FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

AI 减速Web3 加速舆论话语与政治

金色财经2023-11-22

浅谈重塑世界之区块链和AI的交汇

AI（微软支持）和Anthropic（谷歌和亚马逊支持），正在整合资源，并建立起围绕自身模型和数据的壁垒。然而，这种做法可能破坏了最初催生该行业的协作开发周期，抑制了行业的发展势头，尽管他们在计算、数据和分销方面具有早期优势。区块链，例如以太坊，提供了一个可行的解决方案，并已成为可靠的中立数据和计算系统。它推动了开源创新，并支持了一系列数字原生原语。这些原语在一个越来越由生成式AI塑造的世界中具有重要地位，因此区块链有望成为人工智能领域开源研究和开发的主要力量。区块链的去中心化特性提供了更加安全、透明和可信的数据管理方式。通过将数据存储在分布式网络中，并使用加密算法确保数据的完整性和真实性，区块链为人工智能研究和开发提供了信任基础和数据共享的机制。在人工智能领域，数据是至关重要的。然而，数据的获取和管理往往面临许多挑战，如数据安全性、数据隐私和数据分发等。区块链通过建立分布式的数据存储和管理系统，允许参与者共享和访问数据，同时保持数据的安全性和隐私性。这为人工智能研究和开发提供了更加开放和合作的环境。此外，区块链还可以解决人工智能算法的透明性和可解释性问题。人工智能算法往往是黑箱，难以理解其决策过程和判断依据。区块链可以记录和追溯算法的训练过程和数据输入，使得人工智能的决策过程更加透明和可解释。总而言之，区块链有着广阔的应用前景，尤其在人工智能领域的开源研究和开发中。它为数据管理、数据共享、算法透明性和可解释性提供了解决方案，促进了人工智能领域的协作和创新。我们相信，区块链将成为人工智能领域开发的重要动力，推动行业朝着更加开放和合作的方向发展。 3、当今市场状况今年，大量资金已经投入到人工智能的核心基础设施、模型层，甚至是面向用户的应用程序，例如聊天机器人、客户支持和编码助手。然而，在传统领域里，对于人工智能产生的价值在哪里积累并不明显。当前的场景中，人工智能很有可能成为一股中心化力量，并继续扩张Web2市场主导者的地位。特别是在基础设施和模型层，参与者们已经在扩展硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系方面进行投资。许多头部巨头们正朝向全栈模式发展，通过并购或专利合作的方式，从云服务提供商如AWS到硬件制造商如英伟达（Nvidia），再到老牌巨头如微软。这些巨头们正在进行规模和利润的争夺，但超昂贵、高精度的企业API模型的市场可能会受到经济、开源性能趋同、甚至低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中端市场的很大一部分已经出现了类似于“OpenAI API wrapper”产品的商品化趋势，这些产品功能齐全，但却难以区分。这些产品为用户提供了自定义API的灵活性和价值，但也呈现出资金缺乏和扩展能力不足的问题。在这个市场环境下，开源的解决方案显得尤为重要。开源软件可以提供更好的性能、成本更低、更好的可重复性和可扩展性。在开源的模型、工具和库的基础上，开发者可以更加灵活地构建自己的应用，并快速响应市场和用户需求。总之，人工智能市场的未来发展趋势与开源和开放合作密不可分。去中心化的开源生态系统可以降低人工智能发展中的壁垒，为更多人提供机会，从而推动行业的发展和技术的进步。 4、开源建设势头当前，开源系统和工具正在鼓励大大小小的企业直接利用预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，使创造力得到了更加充分的发挥。值得注意的是，据谷歌泄露的一篇文章概述，闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。目前，有96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。与此同时，颠覆云服务寡头垄断的时机或已成熟。过去，AWS、Google Cloud和Azure这三大巨头是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。然而，这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。在这种情况下，开源系统和工具的应用将是一个强大的颠覆者。开源系统和工具可以为企业节省成本，降低依赖性，并提供更加灵活的解决方案。企业可以依据自己的需求选择开源系统和工具，并且可以对其进行定制和优化，以满足自身的业务需求。总之，开源系统和工具的广泛应用将颠覆云服务寡头垄断的市场环境，并给企业带来更加灵活和经济的解决方案。现有公司面临着运营重组的费用压力，再加上试图尝试和整合越来越多的开源AI，将为使用去中心化替代方案重构业务创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非凡领域。 5、加密与AI：双向价值关系我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场（供应、标签或微调）以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。反过来，去中心化应用程序和协议将通过吸收这种劳动成果达到新的高度。不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。 Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。生成式AI可能就是加密货币缺失的一环，它将改变UI/UX，并催生新一波技术发展浪潮。反过来，区块链技术将利用、泛化和加速人工智能的潜力。 6、使用区块链建设更好的数据市场使用区块链技术来建设更好的数据市场是一个具有潜力的方向。数据在机器学习中扮演着基础信息输入的角色，庞大的数据库如Common Crawl和The Pile使得基础模型获得了全球的关注。企业可以利用这些数据来完善产品供应的基础模型，或者用于建立未来的竞争优势。数据最终将成为用户和个人模型之间的桥梁，个人模型可以在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据的竞争成为了一个必不可少的前沿领域，区块链技术可以在这个领域中占据优势，尤其是在质量成为塑造数据市场的重要属性的情况下。数据质量比数量更为重要。早期研究表明，未来高达90%的在线内容可能是人工合成的。虽然合成训练数据具有一定的优势，但它也存在模型质量恶化和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会面临非合成数据源的枯竭的风险。区块链技术通过其协调机制和证明原语，为支持去中心化市场提供了优化的可能性，使用户能够共享、拥有或变现用于训练或微调特定领域模型的数据。因此，Web3可能成为更好、更有效的人工生成训练和微调数据的源头。目前，区块链技术已经在支持去中心化的训练、微调和推理过程方面取得了进展，同时也可以更好地保存和利用开源智能。较小的开源模型通过高效的微调过程进行改进，其输出精度已经可以与较大的模型相媲美。因此，在数据来源和微调数据方面，趋势已经开始从数量转向质量。能够跟踪和验证原始数据和衍生数据生命周期的能力可以促进模型复现性和透明度，从而推动更高质量的模型和输入的发展。区块链可以建立一个持久的护城河，成为具有多样化、可验证和量身定制数据集的主要领域。这在传统解决方案过度索引算法进度以应对数据不足的情况下尤其有价值。内容模仿爆发即将到来的内容模仿浪潮是另一个加密货币先发优势将发挥作用的领域。这种新的技术范式将以前所未有的规模赋能数字内容创作者，而Web3即插即用的基础设施让这一切都变得简单明了。加密货币具有主场优势，这要归功于多年来围绕以NFT形式建立数字资产和内容的所有权和不可变来源的原语的开发。 NFT可以捕获整个内容创作生命周期，但也可以代表数字原生身份、虚拟资产，甚至现金流。因此，NFT使数字资产市场（OpenSea、Blur）等新用户体验成为可能，同时也重新思考了书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至是金融基础设施（Upshot、NFTFi）等商业模式。这项技术甚至可以比另一种选择——使用算法——更可靠地打击深度造假和计算操纵。一个明显的例子就是，OpenAI的检测工具因精度失败而关停。最后一点：简洁和可验证计算的进步也将升级NFT的动态格局，因为它们包含ML输出以驱动更智能、不断发展的元数据。我们相信，基于区块链技术的AI工具和界面将释放出全面价值，重塑数字内容格局。利用零知识证明实现机器学习的无限知识区块链行业正在寻求技术解决方案，既能够实现资源高效计算，又能够保持无需信任的特性，而零知识证明（ZK）正是在这方面取得了重大进展。虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机等系统的资源瓶颈问题，但ZK证明实际上提供了许多与人工智能相关的有价值用例。一个明显的例子是对现有用例进行简单扩展：通过高效而简洁的方式验证计算密集型过程，比如在链下运行机器学习模型，这样最终的产品（如模型推理）可以以ZK证明的形式在链上整合。通过将存储证明与协同处理相结合，我们可以在不引入新的信任假设的情况下，使得链上应用程序更加灵活和敏捷，大大增强其功能。当使用ZK证明调用API时，我们可以验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在敏感行业如医疗保健或保险中使用的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权来更有效地进行合作，并从共享学习中受益，同时仍然保持着自己资源的所有权。最后，ZK证明在区分人工数据和合成数据这一日益相关而又具有挑战性的领域中具有真正的适用性。这些用例中的一些还需要进一步的技术开发和寻找可持续规模经济的方法，但zkML有可能对人工智能的发展轨迹产生独特的影响。 8、长尾资产及潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产（如葡萄酒和运动鞋）的链上流动性市场。继任者自然将涉及先进的ML功能，因为人工智能被带到链上并可让智能合约访问。 ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3已经在尝试围绕社交媒体关系和钱包用户名等新概念创建市场。与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发现。这些新的见解可以形成基于智能合约的市场的基础。人工智能的分析能力将嵌入去中心化金融基础设施，以发现长尾资产中的潜在价值。 9、去中心化基础设施层加密货币不仅在吸引和货币化高质量数据方面具有优势，而且在人工智能背后的基础设施支持方面也具有相似的前景。一些去中心化物理基础设施网络（DePINs），如Filecoin和Arweave，已建立了用于存储的系统，这些系统本身就包含区块链技术。还有其他公司，如Gensyn和Together，致力于解决分布式网络模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的P2P市场，将过剩的计算资源与需求联系起来。此外，Ritual以激励网络和模型套件的形式为开源AI基础设施的建设提供基础，将分布式计算设备连接起来，供用户进行推理和微调。其中最重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePIN还可以创建一个更大、更有效的市场。他们通过向更广泛的供应端开放，包括能够释放潜在经济价值的被动供应商，或者将性能较差的硬件整合到与高水平同行竞争的池中来实现这一点。技术栈的各部分都涉及不同的约束和价值偏好，并且对这些层进行规模性实战测试（特别是去中心化模型训练和计算的新兴领域）方面仍有大量工作要做。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已存在，这些解决方案最终可以与传统市场一较高下。 10、综上所述，加密技术和人工智能的结合已经成为最具前景的设计领域之一，影响到了从内容创作到企业工作流程及金融基础设施等方方面面。我们相信在未来几十年内，这些技术将对世界进行重塑。最好的团队将结合基础设施、加密经济学和人工智能等技术，以提升产品/服务性能、实现全新行为或实现具有竞争力的成本结构。加密技术为协作网络引入了前所未有的规模、深度和标准化数据粒度，而人工智能将信息池转换为相关背景或关系的向量。当这两个领域结合在一起时，可以形成一种独特的互惠关系，为去中心化未来的建设者奠定基础。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

从OpenAi到Bittensor：去中心化AI网络的范式转移

济激励措施能否培育出超越OpenAI和谷歌等资本雄厚的实体所开发的AI模型？在LLM随着ChatGPT等工具的出现而成为主流之前，deep tech（深度技术）初创公司通常专注于获取专有数据，为特定任务开发专门的、基于机器学习的人工智能模型。例如，Flatiron Health使用肿瘤患者的真实临床数据开发人工智能模型，将其融入支持癌症研究人员和卫生保健提供者的工具。历来，初创公司的目标是将这些专有模式产品化和货币化。然而，Bittensor可能代表了这种范式的转变。或许更贴切的说法是，这是一种由技术推动的商业模式创新，而不是一种技术突破。例如，它为专有数据和AI模型提供了一条共同开发的途径，供更广泛的受众使用，而不需要将它们开源。我可以设想这样一个未来：Bittensor拥有数千个专门子网，可以应对一系列挑战，无论是环境、医疗保健问题还是能源问题。实话实说，我发现如果一个团队能以与比特币相同的方式设计他们的代币经济学是很吸引人的。这表明了他们的动机，他们与如今的团队不同——后者经常按照风投资助的模式优化自己的代币经济学，为创始人和投资者提供大量代币分配。我不确定Bittensor将何去何从。它可能会获取百倍的成功，也可能彻底失败。但它的潜力和背后的理念太吸引人了，让我不能无动于衷。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

不加息预期飙升，标普500指数将获支撑？

数据显示，“美股七巨头”苹果、微软、谷歌、亚马逊、Meta、特斯拉以及英伟达在标普500中市值占比处于历史最高水平。截至11月15日，“美股七巨头”总市值达到11.69万亿美元，约占标普500指数40.11万亿美元总市值的29.1%，较10月31日，“美股七巨头”占标普500指数总市值的26.3%，高于2021年11月的26.2%，显示美股市值集中度处于历史最高水平，而过高的市值集中度可能会导致极个别股票的涨跌影响整个标普500指数，这无疑将增加市场的波动。因为股票回购可能向市场传递价格低估、现金充裕等信号，市场通常认为股票回购有利于股价表现，而标普500回购指数是标普500指数中回购力度最大的100只股票。数据显示，2000至2022年的20年间，标普500回购指数仅有4年跑输标普500指数，而今年截至10月底，标普500回购指数已经落后于标普500指数。华创证券研究发现，标普500指数上半年的回购强度与当年标普500回购指数相比标普500的超额收益存在一定的正相关性，两者的相关系数为0.46。标普500回购指数明显跑输标普500指数或与上半年回购强度明显较低有关。归根揭底，标普500指数成分股回购强度显著低于以往年份主要是由于全市场资金成本提高，今年三季度10年期美债的收益率一度在5%附近徘徊，过高的利率导致企业回购的动力不足，而美联储加息则是美债大幅飙升的最根本原因。如何看美股未来走势？在美联储加息暂停，甚至未来一年有可能降息的背景下，美股上行的阻力减弱，以标普500指数为代表的美国股票市场指数可能将迎来不错的表现，而期权相较期货的杠杆更高，在对冲风险的同时可以占用更少的资金，投资可以关注芝商所E-迷你标普500指数期权（产品代码：ES）的牛市价差策略来对冲风险。芝商所的E-迷你标普500指数期权包括标准期权和每周期权，其中每周期权更受小投资者欢迎，每周期权的到期日覆盖每个星期一（产品代码：E1A、E2A、E3A、E4A、E5A）、星期二（E1B、E2B、E3B、E4B、E5B）、星期三（E1C、E2C、E3C、E4C、E5C）、星期四（E1D、E2D、E3D、E4D、E5D）和星期五（EW1、EW2、EW3、EW4），期权费较低，资金效率更高。众所周知，美国的股指衍生品市场发展已相当成熟，仅仅芝商所就有数十种股指期货和期权产品供大家选择，其中E-迷你标普500指数期权的交易量连续三个月创新高，10月的日均交易量超过180万份合约（见下图），反映投资者越来越接受用期权来对冲美股的波动风险。图3：E-迷你标普500指数期权月度成交量 $NQ100指数主连 2312(NQmain)$ $道琼斯指数主连 2312(YMmain)$ $SP500指数主连 2312(ESmain)$ $黄金主连 2312(GCmain)$ $WTI原油主连 2401(CLmain)$

老虎证券2023-11-22

OpenAI“宫斗”落幕？奥特曼将回归OpenAI担任首席执行官，一文回顾事件时间线

58 OpenAI百余家客户欲转投微软谷歌等据知情人士透露，许多 OpenAI 客户也在考虑改用微软的 Azure 服务，该服务提供 OpenAI 模型和其他模型的副本。 2023-11-21 07:00 微软CEO Nadella：仍然相信Altman的领导能力 2023-11-21 06:52 Thrive Capital等OpenAI的投资者要求请回Sam Altman 据知情人士透露，Thrive Capital、Khosla Ventures和Tiger Global Management正寻求保护他们的投资。 2023-11-21 06:38 投资者考虑起诉OpenAI董事会消息人士称，投资者正与法律顾问合作，研究他们的选项。目前还不清楚这些投资者是否会起诉OpenAI。 2023-11-21 04:23 前GitHub首席执行官Nat Friedman拒绝了OpenAI的临时首席执行官职位 2023-11-21 04:04 Sam Altman：他和微软CEO的首要任务是确保OpenAI茁壮成长 2023-11-21 03:51 Salesforce前高管Bret Taylor可能不会再加入OpenAI董事会 2023-11-21 03:50 Sam Altman跳槽微软并非板上钉钉试图使OpenAI董事会体面退出如果解雇他的其他董事会成员辞职，他和联合创始人Greg Brockman仍然愿意回到OpenAI。 2023-11-21 02:38 逾700名OpenAI员工联名要求董事会辞职否则可能集体投奔微软信中还指出，微软“已经承诺会给所有OpenAI员工提供职位”。 2023-11-21 02:00 OpenAI超过100客户联系竞争对手Anthropic OpenAI的客户正在寻找退出的机会，这表明该公司可能会有大量业务流失，从而令这家初创公司遭受重创。 2023-11-21 00:14 OpenAI联名写信敦促董事会辞职的员工人数不断上升截至周一，OpenAI联名写信敦促董事会辞职的员工人数上升至为770人，他们还要求恢复Sam Altman的首席执行官职务。 2023-11-20 21:54 将近500名OpenAI员工威胁辞职除非董事会辞职 2023-11-20 20:49 OpenAI临时CEO承诺对Sam Altman遭罢免事件展开调查 2023-11-20 19:50 OpenAI震荡落幕，变局指向何方？本次冲突也凸显了人工智能行业中的重大裂痕，一些人认为，应该在政府最低限度的监管下推动这项技术的发展，以便快速为人们提供有用的工具；另一些人则担心，人工智能技术发展伴随着的安全问题不容忽视，不完善的AI系统可能会造成不可挽回的后果。 2023-11-20 18:02 回归OpenAI失败，Sam Altman将加入微软不出意外，这些跟随Sam Altman离开OpenAI的员工，大概率会随着Sam Altman一同加入微软。在Satya Nadella宣布该消息5分钟后，Sam Altman在社交平台上也转发回应称，“使命仍在继续。” 2023-11-20 15:58 微软：OpenAI创始人Sam Altman、Greg Brockman将加入微软微软CEO Nadella在社交平台X上表示，OpenAI创始人Sam Altman、Greg Brockman将加入微软，领导一个新的高级人工智能研究团队。 2023-11-20 15:46 得知Sam Altman不会回归数十名OpenAI员工辞职有OpenAI员工表示，如果Sam Altman创办一家新的AI企业，他们将有兴趣加入。 2023-11-20 13:09 不顾投资者要求Sam Altman复职呼声 OpenAI董事会聘请Twitch前高管Emmett Shear担任CEO 2023-11-20 12:18 OpenAI临时首席执行官Murati计划重新聘请Sam Altman和Brockman 另择CEO，将是对以微软公司和Thrive Capital为主的投资者的激烈反抗——这些投资者已要求董事会下台并希望Sam Altman复职。 2023-11-20 08:19 作为OpenAI最大股东，微软正在考虑，如果Sam Altman重返岗位，微软将在OpenAI董事会中占有一席之地。 2023-11-19 13:13 OpenAI创始人Sam Altman：我非常热爱OpenAI团队 2023-11-18 12:13 两位创始人突然去职 OpenAI会不会转向？关于OpenAI发展，如果Altman确实如外界猜测出现了与董事会的重大分歧，即他盈利心切，在未经严格安全审查就急于将新产品推向市场（比如刚推出的GPT商店和收入分享计划），那么在Altman离职之后，OpenAI会不会调整其产品形态和新产品上市节奏，甚至某种程度的转向？ 2023-11-19 08:08 OpenAI投资者向董事会施压要求恢复Sam Altman的CEO职务一些投资者正在积极寻求OpenAI最大股东微软公司的帮助。 2023-11-18 06:54 OpenAI临时CEO：微软对OpenAI具有极大的信心 2023-11-18 05:48 OpenAI将在CEO离职后召开全体员工大会公司希望能够消除员工对公司未来融资前景等问题的忧虑。 2023-11-18 04:33 OpenAI首席执行官Sam Altman离职董事会质疑其领导能力和坦诚态度公司CTO Mira Murati被任命为临时CEO。据悉，对Sam Altman的这一决定是董事会经过认真的审查程序做出的，最后得出结论：他在与董事会的沟通中不能将坦诚一以贯之。

金融界2023-11-22

比特币减半即将来临投资区块链概念美股港股上市公司也可成为赢家

活息息相关的国际型大公司。比如苹果、谷歌、微软、特斯拉等一些商业巨头都在美股上市，而且这些巨头的市值没有一个比比特币低的。所以当您在投资比特币的时候，将一定的资金投资美股，进行合理的资产配置，也是一个很好的选择。加密行业本身经历了多个牛熊周期，每个周期都由人们对加密货币的创新从而推动的。这些周期为加密生态带来了更多的关注、用户和资本，并在前人取得的进步之上扩展了加密技术的可能。眼下，这个行业有可能已经到了这一步：加密货币不仅仅只作为虚拟资产而存在，加密货币也可以投资现实中的资产，比如通过BiyaPay可以实现加密货币既炒币又炒股，带来双重投资体验，相信在不久的将来，各国在政策给加密货币以肯定，众多机构会彻底打通加密货币与现实资产的隔阂，加密货币可以通过不同方式重新匹配以满足更广泛的需求和真实用例——从而将加密行业带往一片新的天地。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

荣旗科技下跌5.01%，报78.85元/股

逊等产业链的重要设备供应商，并为华为、谷歌、Facebook、宁德时代等品牌提供智能装备。截至9月30日，荣旗科技股东户数1.12万，人均流通股1069股。 2023年1月-9月，荣旗科技实现营业收入2.85亿元，同比增长31.96%；归属净利润1023.87万元，同比减少70.28%。

金融界2023-11-22

反转之后再反转----OpenAI宫斗戏第二幕

克等人出于对AGI的共同愿景，以及避免谷歌在AI领域形成垄断，一起成立了OpenAI。彼时谷歌刚刚收购DeepMind，就是开发出AlphaGo（阿尔法狗）的那个组织。因此从一开始，OpenAI定位就是一家研究AI的非营利性组织，资金主要来于硅谷大佬的捐助，除了奥尔特曼和马斯克包括：PayPal联合创始人彼得·蒂尔、Linkedin创始人里德·霍夫曼、Stripe CTO布罗克曼、Y Combinator联合创始人Jessica Livingston；还有一些机构，如YC Research，奥尔特曼自己成立的基金会、印度IT外包公司Infosys和亚马逊等。这些捐助者承诺向OpenAI捐赠10亿美元。然而几年下来，OpenAI实际上只获得了约1.3亿美元。而且当时OpenAI创始成员也发现非盈利的想法过于理想化，因此导致2018年时马斯克的退出。2019年OpenAI在算力、数据、人员等支出日益庞大，上上下下都愈发清晰地认识到非盈利模式是难以持续的，于是随着奥尔特曼出任CEO，公司转型成为有限营利实体，用限制利润上限和营收种类等方式，来探索在商业化与非盈利机构之间的新平衡点。而且OpenAI也在此时吸引了越来越多的人才加入，其中就包括伊尔亚。伊尔亚是深度学习之父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的学生，在进入OpenAI之前，伊利亚在谷歌开发了阿尔法狗。左起：米拉、奥尔特曼、布罗克曼、伊尔亚前面说过OpenAI的董事会结构颇为与众不同，这其实正是奥尔特曼的精心杰作。2019年3月，在奥尔特曼的主导下，OpenAI正式宣布重组，成立了营利性子公司OpenAI LP，同时积极谋求外部融资。两个月后，奥尔特曼辞掉了YC孵化器的职位，专职担任OpenAI的CEO。但OpenAI的本质还是一个非营利组织。奥尔特曼主导设计了这个相对复杂的组织架构，来保证其目标能实现。第一，营利性子公司完全由OpenAI Nonprofit控制。OpenAI通过让非营利组织全资拥有并控制一个管理实体（OpenAI GP LLC）来实现这一点，该实体有权控制和管理营利性子公司。第二，由于董事会仍然是非营利组织的董事会，因此每位董事都必须履行其信托职责，以推进其使命“创建造福全人类的安全AGI”。虽然营利性子公司可以赚取和分配利润，但它必须遵守这一使命。该非营利组织的主要受益者是人类，而不是OpenAI投资者。第三，董事会保持多数独立性。独立董事不持有OpenAI股权，就连身为CEO的奥尔特曼也不直接持有股权。他在全职加入OpenAI之前，曾经通过Y Combinator投资基金对OpenAI进行了小额间接投资。第四，分配给包括微软在内的投资者和员工的利润受到限制。所有超出上限的剩余价值都将返还给非营利组织，以造福人类。第五，董事会决定OpenAI何时实现AGI。此类系统不包括在与微软签订的IP许可和其他商业条款中，这些条款仅适用于AGI之前的技术。 OpenAI的重组确实改善了资金状况，寻求的外部融资也逐步到账，其中最大的投资方是微软。2019年与2021年，微软先后两次为OpenAI投资了共20亿美元，并在今年三月再次投资了大约100亿美元。不过，微软的投资虽然换来了49%的股份，但未能进入OpenAI董事会。 OpenAI的董事会由六名成员组成，三名OpenAI的员工，奥尔特曼、布罗克曼、伊尔亚；三名外部董事，分别为：Quora的CEO亚当·德安杰洛（Adam D'Angelo），技术企业家塔莎·麦考利（Tasha McCauley），乔治城大学安全与新兴技术中心战略总监海伦·托纳（Helen Toner）。周末罢免奥尔特曼时，OpenAI董事会给到的理由是：“奥尔特曼在与董事会的沟通中始终不坦诚，阻碍了董事会履行职责的能力，董事会不再相信他还能继续领导OpenAI。”现在随着伊利亚倒戈，越来越多人开始怀疑这场政变的幕后发起者，其实是亚当，因为他目前正把主要精力放在自家的大模型项目Poe上。有人猜测在月初的开发者大会上，奥尔特曼推出雄心勃勃的GPTs直接威胁到了Quora自家的产品Poe，而亚当对于自己身处董事会却对此毫不知情而感到不满，因此联络其他人一起将奥尔特曼排挤出局。真实版的“欲加之罪，其无辞乎？” 目前三位独立董事尚未对此事做出公开回应，但相信在接下来一段时间内，OpenAI都是全球瞩目的焦点。来源：金色财经

金色财经2023-11-22

高盛分析：对冲基金疯狂押注科技巨头，这些赛道拥挤指数创新高

股的投资翻了一番，这包括亚马逊、苹果、谷歌母公司Alphabet、Meta、微软、英伟达和特斯拉。这一变化导致这些大市值持仓占据了所有美国对冲基金多头头寸的13%。这些策略的融合导致对冲基金集中投资于其主要持仓，使得典型对冲基金将其70%的投资组合集中在前十个头寸中。这反过来创下了有记录以来最高的集中度水平。第四季度，全球顶级对冲基金在广泛市场表现不佳的情况下表现强劲，相比标普500的19%回报，实现了+31%的回报，扭转了2021年和2022年的表现不佳。自2001年以来，高盛的对冲基金VIP名单上列出的全球顶级对冲基金在59%的季度中表现优于标普500。对人工智能的热情推动了对“七巨头”的投资达到历史新高，同时，对冲基金也在寻找由GLP-1减重和治疗糖尿病药物（如诺和诺德的Ozempic）崛起引起的波动性所带来的机会。围绕GLP-1药物的热情使对冲基金对Eli Lilly公司进行了投资，并试图利用新的糖尿病药物可能对包括雅培实验室和Insulet在内的血糖监测仪制造商造成的财务打击。反过来，对大型科技股的大量投资使对冲基金的动能敞口达到了接近创纪录的水平，因为顶级科技公司的股价在 2022 年表现不佳后反弹。

丰雪鑫992023-11-22

纳指科技指数跌超0.8%，成分股Zoom和迈威尔科技至少跌3%，英伟达和微软脱离收盘历史新高

微软跌0.5%双双脱离收盘历史最高位，谷歌A则涨0.2%，高知特、铿腾电子、谷歌C至多涨0.32%涨幅最大。

金融界2023-11-21

24小时热点