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身价飙涨！OpenAI估值将达1500亿美元，AI 光速烧钱进行中？

的860亿美元估值近乎翻倍，也有望成为生成式AI甚至是整个科技领域最高融资之一。融资阵仗极大据彭博，OpenAI正以1500亿美元估值，洽谈65亿美元融资，并计划通过循环信贷筹措50亿美元债务融资。本轮融资将由 Thrive Capital 领投，OpenAI最大的投资者微软将参与其中，苹果、英伟达等巨头也一直在就投资进行谈判。如果谈判取得进展，全球市值最高的三家科技公司都将成为OpenAI的投资方。回顾来看，微软一直是OpenAI背后最大金主。去年初，微软向 OpenAI 投资了100亿美元，总投资额达到130亿美元，也使其持有了OpenAI 49%利润份额。英伟达则长期与OpenAI密切合作。据此前媒体报道，英伟达有意向在OpenAI新一轮融资中投入1亿美元。今年发力AI的苹果也携手了 OpenAI ，在9月最新发布的iPhone16系列新品上将引入ChatGPT 。不过目前，尚不清楚苹果、微软将在本轮向OpenAI投资多少，OpenAI 也未对融资谈判发表评论。知情人士透露，讨论仍在进行中，条款可能会发生变化。此前，OpenAI首席财务官Sarah Friar曾透露，OpenAI将利用这笔融资获得更多的计算能力，并为其他运营费用提供资金。解决资金短缺难题？自2022年推出 ChatGPT以来，OpenAI 以迅雷不及掩耳之势迅速扩张。去年1月到今年，OpenAI的估值从290亿美元发展到860亿，再到如今传出的1500亿美元。这爆发速度堪称炸裂。但需要注意的是，OpenAI挣钱的速度似乎远远赶不上花钱速度。今年年初，公司的年收入已超过34亿美元，但因为AI太烧钱，加上日益激烈的对手竞争， OpenAI 仍在亏损。据《The Information》称，到年底，OpenAI 的亏损将接近50亿美元。且该公司已经在 AI 培训和人员配备上耗费了85亿美元，远远超过了竞争对手的支出，且其现金流可能在未来一年内耗尽。而本次巨额融资也将解决OpenAI资金短缺的难题。近来，OpenAI准备推出“新王炸”，其正加速开发“草莓”和“猎户座”两款大模型。其中，草莓大模型或在近两周内发布，它的推出可能会为 ChatGPT 阵营注入新的活力，同时也或将为OpenAI能带来更多营收机会。据悉，该模型在数学、代码能力上强到爆炸，号称“更智能、更慢、更贵”，定价200美金/月。另外据此前的爆料，“草莓”计划旨在筹集更多资金，OpenAI需要这笔钱来支持代号为“猎户座”的下一代前沿模型开发。但越智能的AI大模型，就越需要巨大的推理成本进行训练。这也意味着OpenAI 需要更多的资金推进产品的更新，以保持在这轮人工智能潮中领先地位。

格隆汇2024-09-12

黄仁勋一席话引爆美股！英伟达一夜暴涨1.54万亿，黄仁勋说了些什么？

机，让它去找出算法——这就是机器学习，生成式AI。因此，我们在许多不同的数据领域大规模应用了它，计算机不仅知道如何处理数据，还理解数据的含义。因为它同时理解多种数据模式，它可以进行数据翻译。因此，我们可以从英文转换为图像，从图像转换为英文，从英文转换为蛋白质，从蛋白质转换为化学物质。因为它理解了所有的数据，因此可以进行所有这些翻译过程，我们称之为生成式AI。它可以将大量的文字转换为少量的文字，或者将少量的文字扩展为大量的文字，等等。我们现在正处于这个计算机革命的时代。而现在令人惊讶的是，第一批价值数万亿美元的数据中心将被加速，并且我们还发明了这种新型的软件，称为生成式AI。生成式AI不仅仅是一种工具，它是一种技能。正是因为这个原因，新的行业正在被创造出来。这是为什么？如果你看看直到现在的整个IT行业，我们一直在制造人们使用的工具和仪器。而第一次，我们正在创造出能够增强人类能力的技能。因此，人们认为AI将超越价值数万亿美元的数据中心和IT行业，进入技能的世界。那么，什么是技能呢？比如数字货币是一种技能，自动驾驶汽车是一种技能，数字化的装配线工人，机器人，数字化的客户服务，聊天机器人，数字化的员工为英伟达规划供应链。这可以是一个SAP的数字代理。我们公司大量使用ServiceNow，我们现在拥有了数字员工服务。因此，我们现在拥有了这些数字化的人类，这就是我们现在正处的AI浪潮。 4. 金融市场中存在一个持续的辩论，即随着我们继续建设AI基础设施，投资回报是否足够？你如何评估客户在这个周期中获得的投资回报率？如果你回顾历史，回顾PC和云计算，它们在类似的采用周期中，回报率如何？与现在相比有什么不同？黄仁勋：这是个非常好的问题。让我们来看看。在云计算之前，最大的趋势是虚拟化，如果大家还记得的话。虚拟化基本上意味着我们将数据中心中的所有硬件虚拟化为虚拟数据中心，然后我们可以跨数据中心移动工作负载，而不必直接与特定的计算机相关联。结果是，数据中心的利用率提高了，我们看到了数据中心成本减少了两倍到两倍半，几乎是在一夜之间完成的。接着，我们将这些虚拟计算机放到云中，结果是，不仅仅是一家公司，很多公司都可以共享相同的资源，成本再次下降，利用率再次提高。这些年的所有进步，掩盖了底层的根本变化，那就是摩尔定律的终结。我们从利用率提升中获得了两倍、甚至更多的成本降低，然而这也碰到了晶体管和CPU性能的极限。接着，所有的这些利用率的提升已经达到极限，这也是为什么我们现在看到数据中心和计算通胀的原因。因此，第一件正在发生的事情就是加速计算。因此，当你在处理数据时，比如使用Spark——这是当今世界上使用最广泛的数据处理引擎之一——如果你使用Spark并通过英伟达加速器加速它，你可以看到20倍的加速。这意味着你会节省10倍的成本。当然，你的计算成本会上升一点，因为你需要支付英伟达GPU的费用，计算成本可能会增加一倍，但你将减少计算时间20倍。因此，你最终节省了10倍的成本。而这样的投资回报率对于加速计算来说并不罕见。因此，我建议你加速一切可以加速的工作，然后使用GPU进行加速，这样可以立即获得投资回报。除此之外，生成式AI的讨论是当前AI的第一波浪潮，基础设施玩家（比如我们自己和所有云服务提供商）将基础设施放在云上，供开发人员使用这些机器来训练模型、微调模型、为模型提供保护等等。由于需求如此之大，每花费1美元在我们这里，云服务提供商可以获得5美元的租金回报，这种情况正在全球范围内发生，一切都供不应求。因此，对这种需求的需求非常巨大。我们已经看到的一些应用，当然包括一些知名的应用，比如OpenAI的ChatGPT、GitHub的Copilot，或者我们公司内部使用的共同生成器，生产力提升是不可思议的。我们公司里的每一个软件工程师现在都使用共同生成器，不管是我们自己为CUDA创建的生成器，还是用于USD（我们公司使用的另一种语言），或者Verilog、C和C++的生成器。因此，我认为每一行代码都由软件工程师编写的日子已经彻底结束了。未来，每一个软件工程师都将有一个数字工程师伴随在身边，24/7随时协助工作。这就是未来。因此，我看英伟达，我们有32000名员工，但这些员工周围将有更多的数字工程师，可能会多100倍的数字工程师。 5. 很多行业都在接受这些变化。哪些用例、行业是你最兴奋的？黄仁勋：在我们公司，我们在计算机图形学方面使用AI。如果没有人工智能，我们无法再进行计算机图形学。我们只计算一个像素，然后推测其余的32个像素。也就是说，我们在某种程度上“幻想”出其余的32个像素，它们在视觉上是稳定的，看起来是照片级真实的，图像质量和性能都非常出色。计算一个像素需要大量的能量，而推测其他32个像素的能量需求则非常少，而且可以非常快速地完成。因此，AI并不仅仅是训练模型，这只是第一步。更重要的是如何使用模型。当你使用模型时，你会节省大量的能量和时间。如果没有AI，我们无法为自动驾驶汽车行业提供服务。如果没有AI，我们在机器人技术和数字生物学领域的工作也是不可能的。现在几乎每一个科技生物公司都以英伟达为中心，他们正在使用我们的数据处理工具来生成新蛋白质，小分子生成、虚拟筛选等领域也将因为人工智能而被彻底重塑。 6. 谈谈竞争和你们的竞争壁垒吧。目前有很多公私公司希望能打破你们的领导地位。你如何看待你们的竞争壁垒？黄仁勋：首先，我认为有几件事让我们与众不同。第一点要记住，AI并不仅仅是关于芯片的。AI是关于整个基础设施的。如今的计算机不是制造一块芯片然后人们购买它并放入计算机中。那种模式属于上世纪90年代。如今的计算机是以超级计算集群、基础设施或超级计算机为名开发的，这不是一块芯片，也不完全是计算机。所以，我们实际上是在构建整个数据中心。如果你去看一下我们其中一个超级计算集群，你会发现管理这个系统所需的软件是非常复杂的。并没有一个“Microsoft Windows”可以直接用于这些系统。这种定制化的软件是我们为这些超级集群所开发的，所以设计芯片的公司、构建超级计算机的公司以及开发这些复杂软件的公司，理所当然的是同一家公司，这样可以确保优化、性能和效率。其次，AI本质上是一种算法。我们非常擅长理解算法的运作机制，并且了解计算堆栈如何分布计算，以及如何在数百万个处理器上运行数天，保持计算机的稳定性、能源效率以及快速完成任务的能力。我们在这方面非常擅长。最后，AI计算的关键是安装基础（installed base）。拥有跨所有云计算平台和内部部署（on-premise）的统一架构非常重要。无论你是在云中构建超级计算集群，还是在某台设备上运行AI模型，都应该有相同的架构以运行所有相同的软件。这就是所谓的安装基础。而这种自1993年以来的架构一致性是我们能够取得今天成就的关键原因之一。因此，今天如果你要创办一家AI公司，最明显的选择就是使用英伟达的架构，因为我们已经遍布所有的云平台，不论你选择哪台设备，只要它有英伟达的标识，你就可以直接运行相同的软件。 7. Blackwell在训练上快了4倍，推理速度比它的前代产品Hopper快了30倍。你们的创新速度如此之快，你们能否保持这样的节奏？你们的合作伙伴能否跟上你们的创新步伐？黄仁勋：我们的基本创新方法是确保我们不断推动架构创新。每个芯片的创新周期大约是两年，在最好的情况下是两年。我们每年还会对它们进行中期升级，但整体架构的革新大约是每两年一次，这已经非常快了。我们有七个不同的芯片，这些芯片共同作用于整个系统。我们可以每年推出新的AI超级计算集群，并且比上一代更强大。这是因为我们拥有多个可以进行优化的部分。因此我们可以非常快速地交付更高的性能，并且这些性能的提升直接转化为总拥有成本（TCO）的下降。 Blackwell在性能上的提升意味着，对于拥有1千兆瓦电力的客户，他们可以获得3倍的收入。性能直接转化为吞吐量，吞吐量则转化为收入。如果你有1千兆瓦的电力可用，你可以获得3倍的收入。因此，这种性能提升的回报是无与伦比的，也无法通过芯片成本的降低来弥补这3倍的收入差距。 8. 如何看待对亚洲供应链的依赖？黄仁勋：亚洲的供应链非常复杂并且高度互联。英伟达的GPU不仅仅是一块芯片，它是由成千上万个组件组成的复杂系统，类似于一辆电动车的构造。因此，亚洲的供应链网络非常广泛且复杂。我们力求在每一个环节上设计出多样性和冗余性，确保即使出现问题，我们也能迅速将生产转移到其他地方进行制造。总的来说，即使供应链出现中断，我们也有能力进行调整，以确保供应的连续性。我们目前在台积电进行制造，因为它是世界上最好的，不仅仅是好一点点，而是好得多。我们与他们有着长期的合作历史，他们的灵活性和规模能力都令人印象深刻。去年，我们的收入出现了大幅增长，这离不开供应链的快速反应。台积电的敏捷性以及他们满足我们需求的能力是非常了不起的。在不到一年的时间里，我们大幅提升了产能，并且我们明年将继续扩大，后年还要进一步扩大。因此，他们的敏捷性和能力都很出色。不过，如果有需要，我们当然也可以转向其他供应商。 9. 贵公司处于非常有利的市场位置。我们已经讨论了很多非常好的话题。你最担心的是什么？黄仁勋：我们的公司目前与全球每一家AI公司都有合作，也与每一家数据中心有合作。我不知道有哪家云服务提供商或计算机制造商我们没有合作的。因此，随着这样的规模扩展，我们肩负着巨大的责任。我们的客户非常情绪化，因为我们的产品直接影响他们的收入和竞争力。需求太大，满足这些需求的压力也很大。我们目前正全面生产Blackwell，并计划在第四季度开始发货并进一步扩展。需求如此之大，每个人都希望能尽早拿到产品，获取最多的份额。这种紧张和激烈的氛围实在是前所未有。虽然在创造下一代计算机技术时非常令人兴奋，也令人惊叹地看到各种应用的创新，但我们肩负着巨大的责任，感到压力很大。但我们尽力去做好工作。我们已经适应了这种强度，并将继续努力。

格隆汇2024-09-12

详解 a16z 最近投资的 PIN AI：用 Web3 改写 AI 格局打造人机交互的未来

实 PIN AI 要做的就非常类似，与生成式 AI 最大的区别，就是这类 AI 项目主要关注用户的日常生活，而非工作。一、解构 PIN AI 设计思路简单来说，PIN AI = AI + DePIN PIN AI 网络由两种 AI 构成：个人 AI（Personal AI）：个性化的 AI Agent，可实时适应用户偏好。它是用户与代理服务的连接点，有点像协调员。用户可将其下载到手机或电脑设备上使用。代理服务（Agentic Services）：针对 Web2 平台在链上构建的 AI Agent，可在一些顶级 Web2 平台上执行任务，执行过程和完成情况记录在区块链上官方还提到了外部 AI（External AI），可能在未来支持与其他 LLM 或 Web2 AI Agent 的交互。 PIN AI 架构核心： PIN Protocol，一种 DePIN 分布式数据存储网络，任何人都可以将自己的设备与网络相连接，分享数据。集成了基于 BERT 的模型，可在处理用户数据的各个阶段对数据匿名化，确保隐私并符合数据保护法规。个人 AI 建立在其中。一方面为个人 AI 提供个性化数据，另一方面为代理服务提供最相关数据。 PIN Protocol 由三个组件构建： 1.私有存储和计算层：分布式存储数据，安全地存储用户分享的设备数据（包括照片、视频等），并使最相关的数据随时可供个人 AI、代理服务使用。用户可将自己的设备连接至该网络，提供设备数据，获得原生代币 $PIN 奖励。 2.数据连接器：使用 zk 技术来跟踪和验证连接到网络的用户数据。我认为相当于 PIN 网络的节点，节点运营商需要质押 $PIN 代币去做验证，而一些代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得代币质押奖励。 3.代理链接：旨在将个人 AI 与代理服务相匹配。由代理注册表和交易机制构成，前者用于跟踪性能指标，而后者“思考”如何将个人 AI 与代理服务相匹配（基于每个代理服务的成本、性能和完成质量）用户使用模式/业务逻辑：在用户使用时，提出某个具体需求后，PIN AI 会按照以下步骤来进行：步骤一：个人 AI —— 收集用户提出的需求用户向个人 AI 提出需求，个人 AI 将需求转交至 PIN Protocol 步骤二：PIN Protocol —— 做任务执行前准备拆解用户意图为具体步骤，找到最适用和性价比最高的代理服务，检索最相关数据，提供给代理服务。（如果涉及多个 Web2 平台，则需将意图分拆给不同的代理服务）步骤三：代理服务 —— 执行具体的步骤步骤四：PIN Protocol —— 向用户反馈结果毕竟日常生活需求大多时候需要金钱交易，在 PIN AI 中，资金流向应是：用户向 PIN Protocol 支付 Gas 费用（个人猜测可能是为了激活本次意图交易）。由于 PIN Protocol 先拆解了用户意图，再索引和发送了与意图最相关的数据给代理服务，所以代理服务完成任务执行后，会将部分服务费作为小费回馈给 PIN Protocol。所以，PIN Protocol 和代理服务都可以从用户给的服务费中抽成。举个例子：用户可下载个人 AI 到电脑或手机上，向个人 AI 提出需求，比如“在亚马逊上购买最便宜的 GTX 3080 显卡”，并支付费用（购买费+服务费+PIN Protocol Gas 费）。个人 AI 将这个需求传达给 PIN Protocol。理解和拆解用户意图后，PIN Protocol 会将用户的意图拆解为具体的任务步骤，与最相关的数据一同发送给代理服务。可能会同时存在数十个专门用户亚马逊购物的代理服务，因此 PIN Protocol 需要根据它们的成本、性能和往期完成情况来综合考量，选中最适用的一个。由代理服务在亚马逊上找到性价比最高的 GTX 3080 显卡，并下单。完成后，会将意图拆解费和数据调用费支付给 PIN Protocol。PIN Protocol 和个人 AI 向用户反馈结果，向用户发送 PIN 代币作为奖励。网络参与者个人 AI 使用者：在电脑或手机上安装个人 AI，将个人数据连接至 PIN Protocol，能获得 PIN 代币奖励。价值流转用户：像上述使用模式一样，用户进行了有价值的交易，也会获得 PIN 代币奖励。 PIN Protocol 节点：跟踪和验证连接到网络的用户数据。运营商需要质押，代币持有者可以质押代币到节点，二者都能获得质押奖励。代理服务：开发者能赚取服务费。二、核心开发团队 Davide Crapis - 联合创始人区块链协议设计背景，有一部分 AI 背景曾在 Lyft 担任高级数据科学家，设计和实施了激励分配算法，每年向乘客和司机发放 xx 美元的增长激励。后来辞职后有一段时间是独立研究员，研究激励方案和代币分配。在创立 PIN AI 之前，他在以太坊基金会担任“稳健激励”方向的研究科学家。曾开发过一个“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的机器学习模型，还曾在哥伦比亚商学院担任了四年机器学习方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”，探索大语言模型与区块链交叉领域。 Ben Wu - 联合创始人运营背景，可能提供战略方向和 AI 产品 Idea 麻省理工毕业，Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前，在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监，负责大规模数据项目的运营和管理。 Bill Sun - 联合创始人、首席科学家量化交易和 AI 背景斯坦福大学数学博士，曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI+Club，创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人，做企业级 AI 解决方案。三、思考与总结第一次工业革命，机械释放了双手；第二次工业革命，电力打破了日夜的界限；第三次工业革命，互联网融合了虚实的边界。 AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志，而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票，我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。在过去几十年里，互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据，然而，用户却没有掌握对这些数据的所有权。 iPhone16 刚刚发布，带来了 Apple Intelligence，但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。在这其中，开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励，这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent，引发创新浪潮。而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI，还可以分享设备数据来获得奖励。用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态，这就是用户的力量，也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用，让开源贡献者大军涌入其中，然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出，明年 1 月上线主网并 TGE，值得期待。来源：金色财经

金色财经2024-09-12

中银证券：给予领益智造买入评级

技术在各领域快速落地，消费电子终端作为生成式AI重要的端侧接入口，有望推动对终端产品需求及散热、充电器存储、屏幕等硬件端的升级，带来公司新的发展机遇。其中VC均热板成为重要的增量，据Yano Research测算，全球VC均热板市场规模预计以24%的年复合增速从2022年的3.1亿美元增长至2025年的5.9亿美元。公司为客户提供铜、不锈钢、纯钛等不同材质的VC均热板散热方案，公司的各类超薄VC均热板及散热方案已被中高端手机搭载并量产出货。②折叠屏凭借较高的技术门槛及高附加值属性成为目前手机市场新的增长点及重要发展机遇，根据Counterpoint数据，2024年一季度全球折叠屏手机销量同比增长49%，增幅创下6个季度以来新高。公司碳纤维结构件作为折叠屏屏幕支撑板的关键零件，具备高强度、低密度、模量好，兼具导电及散热佳的特性，逐步取代不锈钢材料进入折叠屏手机行业，通过热固性碳纤维材料的热压可实现0.15~0.2mm厚的产品，公司的碳纤维结构件已被行业头部客户采用，并实现量产出货估值　　因2024年上半年公司毛利率承压，我们下调公司盈利预测。我们预计公司2024-2026年实现每股收益0.29元/0.45元/0.56元，对应市盈率23.2倍/15.1倍/12.0倍，维持买入评级。　　评级面临的主要风险　　宏观环境变化风险；行业竞争加剧风险；汇率波动风险；原材料价格波动风险；客户较为集中的风险；下游需求不及预期风险；商誉及资产减值风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中信证券梁楠研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达83.46%，其预测2024年度归属净利润为盈利19.27亿，根据现价换算的预测PE为25.11。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有14家机构给出评级，买入评级13家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为9.5。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。

证券之星2024-09-11

二季度全球智能手机销量同比增长6％，同比增长率创三年来最高

但Pro机型系列销量占比有所增长。随着生成式AI功能渗透到中端市场，手机品牌厂商也开始更新高端机型，预计第三季度的竞争将会更加激烈。全球智能手机在2024年第二季度出货量同比增长8%，达到2.891亿部，平均售价达历史新高。三星保持全球第一的位置，占有19%的出货量份额；苹果的出货量略有增长，但以42%的份额领跑营收；在排名前五的OEM厂商中，小米增长最快，同比出货量增长 27%。印度智能手机2024年第二季度出货量同比下降2%，但其价值创历史新高。小米以9% 的出货量份额重夺榜首，vivo紧随其后。5G智能手机占整体出货量的比例达到历史新高77%，价格区间为2万至3万卢比和5万卢比以上的手机同比增长最快。印尼智能手机出货量第二季度同比增长20%，小米以 1% 的市场份额占领先地位，vivo积极推出新品，市场份额同比增长27%，苹果继续引领高端市场，5G智能手机出货量同比增长98%，占第二季度出货量的 32%。拉美地区 2024 年第二季度是全球智能手机出货量增长最快的地区，同比增长14.5%。三星虽继续领跑市场，但市场份额降至32% 且出货量下降 2%；苹果通过积极的定价策略实现了销量和市场份额的增长；荣耀的出货量同比增长超过50%。美国智能手机市场受预付费渠道强劲推动，7月份销量同比增长5%。苹果的预付渠道销量同比下降4%，但iPhone 15 Pro的销量较之前产品有大幅增长；三星销量同比增长近四分之一，Galaxy A15 5G和折叠手机提前发布是主要推动因素；摩托罗拉同比增长42%。中东非地区智能手机市场活动保持高水平，出货量同比增长3%。三星保持领先地位，小米强劲增长，传音仍是最大的手机品牌厂商。尽管5G快速发展，但LTE仍然占据智能手机销量的一半左右。欧洲智能手机市场连续两个季度持续复苏，出货量同比增长10%。2023年第二季度，三星和苹果从较低的基数中反弹，推动了市场增长，TECNO首次取得第五名。经济复苏加上下半年的季节性上涨可能会支撑未来几个季度的增长。

金融界2024-09-11

普乐师在线下数字化动销领域加大AI布局

来，双方就“实地终端AI归一算法”、“生成式AI连带推荐算法”两个研究课题展开研究，截至今年上半年已取得显著成果。图片来源：普乐师 “实地终端AI归一算法”实现快销品牌客户及经销商客户的实地精准投放长期以来，由于快消行业品牌、经销商数据标准各不相同，数据难以打通。针对各数据来源格式不一致、传统人工处理方式效率低成本高等问题，联合实验室研发了基于注意力机制的关键信息抽取（NER）技术、终端数据完整性一致性检验技术、终端数据结构化匹配等核心技术，重塑智能决策辅助与人工核验协同的业务流程。依托于自然语言处理（NLP）技术和深度神经网络（DNN）技术，对不同品牌、经销商的终端名称、地址等非结构化数据解构和匹配。通过实验室的GPU硬件设备分布式部署落地。“实地终端AI归一算法”提升了普乐师实地终端归一能力，并进一步积累了宝贵的数据资产——可持续更新实地终端归一库，对实地终端形成了系统性描述和更加立体的数字形象。最终帮助快消行业品牌、经销商得以快速定位实地投放终端、了解潜在生意市场的空白门店。 “生成式AI连带推荐算法”助力零售商、厂商高效触达消费者，提升体验营销效率在零售商业态围绕消费者体验展开的体验营销差异化竞争格局中，将消费者体验与产品卖点、体验方式相结合，是关键核心能力。在产品力、落地实施执行力及行业经验的基础上，更需要自动化、规模化地总结每一次产品体验方式、消费者反馈、销售结果，并需要考虑档期商品之间的品类区分及各地区/门店消费者的本地特征。普乐师自建“点位管理系统”串联零售商总部促销计划、真实点位执行、点位销售结果、消费者评价，精确分析每个SKU每个时间的真实销售转化，是行业领先的零售商动销数字化解决方案。ChatGPT是时下最具代表性的的生成式AI数字化能力，正在深刻颠覆各个行业的生产方式。联合实验室将生成式AI引入数字化动销垂直领域，以生成式AI和大语言模型（LLM）为基础，深度挖掘消费者体验与产品卖点的内在联系。通过生成式AI前所未有的归纳和推理能力，实现对多模态数据的理解，处理文本分类、问答、对话等多种自然语言处理（NLP）任务，进而系统化整合并分析每一次产品体验、消费者反馈与销售结果，识别总结商品之间的关联性，产生产品连带建议、产品卖点总结、消费者体验形式的综合推荐算法。此算法通过对大语言模型的定制化研发，根据零售商不同地区和门店的本地消费者特征，实现智能化动态推荐策略，为消费者提供更个性化和精准的营销方案。依托FMES平台数字化任务的经营能力，AI驱动数字化任务的自动分配，从AI推荐到数字化经营实施落地的一站式服务，大幅提升了零售商、品牌商的消费者体验营销效率，实现了消费者体验优化与零售商/厂商产品高效触达消费者的双重目标。通过这些创新和技术应用，“生成式AI连带推荐算法”在现代零售动销业务中展现出强大的能量，为零售商线下实体零售数字化转型提供了坚实基础。联合实验室成立至今，伴随着两大课题研究成果的落地，数据算法在普乐师FMES平台上线，实现了数据驱动业务精准营销、精准覆盖、数字化任务的AI自动分发，引领行业 AI驱动数字化动销的革命性转型，形成了企业丰富应用场景与高校先进科研力量充分融合的新质生产力，为快速消费品行业数字化转型注入了新的动力。展望下一个半年，普乐师与大连理工经济管理学院将继续发挥各自优势与特长，攻关难题，将科研成果转化为实际应用，持续探索数字营销新模式。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-09-11

英伟达两周跌16%，过度抛售了吗？高盛：加速计算需求依然强劲

期表现。高盛预计，到2025年下半年，生成式AI将开始为行业增长做出实质性贡献。 Hari称，「我认为他们的竞争地位依然非常强大。我们确实认为，在商用晶片领域，英伟达是首选。即使与定制晶片相比，他们在创新速度方面也有优势。」在英伟达遭受大规模抛售之际，多数华尔街分析师依然力挺英伟达。当前，花旗维持英伟达买入评级，目标价150美元；美银证券维持英伟达买入评级，维持目标价165美元。原文链接

投资慧眼2024-09-10

Non-GAAP季度经营性盈利及首次分红，涂鸦智能从新高度再启航

发展。智能解决方案业务是涂鸦智能结合生成式AI、嵌入式操作系统、云端软件能力，打造高价值的软硬一体的智慧解决方案。“我们选取高价值、高软件厚度的品类，输出完整智能产品。”王学集称。 Q2，智能解决方案业务收入同比增长约44%，毛利率提升至近27%。第二季度，公司已与6个欧洲品牌客户达成合作，Smart Solution合作订单超过50万台，金额约500万美金。此外，公司还拿下了德国头部食品知名零售商超的温控阀、网关等设备订单，并与荷兰行业龙头Firefly签署了数百万美元的年框合同。王学集强调，IoT PaaS与Smart Solution形成了协同互补的商业逻辑闭环。这一生态系统，使公司不仅可以围绕多元化客户的全场景需求，进一步挖掘垂直行业价值最大化，还可以在更多的领域快速复用成功经验，帮助客户迅速占领市场。目前，涂鸦智能已经覆盖200多个国家和地区的客户。随着更高的渗透率、更多的用户数、更全面的客户生命周期服务，以及更多元的垂直落地场景，涂鸦智能在成长之路上有望跑出加速度。 03 全面布局Gen AI，涂鸦夯实智能化内涵生成式AI正在成为最基础的生产工具，正在各科技巨头推动下，加速赋能社会上的各行各业，变革性地提升生产效率与技术水平。作为行业领头羊，涂鸦智能积极拥抱AI技术，巧妙地将Gen AI与IoT平台及“涂鸦智能生态”深度融合，不断催生新的创新火花，引领行业向前发展。在2024年二季度的TUYA全球开发者大会上，涂鸦智能发布首个AI空间大模型，至此涂鸦智能的AI产品矩阵和解决方案逐渐展露在众人眼前。如果说空间大模型旨在重塑底层科技力，那涂鸦智能的AI开发工具和AI小程序开发底座，则直接帮助客户实现硬件创新。例如，涂鸦智能推出AI宠物小程序，通过集成GenAI技术，与喂食器、逗宠器等宠物硬件无缝对接，还为用户提供了一个全面的宠物看护和陪伴解决方案。展望未来，涂鸦智能将持续输出由生成式AI驱动的软件技术、策略算法及平台能力，并配套提供智能设备解决方案，助力合作伙伴在各自领域内实现优势增强。 04 结语回归到投资者视角，对于每一个科技企业，盈利突破、技术创新等重要事件，都会重塑市场对公司价值潜力的判断。时来天地皆同力。当前，全球第三方云平台市场的竞争格局已经历深刻变化。过尽千帆后，众多竞争者已黯然退场，涂鸦智能与亚马逊等少数企业脱颖而出。昔日拥挤的赛道，已不再拥挤。王学集也表示，涂鸦智能正处在智慧赛道和行业的全新起点。这个全新起点包括更好的外部竞争环境，以及智能消费电子及智慧商业场景的重新起航。随着行业回归顺周期，手握好牌的涂鸦智能，未来有可能在商业生态领域取得更大的突破。（全文完）格隆汇声明：文中观点均来自原作者，不代表格隆汇观点及立场。特别提醒，投资决策需建立在独立思考之上，本文内容仅供参考，不作为任何实际操作建议，交易风险自担。

格隆汇2024-09-10

苹果iPhone 16该不该买？马斯克：500亿美元升级“真划算”……

术上遇到的“幻觉“通病，他也强调这是以生成式AI为卖点会遇到的问题，除了语言模型的问题以外，他在Apple Intelligence预览版上还遇到一些可笑的错误，例如使用文字助手时，他却摘要诈骗讯息等等。但他同时提及，相对于不同国家的文化，要为其客制化并且让他成熟到全部人都能轻易使用，这需要非常长的时间，这势必会拖延苹果推出各项Apple Intelligence的时间。针对Apple Intelligence功能，在iOS18里面，你可以使用新的书写助手、照片快速搜寻、简讯通知摘要、Emoji自动AI生成、拍照自动搜寻餐厅评价、搜寻宠物资讯等等功能，同时也强调这些功能都保留第三方开放性，除Apple原生的选项，你还可以探索其他包含Google、ChatGPT等选择。苹果视频也举例了在路边拍摄脚踏车后，使用Google API就能在网路上搜寻同款并购买、拍摄复杂的大学教材笔记时，可以选择ChatGPT来帮你学习及理解概念等等。但必须要讲的是，iPhone 16首发并不能直接享用这些功能，英文版本的Apple Intelligence将在2024年12月预定更新，而中文版以及其他语言则要等到2025年以后才有。据苹果公司发布会，iPhone 16全系列维持16、16Plus、16 Pro、16 Pro Max等命名方式，并无市场此前传闻的新产品定位型号Ultra，其中16、16Plus搭载A18芯片，相较iPhone 15的A16仿生芯片，其CPU快上50%，而GPU快上40%，也进一步增加了记忆体频宽。硬件上加入iPhone 15 Pro新增的动作按钮，并且在电源键下方增加相机控制钮，可感应轻触、深压、左右滑动等操作，实现一键切换相机参数。而过往的方形相机模组改变为直排，双镜头一个提供4800万画素的Fusion相机，并自带2倍光学变焦，另一个则是1200万画素广角镜头，并支援微距模式。但市场普遍认为较遗憾的是，iPhone 16、iPhone 16 Plus萤幕更新率仍维持在60 hz，而且传输速度维持在USB 2.0。 iPhone 16 Pro、16 Pro Max系列则搭载A18 Pro仿生芯片，相较于iPhone 15的A17 Pro，其CPU和GPU都快上20%，也进一步增加能源效率与记忆体频宽，同时苹果也特别强调，中间增加了散热铝框架，电池效能也大幅强化，而旗舰机种16 Pro Max、萤幕大小增加至6.9吋。相机方面，首次加入4K/120fps的杜比视界和ProRes拍摄，带来主镜头4800万像素Fusion相机和4800万广角镜头，并且维持5倍光学变焦，这也是首次在iPhone 16 Pro上拥有5倍而非3倍的光学变焦。麦克风部分也首度搭载4麦克风，在录制影片与声音时，可以透过Apple Intelligence功能调整即时混音与预览效果。

秉哥说市2024-09-10

二季度中国学习平板出货量同比增长2.7%，AI技术推动产品创新

竞争格局。 AI技术引领产品升级随着生成式AI技术的不断进步，各大厂商纷纷自研大语言模型，为学习平板的AI辅导、语音识别、知识图谱等功能带来显著提升。百度通过文言一心AI大模型的融入，增强了产品的自然语言理解能力，与用户形成更加开放、互动的交流体验。科大讯飞则在接入星火大模型后，大幅提升了用户体验，特别是AI精准学与中英口语对话功能，受到广泛好评。好未来则凭借教培经验，打造出国内首个千亿级数学大模型MathGPT，以解题和讲题算法为核心竞争力。市场均价稳步上升在AI技术的赋能下，学习平板市场均价持续攀升。2024年第二季度，市场平均单价达到3,211元人民币，较上季度增长5.5%。高端新品发布的热潮进一步推动了4k以上价格段的显著上涨，主要由学而思及步步高旗舰产品的迭代所带动。尽管1k-3k价格段受到一定挤压，但仍占据市场主流地位。高端化竞争加剧展望未来，中国学习平板市场的高端化竞争将更为激烈。科大讯飞P系、作业帮T系产品在2k-3k价格区间取得显著成效，步步高A系产品则稳固了其在3k-4k价位段的领先地位。好未来Xpad系列与步步高S系列等高端产品的加入，更是加剧了5k+价位段的竞争态势。 IDC中国分析师夏政楹指出，当前中国学习平板市场各厂商在AI发展上存在一定同质化现象，探索用户需求本质，打造差异化AI功能，将成为厂商新的发展机遇。随着国务院新政《关于促进服务消费高质量发展的意见》的出台，中国教培行业将迎来新的发展机遇，学习平板市场需求与行业发展有望进一步升级，市场均价持续攀升的趋势值得期待。

金融界2024-09-10

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