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世界黄金协会策略师：中国和印度市场加剧金价波动，美联储货币政策或令黄金升值

主要的驱动因素吗？答：是的，像中国和印度这样的大市场有一些混合因素，黄金是消费，但也有储蓄的因素。其次当市场风险和不确定性出现时，波动性加大，人们对未来一段时间会发生什么感到困惑。长期来看，当投资组合中加入黄金时，市场风险和不确定性就会受益。在这种情况下，投资者认为投资组合中黄金带来的多样化好处是有益的。当标准普尔500指数上涨时，与黄金市场正相关，当标准普尔500指数下跌时，与黄金市场负相关。除此之外还有全球资产。黄金不仅仅是在美国买的东西，而是在世界各地买卖的东西。从消费的角度来看，中国和印度是两个巨大的市场。除此之外，这种资产实际上也是在全球范围内生产和供应的。问：今年金价走势如何？货币政策等因素对金价有何影响？答：第一，货币政策继续成为不利因素。机会成本、投资组合中资产的轮换、风险资产行为、人们如何处理风险资产，这些都是黄金面临的不利因素。在利率和风险资产变动的时候，人们不会把目光投向黄金。一旦人们做出了配置，就会回到黄金上，在投资组合中加入黄金，占投资组合的3%、5%、10%。但在这一年里，我们也看到了一些系统性事件或时刻，比如银行业危机。当美联储设法为经济降温时，一旦经济开始降温，货币政策就会放松，黄金就会开始升值。目前我们看到的是黄金市场的价格区间波动。今年早些时候确实爆发了银行危机，但还没有真正爆发。原因很简单，因为大多数机构投资者没有回到谈判桌前。我们看到的黄金区间定价行为主要是由央行的大量买入支撑的，这是我们长期以来看到的趋势。问：我对把黄金作为避险资产的想法很感兴趣。为什么有人会选择黄金而不是国债呢？答：这是在性能方面非常重要的两个因素。黄金是一种有限来源的资产，从长期表现来看，会看到黄金实际上会升值。黄金的流动性很好，每天的交易量约为1500亿美元。这些因素与信用评级或美元货币或其他任何可能对资产的整体价格表现和交易活动产生另一层面影响的情况无关。最终，随着时间的推移，这些独特的消费驱动因素将继续推高价格。

Sue2023-08-06

MSE | CEX交易所：便利的陷阱？用户隐私和监管问题浮出水面”

oin宣布关闭中国业务。 2019年，印度最大的比特币交易所WazirX宣布暂停印度用户交易。这些事件给用户造成了巨大的损失，也对CEX交易所的安全性提出了质疑。现如今CEX交易所存在的市场痛点安全性问题：CEX交易所由于其集中的托管模式，容易受到黑客攻击。监管问题：CEX交易所在许多国家和地区都没有得到法律认可。流动性问题：CEX交易所的流动性通常不如DEX交易所。交易费用高：CEX交易所通常收取较高的交易费用。 CEX交易所是加密货币市场中重要的组成部分，但它也存在着一些安全性、监管、流动性和交易费用等问题。这些问题给CEX交易所的用户带来了许多不便，也阻碍了CEX交易所的发展。随着加密货币市场的发展，CEX交易所需要不断改进自身的安全性、监管、流动性和交易费用等方面，以更好地为用户服务。随着区块链技术的不断发展和改进，METASEA DEX 在区块链行业中首创了DEX新赛道去中心化交易所有望在未来进一步壮大。它的技术实力在于可视化K线和DEX2.0撮合式点对点交互，不需要LP交易池，呈现更安全的交易方式，以及支持多链并行运作和几乎 0 Gas费，这些创新技术使得用户交易更直观、便捷。 METASEA DEX 以其安全、透明、去中心化的特点，有效解决了中心化交易所的缺陷，为币圈交易提供了更安全、可靠的选择。用户在DEX中可以更好地掌控自己的数字资产，无需担心交易所倒闭或被黑客攻击的风险。来源：金色财经

金色财经2023-08-06

供应紧张+需求上升，沙特上调出口原油价格国际油价持续走高

格每月进行一次评估。中国、日本、韩国和印度是最大的买家。

Sue2023-08-06

本周截止获利85美金；指导群免费现价体验中

年需求下降2.0%，并预计主要客户之一印度的黄金需求将下降10%，这将对黄金多头构成挑战。此外，其他主要黄金买家的经济增长放缓也对黄金价格构成了压力。临近非农数据发布前波动将加大，日内交易须注意风险。　　　　　　技术面分析：　　　　天图上，全部均线*，周线月线重心回落，MACD零下运行，RSI指数低位。今日操作策略低多为主，1930-1934入场，止盈1950，止损1925。更多操作建议以及临盘主页添加下方联系方式咨询。（非诚忽扰，感谢！）　　　　　　如果你没有好的操作计划，可以咨询本人陈亦博（vx：macd77588）申请现价喊单群，现价喊单群内全是免费，准确率百分之八十五。群内（亚欧美盘）的实时行情推送以及（本人私下）现价单欢迎大家考察（进场有理有据、公开公明，可考察）　　　　借用鲍威尔的一句话来说，我不知道未来会发生什麽，我只是在做我当下该做的事。　　　　　　佛渡有缘人，我只度有心人

陈亦博2023-08-05

Zebec APP：构建全面、广泛流支付应用体系

Q4 ，在以香港、越南、新加坡、台湾、印度和迪拜等为代表的主要亚洲地区，与新的银行伙伴合作推出全新 Zebec Card，以更加广泛的吸纳亚洲地区的活跃用户。在2024年 Q1，Zebec APP 进一步计划在拉丁美洲地区包括墨西哥、哥伦比亚、阿根廷等市场，推出全新的 Zebec Card，以更加广泛的捕获用户。除了 Zebec Card 的横向布局外，Zebec APP 也将推出国债收益率管理工具，其将与 Zebec Treasury应用程序以及代币化 RWA 资产相集成，以进一步扩大 Zebec 生态用户的数量。我们看到，无论是 Zebec Card 的市场拓展，还是全新资产管理工具的推动，也都将推动 ZBC 资产长期的价值捕获。而随着 ZBC 完成筑底，有望在全新利好的刺激下全面反弹，蓄势待发。来源：金色财经

金色财经2023-08-05

“油轮战”硝烟再起？美国考虑在商船上部署武装人员！

拟议项目的训练。霍尔木兹海峡是海湾与印度洋之间的唯一通道，也是全球原油航运最为重要的通道之一。一旦霍尔木兹海峡被封锁，全世界大约20%的石油供应量将无法从波斯湾通过油轮运出，主要西方发达国家的工业秩序立即会出现激烈动荡。持续不断的“油轮战”始于2019年夏天，最近出现的新的头条新闻包括：美国悄悄扣押伊朗原油促使伊朗扣押了一艘运往休斯顿的油轮。官员们并没有透露潜在计划的细节，但国防部长劳埃德奥斯汀宣布已向海湾地区增派海军陆战队。奥斯汀在7月底表示，已经批准向海湾地区部署巴丹号两栖战斗群和第26海军陆战队远征部队（由大约2500名海军陆战队员组成），以“增强在该地区的灵活性和海上能力”。巴丹两栖攻击舰作为战备小组的主力舰艇，与两艘军舰梅萨维德和卡特霍尔一同组成部署集团。这些军舰于7月初离开了弗吉尼亚州的诺福克。几周前，美国国防部还向该地区派遣了托马斯·哈德纳号航空母舰以及更多的F-35和F-16战斗机，以协助A-10攻击机，因加油机受到的威胁越来越大，此前已有一架加油机遭到射击。在对伊朗采取这些额外措施的同时，美国向该地区派遣了更多先进的战斗机，以回应俄罗斯飞机在叙利亚上空的所谓“不安全行为”。西方越来越多的人担心亲伊朗分子会袭击美国在叙利亚东北部的前哨基地。

金融界2023-08-05

加拿大旅游业复苏放缓，旅游支出较疫情爆发前低13%

2019年同期水平下降了80%。但来自印度的游客数量比疫情前的水平几乎增加了一倍。各省的行业复苏情况各不相同，新斯科舍省是唯一一个国际旅游业数量恢复到大流行前水平的省份。在三月份开始的积极营销活动的帮助下，该省预计将巩固目前的势头。魁北克省也将是国际游客数量超过疫情前的省份，部分原因是该省在过去两年中收到了来自CED（加拿大魁北克地区经济发展局）旅游救济基金的1.1亿加元的资金支持，这项资金扶持了魁省的与旅游相关的292个项目。安大略省的国际旅客人数占国内旅客人数的近一半，但仍比大流行前的水平下降了24%。道明银行将其归因于眼前的结构性挑战，包括阻碍增长的人员配置问题。报告警告称，阿尔伯塔省和BC省在旅游行业也面临着类似的劳动力短缺问题，这可能会阻碍他们满足今年夏季旅游旺季需求的能力。萨斯喀彻温省落后于所有其他省份，国际游客数量仍比2019年平均水平低近40%。该省的主要航空公司已暂停国内和国际航线。一日游游客的活动低迷也加剧了该地区的困境，2020年之前，一日游游客占该地区游客总数的近80%。尽管如此，加拿大旅游业预计将全面复苏。报告称，需求增长缓慢可能使该行业能够克服劳动力短缺的问题，而加元应该在明年保持相对较低的水平，从而抵消汇率挑战。

Dan19772023-08-05

印度突然出台许可证强制令！苹果、三星和惠普停止向印度出口电脑

FX168财经报社(北美)讯在印度突然禁止无证进口后，苹果(Apple Inc.)、三星电子(Samsung Electronics Co.)和惠普(HP Inc.)等大公司冻结了向印度进口新的笔记本电脑和平板电脑。周四(8月3日)，印度监管机构规定，从小型平板电脑到一体机等电子产品的进口必须获得许可证，这令全球最大的几家个人电脑制造商感到意外。知情人士说，笔记本电脑生产商一直在为政府出台一些旨在减少对进口依赖、促进本地生产的措施做准备，但突然出台的许可证强制令令整个行业措手不及。由于问题的敏感性，知情人士拒绝透露姓名。知情人士说，随着印度排灯节(Diwali)购物季和返校期的临近，消费者的兴趣日益浓厚，科技公司目前正与印度政府就如何以最快速度获得许可证展开接触。印度贸易部、苹果、三星和惠普的代表没有立即回应置评请求。最新消息：印度贸易机构推迟了对笔记本电脑进口限制措施，各公司在截至10月31日才需获得笔记本电脑进口许可证。此前报道称印度从8月3日开始限制进口。印度信息技术部长拉吉夫·钱德拉塞卡(Rajeev Chandrasekhar)周五阐述了这一发展的原因，称印度是全球增长最快的数字产品市场之一。钱德拉塞卡在社交媒体平台X(原名Twitter)上发帖称，政府的目标是确保“可信”的硬件和系统，减少对进口的依赖，并增加这些产品的国内制造。（截图自X）印度科技部一位高级官员周五表示，从海外向印度进口笔记本电脑、平板电脑和其他IT产品的公司将有至少一个月的时间申请进口许可证。这位官员补充说，政府正在简化申请许可证的程序，最快一天就能获得批准。官员们还在帮助企业清关已经运往这个南亚国家的货物，因为在这个关键时刻，暂停出口可能会扰乱价值数十亿美元的外国个人电脑贸易。这一要求给已经在与全球库存过剩作斗争的制造商带来了额外的麻烦，而且几乎没有重启销售增长的触发因素。这可能导致苹果推迟在印度的发布，甚至导致产品短缺，因为印度市场在很大程度上仍依赖海外发货。进口限制是印度政策突然转变的一个例子，这是印度长期以来旨在阻止进口外国电子产品的措施的又一项。这在一定程度上是为了实现创建世界级科技制造业的长期目标。印度总理纳伦德拉·莫迪(Narendra Modi)领导的政府目前正在寻求一项1700亿卢比(合21亿美元)的财政激励计划的申请，以吸引笔记本电脑、平板电脑和其他硬件制造商到这个世界上人口最多的国家。眼下，许多企业希望将供应链多元化。而不仅仅依靠中国。苹果已经将部分最新款iPhone的生产转移到了印度。iPhone的主要组装商富士康(Foxconn)本周宣布在印度投资6亿美元，作为手机制造项目和独立半导体设备设施的一部分。 Counterpoint Research分析师Tarun Pathak表示，特许经营的发展可能会导致某些产品在11月初印度排灯节节日到来之前涨价。 Pathak说，排灯节期间的销售额占这些受到最新限制的产品年销售额的五分之一。 “最近对进口的限制可能会导致短期价格上涨，并导致一些主要依赖进口的关键品牌出现供应紧张。在当地组装甚至获得这些品牌的许可证都需要时间，”Pathak告诉CNBC。 “随着节日季节的临近，优惠和折扣可能也会出现一些中断，由于可能出现供需不匹配，这些优惠和折扣不会像去年那样激进。”

财经风云2023-08-05

CBOT小麦日内大涨4%，现报653.00美分/蒲式耳

%，现报653.00美分/蒲式耳。此前印度考虑取消40%的小麦进口税，以提高从海外购买粮食的吸引力。

金融界2023-08-04

ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管

特宣布，安卓版ChatGPT已在美国、印度、孟加拉国和巴西提供下载，并计划在近期推广至更多国家。ChatGPT正在拓展渠道，获得更多的用户和更强的使用粘性，生成式AI的浪潮在持续推高。 7月初，上海的2023世界人工智能大会（WAIC）上，一位大模型创业公司的技术人员正在展厅里穿梭，她计划为公司寻找一个性价比高的国产芯片解决方案，用来做大模型训练。 “我们有1000张A100，但完全不够。”她告诉虎嗅。 A100是英伟达的一款高端GPU，也是ChatGPT生长的硬件基础。一些公开数据显示，在训练GPT系列模型的过程中，OpenAI所使用的英伟达GPU数量约2.5万个。由此，要做大模型，要先评估能拿到多少张A100的显卡，几乎成了这个行业的惯例。哪里有GPU？哪里有便宜算力？这只是2023WAIC大会上众多问题的缩影。过去半年里所有被“应激”到的人，几乎都渴望能够在这场“盛会”中找到更多关于AI的答案。 2023WAIC现场一家芯片展商的技术人员告诉虎嗅，在WAIC大会的几天里，他们的“大模型”展台前，来了好些产品经理，他们希望在这里为公司的大模型业务寻找产品定义。 5月28日在中关村论坛上，中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至5月底，中国10亿级参数规模以上的大模型发布了79个。在此后的两个月里，又有阿里云的通义万相、华为云的盘古3.0、有道“子曰”等一系列AI大模型发布，据不完全统计目前国内的AI大模型已超过100个。国内企业争先恐后发布AI大模型的动作，就是“应激反应”最好的体现。这种“反应”带来的焦虑，正在传导给行业里几乎所有相关人员，从互联网巨头的CEO到AI研究机构的研究员，从创投基金合伙人到AI公司的创始人，甚至是很多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

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