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8月7日消息，午后网络安全板块异动拉升，世纪恒通20CM涨停，航天软件、君逸数码大涨7%，挖金客、中孚信息、英方软件、国华网安等跟涨。

金融界2023-08-07

科大讯飞：讯飞星火APP已于8月1日完成升级优化，用户可前往各主流应用商城下载或升级体验

业务包含众多重要信息，请问公司如何保障网络安全、信息安全？科大讯飞董秘：您好，公司高度重视企业信息安全及数据安全隐私保护，将信息安全管理作为公司发展的重要支撑战略之一，已通过ISO27001信息安全管理体系认证及ISO27701隐私安全体系认证。投资者：近日阿里通义大模型宣布开源，请问科大讯飞的星火大模型要不要开源？如果不开源潜在客户流失的风险增大公司如何应对？科大讯飞董秘：您好，关于星火大模型的竞争优势和迭代进展，请关注8月15日讯飞星火认知大模型V2.0重大版本升级发布会。投资者：建议星火模型网页版登录增加app扫码登录科大讯飞董秘：您好，感谢您的热心建议。投资者：转管理层为了加快推进大模型APP下载率，建议公司在与手机电脑厂谈预装的同时，积极采取各种方式引流量下载。公司在销售办公本、学习本、翻译本等C端产品的同时，要求终端营销人员在卖产品的同时，积极向购买人推荐下载手机大模型APP。科大讯飞董秘：您好，感谢您的关注与热心建议。投资者：8月1日为什么在应用商店里找不到星火大模型app了？什么原因网传说因为数据采集不规范？真的假的？科大讯飞董秘：您好，讯飞星火APP已于8月1日完成升级优化，用户可前往各主流应用商城下载或升级体验。此外讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会将于8月15日举办，届时会发布多模态生成、代码生成能力及行业产品等多项能力及应用，欢迎关注。投资者： GPT5发布在即，国内目前充其量才接近GPT3的水平，经过半年的追赶，感觉差距是越来越大！星火1024才可能达到3.5的水平，请问什么时候超越GPT4呢？对于视频大模型讯飞有什么技术储备？科大讯飞董秘：您好，科大讯飞多年来一以贯之的脚踏实地推进人工智能技术与产业进步，公司会一步一个脚印，扎实推进星火大模型升级迭代里程碑计划。讯飞星火认知大模型V2.0升级发布会将于8月15日举办，届时会发布多模态生成、代码生成能力及行业产品等多项能力及应用，欢迎关注。投资者：公司对大模型给出了升级时间节点，机器人的终端产品计划公司有时间节点给出吗？谢谢！科大讯飞董秘：您好，“讯飞超脑2030计划”致力于真正让机器全方面感知人和环境，懂各行各业知识，有通识和情感，能灵活运动，会多维表达，打造可持续自主进化的复杂智能系统，最终让能够端茶送水、陪伴服务的机器人进入每一个家庭。关于“讯飞超脑2030计划”的详细内容，请参阅https://qr23.cn/Ezcwta，相关工作均在持续开展和有序推进中。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-08-06

林朝雁：网络无国界数码领域提供无限可能

要全面防止社会危害，就需要一套更全面的网络安全法律去保障我们的消费者及网络发展的商家，也为公共利益服务，这是国家及全世界正面临的最大挑战。” 她说，我们也需要注重网速的发展及价格，也应该去探讨数码企业的融资。所以政府需要有良好的方案去提高网速，及培育更多的科技人才，符合现代数码化的趋势及未来世界的发展。她表示，如今我们生活在数码时代，然而，很多人对现在的数码趋势并不了解，非常感谢主办单位主办这样非常有意义及学问的活动，让年轻人、高级职员及各个领域的企业家、专业人士等聚集在一起，增进了大家不少知识，希望能开拓新的商机。大会赠送水果礼篮予林朝雁（左）。右是郑明键。（尤伽荣摄）各领域企业代表及民众出席活动，了解数码趋势。（尤伽荣摄）来源：金色财经

金色财经2023-08-06

区块链动态2023年8月6日早参考

2023年3月到2023年5月，黑莓的网络安全解决方案成功阻止了超过150万次攻击，在此期间，黑莓认为加密货币行业对于欺诈者来说已经成熟，他们会针对毫无戒心的受害者进行诈骗。攻击者正在扩大其工具范围以逃避防御控制，特别是针对依赖签名和哈希的遗留解决方案。黑莓的遥测发现“Red Line”等恶意软件的使用呈持续趋势，该恶意软件能够提取各种敏感信息，包括保存的凭据、信用卡详细信息和加密货币数据。“Smoke Loader”是最著名的恶意软件家族之一，在威胁领域中反复出现。 9 . 金色财经报道，自称FTX债权人Sunil在社交媒体上称，DCG因Genesis面临纽约总检察长调查，FTX的优先索赔额为39亿美元，与Genesis相比减少至20亿美元。 10. 金色财经报道，XRP持有者的律师John Deaton他的官方推特账号上回应了一位推特用户的推文，该用户试图痛斥一些投资者的大部分所谓抱怨，这些投资者对大多数数字货币年初至今价格上涨缓慢持批评态度。用户Moon Lambo认为，XRP今年迄今已增长高达85%，这意味着总体上呈积极走势。Deaton评论说，一些用户的失望完全源于他们的期望。他指出，虽然他预计XRP在裁决后不会创下新的历史高点，但他表示他预计价格将突破1美元的阻力位。 11. 金色财经报道，加密资产管理公司Grayscale在最近的一篇博客文章中表示，相信下一任美国总统将支持央行数字货币（CBDC）的开发和实施。灰度认为，目前两党的领跑者都表达了对CBDC的有利立场。目前在各自政党的2024年总统民调中领先的乔·拜登和唐纳德·特朗普都表示愿意探索CBDC。虽然两位候选人似乎在CBDC上达成了共识，但他们对比特币的态度却不那么热情。特朗普曾公开称比特币为“骗局”，并曾在推特上表示，他“不是比特币和其他加密货币的粉丝，它们不是货币，其价值高度波动且凭空而来。同样，拜登的立场可以从他支持对比特币挖矿征收30%的税来推断，这可能会对美国的挖矿业产生不良影响。 12. 8月6日消息，DEGEN NEWS发推称，HanweChang通过欺骗一个复制他竞标的机器人，在Azuki OG和Elementals NFTs上以每个50和15 ETH的价格从机器人那里买下了NFTs，总计获得800枚ETH（约1,465,808美元）的收益。来源：金色财经

金色财经2023-08-06

香港开放散户交易后未来一年加密政策还有哪些看点？

托管服务、确保交易系统的维护和稳定性、网络安全的投入、还有接近传统金融的合规要求，后台支持等。对于本身没有经营合规业务的公司，要满足这些要求是不容易的。 4.开放 RWA的监管框架吴说曾于 7 月 6 日独家获悉，香港证监会 SFC 金融科技组主管 Elizabeth Wong 在 Eliptic 的访问当中表示， SFC 很快将推出一个更新，改变 4 年前（2019年）有关 STO 的看法，Securities Token 或 RWA 将不会被定义为复杂产品，并有机会开放于散户， RWA 会以底层资产来监管。分析人士指出，这有可能会推动新一轮 RWA 热潮。 5. 稳定币监管框架香港对稳定币的监管框架最早可追溯自 2022年10月香港特首李家超上任后的首份施政报告，当时他即表示香港金融管理局正研究市场对监管稳定币的意见，会确保监管制度与国际监管建议相符并适合本地情况 2023 年 1 月 31 日，香港金融管理局发布加密资产和稳定币讨论文件的咨询总结，建议将与稳定币相关的若干活动纳入监管，并在总结文件中阐述预期的监管范围和主要的监管要求。同时 Binance、德勤、支付宝、Animnoca、Circle（USDC发行人）、汇丰银行、万事达卡、新火科技、微信等均对香港金管局《加密货币与稳定币讨论文件》参与提供了建议。 3 月 20日香港财经事务及库务局局长许正宇演讲表示，香港金融管理局正在研究“稳定币”的监管制度，目标是在 2024 年实施相关监管。4 月 29 日香港金管局发布 2022 年年报，强调率先规管的对象将是那些标榜与一种或以上法定货币的价值挂钩的稳定币；2023 年着手制定更详细的监管要求，过程中会考虑多项因素，包括最新市场发展、国际机构就稳定币监管提出的建议与良好做法，以及就加密资产和稳定币讨论文件收到的回应。5 月 9 日香港金融管理局总裁余伟文表示除了虚拟资产平台的许可外，稳定币强制许可制度将在 2023 到 2024 年启动。 5 月 23 日香港证监会文件表示，对于规定非证券型代币须具有至少 12 个月往绩纪录的意见。稳定币的监管安排预计将于 2023/24 年实施。在稳定币于香港受到规管前，我们认为稳定币不应获纳入以供零售买卖。6 月 12 日香港财经事务及库务局副局长陈浩濂表示，香港金管局已就稳定币推出进行公众咨询，未来会逐步建立监管框架，目标在明年底之前推出。此外，就港币稳定币还是美元稳定币一事，胡振邦、港科大副校长汪扬、香港区块链协会共同主席方宏等人也表达了不同的观点。胡振邦认为，港币稳定币出现的可能性不是太大；但是美元稳定币的国际性需求非常大，如果有发行商选择香港作为发行地，接受香港证监会的监管，有可能性。汪扬、蔡文胜则呼吁香港政府发行以香港外汇储备为背书的港元稳定币；认为强大的 HKDG 可以在这个生态中挑战美元霸权，从而在实质上实现去美元化；在妥善监管下，也可以作为一个重塑港元国际战略将稳定币输送到其他国家的作用。方宏则对汪扬蔡文胜的文章进行了批评，称港币稳定币应由政府背书监管是对市场经济中政府作用的一个根本性错误认识；发行港元稳定币是有意义的，只是不应该由香港政府发行，而是由私营机构在香港政府的监管下合规发行；用港币稳定币推动“去美元化”，鉴于港元和美元是联系汇率，且可以在香港自由互换，去美元化是不可能的。参考资料： 1、https://mp.weixin.qq.com/s/aL5ikYOm1 2、https://mp.weixin.qq.com/s/9XXJiejQ_DcsstS3VOdAVw 3、https://mp.weixin.qq.com/s/9XXJiejQ_DcsstS3VOdAVw 4、https://mp.weixin.qq.com/s/XYGoUSOFGoqgqGUpjEA6cw 5、https://www.wu-talk.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=47&id=15413 6、https://foresightnews.pro/article/detail/36091 7、https://mp.weixin.qq.com/s/nKRc4IsDsAGj0yKwVAlgBA 8、https://www.wu-talk.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=6&id=15796 来源：金色财经

金色财经2023-08-05

【美股收市】三大股指先涨后跌纳指、标普500本周表现不佳苹果单日下跌4.8%

由于经济动荡，企业客户的支出仍然紧张，网络安全公司Fortinet下调了年度收入预期，股价下跌25.1%。 Tupperware以其塑料密封储存容器和碗而闻名，该公司与贷方最终达成协议，重组其债务义务，以扭转业务，该公司股价上涨35.5%。 Amgen股价上涨 5.5%，此前该公司公布其胆固醇、骨质疏松症和其他药物销售强劲，季度利润较高。体育博彩公司DraftKings上调2023财年收入预期后，股价上涨5.8%。美国成交量交易所成交量为113.9亿股，而过去20个交易日全交易日平均成交量为108.7亿股。纽约证券交易所上涨股与下跌股的比例为1.22比1；在纳斯达克为1.14:1。有19只标普500指数成分股触及52周新高，11只触及新低；有54只纳斯达克综合指数成分股触及新高，91只触及新低。

楼喆2023-08-05

未来几个月将爆发的 5 种加密货币

S）共识机制，促进快速交易、互操作性和网络安全。该网络每秒可以处理 2,000笔交易(TPS)，并且由于可互操作的智能合约和以太坊虚拟机 (EVM)兼容性，用户可以更轻松地扩展他们的项目。 XDC Network 价值约为 0.06 美元，已上涨 1936% 的低点它最近赞助了 7 月 25 日至 26 日在东京举行的活动，现在也是世界上第 50 大加密货币。 XRD Radix 是一个一级智能合约平台，它从如何去中心化 400 万亿美元的全球金融体系的问题开始，并从该目标开始逆向工作。经过九年多的研究、测试和开发，Radix 已准备好以其直观的面向资产的编程语言 Scrypto 征服 DeFi 世界；Radix Engine，全球首个可编程“DeFi引擎”；Cerberus，一种提供具有线性可扩展性的原子组合的共识算法 Nunet 当前，全球计算生态系统碎片化且寡头垄断，大型基础设施提供商占据主导地位，网络边缘的计算资源未得到充分利用。NuNet 的互操作性框架将在由个人拥有的硬件设备、物联网基础设施和数据中心组成的分布式且可扩展的网络中有效地分配不同的计算过程。Nunet 连接不同的计算资源市场，将提供一个易于访问且统一的生态系统，由去中心化的加密货币激励经济提供支持。 NuNet 是第二个从 SingularityNET 衍生出来的项目，也是第一个从SingularityDAO Launchpad 启动的项目。 NuGet 将： • 利用小额支付生态系统、分布式计算和区块链技术的进步，推动去中心化计算市场的经济发展；平台用户 • 借助强大且不断发展的 API、多代币小额支付适配器和专门的网络运营代理，将全球计算、存储资源和数据集成到一个元市场中。• 允许任何人大规模共享、货币化和利用其存储、计算能力、算法、代码、数据、人类创造力和机器智能的价值。 CSPR Casper 于 2021 年 3 月 30 日在主网上推出，是第一个基于 Casper CBC 规范构建的实时股权证明 (PoS) 区块链。Casper 平台旨在促进区块链技术、智能合约和 DApp 在全球范围内的采用。凭借其面向未来的架构，Casper 旨在确保平台根据用户不断变化的需求不断开发，并确保所有背景的开发人员都可以最大程度地访问它。根据官方白皮书，Casper 进行了优化以满足企业和开发人员的需求。随着对直观、互连服务的需求持续全面增长，Casper 的使命是开创 Web3 的新时代。Casper 通过解决采用三难困境来做到这一点：在同一个区块链协议中提供企业级安全性、可扩展性和去中心化 SingularityDAO 作为 SingularityNET AI 生态系统的 DeFi 分支，SingularityDAO 是一个真正的去中心化自治组织，旨在简化对加密经济的访问。AI-DeFi：尖端的去中心化金融与全球最先进的去中心化人工智能相遇，打造新型经济。 SingularityDAO 创建了第一个去中心化、非托管、动态调整的代币篮子 (DynaSets)，由一组交易员控制，并最终将多数控制权移交给高度先进的人工智能，此类人工智能每天都在墙上杠杆化。 Street，但在加密货币领域尚不为人所知。这些 DynaSet 能够使用多头和空头交易策略，并对这些交易应用杠杆，自动重新平衡持仓并根据市场状况建立头寸，因此您无需这样做。DynaSet 由专业交易员和世界级人工智能辅助，以完全去中心化的方式运营，符合真正的 DeFi 精神。最后的最后，还有很多其实都没写进来，比如具体的机会，具体的决策，这些东西往往不是一篇文章能概括的。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管

是很多AI相关的法律从业者，以及数据、网络安全的监管层。对行业之外的人而言，这可能只是短暂的狂欢，但在如今，又有多少人敢说自己置身AI之外。 AI正在开启一个新时代，一切都值得用大模型重塑一遍。越来越多的人开始思考技术扩散之后的结果。资金涌入，飞轮已现 ChatGPT诞生的一个月内，出门问问创始人李志飞两赴硅谷，逢人必谈大模型，在与虎嗅交谈时，李志飞直言这是他最后一次“All in”。 2012年，李志飞创立出门问问，这家以语音交互、软硬件结合为核心的人工智能公司经历了中国两次人工智能浪潮的起伏。在上一波人工智能最火热的那一段时间，出门问问的估值一度被推至独角兽级别，但此后也经历了一段落寞期，直到ChatGPT的出现，才给沉寂多年的人工智能行业撕开了一道口子。在一级市场，“热钱正在涌进来。” 这是过去半年中，谈及大模型时的行业共识。奇绩论坛创始人陆奇认为，AI大模型是一个“飞轮”，未来将是一个模型无处不在的时代，“这个飞轮已经启动”，而最大的推动力就是资本。 7月初，商业信息平台Crunchbase发布的数据显示，分类为AI的公司在2023年上半年筹集了250亿美元，占全球融资的18%。虽然这一数字与2022年上半年的290亿美元相比有所下降，但2023年上半年全球各行业的总融资额比2022年同比下降了51%，由此可见AI领域的融资额在全球融资总额中的占比，几乎提高了一倍。Crunchbase在报告中这样写到：“如果没有ChatGPT引发的人工智能热潮，2023年的融资额会更低。” 到目前为止，2023年AI行业最大的一笔融资，就是微软在1月对OpenAI投资的100亿美元。虎嗅根据公开数据统计，在美国的大模型公司创业中，Inflection AI或将成为人工智能领域融资量仅次于Open AI的第二大初创公司，在其之后分别是，Anthropic（15亿美元），Cohere（4.45亿美元）、Adept（4.15亿美元）、Runway（1.955亿美元）、Character.ai（1.5亿美元）和Stability AI（约1亿美元）。在中国，2023年上半年国内人工智能行业的公开投融资事件共有456起。而这项统计在2018年-2022年的5年间分别是731、526、353、631和648。上半年国内人工智能行业公开投融资事件另一个引发飞轮的事件则是ChatGPT放出API接口。当OpenAI在3月首次开放ChatGPT的API接口时，AI行业内外对此几乎形成共识：行业要变天了。随着更多应用接入大模型，AI之上正在长出更加繁茂的森林。 “做大模型和做应用本身就应该分开”，投资人的嗅觉总是敏锐的，在源码资本执行董事陈润泽看来，AI是一个与半导体分工一样的逻辑，AI大模型的繁荣之后，很快就会看到AI应用的一波繁荣。今年年初，陈润泽与同事一起前往硅谷时发现，硅谷声名显赫的创业孵化器Y Combinator（OpenAI首席执行官Sam Altman曾在这家孵化器任总裁多年），有一半的项目都转型做生成式AI了。对于大模型的热情，丝毫不逊于如今大洋彼岸的中国。不过，他也发现在美国无论是资本还是创业者，相比于大模型创业，更看好基于大模型所做的生态应用，毕竟在这个赛道，已经跑出了诸如OpenAI这样的公司，与此同时，美国有很强的ToB应用生态土壤，因此更多的美国公司正在尝试基于大模型的生态做企业应用。陈润泽的观察正在得到证实，大模型服务平台OpenCSG联合创始人陈冉告诉虎嗅，如今，美国湾区90%以上的公司已经把大模型能力用到方方面面。至于中国，陈冉认为，在年底之前很多的客户也都会用起来。今年3月左右，陈润泽和团队开始尝试在国内寻找基于大模型做应用的公司，但他发现这样的公司很少。大量资本进入了人工智能行业，但如果追溯这些资金的流向会发现，更多的钱仍集中在头部几家公司中。 “即便是现在，10个与生成式AI相关的项目，能投1个-2个也已经是很不容易了。”除了源码资本，虎嗅也与多位硬科技投资人交流，他们都表示，虽然项目看得多，但真正靠谱的凤毛麟角。应用端的这种态度，在很多业内人士看来，已是常态。思必驰联合创始人俞凯认为，表面看似热闹的赛道，其实更多的是名义上的竞争，结果无非两种情况：“一种是为了融钱，纯资本导向；另一种是做全域通用大模型的公司，确实需要喊，不喊的话别人不会知道。” 国内的一些统计数据也正在说明这个问题，根据第三方机构烯牛数据统计，截至2023年7月，国内有AIGC公司242家，1月以来AIGC赛道融资事件71起。而AI大模型赛道上的公司有67家，从ChatGPT发布到现在，融资事件只有21起。 AIGC赛道和AI大模型赛道自ChatGPT发布后的融资事件｜数据来源：烯牛数据 “现在国内AI市场上，好的标的太少了。”一位投资人如此告诉虎嗅——好项目太贵，便宜的又不靠谱。虽然目前国内发布的AI大模型数量过百，但国内一众大模型公司中，获得巨额融资的并不多，甚至屈指可数。很多AI投资到最后都变成了投人——曾经的独角兽公司创始人、互联网大佬、具备大模型相关创业经验的人等。公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次互联网公司百度 2012 文心一言上市阿里云 2008 通义千问上市騰讯AI实验室 1998 混元上市华为云 2019 盘古未上市字节跳动 2016 火山方舟未上市京东云 2012 言犀上市昆仑万维 2008 天工上市 360 1992 360智脑上市公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 AI公司商汤科技 2014 日日新上市科大讯飞 1999 讯飞星火上市云从科技 2015 从容上市达观数据 2015 曹植 C轮出门问问 2014 序列猴子 D轮智谱Al 2019 ChatGLM B轮澜舟科技 2021 孟子 Pre-A轮 MiniMax 2021 Glow 股权投资面壁科技 2022 VisCPM 天使轮深言科技 2022 CPM 股权投资聆心智能 2021 Al乌托邦 Pre-A轮衔远科技 2021 ProductGPT 天使轮思必驰 2007 DFM-2 IPO终止公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 2023年成立都初创AI公司光年之外 2023 暂无 A轮百川智能 2023 baichuan 股权投资零一万物 2023 暂无股权投资国内AI大模型相关公司部分统计今年的一众AI明星项目中，智谱AI、聆心智能、深言科技和面壁智能，都是清华实验室孵化的公司。深言科技、面壁智能两家公司均成立于2022年，且有AI行业内知名学者的技术背书。比这几家清华系AI公司成立时间更短的是一些互联网行业大佬创立的AI公司，光年之外、百川智能和零一万物均成立于这波大模型热潮开始之后。美团联合创始人王慧文在2023年年初成立的光年之外，一度融资5000万美元，已是彼时中国大模型行业为数不多的融资案例。与智谱AI、西湖心辰这类已有大模型为基础的公司不同，光年之外是2023年2月开始，从零开始做大模型，其难度可想而知，6月29日，美团公告宣布收购光年之外的全部权益，总代价包括现金约2.33亿美元（合人民币16.7亿元）、债务承担约3.67亿元、及现金1元。 “起码要有自然语言处理背景的人，有一定大模型训练实操经验的人，以及数据处理、大规模算力集群等方面的专业人才。如果同时还要做应用，那应该还要有对应领域的产品经理和运营人才。”陈润泽如此描述一个大模型核心团队的标配。大公司的AI赌注过去半年中，老牌互联网大厂们的AI新闻漫天纷飞。对AI大模型的投入，看似是在追热点，但如百度、阿里、华为这样的大公司，在AI上投下的赌注，显然不是跟风。巨头们在AI上的押注很早就已开始，对这些公司来说，AI并不是一个新鲜的话题。虎嗅根据企查查数据不完全统计，各大厂在2018年开始就对人工智能相关的企业有不同程度的投资，从投资企业来看，大多是人工智能应用方面的企业，尽管涉及到一部分AI芯片企业，但是数量并不多，涉及大模型方面的企业几乎没有，并且大厂所投资的人工智能相关的公司大多与其业务息息相关。大厂投资机构投资企业数平均持股比例最高持股比例 100%持股企业数阿里巴巴 23 36.25% 100% 5 百度风投 25 5.50% 15% 0 腾讯投资 54 17.54% 100% 2 三家互联网大厂投资AI相关公司情况｜数据来源：企查查 2017年阿里达摩院成立，研究对象涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域，将人工智能的能力赋能到阿里的各个业务线中。2018年，百度提出了“All in AI”的战略。有所不同的是，生成式AI的出现，似乎是一个转折点。对于拥有数据、算力和算法资源优势的科技巨头来说，人工智能对他们已经不光是赋能场景，而是需要承担基础设施的角色，毕竟，生成式AI的出现，意味着针对人工智能产业的分工已经开始。以百度、阿里、华为、腾讯，四家云供应商为代表的大厂，虽然都宣布了各自的AI策略，但明显各有侧重。在过去的半年时间里，巨头纷纷发布自己的大模型产品。对于百度、阿里这样的大厂来说，他们入局大模型的时间并不算晚，基本在2019年。百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。阿里的通义千问大模型也是始于2019年。除了百度和阿里的通用大模型，6月19日，腾讯云发布了行业大模型的研发进展。7月7日，华为云发布了盘古3.0行业大模型产品。这些侧重也与各家的整体业务，云战略，以及在AI市场里的长期布局有所呼应。百度的主线业务盈利能力在过去的5年中，出现了较大波动。百度很早就看到了基于搜索的广告业务在国内市场中的问题，对此，百度选择了大力投入AI技术寻找新机会。这些年来，百度不仅邀请过吴恩达、陆奇等业界大佬出任高管，在自动驾驶上投入热情也远超其他大厂。如此关注AI的百度，势必会在这波大模型之争里重手投注。阿里对通用大模型同样表现出了极大的热情。一直以来，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技术路线创造集团的第二增长曲线。在电商业务竞争日趋激烈，市场增长放缓的大环境下，依云而生的AI产业新机遇，无疑是阿里云在国内云市场上再发力的好机会。相比百度和阿里，腾讯云在大模型方面选择了优先行业大模型，而华为云则公开表示只会关注行业大模型。对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的阶段，腾讯对于AI大模型的投注相对谨慎。马化腾在此前的财报电话会上谈及大模型时曾表示：“腾讯并不急于把半成品拿出来展示，关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地。” 另一方面，从腾讯集团的角度看，腾讯目前有4所AI Lab，去年也发布了万亿参数的混元大模型，腾讯云投身行业大模型方面的动作，更像是一种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的投注策略。对于华为来说，一直以来都是重手投注研发，过去10年里华为在研发方面的总投入超过9000亿元。但由于手机业务遇到发展障碍，华为在很多技术研发上的整体策略或也正在面临调整。一方面手机业务是华为C端技术最大的出口，如果手机业务不为通用大模型买单的话，那么华为研发通用大模型的动力就会明显下降。而对于华为来说，把赌注押在能快速落地变现的行业大模型，似乎是这场AI博弈当中的最优解。正如华为云CEO张平安所说“华为没有时间作诗”。不过，对科技巨头来说，无论赌注多大，只要能赌对，就能够先一步抢占基础设施的市场份额，从而在人工智能时代获得话语权。拿着锤子找钉子对于商业公司来说，所有的决策仍然落到经济账上。即便是一笔不小的投入，越来越多有远见的公司创始人也意识到，这是一项未来必须要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回报。 AI大模型的研发需要一笔不小的投入，但越来越多企业创始人、投资人都认为，这是一项”必要投入”，即便眼下完全看不到回报。由此，很多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。 “3年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。”李志飞在2020年就开始带着一班人马研究GPT-3，彼时出门问问正处在一个发展的转折点，他们希望探索新业务，但经过一段时间的研究之后，李志飞的大模型项目中止了，原因之一是当时模型不够大，另外就是找不到商业落地场景。不过，2022年底ChatGPT问世以后，李志飞仿佛被扎了一剂强心针，因为他和所有人一样，看到了大模型的新机会。今年4月，出门问问发布了自研的大模型产品——序列猴子。眼下，他们准备拿着新发布的大模型“序列猴子”冲刺港交所，出门问问已在5月末递交了招股书。另一家老牌AI公司也在跟进，去年7月，思必驰向科创板递交了IPO申请，在今年5月被上市审核委员会否决。俞凯坦言，就连OpenAI，在GPT2阶段也是用微软的V100训练了将近一年的时间，算力和A100差好几个量级。思必驰在大模型前期积累阶段，也是用更为经济的卡做训练。当然，这需要时间作为代价。相比于自研大模型，一些应用型公司有自己的选择。一家在线教育公司的总裁张望（化名）告诉虎嗅，过去半年，他们在大模型应用场景的探索上不遗余力，但他们很快发现在落地过程中存在诸多问题，例如成本与投入。这家公司的研发团队有50人-60人，开始做大模型研究以来，他们扩充了研发团队，新招了一些大模型方面的人才，张望说，偏底层模型方面的人才很贵。张望从未想过从头开发大模型，考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接接入API做应用。他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据做训练。这也是很多应用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个行业小模型。张望他们从70亿参数的模型开始，做到100亿，现在在尝试300亿的模型。但他们也发现，随着数据量增多，大模型训练会出现的情况是，可能新版本不如上一个版本，就要对参数逐一调整，“这也是必须要走的弯路。”张望说。张望告诉虎嗅，他们对于研发团队的要求就是——基于公司的业务探索AI大模型场景。这是一种拿着“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。 “目前最大的难题是找到合适的场景。其实有很多场景，即便用了AI，效果也提升不了太多。”张望说，例如在上课的场景中，可以用AI大模型赋能一些交互模式，包括提醒学员上课功能、回答问题和打标签等，但他们试用了AI大模型之后，发现精准度不行，理解能力和输出能力并不理想。张望的团队尝试过一段时间后，决定在这个场景里暂时放弃AI。另一家互联网服务商小鹅通，也在AI大模型爆发后第一时间开展了相关业务的探索。小鹅通的主要业务是为线上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理以及商业变现。小鹅通联合创始人兼COO樊晓星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多的应用基于生成式AI诞生时，小鹅通看到了这个技术背后的潜力，“例如MidJourney，生成式AI对于设计图像生成方面的提效确实有目共睹。”樊晓星她们在内部专门组织了AI研究的业务线，寻找与自身业务相关的落地案例。樊晓星说，在将大模型接入业务的过程中，她所考虑的就是成本和效率，“大模型的投入成本还是蛮高的。”她说。互联网行业的“钉子”算是好找的，AI落地真正的难点还是在工业、制造这样的实体产业。俞凯告诉虎嗅，这一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前进，在产业落地上面的矛盾一点都没变化，只是换了一个套壳而已。所以从这个意义上看，这两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是学习历史——“上一波AI浪潮的教训，这次就别再犯了。” 虽然很多厂商在AI大模型的落地方面都喊出了“产业先行”的口号，但很多实体产业的场景真的很难与目前的AI大模型相匹配。比如在一些工业检测场景应用的AI视觉检测系统，即便对AI模型的需求没有高到10亿参数的量级，但初期的训练数据仍然捉襟见肘。以一个简单的风电巡检场景为例，一个风场的巡检量达到七万台次，但同样的裂痕数据，可能只会出现一次，机器可以学习的数据量是远远不够的。扩博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风机叶片的巡检机器人还做不到100%的精确分析叶片裂痕，因为可供训练和分析的数据量太小了，要形成可靠的全自动巡检和识别，还需要大量的数据积累和人工分析。不过，在工业数据积累较好的场景中，AI大模型已经可以做到辅助管理复杂的三维模型零件库了。国内某飞机制造企业的零件库就已经落地了一款基于第四范式“式说”大模型的零件库辅助工具。可以在十万余个三维建模零件中，通过自然语言实现三维模型搜索，以三维模型搜三维模型，甚至还能完成三维模型的自动装配。这些功能，在很多卡住制造业脖子的CAD、CAE工具中都需要经过多步操作才能完成。今天的大模型和几年前的AI一样面临落地难题，一样要拿着锤子找钉子。有人乐观地相信，今天的锤子和过去完全不一样了，但到了真金白银地为AI付费时，结果却有些不同。彭博社在7月30日发布的Markets Live Pulse调查显示，在514名受调投资者中，约77%的人计划在未来六个月内增加或保持对科技股的投资，且只有不到10%的投资者认为科技行业面临严重的泡沫危机。然而这些看好科技行业发展的投资者中，却只有一半人对AI技术持开放的接受态度。 50.2%的受访者表示，目前还不打算为购买AI工具付费，多数投资公司也没有计划将AI大范围应用到交易或投资中。卖铲子的人 “如果你在1848年的淘金热潮里去加州淘金，一大堆人会死掉，但卖勺子和铲子的人，永远可以赚钱。”陆奇在一次演讲时说。高峰（化名）想当这样的“卖铲子的人”，准确地说，是能够“在中国卖好铲子的人”。作为一名芯片研究者，高峰大部分科研时间都在AI芯片上。过去一两个月，他感到了一种急迫性——他想做一家基于RISC-V架构的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描绘了未来的图景。然而，要从头开始做AI芯片，无论是在芯片界，还是在科技圈，都像是一个“天方夜谭”。当AI大模型的飞轮飞速启动时，背后的算力逐渐开始跟不上这一赛道中玩家的步伐了。暴涨的算力需求，使英伟达成了最大的赢家。但GPU并非解决算力的全部。CPU、GPU，以及各种创新的AI芯片，组成了大模型的主要算力提供中心。 “你可以把CPU比喻为市区，GPU就是开发的郊区。”高峰说，CPU和AI芯片之间，需要通过一个叫做PCIE的通道连接，数据传给AI芯片，然后AI芯片再把数据回传给CPU。如果大模型的数据量变大，一条通道就会变得拥挤，速度就上不去，因此需要拓宽这条路，而只有CPU能够决定这条通路的宽窄，需要设置几车道。这意味着，中国在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最关键的CPU难以破局。哪怕是在AI训练上，越来越多的任务可以被指派给GPU承担，但CPU依旧是最关键的“管理者”角色。 2023WAIC大模型展区展出的部分国产芯片自1971年英特尔造出世界上第一块CPU至今50余年，在民用服务器、PC市场，早已是英特尔和AMD的天下，英特尔更是建立起涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态于一体的整个商业模式壁垒，且这种壁垒从未衰退。要完全抛开X86架构和ARM架构，基于一个全新架构研发完全自主的CPU芯片，可以说是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龙芯，在这条路上走了20多年，更不用说是 RISC-V这样未被充分开垦和验证过的开源架构。指令集，就像一块块土地，基于指令集开发芯片，就相当于是买地盖房子。X86的架构是闭源的，只允许Intel生态的芯片，ARM的架构需要支付IP授权费，而RISC-V是免费的开源架构。产业界和学术界已经看到了这样的机会。 2010年，加州伯克利两位教授的研究团队从零开始开发了一个全新的指令集，就是RISC-V，这个指令集完全开源，他们认为CPU的指令集不应该属于任何一家公司。 “RISC-V或许是中国CPU的一道曙光。”高峰说。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼时他表示，自己不想错过 AI浪潮发展的机会，这一次，他依然想抓住，而这个切入点，就是RISC-V。在大模型以及如今国产替代的时代，这个需求显得更为紧迫，毕竟，极端地考虑一下，如果有一天，中国公司用不了A100了，又该怎么办。 “如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更强，也需要和Linux上做商业操作系统的人参与到代码的开发中。”高峰说。高峰不是第一个意识到这个机会的人，一位芯片行业投资人告诉虎嗅，他曾与一家芯片创业公司创始人聊起，用RISC-V的架构去做GPU的机会。如今，在中国已有一些基于RISC-V架构做GPU的公司，但生态依旧是他们面临的最大的问题。 “Linux已经示范了这条路是可以走通的。”高峰说，在Linux这套开源操作系统中，诞生了红帽这样的开源公司，如今许多云服务都建立在Linux系统上。“需要足够多的开发者。”高峰提出了一个方法。这条路很难，但走通了，将是一条光明的道路。飞轮转得太快了大模型的“应激反应”下，感到急迫的不光是高峰。国内某AI大模型公司联创告诉虎嗅，今年初他们也曾短暂上线过一款对话大模型，但随着ChatGPT的升温，有关部门提高了对大模型安全性的重视，并对他们提出了很多整改要求。 “在没有特别明确的监管政策出来之前，我们不会轻易把产品开放给普通用户，主要还是To B的逻辑。”左手医生CEO张超认为，在《管理办法》出台之前，贸然将生成式AI产品开放给C端用户，风险很大。“现阶段，我们一方面在持续迭代优化，另外一方面也在持续关注政策、法规，保证技术的安全性。” “生成式AI的监管办法还不明确，大模型公司的产品和服务普遍很低调。”一家数字化技术供应商，在6月发布了一款基于某云厂商通用大模型开发的应用产品，在发布会上，该公司技术负责人向虎嗅表示，他们被这家云厂商要求严格保密，如果透露使用了谁的大模型，他们会被视为违约。而对于为何要对案例保密，这位负责人分析，可能很大一部分原因是要规避监管风险。在全球都对AI提高警惕的当下，任何市场都不能接受监管的“真空期”。 7月13日，网信办等七个部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下文简称“《管理办法》”），该办法自2023年8月15日起施行。 “《管理办法》出台后，政策会从问题导向转为目标导向发展就是我们的目标。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟认为，新规是重“疏”而不重“堵”。浏览美国的风险管理库，是王渝伟每天必需的功课，“我们正在为利用GPT等大模型进行细分行业的商业应用提供风控合规的方案，建立一套合规治理框架。”王渝伟说。美国的AI巨头们正排着队向国会表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微软、Meta、亚马逊、AI创业公司Inflection、Anthropic，七家最具影响力的美国AI公司，就在白宫签署了一份自愿承诺。保证在向公众发布AI系统前允许独立安全专家测试他们的系统。并与政府和学术界分享有关他们系统安全的数据。他们还将开发系统，当图像、视频或文本是由AI生成时向公众发出警告，采用的方法是“加水印”。 7家美国AI巨头排代表在白宫签署AI承诺此前，美国国会听证会上，OpenAI的创始人山姆·奥特曼表示，需要为人工智能模型创建一套安全标准，包括评估其危险能力。例如，模型必须通过某些安全测试，例如它们是否可以“自我复制”和“渗透到野外”。或许山姆·奥特曼自身也没有想到，AI的飞轮会转得这么快，甚至有失控的风险。 “我们一开始还没有意识到这件事情这么紧迫。”王渝伟说，直到上门来咨询的公司创始人越来越多。他感到，这一次的人工智能浪潮正在发生与过去截然不同的变化。今年年初，一家最早接入大模型的文生图公司找到王渝伟，这家公司希望把自己的业务引入中国，因此，他们想了解这方面的数据合规业务。紧接着，王渝伟发现，这类的咨询越来越多，更明显的变化是，前来咨询的不再是公司的法务，而是创始人。“生成式AI的出现，原有的监管逻辑已经很难适用。”王渝伟说。从事大数据法律工作多年的王渝伟发现，生成式AI与上一波AI浪潮正在呈现更加底层的变化。例如，上一次的AI更多是基于算法进行推荐，还有就是一些人脸识别，都是针对一个场景，针对一些小模型，在具体应用场景当中进行训练，涉及的法律问题不外乎知识产权、隐私保护的问题。而在这个生成式AI生态之上的不同角色，例如提供底层大模型的公司，在大模型之上接入做应用的公司，存储数据的云厂商等，对应的监管都不尽相同。目前大模型所带来的伴生风险已经有了共识，业界明白，商业化应用势必会放大这种风险，要想保持业务的连续性，就需要重视监管。难点就是，“如何找到一条既能做好监管，又能不影响行业发展的路径。”王渝伟说。结语对于整个行业来说，在对技术加深探讨的同时，也正在引发更为深远的思考。在AI逐渐占据科技产业的主导地位之时，要如何确保技术的公正、公平和透明性？当头部公司紧紧掌控技术和资金流向时，如何确保中小企业和初创公司不被边缘化？大模型的开发和应用蕴含巨大潜力，但盲目跟风是否会导致我们忽视其他创新技术？ “从短期来看AI大模型正在被严重高估。但从长期看，AI大模型被严重低估了。” 半年时间里，AI热浪翻涌。然而对于中国的创业公司和科技巨头来说，在热炒的市场氛围中，如何保持清醒的判断，做出长远的规划和投资，将是检验其真正实力和远见的关键。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

人大信息泄露事件反映了社会信息保护的发展

民的信息保护及数据管理，自2017年《网络安全法》及2021年底《数据安全法》、《个人信息保护法》“三驾马车”陆续生效起，相关法律法规及政策文件正围绕其日益完善。事关人人，信息泄露事件既为信息保护义务者敲响警钟，也传达着全社会对数据安全的关切与监管部门的严正态度。来源：金色财经

金色财经2023-08-04

AI将引爆“金融崩盘”！美证监会主席：开发者有权操纵市场 10万个ChatGPT安全凭证外泄

的无意泄露已成为一个日益严重的问题。网络安全公司Group-IB最近的报告显示，有100000个被盗的ChatGPT凭证可在暗网上出售，这表明需要采取强有力的安全措施来保护AI驱动环境中的敏感信息。 #ChatGPT火爆全网# 根斯勒对AI可能破坏金融市场稳定的警告，凸显了对AI领域进行良好监管的紧迫性。当市场深入研究AI的变革可能性时，在利用其能力和实施防止潜在滥用和安全漏洞的保护措施之间取得平衡至关重要。根斯勒强调：“负责任的AI开发，以及保护敏感数据的积极措施，对于释放AI真正潜力同时降低潜在风险，且为繁荣和安全的未来铺平道路至关重要。”

小萧 1评论2023-08-04

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