么以及他们还可以用 Connect 做什么。他们延长了大约 10 年的时间，着眼于他们在我们面前看到的机会。因此，它与我们与长期合作伙伴的想法一致，并随着时间的推移分享收入。黄仁勋 Stacy，如果我可以补充的话，其中一件事是关于梅赛德斯正在做的事情的智慧。这是唯一的大型奢侈品牌，从每一辆——从入门级到最高端的豪华车，每一辆都安装了丰富的传感器，每一辆他们配备了人工智能超级计算机，这样梅赛德斯车队中的每辆未来汽车都将成为一个可以升级和永远更新的安装基础，以供未来的客户使用。如果你能想象一下如果今天在路上的整个梅赛德斯车队都是完全可编程的，你可以 OTA，那将代表数千万辆梅赛德斯，这将代表创收机会。这就是 Ola 的愿景。我认为他们正在建造的是什么，这将是非凡的。豪华车的庞大安装基础将继续更新——为了客户的利益，也为了创收利益。马克·利帕西斯我认为对你来说，詹森，似乎每年都会出现新的工作负载，并推动对你的流程或生态系统周期的需求。如果我回想面部识别，然后是推荐引擎、自然语言处理、Omniverse 和现在的生成式 AI 引擎，您能与我们分享您的观点吗？这是我们应该期待的未来吗，比如将您的产品需求推向新水平的全新工作负载？我问的原因是因为我发现你在脚本中的评论很有趣，你提到你对生成人工智能将推动你的产品和服务的需求的看法 - 似乎很多，更好比你过去 90 天的想法还要多。所以 - 就您正在处理的新工作负载或可以推动下一级别需求的新应用程序而言，您是否愿意与我们分享一些您认为可以推动它超越您的需求的东西今天见？黄仁勋首先，我有一些您不知道的新应用程序和我们从未分享过的新工作负载，我想在 GTC 上与您分享。这就是我参加 GTC 的诱因，我认为您会对我们将要讨论的应用程序感到非常惊讶和非常高兴。现在，您不断听到有关新应用程序的消息是有原因的。原因是，第一，NVIDIA 是一个多域加速计算平台。它不像CPU那样完全是通用的，因为CPU是95%，98%是控制函数，只有2%是数学，这使得它完全是灵活的。我们不是那样的。我们是一个加速计算平台，与 CPU 一起工作，可以卸载真正繁重的计算单元，这些单元可能会非常非常瘫痪以卸载它们。但我们是多域的。我们可以做粒子系统。我们可以做流体。我们可以做神经元。我们可以做计算机图形。我们可以做的。我们可以加速各种不同的应用程序，第一。第二，我们的客户群非常庞大。这是唯一的加速计算平台，唯一的平台。从字面上看，这是唯一一个在架构上兼容从 PC 到工作站、游戏玩家到汽车再到本地的所有云的架构。每台计算机在架构上都是兼容的，这意味着开发了一些特别的东西的开发人员会寻找我们的平台，因为他们喜欢它的影响力。他们喜欢普遍的影响力。他们喜欢加速，第一。他们喜欢编程工具的生态系统和它的易用性，以及他们可以接触到很多人来帮助他们这一事实。全世界有数以百万计的 CUDA 专家，软件都加速了，工具都加速了。然后非常重要的是，他们喜欢触及范围。他们喜欢你可以看到的事实——他们在开发软件后可以接触到如此多的用户。这就是我们不断吸引新应用程序的原因。最后，这是非常重要的一点。请记住，CPU 计算进步的速度已经大大放缓。而在我职业生涯的前 30 年里，每 5 年在大约相同的功率下性能提高 10 倍，然后每 5 年提高 10 倍。这种持续前进的速度已经放缓。在这个时代，人们仍然非常非常迫切地想要将他们想要带给世界的应用程序，而随着功率的不断增加，他们负担不起这样做。每个人都需要可持续发展。你不能继续消耗电力。通过加速它，我们可以减少您为任何工作负载使用的电量。因此，所有这些原因确实促使人们使用加速计算，并且我们不断发现新的令人兴奋的应用程序。阿蒂夫·马利克科莱特，我有一个关于数据中心的问题。您在 1 月季度看到了建设计划的一些弱点，但您正在指导 4 月和全年的同比加速。因此，如果您可以为我们加速排名的信心。这是基于你的 H-100 斜坡或生成的 AI 销售，还是新的 AI 服务模型？而且，如果你能谈谈你在企业垂直领域看到的情况。科莱特克雷斯当我们考虑我们的增长时，是的，我们将在第一季度连续增长，并且预计第一季度也将实现同比增长。它可能会在那里加速前进。那么我们认为这是什么驱动因素呢？是的，我们有多个产品周期进入市场。我们现在有 H-100 上市。我们也将继续推出新产品，有时我们的 GPU 计算和我们的网络会为这些产品提供动力。然后我们可能会在今年下半年取得成绩。此外，生成人工智能在我们的客户中引起了一定的兴趣，无论是 CSP，还是企业，其中之一是初创企业。我们预计这将成为我们今年收入增长的一部分。最后，让我们不要忘记，鉴于摩尔定律的终结，专注于 AI，专注于加速持续是错误的。因此，随着经济的改善，这对企业来说可能非常重要，并且云优先的存在可以为企业提供动力，因为他们 [音频不清晰]。我将把它转给 Jensen，看看他是否有任何其他想要添加的内容。黄仁勋不，你做得很好。那很棒。约瑟夫摩尔 Jensen，你谈到在过去十年中你训练这些模型的能力提高了 100 万倍。您能否让我们深入了解未来几年的情况，以及您的一些使用这些大型语言模型的客户所谈论的复杂性在那种时间范围内增加了 100 倍的程度。我知道 Hopper 的变压器性能提高了 6 倍。但是你能做些什么来扩大规模呢？其中有多少只是反映了未来将有更大的硬件支出？黄仁勋首先，我会倒着开始。我相信人工智能基础设施的数量将在全世界增长。原因是人工智能，即智能的生产，将在制造业中进行。曾几何时，人们只生产实物商品。未来，几乎每家公司都会制造软商品。它恰好以智能的形式出现。数据进来了。那个数据中心只做一件事，而且只做一件事。它利用这些数据生成一个新的更新模型。在原材料进来的地方，建筑物或基础设施在其上运转，然后精炼或改进的东西产生了巨大的价值，这就是工厂。所以我希望看到世界各地的 AI 工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将在本地进行。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全希望这会发生，第一。第二。在接下来的 10 年里，我希望通过新芯片、新互连、新系统、新操作系统、新分布式计算算法和新 AI 算法，并与开发人员合作开发新模型，我相信我们会将人工智能再加速一百万倍。我们有很多方法可以做到这一点。这就是 NVIDIA 不仅仅是一家芯片公司的原因之一，因为我们试图解决的问题太复杂了。你必须考虑整个堆栈，从芯片一直到通过软件通过网络进入数据中心。在一家公司的头脑中，我们可以考虑整个堆栈。由于这个原因，它确实是计算机科学家的一个很好的游乐场，因为我们可以在整个堆栈中进行创新。所以我的期望是，你将在未来十年的下一家公司、人工智能平台上看到人工智能模型的真正巨大突破。但与此同时，由于其令人难以置信的增长和采用，您将随处看到这些 AI 工厂。黄仁勋谢谢。Transformer、大型语言模型和生成式 AI 的突破积累，将 AI 的能力和多功能性提升到了一个显着的水平。一个新的计算平台已经出现。新公司、新应用程序和应对长期挑战的新解决方案正在以惊人的速度诞生。几乎每个行业的企业都在积极应用生成人工智能来重新构想他们的产品和业务。围绕 AI 的活动水平已经很高，现在已经显着加快。这是我们十多年来一直努力的时刻。我们准备好了。我们配备新变压器引擎和 Quantum InfiniBand 结构的 Hopper AI 超级计算机已全面投入生产，CSP 正在竞相开放其 Hopper 云服务。在我们努力满足对 GPU 的强劲需求时，不要错过即将到来的 GTC。关于新芯片、系统和软件、新 CUDA 应用程序和客户、新生态系统合作伙伴以及 NVIDIA AI 和 Omniverse 的更多信息，我们有很多要告诉您的。这将是我们迄今为止最好的 GTC。到时候那里见。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-23

英伟达FY2023 Q4业绩电话会高管解答财报

告或视频游戏创建图像还是回答客户问题。生成式 AI 应用程序将帮助几乎每个行业做得更快。具有超过 1000 亿个参数的生成式大型语言模型是当今世界最先进的神经网络。NVIDIA 的专业知识涵盖 AI 超级计算机、算法、数据处理和培训方法，可为企业带来这些功能。我们期待通过生成人工智能的机会帮助客户。除了与每个主要的超大规模云提供商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业进行合作。这个机会是巨大的，并推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。本季度，我们在金融服务领域发布了重要公告，这是我们最大的垂直行业之一。我们宣布与德意志银行建立合作伙伴关系，以加速人工智能和机器学习在金融服务中的应用。我们正在共同开发一系列应用程序，包括虚拟客户服务代理、语音 AI、欺诈检测和银行流程自动化，利用 NVIDIA 在本地和云端的完整计算堆栈，包括 NVIDIA AI 企业软件。我们还宣布，NVIDIA 在资产价格发现等应用的关键金融服务行业基准测试中获得了 AI 推理的领先结果。在网络方面，我们看到对由 AI 推动的最新一代 InfiniBand 和 HPC 优化以太网平台的需求不断增长。生成式 AI 基础模型的大小继续以指数级速度增长，推动了对高性能网络的需求，以扩展多节点加速工作负载。InfiniBand 提供无与伦比的性能、延迟和网络内计算能力，是高能效云规模、生成 AI 的明智选择。对于较小规模的部署，NVIDIA 带来了其完整的加速堆栈专业知识，并将其与世界上最先进的高性能以太网结构相集成。在本季度，InfiniBand 引领了我们的增长，因为我们的 Quantum 2 每秒 40 Gb 平台在云、企业和超级计算客户的需求推动下开局良好。在以太网中，随着客户转向更高速度的下一代适配器和交换机，我们的 40 Gbps Spectrum 4 网络平台正在获得发展势头。我们仍然专注于扩展我们的软件和服务。我们发布了 NVIDIA AI Enterprise 3.0 版本，支持 50 多个 NVIDIA AI 框架和预训练模型，以及用于联络中心智能虚拟协助、音频转录和网络安全的新工作流。即将推出的产品包括我们的 NeMo 和 BioNeMo 大型语言模型服务，目前客户可以提前使用这些服务。现在让詹森多谈谈我们的软件和云业务。黄仁勋技术突破的积累让人工智能迎来了拐点。生成式人工智能的多功能性和能力引发了全球企业开发和部署人工智能战略的紧迫感。然而，人工智能超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法逾越的障碍。今天，我想与大家分享我们商业模式的下一个层次，以帮助每个企业客户触及 AI。我们正在与主要服务 - 云服务提供商合作，提供 NVIDIA AI 云服务，这些服务由 NVIDIA 直接提供并通过我们的上市合作伙伴网络提供，并托管在全球最大的云中。NVIDIA AI 即服务让企业可以轻松访问世界上最先进的 AI 平台，同时与世界上最先进的云提供的存储、网络、安全和云服务保持紧密联系。客户可以在 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的 AI 模型层上使用 NVIDIA AI 云服务。NVIDIA DGX 是一台 AI 超级计算机，也是全球正在建设的 AI 工厂的蓝图。构建人工智能超级计算机既困难又耗时。今天，我们宣布推出 NVIDIA DGX Cloud，这是拥有自己的 DGX AI 超级计算机的最快、最简单的方式，只需打开浏览器即可。NVIDIA DGX Cloud 已经可以通过 Oracle Cloud Infrastructure 和 Microsoft Azure、Google GCP 以及其他即将推出的公司获得。在AI平台软件层，客户可以接入NVIDIA AI enterprise，用于训练和部署大型语言模型或其他AI工作负载。在预训练生成 AI 模型层，我们将为希望为其业务构建专有生成 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。借助我们的新商业模式，客户可以在他们的私有云和任何公共云中使用 NVIDIA 的全面人工智能计算。我们将在即将举行的 GTC 上分享有关 NVIDIA AI 云服务的更多详细信息，敬请关注。现在让我把它转回到科莱特的游戏上。科莱特克雷斯博彩收入为 18.3 亿美元，环比增长 16%，同比下降 46%。本财年收入为 90.7 亿美元，下降 27%。我们基于 Ada Lovelace 架构的 40 系列 GeForce RTX GPU 受到热烈欢迎，推动了连续增长。同比下降反映了渠道库存调整的影响，这在很大程度上已经过去了。在季节性强劲的第四季度，大多数地区的需求都很稳定。尽管中国在一定程度上受到 COVID 相关中断的影响，但我们对该市场复苏的早期迹象感到鼓舞。游戏玩家对新的 RTX4090、4080、4070 Ti 台式机 GPU 反响热烈，许多零售店和在线商店迅速脱销。旗舰级RTX 4090在Steam上的人气迅速飙升，夺得AI架构榜首，反映出游戏玩家对高性能显卡的渴望。本月早些时候，第一代基于 Ada 架构的游戏笔记本电脑上架零售，实现了 NVIDIA 有史以来最大的性能和能效飞跃。我们首次将发烧级 GPU 性能带到 14 英寸的纤薄笔记本电脑上，这是一个快速增长的细分市场，以前仅限于基本任务和应用程序。另一项创新是，我们将性能最佳的 90 级 GPU 引入笔记本电脑，这要归功于我们第五代 Max-Q 技术的能效。总而言之，RTX 40 系列 GPU 将为 [170] 游戏和创作者笔记本电脑提供动力，为精彩的返校季做好准备。现在有超过 400 款游戏和应用程序支持 NVIDIA 的 RTX 技术，用于实时光线追踪和 AI 驱动的图形。AI 架构采用我们的第三代 AI 驱动图形 DLSS 3，可大幅提升性能。对于最先进的游戏，赛博朋克 2077，最近添加了 DLSS 3，可在 4K 分辨率下将帧速率性能提高 3 到 4 倍。我们的 GeForce NOW 云游戏服务在多个维度、用户、游戏和性能方面继续扩展。它现在在 100 多个国家/地区拥有超过 2500 万会员。上个月，它在新的高性能终极会员等级中启用了 RTX 4080 图形马力。Ultimate 会员可以通过全光线追踪和 DLSS 3 从云端以高达每秒 240 帧的速度进行流式传输。就在昨天，我们与微软发布了一个重要公告。我们同意建立为期 10 年的合作伙伴关系，将 Microsoft 的 Xbox PC 游戏系列引入 GeForce NOW，其中包括 Minecraft、Halo 和 Flight Simulator 等大作。在微软对 Activision 的收购结束后，它将添加诸如使命召唤和守望先锋之类的游戏。转向专业可视化。营收为 2.26 亿美元，环比增长 13%，同比下降 65%。本财年收入为 15.4 亿美元，下降了 27%。连续增长是由在汽车和制造业垂直领域具有优势的桌面工作站推动的。同比下降反映了渠道库存调整的影响，我们预计该调整将在今年上半年结束。对 NVIDIA Omniverse 的兴趣持续增加，迄今为止已下载近 300,000 次，连接到第三方设计应用程序的 185 个连接器。最新发布的 Omniverse 具有许多功能和增强功能，包括支持 4K、实时路径跟踪、Omniverse Search 通过大型无标记 3D 数据库进行人工智能搜索，以及用于 AWS 的 Omniverse 云容器。让我们转向汽车。收入达到创纪录的 2.94 亿美元，比 [音频不清晰] 增长 17%，比一年前增长 135%。连续增长主要由人工智能汽车解决方案推动。电动汽车和传统原始设备制造商客户的新计划帮助推动了这一增长。本财年收入为 9.03 亿美元，增长 60%。在 CES 上，我们宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，以开发自动化和自主车辆平台。该合作伙伴关系将提供规模化制造，以满足对 NVIDIA Drive 平台不断增长的需求。富士康将在其电动汽车中使用 NVIDIA Drive、Hyperion 计算和传感器架构。富士康将成为面向全球生产基于 NVIDIA Drive Orin 的电子控制单元的一级制造商。本季度我们也达到了一个重要的里程碑。NVIDIA Drive 操作系统获得了 TÜV SÜD 的安全认证，TÜV SÜD 是汽车行业最有经验和最严格的评估机构之一。凭借行业领先的性能和功能安全性，我们的平台满足自主运输所需的更高标准。转到损益表的其余部分。GAAP 毛利率为 63.3%，非 GAAP 毛利率为 66.1%。本财年 GAAP 毛利率为 56.9%，非 GAAP 毛利率为 59.2%。与去年同期相比，第四季度 GAAP 运营支出增长 21%，非 GAAP 运营支出增长 23%，这主要是由于薪酬和数据中心基础设施支出增加。按美国通用会计准则计算的营业费用环比持平，非美国通用会计准则营业费用下降 1%。我们计划在未来几个季度将它们保持在这个水平上相对平稳。全年 GAAP 运营费用增长 50%，非 GAAP 运营费用增长 31%。我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还了 11.5 亿美元。截至第四季度末，到 2023 年 12 月，我们的股票回购授权剩余约 70 亿美元。让我看看 24 财年第一季度的前景。我们预计，在数据中心和游戏的强劲增长带动下，我们的 4 个主要市场平台中的每一个都将推动连续增长。收入预计为 65 亿美元，上下浮动 2%。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 64.1% 和 66.5%，上下浮动 50 个基点。GAAP 运营费用预计约为 25.3 亿美元。非 GAAP 运营费用预计约为 17.8 亿美元。GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 5000 万美元，不包括非附属资产剥离的收益和损失。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 13%，上下浮动 1%，不包括任何离散项目。最后，让我强调一下金融界即将发生的事件。我们将参加 3 月 6 日在旧金山举行的摩根士丹利技术会议和 3 月 7 日在波士顿举行的 Cowen Healthcare 会议。我们还将以虚拟方式主持 GTC，Jensen 的主题演讲将于 3 月 21 日开始。我们的财报电话会议定于 5 月 24 日星期三举行，讨论我们 24 财年第一季度的结果。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-23

百度2022Q4业绩电话会议记录高管解读财报

老虎证券2023-02-23

A股头条：联储纪要重申强硬立场！防御性储蓄意愿爆发，11家理财公司规模再减8300亿！杭州放大招，三胎发2万

李彦宏还重点介绍了百度将在三月份推出的生成式AI产品文心一言（ERNIE Bot），宣布计划将多项主流业务与文心一言整合。评：等3月1号发布会吧，如果文心一言能达到GPT的水准，那百度肯定就不是现在的价格了。下一波互联网的走势看百度了，另外京东、天猫、拼多多的价格战要打起来了，市场有点担心这三家的盈利能力。　　5、刘强东砸“百亿补贴” 宣战拼多多　　近日，多家媒体报道称，京东将于3月初启动“百亿补贴”活动，正式向拼多多宣战。相关PPT显示，京东“百亿补贴”将于2月24日完成竞价系统上线，2月28日全方位开启提报，审核通过商品陆续上线，3月初前台切量100％正式上线。对此，京东方面尚未公开回复。评：京东搞起“百亿补贴”，再次拿起“低价”这把武器，市场重新洗牌已经不可避免。　　6、北向资金净流出47.34亿元中国平安净卖出额居首　　北向资金周三净流出47.34亿元。中国平安净卖出7.41亿元，贵州茅台净卖出4.52亿元，宁德时代净卖出3.35亿元，比亚迪净卖出3.16亿元。　　7、美联储会议纪要：需进一步加息已成共识非票委中有更鹰派的声音　　纪要显示，会议上所有担任票委的美联储官员都投票支持加息25个基点，将联邦基金利率目标区间上调到4.50％至4.75％之间。不过纪要指出，并非所有的官员都支持这一决议，有少数非票委希望加息50个基点，以展示出更大的、降通胀的决心。　　隔夜外盘　　美股：“高通胀风险及国债收益率飙升，低点没破的背后却全是危机！”全员赞成的美联储会议纪要再度给了市场重重一击，但未来加息幅度的下降算给狂泻后的美股带来些许支撑，三大股指在经历昨日暴跌后重新找寻方向，道指微跌近85点，标普跌0.16％，纳指涨0.13％；中概在线教育、材料板块逆市上涨，房地产、能源板块普跌，新东方涨5.91％，Luminar涨28.81％，英特尔跌2.26％。　　商品：美联储抗通胀的强硬立场令市场震荡，美元指数接近上周五所创的1月6日以来六周高位，站稳104关口上方；黄金微跌0.1％报1841.50美元，连跌三日再创去年12月以来的近两个月低位；纽约原油跌3.15％报73.95美元，失守74美元，布伦特原油勉强守住80.60美元，刷新2月6日以来的两周低位；离岸人民币兑美元失守6.90元，较上日收盘最深跌160点，刷新七周低位；比特币失守2.4万美元，以太坊失守1620美元创一周新低。　　　　市场策略　　周二美股大跌，A股虽然出现抵抗，但也没有独立走强。从上证50指数来看，当前仍可认为是处于B浪反弹之中，后市关注17日低点，这里如果下破则宣告反弹结束。中证1000指数表现相对较强，目前仍是头肩顶雏形，接下来将有方向选择，向下破位则头肩顶成立；向上则可能构筑双头或喇叭形。短线大盘仍将震荡，下周将有方向选择。　　　　题材掘金　　猴痘：海关总署最新公告：来自猴痘疫情发生国家（地区）的人员，如接触过猴痘病例或出现发热等相关症状，入境时应主动申报，海关卫生检疫人员将按规定程序采取医学措施并开展采样检测；来自猴痘疫情发生国家（地区）且有被污染或有被污染可能的航空器、船舶、集装箱、货物，应按规定程序接受卫生处理。　　标的：润达医疗（603108）、义翘神州（301047）　　科技仪器：2月21日下午就加强基础研究进行第三次集体学习。会议要求，打好科技仪器设备、操作系统和基础软件国产化攻坚战，鼓励科研机构、高校同企业开展联合攻关，提升国产化替代水平和应用规模，争取早日实现用我国自主的研究平台、仪器设备来解决重大基础研究问题。　　标的：聚光科技（300203）、永新光学（603297）　　鸡苗：据卓创资讯，截至2月22日，国内白羽肉鸡苗价格报5.05元/羽，较1月最高点3.91元/羽上涨29％，山东地区大型孵化企业报价达到5.40元/羽。　　标的：民和股份（002234）、益生股份（002458）　　公告精选　　【重大事项】　　佛慈制药 002644：实际控制人筹划控制权变更股票延期复牌　　芳源股份 688148：拟投资不超过20亿元磷酸铁锂电池回收及正极材料生产项目　　中科环保 301175：拟收购衡阳粤丰55％股权　　【业绩速递】　　汉缆股份 002498：2022年实现净利润8.35亿元同比增长7.49％　　复洁环保 688335 业绩快报：2022年净利同比增81.29％　　同益中 688722 业绩快报：2022年净利同比增长227％　　圣晖集成 603163：2022年净利同比下降2％　　【并购重组】　　珠江股份 600684：资产重组将提升公司盈利能力　　时空科技 605178：拟向实控人定增募资不超3亿元　　铜峰电子 600237：拟定增募资不超4亿元　　顺博合金 002996：筹划向特定对象发行股票事项　　【增持减持】　　森麒麟 002984：控股股东等拟增持公司400万股-700万股股份　　大烨智能 300670：股东南京明昭拟减持不超6％股份　　超华科技 002288：股东拟减持不超过6％公司股份　　惠云钛业 300891：朝阳投资拟减持不超过5.11％股份　　江南奕帆 301023：两名股东拟合计减持股份不超过4.69％　　上海沪工 603131：股东舒宏瑞拟减持不超过3％股份　　东航物流 601156：珠海普东拟减持不超过3％股份　　汇宇制药 688553：湖州意诺特拟减持不超1.546％股份　　【其他事项】　　轻纺城 600790：与中信证券签订全面业务合作协议　　众源新材 603527：子公司获得项目定点通知　　国博电子 688375：拟开展射频集成电路产业化项目二期建设　　普利特 002324：签订锂离子电池模组、电芯等产品年度购销框架合同　　华绿生物 300970：拟约2亿元新建工厂化食用菌科技园区项目　　百克生物 688276：与医科院病原所签订科研合作框架协议　　天华超净 300390：拟变更公司证券简称为“天华新能” 　　上海医药 601607：吲达帕胺片通过仿制药一致性评价　　金诚信 603979：拟与Cordoba矿业合资运营San Matias铜金银项目　　京能电力 600578：河北京能涿州热电扩建项目获核准　　康希诺 688185：公司副总经理辞任　　三一重能 688349：拟出售太行山新能源100％股权　　鲁抗医药 600789：枸橼酸托法替布获得化学原料药上市申请批准通知书　　新乡化纤 000949：拟出资5000万元设立全资子公司菌草公司　　中国中铁 601390：近期合计中标约428.91亿元重大工程　　雪浪环境 300385：联合体拟签署约4.54亿元合同　　江龙船艇 300589：签订1.13亿元128米趸船采购项目采购合同　　开尔新材 300234：与华捷建设签订搪瓷钢板销售合同　　天赐材料 002709：以自有资金1亿元对四川天赐高新材料有限公司进行增资　　*ST泽达 688555：3894万元银行贷款逾期　　朗玛信息 300288：子公司血糖仪、血糖试纸取得医疗器械注册证　　交易提示　　【新股申购】　　1.绿通科技（创业板）　　申购代码：301322 　　股票代码：301322 　　发行价格：131.11 　　发行市盈率：73.75 　　申购评级：建议申购　　2.凯大催化（北交所）　　申购代码：889974 　　股票代码：830974 　　【可转债申购】　　爱玛转债 113666 　　【可转债交易提示】　　华通转债赎回，进入最后交易日　　【限售解禁】　　

金融界2023-02-23

2月22日晚间要闻盘点：农行“连心贷”出圈，加强还款能力！杭州拟向三孩家庭一次性补助2万元

李彦宏还重点介绍了百度将在三月份推出的生成式AI产品文心一言（ERNIE Bot），宣布计划将多项主流业务与文心一言整合。　　李彦宏在内部信表示，百度即将在3月份推出百度新一代的大语言模型“文心一言”，计划将多项主流业务与文心一言整合。其中，文心一言与搜索整合，将引领搜索体验的代际变革；文心一言将通过百度智能云对外提供服务，根本性地改变云计算市场的游戏规则；此外，文心一言大模型还将搭载到Apollo智舱系列产品，并与小度进行集成。（科创板日报）　　佛慈制药：实际控制人筹划控制权变更股票延期复牌　　佛慈制药公告，此前公告，公司实际控制人兰州市人民政府国有资产监督管理委员会筹划控制权变更，公司股票延期复牌，即自2月23日（星期四）开市起继续停牌，预计不超过3个交易日。　　芳源股份：拟投资不超过20亿元磷酸铁锂电池回收及正极材料生产项目　　芳源股份公告，拟投资年报废30万吨磷酸铁锂电池回收、年产8万吨磷酸铁锂正极材料项目，总投资金额不超过20亿元人民币。　　中科环保：拟收购衡阳粤丰55％股权　　中科环保公告，公司拟受让粤丰科维持有的常宁市生活垃圾焚烧发电项目公司暨衡阳粤丰环建电力有限公司55％股权。

金融界2023-02-22

比尔·盖茨：AI将为每人创造一个私人助手科技市场面临洗牌？

hatGPT爆火以后，硅谷大厂们开启了生成式AI“军备竞赛”，都在争相推出能生成文字或影像的人工智能工具，科技圈或将迎来大变局。在这场变局中，微软似乎已拔得头筹。微软首席执行官表示，“搜索引擎迎来了新时代”，随后推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎必应和Edge浏览器。谷歌也第一次意识到，可能正在失去在搜索市场的部分控制权。不久，谷歌便匆忙推出了旗下聊天机器人Bard，然而却出师不利，一个错误致使公司市值蒸发1100亿美元。随后谷歌表示，将推出由人工智能驱动的新搜索和地图功能，包括通过图片来提问，这是在全球竞相商业化该技术的最新举措。对谷歌是否落后于微软的过度关注表明，人工智能之争已成为科技行业的核心焦点。随着谷歌卷入这场竞争，该公司面或将临着人工智能如何影响搜索领域竞争格局的新问题。凭借其超过2800亿美元的年收入和91%的全球网络搜索市场份额，谷歌一直是多届政府反垄断机构关注的焦点。一些人说，ChatGPT的出现只会延续谷歌的市场主导地位，虽然Bard还只在有限范围内发布，但它进入搜索引擎市场时仍具有巨大的优势；而另一些人则表示，ChatGPT是一个新兴赛道，鉴于谷歌最近的失误，可能将面临越来越多的竞争与挑战。不过，万维网发明人蒂姆·伯纳斯-李阐认为，未来互联网的掌控权将落到个人手上，不再被互联网巨头垄断。比尔·盖茨也秉持着同样的观点，“人工智能技术会给每个人创造一个私人助手，这个助手会根据需求为人们提供建议，而谷歌、亚马逊、微软和苹果这些科技巨头所控制的市场将重新洗牌。” “人工智能是我一生都在思考的问题，想知道它有多难，以及我们将如何实现。直到去年左右，我说它的进展比我预期得要慢一些。但现在令我感到惊讶的是，我们有这种加速度，人工智能将是这十年中最大的事情。”盖茨在节目中说道。总结随着科技的发展，人工智能技术一次又一次地超越了人们的认知。现在，ChatGPT拉扯冲撞着人们惯有的参与生产生活的模式和框架，且继续“狂飙”在超越人类的赛道上……或许未来，我们真的会拥有属于自己的私人助手。来源：金色财经

金色财经2023-02-22

李彦宏：计划将多项主流业务与文心一言整合

，李彦宏重点介绍了百度将在三月份推出的生成式AI产品文心一言（ERNIE Bot），宣布计划将多项主流业务与文心一言整合。　　李彦宏表示：“中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。而百度作为中国人工智能市场长期增长的最佳代表，正站在浪潮之巅。” 　　李彦宏强调：“人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。” 　　以下为内部信全文：　　各位百度同学，　　今天，百度发布了截至2022年12月31日的第四季度及全年未经审计的财务报告。2022年，百度实现营收1236.75亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）206.8亿元，同比增长10％。第四季度，百度实现营收330.77亿元，归属百度的净利润（非美国通用会计准则）53.71亿元，同比增长32％。2022财年，百度核心连续四个季度业绩超市场预期。在严峻的市场环境下，我们努力提高了经营健康度，营业利润和利润率实现同比提升。我们还通过组织调整和管理重组，建立了一个更高效的组织。　　第四季度，百度智能云利用AI技术，为行业提供标准化的解决方案，提高了利润率。2022年，凭借云智一体的优势，百度智能云连续四年稳居AI云服务市场第一。以累计合同金额超过千万元人民币订单计算，我们的智能交通解决方案，已经被69个城市采用，并在落地城市的缓堵保畅中，发挥了关键作用。2023年春节期间，保定、株洲、阳泉、重庆等多个城市，市内出行强度创5年来新高，而通行效率提升均达到15％以上。　　智能驾驶方面，我们看到，全球自动驾驶行业正在加速呈现两极分化，“无人化”落地是关键分水岭。百度完全无人驾驶运营取得了突破，开始在武汉和重庆提供全无人出行服务，并获准在北京开展全无人驾驶测试。截至2023年1月底，萝卜快跑累计订单量超过200万，保持了全球最大的自动驾驶出行服务商地位。　　移动生态方面，百度移动端搜索查询次数和信息流分发量，都实现了两位数的同比增长。百度展现出一个信息服务平台的责任和价值。在防疫政策放开之后，我们迅速调动资源，推出了疫情指数，实时更新中国的情况，让用户在关键时刻可以获得准确权威的信息。2022年12 月，百度 App月活用户数达到6.48亿，同比增长4％。此外，小度在2022年前九个月，位居中国智能屏和智能音箱出货量第一。　　大家都知道，我们即将在3月份推出百度新一代的大语言模型“文心一言”，它也是继文心一格之后百度的又一个生成式AI产品。百度官宣之后，一名中国科幻作家来问，文心一言是不是可以让他的创作效率提升，让他的科幻小说更充满想象力。一大批媒体、客户、合作伙伴，第一时间宣布将接入文心一言。这是信任、是期待，更是责任。此时此刻，我们很多同学正在枕戈待旦，全力冲刺。　　今天，人人都在谈论人工智能的颠覆性影响。生成式AI和大模型的智能涌现，是全新的计算范式带来的新机会。这意味着，AI技术已经发展到一个临界点，各行各业都不可避免地被改变。中国AI市场即将迎来爆发性的需求增长，其商业价值的释放将是前所未有的、指数级的。而百度作为中国人工智能市场长期增长的最佳代表，正站在浪潮之巅。　　人类进入人工智能时代，IT技术的技术栈发生了根本性的变化。过去基本分为三层：芯片层，操作系统层和应用层。现在可以分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。百度是全球为数不多、进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有领先业界的关键自研技术，可以实现端到端优化，大幅提升效率。　　我们计划将多项主流业务与文心一言整合。文心一言与搜索整合，将引领搜索体验的代际变革。除了提供更好的搜索和答案，我们还会提供全新的交互和聊天体验，以及独特的生成内容，极大地丰富内容生态和供给，吸引更多用户，并有机会形成新的流量入口。文心一言也将通过百度智能云对外提供服务。之前选择云厂商更多看算力、存储等基础云服务。未来，更多会看框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、应用之间的协同。这会根本性地改变云计算市场的游戏规则。文心一言大模型搭载到Apollo智舱系列产品，会让智能汽车具备领先一代的人车交互体验。文心一言与小度进行集成，将显著提升小度与用户进行多轮对话的体验，更加聪明和善解人意。小度将成为用户身边更加全能的智能助手。　　最近这几年，我不断跟同学们讲困难和挑战，为的是当机会来临时，我们能够抓住机会，勇敢创新。因为只有创新能够驱动增长。让我们牢记使命，“用科技让复杂的世界更简单”，坚持做正确的事，帮助实现人工智能的终极理想，“为人类带来更多的自由与可能”。同学们，你们准备好了吗？　　Robin

金融界2023-02-22

深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

022年9月，红杉资本发布了一篇叫做《生成式AI：一个创造性的新世界》的文章，指出AIGC应用将在未来几年大量落地，AI生成的文字、图片、视频将逐渐走入人们的生活。今年春节刚过，腾讯研究院又推出《AIGC发展趋势报告2023：迎接人工智能的下一个时代》，预测未来五年10%-30%的互联网图像将由AI生成，AIGC市场到2030年可能达到1100亿美元的规模。不少业内人士认为中国的AIGC产业处于发展的初期，底层技术和应用层面和国外还有较大的差距。虽然国内众多厂商开始布局AIGC，但是目前的商业模式还不成熟。技术层面的不足也限制了应用端的发展。但事实上，中国是美国市场之外唯一一个拥有完整的AIGC产业链的国家。中国的AIGC产业很可能发展出和硅谷完全不一样的生态系统。今天，我们就带大家来深入解析对比中国和硅谷的AIGC赛道，看看国内的AIGC行业和国外到底有什么区别，未来又会有什么样的发展趋势。中国的AIGC底层技术当全世界把目光放到了ChatGPT上时，中国的AIGC模型也正在飞速发展。从AIGC模型数量上来看，全世界前十的AIGC模型研发者中，中国机构占了四个。其中有学院派的BAAI智源研究院和清华大学，也有产业界的百度和阿里巴巴研究院。顶级的西方AI机构谷歌、Meta还有OpenAI当然也榜上有名。值得一提的是，除了英美之外，虽然以色列有AI21，加拿大有Cohere，只有中国有多家机构在研发AI模型。中国企业近几年在自主研发上下的功夫也为AIGC产业打下了基础。比如，百度的飞桨PaddlePaddle和华为MindSpore开源框架。这些框架和国外常用框架（比如TensorFlow和PyTorch）的不兼容可能会限制国产框架的发展，但是例如Ivy这样的框架转换器或许能成为中西方AI框架的桥梁。在社区层面，在2013年开发出来的Gitee成为了号称“中国GitHub”的开源技术社区。如今，很多大模型都在Gitee上开源，比如中科院的紫东太初大模型。Gitee社区也吸引到了超过800万开发者用户。可见Gitee社区和国产框架都成为了中国AIGC发展不可或缺的软件设施。在硬件层面，国产的芯片也称为了训练AIGC模型的常见之选。在训练2000亿参数的超大盘古模型的过程中，来自华为的团队调用了超过2000块华为昇腾910芯片。而2600亿参数的百度ERNIE 3.0 Titan还有千亿参数紫东太初模型也是在华为昇腾系列的芯片上训练出来的。 AIGC模型十大开发机构从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。但是站在用户体验的角度，ChatGPT确实要领先于中国的语言模型，还有西方其他公司的模型。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后才研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。预训练语言模型参考量在一定程度上，中国的AIGC底层技术也受益于西方的开源运动。在StabilityAI发布Stable Diffusion模型之后不久，国内的IDEA研究院封神榜团队很快就训练出了名为“太乙”的中文版Stable Diffusion。与原版的Stable Diffusion不同，太乙Stable Diffusion可以更好地理解中文的语言文化环境。蓝海vs红海：中美AIGC的发展阶段在之前的一篇文章里，我们分析过美国的AIGC产业，提到了希望很多AIGC垂直领域已经杀成了一片红海。比如，文案编辑和市场营销领域的文字生成类产品已经有数十家创业公司在做了。图像生成类的产品在Stable Diffusion和DALLE-2出现之后也迅速开始卷了起来。然而，中国的AIGC产业大多还是一片蓝海。两张市场地图对比不难看出中国的AIGC公司要比西方少得多，有些领域甚至还没有出现很多初创公司。中国的AIGC市场地图西方的AIGC产业是不是比国内要拥挤很多？这一方面是由于中国的底层技术要比美国落后几年，还不足以支持商业化落地。就在几年前，李开复老师在《AI Superpowers》一书里指出，中国虽然在AI技术层面不及美国，但是在应用端却走在了美国的前面。或许这一说法适用于预测型AI（“predictive AI”，比如人脸识别、推荐算法）的时代，但是在生成型AI（“generative AI”）的时代，应用和底层技术结合得更紧密，中国在应用方面也可能要追赶美国的步伐。中国在应用层的滞后也是由国内B2B产业的特性决定的。西方的文字和图像生成类产品主要都是面向2B的市场的，而中国的B2B市场要比西方小很多，中国企业往往不愿意在软件上花钱，而更愿意去购买服务。这就极大地降低了初创公司想要进入2B类文字、图像生成SaaS赛道的意愿。我们未来在国内可能看到企业打着卖服务的旗号卖软件--用户的体验和买服务无异，而后端的服务却是由AI软件提供的。另外，与美国横向SaaS模式不同，中国的AIGC的SaaS很有可能会采取纵向的发展模式。这种模式的特点在于，聚焦于特定的应用领域，比如电商、短视频、金融，而不是追求产品的通用化。这种发展模式弥补了中国在模型通用能力上的不足，也利用了在垂直领域积累的大量的专业数据。同一个科技，不同的垂直应用中国市场的独特性也决定了中国会发展出和西方不一样的AIGC生态系统和不一样的垂直应用。这意味着中国的AIGC应用虽然比美国慢了一步，但是简单粗暴的“复制到中国”（“copy-to-China”）模式并行不通。还是拿文字生成领域来讲，中国高质量的数据集少、市场营销以视频形式为主、企业不愿意在软件上花钱，这就意味着类似于美国的Jasper.ai和copy.ai这样的文字生成的通用SaaS，在中国就很难获得很大的2B市场。中国文字生成产品主要在做2C的业务，并且业务的性质也和美国很不一样。学术类写作、英文写作还有翻译成了中国文字类AIGC产品的重点。众多产品都提供这种服务，比如火龙果写作、秘塔科技还有写作狐。在2B领域，中国的初创公司选择了专攻垂直领域，而不是追究产品的通用性。一个典型的例子就是澜舟科技。在研发出了孟子大模型之后，澜舟科技并没有继续追求模型的通用性，而是专攻金融领域的NLP分析服务。中国的AIGC的另一个独特之处就是在AI视频领域有着比较强的竞争力。特别是虚拟人和短视频方面，中国的公司更加懂得结合实用性和娱乐性，而西方的公司的产品往往只有实用性。我们就拿中国的小冰和英国的Synthethia虚拟人公司来做个对比。Synthethia做出来的虚拟人跟普通公司白领无异，而小冰生成的万科虚拟员工崔筱盼却长着一副明星脸。中国的虚拟人产业近几年逐渐人们的视野。不论是清华大学首位虚拟学生“华智冰”，还是冬奥会上谷爱凌的虚拟分身，每次虚拟人的亮相都能够引起舆论关注。比起专注于2B赛道的西方公司，中国的AIGC公司因为要做2C的业务，所以特别懂得吸睛引流。咪咕的谷爱凌虚拟人分身在2022年冬奥会上首秀虽然目这个产业的商业模式还不成熟，但是技术上一旦有了突破，中国公司的市场营销能力将成为其强大的国际竞争力。但与此同时，中国在AIGC开发工具领域的初创公司甚少，比如在AI代码生成，还有零代码、少代码的工具领域基本上没有什么创业公司。这可能是因为开发工具领域语言、文化隔阂小、政策约束少，像GitHub这样的西方公司可以比较容易进入中国市场。而中国企业在B2B、B2D产品制作能力上的不足也让中国的开发工具产品很难和西方大厂竞争。中国的AIGC将何去何从？说了这么多，我们在最后想对中国的AIGC产业做出三大预测，供大家参考。一是，中国会重点发展AIGC的底层技术，形成自主的模型和基础设施。近些年美国政府对华的一系列科技制裁，让国内的各大公司担忧自己哪一天会不会也成为美国的打击对象。想要维持AIGC领域的发展，中国的企业和学术研究院必须要投入更多的研发费用，投入到真正的核心技术研发上，形成独立的产业链。二是，由于中国国内市场的局限性，出海是很多2B的AIGC企业的必然之选。在AIGC领域，已经有一些初创公司打造出了国际化的企业形象，进入了东南亚、欧洲、北美等海外市场。AI语音助手创业公司赛舵科技研发出了多语种的AI语音生成系统，涵盖了超过20种东南亚语言和方言。而高领资本和GGV投的AI模特公司ZMO.ai在中国成立，相继在美国和加拿大成立了办公室，打入北美市场。 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特三是，政策监管和法律伦理问题将成为AIGC发展的一个重要挑战。去年12月，国家互联网办公室发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，进一步规范AIGC产出的文字、图像和视频内容，规范了个人信息在深度合成中的应用。此前，不少AIGC公司都陷入了侵犯产权、个人信息和产出虚假内容的尴尬境地，包括OpenAI的代码生成软件Codex也因为抄袭GitHub开发者的代码而被告上法庭。如何能在发展技术的同时，遵守法律法规、伦理原则，成为AIGC企业面对的一大难题。写在最后硅谷之外，中国的AIGC产业已经开始崛起。不论是从技术发展还是投资创业的角度来看，中国的AIGC产业相当活跃。中国的AIGC公司面临着和西方公司同样的挑战，比如寻找成熟的商业模式、发展下一代AIGC技术，还有遵循法规伦理。与此同时，中国的AIGC也要面对额外的压力，比如美国政策的打击还有技术层面的不足。跟互联网和移动手机时代一样，中国的AIGC生态必定和西方不一样。当美国的AIGC公司重点发展B2B业务的同时，中国公司很有可能会首先进入电商、物流还有大消费市场，并且很有可能在国际市场上和西方企业一争高下。中国的AIGC还处于萌芽期。未来，AIGC产业必将改变我们的生活，中国企业也一定能够加入这股浪潮。注：本文作者为硅谷Leonis Capital风险投资基金Jenny Xiao (肖文泉) 和Jay Zhao 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

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